Fully Attentional Networks with Self-emerging Token Labeling [108.5] 我々は、意味的に意味のあるパッチトークンラベルを生成するためにFANトークンラベル(FAN-TL)をトレーニングし、その後、トークンラベルとオリジナルクラスラベルの両方を使用するFAN学生モデルトレーニングステージを作成した。
提案したSTLフレームワークでは,ImageNet-1KおよびImageNet-C上で84.8%のTop-1精度と42.1%のmCEを実現し,余分なデータを使用しないImageNet-A(46.1%)とImageNet-R(56.6%)の新たな最先端設定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:14:15 GMT)
AGG: Amortized Generative 3D Gaussians for Single Image to 3D [108.4] Amortized Generative 3D Gaussian framework (AGG) を導入する。
AGGは、共同最適化のための3Dガウス位置およびその他の外観特性の生成を分解する。
本稿では,まず3次元データの粗い表現を生成し,後に3次元ガウス超解像モジュールでアップサンプリングするカスケードパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:56:33 GMT)
TextBind: Multi-turn Interleaved Multimodal Instruction-following in the
Wild [107.4] マルチターンインターリーブ型インストラクションフォロー機能を備えた,より大規模な言語モデルを実現するための,ほとんどアノテーションのないフレームワークであるTextBindを紹介する。
提案手法では,画像キャプチャペアのみが必要であり,言語モデルからマルチターンマルチモーダル・インストラクション・レスポンス・会話を生成する。
そこで我々は,画像エンコーダとデコーダモデルをシームレスに統合する言語モデル中心アーキテクチャであるMIMを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:02:04 GMT)
Evaluating Self-Supervised Learning via Risk Decomposition [100.7] 自己教師付き学習(SSL)パイプラインは、アーキテクチャや拡張、事前トレーニングデータなど、多くの設計上の選択肢が異なる。
これはなぜモデルが良いのか、いつ良いのか、どのように改善するかについて、あまり洞察を提供していない。
本稿では,古典的教師付き近似-推定分解を一般化したSSLリスク分解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:04:44 GMT)
GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation [93.6] 本稿では,テキスト・ツー・3次元生成モデルのための自動的,汎用的,人為的アライメント評価指標を提案する。
この目的のために,まずGPT-4Vを用いたプロンプト生成装置を開発し,評価プロンプトを生成する。
次に,ユーザ定義基準に従って2つの3Dアセットを比較することをGPT-4Vに指示する手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:52:09 GMT)
AlpacaFarm: A Simulation Framework for Methods that Learn from Human
Feedback [90.2] 大きな言語モデル(LLM)は、その強い命令追従能力のために広く採用されている。
低コストでフィードバックから学習するための研究と開発を可能にするシミュレータを開発した。
実際の10k対のフィードバックに基づいて11のモデルをトレーニングし、評価し、AlpacaFarmでトレーニングされたモデルのランキングが、人間のデータでトレーニングされたモデルのランキングと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:46:56 GMT)
Dr$^2$Net: Dynamic Reversible Dual-Residual Networks for
Memory-Efficient Finetuning [84.5] 本稿では,メモリ消費を大幅に削減した事前学習モデルを微調整するために,動的可逆2次元ネットワーク(Dr$2$Net)を提案する。
Dr$2$Netは2種類の残差接続を含み、1つは事前訓練されたモデルの残差構造を維持し、もう1つはネットワークを可逆的にしている。
Dr$2$Netは従来の微調整に匹敵する性能を持つが、メモリ使用量は大幅に少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:59:31 GMT)
A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models [83.7] 大規模言語モデル(LLM)は、人間のコミュニケーションを忠実に反映したテキストの理解と生成の素晴らしい能力を示している。
本稿では,知識編集の問題を定義し,最先端アプローチの包括的レビューを行う。
我々は,代表的知識編集アプローチの総合的評価のための新しいベンチマークであるKnowEditを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:25:04 GMT)
If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code
Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.6] 大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される
コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:22:42 GMT)
Benchmarking Joint Face Spoofing and Forgery Detection with Visual and
Physiological Cues [81.2] 視覚的外観と生理的rcuesを用いた第1回関節スプーフィングおよび検出ベンチマークを作成した。
r周期性判別を強化するために,顔の強信号マップと連続ウェーブレットを入力として変換した2分岐生理ネットワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:58:13 GMT)
Exploring Format Consistency for Instruction Tuning [79.1] 本研究では,Unified Instruction Tuning (UIT) というフレームワークを提案する。
UITはOpenAI APIを呼び出し、PromptSource、FLAN、CrossFitといったさまざまなインストラクションチューニングデータセット間で自動フォーマット転送を行う。
提案手法では,T5-LM-xlにおける未知命令の一般化性能の向上と,自動フォーマット転送のノイズを低減するために,新しいパープレキシティに基づくデノナイジング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:26:37 GMT)
Open Vocabulary Electroencephalography-To-Text Decoding and Zero-shot
Sentiment Classification [78.1] 最先端のブレイン・トゥ・テキストシステムは、ニューラルネットワークを使用して脳信号から直接言語を復号することに成功した。
本稿では,自然読解課題における語彙的脳波(EEG)-テキスト列列列復号化とゼロショット文感性分類に問題を拡張する。
脳波-テキストデコーディングで40.1%のBLEU-1スコア、ゼロショット脳波に基づく3次感情分類で55.6%のF1スコアを達成し、教師付きベースラインを著しく上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:30:27 GMT)
Chordal Sparsity for Lipschitz Constant Estimation of Deep Neural
Networks [77.8] ニューラルネットワークのリプシッツ定数は、画像分類の堅牢性、コントローラ設計の安全性、トレーニングデータを超えた一般化性を保証する。
リプシッツ定数の計算はNPハードであるため、リプシッツ定数を推定する手法はスケーラビリティと精度のトレードオフをナビゲートする必要がある。
本研究では,LipSDPと呼ばれる半定値プログラミング手法のスケーラビリティフロンティアを大幅に推し進め,精度の損失をゼロにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:41:37 GMT)
MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed Supervision [74.9] MS-DETRは、推論に使用されるプライマリデコーダのオブジェクトクエリを1対1で監視する。
このアプローチではデコーダのブランチやオブジェクトクエリを追加する必要はありません。
実験結果から,本手法はDETRの変種よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:08:53 GMT)
BA-SAM: Scalable Bias-Mode Attention Mask for Segment Anything Model [69.9] 我々は,Segment Anything Model (SAM)における画像分解能変動の課題に対処する。
SAMはゼロショットの汎用性で知られており、さまざまな画像サイズを持つデータセットに直面するとパフォーマンスが低下する。
我々は、各トークンが隣り合う情報を優先順位付けできるバイアスモードのアテンションマスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:39:34 GMT)
Gramformer: Learning Crowd Counting via Graph-Modulated Transformer [68.3] Gramformerはグラフ変調変換器で、それぞれ注意点と入力ノードの特徴を調整してネットワークを強化する。
ノードの集中位置や重要性を発見するために,特徴に基づく符号化を提案する。
提案手法の競争性を検証した4つの挑戦的群集カウントデータセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:01:54 GMT)
Language-free Compositional Action Generation via Decoupling Refinement [67.5] 本稿では,言語補助に頼らずに作曲行動を生成する新しい枠組みを提案する。
このアプローチは,アクション結合,条件付きアクション生成,デカップリングリファインメントという3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:54:49 GMT)
Convoifilter: A case study of doing cocktail party speech recognition [67.2] このモデルは、このアプローチにより、ASRの単語誤り率(WER)を80%から26.4%に下げることができる。
我々はオープンに事前学習モデルを共有し、hf.co/nguyenvulebinh/voice-filterのさらなる研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:54:47 GMT)
Differentially Private Clustering in Data Streams [65.8] オフラインのDPコアセットやクラスタリングアルゴリズムをブラックボックスとしてのみ必要とする,差分プライベートなストリーミングクラスタリ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また、連続的なリリース設定の下で微分プライベートであり、すなわち、全てのタイムスタンプにおけるアルゴリズムの出力の和は常に微分プライベートである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:32:23 GMT)
Towards surgery with good quantum LDPC codes [65.3] また,Panteleev-chev citePKの量子LDPC符号により,任意の論理量子ビットを用いた手術が可能であり,レートと距離のスケーリングを低下させるペナルティが生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:01:14 GMT)
DME-Driver: Integrating Human Decision Logic and 3D Scene Perception in
Autonomous Driving [65.0] 本稿では,自律運転システムの性能と信頼性を高める新しい自律運転システムを提案する。
DME-Driverは、意思決定者として強力な視覚言語モデル、制御信号生成者として計画指向認識モデルを利用する。
このデータセットを利用することで、論理的思考プロセスを通じて高精度な計画精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:06:02 GMT)
A Survey on 3D Gaussian Splatting [61.4] 3Dガウススプラッティング(3D GS)は、明示的なラディアンス場とコンピュータグラフィックスのランドスケープにおいて、トランスフォーメーション技術として登場した。
本稿では,3D GSの領域における最近の発展と重要な貢献について,初めて体系的に概説する。
リアルタイムのパフォーマンスを促進することによって、3D GSは、仮想現実からインタラクティブメディアまで、さまざまなアプリケーションを開きます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:42:59 GMT)
MaskSearch: Querying Image Masks at Scale [60.8] MaskSearchは、クエリ結果の正確性を確保しながら、イメージマスクのデータベース上でクエリを高速化するシステムである。
試行錯誤実験の結果,圧縮データサイズの約5%のインデックスを用いたMaskSearchは,最大2桁のクエリを高速化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:26:33 GMT)
FFSplit: Split Feed-Forward Network For Optimizing Accuracy-Efficiency
Trade-off in Language Model Inference [57.1] 本稿では、異なるハードウェア上で、モデルサイズを43.1%削減し、1.25sim1.56times$wall clock time speedupを無視できる精度低下で実現する方法を示す。
実際、本手法では、異なるハードウェア上で、モデルサイズを43.1%削減し、1.25sim1.56Times$wall clock time speedupを無視できる精度で実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:29:16 GMT)
Flowmind2Digital: The First Comprehensive Flowmind Recognition and
Conversion Approach [57.0] フローチャートとマインドマップは、フローミンド(flowmind)と呼ばれ、日々の活動において不可欠であり、手書き版はリアルタイムのコラボレーションを容易にする。
既存のスケッチ認識手法は、フィールド固有であり、デジタル変換手順が欠如している、現実的な状況において制限に直面している。
本稿では,これらの課題に対処するため,Flowmind2digital法とhdFlowmindデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:05:20 GMT)
Inverse Reinforcement Learning with Sub-optimal Experts [56.6] 与えられた専門家の集合と互換性のある報酬関数のクラスの理論的性質について検討する。
以上の結果から,複数の準最適専門家の存在が,相反する報酬の集合を著しく減少させる可能性が示唆された。
我々は,最適なエージェントの1つに十分近い準最適専門家のパフォーマンスレベルが最適である場合に,最小限の最適化を行う一様サンプリングアルゴリズムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:39:25 GMT)
Autosen: improving automatic wifi human sensing through cross-modal
autoencoder [56.4] WiFiによる人間のセンシングは、人間の活動を認識する上での低コストでプライバシー上の利点として高く評価されている。
ラベル付きデータなしで自己教師付き学習を可能にすることを目的とした従来のクロスモーダル手法は、振幅-位相の組み合わせから意味のある特徴を抽出するのに苦労する。
我々は、従来のアプローチから外れた革新的な自動WiFiセンシングソリューションであるAutoSenを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:50:02 GMT)
SimDistill: Simulated Multi-modal Distillation for BEV 3D Object
Detection [56.2] 多視点カメラによる3Dオブジェクト検出は低コストで普及しているが、カメラデータのみから正確に3D形状を推定することは依然として困難である。
モデルアーキテクチャと蒸留戦略を慎重に構築し,シミュレートされたマルチモーダル蒸留(SimDistill)法を提案する。
我々のSimDistillは、コスト効率のよいカメラのみの配置を維持しながら、3Dオブジェクト検出のためのより良い特徴表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:00:01 GMT)
INVIGORATE: Interactive Visual Grounding and Grasping in Clutter [56.0] INVIGORATEは、自然言語で人間と対話し、特定の物体をクラッタで把握するロボットシステムである。
我々は、物体検出、視覚的接地、質問生成、OBR検出と把握のために、別々のニューラルネットワークを訓練する。
我々は、学習したニューラルネットワークモジュールを統合する、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:22:44 GMT)
ARFA: An Asymmetric Receptive Field Autoencoder Model for Spatiotemporal
Prediction [55.3] 本稿では,非対称な受容場オートエンコーダ (ARFA) モデルを提案する。
エンコーダでは,大域的時間的特徴抽出のための大規模なカーネルモジュールを提案し,デコーダでは局所的時間的再構成のための小さなカーネルモジュールを開発する。
降水予測のための大規模レーダエコーデータセットであるRainBenchを構築し,その領域における気象データの不足に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:57:36 GMT)
Can Large Language Models Understand Real-World Complex Instructions? [54.9] 大型言語モデル(LLM)は人間の指示を理解することができるが、複雑な命令には耐えられない。
既存のベンチマークでは、LLMが複雑な命令を理解する能力を評価するには不十分である。
複雑な命令を体系的に追従するLSMの能力を評価するためのベンチマークであるCellOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:49:23 GMT)
Improved motif-scaffolding with SE(3) flow matching [54.8] 生成モデルは、様々なモチーフのために足場を設計することで、画期的な成功を収めました。
タンパク質のバックボーン生成のためのSE(3)フローマッチングモデルであるFrameFlowを拡張し,2つの相補的なアプローチでモチーフ・スキャフォールディングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:38:00 GMT)
Cross-modal Active Complementary Learning with Self-refining
Correspondence [54.6] 既存手法のロバスト性を改善するために,クロスモーダルなロバスト補完学習フレームワーク(CRCL)を提案する。
ACLは、誤った監視を行うリスクを減らすために、アクティブで補完的な学習損失を利用する。
SCCは、モーメント補正を備えた複数の自己精製プロセスを使用して、対応を補正するために受容場を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:20:49 GMT)
Predicting Infant Brain Connectivity with Federated Multi-Trajectory
GNNs using Scarce Data [54.6] 既存のディープラーニングソリューションには,3つの大きな制限がある。
我々はフェデレートグラフベースの多軌道進化ネットワークであるFedGmTE-Net++を紹介する。
フェデレーションの力を利用して、限られたデータセットを持つ多種多様な病院の地域学習を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:46:38 GMT)
SpeechAgents: Human-Communication Simulation with Multi-Modal
Multi-Agent Systems [53.9] 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムは,人間の社会をシミュレートする上で有望な性能を示した。
本研究では,マルチモーダルLLMに基づくマルチエージェントシステムであるSpeechAgentsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:01:08 GMT)
Revisiting Color-Event based Tracking: A Unified Network, Dataset, and
Metric [53.9] 上記の機能を同時に実現したCEUTrack(Color-Event Unified Tracking)のためのシングルステージバックボーンネットワークを提案する。
提案するCEUTrackはシンプルで,効率的で,75FPS以上を達成し,新たなSOTA性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:27:47 GMT)
DamWorld: Progressive Reasoning with World Models for Robotic
Manipulation [53.5] 本論文では,SeaWaveと呼ばれる総合的かつ体系的なロボット操作ベンチマークを構築した。
マルチモーダル環境で、組み込みAIエージェントのための標準テストプラットフォームを提供する。
本研究では,DamWorldと呼ばれるクロスモーダルロボット操作に適した新しい世界モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:29:26 GMT)
Understanding Deep Gradient Leakage via Inversion Influence Functions [53.2] Deep Gradient Leakage (DGL)は、勾配ベクトルからプライベートトレーニングイメージを復元する非常に効果的な攻撃である。
得られた画像とプライベート勾配との間の閉形式接続を確立する新しいインバージョンインフルエンス関数(I$2$F)を提案する。
I$2$Fは、一般的に異なるモデルアーキテクチャ、データセット、アタック実装、摂動に基づく防御に基づいてDGLを効果的に近似したことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:08:28 GMT)
A Minimaximalist Approach to Reinforcement Learning from Human Feedback [53.1] 人間のフィードバックから強化学習を行うアルゴリズムとして,SPO(Self-Play Preference Optimization)を提案する。
我々のアプローチは、報酬モデルや不安定な敵の訓練を必要としないという点で最小主義である。
一連の継続的制御タスクにおいて、報酬ベースのアプローチよりもはるかに効率的に学習できることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:55:02 GMT)
Ensemble Kalman Filtering Meets Gaussian Process SSM for Non-Mean-Field
and Online Inference [50.9] 本稿では,アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を変分推論フレームワークに組み込んで,潜伏状態の後方分布を近似する手法を提案する。
提案アルゴリズムは,変分推論における近似的エビデンス・ローバウンド(ELBO)の簡易評価を可能にすることを示す。
また、提案アルゴリズムをオンライン設定に合わせて拡張し、詳細なアルゴリズム分析と洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:51:55 GMT)
Distortions in Judged Spatial Relations in Large Language Models: The
Dawn of Natural Language Geographic Data? [50.1] GPT-4は55.3%の精度で優れた性能を示し、GPT-3.5は47.3%、Llama-2は44.7%であった。
これらの不正確さにもかかわらず、ほとんどの場合、モデルは最も近い基数方向を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:08:04 GMT)
Ranking-based Adaptive Query Generation for DETRs in Crowded Pedestrian
Detection [49.3] DETRのクエリの数は手動で調整しなければなりませんが、そうでなければ、パフォーマンスは様々な程度に低下します。
本稿では,ランクに基づく適応クエリ生成(RAQG)を提案し,問題を緩和する。
提案手法は単純かつ効果的であり,任意のDETRにプラグインすることで,理論上クエリ適応性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:36:14 GMT)
Cooper quartets designing in multi-terminal superconducting devices [49.2] 通常の超伝導鉛と結合した二重量子ドット系におけるクーパー四重項の量子設計について述べる。
基本的に新しい最大相関基底状態は真空$|0rangle$と4電子状態$|4erangle$の重ね合わせの形で現れる。
この結果は、ハイブリッド超伝導デバイスにおける相関効果と非局所コヒーレンス(非局所コヒーレンス)の探索への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:28:15 GMT)
Natural Language Decomposition and Interpretation of Complex Utterances [47.3] 本稿では,階層的な自然言語分解のプロセスを通じて,ユーザからの複雑な入出力発話を処理する手法を提案する。
我々のアプローチは、事前訓練された言語モデルを用いて、複雑な発話を単純な自然言語ステップのシーケンスに分解する。
実験の結果,提案手法は複雑な発話の解釈を可能にし,複雑な学習データはほとんどないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:33:25 GMT)
Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in
Deciduous Broadleaf Forests [47.3] 我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。
このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:29:23 GMT)
NeRFmentation: NeRF-based Augmentation for Monocular Depth Estimation [45.9] トレーニングデータセットに、より多様な視方向を持つ合成データを導入するため、NeRFベースのデータ拡張パイプラインを提案する。
我々は、一般的な自動運転データセットであるKITTI上で、最先端の3つのMDEアーキテクチャと組み合わせて、我々の手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:50:54 GMT)
Uncovering the human motion pattern: Pattern Memory-based Diffusion
Model for Trajectory Prediction [45.8] 動作パターン優先記憶ネットワーク(Motion Pattern Priors Memory Network)は、人間の行動に潜む動きパターンを明らかにするためのメモリベースの手法である。
メモリバンクから各予測に対して一致したパターンと潜在的なターゲット分布を検索するアドレッシング機構を導入する。
