Real3D-Portrait: One-shot Realistic 3D Talking Portrait Synthesis [90.1] ワンショットの3Dトーキングポートレート生成は、目に見えない画像から3Dアバターを再構成し、参照ビデオやオーディオでアニメーション化する。
本稿では,大規模な画像-平面モデルを用いて,ワンショット3D再構成能力を向上させるフレームワークであるReal3D-Potraitを提案する。
実験の結果、Real3D-Portraitは目に見えない人物を一般化し、よりリアルなトーキング・ポートレート・ビデオを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:07:12 GMT)
UltrAvatar: A Realistic Animatable 3D Avatar Diffusion Model with
Authenticity Guided Textures [87.4] 幾何学の忠実度を高めたUltrAvatarと呼ばれる新しい3次元アバター生成手法を提案し,光を必要とせずに物理ベースレンダリング(PBR)テクスチャの質を向上する。
提案手法の有効性とロバスト性を実証し,実験において最先端の手法よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:55:17 GMT)
Composed Image Retrieval with Text Feedback via Multi-grained
Uncertainty Regularization [73.0] 粗い検索ときめ細かい検索を同時にモデル化する統合学習手法を提案する。
提案手法は、強いベースラインに対して+4.03%、+3.38%、+2.40%のRecall@50精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:20:54 GMT)
Agent Alignment in Evolving Social Norms [70.6] 本稿では,エージェント進化とアライメントのための進化的フレームワークであるEvolutionaryAgentを提案する。
社会規範が継続的に進化する環境では、エージェントは現在の社会規範に適応し、生存と増殖の確率が高くなる。
進化的エージェントは、一般的なタスクにおいてその能力を維持しながら、進化する社会規範と徐々に整合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:04:29 GMT)
Inducing High Energy-Latency of Large Vision-Language Models with
Verbose Images [67.1] 大規模視覚言語モデル(VLM)は、様々なマルチモーダルタスクにおいて例外的な性能を達成している。
本稿では,VLMの推論中に高エネルギー遅延コストを誘導することを目的とする。
本稿では,長い文を生成するためにVLMを誘導するために,知覚不能な摂動を作り出すことを目的とした冗長な画像を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 08:46:06 GMT)
IDEAL: Influence-Driven Selective Annotations Empower In-Context
Learners in Large Language Models [66.3] 本稿では,影響駆動型選択的アノテーション手法を提案する。
アノテーションのコストを最小限に抑えつつ、コンテキスト内サンプルの品質を向上させることを目的としている。
様々なベンチマークで提案手法の優位性を確認する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:58:10 GMT)
PRILoRA: Pruned and Rank-Increasing Low-Rank Adaptation [65.3] 我々はPRILoRAを導入し、各層ごとに異なるランクを線形に割り当て、トレーニングプロセスを通してプルーニングを行う。
8つのGLUEベンチマークで広範な実験を行い,PRILoRAの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:25:17 GMT)
MR-GSM8K: A Meta-Reasoning Revolution in Large Language Model Evaluation [65.1] 本稿では,メタ推論への取り組みに挑戦する,大規模言語モデルのための新しい評価パラダイムを提案する。
このアプローチは、エージェントの認知能力を評価するために伝統的に用いられてきた既存の数学問題解決ベンチマークにおける重大な欠点に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:08:16 GMT)
Jailbreaking GPT-4V via Self-Adversarial Attacks with System Prompts [64.6] GPT-4Vでは,システムに侵入する脆弱性が発見された。
GPT-4を自身に対するレッド・チーム・ツールとして活用することで、盗難システムプロンプトを利用した脱獄プロンプトの可能性を探索することを目指している。
また,システムプロンプトの変更による脱獄攻撃に対する防御効果も評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 18:55:51 GMT)
Neural auto-designer for enhanced quantum kernels [59.6] 本稿では,問題固有の量子特徴写像の設計を自動化するデータ駆動型手法を提案する。
私たちの研究は、量子機械学習の進歩におけるディープラーニングの実質的な役割を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:11:59 GMT)
Task Formulation Matters When Learning Continually: A Case Study in
Visual Question Answering [58.8] 継続的な学習は、以前の知識を忘れずに、一連のタスクでモデルを漸進的にトレーニングすることを目的としている。
本稿では,視覚的質問応答において,異なる設定がパフォーマンスに与える影響について詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:15:21 GMT)
Learning Defect Prediction from Unrealistic Data [57.5] 事前訓練されたコードのモデルは、コード理解と生成タスクに人気がある。
このようなモデルは大きい傾向があり、訓練データの総量を必要とする。
人工的に注入されたバグのある関数など、はるかに大きくてもより現実的なデータセットを持つモデルをトレーニングすることが一般的になった。
このようなデータで訓練されたモデルは、実際のプログラムでは性能が劣りながら、同様のデータでのみうまく機能する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:05:40 GMT)
Quantum Semantic Communications for Resource-Efficient Quantum
Networking [57.2] 本稿では、量子機械学習と量子意味表現の進歩を活かした新しい量子意味通信(QSC)フレームワークを提案する。
提案手法は,高い量子セマンティック忠実度を達成しつつ,必要な量子通信資源の約50～75%の削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:45:30 GMT)
InferAligner: Inference-Time Alignment for Harmlessness through
Cross-Model Guidance [56.2] 我々は,無害アライメントのためのクロスモデルガイダンスを利用する新しい推論時間アライメント手法であるtextbfInferAligner を開発した。
実験結果から,本手法はファイナンス,医学,数学の分野特化モデルに極めて効果的に適用可能であることが示された。
これは有害な命令とジェイルブレイク攻撃の両方のアタック成功率(ASR)を著しく低下させ、下流タスクではほとんど変化のないパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:41:03 GMT)
Bi-level Contrastive Learning for Knowledge-Enhanced Molecule
Representations [55.4] 本稿では,分子の2レベル構造を考慮した新しいGODE法を提案する。
異なるグラフ構造上で2つのグラフニューラルネットワーク(GNN)を事前訓練し、対照的な学習と組み合わせることで、GODEは分子構造を対応する知識グラフサブ構造と融合させる。
11の化学特性タスクを微調整した場合、我々のモデルは既存のベンチマークよりも優れており、分類タスクの平均ROC-AUCアップリフトは13.8%、回帰タスクの平均RMSE/MAEエンハンスメントは35.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:22:43 GMT)
Make-A-Shape: a Ten-Million-scale 3D Shape Model [55.3] 本稿では,大規模な効率的なトレーニングを目的とした新しい3次元生成モデルであるMake-A-Shapeを紹介する。
まずウェーブレットツリー表現を革新し、サブバンド係数フィルタリングスキームを定式化して形状をコンパクトに符号化する。
我々は、粗いウェーブレット係数の生成を効果的に学習するために、我々のモデルを訓練するためのサブバンド適応型トレーニング戦略を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 00:21:58 GMT)
Analyzing Task-Encoding Tokens in Large Language Models [55.0] タスク推論手順を格納したタスクエンコーディングトークンを解析する。
テンプレートとストップワードトークンがタスクエンコーディングトークンであることが多いことが分かりました。
我々の研究は、大規模言語モデル(LLM)がICLのタスク推論手順をどのように活用するかについて、さらなる洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:55:21 GMT)
Adaptive Global-Local Representation Learning and Selection for
Cross-Domain Facial Expression Recognition [54.3] ドメインシフトは、クロスドメイン顔表情認識(CD-FER)において重要な課題となる
適応的グローバルローカル表現学習・選択フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:21:41 GMT)
Closing the Gap between TD Learning and Supervised Learning -- A
Generalisation Point of View [51.3] いくつかの強化学習(RL)アルゴリズムは、トレーニング中に見たことのないタスクを解決するために、経験の断片を縫い合わせることができる。
このoft-sought特性は、動的プログラミングに基づくRL法と教師あり学習(SL)に基づくRL法とを区別する数少ない方法の1つである。
これらの方法がこの重要な縫合特性を許すかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:23:25 GMT)
Automated Fusion of Multimodal Electronic Health Records for Better
Medical Predictions [48.1] 本稿では,多様な入力モダリティと融合戦略を符号化する最適なモデルアーキテクチャを自動検索する,AutoFMという新しいニューラルネットワーク探索フレームワークを提案する。
我々は実世界のマルチモーダルEHRデータと予測タスクについて徹底的な実験を行い、その結果、我々のフレームワークが既存の最先端手法よりも大幅な性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:14:14 GMT)
Efficient Data Shapley for Weighted Nearest Neighbor Algorithms [47.6] WKNN-Shapleyは、重み付き$K$近辺アルゴリズム(WKNN-Shapley)のためのデータ共有の効率的な計算法である
我々は、WKNN-Shapleyの計算効率と、データ品質を非重み付きと比較した場合の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:34:18 GMT)
A Comprehensive Analysis of the Effectiveness of Large Language Models
as Automatic Dialogue Evaluators [46.9] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の裁判官にとって有望な代用であることが示されている。
我々は,最近出現した30個のLLMの多次元評価能力をターンレベルとダイアログレベルの両方で解析した。
また,旋回と対話の両レベルにおいて,様々な逆方向の摂動に対処するLLMの頑健性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:26:33 GMT)
EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language
Modeling [44.7] 自動回帰言語モデリングのためのアースモーバー距離最適化を提案する。
EMOは、その課題に対処するために、地球計算距離の本質的な性質を生かしている。
EMOはドメイン間のMLEよりも一貫して優れた言語モデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:36:41 GMT)
A two-circuit approach to reducing quantum resources for the quantum
lattice Boltzmann method [44.1] CFD問題を解決するための現在の量子アルゴリズムは、単一の量子回路と、場合によっては格子ベースの方法を用いる。
量子格子ボルツマン法(QLBM)を用いた新しい多重回路アルゴリズムを提案する。
この問題は2次元ナビエ・ストークス方程式の流動関数-渦性定式化として鋳造され、2次元蓋駆動キャビティフローで検証および試験された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:32:01 GMT)
Exploiting Duality in Open Information Extraction with Predicate Prompt [44.1] 文から三つ子を抽出すると同時に2つのタスクを同時に達成する新しい生成型OpenIEモデル,すなわちemphDualOIEを提案する。
具体的には、DualOIEは、2つのステップで三つ子を抽出する: 1) 最初はすべての潜在的な述語列を抽出し、2) 述語列を三つ子の生成を誘導するプロンプトとして使用する。
We experiment on two benchmarks and our dataset constructed from Meituan showed that DualOIE achieved the best performance of the State-of-the-art baselines。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:55:17 GMT)
Learning Explainable and Better Performing Representations of POMDP
