Model Editing Can Hurt General Abilities of Large Language Models [128.3] 大規模言語モデル(LLM)は、パラメータに格納された知識にアクセスするための新しいパラダイムを開放した。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、パラメータに格納された知識にアクセスするための新しいパラダイムを開放した。
更新情報によるLLMの再学習は資源集約的であるため,モデル編集への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:03:15 GMT)
FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding [127.8] $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。
提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:08:47 GMT)
Spatial Steerability of GANs via Self-Supervision from Discriminator [123.3] 本稿では,GANの空間的ステアビリティを向上させるための自己教師型アプローチを提案する。
具体的には、空間帰納バイアスとして生成モデルの中間層に符号化されるランダムなガウス熱マップを設計する。
推論中、ユーザは直感的に空間のヒートマップと対話し、シーンのレイアウトを調整したり、移動したり、オブジェクトを削除したりすることで、出力画像を編集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:41:41 GMT)
Weakly Supervised 3D Open-vocabulary Segmentation [104.1] 学習済み基礎モデルCLIPとDINOを弱教師付きで活用することで,3次元オープン語彙セグメンテーションの課題に取り組む。
我々はCLIPとDINOのオープン語彙多様知識とオブジェクト推論能力をニューラルラディアンス場(NeRF)に蒸留する。
提案手法の特筆すべき点は,基礎モデルや蒸留プロセスに手動セグメンテーションアノテーションを必要としない点である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:09:47 GMT)
DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [95.9] DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。
C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。
ゼロショットシナリオで2つの商用モデルと3つのオープンソースモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:46:38 GMT)
E2S2: Encoding-Enhanced Sequence-to-Sequence Pretraining for Language
Understanding and Generation [95.5] シークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)学習は、大規模事前学習言語モデルにおいて一般的な方法である。
本稿では,エンコーディング強化のseq2seq事前学習戦略,すなわちE2S2を提案する。
E2S2は、より効率的な自己教師付き情報をエンコーダに統合することで、Seq2seqモデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:44:10 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） (Tue, 9 Jan 2024 21:55:12 GMT)
Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer [90.1] MAGNeTは、複数のオーディオトークンストリーム上で直接動作するマスク付き生成シーケンスモデリング手法である。
テキスト・トゥ・ミュージック・アンド・テキスト・トゥ・オーディオ・ジェネレーションのタスクにおけるMAGNeTの有効性を実証する。
我々は、自己回帰と非自己回帰モデリングのトレードオフを指摘するとともに、MAGNeTを構成する各コンポーネントの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:29:39 GMT)
Uncertainty-aware Sampling for Long-tailed Semi-supervised Learning [90.0] 擬似ラベルサンプリングのモデル化プロセスに不確実性を導入し、各クラスにおけるモデル性能が異なる訓練段階によって異なることを考慮した。
このアプローチにより、モデルは異なる訓練段階における擬似ラベルの不確かさを認識でき、それによって異なるクラスの選択閾値を適応的に調整できる。
FixMatchのような他の手法と比較して、UDTSは自然シーン画像データセットの精度を少なくとも5.26%、1.75%、9.96%、1.28%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:59:39 GMT)
Getting ViT in Shape: Scaling Laws for Compute-Optimal Model Design [84.3] スケーリング法則は、最近、与えられた計算時間に最適なモデルサイズ(パラメータの数)を導出するために用いられる。
我々は、幅や深さなどの計算最適モデル形状を推測する手法を進化させ、改良し、視覚変換器でこれを実装した。
我々の形状最適化型視覚変換器SoViTは、同等の計算量で事前訓練されているにもかかわらず、サイズが2倍以上のモデルと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:43:02 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） (Tue, 9 Jan 2024 15:34:08 GMT)
Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table
Understanding [79.9] そこで我々は、中間思考のプロキシとして、図表データを推論チェーンで明示的に使用するChain-of-Tableフレームワークを提案する。
Chain-of-TableはWikiTQ、FeTaQA、TabFactベンチマークで最新のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:46:26 GMT)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data [78.6] 農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:49:38 GMT)
Optimizing quantum gates towards the scale of logical qubits [78.6] 量子ゲート理論の基本的な前提は、量子ゲートはフォールトトレランスの誤差閾値を超えることなく、大きなプロセッサにスケールできるということである。
ここでは、このような問題を克服できる戦略について報告する。
我々は、68個の周波数可変ビットの周波数軌跡をコレオグラフィーして、超伝導エラー中に単一量子ビットを実行することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:29:31 GMT)
DiffSHEG: A Diffusion-Based Approach for Real-Time Speech-driven
Holistic 3D Expression and Gesture Generation [77.2] DiffSHEGは、任意の長さの音声駆動型ホロスティック3次元表現とジェスチャー生成のための拡散に基づくアプローチである。
DiffSHEGは、表現的および同期的動作のリアルタイム生成を可能にすることで、デジタル人間とエンボディエージェントの開発における様々な応用の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:38:18 GMT)
LogFormer: A Pre-train and Tuning Pipeline for Log Anomaly Detection [73.7] 本稿では,ログ異常検出(LogFormer)のためのTransformerベースの統合フレームワークを提案する。
具体的には、ログデータの共有セマンティック知識を得るために、まず、ソースドメイン上で事前学習を行う。
そして、そのような知識を共有パラメータを介して対象領域に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:55:21 GMT)
mPLUG-PaperOwl: Scientific Diagram Analysis with the Multimodal Large
Language Model [73.4] 本研究はマルチモーダルLLMのマルチモーダルダイアグラム解析機能を強化することに焦点を当てる。
高品質な論文のLatexソースファイルを解析することにより、マルチモーダルなダイアグラム理解データセットM-Paperを慎重に構築する。
M-Paperは、画像やラテックス符号のフォーマットの数字や表を含む、複数の科学的図の合同理解をサポートする最初のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:07:02 GMT)
Is Bigger and Deeper Always Better? Probing LLaMA Across Scales and
Layers [73.3] 本稿では,自然言語処理におけるオープンソースの基盤モデルであるLLaMAについて述べる。
LLaMAを生成出力で評価する代わりに、本質的な理解を探索するために複数の選択タスクを設計する。
設計された探索タスクに基づいて、いくつかの重要な発見と珍しい発見を公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:33:07 GMT)
Improving the Robustness of Knowledge-Grounded Dialogue via Contrastive
Learning [71.9] 本稿では,知識ベース対話システムの堅牢性向上を目的とした,エンティティベースのコントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,自動評価スコアの点から,新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:16:52 GMT)
Uni3D-LLM: Unifying Point Cloud Perception, Generation and Editing with
Large Language Models [71.3] 我々は,Large Language Model(LLM)を活用した統合フレームワークであるUni3D-LLMを導入し,ポイントクラウドシーン内での3次元認識,生成,編集のタスクを統合する。
Uni3D-LLMは自然言語の表現力を活用し、3Dオブジェクトの生成と編集の正確なコマンドを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:20:23 GMT)
G2L: Semantically Aligned and Uniform Video Grounding via Geodesic and
Game Theory [70.8] ジオデシック・ゲーム・ローカライゼーション(Geodesic and Game Localization, G2L)は,ジオデシック・ゲーム理論によるセマンティック・アライメントと均一なビデオグラウンドティング・フレームワークである。
本研究は,モデルが正しいクロスモーダル表現を学習するための測地距離を利用したモーメント間の相関関係を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:42:46 GMT)
$L^1$ Estimation: On the Optimality of Linear Estimators [70.8] この研究は、条件中央値の線型性を誘導する$X$上の唯一の先行分布がガウス分布であることを示している。
特に、条件分布 $P_X|Y=y$ がすべての$y$に対して対称であるなら、$X$ はガウス分布に従う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:31:49 GMT)
Agent Alignment in Evolving Social Norms [70.6] 本稿では,エージェント進化とアライメントのための進化的フレームワークであるEvolutionaryAgentを提案する。
社会規範が継続的に進化する環境では、エージェントは現在の社会規範に適応し、生存と増殖の確率が高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:44:44 GMT)
Masked Modeling for Self-supervised Representation Learning on Vision
and Beyond [69.6] 仮面モデリングは、トレーニング中に比例的にマスキングされる元のデータの一部を予測する、独特なアプローチとして現れてきた。
マスクモデリングにおけるテクニックの詳細については,多様なマスキング戦略,ターゲット回復,ネットワークアーキテクチャなどについて詳述する。
我々は、現在の手法の限界について議論し、マスクモデリング研究を進めるためのいくつかの道のりを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:09:47 GMT)
BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained
Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks [67.3] バイオメディカルタスクのための,初のオープンソースで汎用的なビジュアル言語AIであるBiomedGPTを提案する。
26のデータセットで5つの臨床的に重要なタスクに対して16の最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:14:33 GMT)
MagicVideo-V2: Multi-Stage High-Aesthetic Video Generation [66.8] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデル,ビデオモーション・ジェネレータ,参照画像埋め込みモジュール,フレームビデオモジュールをエンドツーエンドのビデオ生成パイプラインに統合するMagicVideo-V2を紹介する。
Runway、Pika 1.0、Morph、Moon Valley、Stable Video Diffusionモデルといった主要なテキスト対ビデオシステムよりも、大規模なユーザ評価による優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:12:52 GMT)
Perceptual Video Coding for Machines via Satisfied Machine Ratio
Modeling [66.6] Satisfied Machine Ratio (SMR) は、圧縮された画像やビデオの知覚的品質を評価するメトリクスである。
SMRは機械の知覚的コーディングを可能にし、機械のためのビデオ符号化を特異性から一般性まで推進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:02:50 GMT)
A Survey on Efficient Federated Learning Methods for Foundation Model
Training [66.2] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護のための協調トレーニングを促進するための確立した技術となっている。
FLアプリケーションにおける計算と通信の効率性に着目した新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:22:23 GMT)
Continuously Learning New Words in Automatic Speech Recognition [64.0] 本稿では,新たな単語認識のための自己教師付き連続学習手法を提案する。
過去の研究から,メモリ拡張型自動音声認識モデルを用いた。
提案手法により,新たな単語の出現頻度が高くなると,新たな単語のパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:39:17 GMT)
MERMAIDE: Learning to Align Learners using Model-Based Meta-Learning [62.1] 本研究では,先見のつかない学習エージェントの報酬を効率よく効果的に介入し,望ましい結果を導き出す方法について検討する。
これはオークションや課税のような現実世界の多くの設定に関係しており、プリンシパルは学習行動や実際の人々の報酬を知らないかもしれない。
モデルに基づくメタ学習フレームワークであるMERMAIDEを導入し,配布外エージェントに迅速に適応できるプリンシパルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:43:12 GMT)
Stimulating the Diffusion Model for Image Denoising via Adaptive
Embedding and Ensembling [60.6] DMID(Diffusion Model for Image Denoising)と呼ばれる新しい手法を提案する。
本手法は, 雑音像を事前学習した拡散モデルに埋め込む適応埋め込み法と, 雑音像の歪みを低減する適応組込み法とを含む。
我々のDMID戦略は、ガウス的および実世界のイメージデノーミングにおいて、あらゆる歪みに基づく知覚的メトリクスに対する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） (Tue, 9 Jan 2024 02:41:31 GMT)
Pre-trained Model Guided Fine-Tuning for Zero-Shot Adversarial
Robustness [57.8] 我々は, モデルがゼロショットの対角強靭性を高めるために, 事前訓練されたモデル誘導適応調整(PMG-AFT)を提案する。
PMG-AFTは最先端の手法よりも優れており、トップ1の精度は平均4.99%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:33:03 GMT)
Deep Efficient Private Neighbor Generation for Subgraph Federated
Learning [57.4] そこで我々は,FedDEPを提案する。FedDEPは,部分グラフの欠落が原因で,局所的な部分グラフ上での不完全な情報伝達に対処する。
FedDEPは,(1)GNN埋め込みを利用した深部近傍世代,(2)埋め込みプロトタイピングによる近接世代に対する効率的な擬似FL,(3)ノイズのないエッジ局所微分プライバシによるプライバシ保護という,一連の新しい技術設計で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:29:40 GMT)
Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated
Control Form and NMPC Case Study [56.3] そこで本研究では,遅延座標符号化と全状態復号化を組み合わせた汎用モデル構造を提案し,Koopmanモデリングと状態推定を統合した。
ケーススタディでは,本手法が正確な制御モデルを提供し,高純度極低温蒸留塔のリアルタイム非線形予測制御を可能にすることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:54:54 GMT)
Learning to Prompt Segment Anything Models [55.8] Segment Anything Models (SAM)は、何かをセグメント化する学習において大きな可能性を実証している。
SAMは、空間的プロンプト(例えば、点)と意味的プロンプト(例えば、テキスト)を含む2種類のプロンプトで動作する。
より優れたSAMのための効果的な意味と空間的プロンプトを学習する空間意味的プロンプト学習(SSPrompt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:24:25 GMT)
Optimal Guarantees for Algorithmic Reproducibility and Gradient
Complexity in Convex Optimization [55.1] 以前の研究は、一階法はより良い収束率(漸進収束率)をトレードオフする必要があることを示唆している。
最適複雑性と準最適収束保証の両方を、滑らかな凸最小化と滑らかな凸最小化問題に対して達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:26:33 GMT)
Auditing and Generating Synthetic Data with Controllable Trust
Trade-offs [54.3] 合成データセットとAIモデルを包括的に評価する総合監査フレームワークを導入する。
バイアスや差別の防止、ソースデータへの忠実性の確保、実用性、堅牢性、プライバシ保護などに焦点を当てている。
多様なユースケースにまたがる様々な生成モデルを監査することにより,フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:05:44 GMT)
Private Fine-tuning of Large Language Models with Zeroth-order
Optimization [54.2] DP-ZO(DP-ZO)は、ゼロオーダー最適化を民営化し、トレーニングデータのプライバシを保存する、大規模言語モデルを微調整する新しい手法である。
DP-ZOは、SQuADから1000のトレーニングサンプルにOPT-66Bを微調整すると、プライバシが1,10-5)$-DPになるため、わずか1.86%のパフォーマンス低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:53:59 GMT)
Low-Resource Vision Challenges for Foundation Models [54.2] 低リソース問題はコンピュータビジョンでは未発見である。
まず、真に低解像度の画像データのベンチマークを収集する。
これらの低リソース設定はすべて、データの不足、きめ細かい違い、そして自然画像から特殊なドメインへの分散シフトの3つの課題を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:40:52 GMT)
A Simple Baseline for Spoken Language to Sign Language Translation with
3D Avatars [52.6] Spoken2Signは、音声言語を手話に変換するシステムである。
Spoken2Signタスクを3Dサインの出力フォーマットで最初に提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:59:49 GMT)
Fully Spiking Actor Network with Intra-layer Connections for
Reinforcement Learning [51.4] エージェントが制御する多次元決定論的ポリシーを学習する必要があるタスクに焦点をあてる。
既存のスパイクベースのRL法は、SNNの出力として発火率を取り、完全に接続された層を通して連続的なアクション空間(つまり決定論的なポリシー)を表すように変換する。
浮動小数点行列操作を伴わない完全にスパイクするアクターネットワークを開発するため,昆虫に見られる非スパイク介在ニューロンからインスピレーションを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:31:34 GMT)
How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy
Model [50.5] 言語と画像の階層構造にインスパイアされた合成タスクのファミリーであるランダム階層モデルを紹介する。
深層ネットワークは、等価なグループを交換するために不変な内部表現を開発することでタスクを学習する。
この結果から, ネットワークは次元の呪いを克服し, 不変表現を構築できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:53:59 GMT)
Superdiffusion in random two dimensional system with time-reversal
symmetry and long-range hopping [50.1] 次元$d=2$とホッピング$V(r)proto r-2$の交叉系における局所化問題は、まだ解決されていない。
二次元異方性双極子-双極子相互作用によって決定されるホッピングには、弱い障害と強い障害の2つの区別可能な位相が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:19:14 GMT)
Molecule Generation for Drug Design: a Graph Learning Perspective [49.8] 機械学習、特にグラフ学習は、さまざまな分野にまたがるトランスフォーメーションの影響で認知度が高まっている。
そのような有望な応用の1つは分子設計と発見の領域、特に製薬業界における。
本調査では,分子設計における最先端手法,特に深度グラフ学習技術を取り入れたEmphde novo薬物設計について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:56:34 GMT)
Effective pruning of web-scale datasets based on complexity of concept
clusters [48.1] 本稿では,大規模なマルチモーダルデータセットを抽出し,イメージネット上でCLIPスタイルのモデルを訓練する手法を提案する。
高品質なデータのより小さなセットでのトレーニングは、トレーニングコストを大幅に削減し、より高いパフォーマンスをもたらす可能性があることに気付きました。
DataComp Mediumのベンチマークでは,38のタスクに対して,最先端のImageNetゼロショット精度と競合平均ゼロショット精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:32:24 GMT)
The Critique of Critique [48.1] 我々は,2つの側面から批判を評価する枠組みであるメタクリティーク(MetaCritique)と呼ばれる批判の批判を開拓した。
我々は,4つのタスクに300の批判(2653 AIU)を含むメタ評価データセットを構築し,その実現可能性と有効性を示すために比較研究を行った。
また、MetaCritiqueによって判断される優れた批判は、より良い洗練につながることを示し、生成的人工知能は、我々のMetaCritiqueで大幅に進歩する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:20:41 GMT)
TransportationGames: Benchmarking Transportation Knowledge of
(Multimodal) Large Language Models [46.9] TransportationGamesは(M)LLMを評価するための評価ベンチマークである。
各種(M)LLMの性能を記憶し,理解し,選択したタスクによる交通知識の適用において検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:20:29 GMT)
Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and
Perspectives [46.6] 大規模言語モデル(LLM)は大幅に拡張され、様々な領域にまたがって統合されている。
ロボットが複雑な環境と対話する具体的タスクでは、テキストのみのLLMは、ロボットの視覚知覚との互換性が欠如しているため、しばしば課題に直面している。
本稿では,マルチモーダル GPT-4V を利用して,自然言語命令とロボットの視覚認識を組み合わせることで,具体的タスク計画を強化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:22:16 GMT)
