Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Recurrent Generic Contour-based Instance Segmentation with Progressive Learning [111.3]
本稿では,一般的な輪郭型インスタンスセグメンテーションのための新しいディープネットワークアーキテクチャ,すなわちPolySnakeを提案する。従来のSnakeアルゴリズムに動機付け,提案したPolySnakeはより優れた,堅牢なセグメンテーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:01:28 GMT)
ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Reasoning [107.6]
そこで我々は,知識グラフ上の論理ルールをマイニングするための大規模言語モデルの力を解き放つ新しいフレームワークChatRuleを提案する。具体的には、このフレームワークは、KGのセマンティック情報と構造情報の両方を活用するLLMベースのルールジェネレータで開始される。生成されたルールを洗練させるために、ルールランキングモジュールは、既存のKGから事実を取り入れてルール品質を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:39:17 GMT)
Beyond Task Performance: Evaluating and Reducing the Flaws of Large Multimodal Models with In-Context Learning [105.8]
我々は,3Bから80Bパラメータスケールまでの最近のオープンソースLMMを,幻覚,禁忌,構成性,説明可能性,指示に従う5つの異なる軸で評価した。トレーニングフリーなインコンテキスト学習(ICL)をソリューションとして検討し、それがこれらの制限に与える影響について検討する。 ICL研究に基づき、ICLをさらに推し進め、Multitask-ICL、Chain-of-Hindsight-ICL、Self-Correcting-ICLといった新しい多モードICL変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:53:48 GMT)
Spotting LLMs With Binoculars: Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text [102.5]
密接に関連する2つの言語モデルとの対比に基づくスコアは、人文と機械文の分離に極めて正確である。本稿では,一対の事前学習 LLM を用いた簡単な計算しか必要としない新しい LLM 検出器を提案する。 Binocularsと呼ばれるこの方法は、トレーニングデータなしで最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:09:47 GMT)
IPR-NeRF: Ownership Verification meets Neural Radiance Field [100.8]
本稿では,ブラックボックスとホワイトボックスの両方の設定において,NeRFモデルに対する包括的知的財産権(IP)保護フレームワークを提案する。ブラックボックス設定では、拡散ベースの溶液を導入して、透かしを埋め込んで抽出する。ホワイトボックス設定では、符号損失目標を適用して、指定されたデジタル署名をNeRFモデルの重みに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:05:43 GMT)
Who is ChatGPT? Benchmarking LLMs' Psychological Portrayal Using PsychoBench [83.4]
大規模言語モデル(LLM)の多様な心理学的側面を評価するためのフレームワーク「サイコベンチ」を提案する。サイコベンチはこれらの尺度を、性格特性、対人関係、モチベーションテスト、感情能力の4つのカテゴリーに分類する。我々は、安全アライメントプロトコルをバイパスし、LLMの本質的な性質をテストするためにジェイルブレイクアプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:58:50 GMT)
Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs [82.5]
トレーニング不要なテキスト・画像生成/編集フレームワークであるRecaption, Plan and Generate(RPG)を提案する。 RPGは、マルチモーダルLLMの強力な連鎖推論能力を活用し、テキストから画像への拡散モデルの合成性を高める。本フレームワークはMLLMアーキテクチャとの広範な互換性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:16:29 GMT)
Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition [80.3]
CLIP画像エンコーダは,個々のモデルコンポーネントが最終表現にどう影響するかを解析することによって検討する。画像表現は、個々の画像パッチ、モデル層、アテンションヘッドにまたがる和として分解する。この理解を利用して、CLIPからスプリケートな機能を取り除き、強力なゼロショットイメージセグメンタを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:08:52 GMT)
TIM: Teaching Large Language Models to Translate with Comparison [78.7]
本稿では,LLMに翻訳学習を教えるために,サンプルを用いた新しいフレームワークを提案する。我々のアプローチは、正しい翻訳例と間違った翻訳例をモデルに提示し、好みの損失を使ってモデルの学習をガイドすることである。本研究は,翻訳タスクのための微調整LDMの新しい視点を提供し,高品質な翻訳を実現するための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:40:02 GMT)
Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized Literature-based Discovery [74.8]
文献に基づく発見は、論文の採掘と仮説の生成によって新しい科学的知識を発見することを目的としている。本稿では、文脈化-LBDの新たな定式化について述べる: 自然言語で科学的仮説を生成すると同時に、仮説探索空間を制御する文脈でそれらを基礎づける。我々の評価では、GPT-4は、全体的な技術深度と斬新さでアイデアを生み出す傾向にあり、その一方で、インスピレーションによるアプローチによって、この問題を部分的に緩和する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:47:51 GMT)
PsySafe: A Comprehensive Framework for Psychological-based Attack, Defense, and Evaluation of Multi-agent System Safety [73.5]
マルチエージェントシステムに関わる安全性問題について検討する。エージェント心理学の観点からは、エージェントの暗黒心理学状態が深刻な安全問題を引き起こす可能性があることが分かる。本フレームワークでは,エージェントのダークパーソナリティ特性がリスク行動につながる可能性があること,リスクを軽減するための防衛戦略を設計すること,心理的・行動的観点からマルチエージェントシステムの安全性を評価すること,の3つの側面に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:11:55 GMT)
Knowledge Fusion of Large Language Models [73.3]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における知識融合の概念を紹介する。我々は、それらの集合的知識と独特な強みを外部化し、それによってターゲットモデルの能力が、どのソースLLMよりも高められるようにします。この結果から,LLMの融合により,推論やコモンセンス,コード生成など,対象モデルの性能が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:16:37 GMT)
QH9: A Quantum Hamiltonian Prediction Benchmark for QM9 Molecules [72.7]
我々は、999の分子動力学軌道に対して正確なハミルトン行列を提供するために、QH9と名付けられた新しい量子ハミルトンデータセットを生成する。現在の機械学習モデルでは、任意の分子に対するハミルトン行列を予測する能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:53:01 GMT)
CMMMU: A Chinese Massive Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark [72.5]
大学レベルの教科知識と意図的推論を必要とするタスクにおいて,LMMを評価するために設計された,中国の大規模多分野マルチモーダル理解ベンチマークを導入する。 CMMMUは、大学試験、クイズ、教科書から12kの質問を手作業で収集し、アート・アンド・デザイン、ビジネス、サイエンス、ヘルス・アンド・メディカル、ヒューマニティ・アンド・ソーシャル・サイエンス、テック・アンド・エンジニアリングの6つの中核分野をカバーしている。 CMMMUは、中国語の文脈における複雑な認識とドメイン固有の知識による推論に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:34:34 GMT)
APT: Adaptive Pruning and Tuning Pretrained Language Models for Efficient Training and Inference [71.4]
大規模言語モデル(LM)による微調整と推論は一般的に高価であることが知られている。 LMのパラメータを適応的にプーンし調整するAPTを導入する。 APTは、LMの微調整を最大8倍高速化し、LMのメモリトレーニングのフットプリントを最大70%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:39:40 GMT)
Through the Dual-Prism: A Spectral Perspective on Graph Data Augmentation for Graph Classification [71.4]
本稿では,DP-NoiseとDP-Maskを組み合わせたDual-Prism(DP)拡張手法を提案する。低周波固有値の変動を保ちながら、拡張グラフを生成する際に、臨界特性を大規模に保存できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:32:02 GMT)
Less Could Be Better: Parameter-efficient Fine-tuning Advances Medical Vision Foundation Models [71.2]
医療視基盤モデルにおけるPEFTの有効性はまだ不明である。 NIH ChestX-ray14のラベル付きデータを用いたAUROCスコアの80.6%など,さまざまなデータ効率の学習タスクに対して,新たな最先端技術を構築した。本研究は, PEFTを用いた医用画像の伝達学習において, コミュニティの注目を集めることが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:59:07 GMT)
Benchmarking the Robustness of Image Watermarks [70.0]
本稿では,画像透かし技術の弱点について検討する。 We present WAVES, a novel benchmark for evaluate watermark robustness。我々はWAVESを,ロバストな透かしシステムの開発のためのツールキットとして想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:54:58 GMT)
Memory-Efficient Prompt Tuning for Incremental Histopathology Classification [69.5]
本稿では,経済的なメモリコストのモデル一般化ポテンシャルを育成するための,メモリ効率の良いプロンプトチューニングフレームワークを提案する。乳癌転移分類と上皮間質組織分類の2つの病理組織学的タスクにより,我々の枠組みを広く評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:24:45 GMT)
Revisiting Demonstration Selection Strategies in In-Context Learning [69.4]
大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)を用いて広範囲のタスクを実行するという印象的な能力を示している。本研究ではまず,データとモデルの両方の側面から,この分散に寄与する要因を再検討し,実演の選択がデータとモデルに依存していることを確かめる。本研究では,データとモデルに依存した実演選択手法である textbfTopK + ConE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:25:27 GMT)
Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.8]
気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:02:56 GMT)
Modulate Your Spectrum in Self-Supervised Learning [66.0]
ホワイトニング損失は、自己教師付き学習における特徴の崩壊に対する理論的保証を提供する。埋め込みのスペクトルを変調するフレームワークであるスペクトル変換(ST)を導入する。我々は、トレースロス(INTL)を持つIterNormという新しいSTインスタンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:47:50 GMT)
WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models [63.1]
Weight Averaged Reward Models (WARM) を提案する。最良N法とRL法を用いた要約タスクの実験は、WARMがLLM予測の全体的な品質とアライメントを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:27:08 GMT)
ALEXR: An Optimal Single-Loop Algorithm for Convex Finite-Sum Coupled Compositional Stochastic Optimization [62.8]
ALEXRと呼ばれる,効率的な単ループプリマルデュアルブロックコーディネートアルゴリズムを提案する。本研究では, ALEXR の凸面および強凸面の収束速度を滑らか性および非滑らか性条件下で確立する。本稿では,ALEXRの収束速度が,検討されたcFCCO問題に対する1次ブロック座標アルゴリズムの中で最適であることを示すために,より低い複雑性境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:03:50 GMT)
Look, Listen and Recognise: Character-Aware Audio-Visual Subtitling [62.3]
そこで本稿では,正確な音声タイムスタンプと話者識別機能を備えた,対話の完全な書き起こしを生成する音声-視覚的手法を提案する。本手法は,Seinfeld,Fraiser,Scrubsなど,様々なテレビシットコムに対して評価を行った。このシステムは,最新のストリーミングサービスで利用可能なビデオのアクセシビリティを向上させるために,字幕の自動生成に有用であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:26:01 GMT)
MVSFormer++: Revealing the Devil in Transformer's Details for Multi-View Stereo [60.8]
我々は、MVSパイプラインの様々なコンポーネントを強化するために、注意の特性を最大化するMVSFormer++を紹介する。特徴エンコーダとコスト容積正規化には異なる注意機構を用い,それぞれ特徴量と空間的アグリゲーションに着目した。 DTU, タンク・アンド・テンプル, BlendedMVS, ETH3Dの総合的な実験により, 提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:22:49 GMT)
SpatialVLM: Endowing Vision-Language Models with Spatial Reasoning Capabilities [59.4]
空間的関係についての理解と推論は、視覚質問応答(VQA)とロボット工学の基本的な能力である。我々は,1000万枚の実画像に対して,最大20億個のVQAサンプルをスケール可能な3次元空間VQAデータ自動生成フレームワークを開発した。このようなデータに基づいてVLMを訓練することにより、定性的空間的VQAと定量的空間的VQAの両方において、その能力を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:01:01 GMT)
Feature Denoising Diffusion Model for Blind Image Quality Assessment [58.6]
Blind Image Quality Assessment (BIQA) は、基準ベンチマークを使わずに、人間の知覚に合わせて画質を評価することを目的としている。ディープラーニング BIQA の手法は、一般的に、伝達学習のための高レベルのタスクの特徴の使用に依存する。本稿では,BIQAにおける特徴認知のための拡散モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:38:24 GMT)
The Bigger the Better? Rethinking the Effective Model Scale in Long-term Time Series Forecasting [57.0]
時系列予測は時系列分析において重要なフロンティアである。階層的な分解で拡張された軽量トランスフォーマーであるHDformerを紹介する。 HDformerは既存のLTSFモデルよりも優れており、パラメータは99%以上少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:15:40 GMT)
Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [56.9]
IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。 HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:17:41 GMT)
ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments [56.2]
視覚言語ナビゲーションは、エージェントが環境中をナビゲートするための指示に従う必要があるタスクである。本研究では,1)環境を抽象化し,長距離航法計画を生成する能力,2)連続環境における障害物回避制御能力の2つの重要なスキルに焦点を当てたETPNavを提案する。 ETPNavは、R2R-CEとRxR-CEデータセットの先行技術よりも10%以上、20%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:57:32 GMT)
Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [55.7]
社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。提案手法は,軌道予測器が将来の状態を生成するために使用する関係の進化を捉えるために,動的に進化する関係グラフとハイパーグラフを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:58:22 GMT)
Cross-Validation Conformal Risk Control [55.4]
コンフォーマルリスク制御(CRC)は、従来の点予測器にポストホックを適用してキャリブレーションを保証する手法である。本稿では,従来のCRCの検証ではなく,クロスバリデーションに基づく新しいCRC手法を提案する。 CV-CRCは、設定された予測子の平均リスクに関する理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:26:02 GMT)
Graph Condensation: A Survey [54.9]
グラフ凝縮(GC)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の記憶、伝達、および訓練のための革新的なソリューションとして登場した。 GCはコンパクトだが非常に代表的なグラフの合成に重点を置いており、GNNは大きな元のグラフで訓練されたのに匹敵するパフォーマンスを達成できる。本稿では,GC評価基準に適合する4つのカテゴリ(有効性,一般化性,公正性,効率性)に既存の研究を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:47:00 GMT)
LISA++: An Improved Baseline for Reasoning Segmentation with Large Language Model [54.9]
既存のLISAモデルの更新であるLISA++を導入し、基本アーキテクチャをそのまま維持しながらコア機能の改善に重点を置いている。インスタンスセグメンテーション機能が追加され、既存のマルチリージョンセグメンテーションとともに、より詳細なシーン分析が提供される。これらの改善は、構造的変化やデータソースを追加することなく、セグメンテーションと会話スキルを強化することを目的とした、ジェネリックセグメンテーションデータセットの既存のサンプルをキュレートすることで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:53:23 GMT)
DITTO: Diffusion Inference-Time T-Optimization for Music Generation [54.5]
Diffusion Inference-Time T-Optimization (DITTO) は、事前訓練されたテキストから音楽への拡散モデルを推論時に制御するためのフレームワークである。我々は、インペイント、アウトペイント、ループ化、強度、メロディ、音楽構造制御など、驚くほど幅広い音楽生成応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:10:10 GMT)
2.75D: Boosting learning by representing 3D Medical imaging to 2D features for small data [54.2]
3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのディープラーニングタスクにおいて、2D CNNよりも優れたパフォーマンスを示し始めている。 3D CNNにトランスファー学習を適用することは、パブリックにトレーニング済みの3Dモデルがないために困難である。本研究では,ボリュームデータの2次元戦略的表現,すなわち2.75Dを提案する。その結果,2次元CNNネットワークをボリューム情報学習に用いることが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:05:23 GMT)
Bridging Evolutionary Algorithms and Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey [53.9]
進化的強化学習(ERL)は進化的アルゴリズム(EA)と強化学習(RL)を統合して最適化する。両アプローチの強みを融合させることで、ERLは有望な研究方向として現れている。本調査では,ERLの多様な研究分野について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:06:37 GMT)
DiariST: Streaming Speech Translation with Speaker Diarization [53.6]
本稿では,最初のストリーミングSTとSDソリューションであるDiariSTを提案する。ニューラルトランスデューサベースのストリーミングSTシステム上に構築され、トークンレベルのシリアライズされた出力トレーニングとtベクタを統合している。重なり合う音声のストリーミング推論を行いながら,Whisperに基づくオフラインシステムと比較して強いSTとSD能力を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 23:05:55 GMT)
Colorectal Polyp Segmentation in the Deep Learning Era: A Comprehensive Survey [53.4]
本稿では,2014年から2023年にかけてのディープラーニングに基づくCPS手法の体系的,包括的レビューを行う。まず、ネットワークアーキテクチャ、監視レベル、学習パラダイムを含む新しい分類法を用いて、現在の深部CPSの包括的なレビューを行う。その後、CPSの一般的な評価指標を要約し、40種類の深部SOTAモデルの詳細な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:23:44 GMT)
Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.7]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:16:37 GMT)
EmerDiff: Emerging Pixel-level Semantic Knowledge in Diffusion Models [52.3]
我々は、追加の訓練をすることなく、きめ細かなセグメンテーションマップを生成できる画像セグメンタを開発した。低次元特徴写像の空間的位置と画像画素間の意味的対応を同定する。大規模な実験では、生成したセグメンテーションマップがよく説明され、画像の細部を捉えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:34:06 GMT)
SignVTCL: Multi-Modal Continuous Sign Language Recognition Enhanced by Visual-Textual Contrastive Learning [51.8]
SignVTCLは、視覚・テキストのコントラスト学習によって強化された連続手話認識フレームワークである。マルチモーダルデータ(ビデオ、キーポイント、光学フロー)を同時に統合し、統一された視覚バックボーンをトレーニングする。従来の方法と比較して最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:04:55 GMT)
Noise Contrastive Estimation-based Matching Framework for Low-resource Security Attack Pattern Recognition [49.5]
TTP(Tactics, Techniques and Procedures)は、サイバーセキュリティドメインにおける高度な攻撃パターンを表す。そこで本研究では,TTPラベルへのテキストの割り当てが,両者の直接的な意味的類似性によって決定される,異なる学習パラダイムの問題を定式化する。本稿では,効果的なサンプリングベース学習機構を備えたニューラルマッチングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:33:43 GMT)
A Training-Free Defense Framework for Robust Learned Image Compression [48.4]
本研究では,学習した画像圧縮モデルの敵攻撃に対する堅牢性について検討する。簡単な画像変換関数をベースとした無訓練防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:50:21 GMT)
Blinded by Generated Contexts: How Language Models Merge Generated and Retrieved Contexts for Open-Domain QA? [47.9]
生成されたコンテキストと検索されたコンテキストの統合から得られた回答が、生成されたコンテキストと検索されたコンテキストのどちらかに起因しているかどうかを検討する。実験の結果,Llama2-7b/13b) と閉(GPT 3.5/4) にまたがって, LLM が生成する文脈に有意な偏りを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:54:04 GMT)
Boosting Multi-view Stereo with Late Cost Aggregation [47.6]
Pairwise matching cost aggregate is a important step for modern learning-based Multi-view Stereo (MVS) compute。我々は、ネットワークフィードフォワードプロセス全体を通して、ペアワイズコストを集約できる遅延集約アプローチを提案する。これにより、後続の深度ネットワークは、コストの忠実さを損なうことなく、重要な幾何学的手がかりを完全に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:23:52 GMT)
AI for social science and social science of AI: A Survey [47.5]
人工知能の最近の進歩は、人工知能の可能性を再考するきっかけとなった。 AIの人間的能力の増大は、社会科学研究にも注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:57:09 GMT)
Diffusion Model is Secretly a Training-free Open Vocabulary Semantic Segmenter [47.3]
生成テキストから画像への拡散モデルは非常に効率的なオープン語彙セマンティックセマンティックセマンティクスである。我々はDiffSegmenterという新しいトレーニング不要のアプローチを導入し、入力テキストに意味的に忠実な現実的なオブジェクトを生成する。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、提案したDiffSegmenterは、オープン語彙セマンティックセマンティックセグメンテーションの印象的な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:18:55 GMT)
Quantum simulation of gauge theory via orbifold lattice [47.3]
普遍量子コンピュータ上で$textU(k)$ Yang-Mills理論をシミュレートするための新しいフレームワークを提案する。本稿では,ヤン・ミルズ理論の静的特性と実時間ダイナミクスの計算への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:31:42 GMT)
Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights [47.1]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:06:17 GMT)
Open Source Prover in the Attic [46.8]
有名なJGEXプログラムは数年前にオープンソースになったが、どうやら、このプログラムのさらなる開発はオリジナルの作者なしでしかできないようだ。本プロジェクトでは,原作者の関与なく,このような大規模プロジェクトを新参者として継続できるかどうかを検討中である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:50:29 GMT)
Zero and Few-shot Semantic Parsing with Ambiguous Inputs [45.3]
私たちは、曖昧な自然言語を論理やコードといった形式的な表現に変換するためのフレームワーク、データセット、課題であるAmPを紹介します。我々は,AmPを用いて,複数ショットのテキスト・ツー・コードシステムがあいまいさをどのように処理し,新しいメトリクスを3つ導入するかを検討する。事前学習された大規模なモデルでは,意図的な指示を伴わずに,可能な意味の分布を把握できないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:57:47 GMT)
Benchmarking Large Multimodal Models against Common Corruptions [45.3]
大規模マルチモーダルモデル(LMM)の評価における欠陥を補うことを目的とした技術報告テキスト,画像,音声間の相互モーダルな相互作用について検討し,本質的な4つのタスクを包含する。 MMCBenchという名前のベンチマークを作成し、100以上のLMMをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:33:53 GMT)
Unsupervised Machine Learning for the Classification of Astrophysical X-ray Sources [45.0]
我々は、Chandra Source Catalogソースに確率的クラスを提供するための教師なし機械学習アプローチを開発した。約14,507個の検出結果を含む8,756個の情報源を対象とした確率クラスのカタログを提供する。分類対象物の特徴分布と確立された天体物理仮説との整合性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:42:31 GMT)
Geometric Phase of a Transmon in a Dissipative Quantum Circuit [45.0]
超伝導共振キャビティに結合したトランスモンを用いて, パラメータ設定により得られる幾何位相について検討した。散逸モデルでは、非単体効果は、その環境に結合したトランスモンの軽視、緩和、崩壊から生じる。提案手法は, これらのモデルで得られた幾何相の比較を可能にし, 環境の存在によってもたらされる補正の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:41:00 GMT)
HashVFL: Defending Against Data Reconstruction Attacks in Vertical Federated Learning [45.0]
ハッシュを統合し,学習性,ビットバランス,一貫性を同時に実現するHashVFLを提案する。実験結果から,HashVFLはデータ再構成攻撃を防御しながらタスク性能を効果的に維持することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:56:53 GMT)
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients [44.4]
TurboSVM-FLは、クライアント側で追加の計算負荷を発生させることのない、新しい統合集約戦略である。我々は、FEMNIST、CelebA、シェークスピアを含む複数のデータセット上でTurboSVM-FLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:59:11 GMT)
In-Context Learning for MIMO Equalization Using Transformer-Based Sequence Models [44.2]