Strategies [42.7] L*-アルゴリズムの修正を用いて戦略のオートマトン表現を学習する手法を提案する。
POMDPから直接オートマトンを合成するアプローチとは対照的に、我々のアプローチは比較にならないほどスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 08:18:57 GMT)
SEAL: A Framework for Systematic Evaluation of Real-World
Super-Resolution [42.6] Real-world Super-Resolution (Real-SR)法は、様々な現実世界の画像を扱うことに焦点を当てている。
現在、これらの手法は、少数の劣化事例に対して平均的な性能でのみ評価されている。
実SRの体系的評価のためのフレームワークSEALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:45:17 GMT)
The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models [42.1] 思考の連鎖(CoT)は、大きな言語モデルの推論能力を改善する上で重要である。
プロンプトにおけるCoTの有効性と推論ステップの長さの相関について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:23:31 GMT)
Deep Omni-supervised Learning for Rib Fracture Detection from Chest
Radiology Images [41.6] ディープラーニング(DL)に基づくリブ骨折検出は、死亡を予防し、患者の予後を改善する上で重要な役割を担っている。
DLベースのオブジェクト検出モデルは、大量のバウンディングボックスアノテーションを必要とします。
医用データの注釈付けは時間がかかり専門知識が要求されるため、大量の細かい注釈を得られることは極めて不可能である。
我々は,ORF-Netv2という新しいオブジェクト検出ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:44:31 GMT)
Heterogeneous Multi-agent Zero-Shot Coordination by Coevolution [41.2] 異種ゼロショットコーディネート(ZSC)問題を初めて検討した。
本稿では,3つのサブプロセス(ペアリング,更新,選択)を通じてエージェントとパートナーの2つの集団を共進化させる,共進化に基づく一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:01:06 GMT)
Qafny: A Quantum-Program Verifier [41.0] 本稿では,量子プログラムの自動検証システムであるQafnyを紹介する。
Qafnyの核心は、量子演算を古典的な配列演算に変換する型誘導量子証明システムである。
我々はQafnyが量子ウォークアルゴリズム、Groverのアルゴリズム、Shorのアルゴリズムを含む重要な量子アルゴリズムを効率的に検証する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 00:23:29 GMT)
Fast and Exact Enumeration of Deep Networks Partitions Regions [38.7] 本稿では,DNの分割領域を正確に列挙する最初の並列アルゴリズムを提案する。
我々の重要な発見の1つは、もし大きな体積を持つ領域だけに関心があるなら、空間の均一なサンプリングは非常に効率的であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:51:52 GMT)
Protecting Personalized Trajectory with Differential Privacy under Temporal Correlations [37.9] 本稿では,パーソナライズされたトラジェクトリプライバシ保護機構(PTPPM)を提案する。
ヒルベルト曲線に基づく最小距離探索アルゴリズムを用いて,各位置の保護位置集合(PLS)を同定する。
我々は位置摂動のための新しいPermute-and-Flip機構を提案し、データ公開プライバシー保護における初期応用を位置摂動機構にマッピングした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:59:08 GMT)
EasyTPP: Towards Open Benchmarking Temporal Point Processes [36.8] 医療、金融、オンラインショッピング、ソーシャルネットワークなど、現実世界の領域では、連続イベントシーケンスが重要な役割を果たす。
このようなデータをモデル化するために、時間点プロセス(TPP)が最も自然で競合的なモデルとして登場した。
EasyTPPは、研究資産(データ、モデル、評価プログラム、ドキュメントなど)のイベントシーケンスモデリング領域における最初の中央リポジトリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:00:29 GMT)
Principal Uncertainty Quantification with Spatial Correlation for Image
Restoration Problems [35.5] PUQ -- プリンシパル不確実性定量化 -- は、新しい定義であり、不確実性領域の対応する分析である。
経験的後部分布の主成分の周囲の不確実性区間を導出し,あいまいさ領域を形成する。
本手法は, カラー化, 超高分解能, 塗布実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:34:21 GMT)
SGNet: Salient Geometric Network for Point Cloud Registration [34.8] ポイントクラウド登録(PCR)はコンピュータビジョンにおいて重要かつ困難なタスクである。
従来の手法では,パッチブロック間の類似性により不明瞭なマッチングが問題視されていた。
いくつかの新しい手法を含む新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:31:10 GMT)
Unifying Visual and Vision-Language Tracking via Contrastive Learning [34.5] 単一のオブジェクト追跡は、異なるモーダル参照に従って、ビデオシーケンス内の対象オブジェクトを特定することを目的としている。
異なるモダリティ間のギャップのため、既存のトラッカーのほとんどは、これらの参照設定の単一または部分のために設計されている。
3つの参照設定を同時に処理できるUVLTrackという統合トラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:20:54 GMT)
Leveraging Optimization for Adaptive Attacks on Image Watermarks [31.7] ウォーターマーキングは、生成されたコンテンツを隠されたメッセージでマークすることで誤用を検知し、秘密のウォーターマーキングキーを使用して検出する。
堅牢性を評価するには、特定の透かしアルゴリズムに対する適応的な攻撃を設計する必要がある。
画像品質を劣化させることなく,5つの透かし法を全て破壊できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:43:04 GMT)
Pixel-Wise Recognition for Holistic Surgical Scene Understanding [31.3] 本稿では,前立腺腫 (GraSP) データセットについて述べる。
GraSPは、外科的シーン理解を、様々なレベルの粒度の相補的なタスクの階層としてモデル化した、キュレートされたベンチマークである。
本稿では,グローバルビデオ特徴抽出器と局所領域の提案を組み合わせた汎用アーキテクチャであるTransformers for Actions, Phases, Steps, and Instruments(TAPIS)モデルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:09:52 GMT)
Toward Robust Multimodal Learning using Multimodal Foundational Models [30.8] マルチモーダル基礎モデルを用いたロバストなマルチモーダル学習に向けたTRMLを提案する。
TRMLは、欠落したモダリティを置き換えるために生成された仮想モダリティを使用する。
またセマンティックマッチング学習モジュールを設計し、セマンティック空間の生成とモダリティの欠如を協調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:46:43 GMT)
TypeDance: Creating Semantic Typographic Logos from Image through
Personalized Generation [30.7] 本稿では,デザインの合理性を考慮したAI支援ツールであるTypeDanceについて,パーソナライズされたセマンティックタイポグラフィロゴ設計のための生成モデルを提案する。
模倣と作成を含む2タスクのユーザ評価により、さまざまな利用シナリオにおける設計におけるTypeDanceのユーザビリティが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:55:11 GMT)
Large-scale Reinforcement Learning for Diffusion Models [30.2] テキストと画像の拡散モデルは、Webスケールのテキストと画像のトレーニングペアから生じる暗黙のバイアスに影響を受けやすい。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いて, 拡散モデルの改善に有効なスケーラブルアルゴリズムを提案する。
提案手法は,従来の拡散モデルと人間の嗜好を整合させる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） (Sat, 20 Jan 2024 08:10:43 GMT)
Generalizing Speaker Verification for Spoof Awareness in the Embedding
Space [30.1] ASVシステムは様々な種類の敵を用いて偽造することができる。
本稿では,ディープニューラルネットワークに基づく新しいバックエンド分類手法を提案する。
ASVspoof 2019論理アクセスデータセットで実験が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:30:22 GMT)
On the Effectiveness of Function-Level Vulnerability Detectors for
Inter-Procedural Vulnerabilities [28.6] VulTriggerという,関数間の脆弱性の追跡を行うツールを提案する。
実験の結果、VulTriggerは脆弱性トリガステートメントとプロセス間脆弱性を効果的に識別できることがわかった。
その結果, (i) 機能レベルの脆弱性検出器は, (i) 機能レベルの脆弱性検出器は, (i) 機能レベルの脆弱性検出器が, プロセス間の脆弱性の接触する機能を検出するのにはるかに効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:36:40 GMT)
Drop your Decoder: Pre-training with Bag-of-Word Prediction for Dense
Passage Retrieval [28.4] マスケードオートエンコーダの事前学習は,高密度検索システムの初期化・拡張技術として広く普及している。
マスク付きオートエンコーダのデコーダを、完全に単純化されたBag-of-Word予測タスクに置き換えることで、従来のMAEの修正を提案する。
提案手法は,新たなパラメータを必要とせずに,大規模検索ベンチマークにおける最先端の検索性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:02:33 GMT)
Product-Level Try-on: Characteristics-preserving Try-on with Realistic
Clothes Shading and Wrinkles [28.4] 現実的な衣服の陰影やしわを発生させながら,ロゴや刺青の細かな細部を保存できる新しい拡散型製品レベルの仮想試行パイプライン,ie PLTONを提案する。
PLTONは、従来のワープネットワークでポーズするターゲットモデルにインショップ服をワープし、ハイパスフィルタを使用して静的な布の特徴を保存するためのHF-Mapを抽出する。
1024 768データセットの大規模な定量および定性的実験は、実際の衣服のダイナミクスを模倣する上で、我々のフレームワークの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:35:34 GMT)
Deep Learning in Breast Cancer Imaging: A Decade of Progress and Future
Directions [28.3] 乳がんは2020年以降、世界中のすべての悪性腫瘍の中で最高率に達している。
深層学習は乳がん画像解析において顕著な進歩を見せている。
画像ベーススクリーニング,診断,治療反応予測,予後予測における主要なディープラーニング手法と応用について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:10:57 GMT)
Third-Party Developers and Tool Development For Community Management on
Live Streaming Platform Twitch [26.5] この研究は、ライブストリーミングプラットフォームTwitchのサードパーティ開発者(TPD)に焦点を当てている。
詳細な定性分析を併用した混合手法により、PDは異なる利害関係者との複雑な関係を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:28:17 GMT)
Developing ChatGPT for Biology and Medicine: A Complete Review of
Biomedical Question Answering [25.6] ChatGPTは、医療診断、治療レコメンデーション、その他の医療支援の提供において、QA(QA)の戦略的青写真を探っている。
これは、自然言語処理(NLP)とマルチモーダルパラダイムによる医療領域データの取り込みの増加によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:08:18 GMT)
ArcAid: Analysis of Archaeological Artifacts using Drawings [23.9] 考古学はコンピュータビジョンの興味深い分野である。
ラベル付きデータに不足するだけでなく、高度に混ざったデータに悩まされる。
本稿では,考古学的遺物の画像の分類と検索のための,新しい半教師付きモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:54:52 GMT)
Constraint-Generation Policy Optimization (CGPO): Nonlinear Programming
for Policy Optimization in Mixed Discrete-Continuous MDPs [23.9] CGPOは、表現力のある非線形力学を持つ多くのDC-MDPに対して、無限の範囲の初期状態に対する有界なポリシーエラーを保証する。
CGPOは、最悪の状態軌跡を生成して、政策上の欠陥を診断し、最適な行動の反実的な説明を提供する。
