CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding [92.0] 擬似ラベルを用いて地域を特定するために、教師なしの視覚的接地法が開発された。
CLIP-VG は,CLIP を擬似言語ラベルに適応させる手法である。
提案手法は,RefCOCO/+/gデータセットにおいて,最先端の教師なし手法よりも有意差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:15:50 GMT)
Segment Any Events via Weighted Adaptation of Pivotal Tokens [85.4] 本稿では,Segment Anything Models (SAM) をイベントデータと統合する上で,難易度の高い課題に焦点を当てる。
本稿では,RGB画像とイベントデータからのトークン埋め込みのアライメントを最適化するマルチスケールな特徴蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:47:08 GMT)
NILUT: Conditional Neural Implicit 3D Lookup Tables for Image
Enhancement [82.8] 3次元ルックアップテーブル(3D LUT)は、画像強調のための重要なコンポーネントである。
3D LUTを学習し、適用するための現在のアプローチは、明らかに高速だが、メモリ効率はそれほど高くない。
ニューラルネットワークによってパラメータ化される暗黙的に定義された連続3次元色変換であるニューラルインプリシット LUT (NILUT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:12:55 GMT)
Understanding Deep Learning via Decision Boundary [81.5] 決定境界(DB)の変動が低いニューラルネットワークはより一般化可能であることを示す。
アルゴリズムDBの変数と$(epsilon, eta)$-data DBの変数という2つの新しい概念が、決定境界の変数を測定するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:18:37 GMT)
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena [76.2] 本研究では, LLM-as-a-judgeの使用状況と限界について検討し, 位置, 冗長性, 自己改善バイアスについて検討した。
次に、マルチターン質問セットであるMT-benchとクラウドソースのバトルプラットフォームであるArenaの2つのベンチマークを導入することで、LCMの判断と人間の嗜好の一致を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:01:34 GMT)
A Comprehensive Survey of Dataset Distillation [73.2] 限られた計算能力で無制限に成長するデータを扱うことは困難になっている。
ディープラーニング技術はこの10年で前例のない発展を遂げた。
本稿では,多面的なデータセット蒸留の総合的な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:45:22 GMT)
Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training [64.3] 線形アテンションを持つトランスフォーマーは効率的な並列トレーニングを可能にするが、同時に2D隠れ状態を持つRNNとして定式化することができる。
RetNet (Sun et al., 2023) や TransNormerLLM (Qin et al., 2023a) のような最近の研究は、加法的 RNN 更新規則に大域的崩壊項を追加することにより、性能が大幅に向上すると考えている。
並列形式のハードウェア効率の良いバージョンを開発し、シーケンスチャンク上でのブロック並列計算により、コアを引き続き活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:20:40 GMT)
BSRAW: Improving Blind RAW Image Super-Resolution [63.4] RAW領域におけるブラインド画像の超解像化に取り組む。
生センサデータを用いたトレーニングモデルに特化した,現実的な劣化パイプラインを設計する。
私たちのパイプラインでトレーニングしたBSRAWモデルは、リアルタイムRAW画像をスケールアップし、品質を向上させることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:17:28 GMT)
Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online
Job Recommendations [63.2] 本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。
この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:39:09 GMT)
MedAlign: A Clinician-Generated Dataset for Instruction Following with
Electronic Medical Records [60.4] 大型言語モデル(LLM)は、人間レベルの流布で自然言語の指示に従うことができる。
医療のための現実的なテキスト生成タスクにおけるLCMの評価は依然として困難である。
我々は、EHRデータのための983の自然言語命令のベンチマークデータセットであるMedAlignを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 09:12:06 GMT)
Analyzing Transformers in Embedding Space [59.4] 学習したトランスフォーマーの全てのパラメータを埋め込み空間に投影することで解釈する理論解析を提案する。
予め訓練されたモデルと微調整されたモデルの両方のパラメータを埋め込み空間で解釈できることを示す。
我々の発見は、少なくとも部分的には、モデル仕様から抽象化し、埋め込み空間でのみ動作する解釈手法への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:11:19 GMT)
Residual Learning for Image Point Descriptors [56.9] 本稿では,手作りの検出器とディスクリプタを用いて局所画像記述子を学習する,非常にシンプルで効果的な手法を提案する。
我々は,手書き記述子にすでに存在する知識を活用することで,最終記述子を最適化する。
本手法は,非微分関数を用いたアンサンブル学習や学習に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:51:30 GMT)
A-SDM: Accelerating Stable Diffusion through Redundancy Removal and
Performance Optimization [54.1] 本研究ではまず,ネットワークの計算冗長性について検討する。
次に、モデルの冗長性ブロックをプルークし、ネットワーク性能を維持する。
第3に,計算集約型注意部を高速化するグローバル地域対話型注意(GRI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:37:47 GMT)
A Reduction-based Framework for Sequential Decision Making with Delayed
Feedback [53.8] 汎用マルチエージェントシーケンシャル意思決定における遅延フィードバックについて検討する。
本稿では, 逐次的意思決定のためのマルチバッチアルゴリズムを, 即時フィードバックにより, サンプル効率のよいアルゴリズムに変換する, 新たなリダクションベースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:34:04 GMT)
MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with
Transformer [53.6] 我々は、MedSegDiff-V2と呼ばれるトランスフォーマーベースの拡散フレームワークを提案する。
画像の異なる20種類の画像分割作業において,その有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:02:12 GMT)
Towards Realistic Zero-Shot Classification via Self Structural Semantic
Alignment [53.3] 大規模事前訓練型視覚言語モデル(VLM)はゼロショット分類に有効であることが証明されている。
本稿では,アノテーションではなく,より広い語彙を前提とした,より難易度の高いゼロショット分類(Realistic Zero-Shot Classification)を提案する。
本稿では,ラベルのないデータから構造意味情報を抽出し,同時に自己学習を行う自己構造意味アライメント(S3A)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:43:52 GMT)
An In-depth Look at Gemini's Language Abilities [49.9] OpenAI GPTとGoogle Geminiモデルの能力を比較する。
この分析は、さまざまな言語能力をテストする10のデータセットに対して実施します。
Gemini Pro は GPT 3.5 Turbo よりも近いがわずかに劣る精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:25:10 GMT)
Hyper-VolTran: Fast and Generalizable One-Shot Image to 3D Object
Structure via HyperNetworks [48.9] 画像から3Dまでを1つの視点から解く新しいニューラルレンダリング手法を提案する。
提案手法では, 符号付き距離関数を表面表現として使用し, 幾何エンコードボリュームとハイパーネットワークスによる一般化可能な事前処理を取り入れた。
本実験は,一貫した結果と高速な生成による提案手法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:42:37 GMT)
A Comprehensive Analysis of the Effectiveness of Large Language Models
as Automatic Dialogue Evaluators [46.9] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の裁判官にとって有望な代用であることが示されている。
