Cylin-Painting: Seamless {360\textdegree} Panoramic Image Outpainting
and Beyond [136.2] 塗り絵と塗り絵の間に有意義な協調関係を持つキリン塗り絵の枠組みを提示する。
提案アルゴリズムは、オブジェクト検出、深さ推定、画像超解像などの他のパノラマ視覚タスクに効果的に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:47:36 GMT)
Good Questions Help Zero-Shot Image Reasoning [110.2] 質問駆動型視覚探索(QVix)は、大規模視覚言語モデル(LVLM)の探索能力を高める新しい促進戦略である。
QVixは、視覚的なシーンのより広い探索を可能にし、視覚的な質問応答や視覚的エンターテイメントといったタスクにおけるLVLMの推論精度と深さを改善している。
我々は,ScienceQAやきめ細かな視覚分類など,難易度の高いゼロショット視覚言語ベンチマークの評価を行い,QVixが既存の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:08:46 GMT)
The Counterattack of CNNs in Self-Supervised Learning: Larger Kernel
Size might be All You Need [103.3] 視覚変換器は、その卓越したスケーリングトレンドのおかげで、コンピュータビジョンにおいて急速に蜂起し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を徐々に置き換えている。
自己教師付き学習(SSL)に関する最近の研究は、サイムズ事前学習タスクを導入している。
SSLの文脈では、トランスフォーマーやセルフアテンションモジュールは本質的にCNNよりも適していると考えるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:23:57 GMT)
Efficient Online Data Mixing For Language Model Pre-Training [101.5] 既存のデータ選択方法は、遅くて計算コストのかかるプロセスに悩まされる。
一方、データミキシングは、データポイントをまとめることで、データ選択の複雑さを低減する。
我々は,データ選択とデータ混合の両要素を組み合わせたオンラインデータ混合(ODM)の効率的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:27:18 GMT)
From Static to Dynamic: Adapting Landmark-Aware Image Models for Facial
Expression Recognition in Videos [94.5] 野生における動的表情認識(DFER)は、データ制限によって依然として妨げられている。
抽出された顔のランドマーク認識機能に暗黙的に符号化された既存のSFER知識と動的情報を活用する新しい静的・動的モデル(S2D)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:16:09 GMT)
Winner-Take-All Column Row Sampling for Memory Efficient Adaptation of
Language Model [92.6] 分散を低減した行列生成のために, WTA-CRS と呼ばれる新しい非バイアス推定系を提案する。
我々の研究は、チューニング変換器の文脈において、提案した推定器が既存のものよりも低い分散を示すという理論的および実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:32:13 GMT)
TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [85.4] タスク自動化における大規模言語モデルの能力を評価するためにTaskBenchを導入します。
高品質な評価データセットを生成するために,ツールグラフの概念を導入する。
また,タスク分解,ツールの実行,パラメータ予測など,さまざまな側面からLCMの能力を評価するためのTaskEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:54:20 GMT)
Accelerating Scalable Graph Neural Network Inference with Node-Adaptive
Propagation [80.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なアプリケーションで例外的な効果を発揮している。
大規模グラフの重大化は,GNNによるリアルタイム推論において重要な課題となる。
本稿では,オンライン伝搬フレームワークと2つの新しいノード適応伝搬手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:52:10 GMT)
Iterative Token Evaluation and Refinement for Real-World
Super-Resolution [77.7] 実世界の画像超解像(RWSR)は、低品質(LQ)画像が複雑で未同定の劣化を起こすため、長年にわたる問題である。
本稿では,RWSRのための反復的トークン評価・リファインメントフレームワークを提案する。
ITERはGAN(Generative Adversarial Networks)よりも訓練が容易であり,連続拡散モデルよりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:07:32 GMT)
Generative AI for Physical Layer Communications: A Survey [76.6] 生成人工知能(GAI)は、デジタルコンテンツ生産の効率を高める可能性がある。
複雑なデータ分散を分析するGAIの能力は、無線通信にとって大きな可能性を秘めている。
本稿では、信号分類、チャネル推定、等化といった従来の問題から、インテリジェントな反射面やジョイントソースチャネル符号化といった新たなトピックまで、GAIの物理層での通信への応用に関する包括的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:20:56 GMT)
Rate-Distortion-Perception Theory for Semantic Communication [73.0] シンボル歪みおよび意味知覚制約下での意味コミュニケーションの達成可能なデータレートについて検討する。
我々は、受信者が特定の歪みや知覚の制約を満たす意味情報ソースを直接推測できるケースが存在することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:04:32 GMT)
Aligner: One Global Token is Worth Millions of Parameters When Aligning
Large Language Models [72.3] 私たちは小説『アリグナー』を紹介します。
マルチビリオンパラメータサイズ大言語モデル(LLM)の整列のためのPEFT法
Alignerは、数百万のパラメータを必要とするLoRAのような最先端のLLM適応手法に対して、相容れない性能を保てることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:25:55 GMT)
Regressor-Segmenter Mutual Prompt Learning for Crowd Counting [70.5] 本稿では,アノテーションの差によるバイアスや不正確性を解決するために,相互学習(mPrompt)を提案する。
実験により、mPromptは平均誤差(MAE)を著しく減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:32:47 GMT)
Boosting the Cross-Architecture Generalization of Dataset Distillation
through an Empirical Study [66.7] データセット蒸留のクロスアーキテクチャ一般化は、その実用的重要性を弱める。
EvaLuation with distillation Feature (ELF)を提案する。
大規模な実験を行うことで、ALFが現在のDD法のクロスアーキテクチャ一般化を十分に強化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:41:42 GMT)
Identifying and Mitigating Model Failures through Few-shot CLIP-aided
Diffusion Generation [65.3] 本稿では,突発的相関に付随する障害モードのテキスト記述を生成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
これらの記述は拡散モデルのような生成モデルを用いて合成データを生成するのに使うことができる。
本実験では, ハードサブポピュレーションの精度(sim textbf21%$)が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:43:49 GMT)
CSL: Class-Agnostic Structure-Constrained Learning for Segmentation
Including the Unseen [62.7] クラス非依存構造制約学習(Class-Agnostic Structure-Constrained Learning)は、既存のメソッドと統合可能なプラグインフレームワークである。
OODオブジェクトセグメンテーションを強化するソフトアサインとマスク分割手法を提案する。
実証的な評価は、OODセグメンテーション、ZS3、DAセグメンテーションにまたがる既存のアルゴリズムの性能を向上させるCSLの進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:06:18 GMT)
Optimal Unbiased Randomizers for Regression with Label Differential
Privacy [61.6] ラベル差分プライバシ(DP)の制約の下で回帰モデルをトレーニングするためのラベルランダム化器の新たなファミリーを提案する。
これらのランダム化器は、いくつかのデータセット上で最先端のプライバシユーティリティトレードオフを実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:58:34 GMT)
Graph Condensation for Inductive Node Representation Learning [59.8] マッピング対応グラフ凝縮法(MCond)を提案する。
MCondは、帰納的表現学習のための合成グラフに新しいノードを統合する。
Redditデータセットでは、最大121.5倍の推論スピードアップと55.9倍のストレージ要求の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:46:16 GMT)
On Task-personalized Multimodal Few-shot Learning for Visually-rich
Document Entity Retrieval [59.3] VDER(Few-shot document entity search)は、NLPアプリケーションにおいて重要なトピックである。
FewVEXは、エンティティレベルの少数ショットVDERの分野における将来の研究を促進するための、新しいデータセットである。
本稿では,タスクパーソナライズを効果的に実現することを中心に,タスク認識型メタラーニングベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:21:29 GMT)
Exploring the Naturalness of AI-Generated Images [58.8] 我々は、AI生成画像の視覚的自然性をベンチマークし、評価する第一歩を踏み出した。
まず,AI生成画像自然性(AGIN)データベースを大規模主観的研究により構築する。
第2に、人間の評価を整列するAGIの自然性を自動的に学習するJoint Objective Image Naturalness EvaluaTor(JOINT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 06:08:09 GMT)
Generation of C-NOT, SWAP, and C-Z Gates for Two Qubits Using Coherent
and Incoherent Controls and Stochastic Optimization [56.5] 我々は、Gorini-Kossakowsky-Sudarchhan-Lindblad型マスター方程式によって決定される開量子系の力学の一般的な形式を考える。
我々は,2ビットのC-NOT,SWAP,C-Zゲートを生成する際の制御問題を,一括定数制御と最適化を用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:55:47 GMT)
TCNCA: Temporal Convolution Network with Chunked Attention for Scalable
Sequence Processing [52.6] MEGAは最近のトランスフォーマーベースのアーキテクチャで、線形リカレント演算子を使用し、並列計算はFFTに基づいて、$O(LlogL)$で、$L$はシーケンス長である。
線形再帰を特別な時間的畳み込みネットワークに置き換えることで、より浅いネットワークでより大きい受容場を許容し、計算複雑性を$O(L)$に減らし、それらのアプローチを構築する。
我々は,EnWik8言語モデリングにおけるTCNCA,LRA(Long-range-arena)シーケンス分類,および合成推論ベンチマーク連想リコールの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:12:25 GMT)
EipFormer: Emphasizing Instance Positions in 3D Instance Segmentation [52.0] 本稿では, プログレッシブアグリゲーションとデュアル位置埋め込みを組み合わせた新しいトランスフォーマーアーキテクチャ, EipFormerを提案する。
EipFormerは最先端のアプローチよりも優れた、あるいは同等のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:08:47 GMT)
ClimaX: A foundation model for weather and climate [51.2] ClimaXは気象と気候科学のディープラーニングモデルである。
気候データセットの自己教師型学習目標で事前トレーニングすることができる。
気候や気候の様々な問題に対処するために、微調整が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 06:17:58 GMT)
DPoser: Diffusion Model as Robust 3D Human Pose Prior [50.4] 拡散モデルに基づいて構築された,頑丈で多目的な人間のポーズであるDPoserを紹介する。
DPoserは、ヒューマンメッシュリカバリ、ポーズ完了、モーションデノイングなど、さまざまなポーズ中心のアプリケーションにシームレスに統合される。
我々の徹底的な実験は、DPoserが複数のタスクにまたがる既存の最先端のポーズよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:18:45 GMT)
Variance-Reduced Gradient Estimation via Noise-Reuse in Online Evolution
Strategies [50.1] Noise-Reuse Evolution Strategies (NRES) は、非バイアスのオンライン進化戦略の一般的なクラスである。
NRESの結果は既存のAD法やES法よりも早く,様々なアプリケーションにまたがるウォールクロック時間とステップ数で収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:20:16 GMT)
Subject-Based Domain Adaptation for Facial Expression Recognition [49.9] ディープ・ラーニング(DL)モデルを特定の対象個人に適用することは、表情認識(FER)における課題である。
FERにおける主観的ドメイン適応のための新しいMSDA手法を提案する。
複数の情報源からの情報を効率的に利用して、ディープFERモデルを単一のターゲット個人に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:40:37 GMT)
LLM as OS, Agents as Apps: Envisioning AIOS, Agents and the AIOS-Agent
Ecosystem [48.8] 大規模言語モデル (LLM) は(人工)知能オペレーティングシステム (IOS) またはAIOS (AIOS) として機能する。
LLMの影響はAIアプリケーションレベルに限らず、コンピュータシステム、アーキテクチャ、ソフトウェア、プログラミング言語の設計と実装に革命をもたらすものと期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:10:39 GMT)
TIGERScore: Towards Building Explainable Metric for All Text Generation
Tasks [47.5] TIGERScore は textbfInstruction textbfGuidance に従って textbfExplainable および textbfReference-free 評価を行う。