提案手法の有効性を検証し,最先端の軌道予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:42:21 GMT)
A Revisit of the Normalized Eight-Point Algorithm and A Self-Supervised
Deep Solution [45.1] 正規化された8点アルゴリズムを再検討し、より優れた正規化アルゴリズムが存在することを示す。
自己教師型学習戦略を正規化に適用した深層畳み込み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） (Mon, 8 Jan 2024 08:06:48 GMT)
Combining Decentralized IDentifiers with Proof of Membership to Enable Trust in IoT Networks [45.0] 本稿は、同じ管理ドメイン下でのIoTノードの代替(相互)認証プロセスを提案し、議論する。
第一の考え方は、分散ID(Decentralized IDentifier, DID)に基づく秘密鍵所有権の検証と、DIDが進化した信頼された集合に属するという証明の検証を組み合わせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:04:54 GMT)
Tree Search-Based Evolutionary Bandits for Protein Sequence Optimization [44.4] タンパク質工学は、任意のタンパク質の広大な配列空間のため、大変な作業である。
タンパク質工学は通常、野生型または鉛配列に突然変異を加える反復的なプロセスによって行われる。
本稿では,木探索に基づくバンド学習手法を提案する。この手法は,初期シーケンスから始まる木を,バンド学習モデルのガイダンスで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:33:27 GMT)
ScalableMap: Scalable Map Learning for Online Long-Range Vectorized HD
Map Construction [42.9] オンライン長範囲ベクトル化ハイデフィニション(HD)マップ構築のための,オンボードカメラセンサを用いた新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
地図要素の特性を利用して地図構築の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:26:40 GMT)
STAIR: Spatial-Temporal Reasoning with Auditable Intermediate Results
for Video Question Answering [42.2] 本稿では,ビデオ質問応答のための時空間推論モデルSTAIRを提案する。
STAIRは、与えられた質問を複数のサブタスクの階層的な組み合わせに分解するプログラムジェネレータを含むニューラルネットワークである。
我々は、STAIRのパフォーマンス、説明可能性、事前訓練されたモデルとの互換性、プログラムアノテーションが利用できない場合の適用性を示すために、いくつかのビデオ質問応答データセットに関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:01:59 GMT)
Generation of phonon quantum states and quantum correlations among
single photon emitters in hexagonal boron nitride [41.9] 六方晶窒化ホウ素は量子情報技術に大きな可能性を持つ2種類の欠陥を示す。
1次元チャネルにおいて1つのSPEを用いて1次元、2次元、および4次元のフォノン状態が誘導される。
2つの遠いSPEは導波路として働くTPLによって結合することができ、強い量子相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:55:09 GMT)
Sur2f: A Hybrid Representation for High-Quality and Efficient Surface
Reconstruction from Multi-view Images [41.8] マルチビュー表面再構成は、3次元視覚研究において不適切な逆問題である。
既存の手法のほとんどは、暗黙のメッシュや暗黙のフィールド関数に依存しており、復元のためにフィールドのボリュームレンダリングを使用している。
相補的な方法で両表現の利点を向上することを目的としたハイブリッド表現(Sur2f)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:22:59 GMT)
Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [41.8] 安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。
現実的なノイズモデルでは、位相フリップは無視できないが、Pauli-Twirling近似では、ベンチマークが最大106ドルのゲートを含む回路の正しさを確認できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:11:25 GMT)
End-to-End Crystal Structure Prediction from Powder X-Ray Diffraction [40.0] 我々は,与えられたPXRDパターンに正確に一致する結晶構造を初期生成できるフレームワークであるXtalNetを提案する。
このモデルは、2つのタスクの同時実行を可能にするために、対照的な学習と拡散に基づく条件生成を利用する。
XtalNetは、データベース検索タスクで96.3%のトップ10ヒット率、ランキング構造生成タスクで95.0%のトップ10マッチレートに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:50:17 GMT)
Recovering Sign Bits of DCT Coefficients in Digital Images as an
Optimization Problem [39.8] 一般にNP-hardである混合整数線形プログラミング(MILP)問題を解くための2つの異なる近似法を提案する。
1つの方法は、MILP問題を線形プログラミング(LP)問題に緩和することであり、もう1つは元のMILP問題をより小さなMILP問題とLP問題に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:40:58 GMT)
NESTER: An Adaptive Neurosymbolic Method for Causal Effect Estimation [37.4] 観測データからの因果効果推定は因果推論における中心的な問題である。
我々はニューロシンボリック因果効果推定器(NESTER)という適応手法を提案する。
我々の総合的な実験結果から、NESTERはベンチマークデータセットの最先端手法よりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:01:01 GMT)
Non-adiabatic holonomies as photonic quantum gates [36.1] 単一量子ゲートとして使用できる非断熱ホロノミーの量子光学的実現について述べる。
構造物の非断熱性は、前例のない小型化の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:44:45 GMT)
Demonstration of quantum-digital payments [36.1] 我々は、量子光が本質的に忘れられない量子暗号文を生成することによって、日々のデジタル決済をいかに確保できるかを示す。
提案したプロトコルとは異なり、我々のソリューションは長期の量子ストレージや信頼できるエージェント、認証チャネルに依存しない。
短期技術では実用的であり、量子可能なセキュリティの時代を告げるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:55:32 GMT)
Why does Prediction Accuracy Decrease over Time? Uncertain Positive
Learning for Cloud Failure Prediction [35.1] また,モデルの再訓練後,予測精度が約9%低下する可能性が示唆された。
緩和動作は、予測モデルを更新しながらより多くのノイズを発生させる可能性がある緩和後に検証できないため、不確実な正の事例をもたらす可能性がある。
この問題に対処するために、我々は不確実な正の学習リスク推定器(Uptake)アプローチを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:13:09 GMT)
We Need to Talk About Classification Evaluation Metrics in NLP [34.7] 自然言語処理(NLP)モデルでは、一般化可能性は通常、精度、F-Measure、AUC-ROCといった標準メトリクスで測定される。
メトリクスの多様性とそれらのアプリケーションの任意性は、使用すべき最高のメトリックに対して、NLP内に合意がないことを示唆している。
ランダムガウス正規化Informednessメトリックがタスク性能の相似ベースラインであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:40:48 GMT)
Medical records condensation: a roadmap towards healthcare data
democratisation [34.1] 本稿では,近年の深層学習の進展であるデータセット凝縮(DC)を,医療データの民主化において2羽の鳥を殺す石として考察する。
統計メタデータと見なせるDC以降の凝縮データは、オリジナルの臨床記録を抽象化し、個々のレベルで機密情報を不可逆的に隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:00:43 GMT)
A New Dataset and a Distractor-Aware Architecture for Transparent Object
Tracking [34.1] 現代のトラッカーの性能は透明な物体に対して不透明な物体に比べて著しく低下する。
104,343枚の画像を含む2k以上のシーケンスからなる,最初の透明なオブジェクト追跡トレーニングデータセットであるTrans2kを提案する。
また,局所化精度と目標識別を個別のタスクとして扱うディストラプタ対応透明物体追跡器(DiTra)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:04:28 GMT)
Multilingual Instruction Tuning With Just a Pinch of Multilinguality [33.2] 多くの言語が単言語チューニングから命令追従機能を他の言語に移行していることを示す。
複数の言語において、多言語混合に調整されたモデルが同等または優れた性能を示すことが観察された。
この結果から,多言語命令調整モデルの構築は,ごく少数の多言語命令応答で行うことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:06:25 GMT)
Learning Neural Implicit through Volume Rendering with Attentive Depth
Fusion Priors [32.6] 我々は,多視点RGBD画像からの暗黙的表現を,暗黙的深度融合によるボリュームレンダリングにより学習する。
注意機構は、シーン全体を表す1回溶融TSDFか、部分シーンを表す漸増溶融TSDFで機能する。
合成および実世界のスキャンを含む広く使われているベンチマークの評価は、最新のニューラル暗黙法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:14:56 GMT)
Entailment Semantics Can Be Extracted from an Ideal Language Model [32.6] 文間の係り受け判断が理想的な言語モデルから抽出できることを実証する。
また,これらのデータに基づいて学習した言語モデルの予測から,包含判断を復号化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:01:26 GMT)
Language Models Understand Numbers, at Least Partially [32.5] 数学的問題における基本要素となる数について,言語モデルが理解しているかどうかを考察する。
本研究では,付加問題を含む合成データセットを構築し,線形プローブを用いてモデルの隠れ状態から入力番号を読み取る。
予備研究は、言語モデルが数の部分的理解を示すことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:54:22 GMT)
Bringing Back the Context: Camera Trap Species Identification as Link
Prediction on Multimodal Knowledge Graphs [32.3] カメラトラップは生物多様性の監視と保護のために動物生態学において貴重な道具である。
画像は自然に異質な形態の文脈に関連付けられており、おそらくは様々である。
マルチモーダル知識グラフにおけるリンク予測として種分類を再構成する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:00:15 GMT)
FMA-Net: Flow-Guided Dynamic Filtering and Iterative Feature Refinement
with Multi-Attention for Joint Video Super-Resolution and Deblurring [32.2] 本稿では,高分解能ビデオと高分解能ビデオとの連成学習手法であるVSRDBを,ぼやけた低分解能ビデオから復元する手法を提案する。
本稿では,フロー誘導動的フィルタリング(FGDF)とマルチアテンション(FRMA)フレームワークを用いた反復的特徴改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:34:43 GMT)
Multi-Granularity Information Interaction Framework for Incomplete
Utterance Rewriting [32.1] Incomplete Utterance Rewriting (IUR)の最近のアプローチでは、重要な単語のソースをキャプチャできない。
本稿では,コンテキスト選択,編集行列の構成,関連性統合を含む,新しいマルチタスク情報インタラクションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:45:29 GMT)
Large Catapults in Momentum Gradient Descent with Warmup: An Empirical
Study [31.6] 学習速度と学習速度のウォームアップを伴う運動量勾配勾配は大きなカタパルトを示し、勾配勾配よりも平らなミニマに向かって進行することを示した。
次に、大きなカタパルトは自己安定化効果を増幅する運動量によって引き起こされるという経験的証拠と理論的直観を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:44:20 GMT)
Why Solving Multi-agent Path Finding with Large Language Model has not
Succeeded Yet [31.3] 我々はマルチエージェント経路探索(MAPF)の問題に焦点をあて、マルチロボット経路計画(multi-robot route planning)とも呼ばれる。
障害物のない空の部屋マップ上で、モチベーションの高い成功を示し、それから少し難しい部屋マップの計画に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:22:04 GMT)
Chain of LoRA: Efficient Fine-tuning of Language Models via Residual
Learning [31.0] 本稿では,Frank-Wolfeアルゴリズムにインスパイアされた反復最適化フレームワークであるLoRAのChainを紹介する。
計算コストやメモリコストを増大させることなく,COLA が LoRA を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:26:49 GMT)
Scalable Normalizing Flows Enable Boltzmann Generators for
Macromolecules [31.0] 内部座標で定義されたタンパク質のコンフォメーション分布を効率的に学習するために,分割チャネルとゲートアテンションを利用する新しいフローアーキテクチャを提案する。
2-ワッサーシュタイン損失を利用することで、最大可能性トレーニングからエネルギーベーストレーニングへの移行を円滑にすることができることを示す。
ビリンヘッドピースHP35(nle-nle),35-residueサブドメイン,56-residueタンパク質Gのモデルとトレーニング戦略について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:42:29 GMT)
A Survey of Large Language Models for Code: Evolution, Benchmarking, and
Future Trends [30.8] 一般的な大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学におけるコード生成のようなタスクにおいて大きな可能性を証明している。
コードLLMのかなりの部分は、モデルファインチューニングを通じて一般的なLLMから派生している。
現在、Code LLMとそのパフォーマンスに関する体系的な調査が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:41:51 GMT)
Language-Conditioned Robotic Manipulation with Fast and Slow Thinking [30.4] 我々は、人間の認知アーキテクチャを模倣してタスクを分類するフレームワーク、Fast and Slow Thinking (RFST)を紹介した。
RFSTは,1)現在のユーザ命令に基づいてどのシステムが起動されるべきかを決定する命令判別器,2)ポリシーネットワークに整合した微調整された視覚言語モデルで構成されるスロー思考システム,の2つの主要コンポーネントから構成される。
シミュレーションと実世界のシナリオの両方において,本手法が意図認識と推論を必要とする複雑なタスクを十分に管理していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:00:32 GMT)
GTP-ViT: Efficient Vision Transformers via Graph-based Token Propagation [30.3] ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンの分野に革命をもたらしたが、リソースに制約のあるデバイスへの展開は依然として困難である。
ViTを高速化するために、トークンのプルーニングとトークンのマージアプローチが開発され、計算に関わるトークンの数を減らすことを目的としている。
本稿では,効率的なViTのためのモデル効率と情報保存のバランスをとることの課題を解決するために,グラフベースの新しいToken Propagation(GTP)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:42:25 GMT)
Finite-Time Decoupled Convergence in Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic
Approximation [30.3] 本稿では,非線形二時間スケール近似における有限時間デカップリング収束の可能性について検討する。
分離収束は相変わらず実現可能であり、滑らか度パラメータに関連するステップサイズの選択に留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:44:35 GMT)
Unlocking Pre-trained Image Backbones for Semantic Image Synthesis [29.7] 本稿では,現実的な画像を生成するセマンティック画像合成のための新しい種類のGAN識別器を提案する。
DP-SIMSをダブした本モデルでは,ADE-20K,COCO-Stuff,Cityscapesの入力ラベルマップと画像品質と一貫性の両面から,最新の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:30:56 GMT)
View-based Explanations for Graph Neural Networks [27.2] 本稿では,表現のためのグラフビューを生成する新しいパラダイムであるGVEXを提案する。
この戦略は近似比が1/2であることを示す。
第2のアルゴリズムは、インプットノードストリームへの単一パスをバッチで実行し、説明ビューを漸進的に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 01:59:11 GMT)
DyG2Vec: Efficient Representation Learning for Dynamic Graphs [26.8] 時間グラフニューラルネットワークは、時間パターンを自動的に抽出することで、帰納的表現の学習において有望な結果を示している。
時間的エッジエンコーディングとウィンドウベースのサブグラフサンプリングを利用してタスクに依存しない埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:42:05 GMT)
Inverse-like Antagonistic Scene Text Spotting via Reading-Order
Estimation and Dynamic Sampling [26.4] 我々は、IATSと呼ばれる、エンドツーエンドのトレーニング可能な逆対角テキストスポッティングフレームワークを提案する。
具体的には、初期テキスト境界から読み順情報を抽出する革新的な読み順推定モジュール(REM)を提案する。
本手法は不規則なテキストスポッティングと逆テキストスポッティングの両方において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:47:47 GMT)
Robust Image Watermarking using Stable Diffusion [25.9] トレーニング済みの安定拡散モデルを用いて,トレーニング可能な潜在空間に透かしを注入するZoDiacを提案する。
ZoDiacは最先端の透かし攻撃に対して堅牢であり、透かし検出率は98%以上、偽陽性率は6.4%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:42:56 GMT)
Conformal Prediction Regions for Time Series using Linear
Complementarity Programming [25.1] 本稿では,長期の地平面計画と検証を可能にするために,保守性を低減する最適化手法を提案する。
この問題を混合整数線形相補性プログラム (MILCP) としてキャストし, 線形相補性プログラム (LCP) に緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:50:23 GMT)
Deep Learning-Based Knowledge Injection for Metaphor Detection: A
Comprehensive Review [25.0] 本稿では,メタファ検出タスクにおける知識注入へのディープラーニングの適用における研究の進歩を概観する。
まず、主流の知識と知識注入の原則を体系的に要約し、一般化する。
次に、メタファ検出タスクで使用されるデータセット、評価指標、ベンチマークモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:32:56 GMT)
The emergence of clusters in self-attention dynamics [24.8] トークンを表す粒子は、時間とともに無限大となるため、特定の制限対象に向かって集結する傾向にある。
力学系と偏微分方程式の手法を用いて、出現する制限対象の型は値行列のスペクトルに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:48:21 GMT)
A Span-based Model for Extracting Overlapping PICO Entities from RCT
Publications [24.7] 重なり合うPICOエンティティを抽出する新しいPICOX法を提案する。
単語がエンティティの開始か終了かを評価することによってエンティティを識別する。
次に、複数ラベルの分類器を使用して、1つ以上のPICOラベルをスパン候補に割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:35:02 GMT)
A Visual Analytics Design for Connecting Healthcare Team Communication
to Patient Outcomes [24.6] 医療従事者(HCP)間のコミュニケーションは、患者の治療の質に不可欠である。
本稿では,ERHシステムを利用した時間通信ネットワークの有効性と効率性を検討するために,視覚分析システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:11:56 GMT)
A Large-scale Empirical Study on Improving the Fairness of Deep Learning
Models [24.6] 本稿では,現在ある最先端の公正性向上技術の性能を比較するための,最初の大規模実証的研究を行う。
その結果,各手法の性能は,データセットや属性によって大きく異なることがわかった。
異なる公平度評価指標は、その異なる焦点のために、明らかに異なる評価結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:53:33 GMT)
LEXTREME: A Multi-Lingual and Multi-Task Benchmark for the Legal Domain [24.5] 法的なNLP文献を調査し、LEXTREMEを作成する24言語を含む11のデータセットを選択した。
ベストベースライン(XLM-R大)は、両方のデータセットアグリゲーションが言語アグリゲーションスコア61.3を達成する。
これは、LEXTREMEが依然として非常に困難であり、改善の余地が十分にあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:08:40 GMT)
IDoFew: Intermediate Training Using Dual-Clustering in Language Models
for Few Labels Text Classification [24.1] 変換器からの双方向表現(BERT)は、自然言語処理(NLP)やテキスト分類を含むテキストマイニングタスクにおいて非常に効果的である。
いくつかのタスクは、制限付きラベル付きテキスト分類など、これらのモデルに依然として課題を生じさせる。
擬似ラベルを確実にモデル化する2段階の中間クラスタリングを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:07:37 GMT)
Detecting Face Synthesis Using a Concealed Fusion Model [23.9] いくつかの攻撃に対して抵抗性を提供しながら顔画像の合成を検出する融合方式を提案する。
我々の戦略は、中毒、摂動、バックドア、逆モデル攻撃に対する防御を提供しながら、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:07:20 GMT)
Data-Agnostic Face Image Synthesis Detection Using Bayesian CNNs [23.9] 顔画像合成プロセスを検出するための,データに依存しない手法を提案する。
我々のソリューションは、推論プロセスを学ぶために実際のデータのみを必要とする異常検出フレームワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:23:23 GMT)
Non-flat ABA is an Instance of Bipolar Argumentation [23.7] ABA(Assumption-based Argumentation)は、構造化された議論形式である。
ABAフレームワーク(ABAF)に課される一般的な制限は、それらがフラットであることである。
一般、おそらく非平坦なABAFからあらゆる抽象的議論形式への翻訳は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:06:18 GMT)
Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware
Analysis [23.4] コスト効率のよいRGBカメラで撮影したRGB画像からスペクトル情報を抽出することを目的とした,データ駆動型スペクトル再構成の最近の取り組み。
我々は、現在のデータセットとオーバーフィッティングに関する実用的制限と、RGB画像に符号化された情報の性質に関する基本的な制限の両方を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:46:45 GMT)
