ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech
Recognition Challenge [94.1] この課題は、新しいエネルギー車両内で記録された100時間以上のマルチチャネル音声データを収集する。
1位チームのUSTCiflytekはASRトラックで13.16%のCER、ASDRトラックで21.48%のcpCERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:51:42 GMT)
Sports-QA: A Large-Scale Video Question Answering Benchmark for Complex
and Professional Sports [90.8] スポーツビデオQAタスク用に特別に設計された最初のデータセットであるSports-QAを紹介する。
Sports-QAデータセットには、説明、時系列、因果関係、反事実条件など、さまざまな種類の質問が含まれている。
質問応答のための時間的情報の特定の尺度に自動的にフォーカスできる新しいオートフォーカス変換器(AFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 02:58:51 GMT)
Data-CUBE: Data Curriculum for Instruction-based Sentence Representation
Learning [85.7] 本稿では,学習用マルチタスクデータの順序を列挙するデータカリキュラム,すなわちData-CUBEを提案する。
タスクレベルでは、タスク間の干渉リスクを最小化するために最適なタスクオーダーを見つけることを目的としている。
インスタンスレベルでは、タスク毎のすべてのインスタンスの難易度を測定し、トレーニングのためにそれらを簡単に微分できるミニバッチに分割します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 18:12:20 GMT)
BadCLIP: Dual-Embedding Guided Backdoor Attack on Multimodal Contrastive
Learning [85.3] 本報告では,防衛後においてもバックドア攻撃が有効であり続けるという現実的なシナリオにおける脅威を明らかにする。
バックドア検出や細調整防御のモデル化に抵抗性のあるemphtoolnsアタックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:04:31 GMT)
Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.2] エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。
我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:11:18 GMT)
RHOBIN Challenge: Reconstruction of Human Object Interaction [83.1] 最初のRHOBINチャレンジ:RHOBINワークショップと連携して人間と物体の相互作用を再構築する。
我々の課題は、単眼のRGB画像から3D再構成する3つのトラックで構成され、困難な相互作用シナリオに対処することに焦点を当てている。
本稿では,課題の設定について述べるとともに,各トラックの入賞方法についてより詳細に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:37:07 GMT)
Benchmarking the Robustness of LiDAR Semantic Segmentation Models [78.7] 本稿では,LiDARセマンティックセグメンテーションモデルのロバスト性を,様々な汚職の下で包括的に解析することを目的とする。
本稿では,悪天候,計測ノイズ,デバイス間不一致という3つのグループで16のドメイン外LiDAR破損を特徴とするSemanticKITTI-Cというベンチマークを提案する。
我々は、単純だが効果的な修正によってロバスト性を大幅に向上させるロバストLiDARセグメンテーションモデル(RLSeg)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:02:26 GMT)
WavMark: Watermarking for Audio Generation [70.7] 本稿では,わずか1秒の音声スニペット内に最大32ビットの透かしを符号化する,革新的な音声透かしフレームワークを提案する。
透かしは人間の感覚に影響されず、様々な攻撃に対して強い弾力性を示す。
合成音声の効果的な識別子として機能し、オーディオ著作権保護の幅広い応用の可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:05:37 GMT)
MLCA-AVSR: Multi-Layer Cross Attention Fusion based Audio-Visual Speech
Recognition [68.7] 異なるレベルのオーディオ/視覚エンコーダに融合することで、各モードの表現を促進する多層クロスアテンション融合に基づくAVSR手法を提案する。
提案手法は第1位システムを超え,新たなSOTA cpCERの29.13%をこのデータセット上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:59:32 GMT)
The NPU-ASLP-LiAuto System Description for Visual Speech Recognition in
CNVSRC 2023 [67.1] 本稿では,第1回中国連続視覚音声認識チャレンジ(CNVSRC)2023において,NPU-ASLP-LiAuto(Team 237)が導入した視覚音声認識システムについて述べる。
データ処理に関しては,ベースライン1からリップモーション抽出器を利用してマルチスケール映像データを生成する。
トレーニング中に、速度摂動、ランダム回転、水平反転、色変換を含む様々な拡張技術が適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:20:52 GMT)
Learning to (Learn at Test Time) [66.5] 2つのネストループで学習する学習として教師あり学習の問題を再構築する。
内ループは最終予測の前に各インスタンスで自己スーパービジョンで学習する。
外ループは、内部ループが使用する自己教師付きタスクを学習し、最終的な予測が改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:32:39 GMT)
Improving Masked Autoencoders by Learning Where to Mask [65.9] マスケ画像モデリングは視覚データに対する有望な自己教師型学習手法である。
本稿では,Gumbel-Softmax を用いて,対向学習マスク生成装置とマスク誘導画像モデリングプロセスとを相互接続するフレームワーク AutoMAE を提案する。
実験の結果,AutoMAEは,標準の自己監督型ベンチマークや下流タスクに対して,効果的な事前学習モデルを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:17:34 GMT)
Continuous Modeling of the Denoising Process for Speech Enhancement
Based on Deep Learning [61.8] 状態変数をデノナイジングプロセスを示すために使用します。
UNetのようなニューラルネットワークは、連続的復調プロセスからサンプリングされたすべての状態変数を推定することを学ぶ。
実験結果から, クリーンターゲットに少量の雑音を保存することは, 音声強調に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:52:31 GMT)
FurniScene: A Large-scale 3D Room Dataset with Intricate Furnishing
Scenes [60.4] FurniSceneは、インテリアデザインの専門家による複雑な家具シーンを備えた大規模な3Dルームデータセットである。
具体的には、FurniSceneは11,698の部屋と、89種類のユニークな家具CADモデル39,691種類で構成されている。
室内環境のきめ細かいレイアウト生成に適した2段階拡散シーンモデル(TSDSM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:34:45 GMT)
Improving Visual Grounding by Encouraging Consistent Gradient-based
Explanations [58.4] 注意マスク整合性は,従来の方法よりも優れた視覚的グラウンドリング結果が得られることを示す。
AMCは効率的で実装が容易であり、どんな視覚言語モデルでも採用できるため一般的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 00:24:21 GMT)
InFoBench: Evaluating Instruction Following Ability in Large Language
Models [57.3] Decomposed Requirements following Ratio (DRFR) は、命令に従うLarge Language Models (LLM) 能力を評価するための新しい指標である。
InFoBenchは500の多様な命令と2250の分解された質問を複数の制約カテゴリに分けたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:01:56 GMT)
Real-time dynamics of false vacuum decay [49.2] 非対称二重井戸電位の準安定最小値における相対論的スカラー場の真空崩壊について検討した。
我々は,2粒子既約(2PI)量子実効作用の非摂動的枠組みを,Nの大規模展開において次から次へと誘導する順序で採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:32:09 GMT)
Deep Learning-based Image and Video Inpainting: A Survey [47.5] 本稿では,深層学習に基づく画像と映像のインペイント手法について概観的にレビューする。
既存のメソッドを,ハイレベルなインペイントパイプラインの観点から,さまざまなカテゴリに分類する。
我々は,低レベルの画素と高レベルの知覚的類似性の評価指標を提示し,性能評価を行い,代表印字方法の長所と短所について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:50:12 GMT)
An Investigation of Large Language Models for Real-World Hate Speech
Detection [46.2] 既存の手法の大きな制限は、ヘイトスピーチ検出がコンテキストの問題である点である。
近年,大規模言語モデル (LLM) はいくつかの自然言語処理において最先端の性能を示した。
本研究は, ヘイトスピーチの文脈を効果的に把握する上で, 巧妙な推論プロンプトが有効であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 00:39:33 GMT)
Freetalker: Controllable Speech and Text-Driven Gesture Generation Based
on Diffusion Models for Enhanced Speaker Naturalness [45.9] 我々は、自然発生(例えば、共音声ジェスチャー)と非自然発生(例えば、表彰台を動き回る)の両方を生成するための最初のフレームワークであるFreeTalkerを紹介する。
具体的には、音声によるジェスチャーとテキストによる動作の統一表現を用いた話者動作生成のための拡散モデルについて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 13:01:29 GMT)
Accurate and Scalable Estimation of Epistemic Uncertainty for Graph
Neural Networks [41.0] 固有GNNの不確実性推定を改善するための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、新しいグラフアンカー戦略を通じて、データをグラフデータに中心付けるという原則に適応する。
本研究は,GNNの不確実性推定に関する知見を提供し,信頼度推定におけるG-$Delta$UQの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 00:58:33 GMT)
A Heterogeneous RISC-V based SoC for Secure Nano-UAV Navigation [40.8] ナノUAVは高度な計算能力を必要とする一方で、大きな電力とペイロードの制約に直面している。
9mm2200mWシステム・オン・ア・チップ(SoC)のShaheenについて紹介する。
Linux対応のRV64コアと、v1.0の承認されたハイパーバイザ拡張と、低コストで低消費電力のメモリコントローラを統合している。
同時に、汎用DSP向けに最適化されたRV32コアの完全プログラム可能なエネルギー効率と面積効率のマルチコアクラスタを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:03:47 GMT)
Disentangled Neural Relational Inference for Interpretable Motion
Prediction [38.4] グラフベース表現と時系列モデルを統合した変分自動エンコーダフレームワークを開発した。
