Q-Boost: On Visual Quality Assessment Ability of Low-level
Multi-Modality Foundation Models [80.8] 画像品質評価(IQA)および映像品質評価(VQA)タスクにおける低レベルMLLMの強化を目的とした戦略であるQ-Boostを紹介する。
Q-Boostは$neutral$プロンプトを通じてミドルグラウンドのアプローチを導入し、よりバランスよく詳細な評価を可能にする。
実験の結果,低レベルMLLMはQ-Boost戦略を備えたIQA/VQAタスクに優れたゼロショット性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:02:25 GMT)
LETA: Learning Transferable Attribution for Generic Vision Explainer [79.0] 大規模画像データセットの汎用的説明器を開発し、その伝達可能性を活用して、下流タスクの様々な視覚モデルを説明する。
LETAは、ジェネリック・アナトリビューションに対するジェネリック・アナトリビュータの事前トレーニングをガイドし、下流のタスクを説明するために、トランストリビュータのルールベースの適応を導入する。
実験結果から,LETAは下流タスクのデータに対する追加トレーニングを必要とせず,これらのタスクを説明するのに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:49:23 GMT)
Enhancing User Intent Capture in Session-Based Recommendation with
Attribute Patterns [77.2] 周波数属性パターン拡張変換器(FAPAT)を提案する。
FAPATは属性遷移グラフと一致する属性パターンを構築することで、ユーザの意図を特徴づける。
FAPATは、様々な評価指標に対して平均4.5%の最先端手法を一貫して上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:28:18 GMT)
Lift Yourself Up: Retrieval-augmented Text Generation with Self Memory [72.4] 本稿では,検索拡張生成モデルを改善するための新しいフレームワーク,Selfmemを提案する。
Selfmemは、検索拡張ジェネレータを反復的に使用して、無制限のメモリプールを生成し、メモリセレクタを使用して、続く生成ラウンドの1つの出力をメモリとして選択する。
我々は,3つの異なるテキスト生成タスクにおける自己メモの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:11:01 GMT)
A Comprehensive Capability Analysis of GPT-3 and GPT-3.5 Series Models [71.4] GPTシリーズモデルは、その例外的な自然言語処理能力により、かなりの注目を集めている。
2つのGPT-3系列モデルと4つのGPT-3.5系列モデルからなる6つの代表モデルを選択する。
21個のデータセットを用いて,9つの自然言語理解タスク(NLU)の性能評価を行った。
実験の結果,NLUタスクにおけるGPTシリーズモデルの全体的な能力は,モデルが進化するにつれて徐々に向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:53:02 GMT)
Paralinguistics-Enhanced Large Language Modeling of Spoken Dialogue [71.2] パラリンGPT(Paralin GPT)
モデルは、シリアライズされたマルチタスクフレームワーク内の入力プロンプトとして、テキスト、音声埋め込み、およびパラ言語属性の会話コンテキストを取る。
音声対話データセットとして,感情ラベルを含むSwitchboard-1コーパスをパラ言語的属性として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:14:56 GMT)
RethinkingTMSC: An Empirical Study for Target-Oriented Multimodal
Sentiment Classification [70.9] 目的指向型マルチモーダル感性分類(TMSC)は,学者の間でも注目されている。
この問題の原因を明らかにするために,データセットの広範な実験的評価と詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:48:58 GMT)
Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.3] 本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:18:49 GMT)
Quantum Current and Holographic Categorical Symmetry [62.1] 量子電流は、任意の長距離にわたって対称性電荷を輸送できる対称作用素として定義される。
超伝導である量子電流の条件も規定されており、これは1つの高次元のエノンの凝縮に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 05:34:07 GMT)
Personalized Federated Learning with Attention-based Client Selection [57.7] 我々は,意図に基づくクライアント選択機構を備えた新しいPFLアルゴリズムであるFedACSを提案する。
FedACSは、類似したデータ分散を持つクライアント間のコラボレーションを強化するためのアテンションメカニズムを統合している。
CIFAR10とFMNISTの実験は、FedACSの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:31:46 GMT)
From Shortcuts to Triggers: Backdoor Defense with Denoised PoE [56.0] 言語モデルは、しばしば多様なバックドア攻撃、特にデータ中毒の危険にさらされる。
既存のバックドア防御手法は主に明示的なトリガーによるバックドア攻撃に焦点を当てている。
我々は,様々なバックドア攻撃を防御するために,エンド・ツー・エンドアンサンブルに基づくバックドア防御フレームワークDPoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:57:30 GMT)
Efficient Asynchronous Federated Learning with Sparsification and
Quantization [55.7] フェデレートラーニング(FL)は、生データを転送することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングするために、ますます注目を集めている。
FLは一般的に、モデルトレーニングの全プロセス中にパラメータサーバーと多数のエッジデバイスを利用する。
TEASQ-Fedは、エッジデバイスを利用して、タスクに積極的に適用することで、トレーニングプロセスに非同期に参加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:47:07 GMT)
User Consented Federated Recommender System Against Personalized
Attribute Inference Attack [55.2] 本稿では,ユーザの異なるプライバシーニーズを柔軟に満たすために,ユーザ合意型フェデレーションレコメンデーションシステム(UC-FedRec)を提案する。
UC-FedRecは、ユーザーが様々な要求を満たすためにプライバシー設定を自己定義し、ユーザーの同意を得てレコメンデーションを行うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 09:44:57 GMT)
Learning Continuous Implicit Field with Local Distance Indicator for
Arbitrary-Scale Point Cloud Upsampling [55.1] 点雲アップサンプリングは、疎点雲から密度が高く均一に分散した点集合を生成することを目的としている。
従来のメソッドは通常、スパースポイントクラウドをいくつかのローカルパッチ、アップサンプルパッチポイント、すべてのアップサンプルパッチにマージする。
そこで本研究では,点雲のアップサンプリングのために,局所的な先行者によって導かれる符号のない距離場を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:52:14 GMT)
TransFace: Unit-Based Audio-Visual Speech Synthesizer for Talking Head
Translation [54.2] 音声から音声への直接翻訳は、自己教師付き学習から得られる離散単位を導入することにより、高品質な結果が得られる。
既存の方法は常にカスケードに依存し、音声とテキストの両方を通して合成し、遅延やカスケードエラーを引き起こす。
本稿では,音声-視覚音声を他の言語で直接音声-視覚音声に翻訳できる,頭部翻訳モデルである textbfTransFace を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 08:45:57 GMT)
PACE: Pose Annotations in Cluttered Environments [54.0] PACEは、乱雑なシナリオにおけるポーズ推定手法の開発と評価を促進するために設計された大規模なベンチマークである。
PACEには54,945のフレームと、300の動画に257,673のアノテーションがあり、44のカテゴリから576のオブジェクトをカバーし、厳密で明瞭なアイテムが混在している。
我々は、PACEを、私たちが開発したアノテーションツールとともに、公開評価ベンチマークとしてリリースし、この分野のさらなる進歩を刺激する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:38:41 GMT)
FairIF: Boosting Fairness in Deep Learning via Influence Functions with
Validation Set Sensitive Attributes [51.0] 本稿では,FAIRIFという2段階の学習アルゴリズムを提案する。
サンプル重みが計算される再重み付きデータセットの損失を最小限に抑える。
FAIRIFは、様々な種類のバイアスに対して、フェアネスとユーティリティのトレードオフを良くしたモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 22:37:54 GMT)
Ensemble Kalman Filtering-Aided Variational Inference for Gaussian
Process State-Space Models [50.9] 本稿では,アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を変分推論フレームワークに組み込んで,潜伏状態の後方分布を近似する手法を提案する。
このEnKFの利用は、潜伏状態とGPダイナミクス間の依存関係を効果的に活用することができる。
提案アルゴリズムは,変分推論における近似的エビデンス・ローバウンド(ELBO)の簡易評価を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:57:38 GMT)
Subset States and Pseudorandom States [49.7] サブセット状態がPSSを構成するのに利用できることを示す。
計算基底の部分集合である$S$に対する部分集合状態は [ frac1sqrt|S|sum_iin S |irangle である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:52:46 GMT)
Towards Generalization in Subitizing with Neuro-Symbolic Loss using
Holographic Reduced Representations [49.2] CogSci研究で使用される適応ツールは、CNNとViTのサブティナイズ一般化を改善することができることを示す。
学習におけるこの神経-記号的アプローチが,CNNやVTのサブティナイズ能力にどのように影響するかを検討する。
HRRに基づく損失が改善する一方の軸を除いて、ほとんどの点において、サブタイズにおいてViTはCNNと比較して著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:54:03 GMT)
Randomized Physics-Informed Machine Learning for Uncertainty
Quantification in High-Dimensional Inverse Problems [49.2] 本研究では,高次元逆問題における不確実性定量化のための物理インフォームド機械学習手法を提案する。
我々は解析的に、そして、ハミルトン・モンテカルロとの比較を通して、rPICKLE はベイズ則によって与えられる真の後続に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 13:30:43 GMT)
MGDepth: Motion-Guided Cost Volume For Self-Supervised Monocular Depth
In Dynamic Scenarios [47.3] MGDepthは、動的オブジェクトと静的背景の両方の正確な深さ推定を実現するために、モーションガイド付きコストボリューム深さネットである。
MGDepthは、KITTI-2015データセット上での自己教師付き単分子深度推定において、ルート平均二乗誤差を約7%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:36:27 GMT)
Efficient Large Language Models: A Survey [46.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、言語生成、複雑な推論といった重要なタスクにおいて顕著な能力を示している。
これらの能力には、彼らが要求する膨大なリソースが伴い、効率の課題に対処する効果的なテクニックを開発することの強いニーズが浮かび上がっています。
文献を3つの主要なカテゴリからなる分類学で整理し、異なるが相互に相互に繋がる効率的なLLMのトピックを網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:07:17 GMT)
MuscleMap: Towards Video-based Activated Muscle Group Estimation in the
Wild [46.4] 本稿では,ビデオによる活動筋群推定(AMGE)の新しい課題に取り組む。