FlightLLM: Efficient Large Language Model Inference with a Complete
Mapping Flow on FPGA [23.4] Transformer-based Large Language Models (LLMs) は様々な領域に多大な影響を与えている。
本稿では,FPGA上での完全なマッピングフローを用いて,効率的なLLM推論を実現するFlightLLMを提案する。
FlightLLMは最新のVersal VHK158 FPGAを使用して1.2$times$高スループットでNVIDIA A100 GPUを破る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:00:53 GMT)
s-ID: Causal Effect Identification in a Sub-Population [23.2] サブポピュレーション(s-ID)における因果推論問題の導入と提唱
サブ人口における既存の推論問題は、与えられたデータが全人口に由来するという前提で機能する。
我々は,そのサブポピュレーションの観察分布から同定可能なサブポピュレーションにおける因果効果を因果グラフに保持しなければならない必要十分条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:31:19 GMT)
Synthetic Query Generation for Privacy-Preserving Deep Retrieval Systems
using Differentially Private Language Models [23.0] 深層検索システムのトレーニングに先立って,クエリプライバシの確保を優先する手法を提案する。
提案手法では,DP言語モデル(LM)を用いて,元のデータを表すプライベートな合成クエリを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:32:47 GMT)
Class-Prototype Conditional Diffusion Model for Continual Learning with
Generative Replay [22.9] 破滅的な忘れ方を減らすことは、継続的な学習における重要なハードルである。
Deep Generative Replay (GR)は、モデルのメモリ能力を向上するために、以前のタスクからサンプルを生成する技術を提供する。
大きな問題は、生成したデータの品質がオリジナルのものと比べて低下することである。
CPDM(Class-Prototype Conditional Diffusion Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:17:20 GMT)
Towards Learning and Explaining Indirect Causal Effects in Neural
Networks [22.7] NNを構造因果モデル(Structuor causal model, SCM)とみなし、入力ニューロン間にフィードフォワード接続を導入することで間接因果効果を含むように焦点を絞る。
NNモデルトレーニング中の直接的・間接的・総因果効果を捕捉・維持するアンテホック法を提案する。
また,NNモデルにおける学習因果効果の定量化アルゴリズムと,高次元データにおける因果効果の定量化のための効率的な近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:15:57 GMT)
Deep Learning for Visual Neuroprosthesis [22.6] 視覚経路は、視覚情報の符号化と処理に寄与する細胞と領域の複雑なネットワークを含んでいる。
本章では、視覚知覚の重要性と、視覚情報が脳内でどのようにエンコードされ、どのように表現されるかを理解する上での課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:53:22 GMT)
Enhancing Adaptive History Reserving by Spiking Convolutional Block
Attention Module in Recurrent Neural Networks [21.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時系列における時間的パターンを処理するための1種類の効率的なモデルである。
本稿では、先進的なスパイキング・コンボリューション・アテンション・モジュール(SCBAM)コンポーネントを組み込んだ繰り返しスパイキング・ニューラルネットワーク(RSNN)モデルを開発する。
SCBAMを通して空間的・時間的チャネルの履歴情報を適応的に呼び出すことで、効率的なメモリ呼び出し履歴と冗長性排除の利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:05:34 GMT)
De-Hallucinator: Iterative Grounding for LLM-Based Code Completion [21.4] 公開ソースコードのデータセットに基づいてトレーニングされた大言語モデル(LLM)は、コード補完において新たな最先端の方法を確立した。
本稿では, LLMに基づくコード補完手法であるDe-Hallucinatorを提案する。
De-Hallucinatorは、カーソル前のコードだけでモデルをクエリするのに比べて、4つの最先端のLLMで予測されたコードを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:04:38 GMT)
Fun with Flags: Robust Principal Directions via Flag Manifolds [21.4] 主成分分析(PCA)はコンピュータビジョンと機械学習において不可欠である。
我々はPCAとその変種に対する統一的な形式論を示し、線形部分空間のフラグに基づくフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:18:02 GMT)
LEFormer: A Hybrid CNN-Transformer Architecture for Accurate Lake
Extraction from Remote Sensing Imagery [21.4] 本稿では, LEFormer と呼ばれるCNN-Transformer アーキテクチャを用いて, 正確な湖沼抽出を行う。
LeFormerにはCNNエンコーダ、Transformerエンコーダ、クロスエンコーダの3つの主要なモジュールが含まれている。
LeFormerは、Surface WaterとQinghai-Tibet Plateau Lakeデータセットの最先端のパフォーマンスと効率を一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:50:29 GMT)
Fairness under Covariate Shift: Improving Fairness-Accuracy tradeoff
with few Unlabeled Test Samples [21.1] 我々は、ラベル付きトレーニングセットとともに、ラベル付きテストサンプルの小さなセットのみが利用可能である教師なしのシステムで運用する。
我々は、損失定式化による最適化が、最先端のベースラインよりも優れていることを実験的に検証した。
提案手法は, それらの性能を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:54:11 GMT)
Fairness-Aware Job Scheduling for Multi-Job Federated Learning [21.0] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデータ所有者(FLクライアント)が、機密性の高いプライベートデータを開示することなく、協調的に機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
既存のFL研究は主に、1つのFLサーバがFLクライアントのサブセットを選択して各トレーニングラウンドでローカルモデルを更新する独占シナリオに焦点を当てている。
本稿では,このギャップを埋めるためにFairFedJS(Federated Job Scheduling)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:38:56 GMT)
YAYI-UIE: A Chat-Enhanced Instruction Tuning Framework for Universal
Information Extraction [21.0] ユニバーサル情報抽出(YAYI-UIE)のためのエンドツーエンドのチャット強化指導フレームワークを提案する。
具体的には,対話データと情報抽出データを用いて,情報抽出性能を協調的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:36:55 GMT)
A non-asymptotic distributional theory of approximate message passing
for sparse and robust regression [20.8] 本稿では、近似メッセージパッシング(AMP)のための非漸近分布特性について述べる。
AMPは、高速な推定器と強力な理論機械の両方として有効であることを示す反復アルゴリズムのファミリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:34:35 GMT)
Representation Learning for Wearable-Based Applications in the Case of
Missing Data [20.4] 実環境におけるマルチモーダルセンサデータは、データ品質が低く、データアノテーションが限られているため、依然として困難である。
本稿では,不足するウェアラブルデータに対する表現学習について検討し,最新統計手法と比較する。
本研究は,マスキングに基づく自己指導型学習タスクの設計と開発に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:21:37 GMT)
Pre-trained Recommender Systems: A Causal Debiasing Perspective [19.7] 本研究では,異なるドメインから抽出した汎用ユーザ・イテムインタラクションデータをトレーニングすることで,ユニバーサルインタラクションパターンをキャプチャする汎用レコメンデータを開発する。
実験により,提案モデルにより,ゼロショットと少数ショットの学習環境での推薦性能が大幅に向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:38:33 GMT)
MetaDiff: Meta-Learning with Conditional Diffusion for Few-Shot Learning [19.6] グラディエントベースのメタ学習アプローチは、新しいタスクの学習方法を学ぶことで、この課題に効果的に対処する。
本稿では,モデル重みの最適化プロセスを効果的にモデル化するメタディフという,タスク条件拡散に基づくメタラーニングを提案する。
実験結果から,メタディフは,最先端の勾配に基づくメタラーニングファミリよりも,数ショットの学習タスクで優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:47:20 GMT)
Physics-informed Deep Learning to Solve Three-dimensional Terzaghi
Consolidation Equation: Forward and Inverse Problems [19.5] 本稿では, 複数次元の Terzaghi 統合ケースを迅速に予測する新しい PINN フレームワークを提案する。
PINNの性能を前方問題に適用した従来の数値法と比較検討した。
PINNの3次元シミュレーションの結果から,99%以上の精度を示す結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:25:12 GMT)
Boosting Column Generation with Graph Neural Networks for Joint Rider
Trip Planning and Crew Shift Scheduling [19.1] 本研究では,乗り継ぎ計画と乗務員スケジューリングを共同で最適化することで,サービススケジューリングの複雑さに対処する。
AGGNNI-CGと呼ばれる新しい解法は、カラム生成と機械学習をハイブリダイズし、ほぼ最適解を得る。
AGGNNI-CGは、ジョージア州チャタム郡のパラトランジットシステムから、挑戦的な実世界のデータセットに適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:46:39 GMT)
SCALA: Sparsification-based Contrastive Learning for Anomaly Detection
on Attributed Networks [19.1] 属性付きネットワーク上の異常検出は、他の多数ノードと大きく異なる振る舞いを持つノードを見つけることを目的としている。
本稿では,ネットワークの埋め込み品質向上を目的とした,属性付きネットワーク上での異常検出のための新しいコントラスト学習フレームワークである textbfSCALA を提案する。
5つのベンチマーク実世界のデータセットで大規模な実験が行われ、結果はSCALAがすべてのベースライン手法を大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:31:03 GMT)
Open Set Dandelion Network for IoT Intrusion Detection [19.0] オープンセット方式で非教師付きヘテロジニアスドメイン適応に基づくオープンセットダンポリオンネットワーク(OSDN)を提案する。
OSDNモデルは、知識豊富なソースネットワーク侵入ドメインからの侵入知識転送を実行し、データスカースターゲットIoT侵入ドメインのより正確な侵入検出を容易にする。
いくつかの侵入データセットに関する総合的な実験は、OSDNモデルの有効性を検証し、3つの最先端のベースライン法を16.9%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 00:18:10 GMT)
Highly Efficient Real-Time Streaming and Fully On-Device Speaker
Diarization with Multi-Stage Clustering [18.6] 異なる長さの入力に異なるクラスタリングアルゴリズムを使用するマルチステージクラスタリング戦略は、話者ダイアリゼーションアプリケーションの多面的課題に対処することができる。
この戦略は、CPU、メモリ、バッテリの予算が厳しいオンデバイススピーカーダイアリゼーションシステムのストリーミングに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:05:51 GMT)
From Data to Insights: A Comprehensive Survey on Advanced Applications
in Thyroid Cancer Research [18.4] 甲状腺癌における機械学習応用の包括的分類法を体系的に検討し,検討を行った。
合計758の関連研究が特定され、精査された。
この領域で直面する重要な課題を強調し、今後の研究機会を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:10:37 GMT)
On Unbalanced Optimal Transport: Gradient Methods, Sparsity and
Approximation Error [18.2] 我々は、少なくとも$n$の成分を持つ、おそらく異なる質量の2つの測度の間の不均衡最適輸送(UOT)について研究する。
UOT問題に対する$varepsilon$-approximateの解を求めるために,GEM-UOT(Gradient Extrapolation Method)に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:10:07 GMT)
Connect Later: Improving Fine-tuning for Robustness with Targeted
Augmentations [18.2] ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション対象ドメインにデプロイされた場合、しばしば不適切な一般化を行う。
ラベルなしのターゲットデータが利用可能なドメイン適応設定では、自己教師付き事前訓練がこのパフォーマンス低下を軽減するための有望な方法である。
プレトレーニング後の微調整を標準化した実世界のタスクについて,ラベル付きソースデータからスクラッチからトレーニングするだけでは,OODエラーが常に改善されないことを示す。
汎用的な拡張で事前訓練した後、分散シフトの知識を活かしたターゲット拡張による微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:59:52 GMT)
InvariantOODG: Learning Invariant Features of Point Clouds for
Out-of-Distribution Generalization [18.0] 本稿では,異なる分布を持つ点雲間の不変性を学習するInvariantOODGを提案する。
学習可能なアンカーポイントの集合を定義し、最も有用な局所領域と入力点の雲を増大させる2種類の変換を定義する。
実験により,提案モデルが3次元領域一般化ベンチマークに与える影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:41:22 GMT)
Learn Once Plan Arbitrarily (LOPA): Attention-Enhanced Deep
Reinforcement Learning Method for Global Path Planning [17.6] 本稿では,LOPA(Learn Once Plan Arbitrally)と呼ばれる注意強調DRL手法を提案する。
LOPAは、観察の重要情報に対して改良された注意力を達成するために、新しい注意強化機構を使用する。
LOPAは多目的グローバルパス計画実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:27:14 GMT)
QCM-SGM+: Improved Quantized Compressed Sensing With Score-Based
Generative Models [17.5] 実際に圧縮センシング(CS)において、得られた測定値は通常、伝送または記憶に先立って限られたビット数に量子化を必要とする。
一般行列を効果的に扱えるQCS-SGMの先進版であるQCS-SGM+を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:19:38 GMT)
AdaMesh: Personalized Facial Expressions and Head Poses for Adaptive
Speech-Driven 3D Facial Animation [17.1] AdaMeshは、適応的な音声駆動の顔アニメーションアプローチである。
約10秒間の参照ビデオから、パーソナライズされた話し方を学ぶ。
鮮やかな表情と頭部のポーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:00:22 GMT)
CORN: Co-Trained Full- And No-Reference Speech Quality Assessment [16.2] No-Reference(NR)メトリクスは、参照に頼ることなく記録を評価する。
我々は、これらの2つのアプローチを調和させるCORNと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
CORNは、独立して訓練されたベースラインNRモデルより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:59:52 GMT)
SAME: Sample Reconstruction against Model Extraction Attacks [16.1] ディープラーニングモデルに対する大きな脅威の1つは、モデル攻撃である。
そこで本研究では,サンプル再構成の概念に基づく新しい防御機構であるTHETについて紹介する。
我々の実験は、最先端のソリューションよりもITSの優れた効果を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:55:37 GMT)
Synthetic Data Generation in Low-Resource Settings via Fine-Tuning of
Large Language Models [16.0] 大規模な言語モデルは、比較的少ないラベル付き例で下流タスクを一般化することができる。
あるいは、ラベル付きサンプルを十分に微調整すれば、より小さなモデルで特定のタスクを解くことができる。
我々は、より小さなモデルの下流性能を改善するために、微調整教師LEMを用いた微調整訓練データの合成データ生成について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:09:24 GMT)
Kiki or Bouba? Sound Symbolism in Vision-and-Language Models [15.7] 音声記号はCLIPやStable Diffusionのような視覚・言語モデルに反映されていることを示す。
我々の研究は、音の象徴性を実証し、その性質を計算ツールを用いて理解する新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:48:09 GMT)
On the Reliability and Explainability of Language Models for Program
Generation [15.6] 自動プログラム生成手法の能力と限界について検討する。
私たちは、コード変換に大きく貢献するトークンを強調するために、高度な説明可能なAIアプローチを採用しています。
解析の結果,言語モデルではコード文法や構造情報を認識できるが,入力シーケンスの変化に対するロバスト性は限られていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:26:52 GMT)
Mixture-of-Linear-Experts for Long-term Time Series Forecasting [15.1] 線形中心モデルに対するMixture-of-Expertsスタイルの拡張を提案する。
単一のモデルをトレーニングする代わりに、MoLEは複数の線形中心モデルとルータモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:06:22 GMT)
Spatio-Temporal Turbulence Mitigation: A Translational Perspective [15.0] 深部大気乱流低減ネットワーク(DATUM)について紹介する。
DATUMは、古典的なアプローチからディープラーニングアプローチへの移行において、大きな課題を克服することを目指している。
大規模なトレーニングデータセットであるATSynは、実際の乱流における一般化を可能にする共発明として提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:35:05 GMT)
A Primer on Temporal Graph Learning [15.0] 本論文は, テンポラルグラフ学習(TGL)をコンセプトファーストアプローチで読者に親しみやすくすることを目的とする。
我々は,TGLフレームワークの動作を理解する上で不可欠な重要な概念を体系的に提示してきた。
本稿では,リカレントニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワーク,トランスフォーマーやグラフニューラルネットワークなど,関連する学習アーキテクチャを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:08:21 GMT)
Universal Time-Series Representation Learning: A Survey [14.9] 時系列データは、現実世界のシステムやサービスのあらゆる部分に存在する。
ディープラーニングは、時系列データから隠れたパターンや特徴を抽出する際、顕著な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:00:04 GMT)
Time-Transformer: Integrating Local and Global Features for Better Time
Series Generation [14.5] 我々は,新しい時系列生成モデル「Time-Transformer AAE」を提案する。
我々のモデルは6つのデータセットのうち5つで既存の最先端モデルより優れている。
私たちは、小さなデータセットで学習をサポートするデータ拡張という、実世界の問題に対処するモデルの能力を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 23:21:31 GMT)
Large language models in bioinformatics: applications and perspectives [14.2] 大規模言語モデル (LLMs) はディープラーニングに基づく人工知能モデルである。
本総説では,ゲノム学,転写学,薬物発見,単一細胞解析における大規模言語モデルの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:26:59 GMT)
RoboFusion: Towards Robust Multi-Modal 3D obiect Detection via SAM [14.1] 本稿では,視覚的基礎モデル(VFM)を活用して,オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)ノイズシナリオに対処するロバストなフレームワークを提案する。
我々のロボフュージョンは、VFMの一般化とロバスト性を利用して徐々にノイズを低減する。
我々のRoboFusionは、KITTI-CとnuScenes-Cベンチマークで示されているように、ノイズの多いシナリオで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:10:24 GMT)
Memory Effects in Quantum State Verification [13.9] ローカル検証器は量子状態のコピーを格納し、それらをまとめて測定することができる。
我々は,ベル測度のみを含む多ビットグラフ状態に対して,2コピー状態検証を最適化するための正確な解析式を確立し,グローバルに最適な2コピー戦略を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:58:57 GMT)
Online Test-Time Adaptation of Spatial-Temporal Traffic Flow Forecasting [13.8] 本稿では,時空間交通流予測問題に対するオンラインテスト時間適応手法の最初の研究を行う。
本稿では,直列分解法(ADCSD)による適応二重補正法を提案する。
提案手法では,テストフェーズ中にトレーニングされたモデル全体を微調整する代わりに,トレーニングされたモデルの後,ライトネットワークをアタッチし,データ入力が観測されるたびに,ライトネットワークのみをテストプロセスで微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:04:39 GMT)
A Study on Chinese Social Perspective regarding ChatGPT for Education
and Beyond [13.7] 本研究は,中国国民がChatGPTの教育的・一般目的の可能性をどう捉えているかを検討する。
GPT-4以前、一部のソーシャルメディア利用者は、AIの進歩は教育や社会に恩恵をもたらすと信じていたが、ChatGPTのような先進的なAIは人間を劣悪に感じるだろうと信じていた。
本稿では,ChatGPT型モデルの教育等における倫理的適用を確保するために,トレンドシフトの徹底的な分析とロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:14:00 GMT)
Convex SGD: Generalization Without Early Stopping [13.4] まず、反復数$T$とデータセットサイズ$n$が任意の速度でゼロになるときに消滅する一般化誤差について示す。
特に、勾配降下がうまく一般化するためには、強い凸性は必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:10:25 GMT)
High-precision Voice Search Query Correction via Retrievable Speech-text
Embedings [13.4] 音声認識システムは、ノイズの多い音声、十分なトレーニングデータがないなど、様々な理由で、リコールに苦しむことがある。
従来の研究では、仮説テキストの潜在的、文脈に関連のある選択肢の巨大なデータベースから書き直し候補を検索することで、リコールを改善することができた。
一般発話においてWERを増大させることなく,文章が候補集合に現れる発話に対して,相対単語誤り率(WER)を6%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:59:56 GMT)
Version Control of Speaker Recognition Systems [12.7] 本稿では,Googleが長年の工学的実践から学んだ話者認識システムのバージョン管理戦略について述べる。