大規模な事前学習シーケンスモデルには、コンテキスト内学習(ICL)を実行する能力がある ICLでは、新しい入力に関する決定は、入力の直接マッピングと与えられたタスクからのいくつかの例を通して行われる。我々は,変圧器をベースとしたICLのしきい値挙動を数値計算により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:27:30 GMT)
Digital Fingerprinting of Microstructures [44.1]
微細な情報をフィンガープリントする効率的な方法を見つけることは、データ中心の機械学習アプローチを活用するための重要なステップである。本稿では,マイクロ構造を分類し,その特徴を機械学習タスクに応用する。特に、ImageNetデータセットで事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によるトランスファーラーニングを利用するメソッドは、他の方法よりも優れていることが一般的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:47:52 GMT)
Towards Effective and General Graph Unlearning via Mutual Evolution [44.1]
グラフアンラーニングの予測能力と未学習能力を同時に進化させる新しい相互進化パラダイムであるMEGUを提案する。 9つのグラフベンチマークデータセットの実験では、MEGUは2.7%、2.5%、および3.2%の平均的なパフォーマンス改善を達成した。 MEGUは、GNNをゼロから再訓練するのと比較して、それぞれ平均159.8xと9.6xの時間と空間のオーバーヘッドを減少させる、十分な訓練効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:45:29 GMT)
FedGTA: Topology-aware Averaging for Federated Graph Learning [44.1]
Federated Graph Learning(FGL)は、大規模サブグラフの協調トレーニングを可能にする分散機械学習パラダイムである。多くのFGL最適化戦略はグラフ構造を無視し、満足できない性能と緩やかな収束を示す。 FedGTA(Federated Graph Topology-Aware Aggregation, FedGTA)は,局所的スムーシング信頼度と近傍の混合特徴を最適化するパーソナライズされた最適化戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:31:53 GMT)
AdaFGL: A New Paradigm for Federated Node Classification with Topology Heterogeneity [44.1]
Federated Graph Learning (FGL) はグラフニューラルネットワークに基づく分散フレームワークとして注目されている。構造的非イド分割の概念を導入し、次に、UnderlineAdaptive UnderlineFederated UnderlineGraph UnderlineLearning (AdaFGL)と呼ばれる新しいパラダイムを示す。提案したAdaFGLは,コミュニティ分割の3.24%,コミュニティ分割の5.57%,非イド分割の5.57%でベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:23:31 GMT)
Enhancing In-context Learning via Linear Probe Calibration [42.7]
In-context Learning (ICL)は、GPT(Generative Pre-trained Transformer)のようなモデルを利用した自然言語処理の新しいパラダイムである。実ケースでのICLの適用は、サンプルの数とともにスケールせず、異なるプロンプトテンプレートやデモの置換に対する堅牢性に欠ける。本稿では、ICLを用いたGPT様モデルにより、シャノンエントロピーに基づく新しい指標に基づく信頼性の低い予測結果が得られることを示す。リニアプローブ(LinC)と呼ばれる新しい手法を提案する。これはモデルの出力確率を校正し、信頼性の高い予測と改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 23:35:09 GMT)
LightDiC: A Simple yet Effective Approach for Large-scale Digraph Representation Learning [42.7]
磁気ラプラシアンに基づくダイグラフ畳み込みのスケーラブルな変種であるLightDiCを提案する。 LightDiCは、最も代表的な大規模データベースで満足な結果を提供する最初のDiGNNである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:09:10 GMT)
Solving Some Geometry Problems of the N\'aboj 2023 Contest with Automated Deduction in GeoGebra Discovery [41.9]
本稿では,N'aboj 2023コンペティションの幾何学的問題をコンピュータの助けを借りて解決する。我々は,この問題をマシンに入力することの難しさを分析し,今後,このタイプのコンテストの問題をさらに困難にするため,さらなる目標を設定していく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:51:51 GMT)
Completely Bounded Norms of $k$-positive Maps [41.8]
演算子システム $cl S$ が与えられた場合、パラメータ $r_k(cl S)$ (resp. $d_k(cl S)$) を定義する。シーケンス $(r_k(cl S))$ が 1$ であることと、$cl S$ が完全であることと、シーケンス $(d_k(cl S))$ が 1$ であることと、$cl S$ がリフト特性を持つことのみであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:37:14 GMT)
Template Free Reconstruction of Human-object Interaction with Procedural Interaction Generation [41.6]
提案するProciGenは,多種多様なオブジェクトの相互作用と対話性の両方で,プロシージャ的にデータセットを生成する。我々は3Dで1M以上の人間と物体の相互作用ペアを生成し、この大規模データを利用してHDM(Procedural Diffusion Model)を訓練する。我々のHDMは、現実的な相互作用と高精度な人間と物体の形状の両方を学習する画像条件拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:30:26 GMT)
Implicit Neural Image Stitching [41.3]
我々は、任意のスケールの超解像を拡大する新しいアプローチ、暗黙的ニューラルイメージスチッチ(NIS)を提案する。本手法は品質向上のための画像のフーリエ係数を推定する。以上の結果から,本手法は従来の深部画像縫合の低精細画像の解消に有効であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:22:14 GMT)
Finite-Time Logarithmic Bayes Regret Upper Bounds [41.2]
ベイジアン・バンディットに対する最初の有限時間対数ベイズ後悔の上界を導出する。多武装バンディットでは、上位信頼境界に対する$O(c_Delta log n)$と$O(c_h log2 n)$上界を得る。この結果から,ベイジアン設定における事前情報の価値について,学習者に与える副次的情報と目的的情報の両方について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:51:05 GMT)
Out-of-Distribution Detection & Applications With Ablated Learned Temperature Energy [40.0]
Ablated Learned Temperature Energy(略してAbeT)を紹介する。アベトは偽陽性率を95%ドル、真陽性率(FPR@95)を35.39%で下げた。さらに、我々のモデルがIn-Distribution (ID) と Out-of-Distribution (OOD) を区別する方法に関する経験的洞察も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:11:01 GMT)
M2-CLIP: A Multimodal, Multi-task Adapting Framework for Video Action Recognition [39.9]
これらの課題に対処するために,新しいMultimodal,Multi-task CLIP適応フレームワークの名前付きフレームワークを導入する。ゼロショットシナリオにおける強力な一般化を維持しつつ、教師あり学習における例外的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:03:31 GMT)
Forging Tokens for Improved Storage-efficient Training [39.6]
SeiTは、Vector-Quantized (VQ)特徴ベクトル(トークン)を視覚分類のためのネットワーク入力として使用することを提案している。 TokenAdaptとColorAdaptを紹介します。我々は,ストレージ効率の高いImageNet-1k分類,きめ細かい分類,ロバストネスベンチマーク,ADE-20kセマンティックセマンティックセグメンテーションなど,さまざまなシナリオにおけるアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:56:52 GMT)
P2DT: Mitigating Forgetting in task-incremental Learning with progressive prompt Decision Transformer [39.2]
破滅的な忘れ物は、大きなモデルによって制御される知的エージェントを管理する上で大きな課題となる。 P2DT(Progressive Prompt Decision Transformer)を提案する。この手法は,新しいタスクトレーニング中に動的に決定トークンを付加することにより,トランスフォーマーベースのモデルを強化し,タスク固有のポリシーを育成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:58:53 GMT)
INCPrompt: Task-Aware incremental Prompting for Rehearsal-Free Class-incremental Learning [39.2]
INCPromptは、破滅的な忘れを効果的に解決する革新的な継続的学習ソリューションである。複数の連続学習ベンチマークにおける包括的評価は、既存のアルゴリズムよりもINCPromptの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:59:27 GMT)
Mitigating Covariate Shift in Misspecified Regression with Applications to Reinforcement Learning [39.0]
本研究では,分布変化がモデルミス種別の有無に及ぼす影響について検討した。経験的リスク最小化(または標準最小二乗回帰)は、望ましくない不特定性の増幅をもたらす可能性があることを示す。我々は、この好ましくない振る舞いを避ける新しいアルゴリズムを開発し、したがって、最適な統計率を得ながら、誤特定の増幅を行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:59:12 GMT)
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by Language-based Semantic Alignment [38.5]
ビデオ言語(VL)プレトレーニングは、複数の下流タスクにおいて著しく改善されている。我々はLanguageBindを提案し、言語を様々なモダリティにまたがるバインドとみなす。すべてのモダリティは共有機能空間にマッピングされ、マルチモーダルなセマンティックアライメントを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:11:15 GMT)
SemPLeS: Semantic Prompt Learning for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [36.4]
Weakly-Supervised Semantic (WSSS) は、画像レベルの監視のみを使用して、トレーニング画像データを使用してセグメンテーションモデルをトレーニングすることを目的としている。正確なピクセルレベルのアノテーションはアクセスできないため、既存の手法ではCAMのようなヒートマップを精錬することでセグメンテーションモデルをトレーニングするための擬似マスクの作成に重点を置いている。本稿では,WSSS(SemPLeS)フレームワークを提案する。このフレームワークはCLIP空間を効果的に促進し,セグメント化された領域と対象オブジェクトのカテゴリ間のセマンティックアライメントを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:41:05 GMT)
Generalization and Informativeness of Conformal Prediction [36.4]
Con conformal prediction (CP) は任意のベース予測器をカバレッジ保証付きセット予測器に変換する。 CPは、予測セットがユーザ定義の許容範囲でターゲット量を含むことを認証するが、予測セットの平均サイズを制御できない。基底予測器の一般化特性と結果のCP予測セットの情報性との間に理論的な関係が確立される。導出上界は、CPセット予測器の平均サイズが、キャリブレーションデータの量、目標信頼性、ベース予測器の一般化性能に依存することを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:14:45 GMT)
2D-3D Interlaced Transformer for Point Cloud Segmentation with Scene-Level Supervision [36.3]
本稿では,2つのエンコーダと1つのデコーダを備えた変圧器モデルを提案する。デコーダは2D-3Dクロスアテンションを実装し、暗黙の2Dおよび3D特徴融合を実行する。実験により、既存の弱教師付きポイントクラウドセグメンテーション法に対して好適に動作することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:44:18 GMT)
Computational Pathology: A Survey Review and The Way Forward [35.3]
計算病理学 CPath (Computational Pathology CPath) は、医学的な病理像を分析し、モデル化するための計算手法の開発を強化する学際的な科学である。 CPathの主な目的は,臨床病理の補助的CADシステムとして,デジタル診断の基盤とビジョンを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:48:29 GMT)
A Taxonomy of Foundation Model based Systems through the Lens of Software Architecture [35.2]
本稿では,基礎モデルと設計オプションの特徴を分類・比較する基礎モデルベースシステムの分類法を提案する。我々の分類学は、基礎モデルの事前学習と適応、基礎モデルに基づくシステムのアーキテクチャ設計、そして責任あるAI・バイ・デザインの3つのカテゴリから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:15:13 GMT)
ActionHub: A Large-scale Action Video Description Dataset for Zero-shot Action Recognition [35.1]
Zero-shot Action Recognition (ZSAR) は、ビデオ間のアライメントモデルと、目に見えないアクションに転送可能なアクションのクラス記述を学習することを目的としている。本稿では,ZSARのための新しいクロスモダリティ・クロスアクションモデリング(CoCo)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:21:26 GMT)
Author Mentions in Science News Reveal Widespread Disparities Across Name-inferred Ethnicities [33.2]
我々は、民族的に差別的な名前間で、名前の言及率にかなりの相違を見出した。非アングロ人、特に東アジアやアフリカ人の名前の研究者は、彼らの研究を取り上げたニュース記事に言及される可能性が著しく低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:32:08 GMT)
CloSe: A 3D Clothing Segmentation Dataset and Model [33.2]
3D衣料品のモデリングとデータセットは、エンターテイメント、アニメーション、デジタルファッション産業において重要な役割を担っている。 CloSe-Dは3167スキャンの3D衣料セグメンテーションを含む新しい大規模データセットである。 CloSe-Netは、カラーポイントクラウドからきめ細かいセグメンテーションを行うための、学習ベースの最初の3D衣料セグメンテーションモデルである。 CloSe-Tはセグメンテーションラベルを精錬する3Dインタラクティブツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:42:21 GMT)
Rate-Distortion-Perception Tradeoff Based on the Conditional-Distribution Perception Measure [33.1]
本研究では,大きなブロック長の制限下で,メモリレスソースモデルに対するRDPのトレードオフについて検討する。我々の知覚尺度は、エンコーダ出力に条件付されたソースの分布と再構成シーケンスのばらつきに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:49:56 GMT)
DeepCERES: A Deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI [32.7]
本稿では,ヒト脳小脳小脳小葉分割法について紹介する。提案手法は,マルチモーダルおよび超高分解能トレーニングデータセットを用いて小脳小葉のセグメンテーションを改善する。 DeepCERESは、単一のT1 MR画像のみの入力を必要とする科学コミュニティに提案された方法を利用可能にするために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:14:26 GMT)
Zoom-shot: Fast and Efficient Unsupervised Zero-Shot Transfer of CLIP to Vision Encoders with Multimodal Loss [31.9]
本稿では,CLIPのゼロショット機能を事前学習した視覚エンコーダに転送するZoom-shotを提案する。私たちは、CLIP潜伏空間に存在するマルチモーダル情報(テキストと画像)を利用する。 Zoom-shotは完全に教師なしで、$textbfunpaired$データを使ってトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:00:30 GMT)
Stereo-Matching Knowledge Distilled Monocular Depth Estimation Filtered by Multiple Disparity Consistency [31.3]
複数の不均一マップを用いて擬似深度マップの誤りを特定しフィルタする手法を提案する。実験の結果,提案手法は従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:05:05 GMT)
Modeling Stereo-Confidence Out of the End-to-End Stereo-Matching Network via Disparity Plane Sweep [31.3]
提案手法は, 立体像対の任意のシフトを, 差分マップの対応する量シフトで更新する,という考え方に基づいて構築された。所望の相違プロファイルと予測された相違プロファイルを比較することで、左右の像のあいまいさのレベルを定量化し、信頼度を測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:52:08 GMT)
Single-View 3D Human Digitalization with Large Reconstruction Models [30.6]
我々は,1つの画像から人間のニューラルレージアンス場(NeRF)を予測するために設計された,単一段階のフィードフォワード大再構成モデルであるHuman-LRMを紹介する。提案手法は3次元スキャンとマルチビューキャプチャを含む広範囲なデータセットを用いたトレーニングにおける顕著な適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:08:22 GMT)
Collaborative Position Reasoning Network for Referring Image Segmentation [30.4]
本稿では,エンティティローカライゼーションを明示的にモデル化する新しい手法を提案する。私たちの知る限りでは、位置推論モデリングに重点を置く最初の作品です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:11:12 GMT)
The Dimension Strikes Back with Gradients: Generalization of Gradient Methods in Stochastic Convex Optimization [30.3]
基本凸最適化設定における勾配法の一般化性能について検討する。同様の構成手法を適用すると、SGDのサンプル複雑性に対して同様の$Omega(sqrtd)$ローバウンドが得られ、非自明な経験的誤差に達することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:50:32 GMT)
OnDev-LCT: On-Device Lightweight Convolutional Transformers towards federated learning [29.8]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のエッジデバイスにまたがる機械学習モデルを協調的にトレーニングするための、有望なアプローチとして登場した。トレーニングデータとリソースに制限のあるオンデバイスビジョンタスクのための軽量畳み込み変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:17:36 GMT)
In-Context Learning for Extreme Multi-Label Classification [29.6]
数千のクラスを持つマルチラベル分類問題は、文脈内学習だけでは解決が難しい。本稿では,これらの問題に効率的に対処するために,LMとレトリバー間のマルチステップインタラクションを定義する汎用プログラムを提案する。我々のソリューションは微調整を必要とせず、新しいタスクに容易に適用でき、迅速なエンジニアリングを緩和し、ラベル付きサンプルを数十個しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:09:52 GMT)
SFC: Shared Feature Calibration in Weakly Supervised Semantic Segmentation [28.8]
画像レベルの教師付きセマンティックセグメンテーションはアノテーションコストの低さから注目されている。既存の手法は主にクラスマッピング(CAM)に頼り、セマンティックセグメンテーションモデルをトレーニングするための擬似ラベルを得る。本研究は,学習データにおける長い尾の分布が,ヘッドクラスとテールクラス間の共有特徴により,ヘッドクラスとアンダークラスの重みを過剰に活性化し,テールクラスとアンダークラスの重み付けによって計算されたCAMを生じさせることを示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:43:13 GMT)
OK-Robot: What Really Matters in Integrating Open-Knowledge Models for Robotics [28.7]
我々はOK-Robotと呼ばれる新しいオープンナレッジベースのロボティクスフレームワークを開発した。オブジェクト検出のためのビジョンランゲージモデル(VLM)、移動のためのナビゲーションプリミティブ、オブジェクト操作のためのプリミティブの把握を組み合わせることで、OK-Robotはトレーニングを必要とせずにピック・アンド・ドロップ操作のための統合ソリューションを提供する。その結果、OK-Robotは、オープンエンドピック・アンド・ドロップタスクにおいて58.5%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:42:20 GMT)
Explaining RL Decisions with Trajectories [28.3]
説明は、実世界の意思決定問題における強化学習(RL)導入の鍵となる要素である。本稿では、これらの説明に対する補完的アプローチ、特にオフラインRLについて、トレーニング中に遭遇した軌跡に、訓練されたRLエージェントの政策決定を関連付けることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:00:58 GMT)
Beyond Vanilla Variational Autoencoders: Detecting Posterior Collapse in Conditional and Hierarchical Variational Autoencoders [28.0]
変分オートエンコーダ(VAE)における後部崩壊現象は、学習された潜伏変数の品質を妨げうる。本研究では, 後部崩壊の理論的理解を, 条件付きVAEと階層型VAEの2つの重要な, 広く普及しているがあまり研究されていないクラスに進める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:47:49 GMT)
Towards the Detection of Diffusion Model Deepfakes [27.8]
DMが生成した画像を検出するために,従来の手法が有効であるかどうかを評価する。実験の結果,(1)最先端のGAN検出器は, DM生成画像と実像を確実に区別できないが, (2) DM生成画像で再トレーニングすることで, ほぼ完全な検出が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:24:58 GMT)
An Empirical Analysis of In-context Learning Abilities of LLMs for MT [27.4]
In-context Learning (ICL)は、大規模言語モデル(LLM)におけるゼロショット性能よりも優れた性能を一貫して証明している。機械翻訳作業における文脈内実演の異なる側面の影響について検討する。特にBLOOM-7B誘導体はノイズの影響を強く受けている。このことは、ICLの堅牢性は、ノイズの種類、摂動方向(ソースまたはターゲット)、特定のモデルの事前訓練の程度、適用可能な場合の下流タスクの微調整など、いくつかの要因によって制御される可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:35:00 GMT)
Zero-Space Cost Fault Tolerance for Transformer-based Language Models on ReRAM [27.4]
Resistive Random Access Memory (ReRAM)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のための有望なプラットフォームとして登場した。フォールト欠陥などのハードウェア障害は、モデル推論中に重大な予測エラーを引き起こす可能性がある。空間コストをゼロにするフォールトプロテクション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:50:38 GMT)
A First Step Towards Runtime Analysis of Evolutionary Neural Architecture Search [27.0]
進化的ニューラルアーキテクチャサーチ(ENAS)は、進化的アルゴリズムを用いて、高性能なニューラルアーキテクチャを自動的に見つける。本研究は、ENASの数学的ランタイム解析に向けた予備的なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:29:22 GMT)
Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey [26.8]
この調査の目的は、学術的なギャップを埋め、グローバルなAIセキュリティ努力に貢献することである。メディアモダリティによって分類された検出手法のための新しい分類法を提案する。本稿では,生成機構,公開データセット,オンライン検出ツールの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:08:19 GMT)
From 2D Images to 3D Model:Weakly Supervised Multi-View Face Reconstruction with Deep Fusion [26.0]
多視点画像から高精度な3次元顔形状を再構成する新モデルDeep Fusion MVRを提案する。具体的には、スキップ接続とアテンションを備えた単一復号化フレームワークのマルチビュー符号化であるMulEn-Unetを紹介する。我々は,多視点画像内の重要な共通顔領域を学習し,識別し,強調するために,顔解析ネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:30:15 GMT)
Unifying the Perspectives of NLP and Software Engineering: A Survey on Language Models for Code [26.0]
本稿では,言語モデルを用いたコード処理の最近の進歩を体系的にレビューする。私たちは、コード処理モデルを、GPTファミリで表される一般的な言語モデルと、特にコードで事前訓練された特殊なモデルに分解します。 AST、CFG、ユニットテストなどのコード固有の機能や、トレーニングコード言語モデルのアプリケーションについて議論し、この領域における重要な課題と将来的な方向性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:27:47 GMT)
Connecting the Dots: What Graph-Based Text Representations Work Best for Text Classification Using Graph Neural Networks? [25.9]
本研究は,テキスト分類のためのグラフ表現手法を幅広く研究する。各種GNNアーキテクチャとセットアップを用いて,グラフ構築方式を比較した。 2つのTransformerベースの大規模言語モデルもこの研究を補完するために含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:13:51 GMT)
Adaptive Fusion of Multi-view Remote Sensing data for Optimal Sub-field Crop Yield Prediction [25.0]
本研究では,異なる作物(スギ,コムギ,ラプシード)と地域(アルジャンティナ,ウルグアイ,ドイツ)の収量を予測するための,新しい多視点学習手法を提案する。我々の入力データには、センチネル2衛星からのマルチスペクトル光学画像と、土壌特性や地形情報などの静的特徴を補完して、作物の生育期における動的特徴として気象データが含まれている。データを効果的に融合するために、専用ビューエンコーダとGated Unit (GU)モジュールからなるMulti-view Gated Fusion (MVGF)モデルを導入する。 MVGFモデルは10m分解能でサブフィールドレベルで訓練される
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:01:52 GMT)
MixRT: Mixed Neural Representations For Real-Time NeRF Rendering [24.0]
我々は、低品質メッシュ、ビュー依存変位マップ、圧縮されたNeRFモデルを含む新しいNeRF表現であるMixRTを提案する。この設計は、既存のグラフィックスハードウェアの能力を効果的に活用し、エッジデバイス上でリアルタイムのNeRFレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:59:20 GMT)
Panoptic Scene Graph Generation with Semantics-Prototype Learning [23.8]
Panoptic Scene Graph Generation (PSG)は、オブジェクトを解析し、それらの関係(述語)を予測し、人間の言語と視覚シーンを結びつける。アノテーションの言語選好と述語間の意味的な重複は、偏りのある述語アノテーションにつながる。そこで我々はADTransという新しいフレームワークを提案し、バイアス付き述語アノテーションを情報化と統一化に適応的に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:17:21 GMT)
Rethinking Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation [23.5]
教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt、UDA)は、ラベルなしデータのみを使用して、あるドメインでトレーニングされたモデルを新しいドメイン(ターゲットと呼ばれる)に適応させる。同じデータを同じモデルの教師付きトレーニング(ファインタニングなど)に使用する場合はどうか検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:24:36 GMT)
Improving Small Language Models' Mathematical Reasoning via Mix Thoughts Distillation [23.4]
本研究は,その数学的推論能力をサブビリオンパラメータ(SLM)に圧縮することにより,先進大言語モデル(LLM)の民主化という課題に対処する。 EoTD(Equation-of-Thought Distillation)は,理論過程を方程式に基づく表現にカプセル化する新しい手法である。また,SLMの推論性能を高めるため,MTD(Mix Thoughts Distillation)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:37:18 GMT)
Retrieval-Guided Reinforcement Learning for Boolean Circuit Minimization [23.1]
