COSMO: COntrastive Streamlined MultimOdal Model with Interleaved
Pre-Training [119.0] 近年の自己回帰視覚言語モデルは, テキスト生成タスクでは優れているが, アライメントタスクでは課題に直面している。
テキスト生成モデルに対照的な損失を導入し,言語モデルを専用テキスト処理と適応型マルチモーダルデータ処理コンポーネントに分割する。
このギャップを埋めるために、この研究は、包括的なキャプションを備えた最初のインターリーブ付きビデオテキストデータセットであるVideoDatasetNameを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:58:42 GMT)
Credible Teacher for Semi-Supervised Object Detection in Open Scene [106.3] Open Scene Semi-Supervised Object Detection (O-SSOD)では、ラベル付きデータはラベル付きデータで観測されていない未知のオブジェクトを含む可能性がある。
より不確実性が、偽ラベルのローカライズと分類精度の低下につながるため、主に自己学習に依存する現在の手法には有害である。
我々は,不確実な擬似ラベルがモデルに誤解をもたらすのを防ぐための,エンドツーエンドのフレームワークであるCredible Teacherを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:19:21 GMT)
When Do Graph Neural Networks Help with Node Classification?
Investigating the Impact of Homophily Principle on Node Distinguishability [92.8] ホモフィリー原理は、ノード分類タスクにおけるニューラルネットワークよりもグラフネットワーク(GNN)の性能上の優位性の主要な理由であると考えられている。
最近の研究は、ホモフィリーがなくても、同じクラスのノードが類似した近隣パターンを共有する限り、GNNの利点は依然として存在することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 22:49:19 GMT)
The Earth is Flat? Unveiling Factual Errors in Large Language Models [89.9] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、事前学習や微調整の知識が豊富にあるため、様々な応用がある。
それにもかかわらず、医療、ジャーナリズム、教育といった重要な分野に懸念を抱き、事実と常識の誤りを引き起こす傾向にある。
LLMにおける事実不正確な事実を明らかにすることを目的とした,新しい自動テストフレームワークであるFactCheckerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:02:27 GMT)
New Job, New Gender? Measuring the Social Bias in Image Generation
Models [88.9] 画像生成モデルは、与えられたテキストから画像を生成し、編集することができる。
DALL-EとMidjourneyによる画像生成技術の最近の進歩は画期的なものである。
これらの高度なモデルは、しばしば巨大なインターネットデータセットでトレーニングされており、社会的ステレオタイプとバイアスを永続するコンテンツを生成することに感受性がある。
画像生成モデルにおける社会的バイアスを的確に、かつ、包括的に引き起こすことのできる新しいテストフレームワークであるBiasPainterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:06:55 GMT)
On the Learnability of Watermarks for Language Models [88.5] 私たちは、デコードベースの透かしを利用する教師モデルのように振る舞うように学生モデルを訓練する。
モデルは、高い検出性で透かし付きテキストを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:18:29 GMT)
Q-Bench: A Benchmark for General-Purpose Foundation Models on Low-level
Vision [85.6] MLLM(Multi-modality Large Language Models)は、コンピュータビジョンの特殊モデルから汎用基礎モデルへのシフトを触媒している。
Q-Benchは3つの領域(低レベル視覚知覚、低レベル視覚記述、全体視品質評価)でMLLMの潜在能力を評価するための総合的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:48:48 GMT)
If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code
Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.6] 大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される
コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:51:20 GMT)
A & B == B & A: Triggering Logical Reasoning Failures in Large Language
Models [65.9] LogicAskerはLLMの論理的推論能力を総合的に評価し改善する自動手法である。
LogicAsker は GPT-3, ChatGPT, GPT-4, Bard, Vicuna, Guanaco の6種類の LLM に対して評価を行った。
その結果、LogicAskerのテストケースは、異なるLLMで論理的推論失敗を25%から94%の確率で発見できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:53:53 GMT)
1st Place Solution for 5th LSVOS Challenge: Referring Video Object
Segmentation [65.5] 主要なRVOSモデルの強みを統合して、効果的なパラダイムを構築します。
マスクの整合性と品質を改善するために,2段階のマルチモデル融合戦略を提案する。
第5回大規模ビデオオブジェクトチャレンジ(ICCV 2023)トラック3位にランクインしたRef-Youtube-VOS検証セットで75.7%,テストセットで70%のJ&Fを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:24:48 GMT)
Revisiting Nonlocal Self-Similarity from Continuous Representation [62.1] 非局所的自己相似性(NSS)は、多次元データ処理タスクにうまく適用された重要な前駆体である。
オンメシュグリッドデータとオフメシュグリッドデータの両方に対して,連続表現に基づく新しい非局所法(CRNL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:25:03 GMT)
Depth Map Denoising Network and Lightweight Fusion Network for Enhanced
3D Face Recognition [61.3] 本稿では,ノイズを低減するために,DIIF(Denoising Implicit Image Function)に基づくDMDNet(Depth Map Denoising Network)を提案する。
さらに,光深度と標準核融合ネットワーク(LDNFNet)と呼ばれる強力な認識ネットワークを設計し,異なるモード間の特徴と相補的特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 10:46:42 GMT)
Skeleton2vec: A Self-supervised Learning Framework with Contextualized
Target Representations for Skeleton Sequence [56.1] 予測対象として高レベルな文脈化機能を使用することで,優れた性能が得られることを示す。
具体的には、シンプルで効率的な3D行動表現学習フレームワークであるSkeleton2vecを提案する。
提案するSkeleton2vecは,従来の手法より優れ,最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:08:35 GMT)
Retrieval-Augmented Egocentric Video Captioning [56.0] EgoInstructor(エゴインストラクタ)は、意味的に関連する第三者の指導ビデオを自動的に検索する、検索拡張マルチモーダルキャプションモデルである。
我々は、エゴセントリックでエゴセントリックなビデオ機能を引き寄せる新しいEgoExoNCE損失で、クロスビュー検索モジュールをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:31:06 GMT)
Towards Full-scene Domain Generalization in Multi-agent Collaborative
Bird's Eye View Segmentation for Connected and Autonomous Driving [54.6] 協調認識の学習段階と推論段階の両方に適用可能な統合ドメイン一般化フレームワークを提案する。
我々は、AmpAug(Amplitude Augmentation)法を用いて、低周波画像の変動を増大させ、学習能力を拡大する。
推論フェーズでは、システム内ドメインアライメント機構を導入し、ドメインの不一致を減らし、潜在的に排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:27:23 GMT)
Bracketing is All You Need: Unifying Image Restoration and Enhancement
Tasks with Multi-Exposure Images [54.5] 本稿では,ブラケット写真を利用して修復作業と強化作業を統合することを提案する。
実世界のペアの収集が困難であるため,まず合成ペアデータを用いてモデルを事前学習する手法を提案する。
特に,時間変調リカレントネットワーク(TMRNet)と自己教師あり適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:14:35 GMT)
On Discprecncies between Perturbation Evaluations of Graph Neural
Network Attributions [49.8] 我々は、グラフ領域で以前に検討されていない視点から帰属法を評価する:再学習。
中心となる考え方は、属性によって識別される重要な(あるいは重要でない)関係でネットワークを再訓練することである。
我々は4つの最先端GNN属性法と5つの合成および実世界のグラフ分類データセットについて分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 02:03:35 GMT)
Leveraging Large Language Models to Boost Dafny's Developers
Productivity [49.6] 本稿では、Dafny開発者の生産性を高めるために、LLM(Large Language Models)を活用することを提案する。
新しいDafnyプラグインは、Dafnyが発見および使用できない関連する補題の提案を生成する。
自動的に証明できない補題に対して、プラグインはまた、付随する計算的証明を提供しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 21:58:13 GMT)
ToolEyes: Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of
Large Language Models in Real-world Scenarios [48.4] 本稿では,大規模言語モデルのツール学習能力を評価するためのシステムであるToolEyesを提案する。
このシステムは7つの現実シナリオを慎重に分析し、ツール学習においてLLMに不可欠な5次元を解析する。
ToolEyesには,約600のツールを備えたツールライブラリが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:49:36 GMT)
When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges,
and Future Directions [47.0] ファンデーションモデル(FM)とフェデレートラーニング(FL)の交差は相互に利益をもたらす。
FLは、FMデータの可用性を拡張し、計算共有、トレーニングプロセスの分散、FL参加者の負担軽減を可能にする。