SpeakerVerSimは、容易に拡張可能なPythonベースのシミュレーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:10:37 GMT)
Entry Dependent Expert Selection in Distributed Gaussian Processes Using
Multilabel Classification [12.6] アンサンブルのテクニックは、データ分割を訓練したガウスの専門家による局所的な予測を組み合わせる。
本稿では,エントリデータポイントの特性に基づくフレキシブルな専門家選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:33:20 GMT)
Functional Geometry Guided Protein Sequence and Backbone Structure
Co-Design [12.6] 本稿では,自動検出機能部位に基づくタンパク質配列と構造を共同設計するモデルを提案する。
NAEProは、全シーケンスでグローバルな相関を捉えることができる、注目層と同変層のインターリービングネットワークによって駆動される。
実験結果から,本モデルは全競技種の中で,最高アミノ酸回収率,TMスコア,最低RMSDを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:40:24 GMT)
FunnyNet-W: Multimodal Learning of Funny Moments in Videos in the Wild [12.5] 本稿では,ビデオ中の面白い瞬間を予測するために,視覚,音声,テキストデータに対して,クロスアテンションと自己アテンションに依存するモデルFunnyNet-Wを提案する。
TBBT, MHD, MUStARD, Friends, TEDトークUR-Funnyの5つのデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:39:36 GMT)
Breaking the Silence: the Threats of Using LLMs in Software Engineering [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)コミュニティ内で大きな注目を集めています。
本稿では,LSMに基づく研究の有効性に対する潜在的な脅威について,オープンな議論を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:30:14 GMT)
Primitive Geometry Segment Pre-training for 3D Medical Image
Segmentation [12.3] 本稿では,PrimGeoSeg(PrimGeoSeg)法を提案する。
PrimGeoSegは手動のデータ収集やアノテーションなしでより正確で効率的な3D画像分割を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:37:35 GMT)
Variance Reduction in Ratio Metrics for Efficient Online Experiments [12.0] 大規模なショートビデオプラットフォーム上での比率測定に分散低減手法を適用した: ShareChat。
その結果,77%の症例でA/Bテストの信頼性を向上できるか,データポイントを30%減らして同一の信頼性を維持することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:01:09 GMT)
Online Submodular Maximization via Online Convex Optimization [12.0] 我々は、ポテンシャル関数、すなわちポテンシャル関数の大規模なクラスがしきい値凸最適化(OCO)に還元されることを証明した。
我々は,オンライン学習問題において,動的後悔,盗賊,楽観的な学習設定など,多くの異なるバージョンに縮小が及んでいることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 00:16:49 GMT)
GloTSFormer: Global Video Text Spotting Transformer [11.9] ビデオテキストスポッティング(VTS)は、ビデオ中のテキストの軌跡や内容を予測することを目的とした、基本的な視覚的タスクである。
従来の作業は通常、局所的なアソシエーションを行い、IoUベースの距離と複雑な後処理の手順を適用してパフォーマンスを向上させる。
本稿では,追跡問題をグローバルアソシエーションとしてモデル化するために,Global Video Text Spotting Transformer GloTSFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:52:16 GMT)
Optimal Differentially Private PCA and Estimation for Spiked Covariance
Matrices [11.7] 共分散行列とその関連する主成分を推定することは、現代統計学における根本的な問題である。
計算効率のよい微分プライベート推定器を導入し、対数係数まで、その最小値の最適性を証明した。
特に,本研究では,異なる主成分間の固有ギャップ条件を必要とせず,試料サイズが寸法よりもはるかに小さい場合でも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:18:14 GMT)
TTMs: Fast Multi-level Tiny Time Mixers for Improved Zero-shot and
Few-shot Forecasting of Multivariate Time Series [11.6] マルチレベルTiny Time Mixers (TTM) は軽量なTSMixerアーキテクチャに基づくモデルである。
本稿では、適応パッチ、ダウンサンプリングによるデータセット拡張、解像度プレフィックスチューニングなど、いくつかの新しい機能拡張を紹介する。
TTMは少数/ゼロショットの予測に優れており、既存のベンチマークよりも相当な精度(12-38%)向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:21:21 GMT)
Weakly Semi-supervised Tool Detection in Minimally Invasive Surgery
Videos [11.6] 外科的ツール検出は、最小侵襲の手術ビデオの分析と評価に不可欠である。
インスタンスレベルのラベルを持つ大規模なイメージデータセットは、アノテーションの負担のために制限されることが多い。
本研究では,非常にコストのかかるアノテーションの重み付けと検出性能のバランスをとることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:50:45 GMT)
3D-SSGAN: Lifting 2D Semantics for 3D-Aware Compositional Portrait
Synthesis [11.5] 既存の3D対応のポートレート合成手法は、強い3D一貫性を維持しながら、印象的な高品質な画像を生成することができる。
3D-SSGANは3次元合成画像合成のための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:41:07 GMT)
Bayesian Design Principles for Frequentist Sequential Learning [11.4] 逐次学習問題に対する頻繁な後悔を最適化する理論を開発する。
各ラウンドで「アルゴリズム的信念」を生成するための新しい最適化手法を提案する。
本稿では,マルチアームバンディットの「ベスト・オブ・オール・ワールド」な経験的性能を実現するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:27:35 GMT)
Domain Generalization with Vital Phase Augmentation [11.1] ディープニューラルネットワークは画像分類において顕著な性能を示している。
しかし, 入力データの劣化により性能は著しく低下した。
本研究では, クリーンデータと破損データの両方の性能向上を図った提案手法の実験的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:38:59 GMT)
Optimal energy storage in the Tavis-Cummings quantum battery [11.1] Tavis-Cummings(TC)モデルは、量子電池の自然な物理的実現として機能する。
本研究では,TC電池の量子力学を効果的に表現するための不変部分空間法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:19:50 GMT)
Distilling Temporal Knowledge with Masked Feature Reconstruction for 3D
Object Detection [10.6] 本稿では,教師検出器から長期記憶を取得するための時間知識ディファイラであるTempDistillerを提案する。
機能教師に適用される自己注意操作を通じて、長期的時間的知識を統合することで、再構築対象を定式化する。
提案手法の有効性を nuScenes ベンチマークで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:53:28 GMT)
On the Eigenvalue Decay Rates of a Class of Neural-Network Related
Kernel Functions Defined on General Domains [10.4] 一般領域上で定義されたカーネル関数の大きなクラスの固有値減衰率(EDR)を決定するための戦略を提供する。
この種類のカーネル関数は含まれているが、異なる深さと様々なアクティベーション関数を持つニューラルネットワークに付随する神経タンジェントカーネルに限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:23:36 GMT)
Graph Neural Networks for Power Allocation in Wireless Networks with
Full Duplex Nodes [10.2] ユーザ間の相互干渉のため、無線ネットワークにおける電力割り当て問題はしばしば自明ではない。
グラフグラフニューラルネットワーク(GNN)は、これらの問題に対処するための有望なアプローチとして最近登場し、無線ネットワークの基盤となるトポロジを活用するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:07:28 GMT)
A multimodal gesture recognition dataset for desktop human-computer
interaction [10.1] GR4DHCIは7000以上のジェスチャーサンプルと382,447フレームで構成されている。
GR4DHCIは7000以上のジェスチャーサンプルと382,447フレームで構成されている。
また、27の異なる手の位置をデータセットに組み込むことで、デスクトップインタラクション中の手の位置のばらつきにも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:35:25 GMT)
Simultaneous Task Allocation and Planning for Multi-Robots under
Hierarchical Temporal Logic Specifications [10.0] 我々は,マルチロボットシステムの設計計画を合成するための探索に基づく手法を開発した。
また、仕様に階層構造を導入し、満足しているかどうかを確認するアルゴリズムを設計する。
スケーラビリティは、30のロボットのグループをテストし、適切なランタイムを達成することで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:35:13 GMT)
LLM4PLC: Harnessing Large Language Models for Verifiable Programming of
PLCs in Industrial Control Systems [9.9] LLM(Large Language Models)は、PLC(Programmable Logic Controllers)が運用する産業制御システム(ICS)のための有効なプログラムを作成できない。
本稿では,ユーザフィードバックと文法チェック,コンパイラ,SMV検証などの外部検証ツールを活用したユーザガイド型反復パイプラインを提案する。
GPT-3.5, GPT-4, Code Llama-7B, Code Llama-34B, Code Llama-34Bで完全なテストスイートを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 23:52:42 GMT)
LF-ViT: Reducing Spatial Redundancy in Vision Transformer for Efficient
Image Recognition [9.7] Vision Transformer (ViT) は高解像度画像を扱う際の精度を向上する。
これは空間冗長性の著しい課題に直面し、計算とメモリの要求が増大する。
LF-ViT(Localization and Focus Vision Transformer)について述べる。
計算要求を戦略的に削減し、性能を損なうことなく運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 01:32:49 GMT)
Flying Bird Object Detection Algorithm in Surveillance Video [9.6] 本稿では,FBOD-SV(Flying Bird Object Detection for Surveillance Video)を提案する。
新しい特徴集約モジュールである相関注意特徴集約モジュールは、飛行する鳥の物体の特徴を集約するように設計されている。
ダウンサンプリングとアップサンプリングを併用したフライングバードオブジェクト検出ネットワーク(FBOD-Net)が設計されている。
また,SimOTA動的ラベル割り当て手法をワンカテゴリオブジェクト検出に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:20:46 GMT)
Contextual Fixed-Budget Best Arm Identification: Adaptive Experimental
Design with Policy Learning [9.5] 本研究では,複数の治療アームを装着した適応実験について考察する。
実験の終わりに、意思決定者は、期待された結果をもたらすと見積もられた治療アームを、状況に応じて推奨する。
以上の結果から,AS-PL戦略が最適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:29:07 GMT)
Matrix majorization in large samples [9.4] あるモノトンが2つの間に厳密に順序づけられている場合、入力分布の$n$fold Kroneckerパワーを出力分布の$n$foldパワーに取る行列が存在することを示す。
このような触媒マトリックスの偏極化に必要かつ十分な条件が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:55:33 GMT)
A Content-Based Novelty Measure for Scholarly Publications: A Proof of
Concept [9.1] 学術出版物にノベルティの情報理論尺度を導入する。
この尺度は、言語モデルによって知覚される「驚きの度合い」によって定量化される。
われわれはこの措置が編集者、利害関係者、政策立案者に大きな利益をもたらすと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:14:24 GMT)
MvKSR: Multi-view Knowledge-guided Scene Recovery for Hazy and Rainy
Degradation [9.0] 高品質のイメージングは、交通や産業などの分野における安全の監督とインテリジェントな展開を保証するために不可欠である。
大気の湿潤度や降水などの悪天候は、画質に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本稿では, 降雨条件下での劣化画像を復元する, 知識誘導型シーンリカバリネットワーク(MvKSR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:41:45 GMT)
Nonreciprocal entanglement in cavity magnomechanics exploiting chiral
cavity-magnon coupling [8.9] キャビティ・マグノメカティカル・システムにおいて,非相互量子絡み合いを実現する方法を示す。
この研究は、非相互電気機械量子テレポーテーションやカイラルマグノン量子ネットワークにおいて有望な応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:03:32 GMT)
Coordinate-based Neural Network for Fourier Phase Retrieval [8.8] Single ImpliCit neurAl Network (SCAN) は、位相探索性能を向上させるために慎重に設計されたニューラルネットワークをコーディネートするツールである。
SCANは、教師なしの方法で、オブジェクト座標を統一ネットワーク内の振幅と位相に順応的に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:30:22 GMT)
Logits Poisoning Attack in Federated Distillation [8.7] FDLA(Federated Distillation, FD)を応用した中毒予防法について紹介する。
LPAがクライアントモデルの精度を効果的に損なうことを実証し、この点において確立されたベースラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。
以上の結果から,FD設定における堅牢な防御機構の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:18:46 GMT)
Assessing AI Detectors in Identifying AI-Generated Code: Implications
for Education [8.6] 本稿では,AIGC検出器による検出を回避しようとする試みについて,LLMを実証的に検討する。
これは、異なる変種を使用して与えられた質問に応答してコードを生成することで達成される。
以上の結果から,既存のAIGCインテグレータは,人間の書き起こしたコードとAI生成したコードとの区別が不十分であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:53:52 GMT)
What Is an App Store? The Software Engineering Perspective [8.6] アプリケーションストア」とは、エンドユーザーがソフトウェアアプリケーションを閲覧、購入、ダウンロード、インストールできるオンラインソフトウェアストアである。
今のところ、最もよく知られているアプリストアは、Google Play for AndroidやAppleのApp Store for iOSなど、モバイルプラットフォームに関連付けられている。
現在、多種多様なアプリストアがあり、これらのストアはほとんど研究者によって見過ごされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 23:56:45 GMT)
A topological description of loss surfaces based on Betti Numbers [8.5] 多層ニューラルネットワークの場合の損失複雑性を評価するためのトポロジカル尺度を提供する。
損失関数やモデルアーキテクチャの特定のバリエーション、例えば$ell$正規化項の追加やフィードフォワードネットワークでの接続のスキップは、特定のケースにおける損失には影響しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:20:04 GMT)
Design a Metric Robust to Complicated High Dimensional Noise for
Efficient Manifold Denoising [8.5] ランドマーク拡散と最適縮退に基づく効率的な多様体デノイザを提案する。
高次元または低次元の部分空間を占有する多様体を埋め込まれた高周囲空間次元を含むいくつかのセットアップを扱うことは柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:30:47 GMT)
The Butterfly Effect of Altering Prompts: How Small Changes and
Jailbreaks Affect Large Language Model Performance [8.2] プロンプトの終端に空間を追加するような最小の摂動でさえ、LSMはその答えを変える可能性があることを示す。
LLMでラベル付けされたデータに対して、XMLと一般的に使われているjailbreakの要求応答が破滅的な影響を生じる可能性があることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:28:08 GMT)
Jatmo: Prompt Injection Defense by Task-Specific Finetuning [8.2] Jatmoは、プロンプトインジェクション攻撃に耐性のあるタスク固有のモデルを生成する方法である。
教師がチューニングしたモデルを使用してタスク固有のデータセットを生成し、ベースモデルを微調整する。
実験では、ジャトモモデルが通常のLCMと同等の品質の出力を提供する一方で、インジェクションの進行に耐性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:11:26 GMT)
Learning Failure-Inducing Models for Testing Software-Defined Networks [7.9] ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)は、集中型ソフトウェアコントローラによって管理されるフレキシブルで効果的な通信システムを実現する。
このようなコントローラはSDNベースのシステムの基盤となる通信ネットワークを損なう可能性があるため、慎重にテストする必要がある。
本稿では,効果的なテストデータの生成と,正確な故障誘発モデル学習を目的とした,ファズSDNという機械学習誘導ファズリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:49:32 GMT)
Overview of the 2023 ICON Shared Task on Gendered Abuse Detection in
Indic Languages [7.9] Indic Language における Gendered Abuse Detection に関する ICON 2023 の調査結果を報告する。
共有されたタスクは、ヒンディー語、タミル語、インドの英語方言における新しいデータセットに基づいて行われた。
この論文には、そのトピックによる憎しみのあるコンテンツの例が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:54:26 GMT)
A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large
Language Models [7.7] 大きな言語モデル(LLM)は、人間のようなテキストを書く能力の進歩を続けている。
重要な課題は、事実に見えるが根拠のないコンテンツを生み出すことを幻覚させる傾向にある。
本稿では,LLMにおける幻覚を緩和するために開発された32以上の技術について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:19:17 GMT)
Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods [7.6] 差分プライバシーは、プライバシー保護のための厳格な枠組みとして登場し、学術界と産業界の両方で広く認知されている。
本稿では,差分プライベートな置換テストを導入することにより,仮説テストの文脈における懸念を軽減することを目的とする。
提案フレームワークは、従来の非プライベートな置換試験をプライベートな設定に拡張し、有限サンプルの妥当性と差分プライバシーの両方を厳密な方法で維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:57:03 GMT)
Universal Consistency of Wide and Deep ReLU Neural Networks and Minimax
Optimal Convergence Rates for Kolmogorov-Donoho Optimal Function Classes [7.4] まず、FL93の結果を拡張し、ロジスティック損失に基づいて訓練された広帯域かつ深いReLUニューラルネットワークに基づく分類規則の普遍的整合性を証明する。
我々の証明は、経験的リスク最小化の最近の進展と様々な機能クラスに対する深部ReLUニューラルネットワークの近似率に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 23:54:46 GMT)
UFO: Unidentified Foreground Object Detection in 3D Point Cloud [7.3] 既存の3Dオブジェクト検出器は、3Dローカライゼーションとアウト・オブ・ディストリビューション検出の両方において困難な課題に直面する。
評価プロトコル,方法論,ベンチマークの3つのタスクを含む新しいUFO検出フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、4つのベースライン検出器の全てにまたがる大きなマージンによって、継続的に性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:16:06 GMT)
The Impact of Adversarial Node Placement in Decentralized Federated
Learning Networks [7.3] 連邦学習(FL)の人気が高まるにつれ、新しい分散フレームワークが広まりつつある。
本稿では,ネットワーク内の配置を協調的に調整できる各種対向配置戦略において,分散FLの性能を解析する。
本稿では,敵同士の平均ネットワーク距離を最大化することにより,敵の中央性よりも敵の拡散を優先する新たな攻撃アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:50:24 GMT)
Higher-Order DeepTrails: Unified Approach to *Trails [7.3] 人間の振る舞いを分析し、理解し、記述することは、Webブラウジングやトラフィックナビゲーションなど、異なる設定で有利である。
本稿では,従来,シーケンス内の高次依存関係のモデル化に用いられてきた自動回帰言語モデルを用いて,シーケンス全体を解析することを提案する。
提案手法は,HypTrails,MixedTrails,さらにはSubTrailsなど,従来の作業で導入された異なる設定に容易に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:40:32 GMT)
Exploratory Evaluation of Speech Content Masking [7.0] コンテントマスキング」と呼ばれる新しいタイプのプライバシを探求する玩具問題を導入する。
個別の音声表現(音声符号)の系列変更に基づくベースラインマスキング手法の評価を行う。
本稿では,3種類のマスキング場所と3種類のマスキング戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:56:03 GMT)
Automated Detection of Myopic Maculopathy in MMAC 2023: Achievements in
Classification, Segmentation, and Spherical Equivalent Prediction [7.0] 筋萎縮性黄斑変性は、病理性近視症患者の視力喪失の主要な原因である。
早期発見と即時治療は、筋萎縮性黄斑症による視力障害の予防に不可欠である。
これがMMAC(Myopic Maculopathy Analysis Challenge)の焦点であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 00:26:21 GMT)
Braiding topology of symmetry-protected degeneracy points in
non-Hermitian systems [6.9] 一対に生成した対称性で保護された縮退点が、アーベル図を超える高次縮退点にマージされることが分かる。
我々の発見は、研究者が様々な分野にまたがって新しい現象を解明し、対称性に保護された非エルミタン縮退点を利用した応用を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:41:08 GMT)
Two-stream joint matching method based on contrastive learning for
