Fast-iTPN: Integrally Pre-Trained Transformer Pyramid Network with Token
Migration [138.2] ITPNは2つの精巧な設計で生まれ、1)視覚変換器を用いた最初の事前訓練型特徴ピラミッド(ViT)である。
Fast-iTPNは推論手順を最大70%高速化でき、性能損失は無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:05:52 GMT)
Exploiting Spatial-Temporal Context for Interacting Hand Reconstruction
on Monocular RGB Video [104.7] モノラルなRGBデータからインタラクションハンドを再構築することは、多くの干渉要因が伴うため、難しい作業である。
これまでの作業は、物理的に妥当な関係をモデル化することなく、単一のRGBイメージからの情報のみを活用する。
本研究は, 空間的時間的情報を明示的に活用し, より優れた対話的手指再建を実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:03:52 GMT)
Analyzing Wrap-Up Effects through an Information-Theoretic Lens [96.0] 本研究は,ラップアップ効果と情報理論量との関係について検討する。
先行文脈における情報の分布は文末RTや節末RTで予測されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:10:15 GMT)
DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT
Models [92.7] 本稿では,GPT-4とGPT-3.5に着目した大規模言語モデルの総合的信頼性評価を提案する。
GPTモデルは、有害かつ偏りのある出力を生成するために、容易に誤解され得る。
GPT-4は標準ベンチマークではGPT-3.5よりも信頼性が高いが、GPT-4はジェイルブレイクシステムやユーザープロンプトによってより脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:01:05 GMT)
Can AI Be as Creative as Humans? [84.4] AIの創造的潜在能力の研究は、その開発と応用に欠かせないものとなる。
本稿では,Relative Creativityという新しい概念を導入することにより,創造性の定義と評価の複雑さに対処する。
創造性を普遍的に定義しようとするのではなく、AIが仮説的人間の創造能力にマッチできるかどうかに焦点を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:21:36 GMT)
Krylov Cubic Regularized Newton: A Subspace Second-Order Method with
Dimension-Free Convergence Rate [83.4] 次元に依存しない大域収束率を$Oleft(frac1mk+frac1k2right)$とする,新しい部分空間正規化ニュートン法を導入する。
提案手法は,特に高次元問題に対して,既存のランダム部分空間法よりも高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 20:24:18 GMT)
On the Efficacy of Sampling Adapters [82.6] サンプリングアダプタを理解するための統一的なフレームワークを提案する。
彼らが実施するシフトは、正確さとリコールの間のトレードオフと見なすことができる、と私たちは主張する。
いくつかの精度強調尺度は、サンプリングアダプタが真の分布とより整合した確率分布をもたらすことを確実に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:55:23 GMT)
mFACE: Multilingual Summarization with Factual Consistency Evaluation [79.6] 抽象的な要約は、事前訓練された言語モデルと大規模データセットの可用性のおかげで、近年で新たな関心を集めている。
有望な結果にもかかわらず、現在のモデルはいまだに現実的に矛盾した要約を生み出すことに苦しむ。
事実整合性評価モデルを利用して、多言語要約を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:13:55 GMT)
Evaluating Human-Language Model Interaction [79.3] 我々は,対話型システムのコンポーネントを定義する,HALIE(Human-AI Language-based Interaction Evaluation)という新しいフレームワークを開発した。
ソーシャル対話,質問応答,クロスワードパズル,要約,メタファ生成という,対話のさまざまな形態をカバーする5つのタスクを設計する。
より優れた非対話的性能は、必ずしもより良い人間とLMの相互作用に必ずしも変換されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 22:09:26 GMT)
Learning from History: Task-agnostic Model Contrastive Learning for
Image Restoration [79.0] 本稿では,対象モデル自体から負のサンプルを動的に生成する「歴史からの学習」という革新的な手法を提案する。
我々のアプローチは、画像復元のためのモデルコントラストパラダイム(MCIR)と呼ばれ、遅延モデルを負のモデルとして再定義し、多様な画像復元タスクと互換性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:04:04 GMT)
FED-NeRF: Achieve High 3D Consistency and Temporal Coherence for Face
Video Editing on Dynamic NeRF [77.9] 本稿では,動的顔GAN-NeRF構造上に構築された新しい顔ビデオ編集アーキテクチャを提案する。
潜在コードの編集により、マルチビューステレオ再構成によって検証されるように、顔上でのマルチビュー一貫した編集を確実にすることができる。
本研究では,連続フレームにおける表情のスムーズな変化を保存し,時間的コヒーレンスを維持する安定化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:23:38 GMT)
DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism [76.9] 本稿では,2つのオープンソース構成である7Bと67Bにおける大規模モデルのスケーリングを容易にすることについて述べる。
スケーリング法則によってガイドされたDeepSeek LLMは、長期的視点でオープンソースの言語モデルを進化させるためのプロジェクトです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:59:13 GMT)
Open-Vocabulary SAM: Segment and Recognize Twenty-thousand Classes
Interactively [74.1] Open-Vocabulary SAMはSAMにインスパイアされたモデルであり、対話的なセグメンテーションと認識のために設計されている。
約22,000のクラスを分類・認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:59:22 GMT)
Learning Multimodal Volumetric Features for Large-Scale Neuron Tracing [72.5] オーバーセグメントニューロン間の接続を予測し,人間の作業量を削減することを目的としている。
最初はFlyTracingという名前のデータセットを構築しました。
本稿では,高密度なボリュームEM画像の埋め込みを生成するための,新しい接続性を考慮したコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:45:12 GMT)
Generating Non-Stationary Textures using Self-Rectification [70.9] 本稿では,実例に基づく非定常テクスチャ合成の課題に対処する。
本稿では,ユーザが標準画像編集ツールを使用して参照テクスチャを初めて修正する,新しい2段階のアプローチを提案する。
提案手法は「自己修正(self-rectification)」と呼ばれ、このターゲットを自動的にコヒーレントでシームレスなテクスチャに洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:07:05 GMT)
Towards ASR Robust Spoken Language Understanding Through In-Context
Learning With Word Confusion Networks [68.8] 本稿では,トップ仮説のみに頼るのではなく,ASRシステムの格子出力を利用する手法を提案する。
音声質問応答と意図分類を網羅した文脈内学習実験により,LLMの音声書き起こしに対する弾力性について明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:58:10 GMT)
Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation [67.9] ビデオ生成のための遅延拡散変換器Latteを提案する。
Lataはまず、入力ビデオから時間トークンを抽出し、次に一連のTransformerブロックを採用して、潜時空間の動画配信をモデル化する。
Lataは、4つの標準ビデオ生成データセットで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） (Fri, 5 Jan 2024 19:55:15 GMT)
AutoGL: A Library for Automated Graph Learning [67.6] グラフ上での機械学習を自動化するための,最初の専用ライブラリであるAutomated Graph Learning(AutoGL)を紹介する。
AutoGLはオープンソースで、使いやすく、拡張も柔軟です。
また、パイプラインのカスタマイズとアプリケーションの強化を容易にする、AutoGLの軽量バージョンであるAutoGL-lightも紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:15:40 GMT)
Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI [67.0] このフレームワークは、AGIパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入します。
このフレームワークが、自動運転のレベルと同等の方法で有効になることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:15:45 GMT)
Language-free Compositional Action Generation via Decoupling Refinement [67.0] 本稿では,言語補助に頼らずに作曲行動を生成する新しい枠組みを提案する。
このアプローチは,アクション結合,条件付きアクション生成,デカップリングリファインメントという3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:56:56 GMT)
MoTCoder: Elevating Large Language Models with Modular of Thought for
Challenging Programming Tasks [60.5] 本稿では,タスクの論理的サブタスクとサブモジュールへの分解を促進するため,MoT命令チューニングの先駆的フレームワークを提案する。
調査の結果,MoTCoderはサブモジュールの栽培と利用を通じて,生成したソリューションのモジュラリティと正しさの両方を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:33:32 GMT)
MOODv2: Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection [57.2] 本研究は,様々なOODスコア関数を用いて,個別の事前学習課題について検討する。
当社のフレームワークMOODv2は,14.30%のAUROCをImageNetで95.68%に向上し,CIFAR-10で99.98%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:57:58 GMT)
Unsupervised Visible-Infrared Person ReID by Collaborative Learning with
Neighbor-Guided Label Refinement [56.2] 教師なし学習 可視赤外人物再識別 (USL-VI-ReID) は、ラベルなしのクロスモダリティデータセットからモダリティ不変の特徴を学習することを目的としている。
本稿では,生成したラベルを1つのモダリティからそれに対応するモダリティに同時に割り当てる,Dual Optimal Transport Label Assignment (DOTLA) フレームワークを提案する。
提案したDOTLA機構は、相互強化と相互モダリティデータアソシエーションの効率的な解を定式化することにより、不十分でノイズの多いラベルアソシエーションの副作用を効果的に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:03:37 GMT)
Exploring the Privacy-Energy Consumption Tradeoff for Split Federated
Learning [55.7] Split Federated Learning (SFL)は、最近、有望な分散学習技術として登場した。
SFLにおけるカット層の選択は、クライアントのエネルギー消費とプライバシに大きな影響を与える可能性がある。
本稿では、SFLプロセスの概要を概観し、エネルギー消費とプライバシの徹底的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:07:20 GMT)
Learning Image Demoireing from Unpaired Real Data [55.3] 本稿では,画像復号化の問題に対処することに焦点を当てる。
我々は,不適切な実データ,すなわち無関係なクリーンな画像に関連付けられたモアレ画像から復調モデルを学習しようと試みる。
そこで本研究では,復調モデルの学習に悪影響を及ぼすような,低品質な擬似モアレ像を除去する適応的 denoise 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:26:35 GMT)
Macroscopic noise amplification by asymmetric dyads in non-Hermitian
optical systems for generative diffusion models [55.2] 非対称な非エルミートダイアドは、効率的なセンサーと超高速な乱数発生器の候補である。
このような非対称なダイアドからの集積光放射は、機械学習の全光学的退化拡散モデルに効率的に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:53:51 GMT)
GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [54.6] 本稿では,まず3次元ガウス表現を同時局所化・マッピングシステムで利用するtextbfGS-SLAM$を紹介する。
提案手法では,地図の最適化とRGB-D再レンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。
提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:18:04 GMT)
Simple Hierarchical Planning with Diffusion [54.5] 拡散に基づく生成法は、オフラインデータセットによる軌跡のモデリングに有効であることが証明されている。
階層型および拡散型プランニングの利点を組み合わせた高速かつ驚くほど効果的な計画手法である階層型ディフューザを導入する。
我々のモデルは、より高いレベルで「ジャンピー」な計画戦略を採用しており、より大きな受容場を持つことができるが、計算コストは低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:28:40 GMT)
Hyper-VolTran: Fast and Generalizable One-Shot Image to 3D Object
Structure via HyperNetworks [53.7] 画像から3Dまでを1つの視点から解く新しいニューラルレンダリング手法を提案する。
提案手法では, 符号付き距離関数を表面表現として使用し, 幾何エンコードボリュームとハイパーネットワークスによる一般化可能な事前処理を取り入れた。
本実験は,一貫した結果と高速な生成による提案手法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:18:19 GMT)
Pheme: Efficient and Conversational Speech Generation [52.3] 我々は,コンパクトだが高性能な会話型TSモデルを提供するPhemeモデルシリーズを紹介する。
小規模の会話データで効率的にトレーニングでき、データ要求を10倍に削減できるが、自動回帰的TSモデルの品質にマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:47:20 GMT)
Progress and Prospects in 3D Generative AI: A Technical Overview
including 3D human [51.6] 本稿は,2023年後半に主に刊行された関連論文の概要と概要を概説することを目的とする。
最初は、AIが生成したオブジェクトモデルを3Dで議論し、続いて生成された3Dの人間モデル、そして最後に生成された3Dの人間の動きを、決定的な要約と未来へのビジョンで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:41:38 GMT)
Graph-Aware Contrasting for Multivariate Time-Series Classification [50.8] MTSデータ間の空間的整合性を考慮したグラフ認識コントラストを提案する。
具体的には,センサの安定性と相関性を維持するために,ノードやエッジなどのグラフ強化を提案する。
さらに、各センサのデータにおける時間的一貫性を確保するために、マルチウィンドウの時間的コントラストを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:40:02 GMT)
Fully-Connected Spatial-Temporal Graph for Multivariate Time-Series Data [50.8] 完全連結空間時空間グラフニューラルネットワーク(FC-STGNN)を提案する。
グラフ構築のために、時間的距離に基づいて、すべてのタイムスタンプにセンサーを接続する減衰グラフを設計する。
グラフ畳み込みのために,移動プールGNN層を用いたFCグラフ畳み込みを考案し,ST依存性を効果的に把握し,効率的な表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:45:02 GMT)
Graph-level Protein Representation Learning by Structure Knowledge
Refinement [50.8] 本稿では、教師なしの方法でグラフ全体の表現を学習することに焦点を当てる。
本稿では、データ構造を用いて、ペアが正か負かの確率を決定する構造知識精製(Structure Knowledge Refinement, SKR)とい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） (Fri, 5 Jan 2024 09:05:33 GMT)
CoCoT: Contrastive Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal
Models with Multiple Image Inputs [48.3] この研究は、第1、画像対画像マッチング、第2、複数画像対テキストマッチングという2つの側面に焦点を当てている。
我々は, GPT-4V, Gemini, OpenFlamingo, MMICLを含む, オープンソースおよびクローズドソースの大規模モデルについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 00:26:07 GMT)
Uncovering the human motion pattern: Pattern Memory-based Diffusion
Model for Trajectory Prediction [45.8] 動作パターン優先記憶ネットワーク(Motion Pattern Priors Memory Network)は、人間の行動に潜む動きパターンを明らかにするためのメモリベースの手法である。
メモリバンクから各予測に対して一致したパターンと潜在的なターゲット分布を検索するアドレッシング機構を導入する。
提案手法の有効性を検証し,最先端の軌道予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:39:52 GMT)
Improved Representation of Asymmetrical Distances with Interval
Quasimetric Embeddings [45.7] 非対称距離構造(準距離構造)は、私たちの生活においてユビキタスであり、機械学習応用においてより注目を集めている。
このような準計量モデルに4つの望ましい性質を示し、先行研究がそれに対してどのように失敗するかを示す。
4つの基準を全て満たすために, IQE (Interval Quasimetric Embedding) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:27:59 GMT)
Sufficient condition for universal quantum computation using bosonic
circuits [45.0] 我々は、計算普遍性にシミュレート可能な回路の促進に重点を置いている。
まず、連続変数状態をキュービット状態にマッピングするための一般的なフレームワークを紹介します。
次に、モジュラーおよび安定化サブシステム分解を含む既存のマップをこのフレームワークにキャストします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:08:36 GMT)
MC-ViViT: Multi-branch Classifier-ViViT to detect Mild Cognitive
