AV-data2vec: Self-supervised Learning of Audio-Visual Speech
Representations with Contextualized Target Representations [88.3] AV-data2vecを導入し、文脈化表現の予測に基づいて音声・視覚表現を構築する。
LRS3の結果は、AV-data2vecが、同じ量のデータとモデルサイズで既存のメソッドを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:41:02 GMT)
A Systematic Evaluation of GPT-4V's Multimodal Capability for Medical
Image Analysis [87.3] 医用画像解析のためのGPT-4Vのマルチモーダル機能の評価を行った。
GPT-4Vは医用画像の理解に優れ、高品質な放射線診断レポートを生成する。
医用視覚接地の性能は大幅に改善する必要があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:34:09 GMT)
Over-Reasoning and Redundant Calculation of Large Language Models [75.5] 大規模言語モデル(LLM)は、問題を段階的に解決することができる。
本稿では,手作業で構築した数学QAデータセットGSM8K-Zeroを用いて,LLMが冗長な計算と推論を生成する傾向があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:42:18 GMT)
Exploring Diffusion Time-steps for Unsupervised Representation Learning [72.4] 拡散時間ステップと隠れ属性を結合する理論的枠組みを構築する。
CelebA、FFHQ、Bedroomのデータセットでは、学習された機能は分類を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 08:35:25 GMT)
Linear Alignment: A Closed-form Solution for Aligning Human Preferences
without Tuning and Feedback [72.2] リニアアライメントは、言語モデルと人間の好みを1つの推論ステップで整列する新しいアルゴリズムである。
一般的な選好データセットとパーソナライズされた選好データセットの実験により、線形アライメントはLLMアライメントの性能と効率を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 10:46:23 GMT)
Chem-FINESE: Validating Fine-Grained Few-shot Entity Extraction through
Text Reconstruction [72.2] 化学領域における微粒な数発の実体抽出は、2つの固有の課題に直面している。
Chem-FINESEには、Seq2seqエンティティ抽出器とSeq2seq自己検証モジュールの2つのコンポーネントがある。
新たに提案したフレームワークは,それぞれ8.26%,6.84%の絶対F1スコアゲインに寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:37:41 GMT)
Promptable Game Models: Text-Guided Game Simulation via Masked Diffusion
Models [68.9] ニューラルビデオゲームシミュレータのためのPGM(Promptable Game Model)を提案する。
ユーザーは高レベルのアクションシーケンスと低レベルのアクションシーケンスでゲームを実行することができる。
私たちのPGMは、エージェントの目標をプロンプトの形で指定することで、ディレクターのモードをアンロックします。
提案手法は,既存のニューラルビデオゲームシミュレータのレンダリング品質を著しく上回り,現在の最先端の能力を超えたアプリケーションをアンロックする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:14:44 GMT)
Dual Associated Encoder for Face Restoration [68.5] 低品質(LQ)画像から顔の詳細を復元するために,DAEFRという新しいデュアルブランチフレームワークを提案する。
提案手法では,LQ入力から重要な情報を抽出する補助的なLQ分岐を導入する。
合成と実世界の両方のデータセットに対するDAEFRの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:07:12 GMT)
DiffuMask: Synthesizing Images with Pixel-level Annotations for Semantic
Segmentation Using Diffusion Models [68.2] 本研究では,オフザシェルフ安定拡散モデルにより生成された合成画像の正確なセマンティックマスクを自動で取得できることを示す。
我々のアプローチはDiffuMaskと呼ばれ、テキストと画像間の相互注意マップの可能性を利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:35:44 GMT)
Hierarchical Prompts for Rehearsal-free Continual Learning [67.4] 継続的な学習は、過去のタスク知識の忘れを軽減しつつ、現在のタスク知識を統合する能力をモデルに装備する。
プロンプトチューニングによってインスパイアされたプロンプトベースのメソッドは、凍結したバックボーンを維持し、わずかに学習可能なプロンプトでトレーニングする。
本稿では,H-Prompts(H-Prompts)と呼ばれる連続学習のための新しいリハーサルフリーパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:59:44 GMT)
MVBench: A Comprehensive Multi-modal Video Understanding Benchmark [64.8] 本稿では、MVBenchという総合的なマルチモーダルビデオ理解ベンチマークを紹介する。
まず、これらの時間的タスクを定義するための新しい静的-動的手法を提案する。
そして,タスク定義に従って,公開ビデオアノテーションを複数選択QAに自動的に変換し,各タスクを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:36:52 GMT)
Instructional Fingerprinting of Large Language Models [61.2] 本稿では,非常に軽量なインストラクションチューニングの一形態として,Large Language Model (LLM) の指紋認証に関する実験的検討を行う。
11個の LLM 実験の結果,このアプローチは軽量であり,モデルの正常な挙動には影響しないことがわかった。
また、パブリッシャーの誇張を防ぎ、指紋の推測やパラメータ効率のトレーニングに対する堅牢性を維持し、MITライセンスのような多段階の指紋認証をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:51:45 GMT)
Efficient local linearity regularization to overcome catastrophic
overfitting [59.5] 単段階逆行訓練におけるカタストロフィックオーバーフィッティング(CO)は、逆行性テスト精度(最大0%まで)の急激な低下をもたらす。
我々は,従来のAT評価においてCOを効果的かつ効率的に緩和するために,ELLEと呼ばれる正規化項を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:55:26 GMT)
Double-Bounded Optimal Transport for Advanced Clustering and
Classification [58.2] 本稿では,2つの境界内での目標分布の制限を前提としたDB-OT(Douubly bounded Optimal Transport)を提案する。
提案手法は,テスト段階における改良された推論方式により,良好な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:43:01 GMT)
Data Attribution for Diffusion Models: Timestep-induced Bias in
Influence Estimation [58.2] 拡散モデルは、以前の文脈における瞬間的な入出力関係ではなく、一連のタイムステップで操作する。
本稿では、この時間的ダイナミクスを取り入れた拡散トラクInについて、サンプルの損失勾配ノルムが時間ステップに大きく依存していることを確認する。
そこで我々はDiffusion-ReTracを再正規化適応として導入し、興味のあるサンプルを対象にしたトレーニングサンプルの検索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:49:31 GMT)
ColorVideoVDP: A visual difference predictor for image, video and
display distortions [54.3] メトリックは、色調コントラスト感度とチャンネル間のコントラストマスキングという新しい心理物理学モデルに基づいて構築されている。
ディスプレイの観察条件、幾何学的、および測光的特性を考慮に入れている。
一般的なビデオストリーミングの歪みと、AR/VRディスプレイに関連する8つの新しい歪みを予測できるように訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:16:33 GMT)
BEV-MAE: Bird's Eye View Masked Autoencoders for Point Cloud
Pre-training in Autonomous Driving Scenarios [51.3] 自律運転におけるLiDARに基づく3Dオブジェクト検出のための,効率的なマスク付きオートエンコーダ事前学習フレームワークであるBEV-MAEを提案する。
具体的には、3Dエンコーダ学習特徴表現を導くために,鳥の目視(BEV)誘導マスキング戦略を提案する。
学習可能なポイントトークンを導入し、3Dエンコーダの一貫性のある受容的フィールドサイズを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:51:31 GMT)
Jointly Modeling Spatio-Temporal Features of Tactile Signals for Action Classification [50.6] ウェアラブルエレクトロニクスによって収集される触覚信号は、人間の行動のモデリングと理解に不可欠である。
既存の動作分類法では、触覚信号の空間的特徴と時間的特徴を同時に捉えることができない。
S-Temporal Aware Aware Transformer (STAT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:47:57 GMT)
Geometric Prior Guided Feature Representation Learning for Long-Tailed
Classification [49.9] そこで,本論文では,よく表現されたヘッドクラスの特徴分布の幾何学的情報を活用し,モデルにテールクラスの基盤となる分布を学習させる手法を提案する。
パータード機能は、可能な限りテールクラスの基盤となる分布をカバーし、テスト領域におけるモデルの一般化性能を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:16:29 GMT)
UniM-OV3D: Uni-Modality Open-Vocabulary 3D Scene Understanding with
Fine-Grained Feature Representation [48.6] 我々は,UniM-OV3Dという,マルチモーダルなオープン・ボキャブラリ・シーン理解ネットワークを提案する。
ポイントクラウドのグローバル機能とローカル機能をよりよく統合するために、階層的なポイントクラウド機能抽出モジュールを設計する。
キャプションからの粗い点列表現の学習を容易にするために,階層型3Dキャプションペアの利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:13:58 GMT)
Generator Identification for Linear SDEs with Additive and
Multiplicative Noise [48.4] 同定可能性条件は線形SDEを用いた因果推論において重要である。
付加雑音を伴う線形SDEの生成元を特定するのに十分かつ必要な条件を導出する。
導出された識別可能性条件を幾何学的に解釈して理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:35:34 GMT)
Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and
Challenges [46.9] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで大きな成功を収めています。
近年, 1 つの LLM を単一計画や意思決定エージェントとして利用する手法の開発により, 複雑な問題解決や世界シミュレーションにおいて, LLM ベースのマルチエージェントシステムは大きな進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:36:14 GMT)
When Model Meets New Normals: Test-time Adaptation for Unsupervised
Time-series Anomaly Detection [45.6] 時系列異常検出は、観測順序から正規性を学ぶことによって異常な時間ステップを検出する問題を扱う。
本稿では,教師なし時系列異常検出研究における新しい正規問題の有効性を明らかにする。
本稿では、トレンド推定に基づく簡易かつ効果的なテスト時間適応戦略と、推論中の新しい正規性を学習するための自己教師型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:08:28 GMT)
Data-Driven Regret Balancing for Online Model Selection in Bandits [45.2] 帯域フィードバックのある環境における逐次意思決定のためのモデル選択について検討する。
モデル選択は, 後悔バランスによって行われるが, 最近の文献とは異なり, 基本学習者に関する事前知識を前提としない。
