The Dawn After the Dark: An Empirical Study on Factuality Hallucination
in Large Language Models [134.7] 幻覚は、大きな言語モデルの信頼できるデプロイには大きな課題となります。
幻覚(検出)の検出方法、LLMが幻覚(ソース)をなぜ検出するのか、そしてそれを緩和するために何ができるか、という3つの重要な疑問がよく研究されるべきである。
本研究は, 幻覚検出, 発生源, 緩和の3つの側面に着目した, LLM幻覚の系統的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:40:45 GMT)
Incorporating Visual Experts to Resolve the Information Loss in
Multimodal Large Language Models [121.8] 本稿では,MLLMの視覚知覚能力を向上させるために,知識の混合強化機構を提案する。
本稿では,マルチタスクエンコーダとビジュアルツールを既存のMLLM訓練と推論パイプラインに組み込む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:02:34 GMT)
MGDCF: Distance Learning via Markov Graph Diffusion for Neural
Collaborative Filtering [96.7] 現状のGNNベースCFモデルとコンテキスト符号化に基づく従来の1層NRLモデルとの等価性を示す。
マルコフグラフ拡散協調フィルタ (MGDCF) を用いて, 最先端のGNNベースCFモデルを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:28:42 GMT)
HPE:Answering Complex Questions over Text by Hybrid Question Parsing and
Execution [92.7] テキストQAにおける質問解析と実行の枠組みを提案する。
提案したフレームワークは、トップダウンの質問パースとして、ボトムアップの回答バックトラックとみなすことができる。
MuSiQue,2WikiQA,HotpotQA,およびNQに関する実験により,提案した解析およびハイブリッド実行フレームワークが,教師付き,少数ショット,ゼロショット設定における既存のアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:18:34 GMT)
Transformer-based stereo-aware 3D object detection from binocular images [88.9] 両眼3次元物体検出におけるトランスフォーマーのモデルについて検討する。
この目的を達成するため,トランスフォーマーを用いた3Dオブジェクト検出器TS3Dを提案する。
提案したTS3Dは、KITTIテストセット上で41.29%のモードレートカー検出精度を実現し、各両眼画像対から物体を検出するのに88msを要した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:36:04 GMT)
Continual Learning: Forget-free Winning Subnetworks for Video
Representations [75.4] タスク性能の面でのサブネットワーク(WSN)の勝利は、様々な連続学習タスクに対して考慮される。
タスクインクリメンタルラーニング(TIL)のシナリオにおいて,既存のネットワークからの重みを有効活用し,効率的な学習を実現する。
ビデオインクリメンタルラーニング(VIL)におけるWSN内のフーリエサブニューラル演算子(FSO)の利用
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:08:49 GMT)
Examining Forgetting in Continual Pre-training of Aligned Large Language
Models [66.6] 本研究では,既存の微調整LDMの連続事前訓練中に発生する忘れ現象について検討する。
実験結果は、連続的な事前訓練中に破滅的な忘れに対処する非自明な課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:34:09 GMT)
The Survival Bandit Problem [65.7] 我々は、サバイバル・バンディット問題(S-MAB)と呼ばれるマルチアーム・バンディット問題(MAB)の新たな変種を紹介し、研究する。
どちらの問題においても、いわゆる累積報酬を最大化することが目的であるが、この新しい変種では累積報酬が予め設定された閾値を下回った場合、手続きが中断される。
この単純なMABの拡張は、多くの実用的な応用から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:50:44 GMT)
Human-Instruction-Free LLM Self-Alignment with Limited Samples [64.7] 本研究では,人間の関与なしに,大規模言語モデル(LLM)を反復的に自己調整するアルゴリズムを提案する。
既存の研究と異なり、我々のアルゴリズムは人造指示にも報酬にも依存せず、人間の関与を著しく減らしている。
提案手法は,LLMの自己一般化能力を解き明かし,ほぼゼロに近い人的監督と整合性を持たせることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:00:12 GMT)
NAC-TCN: Temporal Convolutional Networks with Causal Dilated
Neighborhood Attention for Emotion Understanding [60.7] 畳み込みTCN(NAC-TCN)を用いた近傍注意法を提案する。
これを実現するために、Dilated Neighborhood Attentionの因果バージョンを導入し、畳み込みを組み込んだ。
我々のモデルは、標準的な感情認識データセットに少ないパラメータを必要としながら、TCN、TCL、LSTM、GRUに匹敵する、より優れた、あるいは最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:18:44 GMT)
Complexity-Theoretic Limitations on Quantum Algorithms for Topological
Data Analysis [59.5] トポロジカルデータ解析のための量子アルゴリズムは、古典的手法よりも指数関数的に有利である。
我々は、量子コンピュータにおいても、TDA(ベッチ数の推定)の中心的なタスクが難解であることを示します。
我々は、入力データが単純さの仕様として与えられると、指数的量子優位性を取り戻すことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 17:51:42 GMT)
Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection [59.4] 具体的には,大規模ビジュアルデータセット上で事前学習されたモデルを利用した初期のマルチモーダルアプローチについて検討する。
本研究では,アダプタを微調整し,異常検出に向けたタスク指向の表現を学習するためのLSFA法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:30:41 GMT)
Retrieval-Augmented Generative Agent for Reaction Condition
Recommendation in Chemical Synthesis [59.1] 本研究では,化学における反応条件レコメンデーション(RCR)タスクを自動化する変換型AIエージェントを提案する。
専門家の化学者による探索・分析戦略をエミュレートすることで、エージェントは大規模言語モデル(LLM)を用いて分子データベースを問合せし、オンライン文献から重要なデータを抽出する。
RAG技術のおかげで、我々のエージェントは、更新されたオンラインデータベースを知識ソースとして使用し、トレーニングデータ内の固定された知識に制限された従来のAIを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:27:58 GMT)
MirrorDiffusion: Stabilizing Diffusion Process in Zero-shot Image
Translation by Prompts Redescription and Beyond [57.1] 拡散モデル(MirrorDiffusion)における音源と再構成画像のミラー効果を実現するための素早い再記述手法を提案する。
MirrorDiffusionはゼロショット画像変換ベンチマークの最先端手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:12:16 GMT)
Long-Term Ad Memorability: Understanding and Generating Memorable Ads [56.6] マーケティングの重要性にもかかわらず、これまでML文学における広告の記憶可能性に関する研究は行われていない。
276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の大規模記憶可能性データセットであるLAMDBAをリリースする。
本稿では,Henry-Assigned Memorabilityスコアを用いた400万広告からなる大規模広告データセットであるUltraLAMBDAを,記憶可能な広告生成タスクとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:47:33 GMT)
Efficient Asynchronous Federated Learning with Sparsification and
Quantization [55.7] フェデレートラーニング(FL)は、生データを転送することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングするために、ますます注目を集めている。
FLは一般的に、モデルトレーニングの全プロセス中にパラメータサーバーと多数のエッジデバイスを利用する。
TEASQ-Fedは、エッジデバイスを利用して、タスクに積極的に適用することで、トレーニングプロセスに非同期に参加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:57:23 GMT)
Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference [52.7] 大規模言語モデルの低コストなトレーニングと展開は、将来の開発トレンドを表している。
トレーニングに関する議論には、データ前処理、トレーニングアーキテクチャ、事前トレーニングタスク、並列トレーニング、モデル微調整に関連する関連コンテンツなど、さまざまな側面が含まれている。
推論の面では、モデル圧縮、並列計算、メモリスケジューリング、構造最適化などのトピックを取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:32:08 GMT)
MOTO: Offline Pre-training to Online Fine-tuning for Model-based Robot
Learning [52.1] 本研究では,高次元観測による強化学習におけるオフライン事前学習とオンラインファインチューニングの問題について検討する。
既存のモデルベースオフラインRL法は高次元領域におけるオフラインからオンラインへの微調整には適していない。
本稿では,事前データをモデルベース値拡張とポリシー正則化によって効率的に再利用できるオンラインモデルベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 21:04:31 GMT)
Hi-Map: Hierarchical Factorized Radiance Field for High-Fidelity
Monocular Dense Mapping [51.7] ニューラルラジアンス場(NeRF)に基づく新しいモノクリン高密度マッピング手法であるHi-Mapを導入する。
ハイマップは、RGB入力のみを用いた効率的かつ高忠実なマッピングを実現する能力において例外的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:32:25 GMT)
PIXAR: Auto-Regressive Language Modeling in Pixel Space [51.5] PIXARは,入力テキストと出力テキストの両方に予め定義された語彙に依存しない,最初のピクセルベースの自動回帰言語である。
PIXARは、従来のエンコーダ・デコーダモデルと同等のテキスト表現学習性能を維持しながら、自由形式の生成タスクに答えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:49:38 GMT)
Can Language Models Solve Graph Problems in Natural Language? [51.3] 大型言語モデル (LLM) は暗黙的なグラフィカル構造を持つ様々なタスクに採用されている。
自然言語をシミュレーションするグラフベース問題解決のベンチマークであるNLGraphを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 01:01:38 GMT)
Towards the "puzzle" of Chromium dimer Cr$_2$: predicting the