我々のメトリクスは、厳密にキュレートされた命令チューニングデータセット MetricInstruct に基づいて訓練された LLaMA-2 に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:39:53 GMT)
Instructive Dialogue Summarization with Query Aggregations [47.1] 本稿では,対話要約モデルの能力集合を拡張するために,命令精細言語モデルを提案する。
高品質なクエリベースの要約三重項を合成するための3段階のアプローチを提案する。
多目的インストラクティブトリプルを用いた3つの要約データセット上で、InstructDSと呼ばれる統一モデルをトレーニングすることにより、対話要約モデルの能力を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:38:43 GMT)
Agile-Quant: Activation-Guided Quantization for Faster Inference of LLMs
on the Edge [45.7] 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な言語モデリングタスクにおける印象的なパフォーマンスで際立っている。
近年の研究では、エンド・ツー・エンドのタスク性能に最小限の影響を伴って、8ビット以下のウェイト量子化が可能であることが示されている。
我々は、人気のある大規模言語モデルのためのアクティベーション誘導量子化フレームワークであるAgile-Quantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:12:52 GMT)
GPT-RE: In-context Learning for Relation Extraction using Large Language
Models [44.0] GPT-REは、関係抽出における大きな言語モデルと完全な教師付きベースラインのギャップを埋める。
広く使われている4つのREデータセット上でGPT-REを評価し、GPT-REが既存のGPT-3ベースラインよりも改善されていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:05:05 GMT)
Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful
Explanations in Chain-of-Thought Prompting [43.5] 大規模言語モデル(LLM)は、最終的な出力を与える前にステップバイステップの推論を生成することで、多くのタスクにおいて強力なパフォーマンスを達成することができる。
モデル予測の真の理由を,CoT の説明が体系的に誤って表現できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:25:02 GMT)
Sim-GPT: Text Similarity via GPT Annotated Data [43.0] GPTアノテートデータ(Sim-GPT)を用いたテキスト類似度測定手法を提案する。
Sim-GPTは、BERTまたはRoBERTaをバックボーンとして、一度に生成されたデータセットでトレーニングされる。
Sim-GPTは、広く使用されているSTSの7つのベンチマークでSOTAのパフォーマンスを得る:+0.99 over supervised-SimCSE、+0.42 over the current SOTA PromCSEモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:10:23 GMT)
History Matters: Temporal Knowledge Editing in Large Language Model [42.7] 本稿では,時間的知識編集(TKE)の課題を紹介し,現在のモデル編集手法を評価するためのベンチマークATOKeを確立する。
既存のモデル編集手法は、モデルに新しい知識を記憶させるのに有効であるが、編集されたモデルは歴史的知識を破滅的に忘れてしまう。
このギャップに対処するため,既存の編集モデルを改善するためのMulti-Editing with Time Objective (METO) という,シンプルで汎用的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:51:56 GMT)
Flexible Cross-Modal Steganography via Implicit Representations [41.8] 我々のフレームワークは、高品質なステゴデータを保証するために、元のINRを変更することなく、複数のデータを効果的に隠蔽すると考えられる。
本フレームワークは,画像,音声,ビデオ,3次元形状など,様々な形態のクロスモーダルステガノグラフィーを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:51:01 GMT)
Image-Based Virtual Try-On: A Survey [40.6] 画像ベースの仮想試着は、自然に着飾った人物画像を衣服のイメージで合成することを目的としており、オンラインショッピングに革命をもたらす。
本稿では,パイプラインアーキテクチャ,人物表現,トライオン表示などの重要なモジュールの側面において,最先端技術と方法論を包括的に分析する。
CLIPを用いた新しいセマンティックな基準を提案し、同じデータセット上で一様に実装された評価指標を用いて代表的手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:34:11 GMT)
You Only Learn One Query: Learning Unified Human Query for Single-Stage
Multi-Person Multi-Task Human-Centric Perception [39.9] 人間中心の知覚は、コンピュータビジョンの長年の問題である。
本稿では,一段階多人数マルチタスク人間中心認識(HCP)のための統合多目的フレームワーク(HQNet)を提案する。
Human Queryは、個人のための複雑なインスタンスレベルの機能をキャプチャし、複雑なマルチパーソンシナリオを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:36:43 GMT)
Large-Scale Assessment of Labour Market Dynamics in China during the
COVID-19 Pandemic [39.7] 新型コロナウイルスのパンデミックが中国の労働市場に前例のない影響を与えた。
労働力の供給と需要は地域によって大きく変化した。
政策立案者にとって、ポストパンデミック労働市場の台頭するダイナミクスを理解することが重要になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:03:17 GMT)
The Shaped Transformer: Attention Models in the Infinite Depth-and-Width
Limit [38.9] 本研究では、無限深度と幅の比例極限におけるスキップ接続を持つ修正Softmaxベースのアテンションモデルの共分散行列について検討する。
適切に定義された限界を達成するため、Transformerのアテンション機構は、Softmax出力をアイデンティティに集中させることで変更される。
シミュレーションにより、深さと幅の比で指数付けされた微分方程式(SDE)が、対応する有限サイズモデルの驚くほど良い記述を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:59:40 GMT)
Molecular De Novo Design through Transformer-based Reinforcement
Learning [38.8] 分子デノボ設計のためのトランスフォーマーを用いた生成モデルを微調整する手法を提案する。
提案手法は, 種々の生物標的に対して活性を示すと予測された化合物の生成において, 優れた性能を示す。
本手法は, 足場ホッピング, 単一分子からのライブラリ拡張, 生物標的に対する高い活性の化合物の生成に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:26:51 GMT)
LabelBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Adaptive
Label-Efficient Learning [38.4] ラベル付きデータは現代の機械学習アプリケーションには不可欠だが、ラベルの取得には費用がかかる。
このコストを軽減するために、トランスファーラーニング、セミ教師付きラーニング、アクティブラーニングといった機械学習手法はラベル効率を目標としている。
本稿では,複数のラベル効率の学習手法を共同評価するための新しいフレームワークであるLabelBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:52:40 GMT)
Transformer as Linear Expansion of Learngene [38.2] リニア・エクスパンジョン・オブ・ラーニングジェネレーション(TLEG)は多様な深さのトランスフォーマーを柔軟に生成・初期化する新しい手法である。
ImageNet-1K分類の実験では、TLEGはスクラッチから訓練された多くの個々のモデルと比較して、同等またはより良い性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:01:18 GMT)
Distributional Bellman Operators over Mean Embeddings [37.5] 本研究では,帰還分布の有限次元平均埋め込みを学習し,分布強化学習のための新しい枠組みを提案する。
動的プログラミングと時間差学習のための新しいアルゴリズムをこのフレームワークに基づいて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:36:14 GMT)
OctreeOcc: Efficient and Multi-Granularity Occupancy Prediction Using
Octree Queries [34.0] OctreeOccは、Octree表現を利用して、3Dで貴重な情報を適応的にキャプチャする革新的な3D占有予測フレームワークである。
評価の結果,OctreeOccは占有率予測の最先端手法に勝るだけでなく,計算オーバーヘッドを15%-24%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:11:40 GMT)
HumanReg: Self-supervised Non-rigid Registration of Human Point Cloud [33.5] 我々は、2つの人点雲間の非剛性変換をエンドツーエンドで学習する新しい登録フレームワーク、HumanRegを提案する。
HumanRegは、新しい損失関数セットの恩恵を受け、自己管理的な方法でトレーニングすることができる。
実験の結果,CAPE-512データセット上でのHumanRegの最先端性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:17:20 GMT)
Comparative study of quantum emitter fabrication in wide bandgap
materials using localized electron irradiation [33.2] 量子光源は、様々な量子技術応用のための重要な基礎となる要素である。
そのような物質の1つのプラットフォームは、六方晶窒化ホウ素(hBN)の蛍光欠陥であり、バンドギャップ内で深いサブレベルを誘導する。
本稿では, 剥離した多層ミカフレーク中の量子エミッタをhBNおよび他の広帯域3D結晶で作製し, 比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:33:53 GMT)
Ascle: A Python Natural Language Processing Toolkit for Medical Text
Generation [30.9] Ascleは医学用テキスト生成のために設計された、先駆的な自然言語処理(NLP)ツールキットである。
Ascleは、簡単に使えるオールインワンソリューションを備えたバイオメディカル研究者や医療専門家向けにカスタマイズされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:14:24 GMT)
Relevance Feedback with Brain Signals [30.0] 本稿では,BCIに基づく関連性フィードバックと疑似関連性信号と暗黙の信号を組み合わせて文書の再ランク付け性能を向上させる新しいフレームワークを提案する。
脳信号は、特にフィードバックの欠如やうるさいという暗黙の信号がある場合、いくつかの難解な検索シナリオで特によく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:19:16 GMT)
Temporal Fairness in Multiwinner Voting [28.9] マルチウィンナー投票は、民主制における議会選挙から、オンラインショッピングプラットフォームにおける製品配置まで、様々な設定を捉えている。
公理的特徴付け、計算複雑性、マルチウィンナー投票規則のアルゴリズム解析を扱う多くの研究がある。
本稿では,この領域における時間的公正性を研究し,既存の様々な作業体とのつながりを描き,それらを総合的な枠組みに統合するための統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:13:41 GMT)
Controlling Large Language Model-based Agents for Large-Scale
Decision-Making: An Actor-Critic Approach [28.5] 本稿では,大規模マルチエージェント環境における大規模言語モデル(LLM)のコーディネーションと意思決定能力の向上を目的とした,新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,マルチエージェント強化学習におけるアクター批判の枠組みから着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:24:57 GMT)
Structured Inverse-Free Natural Gradient: Memory-Efficient &
Numerically-Stable KFAC for Large Neural Nets [27.6] ディープラーニングのための2次法は、低精度トレーニングにおいてメモリ非効率であり、数値的に不安定である。
我々は,KFACの逆フリー更新と,Kronecker因子のそれぞれに構造を付与することにより,逆フリーな自然勾配勾配を求める手法を開発した。
大規模ニューラルネットワークでは、KFACとは対照的に、SINGDはメモリ効率が高く、数値的に堅牢であり、半精度でもAdamWより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 23:13:32 GMT)
Robo360: A 3D Omnispective Multi-Material Robotic Manipulation Dataset [26.8] 近年の3Dアルゴリズムの活用への関心は、ロボットの知覚と身体的理解の進歩につながっている。
我々は、ロボット操作と密集したビューカバレッジを備えたデータセットであるRobo360を提示する。
3Dとロボット制御における物理世界理解の交差点では、Robo360が新たな研究の道を開くことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:12:03 GMT)
Segment Every Out-of-Distribution Object [26.3] 本稿では,意味的セグメンテーションにおけるOoD検出の簡易かつ効果的なフレームワークであるS2Mと呼ばれる,Anomaly underlineScore underlineTo segmentation underlineMaskを変換する手法を提案する。
異常スコアをプロンプト可能なセグメンテーションモデルへのプロンプトに変換することで、S2Mはしきい値の選択を不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:29:02 GMT)
Generalisation Through Negation and Predicate Invention [25.9] 我々は、否定と述語的発明を組み合わせた帰納論理プログラミング(ILP)アプローチを導入する。
我々は,通常の論理プログラムを述語的発明で学習できるNOPIで実装する。
複数の領域に対する実験結果から,本手法は予測精度と学習時間を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:21:34 GMT)
Federated Causality Learning with Explainable Adaptive Optimization [25.9] 我々は、分散化された異種データから統一されたグローバル因果グラフを学習するための連合因果発見戦略(FedCausal)を提案する。
我々はFedCausalが非独立かつ同一に分散された(非ID)データを効果的に扱うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:18:20 GMT)
A Clustering Framework for Unsupervised and Semi-supervised New Intent
Discovery [25.9] 我々は、教師なしおよび半教師なしの新しい意図発見のための新しいクラスタリングフレームワークUSNIDを提案する。
まず、教師なしまたは半教師なしのデータをフル活用して、浅いセマンティック類似性関係を抽出する。
第2に、クラスタ割り当ての不整合の問題に対処するために、セントロイド誘導クラスタリング機構を設計する。
第3に、教師なしまたは半教師付きデータの高レベルなセマンティクスをキャプチャして、きめ細かい意図的クラスタを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:26:44 GMT)
Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web [25.4] Mind2Webは、Webのためのジェネラリストエージェントの開発と評価のための最初のデータセットである。
31のドメインにまたがる137のWebサイトから2,000以上のオープンエンドタスクが収集され、Mind2WebはジェネラリストWebエージェントを構築するために必要な3つの材料を提供する。
Mind2Webをベースとして,汎用的なWebエージェントを構築するために,大規模言語モデル(LLM)を最初に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:57:46 GMT)
Self Model for Embodied Intelligence: Modeling Full-Body Human
Musculoskeletal System and Locomotion Control with Hierarchical
Low-Dimensional Representation [25.0] 我々は,90個の体節,206個の関節,700個の筋腱ユニットからなる包括的筋骨格モデルを構築した。
低次元表現と階層的深部強化学習を用いた新しいアルゴリズムを開発し、最先端のフルボディ制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:42:32 GMT)
Signatures Meet Dynamic Programming: Generalizing Bellman Equations for
Trajectory Following [24.0] 信号は経路の分析的特徴と幾何学的特徴を効率的に捉えた経路の強力な表現として提案されている。
本研究では、経路シグネチャの最適制御や興味深い性質に典型的に使用される値関数間の接続を確立する。
我々は、シグネチャ制御と呼ばれるフレームワークの特性と利点を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:34:08 GMT)
Cross-Video Contextual Knowledge Exploration and Exploitation for
Ambiguity Reduction in Weakly Supervised Temporal Action Localization [23.9] 弱教師付き時間的行動ローカライゼーション(WSTAL)は、ビデオレベルのラベルを用いて、未トリミングビデオ中のアクションをローカライズすることを目的としている。
私たちの研究は、データセット内のビデオ間のコンテキスト知識を探索し、活用することで、これを新しい視点から解決します。
我々の手法は最先端の手法よりも優れており、他のWSTAL手法に簡単に接続できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:48:24 GMT)
Chain-of-Thought in Neural Code Generation: From and For Lightweight
Language Models [23.7] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著な可能性を示している。
本研究では,100億未満のパラメータを持つと定義される軽量言語モデル (lLM) について検討する。
これらの知見に基づいて,思考の連鎖(CoTs)を自動生成する lLM を利用した新しいアプローチ COTTON を設計する。
その結果,COTTONが生成するCoTsは,自動評価と人的評価の指標において,ベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:20:50 GMT)
Reinforcement Neighborhood Selection for Unsupervised Graph Anomaly
Detection [22.3] 教師なしグラフ異常検出は様々な応用に不可欠である。
近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、異常検出のための高品質なノード表現を学習している。
教師なしグラフアノマリー検出(RAND)のための強化近傍選択を取り入れた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:39:45 GMT)
Temporal-Distributed Backdoor Attack Against Video Based Action
Recognition [21.9] ビデオデータに対する、シンプルで効果的なバックドア攻撃を導入する。
我々の提案した攻撃は、変換されたドメインに摂動を加えることで、ビデオフレームに知覚不能で時間的に分散されたトリガーを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:00:03 GMT)
NLLG Quarterly arXiv Report 09/23: What are the most influential current
AI Papers? [21.7] 米国はトップ40紙とトップ9k紙の両方で支配的であり、その後中国が続いた。
欧州は明らかに遅れており、最も引用された論文のトップ40にはほとんど掲載されていない。
米国の産業は、最も影響力のある40の論文で大半が誇張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:42:20 GMT)
Efficient Quantization Strategies for Latent Diffusion Models [20.9] 潜時拡散モデル(LDM)は時間とともに潜時変数の動的進化を捉える。
ポストトレーニング量子化(PTQ)は、ディープラーニングモデルの操作サイズを圧縮する手法である。
本研究では, LDMを効率的に定量化する量子化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:47:16 GMT)
Unsupervised Multi-modal Feature Alignment for Time Series
Representation Learning [20.7] 異なるモダリティから符号化された時系列表現の整合と結合に焦点を当てた革新的なアプローチを導入する。
複数のモーダルから特徴を融合させる従来の手法とは対照的に,提案手法は単一時系列エンコーダを保持することにより,ニューラルアーキテクチャを単純化する。
我々のアプローチは、様々な下流タスクにまたがる既存の最先端のURLメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:31:20 GMT)
Composing Parameter-Efficient Modules with Arithmetic Operations [20.1] 重み空間における線形算術演算によりパラメータ効率のよい加群を構成することを提案する。
このアプローチでは、Emphnoの追加トレーニングが必要で、高度にフレキシブルなモジュール構成を可能にします。
LLaMAをベースとした最新の命令調整型大規模言語モデルであるAlpaca-LoRAをデトックス化するアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:46:08 GMT)
Muslim-Violence Bias Persists in Debiased GPT Models [18.9] 宗教にまつわる一般的な名前を使って、プロンプトは暴力的な完成率を数倍に高めている。
この結果から,モデルの連続的非バイアス化の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:11:06 GMT)
A Unified Multi-Phase CT Synthesis and Classification Framework for
Kidney Cancer Diagnosis with Incomplete Data [18.2] 非完全多相CTを用いた腎癌診断のための統合的枠組みを提案する。
同時に、欠落したCT画像を復元し、完了した画像セットを使用して癌サブタイプを分類する。
提案するフレームワークは,完全な3次元畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:34:14 GMT)
Two Directions for Clinical Data Generation with Large Language Models:
Data-to-Label and Label-to-Data [17.7] 大型言語モデル(LLM)がアルツハイマー病(AD)関連徴候や症状を検出する臨床データを増強できるかどうかを検討する。
専門知識に基づくADサインと症状進行のための新しい実用的な分類法を作成する。
3つのデータセットを用いてAD関連徴候と症状をEHRから検出するシステムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:35:40 GMT)
Beneath the Surface: Unveiling Harmful Memes with Multimodal Reasoning
Distilled from Large Language Models [17.6] 既存の有害なミーム検出手法は、端から端までの分類方法において、表面的な害を示す信号のみを認識する。
本稿では,多モーダル融合を改善するために,大規模言語モデルから合理的な思考を学習するための新しい生成フレームワークを提案する。
提案手法は,有害ミーム検出タスクにおける最先端手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:59:11 GMT)
A Synergistic Compilation Workflow for Tackling Crosstalk in Quantum
Machines [17.4] クロストークノイズは、超伝導ノイズ中間量子(NISQ)デバイスにおけるいくつかの主要なノイズの1つとして認識されている。
CQCと呼ばれるクロストーク対応の量子プログラムコンパイルフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のゲートスケジューリング手法と比較して6$times$までのエラー率を大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:03:16 GMT)
FlexKBQA: A Flexible LLM-Powered Framework for Few-Shot Knowledge Base
Question Answering [16.9] 手動のアノテーションに関連する負担を軽減するためにFlexKBQAを導入します。
我々はLarge Language Models (LLM) を,KBQAタスクに固有の課題に対処するためのプログラムトランスレータとして活用する。
具体的には、FlexKBQAは自動化アルゴリズムを利用して、知識ベースからSPARQLクエリなどの多様なプログラムをサンプリングする。
より難易度の高いゼロショットシナリオでさえも、FlexKBQAは、いくつかのアノテーションで印象的な結果を得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:23:55 GMT)
Batched Low-Rank Adaptation of Foundation Models [16.6] ローランド適応 (LoRA) は, トレーニング可能な低ランク行列を組み込んだファウンデーションモデルに注目されている。
我々はFast LoRA(FloRA)という,ミニバッチにおける各入力例を,そのユニークな低ランク適応重みに関連付けることのできるフレームワークを紹介した。
我々は,FLoRAがLoRAの性能特性を保っていることを実証的に証明し,8言語にまたがるMultipleコード生成ベンチマークと6言語にまたがる多言語音声認識タスクにおいて,競合する結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:51:48 GMT)
Spatio-Temporal-Decoupled Masked Pre-training: Benchmarked on Traffic
Forecasting [16.4] STD-DeMAEは、複雑な依存関係を学習し、エンコードするためにマスク付きオートエンコーダを使用する新しいフレームワークである。
STD-DeMAEは、長距離空間パターンと時間パターンをキャプチャする能力を明示的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:40:24 GMT)
Communication and Energy Efficient Wireless Federated Learning with
Intrinsic Privacy [16.3] Federated Learning(FL)は、エッジデバイスが生データをローカルに保持しながら、グローバルモデルを共同で学習することを可能にする、協調学習フレームワークである。
本研究では,PFELS(Private Edge Learning with Spars)と呼ばれる新しい無線FL方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:16:13 GMT)
Can Large Language Models Serve as Rational Players in Game Theory? A
Systematic Analysis [16.3] 本研究では,ゲーム理論の文脈で大規模言語モデル(LLM)を体系的に解析する。
実験により、現在最先端のLLMでさえ、ゲーム理論において人間とはかなり異なることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:33:26 GMT)
Exploring 3D U-Net Training Configurations and Post-Processing
Strategies for the MICCAI 2023 Kidney and Tumor Segmentation Challenge [16.2] 2023年には81,800人の腎臓がんが新たに診断され、米国では14,890人がこのがんで死亡すると推定されている。
腎腫瘍と腎腫瘍の像の特徴に微妙な違いがあるため、サーバ間変動が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:42:50 GMT)
Triplet Edge Attention for Algorithmic Reasoning [16.1] 我々は、エッジ対応グラフアテンション層であるTriplet Edge Attention (TEA)と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワーク層を導入する。
我々のアルゴリズムは、エッジベースの注意力を用いて、エッジ潜在を正確に計算し、複数のトリプルトメッセージを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:46:28 GMT)
Language-assisted Vision Model Debugger: A Sample-Free Approach to
Finding Bugs [16.0] 本稿では,画像の代わりにテキストを用いて視覚モデルのバグを診断する言語支援診断手法を提案する。
当社のアプローチは,CLIPの埋め込み空間と診断対象のバギービジョンモデルとを結びつける。
我々は、WaterbirdsとCelebAデータセット上の言語を用いて既存の視覚モデルを診断する能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:42:58 GMT)
Using Think-Aloud Data to Understand Relations between Self-Regulation
Cycle Characteristics and Student Performance in Intelligent Tutoring Systems [15.2] 本研究では,学習者のモーメント・バイ・モーメントのパフォーマンスとSRLの挙動について検討する。
本稿では,AI生成した思考情報に基づくSRL行動のラベル付けの実現可能性を示す。
SRLサイクルの進行過程における学生の行動は、後のSRLサイクルの段階よりも、問題解決時のモーメント・バイ・モーメントの正しさが低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:36:58 GMT)
A Closer Look at Advantage-Filtered Behavioral Cloning in High-Noise
Datasets [15.2] 近年のオフライン強化学習法は、経験の固定されたデータセットから高性能なポリシーを学習することに成功している。
我々の研究は、この手法を、ほぼ全て最適下雑音からなる膨大なデータセットに拡張する能力を評価する。
この修正により、オフラインエージェントは、専門家のアクションが65:1に近いデータセットを使用して、ベンチマークタスクで最先端のポリシーを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:05:10 GMT)
Learning to Denoise Unreliable Interactions for Link Prediction on
Biomedical Knowledge Graph [15.1] バイオメディカル知識グラフ(KG)におけるリンク予測は、エンティティ間の未知の相互作用を予測することを目的としている。
本稿では、DenoizedLPと呼ばれるDenoized Link Predictionフレームワークを提案する。
DenoizedLPは、ノイズの多いリンクを学習可能な方法で識別することで、ローカルサブグラフに基づく信頼性の高いインタラクションを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:08:00 GMT)
Leveraging Reinforcement Learning and Large Language Models for Code
