DinoSR: Self-Distillation and Online Clustering for Self-supervised
Speech Representation Learning [141.0] 自己教師型音声表現学習(DinoSR)のための自己蒸留とオンラインクラスタリングを導入する。
DinoSRはまず、入力されたオーディオから教師ネットワークにコンテキスト化された埋め込みを抽出し、埋め込み上にオンラインクラスタリングシステムを実行して、マシンが発見した携帯電話の在庫を出力し、最後に、識別トークンを使用して学生ネットワークを誘導する。
本稿では,DinoSRが複数の下流タスクにおいて過去の最先端性能を上回ることを示し,モデルと学習した離散単位の詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:43:20 GMT)
Tuning Language Models by Proxy [117.1] プロキシチューニングは、ブラックボックスLM上で動作する軽量な復号時間アルゴリズムである。
我々の研究は、小さく調整されたLMを使用して、大規模で潜在的にプロプライエタリなLMを効率的にカスタマイズする可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:49:55 GMT)
FreqFed: A Frequency Analysis-Based Approach for Mitigating Poisoning
Attacks in Federated Learning [98.4] フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、毒素による攻撃を受けやすい。
FreqFedは、モデルの更新を周波数領域に変換する新しいアグリゲーションメカニズムである。
FreqFedは, 凝集モデルの有用性に悪影響を及ぼすことなく, 毒性攻撃を効果的に軽減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:40:12 GMT)
The Impact of Differential Feature Under-reporting on Algorithmic
Fairness [94.2] 解析的に抽出可能な差分特徴のアンダーレポーティングモデルを提案する。
そして、この種のデータバイアスがアルゴリズムの公正性に与える影響を特徴づける。
我々の結果は、実世界のデータ設定では、アンダーレポートが典型的に格差を増大させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:16:22 GMT)
Salute the Classic: Revisiting Challenges of Machine Translation in the
Age of Large Language Models [91.7] ニューラルネットワーク翻訳の進化は、6つのコア課題の影響を受けている。
これらの課題には、ドメインミスマッチ、並列データの量、まれな単語予測、長文の翻訳、単語アライメントとしてのアテンションモデル、そして準最適ビームサーチが含まれる。
この研究はこれらの課題を再考し、先進的な大規模言語モデルにおけるそれらの継続的な関連性についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:30:09 GMT)
Real3D-Portrait: One-shot Realistic 3D Talking Portrait Synthesis [90.1] Real3D-Potraitは、大きなイメージ・ツー・プレーンモデルでワンショットの3D再構成能力を改善するフレームワークである。
本稿では,Real3D-Portraitが未確認の身元を一般化し,よりリアルな講演肖像画ビデオを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:04:30 GMT)
Pruning Self-attentions into Convolutional Layers in Single Path [89.6] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々なコンピュータビジョンタスクに対して印象的なパフォーマンスを実現している。
トレーニング済みのViTを効率よく自動圧縮するSPViT(Single-Path Vision Transformer pruning)を提案する。
われわれのSPViTはDeiT-Bで52.0%のFLOPをトリミングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:18:27 GMT)
Multi-scale 2D Temporal Map Diffusion Models for Natural Language Video
Localization [85.9] この問題に対処するための新しいアプローチをNLVLに提示する。
本手法は, 条件付きデノナイジング拡散プロセスによるグローバル2次元時間マップの直接生成を含む。
提案手法は,クエリとビデオデータの相互作用を様々な時間スケールで効果的にカプセル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:33:29 GMT)
Incremental Extractive Opinion Summarization Using Cover Trees [85.7] オンラインマーケットプレースでは、ユーザレビューは時間とともに増加し、意見要約を定期的に更新する必要がある。
最先端の抽出的意見要約アプローチの多くは、CentroidRankのような中心性に基づくものである。
本稿では,CentroidRankの要約をインクリメンタルな設定で正確に計算するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:00:17 GMT)
Towards General-Purpose Text-Instruction-Guided Voice Conversion [84.8] 本稿では,「深い声調でゆっくり発声する」や「陽気な少年声で話す」といったテキスト指示によって導かれる,新しい音声変換モデルを提案する。
提案したVCモデルは、離散コード列を処理するニューラルネットワークモデルであり、変換された音声のコード列を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:53:56 GMT)
MMToM-QA: Multimodal Theory of Mind Question Answering [83.6] 心の理論 (ToM) は人間レベルの社会知能を持つ機械を開発する上で不可欠な要素である。
最近の機械学習モデル、特に大きな言語モデルは、ToM理解のいくつかの側面を示しているようだ。
一方、ヒューマンToMはビデオやテキストの理解以上のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:59:24 GMT)
CLadder: A Benchmark to Assess Causal Reasoning Capabilities of Language
Models [82.9] 我々は,大言語モデル (LLM) が因果関係をコヒーレントに説明できるかどうかを検討する。
ユデア・パールらによって仮定された「因果推論エンジン」にインスパイアされた、自然言語における因果推論という新たなNLPタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:07:27 GMT)
What Matters to You? Towards Visual Representation Alignment for Robot
Learning [81.3] 人のために運用する場合、ロボットはエンドユーザーの好みに合わせて報酬を最適化する必要がある。
本稿では、視覚的表現アライメント問題を解決するためのRAPL(Representation-Aligned Preference-based Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:39:59 GMT)
DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language
Models [78.4] DoraemonGPTは、大規模言語モデル(LLM)によって駆動される、動的ビデオタスクを処理する包括的なシステムである。
DoraemonGPTは、質問/タスクのあるビデオが与えられたら、入力されたビデオを大量のコンテンツで変換し、シンボリックメモリに変換して、textittask関連の属性を格納する。
特殊なドメインに関しては,LLMには内部知識が限られていることを認識し,外部知識を評価し,異なるドメインにわたるタスクに対処するためのプラグイン・アンド・プレイ・ツールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:33:09 GMT)
ALYMPICS: LLM Agents Meet Game Theory -- Exploring Strategic
Decision-Making with AI Agents [77.3] Alympicsは、ゲーム理論の研究にLarge Language Model (LLM)エージェントを利用する、体系的なシミュレーションフレームワークである。
Alympicsは、複雑なゲーム理論の問題を研究するための汎用的なプラットフォームを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:12:32 GMT)
Generative Multi-Modal Knowledge Retrieval with Large Language Models [75.7] マルチモーダル知識検索のための革新的なエンドツーエンド生成フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,大規模言語モデル(LLM)が仮想知識ベースとして効果的に機能するという事実を生かしている。
強いベースラインと比較すると,すべての評価指標に対して3.0%から14.6%の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:44:29 GMT)
The Gaps between Pre-train and Downstream Settings in Bias Evaluation
and Debiasing [74.7] In-Context Learning (ICL)は、FTベースのデバイアス法と比較して、PLMの変更を小さくする。
ICL-based debiasing method is a higher correlation between intrinsic and extrinsic bias scores than FT-based method。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:15:08 GMT)
Human vs. LMMs: Exploring the Discrepancy in Emoji Interpretation and
Usage in Digital Communication [74.7] 本研究は,ヒト型絵文字の複製におけるGPT-4Vの挙動について検討した。
この結果は、人間の解釈の主観的な性質から、人間とGPT-4Vの行動に明確な相違があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:56:52 GMT)
DAPT: A Dual Attention Framework for Parameter-Efficient Continual
Learning of Large Language Models [74.5] 継続的学習(CL)の能力は、動的世界における大規模言語モデル(LLM)の展開に不可欠である。
既存の手法では、CLにおける破滅的忘れ(CF)と知識伝達(KT)の課題に対処するため、学習モジュールと選択モジュールを考案している。
本稿では,PET学習と選択を両立させる新しい2つの注意枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:45:03 GMT)
Instilling Multi-round Thinking to Text-guided Image Generation [72.2] 既存のフレームワーク,すなわちマルチラウンド正規化に,新たな自己監督型正規化を導入する。
提案手法は,複数のラウンドの後に細かな細部を捕捉できないことが,大きな相違をもたらす問題に対処する。
本手法をテキスト誘導検索データセットに適用することにより,テキストとのセマンティックアライメントに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:19:58 GMT)
Benchmarking the Robustness of Image Watermarks [70.0] WAVES(Watermark Analysis Via Enhanced Stress-testing)は、透かしの堅牢性を評価するための新しいベンチマークである。
画像品質の指標を多用した攻撃能力の正規化スコアを導入する。
いくつかの最新の透かしアルゴリズムの未検出脆弱性を明らかにするための包括的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:58:36 GMT)
Multi-Track Timeline Control for Text-Driven 3D Human Motion Generation [68.7] テキスト駆動動作合成におけるタイムライン制御の問題を紹介する。
ユーザーは単一のプロンプトの代わりに、重複する可能性のある時間間隔に整理された複数のプロンプトのマルチトラックタイムラインを指定することができる。
マルチトラックタイムラインから合成アニメーションを生成するための新しいテスト時間復調手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:39:15 GMT)
Revisiting Self-supervised Learning of Speech Representation from a
Mutual Information Perspective [68.2] 我々は、情報理論の観点から、既存の自己教師型音声の手法を詳しく検討する。
我々は線形プローブを用いて、対象情報と学習された表現の間の相互情報を推定する。
我々は、ラベルを使わずに、データの異なる部分間の相互情報を見積もる自己教師型の表現を評価する可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:13:22 GMT)
Scalable Pre-training of Large Autoregressive Image Models [65.8] 本稿では,自己回帰目標を事前学習した視覚モデル集であるAIMを紹介する。
そこで本研究では,(1)モデルキャパシティとデータ量の両方で視覚的特徴がスケールし,(2)目標関数の値は下流タスクにおけるモデルの性能と相関することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:03:37 GMT)
AesBench: An Expert Benchmark for Multimodal Large Language Models on
Image Aesthetics Perception [64.3] AesBenchはMLLMの審美的知覚能力の総合評価を目的とした専門家ベンチマークである。
本稿では,プロの審美専門家が提供した多彩な画像内容と高品質なアノテーションを特徴とするEAPD(Expert-labeled Aesthetics Perception Database)を構築した。
本稿では,知覚(AesP),共感(AesE),評価(AesA),解釈(AesI)の4つの視点からMLLMの審美的知覚能力を測定するための統合的基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:58:07 GMT)
Exploring Phonetic Context-Aware Lip-Sync For Talking Face Generation [64.1] コンテキスト対応LipSync-フレームワーク(CALS)
CALSはAudio-to-LipマップモジュールとLip-to-Faceモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:26:22 GMT)
Inferflow: an Efficient and Highly Configurable Inference Engine for
Large Language Models [62.1] 大規模言語モデル(LLM)のための効率的な推論エンジンであるInferflowを提案する。
インファーフローは、新しいモデルに対して構成的に一般化可能である。
3.5ビット量子化は、3ビットと4ビットの量子化のトレードオフとしてInferflowで導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:39:09 GMT)
Probing quantum floating phases in Rydberg atom arrays [61.2] 我々は92個の中性原子量子ビットにおける量子浮遊相の出現を実験的に観察した。
サイト分解測定により, 規則相内の領域壁の形成が明らかとなった。
実験系のサイズが大きくなるにつれて,波動ベクトルが格子と共役な値の連続体に近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:26:36 GMT)
RoHM: Robust Human Motion Reconstruction via Diffusion [61.2] RoHMは、モノクロRGB(-D)ビデオから頑健な3次元人間の動きを復元するためのアプローチである。
ノイズと閉鎖された入力データに条件付けし、一貫した大域座標で完全な可塑性運動を再構成した。
本手法は,テスト時に高速でありながら,定性的かつ定量的に最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:57:50 GMT)
Exploring the Potential of Large Language Models (LLMs) in Learning on
Graphs [59.7] 大規模言語モデル(LLM)は、広範な共通知識と強力な意味理解能力を持つことが証明されている。
LLMs-as-EnhancersとLLMs-as-Predictorsの2つのパイプラインについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:12:14 GMT)
Learning Explicit Contact for Implicit Reconstruction of Hand-held
Objects from Monocular Images [59.5] 我々は,手持ちの物体を暗黙的に再構築する上で,明示的な方法で接触をモデル化する方法を示す。
まず,1つの画像から3次元手オブジェクトの接触を直接推定するサブタスクを提案する。
第2部では,ハンドメッシュ面から近傍の3次元空間へ推定された接触状態を拡散する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:10:46 GMT)
RanPAC: Random Projections and Pre-trained Models for Continual Learning [59.1] 継続学習(CL)は、古いタスクを忘れずに、非定常データストリームで異なるタスク(分類など)を学習することを目的としている。
本稿では,事前学習モデルを用いたCLの簡潔かつ効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:38:44 GMT)
Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges,
Methodologies, and Opportunities [59.0] ビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、幅広いAIアプリケーションのための強力なビルディングブロックとして機能する。
総合的なトレーニングデータの不足、マルチセンサー統合の必要性、多様なタスク固有のアーキテクチャは、VFMの開発に重大な障害をもたらす。
本稿では、自動運転に特化したVFMを鍛造する上で重要な課題について述べるとともに、今後の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:57:24 GMT)
Exploring Contextual Representation and Multi-Modality for End-to-End
Autonomous Driving [58.9] 最近の知覚システムは、センサー融合による空間理解を高めるが、しばしば完全な環境コンテキストを欠いている。
我々は,3台のカメラを統合し,人間の視野をエミュレートするフレームワークを導入し,トップダウンのバードアイビューセマンティックデータと組み合わせて文脈表現を強化する。
提案手法は, オープンループ設定において0.67mの変位誤差を達成し, nuScenesデータセットでは6.9%の精度で現在の手法を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:54:43 GMT)
AiGen-FoodReview: A Multimodal Dataset of Machine-Generated Restaurant
Reviews and Images on Social Media [57.7] AiGen-FoodReviewは、20,144のレストランレビューイメージペアからなるデータセットである。
FLAVAで99.80%のマルチモーダル精度を達成し,一様・多モーダル検出モデルについて検討する。
この論文は、データセットをオープンソース化し、偽レビュー検出装置を公開し、非モーダルかつマルチモーダルな偽レビュー検出タスクでの使用を推奨し、合成データと真正データにおける言語的特徴と視覚的特徴を評価することで貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:57:36 GMT)
Numerically Stable Sparse Gaussian Processes via Minimum Separation
using Cover Trees [57.7] 誘導点に基づくスケーラブルスパース近似の数値安定性について検討する。
地理空間モデリングなどの低次元タスクに対しては,これらの条件を満たす点を自動計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:37:16 GMT)
MultiPLY: A Multisensory Object-Centric Embodied Large Language Model in
3D World [55.9] マルチ感覚を具現化した大規模言語モデルであるMultiPLYを提案する。
まず,500kデータからなる大規模マルチセンサインタラクションデータセットであるMultisensory Universeを収集する。
我々は,MultiPLYが多種多様な実施タスクを通じて,ベースラインを大きなマージンで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:59:45 GMT)
EgoGen: An Egocentric Synthetic Data Generator [55.6] EgoGenは新しい合成データジェネレータで、エゴセントリックな知覚タスクのための正確でリッチな地上訓練データを生成することができる。
EgoGenの中心となるのは、仮想人間の自我中心の視覚入力を直接利用して3D環境を感知する、新しい人間のモーション合成モデルである。
我々は、ヘッドマウントカメラのマッピングとローカライゼーション、エゴセントリックカメラトラッキング、エゴセントリックビューからのヒューマンメッシュリカバリの3つのタスクで、EgoGenの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:55:22 GMT)
MGTBench: Benchmarking Machine-Generated Text Detection [54.8] 本稿では,強力な大規模言語モデル(LLM)に対するMGT検出のための最初のベンチマークフレームワークを提案する。
一般に単語が多ければ多いほど性能が向上し,ほとんどの検出手法はトレーニングサンプルをはるかに少なくして同様の性能が得られることを示す。
本研究は, テキスト属性タスクにおいて, モデルに基づく検出手法が依然として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:48:05 GMT)
Towards More Robust and Accurate Sequential Recommendation with
Cascade-guided Adversarial Training [54.6] シーケンシャルレコメンデーションモデルの性質に特有の2つの特性は、その堅牢性を損なう可能性がある。
本稿では,シーケンシャルレコメンデーションモデルに特化して設計された,新たな逆行訓練法であるカスケード誘導逆行訓練を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:37:59 GMT)
Learn What You Need in Personalized Federated Learning [53.8] $textitLearn2pFed$は、アルゴリズムに基づくパーソナライズされたフェデレーション学習フレームワークである。
我々は、textitLearn2pFed$が、従来のパーソナライズされたフェデレーション学習方法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:45:15 GMT)
E2HQV: High-Quality Video Generation from Event Camera via
Theory-Inspired Model-Aided Deep Learning [53.6] バイオインスパイアされたイベントカメラやダイナミックビジョンセンサーは、高時間分解能と高ダイナミックレンジでピクセルごとの明るさ変化(イベントストリームと呼ばれる)を捉えることができる。
イベントストリームを入力として取り出し、直感的な視覚化のために高品質なビデオフレームを生成する、イベント間ビデオ(E2V)ソリューションを求めている。
イベントから高品質なビデオフレームを生成するために設計された新しいE2VパラダイムであるtextbfE2HQVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:10:50 GMT)
Deductive Closure Training of Language Models for Coherence, Accuracy,
and Updatability [52.3] 言語モデル(LM)は、実際に正しいテキストを生成し、個々のクレームの真理値を推定することがある。
現在のLMは誤った内容や非意味な内容を生成しており、編集や更新は困難である。
本稿では,DCT(Deductive Closure Training)と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:58:37 GMT)
SwissBERT: The Multilingual Language Model for Switzerland [52.2] SwissBERTは、スイス関連のテキストを処理するために特別に作られたマスク付き言語モデルである。
SwissBERTはトレーニング済みのモデルで、スイスの国語で書かれたニュース記事に適用しました。
スイスバーティ語は言語アダプターを使用しているため、将来の研究でスイスドイツ語の方言に拡張される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:24:36 GMT)
Contrastive Preference Optimization: Pushing the Boundaries of LLM
Performance in Machine Translation [52.2] 我々は22Kパラレル文と12Mパラメータしか持たないALMAモデルを訓練する。
ALMA-Rと呼ばれる結果のモデルは、WMTコンテストの勝者とGPT-4のパフォーマンスと一致または上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:04:51 GMT)
The Faiss library [50.7] Faissは、インデックス化手法と関連するプリミティブのツールキットで、ベクトルの検索、クラスタ化、圧縮、変換に使用される。
本稿ではまず,ベクトル探索のトレードオフ空間について述べる。次に,Faisの設計原理を,構造,最適化,インターフェースの観点から述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:12:36 GMT)
Water-Based Metaheuristics: How Water Dynamics Can Help Us to Solve NP-Hard Problems [49.8] 水に基づく最適化メタヒューリスティックは、過去10年間に導入された。
それらの多くは、何らかの形で、どのようにして落下が海への道を共同で形成するかをエミュレートしています。
一般に、結果のアルゴリズムは探索法や解構築法ではかなり異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:39:42 GMT)
SD-HuBERT: Sentence-Level Self-Distillation Induces Syllabic
Organization in HuBERT [49.1] 音声の文レベル表現の学習において,音節的組織が出現することを示す。
本稿では,音声の文レベル表現を評価するための新しいベンチマークタスクであるSpken Speech ABXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:54:49 GMT)
RoTBench: A Multi-Level Benchmark for Evaluating the Robustness of Large
Language Models in Tool Learning [48.7] ツール学習における大規模言語モデルの堅牢性を評価するためのベンチマークであるRoTBenchを紹介する。
広く使われている6つのモデルを含む実験は、ツール学習におけるLLMの堅牢性を高めるための緊急の必要性を浮き彫りにした。
ツール学習におけるLDMの堅牢性を高めるために,学習環境の多様性を充実させる戦略であるRoTTuningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:45:15 GMT)
BiomedCLIP: a multimodal biomedical foundation model pretrained from
fifteen million scientific image-text pairs [48.4] PMC-15Mは,既存のバイオメディカル・マルチモーダル・データセットよりも2桁大きい新しいデータセットである。
PMC-15Mは440万の科学論文から収集された1500万のバイオメディカル画像テキスト対を含んでいる。
PMC-15Mに基づいて,生物医学的視覚言語処理に適したドメイン固有適応を備えた多モーダル基礎モデルであるBiomedCLIPを事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:42:24 GMT)
Deep Shape-Texture Statistics for Completely Blind Image Quality
Evaluation [48.3] 視覚ディスクリプタとしての深い特徴は、最近の研究でIQAを進化させたが、それらはテクスチャバイアスが高く、形状バイアスが欠如していることが判明した。
画像の形状やテクスチャの手がかりは歪みに対して異なる反応を示し,どちらも不完全な画像表現をもたらすことがわかった。
画像の詳細な統計的記述を定式化するために,Deep Neural Networks (DNN) が生成する形状バイアスとテクスチャバイアスの深い特徴を同時に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:28:09 GMT)
Improving ASR Contextual Biasing with Guided Attention [47.7] 従来の文献では、文脈バイアスによる単語誤り率(WER)の減少は、バイアスフレーズの数が増えるにつれて減少する。
本稿では,自動音声認識(ASR)の文脈バイアスの有効性と堅牢性を,追加パラメータを導入することなく向上させる,ガイド付き注意(GA)補助訓練損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:16:12 GMT)
Fast Dynamic 3D Object Generation from a Single-view Video [46.0] 本稿では,効率的な4Dオブジェクト生成フレームワークであるEfficient4Dを提案する。
異なるカメラビューの下で高品質な時空一貫性の画像を生成し、ラベル付きデータとして使用する。
合成ビデオと実ビデオの実験によると、Efficient4Dのスピードは10倍に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:58:36 GMT)
Transferring Core Knowledge via Learngenes [45.7] 本稿では,生物の進化過程をニューラルネットワークにコピーする遺伝子伝達学習(GTL)フレームワークを提案する。
GTLはネットワークの集団を訓練し、トーナメントによって優れた学習遺伝子を選択し、学習遺伝子変異を実行し、学習遺伝子を次の世代に渡す。
学習遺伝子は、子孫ネットワークの本能と強力な学習能力をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:18:11 GMT)
A Revisit of the Normalized Eight-Point Algorithm and A Self-Supervised
Deep Solution [45.1] 我々は、正規化された8点アルゴリズムを再検討し、異なるより優れた正規化アルゴリズムの存在を示す。