我々は,最近出現した30個のLLMの多次元評価能力をターンレベルとダイアログレベルの両方で解析した。
また,旋回と対話の両レベルにおいて,様々な逆方向の摂動に対処するLLMの頑健性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 04:50:57 GMT)
Investigating the Effectiveness of Task-Agnostic Prefix Prompt for
Instruction Following [44.7] 本稿では,TAPP(Task-Agnostic Prefix Prompt)を入力にプリプションすることで,各種大規模言語モデル(LLM)の命令追従能力が向上することを示す。
我々は、ベースLLM(命令に従うように微調整されていない)と命令調整モデルの両方がTAPPの恩恵を受けており、平均で34.58%、12.26%の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 11:49:04 GMT)
Weakly-Supervised Emotion Transition Learning for Diverse 3D Co-speech
Gesture Generation [44.3] 本研究では,3次元アバターにおける鮮明で感情的な3次元共同音声ジェスチャを生成する新しい手法を提案する。
そこで我々は,ChatGPT-4と音声インペインティング手法を用いて,高忠実度感情遷移音声を構築する。
本手法は,1つの感情条件に適応して構築した最先端モデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 07:37:10 GMT)
Leveraging Public Representations for Private Transfer Learning [44.3] 公開データから学習した共有表現が、プライベートラーニングをどのように改善するかを検討する。
与えられた部分空間内の純粋に局所的な学習が同じ目的を達成するため、十分な公開データがあれば、ユーザーはプライベートなコーディネートを避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 21:46:14 GMT)
Guess What Quantum Computing Can Do for Test Case Optimization [43.9] 近い将来、量子近似最適化アルゴリズム(QAOAs)は最適化問題を解く大きな可能性を秘めている。
本稿では,QAOA問題としてソフトウェアテストケース最適化問題を定式化し,量子コンピュータシミュレータ上での解法を提案する。
近年は利用できない多くのキュービットを必要とするより大きなテスト最適化問題を解決するため、QAOAと問題分解戦略を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 21:25:31 GMT)
CLAF: Contrastive Learning with Augmented Features for Imbalanced
Semi-Supervised Learning [40.5] 半教師付き学習とコントラスト学習は、ポピュラーなアプリケーションでより良いパフォーマンスを達成するために徐々に組み合わせられてきた。
1つの一般的な方法は、擬似ラベルを未ラベルのサンプルに割り当て、擬似ラベルのサンプルから正と負のサンプルを選択して、対照的な学習を適用することである。
比較学習における少数クラスサンプルの不足を軽減するために,CLAF(Contrastive Learning with Augmented Features)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:16:24 GMT)
Can We Edit Multimodal Large Language Models? [40.2] マルチモーダル LLM を編集するための新しいベンチマーク MMEdit を構築した。
様々なモデル編集ベースラインを含む総合的な実験を行い、異なるコンポーネントの編集の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:59:17 GMT)
Adversarial Model for Offline Reinforcement Learning [39.8] モデルに基づくオフライン強化学習フレームワークであるAdversarial Model for Offline Reinforcement Learning (ARMOR)を提案する。
ARMORは、データカバレッジに関係なく、任意の参照ポリシーを改善するためのポリシーをしっかりと学習することができる。
ARMORは、最先端のオフラインモデルフリーとモデルベースRLアルゴリズムの両方で有能な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:19:08 GMT)
iDet3D: Towards Efficient Interactive Object Detection for LiDAR Point
Clouds [39.3] 我々は,効率的な対話型3Dオブジェクト検出器iDet3Dを提案する。
iDet3Dはユーザフレンドリーな2Dインターフェースをサポートし、3D空間を探索する際の認知的負担を軽減する。
そこで本手法は,数クリックで正確なアノテーションを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 09:59:46 GMT)
XKD: Cross-modal Knowledge Distillation with Domain Alignment for Video
Representation Learning [35.1] XKDは、教師なしのビデオから意味のある表現を学ぶための自己ラベル付きフレームワークである。
モーダルな知識の蒸留は、モーダルな表現をオーディオやビジュアルストリームから学習するために行われる。
XKDはESC50の音の分類における最先端のパフォーマンスを示し、最高1の精度は9.6.5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 10:18:13 GMT)
A Group Fairness Lens for Large Language Models [34.1] 大規模な言語モデルは、ソーシャルメディアの文脈に展開する際の偏見と不公平さを永久に防ぐことができる。
多様な社会集団を特徴付ける新しい階層型スキーマを用いて,グループフェアネスレンズからLLMバイアスを評価する。
我々は,グループフェアネスの観点からLLMのバイアスを軽減するために,GF-Thinkという新しいチェーン・オブ・シンク法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:25:15 GMT)
Diffusion-EXR: Controllable Review Generation for Explainable
Recommendation via Diffusion Models [33.3] Diffusion-EXR と呼ばれる説明可能なレコメンデーションに対する拡散モデルに基づくレビュー生成
拡散-EXRと呼ばれる説明可能な勧告に対する拡散モデルに基づくレビュー生成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:23:15 GMT)
Quantum Algorithm for Signal Denoising [32.8] 提案アルゴリズムは、古典的および量子的信号を処理することができる。
数値計算の結果,古典的起源と量子的起源の両方のノイズを除去することが効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:16:04 GMT)
Look Before You Leap: Unveiling the Power of GPT-4V in Robotic
Vision-Language Planning [32.0] 本稿では,ロボットビジョン・ランゲージ計画(ViLa)について紹介する。
ViLaは、知覚データを推論と計画プロセスに直接統合する。
実ロボットとシミュレーション環境の両方で実施した評価は,既存のLCMプランナよりもViLaの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:48:40 GMT)
RichDreamer: A Generalizable Normal-Depth Diffusion Model for Detail
Richness in Text-to-3D [31.8] 我々は3次元生成のための一般化可能な正規-深度拡散モデルを学ぶ。
アルベド拡散モデルを導入し、アルベド成分にデータ駆動的制約を課す。
実験の結果,既存のテキスト・ツー・3Dパイプラインに組み込むと,モデルのリッチさが著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:36:09 GMT)
TEMP3D: Temporally Continuous 3D Human Pose Estimation Under Occlusions [31.7] 我々は,既存のSOTA単一画像に基づく3Dポーズ推定手法を用いて,映像中の動き事前モデルを調整したTEMP3Dという教師なし手法を提案する。
我々は,Occluded Human3.6MとOcMotionデータセットのSOTA結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 11:05:10 GMT)
Deep Pulse-Coupled Neural Networks [31.7] ニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロンを利用して脳の情報処理機構をキャプチャする。
本研究では、複雑な力学、すなわちパルス結合型ニューラルネットワーク(PCNN)を用いた、より生物学的に実証可能なニューラルモデルを活用する。
我々は、SNNでよく使われるLIFニューロンをPCNNニューロンに置き換えることで、ディープパルス結合ニューラルネットワーク(DPCNN)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:26:00 GMT)
Neural Lyapunov Control for Discrete-Time Systems [30.1] 一般的なアプローチは、リャプノフ関数と関連する制御ポリシーの組み合わせを計算することである。
ニューラルネットワークを用いてリアプノフ関数を表現するいくつかの手法が提案されている。
離散時間系におけるニューラルリアプノフ制御の学習のための最初のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 20:50:33 GMT)
Debiased Learning for Remote Sensing Data [29.8] 本稿では,リモートセンシングデータに特化して,高度に効率的な半教師付きアプローチを提案する。
