Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

RAP-SAM: Towards Real-Time All-Purpose Segment Anything [120.2]
Segment Anything Model (SAM) は、一般化されたセグメンテーションを実現するための注目すべきモデルである。現在のリアルタイムセグメンテーションは、主に運転シーンのセグメンテーションのような1つの目的を持っている。本研究は、リアルタイムデプロイメントにおけるVFMの転送を実現するために、リアルタイムに全目的セグメンテーションと呼ばれる新しいリアルタイムセグメンテーション設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:30 GMT)
Prismer: A Vision-Language Model with Multi-Task Experts [119.8]
Prismerは、タスク固有の専門家のアンサンブルを利用する、データとパラメータ効率のビジョン言語モデルである。幅広い分野の専門家を活用することで、Prismerはこの専門家の知識を効率的にプールし、様々な視覚言語推論タスクに適応できることを示す。実験では,Prismerが最先端技術と競合する微調整および少数ショットの学習性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:09:40 GMT)
Towards Language-Driven Video Inpainting via Multimodal Large Language Models [119.7]
言語駆動型ビデオインペインティングという,新たなタスクを紹介します。インペイントプロセスのガイドには自然言語命令を使用する。 Instructionsデータセットによるビデオからの削除オブジェクトを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:13 GMT)
MM-Interleaved: Interleaved Image-Text Generative Modeling via Multi-modal Feature Synchronizer [109.4]
本稿では,画像テキストデータのエンドツーエンド生成モデルであるMM-Interleavedを提案する。マルチスケールおよびマルチイメージ機能同期モジュールを導入し、以前のコンテキストできめ細かい画像機能に直接アクセスできるようにする。 MM-Interleavedはマルチモーダルな指示に従って視覚的詳細を認識し、テキストと視覚の両方の条件に従って一貫した画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:50:16 GMT)
Improving Domain Adaptation through Extended-Text Reading Comprehension [108.2]
最近の研究は、適応型パターンによってフォーマットされた理解データを読み取るモデルが、ドメイン固有のタスクのパフォーマンスを大幅に改善できることを実証している。しかし、これらのパターンはドメイン固有の知識を用いて生のコーパスを解析することができない。 AdaptLLMと比較して、ドメイン固有のタスクで5%以上の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:29:37 GMT)
An Embarrassingly Simple Baseline for Imbalanced Semi-Supervised Learning [103.7]
半教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータを活用してモデルのパフォーマンスを向上させるという大きな約束を示している。我々は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方で不均衡なクラス分散が発生する不均衡SSLという、より現実的で困難な設定について検討する。我々は、ラベル付きデータを擬似ラベルで単純に補うことで、データの不均衡に取り組む単純なベースライン、SimiSについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:40:43 GMT)
Measuring the Discrepancy between 3D Geometric Models using Directional Distance Fields [98.2]
本稿では,DirDistを提案する。DirDistは3次元幾何データに対して,効率的で効果的で,頑健で,微分可能な距離測定法である。一般的な距離計量として、DirDistは3次元幾何学モデリングの分野を前進させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:31:53 GMT)
VMamba: Visual State Space Model [96.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、視覚表現学習の最も一般的な2つの基礎モデルである。計算効率を向上しつつ,これらのコンポーネントを継承する新しいアーキテクチャを提案する。空間領域を横断するクロススキャンモジュール(CSM)を導入し,任意の非因果的視覚画像を順序付きパッチシーケンスに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:55:39 GMT)
ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech Recognition Challenge [94.1]
この課題は、新しいエネルギー車両内で記録された100時間以上のマルチチャネル音声データを収集する。 1位チームのUSTCiflytekはASRトラックで13.16%のCER、ASDRトラックで21.48%のcpCERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:18:32 GMT)
UMG-CLIP: A Unified Multi-Granularity Vision Generalist for Open-World Understanding [93.5]
本稿では,マルチグラニュラリティアライメントを備えたコントラスト言語画像事前学習(CLIP)を拡張した。 UMG-CLIPと呼ばれる統一された多粒性学習フレームワークを開発し、異なるレベルの詳細で多目的知覚能力を持つモデルを同時に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:40:22 GMT)
MolCA: Molecular Graph-Language Modeling with Cross-Modal Projector and Uni-Modal Adapter [91.8]
言語モデル(LM)は、様々な1Dテキスト関連タスクにおいて、印象的な分子理解能力を示す。しかし、それらは本質的に2次元グラフの認識を欠いている。クロスモーダルプロジェクタとユニモーダルアダプタを用いた分子グラフ言語モデリング(MolCA: Molecular Graph-Language Modeling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:03:24 GMT)
OMG-Seg: Is One Model Good Enough For All Segmentation? [86.3]
OMG-Segは、タスク固有のクエリと出力を持つトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダアーキテクチャである。 OMG-Segは10以上の異なるセグメンテーションタスクをサポートできるが、計算とパラメータのオーバーヘッドを大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:34 GMT)
Self-Rewarding Language Models [84.7]
言語モデル自体がLLM-as-a-Judgeを介して使用される自己回帰言語モデルについて検討し、学習中に独自の報酬を提供する。反復型DPOトレーニングでは,指導の追従能力が向上するだけでなく,高品質な報酬をそれ自体に提供する能力も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:43:47 GMT)
ICML 2023 Topological Deep Learning Challenge : Design and Results [83.5]
コンペティションは参加者に、文献からトポロジカルニューラルネットワークのオープンソース実装を提供するよう求めた。この挑戦は2ヶ月の期間に28の予選の応募を惹きつけた。本稿では,課題の設計について述べるとともに,その主な知見を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:21:42 GMT)
Supervised Fine-tuning in turn Improves Visual Foundation Models [82.7]
2段階のViSFT (Vision SFT) は、視覚基盤モデルの詳細な知識を解き放つために提案される。 4.4B以上のパラメータを持つビジョントランスフォーマーは、様々な外部ベンチマークで改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:58:54 GMT)
MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [82.2]
大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。このベンチマークは、LLMがツールの使用意識を持ち、ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのものだ。 8つの人気のあるLCMを巻き込んだ実験を行い、その大半は依然として効果的にツールを選択するのに苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:57:10 GMT)
LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control [80.9]
本稿では,その問題に対する学習可能なパーセプション・アクション・コミュニケーション(LPAC)アーキテクチャを提案する。 CNNは局所認識を処理する。グラフニューラルネットワーク(GNN)はロボットのコミュニケーションを促進する。評価の結果,LPACモデルは標準分散型および集中型カバレッジ制御アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:18:58 GMT)
HaGRID - HAnd Gesture Recognition Image Dataset [79.2]
本稿では,ハンドジェスチャ認識システム構築のための巨大なデータセットであるHaGRIDを紹介し,それを管理するデバイスとのインタラクションに着目した。ジェスチャーは静的だが、特にいくつかの動的ジェスチャーを設計する能力のために拾われた。 HaGRIDには54,800の画像とジェスチャーラベル付きバウンディングボックスアノテーションが含まれており、手検出とジェスチャー分類のタスクを解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:02:56 GMT)
SHINOBI: Shape and Illumination using Neural Object Decomposition via BRDF Optimization In-the-wild [78.5]
制約のない画像コレクションに基づくオブジェクトの逆レンダリングは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおける長年の課題である。マルチレゾリューションハッシュ符号化に基づく暗黙の形状表現により,高速かつ堅牢な形状復元が可能となることを示す。本手法はクラス非依存であり,3Dアセットを生成するために,オブジェクトのWildイメージコレクションで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:01:19 GMT)
On Error Propagation of Diffusion Models [77.9]
DMのアーキテクチャにおける誤り伝播を数学的に定式化するための理論的枠組みを開発する。累積誤差を正規化項として適用して誤差伝搬を低減する。提案した正規化はエラーの伝播を低減し,バニラDMを大幅に改善し,以前のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:18:59 GMT)
Soft Mixture Denoising: Beyond the Expressive Bottleneck of Diffusion Models [76.5]
我々は,現在の拡散モデルが後方認知において表現力のあるボトルネックを持っていることを示した。本稿では,後方復調のための表現的かつ効率的なモデルであるソフトミキシング・デノナイジング(SMD)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:16:33 GMT)
Preparing Lessons for Progressive Training on Language Models [75.9]
人工知能におけるトランスフォーマーの急速な進歩は、資源消費の増加と温室効果ガス排出のコストを犠牲にしている。我々は,低層学習におけるtextbflayer functitextbfonality による extextbfpanding textbfoperation の授業をプレptextbfars で行うApolloを提案する。実験では、アポロは最先端の加速比を達成し、事前訓練されたモデルを用いた手法にさえ対抗できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 01:41:29 GMT)
WorldDreamer: Towards General World Models for Video Generation via Predicting Masked Tokens [75.0]
本稿では,世界物理学と運動の包括的理解を促進する先駆的な世界モデルであるWorldDreamerを紹介する。 WorldDreamerは、教師なしのビジュアルシーケンスモデリングチャレンジとして世界モデリングをフレーム化している。我々の実験によると、WorldDreamerは自然のシーンや運転環境など、さまざまなシナリオでビデオを生成するのに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:01:20 GMT)
E^2-LLM: Efficient and Extreme Length Extension of Large Language Models [74.1]
本稿では,E2-LLMと呼ばれる大規模言語モデルに対して,1つの訓練手順と劇的にコストを削減した効率的な拡張手法を提案する。複数のベンチマークデータセットに対する総合的な実験結果から,E2-LLMが長文課題に対する有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:18:43 GMT)
Chem-FINESE: Validating Fine-Grained Few-shot Entity Extraction through Text Reconstruction [72.2]
化学領域における微粒な数発の実体抽出は、2つの固有の課題に直面している。 Chem-FINESEには、Seq2seqエンティティ抽出器とSeq2seq自己検証モジュールの2つのコンポーネントがある。新たに提案したフレームワークは,それぞれ8.26%,6.84%の絶対F1スコアゲインに寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:20:15 GMT)
GPAvatar: Generalizable and Precise Head Avatar from Image(s) [71.6]
GPAvatarは、1つの前方パスで1つまたは複数の画像から3Dヘッドアバターを再構築するフレームワークである。提案手法は,忠実なアイデンティティ再構築,正確な表現制御,多視点一貫性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:56:34 GMT)
Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts for Vision-language Instruction Tuning [71.5]
クラスター条件のLoRAエキスパート(MoCLE)の混合 MoCLEはタスクカスタマイズモデルパラメータを活性化するために設計された新しいMixture of Expertsアーキテクチャである。新規な命令に対するMoCLEの一般化能力を改善するために、別個のユニバーサルエキスパートがさらに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:08:49 GMT)
Through the Dual-Prism: A Spectral Perspective on Graph Data Augmentation for Graph Classification [71.4]
本稿では,DP-NoiseとDP-Maskを組み合わせたDual-Prism(DP)拡張手法を提案する。低周波固有値の変動を保ちながら、拡張グラフを生成する際に、臨界特性を大規模に保存できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:58:53 GMT)
CustomVideo: Customizing Text-to-Video Generation with Multiple Subjects [70.7]
カスタマイズされたテキスト・ツー・ビデオ生成は、テキストプロンプトと主題参照によってガイドされる高品質なビデオを生成することを目的としている。複数の被験者の指導でアイデンティティ保存ビデオを生成する新しいフレームワークであるCustomVideoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:23:51 GMT)
Code Prompting Elicits Conditional Reasoning Abilities in Text+Code LLMs [70.0]
条件付き推論は、大きな言語モデル(LLM)で研究されている本稿では,自然言語問題をコードに変換する一連のプロンプトを提案し,生成したコードでLLMをプロンプトする。我々は、コードがどのように条件付き推論能力を引き出すか、どの機能を通してどのように促すかを実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:32:24 GMT)
HCVP: Leveraging Hierarchical Contrastive Visual Prompt for Domain Generalization [69.3]
ドメイン一般化(DG)は、不変の機能を学ぶことによって、目に見えないシナリオに優れた機械学習モデルを作成するための取り組みである。モデルにドメインレベルとタスク固有の特性を補足する新しい手法を提案する。このアプローチは、特定の特徴から不変な特徴をより効果的に分離し、一般化を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:23:21 GMT)
Communication-Efficient Personalized Federated Learning for Speech-to-Text Tasks [66.8]
プライバシー保護と法的規制を満たすために、連邦学習(FL)は、音声テキスト(S2T)システムのトレーニングにおいて大きな注目を集めている。 S2Tタスクで一般的に使用されるFLアプローチ(textscFedAvg)は、通常、広範な通信オーバーヘッドに悩まされる。我々は、クライアント側チューニングとサーバとのインタラクションのための軽量なLoRAモジュールであるtextscFedLoRA と、$k$-near を備えたグローバルモデルである textscFedMem を導入したパーソナライズされたS2Tフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:39:38 GMT)
The Manga Whisperer: Automatically Generating Transcriptions for Comics [65.6]
我々は,パネル,テキストボックス,文字ボックスを検出可能な統一モデル Magi を提案する。本稿では,検出したテキストボックスを読み順にソートし,対話文を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:09 GMT)
Mathematical Algorithm Design for Deep Learning under Societal and Judicial Constraints: The Algorithmic Transparency Requirement [65.3]
計算モデルにおける透過的な実装が実現可能かどうかを分析するための枠組みを導出する。以上の結果から,Blum-Shub-Smale Machinesは,逆問題に対する信頼性の高い解法を確立できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:32:38 GMT)
Text-driven Talking Face Synthesis by Reprogramming Audio-driven Models [64.1]
本稿では,事前学習した音声駆動音声合成モデルをテキスト駆動で動作させる手法を提案する。提供されたテキスト文を記述した顔ビデオを簡単に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:31:46 GMT)
Simple and effective data augmentation for compositional generalization [64.0]
MRをサンプリングし,それらを逆翻訳するデータ拡張法は,合成一般化に有効であることを示す。注目すべきは、一様分布からのサンプリングは、テスト分布からのサンプリングとほぼ同等に実行されることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:13:59 GMT)
Silent Guardian: Protecting Text from Malicious Exploitation by Large Language Models [63.9]
大規模言語モデル(LLM)に対するテキスト保護機構であるSilent Guardianを紹介する。保護されるテキストを慎重に修正することで、TPEはLDMを誘導して最初にエンドトークンをサンプリングし、直接相互作用を終了させることができる。本研究では,SGがターゲットテキストを種々の構成で効果的に保護し,保護成功率の約100%を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:57:37 GMT)
Querying Easily Flip-flopped Samples for Deep Active Learning [63.6]
アクティブラーニング(英: Active Learning)は、ラベルのないデータを戦略的に選択してクエリすることで、モデルの性能を向上させることを目的とした機械学習パラダイムである。効果的な選択戦略の1つはモデルの予測の不確実性に基づくもので、サンプルがどの程度情報的であるかの尺度として解釈できる。本稿では,予測されたラベルの不一致の最小確率として,最小不一致距離(LDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:12:23 GMT)
HGAttack: Transferable Heterogeneous Graph Adversarial Attack [63.4]
ヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)は、Webやeコマースなどの分野でのパフォーマンスでますます認識されている。本稿ではヘテロジニアスグラフに対する最初の専用グレーボックス回避手法であるHGAttackを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:47:13 GMT)
Towards Lightweight Super-Resolution with Dual Regression Learning [61.5]
深層ニューラルネットワークは、画像超解像(SR)タスクにおいて顕著な性能を示した。 SR問題は通常不適切な問題であり、既存の手法にはいくつかの制限がある。本稿では、SRマッピングの可能な空間を削減するために、二重回帰学習方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:03:23 GMT)
AutoFT: Robust Fine-Tuning by Optimizing Hyperparameters on OOD Data [60.6]
ファンデーションモデルは、タスク固有のデータを微調整することで、望ましいタスクに適応できるリッチな表現をエンコードする。強靭な微調整法は手作りの正則化技術を用いる。基礎モデルの微調整を導くためのデータ駆動型アプローチであるAutoFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:58:49 GMT)
Multilingual Visual Speech Recognition with a Single Model by Learning with Discrete Visual Speech Units [59.8]
本稿では,1つのモデルを用いた文レベル多言語視覚音声認識について検討する。近年の音声音声ユニットの成功により、自己監督型視覚音声モデルから抽出した視覚音声特徴を識別して、提案した視覚音声ユニットを得る。我々は、従来の言語固有のVSRモデルに匹敵する性能を1つの訓練モデルで達成し、最先端の多言語VSRのパフォーマンスを新たに設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:46:02 GMT)
Compositional Program Generation for Few-Shot Systematic Generalization [59.6]
コンポジションプログラムジェネレータ(CPG)と呼ばれるニューロシンボリックアーキテクチャに関する研究 CPGには3つの重要な特徴がある: 文法規則の形で、テキストモジュラリティ、テキストコンポジション、テキストタストラクションである。 SCAN と COGS のベンチマークでは,SCAN の14例と COGS の22例を使用して,完全な一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:25:38 GMT)
Tiny Multi-Agent DRL for Twins Migration in UAV Metaverses: A Multi-Leader Multi-Follower Stackelberg Game Approach [59.1]
無人航空機(UAV)とメタバースの相乗効果は、UAVメタバースと呼ばれる新しいパラダイムを生み出している。本稿では,UAVメタバースにおける効率的なUTマイグレーションのためのプルーニング技術に基づく,機械学習に基づく小さなゲームフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:14:13 GMT)
GaussianBody: Clothed Human Reconstruction via 3d Gaussian Splatting [58.7]
本稿では,3次元ガウシアンスプラッティングをベースとした,ガウシアンボディと呼ばれる新しい布地復元手法を提案する。静的な3次元ガウススメッティングモデルを動的復元問題に適用することは、複雑な非剛性変形とリッチな布の細部のために非自明である。本手法は,ダイナミックな衣料人体に高精細な画質で,最先端のフォトリアリスティックなノベルビューレンダリングを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:48:13 GMT)
Towards Generative Abstract Reasoning: Completing Raven's Progressive Matrix via Rule Abstraction and Selection [58.6]
Ravenのプログレッシブマトリックスは、マシンインテリジェンスにおける抽象的な視覚的推論を探索するために広く使われている。参加者は、基本的な属性変更ルールを推測することで、強力な推論能力を示すことができる。本稿では,潜在空間におけるルール AbstractIon と Selection を用いて,回答生成問題を解決する条件生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:28:44 GMT)
Instance Brownian Bridge as Texts for Open-vocabulary Video Instance Segmentation [57.0]
任意のクラステキストでオブジェクトを一時配置することは、オープン語彙ビデオインスタンス(VIS)の第一の追求である従来の方法は、各フレームとクラステキストを別々にアライメントすることで、オブジェクトインスタンスを認識するために、画像テキスト事前学習モデルを活用する。フレームレベルのインスタンス表現をBrownian Bridgeとしてリンクして、インスタンスのダイナミクスをモデル化し、ブリッジレベルのインスタンス表現をクラステキストにアライメントすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:20:07 GMT)
Neural Echos: Depthwise Convolutional Filters Replicate Biological Receptive Fields [56.7]
哺乳類網膜で観察される生体受容野を,深部核が効果的に複製していることを示す証拠を提示する。生体受容の分野からインスピレーションを得る手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:06:22 GMT)
Partial Label Learning with a Partner [55.7]
部分ラベル学習(PLL)では、各インスタンスは候補ラベルのセットに関連付けられ、そのうち1つだけが接地真実である。提案手法は, 未ラベルサンプルの同定と修正を支援するため, 新たなパートナーを導入し, 相互監督のパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:20:27 GMT)
Hierarchical certification of non-classical network correlations [55.0]
ネットワークに対して線形および非線形ベルのような不等式を導出する。我々は、自然が最終的に量子力学によって支配されていると仮定することなく、ネットワーク非局所性とネットワーク非局所性の間の階層構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:14:34 GMT)
Understanding Augmentation-based Self-Supervised Representation Learning via RKHS Approximation and Regression [53.2]
最近の研究は、自己教師付き学習とグラフラプラシアン作用素のトップ固有空間の近似との関係を構築している。この研究は、増強に基づく事前訓練の統計的分析に発展する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:00:30 GMT)
FactCHD: Benchmarking Fact-Conflicting Hallucination Detection [52.5]
FactCHD は LLM からファクトコンフリクトの幻覚を検出するために設計されたベンチマークである。 FactCHDは、バニラ、マルチホップ、比較、セット操作など、さまざまな事実パターンにまたがる多様なデータセットを備えている。 Llama2 に基づくツール強化 ChatGPT と LoRA-tuning による反射的考察を合成する Truth-Triangulator を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:20:06 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） (Thu, 18 Jan 2024 09:31:28 GMT)
Image Translation as Diffusion Visual Programmers [52.1]
Diffusion Visual Programmer (DVP) は、ニューロシンボリックな画像翻訳フレームワークである。我々のフレームワークはGPTアーキテクチャ内に条件フレキシブル拡散モデルをシームレスに組み込む。大規模な実験は、DVPの卓越したパフォーマンスを示し、同時に芸術を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:50:09 GMT)
Curvature-Balanced Feature Manifold Learning for Long-Tailed Classification [52.0]
尾のクラスは必ずしも学習が難しいわけではなく、サンプルバランスのデータセットでモデルバイアスが観測されていることを示す。本稿では, 曲率バランスと平らな知覚多様体の学習を容易にするため, 曲率正規化を提案する。我々の研究は、モデルバイアスに関する幾何学的分析の視点を開き、非長い尾とサンプルバランスのデータセットのモデルバイアスに注意を払うよう研究者に促す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:15:19 GMT)
Benchmarking Robustness of Multimodal Image-Text Models under Distribution Shift [50.6]
本稿では,5つのタスクに対する共通の摂動下での12のオープンソース画像テキストモデルの堅牢性について検討する。文字レベルの摂動はテキストの最も深刻な分布シフトであり、ズームボケは画像データにとって最も深刻なシフトである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:16:35 GMT)
Few-shot Quality-Diversity Optimization [50.3]
品質多様性(QD)の最適化は、強化学習における知覚的最小値とスパース報酬を扱う上で効果的なツールであることが示されている。本稿では,タスク分布の例から,パラメータ空間の最適化によって得られる経路の情報を利用して,未知の環境でQD手法を初期化する場合,数発の適応が可能であることを示す。ロボット操作とナビゲーションベンチマークを用いて、疎密な報酬設定と密集した報酬設定の両方で実施された実験は、これらの環境でのQD最適化に必要な世代数を著しく削減することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:12:12 GMT)
Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study [49.5]
医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。データ分散のばらつき、データの不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する場合の転送学習の問題などである。本稿では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:59:27 GMT)
Noise Contrastive Estimation-based Matching Framework for Low-resource Security Attack Pattern Recognition [49.5]
TTP(Tactics, Techniques and Procedures)は、サイバーセキュリティドメインにおける高度な攻撃パターンを表す。そこで本研究では,TTPラベルへのテキストの割り当てが,両者の直接的な意味的類似性によって決定される,異なる学習パラダイムの問題を定式化する。本稿では,効果的なサンプリングベース学習機構を備えたニューラルマッチングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:02:00 GMT)
