Equivariant Graph Neural Operator for Modeling 3D Dynamics [153.9] Equivariant Graph Neural Operator (EGNO) は,次のステップの予測に代えて,ダイナミックスを直接トラジェクトリとしてモデル化する,斬新で原理的な手法である。
EGNOは3次元力学の時間的進化を明示的に学習し、時間とともに関数として力学を定式化し、それを近似するためにニューラル演算子を学習する。
粒子シミュレーション、人間のモーションキャプチャー、分子動力学を含む複数の領域における総合的な実験は、既存の手法と比較して、EGNOの極めて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:50:32 GMT)
Rethinking Cross-modal Interaction from a Top-down Perspective for
Referring Video Object Segmentation [140.4] ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)は、ビデオオブジェクトを自然言語参照のガイダンスでセグメント化することを目的としている。
以前の手法では、画像格子上の言語参照を直接グラウンド化することで、RVOSに対処するのが一般的であった。
そこで本研究では,複数のサンプルフレームから検出されたオブジェクトマスクをビデオ全体へ伝播させることにより,オブジェクトトラッカーの徹底的なセットを構築した。
次に,Transformerベースのトラックレット言語基底モジュールを提案し,インスタンスレベルの視覚的関係とモーダル間相互作用を同時に,効率的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:44:46 GMT)
DeepEdit: Knowledge Editing as Decoding with Constraints [129.8] 我々は,制約付き復号化として,大規模言語モデル(LLM)の知識編集の新しい視点を開発する。
DeepEditは、知識編集を改善するニューラルシンボリックな方法であり、推論の一貫性、質問への関連性、更新された知識の認識を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:48:27 GMT)
Breaking the Curse of Multilinguality with Cross-lingual Expert Language
Models [115.6] X-ELM(X-Langual Expert Language Models、X-ELM)は、X-ELMを異なる言語に専門化するプロセスである。
新しい専門家を反復的に追加し、破滅的な忘れをせずに新しい言語にX-ELMを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:07:50 GMT)
Local-Global Context Aware Transformer for Language-Guided Video
Segmentation [103.4] 言語誘導ビデオセグメンテーション(LVS)の課題について検討する。
そこで我々は,Transformerアーキテクチャを有限メモリで拡張し,動画全体を言語表現で効率的にクエリするLocaterを提案する。
LVSモデルの視覚的接地能力を徹底的に検討するため、新しいLVSデータセットであるA2D-S+をA2D-Sデータセット上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:01:44 GMT)
IPR-NeRF: Ownership Verification meets Neural Radiance Field [100.8] 本稿では,ブラックボックスとホワイトボックスの両方の設定において,NeRFモデルに対する包括的知的財産権(IP)保護フレームワークを提案する。
ブラックボックス設定では、拡散ベースの溶液を導入して、透かしを埋め込んで抽出する。
ホワイトボックス設定では、符号損失目標を適用して、指定されたデジタル署名をNeRFモデルの重みに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:11:28 GMT)
Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data [92.8] この研究は、ロバストな単分子深度推定のための非常に実用的な解であるDepth Anythingを提示する。
データエンジンを設計し、大規模な未ラベルデータの収集と注釈付けを自動的に行うことにより、データセットをスケールアップします。
6つのパブリックデータセットとランダムにキャプチャされた写真を含む、ゼロショットの機能を広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:59:52 GMT)
A Survey and Comparative Analysis of Security Properties of CAN Authentication Protocols [92.8] コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは車内通信を本質的に安全でないものにしている。
本稿では,CANバスにおける15の認証プロトコルをレビューし,比較する。
実装の容易性に寄与する本質的な運用基準に基づくプロトコルの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:52:04 GMT)
Synthesizing Moving People with 3D Control [88.7] 対象とする3次元運動系列の単一画像から人物をアニメーションする拡散モデルに基づくフレームワークを提案する。
まず,1つの画像が与えられた人の見えない部分を幻覚させる拡散モデルについて学習する。
第2に,3次元人間のポーズによって制御される拡散に基づくレンダリングパイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:59:11 GMT)
Causal Layering via Conditional Entropy [85.0] 因果発見は、生成した観測可能なデータから観測されていない因果グラフに関する情報を回収することを目的としている。
我々は、条件付きエントロピーオラクルを介してデータにアクセスすることによって、グラフの階層化を回復する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:18:28 GMT)
Path Choice Matters for Clear Attribution in Path Methods [84.3] 重要でない特徴に対する高い属性を割り当てるtextbfConcentration Principleを導入する。
次に、モデルに依存しないインタプリタである textbfSAMP を提示し、ほぼ最適経路を効率的に探索する。
また、厳密性と最適性を改善するために、無限小制約(IC)と運動量戦略(MS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:11:44 GMT)
Sat2Scene: 3D Urban Scene Generation from Satellite Images with
Diffusion [83.0] 本稿では,3次元スパース表現に拡散モデルを導入し,それらをニューラルレンダリング技術と組み合わせることで,直接3次元シーン生成のための新しいアーキテクチャを提案する。
具体的には、まず3次元拡散モデルを用いて、所定の幾何学の点レベルのテクスチャ色を生成し、次にフィードフォワード方式でシーン表現に変換する。
2つの都市規模データセットを用いた実験により,衛星画像から写真リアルなストリートビュー画像シーケンスとクロスビュー都市シーンを生成する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:15:37 GMT)
Dynamic Semantic Compression for CNN Inference in Multi-access Edge
Computing: A Graph Reinforcement Learning-based Autoencoder [82.9] 部分オフロードにおける効果的な意味抽出と圧縮のための新しい意味圧縮手法であるオートエンコーダベースのCNNアーキテクチャ(AECNN)を提案する。
セマンティックエンコーダでは、CNNのチャネルアテンション機構に基づく特徴圧縮モジュールを導入し、最も情報性の高い特徴を選択して中間データを圧縮する。
セマンティックデコーダでは、受信した圧縮データから学習して中間データを再構築し、精度を向上させる軽量デコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:19:47 GMT)
A novel method to compute the contact surface area between an organ and cancer tissue [81.8] CSA(contact surface area)とは、腫瘍と臓器の間の接触領域のこと。
我々は,腫瘍と臓器の3次元再構成を頼りに,CSAの正確な客観的評価を行う革新的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:34:34 GMT)
Mementos: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Large Language Model
Reasoning over Image Sequences [80.5] 本稿では,MLLMの逐次画像推論能力を評価するためのベンチマークであるMementosを紹介する。
MLLMは与えられた画像列の動的情報を正確に記述するのに苦労しており、しばしば幻覚/誤表現につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:10:13 GMT)
Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table
Understanding [79.9] そこで我々は、中間思考のプロキシとして、図表データを推論チェーンで明示的に使用するChain-of-Tableフレームワークを提案する。
Chain-of-TableはWikiTQ、FeTaQA、TabFactベンチマークで最新のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:05:05 GMT)
Learning from History: Task-agnostic Model Contrastive Learning for
Image Restoration [79.0] 本稿では,対象モデル自体から負のサンプルを動的に生成する「歴史からの学習」という革新的な手法を提案する。
我々のアプローチは、画像復元のためのモデルコントラストパラダイム(MCIR)と呼ばれ、遅延モデルを負のモデルとして再定義し、多様な画像復元タスクと互換性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:22:30 GMT)
Mitigating Hallucinations of Large Language Models via Knowledge
Consistent Alignment [74.0] トレーニングデータにカプセル化されている外部知識と事前学習コーパスに継承される内在知識との矛盾を低減させることで,幻覚のアライメントを軽減できることを実証した。
具体的には,外部知識に基づいて検査を自動的に定式化する新しい知識整合整合性(KCA)アプローチを導入する。
本稿では,異なるバックボーンとスケールのLSMを用いて,6つのベンチマークで幻覚を緩和するKCA手法の優れた性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:39:49 GMT)
DGL: Dynamic Global-Local Prompt Tuning for Text-Video Retrieval [73.8] テキストビデオ検索は、テキストクエリーに最も関連性の高いビデオを見つけるための重要なマルチモーダルタスクである。
我々は,グローバルローカルなビデオアテンションを考慮したモーダル動的プロンプトチューニング手法であるDGLを提案する。
従来のプロンプトチューニング手法とは対照的に,ローカルレベルのテキストとフレームプロンプトを生成するために,共有潜在空間を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:58:06 GMT)
Knowledge Fusion of Large Language Models [73.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における知識融合の概念を紹介する。
我々は、それらの集合的知識と独特な強みを外部化し、それによってターゲットモデルの能力が、どのソースLLMよりも高められるようにします。
この結果から,LLMの融合により,推論やコモンセンス,コード生成など,対象モデルの性能が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:02:46 GMT)
Cross-Modality Perturbation Synergy Attack for Person Re-identification [70.4] 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） (Fri, 19 Jan 2024 03:31:49 GMT)
Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD
ensembles [69.5] 機械学習された正規化フローは、格子量子場理論の文脈で、異なる作用パラメータで格子ゲージ場の統計的に相関したアンサンブルを生成するために用いられる。
本研究は,これらの相関を可観測物の計算における分散低減に活用する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:33:52 GMT)
Deep Reinforcement Learning Empowered Activity-Aware Dynamic Health
Monitoring Systems [69.4] 既存のモニタリングアプローチは、医療機器が複数の健康指標を同時に追跡するという前提で設計されている。
これは、その範囲内で関連するすべての健康値を報告し、過剰なリソース使用と外部データの収集をもたらす可能性があることを意味します。
最適なモニタリング性能とコスト効率のバランスをとるための動的アクティビティ・アウェアヘルスモニタリング戦略(DActAHM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:26:35 GMT)
Diffusion-based Data Augmentation for Nuclei Image Segmentation [68.3] 核セグメンテーションのための拡散法を初めて導入する。
このアイデアは、多数のラベル付き画像を合成し、セグメンテーションモデルを訓練することを目的としている。
実験の結果,10%のラベル付き実データセットを合成サンプルで拡張することにより,同等のセグメンテーション結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:46:00 GMT)
Bias-Conflict Sample Synthesis and Adversarial Removal Debias Strategy
for Temporal Sentence Grounding in Video [67.2] TSGV(Temporal Sentence Grounding in Video)は、データセットバイアスの問題に悩まされている。
偏りを伴うサンプル合成と逆行性除去脱バイアス戦略(BSSARD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:04:56 GMT)
How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised
Fine-tuning Data Composition [67.0] 本研究は, 教師付き微調整における数学的推論, コード生成, 一般人適応能力間のデータ合成の相互作用に着目した。
我々の実験では、異なる能力のスケールが異なり、より大きなモデルでは、通常、同じ量のデータで優れたパフォーマンスを示す。
その結果, 合成データの量は, 合成比よりも性能に影響を及ぼすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:06:46 GMT)
Large Language Models are Efficient Learners of Noise-Robust Speech
Recognition [66.0] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自動音声認識(ASR)のための生成誤り訂正(GER)を促進している。
本研究では,このベンチマークをノイズの多い条件に拡張し,GERのデノナイジングをLLMに教えることができるかを検討する。
最新のLLM実験では,単語誤り率を最大53.9%改善し,新たなブレークスルーを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:29:27 GMT)
Matcher: Segment Anything with One Shot Using All-Purpose Feature
Matching [63.9] 市販の視覚基礎モデルを用いて様々な知覚課題に対処する新しい知覚パラダイムであるMatcherを提案する。
Matcherは、様々なセグメンテーションタスクにまたがる印象的な一般化パフォーマンスを、すべてトレーニングなしでデモする。
我々の結果は、野生の画像に適用されたMatcherのオープンワールドの一般性と柔軟性をさらに示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:03:04 GMT)
CivRealm: A Learning and Reasoning Odyssey in Civilization for
Decision-Making Agents [63.8] 文明ゲームに触発された環境であるCivRealmを紹介する。
CivRealmは、意思決定エージェントにとってユニークな学習と推論の課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:14:11 GMT)
Improving Text Embeddings with Large Language Models [63.5] 合成データと1k以下のトレーニングステップのみを用いて,高品質なテキスト埋め込みを実現するための,新しい簡易な手法を提案する。
プロプライエタリなLLMを利用して、100近い言語にまたがる数十万のテキスト埋め込みタスクのための多様な合成データを生成します。
実験により,ラベル付きデータを使わずに,高度に競争力のあるテキスト埋め込みベンチマークにおいて高い性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:16:20 GMT)
Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)-Assisted Entanglement
Distribution in FSO Quantum Networks [62.9] 自由空間光(FSO)量子チャネルに依存する量子ネットワーク(QN)は、光ファイバー基盤の確立が困難でコストがかかる環境における量子アプリケーションをサポートすることができる。
エンタングルメント分布のための仮想視線を提供する費用効率の高いフレームワークとして,再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を用いたFSOベースのQNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:16:40 GMT)
ActAnywhere: Subject-Aware Video Background Generation [62.6] 映画産業や視覚効果のコミュニティにとって,前景運動に合わせた映像背景の生成は重要な課題である。
この課題は、前景の主題の動きと外観と整合する背景と、芸術家の創造的な意図に合致する。
私たちは、伝統的に面倒な手作業を必要とするこのプロセスを自動化する生成モデルであるActAnywhereを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:16:16 GMT)
3D Shape Completion on Unseen Categories:A Weakly-supervised Approach [61.8] 未確認のカテゴリから完全な形状を再構築するための、新しい弱教師付きフレームワークを導入する。
まず,各カテゴリから得られたデータを利用して粗い形状を推定する,エンドツーエンドの事前支援型形状学習ネットワークを提案する。
さらに, 粗い形状をさらに洗練させるために, 自己教師型形状改善モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:41:09 GMT)
DiffusionNAG: Predictor-guided Neural Architecture Generation with
Diffusion Models [60.7] 本研究では拡散モデルに基づく新しい条件付きニューラルネットワーク生成(NAG)フレームワークDiffusionNAGを提案する。
具体的には、ニューラルネットワークを有向グラフとみなし、それらを生成するためのグラフ拡散モデルを提案する。
2つの予測型NASシナリオにおける広範囲な実験を通してDiffusionNAGの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:38:42 GMT)
Name Tagging Under Domain Shift via Metric Learning for Life Sciences [60.3] バイオメディカルドメインで訓練された名前タグ付けモデルを強化するための転写学習の適用性について検討する。
このようなモデルをトレーニングするための一般的なプラクティスは、ラベル付きソースデータ上でモデルを事前トレーニングし、ラベル付きターゲットサンプルのハンドフルでそれを微調整することです。
本稿では、ソースドメインからターゲットドメインに知識を転送すると同時に、ソースエンティティとターゲットエンティティを特徴空間の別々の領域に投影するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:49:28 GMT)
Choreographer: Learning and Adapting Skills in Imagination [60.1] 我々は、その世界モデルを利用して想像力のスキルを学び、適応するモデルベースのエージェントであるChoreographerを紹介する。
提案手法は探索とスキル学習のプロセスを切り離し,モデルの潜在状態空間におけるスキルの発見を可能にする。
Choreographerはオフラインデータからスキルを学ぶことができ、探索ポリシーと同時にデータを集めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:33:36 GMT)
Large Language Models for Information Retrieval: A Survey [57.8] 情報検索は、項ベースの手法から高度なニューラルモデルとの統合へと進化してきた。
近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)を活用してIRシステムの改善が試みられている。
LLMとIRシステムの合流点を探索し、クエリリライト、リトリバー、リランカー、リーダーといった重要な側面を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:01:28 GMT)
Quantum Computing Enhanced Service Ecosystem for Simulation in
Manufacturing [57.5] 本稿では,製造シミュレーションのための量子コンピューティングによるサービスエコシステムの枠組みを提案する。
我々は,これらの新しい計算パラダイムを定量的に評価することを目的とした2つの高価値ユースケースを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:04:14 GMT)
Deep Efficient Private Neighbor Generation for Subgraph Federated
Learning [57.4] そこで我々は,FedDEPを提案する。FedDEPは,部分グラフの欠落が原因で,局所的な部分グラフ上での不完全な情報伝達に対処する。
FedDEPは,(1)GNN埋め込みを利用した深部近傍世代,(2)埋め込みプロトタイピングによる近接世代に対する効率的な擬似FL,(3)ノイズのないエッジ局所微分プライバシによるプライバシ保護という,一連の新しい技術設計で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:30:04 GMT)
Optimal Sets and Solution Paths of ReLU Networks [56.4] 最適なReLUネットワークの集合を特徴付ける分析フレームワークを開発した。
我々は、ReLUネットワークのニューラル化を継続する条件を確立し、ReLUネットワークに対する感度結果を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:30:27 GMT)
A ripple in time: a discontinuity in American history [56.0] ここでは、KaggleのState of the Union Addressデータセットを使用して、驚くべき観察を行います。
我々の主なアプローチは、BERT (DistilBERT) や GPT-2 のようなベクトル埋め込みを使うことです。
我々の場合、モデル微調整は不要であり、事前訓練されたアウト・オブ・ザ・ボックス GPT-2 モデルで十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:34:07 GMT)
Learning Position-Aware Implicit Neural Network for Real-World Face
Inpainting [55.9] 顔の塗装には、モデルが顔の位置構造を正確に理解する必要がある。
本稿では,実世界のシナリオにおいて任意の形状の顔画像を扱うためのtextbfImplicit textbfNeural textbfInpainting textbfNetwork (IN$2$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:31:44 GMT)
Data Augmentation for Traffic Classification [54.9] Data Augmentation (DA) はコンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)に広く採用されている技術である。
DAはネットワークのコンテキスト、特にトラフィック分類(TC)タスクにおいて、牽引力を得るのに苦労しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:25:09 GMT)
Granular-ball computing: an efficient, robust, and interpretable
adaptive multi-granularity representation and computation method [54.3] 人間の認知は「グローバルファースト」認知メカニズムで動作し、粗い詳細に基づいて情報処理を優先順位付けする。
解析パターンは、最も微細な粒度と単一粒度に依存するため、既存の計算手法のほとんどは効率が悪く、堅牢で、解釈可能である。
多粒度グラニュラーボールコンピューティングは、サンプル空間を適度に表現し包み込むために、様々な大きさのグラニュラーボールを使用する。
グラニュラーボールコンピューティングは、AIにおいてまれで革新的な理論的アプローチであり、効率性、堅牢性、解釈可能性を適応的かつ同時に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:23:21 GMT)
Measuring the Robustness of NLP Models to Domain Shifts [52.8] ドメインロバストネス(DR)に関する既存の研究は、異なる設定、タスクの多様性の欠如、最近のモデルと機能に関する研究が不足している。
分類,QA,生成を含む7つのNLPタスクからなるベンチマークを開発した。
18の微調整モデルと数ショットモデルにまたがる14,000以上のドメインシフトを含む包括的な研究は、両方のモデルがドメインシフトに伴うドロップに悩まされていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:05:04 GMT)
Memorization in Self-Supervised Learning Improves Downstream
Generalization [52.4] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータで純粋に高性能エンコーダを訓練する能力により、最近大きな注目を集めている。
SSL内での暗記を定義するためのフレームワークであるSSLMemを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:32:47 GMT)
Exploiting Multiple Sequence Lengths in Fast End to End Training for
Image Captioning [52.3] 本稿では,シーケンス内の要素数に制約されない入力を処理する拡張機構を提案する。
そうすることで、従来の注意に基づくアプローチと比較して、モデルはより効果的に学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:42:20 GMT)
