Symbol tuning improves in-context learning in language models [144.6] In-context input-label pairs におけるシンボルチューニング - 言語モデルを微調整する。
記号チューニングは、モデルが命令や自然言語ラベルを使ってタスクを把握できない場合、代わりに入力ラベルのマッピングを学習しなければならないという直感を利用する。
シンボルチューニングは、目に見えないコンテキスト内学習タスクのパフォーマンスを向上し、不特定なプロンプトに対してより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:23:17 GMT)
ReasoningLM: Enabling Structural Subgraph Reasoning in Pre-trained
Language Models for Question Answering over Knowledge Graph [142.4] 本稿では,構造化推論を行うためのGNNを模倣するサブグラフ認識型自己認識機構を提案する。
また、モデルパラメータを2万のサブグラフで合成した質問に適応するための適応チューニング戦略も採用する。
実験により、ReasoningLMは、更新されたパラメータが少なく、トレーニングデータが少ない場合でも、最先端のモデルを大きなマージンで上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:18:54 GMT)
Taming Self-Training for Open-Vocabulary Object Detection [87.4] オープン語彙オブジェクト検出(OVD)のための自動学習のためのSAS-Detを提案する。
本稿では,標準検出をオープンブランチとクローズブランチに分割するスプリット・アンド・フュージョン(SAF)ヘッドを提案する。
閉集合タスクとは違って,OVDのPL分布は教師モデルによってのみ決定されるため,教師への更新回数を削減し,PL分布の変化頻度を減少させる定期的な更新戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 00:10:57 GMT)
Boosting Large Language Model for Speech Synthesis: An Empirical Study [86.9] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げており、言語能力は音声や視覚など他のモダリティにも拡張されている。
我々は,事前学習したLLM LLaMA/OPTと音声合成モデルVALL-Eを組み合わせることで,LLMの強化と音声生成能力の総合的な実証調査を行う。
テキストエンコーダとしてLLMとVALL-Eを組み合わせることで,LLMとVALL-Eの3つの統合手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:20:04 GMT)
Group Multi-View Transformer for 3D Shape Analysis with Spatial Encoding [84.7] 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） (Sat, 30 Dec 2023 08:21:36 GMT)
CommonScenes: Generating Commonsense 3D Indoor Scenes with Scene Graph
Diffusion [83.3] シーングラフを対応する制御可能な3Dシーンに変換する完全生成モデルであるCommonScenesを提案する。
パイプラインは2つのブランチで構成されており、1つは変分オートエンコーダでシーン全体のレイアウトを予測し、もう1つは互換性のある形状を生成する。
生成されたシーンは、入力シーングラフを編集し、拡散モデルのノイズをサンプリングすることで操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:49:22 GMT)
Deep Generative Symbolic Regression [83.0] 記号回帰は、データから簡潔な閉形式数学的方程式を発見することを目的としている。
既存の手法は、探索から強化学習まで、入力変数の数に応じてスケールできない。
本稿では,我々のフレームワークであるDeep Generative Symbolic Regressionのインスタンス化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:05:31 GMT)
3D Human Pose Perception from Egocentric Stereo Videos [74.2] 我々は,エゴセントリックな立体3次元ポーズ推定を改善するためのトランスフォーマーベースの新しいフレームワークを提案する。
本手法は, しゃがんだり座ったりといった困難なシナリオにおいても, 人間のポーズを正確に推定することができる。
私たちはUnrealEgo2、UnrealEgo-RW、およびトレーニングされたモデルをプロジェクトページでリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:21:54 GMT)
MobileVLM : A Fast, Strong and Open Vision Language Assistant for Mobile
Devices [73.5] MobileVLM (MobileVLM) は、モバイルデバイス上で動作する多モード視覚言語モデル(MMVLM)である。
これは、CLIP方式で事前訓練されたマルチモーダル視覚モデルである、スクラッチからトレーニングされた1.4Bと2.7Bのスケールの言語モデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:59:21 GMT)
On the Evaluation and Refinement of Vision-Language Instruction Tuning
Datasets [71.5] VLIT(Vision-Language Instruction-Tuning)データセットの評価を試みる。
各データセットから高いSQのサンプルを収集し,新しいデータセットREVO-LIONを構築した。
注目すべきは、完全なデータの半分でなくても、REVO-LIONでトレーニングされたモデルは、単にすべてのVLITデータセットを追加するのに匹敵するパフォーマンスを達成することができることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:19:22 GMT)
3D Object Detection from Images for Autonomous Driving: A Survey [68.3] 画像から3Dオブジェクトを検出することは、自動運転の基本的かつ困難な問題の一つだ。
この問題を2015年から2021年にかけて200以上の研究が行われ、理論、アルゴリズム、応用の幅広い範囲で研究されている。
我々は,この新奇で継続的な研究分野を包括的に調査し,画像に基づく3D検出に最もよく使用されるパイプラインを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 22:26:39 GMT)
Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in
Federated Learning Against Poisoning Attacks [68.2] フェデレートラーニング(FL)は、分散ユーザのデータを活用するグローバルモデルを共同でトレーニングするための、効率的なパラダイムを提供する。
いくつかの研究により、FLは毒殺攻撃に弱いことが示されている。
ローカルユーザのプライバシを保護するため、FLは通常、差分プライベートな方法でトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:17:36 GMT)
HybridGait: A Benchmark for Spatial-Temporal Cloth-Changing Gait
Recognition with Hybrid Explorations [66.6] そこで本研究では,第1世代CCGaitベンチマークを提案する。
我々は3次元メッシュの時間的ダイナミクスと投影された2次元情報の両方を利用する。
私たちのコントリビューションは2つあります: 拡張された空間にわたる現実的な外見の変化をキャプチャする、挑戦的なベンチマークCCGaitを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:12:13 GMT)
Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient
Communication with ADMM [66.4] フェデレートラーニング(FL)により、デバイスは共有モデルを共同でトレーニングし、トレーニングデータをプライバシ目的でローカルに保つことができる。
マルチヘッド(VIM)を備えたVFLフレームワークを導入し、各クライアントの別々のコントリビューションを考慮に入れます。
VIMは最先端技術に比べて性能が著しく向上し、収束が速い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:04:52 GMT)
Aleth-NeRF: Low-light Condition View Synthesis with Concealing Fields [66.0] ビューアー中心のバニラNeRFは、表示方向の3D位置からの発光としてのみレンダリングプロセスを単純化する。
古代ギリシア人の排ガス理論に触発され、我々はバニラ・ネRFにわずかな修正を加え、低照度シーンの複数の視点で訓練した。
我々は、ボリュームレンダリングの段階で光の輸送を減らし、サロゲートの概念であるConcealing Fieldsを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:42:12 GMT)
LLM-Assist: Enhancing Closed-Loop Planning with Language-Based Reasoning [65.9] 従来のルールベースプランナとLCMベースのプランナを併用した,新しいハイブリッドプランナを開発した。
当社のアプローチでは,既存のプランナが苦労する複雑なシナリオをナビゲートし,合理的なアウトプットを生成すると同時に,ルールベースのアプローチと連携して作業する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:53:45 GMT)
Time is Encoded in the Weights of Finetuned Language Models [65.7] 言語モデルを新しい時間周期にカスタマイズするためのシンプルなツールである時間ベクトルを提示する。
時間ベクトルは、言語モデルを1回からデータに微調整することで生成される。
このベクトルは、我々の実験が示すように、その期間からテキストの性能を向上させる重み空間の方向を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 22:11:07 GMT)
Deep Learning for Code Intelligence: Survey, Benchmark and Toolkit [63.8] コードインテリジェンスは、機械学習技術を活用して、広範なコードコーパスから知識を抽出する。
現在、コードインテリジェンスに重点を置く研究コミュニティは活発です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:48:37 GMT)
Inpaint4DNeRF: Promptable Spatio-Temporal NeRF Inpainting with
Generative Diffusion Models [60.0] 現在のニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)はフォトリアリスティック・ノベルビューを生成することができる。
本稿ではInpaint4DNeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:26:55 GMT)
The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM
Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness [56.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。