本稿では,正規化のための自己教師型学習戦略を備えた深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
私たちの学習ベースの正規化モジュールは、従来の(例えば、RANSAC)とディープラーニングフレームワークの両方に統合することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:58:56 GMT)
Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations [45.1] 本稿では,非形式的摂動を構築するために,反事実サンプルを導入したスパースモデルContraLSPを提案する。
また、サンプル固有のスパースゲートを組み込んで、より二分法で滑らかなマスクを生成する。
合成と実世界の両方のデータセットに関する実証研究は、ContraLSPが最先端のモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:27:37 GMT)
Leveraging Public Representations for Private Transfer Learning [44.3] 公開データから学習した共有表現が、プライベートラーニングをどのように改善するかを検討する。
与えられた部分空間内の純粋に局所的な学習が同じ目的を達成するため、十分な公開データがあれば、ユーザーはプライベートなコーディネートを避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:57:58 GMT)
Self-Supervised Models of Speech Infer Universal Articulatory Kinematics [44.3] SSLモデルの基本特性として「調音キネマティクスの推論」を示す。
また、この抽象化は、モデルをトレーニングするために使用されるデータの言語に大きく重なり合っていることも示しています。
簡単なアフィン変換では、アコースティック・トゥ・アコースティック・トゥ・アーティキュレーション・インバージョン(AAI)は、性別、言語、方言でさえ話者間で変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:09:15 GMT)
KADEL: Knowledge-Aware Denoising Learning for Commit Message Generation [43.9] そこで我々は,KADELという新しい知識認識型認知学習手法を提案する。
良い実践的なコミットがデータセットのごく一部を占めることを考えると、残りのトレーニングサンプルと良い実践的なコミットを一致させます。
本手法は,従来の手法と比較して総合的な最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:07:48 GMT)
No-Clean-Reference Image Super-Resolution: Application to Electron
Microscopy [43.5] クリーンな高分解能電子顕微鏡(EM)画像を得る能力は、多くの神経科学研究を悩ませている。
広視野のHR 3D-EM(FoV)をノイズの多い低分解能(LR)取得から再構築する,深層学習に基づく画像超解像(SR)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:05:08 GMT)
Sampling from Gaussian Process Posteriors using Stochastic Gradient
Descent [43.1] 勾配アルゴリズムは線形系を解くのに有効な方法である。
最適値に収束しない場合であっても,勾配降下は正確な予測を導出することを示す。
実験的に、勾配降下は十分に大規模または不条件の回帰タスクにおいて最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:46:39 GMT)
Personalized Federated Learning of Probabilistic Models: A PAC-Bayesian
Approach [42.6] フェデレートラーニングは、複数のクライアントがローカルに格納するプライベートおよび分散データから、共有モデルを推論することを目的としている。
PAC-Bayesian フレームワーク内で確率モデルを学習するための PFL アルゴリズム PAC-PFL を提案する。
提案アルゴリズムは,共有されたハイパーポインターを協調的に学習し,各クライアントの後部推論をステップパーソナライズとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:30:37 GMT)
The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models [42.1] 思考の連鎖(CoT)は、大きな言語モデルの推論能力を改善する上で重要である。
プロンプトにおけるCoTの有効性と推論ステップの長さの相関について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:40:14 GMT)
Cross-Level Multi-Instance Distillation for Self-Supervised Fine-Grained
Visual Categorization [41.9] 本稿では,粒度の細かいプレテキスト表現の課題を解決するために,クロスレベルマルチインスタンス蒸留(CMD)フレームワークを提案する。
私たちのキーとなる考え方は、複数のインスタンス学習による微細なプレテキスト表現の決定において、各イメージパッチの重要性を検討することです。
提案手法は,最新の手法を10.14%,既存の最先端の自己教師型学習手法を19.78%,トップ1精度とランク1検索基準の両方で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:22:09 GMT)
Revealing Vulnerabilities in Stable Diffusion via Targeted Attacks [41.5] 本稿では,安定拡散に対する標的対向攻撃の問題を定式化し,対向的プロンプトを生成するための枠組みを提案する。
具体的には、安定した拡散を誘導し、特定の画像を生成するための信頼性の高い逆プロンプトを構築するために、勾配に基づく埋め込み最適化を設計する。
逆方向のプロンプトを成功させた後、モデルの脆弱性を引き起こすメカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:15:39 GMT)
AboutMe: Using Self-Descriptions in Webpages to Document the Effects of
English Pretraining Data Filters [41.3] 我々は、一般的な事前学習データソースであるWebテキストを、その社会的・地理的文脈に置きます。
我々は,10の「品質」と英語の識別(langID)フィルターが,これらの社会的次元に沿って変化するWebページに与える影響について,最初の研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:35:28 GMT)
The Devil is in the Details: Boosting Guided Depth Super-Resolution via
Rethinking Cross-Modal Alignment and Aggregation [41.1] 誘導深度超解像(GDSR)は、同じシーンの高解像度のRGB画像を用いて、行方不明の深度の詳細を復元する。
それまでのアプローチでは、マルチモーダル入力の不均一性と相補性に苦慮し、モーダルなミスアライメント、幾何学的なミスアライメント、特徴選択といった問題を無視してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:37:08 GMT)
Self-Imagine: Effective Unimodal Reasoning with Multimodal Models using
Self-Imagination [40.8] 我々は、単一の視覚言語モデル(textscvlm)を利用して、HTMLを用いて質問の構造化表現を生成する。
次に、HTMLをイメージとしてレンダリングし、最後に同じvlmを使用して、質問とイメージの両方を使用して質問に答えます。
我々は3つの数学タスクと9つの汎用推論タスクにおいて、最先端のtextscvlm を用いてアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:46:29 GMT)
Modeling Spoof Noise by De-spoofing Diffusion and its Application in
Face Anti-spoofing [40.8] 本稿では,拡散モデルを用いてスプーフ画像をデノベートし,真の画像を復元する先駆的な試みを提案する。
これら2つの画像の違いはスプーフノイズと見なされ、顔の反スプーフに対する識別的手がかりとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:54:37 GMT)
GAIA: Delving into Gradient-based Attribution Abnormality for
Out-of-distribution Detection [40.1] In-distriion(ID)データとout-of-distriion(OOD)データの相違を定量化するための革新的な視点を提供する。
OOD検出にはゼロデフレ異常とチャネルワイド平均異常の2種類の異常を導入する。
GAIAの有効性は、一般的に使用されるCIFARと大規模(ImageNet-1k)ベンチマークの両方で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:26:08 GMT)
Industry applications of neutral-atom quantum computing solving
independent set problems [39.6] Rydberg Hamiltonian における独立集合問題をエンコードする方法を示す。
独立集合問題の主なクラスを概説し,産業・社会関連分野の応用例を紹介する。
我々は、独立した集合問題の効率的な解の恩恵を受けることのできる幅広い分野を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:23:08 GMT)
On Cryptographic Mechanisms for the Selective Disclosure of Verifiable Credentials [39.4] 認証資格は、物理的資格のデジタルアナログである。
検証者に提示して属性を明らかにしたり、クレデンシャルに含まれる属性を述語することも可能だ。
プレゼンテーション中にプライバシを保存する1つの方法は、クレデンシャル内の属性を選択的に開示することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:22:28 GMT)
EmoTalker: Emotionally Editable Talking Face Generation via Diffusion
Model [39.1] EmoTalkerは、拡散モデルに基づく感情的に編集可能なポートレートアニメーションアプローチである。
感情インテンシティブロックは、プロンプトから派生したきめ細かい感情や強みを分析するために導入された。
EmoTalkerが高品質で感情的にカスタマイズ可能な表情生成に有効であることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:02:44 GMT)
Test-Time Domain Adaptation by Learning Domain-Aware Batch Normalization [39.1] テストタイムドメイン適応は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを、ラベルのないいくつかのイメージを使用して、未表示のターゲットドメインに適応することを目的としている。
従来の作業は通常、ラベルとドメイン間の知識を明示的に分離することなく、ネットワーク全体をナビゲート的に更新する。
本稿では,BN層のみを操作することにより,そのような学習の干渉を低減し,ドメイン知識の学習を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:47:36 GMT)
Managing Temporal Resolution in Continuous Value Estimation: A
Fundamental Trade-off [39.1] 有限データを用いたLQRシステムにおいて、時間分解能の管理によりポリシー評価効率が向上することを示す。
これらの結果から, 時間分解能の管理は, 有限データを用いたLQRシステムにおいて, 政策評価効率を向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:59:29 GMT)
Learning Unsupervised World Models for Autonomous Driving via Discrete
Diffusion [38.5] センサ観測をVQVAEでトークン化する新しい世界モデリング手法を提案する。
本研究は,ロボットエージェントに対するGPTのような教師なし学習のパワーを,トークン化エージェント体験における離散拡散によって解き放つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:02:27 GMT)
DurFlex-EVC: Duration-Flexible Emotional Voice Conversion with Parallel
Generation [37.4] 感情音声変換(EVC)は、話者の声の感情的トーンを変化させようとするものである。
EVCの最近の進歩は、ピッチと持続時間の同時モデリングに関係している。
この研究は、並列音声生成に焦点を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:39:35 GMT)
Explanations of Classifiers Enhance Medical Image Segmentation via
End-to-end Pre-training [37.1] 医用画像セグメンテーションは、ディープニューラルネットワークを用いて、胸部X線写真などの医用画像の異常な構造を特定し、発見することを目的としている。
我々の研究は、よく訓練された分類器から説明を集め、セグメンテーションタスクの擬似ラベルを生成する。
次に、インテグレート・グラディエント(IG)法を用いて、分類器から得られた説明を蒸留し、強化し、大規模診断指向のローカライゼーション・ラベル(DoLL)を生成する。
これらのDLLアノテーション付き画像は、新型コロナウイルス感染症、肺、心臓、鎖骨などの下流のセグメンテーションタスクのために、モデルを微調整する前に事前訓練するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:18:42 GMT)
HuixiangDou: Overcoming Group Chat Scenarios with LLM-based Technical
Assistance [36.8] 我々はLarge Language Models (LLM)を利用した技術アシスタントHixiangDouを紹介する。
このシステムは、オープンソースのアルゴリズムプロジェクトに関連する質問に対する洞察に富んだ回答を提供することによって、アルゴリズム開発者を支援するように設計されている。
WeChatやLarkといったインスタントメッセージング(IM)ツールのグループチャットへのこのアシスタントの統合についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:10 GMT)
Iterative Regularization with k-support Norm: An Important Complement to
Sparse Recovery [36.3] 本稿では,$k$サポート標準正規化器に基づく新しい反復正規化アルゴリズムIRKSNを提案する。
IRKSNを用いてスパースリカバリ条件を提供し、従来のリカバリ条件と$ell_1$標準正規化器を比較した。
また、IRKSNのモデル誤差を定数で早期に停止し、スパースリカバリの標準線形レートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:57:58 GMT)
How do Minimum-Norm Shallow Denoisers Look in Function Space? [36.1] ニューラルネットワーク(NN)デノイザは多くの共通タスクにおいて必須のビルディングブロックである。
表現コストを最小に抑えながら、浅いReLU NNデノイザによって実現される関数を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:35:30 GMT)
Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial
Capabilities of Multimodal LLMs [35.9] MLLM(Multimodal large language model)は、幅広いタスクにおいて顕著な能力を示しているが、地理的および地理空間領域におけるその知識と能力はまだ研究されていない。
我々はこれらの領域におけるMLLMの様々な視覚能力を探索する一連の実験を行い、特にフロンティアモデル GPT-4V に注目した。
我々の手法は、視覚的なタスクからなる小さなベンチマークでこれらのモデルに挑戦し、その能力を様々な複雑さでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:20:08 GMT)
Diff-PCR: Diffusion-Based Correspondence Searching in Doubly Stochastic
Matrix Space for Point Cloud Registration [35.8] 最先端の手法では、ソリューションを洗練させるためにRAFTのような反復的な更新が採用されている。
本稿では,最適マッチング行列の探索を予測するために,Denoising Diffusion Modelを利用する新しい手法を提案する。
提案手法は,オンラインバックボーンやホワイトノイズによって提供される任意の初期マッチング行列から検索を開始することで,柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:17:56 GMT)
Beyond Weisfeiler-Lehman: A Quantitative Framework for GNN
Expressiveness [35.4] 準同型表現性は、GNNモデルが準同型の下でグラフを数える能力を測定する。
ケーススタディとして著名なGNNの4つのクラスを調べることで、それらの同型表現の単純で統一的でエレガントな記述を導き出す。
本研究の結果は, 過去の一連の研究に対する新たな洞察を与え, 地域社会における様々なサブアレスの景観を統一し, いくつかのオープンな疑問を解決した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:23:23 GMT)
Enhancing Robustness of LLM-Synthetic Text Detectors for Academic
Writing: A Comprehensive Analysis [35.4] 大規模言語モデル(LLM)は、仕事と研究の方法に革命をもたらす多くの利点を提供する。
彼らはまた、潜在的なネガティブな結果のために、かなりの注意を払っている。
1つの例は、人的貢献の少ない学術報告書や論文を作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:58:36 GMT)
Federated Classification in Hyperbolic Spaces via Secure Aggregation of
Convex Hulls [35.3] 我々は,Poincareディスク用の凸SVM分類器の分散バージョンを開発した。
双曲空間における凸殻の複雑さを計算し,データ漏洩の程度を評価する。
本手法は, 階層的な単一細胞RNA-seqデータを含む, 多様なデータ集合を用いて, 異なるレポジトリに分散した患者から抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:14:45 GMT)
CryCeleb: A Speaker Verification Dataset Based on Infant Cry Sounds [35.3] 786人の新生児から手動で発声した6時間以上の涙音を学術的に利用した。
最高性能のシステムは25.8%の誤差率で大幅な改善を達成した。
このデータセットにはさらなる研究の余地があり、検証タスクを超えて拡張される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:49:20 GMT)
Unsupervised Pre-Training for 3D Leaf Instance Segmentation [34.1] 本稿では,3次元点雲上でのリーフインスタンスセグメンテーションの実行に必要なラベル付けの労力を削減する問題に対処する。
本稿では,ネットワークのバックボーンを初期化するための,自己教師型タスク固有の事前学習手法を提案する。
また,茎近傍の点を正確に区分けすることの難しさを考慮した新しい自動後処理も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:11:08 GMT)
EmoLLMs: A Series of Emotional Large Language Models and Annotation
Tools for Comprehensive Affective Analysis [34.0] EmoLLMs はオープンソースの命令追従型 LLM の第1シリーズであり,インストラクションデータを用いた各種 LLM の微調整に基づく感情分析を行う。
EmoLLMは、感情分析タスクにおいて、ChatGPTレベルおよびGPT-4レベルの一般化機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:11:11 GMT)
UniPredict: Large Language Models are Universal Tabular Classifiers [33.8] 本稿では、生成モデル、すなわちUniPredictに基づいて、普遍的な表型データ予測器を構築するというアイデアを活用する。
多様なターゲットを持つ169データセットのアグリゲーション上で1つのLLMをトレーニングし、そのパフォーマンスを各データセットで個別にトレーニングされたベースラインと比較する。
我々は、この汎用UniPredictモデルは、最高のツリーブースティングベースラインと最高のニューラルネットワークベースラインと比較して、5.4%から13.4%の範囲で、他のモデルよりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:15:18 GMT)
Bag of Tricks to Boost Adversarial Transferability [33.6] ホワイトボックス設定で生成された逆例は、しばしば異なるモデル間で低い転送可能性を示す。
そこで本研究では,既存の敵攻撃の微妙な変化が攻撃性能に大きく影響することを発見した。
既存の敵攻撃の綿密な研究に基づいて、敵の移動性を高めるためのトリックの袋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:42:36 GMT)
Testing learning-enabled cyber-physical systems with Large-Language
Models: A Formal Approach [33.5] 機械学習(ML)をサイバー物理システム(CPS)に統合することは大きな利益をもたらす。
既存の検証と検証技術は、しばしばこれらの新しいパラダイムには不十分である。
本稿では, 基礎確率テストからより厳密なアプローチへ移行し, 正式な保証を実現するためのロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:50:05 GMT)
SiT: Exploring Flow and Diffusion-based Generative Models with Scalable
Interpolant Transformers [33.2] Diffusion Transformers (DiT) のバックボーン上に構築された生成モデル
補間フレームワークは、2つの分布を標準拡散モデルよりも柔軟な方法で接続することができる。
SiTは、条件付きImageNet 256x256ベンチマークで、モデルサイズでDiTを均一に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:55:25 GMT)
BUOL: A Bottom-Up Framework with Occupancy-aware Lifting for Panoptic 3D
Scene Reconstruction From A Single Image [33.1] BUOLはOccupancy-aware Liftingを備えたフレームワークであり、単一の画像からパノプティカル3Dシーンを再構築する際の2つの問題に対処する。
提案手法は,3D-Frontおよび実世界のデータセットMatterport3Dにおける最先端の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:53:28 GMT)
POMP: Probability-driven Meta-graph Prompter for LLMs in Low-resource
Unsupervised Neural Machine Translation [32.8] 低リソース言語(LRL)は、限られた並列データによる教師ありニューラルマシン翻訳の課題に直面している。
本稿では,大言語モデルのLRL翻訳能力を高めるために,確率駆動型メタグラフプロンプタ(POMP)を提案する。
本実験は3つのLRLの翻訳品質を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:42:45 GMT)
Spatial-Semantic Collaborative Cropping for User Generated Content [32.5] 大量のユーザ生成コンテンツ(UGC)が毎日インターネットにアップロードされ、世界中の人々に表示される。
以前の方法では、収穫された画像の美学を単に考慮しつつ、コンテンツの完全性を無視しているだけであり、これは収穫に不可欠である。
本稿では,任意のユーザ生成コンテンツを対象とした空間意味協調作付けネットワーク(S2CNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:25:12 GMT)
SpecSTG: A Fast Spectral Diffusion Framework for Probabilistic
Spatio-Temporal Traffic Forecasting [32.3] 交通時間グラフ(STG)学習の重要な応用は、伝統的に正確な点推定のための決定論的モデルに依存してきた。
交通データに固有の空間依存性や系統的パターンをよりよく活用するための新しいスペクトル拡散フレームワークであるSpecSTGを提案する。
本研究では,未来時系列のフーリエ表現を生成し,学習過程を空間情報に富んだスペクトル領域に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:23:34 GMT)
DoWG Unleashed: An Efficient Universal Parameter-Free Gradient Descent
Method [31.9] 我々は、DWGが最適に効率的であることを証明し、凸最適化における調整勾配勾配の収束率をパラメータを調整せずに対数係数に一致させ、普遍的であることを示した。
DoWGはランニング平均の新しい距離ベース重み付きバージョンを維持しており、これは所望の特性を達成するために不可欠である。
本理論を補完するため,DoWGは安定性の限界に到達し,実践的な機械学習タスクにおけるその有効性を検証することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:56:09 GMT)
End-to-end Kernel Learning via Generative Random Fourier Features [31.6] ランダムフーリエ機能(RFF)は、スペクトルケースでのカーネル学習に有望な方法を提供する。
本稿では,カーネル学習と線形学習を統一フレームワークに組み込む一段階プロセスについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:54:58 GMT)
On-Demand Generation of Indistinguishable Photons in the Telecom C-Band
using Quantum Dot Devices [31.1] 我々は、単一のQDデバイスから通信Cバンド内の光子のコヒーレントなオンデマンド生成を実演する。
この研究は、通信用Cバンドで直接放出される単一光子の光子区別性の著しい進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:23:14 GMT)
PathFusion: Path-consistent Lidar-Camera Deep Feature Fusion [30.8] セマンティック・コヒーレントなLiDAR-カメラ・ディープ・フィーチャー・フュージョンのアライメントを可能にするソリューションとしてPathFusionを提案する。
PathFusionは、ネットワーク内の複数の段階におけるパス一貫性の損失を導入し、2Dバックボーンとその融合パスを奨励する。
nuScenes テスト分割におけるmAPの1.6%以上の改善は, テスト時間データ拡張と相容れない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:18:42 GMT)
Towards Robust Neural Networks via Orthogonal Diversity [30.8] 敵の訓練とその変種に代表される一連の手法は、ディープニューラルネットワークの堅牢性を高める最も効果的な手法の1つとして証明されている。
本稿では, 多様な入力に適応する特徴を学習するために, モデルの拡張を目的とした新しい防御手法を提案する。
このようにして、提案したDIOは、これらの相互直交経路によって学習された特徴を補正できるため、モデルを強化し、DNN自体の堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:34:11 GMT)
MLIC++: Linear Complexity Attention-based Multi-Reference Entropy
Modeling for Learned Image Compression [30.7] 我々はMEM++を導入し、潜在表現に固有の様々な相関関係をキャプチャする。
MEM++は最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRのVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを13.39%削減した。
MLIC++はリニアGPUメモリを解像度で表示し、高解像度の画像符号化に非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:15:49 GMT)
Transcending the Limit of Local Window: Advanced Super-Resolution
Transformer with Adaptive Token Dictionary [30.5] Single Image Super-Resolutionは、高解像度(HR)画像を低解像度(LR)画像から推定する古典的なコンピュータビジョン問題である。
SR変換器に補助的なAdapeive Token Dictionaryを導入し,ATD-SR法を確立する。
提案手法は, 様々な画像超解像ベンチマークにおいて, 最高の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:50:44 GMT)
Optimizing $k$ in $k$NN Graphs with Graph Learning Perspective [30.3] グラフ信号処理に基づいて、隣接するグラフ(k$NNGs)の$k$ in $k$-nearestの選択を最適化する手法を提案する。
本手法を用いて得られた$k$NNGsは,実データセットで実験した結果,各ノードあたりのエッジの適切な変数数を決定することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:59:36 GMT)
Cross-Modal Semi-Dense 6-DoF Tracking of an Event Camera in Challenging
Conditions [29.6] イベントベースのカメラはバイオインスパイアされた視覚センサーであり、HDR条件でよく機能し、時間分解能が高い。
本研究は、代替センサのマッピングが許された場合、純粋にイベントベースのトラッキングの実現可能性を示す。
この手法は、半密度マップとイベントの幾何学的3D-2D登録に依存しており、信頼性が高く正確なクロスモーダル追跡結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:48:45 GMT)
PUPAE: Intuitive and Actionable Explanations for Time Series Anomalies [29.0] 本稿では,時系列異常に対する説明を生成するためのドメイン対実的説明手法を提案する。
本手法は,客観的に正確で直感的で,多くの状況において直接動作可能な視覚的・テキスト的説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:13:46 GMT)
Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language
Models with IdentityChain [28.7] 本稿では、コード大言語モデル(Code LLM)の自己整合性を定義する。