Latent State Models of Training Dynamics [51.9] 異なるランダムなシードでモデルをトレーニングし、トレーニングを通じてさまざまなメトリクスを計算します。
次に、結果のメトリクス列に隠れマルコフモデル(HMM)を適合させる。
我々はHMM表現を用いて相転移を研究し、収束を遅くする潜伏状態(detour state)を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:45:37 GMT)
Hierarchical Compositional Representations for Few-shot Action
Recognition [51.3] 本稿では,新しい階層型合成表現(HCR)学習手法を提案する。
複雑なアクションを、慎重に設計された階層的クラスタリングによって、いくつかのサブアクションに分割する。
また、輸送問題において、サブアクション表現の観点から、ビデオサンプル間の類似度を測定するために、アースモーバー距離(Earth Mover's Distance)を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:32:54 GMT)
A match made in consistency heaven: when large language models meet
evolutionary algorithms [51.1] 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、創造的な自然言語を生成する強力な能力を持つ。
進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。
テキストシーケンスの生成と進化の共通の集合性と方向性に動機づけられた本論文は,LLMとEAの強い一貫性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:58:30 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） (Fri, 19 Jan 2024 15:29:34 GMT)
UniversalNER: Targeted Distillation from Large Language Models for Open
Named Entity Recognition [49.0] オープンNERのためにChatGPTをはるかに小さなUniversalNERモデルに蒸留する方法を示す。
9つの異なるドメインにわたる43のデータセットからなる、これまでで最大のNERベンチマークを組み立てました。
パラメータのごく一部で、UniversalNERは任意のエンティティタイプを認識するChatGPTの能力を取得するだけでなく、NERの精度を平均7-9絶対F1ポイントで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:26:38 GMT)
ClawCraneNet: Leveraging Object-level Relation for Text-based Video
Segmentation [47.8] テキストベースのビデオセグメンテーションは、ビデオ内の自然言語参照オブジェクトをセグメンテーションする難しいタスクである。
言語指導でオブジェクトを人間に分割する方法を模倣することで、新しいトップダウンアプローチを導入する。
我々の手法は最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:43:57 GMT)
Understanding Video Transformers via Universal Concept Discovery [47.5] 我々は,自動で発見される高レベルな時間的概念に基づいて,トランスフォーマーの意思決定プロセスを説明する。
本稿では,VTCD(Video Transformer Concept Discovery)アルゴリズムについて紹介する。
結果として生じる概念は高度に解釈可能であり、非構造化ビデオモデルにおける時間的推論機構とオブジェクト中心の表現を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:27:21 GMT)
Diffusion Model is Secretly a Training-free Open Vocabulary Semantic
Segmenter [47.3] 生成テキストから画像への拡散モデルは非常に効率的なオープン語彙セマンティックセマンティックセマンティクスである。
我々はDiffSegmenterという新しいトレーニング不要のアプローチを導入し、入力テキストに意味的に忠実な現実的なオブジェクトを生成する。
3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、提案したDiffSegmenterは、オープン語彙セマンティックセマンティックセグメンテーションの印象的な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:01:15 GMT)
Towards Quantum Graph Neural Networks: An Ego-Graph Learning Approach [47.2] グラフ構造化データのための新しいハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案し、これをEgo-graph based Quantum Graph Neural Network (egoQGNN)と呼ぶ。
egoQGNNはテンソル積とユニティ行列表現を用いてGNN理論フレームワークを実装し、必要なモデルパラメータの数を大幅に削減する。
このアーキテクチャは、現実世界のデータからヒルベルト空間への新しいマッピングに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:26:46 GMT)
RoTBench: A Multi-Level Benchmark for Evaluating the Robustness of Large
Language Models in Tool Learning [46.9] ツール学習における大規模言語モデルの堅牢性を評価するためのベンチマークであるRoTBenchを紹介する。
広く使われている6つのモデルを含む実験は、ツール学習におけるLLMの堅牢性を高めるための緊急の必要性を浮き彫りにした。
ツール学習におけるLDMの堅牢性を高めるために,学習環境の多様性を充実させる戦略であるRoTTuningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:48:37 GMT)
LangBridge: Multilingual Reasoning Without Multilingual Supervision [46.3] 我々は多言語推論タスクに言語モデルを適応させるゼロショットアプローチであるLangBridgeを紹介した。
LangBridgeは、トレーニング可能な最小限のパラメータを導入して、2つのモデルを接続する。
解析の結果,LangBridgeの有効性は多言語表現の言語に依存しない特徴に起因していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:00:19 GMT)
Towards Robust Offline Reinforcement Learning under Diverse Data
Corruption [46.2] 暗黙的なQ-ラーニング(IQL)は、様々なオフラインRLアルゴリズムにおいて、データの破損に対して顕著なレジリエンスを示す。
より堅牢なオフラインRLアプローチであるRobust IQL(RIQL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:12:23 GMT)
MixNet: Towards Effective and Efficient UHD Low-Light Image Enhancement [45.8] そこで本研究では,UHD画像用に設計したMixNetという低照度画像強調手法を提案する。
過剰な計算複雑性を伴わずに、機能の長距離依存性を捉えるために、Global Feature Modulation Layer (GFML)を提示する。
さらに、局所特徴変調層(LFML)とフィードフォワード層(FFL)を設計して、局所特徴をキャプチャし、特徴をコンパクトな表現に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:40:54 GMT)
Structured Code Representations Enable Data-Efficient Adaptation of Code
Language Models [45.6] プログラム構造を用いて事前学習および微調整を行うことにより、事前訓練済みのコードモデルのデータ効率適応について検討する。
適応するモデルはプログラムの表面形式にのみ事前学習されているが,CST上での連続的な事前学習や微調整は,モデルアーキテクチャを変更することなく,様々なコードタスクのベースラインアプローチよりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:27:44 GMT)
DynPoint: Dynamic Neural Point For View Synthesis [45.4] 我々は、制約のないモノクロビデオのための新しいビューの迅速な合成を容易にするアルゴリズムであるDynPointを提案する。
DynPointは、情報集約を実現するために、隣接するフレーム間の明示的な3D対応を予測することに集中している。
本手法は,ビデオコンテンツの正規表現を学習することなく,長時間の動画処理において強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:57:15 GMT)
QuantumReservoirPy: A Software Package for Time Series Prediction [45.0] 我々は、量子貯水池が共通の構造に合うようにするためのソフトウェアパッケージを開発した。
本パッケージは, 量子貯水池構造の比較法の開発を簡略化し, 論理的手法を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:31:29 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） (Fri, 19 Jan 2024 01:36:57 GMT)
Interventional Fairness on Partially Known Causal Graphs: A Constrained
Optimization Approach [44.5] 本稿では,真の因果グラフが部分的に知られている場合の介入の概念に基づく因果フェアネスを実現するための枠組みを提案する。
提案手法は、観測データとドメイン知識を組み合わせて学習できる因果DAGのクラスを用いて、公正な予測をモデル化することを含む。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットの結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:20:31 GMT)
RAD-DINO: Exploring Scalable Medical Image Encoders Beyond Text
Supervision [44.0] 言語による事前学習は、画像から意味論的に意味のある特徴を抽出する貴重な方法であることが証明されている。
生体画像エンコーダRAD-DINOについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:02:17 GMT)
Communication Efficient and Provable Federated Unlearning [43.2] 我々は、フェデレーション・アンラーニング(フェデレーション・アンラーニング)という、特定のクライアントやデータポイントが、フェデレーション・ラーニング(FL)を通じて学習したグローバルモデルに与える影響をなくすための新しい問題について研究する。
この問題は、忘れられる権利とFLのプライバシー問題によって引き起こされる。
我々は,テキストコミュニケーション効率とテキストテキサクト・アンラーニング性という2つの重要な基準を満たす,正確な非ラーニングのための新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:35:02 GMT)
Harnessing Neuron Stability to Improve DNN Verification [42.7] 我々は最近提案されたDPLLベースの制約DNN検証手法の拡張であるVeriStableを提案する。
完全接続型フィードネットワーク(FNN)、畳み込み型ニューラルネットワーク(CNN)、残留型ネットワーク(ResNet)など、さまざまな課題のあるベンチマークにおいてVeriStableの有効性を評価する。
予備的な結果は、VeriStableは、VNN-COMPの第1および第2のパフォーマーである$alpha$-$beta$-CROWNやMN-BaBなど、最先端の検証ツールよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:48:04 GMT)
Overlapping qubits from non-isometric maps and de Sitter tensor networks [41.9] 局所的な実効理論の過程は、自由度が低い量子系と密接な関係を持つことが示される。
重なり合う量子ビットが、概念的にはヒルベルト空間次元の検証、ブラックホールやホログラフィーにおける自由度数とどのように結びついているかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:58:38 GMT)
MAEDiff: Masked Autoencoder-enhanced Diffusion Models for Unsupervised
Anomaly Detection in Brain Images [40.9] 脳画像における教師なし異常検出のためのMasked Autoencoder-enhanced Diffusion Model (MAEDiff)を提案する。
MAEDiffは、階層的なパッチ分割を含む。上層パッチを重畳して健全なイメージを生成し、サブレベルパッチで動作するマスク付きオートエンコーダに基づくメカニズムを実装し、未通知領域の状態を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:54:54 GMT)
A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future
Directions [40.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。
LLMはグラフ関連タスクに活用され、従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:49:46 GMT)
GMC-IQA: Exploiting Global-correlation and Mean-opinion Consistency for
No-reference Image Quality Assessment [40.3] 我々は,グローバル相関と平均オピニオン整合性を利用する新たな損失関数とネットワークを構築した。
SROCCの微分不可能な問題を解くために、ペアワイズ選好に基づくランク推定を定義することにより、新しいGCC損失を提案する。
また,重み学習のランダム性を軽減するために,多様な意見特徴を統合した平均オピニオンネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:03:01 GMT)
Knowledge from Large-Scale Protein Contact Prediction Models Can Be
Transferred to the Data-Scarce RNA Contact Prediction Task [40.1] タンパク質共進化トランスフォーマーに基づくディープニューラルネットワークはRNA接触予測タスクに転送可能である。
実験により、転写学習によるRNA接触予測が大幅に改善されることが確認された。
以上の結果から, タンパク質の構造パターンはRNAに転移し, 新たな研究の道を開く可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 04:13:33 GMT)
HiCD: Change Detection in Quality-Varied Images via Hierarchical
Correlation Distillation [40.0] 知識蒸留を基礎とした革新的な教育戦略を導入する。
中心となるアイデアは、高品質なイメージペアから取得したタスク知識を活用して、モデルの学習をガイドすることにある。
我々は階層的相関蒸留法(自己相関、相互相関、大域相関を含む)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:21:51 GMT)
Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing
Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response [39.6] 本研究は、需要応答(DR)プログラムを通じて、フレキシビリティを活性化する際のアグリゲータと居住者の相互作用について検討する。
限られたデータを持つ環境において、集約された柔軟性の提供戦略を最適化する手法を導入する。
本稿では,アグリゲータのバランスとフレキシビリティ市場における重要な機会を明らかにするだけでなく,アグリゲータのためのエンドツーエンドの実践ツールの開発にも成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:43:04 GMT)
Tool-LMM: A Large Multi-Modal Model for Tool Agent Learning [38.6] 本稿では,オープンソースの大規模言語モデルとマルチモーダルエンコーダを組み合わせたツール-LMMを提案する。
学習したLLMはマルチモーダルな入力命令を意識し、関数マッチングツールを正しく選択することができる。
実験の結果,LMMはマルチモーダル命令に適したツールを推奨できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:44:37 GMT)
On mitigating stability-plasticity dilemma in CLIP-guided image morphing
via geodesic distillation loss [38.3] CLIPのような大規模言語ビジョンの事前学習モデルでは、テキスト誘導による画像モーフィングが顕著に達成されている。
既存のCLIP誘導画像改質法は、フォトリアリスティック画像の改質時に困難に遭遇する。
提案手法は,CLIP-inversionを含む様々なベンチマークにおいて,画像とビデオの両方において優れたモーフィング結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:06:58 GMT)
Critical Data Size of Language Models from a Grokking Perspective [38.3] 我々は、グラッキング構成下での位相遷移をデータ効率仮説に定式化する。
一般化は言語モデルが臨界サイズに達する場合にのみ起こることを示す。
その結果,言語モデルの学習メカニズムにおけるデータの役割について,新たな視点を提供するとともに,言語モデル学習の理解を深めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:24:36 GMT)
Semantic Lens: Instance-Centric Semantic Alignment for Video
Super-Resolution [36.5] フレーム間アライメントはビデオ超解像(VSR)の重要な手がかりである
本稿では,セマンティックレンズ(Semantic Lens)という,VSRのための新しいパラダイムを提案する。
ビデオはセマンティックエクストラクタを介してインスタンス、イベント、シーンとしてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:18:28 GMT)
TransNormerLLM: A Faster and Better Large Language Model with Improved
TransNormer [34.8] 最初の線形注意に基づくLarge Language Model(LLM)であるTransNormerLLMを提案する。
我々は, 位置埋め込み, 線形注意加速度, ゲーティング機構, テンソル正規化, 推論加速度, 安定化など, 高度な修正を行う。
自己収集コーパス上に385M, 1B, 7Bの大きさの列車モデルとアブリケーションを用いてモデル設計を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:47:01 GMT)
Dream360: Diverse and Immersive Outdoor Virtual Scene Creation via
Transformer-Based 360 Image Outpainting [34.0] 本研究では,Dream360と呼ばれる変換器を用いた360度画像出力フレームワークを提案する。
ユーザが選択したビューポートから多種多様で高忠実で高解像度のパノラマを生成することができる。
私たちのDream360は、既存の方法よりもFrechet Inception Distance(FID)スコアが大幅に低く、視覚的忠実度が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:01:20 GMT)
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD [33.8] 我々は、すべての点で均一なプライバシー予算を設定することは、一部のユーザーにとって過度に保守的であるか、あるいは他のユーザーにとって十分な保護がないかを論じる。
プライバシー予算の個別化を通じて、これらの選好を捉えます。
これは、プライバシーとユーティリティのトレードオフを実証的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:33:12 GMT)
The Radiation Oncology NLP Database [33.4] 放射線オンコロジーのためのNLPデータセットとして,放射線オンコロジーNLPデータベース(ROND)を提案する。
RONDは放射線腫瘍学の領域におけるこのギャップに対処するために特別に設計された。
Logic Reasoning, Text Classification, Named Entity Recognition (NER), Question Answering (QA), Text Summarization, patient-Clinician Conversationsなど,さまざまなNLPタスクを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:23:37 GMT)
PoseScript: Linking 3D Human Poses and Natural Language [33.3] このデータセットは、6万以上の人間のポーズとリッチな人間アノテーションによる記述をペアリングする。
データセットのサイズを、データハングリー学習アルゴリズムと互換性のあるスケールに拡大するために、精巧なキャプションプロセスを提案する。
このプロセスは、3Dキーポイント上の単純だがジェネリックなルールのセットを使用して、"posecodes"と呼ばれる低レベルのポーズ情報を抽出する。
自動アノテーションでは、利用可能なデータの量は100kに増加し、人間のキャプションを微調整するための深いモデルを効果的に事前訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:08:38 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） (Fri, 19 Jan 2024 02:31:02 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） (Fri, 19 Jan 2024 04:07:33 GMT)
Progressive Distillation Based on Masked Generation Feature Method for
Knowledge Graph Completion [31.0] そこで本稿では,KGCタスクのためのマスク生成機能に基づくプログレッシブ蒸留法を提案する。
具体的には、PLMの予蒸留を行い、高品質の教師モデルを取得し、PLMネットワークを圧縮し、マルチグレードの学生モデルを得る。
実験により, 予蒸留段階のモデルが, 既存の最先端手法を超越していることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:34:36 GMT)
Code Reviewer Recommendation Based on a Hypergraph with Multiplex
Relationships [30.7] 多重関係を持つハイパーグラフを利用する新しいコードレビュアレコメンデーション手法であるMIRRecを提案する。
MIRRecは、プルリクエストと開発者の間で、学位なしのハイパーエッジを使用して、従来のペアワイズ接続を超える高次相関をエンコードする。
MIRRecの有効性を検証するために、GitHubにホストされている10の人気のあるオープンソースプロジェクトからの48,374のプルリクエストからなるデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:25:14 GMT)
Contrastive Unlearning: A Contrastive Approach to Machine Unlearning [30.4] 本研究では,表現学習の概念を有効活用する,対照的な非学習フレームワークを提案する。
その結果,非学習の非学習効果と効率性は,最先端のアルゴリズムと比較して低い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:16:30 GMT)
Learning to Robustly Reconstruct Low-light Dynamic Scenes from Spike
Streams [30.3] ニューロモルフィックセンサーとして、スパイクカメラは連続したバイナリスパイクストリームを生成してピクセル当たりの光強度を捉えることができる。
本稿では,光ロバスト表現(LR-Rep)と融合モジュールを含む双方向のリカレントに基づく再構成フレームワークを提案する。
我々は,高速低照度シーンの再現ベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:01:07 GMT)
OTS: A One-shot Learning Approach for Text Spotting in Historical
Manuscripts [29.7] 本稿では,1つの注釈付きサポートサンプルで新しい文字を正確に検出するワンショット学習ベースのテキストスポッティング(OTS)手法を提案する。
利用可能なDBH,EGY,VML-HD,TKH,NCデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:42:13 GMT)
Early alignment in two-layer networks training is a two-edged sword [28.9] 1次最適化手法によるニューラルネットワークのトレーニングは、ディープラーニングの実証的な成功の核心にある。
小さな初期化は一般的に、単純な解に対して勾配降下が暗黙的に偏っている特徴学習体制に関連付けられている。
この研究は、元来Maennelらによって導入された初期のアライメントフェーズの一般的かつ定量的な記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:23:53 GMT)
FinSQL: Model-Agnostic LLMs-based Text-to-SQL Framework for Financial
Analysis [28.5] 財務分析のための実用的なText-to-ベンチマークデータセットはありません。
財務分析のためのモデルに依存しない大規模言語モデル(LLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:48:07 GMT)
Quality-Diversity Algorithms Can Provably Be Helpful for Optimization [27.8] QD(Quality-Diversity)アルゴリズムは、ハイパフォーマンスだが多様なソリューションのセットを見つけることを目的としている。
本稿では,厳密な実行時間解析によってQDアルゴリズムの最適化能力に光を当てようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:40:24 GMT)
Investigating Training Strategies and Model Robustness of Low-Rank
Adaptation for Language Modeling in Speech Recognition [27.5] フリーズドプレトレーニング言語モデル(PLM)を用いたローランク適応(LoRA)は、メモリ制約ハードウェアのための資源効率の高いモデリング手法である。
本研究では,様々なLoRAトレーニング戦略を導入することにより,モデル性能を向上させる方法について検討する。
LoRAに基づく第2パス音声認識モデルの安定性をさらに評価するため,入力摂動に対する検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:30:16 GMT)
BioBridge: Bridging Biomedical Foundation Models via Knowledge Graphs [27.3] 独立に訓練された単調FMをブリッジしてマルチモーダル動作を確立するための,パラメータ効率のよい新しい学習フレームワークであるBioBridgeを提案する。