Cross-Class Feature Augmentation for Class Incremental Learning [45.9] 本稿では,敵対的攻撃を動機とした機能強化手法を取り入れた新しいクラスインクリメンタルラーニング手法を提案する。
提案手法は,任意の対象クラスの特徴を増大させるため,クラスインクリメンタルラーニングにおける従来の知識を活用するためのユニークな視点を持つ。
提案手法は,様々なシナリオにおいて,既存の段階的学習手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:17:34 GMT)
LL-GNN: Low Latency Graph Neural Networks on FPGAs for High Energy
Physics [45.7] 本研究は,粒子検出器のための低グラフニューラルネットワーク(LL-GNN)設計のための新しい再構成可能なアーキテクチャを提案する。
LL-GNNの設計は、洗練されたアルゴリズムが実験データを効率的に処理できるようにすることで、次世代のトリガーシステムを進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:05:38 GMT)
General-Purpose In-Context Learning by Meta-Learning Transformers [45.6] 本研究では,トランスフォーマーや他のブラックボックスモデルをメタトレーニングして,汎用的なインコンテキスト学習者として機能させることができることを示す。
一般化するアルゴリズム、記憶するアルゴリズム、メタトレーニングに失敗するアルゴリズム間の遷移を特徴付ける。
本稿では,学習アルゴリズムのメタトレーニングとメタ汎用化を改善するためのトレーニング分布の偏りなどの実践的介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:38:35 GMT)
LUNA: A Framework for Language Understanding and Naturalness Assessment [44.9] 本稿では,20NLG評価指標の統一インターフェースを提案する。
メトリクスは、それらの参照依存性とそれらが採用するテキスト表現の種類に基づいて分類される。
LUNAの素直な設計は、数行のコードだけで、新しいメトリクスで簡単に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:31:18 GMT)
Robust spectral $\pi$ pairing in the random-field Floquet quantum Ising
model [44.8] ランダムフィールドFloquet量子イジングモデルの多体スペクトルにおけるレベルペアリングについて検討した。
縦方向障害に対する$pi$ペアリングの堅牢性は、量子情報処理に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:37:48 GMT)
MERA: A Comprehensive LLM Evaluation in Russian [43.7] 基礎モデルを評価するために,ロシア語アーキテクチャ(MERA)ベンチマークのオープンなマルチモーダル評価を導入する。
ベンチマークには、11のスキルドメインで生成モデルを評価する21のタスクが含まれている。
本稿では,評価手法,MERA評価のためのオープンソースコードベース,提案システムを備えたリーダボードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:55:21 GMT)
Parallel Spiking Neurons with High Efficiency and Ability to Learn
Long-term Dependencies [43.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、チャージ・ファイア・リセット・ニューラル・ダイナミクスを使用する。
本稿では,前者とは独立に隠れた状態を生成するParallel Spiking Neuron (PSN)を提案する。
我々はPSNファミリーをシミュレーション速度と時間的・静的データ分類で評価し,PSNファミリーの効率と精度において圧倒的な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:42:37 GMT)
Evaluating Language Model Agency through Negotiations [41.9] 言語モデル(LM)は、自律性を高めてタスクを実行するためにますます使われています。
交渉ゲームにおけるレンズによるLM性能の評価とアライメントを提案する。
我々は,様々なネゴシエーションゲームにおいて,公にアクセスできる6つのLMの結果を報告し,セルフプレイとクロスプレイのパフォーマンスを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:19:37 GMT)
Zero Shot Audio to Audio Emotion Transfer With Speaker Disentanglement [41.8] ゼロショット感情スタイル転送(ZEST)と呼ばれる効率的なアプローチを提案する。
提案システムは,音声を意味トークン,話者表現,感情埋め込みに分解して構築する。
提案したZESTモデルでは、ソースやターゲットオーディオから並列トレーニングデータやラベルを使わずに、ゼロショットの感情伝達能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:10:04 GMT)
HCAM -- Hierarchical Cross Attention Model for Multi-modal Emotion
Recognition [41.8] マルチモーダル感情認識のための階層的クロスアテンションモデル(HCAM)を提案する。
モデルへの入力は、学習可能なwav2vecアプローチによって処理される2つのモーダルデータと、変換器(BERT)モデルからの双方向エンコーダ表現を用いて表現されるテキストデータからなる。
文脈知識と2つのモードにまたがる情報を組み込むため、音声とテキストの埋め込みはコアテンション層を用いて結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:45:34 GMT)
Learning with Noisy Labels: Interconnection of Two
Expectation-Maximizations [41.7] 労働集約型ラベリングは、ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発においてボトルネックとなる。
雑音データ中の構造的多様体を見つけるタスクとして形式化された雑音ラベル(LNL)問題による学習に対処する。
本アルゴリズムは,複数の標準ベンチマークにおいて,様々な種類のラベルノイズの下でかなりのマージンを有する最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:22:30 GMT)
AdvSQLi: Generating Adversarial SQL Injections against Real-world WAF-as-a-service [41.6] クラウドコンピューティングの開発に伴い、WAF-as-a-serviceはクラウドへのWAFのデプロイ、構成、更新を容易にするために提案されている。
非常に人気があるにもかかわらず、WAF・アズ・ア・サービス(WAF-as-a-service)のセキュリティ脆弱性はいまだに不明である。
Adviでは、WAFのセキュリティ脆弱性を検査し、理解し、ベンダーが製品をより安全にするのに役立つようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:10:10 GMT)
The Devil Behind the Mirror: Tracking the Campaigns of Cryptocurrency Abuses on the Dark Web [41.5] 不正なブロックチェーンアドレスが1,189件ある2,564の違法サイトを特定します。
私たちの調査は、ダークウェブにおける不正な活動には強い相関関係があることを示唆しており、新たな不正なブロックチェーンアドレスと玉ねぎを識別するためのガイドになります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:35:25 GMT)
ROIC-DM: Robust Text Inference and Classification via Diffusion Model [40.5] 本稿では,拡散モデル(ROIC-DM)に基づく,ロバストテキスト推論と分類のための革新的なモデルを提案する。
ROIC-DMは、発達段階を含む訓練に特化しており、従来の言語モデルよりも頑健である。
3つのデータセットに対するいくつかの強いテキスト対逆攻撃による大規模な実験は、ROIC-DMが従来の言語モデルよりも堅牢性が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:18:56 GMT)
Variational quantum simulation using non-Gaussian continuous-variable
systems [39.6] 現状のフォトニクス技術と互換性のある連続可変変分量子固有解器を提案する。
私たちが導入したフレームワークは、ヒルベルト空間の切り離しを導入することなく、離散変数系と連続変数系を比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:52:03 GMT)
Setting the Record Straight on Transformer Oversmoothing [39.5] トランスフォーマーベースのモデルは、最近、さまざまなドメインセットで大成功を収めています。
近年の研究では、トランスフォーマーは本質的に低域通過フィルタであり、徐々に入力を過度に過度に行うことが示されている。
実際、トランスフォーマーは本質的にローパスフィルタではない。代わりに、トランスフォーマーが過度に滑らかであるか否かは、更新方程式の固有スペクトルに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:19:03 GMT)
LaMP: When Large Language Models Meet Personalization [39.1] 本稿では,大規模言語モデルにおけるパーソナライズの重要性を強調し,LaMPベンチマークを導入する。
LaMPは、パーソナライズされた出力を生成するための言語モデルのトレーニングと評価のための新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:00:25 GMT)
Jump Cut Smoothing for Talking Heads [38.9] 本稿では,音声ヘッドビデオにおけるジャンプカットの平滑化のための新しいフレームワークを提案する。
Denseキーポイントと顔のランドマークによって駆動される中間レベルの表現と融合することで、ビデオ内の他のソースフレームからの被写体の外観を活用します。
実験の結果, 発声頭部が回転したり, 動いたりした場合であっても, シームレスな遷移を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:44:48 GMT)
RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation [37.8] ロバスト適応(RoSA)と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。
RoSAは、固定された事前トレーニングされた重みのセットの上に、$textitlow-rank$と$textit-sparse$コンポーネントをトレーニングする。
また,RoSA は LoRA と純スパースファインチューニングの両方を同じパラメータ予算で上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:09:01 GMT)
Risk Assessment and Statistical Significance in the Age of Foundation
Models [37.0] 本稿では,統計的に有意な基礎モデルの社会技術的リスクに対する分布的枠組みを提案する。
本試験における2次統計は,計量学や数理ファイナンスでよく用いられる平均リスクモデルと関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:38:20 GMT)
MapAI: Precision in Building Segmentation [36.9] 大会は2022年秋に開催される。
これはNorthern Lights Deep Learningカンファレンスで締めくくられる予定だ。
我々はIoUとBundary IoUを用いてモデルの精度を適切に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:02:00 GMT)
Finite resource performance of small satellite-based quantum key
distribution missions [36.1] 有限鍵解析の最近の発展により、3つの小さな衛星ベースのQKDプロジェクトは、非常に高い損失条件下でも秘密鍵を生成できる。
我々は、小規模衛星ベースのQKDと量子ネットワークにおける課題と今後の展望について、短期的および長期的視点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:26:10 GMT)
Let's Go Shopping (LGS) -- Web-Scale Image-Text Dataset for Visual
Concept Understanding [36.0] Let's Go Shoppingデータセットは、パブリックなEコマースWebサイトから1500万のイメージキャプチャペアを備えた、大規模なパブリックデータセットである。
実験の結果,既存のベンチマークデータセットでトレーニングされた分類器は,電子商取引データに容易に一般化できないことがわかった。
LGSは、画像キャプチャーモデルにより、よりリッチなキャプションを生成することができ、テキスト・ツー・イメージ生成モデルがEコマーススタイルの転送を実現するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:24:29 GMT)
Towards Explainable Artificial Intelligence (XAI): A Data Mining
Perspective [34.5] この研究は、データ収集、処理、分析が説明可能なAI(XAI)にどのように貢献するかを「データ中心」の視点で検証する。
我々は,既存の研究を,深層モデルの解釈,トレーニングデータの影響,ドメイン知識の洞察の3つのカテゴリに分類する。
具体的には、XAIの方法論を、モダリティをまたいだデータのトレーニングおよびテストに関するデータマイニング操作に蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:27:09 GMT)
Learning Curves for Noisy Heterogeneous Feature-Subsampled Ridge
Ensembles [34.3] 雑音の多い最小二乗尾根アンサンブルにおける特徴バッグングの理論を開発する。
サブサンプリングは線形予測器の2Dピークをシフトすることを示した。
特徴サブサンプリングアンサンブルの性能を1つの線形予測器と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:37:17 GMT)
Implicit and Explicit Commonsense for Multi-sentence Video Captioning [34.0] 本稿では,暗黙的(視覚言語と純粋言語)と明示的(知識ベース)のコモンセンス知識を考慮に入れた,トランスフォーマーに基づく新しいビデオキャプションモデルを提案する。
我々は,これらの形態の知識が,単独で,かつ組み合わせて,生成したキャプションの品質を高めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:30:38 GMT)
Knowledge-enhanced Multi-perspective Video Representation Learning for
Scene Recognition [33.8] 我々は,映像シーン認識の課題に対処し,高レベルの映像表現を学習して映像シーンを分類することを目的とする。
既存の作品の多くは、時間的視点で視覚情報やテキスト情報のみからビデオのシーンを識別している。
複数の視点から映像表現をモデル化する新しい2ストリームフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:37:10 GMT)
DHOT-GM: Robust Graph Matching Using A Differentiable Hierarchical
Optimal Transport Framework [33.8] 微分可能な階層的最適輸送フレームワークに基づく,新しい効率的なグラフマッチング手法を提案する。
本手法は,各グラフを,異なるモダリティの情報に対応する関係行列の集合として表現する。
様々なグラフマッチングタスクの実験は、最先端の手法と比較して、我々の手法の優越性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:39:38 GMT)
Customize-It-3D: High-Quality 3D Creation from A Single Image Using
Subject-Specific Knowledge Prior [33.5] 本稿では,参照画像から提供された情報をフル活用して,画像から3D生成に先立ってカスタマイズされた知識を確立する,新しい2段階のアプローチを提案する。
実験では,本手法の優位性であるCustomize-It-3Dが,従来よりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:47:40 GMT)
Understanding Deep Representation Learning via Layerwise Feature
Compression and Discrimination [33.3] 深層線形ネットワークの各層は、幾何速度でクラス内特徴を徐々に圧縮し、線形速度でクラス間特徴を識別することを示す。
これは、ディープ線形ネットワークの階層的表現における特徴進化の最初の定量的評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:16:34 GMT)
Exploiting Cultural Biases via Homoglyphs in Text-to-Image Synthesis [33.1] テキスト・ツー・イメージ合成のモデルは近年,アカデミックや一般大衆から多くの関心を集めている。
テキスト記述に1文字の非ラテン語文字を挿入するだけで、共通のモデルが生成した画像の文化的ステレオタイプやバイアスを反映することを示す。
本稿では,テキストエンコーダを微調整する新しいホモグリフアンラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:35:40 GMT)
TechGPT-2.0: A large language model project to solve the task of
knowledge graph construction [31.6] TechGPT-2.0は知識グラフ構築タスクにおける大規模言語モデルの能力を高めるために設計されたプロジェクトである。
特に医学や法律の分野において、堅牢なテキスト処理能力を示す。
TechGPT-2.0はHuaweiのAscendサーバでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:52:58 GMT)
Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer
Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs [31.6] 我々は,非専門家のマーケターが,自然言語形式の要求のみを前提としたターゲットユーザを選択できる,ユーザターゲティングの新しい方法を探究する。
この問題の鍵は、自然言語を実用的な論理言語に変換する方法である。
本稿では,2つのモジュールからなるALALLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:25:23 GMT)
Hyperspectral Image Denoising via Spatial-Spectral Recurrent Transformer [30.6] 本稿では,HSI復調のための空間スペクトルリカレントトランスU-Net(SSRT-UNet)を提案する。
提案したSSRT-UNetは単一のSSRTブロックにNASとGSCプロパティを統合する。
実験により,本手法はいくつかの代替手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:13:45 GMT)
PhilEO Bench: Evaluating Geo-Spatial Foundation Models [30.0] 本稿では,EOファンデーションモデルのための新しい評価フレームワークであるPhilEO Benchを紹介する。
このフレームワークは、テストベッドと400GBのSentinel-2データセットからなる。
われわれはPrithviやSatMAEなど,異なるファンデーションモデルを評価するフレームワークを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:58:42 GMT)
Pathologies of Predictive Diversity in Deep Ensembles [29.9] 古典的な結果は、予測多様性の促進が低容量モデルのアンサンブルのパフォーマンスを向上させることを証明している。
ここでは、これらの直観が高容量ニューラルネットワークアンサンブル(ディープアンサンブル)には適用されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:49:05 GMT)
Machine unlearning through fine-grained model parameters perturbation [29.1] そこで本研究では,不エクササイズマシンの非学習戦略であるTop-KパラメータとRandom-kパラメータの微粒化を提案する。
また,機械学習の有効性を評価する上での課題にも取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:14:45 GMT)
LLM-Powered Hierarchical Language Agent for Real-time Human-AI
Coordination [28.2] 人-AI協調のための階層型言語エージェント(HLA)を提案する。
HLAは、リアルタイム実行を維持しながら、強力な推論能力を提供する。
人間の研究では、HLAは他のベースラインエージェントより優れており、スローミンドのみのエージェントやファストミンドのみのエージェントがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:23:44 GMT)
Calibrated One Round Federated Learning with Bayesian Inference in the
Predictive Space [27.3] フェデレートラーニング(FL)では、クライアント間で分散されたデータセット上でモデルをトレーニングする。
小さくてノイズの多いデータセットは一般的であり、よく校正されたモデルの必要性を強調している。
予測後部の混合と積を補間するベイズFLアルゴリズムである$beta$-Predictive Bayesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:02:12 GMT)
Foundation Model for Endoscopy Video Analysis via Large-scale
Self-supervised Pre-train [27.2] 本研究では,大規模な内視鏡映像データを用いた基礎モデルであるEndo-FMを提案する。
私たちのデータセット全体は、最大500万フレームの33Kビデオクリップで構成されており、さまざまなプロトコル、対象臓器、疾患タイプが含まれています。
我々のEndo-FMは、現在最先端(SOTA)の自己指導型事前学習とアダプタベースのトランスファー学習を、かなりの差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:30:41 GMT)
Deep Interactive Segmentation of Medical Images: A Systematic Review and
Taxonomy [26.7] 対話的セグメンテーションは、人的フィードバックを取り入れることでコストのかかるアノテーションの効率を高めることを目的とした、医用画像解析における重要な研究領域である。
深層学習に基づくアプローチは、医療画像領域だけで121の手法が提案され、フィールドの急速な成長を引き起こした。
標準化されたベースラインとベンチマークによって取り組まなければならないメソッド間の比較の深刻な欠如がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:10:30 GMT)
Has Your Pretrained Model Improved? A Multi-head Posterior Based
Approach [25.9] 我々は、各エンティティに関連するメタ機能を世界的知識の源として利用し、モデルからエンティティ表現を採用する。
本稿では,これらの表現とメタ特徴の整合性を,事前学習モデルの評価指標として用いることを提案する。
提案手法の有効性は,関係データセットを用いたモデル,大規模言語モデル,画像モデルなど,様々な領域で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:18:36 GMT)
Selective experience replay compression using coresets for lifelong deep
reinforcement learning in medical imaging [25.9] 選択経験リプレイは、生涯学習と深い強化学習を統合するための一般的な戦略である。
本稿では,選択的な経験リプレイ用に格納された経験リプレイバッファを圧縮するための報酬分布非依存コアセット圧縮手法を提案する。
その結果,コアセットをベースとしたERB圧縮法が,性能の大幅な低下を伴わずに,経験を圧縮できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:59:55 GMT)
Towards Real-World Aerial Vision Guidance with Categorical 6D Pose
Tracker [25.6] オブジェクト6-DoFのポーズを追跡することは、さまざまな下流ロボットタスクや現実世界のアプリケーションに不可欠である。
頑健なカテゴリーレベル6-DoFポーズトラッカー(Robust6DoF)を導入する。
また、Pose-Aware Discrete Servo Strategy (PAD-Servo)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:52:23 GMT)
SOS-SLAM: Segmentation for Open-Set SLAM in Unstructured Environments [25.5] 本研究では,非構造化環境におけるSLAM(Symtaneous Localization and Mapping)のオープンセットのための新しいフレームワークを提案する。
本システムでは,画像からオブジェクトマスクを抽出し,オブジェクトベースのマップを生成するためのゼロショットセグメンテーションモデルを用いたフロントエンドマッピングパイプラインと,オブジェクトの幾何的整合性を利用したフレームアライメントパイプラインを,さまざまな条件下で取得したマップ内で効率よくローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:34:47 GMT)
Bias Testing and Mitigation in LLM-based Code Generation [25.2] 本稿では,コード生成タスクに特化して設計された新しいバイアステストフレームワークを提案する。
調査対象のモデルが生成するコード関数の20.29%から44.93%が偏りに敏感なタスクを扱う際に偏りがあることがわかった。
コード生成モデルのバイアスを軽減するため、我々は5つのバイアス軽減プロンプト戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:19:17 GMT)