我々は135の異なる活動と20のラベル付き筋群を持つ15Kビデオクリップを特徴とする筋マップデータセットを提供する。
このデータセットはYouTubeのビデオで構築されており、特にハイインテンシティ・インターバルトレーニング(HIIT)をターゲットとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:34:48 GMT)
Hybrid-Task Meta-Learning: A Graph Neural Network Approach for Scalable
and Transferable Bandwidth Allocation [46.3] ユーザ数に応じてスケーラブルで,異なる通信シナリオに転送可能な,ディープラーニングベースの帯域割り当てポリシを開発する。
スケーラビリティをサポートするために、帯域割り当てポリシーはグラフニューラルネットワーク(GNN)によって表現される。
我々は,GNNの初期パラメータを異なる通信シナリオで学習するハイブリッドタスクメタ学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:25:12 GMT)
Reverse Multi-Choice Dialogue Commonsense Inference with
Graph-of-Thought [44.8] ダイアログ・コモンセンス・マルチ選択質問回答(DC-MCQ)タスクは,ユーザクエリや意図の理解という課題への対応として登場した。
本稿では,3段階のReverse Exclusion Graph-of-Thought(ReX-GoT)フレームワークを提案する。
特に、我々のReX-GoTは、無関係な選択肢を徐々に排除し、GoTの最適経路を選択するためのオプションエラーの理由を学習することで、人間の推論を模倣します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:18:47 GMT)
Accelerating the Global Aggregation of Local Explanations [43.8] 我々は,Anchorアルゴリズムのグローバルアグリゲーションを高速化する手法を考案した。
非常に軽度な品質の損失に対して、計算を最大30$times$で高速化し、計算時間を数時間から数分に短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:14:06 GMT)
emotion2vec: Self-Supervised Pre-Training for Speech Emotion
Representation [42.3] 普遍的な音声感情表現モデルである感情2vecを提案する。
感情2vecは自己監督型オンライン蒸留を通じてラベルなしの感情データに基づいて事前訓練される。
最先端の訓練済みユニバーサルモデルや感情スペシャリストモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:46:55 GMT)
A Theory of Non-Acyclic Generative Flow Networks [42.0] 我々は,GFlowNetの応用範囲を制限する仮説の緩和に寄与する。
サイクル制限のない連続状態空間を含む可測空間上でGFlowNetsの理論を拡張する。
今までの損失はサイクルに留まり、この問題を解決するための損失のファミリーを定義しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:58:58 GMT)
Dynamic Routing for Integrated Satellite-Terrestrial Networks: A
Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning Approach [41.7] 地上局と衛星が共同でパケットを送信するためのパケットルーティングについて検討する。
CMADRと呼ばれる新しい制約付きマルチエージェント強化学習(MARL)動的ルーティングアルゴリズムを提案する。
その結果、CMADRはパケット遅延を最小21%と15%削減し、一方、厳しいエネルギー消費とパケット損失率の制約を満たし、いくつかのベースラインアルゴリズムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:36:35 GMT)
Uncoupled Bandit Learning towards Rationalizability: Benchmarks,
Barriers, and Algorithms [41.3] 一般ゲームにおける最終点収束保証を合理化可能性へ向けて検討する。
この学習課題は、最高の腕識別問題を自然に一般化する。
そこで我々は,Exp3をDimishing Historical rewardsで調整するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:00:40 GMT)
MaDi: Learning to Mask Distractions for Generalization in Visual Deep
Reinforcement Learning [40.7] 本稿では,報酬信号のみによる注意を隠蔽する新しいアルゴリズムであるMaDiを紹介する。
MaDiでは、強化学習剤の従来のアクター・クリティカルな構造は、3番目の兄弟であるMaskerによって補完される。
提案アルゴリズムは有用なマスクを用いてエージェントの焦点を改良し,その効率の良いMaskerネットワークは元の構造に0.2%以上のパラメータしか加えない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 20:11:05 GMT)
OpenGSL: A Comprehensive Benchmark for Graph Structure Learning [40.5] グラフ構造学習(GSL)の最初の包括的なベンチマークであるOpenGSLを紹介する。
OpenGSLは、様々な一般的なデータセットで評価することで、最先端のGSLメソッドの公平な比較を可能にする。
学習した構造のホモフィリィとタスクパフォーマンスとの間に有意な相関は見られず、共通の信念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:03:03 GMT)
Make Me a BNN: A Simple Strategy for Estimating Bayesian Uncertainty
from Pre-trained Models [40.4] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Networks, DNN)は、様々なコンピュータビジョンタスクのための強力なツールであるが、信頼性の高い不確実性定量化に苦慮することが多い。
本稿では、DNNをBNNにシームレスに変換するシンプルでスケーラブルな戦略であるAdaptable Bayesian Neural Network (ABNN)を紹介する。
画像分類とセマンティックセグメンテーションタスクのための複数のデータセットにわたる広範囲な実験を行い、ABNNが最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:39:24 GMT)
Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: A Theoretical
Perspective [39.5] CoT(Chain-of-Thought prompting)は,大規模言語モデル(LLM)の性能を劇的に向上させる
我々は、CoTが動的プログラミング(Dynamic Programming)として知られる一般的な意思決定問題に対処できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:39:56 GMT)
On the Promises and Challenges of Multimodal Foundation Models for
Geographical, Environmental, Agricultural, and Urban Planning Applications [38.4] 本稿では,地理,環境科学,農業,都市計画の領域におけるGPT-4Vの能力について考察する。
データソースには、衛星画像、空中写真、地上画像、フィールド画像、パブリックデータセットが含まれる。
このモデルは,地理的局在化,地図からのテキストデータ抽出,リモートセンシング画像分類,視覚的質問応答,作物型識別,病気・害虫・雑草認識,鶏の行動分析,農業オブジェクトカウント,都市計画知識質問応答,計画生成など,一連のタスクに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 22:36:58 GMT)
Semantic Lens: Instance-Centric Semantic Alignment for Video
Super-Resolution [36.5] フレーム間アライメントはビデオ超解像(VSR)の重要な手がかりである
本稿では,セマンティックレンズ(Semantic Lens)という,VSRのための新しいパラダイムを提案する。
ビデオはセマンティックエクストラクタを介してインスタンス、イベント、シーンとしてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:08:51 GMT)
Human101: Training 100+FPS Human Gaussians in 100s from 1 View [35.8] 1-viewビデオから高忠実度ダイナミックな3次元再構成を実現するための新しいフレームワークであるHuman101を紹介する。
提案手法は, 3次元ガウス散乱の強度を利用して, 3次元人間の明示的かつ効率的な表現を提供する。
Human101は毎秒10倍のフレームアップを実現し、同等または優れたレンダリング品質を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 13:41:56 GMT)
WildScenes: A Benchmark for 2D and 3D Semantic Segmentation in
Large-scale Natural Environments [34.2] WildScenesは、自然環境における複数の大規模データセットからなる、バイモーダルなベンチマークデータセットである。
データは軌道中心であり、正確なローカライゼーションとグローバルに整列した点雲がある。
本稿では,2次元および3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションのベンチマークを導入し,近年のディープラーニング技術の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 22:27:40 GMT)
Automatic Tooth Arrangement with Joint Features of Point and Mesh
Representations via Diffusion Probabilistic Models [33.8] 歯の整列は矯正治療において重要なステップであり、歯の整列は全体の健康を改善し、顔の美学を高め、自信を高める。
未経験者による歯のアレンジメントの効率化と不合理なデザインによる誤りの最小化を目的として, 深層学習に基づく歯のアレンジメント手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:27:15 GMT)
A Mutation-Based Method for Multi-Modal Jailbreaking Attack Detection [33.7] JailGuardは、画像とテキストのモダリティの両方をサポートする、突然変異ベースのジェイルブレイク検出フレームワークである。
JailGuardは、画像とテキストの入力で89.38%/85.42%の最高の検出精度を達成し、最先端の防御手法を15.28%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:17:31 GMT)
Cooperative Federated Learning over Ground-to-Satellite Integrated
Networks: Joint Local Computation and Data Offloading [33.4] 本稿では,遠隔地における機械学習サービス管理を容易にするために,地域間協調学習(FL)手法を提案する。
本手法は、FL中に以下の重要な機能を提供するために衛星星座を編成する。
本手法は地上のみの衛星ベースラインアプローチと比べ,FLの収束を著しく早めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 22:09:31 GMT)
Iterative Prompt Relabeling for diffusion model with RLDF [32.6] 拡散モデルは、画像生成、時系列予測、強化学習など、多くの領域で顕著な性能を示している。
本稿では,反復的な画像サンプリングとプロンプト・レバーベリングにより,画像とテキストを協調する新しいアルゴリズムIP-RLDFを提案する。
SDv2, GLIGEN, SDXLの3種類のモデルに対して徹底的な実験を行い, 命令に従って画像を生成する能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:10:43 GMT)
Information-Theoretic Generalization Analysis for Topology-aware
Heterogeneous Federated Edge Learning over Noisy Channels [31.7] 位相対応フェデレーションエッジラーニング(FEEL)のための情報理論一般化分析法を提案する。
ノイズの多いチャネル上でモデルパラメータを送信し、様々な環境でデータを収集するモバイルデバイスは、訓練されたモデルの一般化に挑戦する。
本稿では,フェデレート・グローバル・ミューチュアル・インフォメーション・リダクション(FedGMIR)と呼ばれる新たな正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:42:20 GMT)
Enhancing Generalizable 6D Pose Tracking of an In-Hand Object with
Tactile Sensing [31.5] TEG-Trackは触覚による6Dポーズトラッキングシステムである。
手に持たない物体を追跡できる。
その結果,TEG-Trackは最先端の一般化可能な6Dポーズトラッカーを一貫して強化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:54:29 GMT)
Contrast, Attend and Diffuse to Decode High-Resolution Images from Brain
Activities [31.4] 2相fMRI表現学習フレームワークを提案する。
第1フェーズでは、double-contrastive Mask Auto-encoderを提案してfMRI機能学習者を事前訓練し、識別表現を学習する。
