Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Towards Redundancy-Free Sub-networks in Continual Learning [144.4]
カタストロフィック・フォージッティング(CF)は、継続的な学習において顕著な問題である。サブネットワークにおける冗長性を解消するため,textbfunderlineInformation underlineBottleneck underlineMasked Sub-network (IBM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:44:13 GMT)
Sampling and Uniqueness Sets in Graphon Signal Processing [136.7]
グラフとグラフの極限の理論を活用して、大きなグラフの族上のサンプリング集合の性質について検討する。我々は、収束結果を利用して、ほぼ最適なサンプリングセットを得るアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:31:48 GMT)
Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling [135.0]
本稿では,データセットにおける不正確で曖昧な嗜好の影響を軽減するために,一連の新しい手法を紹介する。また、選択された応答と拒否された応答を区別する報酬モデルの有用性を高めるために、対照的な学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:56:59 GMT)
Can We Trust the Unlabeled Target Data? Towards Backdoor Attack and Defense on Model Adaptation [120.4]
本研究は, よく設計された毒物標的データによるモデル適応に対するバックドア攻撃の可能性を探る。既存の適応アルゴリズムと組み合わせたMixAdaptというプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:42:10 GMT)
Linear Spaces of Meanings: Compositional Structures in Vision-Language Models [110.0]
事前学習された視覚言語モデル(VLM)からのデータ埋め込みにおける構成構造について検討する。まず,幾何学的観点から構成構造を理解するための枠組みを提案する。次に、これらの構造がVLM埋め込みの場合の確率論的に持つものを説明し、実際に発生する理由の直観を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:21:52 GMT)
Improving Large Language Models via Fine-grained Reinforcement Learning with Minimum Editing Constraint [109.8]
強化学習(RL)は、大規模言語モデルの訓練に広く用いられている。生成モデルを報酬モデルとして組み込んだ新しいRL法 textbfRLMEC を提案する。生成報酬モデルに基づいて、トレーニングのためのトークンレベルRL目標と、RLプロセスの安定化のための模倣ベース正規化を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:58:41 GMT)
Efficient Deformable ConvNets: Rethinking Dynamic and Sparse Operator for Vision Applications [108.4]
Deformable Convolution v4 (DCNv4) は、広帯域の視覚アプリケーション向けに設計された、高効率で効率的な演算子である。 DCNv4は、前任のDCNv3の制限に対処し、2つの重要な拡張を加えた。画像分類、インスタンスとセマンティックセグメンテーション、特に画像生成など、様々なタスクで例外的なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:53:24 GMT)
Recurrent Generic Contour-based Instance Segmentation with Progressive Learning [104.2]
本稿では,一般的な輪郭型インスタンスセグメンテーションのための新しいディープネットワークアーキテクチャ,すなわちPolySnakeを提案する。従来のSnakeアルゴリズムに動機付け,提案したPolySnakeはより優れた,堅牢なセグメンテーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:03:58 GMT)
TOFU: A Task of Fictitious Unlearning for LLMs [99.9]
Webからの大量のコーパスに基づいてトレーニングされた大規模な言語モデルは、法的および倫理的懸念を提起する機密データやプライベートデータを再現することができる。トレーニングデータに存在する情報を忘れるためにモデルをチューニングするアンラーニングは、トレーニング後のプライベートデータを保護する手段を提供する。未学習の理解を深めるためのベンチマークであるTOFUを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:57:12 GMT)
Gait Recognition in the Wild: A Large-scale Benchmark and NAS-based Baseline [95.9]
歩行ベンチマークにより、研究コミュニティは高性能歩行認識システムの訓練と評価を行うことができる。 GREWは、野生における歩行認識のための最初の大規模データセットである。 SPOSGaitはNASベースの最初の歩行認識モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:29:07 GMT)
Resilient Constrained Learning [94.3]
本稿では,学習課題を同時に解決しながら,要求に適応する制約付き学習手法を提案する。我々はこの手法を、その操作を変更することで破壊に適応する生態システムを記述する用語に因んで、レジリエントな制約付き学習と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:30:24 GMT)
Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes [92.0]
微調整言語モデル(LM)は、様々な下流タスクで成功したが、LMのサイズが大きくなるにつれて、バックプロパゲーションは大量のメモリを必要とする。本稿では,メモリ効率の高いゼロソーダ(MeZO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:56:52 GMT)
Heterogeneous Value Alignment Evaluation for Large Language Models [92.0]
大規模言語モデル(LLM)は、その価値を人間のものと整合させることを重要視している。本研究では,LLMと不均一値の整合性を評価するため,不均一値アライメント評価(HVAE)システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:50:04 GMT)
ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models [89.5]
ProAgentは、大規模な言語モデルを利用してプロアクティブエージェントを生成する新しいフレームワークである。 ProAgentは現状を分析し、チームメイトの意図を観察から推測することができる。 ProAgentは高度なモジュール化と解釈可能性を示し、様々な調整シナリオに容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:25:01 GMT)
DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [89.1]
DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。 C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。ゼロショットシナリオで2つの商用モデルと3つのオープンソースモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:48:36 GMT)
Deep Lossy Plus Residual Coding for Lossless and Near-lossless Image Compression [85.9]
本稿では、損失のない画像圧縮とほぼロスレス画像圧縮の両面において、統合された強力な深い損失+残差(DLPR)符号化フレームワークを提案する。 VAEのアプローチにおける連立損失と残留圧縮の問題を解く。ほぼロスレスモードでは、元の残差を量子化し、与えられた$ell_infty$エラー境界を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:31:31 GMT)
Kronecker-Factored Approximate Curvature for Modern Neural Network Architectures [85.8]
線形重み付け層の2つの異なる設定がクロネッカー型近似曲率(K-FAC)の2つの風味を動機付けている重み付けをそれぞれ設定したディープ・リニア・ネットワークに対して正確であることを示す。グラフニューラルネットワークと視覚変換器の両方をトレーニングするために、これらの2つのK-FACの違いをほとんど観測しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:32:26 GMT)
HiCAST: Highly Customized Arbitrary Style Transfer with Adapter Enhanced Diffusion Models [84.1]
Arbitrary Style Transfer (AST)の目標は、あるスタイル参照の芸術的特徴を所定の画像/ビデオに注入することである。各種のセマンティックな手がかりに基づいてスタイリング結果を明示的にカスタマイズできるHiCASTを提案する。新たな学習目標をビデオ拡散モデルトレーニングに活用し,フレーム間の時間的一貫性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:26:23 GMT)
Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies [80.3]
Kernel Steindisrepancies (KSD) は分布近似の品質を測定する。まず、弱収束制御に使用される標準KSDがモーメント収束制御に失敗することを示す。次に、代替拡散KSDがモーメントと弱収束の両方を制御できる十分な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:20:12 GMT)
ALYMPICS: Language Agents Meet Game Theory -- Exploring Strategic Decision-Making with AI Agents [77.3]
Alympicsは、ゲーム理論の研究にLarge Language Model (LLM)エージェントを利用する、体系的なシミュレーションフレームワークである。 Alympicsは、複雑なゲーム理論の問題を研究するための汎用的なプラットフォームを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:52:44 GMT)
Versatile Diffusion: Text, Images and Variations All in One Diffusion Model [76.9]
Versatile Diffusionは、テキスト・ツー・イメージ、画像・ツー・テキスト、バリエーションの複数のフローを1つの統一モデルで処理する。私たちのコードとモデルはhttps://github.com/SHI-Labs/Versatile-Diffusion.comでオープンソース化されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:20:29 GMT)
xTrimoPGLM: Unified 100B-Scale Pre-trained Transformer for Deciphering the Language of Protein [76.2]
本稿では,タンパク質の理解と生成を同時に行うために,統一されたタンパク質言語モデル xTrimoPGLM を提案する。 xTrimoPGLMは、4つのカテゴリにわたる18のタンパク質理解ベンチマークにおいて、他の高度なベースラインを著しく上回っている。また、自然の原理に従ってデノボタンパク質配列を生成でき、微調整を監督した後にプログラム可能な生成を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:03:17 GMT)
Dynamics-aware Adversarial Attack of Adaptive Neural Networks [75.5]
適応型ニューラルネットワークの動的対向攻撃問題について検討する。本稿では,LGM(Leaded Gradient Method)を提案する。我々のLGMは、動的無意識攻撃法と比較して、優れた敵攻撃性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:33:21 GMT)
Re-parameterized Low-rank Prompt: Generalize a Vision-Language Model within 0.5K Parameters [75.3]
そこで我々は,RLP(Re- parameterized Low-rank Prompt)という新しいタイプのプロンプトを開発した。 11データセットを超える一連のタスクにおいて、RLPは0.5Kパラメータだけで古典的なプロンプトチューニングの平均下流精度を最大5.25%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:51:12 GMT)
GO-NeRF: Generating Virtual Objects in Neural Radiance Fields [75.1]
GO-NeRFは、既存のNeRF内の高品質で調和した3Dオブジェクト生成にシーンコンテキストを利用することができる。本手法では,生成した3次元オブジェクトをシームレスにシーンに合成する構成的レンダリング形式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:58:13 GMT)
Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and Applications [74.7]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:02:15 GMT)
E$^{2}$GAN: Efficient Training of Efficient GANs for Image-to-Image Translation [71.8]
拡散モデルからGANを蒸留するプロセスは、より効率的にできるのか? まず、一般化された特徴を持つベースGANモデルを構築し、微調整により異なる概念に適応し、スクラッチからトレーニングの必要性を排除した。第2に,ベースモデル全体の微調整を行うのではなく,低ランク適応(LoRA)を簡易かつ効果的なランク探索プロセスで行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:59:14 GMT)
Masked Attribute Description Embedding for Cloth-Changing Person Re-identification [70.5]
衣服交換者再識別(CC-ReID)は,長期にわたって衣服を交換する者をマッチングすることを目的としている。 CC-ReIDの鍵となる課題は、顔、髪型、体型、歩行など、衣服に依存しない特徴を抽出することである。 CC-ReIDの視覚的外観と属性記述を統一するMasked Attribute Description Embedding (MADE)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:47:13 GMT)
PALP: Prompt Aligned Personalization of Text-to-Image Models [68.9]
既存のパーソナライズ手法は、パーソナライズ能力や複雑なプロンプトへのアライメントを損なう。本稿では,この問題に対処するエフィンスル・プロンプトのためのパーソナライズ手法に着目した新しいアプローチを提案する。本手法はテキストアライメントの改善に優れ,複雑かつ複雑なプロンプトによる画像作成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:35:33 GMT)
Hierarchical Augmentation and Distillation for Class Incremental Audio-Visual Video Recognition [68.7]
本稿では,CIAVVR(Class Incremental Audio-Visual Video Recognition)の探索に焦点をあてる。記憶されたデータと過去のクラスの学習モデルの両方が歴史的知識を含んでいるため、過去のデータ知識と過去のモデル知識をキャプチャして破滅的な忘れを防げるかが課題である。本稿では,階層拡張モジュール (HAM) と階層拡張モジュール (HDM) を組み合わせた階層拡張蒸留 (HAD) を導入し,データとモデルの階層構造を効率的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:00:24 GMT)
Object-Centric Diffusion for Efficient Video Editing [68.6]
拡散ベースのビデオ編集は素晴らしい品質に達している。このようなソリューションは通常、時間的に整合性のあるフレームを生成するために重いメモリと計算コストを発生させる。品質を維持しつつ、大幅なスピードアップを可能にする修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:36:15 GMT)
Graph Spatiotemporal Process for Multivariate Time Series Anomaly Detection with Missing Values [67.8]
本稿では,グラフ時間過程と異常スコアラを用いて異常を検出するGST-Proという新しいフレームワークを提案する。実験結果から,GST-Pro法は時系列データ中の異常を効果的に検出し,最先端の手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:10:16 GMT)
Efficient Vision-and-Language Pre-training with Text-Relevant Image Patch Selection [66.7]
Vision Transformers (ViT) は、大規模なVisionとLanguage Pre-trainingモデルで人気が高まっている。これまでの研究では、ViTsの有効性が実証されているが、長い視覚的シーケンスによって引き起こされる計算の非効率性に苦慮している。 TRIPSを導入し、視覚バックボーン内のテキスト誘導パッチ選択層を用いて視覚列を縮小する。実験の結果, TRIPSは40%の高速化を実現し, 下流タスクの競争力や優れた性能を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:31:30 GMT)
Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning [65.5]
我々は多目的機械学習(ML)に適した人間中心型対話型HPO手法を提案する。ユーザが自分のニーズに最も適した指標を推測する代わりに、私たちのアプローチは自動的に適切な指標を学習します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:46:13 GMT)
Compositional Inversion for Stable Diffusion Models [64.8]
ユーザ画像から提供される関心の概念を取り入れてパーソナライズされた画像を生成する。既存の方法はしばしば過度に適合する問題に悩まされ、倒立概念の圧倒的な存在が他の望ましい概念の欠如につながっている。本稿では,合成埋め込みのコア分布への反転過程を導出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:21:16 GMT)
Align Your Prompts: Test-Time Prompting with Distribution Alignment for Zero-Shot Generalization [64.6]
テスト領域のギャップを埋めるために、機能分散シフトを最小限にして、テスト時にマルチモーダルプロンプトを適用するために、単一のテストサンプルを使用します。提案手法は,既存のプロンプト学習技術以上のゼロショットトップ1精度を向上し,ベースラインのMaPLeよりも3.08%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:32:05 GMT)
Meta-Adapter: An Online Few-shot Learner for Vision-Language Model [64.2]
CLIPとして知られる対照的な視覚言語事前学習は、オープンワールドの視覚概念を知覚する大きな可能性を実証している。 CLIPに基づくほとんどショットの学習方法は、通常、少数のサンプルでパラメータをオフラインで微調整する必要がある。少数のサンプルから導かれるCLIP機能をオンライン的に洗練するための,軽量な残差型アダプタであるMeta-Adapterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:03:56 GMT)
Transforming Image Super-Resolution: A ConvFormer-based Efficient Approach [64.0]
本稿では, Convolutional Transformer Layer (ConvFormer) と ConvFormer-based Super-Resolution Network (CFSR) を紹介する。 CFSRは、計算コストの少ない長距離依存と広範囲の受容場を効率的にモデル化する。これは、x2 SRタスクのUrban100データセットで0.39dB、パラメータが26%、FLOPが31%減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:08:00 GMT)
RAVEN: Rethinking Adversarial Video Generation with Efficient Tri-plane Networks [63.8]
本研究では,長期的空間的および時間的依存に対処する新しい非条件ビデオ生成モデルを提案する。提案手法は計算複雑性をFLOPの測定値として2ドル程度削減する。我々のモデルは高精細度ビデオクリップを256時間256ドルピクセルの解像度で合成でき、フレームレート30fpsで5ドル以上まで持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:48:44 GMT)
GE-AdvGAN: Improving the transferability of adversarial samples by gradient editing-based adversarial generative model [63.5]
GAN(Generative Adversarial Networks)のような逆生成モデルは、様々な種類のデータを生成するために広く応用されている。本研究では, GE-AdvGAN という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:43:16 GMT)
Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [62.8]
我々の研究は、MCQファミリーの古典的なアルゴリズムであるAdditive Quantizationの上に構築され、それを言語モデルの量子化に適応させる。結果として得られたアルゴリズムはLLM圧縮の最先端を推し進め、与えられた圧縮予算の精度で最近提案されたすべての技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:54:44 GMT)
Probabilistic-based Feature Embedding of 4-D Light Fields for Compressive Imaging and Denoising [62.3]
4次元光電場(LF)は、効率的で効果的な機能埋め込みを実現する上で大きな課題となる。様々な低次元畳み込みパターンを組み立てることで特徴埋め込みアーキテクチャを学習する確率論的特徴埋め込み(PFE)を提案する。実世界および合成4次元LF画像において,本手法の有意な優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:26:59 GMT)
Channel version of Cram\'{e}r-Rao type bounds for multiparameter quantum metrology through conic programming [62.0]
本稿では,対応する精度境界に対する最適プローブ状態を決定するための円錐型プログラミングフレームワークを提案する。また、この理論を量子プローブ状態を用いた標準場センシング問題の解析にも応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:47:29 GMT)
End-to-end Learnable Clustering for Intent Learning in Recommendation [61.3]
本稿では,Underline-to-end underlineLearnable underlinelustering framework for UnderlineRecommendationに表現学習を統合する,UnderlineELCRecという新しい意図学習手法を提案する。我々は、学習したクラスタセンターを表現学習のための自己超越信号として活用し、レコメンデーション性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:22:55 GMT)
Style Aligned Image Generation via Shared Attention [61.1]
本稿では,一連の生成画像間のスタイルアライメントを確立する技術であるStyleAlignedを紹介する。拡散過程において、最小限の注意共有を生かして、T2Iモデル内の画像間のスタイル整合性を維持する。本手法は,多種多様なスタイルやテキストのプロンプトにまたがって評価を行い,高品質で忠実であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:51:40 GMT)
Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [59.8]
最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:04:38 GMT)
BEV-IO: Enhancing Bird's-Eye-View 3D Detection with Instance Occupancy [58.9]
我々は,BEV表現をインスタンス占有情報で拡張する新しい3次元検出パラダイムであるBEV-IOを提案する。 BEV-IOは、パラメータや計算オーバーヘッドの無視できる増加しか加えず、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:13:31 GMT)
EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction [58.4]
EasyToolは、多種多様で長いツールドキュメントを統一的で簡潔なツール命令に変換するフレームワークである。トークン使用量を大幅に削減し、現実のシナリオにおけるツール利用のパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:45:11 GMT)
ConcEPT: Concept-Enhanced Pre-Training for Language Models [57.8]
ConcEPTは、概念知識を事前訓練された言語モデルに注入することを目的としている。これは、事前訓練されたコンテキストで言及されたエンティティの概念を予測するために、外部エンティティの概念予測を利用する。実験の結果,ConcEPTは概念強化事前学習により概念知識を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:05:01 GMT)
Probing Structured Semantics Understanding and Generation of Language Models via Question Answering [56.6]
本研究では,人間が構築した形式言語を用いて質問応答のタスクにおいて,大規模言語モデルが構造化意味論に対処する能力について検討する。異なる大きさのモデルと異なる形式言語を用いた実験は、今日の最先端のLLMの論理形式に対する理解が全体的な人間レベルにアプローチできることを示している。結果は、モデルが異なる形式言語にかなり敏感であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:27:50 GMT)
EraseDiff: Erasing Data Influence in Diffusion Models [55.0]
データ保護規則と「忘れられる権利」に応えて,拡散モデルのための未学習アルゴリズムを導入する。本アルゴリズムは,データ記憶に関する懸念を緩和する機構を備えた拡散モデルである。実験では、クラス、属性、さらには顔とオブジェクトのデータセットからの競合の非学習を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:30:36 GMT)
CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations [54.3]
本稿では,従来のマッチングフレームワークを高次元テキスト埋め込みに適用する因果推論手法であるTextMatchを提案する。論文引用の因果的定式化として、CausalCiteと呼ばれる結果の計量を適用した。本研究は, 科学的専門家が報告した紙衝撃と高い相関性など, 様々な基準で有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:26:28 GMT)
Eyes Wide Shut? Exploring the Visual Shortcomings of Multimodal LLMs [53.8]
近年のマルチモーダル LLM の視覚能力は, いまだに系統的な欠点を呈している。 CLIP-blind pairs'(CLIP-blind pairs)を識別する。様々なCLIPに基づく視覚・言語モデルの評価を行い、CLIPモデルに挑戦する視覚パターンとマルチモーダルLLMの問題との間に顕著な相関関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:58:36 GMT)
Kernelized Normalizing Constant Estimation: Bridging Bayesian Quadrature and Bayesian Optimization [51.5]
