TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models [446.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における信頼度に関する総合的研究であるTrustLLMを紹介する。
まず、8つの異なる次元にまたがる信頼性の高いLCMの原則を提案する。
これらの原則に基づいて、真理性、安全性、公正性、堅牢性、プライバシ、機械倫理を含む6つの次元にわたるベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:49:03 GMT)
A Survey of Reasoning with Foundation Models [235.7] 推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。
本稿では,推論に適応する基礎モデルを提案する。
次に、基礎モデルにおける推論能力の出現の背後にある潜在的な将来方向を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:20:16 GMT)
Scalable Video Object Segmentation with Identification Mechanism [132.9] 本稿では,半教師付きビデオオブジェクト(VOS)のスケーラブルで効果的なマルチオブジェクトモデリングを実現する上での課題について検討する。
AOT(Associating Objects with Transformers)とAOST(Associating Objects with Scalable Transformers)の2つの革新的なアプローチを提案する。
当社のアプローチは最先端の競合に勝って,6つのベンチマークすべてにおいて,例外的な効率性とスケーラビリティを一貫して示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:29:56 GMT)
Towards 3D Molecule-Text Interpretation in Language Models [131.0] 3D-MoLMは、LMに3D分子エンコーダを装着することで、3D分子の解釈と解析を可能にする。
この積分は、3D分子テキストプロジェクターによって達成され、3D分子エンコーダの表現空間とLMの入力空間をブリッジする。
我々は、3D分子中心の命令チューニングデータセット -- 3D-MoITを慎重にキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:42:00 GMT)
Design and simulation of a transmon qubit chip for Axion detection [103.7] 超伝導量子ビットに基づくデバイスは、量子非劣化測定(QND)による数GHz単一光子の検出に成功している。
本研究では,Qub-ITの超伝導量子ビットデバイスの実現に向けた状況を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:51:48 GMT)
Vision Transformer with Super Token Sampling [93.7] 多くの視覚タスクにおいて、視覚変換器は印象的なパフォーマンスを達成した。
浅い層のために局所的な特徴を捉える際に、高い冗長性に悩まされる可能性がある。
スーパートークンは、視覚的コンテンツの意味的に意味のあるテッセルレーションを提供しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:23:42 GMT)
Investigate-Consolidate-Exploit: A General Strategy for Inter-Task Agent
Self-Evolution [92.8] Investigate-Consolidate-Exploit(ICE)は、AIエージェントの適応性と柔軟性を高めるための新しい戦略である。
ICEは、真の自己進化のためのタスク間の知識の伝達を促進する。
XAgentフレームワークに関する我々の実験は、ICEの有効性を示し、API呼び出しを最大80%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:47:49 GMT)
Rethinking Patch Dependence for Masked Autoencoders [92.4] マスク付きオートエンコーダ(MAE)の復号機構におけるパッチ間依存関係の再検討
我々は,クロスアテンション・マスケッド・オートエンコーダ(CrossMAE)という新しい事前学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:49:57 GMT)
Can AI Be as Creative as Humans? [84.4] 理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。
AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:10:15 GMT)
System-Level Natural Language Feedback [83.2] システムレベルの設計決定を人為的なループプロセスで形式化する上で,フィードバックの活用方法を示す。
検索クエリと対話応答生成を改善するために,本手法のケーススタディを2つ実施する。
システムレベルのフィードバックとインスタンスレベルのフィードバックの組み合わせは、さらなる利益をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:52:07 GMT)
Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.2] エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。
我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:20:27 GMT)
Mementos: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Large Language Model
Reasoning over Image Sequences [80.5] 本稿では,MLLMの逐次画像推論能力を評価するためのベンチマークであるMementosを紹介する。
MLLMは与えられた画像列の動的情報を正確に記述するのに苦労しており、しばしば幻覚/誤表現につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:11:57 GMT)
Few-View Object Reconstruction with Unknown Categories and Camera Poses [80.1] この研究は、カメラのポーズやオブジェクトのカテゴリを知らない少数の画像から、一般的な現実世界のオブジェクトを再構築する。
私たちの研究の要点は、形状再構成とポーズ推定という、2つの基本的な3D視覚問題を解決することです。
提案手法は,各ビューから3次元特徴を予測し,それらを入力画像と組み合わせて活用し,クロスビュー対応を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:57:52 GMT)
Learning from History: Task-agnostic Model Contrastive Learning for
Image Restoration [79.0] 本稿では,対象モデル自体から負のサンプルを動的に生成する「歴史からの学習」という革新的な手法を提案する。
我々のアプローチはMCLIR(Model Contrastive Learning for Image Restoration)と呼ばれ、遅延モデルを負のモデルとして再定義し、多様な画像復元タスクと互換性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:35:40 GMT)
CreativeSynth: Creative Blending and Synthesis of Visual Arts based on
Multimodal Diffusion [74.4] 大規模なテキスト・画像生成モデルは印象的な進歩を遂げ、高品質な画像を合成する能力を示している。
しかし、これらのモデルを芸術的な画像編集に適用することは、2つの重要な課題を提起する。
我々は,マルチモーダル入力をコーディネートする拡散モデルに基づく,革新的な統一フレームワークCreative Synthを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:42:09 GMT)
Beyond First Impressions: Integrating Joint Multi-modal Cues for
Comprehensive 3D Representation [72.9] 既存の方法は、単に3D表現を単一ビューの2D画像と粗い親カテゴリテキストに整列させる。
十分でないシナジーは、堅牢な3次元表現は共同視覚言語空間と一致すべきという考えを無視している。
我々は,JM3Dと呼ばれる多視点共同モダリティモデリング手法を提案し,点雲,テキスト,画像の統一表現を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:39:55 GMT)
On the Stability of Nonlinear Receding Horizon Control: A Geometric
Perspective [72.8] 産業における非線形回帰制御(RHC)戦略の広範な採用には30年以上がかかる。
本稿では,グローバル・ジオメトリの役割を理解するための第一歩として,グローバル・ベース・コントロールの役割について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:02:39 GMT)
Chem-FINESE: Validating Fine-Grained Few-shot Entity Extraction through
Text Reconstruction [72.2] 化学領域における微粒な数発の実体抽出は、2つの固有の課題に直面している。
