Improving Domain Adaptation through Extended-Text Reading Comprehension [108.2] 最近の研究は、適応型パターンによってフォーマットされた理解データを読み取るモデルが、ドメイン固有のタスクのパフォーマンスを大幅に改善できることを実証している。
しかし、これらのパターンはドメイン固有の知識を用いて生のコーパスを解析することができない。
AdaptLLMと比較して、ドメイン固有のタスクで5%以上の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:11:31 GMT)
MapGPT: Map-Guided Prompting for Unified Vision-and-Language Navigation [78.2] ゼロショット・ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・ナビゲーションタスクのための地図誘導型GPT経路計画エージェントであるMapGPTを提案する。
具体的には、オンラインで構築されたトポロジカルマップをプロンプトに変換し、地図誘導の世界探検を促進する。
実験では、MapGPTが有効であることを示し、R2RデータセットとREVERIEデータセットの両方で優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 15:34:48 GMT)
Sample Complexity of Neural Policy Mirror Descent for Policy
Optimization on Low-Dimensional Manifolds [75.5] 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたNPMDアルゴリズムのサンプル複雑性について検討した。
NPMDの各イテレーションでは、値関数とポリシーの両方をCNNによってうまく近似することができる。
NPMDは状態空間の低次元構造を利用して次元の呪いから逃れることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:46:34 GMT)
Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent [73.5] LLM(Large Language Model)エージェントは、外部ツールとの対話を可能にする。
ツール利用の課題は、LCMがタスク計画、メモリ管理、ツールの実行、結果の要約に優れていることである。
本稿では、上記の機能をプランナー、呼び出し者、要約者に分解する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:17:07 GMT)
Extending the Design Space of Graph Neural Networks by Rethinking
Folklore Weisfeiler-Lehman [66.2] 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)の最も人気のあるフレームワークとして、メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)が登場している。
しかし、その表現力は1次元のWeisfeiler-Lehman (1-WL) テストによって制限される。
我々は、任意の同変集合をすべてのノードの代わりに隣人と考える拡張、$(k,t)$-FWLを提案する。
N$2-GNN は ZINC-Subset (0.059) で記録破りの結果を達成し、以前の SOTA の成績を 10.6% 上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:02:53 GMT)
Random-reshuffled SARAH does not need a full gradient computations [61.9] StochAstic Recursive grAdientritHm (SARAH)アルゴリズムは、Gradient Descent (SGD)アルゴリズムのばらつき低減版である。
本稿では,完全勾配の必要性を除去する。
集約された勾配は、SARAHアルゴリズムの完全な勾配の見積もりとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:30:15 GMT)
DeepSpeed Data Efficiency: Improving Deep Learning Model Quality and
Training Efficiency via Efficient Data Sampling and Routing [57.9] DeepSpeed Data Efficiencyは、データの利用性を向上し、トレーニング効率を向上し、モデル品質を改善するフレームワークである。
GPT-3 1.3B言語モデルの事前トレーニングでは、全データとコストのベースラインに比べて、モデル品質の95%を維持しながら、データ/時間/コストの12.5倍の削減を実現しています。
GPT-3 1.3B と BERT-large の事前トレーニングでは、データ/時間/コストの最大2倍のコストで同じモデル品質を達成することができ、同じデータ/時間/コストでより良いモデル品質を達成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 22:14:26 GMT)
On Biased Compression for Distributed Learning [55.9] バイアス圧縮機が単一ノードと分散設定の両方において線形収束率をもたらすことを初めて示す。
理論的保証と実用性能を期待できる新しいバイアス圧縮機を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:36:09 GMT)
VLP: Vision Language Planning for Autonomous Driving [54.9] 本稿では,言語理解と自律運転のギャップを埋めるために,言語モデルを利用したビジョン・ランゲージ・プランニングフレームワークを提案する。
平均的なL2エラーと衝突率でそれぞれ35.9%と60.5%の削減を達成して、NuScenesデータセットの最先端のエンドツーエンドプランニング性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:47:10 GMT)
Ensemble Kalman Filtering Meets Gaussian Process SSM for Non-Mean-Field
and Online Inference [50.9] 我々は,非平均場(NMF)変動推定フレームワークにアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を導入し,潜在状態の後方分布を近似する。
EnKFとGPSSMのこの新しい結婚は、変分分布の学習における広範なパラメータ化の必要性をなくすだけでなく、エビデンスの下限(ELBO)の解釈可能でクローズドな近似を可能にする。
得られたEnKF支援オンラインアルゴリズムは、データ適合精度を確保しつつ、モデル正規化を組み込んで過度適合を緩和し、目的関数を具現化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:37:23 GMT)
ParameterNet: Parameters Are All You Need [50.2] 本稿では,大規模視覚前訓練モデルにおいて,パラメータ数を増やすことを目的とした新しい設計原理であるNetを紹介する。
動的畳み込みを利用して、FLOPをわずかに増加させるだけで、追加のパラメータをネットワークに組み込む。
Netアプローチにより、低FLOPネットワークは大規模な視覚前訓練を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:20:01 GMT)
ToolEyes: Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of
Large Language Models in Real-world Scenarios [48.4] 本稿では,大規模言語モデルのツール学習能力を評価するためのシステムであるToolEyesを提案する。
このシステムは7つの現実シナリオを慎重に分析し、ツール学習においてLLMに不可欠な5次元を解析する。
ToolEyesには,約600のツールを備えたツールライブラリが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 15:06:18 GMT)
Stochastic Gradient Methods with Preconditioned Updates [47.2] このような問題に対するアルゴリズムはいくつかあるが、既存の手法は、スケールが悪く、あるいは条件が悪ければ、しばしばうまく機能しない。
ここではハッチンソンの対角ヘッセン近似のアプローチに基づく前提条件を含む。
我々は滑らかさとPL条件が仮定されるときの収束性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 17:18:32 GMT)
CANDLE: Iterative Conceptualization and Instantiation Distillation from
Large Language Models for Commonsense Reasoning [46.8] CANDLEは、コモンセンス知識ベースに対する概念化とインスタンス化を反復的に行うフレームワークである。
CANDLEをATOMICに適用することにより、600万の概念化と三重項のインスタンス化を含む総合的な知識基盤を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:24:30 GMT)
Do as I can, not as I get [46.2] 本稿では、シミュレーションデータ環境から貴重な情報をマイニングするためのTMRモデルを提案する。
私たちはこの論文の提出を完了するつもりです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:01:24 GMT)
Small Language Model Can Self-correct [45.9] 本稿では,自己トリガー方式でLMの初期出力を補正することを目的として,生成言語モデルに内在的アンダーライン・アンダーライン・コレクション(ISC)を導入する。
我々は,60億から13億のパラメータサイズを持つLMを用いて,常識推論と事実知識推論を含む2つのタスクで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:29:07 GMT)
Crafter: Facial Feature Crafting against Inversion-based Identity Theft
on Deep Models [45.4] 典型的なアプリケーションは、異なる個人から収集された顔画像に機械学習サービスを実行することである。
アイデンティティの盗難を防止するため、従来の手法では、その特徴からアイデンティティ情報を隠蔽するために、対戦ゲームベースのアプローチを頼りにしている。
適応モデル攻撃から識別情報を保護するために,エッジに展開する特徴工法であるCrafterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 05:06:42 GMT)
Embezzling entanglement from quantum fields [45.0] 任意の次元の絡み合った状態が任意の精度でエンベジング可能であることを示す。
これは相対論的場の量子論の真空状態に存在する無限個の絡み合いの操作的特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:58:32 GMT)
Embezzlement of entanglement, quantum fields, and the classification of
von Neumann algebras [45.0] 我々は、フォン・ノイマン代数の設定における絡み合いの埋め込みの包括的処理を提供する。
フォン・ノイマン代数の分類と量子場論への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:22:54 GMT)