我々は、このより野心的な後悔の概念で機能する2つのモデル選択アルゴリズムを設計し、後悔バランスによるモデル選択保証の証明に加えて、疑わしい後悔境界ではなく、実際の後悔を扱うという魅力的な実践的メリットを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:59:53 GMT)
Visual Imitation Learning with Calibrated Contrastive Representation [44.6] AIL(Adversarial Imitation Learning)は、エージェントが低次元の状態と行動で専門家の行動を再現することを可能にする。
本稿では、視覚的AILフレームワークにコントラスト型代表学習を組み込むことにより、シンプルで効果的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:18:30 GMT)
S$^3$M-Net: Joint Learning of Semantic Segmentation and Stereo Matching
for Autonomous Driving [40.3] S$3$M-Netはセマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを同時に行うために開発された新しい共同学習フレームワークである。
S$3$M-Netは、両方のタスク間でRGBイメージから抽出された特徴を共有し、全体的なシーン理解能力が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 06:47:33 GMT)
Self-Supervised Bird's Eye View Motion Prediction with Cross-Modality
Signals [38.2] 密集した鳥の視線(BEV)の動きを自己監督的に学習することは、ロボット工学と自律運転の新たな研究である。
現在の自己監督法は主に点雲間の点対応に依存する。
マルチモダリティデータを活用することで,これらの問題に効果的に対処する,新たなクロスモダリティ自己教師型トレーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:09:49 GMT)
GaussianHead: High-fidelity Head Avatars with Learnable Gaussian
Derivation [37.5] 本稿では, 異方性3次元ガウスモデルを用いて, 動作する人間の頭部をモデル化する枠組みを提案する。
実験では,高忠実度レンダリング,再現における最先端のアプローチ,クロスアイデンティティの再現,新しいビュー合成タスクを実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:50:08 GMT)
GenSim: Generating Robotic Simulation Tasks via Large Language Models [34.8] GenSimは、リッチなシミュレーション環境とエキスパートのデモを自動的に生成することを目指している。
既存のベンチマークを10倍から100以上のタスクに拡張するために、GPT4を使用します。
最小限のsim-to-real適応により、GPT4生成したシミュレーションタスクで事前訓練されたマルチタスクポリシーは、現実世界で目に見えないロングホライゾンタスクへのより強力な転送を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 21:01:12 GMT)
Distributionally Robust Policy Evaluation under General Covariate Shift
in Contextual Bandits [34.5] 本稿では,オフライン政策評価の信頼性を高めるための分散ロバストな手法を提案する。
本手法は, 状況と政策分布の両面での相違点が存在する場合に, 堅牢な政策評価結果を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:42:06 GMT)
Multi-View Neural 3D Reconstruction of Micro-/Nanostructures with Atomic
Force Microscopy [34.2] 原子間力顕微鏡(MVN-AFM)を用いたマルチビューニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。
MVN-AFMは反復法を用いてマルチビューデータを調整し、AFMアーティファクトを同時に除去する。
実験により、MVN-AFMは生のAFM画像に存在する人工物を効果的に除去し、様々なミクロ・ナノ構造を再構築することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:46:04 GMT)
DeRDaVa: Deletion-Robust Data Valuation for Machine Learning [33.8] データアセスメントフレームワークであるDeRDaVaを前もって使用して、予測データ削除後のロバストなモデルパフォーマンスの保存に対する各データソースの貢献を評価することを提案する。
DeRDaVaは効率よく近似でき、削除される可能性の低いデータに高い値を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:45:29 GMT)
Congestion-aware Distributed Task Offloading in Wireless Multi-hop
Networks Using Graph Neural Networks [33.8] 既存のオフロード方式は主にモバイルデバイスとサーバに焦点を当て、複数のモバイルデバイスからのタスクによるネットワークの混雑を無視する。
本稿では,グラフベース機械学習を用いて分散グリードフレームワークを増強し,分散タスクオフロード方式を提案する。
提案手法は,コンテキストに依存しないベースライン下での混雑や不安定な待ち行列の低減に有効であるとともに,ローカルコンピューティングによる実行遅延の改善にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:39:12 GMT)
Animal3D: A Comprehensive Dataset of 3D Animal Pose and Shape [32.1] 哺乳類の3Dポーズと形状推定のための包括的データセットであるAnimal3Dを提案する。
動物3Dは、40種の哺乳類から収集された3379枚の画像、26個のキーポイントの高品質なアノテーション、特にSMALモデルのポーズと形状パラメータで構成されている。
The Animal3D data based on the Animal3D dataset, we benchmark representative shape and pose Estimation model at (1) 教師付き学習, (2) 合成画像から実写への変換, 3) 微調整された人間のポーズと形状推定モデル。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:55:06 GMT)
Wavelet Networks: Scale-Translation Equivariant Learning From Raw
Time-Series [31.7] スケール変換同変写像はウェーブレット変換と強い類似性を持っている。
この類似性に着想を得て、我々のネットワークをウェーブレットネットワークと呼び、ネストした非線形ウェーブレットのような時間周波数変換を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:58:49 GMT)
MaskDiff: Modeling Mask Distribution with Diffusion Probabilistic Model
for Few-Shot Instance Segmentation [31.6] 少数ショットのインスタンスセグメンテーションは、数ショットの学習パラダイムをインスタンスセグメンテーションタスクに拡張する。
従来のアプローチでは、ポイント推定と呼ばれるプロトタイプ学習を通じてその課題に対処しようと試みてきた。
本稿では,二項マスクの条件分布をモデル化したMaskDiffという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:04:32 GMT)
MedLM: Exploring Language Models for Medical Question Answering Systems [29.1] 大きな言語モデル(LLM)とその高度な生成能力は、様々なNLPタスクにおいて有望であることを示している。
本研究の目的は,医療用Q&Aにおける一般用および医療用蒸留機の性能を比較することである。
この知見は、医学領域における特定の用途における異なるLMの適合性に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:37:47 GMT)
Quantum State Tomography for Matrix Product Density Operators [28.8] 実験的測定から量子状態の再構成は、量子デバイスの検証とベンチマークに不可欠である。
ノイズや中間スケールの量子コンピュータによって生成される状態のような多くの物理量子状態は通常、構造化される。
圧縮センシングのツールと経験過程の理論を用いて,MPOの安定回復の理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 17:21:39 GMT)
Enhancing Visibility in Nighttime Haze Images Using Guided APSF and
Gradient Adaptive Convolution [28.7] 既存の夜間の脱暖法は、光や低照度の条件を扱うのにしばしば苦労する。
本稿では、光を抑え、低照度領域を高めることにより、夜間のハゼ画像からの視認性を高める。
GTA5夜間ヘイズデータセットでは,PSNRが30.38dBとなり,最先端の手法よりも13%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:27:31 GMT)
Understanding the Security Risks of Decentralized Exchanges by Uncovering Unfair Trades in the Wild [28.6] DEX(decentralized Exchange)は、ブロックチェーン上の分散金融(DeFi)アプリケーションの著名なクラスである。
本稿では,DECサービスにおける不公平な取引を明らかにするための,最初の大規模実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 17:25:57 GMT)
Quantum Architecture Search with Unsupervised Representation Learning [27.0] 量子アーキテクチャ探索(QAS)のための教師なし表現学習のためのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、多数のラベル付き量子回路の必要性を排除し、予測不要である。
その結果,本フレームワークは,検索回数の限られた範囲で,より効率的に高い性能の候補回路を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:53:17 GMT)
Deep Tiny Network for Recognition-Oriented Face Image Quality Assessment [26.8] 多くの顔認識(FR)のシナリオでは、顔画像は大きな変分を含むシーケンスから取得される。
本稿では、画像品質評価(IQA)とFRを直接リンクするFRの非参照画像品質評価を行う。
提案した品質測定に基づいて,データから品質予測関数を学習する深層顔品質ネットワーク(tinyFQnet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 10:54:55 GMT)
Open the Black Box: Step-based Policy Updates for Temporally-Correlated
Episodic Reinforcement Learning [26.3] 本稿では,新たなERLアルゴリズムであるTemporally-Correlated Episodic RL(TCE)を導入する。
TCEは最近のERL手法に匹敵する性能を保ちながら、最先端(SoTA)ステップベースのRLのようなデータ効率を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:24:24 GMT)
LLMRA: Multi-modal Large Language Model based Restoration Assistant [25.5] 本稿では,このギャップに対処するシンプルなMLLMベースの画像復元フレームワークを提案する。
我々はMLLMの印象的な機能を利用して、ユニバーサル画像復元のための劣化情報を得る。
本手法は,MLLMからの画像劣化に先立ち,入力された低品質画像と復元された高画質画像の低レベル属性記述を同時に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:50:19 GMT)
Transfer learning for atomistic simulations using GNNs and kernel mean
embeddings [24.6] 本稿では, グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて, カーネル平均埋め込みとともに, 化学環境を表現するトランスファー学習アルゴリズムを提案する。
我々は,複雑性を増大させる一連の現実的なデータセットに対して,我々のアプローチを検証し,優れた一般化と伝達可能性性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:16:30 GMT)
Language Models as Hierarchy Encoders [24.1] 階層変換器エンコーダ (HiTs) として再学習トランスフォーマーエンコーダを用いたLMを提案する。
本手法は, 埋込次元に適応する曲率を持つポアンカー球内に, 予め学習したLMの出力埋め込み空間を定めている。
我々は,Hitsを事前学習および微調整のLMに対して評価し,過渡的推論のシミュレーション,仮定の予測,階層間の知識の伝達に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:29:12 GMT)
MolTailor: Tailoring Chemical Molecular Representation to Specific Tasks
via Text Prompts [22.8] 現在、深層学習は薬物発見に広く使われており、大幅な加速とコスト削減を提供している。
分子表現は、様々な下流の応用を可能にするために、分子特性を予測するために不可欠である。
本稿では,言語モデルをエージェントとして扱い,分子プレトレーニングモデルを知識ベースとして扱う新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:54:45 GMT)