Chem-FINESEには、Seq2seqエンティティ抽出器とSeq2seq自己検証モジュールの2つのコンポーネントがある。
新たに提案したフレームワークは,それぞれ8.26%,6.84%の絶対F1スコアゲインに寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:55:42 GMT)
Alleviating Structural Distribution Shift in Graph Anomaly Detection [70.1] グラフ異常検出(GAD)は二項分類の問題である。
ガロン神経ネットワーク(GNN)は、同胞性隣人からの正常の分類に有用である。
ヘテロ親水性隣人の影響を緩和し、不変にするための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:07:34 GMT)
JM3D & JM3D-LLM: Elevating 3D Understanding with Joint Multi-modal Cues [68.8] 私たちは、ポイントクラウド、テキスト、イメージを統合する包括的なアプローチであるJM3Dを紹介します。
SMO(Structured Multimodal Organizer)は、複数のビューと階層的なテキストによる視覚言語表現の強化である。
我々の高度なモデルであるJM3D-LLMは、効率的な微調整により、大規模言語モデルと3D表現を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:34:09 GMT)
Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning [68.6] 本稿では,元来画像生成を目的とした拡散モデルの表現学習能力について検討する。
我々の研究は最終的に、高度に単純化されたアプローチに到達し、大部分は古典的DAEに似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:59:57 GMT)
WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal
Models [68.0] 既存のWebエージェントは1つの入力モダリティしか処理せず、単純化されたWebシミュレータや静的なWebスナップショットでのみ評価される。
我々は,WebVoyagerを紹介した。LMM(Large Multimodal Model)を利用したWebエージェントで,現実世界のWebサイトと対話することで,エンド・ツー・エンドでのユーザ指示を完了することができる。
オープンなWebエージェントタスクの自動評価の課題に対処するための,Webエージェントのための新しい評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:33:18 GMT)
Towards Consistent Natural-Language Explanations via
Explanation-Consistency Finetuning [66.9] 大規模言語モデル (LLM) はしばしば説得力があり、流動的な説明を生成する。
それらはしばしば異なる入力に関する矛盾した説明を生成する。
本稿では,一貫した自然言語説明を生成するために,説明整合性微調整(EC-finetuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:04:30 GMT)
The effectiveness of MAE pre-pretraining for billion-scale pretraining [66.0] モデルの初期化には自己教師付きMAE技術を用いる。
画像分類, 映像認識, 物体検出, ローショット分類, ゼロショット認識にまたがる10種類の視覚的タスクに対して, 事前学習の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:20:12 GMT)
Causal Reasoning: Charting a Revolutionary Course for Next-Generation
AI-Native Wireless Networks [63.2] 次世代無線ネットワーク(例:6G)は人工知能(AI)ネイティブである。
本稿では、新たな因果推論分野を基盤として、AIネイティブな無線ネットワークを構築するための新しいフレームワークを紹介する。
因果発見と表現によって対処できる無線ネットワークの課題をいくつか挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:05:17 GMT)
Analyzing Dataset Annotation Quality Management in the Wild [63.1] 最先端モデルのトレーニングと評価に使用される一般的なデータセットでさえ、誤ったアノテーションやバイアス、アーティファクトの量は無視できない。
データセット作成プロジェクトに関するプラクティスやガイドラインは存在するが、品質管理の実施方法に関する大規模な分析はまだ行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:21:10 GMT)
Semantic Ensemble Loss and Latent Refinement for High-Fidelity Neural
Image Compression [62.9] 本研究は、最適な視覚的忠実度のために設計された強化されたニューラル圧縮手法を提案する。
我々は,洗練されたセマンティック・アンサンブル・ロス,シャルボニエ・ロス,知覚的損失,スタイル・ロス,非バイナリ・ディバイザ・ロスを組み込んだモデルを構築した。
実験により,本手法は神経画像圧縮の統計的忠実度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） (Thu, 25 Jan 2024 08:11:27 GMT)
Diffusion-based Data Augmentation for Object Counting Problems [62.6] 拡散モデルを用いて広範なトレーニングデータを生成するパイプラインを開発する。
拡散モデルを用いて位置ドットマップ上に条件付き画像を生成するのはこれが初めてである。
提案した拡散モデルにおけるカウント損失は,位置ドットマップと生成した群集画像との差を効果的に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:28:22 GMT)
An Extensible Framework for Open Heterogeneous Collaborative Perception [62.2] 協調的な知覚は、単一エージェントの知覚の限界を緩和することを目的としている。
オープンな異種性問題として,新たな異種性エージェントタイプを協調認識に適応させる方法を提案する。
本稿では,新しい協調認識フレームワークであるHeterogeneous ALliance(HEAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:55:03 GMT)
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap [61.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理と人工知能の分野で新たな波を発生させている。
知識グラフ(KG)、ウィキペディア、フアプ(英語版)は、豊富な事実知識を明示的に記憶する構造化された知識モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 00:48:34 GMT)
Multimodal Pathway: Improve Transformers with Irrelevant Data from Other
Modalities [60.0] 我々は,他のモダリティからの無関係なデータを用いて,特定のモダリティのトランスフォーマーを改善することを提案する。
我々は、他のモダリティのデータで訓練された補助変圧器を使用し、2つのモデルのコンポーネントを接続するための経路を構築している。
我々は、他のモダリティの無関係なデータを用いて、顕著で一貫したパフォーマンス改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:59:58 GMT)
ReSimAD: Zero-Shot 3D Domain Transfer for Autonomous Driving with Source
Reconstruction and Target Simulation [59.3] 我々は、再構成・シミュレーション・パーセプション方式を提案することにより、ドメインシフトを緩和する新しい視点とアプローチを提供する。
具体的には、暗黙的な再構築プロセスは、ドメイン関連知識をドメイン不変表現に変換することを目的とした、以前のドメインからの知識に基づいている。
提案手法は,3次元事前学習を約束する領域能力の向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:51:45 GMT)
Unveiling the Unseen: Identifiable Clusters in Trained Depthwise
Convolutional Kernels [56.7] 深部分離型畳み込みニューラルネットワーク(DS-CNN)の最近の進歩は、新しいアーキテクチャをもたらす。
本稿では,DS-CNNアーキテクチャのもう一つの顕著な特性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:05:53 GMT)
RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in
Dynamic Environments [55.9] 動的シーンと純粋な回転を処理するためにRD-VIOと呼ばれる新しい視覚-慣性オドメトリーシステム(VIO)を設計する。
IMU-PARSACアルゴリズムは,2段階のプロセスにおいてキーポイントを頑健に検出し,一致させることができる。