在庫管理や貯水池のシステム管理など,多様な分野におけるCGPOの適用性について実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:12:57 GMT)
StickerConv: Generating Multimodal Empathetic Responses from Scratch [23.7] 我々は、協調的なエージェントインタラクションを用いて、スタンプの使用により人間の行動を現実的にシミュレートするAgent4SC(Agent4SC)について紹介する。
我々は、12.9Kの対話セッション、5.8Kのユニークなステッカー、2Kの多様な会話シナリオを含むマルチモーダルな共感対話データセットであるStickerConvを開発した。
本実験は、PEGSが文脈的に関連し、感情的に共鳴するマルチモーダル共感反応を発生させる効果を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:44:21 GMT)
Evaluating and Enhancing Large Language Models Performance in
Domain-specific Medicine: Osteoarthritis Management with DocOA [23.4] 本研究は, 変形性膝関節症(OA)管理を事例として, 特定の領域における大言語モデル(LLM)の臨床能力の評価と向上に焦点を当てた。
ドメイン固有の知識から実世界の臨床シナリオにおける臨床応用まで,幅広い分野のLSMを評価するための,ドメイン固有のベンチマークフレームワークを開発した。
本研究は,GPT-3.5,GPT-4,特殊アシスタントDocOAの性能を客観的および人的評価を用いて比較した。
その結果, GPT-3.5 や GPT-4 のような一般 LLM は OA 管理の専門領域, 特にパーソナライズされた治療の分野では効果が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:41:23 GMT)
Learning from Aggregate responses: Instance Level versus Bag Level Loss
Functions [23.3] 多くの実践的アプリケーションでは、学習者のプライバシを保護するために、学習者と共有する前にトレーニングデータを集約する。
本研究では,バッグレベルの損失とインスタンスレベルの損失の2つの自然損失関数について検討した。
本稿では,アグリゲート応答からの個人学習のメカニズムを提案し,リスクプライバシトレードオフの予測の観点から最適なバッグサイズを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:14:11 GMT)
DHGCN: Dynamic Hop Graph Convolution Network for Self-Supervised Point
Cloud Learning [23.0] 本稿では,動的ホップグラフ畳み込みネットワーク(DHGCN)を提案する。
そこで我々は, 自己監督型部分レベルホップ距離再構築タスクを考案し, トレーニングの容易さに応じて, 新たな損失関数を設計する。
提案したDHGCNは、ポイントベースのバックボーンネットワークと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:05:39 GMT)
On the Prospects of Incorporating Large Language Models (LLMs) in
Automated Planning and Scheduling (APS) [23.0] 本稿では, LLMのユニークな応用に基づく8つのカテゴリを, 計画問題の諸側面に対処するために検討する。
我々のレビューから得られた重要な洞察は、LLMの真の可能性は、従来のシンボリックプランナーと統合されたときに広がります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:10:26 GMT)
Embedding Ontologies via Incoprorating Extensional and Intensional
Knowledge [22.2] オントロジーはドメイン内の豊富な知識を含み、拡張的知識と強迫的知識という2つのカテゴリに分けられる。
既存のオントロジの埋め込みアプローチは、拡張的知識と集約的知識の両方を同時に考慮することができない。
本研究では,拡張空間と拡張空間という2つの空間におけるオントロジーを表現することで,EIKE(Extensional and Intensional Knowledge Embedding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 08:44:34 GMT)
Assessing the Interpretability of Programmatic Policies with Large
Language Models [21.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてプログラムポリシーの解釈可能性を評価する手法を提案する。
我々は,リアルタイム戦略ゲームを行うための,人工的かつ人為的なプログラムポリシーを用いて,我々のアプローチを検証する。
我々のLLMベースの解釈可能性スコアは、より低い解釈可能なプログラムとより高い解釈可能なプログラムを一貫してランク付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:13:40 GMT)
NeRF-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Neural Radiance
Fields [20.9] 実世界の情報を利用してリアルなLIDAR点雲を生成する新しいLiDARシミュレーション手法であるNeRF-LIDARを提案する。
我々は,生成したLiDAR点雲上で異なる3次元セグメンテーションモデルをトレーニングすることにより,NeRF-LiDARの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:56:59 GMT)
On the Sample Complexity of Two-Layer Networks: Lipschitz vs.
Element-Wise Lipschitz Activation [20.7] 本研究では,異なるアクティベーション関数を用いた有界二層ニューラルネットワークのサンプル複雑性について検討する。
我々は、$sigma$ が要素ワイドであれば、$mathcalH$ のサンプルの複雑さは、幅の対数依存しか持たないことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:04:21 GMT)
FedRKG: A Privacy-preserving Federated Recommendation Framework via
Knowledge Graph Enhancement [20.2] フェデレートラーニング(FL)は、リコメンデーションシステムでデータプライバシをローカルにトレーニングする上で有望なアプローチとして登場した。
最近のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ユーザとアイテム間の高次インタラクションをキャプチャできるため、リコメンデーションタスクで人気を集めている。
本稿では,グローバル知識グラフ(KG)を構築・維持する新しいフェデレーションレコメンデーションシステムであるFedRKGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:38:21 GMT)
MotionMix: Weakly-Supervised Diffusion for Controllable Motion
Generation [20.0] MotionMixはノイズと無注釈の両方のモーションシーケンスを利用する弱い教師付き拡散モデルである。
我々のフレームワークは、テキスト・トゥ・モーション、アクション・トゥ・モーション、音楽・トゥ・ダンスのタスクにおける最先端のパフォーマンスを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:58:06 GMT)
Statistical-Computational Trade-offs in Tensor PCA and Related Problems
via Communication Complexity [19.9] 本稿では,PCAにおける通信複雑性を用いたメモリバウンドアルゴリズムの実行時間に対する計算的低バウンドを導出する。
下限は反復時間アルゴリズムを除外しないが、勾配降下法やパワー法のような多くのよく使われるアルゴリズムは、サンプルサイズが十分に大きくない場合、より高いカウントを持つ必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:00:12 GMT)
Towards Open-World Gesture Recognition [19.7] オープンワールドジェスチャ認識(OWGR)として新しいデータパターンが出現する新しいタスクに認識モデルを適用するという問題を定式化する。
本稿では,様々なパラメータを持つ大規模データセットのオフライン解析を可能にする設計工学的手法を提案する。
オープンワールド手首のジェスチャー認識プロセスの開発を促進するための設計ガイドラインが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:45:16 GMT)
Data-Driven Target Localization: Benchmarking Gradient Descent Using the
Cram\'er-Rao Bound [19.4] 現代のレーダーシステムでは、方位と速度推定を用いた正確な目標位置推定が最重要である。
従来の非バイアス推定法は勾配降下アルゴリズムを利用してクラムラー・ラオバウンド(CRB)の理論限界に達した。
本稿では、従来の手法よりも優れたデータ駆動型ニューラルネットワークアプローチを提案し、目標方位および速度推定における精度の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:26:08 GMT)
VONet: Unsupervised Video Object Learning With Parallel U-Net Attention
and Object-wise Sequential VAE [19.4] 教師なしのビデオオブジェクト学習は、ビデオシーンを奥行き、光学的流れ、セグメンテーションの監督なしに、構造的オブジェクト表現に分解しようとする。
私たちはMONetにインスパイアされた革新的なアプローチVONetを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:13:54 GMT)
Document Set Expansion with Positive-Unlabeled Learning: A Density
Estimation-based Approach [18.9] ドキュメントセットの拡張は,詳細なトピックに関する小さなドキュメントセットに基づいて,関連するドキュメントを大規模なコレクションから識別することを目的としている。
従来の研究は、PU学習がこのタスクに有望な方法であることを示している。
本稿では,上記の問題に対処可能な,密度推定に基づく新しいPU学習フレームワークpuDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:52:14 GMT)
Self-Supervised Disentangled Representation Learning for Robust Target
Speech Extraction [18.6] 音声信号は、大域的な音響特性と局所的な意味情報の両方を含むため、本質的に複雑である。
対象音声抽出のタスクでは、参照音声における大域的・局所的な意味情報の特定の要素が話者の混乱を招く可能性がある。
本稿では,この課題を克服するために,自己教師付き不整合表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:10:18 GMT)
Multiclass Online Learnability under Bandit Feedback [18.5] ここでは,Bandit Littlestone次元の有限性は,Banditのオンライン学習に十分であることを示す。
完全な情報設定とは異なり、シーケンシャルな一様収束は必要だが、オンライン学習の帯域化には不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:03:37 GMT)
Hierarchical Fashion Design with Multi-stage Diffusion Models [17.8] クロスモーダルなファッション合成と編集は、ファッションデザイナーにインテリジェントなサポートを提供する。
現在の拡散モデルは、画像合成における可換安定性と制御性を示している。
共有多段階拡散モデルを用いた新しいファッションデザイン手法であるHieraFashDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:21:13 GMT)
Identification and Estimation of Conditional Average Partial Causal
Effects via Instrumental Variable [17.4] 条件付き平均因果効果 (CAPCE) を導入し, 連続治療による因果効果の不均一性を明らかにする。
CAPCE推定器の3つのファミリー(Sieve, parametric, and reproduction kernel Hilbert space (RKHS) )を開発し,その統計特性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:48:46 GMT)
Large language models in biomedical natural language processing:
benchmarks, baselines, and recommendations [16.6] 大きな言語モデル(LLM)は、その素晴らしいパフォーマンスに対して大きな注目を集めています。
本研究では,8つのBioNLPデータセットにおいて,ゼロショットとワンショットの両方でGPT-3とGPT-4のベースライン性能を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:33:54 GMT)
Theoretical Analysis of Inductive Biases in Deep Convolutional Networks [16.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における誘導バイアスの理論解析
CNN, ローカル接続ネットワーク(LCN) および完全接続ネットワーク(FCN) の性能を, 簡単な回帰処理で比較する。
LCNが$Omega(d)$サンプルを必要とするのに対して、CNNは$widetildemathcalO(log2d)$サンプルしか必要とせず、重量共有の重要な役割を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:50:57 GMT)
How the Advent of Ubiquitous Large Language Models both Stymie and
Turbocharge Dynamic Adversarial Question Generation [16.4] 大型言語モデル(LLMs)は、人間の作家にとって二刃の剣である。
LLMは対戦相手として強く、打ち負かすのが難しい。
我々は、良い、挑戦的な質問を引き出すための新しい指標とインセンティブを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:49:59 GMT)
Uncertainty-aware Bridge based Mobile-Former Network for Event-based