Learn to Categorize or Categorize to Learn? Self-Coding for Generalized Category Discovery [49.2]
テスト時に未知のカテゴリを発見できる新しい,効率的かつ自己管理手法を提案する。このアプローチの健全な特徴は、個々のデータインスタンスに最小長のカテゴリコードの割り当てである。試行錯誤による評価は, 提案手法の有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:53:45 GMT)
Meme-ingful Analysis: Enhanced Understanding of Cyberbullying in Memes Through Multimodal Explanations [48.8]
Em MultiBully-Exは、コード混在型サイバーいじめミームからマルチモーダルな説明を行うための最初のベンチマークデータセットである。ミームの視覚的およびテキスト的説明のために,コントラスト言語-画像事前学習 (CLIP) アプローチが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:24:30 GMT)
Semantic-Guided Generative Image Augmentation Method with Diffusion Models for Image Classification [48.6]
画像分類のための拡散モデルを用いた意味誘導型生成画像拡張法であるSGIDを提案する。具体的には、SGIDは拡散モデルを用いて、画像の多様性に優れた拡張画像を生成する。さらに、画像ラベルとキャプションを、拡張画像とオリジナル画像のセマンティック一貫性を維持するためのガイダンスとして用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:03:28 GMT)
Towards Learning from Graphs with Heterophily: Progress and Future [47.6]
連結ノードが異なるラベルや異種な特徴を持つ傾向にあるヘテロフィルスグラフは、最近大きな注目を集め、多くのアプリケーションを発見した。本稿では,ヘテロフィリーグラフを用いた学習に関する既存の研究を概観する。我々は180以上の出版物を収集し、この分野の発展を紹介します。そこで我々は,学習戦略,モデルアーキテクチャ,実践的応用を含む階層的分類に基づく既存手法を体系的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:36:38 GMT)
LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition [46.8]
ローランク適応(LoRA)は、しばしば新しいタスクのために細調整された大きな言語モデル(LLM)に使用される。本稿では,多様なタスクで訓練されたLoRAモジュールの組み立てのためのフレームワークであるLoraHubを紹介する。新しいタスクからいくつか例を挙げると、LoraHubは複数のLoRAモジュールを流動的に結合することができ、人間の専門知識や前提を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:53:39 GMT)
ChatQA: Building GPT-4 Level Conversational QA Models [46.5]
本稿では,対話型質問応答(QA)モデルであるChatQAを紹介し,GPT-4レベルの精度を得る。マルチターンQAデータセットに高密度検索器を微調整し、最先端のクエリ書き換えモデルに匹敵する結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:11 GMT)
Comprehensive OOD Detection Improvements [46.5]
このタスクのために、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出手法が作成されている。我々は,時間的高速化と性能向上の両面において,特徴埋め込みの次元的削減を表現ベース手法に適用する。提案手法の有効性を,OpenOODv1.5ベンチマークフレームワーク上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:05:35 GMT)
Free Lunch for Generating Effective Outlier Supervision [46.4]
本稿では, ほぼ現実的な外乱監視を実現するための超効率的な手法を提案する。提案したtextttBayesAug は,従来の方式に比べて偽陽性率を 12.50% 以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:10:39 GMT)
Enhancing High-Resolution 3D Generation through Pixel-wise Gradient Clipping [46.4]
高解像度の3Dオブジェクト生成は、包括的な注釈付きトレーニングデータの入手が限られているため、依然として困難な課題である。近年の進歩は、広範囲なキュレートされたWebデータセットに事前訓練された画像生成モデルを活用することで、この制約を克服することを目的としている。本稿では,既存の3次元生成モデルへのシームレスな統合を目的とした,Pixel-wise Gradient Clipping (PGC) と呼ばれる革新的な操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:29:09 GMT)
CodeKGC: Code Language Model for Generative Knowledge Graph Construction [46.2]
コードのような構造化データに基づいて訓練された大規模な生成言語モデルは、構造予測や推論タスクのために自然言語を理解する素晴らしい能力を示してきた。知識グラフ内の意味構造を効果的に活用するスキーマ対応プロンプトを開発した。実験結果から,提案手法はベースラインと比較してベンチマークデータセットの性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:14:35 GMT)
A Hierarchical Framework with Spatio-Temporal Consistency Learning for Emergence Detection in Complex Adaptive Systems [46.1]
創発性(英: Emergence)は、対話エージェントによって構成される複雑な適応システムのグローバルな性質である。本稿では,これら2つの課題を解決するために,CAS時間一貫性学習を用いた階層型フレームワークを提案する。本手法は,従来の手法や深層学習法よりも高精度な検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:55:05 GMT)
GSB: Group Superposition Binarization for Vision Transformer with Limited Training Samples [46.0]
Vision Transformer (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著に機能している。 ViTは通常、比較的限られた数のトレーニングサンプルで深刻なオーバーフィッティング問題に悩まされる。本稿では,GSB(Group Superposition Binarization)と呼ばれる新しいモデルバイナライゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:22:14 GMT)
Inconsistent dialogue responses and how to recover from them [45.9]
チャットシステムにとって重要な問題のひとつは、自分自身の好み、意見、信念、事実に一貫性を維持することだ。本研究では,チャットシステムの発話整合性を評価する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:46:04 GMT)
TopCoW: Benchmarking Topology-Aware Anatomical Segmentation of the Circle of Willis (CoW) for CTA and MRA [45.8]
TopCoWデータセットは、13の可能なCoWコンテナコンポーネントに対して、ボクセルレベルのアノテーションを備えた最初のパブリックデータセットである。 TopCoWチャレンジは、マルチクラス解剖学的セグメンテーションタスクとしてCoWの特性問題を定式化した。トップパフォーマンスチームは、多くのCoWコンポーネントをDiceのスコアに分割することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:29:31 GMT)
NODI: Out-Of-Distribution Detection with Noise from Diffusion [45.7]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、マシンラーニングモデルを安全にデプロイする上で重要な部分である。従来の方法では、分布内データセットの限られた使用量でOODスコアを計算していた。 MAEベースのイメージエンコーダでパフォーマンスが3.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:45:16 GMT)
The Synergy Between Optimal Transport Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning [45.6]
本稿では、最適輸送理論とマルチエージェント強化学習(MARL)の統合について検討する。 OTがMARLに影響を与える5つの重要な領域がある。本稿では,OTとMARLの相乗効果がスケーラビリティ問題にどのように対処できるかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:34:46 GMT)
Traffic Smoothing Controllers for Autonomous Vehicles Using Deep Reinforcement Learning and Real-World Trajectory Data [45.1]
我々は、自動運転車に展開できる交通平滑なクルーズコントローラーを設計する。我々はテネシー州のI-24ハイウェイの実際の軌跡データを活用している。その結果、低4%の自律走行車侵入速度で、多くの停止・停止波を示す軌道上で15%以上の燃料を節約できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:50:41 GMT)
ICGNet: A Unified Approach for Instance-Centric Grasping [44.8]
オブジェクト中心の把握のためのエンドツーエンドアーキテクチャを導入する。提案手法の有効性を,合成データセット上での最先端手法に対して広範囲に評価することにより示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:41:41 GMT)
INTERVENOR: Prompt the Coding Ability of Large Language Models with the Interactive Chain of Repairing [44.7]
InterVENORはCode LearnerとCode Teacherという2つのエージェントを使って、コードの修復にさまざまな役割を担っている。コード学習者は、コード教師からの指示に従ってコードの生成と修復を依頼される。 Code Teacherは、コンパイラからのフィードバックに応じてコードエラーを再考し、繰り返し再生の連鎖を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:36:46 GMT)
Meta-Learning with Versatile Loss Geometries for Fast Adaptation Using Mirror Descent [44.6]
メタ学習における根本的な課題は、タスク固有のモデルをトレーニングするために、抽出したモデルを迅速に“適応”する方法である。既存のアプローチは、タスク毎のトレーニングプロセスの収束性を高めるプリコンディショナーを使用して、この課題に対処する。この寄与は非線形ミラーマップを学習することでこの制限に対処し、多角距離メートル法を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:42:48 GMT)
Edit One for All: Interactive Batch Image Editing [44.5]
本稿では,StyleGANを媒体として,インタラクティブなバッチ画像編集手法を提案する。サンプル画像中のユーザが指定した編集(例えば、顔の前面に表示させる)が与えられた場合、我々の方法は自動的に他のテスト画像に編集を転送することができる。実験により,本手法を用いた編集は,既存の単一画像編集法と類似した視覚的品質を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:58:44 GMT)
Enhancing Video Super-Resolution via Implicit Resampling-based Alignment [44.3]
超高解像度ビデオでは、時間とともに情報伝達をサポートするためにフレームワイドアライメントを用いるのが一般的である。我々は,アライメントが有効であるためには,空間歪みを最小限に抑えながら基準周波数スペクトルを維持すべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:10:01 GMT)
Exploring the Reasoning Abilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs): A Comprehensive Survey on Emerging Trends in Multimodal Reasoning [44.1]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のフロンティアを分類・記述し、既存のマルチモーダル推論の評価プロトコルについて概観する。本稿では,MLLMの推論集約型タスクへの適用動向を紹介するとともに,現在の実践と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:31:47 GMT)
Unified Uncertainty Calibration [43.7]
不確実性校正(U2C:emphunified uncertainty calibration)は、アレタリックと不確実性を組み合わせた総合的な枠組みである。 U2Cは、不確実性推定のクリーンな学習理論分析を可能にし、さまざまなImageNetベンチマークでリジェクションや分類よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:48:17 GMT)
GPT4Ego: Unleashing the Potential of Pre-trained Models for Zero-Shot Egocentric Action Recognition [43.1]
GPT4Egoは、ZS-EAR向けの単純だが驚くほど強力なVLMフレームワークである。 GPT4Egoは3つの大規模エゴセントリックビデオベンチマークにおいて既存のVLMよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:04:46 GMT)
Real-time Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering with 4D Gaussian Splatting [42.8]
2次元画像から動的3Dシーンを再構成し、時間とともに多様なビューを生成することは、シーンの複雑さと時間的ダイナミクスのために困難である。本研究では、4次元プリミティブの集合を明示的な幾何学と外観モデルを用いて最適化することにより、動的シーンの基本的な時間的レンダリング量を近似することを提案する。我々のモデルは概念的に単純であり、異方性楕円によってパラメータ化され、空間と時間で任意に回転する4次元ガウスのパラメータと、4次元球面調和係数で表されるビュー依存および時間進化の外観から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:29:36 GMT)
Learning Non-myopic Power Allocation in Constrained Scenarios [42.6]
エピソード制約下でのアドホック干渉ネットワークにおける効率的な電力配分のための学習ベースフレームワークを提案する。我々はアクター・クリティカルなアルゴリズムを用いて各ステップにおける制約・アウェア・パワー・アロケーションを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:44:34 GMT)
Mean Teacher DETR with Masked Feature Alignment: A Robust Domain Adaptive Detection Transformer Framework [42.0]
平均教師に基づく2段階特徴アライメント法は、事前訓練段階と自己学習段階とからなる。事前訓練段階では,画像スタイルの転送によって生成されたラベル付きターゲットライクな画像を用いて,性能変動を回避する。自己学習の段階では、平均教師に基づく擬似ラベルによるラベル付き対象画像を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:44:08 GMT)
Nearly $d$-Linear Convergence Bounds for Diffusion Models via Stochastic Localization [40.8]
データ次元において線形である第1収束境界を提供する。拡散モデルは任意の分布を近似するために少なくとも$tilde O(fracd log2(1/delta)varepsilon2)$ stepsを必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:54:37 GMT)
AMSP-UOD: When Vortex Convolution and Stochastic Perturbation Meet Underwater Object Detection [40.5]
AMSP-UOD(Amplitude-Modulated Perturbation and Vortex Convolutional Network)を提案する。 AMSP-UODは複雑な水中環境における非理想的撮像因子が検出精度に与える影響に対処する。提案手法は,既存の最先端手法よりも精度とノイズ免疫の点で優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:04:32 GMT)
Exploring General Intelligence via Gated Graph Transformer in Functional Connectivity Studies [39.8]
Gated Graph Transformer (GGT) フレームワークは,機能的接続性(FC)に基づく認知的メトリクスの予測を目的としているフィラデルフィア神経発達コホート(PNC)に関する実証的検証は,我々のモデルにおいて優れた予測能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:28:26 GMT)
Synergistic Multiscale Detail Refinement via Intrinsic Supervision for Underwater Image Enhancement [39.2]
マルチステージを含む水中シーンの細部を高度化するための内在監視(SMDR-IS)を提案する。 ASISFモジュールは、多段劣化段階における特徴伝達を正確に制御し、ガイドすることができる。 Bifocal Intrinsic-Context Attention Module (BICA) は画像中のマルチスケールシーン情報を効率的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:57:05 GMT)
DiffusionGPT: LLM-Driven Text-to-Image Generation System [39.2]
DiffusionGPTは、様々な種類のプロンプトをシームレスに調整し、ドメインエキスパートモデルを統合できる統一された生成システムを提供する。 LLMはプロンプトを解析し、Tree-of-Thoughtを使用して適切なモデルの選択をガイドし、入力制約を緩和する。本稿では,Advantage Databasesを紹介し,Tree-of-Thoughtは人間のフィードバックに富み,モデル選択プロセスと人間の好みを一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:30:58 GMT)
Improving Faithfulness of Abstractive Summarization by Controlling Confounding Effect of Irrelevant Sentences [38.9]
事実整合性は、共同創設者として機能する入力テキストの無関係な部分によって引き起こされる可能性があることを示す。そこで我々は,人間が記述した関連文を利用できる場合に利用することにより,そのような欠点を抑えるためのシンプルなマルチタスクモデルを設計する。提案手法は,AnswerSumm citepfabbri 2021answersummデータセットの強いベースラインに対して,忠実度スコアを20%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:27:04 GMT)
Vulnerabilities of Foundation Model Integrated Federated Learning Under Adversarial Threats [38.8]
フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシとセキュリティに関連する機械学習における重要な問題に対処するが、特定の状況下でのデータ不足と不均衡に悩まされる。ファンデーションモデル(FM)の出現は、既存のFLフレームワークの制限に対する潜在的な解決策を提供する。 FM統合FL(FM-FL)の脆弱性を敵の脅威下で調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:56:42 GMT)
Explaining the Implicit Neural Canvas: Connecting Pixels to Neurons by Tracing their Contributions [38.6]
Implicit Neural Representation (INR) は、信号の連続表現として訓練されたニューラルネットワークである。我々の研究は、各ニューロンの出力画素への寄与の強さを調べることによって、INRの特性を説明する統一的な枠組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:57:40 GMT)
Harnessing Density Ratios for Online Reinforcement Learning [37.8]
密度比に基づくアルゴリズムにはオンラインのアルゴリズムがある。新しいアルゴリズム (GLOW) は, サンプル効率の良いオンライン探索を行うために, 密度比の実現可能性と値関数の実現可能性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:21:06 GMT)
Maximal-Capacity Discrete Memoryless Channel Identification [37.6]
複数のメモリレスチャネル(DMC)の中で、最も高いキャパシティを持つチャネルを特定することの問題点を考察する。キャパシティ推定器を提案し、推定器誤差の厳密な信頼境界を導出する。 BestChanIDと呼ばれるギャップ除去アルゴリズムを提案する。 NaiveChanSel と MedianChanEl の2つのアルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:44:10 GMT)
Improving fine-grained understanding in image-text pre-training [37.2]
SPARse Fine-fine Contrastive Alignment (SPARC) は、画像とテキストのペアからよりきめ細かなマルチモーダル表現を事前学習する簡単な方法である。粗い情報に依存した画像レベルのタスクに対して、競合するアプローチよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:28:45 GMT)
Question-Answer Cross Language Image Matching for Weakly Supervised Semantic Segmentation [37.2]
クラスアクティベーションマップ(CAM)は、弱教師付きセマンティックセグメンテーションの一般的なツールとして登場した。我々はWSSS(QA-CLIMS)のための質問応答クロスランゲージ画像マッチングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:55:13 GMT)
Leveraging Biases in Large Language Models: "bias-kNN'' for Effective Few-Shot Learning [36.7]
本研究では, バイアスkNN'という新しい手法を紹介する。このアプローチはバイアスのある出力を生かし、それらをkNNの主要な特徴として利用し、金のラベルを補足する。多様なドメインテキスト分類データセットと異なるGPT-2モデルサイズにまたがる包括的評価は、バイアス-kNN'法の適用性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:05:45 GMT)
ESD: Expected Squared Difference as a Tuning-Free Trainable Calibration Measure [36.0]
期待される正方偏差(ESD)は、チューニング不要なトレーニング可能なキャリブレーション目標損失である。従来の手法と比較して,ESDが最良の校正結果をもたらすことを示す。 ESDは、トレーニング中の校正に必要な計算コストを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:27:09 GMT)
Advancing Large Multi-modal Models with Explicit Chain-of-Reasoning and Visual Question Generation [35.3]
本稿では,視覚的内容とテキストによる指示に基づいて,明示的な推論を行う能力を備えたLMMの創発的アプローチを提案する。本稿では,質問に対して必要な知識を習得し,推論プロセスの堅牢性と説明可能性を高めるシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:21:56 GMT)
MAMBA: Multi-level Aggregation via Memory Bank for Video Object Detection [35.2]
我々は,MAMBAと呼ばれるメモリバンクを用いたマルチレベル集約アーキテクチャを提案する。具体的には,既存の手法の欠点を解消するために,メモリバンクが2つの新しい操作を施している。従来の最先端手法と比較して,提案手法は速度と精度の両面で優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:13:06 GMT)
Virchow: A Million-Slide Digital Pathology Foundation Model [34.4]
本稿では,コンピュータ病理学の基礎モデルであるVirchowを紹介する。 Virchowは、150万のヘマトキシリンとエオシン染色されたスライドイメージに基づいて、632万のパラメータをトレーニングしたビジョントランスフォーマーモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:55:30 GMT)
AGILE3D: Attention Guided Interactive Multi-object 3D Segmentation [34.3]
我々は,複数の3Dオブジェクトの同時セグメンテーションをサポートする,効率的で注目度の高いモデルAGILE3Dを紹介する。ユーザクリックを空間的時間的クエリとしてエンコードし、クリッククエリと3Dシーン間の明示的なインタラクションを可能にする。 4つの異なる3Dポイントクラウドデータセットによる実験では、AGILE3Dは新たな最先端技術を設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:17 GMT)
Disentangled Condensation for Large-scale Graphs [34.1]
本稿では,異なるサイズのグラフに対してスケーラブルなグラフ凝縮を実現するために,大規模グラフに対する分散凝縮(Disentangled Condensation)を提案する。 DisCoは1億以上のノードと10億のエッジを持つogbn-papers100Mグラフに、フレキシブルな削減レートでスケールアップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:59:00 GMT)
Distribution Consistency based Self-Training for Graph Neural Networks with Sparse Labels [33.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)のノード分類は重要な課題であるラベルなしデータの豊富さを活用するための、広く普及しているフレームワークとして、セルフトレーニングが登場した。本稿では,情報的かつ分散の相違を認識可能な疑似ラベル付きノードを識別する,新しい分散一貫性グラフ自己学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:07:48 GMT)
FREED++: Improving RL Agents for Fragment-Based Molecule Generation by Thorough Reproduction [33.6]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)はドッキングスコア(DS)を報奨として分子を生成するための有望なアプローチとして登場した。我々はFREED(arXiv:2110.01219)と呼ばれる分子生成の最近のモデルを再現し、精査し、改善する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:54:19 GMT)
Exposing Lip-syncing Deepfakes from Mouth Inconsistencies [33.5]
リップシンクのディープフェイク(英: Lip-syncing Deepfake)は、人の唇の動きをAIモデルを使って説得力のある方法で生成し、修正された音声や全く新しい音声にマッチさせるデジタル操作されたビデオである。本稿では,口領域の時間的不整合を識別し,口内不整合(LIPINC)に基づく口内深度検出法を提案する。我々のモデルはこれらの不規則性をうまく捉え、いくつかのベンチマークディープフェイクデータセットで最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:35:37 GMT)
Increasing biases can be more efficient than increasing weights [33.1]
ユニットは、あるユニットから次のユニットに渡されるときに、非破壊的な情報を保存することの重要性を強調します。重みよりもバイアスの増加に焦点を当てることで、ニューラルネットワークモデルの性能が大幅に向上する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:13:12 GMT)
Stream Query Denoising for Vectorized HD Map Construction [32.9]
本稿では,HDマップ構築における時間的モデリングのための新しいアプローチとして,ストリームクエリデノイング(SQD)戦略を紹介する。提案手法は,前フレームからの地中真実情報に雑音を加えることによって摂動された問合せを識別することを含む。これにより,ストリームクエリに固有の予測プロセスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:19:53 GMT)
VIPTR: A Vision Permutable Extractor for Fast and Efficient Scene Text Recognition [32.1]
シーンテキスト認識(STR)は、自然のシーンの画像内のテキストを認識するという課題である。高速かつ効率的なシーンテキスト認識のためのVIPTR(Vision Permutable extractor)を提案する。 VIPTRはSTRの領域における高速な推論速度と高速な推論速度の顕著なバランスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:27:09 GMT)
Qadence: a differentiable interface for digital-analog programs [31.6]
デジタルアナログ量子コンピューティング(DAQC)は、普遍量子計算の代替パラダイムである。 DAQCパラダイム内でプログラムを表現、差別化、実行するために、利用可能なオープンソースソフトウェアはない。本稿では,Pasqalで開発された複雑なデジタルアナログ量子プログラムを構築するための高レベルプログラミングインタフェースであるQadenceを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:54:42 GMT)
Exploration and Anti-Exploration with Distributional Random Network Distillation [31.3]
本稿では,Random Network Distillation (RND)アルゴリズムにおける不整合性の問題について述べる。この問題に対処するために、RNDの派生である分布式RND(DRND)を導入する。本手法は,計算オーバーヘッドの増大を伴わずに,不整合問題を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:32:53 GMT)
Contrastive learning-based agent modeling for deep reinforcement learning [31.3]
エージェントモデリングは、マルチエージェントシステムにおけるインテリジェントマシンエージェントの適応ポリシーを設計する際に必須である。我々は,エゴエージェントの訓練・実行時の局所的な観察のみに依存する,コントラスト学習に基づくエージェントモデリング(CLAM)手法を考案した。 CLAMは、各エピソードの冒頭から、リアルタイムに一貫した高品質なポリシー表現を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:06:29 GMT)
fast graph-based denoising for point cloud color information [31.2]
例えば、3Dポイントクラウドを使ったライブストリーミングでは、視覚的品質を高めるためにリアルタイムのポイントクラウドデノゲーション方法が必要である。本稿では,大規模クラウドのための高速グラフベースデノイング(FGBD)を提案する。本実験では,従来の復調法と比較して精度を保ちながら,処理時間を劇的に短縮することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:51:41 GMT)
Adaptive Self-training Framework for Fine-grained Scene Graph Generation [31.1]
