Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Towards Interpretable and Efficient Automatic Reference-Based Summarization Evaluation [160.1]
解釈可能性と効率性は、ニューラル自動メトリクスを採用する上で重要な2つの考慮事項である。我々は,参照ベース要約評価のための高性能自動メトリクスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:13:28 GMT)
A Reevaluation of Event Extraction: Past, Present, and Future Challenges [136.7]
イベント抽出は近年、多くの応用の可能性から多くの注目を集めている。最近の研究では、いくつかの評価課題が観察されており、報告されたスコアは真のパフォーマンスを反映していない可能性があることを示唆している。イベント抽出のための標準化された公正かつ再現可能なベンチマークであるTextEEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:43:03 GMT)
Factcheck-GPT: End-to-End Fine-Grained Document-Level Fact-Checking and Correction of LLM Output [124.3]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) 生成応答の事実性に注釈を付けるための総合的なエンドツーエンドソリューションを提案する。ラベル付け手順を高速化し、ラッカーの作業を簡単にするためのアノテーションツールを設計し、構築する。オープンドメインの文書レベルの事実性ベンチマークを3段階のクレーム,文,文書で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:15:22 GMT)
MMOE: Mixture of Multimodal Interaction Experts [115.2]
MMOEはマルチモーダルインタラクションの専門家の混在を指す。本手法は, ラベルのないマルチモーダルデータセットから, 対話タイプによって自動的にデータポイントを分類し, それぞれのインタラクションに特化モデルを用いる。実験結果から,本手法は,これらの課題のあるインタラクションのパフォーマンスを10%以上向上させ,皮肉な予測などのタスクに対して全体の2%向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:31:21 GMT)
No One Left Behind: Real-World Federated Class-Incremental Learning [111.8]
ローカル・グローバル・アンチ・フォーゲッティング(LGA)モデルは、局所的およびグローバルな破滅的な忘れに対処する。本研究は,カテゴリ均衡型勾配適応型補償損失とカテゴリ勾配誘導型セマンティック蒸留損失を開発する。ローカルクライアントから収集した新しいカテゴリの摂動型プロトタイプイメージを、自己監督型プロトタイプ拡張を通じて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:53:45 GMT)
JaxMARL: Multi-Agent RL Environments in JAX [107.8]
我々は、使いやすさとGPU有効性を組み合わせた最初のオープンソースコードベースであるJaxMARLを紹介します。私たちの実験によると、JAXベースのトレーニングパイプラインの実行は、既存のアプローチよりも最大で12500倍高速です。また、人気のあるStarCraft Multi-Agent Challengeのベクトル化、単純化されたバージョンであるSMAXを紹介し、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:58:43 GMT)
Tracking the Newsworthiness of Public Documents [107.1]
この研究は、サンフランシスコ・クロニクル(San Francisco Chronicle)によるサンフランシスコ・ベイエリアにおける地方公共政策のニュース報道に焦点を当てている。まず、新聞記事、公共政策文書、会議記録を収集し、確率的関係モデルを用いてそれらをリンクする。第二に、ポリシー項目がカバーされるかどうかを予測するために、ニューズサステイネス予測という新しいタスクを定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:05:26 GMT)
On Learning to Summarize with Large Language Models as References [105.6]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を,データセット上のゴールドスタンダード・オラクルの参照あるいは参照とみなす新たな学習環境について検討する。 CNN/DailyMailおよびXSumデータセットの実験では、より小さな要約モデルがLLMと同等のパフォーマンスを達成できることが示されている。しかし,人間による評価では,小型モデルではLLMレベルに到達できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:55:43 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Networks using Self-supervised Reciprocally Contrastive Learning [102.9]
不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は異種グラフのモデリングと解析において非常に一般的な手法である。我々は,ノード属性とグラフトポロジの各ガイダンスに関する2つの視点を取り入れた,新規で頑健なヘテロジニアスグラフコントラスト学習手法であるHGCLを初めて開発する。この新しいアプローチでは,属性とトポロジに関連情報を別々にマイニングする手法として,異なるが最も適した属性とトポロジの融合機構を2つの視点に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:23:28 GMT)
MAgIC: Investigation of Large Language Model Powered Multi-Agent in Cognition, Adaptability, Rationality and Collaboration [102.4]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げている。アプリケーションがマルチエージェント環境に拡張されるにつれ、包括的な評価フレームワークの必要性が高まっている。この研究は、マルチエージェント設定内でLLMを評価するために特別に設計された新しいベンチマークフレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:40:26 GMT)
Neuro-Symbolic Integration Brings Causal and Reliable Reasoning Proofs [102.0]
本稿では,ニューラル・シンボリック統合法について述べる。 LLMフリーのシンボリック・ソルバを用いて、知識を用いた熟考的推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:26:21 GMT)
Improved Bayes Risk Can Yield Reduced Social Welfare Under Competition [99.7]
本研究は,機械学習のスケーリングトレンドの振る舞いを根本的に変化させることを実証する。データ表現品質の改善により、ユーザ間での全体的な予測精度が低下する、多くの設定が見つかる。概念レベルでは,各モデルプロジェクタのスケーリング傾向が,社会福祉の下流改善に寄与する必要はないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:45:50 GMT)
Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When Predicting Emotion [98.0]
本研究では,人間の感情が感情の予測において,モデルが有意であると考えられる特徴とどのように相関するかを検討する。 EmoTriggerを使って、感情のトリガーを識別する大きな言語モデルの評価を行う。分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:20:13 GMT)
Measuring and Improving Attentiveness to Partial Inputs with Counterfactuals [95.5]
我々は,新しい評価手法であるCAT(Facterfactual Attentiveness Test)を提案する。 CATは、入力の一部を別の例から別の例に置き換えることで、予測を変更する注意深いモデルを期待することで、反事実を使用する。実験データの精度が向上する一方, GPT3 は実演回数の増加により注意力の低下がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:27:35 GMT)
NeuS2: Fast Learning of Neural Implicit Surfaces for Multi-view Reconstruction [95.4]
我々はNeuS2と呼ばれる高速な神経表面再構成手法を提案する。 NeuS2は、再構成品質を損なうことなく、加速度の2桁の精度向上を実現している。本研究では,動的シーンの高速トレーニングのための手法を拡張し,インクリメンタルトレーニング戦略と新たなグローバルトランスフォーメーション予測コンポーネントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:00:04 GMT)
Adaptive Shells for Efficient Neural Radiance Field Rendering [92.2]
本稿では, 表面および表面のレンダリングを円滑に遷移させるニューラル放射率の定式化を提案する。我々の手法は、非常に高い忠実度で効率的なレンダリングを可能にする。また,抽出したエンベロープは,アニメーションやシミュレーションなどの下流アプリケーションを可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:58:55 GMT)
MacGyver: Are Large Language Models Creative Problem Solvers? [90.6]
本稿では,現代大言語モデル(LLM)の創造的問題解決能力について,制約のある環境で検討する。私たちは1,600の現実世界の問題からなる自動生成されたデータセットであるMacGyverを作成します。 MacGyverはどちらのグループでも難しいが、ユニークで相補的な方法では難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:52:27 GMT)
Interpreting User Requests in the Context of Natural Language Standing Instructions [89.1]
本稿では,自然言語インタフェースのコンテキストとして,ユーザの好みや指示を自然言語に含めることを提案する。我々は17のドメインにまたがる2.4K以上の対話からなる言語とプログラムのデータセットであるNLSIを開発した。我々は,大規模な言語モデルと様々な検索手法を用いたNLSI実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:19:26 GMT)
Improving Unimodal Inference with Multimodal Transformers [88.8]
提案手法は,マルチモーダルトランスフォーマーをベースとした単一モーダルモデルを組み込んだマルチブランチアーキテクチャである。これらの枝を共に訓練することにより、より強いマルチモーダル枝は、その知識をより弱いユニモーダル枝にマルチタスクの目的を通して移すことができる。本稿では,RGBとDepthに基づく動的手動作認識,音声・顔画像に基づく音声視覚的感情認識,音声・音声音声による感情分析の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:53:35 GMT)
Emotionally Numb or Empathetic? Evaluating How LLMs Feel Using EmotionBench [87.0]
心理学からの感情評価理論に基づいて,Large Language Models (LLMs) の共感能力を評価する。我々は、研究の中心となる8つの感情を引き出すのに有効な400以上の状況を含むデータセットを収集した。人間の評価結果を参考として、モデルサイズの変化を含む5つのLCMを評価対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:04:22 GMT)
Code Models are Zero-shot Precondition Reasoners [83.9]
シーケンシャルな意思決定タスクのために、コード表現を使ってアクションの前提条件を推論します。本稿では,政策によって予測される行動が前提条件と一致していることを保証する事前条件対応行動サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:19:27 GMT)
Towards Robust Temporal Reasoning of Large Language Models via a Multi-Hop QA Dataset and Pseudo-Instruction Tuning [82.6]
大規模言語モデル(LLM)には時間的知識の概念を理解することが不可欠である。本稿では,複数質問応答と複数ホップの時間的推論に焦点をあてた複雑な時間的質問応答データセットであるComplex-TRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:49:29 GMT)
Improving the Generation Quality of Watermarked Large Language Models via Word Importance Scoring [81.6]
トークンレベルの透かしは、トークン確率分布を変更して生成されたテキストに透かしを挿入する。この透かしアルゴリズムは、生成中のロジットを変化させ、劣化したテキストの品質につながる可能性がある。 We propose to improve the quality of texts generated by a watermarked language model by Watermarking with Importance Scoring (WIS)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:36:00 GMT)
JAB: Joint Adversarial Prompting and Belief Augmentation [81.4]
我々は,ブラックボックスターゲットモデルの強靭性を,敵対的プロンプトと信念の増大を通じて探索し,改善する共同枠組みを導入する。このフレームワークは、自動的なレッド・チームリング手法を用いてターゲットモデルを探索し、信念強化器を用いて目標モデルの命令を生成し、敵のプローブに対するロバスト性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:35:54 GMT)
Large Language Model Inference with Lexical Shortlisting [80.5]
大規模言語モデル(LLM)の推論は計算とメモリ集約であり、語彙的ショートリストに適応する。 Unicodeベースのスクリプトフィルタリングとコーパスベースの選択という,LLM推論時にサブ語彙をショートリスト化する2つのタスクについて検討する。語彙的ショートリストは,一部のモデルのメモリ使用量を50%近く削減し,生成速度が25%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:35:50 GMT)
Automatic Engineering of Long Prompts [79.7]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なオープンドメインタスクを解く際、顕著な能力を示した。本稿では,自動ロングプロンプトエンジニアリングのためのグリージーアルゴリズムと遺伝的アルゴリズムの性能について検討する。提案アルゴリズムは,Big Bench Hardの8つのタスクにおいて,平均9.2%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:42:46 GMT)
LM-Infinite: Simple On-the-Fly Length Generalization for Large Language Models [78.6]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、ますます複雑なドメインに対してデプロイされる。彼らはしばしば、長いユーザープロンプトをフォローしたり、長いテキストを生成する必要性に直面します。そこで本研究では,オンザフライ長一般化のための単純で効果的な解LM-Infiniteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:26:20 GMT)
Deceiving Semantic Shortcuts on Reasoning Chains: How Far Can Models Go without Hallucination? [77.8]
本研究はセマンティックアソシエーションによって誘発される特定の種類の幻覚の研究である。この現象を定量化するために,EureQAと呼ばれる新しい探索手法とベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:27:36 GMT)
ALYMPICS: Language Agents Meet Game Theory [77.3]
AlympicsはLarge Language Model (LLM)エージェントを利用してゲーム理論の研究を促進するプラットフォームである。我々の研究は、複雑な社会経済的文脈における戦略的意思決定の理解を深める上でのLLMエージェントの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:43:22 GMT)
SQATIN: Supervised Instruction Tuning Meets Question Answering for Improved Dialogue NLU [75.7]
SQATIN は (i) 命令チューニングと (ii) 質問応答に基づく ID および VE タスクの定式化に基づく対話型 NLU のための新しいフレームワークである。 SQATINは対話型NLUの新たな状態を設定し、現在のモデルの性能を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:57:00 GMT)
ML-Bench: Large Language Models Leverage Open-source Libraries for Machine Learning Tasks [75.1]
大規模な言語モデルは、コード生成ベンチマークで有望なパフォーマンスを示している。この研究は、LLMがオープンソースのライブラリを使用して機械学習タスクを終了する、新たな評価設定を提案することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:03:21 GMT)
The Chosen One: Consistent Characters in Text-to-Image Diffusion Models [74.2]
そこで本研究では,テキストプロンプトのみを入力として,一貫した文字生成を完全自動化する手法を提案する。本手法は, 基本手法と比較して, 即時アライメントと同一性整合性のバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:59:51 GMT)
Are We Falling in a Middle-Intelligence Trap? An Analysis and Mitigation of the Reversal Curse [73.7]
近年の研究では「逆の呪い」として知られる大きな言語モデルにおける現象が強調されている。我々は、逆の呪いは特定のモデルの訓練目的の結果であると主張している。本稿では、逆の呪いを軽減するために、新しい訓練手法BI Casual Language Modeling Optimization (BICO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:35:05 GMT)
PixT3: Pixel-based Table To Text generation [72.6]
ToTToベンチマークの最先端(SotA)よりも優れたマルチモーダルテーブル・トゥ・テキストモデルであるPixT3を提案する。また、テーブル構造意識を強化するための新たな中間教育カリキュラムを導入し、モデルの生成と全体的な忠実度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:32:47 GMT)
Regularized Conventions: Equilibrium Computation as a Model of Pragmatic Reasoning [72.2]
本稿では,信号ゲームの正規化平衡を探索することにより,発話を生成・理解する実用的な言語理解のモデルを提案する。このモデルでは、話者とリスナーは文脈的に適切な発話を探索し、ゲーム理論の最適規則に近づき、共有された'デフォルト'セマンティクスに近い意味のマッピングを意味づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:42:36 GMT)
Towards more Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security [71.5]
我々は、AIセキュリティ研究で最も研究されている6つの攻撃の脅威モデルを再検討し、実際にAIの使用と一致させる。我々の論文は、人工知能のセキュリティにおけるより実用的な脅威モデルを研究するための行動である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:09:44 GMT)
SQLNet: Scale-Modulated Query and Localization Network for Few-Shot Class-Agnostic Counting [71.4]
CAC(class-agnostic counting)タスクは、最近、任意のクラスの全てのオブジェクトを、入力画像にいくつかの例を付与してカウントする問題を解くために提案されている。我々は、スケール変調クエリーおよびローカライズネットワーク(Net)と呼ばれる、新しいローカライズベースのCACアプローチを提案する。クエリとローカライゼーションの段階において、模範者のスケールを完全に探求し、各オブジェクトを正確に位置付けし、その近似サイズを予測することで、効果的なカウントを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:50:56 GMT)
WavMark: Watermarking for Audio Generation [70.7]
本稿では,わずか1秒の音声スニペット内に最大32ビットの透かしを符号化する,革新的な音声透かしフレームワークを提案する。透かしは人間の感覚に影響されず、様々な攻撃に対して強い弾力性を示す。合成音声の効果的な識別子として機能し、オーディオ著作権保護の幅広い応用の可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:04:52 GMT)
R-Tuning: Teaching Large Language Models to Refuse Unknown Questions [68.6]
我々はRefusal-Aware Instruction Tuning (R-Tuning)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。このアプローチは、まずパラメトリック知識と命令チューニングデータの間の知識ギャップを識別することによって定式化される。実験により、この新しい命令チューニングアプローチは、既知の質問に答えるモデルの能力を効果的に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:45:44 GMT)
Correlation-aware Spatial-Temporal Graph Learning for Multivariate Time-series Anomaly Detection [67.6]
時系列異常検出のための相関対応時空間グラフ学習(CST-GL)を提案する。 CST-GLは、多変量時系列相関学習モジュールを介してペアの相関を明示的にキャプチャする。新規な異常スコアリング成分をCST-GLにさらに統合し、純粋に教師なしの方法で異常の度合いを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:06:20 GMT)
Neural-Logic Human-Object Interaction Detection [67.5]
本稿では,ニューラルロジック推論を利用した新しいHOI検出器であるL OGIC HOIと,実体間の相互作用を推測するTransformerを提案する。具体的には,バニラトランスフォーマーの自己保持機構を改変し,人間,行動,対象>三重項を推論し,新たな相互作用を構成する。我々はこれらの2つの特性を一階述語論理で定式化し、それらを連続空間に基底にして、我々のアプローチの学習過程を制約し、性能とゼロショットの一般化能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:47:53 GMT)
On the Exploitability of Reinforcement Learning with Human Feedback for Large Language Models [67.3]
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) は、Large Language Models (LLM) を人間の好みに合わせるために設計された方法論である。その利点にもかかわらず、RLHFはテキストのランク付けに人間のアノテーションに依存している。そこで我々は,ある悪意ある行動に到達するために,候補の選好ランク選択に対する中毒攻撃手法であるRancPoisonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:48:45 GMT)
Towards Generalist Foundation Model for Radiology by Leveraging Web-scale 2D&3D Medical Data [66.9]
この研究はRadFMと呼ばれるRadlogy Foundation Modelの開発を開始することを目的としている。われわれの知る限りでは、これは2Dスキャンと3Dスキャンによる、最初の大規模で高品質な医療用ビジュアル言語データセットである。本稿では,モダリティ認識,疾患診断,視覚的質問応答,レポート生成,合理的診断の5つのタスクからなる新しい評価ベンチマークRadBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:38:46 GMT)
On the Intrinsic Structures of Spiking Neural Networks [66.6]
近年、時間依存データやイベント駆動データを扱う大きな可能性から、SNNへの関心が高まっている。スパイキング計算における本質的な構造の影響を総合的に調査する研究が数多く行われている。この研究はSNNの本質的な構造を深く掘り下げ、SNNの表現性への影響を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:17:44 GMT)
Universality and Limitations of Prompt Tuning [65.8]
トランスフォーマーアーキテクチャにおけるソフトプロンプトチューニングの役割を理解するための最初のステップの1つを取り上げる。連続値関数に対する有限深度事前学習型変圧器を用いて、普遍性と制限のレンズからの即時チューニングを解析する。この結果は、リプシッツ関数の集合における任意の列列列関数を近似するプロンプトを持つ強変換器の存在を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:26:59 GMT)
DRESS: Instructing Large Vision-Language Models to Align and Interact with Humans via Natural Language Feedback [65.7]
本稿では,大規模言語モデルから自然言語フィードバック(NLF)を革新的に活用する大規模視覚言語モデル(LVLM)であるDRESSを紹介する。我々は,NLFの新たな分類法を2つの重要なタイプに分類する。実験の結果、DRESSはより有用な(9.76%)、正直な(11.52%)、無害な(21.03%)を生成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:37:29 GMT)
AbsPyramid: Benchmarking the Abstraction Ability of Language Models with a Unified Entailment Graph [65.4]
抽象能力は人間の知性において必須であり、言語モデルでは未探索のままである。本稿では、抽象知識の221Kテキスト記述を統一したエンテーメントグラフであるAbsPyramidを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:20:19 GMT)
GEE! Grammar Error Explanation with Large Language Models [64.2]
本稿では,文法的誤りを1対の誤り文と訂正文に1文で説明する必要がある文法的誤り説明の課題を提案する。文法的誤り説明における GPT-4 の能力を解析し, ワンショットプロンプトを用いた60.2% の誤り説明しか生成しないことを確認した。我々は、構造化されたアトミックトークンの編集を行うために、微調整された大規模言語モデルを活用する2段階のパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:45:47 GMT)
Think Twice: Perspective-Taking Improves Large Language Models' Theory-of-Mind Capabilities [63.9]
SimToMは、シミュレーション理論の視点取りの概念にインスパイアされた、新しいプロンプトフレームワークである。我々のアプローチは、追加のトレーニングや最小限のプロンプトチューニングを必要とせず、既存の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:49:27 GMT)
AutoPlanBench: : Automatically generating benchmarks for LLM planners from PDDL [63.9]
PDDLで書かれた計画ベンチマークをテキスト記述に変換する手法を提案する。優れたLCMプランナーは、多くの計画タスクでうまく機能するが、他のプランナーは現在の手法には及ばない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:55:27 GMT)
Augmenting Unsupervised Reinforcement Learning with Self-Reference [63.7]
人間は、新しいタスクを学ぶ際に、過去の経験を明確に表現する能力を持っている。本稿では,歴史情報を活用するためのアドオンモジュールとして,自己参照(SR)アプローチを提案する。提案手法は,非教師付き強化学習ベンチマークにおけるIQM(Interquartile Mean)性能と最適ギャップ削減の両面から,最先端の成果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:07:34 GMT)
From Scroll to Misbelief: Modeling the Unobservable Susceptibility to Misinformation on Social Media [63.7]
本研究では,ユーザの活動に対する感受性レベルを推定する計算モデルを提案する。ユーザの感受性は再投稿行動の鍵となる指標であるため,観測可能な共有行動からの監督を利用して,その基盤となる感受性傾向を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:22:56 GMT)
Back to Basics: A Simple Recipe for Improving Out-of-Domain Retrieval in Dense Encoders [63.3]
得られたモデルにおいて,より優れた一般化能力を得るために,トレーニング手順の改善が可能であるかを検討する。我々は、高密度エンコーダをトレーニングするための簡単なレシピを推奨する: LoRAのようなパラメータ効率のよいMSMARCOのトレーニング。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:42:58 GMT)
AMRFact: Enhancing Summarization Factuality Evaluation with AMR-driven Training Data Generation [63.2]
本稿では,現実的に一貫性のない要約を生成する新しいフレームワークであるAMRFactを提案する。提案手法は, 現実的に正しい要約をAMRグラフに解析し, 否定的な例を生成するために制御された事実矛盾を注入する。提案手法は,AggreFact-SOTAデータセットにおいて,従来のシステムよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:56:29 GMT)
I&S-ViT: An Inclusive & Stable Method for Pushing the Limit of Post-Training ViTs Quantization [63.1]
我々は,ViTのPTQを包括的かつ安定した方法で制御する新しい手法であるI&S-ViTを紹介する。 I&S-ViTは3ビットのViT-Bの性能を50.68%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:07:47 GMT)
Private estimation algorithms for stochastic block models and mixture models [63.1]
効率的なプライベート推定アルゴリズムを設計するための一般的なツール。最初の効率的な$(epsilon, delta)$-differentially private algorithm for both weak recovery and exact recovery。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:40:19 GMT)
Emu Edit: Precise Image Editing via Recognition and Generation Tasks [63.0]
本稿では,マルチタスク画像編集モデルであるEmu Editについて述べる。我々は、地域ベースの編集、自由形式の編集、コンピュータビジョンタスクなど、前例のない範囲でマルチタスクに訓練する。 Emu Editは画像インペイント、超解像、編集タスクの構成といった新しいタスクに、ラベル付き例で一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:55:58 GMT)
HuatuoGPT-II, One-stage Training for Medical Adaption of LLMs [62.7]
HuatuoGPT-IIは、いくつかのベンチマークで、中国の医学領域における最先端のパフォーマンスを示している。さらに、ChatGPTやGPT-4といったプロプライエタリなモデルよりも、特に中国伝統医学において優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:56:24 GMT)
Cognitive Overload: Jailbreaking Large Language Models with Overloaded Logical Thinking [60.8]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の認知的構造とプロセスをターゲットにした新しいジェイルブレイク攻撃のカテゴリについて検討する。提案する認知的オーバーロードはブラックボックス攻撃であり、モデルアーキテクチャやモデルウェイトへのアクセスの知識は不要である。 AdvBenchとMasterKeyで実施された実験では、人気のあるオープンソースモデルであるLlama 2とプロプライエタリモデルであるChatGPTの両方を含む様々なLLMが、認知的オーバーロードによって妥協可能であることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:52:22 GMT)
Let's Sample Step by Step: Adaptive-Consistency for Efficient Reasoning and Coding with LLMs [60.6]
大規模言語モデル(LLM)からの出力の正確性を改善するための一般的なアプローチは、自己整合性である。コスト効率のよいモデルに依存しない手法であるAdaptive-Consistencyを導入し,各質問のサンプル数を動的に調整する。実験の結果,Adaptive-Consistencyはサンプル予算を最大7.9倍に削減し,平均精度は0.1%以下であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:47:05 GMT)