Pattern Recognition [16.0] イベントカメラは高いダイナミックレンジ、動きのぼやけがなく、消費電力も少ない。
パターン認識を効率化する軽量な不確実性対応情報伝搬方式Mobile-Formerネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:26:28 GMT)
Security-Sensitive Task Offloading in Integrated Satellite-Terrestrial Networks [15.9] 本稿では,衛星・地上ネットワーク(ISTN)構造にLEO衛星エッジを配置し,テキストセキュリティに敏感な計算タスクのオフロードを支援することを提案する。
本研究では,タスク割り当ておよびタスクオフロード順序問題を協調最適化問題としてモデル化し,タスクオフロード遅延,エネルギー消費,攻撃回数の最小化と信頼性制約を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:29:55 GMT)
Universal Vulnerabilities in Large Language Models: In-context Learning
Backdoor Attacks [15.9] In-context Learningは、事前学習と微調整のギャップを埋めるパラダイムであり、いくつかのNLPタスクにおいて高い有効性を示している。
広く適用されているにもかかわらず、コンテキスト内学習は悪意のある攻撃に対して脆弱である。
我々は,テキスト内学習に基づく大規模言語モデルを対象とした新たなバックドア攻撃手法ICLAttackを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:46:33 GMT)
Orion-14B: Open-source Multilingual Large Language Models [15.6] 我々は,140億のパラメータを持つ多言語大言語モデルの集合であるOrion-14Bを紹介する。
データスケジューリング手法を用いて、英語、中国語、日本語、韓国語、その他の言語のテキストから得られた2.5兆トークンの多種多様なコーパスに基づいて基礎モデルを訓練する。
評価の結果,Orion-14Bは様々なタスクにおいて最先端の性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:29:27 GMT)
BadChain: Backdoor Chain-of-Thought Prompting for Large Language Models [15.4] BadChainは大規模な言語モデル(LLM)に対する最初のバックドア攻撃であり、COTプロンプトを採用している。
2つのCOT戦略と6つのベンチマークタスクに対するBadChainの有効性を示す。
BadChain は LLM にとって深刻な脅威であり、堅牢で効果的な将来の防衛の開発の緊急性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:53:35 GMT)
CodeAid: Evaluating a Classroom Deployment of an LLM-based Programming
Assistant that Balances Student and Educator Needs [14.9] 我々は,LLMベースのプログラミングアシスタントであるCodeAidを開発した。
例えば、CodeAidは概念的な質問に答え、行ごとの説明で擬似コードを生成し、修正提案で生徒の誤ったコードに注釈を付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:14:42 GMT)
For Generated Text, Is NLI-Neutral Text the Best Text? [14.8] GPT-JのためのNLIインフォームド生成法を開発した。
我々は,核サンプリングランダム性パラメータ値が高い場合に,エンテーメントの最大化のためのNLI戦略がテキスト生成を改善することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:36:12 GMT)
On The Temporal Domain of Differential Equation Inspired Graph Neural
Networks [14.8] 我々のモデルは、TDE-GNNと呼ばれ、典型的な一階法や二階法を超越した、幅広い時間的ダイナミクスを捉えることができる。
いくつかのグラフベンチマークで予め定義された時間的ダイナミクスを使用するのではなく,我々の手法を用いて時間的依存を学習する利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:12:57 GMT)
CARE: Ensemble Adversarial Robustness Evaluation Against Adaptive
Attackers for Security Applications [14.3] アンサンブルディフェンスは、モデル性能とロバスト性を高めるために、様々なセキュリティ関連のアプリケーションで広く利用されている。
サイバーセキュリティ分野におけるアンサンブル攻撃と防衛の総合的な評価のためのプラットフォームは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:37:09 GMT)
Accelerating Sinkhorn Algorithm with Sparse Newton Iterations [14.1] 本稿ではSinkhornアルゴリズムの拡張であるSinkhorn-Newton-Sparse(SNS)を提案する。
SNSは、広範囲の実践事例において、注文を桁違いに早く収束させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:23:09 GMT)
Combiner and HyperCombiner Networks: Rules to Combine Multimodality MR
Images for Prostate Cancer Localisation [14.1] 本研究の目的は,提案するコンビネータネットワークにおいて,低次元パラメトリックモデルでそのような決定規則をモデル化することが可能であることを実証することである。
前立腺癌局所化のためのPI-RADS決定規則をモデル化するには線形混合モデルか非線形積み重ねモデルのいずれかが十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:36:34 GMT)
ESKNet-An enhanced adaptive selection kernel convolution for breast
tumors segmentation [13.9] 乳がんは、世界の女性の健康を危険にさらす一般的ながんの1つである。
CNNは超音波画像から乳腺腫瘍を分離するために提案されている。
乳腺腫瘍セグメンテーションのための選択的カーネル・コンボリューションを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:34:59 GMT)
GNN2R: Weakly-Supervised Rationale-Providing Question Answering over
Knowledge Graphs [13.5] 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた2段階推論モデル(GNN2R)を提案する。
GNN2Rは、最終回答の根拠として最終回答と推論部分グラフの両方を、弱い監督力で効率的に提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:16:09 GMT)
Prompting Large Vision-Language Models for Compositional Reasoning [12.9] 本研究では,大規模な視覚言語モデルに画像の描写を促し,合成推論を行う新しい生成手法を提案する。
提案手法は,Winogroundデータセット上の他の埋め込み手法よりも優れており,最適記述によって拡張された場合,最大10%の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:04:28 GMT)
Fairness-aware Federated Minimax Optimization with Convergence Guarantee [12.7] フェデレートラーニング(FL)はそのプライバシー保護機能のためにかなりの注目を集めている。
ユーザデータ管理の自由の欠如は、モデルが人種や性別などのセンシティブな要因に偏っている、グループフェアネスの問題につながる可能性がある。
本稿では,FLにおけるグループフェアネス問題に明示的に対処するために,拡張ラグランジアン法(FFALM)を用いたフェアフェデレーション平均化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:20:27 GMT)
Tight Non-asymptotic Inference via Sub-Gaussian Intrinsic Moment Norm [12.4] 非漸近学習では、ガウス分布の分散型パラメータが最重要である。
正規化されたモーメント列を最大化することで達成されるガウス以下の固有モーメントノルムを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:20:20 GMT)
Long-Term Fair Decision Making through Deep Generative Models [12.3] 本稿では,連続的な意思決定システムにおいて,グループ格差を長期にわたって緩和することを目的とした,長期的公正な機械学習について検討する。
時間的因果グラフを利用して、異なる人口集団の介入分布間の1-ワッサーシュタイン距離を定量的な尺度として十分に大きな時間ステップで利用する。
深層生成モデルにより生成された高忠実度データに基づいて決定モデルを訓練する3相学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:44:50 GMT)
Compact quantum random number generator based on a laser diode and
silicon photonics integrated hybrid chip [11.9] 小型かつ低消費電力の量子乱数生成器を提案し,実験的に検証した。
ハイブリッドチップのサイズは8.8*2.6*1 mm3であり、エントロピー源の出力は80 mWである。
提案したQRNGは、低消費電力、低ボリューム、低コストを優先した、中程度のMHzランダム数生成速度のシナリオで使用される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:28:19 GMT)
TreeMIL: A Multi-instance Learning Framework for Time Series Anomaly
Detection with Inexact Supervision [11.6] 時系列異常検出(TSAD)は、医療、ネットワーク、産業などの様々な領域において重要な役割を果たす。
従来の作業は従来のマルチインスタンス学習(MIL)アプローチに従っており、個々の時間ステップにおける高い異常スコアの促進に重点を置いている。
本稿では,木に基づくMILフレームワーク(TreeMIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:15:04 GMT)
Towards Category Unification of 3D Single Object Tracking on Point
Clouds [11.3] カテゴリー特化モデルは、シームズや動き中心のパラダイムに関わらず、3次元単体追跡(SOT)において非常に価値のある手法である。
本稿ではまず,共有モデルパラメータを持つ単一ネットワークを用いて,すべてのカテゴリにまたがるオブジェクトを同時に追跡できる統一モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:38:28 GMT)
Simultaneous Gesture Classification and Localization with an Automatic
Gesture Annotation Model [10.9] 本稿では,ジェスチャクラスを自動的にアノテーション化し,その時間範囲を識別するアノテーションモデルを提案する。
本研究は,ジェスチャー分類精度(3-4%改善)と局所化精度(71-75%改善)の両面で,アノテーションモデル設計がベースラインを超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:11:03 GMT)
Moreau Envelope Based Difference-of-weakly-Convex Reformulation and
Algorithm for Bilevel Programs [10.9] 下層問題のエンベロープに基づく弱凸改質の革新的単一レベル差を示す。
Weakly Convex Algorithm (iP-DwCA) の逐次収束不等式近差分法をさらに発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:41:48 GMT)
Criticality-Guided Efficient Pruning in Spiking Neural Networks Inspired
by Critical Brain Hypothesis [10.0] スパイキングニューラルネットワーク (SNN) はエネルギー効率と乗算自由特性のために注目されている。
本稿では,SNNプルーニングのニューロン臨界性に基づく再生機構を提案する。
本手法は,現行の最先端技術(SOTA)法よりも95.26%のコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:20:47 GMT)
Self-Supervised Anomaly Detection: A Survey and Outlook [9.9] 異常検出は、サイバーセキュリティ、金融、医療など、さまざまな領域において重要な役割を担っている。
近年,深層学習モデルの顕著な成長により,この分野において大きな進歩を遂げている。
自己教師型学習の出現は、既存の最先端のアプローチよりも優れた新しいADアルゴリズムの開発を引き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:33:54 GMT)
Measuring Policy Distance for Multi-Agent Reinforcement Learning [9.8] マルチエージェント強化学習(MARL)における政策差を測定するための多エージェント政策距離(MAPD)を提案する。
エージェントの判断の条件表現を学習することで、PDはエージェント間のポリシー距離を計算することができる。
また、MAPDをカスタマイズ可能なバージョンに拡張し、特定の側面におけるエージェントポリシーの違いを定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:34:51 GMT)
Beyond Shared Vocabulary: Increasing Representational Word Similarities
across Languages for Multilingual Machine Translation [9.8] 本稿では,単語等価クラスによる単語レベルの情報伝達経路を定義し,言語間の単語埋め込みを融合するグラフネットワークに依存する。
1) 類似した意味を持つ単語の埋め込みは言語間で整合性がよいこと,2) 提案手法は高・低リソースのMNMTに対して最大2.3ポイントのBLEU改善を実現すること,3) 計算コストの制限により1.0%未満のトレーニング可能なパラメータを必要とすること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:29:15 GMT)