Recasting Continual Learning as Sequence Modeling [44.4] 本稿では,連続学習をシーケンスモデリング問題として定式化することを提案する。
メタ連続学習(MCL)フレームワークを採用することで、メタレベルでシーケンスモデルをトレーニングすることができる。
分類と回帰の両方を網羅した7つのベンチマーク実験により、シーケンスモデルが一般的なMCLにとって魅力的な解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:22:30 GMT)
Imputation with Inter-Series Information from Prototypes for Irregular
Sampled Time Series [44.1] 本稿では,不規則なサンプル時系列の欠落値を計算するために,シリーズ内情報とシリーズ間情報を統合したプロトタイプリカレントインプットModElであるPRIMEを提案する。
本フレームワークは、シリーズ間情報を学ぶためのプロトタイプメモリモジュールと、インキュベーションのためのプロトタイプ情報を利用する双方向ゲートリカレントユニットと、インキュベーションを調整するための注意深いリカレントモジュールとを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:51:30 GMT)
CodeAgent: Enhancing Code Generation with Tool-Integrated Agent Systems
for Real-World Repo-level Coding Challenges [44.0] 大規模言語モデル(LLM)は自動コード生成において有望であるが、通常は単純なタスクでのみ優れている。
私たちの研究は、実世界のリポジトリレベルのコード生成という、より現実的な設定でLLMを評価することに向かっています。
我々は,効率的なリポジトリレベルのコード生成に外部ツールを利用する,新しいLLMベースのエージェントフレームワークであるCodeAgentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 18:12:03 GMT)
Promptformer: Prompted Conformer Transducer for ASR [40.9] 注意機構の音響表現とテキストコンテキストを融合させるために,ハイパープロンプティングにインスパイアされた新しいメカニズムを導入する。
提案手法は, 高いベースライン上での相対単語誤り率(rWERR)を5.9%低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:14:35 GMT)
Towards Engineering Fair and Equitable Software Systems for Managing
Low-Altitude Airspace Authorizations [40.0] 小型無人航空機システム (SUAS) は様々な用途に広く採用されている。
FAA(連邦航空局)は、そのミッションを安全に完了させるSUASの予測能力に基づいて、空域へのアクセスを制御するUAS Traffic Management(UTM)システムを開発している。
本稿では,自動システムにおいて考慮すべき要因について,利害関係者の視点を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:40:32 GMT)
Enhanced Few-Shot Class-Incremental Learning via Ensemble Models [37.4] クラス増分学習(class-incremental learning)は、新しいクラスを限られたトレーニングデータに継続的に適合させることを目的としている。
主な課題は、珍しい新しいトレーニングサンプルを過度に適合させ、古いクラスを忘れることである。
本稿では,データ拡張と協調して一般化を促進する新しいアンサンブルモデルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 06:07:07 GMT)
LLMs may Dominate Information Access: Neural Retrievers are Biased
Towards LLM-Generated Texts [36.7] 大規模言語モデル(LLM)は情報検索(IR)のパラダイムに革命をもたらした。
意外なことに, ニューラルネットワークによる検索モデルでは, LLM生成文書のランクが高くなる傾向が示唆された。
また、ソースバイアスを軽減するために、最適化目的に対するプラグアンドプレイのデバイアス制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:41:06 GMT)
WeditGAN: Few-Shot Image Generation via Latent Space Relocation [35.0] WeditGANは、StyleGANの中間潜在コード$w$を学習定数オフセットで編集することで、モデル転送を実現する。
WeditGANの変種も提案する。
広く使われているソース/ターゲットデータセットのコレクションの実験は、現実的で多様な画像を生成するWeditGANの能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:01:38 GMT)
Discovering Salient Neurons in Deep NLP Models [31.2] 本稿では,モデル内のサルエントニューロンを抽出する言語相関解析法を提案する。
我々のデータ駆動量分析は興味深い発見を照らす。
我々のコードはNeuroXツールキットの一部として公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:25:01 GMT)
DRLC: Reinforcement Learning with Dense Rewards from LLM Critic [29.7] 強化学習は、言語モデルと人間の嗜好のような区別できない報酬信号とを一致させることができる。
本稿では,LLMの批判的能力を活用して,学習過程を通じて深い報酬を生み出す新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 22:05:11 GMT)
Enabling On-Device Large Language Model Personalization with
Self-Supervised Data Selection and Synthesis [29.0] 本稿では,オンライン上で最も代表的なデータを自己管理的に選択・保存するための新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,提案フレームワークは,バニラベースラインと比較して,ユーザ固有のコンテンツ生成能力(精度)と微調整速度(性能)に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 04:31:56 GMT)
Towards a Responsible AI Metrics Catalogue: A Collection of Metrics for
AI Accountability [28.7] この研究は、総合的なメトリクスカタログを導入することで、説明責任のギャップを埋める。
我々のカタログは、手続き的整合性を支えるプロセスメトリクス、必要なツールやフレームワークを提供するリソースメトリクス、AIシステムのアウトプットを反映する製品メトリクスを記述しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 04:53:55 GMT)
Enabling Collaborative Clinical Diagnosis of Infectious Keratitis by
Integrating Expert Knowledge and Interpretable Data-driven Intelligence [28.1] 感染性角膜炎(IK)の診断における知識誘導診断モデル(KGDM)の性能,解釈可能性,臨床的有用性について検討した。
AIベースのバイオマーカーの診断確率比(DOR)は3.011から35.233の範囲で有効である。
コラボレーションの参加者は、人間とAIの両方を上回るパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 02:10:54 GMT)
Learn the Force We Can: Enabling Sparse Motion Control in Multi-Object
Video Generation [26.3] 単一のフレームとスパース動作入力からビデオを生成する教師なしの手法を提案する。
我々の訓練されたモデルは、目に見えない現実的なオブジェクト間相互作用を生成できる。
ヨダは、制御性と映像品質の両面において、先行するアートビデオ生成の状況と同等かそれ以上であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 00:29:39 GMT)
Fast Conditional Mixing of MCMC Algorithms for Non-log-concave
Distributions [26.1] MCMCの条件分布は$mathcalX$以上反復し、真の条件分布に高速に混合する。
文の形式化と条件混合率の定量化を行う。
条件混合はガウスの混合物からのサンプリングに興味深い意味を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:05:58 GMT)
Hierarchical Source-to-Post-Route QoR Prediction in High-Level Synthesis
with GNNs [25.9] FPGA HLSのための階層的ポストルートQoR予測手法を提案する。
提案手法を採用することにより,HLSにおける設計空間探索のランタイムは,数十分に短縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 07:24:08 GMT)
BPJDet: Extended Object Representation for Generic Body-Part Joint
Detection [23.9] 身体部分の関連性は、意味的内容と幾何学的内容の両方を含む統一表現にきちんと埋め込まれている。
BPJDetは、エラーを起こしやすいポストマッチングに悩まされず、スピードと精度のトレードオフを良好に保ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 02:52:37 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation Using Compact Internal Representations [23.9] 教師なしドメイン適応に対処する技術では、ソースとターゲットドメインの両方からデータポイントを共有埋め込み空間にマッピングする。
我々は、ソース領域の内部分布をよりコンパクトにする追加の手法を開発する。
組込み空間における異なるクラスのデータ表現間のマージンを増大させることで、UDAのモデル性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 05:53:33 GMT)
Neural Task Synthesis for Visual Programming [22.9] 視覚的プログラミング領域のコンテキストにおいて、与えられた仕様のプログラミングタスクを自動的に生成できるニューラルモデルを設計することを模索する。
そこで我々は,NeurTaskSynというニューラルシンボリックな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 11:52:11 GMT)
Mitigating Data Injection Attacks on Federated Learning [20.2] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数のエンティティがデータを使ってモデルを協調的にトレーニングすることを可能にするテクニックである。
その利点にもかかわらず、フェデレートされた学習は偽のデータ注入攻撃の影響を受けやすい。