MARformer: An Efficient Metal Artifact Reduction Transformer for Dental CBCT Images [60.3]
金属歯のインプラントはCBCTイメージングの過程で不愉快な金属加工物をもたらす可能性がある。歯科用CBCT画像から金属アーティファクト低減(MAR)を実現するための効率的なトランスフォーマーを開発した。 P2FFN (Patch-wise Perceptive Feed Forward Network) も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:02:03 GMT)
What Constitutes a Faithful Summary? Preserving Author Perspectives in News Summarization [60.1]
既存のアプローチは、要約の50%以上でニュース記事の政治的意見やスタンスを変えている。政治視点分類器によって制御される拡散モデルに基づく要約手法であるP3Sumを提案する。 3つのニュース要約データセットの実験により、P3Sumは最先端の要約システムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:14:28 GMT)
Fossil 2.0: Formal Certificate Synthesis for the Verification and Control of Dynamical Models [60.0]
本稿では,証明書を合成するソフトウェアツールの新たなメジャーリリースであるFossil 2.0について述べる。 Fossil 2.0は、新しいインターフェースと大幅に拡張された証明書ポートフォリオを含む、最初のリリースから大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:18:21 GMT)
Towards an Automatic AI Agent for Reaction Condition Recommendation in Chemical Synthesis [60.0]
本稿では,このギャップを埋めるために,Large Language Model (LLM) を利用したAIエージェントを提案する。我々は新しい3相パラダイムを提案し、高度なインテリジェンス・エンハンスメント手法を適用した。提案したAIエージェントは、人間の相互作用なしに最適な反応条件の推薦を自律的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:21:33 GMT)
Quantifying Self-diagnostic Atomic Knowledge in Chinese Medical Foundation Model: A Computational Analysis [59.8]
ファンデーションモデル(FM)は、直接的で効率的な提案を提供することで、ユーザーが検索エンジンを通して自己診断する方法に革命をもたらす可能性がある。近年の研究では、GPT-4で評価されたFMの品質や、医学試験に合格する能力に焦点が当てられている。 FMの記憶に蓄えられた自己診断的原子知識の程度を定量化する研究はない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:08:51 GMT)
Program-Aided Reasoners (better) Know What They Know [59.3]
プログラム支援言語モデル(PAL)の校正と,5つのデータセットにまたがるテキストベースのChain-of-Thought(COT)技術の比較を行った。以上の結果から, PALは75%の症例で校正の改善につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:17:49 GMT)
ForkMerge: Mitigating Negative Transfer in Auxiliary-Task Learning [59.1]
補助タスク学習(ATL)は、関連するタスクから得られる知識を活用することにより、目標タスクの性能を向上させることを目的としている。複数のタスクを同時に学習すると、ターゲットタスクのみを学習するよりも精度が低下することがある。 ForkMergeは、モデルを定期的に複数のブランチにフォークし、タスクの重みを自動的に検索する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:11:39 GMT)
Sharp Calibrated Gaussian Processes [58.9]
キャリブレーションされたモデルを設計するための最先端のアプローチは、ガウス過程の後方分散を膨らませることに依存している。本稿では,バニラガウス過程の後方分散にインスパイアされた計算を用いて,予測量子化を生成するキャリブレーション手法を提案する。我々のアプローチは合理的な仮定の下で校正されたモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:14:56 GMT)
Mitigating Temporal Misalignment by Discarding Outdated Facts [58.6]
大規模な言語モデルは、しばしば時間的ミスアライメントの下で使われ、現在に関する質問に答える。我々は、ある事実がいつまで真実であるかを予測するタスクとして、事実期間予測を提案する。私たちのデータとコードはhttps://github.com/mikejqzhang/mitigating_misalignment.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:21:15 GMT)
Clarify When Necessary: Resolving Ambiguity Through Interaction with LMs [58.6]
そこで本稿では,ユーザに対して,あいまいさを解消するためのタスク非依存のフレームワークを提案する。我々は3つのNLPアプリケーション(質問応答、機械翻訳、自然言語推論)にまたがるシステムを評価する。インテントシムは堅牢であり、幅広いNLPタスクやLMの改善を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:18:50 GMT)
Pachinko: Patching Interpretable QA Models through Natural Language Feedback [58.4]
我々は,QAモデルが生成した有理性の効果を分析し,その答えを支持する。これらの有理性の様々な形式を、関心の明確な性質によって異なるものとみなす。評定に影響を及ぼすことに加えて、一部のフォーマットは、ユーザーが報告したモデル出力の理解と信頼を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:26:32 GMT)
Center Focusing Network for Real-Time LiDAR Panoptic Segmentation [58.1]
高精度かつリアルタイムなLiDARパノプティブセグメンテーションを実現するために、CFNet(Central Focus Network)を導入した。 CFFEは、元のLiDARポイントと仮想インスタンスセンターの関係を明確に理解するために提案されている。我々のCFNetは、すべての既存のメソッドを大きなマージンで上回り、最も効率的なメソッドよりも1.6倍高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:52:11 GMT)
Show Your Work with Confidence: Confidence Bands for Tuning Curves [57.5]
そこで我々は,曲線のチューニングに有効な信頼帯域を構築するための最初の方法を提案する。バンドは正確で、同時であり、分布のないため、メソッドを比較するための堅牢な基盤を提供する。提案手法と比較し,提案手法の有効性を検証し,サンプルサイズの影響を解析し,モデルの比較に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:50:37 GMT)
X-Mark: Towards Lossless Watermarking Through Lexical Redundancy [57.1]
XMarkは、語彙空間内のテキスト冗長性を活用する新しいアプローチである。本稿では,XMarkが透かし検出性を保ちながらテキスト生成を大幅に向上することを示す理論的解析と実証的証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:58:31 GMT)
$\textit{Dial BeInfo for Faithfulness}$: Improving Factuality of Information-Seeking Dialogue via Behavioural Fine-Tuning [56.0]
本稿では,情報探索対話システムを支援する行動調整手法であるBeInfoを紹介する。私たちは、BeInfoでチューニングされたモデルが、知識ソースにかなり忠実になることを示します。また、BeInfoで調整された3Bパラメータを持つモデルが実運用時の会話からのデータに対して強い性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:25:44 GMT)
EvaSurf: Efficient View-Aware Implicit Textured Surface Reconstruction on Mobile Devices [56.0]
リコンストラクション法は, リアルタイムに3次元整合性を有する高忠実度結果を生成する必要がある。提案手法は,合成と実世界の両方のデータセット上で,高品質な外観と正確なメッシュを再構築することができる。 1つのGPUで1～2時間でトレーニングし,40FPS以上のモバイルデバイス上で動作させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:30:56 GMT)
Exploring the Dialogue Comprehension Ability of Large Language Models [55.5]
評価は対話要約タスクの助けを借りて行われる。生成した要約から事実質問を導き、より柔軟な対話理解尺度として利用する。提案手法はDIAC-FactQAで10.9%の誤差率向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:56:12 GMT)
Large Language Models are Few-Shot Training Example Generators: A Case Study in Fallacy Recognition [54.0]
計算誤認識は、さまざまなジャンル、ドメイン、データセットに見られる誤認識のタイプによって、課題に直面します。我々は、追加の文脈を取り入れ、大規模な言語モデルを活用して合成データを生成することによって、誤認識のための既存のモデルを強化することを目指している。評価結果は、誤検出タイプ、データセット、ジェネレータ間で一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:17:47 GMT)
Leveraging Code to Improve In-context Learning for Semantic Parsing [53.2]
In-context Learning (ICL) は、その少数ショットの性質と一般化の改善により、意味解析に魅力的なアプローチである。我々は,(1)DSLの代わりにPythonなどの汎用プログラミング言語を用いた意味解析におけるICLの有効性を向上し,(2)ドメイン記述を構造化したプロンプトを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:50:06 GMT)
UnifiedVisionGPT: Streamlining Vision-Oriented AI through Generalized Multimodal Framework [51.0]
UnifiedVisionGPTは、SOTAビジョンモデルの統合と自動化を目的とした新しいフレームワークである。本稿では,UnifiedVisionGPTのアーキテクチャと機能について概説し,コンピュータビジョンの分野に革命をもたらす可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:01:25 GMT)
ARES: An Automated Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems [50.8]
ARESは軽量LM判定器を微調整し、個々のRAG成分の品質を評価する。予測駆動推論(PPI)のための人間アノテーション付きデータポイントの小さなセットの利用 ARESは、数百の人間のアノテーションを使用して、RAGシステムを正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:39:39 GMT)
Knowledge Plugins: Enhancing Large Language Models for Domain-Specific Recommendations [50.8]
本稿では,大規模言語モデルをDOmain固有のKnowledgEで拡張し,実践的アプリケーション,すなわちDOKEの性能を向上させるためのパラダイムを提案する。このパラダイムはドメイン知識抽出器に依存し,1)タスクに効果的な知識を準備すること,2)特定のサンプルごとに知識を選択すること,3)LLMで理解可能な方法で知識を表現すること,の3つのステップで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:09:38 GMT)
MS-Former: Memory-Supported Transformer for Weakly Supervised Change Detection with Patch-Level Annotations [50.8]
弱い教師付き変化検出のためのメモリ支援トランス (MS-Former) を提案する。 MS-Former は双方向注意ブロック (BAB) とパッチレベルの監視スキーム (PSS) から構成される。 3つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:57:29 GMT)
When the Majority is Wrong: Modeling Annotator Disagreement for Subjective Tasks [50.7]
ヘイトスピーチの検出における重要な問題は、ある声明が人口集団に対して攻撃的であるかどうかを決定することである。我々は、潜在的に攻撃的なテキストに基づいて、個々のアノテータ評価を予測するモデルを構築した。その結果、アノテータの評価は、その人口統計情報とオンラインコンテンツに関する意見を用いて予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:17:35 GMT)
BLT: Can Large Language Models Handle Basic Legal Text? [50.5]
GPT-4 と PaLM 2 は弁護士や法務官に必要な基本的なテキスト処理では不十分である。このことは、LLMsの現在の信頼性が法的慣行に当てはまることに疑いを抱く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:09:22 GMT)
A Computationally Efficient Sparsified Online Newton Method [48.8]
Sparsified Online Newton (SONew) はメモリ効率の良い2次アルゴリズムである。最大で30%の高速化,3.4%の妥当性向上,80%のトレーニング損失の相対的改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:44:22 GMT)
Source Prompt: Coordinated Pre-training of Language Models on Diverse Corpora from Multiple Sources [48.1]
プレトレーニング言語モデル(PLM)は、NLPの分野で新しいパラダイムを確立している。最も人気があり成功した方法の1つは、モデルと事前学習コーパスのサイズを継続的にスケールアップすることである。本稿では,事前学習および微調整段階において,データソースのモデルに明示的にプロンプトするソースプロンプト(SP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:03:26 GMT)
A Systems-Theoretical Formalization of Closed Systems [48.0]
システム工学における重要な基礎概念には形式主義の欠如がある。最近認められた欠陥の1つは、インテリジェントシステムのためのシステムエンジニアリングプラクティスの不十分さである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:01:01 GMT)
Test-time Backdoor Mitigation for Black-Box Large Language Models with Defensive Demonstrations [47.2]
我々の研究は、ブラックボックスの大規模言語モデルのための革新的なバックドア防衛戦略である防衛デモを導入している。本手法では,タスクの特定と非汚染プールからのタスク関連デモンストレーションの検索を行う。実験の結果,防御デモは,インスタンスレベルと命令レベルの両方のバックドア攻撃を防御するのに有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:38:43 GMT)
Crafting In-context Examples according to LMs' Parametric Knowledge [46.3]
知識豊富なタスクのための文脈内サンプルセットの構築について検討する。モデルがそのパラメトリックな知識から正しく答えられるような'既知の'例と、未知の'未知の'例を識別する。実験の結果,'未知'の例では性能が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:30:07 GMT)
Effective Large Language Model Adaptation for Improved Grounding [46.2]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解、生成、テキストベースのデータの操作において顕著な進歩を遂げている。現実の世界に広く展開する上で大きな問題のひとつは、事実ではない"幻滅的な"回答を生成できることだ。本稿では,新しいフレームワーク AGREE, Adaptation of LLMs for GRounding EnhancEment を用いて,全体論的な視点からグラウンドディングを改善することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:22:25 GMT)
Efficient End-to-End Visual Document Understanding with Rationale Distillation [45.5]
我々は、学習データに基づいて、入力質問に対する理性と答えの両方を予測するために、小さな学生モデルを訓練する。 Pix2Struct(282Mパラメータ)に基づく学生モデルは、3つのビジュアル文書理解ベンチマークで一貫した改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:50:26 GMT)
Gradual Source Domain Expansion for Unsupervised Domain Adaptation [45.2]
教師なしドメイン適応(UDA)は、ソースデータセットからターゲットデータセットに知識を転送することで、大きなラベル付きデータセットの必要性を克服しようとする。本稿では,この問題を解決するために,段階的ソース領域拡張(GSDE)アルゴリズムを提案する。 GSDEはUDAタスクをスクラッチから数回トレーニングし、毎回ネットワークウェイトを再起動するが、毎回ターゲットデータでソースデータセットを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:18:35 GMT)
Correct-by-Construction Control for Stochastic and Uncertain Dynamical Models via Formal Abstractions [45.0]
我々は、様々なモデリングの前提の下でこの問題を解決するために使用できる抽象フレームワークを開発する。我々は、与えられた仕様を満たすための保証とともに、iMDPの最適ポリシーを計算するために最先端の検証技術を使用します。そして、このポリシーを構築によって、これらの保証が動的モデルに受け継がれるフィードバックコントローラに改良できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:03:54 GMT)
LongBoX: Evaluating Transformers on Long-Sequence Clinical Tasks [44.9]
LongBoXは、テキストからテキストへのフォーマットで7つの医療データセットのコレクションである。予備実験により、医療用LLMと強力な一般用LLMの両方がこのベンチマークで苦戦していることが明らかとなった。長周期処理のための2つの手法を評価する: (i) 局所的言語的注意と (ii) フュージョン・イン・デコーダ (FiD)
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:57:49 GMT)
INTERVENOR: Prompt the Coding Ability of Large Language Models with the Interactive Chain of Repairing [44.7]
InterVENORはCode LearnerとCode Teacherという2つのエージェントを使って、コードの修復にさまざまな役割を担っている。コード学習者は、コード教師からの指示に従ってコードの生成と修復を依頼される。 Code Teacherは、コンパイラからの対応するフィードバックに従って、コードエラーを再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:55:20 GMT)
One-Shot Federated Learning with Classifier-Guided Diffusion Models [44.6]
ワンショット・フェデレーション・ラーニング (OSFL) は, 通信コストの低さから近年注目されている。本稿では,OSFLに拡散モデルがもたらす新たな機会を探求し,FedCADOを提案する。 FedCADOはクライアントのディストリビューションに準拠したデータを生成し、その後、サーバ上で集約されたモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:43:52 GMT)
GADBench: Revisiting and Benchmarking Supervised Graph Anomaly Detection [44.5]
GADBenchは静的グラフにおける教師付き異常ノード検出専用のベンチマークツールである。我々の主な発見は、GADタスクに適した最新のGNNよりも、単純な近傍集約によるツリーアンサンブルの方が優れたことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:05:25 GMT)
Exploring the Practicality of Generative Retrieval on Dynamic Corpora [43.7]
我々は、検索するコーパスが更新される動的なシナリオにおいて、Duals(DE)とGenerative Retrievals(GR)を比較した。 GRは知識の進化に適応し、時間的情報によるデータ処理に堅牢である。本稿では,実用赤外線システムにおけるGRの今後の活用の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:51:04 GMT)
Tabular Few-Shot Generalization Across Heterogeneous Feature Spaces [43.7]
異種特徴空間を持つデータセット間での知識共有を含む数ショット学習のための新しいアプローチを提案する。 FLATはデータセットとその個々の列の低次元埋め込みを学習し、それまで見つからなかったデータセットへの知識伝達と一般化を容易にする。デコーダネットワークは、グラフ注意ネットワークとして実装された予測対象ネットワークをパラメータ化して、表形式のデータセットの不均一性に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:45:59 GMT)
Group-Aware Interest Disentangled Dual-Training for Personalized Recommendation [42.9]
IGRec (Interest-based Group enhanced Recommendation) を提案する。公開されている3つのデータセットについて広範な実験を行う。その結果、IGRecはデータ疎結合問題を効果的に緩和し、興味に基づくグループ表現でレコメンダシステムを強化することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:23:53 GMT)
FollowEval: A Multi-Dimensional Benchmark for Assessing the Instruction-Following Capability of Large Language Models [42.7]
FollowEvalベンチマークは、英語と中国語の両方のインスタンスで構成されている。それぞれのテスト例は、複数の次元を評価するように設計されています。我々は、FollowEvalベンチマークを用いて様々なLCMを評価し、その性能が人間のそれよりかなり遅れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:53:31 GMT)
How Does Calibration Data Affect the Post-training Pruning and Quantization of Large Language Models? [42.7]
プルーニングと量子化は、ニューラルネットワークのモデル圧縮の基礎となる。モデル圧縮法におけるキャリブレーションデータの効果に関する実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:30:00 GMT)
Digital Socrates: Evaluating LLMs through explanation critiques [41.9]
デジタルソクラテス(Digital Socrates)は、モデル説明のための評価ツールである。ニュアンス付き、解釈可能なキャラクタリゼーションを自動的に生成できる。デジタルソクラテスは、モデルの説明行動を理解し改善するための評価ツールの重要なギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:51:46 GMT)
Learning Optimal Contracts: How to Exploit Small Action Spaces [41.4]
本稿では、主目的が結果依存の支払い方式にコミットする主目的問題について検討する。約最適契約を高い確率で学習するアルゴリズムを設計する。また、関連するオンライン学習環境において、$tildemathcalO(T4/5)$ regret を提供するためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:20:53 GMT)
Incorporating Worker Perspectives into MTurk Annotation Practices for NLP [40.7]
Amazon Mechanical Turk(MTurk)における自然言語処理のデータ収集に関する現在の実践は、労働者の権利と応答品質の低さに関する問題の影響を受けやすい。我々は、公正な支払い、労働者のプライバシ、データ品質、労働者インセンティブを考慮したオープンな質問に対処することを目的とした、批判的な文献レビューとMTurkワーカーの調査を行った。労働者の嗜好はNLP研究者の間では知恵に反することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:13:57 GMT)
PadChannel: Improving CNN Performance through Explicit Padding Encoding [40.4]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では、パディングは層全体の空間的次元を保存する上で重要な役割を果たす。従来のパディング技術は、実際の画像内容とパッド領域を明確に区別するものではない。本研究では,パディングステータスを付加的な入力チャネルとしてエンコードする新しいパディング手法PadChannelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:17:40 GMT)
Overview of the HASOC Subtrack at FIRE 2023: Identification of Tokens Contributing to Explicit Hate in English by Span Detection [40.1]
反応的に、ブラックボックスモデルを使ってヘイトフルコンテンツを特定すると、投稿が自動的にヘイトフルであるとフラグ付けされた理由について、ユーザーを混乱させる可能性がある。ポストが公にされる前に、リフレージングを提案することで、積極的な緩和が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:01:19 GMT)
GAIA: Delving into Gradient-based Attribution Abnormality for Out-of-distribution Detection [40.1]
In-distriion(ID)データとout-of-distriion(OOD)データの相違を定量化するための革新的な視点を提供する。 OOD検出にはゼロデフレ異常とチャネルワイド平均異常の2種類の異常を導入する。 GAIAの有効性は、一般的に使用されるCIFARと大規模(ImageNet-1k)ベンチマークの両方で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:05:12 GMT)
Whispers of Doubt Amidst Echoes of Triumph in NLP Robustness [40.0]
NLPの長期的堅牢性問題は,現在より大規模かつ高性能なモデルによって解決されているかを検討する。 a)OODとチャレンジテストセット、(b)CheckLists、(c)コントラストセット、(d)逆入力を用いて評価を行う。我々はNLPにおけるロバスト性の問題が未解決であるだけでなく、ロバスト性を測定するアプローチも再評価する必要があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:09:32 GMT)
DocMath-Eval: Evaluating Numerical Reasoning Capabilities of LLMs in Understanding Long Documents with Tabular Data [39.8]
本稿では,LLMの数値推論と問題解決能力を評価するベンチマークであるDocMath-Evalを紹介する。コーディングやファイナンスを専門とする19のLLMを幅広く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:30:53 GMT)
DIFFNAT: Improving Diffusion Image Quality Using Natural Image Statistics [39.5]
そこで本研究では, 損失関数, viz., Kurtosis concentration (KC) の損失を総合的に保存する「自然性」を提案する。我々のモチベーションは、自然画像の予測された硬変濃度特性に起因している。生成した画像の「自然性」を維持するため,最高値と最低値とのギャップを小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:28:59 GMT)
Structured Chemistry Reasoning with Large Language Models [39.4]
InstructChemは構造化推論手法であり、大規模言語モデル(LLM)の化学的推論能力を大幅に向上させる。量子化学、量子力学、物理化学、化学力学を含む4つの異なる化学課題について実験を行う。本手法は化学推論において GPT-4 を著しく向上させ, 8% の平均絶対改善, 30% のピーク改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:20:36 GMT)
Shared Growth of Graph Neural Networks via Prompted Free-direction Knowledge Distillation [39.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の強化学習による初のフリーダイレクト知識蒸留フレームワークを提案する。私たちの中核となる考え方は、より浅い2つのGNNを共同で学習し、それら間で知識を交換することです。 5つのベンチマークデータセットの実験では、我々のアプローチはベースGNNよりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:22:45 GMT)
Bilevel Optimization with a Lower-level Contraction: Optimal Sample Complexity without Warm-start [39.1]
目的関数の反復が上層問題であり、下層問題は滑らかな写像の固定点を見つけることである。いくつかの最近の研究で、下層の問題を温めるアルゴリズムが提案されている。ウォームスタートなしでは、オーダーワイズ最適サンプルの複雑さを達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:13:55 GMT)
Evaluating In-Context Learning of Libraries for Code Generation [38.9]
大規模言語モデル(LLM)は高いレベルのコード生成と理解能力を示す。近年の研究では、大規模プロプライエタリなLLMがデモから新しいライブラリの使用法を学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:37:25 GMT)
DSR-Diff: Depth Map Super-Resolution with Diffusion Model [38.7]
本稿では,遅延空間内の拡散モデルを用いて,深度マップの超解像誘導を行う新しいCDSRパラダイムを提案する。提案手法は,最先端手法と比較して,広範囲な実験において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:18:10 GMT)
Are Large Language Models Temporally Grounded? [38.5]
文章を記述したLarge Language Model (LLM) を提供する。イベントの構造と持続時間に関する常識的な知識に関して、それらを調査する。これらの能力を反映した3つの課題に対して,最先端のLCMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:41:28 GMT)
One Size Does Not Fit All: Customizing Open-Domain Procedures [37.9]
LLMがいかにオープンドメインの手順をカスタマイズできるかについて、最初の研究を行う。 LLMをCustomizationAgentとExecutionAgentを異なる設定で使用することで、それらの能力を確立します。人間による評価では、これらのエージェントをシークエンシャルな設定で使うのが一番良いが、それでも51%の時間で十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:25:36 GMT)
Human Still Wins over LLM: An Empirical Study of Active Learning on Domain-Specific Annotation Tasks [37.6]
小さなモデルは数百のラベル付きデータでGPT-3.5より優れており、数百倍小さいにもかかわらずGPT-4よりも高いまたは類似した性能を達成できる。これらの結果から,LLM予測は実世界のアプリケーションにおけるウォームアップ手法として利用できると仮定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:51:13 GMT)
FairytaleCQA: Integrating a Commonsense Knowledge Graph into Children's Storybook Narratives [37.4]
本研究では,FairytaleCQAデータセットを導入し,278のストーリーブック物語を教育的に適切なコモンセンス知識で補完する。データセットには5,868対のQAペアがあり、ストーリーブックの物語に由来するだけでなく、外部知識グラフに基づく常識知識も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:30:26 GMT)
In-context Vectors: Making In Context Learning More Effective and Controllable Through Latent Space Steering [37.0]
大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習能力の出現を示す。 In-context vectors (ICV) としてコンテキスト内学習をリキャストする代替手法を提案する。 ICVは、標準のコンテキスト内学習よりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:39:00 GMT)