本稿では,SODE(Safety and Over-Defensiveness Evaluation)ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:37:06 GMT)
UniFed: All-In-One Federated Learning Platform to Unify Open-Source
Frameworks [53.2] オープンソースフェデレートラーニング(FL)フレームワークを標準化する最初の統一プラットフォームであるUniFedを紹介します。
UniFedは、分散実験とデプロイメントのためのエンドツーエンドワークフローを合理化し、11の人気のあるオープンソースFLフレームワークを含んでいる。
機能、プライバシ保護、パフォーマンスの観点から、11の人気のあるFLフレームワークを評価し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:33:17 GMT)
Principal-Agent Reward Shaping in MDPs [50.9] 主要な問題とは、ある政党が他の政党に代わって行動し、利害対立を引き起こすことである。
本研究では,主役とエージェントが異なる報酬関数を持つ2人プレイのスタックゲームについて検討し,エージェントは両プレイヤーに対してMDPポリシーを選択する。
この結果は,有限の地平線を持つ木と決定論的決定過程を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 18:30:44 GMT)
COPlanner: Plan to Roll Out Conservatively but to Explore Optimistically
for Model-Based RL [50.4] ダイナスタイルのモデルベース強化学習には、ポリシー学習と実環境探索のためのサンプルを生成するモデルロールアウトという2つのフェーズが含まれる。
$textttCOPlanner$は、不正確な学習された動的モデル問題に対処するモデルベースのメソッドのための計画駆動フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:16:38 GMT)
Edit Temporal-Consistent Videos with Image Diffusion Model [49.9] 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルがテキスト誘導ビデオ編集のために拡張されている。
Tは、ビデオ時間的一貫性とビデオ編集機能の両方において最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:09:45 GMT)
Ultracold Neutrons in the Low Curvature Limit: Remarks on the
post-Newtonian effects [49.2] 曲線時空における非相対論的シュル「オーディンガー方程式の導出に摂動スキームを適用する。
中性子のエネルギースペクトルの次から次への補正を計算する。
ウルトラコールド中性子の観測の現在の精度はまだ探究できないかもしれないが、将来や他の状況でも関係がある可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:45:56 GMT)
Is ChatGPT Involved in Texts? Measure the Polish Ratio to Detect
ChatGPT-Generated Text [48.4] 我々はHPPT(ChatGPT-polished academic abstracts)と呼ばれる新しいデータセットを紹介する。
純粋なChatGPT生成テキストの代わりに、人書きとChatGPTポリケートされた抽象文のペアを構成することで、既存のコーパスから分岐する。
また,ChatGPTによる修正の度合いを,オリジナルの人文テキストと比較した革新的な尺度であるPolish Ratio法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:17:52 GMT)
SALSA: Sequential Approximate Leverage-Score Algorithm with Application
in Analyzing Big Time Series Data [46.4] ランダム化された数値線形代数の手法を用いて,効率的な逐次近似レバレッジスコアアルゴリズム(SALSA)を開発した。
SALSAの理論的計算複雑性と数値的精度が既存の近似を超えていることが示される。
提案アルゴリズムは高い確率で,真の基礎となるARMAモデルのパラメータの最大推定値を求めることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:36:53 GMT)
Investigating Zero-Shot Generalizability on Mandarin-English
Code-Switched ASR and Speech-to-text Translation of Recent Foundation Models
with Self-Supervision and Weak Supervision [43.6] 本研究は、SamlessM4T、SeamlessM4T v2、Whisper-large-v3など、自己監督または弱監督に基づく最先端の大規模基盤モデルを3つのコード変更コーパスで評価した。
自己教師付きモデルでは教師付きモデルに近い性能が得られ,多言語による自己教師付き事前学習の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:15:02 GMT)
Unicron: Economizing Self-Healing LLM Training at Scale [43.6] 大規模な言語モデルトレーニングにおいて,効率的な自己修復を行うためのワークロードマネージャUnicronを紹介する。
Unicronはクラスタ内の複数の並行タスクにおける障害関連コストを最小限にする。
これは最先端の手法よりも訓練効率が1.9倍向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:06:16 GMT)
Red Teaming for Large Language Models At Scale: Tackling Hallucinations
on Mathematics Tasks [42.7] 本稿では,数値的な質問やパズルを手続き的に生成する枠組みを提案する。
結果といくつかのレッドチーム技術の適用の有無を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:59:12 GMT)
Transformer Multivariate Forecasting: Less is More? [42.6] 本稿では,実行効率を最適化しながら予測精度を高めるために冗長な情報を削減することに焦点を当てる。
このフレームワークは、5つの最先端(SOTA)モデルと4つの多様な実世界のデータセットによって評価される。
PCA+Crossformer(PCA+Crossformer)は平均平方誤差(MSE)を33.3%減らし、平均で49.2%減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:44:23 GMT)
A Multi-objective Complex Network Pruning Framework Based on
Divide-and-conquer and Global Performance Impairment Ranking [40.6] 本稿では,多目的複合ネットワークプルーニングフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,最先端プルーニング手法と同等の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 05:32:39 GMT)
BusReF: Infrared-Visible images registration and fusion focus on
reconstructible area using one set of features [39.6] マルチモーダルカメラが連携するシナリオでは、非アライメント画像を扱う際の問題は回避できない。
既存の画像融合アルゴリズムは、より正確な融合結果を得るために、厳密に登録された入力画像対に大きく依存している。
本稿では,BusRefと呼ばれる単一のフレームワークにおける画像登録と融合の問題に対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:32:44 GMT)
Contrastive learning-based agent modeling for deep reinforcement
learning [31.3] エージェントモデリングは、マルチエージェントシステムにおけるインテリジェントマシンエージェントの適応ポリシーを設計する際に必須である。
我々は,エゴエージェントの訓練・実行時の局所的な観察のみに依存する,コントラスト学習に基づくエージェントモデリング(CLAM)手法を考案した。
CLAMは、各エピソードの冒頭から、リアルタイムに一貫した高品質なポリシー表現を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:44:12 GMT)
InstructAny2Pix: Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction
Following [29.7] InstructAny2Pixは、ユーザが音声、画像、テキストを含む命令を使って入力画像を編集できるフレキシブルなマルチモーダル命令フォローシステムである。
本システムでは,命令誘導型編集タスクを複数実施できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 23:04:37 GMT)
Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models [29.7] 我々は,Mers-Briggs Type Indicator (MBTI)パーソナリティ特性を大規模言語モデル (LLM) に統合するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,MBTI特性をLLMに埋め込むための2相微調整と直接選好最適化(DPO)を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:39:56 GMT)
PCR-CG: Point Cloud Registration via Deep Explicit Color and Geometry [28.7] 色信号を幾何学表現に明示的に埋め込む新しい3Dポイントクラウド登録モジュールを提案する。
我々の重要な貢献は、色信号から学習した深い特徴を幾何学的表現に埋め込む2D-3Dクロスモダリティ学習アルゴリズムである。
本研究は, 登録作業において, 鮮明な深色特徴を点雲に関連付けるという大きな利点を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:27:01 GMT)
Uncertainty-Penalized Reinforcement Learning from Human Feedback with
Diverse Reward LoRA Ensembles [27.0] 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)の整合性のための有望なパラダイムとして出現する。
本稿では,既存のRLHF法でよく用いられるKL正則化の弱点を観察し,過度な最適化に対処する。
本稿では,RLファインタニング中の不確実性正則化を取り入れた不確実性補償RLHF(UP-RLHF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:14:14 GMT)
Addressing Negative Transfer in Diffusion Models [25.5] マルチタスク学習(MTL)は拡散モデルにおいて負の伝達をもたらすことがある。
本稿では,タスクを小さなタスククラスタにクラスタ化し,MTL手法を適用することを提案する。
本研究では,信号対雑音比,時間ステップ,タスク親和性を利用して,動的プログラミングを用いて区間クラスタリングを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:50:02 GMT)
Dual-Stream Diffusion Net for Text-to-Video Generation [25.2] ビデオ生成におけるコンテンツ変動の整合性を改善するために,デュアルストリーム拡散ネット(DSDN)を提案する。
