A Survey on Out-of-Distribution Detection in NLP [119.8] 現実世界における機械学習システムの信頼性と安全なデプロイには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
本稿では,OOD検出の最近の進歩について,特に自然言語処理に焦点をあてて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:15:20 GMT)
PanGu-$\pi$: Enhancing Language Model Architectures via Nonlinearity
Compensation [97.8] 大規模言語モデル(LLM)のための新しい効率的なモデルアーキテクチャを提案する。
そこで,PanGu-$pi$-7Bは,約10%の推論速度を持つベンチマークに匹敵する性能が得られることを示す。
さらに,PanGu-$pi$-7Bを金融法と法律の高価値領域に導入し,実践的応用のためにYunShanというLLMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:49:24 GMT)
Group Multi-View Transformer for 3D Shape Analysis with Spatial Encoding [83.9] 近年,ビューベース3次元形状認識手法の結果は飽和しており,メモリ制限デバイスに優れた性能を持つモデルは展開できない。
本稿では,本分野の知識蒸留に基づく圧縮手法を提案し,モデル性能を極力保ちながらパラメータ数を大幅に削減する。
具体的には、小型モデルの能力を高めるため、GMViT(Group Multi-view Vision Transformer)と呼ばれる高性能な大型モデルを設計する。
GMViTは、ベンチマークデータセットであるModelNet、ShapeNetCore55、MCBにおいて、優れた3D分類と検索結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:52:41 GMT)
I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models [82.0] 本稿では,静的画像を動的にライフライクなビデオシーケンスに変換するという課題に対処する。
従来の手法では、画像全体を拡散プロセスに統合したり、事前訓練されたエンコーダを横断的に使用するのが一般的である。
このような制限を克服するために,新しい解,すなわちI2V-Adapterを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:11:50 GMT)
Foundations of Reinforcement Learning and Interactive Decision Making [81.8] 本稿では,頻度主義的アプローチとベイズ的アプローチを用いた探索・探索ジレンマに対処するための統一的な枠組みを提案する。
ニューラルネットワークのような近似とフレキシブルなモデルクラスを機能させるために特別な注意が払われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 21:58:45 GMT)
Hulk: A Universal Knowledge Translator for Human-Centric Tasks [71.9] 我々は、最初のマルチモーダルな人間中心ジェネラリストモデルであるハルクを提示する。
Hulkは、タスク固有の微調整なしで、2D視覚、3D視覚、スケルトンベース、および視覚言語タスクに対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:44:26 GMT)
Explore In-Context Learning for 3D Point Cloud Understanding [71.2] 我々は,特に3Dポイントクラウドにおけるコンテキスト内学習のために設計された,ポイント・イン・コンテキストという新しいフレームワークを紹介した。
一般点サンプリング演算子とタンデムで協調して動作するように慎重に設計したJoint Smplingモジュールを提案する。
提案手法の汎用性と適応性を検証するため,幅広いタスクを扱うための広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:02:20 GMT)
A Comprehensive Overview of Large Language Models [70.8] 大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。
本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:15:51 GMT)
A Pathway Towards Responsible AI Generated Content [68.1] 我々は、AIGCの健全な開発と展開を妨げかねない8つの主要な懸念に焦点を当てている。
これらの懸念には、(1)プライバシー、(2)バイアス、毒性、誤情報、(3)知的財産(IP)、(4)堅牢性、(5)オープンソースと説明、(6)技術の乱用、(7)同意、信用、補償、(8)環境からのリスクが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:21:12 GMT)
Plan, Verify and Switch: Integrated Reasoning with Diverse X-of-Thoughts [65.2] 我々は,多種多様な推論の思考をLCMに促すことにより,総合的な問題解決フレームワーク XoT を提案する。
各質問に対して、XoTは常に最も適切なメソッドを選択して始まり、各メソッドを反復的に実行する。
各イテレーション内で、XoTは生成された回答の有効性を積極的にチェックし、外部エグゼクタからのフィードバックを取り入れます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:54:48 GMT)
Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation
Learning for Conversational Recommender Systems [64.0] 本稿では,対話型推薦システムのためのエンティティの意味理解を改善するために,知識強化型エンティティ表現学習(KERL)フレームワークを紹介する。
KERLは知識グラフと事前訓練された言語モデルを使用して、エンティティの意味的理解を改善する。
KERLはレコメンデーションとレスポンス生成の両方のタスクで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:49:24 GMT)
Noisy Correspondence Learning with Self-Reinforcing Errors Mitigation [63.2] クロスモーダル検索は、実際は精力的な、十分に整合した大規模データセットに依存している。
我々は、新しい雑音対応学習フレームワーク、textbfSelf-textbfReinforcing textbfErrors textbfMitigation(SREM)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:03:43 GMT)
Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities,
Potentials, and Challenges [62.9] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を提供する。
本稿では, 数学, 文章, プログラミング, 推論, 知識に基づく質問応答など, 教育能力に関する最近のLLM研究を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:37:32 GMT)
Exploiting hidden structures in non-convex games for convergence to Nash
equilibrium [62.9] 現代の機械学習アプリケーションは、非協調的なナッシュリリアとして定式化することができる。
決定論的環境と決定論的環境の両方に明確な収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:21:25 GMT)
Audio-Visual Quality Assessment for User Generated Content: Database and
Method [62.0] 既存のVQA研究の多くは、ユーザのQoEが付随する音声信号にも依存していることを無視して、ビデオの視覚的歪みのみに焦点を当てている。
SJTU-UAVデータベースと呼ばれる最初のAVQAデータベースを構築する。
また、サポートベクタ回帰器(SVR)を介して、一般的なVQA手法とオーディオ機能を融合したAVQAモデルのファミリーを設計する。
実験の結果,VQAモデルは,音声信号の助けを借りて,より正確な品質評価を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:54:22 GMT)
Fine-Grained Image-Text Alignment in Medical Imaging Enables Cyclic
Image-Report Generation [61.6] 本稿では,胸部X線画像領域と医療報告における単語を関連付けるために,適応パッチワードマッチング(AdaMatch)モデルを提案する。
AdaMatchは、適応パッチと単語のきめ細かい関係を利用して、対応する単語で特定の画像領域の説明を提供する。
CXRレポート生成タスクの明示的な説明性を提供するため,循環型CXRレポート生成のためのAdaMatchベースの双方向大言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:21:12 GMT)
Improving Radiology Summarization with Radiograph and Anatomy Prompts [60.3] 本稿では,印象生成を促進するために,新しい解剖学的拡張型マルチモーダルモデルを提案する。
より詳しくは、まず、解剖学を抽出する一連のルールを構築し、各文にこれらのプロンプトを配置し、解剖学的特徴を強調する。
コントラスト学習モジュールを用いて、これらの2つの表現を全体レベルで整列させ、コアテンションを用いて文レベルで融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 05:52:24 GMT)
Visual Instruction Tuning towards General-Purpose Multimodal Model: A
Survey [60.0] 従来のコンピュータビジョンは、モデルアーキテクチャで暗黙的に設計されたタスク命令を持つ専用モデルによって、個々のタスクを独立して解決する。
近年,視覚インストラクション・チューニング (VIT) の研究が盛んに行われている。
本研究の目的は,(1)コンピュータビジョンタスクのパラダイムとVIT開発を提示する背景,(2)一般的に使用されるネットワークアーキテクチャ,視覚的命令チューニングフレームワークと目的を導入したVITの基礎,および,設定とタスクの評価,(3)視覚的命令チューニングと評価において一般的に使用されるデータセットの体系的レビューを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:54:37 GMT)
Twice Class Bias Correction for Imbalanced Semi-Supervised Learning [59.9] textbfTwice textbfClass textbfBias textbfCorrection (textbfTCBC) と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
トレーニング過程におけるモデルパラメータのクラスバイアスを推定する。
非ラベル標本に対してモデルの擬似ラベルに二次補正を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:06:36 GMT)
Unlocking the Potential of Large Language Models for Explainable
Recommendations [55.3] 説明ジェネレータを最近登場した大規模言語モデル(LLM)に置き換える影響は、まだ不明である。
本研究では,シンプルで効果的な2段階説明可能なレコメンデーションフレームワークであるLLMXRecを提案する。
いくつかの重要な微調整技術を採用することで、制御可能で流動的な説明が十分に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:20:14 GMT)
Agnostically Learning Multi-index Models with Queries [54.3] 本稿では,ガウス分布下での非依存学習の課題に対するクエリアクセスのパワーについて検討する。
クエリアクセスは、MIMを不可知的に学習するためのランダムな例よりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:50:47 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） (Wed, 27 Dec 2023 03:09:36 GMT)
HMP: Hand Motion Priors for Pose and Shape Estimation from Video [52.4] 我々は,多種多様な高品質の手の動きを特徴とするAMASSデータセットに基づいて,手動に特有な生成動作を開発する。
頑健な動きの統合は、特に隠蔽されたシナリオにおいて、パフォーマンスを著しく向上させる。
HO3DおよびDexYCBデータセットの質的および定量的評価により,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 22:35:33 GMT)
Conversational Question Answering with Reformulations over Knowledge
Graph [52.1] 会話型質問応答(convQA)の最先端の手法は、しばしば難解な質問応答ペアと競合する。
本稿では,ConvQAの性能向上を目的とした強化学習モデルであるCornNetを提案する。
CornNetは、人間の書き直しと教師モデルの出力を模倣する学生モデルを用いて質問表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:03:05 GMT)
Dynamic Sub-graph Distillation for Robust Semi-supervised Continual
Learning [52.0] 半教師付き連続学習(SSCL)に焦点をあて、そのモデルが未知のカテゴリを持つ部分ラベル付きデータから徐々に学習する。
半教師付き連続学習のための動的サブグラフ蒸留法(DSGD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:40:12 GMT)
Prompt Expansion for Adaptive Text-to-Image Generation [51.7] 本稿では,より少ない労力で高品質で多様な画像を生成するためのPrompt Expansionフレームワークを提案する。
Prompt Expansionモデルはテキストクエリを入力として取り、拡張されたテキストプロンプトのセットを出力する。
本研究では,Prompt Expansionにより生成された画像が,ベースライン法により生成された画像よりも美的かつ多様であることを示す人体評価研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 21:12:21 GMT)
It Is Time To Steer: A Scalable Framework for Analysis-driven Attack Graph Generation [50.1] アタックグラフ(AG)は、コンピュータネットワーク上のマルチステップ攻撃をモデル化し分析する最も適したソリューションである。
本稿では,AG生成のための分析駆動型フレームワークを紹介する。
定量的な統計的意義を持つAG生成が完了する前に、リアルタイムな攻撃経路解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:44:58 GMT)
Disentangled Continual Learning: Separating Memory Edits from Model
Updates [48.8] 本稿では,一般化をカプセル化するクラス非依存の知識から記憶すべきクラス固有情報を解き放つことを目的とした,連続的な分類に対する新しい概念的アプローチを提案する。
クラス非依存ネットワークは破滅的な忘れ込みに苦しめられず,それを利用して分類を行うことで,過去のタスクの時間経過とともに精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 22:05:42 GMT)
Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension [47.6] 本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。
Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。
この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:51:15 GMT)
TACO: Topics in Algorithmic COde generation dataset [46.3] TACOは大規模コード生成データセットであり、アルゴリズムの光学性に重点を置いている。
トレーニングとテストセットには25433と1000のコーディング問題があり、最大155万の多様な解答がある。
各TACO問題には、タスクトピック、アルゴリズム、プログラミングスキル、難易度など、いくつかのきめ細かいラベルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:09:18 GMT)
Best-of-Both-Worlds Linear Contextual Bandits [45.4] 本研究は, 対向汚職下での多武装盗賊問題の事例である$K$腕線形文脈盗賊の問題を考察する。
我々は,理論的保証のもと,双方の敵環境に有効な戦略を開発する。
両体制の理論的保証から,我々の戦略をBest-of-Both-Worlds (BoBW) RealFTRLと呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:32:18 GMT)
PanGu-Draw: Advancing Resource-Efficient Text-to-Image Synthesis with
Time-Decoupled Training and Reusable Coop-Diffusion [45.1] PanGu-Drawは資源効率の良いテキスト・画像合成のための新しい潜伏拡散モデルである。
本稿では,様々な事前学習拡散モデルの協調利用を可能にするアルゴリズム「クープ拡散」を紹介する。
Pangu-Drawの実証的検証は、テキスト・ツー・イメージとマルチコントロール画像生成において、その例外的な長所を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:21:45 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） (Wed, 27 Dec 2023 03:30:26 GMT)
Efficient Deweather Mixture-of-Experts with Uncertainty-aware
Feature-wise Linear Modulation [44.4] 本稿では,専門家間での重み共有が可能なMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを提案する。
MoFMEは、単一の共有専門家ブロック上で学習可能なアクティベーション変調を通じて、暗黙的に複数の専門家をインスタンス化する。
実験の結果,MoFMEは画像修復品質の基準線を0.1-0.2dBで上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:23:37 GMT)