本稿では,フェデレート学習システムにおけるデータインジェクション攻撃の検出と緩和を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:05:13 GMT)
Unsupervised Federated Domain Adaptation for Segmentation of MRI Images [20.2] 我々は、複数のアノテーション付きソースドメインを用いた教師なしフェデレーションドメイン適応法を開発した。
提案手法により,アノテートされていないターゲットドメインにおいて,複数のアノテートされたソースドメインからの知識の伝達が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 01:12:16 GMT)
Generative Ghosts: Anticipating Benefits and Risks of AI Afterlives [19.8] なぜなら、そのようなエージェントは、創造者が生み出したコンテンツではなく、新しいコンテンツを生成することができるからです。
生成ゴーストの実践的および倫理的含意について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:57:45 GMT)
Representation Learning for Weakly Supervised Relation Extraction [19.7] 本論文では、分散テキスト表現機能を学ぶための教師なし事前学習モデルをいくつか提示する。
実験により,従来の手作りの特徴と組み合わせることで,関係抽出のためのロジスティック分類モデルの性能が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:32:18 GMT)
GraphPro: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation [19.0] GraphProはパラメータ効率と動的グラフ事前トレーニングと即時学習を組み合わせたフレームワークである。
本フレームワークは,時間的プロンプト機構とグラフ構造的プロンプト学習機構をシームレスに統合することにより,ユーザの好みを進化させる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 09:17:00 GMT)
Truth Forest: Toward Multi-Scale Truthfulness in Large Language Models
through Intervention without Tuning [18.9] 大規模言語モデル(LLM)における真理性を高める手法であるTrath Forestを紹介する。
また、シーケンス内の幅広い位置を考慮に入れた体系的手法であるランダム・ピークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 07:55:12 GMT)
MIXRTs: Toward Interpretable Multi-Agent Reinforcement Learning via
Mixing Recurrent Soft Decision Trees [18.8] ブラックボックスニューラルネットワークアーキテクチャを用いたマルチエージェント強化学習(MARL)は、不透明な方法で決定する。
従来の線形モデルや決定木のような既存の解釈可能なアプローチは通常、弱い表現力と低い精度に悩まされる。
我々は、ルート・ツー・リーフ・パスを通じて明示的な決定過程を表現できる新しい解釈可能なアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:55:39 GMT)
Distilling Event Sequence Knowledge From Large Language Models [18.4] イベントシーケンスモデルは、イベントの分析と予測に非常に効果的であることが判明した。
我々は大規模言語モデルを用いて、確率的イベントモデル構築に効果的に使用できるイベントシーケンスを生成する。
提案手法は,入力KGの知識ギャップを埋めて,高品質なイベントシーケンスを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 09:34:42 GMT)
Self-supervised Event-based Monocular Depth Estimation using Cross-modal
Consistency [18.3] EMoDepth という自己教師型イベントベース単眼深度推定フレームワークを提案する。
EMoDepthは、ピクセル座標内のイベントに整合した強度フレームからのクロスモーダル一貫性を使用して、トレーニングプロセスを制約する。
推論では、単分子深度予測にはイベントのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 07:16:52 GMT)
Knowledge Graph Construction in Power Distribution Networks [17.2] 配電系統における知識グラフ構築手法を提案する。
配信ネットワークの知識グラフと発声テキストの両方において,その意味的特徴,音声的特徴,統語的特徴を含む実体的特徴を用いる。
畳み込みニューラルネットワークに基づく拡張モデルを用いて、ディスパッチテキストエンティティと知識グラフのエンティティを効果的にマッチングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:44:15 GMT)
3D Landmark Detection on Human Point Clouds: A Benchmark and A Dual
Cascade Point Transformer Framework [16.1] 3Dランドマーク検出は、3D登録、ポーズ推定、仮想トライオンなど、さまざまなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,人点雲における3次元ランドマーク検出という新たな課題を紹介し,主な貢献点を2つ提示する。
まず,3Dランドマーク検出コミュニティを支援するために,HPoint103という総合的な人点クラウドデータセットを構築した。
次に, 2次元カスケード点変換器(D-CPT)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:56:16 GMT)
A Survey on Statistical Theory of Deep Learning: Approximation, Training
Dynamics, and Generative Models [15.7] 本稿では3つの観点から,ニューラルネットワークの統計理論に関する文献をレビューする。
ニューラルネットワークの過剰なリスクに関する結果は、回帰または分類の非パラメトリックフレームワークでレビューされる。
本稿では、GAN(Generative Adversarial Networks)、拡散モデル、Large Language Models(LLMs)におけるICL(In-context Learning)などの生成モデルにおける最新の理論的進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 02:30:19 GMT)
PDE Generalization of In-Context Operator Networks: A Study on 1D Scalar
Nonlinear Conservation Laws [15.6] In-context演算子学習とそれに対応するモデル In-Context演算子ネットワークは、これらの質問の最初の探索を表している。
第二の質問に対する肯定的な答え、すなわち ICON は、微調整なしで新しい形式を持つ PDE に対してうまく一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:41:36 GMT)
Information Theoretic Lower Bounds for Information Theoretic Upper
Bounds [14.3] コンベックス最適化の文脈における出力モデルと経験的一般化の関係について検討する。
本研究は,真のリスク最小化には相互情報が必要であることを明らかにする。
既存の情報理論の一般化境界は、SGDや正規化などのアルゴリズムの能力を捉えるのに不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:18:25 GMT)
Well Googled is Half Done: Multimodal Forecasting of New Fashion Product
Sales with Image-based Google Trends [13.9] 新しいファッション製品の売上予測は多くのビジネスダイナミクスを伴う難しい問題である。
本稿では,エンコーダが時系列の表現を学習するニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
我々のモデルは非自己回帰的な方法で動作し、大きな第1ステップエラーの複合効果を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 18:23:37 GMT)
$\varepsilon$-fractional Core Stability in Hedonic Games [13.6] ヘドニックゲーム(Hedonic Games、HG)は、戦略エージェントの連携をモデル化するためのフレームワークである。
我々は、全ての可能な連立の少なくとも$varepsilon$-fractionがコアブロックを形成することができるような、$varepsilon$-fractional core-stabilityの概念を提案する。
具体的には、$varepsilon$-fractional core-stable partitionを返却する効率的なアルゴリズムを設計し、$varepsilon$はエージェント数を指数関数的に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:51:06 GMT)
CB-Whisper: Contextual Biasing Whisper using Open-Vocabulary
Keyword-Spotting [13.4] 本稿では,OpenAIのWhisperモデルに基づく新しいASRシステムであるContextual Biasing Whisper(CB-Whisper)を提案する。
CB-Whisperは、オープン語彙のキーワードスポッティングを実行することで、ユーザ定義の名前エンティティを認識できる。
認識されたエンティティは、Whisperデコーダのプロンプトとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 01:12:43 GMT)
Stabilizing Sharpness-aware Minimization Through A Simple
Renormalization Strategy [12.9] シャープネス・アウェア(SAM)を用いたニューラルネットワークのトレーニングは非常に不安定である。
そこで我々は、StableSAMと呼ばれる単純な再正規化戦略を提案し、従順勾配のノルムが正確な勾配のノルムを維持する。
本稿は,StableSAMが学習率のこの仕組みをどのように拡張し,SAMを微調整で一貫した性能を実現できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:53:36 GMT)
Turbulence: Systematically and Automatically Testing Instruction-Tuned
Large Language Models for Code [12.6] 本稿では,新しいベンチマークである乱流を用いて,命令調整型大規模言語モデル(LLM)のコード生成における正確性と堅牢性を評価する手法を提案する。
乱流は、多数の自然言語の$textitquestion templates$から成り、それぞれがプログラミングの問題であり、様々な形式で問うことができるようにパラメータ化されている。
単一の質問テンプレートから、LLM に $textitneighbourhood$ と非常によく似たプログラミング質問を問うことができ、各質問に対して返された結果の正しさを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 18:58:36 GMT)