実験結果から,BioBridgeは最高基準のKG埋め込み法に勝ることを示した。
また、BioBridgeは、未知のモダリティや関係を外挿することで、ドメイン外一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:47:51 GMT)
Revealing Emotional Clusters in Speaker Embeddings: A Contrastive
Learning Strategy for Speech Emotion Recognition [27.1] 感情情報は話者埋め込みに間接的に埋め込まれていると推定され、その未利用に繋がった。
本研究は,話者内クラスタの形で,感情と最先端の話者埋め込みの直接的かつ有用な関係を明らかにする。
音声の感情認識のための感情非ラベルデータに適用する新しいコントラスト事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:31:53 GMT)
Ensembler: Combating model inversion attacks using model ensemble during
collaborative inference [27.1] Ensemblerは、敵に対する攻撃をモデル化することの難しさを高めるために設計されたフレームワークである。
実験により,基礎的なガウスノイズと組み合わせることで,エンサンブラは画像の復元攻撃から効果的に保護できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:03:21 GMT)
Budgeted Online Model Selection and Fine-Tuning via Federated Learning [26.8] オンラインモデル選択では、候補モデルのセットからモデルを選択して、データのストリームで予測を実行する。
その後の候補モデルの選択は、パフォーマンスに決定的な影響を与えます。
本稿では,学習者グループ(クライアント)が十分なメモリを持つサーバと対話するオンラインフェデレーションモデル選択フレームワークを提案する。
提案したアルゴリズムを用いて、クライアントとサーバは微調整モデルと協調して非定常環境に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 04:02:49 GMT)
Language models align with human judgments on key grammatical
constructions [25.9] 確立したプラクティスを使用して、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを再評価します。
モデルが全体として高い精度を達成するだけでなく、人間の言語学的判断のきめ細かい変化も捉えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:36:54 GMT)
Multilingual acoustic word embeddings for zero-resource languages [25.2] 音響単語埋め込み (AWE) - 可変重み付き音声セグメントの固定次元表現。
この研究は、ゼロリソース言語上の既存のAWEモデルを上回る、新しいニューラルネットワークを導入している。
AWEは、スワヒリ放送におけるヘイトスピーチ検出のためのキーワードスポッティングシステムに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:02:37 GMT)
PhoGAD: Graph-based Anomaly Behavior Detection with Persistent Homology
Optimization [24.9] PhoGADはグラフベースの異常検出フレームワークである。
永続的ホモロジー最適化を利用して行動境界を明らかにする。
侵入、トラフィック、スパムデータセットの実験により、PhoGADが検出有効性において最先端(SOTA)フレームワークのパフォーマンスを上回ったことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:13:10 GMT)
How Transferable are Attribute Controllers on Pretrained Multilingual
Translation Models? [24.5] 事前学習したNLLB-200モデルに基づいて,属性コントローラの転送に関する包括的解析を行う。
5つのゼロショット方向における一貫した改善によって示されるように、両方のパラダイムが相補的であることを示す。
実際の低リソース言語であるBengaliに対する人間による評価は、ゼロショットの新たなターゲット言語への転送に関する我々の発見を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:48:59 GMT)
Explainable and Transferable Adversarial Attack for ML-Based Network Intrusion Detectors [24.2] 機械学習(ML)は、敵の攻撃に対して非常に脆弱であることが証明されている。
NIDSのホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃はいくつかの研究で研究されている。
本稿では、説明可能な転送ベースのブラックボックスアタックフレームワークであるETAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:43:09 GMT)
Safe Offline Reinforcement Learning with Feasibility-Guided Diffusion
Model [23.9] FISOR(FeasIbility-guided Safe Offline RL)を提案する。
FISORでは、変換された最適化問題に対する最適ポリシーは、重み付けされた行動クローニングの特別な形態で導出することができる。
FISORは、ほとんどのタスクにおいて最上位のリターンを達成しつつ、すべてのタスクにおいて安全満足を保証できる唯一の方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:05:09 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） (Fri, 19 Jan 2024 05:27:15 GMT)
Exploring Iterative Enhancement for Improving Learnersourced
Multiple-Choice Question Explanations with Large Language Models [23.1] 我々は、自動説明生成のタスクを足場として、"ILearner-LLM" というフレームワークを提示し、評価する。
このフレームワークは、評価モデルから品質評価スコアをインストラクションプロンプトに反復的にフィードバックすることで、高品質な学生対応の説明を生成する。
本研究は,学生の学習支援体験を充実させるための有望な道のりを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:19:13 GMT)
Synapse: Trajectory-as-Exemplar Prompting with Memory for Computer
Control [23.1] コンピュータ制御のための大きな言語モデルを持つエージェントを構築することは、エージェントがコンピュータの状態を受け取り、タスクを完了するためのアクションを実行する、急成長する研究領域である。
従来のコンピュータエージェントは、インコンテキスト学習(ICL)の利点を実証してきたが、その性能はいくつかの問題によって妨げられている。
i) タスク非関連情報を原状態からフィルタリングし、制限されたコンテキスト内でより多くの例を示し、i) トラジェクトリ・アズ・インタープロンプトを可能にし、LLMに抽象化された状態の完全なトラジェクトリとアクションを誘導し、マルチステップ決定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:59:26 GMT)
Towards Automated Driving Violation Cause Analysis in Scenario-Based
Testing for Autonomous Driving Systems [22.9] 本稿では,運転違反原因分析(DVCA)ツールを提案する。
本ツールでは, 完全コンポーネントレベルの属性精度(100%), ほぼ完全なメッセージレベルの精度(>98%)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:12:37 GMT)
MDGNN: Multi-Relational Dynamic Graph Neural Network for Comprehensive
and Dynamic Stock Investment Prediction [22.4] マルチリレーショナルな動的グラフニューラルネットワーク(MDGNN)フレームワークを提案する。
提案するMDGNNフレームワークは,SOTA(state-of-the-art-the-art)ストック投資手法と比較して,公開データセットにおける最高のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:51:29 GMT)
Hijacking Attacks against Neural Networks by Analyzing Training Data [21.3] CleanSheetは、新しいモデルハイジャック攻撃で、モデルをトレーニングする相手を必要とせずに、バックドア攻撃のハイパフォーマンスを得る。
CleanSheetはトレーニングデータから発生したタンパーの脆弱性を利用する。
CIFAR-100では平均的な攻撃成功率(ASR)が97.5%、GTSRBでは92.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:01:14 GMT)
Unraveling the Key Components of OOD Generalization via Diversification [21.3] 教師付き学習データセットには、トレーニングセットを同じように説明するための複数のキューが含まれている可能性がある。
それらの多くは突発的であり、すなわち分布シフトの下で予測力を失う可能性がある。
近年,多種多様な仮説を見出すことにより,多変量化手法がこの問題にアプローチしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:22:43 GMT)
On the Adversarial Robustness of Camera-based 3D Object Detection [21.1] 本研究では, カメラを用いた3次元物体検出手法の諸条件下でのロバスト性について検討する。
鳥眼ビューに基づく表現は, 局所攻撃に対する強い強靭性を示す。
深さ推定のないアプローチは、強い強靭性を示す可能性がある。
マルチフレームベニグインプットを組み込むことで、敵攻撃を効果的に軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:51:45 GMT)
Sowing the Wind, Reaping the Whirlwind: The Impact of Editing Language
Models [20.9] 大規模な言語モデル(LLM)が重要な研究領域として現れている。
本稿では,モデル編集による修正の複雑な結果について検討する。
正確な情報を注入することはモデルの信頼性にとって重要であるが、モデルの基盤となるフレームワークをパラドックス的に不安定にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:48:09 GMT)
Rethinking the Soft Conflict Pseudo Boolean Constraint on MaxSAT Local
Search Solvers [20.9] MaxSATは、有名なNP完全満足度問題(SAT)の最適化版である。
そこで我々は,SPB-MaxSATと呼ばれる局所探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:59:02 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） (Fri, 19 Jan 2024 08:50:28 GMT)
DGNet: Dynamic Gradient-guided Network with Noise Suppression for
Underwater Image Enhancement [20.4] 水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。
従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。
提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:46:49 GMT)
Bridging the gap between image coding for machines and humans [20.0] 監視などの多くのユースケースでは、圧縮処理によって視覚的品質が劇的に劣化しないことが重要である。
ニューラルネットワーク(NN)ベースのICMコーデックの使用に関する最近の研究は、従来の手法に対して大きなコードゲインを示している。
ICMの視覚的品質を大幅に向上させるために, 対角訓練に基づく効果的なデコーダファインタニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:49:56 GMT)
Statistical Test for Attention Map in Vision Transformer [19.9] Vision Transformer (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて例外的な性能を示す。
本稿では,ViTの注意を統計的に検証し,その注意を信頼性のある定量的証拠指標として利用することを提案する。
脳画像診断への数値実験と応用を通して,提案手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:48:24 GMT)
Neglected Hessian component explains mysteries in Sharpness
regularization [19.9] 損失のヘッセン構造によって差が説明できることを示す。
特徴の活用を規則化するが, 特徴探索を行わないと, 勾配のペナルティに類似した性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:52:53 GMT)
Folding Attention: Memory and Power Optimization for On-Device
Transformer-based Streaming Speech Recognition [19.8] 音声認識モデルのストリーミングは通常、毎回限られた数のトークンを処理する。
ボトルネックは、マルチヘッドアテンションとフィードフォワードネットワークの線形プロジェクション層にある。
本稿では,これらの線形層を対象とし,モデルサイズを大幅に削減し,メモリと電力効率を向上する手法である折りたたみ注意法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:28:45 GMT)
On the Foundation of Distributionally Robust Reinforcement Learning [19.6] 我々は、分布的堅牢性強化学習(DRRL)の理論的基礎に貢献する。
この枠組みは、意思決定者に対して、相手が編成した最悪の分散シフトの下で最適な政策を選択することを義務付ける。
このDRMDPフレームワーク内では、動的プログラミング原理(DPP)の存在の有無を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:24:26 GMT)
A Unified Gaussian Process for Branching and Nested Hyperparameter
Optimization [19.4] ディープラーニングでは、条件に依存したパラメータのチューニングが一般的に行われている。
新しいGPモデルでは、新しいカーネル関数を通じて入力変数間の依存構造が説明される。
ニューラルネットワークの一連の合成シミュレーションおよび実データ応用において、高い予測精度とより良い最適化効率が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:11:32 GMT)
NN-VVC: Versatile Video Coding boosted by self-supervisedly learned
image coding for machines [19.2] 本稿では, NN-VVC という, E2E 学習画像と CVC の利点を組み合わせて, 画像符号化と映像符号化の両面において高い性能を実現するマシン用ハイブリッドを提案する。
実験の結果,提案システムは画像データとビデオデータのVVCよりも最大で-43.20%,-26.8%のBjontegaard Deltaレート低下を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:33:46 GMT)
Speech Swin-Transformer: Exploring a Hierarchical Transformer with
Shifted Windows for Speech Emotion Recognition [18.8] Swin-Transformerは、Transformerに基づいた階層的特徴表現を活用することで、コンピュータビジョンにおいて顕著な成功を収めた。
音声感情認識のためのマルチスケール感情特徴を集約する階層型音声変換器を提案する。
実験の結果,提案した音声スウィン変換器は最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:30:57 GMT)
SCENES: Subpixel Correspondence Estimation With Epipolar Supervision [18.6] シーンの2つ以上のビューからポイント対応を抽出することは、基本的なコンピュータビジョンの問題である。
既存の局所的特徴マッチングアプローチは、大規模データセットの対応監視によって訓練され、テストセット上での高精度なマッチングを得る。
奥行きマップや点雲などの3次元構造を不要にすることで,この仮定を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:57:46 GMT)
Symbol as Points: Panoptic Symbol Spotting via Point-based
Representation [18.6] 本研究は,コンピュータ支援設計(CAD)図面におけるパノプティカルシンボルスポッティングの問題について考察する。
我々は、グラフィックプリミティブを局所的に連結された2D点の集合として扱う別のアプローチをとる。
具体的には、点変換器を用いて原始的な特徴を抽出し、マスク2フォルマーのようなスポッティングヘッドを付加して最終的な出力を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:44:52 GMT)
IA2U: A Transfer Plugin with Multi-Prior for In-Air Model to Underwater [18.5] 水中環境では、懸濁粒子濃度と濁度の変化が画像劣化を引き起こす。
室内モデルから水中アプリケーションへの変換に先駆けて, IA2U という名前のトランスファープラグインを開発した。
IA2Uと水中モデルを組み合わせることで,水中画像の強調や物体検出作業において優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:47:22 GMT)
360ORB-SLAM: A Visual SLAM System for Panoramic Images with Depth
Completion Network [18.2] 本稿では,パノラマ画像と深度補完ネットワークを組み合わせた360ORB-SLAMシステムを提案する。
提案手法は既存の単分子SLAM法と比較して精度が高い。
ディープ・コンプリート・ネットワークの統合によりシステムの安定性が向上し、SLAM性能に対する動的要素の影響を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:52:24 GMT)
Transfer learning with affine model transformation [18.1] 本稿では,アフィンモデル転送と呼ばれる,伝達学習の一般的なクラスについて述べる。
アフィンモデル転送は、ニューラル特徴抽出器に基づく最も一般的な手順を含む、様々な既存手法を幅広く包含していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:00:03 GMT)
Source-Free and Image-Only Unsupervised Domain Adaptation for Category
Level Object Pose Estimation [18.0] 3DUDAは、3Dや深度データを使わずに、ニュアンスドライデンのターゲットドメインに適応できる手法である。
対象のカテゴリを単純な立方体メッシュとして表現し、ニューラル特徴活性化の生成モデルを利用する。
本手法は,グローバルな擬似ラベル付きデータセットの微調整を軽度な仮定でシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:48:05 GMT)
Towards Efficient and Certified Recovery from Poisoning Attacks in
Federated Learning [18.0] フェデレートラーニング(FL)は、悪意のあるクライアントがアップデートを操作してグローバルモデルに影響を与える攻撃に対して脆弱である。
本稿では, (i) 選択履歴情報に基づいて, 高い有効回復が達成可能であることを示す。
選択情報ストレージと適応モデルロールバックに依存した,効率的かつ認証された回復手法であるCrabを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:31:07 GMT)
Removal and Selection: Improving RGB-Infrared Object Detection via
Coarse-to-Fine Fusion [17.8] 既存の融合戦略は、RGBとIR画像を畳み込みニューラルネットワークに直接注入し、検出性能が劣る。
マルチモーダル情報を処理する人間の脳のメカニズムに触発されて、この研究は2つのモダリティの特徴を浄化し、融合させるために、新しい粗い視点を導入した。
粗大な核融合戦略の有効性を検証するため、除去・選択検出器(RSDet)と呼ばれる新しい物体検出器を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:49:42 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） (Fri, 19 Jan 2024 05:54:53 GMT)
Smooth and Stepwise Self-Distillation for Object Detection [17.4] 自己蒸留は近年,物体検出の最先端性能を実現している。
オブジェクト検出のためのSmooth and Stepwise Self-Distillation (SSSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:23:19 GMT)
FARe: Fault-Aware GNN Training on ReRAM-based PIM Accelerators [17.4] 本稿では,GNN トレーニングにおける障害の影響を緩和する FARe と呼ばれるフォールトアウェアフレームワークを提案する。
FAReは、故障のないReRAMハードウェアでGNNテストの精度を47.6%向上させ、障害のないハードウェアに比べて1%の時間オーバーヘッドで復元可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:56:09 GMT)
M2ORT: Many-To-One Regression Transformer for Spatial Transcriptomics
Prediction from Histopathology Images [17.2] M2ORTは病理像の階層構造に対応する多対一回帰変換器である。
我々は3つのパブリックSTデータセット上でM2ORTを試験し、実験結果から、M2ORTが最先端の性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:37:27 GMT)
Progressive Text-to-Image Diffusion with Soft Latent Direction [17.1] 本稿では,対象画像にエンティティを体系的に組み込んだ革新的なプログレッシブな合成・編集操作を提案する。
提案手法は,特に複雑なテキスト入力に直面する場合に,オブジェクト合成の顕著な進歩をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:37:57 GMT)
Generative Dense Retrieval: Memory Can Be a Burden [17.0] Generative Retrieval (GR) はクエリが与えられたドキュメント識別子を自動でデコードする。
Dense Retrieval (DR) はクラスタから関連ドキュメントへのきめ細かいクラスタ内マッチングを実現するために導入された。
DRは、NQデータセットを複数の設定で平均3.0R@100改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 04:24:07 GMT)
Catch the Butterfly: Peeking into the Terms and Conflicts among SPDX
Licenses [16.9] ソフトウェア開発におけるサードパーティライブラリ(TPL)は、モダンなソフトウェアの開発を加速している。
開発者は必然的にTPLのライセンスを侵害し、法的問題を引き起こす可能性がある。
幅広い主要なライセンスを含む高品質なライセンスデータセットが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:27:34 GMT)
Dense 3D Reconstruction Through Lidar: A Comparative Study on Ex-vivo
Porcine Tissue [16.8] 研究者たちは、視覚に基づく手術支援のための深度検知と3D再構成を積極的に研究している。
腹腔鏡下手術では, リアルタイム, 正確, 堅牢な3次元表示が困難である。
この研究は、3Dレーザーによる飛行時間センサーが解剖学的表面の再構成を行うことができる品質を徹底的に特徴付けるために、生き残ったブタの組織を定量的に検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:14:26 GMT)
GBSD: Generative Bokeh with Stage Diffusion [16.2] ボケ効果(ボケエフェクト、bokeh effect)は、写真の中の焦点領域をぼかす芸術技法である。
我々は、ボケスタイルでフォトリアリスティックな画像を合成する最初の生成テキスト・画像モデルであるGBSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:35:54 GMT)
Learning to Visually Connect Actions and their Effects [16.1] 本稿では,映像理解における視覚的結合行動とその効果(CATE)について紹介する。
CATEは、タスク計画やデモからの学習といった分野に応用できる。
本稿では,アクション選択やアクション仕様など,CATEに基づくタスクの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:48:49 GMT)
Rethinking Dimensional Rationale in Graph Contrastive Learning from
Causal Perspective [16.1] グラフコントラスト学習(Graph contrastive learning)は、グラフの様々な摂動から不変情報を捉えるのに優れた一般的な学習パラダイムである。
最近の研究は、グラフから構造的理性を探究することに集中し、不変情報の識別可能性を高める。
本稿では,学習可能な次元理性獲得ネットワークと冗長性低減制約を導入した,次元理性対応グラフコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:25:39 GMT)
Exploring the boundary of quantum correlations with a time-domain
optical processor [16.0] 高ヒルベルト空間次元における強い文脈性の提案と観察を行う。
我々の研究結果は、時間多重光システムとエキゾチックな量子相関の探索の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:40:19 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） (Fri, 19 Jan 2024 10:01:36 GMT)
TExplain: Explaining Learned Visual Features via Pre-trained (Frozen)
Language Models [15.9] 本稿では,事前学習した画像分類器の学習特徴を解釈するために,言語モデルの能力を活用する新しい手法を提案する。
提案手法は,与えられた画像の分類器によって学習された特徴を説明するために,膨大な数の文を生成する。