本モデルでは,対話を特徴付ける解釈可能なエッジ特徴を付加した動的相互作用グラフを推論する。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットに関する広範な実験を通じて、我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:49:24 GMT)
STAMP: Differentiable Task and Motion Planning via Stein Variational
Gradient Descent [37.2] 道具の使用や部品の組み立てなど、多くの操作タスクの計画には、記号的および幾何学的推論が必要であることが多い。
タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムは通常、高レベルのタスク・シーケンスを木探索することでこれらの問題を解決する。
本稿では, 離散連続TAMP問題を連続領域上の推論問題に緩和する新しいTAMP手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:52:09 GMT)
Tackling Cooperative Incompatibility for Zero-Shot Human-AI Coordination [36.3] 協調的オープンエンド・ラーニング(COLE)フレームワークを導入し,学習における協調的非互換性を解決する。
COLEは、グラフ理論の観点を用いて、2人のプレイヤーと協調ゲームにおけるオープンエンド目標を定式化し、各戦略の協調能力を評価し、特定する。
我々は,COLEが理論的および経験的分析から協調的不整合性を効果的に克服できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:18:02 GMT)
SynHIN: Generating Synthetic Heterogeneous Information Network for
Explainable AI [35.9] 合成異種情報ネットワークを生成するユニークな方法であるSynHINを提案する。
SynHINは、現実世界のデータセットのモチーフを特定し、グラフ統計を要約し、合成ネットワークを構築する。
将来の異種グラフ説明モデル研究のためのベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:43:36 GMT)
The Stronger the Diffusion Model, the Easier the Backdoor: Data
Poisoning to Induce Copyright Breaches Without Adjusting Finetuning Pipeline [33.1] 本研究では, DMの著作権保護に関連する脆弱性について, バックドアデータ中毒攻撃の導入による検討を行った。
本手法は,拡散モデルのトレーニングや微調整プロセスへのアクセスや制御を必要とせずに動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:37:29 GMT)
Weakly Augmented Variational Autoencoder in Time Series Anomaly
Detection [33.0] 本稿では,深層ヴァリアンコーダ(VAE)と自己教師付き学習(SSL)を組み合わせた新たな生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 00:23:05 GMT)
Exploring Large Language Model based Intelligent Agents: Definitions,
Methods, and Prospects [32.9] 本稿では, シングルエージェントおよびマルチエージェントシステムにおける知的エージェントの詳細な概要を提供するため, 現在の研究状況について調査する。
定義、研究フレームワーク、その構成、認知と計画方法、ツール利用、環境フィードバックに対する反応などの基礎的な構成要素を網羅する。
我々は、AIと自然言語処理の進化の展望を考慮し、LLMベースのエージェントの展望を思い浮かべて結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 09:08:24 GMT)
Causal Fairness Assessment of Treatment Allocation with Electronic
Health Records [32.3] 本稿では,臨床意思決定における公平性を評価するための因果フェアネスアルゴリズムを提案する。
EHRデータベースから得られた冠動脈疾患の患者コホートに本枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:23:51 GMT)
MLIC++: Linear Complexity Attention-based Multi-Reference Entropy
Modeling for Learned Image Compression [30.7] 我々はMEM++を導入し、潜在表現に固有の様々な相関関係をキャプチャする。
MEM++は最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRのVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを13.39%削減した。
MLIC++はリニアGPUメモリを解像度で表示し、高解像度の画像符号化に非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 03:52:03 GMT)
Token-Modification Adversarial Attacks for Natural Language Processing:
A Survey [29.7] 本稿では,自然言語処理システムに対する敵対的攻撃に対して,文献全体で使用するさまざまなコンポーネントについて述べる。
本研究は,新入生の現場への包括的ガイドとしての役割を担い,個別の攻撃成分の精製を目標とする研究を刺激することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:00:31 GMT)
PEneo: Unifying Line Extraction, Line Grouping, and Entity Linking for
End-to-end Document Pair Extraction [29.6] ドキュメントペア抽出は、キーエンティティとバリューエンティティの識別と、視覚的に豊富なドキュメントからの関連性の実現を目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、セマンティックエンティティ認識(SER)と関係抽出(RE)の2つのタスクに分割している。
本稿では,ライン抽出,ライングルーピング,エンティティリンクという3つの並列サブタスクを組み込んだ,統一パイプラインで文書ペア抽出を行うPEneoについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:48:07 GMT)
Uncertainty Quantification on Clinical Trial Outcome Prediction [29.1] 本稿では,不確実性の定量化を臨床治験結果の予測に取り入れることを提案する。
私たちの主な目標は、ニュアンスドの違いを識別するモデルの能力を強化することです。
我々は目的を達成するために選択的な分類手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 13:48:05 GMT)
conv_einsum: A Framework for Representation and Fast Evaluation of
Multilinear Operations in Convolutional Tensorial Neural Networks [28.4] 本研究では,テンソル畳み込み層をeinsumのような文字列として表現するフレームワークと,FLOPを最小化してこれらの文字列を評価するメタアルゴリズムであるconv_einsumを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:30:12 GMT)
Affinity Uncertainty-based Hard Negative Mining in Graph Contrastive
Learning [27.7] 強い負のマイニングは、多種多様なデータ型に対する自己教師付きコントラスト学習(CL)の強化に有効である。
本稿では,集合親和性情報に基づく識別モデルを構築し,グラフデータ中の強負を抽出する手法を提案する。
10個のグラフデータセットに対する実験により、我々の手法はグラフとノードの分類タスクにおいて、異なる最先端(SOTA)のGCLメソッドを一貫して拡張することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:23:30 GMT)
BCLNet: Bilateral Consensus Learning for Two-View Correspondence Pruning [26.4] 対応プルーニングは、2つの関連する画像間の信頼性の高い対応を確立することを目的としている。
既存のアプローチでは、ローカルとグローバルのコンテキストを扱うために、プログレッシブな戦略を採用することが多い。
本稿では,2視点対応型プルーニングタスクにおいて,双方向のコンセンサスを取得するための並列コンテキスト学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:38:15 GMT)
SeTformer is What You Need for Vision and Language [26.0] 自己最適化輸送(SeT)は、より良い性能と計算効率を実現するための新しいトランスフォーマーである。
SeTformerは、ImageNet-1Kで84.7%、86.2%という印象的なトップ1アキュラシーを達成した。
SeTformerはGLUEベンチマークで言語モデリングの最先端の結果も達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:52:49 GMT)
Is there really a Citation Age Bias in NLP? [25.9] 自然言語処理(NLP)コミュニティには、引用年齢バイアスがある。
すべてのAIサブフィールドは、励起アムネシアの同様の傾向を持っている。
これをNLPコミュニティの引用年齢バイアスとして診断するのではなく、このパターンはこれらの研究分野のダイナミクスの成果であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:12:08 GMT)
Empirical Study of Large Language Models as Automated Essay Scoring
Tools in English Composition__Taking TOEFL Independent Writing Task for
Example [25.2] 本研究では,大規模言語モデルの顕著な代表者であるChatGPTの機能と制約を評価することを目的とする。
本研究はChatGPTを用いて,小さなサンプルサイズであっても,英語エッセイの自動評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:13:50 GMT)
Text-Driven Traffic Anomaly Detection with Temporal High-Frequency
Modeling in Driving Videos [24.2] 本稿では,ビデオクリップをテキストプロンプトと整合させる新しい単一ステージ手法であるTHFを紹介し,交通異常検出の新しい視点を提供する。
従来の手法とは異なり、我々の手法の教師付き信号は1ホットベクトルではなく言語から派生しており、より包括的な表現を提供する。
提案したTTHFは,DoTAデータセット上で,+5.4%のAUCで,最先端の競合よりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:47:19 GMT)
Soaring from 4K to 400K: Extending LLM's Context with Activation Beacon [23.4] Activation Beacon は LLM のプラグイン・アンド・プレイモジュールとして導入された。
LLMの本来の機能を短いコンテキストで完全に保存し、長いコンテキストを処理する上で新しい機能を拡張する。
1台の8xA800 GPUマシンで9時間未満の時間を消費する10Kステップで、短いシーケンスデータで効率的にトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:57:40 GMT)
LIT-Former: Linking In-plane and Through-plane Transformers for
Simultaneous CT Image Denoising and Deblurring [22.6] 本稿では3次元低線量CT像について検討する。
この文脈で様々な深層学習法が開発されたが、一般的には2次元画像に焦点をあて、低線量化と分解能の劣化によりデノナイジングを行う。
従来,高画質3次元CT画像の低放射線化と高速撮像速度の確保が重要であった,平面内脱色と平面内脱色を同時に行う作業はほとんど行われていなかった。
ここでは、平面内と平面内を同時に分割するトランスと、平面内と平面内を同時に接続することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:18:37 GMT)
From Beginner to Expert: Modeling Medical Knowledge into General LLMs [22.5] 大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能(AI)システムは、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。