我々は、純粋回転フレームを特別なサブフレームにし、遅延三角法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:30:27 GMT)
Class-attribute Priors: Adapting Optimization to Heterogeneity and
Fairness Objective [54.3] 現代の分類問題は、個々のクラスにまたがって不均一性を示す。
本稿では,クラス固有の学習戦略を効果的かつ汎用的に生成するCAPを提案する。
CAPは先行技術と競合しており、その柔軟性により、バランスの取れた精度以上の公平性目標に対する明確なメリットが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:43:39 GMT)
GQHAN: A Grover-inspired Quantum Hard Attention Network [54.0] GQHAM(Grover-inspired Quantum Hard Attention Mechanism)を提案する。
GQHANは、既存の量子ソフト自己保持機構の有効性を超越して、非微分可能性ハードルをかなり上回っている。
GQHANの提案は、将来の量子コンピュータが大規模データを処理する基盤を築き、量子コンピュータビジョンの開発を促進するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:11:16 GMT)
Hallucination Augmented Contrastive Learning for Multimodal Large
Language Model [53.7] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、自然言語と視覚情報を効率的に統合し、マルチモーダルタスクを処理できることが示されている。
しかし、MLLMは幻覚の基本的な限界に直面しており、誤った情報や偽情報を生成する傾向がある。
本稿では,MLLMにおける幻覚を表現学習の新たな視点から論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:01:43 GMT)
ConstraintChecker: A Plugin for Large Language Models to Reason on
Commonsense Knowledge Bases [53.3] コモンセンス知識ベース(CSKB)に対する推論は,新しいコモンセンス知識を取得する方法として検討されてきた。
我々は**ConstraintChecker*を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:03:38 GMT)
Parameter-Efficient Conversational Recommender System as a Language
Processing Task [52.5] 会話レコメンデータシステム(CRS)は,自然言語会話を通じてユーザの嗜好を喚起することで,ユーザに対して関連項目を推薦することを目的としている。
先行作業では、アイテムのセマンティック情報、対話生成のための言語モデル、関連する項目のランク付けのためのレコメンデーションモジュールとして、外部知識グラフを利用することが多い。
本稿では、自然言語の項目を表現し、CRSを自然言語処理タスクとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:07:34 GMT)
Modular Adaptation of Multilingual Encoders to Written Swiss German
Dialect [52.2] モジュラーエンコーダにスイスドイツ語のアダプタを加えると、完全なモノリシックな適応性能の97.5%が達成される。
標準ドイツ語の問合せを与えられたスイスドイツ語の文を検索する作業において、文字レベルのモデルを適用することは、他の適応戦略よりも効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:59:32 GMT)
MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models [51.5] 過去1年間で、MM-LLM(MultiModal Large Language Models)が大幅に進歩している。
MM-LLMのさらなる研究を促進するための総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:46:15 GMT)
The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and
Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.5] フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。
3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。
提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:18:51 GMT)
Private, fair and accurate: Training large-scale, privacy-preserving AI
models in medical imaging [49.6] 我々は,AIモデルのプライバシ保護トレーニングが,非プライベートトレーニングと比較して精度と公平性に与える影響を評価した。
我々の研究は、実際の臨床データセットの困難な現実的な状況下では、診断深層学習モデルのプライバシー保護トレーニングは、優れた診断精度と公正さで可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:55:17 GMT)
Diffusion Enhancement for Cloud Removal in Ultra-Resolution Remote
Sensing Imagery [48.1] 雲層は、光学リモートセンシング(RS)画像の品質と効果を著しく損なう。
既存のディープラーニング(DL)ベースのクラウド削除(CR)技術は、元の視覚的正当性と画像の詳細なセマンティック内容の正確な再構築に困難を伴う。
この課題に対処するために、データと方法論の面での強化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:14:17 GMT)
A powerful rank-based correction to multiple testing under positive
dependency [48.1] ファミリーワイドエラー率(FWER)を制御した新しい多重仮説検定補正法を開発した。
提案アルゴリズムである$textttmax-rank$は、計算されたテスト統計のランク領域における$max$-operatorの使用に依存して、概念的に直進的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:43:15 GMT)
Long-Tailed 3D Detection via 2D Late Fusion [48.0] 自律走行車(AV)は、安全航法のために、一般的なクラスと稀なクラスの両方からオブジェクトを正確に検出する必要がある。
現代のLiDARベースの3D検出器は、疎いLiDAR点からの物体の認識が難しいため、希少なクラスでは不十分である。
RGB画像は、そのような曖昧さを解決するための視覚的証拠を提供し、RGB-LiDAR融合の研究を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:28:28 GMT)
Knowledge Graph Supported Benchmark and Video Captioning for Basketball [48.0] ビデオキャプションのためのマルチモーダルな知識支援型バスケットボールベンチマークを構築した。
本研究では,バスケットボールのライブテキスト放送のためのエンティティ・アウェア・キャプタ(EAC)という,エンコーダ・デコーダ形式の新しいフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:08:37 GMT)
Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks [47.6] オープンセットオブジェクト検出器として Grounding DINO を用いて,セグメントアプライスモデル(SAM)と組み合わせた Grounded SAM を紹介する。
この統合により任意のテキスト入力に基づいて任意の領域の検出とセグメンテーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:12:09 GMT)
Contract Usage and Evolution in Android Mobile Applications [45.4] JavaやKotlinで記述されたAndroidアプリケーションにおけるコントラクトの存在と使用に関する,最初の大規模な実証的研究を紹介する。
F-Droidリポジトリから2,390のAndroidアプリケーションを解析し,51,749 KLOC以上を処理した。
私たちの発見は、JavaとKotlinでコントラクト仕様を標準化するライブラリを持つことが望ましいことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:36:49 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） (Thu, 25 Jan 2024 15:56:39 GMT)
Enhanced quantum control of individual ultracold molecules using optical
tweezer arrays [45.0] 個々の分子の量子状態の制御は、その豊富な内部構造と双極子相互作用を利用するために重要である。
我々は、光学的ツイーザの配列において、個別に閉じ込められた極性分子の制御と読み出しのための技法のツールボックスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:19:35 GMT)