まず、このドメインに適した堅牢で弱い拡張を設計し、FixMatchフレームワークをリモートセンシングデータに適用する。
第2に,本モデルにより予測される実際のラベルと擬似ラベルの両方から得られる不均衡学習データのバイアスを除去し,効果的な半教師付き学習手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:33:30 GMT)
Make-A-Character: High Quality Text-to-3D Character Generation within
Minutes [28.3] 本研究では,テキスト記述から3Dアバターを作成するために,Make-A-Character (Mach) というユーザフレンドリーなフレームワークを提案する。
制御可能で現実的で、完全に実現された3Dキャラクタを2分以内で作成するための直感的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:11:39 GMT)
Weakly-Supervised Temporal Action Localization by Inferring Salient
Snippet-Feature [26.8] 弱教師付き時間的アクションローカライゼーションは、教師なしビデオ内のアクション領域を特定し、アクションカテゴリを同時に特定することを目的としている。
擬似ラベル生成は、この課題を解決するための有望な戦略であるが、現在の手法ではビデオの自然な時間構造を無視している。
そこで本研究では,有意なスニペット特徴を推定し,時間的動作の局所化を弱く制御する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:29:23 GMT)
Deep Knowledge Tracing is an implicit dynamic multidimensional item
response theory model [25.9] ディープ・ナレッジ・トレーシング(Deep Knowledge Trace, DKT)は、リカレントニューラルネットワークに依存するナレッジ・トレースの競合モデルである。
本稿では,エンコーダデコーダアーキテクチャとして深い知識追跡を行う。
より単純なデコーダは、DKTが使用するデコーダよりもパラメータが少なく、学生のパフォーマンスをより良く予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 09:22:05 GMT)
Learning Resource Allocation Policy: Vertex-GNN or Edge-GNN? [24.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、頂点の隠された表現(Vertex-GNN)またはエッジの隠された表現(Edge-GNN)を更新する。
本稿では,Vertex-GNNとEdge-GNNの表現力を分析し,3つの代表的無線ポリシーを学習する。
GNNの表現力は、処理と組み合わせ関数の線形性と出力次元に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 01:29:36 GMT)
Clustered Federated Learning based on Nonconvex Pairwise Fusion [22.8] 我々はFusion Clustering (FPFC)と呼ばれる新しいクラスタリングFL設定を導入する。
FPFCは、各通信で部分的な更新を行うことができ、可変ワークロードによる並列計算を可能にする。
また,FLFCの全般的損失とロバスト性を考慮した新しい実用戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 09:29:08 GMT)
Graph Coarsening via Convolution Matching for Scalable Graph Neural
Network Training [22.4] 本稿では,畳み込みグラフを作成するためのCoarsening Via Convolution Matching (CONVMATCH)アルゴリズムと,高度にスケーラブルなA-CONVMATCHを提案する。
実世界のリンク予測とノード分類グラフデータセットを用いたCONVMATCHの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:07:14 GMT)
ManipLLM: Embodied Multimodal Large Language Model for Object-Centric
Robotic Manipulation [22.1] MLLM(Multimodal Large Language Models)の頑健な推論機能を活用したロボット操作のための革新的なアプローチを提案する。
インジェクトアダプタの微調整により,MLLMの固有共通感覚と推論能力を保ちながら,操作能力も備えている。
シミュレータと実世界の実験は,ManipLLMの有望な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 06:38:11 GMT)
Mitigating Label Bias in Machine Learning: Fairness through Confident
Learning [22.0] 偏見のないラベルが潜在的なバイアスを持つエージェントによって上書きされると、識別が生じることがある。
本稿では,自信ある学習の枠組みの中で,最も公平なインスタンスをフィルタリングすることで,バイアスを排除できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:57:12 GMT)
CPDG: A Contrastive Pre-Training Method for Dynamic Graph Neural
Networks [21.8] 動的グラフニューラルネットワーク(CPDG)のためのコントラスト事前学習法を提案する。
CPDGは、一般化機能や長期モデリング機能を含むDGNNの事前トレーニングの課題に取り組む。
大規模研究と産業動的グラフデータセットの両方で実施された大規模な実験。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:56:49 GMT)
Enhanced Fine-grained Motion Diffusion for Text-driven Human Motion
Synthesis [21.6] 我々は,KeyFrames Collaborated を用いたテキスト駆動動作合成のための条件拡散モデル DiffKFC を提案する。
提案モデルでは, 意味的忠実度の観点から最先端のパフォーマンスを実現するが, より重要なことは, 退屈な労力を伴わずに細かなガイダンスによりアニメーターの要求を満たすことができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 06:54:46 GMT)
YAYI-UIE: A Chat-Enhanced Instruction Tuning Framework for Universal
Information Extraction [21.0] ユニバーサル情報抽出(YAYI-UIE)のためのエンドツーエンドのチャット強化指導フレームワークを提案する。
具体的には,対話データと情報抽出データを用いて,情報抽出性能を協調的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 21:33:03 GMT)
Learned Kernels for Interpretable and Efficient Medical Time Series
Processing [20.9] 本稿では,医療時系列処理のためのスパースで解釈可能なアーキテクチャを提案する。
我々は、アーティファクト検出の重要なタスクにおいて、アーキテクチャのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 01:35:11 GMT)
Semi-Bandit Learning for Monotone Stochastic Optimization [20.8] モノトーン」問題のクラスに対して汎用的なオンライン学習アルゴリズムを提供する。
我々のフレームワークは、預言者、Pandoraのボックスナップサック、不等式マッチング、部分モジュラー最適化など、いくつかの基本的な最適化問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 07:46:37 GMT)
LARP: Language-Agent Role Play for Open-World Games [19.8] Language Agent for Role-Playing (LARP)は、メモリ処理と意思決定アシスタントを含む認知アーキテクチャである。
このフレームワークは、ユーザとエージェント間のインタラクションを洗練し、ユニークなバックグラウンドとパーソナリティで事前に定義する。
エンターテイメント、教育、様々なシミュレーションシナリオなど、さまざまな分野における言語モデルの多彩な利用を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 10:08:59 GMT)
Causal Discovery from Subsampled Time Series with Proxy Variables [19.7] 本稿では,サブサンプリング時系列から因果構造全体を同定する制約に基づくアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは非パラメトリックであり、完全な因果同定を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 11:31:22 GMT)
Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval [19.4] デンス検索では,クエリとドキュメント間の意味的関係を表現するために,識別テキストの埋め込みを学習する必要がある。
意味理解におけるLLMの強い能力を考えると、大きな言語モデル(LLM)の使用の恩恵を受けるかもしれない。
本稿では,LLaRA (LLM adapted for dense RetrievAl) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:10:35 GMT)
MotifPiece: A Data-Driven Approach for Effective Motif Extraction and
Molecular Representation Learning [19.1] 規則に基づくアプローチは、分子データ内で頻繁に、あるいは一般的でないモチーフを抽出する。
文字列ベースの手法は、しばしば分子固有のトポロジ的情報を失う。
我々は,モチーフの定義に統計測度を用いるMotifPieceと呼ばれるデータ駆動モチーフ抽出手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:20:15 GMT)
