TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models [445.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における信頼度に関する総合的研究であるTrustLLMを紹介する。
まず、8つの異なる次元にまたがる信頼性の高いLCMの原則を提案する。
これらの原則に基づいて、真理性、安全性、公正性、堅牢性、プライバシ、機械倫理を含む6つの次元にわたるベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 17:57:06 GMT)
Incorporating Visual Experts to Resolve the Information Loss in
Multimodal Large Language Models [121.8] 本稿では,MLLMの視覚知覚能力を向上させるために,知識の混合強化機構を提案する。
本稿では,マルチタスクエンコーダとビジュアルツールを既存のMLLM訓練と推論パイプラインに組み込む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:11:04 GMT)
Domain Adaptation for Large-Vocabulary Object Detectors [111.1] 本稿では,CLIPにおける暗黙的知識グラフ(KG)を利用した知識グラフ蒸留手法であるKGDについて述べる。
複数の広く採用されている検出ベンチマークに対する実験により、KGDは最先端技術よりも大きなマージンで一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:51:18 GMT)
Generative AI-enabled Quantum Computing Networks and Intelligent
Resource Allocation [80.8] 量子コンピューティングネットワークは、大規模な生成AI計算タスクと高度な量子アルゴリズムを実行する。
量子コンピューティングネットワークにおける効率的なリソース割り当ては、量子ビットの可変性とネットワークの複雑さのために重要な課題である。
我々は、生成学習から量子機械学習まで、最先端強化学習(RL)アルゴリズムを導入し、最適な量子リソース割り当てを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 17:16:38 GMT)
Parameter-Efficient Detoxification with Contrastive Decoding [78.5] Detoxification Generator (DETOXIGEN) は、不要なスタイルから退避する推論時間アルゴリズムである。
実際の生成では、トレーニングされたデトキシファイタを使用して、生成元が各デコードステップでコントラストする好ましくないトークンを生成する。
生成品質を損なうことなく,従来のデトキシフィケーション指標のアプローチを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:46:20 GMT)
E^2-LLM: Efficient and Extreme Length Extension of Large Language Models [74.1] 本稿では,E2-LLMと呼ばれる大規模言語モデルに対して,1つの訓練手順と劇的にコストを削減した効率的な拡張手法を提案する。
複数のベンチマークデータセットに対する総合的な実験結果から,E2-LLMが長文課題に対する有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:11:20 GMT)
Joint Unsupervised and Supervised Training for Automatic Speech
Recognition via Bilevel Optimization [74.0] 両レベル共同教師なし・教師付き訓練(BL-JUST)と呼ばれる自動音声認識(ASR)タスクのための音響モデルのトレーニングのための,バイレベル最適化に基づく新たなトレーニング手法を提案する。
BL-JUSTは、教師なしの損失と教師なしの損失で下層と上層を最適化し、最近のペナルティベースの二レベル最適化の進歩を利用して、安価で複雑なASR問題と厳密な収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:01:47 GMT)
Transformer for Object Re-Identification: A Survey [73.1] 本稿では、TransformerベースのRe-IDの総合的なレビューと詳細な分析を行う。
教師なしRe-IDのトレンドを考えると,新しいトランスフォーマーベースラインUntransReIDを提案する。
この調査は、動物Re-IDの進歩を含む、幅広いRe-ID研究対象についてもカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:17:57 GMT)
Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.4] 責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:07:09 GMT)
Class-Imbalanced Semi-Supervised Learning for Large-Scale Point Cloud
Semantic Segmentation via Decoupling Optimization [64.4] 半教師付き学習(SSL)は大規模3Dシーン理解のための活発な研究課題である。
既存のSSLベースのメソッドは、クラス不均衡とポイントクラウドデータのロングテール分布による厳しいトレーニングバイアスに悩まされている。
本稿では,特徴表現学習と分類器を別の最適化方法で切り離してバイアス決定境界を効果的にシフトする,新しいデカップリング最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 04:16:40 GMT)
GoMatching: A Simple Baseline for Video Text Spotting via Long and Short
Term Matching [63.9] ビデオテキストスポッティングは、トラッキングを含むことで、さらなる課題を提示する。
GoMatchingは、強力な認識性能を維持しながら、トラッキングのトレーニングに重点を置いている。
ICDAR15ビデオデータセットに新しい記録を設定し、任意の形のテキストで新しいテストセットをセットした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:59:15 GMT)
NormSAGE: Multi-Lingual Multi-Cultural Norm Discovery from Conversations
On-the-Fly [61.8] 本稿では,対話型多言語・多文化規範発見の新たな課題に対処する枠組みを提案する。
NormSAGEはノルム発見タスクと会話コンテキストを表す有向質問を通じてノルムに関する知識を導き出す。
さらに、発見される規範が正しいことを保証する自己検証メカニズムにより、言語モデル幻覚のリスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 22:46:01 GMT)
Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey [56.2] LLM(Large Language Models)の導入は、生成されたコンテンツ品質を評価するための新たな道を開いた。
既存のLCMに基づく評価指標を整理するためのコヒーレントな分類法を提案する。
この調査は、研究者に洞察を提供し、より公平で高度なNLG評価手法を提唱することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:59:09 GMT)
Exploiting Modality-Specific Features For Multi-Modal Manipulation
Detection And Grounding [54.5] マルチモーダルな操作検出とグラウンド処理のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを構築する。
本フレームワークは,マルチモーダルアライメントの能力を維持しながら,モダリティ特有の特徴を同時に探求する。
本稿では,グローバルな文脈的キューを各モーダル内に適応的に集約する暗黙的操作クエリ(IMQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:35:36 GMT)
Learning Multi-modal Representations by Watching Hundreds of Surgical
Video Lectures [54.4] 本研究では,オープンな外科的eラーニングプラットフォームを通じて利用可能な手術ビデオ講義が,効果的な監視信号を提供することができるという考えを提起した。
我々は複数の補完的な自動音声認識システムを用いてテキストの書き起こしを生成する。
次に、多モーダル表現学習のための新しい方法、Surg - Surgery Vision Language Pre-trainingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:56:32 GMT)
Contrastive Learning with Negative Sampling Correction [53.0] PUCL(Positive-Unlabeled Contrastive Learning)という新しいコントラスト学習手法を提案する。
PUCLは生成した負のサンプルをラベルのないサンプルとして扱い、正のサンプルからの情報を用いて、対照的な損失のバイアスを補正する。
PUCLは一般的なコントラスト学習問題に適用でき、様々な画像やグラフの分類タスクにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:18:18 GMT)
Enhancing Low-light Light Field Images with A Deep Compensation
Unfolding Network [52.8] 本稿では,低光環境下で撮像した光場(LF)画像の復元に,DCUNet(Deep compensation network openfolding)を提案する。
このフレームワークは、中間拡張結果を使用して照明マップを推定し、展開プロセスで新しい拡張結果を生成する。
本稿では,LF画像の特徴を適切に活用するために,擬似明示的特徴相互作用モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:18:10 GMT)
Multi-Stage Cable Routing through Hierarchical Imitation Learning [52.7] 本研究では,多段階ロボット操作タスクの学習の課題とケーブルルーティングへの応用について検討する。
本稿では,この手法を用いてケーブルルーティングタスクを学習し,優れた性能を示す評価を行うシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:39:35 GMT)
Dual-View Data Hallucination with Semantic Relation Guidance for
Few-Shot Image Recognition [52.2] 本稿では、意味的関係を利用して、画像認識のための二重視点データ幻覚を導出するフレームワークを提案する。
インスタンスビューデータ幻覚モジュールは、新規クラスの各サンプルを幻覚して新しいデータを生成する。
プロトタイプビューデータ幻覚モジュールは、意味認識尺度を利用して、新しいクラスのプロトタイプを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:32:29 GMT)
ENTED: Enhanced Neural Texture Extraction and Distribution for
Reference-based Blind Face Restoration [51.2] 我々は,高品質でリアルな肖像画を復元することを目的とした,ブラインドフェイス修復のための新しいフレームワークであるENTEDを提案する。
劣化した入力画像と参照画像の間で高品質なテクスチャ特徴を伝達するために,テクスチャ抽出と分布の枠組みを利用する。
われわれのフレームワークにおけるStyleGANのようなアーキテクチャは、現実的な画像を生成するために高品質な潜伏符号を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 04:54:59 GMT)
Exploring validation metrics for offline model-based optimisation with
diffusion models [50.4] モデルベース最適化(MBO)では、マシンラーニングを使用して、(基底真理)オラクルと呼ばれるブラックボックス関数に対する報酬の尺度を最大化する候補を設計することに興味があります。
モデル検証中に基底オラクルに対する近似をトレーニングし、その代わりに使用することができるが、その評価は近似的であり、敵の例に対して脆弱である。
本手法は,外挿量を測定するために提案した評価フレームワークにカプセル化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 22:40:37 GMT)
Efficient Quantum Circuit Design with a Standard Cell Approach [49.9] 従来の回路設計から借用した標準セルアプローチを用いて量子回路を設計する。
私たちの標準セルは汎用的で、あらゆる種類の量子回路で使用できます。
我々は、レイアウト対応ルーティングをサポートする標準セルが、量子回路コンパイルのための非常に大規模な方法への道を開くことを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:30:45 GMT)
How single-photon nonlinearity is quenched with multiple quantum
emitters: Quantum Zeno effect in collective interactions with $\Lambda$-level