これらのモデルは、医学的な知識を推論したり、医師のような方法で医学的な疑問に答えたりするといった、繊細な応用に関して重要な課題に直面している。
本研究は、事前訓練された一般LLMモデル(AntGLM-10B)から始まり、医療初心者から医療専門家(AntGLM-Med-10B)に微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:52:24 GMT)
STEM: Unleashing the Power of Embeddings for Multi-task Recommendation [22.3] マルチタスク学習(MTL)の鍵となる課題は負の転送であるが、既存の研究ではすべてのサンプルに対して負の転送が検討されている。
我々は,タスク間の正のフィードバックの相対的な量に応じて,サンプルを分割した。
我々は、共有およびタスク固有の埋め込みの両方を統合することを目的とした、新しい共有およびタスク固有のEMbeddingsパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 01:41:06 GMT)
PGformer: Proxy-Bridged Game Transformer for Multi-Person Highly
Interactive Extreme Motion Prediction [22.2] 本稿では,極端な動きを持つ複数人の協調動作予測に焦点をあてる。
プロキシユニットを導入して,提案したXQAモジュールと連携する関係者をブリッジする。
我々のアプローチは、弱い相互作用を持つCMU-MocapとMuPoTS-3Dデータセットとも互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:05:41 GMT)
Towards Effective Multiple-in-One Image Restoration: A Sequential and
Prompt Learning Strategy [22.2] 7つのIRタスクからなるMultiple-in-one (MiO) IR問題について詳細に検討する。
これらの課題に対処するために、我々は2つの単純かつ効果的な戦略を提示した。
19個のテストセットで評価することにより、逐次的および迅速な学習戦略がMiO性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 03:35:04 GMT)
Decentralized Federated Policy Gradient with Byzantine Fault-Tolerance
and Provably Fast Convergence [21.9] Federated Reinforcement Learning (FRL)では、エージェントは共通のタスクを協調的に学習することを目的としており、各エージェントは生の軌跡を交換することなく、そのローカル環境で行動している。
我々はまず,非フォールトトレラントPGの仮定標準にのみ依存して既存の手法を改善する,新しい集中型ビザンチンフォールトトレラントポリシー(PG)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:06:06 GMT)
Impossibility Theorems for Feature Attribution [21.9] そこで本研究では,適度にリッチなモデルクラスでは,任意の特徴属性法がモデル振る舞いを推測するランダムな推測において,確実に改善できないことを示す。
本研究は, 局所モデル行動の特徴付け, 突発的特徴の同定, アルゴリズム的リコースなど, 一般的なエンドタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:15:30 GMT)
Pragmatic Evaluation of Clarifying Questions with Fact-Level Masking [21.5] 質問を明確にするための自然言語実践的質問(PACQ)の定義とフレームワークを提案する。
また、自然言語データセットを自己教師付きPACQデータセットに変換するためのファクトレベルマスキング(FLM)も提案する。
実験の結果,現在のゼロショットモデルでは,人間のアノテータと比較して,有用な情報を取得するための質問に苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 21:01:55 GMT)
LLMs for Robotic Object Disambiguation [21.1] 本研究は,LLMが複雑な意思決定課題の解決に適していることを明らかにする。
我々の研究の重要な焦点は、LLMのオブジェクトの曖昧化能力である。
我々は,LLMのあいまいなクエリを提示する能力を改善するために,数発のプロンプトエンジニアリングシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:46:23 GMT)
RJUA-QA: A Comprehensive QA Dataset for Urology [20.7] RJUA-QAは、質問応答(QA)と臨床証拠の推論のための新しい医療データセットである。
このデータセットには2,132種類の質問-文脈-回答ペアが含まれており、約25,000の診断記録と臨床ケースに対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:58:02 GMT)
A Robust Quantile Huber Loss With Interpretable Parameter Adjustment In
Distributional Reinforcement Learning [19.9] 本稿では、ワッサーシュタイン距離(WD)計算から導かれる一般化量子ハマー損失関数を提案する。
古典的な量子ハマー損失と比較して、この革新的な損失関数は外れ値に対する堅牢性を高める。
分散RLの一般的な応用であるアタリゲームに対する実証実験と、分布RLを用いた最近のヘッジ戦略により、提案した損失関数を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:22:33 GMT)
Pontryagin Optimal Control via Neural Networks [19.5] 我々は,ニューラルネットワークをポントリャーギンの最大原理(PMP)と統合し,NN-PMP-Gradient の効率的なフレームワークを提案する。
結果として生じるコントローラは、未知の複雑な力学を持つシステムに実装することができる。
モデルフリーおよびモデルベース強化学習(RL)アルゴリズムと比較して, NN-PMP-Gradientは, 制御目的の観点から高いサンプル効率と性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:54:08 GMT)
Building Efficient and Effective OpenQA Systems for Low-Resource
Languages [19.5] 低コストで効率的な OpenQA システムを低リソース言語向けに開発できることを示す。
主な要素は,(1) 機械翻訳ラベル付きデータセットを用いた弱監督,(2) 対象言語における非構造的知識源である。
我々は,SQuAD2.0の機械翻訳であるSQuAD-TRを提案し,トルコ語にColBERT-QAを適用してオープンQAシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:11:36 GMT)
DiarizationLM: Speaker Diarization Post-Processing with Large Language
Models [19.3] DiarizationLMは、大きな言語モデル(LLM)を利用して話者ダイアリゼーションシステムから出力を後処理するフレームワークである。
このフレームワークは、市販のASRや話者ダイアリゼーションシステムにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:54:57 GMT)
Mutual Information as Intrinsic Reward of Reinforcement Learning Agents
for On-demand Ride Pooling [19.2] オンデマンドの車両プールサービスにより、各車両は一度に複数の乗客にサービスを提供することができる。
既存のアルゴリズムでは、収益のみを考慮する場合が多いため、異常な配信要求を抱える場合、乗車が困難になる。
本稿では,都市を個別の配車に分割した配車作業のための配車フレームワークを提案し,これらの地域での配車に強化学習(RL)アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:12:39 GMT)
Entanglement Structure Detection via Computer Vision [18.9] 量子絡み合いは、様々な量子情報処理タスクにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,GHZ と W 状態の分類と様々な絡み合い構造の検出のためのハイブリッド CNN-Transformer モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:11:22 GMT)
NovelGym: A Flexible Ecosystem for Hybrid Planning and Learning Agents
Designed for Open Worlds [18.5] NovelGymはグリッドワールド環境をシミュレートするフレキシブルなエコシステムである。
オープンワールドにおける強化学習(RL)とハイブリッド計画および学習エージェントのベンチマークのための堅牢なプラットフォームとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:13:28 GMT)
Entanglement detection length of multipartite quantum states [18.3] 本稿では,真の多部絡み検出に必要な観測値の最小長として定義される絡み検出長の概念を導入する。
我々は,GHZ様状態,Dicke状態,グラフ状態など,真の絡み合い状態の絡み合い検出長を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 02:13:47 GMT)
A Region-Prompted Adapter Tuning for Visual Abductive Reasoning [18.3] 視覚的帰納的推論(Visual Abductive Reasoning)は、視覚的な入力から潜在的テキスト仮説を検索・生成する必要がある、新たな視覚言語(VL)トピックである。
RPA(Regional-Prompted Adapter)を提案する。
シャーロックの実験では、RPAが以前のSOTAよりも優れており、リーダーボードで1位に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:06:26 GMT)
A Comprehensive Survey on Instruction Following [17.9] 本稿では,現在の指導研究を要約し,考察する。
われわれの知る限りでは、次の教示に関する総合的な調査はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 20:25:09 GMT)
Amplifying robotics capacities with a human touch: An immersive
low-latency panoramic remote system [17.0] アバター (Avatar) システムは, 没入型低遅延パノラマロボットインタラクションプラットフォームである。
良好なネットワーク条件下では,357msの遅延で低遅延高精細パノラマ視体験を達成できた。
このシステムは、キャンパス、州、国、大陸にまたがる広大な物理的な距離を遠隔操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 06:55:41 GMT)
GOAT-Bench: Safety Insights to Large Multimodal Models through
Meme-Based Social Abuse [15.6] 我々は、暗黙のヘイトスピーチ、性差別、サイバーいじめなどのテーマをカプセル化した6K以上の様々なミームからなる包括的なミームベンチマークGOAT-Benchを紹介した。
我々はLMMがヘイトフルネス、軽蔑、攻撃性、皮肉、有害なコンテンツを正確に評価する能力について検討した。
LMMの幅広い実験により、現在のモデルは安全意識に欠けており、様々な形態の暗黙的虐待に敏感であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:23:06 GMT)
GRAM: Global Reasoning for Multi-Page VQA [15.5] 計算量の多い事前学習を必要とせずに,事前学習したシングルページモデルを複数ページ設定にシームレスに拡張するGRAMを提案する。
そのため、ローカルページレベルの理解にシングルページエンコーダを活用し、文書レベルの指定層と学習可能なトークンで拡張する。
復号化時に計算量を削減するために、符号化されたシーケンス長を小さくする任意の圧縮ステージを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:03:06 GMT)
Loophole-free test of local realism via Hardy's violation [14.7] ハーディのパラドックスは、局所現実主義をテストする「オール対ナッシング」方法に関するベルの定理の最も単純な形式として祝われている。
ここでは、フォトニックな絡み合い源を通して、ハーディの非局所性を実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:54:19 GMT)
Privacy-Preserving in Blockchain-based Federated Learning Systems [14.7] フェデレートラーニング(FL)は、機械学習モデルの協調トレーニングにおける革命的なアプローチとして最近登場した。