特に、デザインされた2つの拡散ストリーム、ビデオコンテンツとモーションブランチは、コンテンツだけでなく、パーソナライズされたビデオのバリエーションを生成するために、それぞれのプライベートスペースで別々に実行できた。
われわれの方法では、フリックを減らした素晴らしい連続ビデオが作れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:21:34 GMT)
Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models [25.2] 本稿では,拡散生成モデルを用いた画像圧縮のエンドツーエンド最適化について概説する。
VAEベースのニューラル圧縮とは対照的に、(平均)デコーダは決定論的ニューラルネットワークであり、私たちのデコーダは条件付き拡散モデルである。
提案手法では,GANモデルよりもFIDスコアが強く,VAEモデルとの競合性能も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 15:18:00 GMT)
SHARE: Single-view Human Adversarial REconstruction [23.7] 我々は既存のHPS技術の堅牢性を高めるための新しい微調整手法であるSHAREを紹介する。
我々は,HPS再建におけるカメラポーズの影響を包括的に分析する。
以上の結果から,シングルビューHPS技術における平均接合誤差の低減が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 23:01:31 GMT)
Interactive Humanoid: Online Full-Body Motion Reaction Synthesis with
Social Affordance Canonicalization and Forecasting [23.4] オンラインフルボディ・モーション・リアクション・シンセサイザーという新しいタスクを提案する。
ヒトのアクターの動きに基づいてヒューマノイド反応を発生させる。
このタスクをサポートするために,HHIとCoChairという2つのデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:21:16 GMT)
Open-TI: Open Traffic Intelligence with Augmented Language Model [23.2] Open-TIは、チューリング識別可能なトラフィックインテリジェンスを目標とする革新的なモデルである。
ゼロから徹底的な交通分析を行うことができる最初の方法である。
Open-TIは、トレーニングや交通信号制御ポリシーの適用といったタスク固有の実施を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:50:11 GMT)
A Toolbox for Modelling Engagement with Educational Videos [21.6] この作業では、データセットとオンライン学習者の状態モデルを含むPEEKCデータセットとTrueLearn Pythonライブラリを提示する。
このデータセットには、AI関連の教育ビデオが多数含まれており、AI固有の教育レコメンデーションの構築と検証に関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:10:55 GMT)
TPatch: A Triggered Physical Adversarial Patch [19.8] 音響信号によって引き起こされる物理的対向パッチであるTPatchを提案する。
運転者の疑念を避けるため,コンテンツベースカモフラージュ法と攻撃強化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:06:01 GMT)
Solving Satisfiability Modulo Counting for Symbolic and Statistical AI
Integration With Provable Guarantees [18.7] 満足度モデュロカウント(Satifiability Modulo Counting、SMC)は、象徴的な意思決定と統計的推論の両方を必要とする問題を包含する。
XOR-SMCは、SMCで数えられるモデルをSAT式に置き換えることで、非常に難解なSMCを満足できる問題に変換する。
XOR-SMC は真の最適値に近い解を見つけ、SMC における難解なモデルカウントのよい近似を見つけるのに苦戦するいくつかの基本値を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:05:41 GMT)
Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning [17.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的エージェントを訓練するための強力なテクニックであるが、これらのエージェントが特定の決定を下す理由を理解することは困難である。
この問題に対処するために様々なアプローチが検討され、ある有望な道は報酬分解(RD)である。
RDは、エージェントの振る舞いをポストホックな方法で合理化しようとする他の方法に関連する懸念のいくつかを傍受するので、魅力的である。
我々は、より情報的な説明を提供するために、サブリワードを超えてRDの拡張を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 00:01:22 GMT)
Improving the Stability of Diffusion Models for Content Consistent
Super-Resolution [17.3] 画像超解像(SR)結果の知覚的品質を高めるために、事前学習した潜伏拡散モデルの生成先行が大きな可能性を証明している。
本稿では,画像構造を洗練させるために拡散モデルを用いるとともに,画像の微細化を図るために生成的対角トレーニングを採用することを提案する。
具体的には、画像主構造を再現するために、高効率で安定な、コンパクトな拡散ネットワークを訓練するための一様でないタイムステップ学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 10:22:59 GMT)
SSL-OTA: Unveiling Backdoor Threats in Self-Supervised Learning for
Object Detection [16.9] SSL-OTAは、ターゲットオブジェクトの予測を所望のカテゴリに変更できるトリガーを使用する。
我々は、ベンチマークデータセットに関する広範な実験を行い、提案した攻撃の有効性と有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:21:12 GMT)
A Lot of Talk and a Badge: An Exploratory Analysis of Personal
Achievements in GitHub [15.2] GitHubは、個人的成果を通じて新しい要素を導入し、バッジをアンロックし、開発者自身のプロフィールページに表示し、開発活動を認識した。
GitHubにおける個人バッジの拡散を研究するために,混合手法を用いた探索分析を行った。
ほとんどの開発者は少なくともバッジをサンプルにしているが、プロフィールを非公開にし、バッジを表示することをオプトアウトするユーザーの増加も観察している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:02:11 GMT)
Mitigating the Impact of False Negatives in Dense Retrieval with
Contrastive Confidence Regularization [15.2] ノイズコントラスト推定(NCE)損失に対する新しいコントラスト信頼度正規化器を提案する。
解析の結果,正則化器はより高密度な検索モデルにおいて,理論的保証のある偽陰性に対してより堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 08:01:57 GMT)
Teach Large Language Models to Forget Privacy [15.0] 大きな言語モデル(LLM)は強力であることが証明されているが、プライバシリークのリスクは依然として重大な懸念である。
差別化プライバシやホモモルフィック暗号化といった従来のプライバシ保護手法は、ブラックボックスAPIのみの設定では不十分である。
本稿では,LLMのローカルプライバシ問題に対処するための最初のフレームワークであるPrompt2Forgetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:26:42 GMT)
Promoting Segment Anything Model towards Highly Accurate Dichotomous
Image Segmentation [13.5] SAM(Segment Anything Model)は,コンピュータビジョンにおける基礎モデルの開発を著しく進めている。
我々は,単純なプロンプトボックスでSAMを入力し,SAMが出力した結果をIS5Netの入力として活用することにより,高精度な2コトコス画像分割の有効性を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:24:33 GMT)
Is Knowledge All Large Language Models Needed for Causal Reasoning? [12.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の因果推論について,人工知能の進化における解釈可能性と信頼性を高めるために検討する。
本稿では,「do-operators」を用いた新たな因果帰属モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:51:46 GMT)
Sam-Guided Enhanced Fine-Grained Encoding with Mixed Semantic Learning
for Medical Image Captioning [12.1] 本稿では, セグメンション・アプライス・モデル (SAM) でガイドされた新しい医用画像キャプション法について述べる。
本手法では, 医用画像の総合的情報と細部を同時に捉えるために, セマンティック学習を併用した独特な事前学習戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:17:58 GMT)
Phoneme Hallucinator: One-shot Voice Conversion via Set Expansion [12.1] 音声変換は、言語コンテンツを保存しながら、人の声に似せて聞こえるように人の声を変更することを目的としている。
既存の手法は、内容の知性と話者の類似性の間のジレンマに悩まされる。
両世界のベストを達成できる新しい方法であるtextitPhoneme Hallucinatorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 22:48:13 GMT)
GazeCLIP: Towards Enhancing Gaze Estimation via Text Guidance [11.6] 既存の視線推定手法は、言語信号やCLIP特徴空間の先行情報によって伝達されるリッチな意味的手がかりを無視する。
本稿では,GazeCLIPと呼ばれる新しい視線推定フレームワークを提案する。
具体的には、粗い手がかりを持つテキスト信号を生成する言語記述生成器を複雑に設計する。
提案したGazeCLIPは,従来の手法を超越し,最先端の推定精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 15:24:50 GMT)
Cross-Camera Human Motion Transfer by Time Series Analysis [11.5] 動きの季節性を同定し,移動可能なパターンを抽出する付加モデルを構築するアルゴリズムを提案する。
我々は、HRから派生したパターンを活用することにより、低解像度ビデオのポーズ推定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:24:49 GMT)
LCPR: A Multi-Scale Attention-Based LiDAR-Camera Fusion Network for