シーングラフ生成(SGG)モデルは、ベンチマークデータセットに関する固有の問題に悩まされている。 SGG (ST-SGG) のための自己学習フレームワークを導入し, 注釈のない三つ子に擬似ラベルを割り当てる。各種SGGモデルにおけるST-SGGの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:10:34 GMT)
Functional Invariants to Watermark Large Transformers [30.6]
トランスフォーマーベースのモデルの急速な成長は、その完全性と所有権保険に対する懸念を高める。 Watermarkingはモデルにユニークな識別子を埋め込むことでこの問題に対処し、その性能を保っている。本稿では,非盲点ホワイトボックス設定に適用可能な計算コストのない透かしについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:50:55 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変換器にアダプティブトークン辞書群を導入し,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） (Thu, 18 Jan 2024 07:59:03 GMT)
SpecTr: Fast Speculative Decoding via Optimal Transport [30.2]
このアルゴリズムはデコーディングの高速化を図り、デコードされた出力に品質劣化がないことを保証します。提案手法は,最先端の大規模言語モデルに対して,標準的なベンチマーク上での投機的復号化よりもさらに1.37倍の高速化である2.13Xのウォールクロック高速化を実現することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:42:34 GMT)
Large Language Model-Enhanced Algorithm Selection: Towards Comprehensive Algorithm Representation [29.4]
本稿では,アルゴリズム選択プロセスにアルゴリズム表現を統合するアプローチを提案する。特に,提案モデルでは,問題とアルゴリズムの両方の表現を抽出するために,異なるモジュールを用いる。アルゴリズムと問題の両方に対する埋め込みベクトルの抽出に続いて、最も適切なアルゴリズムは一致する次数の計算によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:32:15 GMT)
WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV [29.3]
計算流体力学シミュレーションの合成データのみを用いてニューラルネットワークであるWindSeerを訓練する。 WindSeerは、未確認の地形上で異なる解像度とドメインサイズで正確な予測を、再トレーニングすることなく生成することができる。本研究では,気象観測所が収集した過去の風速と,ドローンによる風速の予測に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:46:26 GMT)
ELRT: Efficient Low-Rank Training for Compact Convolutional Neural Networks [29.3]
低ランクトレーニングは、低ランクCNNをゼロからトレーニングする代替手段である。低ランクトレーニングは、事前訓練されたフルランクモデルを必要としないため、トレーニングフェーズ全体は、常に低ランク構造上で実行される。本稿では,高精度,高精度,低ランクCNNモデルのための効率的な低ランクトレーニングソリューションELRTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:09:47 GMT)
Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap [28.9]
大規模言語モデル(LLM)と進化的アルゴリズム(EA)の相互作用は、興味深い並列性を示している。 EAは、ブラックボックス設定下でのLLMのさらなる拡張のための最適化フレームワークを提供するだけでなく、アプリケーションにおける柔軟なグローバル検索と反復機構によってLLMに権限を与えることができる。本稿では,LLM の進化的最適化と EA の LLM への相互インスピレーションを分類し,総合的なレビューと前向きなロードマップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:58:17 GMT)
Hyperbolic Image-Text Representations [28.9]
本稿では,画像とテキストの双曲表現を生成するコントラストモデルMERUを提案する。この結果から,MERUはCLIPの性能と競合しながら,高度に解釈可能で構造化された表現空間を学習していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:13:21 GMT)
R-Judge: Benchmarking Safety Risk Awareness for LLM Agents [28.8]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーション間で自律的にタスクを完了させる大きな可能性を示している。本研究は, LLMエージェントの行動安全性を, 多様な環境下でベンチマークする上で必要となる課題に対処する。エージェント間相互作用の記録から安全性リスクを判定する上で,LLMの熟練度を評価するためのベンチマークであるR-Judgeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:40:46 GMT)
Accelerating Globally Optimal Consensus Maximization in Geometric Vision [28.7]
我々は n 次元問題に対して n-1 次元空間上の分岐を可能にする新しい一般手法を提案する。残りの自由度は、各有界計算において大域的に最適に解ける。 4つの基本的な幾何学的コンピュータビジョン問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:19:09 GMT)
Trust in Software Supply Chains: Blockchain-Enabled SBOM and the AIBOM Future [28.7]
本研究では、SBOM共有のためのブロックチェーンを活用したアーキテクチャを導入し、検証可能な認証情報を活用して、選択的な開示を可能にする。本稿では、AIシステムを含むSBOMの限界を広げ、AI Bill of Materials(AIBOM)という用語を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:06:20 GMT)
Towards a Responsible AI Metrics Catalogue: A Collection of Metrics for AI Accountability [28.7]
本研究は,包括的メトリクスカタログへの取り組みを導入することで,説明責任のギャップを埋めるものである。我々のカタログは、手続き的整合性を支えるプロセスメトリクス、必要なツールやフレームワークを提供するリソースメトリクス、AIシステムのアウトプットを反映する製品メトリクスを記述しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:19:39 GMT)
On the Effectiveness of Function-Level Vulnerability Detectors for Inter-Procedural Vulnerabilities [28.6]
VulTriggerという,関数間の脆弱性の追跡を行うツールを提案する。実験の結果、VulTriggerは脆弱性トリガステートメントとプロセス間脆弱性を効果的に識別できることがわかった。その結果, (i) 機能レベルの脆弱性検出器は, (i) 機能レベルの脆弱性検出器は, (i) 機能レベルの脆弱性検出器が, プロセス間の脆弱性の接触する機能を検出するのにはるかに効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:32:11 GMT)
Harmonizing Code-mixed Conversations: Personality-assisted Code-mixed Response Generation in Dialogues [28.5]
本稿では,対話から得られた5つの人格特性を教師なしの方法で活用し,応答生成の性能を高めることを目的とした,新しいアプローチを提案する。これは、識別されたパーソナリティが対話コンテキストにシームレスに統合された場合の応答生成タスクにおけるROUGEとBLUEスコアの上昇に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:21:16 GMT)
MULTISCRIPT: Multimodal Script Learning for Supporting Open Domain Everyday Tasks [28.3]
新しいベンチマークチャレンジであるMultiScriptを提示します。どちらのタスクも、入力はターゲットタスク名と、ターゲットタスクを完了するために何をしたかを示すビデオから成っている。期待される出力は、(1)デモビデオに基づくテキスト中の構造化されたステップ記述のシーケンス、(2)次のステップのための単一のテキスト記述である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:17:04 GMT)
FreGrad: Lightweight and Fast Frequency-aware Diffusion Vocoder [28.1]
本稿では,FreGradという軽量かつ高速な拡散型ボコーダを用いて,現実的な音声を生成することを目的とする。実験では,FreGradのトレーニング時間は3.7倍,推論速度はベースラインの2.2倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:57:25 GMT)
Controllable Decontextualization of Yes/No Question and Answers into Factual Statements [28.0]
本稿では,極性質問に対する回答の制御可能な書き直しの問題に対処する。本稿では,ソフト制約を利用して制御可能な書き換えを実現するトランスフォーマーシーケンス to シーケンスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:52:12 GMT)
Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning [27.6]
文法制約付き復号法(GCD)は、大言語モデル(LM)の生成を制御するために用いられる。 GCDは一般に構造化NLPタスクの統一フレームワークとして機能する。文法制約付きLMは、制約なしLMよりも大幅に優れるか、タスク固有の微調整モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:35:55 GMT)
Panoptic Vision-Language Feature Fields [27.2]
オープンボキャブラリパノプティックセグメンテーションのための第1のアルゴリズムを3次元シーンで提案する。本アルゴリズムは,事前学習した2次元モデルから視覚言語の特徴を抽出することにより,シーンの意味的特徴場を学習する。提案手法は,HyperSim, ScanNet, Replicaデータセット上の最先端のクローズドセット3Dシステムと同様のパノプティカルセグメンテーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:33:35 GMT)
Weakly Supervised Semantic Segmentation for Driving Scenes [27.0]
弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)における最先端技術は、駆動シーンデータセットに深刻な性能劣化を示す。シーンデータセットの駆動に適した新しいWSSSフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:13:51 GMT)
BasisFormer: Attention-based Time Series Forecasting with Learnable and Interpretable Basis [27.0]
ベースは、時系列予測のための現代のディープラーニングベースのモデルにおいて、不可欠な部分となっている。本稿では,学習可能なベースと解釈可能なベースを活用する,エンドツーエンドの時系列予測アーキテクチャであるBasisFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:51:21 GMT)
Instant Answering in E-Commerce Buyer-Seller Messaging [26.6]
我々は,ドメイン固有の質問回答システム(QA)を用いて,販売者に対する購入者の問い合わせを自動化することを目指している。 M2Qは、メッセージから最も健全な情報を識別して抽出することで、購入者のメッセージを簡潔な質問に再構成する。ライブ配信は、自動回答によって、売り手が年間数百万のメッセージに手動で応答するのを防ぐことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:09:27 GMT)
Cooperative Edge Caching Based on Elastic Federated and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Next-Generation Network [26.2]
エッジキャッシュは、小型セルベースステーション(SBS)におけるキャッシュユニットの強化により、次世代ネットワークにとって有望なソリューションである SBSは,ユーザの個人情報を保護しながら,学習を通じて正確な人気コンテンツを予測することが重要である。従来のフェデレーション学習(FL)はユーザのプライバシを保護することができるが、UE間のデータ格差はモデル品質の低下につながる。ネットワークのコストを最適化するために, 弾性フェデレーションとマルチエージェント深部強化学習(CEFMR)に基づく協調エッジキャッシュ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:59:18 GMT)
Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 [26.1]
本稿では,大規模言語モデルのクエリとプロンプトのプロセスの合理化を図った26の原則を紹介する。 LLaMA-1/2 (7B, 13B, 70B) と GPT-3.5/4 を用いて大規模な実験を行い,提案原則の有効性を検証し,設計を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:41:09 GMT)
Labeling Neural Representations with Inverse Recognition [25.9]
Inverse Recognition (INVERT)は、学習した表現と人間の理解可能な概念を結びつけるためのスケーラブルなアプローチである。以前の研究とは対照的に、INVERTは多様な種類のニューロンを処理でき、計算の複雑さが小さく、セグメンテーションマスクの可用性に依存しない。本稿では,様々なシナリオにおけるINVERTの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:39:09 GMT)
M3BUNet: Mobile Mean Max UNet for Pancreas Segmentation on CT-Scans [25.6]
我々は,M3BUNetを提案する。M3BUNetはMobileNetとU-Netニューラルネットワークの融合で,2段階に分けて膵CT像を段階的に分割する,新しい平均値(MM)アテンションを備える。細かなセグメンテーションの段階では、ウェーブレット分解フィルタを用いてマルチインプット画像を作成することにより、膵のセグメンテーション性能が向上することがわかった。提案手法は,最大89.53%のDice similarity Coefficient(DSC)値と最大81.16のIntersection Over Union(IOU)スコアをNIH pancreasデータセットで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 23:10:08 GMT)
Separate the Wheat from the Chaff: Model Deficiency Unlearning via Parameter-Efficient Module Operation [25.6]
大規模言語モデル(LLM)は様々な用途で広く用いられてきたが、非現実性や毒性に関わる問題に悩まされていることが知られている。本研究では, LLMの真正性と解毒性を高めるため, 抽出-前-減算法(Ext-Sub)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:23:49 GMT)
GPT-Prompt Controlled Diffusion for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [25.6]
データ拡張のためのGPCD(GPT-Prompt Controlled Diffusion)と呼ばれる新しい手法を提案する。 GPCDは、GPTプロンプトによって誘導される制御拡散によって達成される、様々な画像で拡張することで、現在のラベル付きデータセットを強化する。提案手法は既存の最先端手法よりも明らかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:14:32 GMT)
Developing ChatGPT for Biology and Medicine: A Complete Review of Biomedical Question Answering [25.6]
ChatGPTは、医療診断、治療レコメンデーション、その他の医療支援の提供において、QA(QA)の戦略的青写真を探っている。これは、自然言語処理(NLP)とマルチモーダルパラダイムによる医療領域データの取り込みの増加によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:47:00 GMT)
Non-integer Floquet Sidebands Spectroscopy [25.1]
周期変調中の量子系では、粒子はFloquet光子の助けを借りてレーザー光子を吸収することで励起することができる。ここでは整数間の非整数Floquetサイドバンドを実験的に観察する。我々の研究は、フロケ系の分光に関する新たな洞察を与え、量子技術に潜在的な応用をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:28:51 GMT)
Decoupled Contrastive Multi-View Clustering with High-Order Random Walks [25.0]
高次ランダムウォークを用いた非結合型コントラスト多視点クラスタリング(DIVIDE)と呼ばれる新しいロバストな手法を提案する。簡単に言うと、DIVIDEはランダムウォークを利用して、局所的な方法でではなく、グローバルにデータペアを段階的に識別する。 DIVIDEは、近隣の陰性および近隣の陽性を識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:01:03 GMT)
Improved Implicity Neural Representation with Fourier Bases Reparameterized Training [24.7]
Inlicit Neural Representation (INR)は、近年様々なコンピュータビジョンタスクにおいて、強力な表現パラダイムとして成功している。既存の手法では、INRの精度を向上させるため、位置符号化や周期的アクティベーション関数といった高度な手法が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:33:10 GMT)
Wavelet-Guided Acceleration of Text Inversion in Diffusion-Based Image Editing [24.3]
画像編集を高速化しながらNull-text Inversion(NTI)の原理を維持する革新的な手法を提案する。本稿では,周波数特性に基づいてテキスト最適化の終端を決定するWave-Estimatorを提案する。このアプローチは、NTI法と比較して平均編集時間を80%以上削減しつつ、NTIに匹敵する性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:26:37 GMT)
Multi-task Learning for Joint Re-identification, Team Affiliation, and Role Classification for Sports Visual Tracking [24.3]
PRTreIDは,役割分類,チームアフィリエイト,再識別の3つのタスクを同時に実行する。パートベースの後処理モジュールを使用して、長期追跡を処理する、最先端のトラッキング手法と統合されている。提案手法は,サッカーネット追跡データセットにおいて,既存のトラッキング手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:45:14 GMT)
P2Seg: Pointly-supervised Segmentation via Mutual Distillation [24.0]
実例位置と意味情報の相補的強度を利用するための相互蒸留モジュール(MDM)を開発した。提案手法は,PASCAL VOCおよびMS COCOデータセット上で55.7 mAP$_50$と17.6 mAPを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:41:38 GMT)
Skeleton-Guided Instance Separation for Fine-Grained Segmentation in Microscopy [23.8]
顕微鏡(MS)画像解析における基本的な課題の1つは、インスタンスセグメンテーション(IS)である。我々は,この課題に対処し,MS画像におけるISの精度を高めるために,A2B-ISという新しいワンステージフレームワークを提案する。提案手法は2つの大規模MSデータセットに対して徹底的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:14:32 GMT)
Information Recovery-Driven Deep Incomplete Multiview Clustering Network [23.7]
本稿では,RecFormerと呼ばれる情報回復駆動型深層不完全なマルチビュークラスタリングネットワークを提案する。自己アテンション構造を持つ2段階のオートエンコーダネットワークを構築し、複数のビューの高レベルなセマンティック表現を同期的に抽出し、欠落したデータを復元する。我々は、復元されたビューを巧みに活用し、表現学習とさらなるデータ再構成を促進するために、繰り返しグラフ再構成機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:15:19 GMT)
Can Large Language Model Summarizers Adapt to Diverse Scientific Communication Goals? [23.4]
科学的な要約タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の可制御性について検討する。 MuP レビュー生成タスクでは,非微調整 LLM が人間より優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 23:00:54 GMT)
Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization [23.2]
提案するLogEIは,メンバが標準値と同一あるいはほぼ等しい最適値を持つが,数値的最適化が極めて容易な,新たな獲得関数群である。実験結果から,LogEIファミリーの獲得関数は,標準関数の最適化性能を大幅に向上し,最近の最先端の獲得関数の性能に匹敵する結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:30:45 GMT)
Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction [22.8]
交通予測のための時空間大言語モデル(ST-LLM)を提案する。 ST-LLMは各場所のタイムステップをトークンとして再定義し、時空間埋め込みモジュールを組み込む。少数ショットとゼロショットの予測シナリオにおいて、堅牢なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:03:59 GMT)
Language Control Diffusion: Efficiently Scaling through Space, Time, and Tasks [22.6]
ジェネラリストエージェントの訓練は、いくつかの軸で難しい。アーキテクチャの最近の進歩は、これらの軸の1つまたは2つに沿ったスケーリングの改善を可能にしている。 textbfLanguageを textbfControl textbfDiffusion モデルに利用することにより,3つの軸すべてに対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:43:41 GMT)
Deep Generative Modeling for Financial Time Series with Application in VaR: A Comparative Review [22.5]
ヒストリカル・シミュレーション(HS)は、翌日にリスクファクターの予測分布が戻ると、ヒストリカル・ウィンドウにおける日々のリターンの実証的な分布を利用する。 HS, GARCH および CWGAN モデルは, 歴史的USD 収率曲線データと GARCH および CIR プロセスからシミュレーションした追加データの両方で試験される。研究によると、トップパフォーマンスモデルはHS、GARCH、CWGANモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:35:32 GMT)
Langevin Unlearning: A New Perspective of Noisy Gradient Descent for Machine Unlearning [22.4]
プライバシは、スクラッチから再トレーニングするための統計的不安定性として定義される。勾配勾配に基づくアンラーニングフレームワークであるランゲヴィン・アンラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:35:47 GMT)
A Model-Based Solution to the Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Coordination Problem [22.4]
既存のMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)手法はオンラインであり,新たなインタラクションの収集に費用がかかる,あるいは危険である実世界のアプリケーションには実用的ではない。戦略合意(SA)と戦略細調整(SFT)の調整課題を特定し,定式化する。 MOMA-PPO (Model-based Offline Multi-Agent Proximal Policy Optimization) は,合成相互作用データを生成し,エージェントがポリシーを微調整しながら戦略に収束することを可能にするアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:25:38 GMT)
SlideAVSR: A Dataset of Paper Explanation Videos for Audio-Visual Speech Recognition [22.4]
音声視覚音声認識(AVSR)は自動音声認識(ASR)のマルチモーダル拡張である本稿では,学術論文説明ビデオを用いたAVSRデータセットであるSlideAVSRを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:19:10 GMT)
CMFN: Cross-Modal Fusion Network for Irregular Scene Text Recognition [22.1]
本稿では,不規則なシーンテキスト認識のための新しいクロスモーダル融合ネットワーク(CMFN)を提案する。 CMFNは、位置自己拡張エンコーダ、視覚認識枝、反復意味認識枝から構成される。実験により,提案したCMFNアルゴリズムは最先端のアルゴリズムに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:05:57 GMT)
Cooperative Tri-Point Model-Based Ground-to-Air Coverage Extension in Beyond 5G Networks [21.5]
航空利用者にカバーを提供するための地上インフラの利用は、潜在的に低コストなソリューションである。既に配備されている地上基地局(TBS)は、降着アンテナにより地上対空(G2A)のカバーが弱い。本稿では、協調ビームを用いたG2Aカバレッジ拡張を向上するための協調三点モデルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:07:44 GMT)
ContextMix: A context-aware data augmentation method for industrial visual inspection systems [21.4]
産業アプリケーションやベンチマークデータセットに適したメソッドであるContextMixを紹介する。 ContextMixは、画像全体をリサイズし、バッチ内の他の画像に統合することで、新しいデータを生成する。各種ネットワークアーキテクチャを用いて, 分類, 検出, セグメンテーションタスクにまたがる実効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:15:32 GMT)
RTFS-Net: Recurrent time-frequency modelling for efficient audio-visual speech separation [21.3]
本稿では,時間周波数領域の音声-視覚音声分離手法を提案する。 RTFS-Netはそのアルゴリズムをショートタイムフーリエ変換によって得られる複雑な時間周波数ビンに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:06:38 GMT)
GIVT: Generative Infinite-Vocabulary Transformers [20.8]
実数値エントリを持つベクトル列を生成する生成無限語彙変換器(GIVT)を導入する。 VQ-GANとMaskGITの画像生成パラダイムにインスパイアされた私たちは、VAEの非定量化実数値列をモデル化するためにGIVTを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:47:07 GMT)
Bridging Cultural Nuances in Dialogue Agents through Cultural Value Surveys [20.8]
cuDialogは、文化レンズを使った対話生成のための第一級ベンチマークである。対話交換から文化的属性を抽出できるベースラインモデルを開発した。本稿では,対話型エンコーディング機能に文化的次元を組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:42:04 GMT)
Hierarchical Masked 3D Diffusion Model for Video Outpainting [20.7]
映像出力のためのマスク付き3次元拡散モデルを提案する。これにより、複数のビデオクリップ推論の結果を接続するために、複数のガイドフレームを使用することができます。また, アーティファクトの蓄積問題を緩和するために, 粗大から粗大の推論パイプラインも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:59:34 GMT)
Detecting Change Intervals with Isolation Distributional Kernel [20.6]
我々はまず,CID(Change-Interval Detection)問題の特別な場合として,CDD問題を一般化する。近年の分離分布カーネル(IDK)に基づくCID手法iCIDを提案する。 iCIDの有効性と効率は、合成データセットと実世界のデータセットの両方で体系的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:31:30 GMT)
Temporal Insight Enhancement: Mitigating Temporal Hallucination in Multimodal Large Language Models [20.3]
本研究では,MLLMにおける事象レベルの幻覚に対処する革新的な手法を提案する。オンデマンドイベントクエリをアイコンアクションに分解するユニークなメカニズムを提案する。イベント発生の特定のタイムスタンプを予測するために、CLIPやBLIP2といったモデルを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:18:48 GMT)
Conning the Crypto Conman: End-to-End Analysis of Cryptocurrency-based Technical Support Scams [19.8]
暗号通貨ベースの技術サポート詐欺という詐欺の流行が高まっている。この種の詐欺を分析するために,HoneyTweetという分析装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:31:45 GMT)
Inflation with Diffusion: Efficient Temporal Adaptation for Text-to-Video Super-Resolution [19.7]
本稿では,効率的な拡散型テキスト・ビデオ・スーパーレゾリューション(SR)チューニング手法を提案する。本稿では,我々の拡張アーキテクチャに基づく異なるチューニング手法について検討し,計算コストと超解像品質のトレードオフを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:25:16 GMT)
Text Region Multiple Information Perception Network for Scene Text Detection [19.6]
本稿では,セグメント化に基づくアルゴリズムの検出性能を高めるために,RMIPM (Regional Multiple Information Perception Module) と呼ばれるプラグアンドプレイモジュールを提案する。具体的には,テキストフォアグラウンド分類マップ,距離マップ,方向マップなど,シーンテキスト領域に関する様々な情報を知覚できる改良されたモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:36:51 GMT)
BPDO:Boundary Points Dynamic Optimization for Arbitrary Shape Scene Text Detection [19.6]
境界点動的最適化(BPDO)を用いた任意形状シーンテキスト検出法を提案する。モデルはテキスト認識モジュール (TAM) と境界点動的最適化モジュール (DOM) で設計されている。本論文では,CTW-1500,Total-Text,MSRA-TD500データセットを用いた実験により,最先端アルゴリズムに匹敵する性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:13:46 GMT)
Are you using test log-likelihood correctly? [19.0]