In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A
Survey [22.4] インコンテクスト学習者(ICL)は入力コンテキストでのデモを少しだけ行うだけで、新しいタスクに適応できる。
最近の開発では、固定された一連のデモを使う代わりに、各入力クエリに合わせたデモを検索する。
本稿では,検索モデル,検索訓練手順,推論アルゴリズムの異なる設計選択について論じ,比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:34:42 GMT)
LR-CNN: Lightweight Row-centric Convolutional Neural Network Training
for Memory Reduction [21.4] 多層構造を持つ畳み込みニューラルネットワークは急速に進歩している。
現在の取り組みは、追加のハードウェアコストによる外部補助ソリューションによるボトルネックの緩和と、潜在的な精度のペナルティによる内部修正によって緩和されている。
従来のレイヤ・バイ・レイヤ(カラム)データフロールールを破ります。現在では,すべての畳み込みレイヤを通じて,新たな操作が行に再編成されています。
この軽量な設計により、ほとんどの中間データを精度を損なうことなく取り除くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:19:13 GMT)
PepHarmony: A Multi-View Contrastive Learning Framework for Integrated
Sequence and Structure-Based Peptide Encoding [21.1] 本研究は、配列に基づくペプチド符号化タスクのための、新しいマルチビューコントラスト学習フレームワークであるPepHarmonyを紹介する。
タンパク質データバンク(PDB)とAlphaFoldデータベースから、幅広いペプチド配列と構造を含むデータセットを慎重に選択する。
実験データではペプハーモニーのペプチド配列と構造の間の複雑な関係を捉える能力が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:16:53 GMT)
SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners [20.8] 自己教師型マスケ自動エンコーダ(MAE)は、その印象的な表現学習能力に対して前例のない注目を集めている。
本稿では、教師付き分類分岐を追加することにより、完全に教師付き設定まで拡張する。
提案されたSupervised MAE (SupMAE) は、すべてのイメージパッチを使用する標準的な教師付き事前トレーニングとは異なり、分類のための画像パッチの可視サブセットのみを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:12:04 GMT)
General Flow as Foundation Affordance for Scalable Robot Learning [19.2] 大規模RGBD人間のビデオデータセットから直接、言語条件付き予測モデルを開発する。
提案手法は,18のタスクを6シーンでカバーし,人間とロボットのスキル伝達において81%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:39:11 GMT)
ProLex: A Benchmark for Language Proficiency-oriented Lexical
Substitution [18.2] 我々は,新しいタスク,言語習熟度指向の語彙置換を提案する。
また、適切な代替品を生成するシステムの能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるProLexを紹介する。
我々の最良モデルであるLlama2-13Bモデルは、タスク固有の合成データを微調整し、平均3.2%のFスコアでChatGPTを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:58:31 GMT)
SEBERTNets: Sequence Enhanced BERT Networks for Event Entity Extraction
Tasks Oriented to the Finance Field [18.0] 本稿では、BERTの利点を継承し、シーケンシャルセマンティック情報をキャプチャしながら、Sequence Enhanced BERT Networks (SEBERTNets, 略してSEBERTNets)を提案する。
さらに,リコメンデーションシステムによって動機付けられたHSEBERTネットワーク(Hybrid Sequence Enhanced BERT Networks,略称HSEBERTNets)を提案する。
実験の結果,SEBERTNetsのF1スコアは1段目で0.905であり,HSEBERTNetsのF1スコアは1段目で0.934であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 06:10:03 GMT)
Tight Verification of Probabilistic Robustness in Bayesian Neural
Networks [17.5] ベイズニューラルネットワーク(BNN)の確率論的ロバスト性に関する厳密な保証を計算するための2つのアルゴリズムを導入する。
提案アルゴリズムは,反復的拡張とネットワークの勾配を用いて,パラメータの空間を安全に探索する。
アルゴリズムがSoAよりも厳密なバウンダリを計算できることの証明に加えて、標準ベンチマーク上でのSoAに対するアルゴリズムの評価も行っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:41:32 GMT)
Estimating the Usefulness of Clarifying Questions and Answers for
Conversational Search [17.0] 本稿では,質問を明確化するための回答処理手法を提案する。
具体的には,利用者が提示した質問と回答の提示による有用性を評価するための分類器を提案する。
その結果, 強い非混合開始基線よりも顕著な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:04:30 GMT)
Towards Reliable and Factual Response Generation: Detecting Unanswerable
Questions in Information-Seeking Conversations [17.0] 生成的AIモデルは、そのようなシステムに対するユーザの信頼を損なう可能性のある幻覚の課題に直面します。
本稿では,まずコーパス内の関連するパスを識別し,最後にシステム応答にまとめる2段階のプロセスとして,会話情報探索の問題にアプローチする。
具体的には,文レベル分類器を用いて解答の有無を判定し,これらの予測を文レベルに集約し,最後に最終解答可能性推定値に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 10:15:36 GMT)
The Manifold Scattering Transform for High-Dimensional Point Cloud Data [16.5] 本稿では,自然システムにおけるデータセットへの多様体散乱変換の実装のための実践的スキームを提案する。
本手法は信号の分類や多様体の分類に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:03:15 GMT)
Back-stepping Experience Replay with Application to Model-free
Reinforcement Learning for a Soft Snake Robot [16.4] Back-stepping Experience Replay (BER)は、任意の外部強化学習アルゴリズムと互換性がある。
柔らかいヘビロボットの移動とナビゲーションのためのモデルレスRLアプローチにおけるBERの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:17:16 GMT)
Teaching Code LLMs to Use Autocompletion Tools in Repository-Level Code
Generation [16.2] ToolGenは、自動補完ツールをコードLLM生成プロセスに統合するアプローチである。
オフラインフェーズでは、ToolGenは特定のコードコーパス内の機能を特別なマークトークンで拡張し、自動補完ツールを起動する位置を示す。
オンラインフェーズでは、ToolGenは、微調整LDMを使用してトークンを段階的に予測することで、関数を反復的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 08:41:09 GMT)
PDE Generalization of In-Context Operator Networks: A Study on 1D Scalar
Nonlinear Conservation Laws [15.6] In-context演算子学習とそれに対応するモデル In-Context演算子ネットワークは、これらの質問の最初の探索を表している。
我々は, 1 つの ICON モデルが, 異なる進路を持つ異なる方程式に対して, 前進および逆予測を行うことができることを示す。
また、関数や方程式をICONの機能範囲に変換することで、ICONモデルが対処できる問題の範囲を広げる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:08:20 GMT)
DePT: Decomposed Prompt Tuning for Parameter-Efficient Fine-tuning [15.0] ソフトプロンプトを短いソフトプロンプトと2つの異なる学習率で最適化された低ランク行列に分解するDePTを提案する。
DePTは、いくつかのシナリオにおいて、完全な微調整ベースラインを含む最先端のPEFTアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:38:20 GMT)
CLID: Controlled-Length Image Descriptions with Limited Data [14.9] 本稿では,字幕の長さ,すなわち簡潔で簡潔な記述,あるいは長くて詳細な記述の制御に焦点を当てる。
既存の画像キャプションデータセットにはほとんど短いキャプションが含まれているため、長いキャプションを生成するのは難しい。
長いトレーニング例の不足に対処するため,様々な長さの自己生成キャプションでデータセットを充実させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:13:31 GMT)
Understanding the Generalization Benefits of Late Learning Rate Decay [14.5] ニューラルネットワークにおけるトレーニングとテスト損失の関係を示す。
本稿では、実際のニューラルネットワークで観測された損失景観を反映した非線形モデルを提案する。
学習率の高い拡張フェーズが、トレーニング損失の最小限の標準解に向けて、我々のモデルを導いてくれることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 21:11:09 GMT)
Using Large Language Model for End-to-End Chinese ASR and NER [14.2] 本稿では,クロスアテンションによる音声特徴を組み込んだエンコーダ・デコーダアーキテクチャを提案する。
本稿では,中国語の自動音声認識(ASR)と名前認識(NER)の2つの手法を比較した。
実験の結果,エンコーダ-デコーダアーキテクチャは短いコンテキストでデコーダのみのアーキテクチャよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:15:05 GMT)
Grayscale Image Colorization with GAN and CycleGAN in Different Image
Domain [14.2] 我々は、GANベースの着色モデルを再現し、その変種の一つを実験する。
また、CycleGANに基づくモデルを提案し、これらの手法を様々なデータセット上で実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 08:18:45 GMT)
Towards Identifiable Unsupervised Domain Translation: A Diversified
Distribution Matching Approach [14.0] 教師なしドメイン翻訳(UDT)は、高レベルの意味論を変えることなく、あるドメインから別のドメインへサンプルを変換する関数を見つけることを目的としている。
本研究は、中核的識別可能性調査を掘り下げ、MPA除去理論を導入する。
この理論は, 補助変数誘導サブセット上の分布マッチングを用いたUDT学習者へ導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:27:25 GMT)
What Are We Optimizing For? A Human-centric Evaluation Of Deep
Learning-based Recommender Systems [13.8] レコメンデータシステム(RecSys)のディープラーニングモデルは、ユーザの好みを予測する際、顕著な精度で認識されている。
我々は,推薦の質を評価するために7つの多様な指標を組み込んだ,堅牢な人間中心評価フレームワークを開発した。
評価データセットは、オフラインベンチマークデータと、実際の445ユーザから収集した個人化されたオンラインレコメンデーションフィードバックの両方から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:56:57 GMT)
Adversarial Augmentation Training Makes Action Recognition Models More
Robust to Realistic Video Distribution Shifts [13.8] アクション認識モデルは、トレーニングデータとテストデータの間の自然な分散シフトに直面したとき、堅牢性を欠くことが多い。
そこで本研究では,そのような分布格差に対するモデルレジリエンスを評価するための2つの新しい評価手法を提案する。
提案手法は,3つの動作認識モデルにまたがるベースラインよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 05:50:39 GMT)
On the Nystrom Approximation for Preconditioning in Kernel Machines [13.1] スペクトルプレコンディショナーのナイストローム近似は計算と保存がより安価であることを示し、実用化に成功している。