Place Recognition [11.2] 本稿では,マルチモーダル位置認識のための新しいニューラルネットワークLCPRを提案する。
位置認識性能を向上させるために,マルチビューカメラとLiDARデータを効果的に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:39:46 GMT)
Symbolic Cognitive Diagnosis via Hybrid Optimization for Intelligent
Education Systems [11.1] 本稿では,一般化と解釈性を同時に向上するシンボリック認知診断(SCD)フレームワークを提案する。
SCDフレームワークはシンボリックツリーを組み込んで、複雑な学生-運動相互作用関数を明示的に表現する。
交互にデリバティブな遺伝的プログラミングによってシンボルツリーを学習し、勾配に基づくアダムを通じて学生と運動パラメータを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 09:40:10 GMT)
A Bayesian Unification of Self-Supervised Clustering and Energy-Based
Models [11.0] 我々は、最先端の自己教師型学習目標のベイズ分析を行う。
目的関数が既存の自己教師型学習戦略より優れていることを示す。
また,GEDIをニューラルシンボリックフレームワークに統合できることも実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:46:16 GMT)
Realizing Open and Decentralized Marketplace for Exchanging Data of Expected IoT Behaviors [10.8] 本稿は、IoTサイバーセキュリティに焦点を当てた特別なマーケットプレースを構築することを提案する。
目標は、構造化データフォーマットを使用して、IoTデバイスの動作に関する知識をオープンに共有することだ。
ブロックチェーンやスマートコントラクトといった技術を使って,実用的でセキュアな基盤を構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:59:00 GMT)
FlashVideo: A Framework for Swift Inference in Text-to-Video Generation [9.7] 本稿では,高速テキスト・ツー・ビデオ生成に適した新しいフレームワークであるFlashVideoを紹介する。
FlashVideoは推論の時間的複雑さを$mathcalO(L2)$から$mathcalO(L)$に減らし、推論速度を大幅に加速する。
包括的な実験により、FlashVideoは従来の自己回帰型トランスモデルよりも$times9.17$改善され、推論速度はBERTベースのトランスモデルと同じ桁であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 00:06:28 GMT)
Enhancing dysarthria speech feature representation with empirical mode
decomposition and Walsh-Hadamard transform [8.0] We propose a feature enhancement for dysarthria speech called WHFEMD。
実験モード分解(EMD)と高速ウォルシュ・アダマール変換(FWHT)を組み合わせて特徴を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:25:26 GMT)
A comprehensive framework for occluded human pose estimation [7.5] 咬合は人間のポーズ推定において重要な課題である。
そこで我々は,DAG (Data, Attention, Graph) を提案する。
また、FGMP-GCN (Feature-Guided Multi-Hop GCN) を提示し、身体構造に関する事前知識を十分に探求し、ポーズ推定結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:55:30 GMT)
Fourier Analysis on Robustness of Graph Convolutional Neural Networks
for Skeleton-based Action Recognition [7.3] 骨格に基づく行動認識のためのグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の堅牢性と脆弱性について検討する。
我々は,敵対的攻撃や共通の腐敗に対して,敵対的訓練を受けたGCNの堅牢性を検討するために,ジョイントフーリエ変換を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 12:31:23 GMT)
Bidirectional Temporal Plan Graph: Enabling Switchable Passing Orders
for More Efficient Multi-Agent Path Finding Plan Execution [7.3] BTPG(Bidirectional Temporal Plan Graph)と呼ばれる新しいグラフィカルな表現を導入し,実行中の注文を切り替えることで,不要な待ち時間を回避する。
実験の結果, BTPG は TPG に順調に優れ, 不要待ち時間が 8-20% 減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 20:23:27 GMT)
Scalable authentic research education framework [7.0] 本稿では,様々な学校において,真正研究の方法論を広く採用するための枠組みについて報告する。
我々は、既存の多くの研究教育プログラムに現れる共通の障壁を列挙し、対処する。
当社のアプローチは、特定のニーズに対して機械学習の有用性を評価する機会を得る科学者に直接利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:21:55 GMT)
Geometry-Aware Approaches for Balancing Performance and Theoretical
Guarantees in Linear Bandits [6.9] トンプソンサンプリングとグリーディは有望な経験的性能を示したが、これは悲観的な理論的後悔の境界とは対照的である。
本研究では不確実楕円体の幾何学的特性を追跡する新しいデータ駆動手法を提案する。
ベースアルゴリズムが不十分な問題インスタンスを特定し,コース修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 20:16:23 GMT)
Balanced Graph Structure Information for Brain Disease Detection [6.8] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたフィルタ相関行列と最適サンプルグラフの2つのグラフ構造をモデル化したBargrainを提案する。
我々の広範な実験に基づいて、Bargrainは、平均的なF1スコアによって測定された脳疾患データセットの分類タスクにおいて、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:50:52 GMT)
Image Super-resolution Reconstruction Network based on Enhanced Swin
Transformer via Alternating Aggregation of Local-Global Features [6.6] 本稿では,局所的な特徴を交互に集約するSwin Transformerモジュールを提案する。
本稿では,局所的な特徴集約段階において,局所的な空間情報とチャネル情報との相互作用を実現するためのシフト畳み込みを提案する。
提案されたネットワークは5つの公開データセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:11:08 GMT)
Deep Radon Prior: A Fully Unsupervised Framework for Sparse-View CT
Reconstruction [6.5] 提案するフレームワークはデータセットを必要とせず、優れた解釈可能性と一般化能力を示す。
実験結果から,提案手法は画像アーチファクトを効果的に抑制しつつ,詳細な画像を生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 04:11:08 GMT)
Federated Learning with Instance-Dependent Noisy Labels [6.1] FedBeatはIDN遷移行列(IDNTM)を用いたグローバルな統計的一貫した分類器の構築を目指している
CIFAR-10 と SVHN で行った実験により,提案手法が最先端手法を著しく上回っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:59:27 GMT)
Automatic hip osteoarthritis grading with uncertainty estimation from
computed tomography using digitally-reconstructed radiographs [5.9] 変形性股関節症(Hip OA)の重症度はCroweおよびKellgren-Lawrence分類を用いて分類されることが多い。
ディープ・ラーニング・モデルは2つのグレーティング・スキームを用いて病気の成績を予測するために訓練された。
モデルの精度は約0.65(ECA)と0.95(ONCA)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:28:56 GMT)
Properties of new even and odd nonlinear coherent states with different
parameters [5.9] 偶数および奇数 NLCS の新しいタイプの非古典的性質は非線形関数に依存する。
新しいNLCSは光子結合効果を示すが、新しい奇妙なNLCSは光子結合効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:07:42 GMT)
Efficient Two-Phase Offline Deep Reinforcement Learning from Preference
Feedback [5.7] オフラインPBRL設定における二相学習の適用には課題がある。
本稿では,アクションクリッピングによる行動規則化下での2段階の学習手法を提案する。
本手法は,第2学習段階における状態行動を無視して,より高い学習効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:37:18 GMT)
How to Evaluate Coreference in Literary Texts? [5.1] ユニークなスコアは、問題の原因となる問題の完全な複雑さを表現できないことを示す。
コンテクストを考慮した新たなコア参照評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:02:36 GMT)
DiffHybrid-UQ: Uncertainty Quantification for Differentiable Hybrid
Neural Modeling [4.8] 本稿では,ハイブリッドニューラル微分可能モデルにおける有効かつ効率的な不確実性伝播と推定のための新しい手法DiffHybrid-UQを提案する。
具体的には,データノイズとてんかんの不確かさから生じるアレタリック不確かさと,モデル形状の相違やデータ空間のばらつきから生じるエピステマティック不確かさの両方を効果的に識別し,定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:40:47 GMT)
DXAI: Explaining Classification by Image Decomposition [4.7] 我々は、分解に基づく説明可能なAI(DXAI)を用いてニューラルネットワークの分類を可視化する新しい方法を提案する。
本手法は,説明熱マップを提供する代わりに,画像のクラス非依存部分とクラス固有部分への分解を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 20:52:20 GMT)