Impairment in older adults using facial videos [44.7] 本稿では, 顔の特徴を解析することによって, 正常な認知能力を持つ者との区別を目的とした, マルチブランチ・ビデオ・ビジョン・トランスフォーマ (MCViViT) モデルを提案する。
このデータは、頻繁なビデオチャットを提供することで認知機能を改善することを目的とした行動介入試験であるI-CONECTから得られたものだ。
I-CONECTデータセットの実験結果は、MC-ViViTがMCIを90.63%の精度で予測する大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:59:41 GMT)
CRSOT: Cross-Resolution Object Tracking using Unaligned Frame and Event
Cameras [43.7] 既存のRGB-DVSトラッキング用のデータセットは、DVS346カメラで収集される。
我々は、特別に構築されたデータ取得システムを用いて収集された、最初の不整合フレームイベントデータセットCRSOTを構築した。
ゆるやかなRGBイベントデータを用いても、ロバストなトラッキングを実現することのできる、新しい非整列オブジェクト追跡フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:20:22 GMT)
AG-ReID.v2: Bridging Aerial and Ground Views for Person
Re-identification [43.2] 空中人物再識別(Re-ID)は、コンピュータビジョンにおいて固有の課題を提示する。
AG-ReID.v2は、空中および地上の混合シナリオにおいて、人物Re-ID用に特別に設計されたデータセットである。
このデータセットは、1,615人のユニークな個人の100,502枚の画像で構成され、それぞれに一致するIDと15のソフト属性ラベルが付加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:53:33 GMT)
Overwhelmed software developers: An Interpretative Phenomenological
Analysis [43.2] 最近、圧倒された経験のある2人のソフトウェア開発者についてインタビューした。
過圧の7つのカテゴリ(コミュニケーション、障害、組織、多様性、技術的、時間的、ポジティブな過圧)を明らかにする。
参加者は、過圧は時にポジティブで快適な体験であり、精神的な焦点、自己の野心、生産性を高めることができると報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:39:08 GMT)
Strong coupling between a single photon and a photon pair [43.1] 超強結合回路-QED系における単一光子対と光子対の強い結合を実験的に観察した。
結果は、量子非線形光学の新しい体制への重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:23:14 GMT)
TreeLearn: A Comprehensive Deep Learning Method for Segmenting
Individual Trees from Ground-Based LiDAR Forest Point Clouds [42.9] 森林点雲のツリーインスタンスセグメンテーションのためのディープラーニングに基づくアプローチであるTreeLearnを提案する。
TreeLearnは、すでにセグメンテーションされたポイントクラウドにデータ駆動でトレーニングされているため、事前に定義された機能やアルゴリズムに依存しない。
我々は、Lidar360ソフトウェアを使って6665本の木の森林点雲上でTreeLearnを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:57:34 GMT)
Using Multi-Temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 data for water bodies
mapping [41.0] 気候変動は極端な気象現象を激化させ、水不足と激しい降雨の予測不可能の両方を引き起こしている。
本研究の目的は,多様な気象条件下での総合的な水資源モニタリングに有用な知見を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:11:08 GMT)
Object-oriented backdoor attack against image captioning [40.6] 画像分類タスクに対するバックドア攻撃は広く研究され、成功したことが証明されている。
本稿では,トレーニングデータから画像キャプションモデルへのバックドア攻撃について検討する。
本手法は,画像キャプティングモデルのバックドア攻撃に対する弱点を証明し,画像キャプティング分野におけるバックドア攻撃に対する防御意識を高めることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:52:13 GMT)
Realization of a chip-based hybrid trapping setup for $^{87}$Rb atoms
and Yb$^{+}$ Ion crystals [40.5] ハイブリッド量子システムは、レーザー冷却された閉じ込められたイオンと超低温の量子ガスを単一の実験構成に統合する。
本研究は、その下に平らな原子トラップを組み込んだイオントラップチップの開発と実験結果について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:30:47 GMT)
Calibration Attack: A Framework For Adversarial Attacks Targeting
Calibration [39.1] そこで我々は,攻撃が生成され,元の精度を変えることなく,被害者モデルの誤判定を阻止するために組織化される,キャリブレーション・アタックと呼ばれる新たな敵攻撃の枠組みを導入する。
我々は、不信攻撃、過信攻撃、最大誤校正攻撃、無作為信頼攻撃の4つの新しいタイプのキャリブレーション攻撃を特定した。
次に、これらの新たな攻撃を、包括的なデータセットを持つ典型的な犠牲者モデルに対してテストし、比較的少ないクエリであっても、攻撃が重大なキャリブレーションミスを引き起こすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:21:54 GMT)
The Vulnerability Is in the Details: Locating Fine-grained Information
of Vulnerable Code Identified by Graph-based Detectors [39.0] VULEXPLAINERは、粗いレベルの脆弱なコードスニペットから脆弱性クリティカルなコード行を見つけるためのツールである。
C/C++の一般的な8つの脆弱性に対して、90%の精度で脆弱性をトリガするコードステートメントにフラグを付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:15:04 GMT)
Powerformer: A Section-adaptive Transformer for Power Flow Adjustment [38.6] 本稿では,ロバストな電力系統状態表現の学習に適したトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
具体的には,従来の変圧器の自己注意から分離する専用セクション適応型アテンション機構を開発する。
この機構は、電力系統状態と送信部情報とを効果的に統合し、ロバストな状態表現の開発を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:01:19 GMT)
SCoRD: Subject-Conditional Relation Detection with Text-Augmented Data [38.6] 本研究では,入力対象に条件を付けたSCoRDを提案する。その目的は,シーン内の他のオブジェクトとのすべての関係を,その位置とともに予測することである。
Open Imagesデータセットに基づいて、トレーニングとテストの分割が分散シフトするように、OIv6-SCoRDベンチマークを挑戦的に提案する。
本研究では,関係オブジェクトペアのトレーニングにおいて,関係オブジェクトとオブジェクトボックスの予測を併用することで,関係オブジェクトとオブジェクトボックスの両方の予測を一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 00:44:21 GMT)
Less is More? An Empirical Study on Configuration Issues in Python PyPI
Ecosystem [38.4] Pythonはオープンソースコミュニティで広く使われている。
サードパーティのライブラリは依存関係の衝突を引き起こす可能性があるため、研究者は依存関係の衝突検知器を開発する必要がある。
依存関係を自動的に推論する試みが実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:32:12 GMT)
Locally Adaptive Neural 3D Morphable Models [38.4] 本稿では、3Dメッシュの生成と操作を学習するフレームワークであるLocally Adaptive Morphable Model (LAMM)を紹介する。
非常に効率的な計算グラフにより、我々のネットワークは、以前の手法で必要とされるメモリのごく一部でトレーニングできる。
さらに、より高度な編集操作のためのプリミティブとして局所幾何学制御を活用し、微分関数のセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:28:51 GMT)
An Open and Comprehensive Pipeline for Unified Object Grounding and
Detection [37.5] Grounding-DINOは最先端のオープンセット検出モデルである。
Open-Vocabulary Detection (OVD)、Phrase Grounding (PG)、Referring Expression (REC)など、複数の視覚タスクに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:21:19 GMT)
SPFormer: Enhancing Vision Transformer with Superpixel Representation [36.3] SPFormerは、スーパーピクセル表現によって強化されたビジョントランスフォーマーである。
様々なベンチマークで優れたパフォーマンスを示している。
スーパーピクセル構造は、モデルの内部プロセスにウィンドウを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:15:26 GMT)
CRUXEval: A Benchmark for Code Reasoning, Understanding and Execution [36.3] 800のPython関数(3-13行)からなるベンチマークを示す。
各関数は入力出力対を持ち、入力予測と出力予測という2つの自然なタスクに繋がる。
単純なCoTと微調整方式によってベンチマークのパフォーマンスが向上するが、その解決には程遠いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 20:53:51 GMT)
ControlDreamer: Stylized 3D Generation with Multi-View ControlNet [34.9] 我々は、慎重にキュレートされたテキストコーパスからデータセットに基づいて訓練された、新しい深度対応多視点拡散モデルであるMulti-view ControlNetを紹介する。
マルチビューコントロールネットは、2段階のパイプラインであるControlDreamerに統合され、テキストガイドによるスタイリングされた3Dモデルの生成を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:03:27 GMT)
Geometric-Facilitated Denoising Diffusion Model for 3D Molecule
Generation [34.8] 既存の拡散に基づくデノボ3次元分子生成法は2つの大きな課題に直面している。
本研究では,グローバル空間関係を完全に抽出し,高品質な表現を学習するためのDual-Track Transformer Network(DTN)を提案する。
第2の課題は、エッジを直接潜伏空間に埋め込むのではなく、トレーニング期間中に結合の形成に介入する幾何学的識別損失(GFLoss)を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:29:21 GMT)
Code-Style In-Context Learning for Knowledge-Based Question Answering [34.8] 知識に基づく質問応答(KBQA)のためのコードスタイルのインコンテキスト学習手法を提案する。
3つの主流データセットに対する実験結果から,本手法は論理形式を生成する際のフォーマットエラー問題を劇的に軽減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:54:03 GMT)
MatchDet: A Collaborative Framework for Image Matching and Object
Detection [34.5] 画像マッチングとオブジェクト検出のためのコラボレーティブフレームワークであるMatchDetを提案する。
2つのタスクの協調学習を実現するために,3つの新しいモジュールを提案する。
Warp-COCO と miniScanNet という2つのデータセットを用いた新しいベンチマークのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:36:43 GMT)
DGPO: Discovering Multiple Strategies with Diversity-Guided Policy
Optimization [34.4] 与えられたタスクを解決するための複数の戦略を探索するオンラインアルゴリズムを提案する。
以前の作業とは異なり、単一の実行でトレーニングされた共有ポリシネットワークでこれを実現する。
実験結果から,本手法は多種多様な強化学習課題における多様な戦略を効果的に発見できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:45:40 GMT)
PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models [33.8] 大規模言語モデル(LLM)を評価する統合ライブラリであるPromptBenchを紹介する。
プロンプト構築、プロンプトエンジニアリング、データセットとモデルのローディング、敵のプロンプトアタック、動的評価プロトコル、分析ツールなど、研究者が使いやすく拡張した重要なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:45:00 GMT)
KwaiAgents: Generalized Information-seeking Agent System with Large
Language Models [33.6] 人間は批判的思考、計画、リフレクション、世界と対話し解釈するための利用可能なツールの活用に優れています。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、マシンが前述の人間のような能力を持っていることも示唆している。
LLMに基づく汎用情報検索システムであるKwaiAgentsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:07:48 GMT)
On the Convergence of Semi Unsupervised Calibration through Prior
Adaptation Algorithm [33.5] Semi Unsupervised through Prior Adaptation (SUCPA)は、大規模言語モデルで使用される校正アルゴリズムである。
我々はこのアルゴリズムのいくつかの収束特性を力学系の観点から証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 20:04:40 GMT)
VoxelNextFusion: A Simple, Unified and Effective Voxel Fusion Framework
for Multi-Modal 3D Object Detection [33.5] 既存のボクセル法は、1対1で濃密な画像特徴を持つスパース・ボクセル特徴を融合する際の課題に直面する。
本稿では,VoxelNextFusionについて述べる。VoxelNextFusionは,Voxelベースの手法に特化して設計されたマルチモーダル3Dオブジェクト検出フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:10:49 GMT)
Software Testing with Large Language Models: Survey, Landscape, and
Vision [32.3] 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理と人工知能におけるブレークスルー技術として登場した。
本稿では,ソフトウェアテストにおけるLCMの利用状況について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:35:09 GMT)
Training and Serving System of Foundation Models: A Comprehensive Survey [32.0] 本稿では,様々な観点から基礎モデルを訓練・提供するための手法を幅広く検討する。
ネットワーク、コンピューティング、ストレージといったより詳細な側面を含む、最先端の手法の詳細な分類を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:27:15 GMT)
Multi-Stage Contrastive Regression for Action Quality Assessment [31.8] 本稿では,アクション品質評価(AQA)タスクのためのMCoRe(Multi-stage Contrastive Regression)フレームワークを提案する。
グラフのコントラスト学習にヒントを得て,新たな段階的コントラスト学習損失関数を提案する。
MCoReは、広く採用されている詳細なAQAデータセット上で、最先端の結果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:48:19 GMT)
Subjective and Objective Analysis of Indian Social Media Video Quality [31.6] そこで我々は,ShareChatのモバイル動画の集合に対して,ユーザ生成モバイルビデオコンテンツの知覚的品質に関する大規模主観的研究を行った。
コンテンツは、UGC(User-Generated Content)ビデオ品質データセットの既存のコーパスを文化的に多様化する利点がある。
この新たなデータリソースによって、インドのソーシャルメディアビデオの視覚的品質を予測できるシステムの開発も可能になると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:13:09 GMT)
ConvNet vs Transformer, Supervised vs CLIP: Beyond ImageNet Accuracy [31.2] 本研究では,ImageNetの精度を超えるモデル行動の詳細な比較分析を行う。
選択したモデルには、類似したImageNetの精度と計算要求があるが、他の多くの点で異なることが分かる。
このモデル特性の多様性は、従来のメトリクスによって捉えられず、より微妙な分析の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:16:25 GMT)
MLLM-Protector: Ensuring MLLM's Safety without Hurting Performance [31.0] MLLM(Multimodal large language model)は、視覚入力による悪意のある攻撃を受けやすい言語である。
MLLM-Protectorは,軽量な高調波検出器と応答デトキシファイタを組み合わせたプラグアンドプレイ方式である。
このアプローチは、モデル全体のパフォーマンスを損なうことなく、悪意のある視覚入力によって引き起こされるリスクを効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:05:42 GMT)
Guaranteed Nonconvex Factorization Approach for Tensor Train Recovery [30.9] 因子化アプローチに対する最初の収束保証を提供する。
いわゆる左直交TTフォーマットを最適化する。
我々はRGDが線形速度で基底真理を確実に回復できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:17:16 GMT)
Self-supervised Pretraining for Decision Foundation Model: Formulation,
Pipeline and Challenges [30.1] 我々は、大規模な自己指導型事前学習から得られる知識を下流の意思決定問題に統合することを主張する。
本稿では,データ収集,事前学習,意思決定事前学習,下流推論のための適応戦略に関する最近の研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:21:06 GMT)
Object-Centric Instruction Augmentation for Robotic Manipulation [29.5] 我々は,高度にセマンティックで情報に富んだ言語命令を位置情報で拡張するために,textitObject-Centric Instruction Augmentation (OCI)フレームワークを導入する。
MLLM(Multi-modal Large Language Model)を用いて,オブジェクト位置の知識を自然言語に織り込む。
我々は,ロボットマニピュレータの模倣政策が,従来の言語指導にのみ依存する者よりも優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:54:45 GMT)
Homophily-Related: Adaptive Hybrid Graph Filter for Multi-View Graph
Clustering [29.2] マルチビューグラフクラスタリング(AHGFC)のための適応ハイブリッドグラフフィルタを提案する。
AHGFCはグラフ結合集約行列に基づいてノード埋め込みを学習する。
実験結果から,同好性グラフと異好性グラフを含む6つのデータセットに対して,提案モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:27:29 GMT)