Coupling Graph Neural Networks with Fractional Order Continuous
Dynamics: A Robustness Study [25.0] グラフニューラル分数次微分方程式(FDE)モデルのロバスト性について厳密に検討する。
このフレームワークは、時間差分カプトー微分を実装することで、従来のグラフニューラル(整数階)常微分方程式(ODE)モデルを超えて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:56:52 GMT)
Narrowing the Knowledge Evaluation Gap: Open-Domain Question Answering
with Multi-Granularity Answers [24.5] 本稿では,複数粒度回答の集合に対する精度と情報性の観点から,予測された回答を評価できる新しい評価手法を提案する。
実験の結果, 標準復号化を伴う大規模言語モデルでは, しばしば誤解となるような特定の解を生成する傾向が示された。
多粒度回答で評価すると、DRAGは平均で20ポイント近く精度が上昇し、希少物質はさらに増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:44:36 GMT)
The Earth is Flat because...: Investigating LLMs' Belief towards
Misinformation via Persuasive Conversation [24.3] 大きな言語モデル(LLM)は膨大な量の知識をカプセル化するが、それでも外部の誤情報に弱いままである。
説得的対話におけるLLMの信念変化を追跡するためのテストフレームワークを開発する。
LLMの事実知識に対する正しい信念は、様々な説得的戦略によって容易に操作できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:40:00 GMT)
Unified speech and gesture synthesis using flow matching [24.2] 本稿では,テキストから音声とスケルトンに基づく3次元ジェスチャーを共同で合成するための,新しい統一アーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャは,従来の技術よりもシンプルで,メモリフットプリントが小さく,音声とジェスチャーの同時分布を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:23:54 GMT)
DeepSpeed-FastGen: High-throughput Text Generation for LLMs via MII and
DeepSpeed-Inference [23.5] 本稿では,最大2.3倍高いスループット,平均2倍のレイテンシ,最大3.7倍のテールレイテンシを実現するシステムであるDeepSpeed-FastGenを紹介する。
我々は、DeepSpeed-MIIとDeepSpeed-Inferenceの相乗的組み合わせを利用して、大規模言語モデルのための効率的で使いやすいサービスシステムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:49:40 GMT)
FlightLLM: Efficient Large Language Model Inference with a Complete
Mapping Flow on FPGAs [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） (Tue, 9 Jan 2024 06:47:46 GMT)
Two-Stage Constrained Actor-Critic for Short Video Recommendation [23.1] CMDP(Constrained Markov Decision Process)として短いビデオレコメンデーションの問題を定式化する。
本稿では,各補助信号の最適化のための2段階制約付きアクター批判手法を提案する。
我々の手法は、時計時間と相互作用の両面で、他のベースラインを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:59:23 GMT)
Revisiting Adversarial Training at Scale [22.7] 本稿では,巨大モデルとWebスケールデータによる対戦型トレーニングを,安価な計算コストで実現するための,効率的かつ効果的なトレーニング戦略を提案する。
実証的な結果から、AdvXLはAutoAttack on ImageNet-1Kの下で、新しい最先端のロバストな精度記録を確立している。
この成果はAdvXLを先駆的なアプローチとして提案し、より大規模なロバストな視覚表現の効率的な訓練のための新しい軌道をグラフ化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:58:40 GMT)
RadarCam-Depth: Radar-Camera Fusion for Depth Estimation with Learned
Metric Scale [22.4] 本稿では, 単視点画像とスパース, ノイズの多いレーダー点雲の融合に基づく, 距離密度推定のための新しい手法を提案する。
提案手法は,難解なnuScenesデータセットと自己コンパイルしたZJU-4DRadarCamデータセットにおいて,平均絶対誤差(MAE)を25.6%,40.2%削減することにより,最先端のRadar-Camera深度推定法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:40:03 GMT)
Comparable Demonstrations are Important in In-Context Learning: A Novel
Perspective on Demonstration Selection [22.3] In-Context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)をダウンストリームタスクに適用するための重要なパラダイムである。
本研究は、ICLのメカニズムを新しい視点から検討し、ICLの実証選択戦略についてより深い知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:08:53 GMT)
Where Would I Go Next? Large Language Models as Human Mobility
Predictors [21.1] 人間の移動データを解析するためのLLMの言語理解と推論能力を活用する新しい手法 LLM-Mob を提案する。
本手法の総合評価により,LLM-Mobは正確かつ解釈可能な予測を行うのに優れていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:08:03 GMT)
LAMPAT: Low-Rank Adaption for Multilingual Paraphrasing Using
Adversarial Training [20.9] パラフレーズ(英: Paraphrase)とは、異なる単語や文構造を用いて同じ意味を伝えるテキストである。
これまでの研究は機械翻訳の知識を活用し、ゼロショット機械翻訳によるパラフレーズを同じ言語で生成してきた。
単言語データセットが人間に似た多文を生成するのに十分である最初の教師なし多言語パラフレーズモデル LAMPAT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:19:16 GMT)
NeRF-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Neural Radiance
Fields [20.9] 実世界の情報を利用してリアルなLIDAR点雲を生成する新しいLiDARシミュレーション手法であるNeRF-LIDARを提案する。
我々は,生成したLiDAR点雲上で異なる3次元セグメンテーションモデルをトレーニングすることにより,NeRF-LiDARの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:18:08 GMT)
Lightning Attention-2: A Free Lunch for Handling Unlimited Sequence
Lengths in Large Language Models [20.8] 本稿では、線形アテンションによる理論計算の利点を実現するための最初の線形アテンション実装であるLightning Attentionを紹介する。
具体的には、従来のアテンション機構をブロック内に適用し、インターブロックに対して線形アテンションカーネルのトリックを適用する。
異なるモデルサイズとシーケンス長について様々な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:27:28 GMT)
Automatic Logical Forms improve fidelity in Table-to-Text generation [20.5] テーブル・トゥ・テキストシステムはテーブルのような構造化データから自然言語文を生成する。
LFを使用せず,システム上で30ポイントの忠実度を向上することにより,自動LFの品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:23:20 GMT)
CharacterEval: A Chinese Benchmark for Role-Playing Conversational Agent
Evaluation [20.3] 総合的なRPCA評価のための中国のベンチマークである characterEval を紹介する。
データセットは1,785のマルチターンロールプレイング対話で構成され、23,020のサンプルと77の文字を含む。
CharacterEvalは、多面的評価アプローチを採用し、4次元の13のターゲットメトリックを包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:54:05 GMT)
Handling Long and Richly Constrained Tasks through Constrained
Hierarchical Reinforcement Learning [20.3] 目標の安全性 強化学習(RL)の設定は通常、軌道上の制約によって処理される。
本稿では,上位レベルの制約付き検索エージェントと下位レベルの目標条件付きRLエージェントを組み合わせた(安全)階層型強化学習(CoSHRL)機構を提案する。
CoSHRLの大きな利点は、コスト値分布の制約を処理でき、再トレーニングなしに柔軟な制約しきい値に調整できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:11:53 GMT)
DiffusionEdge: Diffusion Probabilistic Model for Crisp Edge Detection [20.3] 本稿では,DiffusionEdgeと呼ばれる汎用エッジ検出タスクに対する最初の拡散モデルを提案する。
最終的な性能を維持しつつ、高価な計算資源を避けるため、遅延空間にDPMを適用し、古典的なクロスエントロピー損失を可能にする。
すべての技術的設計で、DiffusionEdgeは限られたリソースで安定的にトレーニングすることができ、より少ない拡張戦略で、鮮明で正確なエッジマップを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:00:35 GMT)
Semantics-aware Motion Retargeting with Vision-Language Models [20.3] 本稿では,意味ある動作意味論を抽出し,維持するために,視覚言語モデルを利用したセマンティックス・アウェア・モーション・リターゲティング(SMT)手法を提案する。
高レベルな動作セマンティクスは、視覚言語モデルに描画された画像を与え、抽出したセマンティクスの埋め込みを調整することで、動作プロセスに組み込む。
実験結果から,提案手法が高精度な動作セマンティクスを維持しつつ,高品質な動作結果の生成に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:46:18 GMT)
A Change Point Detection Integrated Remaining Useful Life Estimation
Model under Variable Operating Conditions [20.2] 本稿では,個々のデバイスの変化点を検出するための時間動的学習モデルを提案する。
C-MAPSSターボファンエンジンをケーススタディとして,6つの動作条件を持つ2つのシナリオに対して,精度を5.6%,7.5%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:35:17 GMT)
Adapting Text-based Dialogue State Tracker for Spoken Dialogues [20.1] 本稿では,DSTC11における音声認識対話システム技術課題トラックに参画した,高度に成功を収めたモデルの構築に向けた技術的取り組みについて述べる。
本モデルは,(1)音声音声とテキスト音声のギャップを埋める自動音声認識誤差補正,(2)スロット記述を用いてスロットと値を推定するテキストベース対話システム(D3ST),(3)推定スロット値の誤差を復元する後処理の3つの主要モジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:27:48 GMT)
GPS-SSL: Guided Positive Sampling to Inject Prior Into Self-Supervised
Learning [19.8] 我々は,自己監視学習(SSL)の正のサンプル選択に事前知識を注入するために,自己監視学習(GPS-SSL)をガイドする。
GPS-SSLは、SimCLRやBYOLなどのSSLメソッドに適用できる。
強力なDAを使用する場合であっても、GPS-SSLは未調査領域のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:24:05 GMT)
Wind Noise Reduction with a Diffusion-based Stochastic Regeneration
Model [19.2] 従来提案していた拡散型再生モデルを用いた単チャンネル風雑音低減手法を提案する。
本研究では,風の流れとクリップングによる膜面の非線形変形を考慮し,雑音モデルにおける非付加音声を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:46:16 GMT)
FedNC: A Secure and Efficient Federated Learning Method with Network
Coding [18.6] Federated Learning(FL)は、プライバシー侵害とシステム効率という2つの大きな課題に直面している、有望な分散学習メカニズムである。
本研究では、ネットワーク情報理論の観点からFLシステムを再認識し、ネットワーク符号化(NC)にインスパイアされたオリジナルのFL通信フレームワークであるFedNCを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:20:48 GMT)
Sample-and-Bound for Non-Convex Optimization [18.3] 我々はモンテカルロのベンチマークに適応して効率を向上する非次元目的最適化のための新しいサンプリング手法を提案する。
提案する高次ベースラインおよび競合ベンチマークアルゴリズムを積極的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:45:47 GMT)
Finite-Key Analysis for Coherent One-Way Quantum Key Distribution [18.2] コヒーレントワンウェイ(Coherent-one-way、COW) 量子鍵分布(QKD)は、実験的に実装され、実用製品にデプロイされた重要な通信プロトコルである。
COW-QKDの既存のセキュリティ分析は、有限鍵系におけるコヒーレント攻撃に対する短い送信距離または免疫の欠如を提供する。
我々はCOW-QKDの変種に対する厳密な有限鍵フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:29:14 GMT)
Fine-Grained Embedding Dimension Optimization During Training for
Recommender Systems [18.1] FIITED(Fine-fine In-Training Embedding Dimension Optimization)
2つの業界モデルの実験は、FIITEDがトレーニングされたモデルの品質を維持しながら、埋め込みのサイズを65%以上削減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:04:11 GMT)
Data Augmentations for Improved (Large) Language Model Generalization [17.8] 本稿では,データの因果構造を知ることによって導かれる反ファクト的データ拡張を用いて,突発的特徴に対する介入をシミュレートすることを提案する。
この戦略は,ラベルが属性と突発的に相関しているような予測問題に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:46:22 GMT)
Exploring Adversarial Robustness of LiDAR-Camera Fusion Model in
Autonomous Driving [17.6] 本研究では,LiDAR-Camera融合モデルの3次元物体検出における対角的ロバスト性を評価する。
そこで本研究では,車上における物理的制約点数に制限を加えるだけで,融合モデルにより車体を検出不能にすることができる攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:36:23 GMT)
Self-supervised Learning for Electroencephalogram: A Systematic Survey [17.5] 自己教師付き学習(SSL)は、よく設計されたプレテキストタスクを通じてラベル付けされていないサンプルから表現を抽出するために提案されている。
本稿では,自己教師型学習と一般的なSSLフレームワークの概念と理論を紹介する。
我々は、分類学、方法論、技術詳細を含む、EEG分析のためのSSLの包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:59:30 GMT)
Iterative Feedback Network for Unsupervised Point Cloud Registration [17.4] 教師なしのクラウド登録のための新しい反復フィードバックネットワーク(IFNet)を提案する。
IFNetは一連のフィードバック登録ブロック(FRB)モジュール上に構築されています。
各種ベンチマークデータセットに対する実験により,IFNetの優れた登録性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:44:12 GMT)
Summarizing Stream Data for Memory-Constrained Online Continual Learning [17.4] 本稿では,実画像のトレーニング特性を蒸留することにより,ストリームデータ(SSD)からの知識をより情報的なサンプルに要約することを提案する。
計算オーバーヘッドが限られているSSDは、非常に制限されたメモリバッファ下でのシーケンシャルCIFAR-100の精度を3%以上向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:16:01 GMT)
Translate-Distill: Learning Cross-Language Dense Retrieval by
Translation and Distillation [17.2] 本稿では,モノリンガルのクロスエンコーダとCLIRのクロスエンコーダのどちらかから知識を蒸留して,デュアルエンコーダCLIRの学生モデルを訓練するTranslate-Distillを提案する。
このよりリッチなデザインスペースにより、教師モデルは、CLIRのために学生モデルを直接トレーニングしながら、最適化された設定で推論を実行できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:40:49 GMT)
MoSECroT: Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual
Zero-shot Transfer [17.0] クロスリンガルゼロショット転送のための静的単語埋め込みを用いたMoSECroTモデルスティッチについて紹介する。
本稿では,ソースコードPLMの埋め込みと対象言語の静的単語埋め込みのための共通空間を構築するために,相対表現を利用した最初のフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,MoSECroTに対処する際,弱いベースラインと競合するが,強いベースラインに比べて競合する結果が得られないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:09:07 GMT)
Amplifying robotics capacities with a human touch: An immersive
low-latency panoramic remote system [17.0] アバター (Avatar) システムは, 没入型低遅延パノラマロボットインタラクションプラットフォームである。
良好なネットワーク条件下では,357msの遅延で低遅延高精細パノラマ視体験を達成できた。
このシステムは、キャンパス、州、国、大陸にまたがる広大な物理的な距離を遠隔操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:09:56 GMT)
Long-lived topological time-crystalline order on a quantum processor [16.8] トポロジカルに順序付けられた物質相はランダウの対称性を破る理論を導いた。
正方形格子上に配向されたプログラム可能な超伝導量子ビットによるそのような現象のシグネチャの観測を報告する。
さらに、観測されたダイナミクスを、非ゼロ位相エンタングルメントエントロピーの測定により、下層のトポロジ的秩序に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:20:15 GMT)
Stronger, Fewer, & Superior: Harnessing Vision Foundation Models for
Domain Generalized Semantic Segmentation [16.7] 私たちはまず、ドメイン一般化セマンティック(DGSS)の文脈における様々なビジョン基礎モデル(VFM)を評価し、活用する。
DGSS にパラメータ効率よく VFM を利用するための頑健な微調整手法,すなわち Rein を導入する。
トレーニング可能なパラメータが少ないため、ReinはDGSSタスクのVFMを効率よく微調整し、完全なパラメータの微調整を驚くほど上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:29:14 GMT)
Self Supervised Vision for Climate Downscaling [16.4] 将来の気候変動研究の予測は、地球の気候システムをシミュレートするコンピュータモデルであるアース・システム・モデル(Earth System Models, ESMs)に基づいている。
ESMは様々な物理システムを統合するためのフレームワークを提供するが、その出力は高解像度シミュレーションの実行とアーカイブに必要な膨大な計算資源に縛られている。
本研究では,モデル最適化に高分解能基底真理データを必要としないESMシミュレーションデータをダウンスケールするディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:20:49 GMT)
G-Meta: Distributed Meta Learning in GPU Clusters for Large-Scale
Recommender Systems [16.3] 本稿では,textbfGPUクラスタ上での最適化に基づくメタDLRMモデルの大規模トレーニングのためのフレームワークを提供する。
各種実験結果から,G-Metaは,統計的性能を損なうことなく,顕著なトレーニング速度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:35:43 GMT)
Masked AutoEncoder for Graph Clustering without Pre-defined Cluster
Number k [15.7] マスク付きオートエンコーダ(GCMA)を用いたグラフクラスタリングという新しいフレームワークを提案する。
グラフの融合符号化のためのグラフマスキング法に基づいて設計したフュージョンオートエンコーダを用いる。
改良された密度ベースクラスタリングアルゴリズムを第2復号器として導入し,マルチターゲット再構成による復号化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:34:36 GMT)
Multi-Source to Multi-Target Decentralized Federated Domain Adaptation [15.7] 本稿では,デバイス間でのラベル付きおよびラベルなしデータの量/分布に着目する。
高品質なラベル付きデータを持つデバイスから高品質なラベル付きデータまたはラベルなしデータを持つデバイスへMLモデルの転送を検討する分散化されたドメイン適応手法を開発した。
我々の手法であるソースターゲット決定とリンク形成(ST-LF)は、デバイスをソースとターゲットに分類し、ソースとターゲットのリンク形成を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:37:06 GMT)
UBfuzz: Finding Bugs in Sanitizer Implementations [15.1] コアコンポーネントは(1)未定義の動作を含むプログラムを生成するために特別に設計されたプログラムジェネレータである。
生成したUBプログラムはその後、複数のサニタイザ実装の差分テストに使用される。
われわれの技術は、消毒剤を検査するための実用ツールUBfuzzに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:22:33 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） (Tue, 9 Jan 2024 15:47:35 GMT)
Memory-Efficient Personalization using Quantized Diffusion Model [14.5] この論文は、微調整量子化拡散モデルの比較的未解明で有望な領域を探求する。
細調整量子化パラメータのPEQA,ポストトレーニング量子化のQ-Diffusion,パーソナライズのためのDreamBoothの3つのモデルをカスタマイズすることで,強力なベースラインを確立する。
我々のアプローチはパーソナライズを向上するだけでなく、迅速な忠実度や画質を保ち、ベースラインを質的・定量的に著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:42:08 GMT)
Make Prompts Adaptable: Bayesian Modeling for Vision-Language Prompt
Learning with Data-Dependent Prior [14.2] 最近のVision-Language Pretrainedモデルは、多くの下流タスクのバックボーンとなっている。
MLEトレーニングは、トレーニングデータにおいて、コンテキストベクトルを過度に適合する画像特徴に導くことができる。
本稿では,素早い学習のためのベイズ的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:15:59 GMT)
First 100 days of pandemic; an interplay of pharmaceutical, behavioral
and digital interventions -- A study using agent based modeling [14.2] 我々は、現実的な薬品、行動、デジタル介入をシミュレートし、現実の政策導入における課題を反映する。
本分析の結果,パンデミックの進行過程を決定する上で,最初の100日間が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:38:59 GMT)