Vulnerability Scanners for Ethereum Smart Contracts: A Large-Scale Study [44.3] 2023年だけでも、そのような脆弱性は数十億ドルを超える巨額の損失をもたらした。
スマートコントラクトの脆弱性を検出し、軽減するために、さまざまなツールが開発されている。
本研究では,既存のセキュリティスキャナの有効性と,現在も継続している脆弱性とのギャップについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:26:26 GMT)
Landslide Detection and Segmentation Using Remote Sensing Images and
Deep Neural Network [42.6] 2022 Landslide4Senseコンペティションの結果に基づいて,地すべり検出とセグメンテーションのためのディープニューラルネットワークシステムを提案する。
ベースラインモデルとしてクロスエントロピー損失をトレーニングしたU-Netを用いる。
次に、幅広いディープラーニング技術を活用して、U-Netベースラインモデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:56:55 GMT)
Augmenting conformers with structured state-space sequence models for
online speech recognition [41.4] モデルが左の文脈のみにアクセスするオンライン音声認識は、ASRシステムにとって重要かつ困難なユースケースである。
本研究では、構造化状態空間シーケンスモデル(S4)を組み込んだオンラインASRのためのニューラルエンコーダの強化について検討する。
我々はS4モデルの変種を比較するために系統的アブレーション研究を行い、それらを畳み込みと組み合わせた2つの新しいアプローチを提案する。
我々の最良のモデルは、LibrispeechによるテストセットでWERの4.01%/8.53%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:01:07 GMT)
CAVEN: An Embodied Conversational Agent for Efficient Audio-Visual
Navigation in Noisy Environments [41.2] CAVENは、エージェントが音声目標にナビゲートするタスクを解決するためのヒューマン/オーラルと対話することのできるフレームワークである。
以上の結果から,我々の全会話的アプローチは,成功率のオーダー・オブ・マグニチュード改善にほぼ寄与していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:00:30 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） (Wed, 27 Dec 2023 03:13:50 GMT)
Rethinking Tabular Data Understanding with Large Language Models [39.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)のテーブル構造摂動に対する堅牢性について検討する。
我々は,同じ内容を示す表の構造的差異が,特に記号的推論タスクにおいて顕著な性能低下を示すことを示した。
テキストおよび記号的推論経路の集約は, 混合自己整合機構によって促進され, SOTA性能が73.6%向上し, WIKITABLEQUESTIONSの精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:58:52 GMT)
Differentiable modeling to unify machine learning and physical models
and advance Geosciences [38.9] 微分可能地科学モデリング(DG)の概念,適用性,意義について概説する。
微分可能(differentiable)とは、モデル変数に関する勾配を正確かつ効率的に計算すること。
予備的な証拠は、DGが機械学習よりも優れた解釈可能性と因果性を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:15:41 GMT)
RDGCL: Reaction-Diffusion Graph Contrastive Learning for Recommendation [38.5] コントラスト学習(CL)はレコメンダシステムを改善するための有望な手法である。
反応拡散グラフコントラスト学習モデル(RDGCL)と呼ばれるリコメンデータシステムのための新しいCL法を提案する。
提案したCLベーストレーニングは, 反応と拡散に基づく埋め込みの間に発生するため, グラフ強化は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:04:46 GMT)
Transversal Injection: Using the Surface Code to Prepare Non-Pauli Eigenstates [37.9] QEC(Quantum Error Correction)により、多数の物理量子ビットと好ましい論理的誤り率を持つシステムを使用することができる。
トランスバーサル・インジェクション(Transversal Injection)は、量子計算のリソース状態として使用できる論理的非パウリゲン領域を作成する新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:32:03 GMT)
AVOIDDS: Aircraft Vision-based Intruder Detection Dataset and Simulator [37.6] AVOIDDSは、視覚に基づく航空機の検知・回避問題に対する現実的な物体検出ベンチマークである。
各種照明条件を有する侵入機の光実写画像72,000枚からなるラベル付きデータセットを提供する。
また、このデータセットのスライス上でトレーニングされたモデルを評価し、環境条件の変化に対する性能の変化を特定するインタフェースも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 01:50:32 GMT)
Towards Knowledge-driven Autonomous Driving [37.0] 本稿では,新しい知識駆動型自動運転技術について考察する。
我々の調査は、現在の自動運転システムの限界を浮き彫りにしている。
認知、一般化、生涯学習の能力を備えた知識駆動型手法は、これらの課題を克服するための有望な方法として浮上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 05:37:25 GMT)
Some things are more CRINGE than others: Preference Optimization with
the Pairwise Cringe Loss [36.9] 本稿では,既存の2値フィードバック手法であるCrynge Lossをペアの選好設定に一般化する方法について述べる。
AlpacaFarmベンチマークでは,PPOやDPOといった最先端の選好最適化アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:53:09 GMT)
X Modality Assisting RGBT Object Tracking [36.6] 本稿では,融合パラダイムの影響を光を当てるために,新しいXモダリティ支援ネットワーク(X-Net)を提案する。
RGBと熱モダリティの相違から生じる特徴学習のハードルに対処するために,プラグアンドプレイピクセルレベル生成モジュール(PGM)を提案する。
また,混合特徴量対話変換器と空間次元特徴量変換戦略を組み込んだ特徴量対話モジュール (FIM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 05:38:54 GMT)
FairCompass: Operationalising Fairness in Machine Learning [35.0] 責任あるAIソリューションを開発するための衝動が高まっている。
さまざまな機械学習フェアネスソリューションが文献で提案されている。
現実世界のアプリケーションでは、これらのツールの実践的な実装が欠如していると伝えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 21:29:53 GMT)
Federated Continual Learning via Knowledge Fusion: A Survey [33.7] FCL(Federated Continual Learning)は、フェデレートされた学習環境と継続的な学習環境の両方において、モデル学習に対処する新たなパラダイムである。
FCLの主な目的は、異なるクライアントからの異種知識を融合し、新しいタスクを学習しながら、以前のタスクの知識を保持することである。
本研究は,フェデレーション学習と継続学習をまず重視し,その統合,すなわちFCL,特にFCLを知識融合を通じて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:47:39 GMT)
Practical Single Microwave Photon Counter with $10^\mathrm{-22}$
$\mathrm{W/\sqrt{Hz}}$ sensitivity [33.7] 単一光子検出は量子光学の発展に重要な役割を果たした。
近年、超伝導量子ビットまたはボロメーターに基づく単一マイクロ波光子検出器(SMPD)の開発において大きな進展が見られた。
入力光子の4波混合プロセスにより、トランモン量子ビットの励起状態への非可逆移動に基づく新しい実用的なSMPDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:23:28 GMT)
SVGDreamer: Text Guided SVG Generation with Diffusion Model [33.7] SVGDreamerと呼ばれる新しいテキスト誘導ベクトルグラフィックス合成法を提案する。
SIVEプロセスは、前景オブジェクトと背景への合成の分解を可能にする。
VPSDアプローチは、彩度の過飽和、ベクトルプリミティブの過度な平滑化、限られた結果の多様性といった課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:50:01 GMT)
City-on-Web: Real-time Neural Rendering of Large-scale Scenes on the Web [33.5] NeRFは、様々な環境にまたがる複雑な細部を捉えながら、3Dシーンの再構築を著しく進めている。
そこで我々は,City-on-Webを提案する。City-on-Webは,それを管理可能なブロックに分割し,それぞれが独自のLevel-of-Detailを持つ。
資源制約のある環境で大規模シーンのリアルタイムレンダリングを初めて実現したのは,我々の新しい表現と,慎重に設計されたトレーニング/推論プロセスのおかげです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:00:47 GMT)
Make BERT-based Chinese Spelling Check Model Enhanced by Layerwise
Attention and Gaussian Mixture Model [33.4] 我々は、BERTベースのCSCモデルを強化するために、異種知識注入フレームワークを設計する。
複数層表現を生成するために,n-gram-based layerwise self-attention の新たな形式を提案する。
実験の結果,提案手法は4つの強力なベースラインモデルに対して安定な性能向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:11:07 GMT)
Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning [32.7] 太陽パネルの出力予測はエネルギー遷移を促進するために重要であるが、太陽エネルギーの変動性と非線形の性質により複雑である。
我々の研究は、これらの複雑さに対処するために設計されたハイブリッド量子ニューラルネットワークを中心とした一連のソリューションを紹介した。
最初の提案されたモデルであるHybrid Quantum Long Short-Term Memoryは、テスト対象のモデルを平均絶対誤差と平均二乗誤差を40%以上下回っている。
2つ目のモデルであるHybrid Quantum Sequence-to-Sequence Neural Networkは、事前気象データを必要とせずに、任意の時間間隔に対して平均絶対誤差を16%低くして、光電力を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:37:46 GMT)
Generating images of rare concepts using pre-trained diffusion models [32.5] テキスト・ツー・イメージ拡散モデルは高品質な画像を合成できるが、様々な制限がある。
これらの制限は、トレーニングデータの長い尾の性質に起因していることが示されています。
ノイズ空間内で適切な生成種を慎重に選択することで、稀な概念を正しく生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:42:21 GMT)
Limited Data, Unlimited Potential: A Study on ViTs Augmented by Masked
Autoencoders [32.2] ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンにおいてユビキタス化されている。
ViTには誘導バイアスがないため、限られたデータでトレーニングすることは難しくなる。
本稿では,視覚障害者が自己監督タスクと一次タスクの両方のユニークな特徴を活用できるようにする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:28:57 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） (Wed, 27 Dec 2023 09:39:41 GMT)
E4S: Fine-grained Face Swapping via Editing With Regional GAN Inversion [31.4] 顔交換のための編集(E4S)という,顔交換のための新しいアプローチを提案する。
本フレームワークでは,形状とテクスチャの明示的な乱れを可能にする地域GANインバージョン(RGI)手法を提案する。
私たちのE4Sは、テクスチャ、形状、照明を保存するための既存の方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:11:53 GMT)
Learning Time-aware Graph Structures for Spatially Correlated Time
Series Forecasting [30.9] 本稿では時系列間の時間認識相関を抽出する時間認識グラフ構造学習(TagSL)を提案する。
グラフ畳み込みに基づくGated Recurrent Unit (GCGRU) も提案する。
最後に,TagSLとGCGRUを組み合わせたTGCRN(Time-aware Graph Convolutional Recurrent Network)という統合フレームワークを導入し,マルチステップ時間予測のためのエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:23:43 GMT)
SUREL+: Moving from Walks to Sets for Scalable Subgraph-based Graph
Representation Learning [30.8] グラフ上の多くの予測タスクにおいて,グラフ表現学習(SGRL)が強力なツールとして登場した。
本稿では,SUREL+の更新を行う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） (Wed, 27 Dec 2023 04:59:38 GMT)
Identification of Negative Transfers in Multitask Learning Using
Surrogate Models [29.9] マルチタスク学習は、複数の関連するソースタスクで強化することで、低リソースのターゲットタスクのトレーニングに広く使用されている。
マルチタスク学習における重要な問題は、ターゲットタスクに利益をもたらすソースタスクのサブセットを特定することである。
本稿では,サロゲートモデルを用いてこの問題に対処する効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:49:14 GMT)
scRNA-seq Data Clustering by Cluster-aware Iterative Contrastive
Learning [29.2] 単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)により、研究者は単一細胞レベルで遺伝子発現を解析できる。
scRNA-seqデータ分析における重要なタスクは、教師なしクラスタリングである。
我々は,cRNA-seqデータクラスタリングのためのクラスタ対応反復コントラスト学習(CICL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:50:59 GMT)
Active Third-Person Imitation Learning [29.0] 我々は,学習者が専門家を観察する視点を選ばなければならないという課題を伴って,第三者の模倣学習の問題を考察する。
我々の設定では、各視点は専門家の行動に関する限られた情報しか提供せず、学習エージェントは、競争性能を達成するために、異なる視点からの情報を慎重に選択し、組み合わせなければならない。
この設定は、例えばロボット工学において、ロボットはカメラを介して人間のデモを観察し、カメラの位置に応じて異なる視点から情報を受け取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:17:09 GMT)
Instruction Fusion: Advancing Prompt Evolution through Hybridization [28.7] 本稿では,既存の即時進化手法の制約について検討し,新しいアプローチであるインストラクション・フュージョン(IF)を導入する。
IFは、ハイブリッド化プロセスを通じて、2つの異なるプロンプトを革新的に組み合わせ、コードLLMのトレーニングプロンプトの進化を強化する。
実験の結果,提案手法は従来の手法の欠点を効果的に解決し,コードLLMの性能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） (Wed, 27 Dec 2023 10:18:43 GMT)
Modeling Systemic Risk: A Time-Varying Nonparametric Causal Inference
Framework [27.0] 時系列ネットワークにおける因果構造を推定するための非パラメトリック・時間変化指向情報グラフ(TV-DIG)フレームワークを提案する。
本枠組みは、金融ネットワーク内の主要資産・産業セクター間の相互接続性とシステム的リスクの進化を特定し、監視するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:09:57 GMT)
Segment Change Model (SCM) for Unsupervised Change detection in VHR
Remote Sensing Images: a Case Study of Buildings [26.3] セグメント変更モデル(SCM)と呼ばれる教師なし変更検出(CD)手法を提案する。
提案手法は,異なるスケールで抽出した特徴を再検討し,それらをトップダウンで統合し,識別的変化エッジを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:47:03 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） (Wed, 27 Dec 2023 10:38:51 GMT)
Top-K Pooling with Patch Contrastive Learning for Weakly-Supervised