本研究は論理合成のための学習と探索技術について徹底的に検討する。 ABC-RLは、検索プロセス中に事前学習したエージェントからのレコメンデーションを順応的に調整する、巧妙に調整された$alpha$パラメータである。その結果, 合成回路のQoR(Quality-of-result)は, 最先端技術と比較して最大24.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:46:30 GMT)
Low-Tubal-Rank Tensor Recovery via Factorized Gradient Descent [22.8]
本稿では,Burer-Monteiro法に類似した因子分解法に基づく効率的かつ効果的な低ツバルテンソル回収法を提案する。我々は,FGDのノイズフリーおよび雑音条件下での収束を確保するために,厳密な理論的解析を行う。提案手法は,より高速な計算速度とより小さい収束誤差の観点から,複数のシナリオにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:30:11 GMT)
Full-Body Motion Reconstruction with Sparse Sensing from Graph Perspective [22.8]
スパースセンサーデータから3Dフルボディのポーズを推定することは、拡張現実と仮想現実における現実的な人間の動きを再現するための重要な手法である。人体を表すためにBPG(Body Pose Graph)を使用し、その課題をグラフ不足ノードの予測問題に変換する。提案手法の有効性は,特に下肢動作において,他のベースライン法よりも高い精度で達成できることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:29:42 GMT)
Modality-missing RGBT Tracking via Invertible Prompt Learning and A High-quality Data Simulation Method [22.7]
現在のRGBT追跡研究は主に、現実世界のシーンにおけるモダリティを欠く課題を見越して、モダリティ完備なシナリオに焦点を当てている。本稿では、コンテンツ保存プロンプトをよく訓練された追跡モデルに統合する、新しい非可逆的プロンプト学習手法を提案する。提案手法は,最先端手法と比較して,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:29:09 GMT)
Bad Actor, Good Advisor: Exploring the Role of Large Language Models in Fake News Detection [22.7]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 LLMは望ましいマルチパースペクティブな合理性を提供するが、基本的なSLMである細調整のBERTよりも性能が低い。偽ニュース検出において、現在のLSMは微調整されたSLMの代わりにはならないが、SLMの優れたアドバイザである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:24:30 GMT)
Langevin Unlearning: A New Perspective of Noisy Gradient Descent for Machine Unlearning [22.4]
プライバシは、スクラッチから再トレーニングするための統計的不安定性として定義される。勾配勾配に基づくアンラーニングフレームワークであるランゲヴィン・アンラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:24:17 GMT)
Decolonial AI Alignment: Openness, Vi\'{s}e\d{s}a-Dharma, and Including Excluded Knowledges [22.2]
植民地主義は、植民地化された人々の信念と価値観を変える歴史を持っていると私は主張する。 AIアライメントは3種類のオープンネスを使って非植民地化することを提案します。 1つの概念は「Vi'sedsa-dharma」または「正しいことと間違ったこと」という文脈固有の概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:22:37 GMT)
Physics-guided Noise Neural Proxy for Practical Low-light Raw Image Denoising [22.1]
近年,低照度生画像復調訓練の主流は,合成データの利用に移行している。実世界のセンサのノイズ分布を特徴付けるノイズモデリングは,合成データの有効性と実用性に大きな影響を及ぼす。そこで本研究では,実データではなく,暗黒フレームからノイズモデルを学習し,データ依存を分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:14:33 GMT)
SuperCLUE-Math6: Graded Multi-Step Math Reasoning Benchmark for LLMs in Chinese [21.9]
SuperCLUE-Math6は、中国語モデルの数学的推論能力を評価するための新しいベンチマークデータセットである。 SC-Math6はGSM8Kデータセットの中国語版として設計されており、難易度、多様性、アプリケーションスコープが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:30:11 GMT)
Collaborative Reinforcement Learning Based Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Trajectory Design for 3D UAV Tracking [21.5]
無人航空機(UAV)1機と4機の受動UAVを用いて3DターゲットUAVをリアルタイムにローカライズする問題について検討した。この問題を解決するために,Z関数分解に基づく強化学習法(ZD-RL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:21:19 GMT)
A Learning-based Declarative Privacy-Preserving Framework for Federated Data Management [21.3]
本稿では,DP-SGDアルゴリズムを用いて学習したディープラーニングモデルを用いて,プライバシー保護技術を自動化するためのエンドツーエンドワークフローを実演する。提案した宣言型プライバシ保護ワークフローでは,ユーザが“保護方法”ではなく,“保護すべきプライベート情報”を指定することが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:50:59 GMT)
CheXagent: Towards a Foundation Model for Chest X-Ray Interpretation [21.3]
胸部X線 (CXRs) は, 臨床検査において最も頻度の高い画像検査である。近年,視覚言語基礎モデル(FM)の開発が進み,CXRの自動解釈が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:51:07 GMT)
RTFS-Net: Recurrent time-frequency modelling for efficient audio-visual speech separation [21.3]
本稿では,時間周波数領域の音声-視覚音声分離手法を提案する。 RTFS-Netはそのアルゴリズムをショートタイムフーリエ変換によって得られる複雑な時間周波数ビンに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:29:16 GMT)
The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation [21.0]
画像中の擬似物体を効率よく検出し, 分割する手法を提案する。特に、インスタンス三重項損失とインスタンスメモリストレージを導入します。提案手法は,新たに収集したデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:56:05 GMT)
West-of-N: Synthetic Preference Generation for Improved Reward Modeling [20.9]
合成選好データを生成することによって報酬モデルの品質を向上させる新しい手法を提案する。提案手法は,同量の人選好データの追加に匹敵する効果で,報酬モデルの性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:24:43 GMT)
Temporal Blind Spots in Large Language Models [20.6]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクを実行する非並列性のため、最近注目されている。本研究では,時間的理解を必要とするタスクに対して,汎用LLMの基本的な限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:20:14 GMT)
Streamlining Social Media Information Extraction for Public Health Research with Deep Learning [20.5]
ソーシャルメディアを基盤とする公衆衛生研究は、疫病の監視に不可欠である。ほとんどの研究はキーワードマッチングで関連するコーパスを識別する。本研究は,口語医学辞典の整理過程を合理化するシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:27:45 GMT)
Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D [20.4]
Wesは、専門家による実験を用いて訓練されたオープンループの行動クローニング手法である。我々の行動は独立して選択と配置の対称性を取り入れることに制約されている提案するネットワークをRLbenchベンチマークでテストし,様々なタスクで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:38:29 GMT)
Detecting Out-of-Distribution Samples via Conditional Distribution Entropy with Optimal Transport [20.4]
トレーニングサンプルとテストインプットの両方から幾何情報を含む経験的確率分布は,OOD検出に極めて有用である。最適輸送の枠組みの中では,OODサンプルであるテスト入力の不確かさを定量化するため,エントロピー(enmphconditional distribution entropy)と呼ばれる新しいスコア関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:07:32 GMT)
Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation [20.4]
ニューラル推論の最近の進歩を活用して,CO問題の学習を改善することを提案する。私たちは、COインスタンスでトレーニングする前に、関連するアルゴリズムでニューラルネットワークを事前トレーニングすることを提案します。以上の結果から,この学習装置を用いることで,非アルゴリズム的情報深層学習モデルよりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:04:06 GMT)
SMILEtrack: SiMIlarity LEarning for Occlusion-Aware Multiple Object Tracking [20.3]
本稿では,SLM(Siamese Network-based similarity Learning Module)を用いたオブジェクトトラッカーSMILEtrackを紹介する。 SLMは2つのオブジェクト間の外観類似性を計算し、分離検出および埋め込みモデルにおける特徴記述子の制限を克服する。第2に、連続するビデオフレーム間の堅牢なオブジェクトマッチングのための新しいGATE関数を備えた類似マッチングカスケード(SMC)モジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:46:27 GMT)
ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training [20.2]
ZipIt!」は、同じアーキテクチャの2つの任意のモデルをマージする一般的な方法である。これら2つの変更が組み合わさって、以前の作業よりも20～60%改善されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:56:16 GMT)
The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large Language Models [20.2]
MLLM(Multi-modal large language model)は、言語情報と視覚情報を統合したものである。 MLLMの革新的展望にもかかわらず、推論能力に対する我々の理解は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:57:05 GMT)
MsSVT++: Mixed-scale Sparse Voxel Transformer with Center Voting for 3D Object Detection [19.8]
MsSVT++は、Mixed-scale Sparse Voxel Transformerである。両タイプの情報を、分割・コンカレントアプローチで同時にキャプチャする。 MsSVT++は、さまざまなデータセット間で一貫して例外的なパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:42:23 GMT)
Keep Decoding Parallel with Effective Knowledge Distillation from Language Models to End-to-end Speech Recognisers [19.8]
本研究では,BERT教師モデルから中間層を用いた自動音声認識(ASR)モデルへの知識蒸留(KD)の新たなアプローチを提案する。本手法は,中間層と最終層の両方を用いて,言語モデル(LM)情報をより効果的にASRモデルに蒸留可能であることを示す。提案手法を用いて,外部LMの浅層融合よりも高い認識精度を実現し,高速並列復号化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:46:11 GMT)
Task-Driven Causal Feature Distillation: Towards Trustworthy Risk Prediction [19.5]
本稿では,タスク駆動型因果的特徴蒸留モデル(TDCFD)を提案し,元の特徴値を因果的特徴属性に変換する。因果的特徴蒸留後、信頼に値する予測結果を得るためにディープニューラルネットワークを適用する。合成および実データを用いたTDCFD法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:38:12 GMT)
DiarizationLM: Speaker Diarization Post-Processing with Large Language Models [19.3]
DiarizationLMは、大きな言語モデル(LLM)を利用して話者ダイアリゼーションシステムから出力を後処理するフレームワークである。このフレームワークは、市販のASRや話者ダイアリゼーションシステムにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:53:36 GMT)
PointGL: A Simple Global-Local Framework for Efficient Point Cloud Analysis [19.2]
我々は、効率的なポイントクラウド分析を容易にするために、PointGLとして知られる、新しく、複雑で、かつ強力なアーキテクチャを導入します。一点埋め込みとパラメータフリーグラフプーリングの融合は、PointGLが定義するモデル複雑性の最小化と効率の向上に寄与する。私たちのPointGLは、ScanObjectNNデータセットの最先端の精度を達成しつつ、5倍以上高速で、FLOPの約4%と、最近のPointMLPモデルと比較して30%のパラメータしか利用できないランタイムを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:05:33 GMT)
Provably Convergent Federated Trilevel Learning [19.2]
三段階学習は三段階最適化(TLO)とも呼ばれ、意思決定プロセスの強力なモデリングツールとして認識されている。本稿では,TLO問題を解決するために,非同期なフェデレーショントリレベル最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:48:48 GMT)
Using Twitter Data to Understand Public Perceptions of Approved versus Off-label Use for COVID-19-related Medications [19.0]
ヒドロキシクロロキンとイヴェルメクチンはモルヌピラビルとレムデシビルよりも多く議論された。時間経過分析の結果,水酸クロロキンとイベルメクチンはモルヌピラビルとレムデシビルよりも多く議論された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:38:08 GMT)
Rethinking Centered Kernel Alignment in Knowledge Distillation [18.7]
CKA(Centered Kernel Alignment)は、表現の類似性を測定するために広く用いられ、いくつかの知識蒸留法に応用されている。本稿ではまず,CKAを最大平均離散値(MMD)の上界と定数項に分解するCKAの有効性を理論的に説明する。本稿では,CKA と MMD の接続を事実上確立する新しい関係中心カーネルアライメント (RCKA) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:37:59 GMT)
SyzRetrospector: A Large-Scale Retrospective Study of Syzbot [18.6]
我々は、Syzbotのパフォーマンスとバグ発見の改善をよりよく理解し、定量化しようとしました。 SyzRetrospectorを大規模に使用して599のバグを分析し、Syzbotが発見できる平均331.17日前にバグが隠されていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:06:55 GMT)
Personalized Over-the-Air Federated Learning with Personalized Reconfigurable Intelligent Surfaces [18.3]
オーバー・ザ・エア計算(OTAFL)は、無線チャネルの固有の重ね合わせ特性を活用することにより、フェデレーション学習を提供する。我々は、再構成可能なリソースを補助するマルチタスク、マルチレイヤ方式により、OTAFLを初めてパーソナライズする。本稿では,インテリジェントな面,パーソナル・ザ・メドデータセットの収束解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:36:23 GMT)
ImpNet: Imperceptible and blackbox-undetectable backdoors in compiled neural networks [18.3]
データ準備およびモデルトレーニング段階における安全対策を回避するため,コンパイル中にバックドアを追加することができることを示す。攻撃者は、コンパイル中に既存の重みベースのバックドアを挿入できるだけでなく、ImpNetのような新しい重みに依存しないバックドアも挿入できる。 ImpNetを含むいくつかのバックドアは、挿入され、他の場所で削除されるステージにおいてのみ確実に検出できるため、重大な課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:51:29 GMT)
A Latent Variable Approach for Non-Hierarchical Multi-Fidelity Adaptive Sampling [18.0]
資源を忠実度モデル間で動的に割り当てるアダプティブサンプリング手法は、設計空間の探索と活用において高い効率を達成することができる。本稿では,異なる忠実度モデルに対する潜伏埋め込みとそれに関連する事前解析に基づいて,それらの相関関係を適応サンプリングに明示的に活用するフレームワークを提案する。提案手法は,MFグローバルフィッティング(GF)とベイズ最適化(BO)の両問題において,収束率とロバスト性においてベンチマーク法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:39:36 GMT)
Differentiable Tree Search in Latent State Space [17.7]
微分可能木探索(DTS)は、誘導バイアスを大幅に強化する新しいニューラルネットワークアーキテクチャである。本稿では,最優先のオンライン検索アルゴリズムのアルゴリズム構造を組み込むことにより,誘導バイアスを大幅に強化するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々は,DTSをオフラインRL設定で評価し,Procgenゲームとグリッドナビゲーションタスクのトレーニングデータシナリオを限定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:33:38 GMT)
MetaSeg: Content-Aware Meta-Net for Omni-Supervised Semantic Segmentation [17.6]
弱いオブジェクトレベルのアノテーションから生成された擬似セグメンテーションラベルに必然的に存在するノイズラベル。メタラーニングの最近の進歩に触発されて、クリーンラベルの背後に隠されたノイズを受動的に許容するのに苦労するのではなく、より実用的な解決策は、ノイズの多い領域を積極的に見つけることである、と私たちは主張する。本稿では,任意のセグメンテーションモデルに対応するノイズインジケータとして,CAM-Netを主成分とするメタ学習に基づくセグメンテーション手法MetaSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:31:52 GMT)
Large Language Model as a Policy Teacher for Training Reinforcement Learning Agents [17.4]
LLM(Large Language Models)は、高レベルの命令を提供することによって、シーケンシャルな意思決定タスクに対処することができる。 LLMは、特にリアルタイムな動的環境において、特定のターゲット問題に対処する専門性を欠いている。 LLMベースの教師エージェントからの指示を用いて、より小規模で専門的なRLエージェントを訓練することで、これらの課題に対処する新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:08:04 GMT)
Nonparametric Estimation via Variance-Reduced Sketching [17.4]
高次元における密度関数と非パラメトリック回帰関数を推定するために,VRS (Variance-Reduced Sketching) が設計された。 VRSは、多数の密度推定と非パラメトリック回帰モデルにおいて、既存のニューラルネットワーク推定器や古典的なカーネル手法よりも顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:45:34 GMT)
Safe and Generalized end-to-end Autonomous Driving System with Reinforcement Learning and Demonstrations [17.3]
インテリジェントな運転システムは、現在の環境と車両状態に基づいて、適切な運転戦略を動的に定式化することができるべきである。強化学習と模倣学習に基づく既存の手法は、安全性の低下、一般化の低さ、非効率サンプリングに悩まされている。複雑・多種多様なシナリオを対象とした安全で汎用的なエンドツーエンド自動運転システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:44:16 GMT)
Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting [17.2]
本稿では,確率予測の精度をさらに高めるために,誤り自己相関を取り入れた新しいトレーニング手法を提案する。本手法では,ミニバッチをモデルトレーニングのためのD$連続時系列セグメントのコレクションとして構成する。提案手法を2つの異なるニューラル予測モデルと複数の公開データセットで評価し,提案手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:25:13 GMT)
Self-Labeling the Job Shop Scheduling Problem [17.2]
複数の解をサンプリングし、問題の目的に応じて最適なものを擬似ラベルとして使用することにより、生成モデルの訓練が容易であることを示す。このようにして、我々は自己スーパービジョンのみに依存することにより、モデル生成能力を反復的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:08:36 GMT)
Quantum change point and entanglement distillation [16.9]
量子変化点問題において、固定量子状態の粒子を放出する源は、ある段階で異なる状態に切り替える。目的は、そのような源から放出される粒子の列を測定することによって、いつ変化が起こったかを特定することである。量子情報における絡み合い共有プロトコルによって動機付けられ,LOCCのパラダイム内でこの問題を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:56:40 GMT)
Accelerating Continuous Variable Coherent Ising Machines via Momentum [16.5]
本稿では,運動量やアダムといったよりチューニング可能な最適化手法を用いてCV-CIMのダイナミクスを改良することを提案する。我々は、Adam-CV-CIMの運動量とサンプルのAdam-CV-CIMの性能がチューナブルフレームワークとしてより安定であることが示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:18:53 GMT)
Tensor-view Topological Graph Neural Network [16.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、グラフ学習において注目を集めている。既存のGNNは、各ノード周辺の非常に限られた地区からのローカル情報のみを使用する。本稿では,単純かつ効果的な深層学習のクラスであるTopological Graph Neural Network (TTG-NN)を提案する。実データ実験により,提案したTTG-NNは,グラフベンチマークにおいて20の最先端手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:55:01 GMT)
DTC: Deep Tracking Control [16.3]
本研究では,両世界の強靭性,フット配置精度,地形の一般化を両世界の利点と組み合わせたハイブリッド制御アーキテクチャを提案する。深層ニューラルネットワークポリシは、最適化された足場を追跡することを目的として、シミュレーションでトレーニングされている。モデルベースに比べて滑りやすい地盤や変形可能な地盤が存在する場合の強靭性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:02:16 GMT)
Speak It Out: Solving Symbol-Related Problems with Symbol-to-Language Conversion for Language Models [16.3]
記号は抽象的推論、化学特性予測、テーブル質問応答といった様々なタスクで重要な役割を果たしている。印象的な自然言語理解能力にもかかわらず、シンボルに対する大きな言語モデルの推論能力は依然として不十分である。本稿では,自然言語で表現された情報を用いて,大規模言語モデルによるシンボル関連問題の解法を可能にする,S2L( symbol-to- language)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:07:06 GMT)
Transformers with Attentive Federated Aggregation for Time Series Stock Forecasting [16.0]
時系列モデリングは多くの時系列アプリケーションでトランスフォーマーが広く使われるようになった。時系列予測への変換器の適応は、有望かつ矛盾した結果とともに制限され続けている。本稿では,企業へのプライバシ保護を図りつつ,パフォーマンスを向上した時系列ストック予測のための注意深いフェデレーショントランスフォーマーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:33:28 GMT)
Empirical Study of Named Entity Recognition Performance Using Distribution-aware Word Embedding [16.0]
そこで我々は,NERフレームワークにおける分散情報を利用するために,分散対応単語埋め込みを開発し,三つの異なる手法を実装した。単語特異性が既存のNERメソッドに組み込まれれば、NERのパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:23:23 GMT)
MOSformer: Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer for medical image segmentation [15.9]
2.5Dベースのセグメンテーションモデルは、しばしば各スライスを等しく扱い、スライス間の情報を効果的に学習し活用することができない。この問題を解決するために,新しいMomentumエンコーダを用いたスライス間核融合トランス (MOSformer) を提案する。 MOSformerは3つのベンチマークデータセット(Synapse、ACDC、AMOS)で評価され、それぞれ85.63%、92.19%、85.43%の新たな最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:25:59 GMT)
DFU: scale-robust diffusion model for zero-shot super-resolution image generation [15.7]
複数の解像度で空間情報とスペクトル情報を組み合わせることでスコア演算子を近似する新しいディープラーニングアーキテクチャDual-FNO UNet(DFU)を提案する。本稿では,FIDをFFHQの最大トレーニング解像度の1.66倍の1.66倍の1.3倍の精度で達成し,ゼロショット超解像画像生成能力をさらに高めるための微調整戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:11:57 GMT)
Attention on Personalized Clinical Decision Support System: Federated Learning Approach [15.6]
本稿では,統合学習パラダイムの下で訓練・管理された深層学習に基づく臨床意思決定支援システムを提案する。我々は、患者のプライバシーの安全を保証し、サイバー攻撃のリスクを克服する新しい戦略に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:24:15 GMT)
Emojis Decoded: Leveraging ChatGPT for Enhanced Understanding in Social Media Communications [15.6]
絵文字は、ソーシャルネットワークのコミュニケーションで普及している。研究者は、感情、使用意図、意味を理解するために、絵文字に注釈をつけるためにクラウドソーシングに頼る。大型言語モデル(LLM)は様々なアノテーションタスクで大きな成功を収めた。本研究は,ChatGPTが絵文字研究におけるヒトアノテータの代替として有効なものであるという仮説を検証することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:02:39 GMT)
LW-FedSSL: Resource-efficient Layer-wise Federated Self-supervised Learning [15.5]
本稿では、エッジデバイスが一度にモデルの1つの層を漸進的に訓練することを可能にする、レイヤワイズ・フェデレーションによる自己教師付き学習手法を提案する。 LW-FedSSLは、メモリ要件の3.3倍、通信コストの3.2倍であることを示す。 Prog-FedSSLと呼ばれるプログレッシブなトレーニング戦略についても検討しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:57:31 GMT)
Market Responses to Genuine Versus Strategic Generosity: An Empirical Examination of NFT Charity Fundraisers [15.3]
非Fungible token (NFT) 慈善基金は、芸術作品のNFTの販売と、慈善事業に寄付された収益を含んでいる。我々は、寄付者の後の市場成果に対する慈善募金者内のNFT購入の因果関係について検討する。我々は、NFTの「リクルーター」が、他のNFTリスティングで命令できる価格の観点から、市場で重要な罰則を経験していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:58:47 GMT)
VRMN-bD: A Multi-modal Natural Behavior Dataset of Immersive Human Fear Responses in VR Stand-up Interactive Games [15.2]
我々は,23人のプレイヤーからマルチモーダルデータを収集し,恐怖の感情を分析するメディアとしてVRホラーゲームを用いた。 LSTMモデルを用いて6レベルの分類で65.31%と90.47%のアキュラシーによる恐怖を予測した。その結果,データセットの収集方法,データスケール,オーディエンススコープの制限が少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:15:02 GMT)
Learning bounded-degree polytrees with known skeleton [15.1]
有界次数ポリツリーの効率的な適切な学習のための有限サンプル保証を確立する。基礎となる無向グラフが知られているとき、d$-polytreesを時間で学習し、任意の有界$d$のサンプル複雑性を学習する効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:22:12 GMT)
MINT: A wrapper to make multi-modal and multi-image AI models interactive [14.8]
医師は、最も関連する情報のみを取得するために、標的となる医療史を採る。我々はMINTという名のラッパー手法を開発し、各ステップでどの情報が最も価値があるかを自動で決定する。 MINTはメタデータの入力が必要かどうかを識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:17:54 GMT)