次に、モデルの自己整合性と従来の精度を効果的かつ効率的に評価するフレームワーク、IdentityChainを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:03:10 GMT)
Human Feedback is not Gold Standard [28.6] 我々は、トレーニングと評価の両方において、人間のフィードバックの使用を批判的に分析する。
選好スコアはかなり良いカバレッジを持っているが、事実性のような重要な側面は低く表現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:51:33 GMT)
MLIC: Multi-Reference Entropy Model for Learned Image Compression [28.6] 本稿では,マルチ参照エントロピーモデル(MEM)と高度なバージョンであるMEM$+$を提案する。
MEM と MEM$+$ に基づいて,画像圧縮モデル MLIC と MLIC$+$ を提案する。
我々のMLICとMLIC$+$モデルは最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRで測定されたVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを8.05%、11.39%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:24:53 GMT)
ModelNet-O: A Large-Scale Synthetic Dataset for Occlusion-Aware Point
Cloud Classification [28.1] 本論文では,123,041サンプルの大規模合成データセットであるModelNet-Oを提案する。
ModelNet-Oは、モノクロカメラからのスキャンによる自己閉塞で現実世界の点雲をエミュレートする。
本稿では,PointMLSと呼ばれるロバストポイントクラウド処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:54:21 GMT)
Learning from Sparse Offline Datasets via Conservative Density
Estimation [27.9] 保守密度推定(CDE)と呼ばれる新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。
CDEはこの課題に対処し、州が占有する定常分布に明示的に制約を課す。
本手法はD4RLベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:42:15 GMT)
Online Unsupervised Video Object Segmentation via Contrastive Motion
Clustering [27.3] オンライン教師なしビデオオブジェクトセグメンテーション(UVOS)は、以前のフレームを入力として使用し、さらに手動のアノテーションを使わずに、一次オブジェクトをストリーミングビデオから自動的に分離する。
主要な課題は、モデルに未来へのアクセスがなく、歴史のみに頼らなければならないこと、すなわち、セグメント化マスクがキャプチャされた直後に現在のフレームから予測されることである。
本研究では、オンラインUVOSにおいて、視覚的要素が同一であれば群として認識されるという共通の運命原理を利用して、光学的フローを入力として持つ新しいコントラッシブ・モーション・クラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:48:42 GMT)
Deep Linear Array Pushbroom Image Restoration: A Degradation Pipeline
and Jitter-Aware Restoration Network [26.9] リニアアレイプッシュブルーム(LAP)イメージング技術はリモートセンシングの領域で広く利用されている。
点拡散関数(PSF)を推定するアルゴリズムなど、従来のLAP画像の復元手法は、限られた性能を示す。
本稿では,2段階の歪みとぼかしを除去するjitter-Aware Restoration Network (JARNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:26:26 GMT)
Mobile Contactless Palmprint Recognition: Use of Multiscale, Multimodel
Embeddings [26.8] 本研究では、視覚変換器(ViT)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を統合し、補完的な局所的特徴とグローバル的特徴を抽出する。
次に、Palm-IDと呼ばれる、モバイルベースのエンドツーエンドのパームプリント認識システムを開発する。
Palm-IDは精度とレイテンシのトレードオフをバランスさせ、サイズ516バイトのテンプレートを抽出するのに18msしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:42:54 GMT)
Knowledge Graph Error Detection with Contrastive Confidence Adaption [26.4] テキストとグラフの構造情報を三重項再構成から統合し,セマンティクスをよりよく区別するKG誤り検出モデルCCAを提案する。
CCAは最先端のベースラインより優れていることを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:03:57 GMT)
Frequency Masking for Universal Deepfake Detection [25.8] 我々は、普遍的なディープフェイク検出について研究し、その目的は、様々な生成AIアプローチから合成画像を検出することである。
最近提案されたマスク画像モデリングに触発された我々は、マスク画像モデリングを普遍的なディープフェイク検出のために初めて試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:44:45 GMT)
Implicit Motion-Compensated Network for Unsupervised Video Object
Segmentation [25.4] 教師なしビデオオブジェクトセグメンテーション(UVOS)は、ビデオシーケンスの背景から一次前景オブジェクトを自動的に分離することを目的としている。
既存のUVOS手法では、視覚的に類似した環境(外観ベース)がある場合や、動的背景と不正確な流れ(フローベース)のために予測品質の劣化に悩まされている場合、堅牢性を欠いている。
本稿では,隣接するフレームから特徴レベルにおける現在のフレームへの一致した動き情報と相補的キュー(textiti.e.$, appearance and motion)を組み合わせた暗黙的動き補償ネットワーク(IMCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:45:07 GMT)
Contrastive Perplexity for Controlled Generation: An Application in
Detoxifying Large Language Models [25.2] 本稿では,暗黙的な知識編集と制御されたテキスト生成のための微調整LDMのためのコントラスト学習目標の統合について検討する。
自己教師型でモデルのトレーニングを容易にするため,市販のLCMを用いてデータ生成のトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:49:39 GMT)
PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning [24.8] 我々は、初期プロンプトを書き換え、非常に効果的な新しいプロンプトを生成する自動化ツールであるPRewriteを提案する。
PRewriteは、エンドツーエンドの最適化を可能にするReinforcement Learningフレームワークに基づいている。
生成されたプロンプトは人間の読みやすいものであり、以前の作品と異なり自己説明的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:04:50 GMT)
Sample Relationship from Learning Dynamics Matters for Generalisation [24.7] サンプル間の相互作用を測定する際にラベル情報を考慮に入れた疑似ニューラルタンジェントカーネル(lpNTK)を提案する。
lpNTKは、以前の研究で特定された学習現象、特にサンプルの学習困難と学習中の出来事を忘れることを理解するのに役立つ。
筆者らは,lpNTKを用いて中毒訓練サンプルを同定・除去することは,ANNの一般化性能を損なうものではないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:20:10 GMT)
Enhancing Document-level Translation of Large Language Model via
Translation Mixed-instructions [24.0] 機械翻訳のための既存の大きな言語モデル(LLM)は、典型的には文レベルの翻訳命令に基づいて微調整される。
この課題は、文レベルのカバレッジの問題から生じ、文書のその後の文は転写されないままである。
様々な長さの文レベルと文書レベルの翻訳命令を微調整LLMに結合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:28:26 GMT)
Learned Image Compression with ROI-Weighted Distortion and Bit
Allocation [23.7] 本稿では,画像圧縮の追跡方法について述べる。
より優れた知覚品質を実現するために、現実的なテクスチャを生成するために、敵の損失を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:53:03 GMT)
Translatotron 3: Speech to Speech Translation with Monolingual Data [23.4] Translatotron 3は、モノリンガル音声テキストデータセットからの教師なし直接音声音声翻訳のための新しいアプローチである。
その結果,Translatotron 3はベースラインカスケードシステムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:27:38 GMT)
Multi-Technique Sequential Information Consistency For Dynamic Visual
Place Recognition In Changing Environments [23.3] 視覚的位置認識(VPR)は、ロボットナビゲーションとローカライゼーションシステムにおいて不可欠な要素である。
すべての環境条件において、単一のVPR技術が優れているわけではない。
我々はMulti-Sequential Information Consistency (MuSIC)と呼ばれるVPRシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:35:01 GMT)
Spatial Channel State Information Prediction with Generative AI: Towards
Holographic Communication and Digital Radio Twin [23.1] 6Gは、最先端の無線技術によって、より高速で信頼性の高いワイヤレス接続を提供する。
従来の管理手法は主にリアクティブで、ユーザからのフィードバックに基づいて動的無線チャネルに適応する。
ハードウェアとニューラルネットワークの進歩により、正確な環境情報を用いてそのような空間CSIを予測することができる。
我々は,デジタルワールドと電波に対する決定論的制御の両方の利点を生かした,新たな枠組みであるディジタルラジオツインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:29:05 GMT)
Towards Causal Relationship in Indefinite Data: Baseline Model and New
Datasets [23.0] 「不確定データ」は多構造データと多値表現を特徴とする。
高品質なデータセットとして、CausalogueとCausactionの2つをリリースしています。
このギャップに3つの設計されたハイライトを取り入れた確率的フレームワークをベースラインとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:15:43 GMT)
Adaptive Confidence Multi-View Hashing for Multimedia Retrieval [23.0] マルチビューハッシュ法は、複数のビューからの異種データをバイナリハッシュコードに変換する。
信頼学習を行い、不要なノイズを除去するために、新しい適応信頼多視点ハッシュ法(ACMVH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:40:21 GMT)
A Study on Training and Developing Large Language Models for Behavior
Tree Generation [22.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の適用可能性について,革新的な考察を行う。
本論文の中核となる貢献は,LLMに基づくBT生成フレームワークの設計である。
生成したBTの有効性と実行性を確保するため,データ検証の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:28:29 GMT)
A Survey of Resource-efficient LLM and Multimodal Foundation Models [22.6] 大規模言語モデル(LLM)、ビジョントランスフォーマー(ViT)、拡散、マルチモーダルモデルを含む大規模な基盤モデルは、機械学習ライフサイクル全体に革命をもたらしている。
しかしながら、これらのモデルが提供する汎用性と性能の大幅な進歩は、ハードウェアリソースの面でかなりのコストがかかる。
この調査は、アルゴリズム的側面とシステム的側面の両方を調べることで、そのような研究の重要さを掘り下げるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:35:26 GMT)
CAMEL: Curvature-Augmented Manifold Embedding and Learning [21.9] 高次元データ分類,次元縮小,可視化のために,CAMEL ( Curvature-Augmented Manifold Embedding and Learning) を提案する。
CAMELは様々なベンチマークデータセットで評価され、最先端の手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:06:42 GMT)
SpecGen: Automated Generation of Formal Program Specifications via Large
Language Models [21.9] SpecGenは、大規模言語モデルに基づく形式的なプログラム仕様生成のための新しいテクニックである。
我々の実験結果から、SpecGenは120のプログラム中100の検証可能な仕様を生成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:13:50 GMT)
Weighted Spectral Filters for Kernel Interpolation on Spheres: Estimates
of Prediction Accuracy for Noisy Data [21.7] 我々は、カーネル行列の条件数を減らし、カーネルを安定化するための重み付きスペクトルフィルタ手法を提案する。
球面データ解析のために最近開発された積分作用素アプローチを用いて,提案した重み付きスペクトルフィルタアプローチがカーネルのボトルネックを突破することに成功したことを理論的に証明した。
提案手法は,予測精度を損なわないことを示すため,新しい手法の最適近似速度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:46:10 GMT)
Adversarial Supervision Makes Layout-to-Image Diffusion Models Thrive [21.5] 現行のL2Iモデルは、テキスト経由の編集性が悪いか、生成された画像と入力レイアウトとのアライメントが弱いかのいずれかである。
我々は、従来のL2I拡散モデル(ALDM)の訓練パイプラインに敵の監督を統合することを提案する。
具体的には,画像と入力レイアウトとの間の画素レベルのアライメントに対して,拡散発生器に対して明示的なフィードバックを提供するセグメンテーションに基づく判別器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:31:46 GMT)
NOTSOFAR-1 Challenge: New Datasets, Baseline, and Tasks for Distant
Meeting Transcription [21.2] 本研究では,Natural Office Talkers in Settings of Far-field Audio Recordings (NOTSOFAR-1'') Challenge with datasets and baseline system。
この課題は遠距離話者ダイアリゼーションと遠隔会議シナリオにおける自動音声認識(DASR)に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:50:26 GMT)
DomainStudio: Fine-Tuning Diffusion Models for Domain-Driven Image
Generation using Limited Data [21.0] 本稿では,大規模ソースデータセット上で事前学習したDDPMを限定データを用いて対象ドメインに適応する新しいDomainStudioアプローチを提案する。
ソースドメインが提供する主題の多様性を維持し、ターゲットドメインに高品質で多様な適応型サンプルを取得するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:57:11 GMT)
TerrainMesh: Metric-Semantic Terrain Reconstruction from Aerial Images
Using Joint 2D-3D Learning [20.8] 本稿では,視覚的オドメトリーアルゴリズムによって保持される各カメラにおける局所的メートル法-セマンティックメッシュを再構築する2次元3次元学習手法を提案する。
メッシュはグローバル環境モデルに組み立てて、オンライン操作中の地形のトポロジとセマンティクスをキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:37:11 GMT)
Schr\"{o}dinger cats growing up to 60 qubits and dancing in a cat scar
enforced discrete time crystal [20.5] Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) は、量子物理学と技術の基礎において、最大に絡み合ったSchr"odinger cat stateとして重要な役割を果たすと述べている。
本稿では,2次元量子プロセッサに適した効率的なプロトコルを提案する。
高忠実度量子ゲートの配列を利用することで、60個の超伝導量子ビットを持つ中間スケールでの真のGHZ絡み合いを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:18:09 GMT)
SubseasonalClimateUSA: A Dataset for Subseasonal Forecasting and
Benchmarking [20.4] SubseasonalClimateUSAは、米国におけるサブシーズン予測モデルのトレーニングとベンチマークのための、キュレートされたデータセットである。
このデータセットを使用して、操作力学モデル、古典的気象ベースライン、最先端の機械学習10、文献からのディープラーニングベースのメソッドなど、さまざまなモデルのスイートをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:59:12 GMT)
Learning a Structural Causal Model for Intuition Reasoning in
Conversation [20.2] NLP研究の重要な側面である推論は、一般的なモデルによって適切に対処されていない。
我々は、各発話がどのように情報チャネルを受信し、活性化するかを説明する会話認知モデル(CCM)を開発した。
変分推論を利用することで、暗黙的な原因の代用を探索し、その観測不可能性の問題に対処し、証拠の低い境界を通して発話の因果表現を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:07:37 GMT)
Resolving Ethics Trade-offs in Implementing Responsible AI [20.0] 初歩的なものから複雑なものまで、トレードオフを通じて緊張に対処するための5つのアプローチをカバーします。
いずれのアプローチも、すべての組織、システム、アプリケーションに適していない可能性が高い。
i)緊張の積極的な識別、(ii)倫理的側面の優先順位付けと重み付け、(iii)トレードオフ決定の正当化と文書化からなる枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:14:23 GMT)
Statistical Test for Attention Map in Vision Transformer [19.9] Vision Transformer (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて例外的な性能を示す。
本稿では,ViTの注意を統計的に検証し,その注意を信頼性のある定量的証拠指標として利用することを提案する。
脳画像診断への数値実験と応用を通して,提案手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:18:47 GMT)
DiarizationLM: Speaker Diarization Post-Processing with Large Language
Models [19.3] DiarizationLMは、大きな言語モデル(LLM)を利用して話者ダイアリゼーションシステムから出力を後処理するフレームワークである。
このフレームワークは、市販のASRや話者ダイアリゼーションシステムにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:12:55 GMT)
Segment Anything Model Can Not Segment Anything: Assessing AI Foundation
Model's Generalizability in Permafrost Mapping [19.3] 本稿では,AI基盤モデルとその定義特性を紹介する。
我々は、大規模AIビジョンモデル、特にMetaのセグメンション・アプライシング・モデル(SAM)の性能を評価する。
結果は、SAMには将来性はあるものの、AIの拡張された地形マッピングをサポートするための改善の余地があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:10:09 GMT)
Robotic Imitation of Human Actions [18.3] 本研究では,人間を模倣するロボットの課題に対処する,模倣学習の新しいアプローチを提案する。
提案手法では, 実証されたタスクに関する情報を抽象化し, その情報を一般化し, 再現するために利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:11:54 GMT)
CHAMMI: A benchmark for channel-adaptive models in microscopy imaging [18.2] 顕微鏡画像におけるチャネル適応モデルの検討のためのベンチマークを提案する。
チャネル適応モデルにより、領域外タスクをより一般化でき、計算効率が良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:26:50 GMT)
Anchor function: a type of benchmark functions for studying language
models [18.0] 本稿では,「アンカーキー」パターンに従うタスクの学習における言語モデル学習のためのアンカー関数の概念を提案する。
アンカー機能は糖尿病研究におけるマウスに類似した役割を担っており、特に学術研究に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:10:49 GMT)
Towards Efficient and Certified Recovery from Poisoning Attacks in
Federated Learning [18.0] フェデレートラーニング(FL)は、悪意のあるクライアントがアップデートを操作してグローバルモデルに影響を与える攻撃に対して脆弱である。
本稿では, (i) 選択履歴情報に基づいて, 高い有効回復が達成可能であることを示す。
選択情報ストレージと適応モデルロールバックに依存した,効率的かつ認証された回復手法であるCrabを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:02:34 GMT)
Achieve Fairness without Demographics for Dermatological Disease
Diagnosis [17.8] そこで本研究では,テストフェーズにおいて,そのような情報を用いることなく,感度特性の公平な予測を可能にする手法を提案する。
特徴の絡み合いが公正性に与える影響を強調した先行研究から着想を得て,重要属性や対象属性に関連する特徴を捉えることにより,モデルの特徴を高める。
これにより、機密属性に関連する機能に頼ることなく、モデルがターゲット属性に関連する機能に基づいてのみ分類できることが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:49:52 GMT)
Game Rewards Vulnerabilities: Software Vulnerability Detection with
Zero-Sum Game and Prototype Learning [17.8] 本稿では,ソフトのvulneRability dEteCtion フレームワークと zerO-sum ゲーム,プロトタイプの LearNing,RECON を提案する。
我々はRECONが6.29%のF1スコアで最先端のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:50:42 GMT)
The Memory Perturbation Equation: Understanding Model's Sensitivity to
Data [17.0] 本稿では,学習データ中の摂動に対するモデルの感度を関連づけるメモリ・摂動方程式(MPE)を提案する。
実験結果から, トレーニング中に得られた感度推定値を用いて, 未確認試験データの一般化を忠実に予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:38:15 GMT)
Contribution Functions for Quantitative Bipolar Argumentation Graphs: A
Principle-based Analysis [16.9] 定量的双極性議論グラフに対する寄与関数の原理に基づく解析について述べる。
導入された原理は、貢献関数の振る舞いに関する期待と同様に、様々な貢献関数の根底にある直観を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:27:42 GMT)
From Coarse to Fine: Efficient Training for Audio Spectrogram
Transformers [16.9] 粗粒化モデルと変圧器モデルとの結合による音声スペクトログラム変換器の多相学習を提案する。
これらの手法の1つを利用することで、トランスフォーマーモデルは初期段階の低解像度(粗い)データから学習し、その後、カリキュラム学習戦略において高解像度のデータで微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:59:37 GMT)
AQuA: A Benchmarking Tool for Label Quality Assessment [16.8] 近年の研究では、機械学習モデルのトレーニングと評価に広く使用されているデータセットに、広範なラベル付けエラーがあることがわかった。
本稿では,ラベルノイズの存在下で機械学習を可能にする手法を厳格に評価するためのベンチマーク環境AQuAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:10:28 GMT)
Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs
and Transfer Learning [16.8] Photoplethysmography (Photoplethysmography)は、光を用いた血液量の変化の測定である。
光胸腺造影信号は、身体の循環系に関する洞察を与える。
光胸腺造影信号は、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:54:19 GMT)
Improving Limited Supervised Foot Ulcer Segmentation Using Cross-Domain
Augmentation [16.5] 糖尿病性足潰瘍は、死亡率、死亡率、切断率などの健康リスクを引き起こす。
創傷部位のモニタリングは適切なケアには不可欠であるが, 複雑な創傷の特徴と背景変化により手指分割が主観的である。
そこで本研究では,Augmented Global Pre-training AGPとLocalized CutMix Fine-tuning LCFを組み合わせたTransMixというクロスドメイン拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:08:38 GMT)
Video Quality Assessment Based on Swin TransformerV2 and Coarse to Fine
Strategy [16.4] 非参照品質評価の目的は、高精細参照にアクセスせずに歪みビデオの品質を評価することである。
本研究では,複数の画像品質評価データセットを事前学習した拡張空間認識モジュールと,軽量時間融合モジュールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:33:54 GMT)
Robust Anomaly Detection for Particle Physics Using Multi-Background
Representation Learning [16.3] 異常検出は、粒子物理学における新しい粒子やプロセスの発見を支援するための有望なツールである。
複数のバックグラウンド型から表現学習を用いて検出アルゴリズムを構築する。
本研究では,大型ハドロン衝突型加速器における粒子崩壊の高次元データセット上で,頑健なマルチバックグラウンド異常検出アルゴリズムの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:20 GMT)
Glitter or Gold? Deriving Structured Insights from Sustainability
Reports via Large Language Models [16.2] 本研究では,企業のサステナビリティレポートからESGに関する構造化された洞察を抽出するために,情報抽出(IE)手法を用いる。
次に、グラフに基づく表現を活用して、抽出された洞察に関する統計的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:02:07 GMT)
Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and
Algorithm [16.1] 十分な次元削減の文脈において、プライバシー問題に対処するために設計された最適微分プライベートアルゴリズムを提案する。
我々は、対数係数まで最小限の下位境界を達成できる微分プライベートアルゴリズムを開発した。
自然な拡張として、微分プライベートスパース主成分分析に類似した下界と上界を容易に提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:47:43 GMT)
Diffusion-Based Speech Enhancement in Matched and Mismatched Conditions
Using a Heun-Based Sampler [16.1] 拡散モデルは、最近音声強調にうまく適用された新しい生成モデルである。
先行研究は、最先端の差別モデルと比較して、不一致条件下での優れた性能を実証している。
提案システムは,複数のデータベースをトレーニングに利用することにより,一致条件と一致条件の双方において,最先端の識別モデルよりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:17:57 GMT)
High-Quality Mesh Blendshape Generation from Face Videos via Neural
Inverse Rendering [16.1] メッシュをベースとしたブレンドシェイプリグを,シングルあるいはスパースなマルチビュービデオから再構成する新しい手法を提案する。