Semantic Sensitivities and Inconsistent Predictions: Measuring the
Fragility of NLI Models [44.6] State-of-the-art Natural Language Inference (NLI)モデルは、表面形状の変化を保存するマイナーセマンティクスに敏感である。
セマンティック・セマンティック・セマンティクスは、ドメイン設定中のemphinとenmphoutよりも平均12.92%と23.71%のパフォーマンス劣化を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:47:05 GMT)
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for
Lazy Clients [44.4] TurboSVM-FLは、クライアント側で追加の計算負荷を発生させることのない、新しい統合集約戦略である。
我々は、FEMNIST、CelebA、シェークスピアを含む複数のデータセット上でTurboSVM-FLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:27:10 GMT)
Rethinking FID: Towards a Better Evaluation Metric for Image Generation [43.7] Inception Distanceは、実画像のInception-v3特徴分布とアルゴリズムによって生成された画像の距離を推定する。
インセプションの貧弱な表現は、現代のテキスト・画像モデルによって生成されるリッチで多様なコンテンツ、不正確な正規性仮定、そしてサンプルの複雑さによって引き起こされる。
よりリッチなCLIP埋め込みとガウスRBFカーネルとの最大平均差距離に基づく代替のCMMDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:22:14 GMT)
Advancing Abductive Reasoning in Knowledge Graphs through Complex
Logical Hypothesis Generation [43.3] 本稿では,知識グラフを用いた帰納的論理的推論への最初のステップとして,複雑な論理的仮説生成の課題を紹介する。
教師付き学習された生成モデルは、参照仮説に構造的に近い論理仮説を生成することができる。
本稿では, 知識グラフによる強化学習(Reinforcement Learning from Knowledge Graph, RLF-KG)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:55:39 GMT)
WaveDM: Wavelet-Based Diffusion Models for Image Restoration [43.3] Wavelet-based Diffusion Model (WaveDM) は、ウェーブレット変換後の劣化画像のウェーブレットスペクトルに条件付きウェーブレット領域におけるクリーン画像の分布を学習する。
WaveDMは、従来のワンパス手法に匹敵する効率で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:49:55 GMT)
DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The
Rise of Code Intelligence [42.5] 私たちはDeepSeek-Coderシリーズを紹介します。これは、サイズが1.3Bから33Bまでのオープンソースのコードモデルで、2兆トークンでゼロからトレーニングされています。
評価の結果、DeepSeek-Coderは複数のベンチマークでオープンソースのコードモデル間で最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
DeepSeek-Coderモデルは、調査と制限なしの商用使用の両方を可能にする寛容なライセンス下にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:17:53 GMT)
BayesPrompt: Prompting Large-Scale Pre-Trained Language Models on
Few-shot Inference via Debiased Domain Abstraction [42.2] 本稿では,プロンプトチューニング手法が特定のショットパターンに一般化できないことを示す。
ドメイン識別情報を含むプロンプトを学習するためにベイズプロンプトを提案する。
本手法は,ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:20:47 GMT)
Efficient Visual Computing with Camera RAW Snapshots [42.0] 従来のカメラはセンサ上の画像光を捕捉し、画像信号プロセッサ(ISP)を用いてRGB画像に変換する。
RAW画像にはキャプチャされた全ての情報が含まれているため、ISPを用いたRAWからRGBへの変換はビジュアルコンピューティングには必要ないと論じることができる。
RAW画像を用いた高レベルセマンティック理解と低レベル圧縮を実現するための新しい$rho$-Visionフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:47:32 GMT)
Marabou 2.0: A Versatile Formal Analyzer of Neural Networks [41.4] ツールのアーキテクチャ設計について議論し、最初のリリース以降に導入された主要な機能とコンポーネントを強調します。
本稿では,ニューラルネットワークの形式解析のためのMarabouフレームワークのバージョン2.0の包括的システム記述として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:00:25 GMT)
Quantifying Software Correctness by Combining Architecture Modeling and
Formal Program Analysis [41.4] QuACは、サービス指向ソフトウェアシステムの正しさを定量化するモジュラーアプローチである。
本稿では,モデリングツールPalladioと推論検証ツールKeYを用いたJava用QuACの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:18:33 GMT)
MeetEval: A Toolkit for Computation of Word Error Rates for Meeting
Transcription Systems [41.3] MeetEvalは、あらゆる種類のミーティングの書き起こしシステムを評価するオープンソースツールキットである。
一般的に使われているワードエラー率(WER)の計算に統一されたインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:48:36 GMT)
UNIMO-G: Unified Image Generation through Multimodal Conditional
Diffusion [39.4] UNIMO-Gは条件付き拡散フレームワークであり、インターリーブされたテキストと視覚入力を持つマルチモーダルプロンプトで動作する。
テキスト・ツー・イメージ生成とゼロショット・テーマ駆動合成の両面で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:47:14 GMT)
Harmonizing Covariance and Expressiveness for Deep Hamiltonian
Regression in Crystalline Material Research: a Hybrid Cascaded Regression
Framework [37.9] 物質研究における量子系のハミルトン回帰は共分散則を満たす必要がある。
本稿では,2段階の回帰段階を持つハイブリッドフレームワークを提案する。
本手法は,電子構造計算におけるハミルトン予測における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:16:15 GMT)
Learning under Label Noise through Few-Shot Human-in-the-Loop Refinement [37.5] FHLR(Few-Shot Human-in-the-Loop Refinement)は、雑音ラベル学習のための新しいソリューションである。
雑音ラベルから学習するとFHLRの性能が著しく向上することを示す。
我々の研究は、ハイテイクなヘルスセンシングベンチマークでより良い一般化を達成するだけでなく、ノイズが一般的に使われているモデルにどのように影響するかにも光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:43:35 GMT)
ERNetCL: A novel emotion recognition network in textual conversation
based on curriculum learning strategy [37.4] カリキュラム学習戦略(ERNetCL)に基づく新しい感情認識ネットワークを提案する。
提案するERNetCLは主に、時間エンコーダ(TE)、空間エンコーダ(SE)、カリキュラムラーニング(CL)損失からなる。
提案手法は有効であり,他のベースラインモデルに劇的に勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:42:40 GMT)
Adaptive Mobile Manipulation for Articulated Objects In the Open World [37.3] リアルな調音オブジェクト操作に対処するために,オープンワールド移動操作システムを導入する。
このシステムは、BCの50%の事前トレーニングから、オンライン適応を使用して95%まで、成功率を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:59:44 GMT)