Hybrid Quantum Repeaters with Ensemble-based Quantum Memories and Single-spin Photon Transducers [14.2]
我々は、2つの有望なハードウェアプラットフォームをハイブリッド量子リピータアーキテクチャに組み合わせることを提案する。ナノフォトニック共振器と結合した1つのルビジウム原子が、高レートでテレコム可視光子源として機能する方法について述べる。解析の結果,最大16のリピータ局を用いて,最大350個の記憶モードを持つ2つのTmメモリと4つのRb原子を同時に装備することにより,最大1000kmの距離で毎秒数百キュービットを超える量子通信速度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:56:50 GMT)
Multi-UAV Speed Control with Collision Avoidance and Handover-aware Cell Association: DRL with Action Branching [13.8]
本稿では,複数UAVセルアソシエーション決定とその移動速度を3次元高速で最適化する手法を提案する。本稿では,共有決定モジュールと複数のネットワーク分岐を持つニューラルアーキテクチャを提案する。シミュレーションの結果、既存のベンチマークと比べて18.32%の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:47:17 GMT)
DocChecker: Bootstrapping Code Large Language Model for Detecting and Resolving Code-Comment Inconsistencies [13.8]
DocCheckerは、コードとそれに伴うコメントの違いを検出し、修正するツールである。本稿では,ディープラーニングを利用したDocCheckerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:22:42 GMT)
Medication Recommendation via Domain Knowledge Informed Deep Learning [13.8]
電子カルテから薬を推奨する学習は、以前の研究で最も一般的な方法である。本研究は,新しいtextbfDomain textbfKnowledge textbfInformed textbfNetwork (DKINet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:13:50 GMT)
A Dynamic YOLO-Based Sequence-Matching Model for Efficient Coverless Image Steganography [13.0]
動的にマッチングされた画像に基づく効率的なカバーレスステガノグラフィー手法を提案する。 YOLOは最適なオブジェクトの選択に使用され、これらのオブジェクトとスクランブル要素の間のマッピング辞書が確立される。典型的な幾何学的攻撃の下では、平均して79.85%の秘密情報を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:35:27 GMT)
Scaling Face Interaction Graph Networks to Real World Scenes [12.5]
本稿では,グラフベースの学習シミュレータの実行に必要なメモリを大幅に削減する手法を提案する。提案手法は,従来のグラフベースシミュレータに比べて,精度を保ちながらメモリ使用量が大幅に少ないことを示す。これにより、学習したシミュレータの応用を、推論時に知覚情報しか利用できない設定に拡張する道が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:38:25 GMT)
Ultrasound Image Segmentation of Thyroid Nodule via Latent Semantic Feature Co-Registration [12.2]
本稿では,甲状腺結節分節の枠組みであるASTNを提案する。アトラスおよび対象画像から潜在意味情報を抽出することにより、解剖学的構造の整合性を確保することができる。また,共同登録の難しさを軽減するために,アトラス選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:48:57 GMT)
Mind Your Format: Towards Consistent Evaluation of In-Context Learning Improvements [12.0]
大規模な言語モデルは、いくつかの例から新しいタスクを解くための驚くべき能力を示している。プロンプトテンプレート、あるいはインプット例をフォーマットしてプロンプトを取得する方法は、コンテキスト内学習の重要な側面であるが、見過ごされがちである。テンプレートの貧弱な選択は、最強モデルと推論手法の性能をランダムな推測レベルに低下させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:55:35 GMT)
Contrastive Learning and Cycle Consistency-based Transductive Transfer Learning for Target Annotation [11.9]
本稿では,FIDスコアが大幅に低いH-CUT(Hybrid contrastive learning base unpaired domain translation)ネットワークを提案する。注目とエントロピーの両方を取り入れて、ドメイン固有の領域を強調するとともに、高変動性合成陰性パッチを生成するノイズ混在モジュールや、すべての負性パッチを再重み付けするための変調ノイズコントラスト推定(MoNCE)の損失を発生させる。提案されたC3TTLフレームワークは、民間車両や軍用車両のアノテートだけでなく、船舶の標的にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:08:57 GMT)
GenAI Against Humanity: Nefarious Applications of Generative Artificial Intelligence and Large Language Models [11.3]
本稿は、GenAIのリスクとLLMの誤用に関する厳密な研究の合成として機能する。我々は、私たちが目にしているGenAI革命に波及した社会的影響を明らかにする。仮想世界と現実世界の境界線はぼやけており、GenAIの悪名高いアプリケーションの結果が私たち全員に影響を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:12:05 GMT)
Joint Hierarchical Priors and Adaptive Spatial Resolution for Efficient Neural Image Compression [11.3]
ニューラル画像圧縮(NIC)のための絶対画像圧縮変換器(ICT)を提案する。 ICTは、潜在表現からグローバルコンテキストとローカルコンテキストの両方をキャプチャし、量子化された潜在表現の分布をパラメータ化する。我々のフレームワークは、多目的ビデオ符号化(VVC)参照符号化(VTM-18.0)とニューラルスウィンT-ChARMに対する符号化効率とデコーダ複雑性のトレードオフを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:37:03 GMT)
Expert-Driven Monitoring of Operational ML Models [11.1]
機械学習(ML)モデルにおけるコンセプトドリフトの検出と緩和を強化するためのエキスパートモニタリングを提案する。提案手法は, ドリフト誘導イベントに関するドメインの専門知識を統合し, この専門知識をオンコール職員に提供し, 実践者を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:46:41 GMT)
Subgraph Extraction-based Feedback-guided Iterative Scheduling for HLS [11.1]
本稿では,高レベル合成(HLS)のための差分制約(SDC)スケジューリングアルゴリズムであるISDCを提案する。また,ISDCは,産業用オープンソースのHLSツールに対して,レジスタ使用率を28.5%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:17:06 GMT)
Motion-Zero: Zero-Shot Moving Object Control Framework for Diffusion-Based Video Generation [11.0]
本研究では,ゼロショット移動物体軌道制御フレームワークであるMotion-Zeroを提案する。本手法は、トレーニングプロセスなしで、様々な最先端ビデオ拡散モデルに柔軟に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:40:52 GMT)
Parametric Matrix Models [10.8]
パラメトリック行列モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムのクラスを示す。パラメトリック行列モデルは行列方程式に基づいており、この設計はパラメトリック方程式の近似解に対する還元基底法の効率によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:26:18 GMT)
EK-Net:Real-time Scene Text Detection with Expand Kernel Distance [10.8]
本稿では,カーネル間距離を拡大し,それまでの不足を補う,拡張カーネルネットワーク (EK-Net) という新しいアプローチを提案する。 EK-Netは、他の高度な手法と比較して最先端または競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:05:26 GMT)
Smart Contract and DeFi Security Tools: Do They Meet the Needs of Practitioners? [10.8]
スマートコントラクトを狙った攻撃は増加しており、推定645億ドルの損失を生んでいる。私たちは、目立った攻撃につながる可能性のある脆弱性を特定するために、自動セキュリティツールの有効性に光を当てることを目指しています。このツールは、われわれのデータセットにおける攻撃のわずか8%を防げた可能性があり、23億ドルの損失のうち1億4900万ドルに相当する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:47:29 GMT)
Simulating Nighttime Visible Satellite Imagery of Tropical Cyclones Using Conditional Generative Adversarial Networks [10.8]
本研究では,夜間可視反射率を高精度に生成するCGANモデルを提案する。日中における高度ヒマワリ画像装置(AHI)の目標領域観測により,本モデルを訓練し,検証した。本研究は、可視・赤外線画像放射計スイート(VIIRS)のデイ/ナイトバンド(DNB)を用いた夜間モデル検証も行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:44:35 GMT)
Centralization in Block Building and Proposer-Builder Separation [10.5]
本研究の目的は,ブロック構築における中央集権化に関する従来の知恵を精査することである。我々のモデルと結果は、競合設計、P'olyaプロセス、およびオークション理論への接続を生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:05:04 GMT)
How Far Can 100 Samples Go? Unlocking Overall Zero-Shot Multilingual Translation via Tiny Multi-Parallel Data [10.3]
非常に少量のマルチ並列データを用いて微調整を行うことで、英語中心モデルのゼロショット能力を容易に向上できることを示す。驚くべきことに、我々の経験的分析は、小さなランダムにサンプリングされた方向の微調整でも、同等の全体的な改善が達成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 23:55:00 GMT)
Computation Rate Maximization for Wireless Powered Edge Computing With Multi-User Cooperation [10.3]
本研究では,コンピュータユニットとIoT(Internet of Things)デバイスを備えたハイブリッドアクセスポイントを備えた,無線通信によるモバイルエッジコンピューティングシステムについて考察する。本稿では,協調クラスタを動的に形成する計算性能を改善するための,新しいマルチユーザ協調方式を提案する。具体的には、ネットワーク内のすべてのIoTデバイスの重み付け和計算率(WSCR)を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:22:19 GMT)
From Knowledge Organization to Knowledge Representation and Back [10.1]
知識組織(KO)と知識表現(KR)は、知識モデリングの主流となる2つの方法論である。本稿では, ファセット解析における KO 法と KR 法の両方を詳細に解明し, それらの間の機能的マッピングを提供する。方法論統合の実践的な利点は、イタリア・トレント大学のデジタル大学(Digital University)の旗艦的応用を通じて実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:28:28 GMT)
Detect-Order-Construct: A Tree Construction based Approach for Hierarchical Document Structure Analysis [10.0]
本稿では,複数のサブタスクを同時に処理する木構築手法を提案する。このフレームワークに基づく効果的なエンドツーエンドソリューションを提案し,その性能を実証する。本システムでは,2つの大規模文書レイアウト解析データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:00:37 GMT)
Programmable EM Sensor Array for Golden-Model Free Run-time Trojan Detection and Localization [9.9]
リアルタイムハードウェアトロイの木馬検出, 局所化, 同定を行うために, タンパーレジリエントなオンチップ磁界センサアレイを提案する。 PSAを用いて、IC上の異なる位置のセンサーから収集されたEM側チャネル測定結果を分析して、トロイの木馬をローカライズし同定することができる。 PSAは、従来の外部磁気プローブや最先端のオンチップ単コイル磁界センサよりも優れた性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:35:02 GMT)
A Saliency Enhanced Feature Fusion based multiscale RGB-D Salient Object Detection Network [9.9]
マルチスケール畳み込みニューラルネットワーク(Multiscale Convolutional Neural Network, CNN)は、様々な視覚問題を解く際、顕著な能力を示した。本稿では,RGB-D唾液濃度検出のためのSaliency Enhanced Feature Fusion (SEFF) と呼ばれる機能融合モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:01:35 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Swin Transformers [9.8]
本稿では,Swin Transformers: Swin DQNに基づくオンライン強化学習スキームについて紹介する。既存の研究とは対照的に,アーケード学習環境における49のゲーム実験において,本手法は優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:26:44 GMT)
GRATH: Gradual Self-Truthifying for Large Language Models [9.8]
GRATH(Gradual Self-Truthifying)は,大規模言語モデル(LLM)の真偽性を高めるためのポストプロセッシング手法である。 GRATHは、注釈付き回答を必要とせずに、自己教師された方法で真実を学習する。 GRATHはTrathfulQAの最先端性能を達成し、MC1の精度は54.71%、MC2の精度は69.10%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:00:08 GMT)
Beyond Expected Return: Accounting for Policy Reproducibility when Evaluating Reinforcement Learning Algorithms [9.6]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)における多くの応用は、環境にノイズオリティが存在する。これらの不確実性は、ひとつのロールアウトから別のロールアウトまで、まったく同じポリシーを別々に実行します。 RL の一般的な評価手順は、その分布の拡散を考慮しない期待された戻り値のみを用いて、連続した戻り値分布を要約する。我々の研究は、この拡散をポリシーとして定義している: 何度もロールアウトするときに同様のパフォーマンスを得るポリシーの能力は、いくつかの現実世界のアプリケーションにおいて重要な特性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:31:56 GMT)
Decision Tree Search as a Markov Decision Problem [9.6]
教師付き学習タスクに最適な決定木を見つけることは、大規模に解決する上で難しい問題である。近年、マルコフ決定問題 (MDP) としてこの問題の枠組みを定め、深層強化学習を用いてスケーリングに取り組むことが提案されている。そこで我々は,全ての状態に対して生成する情報理論テスト生成関数を用いて,MDPの分解能を拡大する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:53:22 GMT)
Unraveling Attacks in Machine Learning-based IoT Ecosystems: A Survey and the Open Libraries Behind Them [9.6]
IoT(Internet of Things)は前例のない接続性の時代を迎え、2025年末までには800億のスマートデバイスが稼働すると予想されている。機械学習(ML)は、IoT生成データの解析だけでなく、IoTエコシステム内のさまざまなアプリケーションにも重要な技術として機能する。本稿では,MLのIoTへの統合によるセキュリティ上の脅威を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:52:35 GMT)
Augmenting Prototype Network with TransMix for Few-shot Hyperspectral Image Classification [9.5]
我々は,数ショットハイパースペクトル画像分類(APNT)のためのTransMixによるプロトタイプネットワークの拡張を提案する。プロトタイプネットワークをバックボーンとして、トランスフォーマーを特徴抽出器として採用し、画素間関係を学習する。提案手法は,数発のハイパースペクトル画像分類において,技術性能とロバスト性の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:56:52 GMT)
Improving genetic algorithms performance via deterministic population shrinkage [9.3]
本稿では,遺伝的アルゴリズム(GA)の性能に対する簡易変数集団サイズ法の適用可能性に関する実証的研究について述べる。それは、所定のスケジュールに従ってGAランの人口を減少させ、速度と重大度パラメータによって構成する。その結果,SVPS-GAは性能を向上しながら解の質を保ちつつ,性能向上に要する評価回数を削減し,速度重大性の組合せを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:05:16 GMT)
CapST: An Enhanced and Lightweight Model Attribution Approach for Synthetic Videos [9.2]
本稿では、最近提案されたデータセット、DFDM(Deepfakes from Different Models)からのDeepfakeビデオのモデル属性問題について検討する。データセットは、エンコーダ、デコーダ、中間層、入力解像度、圧縮比の5つの異なるモデルによって生成された6,450のDeepfakeビデオからなる。ディープフェイク・ベンチマーク・データセット(DFDM)による実験結果から提案手法の有効性が示され、ディープフェイク・ビデオの正確な分類において最大4%の改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:52:14 GMT)
Concealed Object Segmentation with Hierarchical Coherence Modeling [9.2]
隠れオブジェクトセグメンテーション(COS)のための階層型コヒーレンスモデリング(HCM)セグメンタを提案する。 HCMは、段内コヒーレンスと段間コヒーレンスモジュールを活用することで特徴コヒーレンスを促進する。低信頼領域の未検出部分を検出するための可逆再校正デコーダも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:02:52 GMT)
Quantum-Inspired Machine Learning for Molecular Docking [9.2]
分子ドッキングは、構造に基づく薬物設計において重要なツールであり、薬物開発効率を向上する。結合部位やコンホメーションの探索による従来のドッキングは計算が複雑であり、盲点ドッキングでは不十分である。量子特性と空間最適化問題を組み合わせた量子インスピレーションアルゴリズムを提案する。本手法は従来のドッキングアルゴリズムとディープラーニングに基づくアルゴリズムを10%以上上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:16:41 GMT)
An improved column-generation-based matheuristic for learning classification trees [9.1]
決定木は機械学習(ML)における分類問題の解法として高度に解釈可能なモデルである決定木を訓練するための標準的なMLアルゴリズムは高速だが、精度の点で最適木を生成する。 citefirat 2020column氏は、意思決定木を学習するためのカラムジェネレーションベースのアプローチを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:06:55 GMT)
A Precise Characterization of SGD Stability Using Loss Surface Geometry [8.9]
Descent Gradient (SGD) は実世界の実証的な成功を証明しているが、理論的な理解は比較的限られている。最近の研究は、その実用性に寄与する重要な要因である暗黙の正規化を照らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:46:30 GMT)
LLM-based policy generation for intent-based management of applications [8.9]
本稿では、ポリシーベースの抽象化を用いて必要なアクションを生成することにより、インテントを段階的に分解するパイプラインを提案する。これにより、意図的なデプロイメントのためのクローズドコントロールループを作成することで、ポリシの実行を自動化することができます。仮想ネットワーク機能のアプリケーションサービスチェーンを満足し、保証するためのユースケースで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:37:04 GMT)
Analyzing the Quality Attributes of AI Vision Models in Open Repositories Under Adversarial Attacks [8.9]
敵対的攻撃は、AIモデルの堅牢性と説明可能性に対する潜在的な脅威である。 XAIは、入力を近似したアルゴリズムをポストホック出力に適用し、貢献する特徴を識別する。本稿では,下流評価タスクのための統合プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:37:01 GMT)
Fast and Scalable Network Slicing by Integrating Deep Learning with Lagrangian Methods [8.7]
ネットワークスライシングは、多種多様なサービスを効率的にサポートするために、5G以上の重要なテクニックである。ディープラーニングモデルは、動的スライシング構成に対する限定的な一般化と適応性に悩まされる。本稿では,制約付き最適化手法とディープラーニングモデルを統合する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:19:16 GMT)
Accelerating Approximate Thompson Sampling with Underdamped Langevin Monte Carlo [8.7]
本稿では,Langevin Monte Carlo を用いた近似トンプソンサンプリング手法を提案する。標準スムーズ性および対数凹凸性条件に基づき,加速後濃度およびサンプリングについて検討した。提案アルゴリズムは,高次元バンディット問題における合成実験により実験的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:54:58 GMT)
Synergizing Machine Learning & Symbolic Methods: A Survey on Hybrid Approaches to Natural Language Processing [8.6]
自然言語の理解、生成、推論を必要とする幅広いNLPタスクに使われている最先端のハイブリッドアプローチについて論じる。具体的には、自然言語理解、生成、推論を必要とする幅広いNLPタスクに使用される最先端のハイブリッドアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:24:03 GMT)
Claim Detection for Automated Fact-checking: A Survey on Monolingual, Multilingual and Cross-Lingual Research [8.6]
本稿では,現状の多言語クレーム検出研究を,問題の3つの重要な要因,妥当性,優先性,類似性に分類する。本稿では,既存の多言語データセットの概要と課題について概説し,今後の発展の可能性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:17:03 GMT)
Medical Image Debiasing by Learning Adaptive Agreement from a Biased Council [8.5]
ディープラーニングは、データセットバイアスによって得られたショートカットを学習する傾向があります。その重要性にもかかわらず、データセットバイアスに対処する医療画像分類領域では、多くの研究が行われている。本稿では,バイアスラベルに依存しないバイアス緩和フレームワークであるバイアスド・カウンシル(Ada-ABC)からの学習適応合意を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:29:52 GMT)
Observation of discrete charge states of a coherent two-level system in a superconducting qubit [8.5]
我々は、オフセット電荷感受性超伝導トランスモン量子ビットと強く結合したコヒーレント2レベル系(TLS)の離散電荷状態の観測を報告する。 2つのTLS固有状態と関連する0.072$e$のオフセット電荷を測定し、遷移周波数は2.9GHz、緩和時間は3ms以上である。本研究では、低周波帯電雑音の発生源としてマイクロ波TLSを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:18:51 GMT)
Unsupervised Learning of Graph from Recipes [8.4]
本稿では,レシピから関連する情報を識別し,レシピ中のアクションのシーケンスを表すグラフを生成するモデルを提案する。テキストを1つのシーケンスで符号化する$mathsfGNN$のグラフ構造とパラメータを反復的に学習する。同定されたエンティティを注釈付きデータセットと比較し、入力テキストと出力テキストの差を比較し、生成したグラフとアートメソッドの状態から生成されたグラフを比較して、アプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:25:47 GMT)
LRS: Enhancing Adversarial Transferability through Lipschitz Regularized Surrogate [8.2]
敵の例の転送性は、転送ベースのブラックボックス敵攻撃において重要である。転送ベースブラックボックス攻撃に対するLipschitz Regularized Surrogate (LRS)を提案する。我々は、最先端のディープニューラルネットワークとディフェンスモデルを攻撃することで、提案したLSSアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:50:55 GMT)
Multi-level Cross-modal Alignment for Image Clustering [8.1]
下流タスクに対するクロスモーダル事前学習モデルにおけるアライメントを改善するために,新しいtextbfMultiレベルのクロスモーダルアライメント手法を提案する。理論的には,提案手法は収束し,提案手法が期待するクラスタリングリスクを低減する効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:37:25 GMT)
TWIZ-v2: The Wizard of Multimodal Conversational-Stimulus [8.0]
タスクウィザードチームであるTWIZのビジョン、課題、科学的貢献について、Alexa Prize TaskBot Challenge 2022で紹介する。私たちのビジョンは、複雑な手作業の完了に向けてユーザーを誘導する便利な、マルチモーダルで、知識があり、魅力的なアシスタントとして、TWIZボットを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:41:43 GMT)
Leveraging Chat-Based Large Vision Language Models for Multimodal Out-Of-Context Detection [8.0]
アウト・オブ・コンテクスト(OOC)検出は、提示されるコンテキストとは無関係な画像やテキストを識別する難しいタスクである。視覚言語モデル(LVLM)は画像分類やテキスト生成など様々なタスクに有効である。 LVLMは微調整なしでOOC検出タスクにおいて高い精度を達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:54:40 GMT)
A Generalized Multi-Modal Fusion Detection Framework [8.0]
LiDARポイントクラウドは、自動運転において最も一般的なデータソースになっている。点雲の広さのため、特定のシナリオでは正確で信頼性の高い検出ができない。マルチモーダル機能を用いたMMFusionと呼ばれる汎用3次元検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:26:32 GMT)
Subgroup analysis methods for time-to-event outcomes in heterogeneous randomized controlled trials [7.9]
非有意なランダム化制御試験は、実験薬に対する優れた応答者のサブグループを隠すことができる。 Githubで公開されているオープンソースのPythonパッケージには、生成プロセスと包括的なベンチマークフレームワークが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:00:49 GMT)
Evaluating Roadside Perception for Autonomous Vehicles: Insights from Field Testing [7.8]
本稿では,道路側認識システムの性能評価を目的とした総合評価手法を提案する。本手法は,実世界の実地試験を基礎とした計測技術,計量選択,実験的試行設計を含む。本研究の成果は,業界標準ベンチマークや評価手法の開発に資することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:47:02 GMT)
GI-PIP: Do We Require Impractical Auxiliary Dataset for Gradient Inversion Attacks? [7.7]
実用的な画像優先(GI-PIP)を用いたグラディエント・インバージョン・アタックを提案する。 GI-PIPは異常検出モデルを利用して、より少ないデータから基礎となる分布をキャプチャする一方、GANベースの手法は画像の合成にかなりの量のデータを消費する。実験の結果、GI-PIPは画像Netの3.8%のデータのみを使用して16.12dBのPSNRリカバリを実現し、GANベースの手法は70%以上必要であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:20:47 GMT)
HG3-NeRF: Hierarchical Geometric, Semantic, and Photometric Guided Neural Radiance Fields for Sparse View Inputs [7.7]
HG3-NeRF(Hierarchical Geometric, Semantic, and Photometric Guided NeRF)を紹介する。 HG3-NeRFは、幾何学、意味的内容、外見の制約に対処する新しい手法である。実験により、HG3-NeRFは、異なる標準ベンチマークにおいて、他の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:28:08 GMT)
Neural-Rendezvous: Provably Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects [7.7]
本稿では、高速移動物体に遭遇するためのディープラーニングに基づくガイダンスおよび制御フレームワークであるNeural-Rendezvousを提案する。スペクトル正規化ディープニューラルネットワークによってモデル化されたガイダンスポリシの上に、ポイントワイズで最小限のノルムトラッキング制御を使用する。数値シミュレーションでは、100のISO候補に対して期待される誤差を満たすために、Neural-Rendezvousが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:40:00 GMT)