小さい相対誤差内で正規化定数を推定するために、難易度は$lambda$の値に依存する。関数評価がノイズである場合でも,このパターンは真であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:45:09 GMT)
Towards Distribution-Agnostic Generalized Category Discovery [51.5]
データ不均衡とオープンエンドの分布は、現実の視覚世界の本質的な特性である。我々は,BaCon(Self-Balanced Co-Advice contrastive framework)を提案する。 BaConは、対照的な学習ブランチと擬似ラベルブランチで構成され、DA-GCDタスクを解決するためのインタラクティブな監視を提供するために協力して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:29:36 GMT)
Controllable 3D Face Generation with Conditional Style Code Diffusion [51.2]
TEx-Face(TExt & Expression-to-Face)は、タスクを3D GANインバージョン、条件付きスタイルコード拡散、3D Face Decodingという3つのコンポーネントに分割することで、課題に対処する。 FFHQ、CelebA-HQ、CelebA-Dialogで実施された実験は、我々のTEx-Faceの有望なパフォーマンスを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:30:50 GMT)
Leveraging Frequency Domain Learning in 3D Vessel Segmentation [50.5]
本研究では,Fourier領域学習を3次元階層分割モデルにおけるマルチスケール畳み込みカーネルの代用として活用する。管状血管分割作業において,新しいネットワークは顕著なサイス性能(ASACA500が84.37%,ImageCASが80.32%)を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:07:58 GMT)
Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos [49.8]
合成した指導データを用いて,映像言語ベースラインから映像言語モデルを微調整する。結果として得られるビデオ言語モデルは、高品質なキャプションを生成するために何百万ものビデオの自動ラベル付けに使用される。 MSR-VTTゼロショットテキスト・ビデオ検索の最先端手法を6%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:59:53 GMT)
On the representation and methodology for wide and short range head pose estimation [48.9]
頭部ポーズ推定(HPE)はコンピュータビジョンにおける問題である。近年の応用には、全360度回転範囲の顔の分析が必要である。半フロントケースとプロファイルケースを解く従来のアプローチは、フルローテーションケースには直接適用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:20:37 GMT)
Towards Boosting Many-to-Many Multilingual Machine Translation with Large Language Models [47.4]
本稿では,多言語大言語モデル(LLM)の多言語多言語翻訳性能の向上に焦点をあてる。言語間整合性正規化(XConST)を導入し、異なる言語間の表現ギャップを埋め、ゼロショット変換性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:11:30 GMT)
Investigating Data Contamination for Pre-training Language Models [46.3]
我々は,一連のGPT-2モデルを事前学習することで,事前学習段階におけるデータ汚染の影響について検討する。評価データから,テキスト汚染 (テキスト, 評価サンプルの入力テキスト) と接地トラス汚染 (テキスト, 入力に要求されるプロンプトと所望の出力) の両方の効果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:24:49 GMT)
Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [46.2]
モデルアーキテクチャを変更することなく特徴可視化を操作する新しい手法を提案する。いくつかのニューラルネットワークモデルにおいて,本手法の有効性を評価し,特定のニューロンの機能を隠す能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:57:17 GMT)
Cyclic Neural Network [46.1]
サイクリックニューラルネットワーク(Cyclic NN)について紹介する。生体神経系のフレキシブルでダイナミックなグラフの性質をエミュレートし、サイクルを含むあらゆるグラフ構造におけるニューロン接続を可能にする。この新設計パラダイムに基づく最初の詳細なモデルであるグラフオーバー多層パーセプトロンを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:31:53 GMT)
A Comprehensive Study of Governance Issues in Decentralized Finance Applications [45.0]
本稿では,DeFiアプリケーションにおけるガバナンス問題に関する総合的研究について述べる。私たちは17のWeb3セキュリティ企業から4,446の監査レポートを収集し、構築しています。スマートコントラクトコードとDeFiホワイトペーパーの相違は、これらのガバナンス問題において中心的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:46:28 GMT)
Graph Q-Learning for Combinatorial Optimization [44.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータの予測と推論の問題を解くのに有効であることが示されている。本稿では,GNNを組合せ最適化問題に適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:15:28 GMT)
Automated Distractor and Feedback Generation for Math Multiple-choice Questions via In-context Learning [43.8]
マルチチョイス質問(MCQ)は、管理しやすく、格付けし、信頼性の高い評価形式であるため、ほぼ全てのレベルの教育においてユビキタスである。これまで、高品質なイントラクタを作るというタスクは、教師やコンテンツデザイナーを学ぶための労働集約的なプロセスのままだった。本稿では,テキスト内学習をベースとした簡易な学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:59:58 GMT)
An experimental evaluation of Deep Reinforcement Learning algorithms for HVAC control [43.0]
近年の研究では、Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムが従来のリアクティブコントローラより優れていることが示されている。本稿では,HVAC制御のためのいくつかの最先端DRLアルゴリズムについて,批判的かつ再現可能な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:40:26 GMT)
HiCMAE: Hierarchical Contrastive Masked Autoencoder for Self-Supervised Audio-Visual Emotion Recognition [42.5]
自己教師型学習の最近の進歩に触発されて,階層型コントラスト型マスケドオートエンコーダ(HiCMAE)を提案する。 HiCMAEは、大規模なセルフ教師付き事前トレーニングを、ラベルのない膨大なオーディオ視覚データに活用する、新しいセルフ教師付きフレームワークである。本手法は,最先端の教師付き・自己監督型音声視覚法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:00:07 GMT)
Communication-Efficient Federated Optimization over Semi-Decentralized Networks [42.1]
通信効率は、大規模ネットワークにおいて最も困難なボトルネックの1つである。本稿では,エージェント間通信とエージェント間通信の両方を行う半分散通信プロトコルの通信効率について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:25:13 GMT)
Crossway Diffusion: Improving Diffusion-based Visuomotor Policy via Self-supervised Learning [42.0]
拡散モデルは、シーケンス・モデリング方式で行動的クローニングに採用されている。拡散に基づくビジュモータポリシー学習の簡易かつ効果的な手法であるクロスウェイ拡散を提案する。シミュレーションおよび実世界のロボット作業におけるクロスウェイ拡散の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:42:15 GMT)
Feature Selection for Functional Data Classification [41.8]
本稿では,機能データの選択と分類を共同で行うという課題に対処するFSFC(Feature Selection for Functional Classification)を提案する。提案手法は,ロジスティックな損失と機能的特徴を統合した新たな最適化問題に取り組み,分類において最も重要な特徴を特定する。 FSFCの計算効率は、特徴数が統計単位数よりかなり多いような高次元シナリオを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:17:25 GMT)
Parrot: Pareto-optimal Multi-Reward Reinforcement Learning Framework for Text-to-Image Generation [41.7]
品質報酬を伴う強化学習(RL)は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成における生成画像の品質を高めることができる。本稿では,T2I 生成のための新しいマルチリワード RL フレームワークである Parrot を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:36:36 GMT)
Elevating Skeleton-Based Action Recognition with Efficient Multi-Modality Self-Supervision [40.2]
近年,人間の行動認識のための自己指導型表現学習が急速に発展している。既存の作業の多くは、マルチモダリティ設定を使用してスケルトンデータに基づいている。本稿ではまず,低性能モード間の誤った知識の伝播を緩和するインプリシト知識交換モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 02:44:27 GMT)
EEGFormer: Towards Transferable and Interpretable Large-Scale EEG Foundation Model [39.4]
大規模複合脳波データに基づいて事前学習した脳波基礎モデル,すなわちEEGFormerを提案する。本モデルの有効性を検証するため,様々な下流タスクにおいて広範囲に評価し,異なる転送条件下での性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:36:24 GMT)
Fast High Dynamic Range Radiance Fields for Dynamic Scenes [39.3]
我々はHDR-HexPlaneという動的HDR NeRFフレームワークを提案し、様々な露出で捉えた動的2D画像から3Dシーンを学習する。提案したモデルでは、任意の時点における高品質なノベルビュー画像を、望まれる露光でレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:15:16 GMT)
CLIP-Driven Semantic Discovery Network for Visible-Infrared Person Re-Identification [39.3]
モダリティ間の同一性マッチングは、VIReIDにおいて重要な課題である。本稿では,CLIP-Driven Semantic Discovery Network(CSDN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:20:13 GMT)
Jump Cut Smoothing for Talking Heads [38.9]
本稿では,音声ヘッドビデオにおけるジャンプカットの平滑化のための新しいフレームワークを提案する。 Denseキーポイントと顔のランドマークによって駆動される中間レベルの表現と融合することで、ビデオ内の他のソースフレームからの被写体の外観を活用します。実験の結果, 発声頭部が回転したり, 動いたりした場合であっても, シームレスな遷移を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:54:13 GMT)
Exploring Self- and Cross-Triplet Correlations for Human-Object Interaction Detection [38.9]
本稿では,HOI検出のための自己相関とクロストリプレット相関について検討する。具体的には、各三重項提案を、Human、Objectがノードを表し、Actionがエッジを示すグラフとみなす。また、インスタンスレベル、セマンティックレベル、レイアウトレベルの関係を共同で検討することで、クロストリップの依存関係についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:38:24 GMT)
Discovering Low-rank Subspaces for Language-agnostic Multilingual Representations [38.6]
ML-LM(ML-LM)は,ゼロショット言語間移動の顕著な能力を示す。多言語埋め込み空間から言語固有の要素を投影する新しい視点を提案する。本手法を適用すれば,ML-LMよりも一貫した改善が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:54:11 GMT)
RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation [37.8]
我々はロバスト適応(RoSA)と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。 RoSAは$textitlow-rank$と$textit-sparse$コンポーネントを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トレーニングし、フルファインチューニング(FFT)ソリューションのパフォーマンスを効率的に近似する。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） (Thu, 11 Jan 2024 18:47:32 GMT)
LinguAlchemy: Fusing Typological and Geographical Elements for Unseen Language Generalization [37.7]
LinguAlchemy(リング・アルケミー)は、タイプ的、地理的、系統学的にPLMの表現を制約する言語の様々な側面を包含する正規化手法である。本稿では,言語正規化重みを自動的に調整するLinguAlchemyの拡張であるAlchemyScaleとAlchemyTuneを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:48:00 GMT)
TriNeRFLet: A Wavelet Based Multiscale Triplane NeRF Representation [37.1]
本研究では,NRFの2次元ウェーブレットに基づくマルチスケールトリプレーン表現を提案する。また, 拡散モデルとTriNeRFLetを組み合わせた新しい超解像法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:50:36 GMT)
Towards Robust Pruning: An Adaptive Knowledge-Retention Pruning Strategy for Language Models [35.6]
本稿では,高密度言語モデルの埋め込み空間と特徴空間を忠実に再現する訓練後プルーニング戦略を提案する。他の最先端のベースラインと比較して、我々の手法は、SST2、IMDB、AGNewsのデータセット上でBERTによる精度、スパーシリティ、ロバスト性、およびプルーニングコストのバランスが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:07:39 GMT)
The Distributional Reward Critic Architecture for Perturbed-Reward Reinforcement Learning [35.5]
報酬空間を離散化し、シャッフルする未知の任意の摂動の場合について検討する。適応型分布報酬批判を導入し、技術的条件下で真の報酬を回復できることを理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:25:28 GMT)
A-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture Can Listen [35.3]
本稿では,音声スペクトルから自己教師付き学習を行うシンプルな拡張手法であるA-JEPAについて紹介する。 A-JEPAは、コンテキストエンコーダによるカリキュラムマスキング戦略で可視音声スペクトログラムパッチをエンコードし、よく設計された場所でサンプリングされた領域の表現を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:16:43 GMT)
A Taxonomy of Foundation Model based Systems through the Lens of Software Architecture [35.2]
本稿では,基礎モデルと設計オプションの特徴を分類・比較する基礎モデルベースシステムの分類法を提案する。我々の分類学は、基礎モデルの事前学習と適応、基礎モデルに基づくシステムのアーキテクチャ設計、そして責任あるAI・バイ・デザインの3つのカテゴリから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:34:52 GMT)
Video Anomaly Detection and Explanation via Large Language Models [34.5]
ビデオ異常検出(VAD)は、長距離監視ビデオのタイムライン上で異常事象をローカライズすることを目的としている。本稿では,ビデオベース大規模言語モデル(VLLM)をVADの枠組みで実装するための先駆的な研究を行う。本稿では,長距離コンテキストモデリングにおけるVLLMの可読性を軽減するために,新しいネットワークモジュールLong-Term Context (LTC)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:09:44 GMT)
Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles [34.4]
このホワイトペーパーは、今後10年間(そしてそれ以上)、人工知能の分野における研究と発展のビジョンを概説している。そのデノウメントは自然と合成の感覚形成のサイバー物理的なエコシステムであり、人間は統合的な参加者である。このビジョンは、知性の物理学として読むことができる適応的行動の定式化である能動推論に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:09:36 GMT)
Heterogeneous Generative Knowledge Distillation with Masked Image Modeling [34.0]
Masked Image Modeling (MIM) 法は様々な視覚的タスクにおいて大きな成功を収めるが、ヘテロジニアス深層モデルに対する知識蒸留では未解明のままである。我々は,MIMに基づくH-GKD (Heterogeneous Generative Knowledge Distillation) を開発した。本手法は,異種教師モデルからデータの視覚的表現と分布を学習するための,シンプルで効果的な学習パラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:07:11 GMT)
Trapped atoms in spatially-structured vector light fields [33.0]
任意の空間モードと偏光構造を持つ光場に対する原子遷移行列要素の計算フレームワークを提案する。強集束Hermite-Gaussian,Laguerre-Gaussianおよび放射・方位偏光ビームに対する電子および運動行列要素の空間依存性を計算した。回折限界付近では、これらすべてのビームは長手方向の磁場と磁場勾配を示し、選択規則に強く影響し、光-物質相互作用の調整に使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:07:53 GMT)
Towards Conversational Diagnostic AI [32.8]
本稿では,診断対話に最適化されたLarge Language Model (LLM)ベースのAIシステムであるAMIE(Articulate Medical Intelligence Explorer)を紹介する。 AMIEは、さまざまな疾患条件にまたがって学習をスケールするための自動フィードバック機構を備えた、セルフプレイベースのシミュレート環境を使用する。 AMIEの診断精度は, 専門医によると32例中28例, 患者アクターでは26例中24例で高い成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:25:06 GMT)
POMP: Probability-driven Meta-graph Prompter for LLMs in Low-resource Unsupervised Neural Machine Translation [32.8]
低リソース言語(LRL)は、限られた並列データによる教師ありニューラルマシン翻訳の課題に直面している。本稿では,大言語モデルのLRL翻訳能力を高めるために,確率駆動型メタグラフプロンプタ(POMP)を提案する。本実験は3つのLRLの翻訳品質を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:03:36 GMT)
Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity Model [30.8]
曲率感性モデルと呼ばれる新しい感度モデルを提案する。これにより、関数のレベル集合の曲率を有界にすることで、情報的境界を得ることができる。そこで我々は,新しい深部生成モデルとして,曲率感性モデルの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:10:40 GMT)
Towards Verifiable Text Generation with Evolving Memory and Self-Reflection [30.7]
検証可能なテキスト生成は、大規模な言語モデルに対して、精度検証のための引用付きコンテンツを生成するよう促す。しかし、フォーカスシフト現象、クレームを正しい引用と整合させるために必要な複雑な推論、検索された文書の精度と幅の間のジレンマのため、検証可能なテキスト生成は簡単ではない。本稿では、記憶と自己回帰を進化させる検証可能なテキスト生成のための革新的なフレームワークであるVTGを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:43:38 GMT)
Transformers are Multi-State RNNs [30.5]
本稿では,デコーダのみの変換器を無限多状態RNNとして概念化できることを示す。事前トレーニングされたトランスフォーマーは、隠された状態のサイズを固定することで、$textitfinite$ multi-state RNNに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:35:26 GMT)
Enhancing Personality Recognition in Dialogue by Data Augmentation and Heterogeneous Conversational Graph Networks [30.3]
パーソナリティ認識は、ユーザ適応応答をカスタマイズするロボットの能力を高めるのに有用である。この課題の1つは、既存の対話コーパスにおける話者の限られた数である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:27:33 GMT)
Navigating Privacy and Copyright Challenges Across the Data Lifecycle of Generative AI [30.1]
データライフサイクルにおけるプライバシーと著作権保護の多面的課題について論じる。我々は、技術的革新と倫理的展望を組み合わせた統合的なアプローチを提唱する。この作業は、より広範な議論のきっかけとなり、ジェネレーティブAIにおけるデータのプライバシと著作権の整合性に対する継続的な取り組みを促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:53:48 GMT)
Risk Taxonomy, Mitigation, and Assessment Benchmarks of Large Language Model Systems [29.8]
大規模言語モデル(LLM)は、多様な自然言語処理タスクを解く上で強力な能力を持つ。しかし、LLMシステムの安全性とセキュリティの問題は、その広範な応用にとって大きな障害となっている。本稿では,LLMシステムの各モジュールに関連する潜在的なリスクを体系的に分析する包括的分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:29:56 GMT)
Scissorhands: Scrub Data Influence via Connection Sensitivity in Networks [29.7]
我々は、トレーニングデータのサブセットだけで効果的に動作するScisorhandsという新しい機械学習アプローチを提案する。 5つの異なるデータセットで実施した実験結果から,Scisorhandsはトレーニングデータのごく一部しか利用していないものの,既存の手法と比較して競争性能が向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:39:14 GMT)
Breaking through Deterministic Barriers: Randomized Pruning Mask Generation and Selection [29.4]
我々は大きなモデルを訓練し、その冗長なニューロンや重みを刈り取ることで除去する。このアプローチはGLUEから8つのデータセットにまたがる最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:17:28 GMT)
EpilepsyLLM: Domain-Specific Large Language Model Fine-tuned with Epilepsy Medical Knowledge [28.4]
大規模言語モデル(LLM)は包括的および生成能力において顕著な性能を達成する。本研究では, エピレプシーと日本語の特定の疾患に焦点を当て, エピレプシーLLM(エピレプシーLLM)と呼ばれる, カスタマイズされたLLMを導入する。データセットには、疾患に関する基本的な情報、一般的な治療方法や薬物、生活や仕事における重要なメモが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:39:00 GMT)
Learning Generalizable Models via Disentangling Spurious and Enhancing Potential Correlations [28.4]
ドメイン一般化 (Domain Generalization, DG) は、任意の未知のターゲットドメインに適切に一般化できるように、複数のソースドメイン上でモデルをトレーニングすることを目的としている。サンプルや機能など、複数の視点を採用することは、効果的であることが証明されている。本稿では,サンプルと特徴の両方の観点から,ドメイン不変表現の獲得を促すことによって,モデルの一般化能力の向上に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:00:22 GMT)
Distance-Restricted Folklore Weisfeiler-Leman GNNs with Provable Cycle Counting Power [27.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の特定のグラフサブ構造、特にサイクルをカウントする能力は重要である。本稿では,GNNの新しいクラスとして$d$-Distance-Restricted FWL(2) GNNを提案する。我々のモデルは今までで最も効率的なGNNモデルであり、最大6サイクルまで数えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:35:07 GMT)
Dynamic ASR Pathways: An Adaptive Masking Approach Towards Efficient Pruning of A Multilingual ASR Model [27.9]
本稿では,多言語ASRモデルを効率的に刈り取るための2つのシナリオにおいて,適応マスキング手法を提案する。提案手法は,固定されたサブネットワーク構造に関する未熟な決定を回避し,動的にサブネットワークに適応する。本手法は,スパース単言語モデルを対象としている場合,既存のプルーニング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） (Thu, 11 Jan 2024 19:15:32 GMT)
Beyond Gradient and Priors in Privacy Attacks: Leveraging Pooler Layer Inputs of Language Models in Federated Learning [27.0]
フェデレートラーニング(FL)では、データをローカルに保存し、モデル更新のみを送信することで、ユーザのプライバシの基盤となる分散トレーニングを強調している。近年,プライバシ攻撃に関する一連の研究は,FLの文脈における言語モデルからセンシティブなトレーニングテキストを抽出することにより,ユーザのプライバシを損なうものとなっている。本稿では,様々なバッチサイズ設定におけるテキストの回復率を著しく向上させ,検出し難い革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:09:49 GMT)