Optimization [14.6] 本稿では,コード最適化の複雑さを低減するための新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,大規模言語モデル(LLM)と強化学習(RL)に基づく。
我々は,新しい強化学習アルゴリズムであるCodeT5言語モデルとRRHFを用いて,PIEデータセット上でいくつかの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:50:23 GMT)
Bootstrapping Autonomous Radars with Self-Supervised Learning [13.9] レーダモデルの訓練は、大規模レーダデータの注釈付けのコストと難しさによって妨げられている。
本研究では,未ラベルのレーダデータを事前学習型レーダのみの埋め込みに活用して,自律型認識タスクを実現するための自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:13:00 GMT)
GEMINI: Controlling the Sentence-level Writing Style for Abstractive
Text Summarization [13.8] 本稿では,文の書き直しと抽象化を模倣するために,リライターとジェネレータを統合した適応モデル GEMINI を提案する。
実験により、我々の適応的なアプローチは、3つのベンチマークデータセット上で純粋に抽象的で書き直しのベースラインよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:27:35 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） (Sat, 9 Dec 2023 16:34:35 GMT)
Better Neural PDE Solvers Through Data-Free Mesh Movers [13.0] 我々は、移動メッシュを2分岐アーキテクチャに組み込む移動メッシュベースのニューラルPDEソルバ(MM-PDE)を開発した。
提案手法は,広く検討されているPDEシステムにおいて,適切なメッシュを生成し,精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:05:28 GMT)
Poisoning $\times$ Evasion: Symbiotic Adversarial Robustness for Graph
Neural Networks [12.7] 敵対的な例は、トレーニング時間(解雇)またはテスト時間(回避)でモデルを騙すために一般的に作られます。
双方の脅威モデルを組み合わせることで、敵攻撃の破壊的効果を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:21:29 GMT)
Do We Fully Understand Students' Knowledge States? Identifying and
Mitigating Answer Bias in Knowledge Tracing [12.3] 知識追跡は、概念に関連した質問との学習相互作用を通じて、学生の進化する知識状態を監視することを目的としている。
解答バイアスの一般的な現象、すなわち、各質問に対する正解と誤解の高度に不均衡な分布がある。
既存のモデルは、KTで高い予測性能を達成するためのショートカットとして解答バイアスを記憶する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:01:33 GMT)
Understanding the Effect of Model Compression on Social Bias in Large
Language Models [12.3] 大規模言語モデル(LLM)は、そのテキストの社会的バイアスに適合する膨大なウェブテキストのコーパスを自己監督で訓練する。
本研究では, LLMの社会的バイアス測定における定量化と知識蒸留によるモデル圧縮の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:04:20 GMT)
Trading Off Scalability, Privacy, and Performance in Data Synthesis [11.7] a) Howsoエンジンを導入し、(b)ランダムプロジェクションに基づく合成データ生成フレームワークを提案する。
Howsoエンジンが生成する合成データは、プライバシーと正確性に優れており、その結果、総合的なスコアが最高の結果となる。
提案するランダム・プロジェクション・ベース・フレームワークは,高い精度で合成データを生成することができ,スケーラビリティが最速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:04:25 GMT)
The Role of Entropy and Reconstruction in Multi-View Self-Supervised
Learning [11.4] エントロピーと再構成項(ER)からなる相互情報の異なる下限を考える。
本稿では,DeepClusterやSwaVといったクラスタリングベースの手法がMIを最大化することを示す。
また,BYOLやDINOといった蒸留法に基づく手法のメカニズムを再解釈し,再構築期間を明示的に最大化し,安定なエントロピーを暗黙的に促進することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:05:52 GMT)
MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Trade-Off Between Model
Effectiveness and Efficiency [10.6] 我々は,多粒度アーキテクチャサーチ(MGAS)を導入し,効率的かつ効率的なニューラルネットワークを探索する。
各粒度レベル固有の離散化関数を学習し、進化したアーキテクチャに従って単位残率を適応的に決定する。
CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNetの大規模な実験により、MGASはモデル性能とモデルサイズとのトレードオフを改善するために、他の最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:03:08 GMT)
Causal-CoG: A Causal-Effect Look at Context Generation for Boosting
Multi-modal Language Models [10.4] Causal Context Generation, Causal-CoGは、推論中に正確なVQAを強化するためにコンテキスト情報を扱うプロンプト戦略である。
10のマルチモーダルベンチマークで広範な実験を行い、一貫した改善を示した。
私たちはCasual-CoGがマルチモーダルモデルにおける文脈知識の探索を刺激し、デコードのためのプラグアンドプレイ戦略として機能することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:44:41 GMT)
Not All Data Matters: An End-to-End Adaptive Dataset Pruning Framework
for Enhancing Model Performance and Efficiency [9.5] 本稿では,AdaPruner と呼ばれる適応型 DAtaset PRUNing フレームワークを提案する。
AdaPrunerは、冗長なサンプルを期待プルーニング比率に反復的にプルークする。
トレーニングデータの最大10～30%をプルーニングしても、モデルパフォーマンスを著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:01:21 GMT)
On Task-Relevant Loss Functions in Meta-Reinforcement Learning and
Online LQR [9.4] 本稿では,タスク指向方式でシステムや環境のモデルを学習する,サンプル効率のメタRLアルゴリズムを提案する。
メタRLの標準的なモデルベースアプローチとは対照的に,本手法では,環境の決定クリティカルな部分を迅速に捉えるために,値情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:52:28 GMT)
I-AI: A Controllable & Interpretable AI System for Decoding
Radiologists' Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses [9.3] 解釈可能な人工知能(I-AI)は、新しく統一された制御可能な解釈可能なパイプラインである。
私たちのI-AIは、放射線科医がどこに見えるか、特定の領域にどのくらい焦点を合わせるか、どの発見を診断するか、という3つの重要な疑問に対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:39:17 GMT)
Stochastic Directly-Follows Process Discovery Using Grammatical
Inference [9.2] 本稿では,入力トレースに対する文法的推論を基礎とした直接追従グラフの探索手法を提案する。
実世界のデータセットに対する実験により、我々の新しいアプローチは入力トレースとその周波数を最先端技術よりも正確に表現できる小さなモデルを構築することができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:56:25 GMT)
One Gate Scheme to Rule Them All: Introducing a Complex Yet Reduced
Instruction Set for Quantum Computing [9.1] $XX+YY$結合を持つキュービットのスキームは、単一キュービットゲートまでの任意の2キュービットゲートを実現する。
一般的な$n$-qubitゲート,量子ボリューム,キュービットルーティングなど,さまざまなアプリケーションで顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:30:31 GMT)
Isomorphic-Consistent Variational Graph Auto-Encoders for Multi-Level
Graph Representation Learning [9.0] 本稿では,タスク非依存グラフ表現学習のためのアイソモルフィック-一貫性VGAE(IsoC-VGAE)を提案する。
まず、同型整合性を維持する理論的保証を提供するための復号法を考案する。
次に,逆グラフニューラルネットワーク(Inv-GNN)デコーダを直感的な実現法として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:16:53 GMT)
BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning Based Fuzzer [8.9] 本稿では,BERT と Reinforcement Learning (RL) ベースのファジィザである BertRLFuzzer を提案する。
BertRLFuzzer は次のように機能する: 一組のシード入力が与えられた場合、ファザーは文法順守および攻撃誘発突然変異操作を行い、候補攻撃ベクトルを生成する。
攻撃開始までの時間(54%)、新たな脆弱性(17件)、攻撃率(4.4%)において、最も近い競合ツールと比較して、大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:16:00 GMT)
ZeroPS: High-quality Cross-modal Knowledge Transfer for Zero-Shot 3D
Part Segmentation [8.6] 我々はZeroPSと呼ばれるゼロショット3次元部分分割のための新しいパイプラインを設計する。
2次元事前訓練された基礎モデルから3次元点雲に知識を伝達する。
提案手法では、トレーニング、微調整、学習可能なパラメータは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:49:56 GMT)
Enhancing Robustness of Foundation Model Representations under
Provenance-related Distribution Shifts [8.3] 分布シフト下における基礎モデルに基づくモデルの安定性について検討する。
我々は,多施設データセットの文脈に現れる分布シフトの形式である,証明によるコンバウンディングに焦点をあてる。
その結果, 基礎モデルでは, コンバウンド・バイ・プロビデンス関係の分布シフトに対して, ある程度の頑健性を示すが, 調整により改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:02:45 GMT)
Sample-Optimal Locally Private Hypothesis Selection and the Provable
Benefits of Interactivity [8.1] 本研究では,局所的な差分プライバシーの制約下での仮説選択の問題について検討する。
我々は$varepsilon$-locally-differentially-private ($varepsilon$-LDP)アルゴリズムを考案し、$Thetaleft(fracklog kalpha2min varepsilon2,1 right)$を使って$d_TV(h,hatf)leq alpha + 9 min_fin MathcalFを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:22:10 GMT)
Extracting Reward Functions from Diffusion Models [7.8] 意思決定拡散モデルは、低品質のデータに基づいて訓練し、報酬関数で操り、準最適軌道を生成する。
本研究では,低逆挙動をモデル化する意思決定拡散モデルと高逆挙動をモデル化するモデルを比較することで,報酬関数を抽出する問題を考察する。
提案手法は,2つの大規模画像生成拡散モデルから報酬様関数を学習することにより,シーケンシャルな意思決定を超えて一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 06:39:08 GMT)
NiSNN-A: Non-iterative Spiking Neural Networks with Attention with
Application to Motor Imagery EEG Classification [7.4] 運動画像は脳波(EEG)研究において重要なカテゴリである。
従来のディープラーニングアルゴリズムは、重要な計算要求と高エネルギー利用によって特徴付けられる。
スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、有望なエネルギー効率のソリューションとして出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:13:15 GMT)
Factorized Explainer for Graph Neural Networks [7.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習する能力によって、注目を集めている。
GNN予測を理解するために、ポストホックなインスタンスレベルの説明法が提案されている。
理論的性能保証を伴う新しい因子化説明モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:29:45 GMT)
Deeper Understanding of Black-box Predictions via Generalized Influence
Functions [7.3] 影響関数(IF)は、学習データがモデル行動に与える影響を解明する。
しかし、現代の大規模モデルにおける非選択性や不正確なパラメータの数の増加は、計算の近似不安定性に影響を与える。
固定パラメータの脆弱性を考慮した一般化IFを導入し, 対象パラメータの影響を正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:17:12 GMT)
Enhancing the Electron Pair Approximation with Measurements on Trapped
Ion Quantum Computers [7.1] 電子対近似に対するエネルギー補正として、還元密度行列(RDM)に基づく2次理論(PT2)を導入する。
この新しいアプローチは、ペア関連電子シミュレーションで欠落しているペアペアエネルギーの寄与を考慮に入れている。
イオンQの捕捉されたイオン量子コンピュータAriaとForteの2世代で、VQEエネルギーとは異なり、PT2エネルギー補正はノイズ耐性が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:13:46 GMT)
Shapley Values-enabled Progressive Pseudo Bag Augmentation for Whole
Slide Image Classification [7.0] 計算病理学において、全スライド画像(WSI)分類は、そのギガピクセル解像度と制限された細かいアノテーションのため、非常に難しい課題である。
協調ゲーム理論に触発された新たなアプローチとして,各インスタンスの寄与度を評価するためにShapley値を用いることにより,IIS推定を改善する。
CAMELYON-16, BRACS, TCGA-LUNGデータセットを用いた実験では,既存の最先端アプローチよりもメソッドの優位性を示し,解釈可能性の向上とクラスワイドインサイトを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:35:09 GMT)
Spectroscopy-Guided Discovery of Three-Dimensional Structures of
Disordered Materials with Diffusion Models [7.0] 対象物から乱れた材料の3次元構造を予測するための拡散モデルに基づく新しいフレームワークを提案する。
