Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural
Layout Generation [153.9] 本稿では,グラフノード関係を効果的に学習するために,GTGAN(Graph Transformer Generative Adversarial Network)を提案する。
提案したグラフ変換器エンコーダは、局所的およびグローバルな相互作用をモデル化するために、Transformer内のグラフ畳み込みと自己アテンションを組み合わせる。
また,グラフ表現学習のための自己指導型事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:36:38 GMT)
SwinTextSpotter v2: Towards Better Synergy for Scene Text Spotting [126.0] 我々はSwinTextSpotter v2と呼ばれる新しいエンドツーエンドのシーンテキストスポッティングフレームワークを提案する。
我々は,新しい認識変換モジュールと認識アライメントモジュールを用いて,2つのタスク間の関係を強化する。
SwinTextSpotter v2は、様々な多言語(英語、中国語、ベトナム語)のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:33:00 GMT)
Exploiting GPT-4 Vision for Zero-shot Point Cloud Understanding [114.5] 私たちは、ポイントクラウドでオブジェクトカテゴリを分類する課題に取り組みます。
我々はこれらの課題を克服するためにGPT-4 Vision (GPT-4V) を用いる。
ゼロショットポイントクラウド分類の新しいベンチマークを設定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:16:44 GMT)
Question Translation Training for Better Multilingual Reasoning [113.5] 大規模言語モデルは推論タスクにおいて魅力的なパフォーマンスを示すが、英語以外の言語ではより悪いパフォーマンスを示す傾向がある。
典型的な解決策は、命令データを興味のあるすべての言語に翻訳し、結果の多言語データをトレーニングすることである。
質問のアライメントは、翻訳学習アプローチよりも一貫した改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:39:10 GMT)
Optimising for Interpretability: Convolutional Dynamic Alignment
Networks [108.8] 我々は、畳み込み動的アライメントネットワーク(CoDA Nets)と呼ばれる新しいニューラルネットワークモデルを紹介する。
彼らの中核となるビルディングブロックは動的アライメントユニット(DAU)であり、タスク関連パターンに合わせて動的に計算された重みベクトルで入力を変換するように最適化されている。
CoDAネットは一連の入力依存線形変換を通じて分類予測をモデル化し、出力を個々の入力コントリビューションに線形分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:44:20 GMT)
Convolutional Dynamic Alignment Networks for Interpretable
Classifications [108.8] 我々は、畳み込み動的アライメントネットワーク(CoDA-Nets)と呼ばれる新しいニューラルネットワークモデルを紹介する。
コアとなるビルディングブロックは動的アライメントユニット(DAU)で、入力をタスク関連パターンと動的に整合する重みベクトルで線形に変換する。
CoDA-Netsは一連の入力依存線形変換を通じて分類予測をモデル化し、出力を個々の入力コントリビューションに線形分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:33:14 GMT)
Towards A Better Metric for Text-to-Video Generation [102.2] 生成モデルは高品質のテキスト、画像、ビデオの合成において顕著な能力を示した。
新たな評価パイプラインであるText-to-Video Score(T2VScore)を導入する。
本尺度は,(1)テキスト記述における映像の忠実度を精査するテキスト・ビデオ・アライメント,(2)ビデオ品質,(2)ビデオ全体の製作口径を専門家の混合で評価するビデオ品質の2つの重要な基準を統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:42:39 GMT)
B-cos Alignment for Inherently Interpretable CNNs and Vision
Transformers [97.8] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)の学習における重み付けの促進による解釈可能性の向上に向けた新たな方向性を提案する。
このような変換の列は、完全なモデル計算を忠実に要約する単一の線形変換を誘導することを示す。
得られた説明は視覚的品質が高く,定量的解釈可能性指標下では良好に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:13:05 GMT)
InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic
Visual-Linguistic Tasks [92.0] 我々は、視覚基盤モデルを60億のパラメータにスケールアップする大規模視覚言語基盤モデル(InternVL)を設計する。
このモデルは、32の汎用視覚言語ベンチマークにおいて、最先端のパフォーマンスを広く適用し、達成することができる。
強力な視覚能力を備え、ViT-22Bの代替となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:23:55 GMT)
MolCA: Molecular Graph-Language Modeling with Cross-Modal Projector and
Uni-Modal Adapter [91.8] 言語モデル(LM)は、様々な1Dテキスト関連タスクにおいて、印象的な分子理解能力を示す。
しかし、それらは本質的に2次元グラフの認識を欠いている。
クロスモーダルプロジェクタとユニモーダルアダプタを用いた分子グラフ言語モデリング(MolCA: Molecular Graph-Language Modeling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:02:01 GMT)
Optimal Data Splitting in Distributed Optimization for Machine Learning [91.1] 本研究は,サーバとローカルマシン間の分散データの最適比に着目し,通信コストとローカル計算のコストについて検討する。
ネットワークの実行時間は、一様分布と最適分布で比較される。
提案手法の優れた理論的性能を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:30:12 GMT)
Activations and Gradients Compression for Model-Parallel Training [91.1] モデル並列分散トレーニングセットアップにおけるアクティベーションと勾配の同時圧縮が収束に与える影響について検討する。
グラデーションはアクティベーションよりも軽度な圧縮速度を必要とする。
実験では、TopKでトレーニングされたモデルが、推論中に圧縮も適用された場合にのみ正常に動作することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:54:54 GMT)
Editing Arbitrary Propositions in LLMs without Subject Labels [88.7] GT(Gradient Tracing)と呼ばれるシンプルで高速なローカライゼーション手法を提案する。
GTは、単にバイナリではなく任意の命題を編集できる。
提案手法は, 対象ラベルにアクセスせずに, 対象ラベルを持つ最先端のL&E手法に近い動作を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:08:24 GMT)
On the Generalization of Stochastic Gradient Descent with Momentum [84.5] 運動量に基づく勾配降下(SGD)の加速変種は、機械学習モデルを訓練する際に広く用いられる。
まず,標準重球運動量(SGDM)を持つSGDの複数のエポックに対する安定性ギャップが非有界となる凸損失関数が存在することを示す。
滑らかなリプシッツ損失関数に対しては、修正モーメントベースの更新規則、すなわち、幅広いステップサイズで初期運動量(SGDEM)を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:55:29 GMT)
Rethinking Tokenizer and Decoder in Masked Graph Modeling for Molecules [81.1] マスク付きグラフモデリングは、分子グラフの自己教師付き表現学習において優れている。
サブグラフレベルのトークン化器とremaskデコーディングを備えた十分表現力のあるデコーダがエンコーダの表現学習に大きな影響を与えることを示す。
我々は,単純なGNNベースのTokenizer(SGT)と効果的な復号化戦略を備えた,新しいMGM手法SimSGTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:55:06 GMT)
Diff-Instruct: A Universal Approach for Transferring Knowledge From
Pre-trained Diffusion Models [77.8] 本稿では,任意の生成モデルの学習を指導するDiff-Instructというフレームワークを提案する。
Diff-Instructは、最先端の単一ステップ拡散モデルであることを示す。
GANモデルの精製実験により、Diff-InstructはGANモデルの事前訓練されたジェネレータを一貫して改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:51:23 GMT)
See the Unseen: Better Context-Consistent Knowledge-Editing by Noises [73.5] 知識編集が大規模言語モデル(LLM)の知識を更新
既存の作業はこの特性を無視し、編集には一般化が欠けている。
実験により、異なる文脈がLLMに与える影響は、同じ知識を思い出す際にガウス的な分布に従うことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:09:14 GMT)
Adaptive Model Pruning and Personalization for Federated Learning over
Wireless Networks [72.6] フェデレーション学習(FL)は、データプライバシを保護しながら、エッジデバイス間での分散学習を可能にする。
これらの課題を克服するために、部分的なモデルプルーニングとパーソナライズを備えたFLフレームワークを検討する。
このフレームワークは、学習モデルを、データ表現を学ぶためにすべてのデバイスと共有されるモデルプルーニングと、特定のデバイスのために微調整されるパーソナライズされた部分とで、グローバルな部分に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:01:23 GMT)
Seeing the Unseen: Visual Common Sense for Semantic Placement [71.8] 画像が与えられたら、視覚システムは、その物体が置かれたり、人間によって配置される可能性がある画像の意味論的に意味のある領域(マスクまたは境界ボックス)を予測するように要求される。
セマンティック・プレースメント(SP)と呼ばれるこのタスクは、ロボットやARデバイス(ユーザーの空間内でオブジェクトを自動レンダリングする)にとって、このような常識的な視覚的理解が重要であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:28:30 GMT)
Learning to Unlearn: Instance-wise Unlearning for Pre-trained
Classifiers [71.7] そこでは、事前訓練されたモデルからインスタンスのセットに関する情報を削除することを目標としています。
本稿では,1)表現レベルでの忘れを克服するために,敵の例を活用すること,2)不必要な情報を伝播するネットワークパラメータをピンポイントする重み付け指標を活用すること,の2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:22:24 GMT)
ChatGPT's One-year Anniversary: Are Open-Source Large Language Models
Catching up? [71.1] ChatGPTは、AIのランドスケープ全体において、地震的な変化をもたらした。
モデルは人間の質問に答え、幅広いタスクのパネルで指示に従うことができることを示した。
クローズドソースのLLMは一般的にオープンソースよりも優れていますが、後者の進歩は急速に進んでいます。
これは研究だけでなく、ビジネスにも重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:55:05 GMT)
AI-Generated Images Introduce Invisible Relevance Bias to Text-Image
Retrieval [70.5] 我々は,AI生成画像がテキスト画像検索モデルに目に見えない関連性バイアスをもたらすことを示す。
検索モデルのトレーニングデータにAI生成画像を含めると、目に見えない関連性バイアスが増す。
本研究では,目に見えない関連バイアスを軽減するための効果的なトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:31:04 GMT)
T-Eval: Evaluating the Tool Utilization Capability of Large Language
Models Step by Step [69.6] 大規模言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて顕著な性能を達成した。
LLMのツール活用能力の評価と分析方法はまだ未検討である。
ツール利用能力を段階的に評価するためにT-Evalを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:18:25 GMT)
Bias-Conflict Sample Synthesis and Adversarial Removal Debias Strategy
for Temporal Sentence Grounding in Video [67.2] TSGV(Temporal Sentence Grounding in Video)は、データセットバイアスの問題に悩まされている。
偏りを伴うサンプル合成と逆行性除去脱バイアス戦略(BSSARD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:59:43 GMT)
Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey
design [66.2] 本研究では,「プロンプト」の単語の置換による人間の反応バイアスが研究されている事例研究として,サーベイデザインを用いた。
9つのモデルに対する総合的な評価は、一般のオープンかつ商用のLCMは、一般的に人間のような振る舞いを反映しないことを示している。
これらの矛盾は、微調整されたモデルでは顕著である傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:52:31 GMT)
When Large Language Model Agents Meet 6G Networks: Perception,
Grounding, and Alignment [64.5] モバイル端末とエッジサーバの協調を利用した6GネットワークにおけるAIエージェントの分割学習システムを提案する。
提案システムでは,LLMのための新しいモデルキャッシングアルゴリズムを導入し,コンテキストにおけるモデル利用を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:20:59 GMT)
TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on
Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit [60.3] 本稿では,階層型マルチタスク協調訓練フレームワークであるTAROTを提案する。
TAROTは、プロファイルとジョブにおける半構造化テキストをターゲットにしており、取得したセマンティック情報を各レベルで制限するために、複数のきめ細かい事前訓練タスクと共に保持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:57:58 GMT)
SciGLM: Training Scientific Language Models with Self-Reflective
Instruction Annotation and Tuning [60.1] LLM(Large Language Models)は、科学的な発見を支援することを約束している。
我々はSciGLMを紹介した。SciGLMは大学レベルの科学的推論を行うことができる科学言語モデルのスイートである。
より広い研究コミュニティの利益のために、私たちはSciInstruct、SciGLM、そして自己表現フレームワークと微調整コードをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:22:21 GMT)
ReSimAD: Zero-Shot 3D Domain Transfer for Autonomous Driving with Source
Reconstruction and Target Simulation [59.3] 我々は、再構成・シミュレーション・パーセプション方式を提案することにより、ドメインシフトを緩和する新しい視点とアプローチを提供する。
具体的には、暗黙的な再構築プロセスは、ドメイン関連知識をドメイン不変表現に変換することを目的とした、以前のドメインからの知識に基づいている。
提案手法は,3次元事前学習を約束する領域能力の向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:38:47 GMT)
VeCAF: VLM-empowered Collaborative Active Finetuning with Training
Objective Awareness [58.4] PVM(Pretrained Vision Model)は、下流の視覚タスクを学習するための一般的なテクニックである。
VLMを用いた協調型アクティブファインタニング(VeCAF)を提案する。
VeCAFは、調整中のモデルのトレーニング目標を組み込むことで、パラメトリックデータ選択モデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:28:37 GMT)
Collaboratively Self-supervised Video Representation Learning for Action
Recognition [58.2] 我々は,行動認識に特化した協調的自己指導型ビデオ表現学習フレームワークを設計する。
提案手法は,UCF101およびHMDB51データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:42:04 GMT)
From Digital Twins to Digital Twin Prototypes: Concepts, Formalization,
and Applications [55.6] デジタル双対とは何かという合意的な定義は存在しない。
我々のデジタルツインプロトタイプ(DTP)アプローチは、組み込みソフトウェアシステムの開発と自動テストにおいて、エンジニアを支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:13:48 GMT)
Systematic large flavor fTWA approach to interaction quenches in the
Hubbard model [55.2] 最近導入されたフェルミオン・トランケート・ウィグナー近似(fTWA)を用いた2次元ハバードモデルにおける相互作用クエンチ後の非平衡ダイナミクスについて検討する。
以上の結果から,fTWAは少なくとも予熱力学を含まないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:32:42 GMT)
Progressive Energy-Based Cooperative Learning for Multi-Domain
Image-to-Image Translation [53.7] マルチドメイン画像・画像翻訳のための新しいエネルギーベース協調学習フレームワークについて検討する。
フレームワークは、ディスクリプタ、トランスレータ、スタイルエンコーダ、スタイルジェネレータの4つのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:45:02 GMT)
Residual Q-Learning: Offline and Online Policy Customization without
Value [53.5] イミテーション・ラーニング(Imitation Learning, IL)は、実演から模倣行動を学ぶためのフレームワークである。
政策カスタマイズと呼ばれる新しい問題設定を定式化する。
本稿では,従来の政策を活かして定式化MDPを解くための新しいフレームワークであるResidual Q-learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:37:48 GMT)
Provably tuning the ElasticNet across instances [53.1] 我々は、複数の問題インスタンスにまたがるリッジ回帰、LASSO、ElasticNetの正規化パラメータをチューニングする問題を考察する。
我々の結果は、この重要な問題に対する学習理論による最初の一般的な保証である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:23:39 GMT)
A Novel Approach for Automatic Program Repair using Round-Trip
Translation with Large Language Models [50.9] 研究によると、ある文の文法的誤りは、それを他の言語に翻訳し、その語を返せば修正できる。
現在の自動プログラム修復(APR)生成モデルは、ソースコードで事前訓練され、修正のために微調整されている。
本稿では,あるプログラミング言語から別のプログラミング言語,あるいは自然言語へのコード変換,そして,その逆といった,微調整ステップをバイパスし,ラウンド・トリップ変換(RTT)を用いる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:36:31 GMT)
Leveraging the power of transformers for guilt detection in text [50.7] 本研究は,テキスト中の罪悪感を検出するための3つのトランスフォーマーベース言語モデルの適用性について検討する。
提案モデルでは,BERTとRoBERTaをそれぞれ2点,RoBERTaを1点で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:40:39 GMT)
Multi-view MidiVAE: Fusing Track- and Bar-view Representations for Long
Multi-track Symbolic Music Generation [50.4] 長い多トラックのシンボリック・ミュージックを効果的にモデル化・生成するVAE手法の先駆者の一つであるMulti-view MidiVAEを提案する。
我々は,ハイブリッドな変分符号化・復号化戦略を用いて,楽器の特徴と調和,および楽曲のグローバルおよびローカルな情報に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:41:01 GMT)
Optimal baseline exploitation in vertical dark-matter detectors based on
atom interferometry [50.1] 長基線原子干渉計に基づく重力波やダークマターの地上検出器は、現在、最終計画段階にあるか、既に建設中である。
マルチダイアモンド噴水グレーディメータを用いた共振モード検出器は,その高さが利用可能なベースラインの20%を占める場合,最適なショットノイズ制限を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:58:02 GMT)
Graph Attention Transformer Network for Multi-Label Image Classification [50.0] 複雑なラベル間関係を効果的にマイニングできる多ラベル画像分類のための一般的なフレームワークを提案する。
提案手法は3つのデータセット上で最先端の性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:44:57 GMT)
Video Super-Resolution Transformer with Masked Inter&Intra-Frame
Attention [49.5] Vision Transformerは、低解像度のシーケンスで欠落した詳細を復元することに成功した。
VSRの精度が優れているにもかかわらず、計算負荷と大きなメモリフットプリントはトランスフォーマーベースのVSRモデルの展開を妨げる。
マスク内およびフレーム間アテンション(MIA-VSR)を用いた新しい特徴レベルマスキング処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:48:00 GMT)
Learning to Transform for Generalizable Instance-wise Invariance [48.6] どのような画像であっても、正規化フローを使用して変換上の分布を予測し、それらの上の予測を平均化する。
この正規化フローはエンドツーエンドでトレーニングされており、AugerinoやInstaAugよりもはるかに広い範囲の変換を学ぶことができる。
CIFAR10, CIFAR10-LT, TinyImageNetの精度とロバスト性向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:13:58 GMT)
Unlocking Efficiency in Large Language Model Inference: A Comprehensive
Survey of Speculative Decoding [48.2] 投機的デコーディングは、LLM(Large Language Models)推論のための新しいデコーディングパラダイムとして登場した。
復号処理の各ステップにおいて、この手法はまずいくつかの将来のトークンを効率的にドラフトし、それらを並列に検証する。
自己回帰デコーディングとは異なり、投機的デコーディングはステップ毎に複数のトークンを同時にデコーディングし、推論を加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:26:50 GMT)
HexaGen3D: StableDiffusion is just one step away from Fast and Diverse
Text-to-3D Generation [47.7] 本研究では,大規模2次元拡散モデルのパワーを利用する新しい手法を提案する。
我々のアプローチであるHexaGen3Dは、6つの直交射影と対応する潜伏三葉機を共同で予測するために事前訓練されたテキスト・ツー・イメージモデルを微調整する。
高品質で多様なオブジェクトをテキストプロンプトから7秒で推測し、品質とレイテンシのトレードオフを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:41:15 GMT)
Conformal Approach To Gaussian Process Surrogate Evaluation With
Coverage Guarantees [47.2] 適応型クロスコンフォーマル予測区間を構築する手法を提案する。
結果として生じる共形予測区間は、ベイズ的信頼性集合に類似した適応性のレベルを示す。