Matcha-TTS: A fast TTS architecture with conditional flow matching [14.0] 高速TTS音響モデリングのための新しいエンコーダデコーダアーキテクチャであるMatcha-TTSを紹介する。
最適輸送条件フローマッチング(OT-CFM)を用いて訓練する。
これにより、スコアマッチングを用いてトレーニングされたモデルよりも少ない合成ステップで出力品質の高いODEベースのデコーダが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:02:34 GMT)
PS$^3$: Precise Patch Presence Test based on Semantic Symbolic Signature [14.0] 既存のアプローチは主に、同じコンパイラオプションでコンパイルされるパッチの検出に重点を置いている。
PS3はシンボルエミュレーションを利用して、異なるコンパイラオプションの下で安定なシグネチャを抽出する。
PS3は精度、リコール、F1のスコアで0.82、0.97、0.89のスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:41:25 GMT)
Entangling Machine Learning with Quantum Tensor Networks [13.6] 本稿では,高次元量子状態を効率的に表現できるテンソルネットワークの言語モデリングへの応用について検討する。
この問題を、言語に類似した長距離相関を示すモツキンスピン鎖のモデル化に抽象化する。
テンソルモデルがほぼ完全な分類能力に到達し,有効なトレーニング例の数が減少するにつれて,安定した性能を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:07:36 GMT)
Content-Conditioned Generation of Stylized Free hand Sketches [13.5] 軍事分野などの特殊分野では、手書きのスケッチを大規模にサンプリングすることは困難である。
本稿では,様々なスタイルでリアルなフリーハンドスケッチを正確に生成できる新しい逆生成ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:57:35 GMT)
FaultSeg Swin-UNETR: Transformer-Based Self-Supervised Pretraining Model
for Fault Recognition [13.3] 本稿では,自己教師付き事前学習による地震断層認識の高度化手法を提案する。
我々は,Swin Transformerモデルをコアネットワークとして採用し,SimMIMプレトレーニングタスクを用いて,地震データにおける不連続性に関連する特徴を抽出した。
実験の結果,提案手法は,OISおよびODS測定値から,Thebeデータセット上での最先端性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:12:23 GMT)
StarCraftImage: A Dataset For Prototyping Spatial Reasoning Methods For
Multi-Agent Environments [13.0] 複雑なマルチエージェント動作を示すStarCraft IIリプレイに基づくベンチマーク空間推論データセットを構築した。
このデータセットが空間推論手法のプロトタイピングにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:05:56 GMT)
Applying Large Language Models API to Issue Classification Problem [12.6] 本研究は,課題優先順位付けにおける信頼性を保証する自動アプローチの考案を目指す。
提案手法は,GPT(Generative Pre-trained Transformer)のパワーを利用する。
我々は、トレーニングデータセットを縮小した問題レポートを正確にラベル付けし、優先順位付けするための信頼性の高いGPTベースのアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:05:47 GMT)
SpiNNaker2: A Large-Scale Neuromorphic System for Event-Based and
Asynchronous Machine Learning [12.3] SpiNNaker2はスケーラブルな機械学習のために開発されたデジタルニューロモルフィックチップである。
この研究はSpiNNaker2システムの動作原理を特徴とし、新しい機械学習アプリケーションのプロトタイプを概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:07:48 GMT)
i-Rebalance: Personalized Vehicle Repositioning for Supply Demand
Balance [12.2] 深部強化学習(DRL)を用いた個別車両再配置手法i-Rebalanceを提案する。
i-Re Balanceは、99人のリアルドライバーを含む実地ユーザスタディを通じて、リポジションレコメンデーションを受け入れる際のドライバーの判断を推定する。
実世界の軌道データの評価では、i-リバランスはドライバーの受け入れ率を38.07%、ドライバーの総収入を9.97%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:51:56 GMT)
Optimal rates of approximation by shallow ReLU$^k$ neural networks and
applications to nonparametric regression [12.2] 本研究では、浅いReLU$k$のニューラルネットワークに対応する変動空間の近似能力について検討する。
滑らかさの低い関数に対しては、変動ノルムの観点から近似率が確立される。
浅層ニューラルネットワークは,H"古い関数の学習に最適な最小値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:03:58 GMT)
From Knowledge Representation to Knowledge Organization and Back [12.0] 知識表現(KR)と顔分析知識組織(KO)は、データと知識モデリングの最も顕著な2つの方法論である。
本稿では,KR法とfacet-analytical KO法の両方を詳細に解明し,それらの機能的マッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:04:31 GMT)
Federated Class-Incremental Learning with New-Class Augmented
Self-Distillation [11.9] We propose a novel Federated Class-Incremental Learning (FCIL) method, named underlineFederated Underline Class-Incremental UnderlineLearning with New-Class UnderlineAugmented Underline-DiunderlineStillation (FedCLASS)。
FedCLASSの中核は、過去のモデルのクラススコアを、現在のモデルによって予測された新しいクラススコアで強化し、組み合わせた知識を自己蒸留に活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:00:02 GMT)
EmoGen: Emotional Image Content Generation with Text-to-Image Diffusion
Models [11.9] 本稿では,感情カテゴリを与えられた意味的明瞭で感情に忠実な画像を生成するための新しいタスクである感情画像コンテンツ生成(EICG)を紹介する。
具体的には、感情空間を提案し、それを強力なコントラスト言語-画像事前学習(CLIP)空間と整合させるマッピングネットワークを構築する。
本手法は,最先端のテクスト・ツー・イメージ・アプローチを定量的・質的に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:23:21 GMT)
WaveletFormerNet: A Transformer-based Wavelet Network for Real-world
Non-homogeneous and Dense Fog Removal [11.8] 本稿では,現実の霧画像回復のためのトランスフォーマーベースのウェーブレットネットワーク(WaveletFormerNet)を提案する。
トランスフォーマーブロックに並列畳み込みを導入し、軽量な機構で多周波情報のキャプチャを可能にする。
我々の実験は、WaveletFormerNetが最先端の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:42:21 GMT)
DedustNet: A Frequency-dominated Swin Transformer-based Wavelet Network
for Agricultural Dust Removal [11.8] 本稿では,現実の農業ダスト除去課題を解決するために,エンド・ツー・エンドの学習ネットワーク(DedustNet)を提案する。
DedustNetは、スウィントランスフォーマーをベースとしたユニットが、農業用画像ダストのウェーブレットネットワークで使用されるのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:40:01 GMT)
Enhancing Student Performance Prediction on Learnersourced Questions
with SGNN-LLM Synergy [11.7] 本稿では,SGNN(Signed Graph Neural Networks)とLLM(Large Language Model)を統合化するための革新的な戦略を提案する。
提案手法では, 学生の回答を包括的にモデル化するための署名付き二部グラフを用いて, 雑音耐性を高めるコントラスト学習フレームワークを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 22:32:34 GMT)
Expand BERT Representation with Visual Information via Grounded Language
Learning with Multimodal Partial Alignment [11.1] GroundedBERT(グラウンドドバート)は、視覚的にグラウンドドされた情報でBERT表現を強化する、グラウンドド言語学習法である。
提案手法は,GLUEおよびSQuADデータセットの様々な言語タスクにおいて,ベースライン言語モデルよりも有意に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:44:52 GMT)
A comprehensive framework for occluded human pose estimation [10.9] 咬合は人間のポーズ推定において重要な課題である。
そこで我々は,DAG (Data, Attention, Graph) を提案する。
また、FGMP-GCN (Feature-Guided Multi-Hop GCN) を提示し、身体構造に関する事前知識を十分に探求し、ポーズ推定結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:22:13 GMT)
Fighting Fire with Fire: Adversarial Prompting to Generate a
Misinformation Detection Dataset [10.9] 誤報を識別するために, LLM を用いた銀標準地下構造データセットの作成手法を提案する。
具体的には、信頼できるニュース記事を考えると、我々の提案するアプローチは、LLMが元の記事の要約されたバージョンを自動的に生成するように促すことである。
本データセットの有用性を検討するために,誤情報検出のタスクに対して,教師付きモデルの範囲をトレーニングする一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:38:13 GMT)
Enhancing SMT-based Weighted Model Integration by Structure Awareness [10.8] 重み付きモデル統合(WMI)は、ハイブリッドドメインにおける確率的推論の統一形式として登場した。
本研究では,SMTに基づく列挙法と問題構造を効果的に符号化するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:47:37 GMT)
Spatial-Temporal Decoupling Contrastive Learning for Skeleton-based
Human Action Recognition [10.4] STD-CLは、配列から識別的および意味的に異なる表現を得るためのフレームワークである。
STD-CLは、NTU60、NTU120、NW-UCLAベンチマークでしっかりと改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:59:19 GMT)
Parameter Setting in Quantum Approximate Optimization of Weighted
Problems [10.4] 本研究では,重み付き問題の一般的なクラスに適用したQAOAのパラメータ設定を開発する。
まず、重み付けされたMaxCut問題に適用した深さ$p=1$のQAOAに対する最適パラメータを、重み付けの異なる仮定の下で導出する。
第二に、$pgeq 1$ の場合、重み付き MaxCut の QAOA エネルギーランドスケープが、パラメータの単純な再スケーリングの下での未重み付きケースにアプローチすることを証明します。
第三に、重み付きMaxCutの解析結果から着想を得た一般的な再スケーリング手法を提案し、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:26:24 GMT)
Decomposition-based Hierarchical Task Allocation and Planning for
Multi-Robots under Hierarchical Temporal Logic Specifications [10.0] 時間論理仕様を用いて計画するための分解に基づく階層的枠組みを定式化する。
混合線形プログラムを使用して、様々なロボットにサブタスクを割り当てる。
ロボットナビゲーションと操作の領域に対して,本手法を実験的に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:44:47 GMT)
Hardness of the Maximum Independent Set Problem on Unit-Disk Graphs and
Prospects for Quantum Speedups [9.9] ライドバーグ原子配列は量子スピードアップの実証において主要な候補の一つである。
古典的解法を幅広く含む単位ディスクグラフ上での最大独立集合問題について検討する。
Union-Jackのような接続性を持つ準平面インスタンスは、最大数千のノードを数分で最適に処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:07:00 GMT)
Parallel Quantum Algorithm for Hamiltonian Simulation [9.7] 大規模ハミルトニアン群の力学をシミュレートするために並列量子アルゴリズムを提案する。
量子回路深さで測定した並列量子シミュレーションアルゴリズムの実行時間は2倍(多値)の対数依存性を持つ。
本アルゴリズムの総ゲート深さは,並列設定における$operatornamepolylog (1/epsilon)$依存性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:06:37 GMT)
Adaptive Experimental Design for Policy Learning [9.5] 複数の治療アームを用いたポリシー学習のための最適適応型実験設計について検討する。
サンプリング段階では、プランナーは、順次到着した実験ユニットに対して、処理アームを適応的に割り当てる。
実験の後、プランナーは個体群に対する個別の割り当て規則を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:38:26 GMT)
On the Correctness of the Generalized Isotonic Recursive Partitioning
Algorithm [9.5] 本稿では, 一般等速再帰分割法 (GIRP) アルゴリズムを, 分離凸損失下での等速モデルの適合性について詳細に解析する。
GIRPアルゴリズムは、アルゴリズムの各ステップにおいて、中間解が等調性制約を満たすような魅力的な特徴を示す。
GIRP の小さな修正は正しい解を得るのに十分であり、すべての中間解が等方性であることの望ましい性質を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:17:05 GMT)
Optimal Transcoding Resolution Prediction for Efficient Per-Title
Bitrate Ladder Estimation [9.3] プリエンコーディングなしでコンテンツ最適化機能やはしごを効率的に決定できることを実証する。
Bjontegaard Delta rate loss of 1.21%。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:01:47 GMT)
A Deep Network for Explainable Prediction of Non-Imaging Phenotypes
using Anatomical Multi-View Data [9.3] 我々は,脳の解剖学的構造を複数の特徴セットで記述した解剖学的多視点データについて検討した。
本稿では,異なる解剖学的ビューを用いて予測性能を向上させるための説明可能なマルチビューネットワーク(EMV-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:33:01 GMT)
Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to
Trillion-Parameters LLM [9.1] より小さなモデルの組み合わせは、特異な大きなモデルと比較して、同等または拡張されたパフォーマンスを協調的に達成できるだろうか?
我々は,複数のチャットAIを統合する上で,単純かつ効果的な手法である「ブレンディング」というアプローチを導入する。
例えば、中程度のサイズの3つのモデル(6B/13Bパラメータ)を統合することで、ChatGPT (175B+パラメータ)のようなかなり大きなモデルのパフォーマンス指標に匹敵したり、超えたりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:15:42 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） (Tue, 9 Jan 2024 02:58:38 GMT)
Image classification network enhancement methods based on knowledge
injection [8.9] 本稿では,多段階階層型ディープラーニングアルゴリズムを提案する。
マルチレベルの階層型ディープラーニングアーキテクチャと、マルチレベルの階層型ディープラーニングフレームワークで構成されている。
実験の結果,提案アルゴリズムはニューラルネットワークの隠れた情報を効果的に説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:11:41 GMT)
The Role of Higher-Order Cognitive Models in Active Learning [8.8] 我々は、人間のフィードバックのためのアクティブな学習のための新しいパラダイムを提唱する。
エージェントのレベルが上がると、アクティブな学習システムと教師との合理的コミュニケーションの質的に異なる形態がもたらされるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:39:36 GMT)
Optimal Survival Trees: A Dynamic Programming Approach [8.8] 生存分析は、過去のデータに基づいて、死亡時刻、またはその他の特異な未再発事象を研究・予測する。
我々は動的プログラミングを用いて、最適性を保証する最初の生存木法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:01:11 GMT)
Rewriting the Code: A Simple Method for Large Language Model Augmented
Code Search [8.8] Generation-Augmented Retrieval (GAR)フレームワークは、クエリを拡張するための例のコードスニペットを生成する。
本稿では,スタイル正規化のためのフレームワーク内でコード(ReCo)を書き換える,シンプルで効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:12:50 GMT)
Decentralized Multi-Agent Active Search and Tracking when Targets
Outnumber Agents [8.7] そこで我々は,DecSTERと呼ばれる分散マルチエージェント,マルチターゲット,同時アクティブ検索・追跡アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,確率仮説密度フィルタの逐次モントカルロ法とトンプソンサンプリングを併用し,分散化マルチエージェント意思決定を行う。
シミュレーションでは,DecSTERは信頼性の低いエージェント間通信に頑健であり,最適サブパターン割り当て(OSPA)の指標で情報グレディベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:25:39 GMT)
Take A Shortcut Back: Mitigating the Gradient Vanishing for Training
Spiking Neural Networks [8.7] Spiking Neural Network(SNN)は生物学的にインスパイアされたニューラルネットワーク基盤であり、最近大きな注目を集めている。
SNNの訓練は、発射スパイクプロセスの未定義の勾配のため、直接的に挑戦する。
本論文では,損失から浅い層に直接勾配を伝達する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:54:41 GMT)
DAFD: Domain Adaptation via Feature Disentanglement for Image
Classification [8.6] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに学習した知識を転送することで、ドメインシフトを減らす。
カテゴリ関連特徴を蒸留し,グローバルな特徴マップからカテゴリ関連特徴を除外することにより,UDAの特徴のゆがみを行う。
これにより、ドメインアライメントの困難が軽減され、ターゲットドメインの分類精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:09:09 GMT)
Harnessing Data Augmentation to Quantify Uncertainty in the Early
Estimation of Single-Photon Source Quality [8.4] 本研究では、機械学習技術であるデータ拡張を用いて、ブートストラップされたサンプルを用いて実験データを補足する手法について検討する。
単一のInGaAs/GaAsエピタキシャル量子ドットを含む測定結果から得られた8つのデータセットは、初歩的な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:24:49 GMT)
Advanced Large Language Model (LLM)-Driven Verilog Development:
Enhancing Power, Performance, and Area Optimization in Code Synthesis [8.3] 本研究では,Advanced Language Modelsの電子ハードウェア設計への展開を調査する。
このニッチにおいてALMの生産性を評価し、増幅するための革新的なフレームワークを導入します。
本フレームワークは, 言語精度81.37%, プログラム合成における操作効率62.0%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:36:49 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） (Tue, 9 Jan 2024 05:07:02 GMT)
Token-free LLMs Can Generate Chinese Classical Poetry with More Accurate
Format [8.2] トークンベースの大規模言語モデルはトークンと文字の関係について限られた知識しか持たないことを示す。
次に、トークンベースのモデルを簡単にトークンフリーモデルにカスタマイズできることを示します。
トークンフリーモデルは0.96であり、トークンベースの等価量では0.84、GPT-4では0.38である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:52:12 GMT)
Mitigate Replication and Copying in Diffusion Models with Generalized
Caption and Dual Fusion Enhancement [8.0] 本稿では,キャプションの一般性を測定し,大言語モデル(LLM)を用いてトレーニングキャプションを一般化する一般化スコアを提案する。
一般化キャプションを活用し,拡散モデルの複製を緩和する新しい二重核融合拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:23:06 GMT)
Union Subgraph Neural Networks [7.9] 我々は、新しいタイプのサブ構造から抽出された隣り合う接続情報を注入することで、グラフニューラルネットワーク(GNN)を強化する。
符号化された隣り合う接続性を利用することにより、UnionSNN(Union Subgraph Neural Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
グラフレベルとノードレベルの両方のタスクに関する18のベンチマークの実験では、UnionSNNが最先端のベースラインモデルより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:09:05 GMT)
AppealMod: Inducing Friction to Reduce Moderator Workload of Handling
User Appeals [7.9] 我々は,ヒトのモデレーターが不服申立てをレビューする前に,ユーザに追加情報の提供を求めることによって,上訴プロセスの摩擦を誘発するシステムであるFiceModを設計・構築した。
Redditのコミュニティでは,4ヶ月にわたって2900万人以上のユーザを対象にランダムフィールド実験を実施しました。
本システムは,モデレーターの作業量を削減し,有害な内容への曝露を最小限に抑えつつ,直接のエンゲージメントや代理店へのアピールを尊重する上で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:46:56 GMT)
An Automatic Cascaded Model for Hemorrhagic Stroke Segmentation and
Hemorrhagic Volume Estimation [7.9] 出血性脳卒中(HS)は急速に発症し、深刻な状態であり、大きな健康上の脅威を引き起こす。
本稿では,UNetをベースとしたケースド3Dモデルを構築し,CT画像における出血領域の2段階のセグメンテーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:15:27 GMT)
Investigating Prompting Techniques for Zero- and Few-Shot Visual