我々のモデルは、特定のXANESスペクトルの原子配列を調整するための生成過程を制御できることを示します。
本研究は, 材料評価と原子構造決定のギャップを埋める上で, 重要な歩みを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:40:10 GMT)
Revisiting RIP guarantees for sketching operators on mixture models [6.9] スケッチ演算子の制限等尺性に関する既存の証明を再検討する。
本稿では,重要サンプリングを前提とする新たな分析手法を提案する。
我々の分析は、高速なランダム線形作用素に付随する周波数による構造化スケッチの理論的保証への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:33:38 GMT)
Domain Invariant Representation Learning and Sleep Dynamics Modeling for
Automatic Sleep Staging [6.9] ニューラルネットワークに基づく睡眠ステージングモデルDREAMを提案し,生理的信号とモデル睡眠ダイナミクスから領域一般化表現を学習する。
DREAMは、様々な被験者の睡眠信号から睡眠関連および被写体不変表現を学習し、シーケンシャル信号セグメントと睡眠ステージ間の相互作用を捉えて睡眠ダイナミクスをモデル化する。
睡眠ステージ予測実験,ケーススタディ,ラベルなしデータの使用,不確実性など,DREAMの優位性を示すための総合的な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:37:55 GMT)
A partial defense of algebraic relationalism [6.8] 私は代数主義を真正のリレーショナル主義の見解として擁護する。
私は、準安定主義と同等の代数主義の標準版を批判します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:20:40 GMT)
TALDS-Net: Task-Aware Adaptive Local Descriptors Selection for Few-shot
Image Classification [6.8] 少ない画像分類は、見知らぬ新しいクラスを少数のサンプルで分類することを目的としている。
近年の研究では、深部局所記述子は画像レベルの特徴に比べて表現能力が向上していることが示されている。
タスク対応型ローカル記述子選択ネットワーク(TALDS-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:33:14 GMT)
Pose Guidance by Supervision: A Framework for Clothes-Changing Person
Re-Identification [6.7] 人物再同定(ReID)タスクは、監視カメラによる複数の個人追跡を強化することを目的としている。
ReIDの主な課題の1つは着替えであり、これは同じ人が異なる服を着ていることを意味する。
ReIDタスク内でポーズガイダンスを学習するための効果的なフレームワークであるPose Guidance by Supervision(PGS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:43:05 GMT)
ECM-OPCC: Efficient Context Model for Octree-based Point Cloud
Compression [6.5] 我々は,十分に効率的なコンテキストモデルを提案し,ポイントクラウドのための効率的なディープラーニングを設計する。
具体的には、まず、自己回帰的コンテキストを活用するために、ウィンドウ制約付きマルチグループ符号化戦略を提案する。
また、その祖先と兄弟に対する現在のノードの依存性を利用するためのデュアルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:01:05 GMT)
POAR: Efficient Policy Optimization via Online Abstract State
Representation Learning [6.2] 状態表現学習(SRL)は,複雑な感覚データからタスク関連特徴を低次元状態に符号化する。
我々は、SRLの解釈を改善するために、専門家のデモンストレーションを活用するために、ドメイン類似と呼ばれる新しいSRLを導入する。
我々はPOARを実証的に検証し、高次元のタスクを効率的に処理し、スクラッチから直接実生活ロボットの訓練を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:13:29 GMT)
ALGNet: Attention Light Graph Memory Network for Medical Recommendation
System [6.1] ALGNetは、医薬品の推奨を高めるための新しいモデルである。
提案手法をMIMIC-IIIデータセット上で評価し,推奨精度とDDI回避率においていくつかのベースラインを上回っていることを示す。
この結果から, ALGNetは計算量が少なく, 解釈性も向上し, 優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:46:37 GMT)
A Survey of Deep Causal Models and Their Industrial Applications [6.1] このレビューは主に、機械学習における深い因果モデルの概要に焦点を当てている。
産業における因果効果推定の典型的な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:35:24 GMT)
Nonreciprocal Photon-Phonon Entanglement in Kerr-Modified Spinning
Cavity Magnomechanics [6.0] マグノンはキャビティ・マグノメカニクスにおけるマグノン・カーとサニャック効果と非相互光子-フォノンの絡み合いを媒介する。
非相互の絡み合いは$sim3$Kで保存でき、浴槽温度に対して顕著な耐性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:17:20 GMT)
Using Captum to Explain Generative Language Models [6.0] CaptumはPyTorchのモデル説明可能性のためのライブラリである。
本稿では、生成言語モデルの振る舞いを分析するために特別に設計された新機能を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:35:24 GMT)
FT2TF: First-Person Statement Text-To-Talking Face Generation [6.0] FT2TF-Person文のテキスト・トゥ・トーク・フェイスジェネレーションを提案する。
これは、一対一のステートメントテキストによって駆動される顔生成のための、新しいワンステージのエンドツーエンドパイプラインである。
対応する入力テキストを変更することで、表情の正確な操作を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:45:16 GMT)
Estimating Shape Distances on Neural Representations with Limited
Samples [6.0] 我々は高次元形状推定のための厳密な統計理論を開発する。
この推定器は、特に高次元設定において、ニューラルネットワークシミュレーションデータよりも低いバイアスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:44:23 GMT)
Learning Confident Classifiers in the Presence of Label Noise [5.8] 本稿では,ノイズ観測のための確率論的モデルを提案し,信頼性の高い分類とセグメンテーションモデルの構築を可能にする。
実験により,本アルゴリズムは,検討された分類問題と分割問題に対して,最先端の解よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:55:28 GMT)
R2-Talker: Realistic Real-Time Talking Head Synthesis with Hash Grid
Landmarks Encoding and Progressive Multilayer Conditioning [5.7] R2-Talkerは現実的なリアルタイム音声ヘッド合成を可能にする効率的なフレームワークである。
顔のランドマークを条件付き特徴として符号化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:21:01 GMT)
Speed Up Federated Learning in Heterogeneous Environment: A Dynamic
Tiering Approach [5.5] フェデレートラーニング(FL)は、トレーニングデータを分散化してプライベートにしながら、モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
FLを用いたモデルのトレーニングにおける重要な障害の1つは、様々なタスクサイズだけでなく、不均一な計算と通信能力を持つデバイスのリソース制約である。
本稿では、動的タイリングに基づくフェデレート学習(DTFL)システムを提案する。このシステムでは、遅いクライアントがモデルの一部を動的にサーバにオフロードし、リソース制約を緩和し、トレーニングを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:09:19 GMT)
Large-Scale Quantum Separability Through a Reproducible Machine Learning
Lens [5.5] 量子分離性問題は、二部格子密度行列が絡み合っているか分離可能であるかを決定することである。
大規模シナリオにおいて,このNP-hard問題に対する近似解を求めるための機械学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:07:45 GMT)
Polarization in Decentralized Online Social Networks [5.4] 分散オンラインソーシャルネットワーク(DOSN)は、誰でも新しいインスタンスを作成し、Fediverseと呼ばれる分散ネットワークに参加することができる。
この運動量の増加にもかかわらず、DOSNsのインスタンス間の正と負の相互作用の影響に対処する研究が不足している。
以上の結果から,フェディバースにおける偏光は,インスタンス間のフェデレーション環境を育成したいという願望の影響を受け,一意に現れることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:16:06 GMT)
Image and Data Mining in Reticular Chemistry Using GPT-4V [5.4] GPT-4Vは、ChatGPTまたはAPIを通じてアクセス可能な、拡張された視覚機能を備えた大きな言語モデルである。
本研究は,GPT-4Vが金属-有機化合物の複雑なデータをナビゲートし,得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:05:25 GMT)
Privacy Preserving Multi-Agent Reinforcement Learning in Supply Chains [5.4] 本稿では,サプライチェーンの文脈におけるマルチエージェント強化学習(MARL)のプライバシー問題に対処する。
本稿では,MARL設定におけるセキュアなマルチパーティ計算フレームワークを利用したゲーム理論,プライバシ関連機構を提案する。
プライバシ保護方式で浮動小数点演算を行う学習機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:25:21 GMT)
Forward Invariance in Neural Network Controlled Systems [5.4] 本稿では,ニューラルネットワーク制御器を用いた非線形システムにおける前方不変集合の証明と探索を行うための,区間解析と単調システム理論に基づくフレームワークを提案する。
このフレームワークは、インターバル解析ツールボックス $textttnpinterval$ とシンボリック算術ツールボックス $textttsympy$ を使ってPythonで自動化されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 23:42:28 GMT)
Architecture Decisions in Quantum Software Systems: An Empirical Study
on Stack Exchange and GitHub [5.0] この研究は、量子ソフトウェアシステムの開発中に行われたアーキテクチャ決定を経験的に調査し、分析することを目的としている。
私たちは151のイシュー(47のGitHubプロジェクトから)と43のポスト(3つのStack Exchangeサイトから)から、量子ソフトウェア開発におけるアーキテクチャ決定に関するデータを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:29:26 GMT)
Conditional Stochastic Interpolation for Generative Learning [5.0] 条件分布学習のための条件拡散(CSI)手法を提案する。
条件付きスコア関数とドリフト関数の明示的な形式を,軽度条件下での条件付き期待値の観点から提示する。
ベンチマーク画像データセットを用いた画像生成におけるCSIの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:53:35 GMT)
Weisfeiler and Lehman Go Paths: Learning Topological Features via Path
Complexes [5.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は理論上、1-Weisfeiler-Lehmanテストによって拘束される。
本研究では, トポロジ的メッセージパッシング過程において, グラフ内の単純な経路に着目し, 新たな視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:28:58 GMT)
Test Generation Strategies for Building Failure Models and Explaining
Spurious Failures [5.0] テスト入力は、テスト対象のシステムが故障している場合だけでなく、入力が無効または非現実的である場合も失敗する。
テストインプットに対して解釈可能なルールを推論し,重大な障害を引き起こす障害モデルを構築することを提案する。
提案手法は, 平均精度83%の故障モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:36:15 GMT)
Enhanced E-Commerce Attribute Extraction: Innovating with Decorative
Relation Correction and LLAMA 2.0-Based Annotation [4.8] 本稿では,分類のためのBERT,属性値抽出のための条件付きランダムフィールド(CRF)層,データアノテーションのための大規模言語モデル(LLM)を統合した先駆的フレームワークを提案する。
提案手法は, CRFのシーケンス復号技術と相乗化したBERTの頑健な表現学習を利用して, 属性値の同定と抽出を行う。
私たちの方法論は、Walmart、BestBuyのEコマースNERデータセット、CoNLLデータセットなど、さまざまなデータセットで厳格に検証されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:26:30 GMT)
The Best Decisions Are Not the Best Advice: Making Adherence-Aware
Recommendations [4.7] 本稿では,提案したポリシーと実装したポリシーの二分法を捉えるためのアテンデンス対応最適化フレームワークを提案する。
現在,ほとんどのレコメンデーションエンジンが実施している部分付着現象の見落としは,任意に性能劣化を引き起こす可能性があることを示す。
また,本フレームワークは,このようなヒトの偏りに対して自然に免疫する最適な推奨ポリシーを解析し,計算するための有用なツールも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:32:03 GMT)
Improving Parameter Training for VQEs by Sequential Hamiltonian Assembly [4.6] 量子機械学習における中心的な課題は、パラメータ化量子回路(PQC)の設計と訓練である。
局所成分を用いて損失関数を反復的に近似する逐次ハミルトンアセンブリを提案する。
提案手法は,従来のパラメータトレーニングを29.99%,実証的手法であるレイヤワイズラーニングを5.12%,平均精度を5.12%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:47:32 GMT)
Annotating sleep states in children from wrist-worn accelerometer data
using Machine Learning [4.5] 本稿では,サポートベクトル,ブースティング,アンサンブル手法,LSTMやリージョンベースのCNNなど,さまざまな機械学習(ML)技術を用いて加速度センサデータをモデル化することを提案する。