提案手法は,視覚表現に対応する頻繁な単語を初めて利用し,意思決定プロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:36:03 GMT)
T2MAC: Targeted and Trusted Multi-Agent Communication through Selective
Engagement and Evidence-Driven Integration [15.9] 我々は、エージェントが選択的なエンゲージメントとエビデンス駆動の統合を学ぶのを助けるために、T2MAC(Targeted and Trusted Multi-Agent Communication)を提案する。
T2MACは、エージェントが個別化されたメッセージを作成し、理想的なコミュニケーションウィンドウをピンポイントし、信頼できるパートナーと対話することを可能にする。
本手法は,様々な課題を伴って,多様な協調型マルチエージェントタスクに対して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:00:33 GMT)
PuriDefense: Randomized Local Implicit Adversarial Purification for
Defending Black-box Query-based Attacks [15.8] ブラックボックスクエリベースの攻撃は機械学習・アズ・ア・サービス(ML)システムに脅威を与える。
低レベルの推論コストで軽量な浄化モデルのアンサンブルでランダムなパッチワイズ処理を施した効率的な防御機構であるPuriDefenseを提案する。
我々の理論的分析は、ランダム性を浄化に組み込むことで、クエリベースの攻撃の収束を遅くすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:54:23 GMT)
Robust Multi-Modal Density Estimation [15.7] 密度推定のための非パラメトリック手法であるRObust Multi-modal density Estimatorを提案する。
ROMEはマルチモーダル分布、非正規分布、高相関分布の推定という課題に対処する。
以上の結果から,ROMEは,他の推定者による過度な適合性や過度なスムース化の問題を克服できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:10:58 GMT)
Fast Registration of Photorealistic Avatars for VR Facial Animation [15.6] オフライン環境では、ヘッドセット搭載カメラ(HMC)画像に対する人固有のアバターの高品質な登録が可能となる。
斜めカメラビューとモダリティの違いにより、オンライン登録も困難である。
1)ドメイン内の入力を受信する反復リファインメントモジュール,2)一般的なアバター誘導イメージ・ツー・イメージ・トランスファーモジュールの2つの部分に分割するシステム設計を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:42:38 GMT)
PhotoBot: Reference-Guided Interactive Photography via Natural Language [15.5] PhotoBotは、ハイレベルな人間の言語指導とロボット写真家との対話に基づく、写真の自動取得のためのフレームワークである。
視覚言語モデル(VLM)とオブジェクトを用いて参照画像の特徴付けを行う。
テキストベースの推論により,ユーザの言語クエリに基づく関連画像の検索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:34:48 GMT)
Harvard FairSeg: A Large-Scale Medical Image Segmentation Dataset for
Fairness Learning Using Segment Anything Model with Fair Error-Bound Scaling [15.3] フェアネス学習研究を促進するためには、高品質な医療フェアネスデータセットが必要である。
既存の医療フェアネスデータセットはすべて分類タスク用であり、医療セグメント化にはフェアネスデータセットが使用できない。
我々は,1万件の被験者を対象に,ハーバード=フェアセグという医用セグメンテーションのための最初のフェアネスデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 22:39:05 GMT)
CBVS: A Large-Scale Chinese Image-Text Benchmark for Real-World Short
Video Search Scenarios [15.1] 大規模画像テキストデータセットで事前訓練された視覚言語モデルは、画像検索などの下流タスクにおいて優れた性能を示している。
われわれは,中国のショートビデオ検索シナリオを対象とした,最初の大規模カバレッジ・テキスト・ベンチマークを構築した。
UniCLIPはTencentのオンラインビデオ検索システムに数億回の訪問で展開され、大きな成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:54:58 GMT)
Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering
Tasks [14.8] 入力凸リプシッツリカレントニューラルネットワークと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを開発した。
このモデルは、計算効率と対向ロバスト性の観点から、様々な工学的タスクにおいて、既存の繰り返し単位よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:16:59 GMT)
Enhancing medical vision-language contrastive learning via
inter-matching relation modelling [14.8] 医用視覚言語コントラスト学習(mVLCL)による医用画像表現の学習
最近のmVLCL法は、画像サブリージョンとレポートキーワードを局所マッチングとして整列しようとする。
本稿では,Relation-enhanced contrastive learning framework(RECLF)を用いた局所マッチング間のマッチング関係をモデル化するmVLCL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:28:51 GMT)
Learning Backdoors for Mixed Integer Programs with Contrastive Learning [14.7] Mixed Programs (MIP) はブランチ・アンド・バウンド法で効率的にモデル化・解決できる。
以前の研究は、可能な限りブランチの優先順位付けなどの変数の小さなセットであるMIPバックドアの存在を示し、実行時間が短縮された。
本稿では,モンテカルロ木探索法を用いて,ランダムサンプリングに頼るのではなく,バックドアの収集を行い,グラフ注意ネットワークモデルを用いてバックドアの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:39:43 GMT)
Weathering Ongoing Uncertainty: Learning and Planning in a Time-Varying
Partially Observable Environment [14.6] 時間による環境変動は、システムの最適な意思決定戦略に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,TV-POMDP内での正確な推定と計画を行うための2段階のアプローチを提案する。
提案するフレームワークとアルゴリズムをシミュレーションとロボットを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:33:25 GMT)
AutoChunk: Automated Activation Chunk for Memory-Efficient Long Sequence
Inference [14.3] チャンク戦略による長周期推論のためのアクティベーションメモリを効率よく削減する自動適応型コンパイラであるAutoChunkを提案する。
実験により、AutoChunkは10%の速度損失を維持しながらアクティベーションメモリの80%以上を削減し、最大シーケンス長を3.2倍から11.7倍に拡張し、最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:58:13 GMT)
An Efficient Evolutionary Algorithm for Diversified Top-k (Weight) Clique Search Problems [14.2] 本稿では2種類のDTk問題に対するDiverTEAMという効率的なアルゴリズムを提案する。
DiverTEAMはDTkCとDTkWCの様々なベンチマークで優れた、堅牢なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:47:22 GMT)
BoolGebra: Attributed Graph-learning for Boolean Algebraic Manipulation [14.2] この研究はブール代数的操作のための新しい属性付きグラフ学習手法であるBoolGebraを提示する。
BoolGebraにはグラフニューラルネットワーク(GNN)が組み込まれており、構造情報と機能情報の両方を入力として組み込む。
実験では、訓練されたモデルを使用して、BoolGebraモデルw.r.tの設計特化およびクロスデザイン推論をトレーニングする。
BoolGebraは既存の合成ツールABCと統合され、エンドツーエンドのロジック最小化評価w.r.t SOTAベースラインを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:22:28 GMT)
An Effective Index for Truss-based Community Search on Large Directed
Graphs [14.2] 我々はD-トラス連結と呼ばれる革新的なマージ関係を導入し、D-トラス内のエッジの固有密度と凝集度を捉える。
我々は、D-トラス接続に基づく簡潔でコンパクトなインデックスであるConDTrussを構築し、ConDTrussを用いて、最大D-トラス検索の効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:37:30 GMT)
Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations [13.8] 本研究では,歴史的観察を伴わない関心領域の時空間予測について検討した。
タスクに対してSTSMというモデルを提案する。
私たちの重要な洞察は、関心のある領域に類似している場所から学ぶことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:26:05 GMT)
Real-Time Zero-Day Intrusion Detection System for Automotive Controller
Area Network on FPGAs [13.6] 本稿では,ゼロデイアタックを検出するための教師なし学習に基づく畳み込みオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
資源制約のZynq Ultrascaleプラットフォームを対象としたAMD/XilinxのVitis-AIツールを用いてモデルを定量化する。
提案モデルでは, 未知のDoS, ファジング, スプーフィング攻撃に対して, 同一以上の分類精度 (>99.5%) を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:36:01 GMT)
Exploring Highly Quantised Neural Networks for Intrusion Detection in
Automotive CAN [13.6] 機械学習に基づく侵入検出モデルは、標的となる攻撃ベクトルを複数検出することに成功した。
本稿では,多クラス分類モデルとしてのカスタム量子化文学(CQMLP)について述べる。
IDSとして統合された2ビットCQMLPモデルでは、悪意のある攻撃メッセージを99.9%の精度で検出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:11:02 GMT)
A Lightweight Multi-Attack CAN Intrusion Detection System on Hybrid
FPGAs [13.6] コントローラエリアネットワーク(CAN)における複数攻撃ベクトルの検出において、侵入検知と緩和アプローチが有望な結果を示している。
本稿では,Zynq Ultrascale+ (XCZU3EG) FPGA上にXilinxのDeep Learning Processing Unit IPを用いて,軽量なマルチアタック量子機械学習モデルを提案する。
このモデルは、99%以上の精度でサービス拒否とファジッシング攻撃を検知し、その偽陽性率は0.07%であり、これは文学における最先端技術に匹敵するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:39:05 GMT)
A Lightweight FPGA-based IDS-ECU Architecture for Automotive CAN [13.6] 本稿では、自動車制御エリアネットワーク(CAN)のための侵入検知システム(IDS)を組み込んだ統合ECUアーキテクチャを提案する。
本稿では、Denial-of-Service, Fuzzing, Spoofingなどの攻撃ベクトルを検出するための分離IDSとして、2つの量子化多層パーセプトロン(QMLP)を提案する。
提案したモデルでは,すべての攻撃に対して最先端の分類精度が得られ,Nvidiaライブラリを用いて定量化した同一モデルのGPUベース実装と比較して15倍の消費電力削減が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:51:24 GMT)
Reconfigurable entanglement distribution network based on pump
management of spontaneous four-wave mixing source [13.5] 自発4波混合音源の可変マルチポンポン励振に基づく再構成可能な絡み合い分布ネットワークと時間共有手法を提案する。
本研究は,拡張性,機能,再構成性などの理由から,大規模絡み合い分散ネットワークのための有望なネットワークスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:01:51 GMT)
EZ-CLIP: Efficient Zeroshot Video Action Recognition [13.4] 本稿では,CLIPの簡易かつ効率的な適応であるEZ-CLIPを提案する。
本研究では,時間的視覚的プロンプトに焦点をあてる新たな学習目標を提案する。
EZ-CLIPは1つのGPUで効率的にトレーニングすることができ、いくつかの評価で既存のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:19:48 GMT)
Adaptive Image Registration: A Hybrid Approach Integrating Deep Learning
and Optimization Functions for Enhanced Precision [13.2] 本稿では,ディープニューラルネットワークと最適化に基づく画像登録のための単一のフレームワークを提案する。
また, 実験データの最大1.6%の改善と, 同じ推定時間を維持しつつ, 変形場平滑化における1.0%の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:45:44 GMT)
Fast Butterfly-Core Community Search For Large Labeled Graphs [13.2] 本稿では,異種グラフに対するButterfly-Core Community (BCC) 構造に基づく高速なコミュニティ検索モデルを提案する。
ランダムウォーク・ウィズ・リスタート(RWR)アルゴリズムと蝶の学位は、コミュニティ内の頂点の重要性を包括的に評価し、リーダーの頂点を迅速に更新し、グループ間の結合を維持する。
いくつかの実世界の時間グラフに関する大規模な実験は、この解の有効性と効率を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:44:09 GMT)
Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging [13.2] 現実的な擬似健康再構築を実現するために,新しい教師なし異常検出手法であるtextitReversed Auto-Encoders (RA) を提案する。
提案手法は, 脳のMRI, 小児手首X線, 胸部X線など, 様々な画像モダリティにまたがって評価される。
医用画像の診断精度は, より広い範囲の未知の病態を同定することによって向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:35:07 GMT)
The Surprising Harmfulness of Benign Overfitting for Adversarial
Robustness [13.1] 根拠的真理そのものが敵の例に対して堅牢であるとしても、標準のアウト・オブ・サンプルのリスク目標の観点から見れば、明らかに過適合なモデルは良性である、という驚くべき結果が証明されます。
我々の発見は、実際に観察されたパズリング現象に関する理論的洞察を与え、真の標的関数(例えば、人間)は副次的攻撃に対して堅牢であり、一方、当初過適合のニューラルネットワークは、堅牢でないモデルに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:40:46 GMT)
Unified View Imputation and Feature Selection Learning for Incomplete
Multi-view Data [13.1] マルチビュー非教師付き特徴選択(MUFS)は、機械学習における次元性の低減に有効な技術である。
既存の方法は、一部のサンプルが欠落している不完全なマルチビューデータを直接処理することはできない。
UNIFIERは、サンプルと特徴空間の両方から類似性誘発グラフを適応的に学習することにより、マルチビューデータの局所構造を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:26:44 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） (Fri, 19 Jan 2024 04:29:42 GMT)
FinLLMs: A Framework for Financial Reasoning Dataset Generation with
Large Language Models [12.4] FinLLMs は,大規模言語モデルを用いた共通財務式に基づく財務質問応答データを生成する手法である。
本研究では、FinLLMsによって生成された合成データが、金融分野における大規模数値推論モデルの性能を効果的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:09:39 GMT)
Weakly Supervised Gaussian Contrastive Grounding with Large Multimodal
Models for Video Question Answering [12.3] Video Question Answering (VideoQA)は、ビデオで見られる情報に基づいて自然言語の質問に答えることを目的としている。
視覚的な入力として疑問クリティカルな瞬間に答えを推論するために,LMMを強制する,弱い教師付きフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:21:46 GMT)
Generalization Error Guaranteed Auto-Encoder-Based Nonlinear Model
Reduction for Operator Learning [12.1] 本稿では,オートエンコーダベースニューラルネットワーク(AENet)によるモデル縮小における低次元非線形構造の利用について述べる。
数値実験により,非線形偏微分方程式の解演算子を正確に学習する能力について検証した。
我々の理論的枠組みは、AENetのトレーニングのサンプルの複雑さが、モデル化されたプロセスの本質的な次元と複雑に結びついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:01:43 GMT)
Quantised Neural Network Accelerators for Low-Power IDS in Automotive
Networks [12.1] 自動車制御領域ネットワーク(CAN)における侵入検知システム(IDS)として,低消費電力の多層受容器(MLP)を探索する。
提案手法は,遅延(メッセージ毎処理レイテンシ0.12ms)と推論エネルギー消費(推論毎0.25mJ)の大幅な改善を実現するとともに,文献の最先端手法と類似した分類性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:19:48 GMT)
Deep Learning-based Embedded Intrusion Detection System for Automotive
CAN [12.1] このような脅威を検知し、対処するために、さまざまな侵入検出アプローチが提案されており、機械学習モデルは極めて効果的である。
我々は,専用ハードウェアアクセラレータを通じて,IDS機能を透過的に統合可能なFPGAベースのハイブリッドECUアプローチを提案する。
提案手法では,複数の攻撃データセットの平均精度が99%以上であり,検出レートは0.64%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:13:38 GMT)
OrchMoE: Efficient Multi-Adapter Learning with Task-Skill Synergy [11.8] 我々の新しいマルチアダプタ手法であるOrchMoEは、ニューラルネットワークにおける前方転送を向上するためのモジュラースキルアーキテクチャを活用している。
1,600の多様な命令タスクを特徴とする'Super Natural Instructions'データセットの評価は、OrchMoEが同等のマルチアダプタベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:50:54 GMT)
KnowledgeNavigator: Leveraging Large Language Models for Enhanced
Reasoning over Knowledge Graph [11.8] 大規模言語モデル(LLM)は、その強力な自然言語理解とゼロショット能力によって、様々な下流タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成しているが、LLMは依然として知識制限に悩まされている。
本稿では,知識グラフから外部知識を効率的に正確に検索し,これらの課題に対処する新しいフレームワークであるKnowledgeNavigatorを提案する。
我々は,複数のKGQAベンチマーク上でKnowledgeNavigatorを評価し,そのフレームワークの有効性と一般化を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:42:16 GMT)
Data-driven grapheme-to-phoneme representations for a lexicon-free
text-to-speech [11.8] Grapheme-to-Phoneme (G2P) は、近代的で高品質なText-to-Speech (TTS) システムにおいて重要な第一歩である。
現在のG2Pシステムのほとんどは、専門家によって開発された慎重に手作りのレキシコンに依存している。
我々のデータ駆動型レキシコンフリー法は、従来のルールベースやレキシコンベースのニューラルG2Pよりも優れているか、あるいははるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:37:27 GMT)
AI Revolution on Chat Bot: Evidence from a Randomized Controlled
Experiment [11.6] 大規模言語モデル(LLM)はChatGPT-4を例に大きく注目されている。
近年の進歩にもかかわらず、現実的な設定でLLMベースのツールを応用したフィールド実験は限られている。
本稿では,LLMツールを用いた情報検索支援サービスにおけるフィールドランダム化制御試験の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:54:35 GMT)
Domain Generalization with Vital Phase Augmentation [11.1] ディープニューラルネットワークは画像分類において顕著な性能を示している。
しかし, 入力データの劣化により性能は著しく低下した。
本研究では, クリーンデータと破損データの両方の性能向上を図った提案手法の実験的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:27:18 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） (Fri, 19 Jan 2024 04:27:05 GMT)
Fundamental limits on quantum cloning from the no-signalling principle [10.6] 閉包定理は量子暗号の基礎である。
我々は、確率的および決定論的クローンマシンの最大達成可能な忠実度に関する様々な上限を統一したフレームワークで一般化し、再帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:52:03 GMT)
The "Colonial Impulse" of Natural Language Processing: An Audit of
Bengali Sentiment Analysis Tools and Their Identity-based Biases [10.3] 我々は、Pythonパッケージインデックス(PyPI)とGitHubで利用可能なBengaliのすべての感情分析ツールのアルゴリズムによる監査を行う。
類似したセマンティック内容と構造にもかかわらず,ベンガルの感情分析ツールは,異なるアイデンティティカテゴリ間の偏りを示し,異なるアイデンティティ表現の方法に異なる反応を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:21:45 GMT)
MCWDST: a Minimum-Cost Weighted Directed Spanning Tree Algorithm for
Real-Time Fake News Mitigation in Social Media [10.1] 本稿では,フェイクニュースを正確に検出し,リアルタイムに拡散するネットワークノードを免疫するエンドツーエンドソリューションを提案する。
フェイクニュースの拡散を軽減するため,リアルタイムなネットワーク認識戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:30:14 GMT)
RSCNet: Dynamic CSI Compression for Cloud-based WiFi Sensing [10.0] 本稿では,圧縮CSIによるセンシングを可能にする新しいリアルタイムセンシング・圧縮ネットワーク(RSCNet)を提案する。
RSCNetは、CSI圧縮とセンシング精度のトレードオフをバランスさせ、通信コストを削減し、リアルタイムクラウドベースのWiFiセンシングを合理化する。
数値的な発見は、SenseFiのような既存のベンチマークよりもRCCNetが向上していることを示し、最小のCSI再構成誤差で97.4%の感度の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:30:23 GMT)
A survey on recent advances in named entity recognition [10.0] NERに対する最近のポピュラーなアプローチの概要を紹介する。
また,Large Language Models (LLMs) を含むグラフおよびトランスフォーマーベースの手法についても検討する。
我々は,異なる特徴を持つ各種データセット上での主NER実装の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:21:05 GMT)
Ultra-lightweight Neural Differential DSP Vocoder For High Quality
Speech Synthesis [9.9] DSPヴォコーダは、過度に滑らかな音響モデル予測を消費するため、音質が低下することが多い。
DSPボコーダと共同最適化された音響モデルを用いた超軽量DSP(DDSP)ボコーダを提案し,声道スペクトルの特徴を抽出せずに学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:51:00 GMT)
A DPLL(T) Framework for Verifying Deep Neural Networks [9.4] 人手によるソフトウェアと同じように、Deep Neural Networks(DNN)にもバグがあり、攻撃できる。
我々は,現代のSMTソルバで広く使われているDPLL(T)アルゴリズムに適応する新しい検証手法であるNeuralSATを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:51:05 GMT)
