TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models [446.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における信頼度に関する総合的研究であるTrustLLMを紹介する。
まず、8つの異なる次元にまたがる信頼性の高いLCMの原則を提案する。
これらの原則に基づいて、真理性、安全性、公正性、堅牢性、プライバシ、機械倫理を含む6つの次元にわたるベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:07:21 GMT)
3D VR Sketch Guided 3D Shape Prototyping and Exploration [108.7] 本稿では,3次元VRスケッチを条件として行う3次元形状生成ネットワークを提案する。
スケッチは初心者がアートトレーニングなしで作成していると仮定する。
本手法は,オリジナルスケッチの構造に整合した複数の3次元形状を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:55:22 GMT)
HomeRobot: Open-Vocabulary Mobile Manipulation [107.1] Open-Vocabulary Mobile Manipulation (OVMM) は、目に見えない環境で任意のオブジェクトを選択し、命令された場所に配置する問題である。
HomeRobotには2つのコンポーネントがある。シミュレーションコンポーネントは、新しい高品質のマルチルームホーム環境に、大規模で多様なキュレートされたオブジェクトセットを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:20:30 GMT)
GOODAT: Towards Test-time Graph Out-of-Distribution Detection [103.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな領域にわたるグラフデータのモデリングに広く応用されている。
近年の研究では、特定のモデルのトレーニングや、よく訓練されたGNN上でのデータ修正に重点を置いて、OOD検出のグラフを調査している。
本稿では、GNNアーキテクチャのトレーニングデータと修正から独立して動作する、データ中心、教師なし、プラグアンドプレイのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:37:39 GMT)
PIXART-{\delta}: Fast and Controllable Image Generation with Latent
Consistency Models [93.3] PIXART-deltaはテキストと画像の合成フレームワークである。
LCM(Latent Consistency Model)とControlNetをPIXART-alphaモデルに統合する。
PIXART-deltaは1024x1024ピクセル画像を生成するのに0.5秒のブレークスルーを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:27:38 GMT)
Analysis of the Memorization and Generalization Capabilities of AI
Agents: Are Continual Learners Robust? [91.7] 連続学習(CL)では、AIエージェントが動的環境下で非定常データストリームから学習する。
本稿では,過去の知識を維持しつつ,動的環境への堅牢な一般化を実現するための新しいCLフレームワークを提案する。
提案フレームワークの一般化と記憶性能を理論的に解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:07:12 GMT)
LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications
to Coverage Control [80.9] 本稿では,カバレッジ制御問題に対するLPACアーキテクチャを提案する。
CNNは環境の局所的な認識を処理する。グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣接するロボット間の関連情報の通信を可能にする。
通信モジュール内のGNNは、どの情報を隣人と通信するか、受信した情報を使って適切な行動をとるかを計算することで、ロボット群内の協調を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:08:00 GMT)
MGNet: Learning Correspondences via Multiple Graphs [78.0] 学習対応は、不均一な対応分布と低い不整合率で設定された初期対応から正しい対応を見つけることを目的としている。
最近の進歩は、通常、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して単一のタイプのグラフを構築したり、グローバルなグラフに局所グラフをスタックしてタスクを完了させる。
本稿では,複数の補完グラフを効果的に組み合わせるためのMGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:58:44 GMT)
Frequency Domain Nuances Mining for Visible-Infrared Person
Re-identification [75.9] 既存の手法は主に、識別周波数情報を無視しながら空間情報を利用する。
本稿では,周波数領域情報を対象とした周波数領域Nuances Mining(FDNM)手法を提案する。
本手法は,SYSU-MM01データセットにおいて,Ran-1精度が5.2%,mAPが5.8%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:59:28 GMT)
Bidirectional End-to-End Learning of Retriever-Reader Paradigm for
Entity Linking [74.7] RetrieverとReaderのための双方向エンドツーエンドトレーニングフレームワークであるBEER$2$を提案する。
設計した双方向のエンドツーエンドトレーニングを通じて、BEER$2$は、レトリバーとリーダーをガイドし、互いに学び、一緒に前進し、最終的にELパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:48:25 GMT)
Parallel Augmentation and Dual Enhancement for Occluded Person
Re-identification [71.0] 被占領者の再識別(Re-ID)はここ数十年で多くの注目を集めている。
近年のアプローチは、隠蔽データの性能向上に重点を置いている。
PADE(Parallel Augmentation and Dual Enhancement)を用いた簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法の有効性を検証するために, 広く使用されている3つの隠蔽データセットと2つの非隠蔽データセットの実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:03:25 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） (Wed, 10 Jan 2024 12:30:42 GMT)
Leveraging Print Debugging to Improve Code Generation in Large Language
Models [63.6] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成タスクにおいて大きな進歩を遂げた。
しかし、複雑なデータ構造やアルゴリズムによるプログラミング問題に対処する彼らのパフォーマンスは、依然として準最適である。
そこで本稿では,LLM のデバッグを "print debugging" 手法でガイドする,コンテキスト内学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:37:59 GMT)
Prompt-aligned Gradient for Prompt Tuning [63.3] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)から学んだ一般的な知識を,即時チューニングが忘れないようにするために,ProGradと呼ばれるPrompt対応のグラディエントを提案する。
ProGradは、勾配が「一般的な方向」に一致しているプロンプトのみを更新し、事前に定義されたプロンプト予測のKL損失の勾配として表される。
実験では、最先端のプロンプトチューニング手法に対して、ProGradのより強力な数ショットの一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:24:46 GMT)
AugSumm: towards generalizable speech summarization using synthetic
labels from large language model [61.7] 抽象音声要約(SSUM)は、音声から人間に似た要約を生成することを目的としている。
従来のSSUMモデルは、主に、人間による注釈付き決定論的要約(英語版)を用いて訓練され、評価されている。
AugSummは,人間のアノテータが拡張要約を生成するためのプロキシとして,大規模言語モデル(LLM)を利用する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:39:46 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。
我々の戦略は、雑音のある画像を事前訓練された非条件拡散モデルに埋め込む適応的な埋め込み法を含む。
我々のDMID戦略は、歪みベースと知覚ベースの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:56:53 GMT)
Diffusion Priors for Dynamic View Synthesis from Monocular Videos [59.4] ダイナミックノベルビュー合成は、ビデオ内の視覚的コンテンツの時間的進化を捉えることを目的としている。
まず、ビデオフレーム上に予め訓練されたRGB-D拡散モデルをカスタマイズ手法を用いて微調整する。
動的および静的なニューラルレイディアンス場を含む4次元表現に、微調整されたモデルから知識を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:26:41 GMT)
TrustGuard: GNN-based Robust and Explainable Trust Evaluation with
Dynamicity Support [59.4] 本稿では,信頼度を考慮した信頼度評価モデルであるTrustGuardを提案する。
TrustGuardは、スナップショット入力層、空間集約層、時間集約層、予測層を含む階層アーキテクチャで設計されている。
実験により、TrustGuardは、シングルタイムスロットとマルチタイムスロットの信頼予測に関して、最先端のGNNベースの信頼評価モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:26:25 GMT)
Cross-Gate MLP with Protein Complex Invariant Embedding is A One-Shot
Antibody Designer [59.0] 抗体の特異性は、その相補性決定領域(CDR)によって決定される
従来の研究では、複雑な技術を使ってCDRを生成するが、不適切な幾何学的モデリングに悩まされている。
本稿では,CDRの1次元配列と3次元構造を1ショットで共設計できるテクスタイスシンプルで効果的なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:39:38 GMT)
Invariant Causal Prediction with Locally Linear Models [58.6] 観測データから対象変数の因果親を同定する作業を検討する。
親識別のための仮説テストに基づくLolicaPという実用的な手法を提案する。
我々は,LolicaPの統計的パワーが標本サイズにおいて指数関数的に高速に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:34:42 GMT)
D3GU: Multi-Target Active Domain Adaptation via Enhancing Domain
Alignment [58.2] D3GUという画像分類のためのマルチターゲットアクティブドメイン適応(MT-ADA)フレームワークを提案する。
D3GUはトレーニング中に、ソースターゲットとターゲットターゲットドメインアライメントの両方を達成するために、De Domain Discrimination (D3)を適用している。
Office31、OfficeHome、DomainNetの3つのベンチマークデータセットに対する実験は、MT-ADAにおけるD3GUの一貫して優れた性能を検証するために行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:45:51 GMT)
Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse
Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.2] この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。
本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。
学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:38:21 GMT)
CodeFuse-13B: A Pretrained Multi-lingual Code Large Language Model [58.1] 本稿では,オープンソースの事前学習型LLMであるCodeFuse-13Bを紹介する。
英語と中国語の両方のプロンプトによるコード関連のタスク用に特別に設計されている。
CodeFuseは、高品質な事前トレーニングデータセットを利用することで、その効果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:59:03 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） (Wed, 10 Jan 2024 06:05:06 GMT)
AUTOACT: Automatic Agent Learning from Scratch via Self-Planning [56.8] AutoActは、大規模アノテートデータやクローズドソースモデルからの合成軌跡に依存しない自動エージェント学習フレームワークである。
我々は異なるLLMを用いて総合的な実験を行い、AutoActは様々な強力なベースラインと比較して優れた性能または並列性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:57:24 GMT)
A Theoretical View of Linear Backpropagation and Its Convergence [55.7] バックプロパゲーション(BP)はディープニューラルネットワーク(DNN)の勾配を計算するために広く用いられている
最近では、NinBPと呼ばれるBPの線形変種が導入され、ブラックボックス攻撃を行うためのより伝達可能な逆の例が生み出された。
本稿では,LinBPのニューラルネットワーク関連学習課題における理論的解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:25:26 GMT)
Dual-Perspective Knowledge Enrichment for Semi-Supervised 3D Object
Detection [55.2] 本稿では, DPKE という新しい2次元知識豊か化手法を提案する。
我々のDPKEは、データパースペクティブと機能パースペクティブという2つの観点から、限られたトレーニングデータ、特にラベルなしデータの知識を豊かにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:56:07 GMT)
BenchCLAMP: A Benchmark for Evaluating Language Models on Syntactic and
Semantic Parsing [55.1] 本稿では,制約付きLanguage Model Parsingを評価するベンチマークであるBenchCLAMPを紹介する。
APIを通じてのみ利用可能な2つのGPT-3変種を含む8つの言語モデルをベンチマークする。
実験により,エンコーダ-デコーダ事前学習言語モデルでは,モデル出力が有効であると制約された場合に,構文解析や意味解析の最先端手法を超えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:11:56 GMT)
VLP: Vision Language Planning for Autonomous Driving [54.9] 本稿では,言語理解と自律運転のギャップを埋めるために,言語モデルを利用したビジョン・ランゲージ・プランニングフレームワークを提案する。
平均的なL2エラーと衝突率でそれぞれ35.9%と60.5%の削減を達成して、NuScenesデータセットの最先端のエンドツーエンドプランニング性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:00:40 GMT)
ChartAssisstant: A Universal Chart Multimodal Language Model via
Chart-to-Table Pre-training and Multitask Instruction Tuning [54.9] ChartAssistantは、ユニバーサルチャートの理解と推論のためのビジョン言語モデルである。
タスク固有の微調整なしで、様々なチャートタスク間の競争性能を達成する。
その結果、OpenAIのGPT-4V(ision)を実世界のチャートデータで上回り、最先端のUniChart法よりも大きな性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:27:57 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） (Wed, 10 Jan 2024 11:37:44 GMT)
Speak Like a Native: Prompting Large Language Models in a Native Style [53.8] In-context Learning (ICL) with large language model (LLMs) は、多くの自然言語処理タスクにおいて近代的なツールとなっている。
本稿では, LLMの推論能力を向上させるために, textbfAlignedCoT という新しい効果的手法を提案する。
数学的質問答え、常識的推論、テキスト理解に関するいくつかのベンチマークにおいて、広範囲かつ包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:16:41 GMT)
Relaxed Contrastive Learning for Federated Learning [53.5] 本稿では,フェデレート学習におけるデータ不均一性の課題に対処する,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,既存のフェデレート学習アプローチを,標準ベンチマークにおいて大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:55:24 GMT)
Divide and Conquer for Large Language Models Reasoning [53.3] 本稿では,大言語モデルにDivide and Conquer戦略を適用することを提案する。
まず、統計的信頼度スコアに基づいて、質問を異なるサブセットに分割する。
そして、ほぼ解決された集合を修正し、精巧に設計された手法で要求されるニュアンス処理を克服します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:38:46 GMT)
Neural Population Learning beyond Symmetric Zero-sum Games [52.2] 我々はNuPL-JPSROという,スキルの伝達学習の恩恵を受けるニューラル集団学習アルゴリズムを導入し,ゲームの粗相関(CCE)に収束する。
本研究は, 均衡収束型集団学習を大規模かつ汎用的に実施可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:56:24 GMT)
Graph-Aware Contrasting for Multivariate Time-Series Classification [50.8] 既存のコントラスト学習手法は主に、時間的拡張とコントラスト技術による時間的一貫性を達成することに焦点を当てている。
MTSデータ間の空間的整合性を考慮したグラフ認識コントラストを提案する。
提案手法は,様々なMSS分類タスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:12:47 GMT)
Fully-Connected Spatial-Temporal Graph for Multivariate Time-Series Data [50.8] 完全時空間グラフニューラルネットワーク(FC-STGNN)という新しい手法を提案する。
グラフ構築のために、時間的距離に基づいて、すべてのタイムスタンプにセンサーを接続する減衰グラフを設計する。
グラフ畳み込みのために,移動プールGNN層を用いたFCグラフ畳み込みを考案し,ST依存性を効果的に把握し,効率的な表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:14:00 GMT)
Experiment Planning with Function Approximation [49.5] 本研究では,文脈的帯域幅問題における関数近似を用いた実験計画の問題点について検討する。
本稿では,関数近似に適合する2つの実験計画戦略を提案する。
そこで, 均一サンプリング器は, 動作数が少ない設定において, 競合最適性を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:40:23 GMT)
CenTime: Event-Conditional Modelling of Censoring in Survival Analysis [49.4] CenTimeは、イベントへの時間を直接見積もる、サバイバル分析の新しいアプローチである。
本手法は,非検閲データが少ない場合でも,堅牢なイベント条件検閲機構を特徴とする。
以上の結果から,CenTimeは同等の性能を維持しつつ,死までの時間を予測する上で,最先端のパフォーマンスを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:25:47 GMT)
Fully Decentralized Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning: A
Survey [48.8] 協調型マルチエージェント強化学習は多くの実世界の協調作業を解決する強力なツールである。
完全に分散した環境で最適な共同政策に収束できるアルゴリズムを導出することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:07:42 GMT)
Noise-robust zero-shot text-to-speech synthesis conditioned on
self-supervised speech-representation model with adapters [47.8] ゼロショットテキスト音声(TTS)法は,話者特性を極めて正確に再現することができる。
しかし、この手法は、参照音声が雑音を含む場合、音声合成品質の劣化に悩まされる。
本稿では,ノイズロストゼロショットTS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:21:21 GMT)
Lyapunov-Stable Deep Equilibrium Models [47.6] Lyapunov理論による証明可能な安定性を保証する頑健なDECモデルを提案する。
我々はLyaDEQモデルをよく知られた敵攻撃下で評価する。
LyaDEQモデルは、敵の訓練など他の防御手法と組み合わせることで、より優れたロバスト性を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:16:48 GMT)
Structure from Duplicates: Neural Inverse Graphics from a Pile of
Objects [47.1] 本稿では,新しい逆グラフィックスフレームワークであるStructure from Duplicatesを紹介する。
複数の同一物体を含む単一の画像から幾何学、材料、照明を再構成する。
SfDは、単一の画像から複数ビューキューを活用することで、より現実的で詳細な3D再構成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:07:40 GMT)
Yes, this is what I was looking for! Towards Multi-modal Medical
Consultation Concern Summary Generation [46.4] マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリ・ジェネレーションの新しい課題を提案する。
患者のジェスチャーや表情などの非言語的手がかりは、患者の懸念を正確に識別するのに役立つ。
マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリー・ジェネレーション・コーパスを構築。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:56:47 GMT)
I am a Strange Dataset: Metalinguistic Tests for Language Models [45.7] I am a Strange dataset"は、大規模言語モデルがメタ言語を扱えるかどうかという問題に対処する新しいデータセットである。
データセットは専門家によって手作りされ、専門家でないアノテーションによって検証される。
すべてのモデルは、サブタスクと、自己参照的でないメタinguistic Controlデータの両方で、ほぼ偶然に実行されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:06:27 GMT)
Comparing Classical and Quantum Ground State Preparation Heuristics [45.0] 基底状態準備(GSP)はGSEEアルゴリズムにおいて重要な要素である。