その後,イベント検出平均精度(EDAP)スコア(IOU測定値と類似)を用いてこれらの手法を評価し,最終的に予測能力とモデル性能を比較することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:10:39 GMT)
Benchmarking Quantum Surrogate Models on Scarce and Noisy Data [4.4] 量子ニューラルネットワーク (QNN) は, 希少かつノイズの多いデータの存在下で, 従来のアナログよりも優れている可能性が示された。
我々のコントリビューションは、QNNを高次元の実世界データ上の代理モデルとして使う最初のアプリケーション中心のアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:26:10 GMT)
On the calibration of compartmental epidemiological models [4.2] 本稿では,いくつかの最適化手法や強化学習など,適用可能な校正戦略の概要について述べる。
提案手法の利点と欠点を考察し,本実験の実践的結論を明らかにする。
異なる疫学的文脈におけるこれらのアプローチの有効性と拡張性を検証するためには、さらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:57:06 GMT)
Inferring Mood-While-Eating with Smartphone Sensing and Community-Based
Model Personalization [4.2] 携帯電話のセンサデータは、食行動と気分の両方を、モバイル食日記とモバイル健康アプリケーションという文脈で独立して特徴付けるために使われてきた。
以上の結果から, 一般的な気分推定モデルでは, 摂食など特定の文脈での性能が低下することが示唆された。
これらの制約に対処するために,類似ユーザから対象ユーザへのデータを用いたモデルを構築することにより,新たなコミュニティベースのパーソナライズ手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:58:40 GMT)
Dynamic Adjustment of Matching Radii under the Broadcasting Mode: A
Novel Multitask Learning Strategy and Temporal Modeling Approach [4.0] 本研究では, キーシステムの性能指標を推定する Transformer-Encoder-Based (TEB) モデルを開発した。
我々は,各タスクの収束速度を高め,より正確な全体予測を行う,新しいマルチタスク学習アルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:46:28 GMT)
A simple connection from loss flatness to compressed representations in
neural networks [4.0] ディープニューラルネットワークの学習の最終段階において、ニューラルネットワークの多様体の圧縮は、SGDが探索したミニマのまわりの損失の平坦さと相関していることを示す。
この結果は,損失ヘッセンの小さな固有値によって特徴付けられる平坦性が,後期学習段階に発展し,ネットワーク入力の摂動に対する頑健性に寄与することを示すMaとYingの先行研究に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:02:11 GMT)
Exploring Unsupervised Anomaly Detection with Quantum Boltzmann Machines
in Fraud Detection [4.0] EDR(Restricted Detection and Response)における異常検出は、大企業のサイバーセキュリティプログラムにおいて重要な課題である。
この問題に対する古典的な機械学習アプローチは存在するが、悪質な異常と悪質な異常を区別する際の不満足なパフォーマンスをしばしば示している。
現在使われている機械学習技術よりも優れた一般化を実現するための有望なアプローチは量子生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:15:10 GMT)
FreeFlow: A Comprehensive Understanding on Diffusion Probabilistic
Models via Optimal Transport [3.8] 拡散確率モデル(DPM)は、その優れた性能と、物理学から引き出されたエレガントなインスピレーションにより、大きな関心を集めている。
時間依存の最適輸送として拡散公式の詳細な説明を提供するフレームワークであるFreeFlowを提案する。
特に、コア方程式FreeFlowは、すべての決定論的および決定論的DPMを単一のケースに縮合し、我々の方法の拡張可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:24:40 GMT)
A comprehensive analysis of concept drift locality in data streams [3.6] 概念ドリフトは、進化するデータ特性への効果的なモデル適応のために検出されなければならない。
本稿では,その局所性とスケールに基づいて,概念ドリフトの新たな分類法を提案する。
我々は, 様々な難易度において, 9つの最先端ドリフト検出器の比較評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:17:09 GMT)
A Cascaded Neural Network System For Rating Student Performance In
Surgical Knot Tying Simulation [3.5] 本稿では,外科的結び目処理を模擬したビデオから,学生のパフォーマンスを評価するカスケードニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案モデルでは,ビデオフレーム画像を事前学習した深部畳み込みネットワークで特徴ベクトルに変換し,時間的ネットワークでフレームのシーケンスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:44:21 GMT)
Stateful Large Language Model Serving with Pensieve [3.5] Pensieve$はマルチターン会話LLMサービスに最適化されたシステムである。
Pensieve$は、以前処理された履歴をキャッシュすることで、リクエスト間での会話状態を維持する。
我々の評価によると、$Pensieve$はvLLMと比較して1.51-1.95xスループットを実現でき、レイテンシを60-75%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 09:55:07 GMT)
One Protocol to Rule Them All? On Securing Interoperable Messaging [3.2] 欧州の議員は、ユーザーが互いにメッセージを交換できるべきだと裁定した。
メッセージの相互運用性は、Pandoraのセキュリティとプライバシの課題の箱を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:14:06 GMT)
Knowledge Transfer from High-Resource to Low-Resource Programming
Languages for Code LLMs [3.2] 本稿では,半合成データを用いた低リソース言語上でのコードLLMの性能向上に有効な手法を提案する。
このアプローチを適用して,Julia,Lua,OCaml,R,Racketの各トレーニング項目を数万個生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:17:09 GMT)
Labrador: Exploring the Limits of Masked Language Modeling for
Laboratory Data [3.1] ラブラドールとBERTは電子健康記録から1億の実験結果のコーパスで事前訓練された。
どちらのモデルも事前学習タスクの熟達を示すが、下流の教師付きタスクではXGBoostを一貫して上回らない。
我々のアブレーション研究は、転送学習がBERTに対して限られた有効性を示し、ラブラドールで限界的な成功を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 23:43:35 GMT)
Denoising Heat-inspired Diffusion with Insulators for Collision Free
Motion Planning [3.1] 本稿では,到達可能な目標のみを同時に生成し,障害物を回避する動作を計画する手法を提案する。
我々のフレームワークは特にマルチモーダル環境で有効であり、目標に向かって移動し、障害によってブロックされる到達不能なものを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:30:35 GMT)
STREAMLINE: An Automated Machine Learning Pipeline for Biomedicine
Applied to Examine the Utility of Photography-Based Phenotypes for OSA
Prediction Across International Sleep Centers [2.9] 我々は、シンプルで透明でエンドツーエンドの機械学習パイプライン(STREAMLINE)を開発し、検証する。
閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)予測のための写真ベース表現型追加の有用性の検討にSTREAMLINEを適用した。
ベンチマーク分析により,データシミュレーションにおけるSTREAMLINEの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:12:38 GMT)
Multi-source domain adaptation for regression [2.9] マルチソースドメイン適応(DA)は、複数のソースドメインからの情報を活用して、ターゲットドメインで予測することを目的としている。
我々は、結果の粗大化による分類のための柔軟な単一ソースDAアルゴリズムを拡張し、回帰問題への適用を可能にする。
次に、アンサンブル学習による回帰のための単一ソースDAアルゴリズムを拡張し、マルチソースDAを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:09:37 GMT)
Keyword spotting -- Detecting commands in speech using deep learning [2.7] 生波形をMel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)に変換することで特徴工学を実現する。
実験では, BiLSTM と Attention を用いた RNN が 93.9% の精度で最高の性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:04:17 GMT)
PINNslope: seismic data interpolation and local slope estimation with
physics informed neural networks [2.4] 余剰地震データの補間は, 地震処理ワークフローにおける重要なステップである。
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて地震データを補間する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:13:09 GMT)
Microwave photon detection at parametric criticality [2.4] マイクロ波光子検出の簡易かつ強力な臨界法を実証する。
我々は、73%の効率と167kHzの暗算率を得るが、これは1.3倍の1017mathrmW-1$の応答性に対応する。
我々は、コヒーレントプローブ信号のポアソン統計を抽出し、単光子演算を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:33:59 GMT)
GPT-4 and Safety Case Generation: An Exploratory Analysis [2.3] 本稿では,大言語モデル (LLM) と会話インタフェース (ChatGPT) を用いた安全事例の生成について検討する。
我々の第一の目的は、GPT-4の既存の知識基盤を掘り下げることであり、ゴール構造化表記法(GSN)の理解に焦点を当てることである。
我々は,GPT-4を用いた4つの実験を行い,システムとアプリケーション領域内の安全ケースを生成する能力を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:28:48 GMT)
Non-Cartesian Self-Supervised Physics-Driven Deep Learning
Reconstruction for Highly-Accelerated Multi-Echo Spiral fMRI [2.2] 物理駆動型深層学習(PD-DL)を用いて,マルチエコスパイラルfMRIを10倍高速化することを提案する。
我々は,非モンテカルロ軌道による学習を最適化するための自己教師付き学習アルゴリズムを実現し,PD-DLネットワークのトレーニングに利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 23:33:12 GMT)
Enhancing Situational Awareness in Surveillance: Leveraging Data
Visualization Techniques for Machine Learning-based Video Analytics Outcomes [2.1] 本研究では、現在のインフラ内のAI監視データに適したデータ表現と可視化技術について、徹底的に検討する。
それは、重要なデータメトリクス、状況認識のための方法、そして様々な可視化技術に分かれている。
その結果、AI監視データの可視化が緊急処理、公衆衛生プロトコル、群衆制御、資源分布、予測モデリング、都市計画、情報意思決定に与える影響を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:32:44 GMT)
Domain Adaptation of a State of the Art Text-to-SQL Model: Lessons
Learned and Challenges Found [2.0] 我々は、ベースとなるT5言語モデルとPicardが、Spiderデータセットとは異なるクエリ構造でどれだけうまく機能するかを分析する。
本稿では,ルールベースの手法を用いて,入力問題における値の曖昧化を行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:30:21 GMT)
Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference [1.9] 神経後部推定(CMPE)のための整合性モデルを提案する。
CMPEは、拡張性、高速、そして再生可能なニューラルネットワークを備えたSBIのための新しい自由形式の条件付きサンプルである。
CMPEは3つの難解な低次元問題において最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:14:12 GMT)
Evolving Reservoirs for Meta Reinforcement Learning [1.7] 動物は生存中に環境に適応する能力を示す。
本研究では,そのようなプロセスを実現する機構を研究するための計算モデルを提案する。
進化と発展の間の相互作用のモデルとしてメタ強化学習に基づく計算フレームワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:11:48 GMT)
Fine-Grained Analysis of Team Collaborative Dialogue [1.4] Slackチャットを用いたソフトウェア開発領域における説明可能な分析ツールの開発に向けた最初の取り組みについて説明する。
本研究では,対話行動の発生頻度に基づく記述的メトリクスの設計と,長距離コンテキストを組み込むための変換器+CRFアーキテクチャを用いた初期結果を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:38:32 GMT)
KEN: Kernel Extensions using Natural Language [1.3] KENは、Kernel Extensionsを自然言語で書くことを可能にするフレームワークである。
ユーザの英語のプロンプトを与えられたeBPFプログラムを合成する。
我々は,KEN が正しい eBPF プログラムを80% で生成していることを示し,これは LLM を用いたプログラム合成ベースラインに比べて2.67 倍の改善であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:45:54 GMT)
Procedural generation of meta-reinforcement learning tasks [1.2] 本稿では,任意の刺激を伴うメタ強化学習(meta-RL)タスクのためのパラメータ空間について述べる。
パラメトリゼーションは、バンディット問題、ハーロータスク、T迷路、ドー2ステップタスクなど、よく知られたメタRLタスクを含むのに十分な表現である。
本稿では, 様々な複雑さのメタRLドメインをランダムに生成し, ランダム生成による潜在的な問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:52:58 GMT)
Design Optimizer for Planar Soft-Growing Robot Manipulators [1.2] 本研究は,ソフト成長ロボットの設計最適化のための新しいアプローチを提案する。