Diffusion Model with Perceptual Loss [4.7] 平均二乗誤差損失で訓練された拡散モデルは非現実的なサンプルを生成する傾向がある。
分類者なし指導の有効性は、暗黙的な知覚誘導の一形態である事からもたらされる。
そこで本研究では,より現実的なサンプルを生成可能な拡散モデルを実現するための,新たな自己知覚的目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:24:25 GMT)
SoK: Demystifying Privacy Enhancing Technologies Through the Lens of
Software Developers [4.2] データ保護措置がなければ、ソフトウェアアプリケーションはプライバシー侵害につながる。
本稿では,開発者プライバシプラクティスに関する39の実証的研究を概説する。
ソフトウェアアプリケーションのシナリオで6つのPETが使われていることを報告している。
PETをソフトウェアに統合する際に開発者が直面する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 12:24:40 GMT)
WildGEN: Long-horizon Trajectory Generation for Wildlife [3.9] 軌道生成は歩行者、車両、野生動物の運動研究において重要な関心事である。
本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)に基づく手法を用いて,この問題に対処する概念的フレームワークWildGENを紹介する。
その後、スムーズなフィルタに基づいて生成された軌跡の後の処理工程を行い、過度のさまよりを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 05:08:28 GMT)
Uncovering Regulatory Affairs Complexity in Medical Products: A
Qualitative Assessment Utilizing Open Coding and Natural Language Processing
(NLP) [3.9] 調査では、医療機器会社の専門家28人と半構造化インタビューを行った。
参加者は規制コンプライアンスを合理化する戦略の必要性を強調した。
この研究は、これらの要素が一貫性のある効果的な規制手順を確立するのに不可欠であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:39:57 GMT)
Periodically Driven Open Quantum Systems: Spectral Properties and
Non-Equilibrium Steady States [3.4] 我々は、コヒーレントな時間周期駆動の存在下でのリンドブラッドマスター方程式について議論する。
Floquet-Lindblad方程式によって記述される任意の物理系は、少なくとも1つの非平衡定常状態を持つ必要があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:43:47 GMT)
Quantifying intra-tumoral genetic heterogeneity of glioblastoma toward
precision medicine using MRI and a data-inclusive machine learning algorithm [3.3] Glioblastoma (GBM) は最も攻撃的で致命的なヒト癌の一つである。
バイオプシーは侵襲的であり、非侵襲的なMRIベースの機械学習(ML)モデルの開発を動機付けている。
我々は,MRIを用いて各GBM腫瘍の局所的遺伝的変化を予測するための新しいWeakly Supervised Ordinal Support Vector Machine (WSO-SVM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:28:51 GMT)
Relativistic Digital Twin: Bringing the IoT to the Future [3.0] 複雑なIoTエコシステムは、予測分析を実行し、何のシナリオをシミュレートするために、物理資産のDigital Twins(DT)の使用を必要とすることが多い。
我々はRelativistic Digital Twin(RDT)フレームワークを提案し、IoTエンティティの汎用DTを自動的に生成する。
このフレームワークはWeb of Things(WoT)を通じたオブジェクト表現に依存しており、各IoTデバイスとDTに標準化されたインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:12:13 GMT)
Policy Optimization with Smooth Guidance Rewards Learned from
Sparse-Reward Demonstrations [3.0] オンライン深層学習(DRL)における報酬フィードバックの空間性は依然として困難な問題である。
本稿では,これらの問題に対処するために,Smooth Guidance (POSG) を用いたポリシー最適化という,シンプルで効率的なアルゴリズムを提案する。
我々は,スムーズな誘導報酬による性能改善限界を理論的に解析し,性能改善に対する新たな最悪の低限界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:41:45 GMT)
Conceptualizing Suicidal Behavior: Utilizing Explanations of Predicted
Outcomes to Analyze Longitudinal Social Media Data [2.8] 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中でメンタルヘルスの危機をエスカレートしている。
自殺は、恥、虐待、放棄、うつ病のような精神状態などの社会的要因によって引き起こされる。
これらの状況が発展するにつれて、自殺的思考の兆候がソーシャルメディアの相互作用に現れる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:45:13 GMT)
Split-and-Denoise: Protect large language model inference with local
differential privacy [2.8] 大規模言語モデル(LLM)は、ベクトル空間に隠されたセマンティクスをキャプチャすることで、自然言語理解において強力な能力を示す。
サーバーへのテキストの直接送信は、プライバシー漏洩の危険性がほとんどない。
SnD(Split-N-Denoise)は、最小の計算コストでクライアント側でトークン埋め込み層を実行するためにモデルを分割する革新的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:57:16 GMT)
Towards Bridging the Gap between High-Level Reasoning and Execution on
Robots [2.6] 例えば、タスク計画やGologを使ったエージェントプログラミングによってアクションを推論する場合、ロボットのアクションは一般的に抽象的なレベルでモデル化される。
しかし、そのような動作をロボットで実行すると、もはや原始的とは見なされない。
本稿では,このギャップを埋めるためのいくつかのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 12:26:12 GMT)
ALPC Is In Danger: ALPChecker Detects Spoofing and Blinding [2.6] 本研究は、カーネルを介してWindowsオペレーティングシステムにおけるALPC接続に対する攻撃を実装する可能性を評価することを目的とする。
ALPCは、アンチウイルスシステム(AV)や検出・応答システム(EDR)など、様々なWindows情報保護システムで使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:58:28 GMT)
Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems [2.5] この研究は、低速力学系に対する効果的な力学の研究に費やされている。
遅い多様体を学習するために,Auto-SDEと呼ばれるニューラルネットワークを含む新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:27:49 GMT)
Understanding Differences in News Article Interaction Patterns on
Facebook: Public vs. Private Sharing with Varying Bias and Reliability [2.4] 本稿では、Facebook上の公開投稿とプライベート投稿のインタラクションパターンとエンゲージメントの深さを総合的に比較する。
本研究は,様々なニュースクラスと球面における相互作用パターンの相違について明らかにした。
この研究の結果は、Facebookのコンテンツモデレーター、規制当局、政策立案者に恩恵を与え、より健康的なオンライン談話に寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:02:43 GMT)
Deploying ADVISER: Impact and Lessons from Using Artificial Intelligence
for Child Vaccination Uptake in Nigeria [2.4] ナイジェリアは乳幼児死亡率が低下している。
ナイジェリアでの低ワクチン接種は、5歳未満の子どもの毎日2000人以上が死亡する主要な要因となっている。
私たちはナイジェリアの政府パートナーと共同でADVISER: AI-Driven Vaccination Intervention Optimiserをデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:07:21 GMT)
A Class of Dependent Random Distributions Based on Atom Skipping [2.3] 我々は,グループ化されたデータに対するベイズ的非パラメトリックモデルであるPlaid Atoms Model (PAM)を提案する。
PAMは、グループ間で重なり合うクラスタと非重なり合うクラスタリングパターンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:12:00 GMT)
Explainability-Driven Leaf Disease Classification using Adversarial
Training and Knowledge Distillation [2.3] 本研究は, 植物葉病の分類に焦点を当て, 逆行訓練, モデル説明可能性, モデル圧縮の3つの重要な側面を探求する。
このロバスト性は、通常のテストでは3%-20%、敵攻撃テストでは50%-70%の性能低下を伴う分類精度の価格である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:48:20 GMT)
Observation of superradiance in a phase fluctuating dipolar
Bose-Einstein condensate [2.3] ボース・アインシュタイン凝縮体における波長可変s波散乱と双極子相互作用を結合する。
我々は、外部磁場の方向を変えることにより、双極性BECの非対称超放射ピークを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:55:37 GMT)
A clean-label graph backdoor attack method in node classification task [2.3] 本稿では,クリーンラベルグラフバックドア攻撃法(CGBA)を提案する。
中毒率が0.04のとき、CGBAは平均攻撃成功率87.8%、98.9%、89.1%、98.5%を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:58:19 GMT)
Data-Adaptive Graph Framelets with Generalized Vanishing Moments for
Graph Signal Processing [2.0] 本稿では,階層的分割に基づく局所化サポート付きグラフ上でのタイトなフレームレットシステム構築のためのフレームワークを提案する。