MedAgents: Large Language Models as Collaborators for Zero-shot Medical Reasoning [36.9]
大規模言語モデル(LLM)は医療や医療において重大な障壁に直面している。我々は,ロールプレイング LLM ベースのエージェントを活用する医療領域のための,新しい多分野協調(MC)フレームワークを提案する。このトレーニング不要で解釈可能なフレームワークは、ドメインの専門家を集め、個別の分析を提案し、分析結果をレポートにまとめ、合意に達するまで議論を繰り返し、最終的に決定する、という5つの重要なステップを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:47:58 GMT)
Prudent Silence or Foolish Babble? Examining Large Language Models' Responses to the Unknown [35.1]
大規模言語モデル(LLM)は、感覚的な応答を生成するための前提知識が欠如している状況に直面している場合が多い。この行動は人間の会話規範と誤解し、責任と倫理的AI開発を取り巻く課題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:02:40 GMT)
More Samples or More Prompt Inputs? Exploring Effective In-Context Sampling for LLM Few-Shot Prompt Engineering [34.8]
In-Context Smpling (ICS) を提案し、複数のICLプロンプト入力の構成を最適化することにより、最も確実な予測結果を生成する。アブレーション研究は、多様性に基づくICS戦略がLCMの性能をさらに向上させる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:02:49 GMT)
Multi-View Spectrogram Transformer for Respiratory Sound Classification [34.7]
視覚変換器に時間周波数特性の異なるビューを埋め込むために、MVST(Multi-View Spectrogram Transformer)を提案する。 ICBHIデータセットによる実験結果から,提案したMVSTは呼吸音の分類方法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:17:02 GMT)
On the Overconfidence Problem in Semantic 3D Mapping [34.2]
本稿では, 従来のマッピング手法がマップ全体の信頼性を高い信頼度に割り当てる融合過信問題に注目し, 誤判定された出力を導出する。核融合パイプラインの異なる段階における不確実性校正を改善するためのいくつかの手法をScanNetデータセットで提示し比較した。我々は,最も広く利用されているベイズ核融合戦略が最悪のキャリブレーションであることを示すとともに,リアルタイム能力を維持しながら高精度かつ3次元マップキャリブレーションを同時に達成する,核融合とキャリブレーションを組み合わせた学習パイプラインであるGLFSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:02:34 GMT)
Representational Strengths and Limitations of Transformers [33.7]
我々は,注目層の表現力について,肯定的な結果と否定的な結果の両方を定めている。トランスにおける大きな埋め込み次元の必要性と役割を示す。また、注意層によって効率的に解ける自然変種も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:48:16 GMT)
KnowledgeMath: Knowledge-Intensive Math Word Problem Solving in Finance Domains [33.6]
本稿では,LLMの複雑な単語問題に対する財務知識の適用能力を評価するための新しいベンチマークであるKnowledgeMathを紹介する。第一に、KnowledgeMathはテキストと表付きコンテンツを組み合わせた1,259の問題を扱い、効果的な解決のためにファイナンス領域の大学レベルの知識を必要とする。第二に、Pythonプログラムフォーマットで専門家による詳細なソリューション参照を提供し、LLMアセスメントのための高品質なベンチマークを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:22:08 GMT)
Diffusion-Augmented Neural Processes [33.4]
この分野における技術の現状は、その広範な展開を妨げるいくつかの問題を提示している。この研究は、ノイズ付きデータセットの条件付けを通じて、これらの制限の多くに対処すると同時に、SOTA性能を超越した、NPに対する代替的な拡散に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:21:06 GMT)
Latent Feature-based Data Splits to Improve Generalisation Evaluation: A Hate Speech Detection Case Study [33.1]
我々は、モデルが潜在空間の盲点において破滅的に失敗することを示す2つの分割変種を提示する。解析の結果,データ分割の面面レベル特性は明らかになく,性能が低下していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:49:55 GMT)
Characterizing Tradeoffs in Language Model Decoding with Informational Interpretations [32.8]
本稿では動的プログラミングと情報理論を用いた言語モデルデコーダアルゴリズムの定式化のための理論的枠組みを提案する。復号化アルゴリズムは動作状態値関数の最適化の結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:38:25 GMT)
FedDiff: Diffusion Model Driven Federated Learning for Multi-Modal and Multi-Clients [32.6]
我々はFedDiffと呼ばれる多モード協調拡散学習フレームワークを提案する。本フレームワークは,2つのモーダルデータをエンコーダの別々の分岐に入力するデュアルブランチ拡散モデル特徴抽出設定を確立する。複数のクライアント間のプライベートかつ効率的なコミュニケーションの課題を考慮し、拡散モデルを連合学習コミュニケーション構造に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:29:37 GMT)
CARE: Extracting Experimental Findings From Clinical Literature [31.9]
CAREは文献から臨床所見を抽出するためのIEデータセットである。我々は,エンティティと属性間のn-ary関係として微細な発見をキャプチャする新しいアノテーションスキーマを開発した。我々は、データセット上で様々な最先端のIEシステムの性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:06:19 GMT)
FOCUS: Fairness via Agent-Awareness for Federated Learning on Heterogeneous Data [31.6]
フェデレートラーニング(FL)は、エージェントがローカルデータを共有せずにグローバルモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。本稿では,異種エージェントの貢献を考慮に入れた,FLフェアネスの正式な定義,エージェント認識によるフェアネス(fairness)を提案する。また,エージェントクラスタリング(FOCUS)に基づく公正なFLトレーニングアルゴリズムを提案し,FAAが測定したFLの公平性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:37:34 GMT)
AfriMTE and AfriCOMET: Empowering COMET to Embrace Under-resourced African Languages [31.6]
我々は、高リソース言語とアフリカ中心多言語エンコーダ(AfroXLM-Roberta)からのDAトレーニングデータを活用することで、アフリカの言語に対するCOMET評価指標を開発する。我々は、高リソース言語とアフリカ中心多言語エンコーダ(AfroXLM-Roberta)のDAトレーニングデータを活用することで、アフリカ言語のためのCOMET評価指標であるAfriCOMETを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:52:52 GMT)
Language Generation from Human Brain Activities [31.1]
本稿では,大言語モデルと意味脳デコーダの容量を利用した生成言語BCIを提案する。提案モデルでは,視覚的・聴覚的言語刺激のセマンティック内容に整合したコヒーレントな言語系列を生成することができる。本研究は,直接言語生成におけるBCIの活用の可能性と可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:37:21 GMT)
FedFusion: Manifold Driven Federated Learning for Multi-satellite and Multi-modality Fusion [30.9]
本稿では,各クライアント上の局所データをランダムにサンプリングし,各クライアントの浅い特徴の顕著な多様体構造を共同で推定する,多様体駆動多モード融合フレームワークであるFedFusionを提案する。衛星コンステレーションの物理空間制限を考慮し、深層潜伏空間における多様体データに特化して設計されたマルチモーダル・フェデレーション学習モジュールを開発した。提案フレームワークは,従来の3つのマルチモーダルデータセットの性能を上回り,通信コストを4.5%圧縮しながら,分類平均精度94.35$%を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:29:19 GMT)
Matting Anything [30.5]
Matting Anything Model (MAM) は、画像中の任意のインスタンスのアルファマットを推定するための効率的なフレームワークである。我々は,様々な画像マッチングベンチマークにおいて,MAMの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:52:37 GMT)
AutoML for Large Capacity Modeling of Meta's Ranking Systems [29.7]
本稿では,大容量モデル構築のためのサンプリングベースAutoML手法を提案する。提案手法は,優れた投資収益率(ROI)と人為的調整ベースライン(調整ベースライン)を達成可能であることを示す。提案されたAutoMLメソッドは、大規模なオンラインA/Bテストで-0.36% NEゲインを持つInstagram CTRモデルが選択され、統計的に有意な増加を示すという、現実的な影響をすでに与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:21:15 GMT)
Investigating Data Contamination in Modern Benchmarks for Large Language Models [29.5]
近年の観測は、膨らませたベンチマークスコアとLLMの実際の性能の相違を裏付けている。我々は,オープンソースのLLMとプロプライエタリなLLMの両方に適した2つの手法を提案し,データ汚染について検討した。いくつかの商用LCMは、様々なテストセットに欠けているオプションを驚くほど推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:03:04 GMT)
LifeTox: Unveiling Implicit Toxicity in Life Advice [28.7]
LifeToxは、幅広いアドバイス検索シナリオ内で暗黙の毒性を特定するために設計されたデータセットである。毒性分類タスクにおいて、LifeToxに微調整されたRoBERTaは、大きな言語モデルのゼロショット性能にマッチするか、上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:43:02 GMT)
Performance Trade-offs of Watermarking Large Language Models [28.6]
各種タスクにおいて,透かし付き大規模言語モデル (LLM) の性能を評価する。ウォーターマーキングがkクラス分類問題として生じるタスクのパフォーマンスに無視できない影響があることが判明した。要約や翻訳などの長文生成タスクでは、透かしによる性能の15～20%低下が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:44:58 GMT)
GEO: Generative Engine Optimization [28.5]
我々はジェネレーティブエンジン(GE)の統一フレームワークを形式化する GEは大規模な言語モデル(LLM)を使用して情報を収集し、ユーザクエリに応答する。生成エンジン応答におけるコンテンツの可視性向上を支援する新しいパラダイムである生成エンジン最適化(GEO)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:06:09 GMT)
Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language Models [28.1]
多言語とアラビア語のモノリンガル言語モデルは、アラビア語で促されたり、アラブ文化の設定によって文脈化されたりしても、西洋文化にデフォルトであることを示す。この西洋の偏見を測定するために、自然発生のアラビアのプロンプトのデータセットであるCAMeLを導入し、アラブ文化や西洋文化に対応する20,504の文化的対象を広範囲にリストした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:46:27 GMT)
PWISeg: Point-based Weakly-supervised Instance Segmentation for Surgical Instruments [27.9]
我々はPWISeg (Point-based Weakly-supervised Instance) という,弱制御型手術器具セグメンテーション手法を提案する。 PWISegは、特徴点とバウンディングボックスの関係をモデル化するために、ポイント・ツー・ボックスとポイント・ツー・マスクのブランチを備えたFCNベースのアーキテクチャを採用している。そこで本研究では,キー・ツー・マスク・ブランチを駆動し,より正確なセグメンテーション予測を生成するキー・ピクセル・アソシエーション・ロスとキー・ピクセル・アソシエーション・ロスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:48:29 GMT)
Reducing Privacy Risks in Online Self-Disclosures with Language Models [27.6]
我々は、識別と抽象化を通じて、オンラインの自己開示に関連するユーザ側のプライバシを保護するためのイニシアティブを取ります。我々は19の自己開示カテゴリの分類を開発し,4.8Kの注釈付き開示スパンからなる大きなコーパスをキュレートした。ユーザからのフィードバックに触発され、自己開示抽象化の課題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:28:43 GMT)
KTRL+F: Knowledge-Augmented In-Document Search [27.6]
知識を付加した文書内検索タスクであるKTRL+Fを導入する。このタスクでは、外部ソースを意識したドキュメント内のすべてのセマンティックターゲットをリアルタイムに識別する必要がある。本稿では,高速化と性能の両立を図った知識付加句検索モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:38:39 GMT)
UFPS: A unified framework for partially-annotated federated segmentation in heterogeneous data distribution [27.2]
部分アノテーション付きデータセットに対して,全クラスに画素を分割する統一部分ラベル(UFPS)フレームワークを提案する。実際の医療データセットに関する包括的実験は、修正手法と比較して、UFPSの分解と能力の向上を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:30:27 GMT)
Can Language Model Moderators Improve the Health of Online Discourse? [27.0]
マルチディシプリナレンズによる対話型モデレーションの有効性の体系的定義を確立する。次に、この定義を用いて、人間の介入とは無関係にモデルのモデレーション能力を評価する包括的評価フレームワークを提案する。本フレームワークでは,対話型対話モデルをモデレーターとして初となる研究を行い,有害な行動に対して適切なフィードバックを与えることができるが,ユーザの尊敬度や協力度を高めるのに苦慮していることが分かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:14:22 GMT)
ICXML: An In-Context Learning Framework for Zero-Shot Extreme Multi-Label Classification [27.0]
Extreme Multi-Label Classification (XMC)の目標は、非常に大きなラベル空間から各インスタンスの複数のラベルを予測することである。 In-Context Extreme Multilabel Learning (ICXML)という2段階のフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:01:17 GMT)
Take One Step at a Time to Know Incremental Utility of Demonstration: An Analysis on Reranking for Few-Shot In-Context Learning [26.9]
In-Context Learning (ICL)は大規模言語モデル(LLM)の創発的能力である従来の研究では、ラベルとしてLLMの出力を使用することが、デモを選択するためのトレーニングモデルに有効であることが示されている。本稿では,LLMの出力確率に着目して,異なるユーティリティ関数の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:03:54 GMT)
SurvTimeSurvival: Survival Analysis On The Patient With Multiple Visits/Records [26.7]
近年の人工知能の進歩にもかかわらず、重症疾患患者の生存時間の正確な予測は重要な課題である。本研究は「SurvTimeSurvival: Survival Analysis on patients with Multiple visits/Records」を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:30:14 GMT)
Echo Chambers within the Russo-Ukrainian War: The Role of Bipartisan Users [26.6]
我々は、ロシア・ウクライナ戦争に関連するTwitter上のエコーチャンバーの存在を調査した。侵略時に意見を変えるバイパルチザンユーザーの重要なサブセットを同定する。我々は、彼らの重要性と、戦争を取り巻く言論の質をどのように改善できるかを議論することで結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:39:37 GMT)
LLMs as Narcissistic Evaluators: When Ego Inflates Evaluation Scores [26.5]
本稿では,LMに基づく評価指標が,同じ言語モデルで生成されたテキストの偏りを本質的に表すかどうかを考察する。以上の結果から, 金のサマリーを活用せずに, 基準のない手法で評価指標を用いた場合, 特に有意なバイアスがみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:43:26 GMT)
Scaling User Modeling: Large-scale Online User Representations for Ads Personalization in Meta [26.4]
Scaling User Modeling (SUM)はMetaの広告ランキングシステムに広くデプロイされているフレームワークである。これまでSUMはMetaの数百の広告ランキングモデルでローンチされ、毎日数十億のユーザーリクエストを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:47:48 GMT)
EventCLIP: Adapting CLIP for Event-based Object Recognition [26.4]
EventCLIPは、ゼロショットと少数ショットのイベントベースのオブジェクト認識にCLIPを使用する新しいアプローチである。まず、生イベントを2次元グリッドベース表現に変換することで、CLIPのイメージエンコーダをイベントデータに一般化する。 N-Caltech、N-Cars、N-ImageNetのデータセット上でEventCLIPを評価し、最先端のショットパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:26:02 GMT)
Open-Set Image Tagging with Multi-Grained Text Supervision [25.6]
我々は,多粒度テキスト管理を効果的に活用するオープンセット画像タグ付けモデルであるRecognize Anything Plus Model (RAM++)を紹介する。 RAM++は、個々のタグ管理とグローバルテキスト管理をシームレスに統合する。 RAM++は、意味的に制約されたタグ管理をより拡張的なタグ記述管理に変換するために、大きな言語モデル(LLM)を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:11:02 GMT)
On Evaluating the Integration of Reasoning and Action in LLM Agents with Database Question Answering [25.6]
本研究では、大規模言語モデルがデータベースとどのように相互作用するかを評価するために設計された、新しい長文データベース質問応答データセットを提案する。このタスクでは、LLMが戦略的に複数のクエリを生成し、データベースから十分なデータを取得し、取得したコンテキストを推論し、それらを総合的な分析的な物語に合成する必要がある。本稿では2つのインタラクション戦略を提案し評価し、インタラクション内の個々のステージを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:55:07 GMT)
Robust Contrastive Learning With Theory Guarantee [25.6]
コントラスト学習(CL)は,ラベル情報なしで意味のある特徴を抽出できる自己指導型学習パラダイムである。我々の研究は厳密な理論を発展させ、教師なし損失のどの成分が教師なし損失の堅牢な改善に役立つかを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:39:58 GMT)
PINE: Efficient Norm-Bound Verification for Secret-Shared Vectors [25.3]
PRIOのような2サーバシステムは、秘密共有ベクトルのスケーラブルな集約を可能にする。有界ノルム寄与を保証するための既存のプロトコルは、大きな通信オーバーヘッドを発生させるか、ノルム境界の近似的な検証しかできない。 Inexpensive Norm Enforcement (PINE) は,通信オーバーヘッドが少なく,正確な標準検証が可能なプロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:54:21 GMT)
Towards Pragmatic Awareness in Question Answering: A Case Study in Maternal and Infant Health [25.0]
母親が妊娠や乳幼児ケアについて質問したときの実践的推論について検討した。既存のQAパイプラインに実用的推論を施すと、有害な信念の伝播を緩和できる応答が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:33:01 GMT)
Prompt Optimisation with Random Sampling [25.0]
タスク関連セパレータの生成に言語モデルの生成特性を用いると,競合する結果が得られた。セパレータとして語彙からランダムに選択されたトークンであっても、ほぼ最先端のパフォーマンスを達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:08:33 GMT)
Think While You Write: Hypothesis Verification Promotes Faithful Knowledge-to-Text Generation [24.9]
本稿では,ニューラルネットワークモデルにおける幻覚を軽減するため,TWEAK(Think While Effectively Articulating Knowledge)を提案する。 TWEAKは、デコードステップごとに生成されたシーケンスとその将来のシーケンスを仮説として扱う。それぞれの世代候補を、対応する仮説が入力事実をどれだけうまくサポートしているかに基づいてランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:13:19 GMT)
Evolving Domain Adaptation of Pretrained Language Models for Text Classification [24.8]
進化するドメインシフト(EDS)の中で、時系列テキスト分類に事前訓練された言語モデル(PLM)を適用することは、スタンス検出のようなアプリケーションにおける精度を維持するために重要である。本研究では, 自己学習, ドメイン・アドバイザリ・トレーニング, ドメイン・アダプティブ・プレトレーニングなど, 進化するドメイン適応(EDA)戦略の有効性を, 漸進的な自己学習手法に焦点をあてて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:28:00 GMT)
Now and Future of Artificial Intelligence-based Signet Ring Cell Diagnosis: A Survey [24.6]
署名環細胞(SRC)は、高い末梢転移率と遠位体生存に関連している。深層学習は、診断効率と精度を改善するために病理学者を支援するために注目を集めている。本稿では,2008年から2023年8月までのディープラーニングによるSRC分析に関する調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:20:43 GMT)
Adversarial Examples Exist in Two-Layer ReLU Networks for Low Dimensional Linear Subspaces [24.4]
標準手法が非ロバストニューラルネットワークに繋がることを示す。トレーニングアルゴリズムのスケールを縮小させるか、あるいは$L$正規化を加えることで、トレーニングされたネットワークが敵の摂動に対してより堅牢になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:08:52 GMT)
Enhancing Medical Text Evaluation with GPT-4 [24.4]
本稿では,医療用テキスト生成のための実感中心評価の側面と,それに対応するGPT-4ベースのメトリクスの設計を提案する。総合的な人的評価では、提案したGPT-4ベースの指標が、既存の評価指標よりも人的判断とかなり高い一致を示したことが確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:32:09 GMT)
PsyBench: a balanced and in-depth Psychological Chinese Evaluation Benchmark for Foundation Models [24.4]
卒業試験に必要な知識をすべて網羅する,中国初の総合的な評価スイートであるpsybenchを紹介する。本研究は, 被験者の異なる部位における性能の有意な差異を示し, テストセットにおける知識のバランスが取れていない場合に, スクイード結果のリスクを強調した。我々は, Psybench が基礎モデルの強みと弱みの徹底的な評価に役立ち, 心理学の分野での実践的応用を支援することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:43:18 GMT)
On Retrieval Augmentation and the Limitations of Language Model Training [24.2]
トレーニングデータだけでkNN($k$-nearest neighbors)検索による言語モデルの拡張は、その難易度を低下させる可能性がある。この作業では、最初に、以前に提案された可能性である"ソフトマックス・ボトルネック"を除外します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:59:54 GMT)
SCORE: A framework for Self-Contradictory Reasoning Evaluation [23.7]
本研究では,大規模言語モデルがどの程度理にかなっているかを分析するためのフレームワークtextscSCOREを提案する。 LLMは、文脈情報や常識を含む推論タスクを行う際に、しばしば矛盾する。正確な予測であっても、推論は散らかっていて不完全かもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:22:17 GMT)
The Curious Decline of Linguistic Diversity: Training Language Models on Synthetic Text [23.3]
本研究では,前任者が生成した合成データに対する大規模言語モデルの学習結果について検討する。その結果,連続反復によるモデル出力の多様性の顕著な低下が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:31:50 GMT)
Personalized Jargon Identification for Enhanced Interdisciplinary Communication [23.0]
ジェルゴン同定の現在の方法は、主にコーパスレベルの親しみ度指標を使用する。 11人のコンピュータサイエンス研究者から10万以上の用語の親しみやすさアノテーションのデータセットを収集します。個人,サブドメイン,ドメイン知識を表す特徴について検討し,個々のジャーゴンの親しみ度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:51:25 GMT)
End-to-end Hyperspectral Image Change Detection Network Based on Band Selection [22.8]
帯域選択(ECDBS)を用いた終端から終端までのハイパースペクトル画像変化検出ネットワークを提案する。ネットワークの主な構成要素は、深層学習に基づくバンド選択モジュールと、カスケードバンド固有の空間的注意ブロックである。 3つの広く利用されているHSI-CDデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:06:47 GMT)
Reversible Graph Neural Network-based Reaction Distribution Learning for Multiple Appropriate Facial Reactions Generation [22.6]
本稿では,最初の複数顔反応生成フレームワークを提案する。顔の反応生成問題を1対1のマッピング問題として再定式化する。実験の結果,提案手法は既存のモデルよりも,より適切で現実的で,同期的な顔反応を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:45:45 GMT)
Asymptotically Fair Participation in Machine Learning Models: an Optimal Control Perspective [22.0]
最先端の機械学習モデルのパフォーマンスは、トレーニングデータセットで表現されていない人口層をテストすると、しばしば低下する。我々は,最適制御の定式化を通じて,巧妙に公正な参加を実現することの課題に対処することを目的とする。最適制御解を推定するために、ポントリャーギンの最大原理の効率的な実装を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:28:38 GMT)
To be or not to be? an exploration of continuously controllable prompt engineering [21.9]
制御PE(Continuously Controllable Prompt Engineering)を導入し,より微細な調整による効果の促進を実現する。このアプローチはLoRA(Low-Rank Adaptation)の力を利用して、重み付けを促進する効果を生み出す。提案手法では, プロンプト蒸留のための特別なデータセットの生成, それらのプロンプトをLoRAモデルに組み込んで, プロンプトの影響を調節するために, LoRAマージ重量を慎重に調整する。短い応答のプロンプトの生成、拒絶のプロンプト、チェーン・オブ・シント・プロンプトなど、さまざまなプロンプトを制御するための有望なソリューションであることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:55:29 GMT)
EvoPrompting: Language Models for Code-Level Neural Architecture Search [21.8]
進化的ニューラルアーキテクチャ探索アルゴリズムにおける適応突然変異とクロスオーバー演算子としての言語モデル(LM)の利用について検討する。 EvoPromptingと呼ばれる手法であるソフトプロンプトチューニングと進化的プロンプトエンジニアリングの組み合わせは、常に多様かつ高性能なモデルを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:02:19 GMT)
Slide-SAM: Medical SAM Meets Sliding Window [21.8]
Segment Anything Model (SAM) は自然画像の2次元画像分割において顕著な結果をもたらす。 SAMはスライス間のコンテキスト関係を学べない。 2D SAMを3D画像に適用するには、時間とラベルの合計であるボリューム全体を推し進める必要がある。 SAMを3次元医用画像に拡張したSlide-SAMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:45:46 GMT)
Bergeron: Combating Adversarial Attacks through a Conscience-Based Alignment Framework [21.7]
Bergeronは、大規模言語モデルの敵攻撃に対する堅牢性を改善するために設計されたフレームワークである。高価な微調整をすることなく、いくつかの人気のあるLCMのアライメントとロバスト性を改善することができる。既存のアライメントトレーニングを補完し強化することで、オープンソースとブラックボックスのLLMを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:31:18 GMT)
3D Paintbrush: Local Stylization of 3D Shapes with Cascaded Score Distillation [21.7]
3D Paintbrushは、テキスト記述を通じてメッシュ上のセマンティックリージョンを自動的に局所化するテクニックである。本手法はメッシュ上で直接動作し,テクスチャマップをシームレスに生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:13:44 GMT)
A Risk-Sensitive Approach to Policy Optimization [21.7]
標準深層強化学習(DRL)は、政策の定式化における収集経験を均等に考慮し、期待される報酬を最大化することを目的としている。そこで本研究では,フルエピソード報酬の分布の累積分布関数 (CDF) で規定されるリスク感性目標を最適化する,より直接的なアプローチを提案する。エージェントの動作が不十分なシナリオを強調する中程度の「悲観的」リスクプロファイルの使用が,探索の強化と,障害への継続的な対処に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:51:30 GMT)
Where Do People Tell Stories Online? Story Detection Across Online Communities [21.6]