ソフトマニピュレータのキネマティックチェーンを最適化し、ターゲットに到達し、材料や資源の不要な過剰使用を避ける。
提案手法を最適性にアクセスするために, 提案手法を検証したところ, 解法の性能は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:44:03 GMT)
Enhancing the Accuracy of Predictors of Activity Sequences of Business
Processes [1.0] ケースサフィックスの予測は、リソーススケジュールの異なる短期的なワークロードと実行時間を見積もる入力を提供する。
この問題に対処する既存の方法は、いくつかのアクティビティが何度も繰り返される接尾辞を生成することが多いが、このパターンはデータでは観測されない。
本稿では,予測された症例接尾辞における活動の繰り返しを軽減するためのサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:16:58 GMT)
Experimental demonstration of a high-fidelity virtual two-qubit gate [1.0] 仮想2量子ゲートを実験的に実証し、量子プロセストモグラフィー(QPT)を用いて特徴付ける。
仮想2量子ゲートは、期待値推定のために、実際の2量子ゲートを量子回路内の1量子ユニタリゲートと投射ゲートに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:29:17 GMT)
Teamwork Dimensions Classification Using BERT [0.9] 学生のオンラインチャットにおけるチームワークの次元を特定するために,自然言語の自動処理手法が開発された。
自然言語処理と人工知能の分野での発展により、高度な深層移動学習アプローチがもたらされた。
このモデルは、チームワークの評価とフィードバックのための強化された学習分析ツールに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:18:41 GMT)
Poisson Geometric Formulation of Quantum Mechanics [0.8] 有限次元混合状態と純粋状態に対する量子力学の幾何学的定式化について検討する。
量子力学は古典力学の言語で理解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:05:56 GMT)
SAR image segmentation algorithms based on I-divergence-TV model [0.7] 合成開口レーダ(SAR)画像を乗法ガンマノイズで分割するために,I-divergence-TVモデルに基づく新しい変動能動輪郭モデルを提案する。
提案したモデルでは,輪郭が弱いあるいはぼやけたエッジで効率的に停止でき,画像の外部境界や内部境界を自動的に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:14:46 GMT)
Spectral methods for Neural Integral Equations [0.7] 本稿では,スペクトル法に基づくニューラル積分方程式の枠組みを提案する。
モデルの近似能力に関する様々な理論的保証を示す。
得られたモデルの有効性を示す数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:42:36 GMT)
Textual Toxicity in Social Media: Understanding the Bangla Toxic
Language Expressed in Facebook Comment [0.7] バングラデシュや西ベンガルのソーシャルメディア文化において、ベンガルのコミュニティがサイバーいじめ、ヘイトスピーチ、道徳的警察として用いている有毒な言語や文書が大きなトレンドとなった。
この分析は、ソーシャルメディアで使用されているバングラの有害な言語の検出を強化し、この仮想疾患を治療すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:04:34 GMT)
Perceptual Similarity guidance and text guidance optimization for
Editing Real Images using Guided Diffusion Models [0.6] 我々は、変更されていない領域において、元の領域に高い忠実性を維持するために、二重誘導アプローチを適用した。
この方法では、編集された要素の現実的なレンダリングと、原画像の未編集部分の保存が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:55:35 GMT)
Bauer's Spectral Factorization Method for Low Order Multiwavelet Filter
Design [0.6] 本稿では,Bauer$'$s法に基づく行列スペクトルの高速分解法を提案する。
バウアー法を非線形行列方程式(NME)に変換する
NMEは2つの異なる数値アルゴリズムによって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:26:52 GMT)
A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language
Processing [0.6] レビューでは、各タスクを体系的に導入し、キーアーキテクチャをリカレントニューラルネットワーク(RNN)からBERTのようなトランスフォーマーベースのモデルに記述する。
アンサンブル技術の適用性を強調し、様々なNLPアプリケーションを強化する能力を強調している。
計算オーバーヘッド、オーバーフィッティング、モデル解釈複雑性などの実装上の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:49:34 GMT)
Redefining Developer Assistance: Through Large Language Models in
Software Ecosystem [0.6] 本稿では,インストラクションチューニングによって開発されたDevAssistLlamaを紹介し,ソフトウェア関連自然言語クエリの処理を支援する。
DevAssistLlamaは、特に複雑な技術ドキュメントの扱いに長けており、ソフトウェア固有のタスクにおける開発者の能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:02:37 GMT)
Performance of externally validated machine learning models based on
histopathology images for the diagnosis, classification, prognosis, or
treatment outcome prediction in female breast cancer: A systematic review [0.6] 女性乳癌の診断、分類、予後、治療結果予測のための外部検証された機械学習モデル。
診断用MLモデル3例,分類用4例,予後用2例,予後用1例について検討した。
ほとんどの研究では畳み込みニューラルネットワークとロジスティック回帰アルゴリズムが使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:27:56 GMT)
R3D-SWIN:Use Shifted Window Attention for Single-View 3D Reconstruction [0.6] 移動窓の注目度に基づくボクセル3次元再構成ネットワークを提案する。
ShapeNetによる実験結果から, 単視点再構成におけるSOTA精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:49:22 GMT)
Calibrating dimension reduction hyperparameters in the presence of noise [0.5] 本稿では,ノイズの存在下での次元減少問題をモデル化する枠組みを提案する。
難易度に対する事前の推奨値を示し、隣人の数は小さすぎ、騒音が過度に収まる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 18:56:57 GMT)
Enhancing Modbus TCP Protocol Security with eBPF Technology [0.4] TCPは1979年にアプリケーションレベルの通信プロトコルとしてModicon(現在のSchneider Electric)によって開発された。
eBPF技術は、プロトコル変更のプロセスをオペレーティングシステムの下位レベルにシフトするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:10:54 GMT)
ESPN: Memory-Efficient Multi-Vector Information Retrieval [0.4] マルチベクトルモデルは、検索インデックスのメモリとストレージの要求を桁違いに増幅する。
ストレージパイプラインネットワーク(ESPN)からEmbeddingを導入し、再ランクの埋め込みテーブル全体をオフロードして、メモリ要求を5～16倍削減します。
我々は、ヒット率90%を超えるソフトウェアプレフィッシャーを設計し、SSDベースの検索を6.4倍に改善し、大規模なクエリバッチサイズであっても、ほぼメモリレベルのクエリレイテンシを維持できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 00:19:42 GMT)
Spin noise spectroscopy of an alignment-based atomic magnetometer [0.2] 光ポンピング型磁気センサ(OPM)は磁場センシングの課題に革命をもたらしている。
OPMはスピン配向またはスピン配向原子アンサンブルに基づいている。
OPMのキャラクタリゼーションとノイズの動的特性はリアルタイムセンシングタスクへの応用において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 13:47:07 GMT)
Using Cryogenic CMOS Control Electronics To Enable A Two-Qubit
Cross-Resonance Gate [0.2] CMOS回路からなる量子制御エレクトロニクスは、次世代の量子コンピューティングシステムにとって重要な関心事である。
14nm FinFET技術で作製されたCMOSベースのアプリケーション専用集積回路(ASIC)を用いて、量子ビット制御波形を生成し、シーケンスする。
出力周波数は4.5から5.5GHzで最大出力は-18dBmである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:36:23 GMT)
Enhancing Financial Data Visualization for Investment Decision-Making [0.0] 本稿では,ストックダイナミクスを予測するLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの可能性について検討する。
この研究は、複雑なパターンをキャプチャするLSTMの能力を高めるために、複数の特徴を取り入れている。
LSTMには25日間のタイムステップで重要な価格とボリューム特性が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:53:25 GMT)
Vacuum currents for a scalar field in models with compact dimensions [0.0] 本稿では、トロイダルコンパクト化空間次元を持つ時空における荷電スカラー場に対する電流密度の真空期待値について検討する。
背景測地はミンコフスキー(LM)、局所デ・ジッター(LdS)、局所反デ・ジッター(LAdS)である。
重力場の効果は、曲率半径よりも大きいコンパクト次元の長さに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 08:20:23 GMT)
Unclonable Cryptography in the Plain Model [0.0] 制限不能暗号の2つの顕著な例は、量子コピー保護と制限不能暗号である。
我々は、不明瞭なセキュリティを持つ非拘束の暗号化が、平易なモデルに存在することを初めて示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 05:35:10 GMT)
Towards a Graph Neural Network-Based Approach for Estimating Hidden States in Cyber Attack Simulations [0.0] 本稿では,サイバー攻撃シミュレーションにおける新しいグラフニューラルGNN (Graph NeuralGNN) ベースのアプローチのプロトタイプを紹介する。
本フレームワークは,サイバー攻撃の複雑な複雑さを,シミュレーションの膨大なベクトルでマッピングすることを目的としている。
プロトタイプはまだ完成・検証されていないが,その基礎概念,アーキテクチャ,およびコンピュータセキュリティ分野への潜在的影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:14:11 GMT)
Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML [0.0] この章は、IoTヘルスケアセクターに機械学習(ML)メソッドを統合する際に直面するハードルを探求することに焦点を当てている。
我々は,3つのシナリオに分類した,現在の研究課題と潜在的機会を包括的にまとめる。
我々は、既存の方法論が直面する困難を強調し、将来の研究者、医療専門家、政府機関に貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:45:44 GMT)
Topological quantum synchronization of fractionalized spins [0.0] 我々は、SU(2)対称性を破り、大域スピン降下散逸器を適用することにより、分数化スピンスレブの同期が達成されることを示す。
その結果、位相的保護から生じるかなりの堅牢性を持つ拡張系では、分数化自由度が同期可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 02:25:20 GMT)
Topological Interfaces of Luttinger Liquids [0.0] 二次元共形場理論のトポロジカルインターフェースは、顕著なスペクトルおよび絡み合い特性を示す。
2つのルッティンガー液体のトポロジカルな界面は、特別な1次元超伝導体を結合することによって実現可能であることを示す。
提案された格子モデルは、いくつかの予想される共形不動点の解析のためのスピンとエノン鎖に対する実験的に実現可能な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:41:50 GMT)
The parastatistics of braided Majorana fermions [0.0] ブレイドマヨラナフェルミオンは、ブレイドテンソル積を持つ次数付きホップ代数で得られる。
単位の根における$t$の値は、多粒子セクターにおけるマヨラナフェルミオンの組数を指定するレベルに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:17:01 GMT)
Stellar Spectra Fitting with Amortized Neural Posterior Estimation and
nbi [0.0] APOGEEサーベイのためのANPEモデルをトレーニングし、モックスペクトルと実恒星スペクトルの両方で有効性を示す。
スペクトルデータに固有の計測ノイズ特性を効果的に処理する手法を提案する。
我々はANPEの「モデル動物園」の有用性について論じる。そこでは、モデルは特定の楽器のために訓練され、nbiフレームワークの下で配布される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:30:07 GMT)
Relating non-local quantum computation to information theoretic
cryptography [0.0] 非局所量子計算(NLQC)は位置検証スキームの不正な方法であり、AdS/CFT対応の文脈に現れている。
我々は、NLQCの特別な場合として、$f$-routing(英語版)と呼ばれ、シークレットプリミティブの条件開示の量子アナログと等価であることを示す。
これらの暗号プリミティブに位置検証を関連付けることで、暗号文学における多くの結果がNLQCに新しい意味を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:54:16 GMT)
Position control of an acoustic cavitation bubble by reinforcement
learning [0.0] 音響キャビテーションバブルの位置を任意に制御できる制御技術を開発した。
エージェントは、バブル位置を操作するために最適な圧力振幅値を選択する必要がある。
場合によっては、最適制御は線形理論から期待される解の7倍の速度で行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:33:56 GMT)
Non-classical correlations between phonons and photons in a
MHz-frequency mechanical oscillator coupled to an optical cavity [0.0] オプトメカニカルなパラメトリックダウンコンバージョンを用いたフォノンと光子の非古典的相関関係を示す。
量子コヒーレンス(英語版)の強い兆候も示しており、これは我々の最先端の光学フィルタシステムによって実現された単光子計数によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:08:18 GMT)