Incorporating Exemplar Optimization into Training with Dual Networks for
Human Mesh Recovery [37.2] 単一画像からの新たな最適化に基づくヒューマンメッシュリカバリ手法を提案する。
模範最適化をトレーニングステージに組み込む。
実験により,新しい学習手法が最先端の手法を著しく上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:04:53 GMT)
True Knowledge Comes from Practice: Aligning LLMs with Embodied
Environments via Reinforcement Learning [37.1] 大規模言語モデル(LLM)は、環境とのLLMにおける知識のミスアライメントにより、単純な意思決定タスクの解決に失敗することが多い。
本稿では,LSMを意思決定エージェントとして展開する新しいフレームワークであるTWOSOMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:03:20 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） (Thu, 25 Jan 2024 14:02:03 GMT)
OpenPI2.0: An Improved Dataset for Entity Tracking in Texts [36.8] 以前のデータセットであるOpenPIは、テキスト内のエンティティ状態の変更をクラウドソースでアノテーションとして提供していた。
改良されたデータセットであるOpenPI2.0では、エンティティと属性が完全に標準化され、追加のエンティティサリエンスアノテーションが追加される。
その結果,質問応答や古典的計画といったタスクにおいて,適切なエンティティの状態変化をチェーン・オブ・シークレットのプロンプトとして利用することで,ダウンストリームのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:15:31 GMT)
Unmasking and Quantifying Racial Bias of Large Language Models in
Medical Report Generation [36.2] GPT-3.5-turboやGPT-4のような大きな言語モデルは、医療専門家に約束を守る。
これらのモデルはよりコストが高く、白人の入院が長くなる傾向にある。
これらのバイアスは、現実世界の医療格差を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 00:34:16 GMT)
LongHealth: A Question Answering Benchmark with Long Clinical Documents [36.1] 各種疾患20例を対象とし,LongHealthベンチマークを報告する。
このベンチマークは、情報抽出、否定、ソートという3つのカテゴリで400の多重選択の質問でLSMに挑戦する。
また,OpenAIのプロプライエタリかつコスト効率のよいGPT-3.5 Turboも比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:57:00 GMT)
The Typing Cure: Experiences with Large Language Model Chatbots for
Mental Health Support [35.6] 重度の苦痛を経験する人々は、メンタルヘルス支援ツールとしてLarge Language Model (LLM)チャットボットをますます使います。
本研究は、世界規模で多様なバックグラウンドを持つ21人の個人に対するインタビューに基づいて、ユーザが独自のサポートロールを作成する方法を分析する。
我々は、治療的アライメントの概念を導入するか、精神的な健康状況に対する治療的価値とAIを連携させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:08:53 GMT)
Wordflow: Social Prompt Engineering for Large Language Models [35.6] 大規模言語モデル(LLM)は、効果的に使用するには巧妙なプロンプトを必要とする。
本稿では,ソーシャル・プロンプト・エンジニアリングを提案する。ソーシャル・プロンプト・エンジニアリングは,協調的なプロンプト・デザインを促進するために,ソーシャル・コンピューティング技術を活用する新しいパラダイムである。
オープンソースでソーシャルなテキストエディタであるWordflowを導入し,LLMプロンプトの作成,実行,共有,発見を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:58:11 GMT)
TIFu: Tri-directional Implicit Function for High-Fidelity 3D Character
Reconstruction [35.3] Tri-directional Implicit Function (TIFu) は、メモリ使用量を大幅に削減しつつ、グローバルな3Dコンピテンシーを増大させるベクトルレベル表現である。
3つの軸に沿ってベクトルを集約することで任意の解像度で3次元再構成に新しいアルゴリズムを導入する。
提案手法は,自己計算したキャラクタデータセットとベンチマーク3次元人的データセットの両方において,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:30:51 GMT)
Edge Conditional Node Update Graph Neural Network for Multi-variate Time
Series Anomaly Detection [35.3] エッジ条件付きノード更新グラフニューラルネットワーク(ECNU-GNN)を導入する。
我々のモデルはエッジ条件付きノード更新モジュールを備えており、接続されたエッジに基づいてソースノード表現を動的に変換し、ターゲットノードを適切に表現する。
実世界の3つのデータセット(SWaT, WADI, PSM)の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 00:47:44 GMT)
Unlocking Past Information: Temporal Embeddings in Cooperative Bird's
Eye View Prediction [34.7] 本稿では,現在の観測に歴史的手がかりを取り入れた時間モジュールであるTempCoBEVを紹介する。
我々は,TempCoBEVの有効性と,現在のBEVマップに歴史的手がかりを統合する能力を示し,最適な通信条件下での予測を最大2%,通信障害下での予測を最大19%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:21:35 GMT)
Representation Learning with Large Language Models for Recommendation [34.5] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた表現学習によるレコメンデータの強化を目的とした,モデルに依存しないフレームワーク RLMRec を提案する。
RLMRecには補助的なテキスト信号が組み込まれており、LLMが権限を持つユーザ/イテムプロファイリングパラダイムを開発し、LLMの意味空間と協調的関係信号の表現空間を整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:06:42 GMT)
pix2gestalt: Amodal Segmentation by Synthesizing Wholes [34.5] pix2gestaltはゼロショットアモーダルセグメンテーションのためのフレームワークである。
ゼロショットに挑戦する場合には,オブジェクト全体を再構成するための条件拡散モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:57:36 GMT)
Learning Individual Treatment Effects under Heterogeneous Interference
in Networks [34.2] ネットワーク観測データによる個々の治療効果の推定が注目されている。
ネットワークシナリオにおける大きな課題の1つは、安定した単位処理値の仮定に違反していることである。
本稿では,注目重みを同時に学習するDWRアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:11:03 GMT)
Diffusion Model for Dense Matching [34.1] ペア画像間の密接な対応を確立する目的は、データ項と先行項の2つの項からなる。
我々はDiffMatchを提案する。DiffMatchは、データと事前条件の両方を明示的にモデル化する新しい条件付き拡散ベースのフレームワークである。
実験の結果,既存の手法に比べて,提案手法の大幅な性能向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:10:41 GMT)
Range-Agnostic Multi-View Depth Estimation With Keyframe Selection [34.0] 提案したフレームから3次元再構成を行うには,シーン距離範囲に関する事前知識が必要である。
RAMDepthは、深さ推定とマッチングステップの順序を反転させる、効率的で純粋に2Dフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:59:42 GMT)
Appearance Debiased Gaze Estimation via Stochastic Subject-Wise
Adversarial Learning [33.6] 外観に基づく視線推定はコンピュータビジョンにおいて注目されており、様々な深層学習技術を用いて顕著な改善が達成されている。