一方、FMは、その巨大さ、事前訓練された知識、および例外的な性能により、FLの堅牢な出発点として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:07:10 GMT)
Poker Hand History File Format Specification [40.4] ポーカーは、人間が様々な種類のポーカーハンドを文書化するのに使える一貫したフォーマットを欠いている。
本稿ではポーカーハンドヒストリー(PHH)ファイルフォーマットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:49:19 GMT)
The Cambridge Law Corpus: A Dataset for Legal AI Research [39.5] 法的なAI研究のためのデータセットであるCambridge Law Corpus (CLC)を紹介する。
英国から250,000件以上の訴訟が起こっている。
ほとんどのケースは21世紀のものであるが、コーパスには16世紀のものが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:48:58 GMT)
Ranking In Generalized Linear Bandits [38.6] 一般化線形帯域におけるランク問題について検討する。
レコメンデーションシステムでは、最も魅力的なアイテムの順序リストを表示することが必ずしも最適とは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 21:27:44 GMT)
Exploring Multi-Modal Control in Music-Driven Dance Generation [37.2] 高品質なダンスの動きを生成でき、ジャンル制御、意味制御、空間制御を含むマルチモーダル制御をサポートする統一的なフレームワークを提案する。
実験結果から,提案するダンス生成フレームワークは,動作品質と制御性の観点から,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:25:20 GMT)
Backdoor Attack on Unpaired Medical Image-Text Foundation Models: A
Pilot Study on MedCLIP [36.7] MedCLIPは、画像テキストトレーニングを欠くことなく、視覚言語によるコントラスト学習に基づく医療用FMである。
本研究では,このラベルの不一致をバックドア攻撃問題とみなす。
我々は、BadDistが支援するBadMatchを通じて、MedCLIPの対照的な学習を妨害する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:42:19 GMT)
SecFormer: Towards Fast and Accurate Privacy-Preserving Inference for
Large Language Models [35.8] SecFormer は Transformer モデルの PPI のパフォーマンスと効率の最適なバランスをとるように設計されている。
知識蒸留技術を実装することにより,モデル性能を犠牲にすることなく,PPIの高コスト指数および最大演算を効果的に除去する。
実験の結果,SecFormer は MPCFormer よりも性能が優れ,BERT$_textBASE$ と BERT$_textLARGE$ の 5.6% と $24.2% の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:40:35 GMT)
PROMPT-IML: Image Manipulation Localization with Pre-trained Foundation
Models Through Prompt Tuning [35.4] 本稿では,改ざん画像を検出するための新しいPrompt-IMLフレームワークを提案する。
人間は、意味情報と高周波情報に基づいて、画像の真偽を識別する傾向がある。
我々のモデルは8つの典型的なフェイク画像データセットでより良い性能を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:45:07 GMT)
DiffusionLight: Light Probes for Free by Painting a Chrome Ball [35.0] 現在の技術は、HDRパノラマデータセットに大きく依存して、ニューラルネットワークをトレーニングし、視野の限られた入力をフル環境マップに回帰する。
我々は、数十億の標準画像に基づいて訓練された拡散モデルを利用して、クロム球を入力画像に描画する。
提案手法は,様々な設定にまたがる説得力のある光推定を行い,現場シナリオに対する優れた一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 10:15:46 GMT)
From Covert Hiding to Visual Editing: Robust Generative Video
Steganography [35.0] 本稿では,ビデオ編集過程におけるステガノグラフィーのためのシークレットメッセージをセマンティック機能に組み込む革新的な手法を提案する。
本稿では,ビデオのセマンティックな特徴を変化させて,秘密メッセージを埋め込むことで視覚的編集を実現する,エンドツーエンドの堅牢なビデオステガノグラフィーネットワーク(RoGVS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:40:07 GMT)
Benchmarking Large Language Models on Controllable Generation under
Diversified Instructions [34.9] 大型言語モデル (LLM) は命令追従能力に優れていた。
様々な命令に関係のある明示的な制約にどの程度対応できるかは、いまだに不明である。
命令に対するLLMの応答を様々な制約で評価する新しいベンチマークであるCoDI-Evalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 07:35:31 GMT)
Online Boosting Adaptive Learning under Concept Drift for Multistream
Classification [34.6] マルチストリーム分類は,コンセプトドリフトを伴う動的ストリーミングプロセスにおいて,迅速な適応の必要性から,重要な課題となっている。
本稿では,異なるストリーム間の動的相関を適応的に学習する新しいオンラインブースティング適応学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:39:03 GMT)
Beyond Efficiency: A Systematic Survey of Resource-Efficient Large
Language Models [34.3] LLM(Large Language Models)は、計算、メモリ、エネルギー、金融資源の高消費に課題をもたらす。
本調査は, LLMの資源効率向上を目的とした多種多様な手法を概観することにより, これらの課題を体系的に解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:12:42 GMT)
GenH2R: Learning Generalizable Human-to-Robot Handover via Scalable
Simulation, Demonstration, and Imitation [33.6] GenH2Rは、一般化可能なビジョンベースのヒューマン・トゥ・ロボット(H2R)ハンドオーバスキルを学ぶためのフレームワークである。
我々は、H2Rハンドオーバを包括的解を用いて大規模に学習することで、そのような一般化可能性を得る。
大規模3次元モデルレポジトリ、デクスタラスグリップ生成方法、曲線ベースの3次元アニメーションを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:20:43 GMT)
Text2Avatar: Text to 3D Human Avatar Generation with Codebook-Driven
Body Controllable Attribute [33.3] 本研究では,テキストプロンプトを結合した3次元アバターを現実的に生成できるText2Avatarを提案する。
リアルな3次元アバターデータの不足を軽減するために, 事前学習した非条件の3次元アバター生成モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:39:57 GMT)
Optimizing ADMM and Over-Relaxed ADMM Parameters for Linear Quadratic
Problems [32.0] Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) は、幅広い機械学習アプリケーションで注目を集めている。
本稿では, ペナルティパラメータの値を最適化するための一般的な手法を提案し, 続いて, 最適緩和パラメータを計算するための新しいクローズドフォーム式を提案する。
次に、ランダムなインスタンス化と多様なイメージングアプリケーションを用いてパラメータ選択法を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:01:40 GMT)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial
Regularization [31.3] スプリットラーニング(SL)は、従来のフェデレートラーニングに代わる実用的で効率的な代替手段として登場した。
SDAR は SL に対する攻撃フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 05:33:50 GMT)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial
Regularization [31.3] スプリットラーニング(SL)は、従来のフェデレートラーニングに代わる実用的で効率的な代替手段として登場した。
SDAR は SL に対する攻撃フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 05:33:50 GMT)
ASSISTGUI: Task-Oriented Desktop Graphical User Interface Automation [30.7] 本稿では,ユーザが要求するタスクに応じて,Windowsプラットフォーム上でマウスとキーボードを操作することができるかどうかを評価するための新しいベンチマーク,AssistGUIを提案する。
本稿では,AIエージェントによって駆動される高度なGUIを組み込んだ高度なアクタ・クリティカル・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:26:39 GMT)
Decision-Focused Model-based Reinforcement Learning for Reward Transfer [30.5] 決定型モデルに基づく強化学習は、近年、高いリターンを得るのに最も関係のあるMDPダイナミクスの学習に集中できる強力なアルゴリズムとして導入されている。
報奨関数が複数の目的に対する選好によって定義される場合、DFモデルは目的の選好の変化に敏感である可能性があることを示す。
我々は,DFソリューションの非識別性を活用して,期待されるリターンを最大化するモデルを学習する,ロバストな決定中心(RDF)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:45:55 GMT)
Adaptive Anytime Multi-Agent Path Finding Using Bandit-Based Large
Neighborhood Search [30.4] MAPFはLarge Neborhood Search(LNS)に基づいている
探索を併用したBandit-based Adaptive LArge Neighborhood Search(BALANCE)を提案する。
大規模シナリオでは、最先端のMAPFと比較して、少なくとも50%のコスト改善が実証的に実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:43:52 GMT)
Large Language Models in Mental Health Care: a Scoping Review [29.2] 大規模言語モデル(LLM)の利用の増加は、メンタルヘルスにおける応用と結果の包括的なレビューの必要性を刺激する。
このスコーピングレビューは、精神医療におけるLCMの既存の開発と応用を批判的に分析することを目的としている。
主な課題は、データの可用性と信頼性、精神状態の微妙な扱い、効果的な評価方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:35:52 GMT)
GLIMPSE: Generalized Local Imaging with MLPs [27.1] 深層学習は、断層撮影における芸術の事実上の状態である。