atoms [49.2] 単光子非線形性はエミッタ数とともに消滅することを示す。
この挙動の背後にあるメカニズムは、光子制御力学の減速に現れる量子ゼノ効果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:55:18 GMT)
EHRAgent: Code Empowers Large Language Models for Complex Tabular
Reasoning on Electronic Health Records [49.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自律エージェントとしての計画とツール利用において、例外的な能力を示した。
複雑な臨床タスクのためのコード生成と実行を自律的に行うLLMエージェントであるEHRAgent1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:09:05 GMT)
iSCAN: Identifying Causal Mechanism Shifts among Nonlinear Additive
Noise Models [48.3] 本稿では,同一変数集合上の2つ以上の関連するデータセットにおける因果メカニズムシフトの同定に焦点をあてる。
提案手法を実装したコードはオープンソースであり、https://github.com/kevinsbello/iSCAN.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:44:30 GMT)
Advancing Surgical VQA with Scene Graph Knowledge [47.7] 我々は,シーングラフの知識を用いて,外科的文脈における視覚的質問応答を推し進めることを目指している。
我々は,楽器や解剖の空間的および行動的情報を用いた手術シーングラフを構築した。
軽量Scene-embedded Interaction Module(SIM)を用いた新しい手術用VQAモデルであるSSG-QA-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:52:52 GMT)
Castling-ViT: Compressing Self-Attention via Switching Towards
Linear-Angular Attention at Vision Transformer Inference [46.0] 視覚変換器(ViT)は優れた性能を示しているが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して計算コストは高い。
既存の効率的なViTは局所的な注意(例えば、スウィン)または線形の注意(例えば、Performer)を採用する。
線形角の注意とマスキングソフトマックスに基づく二次の注意の両方を用いてViTを訓練するCastling-ViTというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:05:21 GMT)
Does More Advice Help? The Effects of Second Opinions in AI-Assisted
Decision Making [45.2] 我々は、AIによる意思決定における意思決定者の行動とパフォーマンスに第2の意見がどう影響するかを考察する。
AIモデルの推奨事項と第2の意見が常に一致している場合、意思決定者はAIに対する過度な信頼を減らすことができる。
もし意思決定者が、いつ仲間の第二の意見を求めるかを決めることができるならば、彼らの第二の意見の活発な勧誘は、AIに対する過度な信頼を緩和する可能性があることに気付く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:19:01 GMT)
NHANES-GCP: Leveraging the Google Cloud Platform and BigQuery ML for
reproducible machine learning with data from the National Health and
Nutrition Examination Survey [42.6] Google Cloud Platform(GCP)上に構築されたインフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)とデータビルドツール(dbt)リソースであるNHANES-GCPを紹介します。
GCPの現在の価格設定では、NHANES-GCPは実行に2ドル未満、NHANESデータをホストするために必要なコストは15ドル未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:41:54 GMT)
Extending LLMs' Context Window with 100 Samples [42.5] LLM(Large Language Models)は、事前訓練されたコンテキストウィンドウを超えて、外挿能力に制限があることが知られている。
最近の研究は回転位置埋め込み(RoPE)を改良してコンテキストウィンドウを拡張しようとしている。
我々は、RoPEのベース周波数の調整と注意ログのスケーリングを組み合わせて、LLMがより大きなコンテキストウインドウに効率的に適応するのに役立つ新しい拡張をRoPEに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:57:01 GMT)
CrossDiff: Exploring Self-Supervised Representation of Pansharpening via
Cross-Predictive Diffusion Model [42.4] パンクロマチック (PAN) 画像とそれに対応するマルチスペクトル (MS) 画像の融合は、パンシャーパニング (pansharpening) とも呼ばれる。
高解像度のMS画像がないため、利用可能なディープラーニングベースの手法は通常、縮小解像度でのトレーニングと、縮小解像度と完全解像度の両方でのテストのパラダイムに従う。
そこで本研究では,クロスディフ(CrossDiff)と呼ばれる相互予測拡散モデルの設計により,パンシャルペンの自己制御表現について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:35:34 GMT)
Dirichlet-Based Prediction Calibration for Learning with Noisy Labels [40.8] 雑音ラベルによる学習はディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化性能を著しく損なう
既存のアプローチでは、損失補正やサンプル選択手法によってこの問題に対処している。
そこで我々は,textitDirichlet-based Prediction (DPC) 法を解法として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:33:04 GMT)
PUB: A Pragmatics Understanding Benchmark for Assessing LLMs' Pragmatics
Capabilities [40.6] Pragmatics Understanding Benchmark (PUB) は、4つの実用的現象における14のタスクからなるデータセットである。
PUBには合計28kのデータポイントが含まれており、そのうち6.1kは私たちによって作成され、残りは既存のデータセットから適応されている。
本研究は,命令追従とチャットの微調整により,より小さな言語モデルの実用性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:46:14 GMT)
Knowledge Distillation for Closed-Source Language Models [39.1] 本稿では,ベイズ推定フレームワーク内でのクローズドソース言語モデルの出力分布を推定する。
クローズドソース言語モデルの出力分布を推定することにより、従来の知識蒸留を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:43:32 GMT)
Quantized Side Tuning: Fast and Memory-Efficient Tuning of Quantized
Large Language Models [37.5] 大規模言語モデル(LLM)の微調整は、様々な下流タスクに実験的に有効である。
LLMを微調整するための既存のアプローチは、パラメータ効率の良い微調整に焦点を当てるか、トレーニングフェーズ中にメモリフットプリントを減らそうとする。
本稿では,2段プロセスを介して動作することで,LLMのメモリ効率と高速な微調整を可能にする量子化サイドチューニング(QST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 21:00:21 GMT)
ORGANA: A Robotic Assistant for Automated Chemistry Experimentation and
Characterization [37.3] 化学実験は、しばしば資源と労働集約である。
従来のラボ自動化インフラは、新しい化学実験に柔軟に適応する上で、課題に直面している。
我々は,多様な化学実験を自動化した人間フレンドリで柔軟なロボットシステムORGANAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:03:28 GMT)
xCoT: Cross-lingual Instruction Tuning for Cross-lingual
Chain-of-Thought Reasoning [36.3] CoT(Chain-of-Thought)は、大規模言語モデルにおける推論を誘発する強力なテクニックとして登場した。
本稿では,ハイソース言語から低リソース言語へ知識を伝達するための言語間命令微調整フレームワーク(xCOT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:53:53 GMT)
Towards Explainable Artificial Intelligence (XAI): A Data Mining
Perspective [35.6] この研究は、データ収集、処理、分析が説明可能なAI(XAI)にどのように貢献するかを「データ中心」の視点で検証する。
我々は,既存の研究を,深層モデルの解釈,トレーニングデータの影響,ドメイン知識の洞察の3つのカテゴリに分類する。
具体的には、XAIの方法論を、モダリティをまたいだデータのトレーニングおよびテストに関するデータマイニング操作に蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:00:18 GMT)
Cyclically operated Single Microwave Photon Counter with
$10^\mathrm{-22}$ $\mathrm{W/\sqrt{Hz}}$ sensitivity [33.7] 単一光子検出は量子光学の発展に重要な役割を果たした。
近年、超伝導量子ビットまたはボロメーターに基づく単一マイクロ波光子検出器(SMPD)の開発において大きな進展が見られた。
4波混合によるトランモン量子ビットの励起状態への入射光子の可逆移動に基づく実用的なSMPDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:50:43 GMT)
Exploring Adversarial Attacks against Latent Diffusion Model from the
Perspective of Adversarial Transferability [33.1] 潜在拡散モデル(LDM)の逆例(AE)の性能に及ぼす代理モデルの性質の影響について検討する。
また, よりスムーズなサロゲートモデルを選択することで, MCベースAEの性能を著しく向上させることができた。
画像分類における逆転写可能性の理論的枠組みから、スムーズなサロゲートモデルがLCMのAEを促進できる理由を説明する理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:34:18 GMT)
Bridging the Preference Gap between Retrievers and LLMs [32.3] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにおいて優れた結果を示している。
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、知識集約的なタスクにおいて有効であることが知られている。
本研究は,橋梁モデルを学習するために,教師付き学習と強化学習を連携させる訓練フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:20:17 GMT)
Deep Blind Super-Resolution for Satellite Video [30.8] 本稿では,BSVSRアルゴリズムを用いて,ピクセル単位のぼかしレベルを粗い方法で考慮し,よりシャープな手がかりを探索する手法を提案する。
ウィンドウスライド・プログレッシブ・フュージョンにより、時間的冗長性を隣接するフレームに粗く集約するために、マルチスケールの変形可能な畳み込みを用いる。
本研究では, ピラミッド空間変換モジュールを設計し, 急激な中間状態の解空間を調整し, 多レベル領域における柔軟な特徴適応を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:56:18 GMT)
GWP-ASan: Sampling-Based Detection of Memory-Safety Bugs in Production [30.5] Heap-use-after-freeとheap-buffer-overflowのバグは、CやC++で記述されたアプリケーションのセキュリティ、信頼性、開発者の生産性の主要な問題である。
本稿では,この2種類のメモリセーフなバグを実運用環境でほぼゼロのオーバーヘッドで検出するツール群について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:42:26 GMT)
CHAMP: A Competition-level Dataset for Fine-Grained Analyses of LLMs'