Question Answering [7.6] 本稿では,ゼロおよび少数ショットの視覚質問応答(VQA)性能を向上させる効果的なプロンプト手法について検討する。
特定のテンプレートがVQAの結果に大きく影響し,戦略的テンプレート選択の必要性が強調される。
自由形式のオープンエンドVQA応答を評価する際の課題を軽減するために,簡単なLCM誘導前処理技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:51:04 GMT)
Multigrid-Augmented Deep Learning Preconditioners for the Helmholtz
Equation using Compact Implicit Layers [7.6] 高波動数に対する離散異種ヘルムホルツ方程式を解くためのディープラーニングに基づく反復的手法を提案する。
畳み込みカーネルが反転するU-Netの粗い格子上に暗黙の層を持つマルチレベルU-NetライクなエンコーダCNNを構築する。
我々のアーキテクチャは、様々な難易度の異なる低速モデルの一般化に利用することができ、低速モデルごとに多くの右辺を解くのに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:23:36 GMT)
IGNITE: Individualized GeNeration of Imputations in Time-series
Electronic health records [7.5] 本研究では、患者動態を学習し、個人の人口動態の特徴や治療に合わせたパーソナライズされた値を生成する新しいディープラーニングモデルを提案する。
提案モデルであるIGNITEは,2段階の注意を付加した条件付き2変分オートエンコーダを用いて,個人に対して欠落した値を生成する。
IGNITEは,データ再構成の欠如やタスク予測において,最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:57:21 GMT)
Quantum heat valve and diode of strongly coupled defects in amorphous
material [7.2] 我々は2つの結合した2層原子を用いて熱輸送の規模と方向を制御した。
その結果, 広域の圧電電圧範囲で異なる温度で高効率熱ダイオードを実現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） (Tue, 9 Jan 2024 08:14:15 GMT)
T-PRIME: Transformer-based Protocol Identification for Machine-learning
at the Edge [7.2] T-PRIMEはTransformerベースの機械学習アプローチである。
送信フレームの構造設計をアテンション機構を通じて学習する。
これは、DeepWaveのAIR-Tプラットフォーム上でのT-PRIMEのリアルタイム実現可能性を厳格に分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 22:01:55 GMT)
HyperGANStrument: Instrument Sound Synthesis and Editing with
Pitch-Invariant Hypernetworks [6.7] 入力としてワンショット音を与えられた事前学習GANStrumentジェネレータの重みを変調するピッチ不変なハイパーネットワークを提案する。
その結果,提案モデルはGANStrumentの生成能力を向上するだけでなく,合成音の編集性を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:54:32 GMT)
Single-Shot Readout of a Nuclear Spin in Silicon Carbide [6.7] 炭化ケイ素中の核スピンの単発読み出しを初めて実現したことを報告した。
2段階の読み出し方式により、99.5%の読み出し精度と89.8%の成功効率を得る。
我々の研究は、将来の量子ネットワークのためにSiCの電子スピンと核スピンの両方を利用する実験ツールボックスを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:15:23 GMT)
The Boomerang protocol: A Decentralised Privacy-Preserving Verifiable Incentive Protocol [6.6] 本稿では,暗号化ブラックボックスアキュムレータを利用してユーザインタラクションをセキュアに保存するプライバシー保護インセンティブプロトコルを提案する。
このプロトコルでは、BulletProofsに基づくゼロ知識証明を使用して、ユーザの報酬を透過的に計算し、プライバシを保護しながら検証性を確保する。
当社のコンセプト実装の証明は,1日あたり最大2360万人のユーザを,財務コスト約2USDのシングルスレッドバックエンドサーバ上で処理可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:27:33 GMT)
Representative Feature Extraction During Diffusion Process for Sketch
Extraction with One Example [6.5] DiffSketchは、画像から様々なスタイル化されたスケッチを生成する方法である。
提案手法は,事前学習した拡散モデル内での深部特徴の豊かな意味論から代表的特徴を選択することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:22:15 GMT)
Understanding Read Disturbance in High Bandwidth Memory: An Experimental Analysis of Real HBM2 DRAM Chips [6.5] 本研究では, 読み出し障害の影響を実験的に検証し, 読み出し障害軽減機構の内部動作を明らかにする。
読み出し外乱ビットフリップ数と第1読出し外乱ビットフリップを誘導する行アクティベーション回数は,差分2チップ間で大きく異なることを示す。
最新の2DRAMチップは文書化されていない読み出し障害防御を実装しており、アクティベート回数に基づいて潜在的な攻撃行を追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:37:39 GMT)
Lifelong Ensemble Learning based on Multiple Representations for
Few-Shot Object Recognition [6.3] 本稿では,複数表現に基づく一生涯のアンサンブル学習手法を提案する。
生涯学習を容易にするため、各アプローチは、オブジェクト情報を即座に保存して検索するメモリユニットを備える。
提案手法の有効性を,オフラインおよびオープンエンドシナリオで評価するために,幅広い実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:21:21 GMT)
DepressionEmo: A novel dataset for multilabel classification of
depression emotions [6.3] DepressionEmoは、Redditの長いユーザー投稿の6037例によって、うつ病に関連する8つの感情を検出するために設計されたデータセットである。
このデータセットは、事前訓練されたモデルのゼロショット分類による入力に対する多数決によって作成された。
本稿では,SVM,XGBoost,Light GBMなどの機械学習手法と,BERT,GAN-BERT,BARTなどのディープラーニング手法の2つのグループに分類されるテキスト分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:25:31 GMT)
Diverse super-resolution with pretrained deep hiererarchical VAEs [6.3] 画像超解像問題に対する多種多様な解を生成する問題について検討する。
我々は、事前訓練されたHVAEの潜在空間における低解像度画像を符号化する軽量エンコーダを訓練する。
推論では,低解像度エンコーダと事前学習した生成モデルを組み合わせて画像の超解像を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:27:13 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。
我々のアプローチは、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） (Tue, 9 Jan 2024 14:59:23 GMT)
The Unequal Opportunities of Large Language Models: Revealing
Demographic Bias through Job Recommendations [5.9] 大規模言語モデル(LLM)における人口統計バイアスの分析と比較のための簡易な手法を提案する。
本稿では,ChatGPTとLLaMAの交差バイアスを計測し,本手法の有効性を示す。
両モデルとも、メキシコ労働者の低賃金雇用を一貫して示唆するなど、さまざまな人口統計学的アイデンティティに対する偏見を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:45:37 GMT)
"There Has To Be a Lot That We're Missing": Moderating AI-Generated
Content on Reddit [5.8] ジェネレーティブAIは、私たちの働き方、学習方法、コミュニケーション方法、オンラインコミュニティへの参加方法の破壊を脅かす。
AIGC(AIGC)によるRedditモデレーターの課題を理解するための質的研究を行った。
我々は、AIGCの経験について、サブレディットモデレーターとの詳細な半構造化インタビューを15回行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:58:22 GMT)
How Dataflow Diagrams Impact Software Security Analysis: an Empirical
Experiment [5.6] 本研究では,DFDがセキュリティ分析環境におけるアナリストのパフォーマンスに与える影響を調査するための実証実験を行った結果について述べる。
その結果, モデル支援条件下では, 分析課題の正解率は有意に向上した。
実験で得られた知見に基づいて,DFDをセキュリティ分析に使用する上でのオープンな3つの課題を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:22:35 GMT)
A Data-Driven Gaussian Process Filter for Electrocardiogram Denoising [5.4] 提案したGPフィルタをPhyloNet QT Database上の最先端ウェーブレットベースフィルタと比較した。
提案したGPフィルタは, 試験された全てのノイズレベルに対して, ベンチマークフィルタより優れていた。
また、QT間隔推定誤差バイアスと分散の観点から、最先端フィルタよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:44:15 GMT)
VKIE: The Application of Key Information Extraction on Video Text [5.4] ビデオ上の視覚テキストから階層的な鍵情報を抽出する重要なタスクを定義する。
我々はPipVKIEとUniVKIEという2つの実装ソリューションを紹介した。
PipVKIEは4つのサブタスクを連続的に完了させ、UniVKIEはすべてのサブタスクを1つのバックボーンに統一することで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:49:46 GMT)
Graph Learning-based Fleet Scheduling for Urban Air Mobility under
Operational Constraints, Varying Demand & Uncertainties [5.2] 本稿では,電気航空機のスケジュールと目的地のオンライン計画におけるグラフ強化学習手法を提案する。
それは、時間的な需要、垂直離着陸能力、航空機の容量および空域安全ガイドラインに関する制約、離陸遅延、天候によるルート閉鎖、予想外の航空機のダウンタイムに関する不確実性を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:46:22 GMT)
Enhancing Text-to-SQL Translation for Financial System Design [5.2] 様々なNLPタスクの最先端技術を実現したLarge Language Models (LLMs) について検討する。
本稿では,関係クエリ間の類似性を適切に測定する2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:26:50 GMT)
Phase-shifted remote photoplethysmography for estimating heart rate and
blood pressure from facial video [5.2] 心拍数と血圧は、心臓血管系のモニタリングにとって重要な生体情報である。
本論文では,心拍数と血圧を推定する視覚的手法を提案する。
本論文では,2段階の深層学習フレームワークを,BP-NetとBBP-Netで構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:56:37 GMT)
Frequency-dependent squeezing for gravitational-wave detection through
quantum teleportation [5.1] 地中干渉計による重力波検出器は、弱い力に対する高精度なセンサーである。
現在の機器と将来の機器は、周波数依存の圧縮真空を検知ポートに注入することで、この制限に対処する。
本研究は、量子テレポーテーションと光の絡み合った状態の原理を用いた新しいスキームを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:26:25 GMT)
Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism [5.0] 本研究では,拡散モデルに対するテクスタトリビュートスイッチング機構という,公平性を考慮したサンプリング手法を提案する。
提案手法の有効性を2つの重要な側面から数学的に証明し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:17:13 GMT)
AI Hallucinations: A Misnomer Worth Clarifying [4.9] 我々は,すべてのデータベースで得られた定義を提示,分析し,それらのアプリケーションに基づいて分類し,各カテゴリのキーポイントを抽出する。
この結果は、この用語の使われ方における一貫性の欠如を浮き彫りにし、文献におけるいくつかの代替用語の特定にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:49:41 GMT)
STEAM & MoSAFE: SOTIF Error-and-Failure Model & Analysis for AI-Enabled
Driving Automation [4.8] 本稿では、SOTIF因果モデルの改良として、STEAM(SotIF Temporal Error and Failure Model)を定義した。
第2に,システム設計モデルに基づくSTEAMのインスタンス化が可能なモデルベースSOTIF解析法(MoSAFE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:46:45 GMT)
A Deep Learning Representation of Spatial Interaction Model for
Resilient Spatial Planning of Community Business Clusters [4.8] 本稿では,コミュニティビジネスクラスタと取引エリア間の訪問フローを予測するためのSIM-GATモデルを提案する。
グラフベースのディープラーニングモデル、すなわちGraph AttenTion Network(GAT)は、ビジネスのクラスタと相互依存性をキャプチャするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:42:21 GMT)
Clarify Confused Nodes Through Separated Learning [4.8] 我々は、より信頼性の高いノード分離を容易にするため、近隣融合と呼ばれる新しいメトリクスを提案する。
我々のフレームワークは、ノードを効果的に分離し、最新の方法と比較して大幅なパフォーマンス改善を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:11:35 GMT)
Arabic Text Diacritization In The Age Of Transfer Learning: Token
Classification Is All You Need [4.7] 本稿では,アラビア文字発音タスクの新しい2段階アプローチであるPTCAD(Pre-FineTuned Token Classification for Arabic Diacritization)を紹介する。
PTCADは、事前訓練されたモデルのトークン分類タスクとしてアラビア文字発音処理を扱い、ファインタニングフェーズとファインタニングフェーズから構成される。
既存のベンチマークと比較してワードエラー率(WER)が20%削減され、ATDタスクのGPT-4よりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:32:54 GMT)
Distribution-Free Conformal Joint Prediction Regions for Neural Marked
Temporal Point Processes [4.7] 我々は、共形予測の枠組みを用いて、ニューラルTPPモデルにおける不確実性に対するより信頼性の高い手法を開発した。
主な目的は、有限サンプルの限界被覆を保証するとともに、到着時刻とマークのための分布自由な共同予測領域を生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:28:29 GMT)
BD-MSA: Body decouple VHR Remote Sensing Image Change Detection method
guided by multi-scale feature information aggregation [4.7] リモートセンシング画像変化検出(RSCD)の目的は、同じ場所で撮影された両時間画像の違いを検出することである。
深層学習はRSCDタスクに広く使われており、結果認識の点で重要な結果をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:53:06 GMT)
Reversing Unknown Quantum Processes via Virtual Combs: for Channels with
Limited Information [4.7] 仮想コムは、$n+1$の候補から1つの未知のノイズパラメータを持つ非偏極チャネルを正確に逆転させることができることを示す。
特定ノイズ領域内の未知の非偏極チャネルに対して、仮想コムを介してチャネルを逆転させる$mathcalO(n-1)$の最悪のエラー崩壊を公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:59:00 GMT)
Enhanced Distribution Alignment for Post-Training Quantization of
Diffusion Models [4.6] 量子化はモデルの複雑さを効果的に軽減し、後学習の量子化はデノナイジングプロセスの加速に非常に有望である。
既存の拡散モデルのPTQ法は, キャリブレーションサンプルレベルと再構成出力レベルの両方の分布ミスマッチ問題に悩まされている。
本稿では,拡散モデル(EDA-DM)の学習後量子化のための分散アライメントの強化について述べる。
EDA-DMは、未条件および条件付き両方のシナリオにおいて、既存のトレーニング後の量子化フレームワークより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:42:49 GMT)
Hierarchical Correlation Clustering and Tree Preserving Embedding [4.5] 本稿では,よく知られた相関クラスタリングを拡張する階層的相関クラスタリング手法を提案する。
本稿では,このような階層的相関クラスタリングを用いた教師なし表現学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 22:27:55 GMT)
Convolutional Neural Network Ensemble Learning for Hyperspectral
Imaging-based Blackberry Fruit Ripeness Detection in Uncontrolled Farm
Environment [4.3] 本稿では,ブラックベリー果実の熟しやすさの微妙な特徴を検出するために,新しいマルチインプット畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アンサンブル分類器を提案する。
提案したモデルは、未確認セットで95.1%の精度、フィールド条件で90.2%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:00:17 GMT)
Vision Reimagined: AI-Powered Breakthroughs in WiFi Indoor Imaging [4.2] 全方位信号としてのWiFiは、受動的撮像を行い、最新の情報をすべての接続デバイスに同期させる有望な候補である。
これは、WiFi屋内イメージングを、計測されたWiFi電力を高解像度の屋内画像に変換するマルチモーダル画像生成タスクとして考える最初の研究である。
提案するWiFi-GENネットワークは,物理モデルに基づく手法で実現した形状復元精度の275%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:20:30 GMT)
Price-Discrimination Game for Distributed Resource Management in
Federated Learning [4.2] FedAvgのようなバニラ連合学習(FL)では、パラメータサーバ(PS)と複数の分散クライアントが典型的な買い手市場を形成する。
本稿では、異なるクライアントに対して同じサービス価格を提供するのではなく、異なるクライアントが提供するサービスの価格を区別することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:06:58 GMT)
Class-Continuous Conditional Generative Neural Radiance Field [4.0] 条件付き3D一貫性画像の合成が可能なクラス連続生成NeRF(textC3$G-NeRF)という新しいモデルを提案する。
本モデルでは,詳細な情報と条件付き特徴操作のスムーズな3次元整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:54:15 GMT)
Entanglement inside a black hole before the Page time [4.0] 本研究では, 熱浴と相互作用する密結合系内での絡み合いの進化を環境として検討する。
量子力学では、大域的熱場二重状態におけるSYK+バス系の二重複写を考える。
この研究は、ページ時間前にブラックホール内部の絡み合いのダイナミクスを詳細に捉えたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:09:00 GMT)
On the Effect of Contextual Information on Human Delegation Behavior in
Human-AI collaboration [3.9] 我々は、AIにインスタンスを委譲するために、人間の意思決定に文脈情報を提供することの効果について検討する。
参加者にコンテキスト情報を提供することで,人間-AIチームのパフォーマンスが大幅に向上することがわかった。
本研究は,人間代表団における人間とAIの相互作用の理解を深め,より効果的な協調システムを設計するための実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:59:47 GMT)
Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection
and Beyond [3.8] 本研究では,半教師付き深部ソボレフ回帰器であるSDOREを提案し,基礎となる回帰関数とその勾配を非パラメトリックに推定する。
我々は、SDOREの収束率を総合的に分析し、回帰関数の最小値の最適値を確立する。
また、重要なドメインシフトが存在する場合でも、関連するプラグイン勾配推定器の収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:10:30 GMT)
Weighted Isolation and Random Cut Forest Algorithms for Anomaly
Detection [3.8] 時系列データにおける異常検出のためのランダムカットフォレスト (RCF) アルゴリズムを開発した。
重み付きIF(WIF)アルゴリズムと重み付きRCF(WRCF)アルゴリズムをそれぞれ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:08:04 GMT)
Low-resource finetuning of foundation models beats state-of-the-art in
histopathology [3.5] 病理組織学データの特徴抽出器として最も人気のある視覚基盤モデルをベンチマークする。
データセットに応じて、単一のGPU上のファンデーションモデルをわずか2時間から3日で微調整することで、最先端の機能抽出器にマッチまたは性能を向上することができる。
これは、大量のリソースとデータセットを持つ機関だけが特徴抽出器を訓練できる、現在の状態からかなり変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:46:59 GMT)
Magnetically controlled quantum thermal devices via three
nearest-neighbor coupled spin-1/2 systems [3.5] 磁場によって制御される3つの近接結合スピン-1/2系に基づく量子熱デバイスを提案する。
系の定常熱挙動を系統的に研究する。
逆場は、定常的な熱電流が消えない2つの部分空間に分離する系を誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:06:51 GMT)
Counting and metrology of distributed atomic clocks using metropolitan
fiber [3.4] 上海光学研究所(SIOM)と上海計測試験研究所(SIMT)の分散原子時計ネットワークを実証する。
1つのファイバリンクと4つのクロックで3つの異なるクロックから転送される周波数信号は、2つの異なるラボで比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:36:07 GMT)
Deep Reinforcement Multi-agent Learning framework for Information
Gathering with Local Gaussian Processes for Water Monitoring [3.2] 局所ガウス過程と深層強化学習を用いて効果的なモニタリングポリシを共同で取得することが提案されている。
このモデルの平均と分散の観察に基づく決定に基づく、深い畳み込み政策が提案されている。
エージェントはDouble Deep Q-Learningアルゴリズムを用いて、安全な方法で推定誤差を最小限に抑えるように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:58:15 GMT)
GP-PCS: One-shot Feature-Preserving Point Cloud Simplification with
Gaussian Processes on Riemannian Manifolds [3.1] 本研究では,従来の表面再構成工程を使わずに,点雲の健全な構造的特徴と全体形状の両方を保存できるワンショット点雲簡略化法を提案する。