第2フェーズでは、イメージオートエンコーダからのガイダンスで視覚的再構成に最も有用な神経活性化パターンに参加するように、特徴学習者に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:04:33 GMT)
Gradient Shaping for Multi-Constraint Safe Reinforcement Learning [31.3] オンライン安全強化学習(RL)は、環境との対話を通じて制約を満たしながらタスク効率を最大化する政策を訓練する。
本稿では,MCセーフなRLアルゴリズムのための統一フレームワークを提案する。
一般ラグランジアンベースの安全なRLアルゴリズムのためのグラディエント・シェーピング(GradS)法を導入し、報酬と制約満足度の両方の観点からトレーニング効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 00:55:09 GMT)
Chain-of-Questions Training with Latent Answers for Robust Multistep
Question Answering [30.7] Chain-of-Questionsは、モデルをトレーニングしてサブクエストを生成し、サブアンサーを一度に生成するフレームワークである。
我々はサブアンサーを潜伏変数として扱い、Hard-EMとMAPOの動的混合を用いてそれらを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:05:26 GMT)
Time Travelling Pixels: Bitemporal Features Integration with Foundation
Model for Remote Sensing Image Change Detection [28.4] Time Travelling Pixels (TTP)は、潜在知識基盤モデルを変更検出に統合する新しいアプローチである。
LEVIR-CDで得られた最先端の成績は,TTPの有効性を裏付けるものであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 08:56:52 GMT)
LLM-Powered Hierarchical Language Agent for Real-time Human-AI
Coordination [28.2] 人-AI協調のための階層型言語エージェント(HLA)を提案する。
HLAは、リアルタイム実行を維持しながら、強力な推論能力を提供する。
人間の研究では、HLAは他のベースラインエージェントより優れており、スローミンドのみのエージェントやファストミンドのみのエージェントがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:09:48 GMT)
Does VLN Pretraining Work with Nonsensical or Irrelevant Instructions? [27.3] R2R 上の HAMT と VLN-BERT の下流性能には, 事前学習中の非意味的あるいは無関係な言語命令がほとんど影響しないことがわかった。
ダウンストリーム性能を向上する非意味な命令を生成する効率的な拡張手法であるUnigram + Objectを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:12:37 GMT)
Large Language Models as Zero-Shot Keyphrase Extractor: A Preliminary
Empirical Study [27.1] Zero-shot Keyphrase extractは、人間の注釈付きデータによるトレーニングなしでキーフレーズ抽出装置を構築することを目的としている。
事前訓練された大規模言語モデルに対する最近の取り組みは、ゼロショット設定における有望な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:50:49 GMT)
Cycle-Consistency Learning for Captioning and Grounding [26.4] CyCoは、視覚的な接地とイメージキャプションの独立したトレーニングパイプラインを改善するための、循環一貫性のある学習フレームワークである。
我々の完全教師付き接地モデルは最先端の性能を実現し、半弱教師付き接地モデルも競争性能を示す。
画像キャプションモデルには,画像領域を自由に記述する機能があり,また,一般的なキャプションベンチマークでは印象的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:35:02 GMT)
OpenStereo: A Comprehensive Benchmark for Stereo Matching and Strong
Baseline [26.4] 我々はOpenStereoと呼ばれるフレキシブルで効率的なステレオマッチングを開発する。
OpenStereoには12以上のネットワークモデルのトレーニングと推論コードが含まれている。
SceneFlowデータセットの実験を行い、元の論文で報告されたパフォーマンス指標を達成または超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:12:52 GMT)
Deception Detection from Linguistic and Physiological Data Streams Using
Bimodal Convolutional Neural Networks [26.4] 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークのマルチモーダルな騙し検出への応用について検討する。
2つのトピックについて104人の被験者にインタビューして構築したデータセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 05:16:27 GMT)
User Modeling in the Era of Large Language Models: Current Research and
Future Directions [26.0] ユーザモデリング(UM)は、特定のユーザに関するユーザデータからパターンを発見し、表現を学ぶことを目的としている。
データは通常、大量のユーザ生成コンテンツ(UGC)とオンラインインタラクションを含むため、テキストとグラフの2つの一般的なタイプのユーザデータである。
近年,大規模言語モデル (LLM) はテキストデータの生成,理解,推論において優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:39:52 GMT)
The Security Analysis of Continuous-Variable Quantum Key Distribution
under Limited Eavesdropping with Practical Fiber [26.0] 本研究では, ファイバロスが盗聴能力に与える影響を, テレポーテーションに基づく集団攻撃モデルに基づいて検討する。
実際の損失により分散絡み合いが制限されている場合,2つの通信局を1つにマージした場合に最適な攻撃が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:17:18 GMT)
Statistical Inference with Limited Memory: A Survey [25.2] いくつかの標準問題において,メモリ制約下での統計的推論の現状を概観する。
本稿では,この開発分野の主な成果について論じるとともに,再帰的なテーマを同定することにより,アルゴリズム構築のための基本的な構成要素を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:14:33 GMT)
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head
Checkpoints [25.2] 本稿では,既存のマルチヘッド言語モデルのチェックポイントを MQA モデルにアップトレーニングする手法を提案する。
トレーニングされたGQAはMQAに匹敵する速度でマルチヘッドで品質を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:55:11 GMT)
PERP: Rethinking the Prune-Retrain Paradigm in the Era of LLMs [24.6] イテレーティブ・マグニチュード・プルーニング(IMP)のような単純で効果的な手法は、重要でないパラメータを排除し、プルーニング後にパフォーマンスを回復するためにコストのかかるトレーニング手順を必要とする。
LLM(Large Language Models)の台頭により、メモリと計算の制約により、完全なリトレーニングが不可能になった。
非常に表現力のあるパラメータの小さなサブセットだけを更新するだけで、完全なリトレーニングよりもパフォーマンスを回復したり、改善したりするのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:45:22 GMT)
Reconstructing High-Dimensional Datasets From Their Bivariate
Projections [24.4] クリフフィンディングを含むグラフベースのソリューションが導入され、元のデータセットを構成する可能性のある行のセットが提供される。
幻の斜めが見つかる場合や、正確な解が不可能な場合など、複雑さについて論じる。
その結果、これらの手法は、多くの場合、元のデータセットのかなりの部分を再現することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:40:21 GMT)
Representing Outcome-driven Higher-order Dependencies in Graphs of
Disease Trajectories [22.8] 本稿では,与えられた結果に対するリスク要因の組み合わせを同定し,これらの高次関係をグラフに正確にエンコードする手法を提案する。
913,475型2型糖尿病 (T2D) 患者の歴史的データを用いて, 他のアプローチと比較して, 提案したネットワークは, 様々な結果に対するT2Dの進行について, かなり多くの情報をエンコードしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:33:40 GMT)
A Longitudinal Multi-modal Dataset for Dementia Monitoring and Diagnosis [22.7] 健常者や認知症者から収集した, 細粒度長大な多モードコーパスについて紹介した。
コーパスは音声による会話で構成され、そのサブセットは書き起こされ、型付けされた思考と関連する言語外情報から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:29:58 GMT)
Generalized Neural Networks for Real-Time Earthquake Early Warning [22.5] 我々は,任意の局分布を持つ任意の場所で発生した地震をニューラルネットワークトレーニングのために,データ組換え法を用いて生成する。
訓練されたモデルは、地震検出とパラメータ評価のための異なる監視装置を備えた様々な地域に適用することができる。
我々のモデルは、最初のトリガーステーションから4秒以内に地震の位置とマグニチュードを確実に報告し、平均誤差は2.6-6.3 kmと0.05-0.17である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:45:21 GMT)
Towards Fine-Grained Explainability for Heterogeneous Graph Neural
Network [20.9] 不均一グラフニューラルネットワーク(HGN)は、不均一グラフ上のノード分類タスクに対する顕著なアプローチである。
既存の説明可能性技術は主に同質グラフ上のGNNに対して提案されている。
我々は,ブラックボックスHGNの詳細な説明を提供する新しいフレームワークであるxPathを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:13:23 GMT)
CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perception [20.8] カメラレーダ融合フレームワークであるカメラレーダネット(CRN)を提案する。
CRNは、様々なタスクに対して意味的にリッチで空間的に正確な鳥眼視(BEV)特徴マップを生成する。
リアルタイム設定のCRNは20FPSで動作し、nuScenes上のLiDAR検出器に匹敵する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:10:00 GMT)
INFAMOUS-NeRF: ImproviNg FAce MOdeling Using Semantically-Aligned
Hypernetworks with Neural Radiance Fields [20.2] INFAMOUS-NeRFは、NeRFにハイパーネットを導入する暗黙の変形可能な顔モデルである。
NeRFはさらに、顔境界に沿ってNeRFレンダリングを改善するための新しい制約を導入した。
本手法は,従来の顔のモデリング手法よりも高速な表現能力を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:52:12 GMT)
The Adversarial Consistency of Surrogate Risks for Binary Classification [20.0] 逆行訓練は、各例が小さなボール内で悪質に破損する可能性がある場合に、予想される0$-$1$損失を最小限にすることを目指している。
我々は、一貫した代理損失関数の集合の単純かつ完全な特徴づけを与える。
本結果から, 逆一貫したサロゲートのクラスは, 標準設定よりもかなり小さいことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:47:28 GMT)
Ecmas: Efficient Circuit Mapping and Scheduling for Surface Code [20.0] 本研究では,表面コードマッピングとスケジューリング問題について検討する。
量子回路の実行時間を短縮するために、まず2つの新しいメトリクスを導入する。
Ecmasは二重欠陥モデルと格子手術モデルの両方の実行時間を劇的に短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 13:27:59 GMT)
Sampling-based Reactive Synthesis for Nondeterministic Hybrid Systems [20.0] 本稿では,非決定論的ハイブリッドシステムのためのサンプリング型戦略合成アルゴリズムを提案する。
我々は,ハイブリッドシステムの進化を,非決定主義が敵対的プレイヤーである2人プレイヤゲームとしてモデル化する。