本稿では,被験者の外観を一般化するネットワークを訓練する,SAZE学習という新しい枠組みを提案する。
実験の結果,MPIIGazeデータセットとEyeDiapデータセットの3.89と4.42をそれぞれ達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 00:23:21 GMT)
A Survey on Trustworthy Edge Intelligence: From Security and Reliability
To Transparency and Sustainability [33.0] Edge Intelligence(EI)は、エッジコンピューティング(EC)と人工知能(AI)を統合して、AIの能力をネットワークエッジにプッシュする。
この調査は、信頼できるEIの特徴、アーキテクチャ、技術、ソリューションを包括的にまとめたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:52:51 GMT)
Self-supervised Video Object Segmentation with Distillation Learning of
Deformable Attention [32.4] ビデオオブジェクトセグメンテーションはコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。
変形性注意の蒸留学習に基づく自己教師型ビデオオブジェクトセグメンテーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:39:48 GMT)
TriSAM: Tri-Plane SAM for zero-shot cortical blood vessel segmentation
in VEM images [32.2] 本稿では,VEM(Volume Electron Microscopy, VEM)画像における皮質血管のセグメンテーションに特化して設計された,これまでで最大のベンチマークであるBvEMを紹介する。
BvEMベンチマークは、神経血管結合の謎を解き明かすための重要なステップであり、その影響は脳の機能や病理に及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:50:48 GMT)
Cross-Modal Prototype based Multimodal Federated Learning under Severely
Missing Modality [31.7] MFCPL (Multimodal Federated Cross Prototype Learning) は、MFLにおいて、高度に欠落したモダリティの下での新たなアプローチである。
MFCPLは、モダリティ共有レベルにおいて、クロスモーダル正規化とクロスモーダルコントラスト機構を備えたモダリティ固有レベルと共に多様なモダリティ知識を提供する。
提案手法では,モーダリティに特有な特徴の正規化を実現するために,クロスモーダルアライメントを導入し,全体的な性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:25:23 GMT)
Is Temperature Sample Efficient for Softmax Gaussian Mixture of Experts? [31.4] 専門家(MoE)の密度と分散の混合は、最近よく知られたMoEの代替となる。
パラメータ推定の収束速度はどのスパースレートよりも遅く、$mathcalO (1/log(n))$と同じくらい遅く、$n$はサンプルサイズを表す。
本稿では,線形層の出力を活性化関数にルーティングし,ソフトマックス関数に伝達する新しいアクティベーション・トゥ・スパースゲートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:09:09 GMT)
Exploration and Anti-Exploration with Distributional Random Network
Distillation [31.3] 本稿では,Random Network Distillation (RND)アルゴリズムにおける不整合性の問題について述べる。
この問題に対処するために、RNDの派生である分布式RND(DRND)を導入する。
本手法は,計算オーバーヘッドの増大を伴わずに,不整合問題を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:36:00 GMT)
FP6-LLM: Efficiently Serving Large Language Models Through FP6-Centric
Algorithm-System Co-Design [30.6] 6ビット量子化(FP6)は、大きな言語モデル(LLM)のサイズを効果的に削減できる。
既存のシステムは、FP6量子化のCoreサポートを提供していない。
各種量子化ビット幅に対するフロートポイント重みのコアサポートを統一した最初のフルスタックGPUカーネル設計スキームであるTCFPxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:46:38 GMT)
Defending Against Physical Adversarial Patch Attacks on Infrared Human
Detection [30.4] 我々は,赤外線検出,特にヒト検出に対する敵パッチ攻撃に対する防衛戦略を最初に検討した。
我々は、ランダムなパッチでトレーニングサンプルを効率的に増強し、その後に検出する、簡単な防御戦略、パッチベースのオクルージョン認識検出(POD)を考案した。
PODは、人を堅牢に検出するだけでなく、敵のパッチ位置も特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:28:47 GMT)
Respect the model: Fine-grained and Robust Explanation with Sharing
Ratio Decomposition [29.5] SRD(Sharing Ratio Decomposition)と呼ばれる新しいeXplainable AI(XAI)手法を提案する。
また、アクティベーション・パタン・オンリー予測(APOP)と呼ばれる興味深い観察結果を導入し、不活性ニューロンの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:20:23 GMT)
ProteusNeRF: Fast Lightweight NeRF Editing using 3D-Aware Image Context [29.3] メモリフットプリントを低く保ちながら、高速で効率的な、非常にシンプルで効果的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々の表現は、訓練段階における意味的特徴蒸留による簡単なオブジェクト選択を可能にする。
局所的な3D対応画像コンテキストを提案し、ビュー一貫性のある画像編集を容易にし、微調整されたNeRFに抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:37:58 GMT)
On the Affinity, Rationality, and Diversity of Hierarchical Topic
Modeling [29.3] 我々は交通計画と文脈対応階層的トピックモデル(TraCo)を提案する。
TraCoは依存関係を制約して、そのスパーシティとバランスを確保すると同時に、トピック階層の構築を規則化している。
以前は絡み合ったデコーディングではなく、アンタングル化されたデコーディングによって異なるレベルのトピックに異なる意味的な粒度を分散する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:47:58 GMT)
2D-RC: Two-Dimensional Neural Network Approach for OTFS Symbol Detection [29.0] OTFSシステムにおいて、オンラインサブフレームベースのシンボル検出のためのReservoir Computing (RC)ベースのアプローチが導入されている。
本稿では,OTFSシステムのドメイン知識をシンボル検出の設計に組み込んだ2次元RC(2D-RC)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:46:03 GMT)
Disentanglement in a GAN for Unconditional Speech Synthesis [29.0] 本研究では,無条件音声合成のための生成的敵対ネットワークであるAudioStyleGANを提案する。
ASGANはサンプリングしたノイズを非絡み合った潜伏ベクトルにマッピングし、次に一連のオーディオ特徴にマッピングすることで、各層で信号エイリアスを抑制する。
小語彙のGoogle Speech Commands digitsデータセットに適用し、非条件音声合成の最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:44:10 GMT)
Learning to Aggregate Multi-Scale Context for Instance Segmentation in
Remote Sensing Images [28.6] 特徴抽出のプロセスを改善するために,新しいコンテキスト集約ネットワーク(CATNet)を提案する。
提案モデルは,高密度特徴ピラミッドネットワーク(DenseFPN),空間コンテキストピラミッド(SCP),階層的関心抽出器(HRoIE)の3つの軽量プラグアンドプレイモジュールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:22:17 GMT)
Zero-Shot Open-Vocabulary Tracking with Large Pre-Trained Models [28.3] 大規模事前訓練モデルでは、野生の2次元静的画像中の物体の検出とセグメンテーションの進歩が期待できる。
このような大規模なトレーニング済みの静的イメージモデルを,オープン語彙のビデオトラッキングに再利用することは可能だろうか?