few-shot action recognition [6.7] コントラスト学習(TSJM)に基づく2ストリーム共同マッチング手法を提案する。
MCLの目的は、モーダル間の相互情報関係を広範囲に調査することである。
JMMは、上記のビデオマッチング問題を同時に解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:37:15 GMT)
Liouvillian exceptional points of an open driven two-level system [6.5] ナノスケールオープン量子システムへのLiouvillianException points (LEPs)アプローチの適用性について検討する。
熱環境下で駆動される2レベルシステムの汎用モデルについて検討した。
開量子系における非マルコフ特性は例外点の概念の導入を許さない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:42:08 GMT)
Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph
Transformers to Detect Hate Speech on Social Media [6.4] Reddit のようなオンラインソーシャルネットワーク上でヘイトスピーチを検出する新しい手法である Multi-Modal discussion Transformer (mDT) を提案する。
従来のコメントのみの手法とは対照的に、ヘイトスピーチとしてコメントをラベル付けするアプローチには、議論の文脈に根ざしたテキストや画像の全体的分析が含まれる。
これは、コメントを取り巻く議論において、グラフトランスフォーマーを活用してコンテキスト関係をキャプチャし、モーダルを別々に処理するのではなく、テキストと画像の埋め込みを組み合わせた相互融合層を基盤とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 00:12:42 GMT)
Deformable Audio Transformer for Audio Event Detection [6.3] 本稿では,ピラミッド変換器のバックボーンを組み込んだ変形性アテンションを構築,学習可能な,音声認識のための新しい変形性オーディオトランスを提案する。
変形可能なアテンションマップは入力機能を過剰に単純化し、さらに拡張できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:52:24 GMT)
PPBFL: A Privacy Protected Blockchain-based Federated Learning Model [6.3] フェデレート学習の安全性を高めるために,保護型フェデレート学習モデル(PPBFL)を提案する。
本稿では,訓練ノードのインセンティブを目的とした,連邦学習に適した訓練作業証明(PoTW)アルゴリズムを提案する。
また、リングシグネチャ技術を利用した新たなミックストランザクション機構を提案し、ローカルトレーニングクライアントのIDプライバシをよりよく保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:38:22 GMT)
Explaining the Power of Topological Data Analysis in Graph Machine
Learning [6.2] トポロジカルデータ分析(TDA)は、データ内の複雑な形状や構造をキャプチャする能力を研究者によって称賛されている。
我々は、総合的な実験を通して、TDAに関する主張を慎重に検証し、それらのメリットを検証する。
TDAは, 計算コストの大幅な増大を図りながら, 既存手法の予測能力を著しく向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:47:35 GMT)
Toward A Reinforcement-Learning-Based System for Adjusting Medication to
Minimize Speech Disfluency [6.2] 本稿では,精神保健関連言語障害の予防に役立つ仮説的な患者薬を自動処方する強化学習システムを提案する。
構築した大規模データセット上で音声の拡散を検出し評価するモジュールと、医薬品の優れた組み合わせを自動的に見つける強化学習アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:57:53 GMT)
Adaptive FSS: A Novel Few-Shot Segmentation Framework via Prototype
Enhancement [6.2] Few-Shot (FSS) は、いくつかの注釈付き画像を用いて、新しいクラスセグメンテーションタスクを達成することを目的としている。
本稿では,既存のFSSモデルを新しいクラスに効率的に適応できるアダプタ機構,すなわちAdaptive FSSに基づく新しいフレームワークを提案する。
我々の手法は、エンコーダの層間にPAMを挿入するだけで、異なるバックボーンを持つ多様なFSSメソッドと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:12:30 GMT)
Generalizable Quantum Computing Pipeline for Real World Drug Discovery [6.2] 医薬設計問題に対処するために,我々は先進的な量子コンピューティングパイプラインを開発した。
具体的には、薬物発見における2つの重要なタスクに対処するために、汎用的な量子コンピューティングパイプラインを構築します。
この研究は、薬物設計で遭遇した検証可能なシナリオに対して量子コンピューティングをベンチマークする先駆的な取り組みとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:33:32 GMT)
Quality and Quantity of Machine Translation References for Automated
Metrics [6.0] 高品質な参照は、セグメントレベルの人間とのより良い計量相関をもたらす。
異なる品質のベンダーからの参照は混在し、メートル法の成功を改善することができる。
これらの発見は、特定の予算の下で参照を作成する必要がある場合、共有タスクの評価者によって利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:04:00 GMT)
Identifying Important Group of Pixels using Interactions [6.0] 予測信頼度の高い画素群を効率よく正確に識別する手法であるMoXI($textbfMo$del e$textbfX$planation by $textbfI$nteractions)を提案する。
提案手法は,個々の画素の影響とモデルの信頼性に対する画素の協調的影響を考慮し,ゲーム理論の概念,シェープ値,相互作用を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:06:52 GMT)
Accurate Leukocyte Detection Based on Deformable-DETR and Multi-Level
Feature Fusion for Aiding Diagnosis of Blood Diseases [5.8] 本稿では,多レベル特徴融合と変形性自己注意型DETR(MFDS-DETR)という,新しい白血球検出法を提案する。
このモデルは、チャネルアテンションモジュールを介して低レベル特徴情報をフィルタリングするために、ハイレベル特徴を重みとして利用する。
マルチスケールの変形可能な自己保持モジュールをエンコーダに組み込むことにより、白血球機能不足の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:33:06 GMT)
Bridging the Skills Gap: Evaluating an AI-Assisted Provider Platform to
Support Care Providers with Empathetic Delivery of Protocolized Therapy [5.6] メンタルヘルスの状況は高い頻度と重荷にもかかわらず、世界中のメンタルヘルスプロバイダが不足している。
応答機能を備えたテキストベースのバーチャルセラピーインタフェースであるAI-Assisted Provider Platform (A2P2)を開発した。
我々は、(介入)プラットフォームと(制御)AI支援機能のない(制御)プラットフォームを使用したセラピーセッションを提供するメンタルヘルス治療の専門知識を持つプロバイダについて研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:23:17 GMT)
Towards Efficient Communication Federated Recommendation System via
Low-rank Training [5.6] Federated Recommendation(FedRec)システムでは、通信コストが重要なボトルネックになります。
我々はCorrelated Low-rank Structure (CoLR)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,計算負荷を伴わずに通信オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:19:39 GMT)
Parameter-Efficient Sparsity Crafting from Dense to Mixture-of-Experts
for Instruction Tuning on General Tasks [5.4] 紹介する。
-高密度モデルからスパースモデルへの移行を効率よく行うPESC(Efficient Sparsity Crafting)。
PESCは、アダプタをスパースモデルのMoE層に統合し、これらの層内の個々の重みを変更することなく専門家を差別化する。
我々のスパースモデルであるCamelidaeは、他のすべてのオープンソーススパースモデルより優れており、GPT3.5と比較して優れた汎用能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:51:21 GMT)
A complete continuous-variable quantum computation architecture: from
cluster state generation to fault-tolerant accomplishment [5.4] 連続変数測定に基づく量子計算は、実用的な、スケーラブルで、普遍的で、フォールトトレラントな量子計算の候補である。
本研究では,クラスタ状態の準備,ゲート実装,エラー訂正を含む完全なアーキテクチャを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:53:05 GMT)
Attention-Guided Erasing: A Novel Augmentation Method for Enhancing
Downstream Breast Density Classification [5.4] 本研究では,Actent-Guided Erasing(AGE)と呼ばれる新しいデータ拡張手法を紹介する。
AGEは、ベトナムのコホートにおけるBI-RADS勧告に従って、乳房造影における4つの異なる乳房密度カテゴリーの下流分類を強化するために考案された。
VinDr-Mammoデータセットを用いて,提案手法の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:16:54 GMT)
Point Transformer with Federated Learning for Predicting Breast Cancer
HER2 Status from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images [5.3] HE-stained WSIs を用いた多地点 HER2 状態予測のためのフェデレート学習を用いた点変換器を提案する。
提案手法は,2687個のWSIを持つ4つのサイトにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:07:45 GMT)
General time-reversal equivariant neural network potential for magnetic
materials [5.3] 本研究では、時間反転E(3)同変ニューラルネットワークと、磁気システムに対する包括的な原子間ポテンシャルを構築するためのSpinGNN++フレームワークを提案する。
SpinGNN++はスピン同変ニューラルネットワークを、ハイゼンベルク、ジアロシンスキー・モリヤ、キタエフ、単一イオン異方性、バイカドラル相互作用を含む明示的なスピン格子項と統合する。
SpinGNN++は単層CrTe2の基底磁気状態として新しい強磁性状態を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:45:12 GMT)
T-FREX: A Transformer-based Feature Extraction Method from Mobile App
Reviews [5.2] モバイルアプリレビュー機能抽出のためのトランスフォーマーベースの完全自動アプローチであるT-FREXを提案する。
まず、実際のクラウドソースのソフトウェアレコメンデーションプラットフォームで、ユーザから真実の一連の機能を収集します。
次に、この新たに作成されたデータセットを使用して、名前付きエンティティ認識タスクで複数のLCMを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:43:03 GMT)
Advancing Spatial Reasoning in Large Language Models: An In-Depth
Evaluation and Enhancement Using the StepGame Benchmark [5.0] StepGameベンチマークでGPTの空間推論性能を解析した。
自然言語テキストを空間的関係にマッピングする習熟度は,マルチホップ推論の限界に比例する。
我々は、GPTの認知プロセスに関する洞察を提供しながら、戦略を促すチェーン・オブ・ソートとツリー・オブ・ソートを展開」。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:13:08 GMT)
Moving Sampling Physics-informed Neural Networks induced by Moving Mesh
PDE [4.9] 移動メッシュ法に基づくエンドツーエンド適応サンプリングニューラルネットワーク(MMPDE-Net)を提案する。
我々は,MMPDE-Netに基づく反復アルゴリズムを開発し,サンプリングポイントをより正確かつ制御しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:27:58 GMT)
Dual-Channel Reliable Breast Ultrasound Image Classification Based on
Explainable Attribution and Uncertainty Quantification [4.9] 本稿では乳房超音波画像の分類課題について述べる。
本稿では,提案した推定信頼性と予測信頼性のスコアに基づく2チャンネル評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:37:18 GMT)
SOAP: Cross-sensor Domain Adaptation for 3D Object Detection Using
Stationary Object Aggregation Pseudo-labelling [4.7] 定常オブジェクトに対する高品質な擬似ラベルを生成するために,定常オブジェクト集合擬似ラベリング(SOAP)を提案する。
少数の入力スキャンを集約する現在の最先端のドメイン内プラクティスとは対照的に、SOAPは入力レベルでポイントクラウドの全シーケンスを集約し、センサードメインのギャップを減らします。
我々の結果は、教師なしと半教師なしの両方の設定において、最先端のドメイン適応アプローチがSOAPと組み合わせてさらにパフォーマンスを向上できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:41:08 GMT)
A Contrastive Learning Scheme with Transformer Innate Patches [4.6] 本稿では,Transformer固有のパッチを用いたコントラスト学習方式であるContrastive Transformerを提案する。
このスキームは、教師付きパッチレベルのコントラスト学習を行い、地上の真理マスクに基づいてパッチを選択する。
このスキームはすべての視覚変換器アーキテクチャに適用され、実装が容易で、最小限のメモリフットプリントを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:54:09 GMT)
Aligned with LLM: a new multi-modal training paradigm for encoding fMRI
activity in visual cortex [4.6] 近年,事前訓練された大規模言語モデル(LLM)の人気が高まっている。
本稿では,視覚野のfMRI活性を符号化し,LLMと整合した新しいマルチモーダルトレーニングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:30:23 GMT)
Multi-scale attention-based instance segmentation for measuring crystals
with large size variation [4.6] 本研究では,測定精度を向上させるために,より堅牢なセグメンテーション結果を提供するインスタンスベースのセグメンテーション手法を提案する。
提案手法は,サイズを意識したマルチスケールアテンションモジュールを用いたフローマップを改良する。
結晶粒径の変動が大きい高解像度画像の屈折率原材料データセットを用いて本手法の評価を行い,既存の方法よりも高精度に結晶粒径を計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:57:32 GMT)
AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization [4.6] AIと生成AIツールが今年中に登場し、仕事の生産性を高め、私たちの生活を改善する素晴らしい機会を生み出した。
これらのツールが大きな影響を与えうる分野の1つは、研究の発見と要約である。
我々は、研究発見と要約のためのAIと生成AIの開発をレビューし、これらのタイプのツールが将来進む可能性が高い方向を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:42:55 GMT)
Levitated ferromagnetic magnetometer with energy resolution well below
$\hbar$ [4.3] 磁場の測定の限界が最近指摘され、いわゆるエネルギー分解能$E_mathrmR$は$E_mathrmR gtrsim hbar$に制限されている。
ここでは,超伝導体上を低温で浮遊させた強磁性体を用いて,同様の,潜在的にはるかに優れた分解能が得られることを示す。
この発見は、凝縮物質、生物物理学、基礎科学における新しい応用への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:52:29 GMT)
Point-of-Care Real-Time Signal Quality for Fetal Doppler Ultrasound
Using a Deep Learning Approach [4.3] 本研究では,大規模な1次元胎児ドップラーデータ収集を容易にする,これまで開発したシステムとの統合を目的としたディープラーニングフレームワークを提案する。
このシステムは、低リソースのコミュニティにおける従来の先住民の助産師向けに調整されており、コスト効率のよいAndroidフォンを活用して、記録された信号の品質を向上させる。
平均的なマイクロF1 = 97.4%、マクロF1 = 94.2%が達成され、F1 = 99.2%がグッドの品質データである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:45:15 GMT)
Union-find quantum decoding without union-find [4.2] 本稿では,デコーダの大規模動作がデータ構造を損なうことを示す。
アーキテクチャ設計の改善と単純化により、実際にリソースのオーバーヘッドを減らすことができる。
これはデコーダの大規模化において、一般的な最適化を省略した単純な実装であっても、線形時間で最悪のケースの複雑さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:42:01 GMT)
Preference as Reward, Maximum Preference Optimization with Importance
Sampling [4.2] 優先度学習は、言語モデルを人間の価値と整合させるための重要な技術である。
RLHFの処理は複雑で、時間がかかり、不安定である。
本稿では,重要サンプリングの観点から,シンプルで直感的な非政治的選好最適化アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:30:50 GMT)
Quantum Oblivious LWE Sampling and Insecurity of Standard Model Lattice-Based SNARKs [4.1] Learning With Errors(mathsfLWE$)問題は、$(mathbfAmathbfs+mathbfe)という形式の入力から$mathbfs$を見つけるように求める。
私たちは$mathsfLWE$の解決ではなく、インスタンスをサンプリングするタスクに注力しています。
我々の主な成果は、よく分散された$mathsfLWE$インスタンスをサンプリングする量子時間アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:55:41 GMT)
Codesign of quantum error-correcting codes and modular chiplets in the
presence of defects [4.1] 製造エラーは、固体量子デバイスをフォールトトレラントアプリケーションに必要なサイズにスケールアップする際の課題となる。
我々は、任意に分散した欠陥を持つキュービットアレイに適応した表面コードをシミュレートし、欠陥が忠実性にどう影響するかを特徴付けるメトリクスを見つける。
欠陥率と目標忠実度に基づいて最適なチップレットサイズを選択することは、欠陥による追加のエラー修正オーバーヘッドを制限するのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:50:32 GMT)
Empirical Analysis of Efficient Fine-Tuning Methods for Large
Pre-Trained Language Models [4.1] BitFitとアダプタモジュールは、標準のフルモデルファインチューニングと比較される。
BitFitアプローチは、さまざまなトレーニングデータにわたる完全な微調整パフォーマンスと一致します。
アダプタモジュールは、デフォルトモデルよりも一貫性のないゲインを持つ、高い可変性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:44:43 GMT)
Polynomial Precision Dependence Solutions to Alignment Research Center
Matrix Completion Problems [3.8] これらの問題の動機は、$varepsilon$への効率的な依存を可能にすることである。
我々の解法は、行列完備問題を半定プログラム(SDP)として再フレーミングすることを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:25:45 GMT)
Introducing Reduced-Width QNNs, an AI-inspired Ansatz Design Pattern [3.8] 変分量子アルゴリズムは、初めて産業的に関係のある量子優位性を得る最も有望な候補の1つである。
古典的ニューラルネットワーク(ANN)としてアナログ設定で使用される場合、量子ニューラルネットワーク(QNN)と呼ばれることが多い。
本稿では,近年のQNNにおけるドロップアウト正規化解析の結果に動機づけられた小型回路アンサッツの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:33:41 GMT)
Robust Calibration For Improved Weather Prediction Under Distributional
Shift [3.6] 本研究では,ロバスト性・不確実性に関するテキストシフトチャレンジの一環として,領域外気象予測の改善と不確実性評価を行う。
我々は,コンピュータビジョン領域から借用した高度なデータ拡張技術と専門家の混在を利用して,予測不確かさの堅牢なテキスト・ポスト・ホック・キャリブレーションと組み合わせることで,より正確でより良い校正結果が得られることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 01:29:56 GMT)
LLM Powered Sim-to-real Transfer for Traffic Signal Control [3.6] 大規模言語モデル(LLM)は大量知識に基づいて訓練されており、驚くべき推論能力を備えていることが判明した。
本研究では,LLMを利用してシステムダイナミクスの理解と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:03:06 GMT)
Semi-Supervised Clustering of Sparse Graphs: Crossing the
Information-Theoretic Threshold [3.6] ブロックモデルは、ネットワーク構造データのクラスタリングとコミュニティ検出のための標準ランダムグラフモデルである。
ラベル情報をグラフ構造と統合する2つの効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:59:48 GMT)
Dynamic algorithms for k-center on graphs [3.6] エッジ更新を行う動的グラフ上での$k$-center問題に対する最初の効率的なアルゴリズムを提供する。
完全に動的な$(2+epsilon)$-approximationアルゴリズムを$k$-center問題に対して提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:56:20 GMT)
TSPP: A Unified Benchmarking Tool for Time-series Forecasting [3.5] 本稿では,時系列予測モデルの開発に係わる重要なモデリングと機械学習の決定を明らかにする,統一的なベンチマークフレームワークを提案する。
このフレームワークは、モデルとデータセットのシームレスな統合を促進し、実践者と研究者の両方が開発作業を支援する。
このフレームワーク内で最近提案されたモデルをベンチマークし、最小限の努力で注意深く実装されたディープラーニングモデルは、勾配決定木に匹敵する可能性があることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:04:09 GMT)
D3PRefiner: A Diffusion-based Denoise Method for 3D Human Pose
Refinement [3.5] 拡散型3次元ポース・リファイナは既存の3次元ポーズ推定器の出力を改良するために提案される。
現在の拡散モデルのアーキテクチャを利用して、ノイズの多い3Dポーズの分布を3Dポーズに変換する。
実験により,提案アーキテクチャは,現在の3次元ポーズ推定器の性能を大幅に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:21:02 GMT)
Calibration-free online test-time adaptation for electroencephalography
motor imagery decoding [3.5] 我々は,オンラインテスト時間適応(OTTA)の概念を考察し,推論時間中に教師なしの方法でモデルを継続的に適応させる。
提案手法では,適応プロセス中にソースデータにアクセスする必要がなくなることにより,プライバシの保護が保証される。
我々は、アライメント、適応バッチ正規化、エントロピー最小化といった様々なOTTA技術とともに、軽量なアーキテクチャを用いて、脳波(EEG)運動画像デコーディングの課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:29:29 GMT)
Learning Racing From an AI Coach: Effects of Multimodal Autonomous
Driving Explanations on Driving Performance, Cognitive Load, Expertise, and
Trust [3.3] 我々は、人間の運転専門家の指示に従ってモデル化されたAIコーチの説明コミュニケーションの影響を検証した。
これらのテクニックを用いたAIコーチングセッションが、パフォーマンス、認知的負荷、信頼性、専門知識、信頼にどのように影響するかを比較します。