目的は、敵プレイヤーのあらゆる可能な動きの下でゴールの満足度を保証する、勝利戦略 - 反応性(ロバスト)戦略を合成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 22:13:05 GMT)
Mutual Information as Intrinsic Reward of Reinforcement Learning Agents
for On-demand Ride Pooling [19.2] オンデマンドの車両プールサービスにより、各車両は一度に複数の乗客にサービスを提供することができる。
既存のアルゴリズムでは、収益のみを考慮する場合が多いため、異常な配信要求を抱える場合、乗車が困難になる。
本稿では,都市を個別の配車に分割した配車作業のための配車フレームワークを提案し,これらの地域での配車に強化学習(RL)アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 08:34:52 GMT)
An Explainable AI Approach to Large Language Model Assisted Causal Model
Auditing and Development [18.1] 因果関係は疫学、社会科学、医学、工学など多くの分野で広く利用されている。
本稿では,ChatGPTのような大規模言語モデルを用いた因果関係の監査手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:40:41 GMT)
ZO-AdaMU Optimizer: Adapting Perturbation by the Momentum and
Uncertainty in Zeroth-order Optimization [18.0] 本研究は、ZO-AdaMUを用いて、その近似における運動量による模擬摂動に適応することを提案する。
我々の収束解析と実験は、ZO-SGDの収束安定性と速度を改善するためのより良い方法であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:46:31 GMT)
Enhancing Code Intelligence Tasks with ChatGPT [17.7] ChatGPTの生成したコメントは、人間の参照よりもコードに対するセマンティックな一貫性が優れていることを示している。
広く使われているデータセットであるCodeSearchNetを、ChatGPTで生成されたコメントで再構築します。
以上の結果から,ChatGPTによって事前訓練されたモデルは,コード要約,コード生成,コード翻訳タスクにおいて,そのモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 09:01:08 GMT)
Self-Supervised Depth Completion Guided by 3D Perception and Geometry
Consistency [17.7] 本稿では,3次元の知覚的特徴と多視点幾何整合性を利用して,高精度な自己監督深度補完法を提案する。
NYU-Depthv2 と VOID のベンチマークデータセットを用いた実験により,提案モデルが最先端の深度補完性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:19:56 GMT)
Slapo: A Schedule Language for Progressive Optimization of Large Deep
Learning Model Training [17.6] Slapoは、テンソルレベルの演算子の実行をその算術的定義から切り離すスケジュール言語である。
SlapoはNVIDIA V100 GPUを8台搭載した1台のマシンで最大2.92倍のトレーニングスループットを向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:52:35 GMT)
Scale Optimization Using Evolutionary Reinforcement Learning for Object
Detection on Drone Imagery [17.3] 本稿では, 粗い物体検出フレームワークに組み込まれた進化的強化学習エージェントを提案し, 画像中の物体のより効率的な検出のために, スケールを最適化する。
スケール最適化の指針として, 局所化精度, 予測ラベルの精度, 近傍のパッチ間のスケール一貫性のセットを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:49:55 GMT)
BEV-CV: Birds-Eye-View Transform for Cross-View Geo-Localisation [17.2] 地理的局所化のためのクロスビュー画像マッチングは、空中と地上の視点の視覚的違いが著しく異なるため、難しい問題である。
BEV-CVは2つの重要な新規性を導入するアプローチである。
我々は,標準三重項損失よりも高速な収束を実現するため,正規化温度スケールクロスエントロピー損失をサブフィールドに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 22:20:45 GMT)
A Survey on Large Language Models for Software Engineering [16.1] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いソフトウェア工学(SE)タスクを自動化するために使われる。
LLMベースのSEコミュニティにおける最先端の研究を要約するために、系統的な調査を行う。
本稿では,LLMが一般的に用いられている最近のSE研究について,43の特定のコード関連タスクに関する155の研究を含む詳細な要約を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:09:40 GMT)
Harmonics of Learning: Universal Fourier Features Emerge in Invariant
Networks [15.6] ある条件下では、ニューラルネットワークが有限群に不変であれば、その重みはその群上のフーリエ変換を回復する。
これは、生物学的および人工的な学習システムにおいて、ユビキタスな現象であるフーリエ特徴の出現に関する数学的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:04:51 GMT)
Automatically Generating Metamorphic Relations via Genetic Programming [15.5] GenMorphはJavaメソッドのメタモーフィックリレーション(MR)を自動的に生成するテクニックである。
進化的アルゴリズムを使って、有効なオーラクルを探索し、誤報を起こさず、テスト中のメソッドにソフトウェア欠陥を暴露する。
以上の結果から,GenMorphは23手法中18手法に対して有効MRを生成できる(突然変異スコアは20%)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:20:45 GMT)
Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from
Algorithms to Systems [14.4] 生成型大規模言語モデル(LLM)が最前線に立ち、データとのインタラクション方法に革命をもたらします。
しかし、これらのモデルをデプロイする際の計算強度とメモリ消費は、効率性の観点から大きな課題を呈している。
本研究は,機械学習システム(MLSys)研究の観点から,効率的なLCM提供手法の必要性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:57:53 GMT)
CaLDiff: Camera Localization in NeRF via Pose Diffusion [14.0] 本稿では,カメラポーズ調整のための拡散モデルを用いたNeRFにおけるカメラのローカライズ問題について検討する。
まず、提案したポーズ拡散プロセスを用いて粗い位置決めを行い、続いて、NeRFにおけるポーズ反転プロセスの局所的精細化ステップを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:36:01 GMT)
Variability-Aware Approximate Circuit Synthesis via Genetic Optimization [13.4] CMOSデバイスがナノメートルスケールで直面する大きな障壁の1つは、製造不完全性によるパラメータ変動の増加である。
それまでの取り組みでは、動作周波数上の悲観的かつ性能劣化のタイミングガードバンドを強制していた。
可変性を考慮した近似回路を生成するための回路に依存しない自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:29:26 GMT)
Multilingual Bias Detection and Mitigation for Indian Languages [13.0] 多様な視点の欠如は、ウィキペディアのコンテンツに中立バイアスをもたらし、世界中の何百万人もの読者が露出する。
バイアス検出タスクと緩和タスクに8言語をカバーする2つの大規模データセットmWikiBiasとmWNCをコントリビュートする。
次に、二項分類問題として検出をモデル化し、スタイル伝達問題として緩和することにより、2つのタスクに対する多言語トランスフォーマーモデルの有効性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:36:20 GMT)
Narrowing the semantic gaps in U-Net with learnable skip connections:
The case of medical image segmentation [12.8] U-Netにおける3つのセグメンテーションギャップを解決するためにUDTransNetという新しいセグメンテーションフレームワークを提案する。
具体的には、チャネル関係と空間関係を捕捉するデュアルアテンショントランスフォーマー(DAT)モジュールと、DATトークンとデコーダ機能を効果的に接続するデコーダ誘導リカバリアアテンション(DRA)モジュールを提案する。
我々のUDTransNetは、異なる公開データセット上の最先端セグメンテーション手法よりも比較的少ないパラメータで、より高い評価スコアとより細かいセグメンテーション結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:39:42 GMT)
Measuring Value Alignment [12.7] 本稿では,AIシステムと人的価値の整合性を定量化する新しいフォーマリズムを提案する。
このフォーマリズムを利用することで、AI開発者と倫理学者は、人間の価値と調和して動作するように、AIシステムを設計し、評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:30:06 GMT)
Down the Toxicity Rabbit Hole: Investigating PaLM 2 Guardrails [12.4] 本稿では,新しい毒性ウサギ穴の枠組みを用いて,PALM2の安全性フィードバックのロバスト性評価を行う。
その後のイテレーションごとに、PaLM 2の安全ガードレールが安全違反を起こすまで、PaLM 2に以前のイテレーションよりも有害なコンテンツを生成するよう指示している。
当社の実験では,PALM2の安全ガードレールは安全性が低いと評価されていない,非常に乱暴な反ユダヤ主義,イスラム嫌悪主義,人種差別主義,ホモホビア主義,異義主義的な内容(いくつかはリストに記載されている)が明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:54:20 GMT)
HyP-NeRF: Learning Improved NeRF Priors using a HyperNetwork [12.2] HyP-NeRFは、ハイパーネットを用いたカテゴリレベルのNeRF事前学習のための潜時条件付け手法である。
我々は、ハイパーネットワークによって推定されたNeRFから描画された画像をノイズ化し、それを微調整するデノワーズ・ファインチューン戦略を取り入れた。
これらの改良により、単一ビューからのNeRF再構成や散在シーンからのテキスト・トゥ・NeRFを含む複数の下流タスクにおいて、HyP-NeRFを一般化可能な事前処理として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:19:46 GMT)
Understanding the Potential of FPGA-Based Spatial Acceleration for Large
Language Model Inference [12.1] 数十億のパラメータを誇った大規模言語モデル(LLM)は、推論ワークロードの効率的なデプロイに対する大きな需要を生み出している。
本稿では,FPGA上でのLLM推論におけるモデル固有空間加速度の実現可能性と可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:27:06 GMT)
Why Not Mitigate Vulnerabilities in Helm Charts? [12.1] 本研究の目的は,Helm Chartsにおける修正可能な脆弱性の頻度,脆弱性に関連する要因,現在の緩和戦略を検討することである。
グラフの複雑さを分析し、公式チャートと非公式チャートの脆弱性の分布を比較します。
我々は3つのカテゴリで11の脆弱性軽減戦略を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:11:50 GMT)
SOLAR 10.7B: Scaling Large Language Models with Simple yet Effective
Depth Up-Scaling [11.4] 我々は107億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)を構築し、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて優れた性能を示す。
また、SOLAR 10.7B-Instructは、Mixtral-8x7Bを超越した命令追従機能用に微調整された変種である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 05:11:37 GMT)
SSFlowNet: Semi-supervised Scene Flow Estimation On Point Clouds With
Pseudo Label [10.9] 本稿では,シーンフロー推定のための半教師付きアプローチであるSSFlowNetを紹介する。
ラベル付きデータとラベルなしデータの混合を利用し、ラベル付けコストとモデルトレーニングの精度のバランスを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:43:52 GMT)
Spatial-Temporal Decoupling Contrastive Learning for Skeleton-based