Efficient approximation of Earth Mover's Distance Based on Nearest
Neighbor Search [9.5] Earth Mover's Distance (EMD) は、2つの分布間の重要な類似度尺度であり、コンピュータビジョンやその他の多くのアプリケーションドメインで使用される。
計算コストを削減するために様々な近似アルゴリズムが提案されているが、精度が低下し、追加のメモリ使用量や手動パラメータチューニングが必要になる可能性がある。
本稿では,NNS-EMDという新しい手法を提案する。NNS-EMDは,NNS(Nearest Neighbor Search)を用いて,高い精度,低時間複雑度,高メモリ効率を実現するための手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:24:34 GMT)
DASVDD: Deep Autoencoding Support Vector Data Descriptor for Anomaly
Detection [9.2] 半教師付き異常検出は、通常のデータに基づいて訓練されたモデルを用いて、通常のサンプルから異常を検出することを目的としている。
本稿では,自己エンコーダのパラメータを協調的に学習する手法であるDASVDDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:37:22 GMT)
Decision Making in Non-Stationary Environments with Policy-Augmented
Search [9.0] textitPolicy-Augmented Monte Carlo Tree Search (PA-MCTS)を紹介する。
行動価値の推定は、最新のポリシーと、その環境の最新のモデルを用いたオンライン検索を組み合わせる。
PA-MCTSが1ステップの最適動作を選択し、PA-MCTSをポリシーとして追従しながら発生した誤差を拘束する条件を示す理論的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 18:34:03 GMT)
Boosting Few-Shot Semantic Segmentation Via Segment Anything Model [8.8] セマンティックセグメンテーションでは、医用画像解析や画像編集といった下流作業には正確な予測マスクが不可欠である。
注釈付きデータがないため、少数ショットセマンティックセグメンテーション(FSS)は正確な輪郭を持つマスクを予測するのに不十分である。
本研究では,不正確な輪郭の問題に対処して,FSS法を高速化するFSS-SAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:56:19 GMT)
FwdLLM: Efficient FedLLM using Forward Gradient [8.5] FwdLLMはFedLLMの効率を高めるために設計された革新的なFLプロトコルである。
FwdLLMはバックプロパゲーション(BP)なしのトレーニング手法を採用しており、デバイスは摂動推論のみを実行する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:24:33 GMT)
High-Frequency Space Diffusion Models for Accelerated MRI [8.0] 連続微分方程式(SDE)を持つ拡散モデルは、画像生成において優れた性能を示す。
高周波空間における拡散過程と磁気共鳴(MR)再構成に適した新しいSDEを提案する。
このアプローチは、完全サンプリングされた低周波領域における決定性を保証し、逆拡散のサンプリング手順を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:13:31 GMT)
Promotion of Scientific Publications on ArXiv and X Is on the Rise and
Impacts Citations [8.0] 本研究は,過去10年間のアーリープレプリント出版物の利用状況とArXivの改訂,およびそれらの普及のためのXの使用状況について考察する。
ArXivへの早期提出とXのプロモーションは近年急増している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:02:07 GMT)
LLM4Fuzz: Guided Fuzzing of Smart Contracts with Large Language Models [7.8] 本稿では,自動スマートコントラクトセキュリティ分析を最適化するLLM4Fuzzを紹介する。
大規模な言語モデル(LLM)を使用して、ファジィキャンペーンをインテリジェントにガイドし、優先順位付けする。
評価の結果、効率性、カバレッジ、脆弱性検出が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:07:53 GMT)
Navigating Cybersecurity Training: A Comprehensive Review [7.7] 本調査では,従来型,技術ベース,イノベーティブな戦略を分析し,サイバーセキュリティ意識の訓練方法について検討する。
それぞれの手法の原則、有効性、制約を評価し、それらの長所と短所を強調する比較分析を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:14:24 GMT)
Sources of Underproduction in Open Source Software [7.2] オープンソースソフトウェアは、自分自身のタスクを選択する個人に依存します。
減産に伴う社会的・技術的要因について検討する。
より多くのコントリビュータを持つことは、より過生産的なリスクに結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:21:24 GMT)
EMA-Net: Efficient Multitask Affinity Learning for Dense Scene
Predictions [7.0] マルチタスク親和性学習ネットワーク(EMA-Net)について紹介する。
EMA-Netは、我々の新しいクロスタスク親和性学習(CTAL)モジュールを用いて、ローカル、グローバル、およびクロスタスクのインタラクションを適応的にキャプチャする。
この結果から,CNNを用いたデコーダに着目したモデルに対して,最先端のMTL性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:31:47 GMT)
Inner Structure of Many-Body Localization Transition and Fulfillment of
Harris Criterion [6.8] 半鎖フォン・ノイマン絡み合いエントロピー$S_textrmvN$から純粋に生じる2つの独立順序パラメータを導入し、その固有状態遷移を探索する。
対称性を持つエントロピー分解から、それらは確率分布の偏差$|d(p_n)|$とフォン・ノイマンエントロピー$S_textrmvNn(D_n!=!!mboxmax)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:13:59 GMT)
Selecting Walk Schemes for Database Embedding [6.8] 関係データベースのコンポーネントの埋め込みについて検討する。
我々は、動的データベース用に設計された最近のFoRWaRDアルゴリズムに焦点を当てる。
いくつかの情報的ウォークスキームに焦点をあてることで,品質を維持しつつ,埋め込みをはるかに高速に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 11:39:32 GMT)
Autonomous Catheterization with Open-source Simulator and Expert
Trajectory [6.6] CathSimは、血管内介入のための初のオープンソースシミュレータである。
実ロボットに対してCathSimを検証し,本シミュレータが実ロボットの動作を模倣できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:09:06 GMT)
Lossy Compression for Schr\"odinger-style Quantum Simulations [6.5] 我々は、量子回路をシミュレートするために必要なビット数を減らすために、損失圧縮スキームとして、スカラーおよびベクトル量子化をシュリンガー型量子回路シミュレーションに適用する。
量子フーリエ変換の6量子ビットシミュレーションでは、15ビット/振幅で忠実度を104ドルの深さで0.9ドルに保つのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:37:40 GMT)
A Strategy for Implementing description Temporal Dynamic Algorithms in
Dynamic Knowledge Graphs by SPIN [6.2] 本研究では,記述論理(DL)の拡張,時間的形式主義,行動形式主義などの関連する論理構造について検討した。
アクションの表現と推論のために、私たちはアクションをDL(Dynamic-ALCとその拡張など)に埋め込んだ。
本稿では,アクションプロジェクション,計画,満足度,一貫性,実現可能性,実行性をチェックするための用語可能なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:18:49 GMT)
Projected Belief Networks With Discriminative Alignment for Acoustic
Event Classification: Rivaling State of the Art CNNs [6.1] プロジェクテッド信頼ネットワーク(PBN)は、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)に基づく抽出可能な可能性関数を持つ生成ネットワークである。
PBNは、前向きに動作するFFNNと後向きに動作する生成ネットワークの2つのネットワークである。
本稿では,PBN,PBN-DA,PBN-DA-HMMを包括的に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:27:04 GMT)
Weak-Valued Correlation Function: Insights and Precise Readout
Strategies [6.1] 量子系の相関関数は、それらの性質を復号し、物理現象に関する洞察を得る上で重要な役割を果たす。
本稿では,弱い測定により装置上で記録するための基本的な知見と普遍的な方法を提案する。
我々は、このプロトコルを量子場理論の領域に拡張し、相関関数に関する重要な情報を結合弱値でエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:05:29 GMT)
LMUFormer: Low Complexity Yet Powerful Spiking Model With Legendre
Memory Units [5.8] トランスフォーマーモデルは、多くのアプリケーションで高い精度を示してきたが、複雑さが高く、シーケンシャルな処理能力に欠けていた。
繰り返しモデルに対するアーキテクチャ上の変更が、Transformerモデルへのパフォーマンス向上にどのように役立つかを示す。
本稿では,このアーキテクチャのスパイクバージョンを紹介し,パッチ埋め込みおよびチャネルミキサーモジュール内の状態の利点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:10:18 GMT)
Optimal Control of Malware Propagation in IoT Networks [5.8] 最近のデータによると、このような攻撃の数は100%以上増加している。
この攻撃を緩和するためには、新しいパッチを直ちに適用する必要がある。
本稿では,新たなパッチが適用される前に,サイバー攻撃を緩和する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:22:28 GMT)
Word-Level ASR Quality Estimation for Efficient Corpus Sampling and
Post-Editing through Analyzing Attentions of a Reference-Free Metric [5.6] 品質推定(QE)メトリクスのポテンシャルは、ASRシステムにおける説明可能な人工知能(XAI)を強化する新しいツールとして導入され、評価される。
NoRefERメトリックの能力は、単語レベルの誤りを識別し、ASR仮説を補うのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:48:55 GMT)
Meta Reinforcement Learning for Strategic IoT Deployments Coverage in
Disaster-Response UAV Swarms [5.6] 無人航空機(UAV)は、重要な緊急用途に使用される可能性があるとして、学術や産業の研究者の注目を集めている。
これらのアプリケーションには、地上のユーザーに無線サービスを提供し、災害の影響を受けた地域からデータを収集する機能が含まれる。
UAVの限られた資源、エネルギー予算、厳格なミッション完了時間は、これらの用途にUAVを採用する際の課題を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:05:39 GMT)
End-to-End Argument Mining over Varying Rhetorical Structures [5.4] 修辞構造理論は、テキストの単一の言説解釈を含まない。
同様の議論的構造は、様々な修辞的構造を持つ意味論的に類似したテキストで見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:00:40 GMT)
Prompt-RAG: Pioneering Vector Embedding-Free Retrieval-Augmented
Generation in Niche Domains, Exemplified by Korean Medicine [5.1] ニッチドメインにおける生成型大規模言語モデル(LLM)の性能を高めるために,自然言語プロンプトに基づく検索拡張(Prompt-RAG)を提案する。
我々は,韓国医学(KM)および標準医学(CM)文書のベクトル埋め込みを比較し,KM文書埋め込みがトークン重複とより相関し,人為的な文書関連性が低いことを見出した。
その結果,Prompt-RAG は ChatGPT や従来のベクトル埋め込み型RAG などの既存モデルよりも関連性,情報性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:59:43 GMT)
Shape-Sensitive Loss for Catheter and Guidewire Segmentation [5.1] カテーテルとガイドワイヤセグメンテーションのための形状感受性損失関数を導入する。
我々は、大規模なX線画像データセット上に新しい最先端結果を確立するために、ビジョントランスフォーマーネットワークでこれを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:34:57 GMT)
PST: Plant segmentation transformer for 3D point clouds of rapeseed
plants at the podding stage [5.0] 深層学習ネットワークプラントセグメンテーショントランス (PST)