VoroNav: Voronoi-based Zero-shot Object Navigation with Large Language
Model [28.8] 本稿では,新しい意味探索フレームワークであるVoroNavを紹介する。
トポロジカルな情報とセマンティックな情報を活用することで、VoroNavはパスとイメージのテキストベースの記述を設計する。
本手法は,環境文脈を表現するため,経路と遠近法の記述の相乗効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:05:07 GMT)
FedNS: A Fast Sketching Newton-Type Algorithm for Federated Learning [28.0] 我々は, 高速収束率を保ちながら, この問題に対処するための新しいアプローチを導入する。
提案手法はFedNS (Federated Newton Sketch Method) と名付けられ, 正確なヘシアンではなく, スケッチした平方根ヘシアンを通信することにより, ニュートンの手法を近似する。
連合ニュートンスケッチ手法の統計的学習に基づく収束解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:06:41 GMT)
Generative Large Language Models are autonomous practitioners of
evidence-based medicine [27.2] EBM(エビデンス・ベース・メディカル)は、臨床医学の基礎であり、臨床医が継続的に知識を更新し、患者医療に最良の臨床証拠を適用する必要がある。
EBMの実践は、医学研究の急速な進歩による課題に直面し、臨床医に情報過負荷をもたらす。
人工知能(AI)の統合、特にジェネレーティブ・大型言語モデル(LLM)は、この複雑さを管理するための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:09:57 GMT)
Complementary Information Mutual Learning for Multimodality Medical
Image Segmentation [26.2] 本稿では,モーダル間冗長情報の負の影響を数学的にモデル化し,対処する相補的情報相互学習フレームワークを提案する。
数値計算の結果,CIMLはモダリティ間の冗長情報を効率よく除去し,検証精度とセグメンテーション効果に関するSOTA法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:21:45 GMT)
Explainable Recommender with Geometric Information Bottleneck [25.7] 本稿では,ユーザ-イテム相互作用から学習した幾何学的事前学習を変分ネットワークに組み込むことを提案する。
個々のユーザとイテムペアからの遅延因子は、レコメンデーションと説明生成の両方に使用することができる。
3つの電子商取引データセットの実験結果から,我々のモデルは変分レコメンデータの解釈可能性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 22:02:25 GMT)
Efficient Estimation for Longitudinal Networks via Adaptive Merging [25.5] 本稿では, 適応型ネットワークマージ, テンソル分解, 点過程の強みを利用した長手ネットワークの効率的な推定手法を提案する。
近隣のスパースネットワークをマージし、観測されたエッジの数を拡大し、推定分散を低減する。
提案手法は,各イテレーションにおける推定誤差の上限を設定することにより,推定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:00:10 GMT)
Non-aligned supervision for Real Image Dehazing [25.1] 非整合的な監督の下で機能する革新的な脱ハージングフレームワークを提案する。
特に、入力されたハジー画像と一致しない明確な参照画像を用いて、デハージングネットワークを監督する非アライメントシナリオを探索する。
我々のシナリオは、誤調整やシフトビューの条件下であっても、現実の環境において、ヘイズ/クリアなイメージペアを収集しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:04:09 GMT)
MalModel: Hiding Malicious Payload in Mobile Deep Learning Models with Black-box Backdoor Attack [24.6] ディープラーニングモデルのパラメータ内に悪意のあるペイロードを隠蔽することにより,モバイルマルウェアの生成や変換を行う手法を提案する。
DLモバイルアプリケーションでマルウェアを実行することは、モデルの性能にほとんど影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:35:24 GMT)
Scaling and Masking: A New Paradigm of Data Sampling for Image and Video
Quality Assessment [24.5] 画像とビデオの品質評価は局所的な詳細とグローバルな意味の両方を強調するが、一般的なデータサンプリング手法はそれらを同時にキャッチできない。
本研究では,局所的および大域的コンテンツの両方を通常の入力サイズで圧縮する,よりエレガントなデータサンプリング手法を提案する。
実験により,本手法は,現在の単一ブランチモデルの性能を著しく向上し,余分なモデル複雑性を伴わないマルチブランチモデルに対する競合性能を実現することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:12:03 GMT)
Prompt-driven Latent Domain Generalization for Medical Image
Classification [23.9] ドメインラベルに依存しない医用画像分類のための新しい枠組みを提案する。
PLDGは教師なしのドメイン発見と迅速な学習で構成されている。
提案手法は従来のDGアルゴリズムと同等あるいはそれ以上の性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:24:07 GMT)
DHGCN: Dynamic Hop Graph Convolution Network for Self-supervised Point
Cloud Learning [23.0] 本稿では,動的ホップグラフ畳み込みネットワーク(DHGCN)を提案する。
そこで我々は, 自己監督型部分レベルホップ距離再構築タスクを考案し, トレーニングの容易さに応じて, 新たな損失関数を設計する。
提案したDHGCNは、ポイントベースのバックボーンネットワークと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:54:23 GMT)
Class-wise Generalization Error: an Information-Theoretic Analysis [22.9] 本稿では,各クラスの一般化性能を定量化するクラス一般化誤差について検討する。
我々は、異なるニューラルネットワークにおける提案した境界を実験的に検証し、それらが複雑なクラス一般化エラーの振る舞いを正確に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:05:14 GMT)
Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous Driving [22.7] 大規模言語モデル(LLM)とチャットシステム、例えばチャットGPTやPaLMは、自然言語処理(NLP)において人工知能(AGI)を実現するための有望な方向性として急速に現れつつある。
本稿では、シミュレーション、世界モデル、データアノテーションと計画、E2Eソリューションなどに分類される、自動運転に応用された基礎モデルとLLMの技術について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:58:58 GMT)
A unified uncertainty-aware exploration: Combining epistemic and
aleatory uncertainty [21.1] そこで本稿では, リスク感応探索における浮腫性およびてんかん性不確実性の複合効果を定量的に評価するアルゴリズムを提案する。
本手法は,パラメータ化された回帰分布を推定する分布RLの新たな拡張の上に構築する。
探索課題とリスク課題を伴う課題に対する実験結果から,本手法が代替手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:39:00 GMT)
Enhancing targeted transferability via feature space fine-tuning [21.1] アドリラルな例(AE)は、プライバシ保護と堅牢なニューラルネットワークを刺激する可能性のために、広く研究されている。
本稿では,特徴空間内のAEを微調整して未知のモデル間で転送可能にする手法を提案する。
結果は、微調整を数回行するだけで、ターゲットの転送可能性に関して非自明かつ普遍的に既存の攻撃を加速できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:46:42 GMT)
Fairness-Aware Job Scheduling for Multi-Job Federated Learning [21.0] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデータ所有者(FLクライアント)が、機密性の高いプライベートデータを開示することなく、協調的に機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
既存のFL研究は主に、1つのFLサーバがFLクライアントのサブセットを選択して各トレーニングラウンドでローカルモデルを更新する独占シナリオに焦点を当てている。
本稿では,このギャップを埋めるためにFairFedJS(Federated Job Scheduling)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:29:08 GMT)
Nonlinear functional regression by functional deep neural network with
kernel embedding [20.3] 本稿では,効率的かつ完全なデータ依存型次元減少法を備えた機能的ディープニューラルネットワークを提案する。
機能ネットのアーキテクチャは、カーネル埋め込みステップ、プロジェクションステップ、予測のための深いReLUニューラルネットワークで構成される。
スムーズなカーネル埋め込みを利用することで、我々の関数ネットは離散化不変であり、効率的で、頑健でノイズの多い観測が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:43:39 GMT)
FITS: Modeling Time Series with $10k$ Parameters [19.4] 本稿では,時系列解析のための軽量かつ強力なモデルFITSを紹介する。
FITSは、時系列は複素周波数領域で直接操作できるという原理で機能する。
時系列予測や異常検出タスクの最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:49:04 GMT)
Incremental Rotation Averaging Revisited and More: A New Rotation
Averaging Benchmark [19.3] IRAv4と呼ばれるIncrmental Rotation Averagingファミリーの新規メンバーが導入された。
タスク固有連結支配集合を抽出し、回転大域アライメントのより信頼性が高く正確な基準となる。
本稿では,COLMAPとBundlerのクロスチェックを組み込んだ,COLMAPに基づく回転平均化ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:49:43 GMT)
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey [19.1] 大きな言語モデル(LLM)は重要な能力を示すが、幻覚、時代遅れの知識、不透明で追跡不能な推論プロセスといった課題に直面している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は,外部データベースからの知識を取り入れた,有望なソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:18:27 GMT)
Context-Aware Iteration Policy Network for Efficient Optical Flow
Estimation [19.1] 我々は,効率的な光フロー推定のためのコンテキスト認識反復ポリシーネットワークを開発した。
Sintel/KITTIデータセットのFLOPを約40%/20%削減しながら性能を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:10:24 GMT)
Super-Resolution Multi-Contrast Unbiased Eye Atlases With Deep
Probabilistic Refinement [18.8] 眼の形態は、特に眼窩と視神経において、個体群によって大きく異なる。
本稿では,高分解能不偏眼アトラスの創製法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 20:32:40 GMT)
HGPROMPT: Bridging Homogeneous and Heterogeneous Graphs for Few-shot
Prompt Learning [18.1] 本稿では,HGPROMPTを提案する。HGPROMPTは,事前学習タスクと下流タスクだけでなく,均一かつ均一なグラフを統一するための,新しい事前学習および促進フレームワークである。
我々は3つの公開データセットの広範な実験を通してHGPROMPTを徹底的に評価・解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:35:52 GMT)
Multi-agent Reinforcement Learning for Cooperative Lane Changing of
Connected and Autonomous Vehicles in Mixed Traffic [16.9] レーン変更は、混合および動的交通シナリオにおける自動運転車(AV)にとって大きな課題である。
本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)問題として,混在高速道路環境における複数のAVの車線変更決定を定式化する。
提案するMARLフレームワークは,効率,安全性,ドライバの快適性という点で,最先端のベンチマークを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:37:09 GMT)
FlashDecoding++: Faster Large Language Model Inference on GPUs [16.3] 本稿では,主要なLarge Language Model(LLM)推論をサポートする高速推論エンジンであるFlashDecoding++を紹介する。
上記の課題に対処するため、FlashDecoding++は、異なる部分的ソフトマックス計算のための統一された最大値技術を導入した。
FlashDecoding++はNVIDIAとAMDの両方のGPUで最大4.86倍と2.18倍のスピードアップを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:41:13 GMT)
Exploiting Polarized Material Cues for Robust Car Detection [16.3] 本稿では,三色線形偏光を用いた学習に基づく車検出手法を提案する。
重要な観察は、光波の特徴である偏光が、シーンオブジェクトの本質的な物理的特性を頑健に記述できることである。
提案手法を広範に検証し,最先端検出法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:34:53 GMT)
SPADE: Synthesizing Assertions for Large Language Model Pipelines [15.9] SPADEは、悪いLCM出力を識別するアサーションを自動で合成する方法である。
9つの現実世界のLLMパイプラインをテストする場合、SPADEはアサーションの数を14%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:27:58 GMT)
DocGraphLM: Documental Graph Language Model for Information Extraction [15.6] 本稿では,事前学習した言語モデルとグラフセマンティクスを組み合わせたフレームワークDocGraphLMを紹介する。
これを実現するために,1)文書を表す共同エンコーダアーキテクチャを提案し,2)文書グラフを再構築するための新しいリンク予測手法を提案する。
3つのSotAデータセットに対する実験により、IEおよびQAタスクにおける一貫した改善とグラフ機能の導入が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:15:36 GMT)
Credence: Augmenting Datacenter Switch Buffer Sharing with ML
Predictions [15.6] 我々は,機械学習予測を付加したドロップテールバッファ共有アルゴリズムであるCredenceを提案する。
評価の結果,Credenceのスループットは従来のアプローチに比べて1.5ドル向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:29:59 GMT)
TripleSurv: Triplet Time-adaptive Coordinate Loss for Survival Analysis [15.5] 本稿では,学習過程の複雑さを扱える時間適応座標損失関数TripleSurvを提案する。
我々のTripleSurvは3つの実世界の生存データセットと公開合成データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:37:57 GMT)
Cross-attention learning enables real-time nonuniform rotational
distortion correction in OCT [15.4] 非一様回転歪み(NURD)補正は内視鏡的光コヒーレンス断層撮影(OCT)に不可欠である。
本稿では,OCTにおけるNURD補正のためのクロスアテンション学習手法を提案する。
本手法は,自然言語処理とコンピュータビジョンにおける自己認識機構の成功に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:51:15 GMT)
Cross-Covariate Gait Recognition: A Benchmark [15.3] CCGRデータセットには970の被験者と約1.6万のシーケンスがある。
既存のデータセットと比較すると、CCGRは個体数と個体レベルの多様性の両方を持っている。
CCGRは、RGB、パース、シルエット、ポーズなど、さまざまな種類の歩行データを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:14:58 GMT)
Towards Enhancing the Reproducibility of Deep Learning Bugs: An
Empirical Study [14.8] ディープラーニングシステムには、重大な影響を与えるバグが含まれている。
既存の文献では、ディープラーニングのバグのわずか3%が再現可能である。
我々は、深層学習のバグ解決を改善するための編集動作と有用な情報を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:30:13 GMT)
A unified multichannel far-field speech recognition system: combining
neural beamforming with attention based end-to-end model [14.8] 本稿では,ニューラルビームフォーミングとトランスフォーマーをベースとしたリステン,スペル,アトンド(LAS)音声認識システムを組み合わせた多チャンネル遠距離音声認識システムを提案する。
提案手法は, 強いベースラインに比べて19.26%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:11:13 GMT)
AST-T5: Structure-Aware Pretraining for Code Generation and
Understanding [14.5] 大規模言語モデル(LLM)は、コードに関連するタスクにおいて大幅に進歩しているが、多くのLLMは単純なシーケンスとしてコードを扱う。
AST-T5は、抽象構文木(AST)を利用してコード生成、トランスパイレーション、理解を向上させる新しい事前トレーニングパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:51:08 GMT)
Generalized Stein's lemma and asymptotic equipartition property for
subalgebra entropies [14.5] 一般化された Stiens lemma の主張は、第二の仮説が任意の部分代数 $mathcalN$ の状態空間であるような設定に対して正しいことを示す。
資源理論の応用として、部分代数の相対エントロピーは適切な操作下での希釈コストであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 23:46:53 GMT)
PeFoMed: Parameter Efficient Fine-tuning on Multimodal Large Language
Models for Medical Visual Question Answering [13.8] MLLM(Multimodal large language model)は、従来の大規模言語モデルの能力の進化的拡張を表す。
近年,医療用視覚質問応答(Med-VQA)タスクを解くための生成タスクとして,MLLMのフリーフォーム回答への適応について検討している。
本稿では,Med-VQAアプリケーションに適したMLLMを微調整するためのパラメータ効率のよいフレームワークを提案し,それを公開ベンチマークデータセット上で実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:22:12 GMT)
Quantifying the unextendibility of entanglement [13.7] 絡み合いは量子力学の顕著な特徴であり、非拡張性(unextendibility)と呼ばれる重要な性質を持つ。