本稿では,502の英語投稿と,ラベル付きストーリーとイベントスパンによるコメントのコードブックとデータセットを紹介する。我々は、異なる社会的文脈におけるストーリーテリングの役割を調べるために、オンラインストーリーの検出モデルを訓練し、評価する。我々は,オンラインストーリーテリングの特徴,異なるコミュニティ間のストーリーテリングの頻度,およびストーリーテリングの会話パターンを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:42:26 GMT)
CRISPR: Eliminating Bias Neurons from an Instruction-following Language Model [20.9]
大規模言語モデル(LLM) タスクの実行は、ユーザ命令とトレーニング命令の分散の違いに起因する問題に直面することが多い。本稿では,LLMにおける命令-ラベルバイアスを軽減するために,新しいバイアス緩和手法であるCRISPRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:16:55 GMT)
You don't need a personality test to know these models are unreliable: Assessing the Reliability of Large Language Models on Psychometric Instruments [20.7]
本稿では,現在のプロンプト形式が大規模言語モデルに対して一貫した応答を可能にするかどうかを検討する。 15の異なるオープンソース LLM 実験により,単純な摂動でさえモデルの問合せ能力を大幅に低下させるには十分であることがわかった。その結果,現在広く普及しているプロンプトは,モデル知覚を正確に捉えるには不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:50:53 GMT)
SABAF: Removing Strong Attribute Bias from Neural Networks with Adversarial Filtering [20.7]
ニューラルネットワークにおける属性バイアスを除去する新しい手法を提案する。提案手法は,強いバイアス設定と適度なバイアス設定の両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:23:17 GMT)
Information-Theoretic Bounds on The Removal of Attribute-Specific Bias From Neural Networks [20.7]
既存の属性バイアス除去法は,データセット固有のバイアスが比較的弱い場合にのみ有効であることを示す。既存の属性バイアス除去法は,データセット固有のバイアスが比較的弱い場合にのみ有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:57:45 GMT)
Temporal-Aware Refinement for Video-based Human Pose and Shape Recovery [20.6]
本研究では,時間認識のグローバルな特徴と局所的な特徴を探索し,正確なポーズと形状回復を実現するための時間認識精細ネットワーク(TAR)を提案する。我々のTARは,3DPW,MPI-INF-3DHP,Human3.6Mといった,従来の最先端手法よりも正確な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:35:17 GMT)
An Overview Of Temporal Commonsense Reasoning and Acquisition [20.1]
時間的コモンセンス推論(英: Temporal Commonsense reasoning)とは、フレーズ、行動、出来事の典型的な時間的文脈を理解する能力である。大規模言語モデルの性能に関する最近の研究は、しばしば推論においてショートカットを行い、単純な言語トラップに陥ることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:33:12 GMT)
Adaptive Interventions with User-Defined Goals for Health Behavior Change [19.5]
ゴールセット(Goal-setting)は、モバイルヘルス介入のための適応アルゴリズムでは使われていない健康コーチングの重要な要素である。本稿では、パーソナライズされた報酬関数を最適化することにより、個人化された目標設定に重点を置くトンプソンサンプリングアルゴリズムの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:00:04 GMT)
MDFL: Multi-domain Diffusion-driven Feature Learning [19.3]
マルチドメイン拡散駆動型特徴学習ネットワーク(MDFL)を提案する。 MDFLはモデルが本当に重視する効果的な情報領域を再定義します。 MDFLは高次元データの特徴抽出性能を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:55:21 GMT)
A Speed Odyssey for Deployable Quantization of LLMs [19.1]
量子化アルゴリズムの構築において,ハードウェア中心のアプローチを導入する。我々の方法であるOdysseyLLMは、FastGEMMと呼ばれる新しいW4A8カーネル実装と、量子化戦略のレシピを組み合わせたものである。実験では、Hugging Face FP16や textbf2.23$times$と、最先端の推論エンジンと比較して、実際の速度が textbf4$times$に向上するW4A8メソッドの優位性を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:11:19 GMT)
OrchestraLLM: Efficient Orchestration of Language Models for Dialogue State Tracking [18.0]
大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理システムの状況に革命をもたらしたが、計算コストは高い。従来,Small Language Models (SLMs) の可能性を,大規模言語に対する費用対効果の代替手段として活用するための様々なアプローチが検討されてきた。本研究では,計算効率の向上とタスク性能の向上を目的とした新しいSLM/LLMルーティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:30:55 GMT)
Rethinking Fano's Inequality in Ensemble Learning [17.9]
我々は、複数のモデル予測が最終的な予測に組み合わされたときに失われた情報を考慮に入れなかったと論じる。実システムに関する広範な実験を通じて,提案した理論を実証的に検証し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:43:51 GMT)
Enhancing Point Annotations with Superpixel and Confidence Learning Guided for Improving Semi-Supervised OCT Fluid Segmentation [17.9]
Superpixel and Confident Learning Guide Point s Network (SCLGPA-Net)。 Superpixel-Guided Pseudo-Label Generation (SGPLG)モジュールは擬似ラベルとピクセルレベルのラベル信頼マップを生成する。 CLGLR(Confident Learning Guided Label Refinement)モジュールは、擬似ラベル内のエラー情報を識別し、さらなる改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:32:51 GMT)
Data-driven Preference Learning Methods for Sorting Problems with Multiple Temporal Criteria [17.7]
本研究では,時間的基準が存在する場合の複数基準ソート問題に対する新しい選好学習手法を提案する。スケーラビリティを向上し、学習可能な時間割引要素に対応するため、新しい単調リカレントニューラルネットワーク(mRNN)を導入する。提案するmRNNは、時間とともに、限界値関数とパーソナライズされた時間割引係数を記述することにより、好みのダイナミクスを記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:21:20 GMT)
How Far Can We Extract Diverse Perspectives from Large Language Models? Criteria-Based Diversity Prompting! [17.7]
LLM(Large Language Models)は、人間のような能力を持つ言語である。本稿では,多様な意見に基づいて視点の多様性を測定するための基準に基づくプロンプト手法を提案する。 LLMはタスク主観性の度合いに応じて多様な意見を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:23:38 GMT)
Graph-Guided Reasoning for Multi-Hop Question Answering in Large Language Models [17.6]
Chain-of-Thought (CoT) のプロンプトにより,Large Language Models (LLM) の多段階推論能力が向上した。我々は、CoTが生成する推論経路を分析し、多段階推論において2つの問題を見つける。グラフ誘導型CoTプロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:36:08 GMT)
Efficient quantum algorithms for testing symmetries of open quantum systems [17.6]
量子力学では、対称性を利用して物理的遷移を識別することで自由度を除去することができる。従来の研究は、忠実度に基づく対称性測定によって対称性を確かめるための量子アルゴリズムの考案に重点を置いてきた。量子コンピュータ上で効率よく実装可能な量子アルゴリズムの代替対称性試験法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:31:57 GMT)
The Song Describer Dataset: a Corpus of Audio Captions for Music-and-Language Evaluation [17.5]
高品質オーディオ・キャプション・ペアのクラウドソーシング・コーパスであるSong Describer dataset (SDD)を紹介した。データセットは、706曲の録音を人間の記述で記述した1.1kの自然言語で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:52:21 GMT)
Outcome-supervised Verifiers for Planning in Mathematical Reasoning [17.5]
アウトカム・スーパービジョン・バリュー・モデル(OVM)は、テキスト・プランニングの効率的かつ直感的な方法として、成果管理をトレーニングに採用している。 GSM8KとGame of 24の2つの多段階数学的推論データセットに対する実験により,OVMモデルの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:56:28 GMT)
Event-based Motion-Robust Accurate Shape Estimation for Mixed Reflectance Scenes [17.4]
本稿では,複合反射シーンの高速3次元イメージングを高精度に実現したイベントベース構造化光システムを提案する。我々は、測定された反射を本質的に拡散、2バウンススペクトル、その他の多重バウンス反射に分解できるエピポーラ制約を用いる。このシステムは,500,mu$mの精度で混合反射シーンの高速かつモーションロバストな再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:12:10 GMT)
RED-DOT: Multimodal Fact-checking via Relevant Evidence Detection [17.1]
本稿では,各証拠が関連しているかどうかを識別するために,関連証拠検出(RED)モジュールを提案する。 RED-DOTはVERITEベンチマークの最先端よりも28.5%の大幅な改善を実現している。その結果, RED-DOT は NewsCLIPings+ の性能向上と競争力の向上に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:43:45 GMT)
Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures [17.0]
同様の目的を対策として記述する動機について論じる。通常の統計的学習結果を、測定値で表される目的に当てはめることができるか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:38:20 GMT)
Traffic Video Object Detection using Motion Prior [16.6]
本稿では,先行動作を利用した2つの革新的な手法を提案し,トラヒックビデオオブジェクト検出の性能を向上する。まず、時間情報統合を導く前に動きを利用する新しい自己認識モジュールを導入する。次に、擬似ラベリング機構を用いて、半教師付き設定のためのノイズの多い擬似ラベルを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:59:46 GMT)
Is "A Helpful Assistant" the Best Role for Large Language Models? A Systematic Evaluation of Social Roles in System Prompts [16.6]
本稿では,システムにおける社会的役割がモデル性能に与える影響を体系的に評価する。提案手法は, モデルの性能を, 様々な質問に対して一貫して改善することを示す。我々の結果は、AIシステムのためのシステムプロンプトの設計に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:48:55 GMT)
AWESOME: GPU Memory-constrained Long Document Summarization using Memory Mechanism and Global Salient Content [16.5]
長い文書要約システムは、長文とjargonladenテキストを持つドメインにとって重要である。 AWESOMEは、より長い文書の競争ベースラインよりも情報性、忠実性、一貫性を改善した要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:47:05 GMT)
Fumbling in Babel: An Investigation into ChatGPT's Language Identification Ability [16.4]
ChatGPTは、いくつかのタスクを実行できる強力なNLPツールとして登場した。言語名と言語コードの両方を識別するChatGPT(GPT-3.5とGPT-4の両方)機能について検討した。我々の実証分析は、ChatGPTが多様なコミュニティに十分なサービスを提供する前に、潜在的な拡張状態に留まっていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:12:20 GMT)
Self-Supervised Multi-Modality Learning for Multi-Label Skin Lesion Classification [15.8]
マルチモーダル皮膚病変分類のための自己教師付き学習アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは,2対の皮膚内視鏡像と臨床像との類似性を最大化することにより,マルチモーダリティ学習を実現する。以上の結果から,我々のアルゴリズムは最先端のSSLよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:02:34 GMT)
Which Modality should I use -- Text, Motif, or Image? : Understanding Graphs with Large Language Models [15.6]
大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト認識インテリジェンスに大規模なテキストコーパスを活用することで、様々な分野に革命をもたらしている。文脈サイズのため、LLMでグラフ全体を符号化することは基本的に制限される。本稿では,LLMとグラフデータをよりよく統合する方法を考察し,様々な符号化手法を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:45:41 GMT)
Transformation-Invariant Network for Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Images [15.3]
FSOD(Few-shot Object Detection)は、トレーニングのために大量のラベル付きデータを頼りにしている。リモートセンシング画像におけるオブジェクトのスケールと向きのバリエーションは、既存のFSOD法に重大な課題をもたらす。特徴ピラミッドネットワークの統合と,クエリ機能向上のためのプロトタイプ機能の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:00:17 GMT)
Algebraic Topological Networks via the Persistent Local Homology Sheaf [15.2]
データの局所的トポロジ特性を取り入れたグラフ畳み込みとアテンションモジュールを新たに導入する。我々は,グラフニューラルネットワークの機能に付加的な構造を組み込むために,これまで利用されてきたせん断ニューラルネットワークの枠組みを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:24:20 GMT)
Aligning with Whom? Large Language Models Have Gender and Racial Biases in Subjective NLP Tasks [15.0]
我々は4つのポピュラーな大言語モデル(LLM)の実験を行い、集団差と潜在的なバイアスを理解する能力について、丁寧さと不快さの予測について検討する。どちらのタスクでも、モデル予測は白人と女性の参加者のラベルに近いことが分かりました。より具体的には、"ブラック"と"アジア"個人の観点から反応するよう促された場合、モデルは、対応するグループからのスコアだけでなく、全体的なスコアを予測する際のパフォーマンスを低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:02:24 GMT)
SurgPLAN: Surgical Phase Localization Network for Phase Recognition [14.9]
そこで我々は,より正確で安定した手術相認識を支援するために,SurgPLANと呼ばれる手術相ロカライズネットワークを提案する。まず、フレームサンプリング率の異なる2つのブランチで複数スケールの空間的特徴と時間的特徴をキャプチャする視覚バックボーンとして、Praamid SlowFast (PSF) アーキテクチャを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:39:01 GMT)
MedLSAM: Localize and Segment Anything Model for 3D CT Images [14.3]
3次元医用画像の局所化モデル(MedLAM)を開発した。 MedLAMは、ほんの少しのテンプレートスキャンを使用して、解剖学的構造を直接ローカライズすることができる。将来の3D SAMモデルとシームレスに統合される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:12:46 GMT)
Gradient-Map-Guided Adaptive Domain Generalization for Cross Modality MRI Segmentation [14.2]
クロスモーダルMRIセグメンテーションはコンピュータ支援医療診断において非常に有用であり、柔軟なデータ取得とモデル一般化を可能にしている。既存のほとんどのメソッドは、ドメインシフトの局所的な変動を扱うのに困難であり、通常、トレーニングのためにかなりの量のデータを必要とする。本稿では,画像勾配図に基づく学習自由なクロスドメイン表現を統合した適応型ドメイン一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:07:27 GMT)
Enchancing Semi-Supervised Learning for Extractive Summarization with an LLM-based pseudolabeler [14.1]
本研究は,半教師付きアプローチを用いて,限定ラベル付きデータシナリオにおける抽出テキスト要約の課題に取り組む。 GPT-4を用いたプロンプトベースの擬似ラベル選択手法を提案する。本手法は、Tweetm、WikiHow、ArXiv/Sumの3つのテキスト要約データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:29:41 GMT)
MirrorNet: A TEE-Friendly Framework for Secure On-device DNN Inference [14.1]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、リアルタイム推論のためのエッジデバイスで普及している。既存の防御アプローチでは、モデルの機密性を完全に保護できないか、あるいは重大なレイテンシの問題が発生する。本稿では、モデル機密性を保護するため、任意のDNNモデルに対してTEEフレンドリーな実装を生成するMirrorNetを提案する。評価のために、MirrorNetは認証と違法使用の間に18.6%の精度差を達成でき、ハードウェアオーバーヘッドは0.99%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:21:19 GMT)
Sasha: creative goal-oriented reasoning in smart homes with large language models [14.0]
より自然なコミュニケーションでは、人間のスピーチは制約がなく、特定のターゲットデバイスやそれらのデバイスに対処するアクションを示すのではなく、目標を記述する。我々は,この問題空間に大規模言語モデル(LLM)を導入し,スマートホームにおける不特定ユーザコマンドへの対応として,デバイス制御と自動化ルーチン作成の活用を探求する。我々は,制約のないユーザ生成シナリオに直面した場合に,その能力と限界を示す,手持ちのユーザスタディでSashaの実装を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:27:58 GMT)
Language Models can Solve Computer Tasks [13.9]
学習済みの大規模言語モデル(LLM)エージェントは,簡単なプロンプトスキームを用いて自然言語で指導されたコンピュータタスクを実行できることを示す。複数のLLMを比較し,InstructGPT-3+RLHF LLMがMiniWoB++の最先端であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 20:15:14 GMT)
PersonaLLM: Investigating the Ability of Large Language Models to Express Big Five Personality Traits [13.7]
本研究では、大規模言語モデル(LLM)が、割り当てられた人格プロファイルと整合したコンテンツを生成することができるかどうかを検討する。我々は、ビッグファイブのパーソナモデルに基づいて異なるLLMペルソナを作成し、44項目のBig Five Inventory(BFI)パーソナリティテストとストーリーライティングタスクを完了させ、そのエッセイを自動的および人的評価で評価する。その結果, LLMペルソナの自己申告したBFIスコアは, 5つの特徴にまたがる大きな効果の大きさで, 指定した性格タイプと一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:11:11 GMT)
Understanding the Effectiveness of Large Language Models in Detecting Security Vulnerabilities [13.6]
LLM(Large Language Models)は、コード関連のタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示す。 LLMは、既存の静的解析やディープラーニングに基づく脆弱性検出ツールよりもよく機能することを示す。 LLMは、しばしば、コード内の脆弱なデータフローを特定する、信頼できる説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:17:20 GMT)
Scenario Diffusion: Controllable Driving Scenario Generation With Diffusion [13.6]
本稿では,制御可能なシナリオ生成が可能なトラフィックシナリオを生成するための,新しい拡散型アーキテクチャを提案する。提案手法は,多様な交通パターンをモデル化し,地理的に異なる領域に一般化するのに十分な表現能力を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:25:25 GMT)
Towards More Realistic Membership Inference Attacks on Large Diffusion Models [13.3]
安定拡散(Stable Diffusion)やミッドジャーニー(Midjourney)などの生成拡散モデルは、様々なアプリケーションに対して視覚的に魅力的で多様な高解像度の画像を生成することができる。これらのモデルは、何十億ものインターネットソースイメージに基づいてトレーニングされており、著作権保護されたイメージの無許可使用に関する重大な懸念を提起している。本稿では,サイバーセキュリティコミュニティで知られ,メンバシップ推論攻撃と呼ばれる,特定のイメージがトレーニングセットで使用されているかどうかを判断できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:57:58 GMT)
LightEMU: Hardware Assisted Fuzzing of Trusted Applications [13.1]
ARM TrustZoneは、コード実行とデータを2つの世界、通常の世界と安全な世界に分離するために使用される。 LightEMUは、信頼されたTEEから分離することで、TAをファジできる新しいファジリングフレームワークです。 We implement LightEMU and adapt it to Teegris, Trusty, OP-TEE and QSEE and evaluate 8 real-world TAs while triggering three unique crashs and achieved x10 time speedup。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:21:14 GMT)
Support or Refute: Analyzing the Stance of Evidence to Detect Out-of-Context Mis- and Disinformation [13.1]
ネット上の誤報や偽報が社会問題となっている。誤情報や偽情報の1つの一般的な形態は、文脈外情報(OOC)である。マルチモーダルな証拠の異なる部分のスタンスを抽出できるスタンス抽出ネットワーク(SEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:21:10 GMT)
Practical Cybersecurity Ethics: Mapping CyBOK to Ethical Concerns [13.1]
我々はサイバーセキュリティ・ボディー・オブ・ナレッジ(Cyber Security Body of Knowledge, CyBOK, CyBOK)で現在進行中の業務を利用して、専門職の責任と倫理を勧誘し、文書化している。サイバーセキュリティの倫理に関する文献レビューに基づいて、サイバーセキュリティの専門職における倫理的課題を探求するためにCyBOKを使用します。私たちの調査結果は、サイバーセキュリティには幅広い倫理的課題があるだけでなく、サイバーセキュリティのさまざまな領域が特定の倫理的考慮に直面する可能性があることを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:44:03 GMT)
Detecting Spurious Correlations via Robust Visual Concepts in Real and AI-Generated Image Classification [13.0]
本稿では,潜在的スパイラル相関を効率的に検出する汎用手法を提案する。提案手法は,ピクセルレベルのアノテーションを不要にしつつ,直感的な説明を提供する。また,本手法は,生成モデル由来の下流アプリケーションに伝播する急激な相関を検出するのにも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:22:27 GMT)
Two-Stage Hybrid Supervision Framework for Fast, Low-resource, and Accurate Organ and Pan-cancer Segmentation in Abdomen CT [12.5]
腹腔内臓器と腫瘍の分節化のための自己訓練と平均教師を統合したハイブリッド・教師付きフレームワークStMtを提案する。 FLARE2023の検証実験により,本手法が優れたセグメンテーション性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:04:59 GMT)
Stella Nera: Achieving 161 TOp/s/W with Multiplier-free DNN Acceleration based on Approximate Matrix Multiplication [12.4]
MatMulは今日のコンピューティングの中心にあります。最近のマッドネス法は乗算を必要とせずにMatMulを近似する。ステラ・ネラは初のマドネス・アクセラレーターである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:43:05 GMT)
Sibyl: Adaptive and Extensible Data Placement in Hybrid Storage Systems Using Online Reinforcement Learning [12.2]
ハイブリッドストレージシステムにおけるデータ配置のための最初の手法であるSibylを紹介する。 Sibylはパフォーマンス指向/コスト指向のHSS構成において21.6%/19.9%のパフォーマンス改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:28:25 GMT)
Robust Combiners and Universal Constructions for Quantum Cryptography [12.1]
堅牢なコンバインダは、暗号プリミティブの多くの候補を組み合わせて、同じプリミティブの新たな候補を生成する。普遍的な構成はプリミティブの明示的な構成であり、プリミティブが存在する限り正確かつ安全である。本研究では、いくつかの量子暗号プリミティブに対して、ロバストなコンバインダーと普遍的な構成を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:16:28 GMT)
Large Language Models for Propaganda Span Annotation [11.6]
GPT-4のような大規模言語モデルを用いてアノテータのタスクを実行できるかを検討する。実験では、複数のアノテーションによるアノテーションからなる社内開発データセットを使用した。提案手法は,人間のアノテーションよりもアノテーションの合意や性能が向上し,モデルにより多くの情報を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:37:54 GMT)
Bayes in the age of intelligent machines [11.6]
ベイズ的認知モデルと人工ニューラルネットワークは、異なるレベルの分析に関係しており、相補的なモデリングアプローチであると主張する。我々はまた、ベイズ的アプローチが一意に価値があるかもしれないインテリジェントマシンにも、同じ視点が適用できると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:39:54 GMT)
Generative AI for Hate Speech Detection: Evaluation and Findings [11.5]
生成AIは、大量の合成ヘイトスピーチシーケンスを生成するために利用されてきた。本章では,本手法の方法論,実験的設定,評価について概説する。 GPT-3.5やそれ以降のモデルの感度は、テキスト生成の類似技術を用いて改善できるのかという疑問が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:09:43 GMT)
Global Contrast Masked Autoencoders Are Powerful Pathological Representation Learners [11.2]
本稿では,自己教師付き学習モデルであるGCMAE(Global contrast-masked Autoencoder)を提案する。 GCMAEは3つの異なる疾患特異的ヘマトキシリンとエオシン(HE)染色された病理データセットを用いて、広範囲にわたる実験により、再現性のある表現を学習する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:16:03 GMT)
A Skew-Sensitive Evaluation Framework for Imbalanced Data Classification [11.1]
不均衡なデータセットのクラス分布スキューは、多数派クラスに対する予測バイアスのあるモデルにつながる可能性がある。本稿では,不均衡なデータ分類のための簡易かつ汎用的な評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:08:05 GMT)
CDMPP: A Device-Model Agnostic Framework for Latency Prediction of Tensor Programs [11.0]
Deep Neural Networks (DNN)は、幅広い機械学習アプリケーションで優れたパフォーマンスを示している。特定のデバイス上でDNNモデルやテンソルプログラムを実行するレイテンシを知ることは、さまざまなタスクで有用である。クロスモデルおよびクロスデバイス予測のための効率的なテンソルプログラム遅延予測フレームワークCDMPPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:05:52 GMT)
Modeling and Correcting Bias in Sequential Evaluation [10.9]
逐次評価の問題は、評価者が連続して候補者を観察し、これらの候補者にオンラインで不可解な方法でスコアを割り当てることである。このような環境下での逐次バイアスを研究してきた心理学文献に触発され,評価者の評価過程の自然なモデルを提案する。クラウドソーシング実験を行い、モデルの様々な側面を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:44:01 GMT)
Learning interactions to boost human creativity with bandits and GPT-4 [10.8]
我々は、人間の創造性、すなわち意味的特徴生成の限界を示す心理的タスクを採用する。人間と言語AI(GPT-4)を用いた実験では、参加者がアルゴリズムによって生成されたヒントを要求できる変種に対して、標準タスクにおける振る舞いを対比する。人間とAIはヒントからも同様の利点を示しており、驚くほど、AIの反応から学ぶバンディットは、人間の行動から学ぶのと同じプロンプト戦略を好む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:53:17 GMT)
Paradigm Shift in Sustainability Disclosure Analysis: Empowering Stakeholders with CHATREPORT, a Language Model-Based Tool [10.7]
本稿では,企業サステナビリティレポートの分析を自動化するために,専門知識を持つ大規模言語モデル(LLM)を強化する新たなアプローチを提案する。当社はCHATREPORTを認定し、企業における気候変動リスクの開示を評価するための第1のユースケースに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:59:08 GMT)
Bayesian Learning via Q-Exponential Process [10.6]