本稿では,オープンボキャブラリ検出器,セグメンタ,高密度光流推定器を,任意のカテゴリの物体を2Dビデオで追跡・セグメント化するモデルに再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:11:43 GMT)
KoBBQ: Korean Bias Benchmark for Question Answering [28.1] Bias Benchmark for Question Answering (BBQ)は、言語モデル(LM)の社会的バイアスを評価するように設計されている。
韓国のバイアスベンチマークデータセットであるKoBBQを紹介する。
本稿では,データセットの文化的適応を考慮に入れた一般的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:48:10 GMT)
Massive Editing for Large Language Models via Meta Learning [28.0] 大規模言語モデル(LLM)は、事前学習したコーパスから学習知識を可能にするが、取得した知識は時間とともに根本的に誤りまたは時代遅れになる可能性がある。
パラメータシフト集約を最小二乗問題として定式化するMALMEN(Massive Language Model Editing Network)を提案する。
提案手法は, BERTベース, GPT-2, T5-XL (2.8B), GPT-J (6B) などの異なるアーキテクチャを持つLM上で, 数千件の事実を編集して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:50:57 GMT)
Bayesian Optimization through Gaussian Cox Process Models for
Spatio-temporal Data [27.9] 本稿ではガウスコックス過程の後方推定を新たに提案する。
さらに、効率的な計算のためのNystr"om近似を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:26:15 GMT)
Learning to Manipulate Artistic Images [27.8] 任意のスタイル画像操作ネットワーク(SIM-Net)を提案する。
計算効率と高分解能をある程度のバランスをとる。
定性的かつ定量的な実験は、我々の手法が最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:34:49 GMT)
ICASSP 2024 Speech Signal Improvement Challenge [27.7] ICASSP 2024音声信号改善グランドチャレンジは、通信システムにおける音声信号の品質向上分野の研究を刺激することを目的としている。
データセットシンセサイザーを導入して競争を強化し、すべての参加チームがより高いベースラインで開始できるようにします。
我々は、主観的P.804と目的語精度の指標を用いて、実時間トラックにおける13のシステムと非実時間トラックにおける11のシステムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:08:00 GMT)
Semi-Supervised Active Learning for Semantic Segmentation in Unknown
Environments Using Informative Path Planning [27.5] ロボットの視力を改善するために、自己監督的で完全に教師された能動学習手法が出現した。
セマンティックセグメンテーションの半教師付き能動学習のための計画法を提案する。
我々は、モデル不確実性の高い未探索空間のフロンティアに向けて導かれた適応地図ベースのプランナーを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:49:15 GMT)
Constant Stepsize Q-learning: Distributional Convergence, Bias and
Extrapolation [27.2] 本稿では,非同期Q-ラーニングを定常的なステップサイズで研究する。
一定段数Q-ラーニングを時間均質な連鎖に接続することにより、距離の反復の分布収束を示す。
また,Q-ラーニングイテレートに対する中心極限理論を確立し,平均的イテレートの正規性を示す。
具体的には、偏差は高次項までの段差に比例し、線形係数に対して明示的な表現を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:01:53 GMT)
LLIC: Large Receptive Field Transform Coding with Adaptive Weights for
Learned Image Compression [27.0] 学習画像圧縮(LLIC)のための適応重み付き大規模受容場変換符号化を提案する。
学習した画像圧縮コミュニティではじめて、控えめな複雑さを維持しながら冗長性を高めるために、カーネルベースの奥行きに関する大規模な畳み込みを導入しました。
また,大規模カーネルの潜在能力を十分に活用するために,改良されたトレーニング手法についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:10:16 GMT)
Towards Generalizable Neural Solvers for Vehicle Routing Problems via
Ensemble with Transferrable Local Policy [26.7] 我々は,局所移動可能な局所的特徴から学習する補助的政策を設計し,それを典型的な建設方針と統合し,アンサンブル政策を形成する。
共同トレーニングでは、集約されたポリシが協調的かつ補完的に実行され、一般化が促進される。
TSPLIBとCVRPLIBの2つのよく知られたベンチマークの結果、旅行セールスマン問題と静電容量化VRPは、アンサンブルポリシーがクロスディストリビューションとクロススケールの一般化性能の両方を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:44:10 GMT)
Estimation of partially known Gaussian graphical models with score-based
structural priors [26.6] グラフの先行を考慮し、後部分布からサンプルを生成するためにランゲヴィン拡散に依存する。
基礎となるグラフのスコア関数には,Langevinサンプルが前もってアクセスする必要があるため,グラフニューラルネットワークを用いてグラフデータセットからスコアを効果的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:39:47 GMT)
AM-SORT: Adaptable Motion Predictor with Historical Trajectory Embedding
for Multi-Object Tracking [26.6] 我々は,非線形不確かさを推定するために適応性のある動き予測器AM-SORTを用いた動きに基づくMOT手法を提案する。
AM-SORTは、カルマンフィルタに取って代わるSORTシリーズトラッカーの新たな拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:09:30 GMT)
Not All Tasks Are Equally Difficult: Multi-Task Deep Reinforcement
Learning with Dynamic Depth Routing [26.4] マルチタスク強化学習は、一つのポリシーで複数のタスクをこなす。
この研究は動的深度ルーティング(D2R)フレームワークを示し、特定の中間モジュールの戦略的スキップを学習し、各タスクに対して異なる数のモジュールを柔軟に選択する。
さらに,教師なしタスクの経路探索を継続して促進する自動経路分散機構を設計し,マスタ付きタスクの経路を乱すことなく提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:35:05 GMT)
Black-Box Access is Insufficient for Rigorous AI Audits [26.3] ブラックボックス監査の限界と、ホワイトボックスとアウトサイドボックス監査の利点について論じる。
また、これらの監査を最小限のセキュリティリスクで実施するための技術的、物理的、法的保護についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:58:05 GMT)