Mathematical Reasoning Capabilities [29.1] 概念とHint-Annotated Math Problems (CHAMP) は、高校数学の競争問題である。
このベンチマークは困難で、最高のモデルは標準設定で58.1%しか得点できない。
モデルはしばしば、間違った推論ステップを通じて、正しい最終回答に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:18:16 GMT)
Reinforcement Learning for Scalable Train Timetable Rescheduling with
Graph Representation [28.6] 列車のダイヤ改正(TTR)は、混乱や混乱の後、列車の当初の運行を迅速に復旧することを目的としている。
本研究では,TTRに対する強化学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:14:35 GMT)
An automated framework for brain vessel centerline extraction from CTA
images [28.2] CTA画像から脳血管中心を抽出する自動フレームワークを提案する。
提案手法は,平均対称中心線距離 (ASCD) と重なり (OV) の観点から,最先端手法より優れている。
サブグループ分析では,脳卒中治療における臨床応用において,提案する枠組みが有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:01:00 GMT)
Scaling Up Semi-supervised Learning with Unconstrained Unlabelled Data [27.8] 制約のないデータから効果的な表現を学習できる半教師付き学習フレームワークUnMixMatchを提案する。
4つの一般的なデータセットに対して広範な実験を行い、4.79%の性能向上を伴う既存の半教師付き手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:01:31 GMT)
Gradient Coreset for Federated Learning [27.0] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントにまたがるデータを分割した機械学習モデルを学ぶために使用される。
本稿では,各クライアントのコアセットを選択するアルゴリズムを提案する。
我々のコアセット選択手法は,クライアントのデータ中のノイズを考慮した場合に非常に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:17:17 GMT)
Uni-O4: Unifying Online and Offline Deep Reinforcement Learning with
Multi-Step On-Policy Optimization [26.5] 従来のアプローチでは、オフラインとオンラインの学習を別々の手順として扱い、冗長な設計と限られたパフォーマンスをもたらす。
オフライン学習とオンライン学習の両方に、政治上の目的を利用するUni-o4を提案する。
本手法は,オフラインとオフラインのファインチューニング学習の両方において,最先端の性能を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:10:51 GMT)
Assessing Large Language Models in Mechanical Engineering Education: A
Study on Mechanics-Focused Conceptual Understanding [25.8] 本研究では,機械工学の領域における概念問題に対するLLM(Large Language Models)の能力について,メカニクスに焦点をあてて検討する。
ChatGPT(GPT-3.5)、ChatGPT(GPT-4)、Claude(Claude-2.1)の3つのLCMは、機械工学のバックグラウンドの有無にかかわらず、工学の能力や学生に対して評価された。
その結果, GPT-4 は他の2つの LLM およびヒトコホートよりも優れた性能を示し, 連続力学を除く様々な力学分野の質問に答えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:19:04 GMT)
Evaluation and Enhancement of Semantic Grounding in Large
Vision-Language Models [25.4] LVLM(Large Vision-Language Models)は、様々な視覚言語タスクに顕著な利点をもたらす。
制約付きセマンティックグラウンド機能は、現実のシナリオにおけるアプリケーションの障害となる。
LVLMのセマンティックグラウンド機能を改善することを目的とした,データ中心の強化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:02:12 GMT)
Graph Convolutions Enrich the Self-Attention in Transformers! [24.6] 本稿では,グラフフィルタに基づく自己注意(GFSA)を用いて,従来の自己意識機構よりも複雑性が若干大きい汎用的かつ効果的な自己意識学習法を提案する。
GFSAは,コンピュータビジョン,自然言語処理,グラフパターン分類,音声認識,コード分類など,様々な分野におけるトランスフォーマーの性能向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:24:39 GMT)
UniVision: A Unified Framework for Vision-Centric 3D Perception [24.2] 視覚中心の3D知覚における2つの主要なタスクを統一する,シンプルで効率的なフレームワークであるUniVisionを提案する。
具体的には、補完的な2D-3D特徴変換のための明示的でシンプルなビュー変換モジュールを提案する。
本稿では,共同占有量検出データ強化戦略と進行損失量調整戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:43:25 GMT)
Mitigating Outlier Activations in Low-Precision Fine-Tuning of Language
Models [23.2] 言語モデルの低精度微調整は、アクティベーションにおける外れ値の存在に影響を受けやすい。
本稿では,低精度整数微調整における外乱アクティベーションの軽減手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:52:16 GMT)
Revisiting Sampson Approximations for Geometric Estimation Problems [23.0] 我々はサンプソン近似を再検討し、なぜ、いつこの近似が機能するのかに関する新たな理論的知見を提供する。
この結果は実データおよび異なる幾何推定タスクの文脈におけるいくつかの実験で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:36:39 GMT)
Graph Language Models [22.2] 両アプローチの長所を統合する新しい言語モデルであるグラフ言語モデル(GLM)を導入する。
GLMパラメータは、事前訓練されたLMからニュアンスされ、個々の概念や三重項の理解が容易になる。
ConceptNet サブグラフにおける関係分類タスクの実証評価により,GLM の埋め込みが LM- および GNN ベースのベースラインを教師付きおよびゼロショット設定で超越していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:09:49 GMT)
ShiftAddViT: Mixture of Multiplication Primitives Towards Efficient
Vision Transformer [21.2] 本稿では,GPU上でのエンドツーエンドの推論高速化を実現するために,$textbfShiftAddViT$と呼ばれる新たな乗法モデルを提案する。
様々な2D/3D視覚タスクの実験は、提案したShiftAddViTの有効性を一貫して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:03:51 GMT)
Enhancing targeted transferability via feature space fine-tuning [21.1] アドリラルな例(AE)は、プライバシ保護と堅牢なニューラルネットワークを刺激する可能性のために、広く研究されている。
既存の単純な反復攻撃によって作られたAEを微調整し、未知のモデル間で転送できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 09:29:13 GMT)
Trust your neighbours: Penalty-based constraints for model calibration [19.4] SVLSの制約付き最適化の観点を示し、周辺画素のソフトクラス比に暗黙の制約を課すことを示した。
本稿では,ロジット値の等式制約に基づく基本的かつ単純な解を提案し,強制制約と罰則の重みを明示的に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:17:02 GMT)
Towards Effective Image Forensics via A Novel Computationally Efficient
Framework and A New Image Splice Dataset [19.3] この写本はスプライス検出に2倍の貢献をしている。
2つのバリエーションには、コードから生成されたスプリシングされたサンプルと、手作業による編集が含まれている。
最小計算コストで正確なスプライス検出を行うために,新しいスポース圧縮軽量スプライス検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:58:29 GMT)
Datasets, Clues and State-of-the-Arts for Multimedia Forensics: An
Extensive Review [19.3] 本調査は,ディープラーニングモデルを用いたマルチメディアデータにおける検出の改ざん手法に焦点をあてる。
悪質な操作検出のためのベンチマークデータセットの詳細な分析を公開している。
また、タグ付けヒントの包括的なリストや、一般的に使用されているディープラーニングアーキテクチャも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:03:58 GMT)
A Visually Attentive Splice Localization Network with Multi-Domain
Feature Extractor and Multi-Receptive Field Upsampler [19.3] パブリックベンチマークデータセットであるCAIA v2.0で行った実験結果から,提案モデルの有効性が証明された。
IoUスコア0.851、画素F1スコア0.9195、画素AUCスコア0.8989を達成して、既存の最先端技術を快適に打ち負かす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:48:18 GMT)
The Quantization Model of Neural Scaling [19.1] ニューラルスケーリング法則の量子化モデルを提案し、モデルとデータサイズによる損失の観測されたパワー則の減少と、スケールによる新しい機能の突然の出現について説明する。
使用頻度を減少させるために量子が学習されると、使用中の電力法則が観測された損失のスケーリングを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 23:51:39 GMT)
CARAT: Contrastive Feature Reconstruction and Aggregation for
Multi-Modal Multi-Label Emotion Recognition [18.8] マルチモーダルマルチラベル感情認識(MMER)は、複数のモーダルから関連する感情を識別することを目的としている。
MMERの課題は、異種データから複数のラベルの識別機能を効果的に取得する方法である。
本稿では,MMERタスクのためのContrAstive Feature Restruction and AggregaTion(CARAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:05:33 GMT)
SPADE: Sparse Pillar-based 3D Object Detection Accelerator for
Autonomous Driving [18.7] ポイントクラウド(PC)データを用いた3次元物体検出は、自律運転の知覚パイプラインに不可欠である。
広く採用されている鳥眼ビュー(BEV)エンコーディングであるPointPillarsは、高速で正確な3Dオブジェクト検出のために、3Dポイントクラウドデータを2Dピラーに集約する。
柱型3次元物体検出におけるベクトル空間の幅を最大化し,ベクトルスパース畳み込みを高速化するアルゴリズム・ハードウェア協調設計手法であるSPADEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 09:13:25 GMT)
NAPA: Intermediate-level Variational Native-pulse Ansatz for Variational
Quantum Algorithms [18.7] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代に大きなポテンシャルを示した。
VQAのためのネイティブパルスアンサッツ生成フレームワークであるNAPAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:42:49 GMT)
A Novel DDPM-based Ensemble Approach for Energy Theft Detection in Smart
Grids [18.6] エネルギー盗難は、グリッドオペレーターに二重の脅威をもたらす金融損失をもたらし、スマートグリッドのパフォーマンスを損なう。