Lightweight reranking for language model generations [26.9]
本稿では,Large Language Models (LLM) 世代を再評価するための新しいアプローチを提案する。追加の推論や特殊リランカの訓練を含む他の手法とは異なり、我々の手法はペアワイズ統計の計算が容易である。コード生成タスクで最高のk世代を選択するための強力な改善と、オートフォーマライズ、要約、翻訳のタスクで最高の世代で堅牢な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:20:02 GMT)
DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models [26.4]
本稿では,DeepSeekMoEアーキテクチャを究極的専門家専門化に向けて提案する。 1) 専門家を$mN$に細分化し、そこから$mK$を活性化し、活性化された専門家のより柔軟な組み合わせを可能にする。 We show that DeepSeekMoE achieves comparable performance with GShard 2.9B。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:31:42 GMT)
Patchscope: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models [26.3]
大きな言語モデル(LLM)の隠された表現に符号化された情報を検査する Patchscopesというフレームワークを導入し、幅広い研究課題にどのように答えられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:33:48 GMT)
LogPTR: Variable-Aware Log Parsing with Pointer Network [26.2]
本稿では,ログ中の静的部分と動的部分を抽出し,変数のカテゴリを識別する,最初のエンドツーエンド変数認識ログであるLogPTRを提案する。我々は16の公開ログデータセットに対して広範な実験を行い、その結果、LogPTRは最先端のログ解析より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:41:21 GMT)
CrisisKAN: Knowledge-infused and Explainable Multimodal Attention Network for Crisis Event Classification [25.9]
CrisisKANは知識を注入し、説明可能なマルチモーダル・アテンション・ネットワークであり、危機イベントを分類するためにウィキペディアの外部知識とともに画像とテキストを格納する。テキスト情報の文脈固有の理解を深めるために,提案したwiki抽出アルゴリズムを用いてウィキペディアの知識を統合した。信頼性を確保するため,モデル固有のアプローチであるGrad-CAMを用いて,提案モデルの予測を頑健に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:22:38 GMT)
Chain of History: Learning and Forecasting with LLMs for Temporal Knowledge Graph Completion [24.5]
本稿では,過去のイベントチェーンのコンテキスト内でのイベント生成タスクとして,時間的リンク予測を概念化する新しい手法を提案する。我々は,LLMを時間的時系列で発見された特定のグラフテキスト情報やパターンに適応させるために,効率的な微調整手法を採用している。複数の広く使われているデータセットについて徹底的な実験を行い、微調整されたモデルが既存の埋め込みベースのモデルを複数のメトリクスで上回っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:42:47 GMT)
Improving Continuous Sign Language Recognition with Consistency Constraints and Signer Removal [24.5]
CSLRバックボーンを強化するために,3つの補助タスクを提案する。視覚モジュールを強制するために、キーポイント誘導空間アテンションモジュールを開発する。視覚モジュールとシーケンシャルモジュールの間には、文埋め込み一貫性制約が課される。本モデルでは,5つのベンチマークで最先端または競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:54:29 GMT)
Decoding AI's Nudge: A Unified Framework to Predict Human Behavior in AI-assisted Decision Making [24.3]
本稿では,AI支援の様々な形態が意思決定者に与える影響を解釈できる計算フレームワークを提案する。人間の意思決定プロセスにおけるAIアシストを「エマード」として概念化することで、私たちのアプローチは、異なる形のAIアシストが人間の戦略をどのように修正するかをモデル化することに集中します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:22:36 GMT)
A multimodal dynamical variational autoencoder for audiovisual speech representation learning [23.7]
MDVAE (Multimodal and dynamical VAE) は、教師なし音声・視覚的音声表現学習に適用される。実験には、音声視覚音声の操作、音声視覚の表情の認知、音声視覚の感情認識などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:56:19 GMT)
Demystifying Variational Diffusion Models [23.6]
我々は、有向なグラフィカルモデリングと変分ベイズ原理を用いた拡散モデルについて、より簡単に紹介する。我々の展示は、深い潜伏変数モデルのような基本的な概念から、連続時間拡散に基づくモデリングの最近の進歩まで、包括的な技術的レビューを構成する。我々は、新しい表記の導入を避けつつ、理解を助けるために、可能な限り精巧な作品で省略された追加の数学的洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:37:37 GMT)
WaveCoder: Widespread And Versatile Enhanced Instruction Tuning with Refined Data Generation [23.4]
4つの普遍的なコード関連タスクにまたがる2万の命令インスタンスからなるデータセットであるCodeOceanを紹介する。次に、WidespreadとVersatile拡張命令チューニングを備えた微調整コードLLMであるWavecoderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:44:55 GMT)
Interpretable Concept Bottlenecks to Align Reinforcement Learning Agents [22.5]
我々はSCoBots(Successive Concept Bottlenecks Agents)を紹介する。 SCoBotsは、連続したコンセプトボトルネックレイヤの統合を通じて、決定パイプライン全体を透過的にします。このようにして、SCoBotsは、最もシンプルで象徴的なビデオゲームであるPongで、不一致の問題を特定し、それを解決します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:38:22 GMT)
Knowledge Translation: A New Pathway for Model Compression [22.1]
TextbfKnowledge textbfTranslation (KT) 翻訳のモデルは、より大きなモデルのパラメータを受け取り、圧縮されたパラメータを生成するように訓練される。我々は、KTの包括的なフレームワークを提案し、制限されたトレーニングデータにもかかわらず、モデル性能を向上させるためのデータ拡張戦略を導入し、MNISTデータセット上でのKTの実現可能性の実証に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:25:42 GMT)
Stateful Conformer with Cache-based Inference for Streaming Automatic Speech Recognition [21.5]
本稿では,FastConformerアーキテクチャに基づく,効率的かつ正確な音声認識モデルを提案する。我々は,非自己回帰エンコーダが推論中に自己回帰的に動作できるようにするために,アクティベーションキャッシング機構を導入する。 CTCとRNNTデコーダを共用した共有エンコーダを用いたハイブリッドCTC/RNNTアーキテクチャにより、精度の向上と計算の保存が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:19:16 GMT)
Stateful Conformer with Cache-based Inference for Streaming Automatic Speech Recognition [21.5]
本稿では,FastConformerアーキテクチャに基づく,効率的かつ正確な音声認識モデルを提案する。我々は,非自己回帰エンコーダが推論中に自己回帰的に動作できるようにするために,アクティベーションキャッシング機構を導入する。 CTCとRNNTデコーダを共用した共有エンコーダを用いたハイブリッドCTC/RNNTアーキテクチャにより、精度の向上と計算の保存が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:19:16 GMT)
Implicit Neural Networks with Fourier-Feature Inputs for Free-breathing Cardiac MRI Reconstruction [21.3]
本研究は、心臓を暗黙のニューラルネットワークで表現し、心臓の表現が測定値と整合するようにネットワークを適合させる再構築手法を提案する。提案手法は,最先端の未訓練畳み込みニューラルネットワークと同等あるいはわずかに優れた画像品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:00:26 GMT)
OKRidge: Scalable Optimal k-Sparse Ridge Regression [21.2]
スパースリッジ回帰のための高速アルゴリズムOKRidgeを提案する。また,ビームサーチを利用した解法を温める方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:27:54 GMT)
DrawTalking: Building Interactive Worlds by Sketching and Speaking [20.8]
本稿では,ユーザがスケッチや会話によってインタラクティブな世界を構築する,インタラクティブなアプローチであるDrawTalkingを紹介する。ユーザコントロールと柔軟性を強調し、コードなしでプログラミングのような機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:02:17 GMT)
Gaussian Shadow Casting for Neural Characters [20.8]
本稿では,サンプリングを単純な解析式に置き換えたガウス密度プロキシを用いた新しい影モデルを提案する。動的運動をサポートし、シャドウ計算用に調整されているため、近縁なガウススプラッティングで必要とされるアフィン射影近似やソートを避けることができる。我々は、直射日光と硬い影を持つ屋外の挑戦シーンにおいて、アルベド、シェーディング、シャドウの分離性を向上し、改良された再構築を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:50:31 GMT)
Nucleus subtype classification using inter-modality learning [20.8]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は臨床研究と研究の両方に広く利用されている。 CoNIC Challengeは最近、大腸のH&E染色に6種類の細胞をラベル付けする堅牢な人工知能を革新した。仮想H&Eでラベル付けできないセルタイプをラベル付けするために,モーダリティ間学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:28:39 GMT)
DiffDA: a diffusion model for weather-scale data assimilation [20.7]
本研究では,大気変数を同化可能な機械学習に基づくデータ同化手法としてDiffDAを提案する。我々は,事前学習したGraphCast天気予報モデルをデノナイズ拡散モデルとして適用する。本手法は, トレーニングと推論の双方における予測状態と, 推論のみにおけるスパース観測の2段階条件を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:11:12 GMT)
Integrating Physician Diagnostic Logic into Large Language Models: Preference Learning from Process Feedback [20.7]
プロセスフィードバックから選好学習というアプローチを提案する。 PLPFは医師の診断ロジックをLSMに統合する。 PLPFは医療会話におけるベースラインモデルの診断精度を17.6%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:42:45 GMT)
Relation-Aware Diffusion Model for Controllable Poster Layout Generation [19.7]
ポスターレイアウトは、ポスターデザインの重要な側面である。本研究では,レイアウト生成のための関係認識拡散モデルを提案する。提案手法は,ユーザの制約に基づいて多様なレイアウトを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:46:37 GMT)
UCorrect: An Unsupervised Framework for Automatic Speech Recognition Error Correction [19.0]
ASR誤り訂正のための教師なし検出器・ジェネレータ・セレクタ・フレームワークであるUCorrectを提案する。パブリックAISHELL-1データセットとWenetSpeechデータセットの実験は、UCorrectの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:30:07 GMT)
Interaction Region Visual Transformer for Egocentric Action Anticipation [18.9]
本研究では,エゴセントリックな行動予測のための人間と物体の相互作用を表現する新しい手法を提案する。空間的クロスアテンションを用いた手と物体の相互作用をモデル化する。次に,トラジェクトリ・クロス・アテンションを用いてコンテキスト情報を注入し,環境に合った対話トークンを得る。これらのトークンを用いて,アクション予測のためのインタラクション中心のビデオ表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:11:41 GMT)
Harnessing large-language models to generate private synthetic text [18.9]
DP-SGDのような異なるプライベートトレーニングアルゴリズムは、トレーニングされたモデルがプライベート情報を公開しないことを保証することで、センシティブなトレーニングデータを保護する。本稿では、原データに対して差分的にプライベートな合成データを生成し、その合成データに基づいてモデルを非プライベートに訓練する代替手法について検討する。プライベートな合成データを作るのはプライベートなモデルを訓練するよりはるかに難しい
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:17:43 GMT)
Bridging RL Theory and Practice with the Effective Horizon [18.7]
先行境界は、深いRLが成功するか失敗するかは相関しないことを示す。我々はこれを、有効地平線と呼ぶ新しいMDPの複雑さ尺度に一般化する。また,既存の境界と異なり,実効地平線は報酬形成や事前訓練された探査政策を用いることの効果を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:51:24 GMT)
A Unified Approach to Controlling Implicit Regularization via Mirror Descent [18.5]
ミラー降下(MD)は勾配降下(GD)の顕著な一般化である MDを効率的に実装することができ、適切な条件下での高速収束を享受できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:35:10 GMT)
Extending Whisper with prompt tuning to target-speaker ASR [18.3]
ターゲット話者自動音声認識(Target-Speaker Automatic Speech Recognition, ASR)は、ターゲット話者の所望の音声を重なり合う発話から書き起こすことを目的としている。既存のターゲットスピーカーASR(TS-ASR)の手法のほとんどは、スクラッチからトレーニングするか、事前訓練されたモデルを完全に微調整するものである。この研究は、パラメータ効率のよい微調整手法であるプロンプトチューニングを利用して、大規模なシングルストーカーASRモデルであるWhisperをTS-ASRに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:11:18 GMT)
Towards Remotely Verifiable Software Integrity in Resource-Constrained IoT Devices [18.2]
低コストのセキュリティアーキテクチャは、完全性証明を通じてソフトウェア状態のリモート検証のために提案されている。この記事では、このアーキテクチャーファミリーの全体的かつ体系的な扱いについて述べます。また、ソフトウェア完全性証明のタイプ、それぞれのアーキテクチャサポート、関連するコストを(適度かつ定量的に)比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:17:44 GMT)
Binary Linear Tree Commitment-based Ownership Protection for Distributed Machine Learning [18.0]
分散機械学習のための新しいコミットメントに基づくオーナシップ保護モデルを提案する。本モデルでは, 内部積の議論を生かして, 効率的な証明アグリゲーションを実現する。 SNARKに基づくハッシュコミットメントの性能解析と比較により,本モデルの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:11:24 GMT)
CoSSegGaussians: Compact and Swift Scene Segmenting 3D Gaussians [17.8]
RGB画像のみを入力した高速レンダリング速度で3次元連続シーンセグメンテーションを実現する手法を提案する。我々のモデルは、セグメンテーションタスクとパノプティックセグメンテーションタスクの両方において、他のセグメンテーション手法よりも優れているので、高品質なゼロショットシーンセグメンテーションを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:05:01 GMT)
LLM-as-a-Coauthor: The Challenges of Detecting LLM-Human Mixcase [17.6]
機械生成コンテンツと人間生成コンテンツの両方を含むハイブリッドテキスト形式を表現する新しい概念であるmixcaseを紹介した。我々は,MGT検出器の有効性を評価する実験を行い,その有効性,堅牢性,性能の一般化を評価した。この研究は、ミックスケース用に調整されたより微細な検出器が緊急に必要であることを示すもので、将来の研究に有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:44:08 GMT)
Fovea Transformer: Efficient Long-Context Modeling with Structured Fine-to-Coarse Attention [17.5]
長文集中型変換器であるFovea Transformerを紹介する。問合せトークンへの距離が増加するにつれて、木に徐々に粗い粒度を持つコンテキストトークンの表現を使用する。 3つの長文要約タスクにおいて,本モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:24:54 GMT)
Cross-Inlining Binary Function Similarity Detection [16.9]
クロスインラインマッチングのためのパターンベースモデルCI-Detectorを提案する。以上の結果から,CI-Detectorは81%の精度でクロスインラインペアを検出し,97%のリコールを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:42:08 GMT)
On the Convergence of Black-Box Variational Inference [16.9]
完全ブラックボックス変分推論(BBVI)の最初の収束保証を提供する。以上の結果より, 対数平滑な後部密度と対数凹凸が強く, 位置スケールの変動が認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:27:46 GMT)
Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning [16.8]
Photoplethysmography (Photoplethysmography)は、光を用いた血液量の変化の測定である。光胸腺造影信号は、身体の循環系に関する洞察を与える。光胸腺造影信号は、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:29:51 GMT)
PartSTAD: 2D-to-3D Part Segmentation Task Adaptation [16.8]
2D-to-3Dセグメンテーションリフトのタスク適応を目的としたPartSTADを提案する。 PartNet-Mobilityデータセットに対する実験により,タスク適応手法の大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:31:09 GMT)
Attention-Enhanced Co-Interactive Fusion Network (AECIF-Net) for Automated Structural Condition Assessment in Visual Inspection [16.7]
本稿では,視覚的ブリッジ検査における構造条件の自動評価のためのAECIF-Net(Atention-Enhanced Co-Interactive Fusion Network)を提案する。 AECIF-Netは、検査画像中の要素の構造要素とセグメント表面欠陥を同時に解析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:05:47 GMT)
Universal Vulnerabilities in Large Language Models: In-context Learning Backdoor Attacks [15.9]
In-context Learningは、事前学習と微調整のギャップを埋めるパラダイムであり、いくつかのNLPタスクにおいて高い有効性を示している。広く適用されているにもかかわらず、コンテキスト内学習は悪意のある攻撃に対して脆弱である。我々は,テキスト内学習に基づく大規模言語モデルを対象とした新たなバックドア攻撃手法ICLAttackを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:38:19 GMT)
Fine-grained Action Analysis: A Multi-modality and Multi-task Dataset of Figure Skating [15.5]
本研究では,世界フィギュアスケート選手権から収集した多目的・マルチタスクのフィギュアスケートデータセットを提案する。行動認識と行動品質評価を持つMMFSは、RGB、スケルトンをキャプチャし、空間ラベルや時間ラベルを含む256のカテゴリを持つ11671クリップからアクションのスコアを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:24:16 GMT)
LEGO:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model [15.4]
言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルであるLEGOを提案する。提案モデルでは,入力中の局所情報の詳細な理解を求めるタスクを抽出する。ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:41:57 GMT)
Optimistic Model Rollouts for Pessimistic Offline Policy Optimization [15.2]
モデルに基づくオフライン強化学習フレームワークORPOを提案する。具体的には、O-MDPにおける楽観的なロールアウトポリシーをトレーニングし、より多くのOODモデルロールアウトをサンプリングする。次に、サンプル状態-作用対にペナル化報酬を付与し、P-MDPの出力ポリシーを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:19:45 GMT)
UAVD4L: A Large-Scale Dataset for UAV 6-DoF Localization [14.9]
局所化のための大規模6-DoF UAVデータセット(UAVD4L)を提案する。オフライン合成データ生成とオンラインビジュアルローカライゼーションからなる2段階6-DoFローカライゼーションパイプライン(UAVLoc)を開発した。新しいデータセットの結果は,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:19:21 GMT)
A Study on Self-Supervised Pretraining for Vision Problems in Gastrointestinal Endoscopy [14.6]
本研究では, ResNet50 と ViT-B のバックボーンを事前訓練したモデルの性能について検討した。その結果, 自己指導型プレトレーニングは, 教師型プレトレーニングよりも, GIEビジョンタスクに適したバックボーンを生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:19:47 GMT)
The Devil's Advocate: Shattering the Illusion of Unexploitable Data using Diffusion Models [14.0]
データ保護の摂動に対抗して、慎重に設計された分極処理が可能であることを示す。 AVATARと呼ばれる我々のアプローチは、最近のアベイラビリティーアタックに対して最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:12:36 GMT)
Medication Recommendation via Domain Knowledge Informed Deep Learning [13.8]
電子カルテから薬を推奨する学習は、以前の研究で最も一般的な方法である。本研究は,新しいtextbfDomain textbfKnowledge textbfInformed textbfNetwork (DKINet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:44:09 GMT)
Adaptive Estimation of Random Vectors with Bandit Feedback: A mean-squared error viewpoint [13.1]
まず、MSE推定のための濃度を定めます。次に,帯域幅フィードバックによる推定問題を列挙し,逐次除去アルゴリズムの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:44:18 GMT)
MGARD: A multigrid framework for high-performance, error-controlled data compression and refactoring [12.8]
MGARD(MultiGrid Adaptive Reducing for floating-point scientific data on structured and unstructured grids)について述べる。例外的なデータ圧縮機能と正確なエラー制御により、MGARDはストレージの削減、高性能I/O、in-situデータ分析など幅広い要件に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:52:20 GMT)
Peridynamic Neural Operators: A Data-Driven Nonlocal Constitutive Model for Complex Material Responses [12.5]
本研究では,データから非局所法則を学習するPNO(Peridynamic Neural Operator)と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。このニューラル作用素は、客観性と運動量バランス法則が自動的に保証される状態ベースペリダイナミックスという形でフォワードモデルを提供する。複雑な応答をキャプチャする能力により、学習したニューラル演算子はベースラインモデルと比較して精度と効率が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:37:20 GMT)
R-BI: Regularized Batched Inputs enhance Incremental Decoding Framework for Low-Latency Simultaneous Speech Translation [11.8]
我々は「正規化バッチ入力」という新しい適応的で効率的なポリシーを提案する。提案手法は,オフラインシステムに比べて2BLEUポイントの損失を少なく抑えながら低レイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:05:02 GMT)
Task Selection and Assignment for Multi-modal Multi-task Dialogue Act Classification with Non-stationary Multi-armed Bandits [11.7]