Salted Inference: Enhancing Privacy while Maintaining Efficiency of
Split Inference in Mobile Computing [8.9] 分割推論では、ディープニューラルネットワーク(DNN)が分割され、DNNの初期段階をエッジで、DNNの後半をクラウドで実行する。
これはオンデバイス機械学習の2つの重要な要件を満たす:入力のプライバシと計算効率である。
本稿では,DNNの初期部分を実行するエッジのクライアントに対して,推論時にDNNの出力のセマンティック解釈を制御する,新たなアプローチであるSalted DNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:19:54 GMT)
Evaluating Privacy Leakage in Split Learning [8.8] オンデバイス機械学習は、推論中にサードパーティサーバと生データを共有しないようにする。
Split Learning(SL)は、制限を克服できる有望なアプローチである。
SLでは、大きな機械学習モデルが2つの部分に分割され、大きな部分はサーバ側にあり、小さな部分はデバイス上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:35:54 GMT)
LogLead -- Fast and Integrated Log Loader, Enhancer, and Anomaly
Detector [8.6] 本稿では,効率的なログ解析ベンチマークのためのツールであるLogLeadを紹介する。
LogLeadは、ロード、エンハンスメント、異常検出という、ログ処理における3つの重要なステップを組み合わせたものだ。
原ファイルからデータフレームへのログローディングは,従来のソリューションに比べてLogLeadの方が10倍以上高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:10:27 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） (Fri, 19 Jan 2024 15:09:45 GMT)
Q&A Prompts: Discovering Rich Visual Clues through Mining
Question-Answer Prompts for VQA requiring Diverse World Knowledge [8.2] 我々は、堅牢な相互モダリティ推論能力を持つAIモデルを装備するためのQ&A Promptsを提案する。
まず、視覚的質問生成モデルの入力と出力として、画像と回答のペアと対応する質問をトレーニングセットとして使用する。
次に、画像タグモデルを用いて様々なインスタンスを識別し、パッケージ化された画像タグペアを視覚質問生成モデルに送信し、抽出した画像タグと関連する質問を回答として生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:22:29 GMT)
Domain Adaptation for Deep Unit Test Case Generation [7.8] 私たちはTransformerベースのコードモデルを利用して、プロジェクトレベルでドメイン適応(DA)の助けを借りて単体テストを生成します。
私たちは、(a)テスト生成タスクをDAなしで微調整したCodeT5、(b)A3Testツール、(c)Defects4jデータセットから5つのプロジェクトでGPT-4と比較します。
その結果、DAを用いることで、平均18.62%、19.88%、および18.02%で、生成されたテストのラインカバレッジを増大させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:58:34 GMT)
Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed [7.8] 拡散ノイズスケジュールは、信号対雑音比がゼロになる最後の段階を強制しない。
拡散サンプリングの実装は、最後の段階から始まりません。
既存の実装において、欠陥のある設計が真の問題を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:40:20 GMT)
PubTator 3.0: an AI-powered Literature Resource for Unlocking Biomedical
Knowledge [7.5] PubTator 3.0は、最先端のAI技術を使用して意味と関係を検索するバイオメディカル文献リソースである。
現在、約3600万のPubMed抽象化と600万のフルテキスト記事に対して、10億以上のエンティティとリレーショナルアノテーションを提供している。
PubTator 3.0では、PubMedやGoogle Scholarよりも多くの記事が検索され、上位20項目の精度が高いことが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 22:24:39 GMT)
Pruning for Protection: Increasing Jailbreak Resistance in Aligned LLMs
Without Fine-Tuning [7.4] 大規模言語モデル(LLM)は、Jailbreakingのプロンプトに対して脆弱である。
また, LLMパラメータの最大20%のプルーニングは, 追加トレーニングを伴わずに攻撃に対する抵抗を著しく増大させることを示した。
我々は5つのカテゴリにまたがって225の有害なタスクを10種類のジェイルブレイクプロンプトに挿入するキュレートデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:05:34 GMT)
INACIA: Integrating Large Language Models in Brazilian Audit Courts:
Opportunities and Challenges [7.4] INACIA (Instruccao Assistida com Inteligencia Artificial) は、Large Language Models (LLM) を統合するために設計された画期的なシステムである。
本システムは,基本情報抽出,アクセシビリティ試験,モラのペリキュラム,フムス・ボニ・イウリス分析,レコメンデーション生成など,ケース分析のさまざまな段階を自動化する。
本稿は、INACIAを法的領域における世界規模のAI統合のモデルとして位置づける、潜在的な拡張と将来の応用についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:57:30 GMT)
Analysis and Detection of Multilingual Hate Speech Using Transformer
Based Deep Learning [7.3] ヘイトスピーチの普及に伴い,NLPタスクとしての自動検出の需要が高まっている。
本研究では、Twitter、Facebook、WhatsApp、Instagramなどのソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチを検出するために、トランスフォーマーベースのモデルを提案する。
金の標準データセットは、著名な研究者Zeerak Talat、Sara Tonelli、Melanie Siegel、Rezaul Karimから収集された。
ヘイトスピーチ検出のための提案されたモデルの成功率は、ベンガルデータセットの精度の高い既存のベースラインや最先端モデルよりも高く、英語では89%、ドイツ語では91%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:40:23 GMT)
Exploring Color Invariance through Image-Level Ensemble Learning [7.3] 本研究ではランダムカラー消去という学習戦略を紹介する。
元の画像構造を乱すことなく、トレーニングデータの部分的又は完全な色情報を選択的に消去する。
このアプローチは、過剰適合のリスクを軽減し、色の変化を処理するモデルの能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:04:48 GMT)
Stochastic Dynamic Power Dispatch with High Generalization and Few-Shot
Adaption via Contextual Meta Graph Reinforcement Learning [7.3] 高度に一般化された多段階最適ディスパッチポリシのためのコンテキストメタグラフ強化学習(Meta-GRL)を提案する。
異なるディスパッチシナリオのコンテキストを符号化し,下位ポリシー学習者がコンテキスト特定ディスパッチポリシーを学習している間に,ディスパッチタスク識別の方法を学ぶために,上位メタラーナを提案する。
十分なオフライン学習の後、このアプローチはメタラーナーによって生成された仮説の判断をわずかに上乗せするだけで、目に見えない、未定義のシナリオに迅速に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:58:46 GMT)
LLMCarbon: Modeling the end-to-end Carbon Footprint of Large Language
Models [7.1] 大きな言語モデル(LLM)の炭素フットプリントは、トレーニング、推論、実験、貯蔵プロセスからの排出を含む重要な関心事である。
我々は、高密度およびMoE LLMの両方のために設計されたエンドツーエンドの炭素フットプリントプロジェクションモデルであるtextitcarbを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:33:44 GMT)
Towards End-to-End GPS Localization with Neural Pseudorange Correction [7.1] そこで我々は,GPS受信機状態の真理に基づいて計算された最終タスク損失を直接利用して,擬似レンジ補正(PrNet)のためのニューラルネットワークをトレーニングする,エンドツーエンドのGPSローカライゼーションフレームワークであるE2E-PrNetを提案する。
E2E-PrNetは、最先端のエンドツーエンドGPSローカライゼーション手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:32:55 GMT)
One Step Learning, One Step Review [6.5] OLOR(One Step Learning, One Step Review)と呼ばれる軽量ロールバックに基づくファインチューニング手法を提案する。
本稿では,OLOR(One Step Learning, One Step Review)と呼ばれる,ウェイトロールバックに基づくファインチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:45:31 GMT)
EEG Based Generative Depression Discriminator [6.4] うつ病は非常に一般的だが深刻な気分障害である。
我々は3つの生理的法則に基づく生成的検出ネットワークを構築した。
我々は、MODMAデータセットで92.30%、HUSMデータセットで86.73%の精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:05:13 GMT)
Learned harmonic mean estimation of the marginal likelihood with
normalizing flows [6.2] 本稿では,サンプリング対象分布の重要度を表すために正規化フローを導入する。
学習されたハーモニック平均を実装するコードは公開されており、フローの正規化をサポートするように更新されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:09:12 GMT)
Hybrid Parameter Search and Dynamic Model Selection for Mixed-Variable
Bayesian Optimization [6.2] 混合変数の管理に有効なベイズ最適化(BO)のための新しいタイプのハイブリッドモデルを提案する。
提案手法は,モンテカルロ木探索構造 (MCTS) とガウス過程 (GP) を融合したハイブリッドモデルである。
代理モデリングフェーズにおける動的オンラインカーネル選択を含む我々のイノベーションは、ハイブリッドモデルを混合可変代理モデルの進歩として位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:23:28 GMT)
WaterHE-NeRF: Water-ray Tracing Neural Radiance Fields for Underwater
Scene Reconstruction [6.0] 本研究では,3次元空間における色,密度,照度減衰を正確にエンコードするRetinex理論による新しい水線トレーシング場を開発する。
WaterHE-NeRFは、その発光減衰機構を通じて、劣化画像と鮮明な多視点画像の両方を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:08:07 GMT)
Focaler-IoU: More Focused Intersection over Union Loss [5.9] 境界ボックスの回帰は、オブジェクト検出の分野において重要な役割を果たす。
困難で簡単なサンプル分布が回帰結果に与える影響を解析した。
我々は,異なる検出タスクにおける検出性能を向上させるFocaler-IoUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:01:07 GMT)
Low-Complexity Integer Divider Architecture for Homomorphic Encryption [5.9] ホモモルフィック暗号化(HE)は、計算を直接暗号文で行うことができ、プライバシ保護のクラウドコンピューティングを可能にする。
余剰かつ活発な数学的証明を計算するアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:53:59 GMT)
A Room With an Overview: Towards Meaningful Transparency for the
Consumer Internet of Things [5.5] 本稿では,消費者IoTにおける透明性メカニズムの実践的側面について考察する。
スマートホームがより意味のある透明化を図り、ユーザーがより深く理解し、監視し、制御することを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:00:36 GMT)
Exploring Local Explanations of Nonlinear Models Using Animated Linear
Projections [5.5] eXplainable AI(XAI)を使用して、モデルが予測器を使用して予測に到達する方法を示す。
予測器間の相互作用が変数重要度推定にどのように影響するかを理解するために,LVAを線形射影に変換することができる。
このアプローチは、分類学的(ペンギン種、チョコレートタイプ)と定量的(靴と足の給与、住宅価格)の応答モデルから例を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:30:56 GMT)
Beyond RMSE and MAE: Introducing EAUC to unmask hidden bias and
unfairness in dyadic regression models [5.5] 個々の実体の観測値分布の非均一性は、最先端モデルにおける非常に偏りのある予測をもたらすことを示す。
我々は、Eccentricity-Area Under the Curve(EAUC)を、すべての研究されたモデルとデータセットで定量化できる新しい指標として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:41:08 GMT)
I-SplitEE: Image classification in Split Computing DNNs with Early Exits [5.4] 大規模なDeep Neural Networks(DNN)は、エッジやモバイル、IoTプラットフォームといったリソース制約のあるデバイスにデプロイするのを妨げる。
我々の研究は、アーリーエグジットとスプリットコンピューティングを融合した革新的な統一アプローチを提示している。
I-SplitEEは、地上の真実とシーケンシャルなデータを持たないシナリオに理想的なオンラインの教師なしアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:44:32 GMT)
Interactive Mars Image Content-Based Search with Interpretable Machine Learning [5.4] NASAのプラネタリー・データ・システム(PDS)は、多くのミッションを通じて収集された何百万もの惑星、衛星、その他の天体の画像をホストしている。
我々はプロトタイプベースのアーキテクチャを活用し、火星科学研究所のキュリオシティ・ローバー・ミッションの画像に基づいて訓練された分類器が使用するエビデンスを理解し、検証できるようにする。
本稿で紹介する作業は、PSDイメージ・アトラスに展開され、解釈不能なものを置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:19:40 GMT)
Wasserstein Distance-based Expansion of Low-Density Latent Regions for
Unknown Class Detection [5.4] 最先端の検出器は、未知の物体を高い信頼性で既知のカテゴリーとして誤って分類する。
本稿では,潜在空間における高密度領域と低密度領域を区別することにより,未知の物体を効果的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:50:58 GMT)
Quality Requirements for Code: On the Untapped Potential in
Maintainability Specifications [5.3] 本稿では,コード指向研究と要求工学の専門知識を組み合わせることで,有意義な産業的インパクトを生み出すための相乗的アプローチを提案する。
その結果,品質目標の設定を目的としたQUPERモデルは,保守性というユニークな側面に適切に対応していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:29:12 GMT)
Lessons Learned from Designing an Open-Source Automated Feedback System
for STEM Education [5.3] RATsAppはオープンソースの自動フィードバックシステム(AFS)で、フォーマティブフィードバックなどの研究ベースの機能を組み込んでいる。
このシステムは、数学的能力、表現能力、データリテラシーなどの中核的なSTEM能力に焦点を当てている。
オープンソースプラットフォームであるRATsAppは、継続的な開発へのパブリックコントリビューションを奨励し、教育ツールを改善するための共同アプローチを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:13:07 GMT)
PressProtect: Helping Journalists Navigate Social Media in the Face of
Online Harassment [5.2] 本稿では、常にデジタルハラスメントに直面しているジャーナリストにソーシャルメディアを利用できるようにする方法を探究する。
PressProtectは、ジャーナリストがTwitter/Xで読者とやりとりすることよりも、より大きな代理店を提供するインターフェースです。
我々は、オンラインハラスメントに直面しているジャーナリストのデフォルトを守りたいと願う、ソーシャルプラットフォームに対する私たちの発見と推奨に関する議論で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:16:41 GMT)
Bounding Consideration Probabilities in Consider-Then-Choose Ranking
Models [5.0] 正確な識別ができないにもかかわらず、考慮すべき確率に関する有用な情報を学習できることが示される。
本手法は,心理学実験のランキングデータセット上で,2つの異なるランキングタスクを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:27:29 GMT)
Photonic Supercoupling in Silicon Topological Waveguides [4.9] 我々は、トポロジカル・バレー・ホール対の導波路におけるフォトニック・スーパーカップリングの発見を報告した。
実験により,電磁エネルギーのバレー保存渦流による導波路間の超高結合比を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:55:23 GMT)
AAT: Adapting Audio Transformer for Various Acoustics Recognition Tasks [4.8] 本稿では,アダプタチューニングに基づく効率的な微調整手法,すなわちAATを提案する。
本手法は,パラメータの7.118%を最適化しながら,フル微調整に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:07:59 GMT)
SoK: The Ghost Trilemma [4.8] トロル、ボット、シビルはオンラインの会話を歪め、ネットワーク化されたプラットフォームのセキュリティを侵害する。
ゴースト・トリレンマ(Ghost Trilemma)は、完全分散環境では同時に証明できないアイデンティティの3つの重要な性質が存在することを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:12:11 GMT)
Diffusion Model with Perceptual Loss [4.7] 平均二乗誤差損失で訓練された拡散モデルは非現実的なサンプルを生成する傾向がある。
分類者なし指導の有効性は、暗黙的な知覚誘導の一形態である事からもたらされる。
そこで本研究では,より現実的なサンプルを生成可能な拡散モデルを実現するための,新たな自己知覚的目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:35:35 GMT)
Character Recognition in Byzantine Seals with Deep Neural Networks [4.6] 本研究は,ビザンチン封印画像のテキストの自動読解に向けた最初の試みである。
ビザンティンのアザラシは一般的に横面の図像と裏面のギリシア文字で装飾されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:59:26 GMT)
Diagnosis Of Takotsubo Syndrome By Robust Feature Selection From The
Complex Latent Space Of DL-based Segmentation Network [4.6] 医学における分類モデルやセグメンテーションモデルを用いて、潜伏した特徴を学習し、堅牢な特徴選択をオプトアウトし、過度な適合につながる可能性がある。
本稿では,診断を支援するセグメンテーションモデルの潜在空間を用いた特徴選択手法を提案する。
診断精度82%が従来のSOTA (State-of-the-art) を上回り, 心疾患の鑑別診断に有用であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 04:37:18 GMT)
Learning a Prior for Monte Carlo Search by Replaying Solutions to
Combinatorial Problems [4.6] 本稿では,前者を自動的に計算する手法を提案する。
これは、プレイアウト時に計算コストを伴わない単純で一般的な方法である。
この方法は、ラテンスクエアコンプリート、カクロ、逆RNAフォールディングの3つの難しい問題に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:22:31 GMT)
Generative User-Experience Research for Developing Domain-specific
Natural Language Processing Applications [4.5] 本稿では、生成UX研究をドメインNLPアプリケーションに組み込むための新しい手法を提案する。
生成UX研究は、プロトタイプ開発の初期段階、すなわちアイデアと概念評価、およびシステムの有用性とユーザ有用性を評価するための最終段階において、ドメインユーザーを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:05:14 GMT)
Let's do the time-warp-attend: Learning topological invariants of
dynamical systems [4.5] 本稿では、動的状態の分類と分岐境界の特徴付けのための、データ駆動型、物理的にインフォームドされたディープラーニングフレームワークを提案する。
超臨界ホップ分岐のパラダイム的ケースに着目し、様々な応用の周期的ダイナミクスをモデル化する。
本手法は, 広範囲な力学系の定性的・長期的挙動に関する貴重な知見を提供し, 大規模物理・生物系における分岐や破滅的な遷移を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:57:06 GMT)
Adversarially Robust Signed Graph Contrastive Learning from Balance
Augmentation [4.4] 符号付きグラフはエッジとサインで構成され、それぞれ構造情報とバランス関連情報に分けられる。
既存のグラフニューラルネットワーク(SGNN)は通常、埋め込みを生成するためにバランス関連の情報に依存する。
我々は、Ba balance Augmented-Signed Graph Contrastive Learning (BA-SGCL)と呼ばれる堅牢なSGNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:02:20 GMT)
Spatial Scaper: A Library to Simulate and Augment Soundscapes for Sound
Event Localization and Detection in Realistic Rooms [4.3] 音事象の局所化と検出(SELD)は、機械聴取において重要な課題である。
本研究では,SELDデータシミュレーションと拡張のためのライブラリであるSpatialScaperを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:01:13 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） (Fri, 19 Jan 2024 14:38:33 GMT)
Interactions with Prompt Problems: A New Way to Teach Programming with
Large Language Models [4.2] 本稿では,プロンプト問題を用いてプログラミングを教える新しい方法を提案する。
学生は視覚的に問題を受け取り、どのように入力を出力に変換するかを示し、それをLLMが解読するプロンプトに変換する必要がある。
この問題は、学生プロンプトによって生成されたコードが全てのテストケースをパスできる場合、正しいと考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:32:46 GMT)
Using LLMs to discover emerging coded antisemitic hate-speech emergence
in extremist social media [4.1] 本稿では,新たに出現するヘイトレイデン用語を検出する手法を提案する。
この方法論は、オンラインの反ユダヤ的談話の文脈でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:40:50 GMT)
A Simple Framework to Accelerate Multilingual Language Model for
Monolingual Text Generation [4.0] 本研究では,非英語言語におけるテキスト生成の高速化を目的とした新しいフレームワークを提案する。
従来の多言語トークン化器よりも大きな言語単位を予測し、特に対象言語に適合する。
実験の結果,提案手法は標準復号法に比べて1.9倍の速度で生成速度を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:26:57 GMT)
Group-level Brain Decoding with Deep Learning [3.9] 自然言語処理における単語埋め込みに類似した主語埋め込みを用いて,デコードモデルの一部としてオブジェクト間の可変性の構造を学習し,活用する手法を提案する。
深層学習と主観的埋め込みの組み合わせは、主観的およびグループレベルの復号化モデルのパフォーマンスギャップを埋めるのに不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:30:04 GMT)
ICECAP: a 3-in-1 integrated cryogenic system for emission, collection
and photon-detection from near infrared quantum nanophotonic devices [3.8] ICECAPシステムはサンプルを冷却し、放射を収集し、単一の光子を1つの効率的な環境で検出する。