実験により,シングルあるいはスパースなマルチビュービデオのフレキシブルな入力により,パーソナライズされた高忠実度ブレンドサップを再構築することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:41:31 GMT)
Hidden Flaws Behind Expert-Level Accuracy of GPT-4 Vision in Medicine [15.9] GPT-4V(Generative Pre-trained Transformer 4 with Vision)は、医学的課題において、医師よりも優れる。
本研究は,GPT-4Vのイメージ理解の理論的根拠,医用知識の想起,ステップバイステップのマルチモーダル推論を包括的に分析することにより,現在の範囲を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:41:20 GMT)
VoiceFlow: Efficient Text-to-Speech with Rectified Flow Matching [15.9] VoiceFlowは,修正フローマッチングアルゴリズムを用いて,限られたサンプリングステップ数で高い合成品質を実現する音響モデルである。
単話者コーパスと多話者コーパスの主観的および客観的評価の結果,VoiceFlowの合成品質は拡散コーパスに比べて優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:38:39 GMT)
MiniScope: Automated UI Exploration and Privacy Inconsistency Detection
of MiniApps via Two-phase Iterative Hybrid Analysis [15.6] MiniAppsは、個々のアプリのダウンロードを必要とせずに、幅広いサービスを提供している。
これらのMiniAppsは機密データへのアクセスを必要とすることが多く、プライバシー侵害につながる可能性がある。
我々の研究は、MiniAppsのプライバシープラクティスの分析における重要なギャップに対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:07:22 GMT)
MambaTab: A Simple Yet Effective Approach for Handling Tabular Data [15.5] 本研究は,表データのための構造化状態空間モデル(SSM)であるMambaTabに基づく革新的なアプローチを開発する。
MambaTabは、パラメータが大幅に少なく、プリプロセッシングが最小限で、優れたパフォーマンスを提供する。
MambaTabの効率性、スケーラビリティ、一般化可能性、予測的ゲインは、軽量で"アウト・オブ・ザ・ボックス"なソリューションであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:44:12 GMT)
TUMTraf Event: Calibration and Fusion Resulting in a Dataset for
Roadside Event-Based and RGB Cameras [15.2] インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)のイベントベースカメラ
非常に高い時間分解能とダイナミックレンジを提供し、動きのぼやけをなくし、夜の物体の認識を容易にする。
しかし、イベントベースの画像は従来のカメラの画像と比べて色やテクスチャが欠けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:25:37 GMT)
APPT: Boosting Automated Patch Correctness Prediction via Fine-tuning
Pre-trained Models [15.2] 本稿では,事前学習と微調整によるモデルベース自動パッチ正当性評価手法であるAPPTを提案する。
我々は1,183個のDefects4Jパッチの実験を行い、APPTが予測精度79.7%、リコール率83.2%を達成したことを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:41:53 GMT)
SCoFT: Self-Contrastive Fine-Tuning for Equitable Image Generation [15.0] 本稿では,モデルの既知のバイアスを自己改善に活用する,自己コントラストファインタニング(SCoFT)手法を提案する。
SCoFTは、小さなデータセットのオーバーフィッティングを防止し、データから高レベルの情報のみをエンコードし、事前訓練されたモデルでエンコードされた誤った表現から生成されたディストリビューションをシフトするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:10:13 GMT)
A new quantum machine learning algorithm: split hidden quantum Markov
model inspired by quantum conditional master equation [15.0] 隠れ量子マルコフプロセスを実装するための分割HQMM(SHQMM)を提案する。
実験結果から,本モデルはアプリケーションの範囲やロバスト性において,従来のモデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:19:17 GMT)
IsamasRed: A Public Dataset Tracking Reddit Discussions on Israel-Hamas
Conflict [14.9] われわれは、2023年8月から2023年11月にかけて、40万件近い会話と、Redditからの800万件以上のコメントを慎重に収集したデータセットを提示する。
このデータセットに関する最初の分析では、話題、論争、感情的、道徳的な言語傾向を時間とともに調査し、感情的に荷電され、複雑な言論の性質を強調した。
このデータセットは、オンライン議論の理解を深めることを目的としており、デジタル空間におけるイデオロギー、感情、コミュニティエンゲージメントの間の複雑な相互作用に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:30:41 GMT)
Design of Two-Level Incentive Mechanisms for Hierarchical Federated
Learning [14.4] 我々は、HFLトレーニングにおいて、各階層におけるエンティティの参加を促進するために、2階層の計算構造を持つ2段階のHFLインセンティブ機構を設計する。
上層ゲームでは,エッジサーバのエッジアグリゲーション数を最大化するために最適なエッジアグリゲーション数を決定できるStackelbergゲームアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:11:42 GMT)
Dialogue for Prompting: a Policy-Gradient-Based Discrete Prompt
Generation for Few-shot Learning [14.2] 事前の離散的なプロンプト最適化法は、基本プロンプトセットを設計し、高品質なプロンプトを特定するために専門家の知識を必要とする。
既存の連続的なプロンプト最適化手法は、理想的なプロンプトを学習することで性能を向上させる。
数ショット設定でタスク上でのPLMパラメータサイズのわずか0.67%のポリシネットワークをトレーニングすることにより、$DPO$は4つのオープンソースデータセットで1.52%の精度で最先端(SOTA)メソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:22:15 GMT)
Evaluating the Utility of Conformal Prediction Sets for AI-Advised Image
Labeling [14.0] ディープニューラルネットワークは、より一般的にハイテイクなドメインにデプロイされるため、その解釈可能性の欠如は、不確実性を難しくする。
ユーティリティ予測セットをTop-1およびTop-k画像の表示と比較する。
その結果、実践的な課題を実証的に特定し、現実の意思決定にそれらを組み込む方法に意味を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:19:30 GMT)
Incentivizing Secure Software Development: The Role of Liability (Waiver) and Audit [14.0] 最近提案された米国国家サイバーセキュリティ戦略は、サイバーインシデントに対する責任をソフトウェアベンダーに戻す。
そうすることで、戦略は責任放棄という概念を推し進めます。
我々は、オプトインベンダーにとって最適な戦略は、決して辞めることではなく、"ワン・アンド・ドーン"あるいは"インクリメンタル"な方法で累積的な投資を行うことであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:27:30 GMT)
Hallucination Detection and Hallucination Mitigation: An Investigation [13.9] 大規模言語モデル(LLM)は、過去2年間に様々なアプリケーションで顕著な成功を収めてきた。
本報告は,幻覚検出と幻覚軽減の両面において,現在の文献を包括的にレビューすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:36:07 GMT)
Differentially Private Estimation of CATE in Adaptive Experiment [13.8] 社会的福祉の喪失と統計的権力とのトレードオフを文脈的盗賊実験で検討する。
プライバシが"ほぼ無償"であることを示す,下位境界にマッチする差分プライベートアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:22:12 GMT)
Using an LLM to Help With Code Understanding [13.5] 大規模言語モデル(LLM)は、コードを書くプロセスに革命をもたらしています。
プラグインはOpenAIのGPT-3.5-turboモデルに対して,ユーザが明示的なプロンプトを書かなくても4つの高レベルリクエストをクエリする。
本システムの評価は,32名の被験者を対象に行ったユーザスタディで行われ,本プラグインがWeb検索よりもタスク完了に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:56:18 GMT)
Persistent Test-time Adaptation in Episodic Testing Scenarios [13.5] 現在のテスト時間適応アプローチは、継続的に変化する環境に適応することを目的としています。
これらの手法の適応性が長期にわたって維持されているかどうかは不明である。
本研究は, エピソードTTAと呼ばれる新しいテスト環境を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:16:21 GMT)
Learning Implicit Representation for Reconstructing Articulated Objects [13.5] 物理制約を正規化用語として用いるアルゴリズムを導入し,暗黙的表現と明示的表現の両方を反復的に推定する。
そこで本手法は,カテゴリ別スケルトンの必要性を排除し,標準ビデオデータセットにおける最先端の手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:22:37 GMT)
Fixed Point Diffusion Models [13.0] FPDM(Fixed Point Diffusion Model)は、FPDM(Fixed Point Diffusion Model)の概念を拡散に基づく生成モデルに組み込んだ画像生成手法である。
提案手法では,拡散モデルのデノナイズネットワークに暗黙の固定点解法層を埋め込み,拡散過程を密接な関係のある固定点問題列に変換する。
我々は、ImageNet、FFHQ、CelebA-HQ、LSUN-Churchの最先端モデルを用いて実験を行い、性能と効率を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:55:54 GMT)
PPSURF: Combining Patches and Point Convolutions for Detailed Surface
Reconstruction [13.0] PPSurfは、ポイント畳み込みに基づくグローバル事前処理と、ローカルポイントクラウドパッチの処理に基づくローカル事前処理を組み合わせた手法である。
提案手法は,現在の最先端技術よりも高精度に表面情報を復元しながら,ノイズに対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:31:43 GMT)
Large-scale Online Ridesharing: The Effect of Assignment Optimality on
System Performance [13.0] モビリティ・オン・デマンド(モビリティ・オン・デマンド、MoD)は、ワンウェイ・ポイント・ツー・ポイント・トリップ用に配車できる車両群である。
車両によって駆動される総距離と艦隊規模は、複数の乗客を1台の車両に割り当てることによって、乗用シェアリングを利用することで低減することができる。
本稿では,最近提案された配車方式であるVGA法を用いて,MoDシステムにおける最適乗用車割り当てを計算する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:28:46 GMT)
Interrogating AI: Characterizing Emergent Playful Interactions with
ChatGPT [12.9] 最近流行している強力なAI技術ChatGPTのユーザによる遊び心のあるインタラクションを調査する。
また,ChatGPTサブレディット上での372件のユーザ生成記事のテーマ分析により,ユーザ談話のかなりの部分が遊び心のあるインタラクションを中心に進行していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:44:13 GMT)
Distill-SODA: Distilling Self-Supervised Vision Transformer for
Source-Free Open-Set Domain Adaptation in Computational Pathology [12.8] スライド画像全体から手動の組織タイピングを減らすためには,計算病理モデルの開発が不可欠である。
本稿では,上記の課題に対処して,オープンソースフリーなオープンセットドメイン適応という現実的な設定を提案する。
提案手法は,事前学習したソースモデルをラベルなしのターゲットデータセットに適応させることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:31:03 GMT)
3DMIT: 3D Multi-modal Instruction Tuning for Scene Understanding [12.8] 我々は3DMITという新しい高速なプロンプトチューニングパラダイムを導入する。
このパラダイムは、3Dシーンと言語間のアライメントステージを排除し、命令プロンプトを3Dモダリティ情報で拡張する。
本研究では,3次元シーン領域における多様なタスクにまたがる手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:39:57 GMT)
JustiLM: Few-shot Justification Generation for Explainable Fact-Checking
of Real-world Claims [12.7] 正当化とは,事実確認においてクレームに割り当てられた正確性を支持する説明である。
得られた証拠に基づいて正当化を生成するための現実的なアプローチを提案する。
JustiLMは、強いベースラインに比べて、正当化生成において有望なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:47:36 GMT)
Diffusion in Diffusion: Cyclic One-Way Diffusion for
Text-Vision-Conditioned Generation [12.7] 本研究では,拡散(機械学習)特性の拡散(物理学)について検討する。
拡散現象の方向を制御するために,循環一流拡散法(COW)を提案する。
提案するCOWは,厳密な視覚条件に基づいて,より柔軟なカスタマイズを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:53:19 GMT)
ProvNeRF: Modeling per Point Provenance in NeRFs as a Stochastic Process [12.5] ニューラル放射場(NeRF)は様々な用途で人気を集めている。
彼らはスパースビュー設定の課題に直面し、ボリュームレンダリングの十分な制約を欠いている。
ProvNeRF(ProvNeRF)は、ポイントごとの証明を組み込むことで、従来のNeRF表現を豊かにするモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:19:18 GMT)
Ask the experts: sourcing high-quality datasets for nutritional
counselling through Human-AI collaboration [12.5] LLM(Large Language Models)は、利用可能なコーパスがほとんど、あるいは全くないドメインの強力なデータソースである。
このケーススタディでは、パブリックリソースを欠いたドメインである栄養カウンセリングを選択し、高品質なデータセットを収集できることを示します。
われわれはまず、食生活に関する新しいデータセットをクラウドソースしてクラスタ化し、その後専門家と協力してChatGPTに関連スポンサードテキストの作成を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:07:09 GMT)
Image Fusion in Remote Sensing: An Overview and Meta Analysis [12.5] リモートセンシング(RS)における画像融合は、様々な解像度、ソース、モダリティの生画像を正確で完全でコヒーレントな画像に変換する能力により、一貫した要求であった。
しかし、画像融合ソリューションは様々なリモートセンシング問題と非常に異なるため、既存のレビューではトピックアプリケーションとして狭義に定義されることが多い。
本論文は,1)多対一画像融合,2)多対多画像融合という単純な分類法を用いて,関連研究を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:21:17 GMT)
Restless Bandits with Average Reward: Breaking the Uniform Global
Attractor Assumption [12.5] 基本的な目標は、腕の数($N$)が大きくなるにつれて、最適性のギャップを小さくするポリシーを効率的に計算することである。
既存の最適性に関する結果は、すべて一様大域的誘引特性(UGAP)に依存している。
我々は,任意の単一武器のポリシーを元の$N$武器の問題に対するポリシーに変換する,汎用的なシミュレーションベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:42:06 GMT)
Multitask Learning in Minimally Invasive Surgical Vision: A Review [12.3] 最小侵襲手術(MIS)は多くの手術に革命をもたらし、回復時間と患者の怪我のリスクを減らした。
データ駆動型外科的視覚アルゴリズムは、自律性を改善した将来のMISシステムの開発において重要な構成要素であると考えられている。
機械学習とコンピュータビジョンの最近の進歩は、MISビデオにおける課題の緩和を約束して、MISから得られたビデオを分析することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:18:57 GMT)
Robust Localization of Key Fob Using Channel Impulse Response of Ultra
Wide Band Sensors for Keyless Entry Systems [12.3] キーレス入力のセキュリティ機能として、車内および周囲のキーフォブのローカライズにニューラルネットワークを使用することは、急速に進んでいる。
モデルの性能は, 高速勾配法では, 一定の範囲で67%向上し, 基本反復法では37%, 投射勾配法では37%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:35:14 GMT)
Understanding CNNs from excitations [12.3] サリエンシマップは、畳み込みニューラルネットワークの決定を解明するための非常に効果的なアプローチであることが証明されている。
本稿では, 各層に対して正負励起を直接抽出できる, 正負励起という新しい概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:00:14 GMT)
Inducing Meaningful Units from Character Sequences with Dynamic Capacity
Slot Attention [12.3] 文字列の抽象的意味単位を学習するための教師なし分布法を提案する。
シーケンスをセグメント化するのではなく、Dynamic Capacity Slot Attentionモデルは、シーケンス内のオブジェクトの連続的な表現を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:50:49 GMT)
MARIO: MAth Reasoning with code Interpreter Output -- A Reproducible
Pipeline [12.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解タスクにおいてかなりの進歩を遂げてきたが、真の汎用人工知能に到達するまでには、橋渡しのギャップが残っている。
我々は、次のトークンの確率を予測することに焦点を当てたLLMトレーニングの本質的な性質が、数学的推論を効果的にモデル化する上での課題を提示していると仮定する。
本稿では,Pythonコードインタプリタを利用した新しい数学データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:08:01 GMT)
Few-Shot Learning for Chronic Disease Management: Leveraging Large
Language Models and Multi-Prompt Engineering with Medical Knowledge Injection [11.9] 本研究は,慢性疾患管理のための最先端AI技術,特にユーザ生成テキストコンテンツによる種々の精神疾患の検出に活用する。
我々は,大規模言語モデルやマルチプロンプトエンジニアリングなど,高度なAI技術を活用する新しいフレームワークを提案する。
本手法は,世界中で広く普及している4つの精神疾患を研究事例として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:54:43 GMT)
Incorporating Zero-Probability Constraints to Device-Independent
Randomness Expansion [11.8] デバイス非依存(DI)パラダイムで証明できる様々なランダム性について検討する。
本研究では,DIランダム性拡張のタスクにゼロ確率制約を組み込んだ場合の証明可能なランダム性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:57:17 GMT)
Automatic Smart Contract Comment Generation via Large Language Models
and In-Context Learning [11.5] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)と文脈内学習に基づくSCCLLMのアプローチを提案する。
具体的には、デモ選択フェーズにおいて、SCCLLMは歴史的コーパスからトップkコードスニペットを検索する。
コンテキスト内学習フェーズでは、SCCLLMは検索したコードスニペットをデモとして利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:58:25 GMT)
Optimistic Entanglement Purification in Quantum Networks [11.5] 量子チャネルで発生するノイズと光子損失は、量子ネットワークにおける信頼性の高い絡み合い生成において大きな課題となる。
短期ネットワークでは、成功裏に発生した絡みをエンドポイントに通知するためには、階層化が必要である。
我々は, 絡み込みポンプ方式, 地上および衛星ベースのEPR発生源, 最先端の浄化回路に最適化を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:08:17 GMT)
Energy-Calibrated VAE with Test Time Free Lunch [11.5] 可変オートエンコーダ(VAE)の強化のための条件付きエネルギーベースモデル(EBM)を提案する。
VAEは、生成方向に生成されたサンプルの調整されたトレーニングが欠如しているため、しばしばぼやけた生成サンプルに悩まされる。
我々は,EC-VAEの校正アイデアを変分学習と正規化フローに拡張し,ニューラルトランスポートとレンジヌル理論によるゼロショット画像復元にEC-VAEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:04:14 GMT)
With Great Humor Comes Great Developer Engagement [11.4] エンゲージメントのある開発者が多いほど、彼らが作るソフトウェアにより多くの価値が与えられます。
本稿では、本来のエンゲージメント(ユーモア)のベクトルを深く掘り下げ、それが開発者のエンゲージメントにどのように影響するかを研究する。
3つの重要な現実世界のソフトウェアプロジェクトに存在するユーモラスな要素に関するデータを集めます。
私たちは125人の開発者から独特な洞察を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:51:47 GMT)
Multi-view Distillation based on Multi-modal Fusion for Few-shot Action
Recognition(CLIP-$\mathrm{M^2}$DF) [11.1] マルチモーダル核融合に基づく多視点蒸留法を提案する。
各視点において、視覚的・局所的時間的文脈と一貫した情報としてプロンプト埋め込みを融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:23:51 GMT)
A Generative Adversarial Attack for Multilingual Text Classifiers [11.0] そこで本稿では,多言語パラフレーズモデルに逆方向の目的を付与する手法を提案する。
トレーニングの目的は、テキストの品質と言語の一貫性を保証するために、事前訓練されたモデルのセットを含む。
2つの多言語データセットと5つの言語に対する実験的な検証により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:14:27 GMT)
Connect, Collapse, Corrupt: Learning Cross-Modal Tasks with Uni-Modal
Data [10.9] クロスモーダルなアプリケーションの構築は、限られたペアのマルチモーダルデータのために難しい。
近年の研究では、事前訓練されたマルチモーダルコントラスト表現空間を利用することで、ユニモーダルデータからクロスモーダルタスクを学習できることが示されている。
C3$ (Connect, Collapse, Corrupt) という3段階の手法を導入し、モダリティギャップを橋渡しし、埋め込みの交換性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:52:27 GMT)
Adversarial Masking Contrastive Learning for vein recognition [10.9] ベイン認識は、セキュリティとプライバシーの高さから注目を集めている。
静脈認識のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーのようなディープニューラルネットワークが導入されている。
近年の進歩にもかかわらず、画像サンプルの不足のため、指先の特徴抽出のための既存のソリューションはまだ最適ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:09:45 GMT)
Two-dimensional Asymptotic Generalized Brillouin Zone Theory [10.7] 任意の非エルミート的ハミルトニアンに対して、対応する領域は開境界幾何学とは独立であることを示す。
我々の理論のまとめは、ほとんどの対称性で保護された例外的半金属はOBC幾何学の変動に対して堅牢であるべきであるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:24:35 GMT)
How to Turn Your Knowledge Graph Embeddings into Generative Models [10.5] リンク予測のための最も成功した知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、エネルギーベースモデルとして解釈できる。
この研究は、これらのKGEのスコア関数を回路として再解釈する。
我々の解釈では、リンク予測のパフォーマンスがほとんど、あるいは全く失われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:53:05 GMT)
A Study of Fairness Concerns in AI-based Mobile App Reviews [10.4] フェアネスは、AIベースのシステムで対処しなければならない社会技術的懸念の1つである。
不正なAIベースのシステム、特に不公平なAIベースのモバイルアプリは、世界の人口のかなりの割合で困難を引き起こす可能性がある。
本稿では、AIベースのアプリレビューにおける公平性に関する懸念を深く分析することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:43:33 GMT)
MosaicBERT: A Bidirectional Encoder Optimized for Fast Pretraining [10.4] 本稿では,BERTスタイルのエンコーダアーキテクチャであるMosaicBERTを紹介する。
C4データセットのスクラッチから事前トレーニングされた場合、このベースモデルは、約20ドルで8 A100 80 GB GPU上で1.13時間の平均GLUEスコア79.6を達成する。
この事前トレーニングでの実証的なスピードアップにより、研究者やエンジニアは既存のジェネリックモデルの微調整ではなく、BERTスタイルのカスタムモデルを低コストで事前トレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:03:31 GMT)
Self-Supervised Learning for Few-Shot Bird Sound Classification [10.4] 音声における自己教師あり学習(SSL)は、様々な領域において大きな可能性を秘めている。
本研究では,アノテーションを必要とせずに,音声録音から有意義な鳥の音の表現を抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:00:56 GMT)
CycLight: learning traffic signal cooperation with a cycle-level
strategy [10.3] 本研究では,ネットワークレベル適応交通信号制御(NATSC)システムのための新しいサイクルレベル深部強化学習(RL)手法であるCycLightを紹介する。
ステップバイステップの決定にフォーカスする従来のRLベースのトラフィックコントローラとは異なり、CycLightはサイクルレベルの戦略を採用し、サイクル長を最適化し、同時に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:28:12 GMT)
SecPLF: Secure Protocols for Loanable Funds against Oracle Manipulation Attacks [10.0] 本稿では,オラクル操作を効果的に行うための,堅牢で実用的なソリューションであるSecPLFを提案する。
SecPLFは価格オラクルの使用に価格制約を課すことで、最後に記録された価格が定義された閾値に収まる場合にのみ価格オラクルにPLFが関与することを保証する。
歴史的市場データに基づく評価は、SecPLFが仲裁攻撃に対する高信頼防止に有効であることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:32:17 GMT)
Importance-Aware Image Segmentation-based Semantic Communication for
Autonomous Driving [10.0] 本稿では,自律運転におけるイメージセグメンテーションに基づくセマンティックコミュニケーションの問題について考察する。
本研究では、VIS-SemComと呼ばれる車両画像セグメント指向のセマンティックコミュニケーションシステムを提案する。