テストログ類似度に基づく比較は、他の目的による比較と矛盾する可能性があることを示す。具体的には, (i) より高いテストログ類似度が得られるベイズ近似アルゴリズムは, より正確な後部近似をもたらさないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:07:17 GMT)
Keeping Deep Learning Models in Check: A History-Based Approach to Mitigate Overfitting [19.0]
オーバーフィッティングは、ディープラーニングモデルを利用するソフトウェアシステムの品質、信頼性、信頼性に影響を与える。トレーニング履歴に基づいてオーバーフィットの検出と防止を両立できる,シンプルかつ強力なアプローチを提案する。提案手法はF1スコアが0.91であり, 現行の非侵襲的オーバーフィッティング検出法よりも5%高い値である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:56:27 GMT)
Quantum State Obfuscation from Classical Oracles [18.9]
量子暗号における主要な未解決の問題は、任意の量子計算を難読化できるかどうかである。我々は、量子状態オブファスケータを構築するために使用する新しいテクニックの配列を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:42:28 GMT)
Biases in Expected Goals Models Confound Finishing Ability [18.7]
サッカーアナリティクスのフィニッシュスキルを評価するツールとして、期待されているゴール(xG)が登場した。本稿では,xG統計を用いた仕上げ技術の評価に関する限界とニュアンスに対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:41:58 GMT)
MISS: A Generative Pretraining and Finetuning Approach for Med-VQA [18.2]
本稿では,医療用VQAタスクのためのMultI-task Self-Supervised Learning based framework (MISS)を提案する。我々は,テキストエンコーダとマルチモーダルエンコーダを統一し,マルチタスク学習を通じて画像テキスト機能を調整する。提案手法は,より少ないマルチモーダルデータセットで優れた結果を得るとともに,生成VQAモデルの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:34:31 GMT)
A Latent Variable Approach for Non-Hierarchical Multi-Fidelity Adaptive Sampling [18.0]
資源を忠実度モデル間で動的に割り当てるアダプティブサンプリング手法は、設計空間の探索と活用において高い効率を達成することができる。本稿では,異なる忠実度モデルに対する潜伏埋め込みとそれに関連する事前解析に基づいて,それらの相関関係を適応サンプリングに明示的に活用するフレームワークを提案する。提案手法は,MFグローバルフィッティング(GF)とベイズ最適化(BO)の両問題において,収束率とロバスト性においてベンチマーク法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:45:02 GMT)
Hierarchical Fashion Design with Multi-stage Diffusion Models [17.8]
クロスモーダルなファッション合成と編集は、ファッションデザイナーにインテリジェントなサポートを提供する。現在の拡散モデルは、画像合成における可換安定性と制御性を示している。共有多段階拡散モデルを用いた新しいファッションデザイン手法であるHieraFashDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:55:56 GMT)
Input Convex LSTM: A Convex Approach for Fast Lyapunov-Based Model Predictive Control [17.5]
Lyapunov-based Model Predictive Control (MPC) のための新しい入力凸LSTMを提案する。その結果, ベースラインのRNN, 標準LSTM, 入力凸リカレントニューラルネットワークと比較して, 減少率は46.7%, 31.3%, 20.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:23:26 GMT)
Interplay of Semantic Communication and Knowledge Learning [17.5]
本章では,知識グラフ(KG)の利用に着目したSemComにおける知識学習の方法を明らかにする。我々は,KG強化されたSemComシステムを導入し,レシーバを慎重に校正し,静的知識ベースからの知識を活用して復号性能を向上させる。さらに、データ拡張のためのLarge Language Models (LLMs) との統合の可能性について検討し、SemComの潜在的な実装手段についてさらなる視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:11:06 GMT)
CATMA: Conformance Analysis Tool For Microservice Applications [17.0]
本稿では,システムデプロイメントと実装の非互換性を検出する自動ツールであるCATMAを提案する。 CATMAの評価は、性能の面で有望な結果を示し、有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:53:22 GMT)
Infinite-Horizon Graph Filters: Leveraging Power Series to Enhance Sparse Information Aggregation [17.0]
underlineGraph underlinePower underlineFilter underlineNeural Network (GPFN)を提案する。パワー系列グラフフィルタを用いて受容場を拡大することでノード分類を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:45:46 GMT)
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products [16.8]
そこで本研究では, テンソル積の複雑さを加速する体系的手法を提案する。本稿では,効率的な同変演算を行うための新しい手法として機能するGaunt Productを紹介する。 Open Catalyst Projectと3BPAデータセットの実験では、効率の向上と性能向上の両面が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:57:10 GMT)
Clickbait vs. Quality: How Engagement-Based Optimization Shapes the Content Landscape in Online Platforms [16.3]
我々は、エンゲージメント指標に基づいて競合するコンテンツクリエーター間のゲームを研究し、品質とゲームへの投資に関する均衡決定を分析する。平衡で作成されたコンテンツは、品質とゲームの間に正の相関関係を示し、Twitterデータセット上でこの発見を実証的に検証する。おそらく、ユーザーが消費するコンテンツの平均品質は、ゲームのトリックがコンテンツクリエーターが採用するコストが高くなるにつれて均衡的に低下する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:48:54 GMT)
Deep Dict: Deep Learning-based Lossy Time Series Compressor for IoT Data [16.0]
ディープディクト(Deep Dict)は、予め定義された範囲内で圧縮誤差を保ちながら高い圧縮比を達成するように設計された、損失の少ない時系列圧縮機である。 BTAEは時系列データからベルヌーイ表現を抽出し、従来のオートエンコーダと比較して表現のサイズを小さくする。 L1/L2のような共通回帰損失の限界に対処するために、量子エントロピー損失(QEL)と呼ばれる新しい損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:10:21 GMT)
Sketch-Guided Constrained Decoding for Boosting Blackbox Large Language Models without Logit Access [15.9]
我々は,ブラックボックス大言語モデル(LLM)の制約付き復号法として,スケッチガイド付き制約付き復号法(SGCD)を導入する。 SGCDはブラックボックスLSMのロジットにアクセスすることなく動作する。閉情報抽出および選挙区解析における実験によるSGCDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:31:24 GMT)
Divide and not forget: Ensemble of selectively trained experts in Continual Learning [15.9]
クラス増分学習は、モデルがすでに知っていることを忘れずに適用範囲を広げるのに役立つため、人気が高まっている。この領域のトレンドは、異なるモデルがタスクを解決するために一緒に働く、エキスパートの混合技術を使うことである。 SEEDは、考慮されたタスクに対して最も最適な専門家である1人だけを選択し、このタスクからのデータを使用して、この専門家のみを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:25:29 GMT)
SEINE: Structure Encoding and Interaction Network for Nuclei Instance Segmentation [15.8]
同様に、クロモフォブ核の核内領域と核外領域の視覚的表現は、しばしば低セグメンテーションを引き起こす。現在の手法では核構造の探索が欠如しており、結果として断片化されたインスタンス予測がもたらされる。本稿では、原子核の構造モデリング手法を開発するSEINEと呼ばれる構造符号化と相互作用ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:44:04 GMT)
Improving Speaker-independent Speech Emotion Recognition Using Dynamic Joint Distribution Adaptation [15.6]
話者に依存しない音声感情認識では、様々な話者からトレーニングとテストサンプルが収集される。トレーニングされたモデルが新しい話者のデータに直面すると、その性能は低下する傾向にある。マルチソースドメイン適応の枠組みに基づく動的共同分散適応法(DJDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:52:52 GMT)
A-KIT: Adaptive Kalman-Informed Transformer [15.6]
A-KITは、様々なプロセスノイズ共分散をオンラインで学習する適応カルマンインフォームドトランスである。本稿では慣性ナビゲーションシステムとドップラー速度ログに基づく非線形センサフュージョンについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:04:51 GMT)
Mobility Accelerates Learning: Convergence Analysis on Hierarchical Federated Learning in Vehicular Networks [15.3]
我々は,エッジデータを融合し,エッジモデルをシャッフルすることで,移動が収束速度に影響を与えることを示す。モビリティは、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにおいて、HFLのモデル精度を最大15.1%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:09:54 GMT)
Should ChatGPT Write Your Breakup Text? Exploring the Role of AI in Relationship Dissolution [15.2]
21名の被験者を対象に半構造化面接を行った。我々の研究は、人々が関係を終わらせる様々な段階で異なるニーズを持っていることを示している。参加者は、AIが分裂につながる関係の感覚形成に役立つと期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:53:36 GMT)
Enhanced Automated Quality Assessment Network for Interactive Building Segmentation in High-Resolution Remote Sensing Imagery [14.3]
IBS-AQSNetは高解像度リモートセンシング画像における対話型建物セグメンテーションの品質を評価する革新的なソリューションである。提案手法は,頑健で訓練済みのバックボーンと,画像とセグメンテーション結果から包括的特徴抽出を行う軽量なバックボーンを組み合わせる。 IBS-AQSNetは、セグメント化結果が見逃されたり間違えられたりするピンポインティング領域に熟練したマルチスケールの差分品質評価デコーダを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:42:47 GMT)
MatSciRE: Leveraging Pointer Networks to Automate Entity and Relation Extraction for Material Science Knowledge-base Construction [14.1]
本稿では,3重項として物質科学論文から実体と関係を共同抽出する,ポインタネットワークベースのエンコーダデコーダフレームワークであるMatSciREを提案する。電池材料を対象とし, 導電性, クーロン効率, キャパシティ, 電圧, エネルギーの5つの関係を同定する。提案手法は,ChemDataExtractorを用いた以前の試みよりもはるかに優れたF1スコア(0.771)を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:54:18 GMT)
Towards Identifiable Unsupervised Domain Translation: A Diversified Distribution Matching Approach [14.0]
教師なしドメイン翻訳(UDT)は、高レベルの意味論を変えることなく、あるドメインから別のドメインへサンプルを変換する関数を見つけることを目的としている。本研究は、中核的識別可能性調査を掘り下げ、MPA除去理論を導入する。この理論は, 補助変数誘導サブセット上の分布マッチングを用いたUDT学習者へ導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 01:07:00 GMT)
Realization of controlled Remote implementation of operation [14.0]
制御された遠隔操作実装(CRIO)は、強力なセキュリティを備えたリモート状態の操作を実装することができる。我々は光子キャビティ原子系の量子ビットを絡み合わせることで実装を伝達する。我々はアルカリ金属原子間の非断熱的ホロノミック制御ゲートを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:30:49 GMT)
Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data Augmentation for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [13.7]
本稿では, Pseudo-Labels Guided Data Augmentation を用いた新しい半教師付き学習手法である Dual-Decoder Consistency を提案する。我々は、同じエンコーダを維持しながら、生徒と教師のネットワークに異なるデコーダを使用します。ラベルのないデータから学習するために、教師ネットワークによって生成された擬似ラベルを作成し、擬似ラベルでトレーニングデータを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:25:19 GMT)
Eye Motion Matters for 3D Face Reconstruction [13.6]
視覚領域のダイナミックな特徴を捉えるために,局所的ダイナミックロスを補完するアイランドマーク調整モジュールを導入する。我々のモジュールはランドマークのフレキシブルな調整を可能にし、様々な目の状態の正確な再現を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 01:47:55 GMT)
A Constrained BA Algorithm for Rate-Distortion and Distortion-Rate Functions [13.6]
速度歪み関数に対するBlahut-Arimoto (BA)アルゴリズムの修正修正アルゴリズムは、与えられた対象歪みに対してRD関数を直接計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:25:44 GMT)
Artwork Protection Against Neural Style Transfer Using Locally Adaptive Adversarial Color Attack [13.5]
本稿では,アーティストの知的財産を保護するために,LAACA(Locally Adaptive Adversarial Color Attack)を提案する。中間特徴を乱して発生する高周波コンテンツに富んだ画像領域を対象とする摂動を設計する。実験とユーザスタディにより、提案手法を用いてニューラルスタイル転送を攻撃することにより、視覚的に悪いニューラルスタイル転送をもたらすことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 01:18:59 GMT)
Controlling atom-photon bound states in a coupled resonator array with a two-level quantum emitter [13.5]
2レベル量子エミッタ(2LE)が2つの隣接共振器のモードに結合した電気双極子である1次元(1D)結合共振器アレイ(CRA)を考える。本研究では, 真空中における2LEのエネルギースペクトル, 境界状態の光子確率分布, 放出過程について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:35:29 GMT)
Latent Degradation Representation Constraint for Single Image Deraining [13.4]
本稿では,DAEncoder(Direction-Aware),UNet Deraining Network,MSIBlockで構成されるLDRCNetを提案する。合成および実データを用いた実験結果から,本手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:13:40 GMT)
Invariant Random Forest: Tree-Based Model Solution for OOD Generalization [13.3]
Invariant Decision Tree (IDT) と呼ばれる決定木モデルのOOD一般化のための新しい効果的な解を提案する。 IDTは、木の成長中に異なる環境にまたがる分裂の不安定で変動的な挙動に関して、ペナルティ項を強制する。提案手法は, 温和な条件下での理論的結果によって動機付けられ, 合成データと実データの両方を用いて数値実験により検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 01:52:47 GMT)
LLM4TS: Aligning Pre-Trained LLMs as Data-Efficient Time-Series Forecasters [12.9]
事前学習された大言語モデル(LLM)を用いた時系列予測のためのフレームワークを提案する。 LLM4TSは、LLMを時系列データのニュアンスに合わせるための2段階の微調整戦略と、下流の時系列予測タスクのためのテキスト予測微調整ステージから構成される。我々のフレームワークは、事前訓練されたLLM内に多段階の時間データを統合し、時間固有の情報を解釈する能力を向上する新しい2段階集約手法を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:01:28 GMT)
Third-order exceptional line in a nitrogen-vacancy spin system [12.9]
非ハーミティー性から引き起こされた例外点(EP)は、例外的なノイズトポロジー、一方向の視認性、単一モードラシング、感度向上、エネルギー収穫のような豊富な現象をもたらす。近年、高次EP測地はスタンドアローン高次EPよりもリッチな現象と利点をもたらすと予測されている。複数の対称性を導入することで、3階の例外線(EL)の出現は、ダイヤモンド中の窒素空孔中心の1つの電子スピンで達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:42:40 GMT)
Understanding the Humans Behind Online Misinformation: An Observational Study Through the Lens of the COVID-19 Pandemic [12.9]
われわれは、新型コロナウイルスのツイート3200万件と過去のツイート1600万件を分析した大規模な調査を行っている。新型コロナウイルスの感染拡大に伴う誤情報を広めるユーザの行動と心理の理解と、非新型コロナウイルス領域における誤情報を共有しようとする歴史的傾向との関係に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:43:52 GMT)
Better Explain Transformers by Illuminating Important Information [12.8]
本稿では,レイヤワイド関連伝搬(LRP)法上での洗練された情報フローによる重要情報の強調と無関係情報の排除を提案する。実験結果から、無関係な情報が出力帰属スコアを歪め、説明計算中に隠蔽することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:41:08 GMT)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models [12.7]
大きな言語モデル(LLM)は、ゼロショットで自然言語の意図を与えられたコードスニペットを生成する。従来の研究は、タスク固有のプロンプト例でLLM生成プロセスを導く戦略として、インコンテキストラーニング(ICL)を探求していた。本稿では,本論文の総合的研究について述べる。自動コード生成シナリオにおけるLLMのためのPEFT技術。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:37:33 GMT)
MELODY: Robust Semi-Supervised Hybrid Model for Entity-Level Online Anomaly Detection with Multivariate Time Series [12.6]
欠陥のあるコード変更は、ターゲットサービスのパフォーマンスを低下させ、ダウンストリームサービスのカスケード障害を引き起こす可能性がある。本稿では,デプロイメントにおける異常検出の問題について検討する。我々は、エンティティレベルオンラインアノミクス検出のための新しいフレームワーク、半教師付きハイブリッドモデル(MELODY)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:02:41 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） (Thu, 18 Jan 2024 07:01:15 GMT)
Link Prediction for Flow-Driven Spatial Networks [12.5]
この研究は、ユークリッド空間に埋め込まれた流れ駆動型空間ネットワークのリンク予測に焦点を当てる。本稿では,GAV(Graph Attentive Vectors)リンク予測フレームワークを提案する。 GAVモデルは、注意深い近辺対応メッセージパッシングパラダイムを用いて、空間ネットワークにおける物理フローのダイナミクスを単純化した。我々は,全脳血管グラフと道路網によって与えられる8つの流れ駆動型空間ネットワーク上でのGAVを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:26:45 GMT)
Disentangling the Potential Impacts of Papers into Diffusion, Conformity, and Contribution Values [12.3]
本稿では,紙の潜在的な影響を拡散,変形,寄与の値に分散させる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 DPPDCCは、構築された動的不均一グラフ内の時間的特徴と構造的特徴を符号化する。人気を得るために、拡散の本質を抽出するために拡張グラフを対比し、蓄積された引用結合をモデル整合性に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:38:59 GMT)
Level spacing distribution of localized phases induced by quasiperiodic potentials [12.3]
準周期ポテンシャルによる局所位相のレベル間隔分布について検討する。隣接するギャップの比を導出し、1つのサンプルに対して$delta-$functionであることが分かる。本研究は,準周期系におけるレベル統計の再評価に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:33:25 GMT)
SkyEyeGPT: Unifying Remote Sensing Vision-Language Tasks via Instruction Tuning with Large Language Model [12.2]
視覚言語理解に特化して設計された多モード大言語モデルであるSkyEyeGPTを紹介する。シンプルだが効果的なデザインで、SkyEyeGPTは、余分なエンコードモジュールを必要とせずに、驚くほど異なるタスクで驚くほどうまく機能する。 RSビジョン言語タスクのための8つのデータセットの実験は、画像レベルおよび領域レベルのタスクにおいてSkyEyeGPTが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:10:20 GMT)
PatchAD: Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection [12.1]
異常検出は時系列分析の重要な側面であり、時系列サンプル中の異常事象を識別することを目的としている。それまでの研究は主に復元に基づくアプローチに依存し、モデルの表現能力を制限していた。本研究では,新しいマルチスケールパッチベースのMixerアーキテクチャであるPatchADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:26:33 GMT)
Hierarchical Federated Learning in Multi-hop Cluster-Based VANETs [12.0]
本稿では,マルチホップクラスタリングに基づくVANET上での階層型フェデレーション学習(HFL)のための新しいフレームワークを提案する。提案手法は,FLモデルパラメータの平均相対速度とコサイン類似度の重み付けをクラスタリング指標として用いる。大規模なシミュレーションにより,クラスタ化VANET上での階層型フェデレーション学習が,精度と収束時間を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:05:34 GMT)
Comparative Study on the Performance of Categorical Variable Encoders in Classification and Regression Tasks [11.7]
本研究では,(1)入力に対するアフィン変換を暗黙的に実行するAITモデル,2)決定木に基づく木に基づくモデル,3)kNNなどの他のモデルに分類する。理論的には、データから適切な重みを学習することで、他のエンコーダを模倣できるという意味で、ワンホットエンコーダがAITモデルにとって最良の選択であることを示す。また、ターゲットエンコーダとその変種が木モデルに適したエンコーダである理由についても説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:21:53 GMT)
When Neural Code Completion Models Size up the Situation: Attaining Cheaper and Faster Completion through Dynamic Model Inference [11.7]
本稿では,コード補完モデルに適した動的推論手法を提案する。モデル内の16層のうち1.7層を平均スキップすることができ、11.2%のスピードアップとROUGE-Lの限界1.1%の削減に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:26:53 GMT)
Extended system-bath entanglement theorem for multiple bosonic or fermionic environments [11.6]
システムバス絡み合い定理(SBET)は、絡み合ったシステムバス特性を局所的なシステムとベアバスに結びつける定理である。我々は,SBETを,異なる温度で複数のボソニック・ガウス環境下での着地条件に拡張する。絡み合ったシステムバスコントリビューションは、特定の量子散逸法による還元されたシステム進化によって得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:01:27 GMT)
DKiS: Decay weight invertible image steganography with private key [11.4]
新規な秘密鍵を用いた画像ステガノグラフィ技術が導入された。ステガノグラフィー法の公開知識にかかわらず、アクセスには対応する秘密鍵が必要である。非可逆的画像ステガノグラフィープロセスにおける重要な課題が特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:47:24 GMT)
Accelerating Distributed Stochastic Optimization via Self-Repellent Random Walks [11.4]
エージェントのネットワークをランダムウォーク方式で横断するトークンによって勾配をサンプリングする分散最適化アルゴリズムの一群について検討する。我々は、正則線型マルコフトークンを非線形マルコフ連鎖、すなわち自己推進ラドムウォーク(SRRW)に従うものに置き換えることで、新しいアプローチをとる。結果のSA-SRRWの最適化誤差はほぼ確実にゼロに収束し、中心極限定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:50:37 GMT)
ParaHome: Parameterizing Everyday Home Activities Towards 3D Generative Modeling of Human-Object Interactions [11.3]
そこで我々は,人間と物体の動的3次元運動を,共通のホーム環境内で捉えるために設計されたParaHomeシステムを紹介した。 ParaHomeシステムを利用することで、人間と物体の相互作用の大規模なデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:58 GMT)
CTAGE: Curvature-Based Topology-Aware Graph Embedding for Learning Molecular Representations [11.1]
分子グラフデータから構造的洞察を抽出するために,$k$hopの離散リッチ曲率を用いたCTAGEの埋め込み手法を提案する。その結果,ノード曲率の導入は,現在のグラフニューラルネットワークフレームワークの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:14:42 GMT)
Using LLM such as ChatGPT for Designing and Implementing a RISC Processor: Execution,Challenges and Limitations [11.1]
この論文は、解析、トークン化、エンコーディング、アテンションメカニズム、コード生成時のトークンとイテレーションのサンプリングなど、関連するステップについてレビューする。 RISCコンポーネントの生成されたコードは、FPGA基板上でテストベンチとハードウェア実装によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:14:10 GMT)
Antonym vs Synonym Distinction using InterlaCed Encoder NETworks (ICE-NET) [11.0]
音韻対同義語区別は、レキシコ・セマンティック分析と自動語彙資源構築における中核的な課題である。この点における主要な研究は、対称性、推移性、推移性といった関係対の性質を捉えようとするものである。本稿では、アントロニム対区別のためのInterlaCed NETworks(ICE-NET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:08:58 GMT)
Motion-Zero: Zero-Shot Moving Object Control Framework for Diffusion-Based Video Generation [11.0]
本研究では,ゼロショット移動物体軌道制御フレームワークであるMotion-Zeroを提案する。本手法は、トレーニングプロセスなしで、様々な最先端ビデオ拡散モデルに柔軟に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:22:37 GMT)
Marrying Adapters and Mixup to Efficiently Enhance the Adversarial Robustness of Pre-Trained Language Models for Text Classification [10.9]
ニューラルネットワークのトレーニングデータをクリーン例と逆例の両方を用いて強化することで、敵攻撃時の一般化性を高めることができることを示す。本研究では,(1)パラメータ効率の良い微調整が可能なアダプタと,(2)ペアのデータペアの凸結合によるNNのトレーニングを行うMixupの2つの概念を組み合わせる。実験により,本手法は,攻撃と無攻撃の双方において,訓練効率と予測性能の最良のトレードオフを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:27:18 GMT)
CPCL: Cross-Modal Prototypical Contrastive Learning for Weakly Supervised Text-based Person Re-Identification [10.6]
弱教師付きテキストベース人物識別(TPRe-ID)は、テキスト記述を用いて対象人物の画像の検索を試みる。主な課題はクラス内の違いであり、モーダル内特徴のバリエーションとモーダル間のセマンティックギャップを含んでいる。実際には、CPCLはCLIPモデルを初めて弱教師付きTPRe-IDに導入し、ビジュアルインスタンスとテキストインスタンスを共有潜在空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:27:01 GMT)