Depth-agnostic Single Image Dehazing [12.5] 本研究では, 深度に依存しないデータセット(DA-HAZE)を生成することで, ヘイズ密度とシーン深度の関係を分離する, 単純かつ斬新な合成法を提案する。
実験によると、DA-HAZEでトレーニングされたモデルは、SOTSとDA-SOTSの相違が少なく、実世界のベンチマークで大幅に改善されている。
我々は、専用に設計されたブロックが組み込まれているデハジングのために、U-Netベースのアーキテクチャを再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 06:33:11 GMT)
SpineCLUE: Automatic Vertebrae Identification Using Contrastive Learning
and Uncertainty Estimation [12.4] 脊椎疾患の診断において、任意の視野における動詞の同定が重要な役割を担っている。
スピンレベルの既存の方法は、この課題を満たすことができません。
椎骨レベルでの3次元CT椎骨識別の課題に対処する3段階法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:02:39 GMT)
Large Language Models for Propaganda Span Annotation [11.6] GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)が効果的にタスクを実行できるかどうかを検討する。
さまざまな専門知識を持つアノテータからのアノテーションで構成された大規模な社内データセットを使用します。
GPT-4を含む複数のアノテータから収集したスパンレベルラベルをコミュニティに提供する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 06:32:09 GMT)
TeleGraph: A Benchmark Dataset for Hierarchical Link Prediction [11.1] リンク予測は、ネットワーク構造データにとって重要な問題であり、その多様な応用のためにかなりの研究努力を惹きつける。
本稿では,豊富なノード属性に関連付けられた,疎結合で階層的な通信ネットワークであるTeleGraphのベンチマークデータセットを提案する。
私たちの経験的結果は、ほとんどのアルゴリズムが、ほぼ木のようなデータセット上で満足できるパフォーマンスを得られていないことを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 09:54:30 GMT)
FoX: Formation-aware exploration in multi-agent reinforcement learning [10.6] 本研究では, 探索空間における構成に基づく等価性関係を提案し, 異なる構成の有意義な状態のみを探索することによって探索空間を削減することを目的とする。
数値計算の結果,提案するFoXフレームワークは,Google Research Football(GRF)における最先端のMARLアルゴリズムと,Starcraft IIマルチエージェントチャレンジ(SMAC)タスクを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 04:46:49 GMT)
DCDet: Dynamic Cross-based 3D Object Detector [10.0] 代替ラベル割り当て戦略は、3Dオブジェクト検出において未探索のままである。
動的クロスラベル代入(DCLA)方式を導入し,各オブジェクトの正のサンプルを断面領域から動的に割り当てる。
また、回帰損失において広く用いられるL1メトリックを置き換えるために、回転重み付きユニオン(RWIoU)メトリックも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:08:30 GMT)
Application of 2D Homography for High Resolution Traffic Data Collection
using CCTV Cameras [9.9] 本研究では,CCTVカメラから高精細なトラフィックデータを抽出するための3段階のビデオ分析フレームワークを実装した。
このフレームワークの主要な構成要素は、オブジェクト認識、視点変換、車両軌道再構成である。
その結果, カメラ推定値間の速度偏差は10%以下で, 方向トラフィック数では+/-4.5%の誤差率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 07:33:14 GMT)
360$^\circ$ High-Resolution Depth Estimation via Uncertainty-aware
Structural Knowledge Transfer [9.8] 高分解能(HR)全方位深度マップを予測するために、既存の手法では、完全に教師付き学習を通じて入力としてHR全方位画像(ODI)を利用するのが一般的である。
本稿では,HR深度GTマップが存在しない場合に,低分解能(LR) ODIから直接HR全方位深度を推定する。
我々のキーとなる考え方は、HR画像のモダリティと対応するLR深度マップからシーン構造的知識を移譲し、余分な推論コストを伴わずにHR深度推定の目標を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:18:42 GMT)
ELLA-V: Stable Neural Codec Language Modeling with Alignment-guided
Sequence Reordering [9.6] ELLA-Vは音声合成音声の音素レベルでのきめ細かい制御を可能にするテキスト音声合成フレームワークである。
我々のモデルは精度でVALL-Eより優れており、より安定した結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 17:43:55 GMT)
Efficient approximation of Earth Mover's Distance Based on Nearest
Neighbor Search [9.5] Earth Mover's Distance (EMD) は、2つの分布間の重要な類似度尺度であり、コンピュータビジョンやその他の多くのアプリケーションドメインで使用される。
計算コストを削減するために様々な近似アルゴリズムが提案されているが、精度が低下し、追加のメモリ使用量や手動パラメータチューニングが必要になる可能性がある。
本稿では,NNS-EMDという新しい手法を提案する。NNS-EMDは,NNS(Nearest Neighbor Search)を用いて,高い精度,低時間複雑度,高メモリ効率を実現するための手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:42:18 GMT)
Mask Focal Loss: A unifying framework for dense crowd counting with
canonical object detection networks [9.5] 本稿では,ガウスカーネルを用いたヒートマップに基づく新しいマスク・フォカル・ロス(MFL)を提案する。
MFLは、ヒートマップとバイナリフィーチャーマップの両方の真実に基づいて、損失関数を統一するフレームワークを提供する。
MAEとRMSEをそれぞれ47.03%、61.99%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 02:14:52 GMT)
CoVO-MPC: Theoretical Analysis of Sampling-based MPC and Optimal
Covariance Design [8.9] 我々は,広く使用されているサンプリングベースモデル予測経路積分制御(MPPI)法の収束特性を特徴付ける。
時間変動LQRシステムをカバーする2次最適化では,MPPIは少なくとも線形収束率を満足することを示す。
我々の理論解析は、サンプリングに基づく新しいMPCアルゴリズム、CoVo-MPCに直結する。
実証的には、CoVo-MPCはシミュレーションと現実世界のクワッドアジャイルコントロールの両方で標準MPPIを43～54%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:10:59 GMT)
Left-right Discrepancy for Adversarial Attack on Stereo Networks [8.4] 本稿では,左画像特徴と右画像特徴との差を最大化するために,摂動雑音を発生させる新しい対向攻撃手法を提案する。
実験により,ステレオニューラルネットワークにおいて予測誤差を増大させる手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 02:30:38 GMT)
RALACs: Action Recognition in Autonomous Vehicles using Interaction
Encoding and Optical Flow [8.4] 行動認識は、自動運転車における環境モデルの状況認識を高めることができる。
本研究は、ALACと呼ばれる新しい2段階の行動認識システムを提案する。
RALACは、道路シーンにおける行動認識の問題を定式化し、それと人間の行動認識の確立した分野とのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:40:15 GMT)
Multi-objective Optimal Roadside Units Deployment in Urban Vehicular Networks [8.0] 都市車両網では,交通効率,安全,関連サービスの重要性が増している。
このようなネットワーク内では、道路側ユニット(RSU)が通信を容易にする中間体として機能する。
都市環境においては、建物、庭園、湖沼、その他のインフラなど様々な障害が存在することが、RSUの展開に課題を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 05:02:12 GMT)
Leave-one-out Singular Subspace Perturbation Analysis for Spectral
Clustering [7.3] 特異部分空間摂動理論は確率と統計において基本的な重要性を持つ。
2つの任意の行列を考え、一方はもう一方の行列の1カラムアウト部分行列である。
混合モデルに適しており、ウェディンの定理のような古典的な摂動境界よりも鋭く、より詳細な統計解析をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 06:07:45 GMT)
BET: Explaining Deep Reinforcement Learning through The Error-Prone
Decisions [7.1] エージェントの振る舞いをよりよく説明するために,バックボーン抽出木(Backbone Extract Tree, BET)と呼ばれる新しい自己解釈構造を提案する。
高いレベルでは、BETはエージェントが一貫して一様決定を行う状態はエラーの妥当性を低下させるという仮説を立てている。
説明忠実度の観点から,既存の自己解釈モデルよりもBETの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 11:45:05 GMT)
Block Pruning for Enhanced Efficiency in Convolutional Neural Networks [7.1] 本稿では,エッジコンピューティング環境におけるディープニューラルネットワークにおけるブロックプルーニングを対象とする,ネットワークプルーニングに対する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,プロキシメトリクスを利用する従来の手法とは異なっており,直接ブロック除去手法を用いて分類精度への影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:31:40 GMT)