一般的なアプローチは、単純な反転の結果を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に供給し、再構成を計算することである。
計算トモグラフィーのための局所処理ニューラルネットワークであるGLIMPSEを導入し,画素近傍の計測値のみを供給することによって画素値を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:15:42 GMT)
TBDD: A New Trust-based, DRL-driven Framework for Blockchain Sharding in IoT [25.2] シャードブロックチェーンとIoTを統合することで、信頼性の問題と最適化されたデータフローに対するソリューションが提示される。
深層強化学習は動的で複雑なシステムと多次元最適化を十分に扱う。
textscTbDdはノードタイプを認識し、潜在的な脅威に対してターゲットリシャーディングを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:57:28 GMT)
Point Cloud in the Air [24.9] PCの無線伝送は、既に混雑している無線帯域の負担を増大させる。
4つの実用的なソリューションフレームワーク、高度な技術、ハイブリッドスキーム、分散データ集約アプローチを提供しています。
私たちのゴールは、効率的で信頼性が高く、低遅延の無線PC伝送への道を示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:11:55 GMT)
Boundary Attention: Learning to Find Faint Boundaries at Any Resolution [24.9] 本モデルでは,境界信号が非常に弱い場合やノイズに浸された場合においても,正確な結果が得られることを示す。
ファイン境界を求める従来の手法と比較して、我々のモデルは微分可能であるという利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 19:00:55 GMT)
Digger: Detecting Copyright Content Mis-usage in Large Language Model
Training [24.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) のトレーニングデータセット内で著作権のある書籍のコンテンツの存在を検知し,評価するためのフレームワークを提案する。
このフレームワークはまた、各コンテンツサンプルのインクルージョンの可能性の信頼度推定も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:04:52 GMT)
Coherence time of 20 s with a single cesium atom in an optical dipole
trap [23.4] 我々は、光学的に閉じ込められた原子の2つの基底電子状態間のデコヒーレンスを分析する。
新しいデコヒーレンス機構であるフォノンジャンピング誘発デコヒーレンス(PJID)が発見され,実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:56:33 GMT)
Resolved Raman sideband cooling of a single optically trapped cesium
atom [22.6] 単一超微細状態における2つの最外ゼーマン準位の間の2光子ラマン過程を適用し、フォノン数を減少させる。
我々のスキームは一般的に使用されるスキームよりも磁場の変動に敏感ではない。
50msの冷却後、Cs原子の82%が3次元の基底状態を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:40:35 GMT)
Less or More From Teacher: Exploiting Trilateral Geometry For Knowledge
Distillation [21.9] 本稿では,サンプル単位の知識融合比を学習するための新しい適応手法を提案する。
我々は,教師と生徒の正しさを両立させ,生徒が各サンプルに対していかにその教師を模倣するかを考察する。
単純なニューラルネットワークは、サンプル内およびサンプル間関係から適応的、サンプル単位の知識融合比への暗黙のマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:57:57 GMT)
UDTIRI: An Online Open-Source Intelligent Road Inspection Benchmark
Suite [21.6] このベンチマークスイートで公開された最初のオンラインコンペである道路穴検出タスクを紹介します。
我々のベンチマークは、最先端のオブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションネットワークの体系的かつ徹底的な評価を提供する。
多様な道路条件をより包括的に理解したアルゴリズムを提供することで、未解決の可能性を解き明かそうとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:56:49 GMT)
Wikiformer: Pre-training with Structured Information of Wikipedia for
Ad-hoc Retrieval [21.3] 本稿では,ウィキペディアの構造的知識に基づいて,情報検索タスクに適した4つの事前学習目標を考案する。
既存の事前学習手法と比較して,本手法はトレーニングコーパスにおける意味的知識をよりよく捉えることができる。
生物医学・法学領域における実験結果から,本手法は垂直領域において優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:42:06 GMT)
Astraios: Parameter-Efficient Instruction Tuning Code Large Language
Models [21.2] Astraiosは7つのチューニングメソッドと最大16億のパラメータの4つのモデルサイズを使用して、命令チューニングされた28のOctoCoderモデルのスイートである。
その結果、FFTは全スケールで最高のダウンストリーム性能を示し、PEFT法はモデルスケールに基づいてその有効性に大きな違いがあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:30:19 GMT)
ULDP-FL: Federated Learning with Across Silo User-Level Differential
Privacy [20.4] Differentially Private Federated Learning (DP-FL)は、正式なプライバシを保証するための協調的な機械学習アプローチとして注目を集めている。
Uldp-FLは,単一ユーザのデータが複数のサイロに属する可能性のあるクロスサイロFLにおいて,ユーザレベルのDPを保証するように設計された,新しいFLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:52:04 GMT)
A Turing Test: Are AI Chatbots Behaviorally Similar to Humans? [19.5] ChatGPT-4は、ランダムなヒトの被験者と統計的に区別できない個性特性を示す。
彼らの行動は平均的行動と人的行動とは区別されることが多い。
私たちは、彼らが自分の平均とパートナーの支払いを最大化しているかのように振る舞うと見積もっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:43:29 GMT)
COMBHelper: A Neural Approach to Reduce Search Space for Graph
Combinatorial Problems [19.4] COMBHelperは、ソリューションセットの有望なノードを特定するために、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用している。
また、知識蒸留(KD)モジュールと問題固有のブースティングモジュールを使用して、さらなる効率性と有効性をもたらす。
実験の結果,COMBHelperを用いた従来のCOアルゴリズムは,従来のバージョンに比べて少なくとも2倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:21:05 GMT)
Machine Translation Testing via Syntactic Tree Pruning [19.0] 誤訳は、金銭的損失など、深刻な結果をもたらす可能性がある。
基礎となるニューラルネットワークの複雑さと難易度のため、機械翻訳システムのテストは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:28:46 GMT)
NightRain: Nighttime Video Deraining via Adaptive-Rain-Removal and
Adaptive-Correction [18.9] 適応線除去法と適応線補正法を組み合わせた新しい夜間ビデオデライン法であるNightRainを紹介する。
本手法は,従来の夜間ビデオデラリニング手法を約13.7%上回る26.73dBのPSNRを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 11:54:51 GMT)
Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review [16.7] 本稿では,合成データの生成を目的とした機械学習モデルを用いた既存研究についてレビューする。
このレビューは、合成データ生成、コンピュータビジョン、スピーチ、自然言語処理、ヘルスケア、ビジネスドメインの応用から始まる様々な視点を網羅している。
この論文は、合成データ生成に関するプライバシーと公平性に関する重要な側面についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:11:24 GMT)
MultiFusionNet: Multilayer Multimodal Fusion of Deep Neural Networks for
Chest X-Ray Image Classification [16.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自動システムは胸部X線画像分類の精度と効率を向上させることを約束している。
本稿では,異なる層から特徴を抽出し,それらを融合させる深層学習に基づく多層核融合モデルを提案する。
提案モデルでは,3クラス分類と2クラス分類の両方において,97.21%,99.60%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 11:50:01 GMT)
Towards Efficient and Effective Text-to-Video Retrieval with
Coarse-to-Fine Visual Representation Learning [16.0] テキスト間検索のための2段階検索アーキテクチャを提案する。
トレーニングフェーズでは、パラメータフリーなテキストゲートインタラクションブロック(TIB)を設計し、詳細なビデオ表現学習を行う。
検索段階では、上位k候補を高速にリコールするために粗粒度映像表現を使用し、その後、細粒度映像表現によって再帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:54:18 GMT)
Inferring Heterogeneous Treatment Effects of Crashes on Highway Traffic:
A Doubly Robust Causal Machine Learning Approach [15.7] 本稿では,高速道路における各種事故の因果的影響を推定する新しい因果的機械学習フレームワークを提案する。
ワシントン州のハイウェイ州間高速道路5号線で発生した4815件の事故実験の結果、様々な距離と時間における事故の不均一な処理効果が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:03:14 GMT)
Towards Improved Proxy-based Deep Metric Learning via Data-Augmented
Domain Adaptation [15.3] 本稿では,プロキシに基づくDeep Metric Learningフレームワークを提案する。
本稿では,データ拡張ドメイン適応法(Data-Augmented Domain Adaptation, DADA)を提案する。
一般的なCUB-200-2011を含むベンチマーク実験により,我々の学習アルゴリズムは既存のプロキシ損失を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 00:10:58 GMT)
BIBench: Benchmarking Data Analysis Knowledge of Large Language Models [14.8] 大きな言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる印象的な機能を示している。