グリーディスペーシフィケーションスキームを用いて点を順次選択し、原雲の簡易版を得る。
提案手法は,複数のベンチマークおよび自己取得点クラウド上で評価し,既存の手法と比較し,登録および表面再構成の下流タスクにおける適用を実証し,実験性能と計算効率の両面で競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:15:02 GMT)
Hiding Information for Secure and Covert Data Storage in Commercial ReRAM Chips [3.1] 本稿では、市販のレジストRAM(ReRAM)チップにデータを隠蔽する新しい低コスト技術を紹介する。
データは、スイッチングを通じてアナログ物理特性を操作することで、ReRAMセルに隠される。
提案するシステムレベルの隠蔽技術は,通常のメモリ操作に影響を与えず,ハードウェアの変更も不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:08:38 GMT)
Advancing Deep Active Learning & Data Subset Selection: Unifying
Principles with Information-Theory Intuitions [3.1] 本論文は,ディープラーニングモデルのラベルとトレーニング効率を向上させることにより,ディープラーニングの実践性を高めることを目的とする。
本稿では,情報理論の原理に基づくデータサブセット選択手法,特にアクティブラーニングとアクティブサンプリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:41:36 GMT)
Tunnel-coupled optical microtraps for ultracold atoms [3.0] マイクロメートルサイズの光学マイクロトラップに閉じ込められた個々の原子の配列は、量子科学と技術のための強力なプラットフォームとして現れている。
このプラットフォームは量子システムのボトムアップエンジニアリングを可能にし、フレキシブルな幾何学を持つ量子状態の低エントロピー準備機能を提供する。
光マイクロトラップにおける超低温イテナント原子とトンネル結合の利用は、量子シミュレーションの新たな機会となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:19:19 GMT)
AI-based Mapping of the Conservation Status of Orchid Assemblages at
Global Scale [2.9] そこで,本研究では,14Kラン種100万件の個体群を世界規模および数キロメートルの分解能で予測するために,新しい深部種分布モデルを導入する。
本研究では、スマトラ島におけるこれらの指標の変動を世界規模および現在保護されている地域との関係で明らかにし、分析する。
最も高い脅威はマダガスカル島と近隣の島々である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:38:19 GMT)
Is Last Layer Re-Training Truly Sufficient for Robustness to Spurious
Correlations? [2.8] 経験的リスク最小化(ERM)で訓練されたモデルは、刺激的な特徴、すなわち彼らの予測は望ましくない補助的な特徴に基づいている。
最近提案されたDeep Feature Reweighting (DFR) 法は、これらの最悪のグループの精度を向上させる。
本研究では,DFRの医療領域における現実的データへの適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:54:17 GMT)
FuSeBMC v4: Improving code coverage with smart seeds via BMC, fuzzing
and static analysis [2.8] FuSeBMC v4は、種子を有用な性質で合成するテストジェネレータである。
FuSeBMCは、まず所定のCプログラムにゴールラベルをインクリメンタルにインジェクションすることで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:55:39 GMT)
An Assessment on Comprehending Mental Health through Large Language
Models [2.7] 成人の20%以上が、生涯に少なくとも1つの精神障害に遭遇する可能性がある。
本研究では,このギャップに対処する上で,大規模言語モデルの初期評価を行う。
DAIC-WOZデータセットの結果から、BERTやXLNetのようなトランスフォーマーベースのモデルは、大きな言語モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:50:04 GMT)
P-Transformer: A Prompt-based Multimodal Transformer Architecture For
Medical Tabular Data [2.6] 本稿では,P-Transformerを提案する。
このフレームワークは、構造化データと非構造化データの両方から、多彩なモダリティを調和した言語意味空間に効率的にエンコードする。
P-Transformerは、RMSE/MAEで10.9%/11.0%、RMSE/MAEで0.5%/2.2%、BACC/AUROCで1.6%/0.8%、予測可能性でSOTA(State-of-the-art)ベースラインと比較して改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:28:00 GMT)
D3AD: Dynamic Denoising Diffusion Probabilistic Model for Anomaly
Detection [2.6] 拡散モデルは、名目データ分布を捕捉し、再構成を通して異常を識別することで、異常検出に有用な応用を見出した。
それらの利点にもかかわらず、彼らは様々なスケールの異常、特に欠落した部品全体のような大きな異常をローカライズするのに苦労している。
本稿では,従来の暗黙的条件付け手法であるメングらを拡張し,拡散モデルの能力を高める新しい枠組みを提案する。
2022 を3 つの重要な方法で行う。第一に、初期異常予測によって導かれる前処理における可変ノイズ発生ステップを可能にする動的ステップサイズ計算を組み込む。第二に、雑音を伴わずにのみスケールされた入力をデノナイズすることが、従来のデノよりも優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:57:38 GMT)
Subsystem eigenstate thermalization hypothesis for translation invariant
systems [2.5] ランダム行列を使わずに、変換不変量子系に対する固有状態熱化仮説のサブシステムバージョンについて検討する。
量子分散やBelavkin-Staszewski相対エントロピーの小さな上限を示すことによって、変換不変量子系に対するサブシステム固有状態熱化仮説を証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:40:27 GMT)
Convergence Rates for Stochastic Approximation: Biased Noise with
Unbounded Variance, and Applications [2.3] 1951年にRobinsとMonroによって導入された近似アルゴリズムは $mathbff(boldsymboltheta) = mathbf0 という形の方程式を解く標準的な方法である。
本稿では,SA理論を拡張し,非ゼロ条件平均および/または条件分散の誤差を包含する。
さらに、収束率の推定を導出し、最適ステップサイズを計算して収束率を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:18:24 GMT)
RNA-TransCrypt: Image Encryption Using Chaotic RNA Encoding, Novel Transformative Substitution, and Tailored Cryptographic Operations [2.2] RNA-TransCryptは、非常にセキュアだが、効率的で軽量な画像暗号化方式である。
RNA-TransCryptはRNAの生暗号特性とカオス理論の非線型性と予測不可能性を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:11:12 GMT)
Homotopy Relaxation Training Algorithms for Infinite-Width Two-Layer
ReLU Neural Networks [2.1] HRTA(Homotopy Relaxation Training Algorithm)と呼ばれる新しいトレーニング手法を提案する。
提案アルゴリズムは,線形活性化関数とReLU活性化関数をシームレスに結合するホモトピー活性化関数を構築することを含む。
我々は,ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)の文脈において,この手法の詳細な解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:25:14 GMT)
Delving Deeper Into Astromorphic Transformers [2.0] 本稿では,トランスフォーマーの自己保持機構を模倣するために,ニューロン-シナプス-アストロサイト相互作用の様々な重要な側面を深く掘り下げる。
この研究で探求されたクロスレイヤーの視点は、神経細胞-アストロサイトネットワークにおけるヘビアンおよびシナプス前可塑性の生物楽観的なモデリングである。
IMDBおよびCIFAR10データセットの感情・イメージ分類タスクの解析は、精度と学習速度の向上の観点から、アストロモルフィックトランスフォーマーを構築することの重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:27:24 GMT)
GNNShap: Fast and Accurate GNN Explanations using Shapley Values [1.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、科学領域にまたがる多くの応用を持つグラフのための一般的な機械学習モデルである。
モデルをどのように予測するかを理解するのは難しい。
ゲーム理論に基づくShapley値アプローチは、他の領域で一般的な説明法であるが、グラフに対しては十分に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:26:33 GMT)
Identifying Best Practice Melting Patterns in Induction Furnaces: A
Data-Driven Approach Using Time Series KMeans Clustering and Multi-Criteria
Decision Making [1.7] 本稿では, 誘導炉における最適融解パターンを特定するためのデータ駆動手法を提案する。
エルボー法を用いて12個のクラスターを同定し, 融解パターンの範囲について検討した。
この研究は、クラスタを最高のパフォーマンスで識別することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:00:42 GMT)
A Discrete Particle Swarm Optimizer for the Design of Cryptographic
Boolean Functions [1.7] このアルゴリズムはHu, Eberhart, Shiによる置換PSOの修正版である。
PSO速度方程式のパラメータは2つのメタ最適化手法を用いて調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:08:42 GMT)
Robust Imitation Learning for Automated Game Testing [1.6] 本稿では,行動クローニング(BC)とエネルギーベースモデル(EBM)を組み合わせた新しい模倣学習型アーキテクチャであるEVOLUTEを提案する。
EVOLUTEは、自律エージェントのアクション空間を連続的および離散的なタスクに分割する、2ストリームアンサンブルモデルである。
本研究では,攻撃対象を連続的に特定するためにエージェントが要求されるシューティング・アンド・ドライビング・ゲームにおけるEVOLUTEの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:18:25 GMT)
Sea wave data reconstruction using micro-seismic measurements and
machine learning methods [1.4] 本研究では,ブイ,マイクロ地震観測ステーション,機械学習アルゴリズムなどのシステムを提案する。
作業原理は、波によって生じる微小地震信号を測定することに基づいている。
本研究では,データ処理,機械学習アルゴリズムの開発と訓練,再構築精度の評価を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:52:58 GMT)
EV-EcoSim: A grid-aware co-simulation platform for the design and
optimization of electric vehicle charging infrastructure [1.3] EV-EcoSimは電気自動車の充電、バッテリーシステム、ソーラー太陽光発電システム、グリッドトランスフォーマー、制御戦略、配電システムを組み合わせたシミュレーションプラットフォームである。
このピソンベースのプラットフォームは、リアルタイム操作のための後退地平線制御スキームと、計画問題のためのワンショット制御スキームを実行することができる。
本研究では,電気自動車充電施設の計画において,電池の完全性は決定を完全に変えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:08:34 GMT)
Differential experiments using parallel alternative operations [1.3] 差分暗号解析における代替操作の活用について検討する。
我々は,XOR-differentials を用いた攻撃の有効性をおもちゃの暗号と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:16:25 GMT)
Sowing 'Seeds of Doubt': Cottage Industries of Election and Medical
Misinformation in Brazil and the United States [1.2] 本研究は, 未理解の小プレイヤー, あるいは「マイクロインフルエンサー」に着目し, 誤情報生態系の研究に寄与する。
マイクロインフルエンサーがピアツーピアネットワークで誤情報を生成するために使用する4つの重要な戦術を詳述する。
本稿では,これらのマイクロインフルエンサーが誤情報介入やプラットフォームによる誤情報抑制にもたらす影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:44:43 GMT)
Refining Remote Photoplethysmography Architectures using CKA and
Empirical Methods [1.1] 一定の深さの後、機能を大幅に向上させることなく冗長なレイヤを追加できることが示されます。
実験的な研究によりこれらの発見が確認され、この手法がrアーキテクチャの洗練にどのように役立つかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:52:25 GMT)
Certifying Quantum Separability with Adaptive Polytopes [1.1] 本稿では,2粒子および多粒子量子系の量子分離性を証明する手法を提案する。
多粒子系では、最大5量子ビットまたは3量子ビットの完全分離性を特徴付けることができる。
提案手法は, 興味深い絡み合い特性を持つ量子状態の系統的同定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:21:40 GMT)
Cuff-less Arterial Blood Pressure Waveform Synthesis from Single-site
PPG using Transformer & Frequency-domain Learning [1.1] 動脈血圧(ABP)波形に対する2つの新しい目的構築型深層学習モデルを提案する。
UCIデータセットをカフレス血圧(CLBP)に応用し,DLモデルのトレーニングと評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:12:37 GMT)
LLMs cannot find reasoning errors, but can correct them! [1.0] 自己補正プロセスを2つのコアコンポーネントに分割する。
BIG-Bench MistakeはChain-of-Thought推論トレースにおける論理的誤りのデータセットである。
出力補正のためのバックトラック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:32:32 GMT)
Mix-GENEO: A flexible filtration for multiparameter persistent homology
detects digital images [0.9] トポロジカルデータ解析の分野における2つの重要な問題は、オブジェクト上の実用的なマルチフィルタを定義し、TDAの幾何学的検出能力を示すことである。
その結果,Multi-GENEO,Multi-DGENEO,Mix-GENEOの3種類のマルチフィルタが得られた。
MNISTデータセットを用いて,ディジタル画像の幾何学的および位相的差異を検出する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 03:05:53 GMT)
CSRX: A novel Crossover Operator for a Genetic Algorithm applied to the
Traveling Salesperson Problem [0.9] 従来よりも優れたクロスオーバー演算子群を新たに導入する。
新たなクロスオーバー演算子は、解空間における対称性を活用することを目的としており、より効果的に優れた個人を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:53:38 GMT)
Estimating Text Similarity based on Semantic Concept Embeddings [0.9] 本稿では,マルチネット・セマンティック・ネットワーク(SN)形式に基づくセマンティック・コンセプト・エンベディング(CE)を提案する。
マーケティング対象グループ配布タスクの評価の結果,従来の単語埋め込みと意味CEを組み合わせることで,予測対象グループの精度を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:29:46 GMT)
InteraSSort: Interactive Assortment Planning Using Large Language Models [0.8] 対話型会話による意思決定を支援するための対話型アソート計画フレームワークであるInteraSSortを提案する。
具体的には、InteraSSortへの入力テキストのプロンプトとして、ユーザが最適化目標を表現できるように、ユーザフレンドリなインターフェースを備えたソリューションを開発する。
我々のフレームワークは、対話的な会話を通じて追加の制約を含めることによって、基本的な機能を超えて拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:53:30 GMT)
Testing Spintronics Implemented Monte Carlo Dropout-Based Bayesian
Neural Networks [0.8] ニューラルネットワーク(BayNN)は本質的に予測の不確実性を推定し、情報的な意思決定を容易にする。
ドロップアウトベースのBayNNは、資源制約があるが高性能な安全クリティカルなアプリケーションのために、スピントロニクスベースの計算メモリアーキテクチャで実装されている。
スピントロニクスをベースとしたDropoutモジュールの非理想性をモデル化し,不確実性評価と精度への影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:42:27 GMT)
WebGPU-SPY: Finding Fingerprints in the Sandbox through GPU Cache Attacks [0.7] ウェブブラウザにおけるマイクロアーキテクチャアタックのための新しいアタックベクトルを提案する。
我々は、被害者の活動をスパイするGPUの計算スタックに対するキャッシュサイドチャネルアタックを開発する。
我々は、GPUベースのキャッシュ攻撃が、上位100のWebサイトの指紋認証において、90の精度を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:21:43 GMT)
Analytical solutions for optimal photon absorption into inhomogeneous
spin memories [0.7] 本研究では, 単一モード共振器に結合したスピンアンサンブルの量子電気力学モデルを用いて, 最適光子吸収について検討した。
異なるパラメータに対する最適協調性を求め,99%以上の確率で吸収された場合を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:42:18 GMT)
Generalized wave-particle-Mixdness triality for n-path interferometers [0.7] 我々は、純状態のコヒーレンス測度を対称な凹関数に変換することによって、純状態の経路情報測度を得る。
また、一般化された波動-粒子-混合性軌跡も確立する。
提案手法により,波動-粒子混合性の後続性の特定の形態が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:05:57 GMT)
Graph2Tac: Learning Hierarchical Representations of Math Concepts in
Theorem proving [0.7] AIエージェントが新しい定理を証明しているとき、その定理に関連する数学的概念や補題のほとんどは、トレーニング中に一度も見られなかったかもしれない。
これは、Coqプロジェクトの多種多様なライブラリを持ち、それぞれ独自の定義、補題、さらにはそれらの補題を証明するために使用されるカスタム戦術の手順を持つCoq証明アシスタントに特に当てはまる。
私たちは、Coqにおける機械学習のために、新しい大規模でグラフベースのデータセットを活用することで、この目標に向かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:53:19 GMT)
Improving Generalization Capability of Deep Learning-Based Nuclei
Instance Segmentation by Non-deterministic Train Time and Deterministic Test
Time Stain Normalization [0.7] 核のインスタンスセグメンテーションは、幅広い臨床および研究応用において、基本的な役割を果たす。
ディープラーニング(DL)ベースのアプローチは、最高のパフォーマンスを提供するために示されています。
本稿では,DLに基づく自動セグメンテーション手法の一般化能力向上のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:52:28 GMT)
Online Laplace Model Selection Revisited [0.6] ラプラス近似のオンライン版では、ベイジアンディープラーニングコミュニティに新たな関心が寄せられている。
この研究はオンラインのLaplaceメソッドを再定義し、Laplaceのエビデンスを修正したモード上の変分境界をターゲットとしている。
これらの最適化は、UCI回帰データセットのフルバッチ勾配勾配を用いたオンラインアルゴリズムにより、大まかに達成されていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:49:14 GMT)
Character comes from practice: longitudinal practice-based ethics
training in data science [0.5] RCRトレーニングの目的は、ある道徳的能力の育成を促進することである。
理想は美徳の育成であるが、RCRモジュールによって許される限られた空間は、表面能力の育成を促進できるだけである。
第3に、日々のデータサイエンス活動の技術的・社会的タスクを通じて、(プロト-)仮想的な買収が発生することを強調して、我々のアプローチを運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:37:44 GMT)
Quantum-classical tradeoffs and multi-controlled quantum gate
decompositions in variational algorithms [0.5] 短期量子コンピュータの計算能力は、ゲート演算のノイズの多い実行と物理量子ビットの限られた数によって制限される。
ハイブリッド変分アルゴリズムは、問題の解決に使用される量子資源と古典的リソースの間の幅広いトレードオフを可能にするため、短期量子デバイスに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:39:11 GMT)
Valid and efficient entanglement verification with finite copies of a
quantum state [0.5] 小データセットにおける絡み検出方式の有効性と効率を最適化する方法を示す。
この手法は相関関数に対する有限統計効果の分析モデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:37:20 GMT)
Stalled response near thermal equilibrium in periodically driven systems [0.4] 適度な強度の周期的摂動は, 以下の停止反応の現象を生じさせることを示す。
熱平衡に近いシステムでは、運転に対する応答は最初からほとんど目立たない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:13:04 GMT)
The Floquet Baxterisation [0.4] Floquet Baxterisation を用いた積分可能量子回路の汎用的フレームワークを構築した。
簡単な平面構造における動的反単位対称性の破れを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:13:00 GMT)
Stable generative modeling using diffusion maps [0.2] 拡散写像とランゲヴィン力学を組み合わせた生成モデルを提案する。
拡散マップは、利用可能なトレーニングサンプルからのドリフト項を近似するために使用される。
トレーニングサンプルの凸部内に生成したサンプルが残ることを保証し, 新たな分割ステップ方式を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:15:45 GMT)
AI Competitions and Benchmarks, Practical issues: Proposals, grant
money, sponsors, prizes, dissemination, publicity [0.2] この章では、AIコンペティションの組織化に関わる実践的な側面を概観する。
まず、効果的なコミュニケーション技術に触発して参加を促す戦略について議論する。
そして、コミュニティのエンゲージメントの本質に移行し、組織的ベストプラクティスと効果的な方法でチャレンジアウトプットを広めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:33:59 GMT)
Case-Base Neural Networks: survival analysis with time-varying,