本研究では,量子GSP法がHartree-Fock法と比較して重なり合う値を改善することができるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:16:36 GMT)
EmMixformer: Mix transformer for eye movement recognition [43.8] 本研究では,眼球運動認識のための時間領域情報と周波数領域情報を抽出するEmMixformerという混合変換器を提案する。
我々は,眼球運動の長期的依存を学習するためにトランスフォーマーを活用する試みを初めて行った。
3つのモジュールは局所的およびグローバルな依存関係の観点から補完的な特徴表現を提供するため、提案したEmMixformerは認識精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:45:37 GMT)
HiT: Building Mapping with Hierarchical Transformers [43.3] 階層変換器を用いた簡易かつ斬新な建物マッピング手法HiTを提案する。
HiTは、分類とバウンディングボックス回帰ヘッドに平行なポリゴンヘッドを追加することによって、2段階検出アーキテクチャの上に構築される。
本手法は, 最先端手法と比較して, 事例分割と多角形メトリクスの両面において, 新たな最先端化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:50:20 GMT)
Actor-agnostic Multi-label Action Recognition with Multi-modal Query [42.4] 既存の行動認識法は通常アクター固有のものである。
これはアクター固有のポーズ推定(例えば人間対動物)を必要とする。
我々は「アクター非依存型マルチモーダルマルチラベル動作認識」という新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:18:40 GMT)
The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models [42.1] 思考の連鎖(CoT)は、大きな言語モデルの推論能力を改善する上で重要である。
プロンプトにおけるCoTの有効性と推論ステップの長さの相関について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:37:38 GMT)
Towards Online Sign Language Recognition and Translation [41.9] 我々は、ターゲット手話データセットに存在するすべてのグルースを含む手話辞書を開発する。
我々は,従来の分類損失と新たな給与損失の両方を用いて,拡張符号を用いた単独手話認識モデルを訓練する。
私たちのオンライン認識モデルは、オフラインモデルの性能を高めるために拡張できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:59:53 GMT)
Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety
Training [41.8] 本研究では,大規模言語モデルにおける認識行動の実証-概念例について検討する。
このようなバックドアの動作を永続的に行うことができ、標準安全訓練技術によって取り除かれないようにしている。
この結果から,モデルが偽装行動を示すと,そのような偽装行為の除去に失敗する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:14:35 GMT)
Generative AI Meets Semantic Communication: Evolution and Revolution of
Communication Tasks [41.6] セマンティックコミュニケーションにおける深層生成モデルの統一的な視点を示す。
我々は、将来のコミュニケーションフレームワークにおける彼らの革命的な役割を明らかにし、新しいアプリケーションやタスクを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:56:36 GMT)
Score Distillation Sampling with Learned Manifold Corrective [41.5] 本稿では、スコア蒸留サンプリング(SDS)損失関数の詳細な解析を行い、その定式化による固有の問題を特定し、驚くほど簡単だが効果的な修正を提案する。
損失を異なる要因に分解し,ノイズ勾配の原因となる成分を分離する。
元の定式化では、ノイズを考慮に入れ、不要な副作用を引き起こすため、画像拡散モデルの時間依存性の劣化を模倣した浅いネットワークを訓練し、効果的に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:51:46 GMT)
CrossDiff: Exploring Self-Supervised Representation of Pansharpening via
Cross-Predictive Diffusion Model [40.1] パンクロマチック (PAN) 画像とそれに対応するマルチスペクトル (MS) 画像の融合は、パンシャーパニング (pansharpening) とも呼ばれる。
高解像度のMS画像がないため、利用可能なディープラーニングベースの手法は通常、縮小解像度でのトレーニングと、縮小解像度と完全解像度の両方でのテストのパラダイムに従う。
そこで本研究では,クロスディフ(CrossDiff)と呼ばれる相互予測拡散モデルの設計により,パンシャルペンの自己制御表現について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:32:47 GMT)
Statistical Complexity and Optimal Algorithms for Non-linear Ridge
Bandits [39.4] 選択した行動の非線形関数を平均結果とするシーケンシャルな意思決定問題を考える。
特に、まず良い初期作用を見つけ、次に問題を局所線型として扱う2段階のアルゴリズムは統計的に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:49:55 GMT)
Molecular De Novo Design through Transformer-based Reinforcement
Learning [38.8] 分子デノボ設計のためのトランスフォーマーを用いた生成モデルを微調整する手法を提案する。
提案手法は, 種々の生物標的に対して活性を示すと予測された化合物の生成において, 優れた性能を示す。
本手法は, 足場ホッピング, 単一分子からのライブラリ拡張, 生物標的に対する高い活性の化合物の生成に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:17:09 GMT)
Powerformer: A Section-adaptive Transformer for Power Flow Adjustment [38.6] 本稿では,ロバストな電力系統状態表現の学習に適したトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
具体的には,従来の変圧器の自己注意から分離する専用セクション適応型アテンション機構を開発する。
この機構は、電力系統状態と送信部情報とを効果的に統合し、ロバストな状態表現の開発を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:09:38 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） (Wed, 10 Jan 2024 10:04:46 GMT)
Taming "data-hungry" reinforcement learning? Stability in continuous
state-action spaces [37.2] 連続状態空間における強化学習(RL)を解析するための新しいフレームワークを提案する。
本分析では,値関数やポリシーの変化がベルマン演算子や職業対策にどのように影響するか,という2つの重要な安定性特性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:01:08 GMT)
REACT 2024: the Second Multiple Appropriate Facial Reaction Generation
Challenge [36.8] ダイアド的相互作用において、人間は言語的および非言語的手がかりを用いて意図と心の状態を伝える。
複数の適切な、多様性があり、現実的で、同期された人間の顔反応を自動的に生成できる機械学習(ML)モデルの開発は、難しい作業です。
本稿では、REACT 2024チャレンジのガイドラインと、その課題に利用されるデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:01:51 GMT)
TAPE: Leveraging Agent Topology for Cooperative Multi-Agent Policy
Gradient [36.8] 本稿では,他のエージェントを政策として考慮すべきかどうかを判断するエージェントトポロジフレームワークを提案する。
エージェントは、グローバルユーティリティではなく、連立ユーティリティを学習目的として使用することができる。
我々は,TAPEの政策改善定理を証明し,エージェント間の協調性の向上に関する理論的説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:17:42 GMT)
Laplacian Canonization: A Minimalist Approach to Sign and Basis
Invariant Spectral Embedding [36.6] スペクトル埋め込みは強力なグラフ計算手法であり、グラフトランスフォーマーの有効性から最近多くの注目を集めている。
従来の手法は、新しい不変量を学び、高い複雑さに苦しむために、コストのかかるアプローチを開発した。
本研究では,固有ベクトルの正準方向を直接求めることにより,あいまいさを解消する最小限のアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:19:47 GMT)
Personal LLM Agents: Insights and Survey about the Capability,
Efficiency and Security [35.1] 我々は、個人データやパーソナルデバイスと深く統合されたLLMベースのエージェントであるPersonal LLM Agentsに焦点を当てる。
我々は、パーソナライズ LLM Agents が、今後エンドユーザーにとって主要なソフトウェアパラダイムになることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:25:45 GMT)
MTAD: Tools and Benchmarks for Multivariate Time Series Anomaly
Detection [34.8] 本稿では,12種類の最先端異常検出手法の総合的なレビューと評価を行う。
本研究では,種々の異常検出器の特性をよりよく理解するために,サリエンスと呼ばれる新しい指標を提案する。
本稿では, 産業展開において, 精度, サリエンス, 効率, 遅延の両面からベンチマーク結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:50:25 GMT)
Improving generalization by mimicking the human visual diet [34.3] 本稿では,生物学的ビジョンとコンピュータビジョンの一般化ギャップを埋める新たな視点を提案する。
その結果、人間の視覚訓練データ(視覚ダイエット)に変化と文脈的手がかりをユビキタスに組み込むことで、現実の変換への一般化が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:48:39 GMT)
Learning Audio Concepts from Counterfactual Natural Language [34.1] 本研究では,音声領域における因果推論と反事実解析を紹介する。
本モデルは,人間の注釈付き参照テキストからの音響特性と音源情報について考察する。
具体的には、オープンエンド言語に基づく音声検索タスクにおけるトップ1の精度が43%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:15:09 GMT)
Aligning Translation-Specific Understanding to General Understanding in
Large Language Models [33.6] 大きな言語モデル(LLM)は驚くべき言語理解と生成能力を示している。
難解な単語のCross-Lingual Interpretation(Cross-Lingual Interpretation)を提案する。
xIoDは、翻訳が難しい単語の言語間解釈を実行し、生成された解釈で翻訳を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:03:53 GMT)
KwaiAgents: Generalized Information-seeking Agent System with Large
Language Models [33.6] 人間は批判的思考、計画、リフレクション、世界と対話し解釈するための利用可能なツールの活用に優れています。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、マシンが前述の人間のような能力を持っていることも示唆している。
LLMに基づく汎用情報検索システムであるKwaiAgentsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:44:45 GMT)
The two-way knowledge interaction interface between humans and neural
networks [33.5] ニューラルネットワーク(NN)は様々な分野に広く適用されており、一般的に人間よりも優れています。
NNはクラス固有の構造概念グラフ(C-SCG)に基づく人間への直感的推論の説明を提供する
人間の関与と事前知識はNNの性能向上に直接的かつ効果的に寄与することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:47:41 GMT)
Personalized Dialogue Generation with Persona-Adaptive Attention [32.9] ペルソナに基づく対話システムは、歴史的文脈と予め定義されたペルソナに基づいて一貫した応答を生成することを目的としている。
従来の対話生成とは異なり、ペルソナに基づく対話は対話コンテキストとペルソナの両方を考慮する必要がある。
本稿では,ペルソナ・アダプティブ・アテンション(PAA)を用いた効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:28:29 GMT)
A density estimation perspective on learning from pairwise human
preferences [32.6] 選好行動分布方程式を用いて定義された生成過程の族に対して、ペアの選好に対して報酬関数を訓練することにより、アノテータの暗黙の選好分布を効果的にモデル化できることが示される。
アノテーションの誤用(annotator misspecification) - アノテーションの振る舞いに関する誤ったモデリング仮定が作成され、不適応なモデルが生じる、失敗事例について議論し、提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:11:32 GMT)
A Unified Framework for U-Net Design and Analysis [32.5] 一般的なU-Netアーキテクチャの設計と分析のためのフレームワークを提供する。
学習可能なパラメータを含まない簡易なウェーブレット型エンコーダを用いたマルチResNet, U-Netsを提案する。
拡散モデルでは,高周波情報が指数関数的に高速にノイズに支配されていることを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:55:22 GMT)
To Be Forgotten or To Be Fair: Unveiling Fairness Implications of
Machine Unlearning Methods [31.8] 本研究は,機械の非学習手法について,その妥当性を明らかにするための最初の研究である。
非一様データ削除では、SISAはORTRやAmnesiacMLよりも公正性が高いが、初期トレーニングと均一データ削除は必ずしも3つのメソッドの公平性に影響を与えるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:40:39 GMT)
Whose wife is it anyway? Assessing bias against same-gender
relationships in machine translation [31.5] 機械翻訳は、しばしばバイアスのあるデータやアルゴリズムに悩まされる。
MTシステムにおける同性関係に対するバイアスの程度について検討する。
3つの一般的なMTサービスは、同じ性別の名詞間の関係に関する文を正確に翻訳することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:33:32 GMT)
Evaluating large language models' ability to understand metaphor and
sarcasm using a screening test for Asperger syndrome [31.1] Asperger症候群の小児は、サルカズムの理解が困難であることが知られている。
メタファーと皮肉を理解する能力を示すスクリーニングテストは、アスペルガー症候群と類似した外的行動を示す他の症状を区別するために使われてきた。
本研究では,人間のニュアンス通信を理解する上で,近年の大規模言語モデルの有効性を検討するために標準化されたテストを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:25:37 GMT)
Hybrid quantum learning with data re-uploading on a small-scale
superconducting quantum simulator [29.8] スーパーバイザード量子学習(Supervised quantum learning)は、変分量子アルゴリズムと古典的な機械学習の間の創発的な多分野のドメインブリッジである。
簡単なバイナリとマルチラベルのタスクで量子回路をトレーニングし、95%の分類精度を達成し、手書き十進数認識時に90%の精度でデータを再アップロードするハイブリッドモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:25:23 GMT)
Robust Zero Level-Set Extraction from Unsigned Distance Fields Based on
Double Covering [28.3] 非符号距離場(UDF)からゼロレベルセットを抽出する新しい手法を提案する。
DoubleCoverUDFは学習したUDFとユーザが指定したパラメータ $r$ を入力として取ります。
計算されたアイソ曲面は、対象ゼロレベルセット$S$の$r$オフセット体積の境界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:06:07 GMT)
Diffusion-based Pose Refinement and Muti-hypothesis Generation for 3D
Human Pose Estimaiton [27.7] 従来の3次元人物姿勢推定モデル(3DHPE)は、複数の仮説を生成することで、ポーズの精度を高めることを目的としていた。
ほとんどの仮説は真のポーズから大きく逸脱した。
決定論的モデルと比較すると、確率論的モデルにおける過剰な不確実性は、単一仮説予測においてより弱い性能をもたらす。
本稿では,逆拡散による決定論的モデルの出力を改良する拡散に基づく DRPose というフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:07:50 GMT)
Any-Way Meta Learning [27.2] 固定基数制約からモデルを解放する革新的なモデルトレーニングアプローチである「任意の方向」学習パラダイムを導入する。
驚くべきことに、このモデルは単に一致するだけでなく、性能、収束速度、安定性の点で従来の固定経路モデルを上回ることがしばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:00:53 GMT)
Large Language Models as Zero-Shot Keyphrase Extractors: A Preliminary
Empirical Study [27.1] Zero-shot Keyphrase extractは、人間の注釈付きデータによるトレーニングなしでキーフレーズ抽出装置を構築することを目的としている。
事前訓練された大規模言語モデルに対する最近の取り組みは、ゼロショット設定における有望な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:46:49 GMT)
Real-time and Continuous Turn-taking Prediction Using Voice Activity
Projection [26.9] このシステムは音声活動予測(VAP)モデルに基づいており、対話ステレオ音声を直接将来の音声活動にマッピングする。
入力文脈の音声長の影響について検討し,提案方式がCPU設定でリアルタイムに動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:09:55 GMT)
An Information Theoretic Approach to Interaction-Grounded Learning [26.9] IGLに基づくRL問題において条件付き独立仮定を強制するための情報理論手法として、変分情報に基づくIGL(VI-IGL)を提案する。
RL問題における連続確率変数の情報ベース項を推定し、最適化するために、VI-IGLは相互情報の変動表現を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:03:52 GMT)
CTNeRF: Cross-Time Transformer for Dynamic Neural Radiance Field from
Monocular Video [26.8] 物体の動きの特徴を集約するために,時間領域と周波数領域の両方で動作するモジュールを導入する。
実験により,動的シーンデータセットにおける最先端手法に対する大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:40:05 GMT)
Can Probabilistic Feedback Drive User Impacts in Online Platforms? [26.1] コンテンツレコメンデーションシステムのネガティブなユーザへの影響に関する一般的な説明は、プラットフォームの目的とユーザ福祉の相違である。
本研究は,ユーザに対する意図しない影響の潜在的な原因は,プラットフォーム目標の不一致だけではないことを示す。
これらのユーザーへの影響の源泉は、異なるコンテンツが観測可能なユーザー反応(フィードバック情報)を異なるレートで生成する可能性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:12:31 GMT)
An Analysis of User Behaviours for Objectively Evaluating Spoken
Dialogue Systems [26.0] ソーシャル対話タスクにおけるユーザ行動と主観的評価スコアの関係について検討する。
その結果, ユーザの発話が主である対話作業においては, 聞き取りや面接など, 発話数や単語数などの指標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） (Wed, 10 Jan 2024 01:02:26 GMT)
Sample-based Dynamic Hierarchical Transformer with Layer and Head
Flexibility via Contextual Bandit [24.8] トランスフォーマーは一定の数のレイヤーとヘッドを必要とし、個々のサンプルの複雑さに屈曲する。
本稿では,レイヤとヘッドを単一のデータサンプルで動的に設定できる動的階層変換モデルを提案する。
トレーニングと推論の両方で最大74%の計算節約を達成でき、精度は最小限です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:08:41 GMT)
FedEmb: A Vertical and Hybrid Federated Learning Algorithm using Network
And Feature Embedding Aggregation [24.8] Federated Learning(FL)は、分散クライアント上の機械学習モデルの分散トレーニングのための新興パラダイムである。
本稿では,垂直およびハイブリッド学習をモデル化するための一般化アルゴリズムであるFedEmbを提案する。
実験結果から,FedEmbは特徴分割と対象空間分散の両問題に対処する有効な方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:07:33 GMT)
Generalized Optimistic Methods for Convex-Concave Saddle Point Problems [24.5] この楽観的な手法は凸凹点問題の解法として人気が高まっている。
我々は,係数を知らずにステップサイズを選択するバックトラックライン探索手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:05:20 GMT)
Strategic Client Selection to Address Non-IIDness in HAPS-enabled FL
Networks [24.1] 本研究では,クライアントデータ分散における非IID性に対処するためのクライアント選択戦略を提案する。
FLトレーニングに参加するためにデータに類似したパターンを示すクライアントを戦略的に選択することにより、より均一で代表的なデータ分布を育成する。
シミュレーションにより、このターゲットとなるクライアント選択手法は、HAPSネットワークにおけるFLモデルのトレーニング損失を著しく低減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:22:00 GMT)
Do Vision and Language Encoders Represent the World Similarly? [23.8] CLIPのようなアライメントされたテキストイメージエンコーダは、視覚言語タスクのデファクトモデルになっている。
これは、一様視と言語エンコーダの間にアライメントが存在し、それらは基本的に同じ物理世界を表すのだろうか?