RSUD20K: A Dataset for Road Scene Understanding In Autonomous Driving [6.4] RSUD20Kは、バングラデシュの道路の運転から見た20K以上の高解像度画像からなる、道路シーン理解のための新しいデータセットである。
我々の作業は以前の取り組みを大幅に改善し、詳細なアノテーションを提供し、オブジェクトの複雑さを増大させます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:10:42 GMT)
The Afterlives of Shakespeare and Company in Online Social Readership [6.1] シェイクスピアとカンパニーとグッドリードのコミュニティを比較します。
類似点と相違点の定量化によって、作業の興隆や人気低下のパターンを特定できる。
共読の完全なネットワークを調べることで、文学的受容の全体構造の変化を観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 18:15:06 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） (Sun, 14 Jan 2024 14:33:19 GMT)
A Rapid Review of Clustering Algorithms [5.5] クラスタリングアルゴリズムは、データ内の固有のパターンと類似性に基づいて、データをグループまたはクラスタにまとめることを目的としている。
それらは、マーケティングやeコマース、ヘルスケア、データ組織と分析、ソーシャルメディアなど、今日の生活において重要な役割を担っている。
既存のクラスタリングアルゴリズムを分析し、5つの異なる次元で主要なアルゴリズムを分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:19:53 GMT)
PersonalityChat: Conversation Distillation for Personalized Dialog
Modeling with Facts and Traits [5.4] PersonalityChatは、人気のPersonaChatデータセットに基づいた合成会話データセットである。
生成対話モデルの特質に基づくパーソナライズには,性格特性ラベルが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:35:33 GMT)
Lirot.ai: A Novel Platform for Crowd-Sourcing Retinal Image
Segmentations [4.9] 画像セグメンテーションの促進とクラウドソーシングのための新しいプラットフォームであるLirot.aiを紹介した。
Lirot.aiは3つのコンポーネントで構成されている。iPadOSクライアントアプリケーションはLirot.ai-app、バックエンドサーバはLirot.ai-server、python APIはLirot.ai-APIである。
本稿では,網膜底部データセットの作成におけるLirot.aiの使用法について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:31:26 GMT)
Advances in Bosonic Quantum Error Correction with
Gottesman-Kitaev-Preskill Codes: Theory, Engineering and Applications [4.7] Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 符号は、量子誤り訂正の破局点に達した最初のものの一つである。
GKP符号は量子計算における約束によって広く認識されている。
本稿では,GKPコードの基本動作機構,性能評価,多くの応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 06:22:57 GMT)
Attention-based UNet enabled Lightweight Image Semantic Communication
System over Internet of Things [4.6] モノのインターネット(IoT)デバイス上に展開される軽量な画像意味コミュニケーションシステムの問題について検討する。
本稿では,低計算複雑性と小型モデルサイズを実現する軽量画像意味コミュニケーション (LSSC) システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:46:50 GMT)
FROST-BRDF: A Fast and Robust Optimal Sampling Technique for BRDF
Acquisition [4.2] 我々はBRDFの取得を圧縮センシング問題として定式化する。
本稿では,FROST(Fast and Robust Optimal Smpling Technique)を提案する。
FROSTは、圧縮センシングのための最適なサブサンプリング演算子をスパース表現の定式化に設計する問題を提起する。
各ランで一貫した結果が得られ、先行技術よりも少なくとも2桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:02:55 GMT)
Active Learning for NLP with Large Language Models [4.2] アクティブラーニング(AL)テクニックは、可能な限り少数のサンプルをラベル付けして、合理的あるいは同様の結果に到達することができる。
本研究では,3つのデータセットにサンプルをラベル付けするためにLLM(Large Language Models)を使用することの正確さとコストについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:00:52 GMT)
Semi-supervised Semantic Segmentation using Redesigned Self-Training for
White Blood Cel [4.0] 大規模なデータセットを効率的にアノテートするために、半教師付き学習フレームワークを提供する必要がある。
We propose a novel self-training pipeline with the incorporation of FixMatch。
DeepLab-V3アーキテクチャの一貫性を備えた自己学習スキームとResNet-50で、Zheng 1, Zheng 2, LISCデータセットでそれぞれ90.69%、87.37%、76.49%を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:22:34 GMT)
CXR-LLAVA: a multimodal large language model for interpreting chest
X-ray images [3.1] 本研究の目的は,胸部X線画像(CXR)を解釈するためのオープンソースのマルチモーダル大言語モデル(CXR-LLAVA)を開発することである。
トレーニングでは,592,580個のCXRを収集し,そのうち374,881個のX線写真異常のラベルが得られた。
主な病理所見に対する診断成績と,ヒト放射線技師による放射線学的報告の受容性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:29:15 GMT)
Harnessing Machine Learning for Discerning AI-Generated Synthetic Images [2.9] 我々は、AI生成画像と実画像の識別に機械学習技術を用いる。
ResNet、VGGNet、DenseNetといった先進的なディープラーニングアーキテクチャを洗練し、適応しています。
実験結果は重要であり、最適化されたディープラーニングモデルが従来の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:00:37 GMT)
City Scene Super-Resolution via Geometric Error Minimization [2.9] 幾何学的誤差最小化による都市景観の超解像化手法を提案する。
提案手法は,細部と幾何正則性を効率的に復元する。
これは、特に都市部のシーンにおいて、既存の最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:08:16 GMT)
Killer Apps: Low-Speed, Large-Scale AI Weapons [2.6] 人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩は、戦争と安全保障における新たな課題と機会を提示する。
本稿では,AI兵器の概念,その展開,検出,潜在的な対策について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:09:40 GMT)
Optimising network interactions through device agnostic models [2.5] 物理的に実装されたニューラルネットワークは、デバイス固有の物理的特性を計算ツールとして活用することにより、ディープラーニングモデルの性能を達成する可能性を秘めている。
完全にデータ駆動方式で動的物理システムとの相互作用を最適化するための普遍的な枠組みを定式化する。
我々の研究は、物理的に定義されたニューラルネットワークの展開を成功させるために、システム性を正確に捉えることの重要性を強調しながら、相互作用する動的デバイスのシミュレーションと物理実装を通じてフレームワークの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 22:46:53 GMT)
Quantum chaos in PT symmetric quantum systems [2.5] 非エルミート力学系における$mathcalPT$-symmetricと量子カオスの相互作用について検討する。
複素レベル間隔比は3つの位相の全てを区別できることがわかった。
$mathcalPT$-対称性の相では、OTOCはエルミート系で観測されるものに似た振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 06:47:59 GMT)
Generalized Spectral Form Factor in Random Matrix Theory [2.5] スペクトル形成因子(SFF)は、複雑な系におけるエネルギー準位分布の統計的性質を明らかにする上で重要な役割を果たす。
本稿では,SFFの定義を高次相関を含むように拡張する。
GSFFはカオスシステムの力学に関するより包括的な知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:11:21 GMT)
Window Stacking Meta-Models for Clinical EEG Classification [2.4] ウィンドウニングは、EEG機械学習の分類やその他の時系列タスクにおいて一般的なテクニックである。
タイムウインドウドデータ集約に適したメタラーニングの原則を取り入れたマルチステージモデルアーキテクチャを導入する。
テンプル大学病院異常脳波コーポレーション(TUAB)で試験を行ったところ、ベンチマークの精度は89.8%から99.0パーセントに劇的に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 17:45:52 GMT)
Do We Really Even Need Data? [2.4] 研究者は、事前学習されたアルゴリズムの予測を結果変数として利用している。
推測のための標準的なツールは、真で観測されていない結果が予測された値に置き換えられたときに、独立変数と利害関係の関連性を誤って表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:19:21 GMT)
BUGSPHP: A dataset for Automated Program Repair in PHP [2.2] 本稿では,BUGSPHPと呼ばれる実世界のアプリケーションに対するバグのベンチマークデータセットを提案する。
トレーニングデータセットには600,000以上のバグ修正コミットが含まれている。