セキュリティとプライバシの懸念は、このソリューションの分散した性質に起因する。
本稿では,プライバシソリューションを定義するために,科学コミュニティが実施した研究成果について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:23:55 GMT)
Grimoire is All You Need for Enhancing Large Language Models [13.1] In-context Learning (ICL) は、特定のタスクにおける大規模言語モデルの性能を高めるための重要な手法の1つである。
本稿では,SLEICL(Strong LLM Enhanced ICL)を提案する。
弱言語モデルは,SLEICL法を用いて,ゼロショットや少数ショット機能よりも一貫した改善を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:32:29 GMT)
Comparing Foundation Models using Data Kernels [13.1] 基礎モデルの埋め込み空間幾何学を直接比較するための方法論を提案する。
提案手法はランダムグラフ理論に基づいており, 埋め込み類似性の有効な仮説検証を可能にする。
本稿では, 距離関数を付加したモデルの多様体が, 下流の指標と強く相関することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:28:56 GMT)
Systematic comparison of semi-supervised and self-supervised learning
for medical image classification [13.0] 多くの医学画像分類問題では、ラベル付きデータが不足し、ラベルなしデータが利用可能である。
両方の方向からの最近の手法は、従来のベンチマークで顕著な上昇を報告している。
本研究は,4つの医療データセット上でのラベル付きセットのみのベースラインに対して,13の代表的な半指導的手法と自己指導的手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:07:33 GMT)
Is Complexity Required for Neural Network Pruning? A Case Study on
Global Magnitude Pruning [12.7] 我々は、SOTAの手法を、単純なプルーニングベースライン、すなわちGlobal Magnitude Pruning (Global MP)に対してベンチマークする。
驚いたことに、バニラグローバルMPはSOTA技術に対して非常に優れている。
多くのプルーニングアルゴリズムが高頻度、すなわち層崩壊で発生する共通問題は、Global MPで簡単に修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:08:57 GMT)
Text Classification Based on Knowledge Graphs and Improved Attention
Mechanism [12.0] モデルは文字レベルと単語レベルの両方で動作し、概念を統合することで理解を深める。
その性能はAGNews、Ohsumed、TagMyNewsなどのデータセットで実証されており、それぞれ75.1%、58.7%、68.5%の精度が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:20:55 GMT)
Improving Transferability of Network Intrusion Detection in a Federated
Learning Setup [12.0] ネットワーク侵入検知システム(IDS)は、インターネットに接続されたデバイスに到着するネットワークパケットを分析し、侵入者の存在を検出することを目的としている。
ディープラーニングシステムは、従来のIDSに比べて優れたパフォーマンスで人気があり、多様な侵入クラスのための高品質なトレーニングデータの可用性に依存している。
本稿では,フェデレートされた侵入検知システムの転送性を大幅に向上させる2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:52:41 GMT)
DroidBot-GPT: GPT-powered UI Automation for Android [12.0] DroidBot-GPTは、GPTに似た大規模言語モデル(LLM)を使用して、Androidモバイルアプリケーションとのインタラクションを自動化するツールである。
DroidBot-GPTは、所望のタスクを自然言語で記述するので、タスクを完了させるためにアプリをナビゲートするアクションを自動的に生成して実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:23:47 GMT)
On Leveraging Large Language Models for Enhancing Entity Resolution [11.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を実体分解プロセスで効率的に活用するための戦略を紹介する。
当社のアプローチは、予算に制限された消費を維持しながら、最も効果的なマッチング質問を最適に選択します。
エントロピーを指標として提案手法の有効性を評価し,提案手法の有効性と有効性について実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 09:06:58 GMT)
Alignment between Initial State and Mixer Improves QAOA Performance for
Constrained Optimization [11.4] 量子交互演算子 ansatz (QAOA) は断熱アルゴリズムと強い関係を持つ。
本稿では, 断熱アルゴリズムの直感がQAOA初期状態を選択するタスクに適用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:24:41 GMT)
Automated Evaluation of Classroom Instructional Support with LLMs and
BoWs: Connecting Global Predictions to Specific Feedback [11.2] 大規模言語モデル(LLM)は、CLLASS(CLassroom Assessment Scoring System)のインストラクショナルサポートのドメインスコアを推定するために用いられる。
我々はメタのLlama2のゼロショットプロンプトと/または古典的なBag of Words(BoW)モデルを用いて、教師の発話の個々の発話を分類する機械学習アーキテクチャを設計する。
これらの発話レベルの判断は、グローバルなCLASSスコアを推定するために、全15分間の観察セッションに集約される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:43:50 GMT)
Deep OFDM Channel Estimation: Capturing Frequency Recurrence [10.8] OFDMシステムにおける深層学習に基づくチャネル推定手法を提案する。
我々は、単一OFDMスロット内で繰り返しニューラルネットワーク技術を採用し、レイテンシとメモリ制約を克服する。
提案したSisRafNetは、既存のディープラーニングに基づくチャネル推定手法と比較して優れた推定性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:13:08 GMT)
ROIC-DM: Robust Text Inference and Classification via Diffusion Model [10.7] 本稿では,拡散モデル(ROIC-DM)に基づく,ロバストテキスト推論と分類のための革新的なモデルを提案する。
ROIC-DMは、発達段階を含む訓練に特化しており、従来の言語モデルよりも頑健である。
3つのデータセットに対するいくつかの強いテキスト対逆攻撃による大規模な実験は、ROIC-DMが従来の言語モデルよりも堅牢性が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:05:26 GMT)
Multi-Modal Federated Learning for Cancer Staging over Non-IID Datasets
with Unbalanced Modalities [10.4] 本研究では,データサンプルの不均一性に対応する新しいFLアーキテクチャを提案する。
FLシステム内の様々なデータモダリティにまたがる様々な収束速度に関する課題に光を当てた。
本手法の優位性を示すために,The Cancer Genome Atlas program (TCGA) datalake を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:45:01 GMT)
GazeCLIP: Towards Enhancing Gaze Estimation via Text Guidance [10.2] 既存の視線推定手法は、言語信号やCLIP特徴空間の先行情報によって伝達されるリッチな意味的手がかりを無視する。
本稿では,GazeCLIPと呼ばれる新しい視線推定フレームワークを提案する。
具体的には、粗い手がかりを持つテキスト信号を生成する言語記述生成器を複雑に設計する。
提案したGazeCLIPは,従来の手法を超越し,最先端の推定精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:17:20 GMT)
Data-Driven Subsampling in the Presence of an Adversarial Actor [9.7] 深層学習に基づく自動変調分類(AMC)は、軍事と民間の両方のユースケースで応用される可能性があるため、大きな注目を集めている。
データ駆動サブサンプリング技術は、AMCの計算複雑性とトレーニング時間に関連する課題を克服するために利用されてきた。
本稿では,AMCとサブサンプリングの両方に深層学習モデルを用いたAMCシステムに対する敵攻撃の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:02:22 GMT)
Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution
Generalization on Heterogeneous Graphs [9.7] ヘテロジニアスグラフ(HGs)におけるラベル空間性問題に対処するヘテロジニアスグラフスショットラーニング(HGFL)が開発されている。
本稿では,新しい因果OOD不均質グラフFew-shot学習モデル,すなわちCOHFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 22:47:38 GMT)
Guaranteed Stable Quadratic Models and their applications in SINDy and
Operator Inference [9.6] 動的モデルを構築する演算子推論手法に着目する。
推論のために、適切な最適化問題を設定することによってモデルの演算子を学習することを目的とする。
本稿では,安定性の維持を図示する数値的な例をいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:53:37 GMT)
Global-Aware Enhanced Spatial-Temporal Graph Recurrent Networks: A New
Framework For Traffic Flow Prediction [9.4] 本稿では,空間時空間グラフリカレントニューラルネットワークとグローバル認知層を組み合わせた新しい交通予測フレームワークを提案する。
シーケンス対応グラフニューラルネットワークを提案し,GRU(Gated Recurrent Unit)に統合し,異なる時間ステップで非固定グラフを学習する。
4つの実トラフィックデータセットについて広範な実験を行い、その結果、我々のフレームワークと3つの具体的なモデルの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:28:36 GMT)
Tantalum airbridges for scalable superconducting quantum processors [8.8] 新規なリフトオフ法により作製した, 分離構造あるいは全カプセル構造を有する高信頼性タンタルエアブリッジを提案する。
タンタルエアブリッジの全体的な適合性を検証する。
中央の単一量子ゲートの忠実度は、孤立ランダム化ベンチマークでは99.95%から、同時ベンチマークでは99.94%にわずかに低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:32:31 GMT)
GLOCALFAIR: Jointly Improving Global and Local Group Fairness in
Federated Learning [8.8] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを犠牲にすることなく、クライアント間で共有モデルを共同で学習するための、将来的なソリューションとして登場した。
FLは、データの不均一性やパーティーの選択など、固有のFL特性のために、特定の人口集団に対してバイアスを受ける傾向にある。
クライアントのプライベートデータセットに関する詳細な統計を必要とせずに,グローバルおよびローカルグループフェアネスを改善するクライアントサーバのコードサインであるGFAIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 18:10:14 GMT)