非整列および整列エンコーダの表現空間は意味論的に類似していることがわかった。
CLIPのようなアライメントエンコーダに統計的に類似性がない場合、アライメントされていないエンコーダのマッチングがトレーニングなしで存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:51:39 GMT)
FPRF: Feed-Forward Photorealistic Style Transfer of Large-Scale 3D
Neural Radiance Fields [23.7] FPRFは、任意の複数のスタイルの参照イメージを最適化することなく、大規模な3Dシーンをスタイリングする。
FPRFは、多彩な参照画像を持つ大規模シーンに対して、好適なフォトリアリスティック品質の3Dシーンスタイリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:27:28 GMT)
Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization:
When and How Much? [22.7] 通信圧縮は、圧縮された勾配とモデルパラメータを伝達することで通信オーバーヘッドを軽減することができる。
通信圧縮によって通信コストが削減されるかどうかは不明である。
独立な非バイアス圧縮を用いることで、すべての局所的滑らか度定数が制約された場合、最大$Theta(sqrtminn, kappa)$で通信コストを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:55:27 GMT)
SwiMDiff: Scene-wide Matching Contrastive Learning with Diffusion
Constraint for Remote Sensing Image [21.6] SwiMDiffは、リモートセンシング画像のための新しい自己教師付き事前トレーニングフレームワークである。
ラベルを再分類し、同じシーンからのデータを偽陰性として認識する。
対照的学習(CL)と拡散モデルとをシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:55:58 GMT)
APIDocBooster: An Extract-Then-Abstract Framework Leveraging Large
Language Models for Augmenting API Documentation [21.4] APIDocBoosterは、抽出的(長さ制限のない忠実な要約を可能にする)と抽象的要約(コヒーレントで簡潔な要約を生成する)の両方の利点を融合させる。
APIDocBoosterは2つのステージで構成されている。 textbfSentence textbfSection textbfClassification (CSSC) と textbfUPdate textbfSUMmarization (UPSUM) である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:02:33 GMT)
Cheetah: Natural Language Generation for 517 African Languages [21.3] 我々はアフリカ語のための多言語NLG言語モデルであるCheetahを開発した。
チーターは517のアフリカの言語と言語の変種をサポートしている。
チーターの導入は言語的な多様性に遠く及ばない利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:43:23 GMT)
QuantNAS for super resolution: searching for efficient
quantization-friendly architectures against quantization noise [19.9] 本稿では,新しい量子化対応手法であるQuantNASを提案する。
本稿では,エントロピー正則化,量子化ノイズ,適応偏差法(adaptive Deviation for Quantization,ADQ)モジュールを用いて探索手順を強化する。
提案手法は直接量量化よりも30%高速で、より安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:52:03 GMT)
Promises and pitfalls of artificial intelligence for legal applications [19.9] この主張は現在の証拠には支持されないと我々は主張する。
私たちは3種類の法的タスクにおいて、AIの役割がますます広くなっていることを掘り下げます。
法的な文脈におけるAIの評価と展開の改善を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:50:37 GMT)
An EcoSage Assistant: Towards Building A Multimodal Plant Care Dialogue
Assistant [19.2] 我々は、会話を通じて植物を心配する人々を支援することを目的として、植物ケアアシスタントを構築するための最初の試みを行っている。
本研究では,植物ケアの専門家とユーザ間の約1Kの対話を含む植物ケア対話データセットPlandationalを提案する。
まず、様々な大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)の助けを借りてデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:06:35 GMT)
LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud [18.9] 本稿では,LinK3Dと呼ばれる3次元LiDAR点雲に対する線形キーポイント表現法を提案する。
LinK3Dは、典型的な回転するLiDARセンサーの10Hzでのセンサーフレームレートよりも高速で、優れたリアルタイム性能を示す。
提案手法はLiDARオドメトリータスクに拡張可能であり,優れた拡張性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:36:16 GMT)
NightRain: Nighttime Video Deraining via Adaptive-Rain-Removal and
Adaptive-Correction [18.9] 適応線除去法と適応線補正法を組み合わせた新しい夜間ビデオデライン法であるNightRainを紹介する。
本手法は,従来の夜間ビデオデラリニング手法を約13.7%上回る26.73dBのPSNRを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:31:17 GMT)
Theory of Mind abilities of Large Language Models in Human-Robot
Interaction : An Illusion? [18.8] 大規模言語モデルは、様々な自然言語や生成タスクにおいて例外的な生成能力を示している。
高い利害関係とおそらく不可逆的な結果を持つToM能力の特殊応用について検討する。
本研究では,ロボットがLarge Language Model(LLM)を用いてロボットの動作を人間の観察者と同様の方法で評価する,知覚的行動認識の課題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:09:36 GMT)
HiMTM: Hierarchical Multi-Scale Masked Time Series Modeling for
Long-Term Forecasting [18.6] HiMTMは長期予測のために設計された階層型マルチスケールマスク時系列モデリング手法である。
1)階層型マルチスケールトランスフォーマー(HMT)と,(2)デカップリングエンコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコーダデコンダデコンダデコーダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダナデコンダデコンダナデコンダデコンダダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダダデコンダデコンダデコンダデコンダデコンダ(DED)デコンダデコンダデコンダ(DED)デコーダ(DED)デコンダ(DED)デコンダデ
我々は、7つの主流データセットに対する広範な実験を行い、現代の自己教師とエンドツーエンドの学習方法に対して、HiMTMが明らかなアドバンテージを持っていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:00:03 GMT)
CLIP-guided Source-free Object Detection in Aerial Images [18.3] 本研究では,新しいソースフリーオブジェクト検出法を提案する。
私たちのアプローチは、自己学習フレームワークの上に構築されています。
さらに、コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)を統合し、擬似ラベルの生成を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:03:05 GMT)
MISS: A Generative Pretraining and Finetuning Approach for Med-VQA [18.2] 本稿では,医療用VQAタスクのためのMultI-task Self-Supervised Learning based framework (MISS)を提案する。
我々は,テキストエンコーダとマルチモーダルエンコーダを統一し,マルチタスク学習を通じて画像テキスト機能を調整する。
提案手法は,より少ないマルチモーダルデータセットで優れた結果を得るとともに,生成VQAモデルの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:56:40 GMT)
SnapCap: Efficient Snapshot Compressive Video Captioning [18.0] ビデオキャプション(VC)は、様々な複雑なビデオを理解することによって、言語でシーンを記述する必要があるため、困難なマルチモーダルタスクである。
本稿では,圧縮された測定値から直接キャプションを生成する新しいVCパイプラインを提案する。
圧縮された測定値から言語関連視覚表現をよりよく抽出するために,プレトレーニングされたCLIPを用いてビデオから知識を抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:11:21 GMT)
Rethinking Detection Based Table Structure Recognition for Visually Rich
Document Images [17.8] テーブル構造認識(TSR)は、非構造化テーブルイメージをHTMLシーケンスなどの構造化フォーマットに変換することを目的とした、広く議論されている課題である。
あるタイプのソリューションでは、検出モデルを使用して列や行などのテーブルコンポーネントを検出し、その後、ルールベースの後処理手法を適用して、検出結果をHTMLシーケンスに変換する。
既存の検出ベースモデルを再検討し、これらのモデルの性能を妨げる根本的な理由を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:51:21 GMT)
Exploring Vulnerabilities of No-Reference Image Quality Assessment
Models: A Query-Based Black-Box Method [16.7] No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、人間の知覚と一致した画像品質スコアを予測することを目的としている。
NR-IQAの現在の攻撃方法はNR-IQAモデルの勾配に大きく依存している。
NR-IQA法に対するクエリベースのブラックボックス攻撃を先駆的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:30:19 GMT)
A Novel Prompt-tuning Method: Incorporating Scenario-specific Concepts
into a Verbalizer [15.6] シナリオ固有の概念を取り入れたラベルワード構築プロセスを提案する。
具体的には,タスク固有のシナリオから,ラベルワード候補としてリッチな概念を抽出する。
そこで我々は,各クラスのラベル単語の集合として候補を洗練するための新しいカスケードキャリブレーションモジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:02:35 GMT)
Knowledge-aware Graph Transformer for Pedestrian Trajectory Prediction [15.5] 歩行者運動軌跡の予測は、自動運転車の経路計画と移動制御に不可欠である。
近年の深層学習に基づく予測手法は、主に軌跡履歴や歩行者間の相互作用などの情報を利用する。
本稿では,予測性能を向上させるためのグラフトランス構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:50:29 GMT)
Latency-aware Road Anomaly Segmentation in Videos: A Photorealistic
Dataset and New Metrics [15.1] 自動運転のための最初のビデオ異常セグメンテーションデータセットをコントリビュートする。
我々のデータセットは、60FPSのフレームレートで12万の高解像度フレームで構成され、7つの異なる町で記録されている。
時間的一貫性とレイテンシ対応のストリーミング精度の2つの新しい指標に注目します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:38:48 GMT)
Are Language Models More Like Libraries or Like Librarians?
Bibliotechnism, the Novel Reference Problem, and the Attitudes of LLMs [14.8] 本論では,本文の内容が人間の本文の内容に重要な意味を持つように,本文は派生的な意味にのみ意味があるのではないか,と論じる。
斬新な参照の事例は、LLMが実際に信念、欲望、意図を持っているという証拠を提供しており、そのため限られた形態のエージェンシーを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:05:45 GMT)
A Good Score Does not Lead to A Good Generative Model [14.8] スコアベース生成モデル(SGM)は、生成モデリングにおける主要な手法の一つである。
基礎となるスコア関数が十分に学習された場合,SGMは基底構造に近い分布からサンプルを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:17:36 GMT)
Code Review Automation: Strengths and Weaknesses of the State of the Art [14.3] 3つのコードレビュー自動化技術は、この論文で説明した2つのタスクで成功するか失敗する傾向があります。
この研究は質的な焦点が強く、正確な予測と間違った予測の分析に105時間のマニュアルインスペクションが費やされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:00:18 GMT)
KirchhoffNet: A Circuit Bridging Message Passing and Continuous-Depth
Models [14.0] KirchhoffNetは、メッセージパッシングニューラルネットワークと連続深度ネットワークとの密接な接続を確立する。
我々は、KirchhoffNetがMNISTデータセットで98.86%の精度でテストできることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:59:00 GMT)
Asynchronous Decentralized Federated Lifelong Learning for Landmark
Localization in Medical Imaging [14.0] 非同期分散型生涯学習(ADFLL)の新たな手法を提案する。
ADFLLは、中央ノードや同期トレーニングを必要とせずに、複数のタスクを同時にトレーニングできる。
左室局所化のための脳腫瘍セグメンテーションデータセットに優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:16:49 GMT)
MISS: Multiclass Interpretable Scoring Systems [13.9] MISS(Multiclass Interpretable Scoring Systems)構築のための機械学習手法を提案する。
MISSは、シングルクラス、スパース、ユーザフレンドリーなスコアリングシステムのための、完全なデータ駆動の方法論である。
結果から,本手法は他の機械学習モデルと性能指標の分類において競合し,高い校正率のクラス確率が得られたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:57:12 GMT)
I-CEE: Tailoring Explanations of Image Classification Models to User
Expertise [13.3] I-CEEは,ユーザエキスパートに適した画像分類記述を提供するフレームワークである。
I-CEEは、ユーザの専門知識に依存するサンプルイメージのインフォメーション性をモデル化し、異なるユーザに対して異なるサンプルを生成する。
シミュレーションされたユーザによる実験は、I-CEEがモデルの判断を正確に予測する能力を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:22:23 GMT)
FBSDetector: Fake Base Station and Multi Step Attack Detection in Cellular Networks using Machine Learning [13.2] 偽基地局は、正統な基地局を偽装することで、重大なセキュリティ上の脅威となる。
FBSeとそれに由来するマルチステップ攻撃(MSA)は、不正な監視、機密情報の傍受、正当なユーザのためのネットワークサービスの破壊につながる可能性がある。
ユーザ機器(UE)側で機械学習(ML)を用いて,レイヤ3ネットワークトレースからFBSeとMSAを確実に検出するFBSDetectorを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:57:00 GMT)
Grimoire is All You Need for Enhancing Large Language Models [13.1] 本稿では,強力な言語モデルを用いてサンプルから学習を行い,これらの学習スキルを推論と応用のために弱い言語モデルに要約し,伝達する手法を提案する。
5つの言語モデルを用いた最大8つのデータセットを用いて実験を行い、弱い言語モデルがSLEICL法によるゼロショットや少数ショット機能よりも一貫した改善を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:30:24 GMT)
Less is More : A Closer Look at Multi-Modal Few-Shot Learning [12.6] Few-shot Learningは、利用可能な画像の数が非常に限られている新しいカテゴリを学習し、区別することを目的としている。
本稿では,テキスト情報と言語モデルを活用することを目的とした,数ショットの学習タスクのための,シンプルだが効果的なフレームワークを提案する。
広範に使われている4つのショットデータセットで実施した実験は、我々の単純なフレームワークが印象的な結果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:56:02 GMT)
CodePrompt: Improving Source Code-Related Classification with Knowledge
Features through Prompt Learning [12.5] 既存のアプローチでは、ソースコードと関連するテキストの両方に含まれる豊富な知識を活用できないため、精度が低下する可能性がある。
本稿では,事前学習モデルからリコールされた豊富な知識を,学習の迅速化とソースコード関連分類タスク改善のためのアテンション機構によって活用する,新しいアプローチであるCodePromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:49:59 GMT)
FourCastNeXt: Improving FourCastNet Training with Limited Compute [12.2] ERA5でFourCastNetをスクラッチからトレーニングするには、多くの計算リソースが必要になる。
本研究では,FourCastNetをベースラインに要求される計算の1%しか使用せず,モデル性能や性能をベースラインより向上させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:30:48 GMT)
WAVER: Writing-style Agnostic Text-Video Retrieval via Distilling
Vision-Language Models Through Open-Vocabulary Knowledge [12.0] $texttWAVER$は、視覚言語モデルによるクロスドメイン知識蒸留フレームワークである。
$texttWAVER$は、事前訓練された視覚言語モデルにあるオープン語彙プロパティに注目する。
テキストビデオ検索タスクでは、書き込みスタイルのバリエーションを処理しながら、最先端のパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 21:40:46 GMT)
Bootstrapping LLM-based Task-Oriented Dialogue Agents via Self-Talk [11.7] 大規模言語モデル(LLM)は強力な対話エージェントであるが、特定の機能の実現に特化することは困難である。
本稿では,様々な役割における会話に係わるLLMを通して,より効果的なデータ収集手法を提案する。
このアプローチはLLMの“セルフトーク”を通じてトレーニングデータを生成し,教師付き微調整に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:49:10 GMT)
HaltingVT: Adaptive Token Halting Transformer for Efficient Video
Recognition [11.4] ビデオにおけるアクション認識は、高い計算コストのために課題となる。
本稿では、冗長なビデオパッチトークンを適応的に除去する効率的なビデオトランスフォーマーであるHaltingVTを提案する。
Mini-Kineticsデータセットでは、24.2 GFLOPで75.0%のTop-1ACC、9.9 GFLOPで67.2%のTop-1ACCを達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:42:55 GMT)
DarkShot: Lighting Dark Images with Low-Compute and High-Quality [11.3] 本稿では,従来のSOTA(State-of-the-art)手法を低照度拡張タスクで上回る軽量ネットワークを提案する。
我々のモデルは、SOTAの復元品質を維持しながら、最小限の計算でUHD 4K解像度画像を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:51:27 GMT)
Exploring Deep Models for Practical Gait Recognition [11.2] 我々は、最先端の屋外歩行認識のための深層モデルの構築方法について、統一的な視点を示す。
具体的には、浅い歩行モデルのステレオタイプに挑戦し、明示的な時間的モデリングの優位性を実証する。
提案されたCNNベースのDeepGaitV2シリーズとTransformerベースのSwinGaitシリーズは、Gait3DとGREWで大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:47:06 GMT)
Generalizing Medical Image Representations via Quaternion Wavelet
Networks [10.7] 医用画像から健全な特徴を抽出できる,新しい,一般化可能な,データに依存しないフレームワークを提案する。
提案する4元ウェーブレットネットワーク(quaVE)は,既存の医用画像解析や合成作業と容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:01:51 GMT)
Population Graph Cross-Network Node Classification for Autism Detection
Across Sample Groups [10.7] クロスネットワークノード分類は、ドメインドリフトを考慮に入れたGNN技術を拡張している。
我々は、クロスネットワークノード分類のための強力で斬新なアプローチOTGCNを提案する。
自閉症スペクトラム障害の分類におけるこのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:04:12 GMT)
Pre-trained Large Language Models for Financial Sentiment Analysis [10.7] オープンソースのLlama2-7Bモデル(2023)を教師付き微調整(SFT)技術で適用する。
我々の手法は従来の最先端のアルゴリズムよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:27:41 GMT)
RaTrack: Moving Object Detection and Tracking with 4D Radar Point Cloud [10.6] レーダベースのトラッキングに適した革新的なソリューションであるRaTrackを紹介します。
本手法は,動き推定モジュールによって強化された動き分割とクラスタリングに焦点を当てる。
RaTrackは移動物体の追跡精度が優れており、最先端の技術をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:44:54 GMT)
Modality-Aware Representation Learning for Zero-shot Sketch-based Image
Retrieval [10.6] ゼロショット学習は、機械学習モデルが目に見えないカテゴリを扱うための効率的なソリューションを提供する。
そこで本研究では,スケッチや写真をテキストで対比して間接的にアライメントする新しいフレームワークを提案する。
データから学習したモダリティを明示的に符号化することで、モダリティ固有の情報からモダリティに依存しないセマンティクスを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:39:03 GMT)
ConvConcatNet: a deep convolutional neural network to reconstruct mel
spectrogram from the EEG [10.6] 本研究は,脳波からメログラムを再構成する新しい手法であるConvConcatNetを提案する。
ConvConcatNetモデルでは、再構成されたメル-スペクトログラムとピアソンの相関が0.0420に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:15:45 GMT)
A Survey on Verification and Validation, Testing and Evaluations of
Neurosymbolic Artificial Intelligence [10.5] ニューロシンボリック人工知能(Neurosymbolic AI, AI)は、AIとサブシンボリックAIの強みを組み合わせた、AIの新しい分野である。
サブシンボリックAIの大きな欠点は、それが"ブラックボックス"として機能することです。
この調査は、ニューロシンボリックな応用がV&Vプロセスをどのように緩和するかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:54:11 GMT)
Dimensionality-Aware Outlier Detection: Theoretical and Experimental
Analysis [10.5] 本稿では,データセット内の次元の局所的変動をフルに考慮した非パラメトリックな外乱検出手法を提案する。