Combinatorial music generation model with song structure graph analysis [18.7] 音符列や楽器などの情報をノードの特徴として用いたグラフを構築し,音符列間の相関がエッジの特徴として機能する。
グラフニューラルネットワークを用いてノード表現を訓練し,ノード表現をUnetの入力として使用して,ConLONのピアノロール画像遅延を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 04:09:30 GMT)
Perception-Distortion Balanced Super-Resolution: A Multi-Objective
Optimization Perspective [18.0] 我々は、多目的最適化問題として、SRにおける知覚歪トレードオフを定式化する。
我々は、勾配のない進化アルゴリズム(EA)と勾配に基づくAdamを統合することにより、新しいアルゴリズムを開発する。
その結果,知覚・歪曲傾向の異なる最適モデルの個体群が得られた。
実験により,同じバックボーンネットワークを用いて,本手法で訓練した知覚歪みSRモデルにより,競合他社よりも知覚品質が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 04:59:30 GMT)
SUNDIAL: 3D Satellite Understanding through Direct, Ambient, and Complex
Lighting Decomposition [17.7] SUNDIALは、ニューラルネットワークを用いた衛星画像の3次元再構成のための包括的アプローチである。
我々はこの単一モデルアプローチで衛星シーンの幾何学、照明成分、太陽方向を学習する。
衛星シーンモデリングのための既存のNeRF技術に対するSUNDIALの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:46:44 GMT)
Metacognition-Enhanced Few-Shot Prompting With Positive Reinforcement [17.1] 本稿では, メタ認知に富む新規な数発プロンプトを提案し, 思考過程を反映する大規模言語モデルを提案する。
メタ認知を増強した数発のショットに肯定的な強化を導入し,大規模言語モデルの数発学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:48:17 GMT)
Evaluating Code Summarization Techniques: A New Metric and an Empirical
Characterization [16.1] 生成した要約の質を計測する際の様々な種類の指標の相補性について検討する。
我々は,その側面を捉えるために,コントラスト学習に基づく新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:12:39 GMT)
Deep Copula-Based Survival Analysis for Dependent Censoring with
Identifiability Guarantees [16.0] センシングは生存分析における中心的な問題であり、各サンプルに対して時間対イベント(例えば、死亡)または時間対センサー(英語版)が観察される。
そこで本研究では,依存検閲を同時に適用可能なフレキシブル・ディープ・ラーニング・ベース・サバイバル分析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:34:01 GMT)
Amodal Completion via Progressive Mixed Context Diffusion [15.1] しかし、このタスクは急速に進歩しているにもかかわらず、生成AIにとって依然として課題である。
本稿では,アモーダルマスクの予測と画素生成という2段階のプロセスを含む,既存のアプローチの難しさの多くをサイドステップで行うことを提案する。
このアモーダル補修法は,多くの成功事例において既存の手法と比較して,改良されたフォトリアリスティック補修結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 19:05:02 GMT)
Automated Clinical Coding for Outpatient Departments [14.9] 本報告は,病院における外来医療における最先端の深層学習に基づく臨床コーディング手法の有効性を検討するための最初の試みである。
私たちは、500万人以上の患者を記録した700万以上のノートからなる、大規模な外来患者データセットを収集します。
我々はこの設定に4つの最先端の臨床的コーディングアプローチを適用し、コーダを補助する可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:16:46 GMT)
Harnessing Pre-trained Generalist Agents for Software Engineering Tasks [13.7] 深層強化学習(DRL)は、ゲームテストやジョブショップスケジューリング問題の解決といった複雑なタスクの自動化に成功している。
専門のDRLエージェントは、他のタスクへの一般化性の欠如に悩まされており、効果的に開発および再訓練するためのかなりの時間を必要としている。
近年、DRL研究者は、様々な環境からポリシーを学習し、新しいタスクにおけるスペシャリストと同等以上のパフォーマンスを達成できるジェネラリストエージェントの開発を開始している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 18:39:58 GMT)
GNN2R: Weakly-Supervised Rationale-Providing Question Answering over
Knowledge Graphs [13.5] 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた2段階推論モデル(GNN2R)を提案する。
GNN2Rは、最終回答の根拠として最終回答と推論部分グラフの両方を、弱い監督力で効率的に提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:32:59 GMT)
Efficient Estimation of the Central Mean Subspace via Smoothed Gradient
Outer Products [13.2] マルチインデックスモデルに対する十分な次元削減の問題を考察する。
高速パラメトリック収束速度が$C_d cdot n-1/2$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:28:07 GMT)
Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration
Learning for Point Clouds [13.1] ニューラルネットワークを用いてフィルタを適応的に学習するフレームワークを提案する。
フィルタ関数の有限次元近似に関する理論的結果を示し,提案したネットワークアーキテクチャを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:43:44 GMT)
A theory of volumetric representations for opaque solids [12.9] 我々は不透明な固体を体積モデルとして表現する理論を開発した。
不透明な固体をランダムな指標関数として表現することから、そのような固体をモデル化できる条件を証明する。
我々は、固体の異なる部分における等方的および異方的散乱を説明するために、我々の理論を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 04:49:06 GMT)
TJDR: A High-Quality Diabetic Retinopathy Pixel-Level Annotation Dataset [12.7] TJDRは、トンジ大学附属のトンジ病院から得られた571枚の画像で構成されている。
画像のプライベート情報は、解剖学的構造を表示する際の明瞭さを確保しつつ、慎重に除去される。
このデータセットはトレーニングとテストセットに分割され、DR病変セグメンテーション研究コミュニティの進歩に貢献するために公開された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:46:25 GMT)
Freestyle 3D-Aware Portrait Synthesis Based on Compositional Generative
Priors [12.7] テキスト駆動型3D画像合成フレームワークを提案する。
具体的には、ポートレートスタイルのプロンプトに対して、3D対応のGANジェネレータとテキストガイド画像エディタを合成する。
そして、このセットの特殊スタイル領域を提案した3D潜在特徴生成器にマッピングし、与えられたスタイル情報を含む3D表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:35:38 GMT)
Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits [11.9] 両世界のベスト・オブ・ワールドズ・アルゴリズムを$K$武器付き線形文脈包帯に対して検討する。
我々のアルゴリズムは、敵対的体制と敵対的体制の両方において、ほぼ最適の後悔の限界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:27:30 GMT)
Finite-Time Frequentist Regret Bounds of Multi-Agent Thompson Sampling
on Sparse Hypergraphs [11.0] マルチエージェントマルチアーム・バンドイット(MAMAB)問題について検討し,$m$エージェントを$rho$オーバーラップするグループに分解する。
そこで本稿では,MATS の効率的な変種として$epsilon$-exploring Multi-Agent Thompson Sampling (epsilon$-MATS) アルゴリズムを提案する。
我々は、$epsilon$-MATSが、時間地平線と局所アームサイズの両方においてサブ線形である最悪の頻繁な後悔境界を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 21:41:01 GMT)
Security Knowledge-Guided Fuzzing of Deep Learning Libraries [9.9] そこで我々は,Orionという新しいディープラーニングファザを提案する。
Orionはファジィルールのセットに基づいて、ガイドされたテスト入力生成とコーナーケーステスト入力生成を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:50:31 GMT)