その結果、効率的なHMI通信を設計する際には、効率的でモダリティに適合した説明を選択すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:33:57 GMT)
Generative adversarial wavelet neural operator: Application to fault
detection and isolation of multivariate time series data [3.3] 本稿では,障害検出と分離のための新しい教師なし深層学習手法として,GAWNO(Generative Adversarial Wavelet Neural operator)を提案する。
最初の段階では、GAWNOは通常の運用条件のデータセットに基づいてトレーニングされ、基礎となるデータ分布を学習する。
第2段階では, 差分値に基づいて故障を検出し, 分離するために, 再構成誤差に基づくしきい値法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:36:47 GMT)
Monitoring water contaminants in coastal areas through ML algorithms
leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data [3.2] 本研究では,CatBoost Machine Learning(ML)とSentinel-2 Level-2Aの高分解能データを統合することにより,濁度汚染をモニタリングする新たなアプローチを開拓した。
従来の方法は労働集約的であり、CatBoostは効率的なソリューションを提供し、予測精度に優れている。
大気補正されたSentinel-2データをGoogle Earth Engine(GEE)を通じて利用することで、スケーラブルで正確な濁度モニタリングに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:20:34 GMT)
Compression, Generalization and Learning [3.0] 圧縮関数は、観測セットを縮小されたサイズのサブセットにスリム化する写像である。
複数の応用において、1つの新しい観測によって圧縮された集合が変化するという条件は、この観測が余分な情報をもたらすと解釈される。
本稿では,圧縮の変化の確率を制御できる新しい理論の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:20:43 GMT)
A Theory of the Risk for Optimization with Relaxation and its
Application to Support Vector Machines [3.0] データ駆動設計に不可欠なパラダイムである緩和による最適化について検討する。
このアプローチは以前、ガラッティとカンピのこの作品の同じ著者によって検討された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:00:50 GMT)
A foundation for exact binarized morphological neural networks [2.9] ディープニューラルネットワーク(NN)のトレーニングと実行は、多くの計算とエネルギー集約的な特別なハードウェアを必要とすることが多い。
計算量と消費電力を減らす方法の1つは二重NNを使うことであるが、これは符号関数が非滑らかな勾配を持つため訓練が困難である。
本研究では,特定の条件下での性能を損なうことなく,ConvNetを二項化できる数学的形態(MM)に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:37:44 GMT)
RudolfV: A Foundation Model by Pathologists for Pathologists [2.8] 我々は、半自動データキュレーションにより、スライド画像全体のデジタル病理学の基礎モデルの現状を拡大する。
計算と病理医の知識を組み合わせて、750万の画像パッチに対応する103万のスライドの多様なデータセットをキュレートします。
得られたモデルを公開および内部ベンチマークで評価し、我々の基礎モデルは、桁違いに少ないスライドで訓練されているものの、競合するモデルよりも同等かそれ以上の性能を発揮していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:31:38 GMT)
The Deep Latent Position Topic Model for Clustering and Representation
of Networks with Textual Edges [2.6] Deep-LPTMは、変分グラフ自動エンコーダアプローチに基づくモデルベースのクラスタリング戦略である。
Enron社のメールは分析され、その結果の視覚化が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:14:29 GMT)
TIER: Text and Image Encoder-based Regression for AIGC Image Quality
Assessment [2.6] AIGCIQAは、人間の知覚の観点からAI生成画像の品質を評価することを目的としている。
画像は通常、テキストプロンプトを使用して生成モデルによって生成される。
既存のAIGCIQAメソッドのほとんどは、個々の生成された画像から直接予測されたスコアを回帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:35:15 GMT)
Boldly Going Where No Benchmark Has Gone Before: Exposing Bias and
Shortcomings in Code Generation Evaluation [2.6] 本研究では,HumanEvalとMBPPの大規模評価を行った。
以上の結果から,ほとんどの概念を無視的あるいは全く表現しない,限られた数のプログラミング概念に対する顕著なバイアスが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:36:43 GMT)
TextMachina: Seamless Generation of Machine-Generated Text Datasets [2.5] TextMachinaは、高品質でバイアスのないデータセットの作成を支援するために設計されたPythonフレームワークである。
MGTデータセット構築の固有の複雑さを抽象化する、ユーザフレンドリなパイプラインを提供する。
TextMachinaが生成したデータセットの品質は、以前の研究で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:05:32 GMT)
A Study on the Security Requirements Analysis to build a Zero Trust-based Remote Work Environment [2.2] 本稿では,ゼロトラストモデルに基づく詳細なセキュリティ要件を提案し,それに応じて各種クラウドサービスのセキュリティ分析を行う。
セキュリティ分析の結果,ゼロトラストによるクラウドサービスに対する潜在的な脅威と対策を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:50:20 GMT)
Differential Equations for Continuous-Time Deep Learning [2.2] 主に、常微分方程式と偏微分方程式とその解析に精通した読者を対象とする。
ニューラルODEがディープラーニングに対する新たな洞察と、より効率的なアルゴリズムの基礎を提供する方法について、私たちは見ていきます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:40:11 GMT)
Design of Fully Integrated 45 nm CMOS System-on-Chip Receiver for
Readout of Transmon Qubit [2.0] 量子理論は、リンドブラッドマスター方程式と量子ランゲヴィン方程式を利用して、トランモン量子ビットとジョセフソンパラメトリック増幅器をオープン量子系として設計する。
前述の量子デバイスエンジニアリングは、完全に統合された45nm CMOSシステムオンチップレシーバーの設計と統合され、量子および古典的要素の微妙なタペストリーを織り込む。
少なくとも90量子ビットを読み取るための完全に統合された受信機機能は、量子コンピューティングの潜在的な応用のためにこの設計を位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:37:54 GMT)
EFHQ: Multi-purpose ExtremePose-Face-HQ dataset [2.0] この研究は、Extreme Pose Face High-Qualityデータセット(EFHQ)と呼ばれる新しいデータセットを導入し、極端なポーズで顔の最大450kの高品質な画像を含む。
このような膨大なデータセットを生成するために、我々は、新しく精巧なデータセット処理パイプラインを使用して、2つの公開データセットをキュレートする。
我々のデータセットは、顔合成と2D/3D対応のGAN、拡散ベースの顔生成、顔の再現など、さまざまな顔関連タスクに関する既存のデータセットを補完することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:05:56 GMT)
Chordal Sparsity for SDP-based Neural Network Verification [2.0] ニューラルネットワーク検証のための半定値プログラミング(SDP)に基づく手法の改善に焦点をあてる。
弦の間隔を利用して、DeepSDPの計算ボトルネックを、より小さなLMIの等価なコレクションに分解することができる。
また,Chordal-DeepSDPのさらなる解析により,LMIのコレクションを第2レベルの分解で書き直せることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:58:47 GMT)
Multimodal Parameter-Efficient Few-Shot Class Incremental Learning [1.9] FSCIL(Few-Shot Class Incremental Learning)は、いくつかの学習セッションで限られたトレーニング例が利用できる、挑戦的な継続的学習タスクである。
このタスクを成功させるためには、数発のトレーニングセットにおけるバイアス分布に起因する新しいクラスを過度に適合させるのを避ける必要がある。
CPE-CLIPは、最先端の提案と比較してFSCILの性能を著しく改善すると同時に、学習可能なパラメータの数やトレーニングコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:28:19 GMT)
DiffBody: Diffusion-based Pose and Shape Editing of Human Images [1.7] 本稿では,アイデンティティを保存した大規模な編集を可能にするワンショットアプローチを提案する。
大きな編集を可能にするため、3Dボディモデルに適合し、入力画像を3Dモデルに投影し、身体のポーズと形状を変更する。
我々は、自己教師付き学習によるテキスト埋め込みを微調整することで、現実主義をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:41:30 GMT)
Predicting the structure of dynamic graphs [1.7] 時系列法を用いて将来の時間点におけるノード次数予測を行い、フラックスバランス解析と組み合わせて将来のグラフの構造を求める。
合成および実データを用いて本手法の評価を行い,その実用性と適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 23:25:43 GMT)
An exploratory study on automatic identification of assumptions in the
development of deep learning frameworks [1.6] 既存の仮定管理のためのアプローチとツールは通常、仮定のマニュアル識別に依存する。
手動で仮定を識別する問題を克服するため、GitHub上のリポジトリから収集された仮定の新しい最大データセット(AssuEval)を構築しました。
AlBERTは、AssuEvalデータセット上の仮定を特定する最高のパフォーマンス(f1スコア: 0.9584)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:50:03 GMT)
Deep Learning in Physical Layer: Review on Data Driven End-to-End
Communication Systems and their Enabling Semantic Applications [1.6] ディープラーニング(DL)は、データ駆動エンドツーエンド(E2E)学習と物理層(PHY)最適化による無線通信システムのパラダイムシフトを可能にした。
本稿では、E2E通信システムにおけるデータ駆動型PHYの総括的レビューと、異なるモダリティにまたがるセマンティックアプリケーションの実現について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:38:51 GMT)
Vulnerabilities Unveiled: Adversarially Attacking a Multimodal Vision
Language Model for Pathology Imaging [1.5] 本研究は,視覚言語基盤モデルPLIP(Pathology Language-Image Pretraining)の脆弱性を,標的とした対向条件下で調査する。
本研究は,意図的な誤分類を誘発するために,PGD (Projected Gradient Descent) を用いた。
この研究は、AIモデルの信頼性を確保するための堅牢な防御の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:15:59 GMT)
Spontaneously interacting qubits from Gauss-Bonnet [1.4] 本稿では,ガウス・ボンネット項を含む損失関数に対して,KAQが重要な指標であることを示す。
部分代数構造を利用すると、ランダムハミルトニアンに対するよく知られた分布を含むKAQメトリクスの自然なクラスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:37:22 GMT)
Steering spin fluctuations in lattice systems via two-tone Floquet
engineering [1.4] パラメトリック共鳴を用いた周期変調結合を持つ一次元スピン-1/2格子を考える。
分散結合変調から生じる分光力学はスピン間のペア相関をもたらす。
本稿では,一周期進化演算子によって駆動される局所スピン関連ペアの制御を可能にするプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:42:55 GMT)
AA-DLADMM: An Accelerated ADMM-based Framework for Training Deep Neural
Networks [1.4] 勾配降下(SGD)とその多くの変種は、ディープニューラルネットワークを訓練するための広範な最適化アルゴリズムである。
SGDは、勾配の消失、理論的保証の欠如、入力に対するかなりの感度など、避けられない欠点に悩まされている。
本稿では,この欠点に対処するため,Anderson Acceleration for Deep Learning ADMM (AA-DLADMM)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 01:22:00 GMT)
Interaction graph-based characterization of quantum benchmarks for
improving quantum circuit mapping techniques [1.4] 量子回路の特性を量子ビット相互作用グラフ特性によって拡張することを提案する。
本研究は, 相互作用グラフに基づくパラメータと, 量子デバイスの既存構成に対するマッピング性能指標との相関関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:44:47 GMT)
Quantification of Photon Fusion for Genuine Multiphoton Quantum
Correlations [1.3] 2光子干渉は多光子絡みの創出に広く利用されている。
光子融合の完全な能力が量子実体のように完全に定量化できるという実験的な証拠は存在しない。
実験における光子融合の全能力を忠実に測定し, 絡み合った光子対を創り, 保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:46:53 GMT)
Universality of spectral fluctuations in open quantum chaotic systems [1.2] 行列要素の対称性に基づいて,非エルミートおよび非単位アンサンブルについて検討する。
これらのアンサンブルの揺らぎ統計は、OE, UE, SEに属する普遍的で量子カオス系であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:30:18 GMT)
AIGCBench: Comprehensive Evaluation of Image-to-Video Content Generated
by AI [1.1] 本稿では,様々なビデオ生成タスクを評価するために設計された,先駆的な総合ベンチマークであるAIGCBenchを紹介する。
等価条件下で異なる最先端アルゴリズムを評価する、多様なオープンドメインの画像テキストデータセット。
我々は、リッチテキストプロンプトを作成するために、新しいテキストコンバインダーとGPT-4を使用し、高度なテキスト・ツー・イメージモデルを用いて画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:44:04 GMT)
The Compute Divide in Machine Learning: A Threat to Academic
Contribution and Scrutiny? [1.1] 計算の偏差は、計算集約的な研究トピックにおける学術のみの研究チームの表現の減少と一致していることを示す。
この傾向から生じる課題に対処するため、留意的に学術的な洞察を広めるためのアプローチを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:37:58 GMT)
Weak Correlations as the Underlying Principle for Linearization of
Gradient-Based Learning Systems [1.1] 本稿では,パラメータの動的構造を線形に表示する勾配降下に基づく学習アルゴリズムについて述べる。
この明らかな線型性は、仮説関数の第一階微分と高階微分の間の弱い相関によるものである。
線形性と弱相関の関係を爆発させることにより,勾配降下の訓練軌道中に観測された線形性から偏差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:44:23 GMT)
scDiffusion: conditional generation of high-quality single-cell data
using diffusion model [1.1] 単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、単一細胞レベルでの発生や疾患の生物学を研究する上で重要である。
本研究では,制御条件付き高品質な scRNA-seq データを生成する拡散モデルである scDiffusion を開発した。
実験の結果、ScDiffusionは実際のScRNA-seqデータとよく似た単一細胞遺伝子発現データを生成でき、複数のメトリクスで最先端モデルを上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:44:39 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Multi-Truck Vehicle Routing Problems
with Multi-Leg Demand Routes [1.0] 既存のエンコーダ・デコーダのアテンションモデルに新たな拡張を加えて,複数のトラックとマルチレグルーティング要求を処理できるようにした。
私たちのモデルには、少数のトラックやノードに対してトレーニングを行い、大きなサプライチェーンに組み込んで、多数のトラックやノードに対するソリューションを提供するという利点があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:13:07 GMT)
Machine Learning Applications in Traumatic Brain Injury Diagnosis and
Prognosis: A Spotlight on Mild TBI and CT Imaging [1.0] 本稿では,最先端機械学習(ML)と深層学習(DL)技術について概説する。
MLとDLメソッドをTBIの重大度で分類し,mTBIおよび中程度のTBIシナリオでその適用例を示す。
このレビューは、TBIの診断と予後を改善することを目的とした将来の研究のインスピレーションの源となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 01:29:00 GMT)
Fault-tolerant quantum computation using large spin cat-codes [0.9] 本研究では、スピンキャット符号を用いて、大きなスピンキュウトに符号化された量子ビットに基づいて、フォールトトレラントな量子誤り訂正プロトコルを構築する。
我々は、量子制御とライダーベルク封鎖を用いて、ランク保存されたCNOTゲートを含む普遍ゲートセットを生成する方法を示す。
これらの知見は、量子情報処理において、耐障害性、高いしきい値、リソースオーバーヘッドを低減できる可能性を持つ、大きなスピンで量子ビットを符号化する方法を舗装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:56:05 GMT)
DeFi composability as MEV non-interference [0.8] 複雑なDeFiサービスは、通常、より単純なスマートコントラクトを構成することで構築される。
これらのスマートコントラクトが実行されるブロックチェーンの無許可の性質によって、DeFiサービスはセキュリティ上のリスクにさらされる。
我々は,スマートコントラクトの安全な構成可能性という新たな概念を導入し,その依存関係に干渉することで,敵が複合コントラクトを経済的に傷つけないようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:56:06 GMT)
A learning-based mathematical programming formulation for the automatic
configuration of optimization solvers [0.8] 我々は、解決者の性能関数を学習するために、解決されたインスタンスと構成のセットを用いる。
対象/制約が学習情報を明示的に符号化する混合整数非線形プログラムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:10:56 GMT)
Robustness Assessment of a Runway Object Classifier for Safe Aircraft
Taxiing [0.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの計算問題の顕著な解決策になりつつある。
本稿では,航空機のタクシー走行時に使用する画像分類器DNNのロバスト性を実証する。
我々は、このDNNの頑健さを、ノイズ、明るさ、コントラストという3つの一般的なイメージ摂動タイプに評価するために、フォーマルな手法を用いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:19:46 GMT)
Towards a Machine Learning-Based Approach to Predict Space Object
Density Distributions [0.8] 人工宇宙オブジェクト(ASO)を調べるための現在のモデルは、計算的に要求されている。
我々は,MIT Orbital Capacity Tool(MOCAT)の拡張として,機械学習に基づく新しいモデルを提案する。
深層学習に基づく解がASO伝播の優れた候補となる可能性について検討し、データの高次元性を管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:43:30 GMT)
Exploring Conversational Agents as an Effective Tool for Measuring
Cognitive Biases in Decision-Making [0.7] この研究は、さまざまなドメインにおける様々な認知バイアスを測定する効果的なツールとして、会話エージェントを探索することを目的としている。
フレーミングと損失回避バイアスを計測するための最初の実験は、会話エージェントがバイアスを測定するために効果的に使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:23:52 GMT)
Long time rigidity to flux-induced symmetry breaking in quantum quench
dynamics [0.6] 初期状態が絶縁され、対称性が非局所的に一定の磁束によって破壊されるとき、局所的な観測値と相関は、システムサイズに比例する時間間隔で対称性が壊れていないかのように振る舞う。
弱い障害や相互作用に対する津波効果のロバスト性を実証し、実験的な実現の可能性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:05:16 GMT)
MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of
Experts [0.5] 状態空間モデル(SSM)はシーケンシャルなモデリングの分野において真剣な競争者となり、トランスフォーマーの優位性に挑戦している。
スケーリングのためのSSMの可能性を解き放つためには、MoEと組み合わせるべきである。
本稿では,SSMをベースとした最新のモデルであるMambaについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:35:07 GMT)
Comparative Experimentation of Accuracy Metrics in Automated Medical
Reporting: The Case of Otitis Consultations [0.5] 生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、医療相談書の書き起こしに基づいて、自動的に医療報告を生成するために用いられる。
生成したレポートの正確さは、その正確さと有用性を保証するために確立する必要がある。
AIが生成したレポートの正確性を測定する指標はいくつかあるが、これらの指標を医療報告に適用するための作業はほとんど行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:19:29 GMT)
Data assimilation and parameter identification for water waves using the
nonlinear Schr\"{o}dinger equation and physics-informed neural networks [0.3] 波高計などのその場観測装置を用いた深海重力波の上昇の測定は、典型的にはスパースデータを出力する。
この分散性は、設置の労力と高い運用コストのために、限られた数のゲージが配置されたことから生じる。
本稿では、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて、物理的に一貫した波動場を再構成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:35:48 GMT)
Optical Extreme Learning Machines with Atomic Vapors [0.3] 極端学習機械は、高次元出力空間上の計算タスクを実行するために非線形ランダムプロジェクションを探索する。
本書では, 近共振条件下での原子ガスを用いた光学的極端学習装置の実現の可能性について検討する。
以上の結果から,これらのシステムは光学的極端学習機として機能するだけでなく,数光子レベルでも動作する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:19:28 GMT)
On Lattices, Learning with Errors, Random Linear Codes, and Cryptography [0.3] 主な結果は、GapSVPやSIVPのような最悪の格子問題から、ある学習問題への還元である。
本稿では,学習問題の難易度に基づく(古典的な)公開鍵暗号システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 07:14:54 GMT)
On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards a Meta-level
Measuring and Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I.