提案手法は,3つの重要なベンチマーク・アウトレイラ検出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） (Wed, 10 Jan 2024 01:07:35 GMT)
SPT: Spectral Transformer for Red Giant Stars Age and Mass Estimation [10.2] 我々は、赤巨星の年齢と質量をスペクトルから推定する新しい枠組みであるスペクトル変換器を開発した。
LAMOSTの3,880個の赤色巨星のスペクトルで訓練され、SPTは17.64%と6.61%の誤差で驚くべき年齢と質量推定を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:03:12 GMT)
Why Change Your Controller When You Can Change Your Planner: Drag-Aware
Trajectory Generation for Quadrotor Systems [10.1] 輸送ペイロードからの非モデル化された空気力学的抵抗力は破滅的な結果をもたらす可能性がある。
制御器の固定を保ちながら軌道生成部品を適応させることで軌道追跡を改善できると主張している。
シミュレーションとハードウェアプラットフォームCrzyflieで行った実験では、プランナーの変更によってトラッキングエラーが最大83%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:00:07 GMT)
t-SMILES: A Scalable Fragment-based Molecular Representation Framework
for De Novo Molecule Generation [9.7] 本研究では, t-SMILESと呼ばれる, フレキシブル, フラグメントベース, マルチスケールな分子表現フレームワークを提案する。
フラグメント化された分子グラフから生成された全二分木上で幅優先探索を行うことにより得られるSMILES型文字列を用いて分子を記述する。
従来のSMILES、DeepSMILES、SELFIES、ベースラインモデルをゴール指向タスクで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:53:43 GMT)
Machine learning optimal control pulses in an optical quantum memory
experiment [9.6] 熱セシウム蒸気中における光電磁誘導透過(EIT)メモリ実験の効率について述べる。
エネルギーを30%削減し,効率損失を最小限に抑えたエネルギーベース最適化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:19:57 GMT)
Structure-Preserving Physics-Informed Neural Networks With Energy or
Lyapunov Structure [9.6] 本稿では,構造保存型PINNを提案し,その性能を向上し,下流タスクへの適用範囲を広げる。
構造保存型PINNを用いたロバスト画像認識のためのフレームワークを提案する。
実験により,提案手法は偏微分方程式に対するPINNの数値精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:02:38 GMT)
User Embedding Model for Personalized Language Prompting [9.5] 自由形式のテキストでユーザ履歴を効率よく処理し,それを埋め込みとして表現する新しいユーザ埋め込みモジュール(UEM)を導入する。
本実験は, より長い歴史を扱う上で, このアプローチの優れた能力を示すものである。
この研究の主な貢献は、埋め込みとして表現されたユーザ信号で言語モデルをバイアスする能力を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:35:52 GMT)
Sending-or-not-sending quantum key distribution with phase postselection [9.2] 著者はSNSプロトコルにフェーズポストセレクションを導入している。
送信距離は、アクティブな奇異ペアリング法により、かつ、不要に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:38:36 GMT)
Source-Free Cross-Modal Knowledge Transfer by Unleashing the Potential
of Task-Irrelevant Data [9.2] ソースフリーのクロスモーダルな知識伝達は重要な課題ですが、難しい作業です。
我々は、ソースフリーなクロスモーダルな知識伝達を促進するために、ペア化されたTIデータの可能性を解き放つためのフレームワークを提案する。
提案手法は,3つのデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:02:24 GMT)
XUAT-Copilot: Multi-Agent Collaborative System for Automated User
Acceptance Testing with Large Language Model [9.1] 自動UATのためのマルチエージェント協調システムXUAT-Copilotを提案する。
提案システムは主に,動作計画,状態チェック,パラメータ選択を担当する3つのLCMエージェントと,状態検出とケース書き換えのための2つのモジュールから構成される。
実験では,Pass@1の精度を単エージェントアーキテクチャと比較して大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:08:44 GMT)
Where Quantum Complexity Helps Classical Complexity [8.9] 量子コンピューティングの潜在能力を最大限活用するためには、問題解決戦略の適応が不可欠である。
本稿では,量子コンピューティングによる複雑な古典的計算問題を解くことを目的とした先行研究の集約に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:36:08 GMT)
Intertwining Curvature Bounds for Graphs and Quantum Markov Semigroups [8.6] グラフと量子マルコフ半群に対する交叉曲率下界の概念を導入する。
この曲率の概念は、Bakry-'Emeryとエントロピックリッチ曲率の両方よりも強い。
量子ビットの場合、この改良されたエントロピー曲率境界は、最適定数を持つ対数的ソボレフの不等式を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:26:50 GMT)
Can AI Write Classical Chinese Poetry like Humans? An Empirical Study
Inspired by Turing Test [8.5] 本稿では,AIの詩文作成能力を評価するために,チューリングテストに触発された新しい評価フレームワークであるProFTAPを提案する。
近年の大規模言語モデル (LLM) には,人間とほとんど区別できない古典中国語の詩を書く能力があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:21:47 GMT)
SDFReg: Learning Signed Distance Functions for Point Cloud Registration [8.5] 本稿では,不完全な点群に対する新しい点群登録フレームワークを提案する。
我々は、点雲とニューラル暗黙関数の間の登録問題に、点雲間の剛性登録の問題を置き換える。
本手法は, ノイズや不完全性, 点雲の密度変化といった課題に直面した際, 顕著な堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:47:16 GMT)
Large Model based Sequential Keyframe Extraction for Video Summarization [8.3] 本稿では,LMSKE(Large Model based Keyframe extract for video summarization, LMSKE)について述べる。
まず,大容量モデル「TransNetV21」を用いて連続撮影を行い,大容量モデル「CLIP2」を用いて各撮影フレームの視覚的特徴を生成する。
第3に、各ショット内の冗長除去により上記の候補を削減し、最後にシーケンシャルキーとしてショットのシーケンスに従ってそれらを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:09:01 GMT)
Finding XPath Bugs in XML Document Processors via Differential Testing [8.0] 多くのXMLプロセッサは独自のクエリ言語をサポートしており、XMLドキュメントから要素を抽出できる。
これらのシステムは、プロセッサが誤った結果を返す原因となるバグであるロジックのバグによって影響を受ける可能性がある。
我々は,XPressと呼ばれるシステムとして実現した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:22:26 GMT)
Knowledge Sharing in Manufacturing using Large Language Models: User
Evaluation and Model Benchmarking [8.0] 大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムは、工場文書に含まれる広範な知識を使用するように設計されている。
システムは、オペレータからの問い合わせに効率的に答え、新しい知識の共有を容易にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:53:18 GMT)
Siamese Networks with Soft Labels for Unsupervised Lesion Detection and
Patch Pretraining on Screening Mammograms [7.9] 対向マンモグラフィーを用いてニューラルネットワークを訓練し、同様の埋め込みを符号化する手法を提案する。
本手法は,既存の自己教師あり学習法と比較して,マンモグラムのパッチ分類において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:27:37 GMT)
A general theory for robust clustering via trimmed mean [7.7] 提案手法は,新しいトリミング平均型セントロイド推定器を用いたハイブリッドクラスタリング手法を導入し,誤ラベル保証を実現する。
その結果, 誤差がガウス以下の分布に従えば, ガウス以下のケースに還元されることがわかった。
これらの初期セントロイド推定値は,その後のクラスタリングアルゴリズムにおいて,最適な誤ラベル率を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:56:44 GMT)
Motion Guided Token Compression for Efficient Masked Video Modeling [7.5] 本稿では,フレーム毎秒(FPS)レートのエスカレーションによって達成された性能について述べる。
我々はまた、より小さいがより代表的なトークンセットを包括的ビデオ表現に活用するために、Transformerモデルに力を与える新しいアプローチ、Motion Guided Token Compression (MGTC)を提案する。
ビデオ認識データセットであるKinetics-400, UCF101, HMDB51を用いて, FPSレートの上昇により, 1.6, 1.6, 4.0以上の有意なTop-1精度が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:49:23 GMT)
INACIA: Integrating Large Language Models in Brazilian Audit Courts:
Opportunities and Challenges [7.4] INACIA (Instruccao Assistida com Inteligencia Artificial) は、大規模言語モデル(LLM)をブラジル連邦会計裁判所の運営枠組みに統合するシステムである。
INACIAがケース文書から関連情報を抽出し、その法的妥当性を評価し、司法勧告を生成する可能性を実証する。
本稿は、INACIAを法的領域における世界規模のAI統合のモデルとして位置づける、潜在的な拡張と将来の応用についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:13:28 GMT)
Application of Deep Learning in Blind Motion Deblurring: Current Status
and Future Prospects [7.2] ブラインド・モーション・デブロワーリングは、ぼやけの種類を事前に知ることなく、鮮明で詳細な画像を復元することを目的としている。
本稿では,過去6年間に開発されたデータセット,評価指標,手法を網羅し,視覚障害者の深層学習の役割を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:30:18 GMT)
A locally statistical active contour model for SAR image segmentation
can be solved by denoising algorithms [7.0] 実SAR画像に対する実験結果から,提案した画像分割モデルは,弱い辺やぼやけた辺での輪郭を効率的に阻止できることが示された。
提案したFPRD1/FPRD2モデルは、スプリット・ブレグマン法に基づくSBRDモデルに必要な時間の約1/2(またはそれ以下)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:27:14 GMT)
CERT: Finding Performance Issues in Database Systems Through the Lens of
Cardinality Estimation [6.8] 本稿では,CERT(Cardinality Restriction Testing)を提案する。
CERTテストでは、クエリ最適化の最も重要な部分であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:56:41 GMT)
Using Surprise Index for Competency Assessment in Autonomous
Decision-Making [6.8] 本稿では,自律システムの課題遂行における能力評価の課題について考察する。
マシンラーニングモデルの本質的な不透明さは、ユーザの視点からは、しばしばブラックボックスと表現される)が課題となる。
本研究では,Surprise indexと呼ばれる測定値を用いて,動的システムが期待通りに機能するかどうかを定量化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:23:19 GMT)
Unpacking Human-AI interactions: From interaction primitives to a design
space [6.8] これらのプリミティブを相互作用パターンの集合にどのように組み合わせるかを示す。
この背景にある動機は、既存のプラクティスのコンパクトな一般化を提供することである。
我々は,人間-AIインタラクションの設計空間に対して,このアプローチをどのように利用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:27:18 GMT)
Loophole-free test of macroscopic realism via high-order correlations of
measurement [6.8] マクロリアリズム(MR)のテストは、量子力学の基礎を理解するための鍵となる。
弱い信号限界におけるMRのループホールフリー試験における高次相関に基づく一般的な不等式を提案する。
我々は、不等式が量子スピンモデルによって破られることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:19:59 GMT)
Inconsistency-Based Data-Centric Active Open-Set Annotation [6.7] NEATは、オープンセットデータを積極的にアノテートするデータ中心のアクティブラーニング手法である。
NEATは、アクティブなオープンセットアノテーションのための最先端のアクティブな学習方法よりも、はるかに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） (Wed, 10 Jan 2024 04:18:02 GMT)
Enhancing Blood Flow Assessment in Diffuse Correlation Spectroscopy: A
Transfer Learning Approach with Noise Robustness Analysis [6.6] 本研究では,SNR(Signal-to-Noise Ratios)が学習特徴の一般化能力に与える影響を評価することを目的とした。
付加雑音のレベルが異なる合成データセットを用いて、異なるSNRをシミュレートする。
提案モデルでは, 異なるSNRに対して優れた性能を示し, 適合精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:10:51 GMT)
Efficient Fine-Tuning with Domain Adaptation for Privacy-Preserving
Vision Transformer [6.5] 視覚変換器(ViT)を用いたプライバシー保護型ディープニューラルネットワーク(DNN)の新しい手法を提案する。
本手法では, モデルトレーニングや視覚的に保護された画像によるテストだけでなく, 暗号化画像の使用による性能劣化を回避できる。
ドメイン適応法は、暗号化された画像でViTを効率よく微調整するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:46:31 GMT)
Improving Automatic VQA Evaluation Using Large Language Models [6.5] 本稿では,より優れたVQAメトリックを構築するために,命令調整型大規模言語モデルのコンテキスト内学習機能を活用することを提案する。
提案手法は,VQAモデルおよびベンチマークにおける既存の指標と比較して,人間の判断と相関性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:00:05 GMT)
Language-based Valence and Arousal Expressions between the United States
and China: a Cross-Cultural Examination [6.4] 本稿は、米国におけるTwitter(X)と中国のSina Weibo投稿の違いを2つの影響の主要因として検討する。
We observed that for Twitter users, the variation of emotional intensity is less different between negative and positive emotions than Weibo users。
言語的特徴から,感情表現はTwitter上での個人生活や感情と結びついていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:32:25 GMT)
Transportation Market Rate Forecast Using Signature Transform [6.3] 現在Amazonは、輸送市場率の予測にサードパーティーに依存している。
これらの課題に対処する新しいシグネチャベース統計手法を開発した。
この新手法は、市販の業界モデルよりも予測精度がはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:25:57 GMT)
GPEX, A Framework For Interpreting Artificial Neural Networks [6.2] 我々は、深層ニューラルネットワーク(ANN)のブラックボックスをアンボックスすることを約束している。
本稿では, ANN の出力と ANN の出力を一致させるため, GP の後方に低バウンドの証拠を導出する。
数十万のインジェクションポイントとGPUアクセラレーションでGPをトレーニングできる新しい計算技術を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:17:58 GMT)
Federated Learning with Instance-Dependent Noisy Label [6.1] FedBeatはIDN遷移行列(IDNTM)を用いたグローバルな統計的一貫した分類器の構築を目指している
CIFAR-10 と SVHN で行った実験により,提案手法が最先端手法を著しく上回っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:55:11 GMT)
SLaDe: A Portable Small Language Model Decompiler for Optimized Assembly [6.1] 本稿では,実世界のコード上で訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマをベースとした小型言語モデルデコンパイラであるSLaDeを提案する。
我々は,新しいトークンライザを開発し,高品質なコードを生成するために非ドロップアウトトレーニングを活用する。
2つのISAと2つの最適化レベルにおいて、AnghaBenchの4000以上の関数上でSLaDeを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:12:19 GMT)
Fast Cerebral Blood Flow Analysis via Extreme Learning Machine [5.9] 拡散相関分光法(DCS)を用いた高速かつ高精度な脳血流解析手法を提案する。
半無限層モデルと多層モデルの両方に対する合成データセットを用いて既存のアルゴリズムを評価する。
その結果、ELMは様々なノイズレベルや光学パラメータにわたって高い忠実度を連続的に達成し、堅牢な一般化能力を示し、反復整合アルゴリズムより優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:01:35 GMT)
Multi-tiling Neural Radiance Field (NeRF) -- Geometric Assessment on
Large-scale Aerial Datasets [5.9] 本稿では,大規模航空データセット上でのNeRF(Neural Radiance Fields)のスケールアップを目指す。
具体的には、メモリ消費を減らすため、位置特定サンプリング技術とマルチカメラタイリング(MCT)戦略を導入する。
提案手法を代表的手法であるMip-NeRFに実装し,その幾何性能を3光度MVSパイプラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:05:33 GMT)
Accurate Leukocyte Detection Based on Deformable-DETR and Multi-Level
Feature Fusion for Aiding Diagnosis of Blood Diseases [5.8] 本稿では,多レベル特徴融合と変形性自己注意型DETR(MFDS-DETR)という,新しい白血球検出法を提案する。
このモデルは、チャネルアテンションモジュールを介して低レベル特徴情報をフィルタリングするために、ハイレベル特徴を重みとして利用する。
マルチスケールの変形可能な自己保持モジュールをエンコーダに組み込むことにより、白血球機能不足の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:26:00 GMT)
A Comprehensive Survey of Deep Transfer Learning for Anomaly Detection
in Industrial Time Series: Methods, Applications, and Directions [5.8] 産業プロセスの監視は、効率を高め、品質を最適化する可能性がある。
ディープラーニングは、大規模なデータセット内の非自明なパターンを識別する能力を持つため、このプロセスにおいて重要な役割を果たす。
わずかに異なるケースごとに、標準的なディープラーニングトレーニングのための大規模ラベル付きデータを取得することは不可能である。
深層移動学習はこの問題に対する解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:15:06 GMT)
Rethinking Test-time Likelihood: The Likelihood Path Principle and Its
Application to OOD Detection [5.7] 我々は、可能性経路(LPath)原理を導入し、可能性原理を一般化する。
これにより、情報的要約統計の探索を、VAEsの条件付き確率の最小限の統計量にまで絞り込む。
対応するLPathアルゴリズムは、推定値の低い単純かつ小さなVAEでもSOTA性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:07:14 GMT)
Hierarchical Knowledge Distillation on Text Graph for Data-limited
Attribute Inference [5.6] 我々は,ソーシャルメディアのテキストデータに基づく属性推論のためのテキストグラフに基づく少ショット学習モデルを開発した。
我々のモデルはまず、多様体学習とメッセージパッシングを用いてテキストグラフを構築し、洗練する。
クロスドメインテキストと未ラベルテキストをさらに活用して、少数ショットのパフォーマンスを向上させるために、テキストグラフ上で階層的な知識蒸留が考案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:50:34 GMT)
The Media Bias Taxonomy: A Systematic Literature Review on the Forms and
Automated Detection of Media Bias [5.6] 本稿は、2019年から2022年の間に発行された3140の論文を体系的にレビューし、メディアバイアスを検出するための計算方法の研究を要約する。
メディアバイアス検出は,近年,トランスフォーマーに基づく分類手法が顕著な進歩をもたらしている,非常に活発な研究分野であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:38:55 GMT)
Convergent autoencoder approximation of low bending and low distortion
manifold embeddings [5.6] オートエンコーダのエンコーダコンポーネントを学習するための新しい正規化を提案し,解析する。
損失関数は、入力多様体上の点対に対する異なるサンプリング戦略とモンテカルロ積分を通じて計算される。
我々の主定理は、埋め込み写像の損失汎函数をサンプリング依存損失汎函数の$Gamma$-極限として定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:15:26 GMT)
Unsupervised Salient Patch Selection for Data-Efficient Reinforcement
Learning [5.5] 入力画像から重要なパッチを自動的に抽出するSPIRLという新しい手法を提案する。
SPIRLは、ランダムにサンプリングされたパッチからイメージを再構成するために、自己教師付きで事前訓練されたビジョントランスフォーマーモデルに基づいている。
我々は,Atariゲーム上でのSPIRLの有効性を実証的に検証し,そのデータ効率を関連する最先端手法に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:46:49 GMT)
CoLafier: Collaborative Noisy Label Purifier With Local Intrinsic
Dimensionality Guidance [5.4] 雑音ラベルを用いた学習に局所固有次元(LID)を用いる新しい手法であるCoLafierを導入する。
CoLafier は LID-dis と LID-gen の2つで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:10:59 GMT)
