Open-sourced Data Ecosystem in Autonomous Driving: the Present and
Future [118.0] このレビューは、70以上のオープンソースの自動運転データセットを体系的に評価する。
高品質なデータセットの作成の基礎となる原則など、さまざまな側面に関する洞察を提供する。
また、解決を保障する科学的、技術的課題も検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:36:17 GMT)
AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of
Robotic Agents [110.4] AutoRTは、人間の監督を最小限に抑えて、完全に見えないシナリオで運用ロボットの展開をスケールアップするシステムである。
われわれはAutoRTが複数の建物にまたがる20以上のロボットに指示を提示し、遠隔操作と自律ロボットポリシーを通じて77万個の実ロボットエピソードを収集するデモを行った。
実験により,AutoRTが収集した「未使用データ」は極めて多種多様であり,AutoRTのLLMを使用することで,人間の好みに合わせることができるデータ収集ロボットの指示が可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:45:54 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） (Tue, 23 Jan 2024 03:09:53 GMT)
Self-supervised Learning of LiDAR 3D Point Clouds via 2D-3D Neural
Calibration [99.4] 本稿では,自律走行シーンにおける3次元知覚を高めるための,新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。
本稿では,画像とポイントクラウドデータの領域ギャップを埋めるために,学習可能な変換アライメントを提案する。
我々は剛性変換を推定するために密度の高い2D-3D対応を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:41:06 GMT)
Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification [95.7] 我々は,Large Language Models (LLM) のための新しいベンチマーク手法を導入する。
本試験では,5つの自然言語処理タスクにまたがる8つのLLMについて検討した。
予測精度と予測不確実性の両方を考慮して,不確実性を考慮した評価指標UAccを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:29:17 GMT)
A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models [94.4] テキスト透かしアルゴリズムは、テキストコンテンツの著作権保護において重要な役割を果たす。
近年の大規模言語モデル(LLM)の発展は,テキスト透かし技術の進歩に新たな機会をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:26:56 GMT)
HAZARD Challenge: Embodied Decision Making in Dynamically Changing
Environments [93.9] HAZARDは、火災、洪水、風などの3つの予期せぬ災害シナリオで構成されている。
このベンチマークにより、さまざまなパイプラインで自律エージェントの意思決定能力を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:43 GMT)
Facing the Elephant in the Room: Visual Prompt Tuning or Full
Finetuning? [92.2] Visual Prompt Tuningはパラメータ効率のよいトランスファー学習技術である。
19の異なるデータセットとタスクを包括的に分析します。
本稿では,VPTのメカニズムに関する知見を提供し,その最適利用のためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:48:18 GMT)
Understanding Self-Supervised Pretraining with Part-Aware Representation
Learning [88.5] 本研究では,自己教師型表現事前学習手法がパート認識表現を学習する能力について検討する。
その結果,完全教師付きモデルはオブジェクトレベルの認識において自己教師付きモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:00:25 GMT)
Linguistic Binding in Diffusion Models: Enhancing Attribute
Correspondence through Attention Map Alignment [87.2] テキスト条件付き画像生成モデルは、エンティティとその視覚的属性間の誤った関連をしばしば生成する。
本稿では、まず、エンティティとその修飾子を識別するプロンプトを構文解析するSynGenを提案する。
新たな1つの挑戦的セットを含む3つのデータセットに対する人間による評価は、現在の技術手法と比較して、SynGenの大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:55:48 GMT)
Fast Semi-supervised Unmixing using Non-convex Optimization [86.0] 半/ライブラリベースのアンミックスのための新しい凸凸モデルを提案する。
スパース・アンミキシングの代替手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:07:41 GMT)
SkipNode: On Alleviating Performance Degradation for Deep Graph
Convolutional Networks [84.3] 我々は,深いGCNにおける性能劣化の根本的な原因を探るため,理論的および実験的解析を行う。
我々は,深いGCNの性能劣化を克服するために,シンプルで効果的なプラグイン・アンド・プレイモジュールであるSkipnodeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:03:54 GMT)
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey [83.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習システムの信頼性と安全性を確保するために重要である。
その他の問題として、異常検出(AD)、新規検出(ND)、オープンセット認識(OSR)、異常検出(OD)などがある。
まず、上記の5つの問題を含む一般化OOD検出という統合されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:36:33 GMT)
From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [83.0] 生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:27:21 GMT)
DsDm: Model-Aware Dataset Selection with Datamodels [81.0] 標準的なプラクティスは、データ品質という人間の考え方にマッチする例をフィルタリングすることです。
質の高い"データソースとの類似性に応じた選択は、ランダムに選択するデータに比べてパフォーマンスが向上しない(さらに傷つく)可能性がある。
我々のフレームワークは、データ品質に関する手作業による概念を回避し、学習プロセスがターゲットタスクの予測にデータポイントをトレーニングする方法を明確にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:22:00 GMT)
Pragmatic Communication in Multi-Agent Collaborative Perception [80.1] 協調的な知覚は、知覚能力とコミュニケーションコストのトレードオフをもたらす。
PragCommは2つの重要なコンポーネントを持つマルチエージェント協調認識システムである。
PragCommは、32.7K以上の通信量で従来手法より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:58:08 GMT)
Empowering GNNs via Edge-Aware Weisfeiler-Leman Algorithm [79.7] メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)は1次元Weisfeiler-Leman (1-WL)アルゴリズムによって上界表現性を持つことが知られている。
本稿では,メッセージパッシング方式のスケーラビリティを保った汎用かつ実証可能なGNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:06:35 GMT)
Improving Machine Translation with Human Feedback: An Exploration of
Quality Estimation as a Reward Model [79.5] 本稿では,QEモデルを報酬モデルとして活用し,フィードバックトレーニングにおける人間の嗜好を予測する可能性について検討する。
まず,QEに基づくフィードバックトレーニングにおいて,翻訳品質が低下する中で,報酬の増大として現れる過度な最適化問題を同定した。
本稿では,誤訳検出にルールを用い,検出された誤訳に対するQEに基づく報酬にペナルティ項を割り当てる,シンプルで効果的な方法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:07:43 GMT)
Securing Recommender System via Cooperative Training [79.0] 本稿では,データを相互に強化する3つの協調モデルを用いたTCD(Triple Cooperative Defense)を提案する。
既存の攻撃が二段階最適化と効率のバランスをとるのに苦労していることを考えると、リコメンダシステムにおける毒殺攻撃を再考する。
我々はゲームベースのコトレーニングアタック(GCoAttack)を提案し,提案したCoAttackとTCDをゲーム理論のプロセスとする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:07:20 GMT)
PATS: Patch Area Transportation with Subdivision for Local Feature
Matching [78.7] 局所特徴マッチングは、一対のイメージ間のスパース対応を確立することを目的としている。
この問題に対処するために,PATS(Patch Area Transportation with Subdivision)を提案する。
PATSは、マッチング精度とカバレッジの両方を改善し、下流タスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:37:41 GMT)
TD^2-Net: Toward Denoising and Debiasing for Dynamic Scene Graph
Generation [76.2] 動的SGGのデノベーションとデボアシングを目的としたネットワークTD$2$-Netを導入する。
TD$2$-Netは、述語分類における平均リコール@10で、第2位の競争相手を12.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:17:42 GMT)
TroVE: Inducing Verifiable and Efficient Toolboxes for Solving
Programmatic Tasks [75.2] 言語モデル(LM)は、プログラムを書くことで、テーブルや画像に関する質問に答えるといったタスクを解くことができる。
人間の労力を使わずにより良いソリューションを実現するために、コードLMに再利用可能な高レベル関数のキュレートを依頼する。
本稿では,関数の検証と効率的なツールボックスを誘導するトレーニング不要なTROVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:03:17 GMT)
In-Context Language Learning: Arhitectures and Algorithms [73.9] 我々は、文脈言語学習(ICLL)において、私たちが用語する新しいモデル問題群(英語版)のレンズを通してICLを研究する。
我々は,通常のICLLタスクにおいて,多種多様なニューラルシーケンスモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:21 GMT)
SAR-RARP50: Segmentation of surgical instrumentation and Action
Recognition on Robot-Assisted Radical Prostatectomy Challenge [73.0] 外科的動作認識と意味計測のセグメンテーションのための,最初のマルチモーダルなインビボデータセットを公開し,ロボット補助根治術(RARP)の50の縫合ビデオセグメントを収録した。
この課題の目的は、提供されたデータセットのスケールを活用し、外科領域における堅牢で高精度なシングルタスクアクション認識とツールセグメンテーションアプローチを開発することである。
合計12チームがこのチャレンジに参加し、7つのアクション認識方法、9つの計器のセグメンテーション手法、そしてアクション認識と計器のセグメンテーションを統合した4つのマルチタスクアプローチをコントリビュートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:30:57 GMT)
An open dataset for the evolution of oracle bone characters: EVOBC [72.9] 現存する最古の漢字は、他の東アジアの言語と密接に関連しているオラクルの骨碑文に由来する。
本研究では,6つの歴史的段階にまたがる権威あるテキストやウェブサイトから,古代の文字を体系的に収集した。
我々は13,714の異なる文字カテゴリを表す229,170の画像からなる広範囲なデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:30:47 GMT)
DeepRicci: Self-supervised Graph Structure-Feature Co-Refinement for
Alleviating Over-squashing [72.7] グラフ構造学習(GSL)はグラフニューラルネットワーク(GNN)を改良したグラフで強化する上で重要な役割を果たしている。
GSLソリューションは、通常、タスク固有の監督(ノード分類)による構造改善に焦点を当てるか、GNN自体の固有の弱点を見落としている。
本稿では,典型的なGNNにおけるオーバー・スカッシングの問題を効果的に緩和する,自己教師付きグラフ構造-機能共分法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:06:08 GMT)
Correlation-Embedded Transformer Tracking: A Single-Branch Framework [72.5] 本稿では,トランスにインスパイアされた新しい単一ブランチ追跡フレームワークを提案する。
Siameseのような特徴抽出とは異なり、トラッカーは機能ネットワークの複数の層にクロスイメージ特徴相関を深く埋め込む。
出力機能は、追加の相関ステップなしでターゲット位置を予測するために直接使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:20:57 GMT)
Explore Synergistic Interaction Across Frames for Interactive Video
Object Segmentation [70.9] 複数のフレームを同時に受け入れることのできるフレームワークを提案し、フレーム間の相乗的相互作用(SIAF)を探索する。
我々のSwinB-SIAFはDAVIS 2017(89.6%、J&F@60)で最先端のパフォーマンスを達成した
我々のR50-SIAFは、挑戦的なマルチオブジェクトシナリオの下で、最先端の競合製品よりも3倍高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:19:15 GMT)
When Does Confidence-Based Cascade Deferral Suffice? [69.3] カスケードは、推論コストをサンプル毎に適応的に変化させる古典的な戦略である。
deferralルールは、シーケンス内の次の分類子を呼び出すか、または予測を終了するかを決定する。
カスケードの構造に執着しているにもかかわらず、信頼に基づく推論は実際は極めてうまく機能することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:01:02 GMT)
Soft Augmentation for Image Classification [68.7] 本稿では,変分変換による拡張の一般化とソフト拡張を提案する。
ソフトターゲットは、より攻撃的なデータ拡張を可能にすることを示す。
また,ソフト拡張が自己教師付き分類タスクに一般化されることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:24:53 GMT)
Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation [67.6] 本研究では,一度にビデオ全体の時間的持続時間を生成する空間時間U-Netアーキテクチャを提案する。
これは、遠方から後続の時間超解像を合成する既存のビデオモデルとは対照的である。
空間的および(重要な)時間的ダウンサンプリングとアップサンプリングの両方をデプロイすることで、我々のモデルは、フルフレームレートで低解像度のビデオを直接生成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:05:25 GMT)
How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to
Challenge AI Safety by Humanizing LLMs [66.1] 本稿では, 大規模言語モデル (LLM) を人間のようなコミュニケーション手段として, ジェイルブレイクの新たな視点を紹介する。
本研究では,数十年にわたる社会科学研究から派生した説得的分類法を適用し,説得的敵対的プロンプト(PAP)をジェイルブレイク LLM に適用する。
PAPは、Llama 2-7b Chat、GPT-3.5、GPT-4の攻撃成功率を10ドルで一貫して92%以上達成している。
防衛面では,PAPに対する様々なメカニズムを探索し,既存の防衛に重大なギャップがあることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:46:12 GMT)
Multicultural Name Recognition For Previously Unseen Names [65.3] 本論文は、人名の認識を改善することを目的としており、それは、誰かが生まれたり、名前を変えたりする際にも、成長できる多様なカテゴリーである。
私は103か国の名前を見て、モデルが異なる文化の名前でどれだけうまく機能するかを比較します。
文字入力と単語入力を組み合わせたモデルの方が単語のみのモデルより優れており,従来のNERモデルと比較して精度が向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:58:38 GMT)
Dynamic Layer Tying for Parameter-Efficient Transformers [65.3] トレーニング中にレイヤを選択し、それらを結びつけるために強化学習を採用しています。
これにより、重量共有が容易になり、トレーニング可能なパラメータの数を減らし、効果的な正規化技術としても機能する。
特に、トレーニング中のメモリ消費は、従来のトレーニング方法よりも1桁も少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:53:20 GMT)
Building Minimal and Reusable Causal State Abstractions for
Reinforcement Learning [63.6] Causal Bisimulation Modeling (CBM) は、各タスクのダイナミクスと報酬関数の因果関係を学習し、最小限のタスク固有の抽象化を導出する手法である。
CBMの学習された暗黙的ダイナミクスモデルは、明確なものよりも根底にある因果関係と状態抽象化を正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:43:15 GMT)
Interpretability at Scale: Identifying Causal Mechanisms in Alpaca [63.4] 本研究では、Boundless DASを用いて、命令に従う間、大規模言語モデルにおける解釈可能な因果構造を効率的に探索する。
私たちの発見は、成長し、最も広くデプロイされている言語モデルの内部構造を忠実に理解するための第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:25:20 GMT)
ReCOGS: How Incidental Details of a Logical Form Overshadow an
Evaluation of Semantic Interpretation [63.3] 合成一般化ベンチマークCOGSの修正版を提案する。
本結果は,構成一般化とベンチマークタスク設計の重要性を再確認するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:52:42 GMT)
Coverage Axis++: Efficient Inner Point Selection for 3D Shape
Skeletonization [63.0] Coverage Axis++は、3D形状のスケルトン化に対する、新しくて効率的なアプローチである。
メディア軸変換(MAT)の高精度近似を提供する。
コードが公開されたら、コードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:07:07 GMT)
Large Language Models are Superpositions of All Characters: Attaining
Arbitrary Role-play via Self-Alignment [62.9] 本稿では,ロールプレイのための自己アライメント手法であるDittoを紹介する。
この方法は4000文字からなるロールプレイトレーニングセットを生成し、現在利用可能なデータセットのスケールを10倍に超える。
本稿では,ロールプレイ領域におけるクロススーパービジョンアライメント実験について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:56:22 GMT)
Visual Chain of Thought: Bridging Logical Gaps with Multimodal
Infillings [61.0] 本稿では, 逐次データ内の論理的ギャップを埋めるために, 視覚言語による接地を促進させる, チェーン・オブ・シントを利用する新しい手法であるVCoTを紹介する。
本手法は,下流タスクの論理的ギャップを低減するために,一貫した情報と新しい情報を加える合成マルチモーダル埋め込みを生成するために視覚誘導を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:29:35 GMT)
A Reply to Makelov et al. (2023)'s "Interpretability Illusion" Arguments [59.9] 我々は、Makelov et al. (2023)が実際に見ているのは、トレーニングと評価のパラダイムの成果であると主張している。
しかし、Makelov et al. (2023) の例と議論は間違いなく解釈可能性の分野を前進させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:27:42 GMT)
CCA: Collaborative Competitive Agents for Image Editing [59.5] 本稿では,CCA(Collaborative Competitive Agents)の新たな生成モデルを提案する。
複数のLarge Language Models (LLM) ベースのエージェントを使って複雑なタスクを実行する。
この論文の主な貢献は、制御可能な中間ステップと反復最適化を備えたマルチエージェントベースの生成モデルの導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:46:28 GMT)
Retrieval meets Long Context Large Language Models [59.4] 大規模言語モデル(LLM)のコンテキストウィンドウの拡張が最近人気を集めている。
Retrieval-augmentation対ロングコンテキストウィンドウ。
両方の方法を組み合わせることで、両方の世界を最大限に活用できますか?