LangProp: A code optimization framework using Language Models applied to driving [10.5]
LangPropは、大規模言語モデル(LLM)によって生成されたコードを、教師付き/強化学習環境で反復的に最適化するフレームワークである。我々は、LangPropが、メトリックおよびデータ駆動方式で検証および改善可能な、解釈可能かつ透明な駆動ポリシーを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:52:06 GMT)
BlenDA: Domain Adaptive Object Detection through diffusion-based blending [10.5]
教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt、UDA)は、ソースドメインからラベル付きデータを使用して学習したモデルを、ターゲットドメイン内のラベルなしデータに転送することを目的としている。中間領域の擬似サンプルを生成することにより,領域適応型オブジェクト検出のための新しい正規化手法BlenDAを提案する。 Foggy Cityscapesデータセットで53.4%のmAPを達成し、前回の最先端を1.5%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:07:39 GMT)
FedA3I: Annotation Quality-Aware Aggregation for Federated Medical Image Segmentation against Heterogeneous Annotation Noise [10.4]
フェデレートラーニング(FL)は、分散医療データに基づいてセグメンテーションモデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして登場した。本稿では,この問題を初めて特定し,対処する。 2つの実世界の医療画像セグメンテーションデータセットの実験は、最先端のアプローチに対するFedA$3$Iの優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:27:37 GMT)
BUMP: A Benchmark of Reproducible Breaking Dependency Updates [10.4]
サードパーティの依存性更新は、新しい依存性バージョンが使用法と互換性のない変更を導入した場合、ビルドが失敗する可能性がある。依存性の更新を壊す研究は活発に行われており、特徴付け、理解、更新を壊す自動修復、その他のソフトウェア工学的な側面が研究されている。 1) 現実世界のブレークスルー更新を含む; 2) ブレークスルー更新は実行可能である; 3) ベンチマークは、時間とともにブレークスルー更新の安定した科学的アーティファクトを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:41:33 GMT)
Spatial-Temporal Decoupling Contrastive Learning for Skeleton-based Human Action Recognition [10.4]
STD-CLは、配列から識別的および意味的に異なる表現を得るためのフレームワークである。 STD-CLは、NTU60、NTU120、NW-UCLAベンチマークでしっかりと改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:10:02 GMT)
LOCALINTEL: Generating Organizational Threat Intelligence from Global and Local Cyber Knowledge [10.2]
Security Operations Centerのアナリストは、オープンにアクセス可能なグローバルな脅威データベースからの脅威レポートを収集し、特定の組織のニーズに合うように手動でカスタマイズする。アナリストは、これらのグローバルおよびローカルな知識データベースを利用して、組織のユニークな脅威応答と緩和戦略を手作業で作成するために、労働集約的なタスクを実行する。 LOCALINTELは,グローバルな脅威リポジトリから脅威レポートを検索し,そのローカルな知識データベースを用いて,特定の組織に対してコンテキスト化を行う,新しい知識コンテキスト化システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:00:01 GMT)
Classical vs Quantum Advice and Proofs under Classically-Accessible Oracle [10.1]
BQP/qpoly $neq$BQP/poly および QMA $neq$QCMA の古典的アクセス可能な古典的オラクルを構築する。ここでは、古典的アクセス可能な古典的オラクルは、量子アルゴリズムでさえも古典的にのみアクセス可能なオラクルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:16:03 GMT)
FLex&Chill: Improving Local Federated Learning Training with Logit Chilling [9.9]
そこで本研究では,ロジット・チル化手法を利用したフェデレーション学習のための新しいモデルトレーニング手法FLex&Chillを提案する。我々は,グローバルフェデレーション学習モデルの収束時間において最大6倍の改善を観察し,推論精度を最大3.37%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:02:23 GMT)
Behavioral Simulation: Exploring A Possible Next Paradigm for Science [9.3]
シミュレーション技術の発展は科学的パラダイムと一致していると考えています。本稿では,行動シミュレーション(BS)の概念,特に高度な行動シミュレーション(SBS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:05:52 GMT)
Learning High-Quality and General-Purpose Phrase Representations [9.2]
フレーズ表現は、データサイエンスと自然言語処理において重要な役割を果たす。現在の最先端手法では、フレーズ埋め込みのための訓練済み言語モデルを微調整する。文脈自由な方法で句表現を学習するための改良されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:32:31 GMT)
Decision Diagram-Based Branch-and-Bound with Caching for Dominance and Suboptimality Detection [9.2]
本稿では動的プログラミングモデルの構造を利用して探索を高速化する新しい要素を提案する。鍵となる考え方は、検索中にキャッシュされた拡張しきい値に問い合わせることによって、同じ動的プログラミング状態に対応するノードの繰り返し拡張を防止することである。このキャッシング機構によって引き起こされるプルーニングは、アルゴリズムによって拡張されたノード数を著しく削減できることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:28:53 GMT)
Geometrizing the Partial Entanglement Entropy: from PEE Threads to Bit Threads [9.2]
ホログラフィックCFTにおける部分絡み合いエントロピー(PEE)をAdS/CFTの文脈で測る手法を提案する。任意の静的区間または球面領域$A$に対して、状態によって決定されるPEEスレッド構成からユニークなビットスレッド構成を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:51:26 GMT)
Predicting Viral Rumors and Vulnerable Users for Infodemic Surveillance [9.1]
我々は,統一的なグラフニューラルネットワークモデルを用いて,バイラルな噂や脆弱なユーザを予測するための新しいアプローチを提案する。ネットワークベースのユーザ埋め込みを事前トレーニングし,ユーザとポスト間の相互アテンション機構を活用する。また,噂イベントや非噂イベントにおいて,情報バイラル性やユーザ脆弱性に関する具体的アノテーションを付加した2つのデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:57:12 GMT)
Integrating Graceful Degradation and Recovery through Requirement-driven Adaptation [9.1]
サイバー物理システム(CPS)は、悪質な操作条件、悪意のある攻撃、ハードウェアの劣化などの環境不確実性にさらされている。 CPSは,(1)優雅な劣化,(2)予期せぬ環境条件下での安全性の維持,(2)正常なシステム機能の再開を促進するための回復,の2つの操作に頼っている。本稿では,自動トリガーによる自己適応型システムレジリエンス向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:04:37 GMT)
Deep spatial context: when attention-based models meet spatial regression [8.9]
深部空間コンテキスト(DSCon)法は,空間コンテキストの概念を用いた注意に基づく視覚モデルの研究に役立つ。病理学者にヒントを得たものであるが、様々な領域に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:08:42 GMT)
Training Neural Networks is NP-Hard in Fixed Dimension [8.8]
本稿では,入力データの次元と隠れニューロンの数に関して,2層ニューラルネットワークをトレーニングする際のパラメータ化複雑性について検討する。その結果、これらのパラメータに関する複雑さの状態をほぼ完全に解決した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:10:03 GMT)
Boosting Few-Shot Semantic Segmentation Via Segment Anything Model [8.8]
セマンティックセグメンテーションでは、医用画像解析や画像編集といった下流作業には正確な予測マスクが不可欠である。注釈付きデータがないため、少数ショットセマンティックセグメンテーション(FSS)は正確な輪郭を持つマスクを予測するのに不十分である。本研究では,不正確な輪郭の問題に対処して,FSS法を高速化するFSS-SAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:34:40 GMT)
Time-Efficient Quantum Entropy Estimator via Samplizer [8.6]
量子状態のエントロピーを推定することは、量子情報の基本的な問題である。我々は、フォン・ノイマンエントロピー$S(rho)$とR'enyi entropy$S_alpha(rho)$を推定するための時間効率のよい量子アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:50:20 GMT)
PPNet: A Novel Neural Network Structure for End-to-End Near-Optimal Path Planning [8.6]
経路計画問題の解法として,パス計画ネットワーク (PPNet) という2段階のカスケードニューラルネットワークを提案する。その結果、PPNetは15.3msでほぼ最適解を見つけることができ、これは最先端のパスプランナーよりもはるかに短い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:20:27 GMT)
A Fast, Performant, Secure Distributed Training Framework For Large Language Model [8.5]
モデルスライシングに基づくセキュア分散LLMを提案する。クライアント側とサーバ側の両方にTEE(Trusted Execution Environment)をデプロイします。セキュア通信は、軽量暗号化により、TEEおよび一般的な環境で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:33:09 GMT)
Towards Hierarchical Spoken Language Dysfluency Modeling [8.5]
まず、まず、難解な音声と難解な音声モデリングの概念を定義する。次に,非拘束型非拘束型Dysfluency Modeling (H-UDM) アプローチを提案する。提案手法の有効性とロバスト性について検討し,本手法の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:33:01 GMT)
Slicer Networks [8.4]
医用画像解析のための新しいアーキテクチャであるスライダネットワークを提案する。スライダ・ネットワークは、スプレイティング・ブルーリング・スライシング・プロセスを通じて、機能マップを戦略的に洗練し、アップサンプルする。異なる医療画像アプリケーションにわたる実験により、スライカーネットワークの精度と効率が向上したことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:50:26 GMT)
Less is More for Long Document Summary Evaluation by LLMs [8.3]
本稿では,長い資料からキー文を抽出し,LCMをプロンプトすることで要約を評価する,新しい手法であるExtract-then-Evaluateを提案する。その結果,提案手法は評価コストを大幅に削減するだけでなく,人的評価と高い相関性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:23:37 GMT)
Gradable ChatGPT Translation Evaluation [8.3]
大規模事前学習に基づく言語モデルであるChatGPTは,機械翻訳の領域に大きな影響を与えている。翻訳の素早い設計は、翻訳のスタイル、精度、正確さなどの要因に影響を与えうる重要な側面として現れる。本稿では,表現タイプ,翻訳スタイル,POS情報,明示的ステートメントの観点から,段階的な翻訳プロンプトを規定する総称分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:58:10 GMT)
Distilling Autoregressive Models to Obtain High-Performance Non-Autoregressive Solvers for Vehicle Routing Problems with Faster Inference Speed [8.2]
本稿では,低推論遅延を有する高性能NARモデルを得るための汎用的非自己回帰的知識蒸留法(GNARKD)を提案する。我々は、GNARKDを広く採用されている3つのARモデルに適用して、合成および実世界の両方のインスタンスに対して、NAR VRPソルバを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:28:25 GMT)
Boosting Few-Shot Segmentation via Instance-Aware Data Augmentation and Local Consensus Guided Cross Attention [7.9]
少ないショットセグメンテーションは、注釈付き画像のみを提供する新しいタスクに迅速に適応できるセグメンテーションモデルをトレーニングすることを目的としている。本稿では,対象オブジェクトの相対的サイズに基づいて,サポートイメージを拡大するIDA戦略を提案する。提案したIDAは,サポートセットの多様性を効果的に向上し,サポートイメージとクエリイメージ間の分散一貫性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:29:10 GMT)
Masked Hard-Attention Transformers and Boolean RASP Recognize Exactly the Star-Free Languages [7.9]
我々は、注意力と厳密な将来のマスキングを備えたトランスフォーマーエンコーダについて検討する。これらのネットワークによって認識される言語のクラスは、まさにスターフリー言語であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:31:31 GMT)
UAE: Universal Anatomical Embedding on Multi-modality Medical Images [7.6]
汎用解剖学的埋め込み (UAE) を提案し, 外観, 意味, 異質な解剖学的埋め込みを学習する。 UAEには,(1)原型的コントラスト損失を伴うセマンティック埋め込み学習,(2)固定点型マッチング戦略,(3)モダリティ間埋め込み学習の反復的アプローチの3つの革新が含まれている。以上の結果から,UAEは最先端の手法よりも優れており,ランドマークに基づく医用画像解析タスクに対して,堅牢で多目的なアプローチが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:02:36 GMT)
Approximate Cross-validated Mean Estimates for Bayesian Hierarchical Regression Models [7.5]
本稿では,ベイズ階層回帰モデルに対するクロスバリデーション予測手法を提案する。理論的な結果を提供し、その効果を公開データやシミュレーションで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:57:57 GMT)
Learning shallow quantum circuits [7.4]
未知の$n$-qubit浅量子回路$U$を学習するためのアルゴリズムを提案する。また、未知の$n$-qubit状態$lvert psi rangle$の記述を学習するための古典的なアルゴリズムも提供する。提案手法では,局所反転に基づく量子回路表現と,これらの逆変換を組み合わせた手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:05:00 GMT)
Divergences induced by dual subtractive and divisive normalizations of exponential families and their convex deformations [7.1]
指数関数の確率密度間のスキュード・バタチャリヤ距離は累積関数によって誘導されるスキュード・ジェンセン発散量であることを示す。次に、擬算術的手段の対に対する比較凸性は、凸函数とそれらの引数の両方を変形させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:39:29 GMT)
A Comparative Study on Annotation Quality of Crowdsourcing and LLM via Label Aggregation [6.9]
既存のクラウドソーシングデータセットを比較検討し,ベンチマークを作成する。次に,各群集ラベルとLCMラベルの質を比較し,集計ラベルの評価を行う。既存のクラウドソーシングデータセットに優れたLLMラベルからLLMラベルを追加することで、集約されたラベルの品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:23:51 GMT)
Use of Prior Knowledge to Discover Causal Additive Models with Unobserved Variables and its Application to Time Series Data [6.8]
本稿では,不観測変数を持つ因果加法モデルの2つの方法を提案する。まず,従来の知識を有効活用して因果探索を行う手法を提案する。次に,時系列データに因果関係を推定する手法の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:04:04 GMT)
Topologically Protected Exceptional Points and Reentrant $\mathcal{PT}$ Phase in an Exact Ternary Model [6.7]
パリティ時対称性が保存されるオープンな駆動系では、従来の知恵に反する現象が例外点付近に現れる。我々は高次元位相空間におけるいくつかの重要な現象を包含する最小解析モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:16:57 GMT)
Exploring Latent Cross-Channel Embedding for Accurate 3D Human Pose Reconstruction in a Diffusion Framework [6.7]
単眼の3次元ポーズ推定は、2Dから3Dへの再投射過程で生じる固有の深さの曖昧さによって重要な課題を提起する。拡散モデルの最近の進歩は、再投射のあいまいさに対処するために構造的事前を組み込むことが約束されている。本稿では,3次元座標の接合レベル特徴と2次元投影との相関関係の解明を目的とした,新しいクロスチャネル埋め込みフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:53:03 GMT)
Debiasing Algorithm through Model Adaptation [6.2]
因果解析を行い、問題のあるモデル成分を同定し、フィードフォワードの中間層が最もバイアスを伝達しやすいことを明らかにする。解析結果に基づいて,これらの層を線形投影により乗算することでモデルを適応させる。提案手法であるDAMAは,下流タスクにおけるモデルの性能を維持しながら,様々な指標によって測定されるバイアスを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:23:07 GMT)
Towards Principled Graph Transformers [6.0]
k次元Weisfeiler-Leman(k-WL)階層に基づくグラフ学習アーキテクチャは、理論的によく理解された表現力を提供する。グラフトランスフォーマーのようなグローバルアテンションベースのモデルは、実際に高いパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:50:55 GMT)
Offline Imitation Learning by Controlling the Effective Planning Horizon [5.8]
明示的な正則化を課すのではなく,効果的な計画的地平を制御できることについて検討する。修正アルゴリズムは、明示的な正規化ではなく、効果的な計画地平線を制御することによって、一般的な模倣学習ベンチマークを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:17:30 GMT)
Higher-order Graph Convolutional Network with Flower-Petals Laplacians on Simplicial Complexes [5.8]
FPラプラシアンをsimplicial Complex(SC)に組み込んだ高次フラワー・ペタールス(FP)モデルを提案する。また、FPラプラシアンを基盤とした高階グラフ畳み込みネットワーク(HiGCN)を導入し、様々な位相スケールで固有の特徴を識別する。 HiGCNは、様々なグラフタスクにおける最先端のパフォーマンスを達成し、グラフにおける高次相互作用を探索するためのスケーラブルで柔軟なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:57:18 GMT)
Mean-field underdamped Langevin dynamics and its spacetime discretization [5.8]
確率測度空間上で定義された非線形汎函数の特殊クラスを最適化するために,N粒子アンダーダム化ランゲヴィンアルゴリズムという新しい手法を提案する。本アルゴリズムは, 平均場下減衰ランゲヴィンダイナミクスの時空離散化に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:01:28 GMT)
Harmonized Spatial and Spectral Learning for Robust and Generalized Medical Image Segmentation [5.7]
我々は、中級特徴と文脈的長距離依存を捉えるためのモデル能力を改善するために、革新的なスペクトル相関係数の目的を導入する。実験によると、UNetやTransUNetのような既存のアーキテクチャでこの目的を最適化することで、一般化、解釈可能性、ノイズの堅牢性が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:43:43 GMT)
Universally Robust Graph Neural Networks by Preserving Neighbor Similarity [5.7]
NSPGNNと呼ばれる新しい頑健なモデルを導入し、隣接する類似性誘導伝搬を監督するために、二重kNNグラフパイプラインを組み込んだ。ホモ親和グラフとヘテロ親和グラフの両方の実験は、最先端の手法と比較してNSPGNNの普遍的堅牢性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:57:29 GMT)
Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model [5.5]
我々は,環境の因果構造を事前に知ることなく,因果世界モデルを学ぶ。このモデルは行動の影響を捉え、因果連鎖を通して行動の長期的影響を解釈する。我々のモデルは、説明可能性を改善しながら正確であり、モデルベースの学習に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:57:32 GMT)
Model Compression Techniques in Biometrics Applications: A Survey [5.5]
ディープラーニングアルゴリズムは人類のタスク自動化能力を大きく強化してきた。これらのモデルの性能の大幅な改善は、その複雑さの増大と非常に相関している。これにより、性能を著しく低下させることなく、ディープラーニングモデルの計算コストとメモリコストを大幅に削減する圧縮技術の開発につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:06:21 GMT)
IPA: Inference Pipeline Adaptation to Achieve High Accuracy and Cost-Efficiency [5.5]
推論パイプライン適応システムは、ディープラーニングタスク毎のモデル変種を効率的に活用する。 IPAはバッチサイズ、レプリケーション、モデルの変種を動的に設定し、精度を最適化し、コストを最小化し、ユーザ定義の遅延レベル合意を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:20:08 GMT)
Determinantal Point Process Attention Over Grid Cell Code Supports Out of Distribution Generalization [5.4]
我々は,脳内の処理特性を同定し,高い一般化性能に寄与する可能性がある。本稿では,標準タスク最適化エラーと DPP-A を併用した損失関数が,グリッドセルコードの繰り返しモチーフを活用可能であることを示す。これは、哺乳類の脳の格子細胞コードがどのように一般化性能に寄与するかの解釈の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:50:01 GMT)
Relaxing the Additivity Constraints in Decentralized No-Regret High-Dimensional Bayesian Optimization [5.3]
我々は、獲得関数の保証を弱めることなく、加法構造上の制限的な仮定を$f$で緩和する。本稿では,最先端のBOアルゴリズムに対して非常に競争力のある性能を実現するために,最適な分散BOアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:26:17 GMT)
Observing Topological Insulator Phases with a Programmable Quantum Simulator [5.1]
トポロジカル絶縁体は、対称性によって保護されたエッジ状態の出現のような魅力的な特性を示す。我々は、最大2,200ドルのスピンを持つ1次元イオン結晶において、長距離相互作用するスピン系を持つ修正SSHモデルを実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:10:28 GMT)
Physics-constrained convolutional neural networks for inverse problems in spatiotemporal partial differential equations [5.0]
偏微分方程式(PDE)における2種類の逆問題を解決するために,物理制約付き畳み込みニューラルネットワーク(PCCNN)を提案する。シーケンシャルデータを扱うため,PCCNNはPDEを簡易な時間分解ウィンドウ方式で制約する。第2に、偏りのあるデータからの解に対するPC-CNNの性能について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:51:48 GMT)
Cooperative Multi-Agent Graph Bandits: UCB Algorithm and Regret Analysis [5.0]
Zhang, Johansson, Li が導入したグラフバンディット問題のマルチエージェント拡張として,マルチエージェントグラフバンディット問題を定式化する。上信頼境界(UCB)に基づく学習アルゴリズムであるMulti-G-UCBを提案し、T$のステップに対する期待された後悔が$O(Nlog(T)[sqrtKT + DK])$で束縛されていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:36:17 GMT)
Quantity-Aware Coarse-to-Fine Correspondence for Image-to-Point Cloud Registration [5.0]
Image-to-point cloud registrationは、RGBイメージと参照ポイントクラウドの間の相対カメラのポーズを決定することを目的としている。個々の点と画素とのマッチングは、モダリティギャップによって本質的に曖昧である。本稿では,局所点集合と画素パッチ間の量認識対応を捉える枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:30:47 GMT)
Knapsack: Connectedness, Path, and Shortest-Path [4.9]
特に、連結knapsack問題において、knapsack制約の大きさの最大値を持つ項目の連結部分集合を計算する必要がある。この問題は、最大次数4のグラフでもNP完全であり、スターグラフでもNP完全であることを示す。 path-knapsack や shortestpath-knapsack という問題名の下で、グラフ理論上の他のいくつかの性質について同様の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:42:41 GMT)
DAISM: Digital Approximate In-SRAM Multiplier-based Accelerator for DNN Training and Inference [4.7]
PIMソリューションは、まだ成熟していない新しいメモリ技術か、パフォーマンス上のオーバーヘッドとスケーラビリティの問題のあるビットシリアル計算に依存している。本稿では,従来のメモリを用いてビット並列計算を行い,複数のワードラインのアクティベーションを利用する,SRAM内デジタル乗算器を提案する。次に、この乗算器を利用したアーキテクチャであるDAISMを導入し、SOTAと比較して最大2桁高い面積効率を実現し、競争エネルギー効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:22:03 GMT)
Discovering mesoscopic descriptions of collective movement with neural stochastic modelling [4.7]
小～中規模の集団運動(sim$10-1000、別名Meso)は、順序によって非自明な特徴を示す。ここでは、相互作用する個人の神経群ダイナミクスを特徴付けるために、物理に着想を得たネットワークベースのアプローチを用いる。本研究では,この手法を合成と実世界の両方のデータセットに適用し,ドリフトと拡散場を用いたダイナミックスの決定論的および側面を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:42:20 GMT)
Optimizing Medication Decisions for Patients with Atrial Fibrillation through Path Development Network [4.7]
心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、心房の急激な収縮と不規則な収縮を特徴とする一般的な不整脈である。本研究では,AF患者に抗凝固療法を推奨すべきかどうかを予測する機械学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:31:11 GMT)
The Role of Data Filtering in Open Source Software Ranking and Selection [4.6]
GitHubにリストされているプロジェクトのフィルタリングが、その人気の評価にどのように影響するかを調査する。 10万以上のレポジトリをランダムにサンプリングし、複数のレグレッションを使って星数をモデル化しました。その結果,リポジトリの特定の特性が常に人気を予測しているのに対して,フィルタ処理はこれらの特性と応答の関係を著しく変化させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:05:10 GMT)
Generalized Nested Rollout Policy Adaptation with Limited Repetitions [4.6]
Generalized Nested Rollout Policy Adaptation (GNRPA) はモンテカルロの探索アルゴリズムである。我々は,選択の順序が同じであるような決定論的政策を回避することで,GNRPAの改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 23:19:47 GMT)
Optimal multiple-phase estimation with multi-mode NOON states against photon loss [4.4]
推定精度における量子的優位性は、光子損失の存在下でも達成可能であることを示す。また、マルチモードビームスプリッタによる光子数カウントは、準最適で量子的な利点があるにもかかわらず有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:22:12 GMT)
CLIP Model for Images to Textual Prompts Based on Top-k Neighbors [4.4]
本稿では,イメージ・ツー・プロンプト生成のための費用対効果のアプローチを提案する。我々は、CLIPモデルとK-nearest neighbors (KNN)アルゴリズムを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:28:17 GMT)