SubgroupTE: Advancing Treatment Effect Estimation with Subgroup Identification [7.6]
本稿では,サブグループ識別をTEEに組み込んだ新しい治療効果推定モデルを提案する。サブグループTEは、異なる治療反応を持つ異種サブグループを特定し、サブグループ固有の因果効果を考慮して、より正確に治療効果を推定する。合成および半合成データセットの実験は、治療効果推定の最先端モデルと比較して、サブグループTEの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:41:26 GMT)
Learning Dynamics from Multicellular Graphs with Deep Neural Networks [7.6]
グラフベースのディープニューラルネットワーク(GNN)の予測能力を利用して、ダイナミクスを予測可能な重要なグラフ機能を発見する。我々は、piGNNがマルチセルリビングシステムの複雑なグラフ特徴をナビゲートできることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:36:29 GMT)
ICE-Score: Instructing Large Language Models to Evaluate Code [7.6]
コードアセスメントのための大規模言語モデルに基づく新しい評価指標であるtextttICE-Score を提案する。提案手法は,機能的正しさと人的嗜好との相関性に優れ,既存のアプローチの限界に対処する。以上の結果から,コード生成の最先端の指標を超越した結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:06:50 GMT)
A Framework to Implement 1+N Multi-task Fine-tuning Pattern in LLMs Using the CGC-LORA Algorithm [7.5]
大規模言語モデル (LLM) において, 1 + N mutli-task の微調整パターンを実装する統一フレームワークを提案する。我々の研究は、MPL(CGC)とPEFT(LoRA)の両方の利点を享受することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:58:31 GMT)
Exploring Simple Open-Vocabulary Semantic Segmentation [7.2]
オープン語彙セマンティックセグメンテーションモデルは、任意のオープン語彙テキストの集合から画像中の各ピクセルにセマンティックラベルを正確に割り当てることを目的としている。本稿では,これらの要素に依存することなく驚くほど高い性能を実現する新モデルであるS-Segを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:59:29 GMT)
New Versions of Gradient Temporal Difference Learning [7.2]
Sutton、Szepesv'ari、Maeiは、線形関数近似と非政治トレーニングの両方に適合する最初の勾配時間差学習アルゴリズムを導入した。本稿では,GTDの広範な比較分析と,GTDの新たな理論的分析フレームワークの構築を目的とした,GTDの変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:53:09 GMT)
Annotation Sensitivity: Training Data Collection Methods Affect Model Performance [7.1]
この研究は、アノテーションを作成する際の設計上の選択が、結果として得られるアノテーションに基づいてトレーニングされたモデルにも影響を及ぼすことを示した。本研究では,アノテータをランダムにアノテータにアノテータを割り当てた5つの実験条件において,ヘイトスピーチのアノテーションと攻撃言語を収集する。その結果,1)ヘイトスピーチ/感情言語アノテーションの共有,2)モデル性能,3)モデル予測,および4)モデル学習曲線の相違が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:05:30 GMT)
CodeTailor: Personalized Parsons Puzzles are Preferred Over AI-Generated Solutions to Support Learning [7.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用した,学生の認知活動を促進するシステムであるsysを紹介する。 800の不正な学生コードによる技術的評価により、サイは生徒に高品質な(正確でパーソナライズされ、簡潔な)パーソンズパズルを効率的に作成できることを示した。学生たちは、AIが生成するソリューションを単に受け取るよりも、サイを学習に利用する方がよいと評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:08:54 GMT)
Robust Uncertainty Quantification Using Conformalised Monte Carlo Prediction [6.9]
不確実量化(UQ)手法は、予測毎のモデルの信頼性を推定する。我々は新しい適応モンテカルロ(MC)ドロップアウト法と共形予測(CP)を組み合わせた新しいハイブリッドUQ手法であるMC-CPを紹介する。 MC-CPは、分類と回帰のベンチマークにおいて、MCドロップアウト、RAPS、CQRといった高度なUQ手法よりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:14:39 GMT)
On the different regimes of Stochastic Gradient Descent [6.8]
私たちの重要な予測は、ディープ・ネットワークにも当てはまります。我々の分析によると、バッチサイズ$B*$は、トレーニングセットのサイズ$P$で、reserves textit(i) と textit(ii) のスケールを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:26:17 GMT)
Fast Point Cloud to Mesh Reconstruction for Deformable Object Tracking [6.7]
本研究では,その非変形状態における物体のメッシュであるテンプレートメッシュと,同一物体の変形点雲を入力とする手法を開発する。トレーニングしたモデルでは,3000頂点のテンプレートメッシュと5,000点の変形点雲を用いて,58Hzの速度でメッシュ再構成と追跡を行うことができる。ダウンストリームアプリケーションの例は、操作されたオブジェクトの状態からオンラインフィードバックを必要とするロボットハンドの制御アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:30:26 GMT)
Natural Strategic Ability in Stochastic Multi-Agent Systems [6.7]
本稿では,自然戦略下での確率論的時間論理PATLとPATL*について考察する。我々は,MASにおいて,能動連立が決定論的戦略に制限されている場合,NatPATLモデルチェックはNP完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:04:26 GMT)
Beyond TreeSHAP: Efficient Computation of Any-Order Shapley Interactions for Tree Ensembles [6.7]
シェープリー値(Shapley value, SV)は、予測の付加的特徴属性を定量化するための説明可能な人工知能(XAI)研究における概念である。 TreeSHAP-IQは木モデル予測のための任意の順序加法シャプリー相互作用を効率的に計算する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:08:41 GMT)
Radio Map Estimation: Empirical Validation and Analysis [6.7]
電波マップは、受信した信号強度などの大きさを地理的領域のすべての場所で定量化する。本稿では,実世界における無線地図推定(RME)の総合的かつ厳密な研究について述べる。ディープニューラルネットワークに基づく推定器は、より伝統的な手法よりも大きな優位性を示すために、大量のトレーニングデータを必要とする、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:44:26 GMT)
Regenerative Particle Thompson Sampling [6.6]
再生型トンプソンサンプリング(RPTS)は、トンプソンサンプリングの柔軟なバリエーションである。 RPTSは、崩壊する不適合粒子を除去し、不適合粒子の近傍で新しい粒子を再生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:43:29 GMT)
The Normalized Cross Density Functional: A Framework to Quantify Statistical Dependence for Random Processes [6.6]
Alfr'ed R'enyiにインスパイアされた機能的方法論を用いて、2つの連続乱数過程(r.p.)間の統計的依存の新たな定義を提案する。入力サンプルペアの結合確率密度のそれぞれに適用される交互共分散推定(ACE)再帰の最大化は、Renyiの最大相関のすべての特性に従うことを示す。提案した関数最大相関アルゴリズム(FMCA)は、2つのニューラルネットワークから構築された機械学習アーキテクチャに適用され、互いに出力を近似することで同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 23:32:50 GMT)
Robustness to distribution shifts of compressed networks for edge devices [6.6]
領域シフトと対向摂動の2種類のデータ分散シフトにおいて,圧縮ネットワークの堅牢性を検討することが重要である。本研究では,圧縮モデルが元のネットワークよりも分散シフトに対して頑健でないことを明らかにする。知識蒸留によって得られるコンパクトネットワークは、刈り取られたネットワークよりも、分散シフトに対してより堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:00:32 GMT)
One-half reflected entropy is not a lower bound for entanglement of purification [6.6]
精製の絡み合う$E_p(A:B)$は、すべての$qgeq2$に対して$q$-R'enyi反射エントロピー$S_R(q)(A:B)$の半分で下界する。この結果は、半古典的な重力双対を持つ CFT 状態のような制限された状態の集合が、問題となる境界に従う可能性を妨げるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:14:15 GMT)
Streaming Bilingual End-to-End ASR model using Attention over Multiple Softmax [6.4]
本稿では,両言語を単一のニューラルモデルで認識可能な,バイリンガル・エンド・ツー・エンド(E2E)モデリング手法を提案する。提案モデルでは,自己認識機構によって結合された言語固有のジョイントネットワークを用いて,エンコーダと予測ネットワークを共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:44:42 GMT)
Machine learning-based network intrusion detection for big and imbalanced data using oversampling, stacking feature embedding and feature extraction [6.4]
侵入検知システム(IDS)は、悪意あるアクターや活動を検出することによって相互接続ネットワークを保護する上で重要な役割を果たす。本稿では,データ不均衡にRandom Oversampling (RO) を用いる新しいMLベースのネットワーク侵入検出モデルと,次元削減のためのStacking Feature Embedding (PCA)を提案する。 CIC-IDS 2017データセットを使用すると、DT、RF、ETモデルは99.99%の精度に達し、DTとRFモデルはCIC-IDS 2018データセットで99.94%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:49:41 GMT)
Global Convergence of Natural Policy Gradient with Hessian-aided Momentum Variance Reduction [6.3]
自然政策勾配(NPG)とその変種は、強化学習において広く使われている政策探索法である。本報告では, ヘシアン支援運動量法による分散低減技術を用いて, NPG-HM を新たに生成した NPG-HM を開発した。ムジョコをベースとした環境実験では、他の最先端の政策勾配法よりもNPG-HMの方が優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:16:24 GMT)
NeuroSynt: A Neuro-symbolic Portfolio Solver for Reactive Synthesis [6.3]
反応合成のためのニューロシント(NeuroSynt)という,ニューロシンボリック・ポートフォリオ・ソルバ・フレームワークを紹介する。解法の中心には、ニューラルネットワークとシンボリックアプローチのシームレスな統合がある。 NeuroSyntは現在のSynTCOMPベンチマークで新しい問題を解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:13:50 GMT)
TIM: An Efficient Temporal Interaction Module for Spiking Transformer [6.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はその生物学的妥当性と計算効率で有名になった。ニューラルネットワークアーキテクチャの進歩にインスパイアされた注意機構の統合は、スパイキングトランスフォーマーの開発につながった。これらは、SNNの機能強化、特に静的データセットとニューロモルフィックデータセットの両方の領域において、有望であることを示している。本稿では,SNNアーキテクチャにおける時間的データ処理能力を高めるために,TIM(Temporal Interaction Module)を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:54:42 GMT)
Approximation of Pufferfish Privacy for Gaussian Priors [6.3]
また,各識別シークレットペアに設定されたガウス分布の平均と分散の差に,付加的なラプラスノイズが校正された場合,$(epsilon, delta)$-pufferfishのプライバシが達成されることを示す。典型的なアプリケーションは、和(または平均)クエリのプライベートリリースである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:43:38 GMT)
NLCG-Net: A Model-Based Zero-Shot Learning Framework for Undersampled Quantitative MRI Reconstruction [6.0]
モデルベースT2/T1推定のための共役勾配(NLCG)を提案する。このエンド・ツー・エンド法は、ゼロショットスキャン特異的ニューラルネットワーク正規化を用いた単例信号モデリングを用いて、アンダーサンプルk空間データからqMRIマップを直接推定し、高い忠実度T1およびT2マッピングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:53:21 GMT)
Quantum Eigensolver for General Matrices [5.8]
本稿では,一般行列に対する固有値問題の解法に適した新しい量子アルゴリズム群を提案する。我々のアルゴリズムはマルコフ連鎖の緩和時間の推定を含む様々な領域の応用を見出す。これらの応用は、様々な分野にわたる問題に対する量子固有解法の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:29:08 GMT)
Continual Learning in Medical Image Analysis: A Comprehensive Review of Recent Advancements and Future Prospects [5.7]
継続的学習は、統一的で持続可能な深層モデルを開発するための重要なアプローチとして現れてきた。本稿では,医用画像解析に応用した継続的学習技術の現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:10:04 GMT)
First-principles Based 3D Virtual Simulation Testing for Discovering SOTIF Corner Cases of Autonomous Driving [5.6]
本稿では,第1原理に基づくセンサモデリングと環境相互作用手法を提案し,それをCARLAシミュレータに統合する。メタヒューリスティックアルゴリズムは、いくつかの経験的洞察に基づいて設計され、シードシナリオと突然変異の両方を導く。シミュレーションのセットアップは同じで、我々のアルゴリズムは最先端の作業の約4倍のコーナーケースを発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:02:32 GMT)
An Improved Grey Wolf Optimization Algorithm for Heart Disease Prediction [5.5]
本稿では,適応曲線灰色のオオカミ最適化(ACGWO)アルゴリズムをニューラルネットワークのバックプロパゲーションに組み込むことにより,医用画像処理における課題に対するユニークな解決策を提案する。本手法は他の10手法を超越し,86.8%の精度を達成し,臨床現場での効率的な心疾患予測の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:07:24 GMT)
LKFormer: Large Kernel Transformer for Infrared Image Super-Resolution [5.5]
本稿では,LKFormer(Large Kernel Transformer)と呼ばれる強力なトランスモデルを提案する。これは主に、非局所的な特徴モデリングを実行するために、大きなカーネルとの深度的な畳み込みを利用する。我々は,GPFN(Gated-Pixel Feed-Forward Network)と呼ばれる新しいフィードフォワードネットワーク構造を考案し,ネットワーク内の情報フローを管理するLKFormerの能力を強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:28:24 GMT)
Preference and Concurrence Aware Bayesian Graph Neural Networks for Recommender Systems [5.5]
グラフベースのコラボレーティブフィルタリング手法はレコメンダシステムの性能向上に寄与した。本稿では,ユーザの好みや項目の一致,重要なグラフ構造情報などを共同で検討する効率的な生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:57:27 GMT)
Neural Stochastic Differential Equations with Change Points: A Generative Adversarial Approach [5.4]
本稿では,ニューラルSDEをモデルとした時系列変化点検出アルゴリズムを提案する。提案手法は、未知の変化点と、各変化点に対応する異なるニューラルネットワークSDEモデルのパラメータを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:04:57 GMT)
A Fair Evaluation of Various Deep Learning-Based Document Image Binarization Approaches [5.4]
文書画像のバイナリ化は、文書解析の分野における重要な前処理ステップである。深層学習技術は、文脈に依存した特徴を学習することで、画像のバイナライズされたバージョンを生成することができる。本研究は,同じ評価プロトコル下での異なる深層学習手法の評価に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:42:51 GMT)
Weak and Strong Coupling Polarons in Binary Bose-Einstein Condensates [5.4]
ボース・ポーラロン(英: Bose polaron)は、ボース・アインシュタイン凝縮体における不純物とボゴリューボフ励起の相互作用から生じる準粒子である。弱結合型および強結合型ボースポーラロンに対する相分離の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:11:47 GMT)
Look, Remember and Reason: Grounded reasoning in videos with language models [5.3]
マルチテンポラル言語モデル(LM)は、最近ビデオ上の高レベル推論タスクにおいて有望な性能を示した。オブジェクト検出,再識別,追跡など,低レベルなサロゲートタスクに対するLMエンドツーエンドのトレーニングを提案し,低レベルな視覚能力を備えたモデルを実現する。我々は、ACRE、CATER、Some-Else、STARデータセットからの多様な視覚的推論タスクにおけるフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:54:30 GMT)
Transfer Learning for Nonparametric Regression: Non-asymptotic Minimax Analysis and Adaptive Procedure [5.3]
我々は,最小限のリスクを対数係数まで達成できる信頼しきい値推定器と呼ばれる新しい推定器を開発した。次に,パラメータ空間の幅の広い対数係数までの最小リスクを適応的に達成するデータ駆動アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:24:04 GMT)
Act as You Learn: Adaptive Decision-Making in Non-Stationary Markov Decision Processes [5.3]
textitAdaptive Monte Carlo Tree Search (ADA-MCTS) という検索アルゴリズムを提案する。エージェントは時間とともに環境の更新されたダイナミクスを学習し、そのエージェントが学習する時、すなわち、そのエージェントが知識が更新された状態空間の領域にいる場合、悲観的にならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:43:34 GMT)
Large receptive field strategy and important feature extraction strategy in 3D object detection [5.2]
本研究は,3次元目標検出における鍵となる課題に焦点を当てた。 3次元畳み込みカーネルの受容領域を拡大する課題に対処するために,動的特徴融合モジュールを導入する。このモジュールは、3D畳み込みカーネルの受容場を適応的に拡張し、拡張と許容される計算負荷のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:01:28 GMT)
Analytical Modelling of Raw Data for Flow-Guided In-body Nanoscale Localization [5.2]
精密医療では、ナノデバイスは血流から病気の診断、治療、モニタリングを約束する。現在のフロー誘導型ローカライゼーションアプローチは、通信能力とエネルギー関連能力に制約がある。本研究では,フロー誘導型ローカライゼーションのための原料データの解析モデルを提案し,ナノデバイスの通信機能およびエネルギー関連機能として生データをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:26:35 GMT)
Augment on Manifold: Mixup Regularization with UMAP [5.2]
本稿では,深層学習予測モデルのための自動データ拡張のためのMixup正規化スキームUMAP Mixupを提案する。提案手法により,Mixup演算により特徴量とラベルのデータ多様体上に合成されたサンプルが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:07:26 GMT)
Universal Neurons in GPT2 Language Models [5.0]
異なる初期ランダムシードから学習したGPT2モデルにおける個々のニューロンの普遍性について検討した。ニューロンの1-5%が普遍的、すなわち、同じ入力で一貫して活性化されるニューロンのペアであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:11:01 GMT)
NLP-based Relation Extraction Methods in RE [4.9]
モバイルアプリリポジトリは、大規模で適応性の高いクラウドソース情報システムとして、主に科学研究で使用されている。本稿では,ソフトウェアリソースとデータアーティファクトを組み合わせたMApp-KGを提案する。私たちのコントリビューションは、モバイルアプリのドメイン固有のカタログをモデル化する知識グラフを自動構築するフレームワークを提供することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:14:27 GMT)
VC dimension of Graph Neural Networks with Pfaffian activation functions [4.7]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近年、広範囲のグラフドメインでタスクを学習する強力なツールとして登場している。我々の研究の目的は、GNNのVC次元に関するこの分析を、シグモイドや双曲タンジェントといった他のよく使われる活性化関数に拡張することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:11:22 GMT)
Domain-Aware Cross-Attention for Cross-domain Recommendation [4.6]
クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、レコメンダシステムの性能を改善する重要な方法である。本稿では、異なる粒度からソースドメインの転送可能な特徴を抽出する2段階のクロスアテンションを提案する。公共データセットと産業データセットの両方で実験を行い,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:12:48 GMT)
Revolutionizing Pharma: Unveiling the AI and LLM Trends in the Pharmaceutical Industry [4.6]
この論文は、各セクターにおけるAIの役割を分類的に検討している。機械学習アルゴリズムのような最先端のAI技術に特に重点を置いている。この論文は、医薬品産業の将来を変革する上で、AIが持つ変革の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:47:20 GMT)
The Right Model for the Job: An Evaluation of Legal Multi-Label Classification Baselines [4.5]
マルチラベル分類(MLC、Multi-Label Classification)は、複数のラベルを法的文書に割り当てることのできる、法的領域における一般的なタスクである。本研究では,2つの法的データセットを用いて異なるLCC手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:15:07 GMT)
BETA: Binarized Energy-Efficient Transformer Accelerator at the Edge [4.5]
そこで本研究では,QMM実行効率を向上させるために,バイナリトランスフォーマのフロー抽象化手法を開発した。二項化エネルギー効率変換器加速器、すなわちBETAは、エッジでの効率的な展開を促進するために提案されている。結果は、BETAが従来のFPGAベースの加速器よりも1.7621.92倍高い174GOPS/Wの平均エネルギー効率を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:14:08 GMT)
Learning to Approximate Adaptive Kernel Convolution on Graphs [4.4]
本稿では,拡散カーネルのスケールによって特徴集約の範囲を制御できる拡散学習フレームワークを提案する。本モデルは,最先端データセットの性能評価のためのノードワイズ分類のための様々な標準で検証されている。グラフ分類のための実世界の脳ネットワークデータにも検証され、アルツハイマー分類の実用性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:57:11 GMT)
An Online Hierarchical Energy Management System for Energy Communities, Complying with the Current Technical Legislation Framework [4.4]
2018年、欧州連合(EU)は、再生可能エネルギー共同体(REC)を、参加者が自己生産した再生可能エネルギーを共有する地域電力網として定義した。 RECは技術的にはSGであるため、上記の戦略を適用でき、具体的には実用的なエネルギー管理システム(EMS)が必要である。本研究は,RECコスト最小化のためにオンライン階層型EMS(HEMS)を合成し,ローカルな自己消費方式よりも優れていることを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:29:54 GMT)
Boosting Facial Action Unit Detection Through Jointly Learning Facial Landmark Detection and Domain Separation and Reconstruction [4.4]
AUドメインの分離と再構築と顔のランドマーク検出を共同で学習するマルチタスク学習を導入した新しいAU検出フレームワークを提案する。また,単純なプロジェクタによるコントラッシブ・ラーニングとコントラッシブ・ロスの改善に基づく新たな特徴アライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:06:15 GMT)
Analyzing the Effectiveness of Large Language Models on Text-to-SQL Synthesis [4.4]
本研究では,大規模言語モデルを用いたテキスト・ツー・プログラム合成における様々なアプローチについて検討する。目標は、データベーススキーマと共に自然言語の質問を入力し、正しいSELECTクエリを出力することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:05:42 GMT)
Semi-supervised Semantic Segmentation using Redesigned Self-Training for White Blood Cell [4.0]
大規模なデータセットを効率的にアノテートするために、半教師付き学習フレームワークを提供する必要がある。 We propose a novel self-training pipeline with the incorporation of FixMatch。 DeepLab-V3アーキテクチャの一貫性を備えた自己学習スキームとResNet-50で、Zheng 1, Zheng 2, LISCデータセットでそれぞれ90.69%、87.37%、76.49%を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:43:04 GMT)
HgbNet: predicting hemoglobin level/anemia degree from EHR data [3.9]
貧血は一般的な医学疾患であり、診断とモニタリングには侵襲的な血液検査が必要である。我々の知る限り、HgbNetはヘモグロビンレベル/貧血度予測にEHRデータを活用する最初の機械学習モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:52:34 GMT)
Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models [3.9]
大規模言語モデルでは幻覚を除去することは不可能である。フォーマルな世界は現実の世界の一部であり、より複雑であるため、幻覚は現実世界のLLMにも必然的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:26:14 GMT)
Machine Learning-Based Analysis of Ebola Virus' Impact on Gene Expression in Nonhuman Primates [3.8]
本研究では,エボラウイルス (EBOV) に感染した非ヒト霊長類 (NHP) から得られた遺伝子発現データを解析するために,機械学習に基づく手法である Supervised Magnitude-Altitude Scoring (SMAS) 手法を提案する。我々は,エボラ感染NHPのNanoString遺伝子発現プロファイルの包括的データセットを用いて,宿主-病原体間相互作用解析のためのSMASシステムをデプロイした。 IFI6とIFI27を重要なバイオマーカーとして同定し、100%精度で例外的な予測性能を示し、AUC(Area Under the Curve)測定値を用いて様々な段階の分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:17:27 GMT)
ADA-GNN: Atom-Distance-Angle Graph Neural Network for Crystal Material Property Prediction [3.7]
物性予測は結晶材料研究の基本的な課題である。結合角と結合距離は結晶特性に大きな影響を与える2つの重要な構造情報である。プロパティ予測タスクのための新しいAtom-Distance-Angle Graph Neural Network (ADA-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:03:16 GMT)
Fine-tuning Large Language Models for Multigenerator, Multidomain, and Multilingual Machine-Generated Text Detection [3.6]