PSTは、(i)動的ボクセル特徴エンコーダ(DVFE)と、(ii)デュアルウインドウが注意ブロックを設定してコンテキスト情報をキャプチャし、(iii)濃密な特徴伝搬モジュールで最後の密集点特徴マップを得る。
結果: PST と PST-PointGroup (PG) はセマンティックおよびインスタンスセグメンテーションタスクにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:23:32 GMT)
Are Latent Vulnerabilities Hidden Gems for Software Vulnerability
Prediction? An Empirical Study [4.8] 潜伏脆弱な関数は、平均でSVの数を4倍増やし、5kの誤ラベル関数を修正できる。
ノイズにもかかわらず、最先端のSV予測モデルがそのような潜伏SVの利点を大いに享受できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:36:01 GMT)
Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus [4.8] IoT(Internet of Things)は、ほぼあらゆる種類の環境で、高密度でマルチスケールなコンピューティングデバイスのデプロイというビジョンを示唆している。
IoT(Internet of Things)のような最近のトレンドは、ほぼあらゆる種類の環境において、コンピューティングデバイスの密集したマルチスケール展開のビジョンを示唆している。
顕著なエンジニアリング上の課題は、そのような計算生態系の集合的適応的な振る舞いをプログラミングすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 11:37:44 GMT)
A Novel Benchmark for Few-Shot Semantic Segmentation in the Era of
Foundation Models [4.6] DINO V2, Segment Anything, CLIP, Masked AutoEncoders, COCOデータセットで事前トレーニングされた簡単なResNet50について検討した。
本研究は,新しいセグメンテーションタスクへの適応性に着目し,少数のセグメンテーション画像のみを活用する。
本研究は,適応技術自体の複雑さよりも,頑健な特徴抽出器を選択することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:50:51 GMT)
Enhancing Large Language Models for Clinical Decision Support by
Incorporating Clinical Practice Guidelines [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は臨床決定支援(CDS)を大幅に改善する
臨床実習ガイドライン(CPG)をLCMに組み込むための3つの方法を開発した。
症例スタディとして、新型コロナウイルスの外来治療のためのCDSに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:10:46 GMT)
Machine learning based state observer for discrete time systems evolving
on Lie groups [4.4] Lieグループで進化するシステム上の機械学習ベースのオブザーバを含む従来の技術は、Lieグループのためのチャートを設計する。
本稿では,チャートを使わずにユークリッド空間の測度0サブセットに制限された新しいディープラーニングに基づく手法を提案する。
剛体回転変換システムを用いてモンテカルロシミュレーションを行い,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:21:51 GMT)
Prompt to Transfer: Sim-to-Real Transfer for Traffic Signal Control with
Prompt Learning [4.2] 大規模言語モデル(LLM)は大量知識に基づいて訓練されており、驚くべき推論能力を備えていることが判明した。
本研究では,LLMを利用してシステムダイナミクスの理解と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:41:55 GMT)
Evaluating Driver Readiness in Conditionally Automated Vehicles from
Eye-Tracking Data and Head Pose [3.6] SAEレベル3または部分的に自動化された車両では、ドライバーは必要な時に介入する準備ができている必要がある。
本稿では,頭部ポーズ特徴と視線追跡データを組み合わせることで,運転準備性評価の包括的分析を行う。
両特徴セットを組み合わせた双方向LSTMアーキテクチャは、DMDデータセット上で平均0.363の絶対誤差を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:32:52 GMT)
Weakly-Supervised Semantic Segmentation of Circular-Scan,
Synthetic-Aperture-Sonar Imagery [3.6] 本稿では,円スキャン合成開口ソナー(CSAS)画像のセマンティックセグメンテーションのための弱教師付きフレームワークを提案する。
我々は,9つの完全教師付きディープネットワークに対して,我々のフレームワークが相互運用可能であることを示す。
我々は,自然画像の事前学習において,最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:55:36 GMT)
The Relational Bottleneck as an Inductive Bias for Efficient Abstraction [3.5] 認知科学における中心的な課題は、抽象概念が限られた経験からどのように獲得されるかを説明することである。
この試みは、コネクショニストとシンボリック認知モデルの間の二分法の観点から表されることが多い。
データ効率のよい方法で抽象化を誘導するために、このアプローチを用いたモデルのファミリーをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:56:17 GMT)
FashionFlow: Leveraging Diffusion Models for Dynamic Fashion Video
Synthesis from Static Imagery [3.3] 本研究ではファッションビデオを生成するためにFashionFlowと呼ばれる新しいイメージ・ツー・ビデオ・ジェネレータを提案する。
拡散モデルを利用することで、静止したファッション画像から短いビデオを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:57:47 GMT)
The Concordance Index decomposition: A measure for a deeper
understanding of survival prediction models [3.2] Concordance Index (C-index) は、予測モデルの性能を評価するためにサバイバル分析で一般的に用いられる指標である。
そこで本研究では,C-インデックスを2種類の重み付き調和平均値に分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:46:23 GMT)
Exponentially slow thermalization and the robustness of Hilbert space
fragmentation [3.1] 本研究は, 制約が正確でない状況において, 熱伝達がどのように起こるのかを考察する。
ハミルトン力学の下で焼成された積状態に対して、指数関数的に長い熱化時間を数値的に観察する。
このモデルにおけるスロー熱化は、構成空間の強いボトルネックの結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 18:40:20 GMT)
Nonadiabatic Geometric Quantum Gates with on-Demanded Trajectories [3.0] 本稿では,要求軌道を用いた幾何学的量子ゲートを構築するための一般的なプロトコルを提案する。
提案手法は, 滑らかなパルスを用いて, 対象ハミルトニアンのリバースエンジニアリングを採用する。
提案プロトコルは,大規模量子計算のための高忠実かつ強ロバストな幾何量子ゲートに対して,有望なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:57:36 GMT)
Progress in Privacy Protection: A Review of Privacy Preserving
Techniques in Recommender Systems, Edge Computing, and Cloud Computing [2.9] この調査は、モバイルクラウドソーシング、エッジコンピューティング、レコメンデーションシステムといった分野に焦点を当てている。
プライバシとデータセキュリティに特に重点を置いて、これらの相互接続領域における最新のトレンドを探求している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:32:56 GMT)
A Finger on the Pulse of Cardiovascular Health: Smartphone
Photoplethysmography-Based Pulse Waveform Analysis for Blood Pressure
Measurement [2.7] 血圧モニタリング(BP)は、医療機器や専門知識へのアクセス制限などの課題に直面している。
一方、ポータブルなカフBPデバイスは、一日中持ち歩くのが面倒で、先進国ではコストが抑えられないことが多い。
本研究では、連続BPモニタリングにおけるスマートフォンの利用について検討し、機械学習モデルの不透明性に関連する信頼障壁を克服することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 05:05:17 GMT)
Combining Cloud and Mobile Computing for Machine Learning [2.6] モデルセグメンテーションはユーザエクスペリエンスを改善するためのソリューションだと考えている。
この部門は、ユーザの待ち時間を短縮するだけでなく、クラウドのワークロードを最適化するための微調整も可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:14:22 GMT)
Analysis of a one-dimensional Hamiltonian with a singular double well
consisting of two nonlocal $\delta'$ interactions [2.4] 等強度の2つの$delta'$-interactionsの和で与えられる相互作用項を持つ一次元ハミルトニアンについて、原点に関して対称に位置する。
このモデルは、相互作用の強さと各相互作用の中心と原点の間の距離という2つのパラメータに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 22:20:13 GMT)
Coevolving Artistic Images Using OMNIREP [2.4] OMNIREP フレームワークは進化学の分野においてうまく適用可能であることを示す。
具体的には、画像位置を符号化する表現と、これらの位置を事前に定義された3つの形状に変換するインタプリタを併用する。
本稿では,本手法により生成した画像の特異な変化のサンプルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 08:32:03 GMT)
MNL-Bandit with Knapsacks: a near-optimal algorithm [2.3] 我々は,販売者が定額でN$の代替品を在庫する動的アソシエーション選択問題を考える。
各期間において、売り手は顧客に提供すべき商品の品揃えを決定する必要がある。
我々の政策は、大発明的な設定で、ほぼ最適に近い$tilde O(sqrtT)の後悔を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:23:05 GMT)
HOSC: A Periodic Activation Function for Preserving Sharp Features in
Implicit Neural Representations [2.2] 制御可能なシャープネスパラメータを持つ新しいアクティベーション関数であるHyperbolic Oscillation Function (HOSC)を導入する。
その単純さとモジュラリティのため、HOSCは、信号の暗黙的な表現方法としてニューラルネットワークを使用する既存のメソッドに容易に組み込むことのできる、プラグアンドプレイ機能を提供している。
我々はHOSCを一般的なタスクの配列における他の一般的なアクティベーションに対してベンチマークし、得られた表現の質の向上を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 09:56:34 GMT)
Multimodal Machine Learning in Image-Based and Clinical Biomedicine:
Survey and Prospects [2.1] 本稿では,臨床予測のためのマルチモーダルモデルの変換可能性について検討する。
進歩にもかかわらず、多くの生物医学領域におけるデータバイアスや「ビッグデータ」の不足といった課題が続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:36:50 GMT)
High-dimensional Inference and FDR Control for Simulated Markov Random
Fields [1.9] 本稿では,高次元環境におけるマルコフ確率場に対する統計的推測について検討する。
弾性ネット正規化を用いた最大チェインモンテカルロ類似度推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 03:21:05 GMT)
Diffusion Model Conditioning on Gaussian Mixture Model and Negative
Gaussian Mixture Gradient [1.9] 拡散モデル(DM)は、画像合成などに大きな影響を与える生成モデルの一種である。
本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を特徴条件として用いた条件付け機構を提案する。
本研究では,特徴とクラスに基づく条件付き潜伏分布が著しく異なることを示し,特徴に対する条件付き潜伏分布は,クラスにおける条件付き潜伏分布よりも欠陥世代が少ないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:01:18 GMT)
Estimating heterogeneous treatment effect from survival outcomes via
(orthogonal) censoring unbiased learning [1.9] 観測データからヘテロジニアス処理効果 (HTE) を推定する方法は, 連続的あるいは2次的な結果に大きく焦点が当てられている。
我々は、競合するリスクを伴わずに生き残るための検閲未バイアス変換(CUT)を開発する。
我々のCUTは、これまでよりもはるかに大きなHTE学習者を検閲された結果に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:17:06 GMT)
DengueNet: Dengue Prediction using Spatiotemporal Satellite Imagery for