Asynchronous Local Computations in Distributed Bayesian Learning [8.5] 本稿では,高速な計算と通信オーバヘッドを同時に低減するために,ゴシップに基づく通信を提案する。
我々は、特に低データ範囲において、より高速な初期収束と性能精度の向上を観察する。
UCI MLレポジトリのガンマ望遠鏡とmHealthデータセットで,それぞれ平均78%,90%以上の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:02:16 GMT)
FaultFormer: Pretraining Transformers for Adaptable Bearing Fault
Classification [8.4] 本稿では,変圧器モデルに基づく軸受欠陥の同定のための事前学習および微調整フレームワークを提案する。
特に,異なるトークン化とデータ拡張戦略について検討し,パフォーマンスの向上と技術評価の到達状況について検討する。
これは、モデルがさまざまなベアリング、障害、機械にわたって事前訓練され、新しいデータスカースアプリケーションに素早くデプロイされる、という新しいパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 02:46:33 GMT)
Re:Draw -- Context Aware Translation as a Controllable Method for
Artistic Production [8.4] インペイントとイメージ・ツー・イメージ翻訳の利点を組み合わせた新しい手法である文脈認識翻訳を導入する。
ユースケースとして,デザイン仕様に基づいて手書きのキャラクターアイを描画する手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:34:34 GMT)
Web Neural Network with Complete DiGraphs [8.3] 現在のニューラルネットワークは、神経細胞、畳み込み、再発などの脳構造を曖昧に模倣する構造を持っている。
本稿では、ニューロン接続にサイクルを導入し、他のネットワーク層でよく見られるシーケンシャルな性質を除去することにより、新たな構造特性を付加する。
さらに、モデルには、ニューラルネットワークにインスパイアされた連続的な入力と出力があり、ネットワークは最終結果を返すのではなく、分類のプロセスを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:12:10 GMT)
Segment Anything Model for Medical Image Segmentation: Current
Applications and Future Directions [8.2] 最近のSAM(Segment Anything Model)の導入は、プロンプト駆動パラダイムのイメージセグメンテーション領域への注目すべき拡張を意味している。
本稿では,SAMの有効性を医療画像分割タスクに拡張するための最近の取り組みについて概観する。
医療画像セグメンテーションにおけるSAMの役割について,今後の研究の道筋を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:25:42 GMT)
Token-free LLMs Can Generate Chinese Classical Poetry with More Accurate
Format [8.2] 微調整された大きな言語モデル(ChatGPTやQwen-chatなど)は、人間の指示に従って漢詩を生成することができる。
ほとんどのSOTA LLMはトークンベースであるため、フォーマットの不正確さは「トークン計画」タスクの難しさによるものである。
トークンベースのモデルを簡単にトークンフリーモデルに調整でき、フォーマット精度の問題を大幅に解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:00:36 GMT)
Revisiting Knowledge Distillation under Distribution Shift [7.8] 本研究では, 流通シフトに対する知識蒸留のメカニズムについて検討する。
本稿では,2つの一般分布シフトに対して知識蒸留をベンチマークするための統一的かつ体系的な枠組みを提案する。
分布シフト下での教育成績の低さを興味深い観察で明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:52:37 GMT)
Transfer the linguistic representations from TTS to accent conversion
with non-parallel data [7.4] アクセント変換は、話者のアイデンティティを保ちながら、ソース音声のアクセントをターゲットアクセントに変換することを目的としている。
本稿ではアクセントに依存しない言語表現を学習するアクセント変換のための新しい非自己回帰フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:39:34 GMT)
Bidirectional Temporal Plan Graph: Enabling Switchable Passing Orders
for More Efficient Multi-Agent Path Finding Plan Execution [7.3] BTPG(Bidirectional Temporal Plan Graph)と呼ばれる新しいグラフィカルな表現を導入し,実行中の注文を切り替えることで,不要な待ち時間を回避する。
実験の結果, BTPG は TPG に順調に優れ, 不要待ち時間が 8-20% 減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 01:23:49 GMT)
CAPTAIN at COLIEE 2023: Efficient Methods for Legal Information
Retrieval and Entailment Tasks [7.0] 本稿では,COLIEE 2023コンペティションにおけるタスク2,タスク3,タスク4の対応戦略について概説する。
提案手法は,最先端のディープラーニング手法の活用,ドメイン特性の観察に基づく手法の設計,厳密なエンジニアリングプラクティスと方法論を競争に適用することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:23:27 GMT)
ClusterComm: Discrete Communication in Decentralized MARL using Internal
Representation Clustering [6.8] ClusterCommは、エージェントが中央制御ユニットなしで個別に通信する、完全に分散化されたMARLフレームワークである。
エージェントのポリシネットワークのアクティベーションを最後に隠されたレイヤにクラスタリングするMini-Batch-K-Meansは、それらを個別のメッセージに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:53:43 GMT)
Thales: Formulating and Estimating Architectural Vulnerability Factors
for DNN Accelerators [6.8] 本稿では,過渡的エラーが発生した場合のネットワークの挙動を推定し,過渡的エラーが発生した場合の精度を定量化することに焦点を当てる。
既存のレジリエンス精度 (RA) の定式化は, ソフトウェア変数がハードウェアの過渡的欠陥の下で等価な故障確率を持つことを誤って仮定するため, 基本的に不正確であることを示す。
本稿では, 過渡的故障下でのDNN変数の故障確率を推定し, ハードウェアによる正しいRA推定を行うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:07:39 GMT)
Multi-Modal Representation Learning for Molecular Property Prediction:
Sequence, Graph, Geometry [6.0] 本稿では,分子グラフのトポロジを修飾して,原データと同じ分子接続指数を持つ拡張データを生成する新しいデータ拡張手法を提案する。
データ拡張技術と組み合わせた分子接続指数は、より多くのトポロジベースの分子特性情報を保持し、より信頼性の高いデータを生成するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 02:18:00 GMT)
Evaluating and Personalizing User-Perceived Quality of Text-to-Speech
Voices for Delivering Mindfulness Meditation with Different Physical
Embodiments [5.4] 本研究は,マインドフルネス・メディテーション(マインドフルネス・メディテーション)を施行するための,最先端音声のユーザ認識品質について検討した。
その結果、最も高い評価を受けたヒトの声は、すべてのTS音声より優れていた。
TTSの音声機能を微調整することで、ユーザー個人化されたTTSの音声は、人間の声とほぼ同等の性能を発揮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 21:14:32 GMT)
Real-time parameter estimation for two-qubit systems based on hybrid
control [5.0] 自発放出の有無で2つの量子ビットからなるZZ結合系の実時間パラメータ推定問題を考察する。
まず、量子ジャンプ検出に基づくフィードバック制御と、マルコフフィードバックとハミルトン制御を組み合わせたハイブリッド制御の2つの異なる制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:03:46 GMT)
Optimization Over Trained Neural Networks: Taking a Relaxing Walk [4.5] ニューラルネットワークモデルの大域的および局所的線形緩和を探索し,よりスケーラブルな解法を提案する。
我々の解法は最先端のMILP解法と競合し、それ以前には入力、深さ、ニューロン数の増加によるより良い解法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:15:00 GMT)
Detecting Anomalies in Blockchain Transactions using Machine Learning
Classifiers and Explainability Analysis [4.5] 本研究は、XAI手法と異常ルールを木に基づくアンサンブル分類器に統合し、異常なビットコイン取引を検出する。
我々は,異常なトランザクションデータと非異常なトランザクションデータのバランスをとるために,XGBCLUSというアンダーサンプリングアルゴリズムを導入する。
提案するアンサンブル分類器は,精度,TPR,FPRの点で,従来の単木型機械学習分類器よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:01:51 GMT)
Improving Dribbling, Passing, and Marking Actions in Soccer Simulation
2D Games Using Machine Learning [4.4] ロボカップの競技会は1997年に始まり、最古のロボカップリーグとして知られている。
ロボカップ2Dサッカーシミュレーションリーグ(RoboCup 2D Soccer Simulation League)は、24人の自律的なエージェントが2つのチームでプレーする、部分的に観察可能なサッカー環境である。
本稿では, CYRUS(RoboCup 2021 2D Soccer Simulation Leagueのチャンピオン)の主な戦略と機能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:54:26 GMT)
Global Prediction of COVID-19 Variant Emergence Using Dynamics-Informed
Graph Neural Networks [4.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで、新型ウイルスの出現が大きな要因となっている。
新たな変種の普及を予測するための現在の手法は、統計的モデリングに依存している。
変動力学インフォームドグラフニューラルネット(GNN)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:03:30 GMT)
LLM-Powered Code Vulnerability Repair with Reinforcement Learning and
Semantic Reward [4.2] 我々は,大規模な言語モデルであるCodeGen2を利用した多目的コード脆弱性解析システム texttSecRepair を導入する。
そこで本研究では,LLMを用いた脆弱性解析に適した命令ベースデータセットを提案する。
GitHub上の6つのオープンソースIoTオペレーティングシステムにおいて、ゼロデイとNデイの脆弱性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 02:46:39 GMT)
Building a Non-native Speech Corpus Featuring Chinese-English Bilingual
Children: Compilation and Rationale [3.9] 本稿では,5歳から6歳までの中英語児童の物語から成る非母語音声コーパスについて紹介する。
英語(L2)で物語理解テストを受ける子どもの合計6.5時間について,人格スコアや文法的・発音的誤りの注釈とともに紹介する。
子どもたちは中国語(L1)での並行MAIN試験も参照目的に完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:17:00 GMT)