原子炉の蒸気発生器における閉鎖現象の高コスト・評価シミュレータのサロゲートモデリングの文脈において, 本手法の適用可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:45:18 GMT)
On the importance of Data Scale in Pretraining Arabic Language Models [46.4] アラビア事前訓練言語モデル(PLM)におけるデータの役割に関する総合的研究を行う。
我々は、大規模で高品質なアラビアコーパスを用いて、最先端のアラビアPLMの性能を再評価する。
我々の分析は、データの事前学習がパフォーマンスの主要な要因であり、他の要因を超えていることを強く示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:11:15 GMT)
Contextual Bandits with Stage-wise Constraints [46.4] 段階的制約(各ラウンドにおける制約)の存在下での文脈的包帯について検討する。
本稿では,この問題に対する高信頼度有界アルゴリズムを提案し,それに対するT$ラウンドの後悔を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:58:21 GMT)
SCTNet: Single-Branch CNN with Transformer Semantic Information for
Real-Time Segmentation [46.1] SCTNetは、リアルタイムセグメンテーションのためのトランスフォーマーセマンティック情報を備えた単一ブランチCNNである。
SCTNetは、軽量な単一ブランチCNNの高効率を維持しながら、推論不要なセマンティックブランチのリッチなセマンティック表現を楽しみます。
本研究では,Cityscapes,ADE20K,COCO-Stuff-10Kについて広範な実験を行い,本手法が新しい最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:43:32 GMT)
Jewelry Recognition via Encoder-Decoder Models [45.0] コンピュータビジョン技術と画像キャプションを用いたジュエリー認識手法を提案する。
提案手法は,宝石電子商取引などの様々な応用に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:10:50 GMT)
QuIP: 2-Bit Quantization of Large Language Models With Guarantees [44.2] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における学習後のパラメータ量子化について研究する。
Incoherence Processing (QuIP) を用いた量子化を導入する。これは、$textitincoherent$ weight と Hessian matrices から量子化が恩恵を受けるという知見に基づく新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:54:28 GMT)
Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution [44.0] 本稿では,確率分解モデル (PDM) を提案する。
PDMはより多様な劣化をモデル化し、試験画像の様々な劣化をよりよくカバーするHR-LRペアを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:05:14 GMT)
Towards Efficient Diffusion-Based Image Editing with Instant Attention
Masks [43.1] 本稿では、インスタント拡散編集(InstDiffEdit)と呼ばれるテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの新規で効率的な画像編集手法を提案する。
特に、InstDiffEditは、既存の拡散モデルのクロスモーダルな注意力を活用して、拡散ステップ中に即時マスクガイダンスを実現することを目的としている。
DIEの既存の評価を補うため、既存の手法のマスク精度と局所的な編集能力を調べるためのEditing-Maskと呼ばれる新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:25:54 GMT)
Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural
networks for time-dependent problems [42.9] 本稿では,時間依存問題に対する多要素重ね合わせPINNと領域分解に基づく有限基底PINNの組み合わせを提案する。
ドメイン分解アプローチは、PINNと重ね合わせのPINNアプローチを明らかに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:32:53 GMT)
Learning Explainable and Better Performing Representations of POMDP
Strategies [42.7] 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)の戦略は、通常メモリを必要とする。
L*-アルゴリズムを用いて戦略のオートマトン表現を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:52:56 GMT)
FedRFQ: Prototype-Based Federated Learning with Reduced Redundancy,
Minimal Failure, and Enhanced Quality [41.9] FedRFQはプロトタイプベースのフェデレーション学習アプローチであり、冗長性を低減し、失敗を最小限に抑え、下位品質を改善することを目的としている。
本稿では,BFT (Byzantine Fault Tolerance) 検出可能な集約アルゴリズムであるBFT-detectを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:50:27 GMT)
Must: Maximizing Latent Capacity of Spatial Transcriptomics Data [41.7] 本稿では,この課題に対処する新しい手法である MuST について述べる。
STデータに含まれるマルチモダリティ情報を一様潜在空間に効果的に統合し、下流の全てのタスクの基礎を提供する。
その結果, 組織やバイオマーカーの構造を正確に同定し, 保存する上で, 既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:07:28 GMT)
Coupled vertical double quantum dots at single-hole occupancy [39.6] 我々は、二重量子井戸、シリコン-ゲルマニウムヘテロ構造に閉じ込められた垂直二重量子ドットを制御する。
単一ホールトランジスタで個々の電荷遷移を感知する。
垂直の二重量子ドットを(1,1)の電荷状態にチューニングすると、1つのプランジャゲートの下にある各量子井戸に1つの穴が閉じられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:46:40 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Free-form Natural Language Constraints
and Pre-Trained Language Models [39.1] 安全な強化学習(RL)エージェントは、特定の制約に固執しながら与えられたタスクを達成する。
本稿では,RLエージェントによる自然言語制約の理解を容易にするために,事前学習言語モデル(LM)を提案する。
提案手法は,人間由来の自然言語制約の多種多様な制約の下で,安全な政策学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:37:03 GMT)
Can Large Language Models Explain Themselves? [38.7] 自己整合性チェックを,反事実,重要度,リアクションの3種類の自己説明に適用する。
我々の研究は、信頼度はタスク依存とモデル依存の両方であることを示した。例えば、感情分類では、反ファクト的説明は、Llama2、Mistralの重要度、Falcon 40Bのリアクションなど、より忠実である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:39:15 GMT)
Explore to Generalize in Zero-Shot RL [38.4] 本研究では,強化学習におけるゼロショットの一般化について検討する。
提案手法は,Mazeタスクが83%,Heistが74%,トレーニングレベルが200ドルという,極めて効果的な一般化を実現したProcGen課題のタスクの最先端技術であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:58:51 GMT)
Harmonizing Covariance and Expressiveness for Deep Hamiltonian
Regression in Crystalline Material Research: a Hybrid Cascaded Regression
Framework [37.9] 物質研究における量子系のハミルトン回帰は共分散則を満たす必要がある。
本稿では,2段階の回帰段階を持つハイブリッドフレームワークを提案する。
本手法は,電子構造計算におけるハミルトン予測における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:31:50 GMT)
A Generative Multi-Resolution Pyramid and Normal-Conditioning 3D Cloth
Draping [37.8] 条件付き変分オートエンコーダを試作し,3次元衣服の生成と描画を行う。
正準空間に衣服の詳細を段階的に付加するピラミッドネットワークを提案する。
CLOTH3DとCAPEの2つの公開データセットによる結果から,モデルが堅牢で,詳細生成の点で制御可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:41:11 GMT)
Low-Rank Gradient Compression with Error Feedback for MIMO Wireless
Federated Learning [37.7] 提案手法は,最小二乗の交互化に基づく局所勾配圧縮のための低ランク行列因数分解戦略と,オーバー・ザ・エア計算と誤差フィードバックに重点を置いている。
提案プロトコルはオーバー・ザ・エア・ローランク圧縮 (Ota-LC) と呼ばれ, 計算コストが低く, 通信オーバーヘッドも従来のベンチマークと比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:30:06 GMT)
$M^{2}$Fusion: Bayesian-based Multimodal Multi-level Fusion on
Colorectal Cancer Microsatellite Instability Prediction [37.2] 大腸癌 (CRC) による病理組織像のマイクロサテライト不安定性 (MSI) 予測は, 弱い教師付き学習課題である。
M2$Fusion: CRC MSI予測のためのベイズ型マルチモーダル多層核融合パイプラインを提案する。
提案手法は,352例のクロスバリデーションで検証され,特徴レベル (0.8177 vs. 0.7908) と決定レベル融合戦略 (0.8177 vs. 0.7289) のどちらよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:28:58 GMT)
TAPE: Leveraging Agent Topology for Cooperative Multi-Agent Policy
Gradient [36.8] 本稿では,他のエージェントを政策として考慮すべきかどうかを判断するエージェントトポロジフレームワークを提案する。
エージェントは、グローバルユーティリティではなく、連立ユーティリティを学習目的として使用することができる。
我々は,TAPEの政策改善定理を証明し,エージェント間の協調性の向上に関する理論的説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:06:53 GMT)
GWPT: A Green Word-Embedding-based POS Tagger [36.7] 単語埋め込みに基づく軽量なPOSタグが提案され、GWPTと命名された。
非文脈的または文脈的単語の埋め込み、次元のインデックスを低、中、高周波数の集合に分割し、異なるN-gramで表現する。
GWPTは、モデルパラメータが少なく、トレーニングと推論の両方において計算の複雑さが著しく低い最先端の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:06:17 GMT)
On the Benefits of Inducing Local Lipschitzness for Robust Generative
Adversarial Imitation Learning [36.5] 判別器とジェネレータの局所リプシッツ性がGAILが学習したポリシーの堅牢性に及ぼす影響について検討した。
修正された目的が、より堅牢なポリシーを学習することにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:05:14 GMT)
MLAD: A Unified Model for Multi-system Log Anomaly Detection [35.7] 複数のシステムにまたがる意味的関係推論を組み込んだ新しい異常検出モデルMLADを提案する。
具体的には、Sentence-bertを用いてログシーケンス間の類似性を捉え、それらを高次元の学習可能な意味ベクトルに変換する。
我々は,各キーワードのシーケンスにおける意義を識別し,マルチシステムデータセットの全体分布をモデル化するために,アテンション層の公式を改訂する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:51:13 GMT)
BoNuS: Boundary Mining for Nuclei Segmentation with Partial Point Labels [34.6] 本稿では,核の部分点ラベルのみを必要とする弱制御型核分割法を提案する。
具体的には,核内部情報と境界情報とを同時に学習するBoNuSという,核セグメンテーションのための新しい境界地雷フレームワークを提案する。
形態学的な知識で欠落した核を検出するためのカリキュラム学習を備えた核検出モジュールについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:50:39 GMT)
Binding-Adaptive Diffusion Models for Structure-Based Drug Design [34.0] 我々はバインディング適応拡散モデル(BindDM)という新しいフレームワークを提案する。
BindDMでは,タンパク質-リガンド相互作用に関与する結合部位の重要な部分であるサブ複合体を適応的に抽出する。
BindDMは、より現実的な3D構造を持ち、タンパク質標的に対する高い結合親和性を持つ分子を生成でき、最大5.92 Avg. Vina Scoreを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:34:00 GMT)
DiffSketcher: Text Guided Vector Sketch Synthesis through Latent
Diffusion Models [33.7] DiffSketcherは、自然言語入力を使用してテキストベクトル化されたフリーハンドスケッチを作成する革新的なアルゴリズムである。
我々の実験は、DiffSketcherが以前の作業よりも高い品質を実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:20:29 GMT)
Client-Level Differential Privacy via Adaptive Intermediary in Federated
Medical Imaging [33.5] プライバシ保護とパフォーマンスの差分プライバシ(DP)のトレードオフは、現実の医療シナリオではいまだ検討されていない。
本稿では,コミュニケーションにおけるプライバシを重視したクライアントレベルのDPのコンテキスト下でのトレードオフを最適化することを提案する。
プライバシを損なうことなくパフォーマンスを向上させるための適応型仲介手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:18:13 GMT)
Concept-Guided Prompt Learning for Generalization in Vision-Language
Models [33.4] 視覚言語モデルのための概念ガイド型プロンプト学習を提案する。
Contrastive Language-Image Pretrainingの知識を活用して、ビジュアルコンセプトキャッシュを作成します。
テキスト特徴を洗練させるために,多段階の視覚特徴をテキスト特徴に変換するプロジェクタを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:04:47 GMT)
Foundation Models for Biomedical Image Segmentation: A Survey [33.3] Segment Anything Model (SAM) は、オブジェクトの種類や画像のモダリティを事前に知ることなく、画像内のオブジェクトを分割または識別することができる。
このレビューは2023年4月1日から2023年9月30日までの期間に焦点を当てている。
SAMは多くの用途で最先端のパフォーマンスを達成するが、頸動脈の分節、副腎、視神経、下顎骨などの特定の領域では不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:49:51 GMT)
DeepThalamus: A novel deep learning method for automatic segmentation of
brain thalamic nuclei from multimodal ultra-high resolution MRI [32.7] 超高分解能(0.125mm3)での視床核分割のための多モード体積深部ニューラルネットワークの設計と実装を行った。
超高分解能T1,T2,White Matter nulled (WMn) 画像を用いて半自動分割視床核のデータベースを構築した。
ディープラーニングに基づく新しい戦略は、自動セグメンテーションを得るために設計され、その堅牢性とアクカリティを改善するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:59:56 GMT)
Strategic Classification under Unknown Personalized Manipulation [32.7] 戦略的分類における基本的なミス境界とサンプルの複雑さについて検討する。
エージェントは、肯定的に予測するために、その特徴ベクトルをある程度戦略的に操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:39:52 GMT)
Towards Causal Deep Learning for Vulnerability Detection [31.6] ソフトウェア工学モデルに計算に基づく因果学習を導入する。
以上の結果から,CausalVulはモデル精度,ロバスト性,OOD性能を一貫して改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:21:08 GMT)
A Duty to Forget, a Right to be Assured? Exposing Vulnerabilities in Machine Unlearning Services [31.3] 機械学習(ML)における未学習サービスによる潜在的な脅威を探究する。
オーバー・アンラーニングを利用してトレードオフバランスに与える影響を計測する2つの戦略を提案する。
その結果,両戦略が未学習シナリオにおけるモデルの有効性を損なう可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:59:29 GMT)
Decomposition, Compression, and Synthesis (DCS)-based Video Coding: A
Neural Exploration via Resolution-Adaptive Learning [30.5] 入力映像をそれぞれの空間テクスチャフレーム(STF)に分解する。
次に,一般的なビデオコーダを用いて圧縮する。
最後に,デコードされたSTFとTMFをネイティブ入力と同じ解像度で合成し,高品質なビデオ再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:17:58 GMT)
Semantic Segmentation in Multiple Adverse Weather Conditions with Domain
Knowledge Retention [30.4] 教師なし領域適応は、悪天候に対するモデルの適応性と堅牢性を高めるための潜在的アプローチである。
本稿では,適応的な知識獲得,擬似ラベルブレンディング,気象構成のリプレイを取り入れた,複数の悪天候条件に対するセマンティックセグメンテーション手法を提案する。
提案手法は, 常に最先端の手法より優れており, 平均mIoU (%) の65.7で最高の性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:08:53 GMT)
PhilEO Bench: Evaluating Geo-Spatial Foundation Models [30.0] 本稿では,EOファンデーションモデルのための新しい評価フレームワークであるPhilEO Benchを紹介する。
このフレームワークは、テストベッドと400GBのSentinel-2データセットからなる。
われわれはPrithviやSatMAEなど,異なるファンデーションモデルを評価するフレームワークを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:12:45 GMT)
Deep Evolutional Instant Interest Network for CTR Prediction in
Trigger-Induced Recommendation [30.0] 本稿では,TIRシナリオにおけるクリックスルーレート予測のための新しい手法であるDeep Evolutional Instant Interest Network (DEI2N)を提案する。
我々は,ユーザがスクロールダウンした場合の瞬間的関心の強度の動的変化を予測するために,ユーザインスタント・関心モデリング・レイヤを設計する。
オフラインおよび実世界の産業データセットを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:27:24 GMT)
A Globally Convergent Algorithm for Neural Network Parameter
Optimization Based on Difference-of-Convex Functions [29.6] 隠れ層ネットワークのパラメータを最適化するアルゴリズムを提案する。
具体的には,ブロックワイズ(DC-of-the-art)差分関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:53:35 GMT)
Gen-NeRF: Efficient and Generalizable Neural Radiance Fields via
Algorithm-Hardware Co-Design [29.6] Gen-NeRFは、一般化可能なNeRFアクセラレーションに特化したアルゴリズムハードウェアの共同設計フレームワークである。
アルゴリズム側では、Gen-NeRFは粗いthen-focusサンプリング戦略を統合する。
ハードウェア面では、Gen-NeRFはデータ再利用の機会を最大化するためのアクセラレーターマイクロアーキテクチャを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:18:49 GMT)
Knowledge-Driven Deep Learning Paradigms for Wireless Network
Optimization in 6G [28.8] 知識駆動型ディープラーニングは、実証済みのドメイン知識をニューラルネットワークの構築に統合することを目的としている。
本稿では,無線ネットワークにおける知識駆動型DLの体系的レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:47:30 GMT)
Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models [28.5] 本稿では,ファズ4Allについて述べる。ファズ4Allは,多数の異なる入力言語を対象とし,それらの言語の特徴を多用できるという意味で普遍的なファズ4Allである。
テスト中の9つのシステム(C、C++、Go、SMT2、Java、Python)を入力として評価する。
この評価は、6言語すべてで、普遍的なファジィングは既存の言語固有のファジィよりも高いカバレッジを達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:12:22 GMT)
Survey of Natural Language Processing for Education: Taxonomy,
Systematic Review, and Future Trends [28.3] 自然言語処理(NLP)は、コンピュータ科学分野の技法を用いてテキストを分析することを目的としている。
医療、商業、教育の分野で応用されている。
本調査では,NLPの最近の進歩を,教育領域に関わる課題の解決に焦点をあてて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:48:42 GMT)
Constrained Multi-objective Optimization with Deep Reinforcement Learning Assisted Operator Selection [28.1] 本研究では,Deep Reinforcement Learningを支援するオンラインオペレータ選択フレームワークを提案する。
提案手法は,現在の状況に応じて個体群の改善を最大化する演算子を適応的に選択することができる。
このフレームワークは4つの人気のあるCMOEAに組み込まれ、42のベンチマーク問題で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:51:19 GMT)
TT-SNN: Tensor Train Decomposition for Efficient Spiking Neural Network
Training [27.6] スパイキングニューラルネットワーク(TT-SNN)の列車分解について紹介する。
TT-SNNはトレーニング可能な重量分解によってモデルサイズを削減し、ストレージ、FLOP、レイテンシーを削減した。
また,典型的な逐次テンソル計算の代替として並列計算を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:08:19 GMT)
Feature Interaction Aware Automated Data Representation Transformation [27.3] 我々は,マルコフ決定過程をカスケードした階層的強化学習構造を開発し,特徴選択と操作選択を自動化する。
我々は、選択された特徴間の相互作用強度に基づいてエージェントに報酬を与える。その結果、人間の意思決定をエミュレートする特徴空間をインテリジェントかつ効率的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:02:16 GMT)
Efficient Nonparametric Tensor Decomposition for Binary and Count Data [27.0] 本稿では、二分数テンソルと数テンソルのアンダーラインデコンポジションとして、アンダーライン効率のアンダーラインNonアンダーラインテンソルであるENTEDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:27:03 GMT)
One for All: Toward Unified Foundation Models for Earth Vision [26.6] 現在のリモートセンシング基礎モデルは、単一のモダリティまたは特定の空間解像度範囲に特化している。
空間解像度の異なる複数のデータモダリティに対して,単一の共有トランスフォーマーバックボーンを用いるOFA-Netを導入する。