テストデータセットには、開発者が提供するテストケースを備えた手作業によるバグ修正コミット513が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:41:46 GMT)
Generative AI in EU Law: Liability, Privacy, Intellectual Property, and
Cybersecurity [2.1] 本稿では、欧州連合の文脈におけるジェネレーティブAIと大規模言語モデル(LLM)の法的および規制的意味について述べる。
責任、プライバシー、知的財産権、サイバーセキュリティの側面を分析する。
生成モデルの安全性とコンプライアンスを保証するためのレコメンデーションを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:16:29 GMT)
CS-Mixer: A Cross-Scale Vision MLP Model with Spatial-Channel Mixing [2.1] 本稿では,局所的および大域的集約による空間チャネル混合のための動的低ランク変換を学習する階層的ビジョンを提案する。
我々の最大のモデルであるCS-Mixer-Lは、13.7 GFLOPと94Mパラメータを持つImageNet-1kで83.2%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 18:58:08 GMT)
Transcending the Attention Paradigm: Representation Learning from
Geospatial Social Media Data [1.8] 本研究では,分散パターンの源泉としてソーシャルメディアデータを調べることで,パフォーマンスベンチマークのパラダイムに挑戦する。
これらの抽象的関係を適切に表現するために、この研究では、経験的ソーシャルメディアコーパスを要素成分に分解し、人口密度の場所をまたいだ20億以上のツイートを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 09:29:18 GMT)
Undesirable Biases in NLP: Addressing Challenges of Measurement [1.7] 我々は,NLPモデルバイアスの問題を心理測定のレンズを用いて議論するための学際的アプローチを提案する。
本研究は, 心理測定, 構成妥当性, 測定ツールの信頼性の2つの中心的な概念について考察する。
我々の目標は、NLP実践者により良いバイアス対策を設計するための方法論ツールを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 11:38:28 GMT)
Beyond Traditional Approaches: Multi-Task Network for Breast Ultrasound
Diagnosis [1.5] CNNベースのアプローチは、腫瘍の局在化とがんの分類タスクの両方で広く研究されている。
本研究では,分割と分類の両方を行うために,エンド・ツー・エンドのマルチタスクアーキテクチャを再設計し,構築することを目的とする。
提案手法では,セグメンテーションタスクにおけるDeepLabV3+アーキテクチャの79.8%と86.4%で,優れた性能と時間効率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:24:47 GMT)
Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with
Unobserved Variables and its Application to Time Series Data [1.3] 本稿では,不観測変数を持つ因果加法モデルの2つの方法を提案する。
まず,従来の知識を有効活用して因果探索を行う手法を提案する。
次に,時系列データに因果関係を推定する手法の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:32:32 GMT)
Exploring Compressed Image Representation as a Perceptual Proxy: A Study [1.1] 本稿では,解析変換をオブジェクト分類タスクと共同で訓練する,エンドツーエンドの学習画像圧縮を提案する。
本研究は、圧縮された潜在表現が、カスタマイズされたDNNベースの品質指標に匹敵する精度で人間の知覚距離判定を予測できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 04:37:17 GMT)
Forecasting GDP in Europe with Textual Data [1.0] われわれのデータセットには、5つの言語で26の主要新聞の2700万記事が含まれている。
これらの指標はマクロ経済変数を予測するための重要な予測因子であり、その予測内容はリアルタイムに予測者が利用できる他の指標の制御に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 00:33:30 GMT)
Beyond braid statistics: Constructing a lattice model for anyons with
exchange statistics intrinsic to one dimension [0.9] ブレイド群は、アーベルアーロンの非自明な幾何学的位相にトポロジカルな交換経路がどのように関連付けられるかを記述する。
トレード群は、ハードコアの3体制約が構成空間を単純に連結しないために、交換統計の代替形式が1Dで生じることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:27:21 GMT)
Probabilistic Reduced-Dimensional Vector Autoregressive Modeling with
Oblique Projections [0.8] 雑音データから低次元ダイナミクスを抽出する低次元ベクトル自己回帰モデルを提案する。
最適斜め分解は、予測誤差の共分散に関する最良の予測可能性のために導出される。
合成ロレンツシステムとイーストマンケミカルの工業プロセスのデータセットを用いて,提案手法の優れた性能と効率を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 05:38:10 GMT)
A Data-driven Resilience Framework of Directionality Configuration based
on Topological Credentials in Road Networks [0.5] 本稿では,最適化に基づくBrute Force検索手法と意思決定支援フレームワークを統合した新しい道路再構成手法を提案する。
提案フレームワークは、最適化プロセス中に生成されたシナリオからの入力を組み合わせ、マルチ基準決定分析アプローチを取り入れている。
道路構成のランク付けには、リッジ回帰などの機械学習アルゴリズムを使用して、各基準に対する最適な重みを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:22:22 GMT)
A Sequentially Fair Mechanism for Multiple Sensitive Attributes [0.5] アルゴリズムフェアネスの標準的なユースケースでは、感度変数と対応するスコアの関係を排除することが目標である。
センシティブな特徴の集合にまたがって、段階的に公平性を達成できるシーケンシャルなフレームワークを提案する。
当社のアプローチは、リスクと不公平の間のトレードオフを緩和するフレームワークを包含することで、公平性をシームレスに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:27:00 GMT)
Who Said What? An Automated Approach to Analyzing Speech in Preschool
Classrooms [0.4] 本稿では,ソフトウェアを用いて話者を分類し,発話の書き起こしを行う自動フレームワークを提案する。
筆者らは,110分間の授業記録において,本フレームワークと人間専門家の結果を比較した。
その結果, 子どもの言語発達を支援する授業音声の分析において, かなり進歩したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 18:27:37 GMT)
Using Imperfect Surrogates for Downstream Inference: Design-based
Supervised Learning for Social Science Applications of Large Language Models [0.3] 計算社会科学 (CSS) は、社会的・政治的現象を説明するために文書を分析する。
文書を安価に大規模にアノテートする一般的な方法の1つは、大きな言語モデルによるものである。
本稿では,下流統計解析に不完全アノテーションサロゲートを用いた新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:02:59 GMT)
The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning [0.2] 業界におけるディープラーニングアプリケーションでは、手動でラベル付けされたデータには、ある種のノイズの多いデータがあります。
本稿では,人間のラベル付けにおける参照としてモデル予測を考慮し,ノイズデータを探し出し,ノイズデータを再ラベルする簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:50:20 GMT)
Laser-field detuning assisted optimization of exciton valley dynamics in
monolayer WSe$_2$: Geometric quantum speed limit [0.1] 単層WSe$tronicにおける励起子の内部チャネルと間隔チャネルの両方を含む包括的モデルを構築した。
本研究では,目標状態に達する谷のダイナミクスの進化時間を短縮し,その進化速度を一定時間で向上することを目的とした2つの最適制御手法を提案する。
我々の研究は、バレーチューニング応用における光学的励起物理学の新しいパラダイムを開き、また、量子ビットにおける情報伝送の速度制限のような緊急問題に対する解決策を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 03:21:47 GMT)
Unifying supervised learning and VAEs -- coverage, systematics and
goodness-of-fit in normalizing-flow based neural network models for
astro-particle reconstructions [0.0] 統計的不確実性、包括性、体系的不確実性、あるいは適度な尺度はしばしば計算されない。
データとラベルの共分散のKL分割の目的は、教師付き学習と変分オートエンコーダの統合を可能にすることを示す。
本稿では,特定の「基本順序」輪郭の数値積分を伴わずにカバレッジ確率を計算する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:45:36 GMT)
The inherent goodness of well educated intelligence [0.0] インテリジェンスの本質は、黄金の規則である「集団的行動は一つ」であることが分かる。
集合的な保守的なシステムの制御は困難であり、歴史的にシステムにかなりの粘性を加えることで行われてきた。
高度に教育されたインテリジェンスは、その局所的な行動のグローバルな結果を知っているので、短期的な行動が長期的成果を損なうことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 02:12:28 GMT)
The Effects of Data Imbalance Under a Federated Learning Approach for
Credit Risk Forecasting [0.0] 信用リスク予測は、商業銀行や他の金融機関が顧客に融資を許可する上で重要な役割を担っている。