本稿では、一般的な二部量子状態の無矛盾性を定量化し、研究するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:48:28 GMT)
RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$ [13.6] 従来のRLとメタRLを組み合わせた原則的ハイブリッドアプローチであるRL$3$を提案する。
RL$3$は、RL$2$と比較して、長い水平およびアウト・オブ・ディストリビューションのタスクに対してより累積的な報酬を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:05:36 GMT)
Multimodal Data Curation via Object Detection and Filter Ensembles [12.9] 我々は,2023年のDataCompコンペティション・フィルタ・トラックのエントリーに使用したマルチモーダルデータの計算手法を提案する。
本手法は,オブジェクト検出と弱い監視に基づくアンサンブルを組み合わせた手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:40:06 GMT)
UMIE: Unified Multimodal Information Extraction with Instruction Tuning [12.8] 命令チューニングを用いた生成問題として、3つのMIEタスクを統一する統合マルチモーダル情報抽出器UMIEを提案する。
大規模な実験により、私たちのUMIEは6つのMIEデータセットで3つのタスクで様々な最先端(SoTA)メソッドより優れています。
本研究は,MIEモデルを統一化するための最初のステップとして機能し,MIEドメイン内の命令チューニングモデルと大規模言語モデルの両方を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 22:52:15 GMT)
Three-state coherent control using narrowband and passband sequences [12.8] 狭帯域および広帯域複合パルス列に対する包括的設計を提案する。
この設計は、全てのパルスパラメータがエラー項の係数を自由に変更できるため、非常に普遍的である。
現在のシーケンスは、不正確な波形を許容し、誤りを調整し、回転する波動近似が厳密に正当化されない場合にうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:11:49 GMT)
Provable Accelerated Convergence of Nesterov's Momentum for Deep ReLU
Neural Networks [12.8] ニューラルネットワークのトレーニングにおける勾配勾配勾配の収束に関する現状分析は、損失景観の特性を特徴づけることに重点を置いている。
我々は、パラメータのサブセットだけが強い凸性を満たす新しい目的関数のクラスを考え、理論においてネステロフの運動量加速度を示す。
我々は、問題クラスの2つの実現法を提供し、そのうちの1つはディープ ReLU ネットワークであり、これは、私たちの知識を最大限に活用するために、非自明なニューラルネットワークアーキテクチャに対する加速収束率を証明する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:03:51 GMT)
CycleGAN Models for MRI Image Translation [12.6] CycleGANは正確な精度で合成画像と再構成画像を生成することができた。
ソース(3テスラ)からターゲットドメイン(1.5テスラ)へのマッピング機能は、平均PSNR値が25.69$pm$2.49dB、MAE値が2106.27$pm$1218.37で最適に実行された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:23:28 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） (Fri, 5 Jan 2024 18:47:22 GMT)
Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive
Variational Posteriors [12.4] 本稿では,表現的変動後部として拡散モデルに依存する潜在変数モデルの近似推論アルゴリズムを提案する。
提案手法は,潜在空間内で拡散するモデルの表現型クラスを生成する補助潜在空間を用いて変動後部を増強する。
我々はこのアルゴリズムを、ヒトゲノムから潜伏する祖先を推定する生物学の動機づけタスクに利用し、数千のゲノムデータセットの強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:27:44 GMT)
Broadband Ground Motion Synthesis via Generative Adversarial Neural
Operators: Development and Validation [12.3] GANO(Generative Adversarial Neural Operator)を用いた地動合成のためのデータ駆動モデルを提案する。
我々は、モデルトレーニングがデータサンプリング周波数に依存しないことを保証する、分解能不変アーキテクチャであるNeural Operatorsを使用している。
提案フレームワークの応用例としては、サイト固有のエンジニアリングアプリケーションのためのリスク対象地動の生成がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 22:02:38 GMT)
CATFace: Cross-Attribute-Guided Transformer with Self-Attention
Distillation for Low-Quality Face Recognition [12.1] 顔認識(FR)の性能を高めるために,ソフトバイオメトリックス(SB)属性情報を利用する新しいマルチブランチニューラルネットワークを提案する。
特徴空間において,高品質な画像と高品質な画像とを整列させることにより,ランドマークなどの重要な顔領域を効果的に強調する,新しい自己注意蒸留フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:21:31 GMT)
From LLM to Conversational Agent: A Memory Enhanced Architecture with
Fine-Tuning of Large Language Models [12.0] RAISE(Reasoning and Acting through Scratchpad and Examples)は、LLM(Large Language Models)を対話エージェントに統合する高度なアーキテクチャである。
会話の文脈と連続性を維持するために、人間の短期記憶と長期記憶をミラーリングするデュアルコンポーネントメモリシステムを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:26:46 GMT)
Reading Between the Frames: Multi-Modal Depression Detection in Videos
from Non-Verbal Cues [11.9] 世界的障害への顕著な貢献者である抑うつは、人口のかなりの部分に影響を与える。
ソーシャルメディアのテキストからうつ病を検知する試みは広く行われているが、ユーザー生成ビデオコンテンツからうつ病を検知する研究はごくわずかしか行われていない。
本研究では, ノイズの多い実世界のビデオにおいて, 多様なモーダル性から非言語的抑うつの手がかりを識別できる, 単純で柔軟なマルチモーダル時間モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:47:42 GMT)
"My GitHub Sponsors profile is live!" Investigating the Impact of
Twitter/X Mentions on GitHub Sponsors [11.6] GitHub Sponsorsは2019年にローンチされ、オープンソースソフトウェア開発者への寄付を可能にした。
GitHub Sponsorsに関する2022年の調査では、スポンサーを求める開発者の5分の2だけが寄付を受けていた。
GitHub Sponsorsのプロフィールへのリンクを含むツイートがスポンサーシップに与える影響と、Twitter/Xでのレセプションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:07:04 GMT)
Weakly Semi-supervised Tool Detection in Minimally Invasive Surgery
Videos [11.6] 外科的ツール検出は、最小侵襲の手術ビデオの分析と評価に不可欠である。
インスタンスレベルのラベルを持つ大規模なイメージデータセットは、アノテーションの負担のために制限されることが多い。
本研究では,非常にコストのかかるアノテーションの重み付けと検出性能のバランスをとることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:05:02 GMT)
Benchmarking PathCLIP for Pathology Image Analysis [11.4] 明るさ,コントラスト,ガウスのぼかし,解像度,彩度,色調,マークアップの7種類の汚職を4つの重度レベルで導入する。
PathCLIPは画像の破損に対して比較的堅牢であり,ゼロショット分類ではOpenAI-CLIPとPLIPを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:58:22 GMT)
LMaaS: Exploring Pricing Strategy of Large Model as a Service for
Communication [11.3] 有料サービスモードは、LM(Large Model as a Service)と呼ばれるこの文脈に適していると我々は主張する。
本稿では,顧客の将来的なレンタル決定を推論することで,大規模モデルの価格を反復的に最適化する反復モデル価格(IMP)アルゴリズムを提案する。
第2ステップでは、ロバストな選択とレンタルのアルゴリズムを設計することで、顧客の選択決定を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:19:19 GMT)
Ethical Considerations Towards Protestware [11.1] オープンソースサードパーティライブラリを使用する際の大きな欠点は、悪意のある攻撃を起こすリスクである。
近年では、メンテナがオープンソースライブラリを抗議ウェアにするなど、これらの脅威が新たな形を取っている。
これは、これらのライブラリを通じて配信される政治的メッセージを含むソフトウェアとして定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:15:25 GMT)
Promoting Research Collaboration with Open Data Driven Team
Recommendation in Response to Call for Proposals [10.7] さまざまなAI手法を用いてチームを推薦する新しいシステムについて述べる。
短期と長期の目標のバランスをとるメトリクスに沿って、良さを最大化するためにチームを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:54:24 GMT)
Beyond Fidelity: Explaining Vulnerability Localization of Learning-based
Detectors [10.3] 近年,ディープラーニング(DL)モデルに基づく脆弱性検出装置の有効性が証明されている。
これらの検出器の意思決定プロセスを取り巻く不透明さは、セキュリティアナリストの理解を困難にしている。
グラフおよびシーケンス表現に基づく脆弱性検出のための10種類の説明手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:37:35 GMT)
DRKF: Distilled Rotated Kernel Fusion for Efficient Rotation Invariant
Descriptors in Local Feature Matching [9.7] Rotated Fusion Kernel (RKF) は、CNN固有の性質を改善するために、畳み込みカーネルに回転を課す。
MOFAは、入力画像の複数の回転バージョンから抽出された特徴を集約する。
我々の手法は、大きな回転変動に晒された場合、他の最先端技術よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:03:22 GMT)
Quantum Approximate Optimisation for Not-All-Equal SAT [9.4] 変動量子アルゴリズムのQAOAを、満足度問題(SAT: Not-All-Equal SAT)の変種に適用する。
両ソルバのランタイムは問題サイズとともに指数関数的にスケールするが,QAOAのスケーリングは回路深さが十分に大きい場合に小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:11:24 GMT)
Underwater Acoustic Signal Recognition Based on Salient Feature [9.1] 本稿では,水中音響信号認識のためのニューラルネットワークを用いた手法を提案する。
提案手法は,水中音響信号の分類のためのスペクトルから抽出した特徴を連続的に学習することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:14:13 GMT)
XUAT-Copilot: Multi-Agent Collaborative System for Automated User
Acceptance Testing with Large Language Model [9.1] 自動UATのためのマルチエージェント協調システムXUAT-Copilotを提案する。
提案システムは主に,動作計画,状態チェック,パラメータ選択を担当する3つのLCMエージェントと,状態検出とケース書き換えのための2つのモジュールから構成される。
実験では,Pass@1の精度を単エージェントアーキテクチャと比較して大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:24:30 GMT)
TR-DETR: Task-Reciprocal Transformer for Joint Moment Retrieval and
Highlight Detection [9.0] 自然言語クエリに基づくビデオモーメント検索(MR)とハイライト検出(HD)は、非常に関連性の高い2つのタスクである。
MRとHDを共同で解くために、DETRベースのネットワークの構築にいくつかの方法が注がれている。
MRとHDの相反性を探索するDETR(TR-DETR)に基づくタスク相互変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:11:28 GMT)
Unsupervised CT Metal Artifact Reduction by Plugging Diffusion Priors in
Dual Domains [8.4] 金属インプラントはしばしばCT画像の破壊的なアーティファクトを引き起こし、正確な診断を妨げる。
金属加工品(MAR)を減らすための教師付き深層学習に基づくいくつかのアプローチが提案されている。
本稿では,データ分布を表す高容量な生成モデルである拡散モデルに基づく教師なしMAR手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:47:45 GMT)
Characteristics and prevalence of fake social media profiles with
AI-generated faces [8.4] 生成的人工知能の最近の進歩は、偽のソーシャルメディアアカウントを偽造する可能性を懸念している。
本稿では,GAN(Generative Adrial Networks)が生成した人物のプロフィール画像を用いたTwitter(X)アカウントの体系的解析を行う。
我々は、詐欺、スパム、調整されたメッセージの増幅など、不正行為の拡散に使われていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:10:46 GMT)
A Topology-aware Graph Coarsening Framework for Continual Graph Learning [8.1] グラフに関する継続的な学習は、グラフデータがストリーミング形式で到着するグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングに対処する。
Experience Replayのような従来の継続的学習戦略は、ストリーミンググラフに適応することができる。
本稿では, TA$mathbbCO$, a (t)opology-(a)ware graph (co)arsening and (co)ntinual learning frameworkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 22:22:13 GMT)
A Distributed Block Chebyshev-Davidson Algorithm for Parallel Spectral
Clustering [7.6] スペクトルクラスタリングにおけるスペクトル解析のための大規模先行固有値問題の解法として,分散Block Chebyshev-Davidsonアルゴリズムを開発した。
チェビシェフ・ダビッドソンアルゴリズムの効率は、推定にコストがかかる固有値スペクトルの事前の知識に依存している。
分散バージョンと並列バージョンは、魅力的なスケーラビリティで開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:40:44 GMT)
Long-Range Four-body Interactions in Structured Nonlinear Photonic
Waveguides [7.6] 線形光学材料以外の多光子力学は、量子情報処理において重要である。
我々は,光子-光子相互作用の存在下での非線形導波路の構造を理論的に提案する。
本研究により, 構造化非線形導波路QEDを多体量子情報処理に適用する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:06:26 GMT)
AstroLLaMA-Chat: Scaling AstroLLaMA with Conversational and Diverse
Datasets [7.5] 天文学に着目した質問応答におけるLLM性能向上の可能性について検討する。
専門的なトピック理解における顕著な改善を天文学コーパスのキュレートセットを用いて達成する。
AstroLLaMAの拡張として、ドメイン固有の会話データセット上で7B LLaMAモデルを微調整し、チャット対応のAstroLLaMAをコミュニティ利用向けにリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:46:32 GMT)
Managing the unknown: a survey on Open Set Recognition and tangential
areas [7.3] オープンセット認識モデルは、テストフェーズに到達したサンプルから未知のクラスを検出すると同時に、既知のクラスに属するサンプルの分類において優れたパフォーマンスを維持することができる。
本稿では,オープンセット認識に関する最近の文献を包括的に概観し,この分野と他の機械学習研究領域との共通プラクティス,制限,関連性を明らかにする。
私たちの研究は、オープンな問題も明らかにし、より安全な人工知能手法への将来の取り組みを動機づけ、具体化するいくつかの研究方向を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:42:22 GMT)
Improving sample efficiency of high dimensional Bayesian optimization
with MCMC [7.2] 本稿ではマルコフ・チェイン・モンテカルロに基づく新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムのMetropolis-HastingsとLangevin Dynamicsの両バージョンは、高次元逐次最適化および強化学習ベンチマークにおいて最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:56:42 GMT)
Energy-efficient Decentralized Learning via Graph Sparsification [7.1] 本研究の目的は,学習過程における通信要求を制御する混合行列を最適化することにより,分散学習のエネルギー効率を向上させることである。
完全連結基底トポロジーの特殊な場合に対して性能保証の解が提案され、一般の場合ではグリーディアルゴリズムが提案される。
実トポロジとデータセットに基づくシミュレーションにより、提案手法はトレーニングされたモデルの品質を維持しながら、最も忙しいノードでのエネルギー消費量を54%-76%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 23:00:38 GMT)
Annotation Sensitivity: Training Data Collection Methods Affect Model
Performance [7.1] この研究は、アノテーションを作成する際の設計上の選択が、結果として得られるアノテーションに基づいてトレーニングされたモデルにも影響を及ぼすことを示した。
本研究では,アノテータをランダムにアノテータにアノテータを割り当てた5つの実験条件において,ヘイトスピーチのアノテーションと攻撃言語を収集する。
その結果,1)ヘイトスピーチ/感情言語アノテーションの共有,2)モデル性能,3)モデル予測,および4)モデル学習曲線の相違が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:18:35 GMT)
DeepMerge: Deep-Learning-Based Region-Merging for Image Segmentation [7.1] 本稿では,DeepMergeと呼ばれる深層学習に基づく領域マージ手法を提案する。
これは、ディープラーニングを用いて類似性を学習し、RAGに隣接する類似のスーパーピクセルをマージする最初の方法である。
DeepMergeは最も高いF値(0.9550)と最も低い総誤差TE(0.0895)を達成し、異なるサイズのオブジェクトを正しく分割し、競合する全てのセグメンテーション法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:29:59 GMT)
GeoLocator: a location-integrated large multimodal model for inferring