Semantic Segmentation [25.6] パッチコントラスト学習(TKP-PCL)を用いたトップKプーリングという新しいViTベースのWSSS手法を提案する。
また,パッチ埋め込みを向上し,最終的な結果を改善するパッチコントラッシブエラー (PCE) も提案されている。
当社のアプローチは非常に効率的で、PASCAL 2012データセットの他の最先端のWSSSメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:40:27 GMT)
Adaptive Message Passing: A General Framework to Mitigate Oversmoothing,
Oversquashing, and Underreaching [24.9] 長距離相互作用は、多くの科学分野における複雑なシステムの正しい記述に不可欠である。
ほとんどのディープグラフネットワークは、(同期)メッセージパッシングの固有の制限のため、実際には長距離依存をモデル化できません。
この研究は、これらの制限を緩和する一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:49:27 GMT)
Mobility and Cost Aware Inference Accelerating Algorithm for Edge
Intelligence [24.5] 近年,エッジインテリジェンス(EI)が広く採用されている。デバイス,エッジサーバ,クラウド間のモデルを分割することで,EIの性能が大幅に向上する。
ユーザモビリティのないモデルセグメンテーションは,これまでにも深く研究されてきた。
本稿では,エッジでの推論を高速化するためのモビリティとコストを考慮したモデルセグメンテーションと資源配分アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:04:02 GMT)
Mini-BEHAVIOR: A Procedurally Generated Benchmark for Long-horizon
Decision-Making in Embodied AI [24.0] Mini-Behaviorは、組み込みAIの新しいベンチマークである。
エージェントに推論と意思決定のスキルを使って、日々の人間の課題に似た複雑な活動を解決するよう挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:49:35 GMT)
Refining Latent Homophilic Structures over Heterophilic Graphs for
Robust Graph Convolution Networks [23.6] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、空間データから知識を抽出するために様々なグラフタスクで広く利用されている。
本研究は,ノード分類のための全表現不均一グラフ上のGCNロバスト性について定量的に検討する先駆的な試みである。
ヘテロ親和性グラフ上の潜在ホモ親和性構造を自動的に学習し,GCNを硬化させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 05:35:14 GMT)
AI-driven platform for systematic nomenclature and intelligent knowledge
acquisition of natural medicinal materials [22.5] 我々は,ShennongAlphaを基盤としたNMMのための体系的命名法を提案する。
ShennongAlphaは、インテリジェントな知識獲得のために設計されたAI駆動のプラットフォームである。
標準化されたバイリンガル情報を備えた1万以上のNMMをカタログ化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:48:27 GMT)
Towards Robust Multimodal Prompting With Missing Modalities [22.2] マルチモーダルプロンプトは、すべての欠落したモダリティケースに対して学習可能な欠落認識プロンプトを導入する。
トレーニングと推論の間にモダリティの設定が欠けているシナリオでは、堅牢性に欠けています。
これらの課題に対処するために,単純かつ効果的なプロンプト設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:41:58 GMT)
SHAP-XRT: The Shapley Value Meets Conditional Independence Testing [21.8] そこで本研究では,Shapleyに基づく説明手法と条件付き独立性テストが密接に関連していることを示す。
本研究では,条件付きランダム化テスト(CRT, Conditional Randomization Test)にインスパイアされたテスト手法であるSHAPley Explanation Randomization Test(SHAP-XRT)を紹介した。
我々は、Shapley値自体が大域(つまり全体)のnull仮説の期待$p$-値に上限を与えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:58:39 GMT)
SimFBO: Towards Simple, Flexible and Communication-efficient Federated
Bilevel Learning [21.7] Federated Bilevel Optimization (FBO)は、機械学習とエッジコンピューティングにおいて、最近大きな可能性を示している。
我々は,サブループなしで実装が容易な,シンプルで柔軟なFBOフレームワークSimFBOを提案する。
我々は,SimFBOとShroFBOが,部分的なクライアント参加とクライアントサンプリングを置き換えることなく,線形収束高速化を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:19:45 GMT)
Understanding News Creation Intents: Frame, Dataset, and Method [21.2] ニュース意図とは、ニュース記事の作成の背後にある目的や意図を指す。
我々は、哲学、心理学、認知科学の研究に基づいて、ニュース作成意図を理解するための最初のコンポーネント認識フォーマリズムであるNews INTentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:35:23 GMT)
PromptTTS++: Controlling Speaker Identity in Prompt-Based Text-to-Speech
Using Natural Language Descriptions [21.2] 本稿では,自然言語記述を用いた話者識別制御が可能な音声合成システムPromptTTS++を提案する。
本稿では,話し方とほぼ独立に設計された音声特性を記述した話者プロンプトの概念を紹介する。
主観評価の結果,提案手法は話者プロンプトを使わずに話者特性を制御できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:41:36 GMT)
Rethinking the Instruction Quality: LIFT is What You Need [20.8] 既存の品質改善手法は、データセットの拡張やキュレーションを通じて命令データを変更する。
本稿では,命令品質を新たな高さに高めるために設計された新しい多目的パラダイムであるLIFT(LLM Instruction Fusion Transfer)を提案する。
実験結果から, LLMは, パラダイムによって選択された高品質な命令データが少ない場合でも, 各種タスクにおける頑健な性能を一貫して維持することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:23:14 GMT)
Deep learning for dynamic graphs: models and benchmarks [19.9] 近年,Deep Graph Networks (DGNs) の研究が進展し,グラフ上の学習領域が成熟した。
この研究分野の成長にもかかわらず、まだ解決されていない重要な課題がまだ残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:52:21 GMT)
Continuous-time Autoencoders for Regular and Irregular Time Series
Imputation [19.8] 時系列計算は、時系列の最も基本的なタスクの1つである。
最近の自己注意に基づく手法は、最先端の計算性能を示している。
連続時間リカレントニューラルネットワークに基づく計算法の設計は,長年にわたって見過ごされてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:13:42 GMT)
Learnable Chamfer Distance for Point Cloud Reconstruction [19.1] 我々は,Learningable Chamfer Distance (LCD) という,シンプルだが効果的な再構成損失を提案する。
LCDは、再構成された結果の欠陥を検索し、静的マッチングルールの弱点を克服する。
複数のリコンストラクションネットワークの実験では、LCDがより良いリコンストラクション性能を達成するのに役立つことが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:17:46 GMT)
Multi-Architecture Multi-Expert Diffusion Models [18.5] 我々は,Multi-architecturE Multi-Expertfusion Model (MEME)を紹介する。
MEMEはベースラインよりも3.3倍高速で、画像生成品質(FIDスコア)を0.62(FFHQ)と0.37(CelebA)改善している。
我々はMEMEが,大規模なマルチエキスパートモデルなど他のシナリオにも容易に適用可能な拡散モデルに対して,新たな設計選択を開放すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:51:56 GMT)
SuperServe: Fine-Grained Inference Serving for Unpredictable Workloads [18.5] ML推論サービスシステムは、アプリケーションのレイテンシと精度要件のバランスをとる必要がある。
SubNetActは、レイテンシーと精度のトレードオフ空間にまたがるあらゆるモデルに対して同時に機能することを示す。
SubNetActは、従来の最先端モデルよりもはるかに多くのモデルを提供するために、最大2.6倍のメモリを必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 22:24:11 GMT)
StyleCap: Automatic Speaking-Style Captioning from Speech Based on
Speech and Language Self-supervised Learning Models [17.9] StyleCapは、音声に現れる話し方の自然言語記述を生成する方法である。
StyleCapは、音声と自然言語の記述のペアデータで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:41:23 GMT)
In-Hand 3D Object Reconstruction from a Monocular RGB Video [17.3] 我々の研究は、静止RGBカメラの前で手で保持・回転する3Dオブジェクトを再構築することを目的としている。
暗黙の神経表現を用いて、多視点画像からジェネリックハンドヘルドオブジェクトの形状を復元する従来の手法は、オブジェクトの可視部分において魅力的な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:19:25 GMT)
Repaint123: Fast and High-quality One Image to 3D Generation with
Progressive Controllable 2D Repainting [17.0] マルチビューバイアスを緩和し,テクスチャ劣化を緩和し,生成プロセスを高速化するRepaint123を提案する。
画像品質を向上させるために、重なり合う領域に対する可視性を考慮した適応的再塗装強度を提案する。
提案手法は,スクラッチから2分で高画質な3Dコンテンツを多視点整合性,微妙なテクスチャで生成する能力に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:51:27 GMT)
S2M: Converting Single-Turn to Multi-Turn Datasets for Conversational
Question Answering [16.9] 本稿では,シングルターンデータセットをマルチターンデータセットに変換する新しい手法を提案する。
S2Mは応募時にQuACのリーダーボードで1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:41:18 GMT)
Frame-level emotional state alignment method for speech emotion
recognition [16.4] 音声感情認識(SER)システムは、人間とコンピュータの相互作用において人間の感情状態を認識することを目的としている。
SERのためのフレームレベルの感情状態アライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:07:52 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） (Wed, 27 Dec 2023 09:44:31 GMT)
GRSDet: Learning to Generate Local Reverse Samples for Few-shot Object
Detection [16.0] Few-shot Object Detection (FSOD) は、いくつかの新しいクラストレーニングデータを用いてのみオブジェクト検出を実現することを目的としている。
既存の手法の多くは、新しいクラス分布を構築するために移行学習戦略を採用するのが一般的である。
本稿では,新しいクラス分布の中心位置と境界範囲を適応的に調整するために,プロトタイプ参照フレームに局所逆サンプル(LRSamples)を生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:36:29 GMT)
Learning Dense Flow Field for Highly-accurate Cross-view Camera
Localization [15.9] 本稿では,衛星画像に対する地上画像に対する3DFカメラのポーズ推定の問題に対処する。
地上画像と衛星画像のペアにおいて,高密度な画素単位の流れ場を学習する手法を提案する。
提案手法は,KITTI,Ford multi-AV,VIGOR,Oxford RobotCarデータセットにおいて,中央値のローカライゼーション誤差を89%,19%,80%,35%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:31:34 GMT)
MIM4DD: Mutual Information Maximization for Dataset Distillation [15.8] 合成データセットと実データセット間の共有情報を定量化する指標として相互情報(MI)を導入する。
コントラスト学習フレームワーク内で,MIを最適化可能な新しい設計により,MIM4DDを数値的に最大化する手法を考案する。
実験の結果,MIM4DDは既存のSoTA DDメソッドのアドオンモジュールとして実装可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:22:50 GMT)
Visual Spatial Attention and Proprioceptive Data-Driven Reinforcement
Learning for Robust Peg-in-Hole Task Under Variable Conditions [15.8] アンカーボルト挿入(アンカーボルト挿入、Anchor-bolt insert)は、コンクリート中の穴の建設現場で行われるペグ・イン・ホールの作業である。
この作業を自動化する努力は行われているが、様々な照明と穴面条件が自動化を困難にしている。
本研究では,この課題に対して,照明条件や穴面条件に頑健な視覚とプロプリセプティブなデータ駆動型ロボット制御モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:57:23 GMT)
E2PNet: Event to Point Cloud Registration with Spatio-Temporal
Representation Learning [15.7] イベント・ツー・ポイント・クラウド登録のための最初の学習手法であるE2PNetを提案する。
E2PNetのコアはEvent-Points-to-Tensor (EP2T)と呼ばれる新しい特徴表現ネットワークで、イベントデータを2Dグリッド型の特徴テンソルにエンコードする。
E2PNetは、イベントデータの使用により、極端な照明や高速な動きに対してより堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:44:08 GMT)
TriCoLo: Trimodal Contrastive Loss for Text to Shape Retrieval [15.7] テキスト・ツー・シェイプ検索は3次元形状データの成長にますます関連する問題である。
マルチモーダルデータを用いた共同埋め込み学習における比較的損失に関する最近の研究は,検索や分類などのタスクで成功を収めている。
テキスト, 多視点画像, 3次元形状ボクセルの3次元学習方式を提案し, 大規模なバッチコントラスト学習を行うことで, 複雑な注意機構や損失を伴わずに, テキスト・ツー・シェイプ検索の性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:07:03 GMT)
Gaussian Mixture Proposals with Pull-Push Learning Scheme to Capture
Diverse Events for Weakly Supervised Temporal Video Grounding [14.4] 任意の形状を表現できるガウス混合提案法(GMP)を提案する。
GMPの学習において、各ガウスは特徴空間で訓練されるのではなく、時間的位置で実装される。
本稿では,引き抜きと押し込みによるプルプッシュ学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:29:01 GMT)
MDF-Net for abnormality detection by fusing X-rays with clinical data [14.3] 本研究は,患者の臨床情報が深層学習(DL)分類器の性能に及ぼす影響について検討した。
患者の臨床データと胸部X線を同時に処理できる2つの融合法からなる新しいアーキテクチャを提案する。
その結果, 患者の臨床データをDLモデルに組み込むことで, 胸部X線像の病的局在を平均精度で12%改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:04:27 GMT)
MolSets: Molecular Graph Deep Sets Learning for Mixture Property
Modeling [14.1] 分子混合物の特殊な機械学習モデルであるMollSetsを提案する。
個々の分子をグラフとして表現し、それらの混合物を集合として、モルセットはそれを混合レベルで集約する。
リチウム電池電解質の導電率予測におけるMollSetsの有効性を実証し, 化学空間の仮想スクリーニングにおけるその利点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:46:14 GMT)
A Novel Skip Orthogonal List for Dynamic Optimal Transport Problem [12.5] 興味深い離散的動的最適輸送問題を考える。
データポイントの重みや位置が変わった場合、最適なトランスポートプランを効率的に更新できますか?