正規化は最適化、統計、機械学習における最も基本的なトピックの1つである。本研究では、$q$-指数分布(密度比で)$exp( frac12|u|q)$を、関数の正規化に対応する$Q$-指数(Q-EP)プロセスというプロセスに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:54:31 GMT)
Revisiting Fine-Tuning Strategies for Self-supervised Medical Imaging Analysis [10.3]
医用画像における自己教師あり学習のための効果的な微調整戦略を発見するための,最初の総合的研究について述べる。エンドツーエンドファインチューニングのデファクト標準と比較すると、より浅いネットワークを微調整する最良のファインチューニング戦略は、最大5.48%の改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:32:17 GMT)
Towards Improving Robustness Against Common Corruptions using Mixture of Class Specific Experts [10.3]
本稿では,クラス特化エキスパートアーキテクチャの混合として知られる新しいパラダイムを紹介する。提案したアーキテクチャは、一般的なニューラルネットワーク構造に関連する脆弱性を軽減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 20:09:47 GMT)
A Critical Survey on Fairness Benefits of XAI [10.0]
我々は,XAIの公正性に関する175の論文から,7つの古文書を同定した。これらの主張に関して重要な注意事項を提示する。我々は,XAIを,アルゴリズムフェアネスの多次元社会工学的課題にアプローチするための多くのツールの1つと考えることを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:35:41 GMT)
Covering Number of Real Algebraic Varieties and Beyond: Improved Bounds and Applications [10.0]
実多様体の被覆数、写像の像、半代数集合の上界を証明した。境界は、ヨムディン・コンテによる最もよく知られた一般化を著しく改善する。我々はこの理論を3つの主要な応用分野に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:20:26 GMT)
HelpSteer: Multi-attribute Helpfulness Dataset for SteerLM [9.8]
SteerLMによるHelpSteerデータセットを使用したLlama 270Bのトレーニングでは、MT Benchで7.54スコアのモデルが作成されている。 HelpSteerは、応答を補助するさまざまな側面にアノテートされたマルチ属性の有用なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:13:29 GMT)
Capturing Perspectives of Crowdsourced Annotators in Subjective Learning Tasks [9.7]
ほとんどの分類モデルでは、各データポイントに対して単一の真実ラベルを持つと仮定されている。毒性の分類のような主観的なタスクはアナテーターの間で真の不一致につながる主観的分類タスクのためのテキスト用アノテーション認識表現(AART)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:18:32 GMT)
AMLB: an AutoML Benchmark [9.6]
71の分類と33の回帰タスクで9つのよく知られたAutoMLフレームワークを徹底的に比較する。ベンチマークにはオープンソースツールが付属しており、多くのAutoMLフレームワークと統合され、実証的な評価プロセスのエンドツーエンドを自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:12:10 GMT)
Data Consistent Deep Rigid MRI Motion Correction [9.6]
運動アーティファクトはMRIの広範にわたる問題であり、人口レベルの画像研究において誤診や誤認を引き起こす。現在の反射型剛性運動補正技術は、画像と運動パラメータの推定を共同で最適化する。本稿では,厳密な動きパラメータのみを探索するために,深層ネットワークを用いて共同動画像パラメータ探索を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:39:51 GMT)
Experimental virtual distillation of entanglement and coherence [9.5]
ノイズの多いEPRペアの1つのコピーにのみ作用する操作を伴うエンタングルメントの仮想蒸留について述べる。これらの結果は, 仮想資源蒸留法の実現可能性を示し, ノイズの多い量子ハードウェアによる量子資源の正確な操作の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:03:34 GMT)
Spatial Bayesian Neural Networks [9.2]
我々は空間ベイズニューラルネットワーク(SBNN)と呼ばれる新しい空間過程モデルを提案する。 SBNNは、空間の微細格子上の位置における有限次元分布を、対象とするプロセスのそれと整合させることにより、校正される。単一のSBNNは、ガウス過程や対数正規過程など、実際によく使用される様々な空間過程を表現するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:22:22 GMT)
Sequencing Matters: A Generate-Retrieve-Generate Model for Building Conversational Agents [9.2]
Georgetown InfoSense GroupはTREC iKAT 2023の課題を解決するために活動している。提案手法は, 各カット数, 総合成功率において, nDCG において高い性能を示した。我々のソリューションは、初期回答にLarge Language Models (LLMs) を用いること、BM25による回答基盤、ロジスティック回帰による通過品質フィルタリング、LLMによる回答生成である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:37:58 GMT)
Hijacking Large Language Models via Adversarial In-Context Learning [9.2]
本研究は,LSMをハイジャックして標的とする応答を発生させることを目的として,ICLに新たなトランスファー可能な攻撃を導入する。提案したLSMハイジャック攻撃は、インコンテクストのデモに知覚不可能な逆接接尾辞を学習し、付加するために勾配に基づくプロンプトサーチ手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:01:48 GMT)
Vision-based Estimation of Fatigue and Engagement in Cognitive Training Sessions [9.0]
本研究では,リアルタイムな心的疲労をモニタリングするための新しいリカレントビデオトランス (RVT) 手法を開発し,検証する。 RVTモデルは最先端のバイナリモデルと比較して高いバランスの取れた精度(78%)と精度(0.82)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:33:24 GMT)
Resilient Multiple Choice Learning: A learned scoring scheme with application to audio scene analysis [8.9]
回帰設定における条件分布推定のための弾力性多重選択学習(rMCL)を提案する。 rMCLは、一連の仮説に対してWinner-Takes-All(WTA)損失を用いて、マルチモーダル密度推定に取り組むための単純なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:04:53 GMT)
Depth Insight -- Contribution of Different Features to Indoor Single-image Depth Estimation [8.7]
単分子深度推定設定において、既知の深さのキューの相対的寄与を定量化する。本研究は, 形状, テクスチャ, 色, 彩度の単一特徴を分離して, 深度を推定するために, 特徴抽出技術を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:38:21 GMT)
The Software Genome Project: Venture to the Genomic Pathways of Open Source Software and Its Applications [8.6]
textbfSoftware Genome Projectは、オープンソースのソフトウェアのセキュアなモニタリングと利用を目的としている。 Software Genome Projectは、開発者とマネージャがソフトウェアの複雑さと多様性をより深く理解するために、完全なソフトウェアゲノムマップを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:18:24 GMT)
MOKA: Moral Knowledge Augmentation for Moral Event Extraction [8.5]
ニュースメディアは、記憶に残る物語を作るために道徳的な言葉を取り入れており、読者はしばしば彼らの価値観に沿ったコンテンツに携わる。道徳的価値を単独で研究するニュース分析に道徳理論が適用され、その一方で、道徳的な出来事を形作る際の参加者間のダイナミクスは見過ごされている。これは主に、明らかなイデオロギーと価値を隠すために不明瞭な言語を使うことと、既存のほとんどのNLPシステムにおける道徳的推論能力の不足が原因である。本稿では,モラル知識を付加したモラルイベント抽出フレームワークであるMokaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:04:49 GMT)
Visual Environment Assessment for Safe Autonomous Quadrotor Landing [8.5]
本研究では,安全な四段着陸のための着陸地点の検出と評価を行う新しい手法を提案する。本ソリューションは,GPSなどの外部支援を不要にしながら,2次元および3次元環境情報を効率的に統合する。提案手法は,計算能力に制限のあるクオータ上でリアルタイムに実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:02:10 GMT)
AmQA: Amharic Question Answering Dataset [8.5]
質問回答 (QA) は、文脈文書が与えられた自然言語テキストから簡潔な回答や回答リストを返します。 Amharic QAデータセットは公開されていない。われわれは2628件のウィキペディア記事をクラウドソーシングした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:47:29 GMT)
Observation of the non-Hermitian skin effect and Fermi skin on a digital quantum computer [8.3]
汎用量子プロセッサ上での非エルミタンスキン効果(NHSE)の最初の観測を報告する。複数のアンシラ量子ビットを選択後,このような非単体手術が体系的に実現可能であることを示す。我々の研究は、今日の量子コンピュータにおける非エルミート格子現象の量子シミュレーションにおける重要なマイルストーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:00:05 GMT)
SonoSAMTrack -- Segment and Track Anything on Ultrasound Images [8.2]
SonoSAMTrackは、SonoSAMと呼ばれる超音波画像に興味のあるオブジェクトをセグメント化するための、迅速な基礎モデルを組み合わせる。 SonoSAMは、7つの目に見えないデータセットで最先端のパフォーマンスを示し、競合するメソッドよりもかなりの差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:12:46 GMT)
Simulating Opinion Dynamics with Networks of LLM-based Agents [8.0]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の集団に基づく意見力学のシミュレーション手法を提案する。以上の結果から,LSMエージェントの正確な情報に対するバイアスが強く,科学的現実と一致していることが明らかとなった。素早い工学を通して確認バイアスを誘導した後、既存のエージェントベース研究と一致した意見の断片化を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:01:48 GMT)
Evaluating LLM Agent Group Dynamics against Human Group Dynamics: A Case Study on Wisdom of Partisan Crowds [8.0]
本研究では,人間のグループ力学をシミュレートする大規模言語モデルの可能性について検討する。我々は、民主党や共和党のペルソナとしてロールプレイするために、LSMを用いてパルチザン・群衆の知恵を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:30:15 GMT)
Leveraging LLMs in Scholarly Knowledge Graph Question Answering [8.0]
KGQAは大きな言語モデル(LLM)を活用することで自然言語の質問に答える SciQAのF1スコアは,Scholarly Knowledge Graph Question Answering Challengeベンチマークの1つである99.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:13:49 GMT)
Reconstructing Continuous Light Field From Single Coded Image [7.9]
本研究では,対象シーンの連続光場を単一観測画像から再構成する手法を提案する。カメラに実装された共同開口露光符号化により、3次元シーン情報の観察画像への効果的な埋め込みが可能となる。 NeRFベースのニューラルレンダリングは、連続的な視点から3Dシーンの高品質なビュー合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:59:01 GMT)
Do Physicians Know How to Prompt? The Need for Automatic Prompt Optimization Help in Clinical Note Generation [7.9]
本稿では,医療専門家,非医療専門家,APO強化GPT3.5およびGPT4のアウトプットを比較し,初期プロンプトを洗練するための自動プロンプト最適化フレームワークを提案する。その結果, GPT4 APO は, 臨床検査項目間での即時品質の標準化に優れていた。 Human-in-the-loopアプローチは、専門家が自身の修正を好みながら、APO以降のコンテンツ品質を維持することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:54:52 GMT)
Towards Generic Anomaly Detection and Understanding: Large-scale Visual-linguistic Model (GPT-4V) Takes the Lead [7.8]
本研究では,視覚言語モデルであるGPT-4Vを用いて,異常検出タスクを汎用的に処理する手法を提案する。画像,ビデオ,ポイントクラウド,時系列データなど,マルチモダリティ,マルチドメイン異常検出タスクにおけるGPT-4Vについて検討する。 GPT-4Vは、ゼロ/ワンショット異常検出において、大域的および微粒なセマンティックパターンを検出し、説明するのに非常に効果的であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:10:22 GMT)
Towards Autonomous Hypothesis Verification via Language Models with Minimal Guidance [7.4]
GPT-4は仮説とPythonのコードを生成するよう求められた。これは有望な結果ですが、検証には欠陥がないことも分かりました。これらの発見は、汎用的で自律的なAI研究者を開発するための継続的な調査の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:34:23 GMT)
Investigating the Impact of Weight Sharing Decisions on Knowledge Transfer in Continual Learning [7.3]
連続学習(CL)は、ニューラルネットワークのシーケンシャルトレーニングにおいて、カタストロフィックフォーッティング(CF)を避ける方法として注目されている。本稿では,タスク間のフォワード・ナレッジ・トランスファー(FKT)に対して,異なる共有決定がどのような影響を及ぼすかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:06:23 GMT)
Generating Drug Repurposing Hypotheses through the Combination of Disease-Specific Hypergraphs [7.2]
医薬品再資源化は、医薬品開発に対するより時間的かつ費用対効果の高い代替手段を提供する。本稿では,生物学的経路の文脈埋め込みを導出する,疾患特異的なハイパーグラフ表現学習手法を提案する。 2つの疾患を併用したハイパーグラフでは,再生能が有意に高かった2つの有望な薬剤が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:09:14 GMT)
Clinical Characteristics and Laboratory Biomarkers in ICU-admitted Septic Patients with and without Bacteremia [7.2]
本研究では,細菌の予測モデルを最適化するために,実験室バイオマーカーの予測力を評価した。真菌血症48例の計218例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:21:56 GMT)
Tied-Lora: Enhacing parameter efficiency of LoRA with weight tying [6.9]
タイド・ロラ(Tied-LoRA)は、重み付けと選択訓練を利用してパラメータ効率をさらに向上させる単純なパラダイムである。本研究は, トレーニング可能なパラメータの数と性能の最適なバランスを特定するために, 重み付けと組み合わせて, パラメータのトレーニング・凍結が可能な組み合わせについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:29:39 GMT)
SUQL: Conversational Search over Structured and Unstructured Data with Large Language Models [6.9]
構造化データクエリと非構造化データクエリの合成を自然にカバーする最初の形式的実行可能表現であるSUQLを提案する。また,SUQLのコンテキストセマンティクスを含む,大規模言語モデルに基づく対話型検索エージェントを提案する。 SUQLをベースとした会話エージェントでは,強い,一般的に使用されるベースラインの65.0%に対して,すべてのユーザの要求を満たすエンティティが89.3%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:48:17 GMT)
Work State-Centric AI Agents: Design, Implementation, and Management of Cognitive Work Threads [6.9]
本稿では,タスク実行中の状態を記録・反映するために,作業ノートを用いた作業状態中心型AIエージェントモデルを提案する。本稿では、タスク監視のためのワーカースレッド、タスクの分解と計画のためのプランナーモジュール、サブタスクを実行するためのエグゼクタモジュールを特徴とするモデルのアーキテクチャを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:21:25 GMT)
Variants of Tagged Sentential Decision Diagrams [6.9]
最近提案されたブール関数の標準形式、すなわちタグ付き逐次決定図(TSDD)は、標準およびゼロ抑圧トリミングルールの両方を利用する。本稿では,トリミング規則の順序を逆転することで,標準TSDD(STSDD)と呼ぶTSDDの変種について述べる。次に、STSDDの正準性を証明し、TSDD上でのバイナリ演算のアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:29:25 GMT)
Impact of Blur and Resolution on Demographic Disparities in 1-to-Many Facial Identification [6.8]
本稿では、人口集団間での1対多の顔認証の精度について分析する。プローブ画像のぼかしの増加や、プローブ画像の顔の解像度の低下は、偽陽性の認識率を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:12:53 GMT)
Towards Accurate Quantum Chemical Calculations on Noisy Quantum Computers [6.8]
変分量子固有解法 (VQE) は、ノイズの多い中間スケール量子 (NISQ) コンピュータ向けに設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムである。ノイズの影響が大きいため、現在のNISQコンピュータでは実現が困難である。 DMET+VQEの組み合わせにおけるノイズの影響を緩和する3つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:36:15 GMT)
Classification of developmental and brain disorders via graph convolutional aggregation [6.6]
本稿では,グラフサンプリングにおける集約を利用したアグリゲータ正規化グラフ畳み込みネットワークを提案する。提案モデルは,画像特徴と非画像特徴の両方をグラフノードとエッジに組み込むことで,識別グラフノード表現を学習する。我々は、自閉症脳画像データ交換(ABIDE)とアルツハイマー病神経イメージングイニシアチブ(ADNI)という2つの大きなデータセット上の最近のベースライン手法と比較して、我々のモデルをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:55:15 GMT)
Soft Matching Distance: A metric on neural representations that captures single-neuron tuning [6.6]
ニューラル表現(dis)相似性の共通測度は、ニューラルアクティベーション空間の回転や反射に敏感であるように設計されている。異なる大きさのネットワーク間の距離を測定するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:13:00 GMT)
Weakly Supervised Anomaly Detection for Chest X-Ray Image [6.5]
胸部X線検査のための弱教師付き異常検出フレームワークを提案する。 WSCXRは、まず、正常な特徴と異常な特徴のセットをそれぞれ構築する。その後、異常特徴抽出により正常領域の特徴を排除し、異常画像の特徴を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:53:34 GMT)
The Double-Edged Sword of Diversity: How Diversity, Conflict, and Psychological Safety Impact Software Teams [6.2]
チームの多様性は両刃の剣と見なすことができます。本研究は分類-実験モデル(CEM)のレンズを通して多様性を考察する。性別,年齢,役割,文化的背景の多様性がチームの有効性と対立に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:47:46 GMT)
Learning to Reconstruct Signals From Binary Measurements [6.2]
教師なし学習の最近の進歩は、ノイズや不完全な線形測定だけで信号を再構成する学習の可能性を強調している。 SSBMと呼ばれる新しい自己教師型学習手法を導入する。我々は,SSBMが教師付き学習と同等に行う実データセットを用いた一連の実験で示し,広いマージンで固定ウェーブレットベースでスパース再構成法より優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:17:09 GMT)
Performance Deterioration of Deep Learning Models after Clinical Deployment: A Case Study with Auto-segmentation for Definitive Prostate Cancer Radiotherapy [6.1]
2006年から2011年までのデータに基づいてUNetベースのセグメンテーションモデルをトレーニングし、2012年から2022年までのデータでテストしました。我々はDice similarity coefficient (DSC) を用いてモデル性能を測定し,指数重み付き移動平均 (EMA) 曲線を用いて輪郭品質の傾向を可視化した。このモデルでは,前立腺,直腸,膀胱を分節する最初の段階(2012年から2014年まで)でピーク性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:29:14 GMT)
Wildfire Smoke Detection with Cross Contrast Patch Embedding [6.0]
Transformerベースのディープネットワークは、CNNに対して大きな優位性を示している。色、透明度、テクスチャといった低レベルの情報は、煙の認識にとって非常に重要である。煙のファジィ境界はジレンマのインスタンスに対して正と負のラベルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:53:03 GMT)
Inducing Political Bias Allows Language Models Anticipate Partisan Reactions to Controversies [6.0]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたデジタル談話における政治的偏見の理解の課題に対処する。本稿では,Partisan Bias Divergence AssessmentとPartisan Class Tendency Predictionからなる包括的分析フレームワークを提案する。以上の結果から,感情的・道徳的ニュアンスを捉えたモデルの有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:57:53 GMT)
GenCodeSearchNet: A Benchmark Test Suite for Evaluating Generalization in Programming Language Understanding [6.0]
我々は,言語モデルの言語理解能力を評価するために,GenCodeSearchNet (GeCS) という新しいベンチマークデータセットを提案する。完全なデータセットの一部として、我々が導入した新しい手作業でキュレートされたサブセットであるStatCodeSearchは、人気があるが、これまでのところあまり表現されていないプログラミング言語である。評価と比較のために、細調整されたBERTスタイルモデルとGPTスタイルの大規模言語モデルを用いて、いくつかのベースライン結果を収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:35:00 GMT)
Event Causality Is Key to Computational Story Understanding [5.8]
心理学的研究は、人間のストーリー理解における出来事因果関係の中心的な役割を示唆している。本稿では,イベント因果同定のための最初の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:59:12 GMT)
Data Representations' Study of Latent Image Manifolds [5.8]
画像分類のための最先端の訓練された畳み込みニューラルネットワークは、層に沿って特徴的な曲率プロファイルを持つことがわかった。また,最後の2層間の曲率ギャップは,ネットワークの一般化能力と強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:41:03 GMT)
NPRL: Nightly Profile Representation Learning for Early Sepsis Onset Prediction in ICU Trauma Patients [5.5]
セプシス(Sepsis)は、感染の有無に応じて体内で発症する症候群である。現在の機械学習アルゴリズムは性能が悪く、早期のセプシスの開始を予測できない。我々は,前夜に収集した最新のデータを用いて,毎朝の敗血症を予測できる新しい,現実的な予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:09:50 GMT)
Spectral2Spectral: Image-spectral Similarity Assisted Spectral CT Deep Reconstruction without Reference [5.1]
本稿では、教師なしの手法とデータ事前を、Spectral2Spectralという名前の統一されたフレームワークに相乗化するための反復的深層再構築ネットワークを提案する。我々のSpectral2Spectralは、教師なしの深層学習戦略を用いて、ノイズの多いデータからエンドツーエンドで高品質な画像を得る。 3つの大規模な前臨床データセット実験は、スペクトル2スペクトルが他の最先端の手法よりも優れた画質を再構成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:48:30 GMT)
On the Quantification of Image Reconstruction Uncertainty without Training Data [5.1]
本稿では,深部生成モデルを用いて近似後部分布を学習する深部変分フレームワークを提案する。フローベースモデルを用いてターゲット後部をパラメータ化し,KL(Kullback-Leibler)の発散を最小限に抑え,正確な不確実性推定を実現する。提案手法は信頼性と高品質な画像再構成を実現し,信頼性の高い不確実性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:46:47 GMT)
Efficient Device-Independent Quantum Key Distribution [4.8]
デバイス独立量子鍵分布(デバイス独立量子鍵分布、DIQKD)は、量子物理学の法則に基づく鍵分布スキームである。本稿では,ある参加者が状態を準備し,他の参加者に送信する,効率的なデバイス非依存の量子鍵分配プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:01:34 GMT)
Trustworthy Large Models in Vision: A Survey [4.8]
大規模モデル(LM)の急速な進歩は、近年、顕著な成績で様々なディープラーニングの分野に革命をもたらした。 LMは、強力なパフォーマンスだが信頼できない振る舞いのために、学界や業界によってますます批判され、批判されている。言語における信頼できるLMに関する文献が豊富にあるにもかかわらず、視覚におけるLMの信頼性を特に調査する体系的な調査はいまだに残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:49:46 GMT)
PELMS: Pre-training for Effective Low-Shot Multi-Document Summarization [4.6]
PELMSは,簡潔で流動的で忠実な要約を生成する事前学習モデルである。我々は9300万以上のドキュメントを含むマルチドキュメント事前学習コーパスであるMultiPTをコンパイルし、300万以上の未ラベルのトピック中心のドキュメントクラスタを形成する。我々のアプローチは、全体的な情報性、抽象性、一貫性、忠実性に関して、競争比較を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:05:23 GMT)
The Impact of Familiarity on Naming Variation: A Study on Object Naming in Mandarin Chinese [4.6]
中国語の言語とビジョンのデータセットを作成し、1319の自然主義的な画像に平均20の名前を付ける。本研究では,対象物に対する親しみ度が,対象物間で引き起こされる命名変化の程度にどの程度関係しているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 20:13:24 GMT)
Straggler-resilient Federated Learning: Tackling Computation Heterogeneity with Layer-wise Partial Model Training in Mobile Edge Network [4.2]
本稿では,FedPMT(Federated partial Model Training)を提案する。したがって、FedPMTのすべてのデバイスは、グローバルモデルの最も重要な部分を優先している。実証的な結果は、FedPMTが既存のベンチマークFedDropを大きく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:30:04 GMT)
Near-optimal Closed-loop Method via Lyapunov Damping for Convex Optimization [4.1]
最適値に任意に近接する速度を示しながら閉ループ減衰を特徴とするシステムとしては,本システムが初めてであることを示す。我々は,このシステムを離散化することで,LYDIAと呼ばれる実用的な一階法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:48:06 GMT)
Accelerating material discovery with a threshold-driven hybrid acquisition policy-based Bayesian optimization [4.0]
本稿では,Threshold-Driven UCB-EI Bayesian Optimization (TDUE-BO)法を提案する。物質発見過程を最適化するために、上信頼境界(UCB)と期待改善関数(EI)の強みを動的に統合する。 RMSEのスコアと収束効率の観点から,EI法とCB法を併用したBO法よりも高い近似と最適化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:02:48 GMT)
Polynomially Over-Parameterized Convolutional Neural Networks Contain Structured Strong Winning Lottery Tickets [4.0]
十分に小さなネットワークを近似できる構造化ニューラルワークの存在を実証する。この結果は、Strong Lottery Ticket仮説の周りの最初の部分指数境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:38:45 GMT)
GistScore: Learning Better Representations for In-Context Example Selection with Gist Bottlenecks [4.0]
大規模言語モデル(LLM)は、新しいタスクのコンテキスト内学習(ICL)を実行する能力を持つ。既存のアプローチでは、より大きなLLMからのフィードバックによるトレーニングが必要か、あるいは計算コストがかかる。本稿では,ICL のサンプルレトリバーをトレーニングするための新しい手法である Example Gisting に基づく新しいメトリクス GistScore を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:28:05 GMT)
GSAP-NER: A Novel Task, Corpus, and Baseline for Scholarly Entity Extraction Focused on Machine Learning Models and Datasets [3.9]