Human Action Recognition [10.4] 骨格に基づく行動認識は人間とコンピュータの相互作用の中心的なタスクである。
骨格に基づく行動認識のためのフレームワーク(STD-CL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:54:41 GMT)
Optimal Decision Tree with Noisy Outcomes [10.2] プールベースのアクティブラーニングでは、学習者にラベルのないデータセットが与えられ、データポイントのラベルをクエリすることで未知の仮説を効率的に学習することを目的としている。
これは古典的最適決定木(ODT)問題として定式化できる: テストのセット、仮説のセット、各テストと仮説に対する結果が与えられた場合、我々の目標は、真の仮説を識別する低コストなテスト手順(すなわち決定木)を見つけることである。
本研究では,ODT問題の基本的変種について検討し,実験結果がうるさい場合,さらに一般的な場合であっても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:47:50 GMT)
SwinLSTM:Improving Spatiotemporal Prediction Accuracy using Swin
Transformer and LSTM [10.1] 本研究では,SwinブロックとLSTMを統合した新たなリカレントセルConvwinLSTMを提案する。
我々の競争実験の結果は、Swinwinの依存関係を捕捉するモデルにおいて、グローバルな空間依存の学習がより有利であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:40:47 GMT)
Multimodal Machine Learning Combining Facial Images and Clinical Texts
Improves Diagnosis of Rare Genetic Diseases [9.9] 本稿では,Transformerアーキテクチャのみに基づくマルチモーダル機械学習(MML)アプローチを提案する。
また,テキスト入力のみを利用する短時間の学習能力を持つGPTベースの手法も導入する。
以上の結果から,これらの手法は複数のデータモダリティを効果的に組み込んで,稀な疾患の遺伝的診断を著しく狭くし,ゲノム・ゲノムシークエンシングデータの再解釈を容易にする可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:40:25 GMT)
E2E-AT: A Unified Framework for Tackling Uncertainty in Task-aware
End-to-end Learning [9.7] 本稿では,機械学習モデルの入力特徴空間と制約付き最適化モデルの両方で生じる不確実性をカバーする統一フレームワークを提案する。
トレーニング中にCOの不確かさを無視することは、一般化エラーの新たな引き金となる。
このフレームワークはロバストな最適化問題として記述され、エンド・ツー・エンドの対角訓練(E2E-AT)によって現実的に解決されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:38:26 GMT)
Reinforcement Learning for Safe Occupancy Strategies in Educational
Spaces during an Epidemic [9.7] 本研究は、感染の最小化と教育環境における対人交流の最大化を両立させる戦略を開発するための強化学習(RL)に焦点を当てる。
感染拡大をシミュレートし,様々なRLアルゴリズムの探索を容易にする新しいツールであるSafeCampusを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:51:23 GMT)
DTIAM: A unified framework for predicting drug-target interactions,
binding affinities and activation/inhibition mechanisms [9.7] 薬物と標的間の相互作用, 結合親和性, 活性化・抑制機構の予測を目的とした統合フレームワークDTIAMを導入する。
DTIAMは、自己指導型事前学習を通じて大量のラベルなしデータから薬物および標的表現を学習する。
すべてのタスク、特にコールドスタートシナリオにおいて、最先端の他のメソッドよりも大幅にパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 13:27:41 GMT)
t-SMILES: A Scalable Fragment-based Molecular Representation Framework
for De Novo Molecule Generation [9.7] 本研究では, t-SMILESと呼ばれる, フレキシブル, フラグメントベース, マルチスケールな分子表現フレームワークを提案する。
フラグメント化された分子グラフから生成された全二分木上で幅優先探索を行うことにより得られるSMILES型文字列を用いて分子を記述する。
従来のSMILES、DeepSMILES、SELFIES、ベースラインモデルをゴール指向タスクで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:54:57 GMT)
Benefit from public unlabeled data: A Frangi filtering-based pretraining
network for 3D cerebrovascular segmentation [8.6] 我々はこれまでで最大の未処理TOF-MRAデータセットを構築した。
本稿では,Frangiフィルタに基づく簡易かつ効果的なトレーニング戦略を提案する。
その結果, モデルの性能が向上し, 約3%の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:47:21 GMT)
Markdown Pricing Under an Unknown Parametric Demand Model [8.5] 本研究では、特定の家族から来る未知の需要モデルを用いて、販売者が単調にn$ラウンドで価格を下げる単一商品収益最大化問題について検討する。
単調性がない場合、ミニマックスの後悔はリプシッツの要求族に対して$tilde O(n2/3)$である。
単調性では、ミニマックスの後悔は、パラメトリック需要モデルの一般的なクラスに対して$tilde O(n1/2)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:00:11 GMT)
Human-AI Collaboration in Real-World Complex Environment with
Reinforcement Learning [8.5] 人間からの学習は効果的であり、人間とAIのコラボレーションは、人間の制御された完全に自律的なAIエージェントよりも優れていることを示す。
我々は,AIエージェントを効果的に支援するためのユーザインタフェースを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:27:24 GMT)
StofNet: Super-resolution Time of Flight Network [8.4] Time of Flight (ToF) は、ロボット工学、医用画像、非破壊検査の分野で広く使われている深度検知技術である。
本稿では,様々な環境を学習し,信頼性と高精度なToF検出を実現するための,現代の超解像技術の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:17:22 GMT)
Interpretable Representations in Explainable AI: From Theory to Practice [8.3] 解釈可能な表現は、ブラックボックス予測システムをターゲットにした多くの説明器のバックボーンである。
人間の理解可能な概念の存在と欠如をエンコードする解釈可能な表現の特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:00:43 GMT)
RF-ULM: Deep Learning for Radio-Frequency Ultrasound Localization
Microscopy [8.2] 遅延とサムのビームフォーミングは、RF(Radio-Frequency)データを不可逆的に低減させる。
RFウェーブフロントに埋め込まれたリッチなコンテキスト情報は、DNN(Deep Neural Networks)をローカライゼーションシナリオに挑戦する上で、非常に有望である。
本稿では,RF信号中の散乱体を直接ローカライズする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:17:30 GMT)
Meta-Learning-Based Adaptive Stability Certificates for Dynamical
Systems [8.2] ニューラルリアプノフ関数(NLF)のような最先端の手法では、非線形力学系の安定性を評価するためにNNベースの定式化を用いる。
パラメトリックシフトに適応し、新しいテスト時間パラメータ値を持つシステムのNLFに更新するメタNLFを提案する。
準NLFの安定性評価性能を,標準の自律力学系上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 20:33:44 GMT)
DexDLO: Learning Goal-Conditioned Dexterous Policy for Dynamic
Manipulation of Deformable Linear Objects [7.7] 変形可能な線形オブジェクトに対するデキスタラス動的操作ポリシーを固定ベースデキスタラスハンドで学習するモデルフリーフレームワークであるDexDLOを提案する。
我々は,同じフレームワークパラメータで5つの異なるDLO操作タスクを効率的に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 09:26:20 GMT)
Large Generative AI Models for Telecom: The Next Big Thing? [7.4] 大型のGenAIモデルは、自律的無線ネットワークの新しい時代を開くことを想定している。
本稿では,大規模なGenAIモデルをTelecomドメインに統合することで実現可能な機会を広げることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:46:59 GMT)
Adversarial Data Poisoning for Fake News Detection: How to Make a Model
Misclassify a Target News without Modifying It [7.1] 我々は,攻撃者が本来のターゲットニュースを操作することなく,特定のニュースコンテンツに対するオンライン学習検出器の性能を損なうことができるかを分析する。
攻撃者がオンライン学習手法の動作を操作するために、トレーニングデータに毒データを導入する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:37:09 GMT)
Causal Forecasting for Pricing [7.1] 本稿では,価格の文脈で需要予測を行う新しい手法を提案する。
我々の手法は、因果推論のためのダブル機械学習手法と、最先端のトランスフォーマーに基づく予測モデルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:38:22 GMT)
An Information-Theoretic Analysis of Nonstationary Bandit Learning [7.1] 非定常的バンディット学習問題では、意思決定者は継続的に情報を収集し、環境の潜伏状態が発展するにつれて行動選択を適応させなければならない。
我々は、最適なアクションシーケンスをプロセスとみなし、達成可能なパフォーマンスを分析するために情報理論的なアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:10:45 GMT)
Convergence Analysis of Sequential Split Learning on Heterogeneous Data [6.9] Split Learning(SL)とFederated Averaging(Fed)は、分散機械学習の2つの一般的なパラダイムである。
不均一なデータに基づいてSL/一般SL/非Avgの収束保証を導出する。
極めて不均一なデータに対して,反直観分析の結果を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:45:12 GMT)
Evaluating the Capability of ChatGPT on Ancient Chinese [6.9] ChatGPTの現代標準言語を扱う能力は、古代中国語を理解する上でのその使用の可能性を示している。
このプロジェクトは、古代中国語から現代中国語への翻訳と古代中国語の認識という2つの課題を通じて、古代中国語におけるChatGPTの能力を探究するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:30:28 GMT)
Recent Progress in Energy Management of Connected Hybrid Electric
Vehicles Using Reinforcement Learning [6.9] 電気輸送へのシフトは、化石燃料消費に関する環境問題を抑制することを目的としている。
HEVからコネクテッドハイブリッド電気自動車(CHEV)へのエネルギー管理システム(EMS)の進化は、重要なシフトを表している。
このレビューは、将来の持続可能な輸送システムに対するRLベースのソリューションのギャップを橋渡しし、課題、進歩、潜在的貢献を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 19:21:13 GMT)
Towards End-to-End Structure Solutions from Information-Compromised
Diffraction Data via Generative Deep Learning [6.6] 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、既に知られている構造を持つ大規模データベースから学習した事前知識を用いて、劣化した入力信号の情報を増大させるため、有望なアプローチである。
ここでは、この問題にエンドツーエンドで対処する堅牢だが汎用的なツールである、バラツキクエリベースのマルチブランチディープニューラルネットワークである、新しいMLアプローチを提案する。
このシステムは、既知の化学組成情報と部分的に知られている化学組成情報の両方で、目に見えない素材の真実と平均9.3.4%の類似性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:17:27 GMT)