現在のETD法は教師あり学習に依存しており、データのラベル付けが困難であり、既知の攻撃に過度に適合する危険性がある。
本稿では,DDPMに基づくETD手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:00:03 GMT)
Sample-and-Bound for Non-Convex Optimization [18.3] 我々はモンテカルロのベンチマークに適応して効率を向上する非次元目的最適化のための新しいサンプリング手法を提案する。
提案する高次ベースラインおよび競合ベンチマークアルゴリズムを積極的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 21:18:46 GMT)
MiTTenS: A Dataset for Evaluating Misgendering in Translation [16.4] ミスジェンダー(英: missgendering)とは、性同一性を反映しない方法で誰かを指す行為である。
さまざまな言語ファミリーやスクリプトから26言語をカバーするデータセットMiTTenSを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 00:08:23 GMT)
Prompting classes: Exploring the Power of Prompt Class Learning in
Weakly Supervised Semantic Segmentation [15.5] 本稿では,プロンプトチューニングが弱教師付きセマンティックセグメンテーションに与える影響について検討する。
PrOmpt cLass lEarning(POLE)戦略に基づく新しいアプローチを提案する。
我々は、よく知られたWSSSベンチマークにおいて、シンプルで効率的なアプローチがSOTA性能を達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:23:07 GMT)
Mitigating the Impact of False Negatives in Dense Retrieval with
Contrastive Confidence Regularization [15.2] ノイズコントラスト推定(NCE)損失に対する新しいコントラスト信頼度正規化器を提案する。
解析の結果,正則化器はより高密度な検索モデルにおいて,理論的保証のある偽陰性に対してより堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:56:17 GMT)
Neural Combinatorial Optimization with Heavy Decoder: Toward Large Scale
Generalization [15.2] 本稿では、この重要な問題に対処する強力な一般化能力を持つ新しい軽量重復号器(LEHD)モデルを提案する。
提案するLEHDモデルに対して,データ効率のトレーニング手法とフレキシブルな解法機構を開発する。
提案したLEHDモデルは,建設的NCOの最先端性能を大幅に向上させることができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:32:56 GMT)
Integrating a Heterogeneous Graph with Entity-aware Self-attention using
Relative Position Labels for Reading Comprehension Model [14.7] 異種グラフからの推論知識を外部知識に頼らずにトランスフォーマーアーキテクチャに組み込む新しい注意パターンを導入する。
提案する注目パターンは, 単語トークンに対するグローバルな注意, グラフに関連付けられたトークンに対する強い注意を示すエンティティトークンに対するグラフの注意, 各エンティティトークンとワードトークンの関係のタイプを考慮した3つの重要な要素から構成される。
我々のモデルは、最先端のLUKE-GraphとベースラインのLUKEモデルの両方を2つの異なるデータセットで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:24:59 GMT)
3D Object Detection and High-Resolution Traffic Parameters Extraction
Using Low-Resolution LiDAR Data [14.1] 本研究では,複数のLiDARシステムの必要性を緩和し,無駄な3Dアノテーションプロセスを簡単にする,革新的なフレームワークを提案する。
2次元境界箱検出と抽出された高さ情報を用いて,人間の介入なしに3次元境界箱を自動的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:22:20 GMT)
Curator: Efficient Indexing for Multi-Tenant Vector Databases [13.5] 本稿では,マルチテナントクエリに適したインメモリベクトルインデックス設計であるCuratorを提案する。
Curatorはテナント固有のクラスタリングツリーで各テナントのベクトルをインデックスし、これらのツリーを共有クラスタリングツリーのサブツリーとしてコンパクトにエンコードする。
2つの広く使われているデータセットに基づいて評価を行った結果,Curator が検索性能をテナントごとのインデックス化に匹敵するものであることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 17:08:09 GMT)
Domain Adaptation for Sustainable Soil Management using Causal and
Contrastive Constraint Minimization [13.4] リモートセンシングデータから有機物を推定できるマルチモーダルでスケーラブルなフレームワークを提案する。
我々はデータに固有の構造を活用し、対照的な学習を用いてドメインを識別するようにモデルを訓練する。
我々は、一般化を改善する上で重要な属性を識別することで、フレームワークの解釈可能性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 23:51:42 GMT)
A New Method of Pixel-level In-situ U-value Measurement for Building
Envelopes Based on Infrared Thermography [13.0] 性能評価のための目標建物のエネルギーモデルを作成しようとするエネルギー監査員は、正確な結果を得るのに苦労する可能性がある。
本稿では,赤外線サーモグラフィ(IRT)に基づく画素レベルの手法を提案し,壁面の屋外および屋内面の2次元(2次元)空間温度分布を考察し,壁面の2次元U値マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 21:46:31 GMT)
Tensor Graph Convolutional Network for Dynamic Graph Representation
Learning [12.9] 動的グラフ(DG)は、多くの現実的なシナリオにおけるエンティティ間の動的相互作用を記述する。
既存のDG表現学習モデルの多くは、グラフ畳み込みネットワークとシーケンスニューラルネットワークを組み合わせている。
1つの畳み込みフレームワークでDG表現を学習するためのテンソルグラフ畳み込みネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:49:56 GMT)
Quantum precision limits of displacement noise free interferometers [12.1] 現在のレーザー干渉計による重力波検出器は、光学素子の変位ノイズによる精度の基本的な限界に悩まされている。
変位ノイズフリー干渉計(DFI)のいくつかのスキームが提案されている。
一般的なDFIスキームの量子精度限界を導出し、最適測定基準と最適スキーズスキームを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:58:32 GMT)
Deep Neural Network Solutions for Oscillatory Fredholm Integral
Equations [12.1] 近似解としてDNNを用いて方程式を解く数値解法を開発した。
次に、ニューラルネットワークのスペクトルバイアス問題を克服するために、多段階ディープラーニング(MGDL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:26:47 GMT)
Aligning Language Models with Human Preferences via a Bayesian Approach [12.0] 人間中心の自然言語生成(NLG)システムを推し進めるためには、NLGモデルと人間の嗜好の整合性を確保することが不可欠である。
本稿では,人選好における不一致の分布を選好モデルのトレーニングとして考慮するために,ベイズ的枠組みを用いた新しいアプローチを提案する。
自動評価と人的評価の両方において,従来のSOTAモデルよりずっと上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:37:57 GMT)
Online Conversion with Switching Costs: Robust and Learning-Augmented
Algorithms [11.6] エネルギーとサステナビリティの交差点で発生した問題を捉えるオンライン問題の一群である,スイッチングコストによるオンライン変換について検討する。
本稿では,この問題の決定論的および決定論的変異に対して,競合的(ロバストな)しきい値に基づくアルゴリズムを導入する。
そこで我々は,ブラックボックスのアドバイスを活かした学習強化アルゴリズムを提案し,平均ケース性能を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 23:20:08 GMT)
Dealing with Drift of Adaptation Spaces in Learning-based Self-Adaptive
Systems using Lifelong Self-Adaptation [10.9] 我々は、学習に基づく自己適応システムにおいて特に重要な課題である適応空間のドリフトに焦点を当てる。
適応空間のドリフトは不確実性に起因し、適応オプションの品質に影響を及ぼす。
本稿では、生涯ML層を用いた学習に基づく自己適応システムを強化するための、新しい自己適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:33:56 GMT)
One Agent Too Many: User Perspectives on Approaches to Multi-agent
Conversational AI [10.8] システムユーザビリティとシステムパフォーマンスの両方において,エージェントオーケストレーションを抽象化する上で,ユーザにとって重要な選択肢があることが示される。
人間の選択した回答の1%以内に評価された質の高い応答を提供できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 17:30:57 GMT)
Perturbative variational quantum algorithms for material simulations [9.7] 本稿では,周期材料の電子相関を正確にシミュレートするための変分量子固有解法に基づく摂動理論アルゴリズムを提案する。
新しいアルゴリズムは、1つの回路パラメータだけでLiH結晶の電子相関を正確に記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:45:44 GMT)
Image Matching by Bare Homography [9.4] 本稿では、シーンを粗い局所的な重なり合う平面としてモデル化する、新しい非深度画像マッチングフレームワークであるSlimeを提案する。
平面は互換性のあるマッチングによって相互に拡張され、画像は固定タイルに分割される。
本稿では、エンドツーエンドのディープネットワークとハイブリッドパイプラインで表現される画像マッチングにおける最近の最先端画像の比較分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:41:54 GMT)
A Deep Network for Explainable Prediction of Non-Imaging Phenotypes
using Anatomical Multi-View Data [9.3] 我々は,脳の解剖学的構造を複数の特徴セットで記述した解剖学的多視点データについて検討した。
本稿では,異なる解剖学的ビューを用いて予測性能を向上させるための説明可能なマルチビューネットワーク(EMV-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:48:18 GMT)
Aquarium: A Comprehensive Framework for Exploring Predator-Prey Dynamics
through Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithms [9.2] 水族館は捕食者-捕食者間相互作用のための総合的なマルチエージェント強化学習環境である。
2次元のエッジラッピング面上での物理ベースのエージェントの動きを特徴とする。
エージェント環境相互作用(観察、行動、報酬)と環境設定(エージェント速度、捕食、捕食者飢餓など)は、完全にカスタマイズ可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:09:49 GMT)
Progressive Feature Fusion Network for Enhancing Image Quality
Assessment [8.1] 画像群において、どの画像が良いかを決定するための画像品質評価フレームワークを提案する。
微妙な違いを捉えるため、マルチスケールな特徴を得るためにきめ細かなネットワークが採用されている。
実験の結果,現在の主流画像品質評価手法と比較して,提案手法はより正確な画像品質評価を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:34:32 GMT)