Affective Video Content Analysis: Decade Review and New Perspectives [4.4]
情緒的ビデオコンテンツ分析(AVCA)は、感情的コンピューティングの不可欠な分野として広く研究されている。本稿では、AVCAで広く使われている感情表現モデルを紹介し、よく使われるデータセットについて述べる。本稿では,感情認識や世論分析などの今後の課題と今後の研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:37:32 GMT)
Binary Quantum Control Optimization with Uncertain Hamiltonians [4.2]
予測可能な不確実性を持つハミルトン派を含む二項最適量子制御問題の離散最適化式を考える。リスクニュートラルとリスクアバースによるコントロールポリシの測定の両方を最適化する,サンプルベースのリフレクションを提案する。本研究では, 決定論的モデルの制御に比べて, モデルによる制御により, 品質と堅牢性が著しく向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:51:01 GMT)
Probabilistic Truly Unordered Rule Sets [4.2]
真に順序のない規則集合に対するTURSを提案する。我々はルールセットの確率的特性を利用して、類似した確率的出力を持つ場合のみ規則が重複することを許すという直観を生かしている。我々は,幅広いルールベースの手法に対してベンチマークを行い,モデルの複雑さを低くし,高い競争力のある予測性能を持つルールセットを学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:03:19 GMT)
SensoDat: Simulation-based Sensor Dataset of Self-driving Cars [4.1]
SensoDatは、シミュレーションに基づく自動運転車のテストケースを32,580件実行したデータセットである。 SensoDatは81種類のシミュレーションセンサーからのデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:57:53 GMT)
Skeletal Video Anomaly Detection using Deep Learning: Survey, Challenges and Future Directions [3.8]
本稿では,ビデオから抽出したスケルトンを用いたプライバシー保護型ディープラーニング異常検出手法について検討する。我々は,ビデオ異常検出のための骨格ベースのアプローチは,ビデオ異常検出のプライバシー保護に有効な代替手段であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:20:19 GMT)
MutaBot: A Mutation Testing Approach for Chatbots [3.8]
MutaBotは、会話フロー、インテント、コンテキストを含む、複数のレベルでの突然変異に対処する。ツールを3つのDialogflowチャットボットとBotiumで生成されたテストケースで評価し、テストスイートの弱点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:38:27 GMT)
Self context-aware emotion perception on human-robot interaction [3.8]
人間は、文脈情報と異なる文脈が、全く異なる感情表現をもたらす可能性があると考えている。異なる感情をアンカーし、再ラベルするための2次元感情座標システムを用いた自己文脈認識モデル(SCAM)を導入する。このアプローチは、オーディオ、ビデオ、マルチモーダル環境において、大幅な改善をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:58:27 GMT)
Benefits and Limitations of Web3 [3.6]
Web3は、パラダイムが広く採用されるのを防ぐいくつかの障害に直面している。開発者は、よりアクセスしやすいWeb3スマートアプリケーションを作成するために、この技術の利点と限界を理解する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:25:17 GMT)
Enhancing the Fairness and Performance of Edge Cameras with Explainable AI [3.5]
本研究では,モデルデバッグに Explainable AI (XAI) を用いた診断手法を提案する。トレーニングデータセットが主なバイアス源であることに気付き、ソリューションとしてモデル拡張を提案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:08:24 GMT)
Quantum Principle of Relativity and The Renormalizable Gravity [3.4]
我々は、一般相対性理論を導入することなく、一般相対性理論と呼ばれる新しい相対性理論に基づく純粋量子理論を開発した。我々は、相対性理論の本質が量子領域に自然に拡張され、活性変換と受動変換の同一構造が維持されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:22:13 GMT)
Framing Analysis of Health-Related Narratives: Conspiracy versus Mainstream Media [3.3]
我々は、新型コロナウイルスやその他の疾患などの健康関連トピックのフレーミングが、陰謀と主流のウェブサイトの間でどのように異なるかを検討する。共謀メディアの健康に関する物語は、主に信念の枠組みで表現されているのに対し、主流メディアは科学の観点で表現する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:56:23 GMT)
Large Language Model Lateral Spear Phishing: A Comparative Study in Large-Scale Organizational Settings [3.3]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた横型フィッシングメール作成の先駆的な研究である。 11ヶ月の期間に約9000人の個人を対象とする大規模な第1階層の大学運営を目標としている。また、LLM生成したフィッシングを検知する電子メールフィルタリングインフラの能力も評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:06:39 GMT)
From Cash to Cashless: UPI's Impact on Spending Behavior among Indian Users [3.2]
Unified Payments Interface (UPI) は、National Payments Corporation of India (NPCI) によって開発された。調査回答者の約75%は、UPIによる支出の増加を報告している。 91.5%の回答者がUPI使用に満足していると回答した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:39:53 GMT)
Enabling On-device Continual Learning with Binary Neural Networks [3.2]
連続学習(CL)とバイナリニューラルネットワーク(BNN)の分野における最近の進歩を組み合わせたソリューションを提案する。具体的には,2値の潜在リプレイアクティベーションと,勾配計算に必要なビット数を大幅に削減する新しい量子化方式を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:57:05 GMT)
Uncovering local aggregated air quality index with smartphone captured images leveraging efficient deep convolutional neural network [3.2]
我々は、1,000枚以上の屋外画像を撮影、注釈付けしてトレーニングするディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を開発した。トレーニング中に相関指標を確立し,PM2.5濃度の絵ベースの予測器として機能する能力を高める。我々のデータセットは、Dhakaによる大気画像と対応するPM2.5測定を含む、初めて公開されているコレクションである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:10:38 GMT)
A Simple Latent Diffusion Approach for Panoptic Segmentation and Mask Inpainting [3.1]
この研究は安定拡散の上に構築され、汎視的セグメンテーションに対する潜時拡散アプローチを提案する。トレーニングプロセスは,(1)部分分割マスクを潜時空間に投影する浅層オートエンコーダの訓練,(2)潜時空間における画像条件付きサンプリングを可能にする拡散モデルの訓練,の2段階からなる。生成モデルを使用することで、インタラクティブなセグメンテーションに応用できるマスクの完成や塗装の探索が解き放たれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:19 GMT)
An optimization-based equilibrium measure describes non-equilibrium steady state dynamics: application to edge of chaos [3.0]
最適化問題として定常状態を求めることは、勾配ダイナミクスの実行と等価であることを示す。このフレームワーク内では、ニューラルネットワークの焼き込み内因性障害を平均化することができる。本手法は,決定論的・高次元力学の定常景観を解析的に研究するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:25:32 GMT)
Benchmarking hybrid digitized-counterdiabatic quantum optimization [3.0]
ハイブリッドデジタルカウンテルダイバティック量子コンピューティング(DCQC)は、短期量子コンピュータの能力を活用するための有望なアプローチである。本研究では,デジタル・カウンテル・ダイアバティック・アプローチと組み合わせて,様々な古典の収束挙動と解の質を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:05:07 GMT)
FIKIT: Priority-Based Real-time GPU Multi-tasking Scheduling with Kernel Identification [2.9]
クラウドコンピューティングクラスタでは、マルチタスク共有によるGPUの計算能力が要求される。既存のGPU共有ソリューションは、1つのGPUで競合する複数のジョブに対して、タスクレベルの待ち時間やタスクレベルの切り替えコストの削減に重点を置いている。本稿では, FIKIT: Filling Inter- Kernel Idle Timeというカーネルレベルのスケジューリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:47:43 GMT)
Beyond Reference-Based Metrics: Analyzing Behaviors of Open LLMs on Data-to-Text Generation [2.9]
オープンな大言語モデル(LLM)が構造化データから一貫性のある関連テキストをどの程度生成できるかを検討する。我々は、基準のない評価指標とLLMの文脈内学習能力を活用して、モデルをテストする。本評価では, トークンレベルの意味的精度誤差のアノテートに着目し, GPT-4に基づくアノテータとメトリクスを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:15:46 GMT)
Astroconformer: The Prospects of Analyzing Stellar Light Curves with Transformer-Based Deep Learning Models [2.9]
我々は、Transformerベースのディープラーニングフレームワークである$textitAstroconformer$を紹介した。 $textitAstroconformer$は優れたパフォーマンスを示し、データリッチなレシエーションで$log gapprox3$で0.017 dexのroot-mean-square-error(RMSE)を達成する。 $textitAstroconformer$は、高い精度で$nu_max$を抽出することにも長けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:23:17 GMT)
Eclectic Rule Extraction for Explainability of Deep Neural Network based Intrusion Detection Systems [2.9]
この論文は、説明可能な侵入検知システム(X-IDS)におけるブラックボックスアルゴリズムと代理説明器の普遍性から生じる信頼問題に対処する。この問題を回避するために、ルール抽出(RE)のような透明なホワイトボックスアルゴリズムを使用することができる。提案したハイブリッドX-IDSアーキテクチャは、ブラックボックスディープニューラルネットワーク(DNN)のためのホワイトボックスサロゲート説明器として、エクレクティックREを特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:45:29 GMT)
Catastrophic Interference is Mitigated in Naturalistic Power-Law Learning Environments [2.9]
自然主義的な環境では、タスクに遭遇する確率は、それが最後に実行された時からその時代の権力者として減少することを示す。 MNISTタスクにおける順列学習という,ドメイン増分タスクに対する新たなリハーサルベースのアプローチについて検討する。その結果,一般的な正規化手法を用いて訓練したモデルと比較すると,性能は同等か優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:06:38 GMT)
Differentially Private and Adversarially Robust Machine Learning: An Empirical Evaluation [2.8]
悪意のある敵は、一連の回避攻撃を起動することで、機械学習モデルに攻撃して機密情報を推測したり、システムにダメージを与えたりすることができる。本研究は,同時攻撃に対する対人訓練と対人訓練の併用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:26:31 GMT)
Dissolution of non-Hermitian skin effect in one-dimensional lattices with linearly varying nonreciprocal hopping [2.8]
線形に異なる非相互ホッピングを持つ一次元非エルミート格子について検討する。非ヘルミチアン皮膚効果(NHSE)は非相反性の強さが増加するにつれて徐々に溶解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:01:40 GMT)
PlayMyData: a curated dataset of multi-platform video games [2.7]
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） (Thu, 18 Jan 2024 18:52:57 GMT)
Semantic Analysis of Macro Usage for Portability [2.7]
マクロ利用の可搬性を分析するための,最初の包括的フレームワークを紹介する。マキを86,199のマクロ定義を含む21のプログラムに適用する。平均すると、移植が容易なマクロが2倍になり、以前の作業よりも最大7倍多いことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 23:30:02 GMT)
Automated Scoring of Clinical Patient Notes using Advanced NLP and Pseudo Labeling [2.7]
本研究では,最先端自然言語処理(NLP)技術を活用したアプローチを提案する。提案手法は効率と有効性を向上し,性能を損なうことなくトレーニング時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:17:18 GMT)
B-Cos Aligned Transformers Learn Human-Interpretable Features [2.6]
Vision Transformers (ViT) と Swin Transformers (Swin) は現在、計算病理学の最先端技術である。本稿では,B-cos Vision Transformer (BvT) と呼ばれる,より解釈可能なアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:14:00 GMT)
Data-Centric Artificial Intelligence [2.6]
データ中心の人工知能(データ中心のAI)は、効率的で効率的なAIベースのシステムを構築する上で、データの体系的な設計とエンジニアリングが不可欠であることを強調する新しいパラダイムである。関連する用語を定義し、データ中心のパラダイムとモデル中心のパラダイムを対比するための重要な特徴を提供し、データ中心のAIのためのフレームワークを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:52:08 GMT)
Experimental demonstration of quantum illumination using polarization-entangled photon pairs and CHSH value as measure [2.5]
物体を照らすための絡み合った光源は、従来の照明法よりも有利である。量子照明における偏光共役光子対の利点を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:10:48 GMT)
A complete and operational resource theory of measurement sharpness [2.5]
有限次元正作用素値測度(POVM)に対するシャープネスの資源理論を構築する。我々は、我々の理論が最大(すなわち、鋭い)要素を持ち、すべて同値であり、繰り返し可能な測度を持つPOVMの集合と一致することを示した。一方のPOVMは,すべてのモノトーンに対して前者が後者よりもシャープである場合に限り,シャープネス非増加操作によって別のPOVMに変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 01:40:16 GMT)
Thought Cloning: Learning to Think while Acting by Imitating Human Thinking [2.4]
強化学習(RL)エージェントは、これらの能力において人間レベルのパフォーマンスには程遠い。そこでは、人間のデモ参加者の行動のクローン化だけでなく、人間がこうした行動を行うときの思考も紹介する。その結果、Thought Cloningは振舞いクローンよりもはるかに早く学習し、そのパフォーマンス上の優位性は分散テストタスクの更なるアウトアウトを増大させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:10:32 GMT)
On Mitigating the Utility-Loss in Differentially Private Learning: A new Perspective by a Geometrically Inspired Kernel Approach [2.4]
本稿では、分類における精度-損失問題を緩和するために、幾何学的にインスパイアされたカーネルベースのアプローチを提案する。与えられたデータ点のアフィン殻の表現は、再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)で学習されるこのアプローチの有効性は、MNISTデータセット、フライブルク食料品データセット、本物のバイオメディカルデータセットの実験を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:33:34 GMT)
Excuse me, sir? Your language model is leaking (information) [2.4]
モデル応答からペイロードを抽出するためにシークレットキーが必要である。生成されたテキストの品質はペイロードの影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:58:59 GMT)
Approximation of Solution Operators for High-dimensional PDEs [2.3]
進化的偏微分方程式の解演算子を近似する有限次元制御法を提案する。結果は、ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式を解くための実世界の応用を含む、いくつかの高次元PDEに対して提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:45:09 GMT)
On the Audio Hallucinations in Large Audio-Video Language Models [2.3]
本稿では,大規模な音声・ビデオ言語モデルを用いて,音声の幻覚を抽出し,解析する。音声情報について質問して1000の文章を収集し,幻覚を含むか否かを注釈する。ゼロショットおよび微調整設定における事前学習音声テキストモデルを用いた音声幻覚分類の課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:50:07 GMT)
Analyzing and Mitigating Bias for Vulnerable Classes: Towards Balanced Representation in Dataset [2.3]
本研究は, クラス分布分析, 性能評価, バイアス影響評価に着目し, 脆弱な道路利用者に対するクラス不均衡に着目した。クラス表現における不均衡の懸念を識別し、検出精度に潜在的なバイアスをもたらす。本稿では,データ拡張,再サンプリング,メトリクス固有の学習を含むモデル最適化とバイアス軽減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:10:46 GMT)
Hacking Predictors Means Hacking Cars: Using Sensitivity Analysis to Identify Trajectory Prediction Vulnerabilities for Autonomous Driving Security [2.1]
本稿では,2つの軌道予測モデルである Trajectron++ と AgentFormer の感度解析を行う。すべての入力の間に、Trajectron++の摂動感度のほぼ全ては、最新の状態履歴の時点にのみ存在することを観察する。さらに、状態履歴の摂動に支配的な感度があるにもかかわらず、検出不能な画像マップ摂動が大きな予測誤差の増加を引き起こすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:47:29 GMT)
A Meta-Level Learning Algorithm for Sequential Hyper-Parameter Space Reduction in AutoML [2.1]
本稿では,AutoMLツールの予測性能を損なうことなく,AutoMLツールのスペースを削減するアルゴリズムを提案する。 SHSRは284の分類と375の回帰問題に基づいて評価され、約30%の実行時間を短縮し、性能低下は0.1%未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:26:13 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of generative flow [2.1]
フローの正規化の基本原理は、単純で簡潔な方法で導入される。人口からのサンプルとしてデータセットを扱い、正規化フローを取得することは、基本的にはサンプリングサーベイによって行われる。三次元ビームブリッジ,アーチブリッジ,ケーブルステイドブリッジ,可逆サスペンションブリッジの対称構造画像データセットを用いて,図書館内のGlow APIに基づく流れの構築と正規化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:26:44 GMT)
XAI-Enhanced Semantic Segmentation Models for Visual Quality Inspection [2.0]
本稿では、CAMに基づく説明を用いて視覚的品質検査を促進させ、セマンティックセグメンテーションモデルを洗練させる枠組みを提案する。 XAI強化モデルは、特に複雑なオブジェクトセグメンテーションにおいて、オリジナルのDeepLabv3-ResNet101モデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:26:20 GMT)
Developing an AI-based Integrated System for Bee Health Evaluation [2.0]
ハチは世界の食糧の約3分の1を受粉する。キノコのコロニーは過去10年間で40%近く減少した。本研究では,ミツバチの物体検出と健康評価を総合的に行うシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:06:29 GMT)
On the Readiness of Scientific Data for a Fair and Transparent Use in Machine Learning [2.0]
我々は、機械学習コミュニティと規制機関のニーズを満たす科学的データドキュメンテーションがどのようにML技術に使用されるかを分析する。異なる領域の4041個のデータ文書のサンプルを検証し、要求された次元の完全性とカバレッジを評価した。我々は,データ作成者や科学データ発行者に対して,ML技術における透明性と公正な使用に対するデータの準備性を高めるための一連の勧告ガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:11:27 GMT)
SUCRe: Leveraging Scene Structure for Underwater Color Restoration [1.9]
本研究では,シーンの3次元構造を利用した水中色復元手法であるSUCReを紹介する。我々は、自然光から深海環境まで様々なシナリオにおいて、我々のアプローチを定量的、質的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:52:34 GMT)
GA-SmaAt-GNet: Generative Adversarial Small Attention GNet for Extreme Precipitation Nowcasting [1.9]
本稿では,極端降水量予測のためのディープラーニングモデルのための新しい生成逆アーキテクチャであるGA-SmaAt-GNetを提案する。このネットワークは降水マスク(二値化降水マップ)を付加的なデータソースとして組み込んで、貴重な情報を活用して予測を改善する。我々は,提案したGA-SmaAt-GNetモデルと降水データセットについて不確実性解析を行い,モデルの予測能力についてさらなる知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:53:45 GMT)
Improving One-class Recommendation with Multi-tasking on Various Preference Intensities [1.8]
一流のレコメンデーションでは、ユーザの暗黙のフィードバックに基づいてレコメンデーションを行う必要があります。暗黙的なフィードバックから各信号の様々な好み強度を考慮に入れたマルチタスクフレームワークを提案する。提案手法は,3つの大規模実世界のベンチマークデータセットに対して,最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:59:55 GMT)
Cross-Modality Perturbation Synergy Attack for Person Re-identification [1.8]
相互モダリティReIDの主な課題は、異なるモダリティ間の視覚的差異を効果的に扱うことである。既存の攻撃方法は、目に見える画像のモダリティの特徴に主に焦点を当てている。本研究では,クロスモーダルReIDに特化して設計されたユニバーサル摂動攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:56:23 GMT)
Quantifying Divergence for Human-AI Collaboration and Cognitive Trust [1.8]
本稿では,分散度に基づく意思決定類似度尺度を提案する。我々は,テキスト・エンタテインメント・タスクについてユーザ・リサーチを行う。ユーザは、最も類似したモデルと類似点や差が示され、コラボレーションの可能性について調査される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:46:56 GMT)
False Discovery Rate Control for Gaussian Graphical Models via Neighborhood Screening [1.8]
グラフ学習におけるノードワイズ変数の選択手法を導入し、選択したエッジセットの誤り発見率を自己推定レベルで確実に制御する。個々の近傍の新たな融合法は、無向グラフ推定を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:46:41 GMT)
Unsupervised Multiple Domain Translation through Controlled Disentanglement in Variational Autoencoder [1.8]
教師なし多重ドメイン変換(Unsupervised Multiple Domain Translation)は、あるドメインから別のドメインにデータを変換するタスクである。我々の提案は変分オートコーダの修正版に依存している。この潜伏変数の1つはドメインにのみ依存するように強制され、もう1つはデータの他の変数因子に依存しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:51:46 GMT)
Curriculum Recommendations Using Transformer Base Model with InfoNCE Loss And Language Switching Method [1.7]
カリキュラム勧告パラダイムは、教育技術とカリキュラム開発における進化を続ける領域における学習平等の促進に特化している。言語翻訳や障害によって引き起こされる内容の衝突や破壊に対処し、完全にアクセス可能でパーソナライズされた学習体験の創造を妨げる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:09:06 GMT)
Automatic dimensionality reduction of Twin-in-the-Loop Observers [1.7]
本稿では,高複雑性オブザーバを寸法を小さくすることで調整する手法を提案する。これらの戦略は、実世界のデータに対する速度とヨーレートの推定のために検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:14:21 GMT)
A Novel Noise-Aware Classical Optimizer for Variational Quantum Algorithms [1.7]
変分量子アルゴリズム(VQA)の重要な構成要素は、アンザッツのパラメータ化を更新するために使用される古典的解法の選択である。量子アルゴリズムは、近い将来、常に限られた忠実度を持つノイズの多いデバイス上で実行されることがよく認識されている。本稿では,標準モデルベース手法と区別する新しいノイズ対応微分モデルベース手法のキーとなる特徴について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:51:02 GMT)
Imitation Learning Inputting Image Feature to Each Layer of Neural Network [1.7]
模倣学習は、トレーニングデータから人間の行動を学習し、再現することを可能にする。機械学習の最近の進歩は、画像などの高次元観測データを直接処理するエンドツーエンドの学習アプローチを可能にする。本稿では,データの影響を比較的低い相関で増幅する,この課題に対処する有用な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:44:18 GMT)
Improved DDIM Sampling with Moment Matching Gaussian Mixtures [1.5]
本稿では,Gaussian Mixture Model (GMM) を逆遷移演算子 (カーネル) として,DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models) フレームワーク内で提案する。我々は,GMMのパラメータを制約することにより,DDPMフォワードの1次と2次の中心モーメントを一致させる。以上の結果から, GMMカーネルを使用すれば, サンプリングステップ数が少ない場合に, 生成したサンプルの品質が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:44:11 GMT)
Mechanical detection of nuclear decays [1.3]
物体の機械的再コイルによる個々の核崩壊の検出について報告する。モメンタム保存は、中性粒子を含む崩壊で放出される粒子に対して、測定が敏感であることを保証する。ここで開発された技術は、核法医学からダークマター、物理学まで、様々な分野で使われる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:55:02 GMT)
Predicting breast cancer with AI for individual risk-adjusted MRI screening and early detection [1.3]
本稿では,現在のMRIに基づいて1年以内に乳癌の発症リスクを予測することを提案する。検診・診断を施行した12,694例の乳房53,858例を対象にAIアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:58:50 GMT)
3D-Mol: A Novel Contrastive Learning Framework for Molecular Property Prediction with 3D Information [1.3]
3D-Molはより正確な空間構造表現のために設計された新しいアプローチである。分子を3つの階層グラフに分解し、幾何学的情報をよりよく抽出する。 3D-Molと最先端のベースラインを7つのベンチマークで比較し,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:27:11 GMT)
Towards Open Federated Learning Platforms: Survey and Vision from Technical and Legal Perspectives [1.3]