Amirkabir campus dataset: Real-world challenges and scenarios of Visual
Inertial Odometry (VIO) for visually impaired people [3.8] 上記の問題に対処し,ナビゲーションシステムを改善するために,Amirkabirキャンパスデータセット(AUT-VI)を導入する。
AUT-VIは17の異なる場所で126の異なる配列を持つ、新しくて超混成的なデータセットである。
進行中の開発作業のサポートとして、データキャプチャ用のAndroidアプリケーションを一般向けにリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:13:51 GMT)
Pre-insertion resistors temperature prediction based on improved WOA-SVR [3.6] 高電圧回路ブレーカ内のプレ絶縁抵抗(PIR)は、電流が流れるときにジュール熱を発生させることによって、臨界成分でありウォームアップする。
本研究は、有限要素シミュレーション手法と、改良された鯨最適化アルゴリズム(IWOA)アプローチにより最適化されたサポートベクトル回帰(SVR)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:24:04 GMT)
Boosting Data Analytics With Synthetic Volume Expansion [3.6] この記事では、Synthetic Data Generation for Analyticsフレームワークを紹介します。
高度なモデルによって生成される高忠実な合成データに統計的手法を用いる。
このフレームワークで重要な発見は世代的効果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 03:39:16 GMT)
Expanding Horizons in HCI Research Through LLM-Driven Qualitative
Analysis [3.5] 大規模言語モデル(LLM)を用いたHCIにおける定性解析の新しいアプローチを提案する。
以上の結果から,LSMは従来の解析手法と一致しただけでなく,ユニークな知見も得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:39:31 GMT)
Elevating Defenses: Bridging Adversarial Training and Watermarking for
Model Resilience [2.8] この研究は、敵の訓練と透かし技術を統合する新しい枠組みを導入し、回避攻撃を防ぎます。
我々は、MNISTとFashion-MNISTデータセットを用いて、様々なモデル盗難攻撃における提案手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 21:52:09 GMT)
Information Retrieval and Classification of Real-Time Multi-Source
Hurricane Evacuation Notices [2.5] 我々は,局所的に発行されたハリケーン避難通知をタイムリーに検出し,追跡する手法を開発した。
テキストデータは,主に空間的対象Webスクレイピング法を用いて収集された。
このフレームワークは、迅速かつ標的とした検索、分類、再配布、リアルタイムの政府命令と通知のアーカイブのための他の種類の災害に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:35:30 GMT)
Adaptive Estimation and Uniform Confidence Bands for Nonparametric
Structural Functions and Elasticities [2.1] 非パラメトリックモデルにおいて、最適推定と推論のための2つのデータ駆動手法を導入する。
我々は、国際貿易の独占的競争モデルにおいて、ファーム輸出の集中的マージンの弾力性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:31:20 GMT)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Near Optimal
Algorithms via Adversarial Learning [2.0] 有限地平線上の長期制約付きオンライン2段階最適化をT$周期で検討する。
対戦型学習アルゴリズムからオンライン二段階問題のオンラインアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 01:01:59 GMT)
AliFuse: Aligning and Fusing Multi-modal Medical Data for Computer-Aided
Diagnosis [1.9] マルチモーダル医療データの整合と融合のためのトランスフォーマーベースのフレームワークであるAlifuseを提案する。
我々はAlifuseを用いてアルツハイマー病を分類し、5つのパブリックデータセット上で最先端のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:14:16 GMT)
Efficient Test Data Generation for MC/DC with OCL and Search [1.8] アビオニクスのソフトウェアシステムのシステムレベルのテストでは、DO-178Cのような国際安全基準に準拠する必要がある。
DO-178Cの推奨基準の1つは、修正条件/決定カバレッジ(MC/DC)基準である。
モデルベーステストにおいて,MC/DCテストデータの自動生成を効果的に行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:31:36 GMT)
The complexity of quantum support vector machines [1.8] 量子サポートベクトルマシンは、カーネル関数を定義するために量子回路を使用する。
二重問題は$O(M4.67/varepsilon2)$量子回路評価で解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:12:32 GMT)
Topological pumping induced by spatiotemporal modulation of interaction [1.8] 本稿では, 相互作用の変調を用いて, 単一粒子を使わずにトポロジカルポンピングを実現することを提案する。
変調は時間反転対称性を破るので、境界状態の多粒子エネルギーバンドはチャーン数ゼロである。
我々の研究は、単一の粒子を持たない相関したトポロジカル現象のさらなる研究を呼び起こすかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:33:56 GMT)
Training Convolutional Neural Networks with the Forward-Forward
algorithm [1.7] Forward Forward (FF)アルゴリズムは、現在まで完全に接続されたネットワークでしか使われていない。
FFパラダイムをCNNに拡張する方法を示す。
我々のFF学習したCNNは、空間的に拡張された新しいラベリング手法を特徴とし、MNISTの手書き桁データセットにおいて99.16%の分類精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 10:18:53 GMT)
On The Potential of The Fractal Geometry and The CNNs Ability to Encode
it [1.7] フラクタル次元は、物体の複雑さの統計指標を提供する。
いくつかの分類タスクでは有用であるが、フラクタル次元は深層学習アプリケーションでは未探索である。
フラクタル特性の浅いネットワークをトレーニングすることで、生データでトレーニングしたディープネットワークに匹敵する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:22:56 GMT)
Towards Quantum Computational Mechanics [1.7] 本稿では、量子コンピューティングを用いて、計算ホモジェナイゼーションにおける代表体積要素(RVE)問題を解く方法について述べる。
我々の量子RVE解法は古典解法に対して指数加速度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:35:54 GMT)
Deep Neighbor Layer Aggregation for Lightweight Self-Supervised
Monocular Depth Estimation [1.7] 文脈的特徴融合を用いた完全畳み込み深度推定ネットワークを提案する。
UNet++やHRNetと比較して、我々は、小さなターゲットや高速移動オブジェクトに関する情報を予約するために、高解像度で低解像度の機能を使用します。
本手法は精度を犠牲にすることなくパラメータを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 13:15:02 GMT)
Symbolic Numeric Planning with Patterns [1.5] 我々は,有界$n$を持つ$Pi$のプランを,最先端のロールアップと緩和された$exists$エンコーディングよりも少ない変数と/または節の式として見つけるという問題をエンコードする。
我々は,今年の国際計画コンペティションにおいて,プランナーのPattyが極めて優れたパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:44:18 GMT)
ChatGPT for Conversational Recommendation: Refining Recommendations by
Reprompting with Feedback [1.4] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、使いやすさと、フィードバックに反応しながら様々なタスクに動的に適応する能力によって人気を集めている。
私たちはChatGPTの周囲に厳密なパイプラインを構築し、ユーザーが推薦のためにモデルを現実的に調査する方法をシミュレートします。
本稿では,ChatGPTの推薦における人気バイアスの影響について検討し,その性能をベースラインモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:17:42 GMT)
Two-Unitary Complex Hadamard Matrices of Order $36$ [1.4] 特定の行列から派生した2単位の複素アダマール行列(CHM)の族が36ドルの大きさで構成されている。
この軌道のすべての行列は部分転位と再シャッフルの操作の後に一元的に残る。
これはオイラー問題の量子版に対する新しい解を提供し、グラエコ・ラテン四角形6のそれぞれの体は36ドルの士官の対称重ね合わせを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:13:48 GMT)
Enhance Multi-domain Sentiment Analysis of Review Texts through
Prompting Strategies [1.3] 感情分析タスクの推進過程を定式化し、感情分析に適した2つの新しい戦略を導入する。
提案した感情分析手法の有効性を評価するために,3つの異なる領域データセットの比較実験を行った。
その結果,提案手法の採用により,感情分析の精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:59:15 GMT)
Involution Fused ConvNet for Classifying Eye-Tracking Patterns of
Children with Autism Spectrum Disorder [1.2] 自閉症スペクトラム障害(ASD)は、診断が難しい複雑な神経疾患である。多くの研究では、ASDと診断された子供が注意範囲を維持し、焦点を絞った視力の低下に苦しむことが示されている。
視線追跡技術は、視線異常が自閉症の診断的特徴として認識されて以来、ASDの文脈で特に注目を集めてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 20:08:17 GMT)
Logical Assessment Formula and Its Principles for Evaluations with
Inaccurate Ground-Truth Labels [1.2] 不正確な基底構造ラベル(IAGTL)を用いた評価のための論理的評価式(LAF)を提案する。
LAF は IAGTL を用いた評価に応用でき、AGTL を用いた評価の通常の戦略のように合理的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 05:18:54 GMT)
Can generative AI and ChatGPT outperform humans on cognitive-demanding
problem-solving tasks in science? [1.1] 本研究は,2019年のNAEP科学評価におけるChatGPTとGPT-4の性能を,各項目の認知的要求によって比較した。
その結果、ChatGPTとGPT-4は、NAEPの科学評価に回答したほとんどの生徒より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:36:31 GMT)
Interpreting the Curse of Dimensionality from Distance Concentration and
Manifold Effect [0.7] まず,高次元データの操作に関する5つの課題を要約する。