この問題は、機械学習のいくつかの応用によって自然に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:04:29 GMT)
LLM Polygraph: Uncovering LLMs' Factual Discernment through Intermediate
Data Analysis [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は、現実と異なる出力を生成する。
この現象は特に、医療相談や法的な助言といった繊細な応用に関係している。
本稿では,LCMの内部状態を実測に活用した,新しいシームズネットワークベースモデルであるLCMファクトスコープを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 01:44:47 GMT)
General Method for Solving Four Types of SAT Problems [12.3] 既存の方法は、様々なタイプのブール適合性問題(SAT)に対して様々なアルゴリズムを提供する。
本研究では,整数計画法と強化学習法(RL)に基づく統合フレームワークDCSATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:09:48 GMT)
WAVER: Writing-style Agnostic Video Retrieval via Distilling
Vision-Language Models Through Open-Vocabulary Knowledge [12.0] WAVERは、視覚言語モデルによるクロスドメイン知識蒸留フレームワークであり、ビデオ記述における様々な書き込みスタイルを扱うという課題に取り組む。
事前学習された視覚言語モデルに存在するオープンな語彙特性を活かし、教師モデルから教師モデルへのテキストベースの知識の伝達に暗黙の知識蒸留アプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:14:11 GMT)
Image Restoration by Denoising Diffusion Models with Iteratively
Preconditioned Guidance [11.8] 深層ニューラルネットワークのトレーニングは、画像復元問題に対処するための一般的なアプローチとなっている。
低ノイズ環境では、バックプロジェクション(BP)に基づくガイダンスが有望な戦略であることが示されている。
本稿では,BPベースのガイダンスから少なくとも2乗のガイダンスへのトラバースを可能にする,事前条件に基づく新しいガイダンス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:57:03 GMT)
A Non-Uniform Low-Light Image Enhancement Method with Multi-Scale
Attention Transformer and Luminance Consistency Loss [11.6] 低照度画像強調は、薄暗い環境で収集された画像の知覚を改善することを目的としている。
既存の方法では、識別された輝度情報を適応的に抽出することができず、露光過多や露光過多を容易に引き起こすことができる。
MSATrというマルチスケールアテンション変換器を提案し,光バランスの局所的・グローバル的特徴を十分に抽出し,視覚的品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:07:11 GMT)
Risk-anticipatory autonomous driving strategies considering vehicles'
weights, based on hierarchical deep reinforcement learning [11.5] 本研究では,周囲の車両の重量を考慮し,リスク予測に基づく自律運転戦略を開発する。
リスクフィールド理論に基づいて、周囲の車両の重量を統合するリスクインジケータを提案し、自律運転決定に組み込んだ。
衝突時の潜在的な衝突エネルギーを示す指標を新たに提案し, AV駆動方式の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:03:34 GMT)
GAD-PVI: A General Accelerated Dynamic-Weight Particle-Based Variational
Inference Framework [11.5] 本稿では,加速度位置更新と動的重み調整を同時に行うParVIフレームワークを提案する。
GAD-PVIは異なる相似関数と関連する滑らかなアプローチと互換性がある。
合成データと実世界のデータの両方の実験では、GAD-PVI法の高速収束と近似誤差の低減が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:31:06 GMT)
Transfer and Alignment Network for Generalized Category Discovery [11.4] 一般カテゴリー発見(Generalized Category Discovery)は、現実世界における重要な課題である。
既知のカテゴリのパフォーマンスが向上したにもかかわらず、現在の手法は新しいカテゴリでは性能が良くない。
ラベル付きデータとラベルなしデータの間のバイアス付き知識伝達と、ラベルなしデータに対するノイズの多い表現学習である。
本稿では,2つの知識伝達機構を組み込んだ伝達・アライメントネットワーク(TAN)と,2つの特徴アライメント機構による識別的特徴の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:35:47 GMT)
Domain Generalization with Vital Phase Augmentation [11.1] ディープニューラルネットワークは画像分類において顕著な性能を示している。
しかし, 入力データの劣化により性能は著しく低下した。
本研究では, クリーンデータと破損データの両方の性能向上を図った提案手法の実験的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:35:17 GMT)
Semidefinite Relaxations of the Gromov-Wasserstein Distance [11.0] グロモフ・ワッサー距離(Gromov-Wasser distance, GW)は、空間間の物体の一致を可能にする最適輸送問題の変種である。
本稿では,GW距離の半定緩和法を提案する。
我々の緩和は、グローバル最適解への任意の輸送の比率を計算する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:48:44 GMT)
A Polarization and Radiomics Feature Fusion Network for the
Classification of Hepatocellular Carcinoma and Intrahepatic
Cholangiocarcinoma [10.4] 肝内胆管癌(ICC)は治療選択と予後評価において重要なステップである。
本研究では, HCC と ICC を分類するために, 偏光特徴と放射能特徴を組み合わせた新しい偏光・放射能融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:16:04 GMT)
Shifting to Machine Supervision: Annotation-Efficient Semi and
Self-Supervised Learning for Automatic Medical Image Segmentation and
Classification [10.1] S4MI(Self-Supervision and Semi-Supervision for Medical Imaging)パイプラインを導入する。
これらの技術はラベリングを必要としない補助的なタスクに携わり、機械監督のスケーリングを簡素化する。
本研究は、これらの手法を3つの異なる医用画像データセット上で評価し、分類と分割作業の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:26:11 GMT)
RefineNet: Enhancing Text-to-Image Conversion with High-Resolution and
Detail Accuracy through Hierarchical Transformers and Progressive Refinement [10.0] RefineNetは、テキストから画像への変換システムにおける解像度制限に対処するために設計された新しいアーキテクチャである。
我々の研究は、画像からテキストへの変換の分野を前進させ、様々なアプリケーションで高忠実な画像生成のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:02:41 GMT)
How to Trust Your Diffusion Model: A Convex Optimization Approach to
Conformal Risk Control [9.8] 本稿では、画像から画像への回帰タスクに着目し、リスク制御予測セット(RCPS)の手順を一般化する。
提案手法は, 平均間隔長を最大化しつつ, 多次元リスク制御を可能にする新しい凸最適化手法に依存している。
本研究は,腹部の自然像とCTスキャンの2つの実世界の画像記述問題に対するアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:48:05 GMT)
RL-MPCA: A Reinforcement Learning Based Multi-Phase Computation
Allocation Approach for Recommender Systems [9.5] 計算リソースの制限の下では、計算コストとビジネス収益の間のトレードオフをどのように行うかが不可欠である。
本稿では,強化学習に基づく多相計算割当手法(RL-MPCA)を提案する。
具体的には、RL-MPCAは様々なCR割り当てシナリオに対応するために、新しいQ-networkを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:40:19 GMT)
A flexible empirical Bayes approach to multiple linear regression and
connections with penalized regression [9.5] 大規模多重回帰に対する新しい経験的ベイズ手法を提案する。
提案手法は2つの主要な概念を組み合わせる: (i) 正規分布のスケール混合の非適応的な族を近似したフレキシブルな「パラメトリック収縮」事前の使用。
提案手法の後方平均値は, ペナル化回帰問題の解法として解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:51:57 GMT)
Investigating the Robustness of Sequential Recommender Systems Against
Training Data Perturbations [9.5] 有限ランク付けに適した拡張された類似度であるFinite Rank-Biased Overlap (FRBO)を紹介する。
時間的に順序付けられたシーケンス内の異なる位置におけるアイテムの削除の影響を実験的に検討する。
その結果、シーケンスの最後にアイテムを削除することは、統計的にパフォーマンスに有意な影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:41:16 GMT)
Lyapunov-Guided Representation of Recurrent Neural Network Performance [9.4] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks、RNN)は、シーケンスと時系列データのためのユビキタスコンピューティングシステムである。
本稿では,RNNを力学系として扱うとともに,リアプノフスペクトル解析を用いてハイパーパラメータを高精度に相関する手法を提案する。
各種RNNアーキテクチャの研究により,AeLLEはRNNリアプノフスペクトルと精度の相関が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 05:19:29 GMT)
Inverse Reinforcement Learning with Unknown Reward Model based on
Structural Risk Minimization [9.4] 逆強化学習(IRL)は通常、報酬関数のモデルが事前に特定され、パラメータのみを推定する。
単純化されたモデルは真の報酬関数を含まないが、高い複雑さを持つモデルは相当なコストと過度なリスクをもたらす。
本稿では,統計的学習から構造リスク最小化(SRM)手法を導入することで,このトレードオフに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:23:17 GMT)
Towards Efficient Verification of Quantized Neural Networks [9.4] 量子化は、深層ニューラルネットワークモデルにおける浮動小数点演算を整数演算に置き換える。
本研究では,勾配に基づく探索手法と有界伝播手法を用いて,効率を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:00:06 GMT)
Frauds Bargain Attack: Generating Adversarial Text Samples via Word
Manipulation Process [9.3] 本研究では,Fraud's Bargain Attackと呼ばれる新たな手法を提案する。
ランダム化機構を用いて探索空間を拡張し、高品質な敵の例を生成する。
成功率、不受容性、文質の点で他の方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:54:38 GMT)
Blind Image Quality Assessment: A Brief Survey [9.1] ブラインド画像品質評価(BIQA)は、参照にアクセスすることなく視覚信号の知覚的品質を自動的に評価するために必要である。
本稿では,BIQA分野における最近の発展の包括的分析と考察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:28:13 GMT)
FCDNet: Frequency-Guided Complementary Dependency Modeling for
Multivariate Time-Series Forecasting [9.1] 時系列予測のための簡潔で効果的なフレームワークであるFCDNetを提案する。
多レベル周波数パターンから長期的および短期的依存情報を適応的に抽出する。
実験の結果、FCDNetは強いベースラインをはるかに超えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:29:52 GMT)
Prune-Deprune: Adaptive Compression-Aware Split Learning and Inference
for Enhanced Network Efficiency [8.9] 本研究では,適応型圧縮対応分割学習法(deprune)を開発し,深層学習モデルの改良と訓練を行う。
分割学習手法と比較してネットワーク利用率を4倍に削減できることを示す。
また,「プルー」法は,精度に影響を与えることなく,特定のモデルのトレーニング時間を最大6倍に短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:25:38 GMT)
FreqyWM: Frequency Watermarking for the New Data Economy [8.5] 目に見えない透かしを符号化するためのデータセット内のいくつかのトークンの出現頻度を変調する新しい手法を提案する。
このような透かしを作成し検証するアルゴリズムを最適かつ高速に開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:17:59 GMT)
Robustness Verification for Knowledge-Based Logic of Risky Driving
Scenes [8.4] Data.govから72の事故データセットを収集し、それらを州別に整理します。
我々は、各州のデータセット上で決定木とXGBoostモデルをトレーニングし、事故判定ロジックを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:13:51 GMT)
SocialStigmaQA: A Benchmark to Uncover Stigma Amplification in
Generative Language Models [8.2] 我々は、生成言語モデルにおいて、シュティグマを通して、社会的偏見の増幅を捉えるためのベンチマークを導入する。
私たちのベンチマークであるSocialStigmaQAには、ソーシャルバイアスとモデル堅牢性の両方をテストするために慎重に構築された、さまざまなプロンプトスタイルの約10Kプロンプトが含まれています。
社会的に偏りのあるアウトプットの割合は、様々なデコード戦略やスタイルにまたがって45%から59%の範囲であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 22:14:19 GMT)
Understanding Multi-phase Optimization Dynamics and Rich Nonlinear
Behaviors of ReLU Networks [8.2] 線形可分データに基づく勾配流による2層ReLUネットワークの学習過程の理論的評価を行う。
学習過程全体から4つの段階が明らかになり,学習の簡略化と複雑化の傾向が示された。
特定の非線形挙動は、初期、サドルプラトー力学、凝縮エスケープ、複雑化に伴う活性化パターンの変化など、理論的に正確に識別することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:37:18 GMT)
Learn From Orientation Prior for Radiograph Super-Resolution:
Orientation Operator Transformer [8.0] 高解像度X線画像は骨格筋関連疾患の早期診断と治療において重要な役割を担っている。
放射線画像場に単一画像超解像(SISR)モデルを導入することにより,画質の向上が期待できる。