提案手法は,12の異なる下流タスクに対して評価し,有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:12:51 GMT)
Has Your Pretrained Model Improved? A Multi-head Posterior Based
Approach [25.9] 我々は、各エンティティに関連するメタ機能を世界的知識の源として利用し、モデルからエンティティ表現を採用する。
本稿では,これらの表現とメタ特徴の整合性を,事前学習モデルの評価指標として用いることを提案する。
提案手法の有効性は,関係データセットを用いたモデル,大規模言語モデル,画像モデルなど,様々な領域で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:50:17 GMT)
Developing ChatGPT for Biology and Medicine: A Complete Review of
Biomedical Question Answering [25.6] ChatGPTは、医療診断、治療レコメンデーション、その他の医療支援の提供において、QA(QA)の戦略的青写真を探っている。
これは、自然言語処理(NLP)とマルチモーダルパラダイムによる医療領域データの取り込みの増加によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:21:16 GMT)
Towards Real-World Aerial Vision Guidance with Categorical 6D Pose
Tracker [25.6] オブジェクト6-DoFのポーズを追跡することは、さまざまな下流ロボットタスクや現実世界のアプリケーションに不可欠である。
頑健なカテゴリーレベル6-DoFポーズトラッカー(Robust6DoF)を導入する。
また,Pose-Aware Discrete Servo(PAD-Servo)戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:22:25 GMT)
ToolkenGPT: Augmenting Frozen Language Models with Massive Tools via
Tool Embeddings [25.5] 大規模な言語モデルを外部ツールで拡張することは、複雑な問題を解決するための有望なアプローチとして現れている。
最近のインコンテキスト学習パラダイムはこれらの問題を緩和するが、制限されたコンテキスト長はいくつかのデモのみを可能にする。
我々は、両者の利点を組み合わせた代替アプローチである$textbfToolkenGPT$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:52:21 GMT)
CLAPP: Contrastive Language-Audio Pre-training in Passive Underwater
Vessel Classification [25.1] 本稿では,新しいモデルであるCLAPP(Contrastive Language-Audio Pre-Training in Underwater Vessel Classification)を紹介する。
我々の目標は、海洋データセットから得られた広範囲の血管オーディオと血管状態テキストペアを使用してニューラルネットワークをトレーニングすることである。
CLAPPは、生の血管オーディオデータから直接学習し、利用可能であれば、慎重にキュレートされたラベルから学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:23:37 GMT)
Scalable Geometric Fracture Assembly via Co-creation Space among
Assemblers [24.9] 我々は,意味情報に頼らずに,幾何学的フラクチャーアセンブリのためのスケーラブルなフレームワークを開発した。
本稿では, フラクチャー・アセンブリ・プロセスにおける衝突問題に対処するために, 新たな損失関数,すなわち幾何に基づく衝突損失を導入する。
私たちのフレームワークは、既存の最先端フレームワークと比較して、PartNetとBreaking Badデータセットの両方でパフォーマンスが向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:27:04 GMT)
Improved Implicity Neural Representation with Fourier Bases
Reparameterized Training [24.7] Inlicit Neural Representation (INR)は、近年様々なコンピュータビジョンタスクにおいて、強力な表現パラダイムとして成功している。
既存の手法では、INRの精度を向上させるため、位置符号化や周期的アクティベーション関数といった高度な手法が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:40:41 GMT)
RedEx: Beyond Fixed Representation Methods via Convex Optimization [24.7] RedExはニューラルネットワークと同じくらい表現力があり、半確定的な制約と最適化保証を備えた凸プログラムを通じて階層的にトレーニングすることができる。
固定表現法が不可能な対象関数の族を効率的に学習できるという意味で,RedExが固定表現法を確実に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:30:11 GMT)
Exploring the Potential of Large Language Models in Self-adaptive
Systems [24.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自己適応システム(SAS)の様々な側面を強化する可能性がある。
しかし、SAS における LLM の可能性は、この分野の文献が不足しているため、未解明で曖昧なままである。
本稿では, 関連分野の文献レビューの結果を報告するとともに, SASに関する研究を要約し, 分類し, SASの特定の側面に対する可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:44:11 GMT)
Graph Representation Learning for Contention and Interference Management
in Wireless Networks [24.4] Wi-Fi 802.11ahネットワークにおける制限付きアクセスウィンドウ(RAW)は、ユーザグループ化による競合や干渉を管理する。
RAWでは,ネットワークの最悪のユーザスループットを最大化するために,最適なユーザグループ決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:23:06 GMT)
MixRT: Mixed Neural Representations For Real-Time NeRF Rendering [24.0] 我々は、低品質メッシュ、ビュー依存変位マップ、圧縮されたNeRFモデルを含む新しいNeRF表現であるMixRTを提案する。
この設計は、既存のグラフィックスハードウェアの能力を効果的に活用し、エッジデバイス上でリアルタイムのNeRFレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:38:54 GMT)
Uncovering the Full Potential of Visual Grounding Methods in VQA [23.6] VG-methodsは、モデルが質問関連視覚情報に依存することを強化することにより、VQA(Visual Question Answering)の性能を改善する。
VG-methodsのトレーニングと試験は、主に不正確なデータを用いて行われ、それらの潜在的な利益の適切な評価を妨げている。
その結果,本手法の有効性は極めて過小評価されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:21:19 GMT)
Towards Automatic Translation of Machine Learning Visual Insights to
Analytical Assertions [23.5] 機械学習(ML)の可視化で観察される視覚特性をPythonアサーションに変換する自動化ツールを開発するためのビジョンを提示する。
このツールは、ML開発サイクルでこれらの視覚化を手作業で検証するプロセスの合理化を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:11:59 GMT)
Data vs. Model Machine Learning Fairness Testing: An Empirical Study [23.5] モデルトレーニング前後の公平性をテストすることによって、より包括的なアプローチを評価するための第一歩を踏み出します。
モデル依存度と独立公平度の関係を実証的に分析し,提案手法の有効性を評価する。
以上の結果から, トレーニング前の公平性テストは, バイアスデータ収集プロセスの早期取得において, より安価かつ効果的な手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:14:16 GMT)
Adversarial Estimation of Riesz Representers [23.5] リース表現器は半パラメトリック推定線型汎函数の分散における鍵成分である。
一般関数空間を用いてRiesz表現子を推定する逆フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:26:13 GMT)
MM-SAP: A Comprehensive Benchmark for Assessing Self-Awareness of
Multimodal Large Language Models in Perception [22.9] 本稿では,MLLMの知覚における自己認識能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。
MM-SAPは3つの異なるサブデータセットを含み、それぞれが自己認識の異なる側面に焦点を当てている。
MM-SAPを用いて8つの有名なMLLMを評価し,その自己認識を分析し,詳細な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:19:22 GMT)
Improving Low-resource Prompt-based Relation Representation with
Multi-view Decoupling Learning [22.4] 本稿では,MVREという新しいプロンプトに基づく関係表現手法を提案する。
MVREは、各関係を異なる視点に分離し、多視点関係表現を包含する。
提案手法は,低リソース環境下での最先端化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:09:00 GMT)
TDD Without Tears: Towards Test Case Generation from Requirements
through Deep Reinforcement Learning [22.3] テスト駆動開発(TDD)は、実際のコードを書く前に要件に基づいてテストケースを書くことを義務付ける。
テストケースを書くことはTDDの中心ですが、時間がかかり、コストがかかり、開発者が悩まされることも少なくありません。
PyTesterは、テキストからテストケースを生成するアプローチで、正しい、実行可能な、完全な、効果的なテストケースを自動的に生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:21:58 GMT)
SoundCam: A Dataset for Finding Humans Using Room Acoustics [22.3] SoundCamは、Wildの部屋から公開されたユニークなRIRのデータセットとして、これまでで最大のものです。
これには、室内のインパルス応答の10チャンネルの実世界計測と、3つの部屋における2000の10チャンネルの音楽記録が含まれる。
これらの測定は、人間の検出や識別、位置の追跡など、興味深いタスクに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:15:52 GMT)
Lightning Attention-2: A Free Lunch for Handling Unlimited Sequence
Lengths in Large Language Models [20.8] 本稿では、線形アテンションによる理論計算の利点を実現するための最初の線形アテンション実装であるLightning Attentionを紹介する。
具体的には、従来のアテンション機構をブロック内に適用し、インターブロックに対して線形アテンションカーネルのトリックを適用する。
異なるモデルサイズとシーケンス長について様々な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:57:29 GMT)
Robo-ABC: Affordance Generalization Beyond Categories via Semantic
Correspondence for Robot Manipulation [20.7] 本稿では,ロボット操作のためのフレームワークであるRobo-ABCについて紹介する。
本稿では,Robo-ABCが視覚的可視性検索の精度を大幅に向上させることを示す。
Robo-ABCは85.7%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:02:30 GMT)
JumpCoder: Go Beyond Autoregressive Coder via Online Modification [20.3] 既存のコード大言語モデル(コードLLM)は、コード生成において優れた機能を示すが、可逆性はない。
オンライン修正と非逐次生成を可能とし,LLMを拡張可能な新しいモデル診断フレームワークであるJumpCoderを紹介した。
JumpCoderは、Python用Pass@1の最大3.6%増加、Java用6.3%、マルチ言語HumanEvalベンチマーク用C++用3.7%のコードLLMをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:04:29 GMT)
Dynamic Fault Analysis in Substations Based on Knowledge Graphs [20.2] まず、構造化されていないテキストから関連情報を抽出し、Elastic-Search上に構築された柔軟な分散検索エンジンを利用してデータを処理します。
Viterbiアルゴリズムは、隠れた状態シーケンスを解読するために統合され、隠れた危険に関連するエンティティのセグメンテーションとラベル付けを容易にする。
提案手法の有効性は,テキスト記録に隠れた危険のある特定の変電所からのケース解析によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:14:58 GMT)
LLaVA-Phi: Efficient Multi-Modal Assistant with Small Language Model [20.2] 効率的なマルチモーダルアシスタントであるLLaVA-$phi$(LLaVA-Phi)を紹介する。
LLaVA-Phiは、最近進歩した小言語モデルPhi-2のパワーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:24:20 GMT)
The ODE Method for Stochastic Approximation and Reinforcement Learning
with Markovian Noise [19.7] 近似アルゴリズムを解析する根本的な課題は、その安定性を確立することである。
本稿では,マルティンゲール差分雑音設定からマルコフ雑音設定へ有界な安定に対するボルカー・メイン定理を拡張する。
我々の分析の中心は、少数の関数の変化の減少率であり、これは多量の強い法則の形式とよく用いられるV4 Lynovドリフト条件の両方によって示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:20:17 GMT)
Pontryagin Optimal Control via Neural Networks [19.5] 我々は,ニューラルネットワークをポントリャーギンの最大原理(PMP)と統合し,NN-PMP-Gradient の効率的なフレームワークを提案する。
結果として生じるコントローラは、未知の複雑な力学を持つシステムに実装することができる。
モデルフリーおよびモデルベース強化学習(RL)アルゴリズムと比較して, NN-PMP-Gradientは, 制御目的の観点から高いサンプル効率と性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:09:01 GMT)
Only Send What You Need: Learning to Communicate Efficiently in
Federated Multilingual Machine Translation [19.3] フェデレートラーニング(FL)は多言語課題を解決するための有望なアプローチである。
モデル伝送の通信効率を向上させるメタ学習に基づく適応パラメータ選択手法MetaSendを提案する。
我々は,MetaSendが,限られた通信予算が存在する場合に,翻訳品質のベースラインよりも大幅に改善されることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:04:26 GMT)
Prompting open-source and commercial language models for grammatical
error correction of English learner text [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、流動的で文法的なテキストを生成するよう促すことができる。
確立したベンチマークデータセット上で, 文法的誤り訂正(GEC)におけるLLMの性能評価を行った。
いくつかのオープンソースモデルは、最小限の編集ベンチマークで商用モデルよりも優れており、いくつかの設定ではゼロショットプロンプトは、少数ショットプロンプトと同じくらい競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:19:47 GMT)
FiGCLIP: Fine-Grained CLIP Adaptation via Densely Annotated Videos [19.1] セマンティックな特性を損なうことなく,CLIPの細粒度・統語能力を高めることが可能であることを示す。
私たちは、高品質で包括的で比較的小さなデータセットにCLIPを効率的に適用します。
我々は、細部指向のセマンティック理解を保った強力な視覚表現であるファイングラインドCLIP(FiGCLIP)を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:27:34 GMT)
A Comprehensive Exploration of Personalized Learning in Smart Education:
From Student Modeling to Personalized Recommendations [19.1] 中国、米国、欧州連合等はパーソナライズされた学習の重要性を推し進めてきた。
このレビューは、パーソナライズされた学習の現在の状況とその教育における重要な役割を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:49:25 GMT)
Single and Few-step Diffusion for Generative Speech Enhancement [18.5] 拡散モデルは音声強調において有望な結果を示した。
本稿では,2段階の学習手法を用いて,これらの制約に対処する。
提案手法は定常的な性能を保ち,従って拡散ベースラインよりも大きく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:17:47 GMT)
Hierarchical Fashion Design with Multi-stage Diffusion Models [17.8] クロスモーダルなファッション合成と編集は、ファッションデザイナーにインテリジェントなサポートを提供する。
現在の拡散モデルは、画像合成における可換安定性と制御性を示している。
共有多段階拡散モデルを用いた新しいファッションデザイン手法であるHieraFashDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:38:57 GMT)
Gradient Descent with Linearly Correlated Noise: Theory and Applications
to Differential Privacy [17.8] 線形相関雑音下での勾配降下について検討する。
我々はこの結果を用いて、微分プライベート最適化のための新しい効果的な行列分解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:27:40 GMT)
Empirical Evidence for the Fragment level Understanding on Drug
Molecular Structure of LLMs [16.5] 言語モデルが1次元配列から化学空間構造をどう理解するかについて検討する。
その結果,分子断片の観点から,言語モデルで化学構造が理解できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:53:58 GMT)
Traces of Memorisation in Large Language Models for Code [16.1] コードのための大規模な言語モデルは、一般にインターネットから取り除かれた大量のソースコードコーパスで訓練される。
記憶の速度を、自然言語で訓練された大きな言語モデルと比較する。
コードのための大きな言語モデルは、自然言語のようなデータ抽出攻撃に弱いことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:24:41 GMT)
Uncertainty-based Detection of Adversarial Attacks in Semantic
Segmentation [16.1] 本稿では,セマンティックセグメンテーションにおける敵攻撃検出のための不確実性に基づくアプローチを提案する。
本研究は,複数種類の敵対的攻撃を対象とする摂動画像の検出能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:51:09 GMT)
LEGO:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model [15.4] 言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルであるLEGOを提案する。
提案モデルでは,入力中の局所情報の詳細な理解を求めるタスクを抽出する。
ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:29:17 GMT)
PPT4J: Patch Presence Test for Java Binaries [15.3] 近年,オープンソースソフトウェアに報告されている脆弱性の数は大幅に増加している。
対象のバイナリにパッチを適用するかどうかをテストする能力、すなわちパッチの存在テストは、実践者にとって不可欠である。
PPT4J(textbfP$atch $textbfP$resence $textbfT$est $textbffor$textbfJ$ava Binaries)という新しいパッチ存在テストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:16:22 GMT)
Push- and Pull-based Effective Communication in Cyber-Physical Systems [15.1] 我々は,CPSにおけるプッシュ・アンド・プル・コミュニケーションの分析モデルを提案し,そのポリシーの最適性はサイバー価値情報(VoI)の状態と一致していることを確認した。
我々の結果は、より良い最適ソリューションを提供するにもかかわらず、実装可能なプッシュベースの通信戦略は比較的単純なシナリオでも性能が劣る可能性があることも強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:06:17 GMT)
Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering
Tasks [14.8] 入力凸リプシッツリカレントニューラルネットワークと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを開発した。
このモデルは、計算効率と対向ロバスト性の観点から、様々な工学的タスクにおいて、既存の繰り返し単位よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:26:53 GMT)
A Smooth Binary Mechanism for Efficient Private Continual Observation [13.8] 時間とともに進化するデータセットに基づいて、異なるプライベートな見積もりをリリースする方法を示す。
このアプローチのPython実装は、Hnzingerらのアプローチの実行時間よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:54:05 GMT)
Cross Domain Early Crop Mapping using CropGAN and CNN Classifier [13.8] 機械学習のアプローチは、高解像度の作物栽培マップを生成するために推進されている。
これらのアプローチで直面する大きな課題の1つは、基底真理ラベルの可用性の制限である。
本稿では、上記のクロスドメイン問題に対処するため、Crop Generative Adrial Network(CropGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:27:41 GMT)
Morphological Profiling for Drug Discovery in the Era of Deep Learning [13.3] 形態素プロファイリングの分野における最近の進歩を概観する。
このパイプラインでは、ディープラーニングの適用に特に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:22:46 GMT)
Improved Information Theoretic Generalization Bounds for Distributed and
Federated Learning [12.9] ネットワーク環境における学習問題に対する予測一般化誤差に対する情報理論的境界について考察する。
この設定では、K$ノードがあり、それぞれ独自の独立したデータセットを持ち、各ノードのモデルを最終集中モデルに集約する必要がある。
ブレグマン発散やリプシッツ連続損失のような様々な問題に対して期待される一般化誤差について上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:42:13 GMT)
EMBRE: Entity-aware Masking for Biomedical Relation Extraction [12.8] 本稿では,関係抽出のためのEMBRE (Entity-Aware Masking for Biomedical Relation extract) 法を提案する。
具体的には、バックボーンモデルとエンティティマスキングの目的を事前学習することにより、エンティティ知識をディープニューラルネットワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:12:01 GMT)
The Space-Time Cost of Purifying Quantum Computations [12.6] 一般的な量子計算は、ユニタリ演算と測定によって構成される。
中間量子測定は計算の終了まで遅延することができ、結果として等価な純粋に単項計算となる。
中間測定を除去する「ブラックボックス」変換は、空間または時間の両方を著しく爆発させなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:38:02 GMT)
Transformer-based Video Saliency Prediction with High Temporal Dimension
Decoding [12.6] 本稿では,高テンポラル次元ネットワークデコーディング(THTDNet)を用いたトランスフォーマに基づくビデオサリエンシ予測手法を提案する。