4H-SiCナノピラーに統合された窒素空孔中心の光学的評価
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:56:11 GMT)
Self-training from Self-memory in Data-to-text Generation [3.8] 本稿では,データ・トゥ・テキスト・ジェネレーション(DTG)における自己記憶からの自己学習モデルを提案する。
データ・トゥ・テキスト(D2T)とテキスト・トゥ・データ(T2D)の2つのモデルにより、自己記憶の品質が検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:13:28 GMT)
Image Safeguarding: Reasoning with Conditional Vision Language Model and
Obfuscating Unsafe Content Counterfactually [3.7] ソーシャルメディアプラットフォームは、性的行為を描写した画像など、悪意あるアクターが安全でないコンテンツを共有するためにますます利用されている。
主要なプラットフォームでは、人工知能(AI)と人間のモデレーションを使用して、そのような画像を難読化してより安全なものにしている。
難読化画像の2つの重要なニーズは、難読化画像領域の正確な根拠を提供する必要があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:38:18 GMT)
A Community Detection and Graph Neural Network Based Link Prediction
Approach for Scientific Literature [3.7] 本研究では,様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルとコミュニティ検出アルゴリズムを併用して,学術文献ネットワークにおけるリンク予測を促進する手法を提案する。
Louvainコミュニティ検出アルゴリズムをGNNフレームワークに統合することで、テスト対象の全モデルのパフォーマンスを継続的に向上します。
本研究は,ネットワーク科学モデルの予測精度向上に向けた重要な一歩として,コミュニティ構造の統合を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:50:57 GMT)
Data-Driven Modelling for Harmonic Current Emission in Low-Voltage Grid
Using MCReSANet with Interpretability Analysis [3.7] PE負荷は、グリッドにおけるハーモニクスの主要な源である。
本稿では,高調波電圧と電流の間の高非線形性を構築するためにMCReSANetを用いたデータ駆動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:34:42 GMT)
FAIR Enough: How Can We Develop and Assess a FAIR-Compliant Dataset for
Large Language Models' Training? [3.4] FAIRデータ原則をLLM(Large Language Models)トレーニングに組み込むフレームワークを紹介します。
このアプローチは、FAIR標準に準拠したプラクティスへのシフトを意味します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 21:21:02 GMT)
A Volumetric Saliency Guided Image Summarization for RGB-D Indoor Scene
Classification [3.4] Saliencyは、画像の要約を生成するのに最もよく使われるテクニックである。
本稿では,室内シーン分類のためのボリューム・サリエンシ誘導フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:48:48 GMT)
Pragmatic Goal-Oriented Communications under Semantic-Effectiveness Channel Errors [3.3] 近日中のAI支援6Gネットワークでは、セマンティック、プラグマティック、ゴール指向のコミュニケーション戦略の統合が必須となる。
本稿では,意味的および有効性の両レベルでの言語ミスマッチから生じる誤りを数学的にモデル化する手法を提案する。
本稿では,言語ミスマッチを補うメカニズムが提案される可能性を示し,ノイズの多い通信環境下での信頼性通信の実現可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:43:47 GMT)
Algorithmic Assistance with Recommendation-Dependent Preferences [2.9] 選択に影響を及ぼすアルゴリズムレコメンデーションの効果と設計について考察する。
我々は、レコメンデーションに依存した選好が、意思決定者がレコメンデーションに過度に反応する非効率性を生み出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:52:27 GMT)
Co-Pilot for Health: Personalized Algorithmic AI Nudging to Improve
Health Outcomes [2.8] 我々は、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデーションシステムによって実現された、デジタルアルゴリズムヌードのためのAI駆動プラットフォームを設計、実装した。
対象グループの被験者は, 日々の身体活動が増加し, 日常的にAIを最適化した。
このうち13.1%が開封(開封)、11.7%が有益と評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:03:37 GMT)
Federated Learning with Neural Graphical Models [2.7] フェデレートラーニング(FL)は、プロプライエタリなデータに基づいたモデルを作成する必要性に対処する。
近年提案されているニューラルグラフモデル(NGM)は、ニューラルネットワークの表現力を利用する確率的グラフィカルモデルである。
我々は,局所的なNGMモデルから平均情報を学習するグローバルなNGMモデルを維持するFLフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:53:21 GMT)
Clustering Molecular Energy Landscapes by Adaptive Network Embedding [2.7] 分子構造のポテンシャルエネルギー景観をクラスタリングするためのデータ駆動型アプローチを提案する。
また、エネルギー景観の階層的なサンプリングのためのエントロピー感度適応スキームも組み込んだ。
Lennard-JonesクラスタとヒトDNA配列を通して、このフレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:12:07 GMT)
In-IDE Human-AI Experience in the Era of Large Language Models; A
Literature Review [2.7] 私たちは、これらのAIツールがソフトウェア開発プロセスをどのように変えていくかを理解するために、IDE内部のヒューマンAIエクスペリエンスに重点を置いています。
36の論文を分析した結果、デザイン、インパクト、品質の3つの主要な研究分野が明らかになった。
この記事では、ソフトウェア開発のダイナミックな性質について、トレンド、課題、そして機会に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:55:51 GMT)
Area Modeling using Stay Information for Large-Scale Users and Analysis
for Influence of COVID-19 [2.6] 地域の利用は季節的な変化やパンデミックなど様々な出来事のために、時間とともに変化する。
地域モデリングの分野では,情報のある地域を特徴付ける研究が数多く存在する。
本稿では,Word2Vecにインスパイアされたエリアモデリング手法であるArea2Vecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:48:52 GMT)
Onboard Science Instrument Autonomy for the Detection of Microscopy
Biosignatures on the Ocean Worlds Life Surveyor [2.5] 地球外生命の探索は、文明レベルの意味を持つ重要な科学的取り組みである。
生命の正確な定義の欠如は、検出戦略の定式化に根本的な課題をもたらす。
本稿では,Jet Propulsion LaboratoryのOcean Worlds Life Surveyorプロトタイプ機器スイートの一部として開発された2つのOSIA実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:23:50 GMT)
SocraSynth: Multi-LLM Reasoning with Conditional Statistics [2.5] 大きな言語モデル(LLM)は偏見や幻覚、推論能力の欠如に対する批判に直面している。
本稿では,これらの問題を緩和するために開発されたマルチLLMエージェント推論プラットフォームであるSocra Synthを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:16:21 GMT)
New Pathways in Coevolutionary Computation [2.4] 本稿では,2種類の進化的アルゴリズムを提案する。
1つは、特定の関心の問題を解決するための表現とエンコーディングの両方を発見する協調的共進化アルゴリズムである。
もう一つは、2つの共進化する集団を維持する共進化的共進化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:11:33 GMT)
CFASL: Composite Factor-Aligned Symmetry Learning for Disentanglement in
Variational AutoEncoder [2.3] 本稿では,対称性に基づく絡み合いを学習するためのVAEに組み込んだCFASL(Composite Factor-Aligned Symmetry Learning)を提案する。
CFASLは対称性に基づく絡み合いを学習するための3つの新しい特徴を取り入れている。
CFASLは、単一要素変化と多要素変化条件において、乱れの顕著な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:39:59 GMT)
Dynamic Q&A of Clinical Documents with Large Language Models [2.3] 本研究は,臨床ノートにおける動的質問応答のための大規模言語モデル(LLM)を用いた自然言語インタフェースを提案する。
様々な埋め込みモデルと高度なLLMを利用する実験は、高い計算要求にもかかわらず、ウィザード・ヴィクナの優れた精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:50:22 GMT)
Scaling Relations of Spectrum Form Factor and Krylov Complexity at
Finite Temperature [2.3] 解析を拡張して、クリロフ複雑性とSFFに対する有限温度効果を含める。
我々の研究は、クリロフ複雑性、SFF、エルゴディディティと演算子成長の関連性に対する有限温度効果の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 05:28:10 GMT)
Time Crystal in a Single-mode Nonlinear Cavity [2.2] タイムクリスタル(英: Time Crystal)は、時間-翻訳対称性を損なう非平衡相のクラスである。
時間結晶相において、熱力学的極限において、急激な散逸性ギャップ閉包と、リウヴィリアスペクトルの純虚固有値が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 04:55:49 GMT)
Mining experimental data from Materials Science literature with Large
Language Models [2.2] 本研究は,高度大言語モデル(LLM)の能力を評価することを目的としている。
我々は,情報抽出における2つの重要な課題に焦点をあてる: (i) 研究材料と物性の名前を付けたエンティティ認識(NER) と, (ii) それらのエンティティ間の関係抽出(RE) である。
NERでは、LLMはゼロショットプロンプトでベースラインを上回り、少数ショットプロンプトで限定的な改善しか示さない。
REの場合、GPT-3.5-Turboは適切な戦略で微調整され、ベースラインを含む全てのモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:00:31 GMT)
Classification with neural networks with quadratic decision functions [2.1] 本稿では,2次決定関数を持つニューラルネットワークの分類への応用について検討する。
特に、手書き桁の分類のためのMNISTデータセット上で、アルゴリズムを検証、比較する。
また、実装は、それぞれソフトウェアフローとKerasのニューラルネットワーク構造に基づいていることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:18:32 GMT)
A Systematic Evaluation of Euclidean Alignment with Deep Learning for
EEG Decoding [2.1] ユークリッドアライメント(EA)は、使いやすさ、計算の複雑さの低さ、ディープラーニングモデルとの互換性のために人気を集めている。
EAは対象物のデコーディングを4.33%改善し、収束時間を70%以上短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:13:30 GMT)
The Best Ends for the Best Means: Ethical Concerns in App Reviews [2.1] App Storeのレビューでは,ソフトウェア欠陥を特定する上で不可欠な,ユーザの視点の収集が可能になる。
ユーザレビュー500万件を収集し、ユーザの好みを表す倫理的懸念のセットを開発し、これらのレビューのサンプルを手作業でラベル付けしました。
検閲、個人情報盗難、安全に関する倫理的懸念を強く報告していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:53:26 GMT)
Empowering HWNs with Efficient Data Labeling: A Clustered Federated
Semi-Supervised Learning Approach [2.0] CFL(Clustered Federated Multitask Learning)は,統計的課題を克服するための効果的な戦略として注目されている。
本稿では,より現実的なHWNシナリオ用に設計された新しいフレームワークであるClustered Federated Semi-Supervised Learning (CFSL)を紹介する。
その結果,ラベル付きデータとラベル付きデータの比率が異なる場合,CFSLはテスト精度,ラベル付け精度,ラベル付け遅延などの重要な指標を著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:47:49 GMT)
EFO: the Emotion Frame Ontology [1.8] 感情のフレームベースオントロジー:感情フレームオントロジー(EFO)を提案する。
EFOは感情を意味的なフレームとして扱い、感情経験の異なる側面を捉えるセマンティックな役割のセットである。
EFOは、感情オントロジーネットワークのモジュールとして相互にリンクできる複数の感情理論をモデル化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:20:57 GMT)
Aligning Large Language Models with Counterfactual DPO [1.8] 本稿では,人的介入に頼らずにモデルスタイルを整列させる反事実的プロンプトの利用について検討する。
本研究では,この手法が望ましい行動を効果的に抑制し,望ましくない行動を緩和し,不適切な指示を無視するようモデルに促すことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:57:19 GMT)
TUNeS: A Temporal U-Net with Self-Attention for Video-based Surgical
Phase Recognition [1.7] 畳み込み型U-Net構造のコアに自己アテンションを組み込んだ,効率的かつシンプルな時間モデルTUNeSを提案する。
TuNeSはColec80データセットで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:06:05 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） (Fri, 19 Jan 2024 12:43:36 GMT)
Measuring the Impact of Scene Level Objects on Object Detection: Towards
Quantitative Explanations of Detection Decisions [1.6] 本稿では,オブジェクト検出モデルのさらなる検証のための新しいブラックボックス説明可能性法を提案する。
テストデータ上のモデルの精度とシーンレベルのオブジェクトの有無を比較することで、モデルの性能に対するこれらのオブジェクトの貢献はより明確になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:21:55 GMT)
Towards domain-invariant Self-Supervised Learning with Batch Styles
Standardization [1.6] Batch Styles Standardization (BSS) は、バッチ内の画像のスタイルを標準化するシンプルな手法である。
BSSは未確認領域でのダウンストリームタスク性能を著しく改善し、UDG手法よりも優れ、競合することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:45:02 GMT)
Distribution Fitting for Combating Mode Collapse in Generative
Adversarial Networks [1.6] モード崩壊は、生成的敵ネットワークの重要な未解決問題である。
本稿では, ペナルティ項付きグローバル分散フィッティング(GDF)法を提案し, 生成したデータ分布を限定する。
また,実データ全体の到達不能時の状況に対処する局所分布フィッティング法(LDF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:21:28 GMT)
MacroSwarm: A Field-based Compositional Framework for Swarm Programming [1.5] 本稿では,新しいフィールドベースのコーディネーション手法であるMacroSwarmを提案し,Swarmの動作を設計・プログラムする。
集約コンピューティングのマクロプログラミングパラダイムに基づいて、MacroSwarmは、各Swarm動作ブロックを純粋な関数マッピングフィールドとしてアクティベーションゴールフィールドにマッピングするアイデアに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:32:02 GMT)
SAGE: Smart home Agent with Grounded Execution [1.5] SAGE(Smart Home Agent with Grounded Execution)は、ユーザがLSM制御された個別アクションのシーケンスをトリガーするスキームを使用することで、制限を克服する。
これらのアクションは、情報検索、ユーザとのインタラクション、デバイス状態の操作に使用することができる。
我々は,SAGEが75%の成功率を達成したスマートホームタスク50のベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:14:25 GMT)
Episodic Reinforcement Learning with Expanded State-reward Space [1.5] 本稿では, 入力として使用する拡張状態と, トレーニングで使用する拡張報酬が, 履歴情報と現在の情報の両方を含むような, 拡張された状態逆空間を持つ効率的なECベースのDRLフレームワークを提案する。
提案手法は,検索情報の完全活用と時間差分(TD)損失による状態値の評価を同時に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:14:36 GMT)
Optimisation in Neurosymbolic Learning Systems [1.5] 我々は、記号言語を用いて表現されたデータと背景知識の両方を持つニューロシンボリックラーニングについて研究する。
確率論的推論(probabilistic reasoning)は、ニューラルネットワークに自然に適合する。
私たちの洞察は、確率論的推論の結果を予測するために、合成データでニューラルネットワークをトレーニングすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:09:32 GMT)
ConstScene: Dataset and Model for Advancing Robust Semantic Segmentation
in Construction Environments [1.4] 本稿では,建設現場に適したセマンティックセグメンテーションデータセットを提案する。
このデータセットは、オブジェクト検出モデルのトレーニングと評価を強化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:29:47 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep-Learning-based Vehicle Re-Identification:
Models, Data Sets and Challenges [1.4] 車両再識別(ReID)は、様々な交通環境にまたがる分散カメラネットワークから収集された車両画像の関連付けを目的としている。
本稿では,車載ReIDに適用したディープラーニング技術について概説する。
これらの手法の分類について概説し、教師なしのアプローチを包含し、これらのカテゴリ内の既存の研究を精査し、データセットと評価基準を導入し、今後の課題と潜在的研究の方向性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:45:10 GMT)
Enhancing Scalability in Recommender Systems through Lottery Ticket
Hypothesis and Knowledge Distillation-based Neural Network Pruning [1.4] 本研究では、ニューラルネットワークの効率的なプルーニングを目的とした革新的なアプローチを導入し、エッジデバイスへの展開に特に焦点をあてる。
本手法は,LTH(Lottery Ticket hypothesis)とKD(Knowledge Distillation)フレームワークを統合することで,3つの異なるプルーニングモデルの定式化を実現する。
幸いなことに、我々のアプローチはGPU計算能力の最大66.67%を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 04:17:50 GMT)
Cross-lingual Editing in Multilingual Language Models [1.3] 本稿では,言語間モデル編集(textbfXME)パラダイムを紹介し,事実を一つの言語で編集し,その後の更新伝搬を他の言語で観察する。
その結果,言語が2つの異なるスクリプトファミリーに属している場合を中心に,XME設定下での最先端のMETの性能制限が顕著に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:54:39 GMT)
Custom Developer GPT for Ethical AI Solutions [1.3] このプロジェクトの目的は、開発者がAIエンジニアリングを通じて倫理的な問題を議論し解決するための、独自の生成事前学習トランスフォーマー(GPT)を作ることだ。
このようなツールを使用することで、実践者は法的要件を満たし、多様な倫理的視点を満たすAIソリューションを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:21:46 GMT)
Warum wir es f\"ur eine gute Idee gehalten haben, eine
DACH-Spieledatenbank aufzubauen [1.2] 本稿では,ゲームデータベースの背景にあるコンテキストと方法論的考察について考察する。
データベースはコンパイルされ、2000年までドイツ、オーストリア、スイスで開発されたデジタルゲームがリストアップされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:12:35 GMT)
Decentralizing Coordination in Open Vehicle Fleets for Scalable and
Dynamic Task Allocation [1.2] 自己完結した個人的合理的な車両ドライバーは、ローカルとグローバルの両方の目的を持っている。
大型、オープン、コラボレーティブ、商用車両の調整における大きな課題の1つは、動的タスク割り当てである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:47:27 GMT)
Quantum computing with subwavelength atomic arrays [1.2] 二次元原子配列に埋め込まれた3レベル量子エミッターは、量子計算のプラットフォームとして機能する。
我々は、$sqrttextiSWAP$とシングルキュービット回転からなる普遍量子ゲートの設計とシミュレーションを行う。
これらの知見は、量子計算と量子シミュレーションの代替プラットフォームとして、サブ波長エミッタアレイを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:36:42 GMT)
The Cadaver in the Machine: The Social Practices of Measurement and
Validation in Motion Capture Technology [1.2] 身体の計測とモーションキャプチャシステムに対する測定の妥当性は,社会的な実践として理解することができると論じる。
これらのプラクティスが、時間の経過とともに、モーションキャプチャーデザインとイノベーションにどのように浸透していくかを示します。
我々は,データ・センサ駆動システムの開発において,測定・検証の社会的実践がどこにでもあることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:41:53 GMT)
Polytopic Autoencoders with Smooth Clustering for Reduced-order
Modelling of Flows [1.1] 本稿では,軽量な非線形エンコーダ,凸結合デコーダ,スムーズなクラスタリングネットワークを備えた多目的オートエンコーダアーキテクチャを提案する。
圧縮不能なNavier-Stokes方程式による2つの流れシナリオのシミュレーションを行う。
数値計算の結果、モデルの保証された特性、PODと比較して低い再構成誤差、クラスタリングネットワークによるエラー改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:52:57 GMT)
Motion Consistency Loss for Monocular Visual Odometry with
Attention-Based Deep Learning [1.0] 本稿では,深層学習アプローチを用いた視覚計測のための整合性損失を導入することで貢献する。
実験の結果,KITTI odometry ベンチマークによるモデルの性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:00:52 GMT)
Proceedings 14th International Conference on Automated Deduction in
Geometry [1.0] ADGはアイデアとビューの交換、研究成果と進捗の提示、ソフトウェアツールの実証のためのフォーラムである。
第14回ADG 2023は、セルビアのベオグラードで2023年9月20-22日に開催された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:42:08 GMT)
Event detection from novel data sources: Leveraging satellite imagery
alongside GPS traces [0.9] 本稿では,衛星画像とプライバシ強化モバイルデータを組み合わせた新しいデータ融合手法を提案する。