しかし、データ分析の専門分野、特にデータ駆動思考に焦点をあてた能力と信頼性はいまだに不明である。
本ベンチマークは,データ解析分野におけるLCMの深度分析とLCMの進歩の促進を図ることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:26:23 GMT)
Taking the Next Step with Generative Artificial Intelligence: The
Transformative Role of Multimodal Large Language Models in Science Education [14.7] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、音声、視覚入力を含むマルチモーダルデータを処理できる。
本稿では,科学教育の中心的な側面におけるMLLMの変革的役割について,模範的な革新的な学習シナリオを提示することによって考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:11:43 GMT)
ScatterFormer: Efficient Voxel Transformer with Scattered Linear
Attention [14.6] ウィンドウベースのトランスフォーマーは、大規模なクラウド理解において強力な能力を示している。
現在の方法では、各ウィンドウ内のボクセルを同じサイズの複数のサブセットに分割するが、ボクセルのソートとパディングにコストがかかる。
我々はScatterFormerを紹介した。これは私たちの最高の知識に初めて、可変長のボクセル集合に直接注意を向けることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 02:29:59 GMT)
Data Valuation for Vertical Federated Learning: A Model-free and
Privacy-preserving Method [14.5] FedValueは、VFL(Vertical Federated Learning)のためのプライバシ保護、タスク固有、モデルフリーなデータ評価手法である。
まず,機械学習モデルを実行する必要なく,予測分析タスクへのデータパーティの貢献を評価する。
次に、プライバシ保存方式で各データパーティのMShapley-CMI値を算出する革新的なフェデレーション手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:11:53 GMT)
SayCanPay: Heuristic Planning with Large Language Models using Learnable
Domain Knowledge [14.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その膨大な「世界知識」により、優れた計画能力を示した。
しかし、近年の進歩にもかかわらず、実現可能な(手頃な)プランと費用対効果(プラン長)の両方のプランの獲得は依然として課題である。
これは、ドメイン知識(PDDLのようなアクションモデルで形式化された)と検索を使って実現可能な最適な計画を生成する計画手法とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 19:28:22 GMT)
Stochastic Gradient Descent for Additive Nonparametric Regression [13.3] 得られた推定器はモデルミス種別を許容する不等式を満たすことを示す。
十分に特定された環境では、3つの異なる訓練段階の学習率を慎重に選択することにより、そのリスクが極小であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:03:52 GMT)
Transfer Learning for Causal Effect Estimation [12.6] 本稿では,限られたデータにおける因果効果推定精度を向上させるための伝達因果学習フレームワークを提案する。
その後,本手法は実データに拡張され,医学文献と整合した有意義な洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:04:58 GMT)
ViCrop: Perceiving Small Visual Details in Zero-shot Visual Question
Answering with Multimodal Large Language Models [12.6] 視覚的質問に対するMLLMのゼロショット精度は,その質問に関連する被写体の大きさに非常に敏感であることを示す。
MLLMのゼロショットVQAを向上させるために,自動視覚トリミングを利用するフレームワークであるViCropを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:50:31 GMT)
Highly Efficient Creation and Detection of Ultracold Deeply-Bound
Molecules via Chainwise Stimulated Raman Shortcut-to-Adiabatic Passage [12.5] M型分子系におけるラマン断熱通路(C-STIRAP)は、超低温で深い結合を持つ分子を作る良い方法である。
本稿では,C-STIRAPの性能向上に,ショートカット・トゥ・アディバティック(STA)パスが適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:47:44 GMT)
Highly Efficient Creation and Detection of Ultracold Deeply-Bound
Molecules via Chainwise Stimulated Raman Shortcut-to-Adiabatic Passage [12.5] M型分子系におけるラマン断熱通路(C-STIRAP)は、超低温で深い結合を持つ分子を作る良い方法である。
本稿では,C-STIRAPの性能向上に,ショートカット・トゥ・アディバティック(STA)パスが適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:47:44 GMT)
From Prompt Engineering to Prompt Science With Human in the Loop [12.2] 本稿では、それに対応する定性的な方法を通じて、コードブック構築にインスパイアされた新しい方法論を提案する。
研究者の集合が、厳密なラベル付け、検討、文書化のプロセスを通じて、主観性を排除し、生成プロセスに透明性と複製性をもたらす方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:37:36 GMT)
NegVSR: Augmenting Negatives for Generalized Noise Modeling in
Real-World Video Super-Resolution [12.1] 理想的なデータセットから高解像度(HR)ビデオを合成するためのビデオ超解像(VSR)が多くの研究で実証されている。
VSRモデルを未知の複雑な劣化を伴う実世界のビデオに適用することは、依然として困難な課題である。
ビデオ超解法(NegVSR)課題における一般化ノイズモデリングのための負の強化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:40:33 GMT)
BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image
Segmentation [12.0] 医用画像の正確な分割作業のために,BRAU-Net++ というハイブリッドで効果的な CNN-Transformer ネットワークを提案する。
具体的には、BRAU-Net++は、U字型エンコーダデコーダ構造を設計するために、コアビルディングブロックとしてバイレベルルーティングアテンションを使用する。
提案手法は,そのベースラインであるBRAU-Netを含む,最先端の手法を超越した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 10:49:09 GMT)
Federated Class-Incremental Learning with New-Class Augmented
Self-Distillation [11.9] FedNASD(FedNASD)を用いたFCIL(Federated Class-Incremental Learning)手法を提案する。
FedNASDは、現在のモデルから推測される新しいクラススコアと、過去のモデルの予測を組み合わせる。
これは、新しいクラスが存在しない歴史的スコアの条件付き確率を洗練させるために、現在のモデルと新しいクラスの予測を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 00:54:02 GMT)
Mocap Everyone Everywhere: Lightweight Motion Capture With Smartwatches
and a Head-Mounted Camera [11.9] 本稿では2つのスマートウォッチとヘッドマウントカメラを用いた軽量で安価なモーションキャプチャー手法を提案する。
われわれの方法は、あらゆる場所でウェアラブルのモーションキャプチャーを利用できるようにし、多様な環境で3Dのフルボディモーションキャプチャーを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:56:54 GMT)
A Survey of Methods, Challenges and Perspectives in Causality [11.2] 我々は様々な観点から因果関係の理論と手法を概観する。
フィールドをまとめようという初期の試みと、将来の展望を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 00:41:39 GMT)
Improve Fidelity and Utility of Synthetic Credit Card Transaction Time
Series from Data-centric Perspective [11.0] 我々は、実際のデータに対する高い忠実性と、機械学習タスクに最適なユーティリティの両方を達成することに注力する。
本研究では,条件付き確率的自己回帰モデルのトレーニングを強化するために,5つの前処理スキーマを導入する。
我々の注目は、時系列データに適した不正検出モデルの訓練に移行し、合成データの有用性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 22:34:14 GMT)
Adversarially Trained Actor Critic for offline CMDPs [10.9] オフライン強化学習(RL)のための SATAC (Safe Adversarial Trained Actor Critic) アルゴリズムを提案する。
我々のフレームワークは、理論的保証と堅牢なディープRL実装の両方を提供します。
我々はSATACが同一レベルの安全性を維持しつつ行動方針を上回り得ることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:44:58 GMT)
Asynchronous Evolution of Deep Neural Network Architectures [10.6] 多くの進化的アルゴリズム(EA)は、候補の並列評価を利用する。
評価時間が大きく異なる場合、多くのワーカノード(すなわち計算クライアント)がアイドル状態になり、次の世代が生成されるのを待つ。
本稿では,ENASと協調して動作する汎用非同期評価戦略(AES)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:16:18 GMT)
Robust Meta-Model for Predicting the Need for Blood Transfusion in
Non-traumatic ICU Patients [10.2] ICU設定での貧血や凝固症管理に不可欠な輸血は、効果的な資源配分と患者のリスク評価の正確な予測を必要とする。
本研究の目的は,多種多様な非外傷性ICU患者に対して,今後24時間にわたって輸血の必要性を予測できる高度な機械学習モデルを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:25:48 GMT)
Estimation-of-Distribution Algorithms for Multi-Valued Decision
Variables [10.2] 我々は、遺伝的ドリフトの既知の定量的解析を、多値変数の分布推定アルゴリズムに拡張する。
我々の研究は、バイナリEDAの理解が自然に多値設定にまで拡張されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 10:15:27 GMT)
Downstream Task-Oriented Generative Model Selections on Synthetic Data