我々の最良モデルである32Kコンテキストウィンドウ付きLlama2-70Bは、9つの長いコンテキストタスクの平均スコアにおいて、GPT-3.5-turbo-16kとDavinci003より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:49:13 GMT)
SpeechTokenizer: Unified Speech Tokenizer for Speech Large Language
Models [59.0] 既存の音声トークンは、特に音声言語モデリングのために設計されていない。
音声大言語モデルのための統一型音声トークンであるSpeechTokenizerを提案する。
実験により,SpeechTokenizerは音声再構成においてEnCodecと相容れない性能を示し,SLMTokBenchベンチマークで強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:56:57 GMT)
Toward Real Text Manipulation Detection: New Dataset and New Solution [58.6] プロフェッショナルなテキスト操作に関連する高コストは、現実世界のデータセットの可用性を制限する。
本稿では,14,250枚のテキスト画像を含むリアルテキスト操作データセットを提案する。
我々のコントリビューションは、実世界のテキスト改ざん検出の進歩を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:23:40 GMT)
Maximizing Data Efficiency for Cross-Lingual TTS Adaptation by
Self-Supervised Representation Mixing and Embedding Initialization [57.4] 本稿では,テキスト音声合成システムにおける言語適応のための効果的な伝達学習フレームワークを提案する。
ラベル付きおよびラベルなしの最小データを用いて言語適応を実現することに注力する。
実験結果から,本フレームワークは,ラベル付きデータの4つの発声とラベル付きデータの15分で,未知の言語で理解不能な音声を合成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:55:34 GMT)
A ripple in time: a discontinuity in American history [56.0] ここでは、KaggleのState of the Union Addressデータセットを使用して、驚くべき観察を行います。
我々の主なアプローチは、BERT (DistilBERT) や GPT-2 のようなベクトル埋め込みを使うことです。
我々の場合、モデル微調整は不要であり、事前訓練されたアウト・オブ・ザ・ボックス GPT-2 モデルで十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:16:00 GMT)
Optimal Algorithms for Stochastic Complementary Composite Minimization [55.3] 統計学と機械学習における正規化技術に触発され,補完的な複合化の最小化について検討した。
予測と高い確率で、新しい過剰なリスク境界を提供する。
我々のアルゴリズムはほぼ最適であり、このクラスの問題に対して、新しいより低い複雑性境界によって証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:29:23 GMT)
Data Augmentation for Traffic Classification [54.9] Data Augmentation (DA) はコンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)に広く採用されている技術である。
DAはネットワークのコンテキスト、特にトラフィック分類(TC)タスクにおいて、牽引力を得るのに苦労しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:53:33 GMT)
Zero Shot Open-ended Video Inference [54.0] ゼロショットオープンエンド推論タスクを実行するための適応可能なフレームワークを提案する。
我々の実験は、ゴール推論とアクション認識タスクのための様々なビデオアクションデータセットにまたがる。
特に,提案フレームワークは,行動認識タスクに効果的に一般化する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:45:05 GMT)
The Neglected Tails of Vision-Language Models [54.0] 視覚言語モデル (VLM) はゼロショット認識に優れるが、視覚的概念全体にわたって大幅に不均衡な性能を示す。
この不均衡を軽減するために,Retrieval-Augmented Learning REALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:25:00 GMT)
FedRSU: Federated Learning for Scene Flow Estimation on Roadside Units [53.1] ロードサイドユニット(RSU)は、V2X通信を通じて、自動運転車の安全性とロバスト性を大幅に向上させることができる。
現在、単一のRSUの使用は主にリアルタイム推論とV2Xコラボレーションに焦点を当てている。
多数のRSUから大量のデータを統合することで、モデルトレーニングのための豊富なデータソースを提供することができます。
我々は,自己監督型シーンフロー推定のための革新的なフェデレート学習フレームワークであるFedRSUを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:52:57 GMT)
Refined Edge Usage of Graph Neural Networks for Edge Prediction [51.1] We propose a novel edge prediction paradigm named Edge-aware Message PassIng neuRal nEtworks (EMPIRE)。
まず,各エッジをトポロジや監督のためにのみ使用するエッジ分割手法を提案する。
監視エッジで接続されたペアと接続されていないペアの差を強調するために、さらにメッセージを重み付けして、その差を反映できる相対的なペアを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:57:55 GMT)
Seed-Guided Fine-Grained Entity Typing in Science and Engineering
Domains [51.0] 科学・工学分野において,シード誘導型細粒度エンティティタイピングの課題について検討する。
まず、ラベルのないコーパスから各タイプのエンティティを抽出し、弱い監視力を高めるSETypeを提案する。
そして、リッチなエンティティをラベルなしのテキストにマッチさせ、擬似ラベル付きサンプルを取得し、見知らぬ型と見えない型の両方に推論できるテキストエンテリメントモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:36:03 GMT)
Quantifying predictive uncertainty of aphasia severity in stroke
patients with sparse heteroscedastic Bayesian high-dimensional regression [49.5] 高次元データに対する疎線型回帰法は、通常、残留物が一定の分散を持つと仮定するが、これは実際には破ることができる。
本稿では,ヘテロセダスティック分割経験的ベイズ期待条件最大化アルゴリズムを用いて,高次元ヘテロセダスティック線形回帰モデルを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 00:53:58 GMT)
Quantum error mitigation for Fourier moment computation [49.2] 本稿では、超伝導量子ハードウェアにおける核効果場理論の文脈におけるフーリエモーメントの計算に焦点を当てる。
この研究は、制御反転ゲートを用いたアダマール試験にエコー検証と雑音再正規化を統合した。
ノイズモデルを用いて解析した結果,2桁のノイズ強度が顕著に低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:10:24 GMT)
Tracking Any Object Amodally [48.7] TAO-Amodalベンチマークを導入し、数千の動画シーケンスに880の多様なカテゴリを特徴付ける。
私たちのデータセットには、部分的にフレーム外であるオブジェクトを含む、可視および隠蔽オブジェクトのためのアモーダルおよびモーダルバウンディングボックスが含まれています。
TAO-Amodal上での閉塞物体の検出・追跡における3.3%と1.6%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:39 GMT)
Human-centered NLP Fact-checking: Co-Designing with Fact-checkers using
Matchmaking for AI [48.4] 我々は、ファクトチェッカー、デザイナ、NLP研究者との共同設計手法であるMatchmaking for AIを調査し、技術によってファクトチェッカーが対処すべきことを特定する。
22人のプロのファクトチェッカーによる共同設計セッションでは、"北の星"を提供する11のアイデアセットが得られました。
私たちの研究は、人間中心の事実チェック研究と実践とAIの共同設計研究の両方に、新たな洞察を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:59:29 GMT)
DiffMoog: a Differentiable Modular Synthesizer for Sound Matching [48.3] DiffMoogはモジュラーシンセサイザーで、一般に商用機器で見られるモジュールの集合を包含する。
差別化が可能であるため、ニューラルネットワークとの統合が可能になり、自動サウンドマッチングが可能になる。
我々はDiffMoogとエンドツーエンドのサウンドマッチングフレームワークを組み合わせたオープンソースのプラットフォームを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:59:21 GMT)
MUSES: The Multi-Sensor Semantic Perception Dataset for Driving under
Uncertainty [48.1] MUSES(MUlti-Sensor Semantic 知覚データセット)を導入する。
データセットはフレームカメラ、ライダー、レーダー、イベントカメラ、IMU/GNSSセンサーを統合する。
MUSESは、様々な視覚条件下でモデルを評価するのに、トレーニングと挑戦の両方に効果的であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:43:17 GMT)
Generating Unsupervised Abstractive Explanations for Rumour Verification [46.9] 我々は、噂の正確さをモデル中心で自由テキストで説明する。
大規模言語モデル(LLM)の少数ショット学習機能を利用する。
実験の結果,LLMは要約評価において人間と類似の一致を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:29:37 GMT)
Unsupervised Long-Term Person Re-Identification with Clothes Change [46.5] 服装変化を伴う非監督的人物再識別(Re-ID)について検討した。
既存のre-idメソッドの多くは、すべての人の服が空間と時間にわたって静止していると人工的に仮定している。
本稿では,教師なしクラスタリング基準を適応的に制御できる新しいCPC手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:07:45 GMT)
Raidar: geneRative AI Detection viA Rewriting [46.4] 大規模な言語モデル(LLM)は、書き直しのタスクを行う場合、AI生成テキストよりも人間の書き起こしテキストを変更する傾向にある。
テキストの書き直しを LLM に促し,出力の編集距離を計算することで,AI 生成コンテンツを検出する手法を提案する。
この結果から,機械自体のレンズを通した機械生成テキストのユニークなインプリントが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:57:53 GMT)
A Lightweight Method for Tackling Unknown Participation Statistics in
Federated Averaging [46.3] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントは通常、事前に不明な多様な参加統計を持つ。
我々は、最適重みのオンライン推定に基づいてクライアント更新を適応的に重み付けすることで、FedAvgを改善するFedAUという新しいアルゴリズムを提案する。
我々の理論的結果は、FedAUが元の目的の最適解に収束することを示しながら、重要かつ興味深い洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:16:12 GMT)
The Language Barrier: Dissecting Safety Challenges of LLMs in
Multilingual Contexts [46.1] 本稿では,多言語にわたる大規模言語モデルが直面する安全上の課題の多様性について検討する。
我々は、最先端のLLMが高レベルの言語と低レベルの言語で書かれた同じ悪意のあるプロンプトにどのように反応するかを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:12:09 GMT)
ChatQA: Building GPT-4 Level Conversational QA Models [45.5] GPT-4レベルの精度が得られる会話型質問応答(QA)モデルであるChatQAを紹介する。
マルチターンQAデータセットに高密度検索器を微調整し、最先端のクエリ書き換えモデルに匹敵する結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:04:32 GMT)
Exploring the impact of vibrational cavity coupling strength on
ultrafast CN + $c$-C$_6$H$_{12}$ reaction dynamics [45.5] 我々はシクロヘキサンおよびクロロホルムと相互作用するCNラジカルの超高速ダイナミクスについて検討した。
反応速度は、あらゆる余剰、共鳴、共鳴外共振共振器結合条件で変化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:44:08 GMT)
New spectral-parameter dependent solutions of the Yang-Baxter equation [45.3] ヤン・バクスター方程式(YBE)は可積分多体量子系の研究において重要な役割を果たす。
YBEの新しいソリューションは、新しい興味深い1D量子または2D古典システムを構築するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:19:48 GMT)
No-signalling constrains quantum computation with indefinite causal
structure [45.3] 我々は、不定因果構造を持つ量子計算の定式化を開発する。
我々は高階量子マップの計算構造を特徴付ける。
計算的および情報理論的な性質を持つこれらの規則は、量子システム間のシグナル伝達関係のより物理的概念によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:00:09 GMT)
Data-Driven Online Model Selection With Regret Guarantees [45.2] 帯域フィードバックのある環境における逐次意思決定のためのモデル選択について検討する。
モデル選択は, 後悔バランスによって行われるが, 最近の文献とは異なり, 基本学習者に関する事前知識を前提としない。
我々は、このより野心的な後悔の概念で機能する2つのモデル選択アルゴリズムを設計し、後悔バランスによるモデル選択保証の証明に加えて、疑わしい後悔境界ではなく、実際の後悔を扱うという魅力的な実践的メリットを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:37:15 GMT)
Fast Implicit Neural Representation Image Codec in Resource-limited
Devices [45.1] 画像圧縮のためのインプシットニューラル表現(INR)は、最先端のオートエンコーダモデルと比較して2つの重要な利点を提供する新興技術である。
我々は、現在のINRの復号時間を大幅に削減するために、新しいMixed Autoregressive Model(MARM)を導入する。
MARMには提案したオートレグレッシブ・アップサンプラー(ARU)ブロックが含まれており、これは計算効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:37:58 GMT)
EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language
Modeling [44.7] 自動回帰言語モデリングのためのアースモーバー距離最適化を提案する。
EMOは、その課題に対処するために、地球計算距離の本質的な性質を生かしている。
EMOはドメイン間のMLEよりも一貫して優れた言語モデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:25:22 GMT)
Knowledge Distillation from Language-Oriented to Emergent Communication
for Multi-Agent Remote Control [43.6] 我々は,マルチエージェント深層学習(MADRL)に基づく創発的コミュニケーション(EC)と,人間の言語を用いた事前学習された大規模言語モデル(LLM)によって強化された言語指向意味コミュニケーション(LSC)を比較した。
位置情報とチャネルマップからなるマルチモーダル入力データであるマルチエージェント遠隔ナビゲーションタスクにおいて、LCCはLLMの規模が大きいため、高いトレーニングコストとマルチモーダルデータの使用に苦労する。
それぞれのボトルネックに対処するため,言語誘導型EC(LEC)の新たなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:23:13 GMT)
Qualitative Failures of Image Generation Models and Their Application in
Detecting Deepfakes [43.4] 生成した画像の品質と、現実世界に見られるものとの間には、ギャップが残っている。
これらの失敗を理解することで、これらのモデルに改善が必要な領域を特定することができます。
今日の社会におけるディープフェイクの流行は深刻な懸念である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:03:53 GMT)
Towards Efficient Diffusion-Based Image Editing with Instant Attention
Masks [43.1] 本稿では、インスタント拡散編集(InstDiffEdit)と呼ばれるテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの新規で効率的な画像編集手法を提案する。
特に、InstDiffEditは、既存の拡散モデルのクロスモーダルな注意力を活用して、拡散ステップ中に即時マスクガイダンスを実現することを目的としている。
DIEの既存の評価を補うため、既存の手法のマスク精度と局所的な編集能力を調べるためのEditing-Maskと呼ばれる新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:22:03 GMT)
Strongly Coupled Spins of Silicon-Vacancy Centers Inside a Nanodiamond
with Sub-Megahertz Linewidth [43.1] ダイヤモンド中の色中心の電子スピンは、長寿命の核スピンと光子の間の相互作用を媒介する。
我々は電子スピンの強いカップリングを示し、一方電子スピンのデコヒーレンス速度は1MHz以下にとどまった。
さらに、ナノダイアモンドにおける量子メモリのレジスタを確立するポテンシャルとマルチスピン結合を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:50:37 GMT)
SGTR+: End-to-end Scene Graph Generation with Transformer [42.4] シーングラフ生成(SGG)は、その構成特性のため、困難な視覚的理解課題である。
これまでのほとんどの作業ではボトムアップ、2段階またはポイントベースの1段階のアプローチを採用していた。
本稿では、上記の問題に対処する新しいSGG法を提案し、そのタスクを二部グラフ構築問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:18:20 GMT)
Direct laser-written optomechanical membranes in fiber Fabry-Perot
cavities [41.9] ファイバファブリペロキャビティ内の3次元レーザーによるポリマー膜を用いたキャビティオプティオメカニクス実験を行った。
我々は,機械共振器の光力学的バネチューニングを,低温下で数kHzを超える数kHzで観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:14:03 GMT)
Graph Contrastive Invariant Learning from the Causal Perspective [41.6] グラフコントラスト学習(GCL)は,2つの拡張グラフを自己教師付きで対比することでノード表現を学習する。
本稿ではまず,因果性の観点からGCLについて考察する。
構造因果モデル(SCM)を用いてGCLを解析することにより、従来のGCLはグラフに含まれる非因果情報により不変表現を十分に学習できないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:47:28 GMT)
Overlap-aware End-to-End Supervised Hierarchical Graph Clustering for
Speaker Diarization [41.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくエンドツーエンドの階層クラスタリングアルゴリズムを提案する。
提案したE-SHARCフレームワークは、最先端のダイアリゼーションシステムよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:35:44 GMT)
Multilingual and Fully Non-Autoregressive ASR with Large Language Model
Fusion: A Comprehensive Study [39.7] 本稿では,アクセルハードウェアの並列化機能を効果的に活用する,非自己回帰型LM融合ASRシステムを提案する。
提案手法は,全言語で平均的なWER改善を実現し,音声モデル(USM)とPaLM 2言語モデルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:19:01 GMT)
ASAP (Automatic Software for ASL Processing): A toolbox for processing
Arterial Spin Labeling images [39.6] ASL(Arterial Spin Labeling)はその機能画像への応用において顕著な上昇を経験している。
ASLデータを処理する商用パッケージはなく、共通の参照フレームにASLデータを正規化するための標準規格も存在しない。
この作業では,複数のASLデータセットを自動処理可能な,新たなASL処理用ソフトウェア(ASAP)について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:59:55 GMT)
Exploring Diverse In-Context Configurations for Image Captioning [39.5] 本稿では,様々な構成がコンテキスト学習における視覚言語(VL)に与える影響について検討する。
画像選択のための4つの戦略と、キャプション代入のための4つの戦略を考案し、画像キャプションのためのインテキスト画像-テキストペアを設定した。
我々の総合的な実験は2つの反直感的だが価値ある洞察をもたらし、VLの文脈内学習の特徴を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:01:43 GMT)
Score-Based Generative Models for PET Image Reconstruction [38.7] 本稿では,PETによるスコアベース生成モデルの適応について提案する。
提案するフレームワークは, 2D PET と 3D PET の両方に対して開発された。
また,磁気共鳴画像を用いたガイド再構成の拡張も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:51:41 GMT)
Convolutional Initialization for Data-Efficient Vision Transformers [38.6] 小さなデータセット上のビジョントランスフォーマーネットワークのトレーニングには課題がある。
CNNはアーキテクチャ上の帰納バイアスを利用して最先端のパフォーマンスを達成することができる。
我々のアプローチは、ランダムなインパルスフィルタがCNNの学習フィルタとほぼ同等の性能を達成できるという発見に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:03:16 GMT)
AutomaTikZ: Text-Guided Synthesis of Scientific Vector Graphics with
TikZ [38.3] 我々は,120kのTikZ図面をキャプションに並べた最初の大規模TikZデータセットであるDaTikZを紹介する。
DaTikZ上でLLaMAを微調整し、マルチモーダルCLIP埋め込みでLLaMAを増強する新しいモデルCLiMAと組み合わせる。
ヒトおよび自動評価では、CLiMAとLLaMAは、人造図と類似性の観点から、商業的なGPT-4とClaude 2を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:20:33 GMT)
Learning Prompt-Enhanced Context Features for Weakly-Supervised Video
Anomaly Detection [38.0] 弱い監督下での映像異常検出は重大な課題を呈する。
本稿では,効率的なコンテキストモデリングとセマンティック識別性の向上に焦点をあてた,弱教師付き異常検出フレームワークを提案する。
提案手法は,特定の異常なサブクラスの検出精度を大幅に向上させ,その実用的価値と有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:41:44 GMT)
Chaotic fluctuations in a universal set of transmon qubit gates [37.7] トランモン量子ビットは非線形共振器の量子化から生じる。
高速なエンタングリングゲートは、いわゆる量子スピード制限に近い速度で動作し、2つのトランモンで力学が部分的にカオスになる過渡的な状態を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:15:27 GMT)
Iterative Adversarial Attack on Image-guided Story Ending Generation [37.4] マルチモーダル学習は、画像やテキストなどの様々なソースからの情報を統合できるモデルを開発することを含む。
最近のIgSEGモデルのバックボーンであるディープニューラルネットワークは、敵のサンプルに対して脆弱である。
画像とテキストのモダリティ攻撃を融合させる反復的逆攻撃法(Iterative- attack)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:18:27 GMT)
BiTA: Bi-Directional Tuning for Lossless Acceleration in Large Language
Models [37.1] 大規模言語モデル(LLM)は、推論中に自己回帰生成を使用することが多く、高いメモリ帯域幅要求と拡張レイテンシをもたらす。
半自己回帰生成とドラフト検証によるLCMの高速化手法であるBiTA(Bi-directional Tuning for Losless Acceleration)を提案する。
提案されたBiTA、LLaMA-2-70B-ChatはMT-Benchベンチマークで2.7$times$のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:36:49 GMT)
The Joint Effect of Task Similarity and Overparameterization on
Catastrophic Forgetting -- An Analytical Model [36.8] 継続的な学習では、破滅的な忘れはタスクの複数の側面に影響される。
これまでの研究は、タスクの類似性やパラメータ化の過度な影響によって、忘れることがどう影響するかを別々に分析してきた。
本稿では,タスクの類似性と過剰なパラメータ化が,分析可能なモデルにおける記憶にどう影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:16:44 GMT)
EndoGaussian: Gaussian Splatting for Deformable Surgical Scene
Reconstruction [36.4] 本稿では,リアルタイムの手術シーン再構築フレームワークであるEndoGaussianを紹介する。
本フレームワークは, 動的手術シーンを標準ガウスおよび時間依存性変形場として表現する。
提案手法は,最先端の復元品質を維持しつつ,リアルタイムレンダリング速度(195 FPS, 100$times$ gain)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:44:26 GMT)
Comparing Human-Centered Language Modeling: Is it Better to Model
Groups, Individual Traits, or Both? [36.0] グループ属性は技術的には簡単だが粗い。
個人をモデル化することは、個人のアイデンティティの複雑さを捉えます。
ユーザの履歴データなしでも,個々のユーザモデリングが良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:20:35 GMT)
DAFA: Distance-Aware Fair Adversarial Training [34.9] 敵対的攻撃の下では、最悪のクラスからのサンプルに対するモデルの予測の大半は、最悪のクラスと同様のクラスに偏っている。
本稿では,クラス間の類似性を考慮し,頑健な公正性に対処するDAFA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:15:47 GMT)
Continual Action Assessment via Task-Consistent Score-Discriminative
Feature Distribution Modeling [34.6] アクション品質アセスメント(AQA)は、アクションがどれだけうまく実行されるかに答えようとするタスクである。
既存のAQAの作業は、トレーニングデータはすべて一度にトレーニングのために可視であると仮定している。
本稿では,AQAタスクを忘れずに逐次学習するための統一モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:59:35 GMT)
Homophily modulates double descent generalization in graph convolution
networks [33.7] グラフノイズ,特徴雑音,トレーニングラベル数との相互作用によって,リスクがどのように形成されるかを示す。
我々は解析的洞察を用いて、異種データセット上での最先端グラフ畳み込みネットワークの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:44:44 GMT)
RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees [33.6] 本稿ではRAWと呼ばれる堅牢でアジャイルな透かし検出フレームワークを紹介する。
我々は、透かしの存在を検出するために、透かしと共同で訓練された分類器を用いる。
このフレームワークは,透かし画像の誤分類に対する偽陽性率に関する証明可能な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:00:49 GMT)
Assessing and Understanding Creativity in Large Language Models [33.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における創造性レベルを評価するための効率的な枠組みを確立することを目的とする。
The Torrance Tests of Creative Thinking を用いて、7つのタスクにまたがる様々なLSMの創造的パフォーマンスを評価する。
LLMの創造性は、主に独創性に欠けるが、エラボレーションには優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:19:47 GMT)
Peering Through Preferences: Unraveling Feedback Acquisition for
Aligning Large Language Models [32.8] スパースフィードバックが大規模言語モデルのアライメントと評価に与える影響を解析する。
評価やランク付けの好みは、人間とAIのアノテータの双方で60%と大きく異なっています。
本研究は,言語モデルの現実的有用性を評価する手法において,重要なギャップを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:44:17 GMT)
IRIS: Inverse Rendering of Indoor Scenes from Low Dynamic Range Images [32.8] 本稿では,多視点低ダイナミックレンジ(LDR)画像からシーンの物理的特性と照明を復元する手法を提案する。