Model Evaluation for Domain Identification of Unknown Classes in
Open-World Recognition: A Proposal [0.0] オープンワールド認識(OWR)は、未知を拒絶する機械学習モデルに能力を与える新興分野である。
本研究では,未知のドメイン内(ID)と未知のドメイン外(OOD)を分離するモデルの性能を評価するための評価プロトコルを提案する。
私たちは、ゴミ、食べ物、犬、植物、鳥の5つの異なる領域を実験しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:54:25 GMT)
Mitigating Nonlinear Algorithmic Bias in Binary Classification [0.0] 本稿では,保護属性の非線形なバイアスの検出と緩和に因果モデリングを用いることを提案する。
若年者では「低リスク」と正しく分類される可能性が低いことを示す。
適応因果モデルに基づいて、偏り確率推定を計算し、全体の精度にほとんど影響を与えずに、公正性の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 01:26:22 GMT)
Mitigating Communications Threats in Decentralized Federated Learning
through Moving Target Defense [0.0] 分散フェデレーションラーニング(DFL)は、フェデレーション参加者間の機械学習モデルのトレーニングを可能にした。
本稿では,DFLプラットフォームに対する通信ベースの攻撃に対抗するセキュリティモジュールを提案する。
セキュリティモジュールの有効性は、MNISTデータセットと日食攻撃の実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:13:06 GMT)
Mechanical Analogue for Schrodinger's Matter-Wave Equation [0.0] 本論文では、シュロディンガーの2階複素値物質波方程式に対して、物理的に実現可能な機械的類似体を構築することは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:02:17 GMT)
Localization effects in disordered quantum batteries [0.0] 乱れたスピン系によってモデル化された量子電池の局所電荷の局在化について検討した。
ローカルフィールドのみを駆動する低エネルギー帯電方式を採用する。
この結果は超伝導集積回路のようなスケーラブルなシステムで実験的に実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:45:33 GMT)
Leveraging Neo4j and deep learning for traffic congestion simulation &
optimization [0.0] 渋滞や事故の場合に交通が後進的に伝播し,道路の他の部分への全体的影響を示す。
また、実時間トラフィックデータに基づいて連続的なRNN-LSTM(Long Short-Term Memory)ディープラーニングモデルを訓練し、道路固有の渋滞に基づいてシミュレーション結果の精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 06:39:02 GMT)
Learning Bayesian Networks with Heterogeneous Agronomic Data Sets via
Mixed-Effect Models and Hierarchical Clustering [0.0] 2021年現在、トウモロコシはサハラ以南のアフリカ、アジア、ラテンアメリカで1億9700万ヘクタールを占める。
混合効果モデル、ランダム係数モデル、ランダム森林、ディープラーニングアーキテクチャなど、さまざまな統計的および機械学習モデルが、トウモロコシの収量を予測するために考案されている。
本研究では,無作為な効果をベイズネットワーク(BN)に統合し,その能力を利用して有向非巡回グラフによる因果関係と確率関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:32:55 GMT)
Learning Arbitrary Complex Matrices by Interlacing Amplitude and Phase
Masks with Fixed Unitary Operations [0.0] 離散線形演算を物理的に実装するための新しいアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは、オンチップアナログ情報処理のためのプログラマブルフォトニック回路の新たなファミリーの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:27:57 GMT)
Large Language Models for Biomedical Knowledge Graph Construction:
Information extraction from EMR notes [0.0] 大規模言語モデル(LLM)に基づくエンドツーエンド機械学習ソリューションを提案する。
KG構築プロセスで使用される物質は、疾患、因子、治療、および疾患を経験中に患者と共存する症状である。
提案手法の応用は加齢に伴う黄斑変性に対して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:31:49 GMT)
Ising Meson Spectroscopy on a Noisy Digital Quantum Simulator [0.0] 本稿では,既存の雑音量子マシンを用いて1+1DQFTのエネルギースペクトルを解析できることを示す。
1+1D量子イジングモデルのエネルギースペクトルを計算するため,IBMのibmq_mumbai量子シミュレータ上でクエンチ実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:36:40 GMT)
Hierarchical cycle-tree packing model for $K$-core attack problem [0.0] ここでは、この挑戦的な最適化問題に対して、階層的なサイクルツリーパッキングモデルを導入している。
統計物理学のレプリカ対称キャビティ法を用いて,このモデルを解析する。
関連する階層的サイクルツリー誘導攻撃(tt hCTGA)は、通常のランダムグラフに対するほぼ最適な攻撃解を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:16:48 GMT)
Hate Speech and Offensive Content Detection in Indo-Aryan Languages: A
Battle of LSTM and Transformers [0.0] 我々はベンガル語、アサメセ語、ボド語、シンハラ語、グジャラート語の5つの異なる言語でヘイトスピーチの分類を比較した。
Bert Base Multilingual Casedは、ベンガル語で0.67027得点、アサメ語で0.70525得点を達成した。
シンハラではXLM-RはF1スコア0.83493で際立っているが、グジャラティではF1スコア0.76601で照らされたカスタムLSTMベースのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 20:24:00 GMT)
Fusion mechanism for quasiparticles and topological quantum order in the
lowest Landau level [0.0] 任意の充填係数のボソニックおよびフェルミオン型単一層量子ホール状態(または真空)を生成する階層型スキームを開発する。
最も重要なことは、粒子分極化に関するアイデアを一般化する準電子と磁気エクシノンの融合機構を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:33:36 GMT)
FedAVO: Improving Communication Efficiency in Federated Learning with
African Vultures Optimizer [0.0] Federated Learning (FL) は分散機械学習技術である。
本稿では,通信効率を向上させる新しいFLアルゴリズムであるFedAVOを紹介する。
我々はFedAVOがモデル精度と通信ラウンドにおいて大幅な改善を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 04:08:42 GMT)
Environment induced dynamical quantum phase transition in two-qubit Rabi
model [0.0] オープン2量子Rabiモデルの力学特性と熱力学特性について検討する。
量子ビット-オシレータ結合のクエンチにより、大域系は動的量子相転移に突入する。
これらの発見は、量子相転移の力学の複雑な挙動に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 22:30:23 GMT)
Enhancing Medical Specialty Assignment to Patients using NLP Techniques [0.0] 本稿では,計算効率を向上しつつ,優れた性能を実現する方法を提案する。
具体的には、キーワードを用いて、大規模なテキストコーパスで事前訓練された言語モデルより優れたディープラーニングアーキテクチャを訓練する。
その結果,テキスト分類におけるキーワードの利用により,分類性能が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 14:13:45 GMT)
Eigenvalues asymptotics of unbounded operators. Two-photon quantum Rabi
model [0.0] コンパクト、相対コンパクト、自己随伴、非自己随伴摂動の異なる場合を考える。
量子光学演算子に対するペレロモフ分解定理の原証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:27:20 GMT)
Dephasing due to electromagnetic interactions in spatial qubits [0.0] マイクロ粒子を用いた物質波干渉計は優れた量子センサである。
干渉計の中の2つのミクロ粒子は、重力の量子的性質によってのみ絡み合うことができる。
このような干渉計のデコヒーレンス、ノイズ/デフォーカス率を推定することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:47:35 GMT)
D3A-TS: Denoising-Driven Data Augmentation in Time Series [0.0] 本研究は,分類と回帰問題に対する時系列におけるデータ拡張のための異なる手法の研究と分析に焦点をあてる。
提案手法は拡散確率モデルを用いており、近年画像処理の分野で成功している。
その結果、この手法が、分類と回帰モデルを訓練するための合成データを作成する上で、高い有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 11:37:07 GMT)
Comprehensive Analysis of BB84, A Quantum Key Distribution Protocol [0.0] 量子鍵分配(QKD)は秘密鍵を共有することでセキュアな通信を可能にする技術である。
最も有名なQKDプロトコルの1つは、1984年にチャールズ・ベネットとジル・ブラザードによって提案されたBB84プロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 16:32:54 GMT)
Comparative Analysis of CPU and GPU Profiling for Deep Learning Models [0.0] 本稿では、Pytorchを用いて深層ニューラルネットワークをトレーニングしながら、CPUとGPUの時間とメモリ割り当てを示す。
単純なネットワークでは、CPUよりもGPUが大幅に改善されることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 03:46:49 GMT)
Chiral symmetry breaking and topological charge of graphene nanoribbons [0.0] 長方形グラフェンナノリボンのエッジジグザグ特性について検討した。
自己整合Hartree-Fock場はキラル対称性を破るが、グラフェンナノリボンは短距離交絡対称性保護型トポロジカル絶縁体としての地位を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 07:32:50 GMT)
Bi-Quadratic Improvement in Conditional Quantum Search [0.0] グロバー探索アルゴリズムは、古典的アルゴリズムよりも2次高速に、データベース内のマークされた項目を非構造化で探索する。
探索空間を局所的なクエリ演算子で2ブロックに分割し,グローバル演算子が一定の条件を満たす場合,二分数高速化の実現が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 21:01:42 GMT)
Augmenty: A Python Library for Structured Text Augmentation [0.0] Augmnetyは構造化テキスト拡張のためのPythonライブラリである。
SpaCy上に構築されており、テキストとアノテーションの両方を拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 10:24:59 GMT)
Artificial intelligence in social science: A study based on
bibliometrics analysis [0.0] 本稿では,過去10年間(2013-2022年)の社会科学におけるAI関連出版物の文献分析結果について述べる。
2008年から2022年までの85%という19,408件以上の論文が出版されており、この分野の研究は年々著しく増加している。
米国は、最も多く出版する国(20%)であり、次に中国(13%)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:16:44 GMT)
Artificial Intelligence in the automatic coding of interviews on
Landscape Quality Objectives. Comparison and case study [0.0] 3つの人工知能機能(Atlas.ti、ChatGPT、Google Bard)を比較した。
この分析は、多くの欠陥と欠点があるにもかかわらず、意図した目的のためにAIが有用であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:37:19 GMT)
Analogue black-white hole solitons in travelling wave parametric
amplifiers with superconducting nonlinear asymmetric inductive elements [0.0] 超伝導非線形非対称誘導素子 (SNAIL) を用いた既存の進行波パラメトリック増幅器 (TWPA) は, 類似事象の地平線として作用するソリトン解を許容することを示す。
SNAIL外部磁束バイアス調整性は3波混合プロセスを促進し、ホーキング光子放射を観測する可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 15:20:41 GMT)
Alignment-Free Coupling to Arrays of Diamond Microdisk Cavities for
Scalable Spin-Photon Interfaces [0.0] ダイヤモンドマイクロディスクにおける色中心へのスピン光子インタフェースのスケーラブルな設計を提案する。
設計は、シリコン窒化ケイ素ヘキサゴナル格子をダイヤモンドマイクロディスク上に重ねて構成し、マイクロディスクから低数の開口モードへの垂直放出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 19:02:06 GMT)
Administration 4.0: Administrative informatics as a customized and
necessary educational platform for a modern IT-supported federal
administration [0.0] デジタル化は連邦政府を征服し、強調している。
タスクがいかに複雑で学際的であるかを示します。
連邦政府のIT戦略は、すべての定義された活動分野について、十分に訓練された専門家を必要としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 12:23:50 GMT)
A Hierarchical Security Events Correlation Model for Real-time Cyber Threat Detection and Response [0.0] 我々は,侵入検知システムによって発行される警告数を減らすことを約束する,新しい階層的な事象相関モデルを開発した。
提案モデルでは、類似性とグラフベースの相関技術から特徴を最大限に活用して、どちらのアプローチも別途実現できないアンサンブル機能を実現する。
このモデルはDARPA 99 侵入検知セットで実験を行うという概念実証として実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Dec 2023 17:20:42 GMT)