HyperPIE: Hyperparameter Information Extraction from Scientific
Publications [5.4] 我々は,ハイパーパラメータ情報抽出(HyperPIE)をエンティティ認識および関係抽出タスクとして形式化し,課題に取り組む。
微調整モデルに対しては,最先端のベースラインよりも29%のF1を向上する関係抽出手法を開発した。
大規模言語モデルでは,構造化データよりも,エンティティ認識における平均5.5%のF1向上を実現するYAMLを活用するアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:44:16 GMT)
Universal hard-edge statistics of non-Hermitian random matrices [5.4] スペクトルのバルクのレベル統計から、異なるハードエッジ統計を特徴とする28の対称性クラスが見つかる。
我々は、2次および多体リンドブレディアンを含む様々な対称性クラスで様々な開量子系を研究する。
この結果は非エルミート確率行列理論の包括的理解を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:05:34 GMT)
Chaos and quantization of the three-particle generic
Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou model I: Density of states and spectral statistics [5.4] 本研究では, 3粒子Fermi-Pasta-Ulam-Tsingouモデル(FPUT)の混合型古典力学について, その量子的特性との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:35:18 GMT)
Wasserstein Distance-based Expansion of Low-Density Latent Regions for
Unknown Class Detection [5.4] 最先端の検出器は、未知の物体を高い信頼性で既知のカテゴリーとして誤って分類する。
本稿では,潜在空間における高密度領域と低密度領域を区別することにより,未知の物体を効果的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:55:16 GMT)
CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation
in Classification Tasks [5.2] 不確実性推定は、ニューラルネットワークの信頼性を向上させるためにますます魅力的なものになっている。
分類タスク用に設計された新しいクレーダセットインターバルニューラルネットワーク(CreINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:04:49 GMT)
DualFL: A Duality-based Federated Learning Algorithm with Communication
Acceleration in the General Convex Regime [5.0] 我々は,フェデレート学習における分散最適化問題の解法として,DualFLという新しい学習アルゴリズムを提案する。
我々はDualFLの局所的な反復について詳細な解析を行い、DualFLの全体的な計算効率を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:36:49 GMT)
Efficient and Robust Parameter Optimization of the Unitary
Coupled-Cluster Ansatz [4.9] 本稿では、量子コンピュータ上でのユニタリ結合クラスタ・アンサッツのパラメータ最適化のために、近似パラボラ(SOAP)を用いた逐次最適化を提案する。
分子システムに関する数値的なベンチマークでは、SOAPはより高速な収束とノイズに対する堅牢性を達成することが示されている。
SOAPは、2量子ビットモデルシステムを用いた超伝導量子コンピュータの実験によりさらに検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:30:39 GMT)
FedZero: Leveraging Renewable Excess Energy in Federated Learning [4.7] Federated Learning(FL)は、データ共有なしでデータサイロやエッジデバイス間での分散モデルトレーニングを可能にする、新興の機械学習技術である。
FLのカーボンフットプリントを減らす1つのアイデアは、再生可能エネルギーの有効性に基づいてトレーニングジョブをスケジュールすることである。
本稿では,再生可能エネルギーと計算インフラの予備容量のみで動作するFLシステムであるFedZeroを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:37:49 GMT)
Current Effect-eliminated Optimal Target Assignment and Motion Planning
for a Multi-UUV System [4.6] 本稿では,海流がもたらす複雑さと課題に対処する革新的なアプローチ(CBNNTAP)を提案する。
バイオインスパイアされたニューラルネットワーク(BINN)アプローチを取り入れ、個々のUUVの最も効率的なパスを予測する。
CBNNTAPアルゴリズムにおける重要な革新は、海流の破壊的な影響に対処する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:38:25 GMT)
Generating Diverse and High-Quality Texts by Minimum Bayes Risk Decoding [4.6] 多様性目標を最小ベイズ・リスク復号化に適用することにより,多様性向上のための復号化アルゴリズムを開発した。
我々は、エンコーダデコーダモデルとプロンプト付き大規模言語モデルを用いて、様々な有向テキスト生成タスクにおいてDMBRとKMBRを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:23:41 GMT)
AdaFed: Fair Federated Learning via Adaptive Common Descent Direction [4.6] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスやクライアントがサーバによって編成された機械学習モデルを協調的にトレーニングする、有望な技術である。
AdaFedは、すべてのクライアントの損失関数が減少しているサーバーの更新方向を見つけることを目的としている。
AdaFedは局所勾配と損失関数の値に基づいて、この共通方向を適応的に調整する。
我々は、AdaFedが一連のデータセットに対して有効であることを検証するとともに、AdaFedが最先端のフェアFL法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:22:15 GMT)
Enhanced Muscle and Fat Segmentation for CT-Based Body Composition
Analysis: A Comparative Study [4.6] 本研究は, 筋・脂肪(皮下・内臓)の分画のための内装具の信頼性を, 確立されたTtalSegmentatorツールと比較して評価した。
皮下脂肪分画と筋分画の精度を評価するためにDice scoreを用いた。
コーエンのカッパは、ツール間のセグメンテーション合意を評価するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:53:59 GMT)
BELHD: Improving Biomedical Entity Linking with Homonoym Disambiguation [4.5] バイオメディカル・エンティティ・リンク(英: Biomedical entity Linking、BEL)は、知識ベース(KB)に言及するエンティティを接地するタスクである。
BELHDは、2つの重要な拡張を導入したBioSyn(Sung et al., 2020)モデルに基づいている。
10のコーパスと5つのエンティティタイプによる実験では、BELHDは最先端のアプローチで改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:45:18 GMT)
Blockwise Principal Component Analysis for monotone missing data
imputation and dimensionality reduction [4.4] 本稿では,モノトーン欠落データの次元的低減と計算のためのBlockwise principal component analysis Imputation (BPI) フレームワークを提案する。
BPIは、インキュベーション後の次元還元よりも、インキュベーション時間を著しく短縮することができる。
欠落データに直接MICE計算を適用すると収束しないが、データに対してMICEにBPIを適用すると収束する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:25:45 GMT)
MuTox: Universal MUltilingual Audio-based TOXicity Dataset and Zero-shot
Detector [4.3] 毒性ラベルを持つ最初の多言語音声ベースデータセットであるMuToxを紹介する。
データセットは、英語とスペイン語で20,000の音声発声と、他の19言語で4,000の音声発声で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:37:45 GMT)
Standardizing Your Training Process for Human Activity Recognition
Models: A Comprehensive Review in the Tunable Factors [4.2] ウェアラブルヒューマンアクティビティ認識(WHAR)分野における現代ディープラーニング研究の総括的レビューを行う。
この結果から,モデルトレーニングプロトコルが提供する詳細が欠如していることが示唆された。
分析から得られた知見をもとに,WHARモデルに適合した新たな統合トレーニング手順を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:45:28 GMT)
Invertible Solution of Neural Differential Equations for Analysis of
Irregularly-Sampled Time Series [4.1] 本稿では,不規則な時系列データと不完全時系列データの複雑度を扱うために,ニューラル微分方程式(NDE)に基づく非可逆解を提案する。
計算負荷を低く抑えながら可逆性を確保するニューラルフローを用いたニューラル制御微分方程式(Neural Controlled Differential Equations, ニューラルCDE)の変動について提案する。
我々のアプローチの核となるのは拡張された二重潜在状態アーキテクチャであり、様々な時系列タスクにおいて高精度に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:51:02 GMT)
Reinforcement Learning for Optimizing RAG for Domain Chatbots [4.1] 本稿では,FAQ(Frequently Asked Questions)データを用いて,ユーザの質問に回答するボットを構築するためのRAGベースのアプローチについて述べる。
我々はインフォメーションNCE損失を用いた社内検索埋め込みモデルをトレーニングし、実験結果から、インフォメーションモデルがよく知られた汎用的な公開埋め込みモデルよりもはるかにうまく機能することを実証した。
本稿では、ポリシーアクションを通じてRAGパイプラインと対話し、コストを最適化するためにポリシーを更新するRAG外部ポリシーベースのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:57:20 GMT)
An Augmented Surprise-guided Sequential Learning Framework for
Predicting the Melt Pool Geometry [4.0] メタリック・アダプティブ・マニュファクチャリング(MAM)は、複雑な設計、最小限の廃棄物、迅速なプロトタイピング、素材の汎用性、カスタマイズされたソリューションなどの利点を提供する製造業を再構築した。
MAMの成功の重要な側面は、プロセスパラメータとメルトプール特性の関係を理解することである。
従来の機械学習(ML)メソッドは、有効ではあるが、複雑な関係をキャプチャするための大規模なデータセットに依存している。
本研究は,新たなサプライズ誘導型シーケンシャルラーニングフレームワークであるSurpriseAF-BOを導入し,MAMの大幅な変化を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:05:23 GMT)
Consensus Focus for Object Detection and minority classes [4.0] 半教師付きおよび長い尾を持つ物体検出のための修正されたコンセンサス焦点を提案する。
本稿では,ソース信頼度に基づく投票システムを導入し,各モデルのコンセンサスにおける貢献度を推定する。
実験では,NMS,ソフトNMS,WBFよりも信頼性が高く,バウンディングボックスの精度が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:55:15 GMT)
Multi-User Chat Assistant (MUCA): a Framework Using LLMs to Facilitate
Group Conversations [3.9] Multi-User Chat Assistant (MUCA)は、グループディスカッション用に特別に設計されたチャットボットのためのLLMベースのフレームワークである。
MUCAは適切なチャイムインタイミング、関連コンテンツ、ポジティブなユーザエンゲージメントなどの効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:22:21 GMT)
Learning-Based Difficulty Calibration for Enhanced Membership Inference
Attacks [3.9] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがモデルのトレーニングデータセットの一部であるかどうかを敵が判断することを可能にする。
低偽陽性率(FPR)におけるTPRの大幅な改善を目的としたMIAの新しいアプローチを提案する。
実験の結果,LCD-MIAは,他の困難キャリブレーションに基づくMIAと比較して,低FPRでのTPRを最大4倍改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:58:17 GMT)
An exploratory study on automatic identification of assumptions in the
development of deep learning frameworks [3.9] 既存の仮定管理のためのアプローチとツールは通常、仮定のマニュアル識別に依存する。
手動で仮定を識別する問題を克服するため、GitHub上のリポジトリから収集された仮定の新しい最大データセット(AssuEval)を構築しました。
AlBERTは、AssuEvalデータセット上の仮定を特定する最高のパフォーマンス(f1スコア: 0.9584)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:46:31 GMT)
SENet: Visual Detection of Online Social Engineering Attack Campaigns [3.9] ソーシャルエンジニアリング(SE)は、ユーザのセキュリティとプライバシを侵害する可能性のあるアクションの実行をユーザを欺くことを目的としている。
SEShieldは、ブラウザ内でソーシャルエンジニアリング攻撃を検出するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:25:44 GMT)
BuildingsBench: A Large-Scale Dataset of 900K Buildings and Benchmark
for Short-Term Load Forecasting [3.8] データ駆動の短期負荷予測(STLF)は、ビルディングの多様性の高い大規模データセットの欠如に悩まされている。
1)ビルディングス・ベンチ(ビルディングス・ベンチ) ビルビルズ・900K(ビルビルズ・900K) ビルビルズ・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・900K(ビルズ・ビルズ・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルズ・ビルディングス) ビルズ・ビルズ・ビルズ・アンド・商業ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:07:03 GMT)
Modelling, Positioning, and Deep Reinforcement Learning Path Tracking
Control of Scaled Robotic Vehicles: Design and Experimental Validation [3.8] スケールされたロボットカーは通常、車両の状態の推定と制御に特化したタスクを含む階層的な制御機構を備えている。
本稿では, (i) フェデレートされた拡張カルマンフィルタ (FEKF) と (ii) エキスパートデモレータを用いて訓練された新しい深部強化学習 (DRL) パストラッキングコントローラを提案する。
実験により検証されたモデルは、(i)FEKFの設計を支援するために使用され、(ii)DRLに基づく経路追跡アルゴリズムをトレーニングするためのデジタルツインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:40:53 GMT)
Watermark Text Pattern Spotting in Document Images [3.6] 書字は様々なフォントやサイズ、形式に分類できるため、一般的な認識は非常に難しい問題である。
Wrenderを用いて生成された65,447個のデータサンプルを含む新しいベンチマーク(K-Watermark)を提案する。
人間のレーダを用いた妥当性調査では、予め作成された透かし文書に対する信頼度スコアが0.11である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:02:45 GMT)
Arrival Time Prediction for Autonomous Shuttle Services in the Real
World: Evidence from Five Cities [3.6] 本研究では,自律型シャトルのAT予測システムを提案する。
停留所をバイパスするシャトルのケースを正確に処理するために,ランダムな森林分類器とGNNを組み合わせた階層モデルを提案する。
最終的なAT予測の結果は有望であり、いくつかの停止を予測してもエラーは少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:41:39 GMT)
Theory of coupled neuronal-synaptic dynamics [3.6] 神経回路では、シナプス強度が神経活動に影響を及ぼす。
神経ユニットとシナプス結合が動的変数と相互作用するリカレント・ネットワークモデルについて検討する。
我々は,ヘビアン可塑性を加えることでカオスネットワークの活動が遅くなり,カオスを引き起こすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:41:29 GMT)
Pre-training LLMs using human-like development data corpus [3.6] 我々は,子どもが見るのとほぼ同じ数のトークンを用いて,文脈的単語表現を学習する能力について,LLM(Large Language Models)を事前訓練し評価する。
異なるアーキテクチャで、エポック間のパフォーマンスの変化を評価し、タスクの厳密で厳密なトラックに対する事前トレーニングメトリクスを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:36:05 GMT)
Combining Doubly Robust Methods and Machine Learning for Estimating
Average Treatment Effects for Observational Real-world Data [3.5] 機械学習が2倍の頑健な推定器の性能向上にどのように役立つかを示す。
二重頑健な推定器の応用方法についてのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:44:43 GMT)
Cluster-based Sampling in Hindsight Experience Replay for Robotic Tasks
(Student Abstract) [3.5] 本稿では,達成目標の特性を生かした経験の生み出す効果について考察する。
提案手法は,クラスタモデルを用いて,HERの方法で経験をサンプリングすることにより,達成目標の異なるエピソードを抽出する。
実験の結果,提案手法は実質的にサンプル効率が良く,ベースライン手法よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:48:06 GMT)
Graph-of-Thought: Utilizing Large Language Models to Solve Complex and
Dynamic Business Problems [3.4] 本稿ではワークフロー自動化の新しいモデルであるGraph-of-Thought(GoT)を提案する。
GoTは、動的なパス選択を可能にするグラフ構造を持つ従来の線形および木のような認知モデルを超えて進歩する。
オープンソースのエンジンであるGoTFlowは、GoTの実践的な応用を実証し、自動化されたデータ駆動意思決定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:32:20 GMT)
LimeAttack: Local Explainable Method for Textual Hard-Label Adversarial
Attack [3.4] 本稿では,LimeAttackという新しいハードラベル攻撃アルゴリズムを提案する。
LimeAttackは既存のハードラベル攻撃と比較して攻撃性能が良いことを示す。
LimeAttackによって作られた敵の例は高度に伝達可能であり、敵の訓練におけるモデルロバスト性を効果的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:26:18 GMT)
Efficient and Effective Methods for Mixed Precision Neural Network
Quantization for Faster, Energy-efficient Inference [3.3] ネットワークの精度を下げるための量子化は、ネットワークを単純化する強力な技術である。
混合精度量子化法は,各レイヤの精度を選択的に調整し,タスク性能の最小低下を実現する。
タスク性能に及ぼすレイヤー精度選択の影響を推定するために,2つの方法を紹介した。
EAGLとALPSを用いて4ビット層と2ビット層を混合して完全精度を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:04:59 GMT)
ANIM-400K: A Large-Scale Dataset for Automated End-To-End Dubbing of
Video [3.3] Anim-400Kは、日本語と英語で425Kを超えるアニメーションビデオセグメントのデータセットである。
自動ダビング、同時翻訳、ガイド付きビデオ要約、ジャンル/スタイル分類など、様々なビデオ関連タスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:32:38 GMT)
Learning Racing From an AI Coach: Effects of Multimodal Autonomous
Driving Explanations on Driving Performance, Cognitive Load, Expertise, and
Trust [3.3] 我々は、人間の運転専門家の指示に従ってモデル化されたAIコーチの説明コミュニケーションの影響を検証した。
これらのテクニックを用いたAIコーチングセッションが、パフォーマンス、認知的負荷、信頼性、専門知識、信頼にどのように影響するかを比較します。
その結果、効率的なHMI通信を設計する際には、効率的でモダリティに適合した説明を選択すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:52:42 GMT)
Investigating the Corruption Robustness of Image Classifiers with Random
Lp-norm Corruptions [3.1] 本研究では,画像分類器のトレーニングデータとテストデータを強化するために,ランダムなp-ノルム汚職を用いることを検討した。
p-ノルムの汚職の組み合わせによるトレーニングデータの増大は、最先端のデータ増補スキームにおいても、汚職の堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:38:33 GMT)
Human as AI Mentor: Enhanced Human-in-the-loop Reinforcement Learning
for Safe and Efficient Autonomous Driving [3.1] 本稿では,AIメンターをベースとした深層強化学習(HAIM-DRL)フレームワークとして,Human-in-the-loop強化学習法を提案する。
私たちはまず、AIメンター(HAIM)と呼ばれる人間の知性をAIに効果的に注入する革新的な学習パラダイムを紹介します。
このパラダイムでは、人間の専門家がAIエージェントのメンターとして機能し、エージェントはトラフィックフローの障害を最小限に抑えるためにガイドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:55:01 GMT)
Attendre: Wait To Attend By Retrieval With Evicted Queries in
Memory-Based Transformers for Long Context Processing [3.0] 効果的なアプローチの1つは、FIFOメモリを使用して過去のチャンクから注目サブレイヤのキーと値を保存することで、その後のクエリへの参加を可能にすることである。
本稿では,LRAやLFAなどの省略ポリシーを用いてメモリサイズを小さくし,様々なアーキテクチャに適応することを提案する。
また,クエリメモリ内のクエリを削除したキー値メモリを検索することで,待ち待ち待ちのメカニズムであるAttendre層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:20:48 GMT)
MicroFuzz: An Efficient Fuzzing Framework for Microservices [2.9] 本稿では、マイクロサービス用に特別に設計された、MicroFuzzと呼ばれる新しいファジリングフレームワークを提案する。
MicroFuzzは、著名なFinTech企業であるAnt Groupで実装され、デプロイされている。
フレームワークの有効性は,5,718の潜在的な品質やセキュリティリスクの検出において明らかであり,そのうち1,764が実際のセキュリティ脅威として確認され,修正されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:46:11 GMT)
Federated Unlearning: A Survey on Methods, Design Guidelines, and
Evaluation Metrics [2.9] Federated Unlearning (FU)アルゴリズムは、完全なモデルの再トレーニングなしに、特定のクライアントのコントリビューションを効率的に除去する。
本調査は、FUスキームの設計・実装に関する背景概念、実証的証拠、実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:26:19 GMT)
Modelling Species Distributions with Deep Learning to Predict Plant