提案手法は,LDR画像を入力として利用する既存の手法よりも優れており,リアルなリライティングやオブジェクト挿入を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:56 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） (Tue, 23 Jan 2024 15:23:03 GMT)
SpecSTG: A Fast Spectral Diffusion Framework for Probabilistic
Spatio-Temporal Traffic Forecasting [32.3] 交通時間グラフ(STG)学習の重要な応用は、伝統的に正確な点推定のための決定論的モデルに依存してきた。
交通データに固有の空間依存性や系統的パターンをよりよく活用するための新しいスペクトル拡散フレームワークであるSpecSTGを提案する。
本研究では,未来時系列のフーリエ表現を生成し,学習過程を空間情報に富んだスペクトル領域に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:14:04 GMT)
Learning Mean Field Games on Sparse Graphs: A Hybrid Graphex Approach [31.8] 平均フィールドゲーム(MFG)は、エージェント間のネットワーク構造を含むように、Graphon MFG(GMFG)に拡張することができる。
本稿では,グラフ理論のグラフ理論的概念を基盤としたグラフ MFG の新たな概念を紹介する。
このハイブリッドグラフ学習アプローチは、システムが主に高連結コアとスパース周辺で構成されていることを生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:52:00 GMT)
Locality Sensitive Sparse Encoding for Learning World Models Online [31.8] Follow-The-Leader世界モデルはモデルに基づく強化学習に望ましい。
FTLモデルは、FTLを達成するために、すべての相互作用ステップで蓄積されたデータを再学習する必要がある。
我々の世界モデルは、リプレイで訓練されたディープワールドモデルの性能に匹敵するか、適合するかのどちらかで、1パスの軌跡データを使ってオンラインで学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:00:02 GMT)
Blind Channel Estimation and Joint Symbol Detection with Data-Driven
Factor Graphs [31.8] 時間変化型シンボル間干渉チャネルにおけるブラインドジョイントチャネル推定およびシンボル検出のためのフレームワークの適用について検討する。
本稿では,適切な因子グラフ上の信念パラメータ(BP)アルゴリズムを用いて,後部伝播を効率よく近似することにより,この問題に対処する。
さらに,BP更新のモーメントを導入し,適切なEM更新スケジュールを学習するデータ駆動型アルゴリズムを提案する。
数値解析実験により、提案したブラインド検出器の優れた性能を示し、高信号対雑音のシナリオにおいてコヒーレントBP検出よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:26:15 GMT)
PSDF: Prior-Driven Neural Implicit Surface Learning for Multi-view
Reconstruction [31.8] このフレームワークは、事前訓練されたMVSネットワークとNISRモデルに固有の内部幾何学的先駆体から外部幾何学的先駆体を利用する。
Tanks and Templesデータセットの実験は、PSDFが複雑な制御されていないシーンで最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:30:43 GMT)
VGDiffZero: Text-to-image Diffusion Models Can Be Zero-shot Visual
Grounders [31.4] VGDiffZeroは、テキストから画像への拡散モデルに基づくゼロショットのビジュアルグラウンドティングフレームワークである。
VGDiffZeroはゼロショット映像のグラウンド化において高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:51:18 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） (Tue, 23 Jan 2024 03:19:12 GMT)
Dynamics of quantum discommensurations in the Frenkel-Kontorova chain [30.7] 本稿では,Frenkel-Kontorovaモデルの具体的実装における欠陥がトポロジ的欠陥の性質に与える影響について検討する。
我々はソリトンの伝播と散乱を分析し、これらの過程に影響を与える量子ゆらぎと不完全性の役割を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:12:45 GMT)
Red Teaming Visual Language Models [30.2] 我々は,4つの主要な側面(忠実さ,プライバシ,安全,公正さ)の下に10のサブタスクを含む,新しいレッド・チーム・データセットRTVLMを提案する。
詳細な分析によると、オープンソースの10の有名なVLMは、異なる度合いでレッドチームと戦っており、GPT-4Vと最大31%のパフォーマンスギャップがある。
RTVLMを用いたLLaVA-v1.5とスーパーバイザードファインチューニング(SFT)を併用するだけで、RTVLMテストセットで10%、MM-Halで13%、MM-Benchで顕著に低下しないモデルの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:07:18 GMT)
A Novel Blockchain Based Information Management Framework for Web 3.0 [30.2] 本稿では,新しいブロックチェーンベースの情報管理フレームワークであるSmart-based Webを提案する。
本稿では,ユーザの情報提供に報いるために,Proof-of-Stakeに基づく効果的なコンセンサス機構を開発する。
この結果から,提案するコンセンサス機構がノードやユーザをインセンティブにすることで,より多くの情報提供が可能になることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:34:02 GMT)
Emergent Communication Protocol Learning for Task Offloading in
Industrial Internet of Things [30.1] 計算のオフロード決定とマルチチャネルアクセスポリシーを対応するシグナリングで学習する。
具体的には、基地局と産業用IoTモバイルデバイスは強化学習エージェントである。
この問題を解決するために,創発的な通信プロトコル学習フレームワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:06:13 GMT)
Deep Neural Network Benchmarks for Selective Classification [29.6] 複数の選択的な分類フレームワークが存在し、その多くはディープニューラルネットワークアーキテクチャに依存している。
提案手法は,選択誤差率,経験的カバレッジ,拒否されたインスタンスのクラス分布,アウト・オブ・ディストリビューション・インスタンスの性能など,いくつかの基準を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:15:47 GMT)
Graph Koopman Autoencoder for Predictive Covert Communication Against
UAV Surveillance [29.2] 低確率検出(LPD)通信は、無線周波数(RF)信号の存在を曖昧にすることを目的としている。
無人航空機(UAV)は、特定の関心領域をホバリングすることで地上からのRF信号を検出することができる。
本稿では,複数の固定翼UAVの軌跡を予測するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)とクープマン理論を組み合わせた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） (Tue, 23 Jan 2024 23:42:55 GMT)
DREditor: An Time-efficient Approach for Building a Domain-specific
Dense Retrieval Model [28.8] DREditorは、市販の密集検索モデルのマッチングルールを特定のドメインに適合するように編集するために開発された。
時間効率は100～300倍向上し、検索性能は同等かそれ以上に向上する。
より広い文脈で、我々は検索タスクに新しい埋め込みキャリブレーション手法を導入するための第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:48:58 GMT)
RGBD Objects in the Wild: Scaling Real-World 3D Object Learning from
RGB-D Videos [28.7] 野生ではWildRGB-Dと呼ばれる新しいRGB-Dオブジェクトデータセットを導入する。
既存のオブジェクト中心のデータセットにはRGBしか含まれていないが、ディープチャネルを直接キャプチャすることで、より優れた3Dアノテーションとより広範な下流アプリケーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:47:13 GMT)
Controlling Large Language Model-based Agents for Large-Scale
Decision-Making: An Actor-Critic Approach [28.5] 我々はLLaMACと呼ばれるモジュラーフレームワークを開発し、大規模言語モデルにおける幻覚とマルチエージェントシステムにおける協調に対処する。
LLaMACは、人間の脳にあるものに似た値分布をコードし、内部および外部からのフィードバック機構を利用して、モジュール間の協調と反復的推論を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:11:04 GMT)
Calibrating Transformers via Sparse Gaussian Processes [27.4] 本稿では,マルチヘッドアテンションブロック(MHA)の出力空間に直接ベイズ推論を行い,その不確実性を校正するスパースガウスプロセスアテンション(SGPA)を提案する。
SGPAベースのトランスフォーマーは、テキスト、画像、グラフ上の一連の予測タスクにおいて、競合予測精度を達成すると同時に、分布内キャリブレーションと分布外ロバストネスと検出の両方を顕著に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:39:54 GMT)
From Understanding to Utilization: A Survey on Explainability for Large
Language Models [27.3] 本稿では,Large Language Models (LLM)における説明可能性の向上の必要性を強調する。
本稿では、既存の説明可能性手法を分類し、モデルの透明性と信頼性を改善するための応用について論じる。
本調査の目的は,理論的理解と実践的応用のギャップを埋めることであり,LLM説明可能性の分野における今後の研究・開発への洞察を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:09:53 GMT)
Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity
Alignment Decoding [26.1] 我々は,エンティティの埋め込みのみに依存する,新しい,一般化された,効率的なデコーディング手法をEAに導入する。
本手法はディリクレエネルギーを最小化してデコード処理を最適化し,グラフ内の勾配流を誘導し,グラフのホモフィリーを促進させる。
特に、この手法は6秒未満の計算時間でこれらの進歩を達成し、将来のEA手法の効率性と適応性に関する新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:31:12 GMT)
An Analysis of User Behaviors for Objectively Evaluating Spoken Dialogue
Systems [26.0] ソーシャル対話タスクにおけるユーザ行動と主観的評価スコアの関係について検討する。
その結果, ユーザの発話が主である対話作業においては, 聞き取りや面接など, 発話数や単語数などの指標が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:48:45 GMT)
MAST: Video Polyp Segmentation with a Mixture-Attention Siamese
Transformer [25.6] Mixture Siamese Transformer (MAST) は、正確なポリプセグメンテーションのためのミックスアテンション機構と長距離時間関係をモデル化する。
私たちの知る限りでは、MASTはビデオポリープセグメンテーションに特化した最初のトランスフォーマーモデルです。
大規模SUN-SEGベンチマークの実験は、最先端の競合他社と比較して、MASTの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:18:53 GMT)
Multimodal Informative ViT: Information Aggregation and Distribution for
Hyperspectral and LiDAR Classification [25.3] Multimodal Informative Vit (MIVit) は革新的な情報集約配信機構を備えたシステムである。
MIVitは、各モードの分離されたおよび融合された特徴の実験的分布における冗長性を減少させる。
以上の結果から,MIVitの双方向凝集分配機構は極めて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:57:30 GMT)
In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A
Survey [24.9] インコンテクスト学習者(ICL)は入力コンテキストでのデモを少しだけ行うだけで、新しいタスクに適応できる。
最近の開発では、固定された一連のデモを使う代わりに、各入力クエリに合わせたデモを検索する。
本稿では,検索モデル,検索訓練手順,推論アルゴリズムの異なる設計選択について論じ,比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:35:40 GMT)
Non-Neighbors Also Matter to Kriging: A New Contrastive-Prototypical
Learning [24.7] 既存の研究は、隣人の情報が、観測されていない対象の属性を推定する基盤を提供すると仮定している。
本研究では,隣人からの貴重な情報を洗練し,非隣人からの情報を再利用するために,KrigingのためのContrastive-Prototypealの自己教師型学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:46:31 GMT)
Formally Specifying the High-Level Behavior of LLM-Based Agents [24.6] LLMはタスク固有の微調整モデルを必要とせずに、課題を解決するための有望なツールとして登場した。
現在、このようなエージェントの設計と実装はアドホックであり、LLMベースのエージェントが自然に適用できる様々なタスクは、エージェント設計に一律に適合するアプローチが存在しないことを意味する。
エージェント構築のプロセスを簡単にする最小主義的生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:35:40 GMT)
HetGPT: Harnessing the Power of Prompt Tuning in Pre-Trained
Heterogeneous Graph Neural Networks [24.4] HetGPTは、グラフニューラルネットワークのトレーニング後プロンプトフレームワークである。
半教師付きノード分類における最先端HGNNの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:27:30 GMT)
ChatGraph: Chat with Your Graphs [24.3] 我々はChatGraphと呼ばれる大規模言語モデル(LLM)ベースのフレームワークを提案する。
ChatGraphを使えば、ユーザは自然言語でグラフと対話できるので、従来のアプローチよりも使いやすく、柔軟になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:29:19 GMT)
Small Language Model Meets with Reinforced Vision Vocabulary [23.6] Vary-toyは、Qwen-1.8Bと共に、ベースとなる大きな言語モデルである。
Vary-toyでは、改良された視覚語彙を導入し、モデルがVaryのすべての特徴を持つだけでなく、より一般性も得るようにした。
実験では、Vary-toyはDocVQAで65.6%、ChartQAで59.1%、RefCOCOで88.1%、MMVetで29%を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:55:26 GMT)
Learning to Generate Questions by Enhancing Text Generation with
Sentence Selection [23.4] 本稿では,回答認識型質問生成問題に対するアプローチを提案する。
セレクタとジェネレータの2つのモジュールを含むモデルを設計する。
ジェネレータは、セレクタからのローカル情報と、エンコーダによって符号化されたコンテキスト全体からグローバル情報とを暗黙的に組み合わせて質問を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:05:41 GMT)
Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction [22.8] 交通予測のための時空間大言語モデル(ST-LLM)を提案する。
ST-LLMは各場所のタイムステップをトークンとして再定義し、時空間埋め込みモジュールを組み込む。
少数ショットとゼロショットの予測シナリオにおいて、堅牢なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:42:40 GMT)
UniHDA: Towards Universal Hybrid Domain Adaptation of Image Generators [22.7] 生成ハイブリッドドメイン適応のための統一的で汎用的なフレームワークUniHDAを提案する。
私たちは、CLIPエンコーダを使用して、複数のモーダル参照を統一的な埋め込み空間に投影し、複数のターゲットドメインから方向を線形に補間する。
実験により、適応された生成器は、様々な属性組成でリアルなイメージを合成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:49:24 GMT)
EL-VIT: Probing Vision Transformer with Interactive Visualization [22.2] 本稿では,視覚変換器の探索を目的とした対話型視覚分析システムEL-VITを紹介する。
最初の3つのレイヤには、モデル概要、知識背景グラフ、モデル詳細ビューが含まれる。
第4の解釈ビューは、ViTユーザと専門家がパッチ間のコサイン類似性を計算することによって、より深い理解を得るのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:21:32 GMT)
Infinite-Horizon Graph Filters: Leveraging Power Series to Enhance
Sparse Information Aggregation [22.0] 本稿では,受動場を増大させるため,電力系列グラフフィルタを用いてノード分類を強化する新しいグラフパワーフィルタニューラルネットワークを提案する。
我々のGPFNは、任意のパワーシリーズを統合し、長距離依存関係をキャプチャできる一般的なフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:41:41 GMT)
Copula Conformal Prediction for Multi-step Time Series Forecasting [21.6] 時系列予測のためのCopula Conformal Predictionアルゴリズム,CopulaCPTSを提案する。
我々は,CopulaCPTSが既存の手法よりも多段階予測タスクに対して,よりキャリブレーションと鋭い信頼区間を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:24:04 GMT)
DPGNN: Dual-Perception Graph Neural Network for Representation Learning [21.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年注目を集め、グラフベースのタスクの多くで顕著なパフォーマンスを実現している。
既存のGNNの多くは、メッセージパッシングパラダイムに基づいて、1つのトポロジ空間内の近隣情報を反復的に集約している。
本稿では,マルチステップメッセージソースの特性,ノード固有のメッセージ出力,マルチスペースメッセージインタラクションに基づく新しいメッセージパッシングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:50:42 GMT)
Oolong: Investigating What Makes Transfer Learning Hard with Controlled
Studies [21.4] GLUEベンチマークの言語を体系的に変換し、言語間変動の1軸を一度に変更する。
モデルが構文的変化から大きく回復することはできるが,語彙的誤りから回復することは不可能である。
我々の実験は、言語移行シナリオを設計する際に研究者が最も注目すべき言語間移動の要因に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:09:07 GMT)
Imagination-Augmented Hierarchical Reinforcement Learning for Safe and
Interactive Autonomous Driving in Urban Environments [21.3] 階層的強化学習(HRL)は時間的抽象化を強化学習(RL)に組み込む
本稿では, 効率よく想像力を統合できる HRL (Imagimation-augmented HRL) を提案する。
IAHRLは、エージェントが安全で対話的な行動を実行し、成功率を高め、ベースラインよりも平均エピソードステップを低くすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:03:10 GMT)
TNANet: A Temporal-Noise-Aware Neural Network for Suicidal Ideation
Prediction with Noisy Physiological Data [21.1] 本稿では, ノイズのある生理的時系列データを解析するためのニューラルネットワークモデルTNANetを提案する。
我々のTNANetは2進分類タスクにおいて63.33%の予測精度を達成し、最先端モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:11:05 GMT)
Energy-based Automated Model Evaluation [21.1] 本稿では,AutoEvalフレームワークをより効率的かつ効果的にするための新しい手段として,Meta-Distribution Energy(MDE)を提案する。
MDEは、個々のサンプルに関連する情報(エネルギー)に基づいて、メタ分布統計を確立し、エネルギーベースの学習によってよりスムーズな表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:54:09 GMT)
Personalized Algorithmic Recourse with Preference Elicitation [20.8] PEARは、エンドユーザーのニーズに合わせてパーソナライズされたアルゴリズムの講義を提供する。
PEARは、ベイジアン選好引用からの洞察に基づいて、ターゲットユーザに対して選択セットクエリを尋ねることで、アクションのコストを反復的に見積もる。
実世界のデータセットに対する実証的な評価は、PEARがいかに高品質なパーソナライズされたリコースをほんの数イテレーションで生成するかを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:53:23 GMT)
What the Weight?! A Unified Framework for Zero-Shot Knowledge
Composition [20.7] ゼロショットモジュール合成のための新しいフレームワークを提案し,パラメータモジュールの選択,重み付け,結合のための,既存およびいくつかの新しいバリエーションを包含する。
各種ゼロショット知識合成戦略の総合的なベンチマーク研究を行う。
本研究の結果は,アンサンブルの有効性を浮き彫りにしただけでなく,単純な重み付け手法の威力を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:35:47 GMT)
LLMCheckup: Conversational Examination of Large Language Models via
Interpretability Tools [20.5] ユーザがその振る舞いについて,最先端の大規模言語モデル(LLM)とチャットできる,アクセスしやすいツールを提案する。
我々はLSMが単独ですべての説明を生成し、微調整をせずに意図認識の処理を行えるようにした。
LLMCheckupは、XAIのさまざまなレベルの専門知識を持つ個人を対象に、システムで利用可能なオペレーションのチュートリアルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:11:07 GMT)
GALA: Generating Animatable Layered Assets from a Single Scan [20.3] GALAは, 単層布3次元メッシュを入力として, 完全な多層3次元アセットに分解するフレームワークである。
出力は、他の資産と組み合わせて、新しい人間のアバターを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:59 GMT)
Impact of Guidance and Interaction Strategies for LLM Use on Learner
Performance and Perception [20.2] 大規模言語モデル(LLM)は、その教育的有用性を探求する研究の増加とともに、有望な道を提供する。
本研究は,LLM支援学習環境の形成において,教師が果たす役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:13:22 GMT)
MotionMix: Weakly-Supervised Diffusion for Controllable Motion
Generation [20.0] MotionMixはノイズと無注釈の両方のモーションシーケンスを利用する弱い教師付き拡散モデルである。
我々のフレームワークは、テキスト・トゥ・モーション、アクション・トゥ・モーション、音楽・トゥ・ダンスのタスクにおける最先端のパフォーマンスを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:41:12 GMT)
Self-Supervised Vision Transformers Are Efficient Segmentation Learners
for Imperfect Labels [19.9] 本研究では,自己教師型視覚変換器(SSVT)を用いたセマンティックセグメンテーションの費用対効果を示す。
SSVTバックボーンを凍結し,軽量セグメンテーションヘッドを訓練することにより,不完全ラベルを効果的に活用し,不完全ラベルの堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:24:16 GMT)
PA-SAM: Prompt Adapter SAM for High-Quality Image Segmentation [19.7] 本稿では,新しいプロンプト駆動型アダプタであるPrompt Adapter Segment Anything Model(PA-SAM)を紹介する。
PA-SAMはプロンプトアダプタを専用にトレーニングすることで、画像から詳細な情報を抽出し、スパースレベルとディーププロンプトレベルの両方でマスクデコーダ機能を最適化する。
実験の結果,PA-SAMは他のSAM法よりも高品質,ゼロショット,オープンセットのセグメンテーションで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:20:22 GMT)
Energy-based Models are Zero-Shot Planners for Compositional Scene
Rearrangement [19.5] このフレームワークは,シミュレーションや実世界において,ゼロショットで合成命令を実行できることを示す。
言語から反応する反応ポリシーや大規模言語モデルよりも、特に複数の概念の合成を含む長い命令において、大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:52:28 GMT)
PSAvatar: A Point-based Morphable Shape Model for Real-Time Head Avatar
Creation with 3D Gaussian Splatting [19.1] PSAvatarは、アニマタブルヘッドアバター作成のための新しいフレームワークである。
詳細な表現と高忠実度レンダリングに3D Gaussian を使用している。
PSAvatarは多種多様な被験者の高忠実度頭部アバターを再構築でき、リアルタイムでアバターをアニメーションできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:40:47 GMT)
GraphPro: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation [19.0] GraphProはパラメータ効率と動的グラフ事前トレーニングと即時学習を組み合わせたフレームワークである。
本フレームワークは,時間的プロンプト機構とグラフ構造的プロンプト学習機構をシームレスに統合することにより,ユーザの好みを進化させる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:05:58 GMT)
Secure Communication with Unreliable Entanglement Assistance [18.9] 信頼できない絡み合い支援はセキュアな通信で検討される。
セキュリティ面のない信頼できない援助のコミュニケーション設定は、当初、実用的な通信システムにおける極端光子損失によって動機付けられていた。
一般的な量子ワイヤタップチャネルに対して達成可能なシークレットレート領域が導出され、特別な種類の劣化したチャネルに対してマルチレターシークレットのシークレットキャパシティ公式が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:52:35 GMT)
On the Efficacy of Text-Based Input Modalities for Action Anticipation [18.9] マルチモーダル特徴とテキストキャプションから共同で学習するマルチモーダル予測変換器(MAT)を提案する。
モデルが最初にキャプションに合わせることによってビデオクリップのアクションを予測することを学習し、第2段階では、将来のアクションを予測するためにモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:58:35 GMT)
"AI enhances our performance, I have no doubt this one will do the
same": The Placebo effect is robust to negative descriptions of AI [18.8] 高度なAI期待は、プラセボ効果を通じて人間とAIのインタラクションのパフォーマンスを促進する。
ユーザの期待がAIインタラクションや評価に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:19:51 GMT)
Post-Training Embedding Alignment for Decoupling Enrollment and Runtime
Speaker Recognition Models [18.5] 本稿では、2つの独立モデルから共有話者埋め込み空間への埋め込みをマッピングする軽量ニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,多数の話者同一性を持つ大規模データセットに対して,比較的な損失を伴って訓練されたモデルに対して,共有話者ロジット空間におけるコサインスコアよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:19:31 GMT)
Tracking the Evolution of Static Code Warnings: the State-of-the-Art and
a Better Approach [18.4] 静的バグ検出ツールは、悪いプログラミングプラクティスや潜在的な欠陥など、開発者がコード内の問題を検出するのに役立つ。
最近のソフトウェア開発において、コードレビューや継続的統合のような静的バグ検出を統合しようとする動きは、報告された警告を即時に修正する動機付けをより良くしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:07:06 GMT)
A Copositive Framework for Analysis of Hybrid Ising-Classical Algorithms [18.1] 本稿では,Isingソルバを用いた混合二項二次プログラムの解法におけるハイブリッドアルゴリズムの形式解析について述べる。
本稿では,ハイブリッド量子古典的切削平面アルゴリズムを用いてこの問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:22:12 GMT)
Utilizing Graph Sparsification for Pre-processing in Maxcut QUBO Solver [18.0] 本稿では,QUBOソルバを用いてプログラムを最大化するための前処理ステップとしてグラフスペーシフィケーションを用いることを提案する。
グラフスペーシフィケーションは通信オーバーヘッドを大幅に減らし、最適解に近い客観的値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:32:44 GMT)