ABACuS: All-Bank Activation Counters for Scalable and Low Overhead RowHammer Mitigation [6.6] 我々は,新しい低コストハードウェアカウンタベースのRowHammer緩和技術であるABACuSを紹介する。
ABACuSは単一の共有行アクティベーションカウンタを使用して、すべてのDRAMバンクで同じ行アドレスで行へのアクティベーションを追跡する。
評価の結果,ABACuSはRowHammerのビットフリップ/エネルギーオーバーヘッドと低面積コストを確実に防止できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 09:04:10 GMT)
Distributional Reinforcement Learning-based Energy Arbitrage Strategies
in Imbalance Settlement Mechanism [6.5] 再生可能エネルギー源の浸透の進展により、供給がより不確実になり、システムの不均衡が増大する。
分散強化学習(DRL)に基づく電池制御フレームワークを提案する。
提案するコントロール・フレームワークはリスクに敏感な視点を採り、BRPがリスク・プライオリティを調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:38:31 GMT)
Data Classification With Multiprocessing [6.5] Pythonのマルチプロセッシングは、異なる分類アルゴリズムでこの仮説をテストするために使われる。
我々は、アンサンブルは精度を向上し、マルチプロセッシングは選択したアルゴリズムの実行時間を短縮する、と結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:42:13 GMT)
Constrained Bayesian Optimization Under Partial Observations: Balanced
Improvements and Provable Convergence [6.5] 我々は、制約付きベイズ最適化の枠組みの下で、高価なPOCOPの効率的かつ証明可能な手法を設計する。
本稿では,最適化時の平衡探索を取り入れた取得関数の設計を改良した。
部分的に観測可能な制約に対する代理モデルとして異なる確率を埋め込んだガウス過程を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:35:11 GMT)
Do LLM Agents Exhibit Social Behavior? [6.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) がいかに社会的相互作用の原理を示すかを検討する。
分析の結果, LLMエージェントは, 多様な社会的行動を示すことが示唆された。
LLMは明らかに公正な好みを示し、正の相反性は弱く、社会学習において人間に比べてより計算的なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 08:46:53 GMT)
Extracting topological orders of generalized Pauli stabilizer codes in
two dimensions [5.6] 本稿では,2次元システムにおける変換不変な一般化されたパウリ安定化符号から位相データを抽出するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは$mathbbZ_d$ quditsに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:40:42 GMT)
IRG: Generating Synthetic Relational Databases using GANs [5.1] アカデミックや業界ではデータ共有の需要が急増している。
1つの選択肢は、実際のデータの合成生成されたバージョンのみを共有することである。
本稿では、GAN(Generative Adrial Network)を用いてテーブルを合成生成するインクリメンタルジェネレータ(IRG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:47:58 GMT)
Scout-Net: Prospective Personalized Estimation of CT Organ Doses from
Scout Views [5.1] 我々は,CTスキャンのリアルタイム,患者特異的,臓器レベルのドシメトリ推定を行うために,エンドツーエンド,完全自動ディープラーニングソリューションを提案する。
提案したScout-Netモデルと実際のCTデータとを比較検討し,臓器線量推定の有効性を実時間で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:33:42 GMT)
Design and Implementation Considerations for a Virtual File System Using an Inode Data Structure [4.7] 我々は、Unixベースのファイルシステムの設計と、このタイプのファイルシステムレイアウトを、Linuxの単一ファイル仮想ファイルシステムとしてどのように実装するかについて議論する。
我々は,仮想ファイルシステムがセキュリティ攻撃に対して脆弱である方法を探り,そのような攻撃の防止や軽減に役立つ簡単なソリューションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:44:17 GMT)
Towards Transferable Adversarial Attacks with Centralized Perturbation [4.7] 逆転性により未知のディープニューラルネットワーク(DNN)に対するブラックボックス攻撃が可能に
現行の転送可能な攻撃は、画像全体に対する敵の摂動を引き起こし、結果として過度なノイズが発生し、ソースモデルに過度に適合する。
本稿では,周波数領域における微細な摂動を最適化し,集中的な摂動を生成するトランスファー可能な対向攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:35:54 GMT)
The Inner Workings of Windows Security [4.4] 2022年はMicrosoftの脆弱性が大幅に増加し、過去10年間で最高に達した。
このプロジェクトの目的は、Windows Operating Systemの脆弱性を調査し、主要なセキュリティ機能の有効性を検討することである。
本研究は,システムセキュリティを強化し,Windowsのセキュリティ機能による保護を強化するための緩和策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:35:57 GMT)
Security in 5G Networks -- How 5G networks help Mitigate Location Tracking Vulnerability [4.4] 前の世代の携帯電話ネットワークは、このプロセス中に送信された情報に対して暗号化を強制しない。
本稿では,この問題を詳細に検討し,新たに導入した5Gネットワークのアプローチがこの問題にどう対処するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:38:28 GMT)
Beyond the Frame: Single and mutilple video summarization method with
user-defined length [4.4] ビデオの要約は難しいが重要な作業であり、さらなる研究と開発にかなりの可能性がある。
本稿では,NLP技術とビデオ処理技術を組み合わせて,長い動画を比較的短いビデオに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:32:07 GMT)
Distributed Control of Partial Differential Equations Using
Convolutional Reinforcement Learning [4.2] 本稿では,複雑性を著しく低減する畳み込みフレームワークを提案する。したがって,偏微分方程式(PDE)によって制御される力学系の分散強化学習制御のための計算作業について述べる。
高次元分散制御問題は, 同一の非結合エージェントが多数存在する多エージェント制御問題に変換できる。
計算資源の最小化により,低次元の深い決定論的政策勾配エージェントを訓練することにより,安定化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:41:08 GMT)
Human-Centric Resource Allocation for the Metaverse With Multiaccess
Edge Computing [4.2] グラフ畳み込みネットワーク(SAC-GCN)を用いたマルチエージェントソフトアクター批判に基づく適応エッジリソース割り当て手法を提案する。
SAC-GCNの有効性は,ユーザエクスペリエンスの分析,資源配分のバランス,資源利用率などを通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:07:46 GMT)
Sample selection with noise rate estimation in noise learning of medical
image analysis [4.0] そこで本研究では,ノイズ率推定をサンプル選択手法に組み込んで,ノイズの多いデータセットを扱う新しいノイズロバスト学習手法を提案する。
本手法は,3次元医用画像を含む2つの医用画像分類データセットを含む,5つの医用画像分類データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:57:21 GMT)
SAIC: Integration of Speech Anonymization and Identity Classification [3.9] 音声匿名化と同一性分類を統合する革新的なパイプラインであるSAICを提案する。
SAICは、Voxceleb1データセット上の話者識別分類タスクにおいて、顕著なパフォーマンスを示し、最先端の96.1%の精度で最先端に到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 08:14:33 GMT)
Multi-Objective Latent Space Optimization of Generative Molecular Design
Models [3.4] 生成分子設計(GMD)の性能を大幅に向上させる多目的潜在空間最適化(LSO)法を提案する。
複数分子特性を共同最適化するための多目的GMD LSO法は, GMDの性能を著しく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） (Sat, 23 Dec 2023 00:33:49 GMT)
C-NERF: Representing Scene Changes as Directional Consistency
Difference-based NeRF [3.0] ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)で表現されたシーンにおける物体の変動による変化を検出することを目的としている。
任意のビューと2セットのシーンイメージが異なるタイムスタンプでキャプチャされた場合、そのビュー内のシーン変化を予測することができる。
提案手法は,最先端の2次元変化検出法とNeRF法を有意差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:12:54 GMT)
TMAP: A Threat Modeling and Attack Path Analysis Framework for Industrial IoT Systems (A Case Study of IoM and IoP) [3.0] スマートファクトリにセキュアな産業制御生産システム(ICPS)を配備するには、サイバー脅威とリスクに対処する必要がある。
サイバー物理システム(CPS)における脅威モデリングの現在のアプローチはアドホックで非効率である。
本稿では,予測可能な攻撃ベクトルを同定し,攻撃経路を評価し,各ベクトルの大きさを評価することを目的とした,新しい定量的脅威モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:32:53 GMT)
DeTiME: Diffusion-Enhanced Topic Modeling using Encoder-decoder based
LLM [2.8] 本研究は拡散強化トピックモデリングという新しいフレームワークを導入することでギャップを解消する。
拡散モデルのパワーを活用することで、我々のフレームワークはトピックベースのテキスト生成を行う能力も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 07:05:20 GMT)
Personalized Federated Learning with Contextual Modulation and
Meta-Learning [2.8] フェデレーション学習は、分散データソース上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
本稿では,フェデレートラーニングとメタラーニングを併用して,効率性と一般化能力を両立させる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） (Sat, 23 Dec 2023 08:18:22 GMT)
Exact Selective Inference with Randomization [2.8] ランダム化を伴う正確な選択推論のためのピボットを導入する。
私たちのピボットは、ガウス回帰モデルにおいて正確な推論をもたらすだけでなく、クローズド形式でも利用できる。
シミュレーションデータセットとHIV薬剤耐性データセットにおけるパワーと正確な選択的推論のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:21:37 GMT)
Semantic Draw Engineering for Text-to-Image Creation [2.6] そこで本研究では,人工知能モデルをテーマ創造性に活用する手法を提案する。
この手法では、画像を作成する前に、すべての視覚要素を定量データ構造に変換する。
提案手法の有効性を,意味的精度,画像効率,計算効率の観点から評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 05:35:15 GMT)
Nav-Q: Quantum Deep Reinforcement Learning for Collision-Free Navigation
of Self-Driving Cars [2.5] 自動運転車の衝突回避ナビゲーションのための量子支援型Deep Reinforcement LearningアルゴリズムであるNav-Qを提案する。