Born-Oppenheimer rovibrational spectrum [49.2] 核間距離$R$全体のポテンシャルエネルギー曲線はCr$vibration$$二量体全体のエネルギー曲線である。
これは2点パデ近似の形をしており、29の実験振動エネルギーで3-4桁の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 17:00:12 GMT)
Self-Supervised Likelihood Estimation with Energy Guidance for Anomaly
Segmentation in Urban Scenes [42.7] 我々は、異常セグメンテーションのためのエネルギー誘導型自己教師型フレームワークを設計する。
我々は、セグメンテーションタスクの強い文脈依存の性質を利用する。
提案手法に基づいて,適応型自己教師型トレーニングフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:04:35 GMT)
Tailoring Personality Traits in Large Language Models via
Unsupervisedly-Built Personalized Lexicons [42.7] 人格は人間の表現パターンを形成する上で重要な役割を果たしている。
従来の手法は、特定のコーパス上の細調整された大規模言語モデル(LLM)に依存していた。
我々は,人格特性を操作するために,Unsupervisedly-Built Personal lexicon (UBPL) をプラガブルな方法で採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:17:40 GMT)
Neural Rendering and Its Hardware Acceleration: A Review [39.6] ニューラルレンダリングはディープラーニングに基づく新しい画像およびビデオ生成手法である。
本稿では,ニューラルレンダリングの技術的意味,主な課題,研究の進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:57:11 GMT)
ResidualTransformer: Residual Low-Rank Learning with Weight-Sharing for
Transformer Layers [38.3] 常時オンのデバイスのメモリ制約は、音声処理モデルをデプロイする際の大きな懸念点の1つである。
本稿では,Residual Transformer という手法を提案する。トランスフォーマー層内の各重み行列は,1) 隣接層との共有フルランク成分と,2) 独自の低ランク成分とを含む。
10k時間音声認識および音声翻訳タスクの実験により,トランスフォーマーエンコーダのサイズを3倍に小さくすることができ,性能の低下が極めて少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 23:41:15 GMT)
An Event-Oriented Diffusion-Refinement Method for Sparse Events
Completion [36.6] イベントカメラまたはダイナミックビジョンセンサー(DVS)は、従来の強度フレームの代わりに輝度の変化に対する非同期応答を記録する。
本稿では,処理段階と出力形態の両方において,イベントデータのユニークな特性に適合するイベント完了シーケンス手法を提案する。
具体的には,イベントストリームを時間領域内の3次元イベントクラウドとして扱うとともに,高密度の雲を粗大に生成する拡散モデルを構築し,正確なタイムスタンプを復元して生データの時間分解を成功させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:09:54 GMT)
GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction [36.6] グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。
グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 04:35:21 GMT)
Hierarchical Federated Learning in Wireless Networks: Pruning Tackles
Bandwidth Scarcity and System Heterogeneity [36.3] 我々はヘテロジニアスネットワーク(HetNets)におけるプルーニング可能な階層型フェデレーションラーニング(PHFL)を提案する。
まず、モデルプルーニングと無線通信の影響を明確に示す収束率の上限を導出する。
提案するPHFLアルゴリズムの有効性を,テスト精度,壁面時計時間,エネルギー消費,帯域幅要件の観点から検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:27:06 GMT)
SecFormer: Towards Fast and Accurate Privacy-Preserving Inference for
Large Language Models [35.8] 本稿では,Transformerモデルに対する高速かつ正確なPPIを実現するために,SecFormerという高度な最適化フレームワークを導入する。
効率面では、SecFormerは、BERT$_textBASE$とBERT$_textLARGE$のPumaよりも3.56倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:05:23 GMT)
DistFormer: Enhancing Local and Global Features for Monocular Per-Object
Distance Estimation [35.6] 物体ごとの距離推定は、自律運転、監視、ロボット工学などの安全上重要な応用において重要である。
既存のアプローチは、ローカル情報(すなわち、境界ボックスの割合)とグローバル情報という2つの尺度に依存している。
私たちの仕事は、地域とグローバルの両方の手段を強化することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:56:36 GMT)
End-to-End Anti-Backdoor Learning on Images and Time Series [34.0] バックドア攻撃は、ディープラーニングモデルに重大なセキュリティ上の懸念をもたらす。
本稿では、アンチ・バックドア・ラーニング(ABL)を基盤として、革新的な手法であるエンド・ツー・エンド・アンチ・バックドア・ラーニング(E2ABL)を提案する。
E2ABLがDeep Neural Network(DNN)にリンクした追加の分類ヘッドを通じてエンドツーエンドのトレーニングを達成
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:34:07 GMT)
S$^3$-TTA: Scale-Style Selection for Test-Time Augmentation in
Biomedical Image Segmentation [33.7] 本研究では、テスト画像毎に適切な画像スケールとスタイルを選択する新しいTTAフレームワークであるS$3$-TTAを提案する。
細胞と肺のセグメンテーションに関する公開ベンチマークでは、S$3$-TTAはそれぞれ3.4%と1.3%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:57:00 GMT)
AttrSeg: Open-Vocabulary Semantic Segmentation via Attribute
Decomposition-Aggregation [33.3] オープンボキャブラリセマンティックセグメンテーションは、推論時に新しいオブジェクトカテゴリをセグメンテーションする必要がある難しいタスクである。
最近の研究では、この課題に対処するために視覚言語による事前訓練が検討されているが、現実的なシナリオでは非現実的な仮定に悩まされている。
本研究は,新しい概念を理解する上で,人間の認知に触発された新しい属性分解集約フレームワークであるAttrSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 04:10:27 GMT)
Explore Spurious Correlations at the Concept Level in Language Models
for Text Classification [30.6] 言語モデル(LM)は多くのNLPタスクで顕著な成功を収めた。
トレーニングデータやICLの実践者の不均衡なラベル分布から生じる急激な相関による堅牢性の問題に直面している。
本稿では,2つの主なコントリビューションを紹介する。まず,概念ラベルをテキストに割り当てるためにChatGPTを用い,テストデータ上での微調整時のモデルにおける概念バイアスやICLを評価する。
第2に,ChatGPT生成した反ファクトデータを組み込んだデータ再バランス手法を導入し,ラベル分布のバランスを保ち,突発的相関を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:59:43 GMT)
Implicit Shape Modeling for Anatomical Structure Refinement of
Volumetric Medical Images [29.9] 暗黙的ニューラルネットワークに基づく3次元形状モデリングとセグメンテーション改善のための統一的なフレームワークを提案する。
形状表現の改善には、インスタンスと潜在テンプレートの両方に暗黙の形状制約が使用される。
肝,膵,肺セグメンテーションを含むバリデーションデータセットの実験は,我々のアプローチの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:35:07 GMT)
On Sample-Efficient Offline Reinforcement Learning: Data Diversity,
Posterior Sampling, and Beyond [29.4] 本稿では、オフラインRLにおけるカバレッジ対策の以前の概念を仮定したデータ多様性の概念を提案する。
オフラインRLのためのモデルなしPSベースのアルゴリズムは、自然界において頻繁(即ち最悪の場合)な準最適境界を持つ新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 20:52:04 GMT)
TelTrans: Applying Multi-Type Telecom Data to Transportation Evaluation
and Prediction via Multifaceted Graph Modeling [29.4] 我々は,移動パターンを捉えるためにセルトラフィックを広範囲に網羅する新しいデータソースである地理セルトラフィック(GCT)フローを提示する。
本稿では,多変量,時空間,空間面を統合し,精度を向上させるグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:44:06 GMT)
RustNeRF: Robust Neural Radiance Field with Low-Quality Images [29.3] 実世界の高品質ニューラルネットワーク(NeRF)のためのRustNeRFを提案する。
実世界の入力下でのNeRFのロバスト性を改善するために,実世界の劣化モデリングを取り入れた3D対応前処理ネットワークを訓練する。
本稿では,画像の劣化と復元に伴う情報損失に対処するための,暗黙的な多視点ガイダンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:54:02 GMT)
Dress-Me-Up: A Dataset & Method for Self-Supervised 3D Garment
Retargeting [28.9] 任意の形状とポーズの3次元アバターに非パラメトリック化3次元衣服の新たな枠組みを提案する。
既存の3D手法はパラメトリック・カノニカル・ウェアのみをサポートする。
既存の最先端手法に比べて,非教師なし服や人間のアバターに優れた品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:28:25 GMT)
CogGPT: Unleashing the Power of Cognitive Dynamics on Large Language
Models [27.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の認知力学の概念を提案し,縦断的研究のインスピレーションを得て,それに対応する課題を提案する。
この課題に向けて,LLMの認知力学を評価し,参加者による調査を通じて検証する新しいベンチマークであるCogBenchを開発した。
本稿では,生涯の認知力学の強化を目的とした,革新的な反復的認知機構を特徴とするタスク用CogGPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:59:59 GMT)
PosDiffNet: Positional Neural Diffusion for Point Cloud Registration in
a Large Field of View with Perturbations [27.5] PosDiffNetは、3Dコンピュータビジョンにおけるポイントクラウド登録のモデルである。
ベルトラミフローに基づくグラフニューラル偏微分方程式(PDE)を用いて高次元特徴を求める。
我々は、点雲間のアライメントを容易にするために、高特徴類似度スコアから導かれる多レベル対応を用いる。