Extinction Risk and Assess Climate Change Impacts [2.9] 種別IUCNの分類法について検討した。
本手法は, フレキシブルSDM機能に依存しながら, 最先端の分類性能に適合する。
絶滅危惧種の比率は世界中で増加しており、アフリカ、アジア、南米で臨界率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:24:27 GMT)
AdvMT: Adversarial Motion Transformer for Long-term Human Motion
Prediction [2.8] 本稿では,AdvMT(Adversarial Motion Transformer)について述べる。
逆行訓練では,予測の不要な成果物を効果的に削減し,より現実的で流動的な人間の動作の学習を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:15:50 GMT)
Persian Typographical Error Type Detection Using Deep Neural Networks on
Algorithmically-Generated Misspellings [2.7] タイポグラフィーによるペルシャのエラータイプ検出は比較的調査の少ない地域である。
本稿では,ペルシャ語文の誤字を検出するための説得力のあるアプローチを提案する。
最終手法の結果は競争力が高く、精度は97.62%、精度は98.83%、リコールは98.61%、速度は他を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:37:19 GMT)
Multi-objective Feature Selection in Remote Health Monitoring
Applications [2.2] いくつかのシナリオでは、RF信号分析フレームワークは、あるタスクのパフォーマンスを他のタスクよりも優先することができる。
我々は,呼吸パターン認識の精度を高める識別的特徴を選択するために,生物学的原理に着想を得た多目的最適化アプローチを採用した。
本稿では,ユーザの識別精度を最大化し,呼吸活動認識のためのシステムの能力を最小限に抑えるために,逆向きな結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:27:43 GMT)
Quantum amplification and simulation of strong and ultrastrong coupling
of light and matter [2.2] 単一光子レベルでの光と物質の相互作用は、物理学の様々な分野において中心的な重要性を持つ。
量子光-マター相互作用の増幅と超強光-マター相互作用のシミュレーションの進歩は、過去10年間に行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:07:12 GMT)
Robust CNN-based Respiration Rate Estimation for Smartwatch PPG and IMU [2.2] 呼吸速度 (RR) は、心臓血管疾患や睡眠障害などの様々な疾患の指標である。
既存のRR推定手法は、自由生活条件下で手首領域からPSGデータを収集する際に、RRを正確に抽出するのに苦労する。
本稿では、PPG、加速度計、ジャイロスコープ信号からRRを抽出するための畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:15:46 GMT)
Generating artificial digital image correlation data using
physics-guided adversarial networks [2.1] デジタル画像相関 (DIC) は, き裂標本の機械的実験を監視し評価するための貴重なツールとなっている。
実補間DIC変位に類似したクラック試験片の大量の人工変位データを直接生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:06:26 GMT)
Decoupling Decision-Making in Fraud Prevention through Classifier
Calibration for Business Logic Action [1.8] 我々は、機械学習(ML)分類器をビジネスロジックフレームワーク内のスコアベースのアクションから切り離す戦略としてキャリブレーション戦略を使用する。
この知見は,このアプローチのトレードオフとパフォーマンスへの影響を浮き彫りにしている。
特に、IsotonicとBetaのキャリブレーションメソッドは、トレーニングデータとテストデータのシフトがあるシナリオで際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:13:21 GMT)
Innate-Values-driven Reinforcement Learning for Cooperative Multi-Agent
Systems [1.8] 本来の価値はエージェントの本質的なモチベーションを表しており、それはエージェントの本来の関心や目標を追求する好みを反映している。
強化学習(RL)の本質は、報酬駆動(ユーティリティなど)の振る舞いに基づく相互作用から学ぶことである。
本稿では,多エージェント相互作用の複雑な振る舞いを記述するために,階層型複合値強化学習モデル(本質的強化学習)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:51:10 GMT)
Empowering CAM-based Methods with Capability to Generate Fine-Grained
and High-Faithfulness Explanations [1.8] コンピュータビジョンでは、CAMベースの手法とLRPは2つの一般的な説明法である。
本稿では,CAM法を拡張したFG-CAMを提案する。
提案手法は, CAM法の特徴を変化させることなく, CAM法の欠点を解消するだけでなく, LRPとその変種よりも忠実である詳細な説明も生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:30:30 GMT)
Photonics for Sustainable Computing [1.7] フォトニック集積回路は、光トランシーバー、LIDAR、バイオセンシング、フォトニック量子コンピューティング、機械学習など、様々な用途で使われている。
本稿では,フォトニクスチップの炭素フットプリントモデルを構築し,フォトニクスベースの加速器の持続可能性について検討する。
解析の結果,光化学は高エネルギー効率で炭素フットプリントの操作性および実施性の両方を低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:37:23 GMT)
DISCOVER: 2-D Multiview Summarization of Optical Coherence Tomography
Angiography for Automatic Diabetic Retinopathy Diagnosis [1.7] 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy、DR)は、糖尿病の眼合併症である。
伝統的に、DRはカラーファンドス・フォトグラフィー(CFP)を用いて監視される。
本稿では3次元OCTAを用いた自動DR評価について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:06:40 GMT)
A Scoping Review of Energy Load Disaggregation [1.7] エネルギー負荷の分散は、需要側管理の有効性を高めることで電力グリッドのバランスに寄与する。
現在、この分野は包括的概要を欠いている。
国内電力消費が最も研究されている地域であり、産業負荷の分散など他の地域もほとんど議論されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:59:12 GMT)
Likelihood-based Sensor Calibration using Affine Transformation [1.6] 本稿では,1973年に発表されたGlacier Researchによる改良された解について述べる。
この結果は,様々な応用に適用可能であることを示す。
シミュレーションや,8つの同一センサを持つマルチセンサボードの実測データを用いて,本研究を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:37:04 GMT)
A General-purpose AI Avatar in Healthcare [1.5] 本稿では、医療におけるチャットボットの役割に焦点を当て、AIインタラクションをより患者にアピールするためのアバターの使用について検討する。
汎用AIアバターアプリケーションのフレームワークを3カテゴリのプロンプト辞書とプロンプト改善機構を用いて実証する。
2段階のアプローチでは、汎用AI言語モデルを微調整し、異なるAIアバターを作成して、ユーザと医療上の問題について議論することが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:44:15 GMT)
Formal Modelling of Safety Architecture for Responsibility-Aware
Autonomous Vehicle via Event-B Refinement [1.5] 本稿では,AVの安全条件をモデル化し,導出し,証明する上での戦略と経験について述べる。
このケーススタディは、現在最先端のゴール認識型責任感性安全性モデルを対象として、周囲の車両との相互作用について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:02:06 GMT)
SEPAL: Spatial Gene Expression Prediction from Local Graphs [1.5] 視覚組織の外観から遺伝子プロファイルを予測する新しいモデルであるSEPALを提案する。
本手法は, 平均表現に対する相対差を直接観察することにより, 問題の生物学的バイアスを生かしている。
そこで本研究では,転写学における現在のベストプラクティスに従うことにより,タスクをより適切に定義することを目的とした新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:30:29 GMT)
Semantic segmentation of sparse irregular point clouds for leaf/wood
discrimination [1.4] 本稿では,点幾何学のみを利用するPointnet ++アーキテクチャに基づくニューラルネットワークモデルを提案する。
我々のモデルは、UAVポイントクラウドにおける最先端の代替品よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:13:39 GMT)
Facets of correlated non-Markovian channels [1.4] 本稿では,非マルコフチャネルの相関による量子状態の変化について検討する。
そこで我々は,非マルコビアン性が相関性を維持することによって生じる,CP-divisible modified Ornstein-Uhlenbeck雑音について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:00:08 GMT)
Grounded learning for compositional vector semantics [1.4] 本研究では、スパイクニューラルネットワークアーキテクチャ内で構成分布意味論を実装する方法を提案する。
また,ラベル付き画像を用いて単語表現を訓練する手法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:12:34 GMT)
Advancing ECG Diagnosis Using Reinforcement Learning on Global Waveform
Variations Related to P Wave and PR Interval [1.4] 本稿では,PhystoNet/Computing in Cardiology Challenge (CinC)で利用可能な各種ECGデータセットに対するQ学習強化アルゴリズムの適用に焦点をあてる。
Q-Agentは8,867人の患者で71,672のビートを分類し、平均90.4%、平均9.6%のハミング損失しかなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:28:42 GMT)
Introducing New Node Prediction in Graph Mining: Predicting All Links
from Isolated Nodes with Graph Neural Networks [1.3] 新しいノード予測は、グラフマイニングとソーシャルネットワーク分析の分野における新しい問題である。
目標は、ひとつのノードだけでなく、この新しいノードのすべてのリンク、あるいは少なくともその大部分を予測することだ。
実験では、ディープニューラルネットワークに基づくアーキテクチャがこの問題の解決を学べることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:05:03 GMT)
Reverse Projection: Real-Time Local Space Texture Mapping [1.3] 本稿では,3次元物体のテクスチャに直接デカールを描画する新しいテクスチャマッピング手法であるReverse Projectionを提案する。
提案したパイプラインは、モデル絵画のスピードと汎用性を改善するためのステップであると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:54:57 GMT)
Correlated Quantization for Faster Nonconvex Distributed Optimization [1.3] 量子化 (starAli et al., 2017) は、各通信ラウンドにおける伝送ビットの体積を減少させる重要な(確率的な)圧縮技術である。
我々は、事前分散非最適化アルゴリズムMARINA(Gbunov et al., 2022)を解析する。
我々は、MARINAの理論的枠組みを拡張して、潜在的に相関のある圧縮機をかなり幅広い範囲に展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:29:17 GMT)
Human-computer Interaction for Brain-inspired Computing Based on Machine
Learning And Deep Learning:A Review [1.3] 本稿では,機械学習(ML)と深層学習(DL)モデルについて,脳にインスパイアされたコンピューティングのための人間とコンピュータのインタラクションに適用した総合的なレビューを行う。
大幅な進歩にもかかわらず、その能力を完全に活用する上での課題は残る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:51:26 GMT)
Realism in Action: Anomaly-Aware Diagnosis of Brain Tumors from Medical
Images Using YOLOv8 and DeiT [1.2] 本研究は,脳腫瘍の診断・分類に深層学習(DL)技術を活用することでこの問題に対処する。
NBML(National Brain Mapping Lab)は、30の腫瘍患者と51の正常患者を含む81の患者を対象とする。
このアプローチは、信頼できる腫瘍の検出と分類において有望な進歩を示し、現実の医療画像シナリオにおける腫瘍診断の潜在的な進歩を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 21:26:54 GMT)
Analyzing Modularity Maximization in Approximation, Heuristic, and Graph
Neural Network Algorithms for Community Detection [1.1] 本研究は,最適分割を求めるために,様々なモジュール性に基づくアルゴリズムの性能を評価する。
概最適分割は、しばしば任意の最適分割と不均等に異なる。
モジュラリティがコミュニティの検出に使用される場合、より方法論的なモジュラリティ利用のための近似最適化アルゴリズムを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 21:28:46 GMT)
Derm-T2IM: Harnessing Synthetic Skin Lesion Data via Stable Diffusion
Models for Enhanced Skin Disease Classification using ViT and CNN [1.0] 我々は、最近の数発学習の成功を拡大して、拡張されたデータ変換技術を統合することを目指している。
最先端機械学習モデルのトレーニングパイプラインに新たに生成された合成データを組み込むことによる影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:46:03 GMT)
Evaluating Pedestrian Trajectory Prediction Methods for the Application
in Autonomous Driving [1.0] 本稿では,単一軌跡生成の文脈における歩行者軌跡予測における技術の現状を評価する。
評価は、平均変位誤差(ADE)と最終変位誤差(FDE)を報告した広く使われているETH/UCYデータセット上で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:12:53 GMT)
Angular Momentum Flows without anything carrying it [1.0] 2つの遠隔領域間で保存された量の移動は、一般的には比較的簡単なプロセスであると仮定される。
我々は、ある領域から別の領域への角運動量の流れを、任意の粒子(または場)が存在するという驚くほど小さい確率で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:53:47 GMT)
Machine Teaching for Building Modular AI Agents based on Zero-shot
Learners [1.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)をゼロショット学習者として利用するモジュール型AIエージェントの堅牢性と性能を向上させるアプローチを提案する。
我々の反復型機械教育法は、人間からのフィードバックを限定してAIエージェントに時間をかけて教える効率的な方法を提供する。
会話型AIエージェントに共通する3つのタスクの結果は、データセットの20～70%を監督することで、クローズ・トゥ・オークルのパフォーマンスが達成可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:41:37 GMT)
Fault-tolerant quantum computation using large spin cat-codes [0.9] 本研究では、スピンキャット符号を用いて、大きなスピンキュウトに符号化された量子ビットに基づいて、フォールトトレラントな量子誤り訂正プロトコルを構築する。
我々は、量子制御とライダーベルク封鎖を用いて、ランク保存されたCNOTゲートを含む普遍ゲートセットを生成する方法を示す。
これらの知見は、量子情報処理において、耐障害性、高いしきい値、リソースオーバーヘッドを低減できる可能性を持つ、大きなスピンで量子ビットを符号化する方法を舗装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:30:00 GMT)
Investigating disaster response through social media data and the
Susceptible-Infected-Recovered (SIR) model: A case study of 2020 Western U.S.
wildfire season [0.9] ソーシャルメディアは災害時の公衆の懸念や要求を反映することができる。
Twitterデータからトピックをクラスタリングするために、BERT(Bidirectional Representations from Transformers)トピックモデリングを使用しました。
本研究では、ソーシャルメディアデータを用いたSIRモデルとトピックモデリングが、災害対応を定量的に評価するための意思決定者に提供する方法について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:49:29 GMT)
Optimising Graph Representation for Hardware Implementation of Graph
Convolutional Networks for Event-based Vision [0.9] イベントベースビジョンは、ダイナミック・ビジョン・センサー(ニューロモルフィック・カメラ)が生成するデータ処理に関する新たな研究分野である
この領域における最新の提案の1つは、Graph Convolutional Networks(GCNs)である。
本稿では,FPGAの利点と限界を考慮した,イベントカメラデータストリームからのグラフ生成プロセスのハードウェア実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:10:08 GMT)
Nonlinearity, Feedback and Uniform Consistency in Causal Structural
Learning [0.8] Causal Discoveryは、観測データから因果構造を学習するための自動探索手法を見つけることを目的としている。
この論文は因果発見における2つの疑問に焦点をあてる: (i) k-三角形の忠実性の代替定義を提供すること (i) (i) はガウス分布の族に適用されるとき強い忠実性よりも弱いこと (ii) 修正版の強忠実性が成り立つという仮定のもとに。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:32:19 GMT)
Learning to Configure Mathematical Programming Solvers by Mathematical
Programming [0.8] 本稿では,与えられた問題の特定の事例に対して,優れた数学的プログラミング解法構成を求める問題について論じる。
優れたソルバ構成を学ぶことの難しさは、パラメータ設定がすべて独立しているとは限らないことである。
このアプローチの第2段階でこの問題に対処し、学習した情報を用いて最適化問題を構築し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:02:01 GMT)
Monte Carlo Tree Search for Recipe Generation using GPT-2 [0.8] モンテカルロ木探索(MCTS)を利用したGPT-2を用いたテキスト生成手法であるRecipeMCを提案する。
RecipeMCにより、報酬関数を定義し、テキスト生成にソフト制約を課し、生成したレシピの信頼性を向上させることができる。
以上の結果から,ヒト評価者はRecipeMCで生成したレシピを,他のベースライン法で生成したレシピよりも好んでいることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:50:46 GMT)
Can ChatGPT Rival Neural Machine Translation? A Comparative Study [0.8] 本稿では,ChatGPTで表される大規模言語モデルの,中国語の外交文を英語に翻訳するメインストリームのニューラルネットワーク翻訳(NMT)エンジンと比較して評価する。
本研究では,ChatGPT と NMT エンジンの翻訳品質を 4 つの自動測定値で測定し,エラータイポロジーと6 つの解析ルーリックに基づいて人的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:20:33 GMT)
Closed-Form Interpretation of Neural Network Classifiers with Symbolic
Regression Gradients [0.8] ニューラルネットワークに基づく回帰とは対照的に、分類において、ニューラルネットワークからシンボル方程式への1対1マッピングを見つけることは一般的に不可能である。
トレーニングされたニューラルネットワークを、同じ量に基づいて決定を下す同値関数のクラスに組み込みます。
この等価クラスと記号回帰の探索空間で定義される人間可読方程式の交点を見つけることによってニューラルネットワークを解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:47:42 GMT)
dRG-MEC: Decentralized Reinforced Green Offloading for MEC-enabled Cloud
Network [0.8] 本稿では,共同計算オフロードによる資源利用を最適化するために,総計算量と通信オーバーヘッドを最小化する手法を提案する。
ベースライン方式と比較して,本手法はシステム全体のコストを37.03%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:21:20 GMT)
Benchmark Performance of Homomorphic Polynomial Public Key Cryptography for Key Encapsulation and Digital Signature Schemes [0.7] ホモモルフィックポリノミアル公開鍵(HPPK)鍵カプセル化機構(KEM)とデジタル署名(DS)
本稿では、2つの革新的な暗号方式の性能に関する総合的なベンチマーク分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:12:07 GMT)
Towards Safe Load Balancing based on Control Barrier Functions and Deep
Reinforcement Learning [0.7] 我々は,SD-WAN(Software Defined-Wide Area Network)のための安全な学習に基づくロードバランシングアルゴリズムを提案する。
制御バリア関数(CBF)を併用した深層強化学習(DRL)によって強化される。
提案手法は,リンク容量制約に関する安全性要件を尊重しつつ,エンドツーエンドの遅延の観点から,ほぼ最適品質(QoS)を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:43:12 GMT)
$K$-Nearest-Neighbor Resampling for Off-Policy Evaluation in Stochastic
Control [0.7] 歴史的データからポリシーの性能を推定するための,新規な$K$-nearest 隣人パラメトリック手法を提案する。
私たちの分析は、ほとんどのアプリケーションで一般的なプラクティスであるように、エピソード全体のサンプリングを可能にします。
他のOPE手法と比較して、我々のアルゴリズムは最適化を必要とせず、木に基づく近接探索と並列化によって効率的に実装することができ、環境のダイナミクスのパラメトリックモデルを明示的に仮定することはない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:19:05 GMT)
SC-VAE: Sparse Coding-based Variational Autoencoder with Learned ISTA [0.7] そこで本研究では,ISTA (SC-VAE) を用いたスパース符号化に基づくVAEを新たに導入し,スパース符号化を可変オートエンコーダフレームワークに統合する。
2つの画像データセットに対する実験により、我々のモデルは、最先端の手法と比較して、画像再構成結果の改善を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:29:57 GMT)
Quantum Time-Space Tradeoffs for Matrix Problems [0.7] 量子コンピュータが行列を含む様々な問題を解くのに必要な時間と空間を考察する。
ほぼ全ての行列$A$に対して、少なくとも$T$の入力クエリと$S$のメモリを持つ量子回路は$T=Omega(n2/S)$を必要とすることを証明している。
我々の下界の多くは時間と空間の複雑さで決定論的アルゴリズムと一致するため、量子コンピュータは任意の空間境界を持つこれらの問題に対していかなる利点も提供できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:38:43 GMT)