従来の画像パイプラインは、色空間と画素間パターンからSRとdenoisingの混合マッピングを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:56:24 GMT)
Performance Comparison of Session-based Recommendation Algorithms based
on GNNs [7.8] 本稿では,GNNをベースとした8つの手法の評価結果について報告する。
驚いたことに, 単純なモデルでは, 平均相反ランクにおいて, 最新のGNNモデルよりも優れていた。
さらなる分析により、例えばランダムシードのような論文で深く議論されていない他のいくつかの要因が、GNNベースのモデルの性能に顕著に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:24:26 GMT)
Adversarial Attacks on LoRa Device Identification and Rogue Signal
Detection with Deep Learning [7.4] 本稿では,LoRaデバイス識別と正当性対ローグLoRaデバイス分類タスクに対処するディープラーニングフレームワークについて検討する。
深層学習モデルを用いたLoRa信号分類タスクにおいて,FGSMに基づく逆方向攻撃が検討されている。
本稿では,異なるLoRa信号分類タスクに対する敵攻撃の伝達可能性のレベルを主要な脆弱性として定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:49:28 GMT)
"Guess what I'm doing": Extending legibility to sequential decision
tasks [7.4] 不確実性を考慮したシーケンシャルな意思決定課題における正当性の概念について検討する。
提案手法はPoL-MDPと呼ばれ,不確実性に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:21:20 GMT)
Generating gradients in the energy landscape using rectified linear type
cost functions for efficiently solving 0/1 matrix factorization in Simulated
Annealing [7.3] 本研究では,エネルギー景観に勾配を適用して解法を容易にする手法を提案する。
また,探索過程におけるコスト関数の勾配を更新することにより,迅速に解を得る方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:19:47 GMT)
Clustered Orienteering Problem with Subgroups [7.0] サブグループによるクラスター配向問題(COPS)
我々の新しい定式化は、以前の2つのよく知られた変種をモデル化し、解決する能力を持っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:24:00 GMT)
Adaptive trajectory-constrained exploration strategy for deep
reinforcement learning [6.6] 深層強化学習 (DRL) は, まばらさや虚偽の報奨や大きな状態空間を持つタスクにおいて, ハード探索問題に対処する上で, 重大な課題に直面している。
DRLの最適軌道制約探索法を提案する。
2つの大きな2次元グリッドワールド迷路と複数のMuJoCoタスクについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:57:15 GMT)
FALCON: Feature-Label Constrained Graph Net Collapse for Memory
Efficient GNNs [6.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、相互接続されたデータセットによる機械学習の新しい時代の幕を閉じた。
ほとんどのGNNは、数千万のノードを持つ巨大で複雑なネットワークを含む現実世界のアプリケーションではスケールできない。
本稿では,これらの制約に対処するため,Feature-Label Constrained graph Net collapse, FALCONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:53:17 GMT)
Soft Contrastive Learning for Time Series [6.5] 時系列の簡易かつ効果的なソフトコントラスト学習戦略であるSoftCLTを提案する。
具体的には,1)データ空間上の時系列間の距離によるインスタンス単位のコントラスト損失,2)タイムスタンプの違いによる時間的コントラスト損失について,ソフトな割り当てを定義する。
実験では、SoftCLTは、分類、半教師付き学習、移動学習、異常検出など、様々な下流タスクのパフォーマンスを一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:15:00 GMT)
Learning to Embed Time Series Patches Independently [6.5] 近年,時系列モデリングは時系列の自己教師型表現学習戦略として注目されている。
このようなパッチをキャプチャすることは、時系列表現学習の最適戦略ではないかもしれない、と我々は主張する。
本論文では,1)他のパッチを見ることなく各パッチを自動エンコードするシンプルなパッチ再構築タスク,2)個別に各パッチを埋め込むシンプルなパッチワイド再構築タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:23:29 GMT)
EnrichEvent: Enriching Social Data with Contextual Information for
Emerging Event Extraction [5.8] 本稿では,ストリーミングソーシャルデータの言語的および文脈的表現を活用する新しいフレームワークであるEnrichEventを提案する。
提案するフレームワークは,イベントの時間的変化を示すために,各イベントのクラスタチェーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:58:25 GMT)
ReSynthDetect: A Fundus Anomaly Detection Network with Reconstruction
and Synthetic Features [5.7] 本稿では,正常画像のモデリングのための再構成ネットワークと,基礎画像の外観に整合した合成異常を生成する異常生成器を提案する。
実験の結果,EyeQではAUROCが9%改善し,IDRiDではAUPRが17.1%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:40:23 GMT)
The Media Bias Taxonomy: A Systematic Literature Review on the Forms and
Automated Detection of Media Bias [5.6] 本稿は、2019年から2022年の間に発行された3140の論文を体系的にレビューし、メディアバイアスを検出するための計算方法の研究を要約する。
メディアバイアス検出は,近年,トランスフォーマーに基づく分類手法が顕著な進歩をもたらしている,非常に活発な研究分野であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:07:57 GMT)
On Early Detection of Hallucinations in Factual Question Answering [5.4] 幻覚は依然として ユーザーの信頼を得るための大きな障害です
モデル生成に関連するアーティファクトが、世代が幻覚を含むことを示すヒントを提供することができるかどうかを探索する。
モデル生成を幻覚と非幻覚に分類するために、これらのアーティファクトを入力機能として使用するバイナリ分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:26:49 GMT)
NeBLa: Neural Beer-Lambert for 3D Reconstruction of Oral Structures from
Panoramic Radiographs [5.3] 実世界のPXから3次元口腔構造を推定するためにNeBLa(Neural Beer-Lambert)を提案する。
NeBLaは、各再建が単一のパノラマ画像のみに基づいている様々な被験者(患者)に対して、完全な3D再構成に取り組む。
SimPXは、真にPXをシミュレートするだけでなく、3Dデータへの回帰プロセスを容易にすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:47:39 GMT)
Spatial-Related Sensors Matters: 3D Human Motion Reconstruction Assisted
with Textual Semantics [4.9] 運動再建のためのウェアラブルデバイスを活用することは、経済的かつ実行可能な技術として現れている。
本稿では,複数のセンサの空間的重要性について考察する。
テキスト管理では, 座位や立位などの不明瞭な動作を区別するだけでなく, より正確で自然な動きを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:21:45 GMT)
Large Language Models for Conducting Advanced Text Analytics Information
Systems Research [4.9] 大規模言語モデル(LLM)は、巨大な構造化されていないテキストデータセットから洞察を処理および抽出するツールとして登場した。
LLMの運用方法を理解するために,情報システム研究を支援するためのテキスト分析用TAISR(Text Analytics for Information Systems Research)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:49:00 GMT)
A graph-based multimodal framework to predict gentrification [4.4] 本稿では,トラクタと必須施設の都市ネットワークに基づくジェントリフィケーションを予測するための,グラフに基づくマルチモーダル深層学習フレームワークを提案する。
シカゴ、ニューヨーク、ロサンゼルスのデータを使って提案されたフレームワークをトレーニングし、テストする。
このモデルは平均0.9倍の精度で国勢調査水準のジェントリフィケーションを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:37:10 GMT)
No More Trade-Offs. GPT and Fully Informative Privacy Policies [4.4] 本稿は、ChatGPT 3.5および4が、我々が提案する新しいフォーマットで設計されたプライバシーポリシーに関する疑問にどの程度答えられるかをテストする実験の結果を報告する。
人間のみの通訳の世界では、プライバシーポリシーの包括性と理解性の間にトレードオフがあり、意味のあることを学ぶのに十分な情報が含まれていない実際のポリシーにつながった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:09:26 GMT)
How to Raise a Robot -- A Case for Neuro-Symbolic AI in Constrained Task
Planning for Humanoid Assistive Robots [4.3] ロボットタスク計画手法を用いて,プライバシ,セキュリティ,アクセス制御の制約を取り入れた新しい分野を探求する。
本稿では,古典的シンボリックアプローチ,深層学習ニューラルネットワーク,および知識ベースとして大規模言語モデルを用いた現代的アイデアに関する予備的結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:38:11 GMT)
Embedding Inequalities for Barron-type Spaces [4.2] 定数は入力次元$d$に依存しないことを示し、埋め込みが高次元で有効であることを示唆する。
また、下界と上界の両方がきつくなっていることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:22:46 GMT)
Preference as Reward, Maximum Preference Optimization with Importance
Sampling [4.2] 優先度学習は、言語モデルを人間の価値と整合させるための重要な技術である。
RLHFの処理は複雑で、時間がかかり、不安定である。
本稿では,重要サンプリングの観点から,シンプルで直感的な非政治的選好最適化アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:34:54 GMT)
Joint empirical risk minimization for instance-dependent
positive-unlabeled data [4.1] 正とラベルなしのデータ(PU学習)からの学習は、機械学習のタスクとして積極的に研究されている。
目標は、ラベル付きインスタンスとラベルなしインスタンスの一部を含むデータセットに基づいて、バイナリ分類モデルをトレーニングすることだ。
ラベルなし集合は、残りの部分の正と全ての負の観察を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:45:12 GMT)
Computational Tradeoffs of Optimization-Based Bound Tightening in ReLU
Networks [4.0] ニューラルネットワークをRectified Linear Unit(ReLU)アクティベーションで表現するMILP(Mixed-Integer Linear Programming)モデルは、ここ10年で急速に普及している。
これにより、MILP技術を用いて、テストまたはストレス・サービヘイビアを行い、トレーニングを逆向きに改善し、予測力を活かした最適化モデルに組み込むことが可能になった。
ネットワーク構造、正規化、ラウンドリングの影響に基づき、これらのモデルを実装するためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:32:59 GMT)
IPMix: Label-Preserving Data Augmentation Method for Training Robust
Classifiers [4.0] クリーンな精度を損なうことなくロバスト性を改善するための単純なデータ拡張手法であるIMMixを提案する。
IPMixは、トレーニングデータの多様性を高めるために、3つのレベルのデータ拡張をコヒーレントでラベル保存のテクニックに統合する。
実験により、IMMixはCIFAR-CとImageNet-Cで最先端の破損堅牢性を上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:55:48 GMT)
EasyView: Bringing Performance Profiles into Integrated Development
Environments [4.0] コーディング環境における様々なプロファイリング結果の解釈と可視化を統合するソリューションであるEasyViewを開発した。
まず,多言語で主流なプロファイラをサポート可能な汎用データフォーマットを開発する。
第2に、直感的にプロファイルを分析し視覚化するための、カスタマイズ可能なスキームのセットを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:49:28 GMT)
Masked Contrastive Reconstruction for Cross-modal Medical Image-Report
Retrieval [3.5] クロスモーダル・メディカル・リポート検索は臨床診断や様々な医療生成タスクにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,マスク付きデータを両タスクの唯一の入力として利用するMasked Contrastive and Reconstruction (MCR) という効率的なフレームワークを提案する。
これにより、タスク接続が強化され、情報の干渉や競合が軽減されると同時に、必要なGPUメモリとトレーニング時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:00:10 GMT)
Towards Large Certified Radius in Randomized Smoothing using
Quasiconcave Optimization [3.5] 本研究では,疑似固定問題構造を利用することで,計算オーバーヘッドの少ないほとんどのデータポイントに対して最適な認証ラジイを求めることができることを示す。
これにより、効率的で効果的な入力特化ランダム化平滑化アルゴリズムが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:09:45 GMT)
An Integrated Imitation and Reinforcement Learning Methodology for
Robust Agile Aircraft Control with Limited Pilot Demonstration Data [3.4] 本稿では,アジャイル航空機のデータ駆動操作生成モデルの構築手法を提案する。
提案手法は, 模倣学習, 伝達学習, 強化学習の技法を組み合わせて, この目的を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:26:34 GMT)
How Robust are LLMs to In-Context Majority Label Bias? [3.4] 本研究では,Large Language Models (LLMs) における文脈内学習のロバスト性について検討する。
また,モデルサイズの影響と,モデルの堅牢性に寄与する指導プロンプトの豊かさを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:20:12 GMT)
Source Code is a Graph, Not a Sequence: A Cross-Lingual Perspective on