Image edge enhancement for effective image classification [7.5] ニューラルネットワークの精度とトレーニング速度を両立させるエッジ拡張に基づく手法を提案する。
我々のアプローチは、利用可能なデータセット内の画像からエッジなどの高周波特徴を抽出し、元の画像と融合させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:01:34 GMT)
Singing the Body Electric: The Impact of Robot Embodiment on User
Expectations [7.4] ユーザーはロボットのメンタルモデルを開発し、ロボットとどのような相互作用ができるかを概念化する。
概念化はしばしばロボットとの相互作用の前に形成され、ロボットの物理的デザインを観察することのみに基づいている。
本研究では,ロボットが持つ社会的・身体的能力に対して,ユーザがどのような期待を抱くかを予測するために,ロボットのマルチモーダル機能を利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 04:42:48 GMT)
Multi-Agent Quantum Reinforcement Learning using Evolutionary
Optimization [7.3] 我々は、勾配のない量子強化学習のための既存のアプローチを構築し、マルチエージェント強化学習のための変分量子回路を用いた3つの遺伝的バリエーションを提案する。
我々は、トレーニング可能なパラメータの量に類似したニューラルネットワークと比較して、変動量子回路のアプローチが大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:59:54 GMT)
IVIM-Morph: Motion-compensated quantitative Intra-voxel Incoherent
Motion (IVIM) analysis for functional fetal lung maturity assessment from
diffusion-weighted MRI data [7.2] 動き補正によるDWIデータの定量的解析のための自己教師型ディープニューラルネットワークモデルIVIM-morphを提案する。
IVIM-morphは2つのサブネットワーク、登録サブネットワーク、IVIMモデル適合サブネットワークを組み合わせ、IVIMモデルパラメータと動きの同時推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:01:44 GMT)
GEML: A Grammar-based Evolutionary Machine Learning Approach for
Design-Pattern Detection [7.0] デザインパターン(DP)はソフトウェア開発における良いプラクティスとして認識されています。
適切なドキュメントの欠如はトレーサビリティを損なうことが少なく、そのメリットは数千行のコードの間でぼやけています。
本稿では,多様な性質のソフトウェア特性を用いた進化的機械学習に基づく新しい検出手法であるGEMLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:05:24 GMT)
Combining Confidence Elicitation and Sample-based Methods for
Uncertainty Quantification in Misinformation Mitigation [6.9] 誤情報緩和に対処する主要な候補として、大規模言語モデルが登場している。
既存のアプローチは幻覚や過信的な予測に苦しむ。
本稿では, 直接信頼誘導法とサンプルベース整合性法の両方を活用する不確実性定量化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:36:58 GMT)
An ADRC-Incorporated Stochastic Gradient Descent Algorithm for Latent
Factor Analysis [6.8] 勾配降下(SGD)に基づく潜在因子分析(LFA)モデルは,HDI行列から貴重な情報を抽出するのに極めて有効である。
標準SGDアルゴリズムは、学習エラーの履歴と将来の状態を考慮せずに、現在の学習誤差のみを計算できる。
本稿では,ADRCを組み込んだSGD(ADS)アルゴリズムを革新的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:38:54 GMT)
FedDriveScore: Federated Scoring Driving Behavior with a Mixture of
Metric Distributions [6.2] 集中型学習に代わるプライバシフレンドリな代替手段として,自動車とクラウドのコラボレーションが提案されている。
このフレームワークは、グローバルスコアリングモデルの性能劣化を低減するために、一貫したスコアリング手法のフェデレーションバージョンを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:15:41 GMT)
Discovering Command and Control Channels Using Reinforcement Learning [6.1] 強化学習アプローチは、大規模ネットワーク上でC2アタックキャンペーンを自動実行することを学ぶ。
本稿では,C2トラフィックフローを3段階のプロセスとしてモデル化し,マルコフ決定プロセスとして定式化する。
この手法は,1000以上のホストを持つ大規模ネットワーク上で評価され,ファイアウォールを回避しながら攻撃経路を効果的に学習できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 20:03:11 GMT)
Adaptoring: Adapter Generation to Provide an Alternative API for a
Library [5.7] サードパーティのライブラリは、迅速なアプリケーション開発の基盤である。
あいまいなAPIは学習プロセスを遅くし、誤用につながる可能性がある。
本稿では、アダプタパターンを用いて、内部で元のライブラリを呼び出す新しいライブラリとして、新しいAPIを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:48:45 GMT)
Error mitigation in variational quantum eigensolvers using tailored
probabilistic machine learning [5.6] 本稿では,量子計算におけるノイズを軽減するために,ガウス過程回帰(GPR)をアクティブラーニングフレームワーク内に導入する新しい手法を提案する。
我々は,IBMのオープンソース量子コンピューティングフレームワークであるQiskitを用いて,2サイトアンダーソン不純物モデルと8サイトハイゼンベルクモデルに対する提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:12:25 GMT)
Quantum Advantage Actor-Critic for Reinforcement Learning [5.6] 本稿では,Advantage Actor-Criticアルゴリズムと変分量子回路を組み合わせた新しい量子強化学習手法を提案する。
複数の量子アドバンテージ・アクター・クリティカル構成をよく知られたカートポール環境で実証的にテストし、連続的な状態空間を持つ制御タスクにおける我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:08:45 GMT)
ACAV: A Framework for Automatic Causality Analysis in Autonomous Vehicle
Accident Recordings [5.6] 近年の死者は、大規模な検査による安全性検証の重要性を強調している。
本稿では,AV事故記録の因果解析を行うための自動フレームワークACAVを提案する。
我々はアポロADSでACAVを評価し、110件の事故記録の93.64%で5種類の因果事象を特定できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:41:05 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を自動かつ効果的に生成するために使用することができる。
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） (Sat, 13 Jan 2024 15:14:13 GMT)
Open Models, Closed Minds? On Agents Capabilities in Mimicking Human
Personalities through Open Large Language Models [5.5] 本研究の目的は,オープンLLMを用いて人格をエミュレートするエージェントの能力を総合的に検証することである。
我々は,最も代表的なオープンモデルに基づいて10個のLLMエージェントを生成し,マイアーズ・ブリッグス型指標(MBTI)テストに関する一連の評価を行う。
提案手法は,オープンLLMエージェントの本質的な性格特性の評価と,特定の個性や役割によって条件付けられた場合に,これらのエージェントが人格を模倣できる程度を判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:41:40 GMT)
Evolving Code with A Large Language Model [5.5] 本稿では,LLMをベースとしたコード進化アルゴリズムを提案する。
また、LLM GPのデモレベル版を提示し、そのコードを共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:57:54 GMT)
Exploring of Discrete and Continuous Input Control for AI-enhanced
Assistive Robotic Arms [5.4] 協調ロボットは、オブジェクトの把握や操作といったタスクのために、複数の自由度(DoF)を管理する必要がある。
本研究は,3種類の入力デバイスを,支援ロボットのための確立されたXRフレームワークに統合することによって探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:57:40 GMT)
Universal scalefree non-Hermitian skin effect near the Bloch point [5.3] スケールフリー非エルミート皮膚効果(NHSE)は、非エルミート系において、皮膚モードの局在長がシステムサイズに比例する現象である。
本稿では、スケールフリーなNHSEは普遍的な現象であり、これらの系が非ブロックバンド理論によって記述できる場合、広範なシステムで観測可能であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 06:16:06 GMT)
Distance-aware Attention Reshaping: Enhance Generalization of Neural
Solver for Large-scale Vehicle Routing Problems [5.2] 本稿では,大規模車両経路問題の解法におけるニューラルソルバの支援を目的とした,距離認識型アテンション再構築手法を提案する。
我々は、現在のノード間でのユークリッド距離情報を用いて、注意点の調整を行う。
実験結果から,提案手法は大規模CVRPLibデータセットにおいて,既存の最先端のニューラルソルバを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:01:14 GMT)
Disentangling Quantum and Classical Contributions in Hybrid Quantum
Machine Learning Architectures [4.6] ハイブリッドトランスファー学習ソリューションが開発され、訓練済みの古典モデルと量子回路を融合した。
それぞれのコンポーネント(古典的、量子的)がモデルの結果にどの程度貢献するかは、まだ不明である。
本稿では,プレトレーニングされたネットワークを圧縮に利用する代わりに,オートエンコーダを用いて,圧縮したデータから圧縮したデータを導出するハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:02:53 GMT)
A Reinforcement Learning Environment for Directed Quantum Circuit
Synthesis [4.6] 本研究は量子回路合成のための強化学習環境を導入する。
回路は、特定の目標状態を作成するためにクリフォード+Tゲートセットのゲートを利用して構築される。
トレーニングされたエージェントをベンチマークテストに適用することにより、最小限の量子回路を確実に設計できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:55:54 GMT)
Causative Insights into Open Source Software Security using Large
Language Code Embeddings and Semantic Vulnerability Graph [3.6] オープンソースソフトウェア(OSS)の脆弱性は、不正アクセス、データ漏洩、ネットワーク障害、プライバシー侵害を引き起こす可能性がある。
最近のディープラーニング技術は、ソースコードの脆弱性を特定し、ローカライズする上で大きな可能性を示しています。
本研究は,従来の方法に比べてコード修復能力が24%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:33:22 GMT)
On the (In)Compatibility between Group Fairness and Individual Fairness [3.6] 最適統計パリティ解と個人公正性との整合性について検討する。
トレーニングされたモデルの構成と最適な後処理ステップに対して、個別の公正性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 23:38:10 GMT)