提案したVIS-SemCom は,約6dB の符号ゲインを実現し,60% mIoU で送信したデータ量を最大70% 削減し,従来の伝送方式に比べて重要なオブジェクトの結合(IoU) の分割交叉率を 4% 向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:14:44 GMT)
U-DIADS-Bib: a full and few-shot pixel-precise dataset for document
layout analysis of ancient manuscripts [9.8] U-DIADS-Bibは、コンピュータビジョンと人文科学の分野の専門家の密接なコラボレーションのために開発された、新しい、ピクセル精度、非重複性、ノイズレス文書レイアウト分析データセットである。
そこで我々は,手動アノテーションの時間的負担を軽減するために,新しい,コンピュータ支援型セグメンテーションパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:11:18 GMT)
DiConStruct: Causal Concept-based Explanations through Black-Box
Distillation [9.7] 本稿では,概念ベースと因果性の両方を考慮した説明手法であるDiConStructを提案する。
本報告では, ブラックボックス機械学習モデルに対する蒸留モデルとして, その予測を近似し, それぞれの説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:54:02 GMT)
StemGen: A music generation model that listens [9.5] 音楽の文脈に耳を傾けたり反応したりできる音楽生成モデルを作成するための代替パラダイムを提案する。
本稿では,非自己回帰型トランスフォーマーモデルアーキテクチャを用いて,そのようなモデルを構築する方法について述べる。
得られたモデルは、最先端のテキスト条件付きモデルの音質に到達し、その文脈と強い音楽的コヒーレンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:15:05 GMT)
UV-SAM: Adapting Segment Anything Model for Urban Village Identification [9.3] 政府は都市村を監視するための調査手法に大きく依存している。
衛星画像から都市村の境界を正確に識別するために,UV-SAM という都市村区分にセグメンションモデル(SAM)を適用した。
UV-SAMは、まず小さなセマンティックセグメンテーションモデルを利用して、マスク、バウンディングボックス、画像表現などの都市村の混合プロンプトを生成し、それをSAMに送り込み、きめ細かい境界識別を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:21:42 GMT)
Expanding Hardware-Efficiently Manipulable Hilbert Space via Hamiltonian
Embedding [9.2] 多くの有望な量子アプリケーションは指数的に大きなスパースハミルトニアンの効率的な量子シミュレーションに依存する。
本稿では,ハミルトニアン埋め込みという手法を提案する。
このテクニックは、より大きくより構造化された量子系の進化にそれを埋め込むことによって、望ましいスパース・ハミルトンをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:19:29 GMT)
A Content-Based Novelty Measure for Scholarly Publications: A Proof of
Concept [9.1] 学術出版物にノベルティの情報理論尺度を導入する。
この尺度は、学術談話の単語分布を表す言語モデルによって知覚される「サプライズ」の度合いを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:05:59 GMT)
Constrained Reweighting of Distributions: an Optimal Transport Approach [8.5] 重みに対する非パラメトリックな分布制約を導入し、最適輸送から最大エントロピー原理とツールを利用する一般的な枠組みを開発する。
このフレームワークは、ポートフォリオ割り当て、複雑なサーベイのための半パラメトリック推論、機械学習アルゴリズムにおけるアルゴリズムフェアネスの3つの異なる応用の文脈で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:56:51 GMT)
3D Lane Detection from Front or Surround-View using Joint-Modeling &
Matching [8.4] 本研究では,ベジエ曲線と手法を組み合わせた共同モデリング手法を提案する。
また,3次元サラウンドビューレーン検出研究の探索を目的とした新しい3次元空間コンストラクタについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:12:24 GMT)
End-to-End Optimized Image Compression with the Frequency-Oriented
Transform [8.3] 本稿では,周波数指向変換により最適化された画像圧縮モデルを提案する。
このモデルは任意の周波数成分を選択的に伝送することでスケーラブルな符号化を可能にする。
次世代標準H.266/VVCを含む従来のコーデックをMS-SSIMで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:16:10 GMT)
FedDRL: A Trustworthy Federated Learning Model Fusion Method Based on
Staged Reinforcement Learning [8.2] 2段階のアプローチに基づく強化学習を用いたモデル融合手法であるFedDRLを提案する。
最初の段階では、我々の手法は悪意あるモデルをフィルタリングし、信頼されたクライアントモデルを選択してモデル融合に参加する。
第2段階では、FedDRLアルゴリズムは信頼されたクライアントモデルの重みを適応的に調整し、最適なグローバルモデルを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:03:03 GMT)
Chameleon: Increasing Label-Only Membership Leakage with Adaptive
Poisoning [8.1] メンバーシップ推論(MI)攻撃は、特定のデータサンプルがモデルのトレーニングデータセットに含まれているかどうかを判断する。
既存のラベルのみのMI攻撃は、偽陽性率の低い体制での加入を推測するには効果がないことを示す。
本稿では,新たなアダプティブなデータ中毒戦略と効率的なクエリ選択手法を活用する新たな攻撃型Chameleonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:06:25 GMT)
Deep Learning-based Group Causal Inference in Multivariate Time-series [8.1] 多変量時空の非線形系における因果推論は、変数間の関係の複雑な網を遠ざけるのに役立っている。
本研究では,学習した深層ネットワークに対するグループレベルの介入によるモデルの不変性を検証し,変数群の因果方向を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:19:28 GMT)
Parallelizing non-linear sequential models over the sequence length [8.0] 我々は,逐次モデルのGPU評価を最大3桁高速化する並列アルゴリズムを開発した。
17k時間サンプルを用いた長期連続分類問題において, Gated Recurrent Unit の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:56:11 GMT)
Fundamental limits of community detection from multi-view data:
multi-layer, dynamic and partially labeled block models [7.8] 現代のネットワーク分析におけるマルチビューデータのコミュニティ検出について検討する。
我々は,データと潜在パラメータ間の相互情報を特徴付ける。
コミュニティ検出のための近似メッセージパッシングに基づく反復アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:13:32 GMT)
Should Under-parameterized Student Networks Copy or Average Teacher
Weights? [7.8] 例えば、$f*$自体が1つの隠れた層と$k$のニューロンを持つニューラルネットワークである場合を考える。
学生のニューロンは教師より少ないため、各学生のニューロンが教師のニューロンの1つをコピーすべきか、むしろ教師のニューロンのグループを平均すべきかは不明である。
フロー勾配が最適コピー平均臨界点に収束するerfアクティベーション関数や、各学生ニューロンが異なる教師ニューロンを概略コピーする他の点に収束するerfアクティベーション関数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:21:43 GMT)
Edge theory of the non-Hermitian skin modes in higher dimensions [7.6] 我々は、高次元の非エルミートエッジスキンのモードを特徴付ける効果的なエッジ理論を確立する。
エルミート半金属中のゼロエネルギーエッジ状態と同じバルクバウンダリ対応とローカライズ特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:00:08 GMT)
REValueD: Regularised Ensemble Value-Decomposition for Factorisable
Markov Decision Processes [7.2] 離散アクション強化学習アルゴリズムは、高次元の離散アクション空間を持つタスクにしばしば干渉する。
本研究は、値分解の効果を深く掘り下げ、対象の分散を増幅することを明らかにする。
我々は、ある次元における探索的行動が他の次元における最適な行動の価値に与える影響を軽減するのに役立つ正規化損失を導入する。
我々の新しいアルゴリズムREValueDはDeepMind Control Suiteタスクの離散バージョンでテストされ、優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:47:23 GMT)
HierSFL: Local Differential Privacy-aided Split Federated Learning in
Mobile Edge Computing [7.2] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データのプライバシを維持しながらユーザデータから学ぶための、有望なアプローチである。
Split Federated Learningは、クライアントが中間モデルトレーニング結果をクラウドサーバにアップロードして、協調的なサーバ-クライアントモデルのトレーニングを行う。
この手法は、モデルトレーニングへのリソース制約のあるクライアントの参加を促進するだけでなく、トレーニング時間と通信オーバーヘッドも増大させる。
我々は,階層的分割フェデレート学習(HierSFL)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,エッジとクラウドのフェーズでアマルガメートをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:34:10 GMT)
Completely Occluded and Dense Object Instance Segmentation Using Box
Prompt-Based Segmentation Foundation Models [7.0] CFNetは、完全に隠蔽された高密度オブジェクトのための粗いISフレームワークである。
ボックスプロンプトベースのセグメンテーション基礎モデル(BSM)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:33:22 GMT)
Operational Interpretation of the Sandwiched R\'enyi Divergence of Order
1/2 to 1 as Strong Converse Exponents [6.9] 我々は、$alphain(frac12,1)$のサンドイッチ付きR'enyi分散と、その誘起量子情報量を提供する。
具体的には、(a)最大相対エントロピーの滑らか化、(b)量子プライバシー増幅、(c)量子情報の疎結合について考察する。
結果は、$alphain(frac12,1)$のサンドイッチ付きR'enyi分散と、その誘導量子R'enyi条件エントロピーと量子R'enyi相互情報によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:09:57 GMT)
Eigenstate properties of the disordered Bose-Hubbard chain [6.8] 1次元の無秩序なボソン系の多体局在(MBL)を充填基の半減期で数値的に研究した。
フォン・ノイマンエントロピー SvN は、通常、MBL相転移を検出するために用いられるが、直接測定することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:29:40 GMT)
Code Generation with AlphaCodium: From Prompt Engineering to Flow
Engineering [6.8] テストベース,多段階,コード指向反復流LLMによるコード生成の新しい手法を提案する。
私たちは、CodeContestsと呼ばれる挑戦的なコード生成データセットでAlphaCodiumをテストしました。
例えば、GPT-4の精度(pass@5)は19%に向上し、1つの適切に設計された直接的プロンプトはAlphaCodiumフローで44%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:00:36 GMT)
SAMF: Small-Area-Aware Multi-focus Image Fusion for Object Detection [6.8] 既存のマルチフォーカス画像融合法(MFIF)は、不確実な遷移領域を保存できないことが多い。
そこで本研究では,オブジェクト検出能力を向上させるためのMFIFアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:35:28 GMT)
Attention, Distillation, and Tabularization: Towards Practical Neural
Network-Based Prefetching [6.7] 本稿では,予測精度を犠牲にすることなく,モデル複雑性と推論遅延を大幅に低減する手法を提案する。
そこで我々は,テーブルの単純な階層構造からなるプレフェッチャーであるDARTを開発した。
DARTは最先端のNNベースのPrefetchers TransFetchを33.1%、Voyagerを37.2%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:29:39 GMT)
Image Super-resolution Reconstruction Network based on Enhanced Swin
Transformer via Alternating Aggregation of Local-Global Features [6.6] 本稿では,局所的な特徴を交互に集約するSwin Transformerモジュールを提案する。
実験の結果,提案したネットワークは,他の最先端の超解像ネットワークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:23:13 GMT)
Key-point Guided Deformable Image Manipulation Using Diffusion Model [6.5] キーポイント誘導拡散確率モデル(KDM)
中間出力として光フローマップを組み込んだ2段階生成モデルを提案する。
KDMは様々なキーポイント条件付き画像合成タスクで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:51:00 GMT)
Modelling Cellular Perturbations with the Sparse Additive Mechanism
Shift Variational Autoencoder [6.4] 摂動モデルに対する合成性, 絡み合い, 解釈性を組み合わせたスパース加算機構シフト変分自動符号化器SAMS-VAEを提案する。
SAMS-VAEは、潜伏サンプルの潜伏状態を、潜伏介入効果のサンプル特異な変動と疎大なグローバル変数を捉えた局所潜伏変数の和としてモデル化する。
2つの一般的な単一セルシークエンシングデータセットを用いて,SAMS-VAEを定性的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:18:50 GMT)
Motion-Based Sign Language Video Summarization using Curvature and
Torsion [6.3] ビデオの各フレームから抽出した3次元手の動きに基づいて,新たな情報伝達関数を提案する。
提案した3次元特徴は,(1)地平線アノテーションを用いた客観的な測定,(2)人間による理解の評価,(3)光沢分類,および得られた結果に対して,手話ビデオの応用で実験的に評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:56:35 GMT)
Indistinguishability between quantum randomness and pseudo-randomness
under efficiently calculable randomness measures [6.2] 量子ランダム数(すなわち、量子力学的に生成されるランダム数)と擬ランダム数(すなわち、アルゴリズム的に生成されるランダム数)の区別可能性に関するノーゴー定理を示す。
この定理は、量子乱数は古典的に効率的にシミュレート可能であり、その区別に使用されるランダムネス測度が効率的に計算可能であれば、これらの2種類の乱数を区別することはできないと述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:37:15 GMT)
CodeComplex: A Time-Complexity Dataset for Bilingual Source Codes [6.2] CodeComplexは、新しいソースコードデータセットで、各コードが手動でアノテートされ、最悪の場合の複雑さに対応する。
私たちの知る限りでは、CodeComplexは複雑さを予測するのに適した、最も広範なコードデータセットである。
コード理解における最先端のニューラルモデルを利用して,様々なベースラインモデルを用いた実験の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:54:44 GMT)
Statistical inference for pairwise comparison models [6.2] 本稿では,ペアワイズ比較モデルの幅広いクラスにおいて,最大極大推定器の正規化結果を確立する。
本研究は, 様々なペア比較モデルにおいて, 統計的推論を行うための最初の統一理論を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:14:09 GMT)
Whispering Pixels: Exploiting Uninitialized Register Accesses in Modern GPUs [6.1] 我々は、Apple、NVIDIA、Qualcommの3つの主要ベンダーの製品に脆弱性があることを実証する。
この脆弱性は、不透明なスケジューリングとレジスタ再マッピングアルゴリズムのために、敵に固有の課題をもたらす。
我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の中間データに対する情報漏洩攻撃を実装し,大規模言語モデル(LLM)の出力を漏洩・再構成する攻撃能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:36:48 GMT)
Enhancing Wind Speed and Wind Power Forecasting Using Shape-Wise Feature
Engineering: A Novel Approach for Improved Accuracy and Robustness [6.0] 本研究では,風速・風力予測のための特徴工学的手法を提案する。
その結果、ステップ増加によるノイズに対するモデルレジリエンスの大幅な向上が明らかになった。
このアプローチは、24段階までの未確認データの予測において、驚くべき83%の精度を達成する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:34:17 GMT)
Lost in Translation: A Study of Bugs Introduced by Large Language Models
while Translating Code [5.9] コード翻訳における一般LLMとコードLLMの能力について,大規模な実証的研究を行った。
私たちの研究は、3つのベンチマークと2つの実世界のプロジェクトからの1,700のコードサンプルの翻訳に関するものです。
LLMの正しい翻訳は2.1%から47.3%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:25:44 GMT)
Stable Diffusion for Data Augmentation in COCO and Weed Datasets [5.8] 本研究は, 安定拡散モデルの有効性を評価するために, 7つの共通カテゴリーと3つの広く分布する雑草種を利用した。
安定拡散に基づく3つの手法(画像から画像への変換,ドリームブース,コントロールネット)を,焦点の異なる画像生成に利用した。
そして、これらの合成画像に基づいて分類・検出タスクを行い、その性能を原画像で訓練されたモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:30:52 GMT)
Keep or toss? A nonparametric score to evaluate solutions for noisy ICA [5.7] 本稿では,任意のガウス雑音を伴う独立成分分析(ICA)の反復アルゴリズムに対する解の質を評価するために,非パラメトリックスコアを提案する。
また,ICAに対する特徴関数に基づく新しいコントラスト関数を提案し,対応する目的関数を最適化するための固定点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:18:17 GMT)
The illusion of artificial inclusion [5.7] 人間の参加者は、現代の人工知能技術の発展において中心的な役割を果たす。
生成AIの最近の進歩は、人間の参加者をAIサロゲートに置き換える可能性への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:58:02 GMT)
Beyond Empirical Windowing: An Attention-Based Approach for Trust
Prediction in Autonomous Vehicles [5.7] ウィンドウ化は長い時系列データの局所解析を可能にする手法として広く利用されている。
本稿では,ウィンドウプロンプトとマスキングアテンション変換を用いたSelective Windowing Attention Network (SWAN)を提案する。
我々は、新しいマルチモーダル運転シミュレーションデータセットにおいて、信頼予測のタスク上でSWANを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:51:15 GMT)
Semi-Supervised Learning Approach for Efficient Resource Allocation with
Network Slicing in O-RAN [5.6] Open Radio Access Network (O-RAN) は、ネットワークオペレーターにとって有望なソリューションである。
xAPP(x-applications)の効果的なコーディネーションの確保は、柔軟性の向上とネットワーク性能の最適化に不可欠である。
我々は、O-RANにおけるネットワークスライシングとリソースアロケーションのために、複数の独立したxAPPを協調させることを目的として、リソースアロケーション問題に革新的なアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:23:27 GMT)
Rigorous Assessment of Model Inference Accuracy using Language
Cardinality [5.6] 我々は,統計的推定を決定論的精度尺度に置き換えることで,モデル精度評価におけるバイアスと不確実性を最小化する体系的アプローチを開発する。
我々は、最先端の推論ツールによって推定されるモデルの精度を評価することによって、我々のアプローチの一貫性と適用性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:33:56 GMT)
Memory, Space, and Planning: Multiscale Predictive Representations [5.6] 生物学的および人工エージェントの柔軟な行動は、過去からの学習の相互作用と、常に変化する環境における未来を予測することに依存する。
この章は、これらのプロセスが認知地図として知られる経験の構造を学ぶことに依存することを示す計算的、行動的、神経的な証拠をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:46:43 GMT)
Entanglement Purification with Quantum LDPC Codes and Iterative Decoding [5.5] 我々はQLDPC符号を用いてGHZ状態を蒸留し、その結果、高忠実度論理GHZ状態は分散量子コンピューティングに使用されるコードと直接対話することができる。
本研究は,大規模GHZ状態にも適用し,拡張性のあるGHZ浄化プロトコルを構築するために,3$-qubit GHZ状態の測定特性に関する技術的結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:38:04 GMT)
Three ways that non-differentiability affects neural network training [5.4] 本稿では,ニューラルネットワークの学習過程において,非微分可能性が3つの異なる側面に与える影響について検討する。
まず、ReLUアクティベーションを用いて完全に接続されたニューラルネットワークを分析し、連続的に微分可能なニューラルネットワークが非微分可能なニューラルネットワークよりも高速に収束することを示す。
次に、$L_1$正規化の問題を分析し、ディープラーニングソルバが生み出す解は誤りであり、直感に反するものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:11:29 GMT)
Matrix Completion with Hypergraphs:Sharp Thresholds and Efficient
Algorithms [5.4] 本稿では,ソーシャルグラフやハイパーグラフだけでなく,サブサンプル行列のエントリにもとづく評価行列の完成問題を考察する。
評価行列を正確に完遂するタスクに対して,サンプル確率にエンフシャープしきい値が存在することを示す。
我々は,観測されたグラフやハイパーグラフを効果的に活用する計算効率の良い行列補完アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:25:29 GMT)
Calpric: Inclusive and Fine-grain Labeling of Privacy Policies with
Crowdsourcing and Active Learning [5.3] 本稿では,自動テキスト選択とセグメンテーション,アクティブラーニング,クラウドソースアノテータの利用を併用して,プライバシーポリシーのための大規模かつバランスの取れたトレーニングセットを低コストで生成するCalpricを提案する。
Calpricのトレーニングプロセスは、9つのデータカテゴリにまたがる16Kのプライバシポリシテキストセグメントのラベル付きデータセットも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:27:26 GMT)
Small Object Detection by DETR via Information Augmentation and Adaptive
Feature Fusion [5.0] RT-DETRモデルは、リアルタイムオブジェクト検出では良好に動作するが、小さなオブジェクト検出精度では不十分である。
異なるレベルから各特徴マップに学習可能なパラメータを割り当てる適応的特徴融合アルゴリズムを提案する。
これにより、異なるスケールでオブジェクトの特徴をキャプチャするモデルの能力が向上し、小さなオブジェクトを検出する精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:01:23 GMT)
Understanding How People with Binge Eating Disorder and Bulimia Interact
with Digital Food Content [4.9] bnge eating disorder (BED) とbulimia nervosa (BN) の2つの研究を行った。
以上の結果から,BEDおよびBNの患者は,その症状を克服するために,食品メディアからの肯定的な影響を期待しているが,実際には障害を悪化させることが多い。
我々は、日々のオンラインプラットフォームインタラクションにおいて脆弱な個人をサポートするために、デジタル食品コンテンツとマルチメディアプラットフォームの設計上の意味を明確に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:33:46 GMT)
Stochastic Subnetwork Annealing: A Regularization Technique for Fine
Tuning Pruned Subnetworks [4.9] 少数の連続した訓練エポックの後、訓練されたモデルから大量のパラメータを除去できるが、精度の低下はほとんど見分けがつかない。
反復的プルーニングアプローチは、複数のエポック上の少数のパラメータを徐々に取り除き、これを緩和する。
我々は、Subnetwork Annealingと呼ばれる正規化技術により、ニューラルワークをチューニングするための、新しく効果的なアプローチを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:07:04 GMT)
MICA: Towards Explainable Skin Lesion Diagnosis via Multi-Level
Image-Concept Alignment [4.9] 本稿では, 医療画像と臨床関連概念を多層的に意味的に整合させるマルチモーダル説明型疾患診断フレームワークを提案する。
提案手法は, モデル解釈可能性を維持しながら, 概念検出と疾患診断に高い性能とラベル効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:45:01 GMT)
Generalizing Visual Question Answering from Synthetic to Human-Written
Questions via a Chain of QA with a Large Language Model [4.7] 人手による質問(CoQAH)に対するQAの連鎖という新しい手法を提案する。
CoQAHは、大言語モデルと合成データに基づいて訓練されたVQAモデルの間の一連のQA相互作用を利用して、人間による質問に対して論理的回答を導出する。
我々は,3Dレンダー画像と胸部X線画像の2種類のVQAデータセットに対するCoQAHの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:01:48 GMT)
Diffusion Language Models Generation Can Be Halted Early [4.7] 拡散言語モデル(DLMs)は、テキスト生成のための有望な道である。
しかし、DLMはまだAutoregressiveのパフォーマンスレベルに達していない。
本研究では,この問題に対処する先駆的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:03:54 GMT)
Probabilistically Robust Watermarking of Neural Networks [4.6] 我々は、攻撃を盗む機能に対するレジリエンスを示す新しいトリガーセットベースの透かし手法を導入する。
私たちのアプローチでは、追加のモデルトレーニングは必要とせず、どんなモデルアーキテクチャにも適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:32:13 GMT)
Transformer-based approach for Ethereum Price Prediction Using
Crosscurrency correlation and Sentiment Analysis [4.6] この研究は、暗号通貨の価格予測のためのトランスフォーマーベースのニューラルネットワークの能力を掘り下げている。