Code Clone Detection [3.3] グラフベースの手法は,シーケンスベースの手法よりもコードクローン検出に適していることを示す。
CodeGraphは、両方のデータセット、特に言語間コードクローンにおいて、CodeBERTよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:30:31 GMT)
Toward Methodical Discovery and Handling of Hidden Assumptions in
Complex Systems and Models [3.2] 外部レビューは、文書化されていないビルトインの仮定を明らかにすることができる。
様々なデジタルアーティファクトが、広範囲にわたる参照知識に対して自動的にチェック可能であることを示す。
システム工学のこの側面を体系的に扱うことは、複雑なシステムやモデルの品質と安全性に大きく貢献できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:33:12 GMT)
How To Effectively Train An Ensemble Of Faster R-CNN Object Detectors To
Quantify Uncertainty [3.2] 本稿では,2段階の物体検出アンサンブルモデルを用いて不確実性を推定する手法を提案する。
本稿では,1つの領域提案ネットワーク(RPN)と複数の高速R-CNN予測ヘッドを提案する。
このアプローチは、すべての$n$モデルをアンサンブルで完全にトレーニングする簡単な方法よりもはるかに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:11:11 GMT)
The energy level structure of the modified Schrodinger equation can be
consistent with Lamb shift [3.2] 原子構造と分子構造の計算の文献において、ほとんどのシュロディンガー方程式はクーロンポテンシャルによって記述される。
実際、これらのシュロディンガー方程式の計算精度はラムシフトと一致しない。
従来の量子力学のab initio計算では、シュロディンガー方程式のエネルギーレベルを補正するためにディラック理論や量子電磁力学を使うのが一般的であり、必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:28:58 GMT)
Sorting of Smartphone Components for Recycling Through Convolutional
Neural Networks [3.0] スマートフォン廃棄物処理における自動材料分離プロセスを制御するために,画像分類ニューラルネットワークを潜在的手段として利用することを検討した。
熱分解されたスマートフォン部品の1,127枚の画像を用いたデータセットを作成し,VGG-16画像分類モデルのトレーニングと評価に利用した。
このモデルは83.33%の精度を達成し、物質分離にそのようなニューラルネットワークを使用することの生存可能性に信頼を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:16:15 GMT)
SSHNN: Semi-Supervised Hybrid NAS Network for Echocardiographic Image
Segmentation [2.8] SSHNNと呼ばれる医用画像分割のための半教師付きハイブリッドNASネットワークを提案する。
SSHNNでは、詳細を失うのを避けるために、正規化されたスカラーの代わりに、レイヤワイズ機能融合における畳み込み操作を創造的に利用する。
具体的には,ラベル付き医用画像データセットの限られたボリューム問題を克服するために,半教師付きアルゴリズムであるMean-Teacherを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:01:23 GMT)
Characterization of Broadband Purcell Filters with Compact Footprint for
Fast Multiplexed Superconducting Qubit Readout [2.8] 高速な計測速度を失うことなくPurcell損失を効果的に抑制できる広帯域Purcellフィルタの設計について報告する。
測定帯域幅は0.29 mm$2$以内で790MHzを超えるが、推定寿命延長は複数のパーセルフィルタで5000倍を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:16:41 GMT)
Randomized Signature Methods in Optimal Portfolio Selection [2.6] 非線型非パラメトリックドリフト推定におけるランダム化符号法の適用に関する実証実験結果を示す。
ここではランダム化署名の理論に貢献するのではなく、実際の市場データや取引コストを含む現実の環境でのポートフォリオ選択に関する実証的な知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:27:00 GMT)
Natural Adversarial Patch Generation Method Based on Latent Diffusion
Model [2.6] 本稿では,LDP (Latent Diffusion Patch) と呼ばれる新しい対向パッチ法を提案する。
これは、拡散モデルの強力な自然能力によってパッチや画像を洗練し、人間の視覚システムに受け入れられる。
デジタル世界と物理世界の両方の実験結果から、LDPは効果的な攻撃能力を維持しつつも、視覚的主観性スコア87.3%を達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 04:09:44 GMT)
Evaluating the security of CRYSTALS-Dilithium in the quantum random
oracle model [2.5] 我々は、量子ランダムオラクルモデル(QROM)におけるMLWEからの還元によるSelfTargetMSISの硬さの最初の証明を提供する。
MSIS問題から派生した特定のハッシュ関数が崩壊していることの証明である。
ディリシウムの変種であるディリシウム-QROMの厳密なセキュリティ証明と比較すると、我々の証明はq = 1 mod 2nという条件で適用できるという利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:56:27 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） (Wed, 27 Dec 2023 23:37:21 GMT)
Expressivity and Approximation Properties of Deep Neural Networks with
ReLU$^k$ Activation [2.3] 本稿では、ReLU$k$Activation Function for $k geq 2$を用いたディープネットワークの表現性と近似特性について検討する。
ディープ ReLU$k$ ネットワークは効率的に近似できるが、ディープ ReLU$k$ ネットワークは高次を正確に表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:11:14 GMT)
Adaptive Depth Networks with Skippable Sub-Paths [2.2] 適応深度ネットワークのためのアーキテクチャパターンとトレーニング手法を提案する。
我々のアプローチは、固定されたサブネットワークの集合を反復的に自沈させず、結果としてトレーニング時間が大幅に短縮される。
提案するアーキテクチャパターンとトレーニング手法が全体的な予測誤差を低減できる理由を, 公式な根拠として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 03:43:38 GMT)
Camera calibration for the surround-view system: a benchmark and dataset [2.1] 本研究では,外因性パラメータを頑健に推定する特定のキャリブレーションパイプラインを提案する。
提案したパイプラインは、実走行環境における4つのSVSカメラ外在パラメータを頑健に推定することができる。
実際の交通シナリオから取得した40の動画と32,000のフレームを含むサラウンドビューの魚眼データセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:12:06 GMT)
Embedding cyclic causal structures in acyclic space-times: no-go results
for indefinite causality [2.1] 因果関係は時空や情報理論構造に基づいて定義することができるが、これは因果関係の全く異なる概念に対応する。
我々は,2つの因果関係の概念を混同し,それらの関係を定式化する枠組みを開発する。
我々の研究は、不確定因果関係の運用的意味に関する具体的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 21:06:01 GMT)
Combinatorial optimization with quantum imaginary time evolution [2.0] 線形アンザッツは、幅広いPUBO問題に対して良い結果をもたらすことを示す。
我々は,Low Autocorrelation Binary Sequences (LABS) と重み付きMaxCut最適化問題の数値結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:18:12 GMT)
Ophiuchus: Scalable Modeling of Protein Structures through Hierarchical
Coarse-graining SO(3)-Equivariant Autoencoders [1.9] 天然タンパク質の3次元ネイティブ状態は、繰り返しおよび階層的なパターンを示す。
従来のグラフに基づくタンパク質構造のモデリングは、単一の微細な解像度でしか動作しないことが多い。
オフィチュス(Ophiuchus)は、全原子タンパク質構造を効率的に操作するSO(3)等価な粗粒化モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:52:52 GMT)
Invariant-based Program Repair [1.8] 本稿では,プログラム不変量の概念に基づく汎用型自動プログラム修復(APR)フレームワークについて述べる。
本稿では,APRにおける不変量を利用したパフォーマンスバグの修復システムを構築することにより,APRにおける不変量を活用することの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:46:19 GMT)
Universal control of four singlet-triplet qubits [1.4] 半導体量子ドットにおける相互作用スピンのコヒーレント制御は 量子情報処理に強い関心を持つ
近接するスピン間の完全かつ制御可能な相互作用を持つゲルマニウム量子ドットアレイを2時間4ドルで提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:40:28 GMT)
ConstScene: Dataset and Model for Advancing Robust Semantic Segmentation
in Construction Environments [1.4] 本稿では,建設現場に適したセマンティックセグメンテーションデータセットを提案する。
このデータセットは、オブジェクト検出モデルのトレーニングと評価を強化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:49:19 GMT)
Leveraging Locality and Robustness to Achieve Massively Scalable
Gaussian Process Regression [1.4] GPN(Nest-Nighbour)予測の強靭性特性と制限挙動を探索することによって,新しい視点を導入する。
データサイズnが大きくなるにつれて、推定パラメータとGPモデル仮定の精度は、GPnn予測精度とますます無関係になる。
この不正確さの源泉を補正することができ、高い計算コストで精度の高い不確実性対策と正確な予測を両立できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:17:27 GMT)
Towards Zero-Trust 6GC: A Software Defined Perimeter Approach with Dynamic Moving Target Defense Mechanism [1.3] 本稿では,SDP(Software Defined Perimeter)の概念を革新的ソリューションとして紹介する。
我々は、ECCネットワークの制御とデータプレーン機能を確保するために、SDPコントローラベースの認証と認証機構を利用する。
我々は、動的コンポーネントである移動目標防衛(MTD)を組み込んだSDPゼロトラスト機能を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:54:55 GMT)
Exploring intra-task relations to improve meta-learning algorithms [1.2] 我々は,タスクの効果的なミニバッチによるトレーニング安定性向上のために,タスク関係の外部知識を活用することを目的としている。
ミニバッチでタスクの多様なセットを選択すると、完全な勾配がより良く見積もられるため、トレーニングにおけるノイズの低減につながる、という仮説を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:33:52 GMT)
Learning from small data sets: Patch-based regularizers in inverse
problems for image reconstruction [1.2] 機械学習の最近の進歩は、ネットワークを訓練するために大量のデータとコンピュータ能力を必要とする。
本稿は,ごく少数の画像のパッチを考慮に入れることで,小さなデータセットから学習する問題に対処する。
本稿では,Langevin Monte Carlo法を用いて後部を近似することにより,不確実な定量化を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:30:05 GMT)
$\mathcal{PT}$-symmetric mapping of three states and its implementation
on a cloud quantum processor [1.0] 3つの純量子状態のマッピングのための新しい$mathcalPT$-symmetricアプローチを開発する。
我々は,Hermitianの場合,参照ベクトルの平均射影の保存,およびQuantum Fisher Informationと整合性を示す。
我々の研究は、量子通信、コンピューティング、暗号に$mathcalPT$-symmetricを適用するための新しい扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:51:33 GMT)
Gemini Pro Defeated by GPT-4V: Evidence from Education [1.0] GPT-4Vは、スコアリング精度と四重み付きカッパの点でゲミニプロを著しく上回っている。
GPT-4Vは複雑な教育課題に対処する能力に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:56:41 GMT)
LIP-Loc: LiDAR Image Pretraining for Cross-Modal Localization [1.0] 本研究では,2次元画像領域と3次元LiDAR点の領域にコントラスト言語-画像事前学習を適用した。
提案手法は,視点画像のみを用いて,KITTI-360データセットの最先端リコール@1精度を22.4%向上させる。
また、モデルのゼロショット能力を実証し、トレーニングもせずにSOTAを8%上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:23:57 GMT)
On the Granular Representation of Fuzzy Quantifier-Based Fuzzy Rough
Sets [0.8] 本稿ではファジィ量化器に基づくファジィ粗集合(FQFRS)に焦点を当てる。
チェケットベースファジィ粗集合は、OWAベースファジィ粗集合と同じ条件下で粒度的に表現できることを示す。
この観察は、データの矛盾を解消し、ノイズを管理するこれらのモデルの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:02:40 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） (Wed, 27 Dec 2023 04:50:37 GMT)
A Theoretical Analysis of Efficiency Constrained Utility-Privacy
Bi-Objective Optimization in Federated Learning [0.6] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが、個々のデータを共有せずに、共同で共有モデルを学ぶことを可能にする。
FLでは差別化プライバシが一般的なテクニックとして登場し、ユーティリティやトレーニング効率に影響を与えながら、個々のユーザデータのプライバシを保護する。
本稿ではDPFLにおける効率制約付きユーティリティプライバシ双目的最適化問題を体系的に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:37:55 GMT)
Keeping Teams in the Game: Predicting Dropouts in Online Problem-Based
Learning Competition [0.5] この研究は、オンライン長手問題ベース学習(PBL)協調ロボティクスコンペティションをテストベッドとして採用している。
本研究は、参加チームの談話討論フォーラム「活動」への貢献と、自己報告型オンライン学習戦略アンケート(OSLQ)を通じて、ドロップアウト行動を予測することを目的とする。