次に、次元、距離集中、多様体効果の呪いの2つの主要な原因を掘り下げる。
次元の呪いの原因を解釈することで、現在のモデルやアルゴリズムの限界をよりよく理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:51:46 GMT)
In-Database Data Imputation [0.6] データの欠落は多くの領域で広く問題となり、データ分析と意思決定の課題を生み出します。
不完全なレコードを除外したり、単純な見積もりを示唆するといった、欠落したデータを扱う従来の手法は、計算的に効率的であるが、バイアスを導入し、変数の関係を乱す可能性がある。
モデルベースの計算手法は、データの変動性と関係を保存し、より堅牢なソリューションを提供するが、彼らは計算時間をはるかに多く要求する。
この作業は、広く使われているMICE方式を用いて、データベースシステム内の効率的で高品質でスケーラブルなデータ計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 01:57:41 GMT)
Enhanced Breast Cancer Tumor Classification using MobileNetV2: A
Detailed Exploration on Image Intensity, Error Mitigation, and
Streamlit-driven Real-time Deployment [0.6] 本研究は, 乳がん腫瘍を正常, 良性, 悪性のカテゴリに分類するための, Google の MobileNetV2 に基づく高度な転写学習モデルを提案する。
精度は 0.82、精度は 0.83、リコールは 0.81、ROC-AUCは 0.94、PR-AUCは 0.88、MCCは 0.74 である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 00:29:42 GMT)
EWS time delay in low energy e C60 elastic scattering [0.6] 本研究では,低エネルギー弾性eC60散乱におけるEysenbud-Wigner-Smith (EWS)時間遅延の計算と解析に焦点を当てた。
1)密度汎関数理論(DFT)と(2)環状正方形井戸(ASW)静的モデル(ASW)で記述される。
また, 偏極が共振および非共振時間遅延に与える影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 02:18:23 GMT)
Computational Argumentation-based Chatbots: a Survey [0.4] 本調査は,このような議論に基づくボットに関する論文をレビューするために,文献を精査する。
このアプローチの欠点とメリットについて結論を導きます。
また、Transformerベースのアーキテクチャや最先端の大規模言語モデルとの将来の開発や統合も検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:20:42 GMT)
An Efficient Quantum Factoring Algorithm [0.3] 我々は、$tildeO(n3/2)$の量子回路を独立に実行することで、$n$bit整数を分解できることを示した。
アルゴリズムの正しさは、指数的古典的因数分解アルゴリズムで使われるものに似た数論的な仮定に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:57:45 GMT)
Quantifying stability of non-power-seeking in artificial agents [0.3] AIエージェントが1つの設定で安全であることが分かっている場合、最初の設定と同じような新しい設定でも安全かどうか、という疑問を調査する。
安全という概念は、電力を求めるエージェントが安全ではないことに基づいている。
安全が_not_stableであるような自然な場合があり、任意に小さな摂動は、決して停止しないポリシーをもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:57:38 GMT)
Quantifying total correlations in quantum systems through the Pearson
correlation coefficient [0.3] 量子状態は古典的あるいは量子的な方法で相関しうること、すなわち2つのケースは互いに排他的であることを示す。
また、少なくとも2量子ビット系の場合、局所的に非互換な観測可能なペア間の相関の分布は、システムが古典的あるいは量子的相関を含むかどうかについての洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 18:02:12 GMT)
{\alpha}-HMM: A Graphical Model for RNA Folding [0.0] RNA二次構造は新規な任意の順序隠れマルコフモデル(アルファ-HMM)でモデル化される
α-HMMは、プロセス内であるイベントが他のイベントにどのように影響するかを制限する柔軟性があり、擬似ノットを含むRNA二次構造を効率的に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 19:43:30 GMT)
Understanding the Cavity Born-Oppenheimer Approximation [0.0] 分子振動と光モードの間の振動強い結合は、分子特性を著しく変化させる。
キャビティ外量だけでCBOエネルギーとスペクトルを高精度に回収できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:05:18 GMT)
Turing's Test, a Beautiful Thought Experiment [0.0] チューリングテストとAIの価値に関する主張と疑問が復活した。
チューリングの1950年の論文に関するいくつかのオープンな質問に対して、新しい考古学的情報源を含む多くの証拠を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 10:08:33 GMT)
Stochastic Thermodynamics of Learning Parametric Probabilistic Models [0.0] 本稿では,PPM(Parametric Probabilistic Models)の学習過程における情報の流れを追跡する,記憶情報(M-info)と学習情報(L-info)の2つの情報理論指標を紹介する。
本研究では,学習過程におけるL-infoの蓄積がエントロピー生成と関連し,パラメータが熱貯水池として機能し,M-infoの形で学習情報を収集することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:44:52 GMT)
SpecRef: A Fast Training-free Baseline of Specific Reference-Condition
Real Image Editing [0.0] 本研究では,特定参照条件実画像編集というタスクを提案する。
オブジェクトを特定のものに置き換えるなど、結果をさらにコントロールするための参照イメージを提供することができる。
具体的には、参照画像の特徴を取り入れた特定参照注意制御を設計し、編集領域と非編集領域の干渉を防止するマスク機構を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 09:23:06 GMT)
Scalable network reconstruction in subquadratic time [0.0] 本稿では,幅広い再構成問題に適用可能な汎用アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、高い確率で最適なエッジ候補を生成する第2の隣人探索に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 09:53:43 GMT)
Robustness of different modifications of Grovers algorithm based on
generalized Householder reflections with different phases [0.0] 5つのGroversアルゴリズムの修正について検討し、各イテレーションは2つの一般化されたハウスリフレクションによって構成される。
半経験的手法を用いて,解を見つける確率と位相誤差との依存性の様々な特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:04:39 GMT)
RoBERTurk: Adjusting RoBERTa for Turkish [0.0] BPEトークンを用いたトルコのコーパス上でRoBERTaをプリトレーニングする。
我々のモデルは、POSタスクのBOUNデータセットのBERTurkファミリーモデルよりも優れており、同じタスクのIMSTデータセットの低性能化と、NERタスクのXTREMEデータセットのトルコ分割における競合スコアの達成を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:13:24 GMT)
Reversible ternary logic with Laguerre-Gaussian modes [0.0] 本稿では,将来のコンピューティングシステムのためのビルディングブロックとして機能する光通信ソリューションを提案する。
この解はランダウアーの原理から生まれ、構造的な光を持つ光学論理ゲートとして表される可逆論理を利用しており、これはラゲール・ガウスモードとして表される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:47:17 GMT)
Requirements for a Career in Information Security: A Comprehensive
Review [0.0] 主な目的は、情報セキュリティ(IS)分野における多様な機会に対する認識を高めることである。
これらの研究に対して,IS専門家が持つべき重要な知識とスキルを特定し,記述するために,テーマ分析を行った。
この研究は、フィールドのユニークな要件のために、サイバーセキュリティのキャリアを追求する女性のジェンダー関連障害の存在を認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:41:13 GMT)
Quantum Computing and Atmospheric Dynamics: Exploring the Lorenz System [0.0] ローレンツ系の非エルミート的ヤコビ行列の解析に適応した変分量子固有解器(VQE)
結果は、大気物理学における複雑なシステムに対処するVQEの可能性を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:57:48 GMT)
Predicting the Skies: A Novel Model for Flight-Level Passenger Traffic
Forecasting [0.0] 本研究では,飛行レベルの旅客輸送を予測するための新しい多モード深層学習手法を提案する。
本モデルでは, フライト毎に, 過去の交通情報, 運賃情報, 季節特性を収集する。
従来のベンチマークと比較すると,平均二乗誤差はおよそ33%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 06:51:26 GMT)
Physics-informed Neural Networks for Encoding Dynamics in Real Physical
Systems [0.0] この論文は、制御方程式を符号化する候補モデルとして物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を調査する。
振り子システムでは、PINNは理想的なデータケースにおいて同等の非情報ニューラルネットワーク(NN)よりも優れていた。
実験から収集した実データと類似したテストケースでは、PINNは、67の線形空間と均一に分散されたランダムポイントに対して、9.3xと9.1xの精度でNNよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 16:19:28 GMT)
On Some Quantum Correction to the Coulomb Potential in Generalized
Uncertainty Principle Approach [0.0] 我々は、一般化された不確実性原理から生じる修正シュリンガー方程式を考える。
本稿では,Bethe-Ansatzアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:07:35 GMT)
Neural Networks with Kernel-Weighted Corrective Residuals for Solving
Partial Differential Equations [0.0] 非線形PDEシステムを解くためにカーネル法とディープNNの長所を統合するためにカーネル重み付き補正残差(CoRes)を導入する。
CoResは幅広いベンチマーク問題の解決において競合する手法を一貫して上回っている。
我々はPDEの解決にカーネル手法を活用することに新たな関心を喚起する可能性があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:09:42 GMT)
Maintaining Journalistic Integrity in the Digital Age: A Comprehensive
NLP Framework for Evaluating Online News Content [0.0] 本稿では,自然言語処理(NLP)技術を用いて,オンラインニューステキストの分析を行う包括的フレームワークを提案する。