Training for Fraud Detection Models [9.8] 本稿では,学習不正検出モデルにおける下流タスク指向生成モデル選択問題にアプローチする。
本研究は,ニューラルネットワーク(NN)とベイジアンネットワーク(BN)をベースとした生成モデルの両方が,ゆるやかなモデル解釈可能性制約下での合成トレーニングタスクの完了に適しているが,BNベースの生成モデルは,厳密なモデル解釈可能性制約下での合成トレーニング不正検出モデルにおいて,NNベースより優れていることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:33:56 GMT)
Diffusion Models, Image Super-Resolution And Everything: A Survey [9.4] 拡散モデル(DM)は画像超解像(SR)の顕著な進歩を表す
DMは従来の手法の限界に対処し、SR画像における全体的なリアリズムと詳細を向上する。
DMはカラーシフトの問題に悩まされており、その計算コストが高いため、効率的なサンプリング方法が求められている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:25:57 GMT)
Rethinking RAFT for Efficient Optical Flow [9.1] 本稿ではRAFTフレームワークに基づく新しいアプローチを提案する。
グローバルな特徴抽出と繰り返しパターンへの対処のためのアテンションメカニズムが組み込まれている。
提案手法は,効率的なRAFT(Ef-RAFT)であり,Sintelデータセットで10%,RAFT上でのKITTIデータセットで5%の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:23:39 GMT)
A Computational Framework for Behavioral Assessment of LLM Therapists [8.4] ChatGPTや他の大規模言語モデル(LLM)は、LLMをセラピストとして活用することへの関心を大いに高めた。
本稿では,セラピストとしてLLMの会話行動を研究するための新しい計算フレームワークBOLTを提案する。
我々は, LLM療法士の行動と, 高品質な人的療法の行動を比較し, 高品質な治療で観察される行動をよりよく反映するために, それらの行動をどのように調節するかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:32:28 GMT)
Low-Light Image and Video Enhancement: A Comprehensive Survey and Beyond [8.4] 本稿では、低照度画像と映像強調に関する総合的な調査を行い、この分野における2つの課題に対処する。
第1の課題は、既存の方法で適切に対処されていない混合オーバー/アンダー露画像の出現率である。
第2の課題は、トレーニングとテストに適した低照度ビデオデータセットの不足である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 05:40:17 GMT)
Learn to integrate parts for whole through correlated neural variability [8.2] 感覚知覚は感覚ニューロンの反応に起因し、特定の知覚物体の物理的特性に関連付けられた知覚信号の集まりに反応する。
これらの神経反応から脳がどのように知覚情報を抽出するかを明らかにすることは、計算神経科学と機械学習の両方において重要な課題である。
本稿では,知覚情報を知覚ニューロンの相関変数に符号化し,下流ニューロンの発火速度に変換する統計力学理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:05:29 GMT)
Theoretical Study on Superradiant Raman Scattering with Rubidium Atoms
in An Optical Cavity [8.0] ルビジウム原子の超放射ラマン散乱は実験で研究されている [Nature 484, 78 (2012)。
我々は、ルビジウム原子を3レベルシステムとして扱い、それらを着飾ったレーザーと光学キャビティと結合させることで量子マスター方程式理論を開発する。
我々の研究は、超放射ラマン散乱パルスに関する統一的な見解と、定常ラマン散乱の広いスペクトルに対する別の説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:15:06 GMT)
Deblurring 3D Gaussian Splatting [7.8] MLP(Multi-Layer Perceptron)を用いた3次元ガウススプラッティングをデブロリングする新しいリアルタイムデブロアリングフレームワークを提案する。
3D Gassian Splattingはリアルタイムレンダリングも楽しめるが、ぼやけた画像から細かな細部や鋭い細部を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:23:51 GMT)
A Method to Improve the Performance of Reinforcement Learning Based on
the Y Operator for a Class of Stochastic Differential Equation-Based
Child-Mother Systems [7.0] 本稿では,交流型強化学習における制御性能を高めるために,Y演算子と呼ばれる新しい演算子を提案する。
Y演算子は、子母系のクラスをCritic Networkの損失関数に統合する。
厳密な数学的証明は、演算子の妥当性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:03:33 GMT)
Decoherence in Exchange-Coupled Quantum Spin Qubit Systems: Impact of
Multiqubit Interactions and Geometric Connectivity [7.0] 準静的ハイゼンベルク雑音下での量子系のデコヒーレンス時間に及ぼす異なる接続性の影響について検討する。
平均接続性の向上が安定性を低下させるという期待に反して、環はチェーンよりも安定性が高いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 11:11:05 GMT)
Byzantines can also Learn from History: Fall of Centered Clipping in
Federated Learning [7.0] 本研究では,CCフレームワークの防御を回避できる新たな攻撃戦略を提案する。
我々はまた、提案されている他のビザンツ攻撃に対して有効である、より堅牢で高速な防衛機構も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:55:25 GMT)
Aurora:Activating Chinese chat capability for Mixtral-8x7B sparse
Mixture-of-Experts through Instruction-Tuning [6.9] この研究は、スパースの専門家混合モデル上での命令微調整の実行において先駆的なものである。
オーロラと呼ばれるMixtral-8x7BスパースMixture-of-Expertsモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:24:47 GMT)
Predicting Infant Brain Connectivity with Federated Multi-Trajectory
GNNs using Scarce Data [6.6] 既存のディープラーニングソリューションには,3つの大きな制限がある。
我々はフェデレートグラフベースの多軌道進化ネットワークであるFedGmTE-Net++を紹介する。
フェデレーションの力を利用して、限られたデータセットを持つ多種多様な病院の地域学習を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 10:20:01 GMT)
ILP-based Resource Optimization Realized by Quantum Annealing for
Optical Wide-area Communication Networks -- A Framework for Solving
Combinatorial Problems of a Real-world Application by Quantum Annealing [6.5] 近年の研究では、D-Wave AdvantageTM量子アニールシステムに組み込むことができる2次非拘束二元最適化(QUBO)問題として、そのような問題をいかに実装できるかを実証した。
本稿では、システムパラメータの最適化に関する調査と、ソリューションの品質をさらに向上させるために機械学習(ML)技術をどのように取り入れているかについて報告する。
我々は、このNNを単純な整数線形プログラミング(ILP)の例で実装し、どのようにNNが解空間を完全にマッピングできるかをD-Waveが捉えていないかを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:52:58 GMT)
Null Space Properties of Neural Networks with Applications to Image
Steganography [6.1] 与えられたニューラルネットワークのヌル空間は、最終的な予測に寄与しない入力データの一部を教えてくれます。
ここで説明する1つの応用は、画像ステガノグラフィーの方法につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:32:28 GMT)
Mean-field Underdamped Langevin Dynamics and its Space-Time
Discretization [5.8] 確率測度空間上で定義された非線形汎函数の特殊クラスを最適化するために,N粒子アンダーダム化ランゲヴィンアルゴリズムという新しい手法を提案する。
本アルゴリズムは, 平均場下減衰ランゲヴィンダイナミクスの時空間離散化に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:54:37 GMT)
Accurate Leukocyte Detection Based on Deformable-DETR and Multi-Level
Feature Fusion for Aiding Diagnosis of Blood Diseases [5.8] 本稿では,多レベル特徴融合と変形性自己注意型DETR(MFDS-DETR)という,新しい白血球検出法を提案する。
このモデルは、チャネルアテンションモジュールを介して低レベル特徴情報をフィルタリングするために、ハイレベル特徴を重みとして利用する。
マルチスケールの変形可能な自己保持モジュールをエンコーダに組み込むことにより、白血球機能不足の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:28:30 GMT)
Beyond Subspace Isolation: Many-to-Many Transformer for Light Field
Image Super-resolution [5.3] 本稿では,光フィールド画像超解像処理のための新しいM2MTを提案する。
M2MTは、自己認識機構を実行する前に、空間部分空間内の角情報を集約する。
光フィールド画像内の全てのサブアパーチャ画像全体への完全なアクセスを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:48:23 GMT)
Searching, fast and slow, through product catalogs [5.1] 本稿では、リアルタイム提案システムと低レイテンシ検索システムの両方を提供するSKU検索のための統一アーキテクチャを提案する。
我々のシステムは、あらゆる面で、デフォルトの検索エンジンによって提供される結果を大きく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:30:46 GMT)
ParisLuco3D: A high-quality target dataset for domain generalization of
LiDAR perception [4.7] 本稿では,クロスドメイン評価に特化して設計された新しいデータセットParisLuco3Dを提案する。
公正な比較を確保するため、LiDARセマンティックセグメンテーション、LiDARオブジェクト検出、LiDAR追跡のためのオンラインベンチマークが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:26:05 GMT)
Sharp-NeRF: Grid-based Fast Deblurring Neural Radiance Fields Using
Sharpness Prior [4.6] Sharp-NeRFは、30分以内のトレーニングで入力されたぼやけた画像からクリーンでシャープな画像をレンダリングするテクニックである。