Resource-Limited Countries [1.6] デング熱は、衛生インフラが不十分な発展途上国で深刻な課題となっている。
クラウドベースのコンピューティングプラットフォームであるSentinel Hubをベースとした,スケーラブルな衛星抽出フレームワークを提案する。
我々は、Transformer Vision、Radiomics、Long Short-term Memoryを組み合わせた革新的なアーキテクチャであるDengueNetを導入し、衛星画像から特徴を抽出し統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:55:29 GMT)
SPAND: Sleep Prediction Architecture using Network Dynamics [1.6] SPAND(Sleep Prediction Architecture using Network Dynamics)は、グラフネットワークによる睡眠行動の社会的伝染を利用するシステムである。
我々のアーキテクチャは、注意機構を考案することによって、睡眠行動に関係のない接続を含む大規模グラフの限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:38:34 GMT)
On the Interplay of Artificial Intelligence and Space-Air-Ground
Integrated Networks: A Survey [1.6] Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGINs)は、第6世代(6G)無線ネットワークの重要な実現要因である。
本研究では,AIを活用したSAGINにおける最先端研究の総合的な概要を提供することで,AIとSAGINの相互作用を解明することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:10:31 GMT)
Past-present temporal programs over finite traces [1.5] 本稿では,過去と現在までの身体的参照を持つ論理プログラミング規則の集合からなる,いわゆる過去現在構文サブクラスについて検討する。
我々は、完了公式とループ公式の定義を過去の表式に拡張し、過去の表す時間的プログラムの集合の時間的安定モデルをキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:14:12 GMT)
Augmenting Math Word Problems via Iterative Question Composing [1.2] 本稿では,Webデータと合成質問応答ペアを組み合わせたMMIQCデータセットを提案する。
異なるモデルサイズでは、MMIQCで微調整されたモデルは、MATHテストセットの明確なマージンで、一貫してそのモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:43:37 GMT)
PartIR: Composing SPMD Partitioning Strategies for Machine Learning [1.2] NNパーティショニングシステムの設計であるPartIRについて述べる。
PartIRは書き直しに対する漸進的なアプローチに重点を置いており、ハードウェアとランタイムに依存しない。
予測可能性,表現性,ピーク性能に到達する能力を示すために,いくつかの異なるモデルでPartIRを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:30:31 GMT)
Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in
Industrial Cyber-Physical Systems [1.1] BERTやGPTのような大規模基盤モデル(LFM)は、AI技術の大幅な進歩を示している。
ChatGPTはこの研究パラダイムにおける顕著な成果であり、汎用人工知能の可能性を秘めている。
データ取得技術とデータ処理能力の継続的な向上を考えると、LCMはICPSのPHMドメインにおいて重要な役割を担うことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:53:12 GMT)
Gaussian Adaptive Attention is All You Need: Robust Contextual
Representations Across Multiple Modalities [1.0] 本稿では,GAAM(Multi-Head Gaussian Adaptive Attention Mechanism)を提案する。
GAAMは学習可能な平均と分散を、マルチヘッドフレームワークで実装されたアテンションメカニズムに統合する。
本稿では,GAAM法で学習したモデルの説明可能性を高めるための新しい学習基準であるImportance Factor(IF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:42:32 GMT)
A Multichain based marketplace Architecture [0.8] NFT(Nultichain non-fungible tokens)マーケットプレースとは、複数のブロックチェーンネットワークでNFTを購入し、販売し、取引できる分散型プラットフォームである。
これまでのNTTマーケットプレースは、外部プラットフォームを必要とせずに、NFTを同じブロックチェーンネットワーク上で購入、販売、取引する単一チェーンをベースとしていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:25:13 GMT)
The Great Ban: Efficacy and Unintended Consequences of a Massive
Deplatforming Operation on Reddit [0.8] Reddit上で2000近いコミュニティに影響を与えた大規模なデプラットフォーム運用であるThe Great Banの有効性を評価した。
14ヶ月の間に17万のユーザーが投稿した16万のコメントを分析して、望ましい結果とそうでない結果の両方について、微妙な結果を提供する。
本研究は, 今後のモデレーション介入の進展と, オンラインプラットフォームの利用状況を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:21:37 GMT)
Matching of Users and Creators in Two-Sided Markets with Departures [0.7] 本稿では,ユーザコンテンツマッチングのダイナミクスに着目したコンテントレコメンデーションのモデルを提案する。
クリエーターの離脱を考慮しないユーザ中心の欲求アルゴリズムは、任意に粗悪な総エンゲージメントをもたらす可能性があることを示す。
本稿では,ユーザの好みを軽度に仮定して性能保証を行う2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:38:45 GMT)
Multicollinearity Resolution Based on Machine Learning: A Case Study of
Carbon Emissions in Sichuan Province [0.7] 本研究は, 行列正規化を用いた46主要四川産業における2000-2019年エネルギー消費データを前処理した。
DBSCANクラスタリングでは、16種類の特徴クラスを客観的にグループ化している。
その結果、石炭の2番目のクラスターは、生産需要のため、最も高い排出率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:29:57 GMT)
Evaluating if trust and personal information privacy concerns are
barriers to using health insurance that explicitly utilizes AI [0.6] 本研究は、信頼とプライバシに関する懸念が、医療保険におけるAI導入の障壁であるかどうかを考察する。
調査の結果、AIが見える第2のシナリオでは、信頼が著しく低いことが判明した。
プライバシに関する懸念はAIでは高いが、モデル内では統計的に重要な違いはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:02:56 GMT)
The DSA Transparency Database: Auditing Self-reported Moderation Actions
by Social Media [0.5] データベースの最初の100日間で、EUの8大ソーシャルメディアプラットフォームから提出された353.12万レコードを分析した。
さまざまな分野にわたる政策立案者や学者にとって,本研究は大きな意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:59:09 GMT)
Circular Systems Engineering [0.5] 本稿では,システムサステナビリティの新たなパラダイムである循環システム工学の概念を紹介する。
エンド・ツー・エンド・サステナビリティとバイパーティイト・サステナビリティの2つの原則を定義します。
循環原理の実装と導入につながる典型的な組織進化パターンを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:52:48 GMT)
Interactive and Intelligent Root Cause Analysis in Manufacturing with
Causal Bayesian Networks and Knowledge Graphs [0.4] 電気自動車の製造における根本原因分析(英: Root Cause Analysis、RCA)は、故障原因を特定するプロセスである。
本稿では,電気自動車製造プロセスのエキスパート知識とデータ駆動型機械学習手法を組み合わせた,インタラクティブでインテリジェントなRCAツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:25:57 GMT)
Prescriptive Process Monitoring Under Resource Constraints: A
Reinforcement Learning Approach [0.4] 強化学習は、試行錯誤を通じて介入政策を学ぶためのアプローチとして提案されている。
この領域における既存のアプローチは、プロセスの介入を行うのに利用可能なリソースの数が無制限であると仮定する。
本稿では、資源制約の存在下では、規範的プロセス監視の分野における重要なジレンマは、その必要性、スケジュール、効果の予測だけでなく、これらの予測の不確実性や資源利用のレベルにも基づく介入をトリガーすることである、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:49:02 GMT)
Topological and conventional nano-photonic waveguides for chiral
integrated quantum optics [0.4] 集積量子フォトニクスにおけるキラリティは、量子非線形効果を持つスケーラブルな量子技術を実現するための有望な経路として現れてきた。
本研究では, トポロジカル光導波路におけるキラルカップリングについて, 実験的, 理論的, 数値的解析を組み合わせた総合的研究を行った。
本研究は,トポロジカルフォトニック量子回路におけるキラル光-マター相互作用の程度と特性に関する重要な知見を提供し,定量的に予測された量子非線形効果をチップ上で実現するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:16:10 GMT)
Boidae: Your Personal Mining Platform [0.2] ユーザによって制御され、カスタマイズされたBoaインスタレーションのファミリーであるBoidaeを紹介します。
特に、Boidaeは任意のGitリポジトリから生成されたカスタムデータセットを作成することができる。
Boidaeのスクリプトとそれが構築するインフラストラクチャはすべてオープンソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 02:44:47 GMT)
Does True Randomness Exist? Efficacy Testing IBM Quantum Computers via
Statistical Randomness [0.1] 我々は,このテスト手法を導入し,IBMの量子コンピュータシステム9つの有効性について検討する。
テスト方法は、4つの異なる量子乱数生成アルゴリズムと18の統計的テストのバッテリーを利用する。
1つの量子コンピュータとアルゴリズムの組み合わせのみが統計的にランダムであることが判明し、テスト手法のパワーを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 17:53:30 GMT)
Optimal twirling depths for shadow tomography in the presence of noise [0.1] 我々は,サンプルの複雑さをノイズの存在下で回路の深さの関数とみなす。
このノイズは最適なツイリングアンサンブルを決定するために重要な意味を持つ。
これらの閾値は、シャドートモグラフィーを実装するための最適な戦略の探索を強く制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:37:29 GMT)
Unveiling quantum complementarity trade-offs in relativistic scenarios [0.0] 内部スピンを持つシステムによって走行される2つの一般化された遅延チョイス干渉計について検討した。
この2つの設定において、完全な相補関係が実際にどのように適用できるかを示す。
これらの結果のニュートン限界を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:35:44 GMT)
Unfair TOS: An Automated Approach using Customized BERT [0.0] SVC(Support Vector)と統合した前例のない細調整BERTに基づくTOS文書から不公平な節検出に関するSOTA結果を示す。
本研究は,不公平な節検出におけるマクロF1スコア0.922の有能な性能を示すとともに,各タグによる不公平な節の分類においても優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:42:15 GMT)
Susceptibility of Adversarial Attack on Medical Image Segmentation
Models [0.0] 我々は,MRIデータセット上で訓練したセグメンテーションモデルに対する敵攻撃の効果について検討した。
医療画像のセグメンテーションモデルは、実際に敵の攻撃に対して脆弱であることがわかった。
トレーニングで使用するものと異なる損失関数を用いることで,高い敵攻撃効果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:52:20 GMT)
Spatial-temporal-demand clustering for solving large-scale vehicle
routing problems with time windows [0.0] 本稿では,クラスタリングを用いて顧客をグループ化するDRI(Decompose-route-improve)フレームワークを提案する。
その類似度基準は、顧客の空間的、時間的、需要データを含む。
本研究では,解答サブプロブレム間でプルーンド局所探索(LS)を適用し,全体の解法を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 06:06:01 GMT)