我々の構成は、分割木に基づく非常に一般的なパラメタライズドグラフフレームレットシステムを提供する。
学習したグラフフレームレットシステムは,非線形近似および復号化タスクにおいて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 09:51:53 GMT)
EFHQ: Multi-purpose ExtremePose-Face-HQ dataset [2.0] この研究は、Extreme Pose Face High-Qualityデータセット(EFHQ)と呼ばれる新しいデータセットを導入し、極端なポーズで顔の最大450kの高品質な画像を含む。
このような膨大なデータセットを生成するために、我々は、新しく精巧なデータセット処理パイプラインを使用して、2つの公開データセットをキュレートする。
我々のデータセットは、顔合成と2D/3D対応のGAN、拡散ベースの顔生成、顔の再現など、さまざまな顔関連タスクに関する既存のデータセットを補完することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 08:45:03 GMT)
L3Cube-MahaSocialNER: A Social Media based Marathi NER Dataset and BERT
models [1.9] L3Cube-MahaSocialNERデータセットは、Marathi言語で名前付きエンティティ認識(NER)用に特別に設計された、最初の、かつ最大のソーシャルメディアデータセットである。
データセットは、8つのエンティティクラスをカバーする18,000のマニュアルラベル付き文で構成されている。
CNN、LSTM、BiLSTM、Transformerモデルを含むディープラーニングモデルは、IOBおよび非IOB表記を用いて個々のデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 08:30:24 GMT)
ReMAV: Reward Modeling of Autonomous Vehicles for Finding Likely Failure
Events [1.8] 本稿では、まず、オフライン軌道を用いて、既存の自動運転車の挙動を分析するブラックボックステストフレームワークを提案する。
実験の結果,車両衝突,道路物体衝突,歩行者衝突,オフロードステアリング事故の発生率は35,23,48,50%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:05:53 GMT)
An $\ell^1$-Plug-and-Play Approach for Magnetic Particle Imaging Using a
Zero Shot Denoiser with Validation on the 3D Open MPI Dataset [1.8] 本稿では,$ell1$-priorの汎用ゼロショットデノイザをベースとしたプラグアンドプレイ方式を提案する。
プリプロセッシングのレベルが異なる3D Open MPIデータセット上で提案したアルゴリズムスキームを定量的に定性的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:27:43 GMT)
Experimental implementation of distributed phase reference quantum key
distribution protocols [1.5] 我々は,光ファイバーを用いたコヒーレント・コヒーレント・コヒーレント・コヒーレント・プロトコルと波長差位相シフトQKDプロトコルを実験的に実現した。
どちらのプロトコルも分散位相参照プロトコルと呼ばれるプロトコルのクラスに属し、弱いコヒーレントパルスを用いて情報を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 05:29:26 GMT)
Why is the User Interface a Dark Pattern? : Explainable Auto-Detection
and its Analysis [1.4] ダークパターンは、ユーザーが意図せず振る舞うオンラインサービスのための偽りのユーザーインターフェイスデザインである。
解釈可能なダークパターン自動検出,すなわち,特定のユーザインターフェースがダークパターンを持つものとして検出される理由について検討する。
我々の発見は、ユーザーがダークパターンで操作されることを防ぎ、より公平なインターネットサービスの構築を支援する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:53:58 GMT)
Advancing TTP Analysis: Harnessing the Power of Encoder-Only and
Decoder-Only Language Models with Retrieval Augmented Generation [1.4] TTP(Tactics, Techniques, and Procedures)は、攻撃者が脆弱性を悪用するために使用する方法の概要である。
MITRE ATT&CKフレームワークにおけるTPの解釈は、サイバーセキュリティ実践者にとって困難である。
本稿では,RAG(Retrieval Augmented Generation)技術を用いて,サイバー攻撃手順ごとに関連するコンテキストを抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:56:24 GMT)
Trace and Edit Relation Associations in GPT [1.4] 本研究では,関係判断に対する言語モデル計算の影響を理解するための関係追跡手法を開発した。
提案手法は,新しいデータセット上でROMEに対して試験を行い,特異性と一般化のバランスが向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:04:41 GMT)
Quantum state engineering by steering in the presence of errors [1.3] 計測に基づく状態工学プロトコルのクラスについて検討する。
このプロトコルは, システム-検出器結合パラメータの誤った選択に対して, 完全に堅牢であることを示す。
また、古典的な期待値と、乗法的白色雑音を持つハミルトン指数の時間順序作用素との可換性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 18:57:44 GMT)
The Problem of Alignment [1.2] 大規模言語モデルは、大きなコーパスから統計的パターンとして学習されたシーケンスを生成する。
最初のトレーニングモデルが人間の価値観と一致しなくてはならない場合、他のモデルよりも一定の継続が望ましい。
ユーザとモデル間の双方向インタラクションとして,この構造化の実践について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:44:59 GMT)
A Novel Explanation Against Linear Neural Networks [1.2] 線形回帰とニューラルネットワークは、データをモデル化するために広く使われている。
活性化機能を持たないニューラルネットワーク、あるいは線形ニューラルネットワークは、実際にトレーニングとテストの両方のパフォーマンスを低下させる。
この仮説は,LNNの最適化と厳密なテストにより,雑音のあるデータセット上でのLNNと線形回帰の両方のパフォーマンスを比較して証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 09:44:51 GMT)
What's my role? Modelling responsibility for AI-based safety-critical
systems [1.1] 開発者や製造業者は、AI-SCSの有害な振る舞いに責任を負うことは困難である。
人間のオペレータは、作成に責任を負わなかったAI-SCS出力の結果に責任を負う"信頼性シンク"になる可能性がある。
本稿では,異なる責任感(ロール,モラル,法的,因果関係)と,それらがAI-SCSの安全性の文脈でどのように適用されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:45:36 GMT)
Grothendieck inequalities characterize converses to the polynomial
method [1.0] アーロンソンらによる驚くべき「方法への反論」。
(CCC16) は、任意の有界二次体はグロタンディーク定数に関連する普遍乗法因子まで1-クエリで正確に計算できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 12:26:30 GMT)
The lower energy consumption in cryptocurrency mining processes by
SHA-256 Quantum circuit design used in hybrid computing domains [1.0] 量子ハードウェアの低エネルギー動作特性により、採掘エネルギーの消費を減らすことができる。
この研究の中で我々は、近日中に古典的なSHA-256と高エネルギー消費の古典的ハードウェアを置き換える最適化された量子マイニング施設の使用を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 23:37:34 GMT)
Probing the Limits and Capabilities of Diffusion Models for the Anatomic
Editing of Digital Twins [1.0] 本稿では,デジタル双生児の解剖学的変異を編集する潜在拡散モデルの能力について検討する。
我々は特にデジタル双生児を編集し、異なる空間スケールおよび局所領域で解剖学的変異を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:21:30 GMT)
A Novel Approach to Threshold Quantum Images by using Unsharp
Measurements [0.8] 本研究では、未シャープ測定により、グレースケール画像のしきい値とバイナライズのためのハイブリッド量子アプローチを提案する。
提案手法は、重複するガウスのピークと、隣接する局所ミニマの間の距離を分散として利用する。
得られたしきい値を用いて、しきい値エンコーダと統合された新しい量子画像表現を用いて、グレースケール画像をバイナライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 12:55:59 GMT)
Thermal effects in an imbalanced dipolar fermionic superfluid [0.7] 二成分二極性フェルミオン原子の2層構造を1つの成分の原子を含む1層と、他の成分の原子を2つの成分の個体群間に不均衡に含む2層構造とみなす。
この不均衡は、BCS、Fulde-Ferrel-Larkin-Ovchinnikov (FFLO)、Sarma、および通常のフェルミ液相などの均一な超流動相と不均一な超流動相をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 05:27:34 GMT)
Matching of Users and Creators in Two-Sided Markets with Departures [0.7] 本稿では,ユーザコンテンツマッチングのダイナミクスに着目したコンテントレコメンデーションのモデルを提案する。
クリエーターの離脱を考慮しないユーザ中心の欲求アルゴリズムは、任意に粗悪な総エンゲージメントをもたらす可能性があることを示す。
本稿では,ユーザの好みを軽度に仮定して性能保証を行う2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 20:13:28 GMT)
Laboratory Experiments of Model-based Reinforcement Learning for
Adaptive Optics Control [0.6] ESO本部のGHOSTテストベンチに、AO(PO4AO)のためのポリシー最適化と呼ばれるRL手法を実装し、適応する。
本手法の予測的・自己校正的側面について検討する。
PyTorchを実行しているGHOSTの新しい実装では、ハードウェア、パイプライン、Pythonインターフェースのレイテンシに加えて、700マイクロ秒程度しか導入されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 14:11:43 GMT)