マルチタスク学習(MTL)は、関連する補助タスクと共同学習することで、一次タスクの性能を向上させることを目的としている。これまでの研究では、このようなランダムなタスクの選択は役に立たない可能性があり、パフォーマンスに有害な可能性があることが示唆されている。本稿では,非定常的マルチアームバンディットに基づくタスクの選択と割り当てを行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:18:30 GMT)
Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pretrained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series [11.6]
マルチレベルTiny Time Mixers (TTM) は軽量なTSMixerアーキテクチャに基づく非常に小さなモデルである。時間分解能の異なる複数のデータセットに対する事前学習の複雑さに対処するために,いくつかの新しい拡張を導入する。 TTMは少数/ゼロショットの予測に優れており、既存のベンチマークよりも相当な精度(12-38%)向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:21:27 GMT)
Learning Cognitive Maps from Transformer Representations for Efficient Planning in Partially Observed Environments [11.4]
本稿では,エージェントがナビゲート時に知覚的にエイリアスされた観察を受ける部分観察環境(POEs)について考察する。我々は、(複数の)離散ボトルネックを持つ変換器、TDBを導入し、遅延符号は観測と行動の歴史を圧縮した表現を学習する。また, (b) 最短経路問題を指数的に高速に解きながら, POEs (a) で訓練したTDBがバニラ変圧器やLSTMのほぼ完全な予測性能を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:30:30 GMT)
Semantic-Preserving Feature Partitioning for Multi-View Ensemble Learning [11.4]
本稿では,情報理論に基づく新しい手法であるセマンティック・保存特徴分割(SPFP)アルゴリズムを紹介する。 SPFPアルゴリズムは、データセットを複数のセマンティックな一貫したビューに効果的に分割し、マルチビューアンサンブル学習プロセスを強化する。モデル精度を維持しつつ、高い一般化性能が達成可能なシナリオにおける不確実性対策を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:44:45 GMT)
Surface Normal Estimation with Transformers [11.2]
ノイズと密度の変動を考慮した点群から正規分布を正確に予測する変換器を提案する。本手法は,合成形状データセットPCPNetと実世界の屋内シーンPCPNNの両方で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:52:13 GMT)
MatSAM: Efficient Materials Microstructure Extraction via Visual Large Model [11.1]
我々は,Segment Anything Model(SAM)に基づく汎用的で効率的なミクロ構造抽出ソリューションであるMatSAMを提案する。新しいポイントベースのプロンプト生成戦略が設計され、材料ミクロ構造の分布と形状に基づいている。 MatSAMは従来の手法よりもセグメンテーション性能が優れており、教師付き学習法よりも好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:18:18 GMT)
Enhancing Digital Hologram Reconstruction Using Reverse-Attention Loss for Untrained Physics-Driven Deep Learning Models with Uncertain Distance [10.8]
未学習のディープラーニング手法におけるオートフォーカス問題に対処するための先駆的なアプローチを提案する。提案手法は,競合する手法に対する大幅な再構成性能を示す。例えば、PSNRでは1dB以下であり、SSIMでは0.002以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:30:46 GMT)
SH2: Self-Highlighted Hesitation Helps You Decode More Truthfully [10.7]
本稿では,大規模言語モデルのより真に復号化を支援するための推論時間法,Self-Highlighted Hesitation (SH2)を提案する。実験結果から,新たなデータやモデルを必要としないSH2は,LLMが事実知識を抽出し,幻覚的コンテキストを識別する上で有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:09:09 GMT)
Inferring Intentions to Speak Using Accelerometer Data In-the-Wild [10.6]
この研究は加速度計のデータから、成功と失敗の意図を推測する。実生活におけるソーシャルネットワーキングイベントのデータは、話す意図を推論することを目的とした機械学習モデルのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:38:21 GMT)
Marginal Probability-Based Integer Handling for CMA-ES Tackling Single-and Multi-Objective Mixed-Integer Black-Box Optimization [10.4]
連続変数と整数変数を同時に最適化する混合整数ブラックボックス最適化(MI-BBO)問題について検討する。 MGDにおける整数変数の生成に関連する限界確率の低境界に基づいて,CMA-ESに対する単純な整数処理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:40:19 GMT)
Parameter Setting in Quantum Approximate Optimization of Weighted Problems [10.4]
本研究では,重み付き問題の一般的なクラスに適用したQAOAのパラメータ設定を開発する。まず、重み付けされたMaxCut問題に適用した深さ$p=1$のQAOAに対する最適パラメータを、重み付けの異なる仮定の下で導出する。第二に、$pgeq 1$ の場合、重み付き MaxCut の QAOA エネルギーランドスケープが、パラメータの単純な再スケーリングの下での未重み付きケースにアプローチすることを証明します。第三に、重み付きMaxCutの解析結果から着想を得た一般的な再スケーリング手法を提案し、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:02:04 GMT)
When eBPF Meets Machine Learning: On-the-fly OS Kernel Compartmentalization [10.4]
比較化は、初期腐敗が攻撃に成功するのを効果的に防ぐ。本稿では,OSカーネルのコンパートナライズを即時に実施するための先駆的システムであるO2Cについて述べる。 O2Cは、実行時にカーネルに強制的なアクションを実行するeBPFプログラムを実装できるeBPFエコシステムの最新の進歩によって強化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:30:50 GMT)
Mitigating Unhelpfulness in Emotional Support Conversations with Multifaceted AI Feedback [10.3]
感情支援のための多面的AIフィードバック(Muffin)で不健康を緩和する新しいモデル非依存フレームワークを提案する。 Muffin氏は、複数の要因を考慮して、特定のモデルによって生成された応答の有用性を評価するために、多面的なAIフィードバックモジュールを使用している。以上の結果から,Muffinは応答頻度と関連性をわずかに増加させながら,非ヘルペス反応の発生を効果的に軽減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:07:47 GMT)
EsaCL: Efficient Continual Learning of Sparse Models [10.2]
連続的な学習設定の主な課題は、以前に学習したタスクを実行する方法を忘れずに、タスクのシーケンスを効率的に学習することである。本研究では,モデルの予測力に悪影響を及ぼすことなく,冗長なパラメータを自動生成する,スパースモデル(EsaCL)の効率的な連続学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:59:44 GMT)
CAT-LLM: Prompting Large Language Models with Text Style Definition for Chinese Article-style Transfer [10.0]
CAT-LLM には、記事中のテキストの特徴を包括的に分析することを目的とした、bespoke, pluggable Text Style Definition (TSD) モジュールが組み込まれている。 TSDモジュールは一連の機械学習アルゴリズムを統合し、単語と文のレベルから記事スタイルを分析する。異なるスタイルの5つの中国語記事を選択し、ChatGPTを用いて5つの並列データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:18:46 GMT)
Challenges, Adaptations, and Fringe Benefits of Conducting Software Engineering Research with Human Participants during the COVID-19 Pandemic [9.9]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、私たちの生活、仕事、そして研究のやり方を変えました。我々は、この影響の程度を理解するために、混合手法の研究を行った。パンデミックの間、人間の参加者を巻き込んだ研究を行ない、大きな課題、適応、そして驚くほどの利益を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:02:57 GMT)
A Shocking Amount of the Web is Machine Translated: Insights from Multi-Way Parallelism [9.9]
ウェブ上のコンテンツは、しばしば多くの言語に翻訳されることを示し、これらのマルチウェイ翻訳の低品質は、機械翻訳(MT)を用いて作成された可能性が高いことを示している。また、多くの言語に翻訳されるコンテンツの種類の選択バイアスの証拠も見出され、低品質の英語コンテンツがMTを介して多くの低リソース言語に翻訳されるのと一致している。私たちの研究は、Webから取り除かれたモノリンガルデータとバイリンガルデータの両方について、多言語大言語モデルのようなトレーニングモデルに関する深刻な懸念を提起します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:56:13 GMT)
On the Correctness of the Generalized Isotonic Recursive Partitioning Algorithm [9.5]
本稿では, 一般等速再帰分割法 (GIRP) アルゴリズムを, 分離凸損失下での等速モデルの適合性について詳細に解析する。 GIRPアルゴリズムは、アルゴリズムの各ステップにおいて、中間解が等調性制約を満たすような魅力的な特徴を示す。 GIRP の小さな修正は正しい解を得るのに十分であり、すべての中間解が等方性であることの望ましい性質を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:40:56 GMT)
UCMCTrack: Multi-Object Tracking with Uniform Camera Motion Compensation [9.3]
カメラの動きに頑健な新しいモーションモデルベースのトラッカーであるUCMCTrackを紹介する。フレーム単位で補償パラメータを計算する従来のCMCとは異なり、UCMCTrackはビデオシーケンスを通して同じ補償パラメータを一貫して適用する。 MOT17、MOT20、DanceTrack、KITTIなど、さまざまな課題のあるデータセットで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:37:15 GMT)
TONE: A 3-Tiered ONtology for Emotion analysis [9.2]
感情は心理学、医学、メンタルヘルス、コンピュータサイエンスなど、多くの分野で重要な役割を果たしてきた。 1) 教師付き手法の効率は収集したデータのサイズと領域に強く依存する。我々は、Gerrod Parrot博士の感情群に基づく感情階層を効果的に生成する感情ベースのオントロジーを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:23:08 GMT)
Deep Learning-based Target-To-User Association in Integrated Sensing and Communication Systems [8.9]
基地局にMIMO(Multi-Input-multiple-output)レーダーを装備したレーダ支援通信システムについて検討する。提案されたターゲット・ツー・ユーザー協会(T2U)は2つの段階から構成される。複合マルチターゲット検出とビーム推定は、一度だけ(YOLO)モデルを変更することで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:45:33 GMT)
Robust Stochastic Graph Generator for Counterfactual Explanations [8.8]
GCE(Graph Counterfactual Explanation)技術は,AIシステムに関わるユーザに洞察を提供する手段として注目されている。 GCEは、基礎となる予測モデルに基づいて、元のグラフに似た新しいグラフを生成する。これらのGCE技術のうち、生成機構に根ざしたものは、他の領域での顕著な成果にもかかわらず、比較的限定的な調査を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:09:12 GMT)
UniRQR: A Unified Model for Retrieval Decision, Query, and Response Generation in Internet-Based Knowledge Dialogue Systems [8.7]
インターネット検索による知識ベースの対話システムは、通常、検索決定、クエリ生成、レスポンス生成の3つのタスクに分けられる。我々の研究は、プロンプトおよびマルチタスク学習アプローチによって促進される単一の統一モデルを用いることで、この監視に対処する。これらの機能を統合することで、事前訓練されたモデルの潜在能力をフル活用し、複数のモデルのデプロイに伴う複雑さとコストを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:09:15 GMT)
TL-nvSRAM-CIM: Ultra-High-Density Three-Level ReRAM-Assisted Computing-in-nvSRAM with DC-Power Free Restore and Ternary MAC Operations [8.7]
本研究では,大規模NNモデルのための超高密度3レベルReRAM支援計算方式を提案する。提案したTL-nvSRAM-CIMは、ステートアートよりも7.8倍高いストレージ密度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:18:52 GMT)
Efficient Image Deblurring Networks based on Diffusion Models [8.6]
本稿では,メモリ使用率を極端に低くすることで,これまでで最高の性能を実現するデフォーカスデブロアリングのためのスライディングウインドウモデルを紹介する。 Swintormerという名前のこの方法は拡散モデルを用いて、より詳細な画像の復元を支援する遅延前の特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:35:23 GMT)
Learning Performance-Oriented Control Barrier Functions Under Complex Safety Constraints and Limited Actuation [8.2]
制御バリア関数(CBF)は非線形制御系の安全フィルタを設計するためのフレームワークを提供する。しかし、結果の制御不変量集合の体積を同時に最大化するCBFを見つけることは、依然として重大な課題である。本稿では,これらのハードルに直感的に対処する,新たな自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 02:51:49 GMT)
Exotic Spin-dependent Energy-level Shift Noise Induced by Thermal Motion [7.9]
粒子の熱運動に基づく理論モデルを導入し、エキゾチックスピン依存相互作用を探索する。結果として生じるエキゾチックエネルギーレベルのシフトノイズは、高感度の機器によって感知される。このモデルは原子時計、原子干渉計、NVダイアモンドセンサーなどの他の量子センシング分野にも容易に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:12:43 GMT)
Analytical approximations for generalized quantum Rabi models [7.7]
量子ラビモデルは、2レベル系とボゾン場の単一モードの間の相互作用を記述する最も単純な非可積分で解決可能なモデルとして機能する。一般化された量子ラビモデルのエネルギースペクトルは、二流フクシアン方程式によって解析的に決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:42:17 GMT)
Automatic Semantic Augmentation of Language Model Prompts (for Code Summarization) [7.7]
開発者はコーディングタスクに取り組む際に、意識的に無意識に意味的な事実の集合を念頭に置いている傾向があります。トランス方式のLLMの強力な多層アーキテクチャは、この単純なレベルの「コード解析」を本質的に行うことができると仮定できるかもしれない。我々は,LLMのプロンプトを意味的事実で自動的に拡張するかどうかを実際に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:47:35 GMT)
Short-Form Videos and Mental Health: A Knowledge-Guided Multimodal Neural Topic Model [7.6]
我々は、短いビデオが視聴者に与える影響を予測するための知識誘導型マルチモーダルNTMを開発した。また, うつ病に関連のある映像から, 医療関連トピックも発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:36:47 GMT)
Crumbled Cookie Exploring E-commerce Websites Cookie Policies with Data Protection Regulations [7.5]
多くのウェブサイトは、ユーザーの活動を追跡するためにクッキーを使い続けている。これらのデータ保護違反がなぜ発生したのかという疑問に乗じて、複数の国のウェブサイトが規制を遵守しているかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:49:14 GMT)
Integrating Personalized Parsons Problems with Multi-Level Textual Explanations to Scaffold Code Writing [7.3]
初心者プログラマは、学習プロセスの一部として基本的なコードを書く必要がありますが、しばしば困難に直面します。障害のある学生を支援するために、我々は最近パーソンズのパーソンズ問題を実装し、学生がコードブロックを配置して、それらをポップアップの足場として解決した。学生たちは、正しい答えを単に受け取るのではなく、よりエンゲージメントが高く、学習に好まれていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:29:03 GMT)
The Impact of Adversarial Node Placement in Decentralized Federated Learning Networks [7.3]
連邦学習(FL)の人気が高まるにつれ、新しい分散フレームワークが広まりつつある。本稿では,ネットワーク内の配置を協調的に調整できる各種対向配置戦略において,分散FLの性能を解析する。本稿では,敵同士の平均ネットワーク距離を最大化することにより,敵の中央性よりも敵の拡散を優先する新たな攻撃アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:07:25 GMT)
Anomalous quantum transport in 2D asymptotic quasiperiodic system [7.1]
準周期系はアンダーソン転移の概念を準ランダムおよび低次元領域へ拡張する。我々の研究は、普遍的な量子輸送現象を豊かにし、高次元の非可観測性によって駆動される金属絶縁体の基礎となるメカニズムを付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:29:23 GMT)
STAKESURE: Proof of Stake Mechanisms with Strong Cryptoeconomic Safety [6.8]
2023年7月15日時点で、PoS(Proof-of-Stake)ブロックチェーンであるEthererumは、チェーン上の総資産として約4100億ドルを保有している。保有する金額が保証された値よりもはるかに低い(11倍)ため、ブロックチェーンは暗号経済的な意味では“オーバーレベレッジ”として安全ではない。本稿では,PoSブロックチェーンの暗号経済的安全性を解析するためのモデルについて定式化し,破壊コスト,攻撃者が引き起こしたコスト,破壊からの利益を別々に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:03:00 GMT)
Body-Area Capacitive or Electric Field Sensing for Human Activity Recognition and Human-Computer Interaction: A Comprehensive Survey [6.7]
体圏静電容量センシング(体圏電界センシング)はウェアラブルデバイスにとって有望な代替手段になりつつある。本稿では,身体領域の容量知覚に関する既存の研究を包括的に要約することで,ギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:00:05 GMT)
DREQ: Document Re-Ranking Using Entity-based Query Understanding [6.7]
DREQはエンティティ指向の高密度ドキュメント再ランクモデルである。ドキュメント表現内のクエリ関連エンティティを強調しながら、関連性の低いエンティティを同時に減らします。 DREQは、最先端のニューラル・非ニューラル・リグレード法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:27:12 GMT)
Segment Boundary Detection via Class Entropy Measurements in Connectionist Phoneme Recognition [6.5]
本稿では,コネクショニスト音素認識器の出力のクラスエントロピーを用いて,音韻クラス間の時間境界を予測する可能性について検討する。エントロピーの値は、認識ネットワークによってよくモデル化された(既知の)2つのセグメント間の遷移の近接性を高める必要がある。エントロピーとエントロピーの分化に基づく多くの測度は、分離と組み合わせで用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:47:10 GMT)
Block-Diagonal Orthogonal Relation and Matrix Entity for Knowledge Graph Embedding [6.5]
知識グラフ埋め込み (KGE) は、実体の低次元表現と、行方不明な事実を予測するための関係を学習することである。我々は,エンティティの行列と関係のブロック対角行列を用いた新しいKGEモデルOrthogonalEを紹介する。実験結果から,我々の新しいKGEモデルOrthogonalEは汎用的かつ柔軟であり,最先端のKGEモデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:13:00 GMT)
Optimistic Prediction of Synchronization-Reversal Data Races [6.4]
動的データ競合検出は、実際に並列ソフトウェアの信頼性を確保するための重要なテクニックとして登場した。本研究では,抽出可能な方法で検出可能なOptimistic Sync(hronization)-Reversal racesと呼ばれるデータレースのクラスを同定する。また、全2次時間における全楽観的同期反転データ競合を検出するための音響アルゴリズムOSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:34:21 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） (Thu, 11 Jan 2024 15:34:25 GMT)
Reversibility of quantum resources through probabilistic protocols [6.2]
一般の量子資源理論において、全ての状態が可逆的に相互変換可能であることを示す。提案手法は, 決定論的プロトコルの下での変換率と, 変換に対する強い逆率を結びつけることに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:18:07 GMT)
CalibrationPhys: Self-supervised Video-based Heart and Respiratory Rate Measurements by Calibrating Between Multiple Cameras [6.1]
複数のカメラ間を校正する自己監督型ビデオベース心拍・呼吸速度測定法を提案する。 Physは、複数のカメラで同時に撮影された顔ビデオを使って、ラベルを監督せずにディープラーニングモデルを訓練する。実験の結果,Physは最先端の心臓および呼吸速度測定法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:09:56 GMT)
Almost surely convergence of the quantum entropy of random graph states and the area law [6.1]
[1]では、コリンズらはランダムグラフ状態の量子エントロピーが、局所次元が大きくなるにつれて、いわゆる領域法則を満たすことを示した。本稿では,収束のゆらぎを引き続き研究し,領域法則がほぼ確実に成り立つことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:56:22 GMT)
MultiSlot ReRanker: A Generic Model-based Re-Ranking Framework in Recommendation Systems [6.0]
本稿では,汎用モデルに基づくリグレードフレームワークであるMultiSlot ReRankerを提案し,その妥当性,多様性,鮮度を同時に最適化する。我々は,OpenAI GymをRayフレームワークに統合したマルチスロットリグレードシミュレータを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:17:07 GMT)
FedTabDiff: Federated Learning of Diffusion Probabilistic Models for Synthetic Mixed-Type Tabular Data Generation [5.8]
textitFederated Tabular Diffusion (FedTabDiff) を導入し、元のデータセットに一元的にアクセスすることなく、高忠実な混合型表型データを生成する。 FedTabDiffは、データプライバシとローカリティを尊重しながら、複数のエンティティが共同で生成モデルをトレーニングできるようにする分散学習方式を実現する。実世界の金融および医療データセットに関する実験的評価は、高い忠実性、ユーティリティ、プライバシ、カバレッジを維持する合成データを生成するフレームワークの能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:17:50 GMT)
Transparency in Sleep Staging: Deep Learning Method for EEG Sleep Stage Classification with Model Interpretability [5.7]
本研究では,残差ネットワーク内に圧縮ブロックと励起ブロックを統合し,複雑な時間的依存関係を理解するために,特徴抽出と積み重ねBi-LSTMを組み込んだエンド・ツー・エンドディープラーニング(DL)モデルを提案する。本研究の特筆すべき側面は、睡眠ステージングのためのGradCamの適応であり、この領域における説明可能なDLモデルの最初の事例であり、その決定と睡眠専門家の洞察の一致である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:51:37 GMT)
Long-term Safe Reinforcement Learning with Binary Feedback [5.7]
LoBiSaRL (Long-term Binary Safe RL) はマルコフ決定過程に対する安全なRLアルゴリズムである。 LoBiSaRLは長期の安全制約を高い確率で保証する。理論的には,LoBiSaRLは長期の安全制約を高い確率で保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:59:25 GMT)
Using Large Language Models for Commit Message Generation: A Preliminary Study [5.6]
大規模言語モデル(LLM)は、コミットメッセージの自動生成に効果的に使用できる。 366サンプルの78%では, LLMが生成したコミットメッセージが人間によって最高のものと評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:06:39 GMT)
Mutation-based Consistency Testing for Evaluating the Code Understanding Capability of LLMs [5.5]