我々は、ぼやけた画像からなるベンチマーク実験を行い、全参照および非参照メトリクスを評価した。
提案手法では,鮮明な色と細かな細部を持つシャープな新鮮なビューを描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:48:38 GMT)
Efficient Multi-domain Text Recognition Deep Neural Network
Parameterization with Residual Adapters [4.5] 本研究では,光学的文字認識(OCR)に適応する新しいニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、新しいドメインへの迅速な適応を実現し、計算リソースの需要を減らすためにコンパクトなサイズを維持し、高い精度を確保し、学習経験から知識を保持し、完全に再訓練することなくドメイン固有のパフォーマンス改善を可能にするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:01:40 GMT)
General-purpose foundation models for increased autonomy in
robot-assisted surgery [4.2] 本稿では,ロボット支援手術における自律性向上を目指す。
手術ロボットは汎用モデルの利点を享受し,ロボット支援手術における自律性向上に向けた3つの指針を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:15:16 GMT)
Facebook Report on Privacy of fNIRS data [3.9] このプロジェクトの主な目標は、fNIRSデータのためのプライバシ保護機械学習モデルのトレーニング技術を開発することだ。
このプロジェクトは、差分プライバシ(DP)と認証された堅牢性の両方を備えた集中的な設定で、ローカルモデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:30:31 GMT)
Inferring community structure in attributed hypergraphs using stochastic
block models [3.3] 本研究では,ノード属性データをハイパーグラフのコミュニティ構造学習に組み込む統計フレームワークを開発した。
我々は,HyperNEOと呼ぶモデルにより,人工・経験的ハイパーグラフにおけるコミュニティ構造の学習が促進されることを実証した。
我々は,現実世界の複合システムにおける高次コミュニティ構造の調査と理解の拡大を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 07:31:32 GMT)
Optimization of deterministic photonic graph state generation via local
operations [3.2] 本稿では,状態の局所的クリフォード等価度とグラフ-形状相関生成コストパラメータに基づくプロトコルの最適化手法を提案する。
我々は,リピータグラフ状態の生成に2量子ゲートを使用する場合の50%の削減と,15ノードのランダムな高密度グラフに対する総ゲート数全体の65%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 02:11:49 GMT)
Language Models are Bounded Pragmatic Speakers: Understanding RLHF from
a Bayesian Cognitive Modeling Perspective [2.8] 本稿では,有界プラグマティック話者と呼ばれる確率論的認知モデルを定式化する。
人間のフィードバックからの強化学習によって微調整された大きな言語モデルは、高速でスローなモデルに似た思考モデルを具現化していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 21:06:57 GMT)
Geometry Depth Consistency in RGBD Relative Pose Estimation [2.6] RGBDカメラの相対的なポーズ推定は多くのアプリケーションにおいて重要である。
以前のアプローチでは画像のRGBの側面に頼って推定し、したがって推定プロセスの深さを完全には利用しない。
本稿では,RGBに基づくランク付き対応リストから一対の対応が仮定された場合,残余対応の空間は,仮説付き対応リストの周辺に営まれる曲線の対に制限され,暗黙的に深度整合を捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 02:35:13 GMT)
Automated Invariant Generation for Solidity Smart Contracts [2.4] 本稿では,Solidityスマートコントラクトのための新しい不変生成フレームワークINVCON+を提案する。
INVCON+は既存の不変検出器であるInvConを拡張して、検証された契約不変量を自動生成する。
我々は、361 ERC20と10 ERC721実世界の契約と、一般的なERC20脆弱性ベンチマークに基づいてINVCON+を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:37:30 GMT)
An Unobtrusive and Lightweight Ear-worn System for Continuous Epileptic
Seizure Detection [2.4] てんかんを患う人の最大70%は、適切に診断され治療されていれば、発作のない生活を送ることができる。
頭皮をベースとした脳波検査は、てんかんを診断するための金の基準であるにもかかわらず、費用がかかり、入院が必要となり、熟練した専門家に手術を依頼し、ユーザーに不快感を与えている。
ユーザの耳の後ろから生理的信号を計測してててんかん発作の発症を検出するための,新しい軽量で控えめで社会的に許容できる耳縫いシステムであるEarSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 21:06:40 GMT)
PerSHOP -- A Persian dataset for shopping dialogue systems modeling [2.3] 我々はクラウドソーシングを通じてペルシア語で対話のデータセットを開発した。
このデータセットには、15の異なるドメインで22k近い発話と1061の対話が含まれている。
自然言語理解タスクのベースラインモデルをいくつか提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:42:56 GMT)
Quantum control in artificial neurons with superconductor-ionic memory
inserted in the feedback [2.2] イオンハフニウム酸化物とニオブ金属の4.2nmを用いた量子トンネルメモリを用いた実験的人工ニューロン
ネットワーク化されると、強い並行性で出力する。
4つの人工ニューロンの学習ネットワークを実験的に実証し,信号の校正と変調を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 20:54:42 GMT)
Agricultural 4.0 Leveraging on Technological Solutions: Study for Smart
Farming Sector [2.1] 農業 4.0 は工業生産と効率を上げることを目的とした技術主導の農業革命である。
食品廃棄物、気候変動、人口移動、資源不足が主な原因となっている。
目的は、監視の強化と労働費の削減を促進するために最適化されたバリューチェーンを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:02:49 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of variational
autoencoder [2.1] 変分オートエンコーダは、人間のオリジナルに基づいて2つのブリッジタイプを新しいブリッジタイプに組み合わせることができる。
ジェネレーティブな人工知能技術は、ブリッジタイプのイノベーションにおいて設計者を支援することができ、副操縦士として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 09:26:56 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of generative
adversarial network [2.1] 三次元ビームブリッジ,アーチブリッジ,ケーブルステイドブリッジ,サスペンションブリッジの対称構造画像データセットを用いる。
Pythonプログラミング言語とKerasディープラーニングプラットフォームフレームワークに基づいて、ジェネレーティブな敵ネットワークを構築し、訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:46:29 GMT)
Diffusion MRI with Machine Learning [2.0] 拡散強調磁気共鳴イメージング(dMRI)はユニークな機能を備えている。
機械学習は、dMRI分析の難しいタスクのいくつかに取り組むのに非常に適しているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:03:35 GMT)
Large language model for Bible sentiment analysis: Sermon on the Mount [1.9] 我々は、聖書の選択された章を研究するために感情分析を利用する。
これらの章は山のサーモンとして知られている。
私たちは、イエスがメッセージを伝えるために使った各章で、ユーモア、楽観主義、共感の異なるレベルを検知します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 07:35:29 GMT)
"half-electron (e/2)" -- free electron fractional charge induced by
twisted light [1.9] 超高速電子-光相互作用における自由電子電荷の探索フレームワークを提案する。
分数自由電子の明示的なジャッキー・レビ溶液は、ツイストレーザー場によって構成される。
半電子を検出するためのアハロノフ・ボーム干渉法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 10:50:01 GMT)
Edge Computing based Human-Robot Cognitive Fusion: A Medical Case Study
in the Autism Spectrum Disorder Therapy [1.8] 本稿では,人間専門家と支援ロボットを組み合わせることで,エッジ認知コンピューティングのアーキテクチャを提案する。
ASD治療のための新しい認知ロボットモデルのリアルタイムコンピューティングと分析を統合することで、提案アーキテクチャはシームレスな遠隔診断、ラウンド・ザ・タイムの症状モニタリング、緊急警報、治療修正、高度な支援を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:45:19 GMT)
Directional Antenna Systems for Long-Range Through-Wall Human Activity
Recognition [1.7] WiFi Channel State Information (CSI)ベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、空間的に制約された環境での接触のない長距離センシングを可能にする。
Espressif ESP32の変種は、WiFi CSIベースのHARのための低コストで容易にデプロイできるソリューションとして登場した。
本研究では、4つのESP32-S3ベースの2.4GHz指向性アンテナシステムについて,長距離スルーウォールHARの容易性について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 22:35:22 GMT)
Data Augmentation Techniques for Cross-Domain WiFi CSI-based Human
Activity Recognition [1.7] WiFi Channel State Information (CSI) は、屋内環境におけるコンタクトレスおよび視覚的プライバシー保護センシングを可能にする。
環境条件やセンサーハードウェアの多様さにより、低モデル一般化はこの分野でよく知られた問題である。
画像ベース学習で一般的に使用されるデータ拡張技術は、Wi-Fi CSIに適用され、モデル一般化性能への影響を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 22:27:59 GMT)
VariabilityTrack:Multi-Object Tracking with Variable Speed Object