SemEval-2024 Task 8は、多種多様な大言語モデル(LLM)から機械生成テキストを特定するという課題を導入するタスクは3つのサブタスクから構成される: 単言語および多言語におけるバイナリ分類(Subtask A)、多クラス分類(Subtask B)、混合テキスト検出(Subtask C)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:39:05 GMT)
Fast measurement of group index variation with ultimate precision using Hong-Ou-Mandel interferometry [3.6]
ホン・ウー・マンデル干渉法は量子センシングアプリケーションに有用なツールとして登場した。我々は時間効率で光遅延測定を最適化する。測定は高速な検出と高い光子数を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:17:46 GMT)
Quantum Principle of Relativity and The Renormalizable Gravity [3.4]
我々は、一般相対性理論を導入することなく、一般相対性理論と呼ばれる新しい相対性理論に基づく純粋量子理論を開発した。我々は、相対性理論の本質が量子領域に自然に拡張され、活性変換と受動変換の同一構造が維持されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:40:38 GMT)
Knowledge Distillation on Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction [3.4]
複雑なネットワーク(教師)からの蒸留データを用いて、より少ないパラメータ(学生)でネットワークを訓練するコスト関数を導入する。我々は,教師ネットワークから空間時間相関を取り入れた知識蒸留を用いて,教師が知覚する複雑なパターンを学習できるようにする。本手法は, ネットワークパラメータがわずか3%であった場合でも, 生徒の精度を教師の精度に近いものに維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:54:49 GMT)
Learning-assisted Stochastic Capacity Expansion Planning: A Bayesian Optimization Approach [3.4]
大規模容量拡大問題(CEP)は、地域エネルギーシステムのコスト効率の高い脱炭の中心である。本稿では,2段階のCEPを抽出する学習支援近似解法を提案する。本手法では, 直列集約法と比較して最大3.8%のコスト削減効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:14:16 GMT)
Accelerating Material Property Prediction using Generically Complete Isometry Invariants [3.4]
学習アルゴリズムの表現として,周期点集合に対して連続的かつ汎用的に完備な等距離不変量であるポイントワイド距離分布(PDD)を適応する。本研究では,PDDを利用して空間符号化手法を用いて構成情報を組み込むことができる自己認識機構を改良したトランスフォーマーモデルを開発した。このモデルは、Material ProjectとJarvis-DFTデータベースの結晶上でテストされ、最先端の手法に匹敵する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:14:22 GMT)
Symbrain: A large-scale dataset of MRI images for neonatal brain symmetry analysis [3.4]
本稿では,脳対称性研究の分野を推し進めるために,脳MRI画像の注釈付きデータセットを提案する。このデータセットは、2つの脳半球の相対対称性を用いて重要な診断と治療計画を行う方法の研究と開発に寄与することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:22:14 GMT)
Scaling Up Quantization-Aware Neural Architecture Search for Efficient Deep Learning on the Edge [3.2]
本稿では,ブロックワイズNASによって導入されたブロックワイズ式を利用して,大規模タスクにおけるQA-NAS(INT8とFB-MP)を実現する手法を提案する。本研究では,Cityscapesデータセット上のセマンティックセグメンテーションタスクについて,FB-MPモデルが33%小さく,INT8モデルがタスク性能を損なうことなく,DeepLabV3(INT8)よりも17.6%高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:32:31 GMT)
Text Embedding Inversion Attacks on Multilingual Language Models [3.1]
テキスト情報を実数埋め込みとして表現することが標準となっている。大規模言語モデル(LLMs)に対する大衆の関心が高まり、Embedddings as a Service(サービスとしての埋め込み)は、ビジネスモデルとして急速に勢いを増している。センシティブなデータを埋め込みから再構築できるため、これは優れたセキュリティリスクを伴わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:34:42 GMT)
Privacy-Preserving Data Fusion for Traffic State Estimation: A Vertical Federated Learning Approach [3.1]
交通状態推定(TSE)のためのプライバシ保護データ融合法を提案する。複数のデータオーナ間のコラボレーションやデータ共有で発生するデータプライバシの懸念に,私たちは明確に対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:52:22 GMT)
Catastrophic Interference is Mitigated in Naturalistic Power-Law Learning Environments [2.9]
自然主義的な環境では、タスクに遭遇する確率は、それが最後に実行された時からその時代の権力者として減少することを示す。 MNISTタスクにおける順列学習という,ドメイン増分タスクに対する新たなリハーサルベースのアプローチについて検討する。その結果,一般的な正規化手法を用いて訓練したモデルと比較すると,性能は同等か優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:04:18 GMT)
LearnedWMP: Workload Memory Prediction Using Distribution of Query Templates [2.8]
本稿では,ワークロードの動作メモリ要求を改善・簡易化するために,Leared Workload Memory Prediction (LearnedWMP)を提案する。本研究では,LeartedWMPにより,実行時のメモリ推定誤差を最大47.6%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:38:33 GMT)
zkLogin: Privacy-Preserving Blockchain Authentication with Existing Credentials [2.8]
我々は、人気のあるプラットフォームが発行するIDトークンを利用してトランザクションを認証する新しい技術であるzkLoginを開発した。 zkLoginの中心には署名スキームがあり、署名者は既存のOpenIDアカウントなどを使ってテキストメッセージで署名できる。従来のデジタル署名ベースのアドレスに代わるものとして、Swiブロックチェーン上でzkLoginを実装し、デプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:23:58 GMT)
Towards Cross Domain Generalization of Hamiltonian Representation via Meta Learning [2.7]
本研究では、ハミルトン力学の分野におけるクロス領域の一般化を目標とすることで、大きな前進を試みている。我々は,このシステムをグラフニューラルネットワークでモデル化し,メタ学習アルゴリズムを用いてタスクの分布に対して経験を得られるようにした。この結果は,メタ訓練モデルが新しいシステムに効果的に適応するだけでなく,異なる物理領域間で一貫した一般化されたハミルトン表現も捉えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:09:20 GMT)
Efficient Collaborations through Weight-Driven Coalition Dynamics in Federated Learning Systems [2.7]
本稿では, デバイスモデル重み間のユークリッド距離を利用して, 類似点と相違点を評価できるフェデレート学習モデルを提案する。これは我々のシステムの基本であり、モデル重量の密接度に基づくデバイス間の連立の形成を指示する。数値的な結果は、IoTベースの機械学習のための構造化された、高性能で、通信効率のよいモデルを提供することの可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:50:01 GMT)
In-IDE Human-AI Experience in the Era of Large Language Models; A Literature Review [2.7]
IDEにおけるヒューマンAIエクスペリエンスの研究は、これらのAIツールがソフトウェア開発プロセスをどのように変化させているかを理解する上で非常に重要である。我々は,IDE内人間-AI体験研究の現状を研究するために文献レビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:37:27 GMT)
Connecting the Dots: Leveraging Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Accurate Bangla Sign Language Recognition [2.6]
我々は,40語以上の611ビデオからなる単語レベルBandgla Sign Languageデータセット(BdSL40)を提案する。これは単語レベルのBdSL認識に関する最初の研究であり、データセットはBangla Sign Language Dictionary (1997)を用いてインド手話(ISL)から転写された。この研究は、BdSL、West Bengal Sign Language、ISL間の重要な語彙的および意味的類似点と、文献におけるBdSLのワードレベルデータセットの欠如を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:52:51 GMT)
A Security Risk Assessment Method for Distributed Ledger Technology (DLT) based Applications: Three Industry Case Studies [2.6]
本研究は,分散型台帳技術のサイバーセキュリティに対する意識を高めることを目的としている。我々は,分散台帳技術に対するセキュリティ脅威と既知の攻撃の可能性のあるデータベースを開発した。この方法はその後3つのケーススタディで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:57:23 GMT)
Starlit: Privacy-Preserving Federated Learning to Enhance Financial Fraud Detection [2.4]
Federated Learning(FL)は、さまざまなクライアントとローカルデータの間で協調的なモデルトレーニングを可能にする、データ最小化のアプローチである。不正な金融取引を識別するための最先端のFLソリューションは、以下の制限のサブセットを示している。 Starlitは,これらの制限を克服する,スケーラブルなプライバシ保護機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:17:42 GMT)
"Which LLM should I use?": Evaluating LLMs for tasks performed by Undergraduate Computer Science Students in India [2.4]
本研究では,大学生に共通する作業における大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価する。私たちの研究は、Google Bard、ChatGPT、GitHub Copilot Chat、Microsoft Copilotなど、公開されているLLMのいくつかを体系的に評価しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:11:36 GMT)
Learning an Inventory Control Policy with General Inventory Arrival Dynamics [2.4]
本稿では,一般的な到着ダイナミクスの存在下での在庫管理方針の学習と検証の問題に対処する。我々の知る限りでは、これは任意の到着ダイナミクスまたは順序量の任意の下流後処理を扱う最初の作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:12:20 GMT)
OCT-SelfNet: A Self-Supervised Framework with Multi-Modal Datasets for Generalized and Robust Retinal Disease Detection [2.3]
本研究は、眼疾患を検出するための自己教師付き堅牢な機械学習フレームワークであるOCT-SelfNetに貢献する。本手法は,自己指導型事前学習と教師型微調整を組み合わせた2段階学習手法を用いてこの問題に対処する。 AUC-PR測定では,提案手法は42%を超え,ベースラインに比べて10%以上の性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:17:14 GMT)
Wavelet-based temporal models of human activity for anomaly detection in smart robot-assisted environments [2.3]
本稿では,スマートホームセンサを用いた長期人間の活動の時間的モデリング手法を提案する。このモデルはウェーブレット変換に基づいており、スマートセンサーデータの予測に使われ、人間の環境における予期せぬ事象を検出するための時間的前兆を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:09:42 GMT)
Effects of Different Q-swaps Modes on Percolation Threshold in Small-world Quantum Networks [2.2]
量子エンタングルメント・パーコレーション(QEP)は古典的エンタングルメント・パーコレーション(CEP)よりも優れたパーコレーション性能を有することを示す。また、パーコレーション閾値を余分に下げる新しいスキームとして量子ウォークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:30:22 GMT)
Friends Across Time: Multi-Scale Action Segmentation Transformer for Surgical Phase Recognition [2.1]
オフライン手術相認識のためのMS-AST(Multi-Scale Action Causal Transformer)とオンライン手術相認識のためのMS-ASCT(Multi-Scale Action Causal Transformer)を提案する。オンラインおよびオフラインの外科的位相認識のためのColec80データセットでは,95.26%,96.15%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:34:03 GMT)
Integrating Statistical Significance and Discriminative Power in Pattern Discovery [2.1]
提案手法は、統計的重要性と識別力の基準を最先端のアルゴリズムに統合する。評価実験は, 品質劣化を伴わない識別力と統計的意義を顕著に向上させたパターンの発見において, 提案手法が果たす役割を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:51:01 GMT)
The Effect of Intrinsic Dataset Properties on Generalization: Unraveling Learning Differences Between Natural and Medical Images [2.1]
トレーニングされたネットワークの一般化誤差は、トレーニングセットの内在次元(d_data$)によって増加する。医療画像データセットの内在的な「ラベルのシャープネス」(K_F$)が,少なくとも部分的には,スケーリングの相違が原因である可能性が示唆された。本研究は, ニューラルネットワークの一般化, 表現学習, 堅牢性に対する内在的データセット特性の影響について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:30:08 GMT)
PatternPortrait: Draw Me Like One of Your Scribbles [2.0]
本稿では,絵画から抽象的な肖像画を作成する方法を紹介する。その独特のスタイルは、単一のフリーハンドパターンのスケッチを参照として利用して、シェーディングのためのユニークなパターンを生成する。この方法は、画像から顔や身体の特徴を抽出し、それらをベクトル線に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:33:11 GMT)
Using Java Geometry Expert as Guide in the Preparations for Math Contests [1.9]
学校におけるJava Geometry Expert(JGEX)について,オーストリアの学校システムを中心に考察した。 JGEXは、特に数学的な競争課題を解決するために、いくつかの教室で素晴らしいサポートを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:52:07 GMT)
Cheap Learning: Maximising Performance of Language Models for Social Data Science Using Minimal Data [1.9]
近年発展してきた3つの安価な技術について概観する。後者では、大規模言語モデルのゼロショットプロンプトの特定の事例について概観する。我々は,すべての技術に対して優れた性能を示し,特に大規模言語モデルのプロンプトが,非常に低コストで高い精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:00:11 GMT)
A New Class of Algorithms for Finding Short Vectors in Lattices Lifted from Co-dimension $k$ Codes [1.8]
共次元$k$ over $mathbbZ_Pd$, ここでは$P$は素数である。共次元の$$は、プロジェクションのパッキング特性である mod $P$ を1つの双対符号ワードに初期セットの非格子ベクトルに利用することで解決される。そこで本研究では,反復数,すなわち全長拡大係数を最小化して,短い格子ベクトルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:17:41 GMT)
Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory Programming Course? [1.8]
本稿では,LLM である ChatGPT をプログラミング入門コースで仮想指導アシスタント (TA) として活用する可能性について検討する。本研究は,ChatGPTの性能をヒトTAの機能と比較することにより評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:29:07 GMT)
Broiler-Net: A Deep Convolutional Framework for Broiler Behavior Analysis in Poultry Houses [1.8]
本稿では, ケージフリー養鶏場における鶏肉の挙動をリアルタイムに解析し, 異常行動を検出する枠組みを提案する。提案フレームワークは,最先端の深層学習モデルを用いた鶏肉検出,(2)高速トラッカーモジュールを用いた連続フレーム間の個々の鶏肉追跡,(3)ビデオストリーム内の異常な行動を検出する3つの重要なステップから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:09:15 GMT)
A note on the capacity of the binary perceptron [1.8]
Krauth and Mezard (1989) は、$alpha_c$の明示的な値が.833とほぼ等しいと予測し、この予想に一致する厳密な下界は、最近 Ding と Sun によって確立された。このメモの目的は、有界$alpha_c$ .847の完全な証明を記録することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:15:12 GMT)
Learning Recovery Strategies for Dynamic Self-healing in Reactive Systems [1.7]
自己修復システムは、既知の障害状態から回復するための事前定義された命令のセットに従うことに依存する。本提案では,システム特性の満足度条件を規定する述語としてモニタを定義する。我々は、強化学習に基づく手法を用いて、ユーザの修正シーケンスに基づいた回復戦略を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 23:34:21 GMT)
Semi-supervised segmentation of land cover images using nonlinear canonical correlation analysis with multiple features and t-SNE [1.7]
イメージセグメンテーションはクラスタリングタスクであり、各ピクセルにクラスタラベルが割り当てられる。本研究では,少数のピクセルのみをラベル付けすることで,半教師付きセグメンテーション手法を提案する。提案した半教師付きRBF-CCAアルゴリズムは、リモートセンシングされた複数のマルチスペクトル画像に実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:56:07 GMT)
A Safe Preference Learning Approach for Personalization with Applications to Autonomous Vehicles [1.7]
この研究は、自動運転車への適用とともに、所定の仕様に準拠することを保証する選好学習手法を導入している。本稿では,ペア比較に基づく安全保証型選好学習の問題を定式化し,この課題を解決するためのアプローチを提案する。提案手法は,従来の選好学習法と比較して,従来の選好学習法と比較して競争力があり,安全性を考慮した場合,特に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:15:26 GMT)
Effects of reservoir squeezing on the amplification of quantum correlation [1.7]
量子不協和の力学は、2つの同一の非相互作用キュービットが共通の真空浴に結合した系で研究される。臨界時間は量子不協和の急激な変化を示しており、これは量子不協和増幅にとって非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:08:59 GMT)
Universal scaling laws of quantum spatial search in complex networks [1.6]
複素ネットワーク上の量子空間探索の普遍的スケーリング法則を明らかにする。ネットワーク科学において重要な量である平均経路長は、この普遍的な特徴を公開するのに有用である。この結果は、量子物理学と複素ネットワークの新たな関係を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:10:20 GMT)
Fuzzy quantitative attack tree analysis [1.6]
定量的アタックツリー分析は、最も短く、最も可能性が高く、最も安価なアタックなどの重要な指標を定式化する、多数のセキュリティ指標をサポートする。定量的分析における重要なボトルネックは、データ不足と/または知識不足のため、値が正確には分かっていないことである。最上ファジィ計量値を効率的に計算するボトムアップアルゴリズムを導出するモジュラ分解定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:24:53 GMT)
Lightweight Protection for Privacy in Offloaded Speech Understanding [1.6]
クラウドベースの音声認識システムはプライバシーのリスクを引き起こす。アンタングルメントベースのエンコーダは、かなりのメモリと計算資源を必要とする。このような機器に最適化された新しいシステム XXX を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:36:01 GMT)
Is Your Kettle Smarter Than a Hacker? A Scalable Tool for Assessing Replay Attack Vulnerabilities on Consumer IoT Devices [1.6]
ENISAとNISTのセキュリティガイドラインは、安全と信頼性のためのデフォルトのローカル通信を可能にすることの重要性を強調している。我々はREPLIOTというツールを提案し、ターゲットデバイスについて事前の知識を必要とせずに、リプレイ攻撃が成功したかどうかを検証できる。残りの75%のデバイスは、検出精度0.98-1のREPLIOTによるリプレイ攻撃に対して脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:24:41 GMT)
The Ethics of Interaction: Mitigating Security Threats in LLMs [1.5]
この論文は、社会や個人のプライバシに対するこのようなセキュリティ上の脅威に対する、倫理的な悪影響について論じている。我々は、迅速な注射、脱獄、個人識別情報(PII)露出、性的明示的なコンテンツ、ヘイトベースのコンテンツという5つの主要な脅威を精査する。本稿は、LLMがもたらす倫理的問題だけでなく、これらのシステムへの信頼を育むための道のりも強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:11:37 GMT)
Smart Recommendations for Renting Bikes in Bike Sharing Systems [1.5]
自動車シェアリングシステムは近年、大都市で人気が高まっている。それらの利点の1つは、例えば、市内のほぼどこでも車両を運べる(または出発する)可能性である。規制緩和の問題 — 使用パターンのため、利用可能な車両は特定のエリアに集中しているが、他の地域では利用できない — は、このようなシステムでは極めて一般的である。本稿では, 自転車の貸出・返却を希望する利用者に対して, 駅を推薦する戦略を提示し, 比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:29:33 GMT)
Navigating the Maize: Cyclic and conditional computational graphs for molecular simulation [1.5]
多くの計算化学と分子シミュレーションの要素をグラフとして表すことができる。本研究では,フローベースプログラミングの原理に基づいて,循環型および条件付きグラフのためのワークフローマネージャを開発する。計算薬物設計における動的能動的学習課題におけるツールの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:17:27 GMT)
RTA-Former: Reverse Transformer Attention for Polyp Segmentation [1.4]
本稿では,エンコーダのバックボーンとしてトランスフォーマーモデルを応用し,デコーダの逆アテンション(RA)をデコーダのトランスフォーマーステージに適応させ,エッジセグメンテーションを強化する新しいネットワークRTA-Formerを提案する。実験の結果、RTA-Formerは5つのpolypセグメンテーションデータセットで最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 03:09:00 GMT)
Ground and Excited States from Ensemble Variational Principles [1.4]
アンサンブルエネルギーがよく収束しているときは常に、アンサンブル状態に対して同じことが成り立つ。線形境界は$d_-DeltaE_mathbfw leq Delta Q leq d_+ DeltaDeltaE_mathbfw$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:39:52 GMT)
Modular Monolith: Is This the Trend in Software Architecture? [1.4]
Google は "Service Weaver" フレームワークを提案して,アプリケーションをモジュール化されたモノリシックなアプリケーションとして記述し,一連のシステムとしてデプロイできるようにした。本稿では,業界におけるモジュラモノリスの定義を理解し,モジュールモノリスアーキテクチャを構築するフレームワークやケースについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:42:53 GMT)
Symmetries and Dimension Reduction in Quantum Approximate Optimization Algorithm [1.3]
我々は、$n-要素$d$-ary文字列の集合上で定義される最適化問題の一般化された定式化に焦点を当てる。我々の主な貢献は、当初提案されたQAOAの次元を含む。アルゴリズムをより小さな次元の空間に制限することは、回路の量子シミュレーションと古典シミュレーションの両方を著しく加速させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:55:03 GMT)
Towards a prioritised use of transportation infrastructures: the case of vehicle-specific dynamic access restrictions to city centres [1.3]
都市モビリティは通常、モビリティをサポートするすべての要素を含む交通インフラを通じて提供される。多くの場合、このインフラの要素の容量は実際の需要よりも低い。輸送インフラ要素の不足は,社会の観点から,より有効性の高い輸送活動に優先的に,動的かつ優先的に割り当てられるべきである,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:43:54 GMT)
LONEStar: The Lunar Flashlight Optical Navigation Experiment [1.3]
本稿では,LONEStar(Lunar flashlight Optical Navigation Experiment with a Star Tracker)の成果について報告する。 2022年12月に打ち上げられたルナ・フラッシュライト(LF)は、NASAが出資した技術実証ミッションである。 2023年8月から12月にかけて、LONEStarチームは軌道上の光学機器の校正を行った。 LONEStarは、惑星の光学観測のみを使用して、軌道上を公転するヘリオ中心航法の最初のデモンストレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:38:44 GMT)
ALMs: Authorial Language Models for Authorship Attribution [1.3]
我々は権威言語モデル(ALM)と呼ばれる著者帰属手法を導入する。 CCAT50データセットとBlogs50データセットを使用して、ALMを最先端システムと比較した。 ALMは,Blogs50で83.6%,CCAT50で74.9%,マクロ平均精度で83.6%のスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:53:59 GMT)
Streamlining Advanced Taxi Assignment Strategies based on Legal Analysis [1.2]
近年,サービスや活動の提供を協調的に促進する新しいアプリケーションが数多く登場している。このようなシステムの背後にある主要な考え方は、既存のリソースのアイドルや未使用の容量を活用することである。本原稿では,個人(および自律型)タクシーと潜在的な顧客を仲介するタクシーコーディネートサービスのプロトタイプから作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:35:28 GMT)
A Review of Physics-Informed Machine Learning Methods with Applications to Condition Monitoring and Anomaly Detection [1.1]
PIMLは、既知の物理法則と制約を機械学習アルゴリズムに組み込んだものである。本研究では,条件モニタリングの文脈におけるPIML技術の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:29:44 GMT)
Resource-constrained stereo singing voice cancellation [1.1]
ステレオ歌唱音声キャンセリングの問題点について検討する。提案手法は,客観的なオフラインメトリクスと大規模MUSHRA試験を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:05:30 GMT)
Fault tolerance of stabilizer channels [1.0]
安定チャネルの耐故障特性を解析するために,厳密で汎用的な定式化を導入する。我々は,表面コードに対する耐故障性安定チャネルの設計と解析にフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:03:57 GMT)
AI, insurance, discrimination and unfair differentiation. An overview and research agenda [1.0]
我々は、保険業者がAIを使用する2つの状況、すなわち(i)データ集約型保険と(ii)行動ベース保険を区別する。この2つの傾向は多くの利点をもたらすが、差別効果もあるかもしれない。我々は、差別とその他の不公平な差別の2種類の差別関連効果に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:39:36 GMT)
UniLVSeg: Unified Left Ventricular Segmentation with Sparsely Annotated Echocardiogram Videos through Self-Supervised Temporal Masking and Weakly Supervised Training [0.9]