提案手法の適用例としては,農村部における小規模災害(竜巻,山火事,洪水など)の検出,遠隔地における失われたハイカーの捜索・救助活動の強化,戦時国家における活発な紛争地域と人口移動の特定などが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:59:37 GMT)
Quantifying Similarity: Text-Mining Approaches to Evaluate ChatGPT and
Google Bard Content in Relation to BioMedical Literature [0.9] 研究者が生み出した実際の文献に対して,迅速なエンジニアリングによって生成された内容の類似性と近接性を評価する。
我々のアプローチは、テキストマイニングのアプローチを使って文書と関連するBigramを比較することである。
また,ChatGPTは文献に関連付けられた用語とリンクしていることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:14:46 GMT)
Exact Renormalization of Wave Functionals yields Continuous MERA [0.9] cMERAはより基本的な「微視的」原理から導出することができ、場の理論の量子状態に好適に適応できることを示す。
このような原則の確立は、自由場体制を超えてcMERAを探求するための道筋となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:53:35 GMT)
Spectral signatures of non-trivial topology in a superconducting circuit [0.8] 凝縮物質系では、非自明なトポロジーはエネルギースペクトルや観測可能な量の量子化において特異な特徴として現れる。
3つのジョセフソントンネル接合を平行に持つ超伝導回路は、$textrmemphintrinsic$非自明なトポロジーを示すエネルギーデジネラキシーを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:40:30 GMT)
Photodissociation spectra of single trapped CaOH+ molecular ions [0.8] 本稿では,CaOH$+$の光解離断面積スペクトルをラムダ=245 - 275$ nmで,また2光解離断面積スペクトルをラムダ=500 - 540$ nmで報告する。
この結果はまた、バックグラウンド水蒸気の存在下で形成された、望ましくないCaOH$+$イオンから、大規模に閉じ込められたCa$+$量子実験でCa$+$イオンをリサイクルするための処方薬も与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:56:51 GMT)
Coherent Control of the Fine-Structure Qubit in a Single Alkaline-Earth
Atom [0.7] キュービット状態のラマンカップリングは、高速なライドバーグ媒介の2体ゲートと同等の高速な単一量子ビット回転を約束する。
我々は、キュービットの準備、読み出し、コヒーレントな制御を実証する。
我々の研究は、中性原子ベースの量子コンピューティングのための未探索の量子ビット符号化概念の扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:22:27 GMT)
Generalized Quantum Signal Processing [0.7] 本稿では、一般的なSU(2)回転を信号処理演算子として用いた一般化量子信号処理手法を提案する。
我々のアプローチは、達成可能な変換の族に対するすべての実用的な制限を持ち上げ、残りの唯一の条件は、$|P|leq 1$である。
P$しか知られていない場合、我々は1分以内で識別できる効率的なGPU最適化を提供し、それに対応する$Q$は107$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:11:07 GMT)
Simulation Based Bayesian Optimization [0.7] 本稿では,獲得関数を最適化するための新しいアプローチとして,シミュレーションベースベイズ最適化(SBBO)を提案する。
SBBOは、離散変数を持つ空間に適した代理モデルを使用することができる。
代理モデルの様々な選択を用いたSBBO法の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:56:11 GMT)
Advancements in eHealth Data Analytics through Natural Language
Processing and Deep Learning [0.6] この章では、非構造化(画像およびテキスト)eヘルスデータを解析するための、現在で最も高性能なソリューションについて批判的な研究を行っている。
この研究は、eHealthコンテキストにおける現在の自然言語処理とディープラーニング技術の比較も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:51:11 GMT)
Finite-time teleportation phase transition in random quantum circuits [0.6] 時間進化が2つの無限に分離されたテストキュービットを除く全ての測定によって従えば、それらの間の絡み合いは相転移を起こすことが示される。
入力量子ビットから無限遠の出力量子ビットへの量子状態のテレポートの忠実さは、同じ臨界オンセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:06:36 GMT)
Extended local ergotropy [0.5] システム環境化合物のフリー進化を利用した拡張局所エルゴトロピーの概念を導入する。
局所エルゴトロピーとの分散では、拡張された局所エルゴトロピーが増加し、時間の経過とともに増加せず、多くの場合、作業抽出の可能性を活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:23:48 GMT)
Solution of the Probabilistic Lambert Problem: Connections with Optimal
Mass Transport, Schr\"odinger Bridge and Reaction-Diffusion PDEs [0.5] 終端結合確率密度を持つランベルト問題は、最適一般化質量輸送制約問題であることを示す。
我々は,加法的動的プロセスノイズを用いた確率ランベルト問題を数値的に解く。
反応拡散PDEの境界結合系を解いた結果の解析結果について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:55:16 GMT)
Enhancing Summarization Performance through Transformer-Based Prompt
Engineering in Automated Medical Reporting [0.5] 2ショットプロンプトアプローチとスコープとドメインコンテキストの組み合わせは、他のメソッドよりも優れています。
自動化されたレポートは、人間の参照の約2倍の長さである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:06:50 GMT)
A distribution-guided Mapper algorithm [0.4] 本稿ではD-Mapperという分布誘導型Mapperアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは確率的モデルに基づく手法であり,非確率的手法の代替となる可能性がある。
数値実験により,D-Mapperは様々なシナリオにおいて従来のMapperアルゴリズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:07:05 GMT)
Can A Cognitive Architecture Fundamentally Enhance LLMs? Or Vice Versa? [0.3] この論文は、人間の認知と心理学からの洞察を、コンピュータ認知アーキテクチャによって具現化されたように取り入れることで、より有能で、より信頼性があり、より人間に近いシステムを開発するのに役立つと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 01:14:45 GMT)
No free lunch theorems for quantum state measurements as resources in
classical sampling and generative modelling [0.3] 我々は、$textital most all$ quantum state, when sampled on the Haar measure over the unitary group, have the following property。
状態のコピーが潜在確率変数を提供するために測定された場合、測定値が同じターゲット分布を生成できる任意の代替状態は同じコストで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:03:21 GMT)
Attentive Fusion: A Transformer-based Approach to Multimodal Hate Speech
Detection [0.3] 本稿では,音声表現とテキスト表現の両方を利用して,スピーチが憎悪を助長するか否かを判断する手法を提案する。
我々の手法は、音声とテキストのサンプリングの両方を組み込んだTransformerフレームワークをベースとしており、Attentive Fusionと呼ばれる独自のレイヤを伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:59:13 GMT)
Probing polarization response of monolayer cell cultures with photon
entanglement [0.2] 標本の形態を評価する際に、しばしば強度変調よりも優れている偏光に基づくプローブについて検討する。
本稿では,光子対を用いた単層細胞培養の高感度探索法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:21:50 GMT)
ZnTrack -- Data as Code [0.0] 我々はPython駆動のデータバージョニングツールであるTrackを紹介した。
トラッカーは確立したバージョン管理システム上に構築され、パラメータを追跡するためのユーザフレンドリで使いやすいインターフェースを提供する。
この機能から、大規模なデータセットを単純なPythonスクリプトに減らすことで、Data as Codeという概念が生まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:21:27 GMT)
Utilizing synthetic training data for the supervised classification of
rat ultrasonic vocalizations [0.0] ミューリンは120kHzの周波数で超音波発声(USV)を発生させる。
これらの呼び出しは社会的行動において重要であるため、その分析は声道コミュニケーションの機能とその機能に関する洞察を与えることができる。
我々は、ラットのUSVを含むオーディオにおいて、訓練された人間の2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、DeepSqueak、VocalMatの検出と分類性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:31:58 GMT)
Understanding Learning through the Lens of Dynamical Invariants [0.0] 本稿では,動的不変量の追求として,学習の新たな視点を提案する。
この概念は、これらの不変量の本質的な性質に根ざした、情報的および物理的原理の両方によって根ざされている。
これらの安定不変量の予測可能性により、正確に予測された情報の1ビット当たりのkTln2として定量化できる有用な使用エネルギー源となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:13:44 GMT)
Trade-offs between classical and quantum space using spooky pebbling [0.0] 一般的な回路に対して,スポーキーな小石ゲームフレームワークを初めて適用したことを示す。
また,解解器と組み合わせた満足度に基づく,スポーキーな小石ゲームのための解器も提示する。
制限されたランタイム内では、古典的な空間を考慮すると量子空間を減らす戦略を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:41:47 GMT)
Topologically Nontrivial Three-Body Contact Interaction in One Dimension [0.0] 非恒等粒子の1次元$n(geq3)$-body問題における3体接触相互作用は位相的に非自明であることが知られている。
本稿では,経路積分の観点からトポロジカルに非自明な3体接触相互作用を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:00:00 GMT)
Time evolution and the Schr\"odinger equation on time dependent quantum
graphs [0.0] 我々は、標準のキルヒホフ・ラプラシアンを磁気的シュル「オーディンガー作用素を調和ポテンシャルで置き換えることで、シュル「オーディンガー方程式のよく当てはまることを証明した。
また、この理論を適用して、ゆっくりと変化する量子グラフに付随する幾何学的位相の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:51:17 GMT)
Thresholds for the distributed surface code in the presence of memory
decoherence [0.0] 本稿では,分散トーリック曲面符号を用いたメモリチャネルの数値シミュレーションのためのフレームワークを提案する。
メモリデコヒーレンスの影響を定量的に検討し、デコヒーレンスレベルに合わせたGHZ生成プロトコルの利点を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:41:00 GMT)
Thermodynamic uncertainty relation in slowly driven quantum heat engines [0.0] 定常エンジンよりも制約の少ない代替TURが満たされていることを示す。
本研究は, 単イオン熱機関の実験モデルを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:01:43 GMT)
Thermodynamic limit for the magnetic uniform electron gas and
representability of density-current pairs [0.0] 我々は、ルウィン、リーブ、セイリンジャーの均一な電子ガスの定義を磁気ケースを含むように拡張する。
我々の定義には、ヴィニャーレとラソルトによって導入された普遍汎函数のグランドカノニカルバージョンが関係している。
我々は、(混合された)電流密度の表現可能性問題に対する便利な答えを与える運動エネルギー関数の見積もりを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:56:35 GMT)
The inherent goodness of well educated intelligence [0.0] インテリジェンスの本質は、黄金の規則である「集団的行動は一つ」であることが分かる。
集合的な保守的なシステムの制御は困難であり、歴史的にシステムにかなりの粘性を加えることで行われてきた。
高度に教育されたインテリジェンスは、その局所的な行動のグローバルな結果を知っているので、短期的な行動が長期的成果を損なうことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 22:09:12 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） (Fri, 19 Jan 2024 05:43:52 GMT)
The Significance of Data Abstraction Methods in Machine Learning
Classification Processes for Critical Decision-Making [0.0] サNDA(Small and Incomplete dataset Analyser)は、そのような領域で分類を行う能力を高めるために提案されている。
本稿は,SaNDAの分類プロセスにおいて重要な,抽象化と呼ばれる列指向のデータ変換に焦点を当てる。
類似した条件下では精度が著しく低下するランダムフォレストとは異なり、データセットの半分が失われても常に高い精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 22:11:54 GMT)
Structured quantum collision models: generating coherence with thermal
resources [0.0] 本研究では,各アシラリー系を構造化系として表現する。
このシナリオは、オープンシステムの進化のために得られるマスター方程式の種類をどう修正するかを示す。
衝突モデルの単純さにより、システム内でコヒーレンスを生成するための熱力学的コストをよりよく理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:43:50 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） (Fri, 19 Jan 2024 07:23:04 GMT)
Scalable evaluation of incoherent infidelity in quantum devices [0.0] 不整合不整合を不整合誤差の尺度として導入する。
この方法は、時間依存マルコフ雑音を受ける一般的な量子進化に適用できる。
多くの回路や量子ゲート上で平均化された誤差ではなく、ターゲット回路に対する誤差量化器を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:22:32 GMT)
Reinforcement learning for question answering in programming domain
using public community scoring as a human feedback [0.0] 本稿では,CQA(Community Question Answering)におけるGPT Neo 125Mの性能向上について検討する。
PPO(Proximal Policy Optimization)による微調整には2つの異なる報酬モデルトレーニング戦略が採用されている。
補助的なスコアリング機構を導入し、プログラミング領域における応答評価における従来の言語指標の限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:49:36 GMT)
Quantum-enhanced screened dark energy detection [0.0] 本研究では, ボース・アインシュタイン凝縮型干渉計を用いた第5強制モデル実験を提案する。
提案した実験は,これらのスクリーニングモデルの既存の制約を桁違いに改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:15:55 GMT)
Quantum-Enhanced Metrology in Cavity Magnomechanics [0.0] 実験的に実現可能なキャビティ・マグノメカティカル・システムに基づく,メソジカル・スキームにおける絡み合いの微妙な役割を見出した。
特に,マグノンと光子の絡み合いが動的符号化過程において重要であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:23:50 GMT)
Quantum circuit model for discrete-time three-state quantum walks on
Cayley graphs [0.0] ケイリーグラフ上の離散時間3状態量子ウォークのための量子回路モデルを開発した。
我々はこれらの回路を数値シミュレーションして、ノイズの多い量子コンピュータの性能を模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:45:26 GMT)
Quantum Equation of Motion with Orbital Optimization for Computing
Molecular Properties in Near-Term Quantum Computing [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上での期待値の計算による分子特性の計算のための量子アルゴリズム(oo-VQE-qEOM)を提案する。
提案アルゴリズムは従来のCeF計算の結果を再現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:10:24 GMT)
Quadratic growth of Our-of-time ordered correlators in quantum kicked
rotor model [0.0] キックロータモデルに対する量子共鳴条件下でのOTOC(Out-of-Time-Ordered Correlator)のダイナミクスについて検討する。
異なるタイプのOTOCは時間の2次関数で増加し、非共鳴条件下での動的局所化によって引き起こされる量子スクランブルの凍結を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:17:31 GMT)
Proposal for Observing Nonclassicality in Highly Excited Mechanical
Oscillators by Single Photon Detection [0.0] 機械振動子を任意に大きなコヒーレント振幅で非古典的状態に描画する状態準備プロトコルを提案する。
このプロトコルはコヒーレントな状態の準備に依存し、続いて1つのラマン散乱光子の射影測定を行う。
状態の非古典性は、後に放出されたラマン側バンド光子の統計を測定することでアクセスすることができる、ポアソニアン準フォノン統計によって反映される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:11:20 GMT)
Probing the onset of maximal entanglement inside the proton in
diffractive DIS [0.0] 回折深部非弾性散乱を用いた陽子内部の最大エンタングルメントの開始について検討した。
エンタングルメントエントロピーと最終状態ハドロンのエントロピーを関連付けることで、H1データとの良好な一致を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:36:17 GMT)
Path distributions for describing eigenstates of orbital angular
momentum [0.0] 分布は、任意の固有状態への経路がどのように寄与するかの尺度を提供する。
結果として得られた記述は、軌道角運動量を記述するためによく知られた「ベクトルモデル」を置き換えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:11:11 GMT)
PHOENIX: Open-Source Language Adaption for Direct Preference
Optimization [0.0] 我々は、最新の改良の上に構築し、ドイツ語にダイレクト優先度最適化(DPO)アプローチを適用した。
他の言語へのモデル転送は、まだ未開発の研究分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:46:08 GMT)
Optoacoustic entanglement in a continuous Brillouin-active solid state
system [0.0] 基本的に異なる自由度からなるハイブリッド量子系の絡み合いは興味深い。
本稿では,ブリュアンアクティブ固体系における音節間の双方向の絡み合いを設計することを提案する。
提案機構は、フォノンモードの量子基底状態の初期準備を必要としないという点で重要な特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:38:15 GMT)
Novel Representation Learning Technique using Graphs for Performance
Analytics [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)技術の進歩を活用するために,パフォーマンスデータをグラフに変換する新しいアイデアを提案する。
ソーシャルネットワークのような他の機械学習アプリケーションドメインとは対照的に、グラフは提供されない。
我々は,GNNから生成された埋め込みの有効性を,単純なフィードフォワードニューラルネットワークによる回帰処理の性能評価に基づいて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:34:37 GMT)
Not even 6 dB: Gaussian quantum illumination in thermal background [0.0] 明るい熱背景では、その光学的影または背景の他の摂動によって標的を検出することができる。
弱い単モード加圧送信機は、反射低強度加圧光の雑音増加特性によって説明される「照明なし」よりも悪い処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 22:40:40 GMT)
Neural Spectral Methods: Self-supervised learning in the spectral domain [0.0] パラメトリック部分方程式(PDE)の解法であるニューラルスペクトル法を提案する。
提案手法は,スペクトル係数間のマッピングとしてPDE解の学習に基底を用いる。
実験の結果,提案手法は,従来の機械学習手法よりも高速化と精度に優れていたことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:34:11 GMT)
Navigating Expertise in Configurable Software Systems through the Maze
of Variability [0.0] 本研究では,CSSにおける開発作業の分散について検討する。
また、割り当てられたファイルに可変コードを持つ特定専門家の関与についても調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:03:33 GMT)
Multipole and fracton topological order via gauging foliated SPT phases [0.0] マルチポール対称性の進展に応じて、そのような対称性を持つ位相位相相が提案されている。
これらのトポロジカル位相は、励起が多重極対称性に対応するモビリティ制約を受けるため、従来とは違っている。
我々は、対称性に保護された位相位相の層を作成し、大域対称性のゲージ化を実装することによって、そのような位相を構成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:19:40 GMT)
Multidimensional Gabor-Like Filters Derived from Gaussian Functions on
Logarithmic Frequency Axes [0.0] フィルタバンクを作成するのに便利な新しいウェーブレットのような関数が提示される。
結果のフィルタはガボルフィルタと似ており、異なる大きさの方向の短い信号の発振を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 08:34:12 GMT)
Mixed state topological order parameters for symmetry protected fermion
matter [0.0] 対称性保護自由フェルミオン物質に対する可観測混合状態位相秩序パラメータを構築した。
純粋な基底状態だけでなく、熱平衡内または外混合状態に対しても、堅牢で量子化された信号を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:21:25 GMT)
Microwave single-photon detection using a hybrid spin-optomechanical
quantum interface [0.0] 単一マイクロ波光子を検出するためのハイブリッドスピン-オプトメカニカルインタフェースを提案する。
マイクロ波光子は圧電アクチュエータを介してフォノン共振器に結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:00:38 GMT)
Measuring and Modeling Neighborhoods [0.0] 我々は、回答者が自分の近所を地図上に描いたりできるオープンソースの調査機器を開発した。
本研究では, 住民と地域住民の特性がどのように主観的地区を決定するか分析する統計モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:02:27 GMT)
Low-loss, compact, fibre-integrated cell for quantum memories [0.0] 単一モードファイバ(SMF)を統合した低損失,コンパクト,中空コアファイバ(HCF)セルを提案する。