我々はPosDiffNetを複数の3Dポイントクラウドデータセット上で評価し、摂動を伴う広い視野でのポイントクラウド登録において、最先端(SOTA)性能を達成することを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:58:15 GMT)
{\delta}-CAUSAL: Exploring Defeasibility in Causal Reasoning [27.2] 因果推論における定義可能性とは、原因と効果の因果関係を強化するか弱めることができることを意味する。
因果推論における非実現可能性を研究するための最初のベンチマークデータセットである delta-CAUSAL を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:08:33 GMT)
Text-Video Retrieval via Variational Multi-Modal Hypergraph Networks [26.0] テキストビデオ検索の主な障害は、クエリのテキストの性質とビデオコンテンツの視覚的豊かさとのセマンティックなギャップである。
本稿では,クエリチャンクを抽出して,特定の検索単位を記述するチャンクレベルのテキストビデオマッチングを提案する。
クェリの単語とビデオのフレーム間のn-ary相関モデルとしてチャンクレベルのマッチングを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:38:55 GMT)
Distribution-aware Interactive Attention Network and Large-scale Cloud
Recognition Benchmark on FY-4A Satellite Image [24.1] 我々は,正確なクラウド認識のための新しいデータセットを開発した。
領域適応法を用いて,70,419個の画像ラベル対を投影,時間分解能,空間分解能の点で整列する。
また,高解像度ブランチと並列クロスブランチにより画素レベルの詳細を保存できる分散対応インタラクティブアテンションネットワーク(DIAnet)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:58:09 GMT)
Multimodal Informative ViT: Information Aggregation and Distribution for
Hyperspectral and LiDAR Classification [23.8] Multimodal Informative Vit (MIVit) は革新的な情報集約配信機構を備えたシステムである。
MIVitは、各モードの分離されたおよび融合された特徴の実験的分布における冗長性を減少させる。
以上の結果から,MIVitの双方向凝集分配機構は極めて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:53:33 GMT)
Explicit Visual Prompts for Visual Object Tracking [23.6] textbfEVPTrackは、連続するフレーム間の明示的な視覚的プロンプトを利用するビジュアルトラッキングフレームワークである。
我々は,明示的情報とマルチスケール情報の両方を活用することで,リアルタイムに競争性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:12:07 GMT)
GUESS:GradUally Enriching SyntheSis for Text-Driven Human Motion
Generation [23.4] そこで本研究では,テキスト駆動型人体動作合成のためのケースケード拡散に基づく新しい生成フレームワークを提案する。
このフレームワークはGradUally Enriching SyntheSis(GUESS)という戦略を略語として利用している。
GUESSは、精度、現実性、多様性において、既存の最先端手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:17:55 GMT)
Cheetah: Natural Language Generation for 517 African Languages [21.3] 我々はアフリカ語のための多言語NLG言語モデルであるCheetahを開発した。
チーターは517のアフリカの言語と言語の変種をサポートしている。
チーターの導入は言語的な多様性に遠く及ばない利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 04:48:10 GMT)
Interpersonal Relationship Analysis with Dyadic EEG Signals via Learning
Spatial-Temporal Patterns [21.1] 脳波信号から派生したパターンを用いた社会関係分析フレームワークを提案する。
脳波データにより,2人の関係タイプ(ストランガーや友人)を効果的に識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:17:58 GMT)
LLMind: Orchestrating AI and IoT with LLMs for Complex Task Execution [20.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を中央オーケストレータとして利用するAIフレームワークであるLLMindを紹介する。
このフレームワークはLLMとドメイン固有のAIモジュールを統合し、複雑なタスクの実行においてIoTデバイスが効果的に協力できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:27:32 GMT)
Representation Recycling for Streaming Video Analysis [19.1] StreamDEQは、最小フレーム当たりの計算量でビデオのフレームワイズ表現を推論することを目的としている。
StreamDEQは、数フレームの時間でほぼ最適表現を復元でき、ビデオ期間を通して最新の表現を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 23:30:03 GMT)
Cross-Lingual Transfer Learning for Low-Resource Speech Translation [19.0] 本稿では,ハイソース言語から低リソース言語への言語間移動を促進するための3段階移動学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,既存の2段階の言語間移動学習フレームワークであるXLS-Rに意味的知識蒸留のステップを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 11:59:32 GMT)
FedTGP: Trainable Global Prototypes with Adaptive-Margin-Enhanced
Contrastive Learning for Data and Model Heterogeneity in Federated Learning [18.9] 不均一フェデレートラーニング(HtFL)は異種モデルやデータをサポートする能力から注目されている。
我々は,ACL(Adaptive-margin-enhanced Contrastive Learning)を活用して,サーバ上でトレーニング可能なグローバルプロトタイプ(TGP)を学習する,FedTGPという新しいHtFLアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:43:47 GMT)
Autonomous Crowdsensing: Operating and Organizing Crowdsensing for
Sensing Automation [18.7] クラウドセンシングインテリジェンス(CSI)はサイバー物理社会システムからデータを収集するために提案されている。
この記事は、クラウドセンシングインテリジェンスに関する最新の分散/分散ハイブリッドワークショップの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:41:13 GMT)
Data-Dependent Stability Analysis of Adversarial Training [18.7] 敵の訓練は敵の攻撃に対する最も広く使われている防御である。
以前のトレーニングでは、データ配布情報が含まれていなかった。
以上の結果から,データ中毒の一般化による分布変化が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:18:04 GMT)
MiniScope: Automated UI Exploration and Privacy Inconsistency Detection
of MiniApps via Two-phase Iterative Hybrid Analysis [18.4] MiniAppsは、個々のアプリのダウンロードを必要とせずに、幅広いサービスを提供している。
これらのMiniAppsは機密データへのアクセスを必要とすることが多く、プライバシー侵害につながる可能性がある。
我々の研究は、MiniAppsのプライバシープラクティスの分析における重要なギャップに対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:54:36 GMT)
Enhancing Essay Scoring with Adversarial Weights Perturbation and
Metric-specific AttentionPooling [18.2] 本研究は, ELLsの筆記能力を評価するため, BERT関連技術の応用について検討した。
ELLの具体的なニーズに対処するために,最先端のニューラルネットワークモデルであるDeBERTaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:05:12 GMT)
MetaISP -- Exploiting Global Scene Structure for Accurate Multi-Device
Color Rendition [18.0] 異なるデバイスの色と局所的なコントラスト特性の変換方法を学ぶために設計されたモデルであるMetaISPを提案する。
興味あるデバイスに基づいて出力の外観を調節する軽量な深層学習技術を用いて,この結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:06:29 GMT)
USM-SCD: Multilingual Speaker Change Detection Based on Large Pretrained
Foundation Models [17.9] 本稿では,話者のターンを同時に検出し,96言語でASRを実行する多言語話者変化検出モデル(USM-SCD)を提案する。
その結果,USM-SCDモデルでは,96言語のデータからなるテストセットに対して,平均話者変化検出F1スコアの75%以上を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:27:18 GMT)
TRLS: A Time Series Representation Learning Framework via Spectrogram
for Medical Signal Processing [17.9] 我々は、より情報的な表現を得るために、Spectrogram (TRLS)を介して時系列(医療信号)表現学習フレームワークを提示する。
入力時間領域の医療信号をスペクトログラムに変換し、TFRNN(Time Frequency RNN)と呼ばれる時間周波数エンコーダを設計し、より堅牢なマルチスケール表現をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:26:02 GMT)
CaMML: Context-Aware Multimodal Learner for Large Models [17.5] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)をチューニングするためのコンテキスト認識型マルチモーダル学習器(CaMML)を導入する。
CaMMLは、マルチモーダルなコンテキストサンプルを大きなモデルにシームレスに統合するように設計されている。
CaMMLをベースとした2つのマルチモーダルモデルであるCaMML-7BとCaMML-13Bを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:54:58 GMT)
From Attribution Maps to Human-Understandable Explanations through
Concept Relevance Propagation [16.8] eXplainable Artificial Intelligence(XAI)の分野は、今日の強力だが不透明なディープラーニングモデルに透明性をもたらすことを目指している。
局所的なXAI手法は属性マップの形で個々の予測を説明するが、グローバルな説明手法はモデルが一般的にエンコードするために学んだ概念を視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:04:47 GMT)
Reflected Schr\"odinger Bridge for Constrained Generative Modeling [16.7] 反射拡散モデルは、現実の応用における大規模生成モデルのゴートメソッドとなっている。
本稿では,様々な領域内でデータを生成するために最適化されたエントロピー規則化された最適輸送手法であるReflectioned Schrodinger Bridgeアルゴリズムを紹介する。