従来のフェデレートラーニング(FL)は、サーバが支配する協調パラダイムに従っています。私たちは、現在のFLフレームワークの設計を再考し、より一般的な概念であるOpen Federated Learning Platformに拡張することを提唱します。技術的・法的両面からオープンなFLプラットフォーム構築の可能性について総合的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:57:06 GMT)
Legal and ethical implications of applications based on agreement technologies: the case of auction-based road intersections [1.2]
Agreement Technologies(コンセンサス・テクノロジー)は、分散インテリジェントシステム構築のための新しいパラダイムであり、自律的なソフトウェアエージェントが、人間のユーザーに代わって合意に達するために交渉する。本稿では,未来のスマート道路インフラ,すなわちオークションベースの道路交差点の要素を管理する新しい手法に焦点をあてる。このような手法の鍵となる技術要素がすでに利用可能であるにもかかわらず、実際に適用される前に取り組まなければならない複数の非技術課題があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:12:48 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） (Thu, 18 Jan 2024 05:25:22 GMT)
SymbolNet: Neural Symbolic Regression with Adaptive Dynamic Pruning [1.1]
モデル重み,入力特徴,数学的演算子を1つのトレーニングで動的に刈り取ることができる新しいフレームワークにおいて,記号回帰に対するニューラルネットワークアプローチを提案する。 LHCジェットタグ処理におけるモデルの有効性を実証するため,O$以上の入力を持つデータセットを効率的に処理できない既存のシンボリックレグレッション手法のほとんどとは対照的に,本モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:51:38 GMT)
Resolving Regular Polysemy in Named Entities [1.1]
本稿では,中国語のWordnet(CWN)に対して共通語を曖昧にするための単語感覚曖昧化(WSD)モデルと,ドットオブジェクトとしての固有名を提案する。比較的スパースな意味のデータセットであっても,一般名詞と固有名詞の両方で競争結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:18:03 GMT)
On Finding Bi-objective Pareto-optimal Fraud Prevention Rule Sets for Fintech Applications [1.1]
本稿では,初期ルールプールから2目的空間(精度やリコールなど)の高品質なルールサブセットを見つけることを目的とする。我々はPORSと呼ばれる詐欺ベースのフレームワークを提案し、PORSのコアが最前線におけるソリューション選択の問題であることを確認した。我々は、初期ルールセットの多様性を促進するために、SpectralRulesと呼ばれるシーケンシャルカバーアルゴリズムの新たな変種を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:11:57 GMT)
Parameter Selection for Analyzing Conversations with Autism Spectrum Disorder [1.1]
本稿では,診断会話から抽出した音響・韻律・言語的特徴を分析し,自閉症スペクトラム障害(ASD)診断のモデル化手法を提案する。以上の結果から,ASD児の会話データを詳細に分析し,診断と介入を支援することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:28:56 GMT)
Applications of Machine Learning to Optimizing Polyolefin Manufacturing [1.0]
この章は、化学およびポリオレフィン製造最適化における機械学習(ML)の活用に焦点を当てている。ケミカルプロセスにおける最新のML応用に熱心である初心者と有能なプロフェッショナルの両方のために作られています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:57:05 GMT)
DataViz3D: An Novel Method Leveraging Online Holographic Modeling for Extensive Dataset Preprocessing and Visualization [1.0]
DataViz3Dは、ホログラフィック技術を用いて複雑なデータセットをインタラクティブな3D空間モデルに変換する。このツールは、データセットのXYZ座標に正確にマッピングされた3D空間内で散乱プロットを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 23:02:08 GMT)
Interpreting Deep Neural Networks with the Package innsight [1.0]
innsightは一般的に、ニューラルネットワークのための機能属性メソッドを実装する最初のRパッケージである。ディープラーニングライブラリとは独立して動作し、任意のRパッケージからモデルの解釈を可能にする。 Innsightは、トーチパッケージの高速かつ効率的な配列計算から内部的に恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:13:41 GMT)
Intelligent Optimization and Machine Learning Algorithms for Structural Anomaly Detection using Seismic Signals [0.9]
メカニカルトンネリング中の異常検出方法の欠如は、掘削時間に金銭的損失と損失をもたらす可能性がある。現場掘削ではトンネル掘削機の損傷を回避し, 伝播速度の調整を行うため, 掘削前に硬い障害物を認識する必要がある。構造異常検出の効率は、インテリジェントな最適化技術と機械学習によって向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:48:53 GMT)
Universal adjointation of isometry operations using transformation of quantum supermaps [0.9]
入力等尺演算を隣接演算に変換するためのプロトコルを構築する。また,Isometry inversionとユニバーサルエラー検出という,関連するタスクのプロトコルを構築した。数値計算の結果,一般プロトコルの最適性能は等尺演算の出力次元に依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:05:51 GMT)
Towards providing reliable job completion time predictions using PCS [0.9]
PCSは、他の伝統的な目的のバランスを保ちながら予測可能性を提供することを目的とした、新しいスケジューリングフレームワークである。 PCSは、性能と公正性を極端に妥協しながら、正確な完了時間推定を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:46:24 GMT)
Recovering Simultaneously Structured Data via Non-Convex Iteratively Reweighted Least Squares [0.9]
線形観測から多種多様低次元構造に固執するデータを復元する新しいアルゴリズムを提案する。 IRLS法は,低/複合状態の計測に好適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:47:33 GMT)
Gender Bias in Machine Translation and The Era of Large Language Models [0.9]
この章では、性バイアスの持続化における機械翻訳の役割について検討し、言語横断的な設定と統計的依存関係によって生じる課題を強調している。従来のニューラルマシン翻訳手法と、機械翻訳システムとして使用される生成事前学習トランスフォーマモデルの両方において、ジェンダーバイアスに関連する既存の作業の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:34:49 GMT)
Yet Another ICU Benchmark: A Flexible Multi-Center Framework for Clinical ML [0.8]
Another ICU Benchmark (YAIB) は、再現性と同等の臨床ML実験を定義するためのモジュラーフレームワークである。 YAIBは、ほとんどのオープンアクセスICUデータセット(MIMIC III/IV、eICU、HiRID、AUMCdb)をサポートし、将来のICUデータセットに容易に適応できる。データセットの選択,コホート定義,前処理が予測性能に大きな影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:41:37 GMT)
A Kaczmarz-inspired approach to accelerate the optimization of neural network wavefunctions [0.8]
本稿では, このボトルネックを軽減するために, サブスタンプ・プロジェクテッド・グラディエント・インクリメント・ナチュラル・ディフレクション(SPRing)を提案する。 SPRingは、最近導入された最小ステップ再構成(MinSR)と、線形最小二乗問題を解くための古典的ランダム化カッツマルツ法(英語版)のアイデアを組み合わせたものである。我々は、SPRingがMinSRとKronecker-Factored Approximate Curvature法(KFAC)の両方を多数の小さな原子や分子で上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:23:10 GMT)
Depth Over RGB: Automatic Evaluation of Open Surgery Skills Using Depth Camera [0.8]
この研究は、深度カメラがRGBカメラと同様の結果を得ることを示すことを目的としている。ディープカメラは、照明のバリエーションに対する堅牢性、カメラの位置決め、単純化されたデータ圧縮、プライバシー強化などの利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:00:28 GMT)
Reconstructing the Invisible: Video Frame Restoration through Siamese Masked Conditional Variational Autoencoder [0.8]
本稿では,シムセ・マスケッド変分オートエンコーダ (SiamMCVAE) について述べる。 SiamMCVAEは、マスクされたフレームの欠落した要素を巧みに再構築し、カメラの故障に起因する問題に効果的に対処する。 SiamMCVAEにおけるSiamese Vision Transformer (SiamViT)エンコーダの導入は、コンピュータビジョンにおける現実の課題に対処する有望な可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:23:01 GMT)
A Comparative Analysis on Metaheuristic Algorithms Based Vision Transformer Model for Early Detection of Alzheimer's Disease [0.8]
神経変性疾患を脅かす多くの生命は、特に高齢者の生活の質を低下させた。認知症は、早期に検出されない場合、アルツハイマー病と呼ばれる重篤な症状を引き起こす可能性がある。本稿では, 異なる段階で認知症を特定するために, 革新的メタヒューリスティックアルゴリズムに基づくViTモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:31:38 GMT)
Using ChatGPT for Science Learning: A Study on Pre-service Teachers' Lesson Planning [0.7]
本研究は,韓国の大学教員29名による授業計画について分析した。授業計画では14種類の指導・学習方法・戦略が同定された。本研究は,授業計画におけるChatGPTの適切な使用例と不適切な使用例の両方を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:52:04 GMT)
Active Restoration of Lost Audio Signals Using Machine Learning and Latent Information [0.7]
本稿では, ステガノグラフィー, ハーフトニング(ディザリング), 最先端の浅層・深層学習法の組み合わせを提案する。本研究では,信号対雑音比(SNR),目標差次数(ODG),およびハンセンの音質測定値を用いて,塗装性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:43:56 GMT)
Attack tree metrics are operad algebras [0.7]
我々は、圏論、特に演算代数に基づくATメトリクスの定義を導入する。操作理論的な条件下では、既存の計量計算アルゴリズムはかなりの一般性で拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:24:35 GMT)
Directed Regular and Context-Free Languages [0.7]
言語$L$は、$L$のすべての単語が$L$の共通の(散在した)スーパーワードを持っている場合、emphdirectedされる。文脈自由言語では、有向性問題はcoNEXP完全であることが知られている。文脈自由言語では、有向性問題はPSPACE完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:19:54 GMT)
Parity Quantum Computing as YZ-Plane Measurement-Based Quantum Computing [0.7]
最近導入された定数深度復号法を応用した普遍パリティ量子計算は,YZ平面計測のみを用いた二部グラフ上の測定に基づく量子計算と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:48:38 GMT)
Counterfactual Reasoning with Probabilistic Graphical Models for Analyzing Socioecological Systems [0.6]
因果推論と反事実推論は、データサイエンスにおいて新たな方向に向かっている。本稿では,未知のクエリをバウンディングするための新しい,最新の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:10:07 GMT)
Contributions to the optical linewidth of shallow donor-bound excitonic transition in ZnO [0.6]
酸化亜鉛(ZnO)中の中性浅いドナーは、ドナーバウンドエキシトンを介して光学的アクセスを持つスピン量子ビットである。単結晶中のAl, Ga, Inのドナー結合光線幅特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:19:18 GMT)
Resource Theory of Non-Revivals with Applications to Quantum Many-Body Scars [0.6]
量子物理学における状態回復の利用を理解するための理論を導入する。本稿では,量子多体スカーレッドダイナミクスがHayden-Preskill復号プロトコルで再現可能であることを示す。我々の理論は、情報検索とその量子多体物理学への応用を研究するための枠組みを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:12:35 GMT)
Reconciling Spatial and Temporal Abstractions for Goal Representation [0.5]
ゴール表現は階層強化学習(HRL)アルゴリズムの性能に影響する。近年の研究では、時間的に抽象的な環境動態を保った表現が困難な問題の解決に成功していることが示されている。本稿では,空間的および時間的目標抽象化の両方において,階層の異なるレベルにおいて,新しい3層HRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:33:30 GMT)
Doubling Efficiency of Hamiltonian Simulation via Generalized Quantum Signal Processing [0.5]
量子信号処理は、量子コンピュータ上でのハミルトン進化をシミュレートするための最適な手順を提供する。一般化された量子信号処理の最近の結果を用いて,ハミルトンシミュレーションのコストを2倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Prerequisite Structure Discovery in Intelligent Tutoring Systems [0.5]
本稿では,知的学習システムにおける教育内容の推薦改善における知識構造(KS)と知識追跡(KT)の重要性について論じる。本研究の貢献は、学習可能なパラメータとしてKSを組み込んだKTモデルを提案し、学習者軌道から基礎となるKSの発見を可能にすることである。学習者による推薦アルゴリズムの推薦と評価に使用することにより,KSの質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:01:49 GMT)
Case Study: Securing MMU-less Linux Using CHERI [0.5]
MMUのないLinuxの亜種は、保護や隔離機構がないため、セキュリティに欠ける。我々は、CHERIを用いてRISC-Vポートの既存のMMUレスLinuxバージョンを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:16:32 GMT)
Hybrid Quantum Solvers in Production: how to succeed in the NISQ era? [0.4]
我々は、最も頻繁に使用されるハイブリッド・ソルバについて記述し分類する。現在実運用にデプロイされている2つの解決器に特化しています。ベンチマークを用いた2つのハイブリッド手法の性能解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:36:32 GMT)
Towards a minimal example of quantum nonlocality without inputs [0.4]
ネットワークシナリオでは、測定入力を必要とせずに量子非局所性を実証することが可能である。出力定数は3-3$と3-3-2$の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:52:21 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Maritime Operational Technology Cyber Security [0.4]
本稿では,産業用制御システムに適用可能な自律型サイバー防御の可能性を示す。汎用統合プラットフォーム管理システム (IPMS) のシミュレーション環境 IPMSRL を導入している。汎用海事型IPMS運用技術(OT)におけるMARLの自律型サイバー防衛意思決定への応用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:22:22 GMT)
Multiobjective Optimization Analysis for Finding Infrastructure-as-Code Deployment Configurations [0.4]
本稿では,インフラストラクチャ・アズ・コード配置に関する多目的問題に焦点をあてる。本稿では,9種類の進化型多目的アルゴリズムについて述べる。フリードマンの非パラメトリックテストを用いて, 独立ランニング後の各手法の結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:55:32 GMT)
Exploiting Uncertainty for Querying Inconsistent Description Logics Knowledge Bases [0.4]
我々は、この問題を解決するために、disPONTEと呼ばれる既存の確率論的意味論を利用する。提案手法をTRILLとBUNDLEに実装し,提案手法の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:02:06 GMT)
Unboxing Tree Ensembles for interpretability: a hierarchical visualization tool and a multivariate optimal re-built tree [0.3]
我々は,木組モデルの解釈可能な表現を開発し,その振る舞いに関する貴重な洞察を提供する。提案モデルは,木組決定関数を近似した浅い解釈可能な木を得るのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:42:28 GMT)
Kirkwood-Dirac classical pure states [0.3]
量子状態がKD古典(KD classical)と呼ばれるのは、KD分布が確率分布であるときである。我々は、KD古典的純粋状態の一般構造を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:04:17 GMT)
EfficientRec an unlimited user-item scale recommendation system based on clustering and users interaction embedding profile [0.3]
本稿では,ユーザの好みを抽出する上で,コントラスト学習フレームワークを用いたグラフニューラルネットワークの新たな手法を提案する。我々は、推論プロセスの計算コストを大幅に削減するソフトクラスタリングアーキテクチャを組み込んだ。実験の結果,学習段階と予測段階の両方において,低い計算コストでユーザの好みを学習できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 02:48:06 GMT)
Strong decay of correlations for Gibbs states in any dimension [0.3]
臨界温度を超える短距離相互作用を持つ系が混合条件を満たすことを示す。この条件は、他のよく研究されている相関の尺度よりも強い。量子多体系における相関の崩壊という多くの概念は、局所有効ハミルトニアンが存在するという仮定の下で等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:20:29 GMT)
Leveraging Negative Signals with Self-Attention for Sequential Music Recommendation [0.3]
負のフィードバックを取り入れ、正のヒットを促進し、負のヒットを罰する対照的な学習課題を提案する。実験の結果,これはユーザからのネガティブなフィードバックを無視したベースラインアーキテクチャよりも一貫したパフォーマンス向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:37:48 GMT)
Distantly Supervised Morpho-Syntactic Model for Relation Extraction [0.3]
テキストから制約のない関係の集合を抽出し分類する手法を提案する。ウィキデータとウィキペディア上に構築された6つのデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:17:40 GMT)
Data-Driven Characterization of Latent Dynamics on Quantum Testbeds [0.2]
我々は、パラメータ化された元項によりリンドブラッドマスター方程式によって記述された量子系の力学方程式を増大させる。本稿では,線形演算子に基づいてパラメータ化された発散潜在力学からユニタリを学習し,区別する拡張を保存する構造について考察する。我々は,我々の解釈可能な構造保存モデルと非線形モデルがリンドブラッドマスター方程式の予測精度を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:28:44 GMT)
Bootstrapping OTS-Funcimg Pre-training Model (Botfip) -- A Comprehensive Symbolic Regression Framework [0.2]
本稿では,Funcimg(Funcimg)とOTS(Operation Tree Sequence)に基づく科学計算フレームワークを提案する。 SR実験において,低複雑性SR問題におけるBotfipの利点を検証し,その可能性を示す。 Botfipは、幅広い科学計算問題における将来の応用を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:19:05 GMT)
A dual-species Rydberg array [0.2]
我々はルビジウム (Rb) とセシウム (Cs) 原子からなる2種のRydberg配列を作成する。我々は種間制御相ゲートを介してRbとCs超微細量子ビット間のベル状態を生成する。我々は、Rb量子ビットの量子的非劣化測定を達成するために、種間の絡み合いとネイティブの中間回路の読み出しを結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:00:02 GMT)
gFaaS: Enabling Generic Functions in Serverless Computing [0.1]
gFは、多種多様なFプラットフォームにわたる機能の総合的な開発と管理を容易にする新しいフレームワークである。実験の結果,gF関数は様々なシナリオにまたがるネイティブプラットフォーム固有の関数と同様に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 20:25:20 GMT)
Transfer Learning in Human Activity Recognition: A Survey [0.1]
センサベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、スマート環境、生活支援、フィットネス、ヘルスケアなどへの応用により、活発な研究領域となっている。近年,ディープラーニングに基づくエンドツーエンドトレーニングにより,コンピュータビジョンや自然言語といった領域における最先端のパフォーマンスが向上している。我々は、スマートホームとウェアラブルベースのHARのアプリケーション領域におけるこれらの伝達学習手法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:12:35 GMT)
Comparison analysis between standard polysomnographic data and in-ear-EEG signals: A preliminary study [0.1]
In-ear-EEGセンサーは、快適性、固定電極位置、電磁干渉に対する耐性、およびユーザフレンドリ性の点で利点がある。本研究は,耳内EEG信号と標準PSGの類似性を評価する手法を確立することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:18:18 GMT)
Chemically Motivated Simulation Problems are Efficiently Solvable by a Quantum Computer [0.1]
本稿では, 化学シミュレーション問題の解法として, 本質的に効率的な手法を提案する。提案手法は, 散乱木における動的シミュレーションのための初期状態の組立てにより, 良好な初期状態を求める。我々は、量子シミュレーションに基づいて測定できる化学的な興味の量について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:07:05 GMT)
A Semantic Approach for Big Data Exploration in Industry 4.0 [0.1]
本稿では,ドメインの専門家によるデータ探索と視覚化が可能なセマンティックなビジュアルクエリシステムを提案する。システムの主な特徴は、最初にセマンティックアノテートされたデータと、セマンティック記述と結びついているマシンの2Dカスタマイズされたデジタル表現を組み合わせた使い方である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:20:19 GMT)
BreastRegNet: A Deep Learning Framework for Registration of Breast Faxitron and Histopathology Images [0.1]
本研究では,モノモーダル合成画像対に基づいて学習した深層学習に基づく画像登録手法を提案する。モデルは、ネオアジュバント化学療法を受け、手術を受けた50人の女性のデータを用いて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:23:29 GMT)
Versatile Energy-Based Probabilistic Models for High Energy Physics [0.0]
大型ハドロン衝突型加速器における高エネルギー物理事象に対する多目的エネルギーベース確率モデルを構築した。このフレームワークは強力な生成モデルの上に構築され、高次粒子間相互作用を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:39:29 GMT)
Ventricular Segmentation: A Brief Comparison of U-Net Derivatives [0.0]
本稿では,心臓短軸MRI(Magnetic Resonance Imaging)画像のセマンティックセグメンテーションにおけるディープラーニング手法の適用について検討する。焦点は、U-Netの派生品である様々なアーキテクチャの実装に焦点を当て、包括的な解剖学的および機能解析のために心臓の特定の部分を効果的に分離することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:51:20 GMT)
Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning [0.0]
本稿では,既存モデルのマルチモーダル能力を向上するための新しいアプローチを提案する。提案したモデルであるVeagleは、以前の作品の成功と洞察にインスパイアされたユニークなメカニズムを取り入れています。以上の結果から,Veagleは既存のモデルよりも優れた性能を示し,性能は5-6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:45:25 GMT)
Vacuum Energy from Qubit Entropy [0.0]
ゼロ温度における相互作用しない量子場の真空エネルギーは、仮想揺らぎに付随する量子自由度の量子エントロピーに比例することを示す。ゼロ温度での非相互作用量子真空に対する熱力学の最初の法則を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:02:05 GMT)
Using reservoir computing to construct scarred wavefunctions [0.0]
スカー理論は量子カオスの分野における基本的な柱の1つである。本稿では,Reservoir Computing と呼ばれる新しい機械学習アルゴリズムに基づく代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:43:48 GMT)
Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks [0.0]
ランダムReLUニューラルネットワークのリプシッツ定数の上下境界について検討した。浅いニューラルネットワークでは、リプシッツ定数を絶対数値定数まで特徴づける。一定の深さと十分に大きな幅を持つ深層ネットワークの場合、確立された上界は、その幅の対数的な因子によって下界よりも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:39:26 GMT)
Unsupervised Motion Retargeting for Human-Robot Imitation [0.0]
本研究は,人間の動作領域から与えられたロボットが達成可能な動作領域に関節位置のシーケンスを翻訳することで,オンラインロボット模倣を改善することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:03:33 GMT)
Time-optimal state transfer for an open qubit [0.0]
最小時間を求め、対応する最適制御の構造を確立することは、量子制御の重要な問題である。最小のステアリング時間に対して上と下の両方の見積もりを厳格に導き出す。実用的なアプリケーションでは、明示的なほぼ最適な状態転送プロトコルが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:06:57 GMT)
The proton-neutron resonance states by solving Schrodinger equation [0.0]
陽子-中性子相互作用はシュロディンガー方程式を解くことによって研究される。計算結果が将来の陽子-中性子相互作用の実験研究にいくつかのヒントを与えることは間違いない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:43:06 GMT)
The possible $K \bar{K}^*$ and $D \bar{D}^*$ bound and resonance states by solving Schrodinger equation [0.0]
また,$K barK*$および$D barD*$の散乱過程について検討した。シュロディンガー方程式の解法として、4つの共鳴状態が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:15:46 GMT)
The effects of detuning on entropic uncertainty bound and quantum correlations in dissipative environment [0.0]
量子メモリの存在下では、エントロピー不確実性関係を用いる。量子メモリの遷移周波数と空洞の中心周波数との差が量子メモリと測定粒子の量子的不確実性境界と量子相関に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:04:53 GMT)
The Generalized Fokker-Planck Equation in terms of Dunkl-type Derivatives [0.0]
1+1)次元のフォッカー・プランク方程式の2つの異なる一般化を導入する。調和振動子と遠心型ポテンシャルに対する一般化されたフォッカー・プランク方程式を正確に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:40:01 GMT)
Super-Tonks-Girardeau quench of dipolar bosons in a one-dimensional optical lattice [0.0]