Distributed Monitoring for Data Distribution Shifts in Edge-ML Fraud
Detection [0.6] エッジデバイスのネットワーク上でのデータ分散シフトを継続的に監視する新しいフレームワークを提案する。
本システムは,エッジデバイスの分散ネットワーク上でのKS(Kolmogorov-Smirnov)テストの革新的な計算を含む。
実世界の金融取引データセットと合成金融取引データセットを併用したフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:38:00 GMT)
Machine Learning Applications in Spine Biomechanics [0.6] 機械学習とコンピュータビジョン技術は、単一のカメラ画像と同じくらい単純な3Dボディ形状、人体計測、運動学を推定するのに役立つ。
本研究では,これらの手法を従来の筋骨格モデルと統合し,脊髄生体力学の包括的解析を可能にする枠組みを提案する。
本研究における実世界の応用例としては, 職場での揚力評価, 自動車事故における鞭打ち損傷の評価, プロスポーツにおける生体力学的解析などが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 04:45:12 GMT)
A Deep Learning Approach Towards Student Performance Prediction in
Online Courses: Challenges Based on a Global Perspective [0.6] 本研究は,オンラインコースの中間段階における学生のパフォーマンスを予測するために,深層学習技術(CNNとRNN-LSTM)を用いることを提案する。
実験結果から、ディープラーニングモデルは、他の最適化されたMLモデルよりも優れた性能を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:13:19 GMT)
Hardware efficient autonomous error correction with linear couplers in
superconducting circuits [0.5] 大規模量子コンピュータは、情報のデコヒーレンスを防ぐために、必然的に量子エラー補正(QEC)を必要とする。
AQECスキームは、エラー状態をエンジニアリングされた散逸によって効率的に除去できる励起に変換することで機能する。
Liらによる最近提案されたAQECスキームは、スター符号と呼ばれ、2つのトランスモンをチューナブルカプラと2つの損失共振器を冷却源とするエンコーダとして、全ての単一キュービットエラーチャネルを自律的に修正または抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:42:34 GMT)
VI-PANN: Harnessing Transfer Learning and Uncertainty-Aware Variational
Inference for Improved Generalization in Audio Pattern Recognition [0.4] 変動予測事前学習型音声ニューラルネットワーク(VI-PANN)を提案する。
我々は、VI-PANNから他の下流音響分類タスクに知識を移す際に生じる不確実性の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:55:44 GMT)
Measuring Natural Scenes SFR of Automotive Fisheye Cameras [0.3] MTF(Modulation Transfer Function)は、自動車領域で一般的に用いられる画像品質の指標である。
広視野視野カメラ(FOV)は、特に低速車両自動化アプリケーションで人気が高まっている。
本稿では,広視野カメラに適応する自然シーン空間周波数応答(NS-SFR)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:59:59 GMT)
Deep Neural Decision Forest: A Novel Approach for Predicting Recovery or
Decease of COVID-19 Patients with Clinical and RT-PCR [0.3] 本研究の目的は,深層学習アルゴリズムが患者の道徳を予測できるかどうかを検討することである。
臨床およびRT-PCRがどちらが信頼性が高いかを予測するための予測に与える影響について検討した。
その結果, RT-PCRを用いない臨床単独が, 80%の精度で最も効果的な診断方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:27:57 GMT)
Alleviating the quantum Big-$M$ problem [0.2] 古典的には "Big-$M$" 問題として知られており、物理的エネルギースケールに影響を与える。
我々は、量子ビッグ-M$問題を体系的に包含し、最適の$M$を見つけるのにNPハードネスを明らかにする。
本稿では,SDP緩和に基づく実用的な翻訳アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:38:00 GMT)
Optimized Ensemble Model Towards Secured Industrial IoT Devices [0.2] 本稿では,IIoT環境における侵入・攻撃検出性能を向上させるために,ベイズ最適化・ガウス過程(BO-GP)とアンサンブル木に基づく学習モデルを組み合わせたフレームワークを提案する。
提案するフレームワークのパフォーマンスは、ニューサウスウェールズ大学のCyber Range and IoT labsが収集したWindows 10データセットを用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:06:39 GMT)
Weak value advantage in overcoming noise on the primary system [0.2] 各種ノイズチャネル内の弱値を測定するための弱測定プロトコルの性能を解析する。
ノイズに対する感度が弱測定プロトコルで2次的に低下する特定の事例をピンポイントで特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:00:30 GMT)
Eigenstate Thermalization in 2+1 dimensional SU(2) Lattice Gauge Theory [0.1] 格子上で離散化されたハミルトニアンSU(2)ゲージ理論が固有状態熱化仮説(ETH)に従うという仮説の予備的な数値的証拠を示す。
3つの研究事例のそれぞれにおいて、まず固有エネルギースペクトルにおけるランダム行列理論(RMT)の振る舞いを確認し、次に対角線を解析する。
我々は、(b) と (c) で十分小さい周波数窓において、電気エネルギー演算子の対角行列要素がRTTの挙動を示すことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:14:22 GMT)
Zero-Point Energy Density at the Origin of the Vacuum Permittivity and
Photon Propagation Time Fluctuation [0.0] 仮想揺らぎに対してゼロ点密度の真空記述を与える。
目的の1つは真空誘電率と透過性の起源を説明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:47:00 GMT)
Wigner's Phase Space Current for the Conditional Dynamics in Entangled
Two Mode Systems -Seeing Beam Splitters in a New Light- [0.0] 連続的な単一モード系に対する位相空間における量子力学について検討する。
我々は、一方のモードの条件付きウィグナー電流Jの形状を、他方のモードをトレースした後に導出し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:53:29 GMT)
Video-based Automatic Lameness Detection of Dairy Cows using Pose
Estimation and Multiple Locomotion Traits [0.0] 歩行牛のビデオから9つのキーポイントの動きを抽出した。
キーポイントの軌跡は6つの移動特性を計算するのに使われた。
3つの重要な特徴は、背姿勢測定、頭部ボビング、追跡距離であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:56:54 GMT)
Universal constraint for relaxation rates of semigroups of qubit Schwarz
maps [0.0] ユニタリキュービット シュワルツ写像は正の写像と完全に正の写像の間を補間する。
これは qubit のシュワルツ写像のスペクトルに対する普遍的制約を与え、シュヴァルツ qubit map がマルコフ写像となるために必要な条件を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:21:21 GMT)
Transformer-CNN Fused Architecture for Enhanced Skin Lesion Segmentation [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、非常に高度な医療画像セグメンテーションを持つ。
CNNは、長距離依存関係の学習とグローバルコンテキストの取得に苦労している。
我々は、トランスフォーマーがグローバルな依存関係をキャプチャする能力と、CNNが低レベル空間の詳細をキャプチャする能力を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:36:14 GMT)
Topology of Bi$_2$Se$_3$ nanosheets [0.0] 近年、トポロジカル絶縁体Bi$Se$_3$の2次元コロイドナノ結晶の量子スピンホールエッジチャネルが直接観測されている。
我々は,この材料の薄いナノシートを記述するために伝統的に用いられてきた4バンド有効モデルを再考する。
8バンドモデルは実験結果のほとんどを捉えるだけでなく、以前の第一原理計算とも一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:03:04 GMT)
The recursive scheme of clustering [0.0] 新たなアプローチによるクラスタリングは,専門家による評価と比較すると,より許容できる結果が得られることを示す。
本稿では,地理的(気候)実験で得られたデータをクラスタリングするための再帰的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:08:32 GMT)
Temporal Analysis of World Disaster Risk:A Machine Learning Approach to
Cluster Dynamics [0.0] 本稿では,リスクを軽減し,世界規模で安全な環境を創出するための取り組みの効果を評価する。
世界リスク指数を用いて、2011年から2021年までの世界の災害リスク動態の時間的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:50:53 GMT)
Synthesis of pulses from particle detectors with a Generative
Adversarial Network (GAN) [0.0] 本稿では,粒子検出器からパルスを生成できるモデルを提案する。
このモデルは、人工ニューラルネットワーク、すなわちGenerative Adversarial Networks (GAN)に基づいている。
従来のパルス高さヒストグラムデータにマッチするデータ分布を実データと同一の形状のパルスを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:54:16 GMT)
Structure-focused Neurodegeneration Convolutional Neural Network for
Modeling and Classification of Alzheimer's Disease [0.0] アルツハイマー病(AD)は世界的な課題となり、正確な早期診断の緊急性を強調している。
軽度認知障害 (MCI) とAD (AD) を区別するために, MRI (Machine Resonance Imaging) を併用した臨床技術は, 整合性や信頼性に乏しいため, 障害に遭遇する。
本稿では,画像強調技術であるガンマ補正を統合し,構造に着目した神経変性畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを含む機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:06:42 GMT)
Stability of superfluids in tilted optical lattices with periodic
driving [0.0] 振動格子の最下帯における超流体のフォノンモードと相互作用駆動不安定性について実験的に検討した。
我々の観測により、量子シミュレーション実験のための安定パラメータ状態の予測が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:46:34 GMT)
Singer Identity Representation Learning using Self-Supervised Techniques [0.0] 歌唱関連タスクに適した表現を抽出するシンガーアイデンティティエンコーダを訓練するためのフレームワークを提案する。
我々は,孤立した音声トラックの集合体上で,異なる自己教師付き学習手法を探索する。
歌手の類似度と識別タスクにおける表現の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:41:38 GMT)
Simple and general bounds on quantum random access codes [0.0] 我々は、d-次元古典アルファベットから選択された n 個の独立変数の完全一般設定に境界を与える。
数値的に、境界は全体としては厳密ではないが、良い近似が得られることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:36:42 GMT)
Second Born electrons, born again seamen [0.0] 海洋上の人の救助と、原子衝突における電荷移動における第二のボルン項の支配は、物理学の一般的な要素を共有している。
タイトルの複数の句は好奇心に満ちており、海に浮かぶ人物の救出と、原子衝突における電荷移動における第2ボルン項の支配は、物理学の一般的な要素を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:48:35 GMT)
Reliability Analysis of Complex Systems using Subset Simulations with
Hamiltonian Neural Networks [0.0] ハミルトンニューラルネットワークを用いたモンテカルロサンプリングを用いた新しいサブセットシミュレーション手法を提案する。
提案手法は,ハミルトニアンモンテカルロ法の優れたサンプリングと計算効率のよい勾配評価を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:15:42 GMT)
Reducing measurement costs by recycling the Hessian in adaptive
variational quantum algorithms [0.0] 本稿では,適応VQAに適した準ニュートン最適化プロトコルを提案する。
我々は,適応VQAの繰り返しを通じて,逆ヘッセン行列に対する近似を連続的に構築し,成長させる準ニュートンアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 14:08:04 GMT)
Realizing limit cycles in dissipative bosonic systems [0.0] 本稿では,リニアボソニックモードを消散非線形ボソニックモードに結合することで,リミットサイクル振動を発生させる一般的なメカニズムを提案する。
魅力的な光ポンプ格子を有する原子空洞系において, LCを初めて実験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:59:22 GMT)
Real-time Impurity Solver Using Grassmann Time-Evolving Matrix Product
Operators [0.0] 本稿では,最近提案されたグラスマン時間進化行列積演算子法に基づく平衡不純物スペクトル関数の計算手法を提案する。
この手法の精度は、単軌道アンダーソン不純物モデルで示され、連続時間量子モンテカルロ法に対してベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:20:29 GMT)
ReACT: Reinforcement Learning for Controller Parametrization using
B-Spline Geometries [0.0] 本研究は,N次元B-スプライン測地(BSG)を用いた深部強化学習(DRL)を用いた新しいアプローチを提案する。
本稿では,操作条件に依存する複雑な振る舞いを持つシステムのクラスであるパラメータ変量システムの制御に焦点をあてる。
多数の動作条件に依存するコントローラパラメータをマッピングするために,BSGを導入し,適応処理をより効率的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:27:30 GMT)
Quantum enhanced balanced heterodyne readout for differential
interferometry [0.0] 両センサを用いた3dBヘテロダイン信号対雑音ペナルティを回避できるバランス式ヘテロダインリードアウトの実験的検討を行った。
我々は、高周波スペクトルに絡み合った2モードの圧縮状態を用いて、注入されたオーディオバンド信号のさらなる信号対雑音改善を示す。
この手法は量子制限された高精度の実験に適用でき、量子重力、重力波の検出、波長多重量子通信の探索に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:35:43 GMT)
Quantum Modeling of Filter Bubbles Based on Kubo-Matsubara Form Green's
Functions Considering Remote and Proximity Interactions:Ultraviolet
Divergence to Indefinite Ghosting, Consideration of Cut Surfaces [0.0] 本研究の目的は,エージェント間の意見の進化とその集団的ダイナミクスをモデル化することである。
不確定なゴースト現象は、情報の不確実性と非線形性を意見形成に取り入れることで、社会的な意見の変動を描いている。
本モデルでは, フィルタバブルの形成と成長をシミュレートするために, 人口密度や無作為な数に基づく意見の極端な値を含む複数のパラメータを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:48:44 GMT)
Quantum Inspired Microwave Phase Super-Resolution at Room Temperature [0.0] 光子数兆光子を用いた室温マイクロ波超解相測定を実現する。
25nと56dBのSNRで波長よりも1200倍の高分解能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:23:02 GMT)
Quantum Computation and Quantum Simulation with Ultracold Molecules [0.0] 光学格子やツイーザートラップに閉じ込められた超低温分子は、量子情報を処理するために用いられる。
それらは大きな安定な状態の集合を持ち、それらの間の強い遷移と長いコヒーレンス時間を持つ。
我々は、これまで達成された進歩と、まだ克服すべき課題をレビューし、この分野のすべての可能性を解き放つ新しいアイデアについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:43:53 GMT)
Polygamy relations for tripartite and multipartite quantum systems [0.0] 本稿では,三部量子系と多部量子系に対するポリガミー特性について検討する。
右三角形と四面体を用いて、新しい定義に従って多角形関係を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 03:48:01 GMT)
Phase discovery with active learning: Application to structural phase
transitions in equiatomic NiTi [0.0] ニッケルチタン(NiTi)は、様々な生体医療・工学機器で用いられる形状記憶合金である。
そこで我々は, LDA, PBE, PBEsol, SCAN DFT関数に基づいて, NPT NiTi の4つの機械学習力場を訓練する。
驚いたことに、大規模な分子動力学シミュレーションでは、SCANモデルのみが可逆的なB19'-> B2相転移を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:22:47 GMT)
On characteristics of mixed unitary channels being additive or
multiplicative with respect to taking tensor products [0.0] ヒルベルト空間内のすべてのユニタリ作用素の群の有限部分群によって生成される混合ユニタリチャネルについて検討する。
本稿では,チャネルの出力状態の異なる特性を計算できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:06:55 GMT)
Offline and online energy-efficient monitoring of scattered uncertain
logs using a bounding model [0.0] ブラックボックスのサイバー物理システムログは、状態タイムスタンプと寸法の両方で不確実である。
我々は、動的システムの非線形拡張によって与えられる過近似だが表現的モデルを利用する。
オフラインログが与えられた場合、当社のアプローチでは、偽アラームの数が限られているため、安全仕様に対するログの監視が可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:20:47 GMT)
Nonlocal Quantum Field Theory and Quantum Entanglement [0.0] 量子力学の非局所的性質と、量子場理論のような相対論的量子力学との関係について論じる。
ここでは、ポアンカーの不等式、ユニタリ性、微視的因果性を満たす有限の非局所量子場理論(NLQFT)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:15:26 GMT)
Non-Gaussian diffusive fluctuations in Dirac fluids [0.0] 電荷輸送の完全なカウント統計(FCS)は非常に非ガウス的である。
その結果、準1次元の非平衡初期条件から始めると、流体状態における電荷ノイズは従来の拡散金属と比較してパラメトリックに増強される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:00:05 GMT)
New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks
to Identify Sybils in Polycentric Governance [0.0] 本研究では,ブロックチェーンに基づく分散自律組織(DAOs)におけるデジタル資産の多元的ガバナンスについて検討する。
理論的な枠組みを提供し、シビルや急激なアイデンティティを識別する手法を開発することによって、分散型ガバナンスに直面する重要な課題に対処する。
この方法は、ガバナンスデータセット内のシビルアクティビティを特定するために、グラフ深層学習技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:17:39 GMT)
Mapping Walnut Water Stress with High Resolution Multispectral UAV
Imagery and Machine Learning [0.0] 本研究では、ランダムフォレストモデル(RF)を用いて、茎水電位(SWP)をマッピングする機械学習手法を提案する。
2017年から2018年にかけて、商業用クルミ果樹園で7バンドのマルチスペクトルカメラを搭載したUAVの5回の飛行が行われた。
直交UAV画像と気象データから得られた植生指標を利用したRF回帰モデルにより,効果的に地盤計測SWPを推定する。
RF分類モデルでは, クルミの木中の水ストレスレベルを85%の精度で予測し, 還元された分類モデルの80%を超える精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:22:13 GMT)
Machine learning-enhanced optical tweezers for defect-free rearrangement [0.0] 本稿では,この再配置プロセスの最適化に近似ポリシー最適化モデルを用いた機械学習手法を提案する。
本手法は, 最短経路問題を効率よく解き, 欠陥のないツイーザアレイの形成を保証することに焦点を当てる。
この進歩は、ツイーザーアレイに新たな機会をもたらし、コンピュータ研究の効率性と精度を高める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:53:06 GMT)
Machine Learning to Promote Translational Research: Predicting Patent
and Clinical Trial Inclusion in Dementia Research [0.0] 認知症は、2040年までに英国で6100万人に影響を及ぼし、年間25億ポンドの費用がかかると予想されている。
1990～2023年の間に、イギリスの認知症研究出版物43,091件からDmensionsデータベースを用いてデータを抽出した。
特許の予測では、受信者動作特性曲線(AUROC)の精度は0.84と77.17%であり、臨床試験の精度は0.81と75.11%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:25:49 GMT)
Learning effective good variables from physical data [0.0] プリミティブ変数の可能なグループや組み合わせを見つけるために,2つの機械学習手法を導入,試行する。
この2つの手法は、対流熱伝達現象を記述する2つの一般的な経験的相関と、ニュートンの普遍重力法則にうまく適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:52:35 GMT)
Interface-Driven Peptide Folding: Quantum Computations on Simulated
Membrane Surfaces [0.0] 本研究では、既存の量子コンピューティングアルゴリズムを拡張し、界面における抗菌ペプチド相互作用の複雑さに対処する。
われわれの手法では、同質なメディアのシミュレーションに比べてより多くの量子ビットを必要としておらず、現在の量子コンピューティング資源でより実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:18:19 GMT)
Inside the Jaynes-Cummings sum [0.0] Jaynes-Cummingsモデルにおける原子反転は、ハンケル輪郭上の積分としての正確な表現を持つことが示されている。
コヒーレントな状態の場に対しては、積分はサドル点法を用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:24:28 GMT)
Information scrambling -- a quantum thermodynamic perspective [0.0] 量子情報科学の最近の進歩は、量子多体系の複雑な力学に光を当てている。