このアーキテクチャは、DHF1KやUCFスポーツ、ハリウッド-2といった一般的なベンチマークで、マルチブランチや過剰に複雑なモデルに匹敵する性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:09:56 GMT)
Almost all even-particle pure states are determined by their half-body
marginals [12.4] 局所次元が等しい偶数$N$-粒子のほとんどの総称純状態が、その半体辺辺の4つによって他の全ての純状態(UDP)の中で一意に決定されることを示す。
また、真に多重な絡み合った状態を決定するための限界をグラフィカルに記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:44:22 GMT)
Contrastive Active Inference [12.4] 本稿では,エージェントの生成モデル学習における計算負担を低減し,今後の行動計画を行うための,アクティブ推論のための対照的な目的を提案する。
提案手法は,画像に基づくタスクにおいて,確率に基づく能動推論よりも特に優れているが,計算処理が安価で,訓練も容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:49:36 GMT)
MaskClustering: View Consensus based Mask Graph Clustering for
Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation [12.2] 3次元オープンボキャブラリインスタンスセグメンテーションの方法は、高品質なアノテートされた3Dデータの限られたスケールによって妨げられる。
我々は,ビューコンセンサスと呼ばれる新しいメトリクスを提案し,マルチビュー観測をよりよく活用する。
本手法は,オープンボキャブラリインスタンスセグメンテーションとクラス非依存マスク生成の両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:56:15 GMT)
Multi-Depth Branch Network for Efficient Image Super-Resolution [12.0] 超解像(SR)における長年の課題は、低解像(LR)の高頻度細部を効率的に拡張する方法である。
MDBM(Multi-Depth Branch Module)を特徴とする非対称SRアーキテクチャを提案する。
MDBMには異なる深さの枝があり、高い周波数と低周波の情報を同時に、効率的に捉えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:05:34 GMT)
A Bi-Pyramid Multimodal Fusion Method for the Diagnosis of Bipolar
Disorders [11.6] 我々はMRIとfMRIの両方のデータを用いて、双極性障害のマルチモーダル診断モデルを提案する。
提案手法は,OpenfMRIデータセットの精度を0.657から0.732に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:11:19 GMT)
Assisted Knowledge Graph Authoring: Human-Supervised Knowledge Graph
Construction from Natural Language [11.6] WAKAは、ドメインの専門家が最も親しみやすいメディアを通して知識グラフを作成することができるWebアプリケーションである。
歴史、物理学、医学などの分野からのドメイン固有の知識は、知識グラフにおいて著しく不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:51:00 GMT)
Information hiding cameras: optical concealment of object information
into ordinary images [11.4] 本稿では,電子デコーダと統合された光情報隠蔽カメラについて紹介する。
この情報隠蔽復号システムは、人間のオブザーバーを欺いたり誤解させたりするような、普通の見た目のパターンで入力画像を変換・隠蔽する、回折光学プロセッサをフロントエンドとして採用する。
これらの通常の出力画像を処理することにより、共同学習された電子デコーダニューラルネットワークは、偽りの出力パターン内に隠された元の情報を正確に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:37:27 GMT)
SPIRAL: A superlinearly convergent incremental proximal algorithm for
nonconvex finite sum minimization [11.2] SPIRAL は有限和問題に対する収束pRoximal algogomrithor である。
軽微な仮定の下では顕著な収束がある。
それは芸術の状況に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:18:19 GMT)
CascadeV-Det: Cascade Point Voting for 3D Object Detection [10.7] アンカーレス物体検出器は、アンカーの余分な後処理を必要とせず、ポイントベースの予測を行うのに非常に効率的である。
2Dグリッドとは異なり、これらの検出器で使用される3Dポイントは、しばしば地上の真理の中心から遠く離れている。
本稿では,高品質な3Dオブジェクト検出を実現するカスケード投票(CascadeV)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:10:27 GMT)
Physics-constrained Attack against Convolution-based Human Motion
Prediction [10.6] 本研究では,人間の動き予測器の予測誤差を物理的制約で最大化することにより,最悪の場合の摂動を発生させる新たな逆攻撃法を提案する。
具体的には、対象のポーズの規模に適合する攻撃を容易にする新しい適応型スキームと、敵の例の自然性を高めるための2つの物理的制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:09:08 GMT)
Can Text-based Knowledge Graph Completion Benefit From Zero-Shot Large
Language Models? [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は、NLPタスクにおいて顕著に改善されている。
本研究では,より効率的なテキスト記述がモデル性能を増幅できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:22:59 GMT)
Discovery of Generalizable TBI Phenotypes Using Multivariate Time-Series
Clustering [10.6] 我々の研究は、様々な設定や個体群で一貫して一般化されるTBI表現型に対処する。
解析の結果,TBI表現型は3種類(アルファ,ベータ,ガンマ)であった。
年齢はTBIの結果の重要な決定要因であり、高齢のコホートは死亡率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:10:22 GMT)
Generalized Planning for the Abstraction and Reasoning Corpus [10.4] GPAR(Generalized Planning for Abstract Reasoning)を提案する。
ARC問題を一般化計画(GP)問題とみなし、解はポインタを持つ計画プログラムとして形式化される。
本稿では,行動モデル,述語,議論,計画プログラムの有効な構造に対する制約という形で,ARC特有のドメイン知識を用いてGPソルバをスケールアップする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:25:00 GMT)
Provable Adversarial Robustness for Group Equivariant Tasks: Graphs,
Point Clouds, Molecules, and More [9.9] 本稿では,タスク等価性を考慮した正反対ロバスト性の概念を提案する。
しかし、認証方法は、多くのモデルでは利用できない。
我々は、ノード分類のような同型同変タスクに対して、最初のアーキテクチャ固有のグラフ編集距離証明、すなわち、健全性保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:07:36 GMT)
Deep Signature Algorithm for Multi-dimensional Path-Dependent Options [9.8] 経路依存型オプションに対するディープシグネチャアルゴリズムについて検討する。
提案アルゴリズムは,ヨーロッパ型とアメリカ型の両方のオプション価格問題に適用する。
アルゴリズムの数値的な例が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:46:57 GMT)
Your Instructions Are Not Always Helpful: Assessing the Efficacy of
Instruction Fine-tuning for Software Vulnerability Detection [9.8] ソフトウェアは、固有の脆弱性のために潜在的なサイバーセキュリティリスクを引き起こす。
ディープラーニングは、広範な機能エンジニアリングを必要とせずに、優れたパフォーマンスを実現することができるため、このタスクの効果的なツールとして期待されている。
最近の研究は、多様なタスクにおけるディープラーニングの有効性を強調している。
本稿では,モデル,特に最近の言語モデルが,学習データに使用されるプログラミング言語を超えて一般化する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:45:27 GMT)
Efficient Reinforcemen Learning with Decoupling Exploration and
Utilization [9.7] 本研究は,OPARL(Optimistic and Pessimistic Actor Reinforcement Learning)の新たな枠組みを提案する。
OPARLは、探索に特化した楽観的なアクターと、利用に焦点を当てた悲観的なアクターという、ユニークなデュアルアクターアプローチを採用している。
実験と理論的研究は、OPARLが応用と探索のためのエージェントの能力を改善することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:42:09 GMT)
Study Features via Exploring Distribution Structure [9.6] 本稿では,データセットの確率的モデリングに基づく新しいデータ冗長性測定フレームワークと,ノイズに耐性のある新しい冗長性検出基準を提案する。
我々のフレームワークは柔軟性があり、異なるタイプの機能を扱うことができ、ベンチマークデータセットの実験では、メソッドの有効性が示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:01:31 GMT)
Feature Selection via Maximizing Distances between Class Conditional
Distributions [9.6] 積分確率測定(IPMs)により測定されたクラス条件分布間の距離に基づく新しい特徴選択フレームワークを提案する。
本フレームワークは, 教師付き分類のための分布感覚における特徴の識別的情報を直接探索する。
実験により,本フレームワークは,摂動に対する分類精度とロバスト性の観点から,最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:10:10 GMT)
A Contrast Based Feature Selection Algorithm for High-dimensional Data
set in Machine Learning [9.6] 本稿では,異なるクラス間で示される相違点に基づいて識別的特徴を抽出する新しいフィルタ特徴選択手法であるContrastFSを提案する。
提案手法の有効性と有効性について検証し,提案手法が無視可能な計算で良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:32:35 GMT)
Tensor-on-Tensor Regression: Riemannian Optimization,
Over-parameterization, Statistical-computational Gap, and Their Interplay [9.4] テンソル・オン・テンソル回帰(tensor-on-tensor regression)について検討し、テンソル応答とテンソル共変量とをタッカー階数パラメータ/行列で結合する。
我々は、未知の階級の課題に対処する2つの方法を提案する。
一般テンソル・オン・テンソル回帰に対する最初の収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:35:00 GMT)
How does self-supervised pretraining improve robustness against noisy
labels across various medical image classification datasets? [9.4] ノイズラベルは、特にディープラーニングにおいて、医療画像の分類に大きな影響を及ぼす可能性がある。
ラベル付きデータに依存しない自己教師付き事前トレーニングは、ノイズのあるラベルに対する堅牢性を高めることができる。
以上の結果から,DermNetは5つのデータセットの中で最も難易度が高いが,ノイズのあるラベルに対して強い堅牢性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:29:23 GMT)
Mitigating Noise in Quantum Software Testing Using Machine Learning [9.3] 本稿では,量子プログラムのテスト結果に対するノイズ効果を軽減するためのノイズ認識手法を提案する。
QOINは機械学習技術を用いて量子コンピュータのノイズ効果を学び、量子プログラムの出力からフィルタリングする。
その結果、QOINはノイズモデルの大部分に対して80%以上のノイズ効果を低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:09:51 GMT)
Partial entanglement network and bulk geometry reconstruction in AdS/CFT [9.2] 我々は境界CFT, 部分エンタングルメントエントロピー(PEE)上のエンタングルメント構造の特定の測度を用いてバルク幾何学量を再構成する。
任意の方向に沿った任意のバルク点におけるPEEフラックスの強さは1/4G$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:59:43 GMT)
MAPLE: Multilingual Evaluation of Parameter Efficient Finetuning of
Large Language Models [9.0] ファインチューニングは、膨大なリソースと計算を必要とせずに、大きな言語モデルの性能を改善するための実行可能なソリューションである。
我々はLLaMA-7BとMistral-7Bモデルを合成多言語命令チューニングデータ上に微調整し、モデル性能への影響を判定する。
ファインタニングによって、低リソース言語のパフォーマンスが向上する一方で、高リソース言語のパフォーマンスが低下することもあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:06:43 GMT)
Adversarial Examples are Misaligned in Diffusion Model Manifolds [9.0] 本研究は,拡散モデルのレンズによる敵攻撃の研究に焦点をあてる。
我々の焦点は、拡散モデルを利用して、画像に対するこれらの攻撃によって引き起こされる異常を検出し、分析することにある。
その結果、良性画像と攻撃画像とを効果的に識別できる顕著な能力が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:23:02 GMT)
Deep Learning Architecture for Network-Efficiency at the Edge [8.9] 本研究では,適応型圧縮認識型分割学習法を開発し,深層学習モデルの改良と訓練を行う。
分割学習手法と比較してネットワーク利用率を4倍に削減できることを示す。
また,「プルー」法は,精度に影響を与えることなく,特定のモデルのトレーニング時間を最大6倍に短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:29:37 GMT)
Necessary and Sufficient Conditions for Optimal Decision Trees using
Dynamic Programming [8.8] サブツリーを独立なサブプロブレムとして解き、木構造を利用する方法を示す。
我々は、従来の動的プログラミングアプローチを、分離可能な目的と制約の組み合わせを最適化できるフレームワークに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:06:10 GMT)
Quantum Privacy Aggregation of Teacher Ensembles (QPATE) for
Privacy-preserving Quantum Machine Learning [8.7] Papernot et. al.は、複数の教師モデルに解離データセットをトレーニングするフェデレート学習を可能にする技術を開発した。
この研究は、量子機械学習(QML)モデルにおいて、プライバシを確保する新しい方法を構築するために、量子ニューラルネットワーク(QNN)のアンサンブルにPATEを適用する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:38:06 GMT)
Synthetic Combinations: A Causal Inference Framework for Combinatorial
Interventions [8.5] 介入の任意の組み合わせ、すなわち$N×2p$因果パラメータについて、単位特異的な潜在的な結果を学ぶ。
様々なパラメーターを推定するために$N×2p$の実験を実行すると、$N$と$p$が成長するほど高価で/または実現不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:14:09 GMT)
Online Class-Incremental Learning For Real-World Food Image
Classification [8.4] 文化的、経済的、個人的影響によって形成された実世界の食品消費パターンは、動的かつ進化的なデータを含んでいる。
Online Class Incremental Learning (OCIL)は、シングルパスのデータストリームから継続的に学習するという課題に対処する。
本稿では,既存のER法用に設計された動的モデル更新モジュールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:44:36 GMT)
Improved Dense Nested Attention Network Based on Transformer for
Infrared Small Target Detection [8.4] 改良型高密度ネストアテンションネットワーク(IDNANet)と呼ばれる赤外線小ターゲット検出手法を提案する。
我々は,高密度ネステッドアテンションネットワーク(DNANet)の高密度ネスト構造を保存し,特徴抽出段階においてスウィン変換器を導入し,特徴の連続性を高める。
我々は、BIT-SIRSTと呼ばれる赤外線小ターゲット専用のデータセットを開発する。このデータセットは、大量の現実世界のターゲットと手動のアノテートラベルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:13:16 GMT)
Phenotyping calcification in vascular tissues using artificial
intelligence [8.4] 血管石灰化は、心臓発作や脳卒中を含む大血管障害(MACE)において重要な要因である。
そこで我々は, 動脈硬化組織においてもこれらの表現型を識別できる半自動非破壊パイプラインとともに, 石灰化の表現型分類システムを導入する。
このアプローチは5つの血管標本に対して説明され、数千の石灰化粒子を7時間以内で3200枚の画像に表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:53:20 GMT)
Word Boundary Information Isn't Useful for Encoder Language Models [8.1] 我々は、4つの異なる訓練尺度でトランスフォーマーエンコーダを訓練し、単語境界情報を含むいくつかの代替手法について検討する。
代替手法による大幅な改善は見つからず、単語境界情報を削除するトークンサの修正は有用な情報の喪失につながるものではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:21:08 GMT)
Dynamic Fault Characteristics Evaluation in Power Grid [7.8] 提案手法は,まず,知識グラフと結合した特徴抽出手法を用いて,障害ノードを同定する。
実験の結果,本手法は予測精度の高いシミュレーションシナリオにおいて,故障ノードを正確に検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:50:47 GMT)
Interferometric Geometric Phases of $\mathcal{PT}$-symmetric Quantum
Mechanics [7.5] 我々は$mathcalPT$-symmetric 量子力学において、幾何位相を純粋および熱状態に一般化する。
フォーマリズムはまず量子状態の平行輸送条件を導入し、PTQMの純粋状態に対して$theta1$と$theta2$という2つの幾何学的位相を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:01:07 GMT)
Stability Analysis of ChatGPT-based Sentiment Analysis in AI Quality
Assurance [7.0] この研究は、ChatGPTが基盤とする拡張型AIモデルの動作と堅牢性の両方に関連する安定性の問題に焦点をあてている。
その結果,ChatGPTをベースとした感情分析システムの構築は,様々な操作要因に起因する不確実性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:00:39 GMT)
Flexibly Scaling Large Language Models Contexts Through Extensible
Tokenization [6.9] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの重要なアプリケーションを扱うのに十分なコンテキストを必要とする。
コンテキストウィンドウのサイズは微調整で拡張できるが、トレーニングと推論の段階ではかなりのコストがかかる。
LLMのコンテキストの柔軟なスケーリングを実現する代替手法として,拡張可能なトークン化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:00:50 GMT)
Integrate Any Omics: Towards genome-wide data integration for patient
stratification [6.9] IntegrAOは、不完全なマルチオミクスデータを統合し、新しいサンプルを分類するための教師なしのフレームワークである。
不均一データや不完全データを扱うIntegratedAOの能力は、精度オンコロジーに不可欠なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:57:07 GMT)
Loophole-free test of macroscopic realism via high-order correlations of
measurement [6.8] マクロリアリズム(MR)のテストは、量子力学の基礎を理解するための鍵となる。
弱い信号限界におけるMRのループホールフリー試験における高次相関に基づく一般的な不等式を提案する。
我々は、不等式が量子スピンモデルによって破られることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:35:21 GMT)
Harnessing the Power of Beta Scoring in Deep Active Learning for
Multi-Label Text Classification [6.7] 本研究は,期待損失削減フレームワーク内の適切なスコアリングルールのベータファミリを活かした,新たなアクティブな学習戦略を提案する。
これはBeta Scoring Rulesを使って期待されるスコアの増加を計算し、次にサンプルベクトル表現に変換する。
合成データセットと実データセットの総合的な評価により,複数ラベルのテキスト分類において,確立された取得技術を上回る性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:06:24 GMT)
The What, Why, and How of Context Length Extension Techniques in Large
Language Models -- A Detailed Survey [6.5] 大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)における顕著なブレークスルーを表している。
本研究では,文脈長の延長に伴う固有の課題について検討し,研究者が採用した既存戦略の概要を整理した。
評価基準について,研究コミュニティ内に合意が存在するか検討し,さらに合意が必要な分野を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:07:21 GMT)
Consolidating Trees of Robotic Plans Generated Using Large Language
Models to Improve Reliability [6.4] LLM(Large Language Models)の固有の確率論的性質は、予測不可能な要素を導入している。
本稿では,多様な現実の要求やシナリオに対して,適切なロボットタスク計画を作成することを目的とした,革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:01:59 GMT)
Fusing Echocardiography Images and Medical Records for Continuous
Patient Stratification [6.3] 本研究は, 心血管疾患, 高血圧の表現を学習するために, 医療記録や心エコー図から抽出したすべての記述子を考察する手法を提案する。
提案手法はまず各変数をモダリティ固有のアプローチを用いて表現空間に射影する。
これらの標準化されたマルチモーダルデータの表現は、その後トランスフォーマーエンコーダに送られ、臨床評価を予測するプリテキストタスクを通じて患者の包括的表現にマージされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:04:46 GMT)
E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning Made Easy [6.2] E3xはユークリッド群$mathrmE(3)$と等価なニューラルネットワークを構築するためのソフトウェアパッケージである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:04:47 GMT)
A Strategy for Implementing description Temporal Dynamic Algorithms in
Dynamic Knowledge Graphs by SPIN [6.2] 本研究では,記述論理(DL)の拡張,時間的形式主義,行動形式主義などの関連する論理構造について検討した。
アクションの表現と推論のために、私たちはアクションをDL(Dynamic-ALCとその拡張など)に埋め込んだ。
本稿では,アクションプロジェクション,計画,満足度,一貫性,実現可能性,実行性をチェックするための用語可能なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:43:48 GMT)