本研究は心エコービデオから左室一貫性セグメンテーション(LV)の新たなアプローチを導入する。本研究では,(1)時間マスキングを用いた自己教師型学習(SSL),(2)弱教師型学習によって実現した。提案手法は,大規模データセット上で93.32%のダイススコアを達成し,最先端のソリューションよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:10:49 GMT)
Multimodal Visual-Tactile Representation Learning through Self-Supervised Contrastive Pre-Training [0.9]
MViTacは、コントラスト学習を利用して視覚と触覚を自己指導的に統合する新しい手法である。両方の感覚入力を利用することで、MViTacは学習表現のモダリティ内およびモダリティ間損失を利用して、材料特性の分類を強化し、より適切な把握予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:11:57 GMT)
Sparse discovery of differential equations based on multi-fidelity Gaussian process [0.8]
微分方程式のスパース同定は、観測データから解析式を明示的に計算することを目的としている。観測データ、特に微分の計算において、ノイズに対する感度を示す。既存の文献は主に単一忠実度(SF)データに集中しており、適用性に制限が課されている。本稿では、不確実性定量化の観点から、これらの問題に対処する2つの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:38:14 GMT)
Gapless symmetry protected topological phases and generalized deconfined critical points from gauging a finite subgroup [0.8]
大域対称性の有限部分群を測ることによって、従来の位相と位相遷移を非伝統的な位相にマッピングすることができる。本研究では,グローバルな$U(1)$を持つ創発的な$mathbbZ$-gaugedシステムについて検討する。また、これらの相の安定性と、小さな摂動に対する臨界点とその潜在的な実験的実現についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:46:49 GMT)
On-Time Delivery in Crowdshipping Systems: An Agent-Based Approach Using Streaming Data [0.8]
本稿では,クラウド上でのリアルタイム・パーセル配信に対するエージェント・ベース・アプローチを提案する。本システムでは,配送遅延を予測するために,携帯電話のセンサデータに対してデータストリーム処理を行う。実験により、正確な遅延予測と目的のあるタスク転送により、多くの遅延を防止できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:45:15 GMT)
Evaluating the Feasibility of Standard Facial Expression Recognition in Individuals with Moderate to Severe Intellectual Disabilities [0.8]
我々は、知的障害者の表情を認識するために、異なるアプローチで12の異なる畳み込みニューラルネットワークのセットを訓練する。本研究は,ユーザ固有の訓練手法を用いて,この集団内での表情認識の実現可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:02:40 GMT)
Temperature as Joules per Bit [0.7]
ボルツマンの定数はエントロピーの概念の歴史的誤解を反映している。エントロピーはビット単位で測定され、熱力学平衡における情報容量と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:04:43 GMT)
Large Language Models Should Ask Clarifying Questions to Increase Confidence in Generated Code [0.7]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成の分野でタスクを実行する能力を大幅に改善した。 LLMが有能なプログラマであることと、最上位のソフトウェアエンジニアであることの間にはまだギャップがある。本稿では,LLM生成コミュニケータを用いて,問題記述や生成されたコードに対する曖昧さや信頼性の低い問題を識別する通信中心プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:54:52 GMT)
Adiabatic-Passage-Based Parameter Setting for Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.7]
本稿では,新しい断熱パスに基づくパラメータ設定法を提案する。本手法は, 3SAT問題に適用した場合の最適化コストを, サブ線形レベルに著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:15:05 GMT)
Local Agnostic Video Explanations: a Study on the Applicability of Removal-Based Explanations to Video [0.7]
ビデオ領域における局所的な説明のための統一的なフレームワークを提案する。コントリビューションには,(1)コンピュータビジョンデータに適したきめ細かい説明フレームワークの拡張,(2)既存の6つの説明手法をビデオデータに適応させること,(3)適応された説明手法の評価と比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:53:20 GMT)
Deep Learning for Computer Vision based Activity Recognition and Fall Detection of the Elderly: a Systematic Review [0.7]
AAL(Ambient Assisted Living)システムに関する多くの研究が出版されており、高齢者の自立生活による偏見を減らすのに役立っている。本研究では,高齢者の転倒検出とHAR(Human Activity Recognition)について,文献の体系的レビューを行った。この2つの課題を遂行する現在の傾向に対処するため,コンピュータビジョンデータに対するディープラーニング(DL)に基づくアプローチの活用に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:40:52 GMT)
Admission Prediction in Undergraduate Applications: an Interpretable Deep Learning Approach [0.7]
本稿は,受験委員会の学部受験決定を検証することの課題について論じる。本稿では、フィードフォワードと入力凸ニューラルネットワークというディープラーニングに基づく分類手法を提案する。私たちのモデルは、従来の機械学習ベースのアプローチで最高のパフォーマンスを保ちながら、3.03%のマージンで高い精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:44:43 GMT)
Showing Proofs, Assessing Difficulty with GeoGebra Discovery [0.7]
我々は、GeoGebra Discoveryによって実行される異なるステップのシーケンスを出力して、特定のステートメントを確認する新しいShowProofコマンドと、アサーションの難易度や関心度を評価しようとする数値について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:50:12 GMT)
Identifying electronic transitions of defects in hexagonal boron nitride for quantum memories [0.7]
量子メモリは、大規模な量子ネットワークを実現するための重要なキーストーンである。本研究は、六方晶窒化ホウ素(hBN)の色中心に基づく量子メモリを提案する。いくつかの欠陥はラマン型量子メモリに望ましい$Lambda$電子構造を継承している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:55:25 GMT)
Training quantum neural networks using the Quantum Information Bottleneck method [0.7]
ネットワークを介して伝達される特性に関する関連情報を最大化するために、量子ニューラルネットワークを訓練する具体的な方法を提案する。これは、入力と出力が完全に量子である問題に対してオートエンコーダを訓練する際に最適化するために、運用的に確立された量を与えるためである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:08:53 GMT)
Entanglement-based quantum digital signatures over deployed campus network [0.7]
量子デジタル署名プロトコルの大きな利点は、情報理論のセキュリティを持つことができることである。我々のキャンパスネットワーク上で、絡み合いに基づく量子デジタルシグネチャを実装するハードウェアを実演し、特徴付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:14:06 GMT)
Partial Diacritization: A Context-Contrastive Inference Approach [0.7]
ダイアクリプティゼーションは、読みやすさを改善し、アラビア語のテキストの意味を曖昧にする上で重要な役割を担っている。 partial Diacritzation (PD) は、必要に応じて理解を助けるためにマークされる文字のサブセットの選択である。本稿では,既存のアラビア語発音システムとシームレスに統合するPDの新しいアプローチである,文脈コントラスト部分発音法(CCPD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:07:07 GMT)
Momentum-SAM: Sharpness Aware Minimization without Computational Overhead [0.7]
本稿では,蓄積された運動量ベクトルの方向にパラメータを摂動させ,計算オーバーヘッドやメモリ要求を伴わずに低シャープ性を実現するMomentum-SAMを提案する。我々は、MSAMを詳細に評価し、NAG、SAM、MSAMの分離可能なメカニズムの学習最適化と一般化に関する知見を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:19:18 GMT)
HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge 2023 Participant Report (Team KuzHum) [0.7]
本稿では,より正確なセマンティックセグメンテーションモジュールを提案する。上記の拡張を組み込んだエージェントは、シミュレーションと実世界のステージの両方で3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:40:24 GMT)
Unveiling the Human-like Similarities of Automatic Facial Expression Recognition: An Empirical Exploration through Explainable AI [0.6]
本研究は,12種類の異なるネットワークを比較し,ディープニューラルネットワークと人間の知覚の類似性を検討することを目的とする。我々は、革新的なグローバルな説明可能なAI手法を用いて、熱マップを生成し、6つの表情で訓練された12のネットワークにとって重要な顔領域を明らかにする。発見は、人間とAIの表情認識が限定的に一致していることを示し、ネットワークアーキテクチャが類似性に影響を与えることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:52:02 GMT)
Solving with GeoGebra Discovery an Austrian Mathematics Olympiad problem: Lessons Learned [0.6]
我々は、GeoGebra Discoveryにおける自動推論ツールを通じて、オーストリア数学のOlympiad 2023の地域段階の問題に対処する。この問題を解決しようとすると、4種類のフィードバックが生まれます。我々は、これらの多様な問題について、GeoGebra Discoveryの利点、課題、そして現在の開発分野のいくつかを示す役割を、説明し、反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:51:35 GMT)
Leveraging Social Media Data to Identify Factors Influencing Public Attitude Towards Accessibility, Socioeconomic Disparity and Public Transportation [0.6]
この調査は、2020年3月19日から2022年5月15日まで、ニューヨーク市から36,098件のツイートを検索、分析した。モデルにより、アジア起源の女性や個人は、交通機関のアクセシビリティについて、相手よりも議論する傾向にあることが示された。失業者や低所得地域や高い自然リスクリスクのある地域で生活する者を含む不利な個人は、そのような問題についてのコミュニケーションを減らしがちである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:51:29 GMT)
Community-based Behavioral Understanding of Crisis Activity Concerns using Social Media Data: A Study on the 2023 Canadian Wildfires in New York City [0.6]
ニューヨークは2023年6月の大気汚染で世界第1位となった。本研究は、大規模ソーシャルメディアデータを用いて、さまざまな危機活動の関心事を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:57:45 GMT)
Compressed 3D Gaussian Splatting for Accelerated Novel View Synthesis [0.6]
スパース画像集合からの新規なビュー合成のために,3次元ガウススプラット表現を最適化した高忠実度シーン再構成を導入した。本稿では,感性を考慮したベクトルクラスタリングと量子化学習を併用した3次元ガウススプラット表現を用いて,方向色とガウスパラメータを圧縮する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:08:28 GMT)
Automated facial recognition system using deep learning for pain assessment in adults with cerebral palsy [0.5]
既存の対策は、介護者による直接の観察に依存し、感度と特異性に欠ける。 10のニューラルネットワークが3つの痛み画像データベースでトレーニングされた。 InceptionV3はCP-PAINデータセット上で有望なパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:55:16 GMT)
CasTGAN: Cascaded Generative Adversarial Network for Realistic Tabular Data Synthesis [0.5]
近年,GAN(Generative Adversarial Network)が注目されている。合成データの妥当性と基礎となるプライバシーに関する懸念は、十分に対処されていない主要な課題を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:12:02 GMT)
An Empirical Study of Using Large Language Models for Unit Test Generation [0.5]
コード生成モデルは、コードコメント、既存のコード、または両方の組み合わせからプロンプトを受け取り、コードを生成する。我々は,3つのモデル (Codex, GPT-3.5-Turbo, StarCoder) がどの程度単体テストを生成するかを検討した。 CodexモデルはHumanEvalデータセットの80%以上のカバレッジを達成したが、EvoSuite SF110ベンチマークの2%以上のカバレッジを持つモデルはない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:09:17 GMT)
Versatile quadrature antenna for precise control of large electron spin ensembles in diamond [0.4]
我々は、任意の偏光の強い均一磁場を発生させることができる、容易に再現可能な安価なマイクロ波アンテナを提案する。このロバスト性は、短い作業距離の顕微鏡目標を用いて、バルクダイヤモンドを用いた広い視野イメージング/センシングを可能にするため、特に重要なものである。アンテナの幅は半分の最大帯域幅が$sim$160 MHzで、共振周波数は4つのコンデンサまたはバリアクターを介して400MHzの範囲で調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:39:30 GMT)
Extracting Formulae in Many-Valued Logic from Deep Neural Networks [0.4]
本稿では,深いReLUネットワークからMV論理式を抽出するアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは一般に、特に実数値の重みを持つネットワークに適用されるため、データに基づいて訓練された深いReLUネットワークから論理式を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:51:01 GMT)
A greedy approach for increased vehicle utilization in ridesharing networks [0.3]
ライドシェアリングプラットフォームは都市部の住民にとって顕著な交通手段になっています道路網全体からウィンドウへの探索空間を削減できるk-hopベースのスライディングウインドウ近似アルゴリズムを提案する。実世界のデータセット上で提案したモデルを評価し,実験結果から提案モデルによる優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:31:50 GMT)
Towards Size-Independent Generalization Bounds for Deep Operator Nets [0.3]
物理インフォームド機械学習」は、微分方程式を数値的に解くためにニューラルネットワークを使うことに焦点を当てている。我々は,DeepONetsのトレーニング中にサンプル外誤差を測定する理論を推し進めることを目指している。 We show how the Huber loss can be chosen to for these DeepONet class for generalization error bounds can be obtained。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:01:37 GMT)
Development of an NLP-driven computer-based test guide for visually impaired students [0.3]
視覚障害者のためのNLP駆動型コンピュータベーステストガイドを提案する。リアルタイムの支援と視覚障害のある生徒への支援を提供するために、事前に訓練された音声技術を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:59:00 GMT)
Longitudinal Sentiment Classification of Reddit Posts [0.2]
2020-2023年を中心に、この記事のテキストで作業しています。感情閾値を[-0.075,0.075]の範囲に微調整することで、ポスト感情を肯定的・否定的なカテゴリに分類するのに熟練した分類器を構築できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:16:55 GMT)
The Early Universe as an Open Quantum System: Complexity and Decoherence [0.2]
オープン量子系における複雑性は、加速する背景が存在する場合でも、2つのフィールド間のデコヒーレンスを識別できることを示す。この論文は、加速する背景における量子複雑性の特徴を探求する新たな経路を開拓し、初期宇宙における原始宇宙論的摂動の進化に対する我々の理解を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:18:50 GMT)
Monitoring the Future of Smart Contracts [0.2]
本稿では,将来的なモニタリングを可能にする計算モデルを提案する。当社のモニタは、レガシトランザクションに対する正しい敬意、将来のバウンドモニタの実装方法、進捗の保証方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:31:45 GMT)
Cross-lingual Transfer Learning for Javanese Dependency Parsing [0.2]
本研究は,ジャワ語における係り受け解析の強化における伝達学習の有効性を評価することに焦点を当てた。 Javaneseを含む100以上の言語からの依存性ツリーバンクからなるUniversal Dependenciesデータセットを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:13:45 GMT)
Comparison analysis between standard polysomnographic data and in-ear-EEG signals: A preliminary study [0.1]
In-ear-EEGセンサーは、快適性、固定電極位置、電磁干渉に対する耐性、およびユーザフレンドリ性の点で利点がある。本研究は,耳内EEG信号と標準PSGの類似性を評価する手法を確立することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:36:12 GMT)
Anisotropy Is Inherent to Self-Attention in Transformers [0.1]
本研究では,特定の目的を持つ言語モデルにおいて,異方性は経験的に観察可能であることを示す。また、異方性問題は、他のモダリティで訓練されたトランスフォーマーにまで拡張されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:26:55 GMT)
On Optimal Regularization Parameters via Bilevel Learning [0.1]
我々は、既存の理論よりも最適な正則化パラメータの正則性をよりよく特徴づける新しい条件を提供する。数値計算の結果は, この新条件を, 小型・高次元の両問題に対して検証し, 検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:44:50 GMT)
Toward Semantic Interoperability of Electronic Health Records [0.1]
本稿では,電子健康記録のセマンティック・インターオペラビリティの達成に向けての道筋を円滑にする提案について述べる。まず、EHRに関連する用語が意味論的な側面に焦点を当てた標準オントロジーを含む。第二に、健康情報システムのプロプライエタリなモデルによって管理されるEHR情報の豊富な存在論的表現を得ることができるモジュールを扱う。第三に、いわゆる経路写像によって強化された存在論的項間の必要写像公理を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:39:55 GMT)
ExtruOnt: An ontology for describing a type of manufacturing machine for Industry 4.0 systems [0.1]
本稿では,製造機械のタイプを記述するため,ExtruOntと呼ばれるオントロジーを構築するための開発作業について述べる。オントロジーの範囲は具体的な領域に限定されるが、他のオントロジーの発展のモデルとして使用できる。 ExtruOntの用語は、異なるモジュールに反映されるエクストルーダに関連する異なるタイプの情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:05:54 GMT)
Weak second-order quantum state diffusion unraveling of the Lindblad master equation [0.0]
オープン量子系における混合状態進化のシミュレーションは、化学物理学、量子光学、コンピュータ科学の応用に不可欠である。量子状態拡散解法として知られる別のアプローチは、ランダム波動関数によって生成される純粋状態の軌跡に基づいている。本研究は、伊藤-シュル「オーディンガー方程式」(ISE)に対する弱い一階と二階の解法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:46:00 GMT)
Universality, intertwiners and black hole information [0.0]
この記事の中心的な問題は、どのように情報がブラックホールから漏れているかである。我々は、ブラックホールの大気中に相関関係が広がり、内部に広がるある種の作用素の存在を提案する。我々はページ曲線を導出し、情報はブラックホール干渉器を介して放射に伝達されると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:36:57 GMT)
Uncertainty relations with the variance and the quantum Fisher information based on convex decompositions of density matrices [0.0]
我々はRobertson-Schr"odingerの不確実性関係に関連するいくつかの不等式を示す。境界の凹面屋根を考えることにより、ロブソン・シュリンガーの不確実性関係の改善が得られる。両部量子状態のメトロジー的有用性に低い境界を与える不確実性関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:27:00 GMT)
Trainability of a quantum-classical machine in the NISQ era [0.0]
量子機械学習アルゴリズムは、制限を克服するだけでなく、彼ら自身の課題に沿う有望な道を提供する。本研究では、教師付きトレーニングプロトコルを実装した実実験量子古典ハイブリッドシステムのトレーニング可能性の限界について検討する。二項分類問題に焦点をあてた実験結果から,遺伝的アルゴリズムの効率性と精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:27:14 GMT)
Trade-off between Bagging and Boosting for quantum separability-entanglement classification [0.0]
量子分離性問題に対するランダムアンダーサンプリングブースターCHA(RUSBCHA)の長所と短所を比較した。結果は、RUSBCHAがBCHAアプローチに代わるものであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:29:35 GMT)
Towards Automatic Transformations of Coq Proof Scripts [0.0]
後続スクリプト変換を行うためのフレームワークを提案する。これらの変換は、証明が完了すると、自動化された後処理ステップとして適用される。当社のツールは,GeoCoqライブラリなど,さまざまなCoq証明スクリプトに適用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:48:34 GMT)
Towards Automated Readable Proofs of Ruler and Compass Constructions [0.0]
本稿では,我々の三角形構成解法であるArgoTriCSが,一階述語論理とコヒーレント論理に対して,自動定理証明器とどのように協調するかを示す。これらの証明は現在、多くの高いレベルの補題に依存しており、我々のゴールは、幾何の基本的な公理からそれら全てを正式に示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:48:51 GMT)
Toward QCD on Quantum Computer: Orbifold Lattice Approach [0.0]
利点は、立方体化とトランケートされたハミルトンを非常に単純にする非コンパクト変数を使うことにある。 SU(3)ゲージ群と基本表現のクォークが直接的に実装できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:36:15 GMT)
Topological Monomodes in non-Hermitian Systems [0.0]
トポロジカルシステムでは、対称性が表面状態を保護する。トポロジカルエルミート相を保護する対称性を破る工学的損失により、真に非エルミート対称性が出現することを示す。トポロジカルモノモディは、組換えの防止によってコーナー状態の堅牢性を高めるため、フォトニクスや量子光学に深く影響する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:03:22 GMT)
Thermodynamic bound on quantum state discrimination [0.0]
熱力学の第二の法則は、量子状態の区別がいかに優れているかに制限されていることを示す。アシュエル・ペレスの提案に基づき、サイクルを経る量子内部自由度を持つ理想気体を調べることにより、量子状態判別の達成可能な精度に基づいて、非自明な上限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:12:38 GMT)
Theorem Discovery Amongst Cyclic Polygons [0.0]
任意の数の多角形の辺で区切られた n 個の非連結な辺を取ると、その辺の間の角度の線型結合が存在することが証明される。線形結合の式を示し、それらの角度の項で定理のステートメントを提供する。本稿では,この結果を用いて新しい幾何学的証明問題とその解を生成するプログラムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:52:55 GMT)
Strong zero modes in integrable quantum circuits [0.0]
我々は、特定の積分可能な量子回路に対して、正確なSZM演算子を構築することができることを示す。我々の予測は、無限温度自己相関関数の数値シミュレーションによって裏付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:02:33 GMT)
State-Averaged Orbital-Optimized VQE: A quantum algorithm for the democratic description of ground and excited electronic states [0.0]
SA-OO-VQEパッケージは、典型的な変分量子固有解法に基づくハイブリッド量子古典的概念によって両方の問題を解決することを目的としている。 SA-OO-VQEは、同じ足場上で退化状態(または準退化状態)を処理できるので、回避された交差や円錐交差に関する既知の数値最適化問題を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:16:37 GMT)
Software Engineering for Robotics: Future Research Directions; Report from the 2023 Workshop on Software Engineering for Robotics [0.0]
Software Engineering for Roboticsは2023年10月にミシガン州デトロイトで開催された。ワークショップの目標は、ロボット工学とソフトウェア工学にまたがる思想的リーダーを集結させ、コミュニティを結集させることだった。本報告は,ワークショップの動機,活動,成果をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:21:44 GMT)
Semiclassical truncated-Wigner-approximation theory of molecular-vibration-polariton dynamics in optical cavities [0.0]
ここでは、truncated Wigner近似(TWA)に基づく分子振動-偏光子ダイナミクスの半古典理論を開発する。単一分子系の完全量子力学と比較することにより,TWAの有効性を検討した。多くの分子の系において、分子振動-偏光子生成の核動力学に対する集合的および共鳴効果が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:21:55 GMT)
Secure Multi-hop Telemetry Broadcasts for UAV Swarm Communication [0.0]
無人航空機(UAV)は幅広い用途に適応可能なプラットフォームとして進化している。本稿では,カスタムIEEE 802.11 Wi-Fiデータフレームの送信に基づく,暗号化および認証されたマルチホップブロードキャスト通信について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:01:49 GMT)
SEDAC: A CVAE-Based Data Augmentation Method for Security Bug Report Identification [0.0]
現実の世界では、セキュリティバグ報告の割合は極めて低い。 SEDACは、同様のバグレポートベクターを生成する新しいSBR識別方法である。 g測定の基準線は14.24%から50.10%の改善で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:53:52 GMT)
RUMBoost: Gradient Boosted Random Utility Models [0.0]
RUMBoostモデルは、ランダムユーティリティモデル(RUM)の解釈可能性と行動的堅牢性と、ディープラーニング手法の一般化と予測能力を組み合わせる。本稿では,RUMBoostモデルとMLおよびRandom Utilityベンチマークモデルとの比較を行い,ロンドンの選好モード選択データについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:54:26 GMT)