この視点は、いくつかの重要な研究から重要な発見を合成し、量子スクランブルの様々な側面を探求することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:15:09 GMT)
Information Flow Rate for Cross-Correlated Stochastic Processes [0.0] 結合プロセス間のデータ駆動情報流速の統計特性について検討する。
我々は,情報流速統計の期待値と,自動相関関数と相互相関関数の特性の関係を導出する。
本分析は, サンプリングステップの影響, 相互相関の強さ, 情報流速に対する相関の時間的遅延について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 06:08:06 GMT)
Improving the Accuracy and Interpretability of Random Forests via Forest
Pruning [0.0] 本稿では,ランダム林の精度と決定木の解釈可能性という,両世界を最大限に活用することを目的としたポストホックアプローチを提案する。
森林伐採手法を2つ提案し, 適度な森林を適度に選抜し, 選択した樹木を1つにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:02:47 GMT)
Improving deep neural network generalization and robustness to
background bias via layer-wise relevance propagation optimization [0.0] 画像の背景の特徴は、背景バイアスを表す画像のクラスと飛躍的に相関する。
標準的な評価データセットでうまく機能するが、現実のデータにはあまり一般化しないディープニューラルネットワーク(DNN)。
本研究では, LRPヒートマップの最適化により, 背景バイアスの影響を最小限に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:20:39 GMT)
Improved Forecasting Using a PSO-RDV Framework to Enhance Artificial Neural Network [0.0] 本研究では,ランダム遅延速度慣性重み法による予測法の改良を行った。
ゴルフボールの動きにインスパイアされたIW技術は、溶液点に近づくと粒子の速度をパラメータ的に下降する構造に変化させた。
RDV IWを用いた改良型ANN-PSOの適用により、HIV/AIDS予測モデルが2モデルと比較して大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:15:33 GMT)
Imperfect Measurements and Conjugate Observables [0.0] 量子測定で使用される標準のフォン・ノイマン相互作用は、不完全な測定を可能にすることで緩和する。
古典物理学に類似した共役量の近似デコヒーレンスを達成することは可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:02:24 GMT)
IdentiFace : A VGG Based Multimodal Facial Biometric System [0.0] アイデンティフェイス(IdentiFace)は、顔認識のコアと、性別、顔の形、感情など、最も重要な生体認証特性を結合した多モード顔バイオメトリックシステムである。
認識問題として、ferETデータベースから収集したデータを用いて、クラス内変動の高い5つのクラスに対して99.2%の精度で検定を行った。
また、有名人の顔形状データセットを用いて、顔形状問題において88.03%の精度を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:13:20 GMT)
IODeep: an IOD for the introduction of deep learning in the DICOM
standard [0.0] 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)の重みとアーキテクチャの両方を記憶するための新しいDICOM情報オブジェクト定義(IOD)を提案する。
IODeepは、トレーニングされたAIモデルをDICOMインフラストラクチャに完全に統合することを保証する。
これにより、AIモデルは、Radiology病棟が生成する実際のデータに合わせて調整され、医師の意思決定プロセスが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:38:24 GMT)
Hierarchical Classification of Transversal Skills in Job Ads Based on
Sentence Embeddings [0.0] 本稿では,求人広告要件とスキルセットの相関関係をディープラーニングモデルを用いて同定することを目的とする。
このアプローチには、ESCO(European Skills, Competences, Occupations)分類を使用したデータ収集、事前処理、ラベル付けが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:07:32 GMT)
GANDALF: Gated Adaptive Network for Deep Automated Learning of Features [0.0] GANDALF (Deep Automated Learning of Features) のためのGated Adaptive Network
GANDALF は Gated Feature Learning Unit (GFLU) と呼ばれるゲーティング機構を備えた新しい表処理ユニットに依存している。
我々は、GANDALFがXGBoost、SAINT、FT-TransformersなどのSOTAアプローチより優れているか、劣っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 00:28:04 GMT)
From Pampas to Pixels: Fine-Tuning Diffusion Models for Ga\'ucho
Heritage [0.0] 本稿では, 地域文化概念, 歴史人物, 絶滅危惧種の表現における潜在拡散モデル (LDM) の可能性について考察する。
我々の目標は、生産モデルが地域の文化的・歴史的アイデンティティを捉え保存するのにどう役立つか、より広い理解に貢献することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:34:52 GMT)
Field-free alignment and orientation of linear molecules by two-color
trapezoidal laser pulses [0.0] 2色レーザーパルスによるリニア分子の配向と配向について検討した。
非断熱状態と断熱状態の両方のパルスの後、アライメントと配向は持続する。
また, 相対相変化が1パルスと2パルスの分子配向に及ぼす影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:52:52 GMT)
Fermi polaron in atom-ion hybrid systems [0.0] 偏光フェルミ浴と相互作用する荷電不純物からなるイオン性フェルミポーラロンについて検討した。
強い結合に対するスムーズなポラロン-分子遷移は、中性の場合とは対照的に、遷移が有限温度と有限不純物密度でのみ滑らかになる。
この研究は、原子状半導体中のフェルミ励起子ポラロンのような代替固体系に対する貴重な洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:45:02 GMT)
Fermi accelerating an Anderson-localized Fermi gas to superdiffusion [0.0] 障害は量子系の輸送特性に劇的な影響を及ぼすことがある。
障害電位内を膨張する超低温非接触フェルミガスのダイナミクスを実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:36:35 GMT)
Feature Network Methods in Machine Learning and Applications [0.0] 機械学習(ML)機能ネットワーク(英: machine learning feature network)は、機械学習タスクにおけるML機能を、その類似性に基づいて接続するグラフである。
本稿では,機能クラスタリングとフィードフォワード学習によって階層的な接続が形成される,深い木構造特徴ネットワークの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 01:57:12 GMT)
Experimental hierarchy of the nonclassicality of single-qubit states via
potentials for entanglement, steering, and Bell nonlocality [0.0] 絡み合いポテンシャルは単モード状態の非古典性を定量化する有望な方法である。
我々は、他の量子相関に絡み合うポテンシャルの概念を一般化する。
特別に調整された偏光符号化単一光子状態を用いて、この概念を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:19:30 GMT)
Evidence Networks: simple losses for fast, amortized, neural Bayesian
model comparison [0.0] Evidence Networksは、最先端のメソッドがフェールした場合にベイズモデルの比較を可能にする。
リークパリティオード電力変換を導入し、新しいl-POP-Exponential'損失関数を導出する。
Evidence Networks はパラメータ空間の次元性に明示的に依存しており、後続確率密度関数の複雑さと軽度にスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 16:45:46 GMT)
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit
Runge-Kutta methods [0.0] 本研究では,NNの予測を高次暗黙的ルンゲ・クッタ(IRK)法で用いることを提案する。
方程式の暗黙の系における残差は、NNの予測誤差と関係し得るので、軌道に沿ったいくつかの点で誤差推定を行うことができる。
この誤差推定は,NNの予測誤差と非常に相関し,IRK法の順序を増大させることで,この推定精度が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:18:56 GMT)
Entanglement of a three-level atom interacting with two-modes field in a
cavity [0.0] 空洞内の2つのモードの量子化場と相互作用する3つのレベルの原子間の相互作用のダイナミクスを研究する。
大きな変形または弱い双極子強度に対して、ラマン条件、すなわち彼の原子遷移の抑制が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 02:53:01 GMT)
Efficient quantum amplitude encoding of polynomial functions [0.0] 実関数を$n$ qubitsで符号化する2つの効率的な方法を紹介し比較する。
まず、線形関数をワード列多制御ゲートで量子レジスタにエンコードする。
第2に、この構成をビルディングブロックとして使用し、線形関数に対応する振幅のブロック符号化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 11:01:50 GMT)
Dualities in one-dimensional quantum lattice models: topological sectors [0.0] 双対理論のスペクトルを相互に関連付けるための一般的な枠組みを構築する。
我々は、そのトポロジカルセクターとXXZモデルのマッピングが、ドリンフェル中心の非自明な自己同値性と関連していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:02:07 GMT)
Disorder-induced decoupling of attracting identical fermions: transfer
matrix approach [0.0] 一対の同一フェルミオンと有限格子クラスター上の短距離魅力的な相互作用を、強サイト障害の存在下で考慮する。
スピンフルフェルミオンは最小のエネルギーを持つ部位を同時に占有できるため、常に障害に耐性のある境界状態を形成するが、同じフェルミオンの場合、隣り合う場所でのペアリングの確率は相互作用と障害の関係に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:14:56 GMT)
Diffeomorphism invariant classical-quantum path integrals for Nordstrom
gravity [0.0] 我々は、時空計量が古典的に扱われる量子体場とノルドストロム重力の理論を構築する。
力学は古典量子パス積分によって構成され、完全に正のトレース保存(CPTP)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:23:00 GMT)
Developing a Novel Holistic, Personalized Dementia Risk Prediction Model
via Integration of Machine Learning and Network Systems Biology Approaches [0.0] 提案手法は認知症リスク予測のための新しい全体論的アプローチを利用する。
環境汚染やライフスタイルの要因データをネットワークシステムに基づく遺伝データに組み込むのはこれが初めてである。
本モデルでは, 全身性認知症リスク予測を臨床応用に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 21:08:59 GMT)
Detecting Brain Tumors through Multimodal Neural Networks [0.0] 本研究の目的は、グレースケール画像として処理されたMRIスキャンの分類のためのマルチモーダルモデルの性能を評価することである。
結果は有望であり、モデルが約98%の精度に達すると、同様の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:06:52 GMT)
Deep learning in medical image registration: introduction and survey [0.0] 本論文では,簡単な数値例を用いて画像登録を行う。
空間指向のシンボル表現とともに、画像登録の定義を提供する。
また、画像ガイド下手術、運動追跡、腫瘍診断の応用も検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:01:36 GMT)
Creating walls to avoid unwanted points in root finding and optimization [0.0] ルート探索と最適化では、閉じた集合が$A$ 1 である場合が多く、この列が A に収束しないのが好まれる。
本稿では,前項で論じる状況に対処する手法の簡易な修正IM1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:17:24 GMT)
Correlations for subsets of particles in symmetric states: what photons
are doing within a beam of light when the rest are ignored [0.0] ビームから$q$光子のみを検査した場合、演算子の期待値がどのように変化するかを示す。
有用な系として、任意の状態からランダムに選択された任意の$q$- Photon状態の係数は、元の状態の$q$2次相関である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:00:00 GMT)
ConFormer: A Novel Collection of Deep Learning Models to Assist
Cardiologists in the Assessment of Cardiac Function [0.0] 本稿では,心エコーによるEFおよび左室壁厚推定の自動化を目的とした新しい深層学習モデルであるConFormerを提案する。
ConFormerの実装は、コスト効率が高く、アクセシブルで、包括的な心臓健康モニタリングを可能にすることで、予防的心臓学を強化する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 23:36:07 GMT)
Comparative study of clustering models for multivariate time series from
connected medical devices [0.0] 予測モデルを用いて、潜在クラスタ空間を形成しながら、将来の値を予測できることが示される。
Withingのデータセット上で、時系列全体をクラスタリングするMAGMAC LUSTと、個人のグループアフィリエイトが時間とともに変化するDGM$2$の2つのモデルを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 09:50:23 GMT)
Coherent state switching using vibrational polaritons in an asymmetric
double-well potential [0.0] 双安定分子とファブリペロ微小キャビティとの相互作用から生じる振動分極状態の量子力学について検討する。
このコヒーレントな状態切替を実現するための2つのスキームが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 15:59:11 GMT)
Classical verification of a quantum simulator: local relaxation of a 1D
Bose gas [0.0] トロツキーらは光学格子中の超低温原子を用いて、強く相互作用するボース気体の局所緩和ダイナミクスをシミュレートした。
私は古典的に、同じ準局所観測器の進化を「完全にリラックスした」ように見える時間まで計算することで結果を検証します。
局所密度と電流は、数週間ではなく数日で計算できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:07:03 GMT)
ChatGPT, Let us Chat Sign Language: Experiments, Architectural Elements,
Challenges and Research Directions [0.0] ChatGPTは、ジェネレーティブAIに基づく言語モデルである。
英語からアメリカ語(ASL)、オーストラリア語(AUSLAN)、イギリス語(BSL)、アラビア語の手話(ArSL)に翻訳できる。
しかし、このモデルはアラビア語からArSL、ASL、AUSLAN、BSLに翻訳できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 13:39:49 GMT)
Characterization of Overparameterization in Simulation of Realistic
Quantum Systems [0.0] 量子コンピューティングデバイスは、量子状態を作成し、他の量子システムをシミュレートするために、実験パラメータを例外的に制御する必要がある。
このような最適制御パラメータを見つけるために使用される古典的な最適化手順は、様々な学習様式を示すために理想化された設定で示されてきた。
この結果から,パラメーターアゼは環境からエントロピー効果を緩和し,その応用と短期量子デバイスにおける実験的実現の機会を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:00:16 GMT)
Canonical Typicality For Other Ensembles Than Micro-Canonical [0.0] 最大固有値 $|rho|$ of $rho$ が小さいときは常に測定の集中が証明される。
これらの典型的な結果は、小さな固有値を持つ密度行列$rho$によって記述されたシステムに対して一般的に成り立つことを示す。
ある種のGAP測度は古典力学の正準アンサンブルの量子アナログであるため、我々の結果はアンサンブルの等価性のバージョンと見なすこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:40:22 GMT)
CNN-DRL for Scalable Actions in Finance [0.0] 金融におけるDRLは、アクションスケールが大きくなると環境のダイナミクスを学ぶのに困難である。
そこで我々は,CNNの入力行列を生成するために,日次特徴ベクトルの最後の90日間のデータを解析するCNNエージェントを設計した。
実験により, ベクトルベースエージェントは初期環境設定に応じた損失を経験し, 設計したCNNは安定であり, 環境を効果的に学習し, 報酬の増加につながることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 22:04:57 GMT)
CADgpt: Harnessing Natural Language Processing for 3D Modelling to
Enhance Computer-Aided Design Workflows [0.0] 本稿では,自然言語処理(NLP)とRhino3Dを統合したCADgptを紹介する。
OpenAIのGPT-4を利用してCADgptはCADインターフェースを単純化し、ユーザーは直感的な自然言語コマンドで複雑な3Dモデリングタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:32:32 GMT)
Breaking of reciprocity and the Pancharatnam-Berry phase for light
scattered by a disordered cold atom cloud [0.0] 寒冷な原子配置によって散乱した光の相反性の破壊について検討する。
この対称性の破れは、縁のコントラストの減少に現れている。
我々の研究は、不規則な媒体によって散乱された光に対する経路の相互性や干渉の操作への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:02:55 GMT)
Autonomous Navigation of Tractor-Trailer Vehicles through Roundabout
Intersections [0.0] この研究は、高忠実度シミュレーションソフトウェアCARLAを用いて、トラックおよびトレーラーモデルを開発する。
我々は、異なるラウンドアバウンドで73%の成功率を達成することができる準エンドツーエンドの自動運転モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 07:55:11 GMT)
Arrival time from Hamiltonian with non-hermitian boundary term [0.0] 非エルミート境界項は、境界を通る確率電流作用素のフラックスに比例する。
これは、到着確率密度が確率電流のフラックスと等しいことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 12:12:15 GMT)
An unfolding method based on conditional Invertible Neural Networks
(cINN) using iterative training [0.0] 非可逆ニューラルネットワーク(INN)のような生成ネットワークは確率的展開を可能にする。
模擬トレーニングサンプルとデータ間のずれを調整した展開のための反復条件INN(IcINN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:36:42 GMT)
Amplified Squeezed States: Analyzing Loss and Phase Noise [0.0] 圧縮状態の位相感度増幅は、高い検出損失を軽減する技術である。
ケーススタディでは、位相感受性増幅の利点が示されている。
このスキームは提案された重力波検出器と互換性があり、量子系における応用と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 05:27:33 GMT)
Adaptive joint distribution learning [0.0] 我々はテンソル積再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)に結合確率分布を埋め込む新しい枠組みを開発する。
我々のフレームワークはRadon-Nikodym誘導体の低次元、正規化、正のモデルに対応しており、最大で数百万のデータポイントのサンプルサイズから推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 08:31:55 GMT)
ANGO: A Next-Level Evaluation Benchmark For Generation-Oriented Language
Models In Chinese Domain [0.0] ANGOは中国のマルチ選択質問評価ベンチマークである。
ANGOの各質問は複数のキーポイントに対応でき、評価結果の解釈可能性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） (Wed, 10 Jan 2024 02:59:49 GMT)
AI Art is Theft: Labour, Extraction, and Exploitation, Or, On the
Dangers of Stochastic Pollocks [0.0] 生成的人工知能は アートワークを作るツールとして 議論を呼んでいます
芸術コミュニティは抗議運動を開始し、AI画像生成は盗難の一種だと主張している。
本稿では、AI画像生成装置が非倫理的な労働盗難を含むことを結論として、これらの主張を分析し、検証し、批判する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 20:20:55 GMT)
A Reinforcement Learning Approach to Sensing Design in
Resource-Constrained Wireless Networked Control Systems [0.0] 我々は,動的プロセスを監視し,基地局に計測を送信するセンサ(エージェント)の無線ネットワークについて検討する。
スマートセンサーは、センサーと計算の両方を備えており、生の測定を送信したり、送信前に処理することができる。
本稿では,各センサで計測処理を行う際に動的に決定する効率的なポリシーを学習するための強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 17:50:04 GMT)
A Light-weight and Unsupervised Method for Near Real-time Behavioral
Analysis using Operational Data Measurement [0.0] 本研究は,近時異常検出のための軽量で教師なしの汎用手法を提案する。
提案するモデルでは,コンピュータシステムの動作パターンを正確に再現するために,トレーニングプロセス毎に4時間程度のデータと50のエポックを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 10:22:25 GMT)
A Compact TIA in 22nm FDSOI CMOS for Qubit Readout in Monolithic Quantum
Processors [0.0] インダクタレストランスインピーダンス増幅器 (TIA) は22nm FDSOI CMOSファウンダリー技術で市販されている。
その結果, 室温では103dBOmegaの帯域幅が13GHzであり, 低温では若干優れた性能が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 18:08:57 GMT)
A Cold-Atom Particle Collider [0.0] 我々は,1+1$D$mathrmU(1)$格子ゲージ理論のためのコールド原子量子シミュレータにおける粒子衝突実験を提案する。
基本粒子および複合粒子の移動波パケットの衝突を数値的に評価する。
我々の研究は、ゲージ理論の最先端量子シミュレータにおける衝突力学の実験研究への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Jan 2024 19:00:01 GMT)