PMFSNet: Polarized Multi-scale Feature Self-attention Network For
Lightweight Medical Image Segmentation [6.1] 現在の最先端の医用画像分割法は精度を優先するが、計算要求の増大とより大きなモデルサイズを犠牲にすることも多い。
計算冗長性を避けつつグローバルな局所特徴処理のバランスをとる新しい医用画像分割モデルPMFSNetを提案する。
長期依存関係をキャプチャするために,アテンション機構に基づいたマルチスケール機能拡張モジュールであるPMFSブロックをプラグインとして組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:26:47 GMT)
InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds [6.1] 我々はID埋め込みのための強力な拡散モデルに基づくソリューションであるInstantIDを紹介する。
我々のプラグイン・アンド・プレイ・モジュールは、1つの顔画像だけで様々なスタイルで画像のパーソナライズ処理を行う。
私たちの仕事はSD1.5やSDXLのような、トレーニング済みのテキストと画像の拡散モデルとシームレスに統合されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:50:18 GMT)
A PAC Learning Algorithm for LTL and Omega-regular Objectives in MDPs [5.9] 意思決定プロセス(MDP)におけるオメガ規則目的のためのモデルベース近似ほぼ正(PAC)学習アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、我々の理論を裏付ける実験を行うために、多くのサンプルしか必要としていないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:36:44 GMT)
Milestones in Bengali Sentiment Analysis leveraging Transformer-models:
Fundamentals, Challenges and Future Directions [5.9] 感性分析(英語: Sentiment Analysis、SA)とは、テキストにビューの極性を関連付けるタスクである。
本稿では,ベンガルにおけるSAのSOTA分析,特にTransformerベースのモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:23:02 GMT)
Quantum Transfer Learning for Acceptability Judgements [5.9] この研究は、大規模言語モデルから抽出されたベクトルを埋め込んだ量子移動学習アルゴリズムの潜在的な利点を示す。
このアプローチは、ItaCoLaから抽出された文でテストされている。
評価フェーズは、最先端の古典的トランスファー学習アルゴリズムに匹敵する量子トランスファー学習パイプラインの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:40:16 GMT)
Formal Logic Enabled Personalized Federated Learning Through Property
Inference [5.9] 本研究では,時間的論理的推論を利用してこの問題に対処する新たなトレーニングパラダイムを提案する。
本手法では,各FLクライアントに対して機械的に生成された論理式を組み込むことで,学習プロセスの強化を図る。
提案手法は,15州からのセンサデータからなる実世界の交通量予測タスクと,合成データを用いたスマートシティマルチタスク予測という2つのタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:25:37 GMT)
Authorship Obfuscation in Multilingual Machine-Generated Text Detection [5.8] オーサシップ難読化(AO)法は、機械生成テキスト(MGT)検出を回避できる。
我々は、11言語でよく知られた10のAO法と37のMGT検出法をベンチマークした。
その結果, ホモグリフ攻撃が特に成功した全てのテスト言語において, テストされたAOメソッドが検出回避を引き起こす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:57:41 GMT)
Discriminative Consensus Mining with A Thousand Groups for More Accurate Co-Salient Object Detection [5.8] Co-Salient Object Detection(CoSOD)は、Salient Object Detection(SOD)とCommon Object(Co-Segmentation)から拡張された、急速に成長するタスクである。
CoSODにはまだ標準的で効率的なトレーニングセットがないため、最近提案されたCoSODメソッドでトレーニングセットを選択するのはカオスである。
この論文では、CoSINe(Co-Saliency of ImageNet)データセットと呼ばれる新しいCoSODトレーニングセットが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:02:24 GMT)
Robust Semi-Supervised Learning for Self-learning Open-World Classes [5.7] 実世界のアプリケーションでは、ラベル付きデータは常にラベル付き集合に存在しないクラスを含んでいる。
本稿では,自己学習型オープンワールドクラス(SSOC)のためのオープンワールドSSL手法を提案する。
SSOCは、複数の人気のある分類ベンチマークで最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:27:46 GMT)
On Inter-dataset Code Duplication and Data Leakage in Large Language
Models [5.7] 本稿では,データセット間の重複現象とその大規模言語モデル(LLM)評価への影響について検討する。
復号化プロセスを用いて,事前学習データセットと微調整データセットの交点を同定する。
CSNで事前学習した4つのモデルを微調整し、事前学習中に見いだされたサンプルと、その段階で見つからないモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:46:40 GMT)
Learned Interferometric Imaging for the SPIDER Instrument [5.7] 本稿では,SPIDER計測装置による画像再構成のための2つのデータ駆動手法を提案する。
ディープラーニングは、トレーニングデータから事前情報を学習し、再構築品質を高め、計算時間を著しく短縮するために使用される。
これらの手法は、天文画像などのトレーニングデータが不足している領域にも適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:34:41 GMT)
Time-changed normalizing flows for accurate SDE modeling [5.4] ブラウン運動の時間変形に基づく動的正規化流れの新たな変換を提案する。
このアプローチは、他の方法ではモデル化できないいくつかのSDEを効果的にモデル化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:12:03 GMT)
Multi-task robot data for dual-arm fine manipulation [5.3] 本稿では,2つのアームタスクや細かな操作を必要とするタスクを含む多種多様なオブジェクト操作のデータセットを紹介する。
224k エピソード (150時間, 1,104 言語命令) のデータセットを作成した。
このデータセットには、視覚的注意信号とデュアルアクションラベル、アクションを堅牢な到達軌道とオブジェクトとの正確な相互作用に分離する信号、堅牢で正確なオブジェクト操作を実現するための言語命令が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:20:34 GMT)
Act as You Learn: Adaptive Decision-Making in Non-Stationary Markov
Decision Processes [5.3] textitAdaptive Monte Carlo Tree Search (ADA-MCTS) という検索アルゴリズムを提案する。
エージェントは時間とともに環境の更新されたダイナミクスを学習し、そのエージェントが学習する時、すなわち、そのエージェントが知識が更新された状態空間の領域にいる場合、悲観的にならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:45:21 GMT)
Low-light Stereo Image Enhancement and De-noising in the Low-frequency
Information Enhanced Image Space [5.2] 同時に高音化・低音化を行う手法が提案されている。
低周波情報拡張モジュール (IEM) は雑音を抑え, 新たな画像空間を創出するために提案される。
長距離空間依存を符号化するために,チャネル間および空間コンテキスト情報マイニングモジュール(CSM)を提案する。
エンコーダ-デコーダ構造が構築され、クロスビューとクロススケールな特徴相互作用が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:03:32 GMT)
Learning to Taste: A Multimodal Wine Dataset [5.1] We present WineSensed, a large multimodal wine data for study the relationship between visual perception, language, and flavor。
データセットには、ワインラベルの897kの画像と、ヴィヴィノ・プラットフォームからキュレートされたワインの824kのレビューが含まれている。
人間の経験と自動機械類似性カーネルを組み合わせた低次元概念埋め込みアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:07:55 GMT)
The Effect of Human v/s Synthetic Test Data and Round-tripping on
Assessment of Sentiment Analysis Systems for Bias [5.0] 知覚分析システム(英: Sentiment Analysis Systems、SAS)は、データ駆動型人工知能(AI)システムで、テキストを入力として与えたときに極性と感情的な強度を出力する。
近年、トレーニングデータやコードなしで、ブラックボックス設定でSASを評価し、それらを合成英語データを用いてバイアスとして評価するアプローチが導入された。
我々の発見は、研究者や実践者がSASテスト戦略を洗練させ、SASがよりミッションクリティカルなグローバル利用のアプリケーションの一部であるとして信頼を育むのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:27:18 GMT)
MS23D: : A 3D Object Detection Method Using Multi-Scale Semantic Feature
Points to Construct 3D Feature Layer [4.9] LiDAR点雲は、三次元空間における物体の動きと姿勢を効果的に描写することができる。
自律運転のシナリオでは、点雲の空間性と空洞性は、ボクセルベースの方法にいくつかの困難をもたらす。
我々はMS23Dと呼ばれる2段階の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:41:37 GMT)
Moving Sampling Physics-informed Neural Networks induced by Moving Mesh
PDE [4.9] 移動メッシュ法に基づくエンドツーエンド適応サンプリングニューラルネットワーク(MMPDE-Net)を提案する。
我々は,MMPDE-Netに基づく反復アルゴリズムを開発し,サンプリングポイントをより正確かつ制御しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:33:31 GMT)
SSL-Interactions: Pretext Tasks for Interactive Trajectory Prediction [4.8] トラジェクティブ予測のためのインタラクションモデリングを強化するために,プリテキストタスクを提案するSSL-Interactionsを提案する。
エージェントインタラクションの様々な側面をカプセル化する4つの対話対応プレテキストタスクを導入する。
また,データセットからインタラクション重大シナリオをキュレートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:43:40 GMT)
Automatic characterization of boulders on planetary surfaces from
high-resolution satellite images [4.8] 岩は様々な地質学的プロセスから形成され、その大きさ、形状、配向がより深く理解するのに役立ちます。
我々は、高解像度衛星画像におけるボルダーの検出とアウトライン化のために、インスタンスセグメンテーションニューラルネットワークであるMask R-CNNを使用している。
私たちのニューラルネットワークであるBoulderNetは、地球、月、火星の750枚の画像タイルに33,000個のボールダーのデータセットからトレーニングされました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:14:23 GMT)
Human Detection of Political Speech Deepfakes across Transcripts, Audio,
and Video [4.8] 超現実的な視覚効果と音声効果の技術の進歩は、政治演説のディープフェイクビデオが、真のビデオ記録とはすぐに区別できないという懸念を引き起こしている。
我々は,2,215人の参加者による5つの事前登録されたランダム化実験を行い,人間が実際の政治的言論と製法をいかに正確に区別するかを評価する。
音声アクターの音声と同一のディープフェイクよりも、最先端のテキスト音声合成アルゴリズムが生成するオーディオでは、誤情報のベースレートが識別やディープフェイクに最小限に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:14:36 GMT)
QAL-BP: An Augmented Lagrangian Quantum Approach for Bin Packing [4.6] ビンパッキングは人工知能の分野でよく知られたNP-Hard問題である。
量子技術の最近の進歩は、かなりの計算スピードアップを達成するための有望な可能性を示している。
QAL-BPは, ビンパッキングに特化して設計された, 擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)の定式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:10:40 GMT)
Leveraging External Knowledge Resources to Enable Domain-Specific
Comprehension [4.4] 機械読み取り(MRC)は、NLPの長年の問題である。
汎用テキストコーパスで訓練されたBERT変種は、ドメイン固有のテキストに適用される。
本稿では,知識グラフから抽出した埋め込みと,事前学習した言語モデルの埋め込み空間の整合と統合のための,MLP(Multi-Layer Perceptrons)を用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:43:46 GMT)
Small Quantum Codes from Algebraic Extensions of Generalized Bicycle
Codes [4.3] 量子LDPC符号は、消滅する符号化率を持つ表面符号から、一定の符号化率と線形距離を持つ非常に有望な符号まで様々である。
我々は、一般化自転車(GB)符号として知られる量子LDPC符号のサブセットにインスパイアされた小さな量子符号を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:38:13 GMT)
Non-Hermitian Entropy Dynamics in Anyonic Parity-Time Symmetric Systems [4.3] 一般化された非エルミートエントロピーを用いて、PT、反PT、および正準対称系の情報力学を研究する。
この結果から,反PTおよび正準対称ハミルトニアンの異なるパラメータ空間における情報力学の3つの顕著なパターンが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:45:11 GMT)
Wikidata as a seed for Web Extraction [4.3] 複数のWebドメインで公開された新しい事実を識別・抽出できるフレームワークを提案する。
我々は,テキストコレクションから事実を抽出し,Webページから事実を抽出するためのアイデアから着想を得た。
実験の結果,F1スコアでの平均性能は84.07であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:35:52 GMT)
Bringing the Discussion of Minima Sharpness to the Audio Domain: a
Filter-Normalised Evaluation for Acoustic Scene Classification [4.2] 深層ニューラルネットワークにおける損失最小値のシャープネスと一般化の相関について検討する。
解析は,2次元のフィルタ正規化可視化と抽出されたシャープネス尺度に基づく。
私たちのコード、トレーニングされたモデル状態、損失ランドスケープの可視化が公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:40:23 GMT)
An Autoregressive Text-to-Graph Framework for Joint Entity and Relation
Extraction [4.2] 条件付きシーケンス生成問題としてフレーミングすることで、非構造化テキストから結合エンティティと関係抽出を行う新しい手法を提案する。
ノードがテキストスパンを表し、エッジが関係トリプレットを表す線形化グラフを生成する。
本手法では,スパンと関係型の動的語彙にポインティング機構を付加したトランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:39:38 GMT)
Alternating Bias Assisted Annealing of Amorphous Oxide Tunnel Junctions [4.0] 熱酸化したアモルファスアルミニウム-酸化物トンネル接合の電気的特性を調整する方法を実証する。
抵抗変化の速度は強い温度依存性を示し、サブミクロン系では接合サイズに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:42:32 GMT)
Consolidating Strategies for Countering Hate Speech Using Persuasive
Dialogues [3.9] オンライン会話におけるヘイトフルコメントに対する反論を生み出すためのコントロール可能な戦略について検討する。
自動評価と人的評価を用いて、流動的で議論的で論理的に健全な議論を生成する特徴の最適な組み合わせを決定する。
我々は,このような特徴を持つテキストを自動的に注釈付けするための計算モデルと,既存のヘイトスピーチコーパスの銀標準アノテートバージョンを共有した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:31:18 GMT)
Mask-adaptive Gated Convolution and Bi-directional Progressive Fusion
Network for Depth Completion [3.9] エンコーダ・デコーダ構造に基づく深度補完のための新しいモデルを提案する。
本モデルでは,マスク適応型Gated Convolutionアーキテクチャと双方向プログレッシブフュージョンモジュールの2つの重要なコンポーネントを紹介する。
深度マップの完成と既存手法の精度と信頼性に優れる性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:58:06 GMT)
Efficient Node Selection in Private Personalized Decentralized Learning [3.8] ノードのプライバシを保護するために,プライベート・パーソナライズド・デカライズド・ラーニング(PPDL)を提案する。
PPDLは、セキュアアグリゲーションと相関した対向多武装帯域最適化を組み合わせたものである。
PPDLは標準ベンチマークのモデル性能において従来の非プライベートな手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:52:46 GMT)
Data Assimilation using ERA5, ASOS, and the U-STN model for Weather
Forecasting over the UK [3.8] 我々は、イギリスのローカルERA5 850 hPa温度データを活用し、U-STN12グローバル気象予報モデルを精査した。
ASOSネットワークから、イギリス全土の地上観測を表現したT2mデータを抽出した。
我々の知見は、グローバルな予測モデルが特定の領域に適応できる一方で、DAに大気データを組み込むことで、モデルの精度が著しく向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:21:25 GMT)
A Trade-off Analysis of Replacing Proprietary LLMs with Open Source SLMs
in Production [3.6] 多くの企業は、OpenAIのGPT-4のようなマネージドAIモデルのAPIを使用して、製品内でAI対応エクスペリエンスを作成している。
同時に、商用で利用可能なオープンソースの小型言語モデル(SLM)が急増している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:44:10 GMT)
To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in
Transfer Learning [3.5] 我々は,1つの事前訓練点から訓練されたアンサンブルを,事前訓練点からよりよく探索することで改善できることを示した。
本稿では,転送学習のためのスナップショットアンサンブル(SSE)をより効果的に改良するStarSSEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:12:13 GMT)
Two Types of AI Existential Risk: Decisive and Accumulative [3.5] 本稿では,従来の「決定型AI x-リスク仮説」と「累積型AI x-リスク仮説」を対比する。
累積仮説は、インクリメンタルなAIリスクが徐々に収束し、トリガーイベントが不可逆的な崩壊をもたらすまでレジリエンスを損なう、沸騰するカエルのシナリオを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:06:02 GMT)
Image Similarity using An Ensemble of Context-Sensitive Models [3.5] ラベル付け類似性において、一対の画像に数値スコアを割り当てることは、画像Aが他の画像Bよりも基準画像Rに近いかどうかを判断するよりも直感的ではない。
A:R対B:Rというラベル付きデータに基づく画像類似性モデルを構築するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:23:05 GMT)
Compositional Oil Spill Detection Based on Object Detector and Adapted
Segment Anything Model from SAR Images [3.5] 本稿では,オブジェクト検出器(例:YOLOv8),適応セグメント・アニーシング・モデル(SAM),命令マスク・フュージョン(OMF)モジュールからなる複合油流出検出フレームワークSAM-OILを提案する。
SAM-OILは,石油流出検出における強力なSAMの最初の応用である。特に,SAM-OIL戦略では,YOLOv8を用いて油流出関連物のカテゴリとバウンディングボックスを取得し,適応SAMにバウンディングボックスを入力し,カテゴリ非依存マスクを検索し,最後に秩序マスク融合(OMF)モジュールを用いてマスクとカテゴリを融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:03:10 GMT)
Formal Modelling and Analysis of a Self-Adaptive Robotic System [3.4] 自己適応システムはドメインの関心事を扱う管理サブシステムと適応ロジックを実装する管理サブシステムを持つ2層システムとしてモデル化されることが多い。
より具体的には、パイプライン検査に使用される自律型水中車両(AUV)について考察する。
AUVの機能は機能モデルでモデル化され、AUVの可変性をキャプチャする。
これにより、AUVのマネージドサブシステムを、AUVの有効な機能構成に対応するシステム群としてモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:44:20 GMT)
Inferring Preferences from Demonstrations in Multi-Objective Residential
Energy Management [3.4] DemoPI(Demonstration-based preference inference)は、この問題を軽減するための有望なアプローチである。
エネルギー顧客の振る舞いと価値を理解することは、選好推論が使えるシナリオの例です。
本研究では,多目的住宅エネルギー消費設定において,動的重みに基づく選好推定法(DWPI)を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:36:59 GMT)
Go-Explore for Residential Energy Management [3.4] Go-Exploreは、効率的な探索を実現するための計画手法と強化学習手法を組み合わせたアルゴリズムのファミリーである。
我々はGo-Exploreアルゴリズムを用いて、住宅エネルギー管理問題におけるコスト削減の課題を解決し、よく知られた強化学習アルゴリズムと比較して19.84%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:26:44 GMT)
Adaptive Neural-Operator Backstepping Control of a Benchmark Hyperbolic
PDE [3.3] 適応型PDE制御におけるNOsの適用に関する最初の結果を示し, 再循環を伴うベンチマーク1次元双曲型PDEを提案する。
また,安定性を示す数値シミュレーションを行い,最大3桁のスピードアップを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:52:15 GMT)
Cybersecurity and Embodiment Integrity for Modern Robots: A Conceptual Framework [3.3] 我々は、異なるデバイスに対するサイバー攻撃が、ロボットのタスクを完了させる能力に根本的に異なる結果をもたらすことを示す。
我々はまた、現代のロボットは、そのような側面に関して自己認識を持つべきだと主張する。
これらの提案を達成するには、ロボットは概念的にデバイスとタスクをリンクする少なくとも3つの特性を持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:46:38 GMT)
Uncertainty-Aware Hardware Trojan Detection Using Multimodal Deep
Learning [3.1] チップ製造の様々な段階でハードウェアトロイの木馬が挿入されるリスクは、ゼロトラスト・ファブレス時代に増大している。