Addressing Trust Challenges in Blockchain Oracles Using Asymmetric Byzantine Quorums [0.5] 外部の世界と対話するためには、サードパーティのインターフェース、あるいはOracleとして知られるものが必要です。
ビザンティンの信頼性、信頼性、拡張性に直接影響を与えるため、これらのOracleによって引き起こされるデータの真性は最重要である。
これらの課題に対処するために、フォールトトレランス phi に根ざした戦略が導入された。
検出に基づいて構築されたサステナビリティと可聴性のための自律システム。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 08:53:45 GMT)
Machine Learning (ML)-assisted Beam Management in millimeter (mm)Wave
Distributed Multiple Input Multiple Output (D-MIMO) systems [0.5] 本稿では,ビームサブセットのみの発振から最適なAP/ビームを確実に推定できるかどうかを検討する。
我々は、推論の性能上の利点を示すために、ランダムフォレスト(RF)、ミスフォレスト(MF)、条件付き生成適応ネットワーク(c-GAN)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 09:24:19 GMT)
Using a Deep Learning Model to Simulate Human Stock Trader's Methods of
Chart Analysis [0.3] 本稿では,専門家の技術アナリストの取引方法に触発された手法を提案する。
過去600日間の株価を見て、株価が次のD日で10%上昇するか、20%下落するかを予測する。
韓国市場では、利益は市場リターンの39%以上、利益はアメリカの市場リターンの40%以上に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:46:06 GMT)
Human Conditional Reasoning in Answer Set Programming [0.3] 我々は,応答集合プログラミングにおけるAC,DA,DC推論を実現する。
本研究では,認知心理学における人的推論課題の形式的特性を考察し,特徴づける。
これらの完了は、AIの常識推論にも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:57:14 GMT)
Imperfect Entangling Power of Quantum Gates [0.3] 入力状態にあるユニタリとノイズの不完全性が、与えられた量子ゲートの絡み合い発生力にどのように影響するかを示す。
局所雑音モデルが存在する場合、入力状態は、与えられたユニタリ演算子の絡み合う力を最大化するが、ノイズのないシナリオとはかなり異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 18:13:26 GMT)
Theory of Metastability in Discrete-Time Open Quantum Dynamics [0.2] 開系力学における準安定度は、長寿命の準安定状態に崩壊する前の初期緩和現象を記述している。
本稿では、離散時間開量子力学における準安定性の一般的な理論をシーケンシャル量子チャネルで記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 07:11:14 GMT)
Enabling Smart Retrofitting and Performance Anomaly Detection for a
Sensorized Vessel: A Maritime Industry Experience [0.2] 本研究では,解釈可能な機械学習モデルを用いたディープラーニング駆動型異常検出システムを提案する。
我々は,LSTM(Long Short-Term Memory)オートエンコーダを用いた,ループ内非教師なしのプロセスを活用する。
TUCANAから取得した実データを用いて実験によりシステム評価を行い,その過程で得られたLSTMモデルを用いて80%以上の精度と90%のリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:31:54 GMT)
Pushing Boundaries: Exploring Zero Shot Object Classification with Large
Multimodal Models [0.1] LLVA(Large Language and Vision Assistant Model)は、画像ベースのクエリと連動したリッチな会話体験をユーザに提供するモデルである。
本稿では,LMMについて一意に考察し,画像分類タスクの適応性について検討する。
我々の研究では、MNIST、Cats Vs. Dogs、Hymnoptera(Ants Vs. Bees)、Pox Vs. Non-Poxの皮膚画像からなる非伝統的なデータセットの4つの多様なデータセットのベンチマーク分析を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 03:19:54 GMT)
Universal consistency of the $k$-NN rule in metric spaces and Nagata
dimension. II [0.0] 近辺学習規則の$k$は、結びつきのない空間において強い普遍的整合性を示す。
特に、$k$-NN 則は、長田の意味でのシグマ有限次元でないハイゼンベルク群において一貫したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 15:57:11 GMT)
Two quantum algorithms for solving the one-dimensional
advection-diffusion equation [0.0] 2つの量子アルゴリズムが周期的境界条件を持つ線形一次元対流拡散方程式の数値解に対して提示される。
量子ビット数の増加に伴う精度と性能を、ポイントごとに比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:23:15 GMT)
The Hamiltonian for Entangled States Cannot Be Additive [0.0] 絡み合った状態に対するハミルトニアン系が加法的であるという仮定は、正則量子の符号なしの議論において広く用いられている。
加法性は、研究中の系が絡み合っているという仮定と矛盾することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 06:39:20 GMT)
Taxonomy for Cybersecurity Threat Attributes and Countermeasures in Smart Manufacturing Systems [0.0] 既存の攻撃分類は、限られた攻撃範囲と限定的な脅威属性のみに焦点を当てている。
本稿では,製造システムにおけるサイバーセキュリティ脅威の包括的理解と評価を目的とした包括的攻撃分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:11:02 GMT)
Statistical inference using machine learning and classical techniques
based on accumulated local effects (ALE) [0.0] Accumulated Local Effects (ALE) は、機械学習アルゴリズムのグローバルな説明のためのモデルに依存しないアプローチである。
ALEに基づく統計的推論を行うには,少なくとも3つの課題がある。
ALEを用いた統計的推論のための革新的なツールと技術を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:07:21 GMT)
Robustness of Dynamic Quantum Control: Differential Sensitivity Bound [0.0] パラメトリック不確実性に対するゲート忠実度誤差の差分感度に基づく新しいロバスト性尺度を提案する。
与えられた忠実度誤差を保証するハミルトンの不確かさの集合に対する最大許容摂動を確実に計算する方法が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 18:36:53 GMT)
Robust Quantum Control in Closed and Open Systems: Theory and Practice [0.0] このサーベイは、制御理論家が量子制御の現在の状態と古典的なロバスト制御の並列性を強調するために記述されている。
量子系に古典的ロバスト制御理論を適用する際に生じる問題, 量子物理学者がそのような系とそのロバスト性を探るための典型的な方法, およびこの分野で解決すべきオープン問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 18:08:43 GMT)
Quasibound states in the continuum in photonic-crystal-based
optomechanical microcavities [0.0] 本研究では, 連続体に準有界状態を有するメカニカル・フォトニック結晶系マイクロキャビティについて検討した。
分散ブラッグリフレクタに面した懸架フォトニック結晶スラブは,連続体に準バウンド状態の光学系を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:07:24 GMT)
Principle Interference in Technical and Scientific Translation [0.0] 技術的・科学的翻訳における干渉の歴史的追跡について概観する。
私の目標は、この現象とその原因を全てのパラドックスで説明することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 09:04:30 GMT)
On the Burstiness of Distributed Machine Learning Traffic [0.0] 本稿では,ResNet-50ニューラルネットワークのトレーニングによって発生する交通特性について検討する。
分析の結果,分散MLトラフィックは短時間で非常に高いバースト性を示すことがわかった。
トレーニングソフトウェアは,同一アプリケーション内の異なるソースからのバースト送信が混雑やパケット損失を生じさせないように,送信をオーケストレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:33:59 GMT)
Multiplexed Processing of Quantum Information Across an Ultra-wide
Optical Bandwidth [0.0] パラメトリックホモダイン検出を用いて, 多重周波数チャネル上で並列に量子情報を処理し, 全チャネルを同時に計測する方法を示す。
CV-QKDプロトコルを実証・実証実験で実演し、23の非相関スペクトルチャネル上でQKDを正常に実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 19:23:35 GMT)
Mapping Walnut water Stress with High Resolution Multispectral UAV
Imagery and Machine Learning [0.0] 本研究では、ランダムフォレストモデル(RF)を用いて、茎水電位(SWP)をマッピングする機械学習手法を提案する。
2017年から2018年にかけて、商業用クルミ果樹園で7バンドのマルチスペクトルカメラを搭載したUAVの5回の飛行が行われた。
直交UAV画像と気象データから得られた植生指標を利用したRF回帰モデルにより,効果的に地盤計測SWPを推定する。
RF分類モデルでは, クルミの木中の水ストレスレベルを85%の精度で予測し, 還元された分類モデルの80%を超える精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 02:58:45 GMT)
Mapping Electronic Decoherence Pathways in Molecules [0.0] 縮合相環境に浸漬した分子性色素の電子的脱コヒーレンス経路を分離する手法を開発した。