Deciphering Raw Data in Neuro-Symbolic Learning with Provable Guarantees [17.6] ニューロシンボリックハイブリッドシステムは、機械学習とシンボリック推論を統合することを約束している。
ハイブリッドシステムが特定のタスクに成功し、いつ異なる知識ベースで失敗するかは、まだ不明である。
本研究では,知識ベースから指導信号を特徴付ける新しい手法を導入し,学習を成功させる上での知識の有効性を決定するための基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:18:27 GMT)
ARGS: Alignment as Reward-Guided Search [17.4] 我々は、アライメントをデコードプロセスに統合する新しいフレームワーク、ARGS、アライメントをReward-Guided Searchとして紹介する。
報酬信号を用いてモデルの確率的予測を調整することにより、ARGSは人間の好みに合わせて意味的な多様性を持つテキストを生成する。
当社のフレームワークは,デコード時のアライメントを重視したもので,将来的にはよりレスポンシブな言語モデルの道を開くものと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:42:41 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） (Tue, 23 Jan 2024 02:53:58 GMT)
Consistency Enhancement-Based Deep Multiview Clustering via Contrastive
Learning [17.3] コントラスト学習(CCEC)による一貫した拡張型ディープMVC法を提案する。
具体的には、複数のビュー間の一貫性のある情報を保持するために、セマンティック接続ブロックを特徴表現に組み込む。
5つのデータセットで行った実験は、最先端(SOTA)手法と比較して、本手法の有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:56:01 GMT)
"The teachers are confused as well": A Multiple-Stakeholder Ethics
Discussion on Large Language Models in Computing Education [17.3] 大きな言語モデル(LLM)は急速に進歩し、人々の生活に良くも悪くも影響を与えています。
高等教育においては、学生のLDMの誤用や教育成果の低下といった懸念が浮かび上がっている。
我々は,高等教育コンピュータサイエンスにおける利害関係者インタビューのケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:43:00 GMT)
Key Information Retrieval to Classify the Unstructured Data Content of
Preferential Trade Agreements [17.1] 長文の分類と予測に新しいアプローチを導入する。
我々は、長いテキストを凝縮するために埋め込み技術を採用し、その冗長性を減少させることを目的としている。
提案手法は, 優先貿易協定の長文分類において, 大幅な性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:30:05 GMT)
Online Bilevel Optimization: Regret Analysis of Online Alternating
Gradient Methods [17.1] 我々は,テクティトビレベル後悔という新たな概念を提案し,スムーズさを生かしうるオンラインの時間平均勾配法を開発し,内部および外部の最小化シーケンスのパス長の観点から,後悔の限界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:00:54 GMT)
NIV-SSD: Neighbor IoU-Voting Single-Stage Object Detector From Point
Cloud [17.1] 以前の単段検出器は典型的には、位置決め精度と分類精度の相違に悩まされる。
近隣のIoU-voting(NIV)戦略という新しい補正手法を導入する。
そこで本研究では,オブジェクト再サンプリングというデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:25:23 GMT)
CATMA: Conformance Analysis Tool For Microservice Applications [17.0] 本稿では,システムデプロイメントと実装の非互換性を検出する自動ツールであるCATMAを提案する。
CATMAの評価は、性能の面で有望な結果を示し、有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:57:39 GMT)
Dual-Domain Coarse-to-Fine Progressive Estimation Network for
Simultaneous Denoising, Limited-View Reconstruction, and Attenuation
Correction of Cardiac SPECT [16.8] SPECT(Single-Photon Emission Computed Tomography)は冠動脈疾患の診断に広く応用されている。
低線量(LD)SPECTは、放射線被曝を最小化するが、画像ノイズの増加につながる。最新のGEmyoSPECT ESシステムのような限定ビュー(LV)SPECTは、ハードウェアコストの高速化と削減を可能にするが、再構成精度は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:28:15 GMT)
Sequential Model for Predicting Patient Adherence in Subcutaneous
Immunotherapy for Allergic Rhinitis [16.4] 本研究は、新規機械学習モデルを活用し、患者の非一貫性のリスクを正確に予測することを目的とする。
状態アクションベースのSLACは柔軟性を追加し、長期AITを管理するための新しく効果的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:44:49 GMT)
Chatterbox: Robust Transport for LLM Token Streaming under Unstable
Network [16.3] 不安定なネットワーク条件下では、LLMトークンストリーミングエクスペリエンスは、ストールに大きく悩まされる可能性がある。
ChatGPT、Claude、Bardといった現在のアプリケーションは、不安定なネットワーク下でのストールの増加に悩まされている。
本稿では,Chatterboxと呼ばれる新しいトランスポート層方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:45:27 GMT)
Truck Parking Usage Prediction with Decomposed Graph Neural Networks [16.2] 本稿では、地域時間グラフニューラルネットワーク(RegT-GCN)を、州全体での駐車状況を評価するための予測フレームワークとして提示する。
このフレームワークは、トラックの駐車場所分布と歴史的駐車データのトポロジカルな構造を利用して、州全体での占有率を予測する。
評価結果は,提案モデルが他のベースラインモデルを上回る結果となり,元のモデルと比較して20%以上性能が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:14:01 GMT)
JoIN: Joint GANs Inversion for Intrinsic Image Decomposition [16.0] 我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)のバンクを用いて,不測の逆画像問題を解決することを提案する。
提案手法は,複雑な画像分布をキャプチャするGANの実証的な成功に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:09:46 GMT)
APLe: Token-Wise Adaptive for Multi-Modal Prompt Learning [15.8] token-wise Adaptive for Multi-modal Prompt Learning (APLe) を提案する。
APLeは、V-Lモデルを採用する上で絶対的に有利な、プロンプト長の実験において、堅牢性と好ましい性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:54:15 GMT)
A Comprehensive Benchmark for COVID-19 Predictive Modeling Using
Electronic Health Records in Intensive Care [15.6] 集中治療室における新型コロナウイルス患者のアウトカム特異的長期予測と早期死亡予測の2つの臨床予測課題を提案する。
この2つの課題は、新型コロナウイルス(COVID-19)患者の臨床実践に対応するため、単純で不安定な長寿と死亡予測のタスクから適応される。
我々は、公平で詳細なオープンソースのデータ前処理パイプラインを提案し、2つのタスクで17の最先端予測モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:14:20 GMT)
OWQ: Lessons learned from activation outliers for weight quantization in
large language models [15.5] outlier-aware weight Quantization (OWQ)メソッドは、低精度表現によって大きな言語モデルのフットプリントを最小化する。
OWQは、量子化に敏感な構造的重みの小さなサブセットを優先順位付けし、それらを高精度に保存し、残りの高密度重みに高度に調整された量子化を適用する。
OWQを用いた3.1ビットモデルは、OPTQによって最適化された4ビットモデルと互換性があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:28:49 GMT)
Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding [15.0] メタプロンプティング(メタプロンプティング)は,言語モデル(LM)の機能向上を目的とした効果的な足場技術である。
高レベルの命令を利用することで、メタプロンプトはLMをガイドし、複雑なタスクをより小さく、より管理しやすいサブタスクに分解する。
このプロセスの中心はLM自体であり、導体としての役割を持ち、シームレスなコミュニケーションと出力の効果的な統合を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:22:19 GMT)
Data-Centric Evolution in Autonomous Driving: A Comprehensive Survey of
Big Data System, Data Mining, and Closed-Loop Technologies [14.9] ボトルネックを克服する鍵は、データ中心の自動運転技術にある。
効率的なデータ中心のAD技術を構築する方法に関して、体系的な知識と深い理解が欠如しています。
この記事では、最先端のデータ駆動自動運転技術について、精力的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:28:30 GMT)
Transformer-Based Models Are Not Yet Perfect At Learning to Emulate
Structural Recursion [14.7] 本稿では,プログラミング言語領域における構造的再帰という抽象概念を,シーケンスモデリング問題や学習モデルの振る舞いにうまく結合する汎用フレームワークを提案する。
フレームワークを強力な概念ツールとして、さまざまな設定の下で異なる問題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:07:38 GMT)
CIMGEN: Controlled Image Manipulation by Finetuning Pretrained
Generative Models on Limited Data [14.5] セマンティックマップは、画像に存在するオブジェクトの情報を持っている。
簡単にマップを変更して、マップ内のオブジェクトを選択的に挿入、削除、置換することができる。
本稿では,修正セマンティックマップを取り入れ,修正セマンティックマップに従って原画像を変更する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:30:47 GMT)
Scene Graph Generation via Conditional Random Fields [14.3] 画像中のオブジェクトのインスタンスとその対応する関係を予測するための新しいシーングラフ生成モデルを提案する。
我々のモデルであるSG-CRFは、関係3重項における対象と対象の逐次順序と、シーングラフにおけるオブジェクトノードインスタンスと関係ノードのセマンティック互換性を効率よく学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:16:31 GMT)
SegmentAnyBone: A Universal Model that Segments Any Bone at Any Location
on MRI [13.9] 本稿では,MRIにおける骨分割のための汎用的,一般公開的なディープラーニングモデルを提案する。
提案モデルでは,完全自動セグメンテーションとプロンプトベースセグメンテーションの2つのモードで動作可能である。
1) さまざまなMRIプロトコルにまたがる新しいMRIデータセットの収集,注釈付けを行い,300以上の注釈付きボリュームと8485個の注釈付きスライスを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:25 GMT)
SpecInfer: Accelerating Generative Large Language Model Serving with
Tree-based Speculative Inference and Verification [13.4] SpecInferは、木に基づく投機的推測と検証を扱う生成的大規模言語モデル(LLM)を高速化するシステムである。
トークンツリーで表される全ての候補トークンシーケンスの正当性を、新しいツリーベースの並列復号機構を用いてLLMに対して並列に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:02:03 GMT)
A Multitask Training Approach to Enhance Whisper with Contextual Biasing
and Open-Vocabulary Keyword Spotting [13.4] 本稿では,OpenAIのWhisperモデルに基づく新しいASRシステムであるContextual Biasing Whisper(CB-Whisper)を提案する。
CB-Whisperは、オープン語彙のキーワードスポッティングを実行することで、ユーザ定義の名前エンティティを認識できる。
認識されたエンティティは、Whisperデコーダのプロンプトとして使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:59:44 GMT)
NLP for Maternal Healthcare: Perspectives and Guiding Principles in the
Age of LLMs [13.1] 本研究では,母体医療におけるNLP活用の指針について提案する。
我々は,NLPツールの価値,ニーズ,認識について,医療従事者および出生者の調査を行った。
それぞれの原則について、基礎となる根拠を説明し、実践的なアドバイスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:37:20 GMT)
On the Nystrom Approximation for Preconditioning in Kernel Machines [13.1] スペクトルプレコンディショナーのナイストローム近似は計算と保存がより安価であることを示し、実用化に成功している。
具体的には、対数サイズのサンプルにより、Nystromをベースとした近似プレコンディショナーが、正確なプリコンディショナーと同様に、勾配降下を加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:34:53 GMT)
Unleashing the Power of Prompt-driven Nucleus Instance Segmentation [12.8] Segment Anything Model (SAM) は医療画像のセグメンテーションにおいて大きな注目を集めている。
本稿では, 自動核インスタンスセグメンテーションのための新規なプロンプト駆動型フレームワークについて述べる。
提案手法は,3つの試行錯誤ベンチマークに対して,最先端性能を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:54:59 GMT)
DexTouch: Learning to Seek and Manipulate Objects with Tactile Dexterity [12.5] 触覚を用いて物体を探索・操作する多指ロボットシステムを提案する。
これを実現するために、ロボットハンドの片側に二元触覚センサを実装し、Sim2Realギャップを最小限に抑える。
視覚情報のない環境においても,触覚センサを用いた物体探索と操作が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:37:32 GMT)
Level spacing distribution of localized phases induced by quasiperiodic
potentials [12.3] 準周期局在位相のレベル間隔分布を解析的に取得する。
隣接するギャップの比を導出し、1つのサンプルに対して$delta$関数であることが分かる。
本研究は,準周期系におけるレベル統計の再評価に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:00:52 GMT)
On the Stochastic (Variance-Reduced) Proximal Gradient Method for
Regularized Expected Reward Optimization [12.2] 我々は、強化学習(RL)における既存の問題の多くを網羅する非文献設定における正規化期待報酬最適化問題を考える。
特に、標準条件下では、$O(epsilon-4)$サンプルを$epsilon-stationaryポイントに含めることが示されている。
追加条件下では,サンプルの複雑さが$epsilon-4)$から$O(epsilon-3)$に改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:01:29 GMT)
Communication complexity of entanglement assisted multi-party
computation [11.8] プレーヤが2ドル、ドットが2ドル、n$が1に適切な情報を伝達する必要がある場合、プレーヤが$n$のマルチパーティ計算問題を考える。
量子プロトコル(複雑性$(n-1)log n$ bits)と古典的プロトコル(複雑性$(n-1)2(log n2$)ビット)を示す。
これは、我々の量子プロトコルが古典的プロトコルよりも厳密に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:46:34 GMT)
Reward-Relevance-Filtered Linear Offline Reinforcement Learning [11.7] 線形関数近似を用いたオフライン強化学習を,決定論的に検討するが,推定空間性は考慮しない。
我々は,最低二乗政策評価における閾値ラッソの修正により,スパース成分に対する状態-作用値関数の推定を報奨フィルタする手法を開発した。
我々は, スパース成分のサイズによらず, サンプルの複雑さを考慮し, 報酬フィルタによる線形適合Q-イテレーションを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:42:17 GMT)
Tradeoff Constructions for Quantum Locally Testable Codes [11.6] 我々は、新しい量子局所テスト可能なコード(qLTC)を古いものから作成できる3つの構成を提案する。
これらの構造は、新しいパラメータを得るために、as-yet uncovered qLTCsで使用することができる。
既知パラメータ構造における符号の存在を証明するために,現在,数多くの応用が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:03:46 GMT)
AdaEmbed: Semi-supervised Domain Adaptation in the Embedding Space [11.6] 半教師付きドメイン適応(SSDA)はコンピュータビジョンにおいて重要なハードルとなる。
AdaEmbedは、共有埋め込み空間を学習することにより、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識の転送を容易にする。
提案手法の有効性は,DomainNet,Office-Home,VisDA-Cといったベンチマークデータセットの広範な実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:10:25 GMT)
AgentCoder: Multi-Agent-based Code Generation with Iterative Testing and
Optimisation [11.4] 本稿では,マルチエージェント・アシスタント・コード生成(AgentCoder)を紹介する。
AgentCoderは,プログラマエージェント,テストデザイナエージェント,テストエグゼクタエージェントという,特殊なエージェントを備えたマルチエージェントフレームワークを備えた,斬新なソリューションだ。
9つのコード生成モデルと12つの拡張アプローチの実験では、既存のコード生成モデルよりもAgentCoderの方が優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:12:35 GMT)
InverseMatrixVT3D: An Efficient Projection Matrix-Based Approach for 3D
Occupancy Prediction [11.3] InverseMatrixVT3Dは、多視点画像の特徴を3次元特徴量に変換する効率的な方法である。
性能向上のために,マルチスケールの監視機構を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:11:10 GMT)
CIM-MLC: A Multi-level Compilation Stack for Computing-In-Memory
Accelerators [11.3] 汎用CIMアーキテクチャのための汎用多レベルコンパイルフレームワークであるCIM-MLCを提案する。
CIM-MLCは、複数のアーキテクチャ層にわたるマッピングとスケジューリング戦略を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:33:09 GMT)
SpikePoint: An Efficient Point-based Spiking Neural Network for Event
Cameras Action Recognition [11.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その顕著な効率性と耐障害性のために注目されている。
本稿では,新しいエンドツーエンドのポイントベースSNNアーキテクチャであるSpikePointを提案する。
SpikePointはスパースイベントクラウドデータの処理に優れ、グローバル機能とローカル機能の両方を効果的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:20:05 GMT)
Fast Adversarial Training against Textual Adversarial Attacks [11.0] 本研究では,同義語を意識しないシナリオにおけるモデルロバスト性を改善するために,FAT法を提案する。
FATは、埋め込み空間における敵の例を作成するために、シングルステップとマルチステップの勾配上昇を使用する。
実験により、FATは同義ではないシナリオにおいてBERTモデルのロバスト性を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:03:57 GMT)
Multi-Party Private Set Intersection: A Circuit-Based Protocol with Jaccard Similarity for Secure and Efficient Anomaly Detection in Network Traffic [10.8] マルチパーティ・プライベート・セット・交差点(PSI)のための新しい回路ベースのプロトコルを提案する。
7つのパーティがあり、それぞれが212のセットサイズで、私たちのプロトコルは19秒で完了します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:59:04 GMT)
ToDA: Target-oriented Diffusion Attacker against Recommendation System [10.7] レコメンデーションシステム(RS)は、敵がユーザープロファイルを操作できる悪意のある攻撃を受けやすいため、バイアスのあるレコメンデーションにつながる。
最近の研究は、しばしばこれらの偽りのユーザープロファイルを作成するために生成モデルを使って追加のモジュールを統合する。
ターゲット指向拡散攻撃モデル(ToDA)を提案する。
ユーザープロファイルを高次元空間に変換し、ToDAのコアコンポーネントであるLatent Diffusion Attacker(LDA)と組み合わせる、事前訓練されたオートエンコーダが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:12:26 GMT)
Risk-Aware Linear Bandits: Theory and Applications in Smart Order
Routing [10.7] スマート・オーダー・ルーティング(SOR)におけるリスク・アウェア・バンディットの最適化について検討する。
分散最小化グローバル最適化(G-Optimal)設計により、新しいインスタンス非依存型リスク意識探索-then-Commit(RISE)アルゴリズムとインスタンス依存型リスク意識継承排除(RISE++)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:32:18 GMT)
Quantitative Analysis of Molecular Transport in the Extracellular Space
Using Physics-Informed Neural Network [10.7] 脳細胞外空間(ECS)は神経細胞の生存に不可欠である。
ECS内の分子輸送の特定の形態は、まだ解明されていない。
本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いてECS内の分子輸送を定量的に解析する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:04:15 GMT)
Adversarial Imitation Learning from Visual Observations using Latent
Information [10.4] 視覚的観察から模倣学習の課題に焦点をあて,学習エージェントが専門家の動画を唯一の学習源として利用できるようにする。
本研究では,非政治的敵対的模倣手法とエージェントの状態を観察シーケンスから学習した潜在的表現を組み合わせ,Relatnt Adversarial from Observationsというアルゴリズムを導入する。
高次元連続ロボットタスクの実験では、我々のアルゴリズムは最先端の性能と一致し、計算上の優位性は大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:37:29 GMT)
CIS-UNet: Multi-Class Segmentation of the Aorta in Computed Tomography
Angiography via Context-Aware Shifted Window Self-Attention [10.3] 大動脈セグメンテーションのためのディープラーニングモデルであるContext Infused Swin-UNet(CIS-UNet)を紹介する。
CIS-UNetは、CNNエンコーダ、対称デコーダ、スキップ接続、新しいコンテキスト対応シフトウィンドウ自己認識(CSW-SA)をボトルネックブロックとする階層型エンコーダデコーダ構造を採用している。
CIS-UNetは,従来のSwinUNetRセグメンテーションモデルよりも優れた平均Dice係数0.713を達成し,コンピュータ断層撮影(CT)の訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:17:20 GMT)
WavePlanes: A compact Wavelet representation for Dynamic Neural Radiance
Fields [10.3] Dynamic Neural Radiance Fields (Dynamic NeRF)は、移動シーンをモデル化するためのNeRF技術を強化する。
本稿では,高速かつコンパクトな明示的モデルであるWavePlanesについて述べる。
最先端のプレーンベースモデルと比較すると、WavePlanesは最大15倍小さく、計算負荷が小さく、1時間のトレーニングで同等の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:53:48 GMT)
A Review of Deep Learning Methods for Photoplethysmography Data [10.3] Photoplethysmographyは、ポータビリティ、ユーザフレンドリな操作、非侵襲機能に長けているため、有望なデバイスである。
近年の深層学習の進歩は、個人の健康管理に関わるタスクにPSG信号を活用することで顕著な成果を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:11:29 GMT)
Policy Gradient Algorithms for Robust MDPs with Non-Rectangular
Uncertainty Sets [10.3] 非矩形不確実性集合を持つロバスト無限水平マルコフ決定過程(MDP)に対するポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
対応するロバストなMDPは動的プログラミング技術では解決できず、実際は難解である。
そこで我々は,大域的最適性保証を提供する非矩形不確実性集合を持つ頑健なMDPに対する最初の完全解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:59:27 GMT)
Faster Projected GAN: Towards Faster Few-Shot Image Generation [10.1] 本稿では,プロジェクテッドGANに基づく高速プロジェクテッドGANと呼ばれる改良型GANネットワークモデルを提案する。
深度分離可能な畳み込み(DSC)を導入することにより、投影されたGANのパラメータの数を削減し、トレーニング速度を加速し、メモリを節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:55:27 GMT)
Falcon: Fair Active Learning using Multi-armed Bandits [9.9] 本稿では,戦略サンプル選択による機械学習モデルの公平性向上を目的としたデータ中心型手法を提案する。
実験の結果、ファルコンはフェアネスと精度で既存のフェアアクティブな学習手法を著しく上回っていることがわかった。
特に、ファルコンだけが精度と公平性の間の適切なトレードオフをサポートしており、最大のフェアネススコアは2番目に高い結果よりも1.8-4.5倍高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:48:27 GMT)
Self-Supervised Anomaly Detection in Computer Vision and Beyond: A
Survey and Outlook [9.9] 異常検出は、サイバーセキュリティ、金融、医療など、さまざまな領域において重要な役割を担っている。
近年,深層学習モデルの顕著な成長により,この分野において大きな進歩を遂げている。
自己教師型学習の出現は、既存の最先端のアプローチよりも優れた新しいADアルゴリズムの開発を引き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:25:31 GMT)
Detecting and recognizing characters in Greek papyri with YOLOv8, DeiT
and SimCLR [9.8] 本稿は、ギリシャ文字の検出・認識に関するICDAR 2023コンペティションへの参加について論じる。
我々は、YOLOv8モデルのアンサンブルを用いて個々の文字を検出し、分類し、2つの異なるアプローチを用いて文字予測を精査した。
平均精度(mAP)は51.4%であり,mAPは42.2%,検出精度(mAP)は51.4%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:08:00 GMT)
Zero-Shot Learning for the Primitives of 3D Affordance in General
Objects [9.8] 本稿では,3次元オブジェクトのみを対象とする3次元割当例を生成するための,新しい自己監督手法を提案する。
本稿では,適応マスクアルゴリズムを用いて,オブジェクトの本来の詳細を変更することなく,人間の挿入を可能にする。
また、相対的な配向と、密接な人間と物体の近さで定義される新しい余剰表現も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:59 GMT)
Learning from the Best: Active Learning for Wireless Communications [9.5] アクティブな学習アルゴリズムは、ラベル付けされていないデータセットの中で最も重要で情報に富んだサンプルを特定し、完全なデータセットではなく、これらのサンプルのみをラベル付けする。
本稿では, ディープラーニングに基づくmmWaveビーム選択のケーススタディとして, 包括探索に基づく計算集約アルゴリズムを用いてラベル付けを行う。
この結果から,クラス不均衡データセットに対するアクティブな学習アルゴリズムを用いることで,データセットのラベル付けオーバーヘッドを最大50%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:21:57 GMT)
Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to
Trillion-Parameters LLM [9.3] より小さなモデルの組み合わせは、特異な大きなモデルと比較して、同等または拡張されたパフォーマンスを協調的に達成できるだろうか?