提案アルゴリズムは,多様な領域におけるロバストな生成モデリングを実現し,そのスケーラビリティは,標準画像ベンチマークによる実世界の制約付き生成モデリングにおいて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:39:58 GMT)
SeqNAS: Neural Architecture Search for Event Sequence Classification [16.4] イベントシーケンスは、チャーン予測顧客セグメンテーション不正検出や障害診断など、さまざまな産業用途で広く利用されている。
以前のアプローチは、他のドメインの画像テキストや時系列にのみ適用されている。
本研究は,イベントシーケンス分類に特化して設計された新しいNASアルゴリズムSeqNASを導入することで,この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:00:26 GMT)
Artificial Intelligence for Operations Research: Revolutionizing the
Operations Research Process [16.4] 人工知能(AI)技術の急速な進歩により、オペレーティングリサーチ(OR)を含む様々な分野に革命をもたらす新たな機会が開かれた。
本稿では,AIのORプロセス(AI4OR)への統合について検討し,その有効性と効率を複数の段階にわたって向上させる。
AIとORの相乗効果は、多くの領域において、大幅な進歩と新しいソリューションを推し進める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 15:55:14 GMT)
Malla: Demystifying Real-world Large Language Model Integrated Malicious
Services [15.6] 我々は、212の現実世界のMallasに関する最初の体系的研究を行い、地下市場におけるその増殖を明らかにした。
我々の研究は、Mallaエコシステムを明らかにし、その大きな成長と今日の公共LLMサービスへの影響を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:25:42 GMT)
Interpreting Adaptive Gradient Methods by Parameter Scaling for
Learning-Rate-Free Optimization [14.0] 深層ニューラルネットワークの学習に使用される適応的勾配法について,学習率を推定する上での課題に対処する。
学習速度のないいくつかのアプローチが提案されているが、それらは典型的には最も急降下に適したものである。
本稿では,適応勾配法をパラメータスケールネットワークに適用した最も急勾配と解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 15:45:29 GMT)
A Physics-guided Generative AI Toolkit for Geophysical Monitoring [14.0] フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は地下探査において重要な役割を担っている。
物理原理で導かれる拡散モデルを用いて高忠実度速度マップを生成するEdGeoツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:09:05 GMT)
Understanding Representation Learnability of Nonlinear Self-Supervised
Learning [14.0] 自己教師付き学習(SSL)は、多くの下流タスクにおいて、データ表現の学習性を実証的に示す。
本論文は非線形SSLモデルの学習結果を精度良く解析した最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:23:26 GMT)
IoT in the Era of Generative AI: Vision and Challenges [13.9] 私たちは、Generative AIがモノのインターネットにもたらすメリットに関するビジョンと見解を共有しています。
IoT関連領域におけるジェネレーティブAIの最も重要な応用について論じる。
高いリソース要求を含む、最も重要な課題のいくつかを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:11:40 GMT)
Efficient Bitrate Ladder Construction using Transfer Learning and
Spatio-Temporal Features [13.6] 本稿では,移動・学習機能を用いた効率的なはしご予測手法を提案する。
102の動画シーンでのテストでは、94.1%の複雑さと1.71%のBD-Rateコストでブルートフォースを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 11:37:20 GMT)
3DMIT: 3D Multi-modal Instruction Tuning for Scene Understanding [12.8] 我々は3DMITという新しい高速なプロンプトチューニングパラダイムを導入する。
このパラダイムは、3Dシーンと言語間のアライメントステージを排除し、命令プロンプトを3Dモダリティ情報で拡張する。
本研究では,3次元シーン領域における多様なタスクにまたがる手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:20:18 GMT)
Is GitHub's Copilot as Bad as Humans at Introducing Vulnerabilities in
Code? [12.4] セキュリティの観点から,Copilot生成したコードの比較実験解析を行った。
われわれは、Copilotが人間の開発者と同じソフトウェア脆弱性をもたらす可能性が高いかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:37:29 GMT)
A User-centered Security Evaluation of Copilot [12.4] 私たちはGitHubのCopilotを評価し、コードのセキュリティに関する長所と短所をよりよく理解しています。
Copilotへのアクセスは,難しい問題に対処する上で,よりセキュアなソリューションであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:34:40 GMT)
Spatiotemporally adaptive compression for scientific dataset with
feature preservation -- a case study on simulation data with extreme climate
events analysis [11.3] 適応的, 誤差制御された損失圧縮を用いて, 解析後の精度を向上しながら, ストレージコストに対処する手法を提案する。
データ圧縮とサイクロン特徴検出を統合し,高次元空間における適応誤差境界圧縮により圧縮比が大きくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:32:34 GMT)
Neuronal Temporal Filters as Normal Mode Extractors [11.1] 我々は、スカラー時系列入力の将来を予測するニューロンを考慮し、脳機能のコアでどのように予測されるかを検討する。
線形システムによって生成された合成データのノイズ観測において,そのようなアルゴリズムの動作を数学的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:10:02 GMT)
Build Your Own Robot Friend: An Open-Source Learning Module for
Accessible and Engaging AI Education [10.9] 我々は,大学生や高校生を対象としたオープンソースの学習モジュールを開発し,学生が独自のロボットコンパニオンを作れるようにした。
このオープンプラットフォームは、AIのさまざまな側面に関するハンズオン体験と入門的な知識を提供するために使用することができる。
このモジュールは、社会的に補助的なロボットコンパニオンの社会的および個人的な性質のため、人間中心のAIにも特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:03:08 GMT)
MPN: Leveraging Multilingual Patch Neuron for Cross-lingual Model
Editing [10.8] 本稿では,多言語パッチニューロンを訓練し,言語間知識を蓄積する簡易かつ効果的な方法を提案する。
既存のアプローチに容易に適応して、言語間編集機能を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:40:24 GMT)
A Survey on Verification and Validation, Testing and Evaluations of
Neurosymbolic Artificial Intelligence [10.5] ニューロシンボリック人工知能(Neurosymbolic AI, AI)は、AIとサブシンボリックAIの強みを組み合わせた、AIの新しい分野である。
サブシンボリックAIの大きな欠点は、それが"ブラックボックス"として機能することです。
この調査は、ニューロシンボリックな応用がV&Vプロセスをどのように緩和するかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:28:52 GMT)
A Robbins--Monro Sequence That Can Exploit Prior Information For Faster
Convergence [10.2] 先行情報であるRobins-Monro列は、幅広い先行分布に対して収束していることを示す。
我々は、その性能とパラメータの影響を理解するために、そのシーケンスを数値解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:42:58 GMT)
Rethinking the Paradigm of Content Constraints in Unpaired
Image-to-Image Translation [9.9] 本稿では,パッチレベルの特徴の潜在空間における表現的類似性を制約することにより,コンテンツ管理のシンプルかつ効率的な方法であるEnCoを提案する。
類似性関数に対しては、I2Iタスクで広く使われている対照的な損失ではなく、単純なMSE損失を用いる。
さらに, 識別者によるサンプリングにおける役割を再考し, ランダムサンプリングの代替として, DAG(Disdisnative attention-guided)パッチサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:42:28 GMT)
On the Model-Misspecification in Reinforcement Learning [9.9] 本稿では,強化学習におけるモデルの誤特定に対処するための統一的理論的枠組みを提案する。
本研究では,値に基づく手法とモデルに基づく手法が,局所的不特定誤差境界の下で頑健性を実現することを示す。
また、$zeta$の事前知識なしで同じ後悔の順序を達成できるアルゴリズム的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 21:36:13 GMT)
Decision Making in Non-Stationary Environments with Policy-Augmented
Search [9.0] textitPolicy-Augmented Monte Carlo Tree Search (PA-MCTS)を紹介する。
行動価値の推定は、最新のポリシーと、その環境の最新のモデルを用いたオンライン検索を組み合わせる。
PA-MCTSが1ステップの最適動作を選択し、PA-MCTSをポリシーとして追従しながら発生した誤差を拘束する条件を示す理論的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 11:51:50 GMT)
Decentralized Multi-Agent Active Search and Tracking when Targets
Outnumber Agents [8.7] そこで我々は,DecSTERと呼ばれる分散マルチエージェント,マルチターゲット,同時アクティブ検索・追跡アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,確率仮説密度フィルタの逐次モントカルロ法とトンプソンサンプリングを併用し,分散化マルチエージェント意思決定を行う。
シミュレーションでは,DecSTERは信頼性の低いエージェント間通信に頑健であり,最適サブパターン割り当て(OSPA)の指標で情報グレディベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:10:58 GMT)
Group Activity Recognition using Unreliable Tracked Pose [8.6] ビデオにおけるグループ活動認識は、ビデオ内のすべての個人の行動を認識するモデルが必要であるため、複雑なタスクである。