具体的には、対数サイズのサンプルにより、Nystromをベースとした近似プレコンディショナーが、正確なプリコンディショナーと同様に、勾配降下を加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:13:24 GMT)
MapChange: Enhancing Semantic Change Detection with Temporal-Invariant
Historical Maps Based on Deep Triplet Network [12.5] MapChangeは、時間不変の歴史的地図データを現代の高解像度画像と同期させるパラダイムである。
このフレームワークは、2つの公開データセットの包括的なテストを通じて実証的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:30:02 GMT)
Level spacing distribution of localized phases induced by quasiperiodic
potentials [12.3] 我々は、ポアソン統計から逸脱した準周期局在位相のレベル間隔分布を解析的に得る。
本研究は,準周期系におけるレベル統計の再評価に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:53:32 GMT)
Epilepsy Seizure Detection and Prediction using an Approximate Spiking
Convolutional Transformer [12.2] 本稿では, てんかん発作セグメントを検出し, 予測するために, ニューロモルフィック・スパイキング・コンボリューション・トランス (Spking Convolutional Transformer) を提案する。
ボストン小児病院-MIT(CHB-MIT)脳波データセットを用いたスパイキング・コンフォーマーモデルによる評価結果について報告する。
生の脳波データを入力として使用することにより、提案されたスパイキングコンフォーマーの平均感度は94.9%、特異度は99.3%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:23:56 GMT)
What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A
Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement [12.1] 特定の局所的に接続されたニューラルネットワークは、データ分布が低い量子エンタングルメントを許容している場合に限り、データ分布を正確に予測できることを示す。
我々は、局所的に接続されたニューラルネットワークに対するデータ分布の適合性を高めるための前処理手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 06:00:24 GMT)
PatchAD: Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection [12.1] 異常検出は時系列分析の重要な側面であり、時系列サンプル中の異常事象を識別することを目的としている。
それまでの研究は主に復元に基づくアプローチに依存し、モデルの表現能力を制限していた。
本研究では,新しいマルチスケールパッチベースのMixerアーキテクチャであるPatchADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:35:31 GMT)
Engineering LaCAM$^\ast$: Towards Real-Time, Large-Scale, and
Near-Optimal Multi-Agent Pathfinding [12.0] 本稿では,最近提案されたLaCAM*アルゴリズムの改良を通じて,リアルタイム,大規模,準最適マルチエージェントパスフィンディング(MAPF)の課題に対処する。
LaCAM*はスケーラブルな検索ベースのアルゴリズムであり、累積遷移コストに対する最適解の最終的な発見を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:40:07 GMT)
Gated Cross-Attention Network for Depth Completion [11.2] 色と深度の特徴の融合は、現在、深度推定の分野における重要な課題である。
我々は、ゲーティング機構を介して信頼性を伝播する効率的なGated Cross-Attention Networkを設計する。
我々は、AsyncHyperBandSchedulerスケジューラとHyperOptSearchアルゴリズムでRay Tuneメカニズムを使用して、モジュールイテレーションの最適な回数を自動的に検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:27:06 GMT)
Continuous Field Reconstruction from Sparse Observations with Implicit
Neural Networks [11.1] この研究は、暗黙の神経表現を用いて物理場の連続的な表現を学ぶ新しいアプローチを示す。
実験により,提案手法は最近のINR法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:18:29 GMT)
Multi-Agent Generative Adversarial Interactive Self-Imitation Learning
for AUV Formation Control and Obstacle Avoidance [10.8] 本稿では,MAGAILアルゴリズムをベースとして,マルチエージェント・ジェネレーティブな対話型自己アニメーション学習(MAGAISIL)を提案する。
マルチAUV生成制御と障害物回避タスクによる実験結果から,MAGAISILを用いて訓練したAUVが,提案した準最適専門家による実験を超越できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:01:00 GMT)
Quantum Circuit Simulation with Fast Tensor Decision Diagram [10.2] テンソル決定図を利用してオーバヘッドを排除し,大幅な高速化を実現する,新たなオープンソースフレームワークを提案する。
本稿では,テンソル決定ダイアグラム演算のための線形複雑度ランク単純化アルゴリズム,テトリス,エッジ中心データ構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:24:29 GMT)
A Multivocal Literature Review on the Benefits and Limitations of
Automated Machine Learning Tools [9.7] 我々は多言語文献レビューを行い、学術文献から54の資料と、AutoMLの利点と限界について報告した灰色文献から108の資料を同定した。
メリットについては、AutoMLツールがMLの中核ステップの合理化に役立つ点を強調します。
AutoMLの普及の障害となるいくつかの制限を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:39:39 GMT)
Limits of Actor-Critic Algorithms for Decision Tree Policies Learning in
IBMDPs [9.6] AIモデルの解釈可能性により、ユーザーの安全チェックがそのようなAIの信頼を構築することができる。
決定木(DT)は、学習したモデルをグローバルに見て、どの入力の特徴が決定に重要なのかを透過的に明らかにします。
近年の強化学習フレームワークは,深いRLを用いてDTの空間を探索するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:07:27 GMT)
Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance [9.5] 量子機械学習の分野で登場した様々な概念について、包括的で偏見のないレビューを提供する。
本稿では,量子機械学習に関連する基本概念,アルゴリズム,統計的学習理論について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:19:16 GMT)
Predicting Age from White Matter Diffusivity with Residual Learning [8.8] 拡散テンソルイメージング(DTI)は、脳白質内の加齢に伴う微細構造変化を特定するのに有効であることが証明されている。
通常の白色物質による加齢変化を捉えるために,白色物質比年齢推定法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:04:28 GMT)
Enhancing the vision-language foundation model with key semantic
knowledge-emphasized report refinement [8.7] 本稿では,キーセマンティックな知識強調レポート改善手法を提案することで,新しい視覚言語表現学習フレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、微調整とゼロショットの両方において、最先端の7つの手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:57:04 GMT)
GitBug-Actions: Building Reproducible Bug-Fix Benchmarks with GitHub
Actions [8.5] GitBug-Actionsは、最新の完全に再現可能なバグフィックスでバグフィックスベンチマークを構築するための新しいツールです。
GitBug-Actionsは、最も人気のあるCIプラットフォームであるGitHub Actionsに依存してバグフィックスを検出する。
ツールチェーンを実証するために、GitBug-Actionsをデプロイして、概念実証Goバグフィックスベンチマークを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:01:33 GMT)
Towards Hierarchical Spoken Language Dysfluency Modeling [8.5] 言語障害モデリングは、言語療法と言語学習の両方においてボトルネックとなる。
UDMの階層的拡張であるH-UDM(Hierarchical Unconstrained Disfluency Modeling)アプローチを提案する。
実験結果から,提案手法の有効性と信頼性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 06:51:25 GMT)
Self-sustaining Software Systems (S4): Towards Improved Interpretability
and Adaptation [8.3] システムの複雑さは解釈可能性に挑戦し、動的変化に対する自律的な応答を必要とする。
2つの主要な研究分野は、進化型コンピューティングと自律型コンピューティングである。
本稿では,自己維持型ソフトウェアシステム(S4)という,解釈可能かつ適応可能なソフトウェアシステムのための新しい概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:07:34 GMT)
Learning to Generalize over Subpartitions for Heterogeneity-aware Domain
Adaptive Nuclei Segmentation [8.3] 画像レベルとインスタンスレベルの両方でドメイン不変の特徴表現を取得するために,2段階のアンタングルメントフレームワークを提案する。
合成画像における核の過剰発生と変形を防止するために, 二重分岐型核形状と構造保存モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 08:51:37 GMT)
Tempo: Confidentiality Preservation in Cloud-Based Neural Network
Training [8.2] クラウドディープラーニングプラットフォームは、計算リソースが不足している顧客に対して、費用対効果の高いディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングを提供する。
近年、研究者は、CPU信頼実行環境(TEE)を活用して、ディープラーニングにおけるデータのプライバシ保護を模索している。
本稿では、TEEと分散GPUと連携するクラウドベースの初のディープラーニングシステムであるTempoについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:57:04 GMT)
Bayesian Matrix Decomposition and Applications [8.0] 本書の唯一の目的は、ベイズ行列分解における概念と数学的ツールを自己完結的に紹介することである。
この控えめな背景以外は、開発は自己完結しており、厳密な証明が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:58:48 GMT)
Code Simulation Challenges for Large Language Models [7.6] 本稿では,Large Language Models (LLM) がコンピュータコードやアルゴリズムの実行をシミュレートできる範囲について検討する。
このような単純なプログラムであっても,現在のLLMは性能が劣っていることを示す。
本稿では,コード実行行を行単位でシミュレートする新しいプロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:15:30 GMT)
Constrained Reinforcement Learning for Adaptive Controller Synchronization in Distributed SDN [7.3] この研究は、AR/VRタスクのオフロードにおいて、高いレイテンシ閾値を保証するために、価値ベースとポリシーベースの手法の両方を含む深層強化学習(DRL)技術を検討することに焦点を当てる。
評価結果は,レイテンシやロードバランシングといった個々のネットワークメトリクスを最適化する上で,値ベースの手法が優れているのに対して,ポリシベースのアプローチは,突然のネットワーク変更や再構成に適応する上で,ロバスト性が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 21:57:22 GMT)
CheX-GPT: Harnessing Large Language Models for Enhanced Chest X-ray