Improved security bounds against the Trojan-Horse attack in decoy-state
quantum key distribution [9.8] 量子トロイの木馬攻撃(THA)では、eavesdropperは量子鍵分布(QKD)システムの符号化または復号されたデバイスに明るい光を注入することで、符号化された情報を学ぶ。
本稿では,THA下でのデコイ状態QKDシステムのセキュリティバウンダリ改善を実現するための数値計算法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 04:07:34 GMT)
README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient
Education through Data-Centric NLP [9.7] 医療用語を患者に親しみやすい平易な言語に簡略化することを目的とした,レイ定義の自動生成という新たなタスクを導入する。
私たちはまず、2万以上のユニークな医療用語と30万件の言及からなるデータセットを作成しました。
また、データフィルタリング、拡張、選択を相乗化してデータ品質を改善する、データ中心のHuman-AIパイプラインも開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:01:00 GMT)
Knowledge Guided Semi-Supervised Learning for Quality Assessment of User
Generated Videos [9.7] ビデオの品質を意識したロバストな機能を生成するための自己教師型フレームワークを設計する。
次に,ビデオ品質評価タスクに特化して設計された,デュアルモデルに基づくSemi Supervised Learning(SSL)手法を提案する。
我々のSSL-VQAメソッドはST-VQRLバックボーンを使用して、様々なVQAデータセット間で堅牢なパフォーマンスを生成する。
本モデルでは,制限データのみをトレーニングした場合の最先端性能を約10%向上させ,SSLでも未使用データを使用すれば約15%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 07:32:03 GMT)
DeepArt: A Benchmark to Advance Fidelity Research in AI-Generated
Content [9.5] 本稿では,マルチモーダル大言語モデルであるGPT-4の画像合成機能について検討する。
GPT-4で生成した画像のテクスチャ特性の忠実度を評価するためのベンチマークを,手作業で描いた絵とそのAI生成画像から作成する。
我々は手動描画と対応するGPT-4生成画像のユニークなベンチマークをコンパイルし、AI生成コンテンツにおける忠実度研究を促進するための新しいタスクを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 18:51:05 GMT)
Verification of Locally Tight Programs [8.0] プログラム完了は、論理プログラムの言語から一階理論の言語への変換である。
この定理の厳密性条件は、より制限の少ない「局所的厳密性」要件に置き換えることができることを示す。
証明アシスタントAnthem-p2pは、局所的に密なプログラム間の等価性を検証できると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 19:38:15 GMT)
Can large language models reason about medical questions? [8.0] 実世界の難解な質問に対する回答と推論に,オープンソースモデルとクローズドモデルを適用することができるかを検討する。
我々は、MedQA-USMLE、MedMCQA、PubMedQAの3つの人気のある医療ベンチマークと複数のプロンプトシナリオに焦点を当てた。
生成されたCoTのエキスパートアノテーションに基づいて、InstructGPTは専門家の知識を読み、分析し、リコールすることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 11:17:23 GMT)
A Two-stage Personalized Virtual Try-on Framework with Shape Control and
Texture Guidance [7.3] 本稿では,2段階(形状制御とテクスチャガイダンス)を用いて衣服属性を分離する,新しい仮想試行モデル(PE-VITON)を提案する。
提案モデルでは, 衣服の折り畳みの弱さ, 複雑な姿勢下での創出効果の低下, 衣服のぼやけた縁, 従来の試行法では不明瞭なテクスチャスタイルを効果的に解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:32:55 GMT)
Scalable Algorithms for Power Function Calculations of quantum states in
NISQ Era [7.2] 本稿では、ランダムな量子状態のパワー関数を計算するためのスケーラブルで量子ビット効率のアルゴリズムの開発に焦点を当てる。
Hadamard test と Gate Set Tomography に基づく2つのアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:26:36 GMT)
Efficient Real-time Path Planning with Self-evolving Particle Swarm
Optimization in Dynamic Scenarios [7.0] 操作形式(TOF)は、粒子の操作をテンソル操作に変換する。
自己進化型粒子群最適化(SEPSO)を開発した。
SEPSOはより優れたパスを生成でき、リアルタイムのパフォーマンスがかなり向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:57:50 GMT)
AI Mirage: The Impostor Bias and the Deepfake Detection Challenge in the
Era of Artificial Illusions [6.8] 本稿では,法医学的調査やデジタル法医学的分析において生じる様々な認知バイアスについて考察する。
これは「インポスタバイアス」と呼ばれる新しい認知バイアスを導入し、法医学とデジタル法医学における生成人工知能(AI)ツールの使用に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 10:01:40 GMT)
SRFormer: Text Detection Transformer with Incorporated Segmentation and
Regression [6.7] 本稿では,アマルガメーションと回帰を併用した統合DTRモデルSRFormerを提案する。
実験分析により,初期デコーダ層で良好なセグメンテーション予測が得られることが示された。
提案手法の強靭性,優れたトレーニングとデータ効率,および最先端の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 17:43:48 GMT)
Deformable Audio Transformer for Audio Event Detection [6.3] 本稿では,ピラミッド変換器のバックボーンを組み込んだ変形性アテンションを構築,学習可能な,音声認識のための新しい変形性オーディオトランスを提案する。
変形可能なアテンションマップは入力機能を過剰に単純化し、さらに拡張できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 18:27:22 GMT)
Masked Diffusion as Self-supervised Representation Learner [6.1] Masked diffusion model (MDM) は意味的セグメンテーションのためのスケーラブルな自己教師型表現学習システムである。
本稿では,拡散モデルに固有の生成能力と表現学習能力の相互関係を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 21:51:06 GMT)
Discrete-Time Mean-Variance Strategy Based on Reinforcement Learning [5.8] エントロピーを用いて探索コストを測定し、最適な投資戦略を導出します。
対応する強化学習アルゴリズムを設計する。
本モデルは,実世界のデータ解析において,連続時間モデルよりも優れた適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:08:49 GMT)
Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation [5.2] 離散DNA配列生成に適した新しい潜伏拡散モデル DiscDiff を提案する。
離散DNA配列をオートエンコーダを用いて連続潜伏空間に埋め込むことで、離散データの生成に連続拡散モデルの強力な生成能力を活用できる。
我々は15種から150Kのプロモーター遺伝子配列の包括的クロス種データセットを寄贈し、ゲノム学における将来的な遺伝子モデリングのための資源を充実させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:14:35 GMT)
Prompt Valuation Based on Shapley Values [5.1] 大きな言語モデル(LLM)は、単に自然言語のプロンプトを提供することで、追加のトレーニングなしで新しいタスクを最適化する。
本稿では、Shapley値を用いてプロンプトの寄与を正確に定量化する。
本稿では,各プロンプトの寄与を効果的に識別し,定量化するため,シャープリー値を用いたプロンプトの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:37:11 GMT)
Towards Reliable AI Model Deployments: Multiple Input Mixup for
Out-of-Distribution Detection [5.0] 本稿では,OOD(Out-of-Distribution)検出問題の解法を提案する。
本手法は, 単一エポック微調整によるOOD検出性能の向上に有効である。
我々の方法は、ゼロからモデルを訓練する必要がなく、簡単に分類器にアタッチできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:31:51 GMT)
Towards Machine Unlearning Benchmarks: Forgetting the Personal
Identities in Facial Recognition Systems [5.0] 本研究では,モデルの本来のタスクを維持しつつ,個人のプライバシ(アイデンティティ)を含む特定のインスタンスを解放することを目的とした機械学習環境を提案する。