geo-privacy [6.7] 本研究はGeoLocatorというGPT-4に基づく位置積分モデルを開発した。
実験により、GeoLocatorは特定の地理的詳細を高精度に生成することが明らかとなった。
我々はGeoLocatorの幅広い意味と、個人やコミュニティ全体に対する我々の発見を結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:50:52 GMT)
Hyperparameter-Free Approach for Faster Minimum Bayes Risk Decoding [6.7] 最小ベイズリスクデコーディング(MBR)は、幅広いテキスト生成タスクに対するビームサーチデコーディングの強力な代替手段である。
MBRは、目的を計算するのに膨大な時間を必要とする。
CBP(Confidence-based pruning)は、最近機械翻訳タスクにおける推論時間を削減するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:02:08 GMT)
A Random Ensemble of Encrypted models for Enhancing Robustness against
Adversarial Examples [6.5] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルよりも、逆転性の性質に対してより堅牢である。
本稿では,より堅牢なモデルを実現するために,暗号化されたViTモデルのランダムアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:43:14 GMT)
Multi-relational Graph Diffusion Neural Network with Parallel Retention
for Stock Trends Classification [6.4] 本稿では,複数株の今後の動きを予測することを目的としたグラフベース表現学習手法を提案する。
当社のアプローチは、7年にわたる3回の試行期間における次のトレーディングデイの株価トレンドを予想する上で、常に最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:15:45 GMT)
Progressive Knowledge Distillation Of Stable Diffusion XL Using Layer
Level Loss [6.2] SDXL (Stable Diffusion XL) は、その汎用性とトップノート画像の品質のために、オープンソーステキスト・イメージ・モデル(T2I)として最高のものとなっている。
SDXLモデルの計算要求に効果的に対処することは、幅広いリーチと適用性に不可欠である。
本稿では,Segmind Stable Diffusion (SSD-1B) とSegmind-Vega (Segmind-Vega) の2つのスケールダウン変種を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:21:46 GMT)
Fus-MAE: A cross-attention-based data fusion approach for Masked
Autoencoders in remote sensing [6.0] Fus-MAEは、マスク付きオートエンコーダに基づく自己教師型学習フレームワークである。
実験により,Fus-MAEは,SAR-光データ融合に適したコントラスト学習戦略と効果的に競合できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:36:21 GMT)
The Rise of Diffusion Models in Time-Series Forecasting [5.8] 本報告では,拡散モデルに関する背景情報を網羅し,条件付け手法を詳述し,時系列予測における使用状況について検討する。
この分析は、11の特定の時系列実装、それらの背後にある直観と理論、異なるデータセットに対する有効性、および互いに比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:35:10 GMT)
Evolution of urban areas and land surface temperature [5.6] 都市部の拡大は、土地表面温度が上昇する地域の増加を引き起こす可能性がある。
LSTの中心は、開発活動が方向に向かって傾いている都市にとって、長年にわたって変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:56:52 GMT)
Nurse-in-the-Loop Artificial Intelligence for Precision Management of
Type 2 Diabetes in a Clinical Trial Utilizing Transfer-Learned Predictive
Digital Twin [5.5] 本研究は, 予測ディジタルツイン(PDT)を利用したオンラインナース・イン・ザ・ループ予測制御(ONLC)モデルを開発した。
PDTは、最初の3ヶ月から参加者の自己モニタリングデータ(体重、食物ログ、身体活動、グルコース)をトレーニングした。
ONLCは介入グループに個別のフィードバックとテキストメッセージによるレコメンデーションを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:38:50 GMT)
Adaptive Discounting of Training Time Attacks [5.5] C-TTAは, 環境動態と非最適性の両方により, 対象行動が適応不能である場合でも, 被害者の目標に対してC-TTAが可能であることを示す(s)。
我々は、このより強力なC-TTAを学習する、ガンマDDPGと呼ばれるDDPGアルゴリズムの専門的な風味を開発する。
ガンマDDPGは、被害者の現在の行動に基づいて、攻撃ポリシー計画の水平線を動的に変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:03:14 GMT)
Parameter-Efficient Sparsity Crafting from Dense to Mixture-of-Experts
for Instruction Tuning on General Tasks [5.4] 紹介する。
-高密度モデルからスパースモデルへの移行を効率よく行うPESC(Efficient Sparsity Crafting)。
PESCは、アダプタをスパースモデルのMoE層に統合し、これらの層内の個々の重みを変更することなく専門家を差別化する。
我々のスパースモデルであるCamelidaeは、他のすべてのオープンソーススパースモデルより優れており、GPT3.5と比較して優れた汎用能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:58:09 GMT)
Zero-shot Microclimate Prediction with Deep Learning [5.3] そこで本研究では,新しい場所とモニタリングされていない場所での様々な気候測定を予測するためのゼロショット学習手法を提案する。
本手法は,他の地理的な場所から抽出した知識を活用することで,微気候変数の予測における従来の天気予報手法を超越した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:46:56 GMT)
CrisisViT: A Robust Vision Transformer for Crisis Image Classification [5.1] 本稿では,画像の自動分類・タグ付けに最先端のディープニューラルモデルを用いることを提案する。
我々は、新しいインシデント1M危機画像データセットを活用し、新しいトランスフォーマーベースの画像分類モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:45:45 GMT)
Towards Integrated Fine-tuning and Inference when Generative AI meets
Edge Intelligence [5.1] 高性能生成人工知能(GAI)は、コンピュータ・インテリジェンスの最新の発展を象徴する。
GAIとエッジインテリジェンス(EI)の必然的な出会いは、新たな機会を解き放ちます。
本稿では,データフリーな知識リレーを活用した矛盾をバッファリングするGAI指向合成ネットワーク(GaisNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:52:55 GMT)
Reliability-Optimized User Admission Control for URLLC Traffic: A Neural
Contextual Bandit Approach [5.0] 超信頼性低レイテンシ通信(URLLC)は、次世代無線ネットワークにおける幅広い新興サービスの基盤となっている。
URLLCは、URLLCトラフィックをサポートするのに十分なリソースがあるかどうかを積極的に判断するネットワークの能力に依存している。
ニューラルネットワークに基づく新しい手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 20:26:08 GMT)
Knapsack: Connectedness, Path, and Shortest-Path [4.9] 特に、連結knapsack問題において、knapsack制約の大きさの最大値を持つ項目の連結部分集合を計算する必要がある。
この問題は、最大次数4のグラフでもNP完全であり、スターグラフでもNP完全であることを示す。
path-knapsack や shortestpath-knapsack という問題名の下で、グラフ理論上の他のいくつかの性質について同様の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:23:17 GMT)
AFSPP: Agent Framework for Shaping Preference and Personality with Large
Language Models [4.6] 選好とパーソナリティのためのエージェントフレームワーク(AFSPP)を提案する。
AFSPPは、ソーシャルネットワークの多面的影響と、エージェントの好みとパーソナリティ形成に対する主観的意識を探求する。
心理的実験の効率とスコープを大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:52:59 GMT)
Research on Multilingual Natural Scene Text Detection Algorithm [4.5] 自然界における多言語テキストの検出において,低精度と高難易度の問題に対処する多言語テキスト検出モデルを提案する。
そこで我々は,SFM Swin Transformer機能抽出ネットワークを導入し,異なる言語にわたる文字やフォントの検出において,モデルの堅牢性を高める。
そこで本研究では,より効率的なテキスト検出のためのグローバルな特徴を抽出し,保存するグローバルセマンティックブランチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:41:06 GMT)
Training a General Spiking Neural Network with Improved Efficiency and
Minimum Latency [4.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動方式で動作し、バイナリスパイク表現を使用する。
本稿では,限られた時間ステップで特徴学習とアクティベーション効率を向上させるための一般的なトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:54:44 GMT)
Offline Handwriting Signature Verification: A Transfer Learning and
Feature Selection Approach [4.4] 目的は、提供された手書き署名の真偽を確認し、真偽と偽造された署名を区別することである。
この問題には金融、法的文書、セキュリティなど多くの分野の応用がある。
我々は、420人の個人から12600枚の画像の大規模なデータセットを収集し、それぞれが特定の種類の署名を30個持っている。
その後の段階では、MobileNetV2というディープラーニングモデルを用いて、各画像から最高の特徴を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:55:20 GMT)
Exception-aware Lifecycle Model Construction for Framework APIs [4.3] 本稿では,フレームワークAPIコードから例外要約情報を抽出するために静的解析手法を採用する。
フレームワーク/ライブラリプロジェクトの例外対応APIライフサイクルモデルを生成する。
60バージョンにおける例外無意識のAPIライフサイクルモデリングと比較して、JavaExpは18%以上のAPI変更を識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:35:47 GMT)
Boundary transfer matrix spectrum of measurement-induced transitions [4.3] 非単体共形場理論の境界スペクトルを研究するための伝達行列アプローチを導入する。
本稿では,この手法をHaar回路とClifford回路に応用し,測定専用Isingモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:18:04 GMT)
RE-centric Recommendations for the Development of Trustworthy(er)
Autonomous Systems [4.3] EU AI Act(AIA)ガイドラインを遵守し、AIシステムの開発と実装は、間もなくEU内で必須となる。
実践者は、AIシステム開発中に倫理を運用するための実行可能な指示を欠いている。
異なる倫理的ガイドラインの文献レビューでは、対処された原則とそれらを記述するために使用される用語の矛盾が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:34:46 GMT)
Lower Difficulty and Better Robustness: A Bregman Divergence Perspective
for Adversarial Training [4.1] 本研究では, 対人訓練(AT)において得られる対人強靭性を, 最適化の難しさを軽減して改善することを検討した。
以上の知見にインスパイアされたFAITとMERの2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:38:20 GMT)
AccidentGPT: Large Multi-Modal Foundation Model for Traffic Accident
Analysis [3.9] AccidentGPTは交通事故解析の基礎モデルである。
マルチモーダルな入力データを組み込んで、動的詳細で事故処理ビデオを自動的に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:33:21 GMT)
H2G2-Net: A Hierarchical Heterogeneous Graph Generative Network
Framework for Discovery of Multi-Modal Physiological Responses [3.9] 本稿では,ドメイン知識のないグラフ構造を自動的に学習する階層型ヘテロジニアスグラフ生成ネットワーク(H2G2-Net)を提案する。
提案手法をマルチモーダルな生理学的信号からなるCagPilotデータセット上で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:05:33 GMT)
Astrocyte Regulated Neuromorphic Central Pattern Generator Control of
Legged Robotic Locomotion [3.8] 本稿では,四足歩行ロボットの移動歩行を学習するためのアストロサイト制御スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた CPG を提案する。
SNNベースのCPGは、多目的物理シミュレーションプラットフォーム上でシミュレーションされ、平地でロボットを走らせながらトロッティング歩行が出現する。
最先端の強化学習に基づくロボット制御アルゴリズムと比較して、23.3Times$計算パワーセーブが観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:38:18 GMT)
Patterns of Persistence and Diffusibility across the World's Languages [3.7] コレキシフィケーション(英: Colexification)は、複数の意味を伝えるために単一の語彙形式を用いる類似性の一種である。
我々は,言語間の類似性の言語的原因について,比較と音韻学で明らかにした。
我々は,1,966言語を対象とした意味,系譜,音韻,地理データを組み込んだ大規模グラフを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:33:40 GMT)
"It's not like Jarvis, but it's pretty close!" -- Examining ChatGPT's
Usage among Undergraduate Students in Computer Science [3.7] ChatGPTやGoogle Bardのような大規模言語モデル(LLM)は、学術界で大きな注目を集めている。
本研究は,大学院コンピュータサイエンスの学生がChatGPTをどのように利用するのかを包括的に理解するための,学生第一のアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:47:03 GMT)
Federated Learning for distribution skewed data using sample weights [3.6] 本研究は,クライアント間のスキューデータ分散におけるフェデレート学習性能の向上に焦点を当てた。
主な考え方は、サンプル重量を用いてクライアントの分布をグローバルな分布に近づけることである。
提案手法は,フェデレーション学習の精度を向上するだけでなく,通信コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 00:46:11 GMT)
Compact InGaAs/InP single-photon detector module with ultra-narrowband
interference circuits [3.5] InGaAs/InPアバランシェフォトダイオードは、通常の間隔で到着するテレコム単一光子を検出するための最も実用的な装置である。
小型単光子検出器(SPD)モジュールの開発について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:05:16 GMT)
Stabilizing Spiking Neuron Training [3.3] スパイキングニューロモルフィックコンピューティングは、人工知能のエネルギー効率を改善するためにバイナリアクティビティを使用する。
与えられたタスクとネットワークに対して最適なSGを決定する方法はまだ不明である。
我々は、SGの減衰、鋭さ、尾の太さを網羅的に調査する必要性を減らすために、どのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 00:28:16 GMT)
Stabilizing RNN Gradients through Pre-training [3.3] 学習理論は、勾配が深さや時間で指数関数的に成長するのを防ぎ、トレーニングを安定させ改善することを提案する。
我々は、既知の安定性理論を拡張し、データとパラメータの分布について最小限の仮定を必要とするディープ・リカレント・ネットワークの幅広いファミリーを包含する。
本稿では,この問題を緩和するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 00:56:41 GMT)
PAHD: Perception-Action based Human Decision Making using Explainable
Graph Neural Networks on SAR Images [3.3] 我々は,最終分類クラスを提供し,詳細な情報を出力するGNNベースのATRフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、MSTARデータセットで評価した場合、全体の99.2%の精度を達成し、従来の最先端のGNN手法よりも改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:37:51 GMT)
GTA: Guided Transfer of Spatial Attention from Object-Centric
Representations [3.2] 空間的注意の誘導伝達 (GTA) と呼ばれる, 新規かつ簡易な ViT 正規化手法を提案する。
実験結果から,提案したGTAは,トレーニングデータが少ない場合,特に5つのベンチマークデータセットの精度を一貫して向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:24:41 GMT)
Analytically-Driven Resource Management for Cloud-Native Microservices [3.1] クラウドネイティブのための軽量リソース管理システムであるUrsaを紹介する。
UsaはエンドツーエンドのSLAパイプラインをサービス毎のSLAに分解し、サービス毎のSLAを層毎のリソース割り当てにマップする。
我々はUrsaを、ソーシャルネットワーク、メディアサービス、ビデオ処理を含む、代表的およびエンドツーエンドのマイクロサービストポロジのセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:55:32 GMT)
The Upper Bound of Information Diffusion in Code Review [3.1] 我々は,大規模な(Microsoft),中規模の(Spotify),および通信ネットワークとしてモデル化された小さなコードレビューシステム内での人工情報拡散をシミュレートする。
参加者間のトポロジカルおよび時間的距離を最小に計測し、コードレビューにおいてどの程度の速さで情報を拡散できるかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:26:20 GMT)
Subjectivity in Unsupervised Machine Learning Model Selection [2.9] 本研究では、モデル選択に関わる主観性を調べる例として、隠れマルコフモデルを用いる。
主観性の源泉には、異なる基準とメトリクスの重要性についての異なる意見、モデルがどのように同化されるべきなのか、データセットのサイズがモデル選択にどのように影響するかについての異なる見解が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:54:58 GMT)