Conferences [0.3] 我々は、過去数十年間、AIと機械学習研究者の影響力、影響力、リーダーシップの分析を可能にする手段を提示する。
我々は,1969年に開催された第1回IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)以降,AIと機械学習のフラッグシップカンファレンスで発表された論文について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:13:05 GMT)
Solving quantum optimal control problems using projection-operator-based
Newton steps [0.3] この論文は、各イテレーションで解の見積もりを安定化させるレギュレータを導入することにより、量子射影作用素の以前のバージョンを著しく改善する。
この修正は、アルゴリズムの収束率を向上するだけでなく、解法をより良い局所ミニマへ導くことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:35:10 GMT)
Local Privacy-preserving Mechanisms and Applications in Machine Learning [0.2] ローカル微分プライバシ(LDP)は、データ収集と処理の段階において、個々のユーザに対して強力なプライバシ保護を提供する。
プライバシ保護メカニズムの主要な応用の1つは、機械学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:29:00 GMT)
Learning Likelihood Ratios with Neural Network Classifiers [0.1] 確率比の近似は、ニューラルネットワークベースの分類器の巧妙なパラメトリゼーションを用いて計算することができる。
本稿では、いくつかの共通損失関数の性能と分類器出力のパラメトリゼーションを詳述した一連の実証研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:09:35 GMT)
Lessons Learned Reproducibility, Replicability, and When to Stop [0.1] 再生と複製に関するガイダンスを提供するための2次元フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、データセット、メトリクス、モデル自体の3つの重要な側面の上に構築されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:55:25 GMT)
Human Action Recognition in Still Images Using ConViT [0.1] 本稿では、視覚変換器(ViT)を用いた畳み込み層のように機能する新しいモジュールを提案する。
提案手法は,単純なCNNと比較して,画像の意味的な部分を抽出し,誤解を招く部分を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:53:05 GMT)
Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of
AI in Stock Selection [0.1] MarketSenseAIは、スケーラブルなストックセレクションにGPT-4の高度な推論機能を活用するAI駆動のフレームワークである。
MarketSenseAIは、コジェントな説明によって支援された実行可能な投資シグナル(購入、保持、販売)を提供する。
S&P100種株価に対する実証的な評価で、MarketSenseAIは13%上昇し、最大40%のリターンを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:58:46 GMT)
A Philosophical Introduction to Language Models -- Part I: Continuity
With Classic Debates [0.1] この記事では、哲学者の言語モデルに関するプライマーとしての役割と、その重要性に関する世論調査としての役割について述べる。
言語モデルの成功は、人工ニューラルネットワークに関する長年の仮定に挑戦するものだ、と我々は主張する。
これは、共用紙(Part II)のステージを設定し、言語モデルの内部動作を探索するための新しい経験的手法に転換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:12:31 GMT)
A source of entangled photons based on a cavity-enhanced and
strain-tuned GaAs quantum dot [0.0] 我々は、円ブラッグ共振器に埋め込まれた量子ドットからなる新しいデバイスを開発し、マイクロ加工された圧電アクチュエータに集積する。
共振器は、最大0.69(4)までの抽出効率を高めるために光物質相互作用を設計する。
アクチュエータは、0.96(1)までの忠実度を持つ絡み合った光子を生成するために量子ドットをチューニングするひずみ場を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:19:54 GMT)
WEBDial, a Multi-domain, Multitask Statistical Dialogue Framework with
RDF [0.0] スロット値対の代わりにRDFトリプルを用いてグラフ形式に依存する対話フレームワークを提案する。
ドメインやタスクの複雑さを変化させることで、単純なアプリケーションから複雑なアプリケーションへの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:08:33 GMT)
Using reinforcement learning to improve drone-based inference of
greenhouse gas fluxes [0.0] 本稿では,ドローンによる表面フラックス推定の枠組みを提案する。
RLで訓練されたドローンは、事前に定義された飛行経路に沿ってドローンをサンプリングするよりも、CO2ホットスポットを正確に定量化することができる。
情報に基づく報奨関数は,誤差に基づく報奨関数の性能と一致することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:45:15 GMT)
Using Zero-shot Prompting in the Automatic Creation and Expansion of
Topic Taxonomies for Tagging Retail Banking Transactions [0.0] 本研究は、命令ベースの微調整LDM(Large Language Models)を用いて、トピックの構築と拡張のための教師なし手法を提案する。
既存の分類を新しい用語で拡張するために、ゼロショットプロンプトを使用して、新しいノードをどこに追加するかを見つける。
得られたデータセットを使用して、小売銀行のデータセットから商人を特徴づけるタグを割り当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 00:27:16 GMT)
Unveiling Bias in Fairness Evaluations of Large Language Models: A
Critical Literature Review of Music and Movie Recommendation Systems [0.0] 生成的人工知能の台頭、特にLarge Language Models (LLMs) は、正確性とともに公正性を精査する衝動を強めている。
近年,レコメンデーションなどの領域におけるLCMの公平性評価が研究されている。
しかし、現在の公平性評価フレームワークがパーソナライズに寄与する程度は未定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:57:29 GMT)
Universal platform of point-gap topological phases from topological
materials [0.0] エルミートトポロジカル絶縁体と超伝導体から構築した点ギャップ位相の単純で普遍的なプラットフォームを提案する。
そこで, (d-1) 次元の点ギャップ位相は, d次元のトポロジカル絶縁体と超伝導体の境界を逸脱させることによって実現されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:26:23 GMT)
Tunneling dynamics of $^{164}$Dy supersolids and droplets [0.0] 磁気的164$Dy量子気体の細長いまたは円形の二重井戸トラップにおけるトンネル力学について検討した。
伸長トラップと十分に大きなオフセットでは、異なる構成が集合的なマクロなトンネルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:17:58 GMT)
Thermodynamics and dynamics of coupled complex SYK models [0.0] この研究は、SYK型モデルの共有普遍性クラスとカオス特性の普遍性を確立する。
我々は, 結合したSYK系が低温でのq$大容量限界において最大カオスのままであることを示した。
これらの発見は、複雑な量子系における普遍性とカオスに関するより広い探求のための堅牢性とオープンな道を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:09:42 GMT)
Thermodynamic Limit in the Two-qubit Quantum Rabi Model with Spin-Spin
Coupling [0.0] 2階超放射型量子相転移は、同じ量子化場モードに結合された2つの相互作用量子ビットからなる量子系において光される。
スピンスピン相互作用を持つ積分可能な2量子ビット量子Rabiモデルに対して、適切な熱力学的極限を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:17:03 GMT)
The Performance Analysis of a Quantum-Mechanical Carnot-like Engine
using Diatomic Molecules [0.0] 本研究では、二原子分子を用いたカルノー様サイクルの量子力学的定式化について分析する。
結果は、類似のエンジンで得られたものと異なる動作物質で一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:17:46 GMT)
Survey and Analysis of DNS Filtering Components [0.0] サイバー犯罪者は、フィッシング、マルウェアの配布、ボットネット通信など、悪意のある目的でDNSを使用することが多い。
これらの脅威に対処するため、フィルタリングリゾルバが人気を博し、悪意のある要求を特定してブロックする様々なテクニックが採用されている。
我々は、応答ポリシーゾーン、脅威情報フィード、アルゴリズムによって生成されたドメインの検出を含む、リゾルバのフィルタリング機能の実装と強化に関するいくつかの手法を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:52:59 GMT)
Superdeterminism Without Conspiracy [0.0] 共謀的でない局所因果モデルが開発され、各一対の絡み合った粒子がユニークな$lambda$を持つ。
このモデルは、複素ヒルベルト空間の特異かつ任意の微細な離散化に基づいている。
このことは、ヒルベルト空間の離散化の特異連続極限として、量子力学がどのように光沢に説明され、導出されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:31:07 GMT)
Structure-focused Neurodegeneration Convolutional Neural Network for
Modeling and Classification of Alzheimer's Disease [0.0] アルツハイマー病(AD)は世界的な課題となり、正確な早期診断の緊急性を強調している。
軽度認知障害 (MCI) とAD (AD) を区別するために, MRI (Machine Resonance Imaging) を併用した臨床技術は, 整合性や信頼性に乏しいため, 障害に遭遇する。
本稿では,画像強調技術であるガンマ補正を統合し,構造に着目した神経変性畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを含む機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:33:57 GMT)
Stepwise functional refoundation of relational concept analysis [0.0] 概念分析 (RCA) は、いくつかの関連するコンテキストを同時に扱うことができる形式的概念解析の拡張である。
RCAは単一の概念格子を返しますが、データに円形の依存関係がある場合、他のソリューションは許容できると考えられます。
我々はRCAが許容できる解の集合の最小要素を返すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:36:42 GMT)
Standardized CycleGAN training for unsupervised stain adaptation in
invasive carcinoma classification for breast histopathology [0.0] 我々は、教師なし画像から画像への翻訳にCycleGANを用いて、ステンド翻訳戦略を実装した。
提案した2つのアプローチは、染色固有の分類モデルを構築するために、推論やトレーニングにCycleGANの翻訳を使用する。
最後の方法は、トレーニング中にそれらをステンドデータ拡張に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:24:17 GMT)
Slot Structured World Models [0.0] 最先端のアプローチでは、フィードフォワードエンコーダを使用して、オブジェクトの埋め込みを抽出し、潜在グラフニューラルネットワークを使用して、オブジェクトの埋め込み間の相互作用をモデル化する。
Slot Structured World Models (SSWM)は、オブジェクト中心のエンコーダと潜在グラフベースの動的モデルを組み合わせた世界モデルのクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:19:30 GMT)
Skyrmion Qubits: Challenges For Future Quantum Computing Applications [0.0] 磁性ナノスキルミオンは量子化されたヘリシティ励起を発達させる。
異なるヘリシティを持つナノスケミオン間の量子トンネルは、これらの粒子の量子的性質を示している。
この視点は、量子磁気学と量子情報における新たな研究の展開と課題を議論することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:51:14 GMT)
Sensitivity Bounds for Quantum Control and Time-Domain Performance
Guarantees [0.0] 我々は、一点一点一点の最適制御場によって制御される閉量子系の構造的不確実性に対するゲート忠実度誤差の差分感度に関する解析的境界を提供する。
次に、これらの差分感度境界を用いて、パラメータの不確かさに直面して忠実度誤差によって定量化される性能を保証する条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:26:02 GMT)
Security of quantum key distribution with imperfect phase randomisation [0.0] 理想的なシナリオに近づいたキーレートを提供する相関位相をもつデコイ状態QKDのセキュリティ証明を提供する。
我々の研究は、実用的なレーザー源による高性能なセキュアQKDへの道を切り開いており、QKDを超える応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:44:39 GMT)
Scalable architecture for trapped-ion quantum computing using RF traps
and dynamic optical potentials [0.0] 原則として、単一の1Dレジスタに閉じ込められるイオンベースの量子ビットの数に根本的な制限はない。
ここでは、大きなイオン結晶を持つ量子コンピューティングのための総体的かつスケーラブルなアーキテクチャを提案する。
これらの細胞は、ほぼ独立した量子レジスタとして振る舞うことが示され、全ての細胞に平行なエンタングゲートが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:40:15 GMT)
Sampling in Unit Time with Kernel Fisher-Rao Flow [0.0] 本研究では,非正規化対象密度やベイズ後部から試料を採取するための平均場ODEと対応する相互作用粒子系を導入する。
相互作用する粒子系は勾配が無く、クローズドな形で利用でき、参照密度からサンプリングし、(正規化されていない)ターゲット-参照密度比を計算する能力のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:43:56 GMT)
S-FABLE and LS-FABLE: Fast approximate block-encoding algorithms for
unstructured sparse matrices [0.0] Fast Approximate BLock-Lazyアルゴリズム(FABLE)は、任意の$Ntimes N$高密度行列を量子回路にブロックエンコードする手法である。
スパース行列を効率的に符号化するFABLEの2つの修正について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:57:16 GMT)
Robust generation of $N$-partite $N$-level singlet states by identical
particle interferometry [0.0] 内部レベルが$N$の同一ボソンの完全非対称状態を生成するための干渉計方式を提案する。
この状態は、劇的な量子優位性を持つ様々な問題の資源である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:16:17 GMT)
Rastro-DM: data mining with a trail [0.0] 本稿では,データマイニング(DM)プロジェクトであるRastro-DM(Trail Data Mining)の文書化手法を提案する。
計画された行動、訓練の完了、得られた結果、学んだ教訓の跡(ポルトガル語のRastro)を残すために、建設の背後にあるプロセスに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:39:21 GMT)
RaceFixer -- An Automated Data Race Fixer [0.0] RaceFixerは、ひとつの一般的なタイプのバグを修正するプロセスを自動化する。
複数のバグのパッチを組み合わせることで、パフォーマンスとコードの可読性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:25:14 GMT)
Quantumness of gravitational field: A perspective on monogamy relation [0.0] 本研究の目的は、重力場の量子重ね合わせ現象の理解を深めることである。
2つの大粒子と互いに絡み合う重力場からなる三部構造における絡み合いのトレードオフ関係を考察する。
この結果は、重力場の量子化と重力場の量子重ね合わせの意味との関係を理解するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:57:22 GMT)
Quantum revivals in HgTe/CdTe quantum wells and topological phase
transitions [0.0] 我々は、解析をHgTe/CdTe量子井戸に拡張し、その電子電流波パケットの進化を研究する。
この時間的進化に現れる2つの異なる周期性は、臨界厚さ付近で最小となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:31:23 GMT)
Quantum mechanics without quantum potentials [0.0] 量子力学における非局所性は、時空における相対論的共変拡散を考慮することで解決できる。
運動の2階ボーム・ニュートン方程式を置き換えるために運動量平衡の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:51:38 GMT)
Quantum Scalar Field Theory Based On Principle of Least Observability [0.0] 我々はスカラー場に対して機能する波動のシュル・オーディンガー方程式を導出する。
この原理は、非相対論的量子力学と相対論的量子スカラー場理論の両方を導出するために適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:53:06 GMT)
Quantum Mechanics From Principle of Least Observability [0.0] 基本的非相対論的量子定式化は、最小可観測原理から導出できることを示す。
この原理は、2つの仮定を分解することで古典力学から最小の作用原理を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:12:40 GMT)
Partial and full tunneling processes across potential barriers [0.0] 部分チューナリングプロセスは常に瞬時に行われるが、完全チューナリングプロセスはゼロではない時間を要する。
実験によって測定された非ゼロトンネル時間と消滅トンネル時間はそれぞれ部分トンネル時間と完全トンネル時間に対応するという仮説が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:04:54 GMT)
Opto-RF transduction in Er$^{3+}$:CaWO$_4$ [0.0] エルビウムドープCaWO$_4$クリスタルを、それぞれ12GHzおよび1532nmでRFと光ドメイン間の共振トランスデューサとして使用する。
我々は、電気光学と量子効率の2つの異なる指標によって、その性能を記述することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:15:06 GMT)
On quantum channels that destroy negative conditional entropy [0.0] 本稿では、負条件エントロピー破壊チャネル(NCEB)を強調し、負条件エントロピー消滅チャネル(NCEA)を導入する量子チャネルを深く掘り下げる。
我々はこれらのチャネルをトポロジカルと情報理論の両方の観点から特徴付け、直列とNCEBを並列に組み合わせた際の特性について検討する。
我々は、条件エントロピーの負性性を損なわないチャネルを検知し、この量子資源の保存を保証するために処方薬を配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:33:09 GMT)
Observing the quantum Mpemba effect in quantum simulations [0.0] 我々は、傾いた強磁性体が対称状態から遠く離れたとき、その対称性をより早く復元する量子Mpemba効果を実験的に検討する。
トラップイオン量子シミュレータにおいて、この効果の発生に関する最初の実験的な証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:50:23 GMT)
Observation of quantum oscillations in the extreme weak anharmonic limit [0.0] 本研究では,3次元マイクロ波空洞における脱コヒーレンス速度の非調和性を有する粒状アルミニウム量子回路について検討した。
我々は、Rabi発振やRamsey fringesのような単一量子ビットのような操作を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:37:00 GMT)
Objectivity of classical quantum stochastic processes [0.0] 我々は、その観測可能な逐次量子測定がコルモゴロフ整合条件を満たすとき、量子系について何を結論付けることができるかを検討する。
コルモゴロフの一貫した測定によって示唆される軌道解釈は、逐次測定以外の文脈にも適用できると言える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:53:20 GMT)
Noncommutativity in Configuration Space Induced by A Conjugate Magnetic
Field in Phase Space [0.0] 構成空間における外部磁場と量子力学が結合すると、その速度運動量空間における非可換性が誘導される。
ここでは、ユークリッド幾何学の任意の構成空間について非可換性の理論を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:02:32 GMT)
Nigeria's ICT and Economic Sustainability in the Digital Age [0.0] 本稿では,ナイジェリアのICTの歩みを概観し,持続的経済繁栄におけるその中心的な役割を概説する。
人工知能、ブロックチェーン、IoT(Internet of Things)の可能性を探る
我々は、デジタルの傾きを達成し、都市と農村のギャップを埋め、技術格差を減らすことの緊急性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:19:31 GMT)
Microcanonical windows on quantum operators [0.0] 本稿では、エネルギーウィンドウフィルタWにより誘導される量子作用素OのマイクロカノニカルプロジェクションWOWの構築、そのスペクトル、およびそれからの標準時間相関の検索について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:33:36 GMT)
Metaheuristics for (Variable-Size) Mixed Optimization Problems: A
Unified Taxonomy and Survey [0.0] 混合変数最適化問題(MVOP)は連続変数と離散変数の両方を含む。
変数サイズのMVOP(VMVOP)は、メタヒューリスティックスの設計において、解決が困難であり、多くの科学的課題を提起する。
本稿では,(V)MVOPの解法としてメタヒューリスティックな解を統一した分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:24:55 GMT)
Many-body Non-Hermitian Skin Effect for Multipoles [0.0] 1次元$textU(1)$システムにおける非エルミート皮膚効果の運命について検討する。
$m$-pole保存系に対する非エルミート皮膚効果の重要な特徴は、$(m+1)$th multipole モーメントの生成である。
さらに,$m$-poleの皮膚効果の動的影響について検討し,電荷と絡み合いの伝播に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Loss of coherence and coherence protection from a graviton bath [0.0] その結果, 脱コヒーレンス速度は高調波トラップ周波数の立方体に比例し, 自由粒子に対しては消滅することがわかった。
我々の量子場理論モデルでは、数値状態 $vert 1rangle$ と $vert 0rangle$ は重力子放出による崩壊を許さない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:02:39 GMT)
Localization in Quantum Field Theory for inertial and accelerated
observers [0.0] 量子場理論(QFT)における局所化の問題について,慣性および加速実験の観点から検討する。
本稿では,Newton-Wigner,Algebraic Quantum Field Theory (AQFT)およびModal Localization schemeについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:54:27 GMT)
Linear rotor in an ideal Bose gas near the threshold for binding [0.0] アングロン形式におけるボゾン浴中の線形回転子について検討した。
我々の焦点は、等方性または異方性不純物-ボソン相互作用が浅い境界状態をサポートするシステムに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:04:59 GMT)
Learning solutions to some toy constrained optimization problems in
infinite dimensional Hilbert spaces [0.0] 無限次元ヒルベルト空間における2つの一般的な理論的制約付き最適化アルゴリズムの実装を提案する。
両手法がテスト問題に対して適切な近似を生成でき、異なる誤差の点で同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:57:38 GMT)
Learning image representations for anomaly detection: application to
discovery of histological alterations in drug development [0.0] 病理組織学では、通常標本は豊富であるが、異常(病理)の症例は少ないか、利用できない。
このような画像の事前学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)表現と組み合わせたアプローチは、以前は異常検出(AD)に用いられていた。
本手法は, 早期に薬剤の毒性評価に有効であり, 遅発性薬剤の服用を低減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:24:03 GMT)
Kronecker Product Feature Fusion for Convolutional Neural Network in
Remote Sensing Scene Classification [0.0] CNNはリモートセンシング画像から階層的畳み込み特徴を抽出できる。
AddとConcatという2つのFeature Fusionメソッドは、ある種の最先端CNNアルゴリズムで採用されている。
Kronecker Product (KPFF) を用いた上記の手法を統一した新しいFeature Fusionアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:01:01 GMT)
Interactive Multi-Objective Evolutionary Optimization of Software
Architectures [0.0] 人間をループに入れることで、検索ベースのソフトウェアエンジニアリング分野に新たな課題がもたらされる。
本稿では,人間の判断を探索プロセスに統合するための基礎として,インタラクティブな進化的計算がいかに役立つかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:15:40 GMT)
Inferring Properties of Graph Neural Networks [0.0] GNNにおける最初の自動プロパティ推論手法であるGNNInferを提案する。
GNNInferはまず、GNNの予測に大きく貢献する代表的影響力のある構造の集合を識別する。
我々は、GNNInferが、人気のある現実世界のGNNの潜在的な特性を推測するのに効果的であることを示し、さらに、これらの特性がGNNのバックドア攻撃を効果的に防御するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:17:17 GMT)
Identification of Surface Defects on Solar PV Panels and Wind Turbine
Blades using Attention based Deep Learning Model [0.0] 再生可能エネルギー資産の表面欠陥の検出は、これらのプラントの性能と効率を維持するために重要である。
本稿では,再生可能エネルギー資産のための経済的な表面モニタリングシステムを実現するための,革新的な検出枠組みを提案する。
高解像度の画像は定期的に撮影され、太陽パネルや風力タービンブレードの表面や構造的な損傷を特定するために検査される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:27:45 GMT)
High-rate and high-fidelity modular interconnects between neutral atom
quantum processors [0.0] 光学キャビティを用いた中性イッテルビウム原子量子ビット間の絡み合いを発生させる実験プロトコルを提案する。
ツイストリング空洞形状は、多くの誤差の原因を抑え、高い忠実度エンタングルメントの生成を可能にする。
スピン光子絡み合い速度は5×105$ s$-1$、ベルペアレートは1.0times 105$ s$-1$と推定し、平均忠実度は0.999$に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:26:19 GMT)