Nav-Qはアクター批判的アプローチに基づいており、批判者は近距離量子デバイスに適したハイブリッド量子古典的アルゴリズムを用いて実装される。
CARLAドライビングシミュレータを用いて,最先端DRL手法の評価のためのデファクト標準ベンチマークであるNav-Qの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:28:40 GMT)
Large-Area Spatially Ordered Mesa Top Single Quantum Dots: Suitable
Single Photon Emitters for On-Chip Integrated Quantum Information Processing
Platforms [2.4] SESREにより成長したメサトップ単一量子ドット(MTSQD)の大規模空間配列の実現について報告する。
報告されたGaAs/InGaAs/GaAs MTSQDアレイは、半径1cmの範囲で最大100x100の多重配列である。
残る主な課題は、現在の湿式化学的にエッチングされたナノメカの側方サイズを基板全体に均一に制御することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:50:55 GMT)
Detecting anxiety from short clips of free-form speech [1.6] 患者の音声ジャーナルから不安障害を診断するための機械学習ソリューションを開発した。
マルチモーダルおよびオーディオ埋め込みに基づく手法により,タスクの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 14:44:17 GMT)
AdamL: A fast adaptive gradient method incorporating loss function [1.6] 本稿では,Adamの新たな変種であるAdamLを提案する。
我々は,Adam,EAdam,AdaBeliefと比較して,AdamLが最速収束あるいは最小目標関数値を達成することを示す。
バニラ畳み込みニューラルネットワークの場合、AdamLは他のAdamの変種とは違い、トレーニングの後半段階では学習率を手動で調整する必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:32:29 GMT)
How to Map Linear Differential Equations to Schr\"{o}dinger Equations
via Carleman and Koopman-von Neumann Embeddings for Quantum Algorithms [1.6] 線形微分方程式の条件をシュラー・オーディンガー方程式にマッピングし,量子コンピュータ上で解いた。
観測可能な値の期待値を推定する計算複雑性を計算する。
これらの結果は、大自由度微分方程式を解くための量子アルゴリズムの構築において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:48:16 GMT)
Dynamic Runtime Assertions in Quantum Ternary Systems [1.5] 量子三元系におけるアサーションは、量子二元系よりも困難である。
古典的,絡み合い,重畳状態を示す量子三元回路の設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:46:51 GMT)
Fragility, Robustness and Antifragility in Deep Learning [1.5] 本稿では,ネットワークパラメータ除去のための信号処理技術に基づくディープニューラルネットワーク(DNN)の系統的解析を提案する。
提案手法は,DNNの性能がクリーンかつ逆向きに摂動したテストデータセットに負,不変,あるいは正の影響を及ぼすかどうかを解析する。
本手法は,ロバストパラメータとアンチフレジャルパラメータのみを選択的に再トレーニングした場合に,ResNetとShuffleNetモデルのテスト精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:53:41 GMT)
Classifying Soccer Ball-on-Goal Position Through Kicker Shooting Action [1.4] 本研究は、シューターの蹴りを観察することで、サッカーフリーキック後のボールの方向を正確に予測できるかどうかを論じる。
我々のアプローチは、ヒューマンアクション認識(HAR)埋め込みとコンテキスト情報を統合するモデルを開発するためにニューラルネットワークを活用することである。
その結果,2つの主要なBoGPクラス(左右)を考える場合,69.1%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:11:38 GMT)
On fundamental aspects of quantum extreme learning machines [1.4] QELM(Quantum Extreme Learning Machines)は、量子機械学習のための有望なフレームワークとして登場した。
本稿では,QELMの予測をフーリエ級数に分解することで,QELMの表現性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 00:35:23 GMT)
Hardware-Aware DNN Compression via Diverse Pruning and Mixed-Precision
Quantization [1.0] 本稿では, プルーニングと量子化を併用してハードウェアに配慮したディープニューラルネットワーク(DNN)の自動圧縮フレームワークを提案する。
われわれのフレームワークはデータセットの平均エネルギー消費量を39%減らし、平均精度損失を1.7%減らし、最先端のアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:50:13 GMT)
An FPGA-Based Accelerator for Graph Embedding using Sequential Training
Algorithm [0.9] オンラインシーケンシャルトレーニングアルゴリズムと node2vec を組み合わせることを提案する。
提案するシーケンシャルモデルは,リソース限定FPGA上で実装される。
CPUのオリジナルのモデルと比べて最大205.25倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:24:59 GMT)
Proposal-based Few-shot Sound Event Detection for Speech and
Environmental Sounds with Perceivers [0.8] 本稿では,Perceiver アーキテクチャを用いた音声イベント検出のための領域提案手法を提案する。
適切なベンチマークデータセットが欠如しているため、2つの新しい数発の音声イベントローカライゼーションデータセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:34:14 GMT)
Networks of Classical Conditioning Gates and Their Learning [0.7] 分子サイバーネティックスプロジェクトと呼ばれる化学AIの研究プロジェクトは2021年に日本で開始された。
本稿では,古典的条件付けを実装可能なノードネットワークにおいて,所望の関数を学習する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 04:31:21 GMT)
Toward Rapid Bug Resolution for Android Apps [0.5] 本稿では,既存のバグレポートの限界について述べるとともに,それに対応するための潜在的戦略を明らかにする。
私たちのビジョンは、これらの制限の緩和と、提案された新しい研究の方向性の実行が、レポーターと開発者の両方に利益をもたらす、未来を包含しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:29:06 GMT)
Parametric Constraints for Bayesian Knowledge Tracing from First
Principles [0.3] 本稿では、BKTパラメータ空間に課せられる制約を導出するために、「第一原理から」アプローチをとる。
さらに,BKTパラメータを新たに定義した制約に基づいて推定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 03:58:41 GMT)
A Generalized Variable Importance Metric and Estimator for Black Box
Machine Learning Models [0.2] 我々は、ブラックボックス機械学習手法における予測器の重要性を測定するために、集団パラメータ、一般化可変重要度指標(GVIM)'を定義した。
我々は,定義したGVIMが,任意の種類の予測器に対する条件平均処理効果(CATE)の関数として表現可能であることを示すために,予め公表した結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:41:07 GMT)
Quantum-optimal information encoding using noisy passive linear optics [0.2] 外部エネルギー源を使わずに実装できる光量子チャネルのファミリを考える。
有限エネルギーの資源状態において、これらのチャネルが適用した減衰や位相シフトの情報を符号化する手順よりも、ホレボ情報を最適化する。
この結果は, 環境熱雑音の存在下での光メモリの量子読み取りに直接適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 01:42:36 GMT)
Wavelet Packet Power Spectrum Kullback-Leibler Divergence: A New Metric
for Image Synthesis [0.0] 生成ニューラルネットワークの現在のメトリクスは、低周波数、特定のジェネレータ、ImageNetデータセットからのオブジェクト、形よりも価値テクスチャに偏っている。
本稿では,周波数領域に扉を開くとともに,空間的側面を保存できる新しい周波数帯域ベースの品質指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:10:53 GMT)
Understanding normalization in contrastive representation learning and
out-of-distribution detection [0.0] コントラッシブ・ラーニングに基づく簡易な手法を提案し, コントラッシブ・ラーニング空間における正規サンプルを識別することにより, 分布外データを含む手法を提案する。
われわれのアプローチは、OE(outlier exposure)アプローチや、完全に自己教師付き学習アプローチとして柔軟に適用できる。
対照的な学習を通じて学んだ高品質な機能は、利用可能なアウト・オブ・ディストリビューションデータセットが十分な多様性を持っていない場合でも、OEシナリオのパフォーマンスを一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:05:47 GMT)
Towards a Microservice-based Middleware for a Multi-hazard Early Warning
System [0.0] 水や大気汚染、極度の天候、化学汚染といった環境汚染は、様々な方法で人間の健康に影響を与える可能性がある。
これらの人為的危険の環境モニタリングにおける現代技術の応用は、すぐに健康を脅かすわけではないが、望ましくない悪影響で有害になる可能性があるため、非常に重要である。
本稿では,マルチハザード早期警告システムのためのコンテナオーケストレーションフレームワークを用いて,データ統合,相互運用性,高可用性,再利用性の向上を目的としたマイクロサービスベースの課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:50:58 GMT)
The Dirac Delta as a Singular Potential for the 2D Schrodinger Equation [0.0] 分布一般化量子論の枠組みにおいて、対象$Hpsi$は分布として定義される。
その重要性は数学的に厳密な方法であり、いかなる種類の正規化や正規化にも依存しない。
分布解釈は、波動関数が定義できない点で評価する必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 00:43:06 GMT)
Testing multivariate normality by testing independence [0.0] 本稿では,Kac-Bernsteinの特性に基づく簡易な多変量正規化テストを提案する。
また,高次元データに対して,提案手法は代替手法よりも効率的である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 08:20:12 GMT)
Surveying the ice condensation period at southern polar Mars using a CNN [0.0] 本研究は, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて, 表面における氷凝縮周期を自動解析するものである。
小さな氷のパッチを認識するために訓練されたCNNは、検索を自動化し、大規模なデータセットを分析することができる。
このモデルは、-40degと-60degの間の所定の期間からランダムに選択された171の新しいHiRISE画像で実行され、73155個の小さな画像チャンクを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 13:43:24 GMT)
Superfluid rings as quantum pendulums [0.0] 提案されたセットアップは、傾斜したリング電位にロードされる魅力的な原子間相互作用を特徴とする超低温原子雲で構成されている。
古典的および量子的領域は、チューニングされた相互作用によってスイッチオンされ、不安定な状態の古典的動的安定化は、量子位相インプリントによって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:16:15 GMT)
Statistical inverse learning problems with random observations [0.0] 本稿では, 非線形逆問題と非線形逆問題の両方を対象とし, ランダムな実験設計による統計的逆問題における最近の進展について概説する。
スペクトル正則化法と射影による正則化の最近の結果について考察し、ヒルベルトスケールの文脈内で両方のアプローチを探索する。