我々は,複数のチャットAIを統合する上で,単純かつ効果的な手法である「ブレンディング」というアプローチを導入する。
例えば、中程度のサイズの3つのモデル(6B/13Bパラメータ)を統合することで、ChatGPT (175B+パラメータ)のようなかなり大きなモデルのパフォーマンス指標に匹敵したり、超えたりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:43:56 GMT)
Visibility into AI Agents [9.3] AIエージェントに対する商業的、科学的、政府的、個人的活動の委譲の増加は、既存の社会的リスクを悪化させる可能性がある。
我々はAIエージェントの視認性を高めるための3つの尺度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:18:33 GMT)
Partial entanglement network and bulk geometry reconstruction in AdS/CFT [9.2] 我々は境界CFT, 部分エンタングルメントエントロピー(PEE)上のエンタングルメント構造の特定の測度を用いてバルク幾何学量を再構成する。
任意の方向に沿った任意のバルク点におけるPEEフラックスの強さは1/4G$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:41:10 GMT)
Shift-ConvNets: Small Convolutional Kernel with Large Kernel Effects [8.9] 小さな畳み込みカーネルと畳み込み演算は、大きなカーネルサイズの閉じた効果を達成することができる。
スパース機構の助けを借りてCNNが長距離依存を捕捉できるようにするシフトワイズ演算子を提案する。
ImageNet-1kでは、シフトワイド強化CNNモデルは最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:13:45 GMT)
SemanticSLAM: Learning based Semantic Map Construction and Robust Camera
Localization [8.9] 本稿では,エンド・ツー・エンドの視覚-慣性オドメトリーシステムであるSemanticSLAMを紹介する。
SemanticSLAMはRGB-Dセンサーから抽出された意味的特徴を使用する。
室内環境では、頻繁にカメラを入力しても効果的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:02:02 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） (Tue, 23 Jan 2024 09:35:02 GMT)
Unsupervised Learning Method for the Wave Equation Based on Finite
Difference Residual Constraints Loss [8.3] 本稿では,有限差分残差制約に基づく波動方程式の教師なし学習法を提案する。
構造化格子と有限差分法に基づく新しい有限差分残差制約と教師なし学習戦略を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:06:29 GMT)
Collective Relational Inference for learning heterogeneous interactions [8.2] 本稿では,従来の手法と比較して2つの特徴を持つ関係推論の確率的手法を提案する。
提案手法を複数のベンチマークデータセットで評価し,既存の手法よりも精度良く対話型を推定できることを実証した。
全体として、提案モデルはデータ効率が高く、より小さなシステムで訓練された場合、大規模システムに対して一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:32:30 GMT)
Quasi-Probabilistic Readout Correction of Mid-Circuit Measurements for
Adaptive Feedback via Measurement Randomized Compiling [8.1] 量子測定は量子コンピューティングの基本的な構成要素である。
現代の量子コンピュータでは、測定は量子ゲートよりも誤差が多い。
本研究では, ランダム化コンパイルを用いて, 測定誤差を単純な誤差モデルに調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:20:39 GMT)
Direction-Oriented Visual-semantic Embedding Model for Remote Sensing
Image-text Retrieval [8.0] 本稿では,視覚と言語の関係を考察するため,方向指向型ビジュアル・セマンティック・エンベディング・モデル(DOVE)を提案する。
我々の目指すのは、潜在空間における視覚的およびテキスト的表現を極力近く、冗長性のない地域視覚表現に向けることである。
我々は、単一の視覚的依存を減らすためにグローバルな視覚意味制約を利用し、最終的な視覚的およびテキスト的表現の外部制約として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:42:41 GMT)
Mitigate Replication and Copying in Diffusion Models with Generalized
Caption and Dual Fusion Enhancement [8.0] 本稿では,キャプションの一般性を測定し,大言語モデル(LLM)を用いてトレーニングキャプションを一般化する一般化スコアを提案する。
一般化キャプションを活用し,拡散モデルの複製を緩和する新しい二重核融合拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:43:50 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） (Tue, 23 Jan 2024 08:47:47 GMT)
Emergent Cooperation under Uncertain Incentive Alignment [7.9] 頻繁な出会いを特徴とするシナリオにおける強化学習エージェント間の協力関係について検討する。
本研究では,複合モチベーション環境における協調を促進するために文献で提案されている評価や本質的な報酬などのメカニズムの効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:55:54 GMT)
Insights From Insurance for Fair Machine Learning [7.9] 我々は、保険が機械学習システムの社会的位置のアナロジーとして機能すると主張している。
我々は、保険の公正の概念を機械学習の親類と結びつけ、この橋を使って公平性を校正として問題化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:43:23 GMT)
Towards Improved Variational Inference for Deep Bayesian Models [7.8] 本論では,変分推論(VI)を近似として用いることを検討する。
VI は後部を同時に近似し、限界度に低い境界を与えるという点で特異である。
本稿ではベイズニューラルネットワークと深いガウス過程における推論の統一的なビューを提供する変分後部を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 00:40:20 GMT)
Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed [7.8] 拡散ノイズスケジュールは、信号対雑音比がゼロになる最後の段階を強制しない。
拡散サンプリングの実装は、最後の段階から始まりません。
既存の実装において、欠陥のある設計が真の問題を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:08:28 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） (Tue, 23 Jan 2024 02:13:03 GMT)
Adaptive Local Neighborhood-based Neural Networks for MR Image
Reconstruction from Undersampled Data [7.7] 近年の研究では,少ないサンプルのk空間データから深層学習を用いたMR画像の再構成が期待されている。
そこで本研究では,ニューラルネットワークを適応的に推定された訓練セットの小さな地区に適合させることにより,再構築時に直接ディープニューラルネットワークを推定する手法を提案する。
提案手法は,大規模データセットおよび他のスキャン適応手法を用いて世界規模で訓練されたモデルと比較して,高品質な再構成を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:31:01 GMT)
Narratives of War: Ukrainian Memetic Warfare on Twitter [7.7] 2022年のロシアによるウクライナ侵攻は、サイバー戦争において政府関係者によるソーシャルメディアの利用が激化している。
我々は、物語のレンズを通して、この有名なメメティックウォーの例を研究し、それらを成功の鍵となる要素とみなす。
以上の結果から、ウクライナの影響と、それに対する世界的対応の微妙な検証結果が得られ、戦時における社会技術システムの進化に関する新たな洞察に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:42:17 GMT)
Locality enhanced dynamic biasing and sampling strategies for contextual
ASR [7.6] 文脈バイアス(CB)モジュールは、そのような文脈関連句に対してASRモデルをバイアスする。
本研究はまず,ASRにおけるCBのトレーニングに関する知見を提供するために,異なるサンプリング戦略を解析する。
次に,隣接するフレームに自己注意(SA)を局在させる近傍注意(NA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:46:01 GMT)
Evaluation of GPT-3 for Anti-Cancer Drug Sensitivity Prediction [7.5] 我々は,GPT-3による抗がん剤感受性予測タスクについて,構造化医薬ゲノムデータを用いて検討した。
薬剤の笑顔の表現と細胞株のゲノム変異の特徴は、薬物の反応を予測していた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:16:38 GMT)
An Empirical Study on Compliance with Ranking Transparency in the
Software Documentation of EU Online Platforms [7.5] 本研究は,6つの主要なプラットフォーム(Amazon, Bing, Booking, Google, Tripadvisor, Yahoo)のコンプライアンスを実証的に評価する。
本稿では,ChatGPTと情報検索技術に基づく自動コンプライアンス評価ツールの導入とテストを行う。
我々の発見は、規制の遵守を強化し、国連持続可能な開発目標10.3に適合するのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:07:38 GMT)
A Novel Garment Transfer Method Supervised by Distilled Knowledge of
Virtual Try-on Model [7.3] ガーメントトランスファー技術は、モデル画像から買い物客のイメージに衣服を装着し、買い物客が自分に適した服かどうかを判断できるようにする。
我々は、下流タスクのための形状ガイダンスを提供するために、多相転写解析推論モデルを訓練する。
仮想的な試行錯誤から知識のゆるぎを生かして,衣服を正確にワープする進行流を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:52:49 GMT)
A Safe Reinforcement Learning Algorithm for Supervisory Control of Power
Plants [7.2] モデルフリー強化学習(RL)は、制御タスクのための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,監督制御のための近似ポリシ最適化に基づく確率制約付きRLアルゴリズムを提案する。
本手法は, 原子力プラント設計における負荷追従操作において, 違反距離と違反率の最小化を実現するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:52:49 GMT)
Causal Forecasting for Pricing [7.1] 本稿では,価格の文脈で需要予測を行う新しい手法を提案する。
我々の手法は、因果推論のためのダブル機械学習手法と、最先端のトランスフォーマーに基づく予測モデルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:32:03 GMT)
Device-independent quantum state discrimination [6.9] 自己検査結果のツールを用いて、デバイスに依存しないシナリオで量子状態の識別を実現することができることを示す。
具体的には,2つの任意の状態が互いに共役していない場合に,デバイスに依存しない方法で識別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:39:37 GMT)
A Geometric Framework for Neural Feature Learning [6.9] 幾何学的構造を持つ同じ関数空間における統計的依存と特徴を統一する特徴幾何学を導入する。
特徴幾何を適用することで、各学習問題を学習設定によって指定された依存成分の最適特徴近似の解法として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:08:34 GMT)
Impact of Blur and Resolution on Demographic Disparities in 1-to-Many
Facial Identification [6.8] 本稿では、人口集団間での1対多の顔認証の精度について分析する。
プローブ画像のぼかしの増加や、プローブ画像の顔の解像度の低下は、偽陽性の認識率を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:34:05 GMT)
Learning DAGs from Data with Few Root Causes [6.7] 線形構造方程式モデル(SEM)により生成されたデータから有向非巡回グラフ(DAG)を学習するための新しい視点とアルゴリズムを提案する。
根本原因がほとんどないデータに対して,従来のDAG学習法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:08:20 GMT)
SLANG: New Concept Comprehension of Large Language Models [6.7] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば、オンラインコミュニティの急速な言語進化の特徴に追随するのに苦労する。
本研究は,インターネット上での新たな概念の進化に対するLCMの理解を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:33:31 GMT)
Assessment of Sports Concussion in Female Athletes: A Role for
Neuroinformatics? [6.5] 脳卒中を診断する伝統的な臨床手法は、女性アスリートの脳構造や機能に微妙な変化を捉えることができない。
本稿では,女子スポーツ選手を対象としたマルチモーダルな実験設計と機械学習アプローチにおける性差の重大な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:02:13 GMT)
DALex: Lexicase-like Selection via Diverse Aggregation [6.4] DALex(Diversely Aggregated Lexicase)は,レキシケース選択とその緩和された変種に対して,大幅な高速化を実現することを示す。
プログラム合成, 深層学習, 記号回帰, 学習システムの結果から, DALexは語彙選択とその緩和された変種に対して, 大幅な高速化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:20:15 GMT)
DISCOUNT: Distributional Counterfactual Explanation With Optimal
Transport [6.3] Counterfactual Explanations (CE) は、ブラックボックス決定モデルにおける洞察と解釈可能性を提供するデファクト手法である。
本稿では,CEの概念を分散コンテキストに拡張し,個々のデータポイントから,DCE(Distributedal Counterfactal Explanation)と呼ばれる入力および出力分布全体へのスコープを広げる。
我々は,オプティマルトランスポート(OT)を利用して,現実と密に一致した反事実分布を導出することを目的として,確率制約のある問題をフレーム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:48:52 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） (Tue, 23 Jan 2024 02:08:09 GMT)
Quality of Answers of Generative Large Language Models vs Peer Patients
for Interpreting Lab Test Results for Lay Patients: Evaluation Study [5.8] 大規模言語モデル(LLM)は、患者が質問に答えられるための有望な道を開いた。
GPT-4, Meta LLaMA 2, MedAlpaca, ORCA_miniの4つのLSMから53問の回答を得た。
GPT-4の反応はより正確で、有用で、関連性があり、安全である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:03:51 GMT)
MOReGIn: Multi-Objective Recommendation at the Global and Individual
Levels [5.8] マルチオブジェクトレコメンダシステム(MORS)は、複数の(しばしば矛盾する)目標を保証するパラダイムとして登場した。
我々は,グローバル目標と個人目標が共存する場合には,MORSが両目標を達成できないことを示す。
我々は,グローバル視点と個人視点の両方を保証するために,レコメンデーションリストを規制するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:48:08 GMT)
Loss-Controlling Calibration for Predictive Models [5.5] 交換可能なデータに対する損失制御予測を行うための予測モデルの校正のための学習フレームワークを提案する。
対照的に、損失制御手法によって構築された予測器は、設定された予測器に限らない。
提案手法は,選択的回帰および高影響気象予報問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:56:09 GMT)
A Comprehensive View of the Biases of Toxicity and Sentiment Analysis
Methods Towards Utterances with African American English Expressions [5.5] ウェブベース(YouTubeとTwitter)の2つのデータセットと英語の2つのデータセットのバイアスについて検討した。
我々は,言語問合せおよびワードカウントソフトウェアから言語制御機能を介してAE表現の使用が与える影響を分離する。
また, AAE 表現の多用により, 話者の毒性が著しく向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:41:03 GMT)
Two infinite families of facets of the holographic entropy cone [5.5] 我々は、最近証明されたホログラフィックエントロピーの不等式の無限族が極大にきついこと、すなわち、ホログラフィックエントロピー円錐の対称性面であることを検証する。
星グラフ上では、両方の不等式族は、サブシステムに作用する二面体に対して、情報の集中/拡散の程度を定量化する。
さらに、K-基底に見られるトーリック不等式は、四者と六者完全テンソルの間の興味深い相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Model-Free $\delta$-Policy Iteration Based on Damped Newton Method for
Nonlinear Continuous-Time H$\infty$ Tracking Control [5.4] ハミルトン・ヤコビ・イザック(HJI)方程式の追跡には、割引性能関数と拡張システムを用いる。
デルタPIアルゴリズムは、一般化された追跡ベルマン方程式を反復的に解くことで、追跡HJI方程式の最適解を求めることができる。
オフラインバージョンデルタPIアルゴリズムは、システムダイナミクスの事前知識を使わずに実行できるモデルフリーのアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:22:50 GMT)
Determinantal Point Process Attention Over Grid Cell Code Supports Out
of Distribution Generalization [5.4] 我々は,脳内の処理特性を同定し,高い一般化性能に寄与する可能性がある。
本稿では,標準タスク最適化エラーと DPP-A を併用した損失関数が,グリッドセルコードの繰り返しモチーフを活用可能であることを示す。
これは、哺乳類の脳の格子細胞コードがどのように一般化性能に寄与するかの解釈の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:50:06 GMT)
Neural deformation fields for template-based reconstruction of cortical
surfaces from MRI [5.4] 本稿では,脳テンプレートからMRIスキャンの皮質表面への変形場を学習するディープメッシュ変形技術であるVox2Cortex-Flowを紹介する。
V2C-Flowは非常に高速なだけでなく、4つの皮質表面を推測するのに2秒もかからない。
V2C-Flowは精度の点で最先端の皮質表面を呈することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:50:58 GMT)
Chaos and quantization of the three-particle generic
Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou model II: phenomenology of quantum eigenstates [5.4] 3粒子FPUTモデルにおける量子固有状態の現象論について検討する。
混合型系では,エネルギー殻中の混合固有状態の分画は,プランク定数の減少に対して負の崩壊を示す。
完全にカオスである一般的な場合、極大局所化状態は、サドルの安定かつ不安定な多様体に影響される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:51:58 GMT)
ClipSAM: CLIP and SAM Collaboration for Zero-Shot Anomaly Segmentation [5.4] 本稿では,ZSASのためのCLIPおよびSAM協調フレームワークであるClipSAMを提案する。
ClipSAMの背後にある洞察は、CLIPのセマンティック理解機能を、異常なローカライゼーションと粗いセグメンテーションに活用することである。
本稿では,視覚的特徴と対話するためのUMCI(Unified Multi-scale Cross-modal Interaction)モジュールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:20:03 GMT)
What Can Self-Admitted Technical Debt Tell Us About Security? A
Mixed-Methods Study [5.3] 自己充足型技術的負債(SATD)
潜在的に悪用可能な脆弱性や セキュリティ上の欠陥に関する 恐ろしい情報源と見なすことができます
本研究は、SATDのセキュリティへの影響を、技術と開発者中心の観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:48:49 GMT)
Gravity-Informed Deep Learning Framework for Predicting Ship Traffic
Flow and Invasion Risk of Non-Indigenous Species via Ballast Water Discharge [5.1] 水域に侵入する種は、世界中の環境と生物多様性に大きな脅威をもたらす。
本研究は,海上輸送量を予測する物理モデルの構築を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:22:51 GMT)
Training Deep Boltzmann Networks with Sparse Ising Machines [5.0] 深層生成AIモデルをトレーニングすることにより,確率ビット(pビット)ベースのIsingマシンのための新しいアプリケーションドメインを示す。
スパース、非同期、および非常に並列なIsingマシンを使用して、ハイブリッド確率-古典計算設定でディープボルツマンネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:31:36 GMT)
Region-Wise Attentive Multi-View Representation Learning for Urban
Region Embeddings [5.0] 本稿では,多視点依存を捉えるための領域ワイズ多視点表現学習(ROMER)を提案する。
本モデルは,マルチソース都市データから都市域の表現を学習することに焦点を当てる。
我々のモデルは最先端の手法を最大17%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:15:31 GMT)
Icy Moon Surface Simulation and Stereo Depth Estimation for Sampling
Autonomy [5.0] バルク光度特性のスペクトルにまたがる多目的ステレオデータセット生成のためのフレームワークを提案する。
またステレオベースの視覚認識システムに焦点をあて,ステレオマッチングによる深度推定のための従来の学習アルゴリズムと深度学習アルゴリズムの両方を評価する。
我々のフレームワークは、氷の月の地形の視覚的表現に関して、幅広い仮説に適合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 00:06:19 GMT)
A Variational Approach to Unique Determinedness in Pure-state Tomography [4.9] 本研究では,量子状態トモグラフィーにおける一意決定性(UD)の新たな変分法を提案する。
我々は、UDと非UD測定方式の区別を可能にするために、特別に定義された損失関数を最小限に抑える効果的なアルゴリズムを提唱した。
我々は、純状態 (UDP) と全状態 (UDA) の量子ビット系における一意的に決定されたアライメントを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:24:26 GMT)
Robust Loss Functions for Training Decision Trees with Noisy Labels [4.8] 我々は、頑健な学習アルゴリズムに繋がる損失関数に着目し、ノイズの多いラベル付きデータを用いて決定木を訓練することを検討する。
まず、決定木学習の文脈において、既存の損失関数のロバスト性に関する新しい理論的知見を提供する。
第2に,分散損失と呼ばれるロバストな損失関数を構築するためのフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:10:56 GMT)
Defensive Alliances in Signed Networks [4.6] 本稿では,署名ネットワークの文脈における防衛同盟の新たな概念を提案する。
次に、この概念に関するいくつかの自然問題について考察する。
また,符号付きグラフに対する新たな構造パラメータを導入し,符号付きグラフに最小の防御アライアンスを求めるパラメータ化アルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:11:08 GMT)
TE2Rules: Explaining Tree Ensembles using Rules [4.6] 本稿では,ルールリストを通じて二分分類木アンサンブルモデルを記述する新しい手法であるTE2Rulesを紹介する。
TE2Rulesが生成したルールは、元のモデルと密接に近似し、高い忠実性を保証する。
実験の結果、TE2Rulesは数百本の木のアンサンブルに効果的にスケールすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:55:20 GMT)
Introducing PetriRL: An Innovative Framework for JSSP Resolution
Integrating Petri nets and Event-based Reinforcement Learning [4.6] ジョブショップスケジューリング問題を解決する革新的なフレームワーク(JSSP)について紹介する。
提案手法では,ペトリネットを利用して求人店をモデル化し,説明性の向上だけでなく,生データの直接的取り込みも実現している。
我々のアプローチは、様々なインスタンスサイズをまたいで一般化する堅牢な能力を示すだけでなく、ペトリネットのグラフの性質を活用してジョブ操作を動的に追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:30:49 GMT)
Enhancing Large Language Models for Clinical Decision Support by
Incorporating Clinical Practice Guidelines [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は臨床決定支援(CDS)を大幅に改善する
臨床実習ガイドライン(CPG)をLCMに組み込むための3つの方法を開発した。
症例スタディとして、新型コロナウイルスの外来治療のためのCDSに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:43:06 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。
BETAは174 GOPS/Wの平均エネルギー効率を達成しており、従来のFPGAベースのアクセラレータよりも1.7621.92倍高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:17:07 GMT)
Gaussian boson sampling at finite temperature [4.4] 一般量子光学サンプリング実験の古典的誘引性に及ぼす熱雑音の影響について検討する。
量子サンプリング実験が古典的にシミュレート可能なしきい値温度が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:20:09 GMT)
Context Matters: Pushing the Boundaries of Open-Ended Answer Generation
with Graph-Structured Knowledge Context [4.4] 本稿では,知識グラフに基づく拡張と合わせて,グラフ駆動型コンテキスト検索を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
我々は,様々なパラメータサイズを持つ大規模言語モデル(LLM)の実験を行い,知識の基盤化能力を評価し,オープンな質問に対する回答の事実的正確性を決定する。
われわれの方法であるGraphContextGenは、テキストベースの検索システムよりも一貫して優れており、その堅牢性と多くのユースケースへの適応性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:25:34 GMT)
Extended imaginary gauge transformation in a general nonreciprocal
lattice [4.3] 擬エルミート対称性のクラスに基づく Imaginary gauge transformation (IGT) hinges の妥当性を明らかにする。
近辺ホッピング以上のIGTと疑似ハーミティティーの適用性について検討した。
我々の理論的枠組みは、非相互三量体 Su-Schrieffer-Heeger モデルにおけるバルク-バウンダリー対応を確立するために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:14:04 GMT)
Evaluation of large language models for assessing code maintainability [4.3] 10種類の異なるモデルによって生成されたコードのクロスエントロピーと品質面の関係について検討する。
この結果から,LLMが計算したクロスエントロピーは,クラスレベルでの保守性の予測因子であることがわかった。
LLMの複雑さはクロスエントロピーの範囲に影響を与えるが、これは保守性の側面を予測する上で重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:29:42 GMT)
An embedding-based distance for temporal graphs [4.2] 時間参照ランダムウォークを用いて構築したグラフ埋め込みに基づいて時間グラフ間の距離を定義する。
構造特性と時間特性の異なるグラフを識別する能力を示す。
本稿では,大規模時間グラフに有効な距離計算の効率的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:25:21 GMT)
Prompt Smells: An Omen for Undesirable Generative AI Outputs [4.1] 我々は、GenAIモデルの適用に関する制約に対処する上で、研究コミュニティに役立つ2つの新しい概念を提案する。
まず、GenAI出力の「望ましさ」の定義と、それに影響を与える3つの要因について述べる。
第2に、Martin Fowler氏のコードの臭いからインスピレーションを得た上で、我々は「急激な臭い」の概念と、それらがGenAI出力の嫌悪性に与える影響について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:10:01 GMT)
Using LLMs to discover emerging coded antisemitic hate-speech in
extremist social media [4.1] 本稿では,新たに出現するヘイトレイデン用語を検出する手法を提案する。
この方法論は、オンラインの反ユダヤ的談話の文脈でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:05:30 GMT)
Exploration and Improvement of Nerf-based 3D Scene Editing Techniques [4.1] NeRFの高品質なシーン合成能力は、学者たちによってすぐに受け入れられた。
本稿では,現場や対象編集分野におけるNeRFに関する研究者の予備的調査についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:53:06 GMT)
Learning in Inverse Optimization: Incenter Cost, Augmented Suboptimality
Loss, and Algorithms [4.0] 我々は、最近Besbesらによって提案された「内心」の概念を、周辺に類似した新しい概念として紹介する。