Report Labeling [7.2] 自由テキストラジオロジーレポートは、様々な医療タスクのための豊富なデータソースを提示するが、これらのテキストを効果的にラベル付けすることは依然として困難である。
従来のルールベースのラベリング手法は、様々な自由テキストパターンのニュアンスを捉えていない。
1)慎重に設計したプロンプトを用いて,GPTの潜在ラベリングの可能性を示すこと,2)GPTよりも高速かつ効率的に動作するBERTベースのラベリングCheX-GPTをトレーニングすること,3)ラベリングのパフォーマンスをベンチマークするために,公開のエキスパートアノテートテストセットMIMIC-500を導入したこと,の3つが主な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:30:20 GMT)
TetraLoss: Improving the Robustness of Face Recognition against Morphing
Attacks [7.1] 顔認識システムは、高セキュリティアプリケーションに広くデプロイされている。
フェースモーフィングのようなデジタル操作は、顔認識システムにセキュリティ上の脅威をもたらす。
本稿では,ディープラーニングに基づく顔認識システムを,顔形態攻撃に対してより堅牢なものに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） (Sun, 21 Jan 2024 21:04:05 GMT)
Extracting double-quantum coherence in two-dimensional electronic
spectroscopy under pump-probe geometry [7.0] 2次元電子分光法(2DES)は異なる測地で実装できる。
ポンププローブ形状は、2つのビームのみを重畳し、位相周期を減少させるという利点がある。
パルス列を設計したポンププローブ形状下での2DES実験手法と2Qコヒーレンスを抽出する信号処理法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 06:18:11 GMT)
Learning to Maximize Gains From Trade in Small Markets [7.0] 両面市場(ダブルオークション)をインセンティブの整合性と予算バランスの制約の下で設計する問題について検討する。
この結果は,1つの売り手と2つの買い手の間でも相関した値の分布の場合の一般的な不可能性である。
2つ目は、独立分布の場合、1つの売り手と2つの買い手のための効率的な学習アルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:57:12 GMT)
Swap Agnostic Learning, or Characterizing Omniprediction via
Multicalibration [6.9] 我々は,Swap Agnostic Learningを導入し,研究する。
敵の強みにも拘わらず,あらゆる凸損失に対するスワップ・アグノスティック・ラーニングの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:53:33 GMT)
Robust Evaluation Measures for Evaluating Social Biases in Masked
Language Models [6.7] ステレオタイプおよびアンチステレオタイプスコアの分布評価尺度を構築した。
提案手法は, これまでに提案した手法よりもはるかに頑健で解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 21:21:51 GMT)
ChaCha: Leveraging Large Language Models to Prompt Children to Share
Their Emotions about Personal Events [6.5] ChaChaは、子供たちに個人的な出来事と関連する感情を共有することを奨励し、指導する。
ChaChaはステートマシンと大きな言語モデル(LLM)を組み合わせて対話をトラックする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:30:35 GMT)
Machine-Learned Atomic Cluster Expansion Potentials for Fast and
Quantum-Accurate Thermal Simulations of Wurtzite AlN [6.5] We developed a machine learning interatomic potential for modelling the phonon transport properties of w-AlN。
ACEポテンシャルの予測力は、w-AlNの幅広い性質で示される。
我々は,w-AlNの熱伝導率とフォノン特性に及ぼす二軸ひずみの影響を解明するポテンシャルを用いた格子動力学解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 18:38:24 GMT)
AttentionLego: An Open-Source Building Block For Spatially-Scalable
Large Language Model Accelerator With Processing-In-Memory Technology [6.4] 自己注意はトランスフォーマーベース大規模言語モデル(LLM)の中で最も支配的なサブ構造である
この研究は空間展開可能なLLMプロセッサを構築するための基本的なビルディングブロックとして、完全にカスタマイズされたバニラ自己アテンションアクセラレータであるAttentionLegoを開発した。
AttentionLegoは、Processing-In-Memory (PIM)技術を取り入れた、完全にカスタマイズされたデジタルロジックの基本的な実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 10:48:08 GMT)
Emergent Dominance Hierarchies in Reinforcement Learning Agents [5.8] 人工エージェントの集団は、新しい集団に支配階層を発明し、学習し、強制し、伝達することができることを示す。
支配的な階層構造は、鶏、マウス、魚、その他の種で研究されるものと類似した構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:59:45 GMT)
FedDRL: A Trustworthy Federated Learning Model Fusion Method Based on
Staged Reinforcement Learning [5.6] 2段階のアプローチに基づく強化学習を用いたモデル融合手法であるFedDRLを提案する。
最初の段階では、我々の手法は悪意あるモデルをフィルタリングし、信頼されたクライアントモデルを選択してモデル融合に参加する。
第2段階では、FedDRLアルゴリズムは信頼されたクライアントモデルの重みを適応的に調整し、最適なグローバルモデルを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:09:35 GMT)
Toward Sufficient Spatial-Frequency Interaction for Gradient-aware
Underwater Image Enhancement [5.6] 本研究では,空間周波数相互作用と勾配図に基づく新しい水中画像強調(UIE)フレームワークを開発する。
2つの実世界の水中画像データセットによる実験結果から,本手法が水中画像の強化に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:32:04 GMT)
Causal Generative Explainers using Counterfactual Inference: A Case
Study on the Morpho-MNIST Dataset [5.5] 本稿では,視覚的特徴と因果的要因の影響を研究するために,生成的対実的推論手法を提案する。
我々は,OmnixAIオープンソースツールキットの視覚的説明手法を用いて,提案手法との比較を行った。
このことから,本手法は因果的データセットの解釈に極めて適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:07:48 GMT)
CaBuAr: California Burned Areas dataset for delineation [5.4] 本稿では, 焼成領域のデライン化問題に対処する新しいオープンデータセットを提案する。
センチネル2号L2Aは、2015年からカリフォルニア州で森林火災が発生している。
データセットとともに、スペクトルインデックス分析、SegFormer、U-Netモデルに基づく3つの異なるベースラインをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:22:15 GMT)
MoMA: Model-based Mirror Ascent for Offline Reinforcement Learning [5.4] オフラインデータの部分的カバレッジ下での一般関数近似を用いたモデルベースミラー昇華アルゴリズムであるMoMAを開発した。
MoMAは、制限のない政策クラスを採用することで、既存の文学と差別化している。
MoMAの有効性は数値的な研究によって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 03:11:50 GMT)
$\texttt{immrax}$: A Parallelizable and Differentiable Toolbox for
Interval Analysis and Mixed Monotone Reachability in JAX [5.4] 計算フレームワークJAXで完全に構成可能なPythonの関数変換として,区間解析と混合単調区間到達可能性解析を実装した。
結果のツールボックスは、Just-In-Time Compilationによる計算効率、高速並列計算のためのGPUアクセラレーション、自動微分可能性など、JAXからいくつかの重要な機能を継承している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:01:34 GMT)
Thermal Image Calibration and Correction using Unpaired Cycle-Consistent
Adversarial Networks [5.3] 無人航空機(UAV)は、山火事の監視に柔軟で費用対効果の高いソリューションを提供する。
空中画像を用いた山火事の検出・評価のためのディープラーニングモデルの開発の進展は、既存のデータセットの可用性、サイズ、品質に制限されている。
本稿では,現在の山火事データセットの品質向上をめざして,カメラ技術の進歩に対応するソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:10:02 GMT)
Cubic* criticality emerging from quantum loop model on triangular
lattice [5.3] 量子ループと二量体モデル(英語版)は、局所的な制約を伴う相関系のアーキティパルな例である。
これらの解は、統計場理論と量子場理論、およびライドバーグ原子配列と量子モワール材料における急速に成長する実験に即時関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 10:28:17 GMT)
Cone-Restricted Information Theory [5.1] 量子情報理論のどの結果が正の半定円錐に依存し、一般化できるかを示す。
拡張条件のmin-entropyについて並列解析を行った。
これにより、k-超陽性チャネルの概念を超陽性チャネルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:34:00 GMT)
A Survey on African Computer Vision Datasets, Topics and Researchers [5.1] 本研究は,アフリカから約63,000冊のScopusをインデクシングしたコンピュータビジョン出版物を網羅的に分析した。
目的は、アフリカにおけるコンピュータビジョンのトピック、データセット、研究者のサーベイを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:50:44 GMT)
Enabling clustering algorithms to detect clusters of varying densities
through scale-invariant data preprocessing [5.1] 本稿では,「サブサンプルのアンサンブル上の平均ランク」と呼ばれる,ランク変換の変種を用いた事前処理により,クラスタリングアルゴリズムがデータの表現に頑健であることを示す。
最も広く使われている3つのクラスタリングアルゴリズムを用いて得られた実験結果から、ARES変換後のクラスタリングがより良く、より一貫性のある結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:51:15 GMT)
Thompson Sampling for Stochastic Bandits with Noisy Contexts: An
Information-Theoretic Regret Analysis [5.1] 本研究では,エージェントが真コンテキストのノイズや破損したバージョンを観測するコンテキスト線形帯域問題について検討する。
我々の目標は、託宣の「近似可能なアクションポリシー」を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 18:57:38 GMT)
Majority or Minority: Data Imbalance Learning Method for Named Entity
Recognition [4.6] 本稿では,多数派あるいは少数派(MoM)学習という,シンプルで効果的な学習手法を提案する。
MoM学習は、基礎的真理が多数派(すなわちOクラス)であるサンプルのみに計算された損失を、従来のMLモデルの損失に組み込む。
マイノリティクラスの性能を犠牲にすることなく,MoM学習がマイノリティクラスの予測性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 08:43:24 GMT)
Quantum Inspired Chaotic Salp Swarm Optimization for Dynamic Optimization [4.4] 我々は量子コンピューティングの原理を統合するQSSOとして知られるSSAの変種について研究する。
カオス演算子は、変化への対応と個々の検索可能性の向上を保証するために量子コンピューティングで使用される。
約束通り、導入されたQCSSOは、DOPのライバルアルゴリズムとして発見される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:59:37 GMT)