higher-order interactions [0.2] 本稿では、ケースベースサンプリングフレームワークとフレキシブルニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせた新しいアプローチとして、ケースベースニューラルネットワーク(CBNN)を提案する。
CBNNは、ある時点に発生した事象の確率を予測し、完全なハザード関数を推定する。
この結果から,ケースベースサンプリングとディープラーニングを組み合わせることで,単一イベントサバイバル結果のデータ駆動モデリングのための,シンプルで柔軟なフレームワークを提供することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:01:46 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） (Tue, 9 Jan 2024 12:35:38 GMT)
Large-scale Generative AI Models Lack Visual Number Sense [0.1] 人間は、数えなくても、視覚的なシーンの物体の数を簡単に判断できる。
生成型人工知能(AI)モデルでは、単純な視覚刺激で物体の数を確実に指定できるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:18:32 GMT)
How predictable is language model benchmark performance? [0.1] 平均ベンチマーク性能は、多くの個別タスクを集約し、計算スケールを訓練する機能として十分に予測可能であることを示す。
個々のタスクのパフォーマンスは、偶然よりもはるかに予測可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:34:30 GMT)
Meta-forests: Domain generalization on random forests with meta-learning [0.1] メタフォレスト(meta-forests)と呼ばれる新しい領域一般化アルゴリズムを提案する。
メタラーニング戦略と最大平均不一致尺度を組み込むことで、基本的なランダム森林モデルを構築している。
その結果、メタフォレストは、オブジェクト認識とグルコースモニタリングの両方のデータセットにおける一般化性能において、最先端のアプローチ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） (Tue, 9 Jan 2024 08:34:50 GMT)
Probabilistic emotion and sentiment modelling of patient-reported
experiences [0.0] 本研究では,オンライン体験談話から患者感情をモデル化する新しい手法を提案する。
ケアオピニオンから患者が報告した経験を分析するために,メタデータネットワークトピックをモデル化する。
マルチラベル感情とバイナリ感情の両方を予測できる確率論的・文脈特異的感情推薦システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:39:20 GMT)
Volley Revolver: A Novel Matrix-Encoding Method for Privacy-Preserving
Neural Networks (Inference) [0.0] 我々は,手書き画像分類のための畳み込みニューラルネットワークを実装した。
40のvCPUを持つパブリッククラウドでは、MNISTテストデータセット上の畳み込みニューラルネットワークの実装には、$sim$287秒かかります。
データ所有者は、これらの32の画像を暗号化した暗号文を1つだけパブリッククラウドにアップロードする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:52:21 GMT)
User-Centric AI Analytics for Chronic Health Conditions Management [0.0] 私たちは、糖尿病、肥満などの慢性的な健康状態を管理するためにAI分析を使うのを見てみます。
本研究は, 個別の状況の変化により, 薬物フリーのアプローチでこれらの状況を管理する上での課題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:22:04 GMT)
TwinBooster: Synergising Large Language Models with Barlow Twins and
Gradient Boosting for Enhanced Molecular Property Prediction [0.0] 本研究では, 微調整された大規模言語モデルを用いて, テキスト情報に基づく生物学的アッセイを統合する。
このアーキテクチャは、測定情報と分子指紋の両方を使用して、真の分子情報を抽出する。
TwinBoosterは最先端のゼロショット学習タスクを提供することで、目に見えないバイオアッセイや分子の性質の予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:36:20 GMT)
Transfer-Learning-Based Autotuning Using Gaussian Copula [0.0] ガウスコプラ(GC)に基づくTLに基づく最初の自動チューニング手法を提案する。
GCは、最初の評価で64.37%のピーク数ショットのパフォーマンスを達成することができる。さらに、GCモデルは、最大33.39$times$ speedupという数ショット転送予算を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:52:57 GMT)
Training embedding quantum kernels with data re-uploading quantum neural
networks [0.0] カーネルメソッドは機械学習において重要な役割を担い、EQK(Embeding Quantum Kernels)は非常に有望なパフォーマンスを示している。
タスクに対して最適な$q$-qubit EQKを特定するために,データ再アップロードに基づく$p$-qubit Quantum Neural Network (QNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:08:32 GMT)
Tracial embeddable strategies: Lifting MIP* tricks to MIPco [0.0] 通勤運転者モデルにおける2方向の相関関係は, トランザクショナル埋め込み戦略を用いて近似できることを示す。
我々は、ゴワーズ・ハタミ定理の状態依存ノルム多様体を有限フォンノイマン代数に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:50:47 GMT)
Towards the mathematical foundation of the minimum enclosing ball and
related problems [0.0] 提案された理論フレームワークは、いくつかの閉包(被覆)と分割(クラスタリング)の定理に基づいている。
これらの閉包と分割の定理は、他の空間や非ユークリッド空間への展開や一般化に強い影響を及ぼす分野の土台と見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:30:55 GMT)
Topological phases of many-body non-Hermitian systems [0.0] 多体フェルミオン非エルミタン系は、それぞれエネルギーバンドと量子状態の位相を記述するために2つの位相不変量を必要とする。
粒子ホール, 線形化時間反転, 線形化キラル対称性によって決定される10種類の対称性クラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:30:52 GMT)
The inherent goodness of well educated intelligence [0.0] インテリジェンスの本質は、黄金の規則である「集団的行動は一つ」であることが分かる。
集合的な保守的なシステムの制御は困難であり、歴史的にシステムにかなりの粘性を加えることで行われてきた。
高度に教育されたインテリジェンスは、その局所的な行動のグローバルな結果を知っているので、短期的な行動が長期的成果を損なうことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 22:56:21 GMT)
The importance of using the averaged mutual information when quantifying
quantum objectivity [0.0] 我々は、平均的でない量子相互情報を量子客観性の量子化子として取り込むことが、いかに深刻な誤解を招くかを分析する。
一方、平均的な相互情報は、常に明確な操作解釈を備えた結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:00:06 GMT)
The Tactician's Web of Large-Scale Formal Knowledge [0.0] Tactician's Webは、強く相互接続され、マシンチェックされ、正式な数学的知識を提供するプラットフォームである。
Coq証明アシスタント上に構築されたこのプラットフォームは、さまざまな形式理論を含むデータセットをエクスポートする。
証明エージェントは、同じリッチなデータ表現を通じてCoqと相互作用し、定理のセットで自動的にベンチマークすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:56:58 GMT)
Strong enhancement of superconductivity on finitely ramified fractal
lattices [0.0] Sierpinskiガスケット(三角形)とカーペット(四角)格子を例として,フラクタル超伝導体の特性について検討した。
Sierpinskiガスケットの場合、基礎となる結晶格子のフラクタル幾何学が超伝導に強く有用であることを示す。
対照的に、シエピンスキーのカーペット幾何学は顕著な効果をもたらすものではなく、通常の正方格子と比較して大きな違いは見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:28:38 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） (Tue, 9 Jan 2024 12:41:53 GMT)
Stabilizer subsystem decompositions for single- and multi-mode
Gottesman-Kitaev-Preskill codes [0.0] 我々はGKP符号に対する新しいサブシステム分解を導入する。
非論理安定化器部分系上の部分的トレースは、論理状態の理想的な復号化と等価である。
我々は、安定化器サブシステム分解を用いて、単一モードGKP符号に作用する雑音を効率的にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:12:50 GMT)
Stability of the many-body scars in fermionic spin-1/2 models [0.0] スピン-1/2フェルミオン系における多体傷の安定性について, 関連物質における最も典型的な摂動条件下で検討した。
傷跡のいくつかは、特定の摂動には全く敏感でないことがわかりました。
小システムや小摂動では、多体の傷跡によって示されるさらなる安定性を識別し、記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:47:51 GMT)
Skin Cancer Segmentation and Classification Using Vision Transformer for
Automatic Analysis in Dermatoscopy-based Non-invasive Digital System [0.0] 本研究では,Vision Transformerを用いた皮膚癌分類における画期的なアプローチを提案する。
Vision Transformerは、多様な画像解析タスクの成功で有名な最先端のディープラーニングアーキテクチャである。
Segment Anything Modelは、癌領域の正確なセグメンテーションを支援し、高いIOUとDice Coefficientを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:22:54 GMT)
Simulating quantum field theories on gate-based quantum computers [0.0] ゲート型量子コンピュータ上での1+1次元の時空次元における量子場理論のシミュレーションを実装した。
各種プロセスの断面, 生存確率など, 実験的に関係のある量の計算が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 11:17:08 GMT)
Segment anything model (SAM) for brain extraction in fMRI studies [0.0] 我々は頭蓋骨のアーティファクトを除去することで脳のセグメンテーションを神経画像化するためのセグメントモデル(SAM)を用いる。
実験の結果は、カスタムな医用画像データセットをトレーニングすることなく、神経画像の自動分割アルゴリズムを用いて探索する有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:25:09 GMT)
Reinforcement Learning for Photonic Component Design [0.0] ナノフォトニック部品の設計のためのファブ・イン・ザ・ループ強化学習アルゴリズムを提案する。
本手法の可能性を実証するため, 単層エッチングプラットフォーム上のエアクラッド220nmシリコン上に作製したフォトニック結晶グレーティング結合体の設計に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 04:54:45 GMT)
Radical Pair Mechanism and the Role of Chirality-Induced Spin Selectivity during Planaria Regeneration: Effect of Weak Magnetic Field on ROS levels [0.0] プラナリアン(Planarian)は、様々な生化学経路で電場と磁場の効果を研究する興味深いモデルシステムである。
最近の実験では、プラナリア再生時の弱い磁場による活性酸素種(ROS)の非自明な調節が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:58:08 GMT)
Quasi-exactly solvable potentials in Wigner-Dunkl quantum mechanics [0.0] 直線上のダンクル高調波発振器は準正確に解けるものに一般化できることが示されている。
後者のハミルトニアンはまた、拡張ダンクル微分の観点からより単純な方法で書き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:44:31 GMT)
Quantum droplets with particle imbalance in one-dimensional optical
lattices [0.0] 本研究では, 2元系ボゾン混合体を0温度で含む1次元光学格子における粒子不平衡量子滴の形成について検討した。
粒子平衡の場合とは対照的に、全てのボソンが対になるわけではないため、境界状態と個々の原子間の相互作用が生じる。
量子滴の上の未対の粒子は、効果的に超トンクス・ジラルドー(ハードロッド)ガスを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 13:56:12 GMT)
Quantum distribution functions in systems with an arbitrary number of
particles [0.0] 非相互作用フェルミオン系における量子分布関数のエントロピーと方程式の式と、小さな粒子を含む任意の粒子を持つボソンを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:21:03 GMT)
Quantum Velocity Limits for Multiple Observables: Conservation Laws,
Correlations, and Macroscopic Systems [0.0] 観測可能な天体が相互にその力学に影響を与えるかは、統計力学において決定的な問題となっている。
我々は、複数の観測可能量に対する非平衡量子力学の定量的かつ厳密な理論を確立するために、「量子速度限界」という新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:23:38 GMT)
Privacy-Preserving Logistic Regression Training with A Faster Gradient
Variant [0.0] 我々は、プライバシー保護ロジスティック回帰トレーニングのために、$textttquadratic gradient$と呼ばれるより高速な勾配変種を提案する。
実験により,拡張された手法は収束速度において最先端の性能を有することが示された。
一般的な数値最適化問題に対する他の一階勾配法を強化するために、$textttquadratic gradient$が使える可能性は期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 00:56:07 GMT)
Predicting the Skies: A Novel Model for Flight-Level Passenger Traffic
Forecasting [0.0] 本研究では,飛行レベルの旅客輸送を予測するための新しい多モード深層学習手法を提案する。
本モデルでは, フライト毎に, 過去の交通情報, 運賃情報, 季節特性を収集する。
従来のベンチマークと比較すると,平均二乗誤差はおよそ33%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:23:04 GMT)
Phishing Website Detection through Multi-Model Analysis of HTML Content [0.0] 本研究では,HTMLコンテンツに着目した高度な検出モデルを導入することにより,フィッシングのプレス問題に対処する。
提案手法は、構造化表データのための特殊多層パーセプトロン(MLP)モデルと、テキストの特徴を解析するための2つの事前学習自然言語処理(NLP)モデルを統合する。
2つのNLPと1つのモデルであるMultiText-LPの融合により、96.80 F1スコアと97.18精度スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:08:13 GMT)
Phase Diagram and Crossover Phases of Topologically Ordered Graphene
Zigzag Nanoribbons: Role of Localization Effects [0.0] グラフェンナノリボンの相図を現場での反発,ドーピング,障害強度の関数として計算した。
その結果, 強いオンサイト反発およびドーピングがジグザグエッジ間の非局所的相関を弱めることがわかった。
低ドープジグザグリボンでは、電子局在化とオンサイト反発の相互作用が準縮退したギャップエッジ状態の空間的分離に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:26:33 GMT)
Optimal CHSH values for regular polygon theories in generalized
probabilistic theories [0.0] 量子論の通常のCHSH設定では、CHSH値は最大絡み合った状態によって最適化されることが知られている。
この結果は、正則多角形理論における「極大絡み合い」の概念に物理的意味を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:59:26 GMT)
Non-separable Covariance Kernels for Spatiotemporal Gaussian Processes
based on a Hybrid Spectral Method and the Harmonic Oscillator [0.0] 物理引数に基づいて共分散カーネルを生成するためのハイブリッドスペクトル手法を提案する。
3つの発振器系における共分散核(アンダーダッピング、臨界減衰、オーバーダッピング)の明示的な関係を導出し、それらの特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:10:55 GMT)
Non-Diffracting Polarisation Features around Far-Field Zeros of
Electromagnetic Radiation [0.0] 極性化は遠距離場限界において同軸となる。
横フィールドコンポーネントがなくなると、縦フィールドは無視できない。
逆場 0 は常に非回折偏極構造を伴っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 20:51:45 GMT)
Music Genre Classification: A Comparative Analysis of CNN and XGBoost
Approaches with Mel-frequency cepstral coefficients and Mel Spectrograms [0.0] 提案した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、完全連結層(FC)を持つVGG16、異なる特徴に対するeXtreme Gradient Boosting(XGBoost)アプローチの3つのモデルの性能について検討した。
さらに,データ前処理フェーズにデータセグメンテーションを適用することで,CNNの性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 01:50:31 GMT)
Multi-fidelity Fourier Neural Operator for Fast Modeling of Large-Scale
Geological Carbon Storage [0.0] 本稿では,大規模炭素貯蔵問題の解決にFNO(Multi-fidelity Fourier Neural operator)を提案する。
我々はまず,GCS貯水池モデル上で110kの格子セルに離散化されたモデルの有効性を検証した。
マルチ忠実度モデルは、同じ量の高忠実度データを81%のコストでトレーニングした高忠実度モデルに匹敵する精度で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:12:20 GMT)
Multi-Neuron Representations of Hierarchical Concepts in Spiking Neural
Networks [0.0] 階層的概念が階層型ニューラルネットワークの3つのタイプでどのように表現できるかを説明する。
目的は、概念に関する部分的な情報が提示されたときや、ネットワーク内のいくつかのニューロンが失敗したときの認識を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:56:43 GMT)
Mixture of multilayer stochastic block models for multiview clustering [0.0] 本稿では,異なる情報源から得られた複数のクラスタリングを集約する独自の手法を提案する。
モデルパラメータの同定可能性を確立し,これらのパラメータを推定するために変分ベイズEMアルゴリズムを提案する。
この手法は、グローバルな食品取引網の分析に利用され、興味のある構造に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:15:47 GMT)
Minimal criteria for continuous-variable genuine multipartite
entanglement [0.0] 二次作用素の第2モーメントに対する真のマルチモード絡み合い基準を導出する。
基準のユニークな特徴は、和が少なくとも2つのモードの組み合わせの最小の分散数を含むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:40:05 GMT)
Mimicking states with limited resources: passing quantum quiz via global
control [0.0] 未知の量子状態の性質を高速にシミュレーションするプロトコルを提案し,解析し,最適化する。
我々のプロトコルは、量子的識別と断熱のショートカットに共通する特徴を持ち、断熱事故を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:21:29 GMT)
Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical
instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art [0.0] 手法開発と評価に使用されるデータセットを特定し,特徴付ける。
この論文は、楽器に付着した種類のマーカーを使わずに、純粋に視覚的に機能する手法に焦点を当てている。
レビューされた文献の議論は、既存の欠点を浮き彫りにし、将来の発展の可能性を強調するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:52:49 GMT)
Metacognition is all you need? Using Introspection in Generative Agents
to Improve Goal-directed Behavior [0.0] 生成エージェントのメタ認知モジュールを導入し,それぞれの思考過程や行動の観察を可能にした。
生成因子がゾンビ黙示録を生き残らなければならない状況を含む,様々なシナリオでメタ認知モジュールを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:00:47 GMT)
Lattice Boltzmann-Carleman quantum algorithm and circuit for fluid flows
at moderate Reynolds number [0.0] 本稿では,Lattice Boltzmann (LB) 法のカールマン線形化に基づく流体流れの量子計算アルゴリズムを提案する。
少なくとも10から100の中間レイノルズ数に対して、カールマン-LB法は2次に切り替わることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:17:22 GMT)
Language Detection for Transliterated Content [0.0] 我々は、英語のアルファベットを母国語でメッセージを伝えるために使用する翻訳の広汎な利用について研究する。
本稿では,ヒンディー語とロシア語を英語に翻訳した音声テキストのデータセットを用いて,この問題に対処する。
この研究は、翻訳されたテキストを識別し、変換するための革新的なアプローチの先駆者である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:40:54 GMT)
Krylov complexity as an order parameter for deconfinement phase
transitions at large $N$ [0.0] クリロフ複雑性(Krylov complexity)は、大きな$N$量子場理論における閉じ込め/分解遷移の順序パラメータである。
クリロフ複雑性は、質量スペクトルの連続性を通しての閉じ込め/分解相転移を反映していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 07:04:17 GMT)
Jordan Algebraic Formulation of Quantum Mechanics and The
Non-commutative Landau Problem [0.0] 非可換ランダウ問題のジョルダン代数的定式化と調和ポテンシャルについて述べる。
非可換パラメータは、ジョルダン設定における連想項の項で記述される。
これにより、この特定の問題に対する状態ベクトルに対するジョルダン=シュリンガー時変方程式が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:25:00 GMT)
Informed AI Regulation: Comparing the Ethical Frameworks of Leading LLM