Weak Labeling for Cropland Mapping in Africa [3.6] 作物のマッピングは、環境、農業、食料安全保障の課題に対処する上で重要な役割を担っている。
アフリカでは、高解像度の作物地図の入手が限られているため、実用的な応用がしばしば妨げられている。
本稿では、教師なしオブジェクトクラスタリングを利用して、既存の弱いラベルを洗練する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:45:41 GMT)
EVOKE: Emotion Enabled Virtual Avatar Mapping Using Optimized Knowledge
Distillation [3.5] 最適化KnowledgE蒸留(EVOKE)を用いた感情対応仮想アバターマッピングについて紹介する。
我々のフレームワークは,仮想環境内の3次元アバターに感情認識をシームレスに統合するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:52:34 GMT)
Penetrative AI: Making LLMs Comprehend the Physical World [3.2] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示しています。
本稿は,IoTセンサとアクチュエータを用いて,LLMを物理的世界と相互作用し,推論するために拡張する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:25:26 GMT)
Deep Hashing via Householder Quantization [3.1] ハッシュは大規模な画像類似検索の中心にある。
一般的な解決策は、類似性学習項と量子化ペナルティ項を組み合わせた損失関数を採用することである。
本稿では,学習問題を2段階に分解する量子化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:24:53 GMT)
CAC 2.0: A Corrupt and Correct Logic Locking Technique Resilient to Structural Analysis Attacks [2.9] 最先端の論理ロック技術は、顕著な腐敗と正当性(CAC)技術を含み、SATベースの攻撃と除去攻撃に耐性がある。
本稿では、難読化を用いた構造解析攻撃の探索空間を増大させるCAC 2.0と呼ばれる改良版CACを提案する。
本稿では,オープンソースの論理ロックツールHIIDについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:09:22 GMT)
PVNet: A LRCN Architecture for Spatio-Temporal Photovoltaic
PowerForecasting from Numerical Weather Prediction [2.9] 数値気象予測(NWP)を用いた長期反復畳み込みネットワークを導入し,24時間および48時間の予測地平線におけるPV生産を予測した。
我々は,国立海洋大気庁(NOAA)のNWPデータセットを用いて,ドイツにおける空間的に集積されたPV生産を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:33:12 GMT)
Normalised clustering accuracy: An asymmetric external cluster validity
measure [2.9] クラスタリングアルゴリズムは、伝統的に内部または外部の妥当性尺度を用いて評価される。
一般的に使用される古典的分割類似度スコアは、いくつかの望ましい性質を欠いていると論じる。
我々は,最適セットマッチング精度という新しい尺度を提案し,分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:55:55 GMT)
Knowledge-Centric Templatic Views of Documents [2.8] 著者はしばしば、異なる文書やフォーマットで同じ基礎知識について考えを組み立てる。
ドキュメント生成における以前の作業は、一般的に、各個別のフォーマットの作成をタスクが異なるものとみなしていた。
このアプローチは、研究とアプリケーションの両方の観点からAIが支援するコンテンツ作成の進歩に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:22:15 GMT)
Accelerated Sampling of Rare Events using a Neural Network Bias
Potential [2.7] 計算物理学と物質科学では、原子スケールで発生する稀な事象の効率的なサンプリングが重要である。
分子動力学やモンテカルロのような伝統的なシミュレーション手法は、これらの稀な事象の時間スケールをブルート力で捉えるのに非効率であることがしばしば証明される。
本稿では,これらの稀な事象のサンプリングを促進するために,重大サンプリングと深層ニューラルネットワーク(DNN)を組み合わせた実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 00:11:02 GMT)
Optimization of Inter-group Criteria for Clustering with Minimum Size
Constraints [2.7] クラスタリングの品質を評価するために使用される内部尺度は、通常、グループ内および/またはグループ間基準を考慮に入れます。
証明可能な近似保証付きアルゴリズムを提案し, 前者を最適化する。
10個の実際のデータセットを用いて実証的研究を行い、我々の手法が実用的な環境で非常にうまく機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:59:12 GMT)
Where Quantum Complexity Helps Classical Complexity [2.6] 量子コンピューティングの潜在能力を最大限活用するためには、問題解決戦略の適応が不可欠である。
本稿では,量子コンピューティングによる複雑な古典的計算問題を解くことを目的とした先行研究の集約に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:32:35 GMT)
Multilingual Natural Language Processing Model for Radiology Reports --
The Summary is all you need! [2.5] マルチリンガルテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマに基づくモデルを微調整することで、放射線学印象の生成を自動化した。
ブラインドテストでは、2人の放射線学者が、システム生成サマリーのうち少なくとも70%は、品質が対応する人文サマリーと一致または上回っていることを示した。
本研究は,複数の言語モデルにおいて,放射線学レポートの要約に特化している他のモデルと,特に放射線学レポートの要約に特化していないモデルとを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:44:00 GMT)
Locating Cross-Task Sequence Continuation Circuits in Transformers [2.4] この研究は、トランスフォーマーモデルを回路と呼ばれる人間可読表現にリバースエンジニアリングすることを目的としている。
我々は、シーケンスメンバーの検出と、シーケンス内の次のメンバの予測に責任があるキーサブ回路を同定する。
解析の結果、意味的関連配列は類似した役割を持つ共有回路サブグラフに依存していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 20:07:22 GMT)
Attention Modules Improve Modern Image-Level Anomaly Detection: A
DifferNet Case Study [2.3] 本稿では,SENet と CBAM をバックボーン - AttentDifferNet として活用した DifferNet ベースのソリューションを提案する。
現状と比較すると, AttentDifferNetは, 定量的および定性的な評価とともに, 測定結果の改善を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:09:47 GMT)
Empowering Medical Imaging with Artificial Intelligence: A Review of
Machine Learning Approaches for the Detection, and Segmentation of COVID-19
Using Radiographic and Tomographic Images [2.2] 2019年以降、コロナウイルスとその新規株の世界的な普及により、新たな感染が急増している。
X線およびCTイメージング技術の使用は、新型コロナウイルスの診断と管理に重要である。
本稿では、機械学習(ML)を用いた新型コロナウイルスの診断のための医療画像の改善手法に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 09:17:39 GMT)
Interpretable CNN-Multilevel Attention Transformer for Rapid Recognition
of Pneumonia from Chest X-Ray Images [2.1] 本稿では,医療実践に高速な分析支援を実現するために,解釈可能な肺炎認識フレームワークを開発した。
認識過程を高速化する計算複雑性を低減するため,Transformer内の新しい多段階自己認識機構が提案されている。
本手法の有効性は,CXR画像データセットを用いた古典的な新型コロナウイルス認識タスクにおいて実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:00:45 GMT)
Code Security Vulnerability Repair Using Reinforcement Learning with
Large Language Models [2.1] 大規模言語モデル(LLM)から生成されたコードのセキュリティ強化と強化のための強化学習に基づく手法を提案する。
本研究では,コードにセキュリティと機能的対策を加えることに集中する意味的報酬機構と統語的報酬機構を組み合わせることで,プログラム固有の修復を行うための強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:19:26 GMT)
Efficient Vectorized Backpropagation Algorithms for Training Feedforward
Networks Composed of Quadratic Neurons [2.0] 本稿では,1つの二次ニューロンを用いたXOR問題の解法を提案する。
これは$mathcalC$境界クラスタからなる任意のデータセットが、$mathcalC$二次ニューロンの単一の層でのみ分離可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:22:19 GMT)
Sound propagation in realistic interactive 3D scenes with parameterized
sources using deep neural operators [1.7] 移動音源を持つ3次元仮想空間における音波伝搬シミュレーションの課題に対処する。
本稿では,線形波動方程式演算子を近似するためにディープ演算子ネットワークを提案する。
これにより、移動音源を持つ現実的な3次元音響シーンにおける音波伝搬の迅速予測が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:40:54 GMT)
InterEvo-TR: Interactive Evolutionary Test Generation With Readability
Assessment [1.7] テスタによるインタラクティブな可読性評価をEvoSuiteに組み込むことを提案する。
提案手法であるInterEvo-TRは,検索中に異なるタイミングでテスターと対話する。
その結果,中間結果の選択・提示戦略は可読性評価に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:14:29 GMT)
Diverse Misinformation: Impacts of Human Biases on Detection of
Deepfakes on Networks [1.6] 異種偽情報(diverse misinformation)とは、人間の偏見と誤情報で表される人口統計の複雑な関係をいう。
精度は人口統計によって異なり、参加者はそれらと一致するビデオの分類が得意だ。
我々のモデルは、多様な接触が、友人同士がお互いを保護できる「本質的な修正」をもたらす可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:26:49 GMT)
A simplicity bubble problem and zemblanity in digitally intermediated
societies [1.5] 社会におけるビッグデータと機械学習の普遍性について論じる。
以上の結果から, 公式な知識だけでは, 迷走神経所見の可能性がさらに低下しない天井があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 20:33:16 GMT)
Unsupervised Outlier Detection using Random Subspace and Subsampling
Ensembles of Dirichlet Process Mixtures [1.4] ディリクレ過程のガウス混合のアンサンブルに基づく新しい外乱検出法を提案する。
提案手法は,効率的な計算と高速計算を実現するために,ランダムな部分空間とサブサンプリングアンサンブルを利用する。
ベンチマークデータセットを用いた実証研究により,本手法は教師なし外乱検出の既存手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:39:36 GMT)