薬物動態・薬物動態(PK/PD)モデルにおける非線形逆問題へのこれらの概念の適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 20:34:49 GMT)
Scaling Is All You Need: Training Strong Policies for Autonomous Driving
with JAX-Accelerated Reinforcement Learning [0.0] 強化学習は、様々なゲームにおいて最高の人間プレイヤーよりも優れた政策を訓練するために使われてきた。
本稿では,大規模強化学習を自律運転に適用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 00:07:06 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, 23 Dec 2023 22:22:33 GMT)
Regularized PolyKervNets: Optimizing Expressiveness and Efficiency for
Private Inference in Deep Neural Networks [0.0] より小さなネットワークで動的近似を改善する技術としてよく知られているPolyKervNetsに注目する。
我々の主な目的は、大規模ネットワークにおけるPolyKervNetの性能を高めるために、最適化に基づくトレーニングレシピを実証的に探索することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 11:37:18 GMT)
Prompt-Propose-Verify: A Reliable Hand-Object-Interaction Data
Generation Framework using Foundational Models [0.0] テキストプロンプトに条件付けされた拡散モデルは、複雑な詳細で現実的な画像を生成する。
しかし、これらの事前訓練されたモデルのほとんどは、手や歯などの人間の特徴に関して、正確な画像を生成することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:59:22 GMT)
Physics-informed neural network for modeling dynamic linear elasticity [0.0] 本研究では,動的環境下での材料識別にPINNモデルを効果的に利用する方法を示す。
PINNモデルは正確で、堅牢で、計算的に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:23:34 GMT)
Physics-informed Neural Networks with Periodic Activation Functions for
Solute Transport in Heterogeneous Porous Media [0.0] 本研究では, 絶対輸送シミュレーションを高速化する深層学習に基づくメッシュフリー手法について検討する。
物理インフォームドニューラルネットワーク (PiNN) と周期活性化関数を用いて, 絶対輸送問題を解く。
以上の結果から, アクティベーション機能を有するPiNNは, タングアクティベーション機能と比較して最大2桁精度が高く, トレーニングの2倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 16:55:29 GMT)
NoPose-NeuS: Jointly Optimizing Camera Poses with Neural Implicit
Surfaces for Multi-view Reconstruction [0.0] NoPose-NeuSは、NeuSを拡張して、幾何学とカラーネットワークでカメラポーズを協調的に最適化する、ニューラルネットワークによる暗黙の表面再構成手法である。
提案手法は, 比較的正確なカメラポーズを推定できるが, 表面改質品質は0.89で, チャムファー距離は0.89である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:18:22 GMT)
Mitigating Algorithmic Bias on Facial Expression Recognition [0.0] バイアス付きデータセットはユビキタスであり、機械学習の課題を提示している。
偏りのあるデータセットの問題は、少数民族グループを扱う際に特に敏感である。
本研究は, 表情認識実験による偏差変化型オートエンコーダを用いて, 偏差を緩和する方法の1つを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:41:30 GMT)
Interplay of decoherence and relaxation in a two-level system
interacting with an infinite-temperature reservoir [0.0] 浴槽に接触した1量子ビットの時間進化について検討した。
我々は、エネルギー保存相互作用を非摂動的に扱ういわゆる修正レッドフィールド理論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:31:24 GMT)
Information loss from dimensionality reduction in 5D-Gaussian spectral
data [0.0] 本研究では,数百個のデータサンプルの順にサンプルサイズを持つ小データセットのパラメータ範囲において,次元減少からの情報の相対的損失が1%未満であることを示す。
また,アントロピー確率分布の密度と期待値は,ランダムサンプリングモンテカルロシミュレーション法から得られた人工データモデルを用いて,サンプル数とサンプルサイズとともに増加すると結論づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 12:56:33 GMT)
Improving the Performance of Echo State Networks Through Feedback [0.0] 非線形力学系を用いた貯留層計算は、ニューラルネットワークに代わる費用対効果を提供する。
ESNの潜在的な欠点は、固定された貯水池が特定の問題に必要な複雑さを提供していないことである。
本稿では, 貯留状態の一部の成分を入力を介してネットワークにフィードバックすることにより, 所定のESNの性能を大幅に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） (Sat, 23 Dec 2023 02:34:50 GMT)
Greedy Grammar Induction with Indirect Negative Evidence [0.0] 本稿では,文脈自由文法の有限構造情報に対する上界として,励起補題定数を新たに検討する。
間接的負の証拠に基づく目的関数は、有限個の木の発生と非発生を考察する。
この学習者によって、コンテキスト自由言語の様々なクラスが、他の難解な仮説空間で学習可能であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:43:56 GMT)
Generation and Preservation of Large Entangled States on Physical
Quantum Devices [0.0] 我々はGHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)の絡み合いとIBMの量子デバイス上でのグラフ状態について検討する。
0.519 pm 0.014$のGHZ忠実度は32量子GHZ状態で測定され、その真のマルチパーティライト絡み(GME)が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 05:31:16 GMT)
Generalised quantum speed limit for arbitrary time-continuous evolution [0.0] 量子力学の幾何学的アプローチを用いて、任意の時間連続進化のための一般化された量子速度限界(GQSL)を導出する。
GQSLは、ユニタリ、非ユニタリ、完全正、非完全正、相対論的量子力学の量子系に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 06:21:34 GMT)
Fluctuations in the Entropy of Hawking Radiation [0.0] 我々は、重力経路積分(GPI)を用いて、ページ曲線の周りのホーキング放射エントロピーのゆらぎを計算する。
この矛盾は、ブラックホールヒルベルト空間次元が状態準備によって固定されないという事実に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 05:49:45 GMT)
Enhancing Breast Cancer Histopathology Image Classification Using
Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 Model [0.0] 本研究では,デュアルアクティブ・ライトウェイトアテンションResNet50モデルを用いた乳癌の分類法を提案する。
このモデルは、事前訓練されたディープResNet50と、分類を達成するための軽量アテンションメカニズムを融合する。
このモデルは、40X、100X、200X、400Xの倍率係数の病理像に基づいて評価され、それぞれ98.5%、98.7%、97.9%、94.3%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 02:22:33 GMT)
Emergence of unitary symmetry of microcanonically truncated operators in
chaotic quantum systems [0.0] 固有状態熱化仮説に入る行列要素の統計的性質について検討する。
我々は、行列要素の特定のエネルギースケールの集合統計的性質が創発的ユニタリ対称性を示すという図を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:25:10 GMT)
Electromagnetic field quantization in the presence of a moving
nano-particle [0.0] 適切なラグランジアンは、半無限空間で動くナノ粒子からなる系であると考えられている。
高速度ナノ粒子が経験する量子摩擦は、ナノ粒子の放射力の散逸項として同定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 21:50:35 GMT)
Dual Use Concerns of Generative AI and Large Language Models [0.0] 本稿では,生命科学のために設計された Dual Use Research of Concern (DURC) フレームワークを生成AIの領域に実装することを提案する。
生物学的研究における利点と欠点を実証した上で,大規模言語モデル(LLM)において,DURCの基準を効果的に再定義できると考えている。
我々は、DURCフレームワークを採用する際に課せられるバランスを認め、生成的AIの影響に対する社会的認識を高める上で、その重要な政治的役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:42:21 GMT)
Conceptualising an Anti-Digital Forensics Kill Chain for Smart Homes [0.0] 本稿では,スマートホームシナリオにおけるアンチデジタルフォサイシクスの適用について述べる。
ADF Kill Chainのコンセプト化は、スマートホームのエコシステムに合わせたものだ、と同社は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 10:31:36 GMT)
Coarse-Tuning Models of Code with Reinforcement Learning Feedback [0.0] コード上で事前訓練されたLarge Language Models (LLM) が、プログラム合成の主流のアプローチとして登場した。
コードの品質を評価する接地関数からのフィードバックを用いて、強化学習により事前学習したLLMをさらに訓練するRCCFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 20:00:52 GMT)
ChatGPT and post-test probability [0.0] われわれはChatGPTにベイズ規則の医学的診断方法の例を挙げる。
医療変数名の導入は,ChatGPTが犯す誤りの数の増加につながることを示す。
感度と特異性に関する最近の解説を踏まえて,本研究の結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 23:20:37 GMT)
A quantum walk-based scheme for distributed searching on arbitrary
graphs [0.0] 離散時間量子ウォークは、量子セルオートマトンの一粒子セクターとして知られている。
この研究は、任意のグラフ上のノードやエッジを探索するために設計された新しい量子ウォークベースの探索スキームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 17:21:48 GMT)
A mixed perturbative-nonperturbative treatment for strong light-matter
interactions [0.0] 一般的なナノフォトニック構造と結合する際のエミッタダイナミクスに対するリンドブラッド型マスター方程式を提案する。
3つの異なる設定で数値シミュレーションにより,提案手法のパワーと妥当性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 18:54:31 GMT)
A Security Enhanced Authentication Protocol [0.0] 本稿では,最近の認証プロトコルと鍵交換プロトコルについて検討する。
これらのプロトコルがリプレイアタックや修正アタックに対して脆弱であること、および技術的正確性に悩まされていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 13:15:52 GMT)
A Hybrid Image Encryption Scheme based on Chaos and a DPA-Resistant Sbox [0.0] 最近、Khalid M. Hosnyは、6DハイパーカオスマッピングとQ-Fibonacci行列に基づく画像暗号化スキームを発表した。
本稿では、Khaled Hosnyの設計に基づいて、暗号化のセキュリティと効率を改善した新しい効果的な設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Dec 2023 15:26:15 GMT)