Movement [1.6] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ビデオ内のオブジェクトのバウンディングボックスとIDを推定することを目的としている。
環境フィードバックに基づく可変速度カルマンフィルタアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:50:45 GMT)
Unsupervised Outlier Detection using Random Subspace and Subsampling
Ensembles of Dirichlet Process Mixtures [1.4] ディリクレ過程のガウス混合のアンサンブルに基づく新しい外乱検出法を提案する。
提案手法は,効率的な計算と高速計算を実現するために,ランダムな部分空間とサブサンプリングアンサンブルを利用する。
ベンチマークデータセットを用いた実証研究により,本手法は教師なし外乱検出の既存手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:34:11 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning for LEO Constellations
Integrated with HAPs Using Hybrid NOMA-OFDM [1.3] 本稿では,LEO衛星に適した新しいFL-SatComアプローチであるNomaFedHAPを提案する。
NomaFedHAPは高高度プラットフォーム(HAP)を分散パラメータサーバ(PS)として利用し、衛星の可視性を高める。
近距離シェルにおける衛星の停止確率とシステム全体の停止確率のクローズドな表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 07:07:27 GMT)
BSpell: A CNN-Blended BERT Based Bangla Spell Checker [1.2] 誤字の訂正には、単語の型付けパターンと文脈を理解する必要がある。
BSpell という名称の BERT モデルは,文レベルでの単語訂正を目標にしている。
BSpellには、セマンティックネットと呼ばれるエンドツーエンドのトレーニング可能なCNNサブモデルと、特別な補助的損失が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:35:08 GMT)
Strong Transitivity Relations and Graph Neural Networks [1.2] 地域はグラフベースの学習において、世代を埋め込む上で重要な役割を担っている。
本稿では,トランジシティグラフニューラルネットワーク(TransGNN)について紹介する。
実世界の複数のデータセットにまたがってモデルを評価した結果,いくつかのよく知られたGNNモデルの性能が大幅に向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 13:53:50 GMT)
Lightweight texture transfer based on texture feature preset [1.2] テクスチャ特徴プリセットに基づく軽量なテクスチャ転送を提案する。
結果は視覚的に優れた結果を示すが、モデルのサイズを3.2～3538倍に減らし、プロセスを1.8～5.6倍に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:25:08 GMT)
Synthesis and Arithmetic of Single Qutrit Circuits [0.9] 本稿では,Clifford+$mathcalD$ゲート集合上の単語からなる単一量子回路について検討する。
我々は、$mathbbZ[xi, frac1chi]$のエントリを持つクォート単位ベクトルのクラスを$z$で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:39:46 GMT)
New Sample Complexity Bounds for (Regularized) Sample Average
Approximation in Several Heavy-Tailed, Non-Lipschitzian, and High-Dimensional
Cases [0.8] 目的関数が必ずしもリプシッツでなくても(R)SAAが有効であることを示す。
必要なサンプルサイズは、3つの構造的仮定のいずれかの下で$mathcal Oleft(p d2/pright)$より悪い速度で成長することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:35:53 GMT)
Data Assimilation in Chaotic Systems Using Deep Reinforcement Learning [0.6] データ同化は、気候予報や天気予報から自動運転車の軌道計画まで、様々な応用において重要な役割を果たしている。
近年の進歩は、主に教師付き学習フレームワーク内で、この領域でディープラーニングアプローチが出現している。
本研究では、強化学習(RL)を用いて状態変数の完全あるいは部分的観測を用いて状態修正を行う新しいDA戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:53:36 GMT)
Predicting Anti-microbial Resistance using Large Language Models [0.4] 本稿では, 各種抗生物質耐性遺伝子のデータベースに基づいて, ヌクレオチド配列言語モデルとテキスト言語モデルを微調整する手法を提案する。
本手法は薬剤耐性クラス予測においてヌクレオチド配列言語モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 03:04:14 GMT)
Coordinated Deep Neural Networks: A Versatile Edge Offloading Algorithm [0.3] エッジ上での協調DNN(textbfCoDE)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,DNNサービス間の協調を容易にする。
CoDEは、推論遅延、モデル精度、局所的な計算負荷を反映したコストが最小となる最適経路を見つけることを目的としている。
結果は、ローカルサービス計算のワークロードを75%削減し、精度をわずか2%低下させ、バランスの取れた負荷条件で同じ推論時間を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 01:54:53 GMT)
Operator growth and Krylov Complexity in Bose-Hubbard Model [0.3] 一次元ボソニック系のクリロフ複雑性、有名なボース・ハッバードモデルについて検討する。
我々はLanczosアルゴリズムを用いてLanczos係数とKrylov基底を求める。
私たちの結果は、システムのカオス的で統合可能な性質を捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:20:22 GMT)
Self-supervised learning for skin cancer diagnosis with limited training
data [0.2] 本稿では,Barlow Twinsと呼ばれる自己教師付き学習アルゴリズムを用いて事前学習したモデルが,従来の教師付き移動学習パイプラインよりも優れていることを示す。
自己監督型転送では平均テスト精度が70%であり, 教師型転送では66%であった。
本フレームワークは,低遅延データ構造における癌画像分類モデルに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:11:38 GMT)
Automated Model Selection for Tabular Data [0.2] Rの混合効果線形モデルライブラリは、モデル設計において対話的な機能の組み合わせを提供することができる。
特徴的相互作用を取り入れたデータセットの予測のためのモデル選択プロセスを自動化することを目的としている。
このフレームワークには、優先順位に基づくランダムグリッド検索とグレディ検索という、2つの異なる機能選択のアプローチが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 21:41:20 GMT)
Tissue Artifact Segmentation and Severity Analysis for Automated
Diagnosis Using Whole Slide Images [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いたアーティファクト検出に重大度評価を取り入れたシステムを提案する。
提案システムはDoubleUNetを用いてアーティファクトを分割し、6つの微調整された畳み込みニューラルネットワークモデルのアンサンブルネットワークを用いて重大性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 19:58:36 GMT)
Semantic Code Graph -- an information model to facilitate software
comprehension [0.0] メンテナンスを容易にし、関連するコストを削減するために、コード理解プロセスを加速する必要性が高まっています。
さまざまなコード構造モデルがすでに存在していますが、ソースコードを密接に表現するモデルが驚くほど不足しています。
本稿では,コード依存関係の詳細な抽象表現を提供する情報モデルであるSemantic Code Graph (SCG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:51:10 GMT)
Scalable entanglement certification via quantum communication [0.0] 頑健な絡み合いの利点は可能であるが,アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンステアリングによって制限されていることを示す。
これにより、絡み合った2ビットのヴェルナー状態から絡み合う利点を証明し、高次元系への一般化を証明し、量子テレポーテーションへの接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:57:08 GMT)
Revisiting inference after prediction [0.0] 本稿では,Angelopoulos et al. (2023) が提案する手法が,タイプ1エラー率の制御に成功し,精度のよい信頼区間を提供することを示す。
しかし、Wang et al. (2020) によって提案された手法は、非常に強い条件下でのみ有効な推論を提供するが、実際にはほとんど成り立たない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:11:34 GMT)
Quantum walk on simplicial complexes for simplicial community detection [0.0] 本研究では、グラフ構造の高次一般化である単体錯体上の離散時間量子ウォークについて検討する。
本稿では,simplicial community(simplicial community)と呼ばれる高次コミュニティ構造を検出するための量子ウォークアルゴリズムを提案する。
我々の量子アルゴリズムのポテンシャルは、ザカリーの空手部ネットワークでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:43:43 GMT)
Quantum multiple gray scale images encryption scheme in the bit plane
representation model [0.0] 量子コンピュータを用いて複数の画像を暗号化・復号する新しい方法を提案する。
我々の暗号方式は、画像とビット平面の2段階のスクランブルと、他方の画素位置のスクランブルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:25:54 GMT)
Privacy-Preserving Data in IoT-based Cloud Systems: A Comprehensive Survey with AI Integration [0.0] 本調査では,IoTとクラウドシステムの動的交点におけるプライバシ問題の状況について,慎重に調査する。
包括的な文献レビューは、既存の研究を合成し、鍵となる課題を照明し、プライバシー保護技術の新たなトレンドを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 15:48:39 GMT)
Normalization of Lithuanian Text Using Regular Expressions [0.0] テキスト正規化は、音声合成システムにおいて不可欠な部分である。
各NSWのセミオティッククラスを特定する必要がある。
リトアニア語に適応したセミオティッククラスの分類が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:59:40 GMT)