この実験は、暗号通貨の価格が他の暗号通貨や暗号通貨に関する感情と強く相関しているという仮説に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:03:39 GMT)
Decentralised Emergence of Robust and Adaptive Linguistic Conventions in
Populations of Autonomous Agents Grounded in Continuous Worlds [4.6] 本稿では,自律エージェントの集団が言語慣行を確立できる手法を提案する。
この慣習は、エージェントのペア間の局所的なコミュニケーションを通じて、分散的に現れる。
この手法により、住民はコミュニケーションに効果的で、一貫性があり、人間に解釈可能な言語慣習に収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:11:35 GMT)
Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo
Tree Search control based on physics-informed neural networks [4.6] 需要応答(DR)による建物内のエネルギー消費の制御は、世界的な二酸化炭素排出量の削減と気候変動の抑制のためにますます重要になっている。
この分野の最近の研究は、モデルベース制御(例えば、モデル予測制御(MPC)や、実用的なDRアルゴリズムを実装するためのモデルフリー強化学習(RL)に重点を置いている。
本稿では,要求応答構築のためのMCTSについて検討し,DR制御問題に対する候補として有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:06:30 GMT)
Unsupervised Pretraining for Fact Verification by Language Model
Distillation [4.5] SFAVEL (Self-supervised Fact Verification via Language Model Distillation) は,教師なし事前学習フレームワークである。
アノテーションを必要とせずに、自己管理機能を高品質なクレーム-ファクトアライメントに分解する。
これは、特徴が高品質なクレームとエビデンスアライメントを達成することを奨励する、新しい対照的な損失関数によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:36:40 GMT)
RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on
Agriculture [4.2] 我々は、微調整とRAGのためのパイプラインを提案し、人気のあるLarge Language Modelのトレードオフを提示する。
この結果から,データセット生成パイプラインの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:44:47 GMT)
Tiny-VBF: Resource-Efficient Vision Transformer based Lightweight
Beamformer for Ultrasound Single-Angle Plane Wave Imaging [4.2] 本研究では、新しいビジョントランスを用いた小型ビームフォーマ(Tiny-VBF)を提案する。
Tiny-VBFの出力は、非常に低いフレームレートを必要とする高速エンベロープ検出を提供する。
我々は、Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 FPGA上で、加速器アーキテクチャを提案し、Tiny-VBFモデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:34:28 GMT)
Intelligence of Astronomical Optical Telescope: Present Status and
Future Perspectives [4.0] 本稿では、望遠鏡インテリジェンスの発展状況と研究ホットスポットについて紹介し、その後、望遠鏡インテリジェンスの様々な研究方向に関する統計分析を行う。
人工知能技術の利点と望遠鏡の開発動向により、将来の望遠鏡インテリジェンスの研究ホットスポットが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:02:09 GMT)
A Universal System for OpenID Connect Sign-ins with Verifiable
Credentials and Cross-Device Flow [4.0] 自己主権アイデンティティ(Self-Sovereign Identity、SSI)は、新しくて有望なアイデンティティ管理パラダイムである。
我々は、OpenID ConnectやOAuth 2.0プロトコルをサポートするサービスに対して、SSIベースのサインインを可能にする比較的単純なシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:44:30 GMT)
Modulating Entanglement Dynamics of Two V-type Atoms in Dissipative
Cavity by Detuning, Weak Measurement and Reversal [4.0] 脱調, 弱い測定, 弱い測定逆転により, 散逸性空洞中の2つのV型原子の絡み合いのダイナミクスを変調する方法について検討した。
このモデルの解析解は、散逸空洞のハミルトニアンを対角化した後、シュロディンガー方程式を解くことによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:05:44 GMT)
Deep learning based Image Compression for Microscopy Images: An
Empirical Study [3.9] 本研究では,古典的および深層学習に基づく画像圧縮法とその深層学習に基づく画像処理モデルへの影響について分析する。
このような所望の方法で画像を圧縮するには、複数の古典的損失画像圧縮技術と、複数のAIベースの圧縮モデルを比較する。
その結果、AIベースの圧縮技術は従来の圧縮技術よりも優れており、2Dケースでは下流のラベルなしタスクに最小限の影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:32:48 GMT)
Bayes Conditional Distribution Estimation for Knowledge Distillation
Based on Conditional Mutual Information [3.8] 我々はベイズ条件付き確率分布(BCPD)の推定に条件付き相互情報(CMI)の概念を導入する。
MCMI推定では、教師のログライクな状態とCMIの両方を同時に最大化する。
その結果、ゼロショットや少数ショットの設定では、学生の精度が大幅に向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:01:37 GMT)
Machine Learning-Based Analysis of Ebola Virus' Impact on Gene
Expression in Nonhuman Primates [3.8] 本研究では,エボラウイルス (EBOV) に感染した非ヒト霊長類 (NHP) から得られた遺伝子発現データを解析するために,機械学習に基づく手法である Supervised Magnitude-Altitude Scoring (SMAS) 手法を提案する。
我々は,エボラ感染NHPのNanoString遺伝子発現プロファイルの包括的データセットを用いて,宿主-病原体間相互作用解析のためのSMASシステムをデプロイした。
IFI6とIFI27を重要なバイオマーカーとして同定し、100%精度で例外的な予測性能を示し、AUC(Area Under the Curve)測定値を用いて様々な段階の分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:31:23 GMT)
Predicting Next Useful Location With Context-Awareness: The
State-Of-The-Art [3.8] モバイルオブジェクトの将来の位置を予測することは、積極的なインテリジェンスによって位置情報サービスを強化します。
スマートフォンや位置情報センサー技術の最近の進歩は、膨大な歴史的、リアルタイムなコンテキスト情報を活用する素晴らしい機会となる。
この調査は、コンテキスト認識による次の有用な位置予測問題の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:15:52 GMT)
Efficient and Mathematically Robust Operations for Certified Neural
Networks Inference [3.7] マシンラーニング(ML)とニューラルネットワーク(NN)の認定に関する懸念が高まっている。
本稿では,IEEE 754浮動小数点演算に関わる課題を取り上げ,推論段階と必要なハードウェアについて述べる。
様々な和と点積のアルゴリズムを評価することにより、非連想性に関する問題を緩和することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:22:38 GMT)
KTVIC: A Vietnamese Image Captioning Dataset on the Life Domain [3.5] KTVICはベトナムの総合的な画像キャプチャーデータセットで、幅広い日々の活動をカバーしている。
このデータセットは4,327枚の画像と21,635個のベトナム語キャプションで構成され、ベトナム語で画像キャプションを推進するための貴重な資料となっている。
我々は、データセットのベースラインとして、さまざまなディープニューラルネットワークを使用して実験を行い、BLEU、METEOR、CIDEr、ROUGEといった標準画像キャプションメトリクスを使用して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:01:49 GMT)
A Scalable and Automated Framework for Tracking the likely Adoption of
Emerging Technologies [3.5] 本稿では,新しい技術の採用や拒絶の可能性を追及するための,スケーラブルで自動化されたフレームワークを提案する。
新興技術への言及を含むソーシャルメディアテキストの大規模なコーパスが編纂された。
肯定的な感情表現は、テクノロジーユーザの採用、統合、利用に対する受容に影響を与える可能性の増加を推し進め、ネガティブな感情は、導入者による新興技術の拒絶に影響を及ぼす可能性の増大を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:42:14 GMT)
A Comparison Between Invariant and Equivariant Classical and Quantum
Graph Neural Networks [3.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)のような深層幾何学的手法は、高エネルギー物理学における様々なデータ解析タスクに活用されている。
典型的なタスクはジェットタグであり、ジェットは異なる特徴とそれらの構成粒子間のエッジ接続を持つ点雲と見なされる。
本稿では,古典的グラフニューラルネットワーク(GNN)と,その量子回路との公平かつ包括的な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:51:48 GMT)
Generative Denoise Distillation: Simple Stochastic Noises Induce
Efficient Knowledge Transfer for Dense Prediction [3.3] 本稿では,教師から生徒に知識を伝達するための革新的な方法である生成脱ノイズ蒸留(GDD)を提案する。
GDDは、学生のコンセプト機能にセマンティックノイズを埋め込んで、浅いネットワークから生成されたインスタンス機能に埋め込む。
オブジェクト検出,インスタンス分割,セマンティックセグメンテーションを広範囲に実験し,本手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:53:42 GMT)
Local measurement strategies for multipartite entanglement
quantification [3.2] 局所対称な情報的完備なPOVMが、単一の測定設定で多部交絡を実現する方法を示す。
すべての推定器に対して、古典的な後処理コストと厳密な性能保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:48:54 GMT)
Exploiting Inter-Layer Expert Affinity for Accelerating
Mixture-of-Experts Model Inference [3.2] 本稿では,事前学習したMoEモデルの推論を高速化するために,ExFlowと呼ばれる軽量な最適化手法を提案する。
層間エキスパート親和性を利用して, 微調整や精度の低下を伴わずに, 事前学習したMoEモデルに直接適用することができる。
我々のソリューションは、8から64のエキスパートによる最先端のMoE実装を破り、推論スループットを最大2.2倍改善しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:16:47 GMT)
IoTWarden: A Deep Reinforcement Learning Based Real-time Defense System to Mitigate Trigger-action IoT Attacks [3.1] 我々は、インジェクション攻撃のための強化学習に基づくリアルタイム防衛システムを構築した。
実験の結果,提案機構は適切なオーバーヘッドで効果的かつ正確に注射攻撃を識別・防御できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:25:56 GMT)
Inpainting Normal Maps for Lightstage data [3.1] 本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いた正規地図の塗装手法を提案する。
提案手法は,弓ネクタイ型ジェネレータネットワークと識別器ネットワークを併用し,トレーニングフェーズを交互に行うことによって,従来の一般的な画像塗装技術を拡張した。
提案手法は,高性能でリアルな塗布された正規地図を効果的に生成し,性能評価に適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:59:07 GMT)
OpenDPD: An Open-Source End-to-End Learning & Benchmarking Framework for
Wideband Power Amplifier Modeling and Digital Pre-Distortion [2.7] デジタル事前歪み(DPD)のためのディープニューラルネットワーク(DNN)が注目されている。
本稿ではPyTorchで開発されたオープンソースフレームワークOpenDPDについて述べる。
本稿では,Dense Gated Recurrent Unit (DGRU)-DPDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:36:17 GMT)
Training Transitive and Commutative Multimodal Transformers with LoReTTa [2.5] 本稿では,この課題に対処するため,LoReTTa (mOdalities with a tRansitive and commutativE pre-Training sTrAtegy)を提案する。
我々の自己監督型フレームワークは, 因果モデリングとマスキングを, 可換性と推移性の規則で統一する。
LoReTTaで事前訓練された変換器は、未確認対 (A, C) と三重項 (A, B, C) を含む任意のモダリティの混合を推論時に処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:34:04 GMT)
Sum Throughput Maximization in Multi-BD Symbiotic Radio NOMA Network
Assisted by Active-STAR-RIS [2.5] 我々は,コメンサル共生無線(CSR)ネットワーク内での通信の確立と向上を支援するために,ASRIS (Reconfigurable Intelligence Surface) を同時に送信・反射する。
従来のRISとは異なり、ASRISは全方向のカバレッジを保証するだけでなく、受信した信号も増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:54:32 GMT)
Using i-vectors for subject-independent cross-session EEG transfer
learning [2.4] 認知負荷分類は、脳波(EEG)などの生理学的指標に基づいて、作業中の記憶資源の活用を自動的に判定するタスクである。
本稿では,この問題に対処するために,音声処理のツールや方法論を用いる,学際的なアプローチに従う。
我々が使用しているコーパスは2021年に、クロスセッションのワークロード推定に関する最初の受動的脳-コンピュータインターフェースコンペティションの一部として公開された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:56:27 GMT)
On the Instance Dependence of Optimal Parameters for the Quadratic
Approximate Optimisation Algorithm: Insights via Instance Space Analysis [2.4] 本稿では,QAOAの性能に対するインスタンス特性の依存性について検討する。
初期化パラメータの選択におけるインスタンス特性に関する洞察を使用することで、QAOAのパフォーマンスが向上する。
特定のインスタンスクラス内では、より小さなインスタンスからのパラメータをより大きなインスタンスに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:28:17 GMT)
Continual learning under domain transfer with sparse synaptic bursting [2.3] 我々は、未確認のデータセットを逐次学習するシステムを、時間とともにほとんど忘れずに導入する。
本手法は,タスク間で再資源化される重みのスパースバーストを伴って,ドメイン転送下で連続的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:55:17 GMT)
X Hacking: The Threat of Misguided AutoML [2.3] 本稿では、シャップ値などのXAIメトリクスに適用されたpハックの一種であるXハックの概念を紹介する。
自動機械学習パイプラインは、共通のベースラインに優れたパフォーマンスを維持しつつ、望ましい説明を生成する「防御可能な」モデルを探すためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:21:33 GMT)
ENN: A Neural Network with DCT Adaptive Activation Functions [2.3] 離散コサイン変換(DCT)を用いて非線形活性化関数をモデル化する新しいモデルであるExpressive Neural Network(ENN)を提案する。
このパラメータ化は、トレーニング可能なパラメータの数を低く保ち、勾配ベースのスキームに適合し、異なる学習タスクに適応する。
ENNのパフォーマンスは、いくつかのシナリオにおいて40%以上の精度のギャップを提供する、アートベンチマークの状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:15:43 GMT)
Agile Meets Quantum: A Novel Genetic Algorithm Model for Predicting the
Success of Quantum Software Development Project [2.2] アジャイルソフトウェア開発アプローチは、量子ソフトウェア開発における多くの固有の課題に対処すると考えられている。
本研究は,量子ソフトウェアプロジェクトにおける従来のアジャイルアプローチの採用を妨げる,課題の主な原因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:50:06 GMT)
WoodScape Motion Segmentation for Autonomous Driving -- CVPR 2023 OmniCV
Workshop Challenge [2.1] WoodScape fisheye Motion segmentation Challenge for autonomous drivingはCVPR 2023 Workshop on Omnidirectional Computer Visionの一部として開催された。
112のグローバルチームが参加し、合計で234の応募があった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:28:58 GMT)
The Effect of Intrinsic Dataset Properties on Generalization: Unraveling
Learning Differences Between Natural and Medical Images [2.1] トレーニングされたネットワークの一般化誤差は、トレーニングセットの内在次元(d_data$)によって増加する。
医療画像データセットの内在的な「ラベルのシャープネス」(K_F$)が,少なくとも部分的には,スケーリングの相違が原因である可能性が示唆された。
本研究は, ニューラルネットワークの一般化, 表現学習, 堅牢性に対する内在的データセット特性の影響について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:36:23 GMT)
Linguistic and Structural Basis of Engineering Design Knowledge [2.1] 我々は,33,881件の特許文書の膨大なサンプルから,知識グラフとしてのエンジニアリング設計知識を抽出する。
言語基盤の観点では、実体と関係性は64と24の言語構文に一般化できる。
構造的基盤を理解するため,生物・生態ネットワークに関する様々な研究からインスピレーションを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:35:20 GMT)
From Graphs to Hypergraphs: Hypergraph Projection and its Remediation [2.1] 実世界の相互接続システムを表現するために,ハイパーグラフの代わりにグラフを使用する場合のモデリング選択の意味について検討する。
我々は,ハイパーエッジ分布の重要な統計量に基づく学習に基づくハイパーグラフ再構成手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:31:54 GMT)
Quantum simulation of spin-1/2 XYZ model using solid-state spin centers [2.0] 半導体にスピンセンタを埋め込んだ量子シミュレータを構築するための,新しい固体プラットフォームを提案する。
外部磁場の存在下では、磁気双極子-双極子相互作用を介して相互作用するS=1$スピンセンターの配列を有効スピンハーフ系にマッピングできることを示す。
この系は幅広い量子相と臨界挙動を示し、磁場とスピン中心の配向によって制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:35:59 GMT)
PlayMyData: a curated dataset of multi-platform video games [2.0] PlayMyDataは、IGDBのWebサイトで収集された99,864のマルチプラットフォームゲームからなる、キュレートされたデータセットである。
専用APIを利用することで、説明、ジャンル、評価、ゲームプレイビデオURL、スクリーンショットなど、各ゲームに関連するメタデータを収集する。
PlayMyDataは、提供されたマルチメディアデータの上に構築されたクロスドメイン調査を促進するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:45:38 GMT)
Debiasing and a local analysis for population clustering using
semidefinite programming [2.0] サブガウス分布の混合から引き出された小さいデータサンプルを$n$で分割する問題を考察する。
この研究は、起源の個体数に応じた集団化の応用によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:14:24 GMT)
Representation Learning on Event Stream via an Elastic Net-incorporated
Tensor Network [2.0] 本稿では,イベントストリーム中のすべてのイベントのグローバルな相関を同時に取得できる新しい表現法を提案する。
本手法は, 最先端手法と比較して, フィルタノイズなどの応用において有効な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:51:47 GMT)
Siamese Content-based Search Engine for a More Transparent Skin and
Breast Cancer Diagnosis through Histological Imaging [1.9] 乳房(Breast-twins)と皮膚癌(Skin-twins)の2種類のCBHIRアプローチを,堅牢で正確なパッチレベルの検索のために提案する。
Breast-twins モデルはF1スコアの70%を最上位で達成し、これはK よりも高い値で他の最先端の手法を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:51:55 GMT)
DeepFDR: A Deep Learning-based False Discovery Rate Control Method for
Neuroimaging Data [1.9] ボクセルベースの多重テストは神経画像データ解析に広く用いられている。
従来の偽発見率(FDR)制御法は、ボクセルベースのテストの空間依存性を無視する。
DeepFDRは、教師なしのディープラーニングベースのイメージセグメンテーションを使用して、ボクセルベースの多重テスト問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:17:26 GMT)
Selecting Subsets of Source Data for Transfer Learning with Applications
in Metal Additive Manufacturing [1.9] 本稿では,限られた対象領域データの集合に対して,ソースとターゲットデータセットの類似性に基づいて,ソースデータの適切なサブセットを見つけるための体系的手法を提案する。
提案手法は, 異なるプロセスやマシンを含む金属AM回帰タスクにおいて, TL性能を向上した, 同一領域からのソースデータの小さなサブセットを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:14:37 GMT)
LLMs for Test Input Generation for Semantic Caches [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、最先端のセマンティック機能をソフトウェアシステムに追加することを可能にする。
規模によっては、何千ものユーザーへのサービス提供コストは、ユーザーエクスペリエンスにも大きく影響します。
本稿では、構造化されていない文書から類似した質問を生成するテスト入力生成にLLMを使用するアプローチであるVaryGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:16:33 GMT)
RiemannONets: Interpretable Neural Operators for Riemann Problems [1.8] 我々は、超圧力ジャンプのために圧縮性流れで発生する問題を解くために、ニューラル演算子を用いる。
DeepONetの簡単な変更は、その正確性、効率、堅牢性に大きな影響を与えます。
また、この結果を、低、中、超高圧比のU-Netに基づく別のニューラル演算子と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:45:14 GMT)
A Novel Approach in Solving Stochastic Generalized Linear Regression via
Nonconvex Programming [1.7] 本稿では,一般化線形回帰モデルについて,確率制約問題として考察する。
提案アルゴリズムの結果は,通常のロジスティック回帰モデルよりも1～2%以上よい結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:45:51 GMT)
A Cost-Sensitive Transformer Model for Prognostics Under Highly
Imbalanced Industrial Data [1.6] 本稿では,体系的なワークフローの一部として開発された新しいコスト感応型トランスフォーマーモデルを提案する。
その結果,最先端手法と比較して性能が大幅に向上した。
本研究は, 産業環境における故障予測の独特な課題に対処する上での本手法の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:09:53 GMT)
Cybersecurity as a Crosscutting Concept Across an Undergrad Computer
Science Curriculum: An Experience Report [1.6] 我々は、サイバーセキュリティをコンピュータサイエンスカリキュラムにおける横断的な概念として統合することを提唱する。
セキュリティ教育は、責任あるコースインストラクターとセキュリティ専門家とのパートナーシップによってCSコースに組み込まれた。
本研究は,学生の認知を収集するためのポストコース調査と,責任ある教官とセキュリティ専門家とのセミ教師によるインタビューを行い,その経験を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:14:00 GMT)
Large Language Models are Null-Shot Learners [1.6] Null-shot promptingは大規模言語モデル(LLM)における幻覚を悪用する
通常のゼロショットプロンプトと比較して,幻覚を利用してタスクの実行性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:53:11 GMT)
REACT: Autonomous Intrusion Response System for Intelligent Vehicles [1.6] 本稿では,車両内に組み込まれた動的侵入応答システムを提案する。
システムには、潜在的な応答の包括的なリスト、応答評価のための方法論、および様々な応答選択方法が提供されている。
この評価は、システムの適応性、迅速な応答能力、メモリフットプリントの最小化、動的システムのパラメータ調整の能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:57:05 GMT)
An Efficient VCGen-based Modular Verification of Relational Properties [1.6] 帰納的検証は通常、単一の関数呼び出しに対して各関数の振舞いを指定する関数コントラクトに依存します。
近年の研究では,検証条件生成に依存する関係性検証手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:19:04 GMT)
RIDGE: Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and
Efficiency Assessment of Medical Image Segmentation Models [1.5] 本稿では, 深層学習に基づく医用画像分割モデルの再現性, 統合性, 依存性, 一般化性, 効率性を評価するための RIDGE チェックリストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:45:08 GMT)
Structure-based out-of-distribution (OOD) materials property prediction:
a benchmark study [1.4] 本稿では,構造ベースグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたOOD材料特性予測のためのベンチマーク研究を行う。
実験の結果,現在最先端のGNNアルゴリズムはOOD特性予測タスクでは著しく性能が劣っていることがわかった。
CGCNN、ALIGNN、DeeperGATGNNのOOD性能は、現在のベストモデルよりもはるかに堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:03:39 GMT)
ValUES: A Framework for Systematic Validation of Uncertainty Estimation
in Semantic Segmentation [1.4] 不確実性推定は、セマンティックセグメンテーション法において不可欠で研究の難しい要素である。
データ関連とモデル関連の不確実性は実際に分離できるのか?