大きな言語モデル(LLM)は、自然言語とプログラミング言語の両方を処理する際、顕著な能力を示している。本稿では,LLMのコード理解性能を評価する新しい手法を提案し,特にコードと記述の微妙な差異に着目した。演算子置換やステートメント削除など,さまざまなタイプのコード突然変異を適用して,一貫性のないコード記述ペアを生成する。我々は,現在最先端のコード生成ベンチマークであるHumanEval-Xを用いて,GPT-3.5とGPT-4の2つのLLMのケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:27:43 GMT)
How Teachers Can Use Large Language Models and Bloom's Taxonomy to Create Educational Quizzes [5.5]
本稿では,Bloomの分類学から得られた学習目標を問う,大規模言語モデルに基づくQGアプローチを適用する。その結果、教師は自動生成された質問でクイズを書くことを好んでおり、手書き版に比べてクイズの品質が損なわれていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:47:13 GMT)
Unveiling the Tapestry of Automated Essay Scoring: A Comprehensive Investigation of Accuracy, Fairness, and Generalizability [5.4]
本研究では, AESモデルの精度, 公平性, 一般化可能性の複雑な関係を明らかにすることを目的とする。我々は,9つのAES手法を評価し,その性能をオープンソースデータセット上で7つの指標を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:28:02 GMT)
MatSynth: A Modern PBR Materials Dataset [5.4]
Mat Synthは4000+$ CC0 超高解像度PBRのデータセットである。このデータセットは、プロジェクトページ(https://www.gvecchio.com/matsynth)からリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:20:34 GMT)
Generative Deduplication For Socia Media Data Selection [5.4]
生成重複と呼ばれる新しい手法を提案する。ノイズの多いソーシャルメディアデータから重複テキストを取り除き、モデルのバイアスを軽減することを目的としている。ソーシャルメディアの言語理解のパフォーマンスを改善し、トレーニング時間を短縮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:43:26 GMT)
A Log-Linear Non-Parametric Online Changepoint Detection Algorithm based on Functional Pruning [5.2]
シーケンスの分布の変化を検出するために,フレキシブルな非パラメトリック手法を構築した。機能的プルーニングのアイデアのおかげで、NP-FOCuSは観測回数の対数直線的な計算コストを持つ。検出能力の面では、NP-FOCuSは様々な設定で現在の非パラメトリックオンライン変更ポイント技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:16:59 GMT)
Highly multimode visible squeezed light with programmable spectral correlations through broadband up-conversion [5.1]
従来の単一空間モード光パラメトリック増幅器で同時に圧縮された周波数モードの使い方を示す。約700個の可視光子を1ショットあたり約700個の可視光子で、400個の周波数モードのスクイーズを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:55:10 GMT)
LEGOBench: Leaderboard Generation Benchmark for Scientific Models [5.1]
LEGOBenchは、リーダボードを生成するシステムを評価するためのベンチマークである。従来のグラフベースランキングモデルと,最近提案された3つの大規模言語モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:20:27 GMT)
Interpretable deep learning in single-cell omics [5.1]
単一セルオミクス技術の基本と解釈可能なディープラーニングの概念を紹介する。続いて、様々な単細胞オミクス研究に適用された近年の解釈可能なディープラーニングモデルについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:59:37 GMT)
TRIPS: Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering [5.0]
本稿では,ガウス版とADOP版の両方のアイデアを組み合わせたTRIPS(Trilinear Splatting)を提案する。次に、軽量ニューラルネットワークを使用して、スプラッター解像度を超える詳細を含む、ホールフリーなイメージを再構築する。本評価は, リアルタイムフレームレートを60フレーム/秒に維持しつつ, レンダリング品質の観点から, TRIPSが既存の最先端手法を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:06:36 GMT)
MS23D: : A 3D Object Detection Method Using Multi-Scale Semantic Feature Points to Construct 3D Feature Layer [4.9]
LiDAR点雲は、三次元空間における物体の動きと姿勢を効果的に描写することができる。自律運転のシナリオでは、点雲の空間性と空洞性は、ボクセルベースの方法にいくつかの困難をもたらす。我々はMS23Dと呼ばれる2段階の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:02:35 GMT)
HOH: Markerless Multimodal Human-Object-Human Handover Dataset with Large Object Count [4.8]
HOH(Human-Object-Human)ハンドオーバーデータセットは、136のオブジェクトを持つ大規模なオブジェクトカウントデータセットである。 HOHは自然な人間と人間のハンドオーバの相互作用を表し、マーカー付きデータセットによる課題を克服する。これまでのHOHは、オブジェクト数、参加者数、役割逆転のペア数、総相互作用数で最大のハンドオーバデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:19:19 GMT)
How does the primate brain combine generative and discriminative computations in vision? [4.7]
推論過程の2つの対照的な概念は、それぞれ生物学的ビジョンと機械ビジョンの研究に影響を与えている。視覚は、しばしば感覚データのトップダウン予測を含むと考えられるプロセスにおいて、証拠の尋問を通じて生成モデルを逆転させることを示す。本稿では,この用語を説明し,重要な実証的証拠を概説するとともに,霊長類視覚の謎のハイブリッドアルゴリズムを明らかにするための段階を超越し,設定する経験的研究プログラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:07:58 GMT)
Early Warning Prediction with Automatic Labeling in Epilepsy Patients [4.7]
本稿では,初期文字信号の予測を改善するメタ学習フレームワークを提案する。提案された双方向最適化フレームワークは、初期段階におけるノイズの多いデータを自動的にラベル付けするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:38:31 GMT)
Dubbing for Everyone: Data-Efficient Visual Dubbing using Neural Rendering Priors [4.5]
ビジュアルダビング(Visual dubbing)は、ビデオ内のアクターの唇の動きを生成し、特定のオーディオと同期する過程である。既存の方法は、個人固有のモデルまたは個人固有のモデルに分けられる。提案手法は,データ効率のよいニューラルレンダリングに先立って,既存のアプローチの限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:59:12 GMT)
Combating Adversarial Attacks with Multi-Agent Debate [4.5]
我々は、現在の最先端言語モデル間のマルチエージェントの議論を実施し、レッドチームアタックに対するモデルの感受性を評価する。マルチエージェントの議論は、ジェイルブレイクや能力の低いモデルが非ジェイルブレイクやより有能なモデルで議論せざるを得ない場合、モデルの毒性を低下させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:57:38 GMT)
Tuning LLMs with Contrastive Alignment Instructions for Machine Translation in Unseen, Low-resource Languages [4.4]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) における機械翻訳 (MT) における2つの課題に対処するために,コントラッシブアライメント命令 (MT Instruct) を導入する。 1つは、サポート対象の言語を、これまで見つからなかった言語に拡張することである。もう1つは、低リソース言語におけるデータの欠如に関連している。 BLOOMZモデルを微調整した結果,(1)LLMはMTInstructを用いて効果的に未確認言語を翻訳できる,(2)識別器に基づく命令は,生成言語を言語間命令として優れ,(4)AlignInstructは30のゼロショット方向のパフォーマンスを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:28:17 GMT)
QCQP-Net: Reliably Learning Feasible Alternating Current Optimal Power Flow Solutions Under Constraints [4.2]
本稿では,ACOPFネットワークに計算効率よく入力をマッピングする新しい計算学習ACOPFを提案する。提案手法は,既存のアプローチが失敗する状況において,優れた実現可能性率とコストを達成できることをシミュレーションにより示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:17:44 GMT)
WiFi-TCN: Temporal Convolution for Human Interaction Recognition based on WiFi signal [4.1]
近年,Wi-Fiによる人間活動認識が注目されている。 Wi-FiベースのHARにまつわる課題は、シーンや被写体が変化するときのパフォーマンスが著しく低下することである。本稿では,TN-AAと呼ばれる時間的畳み込みネットワークを利用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） (Thu, 11 Jan 2024 09:02:16 GMT)
LKCA: Large Kernel Convolutional Attention [3.9]
我々はLKCA(Large Kernel Convolutional Attention)という空間的注意を提案する。 LKCAは畳み込みニューラルネットワークとビジュアルトランスフォーマーの利点を組み合わせている。コンボリューションとアテンションの両方の観点から実装されたLKCAが同等の性能を示すことが実験によって確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:40:35 GMT)
Scalable Hierarchical Over-the-Air Federated Learning [3.9]
この研究は、干渉とデバイスデータの不均一性の両方を扱うために設計された新しい2段階学習手法を導入する。本稿では,提案アルゴリズムの収束を導出するための包括的数学的アプローチを提案する。干渉とデータの不均一性にもかかわらず、提案アルゴリズムは様々なパラメータに対して高い学習精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:47:47 GMT)
ConKeD: Multiview contrastive descriptor learning for keypoint-based retinal image registration [3.7]
網膜画像登録のための記述子を学習するための新しい深層学習手法であるConKeDを提案する。現在の登録方式とは対照的に,本手法では,新しい多正多負のコントラスト学習戦略を採用している。本実験は, 新規多陽性多負戦略の利点を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:22:54 GMT)
Securing an Application Layer Gateway: An Industrial Case Study [3.7]
アプリケーション・レイヤ・ゲートウェイ(ALG)は、鉄道、産業自動化、防衛などの重要なシステムを確保する上で重要な役割を担っている。本稿では,ALGの総合的なセキュリティテストのための脆弱性駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:02:31 GMT)
TaCo: Targeted Concept Removal in Output Embeddings for NLP via Information Theory and Explainability [3.7]
情報理論は、モデルが性別、民族、年齢などの敏感な変数を予測できないことを示唆している。 NLPモデルの埋め込みレベルで機能する新しい手法を提案する。提案手法は,NLPモデルにおける性別関連関連性を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:29:13 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） (Thu, 11 Jan 2024 10:32:49 GMT)
A Lightweight Feature Fusion Architecture For Resource-Constrained Crowd Counting [3.5]
クラウドカウントモデルの汎用性を高めるために,2つの軽量モデルを導入する。これらのモデルは、MobileNetとMobileViTという2つの異なるバックボーンを持ちながら、同じダウンストリームアーキテクチャを維持している。隣接特徴融合を利用して、事前学習モデル(PTM)から多様な特徴を抽出し、その後、シームレスにこれらの特徴を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:13:31 GMT)
TAnet: A New Temporal Attention Network for EEG-based Auditory Spatial Attention Decoding with a Short Decision Window [3.4]
聴取者の話者に対する注意方向を決定するために、聴覚空間注意検出(ASAD)を用いる。本研究では、終端から終端までの時間的注意ネットワーク(TAnet)が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:36:27 GMT)
Benchmarking Evolutionary Community Detection Algorithms in Dynamic Networks [3.4]
動的ネットワークでは、エンティティは相互作用し、時間とともに進化するネットワークコミュニティを形成する。動的ネットワークにおける進化的CDアルゴリズムのベンチマークフレームワークと一般化モジュラリティベースアプローチ(NeGMA)を提案する。以上の結果から,$alpha$GMAは断続的変換の検出に適しているが,急激な変化に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:28:27 GMT)
An Exploratory Assessment of LLM's Potential Toward Flight Trajectory Reconstruction Analysis [3.4]
本研究は,ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)データを用いた飛行経路の再構築に焦点を当てた。この結果から, 線形および曲線の飛行軌跡のフィルタリングおよび推定におけるモデルの有効性が示唆された。研究の洞察は、飛行軌道再構築におけるLCMの約束と、航空・輸送分野にまたがる幅広い応用のための新たな道を開くことを明確にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:59:18 GMT)
Analyzing and Debugging Normative Requirements via Satisfiability Checking [3.4]
N-Checkは、N-NFR分析とデバッグのための新しいツールサポート形式である。 N-Check は N-NFR well-formedness の幅広いスペクトルを特定するために満足度チェックを採用している。我々は、倫理学者、弁護士、哲学者、心理学者、安全アナリスト、技術者のチームがN-Checkを用いて233のN-NFRを分析・デバッグする9つのケーススタディを通じて、このアプローチの有効性と使用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:32:31 GMT)
Variational quantum algorithm-preserving feasible space for solving the uncapacitated facility location problem [3.4]
本稿では,変分量子アルゴリズムで実現可能な空間(VQA-PFS)アンサッツを提案する。このアンザッツは制約変数に混合演算子を適用し、非制約変数にハードウェア効率アンザッツ(HEA)を用いる。その結果, VQA-PFSは成功確率を著しく向上し, より高速な収束を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:40:28 GMT)
Axis Tour: Word Tour Determines the Order of Axes in ICA-transformed Embeddings [3.2]
ICA変換された単語埋め込みは解釈可能な意味軸を示すが、これらの軸の順序は任意である。 1次元の単語埋め込み手法であるWord Tourに着想を得て,単語埋め込み空間の明瞭さの向上を目指す。我々は,Axis Tour が PCA や ICA と比較して低次元の埋め込みを良く構築する実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:46:12 GMT)
Evidence to Generate (E2G): A Single-agent Two-step Prompting for Context Grounded and Retrieval Augmented Reasoning [3.1]
Evidence to Generate(E2G)は、新しいシングルエージェント、2ステッププロンプトフレームワークである。証明されていない推論の主張の代わりに、E2Gは文脈で明確に言及された思考列にのみ焦点をあてる。ツールは、幅広い知識集約的な推論と生成タスクにおいて、顕著な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:49:15 GMT)
Automatic UAV-based Airport Pavement Inspection Using Mixed Real and Virtual Scenarios [3.1]
本稿では,UAVが捉えた画像を用いて,舗装の苦悩を自動的に識別する視覚的アプローチを提案する。提案手法は,画像の欠陥を分割する深層学習(DL)に基づいている。合成および実訓練画像からなる混合データセットを使用することで、実アプリケーションシナリオでトレーニングモデルをテストする場合、より良い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:30:07 GMT)
Consistent Query Answering for Existential Rules under Tuple-Deletion Semantics [3.0]
そこで本研究では,一貫した問合せ応答とアンダー・削除のセマンティクスの修復について検討する。本稿では, 実用的な一貫性のない問合せ応答システムの基礎となる新しい問合せ書き換え手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:48:40 GMT)
Reinforcement Learning for Generative AI: State of the Art, Opportunities and Open Research Challenges [2.9]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、さまざまな機械学習タスクのパラダイムとして非常に成功した。目的を指定せずに生成する代替手段として,RLという3種類のアプリケーションについて論じる。我々は,この魅力的な新興地域の機会と課題について,深く議論して,調査を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:04:53 GMT)
Revisiting Silhouette: From Micro to Macro Aggregation [2.9]
シルエット係数(Silhouette coefficient)は、クラスタリングの割り当ての品質を評価し、データポイント当たりのスコアを生成する評価尺度である。データセット全体のクラスタリングの品質を評価するために、データセットのすべてのポイントのスコアは通常、単一の値に平均化されます。そこで我々は,まずシルエットスコアをクラスタレベルで平均化し,次に(マクロ)クラスタ全体のスコアを平均化する,別のアグリゲーション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:57:29 GMT)
Spatial-Aware Deep Reinforcement Learning for the Traveling Officer Problem [2.9]
トラベルオフィサー問題(TOP)は、困難な最適化課題である。 TOPの最大の課題は駐車違反の動的な性質であり、しばらくするとランダムに現れて消えていく。本稿では,TOPのための空間認識型深層強化学習手法SATOPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:16:20 GMT)
Enhancing Contrastive Learning with Efficient Combinatorial Positive Pairing [2.8]
コントラスト的手法や非コントラスト的手法の学習速度と性能を向上させるための一般的なマルチビュー戦略を提案する。 ImageNet-100の場合、ECPPはSimCLRが教師あり学習より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:18:30 GMT)
State of practice: evaluating GPU performance of state vector and tensor network methods [2.8]
本稿では,8種類の量子サブルーチンを用いたテストベンチにおける現状シミュレーション手法の限界について検討する。我々は,最大1桁のスピードアップを達成し,最適なシミュレーション戦略を選択する方法について強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:22:21 GMT)
Hallucination Benchmark in Medical Visual Question Answering [2.7]
我々は,質問応答セットと組み合わせた医療画像の幻覚ベンチマークを作成し,最先端モデルの総合的な評価を行った。この研究は、現在のモデル制限の詳細な分析を提供し、様々なプロンプト戦略の有効性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:52:17 GMT)
Cheetah: Bridging the Gap Between Machine Learning and Particle Accelerator Physics with High-Speed, Differentiable Simulations [2.7]
我々はPyTorchベースの高速微分可能線形ビームダイナミクスコードであるCheetahを紹介する。 Cheetahは、複数の桁の時間を削減することで、大規模なデータセットの高速収集を可能にする。例えば、強化学習、勾配に基づくビームラインチューニング、勾配に基づくシステム同定、物理インフォームド・オプティマイゼーション前の最適化、空間電荷効果のモジュラーニューラルネットワークサロゲートモデリングである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:30:40 GMT)
Deep Neural Networks and Finite Elements of Any Order on Arbitrary Dimensions [2.7]
ReLUとReLU$2$の活性化関数を用いたディープニューラルネットワークは、任意の次元の様々な単純メッシュ上の任意の順序のラグランジュ有限要素関数を効果的に表現することができる。我々の研究は、ディープニューラルネットワークが特定のまたは任意の単純化メッシュ上で、汎用的な連続的な関数を体系的に生成する方法を示す最初のデモンストレーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:01:25 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） (Thu, 11 Jan 2024 10:32:34 GMT)
TIER: Text-Image Encoder-based Regression for AIGC Image Quality Assessment [2.6]
AIGCIQAタスクでは、画像は通常、テキストプロンプトを使用して生成モデルによって生成される。既存のAIGCIQAメソッドのほとんどは、個々の生成された画像から直接予測されたスコアを回帰する。本稿では,テキスト画像エンコーダに基づく回帰(TIER)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:09:33 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Neural SPARQL Query Generation from Natural Language Questions [2.6]
近年、SPARQLクエリ生成のためのニューラルネットワーク翻訳(NMT)の分野が著しく成長している。本稿では,最近のNMTに基づくSPARQL生成研究を再現し,拡張する様々な実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:49:24 GMT)
Qrlew: Rewriting SQL into Differentially Private SQL [2.5]
Qrlewはオープンソースのライブラリで、Relationsにクエリを解析できる。リッチなデータ型、値範囲、および行のオーナシップを追跡します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:01:35 GMT)
Automated speech audiometry: Can it work using open-source pre-trained Kaldi-NL automatic speech recognition? [2.5]
人間の監督なしに音声応答を評価できる自動DINテスト設定を提案する。 30人のオランダ成人がDIN+カルディ-NL検査を完了した。研究1では,単語誤り率(WER, summed decoding error)によるKaldi-NLの性能評価を行った。研究2では、カルディ-NLの復号誤りを伴う三重項がDIN試験出力に及ぼす影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:37:46 GMT)
Adaptive variational Bayes: Optimality, computation and applications [2.4]
本稿では,モデル集合上で動作可能な適応型変分ベイズフレームワークを提案する。適応変分ベイズは非常に一般的な条件下で最適な収縮率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:15:54 GMT)
Edge Generation Scheduling for DAG Tasks Using Deep Reinforcement Learning [2.4]
直接非巡回グラフ(DAG)タスクは現在、複雑なアプリケーションをモデル化するためにリアルタイムドメインで採用されている。エッジを反復的に生成することでDAG幅を最小化する新しいDAGスケジューリングフレームワークを提案する。我々は,提案アルゴリズムの有効性を,最先端DAGスケジューリングと最適混合整数線形プログラミングベースラインとの比較により評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:20:15 GMT)
Text Classification: A Review, Empirical, and Experimental Evaluation [2.3]
既存の調査論文は、テキスト分類のためのアルゴリズムを幅広いクラスに分類している。アルゴリズムを階層的にきめ細かなクラスと特定のテクニックに分類する,新しい方法論の分類法を導入する。本研究は,本手法をテキスト分類アルゴリズムの分類に利用した最初の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:17:42 GMT)
Safe reinforcement learning in uncertain contexts [2.3]
文脈変数を直接測定できない場合に、安全な学習を行う方法を示す。マルチクラス分類における頻繁な保証を導出し、測定結果から現在の文脈を推定する。実験を通してコンテキストを識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:35:36 GMT)
Expressivity and Approximation Properties of Deep Neural Networks with ReLU$^k$ Activation [2.3]
本稿では、ReLU$k$Activation Function for $k geq 2$を用いたディープネットワークの表現性と近似特性について検討する。ディープ ReLU$k$ ネットワークは効率的に近似できるが、ディープ ReLU$k$ ネットワークは高次を正確に表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:48:47 GMT)