以上の結果から,OSLQの信頼性は極めて高いサンプルサイズであり,オンライン競争におけるドロップアウト率の予測には有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:08:19 GMT)
Weakly-supervised segmentation using inherently-explainable
classification models and their application to brain tumour classification [0.5] 本稿では,これら2つの問題に1つとして対処するために,本質的に説明可能な3つの分類法を提案する。
モデルは2つの異なるデータセットを用いたマルチクラス脳腫瘍分類のタスクに採用された。
得られた腫瘍のみの画像のサブセットの精度は、最先端のグリオーマ腫瘍グレーディングバイナリ分類器を98.7%の精度で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:11:25 GMT)
Quantum-enhanced mean value estimation via adaptive measurement [0.4] 可観測物の平均値推定は、様々な量子技術における基本的な課題である。
量子推定理論は、そのような推定器の最終的な精度を特定し、量子クラムエル・ラオ(QCR)下界、または等価に量子フィッシャー情報の逆数と呼ばれる。
推定精度はこれらの量子技術システムの性能を直接決定するので、汎用的で実装可能な推定方法を開発することが要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:30:33 GMT)
Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex
orchard environments [0.4] 本研究では,一段階のYOLOv8と二段階のMask R-CNN機械学習モデルとの比較を行った。
YOLOv8はMask R-CNNより優れており、信頼性閾値0.5で両方のデータセット間で良好な精度とほぼ完璧なリコールを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:53:05 GMT)
Deciphering the Crypto-shopper: Knowledge and Preferences of Consumers
Using Cryptocurrencies for Purchases [0.3] 本研究では,暗号通貨を用いて買い物をする人々の知識,専門知識,購入習慣について検討する。
516名の被験者を対象に調査を行ったところ,知識レベルは初心者から専門家まで様々であった。
回答者の約30%は、限られた知識にもかかわらず高い購入頻度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:09:10 GMT)
DOSA-MO: Dual-stage Optimizer for Systematic overestimation Adjustment
in Multi-Objective problems improves biomarker discovery [0.2] バイオマーカーの同定は、予測能力と分子的特徴数の相似性の間のトレードオフを伴う典型的な多目的問題である。
遺伝的アルゴリズムは多目的最適化の一般的なツールであるが、多くの解を進化させ、過大評価しがちである。
提案するDOSA-MOは多目的最適化ラッパーアルゴリズムで,元の推定値,分散度,および解の特徴セットサイズが過大評価を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:13:14 GMT)
Efficient Postprocessing Procedure for Evaluating Hamiltonian
Expectation Values in Variational Quantum Eigensolver [0.2] ハミルトン予想値の評価における後処理のオーバーヘッドを改善するための簡単な戦略を提案する。
我々は、ハミルトニアン内のすべての可換作用素群 G に対する測定メモリ(MM)辞書を作成する。
完全連結イジング・ハミルトニアンを最大20キュービットまで最小化する作業において、この手順を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:30:41 GMT)
Using Gray Literature to Influence Software Engineering Curricula [0.1] ソフトウェアエンジニアリング(SE)は急速に進化し、技術と業界の期待が変わる。
コンピュータサイエンスとSE教育者がアジャイルで予測的であり、技術トレンドの変化に適応するためには、グレー文学(GL)の司法的利用が有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:39:48 GMT)
Using Enriched Category Theory to Construct the Nearest Neighbour
Classification Algorithm [0.0] 本稿では,強化カテゴリー理論のみを用いた機械学習アルゴリズムの構築とモチベーションを初めて行った。
データセットに関する一連の合理的な仮定は、Nearest Neighbours Algorithmの構築につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:20:03 GMT)
Universal topological quantum computing via double-braiding in SU(2)
Witten-Chern-Simons theory [0.0] 我々は、$k geq 3, k neq 4$に対して、トポロジカル量子コンピューティングでは1/2$が普遍的であることを示す。
1つの量子ビットの場合、そのような任意の2重層は、既に普遍的であるというより強い結果が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 23:49:22 GMT)
Two-dimensional simulation of the spin-flip in the Kapitza-Dirac effect [0.0] ガウスビーム定常光波におけるカピツァ・ディラック効果の電子回折量子力学をシミュレートする。
結果は近似を適用することなく得られ、Kapitza-Dirac効果のスピンフリップが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:11:16 GMT)
Topological Phase Transitions in the Disordered Haldane Model [0.0] 本研究では, オンサイト障害の存在下でのHaldaneモデルの相転移と相転移について検討した。
障害駆動の遷移は、量子ホール効果のプラトー転移と一致している。
チャーンマーカーのゆらぎは、両方の遷移の集合の近傍で、ゆらぎを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 19:00:05 GMT)
Tachyons in "momentum-space'' representation [0.0] タキオン粒子」に付随する運動量空間はやや複雑で、通常の双対からミンコフスキー空間へ、ポアンカー群の時空変換によって直接パラメータ化される。
時空変換に関連する運動定数(ネーター不変量)によって記述されるが、それらは回転部分群のパラメータに非自明に依存する。
その後、この理論は一貫していき、インフレやブラックホールの中を旅するといった特別な物理的状況に新たな光を放つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:01:34 GMT)
Symbolic, numeric and quantum computation of Hartree-Fock equation [0.0] 本稿では,記号的,数値的,古典的,量子的アルゴリズムを用いたハイブリッド計算によって,分子のHar-Fock電子計算を行う方法について論じる。
量子位相推定(QPE)アルゴリズムにより、より高度で正確な量子計算のために入力データに使用される量子状態にこれらのルートを記録できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:15:29 GMT)
Stationary Schr\"odinger Equation and Darwin Term from Maximal Entropy
Random Walk [0.0] 特殊な拡散過程である最大エントロピーランダムウォーク(MERW)により電位中の粒子を記述する。
MERWは変分問題に起因し、ヒルベルト空間の線型代数を量子力学と共有する。
量子力学が単にMERWの結果ではない理由について議論するが、多くの類似性のため、MERWはさらなる理解の道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:41:29 GMT)
Self-supervised Pretraining for Robust Personalized Voice Activity
Detection in Adverse Conditions [0.0] 我々は、自己回帰予測符号化フレームワークを用いて、長期記憶(LSTM)エンコーダを事前訓練する。
パーソナライズされたVADのロバスト性を改善することを目的として,APCのデノベーション版も提案する。
実験の結果, 自己指導型プレトレーニングは, 清潔な条件下での性能を向上させるだけでなく, 悪条件に対してより堅牢なモデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:36:17 GMT)
Rewindable Quantum Computation and Its Equivalence to Cloning and
Adaptive Postselection [0.0] sf PostBQP$の任意の問題は、確率が1に近いポストセレクションのみによって解決できることを示す。
また,1つの逆風演算子が量子計算に難解なタスクを達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 00:56:39 GMT)
Relativistic ab initio study on the spectroscopic and radiative
properties of the lowest states and modeling of the optical cycles for the
LiFr molecule [0.0] LiFr二原子は間接レーザー冷却の有望な候補である。
得られたデータはレーザー冷却とLiFr分子による分光実験に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:34:14 GMT)
Relationship between auditory and semantic entrainment using Deep Neural
Networks (DNN) [0.0] 本研究では、BERTやTRILL(TRILL)ベクターのような最先端の埋め込みを利用して、対話中のターンの意味的および聴覚的類似性を測定する特徴を抽出した。
聴覚機能と比較して意味的特徴を訓練する傾向が見られた。
本研究の成果は,ヒトと機械の相互作用(HMI)におけるエントレインメントのメカニズムの実装に役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:50:09 GMT)
Quantum Phase Estimations of Benzene and Its Derivatives on GPGPU
Quantum Simulators [0.0] 産業上重要な分子の量子化学計算を反復QPEアルゴリズムを用いて行った。
シングルGPGPUをベースとしたシミュラタでは,マルチCPUをベースとしたシミュラタに比べて高速化が見られた。
我々のメタオドは他の分子にも容易に適用でき、実用分子のQPEに基づくクオンタム化学計算を行うための標準的なアプローチとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 01:57:39 GMT)
Origin of meter fluctuations in weak measurement interactions [0.0] 測定は、観測可能なターゲットの値をメートルシフトにマッピングし、測定状態の初期統計と観測可能なターゲットの量子統計を組み合わせたメートル読み出しを行う。
ここでは, 十分弱い測定相互作用による測定値の読み出し統計の変化を分析する。
さらに, 測定相互作用において, 測定器によって誘導される力学に対する選択後の確率の依存性により, 測定器のゆらぎの直接的変化が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 01:56:57 GMT)
Optimal STIRAP shortcuts using the spin to spring mapping [0.0] 我々は,3レベル$Lambda$量子系における集団移動を最大化する断熱性を求めるショートカットを導出した。
春の最適制御問題を解き、インパルスの解析式、ゼロ制御間隔の持続時間、特異制御を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:11:59 GMT)
One-shot domain adaptation in video-based assessment of surgical skills [0.0] A-VBANetは、ワンショット学習を通じてドメインに依存しない外科的スキル分類を提供する、新しいメタラーニングモデルである。
腹腔鏡下胆嚢摘出術では99.5%,小切片設定では99.9%,腹腔鏡下胆嚢摘出術では89.7%の順応が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:41:11 GMT)
On the {\eta} pseudo PT symmetry theory for non-Hermitian Hamiltonians:
time-dependent systems [0.0] 非エルミート的ハミルトニアン H は Hdag=PTHPT という関係を通じてその随伴 Hdag と関係を持つ。
擬PT対称性とeta-pseudo-Hermiticityを時間依存の非エルミート・ハミルトニアンに対して同時に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:24:33 GMT)
On Quantum States for angular Position and Angular Momentum of Light [0.0] 自己随伴可観測値の角位置 $theta$ と対応する角運動量作用素 $L = -id/dtheta$ に対して楕円型ヤコビゼータ関数で表される適切に定義された量子状態を構築する。
状態に対する量子不確実性$Deltatheta$と$Delta L$は明確に定義されており、例えば、不確実性生成物の$Deltatheta Delta L$はRef.citePadgett_2004の最小不確実性状態よりも低い値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:31:59 GMT)
New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks
to Identify Sybils in Polycentric Governance [0.0] 本研究では,ブロックチェーンに基づく分散自律組織(DAOs)におけるデジタル資産の多元的ガバナンスについて検討する。
理論的な枠組みを提供し、シビルや急激なアイデンティティを識別する手法を開発することによって、分散型ガバナンスに直面する重要な課題に対処する。
この方法は、ガバナンスデータセット内のシビルアクティビティを特定するために、グラフ深層学習技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:08:06 GMT)
Multi-copy activation of genuine multipartite entanglement in
continuous-variable systems [0.0] 真のマルチパートエンタングルメント(GME)の活性化は、2つの分離可能だが完全に分離不能な状態の複数のコピーがGMEとなる現象である。
GME-activatable non-Gaussian state の例を示す。
CMバイセパビリティ基準はガウス状態においても不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:35:35 GMT)
Minimum time generation of a uniform superposition in a qubit with only
transverse field control [0.0] 2つのレベルと1つの横方向制御場の間に固定エネルギー間隔(デチューニング)を持つ2レベルシステムを考える。
我々は、2つの量子状態の一様重ね合わせを最小時間で生成する問題を、それらのうちの1つから始めると解決する。
最適なパルス列はバンバン形式であり、その構成するパルスの持続時間を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 23:22:38 GMT)
Micro-Macro Consistency in Multiscale Modeling: Score-Based Model
Assisted Sampling of Fast/Slow Dynamical Systems [0.0] 物理に基づくマルチ時間動的システムの研究において,サンプリングの高度化のための技術が開発されている。
機械学習の分野では、生成モデルの一般的な目標は、この密度から経験的なサンプルをトレーニングした後、ターゲット密度からサンプリングすることである。
本研究では,SGMをこのような結合フレームワークで利用することにより,マルチスケールな動的システムにおけるサンプリングを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:18:38 GMT)
Limitations on the maximal level of entanglement of two singlet-triplet
qubits in GaAs quantum dots [0.0] 磁場勾配に伴うエネルギー$Delta B_z$は、一重項状態と三重項状態の間の交換エネルギー$J$よりも桁違いに小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:19:22 GMT)