我々は、Rendered Pose based Group Activity Recognition System (RePGARS)と呼ばれる革新的な深層学習に基づくグループアクティビティ認識手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 17:36:13 GMT)
Domain-Invariant Proposals based on a Balanced Domain Classifier for
Object Detection [8.6] 画像からのオブジェクト認識は、興味のあるオブジェクトを自動的に見つけ、カテゴリと位置情報を返すことを意味する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や生成的敵ネットワークといった深層学習の研究により、この分野のパフォーマンスは大幅に改善された。
分布のミスマッチ、すなわちドメインシフトは、大幅なパフォーマンス低下につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 01:16:37 GMT)
Action-Item-Driven Summarization of Long Meeting Transcripts [8.4] 本稿では,ミーティングサマリーの生成を自動化する新しい,効果的なアプローチを提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、会議書に含まれるアクションアイテムによって駆動される抽象的な会議要約を生成することができる。
我々のパイプラインは、AMIコーパス全体で64.98のBERTSスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:33:23 GMT)
Exploration of Adolescent Depression Risk Prediction Based on Census
Surveys and General Life Issues [7.8] 青年期におけるうつ病の頻度は着実に増加している。
尺度や面接に依存する従来の診断方法は、特に若者のうつ病を検出するには不十分である。
本研究では,高度不均衡な高次元データを管理する手法と,データ構造特性に合わせた適応予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:14:25 GMT)
Large Language Models as Visual Cross-Domain Learners [7.4] クロスドメイン学習は、トレーニングとテストデータのドメインシフトを減らすために、ドメイン不変の知識を抽出することを目的としている。
伝統的な手法は画像のモダリティのみにのみ焦点をあて、ドメインシフトを軽減するためにテキストのモダリティの使用を無視する。
Visual Cross-dOmain Learningers (LLaVO) としてLarge Languageモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:33:39 GMT)
Integrating Personalized Parsons Problems with Multi-Level Textual
Explanations to Scaffold Code Writing [7.3] 初心者プログラマは、基本的なコードを書く方法を学ぶ必要がありますが、独立してコーディングする場合、しばしば困難に直面します。
我々は最近、パーソンズ問題をポップアップの足場として実装した。
私たちのゴールは、パーソンズ問題をコード説明を通じて理解を深めることで、パーソンズ問題を足場として利用することの利点を強化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:27:46 GMT)
Analyzing the Impact of Fake News on the Anticipated Outcome of the 2024
Election Ahead of Time [7.2] フェイクニュースに関する認識と研究の高まりにもかかわらず、北米の政治演説の中で人種的スラリーや偏見を特にターゲットとするデータセットは、依然として大きな必要性がある。
本研究では、これらの誤情報の重要な側面を照らす包括的データセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 17:29:12 GMT)
Location Leakage in Federated Signal Maps [7.1] 複数のモバイルデバイスで収集した測定値からセルラーネットワーク性能(信号マップ)を予測することの問題点を考察する。
i) フェデレーション学習は、ユーザがデバイスにトレーニングデータを保持しながら、協調的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
我々は、FLに参加しているターゲットユーザーから更新を観測し、グラデーション(DLG)タイプの攻撃による深い漏洩を用いて位置情報を推測する、誠実だが正確なサーバを考える。
FLのチューニングを含むフェデレーション学習フレームワーク内でのメカニズムの再検討と設計により、位置のプライバシーを保護するために、この観測に基づいて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 00:37:21 GMT)
Particle clustering in turbulence: Prediction of spatial and statistical
properties with deep learning [6.9] 等方性流体乱流の周期領域におけるEpsteinドラッグ状態における粒子の動力学をシミュレートする。
我々はU-Netディープラーニングモデルを訓練し、対応する流体場を入力として与えられた粒子密度と速度場の格子表現を予測する。
以上の結果から, 深層学習は, 乱流内の粒子群集の予測において, 直接数値シミュレーションを補完する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:30:31 GMT)
Randomized algorithms for precise measurement of differentially-private,
personalized recommendations [6.8] 本稿では,高精度かつ偏りのある測定を容易にするパーソナライズされたレコメンデーションのためのアルゴリズムを提案する。
提案するプライバシ保護アルゴリズムが,ユーザエクスペリエンスや広告主の価値,プラットフォーム収益に関連する重要な指標に与える影響を定量化するために,オフライン実験を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 18:47:55 GMT)
A Joint-Reasoning based Disease Q&A System [6.7] 医療質問応答(QA)アシスタントは、複数のソースから情報を合成することで、レイユーザーの健康関連クエリに応答する。
彼らは、誤った情報、情報過負荷、医療言語の複雑さの問題を緩和するための重要なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:55:22 GMT)
Preserving Silent Features for Domain Generalization [6.6] 自己教師付きコントラスト学習事前学習モデルは、DG設定で同じデータセット上で事前訓練された教師付きモデルよりも優れた一般化性能を示す。
本稿では,STEP(Silent Feature Preservation)と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案し,自己教師付きコントラスト学習事前学習モデルの一般化性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:11:41 GMT)
SAR Despeckling via Regional Denoising Diffusion Probabilistic Model [6.2] 生成モデルに基づく領域分割拡散確率モデル(R-DDPM)
本稿では, 生成モデルに基づく領域分割拡散確率モデル (R-DDPM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 04:34:46 GMT)
Quartet Logic: A Four-Step Reasoning (QLFR) framework for advancing
Short Text Classification [5.6] 短いテキスト分類(STC)は、現代デジタルプラットフォームで広く普及している短いが実質的な内容の処理と理解に不可欠である。
LLM(Large Language Models)とCoT(Chain-of-Thought)の出現により、複雑な推論タスクのパフォーマンスが大幅に向上した。
本稿では、Quartet Logic: A Four-Step Reasoning (QLFR)フレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:28:20 GMT)
GLISP: A Scalable GNN Learning System by Exploiting Inherent Structural
Properties of Graphs [5.4] 産業規模グラフのためのサンプリングベースGNN学習システムであるGLISPを提案する。
GLISPは、グラフパーティショナ、グラフサンプリングサービス、グラフ推論エンジンの3つのコアコンポーネントで構成されている。
実験の結果、GLISPはトレーニングと推論タスクのために既存のGNNシステムよりも最大6.53タイム、70.77タイムのスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:59:24 GMT)
Manifold-based Shapley for SAR Recognization Network Explanation [5.3] 本研究では,高次元特徴量から低次元多様体特徴量への射影によるShapley法を提案する。
本研究の目的は,(1)従来のシャップが遭遇した誤った説明の問題に対処すること,(2)複雑なシナリオにおいて従来のシャップが直面する解釈可能性の課題を解決することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 05:26:20 GMT)
Emulated nuclear spin gyroscope with $^{15}$NV centers in diamond [5.3] 固体プラットフォームの核スピンは、長いコヒーレンス時間のために回転センサーを構築することを約束している。
ここでは、より単純なエネルギー構造と核四極子項の消滅による、ジャイロスコープの構築にNV中心の窒素-15核スピンを用いる。
我々はさらに、NV電子スピンのみを制御することに基づく堅牢なコヒーレンス保護プロトコルを開発し、15倍の遅延時間改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 18:52:26 GMT)
Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism [5.0] 本研究では,拡散モデルに対するテクスタトリビュートスイッチング機構という,公平性を考慮したサンプリング手法を提案する。
提案手法の有効性を2つの重要な側面から数学的に証明し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:55:26 GMT)
Stochastic Graph Bandit Learning with Side-Observations [4.9] 基礎となるグラフ構造と報酬ギャップの両方に適応するアルゴリズムを提案する。
我々の知る限りでは、この設定においてギャップ依存の上界を初めて提供するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:17:24 GMT)
Sudden change of the photon output field marks phase transitions in the
quantum Rabi model [4.9] 本稿では,量子ラビモデルにおける動的臨界現象を同定する手法について述べる。
このような臨界現象は、自らが定常出力光子の突然の変化として現れる。
定常出力光子の突然の変化は、量子相転移を探索するための実験的に利用可能な尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 07:20:34 GMT)
Quantum Noise Limited Phased Arrays for Single-Electron Cyclotron
Radiation Emission Spectroscopy [4.7] 有望なアプローチは、トリチウムの放射性崩壊時に放出される電子のエネルギーを測定することである。
興味のエネルギーは18.6keVの終点の数 eV 内にあり、弱相対論的である。
単一電子CRESのための内向き量子ノイズ制限マイクロ波受信機の設計と最適化に関する諸問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:05:04 GMT)
SPQR: Controlling Q-ensemble Independence with Spiked Random Model for
Reinforcement Learning [4.7] 過大評価バイアスを軽減することは、深い強化学習にとって重要な課題である。
本稿では,強化学習のためのWishart Q-ensemble independent regularization (SPQR)を提案する。
我々は複数のオンラインおよびオフラインアンサンブルQ-ラーニングアルゴリズムにSPQRを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:39:06 GMT)