本稿では,ハードウェアトロイの木馬を検出するマルチモーダル深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:45:51 GMT)
Playing the MEV Game on a First-Come-First-Served Blockchain [3.0] 本稿では,FCFSネットワーク,特にAlgorandにおけるMEV抽出ゲームのダイナミクスについて述べる。
本稿では,FCFSネットワークの時間制約に合わせた調停検出アルゴリズムを提案する。
時間制約の異なるアルゴリズムの性能は、任意探索におけるタイミングの重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:34:00 GMT)
Pedestrian Detection in Low-Light Conditions: A Comprehensive Survey [3.0] 歩行者検出は、コンピュータビジョン、監視、自動運転など、様々な領域において重要な問題である。
本研究の目的は,低照度環境を対象とする歩行者検出手法,ベースライン,データセットを包括的に調査することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:13:17 GMT)
Joint Probability Selection and Power Allocation for Federated Learning [2.9] 我々は,限られたエネルギー予算を持つデバイスが機械学習モデルを訓練する無線ネットワーク上でのフェデレーション学習の性能について検討した。
我々は、クライアントを共同で選択し、電力を最適に割り当てるための新しい確率的アプローチを定式化する。
その結果,提案手法はエネルギー消費, 完了時間, 精度の点で, 評価されたベンチマークと比較すると有意な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:09:47 GMT)
A stabilizer code model with non-invertible symmetries: Strange
fractons, confinement, and non-commutative and non-Abelian fusion rules [2.9] 正方格子上の各辺に四重項を持つ安定化器符号モデルと非可逆プラケット演算子を導入する。
基底状態の縮退はトーリック符号と同様にトポロジカルであり、また電荷と磁気電荷の対からなる通常の分解励起を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:06:54 GMT)
Explainable Predictive Maintenance: A Survey of Current Methods,
Challenges and Opportunities [2.9] システムとハードウェアのメンテナは、アップキープの金銭的および時間的コストを削減できる。
このことは、予測システムに説明可能性と解釈可能性を導入するために、説明可能なAI(XAI)の分野を惹きつける。
XAIは、優れたシステムを維持しながら、ユーザの信頼を増幅できる予測保守の分野にメソッドをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:06:59 GMT)
Model Editing at Scale leads to Gradual and Catastrophic Forgetting [2.9] 本稿では,ROMEとMEMITの2つの手法に焦点をあてて,現在のモデル編集手法を大規模に評価する。
モデルが複数の事実と逐次的に編集されるにつれて、以前編集された事実と下流タスクの実行能力を常に忘れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:57:15 GMT)
Silhouette Aggregation: From Micro to Macro [2.9] マイクロアベリング戦略はクラスタ不均衡とアウトレーヤ(バックグラウンドノイズ)の両方に敏感であり,マクロアベリングの方がより堅牢であることを示す。
8つの実世界のデータセットを実験的に検討することにより,マイクロ・マクロの両係数を考慮すべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:16:12 GMT)
AMPLIFY:Attention-based Mixup for Performance Improvement and Label
Smoothing in Transformer [2.7] AMPLIFYはTransformer自体のアテンション機構を使用して、元のサンプルのノイズや異常値が予測結果に与える影響を低減する。
実験の結果,AMPLIFYは計算資源のコストが小さく,テキスト分類作業において他の混合手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:42:52 GMT)
Consistency of semi-supervised learning, stochastic tug-of-war games,
and the p-Laplacian [2.7] 偏微分方程式(PDE)とグラフに基づく半教師付き学習の交叉について概観する。
グラフに基づく半教師付き学習の一貫性に関する興味深い研究の方向性を強調した。
本稿では, 今後の研究の方向性を示唆する数値実験の結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:20:39 GMT)
KeyCLD: Learning Constrained Lagrangian Dynamics in Keypoint Coordinates
from Images [2.6] KeyCLDは、イメージからラグランジアンダイナミクスを学ぶためのフレームワークである。
その結果,KeyCLDは画像のシーケンスに基づいて教師なしのエンドツーエンドで訓練されていることがわかった。
我々は,dm_control pendulum, cartpole, acrobot環境の画像からラグランジアン力学の学習を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:13:57 GMT)
PolMERLIN: Self-Supervised Polarimetric Complex SAR Image Despeckling
with Masked Networks [2.6] 脱スペックリングは合成開口レーダ(SAR)画像の品質向上に重要なノイズ低減タスクである。
既存の方法は単一偏光画像のみを扱うため、現代の衛星が捉えた多重偏光画像は扱えない。
本稿では,分極関係を利用したチャネルマスキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:06:36 GMT)
Stochastic optimization with arbitrary recurrent data sampling [2.5] 最も一般的に使われているデータサンプリングアルゴリズムは、軽度な仮定の下にある。
特定のクラスの繰り返し最適化アルゴリズムに対して、他のプロパティは不要であることを示す。
我々は,データセットをカバーするサンプリングアルゴリズムを選択することで,収束を加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:04:50 GMT)
Multimodal Crowd Counting with Pix2Pix GANs [2.5] 本稿では,色(RGB)画像から熱赤外(TIR)画像を自動的に生成するGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
いくつかの最先端の群集カウントモデルとベンチマーク群集データセットに関する実験は、精度が大幅に向上したことを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:54:35 GMT)
Curriculum for Crowd Counting -- Is it Worthy? [2.5] 近年,ディープラーニングモデルのトレーニングのために,Curriculum Learning(CL)と呼ばれる直感的なテクニックが導入されている。
本研究では, 密度推定法を用いて, 学童数測定におけるカリキュラム学習の影響について検討する。
実験の結果,カリキュラム学習はモデル学習性能を改善し,収束時間を短縮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:46:01 GMT)
The Pitfalls of Defining Hallucination [2.3] データテキストNLGにおける幻覚と排便の現在の分類について検討する。
論理に基づくこれらのクラスフィケーションの合成を提案する。
私は、幻覚に関する現在のすべての考え方の残りの制限を強調して締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:53:15 GMT)
DISTINQT: A Distributed Privacy Aware Learning Framework for QoS
Prediction for Future Mobile and Wireless Networks [2.2] プライバシを意識した分散学習フレームワークDISTINQTを提案する。
我々のフレームワークは、データ型とモデルアーキテクチャの観点から、複数の異種ノードをサポートします。
中央バージョンと比較して統計的に同一のパフォーマンスを実現し、平均性能は最大65%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:00:48 GMT)
Multi-Task DNS Security Analysis via High-Order Heterogeneous Graph Embedding [2.2] 不均一なエンティティを持つ類似性強化グラフを用いて、DNSクエリの振る舞いを定式化するための新しい結合DNS埋め込みモデルを提案する。
実際のDNSトラフィックの実験では、複数のタスクと遅延した高次確率を併用することで、すべてのタスクのセキュリティ解析性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:18:57 GMT)
Lagrangian Motion Magnification with Double Sparse Optical Flow
Decomposition [2.1] 顔面微小運動の局所的なラグランジアン運動倍率に対する新しいアプローチを提案する。
まず、顔を深層学習するために、リカレントな全ペアフィールド変換(RAFT)を微調整する。
第二に、顔の微小運動は空間と時間の両方で局所的であるので、空間と時間の両方でスパース成分を分解し、二重スパース分解をもたらすOF場を近似することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:11:23 GMT)
Quantum state-preparation control in noisy environment via most-likely
paths [1.9] 雑音の影響を受けないオープン量子系の別の見方として、平均力学を仮定的雑音軌道に到達させる方法を考える。
我々は、量子状態準備に最もよく似た経路技術を採用し、ノイズ変数の経路を構築し、制御関数を見つける。
概念実証として,提案手法を劣化雑音下での立方体状態生成に適用し,任意の目標状態に対する制御されたRabiドライブを解析的に解いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:58:45 GMT)
A qubit regularization of asymptotic freedom without fine-tuning [1.9] 我々は、ハードコアループ-ガスモデルを通してベレンツェンスキー-コステリッツ-チューレス遷移に現れる赤外線自由質量QFTの新しい正規化を示す。
我々は、微調整を必要とせずに、位相遷移に近づくと、古典格子XYモデルの普遍的なステップスケーリング関数を大相で再現できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:11:47 GMT)
Improving OCR Quality in 19th Century Historical Documents Using a
Combined Machine Learning Based Approach [1.9] 大量のソースが初めてデジタル化され、抽出技術が遅れている。
我々は、機械学習モデルを用いて、高価値な歴史的一次情報源であるSchemaismusの複雑なデータ構造を認識し、抽出した。
1702年から1918年の間、ハプスブルクの公務員の全ての人物が一定の階層的水準を超えた記録を残している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:53:13 GMT)
Cost-sensitive Feature Selection for Support Vector Machines [1.7] 本稿では,最も一般的な分類手法の一つであるSupport Vector Machinesに組込み,数学的最適化に基づく特徴選択手法を提案する。
また, 偽陰性率と偽陰性率とのトレードオフが望まれる一方で, 特徴量を大幅に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:07:52 GMT)
Layerwise Quantum Convolutional Neural Networks Provide a Unified Way
for Estimating Fundamental Properties of Quantum Information Theory [1.6] 本稿では,レイヤワイド量子畳み込みニューラルネットワーク(LQCNN)を用いた統一手法を提案する。
大規模量子ビット状態におけるバレンプラトーや複雑性問題といった問題に直面した特性推定のためのパラメータ化量子回路の研究が最近行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:33:03 GMT)
Quadratic Speed-up in Infinite Variance Quantum Monte Carlo [1.3] 我々はモンタナロのarXiv/archive:1504.06987量子モンテカルロ法の拡張を与える。
無限分散を示す確率変数の期待値を計算するために調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:31:36 GMT)
Machine Perceptual Quality: Evaluating the Impact of Severe Lossy
Compression on Audio and Image Models [1.3] 損失圧縮に対する異なるアプローチが機械知覚タスクにどのように影響するかを評価する。
重く損失のある圧縮を発生させながら、圧縮された知覚的圧縮を利用することが可能である。
事前トレーニングのためのロッシー圧縮は、マシン直観的なシナリオを劣化させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:47:24 GMT)
Cash and Card Acceptance in Retail Payments: Motivations and Factors [1.2] 本研究は,各業者のカードと現金の受入れについて,様々な観点から検討する。
この場合、規制枠組みによって制限された低いインターチェンジ手数料は、商人によるカード支払いの受け入れを促進する上で重要な役割を担っている。
MSPはより競争力のある手数料率を提供することで、支払いの状況に肯定的な影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:48:58 GMT)
On the origin of force sensitivity in tests of quantum gravity with
delocalised mechanical systems [1.1] 機械系の外部力に対する感度と、それらが準備されている量子状態の性質との関係について検討する。
空間において等しく非局在化されている場合、一般に考慮される2つの構成が同じ速度で絡み合わされることが示される。
位相空間の記述と力感度と絡み合いの確立された関係は、これらの2つの配置の等価性がなぜ成立するかという複雑さに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:45:22 GMT)
Information capacity analysis of fully correlated multi-level amplitude
damping channels [1.0] クエットチャネルであるマルチレベル振幅減衰チャンネルの最も単純な部材の情報容量について検討する。
単発古典的容量の上界を見つけ、特定の種類の写像に関連する量子容量を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:07:10 GMT)
Quantum Kolmogorov complexity and quantum correlations in
deterministic-control quantum Turing machines [0.9] 本研究は、決定論的制御量子チューリングマシン(dcq-TM)の観点から、一般量子状態に対するコルモゴロフ複雑性の研究を示す。
我々はdcq-TMモデルを拡張し、混合状態入力と出力を組み込むとともに、dcq-TMで近似できる状態としてdcq-計算可能な状態を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:57:59 GMT)
Assistant, Parrot, or Colonizing Loudspeaker? ChatGPT Metaphors for
Developing Critical AI Literacies [0.9] 本研究は,AIシステムの理解を形作るフレームの認識を構築する上で,AIのメタファの議論がいかに役立つかを考察する。
様々な情報源からメタファーを分析し、7つの質問に答えて個別に反映した。
我々は、それが人為的形態化を促進するかどうかの次元に沿って、それぞれの比喩を探索し、そのような比喩がどの程度AIがセンシティブであるかを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:15:48 GMT)
A Lexicon for Studying Radicalization in Incel Communities [0.9] インセルは、悪行、人種差別、暴力の栄光、非人間化に根ざしたイデオロギーを信じる男性の過激なオンラインコミュニティである。
本稿では,一般的なインセル根語,接頭辞,接尾辞の用語と定義を用いた辞書を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:39:29 GMT)
Label-efficient Contrastive Learning-based model for nuclei detection
and classification in 3D Cardiovascular Immunofluorescent Images [0.9] ディープラーニングベースの手法を訓練するには、大量のピクセル単位のアノテートデータが必要である。
本研究では,3次元免疫蛍光画像中の様々な種類の核を検出し,分類するためのラベル効率・コントラスト学習ベース(LECL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:49:38 GMT)
Adaptive Bernstein Change Detector for High-Dimensional Data Streams [0.8] ABCDは高次元データの変化を検出する新しい方法である。
ABCDはエンコーダ・デコーダモデルを学び、その精度を適応サイズのウィンドウ上で監視する。
また、変化の部分空間を正確に推定し、基底の真理と相関する重大度測度と共に推定することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:11:24 GMT)
Hypothetical answers to continuous queries over data streams [0.8] データストリーム上の連続クエリは、ブロッキング操作や/またはアンバウンドウェイトに悩まされる可能性がある。
これらの遅延は、時折何の助けもなしに決断を下さなければならないユーザにとって、答えを時代遅れにする可能性がある。
仮説的な答えを与えるのに役立つ。「現在の情報があれば、X が時刻 t で真になる可能性がある」。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:16:12 GMT)
Geo-locating Road Objects using Inverse Haversine Formula with NVIDIA
Driveworks [0.7] 本稿では,単眼カメラを用いた道路物体の位置決め手法を提案する。
我々は,Centimeter Positioning Service (CPOS) と逆ハヴェルシン式を用いて,道路物体の正確な位置決めを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:38:07 GMT)
Generating Bell states and Werner states of two qubits via optical field [0.7] 直接積状態にある2つの量子ビットの状態が、Tavis-Cummingsモデルにおける光学場によってどのように制御できるかを考察する。
2つの量子ビットのうちの1つが基底状態にあり、もう1つの量子ビットが励起状態にあるとき、我々は2つの量子ビットを制御して、単光子数状態の光学場によって2番目のタイプのベル状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:17:16 GMT)
Power Flow Analysis Using Deep Neural Networks in Three-Phase Unbalanced
Smart Distribution Grids [0.7] 本稿では3つのディープニューラルネットワーク(DNN)を提案し,PF(Power Flow)ソリューションの予測を行った。
トレーニングデータとテストデータは、OpenDSS-MATLAB COMインターフェースを介して生成される。
提案手法の新規性は、モデルが不均衡分布格子に対するPF解を正確に予測できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:43:37 GMT)
A Comparative Study on Reward Models for UI Adaptation with
Reinforcement Learning [0.7] 強化学習は、使用状況ごとにインターフェイスをパーソナライズするために使用することができる。
それぞれのアダプティブの報酬を決定することは、UIアダプティブに対するRLの課題である。
最近の研究では、この課題に対処するための報酬モデルの使用について検討されているが、このタイプのモデルに関する実証的な証拠はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:42:29 GMT)
Pgx: Hardware-Accelerated Parallel Game Simulators for Reinforcement
Learning [0.7] Pgxは、JAXで書かれたボードゲーム強化学習(RL)環境のスイートで、GPU/TPUアクセラレータ向けに最適化されている。
PgxはPythonの既存の実装よりも10～100倍高速にRL環境をシミュレートできる。
Pgxには、バックギャモン、チェス、ショギ、GoといったRL研究のベンチマークとして一般的に使用されるRL環境が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:12:36 GMT)
Machine Learning Based Object Tracking [0.6] 著者たちはOpen Computer Visionを使ってオブジェクトの周りにさまざまな関心を寄せることができた。
次に、2つのサーボモーターを同時に動作させながら、物体のトラッキングを維持するために追跡アルゴリズムが使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:46:05 GMT)
Training program on sign language: social inclusion through Virtual
Reality in ISENSE project [0.5] ISENSEプロジェクトは、手話を教えるための様々な技術ツールを聴取コミュニティに提案する。
本研究の目的は,VR環境を利用したスペイン語とイタリア語の手話認識アプリケーションを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:40:46 GMT)
Solution of the Probabilistic Lambert Problem: Connections with Optimal
Mass Transport, Schr\"odinger Bridge and Reaction-Diffusion PDEs [0.5] 終端結合確率密度を持つランベルト問題は、最適一般化質量輸送制約問題であることを示す。
我々は,加法的動的プロセスノイズを用いた確率ランベルト問題を数値的に解く。
反応拡散PDEの境界結合系を解いた結果の解析結果について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:57:50 GMT)
Sparsity-based background removal for STORM super-resolution images [0.5] 本研究では,異なる顕微鏡領域からニューラルネットワーク(SLNet)を適応させることにより,空間性に基づく背景除去手法を提案する。
SLNetは、画像の低ランク表現を演算し、それを原画像から減算することにより、スパース成分を計算し、背景のないフレームを表現する。
この結果から, スパース分解法はSTORM前処理ツールとして重要かつ効率的な可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:56:25 GMT)
Privacy-Aware Single-Nucleotide Polymorphisms (SNPs) using Bilinear Group Accumulators in Batch Mode [0.4] この種のデータの最も敏感な部分は、個人におけるDNAデータの使用に関連している。
最近、23andMeやAncestryなど、DNA情報の漏洩に関連するいくつかのデータ漏洩があった。
本稿では,データストアに含まれるコア情報を,バッチモードでバイリニアグループアキュムレータに格納する方法を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:59:51 GMT)
SeMaScore : a new evaluation metric for automatic speech recognition
tasks [0.4] SeMaScoreは自動音声認識タスクの評価指標である。
提案アルゴリズムのスコア生成は,最先端のBERTscoreにより向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:13:43 GMT)
Follow Your Nose -- Which Code Smells are Worth Chasing? [0.4] コードの臭いが品質、生産性、バグ検出効率の4つの指標に与える影響を評価する。
因果臭のないファイルは、品質の高いファイルの方が50%高い。
残念なことに、ほとんどの臭いは取り除かれず、開発者は簡単に取り除く傾向にあり、効果的な臭いは取り除かない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:52:39 GMT)
Topological Learning in Multi-Class Data Sets [0.3] フィードフォワードディープニューラルネットワーク(DNN)の学習におけるトポロジカル複雑度の影響について検討する。
我々は,複数の構築およびオープンソースデータセットに対するトポロジ的分類アルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:04:10 GMT)
Controlled Gate Networks Applied to Eigenvalue Estimation [0.3] 制御ゲートネットワークと呼ばれる量子回路設計の新しい手法を提案する。
制御ゲートネットワークの目的は、最も少ない数のゲートで必要な全てのユニタリ操作を切り替えることである。
我々の研究は、類似した量子演算のシーケンスを適用するための有用な設計原理を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:01:53 GMT)
Advancing Italian Biomedical Information Extraction with
Transformers-based Models: Methodological Insights and Multicenter Practical