Let's Get It Started: Fostering the Discoverability of New Releases on
Deezer [2.3] Deezerの編集からパーソナライズされたリリース提案への移行について概説する。
オンライン実験によって支援され、推奨品質と新リリースのサービスへの露出の観点から、このシフトの利点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:21:10 GMT)
Verifying Relational Explanations: A Probabilistic Approach [2.1] 我々は,GNNExplainerによる説明の不確実性を評価する手法を開発した。
説明において不確実性を定量化する因子グラフモデルを学習する。
いくつかのデータセットで得られた結果は,GNNExplainerによる説明の検証に有効であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:14:51 GMT)
A Novel Decision Ensemble Framework: Customized Attention-BiLSTM and
XGBoost for Speculative Stock Price Forecasting [2.0] 本稿では、投機的株式Bitcoin-USD(BTC-USD)の日替価格を予測するための新しいフレームワーク、CAB-XDEを提案する。
CAB-XDEフレームワークは、カスタマイズされた双方向長短期メモリ(BiLSTM)とアテンション機構とXGBoostアルゴリズムを統合している。
提案されたCAB-XDEフレームワークは、Yahoo Financeから供給された不安定なBitcoin市場で実証的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:13:30 GMT)
Reversing the Irreversible: A Survey on Inverse Biometrics [2.0] 現在では、保護されていないテンプレートからボナファイドのものと一致する合成サンプルを再構築することは、受け入れられている事実である。
このリバースエンジニアリングプロセスは、2つの異なる角度から生体認証システムに深刻な脅威をもたらす。
バイオメトリックステークホルダーは、過去15年間に、逆バイオメトリックスに関連するさまざまな側面を分析する多くの作品を生み出してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:32:40 GMT)
PAC-Bayes-Chernoff bounds for unbounded losses [2.0] 非有界損失に対する新しい高確率PAC-Bayes有界オラクルを提案する。
この結果はチャーノフ境界のPAC-ベイズ版として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:28:19 GMT)
Large-scale data extraction from the UNOS organ donor documents [1.9] 2008年以降の米国臓器提供者の臓器調達・移植ネットワーク(OPTN)データについて検討した。
データを分析可能にするには、これらのPDF内のコンテンツを分析可能なデータ形式に変換する必要がある。
本稿では,数百万ページにわたる$approx 400,000$ PDFドキュメントからなる2022 OPTNデータに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:50:38 GMT)
Predicting Drug Solubility Using Different Machine Learning Methods --
Linear Regression Model with Extracted Chemical Features vs Graph
Convolutional Neural Network [1.9] 我々は、線形回帰モデルとグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)モデルという2つの機械学習モデルを用いて、様々な実験データセットを用いた。
現在のGCNNモデルは解釈可能性に制限があるが、線形回帰モデルは、基礎となる要因の詳細な分析を可能にする。
化学の観点からは, 線形回帰モデルを用いて, 個々の原子種と官能基が全体の溶解度に及ぼす影響を解明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:28:36 GMT)
Enhancing Network Initialization for Medical AI Models Using
Large-Scale, Unlabeled Natural Images [1.9] 自己教師付き学習(SSL)は胸部X線写真に適用して、堅牢な特徴を学習することができる。
我々は6つの大規模なグローバルデータセットから800,000個の胸部X線写真を用いてアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:25:42 GMT)
Recent Advancement in 3D Biometrics using Monocular Camera [1.8] 本稿では,3次元単分子バイオメトリックスと古典的バイオメトリックスの類似点と相違点を示し,その長所と課題を列挙する。
本稿では,モノクラービジョンを用いた3次元バイオメトリックスにおける最近の技術の概要と,業界で採用されているアプリケーションシステムについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:32:37 GMT)
Synthetic Information towards Maximum Posterior Ratio for deep learning
on Imbalanced Data [1.7] マイノリティクラスのための合成データを生成することによって,データのバランスをとる手法を提案する。
提案手法は,高エントロピーサンプルを同定することにより,情報領域のバランスを優先する。
実験結果から,提案手法の優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:08:26 GMT)
MAMI: Multi-Attentional Mutual-Information for Long Sequence Neuron
Captioning [1.7] ニューロンラベリング(英: Neuron labeling)は、あるニューロンの振る舞いを可視化し、あるパターンに反応してニューロンを活性化するアプローチである。
以前の研究、すなわちMILANは、エンコーダのShow、 Attend、Tell(SAT)モデルを使用してニューロンの振る舞いを可視化し、デコーダにBahdanauが注目されたLSTMを追加した。
本研究では,異なる種類の注意機構を活用することでMILANの性能をさらに向上し,さらにいくつかの注意結果を付加したいと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:41:55 GMT)
Diffbody: Diffusion-based Pose and Shape Editing of Human Images [1.7] 本稿では,アイデンティティを保存した大規模な編集を可能にするワンショットアプローチを提案する。
大きな編集を可能にするため、3Dボディモデルに適合し、入力画像を3Dモデルに投影し、身体のポーズと形状を変更する。
我々は、自己教師付き学習によるテキスト埋め込みを微調整することで、現実主義をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:36:19 GMT)
AI Control: Improving Safety Despite Intentional Subversion [1.7] 我々は,意図的な転倒に対して堅牢な安全手法のパイプラインを開発し,評価する。
バックドアを含むソリューションを決して提出しないプロトコルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:41:27 GMT)
Predicting Parkinson's disease evolution using deep learning [1.5] パーキンソン病は、世界の人口の1%近くで起こる神経疾患である。
パーキンソン病の診断に利用できる血液検査やバイオマーカーは1つもない。
進行の段階を特定するために設計されたAIツールは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:36:36 GMT)
Efficient Parameter Optimisation for Quantum Kernel Alignment: A
Sub-sampling Approach in Variational Training [1.4] 本稿では,カーネル行列のサブセットをトレーニングの各ステップで使用するサブサンプリングトレーニング手法を提案する。
本研究では,合成データセットと実世界の乳癌データセットにサブサンプリング法を適用し,量子カーネルのトレーニングに必要な回路数を大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:11:34 GMT)
Synergistic Formulaic Alpha Generation for Quantitative Trading based on
Reinforcement Learning [1.4] 本稿では,既存のアルファファクタマイニング手法を探索空間を拡張して拡張する手法を提案する。
モデルの性能評価指標として,情報係数 (IC) とランク情報係数 (Rank IC) を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:49:13 GMT)
Enhancing 3D-Air Signature by Pen Tip Tail Trajectory Awareness: Dataset
and Featuring by Novel Spatio-temporal CNN [1.4] 本研究は,ペン先端とテール3次元軌道を空気シグネチャに用いる新しい手法を提案する。
トラジェクトリーを取得するために,新しいペンツールを開発し,ステレオカメラを用いた。
SliT-CNNは2次元空間時空間畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で,空気シグネチャの高機能化を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:40:59 GMT)
Systematic review of image segmentation using complex networks [1.3] 本稿では,複雑なネットワークを用いた画像分割手法について述べる。
コンピュータビジョンや画像処理の応用において、画像分割は複雑な画像の解析に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:14:07 GMT)
Robustness Against Weak or Invalid Instruments: Exploring Nonlinear
Treatment Models with Machine Learning [1.3] 観測実験における因果推論について検討する。
本稿では,非線形処理モデルと機械学習を併用した2段階曲率同定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:21:55 GMT)
Data-Driven Physics-Informed Neural Networks: A Digital Twin Perspective [1.3] 本研究では,ディジタル双生児(DT)の実現に向けた物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の可能性について検討する。
PINNのメッシュフリーフレームワークにおいて,コロケーション点に対する各種適応サンプリング手法の有効性を検証した。
データ駆動型PINNフレームワークの全体的なパフォーマンスについて検討し、DTシナリオで取得したデータセットを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:31:16 GMT)
Probabilistic state synthesis based on optimal convex approximation [1.2] 最適確率合成は近似誤差を2次的に減少させることを示す。
また、この変換が回路サイズに対する情報理論の下限をいかに満たすかを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:25:22 GMT)
Introducing Bode: A Fine-Tuned Large Language Model for Portuguese
Prompt-Based Task [1.2] この研究は、ポルトガルのプロンプト「ボーデ」のための微調整されたLLaMA 2ベースのモデルを提案する。
In-context Learningを用いたゼロショット手法を用いて分類タスクにおけるこのモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:15:01 GMT)
Exploring Gender Biases in Language Patterns of Human-Conversational
Agent Conversations [1.1] この研究は、人間とCAの相互作用における性バイアスの影響を深く掘り下げることを目的としている。
それは、CAsのジェンダーデザインによって、既存のジェンダーバイアスがどのように引き起こされるかを理解することを目的としている。
本研究の目的は,CAsにおけるジェンダーの割り当てが適切かどうかを問う,会話エージェントの倫理的デザインを通知することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:11:17 GMT)
A Cost-Efficient FPGA Implementation of Tiny Transformer Model using
Neural ODE [0.9] Transformerは、アテンションメカニズムを備えた新興ニューラルネットワークモデルである。
提案したハイブリッドモデルでは,CNNベースのモデルと比較してパラメータサイズを94.6%削減する。
この実装はARM Cortex-A53 CPUと比較して12.8倍のスピードアップと9.21倍のエネルギー効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:32:39 GMT)
Thousands of AI Authors on the Future of AI [0.9] ほとんどの回答者は、AIの進歩の長期的な価値についてかなりの不確実性を示した。
半数以上が、AIに関連する6つのシナリオについて、"実質的"または"極端"の懸念が保証されていることを示唆している。
AIの進歩が人類の未来に良くなるかどうかについては意見の相違があった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:53:09 GMT)
Tackling Electrode Shift In Gesture Recognition with HD-EMG Electrode
Subsets [0.8] 入力チャネルサブセットの集合に関するトレーニングを提案し、異なる電極位置のデータを用いてトレーニング分布を増強する。
本手法は,電極シフトに対するロバスト性を高め,被検体と分類アルゴリズム間の干渉性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:13:00 GMT)
State Derivative Normalization for Continuous-Time Deep Neural Networks [0.8] 本稿では,これら3つの正規化タスクが本質的に結合していることを示す。
状態微分レベルで正規化定数を導入することにより,3つの正規化問題に対する解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:04:33 GMT)
German Text Embedding Clustering Benchmark [0.7] このベンチマークは、テキストのグループ化を必要とするタスクにニューラルネットワークの埋め込みをクラスタ化する使用の増加によって駆動される。
本稿では,異なるクラスタリングアルゴリズムの結果に基づいて,事前学習した単言語モデルと多言語モデルの初期解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:42:45 GMT)
Graph2Tac: Learning Hierarchical Representations of Math Concepts in
Theorem proving [0.7] AIエージェントが新しい定理を証明しているとき、その定理に関連する数学的概念や補題のほとんどは、トレーニング中に一度も見られなかったかもしれない。
これは、Coqプロジェクトの多種多様なライブラリを持ち、それぞれ独自の定義、補題、さらにはそれらの補題を証明するために使用されるカスタム戦術の手順を持つCoq証明アシスタントに特に当てはまる。
私たちは、Coqにおける機械学習のために、新しい大規模でグラフベースのデータセットを活用することで、この目標に向かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:52:09 GMT)
Partition-based Nonrigid Registration for 3D Face Model [0.7] 提案手法はまずランドマークを用いてテンプレートモデルを分割し,各部分を拡大し,最後に境界を滑らかにする。
実験の結果,従来のワープ法よりも優れた性能を示し,局所的なミニマに頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:46:08 GMT)
Two-stage Progressive Residual Dense Attention Network for Image
Denoising [0.7] 多くのディープCNNベースのdenoisingモデルは、より重要で有用な特徴に注意を払わずに、ノイズの多い画像の階層的特徴を同様に利用し、比較的低いパフォーマンスをもたらす。
本稿では,2つのサブタスクに分割してノイズを段階的に除去する2段階のプログレッシブ・レジデンシャル・アテンション・ネットワーク(TSP-RDANet)を設計する。
2つの異なるアテンション機構に基づくデノナイジングネットワークは、2つのシーケンシャルなサブタスクのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:31:20 GMT)
Scalable manifold learning by uniform landmark sampling and constrained
locally linear embedding [0.6] 本研究では,大規模・高次元データを効率的に操作できるスケーラブルな多様体学習法を提案する。
異なるタイプの合成データセットと実世界のベンチマークにおけるSCMLの有効性を実証的に検証した。
scMLはデータサイズや埋め込み次元の増大とともにスケールし、グローバル構造を保存する上で有望なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:09:14 GMT)
Identification of 4FGL uncertain sources at Higher Resolutions with
Inverse Discrete Wavelet Transform [0.6] 来るべき大天体データの時代には、地上の望遠鏡や宇宙の望遠鏡からターゲット源を見つけるのが重宝される。
本研究は,AGN候補の発見と4FGL DR3からBL Lac/FSRQ候補を同定することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:02:34 GMT)
Ground state energy and magnetization curve of a frustrated magnetic
system from real-time evolution on a digital quantum processor [0.5] 本論文では,ハイゼンベルクモデルの時間発展を実現するために,効率的な量子回路を構築する方法を示す。
また、ハイブリッドアルゴリズムが基底状態エネルギーと磁化曲線を効率的に見つけることができるような、小さなシステムに関する実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:57:34 GMT)
Quantum ballet by gravitational waves: Generating entanglement's dance
of revival-collapse and memory within the quantum system [0.4] LIGOの腕を重力波(GW)と相互作用する振動子として使用することにより、量子絡みを発生させる可能性を示す。
我々の発見は、異なる量子メモリ効果とともに、GW振動の影響を受け、周期的崩壊と回復を含むユニークな絡み合いのダイナミクスを明らかにする」。
これらの予測は、重力波の量子性を理論的に検証し、実験的に検証するために重要である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:32:47 GMT)
Unsupervised hard Negative Augmentation for contrastive learning [0.4] Unsupervised hard Negative Augmentation (UNA) は、TF-IDF検索モデルに基づく合成負のインスタンスを生成する手法である。
UNAはTF-IDFスコアを使用して、文中の単語の重要性を認識し、それに対する用語を置換することで負のサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 01:31:14 GMT)
Beyond symmetry-protected BICs: transmission through asymmetric crossbar
junctions in one-dimensional waveguides [0.4] 電子・フォトニック輸送系における連続体における境界状態の形成について検討する。
準BICの存在は、対称的なファノ共鳴の途中で鋭い共鳴として伝達確率に反映される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:36:49 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Local Path Following of an Autonomous
Formula SAE Vehicle [0.4] 本稿では, ディープ強化学習(DRL)と逆強化学習(IRL)を用いて, ローカルに観測されたコーンの位置を, レーストラック追従のための所望の操舵角度にマッピングする。