具体的には、MUCACとMUFACの2つの機械学習ベンチマークデータセットを提案し、機械学習アルゴリズムの性能と堅牢性を評価するのに非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:19:17 GMT)
Conservative Exploration for Policy Optimization via Off-Policy Policy
Evaluation [4.8] 我々は,少なくとも学習者がその性能を保証できなければならない保守的な探索の問題を,少なくとも基本方針と同程度によく研究する。
連続有限ホライゾン問題におけるポリシー最適化のための最初の保守的証明可能なモデルフリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 10:59:32 GMT)
Superpixel-based and Spatially-regularized Diffusion Learning for
Unsupervised Hyperspectral Image Clustering [4.6] 本稿では,新しい教師なしHSIクラスタリングアルゴリズム,スーパーピクセルベースおよび空間正規化拡散学習(S2DL)を提案する。
S2DLは、HSIに符号化された豊富な空間情報を拡散幾何学に基づくクラスタリングに組み込む。
S2DLのパフォーマンスは、公開されている実世界の3つのHSIに関する広範な実験で説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 09:54:40 GMT)
Automatic Assessment of Divergent Thinking in Chinese Language with
TransDis: A Transformer-Based Language Model Approach [4.4] TransDisシステムは、中国語の代替利用タスク(AUT)応答に対して、有効な独創性(品質)と柔軟性(多様性)のスコアを提供することができる。
私たちは、中国語や他の50以上の言語でAUT応答の独創性と柔軟性を計算するためのオープンなプラットフォームを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:08:59 GMT)
Enhancing Accuracy in Deep Learning Using Random Matrix Theory [4.2] 深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングにおけるランダム行列理論(RMT)の適用について検討する。
数値計算の結果,DNNとCNNの精度は低下せず,パラメータの大幅な削減につながることが明らかとなった。
この結果から,より効率的かつ正確なディープラーニングモデル構築のためのRTTの実践的応用に関する貴重な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:58:42 GMT)
Towards Consistent Language Models Using Declarative Constraints [4.2] 大規模言語モデルは、言語的に一貫性があり、構文的に正しい自然言語出力を生成する上で、前例のない能力を示している。
彼らはしばしば、入力された質問に対して不正確で矛盾した回答を返す。
正確で一貫した結果を提供するような言語モデルを変更するのは難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:53:07 GMT)
CARSS: Cooperative Attention-guided Reinforcement Subpath Synthesis for
Solving Traveling Salesman Problem [4.2] 本稿では,旅行セールスマン問題(TSP)に対処する新しいアプローチであるCARSSを紹介する。
CARSSはTSP解決プロセスを「サブパス生成」と「サブパス統合」の2つの異なる相乗的ステップに分解する
実証実験により、CARSSは単一エージェントの代替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） (Sun, 24 Dec 2023 05:25:43 GMT)
Agent based modelling for continuously varying supply chains [4.2] 本稿では, エージェントが様々なサプライチェーン問題を制御できるかどうかを検討する。
最先端の強化学習(RL)アルゴリズムを2つ比較した。
結果は、バッチ環境で採用されるリーン戦略が、さまざまな製品を持つ環境で採用されている戦略と異なることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:04:46 GMT)
On the Impact of Multiple Source Code Representations on Software
Engineering Tasks -- An Empirical Study [4.0] 我々は、ASTパスに基づくアプローチを変更し、複数の表現をアテンションベースモデルへの入力として受け入れる。
提案手法は,メソッドナーミング,プログラム分類,クローン検出の3つのタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 17:24:51 GMT)
Multi-level biomedical NER through multi-granularity embeddings and
enhanced labeling [3.9] 本稿では,複数のモデルの強みを統合するハイブリッドアプローチを提案する。
BERTは、文脈化された単語の埋め込み、文字レベルの情報キャプチャのための事前訓練されたマルチチャネルCNN、およびテキスト内の単語間の依存関係のシーケンスラベリングとモデル化のためのBiLSTM + CRFを提供する。
我々は、ベンチマークi2b2/2010データセットを用いて、F1スコア90.11を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 21:45:36 GMT)
A Design Framework for Distributed Quantum Computing Simulation [3.5] シミュレーションは量子コンピューティングと量子ネットワーク技術の設計と評価において重要な役割を果たしている。
本稿では,計算面とネットワーク面に等しく重点を置くシミュレーションフレームワークを提案する。
QPU利用率と量子ネットワーク利用率に対するジョブスケジューリングアルゴリズムの影響を評価するために,2つの指標が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:53:27 GMT)
A Trust Region Approach for Few-Shot Sim-to-Real Reinforcement Learning [3.4] Imitation-to-Reality Reinforcement Learning (Sim-to-Real RL)は、シミュレーションを用いて、広範囲な現実世界の相互作用の必要性を最小化しようとしている。
本研究では,シミュレータ学習政策によって引き起こされる軌道を制約するペナルティを取り入れた新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:09:08 GMT)
An Empirical Study of Efficiency and Privacy of Federated Learning
Algorithms [3.0] 今日の世界では、IoTネットワークの急速な拡大とスマートデバイスの普及により、相当量の異種データが生成される。
このデータを効果的に扱うためには、プライバシーと効率の両立を保証するために高度なデータ処理技術が必要である。
フェデレーション学習は、モデルをローカルにトレーニングし、データをプライバシを保存するためにサーバに集約する分散学習手法として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 00:13:41 GMT)
SoK: Technical Implementation and Human Impact of Internet Privacy
Regulations [2.8] 我々は、世界中のインターネットプライバシとデータ保護に関する一連の規制を分析します。
我々は、これらの法律によって与えられた権利と義務の分類を開発する。
次に、この分類を利用して、270の技術的研究論文を体系化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 01:48:07 GMT)
AdaPlus: Integrating Nesterov Momentum and Precise Stepsize Adjustment
on AdamW Basis [2.6] AdaPlusはNesterov運動量とAdamWに基づく精密なステップサイズ調整を統合している。
AdaPlusは画像分類タスクの勢いで(少しでも)SGDに匹敵する性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 11:54:08 GMT)
Multimodal Gen-AI for Fundamental Investment Research [2.6] 本報告では、従来の意思決定プロセスを再考する金融投資業界における変革的イニシアティブについて概説する。
基礎モデル(Llama2)上での微調整手法の有効性を評価し,アプリケーションレベルの目標を達成する。
このプロジェクトには、調査報告、投資メモ、市場ニュース、広範な時系列市場データなど、さまざまなコーパスデータセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:35:13 GMT)
Adversarial guesswork with quantum side information [2.5] 古典的量子チャネルの推測処理は、チャネルが伝達する状態を推定する際に発生するコストを定量化する。
我々は、いわゆる高度対称情報完全古典量子チャネルのクラスに対する最適推定法を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 00:49:38 GMT)
Fixed Integral Neural Networks [2.2] 学習した関数の積分を$f$で表す方法を提案する。
これにより、ニューラルネットワークの正確な積分を計算し、制約されたニューラルネットワークをパラメータ化することができる。
また、多くのアプリケーションに必要な条件である正の$f$を制約する手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:49:37 GMT)
FedDMF: Privacy-Preserving User Attribute Prediction using Deep Matrix