Multi-Lattice Sampling of Quantum Field Theories via Neural Operators [0.0] ボルツマン分布から離散場構成をサンプリングする問題を考察する。
私たちはそのタスクをオペレータ学習の例としています。
より小さな格子上での事前学習は、目標格子サイズのみのトレーニングよりも高速になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:56:24 GMT)
Large Language Models aren't all that you need [0.0] 本稿では,SemEval 2023 Task 2: MultiCoNER IIを解くために構築されたアーキテクチャとシステムについて述べる。
a)従来のランダムフィールドモデルと(b)カスタマイズされた頭で微調整されたLarge Language Model(LLM)の2つのアプローチを評価し、その2つのアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 08:32:50 GMT)
Large Language Model Situational Awareness Based Planning [0.0] この研究は、大規模言語モデルにおける状況認識に基づく創発的計画能力の評価の先駆者である。
i) 標準化された評価のための新しいベンチマークとメトリクス、(ii) 進捗を加速するためのユニークなデータセット、(iii) 状況に敏感な計画タスクにおいて計画性能を著しく向上させるマルチエージェントスキームの実証に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:33:57 GMT)
Identifying Constitutive Parameters for Complex Hyperelastic Materials
using Physics-Informed Neural Networks [0.0] 軟質材料の材料パラメータの同定を目的とした,堅牢なPINNベースのフレームワークを提案する。
本モデルでは,マルチモーダル合成実験データセットを用いたPINNのトレーニングを強調した。
以上の結果から, PINN フレームワークは, 複雑なジオメトリーを持つ試料に対する圧縮不能な Arruda-Boyce モデルのパラメータを正確に同定し, 5% 未満の誤差を維持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） (Mon, 1 Jan 2024 21:35:10 GMT)
HexE -- Securing Audio Contents in Voice Chat using Puzzle and Timestamp [0.0] HexE」は、音声ファイルを暗号化して復号するパズルベースのアルゴリズムを作成することを目的としている。
このアルゴリズムは、送信側と受信側の両方で受け入れられるNxN SuDoKuベースのパズルで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:10:31 GMT)
Graph-Convolutional Autoencoder Ensembles for the Humanities,
Illustrated with a Study of the American Slave Trade [0.0] 本稿では,グラフ対応のオートエンコーダアンサンブルフレームワークについて紹介する。
サブアーキテクチャを構成してモデルを生成することにより、サブアーキテクチャ選択毎に関数シグネチャを提供しながら、解釈可能性を維持します。
我々は、アメリカのポストアトランティック奴隷貿易の歴史研究への我々のアプローチの実践的応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 17:48:25 GMT)
Fine-tuning and Utilization Methods of Domain-specific LLMs [0.0] 本研究では,ドメイン固有LLMの微調整と活用のアプローチについて検討する。
データセットの選択、前処理、モデルの選択、金融におけるLLMの微調整に不可欠な考慮について詳述する。
本研究は、金融分野におけるLLMの可能性を探り、限界を特定し、改善の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:22:04 GMT)
Fast and Optimal Weight Update for Pruned Large Language Models [0.0] 乗算器の交互方向法(ADMM)に基づく切削層に対する高速かつ最適な重み更新アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,多種多様な大規模言語モデル(LLM)における最先端プルーニング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 23:10:23 GMT)
Families of costs with zero and nonnegative MTW tensor in optimal
transport [0.0] 我々は、$mathsfc$のコスト関数を持つ$mathbbRn$上の最適輸送問題に対するMTWテンソルを明示的に計算する。
我々は$sinh$-typeの双曲的コストを分析し、$mathsfc$-type関数と発散の例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 20:33:27 GMT)
Factor Importance Ranking and Selection using Total Indices [0.0] 要因の重要度は、特定の予測アルゴリズムに頼ることなく、機能の予測可能性を特徴づけるべきである。
本研究は,地球規模の感度分析から,予測可能性とソボ指標との等価性を示す。
ノイズデータから直接推定できる新しい一貫した推定器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:02:06 GMT)
FENet: Focusing Enhanced Network for Lane Detection [0.0] この研究は、Focusing Smpling、Partial Field of View Evaluation、Enhanced FPN Architecture、Directional IoU Lossで拡張されたネットワークのパイオニアである。
実験では、均一なアプローチとは異なり、重要な遠隔の細部を強調しながら、集中サンプリング戦略を実証した。
我々は,標準的な全画像の基準値に差分劣化があるにもかかわらず,実用的な車線ナビゲーションにはFENetV2を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:40:50 GMT)
Exploring AI-Generated Text in Student Writing: How Does AI Help? [0.0] これらの学生の執筆において、AIが生成したテキストがどの程度高品質な執筆に繋がるかは、まだ不明である。
香港の23人の中学生が自語とAI生成テキストからなる物語を書こうと試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 02:10:43 GMT)
Exotic synchronization in continuous time crystals outside the symmetric
subspace [0.0] 誘導散逸スピンモデルにおける対称部分空間の外側の時間-結晶相の安定性について検討する。
この結果、マルチスタビリティが得られ、ダイナミクスは初期状態に依存するようになる。
この多重性はキメラ状態やクラスタ同期のようなエキゾチックな同期をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 06:00:51 GMT)
Estimating Trotter Approximation Errors to Optimize Hamiltonian
Partitioning for Lower Eigenvalue Errors [0.0] 固有値の時間ステップにおける摂動理論に基づくトロッター近似誤差推定は、トロッター近似誤差と非常によく相関した推定を与える。
発達した摂動推定は、実用的な時間ステップとハミルトン分割選択プロトコルに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 20:48:32 GMT)
DiffMorph: Text-less Image Morphing with Diffusion Models [0.0] verb|DiffMorph|は、テキストプロンプトを使わずに概念を混ぜたイメージを合成する。
verb|DiffMorph|は、アーティストが描いたスケッチを条件付けして初期画像を取得し、モルヒネ画像を生成する。
トレーニング済みのテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて、各画像を忠実に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 12:42:32 GMT)
Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at
Large Guidance Scale [0.0] 分類器不要なDDPMに対して,第一原理の非線形補正を行うサンプリング法を提案する。
このような補正により、DDPMは基礎となる拡散過程のフォッカー・プランク方程式を尊重せざるを得なくなる。
実験により、特徴誘導は制御を強化し、画像生成における色と露光の問題を低減させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 04:25:04 GMT)
Algorithms for Improving the Automatically Synthesized Instruction Set of an Extensible Processor [0.0] 本稿では、既知のアプローチに加えて、使用可能なアルゴリズムを検討し、合成された命令セットを改善する。
Magma暗号テストでは、共通オペレーションクラスタリングアルゴリズムにより、コンパイルされたコードのサイズを10%削減できる。
AES暗号テストでは、置換関数アルゴリズムにより、合成した命令セットの拡張サイズを2.5倍に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 14:33:35 GMT)
Active Control of Flow over Rotating Cylinder by Multiple Jets using
Deep Reinforcement Learning [0.0] 本稿では, 深部強化学習(DRL)アルゴリズムとともにシリンダーに回転を付加する。
回転とDRLの組み合わせは渦の沈みを抑え、カルマン渦路を安定化させ、抵抗係数を最大49.75%減少させるので有望であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 18:46:22 GMT)
A review on the questions of spin and spin quantum correlations in the
relativistic regime [0.0] 相対論的量子情報理論においてスピンの理論を完全に理解し、特徴付けることが最重要である。
我々は、慣性参照フレームにおけるスピンの特徴付け、スピン密度行列の低減、スピン量子相関の問題に焦点をあてる。
もう一つの重要な側面は、非相対論的領域におけるいくつかの概念を相対論的領域に拡張するために、量子場理論のツールを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:20:12 GMT)
A review on different techniques used to combat the non-IID and
heterogeneous nature of data in FL [0.0] Federated Learning(FL)は、複数のエッジデバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする機械学習アプローチである。
FLの重要性は、医療や金融などの業界で特に顕著であり、データのプライバシが最重要視されている。
この報告は、非IIDおよび異種データから生じる問題を掘り下げ、これらの課題に対処するために設計された現在のアルゴリズムを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 16:34:00 GMT)
A Temporal Filter to Extract Doped Conducting Polymer Information
Features from an Electronic Nose [0.0] 本研究では,24次元導電性電子鼻の相対抵抗と電流変調について検討した。
環境認識のための低コスト情報ディスクリプタにおいて、指数移動平均をフローティングリファレンスとして使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 1 Jan 2024 07:04:20 GMT)