Application [0.3] インフォメーション抽出は、自動化されたテキストマイニングパイプラインを使用することで、臨床実践者が限界を克服するのに役立つ。
我々は、最初のイタリアの神経心理学的名前付きエンティティ認識データセットであるPsyNITを作成し、それをトランスフォーマーベースのモデルの開発に利用した。
i)一貫性のあるアノテーションプロセスの重要な役割と(ii)古典的なメソッドと“低リソース”なアプローチを組み合わせた微調整戦略です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:05:23 GMT)
Two-Dimensional Electronic Spectroscopy for Three-Level Atoms with
Electromagnetically Induced Transparency [0.2] 2次元電子分光(2DES)は高スペクトル分解能を持ち、原子動力学の研究に有用なツールである。
本稿では、電磁誘導透過法(EIT)を3レベル原子中の2DESに適用し、EITの導入によりピーク(トラフ)の数が増加することを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 02:18:09 GMT)
CLSA-CIM: A Cross-Layer Scheduling Approach for Computing-in-Memory
Architectures [0.2] CIMアーキテクチャの階層間スケジューリングアルゴリズムであるCLSA-CIMを提案する。
CLSA-CIMと既存の重み付け戦略を統合し,SOTA(State-of-the-art)スケジューリングアルゴリズムとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:35:21 GMT)
Analyzing Brain Activity During Learning Tasks with EEG and Machine
Learning [0.1] 本研究の目的は、様々なSTEM活動中の脳活動を分析し、異なるタスク間の分類の可能性を探ることである。
5つの認知タスクに従事した20名の被験者の脳波データを収集し,4秒のクリップに分割した。
この研究は、脳の活動を分析し、脳のメカニズムに光を当てることにおいて、機械学習を実装することのより深い理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:57:25 GMT)
Machine Learning Techniques to Identify Hand Gestures amidst Forearm
Muscle Signals [0.1] この研究では、1000ミリ秒のストリームを最も正確に(97%)、200ミリ秒のストリームを最も効率的に(85%)したランダムフォレストが特定されました。
今後の研究は、サンプルサイズの増大、手のジェスチャーの強化、システムの精度と効率を高めるための様々な特徴抽出法とモデリングアルゴリズムの探索に焦点をあてるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:39:13 GMT)
Combining Image- and Geometric-based Deep Learning for Shape Regression:
A Comparison to Pixel-level Methods for Segmentation in Chest X-Ray [0.1] 本稿では,軽量なCNNバックボーンと幾何学的ニューラルネットワーク(Point Transformer)を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。
我々は、nnU-Netを上位ベースラインとして含み、提案したメソッドよりも3.7倍のトレーニング可能なパラメータを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:03:50 GMT)
AI-as-exploration: Navigating intelligence space [0.1] 私は、AIが果たさなければならない、無視されるが中心的な科学的な役割の輪郭を明確に表現します。
AI-as-explorationの基本的な推力は、知性の候補構築ブロックを明らかにするシステムの作成と研究である。
後者は、そのようなタスクにおいて人間レベルの正確さを示しているにもかかわらず、おそらくは根本的に異なる方法で解決するが、インテリジェンス研究と同等ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:06:20 GMT)
Cesium Tiles for High-realism Simulation and Comparing SLAM Results in
Corresponding Virtual and Real-world Environments [0.0] 本稿では,AirSimシミュレータ,Unreal Engine,Cesiumプラグインを用いて実世界の位置をシミュレーションしたディジタルツインモデルを生成する方法について検討する。
実験位置のディジタルツインが提供したCesium Tilesを用いた実生活実験のマッピング結果の評価方法について検討する。
その結果,本アルゴリズムは実生活において有意な類似性を示し,模擬複製では高い類似性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:57:59 GMT)
Wireless Microwave Quantum Communication [0.0] 量子通信および量子センシングにおける量子マイクロ波の適用限界について検討する。
我々はガウス量子状態を利用して量子テレポーテーションと量子照明を行う。
我々は、量子局所領域における量子情報のテレポーテーションを研究することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:40:44 GMT)
Why we care (about quantum machine learning) [0.0] 量子機械学習の焦点は幅広い要因からきており、そのうちのいくつかは規律そのものの外側にある、と私は主張する。
量子機械学習において提起される中核的な質問の概要を概説し、それらの背後にあるモチベーションとそれら間の相互作用の社会的な解釈を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:21:17 GMT)
Wegner's Ising gauge spins versus Kitaev's Majorana partons: Mapping and
application to anisotropic confinement in spin-orbital liquids [0.0] ウェグナーが最初に導入した$mathbbZ$格子ゲージ理論の一般的な構成は、リンク上のイジングゲージスピンを含む。
ウェグナーが最初に導入した$mathbbZ$格子ゲージ理論の一般的な構成は、リンク上のイジングゲージスピンを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:40:12 GMT)
Vibronic effects on the quantum tunnelling of magnetisation in Kramers
single-molecule magnets [0.0] 単分子磁石における磁化の量子トンネルへのビブロニックな寄与を定量化する。
磁気ポーラロンの形成は、アモルファス系と結晶系のトンネルの確率を低下させる。
この研究は、スピンフォノンカップリングが極低温でも単分子磁石の磁気緩和に影響を与えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:55:16 GMT)
Utilizing deep learning models for the identification of enhancers and
super-enhancers based on genomic and epigenomic features [0.0] 本稿では,9つの広く認識されている暗号通貨に着目した,英語のつぶやきの膨大なデータセットを広範囲に検証する。
我々の主な目的は、これらの暗号通貨に関連するソーシャルメディアコンテンツの心理言語学的・感情分析を行うことであった。
この研究は、様々なデジタルコインの言語特性を比較し、各コインのコミュニティに現れる独特の言語パターンに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:58:50 GMT)
Unsupervised learning of quantum many-body scars using intrinsic
dimension [0.0] 量子多体散乱系は熱的および非熱的散乱固有状態の両方をスペクトルに含んでいる。
このスカーリング現象は、様々な量子工学の応用においてデコヒーレンスを回避するための潜在的な道のりとなる。
PXPモデルにおいて,2つの次元縮小手法,多次元スケーリングと本質的次元推定が動的特性の学習にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:04:09 GMT)
Unsupervised Harmonic Parameter Estimation Using Differentiable DSP and
Spectral Optimal Transport [0.0] スペクトルエネルギーの変位を最小限に抑える最適輸送理論に着想を得たスペクトル損失関数を提案する。
我々は、調和信号に調和テンプレートを適合させる教師なしの自動符号化タスクを通じて、このアプローチを検証する。
我々は、軽量エンコーダを用いてハーモニックの基本周波数と振幅を共同で推定し、微分可能なハーモニックシンセサイザーを用いて信号を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 10:41:32 GMT)
US \& MRI Image Fusion Based on Markerless Skin Registration [0.0] 本稿では,3次元CT/MR画像とリアルタイム超音波(US)取得を併用した,革新的な自動核融合イメージングシステムを提案する。
このシステムは、外部の物理的マーカーや複雑な訓練の必要性を排除し、異なる経験レベルを持つ医師に画像融合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:35:52 GMT)
Topics evolution through multilayer networks; Analysing 2M tweets from
2022 Qatar FIFA World Cup [0.0] データをトーナメントのステージに対応するレイヤに構造化し,Gephiソフトウェアを用いて多層ネットワークを生成する。
我々の可視化では、話題と単語の関連性を示し、単語とコンテキストの関係を示すとともに、最も頻繁に議論されるトピックの層による時間的変動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:33:12 GMT)
Time-energy uncertainty relation in nonrelativistic quantum mechanics [0.0] 非相対論的量子力学における時間-エネルギーの不確実性関係は、その形式的導出、妥当性、物理的意味に関して議論されている。
マンデルスタムとタムとマルゴラスとレヴィティンの2つの公式関係を解析し、最小限の量子玩具モデルを用いてそれらの妥当性を評価する。
以上の結果から、シュル・オーディンガー方程式の時間は量子ハミルトニアンと可換であり、統計的分散には属さないスカラー変数であるという事実が解明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:23:51 GMT)
The role of initial coherence in the phase-space entropy production rate [0.0] オープン量子システムの標準的なシナリオとして、システムが外部環境と不可逆的に相互作用するシナリオを考える。
我々は、フォン・ノイマンエントロピーに基づく標準的アプローチが、問題の位相空間の定式化によって置き換えられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:58:36 GMT)
The Quantum Esscher Transform [0.0] Esscher変換の量子環境への一般化について検討する。
量子エッシャー変換の潜在的な応用について論じる。
本アルゴリズムは,ブロック符号化と量子特異値変換の現代技術に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:53:40 GMT)
The Principle of Minimum Pressure Gradient: An Alternative Basis for
Physics-Informed Learning of Incompressible Fluid Mechanics [0.0] 提案手法は、最小圧力勾配の原理と連続性制約を組み合わせることで、ニューラルネットワークを訓練し、非圧縮性流体中の流れ場を予測する。
従来の手法と比較して,学習時間当たりの計算時間を短縮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:12:22 GMT)
The Paradox of Function Header Comments [0.0] 開発者はヘッダコメントの価値を高く評価し、時間内に投資する価値があると見積もる。
この状況の考えられる結果として、開発者はテンプレートを使用して実際の情報を提供しない無価値なコメントを生成することで、ドキュメントを書く必要がなくなる可能性がある。
GitHub Pythonプロジェクトでこれを21,140ファイルに適用すると、ほとんどの関数は文書化されていないが、ヘッダコメントが書かれた場合、関数シグネチャ以外の追加情報を含むのが普通である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:21:13 GMT)
The Chronicles of RAG: The Retriever, the Chunk and the Generator [0.0] 本稿では,ブラジルポルトガル語のRAGの実装,最適化,評価を行うための優れたプラクティスを提案する。
我々は最初のハリー・ポッターの本についての質問に答えるための様々な方法を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:25:18 GMT)
The "Sommerfeld Puzzle" and Its Extensions [0.0] 相対論的水素原子のエネルギー準位について、ソマーフェルト(1916年)とディラック(1928年)の正確な一致が分析され、拡張される。
ワーナー・ハイゼンベルクはこの偶然を奇跡だと言ったが、アーウィン・シュローディンガーは、この現象を計算上の事故と表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:47:50 GMT)
Temporal Link Prediction Using Graph Embedding Dynamics [0.0] 動的ネットワークにおける時間的リンク予測は、複雑な科学的および現実世界の問題を解く可能性から特に関心がある。
時間的リンク予測への伝統的なアプローチは、ネットワークのダイナミックスの集約を統一的な出力として見つけることに集中してきた。
本稿では,ノードをニュートンオブジェクトとして定義し,ネットワークダイナミクスの予測に速度の概念を取り入れることで,時間的リンク予測の新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 07:35:29 GMT)
Taking the Road Less Traveled: Solving the One-Dimensional Quantum
Oscillator using the Parabolic-Cylinder Equation [0.0] 1つの簡単な変数変換を用いることで、この問題を解決できることが示される。
結果として得られる状態関数は放物型シリンダー関数の観点で与えられる。
この結果を用いて、Ad-Jonesポテンシャルの有界状態に対する調和近似を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:00:49 GMT)
Taec: a Manually annotated text dataset for trait and phenotype
extraction and entity linking in wheat breeding literature [0.0] 小麦品種は形質や表現型が多様であり、より短くより効率的な育種プログラムには遺伝的多様性が不可欠である。
Triticum aestivum trait Corpusは小麦の形質と表現型のための新しい金の標準である。
特徴、表現型、種名に完全に注釈付けされた540の参照からなり、ウィート海峡とフェノタイプオントロジー(英語版)および国立バイオテクノロジー情報センターの種分類学を用いて命名された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:23:24 GMT)
Survival Analysis of Young Triple-Negative Breast Cancer Patients [0.0] 三重複陰性乳癌(TNBC)は約15%を占め、若年者の方が多い。
現在の研究は年齢差について決定的ではない。
本研究はSEERデータセットを用いて,TNBC患者の生存率に及ぼす若年者の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:51:14 GMT)
Students' accommodation allocation: A Multicriteria Decision Support
System [0.0] 複数基準決定支援手法に基づく意思決定支援システムを提案する。
その目的は、生徒のランク付けに最も適した方法を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:52:17 GMT)
Simulated Autopoiesis in Liquid Automata [0.0] 液体オートマタ(Liquid Automata)は、粒子が他の粒子と衝突する際にどのように変換されるかという追加の規則を持つ粒子シミュレーションである。
セルオートマトンとは異なり、固定格子や時間ステップはなく、粒子のみが連続的な空間/時間で互いに動き、衝突する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:23:23 GMT)
Signed-Prompt: A New Approach to Prevent Prompt Injection Attacks
Against LLM-Integrated Applications [0.0] 本稿では,早期のインジェクション攻撃に対する新しい解決策として,Signed-Prompt法を提案する。
この研究には、権限のあるユーザによるコマンドセグメント内の機密命令の署名が含まれており、LLMは信頼できる命令ソースを識別することができる。
実験はSigned-Prompt法の有効性を示し、様々な種類のプロンプトインジェクション攻撃に対してかなりの抵抗を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 11:44:18 GMT)
SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter using BERT [0.0] 本稿では,SemEval 2017のTwitterにおけるタスク4A,英語,感性分析の解法として,変換器ベースのアーキテクチャであるBERTモデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:17:31 GMT)
Scalable quantum circuits for $n$-qubit unitary matrices [0.0] この研究は、最適化に基づくスケーラブルな量子ニューラルネットワークフレームワークで、ユニタリの一般的なパラメトリック表現を通じて$n$-qubitのユニタリを近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 05:23:46 GMT)
Robustness Against Adversarial Attacks via Learning Confined Adversarial
Polytopes [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、クリーンサンプルの人間の知覚できない摂動を発生させることによって、騙される可能性がある。
本稿では,クリーンサンプルに追加されるノルム束縛摂動によって到達可能な出力のセットを制限することで,堅牢なDNNの訓練を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:31:15 GMT)
Quantum hard disks on a lattice [0.0] 量子ハードディスクは、ユニークな動的量子的特徴を排除している。
2Dの場合、結晶構造はほとんどの欠陥に対して無傷であり、古典的には完全に洗い流される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:49:04 GMT)
Quantum Uncertainty Equalities and Inequalities for Unitary Operators [0.0] ユニタリ作用素に対する2つの不確実性は、任意の純状態によって最小化される。
我々は、ユニタリ作用素の不確実性の領域内で階層構造を明らかにする不確かさの2つの集合を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:14:57 GMT)
Quantitative Information Flow Control by Construction for
Component-Based Systems [0.0] 本稿では,セキュアなコンポーネントベースシステムを構築するための構築手法の構築に関して,その初期段階における博士研究について述べる。
本研究の目的は,ソフトウェアアーキテクトがセキュアなコンポーネントのリポジトリからセキュアなシステムを開発する方法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:46:07 GMT)
Proposal for many-body quantum chaos detection [0.0] 我々は「量子カオス」という用語を使って、ランダム行列理論で見られるようなスペクトル相関を言う。
量子カオスは、スペクトル形状因子を用いてレベル統計の分析を通して診断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:12:22 GMT)
Predominant Aspects on Security for Quantum Machine Learning: Literature
Review [0.0] 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の有望な交わりとして登場した。
本稿では,セキュリティ上の懸念と強みがQMLとどのように結びついているのかを,系統的な文献レビューを用いて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:35:43 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for High-Frequency and Multi-Scale
Problems using Transfer Learning [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式および常微分方程式(ODEs/PDEs)のデータ駆動型解法である
本稿では,移動学習を用いて,トレーニングPINNの堅牢性と収束性を高めることを提案する。
我々は、選択を含むトレーニング戦略を詳しく説明し、より複雑な問題を解決するために、トランスファーラーニングを使用してニューラルネットワークをトレーニングするためのガイドラインを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:10:12 GMT)
Patch-Based Deep Unsupervised Image Segmentation using Graph Cuts [0.0] 本稿では,従来のグラフ手法のアルゴリズム的助けを借りて,教師なし特徴抽出の進歩を橋渡しするパッチベースの教師なし画像分割戦略を提案する。
画像パッチを分類するために訓練された単純な畳み込みニューラルネットワークは、自然に最先端の完全畳み込み非教師付きピクセルレベルのセグメンタに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:03:53 GMT)
Parent Hamiltonian for Fully-augmented Matrix Product States [0.0] 行列積状態 (FAMPS) は、近年2次元量子多体系を研究するための正確な数値ツールとして提案されている。
各FAMPSに対して、FAMPSがその基底状態である2次元ハミルトニアンを構築することができることを示す。
FAMPSと対応する親ハミルトニアンは、2次元量子多体系の将来の研究に有用なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:03:07 GMT)
Optimizing detection of continuous variable entanglement for limited
data [0.0] 我々は、フシミ$Q$分布の値が位相空間の点の格子上でのみ知られているような粗粒度測定(有限検出器分解)のシナリオを考える。
我々は、与えられた有限個のサンプルに対する検出の統計的意義を最大化するために、我々の絡み合い基準をカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:04:40 GMT)
Online estimation of the inverse of the Hessian for stochastic
optimization with application to universal stochastic Newton algorithms [0.0] 本稿では,期待値として記述された凸関数の最小値推定のための2次最適化について述べる。
Robbins-Monro 法を用いて逆 Hessian 行列の直接帰納的推定手法を提案する。
とりわけ、普遍的なニュートン法を開発し、提案手法の効率性を調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:58:30 GMT)
On the strong stability of ergodic iterations [0.0] 定常およびエルゴード列によって駆動される反復ランダム関数によって生成される過程を再検討する。
依存雑音をもつランゲヴィン型反復法と多型分岐法の新しい結果が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:27:20 GMT)
On Cooperative Coevolution and Global Crossover [0.0] フィットネスランドスケープのよく知られたNKモデルを用いて、基礎となるフィットネスランドスケープの頑丈さに対するグローバルクロスオーバーの様々な側面の影響を探索する。
その結果、最も広く使われているCCEAよりも改善が示唆され、他のよく知られたテスト関数を使ってさらに実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:03:29 GMT)
Observation of self-oscillating supersonic flow across an acoustic
horizon in two dimensions [0.0] 2次元原子超流動における自己振動性超音速流の観測を報告する。
観測されたスーパーフローは、超光信号の準周期バーストによって変調されているように見える。
提案実験は, 原子超流動中で超音速流を生成する新しい方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 17:16:25 GMT)
Newton's laws of motion can generate gravity-mediated entanglement [0.0] 空間的局在状態の初期重ね合わせにおける2つの質量は重力によってのみ相互作用することが許される。
ニュートンの運動法則によって与えられる古典的時間進化を利用して、この設定で同じ量の絡み合いを生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:57:15 GMT)
Neural Radiance Fields: Past, Present, and Future [0.0] MildenhallらがNeRFに関する論文で行った試みは、コンピュータグラフィックス、ロボティクス、コンピュータビジョンのブームにつながり、高解像度の低ストレージ拡張現実と仮想現実ベースの3Dモデルは、NeRFに関連する1000以上のプレプリントのリセットから注目を集めている。