Factorization [1.9] 本稿では,ユーザマッチングを必要とせず,ユーザの属性を予測する新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、異なるクライアント上で深い行列分解モデルを訓練し、属性項目ベクトルのみを共有することである。
これにより、ユーザベクトル自体を共有することなく、ユーザ属性を予測できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 06:49:00 GMT)
Thrifty shadow estimation: re-using quantum circuits and bounding tails [1.7] 本稿では,量子回路を何度も再利用する,より実用的なプロトコルであるスリフティシャドウ推定法を提案する。
本研究では,Haarランダムなユニタリをサンプリングする場合は再利用が最大に有効であり,Clifford群からサンプリングする場合は最大に無効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 10:02:08 GMT)
Observation of Highly Correlated Ultrabright Biphotons Through Increased
Atomic Ensemble Density in Spontaneous Four-Wave Mixing [1.7] 本研究では, コールド原子中の2-$Lambda$自発4波混合双光子源を用いたペアリング比の実験的検討を行った。
超高2光子生成速度は毎秒1.3時間107ドル、ペアリング比は61%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:21:49 GMT)
Mining for Cost Awareness in the Infrastructure as Code Artifacts of
Cloud-based Applications: an Exploratory Study [1.7] 本研究の目的は,クラウドベースのアプリケーションのオープンソースリポジトリをマイニングすることで,コスト意識の実証的な証拠を提供することである。
152,735のリポジトリを体系的に検索した結果、2,010の関連リポジトリが選択された。
この結果から、開発者はアプリケーションデプロイメントのコストだけでなく、これらのコストを削減するためのアクションも気にしていることがわかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:01:06 GMT)
Addressing Gap between Training Data and Deployed Environment by
On-Device Learning [1.6] 本稿では、オンデバイスラーニング(ODL)アプローチに基づくニューラルネットワークを導入し、デプロイされた環境で再トレーニングすることでこの問題に対処する。
我々のアプローチは、ローエンドエッジデバイスに適した複数のニューラルネットワークの半教師付きシーケンシャルトレーニングに依存している。
回転機械の振動パターンを用いた実験により、ODLによる再トレーニングはノイズの多い環境での予測専用ディープニューラルネットワークと比較して異常検出精度を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 19:05:00 GMT)
Decoding Mean Field Games from Population and Environment Observations
By Gaussian Processes [1.6] 本稿では,平均フィールドゲーム(MFG)における逆問題に対処する非パラメトリック手法を提案する。
GPの活用により,エージェントの個体群と環境設定の部分的・雑音的な観察からエージェントの戦略行動と環境構成を回復することを目指す。
本手法は,MFGにおけるエージェントの挙動を,包括的データセットがアクセス不能かノイズによって汚染された場合のデータから推定する確率論的手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 06:26:37 GMT)
FPGA-Placement via Quantum Annealing [1.2] FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)は、現代コンピューティングにおいて重要な資産であると自ら主張している。
FPGA上の関数ブロックの最適空間配置を決定し、通信遅延を最小化し、性能を向上させるという配置手順は、NPハード問題である。
本稿では,この配置問題を,AQC を用いて解決したいわゆる非制約二元最適化問題 (QUBO) の集合として再定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 12:23:09 GMT)
Multimodal Classification of Teaching Activities from University Lecture
Recordings [1.0] 本稿では,授業のいつでも実施されている活動の種類を特定するマルチモーダル分類アルゴリズムを提案する。
いくつかの学術活動は、音声信号とより容易に識別でき、テキストの書き起こしに頼って他者を特定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 08:33:30 GMT)
T2M-HiFiGPT: Generating High Quality Human Motion from Textual
Descriptions with Residual Discrete Representations [0.8] T2M-HiFiGPTは、テキスト記述から人間の動きを合成するための新しい条件付き生成フレームワークである。
我々のCNNベースのRVQ-VAEは、高精度な2次元時間残差離散運動表現を生成可能であることを実証する。
この結果, RVQ-VAEは, VQ-VAEと比較して, 高精度な3次元人体の動きの計測に適していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 01:31:26 GMT)
Advancing Person Re-Identification: Tensor-based Feature Fusion and
Multilinear Subspace Learning [0.7] 特徴表現と多線形部分空間学習を組み合わせた新しいPRe-IDシステムを提案する。
提案手法は,CNN(Creative Conrimial Neural Networks)を強力な特徴抽出器として活用する。
提案手法は,VIPeR,GRID,PRID450の3つのデータセットを用いて実験を行うことにより評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:19:22 GMT)
NERIF: GPT-4V for Automatic Scoring of Drawn Models [0.6] 最近リリースされたGPT-4Vは、科学的モデリングの実践を前進させるユニークな機会を提供する。
我々は,GPT-4Vに学生の描画モデルを評価するための指導音とルーブリックを用いた手法を開発した。
GPT-4Vのスコアを人間の専門家のスコアと比較し、スコアの精度を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 04:23:29 GMT)
The Challenge of Using LLMs to Simulate Human Behavior: A Causal
Inference Perspective [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする驚くべき可能性を実証している。
本研究は,プロンプトに含まれる治療の変動が,不特定要因の変動を引き起こすことを示した。
この内在性問題を他の文脈に一般化する理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:32:35 GMT)
Increasing Profitability and Confidence by using Interpretable Model for
Investment Decisions [0.1] 本稿では、SHAPに基づく説明可能性技術を利用して投資提案を予測するための解釈可能な意思決定モデルを提案する。
提案されたソリューションは、予測されたレコメンデーションに影響を与える要因に関する貴重な洞察を提供するだけでなく、さまざまなタイプの投資家にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:05:53 GMT)
Browsing behavior exposes identities on the Web [0.1] ウェブをナビゲートすると、オンラインのトレースがそれらを識別する指紋を生成する。
これらのデジタル指紋は安定しており、再識別性が高い。
このようなプライバシーの脅威は、個人のブラウジング行動に関する限られた情報でさえ持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:21:15 GMT)
Work fluctuation theorems with initial quantum coherence [0.0] ゆらぎ定理は、線形反応則を超えた非平衡熱力学の基本的な結果である。
作業変動定理における初期量子コヒーレンスの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:55:08 GMT)
Ultrafast terahertz superconductor van der Waals metamaterial photonic
switch [0.0] 高温超伝導体 (HTS) BSCCOをベースとしたコヒーレントテラヘルツ (THz) 源は、THzの科学技術における主要な固体プラットフォームの一つとして大きな可能性を示している。
数ナノメートル厚HTS BSCCO van der Waals (vdWs) を用いた超高速THzメタマテリアルフォトニック集積回路の設計, シミュレーション, モデリングについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 15:37:03 GMT)
The Persuasive Power of Large Language Models [0.0] 気候変動をテーマとした総合的な説得対話シナリオを設計する。
支配者」エージェントは「懐疑的」エージェントに対して説得力のある議論を生成し、その後、議論が内部の意見状態を変えたかどうかを評価する。
我々は,機械による議論の説得力を評価するために,人間の裁判官に依頼する。
以上の結果から,オンラインソーシャルメディアにおける意見形成過程において,人工エージェントが重要な役割を果たす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:21:11 GMT)