Observation and manipulation of quantum interference in a
superconducting Kerr parametric oscillator [4.6] We report a direct observed of quantum interference induced by quantum tunneling in a superconducting circuit through Wigner tomography。
我々は、この量子干渉のすべての重要な性質を実験的に解明し、例えば、フォック状態から猫状態へのマッピング、ポンプの変形による時間的振動、その特性であるラビ振動とラムゼー縞を解明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 00:10:19 GMT)
Semantic Similarity Matching for Patent Documents Using Ensemble
BERT-related Model and Novel Text Processing Method [4.3] 本稿では,4つのBERT関連モデルを組み込んだアンサンブル手法を提案し,重み付き平均化による意味的類似度を向上する。
第二に、特許文書に適した新しいテキスト前処理方式を導入し、CPCコンテキストトレーニング中に意味的関係をキャプチャするトークンスコアリングを備えた特異な入力構造を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:35:49 GMT)
Significance of Skeleton-based Features in Virtual Try-On [3.8] textitVirtual Try-ON(VTON)というアイデアは、ユーザーが自宅の快適な場所で衣服を試すのに便利であることによって、電子小売の恩恵を受ける。
既存のVTONの手法のほとんどは、腕を折りたたんでポーズをとれば、一貫性のない結果をもたらす。
本稿では,合成ネットワークとマスク予測ネットワークという,学習に基づく2つのモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:42:07 GMT)
A deep learning framework for jointly extracting spectra and
source-count distributions in astronomy [3.7] 本稿では,異なる放射成分のスペクトルと点源集団のSCDを共同で再構成する枠組みを提案する。
概念実証の例では、シミュレーションされた地図から複雑な形状のスペクトルやSCDを正確に抽出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 23:45:16 GMT)
A direct optimization algorithm for input-constrained MPC [3.7] 本稿では,入力制約付きMPCのテキスト指向最適化アルゴリズムを初めて提案する。
繰り返しの数はデータ非依存であり、問題の次元$n$に依存し、正確な値は$leftlceilfraclog(frac2nepsilon)-2log(fracsqrt2n+sqrt2n+sqrt2-1)rightrceil + 1$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 19:53:25 GMT)
Attention and Autoencoder Hybrid Model for Unsupervised Online Anomaly
Detection [3.6] 本稿では,時系列における教師なしオンライン異常検出のためのハイブリッドアテンションとオートエンコーダ(AE)モデルを提案する。
オートエンコーダは局所的な構造パターンを短い埋め込みで捉え、アテンションモデルは長期的特徴を学習し、位置符号化による並列計算を容易にする。
これは、ディープトランスモデルに似た注意に基づくメカニズムを採用しており、オートエンコーダの潜在空間における次のステップウィンドウを予測するための重要なアーキテクチャ上の変更である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:55:02 GMT)
TEN-GUARD: Tensor Decomposition for Backdoor Attack Detection in Deep
Neural Networks [3.5] 本稿では,ネットワークアクティベーションに適用した2つのテンソル分解法によるバックドア検出手法を提案する。
これは、複数のモデルを同時に分析する機能など、既存の検出方法と比較して、多くの利点がある。
その結果,現在の最先端手法よりも,バックドアネットワークを高精度かつ効率的に検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:08:28 GMT)
QoS-Aware Graph Contrastive Learning for Web Service Recommendation [3.1] 本研究は,Quality of Service (QoS) を用いたWebサービスレコメンデーションにおける,データの分散性の課題とコールドスタート問題に対処することを目的とする。
本モデルは,コールドスタート問題に対処し,精度を効果的に向上するために,グラフコントラスト学習の力を利用する。
我々の研究は、ユーザとサービスのインタラクションデータに制限がある場合でも、現実世界のシナリオにおいてより正確なレコメンデーションの可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:36:04 GMT)
Human as AI Mentor: Enhanced Human-in-the-loop Reinforcement Learning
for Safe and Efficient Autonomous Driving [3.1] 本稿では,AIメンターをベースとした深層強化学習(HAIM-DRL)フレームワークとして,Human-in-the-loop強化学習法を提案する。
私たちはまず、AIメンター(HAIM)と呼ばれる人間の知性をAIに効果的に注入する革新的な学習パラダイムを紹介します。
このパラダイムでは、人間の専門家がAIエージェントのメンターとして機能し、エージェントはトラフィックフローの障害を最小限に抑えるためにガイドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:30:14 GMT)
Advancing DDoS Attack Detection: A Synergistic Approach Using Deep
Residual Neural Networks and Synthetic Oversampling [3.0] 本稿では,Deep Residual Neural Networks(ResNets)の機能を活用したDDoS攻撃検出の強化手法を提案する。
我々は、良性および悪意のあるデータポイントの表現のバランスをとり、モデルが攻撃を示す複雑なパターンをよりよく識別できるようにする。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,従来の手法よりもはるかに優れた99.98%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:03:52 GMT)
ddml: Double/debiased machine learning in Stata [2.9] 本稿では,Double/Debiased Machine Learning (DDML) のパッケージ ddml について紹介する。
ddmlは、スタタの既存の教師付き機械学習プログラムと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:17:57 GMT)
When To Grow? A Fitting Risk-Aware Policy for Layer Growing in Deep
Neural Networks [2.9] 神経成長は, 成長時期の選択された政策の影響を受け, 正則化効果を示すことを示す。
本稿では,リスクの過小評価レベルから得られる成長タイミングを自動的に調整する,過小評価型成長タイミングポリシーを提案する。
CIFAR-10/100データセットとImageNetデータセットを用いた総合的な実験により、提案されたポリシーは、不適合なモデルで最大1.3%の精度向上を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 01:15:51 GMT)
Learning Persistent Community Structures in Dynamic Networks via
Topological Data Analysis [2.6] 本稿では,コミュニティ間構造における時間的一貫性の整合性を考慮した新しいディープグラフクラスタリングフレームワークを提案する。
MFCは、ノード埋め込みを保存する行列分解に基づくディープグラフクラスタリングアルゴリズムである。
TopoRegは、時間間隔でコミュニティ間構造間のトポロジカルな類似性を維持するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 11:29:19 GMT)
Convergence Rate Maximization for Split Learning-based Control of EMG
Prosthetic Devices [2.6] Split Learning (SL) は筋電図に基づく補綴制御における有望な分散学習手法である。
本稿では,モデル収束率の最大化の観点から,最適カット層選択のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 15:05:49 GMT)
Part-of-Speech Tagger for Bodo Language using Deep Learning approach [2.2] 最初に、Bodo言語のための言語モデルであるBodoBERTを提示する。
次に,Bodo 用の DL ベースの POS タグ付けモデルを提案する。
ベストパフォーマンスモデルはF1スコア0.8041に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:37:56 GMT)
Using Large Language Models to Assess Tutors' Performance in Reacting to
Students Making Math Errors [2.1] 数学の誤りを犯した生徒に対する実生活教師のパフォーマンスを評価するための生成AIの能力について検討する。
その結果, GPT-3.5-Turbo と GPT-4 の双方が, 誤りを犯す生徒に対して反応する基準を評価する能力を示した。
GPT-4は、学生が誤りを犯した事例を過度に同定する傾向があり、しばしば学生の不確実性や、人間の評価者が起こらなかった潜在的な誤りを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 15:34:27 GMT)
Controllable Image Synthesis of Industrial Data Using Stable Diffusion [2.0] 本稿では,産業データに基づく汎用事前学習型生成モデルの再利用手法を提案する。
まず、モデルに新しい概念を学習させ、新しいデータ分布を学習させる。
そこで我々は,その生成過程の条件付けを強制的に行ない,よく定義されたトポロジ的特徴を満たす産業用画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:09:24 GMT)
Secure Synthesis of Distributed Cryptographic Applications (Technical Report) [2.0] 我々はセキュアなプログラムパーティショニングを用いて暗号アプリケーションを合成することを提唱する。
このアプローチは有望だが、そのようなコンパイラのセキュリティに関する公式な結果はスコープに限られている。
我々は、堅牢で効率的なアプリケーションに不可欠な微妙さを扱うコンパイラのセキュリティ証明を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:57:44 GMT)
A least distance estimator for a multivariate regression model using
deep neural networks [1.9] (A)GDNN-LD推定器は、DNN構造の重みパラメータに(適応的な)グループラッソペナルティを適用することにより、可変選択とモデル推定を同時に行う。
そこで本研究では,最小距離損失に基づく非滑らかな目的関数の最適化を容易にする2次平滑化近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 04:36:00 GMT)
TeLeS: Temporal Lexeme Similarity Score to Estimate Confidence in
End-to-End ASR [1.8] クラス確率に基づく信頼スコアは、自信過剰なASR予測の品質を正確に表すものではない。
信頼度推定モデル(CEM)を訓練するためのTeLeS(Temporal-Lexeme similarity)の信頼性スコアを提案する。
我々は、ヒンディー語、タミル語、カナダ語という3つの言語で訓練されたASRモデルを用いて、様々なトレーニングデータサイズで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 16:29:13 GMT)