本稿では,不整合データ問題に対する内心的概念の緩和であるASL (Augmented Suboptimality Loss) という新たな損失関数を提案する。
このアルゴリズムは、近似的な下位段階の評価とミラー降下更新ステップを組み合わせることで、高濃度の離散可能な集合を持つIO問題に対して、確実に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:44:40 GMT)
Extremely asymmetric absorption and reflection near the exceptional
point of three-dimensional metamaterial [3.9] 例外点(EP)近傍の非エルミート的3次元メタマテリアルは、非常に非対称な吸収と反射を示すために提案されている。
このシステムは非対称なメタマテリアル吸収体の設計に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:36:44 GMT)
When Redundancy Matters: Machine Teaching of Representations [3.8] 伝統的な機械教育では、教師は学習者に概念を教えたがる。
この冗長性は,教師や学習者が各表現の同値類を容易に決定できない程度に,探索空間に強く影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:20:17 GMT)
The twin peaks of learning neural networks [3.7] 近年の研究では、ニューラルネットワークの一般化誤差に対する二重発光現象の存在が示されている。
この現象とニューラルネットワークで表される関数の複雑さと感度の増大との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:09:14 GMT)
Segmentation of tibiofemoral joint tissues from knee MRI using MtRA-Unet
and incorporating shape information: Data from the Osteoarthritis Initiative [3.7] 提案した研究は,大腿骨の98.5%,大腿骨の98.4%,大腿骨軟骨の89.1%,大腿骨軟骨の86.1%のDice similarity Coefficient(DSC)を生成する単一段階およびエンドツーエンドのフレームワークである。
被験者あたりのMRIボリューム(160スライス)を分断する時間は22秒であり、最先端技術の中では最速の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:37:34 GMT)
Learning safety critics via a non-contractive binary bellman operator [3.7] 安全目標をアクション値のような機能、すなわち安全評論家によって捉えることができる。
安全が二元的財産であることを活用することで、安全評論家の非競争性を克服する。
我々は,安全なデータの公理的知識を活用して,急激な固定点を避けるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:33:30 GMT)
Binary structured physics-informed neural networks for solving equations
with rapidly changing solutions [3.6] 偏微分方程式(PDE)を解くための有望なアプローチとして、物理情報ニューラルネットワーク(PINN)が登場した。
本稿では、ニューラルネットワークコンポーネントとしてバイナリ構造化ニューラルネットワーク(BsNN)を用いる、バイナリ構造化物理インフォームドニューラルネットワーク(BsPINN)フレームワークを提案する。
BsPINNは、PINNよりも収束速度と精度が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:37:51 GMT)
Free Form Medical Visual Question Answering in Radiology [3.5] 医療用ビジュアル質問回答の研究は、2018年以来、勢いを増している。
本研究は,放射線画像の効果的表現とマルチモーダル表現の連成学習について考察する。
我々のモデルは、より複雑なアーキテクチャでトップ1の精度79.55%を実現し、現在の最先端モデルに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:26:52 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） (Tue, 23 Jan 2024 17:20:06 GMT)
DVL Calibration using Data-driven Methods [3.4] キャリブレーション手順のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,モデルの精度が35%,キャリブレーション時間が80%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:52:25 GMT)
FAIR Enough: How Can We Develop and Assess a FAIR-Compliant Dataset for
Large Language Models' Training? [3.4] 我々は、FAIR原則を大規模言語モデルトレーニングプロセスに組み込む新しいフレームワークを紹介します。
このアプローチの重要な側面は、研究者や開発者が一貫してFAIRデータ原則を適用するのを支援するために設計された包括的なチェックリストである。
我々は、技術的に先進的で健全で社会的に責任のあるAIモデルを推進するための手段として、このフレームワークをコミュニティに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:30:11 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） (Tue, 23 Jan 2024 22:25:56 GMT)
Investigating the Generalizability of Physiological Characteristics of Anxiety [3.4] 不安やストレスと高覚醒感情との関連が示された生理的特徴の一般化可能性を評価する。
この研究は、心電図やEDA信号からストレスと覚醒を横断する最初のクロスコーパス評価であり、ストレス検出の一般化性に関する新たな発見に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:49:54 GMT)
Large Language Models Vote: Prompting for Rare Disease Identification [3.2] 生成型大規模言語モデル(LLM)の性能向上のためのフレキシブルなプロンプト手法である Models-Vote Prompting (MVP) を提案する。
MVPは、多数のLCMに同じタスクを実行させ、結果のアウトプットに対して多数投票を行うことで機能する。
また、MIMIC-IV Data Use Agreement (DUA)に署名した人に利用可能な、FSLのための新しいレアな疾患データセットもリリースしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:42:03 GMT)
Privacy Issues in Large Language Models: A Survey [3.2] これは、大規模言語モデル(LLM)におけるプライバシー問題に焦点を当てたAI研究の活発な領域に関する最初の調査である。
私たちは、プライバシのリスクを強調し、トレーニングや推論プロセスにプライバシを構築しようと試み、著作権の問題を軽減するために、レッドチームでモデルを設計する作業に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:56:31 GMT)
Uncertainty-Aware Hardware Trojan Detection Using Multimodal Deep
Learning [3.1] チップ製造の様々な段階でハードウェアトロイの木馬が挿入されるリスクは、ゼロトラスト・ファブレス時代に増大している。
本稿では,ハードウェアトロイの木馬を検出するマルチモーダル深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:04:18 GMT)
Automated Fact-Checking of Climate Change Claims with Large Language
Models [3.1] 本稿では、気候変動の主張の事実チェックを自動化するために設計された、新しいAIベースのツールであるCliminatorを提案する。
Climinatorは、様々な科学的視点を合成するために、革新的なMediator-Advocateフレームワークを使用している。
我々のモデルは、気候フィードバックと懐疑的な科学から収集されたクレームをテストする際に、顕著な精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:49:23 GMT)
An Automated Real-Time Approach for Image Processing and Segmentation of
Fluoroscopic Images and Videos Using a Single Deep Learning Network [3.1] 人工膝関節における画像分割に機械学習を用いる可能性は、そのセグメンテーション精度を改善し、プロセスを自動化し、外科医にリアルタイムの補助を提供する能力にある。
本稿では, リアルタイム全膝画像分割における深層学習手法を提案する。
大規模なデータセットに基づいてトレーニングされた深層学習モデルは、インプラントされた大腿骨とティアビアの両方を正確にセグメント化する際、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:00:02 GMT)
Linguistic-Based Mild Cognitive Impairment Detection Using Informative
Loss [2.9] 我々は,I-CONECT研究プロジェクト内で収集された映像インタビューから生成されたテキストを解析するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、平均面積84.75%のMCIとNCを区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:30:22 GMT)
RudolfV: A Foundation Model by Pathologists for Pathologists [2.8] 我々は、半自動データキュレーションにより、スライド画像全体のデジタル病理学の基礎モデルの現状を拡大する。
計算と病理医の知識を組み合わせて、750万の画像パッチに対応する103万のスライドの多様なデータセットをキュレートします。
得られたモデルを公開および内部ベンチマークで評価し、我々の基礎モデルは、桁違いに少ないスライドで訓練されているものの、競合するモデルよりも同等かそれ以上の性能を発揮していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:59:52 GMT)
Analyzing COVID-19 Vaccination Sentiments in Nigerian Cyberspace:
Insights from a Manually Annotated Twitter Dataset [2.8] ナイジェリアにおけるワクチンの受け入れについて,トランスフォーマーに基づく言語モデルを用いて検討する。
関連するハッシュタグとキーワードを用いて複数言語ツイートをクロールすることで,新しいデータセットを開発した。
分析と可視化の結果、ほとんどのツイートは新型コロナウイルスワクチンに関する中立的な感情を表しており、一部の人は肯定的な見解を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:49:19 GMT)
The Distributional Uncertainty of the SHAP score in Explainable Machine
Learning [2.8] 本稿では,未知の実体集団分布下でのSHAPスコアの推論の原理的枠組みを提案する。
我々は,この関数の最大値と最小値を求める基本的な問題について検討し,すべての特徴のSHAPスコアに対して厳密な範囲を決定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:04:02 GMT)
Rank, Pack, or Approve: Voting Methods in Participatory Budgeting [2.7] スタンフォード参加予算プラットフォームは、150以上の予算プロセスで住民を巻き込むために使われてきた。
ここでは,K-approval,K- rank,knapsackプライマリ・バロットを用いて,これらのプロセスから匿名化された予算意見のデータセットを提示する。
投票方法が異なる投票方法を用いた投票ペアを用いて,選択したプロジェクトのコストに対する投票方法の効果を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:19:44 GMT)
Gradual Domain Adaptation via Normalizing Flows [2.7] ソースドメインとターゲットドメインの間には大きなギャップがある。
グラデーショナル・ドメイン適応(Gradual Domain adapt)は、この問題に対処するために使用されるアプローチの1つである。
本稿では,この問題に対処するための正規化フローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:52:26 GMT)
PlaceFormer: Transformer-based Visual Place Recognition using
Multi-Scale Patch Selection and Fusion [2.7] PlaceFormerは、視覚的位置認識のためのトランスフォーマーベースのアプローチである。
PlaceFormerは、トランスフォーマーからのパッチトークンを使用して、グローバルなイメージ記述子を生成する。
イメージ内のタスク関連領域に対応するパッチを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:28:06 GMT)
Towards Trustable Language Models: Investigating Information Quality of
Large Language Models [2.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザがますます信頼し、信頼する必要のある情報を急速に生成している。
LLMの顕著な進歩にもかかわらず、LLMが生成した情報は、情報品質の課題のため、完全に信頼できるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:55:49 GMT)
Tensor network influence functionals in the continuous-time limit:
connections to quantum embedding, bath discretization, and higher-order time
propagation [2.6] 量子不純物力学のためのテンソルネットワーク影響関数の2つの展開について述べる。
1つ目はIF-MPSの連続時間への正しい拡張である。
2つ目は、圧縮IF-MPSによって記述された力学と量子埋め込み法の力学を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:01:04 GMT)
Local Background Estimation for Improved Gas Plume Identification in
Hyperspectral Images [2.6] 深層学習モデルは、Longwave IRハイパースペクトル画像においてガスプラムを特定することを約束している。
多くの気体は同様のスペクトルシグネチャを持つため、検出されたプルームからの信号を適切に推定することが重要である。
画像分割と反復的背景推定アルゴリズムを用いて,様々な背景資料の局所的推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:48:34 GMT)
NeRF-AD: Neural Radiance Field with Attention-based Disentanglement for
Talking Face Synthesis [2.5] 音声によって駆動される顔合成は、多次元信号処理とマルチメディアの分野で現在研究されているホットスポットの1つである。
最近,生成した顔のリアリズムと3次元効果を高めるために,この研究領域にNeRFが導入された。
本稿では,注目型遠絡(NeRF-AD)を用いた音声合成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:54:10 GMT)
Fast Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic Approximation: Achieving
$\mathcal{O}(1/k)$ Finite-Sample Complexity [2.5] 2つの結合非線形作用素の根を求めるため、2時間スケール近似の新しい変種を開発する。
我々の理論の主な結果は、基礎となる非線形作用素の強い単調条件の下で、平均二乗誤差がゼロに収束することを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:44:15 GMT)
MNL-Bandit with Knapsacks: a near-optimal algorithm [2.3] 我々は,販売者が定額でN$の代替品を在庫する動的アソシエーション選択問題を考える。
各期間において、売り手は顧客に提供すべき商品の品揃えを決定する必要がある。
MNLwK-UCB は,在庫規模がほぼ直線的に大きくなると,$tildeO(N + sqrtNT)$ regret bound が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:52:16 GMT)
Explainability-Driven Leaf Disease Classification Using Adversarial
Training and Knowledge Distillation [2.3] 本研究は, 植物葉病の分類に焦点を当て, 逆行訓練, モデル説明可能性, モデル圧縮の3つの重要な側面を探求する。
このロバスト性は、通常のテストでは3%-20%、敵攻撃テストでは50%-70%の性能低下を伴う分類精度の価格である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:38:56 GMT)
Ultrafast and Ultralight Network-Based Intelligent System for Real-time
Diagnosis of Ear Diseases in Any Devices [2.3] リアルタイム耳疾患診断が可能な超高速・超軽量ネットワークBest-EarNetを開発した。
0.77Mパラメータで、Best-EarNetはCPU上で80秒毎の平均フレームを達成する。
また、一般的な電子デバイスにデプロイ可能なEar Keeperを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:48:20 GMT)
Covert Quantum Communication Over Optical Channels [2.2] カバー通信は、敵がチャネルノイズに隠れている送信を検出することができないことを保証します。
フォトニックデュアルレール量子ビットを用いた量子被覆通信における達成可能な下界について検討する。
この符号化は、光チャネル上での長距離リピータベースの量子通信のために提案されているため、実際的な重要性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:25:07 GMT)
Robust stabilization of polytopic systems via fast and reliable neural
network-based approximations [2.2] ポリトピック不確実性を有する線形システムに対する従来の安定化制御器の高速かつ信頼性の高いニューラルネットワーク(NN)に基づく近似設計について検討する。
訓練された修正線形単位(ReLU)に基づく近似が従来の制御系に取って代わる場合、線形不確かさシステムの閉ループ安定性と性能を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:31:48 GMT)
Unsocial Intelligence: a Pluralistic, Democratic, and Participatory
Investigation of AGI Discourse [2.2] 人間レベルのAIや人工知能の意味について、合意された概念は存在しない。
我々は、AGIと人間レベルのAIの影響力のある概念によってなされた、社会的、政治的、倫理的な前提について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:37:51 GMT)
Choice of training label matters: how to best use deep learning for
quantitative MRI parameter estimation [2.1] 自己教師付き手法に関連付けられていた低バイアスパラメータ推定は、教師付き学習フレームワーク内で複製可能であることを示す。
このアプローチは、単一の、統一されたディープラーニングパラメータ推定フレームワークのステージを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:26:09 GMT)
Full-Stack Optimization for CAM-Only DNN Inference [2.1] 本稿では,3次重み付けニューラルネットワークと連想プロセッサのアルゴリズム最適化の組み合わせについて検討する。
演算強度を低減し,APの畳み込みを最適化する新しいコンパイルフローを提案する。
本研究では,イメージネット上でのResNet-18推論のエネルギー効率を,クロスバーメモリアクセラレータと比較して7.5倍向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:27:38 GMT)
Efficient near-optimal decoding of the surface code through ensembling [1.9] MWPMベースのデコーダの調和したアンサンブルは、個々のアンサンブルよりも低い論理誤差率を達成する。
我々は、調和は高度に正確なリアルタイム復号化への有効な道筋を提供すると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:01:33 GMT)
Beyond Turing: A Comparative Analysis of Approaches for Detecting
Machine-Generated Text [1.9] 従来の浅層学習,言語モデル(LM)微調整,多言語モデル微調整の評価を行った。
結果は、メソッド間でのパフォーマンスにかなりの違いが示される。
この研究は、堅牢で差別性の高いモデルを作成することを目的とした将来の研究の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:12:01 GMT)
On the Robustness of Deep Learning-aided Symbol Detectors to Varying
Conditions and Imperfect Channel Knowledge [1.9] 本稿では,既存の文献を拡張して,現実世界の伝送路に現れる不完全なチャネル知識事例を網羅する。
BCJRNetは、定常伝送シナリオにおいて従来のBCJRアルゴリズムよりも大幅に優れている。
また,従来のBCJRとBCJRNetのメモリ仮定の重要性も示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:55:29 GMT)
Active Inference as a Model of Agency [1.9] 生物エージェントが世界とどのように相互作用するかという物理的に健全な仮定に従う行動は、探索と搾取を統合していることを示す。
能動推論として知られるこの記述は、神経科学から派生した行動と知覚のための一般的な記述的枠組みである自由エネルギー原理を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:09:25 GMT)
Modeling Resilience of Collaborative AI Systems [1.9] 協調人工知能システム(CAIS)は、共通の目標を達成するために、人間と協調して行動する。
CAISは、トレーニングされたAIモデルを使用して、人間のシステムインタラクションを制御することができる。
人間のフィードバックによるオンライン学習では、AIモデルは学習状態のシステムセンサーを通して人間のインタラクションを監視することによって進化する。
これらのセンサーに影響を及ぼす破壊的なイベントは、AIモデルが正確な決定を行い、CAISのパフォーマンスを低下させる能力に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:28:33 GMT)
Activation of quantum steering sharing with unsharp nonlocal product
measurements [1.9] 本研究では,非シャープ非局所積測定を用いることで,ステアリング共有現象を活性化できることを示す。
不均等な強度を持つ非局所測定は、同じ強度を持つものよりも高い活性化能を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:56:09 GMT)
MAPPING: Debiasing Graph Neural Networks for Fair Node Classification
with Limited Sensitive Information Leakage [1.8] 公正ノード分類のためのモデルに依存しない新しい脱バイアスフレームワーク MAPPing を提案する。
以上の結果から,MAPPingは実用性と公正性,および機密情報漏洩のプライバシーリスクとのトレードオフを良好に達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:59:46 GMT)
Quantum gyroscopes based on double-mode surface-acoustic-wave cavities [1.7] 本稿ではマイクロ波-SAW共振器からなるジャイロスコープを提案する。
本稿では,範囲,信号対雑音比,感度の3つの指標を体系的に検討する。
スクイージングは感度を向上し、標準量子限界を超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:56:41 GMT)
Personalized Predictions of Glioblastoma Infiltration: Mathematical
Models, Physics-Informed Neural Networks and Multimodal Scans [1.7] 医学的MRI検査からGlioblastoma (GBM) の浸潤を予測することは腫瘍の増殖動態を理解する上で重要である。
GBM成長の数学的モデルは、腫瘍細胞の空間分布の予測においてデータを補完することができる。
本研究では,単一3次元構造MRIスナップショットからGBM成長の反応拡散PDEモデルの患者特異的パラメータを推定するために,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:01:19 GMT)
NLBAC: A Neural Ordinary Differential Equations-based Framework for
Stable and Safe Reinforcement Learning [1.7] 本稿ではまず,RLシステムの安全性と安定性について述べる。
次に、ニューラル常微分方程式に基づくリアプノフ・バリア・アクター・クライブフレームワークを導入する。
このフレームワークでは、拡張ラグランジアン法を用いて、RLベースのコントローラパラメータを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:50:19 GMT)
DengueNet: Dengue Prediction using Spatiotemporal Satellite Imagery for
Resource-Limited Countries [1.6] デング熱は、衛生インフラが不十分な発展途上国で深刻な課題となっている。
クラウドベースのコンピューティングプラットフォームであるSentinel Hubをベースとした,スケーラブルな衛星抽出フレームワークを提案する。
我々は、Transformer Vision、Radiomics、Long Short-term Memoryを組み合わせた革新的なアーキテクチャであるDengueNetを導入し、衛星画像から特徴を抽出し統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:00:13 GMT)
Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework [1.6] 会話型健康エージェント(英: Conversational Health Agents、CHA)は、援助や診断などの医療サービスを提供する対話型システムである。
我々は,対話エージェントがユーザの医療クエリに対してパーソナライズされた応答を生成するためのオープンソースのフレームワークであるopenCHAを提案する。
openCHAには、外部ソースから情報を集めるためのアクションを計画し実行するためのオーケストレータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:27:14 GMT)
Multi-Agent Based Transfer Learning for Data-Driven Air Traffic
Applications [1.6] 本稿では、ATMシステムのマルチエージェント特性を完全に考慮し、航空交通管制官の判断を学習する、MA-BERT(Multi-Agent Bidirectional Representations from Transformers)モデルを提案する。
MA-BERTを主要空港からの大規模なデータセットで事前訓練し、それを他の空港や特定の航空交通用途に微調整することで、トレーニング時間を大幅に節約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:21:07 GMT)
Balancing the AI Strength of Roles in Self-Play Training with Regret
Matching+ [1.6] ゲーム内の任意のキャラクタを制御することができる一般化モデルは、実行可能な選択肢を示す。
この戦略は、トレーニングフェーズ中の計算リソースと時間を保存するだけでなく、デプロイメント時のリソース要求も低減します。
Regret Matching+をベースとした簡易な手法が提案され、様々な役割を制御する際のモデルによる強度のバランスのとれたパフォーマンスが促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:27:38 GMT)
Multilingual acoustic word embeddings for zero-resource languages [1.5] 音響単語埋め込み (AWE) - 可変重み付き音声セグメントの固定次元表現。
この研究は、ゼロリソース言語上の既存のAWEモデルを上回る、新しいニューラルネットワークを導入している。
AWEは、スワヒリ放送におけるヘイトスピーチ検出のためのキーワードスポッティングシステムに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:46:23 GMT)
Patch2QL: Discover Cognate Defects in Open Source Software Supply Chain
With Auto-generated Static Analysis Rules [1.4] 本稿では,SASTルールの自動生成によるOSSのコグネート欠陥の検出手法を提案する。
具体的には、プリパッチバージョンとポストパッチバージョンから重要な構文と意味情報を抽出する。
我々はPatch2QLというプロトタイプツールを実装し、それをC/C++の基本OSSに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:23:11 GMT)
A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity [1.4] 非定常環境における統計的学習のための多目的フレームワークを開発する。
我々は,関数間の類似性の尺度と,非定常データ列を準定常断片に分割するセグメンテーション手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:01:25 GMT)
HARDCORE: H-field and power loss estimation for arbitrary waveforms with
residual, dilated convolutional neural networks in ferrite cores [1.3] MagNet Challenge 2023は、トロイダルフェライトコアにおける定常的な電力損失の物質特異的で波形に依存しない推定のためのデータ駆動モデルの開発を競合他社に呼びかけている。
HardCOREアプローチは、物理インフォームド拡張を持つ残差畳み込みニューラルネットワークが、事前に観測データに基づいてトレーニングされた場合、このタスクを効率的に行うことができることを示している。
モデルは各素材のスクラッチから訓練されるが、トポロジーは同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:49:42 GMT)
Feature Selection via Robust Weighted Score for High Dimensional Binary
Class-Imbalanced Gene Expression Data [1.3] 非平衡データに対する頑健な重み付けスコア (ROWSU) は, クラス不均衡問題を用いた高次元遺伝子発現二項分類における最も識別性の高い特徴を選択するために提案される。
ROWSU法の性能を6ドルの遺伝子発現データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:22:03 GMT)
Nonparametric logistic regression with deep learning [1.3] 非パラメトリックロジスティック回帰では、クルバック・リーバーの発散は容易に発散できる。
余剰リスクを解析する代わりに、最大可能性推定器の一貫性を示すのに十分である。
重要な応用として、深層ニューラルネットワークによるNPMLEの収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:31:49 GMT)
Analogue Spin Simulators: How to keep the Amplitude Homogeneous [1.2] スピングラフの基底状態をシミュレートするセットアップでは、計算的にハードな最適化問題を効率的に解くことができる。
この目標に対する現在の光学的設定は、各実効スピンの振幅と位相自由度を分離することが困難である。
本稿では,光共振器を結合した光共振器方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:21:39 GMT)
PartIR: Composing SPMD Partitioning Strategies for Machine Learning [1.2] NNパーティショニングシステムの設計であるPartIRについて述べる。
PartIRは書き直しに対する漸進的なアプローチに重点を置いており、ハードウェアとランタイムに依存しない。
予測可能性,表現性,ピーク性能に到達する能力を示すために,いくつかの異なるモデルでPartIRを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:11:46 GMT)
A model of quantum gravity on a noisy quantum computer [1.2] 我々は、IBMの超伝導量子ビット量子コンピュータ上で、量子重力の重要な玩具モデルであるSachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルについて研究する。