Stability of Accuracy for the Training of DNNs Via the Uniform Doubling
Condition [0.0] 深層ニューラルネットワーク(DNN)の訓練における精度の安定性について検討する。
精度の安定性を達成するための目標は、ある時点で精度が高い場合、トレーニング全体を通して高い精度を維持することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 23:50:55 GMT)
Room temperature relaxometry of single nitrogen-vacancy centers in
proximity to $\alpha$-RuCl$_3$ nanoflakes [0.0] 室温でのAlpha$-RuCl$_3$のナノメータ薄膜のスピンダイナミクスについて検討した。
室温スピンダイナミクスの影響は、材料自体や他の2D材料に使用される技術に関する情報を得るのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 19:14:47 GMT)
Quantum probability from temporal structure [0.0] ボルン確率測度は、観測者が現実のある領域に自己配置する測定の統計を記述している。
量子確率は、因果的部分と後頭側部分の両方を含む普遍的多重時間波動関数の分数と同一視できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 17:05:18 GMT)
Quantum Spread Complexity in Neutrino Oscillations [0.0] 我々は、ニュートリノ振動を研究するための代替手段として、量子複雑性形式(quantum complexity formalism)を用いる。
特に、量子拡散複雑性はニュートリノセクターにおける電荷-パリティ対称性の違反に関する追加情報を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:58:46 GMT)
Online Real-time Learning of Dynamical Systems from Noisy Streaming
Data: A Koopman Operator Approach [0.0] ノイズの多い時系列データから動的システムのオンラインリアルタイム学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはロバスト・クープマン演算子を用いて測定ノイズの影響を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 20:52:27 GMT)
Nowcasting Madagascar's real GDP using machine learning algorithms [0.0] マダガスカルにおける国内総生産(GDP)の予測能力について検討する。
線形正則回帰(Ridge,Lasso,Elastic-net)、次元減少モデル(主成分回帰)、k-nearest neighborsアルゴリズム(k-NN回帰)を含む一般的な回帰モデルを訓練した。
我々は,根平均二乗誤差(RMSE),平均絶対誤差(MAE),平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を算出し,各モデルの流速精度を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 20:40:54 GMT)
Non-completely positive quantum maps enable efficient local energy
extraction in batteries [0.0] 量子電池のCPTP局所受動状態から効率よくエネルギーを抽出できることを示す。
我々は、物理的局所的な NCPTP マップを用いて、最大値よりも優れた性能を持つ、明示的な状態のクラスと対応するハミルトニアンを提示する。
CPTPパッシブおよびCPTP非パッシブ電池状態のためのCPTPマップで抽出可能な最大エネルギーの超過は、量子マップの非CPTP性の検出器として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:26:53 GMT)
Measurement-Based Entanglement of Semiconductor Spin Qubits [0.0] 測定ベースの絡み合いは状態投影を通して量子システムを絡み合わせる方法である。
一対のシリコン二重ドーピングモードスピン量子ビットの計測に基づく絡み合いを記述するマスター方程式を導出する。
本研究では,この過程をモデル化するための数値シミュレーションを開発し,このようなプロトコルを実験的に実装する上でどのような効果があるのかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:44:59 GMT)
Limitation of independent and identical distribution to capture the
hierarchy of nonlocality [0.0] 我々は、地域国家差別問題(LSDP)に関連する非地方性の概念を考える。
近年のLSDPでは,テレポーテーション方式のプロトコルが準最適であることが判明した。
我々は、情報の安全なロックに我々の理論を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 13:17:34 GMT)
Improving the understanding of the dynamics of open quantum systems [0.0] この論文は、オープン量子系、すなわち周囲の環境と相互作用する量子系の研究を提示する。
一般的な前提は、システムと環境が最初に分離された初期状態にあることである。
また,SE結合強度を小さく保った場合でも,初期相関が果たす役割が顕著であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 17:19:03 GMT)
Hyperfine interaction in the Autler-Townes effect II: control of
two-photon selection rules in the Morris-Shore basis [0.0] アルカリ金属原子のAutler-Townesレーザー励起スペクトルにおける特定の明るいピークの欠如について検討した。
我々の研究は、これらのスペクトルのディップは、超微細(HF)成分中の断熱性(またはレーザー修飾)状態の特定の構造によって引き起こされていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 22:28:17 GMT)
End-to-End 3D Object Detection using LiDAR Point Cloud [0.0] 本稿では,LiDAR点雲の新たなエンコーディングを用いて,自律走行車に近いクラスの位置を推定する手法を提案する。
出力は、シーン内のオブジェクトの位置と向きを3D境界ボックスとシーンオブジェクトのラベルで予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 00:52:14 GMT)
Deep Learning in Computed Tomography Pulmonary Angiography Imaging: A
Dual-Pronged Approach for Pulmonary Embolism Detection [0.0] 本研究の目的は,深層学習技術を活用し,肺塞栓症(PE)のコンピュータ支援診断を強化することである。
当社のエンドツーエンド分類フレームワークでは,アテンションガイド型畳み込みニューラルネットワーク(AG-CNN)を導入している。
AG-CNNはベースラインNet-121モデルを上回っ、8.1%のAUROCゲインを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 16:12:02 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks for Short-Term Multi-Energy Demand
Prediction of Integrated Energy Systems [0.0] 本稿では,多エネルギー消費予測のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しい6つの予測モデルを開発する。
これらのモデルは、新しい統合型電気・熱・ガスネットワークシステムに包括的に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:56:23 GMT)
DEAP: Design Space Exploration for DNN Accelerator Parallelism [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はますます複雑で、訓練やサービスにも強力になっています。
本稿では、ハードウェアとソフトウェアの共同設計がどのように連携し、カスタマイズされたハードウェアシステムを構築するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 02:43:01 GMT)
Coherent electron-vibron interactions in Surface-Enhanced Raman
Scattering (SERS) [0.0] コヒーレント電子-バイブロン相互作用は、オフ共鳴または共鳴SERSの標準的な光学モデルを超えて寄与する。
共鳴と非共鳴の両方のラマン干渉は、SERSピークの桁違いの修正を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 14:48:37 GMT)
Blockchain Smart Contract Threat Detection Technology Based on Symbolic
Execution [0.0] 永続性の脆弱性は隠蔽され複雑であり、スマートコントラクトに大きな脅威をもたらす。
本稿では,シンボル実行に基づくスマートコントラクト脅威検出技術を提案する。
実験の結果,本手法は検出効率と精度の両方を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 03:27:03 GMT)
"Paraphrasing The Original Text" Makes High Accuracy Long-Context QA [0.0] 長文チャットのためのほとんどのオープンソースモデルは、未だに満足のいく正確さを欠いている。
そこで我々は,「原文パラフレーズ」タスクを用いてコンテキストウィンドウを32kに拡張し,低コストかつ効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Dec 2023 05:53:25 GMT)