不確実性手法のどのコンポーネントが現実世界のパフォーマンスに欠かせないのか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:02:21 GMT)
Complexity of Deep Neural Networks from the Perspective of Functional
Equivalence [1.4] 機能的等価性の概念を考察し、異なるネットワークパラメータ化が同じ機能をもたらすことを示唆する。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク,残差ネットワーク,注意に基づくモデルの拡張について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:29:09 GMT)
Quantification of Photon Fusion for Genuine Multiphoton Quantum
Correlations [1.3] 2光子干渉は多光子絡みの創出に広く利用されている。
光子融合の完全な能力が量子実体のように完全に定量化できるという実験的な証拠は存在しない。
実験における光子融合の全能力を忠実に測定し, 絡み合った光子対を創り, 保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:43:10 GMT)
Investigating Collaborative Data Practices: a Case Study on Artificial
Intelligence for Healthcare Research [1.3] 英国における複数の長期的条件を理解し管理するためにAIツールを適用する研究コンソーシアムのコラボレーティブデータプラクティスについて検討する。
本研究は,知識共有のためのツールの適応と,オーディエンスに基づく情報の調整について明らかにした。
私たちはミーティングを、規律間の交流を促進し、知識のブレンディングと創出を可能にするキーセッティングとして特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:12:17 GMT)
Improved constraints on minimum length models with a macroscopic low
loss phonon cavity [1.3] 機械共振器のモードの誘導周波数摂動を探索することにより、一般化された不確実性原理の実験を行うことができる。
本研究では, 従来の機械式共振器による制約を3桁に改善した。
純粋な機械的共振モードだけでなく、ハイブリッド電気機械的反共振モードも検討し、同じGUP誘発効果に敏感であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:53:24 GMT)
An Explainable Proxy Model for Multiabel Audio Segmentation [1.3] 音声活動(SAD)、音楽(MD)、ノイズ(ND)、重畳音声検出(OSD)を同時に解くための説明可能なマルチラベルセグメンテーションモデルを提案する。
2つのデータセットで実施された実験は、トレーニング済みのブラックボックスモデルと同様のパフォーマンスを示しながら、強い説明可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:41:33 GMT)
Large Language Model Displays Emergent Ability to Interpret Novel
Literary Metaphors [1.2] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)の汎用形式にハイレベルな人間の能力が出現するかどうかという議論を巻き起こしている。
ここでは,芸術大言語モデルの現状である GPT4 を用いて,新しい文芸メタファーの自然言語解釈を行う能力を評価する。
人間の裁判官は、AIモデルが関与しているという事実に盲目であり、GPT4が生成したメタファの解釈を、大学生のグループによって提供されるものよりも優れていると評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:56 GMT)
N-Adaptive Ritz Method: A Neural Network Enriched Partition of Unity for
Boundary Value Problems [1.2] 本研究は,ニューラルネットワークによる境界値問題を解決するために,ニューラルネットワークに富んだユニティ分割(NN-PU)アプローチを導入する。
NNエンリッチメントは、事前訓練された特徴符号化NNブロックと未訓練NNブロックを組み合わせることで構成される。
提案手法は,従来のメッシュ法に比べて計算コストを低減しつつ,正確な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:11:14 GMT)
MA2GCN: Multi Adjacency relationship Attention Graph Convolutional
Networks for Traffic Prediction using Trajectory data [1.1] 本稿では,新しい交通渋滞予測モデルを提案する。マルチアジャシエンス関係アテンショングラフ畳み込みネットワーク(MA2GCN)。
車両軌跡データをグリッド形式でグラフ構造化データに変換し、異なるグリッド間の移動量に基づいて車両の進入・退避行列を提案した。
複数のベースラインと比較すると,上海タクシーのGPSトラジェクトリ・データセットで最高の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:22:44 GMT)
Quantum Random Number Generation Based on Phase Reconstruction [1.1] 量子乱数生成器(QRNG)は、真の乱数を生成するために、量子システムの固有乱数性を利用する。
従来の位相ノイズQRNGはランダム性抽出プロセス中に50%の量子エントロピーの損失を被る。
位相再構成型量子乱数生成方式を提案し、光場の四分法を同時に測定してレーザーの位相雑音を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:44:24 GMT)
Towards correlation self-testing of quantum theory in the adaptive
Clauser-Horne-Shimony-Holt game [1.1] 理論の相関自己テストは、特定の情報処理タスクのパフォーマンスから理論で実現可能な相関の集合を特定できるかどうかという問題に対処する。
これは、現実的な相関の集合が量子集合と一致しないすべての理論を除外できる一般解への第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:16:21 GMT)
Self-testing of physical theories, or, is quantum theory optimal with
respect to some information-processing task? [1.1] あらゆるシナリオにおいて、量子力学と同じ相関を持つ理論でしか実行できないタスクがあるかどうかを問う。
このような相関自己テストの候補課題を提示し、一般化確率論的理論の範囲で分析する。
いずれも量子論に勝るものはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:21:12 GMT)
Framework and Classification of Indicator of Compromise for
physics-based attacks [1.1] 物理学に基づく脆弱性は、量子技術の固有の物理特性と振舞いによって存在する可能性がある。
量子リンクに対する物理ベースの攻撃の脅威を示すために、多くの研究や実験が行われている。
物理ベースの攻撃に対して対処される脅威や敵のタイプについて、共通言語を提供するフレームワークが欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:44:08 GMT)
FUSC: Fetal Ultrasound Semantic Clustering of Second Trimester Scans
Using Deep Self-supervised Learning [1.1] 毎年1億4000万人以上の胎児が生まれ、多くのスキャンが行われる。
大量の胎児超音波スキャンが利用可能であることは、堅牢な機械学習モデルをトレーニングする機会を提供する。
本研究では,超音波画像の自動クラスタリングのための教師なしアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:47:04 GMT)
RLPlanner: Reinforcement Learning based Floorplanning for Chiplets with
Fast Thermal Analysis [1.0] 近年、チップレットベースのシステムは、低コストで競争力のある性能のため、大きな注目を集めている。
本稿では,新しい高速熱評価法により,チップレット系システムのための効率的な初期フロアプランニングツール RLPlanner を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:33:28 GMT)
Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Transfer Learning Toward
Accurate Reconstruction of the Surgical Zone [1.0] 我々は、健康な組織に埋め込まれた腫瘍の位置と境界を確実に特定できるロボットラマンシステムを開発した。
我々は10.2分で30×60mmの外科的部位を再建し,98.2%の精度でファントムの特徴を保存した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:47:19 GMT)
Fault-tolerant quantum computation using large spin cat-codes [0.9] 本研究では、スピンキャット符号を用いて、大きなスピンキュウトに符号化された量子ビットに基づいて、フォールトトレラントな量子誤り訂正プロトコルを構築する。
我々は、量子制御とライダーベルク封鎖を用いて、ランク保存されたCNOTゲートを含む普遍ゲートセットを生成する方法を示す。
これらの知見は、量子情報処理において、耐障害性、高いしきい値、リソースオーバーヘッドを低減できる可能性を持つ、大きなスピンで量子ビットを符号化する方法を舗装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:05:02 GMT)
Augmenting Ground-Level PM2.5 Prediction via Kriging-Based Pseudo-Label
Generation [0.9] 本研究では,通常のクリグ法と呼ばれる空間的手法により生成された擬似ラベルと組み合わせたラベルのない衛星画像を導入することにより,トレーニングデータセットを増強する戦略を提案する。
提案したデータ拡張戦略は,最先端の畳み込みニューラルネットワークランダムフォレスト(CNN-RF)モデルの性能を合理的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:42:45 GMT)
Enhancing Dynamical System Modeling through Interpretable Machine
Learning Augmentations: A Case Study in Cathodic Electrophoretic Deposition [0.9] 本稿では,物理システムのモデリング向上を目的とした包括的データ駆動フレームワークを提案する。
実証的応用として,電顕的電気泳動沈着(EPD)のモデル化を追求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:58:21 GMT)
Foundation Models in Augmentative and Alternative Communication:
Opportunities and Challenges [0.9] AAC(Augmentative and Alternative Communication)は、コミュニケーション障害を持つ人々を支援する重要な技術である。
潜在能力を最大限に発揮するためには、AACの材料は特定の特性に従わなければならない。
本稿では,基礎モデルの能力を活用して多くのAAC問題に対処することを目的としたオープンプラットフォームであるAMBRAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:38:26 GMT)
ADVENT: Attack/Anomaly Detection in VANETs [0.9] 本研究では,悪意のある行動をリアルタイムに検出するシステムを提案する。
統計的および機械学習技術をシームレスに統合することにより、提案システムは単純さと効率性を優先する。
F1スコアの99.66%で高速に攻撃を検知し、その後、平均で97.85%の悪意のある車両を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:49:08 GMT)
TelME: Teacher-leading Multimodal Fusion Network for Emotion Recognition
in Conversation [0.9] TelMEは、教師として働く言語モデルから非言語学生に情報を伝達するために、クロスモーダルな知識蒸留を取り入れている。
次に、学生ネットワークが教師を支援するシフト・フュージョン・アプローチを用いて、マルチモーダルな特徴を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:18:41 GMT)
Mitigating Bias in Machine Learning Models for Phishing Webpage Detection [0.8] フィッシングはよく知られたサイバー攻撃であり、フィッシングウェブページの作成と対応するURLの拡散を中心に展開している。
独自の属性を蒸留し、予測モデルを構築することで、ゼロデイフィッシングURLをプリエンプティブに分類する様々な技術が利用可能である。
この提案は、フィッシング検出ソリューション内の永続的な課題、特に包括的なデータセットを組み立てる予備フェーズに集中している。
本稿では,MLモデルのバイアスを軽減するために開発されたツールの形で,潜在的な解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:45:54 GMT)
Quantum Super-Resolution with Balanced Homodyne Detection in
Low-Earth-Orbit [0.8] 量子超解像は、量子光学を用いてレイリー極限の下にある2つの源を分解する。
このような技術は、通信や航法星座の高精度な衛星間位置決めと追跡を可能にする。
低軌道(LEO)衛星に典型的な大きさ、重量、電力の制約のため、単純な解決策が好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:12:09 GMT)
Multidimensional Quantum Walks, Recursion, and Quantum Divide & Conquer [0.6] 多次元量子ウォークの技法を定式化する部分空間グラフと呼ばれる物体を導入する。
スイッチングネットワークを任意の量子サブルーチンと組み合わせて合成関数を計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:32:04 GMT)
Faster ISNet for Background Bias Mitigation on Deep Neural Networks [0.6] ニューラルネットワークアーキテクチャであるISNetは最近、ISNetという名前のニューラルネットワークアーキテクチャによって導入された。
LRPマップの背景関係を最小化し、画像背景特徴が深い分類器決定に与える影響を軽減する。
ここでは、この数からトレーニング時間が独立し、最適化プロセスがより高速になるように、再構成されたアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:49:26 GMT)
Machine Learning-Based Malicious Vehicle Detection for Security Threats
and Attacks in Vehicle Ad-hoc Network (VANET) Communications [0.5] ブラックホール攻撃は自動車アドホックネットワーク(VANET)にとって重要な脅威である
本稿では,VANETにおけるブラックホール検出のための機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:01:02 GMT)
Percolation as a confinement order parameter in $\mathbb{Z}_2$ lattice
gauge theories [0.5] 本稿では, 動的物質の閉じ込めを$mathbbZ$ LGTsで探索するために, パーコレーションにインスパイアされた順序パラメータ (POPs) を提案する。
提案するPOPは,閉じ込めの幾何学的視点を提供し,量子シミュレータで得られたスナップショットに直接アクセス可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:08 GMT)
Floquet Flux Attachment in Cold Atomic Systems [0.4] Floquetフラックスアタッチメントはボソニック整数量子ホール状態を1/4$で安定化する。
また,2乗格子上での光学格子モデルの実装も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Reinforcement-learning robotic sailboats: simulator and preliminary
results [0.4] この研究は、無人表面車両(USV)デジタルツインを用いた実実験を再現する仮想海洋環境の開発における主な課題と課題に焦点を当てる。
本稿では、自律的なナビゲーションと制御のために強化学習(RL)エージェントを利用することを考慮し、仮想世界を構築するための重要な機能を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:04:05 GMT)
Link Me Baby One More Time: Social Music Discovery on Spotify [0.4] Spotifyのデータを使って、あるユーザから別のユーザへのリンクが、共有アーティストの音楽に関わる受信機にどのように送信されるかを調べる。
本稿では,このプロセスに影響を及ぼす可能性のある要因として,送受信者関係の強さ,Spotifyソーシャルネットワークにおけるユーザの役割,音楽ソーシャル・コヒージョン,新しいアーティストがレシーバーの好みにいかに似ているか,などについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:41:11 GMT)
The Effect of Group Status on the Variability of Group Representations
in LLM-generated Text [0.3] 大型言語モデル(LLM)は、アフリカ系アメリカ人、アジア系アメリカ人、ヒスパニック系アメリカ人を白人よりも同質であると表現している。
性別の影響は人種や民族によって異なり、性別の影響はアフリカ系アメリカ人とヒスパニック系アメリカ人の間では一貫しているが、アジア系アメリカ人と白人アメリカ人には及ばない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:52:00 GMT)
Techniques for learning sparse Pauli-Lindblad noise models [0.3] パウリ回転に基づくツイリングを導入し、単一量子学習訂正シーケンスを自動生成する。
また,グラフカラー化と一様被覆配列を利用して学習基地数を最小限に抑える基底選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:07:13 GMT)
Shabari: Delayed Decision-Making for Faster and Efficient Serverless
Function [0.3] サーバレスシステムのためのリソース管理フレームワークであるShabariを紹介します。
Shabariは、機能のパフォーマンス目標を満たすために、各呼び出しの右サイズを可能な限り遅くする。
さまざまなサーバレス関数と入力に対して、ShabariはSLO違反を11～73%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:20:36 GMT)
Tunable on-chip optical traps for levitating particles based on
single-layer metasurface [0.3] 数値開口率の高い2点の回折制限焦点を形成する準曲面は、可変光ポテンシャル井戸を生成することができることを実験的に実証した。
2つのナノ粒子は、何時間も二重ポテンシャル井戸で浮遊し、浮遊粒子の非線形力学、熱力学、光結合の研究に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:00:53 GMT)
Towards a Quality Indicator for Research Data publications and Research
Software publications -- A vision from the Helmholtz Association [0.2] 研究データや研究ソフトウェアの品質を評価・評価するプロセスはまだ確立されていない。
Task Group Quality Indicators for Data and Software Publicationsは現在、研究データおよび研究ソフトウェア出版のための品質指標を開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:00:27 GMT)
DCRMTA: Unbiased Causal Representation for Multi-touch Attribution [0.2] MTA(Multi-touch Attribution)は、現在、各広告タッチポイントの変換行動に対する貢献を公平に評価する上で重要な役割を担っている。
本稿では,ユーザフェースチャーの変換に対する因果関係を再定義し,MTAのための新しいエンド・ツー・エンドアプローチであるDeep Causal Representationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:16:18 GMT)
Activation Compression of Graph Neural Networks using Block-wise
Quantization with Improved Variance Minimization [0.2] 中間活性化マップのブロックワイド量子化によるEXACT戦略の改善を提案する。
極端に量子化を行う場合であっても、メモリ消費(>15%)とエポックあたりの実行速度(約5%)がさらに減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:44:40 GMT)
Into the crossfire: evaluating the use of a language model to
crowdsource gun violence reports [0.2] 我々は、通常のポルトガル語のテキストと銃暴力の報告を区別するために、Twitterテキストで訓練された細調整BERTベースのモデルを提案する。
我々は、新たな銃暴力イベントを特定するために、ソーシャルメディアのテキストを継続的に事実チェックしているブラジルのアナリストを調査、インタビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:40:54 GMT)
Reinforcement Learning for Conversational Question Answering over
Knowledge Graph [0.2] 法知識ベース(KB)に関する会話型質問応答(ConvQA)
本稿では,この問題を解決するために強化学習を利用する。
強化学習エージェントは、入力質問が未経験である場合でも、入力質問と会話履歴とに基づいて、自動的に回答を見つける方法を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:09:56 GMT)
Remote sensing of a levitated superconductor with a flux-tunable
microwave cavity [0.2] 超伝導量子干渉装置はマイクロ波共振器に埋め込まれ、ピックアップループを介して磁気浮上した超伝導球に結合される。
磁気トラップにおける球の運動は、SQUIDキャビティ系の周波数シフトを誘導する。
測定された10-7, Mathrmm / sqrtmathrmHz$は、ミリケルビン環境温度でプランクスケールの質量を持つ浮遊粒子の地中冷却への道を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:08:31 GMT)
How Safe Am I Given What I See? Calibrated Prediction of Safety Chances
for Image-Controlled Autonomy [0.2] 本稿では,生成的世界モデルに基づく学習パイプラインのファミリーを提案する。
安全インフォームドされた潜伏表現と欠落する安全ラベルを学習する上での課題を克服する。
画像制御システムの2つのケーススタディにおいて,提案した学習パイプラインを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:58:37 GMT)
A Micro Architectural Events Aware Real-Time Embedded System Fault
Injector [0.1] 本稿では,マイクロアーキテクチャイベントの監視,集約,検査を容易にする新しい故障インジェクタを提案する。
この手法はメモリシステム内のビットフリップを目標とし、CPUレジスタとRAMに影響を与える。
これらの断層注入の結果、ソフトエラーの影響を徹底的に解析し、同定された断層とSACRESが要求する本質的なタイミング予測可能性との間に堅牢な相関関係を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:41:20 GMT)
Towards a Transpiler for C/C++ to Safer Rust [0.1] RustはMozillaが開発したプログラミング言語で、パフォーマンスと安全性に重点を置いている。
既存のC++コードベースをRustに変換する方法も注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:35:59 GMT)
Training and Comparison of nnU-Net and DeepMedic Methods for
Autosegmentation of Pediatric Brain Tumors [0.1] ディープラーニングに基づく2つの3DセグメンテーションモデルであるDeepMedicとnnU-Netを比較した。
小児特異的に訓練されたnnU-Netモデルは、小児脳腫瘍の全腫瘍および亜領域のセグメンテーションにおいてDeepMedicよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:44:06 GMT)
Spatial Entity Resolution between Restaurant Locations and
Transportation Destinations in Southeast Asia [0.1] 本稿では,POI(Points-of-Interest)とGrabFood(GrabFood)のデータベースから同一の場所エンティティを認識することを試みる。
POI-restaurant Matchはシンガポール、フィリピン、インドネシア、マレーシアで別々に実施された。
実験により、これらの国のレストランの35%以上で、一致するPOIが見つかることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:59:54 GMT)
A Telerehabilitation System for the Selection, Evaluation and Remote
Management of Therapies [0.0] 本論文の主な貢献は、Kinectベースの遠隔リハビリテーションシステム(KiReS)がサポートするすべての機能を示すことである。
知識抽出機能は、患者の理学療法記録と治療プロトコルに関する知識を扱う。
テレメレーション機能は、遠隔リハビリテーションを行う際に便利で、効果的で、ユーザフレンドリーな体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:35:36 GMT)
dabih -- encrypted data storage and sharing platform [0.0] dabihは、ユーザフレンドリな暗号化データ管理を容易にするために設計されたオープンソースのWebアプリケーションである。
データセキュリティに対するアプローチは、2段階のエンベロープ暗号化プロセスを含む。
データの復号化に必要な秘密鍵は、所有者のデバイスに限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:57:35 GMT)
You Actually Look Twice At it (YALTAi): using an object detection
approach instead of region segmentation within the Kraken engine [0.0] 我々は,ほとんどのセグメンタが画素分類に重点を置いており,この出力のポリゴン化は,歴史文書における最新のコンペのターゲットとして使用されていないことを示す。
そこで本研究では,画素分類に基づく多角化から,等義長方形を用いた物体検出へ,効率よくタスクをシフトすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:01:23 GMT)
We don't need no labels: Estimating post-deployment model performance
under covariate shift without ground truth [0.0] 機械学習モデルのパフォーマンスは、データ分散シフトによるデプロイメント後に劣化することが多い。
ラベルのないデータに基づいてML分類モデルを評価するための頑健で正確な性能推定法を提案する。
M-CBPEはモデルおよびデータ型非依存であり、任意のパフォーマンス指標で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:29:30 GMT)
Unified understanding of the breakdown of thermal mixing dynamic nuclear
polarization: the role of temperature and radical concentration [0.0] 熱混合(TM)を効率よく動的核偏極(DNP)機構として確立するために必要な温度とラジカル濃度の相互作用を明らかにする。
水/グリセロール混合物中で広く使用されているDNP試料,すなわちピルビン酸ナトリウム-1-13$Cを過分極させてDNP実験を行った。
TMの分解機構は、(i)アンダーソン型低ラジカル濃度の量子局在化、(ii)高温で起こる量子ゼノ局在化の2つを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:49:06 GMT)
Unified framework for efficiently computable quantum circuits [0.0] クリフォードとマッチゲートからなる量子回路は、古典的コンピュータ上で効率的にシミュレート可能であることが知られている2種類の回路である。
我々は、これらの回路を効率的にシミュレートできる特別な構造を透過的に示す統一されたフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:04:28 GMT)
Uncertainty-Aware Calibration of a Hot-Wire Anemometer With Gaussian
Process Regression [0.0] 本研究の目的は、空気温度の変化による低コストのホットワイヤ式アニメーターの精度の低下を克服することである。
空気温度を考慮した熱線式風速計の校正を行うことにより、風速を典型的な環境温度の範囲で推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 22:01:24 GMT)
Ultrafast second-order nonlinear photonics -- from classical physics to
non-Gaussian quantum dynamics [0.0] 最先端のデバイスは、連続波レーザーによって駆動される何千もの光子との飽和非線形相互作用を実現する。
超高速パルスはすぐに非線形光学を単一光子非線形性の領域に押し込むかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:01:06 GMT)
Tunneling of fluxons via a Josephson resonant level [0.0] 超伝導ループはジョセフソン接合のような弱いリンクで起こる量子位相スリップによってコヒーレントに結合することができる。
このシナリオは, 超伝導凝縮体との共鳴によってフラクトン間のカップリングを計算して解析する。
これらの知見は、バイフルクソン量子ビットに関する実験や、新しい種類の保護量子ビットの設計を知らせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:53:51 GMT)
Toward Clinically Trustworthy Deep Learning: Applying Conformal
Prediction to Intracranial Hemorrhage Detection [0.0] 本研究は、CQ500データセットから得られた491個の非コントラスト頭部CTを用いて、頭蓋内出血(ICH)を含むスライスを3人の放射線科医が注視した振り返り研究である。
DLモデルは,定値データ(トレーニングデータセット)から146症例(10,815スライス)を対象に,ICHの局在化と分類を行うための訓練を行った。
不確実性を考慮したDLモデルを8,401件の定型的かつ難解なケースで検証し,課題の特定能力を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 02:26:29 GMT)
The weird and the wonderful in our Solar System: Searching for
serendipity in the Legacy Survey of Space and Time [0.0] 我々は、異常検出のためのディープオートエンコーダを訓練し、学習した潜在空間を使って他の興味深いオブジェクトを探索する。
恒星間物体などの興味深い例を見出すことにより,オートエンコーダ手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:03 GMT)
The Thermodynamic Limit of Spin Systems on Random Graphs [0.0] 熱平衡における量子スピン系の一般的な連続的な記述を定式化する。
系の性質を管理する非線型フレドホルム積分方程式の閉集合を導出する。
我々はこれらの方程式を量子スピン系と古典スピン系の両方で解析し、既知の結果を回復し、新しい解析解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:25:19 GMT)
The Floquet Fluxonium Molecule: Driving Down Dephasing in Coupled
Superconducting Qubits [0.0] 量子コンピュータには高コヒーレンス量子ビットが必須である。
静的フラキソニウム分子のスペクトルを変化させるためにフロケフラックスドライブを用いた超伝導量子ビットアーキテクチャを提案する。
この結果から, 駆動量子ビットは静的な量子ビットよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:00:02 GMT)
Tensor Renormalization Group for fermions [0.0] 任意の次元における相対論的フェルミオンとグラスマン変数を含む格子場理論モデルにRenormalization Group法を適用する方法を示す。
2次元Wilson-MajoranaフェルミオンとマルチフレーバーGross-Nev-euモデルを用いて新しい手法を試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:06:23 GMT)
Synthetic dimension-induced pseudo Jahn-Teller effect in one-dimensional
confined fermions [0.0] 超低温フェルミガス中における量子不純物の基底状態を記述するために, ボルン・オッペンハイマー近似の失敗を示す。
反発が増すと、速浴と緩やかな不純物度の間の非断熱的な結合が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:17:27 GMT)
Supporting Student Decisions on Learning Recommendations: An LLM-Based
Chatbot with Knowledge Graph Contextualization for Conversational
Explainability and Mentoring [0.0] 本稿では,チャットボットを会話の仲介者として利用する手法を提案する。
グループチャットアプローチは、必要に応じて、あるいはチャットボットの予め定義されたタスクを超える場合に、学生と人間のメンターを結びつけるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:31:35 GMT)
Success probabilities in time reversal based hybrid quantum state
transfer [0.0] 空飛ぶ量子ビットで接続された量子ネットワークの2つのメモリノードを考える。
実際のフライングキュービットのスペクトル形状と理想的な形状の重なり合いによって、どのように、なぜ対面する確率が決定されるのかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:38:10 GMT)
Study on quantum thermalization from thermal initial states in a superconducting quantum computer [0.0] 本稿では,量子物理学における熱状態の生成問題に対処する手法を提案する。
我々は、IBM量子デバイスを用いたアプローチを実験的に検証し、IBM量子ビットの予測どおり、クエンチの非使用緩和結果を提供する。
この実験は、量子物理学における熱状態と熱化の研究を合理化できることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:01:01 GMT)
Spontaneous collapse models lead to the emergence of classicality of the
Universe [0.0] 波動関数の自然崩壊モデルが、そのような出現を説明するための実行可能なメカニズムをいかに提供するかを示す。
我々は、異なる幾何学の一般的な量子重ね合わせから始めることで、崩壊ダイナミクスが単一の幾何学に繋がることを示す。
我々の定式化は他の量子宇宙論モデルにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:46:29 GMT)
Security and Privacy Issues and Solutions in Federated Learning for