Joint Extraction of Uyghur Medicine Knowledge with Edge Computing [1.4] CoEx-Bertはエッジコンピューティングにおけるパラメータ共有を伴う共同抽出モデルである。
ウグルの伝統的な医療データセットでは、精度、リコール、F1スコアはそれぞれ90.65%、92.45%、91.54%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:27:24 GMT)
Edge-Enabled Anomaly Detection and Information Completion for Social
Network Knowledge Graphs [1.4] 法執行機関は、上記データを解析することにより、社会保障を効果的に維持し、犯罪行為を正確に対処することができる。
ディープラーニングモデルは、クラウドセンターの堅牢な計算能力に依存し、データ特徴の抽出とデータの推測において高い精度を示す。
低レイテンシエッジコンピューティングアーキテクチャは、ノードの比較的弱い計算能力とストレージ容量のために、直接デプロイの制限に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 09:27:37 GMT)
Classification of Volatile Organic Compounds by Differential Mobility
Spectrometry Based on Continuity of Alpha Curves [1.3] 揮発性有機化合物(VOC)の分類は多くの分野において興味深い。
DMS分散プロットの分析に用いられる現在の方法は、通常、これらのトレースの連続性に格納された情報を利用しない。
時系列分類アルゴリズムは分散プロットの分類と解析に有効であると仮定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:56:04 GMT)
A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination [1.2] 新型コロナウイルスのパンデミックは私たちの生活、特に人々の交流に大きな影響を与えました。
Covid-19ワクチンの導入により、ワクチンの接種の有無に関して、肯定的、否定的な意見の両方が持ち上がった。
われわれは、Twitterから集めたデータを用いて、イランのコロナウイルスワクチンに関する世論を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 04:44:21 GMT)
Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense two-layer
neural networks [1.1] この研究は、二層ニューラルネットワークのトレーニングにおけるミニバッチサイズの役割を理解するための体系的な試みである。
教師-学生のシナリオで、スパースな教師と働き、異なる複雑さのタスクに焦点を合わせ、ミニバッチサイズを$m$で変更する効果を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:31:26 GMT)
Generalized Orthogonal Procrustes Problem under Arbitrary Adversaries [1.0] 半定値緩和法(SDR)と一般化パワー法(GPM)という反復法を用いて最小二乗推定値を求める。
さらに,低ランク因数分解アルゴリズムを解析し,対応する最適化環境が局所最小化器を含まないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:44:36 GMT)
Quantum Generative Diffusion Model [0.8] 量子生成拡散モデル(Quantum Generative Diffusion Model, QGDM)は、量子状態アンサンブルを生成するための完全な量子力学的モデルである。
QGDMは、時間に依存したノイズを量子状態に導入する拡散過程を特徴としている。
最大8量子ビットを含むタスクに対して、優れた生成能力を保ちながら、補助量子ビットの必要性を最小限に抑えるQGDMのリソース効率の良いバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 10:56:34 GMT)
Triamese-ViT: A 3D-Aware Method for Robust Brain Age Estimation from
MRIs [0.8] 本稿では,脳年齢推定のためのViTモデルの革新的適応であるTriamese-ViTを紹介する。
1351のMRIスキャンでテストした結果、Triamese-ViTは平均絶対誤差(MAE)が3.84、スピアマン相関係数が0.9、スピアマン相関係数が-0.29である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:29:56 GMT)
Directed Regular and Context-Free Languages [0.7] 言語$L$は、$L$のすべての単語が$L$の共通の(散在した)スーパーワードを持っている場合、emphdirectedされる。
文脈自由言語では、有向性問題はcoNEXP完全であることが知られている。
文脈自由言語では、有向性問題はPSPACE完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:13:45 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） (Sat, 13 Jan 2024 03:53:24 GMT)
A Novel Multi-Stage Prompting Approach for Language Agnostic MCQ
Generation using GPT [0.5] 複数選択質問(MCQ)を生成するためのマルチステージプロンプト手法(MSP)を提案する。
人的評価において,本手法を用いて生成した質問は,文法性,応答性,難易度に優れたレベルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:18:44 GMT)
Automated Answer Validation using Text Similarity [0.5] 情報検索手法はニューラルな手法よりも優れており、特にこの問題の複数選択版において優れている。
我々は,シームズニューラルネットワークモデルを実装し,この問題に対する一般化された解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:13:08 GMT)
When Does Feature Learning Happen? Perspective from an Analytically
Solvable Model [0.4] 有限幅で解析的に抽出可能な隠れ層モデルの同定と解法を行う。
無限幅モデルと有限幅モデルの両方で特徴学習がいつ起こるかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:21:46 GMT)
Prediction of good reaction coordinates and future evolution of MD
trajectories using Regularized Sparse Autoencoders: A novel deep learning
approach [0.3] 我々は、エネルギーベースモデルである正規化スパースオートエンコーダを用いて、重要な反応座標のセットを発見した。
反応座標の発見とともに、我々のモデルは分子動力学(MD)軌道の進化を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:04:15 GMT)
CardiGraphormer: Unveiling the Power of Self-Supervised Learning in
Revolutionizing Drug Discovery [0.3] CardiGraphormer は Graphormer と Cardinality Preserving Attention の新たな組み合わせである。
SSLは強力な分子表現を学習し、GNNを用いて分子指紋を抽出する。
CardiGraphormerの薬物発見と薬物相互作用への応用は、非常に大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:03:25 GMT)
Role of Oxygen in Laser Induced Contamination at Diamond-Vacuum
Interfaces [0.3] レーザーによる汚染」は、量子系から信号を取り出すことができる。
真空中におけるダイヤモンド窒素空孔中心実験の開始と成長速度について検討した。
その結果,低酸素圧での成長速度は非単調であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 00:49:54 GMT)
Integration of LaTeX formula in computer-based test application for
academic purposes [0.2] 近年,コンピュータベーステスト (CBT) が普及している。
現在では、ほとんどの機関がペンペーパー方式の代替手段としてアセスメントの提供に使用している。
既存のCBTアプリケーションは、高度な公式、プログラミングコード、テーブルを扱う能力に欠けていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:36:51 GMT)
Unifying Emergent Hydrodynamics and Lindbladian Low Energy Spectra
across Symmetries, Constraints, and Long-Range Interactions [0.0] 我々は,様々な対称性,制約,相互作用範囲を有するブラウン乱数回路における電荷輸送を管理する創発的流体力学を同定する。
我々のアプローチは、ランダムなユニタリ時間進化の下で保存された作用素の力学を定性的に理解するための汎用的で汎用的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 01:45:07 GMT)
Tracing the Genealogies of Ideas with Large Language Model Embeddings [0.0] 大規模コーパスにまたがる知的影響を検出する新しい手法を提案する。
この手法を用いて、19世紀の約40万冊のノンフィクション書籍と学術出版物のコーパスから文章をベクトル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:42:27 GMT)
TemporalAugmenter: An Ensemble Recurrent Based Deep Learning Approach
for Signal Classification [0.0] 本稿では,テンポラリ情報収集のためのアンサンブルモデリングに基づく新しいテンポラリAugmenterアプローチを提案する。
提案したモデルは、産業、医療、人間とコンピュータのインタラクションアプリケーションを含む様々な領域に簡単に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 03:53:47 GMT)
Social Echo Chambers in Quantum Field Theory: Exploring Faddeev-Popov
Ghosts Phenomena, Loop Diagrams, and Cut-off Energy Theory [0.0] フィルターバブルは、非常に低いメディアリテラシーと情報免疫を持つデジタルネイティブをターゲットとする、デジタルおよびオフライン環境で発生する傾向がある。
ステルスマーケティングの余波、偽ニュース、"インスピレーションマーケティング(inspirational marketing)"、その他のステルスマーケティングは、存在せず、大きな社会的破壊と搾取につながる可能性がある。
遠隔インタラクション,近接インタラクション,ファインマン図,ループ図などの量子力学的原理を探索することにより,社会文脈における情報拡散と世論形成の理解を深めることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:36:17 GMT)
Simulating Nelsonian Quantum Field Theory [0.0] 格子上で正則化された量子場理論に一般化されたとき、エドワード・ネルソンの力学によって示唆された物理過程の図を記述する。
ネルソンの理論は任意の量子状態に対して典型的な場の配置を生成する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 20:47:33 GMT)
Scalable and Efficient Methods for Uncertainty Estimation and Reduction
in Deep Learning [0.0] 本稿では,ディープラーニングにおける不確実性推定と削減のためのスケーラブルで効率的な手法について検討する。
アウト・オブ・ディストリビューション・インプットとハードウェアの非理想性に起因する不確実性に対処する。
提案手法は,問題認識学習アルゴリズム,新しいNNトポロジ,ハードウェア共同設計ソリューションを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:30:34 GMT)
Resonant Schr\"odinger Cat States in Circuit Quantum Electrodynamics [0.0] 超伝導共振器において連続的に駆動される量子ビットを用いてシュリンガー猫状態を生成する高速なスキームを提案する。
我々は、クビットが駆動からオン/オフ共振しているときの分析を行う。
また、強アンハーモニック四重項の場合についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:25:34 GMT)
Quantum-walk search in motion [0.0] 量子ウォーク探索アルゴリズム(quantum walk search algorithm)は、グラフ内の固定されたノードを探索するために設計されている。
我々は、マークされたノードにラベルをつけるために追加の量子状態を導入し、そのアルゴリズムを拡張して2次元表面上で動く粒子を追跡する。