Engineering Adaptive Information Graphics for Disabled Communities: A Case Study with Public Space Indoor Maps [2.3]
ほとんどのソフトウェアアプリケーションはグラフ、図、地図などのグラフィックを含んでいる。現在、これらのグラフィックは「すべてにフィットする1つのサイズ」のアプローチで設計されており、障害者のニーズに応えていない。本研究は,適応的でアクセシブルな情報グラフィックスを生成するフレームワークを開発することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:45:29 GMT)
Use of Graph Neural Networks in Aiding Defensive Cyber Operations [2.2]
グラフニューラルネットワークは、防御対策の有効性を高めるための有望なアプローチとして登場した。我々は、最も有名な攻撃ライフサイクルの1つ、ロッキード・マーティン・サイバーキル・チェーンのそれぞれのステージを壊すのに役立つGNNの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:56:29 GMT)
Learning Unsupervised Semantic Document Representation for Fine-grained Aspect-based Sentiment Analysis [2.2]
教師なしの方法で学んだ一般的な表現は、一般性を保ち、様々な用途に使用できる。教師なし文書表現学習の現在の手法は、単語の順序を明示的に考慮するシーケンシャルな1つと、それを明示的に考慮しない非シーケンシャルな2つのファミリーに分けることができる。両手法が直面する困難を克服するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:59:52 GMT)
CORAL: Expert-Curated medical Oncology Reports to Advance Language Model Inference [2.1]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な医学自然言語処理タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示した。そこで我々は, 患者の特徴, 腫瘍の特徴, 検査, 治療, 時間性などを含む, テキストオンコロジー情報に注釈を付けるための詳細なスキーマを開発した。 GPT-4モデルでは、BLEUスコアが平均0.73、ROUGEスコアが平均0.72、F1スコアが0.51、複雑なタスクが平均68%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:45:56 GMT)
Evaluating Data Augmentation Techniques for Coffee Leaf Disease Classification [2.1]
本稿では,RoCoLeデータセットを用いて,深層学習による画像からのコーヒー葉病の分類を行う。本研究は, トランスフォーマーモデル, オンライン強化, およびCycleGAN増強が葉病分類の改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:22:36 GMT)
Segmentation of Mediastinal Lymph Nodes in CT with Anatomical Priors [2.1]
胸部リンパ節(LNs)は肺がんや肺炎などの諸疾患により増大する傾向にある。我々は28の異なる構造の解剖学的先行を生かして縦隔にLNを分節することを提案する。 NIH CT Lymph Nodeデータセットで利用可能な89人の患者のCTボリュームを使用して、3D nnUNetモデルをトレーニングし、LNをセグメンテーションした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:59:42 GMT)
Scaling up machine learning-based chemical plant simulation: A method for fine-tuning a model to induce stable fixed points [2.1]
我々は、構造化されたアプローチを用いて、機械学習モデルを直接植物センサーデータに適合させる。より小型の植物の場合、このアプローチはうまく機能するが、大型の植物の場合、フローシートの大規模でネストしたサイクルから生じる複雑なダイナミクスは、ソルバの不安定性に繋がる。勾配は予期せぬ方向に向けることができるため、解法が正しい定常状態に収束するのを防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:05:37 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of PixelCNN [2.1]
PixelCNNは画像の統計構造をキャプチャし、次のピクセルの確率分布を計算する。得られた潜在空間サンプリングから、トレーニングデータセットとは異なる新しいブリッジタイプを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:06:25 GMT)
REBUS: A Robust Evaluation Benchmark of Understanding Symbols [2.0]
本稿では,リバスパズルを用いたマルチモーダル大言語モデルの性能評価手法を提案する。データセットは、画像ベースのワードプレイのオリジナル例333をカバーし、映画、作曲家、主要都市、食品など13のカテゴリを網羅している。 GPT-4VやGemini Proのようなプロプライエタリなモデルは、他のテストモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:30:28 GMT)
Attention to detail: inter-resolution knowledge distillation [1.9]
デジタル病理学におけるギガピクセル画像のためのコンピュータビジョンソリューションの開発は、スライド画像全体の大きさによって妨げられる。近年の文献では, 画像分解能の低下によるモデル性能の向上を目的として, 知識蒸留法が提案されている。本研究では,トレーニング中に注意マップを組み込むことで,これらの情報を抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:16:20 GMT)
AGSPNet: A framework for parcel-scale crop fine-grained semantic change detection from UAV high-resolution imagery with agricultural geographic scene constraints [1.9]
本稿では,農業の地理的景観と農業用大規模制約付きSCDフレームワーク(AGSPNet)を提案する。複雑な地理的景観における作物の複数の意味変化を包含する,農業モニタリング専用のUAV画像SCDデータセット(CSCD)を作成し,導入する。以上の結果から,AGSPNet の収穫 SCD は,他の深層学習 SCD モデルよりも,量と品質の点で一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:47:28 GMT)
Geodesic Algorithm for Unitary Gate Design with Time-Independent Hamiltonians [1.9]
対象の量子ゲートへの測地線方向を用いてハミルトン項の強度を求めるアルゴリズムを提案する。アルゴリズムと勾配降下法を数値的に比較し、標準マルチキュービットゲートの解をかなり少ないステップで求めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:20:16 GMT)
Localized adversarial artifacts for compressed sensing MRI [1.9]
近年の研究では、全変動(TV)最小化と比較して、ディープニューラルネットワークが適切に正規化されると、$ell2$-reconstructionエラーという観点で、対向ノイズと同じような堅牢性を示すことが示されている。我々は、$ellinfty$-normを使用して、ロバストネスの異なる概念を検討し、ローカライズされた再構築アーティファクトは$ell2$-errorよりも関連する欠陥であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:12:28 GMT)
Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System [1.9]
RAGシステムは,大規模言語モデルからの幻覚応答の問題を解決することを目的としている。 RAGシステムは情報検索システム固有の制限に悩まされている。本稿では3つのケーススタディからRAGシステムの故障点について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:04:11 GMT)
Brain Tumor Radiogenomic Classification [1.8]
2次分類によるグリオ芽腫のMGMTバイオマーカー状態の予測を目的としたRSNA-MICCAI脳腫瘍ラジオゲノミクス分類の試みデータセットはトレーニングセット、トレーニング中に使用された検証セット、最終評価時にのみ使用されるテストの3つの主要なコホートに分割される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:30:09 GMT)
Dynamic Indoor Fingerprinting Localization based on Few-Shot Meta-Learning with CSI Images [1.7]
本文は,データ効率のメタ学習アルゴリズムを用いて,革新的な屋内ローカライズ手法を提案する。本実験は,現行のベンチマークよりも頑健さと優越性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:26:32 GMT)
Exploring How FoMO, Social Media Addiction, and Subjective Norms Influence Personal Moderation Configurations [1.7]
行方不明者(FoMO)やソーシャルメディア中毒の恐れは、Facebookユーザーをコンテンツベースの被害に対してより脆弱にする。 Facebookのモデレーションシステムに対する信頼は、個人のモデレーションに対するユーザのエンゲージメントにも大きく影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:28:57 GMT)
Root Cause Analysis on Energy Efficiency with Transfer Entropy Flow [1.7]
本稿では,産業システムのエネルギー効率の根本原因分析にトランスファーエントロピー(TE)を用いることを提案する。 TEフローと呼ばれる手法は,各サブシステムの物理的測定から時系列に沿ったエネルギー効率指標へのTEフローを因果強度とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:54:52 GMT)
Structure and scaling of Kitaev chain across a quantum critical point in real space [1.7]
空間的キブル・ズレック機構(KZM)は、不均一なペアリング相互作用を持つキタエフ鎖に適用される。 BCS理論は、対の波動関数の正規ガス領域への侵入のスケーリング挙動を予測する。 Bogoliubov-de Gennes方程式は、スケーリングの挙動を確認する数値的な結果を生成し、強い相互作用の系における複雑さを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:48:23 GMT)
Human-Inspired Framework to Accelerate Reinforcement Learning [1.6]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、データサイエンスの意思決定において重要であるが、サンプルの不効率に悩まされている。本稿では,RLアルゴリズムのサンプル効率を向上させるための,人間に触発された新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:44:08 GMT)
Shape-Dependence of Spontaneous Photon Emission by Quantum Electron Wavepackets and the QED Origin of Bunched Electron Beam Superradiance [1.6]
放射された光子の量子状態は古典的ではなく、QEW形状に依存していることを示す。この非古典性は、光子密度行列の形状依存的な外対角項に由来する。その結果, 変調密度QEWsビームの場合, 変調密度QEWsによって放出される光子状態の対角線外項の位相が重み付きビーム超放射能のハービンガーであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:24:30 GMT)
Self Expanding Convolutional Neural Networks [1.6]
本稿では,学習中の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を動的に拡張する新しい手法を提案する。我々は、単一のモデルを動的に拡張する戦略を採用し、様々な複雑さのレベルでチェックポイントの抽出を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:22:40 GMT)
On Detecting Cherry-picking in News Coverage Using Large Language Models [1.6]
本研究は,ニュース記事中のチェリーピック文を自動的に検出する革新的な手法であるチェリーを紹介した。チェリーは、複数のソースからのニュース報道を分析して、チェリーピッキングの事例を特定する。我々の最高のパフォーマンスモデルは、未確認のニュース記事のセットでテストした場合に重要文を検出する際のF-1スコアを約89パーセント達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:03:35 GMT)
Enhancing variational quantum state diagonalization using reinforcement learning techniques [1.6]
我々は、量子状態対角化タスクに必要な非常に浅い量子回路を設計する問題に取り組む。我々は、RL状態に対する新しい符号化法、高密度報酬関数、およびそれを実現するために$epsilon$-greedyポリシーを使用する。強化学習法により提案される回路は, 標準変分量子状態対角化アルゴリズムよりも浅いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:33:51 GMT)
Frequency tuning of a squeezed vacuum state using interferometric enhanced Bragg diffraction effect [1.4]
Acousto-optic modulator-based bi- frequency interferometer を用いて、圧縮真空状態の光周波数チューニングを実験的に実証する。周波数調整装置の系統効率は91%$であり、光変調器の光伝送効率にのみ制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:53:52 GMT)
Reconstruction as a service: a data space for off-site image reconstruction in magnetic particle imaging [1.4]
磁気粒子イメージング(MPI)は、高時間分解能、空間分解能、感度、生体適合性のユニークな組み合わせを提供する新しい医療画像モダリティである。 MPIにおけるシステム行列(SM)に基づく画像再構成には、時間を要する手順で再構築前に膨大なキャリブレーションデータを取得する必要がある。そのサイズのため、キャリブレーションデータの扱いは困難である。 MPIにおけるSMに基づく画像再構成の効率向上を目的としたデータ空間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:42:52 GMT)
Towards Goal-Oriented Agents for Evolving Problems Observed via Conversation [1.3]
この研究の目的は、ユーザーと会話することで進化する問題を解決することができるチャットボットを訓練することである。このシステムは、仮想問題(この場合、単純なゲーム)と、その問題に対するアクションを観察し実行できる自然言語質問に答えられるシミュレーションユーザと、Deep Q-Network(DQN)ベースのチャットボットアーキテクチャで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:38:43 GMT)
Deep Learning Meets Mechanism Design: Key Results and Some Novel Applications [1.3]
本稿では、関連する文献から、深層学習を用いたメカニズム設計の技術的詳細について述べる。本稿では,3つのケーススタディにおいて,このアプローチのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:09:32 GMT)
Supersymmetry in Quantum Mechanics by Generalized Uncertainty Principle [1.2]
一般化不確実性原理(GUP)を用いた量子力学における超対称性の研究以下に、一般化ハミルトニアンに対するシュル「オーディンガー方程式」の解法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:55:37 GMT)
Advantage of Quantum Neural Networks as Quantum Information Decoders [1.2]
位相安定化器ハミルトンの基底空間に符号化された量子情報の復号化問題について検討する。まず、標準安定化器に基づく誤り訂正と復号化方式が、そのような量子符号において適切に摂動可能であることを証明した。次に、量子ニューラルネットワーク(QNN)デコーダが読み出し誤差をほぼ2次的に改善することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:56:29 GMT)
Safeguarding DeFi Smart Contracts against Oracle Deviations [1.2]
OVerは、分散金融(DeFi)プロトコルの振る舞いを「歪んだ」オラクル入力で自動的に分析するように設計されたフレームワークである。本稿では,様々なDeFiプロトコルを含む10のベンチマークをOVerで解析できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:02:31 GMT)
Frequency-Time Diffusion with Neural Cellular Automata [1.2]
拡散モデルのノイズ化は高品質な画像を合成する主要な生成技術となっている。それらは、特定の制限を課すUNetベースのアーキテクチャによって制約されることが多い。これらの課題に対処するために,ニューラルセルオートマタ法(NCA)の2つのバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:15:25 GMT)
The Role of Deep Learning in Advancing Proactive Cybersecurity Measures for Smart Grid Networks: A Survey [1.1]
本研究では,スマートグリッドにおけるディープラーニング(DL)を活用した積極的なサイバー防御戦略について検討する。 DL対応のプロアクティブディフェンスに焦点が当てられ、SGのプロアクティブディフェンスにおける役割と関連性を強調している。調査では,DLベースのセキュリティシステムをSG内に展開する上での課題がリストアップされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:14:40 GMT)
Sea ice detection using concurrent multispectral and synthetic aperture radar imagery [1.0]
本稿では,海氷検出(ViSual_IceD)のためのマルチスペクトル可視画像とSAR画像の同時学習ツールを提案する。 ViSual_IceDは、2つの並列エンコーダを含むことで、古典的なU-Netアーキテクチャの上に構築される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。 MSIとSAR画像の時空間被覆が増加し続けるにつれて、ViSual_IceDは極域における正確な海氷被覆検出のための新たな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:14:30 GMT)
Quantum Polar Metric Learning: Efficient Classically Learned Quantum Embeddings [1.0]
量子極距離学習(QPMeL)を提案し,古典的モデルを用いて量子ビットの極形パラメータを学習する。次に、$R_y$と$R_z$の浅いPQCを使って状態を作り、$ZZ(theta)$-gatesのトレーニング可能なレイヤで絡み合いを学習します。 QMeLアプローチと比較すると、QPMeLはゲート数と深さの1/2しか使用せず、3倍のマルチクラス分離を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:20:56 GMT)
Density-Matrix Mean-Field Theory [1.0]
我々は、新しい平均場理論、密度行列平均場理論(DMMFT)を提案する。 DMMFTは、密度の低下した行列によって定量化された絡み合いによって形成された量子環境を組み込んだ、効果的なハミルトン多様体を構成する。実証的な例として、DMMFTは、量子ゆらぎによって誘導される順序パラメータの再正規化を定量的に評価できるだけでなく、量子位相の位相秩序も検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:31:56 GMT)
Machine Learning Applications in Traumatic Brain Injury: A Spotlight on Mild TBI [1.0]
TBIにおける臨床情報とCTスキャンに応用された最先端機械学習(ML)技術について概説する。このレビューは、データ駆動型アプローチと標準診断データを用いて、TBIの診断を改善することを目的とした将来の研究のインスピレーションの源となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:34:05 GMT)
Analyzing Regional Impacts of Climate Change using Natural Language Processing Techniques [0.9]
我々は、気候学における特定の地理を特定するために、名前付きエンティティ認識(NER)にBERT(Bidirectional Representations from Transformers)を用いる。地域ごとの気候傾向分析を行い、特定の地域での気候変動に関連する主要なテーマや関心点を特定する。これらの地域固有の気候データの詳細な調査は、よりカスタマイズされた政策作成、適応、緩和戦略の作成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:44:59 GMT)
YOIO: You Only Iterate Once by mining and fusing multiple necessary global information in the optical flow estimation [0.9]
オークルージョンは、グローバルな証拠に依存する光学フローアルゴリズムに重大な課題をもたらす。本稿では,初期フロー推定器,複数グローバル情報抽出器,統一改良モジュールの3つの主要コンポーネントからなるYOIOフレームワークを提案する。閉鎖領域における光学的フロー推定は,非閉塞領域における性能を損なうことなく,1回の反復で大幅に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:37:47 GMT)
Surrogate Neural Networks Local Stability for Aircraft Predictive Maintenance [0.8]
Surrogate Neural Networks (NN) は現在、計算に要求されるシミュレーションの代用として日常的に機能している。 1つのNN検証パイプラインにおける経験的手法と形式的手法の組み合わせについて検討する。航空機の予測保守の工業的利用事例でその効率を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:04:28 GMT)
Blockchain-based Decentralized Time Lock Machines: Automated Reveal of Time-sensitive Information [0.8]
Conditional Information Reveal (CIR)は、特定の事前定義された条件を満たすと、情報のリリースを自動化する。本稿では,CIR設計におけるセキュリティ課題を強調する新しいパラダイムを導入することにより,CIRの理解と実装を進展させる。本稿では,時間に敏感なデータ共有システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:34:56 GMT)
Designing Heterogeneous LLM Agents for Financial Sentiment Analysis [0.8]
本研究では、金融感情分析(FSA)における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討する。ミンスキーの心と感情の理論を取り入れたヘテロジニアスLSMエージェントを用いた設計枠組みが提案されている。このフレームワークは、FSAのエラーの種類や、集約されたエージェントの議論の理由に関する事前のドメイン知識を使用して、特殊なエージェントをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:06:42 GMT)
Deep graphical regression for jointly moderate and extreme Australian wildfires [0.8]
オーストラリアの近年の山火事は、経済的損失と資産破壊に繋がった。気候変動によってその強度、持続時間、頻度が悪化するのではないかという懸念が高まっている。ファイアスプレッドの全分布を確実にモデル化するために,頑健な統計手法を開発することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:07:10 GMT)
Riesz networks: scale invariant neural networks in a single forward pass [0.8]
本稿では,新しいスケール不変ニューラルネットワークであるRiesz Networkを紹介する。適用例として,コンクリートのトモグラフィー画像におけるひび割れの検出とセグメンテーションについて考察する。次に, 広範囲のひび割れ幅を特徴とする, シミュレーション画像と実断層画像のセグメンテーション性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:30:16 GMT)
Asynchronous Quantum Repeater using Multiple Quantum Memory [0.8]
本稿では,ポストマッチングの考え方を用いた量子リピータプロトコルを提案する。我々の研究は、長距離量子通信リンクに対する有望な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:24:37 GMT)
Decentralized Gossip Mutual Learning (GML) for automatic head and neck tumor segmentation [0.7]
フェデレートラーニング(FL)は、データ共有を必要とせずに、異なる医療センターから複雑な機械学習モデルを協調的にトレーニングするための有望な戦略として登場した。我々は,Gossipプロトコルをピアツーピア通信に直接適用した分散協調学習フレームワークであるGossip Mutual Learning (GML)を提案する。 GMLはDice similarity Coefficient (DSC) を3.2%, 4.6%, 10.4%改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:04:30 GMT)
A Hybrid Quantum-assisted Column Generation Algorithm for the Fleet Conversion Problem [0.7]
フリート・コンバージョン(Fleet Conversion)は、所定のツアーのために車両を運用する際の二酸化炭素排出量とコストを削減することを目的としている。量子および古典的解法が産業規模のユースケースにどのようにアプローチできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:49:30 GMT)
Scaling Laws for Forgetting When Fine-Tuning Large Language Models [0.7]
ダウンストリームタスクにおいて,学習済みの大規模言語モデル(LLM)を微調整する場合の忘れる問題について検討し,定量化する。パラメータ効率のよい細調整(PEFT)戦略であるLoRA(Lo-Rank Adapters)が,依然として破滅的な忘れ込みに悩まされていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:44:25 GMT)
Probabilistic versions of Quantum Private Queries [0.7]
我々は、Symmetric-Private Information Retrieval問題に対処するプロトコルであるQuantum Private Queriesの非決定論的バージョンを2つ定義する。このような方式の最も強い変種は、量子ビットコミット、量子オフロード転送、ワンシッド2パーティ計算プロトコルと正式に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:04:13 GMT)
Scale-Dropout: Estimating Uncertainty in Deep Neural Networks Using Stochastic Scale [0.7]
ニューラルネットワーク(NN)の不確実性推定は、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、予測の信頼性と信頼性を向上させる上で不可欠である。 Dropoutを近似とするBayNNは、不確実性に対する体系的なアプローチを提供するが、本質的には、電力、メモリ、定量化の点で高いハードウェアオーバーヘッドに悩まされている。提案するBayNNに対して,スピントロニクスメモリベースのCIMアーキテクチャを導入し,最先端技術と比較して100倍以上の省エネを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:46:57 GMT)