How Robust Are Energy-Based Models Trained With Equilibrium Propagation? [4.4] 敵の訓練は、敵の攻撃に対する現在の最先端の防御である。
クリーンな入力に対するモデルの精度を低くし、計算コストも高く、自然騒音に対する堅牢性も低い。
対照的に、エネルギーベースモデル(EBM)は各層から前の層へのフィードバック接続を組み込んでおり、繰り返し発生する深層構造をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 16:55:40 GMT)
The GPU Phase Folding and Deep Learning Method for Detecting Exoplanet
Transits [4.3] GPFCは、低信号対雑音比のトランジット信号を増幅するためにGPU上で並列化された高速な折り畳みアルゴリズムである。
CNNは200万の合成光度曲線をトレーニングし、それぞれの周期で惑星の信号の可能性を示すスコアを報告した。
GPFCは、主要なBox-fitting Least Squares (BLS) 法よりも3桁の速度を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 21:41:32 GMT)
Information-Theoretic State Variable Selection for Reinforcement
Learning [4.2] 本稿では,情報理論的基準であるTransfer Entropy Redundancy Criterion (TERC)を紹介する。
TERCは、トレーニング中に状態変数からアクションに転送されるテクステントロピーがあるかどうかを判断する。
エージェントの最終性能に影響を与えない状態から変数を確実に排除する TERC に基づくアルゴリズムを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:51:09 GMT)
Local Harmonic Approximation to Quantum Mean Force Gibbs State [4.2] 量子系と浴の間の相互作用の強さが無視できない場合、平衡状態はギブス状態から逸脱することができる。
ここでは、任意の1次元ポテンシャルの粒子に対するそのような平均力ギブス状態の近似式を求め、ボゾン浴と相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:56:19 GMT)
Entanglement inside a black hole before the Page time [4.0] 本研究では, 熱浴と相互作用する密結合系内での絡み合いの進化を環境として検討する。
量子力学では、大域的熱場二重状態におけるSYK+バス系の二重複写を考える。
この研究は、ページ時間前にブラックホール内部の絡み合いのダイナミクスを詳細に捉えたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:11:46 GMT)
Asynchronous Parallel Reinforcement Learning for Optimizing Propulsive
Performance in Fin Ray Control [3.9] 魚のひれは、万能な移動を促進するために、魚のひれを固定した魚の高度な制御システムを構成する。
魚の移動のキネマティクスと流体力学の広範な研究にもかかわらず、フィン線運動における複雑な制御戦略はほとんど解明されていない。
本研究では,様々な推進性能目標に適した複雑なフィン線制御戦略を得るために,流体構造相互作用(FSI)環境と相互作用する最先端のオフポリチックDRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:06:17 GMT)
Abstract Weighted Based Gradual Semantics in Argumentation Theory [3.7] 段階的意味論と受容可能性度を結びつける4つの重要な問題を導入する。
抽象重み付き(Lp,lambda,mu,A)に基づく漸進的意味論と呼ばれる重み付き漸進的意味論のサブファミリーが、上記の4つの問題を全て解決していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:22:48 GMT)
Detection of Auditory Brainstem Response Peaks Using Image Processing
Techniques in Infants with Normal Hearing Sensitivity [3.5] 聴覚性脳幹反応 (ABR) を測定し, 健常児における脳幹レベル末梢神経系の整合性について検討した。
異なる強度の波のピークを自動的に計算する新しい手法が提案されている(デシベル)
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:29:33 GMT)
Taxi dispatching strategies with compensations [3.0] 本稿では,タクシー再割り当てを考慮した顧客への配車のための新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,個別に合理的なドライバーに依頼客に提案した修正案に同意させる経済補償スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 17:54:46 GMT)
VivesDebate-Speech: A Corpus of Spoken Argumentation to Leverage Audio
Features for Argument Mining [2.9] VivesDebate-Speechについて述べる。これは音声機能を利用した口頭弁論のコーパスである。
我々は,議論マイニングパイプラインに音声機能を統合する際の改良点を示す,先駆的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:51:26 GMT)
Confidence Preservation Property in Knowledge Distillation Abstractions [2.9] ソーシャルメディアプラットフォームは、投稿やコメントの有害な内容を検出することによって悪意ある活動を防ぐ。
感情分析とコンテンツ理解のために、大規模なディープニューラルネットワークモデルを採用している。
BERTのようないくつかのモデルは複雑で、多くのパラメータを持ち、運用やメンテナンスに費用がかかる。
産業専門家は知識蒸留圧縮技術を用いて、蒸留されたモデルを訓練し、元のモデルの分類挙動を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:37:25 GMT)
ANNA: A Deep Learning Based Dataset in Heterogeneous Traffic for
Autonomous Vehicles [2.9] 本研究ではバングラデシュの視点で、特定されていない車両を含むカスタムビルドデータセットについて論じる。
IOU(Intersection Over Union)メトリックを用いたモデルの評価により,データセットの妥当性チェックを行った。
その結果、バングラデシュのトラフィックに関するKITTIまたはCOCOデータセットでトレーニングされたモデルよりも、カスタムデータセットでトレーニングされたモデルの方が正確で効率的であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:14:04 GMT)
MobileARLoc: On-device Robust Absolute Localisation for Pervasive
Markerless Mobile AR [2.9] 本稿では,大規模マーカーレスモバイルARのための新しいフレームワークであるMobileARLocを紹介する。
MobileARLocは絶対ポーズ回帰器(APR)とローカルVIOトラッキングシステムを組み合わせる。
我々は,MobileARLocが基盤となるAPRと比較して誤差を半減し,デバイス上での高速(80,ms)の推論速度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:48:38 GMT)
Sequential Model for Predicting Patient Adherence in Subcutaneous
Immunotherapy for Allergic Rhinitis [2.7] 本研究は、新規機械学習モデルを活用し、患者の非一貫性のリスクを正確に予測することを目的とする。
状態アクションベースのSLACは柔軟性を追加し、長期AITを管理するための新しく効果的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:55:47 GMT)
Rosetta Stone at KSAA-RD Shared Task: A Hop From Language Modeling To
Word--Definition Alignment [2.7] この研究は、アラビア語の単語のベクトル表現を付随する記述から導き出すことに重点を置いている。
最初のサブタスクに対して、我々のアプローチは、与えられた定義に埋め込まれた単語を予測し、微調整されたアラビア語 BERT ベースのモデルのアンサンブルに依存する。
対照的に、第2サブタスクの最も効果的な解決策は、英語のテスト定義をアラビア語に翻訳することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:40:48 GMT)
Dominating Set Database Selection for Visual Place Recognition [2.7] 本稿では,RGBDスキャニングシーケンスから室内環境のローカライズのための視覚的位置認識データベースを作成するためのアプローチを提案する。
提案手法は,空間情報から構築したグラフのドミナント・セット・アルゴリズムの問題として定式化され,ドミナント・セットと呼ばれる。
また、RGBDスキャンシーケンスからVPRデータベースを作成するための完全自動化パイプラインと、VPRデータベース評価のためのメトリクスセットも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 18:11:49 GMT)
Automatic Debate Evaluation with Argumentation Semantics and Natural
Language Argument Graph Networks [2.5] 本稿では,議論的議論を自動的に評価する独自のハイブリッド手法を提案する。
その目的のために、議論理論の概念とTransformerベースのアーキテクチャとニューラルグラフネットワークを組み合わせる。
我々は、未探索の自然言語引数の自動解析の新たな事例に基づく有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:39:30 GMT)
Jump off the Bandwagon? Characterizing Bandwagon Fans' Future Loyalty in
Online NBA Fan Communities [2.4] 我々は,オンラインファンの忠誠心の文脈において,長期的バンドワゴンのユーザ行動の特徴付けと予測に重点を置いている。
我々の分析によると、ほとんどのファンにとってバンドワゴンは一時的なスイッチであり、ほとんどのファンは長期的には復帰するだろう。
本研究では,このような行動特性に基づくモデルを提案し,その次シーズンの忠誠状態を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:48:14 GMT)
Explainability-Driven Leaf Disease Classification using Adversarial
Training and Knowledge Distillation [2.3] 本研究は, 植物葉病の分類に焦点を当て, 逆行訓練, モデル説明可能性, モデル圧縮の3つの重要な側面を探求する。
このロバスト性は、通常のテストでは3%-20%、敵攻撃テストでは50%-70%の性能低下を伴う分類精度の価格である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:08:54 GMT)
Ultrafast and Ultralight Network-Based Intelligent System for Real-time
Diagnosis of Ear diseases in Any Devices [2.3] リアルタイム耳疾患診断が可能な超高速・超軽量ネットワークBest-EarNetを開発した。
0.77Mパラメータで、Best-EarNetはCPU上で80秒毎の平均フレームを達成する。
また、一般的な電子デバイスにデプロイ可能なEar Keeperを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:23:10 GMT)
BUGSPHP: A dataset for Automated Program Repair in PHP [2.2] 本稿では,BUGSPHPと呼ばれる実世界のアプリケーションに対するバグのベンチマークデータセットを提案する。
トレーニングデータセットには600,000以上のバグ修正コミットが含まれている。
テストデータセットには、開発者が提供するテストケースを備えた手作業によるバグ修正コミット513が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:22:50 GMT)
Agreement Technologies for Coordination in Smart Cities [2.2] 合意技術は、スマートシティ領域における調整を達成するための適切な手段である。
本稿では,スマートシティにおけるコーディネーションを実現する上で,合意技術は適切な手段である,と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 17:43:08 GMT)
Integration of Large Language Models in Control of EHD Pumps for Precise
Color Synthesis [2.1] 本稿では,Large Language Models (LLMs) とArduino制御のElectrohydrodynamic (EHD) ポンプを統合するための革新的な手法を提案する。
本稿では,自然言語コマンドを微調整LLMを用いて解釈し,それをEHDポンプ制御のための特定の操作命令に変換する新しいフレームワークを提案する。
この手法は、言語モデルを色仕様のデータセットとそれに対応するArduinoコードで微調整すること、自然言語処理インターフェースの開発、ユーザ入力を実行可能なArduinoコードに変換すること、正確な色混合のためにEHDポンプを制御すること、の4つの重要なステップを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:10:27 GMT)