シミュレーションと実世界で行われたテストでは、両方のアルゴリズムがローカルパスのモデルトレーニングに成功していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:04:43 GMT)
Model-Agnostic Interpretation Framework in Machine Learning: A
Comparative Study in NBA Sports [0.3] 本稿では,モデル性能と解釈可能性のトレードオフを整理する,革新的な枠組みを提案する。
我々のアプローチは高次元データに対するモジュラー操作を中心とし、解釈可能性を維持しながらエンドツーエンドの処理を可能にする。
我々は、我々のフレームワークを広範囲にテストし、計算効率と解釈可能性のバランスをとる上で、その優れた効果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:25:21 GMT)
ZZ-Interaction-Free Single-Qubit-Gate Optimization in Superconducting
Qubits [0.2] 超伝導トランスモン量子ビット上でのZZ-interaction-free single-qubit-gate演算を実験的に提案する。
最適化ゲートのロバスト性は数MHzにわたっており、ZZ相互作用の悪影響を抑制するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 07:59:37 GMT)
Development of a Boston-area 50-km fiber quantum network testbed [0.2] 本稿では,Boston-Area Quantum Network (BARQNET) テレコムファイバテストベッドの包括的特性について報告する。
結果は、BARQNETと他の量子ネットワークテストベッドに関する将来の作業に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:11:57 GMT)
Application of federated learning techniques for arrhythmia
classification using 12-lead ECG signals [0.1] この作業では、フェデレートラーニング(FL)プライバシ保護方法論を使用して、高定義のECGの異種集合上でAIモデルをトレーニングする。
CL, IID, 非IIDアプローチを用いて訓練したモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:32:10 GMT)
Comparative Analysis of LLaMA and ChatGPT Embeddings for Molecule
Embedding [0.1] ChatGPTやLLaMAのような大規模言語モデル(LLM)は、ケミノフォマティクスの分野におけるその可能性をますます認識している。
SMILES文字列の埋め込みにおけるChatGPTとLLaMAの性能について検討する。
LLaMAを用いたSMILESの埋め込みは,MPとDDIの予測タスクにおいてChatGPTよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:31:34 GMT)
Witnessing environment dimension through temporal correlations [0.0] キュービットシステムとキュービット環境を含むシーケンスに対する非自明な境界を計算する。
この結果から,開量子系力学における多時間確率分布の有界性を決定する数値的抽出可能な手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:28:42 GMT)
Violation of LGtI inequalities in the light of NO$\nu$A and T2K anomaly [0.0] 3自由度ニュートリノ振動の文脈におけるLeggett-Garg型不等式(LGtI)の違反について検討した。
我々の分析は、$epsilon_etau$または$epsilon_etau$結合を伴う複雑なNSIを含むシナリオにおけるLGtI違反に焦点を当てている。
逆順序付け (IO) の場合, DUNE の実験セットが 6$ GeV 以上である場合, LGtI の違反は, 新たな物理シナリオとして$epsilon_etau$ の表示となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:28:15 GMT)
Variational Quantum and Quantum-Inspired Clustering [0.0] 本稿では,変動量子回路に基づくクラスタリングのための量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはデータを多くのクラスタに分類することができ、数量子のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスで容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:25:03 GMT)
Unique Steady-State Squeezing in a Driven Quantum Rabi Model [0.0] スクイージングは多くの量子技術や量子物理学の理解に不可欠である。
ここでは、クローズドかつオープンな量子ラビとディックモデルで生成される定常スクイーズの理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:03:47 GMT)
UnetTSF: A Better Performance Linear Complexity Time Series Prediction
Model [0.0] 本稿では,線形複雑度を持つU-Net時系列予測モデル(UnetTSF)を提案する。
時系列データから特徴を抽出するためにFPN技術を使ったのは、私たちが初めてです。
UnetTSFは複雑なトランスフォーマーベースPatchTSTと比較して、mseの9つの最適結果と32のテストプロジェクトにおけるmaeの15の最適結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:12:20 GMT)
Une ontologie pour les syst{\`e}mes multi-agents ambiants dans les
villes intelligentes [0.0] 本稿では、スマートシティのための意味的に構造化されたオブジェクトインフラストラクチャについて述べる。
モビリティを低下させた人々のためのスマートモビリティに適用され、他のスマートシティ軸にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:42:10 GMT)
Traffic Cameras to detect inland waterway barge traffic: An Application
of machine learning [0.0] そこで本稿では,既存の交通カメラを用いた陸路のバージトラフィック検出手法について述べる。
ディープラーニングモデル、特にYou Only Look Once (YOLO)、Single Shot MultiBox Detector (SSD)、EfficientDetが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:32:25 GMT)
Towards a zk-SNARK compiler for Wolfram language [0.0] このプロジェクトはWolframのZeroKnowledgeProofs paclet上に構築され、Pinocchioプロトコルに基づいたzk-SNARKコンパイラを実装している。
インタラクティブな証明はブロックチェーンアプリケーションには適していないが、zk-SNARKのような新しいプロトコルはZcashのようなゼロ知識の台帳を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:24:32 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） (Fri, 5 Jan 2024 07:12:41 GMT)
Thermodynamic Matrix Exponentials and Thermodynamic Parallelism [0.0] ある種の線形代数問題は熱力学的に解けることを示し、行列次元の高速化に繋がる。
この「熱力学的優位」の起源は、まだ完全に説明されておらず、他の問題がそれからどのような恩恵を受けるかは明らかではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:00:48 GMT)
Theory of non-Hermitian fermionic superfluidity on a honeycomb lattice:
Interplay between exceptional manifolds and van Hove Singularity [0.0] ハニカム格子上にクーパー対を散逸させる非エルミートフェルミオン超流動性について検討した。
相境界上のカスプにより不均一に増大する散逸誘起超流動相の出現を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 04:41:00 GMT)
The multipartite entanglement classes of a multiport beam-splitter [0.0] 古典通信を用いたローカルオペレーションのパラダイムにおいて,マルチパーティの絡み合った状態の異なるクラスについて検討する。
一つは多部交絡クラスが総数階層に従うシナリオであり、もう一つは多部交絡クラスが非古典的次数階層に従うシナリオである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:41:25 GMT)
The control system of the AEgIS experiment at CERN [0.0] CERNのAEgIS実験は、最近、Sinara/ARTIQのオープンハードウェアとソフトウェアインフラに基づく制御システムソリューションを採用した。
この研究は、モチベーション、セットアップ、選択したハードウェアをレビューし、制御システムを開発するためのいくつかの計画的なステップを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:59:11 GMT)
The Tactician's Web of Large-Scale Formal Knowledge [0.0] Tactician's Webは、強く相互接続され、マシンチェックされ、正式な数学的知識を提供するプラットフォームである。
Coq証明アシスタント上に構築されたこのプラットフォームは、さまざまな形式理論を含むデータセットをエクスポートする。
証明エージェントは、同じリッチなデータ表現を通じてCoqと相互作用し、定理のセットで自動的にベンチマークすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:52:35 GMT)
The Concept of the Tactile Signature System for Individuals with Visual
Impairments [0.0] この研究は、視覚障害のある個人に独自の手書き署名を作成できるようにする、画期的なアプローチである触覚署名システムを紹介した。
システムの影響は、個人のレベルを超えて、傾倒と独立を促進する。
障害者が社会に完全に参加する権利を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:08:27 GMT)
Tensor Networks for Explainable Machine Learning in Cybersecurity [0.0] マトリックス製品状態(MPS)に基づく教師なしクラスタリングアルゴリズムを開発した。
我々の調査は、MPSがオートエンコーダやGANといった従来のディープラーニングモデルと性能的に競合していることを証明している。
提案手法は,機能的確率,フォン・ノイマン・エントロピー,相互情報の抽出を自然に促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:40:56 GMT)
Tailoring Frictional Properties of Surfaces Using Diffusion Models [0.0] 条件付き生成機械学習モデルを用いて表面摩擦特性を正確に設計する手法を提案する。
分子動力学シミュレーションにより得られた摩擦特性を持つ合成表面のデータセットを作成し、DDPMに所望の摩擦結果から表面構造を予測する訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:15:07 GMT)
Symmetry protected topological order as a requirement for
measurement-based quantum gate teleportation [0.0] 相関空間における測定に基づく量子テレポーテーションのためのすべての既知のリソース状態は、対称性に保護された位相秩序を持つ。
この研究は、1次元のキュービット状態の2つの族を負の質問に答えるために考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:40:31 GMT)
Social Echo Chambers in Quantum Field Theory: Exploring Faddeev-Popov
Ghosts Phenomena, Loop Diagrams, and Cut-off Energy Theory [0.0] フィルターバブルは、非常に低いメディアリテラシーと情報免疫を持つデジタルネイティブをターゲットとする、デジタルおよびオフライン環境で発生する傾向がある。
ステルスマーケティングの余波、偽ニュース、"インスピレーションマーケティング(inspirational marketing)"、その他のステルスマーケティングは、存在せず、大きな社会的破壊と搾取につながる可能性がある。
遠隔インタラクション,近接インタラクション,ファインマン図,ループ図などの量子力学的原理を探索することにより,社会文脈における情報拡散と世論形成の理解を深めることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:15:39 GMT)
Shared active subspace for multivariate vector-valued functions [0.0] 本稿では,多変量ベクトル値関数に対する共有能動部分空間の計算法を提案する。
目的は、元の空間上の関数評価と再構成された空間上の関数評価とのずれを最小限にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:08:38 GMT)
Reinforcement Learning and Data-Generation for Syntax-Guided Synthesis [0.0] 我々はモンテカルロ木探索(MCTS)を用いて候補解の空間を探索するSyGuSの強化学習アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは,木に縛られた高信頼度と組み合わさって,探索と利用のバランスをとるためのポリシーと価値関数を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:07:10 GMT)
Regular Abstractions for Array Systems [0.0] 本研究では,アレーシステム上での安全性と生存性を証明する新しいフレームワークを開発する。
フレームワークの要点は、配列システムを文字列書き換えシステムとしてオーバー近似することである。
これにより、文字列書き換えシステムの強力な検証手法を利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:35:55 GMT)
Random Projection using Random Quantum Circuits [0.0] 大規模低ランクデータセットの次元化における局所乱数量子回路の短期的利用について検討する。
十分短い深さを持つ局所ランダム量子回路の行列表現が乱射影のよい候補であることを示す。
また、よく用いられる古典的ランダムプロジェクションに対して、量子ランダムプロジェクションの性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 02:13:50 GMT)
Quantum criticality in chains of planar rotors with dipolar interactions [0.0] 弱い状態から強い相互作用を持つローターへの基底状態の探索により、不安定な状態と双極子秩序の量子状態の間の量子相転移が発生する。
ロータ面の相対配向が変化すると, 秩序状態の性質が強誘電体から反強誘電体に変化することを示す。
観測された量子相転移は、(1+1)Dイジングモデルから2D古典的XYモデルまで、異なる普遍性クラスを示す臨界指数と中心電荷によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:29:36 GMT)
Quantum artificial vision for defect detection in manufacturing [0.0] ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスを用いた量子コンピュータビジョンのアルゴリズムについて検討する。
私たちはそれらを、彼らの古典的な問題に対する真の問題としてベンチマークします。
これは製造ラインにおける産業関連の問題に対する量子コンピュータビジョンシステムの最初の実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:01:04 GMT)
Predicting Traffic Flow with Federated Learning and Graph Neural with
Asynchronous Computations Network [0.0] 我々はFLAGCN(Federated Learning and Asynchronous Graph Convolutional Networks)と呼ばれる新しいディープラーニング手法を提案する。
本フレームワークでは,リアルタイムトラフィックフロー予測の精度と効率を高めるために,非同期グラフ畳み込みネットワークとフェデレーション学習の原理を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:36:42 GMT)
Polylogarithmic-depth controlled-NOT gates without ancilla qubits [0.0] 本研究はCn(X)$回路を導入し, 従来法と非漸近法を比較検討した。
結果として生じる指数的なスピードアップは、フォールトトレラント量子コンピューティングに大きな影響を与える可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:43:47 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for High-Frequency and Multi-Scale
Problems using Transfer Learning [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式および常微分方程式(ODEs/PDEs)のデータ駆動型解法である
本稿では,移動学習を用いて,トレーニングPINNの堅牢性と収束性を高めることを提案する。
我々は、選択を含むトレーニング戦略を詳しく説明し、より複雑な問題を解決するために、トランスファーラーニングを使用してニューラルネットワークをトレーニングするためのガイドラインを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:45:08 GMT)
Optimal Chaining of Vehicle Plans with Time Windows [0.0] 本稿では、与えられた時間ウィンドウに合わせた遅延を考慮に入れた新しい問題定式化と、それを解決する方法を提案する。
本稿では,静的なダイアル・ア・ライド問題の解法として,実用的応用をいくつか挙げ,その1つを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:04:55 GMT)
One photon simultaneously excites two atoms in a ultrastrongly coupled
light-matter system [0.0] 2つのフラックス量子ビットからなる超伝導回路を, 共振器のLC$共振器に超強結合して実験的に検討した。
これにより、チップ上の量子情報処理タスクの新しいプロセスが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:10:25 GMT)
On the optimality of the radical-pair quantum compass [0.0] ラジカル対スピンダイナミクスによる地磁気方向推定の限界について検討する。
我々は、現実的な複雑さのスピンモデルにおける量子フィッシャー情報と関連するCram'er--Raoバウンドを探索する。
全体として、この比較は、最適性を実現するために自然によって導かれるプロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:01:47 GMT)
On the numerical reliability of nonsmooth autodiff: a MaxPool case study [0.0] 本稿では,非滑らかなMaxPool演算を含むニューラルネットワークにおける自動微分(AD)の信頼性について考察する。
最大プール関数に対する非滑らかなヤコビアンの異なる選択が16ビットと32ビットの精度に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:14:39 GMT)
On the entanglement of co-ordinate and momentum degrees of freedom in
noncommutative space [0.0] 位相空間非可換性により引き起こされる量子絡み合いについて検討する。
座標の絡み合い特性と運動量自由度について検討した。
位相空間の非可換性を含むだけでは、絡み合いを生成するのに十分でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:43:47 GMT)
Nearly optimal quasienergy estimation and eigenstate preparation of
time-periodic Hamiltonians by Sambe space formalism [0.0] 時間周期系(フロケ系)は最も興味深い非平衡系の1つである。
準エネルギーとフロケ固有状態は時間非依存の場合とほぼ同等に効率的に計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 08:08:11 GMT)
Multimarked Spatial Search by Continuous-Time Quantum Walk [0.0] 任意のグラフ上の連続時間量子ウォークによる空間探索の計算複雑性を決定するためのフレームワークについて述べる。