Quantifying non-stabilizerness via information scrambling [0.7]
量子資源を定量化する方法は、マジックモノトンと安定化エントロピーと呼ばれる関数のクラスを使用することである。量子ビット系と量子ビット系の両方に対して,これらの試料相関器と異なる非安定化器性対策との関係を数値的に示す。我々は、局所ハミルトンの時間進化のためのマジックの単調な振る舞いを測定するためのプロトコルを前進し、シミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:30:27 GMT)
Riesz feature representation: scale equivariant scattering network for classification tasks [0.7]
散乱ネットワークは、長い訓練を必要としない強力な階層的な画像記述子を生成する。彼らはスケールディメンションのサンプリングに頼っている。本研究では,Riesz変換に基づく代替的特徴表現を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:38:29 GMT)
Curriculum Learning and Imitation Learning for Model-free Control on Financial Time-series [0.7]
カリキュラム学習と模倣学習は、ロボット分野において広く活用されている。我々は、複雑な時系列データに対する代表制御タスクにおいて、これらのアプローチを理論的かつ経験的に探索する。この結果から,カリキュラム学習は制御タスク性能向上の新たな方向性であると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:02:12 GMT)
Learn From Zoom: Decoupled Supervised Contrastive Learning For WCE Image Classification [0.6]
WCE画像分類のためのDecoupled Supervised Contrastive Learningを提案する。アンカーとして一様にダウンサンプリングされたWCE画像を,同じクラスに属するWCE画像を正として使用する。このアプローチは、抽出器の機能を利用して、同じ画像の様々なビューからリッチな表現をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:25:37 GMT)
Cross-modal Retrieval for Knowledge-based Visual Question Answering [0.6]
クロスモーダル検索は、エンティティとその描写の間のセマンティックギャップを橋渡しするのに役立ちます。近年のViQuAE,InfoSeek,Encyclopedic-VQAデータセット上で,マルチモーダルデュアルエンコーダ(CLIP)を用いた実証的エビデンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:40:16 GMT)
An Explainable Stacked Ensemble Model for Static Route-Free Estimation of Time of Arrival [0.6]
ETAの以前の作業から得られた複数の機械学習モデルを、2段階のアンサンブルモデルに組み合わせます。既存のXAI手法を用いて、アンサンブルの第1レベルと第2レベルのモデルを説明する。実験により, ETAモデルは, 予測を駆動する入力特徴の重要性を正しく学習したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:29:30 GMT)
An Embedded Diachronic Sense Change Model with a Case Study from Ancient Greek [0.5]
本稿では,単語埋め込みと拡張性を組み合わせることで,優れたモデル性能を実現するEDiSCを紹介する。 EDiSCは予測精度の向上,地道回復,不確実性定量化を実現している。また、これらのモデルを適合させる際の課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:02:35 GMT)
Prediction of Cellular Identities from Trajectory and Cell Fate Information [0.4]
本研究では,初期のC. elegans胚発生過程における細胞同定のための革新的なアプローチを提案する。簡単な空間的特徴から4次元画像系列のセルの同一性を予測するために機械学習を用いた。本研究は, 簡単な空間的特徴から, 4次元画像系列における細胞アイデンティティの予測に成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:28:13 GMT)
Autocompletion of Chief Complaints in the Electronic Health Records using Large Language Models [0.4]
テキスト生成技術を用いて,CCデータを用いた機械学習モデルを構築する。我々は, GPT-4のOpenAI APIを利用して, CC文を組み込むことで, プロンプトを調整した。モデルの性能は、パープレキシティスコア、修正BERTSスコア、コサイン類似度スコアに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:06:30 GMT)
Sampling diverse near-optimal solutions via algorithmic quantum annealing [0.4]
主要な開問題の1つは、典型的なモンテカルロ解法に対するエルゴディディティの欠如、あるいはモード崩壊である。本稿ではNP-hard最適化問題に対する独立近似解の数を定量化する新しい多様性尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:08:07 GMT)
BEC: Bit-Level Static Analysis for Reliability against Soft Errors [0.3]
ソフトエラーに対するプログラムの信頼性を理解し改善するためのビットレベルエラー照合(BEC)静的プログラム解析を提案する。 BEC分析はレジスタファイル内の各ビットの破損を追跡し、コンパイル時にその意味によって破損の影響を分類する。提案手法は汎用的であり,特定のコンピュータアーキテクチャに限定されない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:03:47 GMT)
Non-local finite-depth circuits for constructing SPT states and quantum cellular automata [0.2]
任意の次元で任意の変換不変な量子セルオートマトンを$k$ローカルゲートの有限深さ回路を用いて実装する方法を示す。以上の結果から,SPT相とQCAのトポロジカルな分類はともに1つの自明な位相に崩壊し,$k$-局所相互作用が存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:21:57 GMT)
NeuSpin: Design of a Reliable Edge Neuromorphic System Based on Spintronics for Green AI [0.2]
IoT(Internet of Things)と、パーソナライズされたヘルスケアのためのスマートウェアラブルデバイスは、継続的に増加するデータの保存と計算を必要とします。これらのデバイスの主要な要件は、超低消費電力、高処理能力、低コストでの自律性、エッジでGreen AIを有効にするための信頼性と正確性である。 NeuSPINプロジェクトは、フルスタックハードウェアとソフトウェアの共同設計を通じてこれらの課題に対処することを目的としており、スプリントベースのCIMプラットフォーム上でのBayNNのパフォーマンス、エネルギー効率、堅牢性を向上させるために、新しいアルゴリズムおよび回路設計アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:27:19 GMT)
Linking QKD testbeds across Europe [0.2]
量子鍵分布(QKD)ネットワークの重要性が高まっており、長距離相互接続の最も適切な方法を分析する必要がある。この方法は、ベルリン、マドリード、ポズナンにあるヨーロッパの3つの異なるQKDテストベッドをリンクするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:21:08 GMT)
The cell signaling structure function [0.2]
Live Cell Microscopyは、5-D $(xy,z, channel,time)$の映画を撮影する。本稿では, 5次元ライブ細胞映画において, 期待パターンの事前知識を必要とせず, トレーニングデータも必要とせず, 細胞シグナル伝達のパターンを見つけるためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:30:23 GMT)
Human Action Recognition in Still Images Using ConViT [0.1]
本稿では、視覚変換器(ViT)を用いた畳み込み層のように機能する新しいモジュールを提案する。提案手法は,単純なCNNと比較して,画像の意味的な部分を抽出し,誤解を招く部分を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:17:55 GMT)
PANDORA: A Parallel Dendrogram Construction Algorithm for Single Linkage Clustering on GPU [0.1]
Pandoraは、hdbscanを含む単一リンク階層クラスタリングのためのデンドログラムを効率的に構築するための新しい並列アルゴリズムである。 Pandoraは、最初のデンドログラムの構築のためにツリーを単純化し、完全なデンドログラムを段階的に再構築するユニークなツリー収縮メソッドを通じて、課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:08:56 GMT)
Zero Resource Cross-Lingual Part Of Speech Tagging [0.0]
ゼロリソース設定での音声タグ付けの一部は、ラベル付きトレーニングデータが利用できない場合、低リソース言語にとって効果的なアプローチである。本研究では,日本語とフランス語,ドイツ語,スペイン語による翻訳学習設定を音声タグ付けのためのターゲット言語として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:12:47 GMT)
YOLO-Former: YOLO Shakes Hand With ViT [0.0]
提案したYOLO-Former法は,変換器とYOLOv4のアイデアをシームレスに統合し,高精度で効率的な物体検出システムを実現する。その結果,Pascal VOCデータセットの平均平均精度(mAP)は85.76%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:10:16 GMT)
XGBoost Learning of Dynamic Wager Placement for In-Play Betting on an Agent-Based Model of a Sports Betting Exchange [0.0]
本稿では,ブリストル賭け交換所(BBE)内での機械学習(ML)手法であるXGBoostを用いた最初の結果を示す。我々は、XGBoost MLシステムに入力する合成データ生成装置として、BBE ABMとその最小限のベクターエージェントを使用する。 XGBoostは、BBEベクターエージェントによるより利益の高い賭けから学ぶことで、収益性の高い動的賭け戦略を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:03:17 GMT)
Work statistics in ferromagnetic spinor Bose-Einstein condensates across the quantum phase transition [0.0]
量子相転移(QPT)を有限時間で超える量子多体系を駆動することは、物理学の様々な分野に関係している。強磁性スピノルBose-Einstein凝縮の制御パラメータが有限時間で臨界点を通して調整されるとき、基礎となるQPTが作業分布にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:01:16 GMT)
Wilcoxon Nonparametric CFAR Scheme for Ship Detection in SAR Image [0.0]
非パラメトリックCFAR検出器のクラスは、既知のクラッタ分布を仮定することなく、目標検出に対する一定の偽の警報率を維持することができる。 Radarsat-2, ICEYE-X6, およびGaofen-3 SAR画像上のいくつかの典型的なパラメトリックCFARスキームと比較して、ウィルコクソン非パラメトリック検出器の優れた誤報性能を維持するための堅牢性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:46:39 GMT)
When ChatGPT is gone: Creativity reverts and homogeneity persists [0.0]
ChatGPTは、創造的なタスクにおける人間のパフォーマンスを高めることが証明されている。持続的創造性に及ぼすChatGPTの存在と欠如の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:34:09 GMT)
Wavelet-Inspired Multiscale Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting [0.0]
本稿では,マルチスケール解析(MSA)法とディープラーニング(DL)法を組み合わせたグラフ・コンパス・リカレント・ネットワーク(WavGCRN)を提案する。提案手法は,現実のトラフィックデータセット上での解釈可能性,強力な学習能力,および競合予測性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:55:48 GMT)
Using Quantum Switches to Mitigate Noise in Grover's Search Algorithm [0.0]
Groverの量子サーチアルゴリズムは、古典的なサーチよりも2次的なスピードアップを約束する。本稿では,探索空間における雑音の影響を緩和するために,量子スイッチが資源操作として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:18:58 GMT)
Unitarization of Pseudo-Unitary Quantum Circuits in the S-matrix Framework [0.0]
3次元の完全な図式表現を持つ擬単項回路と擬単項回路の族を示す。本研究の結果,擬似単体回路と擬似擬似単体回路の系統構築に必要な方法論的ツールボックスが拡張された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:18:53 GMT)
Ultrafast second-order nonlinear photonics -- from classical physics to non-Gaussian quantum dynamics [0.0]
最先端のデバイスは、連続波レーザーによって駆動される何千もの光子との飽和非線形相互作用を実現する。超高速パルスはすぐに非線形光学を単一光子非線形性の領域に押し込むかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:25:43 GMT)
Trinary Decision Trees for handling missing data [0.0]
Trinary ツリーは、欠落した値が応答に関する情報を含んでいると仮定しない。 TrinaryMIAツリーは、トリナリーツリーとMissing In Attributes (MIA)アプローチを組み合わせたもので、あらゆるタイプの欠落において堅牢なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:19:39 GMT)
Time Series Forecasting of HIV/AIDS in the Philippines Using Deep Learning: Does COVID-19 Epidemic Matter? [0.0]
フィリピンではHIV/AIDSが流行し、西太平洋では最も急拡大している。 HIVのサービスや開発に対するCOVID-19の完全な影響はまだ分かっていないが、そのような破壊はHIVの犠牲者の増加につながる可能性があると予測されている。本研究は多層パーセプトロンニューラルネットワークを用いて、新型コロナウイルスのパンデミックが全国を襲う期間の時系列を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:11:30 GMT)
Time Crystal Embodies Chimera in Periodically Driven Quantum Spin System [0.0]
相互接続された要素からなるシステムは、同期化と非同期化の特徴的な組み合わせを示す。典型的な多体周期駆動系における離散時間結晶(DTC)の出現は、時間翻訳対称性の破れがあるときに起こる。我々は、周期的に駆動される量子多体系における外部静的場に対して堅牢なDTC-DMBL-chimera相の出現に対する新しいアプローチに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:36:18 GMT)
The sine-Gordon model from coupled condensates: a Generalized Hydrodynamics viewpoint [0.0]
2つの1次元準凝縮体の干渉パターンからSine-Gordonの実現を解析する。 sine-Gordon が可積分場理論であるにもかかわらず、トラップ誘起不均一性が励起の不安定性の原因となり、この効果を正確に解析した結果が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:01:54 GMT)
The Mpemba effect demonstrated on a single trapped ion qubit [0.0]
我々は、最も単純な量子系である量子ビット上で、Mpemba効果の量子アナログを提案する。熱量子ビットが熱量子ビットよりも早く高温に達する逆効果を示すことを示す。我々のシステムでは、コールドキュービットは指数関数的に速く加熱され、その効果の強いバージョンが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:56:50 GMT)
The Concept of the Tactile Signature System for Individuals with Visual Impairments [0.0]
この研究は、視覚障害のある個人に独自の手書き署名を作成できるようにする、画期的なアプローチである触覚署名システムを紹介した。システムの影響は、個人のレベルを超えて、傾倒と独立を促進する。障害者が社会に完全に参加する権利を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:48:38 GMT)
The Benefits of a Concise Chain of Thought on Problem-Solving in Large Language Models [0.0]
CCoTはGPT-3.5とGPT-4の両方で平均応答長を48.70%削減した。全体として、CCoTはトーケン当たりの平均コストを22.67%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:52:25 GMT)
Tailored and Externally Corrected Coupled Cluster with Quantum Inputs [0.0]
本稿では、量子コンピュータから得られる波動関数の重なりを古典的な分割振幅の手法の入力として用いることを提案する。我々は、どの波動関数の準備スキームが量子優位性をもたらすかの洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:19:17 GMT)
Symmetry-preserving and gate-efficient quantum circuits for quantum chemistry [0.0]
量子アルゴリズムは、量子デバイス上での電子状態の正確な表現を必要とする。現在の近似は、化学的精度とゲート効率を組み合わせるのに苦労している。本稿では, 化学的に正確な分子エネルギーを提供する, スピン対称性を保ち, ゲート効率のアンザッツについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:27:34 GMT)
Symmetry-induced higher-order exceptional points in two dimensions [0.0]
位数$n$ (EP$n$s) の例外点は、固有値と固有ベクトルが結合する点として非エルミート系に現れる。 EP2は一般に2次元(2D)に現れるが、高次のEPは高次元のパラメータ空間を創出する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:51:29 GMT)
Surgical-DINO: Adapter Learning of Foundation Model for Depth Estimation in Endoscopic Surgery [0.0]
内視鏡手術における深度推定のためのDINOv2の低ランク適応であるDINO-DINOと呼ばれる基礎モデルに基づく深度推定法を設計する。従来の微調整ではなく,手術固有のドメイン知識に適応するため,LoRA層を構築してDINOに統合する。本モデルは,ダ・ヴィンチXi内視鏡手術から収集したSCAREDのMICCAIチャレンジデータセット上で広範囲に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:22:42 GMT)
Sublinear-Time Quantum Computation of the Diameter in CONGEST Networks [0.0]
直径の計算は分散計算における最も中心的な問題の1つである。正確な直径計算のための$tilde O(sqrtnD)$-round量子分散アルゴリズムを示し、$D$は直径を表す。これは、CONGESTモデルにおける量子アルゴリズムと古典アルゴリズムの計算能力の分離を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:32:19 GMT)
Spatial Characterization of Fraunhofer Diffraction in a Four-Level Light-Matter Coupling System [0.0]
4レベルN型原子系におけるフラウンホーファー回折パターンの様々な順序の空間的特徴について検討する。我々は、プローブの感受性をSWビームの第2次へと拡張することにより、プローブ感受性の第1次線形および第3次クロスカー非線形部品を導出する。我々の研究は、複雑な原子系におけるフラウンホーファー回折の空間的挙動に新しい光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:56:01 GMT)
Simulation of exceptional-point systems on quantum computers for quantum sensing [0.0]
量子コンピュータを用いたパラメータ推定において,非対角化ハミルトニアンはどのように利用できるかを示す。量子漁業情報(QFI$)を例外点(EP)で分析する。我々は、クラウド量子アーキテクチャで実験的に実証し、理論上は、以前に非発散性と考えられていたEPシステムにおいて、$QFI$が実際に分散していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 20:42:25 GMT)
Second Harmonic Generation from Ultracold Bosons in an Optical Cavity [0.0]
第2高調波発生(SHG)および共鳴例において、超低温のボソン原子からの蛍光スペクトルを特徴付ける。光格子の場合、短鎖のボソンはほとんど考慮しておらず、Bose-Hubbardモデルで記述されている。 BEC系では、スペクトルは粒子の数で顕著にスケーリングの挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:08:39 GMT)
Rotational state dependence of interactions between polar molecules [0.0]
分子が1つ以上の量子によって異なる回転状態にある場合、ファンデルワールス相互作用が反動的に現れることを示す。ミリケルビン以下の温度では、この効果は衝突による損失を桁違いに減少させる。これらの反発相互作用は、超低温極性分子を用いた量子シミュレーションや不純物物理学の応用に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:59:43 GMT)
Rotational covariance restricts available quantum states [0.0]
本稿では,チャネルによる特性関数のパラメータ化による回転情報の解析特性について紹介する。半定値最適化手法を用いて,$SU$coチャネルで実現可能な状態の集合を研究することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:30:54 GMT)
Remixing Music for Hearing Aids Using Ensemble of Fine-Tuned Source Separators [0.0]
本稿では,Cadenza ICASSP 2024 Grand Challengeへのシステム提出について紹介する。補聴器利用者のための音楽のリミックスと強化の課題を提示する。本システムでは, 平均聴力支援音質指標(HAAQI)を達成し, 課題に先立ち, 平均聴力支援音質指標(HAAQI)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:04:53 GMT)
Quantum eigenvalue processing [0.0]
線形代数の問題は、非正規入力行列の固有値を処理して量子コンピュータ上で解くことができる。ブロック符号化された非正規作用素の固有値に任意の変換を適用するための量子固有値変換(QEVT)フレームワークを提案する。また,実スペクトルを持つ演算子に対する量子固有値推定(QEVE)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:49:31 GMT)
Quantum coherence assisted dynamical phase transition [0.0]
我々は,コヒーレントギブス状態における一次元逆場量子イジングモデルに関する議論を専門とする。横場の強度を加熱した後、量子コヒーレンスの効果はフィッシャーゼロ、速度関数、巻数によって研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:12:13 GMT)
Quantifying Marketing Performance at Channel-Partner Level by Using Marketing Mix Modeling (MMM) and Shapley Value Regression [0.0]
本稿では、チャネルパートナーレベルでのマーケティングパフォーマンスの判別におけるShapley Value Regressionの適用について検討する。我々は、個々のパートナーのコントリビューションを評価する上で、共有価値回帰の実践性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:24:19 GMT)
Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials [0.0]
高誘電率の材料は外部電界下で容易に偏極し、現代の電子機器で必須の機能を発揮する。本稿では, 要素置換, ML前スクリーニング, アブイニシアチブシミュレーション, 人間の専門家直観を組み合わせて, 未知の物質の広大な空間を探索するワークフローを提案する。比誘電率2.27 eV,誘電率20.5のBi2Zr2O7の高純度合成とキャラクタリゼーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:38:20 GMT)
Prospects for device-independent quantum key distribution [0.0]
デバイス独立量子鍵分布(DIQKD)は、最小限の仮定でセキュアな鍵分布を実現することを目的としている。我々は,DIQKDのキーレートと耐雑音性を改善するために,いくつかの手法のセキュリティ証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:17:41 GMT)
Propagation of light in cold emitter ensembles with quantum position correlations due to static long-range dipolar interactions [0.0]
我々は、不安定な位置が静的な長距離双極子-双極子相互作用によって引き起こされる相関を示す双極子放出体からの光の散乱を分析する。量子-機械的位置相関は、変動量子および拡散量子モンテカルロ法によるゼロ温度ボゾン原子または分子に対して計算される。低光強度の極限における高密度アンサンブル中の定常原子に対しては、電子基底状態と励起状態を含む全ての位置相関関数に対する光学応答の解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:05:14 GMT)
Proof of the absence of local conserved quantities in the XYZ chain with a magnetic field [0.0]
我々は磁場をもつスピン-1/2XYZ鎖が局所保存量を持たないことを厳密に証明した。コンクリートモデルにおける局所保存量の欠如は厳密な形で証明可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:19:36 GMT)
Prompt-based mental health screening from social media text [0.0]
本稿では,ソーシャルメディアテキストの大規模でノイズの多いデータセットから,迅速なメンタルヘルススクリーニング手法を提案する。本手法では GPT 3.5 を用いて,タスクに関連性のある出版物を識別し,テキスト分類器を用いて実際のユーザラベルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:44:28 GMT)
Precise characterization of a silicon carbide waveguide fiber interface [0.0]
4H-SiCのような高屈折率材料中のエミッタは、内部反射による損失により光子の検出が減少する。我々は4H-SiCにおける導波路集積V2欠陥に基づく明るい単一光子源を作成し、181,000カウント/秒の総光子カウント率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:20:18 GMT)