スペクトル密度からデコヒーレンスダイナミクスを定量的に捉える方法を示す。
本研究では,DNA塩基チミンの水中における電子的脱コヒーレンス経路の解析による戦略の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:54:53 GMT)
KAXAI: An Integrated Environment for Knowledge Analysis and Explainable
AI [0.0] 本稿では,AutoML,XAI,合成データ生成を統合したシステムの設計について述べる。
このシステムは、複雑度を抽象化し、高いユーザビリティを提供しながら、機械学習のパワーをナビゲートし活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 10:20:47 GMT)
Information Processing by Neuron Populations in the Central Nervous
System: Mathematical Structure of Data and Operations [0.0] 哺乳類の中枢神経系の複雑な構造では、神経細胞が集団を形成する。
これらのニューロン集団の正確なエンコーディングと操作はまだ発見されていない。
この研究は、認知科学やAIといった分野における理解を深める上で、マトリックス埋め込みの可能性を照らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:11:44 GMT)
High--N00N State Generation: N00N State Output of Floquet Engineering [0.0] N00N状態(N00N state)は、量子力学の応用において重要な二部構成の最大絡み合い状態である。
この状態は、量子光のモードの重ね合わせ、光と運動の組み合わせ、あるいは2つのスピンアンサンブルの重ね合わせとして生成される。
ここで議論されたアプローチは、絡み合ったコヒーレントや圧縮状態のような、メソスコピックでマクロな絡み合った状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:27:06 GMT)
GAN-GA: A Generative Model based on Genetic Algorithm for Medical Image
Generation [0.0] 生成モデルは、医療画像不足問題に対処するための有望な解決策を提供する。
本稿では遺伝的アルゴリズムを組み込んだ生成モデルであるGAN-GAを提案する。
提案モデルは特徴を保ちながら画像の忠実度と多様性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 20:16:45 GMT)
Evaluation is all you need. Prompting Generative Large Language Models
for Annotation Tasks in the Social Sciences. A Primer using Open Models [0.0] この研究は、プライバシの懸念が限定されているなど、プロプライエタリなモデルに関連する課題を強調している。
この研究は、独立したデバイスで操作できるオープン(オープンソース)モデルの採用を提唱している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:22:01 GMT)
Early warning indicators via latent stochastic dynamical systems [0.0] 我々は、低次元多様体の潜在進化力学を捉える異方性拡散写像を開発する。
3つの効果的な警告信号は、潜時座標と潜時力学系によって導出される。
我々の早期警戒指標は状態遷移中の先端を検出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） (Sat, 30 Dec 2023 02:47:21 GMT)
Contrastive Bi-Projector for Unsupervised Domain Adaption [0.0] コントラッシブ・バイプロジェクタ(CBP)に基づく新しい非教師なし領域適応法(UDA)を提案する。
ここでCBPUDAと呼ばれ、特徴抽出器(FE)を効果的に促進し、分類とドメイン適応のための曖昧な特徴の生成を減らす。
実験結果から, CBPUDAは従来のUDA法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 01:31:51 GMT)
Contra generative AI detection in higher education assessments [0.0] 生成的AIの急速な進歩と普及は、特に教育において、従来の学術的整合性メカニズムの再評価を必要とする。
学術的整合性を維持するという文脈において、AI検出ツールの有効性、脆弱性、倫理的意味について検討する。
本稿では,AI活用を取り入れたロバストアセスメント手法と教育方針への戦略的シフトを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 10:39:49 GMT)
Consumer Manipulation via Online Behavioral Advertising [0.0] オンライン行動広告(OBA)はデジタル経済において重要な役割を果たしている。
広告主は、自分の行動データに基づいてアルゴリズムにより分類された消費者をターゲットにすることができる。
Alphabet(アルファベット)とMeta(メタ)は、インターネット上でデジタルプラットフォームと消費者の注意をオンラインで伝えるため、OBAを実行し、公正な見積もりをはるかに越えて利益を得るのが最善である。
インターネットにアクセスするためのサービスに依存している消費者、広告主、出版社を犠牲にして、ゲートキーパーがこのような収益性を達成するという懸念が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:10:35 GMT)
Conditional Density Estimations from Privacy-Protected Data [0.0] プライバシ保護されたデータセットからのシミュレーションに基づく推論手法を提案する。
本稿では,感染性疾患モデルと通常の線形回帰モデルに基づく個別時系列データについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 15:13:46 GMT)
Completeness of Atomic Structure Representations [0.0] 本稿では, 粒子三重項の相対配置に基づいて, 無限相関の記述子を構築するための新しい手法を提案する。
我々の戦略は、従来の対称ディスクリプタの幅広いクラスを無効にするために特別に構築された原子配列のクラスで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:50:18 GMT)
Comment on "Multiparty quantum mutual information: An alternative
definition" [0.0] クマール [Phys. Rev. A 96, 012332] の主張とは対照的に、$n$パーティイト量子状態の量子双対総相関は表現できない。
我々は、後者は一般化された$n$-partite Greenberger-Horne-Zeilinger状態に対して有限値を得ることができないと主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:04:11 GMT)
Benchmarking Hebbian learning rules for associative memory [0.0] 連想記憶は認知と計算の脳科学における重要な概念である。
ストレージ容量とプロトタイプ抽出に関する6つの異なる学習ルールをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 21:49:47 GMT)
Autonomous Threat Hunting: A Future Paradigm for AI-Driven Threat Intelligence [0.0] 人工知能(AI)と従来の脅威インテリジェンス方法論の融合を概観する。
従来の脅威インテリジェンスプラクティスに対するAIと機械学習の変革的な影響を検査する。
ケーススタディと評価は、AI駆動の脅威インテリジェンスを採用する組織から学んだ成功物語と教訓を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 17:36:08 GMT)
Automating Leukemia Diagnosis with Autoencoders: A Comparative Study [0.0] 白血病はヒトの生命を脅かす最も一般的で致命的ながんの1つである。
患者の重要なデータの一部から得られた医療データは、これらのデータの中に隠された貴重な情報を含んでいる。
この情報を深層学習で抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:46:34 GMT)
Attractor reconstruction with reservoir computers: The effect of the
reservoir's conditional Lyapunov exponents on faithful attractor
reconstruction [0.0] 貯水池計算(Reservoir computing)は、カオス的な誘引器を複製できる技術である。
我々は、訓練段階における駆動型貯水池コンピュータの一般化同期ダイナミクスと自律型貯水池コンピュータの性能を定量的に関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 15:58:32 GMT)
AI and Tempo Estimation: A Review [0.0] テンポの音楽的創造性への中心的な重要性は、特定の感情を表現するためにどのように使われるかに見ることができる。
伝統的なテンポ推定法は、典型的には、音楽のリズム構造を反映する信号周期性を検出する。
人工知能(AI)は、音楽の創造性 - 音楽のテンポ - の重要な側面を大規模に見積もる、私たちの理解と能力を伝えるために利用されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 11:42:44 GMT)
A review and reformulation of macroscopic realism: resolving its
deficiencies using the framework of generalized probabilistic theories [0.0] 私は、マクロリアリズムの定義と、その様々な提案されたテストの両方を批判的にレビューし、分析します。
これらの問題は、一般化確率論の枠組みの中でマクロリアリズムを再構築することで解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 16:37:08 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） (Sat, 30 Dec 2023 06:05:06 GMT)
A Novel Reinforcement Learning Routing Algorithm for Congestion Control
in Complex Networks [0.0] 本稿では,最短経路アルゴリズムに基づく渋滞制御と経路長最適化という,強化学習を活用するルーティングアルゴリズムを提案する。
提案手法は,バラビ・アルベルトスケールフリーネットワークだけでなく,Watts-Strogatz (小世界) や Erd"os-R'enyi (ランダムネットワーク) などのネットワークモデルでも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 18:21:13 GMT)
A Novel Approach for Defect Detection of Wind Turbine Blade Using
Virtual Reality and Deep Learning [0.0] 風力タービンの仮想モデルを構築し,4種類の共通欠陥に対する近接現実像を合成する。
第2のステップでは、タービンブレードの欠陥を分類してセグメント化するために、カスタマイズされたU-Netアーキテクチャが訓練されている。
提案手法は,航空機による自律的,遠隔的検査に適した,適切な欠陥検出精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Dec 2023 13:58:50 GMT)