Learning-Augmented K-Means Clustering Using Dimensional Reduction [1.7] 主成分分析(PCA)を用いたデータセットの次元性低減手法を提案する。
PCAは文献でよく確立されており、データモデリング、圧縮、可視化の最も有用なツールの1つになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:02:33 GMT)
CAVIAR: Co-simulation of 6G Communications, 3D Scenarios and AI for
Digital Twins [1.6] この研究はCAVIARと呼ばれるモジュラーコシミュレート手法を記述している。
ここで、CAVIARはメッセージパッシングライブラリをサポートし、異なる6Gシミュレータを使ってデジタルツインシステムの仮想的な実装を可能にするようにアップグレードされている。
実装されたSARユースケースの結果は、方法論が単一のマシンで実行可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 21:22:18 GMT)
Semi-supervised learning via DQN for log anomaly detection [1.5] 本稿では,DQNLogと呼ばれる深層強化学習からDQNアルゴリズムを組み合わせた半教師付きログ異常検出手法を提案する。
DQNLogは精度を保ちながらリコール率とF1スコアを大幅に改善し,実用性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:04:13 GMT)
An Empirical Investigation of Value-Based Multi-objective Reinforcement
Learning for Stochastic Environments [1.3] 本稿では、値ベースMORL Q-learningアルゴリズムがSER-Optimal Policyを学習する頻度に影響を与える要因について検討する。
これらのアルゴリズムの安定性と収束性に対するノイズQ値推定問題の重大な影響を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:43:08 GMT)
Analysis and Validation of Image Search Engines in Histopathology [1.3] 全スライド画像(WSI)は、ガラススライドに装着された組織標本の詳細なデジタル表現である。
WSI と WSI のマッチングは、患者マッチングのクリティカルな方法として機能する。
視覚単語袋(BoVW)、ヨッティクセル(Yottixel)、SISH(SISH)、RetCCL(RetCCL)など4種類の検索手法の広範な解析と検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 18:17:55 GMT)
How to ensure a safe control strategy? Towards a SRL for urban transit
autonomous operation [1.2] 本稿では,都市交通自律運転列車の安全インテリジェント制御のためのSSA-DRLフレームワークを提案する。
提案手法は,線形時間論理,強化学習,モンテカルロ木探索と組み合わせる。
フレームワークの出力は速度制約を満たし、スケジュール制約を満たし、操作プロセスを最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:13:29 GMT)
Realism in Action: Anomaly-Aware Diagnosis of Brain Tumors from Medical
Images Using YOLOv8 and DeiT [1.2] 本研究は,脳腫瘍の診断・分類に深層学習(DL)技術を活用することでこの問題に対処する。
NBML(National Brain Mapping Lab)は、30の腫瘍患者と51の正常患者を含む81の患者を対象とする。
このアプローチは、信頼できる腫瘍の検出と分類において有望な進歩を示し、現実の医療画像シナリオにおける腫瘍診断の潜在的な進歩を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 20:53:02 GMT)
MultiSiam: A Multiple Input Siamese Network For Social Media Text
Classification And Duplicate Text Detection [1.1] ソーシャルメディアのアカウントは、ますます類似したコンテンツを投稿し、プラットフォーム間のカオス体験を生み出している。
本稿ではまず,複数入力のSiameseネットワークであるMultiSiamを提案する。
この縮合されたネットワークを用いて別のモデルSMCDを提案し、重複したテキストグループ化と分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:13:34 GMT)
Guiding Effort Allocation in Open-Source Software Projects Using Bus
Factor Analysis [1.1] プロジェクトのバスファクタ(BF)は、「プロジェクトが進めないよう無力化する必要がある主要な開発者の数」と定義されている。
コード変更行(LOCC)やコード行のコサイン差(change-size-cos)といった他のメトリクスを用いてBFを計算することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 20:55:40 GMT)
Evolution-Bootstrapped Simulation: Artificial or Human Intelligence:
Which Came First? [1.0] 自然選択による進化によって駆動される世界では、ニューラルネットワークや人間が最初に進化する可能性は高いのか?
ニューラルネットワークは人間よりもはるかにシンプルです。
ニューラルネットワークが存在するためには、複雑な人為的な機器が存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 21:06:58 GMT)
Do Bayesian Neural Networks Improve Weapon System Predictive
Maintenance? [1.0] 我々は、信頼性の高い兵器システムの故障時期をモデル化するために、ニューラルネットワークのためのベイズ推論プロセスを実装した。
合成および実際のデータセットに基づいて、アプローチであるLaplaceNNを分析し、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 13:38:01 GMT)
Generalist embedding models are better at short-context clinical
semantic search than specialized embedding models [0.9] ICD-10-CMのコード記述と容易に再現可能な言い換えに基づくデータセットを構築する。
セマンティックサーチタスクにおいて、ジェネラリストまたは臨床領域専門の既存の埋め込みモデルをベンチマークした。
その結果、ジェネラリストモデルは臨床モデルよりも優れており、既存の臨床特化モデルは、それらを混乱させる入力の小さな変化に対してより敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:51:09 GMT)
UGGNet: Bridging U-Net and VGG for Advanced Breast Cancer Diagnosis [0.6] 乳房超音波画像解析の性能を高めるために,U-NetとVGGアーキテクチャのパワーを組み合わせたUGGNetと呼ばれる新しいモデルを提案する。
モデルのU-Netコンポーネントは病変を正確に分類するのに役立ち、VGGコンポーネントは深い畳み込み層を利用して特徴を抽出する。
UGGNetにおけるこれらの2つのアーキテクチャの融合は、乳房超音波画像の正確な診断のための包括的ソリューションとして、セグメンテーションと特徴表現の両方を最適化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 09:28:49 GMT)
Enhancing Context Through Contrast [0.4] 本稿では,ニューラルマシン翻訳の性能向上のための新しいコンテキスト拡張ステップを提案する。
他のアプローチとは異なり、明示的にデータを拡張するのではなく、言語を暗黙的な拡張と見なす。
本手法は, 組込みをゼロから学習せず, 事前学習した組込みに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:13:51 GMT)
Exploring Public Opinion on Responsible AI Through The Lens of Cultural
Consensus Theory [0.2] 文化合意理論を,AIの様々な側面に関する全国代表的調査データセットに適用した。
私たちの結果は、責任あるAIに関する共有とコントラストの見解を特定することで、貴重な洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 20:57:35 GMT)
Zero-Knowledge Proof in NuLink [0.0] NuLinkはAPI経由の分散アプリケーションのためのプライバシ保護技術を提供する。
ユーザーは価値あるデータを安全に保存したり、他人と取引したりできる。
NuLinkが提供するサービスのプライバシとセキュリティを確保するためには、(ゼロ知識)証明システムが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 03:30:33 GMT)
Vision Transformers and Bi-LSTM for Alzheimer's Disease Diagnosis from
3D MRI [0.0] 早期に診断された場合、アルツハイマー病(AD)を治療・治療することができる。
本研究では、視覚変換器(ViT)とバイLSTMを用いて、アルツハイマー病の診断のためのMRI画像の処理を提案する。
提案手法は,ADの診断のための精度,精度,Fスコア,リコールの点で良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:11:03 GMT)
Unruh-De Witt detectors, Bell-CHSH inequality and Tomita-Takesaki theory [0.0] ウンルー=デ・ウィットが1/2$の検出器と本物のスカラー場の間の相互作用を精査する。
モジュラー理論を用いることで、量子場の自由度を超えるトレースを正確に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 22:01:33 GMT)
Time-reparametrization invariance: from Glasses to toy Black Holes [0.0] 一見無関係な2つのシステムは、技術的に非常に類似した起源から生じる共通の特徴を共有している。
ここでは、技術的に非常によく似た起源から生まれた、一見無関係な2つのシステムが共通の特徴を共有している様子を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:21:26 GMT)
The 4-adic complexity of quaternary sequences with low autocorrelation and high linear complexity [0.0] 我々は,低自己相関と高線形複雑性を持つ新しい4進列の4進複雑性を推定する。
以上の結果から,これらの系列は有理近似アルゴリズムの攻撃に抵抗するため,大きく4進的複雑であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:38:41 GMT)
Simulating quantum computation: how many "bits" for "it"? [0.0] 確率関数からの繰り返しサンプリングにより、マジック状態を用いた量子計算のための古典的シミュレーション法が最近導入された。
シミュレーション手順が追跡しなければならない古典的データの量を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 00:16:50 GMT)
Short-Time Fourier Transform for deblurring Variational Autoencoders [0.0] 変分オートエンコーダ(VAE)は強力な生成モデルである。
彼らの生成したサンプルは、代替生成技術の出力と比較して、特徴的な曖昧さに悩まされていることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:57:11 GMT)
Self-adjointness of a simplified Dirac interaction operator without any
cutoffs [0.0] 私たちは、$hat H_mathrmI propto int dmathbfkdmathbfp(hat a(mathbfk)) + hat adagger(mathbfp + mathbfk) hat bdagger(mathbfp)/sqrt|mathbfk|$$ によって与えられるダイラック相互作用作用素の単純化版が、密度の高い特定の領域上で自己共役であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 14:07:02 GMT)