Qubit fidelity under stochastic Schr\"odinger equations driven by colored noise [0.0]
制御量子系のノイズは一般的に散逸的リンドブラッド方程式によってモデル化される。すべてのノイズがパワースペクトル密度に等しく寄与するホワイトノイズは、現実的なノイズプロファイルではない。重要なシュル・オーディンガー方程式のケースによって駆動される量子ビット忠実度の完全分布の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:38:28 GMT)
Quantumness near a Schwarzschild black hole [0.0]
シュワルツシルトブラックホール近傍の量子度をデコヒーレンスの下で実用モデルで研究する。調査中のホーキング放射とデコヒーレンスの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:33:25 GMT)
Quantum thermometry with an optomechanical system [0.0]
光学場と機械共振器からなる光学系を用いた量子温度測定法を提案する。プローブの量子フィッシャー情報を数値計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:12:01 GMT)
Quantum Error Mitigation via Quantum-Noise-Effect Circuit Groups [0.0]
短期量子コンピュータは、量子ノイズ効果に対して脆弱である。従来の量子エラー訂正コードはそのようなデバイスには実装されていない。量子計算誤差に対する量子誤差緩和(QEM)方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:26:23 GMT)
Quantum Characteristics Near Event Horizons [0.0]
我々は,ペンタ粒子系の異なる構成において,真のマルチパーティライトの絡み合い,大域的な絡み合い,量子コヒーレンスについて検討する。我々は,ホーキング温度とディラック粒子モード周波数の異なる1次コヒーレンス,コンカレンスフィリング,および大域的コンカレンスを評価する。本研究は, 平面および曲線時空におけるエンタングルの不等式とコンカレンスフィリングの再評価を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:15:18 GMT)
QEYSSat 2.0 -- White Paper on Satellite-based Quantum Communication Missions in Canada [0.0]
研究の目的は、衛星によって実現されたカナダ全体の量子ネットワークのための技術ロードマップを確立することであった。カナダ政府、産業、学界の利害関係者を含む1日間のワークショップの成果を報告する。我々は、カナダ横断の長距離量子テレポーテーションを可能にする将来のミッション(「QEYSSat 2.0」)を提示し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:26:56 GMT)
Program Decomposition and Translation with Static Analysis [0.0]
大規模言語モデル(LLM)の文脈ウィンドウに対する方法レベルのプログラム分解の効果を評価する。そこで本研究では,コンテキスト外問題により本来実行できなかった非常に大きなファイルの翻訳を可能にする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 23:49:32 GMT)
Predictive Health Analysis in Industry 5.0: A Scientometric and Systematic Review of Motion Capture in Construction [0.0]
本研究は, 産業用 4.0 と 5.0 の概念における MoCap システムの関連性について検討した。 MoCapシステムは、労働者の健康と安全を改善し、職業的ハザードを減らすために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:37:27 GMT)
Precision Franck-Condon spectroscopy from highly-excited vibrational states [0.0]
高励起振動初期状態で分解能が劇的に向上することを示す。この結果は、光学分光、偏光子凝縮体、量子シミュレータに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:09:06 GMT)
Personality Trait Inference Via Mobile Phone Sensors: A Machine Learning Approach [0.0]
本研究では,携帯電話センサを用いて収集した活動データから人格を確実に予測できることを示す。 2種類の問題に対して,ユーザの性格を最大0.78F1まで予測することができた。スマートフォンのセンサと機械学習技術の組み合わせが、パーソナリティ研究の進展にどう役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:12:20 GMT)
On the uniqueness of compiling graphs under the parity transformation [0.0]
グラフ理論の概念を用いてパリティ変換を,可能なすべてのハイパーグラフを包含するマッピングとして定義する。パリティ変換が単射写像ではないことを示す最適化問題の具体例を示す。本稿では,理論計算機科学の古典的アルゴリズムに基づくアルゴリズムを提案し,コンパイルされた物理レイアウトを時間内に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:31:46 GMT)
Not all Probability Density Functions are Tomograms [0.0]
すべてのpdfが量子状態のトモグラムの役割を担い、pdfが満たさなければならない条件が「量子」であることを示す。本稿では、量子状態のトモグラフィー確率密度関数(pdf)の表現の重要性を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:11:57 GMT)
Non-classical states of light after high-harmonic generation in semiconductors: a Bloch-based perspective [0.0]
量子光学的観点から半導体の高調波発生過程について検討する。我々は、原子系を駆動するときに見られるものと類似した、古典的でない光状態の生成を実証する。本研究は半導体中のHHGとその非古典光源発生の可能性に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:54:11 GMT)
Non-Hermitian Pseudomodes for Strongly Coupled Open Quantum Systems: Unravelings, Correlations and Thermodynamics [0.0]
Pseudomode フレームワークは、非マルコフ環境に結合した開量子系の力学の正確な記述を提供する。提案手法は, 有限温度下の下水環境をモデル化するために必要な擬似モデムの数を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:41:43 GMT)
Next Visit Diagnosis Prediction via Medical Code-Centric Multimodal Contrastive EHR Modelling with Hierarchical Regularisation [0.0]
NECHOは,階層的正規化を伴う新しい医用コード中心のマルチモーダル・コントラスト学習フレームワークである。まず, 医用コード, 人口統計, 臨床ノートを含む多面的情報をネットワーク設計を用いて統合する。また,EHRデータの階層構造を学習するために,医療オントロジーにおける親レベル情報を用いてモダリティ固有のエンコーダを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 01:58:32 GMT)
NEUROSEC: FPGA-Based Neuromorphic Audio Security [0.0]
本稿では,FPGAを用いた音声処理のためのニューロモルフィックシステムの堅牢性と精度について述べる。我々のフレームワークの特長は、検出率94%であり、5.39dB以内の脅威を識別および緩和する能力を高めることにある。ニューロモルフィックコンピューティングとハードウェアセキュリティは、ミッションクリティカルおよびプライバシ保護アプリケーションにおいて多くのセンサードメインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:47:05 GMT)
Multiple Subset Problem as an encryption scheme for communication [0.0]
部分集合和問題(SSP)は、与えられた集合から整数のサブセットを見つけ、その和は指定された整数に等しいと定義することができる。本稿では,MSSPに基づく暗号化方式を提案し,その新しい利用法と実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:45:37 GMT)
Multimodal Deep Learning of Word-of-Mouth Text and Demographics to Predict Customer Rating: Handling Consumer Heterogeneity in Marketing [0.0]
今日、多くの消費者がオンラインプラットフォーム上で特定の製品の評価を投稿している。本研究では,オンライン製品レビューと消費者プロファイル情報のマルチモーダル学習により,消費者の不均一性を考慮した製品評価モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:28:50 GMT)
Measuring gravity with milligram levitated masses [0.0]
I型超伝導トラップ内の浮遊サブミリスケール磁性粒子と, 約1m離れたkg源質量との間には, 重力結合が認められた。この結果は,アットニュートンの低重力力に重力測定を拡張し,浮上する機械式センサの重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:15:16 GMT)
Magic Can Enhance the Quantum Capacity of Channels [0.0]
我々は、最近提案された離散ビームスプリッタの量子チャネルを固定環境状態とする。固定環境状態が安定化状態であれば、量子容量はゼロとなる。量子容量はいくつかのマジック状態ではゼロではなく、量子容量は環境中の単一量子マジック状態の数に対して線形に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:40:01 GMT)
Lifting noncontextuality inequalities [0.0]
非コンテキストポリトープのファセットに対応する既知のすべての非コンテキスト不等式はベル不等式または巡回的または状態非依存的なKS文脈性シナリオである。本稿では,非コンテキスト不等式を持ち上げ,任意のシナリオの非コンテキスト多面体の非自明な面を特徴付ける一般的な方法を提案する。本研究では, 文脈相関を持つすべてのシナリオにおいて, ファセット定義の非コンテキスト不等式が生成されることを示し, 例が存在しないシナリオに対して, ファセット定義の非コンテキスト不等式の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 20:30:30 GMT)
Learning Analytics in Higher Education -- Exploring Students and Teachers Expectations in Germany [0.0]
シーラフレームワークは、技術に対するステークホルダーの願望について探索的な知識を得るための手段を提供する。この研究のサンプルは、ドイツの高等教育機関の学生(N = 1169)と教師(N = 497)で構成されている。自記式アンケートを用いて,高校生の学習分析に対する学生や教師の態度を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:32:20 GMT)
Large deviation full counting statistics in adiabatic open quantum dynamics [0.0]
変形した生成体に対する断熱定理を証明し、偏りのある量子状態において、一般的な時間積分力学オブザーバブルの完全な数え上げ統計をエンコードする。この結果から,アディアバティックなオープン量子力学を特徴づけ,設計し,そのゆらぎを制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:24:25 GMT)
Interaction-induced Liouvillian skin effect in a fermionic chain with a two-body loss [0.0]
複雑に評価された相互作用は, 2体損失を伴う1次元相関モデルの解析により, リウビリアの皮膚効果を誘導することを示した。複素数値相互作用は、開境界条件下での右辺付近のリウヴィリアンの固有モジュラーの局所化を誘導する。この結果は、強い相互作用によって誘導されるオープン量子系における位相現象を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） (Mon, 22 Jan 2024 13:54:45 GMT)
Information storage and near horizon quantum correlations [0.0]
微粒な放射エントロピーが最大となるとき, 基礎となる微細構造に付随するエントロピー球は必然的に拡大する必要があることを示す。標準的な熱力学的な記述は、外から見たブラックホールが十分に大きい限り有効であり、将来のヌル無限大に逃れる放射線は滑らかな時空背景で記述でき、ホーキング放射のフォン・ノイマンエントロピーは一元的に進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:16:48 GMT)
Identifying gap-closings in open non-Hermitian systems by Biorthogonal Polarization [0.0]
非エルミートホッピング項を含む1次元および2次元強結合モデルにおけるギャップ閉包と,一方の方向に沿って課される開放境界条件について検討した。非ハーモニティ性は、エルミート系で見られるバルク境界対応のよく知られた概念の失敗をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:56:46 GMT)
Hilbert space fragmentation imposed real spectrum of non-Hermitian systems [0.0]
我々は、強いヒルベルト空間の断片化とある種の大域対称性の存在によって課される制約が、非エルミート量子系の固有スペクトルの現実を確実にすることを示した。相互作用する2つの有限鎖、すなわちフェルミオン型ネルソン-ハターノとSu-シュリーファー-ヘーガー模型に対するこの洞察を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:59:03 GMT)
Guiding the Search Towards Failure-Inducing Test Inputs Using Support Vector Machines [0.0]
NSGA-II-SVMは、学習可能な進化型および探索型テストアルゴリズムである。 NSGA-II-SVMは, 学習可能な進化的テスト技術の現状よりも, より重要なテストケースの同定に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:26:42 GMT)
Generating magnon Bell states via parity measurement [0.0]
本研究では,パリティ測定に基づく2つのマグノンモードの絡み合わせ手法を提案する。特に、2つのイットリウム-鉄-ガーネット球が$V$型超伝導量子ドットに結合する系を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:36:39 GMT)
Fuzzy Logic Function as a Post-hoc Explanator of the Nonlinear Classifier [0.0]
ディープニューラルネットワークを用いて実装されたパターン認識システムは線形モデルよりも優れた結果が得られる。しかし、その欠点はブラックボックスの特性である。この性質は、非線形システムを利用した経験のない人は、決定の結果を理解するのに役立つかもしれないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:58:03 GMT)
Fluctuation in the Fidelity of Information Recovery from Hawking Radiation [0.0]
ホーキング放射のエントロピーは位数$e-S_mathbfBH$であるので、アンサンブルでは典型的である。符号化写像における相対エントロピー差の変動とペッツ写像の絡み合いの忠実度はともに$e-S_mathbfBH$で抑制されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 05:24:59 GMT)
Evaluation of QCNN-LSTM for Disability Forecasting in Multiple Sclerosis Using Sequential Multisequence MRI [0.0]
多発性硬化症(MS)患者のMRIにおける各時点の時系列的関連性についてLSTMモデルを用いて検討した。我々の仮説は、量子モデルは競争力のある性能を提供するというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:14:47 GMT)
Evaluating the Wide Area Classroom After 24,000 HPC Students [0.0]
ワイド・エリア・クラスルームを用いて,106回のイベントを通じて24,000人以上の学生を指導した。本稿では,これらのイベントの技術的・論理的構造と,最も普及していると証明された特定のHPCカリキュラムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 22:11:33 GMT)
Entanglement asymmetry and quantum Mpemba effect in the XY spin chain [0.0]
エンタングルメント非対称性(英: Entanglement asymmetric)は、拡張量子系の一部で対称性がどの程度壊れているかを測定するために導入された量である。我々は、XYスピン鎖の基底状態を取る平衡における絡み合い非対称性について研究する。対称性回復を規定する権力法は、初期状態が臨界か否かに不連続に依存していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:49:52 GMT)
Entangled biphoton generation in myelin sheath [0.0]
ミエリンシースによって形成された円筒状の空洞は、振動モードからの自然光子放出を促進することができる。神経細胞におけるC-H結合振動ユニットの豊富さは、神経系の量子的絡み合いの源となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 04:02:11 GMT)
Emotion Classification In Software Engineering Texts: A Comparative Analysis of Pre-trained Transformers Language Models [0.0]
本稿では、GitHubとStack Overflowのベンチマークデータセットの2つの詳細な感情分類のために、最先端の事前訓練言語モデル(PTM)の比較分析を行う。我々は、現在最高のパフォーマンスツールであるSEntiMojiに対して、BERT、RoBERTa、ALBERT、DeBERTa、CodeBERT、GraphCodeBERTの6つのトランスフォーマーモデルを評価する。私たちの研究は、ソフトウェアエンジニアリングの文脈において、Anger、Love、Fear、Joy、Sadness、Surpriseといったニュアンスな感情を認識する上で、PTMがもたらす進歩の強力な証拠を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 11:05:56 GMT)
Efficient Paths for Local Counterdiabatic Driving [0.0]
局所的反断熱駆動(CD)は、近似可逆/断熱過程を実現するための実現可能なアプローチを提供する。多くの場合、そのようなCDプロトコルの精度を得るには、非常に複雑な新しい制御やパルスシーケンスが必要となる。本稿では,ローカルCDプロトコルの性能を向上する追加のローカル制御を追加することで,アディベートパスを変更するための体系的手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:00:02 GMT)
Effective detection of quantum discord by using Convolutional Neural Networks [0.0]
我々は16個のカーネルを用いて、不協和状態と非不協和状態の区別を行う畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計する。量子不協和を効果的に検出できる分岐畳み込みニューラルネットワーク(BCNN)は、約85%または99%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 00:23:02 GMT)
Dynamical invariant based shortcut to equilibration [0.0]
我々はルイス=リースフェルド不変量を用いて、駆動されたオープン量子系の平衡を高速化する。提案プロトコルは、単純な非最適化プロトコルよりも短い時間スケールで高忠実度制御を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 02:32:27 GMT)
Design & Implementation of Automatic Machine Condition Monitoring and Maintenance System in Limited Resource Situations [0.0]
第4次産業革命の時代には,機械の故障検出と診断の自動化が不可欠である。一部の機械の健康モニタリングシステムは世界中で使用されているが、高価であり、操作と分析のために訓練された人員を必要としている。発展途上国では、インフラの不十分、熟練した人材の不足、金融危機などの理由から、予測的保守と労働安全文化は利用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 08:06:04 GMT)
Decoherence Time Induced by The Noise of Primordial Graviton With Minimum Uncertainty Initial States [0.0]
一次重力による脱コヒーレンス時間を最小不確実な初期状態で検討した。初期状態の絡み合いの場合、デコヒーレンス時間は、最初のバンチダヴィーズ真空と同様に最大20秒持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:36:17 GMT)
Coulomb interaction-driven entanglement of electrons on helium [0.0]
理論的には、2つの電子間の非スクリーンのクーロン相互作用による感情の絡み合いの発生を理論的に検討する。我々は、ハミルトニアン模型を単一粒子のハートリー積基底に対して対角化することにより、電子の運動エネルギースペクトルとその絡み合いを計算する。特に、ここで開発された理論ツールは、超流動ヘリウムや固体ネオンの表面上に閉じ込められた電子による将来の実験において制御パラメータの微調整と最適化に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:05:02 GMT)
Correlation constraints and the Bloch geometry of two qubits [0.0]
局所的ブロッホベクトル長の差にのみ依存するバイパルタイト状態の純度に関する新しい不等式を示す。 2つのキュービットに対して、この不等式はすべての辺状態に対して厳密であり、2-キュービットの辺問題に対する既知解を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 16:20:51 GMT)
Convolve and Conquer: Data Comparison with Wiener Filters [0.0]
Wiener-filter理論に触発されたペアサンプル間の(離散的な)相似性を測定する新しい手法を提案する。我々は、データ圧縮、医用画像計算、翻訳分類、非パラメトリック生成モデリングの4つの機械学習応用において、我々のアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:07:39 GMT)
Control of the $ZZ$ coupling between Kerr-cat qubits via transmon couplers [0.0]
Kerr-cat量子ビットはフォールトトレラント量子コンピュータの有望な候補である。 2つのトランスモンカプラを用いた$ZZ$-couplingスキームを提案する。我々は、$R_zz(-pi/2)$ gateの忠実度が16$-nsのゲート時間の場合、99.9%以上であり、デコヒーレンスがないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 07:53:45 GMT)
Considerations on Approaches and Metrics in Automated Theorem Generation/Finding in Geometry [0.0]
我々は、幾何定理(と性質)の自動発見のための異なるアプローチを提示し、議論する。定理証明者が興味深い定理を生成できるかどうかを判断することは、決定論的でない課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:51:19 GMT)
Conditions on detecting three-photon entanglement in psychophysical experiments [0.0]
精神物理学実験を通じて多光子絡み状態が知覚される可能性について検討した。以上の結果から,人間の眼との2光子・3光子絡みの検出は,特定の付加雑音レベルと視覚閾値に対して可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 10:47:49 GMT)
Chain-mapping methods for relativistic light-matter interactions [0.0]
我々は、局所化されたエミッタと量子場との相互作用を数値的に正確に処理するためにチェーンマッピング法を用いる。我々は、これらの手法の適用範囲をエミッションオブザーバブルを超えて拡張し、フィールドオブザーバブルの研究に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 17:44:20 GMT)
Backward wave optical parametric oscillation in a waveguide [0.0]
導波路は低損失(0.16dB/cm)を示し、発振閾値が対応するバルク装置の約20倍低い。 BWOPOのユニークなスペクトル特徴は、低出力非線形集積光学における新しい機会を解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:57:56 GMT)
Automation of Triangle Ruler-and-Compass Constructions Using Constraint Solvers [0.0]
本稿では,有限領域制約解法を用いた三角形定規とコンパスの構成問題の自動解法を提案する。 We evaluate our approach on 74 solvable problem from the Wernick's list, and compare it to the dedicated triangle constructionsolvr ArgoTriCS。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:50:46 GMT)
Automated Completion of Statements and Proofs in Synthetic Geometry: an Approach based on Constraint Solving [0.0]
不完全予想と不完全証明を完遂する枠組みを提案する。このフレームワークは、不足した仮定を持つ予想を適切な定理に変えることができる。また、提案したフレームワークは、人間の読みやすいマシンチェック可能な証明に証明スケッチを完成させるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 12:49:08 GMT)
Architecting Data-Intensive Applications : From Data Architecture Design to Its Quality Assurance [0.0]
データアーキテクチャは、ビジネスニーズを満たすためのデータの記述、収集、保存、処理、分析において重要である。各種の業界領域において,DATを5つ以上のケースで評価し,その例外的な適応性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:58:54 GMT)
Approximating Langevin Monte Carlo with ResNet-like Neural Network architectures [0.0]
本稿では,Langevin Monte Carlo (LMC)アルゴリズムにインスパイアされたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。本稿では,Wasserstein-$2$距離で測定したスムーズな対数凹面対象分布に対する提案アーキテクチャの近似率を示す。本稿では, 深部ニューラルネットワークに類似したアーキテクチャを提案し, サンプルを対象分布マップに近似するための表現性結果の導出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:40:16 GMT)
Applications, challenges and ethical issues of AI and ChatGPT in education [0.0]
近年の人工知能は、前例のないほど印象的な発展を見せている。本稿では,人工知能とChatGPTによる教育改善の機会について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 14:48:13 GMT)
All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks [0.0]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLMs)は、倫理的に有害なプロンプトを生み出すために、セーフガードをバイパスする、ジェイルブレイクの課題に直面している。本研究では,ジェイルブレイクプロンプトを効果的に生成するブラックボックス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 06:22:55 GMT)
Acoustic characterization of speech rhythm: going beyond metrics with recurrent neural networks [0.0]
我々は,21言語における音声記録の大規模データベース上で,言語識別タスク上で繰り返しニューラルネットワークを訓練する。ネットワークは、40%のケースで10秒の録音の言語を識別することができ、その3分の2はトップ3の推測だった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 09:49:44 GMT)
A Type $I$ Approximation of the Crossed Product [0.0]
私は通常の$I$トレースを別の方法で書き直し、それを再正規化します。私は、タイプ $II_infty$ とタイプ $II_1$ の両方を復元できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 21:26:19 GMT)
A Systematic Mapping Study of Digital Twins for Diagnosis in Transportation [0.0]
交通分野における診断に関するデジタル双生児の能力について検討する。デジタル双生児に関する論文はほとんどなく、診断過程を記述している。既存のアプローチのほとんどは、システム監視や障害検出に限られているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:01:37 GMT)
A Single Photon Source based on a Long-Range Interacting Room Temperature Vapor [0.0]
室温ルビジウム蒸気の長距離相互作用に基づく単一光子源の開発について報告する。本研究では, プロジェクトの歴史, 気相セルの生成, および4波混合励起法におけるラビ振動の観測について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 18:51:23 GMT)
A Mass-in-Mass Chain and the Generalization of the Dirac Equation with an Eight-Component Wave Function and with Optical and Acoustic Branches of the Dispersion Relation [0.0]
この論文は、わずかに修正された一次元の無限質量鎖を考える。一次元の場合、分散の2つの分岐の8つの組合せ、全エネルギーの2つの兆候、およびスピン配向の2つの可能な2つの方向に対応する8つの線形独立解がそれぞれ4つの平面波の形で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 15:56:54 GMT)
$q$-analog qudit Dicke states [0.0]
我々は、$q$-deformed qudit Dicke 状態が置換よりも重み付き和としてコンパクトに表現できることを示した。また、量子コンピュータ上でのこれらの状態の生成についても論じ、$q$依存性の導入は回路ゲート数を変えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 13:24:23 GMT)
$In$ $situ$ observation of non-polar to strongly polar atom-ion collision dynamics [0.0]
イオンとライドバーグ原子の衝突ダイナミクスは、多数の衝突チャネルを特徴とする状態において研究される。極性スターク状態によって形成される相互作用ポテンシャルは、非極性状態と比較して空間勾配の実質的な違いを示す。衝突エネルギーは$k_textrmBcdotmu$Kから$k_textrmBcdot$Kの範囲で、力学は温度に反直感的な依存を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jan 2024 19:16:54 GMT)