このサーベイは、レンダリング、インプリシトラーニング、NeRFの歴史、NeRFの研究の進展、そして今日の世界のNeRFの潜在的な応用と意味を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:12:51 GMT)
Multipoles from Majorana constellations [0.0] マヨラナ星は、固有対称性を開示し、量子状態を視覚化するエレガントな方法を提供している。
本稿では,マヨラナ星座と状態多極体の関係について検討し,その基礎となる対称性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Multifractal-spectral features enhance classification of anomalous
diffusion [0.0] 異常拡散過程は、分類と特徴付けにおいて独特な挑戦を生んでいる。
本研究は, 異常拡散軌跡を効果的に識別するためのマルチフラクタルスペクトル特性の可能性について検討する。
異常拡散の分類の高度化におけるマルチフラクタルスペクトルの特徴の多様性と有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:42:15 GMT)
Multi-task convolutional neural network for image aesthetic assessment [0.0] 美的属性を考慮したマルチタスク畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案したニューラルネットワークは、画像の全体的な美的スコアとともに属性を共同で学習する。
我々は,スピアマンのランク相関を考慮に入れた場合,全身の美的スコアからほぼ人間に近いパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:52:42 GMT)
Minimal quantum dot based Kitaev chain with only local superconducting
proximity effect [0.0] 本研究では,各量子ドットに局所的な近接効果のみを用いることで,いくつかの実験ハードルを回避することができることを示す。
狭い超伝導結合体、追加のアンドリーフ境界状態、または空間的に変化する磁場は不要である。
我々は、現実的なスピンフル相互作用モデルを用いて、高品質のマヨラナ境界状態が既に二重量子ドットで生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:03:03 GMT)
Manifestation of the Berry connection in chiral lattice systems [0.0] キラル対称過程において、ベリー接続は非局在波動関数の平均キラル変位に対する観測可能な効果を決定する。
この発見は、トポロジカル量子ウォーク(英語版)を実現するフォトニック実験によって支持され、ゲージ場の存在に直接起因する新しい効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:19:07 GMT)
MCMChaos: Improvising Rap Music with MCMC Methods and Chaos Theory [0.0] このソフトウェアはPython Text-to-Speech処理(pyttxs)を実装し、MCFlowコーパスから読み上げられたテキストを英語の音声に変換する。
ソフトウェア利用者は、読み取った初期値を数学的シミュレーション手法に即時に変更するリアルタイムグラフィカルユーザインタフェース(GUI)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:10:19 GMT)
Lower Bounds for Unitary Property Testing with Proofs and Advice [0.0] そこで本研究では,一元性検定における量子クエリ複雑性の低い境界を証明するための新しい手法を提案する。
すべての得られる下限は$mathsfC$-testerで、$mathsfC subseteq mathsfQMA(textpoly(n) / mathsfqpoly$である。
我々は、$mathsfQMA(textpoly(n) / Mathsfqpoly notsupset に対して量子オラクルが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:00:36 GMT)
Low Government Performance and Uncivil Political Posts on Social Media:
Evidence from the COVID-19 Crisis in the US [0.0] ソーシャルメディア上での人々の非公的な政治的表現と、政府のパフォーマンスがどのように結びついているかは明らかになっていない。
今回の調査では、米国の州知事を対象とするX/Twitterに800万件以上の投稿を収集し、それらを非公然と分類した。
統計分析の結果、州レベルの新型コロナウイルス感染者の増加により、州知事に対する非公職ポストの数が大幅に増加したことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:26:03 GMT)
Locating Buggy Segments in Quantum Program Debugging [0.0] 各セグメントをテストするコストは、その場所によって異なります。
量子プログラムは測定結果に基づいて統計的にテストされるため、精度とコストのトレードオフがある。
本稿では,これらの特徴を考慮に入れたバグ発見手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:27:24 GMT)
Lifetime Reduction of Single Germanium-Vacancy Defects in Diamond via a
Tunable Open Microcavity [0.0] 単一量子エミッタと光学キャビティの結合は、将来の量子ネットワークアプリケーションにとって重要な機能である。
ダイヤモンド中のゲルマニウム空洞(GeV)欠陥と極低温でのオープンマイクロキャビティとの相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:32:19 GMT)
Learning Bayesian Networks with Heterogeneous Agronomic Data Sets via
Mixed-Effect Models and Hierarchical Clustering [0.0] 2021年現在、トウモロコシはサハラ以南のアフリカ、アジア、ラテンアメリカで1億9700万ヘクタールを占める。
混合効果モデル、ランダム係数モデル、ランダム森林、ディープラーニングアーキテクチャなど、さまざまな統計的および機械学習モデルが、トウモロコシの収量を予測するために考案されている。
本研究では,無作為な効果をベイズネットワーク(BN)に統合し,その能力を利用して有向非巡回グラフによる因果関係と確率関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:07:07 GMT)
Interventions Against Machine-Assisted Statistical Discrimination [0.0] 本稿では,人間ではなく機械学習が生み出す信念に基づいて,統計的差別にどう介入するかを考察する。
人間の心によって形成された信念とは異なり、機械学習によって生成された信念は検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 21:54:35 GMT)
Image Clustering using Restricted Boltzman Machine [0.0] 制限ボルツマンマシン(AHC-RBM)を用いた画像クラスタリングのための集約的階層クラスタリング手法を提案する。
各テスト画像からのデータを用いて適応的RBMモデルを訓練する。
埋め込みベクトルであるRBMベクトルは、可視から隠れた重み行列を連結することによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:39:11 GMT)
How Social Media Big Data Can Improve Suicide Prevention [0.0] 自殺に関連するオンライン行動が実際にどのように関わっているのか、その証拠はいまだに残っていない。
3ヶ月のスーパーコンピュータ検索の結果、570,156人の若者がソーシャルメディア上で自殺関連情報を消費した。
8人全員が、最大15人の自殺関連オンライングループに激怒した。
ソーシャルメディア利用者をターゲットにした自殺防止戦略は広範囲に実施されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:35:39 GMT)
Harnessing Deep Learning and Satellite Imagery for Post-Buyout Land
Cover Mapping [0.0] 資産買い取りは、将来の災害に対する脆弱性を減らすための顕著なアプローチとして現れている。
しかし、これらの買収の余波、特に土地利用パターンや地域社会への影響については、未調査のままである。
本研究は、衛星画像解析や深層学習といった革新的な技術を用いて、これらのパターンを研究することによって、このギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 06:50:09 GMT)
Generating Maximal Configurations and Their Variants Using Code Metrics [0.0] 本稿では,制約解決(SATとMaxSAT)と設定ファズリングを利用する新しい構成生成アルゴリズムを提案する。
MaxSATベースの構成生成によって、いくつかのコードメトリクスのカバレッジが向上することを示す。
また、複数の構成を高いカバレッジでカバーする必要がある場合、CONFIZZの存在条件ファジリングは代替よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:58:22 GMT)
General class of continuous variable entanglement criteria [0.0] 連続変数系に対する絡み合いの一般的なクラスを示す。
我々の基準は、一般的に使用される基準によって検出されていない州の家族の絡み合いを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:41:32 GMT)
Final States in Quantum Cosmology: Cosmic Acceleration as a Quantum
Post-Selection Effect [0.0] 我々は、宇宙論レベルでの最終的な量子状態による確率割り当てを阻止する説得力のある物理的理由は存在しないと論じる。
古典的な極限で生じる実効的な決定論的方程式は、古典的な運動方程式の解とは大きく異なる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:05:28 GMT)
Exploring Masked Autoencoders for Sensor-Agnostic Image Retrieval in
Remote Sensing [0.0] 近年,マスク付きオートエンコーダ(MAE)による自己教師型学習が,リモートセンシング(RS)画像表現学習において注目されている。
本稿では,センサ非依存型CBIRにおけるMAEsの有効性について検討する。
マルチセンサRS画像アーカイブにおけるマスク画像モデリングの活用を目的とした,バニラMAEの適応可能性に関する体系的概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:43:56 GMT)
Exchange energies with forces in density-functional theory [0.0] 地上DFTにおけるエネルギー関数を物理的に等価な正確な力表現で交換することを提案する。
数値的には、力に基づく局所交換電位とそれに対応する交換エネルギーは、数値的により複雑な最適化された有効ポテンシャル法とよく比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:51:57 GMT)
Exactness of the first Born approximation in electromagnetic scattering [0.0] この媒体は、入射波の偏光にかかわらず、$kleq alpha/2$に対して全方向可視であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:15:38 GMT)
Evidence of Scaling Regimes in the Hopfield Dynamics of Whole Brain
Model [0.0] ヒト脳内の情報伝達の過程は、乱流によって示されるものと同様、空間的に相関したパターンを示す。
本研究は, ホップフィールドモデル脳が約5つの崩壊長以上のリンクを除去し, 機能的のままであることを示す。
これはホップフィールド脳がある種の中間「乱流液体」のような状態で機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:58:00 GMT)
Entropy and the Kullback-Leibler Divergence for Bayesian Networks:
Computational Complexity and Efficient Implementation [0.0] 我々は、最も一般的な分布仮定の下で、シャノンのエントロピーと BN に対するクルバック・リーバーの発散を計算する方法を示す。
ガウス BN に対して、KL の計算複雑性を立方体から二次体に還元できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:03:19 GMT)
Enhanced sensing with a nonreciprocal optoelectromechanical system [0.0] 熱ゆらぎを系要素間で再分配するオプトエレクトロメカニカル・セットアップについて考察する。
この効果は,高熱雑音の条件においてもパラメータ変動を検出する感度を高めるために有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:28:57 GMT)
Encoding position by spins: Objectivity in the boson-spin model [0.0] ボソンスピンモデルにおける量子客観性について検討する。
連続位置変数に関する情報を有限次元環境に符号化する方法を解析する。
符号化のデコヒーレンスと精度に対応する特徴的長さ尺度を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 13:58:00 GMT)
Emergent Gauge Theory in Rydberg Atom Arrays [0.0] Rydberg原子配列は、リッチ量子多体物理学を示す新しいプラットフォームとして登場した。
ライドベルク封鎖効果は、この系における多体相関を確立する上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:23:57 GMT)
Efficient Detection of Preparing Quantum Remote States Using Coherence
Quantum Benefits [0.0] 送信者は、予め整合されたペアを使用して、リモート受信機に対して量子状態を作成することができる。
これは、量子情報に対する量子テレポーテーションよりも、リソース効率のよい利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 08:25:15 GMT)
Effective detection of quantum discord by using Convolutional Neural
Networks [0.0] 我々は16個のカーネルを用いて、不協和状態と非不協和状態の区別を行う畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計する。
量子不協和を効果的に検出できる分岐畳み込みニューラルネットワーク(BCNN)は、約85%または99%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 00:50:22 GMT)
Do stable neural networks exist for classification problems? -- A new
view on stability in AI [0.0] ディープラーニング(DL)では、不安定現象は広く記録されており、最も一般的には古典的な安定性の尺度であるリプシッツ定数を用いている。
本稿では、不連続関数の安定性とその近似を研究するのに適した任意の分類関数 $f$ に対して、新しい安定度 $mathscrS(f)$ を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:08:31 GMT)
Differentiation of Linear Optical Circuits [0.0] 線形光回路と単一光子源に基づく実験的なセットアップは、短期量子機械学習のための有望なプラットフォームを提供する。
線形光回路の期待値の導出は、より大きな回路からのサンプリングによって計算可能であることを示す。
期待値の観点から微分を表現するため,一元的拡張に基づく回路抽出手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:43:22 GMT)
Determining the Difficulties of Students With Dyslexia via Virtual
Reality and Artificial Intelligence: An Exploratory Analysis [0.0] VRAIlexiaプロジェクトは、この問題を解決するために、2つの異なるツールを提案している。
最初のものは、特定の心理学的・心理学的テストの実施のために、高等教育機関(Higher Education Institutions)のディプレックス学の学生の間で作成され、配布されている。
第2のツールは、アプリケーションやその他の調査を通じて収集されたデータに、特定の人工知能アルゴリズムを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:26:09 GMT)
Detecting continuous variable entanglement in phase space with the
$Q$-distribution [0.0] 本稿では,Husimi $Q$-distributionに基づく連続変数絡み合い基準のクラスを証明する。
コンケーブ関数の集合を最適化する可能性の根源となる一般化について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:58:46 GMT)
Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden
Subgroup Problem [0.0] サイモンの問題は、未知の 2-to-1 関数に符号化された隠された周期を見つけることである。
隠れた周期がハミング重みに制限されたシモン問題の変種に対するアルゴリズム量子スピードアップを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 19:52:31 GMT)
Dagger categories and the complex numbers: Axioms for the category of
finite-dimensional Hilbert spaces and linear contractions [0.0] ノルム、連続性、次元、あるいは実数を参照しない単純な圏論を用いて、有限次元ヒルベルト空間の圏と線型縮約を特徴づける。
我々の証明は、ソラーの定理の代わりに、実数の古典的特徴付けの新しい変種を用いて、圏論の極限を解析の極限と直接関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 18:37:49 GMT)
Correlated spectroscopy of electric noise with color center clusters [0.0] ダイヤモンド中の色中心クラスターを取り巻く帯電トラップにおけるキャリアのダイナミクスを,多次元および多次元のスペクトル拡散解析を用いて検討する。
我々の結果は、他の色中心に一般化することができ、半導体中の光キャリアダイナミクスの微視的評価に興味深い機会を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 16:36:46 GMT)
Compute-Efficient Active Learning [0.0] アクティブラーニングは、ラベルなしデータセットから最も有益なサンプルを選択することでラベリングコストを削減することを目的としている。
従来のアクティブな学習プロセスは、拡張性と効率を阻害する広範な計算資源を必要とすることが多い。
本稿では,大規模データセット上での能動的学習に伴う計算負担を軽減するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 12:32:07 GMT)
Comment on "Deformations of the spin currents by topological screw
dislocation and cosmic dispiration'' [0.0] スクリュー転位時空におけるディラック方程式は、K_mu$ で与えられるような位相的欠陥のねじれを表す用語である。
時空がトーションフリーであれば、ワングらによって提示された形でディラック方程式を扱うことはできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:02:36 GMT)
Combining Machine Learning and Ontology: A Systematic Literature Review [0.0] 我々は、機械学習と体系的推論の統合を調査する記事のレビューを行った。
目的は、インダクティブ推論(私たちによって実行された)を人工知能システムに組み込む技術を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 14:56:04 GMT)
Carrying over algorithm in transformers [0.0] オーバーアルゴリズムは2つのタスクから構成される:同じ位置に桁を追加し、必要に応じて1つ以上を運ぶ。
本研究では、トランスモデルがこのアルゴリズムをどのように実装し、上記の2つのタスクがネットワークの異なる部分にどのように割り当てられるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 22:36:11 GMT)
CarSpeedNet: A Deep Neural Network-based Car Speed Estimation from
Smartphone Accelerometer [0.0] CarSpeedNetはスマートフォンの3軸加速度計データを用いて車速を推定するために導入された。
訓練されたモデルでは, 自動車走行速度推定において異常な精度を示し, 走行試験中に0.72[m/s]未満の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:51:34 GMT)
Call graph discovery in binary programs from unknown instruction set
architectures [0.0] 本研究では,未知の命令セットアーキテクチャによるリバースエンジニアリングバイナリの課題に対処する。
我々は,コールグラフの自動抽出のための候補呼び出しと返却オペコードを検出するタスクに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 09:59:27 GMT)
Analysing the Needs of Homeless People Using Feature Selection and
Mining Association Rules [0.0] SINTECHプロジェクトは、2つの異なるツールを提案するこの問題に対処するために作られた。
最初のものは、ホームレスの人々の調査に利用しているスペインの一部の組織に配布されている。
第2のツールは、異なる特徴選択と関連ルールマイニング方法を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:28:55 GMT)
Amplified Squeezed States: Analyzing Loss and Phase Noise [0.0] 圧縮状態の位相感度増幅は、高い検出損失を軽減する技術である。
ケーススタディでは、位相感受性増幅の利点が示されている。
このスキームは提案された重力波検出器と互換性があり、量子系における応用と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 03:16:50 GMT)
ADMIn: Attacks on Dataset, Model and Input. A Threat Model for AI Based Software [0.0] AIベースのソフトウェアに対する脅威を明らかにするために使用できる脅威モデルを提案する。
脅威モデルは、AIベースのソフトウェアのためのソフトウェア開発プロセスのモデルと攻撃分類の2つの主要な部分から構成される。
2つの実生活AIベースのソフトウェアに脅威モデルを適用し、見つかったプロセスと脅威について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:55:21 GMT)
A tree-based varying coefficient model [0.0] 本稿では,循環勾配促進機 (CGBM) を用いて変動係数をモデル化した木に基づく変動係数モデル (VCM) を提案する。
次元の早い停止は、次元固有のオーバーフィッティングのリスクを減らすだけでなく、次元間でのモデルの複雑さの違いも明らかにする。
このモデルは、Richman and W"uthrich (2023)で使用されているものと同じシミュレーションおよび実データ例に基づいて評価され、この結果は、彼らのニューラルネットワークベースのVCMであるLocalGLMnetに匹敵するサンプル損失から結果を生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 15:15:34 GMT)
A VR Serious Game to Increase Empathy towards Students with Phonological
Dyslexia [0.0] 本研究の目的は、教師、学生、および一般の非失語症者は、ディプレクシアのある学生のどの問題かを理解することができるバーチャルリアリティ(VR)真剣なゲームを提案することである。
ゲームでは、プレイヤーは、ディプレキシアの個人が経験する読解困難を再現するために特別に設計されたアルファベットで書かれたレシピを従わなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 23:47:23 GMT)
A Study on Large Language Models' Limitations in Multiple-Choice
Question Answering [0.0] 26の小さなオープンソースモデルを分析し、その65%がタスクを理解していないことを発見した。
与えられた選択から解を適切に選ぶのは4つのモデルのみであり、これらのモデルのうち選択順序に依存しないのは5つのモデルのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 20:42:16 GMT)
A Possible Mechanism to Alter Gyromagnetic Factor [0.0] ディラックは相対論的量子力学の枠組みにおいて電子の$g$因子は厳密に2に等しいと予測している。
物理学者は、量子出願理論を考えると、この因子が2からわずかに逸脱することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 01:54:08 GMT)
A Deep Hierarchical Feature Sparse Framework for Occluded Person
Re-Identification [0.0] SuReIDという名前のスピードアップ人用ReIDフレームワークは、推論を高速化しながら閉塞干渉を軽減するために提案される。
実験の結果,SUReIDは驚くほど高速な推論で優れた性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Jan 2024 04:51:39 GMT)