Robustness Against Adversarial Attacks via Learning Confined Adversarial
Polytopes [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、クリーンサンプルの人間の知覚できない摂動を発生させることによって、騙される可能性がある。
本稿では,クリーンサンプルに追加されるノルム束縛摂動によって到達可能な出力のセットを制限することで,堅牢なDNNの訓練を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 20:21:00 GMT)
Proportional structures [0.0] a$ is to $b$ is to $c$ is to $d$'' at the core of analogical reasoning。
本稿では,公理学の伝統における類比の数学的基礎に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:10:35 GMT)
Projection hypothesis in the setting for the quantum Jarzynski equality [0.0] 我々は、射影量子測定における射影仮説のハミルトン過程の実現に関する以前の結果を組み合わせる。
次に、これら2つの相互独立な量子計測理論結果を同時に試験するための量子熱力学スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:08:17 GMT)
Orthogonal Polynomials Approximation Algorithm (OPAA):a functional
analytic approach to estimating probability densities [0.0] 新しい直交多項式近似アルゴリズム(OPAA)を提案する。
OPAAは機能解析手法を用いて確率分布を推定する。
後部の正規化重量を推定するために応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:56:55 GMT)
Optimized Task Assignment and Predictive Maintenance for Industrial
Machines using Markov Decision Process [0.0] 本稿では,タスク割り当てと条件に基づく機械の健康維持のための分散意思決定手法について考察する。
マルコフ決定プロセスに基づく意思決定エージェントの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 12:12:14 GMT)
Nigerian Schizophrenia EEG Dataset (NSzED) Towards Data-Driven
Psychiatry in Africa [0.0] 提示されたデータセットには、ナイジェリア起源の西アフリカの被験者による国際10/20システムEEG記録が含まれている。
被験者は患者と健常者に分けられ、37名と健常者22名から記録されている。
このデータセットはナイジェリア統合失調症データセット(NSzED)の最初のバージョンであり、神経科学と計算精神医学の研究コミュニティで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:00:21 GMT)
Navigating the Thin Line: Examining User Behavior in Search to Detect
Engagement and Backfire Effects [0.0] 本研究では,様々なバイアス指標と検索結果の提示が,意見のあるユーザの多様性消費と検索行動に影響を及ぼすかどうかを検討する。
以上の結果から,参加者が(対人偏見の)検索結果に偏りを抱くことで,コンテンツに対する態度が向上することが示唆された。
また, 偏見は, 検索ページ内のインタラクションの全体的な減少傾向と関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 10:28:25 GMT)
Maximum Likelihood Estimators of Quantum Probabilities [0.0] 量子確率は古典的確率論の代替案である。
最大確率推定器は正しく定義でき、閉形式での計算が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:15:18 GMT)
Machines Do See Color: A Guideline to Classify Different Forms of Racist
Discourse in Large Corpora [0.0] テキストで人種差別的言語を識別し分類する現在の手法は、人種差別的言説の過度な形式にのみ焦点をあてる小さなnの質的アプローチや大規模nのアプローチに依存している。
本稿では、大規模コーパスにおける異なる形態の人種差別的言説を識別し分類するためのステップバイステップの一般化可能なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:01:01 GMT)
Large (and Deep) Factor Models [0.0] 本研究では,分散因子(SDF)のシャープ比を最大化するために訓練された十分に広範かつ任意のディープニューラルネットワーク(DNN)が,大因子モデル(LFM)と等価であることを証明した。
エンド・ツー・エンドの訓練されたSDFをクローズドな形で初めて導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:03:31 GMT)
LRP-QViT: Mixed-Precision Vision Transformer Quantization via Layer-wise
Relevance Propagation [0.0] LRP-QViTは、異なる層に混合精度のビット割り当てを割り当てる説明可能性に基づく手法である。
実験結果から,固定ビット・混合ビット後量子化法が既存の4ビット・6ビット量子化法を超越していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:53:19 GMT)
Heterogeneous Treatment Effect Bounds under Sample Selection with an
Application to the Effects of Social Media on Political Polarization [0.0] 本研究では,不均一因果効果パラメータに対する境界の推定と推定手法を提案する。
この方法は、ポリシーに関連する事前処理変数の関数として条件効果境界を提供する。
フレキシブルなデバイアス/ダブルな機械学習アプローチを使って、非線形機能形式や高次元の共創者に対応しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:10:02 GMT)
Exploring consumers response to text-based chatbots in e-commerce: The
moderating role of task complexity and chatbot disclosure [0.0] 本研究の目的は、Eコマースにおけるテキストベースのチャットボットに対する消費者の信頼と対応を探ることである。
消費者は、チャットボットの共感と友情の両方に対する認識が、それに対する信頼に肯定的な影響を及ぼす。
テキストベースのチャットボットの開示は、共感と消費者信頼の関係を否定的に抑制する一方で、友人関係と消費者信頼の関係を肯定的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:17:50 GMT)
Diffusion Representation for Asymmetric Kernels [0.0] 拡散写像形式を非対称核によって誘導されるデータセットに拡張する。
次元還元を行うアルゴリズムを提案する。
結果と他の固有値展開の結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 19:56:42 GMT)
Deception and Manipulation in Generative AI [0.0] AI生成コンテンツは、騙しや操作に対してより厳格な基準に従うべきだと私は主張する。
AIの騙しや操作を防ぐための2つの対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 21:54:37 GMT)
Collaborative consumption for low and high trust requiring business
models: from fare sharing to supporting the elderly and people with
disability [0.0] 本稿では、協調消費(CC)、関連するビジネスモデル(BM)、付加価値(VA)、信頼の役割について概観する。
現在のCC BMを評価し、消費者の視点から価値を付加する13の方法を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:53:59 GMT)
Can global, extended and repeated ransomware attacks overcome the users
status quo bias and cause a switch of system [0.0] 本研究は,RW攻撃が信頼と慣性を減らすことで,情報システムの利用の長期的習慣を十分に変化させるかどうかを考察する。
実験したモデルは、RW攻撃がEコマースのステータスクオに与える影響を測定し、変更に対するユーザの抵抗を克服するのに十分な量であるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 14:27:24 GMT)
Breakdown of quantum mechanics in gravitational holography [0.0] ブラックホールの相補性はホログラフィーと必然的に関連付けられ、崩壊した純粋な状態に関連する情報が近地平線領域に反映されていることを述べる。
我々は、ブラックホールの量子雰囲気を保存する情報は、その地平線上に隠された変数から現れると主張している。
AdS/CFT では、半古典的部分代数の完備境界代数への完備化は、地平線空間構造に近い創発性にまで遡る必要があることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 18:30:02 GMT)
Bayesian Methods for Media Mix Modelling with shape and funnel effects [0.0] この研究は、気体の運動論の基礎となるマクスウェル・ボルツマン方程式の潜在的利用を探求することを目的としている。
本稿では,これらの方程式を階層型ベイズモデルに組み込んで,広告の文脈における消費者行動を分析することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 13:47:45 GMT)
Assertion Enhanced Few-Shot Learning: Instructive Technique for Large
Language Models to Generate Educational Explanations [0.0] 人間の教育者は、生徒から教育的な説明を求め、予測する本質的な能力を持っている。
我々は,大規模言語モデルの少数ショット学習機能を用いて,インテリジェント・チューリング・システムを構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:02:20 GMT)
Aprendizado de m\'aquina aplicado na eletroqu\'imica [0.0] この系統的なレビューは、様々な電気化学的応用における分析物の同定と定量化に機械学習技術を用いて分析することに焦点を当てている。
電気化学バイオセンサーでは、医療診断の精度を高め、信頼性の高いバイオマーカーや病原体の同定を改善する。
複雑な化学物質の分類、環境モニタリング、低コストのセンサー、ポータブルデバイスやウェアラブルシステムに効果的に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 16:41:25 GMT)
Approximate Bound States Solution of the Varshni-Hellmann Potential [0.0] アンザッツ法によるヴァルシュニ・ヘルマンポテンシャルに対するシュロディンガー方程式の有界解を得る。
また、地中におけるエネルギースペクトルの挙動と、2つの身体系の励起状態について図式的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 07:16:55 GMT)
An analogue of the Riemann Hypothesis via quantum walks [0.0] 我々は、Konno-Sato定理の助けを借りて、グラフ上の量子ウォークに基づく有名なリーマン仮説の類似性を考える。
完全、サイクル、およびスターグラフのいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 04:40:49 GMT)
An Information Retrieval and Extraction Tool for Covid-19 Related Papers [0.0] 本論文の主な焦点は、研究者に新型コロナウイルス関連論文のより良い検索ツールを提供することである。
我々は,CORD-19論文のトピックベースの検索を自動化し,研究者を支援する可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 01:34:50 GMT)
AFS-BM: Enhancing Model Performance through Adaptive Feature Selection
with Binary Masking [0.0] 連立マスキングによる適応的特徴選択(AFS-BM)について紹介する
トレーニングプロセス中に特徴セットとモデルパラメータを継続的に適応するために、共同最適化とバイナリマスキングを実施します。
以上の結果から,AFS-BMの精度は大幅に向上し,計算量も大幅に削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:09:41 GMT)
A Universal Knowledge Model and Cognitive Architecture for Prototyping
AGI [0.0] 一般人工知能(AGI)構築のための42の認知アーキテクチャ
AGIに近づいたインテリジェントシステムのための新しい認知アーキテクチャを提案する。
アーキテクチャの枠組みにおける重要な解の1つとして、知識表現の普遍的な方法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 15:37:28 GMT)
A Hybrid Approach of Transfer Learning and Physics-Informed Modeling:
Improving Dissolved Oxygen Concentration Prediction in an Industrial
Wastewater Treatment Plant [0.0] 目的は, 産業排水処理プラントの予測性能を, (i) プロセスの基盤となる物理を捉えたオープンソースのシミュレーションモデル, (ii) ノイズと限られたデータで特徴づけられるが, 同一の精製所にある別の産業プラント, (iii) の知識を伝達することによって向上することである。
その結果,テスト性能は27%,検証性能は59%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 Jan 2024 11:53:08 GMT)