量子ウォークは、マークされた頂点の存在によって修正されたグラフの隣接行列に由来するハミルトン行列によって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 17:23:19 GMT)
MsDC-DEQ-Net: Deep Equilibrium Model (DEQ) with Multi-scale Dilated
Convolution for Image Compressive Sensing (CS) [0.0] 圧縮センシング(CS)は、従来のサンプリング法よりも少ない測定値を用いてスパース信号の回復を可能にする技術である。
我々はCSを用いた自然画像再構成のための解釈可能かつ簡潔なニューラルネットワークモデルを構築した。
MsDC-DEQ-Netと呼ばれるこのモデルは、最先端のネットワークベースの手法と比較して、競争力のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:25:58 GMT)
Missing Value Chain in Generative AI Governance China as an example [0.0] 中国は2023年8月に第1次人工知能サービス臨時行政措置を施行した。
測定は、生成AIの価値連鎖における異なる役割に関する明確な区別を提示する。
AIバリューチェーン内の異なるプレイヤー間の区別と明確な法的地位の欠如は、重大な結果をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:28:25 GMT)
Loop Feynman integration on a quantum computer [0.0] 近い将来の量子コンピュータと量子シミュレータにおけるファインマン積分の最初の時間ループを数値的に評価する。
QFIAEは、多次元積分を効率的にフーリエ級数に分解する量子ニューラルネットワーク(QNN)を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:00:04 GMT)
Leveraging High-Level Synthesis and Large Language Models to Generate,
Simulate, and Deploy a Uniform Random Number Generator Hardware Design [0.0] 本稿では,大規模言語モデルツールを用いたハードウェア設計のための高レベル合成手法を提案する。
ケーススタディとして,我々の手法を用いて,whidboneインタフェースを用いた変分連続乱数生成器の設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 23:56:40 GMT)
Large Language Models in Plant Biology [0.0] このレビューでは、LLM(Large Language Models)のさまざまなタイプについて概説し、生物学における最近の利用について紹介する。
LLMは、まだ植物コミュニティに受け入れられていないので、これらのモデルが植物王国にどのように展開できるかについても取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:59:20 GMT)
LITE: A Stable Framework for Lattice-Integrated Embedding of Topological
Descriptors [0.0] 永続性ダイアグラムのための新しい記述子群を紹介します。
我々のアプローチはこれらの図を、それらが誘導する離散測度に基づいて関数を用いて有限次元ベクトル空間の要素に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:48:43 GMT)
Information entropy in excited states in confined quantum systems [0.0] この貢献は、いくつかの代表モデルにおける情報理論解析の簡単な説明と、実際の量子力学システムを構成する。
様々な量子系でそのような方法を研究することへの圧倒的な関心は、近年の文献の膨大な数の出版物によって証明されている。
この章は、我々の研究室で目撃された最近のエキサイティングな進歩のいくつかに焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:29:08 GMT)
Genuine Entanglement detection via Projection map in multipartite system [0.0] 正だが完全に正の写像ではない射影写像を考慮し、真の多部交絡を検出するフォーマリズムを提案する。
我々は,プロジェクションマップが三部作シナリオにおける真の絡み合いの不等価なSLOCCクラスの両方を検出できることを示した。
また、任意のN-量子状態に対する真の多部絡み合いを証明するための一般的なフレームワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 20:06:42 GMT)
Generation of massively entangled bright states of light during harmonic
generation in resonant media [0.0] 本稿では,物体の非線形光学応答を制御して,標準画像から劇的な偏差を発生させる方法を示す。
特に、ハーモニクスの非自明な量子状態は、ハーモニクスの1つが物質系の異なるレーザー修飾状態間の遷移を引き起こすとすぐに生成される。
我々の分析は、量子情報科学に影響を及ぼすように、アト秒物理学と量子光学のインターフェースにおいて驚くべき機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:02:06 GMT)
Generalized Black Hole Entropy is von Neumann Entropy [0.0] 最近、シュワルツシルト-AdSブラックホールの質量にdressした可観測物のフォン・ノイマン代数やデ・シッターの観測者がタイプIIであることが示されている。
我々は、キリング地平線を持つ任意の時空上の線型体に対して、着飾った可観測体の代数を得るための一般的な枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:25:09 GMT)
Game Theory for Adversarial Attacks and Defenses [0.0] 敵攻撃は、データセットのサンプルに小さなが故意に最悪の摂動を適用することで、敵の入力を生成することができる。
いくつかの敵防衛技術は、モデルの安全性と堅牢性を改善し、攻撃を避けるために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:09:12 GMT)
Framework for Variable-lag Motif Following Relation Inference In Time
Series using Matrix Profile analysis [0.0] 誰が誰をフォローし、どのパターンをフォローしているかを知ることは、集団行動を理解するための重要なステップである。
時系列は、以下の関係についての洞察を得るために使用できるリソースの1つです。
2つの時系列間の後続のモチーフの概念を定式化し、2つの時系列間の後続のパターンを推測する枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:32:24 GMT)
Fast forward evolution in heat equation:Tunable heat transport in
adiabatic regime [0.0] 熱方程式を用いて記述したプロセスの高速進行進化の問題を考察する。
熱流束と温度分布は、標準および高速なフォワード状態に対して解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:51:38 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。
今後の方向性には、道路上のデータ収集や、補完的な2つのフレームワークの統合などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 10:01:14 GMT)
Entanglement topography of large-scale quantum networks [0.0] 分散量子情報処理に必要な大規模量子ネットワークは、遠方のネットワークノード間で量子絡み合ったシステムを持つように仮定される。
大規模量子ネットワークの一般モデルにおいて,パラメトリック・エンタングルメント・トポグラフィーを明らかにするとともに,エンタングルメント対応タスクの典型的な,最大実行可能領域の概念を導入する。
このような地形解析は、生存領域の観点から、量子ネットワークに関する重要な機能情報を明らかにし、エッジパラメータの実験目標を提供し、効率的な量子ネットワーク設計を導くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:04:12 GMT)
Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and
Control [0.0] 本研究は偏微分方程式を対象とする物理保存型還元モデル学習手法を提案する。
EP-OpInfは、このエネルギー保存構造を保持する効率的で正確な還元モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:39:48 GMT)
Ejafa_protocol: A custom INC secure protocol [0.0] このプロトコルには、鍵交換用のX25519や暗号化用のChaCha20など、現代の暗号プリミティブが含まれている。
プロトコルの重要な特徴は、セキュリティを犠牲にすることなく、リソース制限された環境への適応性である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:51:19 GMT)
Dirac particle under dynamical confinement: Fermi acceleration,
trembling motion and quantum force [0.0] 移動壁を有する1Dボックスにおけるディラック粒子の量子力学について検討した。
平均運動エネルギーや量子力などの力学閉じ込めの主特性の時間依存性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 14:43:24 GMT)
Digital-analog quantum learning on Rydberg atom arrays [0.0] 本稿では,Rydbergアトムアレイを用いたハイブリッドデジタルアナログ学習アルゴリズムを提案する。
我々の構成では、アナログ設定におけるRydberg Hamiltonianによれば、デジタル設定における単一量子演算と大域運転しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 18:31:00 GMT)
Dichroic cavity mode splitting and lifetimes from interactions with a
ferromagnetic metal [0.0] 電磁キャビティの円偏極モードに及ぼす強磁性金属(FM)の影響について検討した。
時間反転対称性の破れがキャビティモードの双対応答に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 09:31:43 GMT)
Detection and Classification of Diabetic Retinopathy using Deep Learning
Algorithms for Segmentation to Facilitate Referral Recommendation for Test
and Treatment Prediction [0.0] 本研究は糖尿病網膜症(DR)の臨床的課題について考察する。
提案手法は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたトランスファーラーニングを利用して、単一の基礎写真を用いた自動DR検出を行う。
Jaccard、F1、リコール、精度、精度の高評価スコアは、網膜病理評価における診断能力を高めるモデルの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 11:19:24 GMT)
Deep learning in computed tomography pulmonary angiography imaging: a
dual-pronged approach for pulmonary embolism detection [0.0] 本研究の目的は,深層学習技術を活用し,肺塞栓症(PE)のコンピュータ支援診断(CAD)を強化することである。
我々の分類システムは、注意機構を用いて局所的な文脈を利用する注意誘導畳み込みニューラルネットワーク(AG-CNN)を含む。
AG-CNNはFUMPEデータセット上で堅牢なパフォーマンスを実現し、AUROCは0.927、感度は0.862、特異性は0.879、F1スコアは0.805、Inception-v3バックボーンアーキテクチャは0.805である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:09:38 GMT)
Correctness Comparison of ChatGPT-4, Bard, Claude-2, and Copilot for
Spatial Tasks [0.0] 本研究では、4つの著名なAIチャットボットに割り当てられた54の空間的タスクに対する応答の正しさを評価する。
ChatGPT-4は空間リテラシー、GIS理論、プログラミング言語と関数の解釈に優れていたが、マッピング、コード生成、コード翻訳の弱点が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 15:33:12 GMT)
Convergence of Digitized-Counterdiabatic QAOA: circuit depth versus free
parameters [0.0] より高階のCD補正により、手前の問題の正確な解により早く収束できることが示される。
しかし、この結果を達成するのに必要な自由パラメータの総数は、分析された特定のQAOA変種とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:49:07 GMT)
Consensus-Threshold Criterion for Offline Signature Verification using
Convolutional Neural Network Learned Representations [0.0] オフライン書き込み依存署名検証のためのコンセンサス閾値距離に基づく分類器を提案する。
GPDS-300では、文献で記録された8.73%と17.31%と比較して1.27%のFARを達成することで、コンセンサス閾値分類器が最先端の性能を向上させる。
これは他のデータセット間で一貫性があり、インポスタが機密文書やトランザクションにアクセスするリスクが最小限であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 23:10:26 GMT)
Complex systems approach to natural language [0.0] 複雑性科学の観点から、自然言語の研究で使用される主要な方法論概念を概説する。
定量的言語学における3つの主要な複雑性関連研究動向を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:01:26 GMT)
Characterizing Satellite Geometry via Accelerated 3D Gaussian Splatting [0.0] 本稿では,3次元ガウス散乱に基づく軌道上の衛星のマッピング手法を提案する。
ループ型衛星モックアップにおけるモデルトレーニングと3次元レンダリング性能を実演する。
我々のモデルでは、未知の衛星の高品質な新しいビューを、従来のNeRFベースのアルゴリズムよりも2桁近く高速にトレーニングし、レンダリングすることが可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 00:49:56 GMT)
Characteristic features of the strongly-correlated regime: Lessons from
a 3-fermion one-dimensional harmonic trap [0.0] ハーモニックポテンシャルに閉じ込められた3つのフェルミオンの強相関状態への移行について検討した。
政権のいくつかの特徴は、産業に関連する強い相関関係の材料にも存在している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 03:38:48 GMT)
Brain tumor segmentation using synthetic MR images -- A comparison of
GANs and diffusion models [0.0] 現在、GAN(Generative Adversarial Network)や拡散モデルのような生成AIモデルは、非常に現実的な合成画像を生成することができる。
合成画像に基づいてトレーニングされたセグメンテーションネットワークは、実画像を用いたトレーニングにおいて、Diceスコアの80%から90%のDiceスコアに達することを示す。
我々の結論は、医用画像の共有は実際の画像の共有に有効な選択肢であるが、さらなる作業が必要であるということだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 12:48:31 GMT)
Approximation by non-symmetric networks for cross-domain learning [0.0] 非対称カーネルを用いたカーネルネットワークの近似能力について検討する。
我々は、$r$が必ずしも整数ではない場合、ReLU$r$ネットワークにより、$L2$)-Sobolevクラスの関数の均一近似の精度の推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 05:14:13 GMT)
Analytical Quantum Full-Wave Solutions for a 3D Circuit Quantum
Electrodynamics System [0.0] 我々は超伝導回路量子デバイスのための最初の分析量子フルウェーブソリューションを作成する。
具体的には、共軸型3次元導波管キャビティをキャビティ内にトランスモン量子ビットを持たずに解析する。
将来的には,数値解析手法の検証や,現実的な3Dデバイスにおける重要な量子効果に関する直観の構築に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:15:25 GMT)
Analysis of quantum Krylov algorithms with errors [0.0] この研究は、リアルタイム進化に基づく量子クリロフアルゴリズムの誤り解析を提供する。
基底状態エネルギー推定における結果の誤差は、そのノイズレートにおいて、序列線型であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 13:30:25 GMT)
An Efficient Illumination Invariant Tiger Detection Framework for
Wildlife Surveillance [0.0] 本稿では,トラ検出のためのEnlightenGANとYOLOv8に基づく正確な照明不変フレームワークを提案する。
微調整されたYOLOv8モデルでは、照明の強化を伴わずにmAPスコアが61%に達する。
このアプローチは、ATRWデータセットの最先端のパフォーマンスを約6%から7%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 21:23:06 GMT)
Advancing Ischemic Stroke Diagnosis: A Novel Two-Stage Approach for
Blood Clot Origin Identification [0.0] 本稿では,血液凝固起源を分類する革新的な2段階法について述べる。
MobileNetV3に基づく背景分類器は、大きめのデジタル病理画像を多数のタイルに分割し、細胞物質の存在を検出する。
異なる事前訓練された画像分類アルゴリズムは、血栓の起源を決定するために微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 16:13:31 GMT)
Accelerating a Triton Fused Kernel for W4A16 Quantized Inference with
SplitK work decomposition [0.0] W4A16量子化推論のための効率的な融合行列乗算カーネルの実装を提案する。
本実装では,基礎モデル推論ワークロードに見られるスキン行列行列行列乗法の改良について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 19:17:55 GMT)
A white box solution to the black box problem of AI [0.0] 我々はこの問題を、透明な白い箱の性質を持つ象徴的AIを用いてどのように解決できるかを示す。
本稿では,関係領域の一般理論の第一原理に基づくルール付き決定論的論理セルオートマトンを提案する。
いくつかの生態仮説の検証は、ホワイトボックスAIの実装における成功例となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 23:50:10 GMT)
A backdoor attack against link prediction tasks with graph neural
networks [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを処理可能なディープラーニングモデルのクラスである。
近年の研究では、GNNモデルがバックドア攻撃に弱いことが報告されている。
本稿では,GNNに基づくリンク予測タスクに対するバックドア攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:45:48 GMT)
A Deep Q-Learning based Smart Scheduling of EVs for Demand Response in
Smart Grids [0.0] 本研究では、Deep Q-Learningを利用して、マイクログリッド内におけるEVの充電および排出活動のスケジューリングを行うモデルフリーソリューションを提案する。
我々は,EVスケジューリング動作に対する特定の報酬に基づいて状態の値を評価するためにベルマン方程式を適用し,ニューラルネットワークを用いて利用可能な動作に対するQ値とエプシロングレーディアルゴリズムを用いて,目標エネルギープロファイルを満たすために,エクスプロイトと探索のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 5 Jan 2024 06:04:46 GMT)