Hierarchical Clustering in ${\Lambda}$CDM Cosmologies via Persistence
Energy [0.0] LITEは最近の文献から得られた革新的な手法で、永続化図をベクトル空間の要素に埋め込む。
中心的な発見は、textitPersistence Energyとredshift値の相関であり、永続的ホモロジーと宇宙の進化を結び付け、宇宙構造のダイナミクスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:09:14 GMT)
Hidden Variables: Rehabilitation of von Neumann's Analysis, and Pauli's
Uncashable Check [0.0] J・フォン・ノイマン(J. von Neumann)は、量子力学に隠れパラメータ(隠れ変数)を導入する結果の分析を行った。
彼は、隠れた変数は、大きな修正なしに既存の量子力学の理論に組み込むことはできないことを示した。
彼はその理論が完成していない可能性を明かした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:34:35 GMT)
Guiding drones by information gain [0.0] 本研究では,大気観測からガス配管のパラメーターを推定するための2つのドローンサンプリング手法について検討した。
本研究は,インフォタキシーの近視的アプローチと深い強化学習を通じて訓練された遠視ナビゲーション戦略を比較した。
非等方性ガス配管環境におけるインフォタキシーよりも深い強化学習の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:13:23 GMT)
Greedy Algorithm for Inference of Decision Trees from Decision Rule
Systems [0.0] 決定木と決定ルールシステムは属性、知識表現ツール、アルゴリズムとして重要な役割を果たす。
本稿では,逆変換問題について考察する。
本研究は,決定木全体を構築する代わりに,与えられた属性に対する決定木の操作をシミュレートする欲求時間アルゴリズムに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:28:55 GMT)
Gnuastro: visualizing the full dynamic range in color images [0.0] Gnuastro v0.22が"astscript-color-faint-gray"プログラムを導入
8ビットのRGB(Red-Green-Blue)値を明るいピクセルに割り当てるために非線形変換を使用し、ファインを逆グレースケールで表示する。
このアプローチは、同じ画像内の低表面輝度の特徴を同時に可視化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:08:03 GMT)
Generation of classical non-Gaussian distributions by squeezing a
thermal state into non-linear motion of levitated optomechanics [0.0] 本稿では,レビテーションされた光学系の非ガウス状態の運動を動的に生成する実験について述べる。
シミュレーションによる期待に反する実験的な非ガウス状態を特徴付け,真の非古典的特徴の出現を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:07:30 GMT)
Frame representations of qudit quantum mechanics [0.0] 四重項に対してウィグナー関数を定義する試みは数多くあり、それぞれにその利点と制限がある。
連続バージョンはより複雑な定義を持つが、元のウィグナー関数と類似しており、量子状態の可視化を可能にする。
強フレームの概念に基づくバージョンは有限であるが、連続バージョンと同様の性質と応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:02:02 GMT)
FlopPITy: Enabling self-consistent exoplanet atmospheric retrievals with
machine learning [0.0] 本研究では,外惑星大気探査のための逐次的ニューラルリテラル推定(SNPE)を実装・テストする。
目標は、検索をスピードアップして、より計算コストの高い大気モデルで実行できるようにすることだ。
我々はARCiSを用いて100個の合成観察を行い、SNPE後肢の忠実度を検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:00:02 GMT)
Fast and high-fidelity dispersive readout of a spin qubit via squeezing
and resonator nonlinearity [0.0] 非線形マイクロ波共振器に結合した半導体二重量子ドットにおけるスピンの分散測定について検討する。
置換真空状態を利用して,半導体スピン量子ビットの高速かつ高忠実な読み出しを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 01:11:17 GMT)
Exploring Attack Resilience in Distributed Platoon Controllers with
Model Predictive Control [0.0] 本論文は、攻撃シナリオの調査とシステム性能への影響評価により、分散車両小隊制御装置のセキュリティ向上を図ることを目的としている。
Man-in-the-middle (MITM) や false Data Injection (FDI) などの攻撃技術は、モデル予測制御 (MPC) コントローラを用いてシミュレーションされる。
攻撃分析や、検出に機械学習技術を使用した強化通信プロトコルを含む対策が提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 20:27:16 GMT)
Exact results on finite size corrections for surface codes tailored to
biased noise [0.0] 位相バイアス雑音下でのXYとXZZXの表面符号について検討する。
我々は、独立に$X_L$ (phase-flip), $Y_L$, $Z_L$ (bit-flip)論理的故障率の閾値を推定すると、より確実な閾値推定が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:38:56 GMT)
Evaluating Brain-Inspired Modular Training in Automated Circuit
Discovery for Mechanistic Interpretability [0.0] 機械的解釈可能性はこの理解への道筋を提供する。
自動サーキットディスカバリは GPT4 や LLAMA のような大型モデルの研究を容易にする。
この研究は、信頼できる透明なAIシステムを構築するという大きな目標を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 03:23:05 GMT)
Estimation of nuclear polarization via discrete measurement of NV center
spin evolution [0.0] ダイヤモンド中の13C$同位体のスピンフル核の初期偏極推定法を提案する。
既存の偏光測定法は、量子ビットの環境に直接干渉する必要があるため、実験的に実装することは困難である。
8個の核スピンの現実的でランダムに生成された環境上でのスキームの動作を例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:24:04 GMT)
Entanglement of edge modes in (very) strongly correlated topological
insulators [0.0] 量子情報理論は、量子相転移を示す理論の位相位相を識別することができる。
本研究では,二層SSHモデルのエンタングルメントエントロピーについて,ハバード相互作用の存在と欠如について検討する。
残余エントロピーは、まさにエッジモードの絡み合いによる非自明な位相相で生き残る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 06:18:28 GMT)
Enhanced Automated Code Vulnerability Repair using Large Language Models [0.0] この研究は、コードの脆弱性を自動修復する複雑な課題に対処する。
LLM(Advanced Large Language Models)を使用して、コード修正を表現する新しいフォーマットを導入する。
Cコードの脆弱性を特徴とするデータセットを微調整したLLMは、自動コード修復技術の正確性と適応性を大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:01:29 GMT)
Efficient Quantum Trace Estimation with Reconfigurable Real-Time
Circuits [0.0] 幅広い演算子のトレースを計算するための効率的な近距離量子アルゴリズムを提案する。
我々の回路は再構成可能であり、デジタルとプラットフォームの両方で実現するのに適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:00:06 GMT)
Efficient Detection of Preparing Quantum Remote States Using Coherence
Quantum Benefits [0.0] 送信者は、予め整合されたペアを使用して、リモート受信機に対して量子状態を作成することができる。
これは、量子情報に対する量子テレポーテーションよりも、リソース効率のよい利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:48:30 GMT)
Driven generalized quantum Rayleigh-van der Pol oscillators: Phase
localization and spectral response [0.0] この研究は古典的に駆動される一般化量子Rayleigh-van der Pol発振器を考える。
2つの非線形項は回転位相空間対称性を破り、量子力学的極限サイクル状態のウィグナー分布は回転対称ではない。
同期に必要な位相局在と周波数エントレメントを詳細に論じる。
いくつかの観測物は、祝われる古典的アーノルドの舌の類似性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:19:51 GMT)
Does the Hamiltonian determine the tensor product structure and the 3d
space? [0.0] 任意の方法が無限に多くのテンソル積構造をもたらすことを示す。
解空間の次元は、四重項の数とともに指数関数的に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:00:35 GMT)
Distribution Free Prediction Sets for Node Classification [0.0] 我々は、共形予測の最近の進歩を活用し、帰納学習シナリオにおけるノード分類のための予測セットを構築する。
我々は、一般的なGNNモデルを用いた標準ベンチマークデータセットの実験を通して、共形予測の簡単な応用よりも、より厳密でより良い予測セットを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:54:27 GMT)
Distributed Quantum Neural Networks via Partitioned Features Encoding [0.0] 量子ニューラルネットワークは、短期量子コンピューティングにおける有望な応用であると期待されている。
本稿では,複数の小回路を用いて大回路の出力を近似して予測する。
提案手法は,大規模データセットの高精度な予測だけでなく,各量子ニューラルネットワークのハードウェア要件も低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:30:41 GMT)
Dense Hopfield Networks in the Teacher-Student Setting [0.0] 教師による教師なし学習問題の設定において, p-body Hopfield ネットワークの位相図について検討した。
教師-学生設定の常磁性-強磁性遷移は、直接モデルの常磁性-スピングラス遷移と一致することがわかった。
本研究では, 大規模ニューラルネットワークで観測されたパラメータ数とロバスト性との正の相関関係を, ゼロ温度での学生の対角的ロバスト性を測定するクローズドフォーム式を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:06:59 GMT)
Deep learning based detection of collateral circulation in coronary angiographies [0.0] 冠状動脈疾患 (CAD) は、世界中で死と入院の主な原因となっている。
血管造影画像中の冠側副循環(CCC)を検出するための新しい深層学習法を提案する。
本手法は,血管造影シークエンスの各フレームから特徴を抽出するために,畳み込みバックボーンに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 11:25:42 GMT)
Cybersecurity in Critical Infrastructures: A Post-Quantum Cryptography
Perspective [0.0] 産業環境へのサイバー攻撃の増加が経験されている。
機能的量子コンピュータの追求は、多くのグローバルエージェントを含む技術競争を引き起こした。
QKDとPQCの2つの主要な暗号解が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:02:48 GMT)
Curiosity & Entropy Driven Unsupervised RL in Multiple Environments [0.0] オリジナル作品に5つの新しい修正を加えて実験する。
高次元環境では、好奇心による探索は、エージェントに多様な経験を求め、未知のものを探索するように促すことによって学習を促進する。
しかし、探索可能性に制約があり、エージェントに真に知られていないような、低次元でシンプルな環境では、その利点は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:25:40 GMT)
Corn Yield Prediction Model with Deep Neural Networks for Smallholder
Farmer Decision Support System [0.0] 新しいディープニューラルネットワーク回帰器(DNNR)は、奥行き、隠された層のニューロンの数、ハイパーパラメータを考慮して設計された。
根平均二乗誤差(RMSE)と平均絶対二乗誤差(MAE)の欠点に対処するために,新しい計量,絶対二乗誤差平均(ARSE)を提案した。
ARSE測定値を用いて,無作為森林回帰器 (RFR) と極勾配増進回帰器 (XGBR) をDNNRと比較した。
RFRとXGBRは0.0000294 t/haの収差を達成し、
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:47:19 GMT)
Convergence of Digitized-Counterdiabatic QAOA: circuit depth versus free
parameters [0.0] より高階のCD補正により、手前の問題の正確な解により早く収束できることが示される。
しかし、この結果を達成するのに必要な自由パラメータの総数は、分析された特定のQAOA変種とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:48:23 GMT)
Conditional expectation using compactification operators [0.0] 本稿では,条件付き予測を推定するための演算子理論的アプローチについて述べる。
カーネル積分作用素は、再生されたカーネルヒルベルト空間における線形逆問題として推定問題を設定するためのコンパクト化ツールとして用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:49:33 GMT)
Composite cores of monopoles and Alice rings in spin-2 Bose-Einstein
condensates [0.0] エネルギー緩和はスピン-2 ボース-アインシュタイン凝縮体の一軸-負相における点欠陥を引き起こし、スピン-アリス環に変形することを示す。
外側の2軸ネマティックコアは、一軸ネマティック内コアを持つスピン半量子渦構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:59:06 GMT)
Comparative Analysis of Deep Convolutional Neural Networks for Detecting Medical Image Deepfakes [0.0] 本稿では,13種類の最新のDeep Convolutional Neural Network(DCNN)モデルについて総合評価を行った。
ResNet50V2は精度と特異性に優れており、DenseNet169はその正確さ、リコール、F1スコアで区別されている。
また,DenseNetモデルとEfficientNetモデルの両方において,検討対象のDCNN間の遅延空間分離性の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 16:37:22 GMT)
Combining Matrix Product States and Noisy Quantum Computers for Quantum
Simulation [0.0] 行列生成状態(MPS)と演算子(MPO)は、量子多体系を研究するための強力なツールであることが証明されている。
テンソルネットワークの形で古典的な知識を用いることで、制限された量子資源をよりよく活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:47:18 GMT)
Coherent excitation of a $\mu$Hz scale optical magnetic quadrupole
transition [0.0] 原子を無感光格子に閉じ込めることで、励起率97(1)%を達成する。
14(1)msのコヒーレンス時間を求め,スピン-エチョ配列を用いて266(36)msまで拡張できる。
これらの結果はストロンチウムのさらなるクロック遷移を確立し、量子コンピューティングにおける準安定な3mathrmP$状態の応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:46:44 GMT)
Charge transport battery with quantum feedback [0.0] 我々は,2つの電極が異なる化学ポテンシャルで帯電し,マルコフ量子フィードバックプロトコルによって最適化された2つの量子ドット列における量子バッテリの実現について検討した。
また、フォノン環境との相互作用が電池の充電・放電過程に及ぼす影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:59:24 GMT)
Catalyzing Equity in STEM Teams: Harnessing Generative AI for Inclusion
and Diversity [0.0] 本稿では、STEM-チーム間の多様性と包摂性を促進するために、計算モデルと生成AIの変換可能性について述べる。
公式なコラボレーションスキルアセスメント、包括的分析、社会認知研究のための資金、包括的トレーニングのための人間-AIチーム。
このロードマップはAIによって強化されたコラボレーションを推進し、様々な声が積極的に奨励され、協力的な科学的努力の中で耳を傾けるSTEMの未来に対するビジョンを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 21:10:18 GMT)
Bound entangled Bell diagonal states of unequal local dimensions, and
their witnesses [0.0] ベル対角状態は、2部量子状態のよく研究された族を構成する。
我々は、Sarbicki et al. の絡み合いの基準の族を非エルミート作用素基底に拡張し、一般化されたベル対角状態のクラスに対する絡み合いの証人を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:55:14 GMT)
Block-encoding structured matrices for data input in quantum computing [0.0] 本稿では,行列の繰り返し値の間隔とパターンの算術的記述に基づいて,ブロック符号化回路を構築する方法を示す。
得られた回路は、間隔に応じてフラグキュービット数を減少させ、繰り返し値に応じてデータのロードコストを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:49:12 GMT)
Backtracking New Q-Newton's method, Newton's flow, Voronoi's diagram and
Stochastic root finding [0.0] ニュートン法の新しい変種 - Backtracking New Q-Newton's method (BNQN) は強力な理論的保証を持ち、実装が容易であり、優れた実験性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 08:15:41 GMT)
BQP, meet NP: Search-to-decision reductions and approximate counting [0.0] 本稿では,探索-決定還元と近似カウントという,ブール充足可能性(SAT)問題の研究の2つの基本的な課題に焦点をあてる。
まず、ポリ時間チューリングマシンがNPオラクルに対して$Theta(n)$クエリを必要とする古典的な設定とは対照的に、量子的には$Theta(log n)$クエリが十分であることを示す。
近似カウンティングに移行し、探索-決定還元と近似カウンティングの量子リンクを利用して、既存の古典的近似カウンティングアルゴリズムが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 14:59:48 GMT)
Attention versus Contrastive Learning of Tabular Data -- A Data-centric
Benchmarking [0.0] 本稿では,28データセットの幅広い選択に対して,最先端の注意と対照的な学習手法を広く評価する。
ハイブリット・アテンション・コントラストの学習戦略は、主に分類が難しいデータセットに勝っている。
従来の手法は、おそらくより単純な決定境界を持つデータセットを分類しやすくするのにしばしば優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 22:36:05 GMT)
Assessing the Influence of Different Types of Probing on Adversarial Decision-Making in a Deception Game [0.0] 我々は,敵対的決定に関するさまざまな費用を調査するために,騙しゲーム(DG)を使用します。
その結果, 探索コストの増加に伴い, 探索はわずかに削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:04:15 GMT)
Angular distributions and polarization correlations of the two-photon
spherical states [0.0] 我々は、運動量空間におけるランダウの2光子球面状態の質量参照フレームの中心における角偏光特性を詳細に分析した。
J$と$M$の固定値に対する角分布はパリティに依存しないが、相対運動量と量子化軸の間の極角の2つの異なる関数によって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:45:10 GMT)
Anatomy of Neural Language Models [0.0] このチュートリアルは、ニューラルネットワークLMを詳細に、単純化され、曖昧な数学的フレームワークで説明することを目的としている。
BERT や GPT2 のような広く使われているモデルの具体例を探索する。
言語モデリングのようなタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、コンピュータビジョンや時系列アプリケーションに広く採用されているため、そのようなソリューションのいくつかの例を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 10:27:25 GMT)
Analysis of Blockchain Integration in the e-Healthcare Ecosystem [0.0] 本稿では、ブロックチェーン技術を用いた医療データ管理システムにおける最も一般的なアプローチについて研究する。
評価は、観察された共通の特徴の集合に基づいて行われ、一方のアプローチと他方のアプローチを区別する。
e-healthの文脈における効果的な実装には、重要な課題の存在を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 12:19:53 GMT)
An improved Quantum Max Cut approximation via matching [0.0] 最近の研究の行は量子マックスカット(英語版)に焦点を当てており、そこでは与えられた反強磁性ハイゼンベルク・ハミルトンの高エネルギー状態を見つけるよう求められている。
本稿では、一般的な入力に対して0.584の近似比、三角形のない入力に対して0.595の近似比を達成する量子マックスカットの古典的近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 00:36:32 GMT)
An adaptive network-based approach for advanced forecasting of
cryptocurrency values [0.0] 本稿では,Adaptive Network Fuzzy Inference System (ANFIS) を用いて,今後7日間の暗号価格を予測するアーキテクチャについて述べる。
データを教えるために使われる方法は、グリッド分割、減算クラスタリング、ファジィC平均クラスタリング(FCM)アルゴリズムと同様に、ハイブリッドおよびバックプロパゲーションアルゴリズムである。
提案手法は,デジタル通貨の価格を短時間で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 19:51:53 GMT)
Absorption to Fluctuating Bunching States in Non-Unitary Boson Dynamics [0.0] ボソンの雑音非一意力学は任意の初期状態を揺らぎ束縛状態へと誘導し、全てのボソンが1つの時間依存モードを占有することを示す。
一般雑音非単位力学における雑音パラメータの関数として緩和の時期は普遍的なパワー法則に従うと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 04:40:48 GMT)
A scalable narrow linewidth high power laser for barium ion optical
qubit [0.0] 量子コンピューティングの取り組みが量子ビット数でスケールアップするにつれて、超狭線幅の高出力レーザーの需要は必需品となる。
本研究は、トラップされたバリウムイオン量子ビットにおける光量子ビット遷移に対処するための、サリウムドープファイバ増幅器の有効性について検討する。
我々は, 極小強度雑音を発生させながら, 量子ビットに高忠実ゲートを施すことにより, TDFAsはシードレーザーの直線幅を著しく拡大しないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 09:53:43 GMT)
A pragma based C++ framework for hybrid quantum/classical computation [0.0] 本稿では,HPC環境に適合するハイブリッド量子古典フレームワークの要件について述べる。
Q-Pragmaと呼ばれる新しいハードウェアに依存しないフレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 15:43:50 GMT)
A dynamic programming interpretation of quantum mechanics [0.0] 量子力学の決定論的方程式を粒子のラグランジアン参照フレームに変換する量子相 $S'=S+frachbar2logrho$ の変換を導入する。
量子ポテンシャルは、ハミルトン-ヤコビ-ベルマン方程式として解かれる場合、変換された量子ハミルトン-ヤコビ方程式から除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:43:40 GMT)
A Tensor Network Implementation of Multi Agent Reinforcement Learning [0.0] テンソルネットワーク(TN)は、単一エージェント有限マルコフ決定過程(FMDP)の期待した戻りを表現できる能力を持つ
この設定でTNを使用する大きな利点は、TNに特有の多くの確立された最適化と分解技術が存在することである。
情報損失を経験することなく, テンソル内の要素数を97.5%削減する, 正確な分解手法を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:50:49 GMT)
A Survey of Network Requirements for Enabling Effective Cyber Deception [0.0] 本稿では,有効なサイバー詐欺手法の実装に不可欠なネットワーク要件について検討する。
多様なネットワークアーキテクチャとトポロジに注目して、ネットワーク特性と偽装機構の展開の間の複雑な関係を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 05:09:31 GMT)
A Priori Determination of the Pretest Probability [0.0] 本稿では,ロジスティック回帰モデルからロジット関数を用いて,疾患の先行確率,先行確率を推定する新しい手法を提案する。
兆候や症状を呈する患者では、事前の確率の最小値である$phi$を、次のように近似することができる。 $phi approx frac15lnleft[styleprod_theta=1ikappa_thetaright]$ where $ln$ is the natural, $kappa_theta$ is the chance ratio with the associated。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 18:44:43 GMT)
A Novel real-time arrhythmia detection model using YOLOv8 [0.0] 本研究は,在宅における心電図(ECG)のリアルタイム不整脈検出の可能性を明らかにするものである。
我々は,MIT-BIH不整脈データセットを微調整した損失修正型YOLOv8モデルを導入し,リアルタイム連続監視を実現する。
我々の研究は、リアルタイム不整脈検出の可能性を示し、ユーザーが自宅の快適さの中でモデル出力を視覚的に解釈できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 02:26:12 GMT)
A Modifiable Architectural Design for Commercial Greenhouses Energy
Economic Dispatch Testbed [0.0] 商業用温室は、二酸化炭素排出量に対処しながら、エネルギーコストを最小化しようとしている。
本稿では,商業用温室用エネルギー経済派遣テストベッドの建築設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 13:36:31 GMT)
A Fast Graph Search Algorithm with Dynamic Optimization and Reduced
Histogram for Discrimination of Binary Classification Problem [0.0] 本研究では,二項分類問題に対する最適識別経路を求めるために,グラフ探索アルゴリズムを開発した。
ディープファーストサーチ(DFS)アルゴリズムを使用して、識別のためのトップダウンパスを見つける。
グラフ検索は、合計328,464個のオブジェクトの入力に対して、39のランク付けされた識別パスを9秒以内に自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 23:36:25 GMT)
(2+1)D SU(2) Yang-Mills Lattice Gauge Theory at finite density via
tensor networks [0.0] ネットワーク(TN)を用いた非アベリア格子ゲージ理論を2次元で数値シミュレーションする。
我々はハミルトンの定式化におけるSU(2)Yang-Millsモデルに焦点をあて、動的物質と極小歪んだゲージ場(ハードコアグルーオン)を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 8 Jan 2024 17:11:40 GMT)