このフレームワークには10のジャーナリズム標準、バランスと公正性、読みやすさと明快さ、センセーショナルとクリックベイト、倫理的考察、公共の関心と価値、情報源の信頼性、妥当性とタイムライン、事実の正確性、帰属と透明性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:27:14 GMT)
Kirkwood-Dirac Type Quasiprobabilities as Universal Identifiers of
Nonclassical Quantum Resources [0.0] カークウッド・ディラック型準確率分布は任意の量子資源を明らかにするのに十分であることを示す。
準確率は、厳密な負の数値を持つ少なくとも1つの準確率結果を持つことで、資源豊富な量子状態を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:56:32 GMT)
Investigating Semi-Supervised Learning Algorithms in Text Datasets [0.0] 大きなトレーニングデータセットを使用することで、ニューラルネットワークの一般化能力が向上する。
半教師付き学習(SSL)は、ラベル付きデータが少なく、ラベルなしデータが多い場合に有用である。
本研究では、自己学習、協調学習、三者学習、不一致を伴う三者学習など、拡張を必要としないSSLアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:51:33 GMT)
Haze Removal via Regional Saturation-Value Translation and Soft Segmentation [0.0] 本稿では,地域飽和値変換(RSVT)と呼ばれる,先行した単一画像デハージングを提案する。
RSVTは、HSV色空間におけるヘイズフリー点とヘイズフリー点の関係に関する2つの重要な観測に基づいて開発された。
様々な合成および現実的な乱雑な画像データセットの実験結果から,提案手法が色歪み問題にうまく対処できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:52:50 GMT)
Generation of complete graph states in a spin-$1/2$ Heisenberg chain
with a globally optimized magnetic field [0.0] 我々は,時間変化磁場を受けるスピン$1/2$ハイゼンベルク$XX$鎖を用いて,多粒子完全グラフ状態を生成する方法を提案する。
我々のスキームは、量子最適制御理論によって促進されるリアルタイム磁場形成と、原子間の最も近い隣り合う相互作用にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 12:06:00 GMT)
Escalation Risks from Language Models in Military and Diplomatic
Decision-Making [0.0] この研究は、シミュレーションされたウォーゲームにおいて、複数のAIエージェントの振る舞いを精査することを目的としている。
我々は,これらのエージェントによる行動のエスカレーションのリスクを評価するために,新たなウォーゲームシミュレーションとスコアリングフレームワークを設計する。
我々は、モデルが兵器追跡力学を発達させ、より大きな紛争、そして稀に核兵器の配備に至る傾向があることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 07:59:10 GMT)
Entanglement and quantum discord in the cavity QED models [0.0] 両部量子系における光と物質間の量子相関について検討する。
量子エンタングルメントの度合いを測定するために、いくつかのエンタングルメント測定を導入する。
初期絡み合いと消散強度が量子不協和に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 17:24:48 GMT)
Ensemble Defense System: A Hybrid IDS Approach for Effective Cyber Threat Detection [0.0] Ensemble Defense System (EDS) は、サイバー攻撃中に組織を監視し警告するために複数のセキュリティツールを集約するサイバーセキュリティフレームワークである。
提案するEDSは,シグネチャベースIDSと異常ベースIDSツールのハイブリッドを導入することで,包括的な侵入検知システム(IDS)機能を活用する。
EDSの有効性は、ポートスキャン、特権エスカレーション、DoS(Denial-of-Service)など、さまざまなアタックを実行するbashスクリプトからのペイロードを通じて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:07:00 GMT)
Engineering Features to Improve Pass Prediction in Soccer Simulation 2D
Games [0.0] サッカーシミュレーション2D(英: Soccer Simulation 2D)は、2次元の実際のサッカーゲームのシミュレーションである。
我々は,Deep Neural Networks (DNN) とRandom Forest (RF) を用いたサッカー2Dプレーヤーのパス動作のモデル化を試みた。
RoboCup 2019の6つのトップチームに対して、トレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 08:01:25 GMT)
Effective Benchmarks for Optical Turbulence Modeling [0.0] 我々は,光乱流強度予測モデルの厳密な開発と評価のためのPythonパッケージであるtextttotbenchパッケージを紹介する。
このパッケージは、様々なベンチマークタスクやデータセットで光乱流モデルを評価するための一貫したインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 20:00:35 GMT)
Deep Learning Based Cyberbullying Detection in Bangla Language [0.0] 本研究は,ベンガルのサイバーいじめを識別する深層学習戦略を実証する。
2層双方向長短期メモリ(Bi-LSTM)モデルが構築され、サイバーいじめを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 04:58:59 GMT)
Critical configurations for two projective views, a new approach [0.0] すべての臨界構成が二次曲面上に存在することを示し、どの二次が臨界構成を構成するかを正確に分類する。
また, ユニークな再建が不可能な場合の異なる復元との関係についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 10:56:47 GMT)
CCNETS: A Novel Brain-Inspired Approach for Enhanced Pattern Recognition
in Imbalanced Datasets [0.0] 本研究では,新しい生成モデルに基づく分類器であるCCNETSを紹介する。
パターン認識において、不均衡なデータセットのためのデータを生成するという課題に取り組むように設計されている。
このモデルは特に、機械学習において不均衡なデータセットを扱うという、一般的で重要な課題に対処することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 14:41:31 GMT)
Big Data and Deep Learning in Smart Cities: A Comprehensive Dataset for
AI-Driven Traffic Accident Detection and Computer Vision Systems [0.0] 本研究は,スマートシティにおける最先端技術の適用について考察する。
本稿では,交通事故検出のための新しい包括的データセットを提案する。
このデータセットは学術研究を推進し、リアルタイムの事故検出アプリケーションを強化することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 21:50:24 GMT)
Amplification of Addictive New Media Features in the Metaverse [0.0] メタバースの出現は、境界のない人間の相互作用を促進する超現実的な仮想宇宙として想像され、メディアの概念に革命をもたらす。
本稿では,その没入的かつインタラクティブな特徴から,メタバースの中毒性の可能性を明らかにすることを目的とする。
推薦システムが創造性や社会的分極に与える影響を精査し、メタバース発展から生じる潜在的な影響を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:50:07 GMT)
AI incidents and 'networked trouble': The case for a research agenda [0.0] 私は、AIインシデントとそれらがオンライン環境でどのように構築されているかに焦点を当てた研究課題について論じます。
私は、2020年9月のAIインシデントを例にとり、あるTwitterユーザーが「恐ろしい実験」を作成して、画像の収集のためのTwitterのアルゴリズムの人種差別的偏見を実証した。
このようなAIインシデントは、さらなる研究を必要とするAIシステムに参加する上で重要な手段である、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:23:13 GMT)
A new lightweight additive homomorphic encryption algorithm [0.0] 本稿では、同じ暗号鍵と復号鍵を持つ軽量な加法的同型アルゴリズムについて述べる。
これにより、モジュラー指数からモジュラー乗算への暗号化と復号化の計算コストが削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 03:17:17 GMT)
A Multi-objective Newton Optimization Algorithm for Hyper-Parameter
Search [0.0] このアルゴリズムを用いて畳み込みニューラルネットワークの多クラス物体検出問題に対する最適確率しきい値(8パラメータのベクトル)を探索する。
このアルゴリズムは、デフォルト値0.5に比べて総合的に高い真正(TP)と低い偽正(FP)率を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 21:12:34 GMT)
A Large Language Model Supported Synthesis of Contemporary Academic
Integrity Research Trends [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTを用いた質的内容分析について報告する。
この分析は7つの研究テーマと13の重要領域を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 13:23:29 GMT)
A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From
YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS [0.0] YOLOは、ロボット工学、無人運転車、およびビデオ監視アプリケーションのための中心的なリアルタイムオブジェクト検出システムとなっている。
本稿では,YOLOの進化を包括的に分析し,元のYOLOからYOLOv8,YOLO-NAS,YOLOをトランスフォーマーとしたYOLOまでの各イテレーションにおけるイノベーションとコントリビューションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 15:38:42 GMT)
A Comprehensive Analytical Review on Cybercrime in West Africa [0.0] 西アフリカ諸国は、不十分な資源とセキュリティ専門家の失態によって悪化し、サイバー犯罪の重大な課題に直面している。
本研究では,Triageフレームワークの活用など,サイバー犯罪対策の可能性を示唆する。
我々の研究結果は、政策立案者や法執行機関がより効率的な予防戦略を策定する緊急性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 23:36:43 GMT)
A Classification of Critical Configurations for any Number of Projective
Views [0.0] 我々は最近開発されたアプローチを用いて、射影カメラの全ての重要な構成を分類する。
二次曲面や次数曲線などのよく知られた代数多様体を少なくとも4で成すことを示す。
本稿は、これまで未知のクリティカルな構成を見つけ、それ以前に批判的と考えられていた構成が実際はそうではないことを示すことで、初期の結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:11:03 GMT)
"Paraphrasing The Original Text" Makes High Accuracy Long-Context QA [0.0] ほとんどのオープンソース生成言語モデルは、現在、コンテキストウィンドウが4k未満である。
長いコンテキストを扱う能力を改善するには、単に"長い"データではなく、"効果的な"データが必要であることを示す。
我々の微調整モデルは、比較スケールのモデルの中で、多文書QAにおける最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Jan 2024 11:12:59 GMT)