N$ Majorana fermions for $mathcalO(N5 J2t2/epsilon)$$J$ is the dimensionful coupling parameter, $t$ is the evolution time, $epsilon$ is the desired accuracy。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:53:50 GMT)
How well can large language models explain business processes? [1.2] 状況認識型eXplainability(SAX)は因果音と人間解釈可能な説明を生成する。
本稿では,SAX の説明を生成するために開発された SAX4BPM フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:29:26 GMT)
Weakly-supervised land classification for coastal zone based on deep
convolutional neural networks by incorporating dual-polarimetric
characteristics into training dataset [1.1] 本研究では, 空間偏光合成開口レーダ(PolSAR)を用いた意味的セグメンテーションにおけるDCNNの性能について検討する。
PolSARデータを用いたセマンティックセグメンテーションタスクは、SARデータの特徴とアノテート手順が考慮されている場合、弱い教師付き学習に分類することができる。
次に、SegNet、U-Net、LinkNetを含む3つのDCNNモデルが実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:40:55 GMT)
COOCK project Smart Port 2025 D3.1: "To Twin Or Not To Twin" [1.1] この文書は、COOCKプロジェクトの"Smart Port 2025: arbour eco-system through the application of Intel Technology"の成果である。
同社は、特にツインニングシステムを備えたモデリングとシミュレーションとAIベースの技術に対する企業のニーズを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:24:47 GMT)
AIGCBench: Comprehensive Evaluation of Image-to-Video Content Generated
by AI [1.1] 本稿では,様々なビデオ生成タスクを評価するために設計された,先駆的な総合ベンチマークであるAIGCBenchを紹介する。
等価条件下で異なる最先端アルゴリズムを評価する、多様なオープンドメインの画像テキストデータセット。
我々は、リッチテキストプロンプトを作成するために、新しいテキストコンバインダーとGPT-4を使用し、高度なテキスト・ツー・イメージモデルを用いて画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:31:17 GMT)
White-box validation of quantitative product lines by statistical model
checking and process mining [1.1] 本稿では,統計的モデル検査 (SMC) とプロセスマイニング (PM) を統合することで,ソフトウェア製品ライン (PL) モデルの検証手法を提案する。
提案手法は,PL工学領域における機能指向言語QFLanに着目し,豊富なクロスツリーと量的制約を持つPLのモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:27:13 GMT)
Supervising Smart Home Device Interactions: A Profile-Based Firewall Approach [1.0] モノのインターネット(Internet of Things, IoT)デバイスは、スマートホームネットワークという形で、家庭でもどこでも見られるようになった。
彼らの普遍性にもかかわらず、最近の攻撃で示されたように、彼らのセキュリティは不満足である。
IETFのMUD標準は、エンドデバイスをネットワークに安全に配置し、自動化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:43:31 GMT)
Iterated Relevance Matrix Analysis (IRMA) for the identification of
class-discriminative subspaces [1.0] 本稿では,一般化行列学習ベクトルQuantizatonの分類問題における特徴関連性解析への反復的適用について検討する。
提案した反復関係行列解析(IRMA)は,検討されたデータセットの分類特化情報を表す線形部分空間を同定する。
以前同定された全ての部分空間を投影しながら、新しい識別部分空間を反復的に決定することにより、すべてのクラス固有の情報を含む結合部分空間を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:23:13 GMT)
Open-source data pipeline for street-view images: a case study on
community mobility during COVID-19 pandemic [0.9] ストリートビュー画像(SVI)は研究者にとって貴重なデータ源である。
Googleストリートビューの画像は頻繁に収集されるため、時間的分析は困難である。
本研究では,現在利用可能なSVIデータを超える研究目的のために,SVIの収集と利用の実現可能性と価値を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:56:16 GMT)
Heterogeneity- and homophily-induced vulnerability of a P2P network formation model: the IOTA auto-peering protocol [0.9] IOTAは、ピアツーピア(P2P)ネットワークを利用した分散台帳技術である。
本研究の目的は,日食攻撃に対するIOTA自動ピアリングアルゴリズムを用いて,潜在的な脆弱性を検出し,P2Pネットワークのレジリエンスを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:30:14 GMT)
Unlocking the Potential: Multi-task Deep Learning for Spaceborne
Quantitative Monitoring of Fugitive Methane Plumes [0.9] 本研究では,メタン濃度インバージョン,プルームセグメンテーション,エミッションレート推定の3つのサブタスクにメタン排出量モニタリングを分解する。
本研究では,物理シミュレーションに基づくリモートセンシング画像からのメタン排出量の定量的モニタリングを行うための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
メタン濃度インバージョンのためのU-Netネットワーク,メタン配管セグメンテーションのためのMask R-CNNネットワーク,メタン排出率推定のためのResNet-50ネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:04:19 GMT)
Adiabatic Quantum Support Vector Machines [0.8] 本稿では,学習支援ベクトルマシンのための断熱的量子アプローチについて述べる。
量子的アプローチの時間的複雑さは、古典的アプローチよりも桁違いに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:50:13 GMT)
SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and
Mixed Variables Gaussian Processes [0.8] Surrogate Modeling Toolbox (SMT)は、Surrogateモデリングメソッドのコレクションを提供するオープンソースのPythonパッケージである。
SMT 2.0には、混合変数サロゲートモデルと階層変数を扱う機能が追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:33:09 GMT)
Evaluating Collaborative and Autonomous Agents in Data-Stream-Supported
Coordination of Mobile Crowdsourcing [0.8] モバイルのクラウドソーシングでは、これらのタスクを成功させるのに苦労するクラウドワーカーにタスクが割り当てられることが多い。
モバイルクラウドソーシングにおける成果予測とタスクコーディネートを実現するための様々なメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:00:45 GMT)
MORPH: Towards Automated Concept Drift Adaptation for Malware Detection [0.7] コンセプトドリフトはマルウェア検出にとって重要な課題である。
自己学習は、コンセプトドリフトを緩和するための有望なアプローチとして現れています。
擬似ラベルに基づく効果的なドリフト適応法であるMORPHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:25:43 GMT)
Industrial and Medical Anomaly Detection Through Cycle-Consistent
Adversarial Networks [0.7] 産業用および医療用画像に対する新しい異常検出(AD)手法を提案する。
提案手法では,Cycle-Generative Adrial Networks (Cycle-GAN) を用いて正規語から正規語への翻訳を行う。
その結果, 正負の制約をゼロとする精度が, 最先端の手法と比較して高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:31:56 GMT)
Bayesian identification of nonseparable Hamiltonians with multiplicative
noise using deep learning and reduced-order modeling [0.7] 本稿では,非分離型ハミルトニアン系を学習するための構造保存型ベイズ的アプローチを提案する。
本研究では,ハイ次元システムに対するベイズ同定のコスト効率向上のための新しいアルゴリズムを開発した。
訓練目的としてベイズ後部を使用すれば,ハミルトン平均二乗誤差の724倍の改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:05:26 GMT)
DeepGD: A Multi-Objective Black-Box Test Selection Approach for Deep
Neural Networks [0.6] DeepGDはディープニューラルネットワーク(DNN)のためのブラックボックス多目的テスト選択アプローチ
大規模なラベル付けされていないデータセットから高い障害を露呈するパワーでテスト入力の選択を優先順位付けすることで、ラベル付けのコストを低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:13:16 GMT)
Towards Trustworthy AI Software Development Assistance [0.6] 現在のソフトウェア開発アシスタントは信頼できない傾向があり、しばしば誤った、安全でない、あるいは品質の低いコードを生成する。
我々は、信頼できるAIソフトウェア開発アシスタントの構築、トレーニング、使用のための全体的アーキテクチャを導入することで、これらの問題を解決することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:37:39 GMT)
Can Large Language Models Write Parallel Code? [0.6] 大規模言語モデル(Large Language Models)は、ソフトウェア開発において、ますます人気のあるツールである。
本稿では,最先端言語モデルによる並列コード生成能力について検討する。
並列コードを生成する言語モデルの性能を評価するための420のタスクからなるベンチマークPCGBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:25:12 GMT)
Integrating Human Expertise in Continuous Spaces: A Novel Interactive
Bayesian Optimization Framework with Preference Expected Improvement [0.5] Interactive Machine Learning (IML)は、人間の専門知識を機械学習プロセスに統合することを目指している。
ベイズ最適化(BO)に基づく新しいフレームワークを提案する。
BOは機械学習アルゴリズムと人間とのコラボレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:14:59 GMT)
Leaping through tree space: continuous phylogenetic inference for rooted
and unrooted trees [0.5] 我々は、勾配の計算が可能な連続空間において、木探索と推論の両方を行う。
この連続的な緩和は、根付き木と根なし木の両方において木空間を横断する大きな跳躍を可能にし、局所ミニマへの収束の感受性が低い。
提案手法は, 未開根木に対する推定法や, シミュレーションにおいて, 超測定の場合, 木と根を正確に推定する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:05:19 GMT)
Hybrid Quantum Solvers in Production: how to succeed in the NISQ era? [0.4] 我々は、最も頻繁に使用されるハイブリッド・ソルバについて記述し分類する。
現在実運用にデプロイされている2つの解決器に特化しています。
ベンチマークを用いた2つのハイブリッド手法の性能解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:31:47 GMT)
Rydberg ion flywheel for quantum work storage [0.4] 我々は、2つのレーザー駆動で強く結合したRydbergイオンからなる熱デバイスをハーモニックトラップで現実的にモデル化する。
本システムでは,作業出力を格納するフライホイールとして,翻訳自由度を活用できることが示されている。
我々の研究は、Rydbergイオンに基づく微視的熱機械の設計の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:04:12 GMT)
pyAKI - An Open Source Solution to Automated KDIGO classification [0.4] 急性腎不全 (AKI) は重度の重篤な患者の50%に影響を及ぼす重篤な疾患である。
Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) の基準を時系列データに適用するための標準化およびオープンソースツールの欠如は、作業負荷と研究品質に悪影響を及ぼす。
このプロジェクトでは、一貫性のあるKDIGO基準実装のための包括的なソリューションを提供することで、このギャップに対処するオープンソースのパイプラインであるpyAKIを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:33:41 GMT)
Methods and strategies for improving the novel view synthesis quality of
neural radiation field [0.4] NeRF技術は、2D画像からシーンの3D暗黙モデルを学び、現実的な新しいビューイメージを合成することができる。
NeRF画像のレンダリング品質を改善する必要があるという問題に対して、多くの研究者が過去3年間のレンダリング品質を改善するための様々な方法を提案している。
この研究は、研究者がこの分野における現在の技術状況と進化の文脈を素早く理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:30:16 GMT)
Deep Spatiotemporal Clutter Filtering of Transthoracic Echocardiographic
Images Using a 3D Convolutional Auto-Encoder [0.4] フィルタリングネットワークは3次元畳み込み層を用いて構築され、サイクルを通して乱れパターンを抑える。
訓練されたディープネットワークは、人工的なTTEシーケンスを1秒で処理し、リアルタイムフィルタリングに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 23:50:04 GMT)
On the Utility of Probing Trajectories for Algorithm-Selection [0.2] アルゴリズムの選択に対する機械学習のアプローチは、通常、インスタンスを入力として記述するデータを取る。
我々は、インスタンスの観点から純粋にアルゴリズムの選択を見ることは誤解を招く可能性があると論じる。
本稿では,アルゴリズム選択のためのモデルのトレーニングに使用できるインスタンスを記述するための,新しいアルゴリズム中心の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:23:59 GMT)
Revolutionizing TCAD Simulations with Universal Device Encoding and
Graph Attention Networks [0.2] TCADにおける半導体デバイスエンコーディングに人工知能(AI)とグラフ表現を活用する革新的な手法を提案する。
物質レベルの埋め込みやデバイスレベルの埋め込みだけでなく、新しい空間的関係の埋め込みも考慮したグラフベースの普遍符号化方式が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:05:13 GMT)
Enhancing Reliability of Neural Networks at the Edge: Inverted
Normalization with Stochastic Affine Transformations [0.2] インメモリコンピューティングアーキテクチャに実装されたBayNNのロバスト性と推論精度を本質的に向上する手法を提案する。
実証的な結果は推論精度の優雅な低下を示し、最大で58.11%の値で改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 00:27:31 GMT)
Bell nonlocality in classical systems [0.2] 古典物理学の現実的な解釈は、すべての古典系が明確に定義された性質を持つと仮定するが、これは観測者にとって未知であるかもしれない。
ここでは、この解釈は古典系を独立に考えるときに一貫したものであるが、古典系が他の物理系と共存している場合、原則として偽化することができることを示す。
おもちゃ理論では、全ての古典系は反古典的パートナーと絡み合うことができ、全ての古典的/反古典的系は、ベル非局所性の活性化を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 07:58:16 GMT)
The classical limit of Quantum Max-Cut [0.2] 我々は、大きな量子スピンの極限$S$は半古典的極限として理解されるべきであることを示した。
半定値プログラムの出力をブロッホコヒーレント状態の積に丸め、$mathrmQMaxCut_S$に対する古典近似アルゴリズムの2つのファミリを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:53:34 GMT)
Towards Socially and Morally Aware RL agent: Reward Design With LLM [0.2] 本研究は,RL法を安全に探索する上で,大規模言語モデルによる道徳と社会規範の理解を活用する能力について研究する。
この研究は、人間のフィードバックに対する言語モデルの結果を評価し、直接報酬信号として言語モデルの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:00:03 GMT)
Analogue Quantum Simulation with Fixed-Frequency Transmon Qubits [0.2] 本研究では,スピン系のアナログ量子シミュレーションの実現に向けて,固定周波数と固定相互作用を持つトランモン量子ビットの適合性を実験的に評価した。
適度な改善により、時間依存多体スピンハミルトニアンの豊富なファミリーのアナログシミュレーションが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:54:06 GMT)
Light-pulse atom interferometry with entangled atom-optical elements [0.1] 我々は、すべての光場間の絡み合いを利用して、原子の経路に関する情報を消去できることを示す。
本研究は,原子間干渉実験における相補性の役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:16:45 GMT)
XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI? [0.1] x-[plAIn]"は、カスタムのLarge Language Modelを通じて、XAIをより広く利用できるようにする新しいアプローチである。
我々の目標は、様々なXAI手法の明確で簡潔な要約を生成できるモデルを設計することであった。
使用事例調査の結果から,本モデルは理解し易く,観衆特有の説明を提供するのに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:47:12 GMT)
Wavelength dependence of nitrogen-vacancy center charge cycling [0.0] 窒素空孔中心を収容するダイヤモンドにおける光キャリア生成の波長依存性について検討した。
我々は、1光または2光子イオン化または再結合プロセスが支配される異なる状態と、反ストークスを介する再結合が弱いNV電荷サイクルを赤色光で駆動する第3の状態を観察した。
本研究は、NV中心における新しい光を介する電荷循環過程を報告し、非発光欠陥を特定するために電荷移動を用いたスキームに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:23:27 GMT)
Variational quantum algorithms for scanning the complex spectrum of
non-Hermitian systems [0.0] 量子コンピュータ上で非エルミートハミルトニアンを解くための変分法を提案する。
エネルギーはコスト関数のパラメータとして設定され、全スペクトルを得るために調整することができる。
我々の研究は、近時雑音量子コンピュータ上で変動量子アルゴリズムを用いて非エルミート量子多体系を解くための道筋を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:47:45 GMT)
Understanding Emojis :) in Useful Code Review Comments [0.0] 我々はこれらのコメントの中で絵文字によって伝えられる感情や意味を精査することで、コードレビューコメント(CRコメント)の有用性について検討する。
CRコメントの有用性を評価するため、従来の「テキスト」機能と「絵文字特化」機能と事前学習型埋め込みを付加する。
我々のモデルは、テキストと絵文字に基づく感情特徴と絵文字の意味的理解を組み込んだもので、ベースラインの指標を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:45:11 GMT)
Unbounded quantum advantage in communication complexity measured by
distinguishability [0.0] 本研究では,送信者の入力を識別し,通信の複雑さを計測する新しい視点を採用する。
我々は、ランダムアクセスコードの一般的なバージョンと、グラフで定義される等式問題という、コミュニケーション複雑性タスクの2つの重要なカテゴリに焦点を当てる。
古典的コミュニケーションと量子通信の区別可能性の比が同じ成功度を達成するための比は、これらのタスクの複雑さと共にエスカレートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:48:59 GMT)
Towards Risk Analysis of the Impact of AI on the Deliberate Biological
Threat Landscape [0.0] 2023 安全、安全、信頼に値する開発と人工知能の利用に関する執行命令は、AIがバイオリスクを高める方法を評価する必要がある。
本稿では,バイオリスク評価のための簡易なフレームワークを提案する。
そして、既存のリスク評価の成果を基盤として、エンジニアリング生物学のためのAI対応ツールのキャラクタリゼーションの取り組みがなぜ必要かを正当化する潜在的な道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:35:16 GMT)
Threshold Quantum State Tomography [0.0] 量子状態トモグラフィーは、量子システムの状態を再構築することを目的としている。
従来のQSTでは、測定の数はキュービットの数と指数関数的にスケールする。
本稿では,しきい値の導入によって,必要な測定回数を大幅に削減できるプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:56:12 GMT)
The Security Performance Analysis of Blockchain System Based on Post-Quantum Cryptography -- A Case Study of Cryptocurrency Exchanges [0.0] 量子後暗号(PQC)ベースのブロックチェーンシステムを提案する。
ウォレットの生成、シグネチャの生成、シグネチャの検証において、PQCデジタルシグネチャアルゴリズムであるDilithiumアルゴリズムの効率は、現在のブロックチェーンシステムにおけるECDSAよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:21:58 GMT)
The Performance Analysis of a Quantum-Mechanical Carnot-like Engine
using Diatomic Molecules [0.0] 本研究では、二原子分子を用いたカルノー様サイクルの量子力学的定式化について分析する。
結果は、類似のエンジンで得られたものと異なる動作物質で一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:58:39 GMT)
TCE at Qur'an QA 2023 Shared Task: Low Resource Enhanced
Transformer-based Ensemble Approach for Qur'anic QA [0.0] 我々は,Qur'an QA 2023共有タスクA,Bに取り組むためのアプローチを提案する。
低リソースのトレーニングデータの課題に対処するため、我々は投票アンサンブルとともにトランスファーラーニングに頼っている。
我々は、さまざまなアーキテクチャと学習メカニズムを、アラビア語で事前訓練されたトランスフォーマーベースのモデルに採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:32:54 GMT)
Supporting Student Decisions on Learning Recommendations: An LLM-Based
Chatbot with Knowledge Graph Contextualization for Conversational
Explainability and Mentoring [0.0] 本稿では,チャットボットを会話の仲介者として利用する手法を提案する。
グループチャットアプローチは、必要に応じて、あるいはチャットボットの予め定義されたタスクを超える場合に、学生と人間のメンターを結びつけるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:29:20 GMT)
Sub-shot-noise interferometry with two mode quantum states [0.0] 本研究では, ツインフォック状態と2モード圧縮真空状態から始まる不完全な検出器を用いたサブショットノイズ干渉法の実現可能性について検討した。
位相不確実性の解析式を導出する。
与えられた閾値よりも損失が小さい限り、標準量子限界以下で位相シフト測定が達成でき、測定された位相が最適値に十分近いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:27:36 GMT)
Stability prediction of the software requirements specification [0.0] 本研究は,要求仕様書を改訂する必要があるかどうかを予測するベイズネットワーク要件を提示する。
大規模な複雑なソフトウェアプロジェクトから得られたメトリクスを用いて、Requisitesの検証方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:40:29 GMT)
Squeezing of light from Planck-scale physics [0.0] ハイゼンベルクの不確実性関係の変形モデルが, 単一モード光と多モード光に広く研究されている。
このモデルにより変形した分散関係が導かれ、光子の到着時に進行する。
遠方の天体物理源に由来する光の古典的でない性質の測定は、これらの予測をテストするために窓を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:08:15 GMT)
Sparse identification of nonlinear dynamics in the presence of library
and system uncertainty [0.0] Augmented SINDyアルゴリズムはシステム変数の不確実性の存在下でSINDyよりも優れていることを示す。
次に、両方の不確実性が存在する場合、SINDyをさらに強化して、堅牢に動作させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:23:51 GMT)
Space-time-symmetric extension of quantum mechanics: Interpretation and
arrival-time predictions [0.0] 時間が自己随伴作用素となり、位置がパラメータとなる別の量子化規則が、ディアスとパリシオによって提案された。
本研究では SC Schr"odinger 方程式と STS 拡張における可観測物の固有状態の解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:53:12 GMT)
Self-supervised Pretraining for Robust Personalized Voice Activity
Detection in Adverse Conditions [0.0] 我々は、自己回帰予測符号化フレームワークを用いて、長期記憶(LSTM)エンコーダを事前訓練する。
パーソナライズされたVADのロバスト性を改善することを目的として,APCのデノベーション版も提案する。
実験の結果, 自己指導型プレトレーニングは, 清潔な条件下での性能を向上させるだけでなく, 悪条件に対してより堅牢なモデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:04:49 GMT)
Self-adjointness of a simplified Dirac interaction operator without any
cutoffs [0.0] 私たちは、$hat H_mathrmI propto int dmathbfkdmathbfp(hat a(mathbfk)) + hat adagger(mathbfp + mathbfk) hat bdagger(mathbfp)/sqrt|mathbfk|$$ によって与えられるダイラック相互作用作用素の単純化版が、密度の高い特定の領域上で自己共役であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:00:33 GMT)
Secure Federated Learning Approaches to Diagnosing COVID-19 [0.0] 本稿では,HIVの診断を支援するHIPAA対応モデルを提案する。
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、分散機械学習のアプローチであり、複数の分散デバイスをまたいだアルゴリズムトレーニングを可能にする。
そこで我々は, 新型コロナウイルスの陽性診断を示す胸部X線の特徴を浮き彫りにする可視化技術を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:14:05 GMT)
SCORPION Cyber Range: Fully Customizable Cyberexercises, Gamification
and Learning Analytics to Train Cybersecurity Competencies [0.0] サイバーセキュリティ能力を訓練する最も重要なツールの1つは、サイバーレンジだ。
本稿では,完全に機能的でモチベーションの高いサイバーレンジであるSCORPIONを紹介する。
さらにSCORPIONには、学生のモチベーションを改善するためのいくつかの要素が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:48:15 GMT)
Revolutionizing Retrieval-Augmented Generation with Enhanced PDF
Structure Recognition [0.0] 主要な基盤モデル企業が Embedding と Chat API インターフェースをオープンし,LangChain などのフレームワークがすでに RAG プロセスを統合している。
本稿は, 高品質テキストコーパスにアクセスする前提に依存している。
パン光学およびピンポイントPDFを備えたRAGシステムChatDOCは,より正確で完全なセグメントを検索し,より良い回答を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:54:36 GMT)
Reservoir-Computing Model for Mapping and Forecasting Neuronal
Interactions from Electrophysiological Data [0.0] 与えられたネットワークの形態と機能を取得するための計算モデルを開発する。
本研究では,ネットワークの接続マップを一般的な手法よりも高精度に予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:29:54 GMT)
Relativistic quantum Otto engine: Instant work extraction from a quantum
field [0.0] 我々はUnruh-DeWitt粒子検出器を用いて、大域的双曲曲線時空における量子クライン・ゴードン場から研究を抽出する。
提案手法の重要な側面は検出器と磁場の即時相互作用である。
2つのアイソリック過程が瞬時に発生しても、検出器が量子オットーサイクルから正の作用を抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:23:41 GMT)
Reinforcement Learning for Graph Coloring: Understanding the Power and