セルは原子の蒸気で満たされ、フォトニック量子技術のコンポーネントとして使用されるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:55:59 GMT)
Low Government Performance and Uncivil Political Posts on Social Media:
Evidence from the COVID-19 Crisis in the US [0.0] ソーシャルメディア上での人々の非公的な政治的表現と、政府のパフォーマンスがどのように結びついているかは明らかになっていない。
今回の調査では、米国の州知事を対象とするX/Twitterに800万件以上の投稿を収集し、それらを非公然と分類した。
統計分析の結果、州レベルの新型コロナウイルス感染者の増加により、州知事に対する非公職ポストの数が大幅に増加したことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 18:51:28 GMT)
Long-Lived Circular Rydberg Qubits of Alkaline-Earth Atoms in Optical
Tweezers [0.0] ライドベルク原子量子シミュレータとコンピュータにおけるコヒーレンス時間とゲート忠実度は、ライドベルク状態寿命によって根本的に制限される。
円のリドベルク状態は、この制限を桁違いに克服する非常に有望な候補である。
光学式ツイーザに閉じ込められたアルカリ-アース円形リドベルク原子の最初の実現を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:07:47 GMT)
Logical Noise Bias in Magic State Injection [0.0] 物理レベルでの偏りのないノイズであっても、重要な位相(Z$)バイアスが論理ノイズにどのように生じるかを示す。
本手法は, 耐故障性プリミティブの全体的な性能だけでなく, 詳細なノイズ特性を評価するためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:00:03 GMT)
Lecture notes on quantum computing [0.0] このコースの目的は、量子コンピューティングの理論的概要を提供することである。
これらのトピックに関する講義は12の章にまとめられ、そのほとんどは最後に提案されたエクササイズを含んでいる。
チャルマーズでは、授業は7週間で行われ、週に3回の2時間の講義やチュートリアルが行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:17:31 GMT)
Learned Image resizing with efficient training (LRET) facilitates
improved performance of large-scale digital histopathology image
classification models [0.0] 組織学的検査は腫瘍学の研究と診断において重要な役割を担っている。
深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)のトレーニングへの最近のアプローチは、最適下モデルの性能をもたらす。
本稿では,従来の病理組織学分類モデルトレーニングの主な限界に対処する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:45:47 GMT)
Large violation of Leggett-Garg inequalities with coherent-state
projectors for a harmonic oscillator and chiral scalar field [0.0] 本研究では,コヒーレント状態プロジェクタを用いた高調波発振器と(1+1)次元カイラルスカラー場に対するLeggett-Garg不等式(LGIs)の違反について検討する。
真空状態と熱状態は,2時間準確率分布関数を評価した結果,LGIに反することがわかった。
また、コヒーレント状態プロジェクタを構築することにより、量子カイラルスカラー場の局所モードに対するLGIの違反も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:47:25 GMT)
Ladder operators with no vacuum, their coherent states, and an
application to graphene [0.0] 本稿では,空孔のない演算子を下げることを検討する際に何が起こるかについて議論する。
我々は、コヒーレントな状態の構築の可能性を提案し、グラフェンにその構成を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:22:34 GMT)
Krylov complexity and chaos in quantum mechanics [0.0] 演算子と状態に対するクリロフ複雑性を数値的に評価する。
ランツォス係数の分散と古典的なリャプノフ指数との明確な相関を見いだす。
私たちの仕事は、Krylov複雑性と古典的/量子的カオスの間にしっかりとした橋渡しを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 06:38:53 GMT)
Joint statistics of work and entropy production along quantum
trajectories [0.0] 熱力学において、エントロピーの生成と作業は、システムが平衡から追い出されるときの不可逆性と有用なエネルギーの消費を定量化する。
ここでは、マルコフ駆動量子系における仕事とエントロピーの生成の合同統計を計算するための一般的な公式を導出する。
連系として、任意の定常状態間の遷移に適用可能なエントロピー生成のみに対する変動散逸関係(FDR)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:30:52 GMT)
Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs [0.0] それらの幅$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） (Fri, 19 Jan 2024 14:04:22 GMT)
Improving Transmon Qudit Measurement on IBM Quantum Hardware [0.0] 本研究では,トランスモンキューディ状態の識別性を向上する2つの測定手法を提案し,解析する。
我々は,IBMの量子ハードウェア上でのクォート測定の既定実装の状況において,これらの戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:14:14 GMT)
Helmholtz-Decomposition and Optical Flow: A new method to characterize
GCamP recordings [0.0] スロー波睡眠は、記憶の強化との関連性から重要な認知状態である。
麻酔下のトランスジェニックマウスから記録されたデータは、ソース、シンク、流れのパターンを分析するためにどのように処理されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:05:12 GMT)
Group Theoretical Classification of SIC-POVMs [0.0] 対称行列の部分空間上の2つの関数によって形成される曲面の臨界点上にSIC-POVMグラマー行列が存在することを示す。
次元 4 と 5 において、対称性が小さい解が存在しないことは、非群共変 SIC-POVM が構築できないことを強く示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 20:55:52 GMT)
Geometrical optimization of spin clusters for the preservation of
quantum coherence [0.0] 熱環境下におけるスピンクラスターの量子コヒーレンス保存に及ぼす幾何学の影響について検討する。
その結果, バッファネットワークの接続性は, 個々の中心スピンにおける量子コヒーレンス保存期間を決定する上で重要であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:21:24 GMT)
Generative Model for Constructing Reaction Path from Initial to Final
States [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いて反応経路を推定する手法を提案する。
提案手法は、初期状態の座標を入力し、その後、その構造を進行的に変化させることによって開始される。
この手法の応用は、有機反応によって示される複雑な反応経路にまで及ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:32:50 GMT)
Fractional Conformal Map, Qubit Dynamics and the Leggett-Garg Inequality [0.0] この研究は分数線型共形写像として知られる解析写像の部分集合に焦点を当てる。
これらのマップは、様々な量子に着想を得た知覚可能力学の統一フレームワークとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:20:57 GMT)
Fine-Structure Qubit Encoded in Metastable Strontium Trapped in an
Optical Lattice [0.0] 中性ストロンチウム原子における微細構造クビットのコヒーレント制御
結果は、2電子原子を持つ高速量子情報プロセッサと高度に調整可能な量子シミュレータの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:14:52 GMT)
FIMBA: Evaluating the Robustness of AI in Genomics via Feature
Importance Adversarial Attacks [0.0] 本稿では、認識された公開ゲノムデータセット上の下流タスクを利用するAIモデルの脆弱性を実証する。
我々は、実際のデータを模倣し、モデルの意思決定を混乱させながら、入力変換に焦点を当てた攻撃を展開することによって、モデルの堅牢性を損なう。
実験の結果, 精度が低下し, 偽陽性や偽陰性が増加し, モデル性能が低下していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 12:04:31 GMT)
Exploring the role of structure in a time constrained decision task [0.0] 基底ガングリアは多くの種で非常に類似している。
我々は、ランダムなアーキテクチャに基づいて複雑なタスクを解くことができるエコー状態ネットワークパラダイムを利用する。
我々の結果は、遅い(直接)経路と遅い情報を扱うことができる高速(超直接)経路を持つことの利点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:48:20 GMT)
Exploiting Kubernetes' Image Pull Implementation to Deny Node Availability [0.0] アプリケーションプログラミングインタフェース(API)とK8のランタイムインターフェース間のインタラクションは、十分に研究されていない。
CRI-APIはコンテナランタイムを抽象化し、各イメージのダウンロードとともにコンテナの生成とライフサイクルを管理する。
このような攻撃は、最大95%の平均CPU使用量を生成し、新しいコンテナイメージのダウンロードを防止し、潜在的に無制限な時間でI/Oおよびネットワーク使用量を増やすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:49:53 GMT)
Explaining dark matter halo density profiles with neural networks [0.0] 説明可能なニューラルネットワークを用いて、暗黒物質ハロの進化史と密度プロファイルを結びつける。
この結果は、複雑な天体物理学データセットにおける機械による科学的発見の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:16:37 GMT)
Estimation of AMOC transition probabilities using a machine learning
based rare-event algorithm [0.0] アトランティック・メリディショナル・オーバーターン循環(Atlantic Meridional Overturning Circulation、AMOC)は、地球規模の気候の重要な要素であり、転換要素として知られている。
本研究の目的は,AMOCが特定の時間窓内で崩壊する確率を計算することである。
希少なアルゴリズムと機械学習を結合することで、遷移確率を正確に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:36:27 GMT)
Entanglement distribution in Bhabha scattering with entangled spectator
particle [0.0] Bhabha散乱過程において,木レベルでのエンタングルメントの生成と分布を$(e-e+rightarrow e-e+)$で解析する。
QED散乱は3つの粒子間で非自明な方法で絡み合いを発生・分散する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:25:45 GMT)
Emotion Classification In Software Engineering Texts: A Comparative
Analysis of Pre-trained Transformers Language Models [0.0] 本稿では、GitHubとStack Overflowのベンチマークデータセットの2つの詳細な感情分類のために、最先端の事前訓練言語モデル(PTM)の比較分析を行う。
我々は、現在最高のパフォーマンスツールであるSEntiMojiに対して、BERT、RoBERTa、ALBERT、DeBERTa、CodeBERT、GraphCodeBERTの6つのトランスフォーマーモデルを評価する。
私たちの研究は、ソフトウェアエンジニアリングの文脈において、Anger、Love、Fear、Joy、Sadness、Surpriseといったニュアンスな感情を認識する上で、PTMがもたらす進歩の強力な証拠を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:43:38 GMT)
Effective quantum volume, fidelity and computational cost of noisy
quantum processing experiments [0.0] 実験的なノイズの多い量子プロセッサは、最先端のスーパーコンピュータで既知の全てのアルゴリズムと競合し、超えることができる。
本稿では,特定の観測可能な信号対雑音比と,それに対応する計算コストとのトレードオフを説明する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 17:00:57 GMT)
Dynamical transition of quantum scrambling in a non-Hermitian Floquet
synthetic system [0.0] 準周期変調を受ける非エルミート量子キックロータにおける量子スクランブルについて検討した。
凍結相からカオススクランブル相への動的遷移は, 蹴り電位の実際の部分を増加させることによって促進される。
基礎となるメカニズムは、フロケ理論の拡張によって明らかにされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:22:46 GMT)
Discrete-coordinate crypto-Hermitian quantum system controlled by
time-dependent Robin boundary conditions [0.0] 非エルミート的(またはより正確には、隠されたエルミート的)相互作用・ピクチャー表現で定式化されたユニタリ量子力学は、予備選択された基本$N$ by$N$ matrix Hamiltonian $H(t)$で示される。
このモデルは解析的解法として$N=2$で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:28:42 GMT)
Digital-Analog Quantum Computing and Algorithms [0.0] デジタルアナログ量子コンピューティングパラダイムは、実用的な量子コンピューティングアプリケーションに対して有望である。
実際のハードウェアに量子アルゴリズムを実装する際の精度を高める能力は、従来のデジタルアプローチよりも大きな利点である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 10:54:40 GMT)
Determination of efficiency indicators of the stand for intelligent
control of manual operations in industrial production [0.0] 工業生産における手動操作のインテリジェント制御システムは、近年、多くの産業で実施されている。
本稿では,効率指標の計算手法を提案する。
その結果,手動組立の正当性を追跡する精度が高く,組立期間に依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:51:34 GMT)
Dephasing due to electromagnetic interactions in spatial qubits [0.0] 劣化の電磁源に着目した周波数空間の雑音解析を行う。
これらの相互作用は、単一または複数の干渉計に影響を及ぼすことができる電磁駆動の劣化チャネルを構成する。
例として, 量子重力誘起質量絡み合い(QGEM)プロトコルとC-NOTゲートのノイズ解析の知見を提供するために, 隣接する2つの微小粒子の状況に対して得られた形式を応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:31:41 GMT)
Convergence Analysis of Fractional Gradient Descent [0.0] 最適化のためには、分数微分を用いて性質の収束を理解することが重要である。
本稿では, 平滑および凸部における分数降下の変動と, 円滑な勾配降下の変動について解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:56:41 GMT)
Combining topic modelling and citation network analysis to study case
law from the European Court on Human Rights on the right to respect for
private and family life [0.0] 本論は欧州人権条約第8条における欧州人権裁判所の事例法に焦点をあてる。
第8条の事例法を見つけ,整理するために,トピックモデリングと引用ネットワークの可能性を実証し,比較する。
本研究では,Aricle 8 のケース法則を根拠として,手作業で収集・注釈付けしたデータセットに組み合わせた手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:30:35 GMT)
Collective rovibronic dynamics of a diatomic gas coupled by cavity [0.0] 我々は、Fabry-P'erot空洞の2つの分極方向と結合したホモ核二原子分子のアンサンブルを考える。
2つの垂直偏光を同時に媒介する結合機構を同定し, 分子回転に対する偏光緩和を誘導する。
シミュレーションにより, 気相キャビティ結合系における分子の回転ダイナミクスは, 暗黒状態多様体への非放射性偏光崩壊の新たなプローブとして機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:35:35 GMT)
Co-propagation of Classical and Continuous-variable QKD Signals over a
Turbulent Optical Channel with a Real-time QKD Receiver [0.0] 我々は3Tbit/sスループットと2.7Mbit/sシークレットキーレートを持つ乱流自由空間チャネル上での古典的および量子的信号共伝播を実証する。
リアルタイムGPUベースの受信機は、異なる乱流シナリオ下で初めて量子信号の整合性を評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 09:47:44 GMT)
Bexcitonics: Quasi-particle approach to open quantum dynamics [0.0] 量子マスター方程式(EQME)のクラスを分離し、任意の複雑性のボゾン熱浴と結合した開量子系の力学を捉える。
これは、この力学をいくつかの集合浴励起やベキシトンと相互作用して系の力学にマッピングすることで行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 22:29:13 GMT)
Analytical results for the Quantum Alternating Operator Ansatz with
Grover Mixer [0.0] 本稿では,問題ハミルトニアンスペクトルに付随する確率分布に依存する予測値の解析式として,GM-QAOAを統計的に解析する手法を提案する。
本研究では,Grover Threshold QAOA (GM-Th-QAOA) のより単純な文脈に解析を拡張し,GM-QAOAの位相分離演算子を置換してしきい値関数を符号化する。
我々は,非構造探索問題に対するグロバーのアルゴリズムの最適性と矛盾する議論を用いて,すべての境界を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 23:17:08 GMT)
An exactly solvable dissipative spin liquid [0.0] 我々は、マヨラナフェルミオンを$mathZ$ゲージ場に結合した正確な解を許容する、環境への散逸結合を持つ正方格子スピン液体を記述するリンドブラディアンについて研究する。
この解により、リンドブラディアンスペクトル内の準粒子の励起と同様に定常解を特徴づけることができる。
この正確に解けるリンドブラディアンは、散逸時間進化の下での分数化系の振る舞いをよりよく理解するための出発点となると期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:56:17 GMT)
Adversarial Attack On Yolov5 For Traffic And Road Sign Detection [0.0] 本稿では, YOLOv5 Object Detectionアルゴリズムに対して, 一般的な敵攻撃を実装し, 検討する。
その結果, YOLOv5はこれらの攻撃の影響を受けやすく, 摂動の規模が大きくなるにつれて誤分類率が増加することがわかった。
本研究は,交通・交通システムにおける物体検出アルゴリズムの安全性と信頼性に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 07:54:11 GMT)
Accurate and gate-efficient quantum ans\"atze for electronic states
without adaptive optimisation [0.0] 量子アルゴリズムは、量子デバイス上での電子状態の正確な表現を必要とする。
現在の近似は、化学的精度とゲート効率を組み合わせるのに苦労している。
化学的に正確な分子エネルギーを提供する対称性保存およびゲート効率アンサッツを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 13:16:54 GMT)
AUPIMO: Redefining Visual Anomaly Detection Benchmarks with High Speed
and Low Tolerance [0.0] Per-IMage Overlap(PIMO)は、AUROCとAUPROの欠点に対処する新しいメトリクスである。
画像ごとのリコールの測定は、計算を単純化し、ノイズの多いアノテーションに対してより堅牢である。
実験の結果,PIMOは実用的優位性があり,性能の見識に乏しいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 15:51:32 GMT)
A quantum version of Pollard's Rho of which Shor's Algorithm is a
particular case [0.0] ポラードのRhoは整数分解問題の解法である。
ポラードのRhoはショアのアルゴリズムの一般化であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 16:31:04 GMT)
A numerical approach for calculating exact non-adiabatic terms in
quantum dynamics [0.0] 本稿では、ハミルトンの時間依存から生じる非断熱項に関する情報を提供するAGP(Adiabatic Gauge Potential)の計算方法を提案する。
この手法を用いて,多種多様なグラフ上の横フィールドIsingモデルに対して得られた AGP について検討し,AGP に要求される項数に対して,その基礎となるグラフ構造がいかにして全く異なるスケーリングをもたらすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 19:00:25 GMT)
A note on degeneracy of excited energy levels in massless Dirac fermions [0.0] 我々は、平面の制限領域に局在した磁束$Phi$の存在下で、質量を持たないディラック・ワイル方程式の固有値と固有関数を構築する。
0 と 1 のエネルギー準位は同じ$N+1$退化性を持ち、$N$ は $fracPhi2pi$ の整数部分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:59:21 GMT)
A comprehensive study on fidelity metrics for XAI [0.0] 我々は、フィールド内のオープンな質問であるXAIメソッドを正しく選択する方法に焦点をあてる。
いくつかの著者が、異なるXAI手法の忠実度を近似する指標を提案している。
本稿では,よく知られた透明なモデル,すなわち決定木を用いて,忠実度を検証するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 11:35:52 GMT)
A Stable Matching Assignment for Cancer Treatment Centers using Survival
Analysis [0.0] がんと診断される人の数は年々増えている。
これは、がんと診断された人の数が増加しているためである。
本稿では,治療センターの推薦システムの開発を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 03:43:15 GMT)
A Novel Maximum-Entropy-Driven Technique for Low-Rank Orthogonal
Nonnegative Matrix Factorization with $\ell_0$-Norm sparsity Constraint [0.0] データ駆動制御と機械学習では、大きな行列を小さく、低ランクな要素に分解する、という一般的な要件がある。
本稿では,直交非負行列分解(ONMF)問題に対する革新的な解を提案する。
提案手法は,文献と同等あるいは改善された復元誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 00:57:05 GMT)
A Foundation Graph Model [0.0] ノードとエッジの特徴排除に基づくグラフ事前学習法であるFoToMを提案する。
複数のグラフドメイン上のモデルを事前トレーニングするためにFoToMを使用し、最初の基礎グラフモデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:34:47 GMT)
A Deep Neural Network Based Reverse Radio Spectrogram Search Algorithm [0.0] ラジオスペクトログラムデータに注目するルックアライズな信号を探すために,高速かつモジュール化されたディープラーニングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、元のラジオスペクトログラムデータのみを考慮し、類似した外観の信号を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 02:19:29 GMT)
$\alpha$-divergence Improves the Entropy Production Estimation via
Machine Learning [0.0] 損失関数のホストが存在し、すなわち$alpha$-divergenceの変分表現を実装するものが存在することを示す。
1$から0$の値に$alpha$を固定することで、$alpha$-NEEPは強い非平衡駆動やスローダイナミクスに対してより堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Jan 2024 14:53:51 GMT)