一次元光学格子における双極子ボソン上の超トンクス・ジラルドークエンチをシミュレートする。粒子密度,相関,エントロピー測度,自然占領を計算することにより,双極性相互作用強度の関数として安定状態を確立する。我々の研究は、物質の励起量子状態の制御と安定化のための新しいメカニズムを探求する長距離相互作用の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:00:00 GMT)
Sub2Full: split spectrum to boost OCT despeckling without clean data [0.0]
クリーンデータのないOCT復号化のための,Sub2Full (S2F) と呼ばれる革新的な自己管理戦略を提案する。このアプローチは、2つの繰り返しBスキャンを取得し、第1の繰り返しのスペクトルを低解像度の入力として分割し、第2の繰り返しのスペクトルを高解像度のターゲットとして利用する。提案手法は,外網膜のサブラミナー構造を可視化するvis-OCT網膜画像で検証し,従来のノイズ2ノイズやノイズ2Voidよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:59:04 GMT)
Squeezing multilevel atoms in dark states via cavity superradiance [0.0]
本稿では,多体キャビティダーク状態の多様体内に,拡張性と長期の絡み合ったスピンスクイーズ状態を生成し,保存する手法について述べる。このシステムは、超放射能に免疫する暗黒状態のスクイーズを発生させるよう調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:54:07 GMT)
Source Code Clone Detection Using Unsupervised Similarity Measures [0.0]
本研究は,ソースコードのクローン検出のための教師なし類似度尺度の比較分析を行う。目標は、現在の最先端技術、その強み、弱点を概観することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:56:27 GMT)
Single and Multi-Objective Optimization Benchmark Problems Focusing on Human-Powered Aircraft Design [0.0]
本稿では,単目的最適化と多目的最適化の両方の研究を進めることを目的とした,新しいベンチマーク問題を提案する。これらのベンチマーク問題は、流体力学や材料力学のような現実世界の設計上の考慮事項を取り入れているという点でユニークな問題である。本稿では,これらの課題における3つの難易度と翼分割パラメータを提案し,様々な研究ニーズに適合するスケーラブルな複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:43:27 GMT)
Separating a particle's mass from its momentum [0.0]
反直感的な結果は、中性子はスピンなしである場所にあると測定され、スピンは中性子なしで別の場所にあると測定された。この効果の一般化は質量を運動量のない一箇所で測定し、運動量は質量のない別の場所で測定する質量粒子で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:35:01 GMT)
Quantum interface for telecom frequency conversion based on diamond-type atomic ensembles [0.0]
ダイヤモンド型4波混合(FWM)とルビジウムエネルギー準位を用いた量子周波数変換(QFC)機構について検討した。還元密度演算理論を用いることで、このダイヤモンド型FWMスキームは高忠実度で量子特性を維持できることを示した。この研究は、分散量子コンピューティングと長距離量子通信において、このスキームを前進させるための重要な基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:36:30 GMT)
Quantum generalisation of Einstein's Equivalence Principle can be verified with entangled clocks as quantum reference frames [0.0]
アインシュタイン等価原理(Einstein Equivalence Principle,EEP)は一般相対性理論の基礎をテストする上で重要である。脳波に違反すると、物理学に劇的な結果がもたらされる。ここでは、非局在量子粒子に対する一般化されたEEPを定式化する。これは例えば原子干渉計で実験的に検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:51:25 GMT)
Quantum Tomography and the Quantum Radon Transform [0.0]
C*$-algebraが与えられたとき、その状態のトモグラフィー的記述の主要な材料が特定される。双対トモグラフィ対の概念の一般化は、$C*$-代数上のサンプリング理論の背景を提供する。明示的な復元公式は、フレームの理論を司法的に利用することによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:46:08 GMT)
Properties of Fractionally Quantized Recurrence Times for Interacting Spin Models [0.0]
再帰時間(Recurrence time)は、物理系が初期状態に戻るのに必要な時間を測定する。部分空間測定を持つ量子系では、再帰時間はアナンダン・アハロノフ相によって支配され、分数量化された再帰時間をもたらす。ここでは、相互作用するスピンにおける繰り返し時間に対する普遍的下界と上界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:59:27 GMT)
Precision Franck-Condon spectroscopy from highly-excited vibrational states [0.0]
高励起振動初期状態で分解能が劇的に向上することを示す。この結果は、光学分光、偏光子凝縮体、量子シミュレータに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:44:37 GMT)
Pre-training of Molecular GNNs via Conditional Boltzmann Generator [0.0]
分子配座のデータセットを用いた分子GNNの事前学習法を提案する。本モデルは,既存の事前学習法よりも分子特性の予測性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 22:28:06 GMT)
Power in Numbers: Robust reading comprehension by finetuning with four adversarial sentences per example [0.0]
私は新しいモデルELECTRA-Smallで過去の敵研究を再現します。私は、SQuAD v1.1トレーニング例のモデルに、文脈段落に付加された1～5つの逆文を微調整します。このモデルでは、多くの評価データセットでF1スコアが70%以上に達し、複数の追加および事前修正された逆数文がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:59:42 GMT)
Postprocessing of Ensemble Weather Forecasts Using Permutation-invariant Neural Networks [0.0]
予測アンサンブルを未順序メンバー予測の集合として扱うネットワークを提案する。キャリブレーションとシャープネスの観点から,得られた予測分布の質を評価する。以上の結果から,関連する情報の大部分は,ある程度の自由度に含まれていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:02:54 GMT)
Personality Trait Inference Via Mobile Phone Sensors: A Machine Learning Approach [0.0]
本研究は携帯電話センサを用いて収集した活動データから人格を確実に予測できることを示す。 2種類の問題に対して,ユーザの性格を最大0.78F1まで予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:18:51 GMT)
Perfect pulsed inline twin-beam squeezers [0.0]
理論的には、ツインビーム系における完全パルスインラインシュレッサの取得法について検討する。周波数縮退した対称群速度が一致したタイプII構成で動作した場合、ダブルパス構造が完全なパルスインラインスレッサを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:35:32 GMT)
Optimal sampling of tensor networks targeting wave function's fast decaying tails [0.0]
等尺テンソルネットワーク状態に対する局所測定文字列の量子結果のサンプリングに最適戦略を導入する。このアルゴリズムはサンプルの繰り返しを回避し、指数関数的に減衰する尾を持つサンプリング分布を効率的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:00:05 GMT)
Optimal encoding of two dissipative interacting qubits [0.0]
1つの論理量子ビットの実装のための物理モデルとして、オーミック浴と相互作用する2つの結合量子ビットのシステムについて検討する。このモデルでは、他の量子ビットとの相互作用はユニタリノイズを表し、一方オーミック浴は有限温度に寄与する。これは、量子ビットをデコヒーレンスから守るのに十分ではないが、物理ビットよりも高い性能で1つの論理量子ビットを符号化するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:06:49 GMT)
On the locality of qubit encodings of local fermionic modes [0.0]
フェルミオンモードをボゾン量子ビット系に符号化する既知の写像は非局所変換である。正確な符号化の場合、局所性グラフが木である場合に限り、完全局所写像が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:46:00 GMT)
Novel techniques for efficient quantum state tomography and quantum process tomography and their experimental implementation [0.0]
論文は、様々なQSTおよびQPTプロトコルの設計、分析、実験的実装に積極的に焦点を合わせている。論文の一部には双対性量子シミュレーションアルゴリズムや、NMR上のSz-Nagyのダイレーションアルゴリズムの研究も含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:44:53 GMT)
Noninvasive Acute Compartment Syndrome Diagnosis Using Random Forest Machine Learning [0.0]
急性コンパートメント症候群(英: acute compartment syndrome、ACS)は、筋コンパートメント内の圧力上昇によって引き起こされる整形外科疾患である。本研究は, ACSの持続的, 客観的, 非侵襲的診断法を提案する。このデバイスは、皮膚に置かれた力感受性抵抗(FSR)から圧力を読み取るランダムフォレスト機械学習モデルを通じてACSを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:49:04 GMT)
Machine learning approach to detect dynamical states from recurrence measures [0.0]
本研究では,この研究のために,ロジスティック回帰,ランダムフォレスト,サポートベクトルマシンの3つの機械学習アルゴリズムを実装した。トレーニングとテストのために、標準的な非線形力学系から合成データを生成する。トレーニングされたアルゴリズムは、2つの変光星 SX Her と AC Her の動的状態の予測に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 05:02:36 GMT)
Machine Learning Modeling Of SiRNA Structure-Potency Relationship With Applications Against Sars-Cov-2 Spike Gene [0.0]
薬の発見プロセスは長くて費用がかかるので、新しい薬を市場に出すのに10年近くかかります。バイオテクノロジー、計算方法、機械学習アルゴリズムは、薬物発見を革命させ、プロセスをスピードアップし、患者の結果を改善する可能性がある。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、これらの技術の可能性の認識をさらに加速し、さらに深めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 23:00:34 GMT)
Large Language Models for Scientific Information Extraction: An Empirical Study for Virology [0.0]
談話に基づく学術コミュニケーションにおける構造的・意味的内容表現の利用を擁護する。ウィキペディアのインフォボックスや構造化されたAmazon製品記述といったツールにヒントを得て、構造化された学術貢献要約を生成するための自動アプローチを開発しました。以上の結果から,FLAN-T5のパラメータは現状のGPT-davinciよりも1000倍少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:04:55 GMT)
Jordan Algebraic Formulation of Quantum Mechanics and The Non-commutative Landau Problem [0.0]
非可換ランダウ問題のジョルダン代数的定式化と調和ポテンシャルについて述べる。非可換パラメータは、ジョルダン設定における連想項の項で記述される。これにより、この特定の問題に対する状態ベクトルに対するジョルダン=シュリンガー時変方程式が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:14:58 GMT)
Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs [0.0]
それらの幅$p$と層遷移数$L$の相互作用について検討する。高次元設定では、$p=O(N)$ニューロンが正確な制御を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:32:50 GMT)
How Deep is Your Art: An Experimental Study on the Limits of Artistic Understanding in a Single-Task, Single-Modality Neural Network [0.0]
本稿では,最先端のDeep Convolutional Neural Network(DCNN)が,現代美術作品とアートキュレーターが考案したギャラリーを正確に区別できる程度を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:59:42 GMT)
From Procedures, Objects, Actors, Components, Services, to Agents -- A Comparative Analysis of the History and Evolution of Programming Abstractions [0.0]
3つの軸/次元を持つ一般的な参照は、1つのエンティティのレベルでアクションの選択をエミュレートすること、エンティティ間の結合の柔軟性をエミュレートすること、抽象レベルをエミュレートすることである。コンポーネント、サービス、エージェントの概念は、いくつかの共通の目的(特にソフトウェアモジュール性と再構成性)を持ち、マルチエージェントシステムは、エムの自律性とエムの調整というさらなる概念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:53:35 GMT)
Frequency conversion to the telecom O-band using pressurized hydrogen [0.0]
通信帯域への周波数変換の新しいアプローチについて報告する。この相互作用は、高密度水素ガス中で共鳴的に強化された4波混合過程であるコヒーレントストークスラマン散乱(CSRS)に基づいている。我々は、SI863ナノメータから通信Oバンドへの光子の変換を示し、入力偏光状態が保存されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:18:23 GMT)
Framework for Variable-lag Motif Following Relation Inference In Time Series using Matrix Profile analysis [0.0]
誰が誰をフォローし、どのパターンをフォローしているかを知ることは、集団行動を理解するための重要なステップである。時系列は、以下の関係についての洞察を得るために使用できるリソースの1つです。 2つの時系列間の後続のモチーフの概念を定式化し、2つの時系列間の後続のパターンを推測する枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 04:05:05 GMT)
Explicitly Disentangled Representations in Object-Centric Learning [0.0]
本稿では, オブジェクト中心のモデルを, 密接な形状やテクスチャ成分に偏在させる新しいアーキテクチャを提案する。特に, オブジェクト中心のモデルを, 密接な形状やテクスチャ成分に偏在させる新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 17:22:11 GMT)
Explaining Drift using Shapley Values [0.0]
機械学習モデルは、トレーニングされていないデータよりも結果を予測するために使用されると、パフォーマンスが劣化することが多い。モデルパフォーマンスにおけるドリフトの背後にあるドライバを特定するためのフレームワークはありません。ドリフトの主なコントリビュータを特定するために,原理化されたシェープ値を用いたDBShapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:07:42 GMT)
Evolutionary Multi-Objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments [0.0]
EMO-Promptsと呼ばれる迅速な最適化に適した進化的多目的(EMO)アプローチを提案する。 EMO-Prompts は,2つの矛盾する感情を同時に表わしたテキストを生成するために LLM を誘導できるプロンプトを効果的に生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:21:15 GMT)
Estimation of Hamiltonian parameters from thermal states [0.0]
我々は、ギブスの熱状態と既知の温度を測定することで、未知のハミルトンパラメータを推定できる最適精度を上下に設定する。我々は、パラメータが1/sqrtn$未満の誤差で推定され、標準量子限界を超えるような絡み合った熱状態が存在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:15:36 GMT)
Entropy Production of Quantum Reset Models [0.0]
我々はリンドブラディアンによって駆動される量子力学半群に対応する量子リセットモデル(QRM)のエントロピー生成を分析する。これらの結果を物理的動機付けモデルに適用し, 先行定常解, エントロピー生成, エントロピーフラックスに対する明示的な表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 14:44:07 GMT)
Entropy Production from Maximum Entropy Principle: a Unifying Approach [0.0]
エントロピー生成は、不可逆現象と熱力学の第2法則を特徴づける重要な量である。私たちはJaynesの最大エントロピー原理を使って、際立った、明らかに矛盾する定義をまとめるフレームワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 12:32:45 GMT)
Entanglement spectrum of matchgate circuits with universal and non-universal resources [0.0]
Wigner-Dyson分散絡み合いレベルスペクトルは、任意の量子回路におけるシミュラビリティの概念と強く結びついていないことを示す。量子ゲート要素が存在しない場合、出力状態がウィグナー・ダイソンの絡み合いレベル統計値を示す古典的にシミュレート可能な回路の例を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:53:17 GMT)
Entanglement Entropy in Scalar Quantum Electrodynamics [0.0]
我々はスカラー量子電磁力学において真空状態の部分領域の絡み合いエントロピーを求める。円錐ユークリッド空間におけるマクスウェル・プロカプロパゲータを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:00:11 GMT)
Enhancing Small Object Encoding in Deep Neural Networks: Introducing Fast&Focused-Net with Volume-wise Dot Product Layer [0.0]
我々は、小さなオブジェクトを固定長特徴ベクトルに符号化するのに適した、新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャであるFast&Focused-Netを紹介する。 Fast&Focused-Netは、CNNのいくつかの固有の制限に対処するために設計された、新たに提案された一連のレイヤであるVDP(Volume-wise Dot Product)レイヤを採用しています。 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10, SVHN-Cropped, Fashion-MNISTなどのデータセットでは, オブジェクト分類タスクにおいて, ネットワークが最先端の手法よりも優れていた。画像分類における変換器エンコーダ(ViT)と組み合わせた場合
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:31:25 GMT)
Enhanced Quantum State Transfer and Bell State Generation over Long-Range Multimode Interconnects via Superadiabatic Transitionless Driving [0.0]
共用多モード配線上の2つの遠方量子ビットの量子状態移動と絡み合い生成について検討する。超断熱性トランジッションレス運転(SATD)ソリューションを断熱性通路に適用し,標準プロトコルよりも様々な改善点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:39:32 GMT)
Driven-dissipative four-mode squeezing of multilevel atoms in an optical cavity [0.0]
我々は、駆動共振共振器に閉じ込められたマルチレベル原子を用いて、スケーラブルなマルチモード圧縮状態を生成する。このより一般的なシステムでは、最大4つのスピンスクリュード・クオーチュアが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:42:42 GMT)
Differentiation of Linear Optical Circuits [0.0]
線形光回路と単一光子源に基づく実験的なセットアップは、短期量子機械学習のための有望なプラットフォームを提供する。線形光回路の期待値の導出は、より大きな回路からのサンプリングによって計算可能であることを示す。期待値の観点から微分を表現するため,一元的拡張に基づく回路抽出手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 19:06:12 GMT)
Degenerate subspace localization and local symmetries [0.0]
固有状態の領域特異的な局在化は局所対称性を持つ系の永続的な観測である。ここでは、局所対称強結合ハミルトニアンの解析を行い、局所化された固有状態につながる重要な特徴を同定しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:56:35 GMT)
Conversational Process Modeling: Can Generative AI Empower Domain Experts in Creating and Redesigning Process Models? [0.0]
この研究は、会話プロセスモデリングをサポートする既存のチャットボットの体系的な分析を提供する。会話プロセスモデリングに関する文献レビューが行われ、それによって会話プロセスモデリングのアプリケーションシナリオの分類がなされる。プロセスモデルの完全性と正確性に関して,AI駆動型チャットボットの出力に評価手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:57:19 GMT)
Coherent excitation transport through ring-shaped networks [0.0]
導体に結合したリング状の回路を通る物質波のコヒーレントな量子輸送は、メソスコピック物理学において象徴的なシステムを定義する。本研究では,物質波の伝播を伴わずに,リングネットワークを経由する励起のソース・アンド・ドレイン輸送について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 06:00:24 GMT)
Coherent electron-vibron interactions in Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS) [0.0]
コヒーレント電子-バイブロン相互作用は、オフ共鳴または共鳴SERSの標準的な光学モデルを超えて寄与する。共鳴と非共鳴の両方のラマン干渉は、SERSピークの桁違いの修正を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:38:34 GMT)
Classification of same-gate quantum circuits and their space-time symmetries with application to the level-spacing distribution [0.0]
最寄りの2サイトゲートに翻訳不変なFloquetシステムについて検討する。カオス性を研究するためには、フロケプロパゲーター自体の固有位相を見るのではなく、プロパゲーターの適切な根のスペクトルを見る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 03:41:36 GMT)
Chat Failures and Troubles: Reasons and Solutions [0.0]
訓練された人工知能(AI)事前訓練モデルの使用をガイドするクローズドループ制御アルゴリズムを使用することが推奨されている。本稿では,Chatにおける障害やトラブルの原因となるヒューマンロボットインタラクション(HRI)の一般的な問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 15:35:38 GMT)
Cavity-enhanced narrowband spectral filters using rare-earth ions doped in thin-film lithium niobate [0.0]
薄膜ニオブ酸リチウムにパターン化した高品質のリング共振器に希土類イオンを導入する。 13.0dBの13.0dBの7MHzライン幅から、20.4dBの24MHzライン幅までの帯域通過フィルタを実現する。これらのフィルタは、ニオブ酸リチウム薄膜集積プラットフォームで実証された最も高品質なリング共振器よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 00:03:13 GMT)
Can thermal emission from time-varying media be described semiclassically? [0.0]
変動電磁力学に基づく時変媒質の熱放射に関する半古典理論を導出する。以上の結果から,量子真空増幅効果の寄与を正確に捉えるためには,量子理論が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:22:22 GMT)
Bound on the distance between controlled quantum state and target state under decoherence [0.0]
我々は、2つの制御された量子系間の距離の上限をデコヒーレンスの存在と欠如に設定する。境界は、与えられた目標状態に対する制御の達成度をデコヒーレンスの下で定量化し、方程式を解くことなく簡単に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 07:22:42 GMT)
Attention-Based Recurrent Neural Network For Automatic Behavior Laying Hen Recognition [0.0]
本研究は,その行動特性のロバストなシステムを提案するために,産卵鶏の鳴き声の種類を認識することに焦点を当てる。次に,時間領域と周波数領域の特徴を組み合わせた最適音響特性を設計した。次に、これらの特徴を用いて、繰り返しニューラルネットワークに基づくマルチラベル分類モデルを構築し、その振る舞いを特徴付ける発声に意味クラスを割り当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 10:52:46 GMT)
Attention Based Molecule Generation via Hierarchical Variational Autoencoder [0.0]
ニューラルネットワークと畳み込みネットワークを階層的に組み合わせることで,SMILES文字列から自己回帰情報を抽出できることを示す。これにより、既知の分子を再構成する際に95%のオーダーで非常に高い妥当性を持つ世代が生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:45:12 GMT)
Assertion Enhanced Few-Shot Learning: Instructive Technique for Large Language Models to Generate Educational Explanations [0.0]
人間の教育者は、生徒から教育的な説明を求め、予測する本質的な能力を持っている。我々は,大規模言語モデルの少数ショット学習機能を用いて,インテリジェント・チューリング・システムを構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 16:53:15 GMT)
An ontology alignment method with user intervention using compact differential evolution with adaptive parameter control [0.0]
提案手法は非インタラクティブ手法と比較してアライメント品質を向上させることができる。 OAEIの最先端手法と比較すると,提案アルゴリズムは誤り率に比較して高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:29:42 GMT)
All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks [0.0]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLMs)は、倫理的に有害なプロンプトを生み出すために、セーフガードをバイパスする、ジェイルブレイクの課題に直面している。本研究では,高複雑性と計算コストの限界を克服し,ジェイルブレイクプロンプトを効果的に生成するシンプルなブラックボックス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 08:36:54 GMT)
Agricultural Object Detection with You Look Only Once (YOLO) Algorithm: A Bibliometric and Systematic Literature Review [0.0]
オブジェクト検出器であるYou Look Only Once (YOLO)は、最先端のパフォーマンスのために比較的短い期間で農業で人気を博している。農業におけるYOLOの研究と応用は急速に加速しているが、断片化と多分野化が進んでいる。この研究は、YOLOのエンドツーエンド学習アプローチに関する情報を批判的に評価し、要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 21:04:25 GMT)
A phase space localization operator in negative binomial states [0.0]
我々は、半径R1の円板のインジケータ関数に対応する位相空間局在作用素PRのスペクトル特性を扱う。局所化手順は、複素単位円板Dの点によってラベル付けされた負二項状態の集合に対して達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 13:27:00 GMT)
A mixed perturbative-nonperturbative treatment for strong light-matter interactions [0.0]
一般的なナノフォトニック構造と結合する際のエミッタダイナミクスに対するリンドブラッド型マスター方程式を提案する。 3つの異なる設定で数値シミュレーションにより,提案手法のパワーと妥当性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 09:48:04 GMT)
A Survey on Hardware Accelerators for Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクの強力なツールとして登場した。スケールと複雑さに関連する計算上の課題に対処する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 11:05:03 GMT)
A Comparison of Veterans with Problematic Opioid Use Identified through Natural Language Processing of Clinical Notes versus Using Diagnostic Codes [0.0]
オピオイド使用障害は診断としてアンダーコードされているが、オピオイド使用の問題点は臨床ノートに記録されている。患者コホートの臨床ノートに自然言語処理(NLP)ツールを開発し,応用した。また,同じコホートからオピオイド使用障害患者を同定するために,ICD診断コードを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Jan 2024 18:08:16 GMT)