Limits of Non-Label Invariant Representations [0.0] 本稿では,グラフ着色問題の解法を近似ポリシ最適化モデルで学習できることを示す。
また、グラフの行列表現を取り込み、それを置換することにより、グラフのラベル付けがモデルの性能に重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:43:34 GMT)
Quantumness of electron transport in quantum dots through Leggett-Garg
inequalities [0.0] 電子状態のコヒーレントな操作は、ナノファブリケーションツールを用いて量子ドット(QD)デバイスで実現できることを示す。
我々は、ナノ構造による古典的および量子的輸送の区別を可能にするため、Leggett-Garg不等式(LGI)の枠組みを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:54:59 GMT)
Quantum delay in the time of arrival of free-falling atoms [0.0] 定位置における時間測定の分布は、ボルン則により与えられる固定時間における位置測定の分布から直接推定できることを示す。
均一な重力場$gに落下する質量$m$の量子粒子への応用において、我々はこの手法を用いて、到着時刻の確率密度の正確な明示的な式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:30:26 GMT)
Probabilistic Demand Forecasting with Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)の研究に基づいて,2つのコントリビューションを行う。
まず、GNNエンコーダを最先端のDeepARモデルに統合する。この組み合わせモデルは確率的予測を生成し、不確実性の下での意思決定に不可欠である。
第2に,事前定義されたグラフ構造に依存しない記事類似性を用いてグラフを構築することを提案する。実世界の3つのデータセットの実験から,提案手法が非グラフベンチマークを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:20:48 GMT)
Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging
Datasets for Forest Fire Detection [0.0] 本稿では,イメージデータセットを用いた森林火災検知の重要課題に対する支援ベクトルマシン(SVM)の性能と利用について検討する。
SVMは、画像内の火災に関連するパターンを認識する能力を示す。
本研究から得られた知見は,効率的な森林火災検知システムの開発に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:20:52 GMT)
Peaks and widths of radio-frequency spectra: An analysis of the phase
diagram of ultra-cold Fermi gases [0.0] 本研究では,2成分系フェルミガスの放射周波数(rf)スペクトルについて検討した。
異なるか重複する2つの特徴ピークを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:44:01 GMT)
Optimal compilation of parametrised quantum circuits [0.0] パラメトリクス量子回路は、量子デバイス上で回路を実行する前に古典的なアルゴリズムによって位相が決定される位相ゲートを含む。
これらのアルゴリズムを可能な限り効率的にするためには、最も少ない数のパラメータを使うことが重要である。
パラメータ数を最小化する一般的な問題はNPハードであるが、パラメトリッド位相ゲートとは別個の回路に制限されている場合、最適パラメータカウントを効率的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:13:20 GMT)
On the approximability of random-hypergraph MAX-3-XORSAT problems with
quantum algorithms [0.0] ハミルトン時間進化に基づく量子アルゴリズムにおける近似硬さの直感的なメカニズムはよく理解されていない。
これらの問題に支障を来さない新しいスペクトル畳み込み最適化法を提案する。
エネルギーを$E = N_unsat-N_sat$と定義すれば、スペクトル的に折り畳まれた量子最適化はエネルギー$E leq Aを持つ状態を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:33:57 GMT)
On the Quantum Uncertainty of the Neutron Electric Dipole Moment [0.0] 我々は、現在の境界と、関連する量における期待される量子不確実性との間の約13桁の差から生じる明らかな緊張について論じる。
弱い測定という概念の観点で「ノズル」の解法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:49:48 GMT)
On Building Myopic MPC Policies using Supervised Learning [0.0] 本稿では,教師付き学習を用いて最適値関数をオフラインで学習する代替戦略について考察する。
これは、非常に短い予測地平線を持つミオピックMPCのコスト・ツー・ゴー関数として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:08:09 GMT)
Non-Zero Mean Quantum Wishart Distribution Of Random Quantum States And
Application [0.0] 非中央ウィッシュアート分布に関連するランダム量子状態の分布に対する閉形式式を求める。
量子状態のランダムサンプリングのための高速かつ効率的なアルゴリズムを用いて,この手法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:55:52 GMT)
No AI After Auschwitz? Bridging AI and Memory Ethics in the Context of
Information Retrieval of Genocide-Related Information [0.0] AIによる情報検索システムは、ジェノサイドを含む幅広い歴史的現象をユーザーに知らせる。
IRシステムは、ジェノサイド関連情報のキュレーションに関連する複数の倫理的課題にどの程度対処できるかは、現時点では不明である。
本章はベルモントの基準にインスパイアされた3部構成の枠組みを用いて、ジェノサイド関連情報の人為的キュレーションに関連する倫理的課題の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:18:50 GMT)
Multiconfigurational time-dependent density functional theory for atomic
nuclei: Technical and numerical aspects [0.0] 本稿では,いくつかのTDDFTトラジェクトリを混合することにより,集合空間における量子ゆらぎを考慮したフレームワークの拡張について報告する。
混合関数の運動方程式を得るために用いられる時間依存変動原理の特性を概説する。
運動方程式を解くための数値解法を詳述し、モデルを支える主要な仮定を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:14:22 GMT)
Multi-modal Misinformation Detection: Approaches, Challenges and
Opportunities [0.0] ソーシャルメディアプラットフォームは、テキストベースのフォーラムからマルチモーダル環境へと進化している。
誤情報スプレッダーは、最近、テキストや画像などのモダリティ間のコンテキスト接続をターゲットにしている。
マルチモーダルな誤情報検出の分野での新たな研究機会を見出すために,既存のアプローチを分析,分類,そして,それらが直面する課題や欠点に加えて特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:54:48 GMT)
Multi-agent deep reinforcement learning with centralized training and
decentralized execution for transportation infrastructure management [0.0] 本稿では,大規模交通インフラシステムをライフサイクル上で管理するための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
このようなエンジニアリングシステムのライフサイクル管理は計算集約的な作業であり、適切なシーケンシャルな検査とメンテナンスの決定を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 02:52:36 GMT)
Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical
instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art [0.0] 手法開発と評価に使用されるデータセットを特定し,特徴付ける。
この論文は、楽器に付着した種類のマーカーを使わずに、純粋に視覚的に機能する手法に焦点を当てている。
レビューされた文献の議論は、既存の欠点を浮き彫りにし、将来の発展の可能性を強調するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:16:09 GMT)
Measures of distance in quantum mechanics [0.0] 本稿ではヒルベルト空間における様々な測度について述べる。
ヒルベルト空間における距離測度は、エネルギーによって決定される測度とエントロピーによって決定される測度に分けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:23:52 GMT)
Machine Learning for Polaritonic Chemistry: Accessing chemical kinetics [0.0] 我々は、密度汎関数理論計算と分子動力学を用いて訓練された機械学習(ML)モデルの組み合わせに基づく枠組みを確立する。
我々は, 1-フェニル-2-トリメチルシリルアセチレンの脱保護反応における強結合, 反応速度定数の変化, エンタルピーおよびエントロピーへの影響を評価した。
我々は、特に運動学の変化に関して、批判的な実験的な観察と質的な一致を見いだす一方で、過去の理論的予測との違いも見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 18:07:10 GMT)
Learning policies for resource allocation in business processes [0.0] 本稿では,ビジネスプロセスにおける資源配分のための2つの学習手法を提案する。
最初の方法は、深層強化学習(DRL)を利用して、ビジネスプロセスで行動することによって、ほぼ最適なポリシーを学ぶ。
第2の方法はスコアベースの値近似手法であり、リソース割り当ての優先順位付けのためにキュレートされた特徴の集合の重みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:36:51 GMT)
Investigation of FlexAlgo for User-driven Path Control [0.0] FlexAlgoは、複数のカスタムアルゴリズムが単一のドメイン内で共存できるようにする、ドメイン内のルーティングに対する新しいアプローチである。
この研究にはFlexAlgoのアプローチの徹底的な調査が含まれている。
我々は,推奨メトリクスと制約を用いてトラフィックステアリングを制御する自動ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:19:07 GMT)
Inequalities witnessing coherence, nonlocality, and contextuality [0.0] 量子コヒーレンス(quantum coherence)、非局所性(nonlocality)、文脈性(contextuality)は、量子論、通信、計算における量子優位性の鍵となるリソースである。
局所的,非文脈的,コヒーレンスフリーなモデルに縛られる古典性不等式を導出するグラフベースのアプローチを導入する。
提案手法は,最近提案された基本非依存的コヒーレンス目撃者を一般化し,排他性グラフアプローチの非コンテクスト性不等式をすべて回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:55:42 GMT)
IndiText Boost: Text Augmentation for Low Resource India Languages [0.0] 我々は,LLMを用いたテキスト生成や,異なる言語でのテキスト分類のためのLLMを用いたテキスト拡張といった手法の実装に重点を置いている。
私たちの知識によれば、インドの言語に関するテキスト増補のための研究は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:54:40 GMT)
Improving Zero-noise Extrapolation for Quantum-gate Error Mitigation
using a Noise-aware Folding Method [0.0] ゼロノイズ外挿法(ZNE)を改良したノイズ対応折り畳み方式を提案する。
本手法は,ハードウェアノイズモデルに基づく校正データを用いて,雑音を再分配する。
ノイズ増幅の補正により、量子計算の精度と信頼性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:36:40 GMT)
How Chaotic is the Dynamics Induced by a Hermitian Matrix? [0.0] 任意の (V 回 V) エルミート行列が与えられたとき、グラフエルゴード理論の手法を使って適切な位相空間上で対応する古典力学を構築する。
古典写像のリャプノフ指数 (Lambda(E)) の式を定義する。
有限量子系におけるカオスの量を定量化するために、このリアプノフ指数を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 16:38:36 GMT)
Homotopy-based training of NeuralODEs for accurate dynamics discovery [0.0] 我々は,同期とホモトピー最適化に基づくニューラルノードの新しいトレーニング手法を開発した。
モデルダイナミクスとトレーニングデータとを同期させることで、もともと不規則なロスランドスケープを味わうことを示す。
本手法は,トレーニングエポックの半数以下を必要としながら,競争力やより良いトレーニング損失を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:44:22 GMT)
Hawking radiation on the lattice from Floquet and local Hamiltonian
quench dynamics [0.0] ホーキング対生成を示す2つの自由フェルミオン格子モデルを構築する。
逆格子間隔までのホーキング温度について、得られたホーキングスペクトルはフェルミ・ディラック量子場理論の予測と完全に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:38:15 GMT)
Geometric phase for a nonstatic coherent light-wave: nonlinear evolution
harmonized with the dynamical phase [0.0] 静環境下で発生した非定常コヒーレント光波の幾何学的位相の特性を解析した。
総相は極度の非静的な場合の特異な挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:39:54 GMT)
Generative AI and Its Educational Implications [0.0] 生成AIが4つの重要なセクションにわたる教育に与える影響について論じる。
我々は、生成型AIが教育の景観を変える方法を提案する。
社会的影響を認め,カリキュラムの更新の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:59:28 GMT)
Generation of massively entangled bright states of light during harmonic
generation in resonant media [0.0] 本稿では,物体の非線形光学応答を制御して,標準画像から劇的な偏差を発生させる方法を示す。
特に、ハーモニクスの非自明な量子状態は、ハーモニクスの1つが物質系の異なるレーザー修飾状態間の遷移を引き起こすとすぐに生成される。
我々の分析は、量子情報科学に影響を及ぼすように、アト秒物理学と量子光学のインターフェースにおいて驚くべき機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 04:49:24 GMT)
Gas trap prediction from 3D seismic and well test data using machine
learning [0.0] 本研究の目的は,3次元地震データとガス井戸試験からガストラップを予測する手法を作成し,適用することである。
本論文は, 地震波場内におけるガス飽和度と濾過特性の確立したボリュームを選択することにより, トレーニングデータセット作成へのアプローチを定式化した。
その結果, ガス貯留層に対する研究空間に属するキャリブレーション確率の立方体が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:39:15 GMT)
Frustrated Random Walks: A Fast Method to Compute Node Distances on
Hypergraphs [0.0] ハイパーグラフ(英: hypergraph)は、実体間の属性共有を考えると自然に現れるグラフの一般化である。
本稿では,ハイパーグラフ上でのラベル伝搬を実現するために,ランダムウォークに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:26:24 GMT)
Fermionic Matrix Product States and One-Dimensional Short-Range
Entangled Phases with Anti-Unitary Symmetries [0.0] 行列積状態の形式主義を拡張し、一元的および反一元的対称性を持つフェルミオンの一次元ギャップ系を記述する。
また、向きを逆転する空間対称性を持つシステムについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 11:21:19 GMT)
Exploring quantum coherence, spin squeezing and entanglement in an
extended spin-1/2 XX Chain [0.0] XZY-YZX$型三スピン相互作用(TSI)を特徴とするスピン1/2XX鎖モデルの基底状態相図について検討する。
我々の研究は、相図内の様々な領域を明らかにし、それぞれがコヒーレント、圧縮、あるいは絡み合った状態によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:51:06 GMT)
Experimental realization of the Peregrine soliton in repulsive
two-component Bose-Einstein condensates [0.0] 我々は高粒子不均衡な2成分のボース=アインシュタイン凝縮体におけるペレグリンソリトンを実験的に実現した。
マイノリティ成分の効果的なフォーカスダイナミクスと変調不安定性は、ペレグリンソリトンを動的に生成する機会を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:21:30 GMT)
Enhancing Object Detection Performance for Small Objects through
Synthetic Data Generation and Proportional Class-Balancing Technique: A
Comparative Study in Industrial Scenarios [0.0] オブジェクト検出(OD)は,局所クラス情報を抽出する上で重要なコンピュータビジョン手法であることが証明されている。
最先端のSOTA(State-of-the-art OD)モデルの多くは中規模および大型のオブジェクトでよく機能するが、小さなオブジェクトでは動作しない。
本研究では,ODモデルの性能向上のために,新たなデータポイントを注入する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:02:11 GMT)
Enhancing Next Destination Prediction: A Novel LSTM Approach Using
Real-World Airline Data [0.0] 本研究では,旅行データにおける逐次パターンや依存関係を正確に把握するモデルの開発に焦点をあてる。
交通業界における目的地予測のために,スライディングウインドウを用いた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:07:49 GMT)
Elliptic Curves in Continuous-Variable Quantum Systems [0.0] 楕円曲線群を1つの連続変数モードで加算するアルゴリズムを提案する。
この結果は、量子デバイスを用いた楕円曲線離散対数効率の改善につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 05:23:01 GMT)
Efficient Representation of Minimally Entangled Typical Thermal States
in two dimensions via Projected Entangled Pair States [0.0] 最小絡み合った典型的熱状態(METTS)は純粋な状態の集合であり、ギブスの熱状態と等価であり、テンソルネットワークによって効率的に表現できる。
本稿では,2次元(2次元)格子上でのMETTSを表すために,PEPSアンサッツを用いた。
本分析の結果,PEPS-METTSは結合寸法が著しく低い正確な長距離相関を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 19:23:08 GMT)
Digital quantum simulation of non-perturbative dynamics of open systems
with orthogonal polynomials [0.0] 本稿では,時間進化密度演算子と直交多項式アルゴリズム(TEDOPA)を量子コンピュータ上で用いることを提案する。
本研究では,本研究で検討したシステムの時間進化シミュレーションにおいて,計算資源の指数的スケーリングを回避できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:21:20 GMT)
Digital cloning of online social networks for language-sensitive
agent-based modeling of misinformation spread [0.0] オンラインソーシャルネットワーク内で拡散する誤情報を研究するためのシミュレーションフレームワークを開発する。
我々は、ソーシャルメディア履歴を1万人以上のユーザー向けにダウンロードすることで、既知の偽情報共有ネットワークの「デジタルクローン」を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 06:02:03 GMT)
Digital Divides in Scene Recognition: Uncovering Socioeconomic Biases in
Deep Learning Systems [0.0] シーン分類における深部畳み込みニューラルネットワーク(dCNN)のバイアスについて検討する。
私たちは、ユーザー投稿のホーム写真やAirbnbのリスティングなど、グローバルおよび米国のソースから100万近い画像を使用します。
分析の結果,事前訓練したdCNNでは分類精度が低く,分類信頼性が低く,攻撃的なラベルを割り当てる傾向が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:22:06 GMT)
DeepSeaNet: Improving Underwater Object Detection using EfficientDet [0.0] このプロジェクトでは、注釈付き水中データセット上で様々な物体検出モデルを実装し、評価する。
このデータセットは、Limfjorden水中で捕獲された魚、カニ、ヒトデ、その他の水生動物の注釈画像からなる。
I compare the results of YOLOv3 (31.10% mean Average Precision (mAP)), YOLOv4 (83.72% mAP), YOLOv5 (97.6%), YOLOv8 (98.20%), EfficientDet (98.56% mAP) and Detectron2 (95.20% mAP) on the same dataset。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 09:06:46 GMT)
Deep multitask neural networks for solving some stochastic optimal
control problems [0.0] 本稿では,最適制御問題のクラスについて考察し,ニューラルネットワークを用いた効果的な解法を提案する。
マルチタスクニューラルネットワークをトレーニングするために,タスク間の学習を動的にバランスさせる新しいスキームを導入する。
実世界のデリバティブ価格問題に関する数値実験を通じて,本手法が最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 17:20:48 GMT)
Deep Superpixel Generation and Clustering for Weakly Supervised
Segmentation of Brain Tumors in MR Images [0.0] 本研究は、弱教師付き脳腫瘍セグメント化を実現するために、スーパーピクセル生成モデルとスーパーピクセルクラスタリングモデルを使用することを提案する。
われわれは、Multimodal Brain tumor Challenge 2020データセットからの2Dの磁気共鳴脳スキャンと、パイプラインを訓練するための腫瘍の存在を示すラベルを用いた。
提案手法は平均Dice係数0.691と平均95%Hausdorff距離18.1を達成し,既存のスーパーピクセルベースの弱教師付きセグメンテーション法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 01:36:36 GMT)
Deep Learning-based Intraoperative MRI Reconstruction [0.0] 深層学習(DL)モデルは,iMRIプロトコルのデータを模倣するために,高速MRIニューロデータセットを用いて訓練された。
従来の圧縮感 (CS) 法と訓練されたDL再構成法との比較検討を行った。
読影者1,2,3症例のうち,33/40例,39/40例,8例のCS再建に対して,DL再建は好意的あるいは好意的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 13:57:50 GMT)
Deep Learning Based Simulators for the Phosphorus Removal Process
Control in Wastewater Treatment via Deep Reinforcement Learning Algorithms [0.0] リン除去は、限られた資源への依存を減らすため、排水処理において不可欠である。
化学的および生物学的プロセスに深い強化学習を適用することは、正確なシミュレータを必要とするため困難である。
本研究は、リン除去プロセスを特定するために6つのモデルを訓練し、DRL環境のためのシミュレータを作成するために使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 14:55:46 GMT)
Contrastive Learning in Distilled Models [0.0] 我々は,知識蒸留に基づくモデルである DistilBERT に適応したモデルアーキテクチャに対して,SimCSE 論文に基づく適切なコントラスト学習手法を提案する。
最後の軽量モデルであるDistilFaceは、STSタスクにおけるSpearmanの相関で平均72.1に達し、BERTベースよりも34.2%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:47:07 GMT)
Considering Fundamental Rights in the European Standardisation of Artificial Intelligence: Nonsense or Strategic Alliance? [0.0] この章は、AI標準と基本的権利の関係を明確にすることを目的としている。
取り組んだ主な問題は、将来のAI法に基づく調和された標準の採用が、基本的権利を考慮に入れるべきかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:17:42 GMT)
Comparative Study of Causal Discovery Methods for Cyclic Models with
Hidden Confounders [0.0] 我々は、サイクルと隠れた共同設立者を持つことが許される疎線形モデルの因果発見の問題に焦点をあてる。
我々は4つの因果発見技術に関する包括的かつ徹底的な比較研究を準備した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 08:51:39 GMT)
Classification of grapevine varieties using UAV hyperspectral imaging [0.0] ブドウ品種の分類は、精密ブドウ栽培において関連する表現型課題である。
無人航空機(UAV)は、ハイパースペクトルデータの収集に対して、より効率的で禁止的でないアプローチを提供する。
本研究では,17種類の赤と白のブドウ品種を分類するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:35:50 GMT)
Brief Theory of Multiqubit Measurement [0.0] フォン・ノイマン・プロジェクターは、可能な純粋状態上のプロジェクターに対する数学的な期待の集合として、キューディット状態の位相像のアイデアを生成する。
エンタングルメントは、条件相像の形状が、他の粒子の測定に使用される可観測物の特性に依存することにより表される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:04:54 GMT)
Binary Feature Mask Optimization for Feature Selection [0.0] 本稿では,モデルの予測を考慮した特徴選択を行う新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、選択過程における特徴を排除するために、新しい特徴マスキングアプローチを用いて革新する。
機械学習モデルとしてLightGBMとMulti-Layer Perceptronを用いた実生活データセットの性能改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:54:13 GMT)
Bang-bang preparation of quantum many-body ground states in two
dimensions: optimization of the algorithm with a two-dimensional tensor
network [0.0] バンバン(BB)アルゴリズムは、2次元(2次元)量子多体ハミルトンの基底状態を作成する。
近傍テンソル更新を用いて、BB進化を無限対密度射影状態(iPEPS)でシミュレートする。
最適BBエネルギーは最適APエネルギーよりもはるかに速いバン数と収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 15:57:26 GMT)
Assisted Requirements Selection by Clustering [0.0] ビジネス利益と投資のバランスが必要とされるため、多くの研究成果に焦点が当てられた複雑なマルチ基準決定プロセスである。
本研究は,要求選択のための定性的MoSCoW法とクラスタ分析の組み合わせについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 10:33:44 GMT)
An ion trap design for a space-deployable strontium-ion optical clock [0.0] 光原子時計は、最高性能のマイクロ波原子時計よりも安定性が良く、系統的な不確実性も低い。
最高の動作可能な光学時計は、実験室環境において大きな足跡を持ち、連続的な操作を維持するために専門的な技術を必要とする。
空間展開に適した小型レーザー冷却88Sr+光時計の物理パッケージの設計について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:13:44 GMT)
An extended Knowledge Compilation Map for Conditional Preference
Statements-based and Generalized Additive Utilities-based Languages [0.0] 等価性や変換など,これまで解決されていないクエリの複雑さについて検討する。
これは条件付き嗜好文に基づく言語のための知識コンパイルマップに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 12:55:17 GMT)
A mixed-categorical correlation kernel for Gaussian process [0.0] 本稿では, 連続指数関数型カーネルを拡張し, 混合カテゴリー変数の処理を行うカーネルベースアプローチを提案する。
提案したカーネルは、連続緩和とゴーワー距離に基づくGPモデルの両方を一般化する新しいGPサロゲートを導く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 20:32:20 GMT)
A Quantum Inspired Bi-level Optimization Algorithm for the First
Responder Network Design Problem [0.0] トルコの交通・インフラ省からの提案では、ファースト・レスポンダーズのみが使用する道路セグメントのサブセットを割り当てることになっている。
本稿では,この1次応答器ネットワーク設計問題に対する混合整数非線形プログラミングの定式化について述べる。
FRとエスキューパスのフローバランスの制約を用いて、部分的なグラバーベースを得るために、擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 03:22:05 GMT)
A Logic for Veracity [0.0] 本稿は、形式論理の第一原理から特徴付けに至るまでの開発の初期段階を示し、その上で、広範囲に定義されたVeracityの考え方で問題を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 22:21:32 GMT)
A Compact LSTM-SVM Fusion Model for Long-Duration Cardiovascular
Diseases Detection [0.0] 世界的には、心臓血管疾患(CVD)が主な死因であり、毎年1790万人が死亡している。
重要な臨床目的の1つは、心電図(ECG)データによるCVDの早期検出である。
機械学習とディープラーニングに基づく最近の進歩は、この分野において大きな進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 Jan 2024 21:56:34 GMT)