Generation of squeezed Fock states by measurement [0.0] 2モードの絡み合ったガウス状態(TMEG)からの1つ以上の光子サブトラクションによる圧縮フォック状態の生成を理論的に扱う。
また,第1の圧縮Fock状態に対しては,任意のTMEG状態からの1光子サブトラクションにより,第1の圧縮Fock状態の生成が引き続き可能であることを示す。
同時に、最初の圧縮されたフォック状態生成の最大生成確率は、普遍解状態に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 10:35:30 GMT)
Fl RDT based ultimate lowering of the negative spherical perceptron
capacity [0.0] 古典的な球面パーセプトロンを考察し,その能力について検討する。
まず, 球面パーセプトロンをfl RDTのフレームに装着し, キャパシティを特徴付けるために全fl RDT機構を用いることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:23:40 GMT)
Exploiting the capacity of deep networks only at training stage for
nonlinear black-box system identification [0.0] 本研究では,深層モデルを用いた新たなトレーニング戦略を提案する。
提案する目的関数は,学習した潜伏表現間の距離ペナルティを加算した各生徒と教師モデルの目的から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:32:29 GMT)
Excitations of N$_{2 }$ and O$_{2}$ molecules due to helium ion impact
and a polarization effect [0.0] ヘリウムイオンと窒素および酸素分子の衝突における解離励起の実験的検討を行った。
He$++$N$_2$とHe$++$O$_2$の衝突系で実現されたプロセスの顕著な類似性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:42:48 GMT)
Evolutionary reduction of the laser noise impact on quantum gates [0.0] ノイズはランダムに量子論理ゲートの設計を損なう。
その物質に対する騒音の影響を減らすために、すでにいくつかの方法が存在する。
本稿では,ゲート設計の進化的最適化と変調に基づく関連する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:17:13 GMT)
Evolutionary Swarm Robotics: Dynamic Subgoal-Based Path Formation and
Task Allocation for Exploration and Navigation in Unknown Environments [0.0] 本稿では、視覚的に接続されたサブゴールを利用して、2つの異なる場所間の経路を確立するサブゴールベースのパス形成手法を提案する。
本論文は,経路形成に携わる多数のロボット同士の協調(交通)の問題に対処するものであり,これはサブゴール方式の性能に悪影響を及ぼす。
ローカル通信プロトコルと光信号に基づく通信を活用するタスク割り当て戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:13:56 GMT)
Estimating the Number of States via the Rodeo Algorithm for Quantum
Computation [0.0] 我々は、量子系のすべてのエネルギー準位に関連する状態の数を決定するアルゴリズムを、明示的にシュル・オーディンガー方程式を解くことなく開発する。
量子コンピュータは、量子システムの複雑さに対処する能力を持っているため、このアプローチは量子系の熱力学の研究に特に有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:04:09 GMT)
Estimating a Directed Tree for Extremes [0.0] 極端データからルート指向スパンニングツリーを推定する新しい手法を提案する。
顕著な例は川のネットワークであり、一組の駅で測定された極端な流れから発見される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:12:20 GMT)
Entanglement asymmetry in the ordered phase of many-body systems: the
Ising Field Theory [0.0] 量子多体系の大域対称性は自然に破られることがある。
本研究では,特定の領域の絡み合い非対称性について検討する。
また、ツイスト演算子を用いたレプリカ理論における場理論の枠組みも確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 14:36:50 GMT)
Emergent quantum phase transition of a Josephson junction coupled to a
high-impedance multimode resonator [0.0] モード数が増加すると、多重モード共振器に結合した接合の創発的臨界度について検討する。
この遷移は、基底状態ではなく、最初の励起状態を含むレベルの反交差に由来することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 16:06:41 GMT)
Efficient Parallelization of a Ubiquitous Sequential Computation [0.0] x_t = a_t x_t-1 + b_t$ を並列に計算するための簡潔な式が見つかる。
n$並列プロセッサでは、$n$要素の計算は$mathcalO(log n)$ timeと$mathcalO(n)$ spaceを発生させる。
ソフトウェアで表現を実装し、並列ハードウェア上でテストし、$fracnlog n$の係数で逐次計算よりも高速に実行されることを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:50:55 GMT)
Dynamics of a Nonequilibrium Discontinuous Quantum Phase Transition in a
Spinor Bose-Einstein Condensate [0.0] 一階量子相転移における臨界スケーリング挙動は、一般的な性質から理解できることが示されている。
短時間で準安定状態が崩壊し、相分離された強磁性ドメインの数が長くなると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:39:23 GMT)
Derivation of Hamiltonians from time propagations using Born machines [0.0] 本研究では,初期状態から対象状態への時間伝搬をボルンマシンによって最適化する新しい手法を提案する。
本研究では,Bars と Stripes の分布と Gibbs 状態の伝搬に最適なハミルトニアンを$H=-Sum Z_j Z_j+1$ で計算し,高速かつ正確に実現できることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:41:58 GMT)
Decomposition of State Spaces into Subobjects in Quantum Field Theory [0.0] 本稿では、量子場の状態空間をいくつかの絡み合った部分オブジェクトに分解する包括的形式論を導入する。
部分対象のいくつかを退化背景状態に射影すると、システムは有効場理論に還元される。
すべての可能な遷移を平均化すると、固有値が増加する写像に対して、固有値が減少する写像よりも振幅が高いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:25:28 GMT)
Dawn and fall of non-Gaussianity in the quantum parametric oscillator [0.0] 応用外部場を持つ単一量子OPOにおける非ガウス性の出現について検討する。
パラメトリックドライブと応用フィールドの非自明な相互作用が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 11:20:13 GMT)
Data is often loadable in short depth: Quantum circuits from tensor
networks for finance, images, fluids, and proteins [0.0] 本稿ではテンソルネットワーク(TN)理論に基づく回路コンパイル手法を提案する。
我々は,4つの異なる領域から得られた実世界の古典的データについて数値実験を行った。
これは、古典的なデータを量子コンピュータにロードする現在の最も広い数値解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:04:11 GMT)
Correlation-Induced Sensitivity and Non-Hermitian Skin Effect of
Quasiparticles [0.0] 非エルミタン(NH)ハミルトニアンは、NH皮膚効果や境界条件に対する指数スペクトル感度など、ユニークな特徴を示すことが示されている。
ここでは, エルミート多体ハミルトニアンが支配する閉相関フェルミオン系において, この現象が最近予測され, 観測された範囲について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:41:35 GMT)
Characterizing the spontaneous collapse of a wavefunction through
entropy production [0.0] 連続自発局所化モデル(CSL)のエネルギーの非保存につながる現象論を考察する。
このような枠組みを用いて、モデル(dCSL)の散逸的定式化に伴う均衡過程を評価する。
CSLモデルは、負のエントロピー生成速度を示すため、クラウシウス法則に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:18:47 GMT)
Catalytic Transformation from Computationally-Universal to
Strictly-Universal Measurement-Based Quantum Computation [0.0] 本稿では,ある種類の計算ユニバーサルMBQCから厳密なユニバーサルMBQCへ変換する方法を提案する。
提案手法は,資源状態の単一キュービットをPauli-$Y$固有状態に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 06:42:17 GMT)
Automating Knowledge Acquisition for Content-Centric Cognitive Agents
Using LLMs [0.0] 本稿では,知的エージェントのセマンティックレキシコンにおける新たなエントリの自動学習を支援するために,大規模言語モデル(LLM)技術を利用するシステムについて述べる。
このプロセスは、既存の非トイ辞書と、意味の形式的、存在論的に接地された表現を自然言語文に変換する自然言語生成装置によってブートストラップされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 02:31:51 GMT)
Assessing AI Chatbots Performance in Comprehensive Standardized Test
Preparation; A Case Study with GRE [0.0] 本研究では,Bing,ChatGPT,GPT-4の3つの人工知能チャットボットが,標準化されたテストから質問に答える上で,いかにうまく機能するかを解析する。
量的推論の異なる137の質問と、言語カテゴリーを持つ157の質問が、それらの能力を評価するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 13:31:03 GMT)
AskIt: Unified Programming Interface for Programming with Large Language
Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は創発能力として知られるユニークな現象を示し、多くのタスクにまたがって適応性を示す。
本稿では,LLM用に特別に設計されたドメイン固有言語であるAskItを紹介する。
50タスクにわたって、AskItは簡潔なプロンプトを生成し、ベンチマークよりも16.14パーセントのプロンプト長の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 15:25:46 GMT)
Anticipated Network Surveillance -- An extrapolated study to predict
cyber-attacks using Machine Learning and Data Analytics [0.0] 本稿では、複数のデータパラメータに基づいて、ネットワークにおける今後の攻撃を予測する新しい手法について論じる。
提案するモデルは,データセットの事前処理とトレーニング,続いてテストフェーズで構成される。
テストフェーズの結果に基づいて、攻撃につながる可能性のあるイベントクラスを抽出したベストモデルが選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 01:09:11 GMT)
An estimation theoretic approach to quantum realizability problems [0.0] 本論文の目的は, 資産推定に関する問題に対して以前に開発された数学的手法を活用することである。
我々の第一の結果は、ある量子状態によって実現される(i)特性値と、時折一般的な量子状態の推定として生成される(ii)性質値との対応を認識することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 17:49:43 GMT)
A robust hybrid receiver for binary phase-shift keying discrimination in
the presence of phase noise [0.0] 本稿では,ハイブリット・ニア・最適受信機(HYNORE)の騒音影響軽減における役割について検討する。
我々はHYNOREがロバストな受信機であることを証明し、変位光子数分解(DPNR)受信機よりも優れ、特定のレシエーションにおける標準量子限界を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 09:39:46 GMT)
A proposed new metric for the conceptual diversity of a text [0.0] 本研究は,AIの自然言語処理分野に寄与する。
標準化された方法と、異なるテキストやドメインにおける概念の多様性を評価するための一般的な指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 12:19:06 GMT)
A pipeline for multiple orange detection and tracking with 3-D fruit
relocalization and neural-net based yield regression in commercial citrus
orchards [0.0] 本稿では,パイプラインとして実装されたビデオの果実数を利用した非侵襲的な代替手段を提案する。
そこで本研究では, 果実位置の3次元推定を利用した再局在化成分を導入する。
果実の少なくとも30%を正確に検出・追跡・数えることにより, 収率回帰器の精度は0.85である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 21:22:43 GMT)
A Survey on Super Resolution for video Enhancement Using GAN [0.0] Generative Adversarial Networksのようなディープラーニングアルゴリズムを用いた超高解像度画像とビデオの最近の発展について紹介する。
低解像度ビデオの視覚的明快さと品質の向上を目指す進歩は、監視技術から医用画像まで、さまざまな分野で大きな可能性を秘めている。
このコレクションは、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークの広い分野に展開し、その原則、トレーニング・アプローチ、幅広い領域にわたるアプリケーションについて探求している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 08:41:38 GMT)
A Reversible Perspective on Petri Nets and Event Structures [0.0] イベント構造は並列計算の基盤モデルとして登場した。
イベント構造は、プロセスが以前の計算を解除できる可逆性に対処するために拡張されている。
可逆因果ネットと呼ばれる文脈的ペトリネットのサブセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 20:47:48 GMT)
A Lindbladian From Feynman-Vernon [0.0] 私は機械的な例でリンドブラディアンを導き、高調波発振器の浴と相互作用する点粒子を導出する。
また、これらの項の原因であるマルコフ・リンドブラディアンは、点粒子と古典解の非常に局所的な相互作用から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 07:48:12 GMT)
A Large Language Model-based Computational Approach to Improve
Identity-Related Write-Ups [0.0] 最近登場した機械学習のアプローチであるLarge Language Modelsは、労力を削減し、製品の品質を改善する上で大きな助けとなる。
本稿では,大規模言語モデルへの入力として与えられたプロンプトを探索する新たな計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Dec 2023 18:08:50 GMT)