学術的な文章では、機械学習モデルとデータセットへの参照が基本的なコンポーネントである。既存の真理データセットは、MLモデルやモデルアーキテクチャのようなきめ細かい型を別々のエンティティタイプとして扱わない。 MLモデルとデータセットを中心とした10のエンティティタイプを対象とした,100のコーパスを手動でアノテートしたフルテキストの科学出版物と,最初のベースラインモデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:43:02 GMT)
Optomechanical ring resonator for efficient microwave-optical frequency conversion [3.9]
ソリッドステートデバイスを旅するフォノンは、機械的相互作用を通じて異なる物理的システムに結合できる普遍的な励起として出現している。光子とフォノンの両方を導く光学集積回路(OMIC)を構築でき、光子とフォノンを相互に相互接続する。ここでは、赤外線光子とGHzフォノンが共振して大幅に拡張された変換を誘導するOMIC(Optimchanical ring Resonator)を含むOMICを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:43:19 GMT)
A Meta Logarithmic-Sobolev Inequality for Phase-Covariant Gaussian Channels [3.7]
我々の不等式は相共変ガウスチャネルに関する情報理論結果を導出するための一般的な枠組みを提供することを示す。具体的には、量子Ornstein-Uhlenbeck半群に付随する$p$-log-Sobolevの不等式について、最適定数 $alpha_p$, for $1leq pleq 2$ を明示的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:14:17 GMT)
"It's not like Jarvis, but it's pretty close!" -- Examining ChatGPT's Usage among Undergraduate Students in Computer Science [3.7]
ChatGPTやGoogle Bardのような大規模言語モデル(LLM)は、学術界で大きな注目を集めている。本研究は,大学院コンピュータサイエンスの学生がChatGPTをどのように利用するのかを包括的に理解するための,学生第一のアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:10:18 GMT)
Towards AI-controlled FES-restoration of movements: Learning cycling stimulation pattern with reinforcement learning [3.7]
機能的電気刺激(FES)は、ロボットを含む他のリハビリテーションデバイスとますます統合されている。ここでは、余分なハードウェアやセンサーを必要としないパターンを見つけるためのAIベースの手法を提案する。本手法は,筋骨格モデルと筋骨格モデルを用いて,モデルに基づくパターンの探索から始まる。わずか100秒のサイクリングデータを使用することで、より優れたサイクリング性能を実現するための微調整パターンを実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:12:37 GMT)
Online Continual Knowledge Learning for Language Models [3.7]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い世界の知識のリポジトリとして機能し、質問応答やファクトチェックなどのタスクを実行できる。オンライン連続知識学習(OCKL)は,実時間制約下での世界知識の動的性質を管理することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:31:03 GMT)
Utilizing dataset affinity prediction in object detection to assess training data [3.6]
車両データセットのヘテロジニアスプールからサンプルを自動的に選択することで、いわゆるデータセット親和性スコアの利点を示す。その結果、物体検出器は検出精度を損なうことなく、かなりスペーサーなトレーニングサンプルで訓練できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:45:32 GMT)
A Survey of the Metrics, Uses, and Subjects of Diversity-Based Techniques in Software Testing [3.6]
多様性ベースのテスト(DBT)技術は、ソフトウェアアーチファクト間の相似性を活用するために類似度メトリクスを使用する。本稿では,70種類の類似度指標と24種類のソフトウェアアーティファクトを併用した手法の体系的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:47:10 GMT)
A Framework for Monitoring and Retraining Language Models in Real-World Applications [3.6]
多くの現実世界のアプリケーションでは、継続的モデル監視とモデル再トレーニングが必要になります。データやコンセプトドリフトなどの再トレーニングにはさまざまな理由があり、適切なメトリックによって監視されるモデルのパフォーマンスに反映される可能性がある。マルチラベル分類モデルを用いて, モデル性能や資源利用などの重要な要因に対する各種リトレーニング決定点の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:32:18 GMT)
DECDM: Document Enhancement using Cycle-Consistent Diffusion Models [3.4]
近年の拡散モデルに触発された文書レベルの画像変換手法であるDECDMを提案する。本手法は,ソース(ノイズ入力)とターゲット(クリーン出力)モデルを独立にトレーニングすることで,ペアトレーニングの限界を克服する。また、翻訳中の文字・グリフ保存を改善するための単純なデータ拡張戦略も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:16:02 GMT)
Inherently Interpretable Time Series Classification via Multiple Instance Learning [3.3]
我々はMILLET: Multiple Instance Learning for Locally Explainable Time Series Classificationを提案する。我々は,MILLETが予測性能を損なうことなく,本質的に解釈可能であることを示す。我々の知る限り、MILLET を用いた研究は、初めて TSC の汎用 MIL メソッドを開発し、それらを様々な分野に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:45:37 GMT)
The Communication GSC System with Energy Harvesting Nodes aided by Opportunistic Routing [3.3]
本稿では,エネルギーハーベスティング(EH)デコード・アンド・フォワード(DF)リレーに基づく協調通信ネットワークを提案する。リレーノードの場合、このシステムにはHSU構造がある。そして、エネルギーバッファリングによって周囲の環境からエネルギーを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:36:41 GMT)
Guaranteeing Control Requirements via Reward Shaping in Reinforcement Learning [3.2]
取得したポリシーが本質的な性能と安定性の基準を満たすことを保証することが要求されることが多い。本稿では,最適ポリシーが所定の制御条件に整合したトラジェクトリを生成するための体系的な報酬形成手順を提案する。提案手法はOpenAI Gymの2つの代表的な環境における総合的な数値実験により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:14:26 GMT)
Redefining the Laparoscopic Spatial Sense: AI-based Intra- and Postoperative Measurement from Stereoimages [3.2]
立体視を用いた腹腔鏡計測のための人体AIを用いた新しい手法を開発した。本研究は, 総合的質的要件分析に基づいて, 包括的測定法を提案する。提案手法が1mm以下の誤差で精度の高い距離測定を実現する可能性について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:19:04 GMT)
Applications of Computer Vision in Autonomous Vehicles: Methods, Challenges and Future Directions [3.2]
本稿では,過去10年間に出版されたコンピュータビジョンと自動運転に関する論文をレビューする。特に、まず自律運転システムの開発について検討し、各国の主要自動車メーカーによって開発されたこれらのシステムを要約する。そこで, 深度推定, 物体検出, 車線検出, 信号認識など, 自律運転におけるコンピュータビジョン応用の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:12:51 GMT)
LymphoML: An interpretable artificial intelligence-based method identifies morphologic features that correlate with lymphoma subtype [3.1]
LymphoMLは,リンパ腫のサブタイプと相関する形態的特徴を識別する,解釈可能な機械学習手法である。本手法では,H&E-stained tissue microarray core, segment nuclear and cells, compute features including morphology, texture and architecture, and train gradient-boosted model to make diagnosis prediction。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:17:14 GMT)
Investigating the Corruption Robustness of Image Classifiers with Random Lp-norm Corruptions [3.1]
本研究では,画像分類器のトレーニングデータとテストデータを強化するために,ランダムなLp-ノルム汚損を利用した手法について検討する。 L0-ノルム汚職によるトレーニングデータの増大は、標準的なトレーニングに比べて精度を保ちながら、汚職の堅牢性を向上させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:37:06 GMT)
TransFusion -- A Transparency-Based Diffusion Model for Anomaly Detection [3.1]
再構成された異常検出手法は、対象物の正常な外観を復元し、理想的には異常領域のみを変更する。近年の再構成手法では拡散モデルが採用されているが, 標準拡散法では問題に十分対応していない。本稿では,異常領域の透明性が徐々に増大する,透過性に基づく新しい拡散プロセスを提案する。 TransFusion は VisA と MVTec AD の両方のデータセットで、画像レベルの AUROC はそれぞれ98.5% と 99.2% である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:23:11 GMT)
BK-SDM: A Lightweight, Fast, and Cheap Version of Stable Diffusion [3.1]
安定拡散モデル(SDM)を用いたテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成は高い計算要求を伴う。近年の研究では、サンプリングのステップを減らし、元のアーキテクチャを維持しながらネットワーク量子化を適用している。低コスト汎用T2Iにおけるブロックプレーニングと特徴蒸留の驚くべき可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:13:06 GMT)
A Graphical Model of Hurricane Evacuation Behaviors [3.1]
避難時のリスク認識と難易度は、避難決定に直接的・独立的に影響を及ぼす。メディアから受信した情報の一部がリスク認知に影響を与え、それを通じて間接的に避難行動に影響を及ぼすことがわかった。家族や友人の提言、近隣住民の避難行動、職員からの避難通知など、リスク認知と避難行動の両方に直接影響を及ぼすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:58:57 GMT)
vEEGNet: learning latent representations to reconstruct EEG raw data via variational autoencoders [3.0]
本稿では,2つのモジュールを持つDLアーキテクチャであるvEEGNetを提案する。つまり,データの潜在表現を抽出する変分オートエンコーダに基づく教師なしモジュールと,フィードフォワードニューラルネットワークに基づく教師付きモジュールにより異なる動作を分類する。我々は最先端の分類性能を示し、生の脳波の低周波成分と中周波成分の両方を再構成する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:24:40 GMT)
Urban traffic congestion control: a DeePC change [3.0]
本稿では,動的な交通信号を用いた都市交通制御において,DeePCアルゴリズムを利用する。予備的な結果は、DeePCが旅行時間やCO$排出など、さまざまな主要な指標で既存のアプローチよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:26:55 GMT)
JWSign: A Highly Multilingual Corpus of Bible Translations for more Diversity in Sign Language Processing [3.0]
JWSignデータセットは98の手話言語で2,530時間の聖書翻訳で構成されている。我々は、署名された言語や話し言葉の類型的関連性を考慮して、多言語システムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 20:02:44 GMT)
K-space Cold Diffusion: Learning to Reconstruct Accelerated MRI without Noise [3.0]
ガウス雑音を伴わずにk空間における画像劣化と復元を行うk空間冷拡散モデルを提案する。以上の結果から, この新たな劣化処理により, 高速MRIのための高品質な再構成画像が生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:34:18 GMT)
A Novel Neural Network-Based Federated Learning System for Imbalanced and Non-IID Data [3.0]
ほとんどの機械学習アルゴリズムは、様々なソースから収集される大量のデータに大きく依存している。この問題に対処するため、研究者らはフェデレーション学習を導入し、クライアントデータのプライバシーを確保することによって予測モデルを学習した。本研究では,ニューラルネットワークに基づくフェデレーション学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:14:07 GMT)
Harnessing Transformers: A Leap Forward in Lung Cancer Image Detection [2.9]
本稿では,画像解析に基づくがん検出におけるトランスファーラーニング(TL)とトランスフォーマーの役割について論じる。人工知能(AI)分野のトレンドとして,患者の体内における癌細胞の同定が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:50:42 GMT)
Non-Hermitian topology and criticality in photonic arrays with engineered losses [2.9]
統合フォトニクスシステムは、人工格子を再構成可能な方法で設計できる柔軟なプラットフォームを提供する。工学的な損失を伴う1次元フォトニックアレイは、非ハーモニティおよびバルクモード臨界から生じるトポロジカル励起を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:30:19 GMT)
Score-based generative models learn manifold-like structures with constrained mixing [2.8]
スコアベース生成モデルは低次元多様体上でのデータ分布をどうやって学習するか? 本研究では, 局所特徴ベクトルによる線形近似と部分空間を用いて, 訓練されたSBMのスコアモデルについて検討する。学習されたベクトル場は、多様体内の非保存的場によってサンプルを混合するが、非多様体方向のエネルギー関数が存在するかのように通常の射影と調和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:15:15 GMT)
Linear-scale simulations of quench dynamics [2.8]
量子クエンチ系の非平衡力学に対する線形スケールの計算シミュレーション手法を開発した。拡張に基づく手法により、無限大システムに対するLoschmidtエコーを効率的に計算できる。強結合準結晶と不規則格子の空間次元における量子クエンチングダイナミクスを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:18:32 GMT)
TransCrimeNet: A Transformer-Based Model for Text-Based Crime Prediction in Criminal Networks [2.7]
本稿では,テキストデータから犯罪ネットワークの将来の犯罪を予測するトランスフォーマーモデルであるTransCrimeNetを提案する。実世界の犯罪ネットワークデータセットの実験では、TransCrimeNetは犯罪予測のためのF1スコアの12.7%で過去の最先端モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:14:58 GMT)
From Pretext to Purpose: Batch-Adaptive Self-Supervised Learning [2.7]
本稿では,自己教師付きコントラスト学習におけるバッチ融合の適応的手法を提案する。公平な比較で最先端のパフォーマンスを達成する。提案手法は,データ駆動型自己教師型学習研究の進展に寄与する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:47:49 GMT)
From GPT-3 to GPT-4: On the Evolving Efficacy of LLMs to Answer Multiple-choice Questions for Programming Classes in Higher Education [2.7]
マルチチョイス質問(MCQ)に対する回答生成における3つの生成事前学習型トランスフォーマー(GPT)モデルの進化的有効性について検討する。私たちは、ChatGPT(Nov '22)のリリース前、リリース時、そして今日(つまり8月23日)のモデルの能力の違いに注目します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:46:15 GMT)
Multi-Step Dialogue Workflow Action Prediction [2.6]
タスク指向対話では、システムはタスクを完了させるためにワークフローと呼ばれる一連のアクションに従う必要があることが多い。本稿では,複数のワークフロー動作を予測する多段階ワークフロー動作予測手法を提案する。マルチステップ動作予測は、タスク成功の予測のような下流対話タスクの精度を向上させる機能を生成し、システムを監視する人間からのフィードバックを必要とせず、ステップの自動化を20%向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:05:47 GMT)
A Knowledge Distillation Approach for Sepsis Outcome Prediction from Multivariate Clinical Time Series [2.6]
我々は、制約付き変分推論による知識蒸留を用いて、強力な「教師」ニューラルネットワークモデルの知識を蒸留する。我々は「学生」潜在変数モデルを訓練し、解釈可能な隠れ状態表現を学習し、セシス結果予測のための高い予測性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:06:51 GMT)
Overcoming Data Scarcity in Biomedical Imaging with a Foundational Multi-Task Model [2.6]
大規模に事前訓練された基礎モデルは、医療以外の領域でかなりの成功を収めている。本稿では,メモリ要件からトレーニングタスク数を分離するマルチタスク学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:20:25 GMT)
Loss Modeling for Multi-Annotator Datasets [2.6]
マルチタスク学習を利用して,多様な意見のより正確な表現を学習することを提案する。新規な定式化を用いることで、アノテーションの同意と同意の相違をきれいに分離できることを示す。この修正により、単一または複数アノテーション設定での予測性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:31:27 GMT)
On the Pauli Spectrum of QAC0 [2.6]
回路クラス $mathsfQAC0$ はムーア (1999) によって定数深さ量子回路のモデルとして導入された。回路サイズ$mathsfQAC0$はパリティ関数を計算できないことを示す。我々は新しい回路の低境界と学習結果を応用として得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:25:06 GMT)
CV-Attention UNet: Attention-based UNet for 3D Cerebrovascular Segmentation of Enhanced TOF-MRA Images [2.5]
脳血管画像の正確な抽出にはCV-AttentionUNetと呼ばれる3次元脳血管注意UNet法を提案する。低と高のセマンティクスを組み合わせるために,注意機構を適用した。このアルゴリズムの新規性は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方でうまく機能する能力にあると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:31:05 GMT)
A Quantum Approach for Reducing Communications in Classical Cryptographic Primitives [2.3]
我々は、おそらく驚くべきことに、より弱い仮定の下で量子技術でこの問題を解決することが可能であることを示した。我々の研究は、量子暗号が新しいタイプの問題で古典的暗号より優れているという興味深いメッセージを伝える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:58:04 GMT)
Study on the effects of anisotropic effective mass on electronic properties, magnetization and persistent current in semiconductor quantum ring with conical geometry [2.3]
表面量子閉じ込め効果を考慮した異方性有効質量を持つ2次元メソスコピックリングについて検討した。本研究では, 電子的性質, 磁化, 持続電流が, 量子閉じ込めや非等方性質量によって著しく変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:40:08 GMT)
AI Recommendation System for Enhanced Customer Experience: A Novel Image-to-Text Method [2.3]
本研究は、人工知能を用いてファッションレコメンデーションのきめ細かい視覚的解釈を提供する革新的なエンドツーエンドパイプラインについて述べる。顧客が希望する製品や服の画像をアップロードすると、システムは自動的に、スタイル的要素を強調する意味のある説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:15:44 GMT)
Differentiable JPEG: The Devil is in the Details [2.2]
従来の制限を克服する新しいdiff. JPEGアプローチを提案する。我々のアプローチは、入力画像、JPEG品質、量子化テーブル、色変換パラメータなど、微分可能である。提案したdiff. JPEGは(非diff.)参照実装に最もよく似ており、最近のbest diff.アプローチを平均$3.47$dB (PSNR) で大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:59:20 GMT)
A BERT based Ensemble Approach for Sentiment Classification of Customer Reviews and its Application to Nudge Marketing in e-Commerce [2.2]
製品レビューは顧客の信頼と忠誠を改善します。ナッジマーケティング(Nudge marketing)は、Eコマース企業が顧客をためらわずにより良い判断を下すための微妙な方法だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:18:24 GMT)
Semi-automatic staging area for high-quality structured data extraction from scientific literature [2.2]
「我々のインターフェースは従来の手作業の修正に比べて精度の向上とリコールによってキュレーションの質を著しく向上させる。」私たちの半自動的なアプローチは、学術文書のテキストデータマイニングによる信頼性の高いデータベースを実現するためのソリューションを提供するでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:23:03 GMT)
Safety Aware Autonomous Path Planning Using Model Predictive Reinforcement Learning for Inland Waterways [2.1]
モデル予測強化学習(MPRL)と呼ばれる強化学習に基づく新しい経路計画手法を提案する。 MPRLは、船が従うための一連のウェイポイントを計算する。提案手法を2つのシナリオで実証し,Frenetフレームを用いた経路計画とPPOエージェントに基づく経路計画との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:12:58 GMT)
Experimental distillation of tripartite quantum steering [2.0]
マルチパーティタイトアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンステアリングは、非文字化検証器の存在下でのマルチパーティタイト絡みを認めている。そこで本研究では, 弱い操舵性集合体の2つのコピーから, 真のトリパルタイトEPRステアリングを蒸留するための局所フィルタの最適操作について述べる。本研究は, 初期アセンブリのコピー数が一般に有限である多部式EPRステアリングの蒸留に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:03:27 GMT)
uHD: Unary Processing for Lightweight and Dynamic Hyperdimensional Computing [1.7]
超次元計算(Hyperdimensional Computing、HDC)は、超ベクトルと呼ばれる長次元ベクトルを扱う新しい計算パラダイムである。本稿では,低差分シーケンスを用いてHDCの強度と位置のハイパーベクターを生成する方法を示す。論文の中ではじめて,本提案手法では,データの効率的な符号化に一元ビットストリームを用いた軽量なベクトル生成器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:28:19 GMT)
SegMix: A Simple Structure-Aware Data Augmentation Method [1.7]
SegMixは、タスク固有の構造に適応できるアカウントベースのDAアルゴリズムのコレクションである。 SegMixは、名前付きエンティティ認識(NER)と関係抽出(RE)タスクにおいて、強力なベースラインモデルよりも一貫してパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:05:15 GMT)
Conditional Matrix Flows for Gaussian Graphical Models [1.6]
本稿では,頻繁な鍵化とベイズ推論の利点を考察した変分推論行列GG-Flowの一般フレームワークを提案する。 a train of the sparse for any $lambda$ and any $l_q$ (pse-) and for any $l_q$ (pse-) we have train the limit for any $lambda$ and any $l_q$ (pse-) and (like for the selection) the often solution。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:54:59 GMT)
MetaDreamer: Efficient Text-to-3D Creation With Disentangling Geometry and Texture [1.6]
リッチな2Dおよび3D事前知識を活用する2段階最適化アプローチであるMetaDreammerを紹介する。第一段階では、3Dオブジェクトの多視点整合性と精度を確保するため、幾何学的表現の最適化に重点を置いている。第2段階では、幾何学の微調整とテクスチャの最適化に集中し、より洗練された3Dオブジェクトを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:35:10 GMT)
Intelligent Generation of Graphical Game Assets: A Conceptual Framework and Systematic Review of the State of the Art [1.5]
手続き的コンテンツ生成は、物語、レベル、音から木や武器まで、ゲームにおける様々なタスクに適用することができる。本稿では,ゲーム内外の幅広いアプリケーションからの研究を通じて,グラフィカルアセット生成への最先端のアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:36:16 GMT)
An Attention-Based Denoising Framework for Personality Detection in Social Media Texts [1.5]
ユーザ生成テキストに基づくパーソナリティ検出は、ユーザポートレートを構築するために使用できる普遍的な方法である。本稿では,注目情報抽出機構(AIEM)を提案する。ゴールド標準のTwitter-Myers-Briggs Type Indicatorデータセットでは,平均精度が10.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:56:09 GMT)
DeepEMD: A Transformer-based Fast Estimation of the Earth Mover's Distance [1.5]
アース・マーバーの距離(アース・マーバーのざい、英: Earth Mover's Distance)は、点雲間の選択の尺度である。計算に要する計算コストはトレーニング損失として禁じられます正確な近似を計算するための注意モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:14:58 GMT)
Evolution Operator Can Always be Separated into the Product of Holonomy and Dynamic Operators [1.4]
量子系の進化作用素は、常にホロノミーと動的作用素の積に分解可能であることを示す。我々の発見は理論的な関心だけでなく、量子ホロノミーの応用にも重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:12:38 GMT)
Contribution Evaluation in Federated Learning: Examining Current Approaches [1.4]
フェデレートラーニング(Federated Learning)では、プライベートで、潜在的に異種なデータや計算資源を持つクライアントが集まって、ローカライズしたデータを残さずに、共通のモデルをトレーニングします。これらの貢献の価値を定量的に評価する評価貢献(CE)問題は、評価貢献(CE)問題と呼ばれる。我々は、MNISTとCIFAR-10で紹介した新しいアプローチとともに、最も有望な最先端のアプローチのいくつかをベンチマークして、それらの相違点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:32:44 GMT)
Generative AI in Undergraduate Information Technology Education -- Insights from nine courses [1.2]
テキストの処理と生成能力は、学習評価や学習経験など、いくつかの領域に変化をもたらす可能性がある。ネガティブな影響に加えて、ChatGPTが教育にもたらすポジティブな側面も見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:12:22 GMT)
DEFT: Data Efficient Fine-Tuning for Large Language Models via Unsupervised Core-Set Selection [1.2]
DEFTはデータ効率のよい微調整フレームワークで、教師なしのコアセットの選択を利用して、下流タスクでPLMを微調整するのに必要となるデータ量を最小化する。我々は,テキスト編集LMの文脈におけるDEFTフレームワークの有効性を実証し,最先端のテキスト編集モデルであるCoEDITと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:35:06 GMT)
Pseudo-keypoints RKHS Learning for Self-supervised 6DoF Pose Estimation [1.1]
自己監督型キーポイントラジアル投票に基づく6DoF PEフレームワークの提案 RKHSPoseは、一般的に使用される3つの6DoF PEデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:52:24 GMT)
Generating Infinite-Resolution Texture using GANs with Patch-by-Patch Paradigm [1.1]
GAN(Generative Adrial Networks)を用いた無限解像度のテクスチャ画像生成手法を提案する。既存のテクスチャ合成技術は、しばしば、生成モデルへの一方向パスを用いた大規模なテクスチャの生成に依存している。対照的に、提案手法では、単一のテクスチャイメージ上でGANモデルをトレーニングし、局所的に相関し、より大きな画像を形成するためにシームレスに反転できる比較的小さなパッチを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:31:07 GMT)
Short vs. Long-term Coordination of Drones: When Distributed Optimization Meets Deep Reinforcement Learning [1.1]
充電技術をサポートするスマートドローンの群れは、スマートシティーの完全なセンシング機能を提供する。分散最適化と深層強化学習(DRL)を含む既存のアプローチは、コスト効率が高く高品質なナビゲーション、センシング、リチャージを実現するためにドローンを協調することを目的としている。本稿では,分散最適化に基づく計画と選択を包含する新しいプログレッシブアプローチとDRLに基づく飛行方向スケジューリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:28:31 GMT)
MAFALDA: A Benchmark and Comprehensive Study of Fallacy Detection and Classification [1.1]