Digital Healthcare [0.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)の幅広い攻撃面に基づいて,脆弱性,攻撃,防御を提示する。
我々は、より堅牢なFLに向けた新しい研究の方向性を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:07:53 GMT)
SOQCS: A Stochastic Optical Quantum Circuit Simulator [0.0] 我々は、量子光学回路シミュレーションのための光量子回路シミュレータ(SOQCS)C++/Pythonライブラリを提案する。
SOQCSは、様々な欠陥の存在下で量子線形光回路を定義し、シミュレーションし、研究するためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:17:01 GMT)
Resolving degeneracies in Google search via quantum stochastic walks [0.0] PageRankアルゴリズムはGoogle検索のバックボーンであり、関連性と関連性に応じてウェブページをランク付けする。
我々は、古典的連続時間ウォークに基づく古典的PageRank(CPR)アルゴリズムを改善するために量子ウォーク(QSW)を用いる。
いくつかのネットワークでは、2つのQSWスキームは、CPRよりも低い収束時間と、CPRに比べてほぼ縮退しないランクを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:37:56 GMT)
Registration of algebraic varieties using Riemannian optimization [0.0] 我々は、同じ物体を表すが、異なる座標系で表される2点雲間の変換を求める問題を考察する。
我々のアプローチは、ポイント・ツー・ポイント対応に基づいておらず、ソース・ポイント・クラウドのすべてのポイントとターゲット・ポイント・クラウドのポイントとを一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:47:38 GMT)
Realization of robust quantum noise characterization in the presence of
coherent errors [0.0] 複雑な量子系とその様々な応用は、コヒーレントで非コヒーレントな性質のノイズに感受性がある。
本研究では,コヒーレントエラーの影響を低減し,非コヒーレントエラーのキャラクタリゼーションを可能にする逐次測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:35:24 GMT)
Quantum non-Markovianity, quantum coherence and extractable work in a
general quantum process [0.0] 量子熱力学における鍵となる概念は、量子システムから抽出できる最大作業量を指定する、抽出可能な仕事である。
抽出可能な仕事を測定するために異なる量が用いられており、最も一般的なものはエルゴトロピーであり、非平衡と平衡量子自由エネルギーの違いである。
開量子系が完全に正かつトレース保存された動的マップによって記述された一般的な量子過程を通過するときの抽出可能な作業の進化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:19:19 GMT)
Quantum information scrambling in two-dimensional Bose-Hubbard lattices [0.0] 本稿では,Bose-Hubbardモデルにより記述された2次元格子が,わずか2ヘキサゴニストの系に衝突する情報を示すことを示す。
また、OTOCは局所可観測物の司法的選択のためだけに量子カオスの指数的減衰特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:30:03 GMT)
Quantum chaos and the arrow of time [0.0] 量子カオス系において時間矢印が生じることを示す。
カオス的でもある孤立量子系では、エントロピーの変化は、システムが摂動状態にあるときに非負となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:05:03 GMT)
Quantum Simulations of Hadron Dynamics in the Schwinger Model using 112
Qubits [0.0] ハドロン波束は、IBMの133量子ビットHeron量子コンピュータibm_torinoの112キュービットを使用して、Schwingerモデルで準備され、時間的に進化する。
結果はMatrix Product State シミュレーションと良好に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:51:19 GMT)
Quantization as a Categorical Equivalence [0.0] 量子化と古典的極限は互いに「ほとんど逆」な関手を与えることを示す。
これらの関手は古典物理学と量子物理学の代数構造の圏を写像する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:29:02 GMT)
Prospect for precision quantum logic spectroscopy of vibrational
overtone transitions in molecular oxygen ions [0.0] 分子酸素イオンの完全な量子論理分光法を提案する。
量子論理による状態検出と準備の可能性について理論的に検討する。
振動オーバトーン遷移の直接単光子極クアッド励起に対する結合速度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 16:30:11 GMT)
Operator Spreading and Many-Body Localization [0.0] 我々は、一次元多体系におけるユークリッド時間における局所作用素$A$の拡散をハミルトン$H$とする。
我々は、自由かつ無秩序なフェルミオン系と相互作用するフェルミオン系において、この可換作用素の作用素ノルムに対する一般境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:57:09 GMT)
Open-Source Fermionic Neural Networks with Ionic Charge Initialization [0.0] 私たちはFermiNetモデルを標準で広く使われているオープンソースライブラリであるDeepChemに統合します。
イオンの過剰な電子の割り当てや不足に伴う困難を克服する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:51:58 GMT)
On sparse regression, Lp-regularization, and automated model discovery [0.0] Lp正規化ニューラルネットワークは、解釈可能なモデルと物理的に意味のあるパラメータの両方を同時に検出できることを示す。
データから物質モデルを自動的に発見する能力は、生成材料設計に多大な応用をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 00:20:23 GMT)
On Quantum Natural Policy Gradients [0.0] 本研究は、強化学習エージェントの性能向上におけるFIM(Quantum Fisher Information Matrix)の役割について考察する。
以上の結果から,量子FIMを用いたPQCエージェントは一般に近似誤差が大きくなり,従来のFIMに比べて性能が向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:08:31 GMT)
On LASSO for High Dimensional Predictive Regression [0.0] 本稿では,L_1$-penalized regression法であるLASSOを高次元線形回帰法で検討する。
LASSOの整合性は、回帰器の交叉積の偏差境界と誤差項の2つの重要な成分に基づいて決定される。
機械学習とマクロ経済分野の専門知識を用いて、LASSOは失業率の予測において高いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:19:40 GMT)
Non-Hermitian generalizations of the Yao-Lee model augmented by
SO(3)-symmetry-breaking terms [0.0] 種々のSO(3)対称性の破れ項を持つヤオ・リーモデルの非エルミートバージョンについて検討する。
得られた固有値スペクトルと固有モードは、非エルミート皮膚効果と同様に例外点の豊富な構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:53:21 GMT)
Multifractality of Many-Body Non-Hermitian Skin Effect [0.0] 非エルミート皮膚効果(非エルミート皮膚効果、非反散散によって誘導される多数の固有状態の異常な局在)は非エルミートトポロジーにおいて重要な役割を担っている。
ここでは,多体ヒルベルト空間において皮膚効果が多フラクタル性を示すことを解明する。
我々の研究は、非エルミート皮膚効果の定義的特徴を確立し、オープン量子多体系における多重フラクタル性とエルゴディダリティの基本的な関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:03:01 GMT)
Morphology and Syntax of the Tamil Language [0.0] この論文は、形態学的および構文学的特徴の観点から、タミルの複雑さと豊かさを強調している。
規則に基づく形態素解析の累積生成器として証明され,すでにタミルの計算文法が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:52:25 GMT)
Modeling the dynamics of quantum systems coupled to large dimensional
baths using effective energy states [0.0] 大規模だが有限な高調波浴に接する低次元系の量子力学を, 粗いグラニングにより, 有効エネルギー状態の低減に導いた。
本モデルは,非マルコフ過程と入浴とメインシステム間のエネルギー移動が重要となる中間浴サイズを対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:02:21 GMT)
MobileAgent: enhancing mobile control via human-machine interaction and
SOP integration [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザのためのモバイルデバイス操作を自動化できるようになった。
パーソナライズされたユーザデータに関するプライバシー上の懸念は、モバイル操作中に発生し、ユーザ確認が必要になる。
エージェントと人間間の対話的なタスクを設計し、機密情報を識別し、パーソナライズされたユーザニーズに合わせる。
提案手法は,複数ステップのタスクにまたがる30Kのユニークな命令を含む新しいデバイス制御ベンチマークであるAitWで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:11:00 GMT)
Microgram $\mathrm{BaCl}_2$ Ablation Targets for Trapped Ion Experiments [0.0] 本研究では, イオントラップ実験に用いる塩化バリウム(mathrmBaCl$)アブレーションターゲットの新規な生成法について述べる。
アブレーションターゲットの熱処理は中性原子を生成可能な一貫性を大幅に向上させることを示す。
創製技術と一貫した中性蛍光舗装の実証との比較は, 表面トラップに133mathrmBa+$の信頼性負荷への道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:50:31 GMT)
Metrological detection of entanglement generated by non-Gaussian
operations [0.0] 絡み合いと非ガウス性は量子光学プロトコルに必要な物理資源である。
非ガウス的絡み合いは量子計算の利点には不可欠である。
本稿では,ガウスの非ガウス的絡み合い状態(フォトン置換状態)の重要なクラスにおける絡み合いを目撃するための簡単なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:49:49 GMT)
Mass-Independent Scheme to Test the Quantumness of a Massive Object [0.0] 我々は、マクロリアリズム(MR)の重要な古典的概念の量子違反を探索するための標準ツールに重要な修正を加えている。
我々の適応により、文字通りあらゆる質量、運動量、周波数に対する量子違反を予測できる。
これらは、巨大な物体の非古典性をテストする実験を劇的に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:31:16 GMT)
Manipulating the Dipolar Interactions and Cooperative Effects in
Confined Geometries [0.0] 1つの有望な戦略は、原子間相互作用を操作するために設計されたナノ構造と熱蒸気を統合することである。
密集した熱蒸気中の原子間の相互作用を探索する。
ナノ構造を用いて単一原子の飽和と複数の原子間の相互作用を慎重に制御することにより、原子アンサンブル全体の効果的な光学的非線形性を操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:10:03 GMT)
Machine Translation with Large Language Models: Prompt Engineering for
Persian, English, and Russian Directions [0.0] 生成型大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、例外的な習熟性を示している。
我々は,ペルシャ語,英語,ロシア語の言語間組み合わせに着目した2つの普及促進手法とその組み合わせについて調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:16:34 GMT)
Machine Learning on Dynamic Graphs: A Survey on Applications [0.0] 本稿では、動的グラフ学習のより探索の少ない応用について概説する。
本研究は,多様な領域にまたがる課題に対処する上で,動的グラフ上での機械学習の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 06:40:24 GMT)
Learning to solve Bayesian inverse problems: An amortized variational
inference approach using Gaussian and Flow guides [0.0] 本研究では,ベイズ逆写像,すなわちデータから後部への写像を学習することで,リアルタイムな推論を可能にする手法を開発する。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークの前方通過のコストで、所定の観測のための後部分布を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:15:25 GMT)
Investigating Fouling Efficiency in Football Using Expected Booking (xB)
Model [0.0] 本稿では,サッカーにおけるイエローカードの出現確率を推定する新しい指標である期待予約(xB)モデルを提案する。
FIFAワールドカップ2022データの分析は、チームとプレーヤのファウリング戦術に関する洞察を提供する上で、モデルの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:21:51 GMT)
Interpolation of mountain weather forecasts by machine learning [0.0] 本稿では,山間部における将来の気象を機械学習で補間する手法を提案する。
本研究は,日本の山岳地域に着目し,主に光GBMを機械学習モデルとして,気温と降水量の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:50:37 GMT)
Information and majorization theory for fermionic phase-space
distributions [0.0] 超数理論を用いてフェルミオン相空間分布の不確かさを解析する。
フェミオン性不確実性関係はいくつか証明され、特に(未証明の)位相空間の偏化のフェルミオン性類似が顕著である。
フェルミオン相空間の分布はグラスマン値(Grassmann-valued)であるが、対応する不確実性測度は実値をとるベレジン積分として表されるため、物理的に関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:42:38 GMT)
Improved Performances and Motivation in Intelligent Tutoring Systems:
Combining Machine Learning and Learner Choice [0.0] 選択の付加は本質的な動機づけを引き起こし,LPに基づくパーソナライゼーションの学習効果を高めることを示す。
本研究は,カリキュラムのパーソナライズが学習者にとって有効である場合に限り,遊び的特徴によって引き起こされる本質的な動機が有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:41:00 GMT)
Impact of conditional modelling for a universal autoregressive quantum
state [0.0] ニューラルネットワークにおける畳み込み層の類似体としてフィルタを導入し、任意の量子状態に翻訳的対称性付き相関を組み込む。
得られた帰納バイアスが変動柔軟性,対称性,保存量に与える影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:29:14 GMT)
Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks [0.0] 本研究は,ニューラルネットワークの学習力学を,トレーニングを通じて重みの特異値分解(SVD)を分析することによって研究する。
本稿では,ニューラルネットワークの直交性を利用した新しいトレーニング手法であるOrthogonality-Informed Adaptive Low-Rank(OIALR)トレーニングを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:07:22 GMT)
Hands-on Quantum Programming Labs for EECS Students [0.0] 本稿では,電子工学と計算機科学(EECS)の学生に量子コンピューティングを教える実践的なアプローチを提案する。
研究室は様々なトピックをカバーしており、絡み合い、量子ゲート、回路などの基本的な要素を含んでいる。
教育者として、現場にいる仲間のインストラクターと教えの洞察とリソースを共有することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:59:16 GMT)
Guardians of Trust: Navigating Data Security in AIOps through Vendor
Partnerships [0.0] AIOpsベンダは、エンドツーエンドのログ、トレース、メトリクスを取り込み、ITシステムの完全なスタック可観測性を提供するサービスを提供している。
この記事では、さまざまなベンダが提供するセキュリティ機能と、データ保護とプライバシを確保するためのベストプラクティスについて論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:09:47 GMT)
Geometrical phase control in an optical system without geometric
peculiarities [0.0] 共振器と結合したキャビティ内に置かれた原子の偏光ダイナミクスを考察する。
このシステムでは、戻り時間の倍増を観測することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 20:57:16 GMT)
Generation of three-dimensional cluster entangled state [0.0] フォトニック連続可変プラットフォームに基づく3次元クラスタ状態の決定論的生成を示す。
我々の研究は、フォールトトレラントで普遍的な測定に基づく量子コンピューティングへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 09:07:34 GMT)
Flux-charge symmetric theory of superconducting circuits [0.0] 本稿では, 電荷とフラックスを顕著に対称な足場上で扱う回路量子化理論を提案する。
平面回路では、既知の回路双対性は古典位相空間上の自然な正準変換である。
我々は、そのような回路双対性が非平面回路に一般化される範囲について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:18:52 GMT)
Fast Kernel Summation in High Dimensions via Slicing and Fourier
Transforms [0.0] カーネルベースの手法は機械学習で多用されている。
彼らは考慮されたデータポイントの$O(N2)$複雑さに悩まされる。
近似法を提案し、この複雑さを$O(N)$に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:31:27 GMT)
Family-Vicsek dynamical scaling and Kardar-Parisi-Zhang-like
superdiffusive growth of surface roughness in a driven one-dimensional
quasiperiodic model [0.0] 一次元準周期モデルにおけるスピンレスフェルミオンの平衡外ダイナミクスについて検討した。
周期的な駆動がない状態では、このモデルが亜拡散臨界相をホストしていることが興味深い。
実効的なフロケハミルトニアンを構築し, 駆動モデルで発生する特徴を定性的に捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:05:24 GMT)
Euclidean time method in Generalized Eigenvalue Equation [0.0] 一般化固有値方程式 $A ketphi_n を解くための変分量子固有解器のユークリッド時間法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:56:09 GMT)
Efficient Neural Representation of Volumetric Data using
Coordinate-Based Networks [0.0] 本稿では,座標ネットワークとハッシュ符号化を用いたボリュームデータの圧縮と表現のための効率的な手法を提案する。
提案手法は,空間座標と強度値のマッピングを学習することで,効率的な圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 21:33:01 GMT)
Efficient Hamiltonian Simulation for Solving Option Price Dynamics [0.0] 量子コンピュータ上でのブラックスコールズ方程式をシュリンガー方程式にマッピングすることで解くデジタル量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、量子信号処理として効率的なハミルトニアンシミュレーション技術を使用するための実現可能なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 07:51:23 GMT)
Dynamical chirality production in one dimension [0.0] 格子ゲージ理論における動的キラリティ生成の量子計算について論じる。
カイラルフェルミオン形式は、連続理論におけるカイラル異常と解釈されるカイラル性生成の物理的部分の抽出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 03:42:52 GMT)
Dimensional Crossover in a Quantum Gas of Light [0.0] ボゾン気体では、1次元のボース=アインシュタイン凝縮(BEC)は2次元よりも強い閉じ込めを必要とする。
1次元から2次元の交叉に沿ってBEC中における調和に閉じ込められた光子ガスの特性を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:32:21 GMT)
Digital quantum simulation of gravitational optomechanics with IBM
quantum computers [0.0] 本稿では,量子機械振動子と光学場との相互作用を制御したハミルトニアンの作用のディジタル量子シミュレーションを紹介する。
本稿では,2つの異なる量子コンピュータにおいて,誤差軽減とポストセレクション手法を適用した実験結果について述べる。
得られた結果は90%以上の忠実度に対応しており、量子重力場のシミュレーションによって実際に絡み合いが生じたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:56:20 GMT)
Detecting quantum critical points at finite temperature via quantum
teleportation: further models [0.0] Phys. Rev. A 107, 052420 (2023) において、量子テレポーテーションプロトコルが量子臨界点(QCP)の検出に利用できることを示した。
ここでは、熱力学的極限(無限鎖)において、他のいくつかのスピン-1/2モデルに対する以前の解析を拡張する。
この2組の量子ビットが鎖から外部の量子ビットを忠実にテレポートする能力は、上記のモデルに関連するQCPを横断するときに、劇的に影響されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:27:08 GMT)
DPAFNet:Dual Path Attention Fusion Network for Single Image Deraining [0.0] 画像雨の除去は、常に低レベルの視覚タスクの一般的なブランチである。
ほとんどのニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーのみを使用するなど、分岐しない。
本稿では,デュアルブランチアテンション融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:01:09 GMT)
Cross-lingual neural fuzzy matching for exploiting target-language
monolingual corpora in computer-aided translation [0.0] 本稿では,ドメイン内ターゲット言語(TL)モノリンガルコーパスの活用を目的とした,新しいニューラルアプローチを提案する。
本手法は,TL単言語コーパスから翻訳提案を検索するための言語間文の埋め込みと,後処理を推定するためのニューラルモデルに頼っている。
本稿では,これらの手法を4つの言語ペア上で自動評価することにより,TMベースのCAT環境におけるモノリンガルテキストの活用に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:00:28 GMT)
Critical Analysis of 5G Networks Traffic Intrusion using PCA, t-SNE and
UMAP Visualization and Classifying Attacks [0.0] 最近発表された5Gトラフィックデータセットである5G-NIDDを用いて、機械学習とディープラーニングのアプローチを用いて、ネットワークトラフィックの異常を検出する。
相互情報とPCA技術を用いてデータ次元を減少させる。
マイノリティクラスの合成レコードを挿入することで、クラス不均衡を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 19:06:59 GMT)
Comparative Study of Coupling and Autoregressive Flows through Robust
Statistical Tests [0.0] 本稿では,アフィン型と有理2次型の両方において,カップリングと自己回帰流の詳細な比較を提案する。
本研究は,4～400の次元を増大させるマルチモーダルターゲット分布の集合に着目した。
以上の結果から,A-RQSアルゴリズムは精度とトレーニング速度の両面で際立っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 13:49:40 GMT)
Coherent errors in stabilizer codes caused by quasistatic phase damping [0.0] 本稿では,1/f雑音によるラーモア周波数変動の影響について,より微妙な誤差モデルである擬似位相減衰を導入する。
擬似位相減衰と読み出し誤差の存在下で,誤差閾値の数値的証拠を提供する。
スピン量子ビットおよび超伝導量子ビットに対する結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:40:10 GMT)
Coefficient Shape Alignment in Multivariate Functional Regression [0.0] 本稿では「係数形状アライメント」と呼ばれる新しい正規化手法によるグループ機能回帰モデルを提案する。
検出されたグルーピング構造の整合性を徹底的に検討し、真のグルーピング構造を明らかにする条件を開発する。
提案手法の実用性について,糖質評価の実データ分析で概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:13:38 GMT)
Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at
Large Guidance Scale [0.0] 分類器不要なDDPMに対して,第一原理の非線形補正を行うサンプリング法を提案する。
このような補正により、DDPMは基礎となる拡散過程のフォッカー・プランク方程式を尊重せざるを得なくなる。
実験により、特徴誘導は制御を強化し、画像生成における色と露光の問題を低減させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 04:36:23 GMT)
Cellular automaton ontology, bits, qubits, and the Dirac equation [0.0] 量子力学のセルラーオートマトン(Cellular Automaton of Quantum Mechanics)のコーナーストーンは、置換によって進化する存在論的状態である。
ディラック方程式を 1+1 次元で考慮し、その基礎となる決定論的「ネックレスのネックレス」オートマトンを、オントロジ的とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:06:04 GMT)
Causal Machine Learning for Moderation Effects [0.0] 我々は、新しいパラメータ、バランス付きグループ平均治療効果(BGATE)を提案する。
2つのBGATEの違いをとることで、2つのGATEを比較するよりも、より意味のある異質性を分析することができる。
追加の特定仮定を追加することで、グループ間の治療効果の特定のバランスの取れた差異を因果的に解釈することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 11:34:59 GMT)
CNN-DRL with Shuffled Features in Finance [0.0] 深層強化学習における畳み込みニューラルネットワークエージェントの財務データへの適用により、報酬が強化された。
特徴ベクトルに特定の置換を適用したことにより、CNN行列を生成し、より関連する特徴を近接して戦略的に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:46:28 GMT)
Biomimicry in Radiation Therapy: Optimizing Patient Scheduling for Improved Treatment Outcomes [0.0] 本研究は,放射線治療領域(RT)におけるバイオミミクリー原則の統合と,患者スケジューリングの最適化について考察する。
複雑なオンラインスケジューリング問題に対処するため、3つのバイオインスパイアされたアルゴリズムが最適化に使用される。
本研究は,RTの患者スケジューリングの最適化に応用されたバイオインスパイアされたアルゴリズムの有効性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 15:37:23 GMT)
Beyond Extraction: Contextualising Tabular Data for Efficient
Summarisation by Language Models [0.0] Retrieval-Augmented Generation アーキテクチャの従来の利用は、様々な文書から情報を取得するのに有効であることが証明されている。
本研究では,RAGに基づくシステムにおいて,複雑なテーブルクエリの精度を高めるための革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:18:35 GMT)
BanglaNet: Bangla Handwritten Character Recognition using Ensembling of
Convolutional Neural Network [0.0] 本稿では,複数の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルに基づく分類モデルを提案する。
Inception、ResNet、DenseNetといった最先端CNNモデルのアイデアに基づいた3つの異なるモデルが、拡張入力と非拡張入力の両方でトレーニングされている。
CMATERdb(英語版)、BanglaLekha-Isolated(英語版)、Ekush(英語版)の3つのベンチマークによる厳密な実験は、かなりの認識精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 01:08:19 GMT)
Axioms for the category of Hilbert spaces and linear contractions [0.0] ヒルベルト空間と線型縮約の圏は、確率、複素数、ノルム、連続性、凸性、次元を言及しない基本的な圏の性質によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 10:17:18 GMT)
Average R\'{e}nyi Entropy of a Subsystem in Random Pure State [0.0] 我々は$widetildeS_alpha (m,n)$から導かれる量子情報の$ln m$-dependenceをプロットする。
情報のほぼ消滅した領域は$alpha$の増加とともに短くなり、最終的には$alpha rightarrow infty$の極限で消える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 05:01:14 GMT)
Application of LLM Agents in Recruitment: A Novel Framework for Resume
Screening [0.0] 本稿では,新しい大規模言語モデルに基づくエージェント・フレームワークについて紹介する。
我々のフレームワークは、大規模なデータセットから各履歴を効率的に要約し、評価する能力において、異なる。
その結果,自動再試行フレームワークは従来の手作業よりも11倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 12:30:56 GMT)
Algorithmic Cluster Expansions for Quantum Problems [0.0] 計算問題のクラスに対して近似アルゴリズムを開発するための一般的な枠組みを確立する。
我々は,その同一性に近い量子回路の確率振幅を近似するために,我々の枠組みを適用した。
我々のアルゴリズム条件は期待値に対してほぼ最適であり、ゼロ自由度という意味での熱予測値に対して最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 23:38:03 GMT)
Ab initio electron-lattice downfolding: potential energy landscapes,
anharmonicity, and molecular dynamics in charge density wave materials [0.0] 計算上の課題は、特に大規模システム、長期スケール、非平衡系、強い相関関係を持つシステムにおいて発生する。
本研究は, 電子面の電子的特性と原子核運動のシミュレーションを促進するために, ダウンフォールディングアプローチが, 電子面の複雑さの低減をいかに促進するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 14:38:46 GMT)
A scheme for quantum-logic based transfer of accuracy in polarizability
measurement for trapped ions using a moving optical lattice [0.0] 閉じ込められたイオンに基づく光原子時計は、環境からの黒体放射との相互作用により、クロック遷移の系統的な周波数シフトに悩まされる。
本研究では, ある種から別の種への偏光率測定の精度を直接伝達する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 17:01:08 GMT)
A Framework for Scalable Ambient Air Pollution Concentration Estimation [0.0] 英国では大気汚染が重要な問題であり、大気汚染濃度のデータが大気質の改善を目的とした介入の基礎となっている。
欠落した測度を埋めることにより,時間的・空間的データギャップに対処するデータ駆動型機械学習モデルフレームワークを提案する。
このアプローチは、2018年を通してイングランドの包括的なデータセットを1kmx1kmの時間分解能で提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 18:03:07 GMT)
"Paraphrasing The Original Text" Makes High Accuracy Long-Context QA [0.0] 長文学習データの有効性を分析し、長文学習には「効果的な」データが必要であることを確認する。
そこで本研究では,データの有効性を高めるために「原文パラフレーズ」を追加することを提案する。
再フィニッシュデータセットでトレーニングされたモデルは、優れたロングコンテキスト能力を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Jan 2024 08:12:46 GMT)