MADRL-based UAVs Trajectory Design with Anti-Collision Mechanism in
Vehicular Networks [2.0] 今後6Gネットワークでは、無人航空機(UAV)が移動基地局として機能することが期待される。
最も困難な問題の1つは、複数のUAVのための軌道の設計であり、同じ領域に協調して機能する。
本稿では,これらの問題に対処するためのランクベースのバイナリマスキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:08:32 GMT)
Enhancing selectivity using Wasserstein distance based reweighing [1.9] 損失関数を再検討するために, 単純で効率的なグリージーアルゴリズムを設計する。
モチベーション応用として、我々はニューラルネットをトレーニングし、MNK1への非結合体であるMNK2への小さな分子結合体を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 18:43:18 GMT)
Bounding entanglement dimensionality from the covariance matrix [1.9] 高次元の絡み合いは量子情報処理における重要な資源として認識されている。
最も広く使われている実験法は、高い絡み合った状態に対する忠実度の測定に基づいている。
ここでは、よく知られた共分散行列基準のように、集合可観測物の共分散を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:20:57 GMT)
Exploring the Truth and Beauty of Theory Landscapes with Machine
Learning [1.8] ユカワクォークセクターをおもちゃの例として用いて、これらのタスクが機械学習技術によってどのように達成できるかを実証する。
損失最小化関数は、3つの異なる基準(均一性、疎性、対称性)で測られるように、真のモデルで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:52:39 GMT)
Graph Edits for Counterfactual Explanations: A Unified GNN Approach [1.7] 入力データをグラフとして表現すべきだろうか。最も短いグラフ編集パスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 22:11:29 GMT)
Improve Robustness of Eye Disease Detection by including Learnable Probabilistic Discrete Latent Variables into Machine Learning Models [1.6] 糖尿病網膜症から緑内障まで、眼疾患は公衆衛生上の重要な課題である。
深層学習モデルは、眼画像などの医療画像を分析する強力なツールとして登場した。
本研究は,GFlowOutの新たな応用として,生成フローネットワーク(GFlowNets)の確率的フレームワークを活用して,ドロップアウトマスク上の後部分布を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 04:14:54 GMT)
HARDCORE: H-field and power loss estimation for arbitrary waveforms with
residual, dilated convolutional neural networks in ferrite cores [1.3] MagNet Challenge 2023は、トロイダルフェライトコアにおける定常的な電力損失の物質特異的で波形に依存しない推定のためのデータ駆動モデルの開発を競合他社に呼びかけている。
HardCOREアプローチは、物理インフォームド拡張を持つ残差畳み込みニューラルネットワークが、事前に観測データに基づいてトレーニングされた場合、このタスクを効率的に行うことができることを示している。
モデルは各素材のスクラッチから訓練されるが、トポロジーは同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:24:41 GMT)
Transfer learning-assisted inverse modeling in nanophotonics based on
mixture density networks [0.9] 本稿では,移動学習により強化された混合密度ネットワークモデルに基づくナノフォトニック構造の逆モデリング手法を提案する。
提案手法は,光応答を入力とする設計ソリューションの予測能力を高い精度で保ちながら,伝達学習に基づく手法を用いてこれらの制限を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:03:30 GMT)
Differential Privacy in Hierarchical Federated Learning: A Formal
Analysis and Evaluation [0.8] フェデレートラーニング(FL)は、ネットワーク上の生データの送信を排除しますが、通信されたモデルパラメータからのプライバシー侵害に対して脆弱です。
本研究では,DP強化FL手法であるDP-HFLを定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:46:21 GMT)
Diffusion-Driven Generative Framework for Molecular Conformation
Prediction [0.7] 機械学習の急速な進歩は、この文脈における予測モデリングの精度に革命をもたらした。
本研究は,最先端な生成手法を提案する。
メソッドは原子を独立した実体とみなし、拡散の逆転を導くのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 05:42:29 GMT)
Generation of Entangled Photons via Cooper Pair Recombination in
Noncentrosymmetric Quantum Wells [0.7] 理論的には、非セントロ対称[001]量子井戸超伝導体内でのクーパー対再結合による絡み合った2光子対の生成を探索する。
超伝導状態は近接効果によって量子井戸に誘導され、RashbaとDresselhausの非対称スピン軌道カップリングが付加される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:56:24 GMT)
Topological superconductors in trapped-ion system and their Floquet
engineering [0.4] Majorana fermionは、トポロジカル量子コンピューティングを実装することを約束している。
トラップイオン系におけるマヨラナフェルミオンをシミュレートする代替スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:43:30 GMT)
Exploring Randomly Wired Neural Networks for Climate Model Emulation [0.4] ランダムに配線されたニューラルネットワークをどのように構築し、それらを標準フィードフォワードと比較するかを説明する。
複雑なアーキテクチャの少ないモデルでは、ランダムな配線を追加することで、最大のパフォーマンス向上が期待できる。
また、標準フィードフォワード密度層を持つネットワークとランダムな有線層を持つネットワークとの間には、予測速度に有意な差は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 05:32:57 GMT)
Enhancing Recommendation Diversity by Re-ranking with Large Language
Models [0.3] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて多様性を再評価する方法について述べる。
我々はGPTファミリーとLlamaファミリーから最先端の会話型LLMをテストする総合的な実験を行った。
特別な知識工学は必要ないので、LLMをベースとした再ランク付けは有望なアプローチであると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:33:52 GMT)
AntiPhishStack: LSTM-based Stacked Generalization Model for Optimized
Phishing URL Detection [0.3] 本稿では,フィッシングサイトを検出するための2相スタック一般化モデルであるAntiPhishStackを提案する。
このモデルは、URLと文字レベルのTF-IDF特徴の学習を対称的に活用し、新たなフィッシング脅威に対処する能力を高める。
良性およびフィッシングまたは悪意のあるURLを含む2つのベンチマークデータセットに対する実験的検証は、既存の研究と比較して96.04%の精度で、このモデルの例外的な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 09:05:33 GMT)
Persistent Tensors and Multiqudit Entanglement Transformation [0.1] 我々は、持続テンソルの3つの特定の族を示し、そのうちの1つは、下界がきつい。
これら3つの族の間には、それらの間の絡み合いを研究するために使用できる最小ランクの持続テンソルの連鎖が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 17:24:42 GMT)
With Greater Text Comes Greater Necessity: Inference-Time Training Helps
Long Text Generation [0.0] 長文生成は、現在の言語モデルに重大な課題をもたらす。
提案手法であるTemp-Loraは,文脈情報をモデルパラメータに直接埋め込む。
PG19言語モデリングベンチマークとGuoFeng談話レベル翻訳ベンチマークの大規模な実験により、Temp-Loraの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 14:28:41 GMT)
Vacuum currents for a scalar field in models with compact dimensions [0.0] 本稿では、トロイダルコンパクト化空間次元を持つ時空における荷電スカラー場に対する電流密度の真空期待値について検討する。
背景測地はミンコフスキー(LM)、局所デ・ジッター(LdS)、局所反デ・ジッター(LAdS)である。
重力場の効果は、曲率半径よりも大きいコンパクト次元の長さに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:25:11 GMT)
VQC-Based Reinforcement Learning with Data Re-uploading: Performance and
Trainability [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人間の監督なしに知的意思決定を行うエージェントを設計する。
Deep NNを使用するRLアルゴリズムであるDeep Q-Learningは、いくつかの特定のタスクで超人的なパフォーマンスを達成した。
また、RLアルゴリズムの関数近似器として変分量子回路(VQC)を用いることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 18:00:15 GMT)
Universal $p$-wave tetramers in low-dimensional fermionic systems with
three-body interaction [0.0] 本稿では,三成分フェルミオンの2チャネルモデルを提案する。
4体セクターにおける$p$-wave Efimov-like効果は1D以上の分数次元で予測される。
有限範囲相互作用が$d=1$の四体境界状態形成に及ぼす影響についても詳細に論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:40:45 GMT)
Training microrobots to swim by a large language model [0.0] 我々は5つの文からなる最小限の統一的なプロンプトを開発する。
同じプロンプトは、2つの明瞭なマイクロロボットをシグネチャストロークをマスターすることに成功した。
LLMに基づく意思決定戦略は,学習速度において従来の強化学習手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 12:18:59 GMT)
Towards Better Inclusivity: A Diverse Tweet Corpus of English Varieties [0.0] 私たちは、その根本にあるバイアス(データそのもの)の問題に対処することを目指しています。
英語の多言語話者の割合が低い国からのツイートのデータセットをキュレートする。
ベストプラクティスに従って、我々の成長するコーパスには7カ国から170,800のツイートが写っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:18:20 GMT)
Thundernna: a white box adversarial attack [0.0] ニューラルネットワークを攻撃するための一階法を開発した。
他の1次攻撃と比較して、我々の手法は成功率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 19:24:11 GMT)
Text-to-Image Cross-Modal Generation: A Systematic Review [0.0] 我々は「クロスモーダル・ジェネレーション」の角度からテキストから視覚データを生成する研究についてレビューする。
本稿では,テキストから画像への生成を,テキストから画像への変換,ビデオからテキストへの変換,画像編集,自己教師付き,グラフベースのアプローチの様々な特徴に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:54:05 GMT)
Task-specific regularization loss towards model calibration for reliable
lung cancer detection [0.0] 肺がんは、世界中のがん関連死亡の重大な原因の1つである。
伝統的にCTスキャンは、最も重要な肺感染症情報を抽出し、がんを診断するために用いられてきた。
本稿では,ニューラルネットワークを校正し,過信ミスのリスクを低減するタスク固有損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:12:00 GMT)