偽ニュースは偽情報、偽ニュース、プロパガンダを広めるために用いられる。本研究は, 従来の分類と整合し, 精査する, 誤診の新しい分類法について紹介する。次に、ゼロショット学習環境下で複数の言語モデルを評価し、その誤検出と分類能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:35:11 GMT)
Comprehensive Evaluation and Insights into the Use of Deep Neural Networks to Detect and Quantify Lymphoma Lesions in PET/CT Images [1.0]
本研究はPET/CT画像からの悪性リンパ腫病変の分節に対する4つのニューラルネットワークアーキテクチャの包括的評価を行う。内部試験では、SegResNetが中心的なDice類似度係数(DSC)が0.76、中心的な偽陽性量(FPV)が4.55mlであった。 TMTV範囲の145例( [0.10, 2480] ml)では、SegResNetは21.46 mlのDSCとFPVを達成し、UNetは0.41 mlのFNVを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:58:46 GMT)
Widely Applicable Strong Baseline for Sports Ball Detection and Tracking [1.0]
本稿では,各種スポーツカテゴリーに適用可能な新しいスポーツボール検出・追跡手法を提案する。提案手法は,(1)高分解能特徴抽出,(2)位置認識モデルトレーニング,(3)時間的整合性を考慮した推論からなる。我々は,スポーツカテゴリーの5つのデータセットに対する6つの最先端SBDT手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:46:58 GMT)
Synthesis and Arithmetic of Single Qutrit Circuits [0.9]
本稿では,Clifford+$mathcalD$ゲート集合上の単語からなる単一量子回路について検討する。我々は、$mathbbZ[xi, frac1chi]$のエントリを持つクォート単位ベクトルのクラスを$z$で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:02:30 GMT)
On the design and analysis of near-term quantum network protocols using Markov decision processes [0.9]
マルコフ決定過程(MDP)に基づく短期量子ネットワークの理論 MDPは、短期量子ネットワークのためのプロトコルをモデル化するための正確で体系的な数学的枠組みを提供する。新しい結果は、よく知られたメモリカットポリシーが最適であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:36:00 GMT)
Depth- and Semantics-aware Multi-modal Domain Translation: Generating 3D Panoramic Color Images from LiDAR Point Clouds [0.9]
本研究は,LiDARとカメラセンサのマルチモーダル構成によるクロスドメイン画像・画像変換のための条件生成モデルであるTITAN-Nextを提案する。我々は、これがこの種の最初のフレームワークであり、フェールセーフなメカニズムを提供し、ターゲット画像領域で利用可能なデータを増強するなど、自動運転車に実践的な応用があると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:14:36 GMT)
Message in a Bottle -- An Update to the Golden Record [0.9]
この研究は、1977年にボイジャー1号と2号で打ち上げられたボイジャー・ゴールデン・レコードの遺産の継続である。レコードは、地球と人類のスナップショットとしてだけでなく、先進的なエイリアン文明との接触を確立するという我々の欲求も継続している。我々の目的は、人類社会の普遍的かつ文脈的理解を提供する方法で、我々の集合的知識、感情、革新、願望を伝えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:20:03 GMT)
Selection of Distinct Morphologies to Divide & Conquer Gigapixel Pathology Images [0.8]
全スライド画像(WSI)は、複雑な組織構造を示す巨大なデジタル病理ファイルである。 WSIパッチのサブセットを選択するためのSDM(Select of Distinct Morphologies)。モンタージュ」は、私たちが「モンタージュ」と呼ぶものを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:54:38 GMT)
Multi-Task Learning Approach for Unified Biometric Estimation from Fetal Ultrasound Anomaly Scans [0.8]
本稿では,頭部,腹部,大腿骨に領域を分類するマルチタスク学習手法を提案する。頭部周囲の平均絶対誤差は1.08mm,腹部周囲は1.44mm,大腿骨骨長は1.10mm,分類精度は99.91%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:35:02 GMT)
NLTS Hamiltonians and Strongly-Explicit SoS Lower Bounds from Low-Rate Quantum LDPC Codes [0.7]
我々は NLTS (No Low-Energy Trivial States) 定理の改善と Sum-of-Squares 階層の線形数に対する明示的な下界を示す。我々は、線形距離qLDPC符号に強い明示的非自明なコードワードを植え付ける新しい方法を導入し、その結果、強い明示的なSoS下界が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:58:00 GMT)
Match and Locate: low-frequency monocular odometry based on deep feature matching [0.7]
本稿では,1台のカメラしか必要としないロボットオドメトリーの新たなアプローチを提案する。アプローチは、深い特徴マッチングモデルを用いて、ビデオストリームの連続フレーム間の画像特徴のマッチングに基づいている。本研究では,AISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジにおける手法の性能評価を行い,計算効率が高く,実装が容易であるにもかかわらず,競合する結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:32:58 GMT)
Online Optimization for Network Resource Allocation and Comparison with Reinforcement Learning Techniques [0.6]
本稿では、ジョブ転送におけるオンラインネットワークリソース割り当て問題に取り組む。本稿では指数重み付け手法に基づくランダム化オンラインアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,その経験からアルゴリズムが適応し,学習していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:08:27 GMT)
Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space [0.6]
有限標本から無限次元空間における近似関数の挑戦について検討する。我々の特に焦点はワッサーシュタイン距離関数(英語版)(Wasserstein distance function)に集中しており、これは関連する例である。数値的な実装では,ニューラルネットワークをベース関数として適切に設計し,基礎関数として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:57:02 GMT)
SynDiffix: More accurate synthetic structured data [0.5]
本稿では,構造化データに対して統計的に正確な匿名合成データを生成する機構であるSynDiffixを紹介する。 SynDiffixから生成されたMLモデルは、精度が2倍、限界ペアとカラムペアのデータ品質が1〜2桁、実行時間が2桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:17:06 GMT)
Shortcut to Multipartite Entanglement Generation: A Graph Approach to Boson Subtractions [0.5]
絡み合いは量子情報科学の核心にある基本的な概念である。本稿では,真の絡み合いを生成できるスキームを体系的に探索するグラフベースの手法を提案する。本稿では,グラフ手法の実装を通じて限界を緩和する実践的戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:55:41 GMT)
Impact of Spatial Frequency Based Constraints on Adversarial Robustness [0.5]
敵対的な例は、人間が敏感でない入力ピクセルの変更を主に利用し、モデルは解釈不能な特徴に基づいて決定するという事実から生じる。本稿では,異なる空間周波数範囲に対応する情報を活用するために,訓練中に実施されるモデルの対向的摂動に対する頑健性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:13:12 GMT)
Geospatial Tessellation in the Agent-In-Cell Model: A Framework for Agent-Based Modeling of Pandemic [0.5]
本研究では,都市部における新型コロナウイルスの感染拡大をシミュレートするエージェントベースモデルについて紹介する。メータエージェント(meta-agents)と呼ばれるエージェントは、都市のテッセル化において特定のホーム細胞と結びついている。当社のモデルを既存のABMに対してベンチマークし、実行時とエージェント数の削減に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:03:19 GMT)
Realistic Runtime Analysis for Quantum Simplex Computation [0.4]
重要な最適化問題の現実のインスタンスを解く際に,古典的ランタイム解析のための量子アナログを提案する。現実的な問題サイズに対する現実的な量子的優位性は、現在の物理的な制限よりもかなり低い量子ゲート演算時間を必要とすることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:11:44 GMT)
Network Wide Evacuation Traffic Prediction in a Rapidly Intensifying Hurricane from Traffic Detectors and Facebook Movement Data: A Deep Learning Approach [0.4]
提案モデルでは,前もって6時間以内のトラフィックを予測できる。避難交通管理担当者は、開発済みの交通予測モデルを使用して、将来の交通渋滞を事前に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:50:54 GMT)
Scoring Anomalous Vertices Through Quantum Walks [0.3]
特に、グラフにおける異常検出は、どのデータポイントが他のデータの潜伏特性に当てはまらないかを決定する方法である。本稿では,各ノードの異常スコアを,グラフを特定の方法で連続的にトラバースすることで計算する最初の量子ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:32:13 GMT)
Entangling gates on degenerate spin qubits dressed by a global field [0.3]
コヒーレントな服装のスピンは、将来の量子コンピュータの構成要素として有望な結果を示している。同一のラーモア周波数を持つ量子ビットのアドレス性を保ちながら、大域場を用いた縮退量子ビットの同時オン共振駆動を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:07:13 GMT)
Predictive Minds: LLMs As Atypical Active Inference Agents [0.3]
GPTのような大きな言語モデル(LLM)は、しばしば受動的予測器、シミュレータ、さらにはオウムとして概念化される。我々は認知科学と神経科学を起源とする能動推論理論を基礎としてLSMを概念化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:11:12 GMT)
A Self-enhancement Multitask Framework for Unsupervised Aspect Category Detection [0.2]
この研究は、少数のシードワードを用いた教師なしアスペクトカテゴリー検出の問題に対処する。本稿では,初期シード語の品質を自動的に向上し,高品質な文章を訓練用として選択するフレームワークを提案する。さらに,Aspect Term extract と Aspect Term Polarity を併用してAspect Term Detection を訓練し,さらなる性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:35:24 GMT)
MAM-E: Mammographic synthetic image generation with diffusion models [0.2]
高品質のフルフィールドデジタルマンモグラフィー生成のための拡散モデルの利用について検討する。テキストプロンプトによって制御される高品質マンモグラフィ合成のための生成モデルのパイプラインであるMAM-Eを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:49:49 GMT)
Analysis of Comments Given in Documents Inspection in Software Development PBL and Investigation of the Impact on Students [0.2]
本研究では,ソフトウェア開発において実施される検査を学習フィードバックとみなし,各検査コメントが学生に与える影響を調査する。著者はFigmaからGitHubへのコメントを収集するツールを開発している。本研究は,学生が提出した受講後の質問紙調査に基づいて,各評価項目の分類が学生に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:57:58 GMT)
Evaluating the Symbol Binding Ability of Large Language Models for Multiple-Choice Questions in Vietnamese General Education [0.2]
我々は,複数選択質問応答(MCQA)タスクに対して,ゼロショット,ワンショット,少数ショット設定で複数選択シンボルバインディング(MCSB)を実行する大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する。このデータセットは、厳密なスタイルでタイプされているため、LSMと小言語モデル(LM)のMCSB能力を評価するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:04:15 GMT)
The advantage of quantum control in many-body Hamiltonian learning [0.1]
実験データから多体量子系のハミルトニアンを学習する問題について検討する。学習速度は,実験中に利用可能な制御量に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:29:33 GMT)
Optimal twirling depths for shadow tomography in the presence of noise [0.1]
我々は,サンプルの複雑さをノイズの存在下で回路の深さの関数とみなす。このノイズは最適なツイリングアンサンブルを決定するために重要な意味を持つ。これらの閾値は、シャドートモグラフィーを実装するための最適な戦略の探索を強く制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:00:01 GMT)
Zenkai -- Framework For Exploring Beyond Backpropagation [0.0]
Zenkaiはオープンソースのフレームワークで、研究者がディープラーニングマシンの構築とトレーニングをよりコントロールできるように設計されている。ディープラーニングマシンを、独自のターゲットと学習アルゴリズムを備えた半自律学習マシンの層に分割することで、これを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:29:26 GMT)
Xputer: Bridging Data Gaps with NMF, XGBoost, and a Streamlined GUI Experience [0.0]
本稿では,非負行列因子化(NMF)とXGBoostの予測強度を包含する新しい計算ツールであるXputerを紹介する。 Xputerの特長の1つは、その汎用性である。 Xputerは、カテゴリ、連続、Booleanなど、さまざまなデータタイプを自律的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:07:19 GMT)
Wave packet dynamics and edge transport in anomalous Floquet topological phases [0.0]
異常なフロケ位相は、一般にハルダン位相よりもより堅牢なキラルエッジ運動を生成することができる。この結果から,光格子中の超低温量子ガスにおいて,波状パケットのダイナミックスと位相的エッジ状態の豊富な相互作用が,汎用的なツールとして有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:39:58 GMT)
VertDetect: Fully End-to-End 3D Vertebral Instance Segmentation Model [0.0]
本稿では,完全自動3次元脊椎椎体分割畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルであるVertDetectを提案する。共有CNNバックボーンの利用は、脊髄と脊椎の両方のレベル情報を含む特徴マップを備えたネットワークの検出とセグメンテーションのブランチを提供する。このモデルは、エンド・ツー・エンドのアーキテクチャにおいて最先端のパフォーマンスを達成し、その設計により、その後下流のタスクに使用できる機能の抽出が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:29:21 GMT)
Verification of Continuous-Variable Quantum Memories [0.0]
量子メモリ(非EBチャネル)の検証は、誠実なユーザが信頼できないリモートプロバイダの量子メモリをテストしようとするタスクである。本稿では,連続可変(CV)システムにおける非EBチャネルのMDI認証について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:47:46 GMT)
Unambiguity and Fewness for Nonuniform Families of Polynomial-Size Nondeterministic Finite Automata [0.0]
非決定論的有限オートマトンは、最大で "one" (曖昧) 、"polynomially many" (fw) の受け入れパス、あるいは各固定された構成につながる計算/関数パスを持つ。我々はこれらの変種が計算力において互いに異なるという証明が得られていない仮定で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:52:24 GMT)
Two-dimensional Control of a Biphoton Joint Spectrum [0.0]
光子対の合同スペクトル振幅の制御は、多くの量子応用において非常に望ましいことが証明されている。本稿では,位相整合関数とポンプスペクトルの2つの自由度を併用した手法を提案する。このアプローチにより、ジョイントスペクトル振幅の2次元制御が可能となり、様々なスペクトル符号化量子状態が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:27:26 GMT)
Translation Aligned Sentence Embeddings for Turkish Language [0.0]
トルコ語で文埋め込みを訓練するための高品質なデータセットが限られているため、文埋め込みモデルを開発するための訓練手法と規則を提案する。中心となる考え方は、事前訓練されたエンコーダ・デコーダモデルを2段階連続的に微調整することであり、第1段階は埋め込み空間と変換ペアとの整合を伴う。このアライメントにより、メインモデルの長所は、文の埋め込み設定でターゲット言語によりよく投影できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:25:22 GMT)
Trajectory-Resolved Weiss Fields for Quantum Spin Dynamics [0.0]
2次元と3次元の量子スピン系の力学を古典的過程への正確なマッピングを用いて探求する。近年の研究では、平均平均Weiss場により決定された平均場進化に関するサンプリングの有効性について検討した。そこで本研究では,各軌跡を別々に抽出した即時ワイス場をサンプリングすることにより,本手法を著しく拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:04:55 GMT)
Towards Formal Fault Injection for Safety Assessment of Automated Systems [0.0]
本稿では,開発ライフサイクルを通じてこれら2つのテクニックを融合したフォーマルなフォールトインジェクションを紹介する。我々は,形式的手法と断層注入の相互支援の5つの領域を同定し,より密着的なアプローチを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:34:18 GMT)
Thermodynamic entropy production in the dynamical Casimir effect [0.0]
一次元の理想空洞に閉じ込められた量子場を研究する。中心的な問題は、場の熱力学的エントロピーが時間とともにどのように進化するかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:37:08 GMT)
Thermalization rate of polaritons in strongly-coupled molecular systems [0.0]
ポラリトン熱化は光物質ボース-アインシュタイン凝縮を達成するための重要な過程である。我々は、強結合分子系における偏光子熱化に対処する理論を開発する。本研究は非平衡偏光子凝縮に関する最近の実験報告と顕著な一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:46:15 GMT)
The Dunkl oscillator on a space of nonconstant curvature: an exactly solvable quantum model with reflections [0.0]
ダンクル・ダルブックスIII振動子ハミルトニアンをN次元で導入する。任意の次元 N で正確に解けることが示されている。 $lambda$-deformationと磁場の間の相互作用を明示的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:07:06 GMT)
The Analysis and Extraction of Structure from Organizational Charts [0.0]
組織チャート(Organizational chart)またはorgチャート(org chart)は、組織の構造と、その構成要素と位置の間の階層的な関係を批判的に表す。本稿では,コンピュータビジョン,ディープラーニング,自然言語処理技術を用いたエンドツーエンドの自動化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:49:05 GMT)
Text Sanitization Beyond Specific Domains: Zero-Shot Redaction & Substitution with Large Language Models [0.0]
本稿では,大規模言語モデルを用いて潜在的に敏感な情報を検出・置換するゼロショットテキスト衛生手法を提案する。本手法は,テキストコヒーレンスとコンテキスト情報を維持しながら,プライバシ保護に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:42:37 GMT)
Super- and subradiant dynamics of quantum emitters mediated by atomic matter waves [0.0]
原子間物質波を放射する光学格子における量子エミッタの協調力学について検討する。調整可能な放射相ラグを有する超流動相からの指向性スーパー・サブラディアンスを示す。我々は放射体に閉じ込められた放射と集合境界状態との結合を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 00:37:06 GMT)
Software Dependability Measurement at the Age Of 36 [0.0]
IEEE標準982.1の最初の版から36年後、第3版はサービス内ソフトウェアの信頼性の測定に焦点を当てている。この記事では、この新たな視点がどのように進化し、ソフトウェア依存度測定のための第3版のガイダンスを形成したかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:36:28 GMT)
Shortcuts to adiabaticity: theoretical framework, relations between different methods, and versatile approximations [0.0]
我々は,異なる方法の近道理論と断定性,再検討について,教育学的に紹介する。断熱に対するショートカットの一手法である反断熱駆動の多用途近似を詳しく説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:52:23 GMT)
Self-supervised learning of multi-omics embeddings in the low-label, high-data regime [0.0]
対照的に、自己教師型学習(SSL)は、ユニモーダル、mRNA、RPPAの発現データからがんのタイプを予測するモデルを訓練するために用いられる。遅延融合モデルでは、各オミクスがそれぞれのサブネットワークに渡され、その出力が平均化され、事前学習または下流の目的関数に渡される。マルチモーダルプレトレーニングは単一オミクスからの予測を改善することが示されており、多くの非ラベル付きマルチモーダルサンプルを持つデータセットでは有用であるが、ラベル付きサンプルはほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:32:22 GMT)
Scene Text Image Super-resolution based on Text-conditional Diffusion Models [0.0]
シーンテキスト画像スーパーレゾリューション(STISR)は,シーンテキスト認識のための前処理手法として最近大きな成功を収めている。本研究では,テキスト条件拡散モデル(DM)をSTISRタスクに適用する。 LR-HRペアテキスト画像データセットのための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） (Thu, 16 Nov 2023 10:32:18 GMT)
Scattering with Neural Operators [0.0]
機械学習の最近の進歩は、関数空間間のマップを近似する特定のニューラルネットワークアーキテクチャの能力を確立している。基礎物理学における応用の可能性から、量子力学における散乱過程の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:27:10 GMT)
Scalable Imaginary Time Evolution with Neural Network Quantum States [0.0]
ニューラルネットワーク量子状態(NQS)としての量子波関数の表現は、多体量子系の基底状態を見つけるための強力な変分アンサッツを提供する。我々は、計量テンソルの計算をバイパスするアプローチを導入し、代わりにユークリッド計量を用いた一階降下にのみ依存する。我々は,NQSのエネルギーが減少するまで最適な時間ステップを決定し,目標を固定し,適応的に安定させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:08:56 GMT)
Rusty Detection Using Image Processing For Maintenance Of Stations [0.0]
本研究は, 塗工面上のスラグ断面積を正確に把握することの課題に対処するものである。塗膜上に存在するさびの割合を計算するために,デジタル画像処理を利用した手法を検討した。提案手法は,HSV色モデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:21:54 GMT)
Runtime Verification of Learning Properties for Reinforcement Learning Algorithms [0.0]
強化学習(RL)アルゴリズムは、試行錯誤方式で環境と相互作用する。この研究は、学習フェーズが満たされていないか、定性的でタイムリーな期待を満たさないかを予測するために、新しい実行時検証技術を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:34:37 GMT)
Robust non-ergodicity of ground state in the $\beta$ ensemble [0.0]
我々は,$beta$アンサンブルの接地状態と反接地状態の局在特性について検討した。解析的にも数値的にも、エッジ状態が$betasimmathcalO(1)$に対して非エルゴード的(フラクタル的)な性質を示すことを示す。驚くべきことに、エッジ状態のフラクタル次元は、$beta$アンサンブルのグローバルフェーズに関係なく、バルク状態のフラクタル次元の3倍小さいままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:12:00 GMT)
Reviving product states in the disordered Heisenberg chain [0.0]
一般的な量子系は通常、熱アンサンブルによって記述できる状態に向かって平衡している。局所的な系は非エルゴディックであり、加熱はしないが、局所的な観測物は依然として静止していると考えられている。ここでは、この一般的な図形は、全波動関数の周期的高忠実性復元を特徴とする積状態を構築することで不完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:47:35 GMT)
Residual-Based Error Corrector Operator to Enhance Accuracy and Reliability of Neural Operator Surrogates of Nonlinear Variational Boundary-Value Problems [0.0]
この研究は、ニューラル作用素を介してパラメトリック偏微分方程式のクラスの解作用素を近似する手法の開発に焦点をあてる。ニューラルネットワークの精度の予測不可能さは、推論、最適化、制御の下流問題における彼らの応用に影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:35:24 GMT)
Representations of epistemic uncertainty and its perception in data-driven strategies [0.0]
本稿では,エージェントによる知識表現とその伝達における不確実性の理論モデルを提案する。我々は、推論、嗜好関係、情報測度の観点から、等価な知識表現を考察する。本稿では,データ駆動戦略における提案モデルの有効性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:58:11 GMT)
Relaxation time as a control parameter for exploring dynamical phase diagrams [0.0]
制御パラメータとして緩和時間に依存する二重クエンチプロトコルを用いて全動的位相図を探索する。アンハーモニック・リプキン-メシュコフ-グリックモデルに適用する。これら全てを、モデルの3つのフェーズ全てを特徴付ける動きの定数の観点から特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:29:46 GMT)
Refined quantum Lyapunov exponents from replica out-of-time-order correlators [0.0]
対数的外秩序相関器に基づく量子カオスの新しい指標を提案する。一方、この指標は半古典的極限における平均古典的リアプノフ指数を正しく再現する。一方、レプリカトリックとシュヴィンガー・ケルディシュ図法を用いて解析的に計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:29:36 GMT)
Redefining Super-Resolution: Fine-mesh PDE predictions without classical simulations [0.0]
PDEに基づく問題に適した超解像の新たな定義を提案する。我々は、粗いグリッドシミュレーションデータを入力として使用し、詳細なグリッドシミュレーション結果を予測する。本手法は,従来のシミュレーションを通したファイン・メッシュ・ソリューションの生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:13:09 GMT)
Quantum tomography of magnons using Brillouin light scattering [0.0]
マグノンの量子トモグラフィーにおけるブリルアン光散乱の有効性を理論的に検討する。信号対雑音比 (SNR) は, 磁気光学結合の小さいため, 一般的に低い値であることがわかった。最大推定値を用いて出力光子の統計値からマグノンの密度行列を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:12:56 GMT)
Quantum technologies for fundamental (HE) physics [0.0]
私は暗黒物質と重力波の検出に焦点を合わせます。原子時計と磁気センサ、大型原子干渉計、電磁キャビティ内の小さな磁場の検出のアイデアを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 20:33:03 GMT)
Quantum techniques for eigenvalue problems [0.0]
本稿では,量子多体系における固有値問題に対する量子アルゴリズムの簡単な紹介を行う。トピックの広範な調査よりも、いくつかの量子アルゴリズムの概念的理解の提供に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:35:07 GMT)
Quantum kernels for classifying dynamical singularities in a multiqubit system [0.0]
量子カーネルを用いて、多ビット系に対するレート関数の動的特異点を分類する。以上の結果から,この量子力学臨界問題を物理的にインスピレーションされた量子カーネルを用いて効率的に解くことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 20:09:04 GMT)
Probabilities of the third type: Statistical Relational Learning and Reasoning with Relative Frequencies [0.0]
ドメイン内の状態の相対周波数への依存は、リレーショナルデータに対する確率的依存関係をモデル化する際によく見られる。本稿では,相対周波数への連続的依存を統計的リレーショナル人工知能に明示的に組み込むフォーマリズムである機能持ち上げベイジアンネットワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:26:17 GMT)
Physics of the Analytic S-Matrix [0.0]
これらの講義では、単純な散乱問題を通じて、そのような特性を直接物理に遡ることができるガイド付きツアーを行ないます。これらのノートは2023年春にプリンストン高等研究所とエディンバラのヒッグス理論物理学学校で行われた一連の講義に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:14:12 GMT)