従来の機械学習手法では、グローバルモデルを構築するには、機密性の高いクライアント情報を外部サーバと共有する必要がある。
フェデレートラーニング(FL)として知られる、新たに開発されたプライバシ保護分散機械学習技術により、プライベートローカルデータに直接アクセスする必要なく、グローバルモデルのトレーニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 09:15:10 GMT)
Streamlining the Selection Phase of Systematic Literature Reviews (SLRs) Using AI-Enabled GPT-4 Assistant API [0.0] 本研究は,システム文献レビューにおいて,記事選択フェーズの効率を合理化するための,先駆的なAIベースのツールを紹介する。
このツールは、幅広い学術分野にわたる記事選択プロセスの均質化に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 11:16:16 GMT)
Security and Privacy Issues in Cloud Storage [0.0] クラウドコンピューティングは、独自の構造のため、独自の問題以外に、従来型のセキュリティとプライバシの脅威を継承する。
クラウドコンピューティングにまつわる脅威は、従業員からのインサイダーによる悪意ある攻撃であり、プロバイダが意識していないときさえある。
このレビューでは、コンシューマや企業でさえ意識していないギャップとして、最もセキュリティとプライバシの問題に光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:12:02 GMT)
Scaling Advantage in Approximate Optimization with Quantum Annealing [0.0] 近似最適化における量子アニールスケーリングの利点を示す。
利点は古典的アルゴリズムに比較して、等エネルギークラスター移動による並列テンパリング(PT-ICM)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 01:38:27 GMT)
Robust Parahydrogen-Induced Polarization at High Concentrations [0.0] パラ水素誘起偏極(PHIP)は、高い核スピン偏極を持つ標的分子を生成する強力な技術である。
PHIPプロセスは、パラ水素と標的分子との化学反応を伴い、続いて核一重項スピン秩序が特定の核の磁化に変換される。
所望の目標スピンへの単磁化偏極移動を同時に達成しながら、遠方双極体の影響を否定するパルス列を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:19:10 GMT)
RetailKLIP : Finetuning OpenCLIP backbone using metric learning on a
single GPU for Zero-shot retail product image classification [0.0] 本稿では,CLIPモデルの視覚エンコーダの微細化について提案する。
最寄りの近隣の分類では、新製品の漸進的な訓練は必要とせず、リソースと待ち時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 22:43:58 GMT)
Reliability and Interpretability in Science and Deep Learning [0.0] この記事では、従来の科学的モデルとDeep Neural Network(DNN)モデルの比較に焦点を当てる。
DNNモデルの複雑さは、その信頼性と長期的進歩の予測を妨げていると論じている。
また、解釈可能性が、統計分析だけでは理解できないあらゆるモデルの信頼性を評価するための前提条件であることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:14:07 GMT)
Reinforcement Learning from LLM Feedback to Counteract Goal
Misgeneralization [0.0] 強化学習(RL)における目標誤一般化に対処する手法を提案する。
目標の誤一般化は、エージェントがその能力のアウト・オブ・ディストリビューションを維持しながら、意図したものよりもプロキシを追求する場合に発生する。
本研究では,大規模言語モデルを用いてRLエージェントを効率的に監視する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 01:09:48 GMT)
Randomly Pruning the Sachdev-Ye-Kitaev model [0.0] SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev model)はその短期間のカオス行動で有名である。
エネルギースペクトルの普遍的なカオス的振る舞いが停止するエネルギースケールを表すThouless Energyは、スペクトル自身から決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:20:16 GMT)
Quantum walks on blow-up graphs [0.0] グラフ$G$の$n$コピーは、グラフ$oversetnuplusG$である。
ブローアップグラフ $oversetnuplusG$ 上の量子状態移動の存在について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:45:42 GMT)
Quantum information processing with superconducting circuits: realizing
and characterizing quantum gates and algorithms in open quantum systems [0.0] この論文は超伝導デバイスを用いた量子情報処理に焦点を当てている。
量子ゲートとアルゴリズムの実現には、ワンステップアプローチを用いる。
我々は,2と3の量子ビットに対して,$X$回転とエンタングリングゲートを実現するためのより高速で効率的なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:31:17 GMT)
Quantum coherence between subspaces: State transformation, Cohering
Power, $k$-coherence and other properties [0.0] ボックコヒーレンスのさらなる調査を容易にする枠組みを開発する。
量子チャネルのブロックコヒーレンスとブロックデコヒーレンスの概念を定義する。
ブロックコヒーレンスと以前のコヒーレンス拡張の関係について検討し、これを$k$-コヒーレンスと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:26:59 GMT)
Quantum Thermodynamics of Small Systems: The Anyonic Otto Engine [0.0] 我々は、量子オットーエンジンをワーキング媒体として1つまたは2つのオンのみを使用する量子オットーエンジンに特に重点を置いて、任意のオンの小さな系の量子熱力学を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 00:09:25 GMT)
Polariton lattices as binarized neuromorphic networks [0.0] 本研究では, 励起子-偏光子縮合格子に基づく新規なニューロモルフィックネットワークアーキテクチャを導入し, 非共鳴光ポンピングにより複雑に相互接続し, エネルギー化する。
このネットワークは、ペア結合された凝縮体の空間コヒーレンスによって促進される各ニューロンがバイナリ操作を行うバイナリ・フレームワークを採用している。
ネットワークの性能は手書き文字認識のためのMNISTデータセットを用いて評価され、既存の偏極性ニューロモルフィックシステムよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 08:32:41 GMT)
Optimization of Algorithmic Errors in Analog Quantum Simulations [0.0] 本稿では,実世界のデバイス制約による近似時間進化シミュレーションから生じる誤差と,実世界のデバイス制約による誤差の相互関係について検討する。
誤差はアイジング・ハミルトンによって記述されたアナログ量子デバイス上のハイゼンベルク型システムで研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:04:16 GMT)
On the Conditions for a Quantum Violent Relaxation [0.0] 熱力学限界における2体全対全相互作用を持つ汎用多体系の力学について検討する。
平均場有効ハミルトニアンスペクトルにおいて、暴力的緩和が起こるためには、非常に具体的な条件を満たさなければならないことを示す。
我々の結果は、平均場状態においても量子効果が力学にかなり劇的な影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:06:08 GMT)
On Image Search in Histopathology [0.0] 病理組織学における画像検索技術の最近の展開について概説する。
本研究は, 画像検索の効率, 高速, 効率的な手法を求める計算病理研究者向けに, 簡潔な概要を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:38:49 GMT)
Multi-Weight Ranking for Multi-Criteria Decision Making [0.0] 統計値からコーン分布関数を多基準決定ツールに変換する。
ランキング関数はその後拡張され、設定された好みに対する一元的な指標が提供される。
機械学習の潜在的な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:22:12 GMT)
MorpheusNet: Resource efficient sleep stage classifier for embedded
on-line systems [0.0] 睡眠段階分類(SSC)は労働集約的な作業であり、専門家は手動の分類のために数時間の電気生理学的記録を調べる必要がある。
ウェアラブルデバイスの普及と拡張により、SSCは睡眠ベースの治療法を大規模に展開することができる。
ディープラーニングはこのプロセスを自動化するための潜在的な方法として注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 17:52:08 GMT)
MapNeXt: Revisiting Training and Scaling Practices for Online Vectorized
HD Map Construction [0.0] 本稿では,次世代のHDマップ学習アーキテクチャであるMapNeXtを提案する。
MapNeXt-Hugeは、挑戦的なnuScenesベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 16:14:36 GMT)
Knee or ROC [0.0] 自己注意変換器は、より小さなデータセットによる画像分類の精度を実証している。
そこで我々は, 膝法を用いて, アドホックベースでしきい値を決定する計算精度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:25:44 GMT)
Inroads to a Structured Data Natural Language Bijection and the role of
LLM annotation [0.0] この研究は、シーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマー言語モデルで複数のタスクを使用することで、いくつかのメトリクスのパフォーマンスを向上させることができるという理論を裏付ける限られた証拠を見出した。