Surface Casimir densities on branes orthogonal to the boundary of
anti-de Sitter spacetime [0.0] 一般曲率結合を有するスカラー場に対する表面エネルギー-運動量テンソル(SEMT)の真空期待値について検討した。
ブレーン上のロビン境界条件については、SEMTはブレーンの自己エネルギーに対応する寄与に分解される。
誘導SEMTに対する重力の影響は、AdS時空の曲率半径よりも大きい順序のブレーン間の分離に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:19:06 GMT)
Squared Wasserstein-2 Distance for Efficient Reconstruction of
Stochastic Differential Equations [0.0] We provide a analysis of the squared $W$ distance between two probability distributions associated with Wasserstein differential equations (SDEs)。
そこで本研究では,雑音データからのSDEのテクスト再構成における距離に基づく2乗損失関数の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:54:50 GMT)
Solvable Two-dimensional Dirac Equation with Matrix Potential: Graphene
in External Electromagnetic Field [0.0] 解析的に行列とスカラー外部ポテンシャルの幅広い組み合わせの解を求める。
この進歩のための主要なツールは、超対称性(SUSY)相互交叉関係によって提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:39:49 GMT)
Revolutionizing API Documentation through Summarization [0.0] APIドキュメンテーションは長く、ナビゲートが難しいため、Stack Overflowのような非公式なソースを探す必要がある。
BERTopicと抽出要約を用いて,簡潔で情報性の高いAPI要約を自動的に生成する。
これらの要約には、Stack Overflowに関する豊富な知識から得られた、一般的な使用法、一般的な開発者問題、潜在的なソリューションといった重要な洞察が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:18:08 GMT)
Reframing Offline Reinforcement Learning as a Regression Problem [0.0] 本研究は,決定木を用いて解ける回帰問題として,オフライン強化学習の改革を提案する。
勾配木ではエージェントのトレーニングと推論が非常に高速であることが観察された。
この改良された問題に固有の単純化にもかかわらず、我々のエージェントは、少なくとも確立された手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 23:50:46 GMT)
Reducing Usefulness of Stolen Credentials in SSO Contexts [0.0] マルチファクタ認証(MFA)は、有効な認証情報を使用する攻撃を阻止するのに役立つが、攻撃者は依然として、ユーザをMFAのステップアップ要求を受け入れるように騙してシステムを侵害する。
本稿では,モバイル機器管理よりもユーザデバイスへの侵入性が低いトークンベースの登録アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 21:05:32 GMT)
Random Projection using Random Quantum Circuits [0.0] 大規模低ランクデータセットの次元化における局所乱数量子回路の短期的利用について検討する。
十分短い深さを持つ局所ランダム量子回路の行列表現が乱射影のよい候補であることを示す。
また、よく用いられる古典的ランダムプロジェクションに対して、量子ランダムプロジェクションの性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:19:48 GMT)
Quantum-enhanced Green's function Monte Carlo for excited states of
nuclear shell model [0.0] 核殻モデルの励起状態を推定するためのハイブリッド量子古典グリーン関数モンテカルロ(GFMC)アルゴリズムを提案する。
我々は、与えられた量子系の励起状態を見つけるために、ハイブリッドGFMCアルゴリズムを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:24:20 GMT)
PlasmoData.jl -- A Julia Framework for Modeling and Analyzing Complex
Data as Graphs [0.0] 複雑なデータセットのモデリングと解析を容易にするため,グラフ理論の概念を用いたオープンソースのJuliaフレームワークであるPlasmoData.jlを提案する。
私たちのフレームワークの中核は、DataGraphと呼ばれる一般的なデータモデリング抽象化です。
本稿では,データオブジェクトをグラフとして表現するために,抽象化とソフトウェアの実装をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 05:04:38 GMT)
Nearly-optimal state preparation for quantum simulations of lattice
gauge theories [0.0] 単位行列の量子固有値変換(QETU)に基づく最近開発された基底状態生成アルゴリズムのいくつかの改良点を示す。
2次元のU(1)格子ゲージ理論の基底状態を作成するためにQETUを用いる。
我々はまた、ガウス分布の高効率な準備であるQETUの新たな応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:00:55 GMT)
Hierarchical Ensemble-Based Feature Selection for Time Series
Forecasting [0.0] 非定常性のための階層的積み重ねに基づく特徴選択のための新しいアンサンブルアプローチを導入する。
当社のアプローチでは,階層構造を用いた機能間の共依存を利用しています。
このアプローチの有効性は、合成およびよく知られた実生活データセット上で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 13:24:13 GMT)
Fuzzy Logic-Based System for Brain Tumour Detection and Classification [0.0] 脳腫瘍(BT)は非常に危険で治療が難しい。
現在、医師は手動で画像を調べ、BTを診断するために腫瘍領域をマークアウトする必要がある。
本研究では,BTを分類するファジィ論理に基づくシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:07:00 GMT)
Frost Prediction Using Machine Learning Methods in Fars Province [0.0] 凍り、冷えまたは凍結は、気象学と農業において一般的な危険と問題の一つである。
食品農業機関(FAO)は、最低気温を予測できるが、時間内には予測できない実証的な方法を提供している。
本研究では, Gated Recurrent Unit (GRU), Temporal Convolutional Network (TCN), Gradient Boosting (XGBoost) の3つの手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 11:02:00 GMT)
Folding Custom Gates with Verifier Input [0.0] ここでは、Nova の折りたたみがいかにカスタムゲートや余分な検証器ランダムネスに一般化できるかを示す。
ここでは、初めて(私たちの知る限り)見直しの折り畳みスキームの例である折り紙を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 01:31:23 GMT)
Finding a Needle in the Adversarial Haystack: A Targeted Paraphrasing
Approach For Uncovering Edge Cases with Minimal Distribution Distortion [0.0] NLPディープラーニングモデルに対する敵対的攻撃は重要な懸念事項である。
本稿では,RL (TPRL) を用いたターゲットパラフレージングを提案する。
そこで本研究では,TPRLの有効性を実証し,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 02:25:29 GMT)
Evaluation of Reinforcement Learning Techniques for Trading on a Diverse
Portfolio [0.0] 本研究は,S&P500指数上での強化学習の実現可能性に関する重要な研究課題に答えようとしている。
The on-policy Technique of Value Iteration (VI) and State-action-Reward-State-action (SARSA) is implemented with the off-policy Technique of Q-Learning。
これらのモデルは、2000年から2023年までの数年間の株式市場データからなるデータセット上で、トレーニングされ、テストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 00:00:42 GMT)
Entangled-Beam Reflectometry and Goos-H\"anchen Shift [0.0] 本研究では,材料表面や薄膜から空間的相関(磁性,非磁性)情報を抽出するエンタングルビーム反射法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:15:42 GMT)
Enhanced many-body localization in a kinetically constrained model [0.0] 運動的制約は初期条件によって長寿命の準安定状態をもたらす。
本システムは非相関性疾患の存在下での局所化が極めて困難であることを示す。
我々の研究は、運動的制約と局所化の複雑な相互作用に光を当て、時間領域における多体局所化位相のさらなる制御を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 17:34:58 GMT)
Embedded Hyperspectral Band Selection with Adaptive Optimization for
Image Semantic Segmentation [0.0] 組込みソリューションを提供するハイパースペクトル帯選択のための先駆的アプローチを導入する。
提案手法は, 先行処理を必要とせず, 最適帯域の選択に優れる埋込みハイパースペクトル帯域選択(EHBS)である。
他のタスクへの我々のアプローチの適応性は、より広範なアプリケーションへの有望な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 07:48:39 GMT)
Elliptic Curves in Continuous-Variable Quantum Systems [0.0] 楕円曲線群を1つの連続変数モードで加算するアルゴリズムを提案する。
この結果は、量子デバイスを用いた楕円曲線離散対数効率の改善につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 20:04:40 GMT)
Distributed Multi-Task Learning for Stochastic Bandits with Context
Distribution and Stage-wise Constraints [0.0] 本稿では,分散上信頼度境界(UCB)アルゴリズム,関連UCBを提案する。
提案アルゴリズムは,各ラウンドにおいて,制約を満たすためにプルーニングされた動作セットを構築する。
合成データと実世界のMovielens-100Kデータに対するアルゴリズムの性能を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 18:43:55 GMT)
Discussion of Loop Expansion and Introduction of Series Cutting Functions to Local Potential Approximation: Complexity Analysis Using Green's Functions, Cutting Of Nth-Order Social Interactions For Progressive Safety [0.0] 上述した論文「Edwards-Andersonモデルにおける久保松原グリーンの関数:N階補間ゼロ現象の補間外挿の極値情報フロー」に焦点をあてる。
また,フィルタバブル現象をよりよく理解するための理論物理学的手法を適用し,特にループ展開やトランケーション関数に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 15:03:17 GMT)
Agricultural Recommendation System based on Deep Learning: A
Multivariate Weather Forecasting Approach [0.0] 本稿では,天気予報モデルを用いたコンテキスト型作物推薦システムを提案する。
提案された気象モデルは、バングラデシュの特定の場所について降雨、気温、湿度、日差しをより正確に予測することができる。
このシステムは、バングラデシュの洪水や干ばつによる地域での知識に基づく作物提案にも長けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 06:33:45 GMT)
A novel hybrid time-varying graph neural network for traffic flow
forecasting [0.0] 空間相関を記述するための事前定義されたグラフの能力は、事前知識とグラフ生成法によって制限された。
我々は交通流予測のためのハイブリッド時変グラフニューラルネットワーク(HTVGNN)を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jan 2024 10:50:52 GMT)