Chatbots Using an Ethics-Based Audit to Assess Moral Reasoning and Normative
Values [0.0] 倫理に基づく監査は、急速に成長するAIの安全性と規制において重要な役割を担っている。
本稿では,GPT-4を含む8つの主要な商用およびオープンソースの大規模言語モデルについて,倫理に基づく監査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:57:30 GMT)
Improving Video Deepfake Detection: A DCT-Based Approach with
Patch-Level Analysis [0.0] Iフレームは、文献に記述されたアプローチよりも高速な計算と分析を提供するために抽出された。
個々のビデオフレーム内の識別領域を特定するために、フレーム全体、背景、顔、目、鼻、口、顔フレームを別々に分析した。
実験の結果,眼と口の領域は最も差別的であり,解析により映像の性質を判断できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:57:08 GMT)
Implementation of space-division multiplexed entanglement-based quantum
cryptography over multicore fiber [0.0] マルチコアファイバを用いた空間分割多重化による秘密鍵レート向上実験を行った。
偏光結合光子対を19コアのマルチコアファイバ内で対向コアに分散した。
長さ411mのマルチコアファイバを通した際の絡み目視から,6コアと12コアの秘密鍵レートを推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:50:14 GMT)
Hypercomplex neural network in time series forecasting of stock data [0.0] 時系列予測のためのアーキテクチャの3つのクラスがテストされた。
これらは、4次元代数の畳み込み、LSTM、あるいは高密度超複素層を含む入力層によって異なる。
インプットは4つの関連するストックマーケットの時系列であり、そのうちの1つが予想される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:59:43 GMT)
Hyperbolic Machine Learning Moment Closures for the BGK Equations [0.0] 本稿では,BGKのモーメントデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワーク(NN)を用いて,Bhatnagar-Gross-Krookの運動モデルのグラッドモーメント展開のための双曲的クロージャを導入する。
この閉鎖は、Huang2022-RTE1輸送路における閉鎖に関する論文で得られた自由ストリーミング制限の正確な閉鎖によって動機づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:14:57 GMT)
High fidelity optical readout of a nuclear spin qubit in Silicon Carbide [0.0] 繰り返し読み出し手法に基づくV2中心核スピンの高忠実度量子状態読み出しを実証する。
我々は、弱い結合二原子核スピン浴の量子センシングへの応用のために、核スピンを長寿命記憶として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:01:48 GMT)
Generative neural networks for characteristic functions [0.0] 我々は、損失関数が最大平均値の特定の表現を利用する生成ニューラルネットワークを構築する。
最大平均離散度メートル法で近似品質の有限サンプル保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:07:59 GMT)
Frontier science in a quantum experiment: AEgIS at CERN [0.0] AEgISの実験は、基本的な相互作用をよりよく理解し、宇宙に反物質が存在しないという謎を解き明かす可能性を秘めている。
開発された技術は、イオンの量子状態を制御する技術フロンティアを前進させ、量子センシングおよび量子コンピューティング応用の重要な側面である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:08:14 GMT)
Fast emulation of fermionic circuits with matrix product states [0.0] オープンソースMPS対応FQEインタフェース(MPS-FQE)を提案する。
このソフトウェアは、ほとんどの基本的なテンソル操作にオープンソースのpyblock3とblock2ライブラリを使用する。
本稿では,短期的およびフォールトトレラントな量子アルゴリズムに関するいくつかの応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 14:14:30 GMT)
Exploring Prompt-Based Methods for Zero-Shot Hypernym Prediction with
Large Language Models [0.0] 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いたハイパーネミー予測に対するゼロショットアプローチについて検討する。
実験は、言語モデルプロンプトの有効性と古典パターンとの強い相関を示す。
また,コハイポニム予測のプロンプトや,追加情報によるプロンプトの増強によるハイポニミー予測の改善についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:13:55 GMT)
Experimental bounds on linear-friction dissipative collapse models from
levitated optomechanics [0.0] 崩壊モデルに散逸を含む新しい手法が最近提案され、実験的な検証が待たれている。
本研究は,DDP(Di'osi-Penrose)モデルと連続自発局所化(Continuous Spontaneous Localization,dCSL)モデルに関する実験的境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:37:07 GMT)
Execution time budget assignment for mixed criticality systems [0.0] 混合臨界時間システムにおいて,実行変数をどのように活用できるかを示す。
実行時間可変性に応じて、各低臨界リアルタイムタスクに割り当てられる実行時間予算をリアルに計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:44:50 GMT)
Exceptional-point Sensors Offer No Fundamental Signal-to-Noise Ratio
Enhancement [0.0] 一般化力の測定におけるEPセンサの精度は,その動作点とEPとの近接性とは無関係であることを示す。
基本雑音に制限されても有利な位相感度ゲインを持つEPセンサについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:16:30 GMT)
Essential role of destructive interference in the gravitationally
induced entanglement [0.0] 本稿では,重力誘起絡み合いを純粋な干渉効果として解析する。
非最大エンタングル状態は実験的試験に極めて効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:24:32 GMT)
Error suppression in multicomponent cat codes with photon subtraction
and teleamplification [0.0] 本研究では,4成分のネココードに対するマルチフォトンサブトラクションと,検出時のエラーや環境損失を効果的に抑制するためのテレアンプリフィケーションの併用を提案する。
リアルな光子サブトラクションとテレアンプリフィケーションベースのスキームでは、最悪のケースの忠実度は9,3.5%$(82%$とノイズのみのテレアンプリフィケーション)で、最低成功確率は3.42%$である。
これは、ノイズの多い中間規模量子(NISQ)時代の量子情報処理において、大きな受動的損失と戦うための有望な標準となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:07:01 GMT)
Entity Recognition from Colloquial Text [0.0] 我々は、医療分野に焦点をあて、口語テキストからの症状認識の問題について検討する。
これらの戦略を用いて訓練された最高のパフォーマンスモデルは、最先端の専門症状認識器よりも大きなマージンで優れている。
言語文における効果的な実体認識のための学習戦略に関する設計原則を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:52:32 GMT)
Entanglement negativity in de Sitter biverse from Stringy Axionic Bell
pair: An analysis using Bunch-Davies vacuum [0.0] 我々は,3+1 次元大域デジッター空間における2つの因果関係のない領域間の絡み合いの負性性を計算することで量子絡み合いのシグネチャを研究する。
計算目的のために、最も単純な量子真空の初期選択(Bunch-Davies状態)を用いる。
大規模では、最初は最大エンタングルドのバンチダヴィーズ状態は、軸イオン減衰定数と超対称性破壊スケールによって強く絡み合っているか弱いエンタングルドであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:36:36 GMT)
Entanglement in interacting Majorana chains and transitions of von
Neumann algebras [0.0] フェルミオン双線型の一般関数からなる2サイト相互作用を持つマヨラナ格子を考える。
モデルは、多数のオンサイトフェルミオンの極限で正確に解ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Enhancing Acute Kidney Injury Prediction through Integration of Drug
Features in Intensive Care Units [0.0] 急性腎障害(AKI)予測と腎障害薬との関連は, 治療現場ではまだ検討されていない。
そこで本研究では,患者処方データをモダリティとして活用し,既存のAKI予測モデルを改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:42:32 GMT)
Energy Landscapes for the Quantum Approximate Optimisation Algorithm [0.0] QAOA anszeのエネルギー景観を様々なグラフでナビゲートするために、流域ホットなグローバルな手法を用いています。
対応するランドスケープは一般的に単一のファンネル組織を持つため、Max-Cut ソリューションの確率がよい低いミニマを見つけることは比較的容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:17:01 GMT)
Empirical Analysis of Anomaly Detection on Hyperspectral Imaging Using
Dimension Reduction Methods [0.0] いくつかの次元還元法、例えばPCAやUMAPは減少するが、基本的な制限を緩和することはできない。
本稿では, 上記の方法を回避するために, HSI を用いた異常検出手法を提案する。
特徴抽出法(PCA や UMAP など)と異なり、特徴選択は影響によって特徴をソートし、説明可能性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:05:15 GMT)
Effect of trip attributes on ridehailing driver trip request acceptance [0.0] 希望しない旅行の特徴に対する補償を受ける意思のある配車ドライバーに基づいて、旅行要求の受け入れを促進するために、いくつかの政策勧告が提案された。
この発見は、交通機関が配車サービスの効率を改善し、都市移動性のニーズを十分満たし、環境負荷を軽減できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 06:37:35 GMT)
Decoding algorithms for surface codes [0.0] 現在、表面コードはエラー修正キュービットを構築する最も有望な候補である。
量子技術は古典的な方法で計算が難しい問題を解く可能性がある。
誤り訂正は、量子情報を信頼できるものにし、フォールトトレラントな量子コンピューティングの究極の目標を実現するための貴重なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:23:36 GMT)
Custom Data Augmentation for low resource ASR using Bark and
Retrieval-Based Voice Conversion [0.0] 本稿では、アンダーリソース言語のためのカスタマイズされた共通音声データセットを構築するための2つの革新的な手法を提案する。
最初の方法論は、Sunoが開発したトランスフォーマーベースのテキストオーディオモデルであるBarkを活用し、Metaの enCodecと事前トレーニングされたHuBertモデルを組み込んで、Barkのパフォーマンスを向上させる。
第2の方法論は、検索型音声変換(RVC)を採用し、データ準備にOzenツールキットを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 21:37:45 GMT)
CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in
Convolutional Neural Networks [0.0] CoordGateは、CNNにおける空間的に変化する畳み込みの効率的な計算を可能にするために、乗法ゲートと座標符号化ネットワークを使用する新しい軽量モジュールである。
The effective of the CoordGate Solution is demonstrated within the context of U-Nets and applied to the challenge problem of image deblurring。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:13:58 GMT)
Convergence of stochastic gradient descent schemes for
Lojasiewicz-landscapes [0.0] 我々は、下層景観の弱い仮定の下で勾配降下スキームの収束を考察する。
特に、ソフトプラス、シグモイド、双曲型タンジェントなどの解析活性化機能を持つニューラルネットワークの場合、SGDは有界な状態に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:01:17 GMT)
Constructing and Machine Learning Calabi-Yau Five-folds [0.0] コホモロジーデータに基づいて、教師付き機械学習を行う。
四つ以下の複素射影空間の積において、すべての可能な完備交叉カラビ・ヤウ多様体を構成する。
h1,1$は非常に効率的に学習でき、R2$スコアは非常に高く、精度は96%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:00:00 GMT)
Combining Embedding-Based and Semantic-Based Models for Post-hoc
Explanations in Recommender Systems [0.0] 本稿では,埋め込みモデルとセマンティックモデルを組み合わせて,レコメンダシステムにおけるポストホックな説明を生成する手法を提案する。
私たちが定義したフレームワークは、意味があり分かりやすい説明を生み出し、ユーザの信頼と満足度を高め、eコマース分野におけるレコメンダシステムの採用を促進することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:24:46 GMT)
Coherent errors in stabilizer codes caused by quasistatic phase damping [0.0] 本稿では,1/f雑音によるラーモア周波数変動の影響について,より微妙な誤差モデルである擬似位相減衰を導入する。
擬似位相減衰と読み出し誤差の存在下で,誤差閾値の数値的証拠を提供する。
スピン量子ビットおよび超伝導量子ビットに対する結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 12:54:22 GMT)
Chiral symmetry breaking and topological charge of graphene nanoribbons [0.0] 長方形グラフェンナノリボンのエッジジグザグ特性について検討した。
自己整合Hartree-Fock場はキラル対称性を破るが、グラフェンナノリボンは短距離交絡対称性保護型トポロジカル絶縁体としての地位を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 02:46:21 GMT)
Child Impact Statements: Interdisciplinary Collaboration in Political
Science and Computer Science [0.0] 本稿は,TNのシェルビー郡で,社会科学とコンピュータ科学の学際的な連携によって,児童影響評価ツールを作成することを強調する。
チャイルドインパクト・ステートメント (Child Impact Statements, CIS) は、投票に若く、政治的に自身を擁護することができない小さなコミュニティメンバーの懸念やニーズを先導する助けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 23:43:07 GMT)
Can ChatGPT Compute Trustworthy Sentiment Scores from Bloomberg Market
Wraps? [0.0] 本稿では、ChatGPTと2段階のプロンプトアプローチを用いて、世界ニュースの見出しが株式市場の動きにどのように影響するかを検討する。
我々は、感情スコアと将来の株式市場との統計的に有意な正の相関関係を短期から中期にわたって報告し、より長い地平線に対する負の相関関係に回帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:34:19 GMT)
Breaking local quantum speed limits with steering [0.0] 量子相関によって物理過程の局所的な速度制限を破ることができることを示す。
量子状態の最小時間とエネルギーゆらぎを束縛する不等式は、遠隔系の測定結果の条件付けによって破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 15:15:13 GMT)
Bilayer crystals of trapped ions for quantum information processing [0.0] ペニングトラップは、数百のイオンが2つのよく定義された層に自己組織化する、驚くほどクリーンな2層結晶を実現するために使用できることを示す。
これらの2層結晶は、アンハーモニックトラップ電位を含むことにより可能となる。
2層以上の多層結晶を実現するために、ここで提示されたアイデアを拡張することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:05:37 GMT)
Benchmark Analysis of Various Pre-trained Deep Learning Models on ASSIRA
Cats and Dogs Dataset [0.0] ASSIRA Cats & Dogsデータセットは、全体的な受け入れとベンチマーク標準のためにこの研究で使用されている。
各種ベンチマークと損失関数を用いて,事前学習モデルの比較を行った。
この実験から、NASNet Largeを用いて99.65%の最高精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:48:11 GMT)
Autobiographical Notes of a Physicist [0.0] 私の形は自伝的だが、私の個人的な経験から、過去60年間に物理学者だったことが分かるかもしれない。
正統派物理学について考えるには、控えめな方法をいくつか提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:32:59 GMT)
Attention to Entropic Communication [0.0] 相対エントロピー(relative entropy, RE)は、通信理論において中心的な役割を果たす。
我々はこれらの概念と注意とREを組み合わせ、帯域幅制限通信におけるメッセージの最適な符号化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 17:31:20 GMT)
Approximation of multipartite quantum states and the relative entropy of
entanglement [0.0] エンタングルメントの多粒子相対エントロピーの解析的性質と正規化に関するいくつかの結果を示す。
エンタングルメントの相対エントロピーとその正規化に対する有限次元近似特性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:07:47 GMT)
Analysis of classical and quantum mechanical concepts of probability: A synopsis [0.0] 確率の適切な解釈は、特に量子論に関して、十分な注意を払わなければならない。
この論文は、古典的確率論と量子論の両方に正義をもたらす確率のコヒーレントな概念がどのようなものかという中心的な疑問に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 10:04:51 GMT)
An Effective Theory for Graphene Nanoribbons with Junctions [0.0] 異なる幅の2つのアームチェアナノリボンによって形成されるハイブリッドナノリボンの接合部に局在状態が現れる。
我々は, ハイブリッドナノリボンの記述のための強結合型アンサッツに基づく有効理論を導出した。
幅$N$ および $N+2$ アームチェアナノリボンのハイブリッドにおける富士局在は、Npmod3=1$ の場合に限り対称接合周辺で起こるが、エッジ整列接合は強い局所化を支えない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:40:10 GMT)
Amplification of genuine tripartite nonlocality and entanglement in the
Schwarzschild spacetime under decoherence [0.0] 我々は、シュワルツシルトブラックホールの背景に、真の三部体非局所性(GTN)と真の三部体エンタングルメント(GTE)の増幅について検討した。
物理的にアクセス可能なGTNと物理的にアクセス可能なGTEの両方は、ホーキング効果とデコヒーレンスにより減少することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:02:10 GMT)
Air Quality Forecasting Using Machine Learning: A Global perspective
with Relevance to Low-Resource Settings [0.0] 大気汚染は世界第4位の死因である。
本研究では,2ヶ月の空気質データを用いた高精度な空気質予測のための新しい機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 05:52:02 GMT)
Ab initio calculations of quantum light-matter interactions in general
electromagnetic environments [0.0] 電子システムと一般電磁環境の両方を第一原理から定量的に記述できる最初の方法を提案する。
我々の研究は、強く結合した量子光マッター系に対するパラメータフリーのab initio計算への一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:47:19 GMT)
A parametrically programmable delay line for microwave photons [0.0] 量子情報を格納できる遅延線は、量子リピータやハードウェア効率のよい量子コンピュータの進化に不可欠である。
本稿では,マイクロ波光子に対するパラメトリック対応遅延線 (PADL) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:55:43 GMT)
A novel framework for generalization of deep hidden physics models [0.0] 本稿では,システム入力,パラメータ,ドメインの変化を一般化できる隠れ物理モデルの概念を新たに拡張する。
また,本手法はシステム発見においても有望であり,システム入力やパラメータ,ドメイン構成の隠れ物理の学習にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 16:16:32 GMT)
A Spin-Optical Quantum Computing Architecture [0.0] フォールトトレラント量子コンピューティング用に設計された適応性とモジュール型ハイブリッドアーキテクチャを提案する。
量子エミッターと線形光学的エンタングゲートを組み合わせて、物質ベースのアプローチとフォトニックベースのアプローチの両方の強度を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 08:45:42 GMT)
A Novel Dataset for Non-Destructive Inspection of Handwritten Documents [0.0] 法医学的手書き検査は、原稿の著者を適切に定義または仮説化するために手書きの文書を調べることを目的としている。
2つのサブセットからなる新しい挑戦的データセットを提案する。第1は古典的なペンと紙で書かれた21の文書で、後者は後にデジタル化され、タブレットなどの一般的なデバイスで直接取得される。
提案したデータセットの予備的な結果は、第1サブセットで90%の分類精度が得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 09:25:58 GMT)
A Comparative Study of Filters and Deep Learning Models to predict
Diabetic Retinopathy [0.0] 本研究では,インセプションNetV3を含む様々なディープラーニングモデルの結果を比較し,様々な画像フィルタを用いた。
本研究の目的は糖尿病関連失明の主な原因である糖尿病網膜症(DR)の診断過程を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 18:08:56 GMT)
2024 Roadmap on Magnetic Microscopy Techniques and Their Applications in
Materials Science [0.0] ロードマップは、この分野の専門家や若い世代の学生にとって、情報の単一のアクセスポイントとして目的を定めている。
我々は,SQUID,スピンセンタ,ホール効果マグネトメトリー,走査型プローブ顕微鏡,X線・電子法,磁気光学,ナノMRIを用いて,ナノ・マイクロイメージングを行うための幅広い技術群をカバーすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Jan 2024 19:35:27 GMT)