逆タスクだけでは最適化戦略に過ぎず、この研究で探索されたモデルサイズにおいて、大幅な全般的な改善は得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 03:16:49 GMT)
Inference of dynamical gene regulatory networks from single-cell data
with physics informed neural networks [0.0] 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて,予測的,動的 GRN のパラメータを推定する方法について述べる。
具体的には, 分岐挙動を示すGRNについて検討し, 細胞分化をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:43:10 GMT)
Incompatibility of local measurements provide advantage in local quantum
state discrimination [0.0] 同時に測定できない量子測定のパックは、非互換な測定のセットを形成すると言われている。
不整合測定を用いて状態を推測する確率と、不整合測定を用いて状態を推測する最大確率の比率を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:13:36 GMT)
Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning [0.0] 我々はAlphaZeroスタイルの強化学習アルゴリズムが、プレイヤーが駒を共有する公平なゲームにおいて課題に直面していることを示す。
Nimは小さなボード上で学習できるが、AlphaZeroスタイルのアルゴリズムの学習の進歩は、ボードのサイズが大きくなると劇的に遅くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 12:12:06 GMT)
How do machines learn? Evaluating the AIcon2abs method [0.0] 本稿では,機械学習に対する一般大衆の認識を可能にするAIcon2absの評価を行った。
WiSARDモデルは、トレーニングと分類のためにインターネット接続を必要としない。
AIcon2abs法の有効性の評価は,作業負荷が約6時間である遠隔コースの評価を通じて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 22:40:58 GMT)
High-Performance Photon Number Resolving Detectors for 850-950 nm
wavelengths [0.0] 超伝導-ナノワイヤ単光子検出器は、20年間にわたって大きな発展を遂げてきた。
近年の研究では、2から5個の光子を数える原理光子数解法(PNR) SNSPDが実証されている。
本稿では,NbTiNをベースとしたSNSPDのシステム検出効率が94%以上,1光子の11ps以下のタイミングジッタ,2光子の7ps以下のタイミングジッタを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 11:51:10 GMT)
Harnessing Large Language Models Over Transformer Models for Detecting
Bengali Depressive Social Media Text: A Comprehensive Study [0.0] 本研究は, GPT 3.5, GPT 4 および提案した GPT 3.5 微調整モデル DepGPT を用いた抑うつの早期検出に焦点を当てた。
この研究はRedditとXのデータセットを「抑うつ」と「非抑うつ」のセグメントに分類し、ベンガル語に翻訳した。
我々の研究は、各モデルに対する完全なアーキテクチャの詳細と、ベンガルの抑うつ的テキスト分類におけるそれらのパフォーマンスを評価するための方法論的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 15:15:58 GMT)
Generation of Synthetic Images for Pedestrian Detection Using a Sequence
of GANs [0.0] 本研究は、注釈付きデータセットのための新しい画像生成パイプラインを提案する。
パイプラインは3つの異なる生成的対向ネットワークで構成され、歩行者検出のためのデータセットを増強する新しい方法で結合されている。
生成した画像が必ずしも人間の目にとって視覚的に快適であるとは限らないにもかかわらず、我々の検出ベンチマークは結果がベースラインをはるかに上回っていることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:18:57 GMT)
Generation of Flying Logical Qubits using Generalized Photon Subtraction
with Adaptive Gaussian Operations [0.0] 適応ガウス演算により複数の量子状態からGKP量子ビットを効率的に合成する手法を提案する。
現実的なスケールで耐故障性GKP量子ビットを生成する単一ショット成功確率は,従来の手法の100万倍の10$%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 13:42:12 GMT)
Exploring Parity Challenges in Reinforcement Learning through Curriculum
Learning with Noisy Labels [0.0] 本稿では,カリキュラム学習フレームワーク内に構築され,ノイズラベルを付加したシミュレーション学習プロセスを提案する。
このアプローチは、ニューラルネットワーク(NN)が小学校からより複雑なゲームポジションにどのように適応し、進化するかを、徹底的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 10:23:09 GMT)
Estimating temperatures with low-cost infrared cameras using deep neural
networks [0.0] 環境温度を考慮した非均一性シミュレータを開発した。
カメラの物理モデルと周囲カメラ温度の両方を組み込んだエンドツーエンドニューラルネットワークが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 19:53:23 GMT)
Entangled photons from liquid crystals: a new paradigm of tunable
quantum light sources [0.0] 液晶は、様々な線形および非線形光学デバイスの基礎である。
我々は、絡み合った光子の効率的な電場調整可能なブロードバンド源を示す。
この概念は、複雑なトポロジカル構造や、量子光を生成するマルチピクセルデバイスにまで拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 20:23:49 GMT)
Double-Adversarial Activation Anomaly Detection: Adversarial
Autoencoders are Anomaly Generators [0.0] 異常検出は、固有のクラス不均衡のため、機械学習アルゴリズムにとって難しいタスクである。
生成モデルに着想を得て,ニューラルネットワークの隠れ活性化の解析を行い,DA3Dと呼ばれる新しい教師なし異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 17:28:57 GMT)
Difficulty in chirality recognition for Transformer architectures
learning chemical structures from string [0.0] SMILESの学習過程と化学構造との関係を代表的NLPモデルであるTransformerを用いて検討した。
トランスフォーマーは分子の部分構造を高速に学習するが、全体構造を理解するには拡張トレーニングが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 00:18:44 GMT)
Construction and Evaluation of Mandarin Multimodal Emotional Speech
Database [0.0] 次元アノテーションの妥当性は次元アノテーションデータの統計的解析によって検証される。
7つの感情の認識率は、音響データだけで約82%である。
データベースは高品質であり、音声分析研究の重要な情報源として利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 17:56:36 GMT)
Computationally Efficient Optimisation of Elbow-Type Draft Tube Using
Neural Network Surrogates [0.0] 本研究の目的は,肘型ドラフトチューブの設計において,単目的および多目的の最適化アルゴリズムを総合的に評価することである。
提案したワークフローは、数値シミュレーションから得られたデータに基づいて訓練されたディープニューラルネットワークサロゲートを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 14:05:26 GMT)
Automatic assessment of text-based responses in post-secondary
education: A systematic review [0.0] 教育におけるテキストベースの反応の迅速な評価とフィードバックの自動化には大きな可能性がある。
近年,テキストによる自動評価システムがどのように開発され,教育に応用されているかを理解するために,三つの研究課題が検討されている。
この体系的なレビューは、テキストベースのアセスメントシステムの最近の教育応用の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 03:00:06 GMT)
A Strong Inductive Bias: Gzip for binary image classification [0.0] 本稿では,Gzipのような汎用圧縮機と近接した近接画像分類器を併用したバイナリ画像分類モデルを提案する。
精度が向上し、数ショット設定で2桁以上の空間をはるかに少ない精度で利用できることが示される。
結果として、少数のシナリオにおいて、より強い帰納バイアスを持つモデルの未解決ポテンシャルが弱まると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 23:35:14 GMT)
A Novel Zero-Trust Machine Learning Green Architecture for Healthcare IoT Cybersecurity: Review, Analysis, and Implementation [0.0] 医療アプリケーションにおけるIoT(Internet of Things)デバイスの統合は、患者のケア、監視、データ管理に革命をもたらした。
しかし、これらのデバイスの急速な関与は、患者のプライバシーと医療データの整合性に重大な脅威をもたらす情報セキュリティ上の懸念をもたらす。
本稿では、医療アプリケーション内のIoTデバイスにおけるセキュリティ脆弱性に対処し、軽減するために設計された、機械学習(ML)ベースのアーキテクチャを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 21:01:21 GMT)
A Framework for Agricultural Food Supply Chain using Blockchain [0.0] 本論文の主な目的は、食品サプライチェーンシステムにおける信頼と透明性の創出である。
食品サプライチェーン(英: Food supply chain)とは、作物を農家や生産者から買い手まで追跡する過程である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 14 Jan 2024 04:16:01 GMT)