このコンセプトは、リアルタイムオブジェクトトラッキングからネットワーク管理やルーティングまで、さまざまなアプリケーションに対して約束されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:50:59 GMT)
Quantum error mitigation in the regime of high noise using deep neural
network: Trotterized dynamics [0.0] 本稿では,後処理段階に適用したディープニューラルネットワークを利用した学習に基づく量子誤り軽減手法を提案する。
本研究では,高雑音条件下での2次元スピン格子のトロタライズドダイナミクスのシミュレーションに着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 17:57:24 GMT)
Quantum computing for simulation of fluid dynamics [0.0] 本稿では,古典流体シミュレーションのための一連の量子計算アルゴリズムについて,特にカールマン・格子・ボルツマン法に重点を置いて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 07:29:41 GMT)
Quantum Modeling of Filter Bubbles Based on Kubo-Matsubara Form Green's
Functions Considering Remote and Proximity Interactions:Ultraviolet
Divergence to Indefinite Ghosting, Consideration of Cut Surfaces [0.0] 本研究の目的は,エージェント間の意見の進化とその集団的ダイナミクスをモデル化することである。
不確定なゴースト現象は、情報の不確実性と非線形性を意見形成に取り入れることで、社会的な意見の変動を描いている。
本モデルでは, フィルタバブルの形成と成長をシミュレートするために, 人口密度や無作為な数に基づく意見の極端な値を含む複数のパラメータを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 14:41:50 GMT)
Proof of absence of local conserved quantities in the mixed-field Ising
chain [0.0] 局所保存量の存在は、熱化や応答理論の妥当性のためにしばしば必要とされる。
ここでは、すべてのカップリング定数が 0 でない場合、このモデルは局所作用素にまたがる保存量を持たないことを厳密に証明する。
結果は、非可積分性が厳密に証明されたスピンモデルの第二の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 05:17:58 GMT)
Physical interpretation of non-normalizable harmonic oscillator states
and relaxation to pilot-wave equilibrium [0.0] 我々は、パイロット波理論が非正規化可能な量子状態の素直な物理的解釈を与えると論じる。
非正規化可能な固有状態とその重ね合わせは、速度場が大まかに$v_y から 0$ であるという意味で境界状態であることを示す。
本稿では、摂動と環境相互作用による非正規化状態の不安定性の観点から、パイロット波理論における量子化の出現を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 11:30:19 GMT)
Parametrically enhancing sensor sensitivity at an exceptional point [0.0] 本研究では,非エルミート光学質量センサの感度を高める手法を提案する。
両方のセンシング方式の感度は大幅に改善され、センサの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:29:42 GMT)
NODI: Out-Of-Distribution Detection with Noise from Diffusion [0.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、マシンラーニングモデルを安全にデプロイする上で重要な部分である。
従来の方法では、分布内データセットの限られた使用量でOODスコアを計算していた。
MAEベースのイメージエンコーダでパフォーマンスが3.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:30:13 GMT)
Multi-Lattice Sampling of Quantum Field Theories via Neural
Operator-based Flows [0.0] ボルツマン分布から離散場構成をサンプリングする問題を考察する。
私たちはそのタスクをオペレータ学習の例としています。
より小さな格子上での事前学習は、目標格子サイズのみのトレーニングよりも高速になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:46:09 GMT)
Mode mixing and losses in misaligned microcavities [0.0] 本研究では,ファブリ・ペロトキャビティの光学的損失について検討した。
我々は、理想化された球面の凹凸と、レーザーアブレーションによって生成されたガウスプロファイルの2つの最も一般的な表面形状の鏡について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 21:09:10 GMT)
Integrating Pre-trained Language Model into Neural Machine Translation [0.0] 高品質なバイリンガル言語ペアデータの欠如は、NMTの性能向上に大きな課題をもたらす。
近年,この問題を解決するために,事前学習言語モデル(PLM)の文脈情報の利用が検討されている。
本研究では PLM 統合 NMT モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:39:10 GMT)
Hebbian Learning from First Principles [0.0] 我々は、そのハミルトン的表現を教師なしおよび教師なしのプロトコルに仮定する。
エントロピー拡大力ネットワークにおけるラグランジアン制約がニューラル相関に与える影響を示す。
指数ホップフィールドモデル(密度のばらつきに富んだ高密度ネットワークの限界として)や半教師付きプロトコルについても言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 16:19:49 GMT)
Geometrically Taming Dynamical Entanglement Growth in Purified Quantum
States [0.0] 精製された量子状態の絡み合い特性は、量子情報理論において重要な関心事である。
このような動的絡み合いの増大を低減するために幾何的手法をいかに活用するかを示す。
また、適度な大きさのシステムについても数値的に正確な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 09:28:53 GMT)
Foundations of Work-Systems Modeling [0.0] 2005/2006年度には、これらの講義ノートの第2回が作成される予定である。
この学年において重要なステップは、ICIS Work Systems Modellingの講義ノートとNICIのOrganizational Dynamicsのコースを統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 22:02:53 GMT)
Extracting electromagnetic signatures of spacetime fluctuations [0.0] 我々は、時空距離のゆらぎが電磁放射に与える影響を明らかにするフォーマリズムを示す。
本稿では,真空の屈折率のランダムなゆらぎとして現れる時空変動のモデルを提案する。
干渉計が感度の高い周波数で信号が現れると、時空変動の強度とスケールが制約されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 02:01:44 GMT)
Exact WKB analysis for ${\cal PT}$ symmetric quantum mechanics: Study of
the Ai-Bender-Sarkar conjecture [0.0] ABS予想は、エネルギースペクトルやユークリッド分割関数に関するエルミート理論の$D$次元の$cal PT$-symmetric theoryと解析的連続(AC)の関係に関するものである。
エネルギー解に対して異種計算を行い、それが破られた場合のボレル再仮定理論によりその代替形式の可能性を求める。
ABS予想の妥当性は$omega > 0$か$omega = 0$かによって大きく変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 13:39:43 GMT)
Evaluating the Efficacy of Hybrid Deep Learning Models in Distinguishing
AI-Generated Text [0.0] 私の研究は、AI生成テキストと人間の文章を正確に区別するために、最先端のハイブリッドディープラーニングモデルを使用することを調査します。
さまざまなソースからAIと人文からなる慎重に選択されたデータセットを利用し、それぞれに指示をタグ付けして、堅牢な方法論を適用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:09:41 GMT)
Entanglement of free-fermion systems, signal processing and algebraic
combinatorics [0.0] 本稿では,グラフ上の自由フェルミオン系の絡み合いに関する最近の研究について述べる。
一方、時間と帯域制限問題との並列性を利用して、双スペクトル状態において、切断された相関行列と通勤する三角行列を得る。
一方、$P$-ポリノミカルアソシエーションスキームの文脈で生じるターウィリガー代数の既約分解は、単純化の枠組みをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:44:39 GMT)
Entanglement in Bipartite Quantum Systems with Fast Local Unitary
Control [0.0] 高速局所ユニタリ制御を持つ有限次元閉二部系を考える。
元のシステムは制御可能で安定化可能であることを実証する。
また, それぞれオートン・タカギとフアの分解に関連し, フェミオンとボソニックの同時処理を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 09:37:13 GMT)
Concrete Surface Crack Detection with Convolutional-based Deep Learning
Models [0.0] き裂検出は、建物の構造的健康モニタリングと検査に重要である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ひび割れ検出のための有望なフレームワークとして登場した。
我々は、事前訓練されたディープラーニングアーキテクチャに微調整技術を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 17:31:12 GMT)
Classifying Proposals of Decentralized Autonomous Organizations Using
Large Language Models [0.0] この研究は、カテゴリを指定し、それらをさらに洗練し、各イテレーションでプロンプトする反復的アプローチを適用し、その結果、100のプロポーザルのセットを分類する精度は95%になった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 12:28:26 GMT)
Borel Resummation Method with Conformal Mapping and the Ground State
Energy of the Quartic Anharmonic Oscillator [0.0] ボレル平面の等角写像と併用してボレル・ペイド再推定法を適用し,精度を向上する。
この手法は近年、ボレルを仮定したグリーン関数の収束を加速するために摂動QCDで使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 18:21:31 GMT)
Assessing the Effectiveness of Binary-Level CFI Techniques [0.0] フロー制御統合(CFI)は、制御フローハイジャック攻撃に対する防御を提供する。
バイナリレベルの型リカバリは本質的に投機的であり、評価フレームワークの必要性を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:38:15 GMT)
Artificial intelligence to automate the systematic review of scientific
literature [0.0] 我々は過去15年間に提案されたAI技術について,研究者が科学的文献の体系的な分析を行うのを助けるために調査を行った。
現在サポートされているタスク、適用されるアルゴリズムの種類、34の初等研究で提案されているツールについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 19:12:49 GMT)
A Riemannian Genuine Measure of Entanglement for Pure States [0.0] 我々は、量子状態の空間上の測地線距離に基づく純粋状態の測度を考案した。
我々の測度は、GME(Genuine Measure of Entanglement)の望ましい性質をすべて満たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 08:36:37 GMT)