Path distributions for describing eigenstates of orbital angular momentum [0.0]
分布は、任意の固有状態への経路がどのように寄与するかの尺度を提供する。結果として得られた記述は、軌道角運動量を記述するためによく知られた「ベクトルモデル」を置き換えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:11:50 GMT)
Optimal qubit circuits for quantum-enhanced telescopes [0.0]
分散エンタングルメントを用いることで、ベースライン上の伝送中に恒星光子の損失を除去することができる。第1のプロトコルは非線形光学素子を用いたゲートの列であり、クラムエル・ラオ境界を飽和させるためにあらゆる可能な測定スキームに最適化されている。第二のアプローチは既存のプロトコルの上に構築され、恒星光子の量子メモリへの到着時刻を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 01:21:42 GMT)
Optimal Placement of Capacitor in Distribution System using Particle Swarm Optimization [0.0]
本稿では,キャパシタの最適配置とサイズによるライン損失の低減に着目した。コンデンサ最適化の配置は、損失感度因子に依存するバスの感度に関係している。その結果, コンデンサを最も敏感なバスに配置すると, ライン損失が著しく減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:22:10 GMT)
On some elusive aspects of databases hindering AI based discovery: A case study on superconducting materials [0.0]
本論では,本質的な偏りのあるサンプル選択,隠れ変数の可能性,データ年齢の相違という3つの側面について論じる。我々の知る限り、本質的なデータバイアスの存在を検知し定量化できる最初の戦略を提案し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:38:00 GMT)
OW-SLR: Overlapping Windows on Semi-Local Region for Image Super-Resolution [0.0]
我々は,任意の解像度を得るために,半局所領域にオーバーラップするWindowsという新しい手法を画像に適用することを提案する。この技術は、OCT500データセットに適用された場合、既存の最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:23:29 GMT)
Natural Disaster Analysis using Satellite Imagery and Social-Media Data for Emergency Response Situations [0.0]
この研究は、衛星画像分析とTwitterデータ分析という2つの段階に分けられている。第1段階は、災害前の衛星画像解析である。第2段階は、災害状況に関する重要な情報で地域をマッピングすることに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:01:26 GMT)
Multi-objective Quantum Annealing approach for solving flexible job shop scheduling in manufacturing [0.0]
本稿では、フレキシブルジョブショップスケジューリング問題に対処するため、量子アニーリングに基づく問題解決アルゴリズム(QASA)を提案する。ベンチマーク問題の実験では、タブ検索、シミュレートされたアニーリング、量子アニーリングを組み合わせたQASAが、古典的解法アルゴリズム(CSA)のソリューション品質を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:45:57 GMT)
Modelling daily mobility using mobile data traffic at fine spatiotemporal scale [0.0]
都市環境におけるモビリティパターンのモデル化において,NetMob 2023データセットのユーザビリティにデータ駆動型アプローチを適用した。このデータとENACTデータセットを組み合わせ、1km×1kmのグリッドで、ヨーロッパ全土の昼夜の人口を推定した。我々は,NetMob2023で使用されている100m x 100mのグリッドセルの人口を,データセットでカバーされた68のオンラインサービスのモバイルデータトラフィックに基づいて予測する3つのXGBoostモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:52:31 GMT)
Model Checking for Closed-Loop Robot Reactive Planning [0.0]
モデル検査を用いて、ディファレンシャルドライブホイールロボットの多段階計画を作成することにより、即時危険を回避できることを示す。簡単な生物エージェントのエゴセントリックな反応を反映した,小型で汎用的なモデル検査アルゴリズムを用いて,リアルタイムで計画を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:02:29 GMT)
Minimal Entanglement and Emergent Symmetries in Low-energy QCD [0.0]
スピン1/2バリオンの低エネルギー散乱を量子情報科学の観点から検討する。我々は,絡み合いの最小化と偶発対称性の出現の相関に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:55:15 GMT)
Mimicking Classical Noise in Ion Channels by Quantum Decoherence [0.0]
イオンチャネルにおける選択性のメカニズムは、生物学における未解決の問題である。デコヒーレンス理論により、環境ノイズの存在はデコヒーレンスと量子効果の喪失を引き起こす。古典的雑音モデルの下でのハミルトン作用素のユニタリ進化を用いたスピンボソンモデルにおけるイオンチャネル系の挙動をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:21:50 GMT)
Measurement Free Approach towards Dynamic Construction of a Shallow Depth Ansatz for Molecular Energetics in Noisy Quantum Computers [0.0]
本稿では,テクティタブ・イニシアト多体理論に基づく新しいアンサッツ構築戦略を提案する。アンザッツに付随する精度と量子複雑性は、予め定義された摂動順序によってのみ決定される。我々は, アンサッツの精度, パラメータ数, 回路深さの両面において, 結合クラスタによるアンサッチよりも優れた性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:45:33 GMT)
Massive quantum systems as interfaces of quantum mechanics and gravity [0.0]
粒子物理学からの伝統的な見解では、量子重力効果は極端に高いエネルギーと小さな長さのスケールでしか検出できない。近年、実験室で制御できる量子系のサイズと質量は前例のない規模に達している。量子状態における大規模システムの準備は、重力を量子系によって引き起こし、探査できる低エネルギー状態の探索の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:21:24 GMT)
Market Research on IIoT Standard Compliance Monitoring Providers and deriving Attributes for IIoT Compliance Monitoring [0.0]
本稿では,IIoTにIEC 62443を実装したプロバイダの市場調査を行う。標準に準拠した監視可能な属性のカタログを定式化することを目的としている。この研究は、セキュリティアーキテクチャにおける正式な分離の欠如など、課題を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:08:52 GMT)
Making first order linear logic a generating grammar [0.0]
異なる分類文法が一階乗法線形論理(MLL1)の断片において表面表現を持つことが知られている。興味の断片は、最近導入された拡張型電卓(ETTC)と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:13:27 GMT)
Machine Learning for Polaritonic Chemistry: Accessing chemical kinetics [0.0]
我々は、密度汎関数理論計算と分子動力学を用いて訓練された機械学習(ML)モデルの組み合わせに基づく枠組みを確立する。我々は, 1-フェニル-2-トリメチルシリルアセチレンの脱保護反応における強結合, 反応速度定数の変化, エンタルピーおよびエントロピーへの影響を評価した。我々は、特に運動学の変化に関して、批判的な実験的な観察と質的な一致を見いだす一方で、過去の理論的予測との違いも見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:08:44 GMT)
Know Thy Neighbors: A Graph Based Approach for Effective Sensor-Based Human Activity Recognition in Smart Homes [0.0]
スマートホームにおけるヒューマンアクティビティ認識(HAR)のためのグラフ誘導ニューラルネットワーク手法を提案する。スマートホームにおけるセンサネットワークを表す,より表現力のあるグラフ構造を学習することで,これを実現する。本手法は,アテンション機構の適用により,個別の入力センサ計測を特徴空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:43:13 GMT)
International System of Quantities library in VDM [0.0]
1960年にISQ(International Systems of Quantities)標準が公表され、世界中の様々な測定システムが開発されている。このような標準は、非互換な単位間の変換における自明な'(あるいはエラーを起こしやすい)誤りの可能性を強く動機付けている。この問題に対して,textbf-ISQ VDM-library – Simple, Accurate, Fast, Effective – を提供することで対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:29:02 GMT)
IncepSE: Leveraging InceptionTime's performance with Squeeze and Excitation mechanism in ECG analysis [0.0]
本稿では,戦略的アーキテクチャを特徴とする新しいネットワークであるIncepSEを紹介する。重度不均衡データセット PTB-XL の課題に対処するために,安定化技術を用いたトレーニングセットアップを提案する。私たちのモデルは、このドメインの他の最先端技術と比較して、インセプションタイムをかなり上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:43:44 GMT)
Improved TokenPose with Sparsity [0.0]
我々は、人間のポーズ推定を改善するために、キーポイントトークンアテンションと視覚トークンアテンションの両方に空間性を導入する。 MPIIデータセットによる実験結果から,本モデルは精度が高く,本手法の有効性が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 08:12:34 GMT)
Identifying Systems with Symmetries using Equivariant Autoregressive Reservoir Computers [0.0]
均質な自己回帰型貯水池コンピュータを用いた対称性を持つシステムの同定に焦点をあてる。構造行列近似理論の一般的な結果が提示され、2倍のアプローチが探求される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 02:32:26 GMT)
Hybrid classical-quantum branch-and-bound algorithm for solving integer linear problems [0.0]
量子アニールは、QUBOの定式化で表されるいくつかのロジスティック最適化問題を解くのに適している。量子異方体が提案する解法は一般に最適ではなく、熱ノイズやその他の乱雑な効果は計算に関わる量子ビットの数が大きすぎるときに生じる。本稿では,従来の分枝分枝分枝法を用いて,より少ない量子ビット数で表されるサブプロブレムに分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:19:01 GMT)
How to Sum and Exponentiate Hamiltonians in ZXW Calculus [0.0]
ZXW 計算において、任意の立方体ハミルトニアンを含む線形作用素の幅広いクラスの和の直接表現を与える。次に、ZXW計算において任意の量子ビットハミルトン群を指数化する方法を原理的に示す。これにより、量子化学と凝縮物質物理学の問題にZXW計算を使用するための枠組みが確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:53:34 GMT)
GroupMixer: Patch-based Group Convolutional Neural Network for Breast Cancer Detection from Histopathological Images [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョン領域において支配的なアーキテクチャである。本稿では、完全畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャとパッチ埋め込み操作を統合するという、以前に導入されたアイデアを借用する。他の手法よりもはるかに小さいパラメータの数にもかかわらず、精度は97.65%、98.92%、99.21%、98.01%をそれぞれ40倍、100倍、200倍、400倍の倍率で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:19:48 GMT)
Graph models for Cybersecurity -- A Survey [0.0]
グラフモデルを用いてサイバー攻撃を表現・解析する研究の現状を評価する。本稿では,70モデルに基づく攻撃グラフ形式に関する分類法を提案する。私たちの分類学は、特にユーザや応用研究者が適切なAGモデルを特定するのに役立つように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:45:49 GMT)
Formal Verification of Long Short-Term Memory based Audio Classifiers: A Star based Approach [0.0]
本論文は,実世界の文脈におけるシーケンス音声分類分析の検証と検証を行う包括的ケーススタディとして機能する。これは、特にノイズが出力分類の精度に与える影響を考慮して、正確で信頼性の高い予測を保証するための検証の必要性を強調させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:04:17 GMT)
Finite-temperature vibronic spectra from the split-operator thermofield coherence dynamics [0.0]
モースポテンシャルにおける熱場コヒーレンスダイナミクスを用いて得られる有限温度スペクトルは、ボルツマンによる個々の振動レベルのスペクトルの計算と正確に一致することを示す。フルテンソル積格子上のスプリット演算子熱場力学は低次元系に制限されるので、どのようにしてアクセス可能な次元が増加するかを簡単に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:33:36 GMT)
Finding Real-World Orbital Motion Laws from Data [0.0]
宇宙における衛星の動きを管理するPDEを発見するための新しいアプローチが提示されている。この手法は、複雑な物理系の基盤となる力学を識別できるデータ駆動技術であるSINDyに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:53:52 GMT)
Fermionic condensate and the mean energy-momentum tensor in the Fulling-Rindler vacuum [0.0]
一般空間次元における大規模ディラック場に対するフェルミオン型フリング・リンドラー真空の特性について検討する。フェルミオン凝縮物は無質量体に対して消滅し、非ゼロ質量に対しては負となる。熱分布は、空間次元の偶数におけるボース=アインシュタイン型である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:35:23 GMT)
Fast multiplication by two's complement addition of numbers represented as a set of polynomial radix 2 indexes, stored as an integer list for massively parallel computation [0.0]
Polynomial integer index multiplication' は、ピソン符号で実装されたアルゴリズムの集合である。本研究では,Number Theoretic Transform (NTT) とKaratsuba より高速な乗算法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:21:13 GMT)
Extending Neural Network Verification to a Larger Family of Piece-wise Linear Activation Functions [0.0]
利用可能なニューラルネットワーク検証手法を拡張して,より広い範囲の線形アクティベーション機能をサポートする。また,開始集合として表される有界入力集合に対して,元の形式を正確にオーバー近似するアルゴリズムを拡張して,非有界入力集合も許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:01:39 GMT)
Examining bias perpetuation in academic search engines: an algorithm audit of Google and Semantic Scholar [0.0]
本研究では,Google Scholar と Semantic Scholar に誘導される確認バイアスクエリが,スキュー結果をもたらすかどうかを検討する。技術関連のクエリは、より大きな相違を示す。検証バイアスが永久に続く学術的な検索結果は、研究者と市民の両方が証拠を探していることに強い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:43:31 GMT)
ExFake: Towards an Explainable Fake News Detection Based on Content and Social Context Information [0.0]
ExFakeは、コンテンツとコンテキストレベルの情報に基づく、説明可能なフェイクニュース検知システムである。説明可能なAI(XAI)アシスタントも採用され、疑わしい情報に直面したオンラインソーシャルネットワーク(OSN)ユーザーが良好な反射を発達するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 15:57:58 GMT)
Entanglement constraint on wave-particle duality for tripartite systems [0.0]
グローバルな多粒子絡み合いは波動粒子の双対性に制約を与えるかもしれない。量子状態トモグラフィーにより, 還元密度行列を再構成する。理論的、実験的に、定量的波動-粒子の双対性は、実際には大域三部構造絡みによって制約されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 03:28:48 GMT)
Entanglement buffering with two quantum memories [0.0]
量子ネットワークは、絡み合ったリンクとして知られる高品質な量子ビット対の可用性に極めて依存している。これらのリンクの品質を維持することは、時間依存ノイズが存在するため難しい課題である。絡み合い浄化プロトコルは、複数の低品質な絡み合い状態からより少数の高品質な状態に変換することで解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:46:00 GMT)
Ensembles of Quantum Classifiers [0.0]
量子分類アルゴリズムの実行に有効なアプローチは、アンサンブル法の導入である。本稿では,二項分類のための量子分類器のアンサンブルの実装と実証評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:27:25 GMT)
Encoding High-level Quantum Programs as SZX-diagrams [0.0]
本稿では,線形依存型であるProto-Quipper-D言語のフラグメントに実装された量子プログラムを,SZX-ダイアグラムの族として符号化する手法を提案する。翻訳可能なProto-Quipper-Dプログラムのサブセットを定義し,プログラムのサイズに応じて線形に成長するダイアグラムとして非自明なアルゴリズムを符号化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:40:34 GMT)
Efficient quantum algorithm to simulate open systems through the quantum noise formalism [0.0]
本稿では,量子デバイス上でのオープン量子システムをシミュレーションする効率的なアルゴリズムを提案する。開系力学は、システムキュービットに作用するランダムなユニタリゲートを繰り返し適用することによりシミュレーション可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:45:30 GMT)
Effect of radiation from vacuum in the interaction of zero-point fluctuations with charged particles accelerated in electric or magnetic fields [0.0]
ゼロ点真空揺らぎと相対論的速度で加速される自由荷電粒子との相互作用による真空からの放射。効果は、水素原子におけるラムシフト効果と動的カシミール効果における放射の出現に類似している。研究結果は、強力な電場や磁場を持つ天体の研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 14:54:33 GMT)
Deterministic Quantum Field Trajectories and Macroscopic Effects [0.0]
微視的量子効果の根源は、任意の縮退電子ガス中の集合励起の準粒子モデルに基づいて明らかにされる。多数の相互作用粒子からなる量子多体系は、片手で顕微鏡的な単一粒子効果を制御し、他方でマクロ的な現象を制御している双対アームデバイスとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 06:23:09 GMT)
Dependent Cluster Mapping (DCMAP): Optimal clustering of directed acyclic graphs for statistical inference [0.0]
Directed Acyclic Graph(DAG)は、推論をサポートするために、クラスタに分割あるいはマッピングすることができる。本稿では,依存クラスタを用いた最適なクラスタマッピングのためのDCMAPアルゴリズムを提案する。 25ノードのDBNと50ノードのDBNでは、検索スペースは9.91タイム109ドルと1.51タイム1021ドルであり、最初の最適解は934ドル(text95% CI 926,971)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 23:27:21 GMT)
Deficiency indices for singular magnetic Schr\"{o}dinger operators [0.0]
局所特異点がいくつかある磁化シュル「オーディンガー作用素の不足指標を計算できることが示される。物理的に関係のある作用素へのいくつかの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:06:14 GMT)
Convergence of bipartite open quantum systems stabilized by reservoir engineering [0.0]
開量子系をモデル化したリンドブラッドマスター方程式の一般族について検討する。この結果は、いわゆる猫量子ビットの安定化のために提案されたリンドブラッドマスター方程式に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 17:34:36 GMT)
Comparing Differentiable Logics for Learning Systems: A Research Preview [0.0]
機械学習(ML)システムの形式的検証に関する研究は、データのみからの学習が、基礎となる背景知識を捉えるのに失敗することが多いことを示唆している。制約を本質的に満足するMLモデルを作成するための有望なアプローチは、バックグラウンド知識を論理的制約としてエンコードし、いわゆる微分可能な論理を通じて学習プロセスを導くことである。本研究のプレビューでは、弱教師付き文脈における文献の様々な論理を比較検討し、その結果を提示し、今後の研究に向けたオープンな問題を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:33:08 GMT)
Collaboration in Immersive Environments: Challenges and Solutions [0.0]
本稿では,没入型環境における協調研究の現状について概説する。それはVRやARなど、没入型環境のさまざまなタイプと、これらの環境で起こりうるコラボレーションのさまざまな形態について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:02:05 GMT)
Co-data Learning for Bayesian Additive Regression Trees [0.0]
本稿では,コデータから木間関係の予測モデルを構築することを提案する。提案手法は複数のデータ型を同時に扱うことができる。 Co-dataは、大きなB細胞リンパ腫の予後を拡散させる用途における予測を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:14:39 GMT)
ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Bard, and Microsoft Bing to Improve Health Literacy and Communication in Pediatric Populations and Beyond [0.0]
大型言語モデル(LLM)は、子供や他の人口の健康リテラシーを改善する媒体として機能する。私たちはChatGPT-3.5、Microsoft Bing、Google Bardを通じて26のプロンプトを使用して288の条件を実行しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:30:14 GMT)
Certified Control for Train Sign Classification [0.0]
KI-LOK研究プロジェクトは、このようなAIベースのシステムを証明する新しい方法の開発に関与している。本稿では,交通標識の偽陽性検出を防止するランタイムモニタの認証制御アーキテクチャの有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:02:10 GMT)
Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting [0.0]
正確性と堅牢性の間のトレードオフのバランスをとることは、時系列予測における長年の課題である。本稿では,現実の通信データを用いた敵攻撃に対する防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:10:38 GMT)
Automatic Generation of Scenarios for System-level Simulation-based Verification of Autonomous Driving Systems [0.0]
本稿では,AIコンポーネントを用いた自律システムのシステムレベルのシミュレーションに基づくV&Vフレームワークについて述べる。このフレームワークは、システムの振る舞いを象徴的に記述する抽象モデルであるシステムのシミュレーションモデルに基づいている。シナリオの自動生成をガイドするために、さまざまなカバレッジ基準を定義することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:03:13 GMT)
Assurance for Deployed Continual Learning Systems [0.0]
著者らは、ディープラーニングコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて、連続学習を安全に実行するための新しいフレームワークを開発した。安全フレームワークには、画像分類を実行する畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルなど、いくつかの機能が含まれている。結果は、システムが安全に動作していないことをフレームワークが検出できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:22:13 GMT)
Application of the Fourth-Order Time Convolutionless Master Equation to Open Quantum Systems: Quantum Limit of 1/f-Noise [0.0]
浴槽に弱結合した開量子系の密集集合において, 正確な4階時間畳み込みマスター方程式 (TCL4) について検討した。浴槽内の小さな量子系と放出されたソフトボソンとの間の絡み合いのエントロピーを推定する。地中状態へのアプローチは,浴槽とのカップリングの2次目においてのみ数値的に正確であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 22:57:22 GMT)
Apoptosis classification using attention based spatio temporal graph convolution neural network [0.0]
本稿では,ビデオ中の標的細胞に基づいて細胞死を分類するアテンショングラフ・テンポラルグラフ畳み込みネットワークを提案する。ビデオ全体のシーケンスをグラフの集合としてモデル化し、ビデオ中のターゲットセルを死か生きているかとして分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 07:14:50 GMT)
Analyzing Deviations of Dyadic Lines in Fast Hough Transform [0.0]
本論文は, ダイアディック線が理想的な線から逸脱することの統計的解析に対処する。 n$が増加するにつれて、これらの偏差の分布は、平均がゼロでばらつきが小さい正規分布へと収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 18:00:38 GMT)
Adaptive Optimization Algorithms for Machine Learning [0.0]
機械学習は、データ駆動の世界において重要な役割を担います。この論文は、新しい洞察をもたらし、収束保証を改善した新しいアルゴリズムを導入し、人気のある実用的なアルゴリズムの分析を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 21:22:47 GMT)
Accommodating Missing Modalities in Time-Continuous Multimodal Emotion Recognition [0.0]
本稿では,変圧器をベースとした時間連続的に原子価と覚醒を認識可能な新しいアーキテクチャを提案する。我々は、時間的モダリティ間の関係を強調するために、クロスアテンションと自己アテンションの結合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 09:22:48 GMT)
A general approach to backaction-evading receivers with magnetomechanical and electromechanical sensors [0.0]
機械式センサーは、標準量子限界付近で動作しながら非常に弱い摂動を検出することができる。このノイズを除去する方法の1つは、自由粒子系の運動量のような量子非退化変数を測定することである。本稿では,従来の電気・磁気トランスデューサ設計を用いた直接速度測定の理論モデルの提案と特徴付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 05:51:55 GMT)
A fully ab initio approach to inelastic atom-surface scattering [0.0]
我々は、任意の表面励起単一フォノンから任意の原子を非弾性散乱する完全初期理論を導入する。 Nb(100)からのヘリウム散乱の理論を応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:26:31 GMT)
A Unified Interface Model for Dissipative Transport of Bosons and Fermions [0.0]
そこでは, ホッピングはマルコフ貯水池との結合によってのみ容易に行うことができる。シミュレーションと場理論解析を組み合わせることで、このプロセスの現在の変動を解明し、その挙動を決定する。これらの知見は、このような輸送シナリオが実現可能なナノフォトニック格子における低温原子または長寿命準粒子の実験に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 19:00:01 GMT)
A Hamiltonian for the Hilbert-P\'olya Conjecture [0.0]
Berry-Keating Hamiltonian の類似性変換を導入する。その固有値は非自明な零点の虚部に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:25:57 GMT)
A Compact TIA in 22nm FDSOI CMOS for Qubit Readout in Monolithic Quantum Processors [0.0]
インダクタレストランスインピーダンス増幅器 (TIA) は22nm FDSOI CMOSファウンダリー技術で市販されている。その結果, 室温では103dBOmegaの帯域幅が13GHzであり, 低温では若干優れた性能が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 10:49:48 GMT)
A $\delta$-free approach to quantization of transmission lines connected to lumped circuits [0.0]
ラム回路に接続された伝送路で構成されるシステムの量子化は、大きな課題となる。伝送線路の離散化やモード展開を必要とせず、$delta$-free Lagrangian の定式化を導入する。ハイゼンベルク表現において、有限長伝送線路は2つの抵抗器と2つの制御されたソースからなる2ポート系として記述できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 13:50:21 GMT)
3vLTL: A Tool to Generate Automata for Three-valued LTL [0.0]
線形時間時間時間論理(LTL)の式からBuchi Automaticaを生成するツールである3vLTLを提案する。提案手法は,選択した真理値を式に割り当てるすべての単語を受理するBuchiオートマトンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 11:04:38 GMT)
$\mathcal{PT}$-symmetric, non-Hermitian quantum many-body physics -- a methodological perspective [0.0]
本稿では,パリティ時間(mathcalPT$-)対称,非エルミート量子多体系を理論的に扱う手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 12:49:10 GMT)