Polylogarithmic-depth controlled-NOT gates without ancilla qubits [0.0]
制御された演算は量子アルゴリズムの基本的な構成要素である。 n$-control-NOT ゲートを任意の単一量子ビットと CNOT ゲートに分解することは重要な作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:17:29 GMT)
Page-curve-like entanglement dynamics in open quantum systems [0.0]
このようなページ曲線のような絡み合いのダイナミクスが一般にシステムプラスバスモデルに対して成り立つことを期待する理由について、一般的な議論を行う。これを2つのパラダイム的開量子系モデル、正確に解ける調和量子ブラウン運動とスピンボソンモデルで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:58:39 GMT)
Ozawa's Intersubjectivity Theorem as justification of RQM's postulate on internally consistent descriptions [0.0]
大沢のintersubjectivity Theorem (OIT) は量子測定理論の中で証明されている。これはリレーショナル量子力学の新しい仮定(RQM)をサポートする。しかし、OITの観点からは、仮定の定式化は確率の仮定によって完了するべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:07:33 GMT)
Optimum parameter estimation of shaped phase objects [0.0]
最適精度で推定する一般的な手法,すなわち光-物質相互作用プロセスによって決定される最良の精度を示す。本手法の主な特徴と物理界への応用を照らし出すことが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:38:39 GMT)
Optimal Chaining of Vehicle Plans with Time Windows [0.0]
本研究は,時間ウィンドウで許容される遅延を考慮した新しい計画連鎖定式化と解法を提案する。静的ダイヤル・ア・ライド問題を解くための新しい車両ディスパッチ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:26:25 GMT)
Open-loop quantum control of small-size networks for high-order cumulants and cross-correlations sensing [0.0]
本稿では,Ising-xx相互作用に基づく2量子ゲートの絡み合った処理における動的デカップリングについて検討する。選択したパルス列の特性を利用して、2次統計を抽出できることを示す。固体プラットフォームに基づく最先端の小型ネットワークに適用可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:17:34 GMT)
One-shot and asymptotic classical capacity in general physical theories [0.0]
仮説テストでは、相対エントロピーと1ショットの古典的容量、すなわち、伝達される古典的情報の最適な速度を考える。上記の2つの境界を適用し、ある誤差の確率で古典的な情報を伝達できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:33:52 GMT)
On the Query Complexity of Training Data Reconstruction in Private Learning [0.0]
我々は,ホワイトボックスの敵が学習者に対して行わなければならないクエリ数を分析し,学習データを再構築する。例えば$(epsilon, delta)$ DPの学習者は任意のコンパクトな距離空間から引き出された訓練データを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 22:50:56 GMT)
On the Power of Graph Neural Networks and Feature Augmentation Strategies to Classify Social Networks [0.0]
本稿では,ネットワークサイエンスの古典的生成モデルを用いて生成した合成データセット上で,グラフ分類タスクのための4つのグラフニューラルネットワークアーキテクチャ(GNN)について検討する。合成ネットワークは(ノードまたはエッジ)特徴を含まないため、5つの異なる拡張戦略(人工的特徴型)がノードに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:09:40 GMT)
Observation of Localization Using a Noisy Quantum Computer [0.0]
ノイズの多い量子コンピュータを用いて、どのように局所化を観測できるかを示す。量子回路シミュレーションと実デバイス計算から得られた量は、障害強度に明らかに依存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 08:02:03 GMT)
Non-local computation and the black hole interior [0.0]
両面のブラックホールでは、反対側の領域から落ちてくる系がブラックホールの内部で衝突し相互作用する。ここでは、地平線相互作用の背後にあるこれらを非局所量子計算に関連付ける。我々は、これらの内部衝突について、相互情報の観点から記述した境界符号を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:36:03 GMT)
Mutual averaged non-commutativity of quantum operator algebras [0.0]
相互平均非可換性(英: Mutual Averaged Non-commutativity, MAN)は、量子スクランブルとカオスの研究で用いられる平均時間外整列器の単純な一般化である。 2つの代数が一致するとき、対応する自己マンは、関連するヒルベルト空間分解の構造データの観点から完全に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 01:19:49 GMT)
Multiple Query Satisfiability of Constrained Horn Clauses [0.0]
本稿では,一組のクエリを含む一組のCHCを入力とし,一組のCHCを出力する手法を提案する。変換されたCHCは、各新しいクエリに適した情報を他のクエリから取得し、CHC満足度アルゴリズムが全てのクエリ間の関係を活用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:55:46 GMT)
Multimodal Data Integration for Oncology in the Era of Deep Neural Networks: A Review [0.0]
多様なデータ型を統合することで、がんの診断と治療の精度と信頼性が向上する。ディープニューラルネットワークは、洗練されたマルチモーダルデータ融合アプローチの開発を促進する。グラフニューラルネットワーク(GNN)やトランスフォーマーといった最近のディープラーニングフレームワークは、マルチモーダル学習において顕著な成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:38:02 GMT)
Measurement-induced multipartite-entanglement regimes in collective spin systems [0.0]
スピン-1/2粒子のアンサンブルの力学における集団一般化測定と相互作用誘起スクランブルの競合効果について検討した。集合的ユニタリダイナミクスと測定値の相互作用が平均的な量子フィッシャー情報の3つの状態に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:16:40 GMT)
LiDAR data acquisition and processing for ecology applications [0.0]
地球レーザースキャナー (TLS) は、植生の3次元構造を再構築するために生態学に用いられている。 LiDARの向きは垂直面で観測するために変更され、モーターが回転するために統合された。得られたデータから,植生高さに沿った点密度変動のヒストグラムを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:03:27 GMT)
Learning physics-based reduced models from data for the Hasegawa-Wakatani equations [0.0]
本稿では,非線形・カオスプラズマ乱流シミュレーションのための非侵入型科学機械学習(SciML)低次モデルの構築に焦点をあてる。我々は、演算子推論(OpInf)を用いて、そのようなシミュレーションデータから低コストな物理ベースのROMを構築することを提案する。以上の結果から,OpInf ROMは乱流力学の重要な特徴を捉え,新しい未知の初期条件に一般化することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:20:06 GMT)
Implications of Noise in Resistive Memory on Deep Neural Networks for Image Classification [0.0]
抵抗メモリは本質的に不安定なデバイスであり、正しい読み書き操作を保証するためにかなりの労力を要する。本稿では、模範記憶ユニットのノイズを模倣する特殊な雑音演算子を提案する。我々は、CIFAR-10分類タスクにおける畳み込みニューラルネットワークのレジリエンスについて検討し、このレジリエンスを改善するためのいくつかの対策について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 10:36:45 GMT)
Impact of molecular properties on diffraction at nanomasks with low charge density [0.0]
ネオンを用いたイオンビーム加工により, 窒化ケイ素膜への低電荷ナノマスクの製作が容易になることを示す。これにより、従来の実験の4倍の電気双極子モーメントで極性分子の回折を観測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 11:56:23 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） (Thu, 11 Jan 2024 11:34:58 GMT)
How digital will the future be? Analysis of prospective scenarios [0.0]
デジタル技術とその応用を14の先進研究とそれに対応する35の将来のシナリオで調査するためのシナリオのタイプロジーを提案する。我々の発見は、あらゆるシナリオが将来デジタル技術が存在すると考えているということだ。デジタル技術との関係や、その物質性に関するあらゆる側面に疑問を呈する人はごくわずかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:18:00 GMT)
Holistic Processing of Colour Images Using Novel Quaternion-Valued Wavelets on the Plane [0.0]
準イオンウェーブレットフィルタを用いて色画像の分解と再構成を行う手法を提案する。その結果,これらのウェーブレットはカラー画像の終端四元数処理のための有望なツールであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:56:24 GMT)
Gibbs Sampling the Posterior of Neural Networks [0.0]
ニューラルネットワークから派生した後部からのサンプリングについて検討する。ネットワーク内での事前および後活動毎にノイズを付加する新しい確率モデルを提案する。小型モデルでは、ギブス・サンプルラーは最先端のマルコフ・チェーンであるモンテ・カルロと同様のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 12:41:57 GMT)
Giant rectification in strongly-interacting driven tilted systems [0.0]
相関量子系は、構成粒子間の相互作用から生じる幅広い非自明な効果を特徴とする。非平衡のシナリオでは、これらは多体絶縁状態や保存された量の電流の異常スケーリング則のような現象に現れる。本研究では,強い粒子相互作用と傾斜ポテンシャルの非対称相互作用に基づく巨大補正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 17:29:03 GMT)
Fuzzy Mathematical Model For Optimizing Success Criteria Of Projects: A Project Management Application [0.0]
プロジェクトマネジメントの傘の下でプロジェクトの成功を測定することは、コスト、時間、品質と密接に関連していることはよく知られている。この分野における以前の研究の多くは、それぞれの基準に対して別の数学的モデルを割り当て、それから3つの基準間の最適なトレードオフを得るために数値的手法や探索技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:54:05 GMT)
Full leading-order nuclear polarization in highly charged ions [0.0]
核励起スペクトルはハートリーフォックに基づくランダム位相近似を用いて計算される。有効なスカイム力は、核子間の相互作用を記述するために用いられる。形式主義は、有効真空分極と自己エネルギー図によって与えられる2つの寄与を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:25:40 GMT)
Forward and Backward Constrained Bisimulations for Quantum Circuits [0.0]
ビシミュレーション(英: Bisimulation)は、マルコフ連鎖や通常の微分方程式のようなシステムで成功した確立された手法のクラスである。両ケースで最も粗い還元をもたらす制約ビシミュレーションを計算するアルゴリズムを提供する。応用として、探索、最適化、分解のためのよく知られた量子アルゴリズムに対して、還元状態空間のサイズに関する理論的境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:52:00 GMT)
Fast reconstruction of programmable interferometers with intensity-only measurements [0.0]
線形光干渉計は古典的および量子的応用に有望である。実際に使用するには、製造ミスを考慮してデバイスモデル全体を再構築する必要がある。提案手法は,従来の高速アルゴリズムより若干悪い性能を示すが,より実用的であり,数値最適化は必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:16:38 GMT)
Failures of public key infrastructure: 53 year survey [0.0]
公共鍵基盤は、World Wide Webの拡張以降、重要なインフラシステムに存在した。この調査は、PKIが提示する問題やリスクに関する文献を分析し、過去数十年の進化の短いタイムラインを確立し、デジタルアイデンティティプロジェクトでどのように実装されたかを研究することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 13:20:11 GMT)
Face-GPS: A Comprehensive Technique for Quantifying Facial Muscle Dynamics in Videos [0.0]
本稿では, 顔の筋活動の定量化のために, 微分幾何学, 核の平滑化, スペクトル分析を組み合わせた新しい手法を提案する。国家の安全とプラスティック手術の応用には大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 02:32:17 GMT)
Exotic quantum liquids in Bose-Hubbard models with spatially-modulated symmetries [0.0]
空間変調された連続保存量の量子基底状態への影響について検討する。そのような系は格子と共役な瞬間に対して、非自明なヒルベルト空間の断片化を特徴とする。ベレジンスキー-コステリッツ-チューレス型遷移は、時相方向に沿った渦の非結合性によって引き起こされると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 05:20:02 GMT)
Entropy Cost of "Erasure" in Physically Irreversible Processes [0.0]
ランダウアーの原理の制限された形態は、熱システムに当てはまる。この分析のさらなる意味は、原理的には、現実世界にマクスウェルのデーモンは存在しないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 23:31:07 GMT)
Enhanced Stability in Quantum Optimal Transport Pseudometrics: From Hartree to Vlasov-Poisson [0.0]
我々は、フラソフ・ポアソン方程式に対するハートリー力学の半古典的極限に対する量子最適輸送擬似計量のほぼ最適安定性推定を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:26:36 GMT)
Engineering One Axis Twisting via a Dissipative Berry Phase Using Strong Symmetries [0.0]
我々は、原子の集合集合集合に結合した駆動散逸性キャビティが、メロジカルに有用なスピンスクイーズ状態を生成する方法を示す。本研究は, 原子空洞共振系において, 微小光学励起による絡み合いを生じさせることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:03:46 GMT)
End to end Hindi to English speech conversion using Bark, mBART and a finetuned XLSR Wav2Vec2 [0.0]
本稿では,ヒンディー語から英語への翻訳に適したエンドツーエンド音声変換フレームワークを提案する。自動音声認識(ASR)のためのXLSR Wav2Vec2、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のためのmBART、テキスト音声合成(TTS)コンポーネントといった最先端技術を統合することで、このフレームワークは言語間通信に対する統一的でシームレスなアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 04:26:21 GMT)
EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation [0.0]
我々は、地球観測(EO)事前訓練トランスであるEarthPTを紹介する。我々は,EarthPTが将来の画素レベルの反射率を正確に予測できる効果的な予測器であることを実証した。また,EarthPTで学習した埋め込みが意味的に意味のある情報を保持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:36:57 GMT)
Dynamical Chiral Symmetry and Symmetry-Class Conversion in Floquet Topological Insulators [0.0]
動的キラル対称性(DCS)を持つフロケトポロジカル絶縁体に生じる静的な相反しない性質について論じる。静的なアナログが存在しないDCSでは、運転の有無が準エネルギーゼロの位相位相に無視できない影響があることが判明した。対照的に、トポロジカルギャップは準エネルギー$pi$で開き、主に駆動摂動が消える瞬間に起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:49:08 GMT)
Development in times of hype: How freelancers explore Generative AI? [0.0]
ジェネレーティブAIは、これまで関わったことのない開発者に、ユニークな課題を提示する。我々は、生成AIに基づくソリューション開発に関連する複数の課題を特定する。我々は、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティが効果的なガイダンスを提供することができる分野として、生成AIのためのソフトウェアエンジニアリング(SE4GenAI)とHype-induced Software Engineering(HypeSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:49:50 GMT)
Detecting Abnormal Health Conditions in Smart Home Using a Drone [0.0]
ドローンを用いた視覚に基づく転倒監視システムを開発した。本研究では, 落下物体を精度0.9948で識別できることを示す。その結果, 落下物体を精度0.9948で識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 02:59:42 GMT)
Commitments from Quantum One-Wayness [0.0]
本研究は、片方向関数の自然な量子緩和である片方向状態発生器を研究する。根本的な問題は、このタイプの量子ワンウェイネスが量子暗号を実現するのに十分であるかどうかである。我々は、純粋な状態出力を持つ一方通行状態生成器が量子ビットのコミットメントを暗示し、セキュアなマルチパーティ計算を行うことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 07:01:07 GMT)
Combining Normalizing Flows and Quasi-Monte Carlo [0.0]
近年の機械学習の進歩はモンテカルロ法を改良するための新しい手法の開発に繋がった。数値実験により,この組み合わせにより,従来のモンテカルロを用いて流れをサンプリングした場合よりも,分散度が著しく低い推定器が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 14:17:06 GMT)
Classy Ensemble: A Novel Ensemble Algorithm for Classification [0.0]
分類タスクのための新しいアンサンブル生成アルゴリズムであるClassy Ensembleを提案する。そこで我々は,Classy Ensembleが他の2つのよく知られた集約アルゴリズムより優れていることを示す。 1) クラス・アンサンブルとクラスタ・ベース・プルーニングを組み合わせたクラス・クラスタ・アンサンブル,2) 4つの画像データセットに対するクラス・アンサンブルのメリットを示すディープラーニング実験。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 06:34:40 GMT)
CP-PINNs: Changepoints Detection in PDEs using Physics Informed Neural Networks with Total-Variation Penalty [0.0]
本稿では,パラメータに未知な変化点が存在する場合,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)が正しい部分微分方程式(PDE)のダイナミクスを推定できないことを示す。本稿では,PDEの正確な検出と検出のために,PINNとトータル変量ペナルティを統合した新しいCP-PINNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 02:20:23 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） (Thu, 11 Jan 2024 17:40:44 GMT)
Bounds on the price of feedback for mistake-bounded online learning [0.0]
各種オンライン学習シナリオ(Auer and Long, Machine Learning, 1999)の最悪のケース境界を改善した。遅延曖昧性強化学習のための上界を2倍、関数ファミリーの学習用上界を2.41倍、学習用上界を1.09倍とした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 09:56:08 GMT)
Bath-engineering magnetic order in quantum spin chains: An analytic mapping approach [0.0]
散逸過程は、量子スピン鎖において異なる磁気秩序を駆動することができる。付帯浴の局所性を制御することにより、スピン系の異なる磁気秩序をどう構成するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 19:10:36 GMT)
Analysis of chaos and regularity in the open Dicke model [0.0]
開放ディックモデルでは,空洞損失による散逸によるカオスと規則性の解析を行った。このモデルの無限のリウヴィル空間のため、系のスペクトルをほぼ数値的に表す複素スペクトルを見つけるための基準も導入する。この無限次元系に対する我々の結果は、マルコフ散逸的開量子系に対するグロベ・ヘイク・ソマーズ予想と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 00:13:23 GMT)
ARMA Cell: A Modular and Effective Approach for Neural Autoregressive Modeling [0.0]
ニューラルネットワークにおける時系列モデリングのための,よりシンプルでモジュール的で効果的なアプローチであるARMAセルを紹介する。実験の結果,提案手法は性能の点で一般的な代替手法と競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:59:23 GMT)
A tree-based varying coefficient model [0.0]
本稿では,循環勾配促進機 (CGBM) を用いて変動係数をモデル化した木に基づく変動係数モデル (VCM) を提案する。次元の早い停止は、次元固有のオーバーフィッティングのリスクを減らすだけでなく、次元間でのモデルの複雑さの違いも明らかにする。このモデルは、Richman and W"uthrich (2023)で使用されているものと同じシミュレーションおよび実データ例に基づいて評価され、この結果は、彼らのニューラルネットワークベースのVCMであるLocalGLMnetに匹敵するサンプル損失から結果を生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 15:35:32 GMT)
A scheme for deterministic loading of laser-cooled molecules into optical tweezers [0.0]
貯蔵状態における分子の衝突損失は抑制され、双極子遮断は複数の分子の蓄積を防ぐ。 3サイクルを施すことで、1つの分子でツイーザーを80%の成功率でロードし、残余の衝突損失によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:39:02 GMT)
A parametrically programmable delay line for microwave photons [0.0]
量子情報を格納できる遅延線は、量子リピータやハードウェア効率のよい量子コンピュータの進化に不可欠である。本稿では,マイクロ波光子に対するパラメトリック対応遅延線 (PADL) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:39:09 GMT)
A new economic and financial theory of money [0.0]
電子通貨の評価はマクロ経済理論と金融政策の基本的な方程式に基づいて行われる。電子通貨を、サブエコノミーの有形資産に関連付けられた取引株式として捉えていく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 02:52:05 GMT)
A new "gold standard": perturbative triples corrections in unitary coupled cluster theory and prospects for quantum computing [0.0]
量子シミュレーションの大きな困難は、絡み合った粒子の集合を適切に扱うことである。本稿では,三重励起に伴うエネルギー補正を評価するために,収束UCCSD振幅を古典計算機で活用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 16:50:14 GMT)
A Universal Knowledge Model and Cognitive Architecture for Prototyping AGI [0.0]
一般人工知能(AGI)構築のための42の認知アーキテクチャ AGIに近づいたインテリジェントシステムのための新しい認知アーキテクチャを提案する。アーキテクチャの枠組みにおける重要な解の1つとして、知識表現の普遍的な方法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 21:05:02 GMT)
A General Form for Continuous Variable Quantum Kernels [0.0]
量子カーネルを連続変数(CV)量子コンピューティングプラットフォームのための正則関数として表現する。このアプローチはすべてのCV量子核に対して一般閉形式解を許容し、そのような全ての核をガウスおよび項の積として表すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 03:49:40 GMT)
A Closer Look at AUROC and AUPRC under Class Imbalance [0.0]
機械学習(ML)において、精度-リコール曲線(AUPRC)の下の領域は、クラス不均衡のバイナリ分類タスクにおいて、受信操作特性(AUROC)の下の領域とモデルの比較において優れた指標である。本稿では, AUROC と AUPRC が確率論的用語で簡潔に関連できることを示す, 新たな数学的解析を通じて, この概念に挑戦する。 AUPRCは、一般的な信念に反して、クラス不均衡の場合には優れておらず、また、より頻度の高い正のラベルを持つサブポピュレーションのモデル改善を不当に支持する傾向にあるため、有害な指標である可能性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 11 Jan 2024 18:11:42 GMT)