SecureReg: A Combined Framework for Proactively Exposing Malicious
Domain Name Registrations [0.0] 本稿では,登録プロセス開始時に疑わしいドメインを特定するための最先端アプローチを提案する。
付随するデータパイプラインは、新しいドメインと登録ドメインを比較して重要な特徴を生成する。
本システムはセマンティックな属性と数値的な属性を分析し,早期脅威検出のための堅牢なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 11:43:57 GMT)
Reflections on Inductive Thematic Saturation as a potential metric for
measuring the validity of an inductive Thematic Analysis with LLMs [0.0] 本論文は,大言語モデル (LLM) を用いた主題分析 (TA) のトランザクション妥当性を評価する指標として,初期主題飽和 (ITS) が用いられることを示唆している。
本稿では,異なるサイズの2つのデータセットを初期符号化し,LLMが符号化中に何らかの解析飽和点に達する方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 15:34:38 GMT)
Real Time Human Detection by Unmanned Aerial Vehicles [0.0] 公安のための重要な2つのデータソースは、無人航空機(UAV)によって生成された熱赤外(TIR)リモートセンシング写真とビデオである。
ターゲットの小型化,複雑なシーン情報,視聴可能なビデオに対する低解像度化,ラベル付きデータセットやトレーニングモデルのデジェスなどにより,オブジェクト検出は依然として困難である。
本研究では,写真やビデオのためのUAV TIRオブジェクト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 18:28:01 GMT)
Quantum Optimization Algorithms in Operations Research: Methods,
Applications, and Implications [0.0] 量子最適化アルゴリズム(QOAs)は、意思決定における最適化手法の適用を根本的に変える可能性を秘めている。
工業化段階に入る量子コンピュータ構築の最新の進歩により、量子ベースの最適化アルゴリズムはより重要になっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 21:34:14 GMT)
Prethermalization in an open quantum system coupled to a spatially
correlated Bosonic bath [0.0] ほぼ可積分な孤立量子多体系は、遅い熱化の前に準定常予熱状態に達する。
本症例では, 新興予熱状態の特性について検討する。
このような予熱状態が量子エンタングルメント記憶装置にどのように重要な応用をもたらすかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 18:13:41 GMT)
On the Convergence of Hermitian Dynamic Mode Decomposition [0.0] 自己随伴クープマン作用素のスペクトル特性に対するエルミート力学モード分解(DMD)の収束性について検討する。
スペクトル測度の収束に関する一般定理を確立し、2次元シュリンガー方程式上で数値的に結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 11:13:16 GMT)
Neural Population Decoding and Imbalanced Multi-Omic Datasets For Cancer
Subtype Diagnosis [0.0] 人口復号化がWTAネットワークの分類性能に顕著な影響を与えていることを示す。
The Cancer Genome Atlasのデータセットを用いて,多眼データからの癌サブタイプ診断の問題にWTAネットワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:54:58 GMT)
Multi-View 3D Instance Segmentation of Structural Anomalies for Enhanced
Structural Inspection of Concrete Bridges [0.0] 画像レベルの検出モデルの優れた性能を利用して、3次元空間における異常のインスタンスを分割する3段階のアプローチが提案されている。
IoUの90%以上はひび割れや腐食に、41%はスポーリングに利用でき、これは特に難しいクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 20:39:20 GMT)
ImageLab: Simplifying Image Processing Exploration for Novices and
Experts Alike [0.0] ImageLabは、初心者でも専門家でも、画像処理を民主化するための新しいツールだ。
ImageLabは貴重な教育資源として機能するだけでなく、経験豊富な実践者のための実践的なテスト環境も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:27:28 GMT)
From ergodicity to Stark many-body localization in spin chains with
single-ion anisotropy [0.0] 本研究は、Magumdar-Ghoshモデル内で$Sgeq 1/2$のスピン鎖のダイナミクスを探求する。
正確な数値対角化を用いることで、ほぼ一定段階の磁場が熱化を抑制することを明らかにした。
その結果, 単イオン異方性の存在だけでは, システム内の熱化を防げることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 02:54:42 GMT)
Forecasting Imports in OECD Member Countries and Iran by Using Neural
Network Algorithms of LSTM [0.0] 本研究は、2021年から2025年までの20年間、OECD加盟国とイランの輸入をANNを用いて予測することを目的とする。
1970年から2019年にかけて、世界銀行、WTO、IFMなどの有効な資源から50年以上のデータを収集した。
本研究はLSTMを用いてPycharmのデータ分析を行い, トレーニングデータとして75%, テストデータとして25%のデータを解析し, 解析結果を99%の精度で予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 17:34:26 GMT)
Exploring the Frontiers of LLMs in Psychological Applications: A
Comprehensive Review [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の認知と行動の側面をシミュレートする可能性がある。
LLMは、文献レビュー、仮説生成、実験的なデザイン、実験的な主題、データ分析、学術的な執筆、心理学におけるピアレビューのための革新的なツールを提供する。
データプライバシ、心理的研究にLLMを使うことの倫理的意味、モデルの制限をより深く理解する必要がある、といった問題があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 10:22:47 GMT)
Exploiting Data Hierarchy as a New Modality for Contrastive Learning [0.0] この研究は、階層的に構造化されたデータが、ニューラルネットワークが大聖堂の概念的な表現を学ぶのにどのように役立つかを研究する。
基礎となるWikiScenesデータセットは、大聖堂の構成要素の空間的に整理された階層構造を提供する。
本稿では,エンコーダの潜伏空間におけるデータ空間階層を表現するために,三重項マージン損失を利用した新しい階層的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） (Sat, 6 Jan 2024 21:47:49 GMT)
Electroweak parameters from mixed SU(2) Yang-Mills Thermodynamics [0.0] 純SU(2)量子ヤン・ミルズ理論の熱相構造に基づいて、静止中の電子を拡張粒子として記述する。
このブロブは圧力を消し、電磁二重解釈BPSモノポールをトラップする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 15:51:43 GMT)
ECGformer: Leveraging transformer for ECG heartbeat arrhythmia
classification [0.0] 不整脈または不整脈とも呼ばれる不整脈は不整脈を指す。
深層学習は、様々な医学的課題に取り組む際、例外的な能力を示した。
我々は心電図データに現れる様々な不整脈の分類のためのECGformerモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 06:14:48 GMT)
Distributed client selection with multi-objective in federated learning
assisted Internet of Vehicles [0.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、IoT(Internet of Vehicles)における新たな分散機械学習フレームワークである。
IoVでは、何百万もの車が自分の知識を共有するためにモデルを訓練している。アクティブな状態を維持することは、参加者が一定の間隔でFLサーバに状態を更新し、次のラウンドに参加する必要があることを意味する。
本稿では,全参加者に対してアクティブな状態を維持するための分散クライアント選択方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:28:55 GMT)
Cavity magnonics with domain walls in insulating ferromagnetic wires [0.0] 磁気ドメインウォール (DWs) は、古典的およびニューロモルフィックコンピューティングに利用できる堅牢な低エネルギーモードを示すトポロジ的欠陥である。
短強磁性絶縁線における局所化DWと拡張マグノンとの幾何学的ベリー相相互作用を利用する方法を示す。
我々は、マグノンが遠方DWに格納された量子ビット間の長距離エンタングリング相互作用を媒介し、量子ゲートの普遍的な実装を促進することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 08:46:26 GMT)
Autonomous Navigation in Complex Environments [0.0] 本稿では,CNN-DNNネットワーク融合のシミュレーション環境におけるロボットナビゲーションコントローラ構築への応用について検討する。
シミュレーション環境は、自律的なエージェントが未知の洞窟システム内でゴールを見つけるように、地下の救助状況をモデル化するために構築される。
シミュレーション学習は、制御アルゴリズムをトレーニングするために使用され、LiDARとカメラデータを使用して空間をナビゲートし、ゴールを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 18:05:06 GMT)
An Integrated Framework for Team Formation and Winner Prediction in the
FIRST Robotics Competition: Model, Algorithm, and Analysis [0.0] 本手法をFIRSTロボティクスコンペティションの起草プロセスに適用する。
まず,チーム全体のパフォーマンスに基づいて,個々のメンバのパフォーマンスを推定する手法を開発した。
チーム形成を最適化するためにアライアンス最適化アルゴリズムを開発し、優勝チームを予測するためにディープニューラルネットワークモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 23:11:50 GMT)
Adaptive Boosting with Fairness-aware Reweighting Technique for Fair
Classification [0.0] AdaBoost の解釈可能なフェアネス改善型である新しいフェア AdaBoost (FAB) アプローチが提案されている。
主に二分分類問題について検討し、3つの異なる指標の公平性に着目した。
FABはAdaBoostと比較して、少ない精度で分類公正性を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 00:00:49 GMT)
A new symmetry theory for non-Hermitian Hamiltonians [0.0] エタ擬PT対称性理論 (eta pseudo PT symmetric theory) は記号 eta で表され、非エルミート・ハミルトニアンが真のスペクトルを持つことができる条件を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Jan 2024 12:23:45 GMT)