Can Probabilistic Feedback Drive User Impacts in Online Platforms? [26.1] コンテンツレコメンデーションシステムのネガティブなユーザへの影響に関する一般的な説明は、プラットフォームの目的とユーザ福祉の相違である。
本研究は,ユーザに対する意図しない影響の潜在的な原因は,プラットフォーム目標の不一致だけではないことを示す。
これらのユーザーへの影響の源泉は、異なるコンテンツが観測可能なユーザー反応(フィードバック情報)を異なるレートで生成する可能性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:14:26 GMT)
Spectral Clustering for Discrete Distributions [25.2] 離散分布クラスタリング(D2C)は、ワッサーシュタイン・バリセンタ法によってしばしば解決された。
本稿では,スペクトルクラスタリングと分布親和性測定に基づく簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。
本稿では,クラスタリング分布における提案手法の成功を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:17:03 GMT)
Towards Cheaper Inference in Deep Networks with Lower Bit-Width
Accumulators [25.1] 現在のハードウェアは依然として高精度なコア操作に依存している。
これは、これまでのところ、低精度のアキュムレータの使用が性能を著しく低下させたためである。
本稿では,12ドル(約1万2000円)の安価なアキュムレータを初めて活用するために,高品質DNNの訓練と微調整を行うための簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:46:01 GMT)
Bridging Distributional and Risk-sensitive Reinforcement Learning with
Provable Regret Bounds [24.6] エントロピーリスク尺度(EntRM)が目的である有限エピソードマルコフ決定過程を考察する。
モデルフリーとモデルベースを含む2つの異なるスキームを用いて最適化を実装する2つの新しいDRLアルゴリズムを提案する。
いずれも$tildemathcalO(fracexp(|beta|H)-1|beta|HsqrtS2AK)$ regret upper bound, where $S$, $A$, $K$, $H$は数値を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:23:05 GMT)
Explicitly Representing Syntax Improves Sentence-to-layout Prediction of
Unexpected Situations [24.3] 文の構文を暗黙的にあるいは明示的にエンコードする言語表現から2次元空間レイアウトを予測することができることを示す。
入力文の構造をよりよく強制する構造的損失関数を提案する。
この損失は、木のような構造がモダリティの下にある他の世代タスクで使われる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:53:30 GMT)
Debiased Sample Selection for Combating Noisy Labels [24.3] サンプル選択におけるバイアス学習のためのnoIse-Tolerant Expert Model (ITEM)を提案する。
具体的には、トレーニングバイアスを軽減するために、複数の専門家と統合した堅牢なネットワークアーキテクチャを設計します。
2つのクラス識別型ミニバッチの混合によるトレーニングにより、モデルが不均衡なトレーニングセットの効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:55:08 GMT)
CaRiNG: Learning Temporal Causal Representation under Non-Invertible
Generation Process [23.7] 非可逆生成時間データのCAusal RepresentatIonを同一性保証付きで学習するための原則的アプローチを提案する。
具体的には、時間的文脈を利用して失われた潜伏情報を復元し、この理論の条件を適用してトレーニングプロセスの指導を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:01:07 GMT)
Exploring Link Prediction over Hyper-Relational Temporal Knowledge
Graphs Enhanced with Time-Invariant Relational Knowledge [23.6] 我々は2つのベンチマークハイパーリレーショナルTKG(HTKG)データセット、すなわちWiki-hyとYAGO-hyを開発した。
時間的事実と等化器の両方を効率的にモデル化するHTKG推論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:30:59 GMT)
MultiTest: Physical-Aware Object Insertion for Testing Multi-sensor
Fusion Perception Systems [23.5] マルチセンサー融合(MSF、Multi-Sensor fusion)は、自動運転車や自動ロボットアームなど、多くの安全上重要なタスクや応用に対処する鍵となる技術である。
既存のテスト方法は、主に単一センサーの知覚システムに焦点を当てている。
複雑なMSF知覚システムのための適合性誘導型メタモルフィックテスト手法であるMultiTestを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:03:02 GMT)
HyperSound: Generating Implicit Neural Representations of Audio Signals
with Hypernetworks [23.4] Inlicit Neural representations (INR) は急速に成長する研究分野であり、マルチメディア信号の代替手段を提供する。
本稿では,ハイパーネットを利用したメタ学習手法であるHyperSoundを提案する。
提案手法は,他の最先端モデルに匹敵する品質で音波を再構成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:49:33 GMT)
Choosing a Classical Planner with Graph Neural Networks [23.4] GNNベースのオンラインプランナ選択手法の有効性を示す。
本稿では,GNN によるグラフ表現を Extreme Gradient Boosting (XGBoost) モデルへの入力として用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:04:27 GMT)
What do self-supervised speech models know about words? [23.2] 自己教師型音声モデル(S3Ms)はここ数年で導入され、様々な音声タスクの性能とデータ効率が改善されている。
最近の研究は、S3Mが音声情報や話者情報などの特定の特性をエンコードする方法の分析を始めている。
我々は,S3Msで符号化されたセグメントレベルの言語特性を研究するために,軽量な解析手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:50:53 GMT)
MResT: Multi-Resolution Sensing for Real-Time Control with
Vision-Language Models [23.1] 言語条件付きマルチタスクポリシーを学習するためのフレームワークMResT(Multi-Resolution Transformer)を提案する。
市販の事前学習型視覚言語モデルを利用して、低周波グローバルな機能で動作する。
我々は,近年のマルチタスクベースラインに比べて,アプローチが大幅に改善(平均2倍)していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:39:27 GMT)
Design Principles for Generative AI Applications [22.6] 生成AIアプリケーションはユニークな設計課題を提示する。
効果的で安全な使用を促進するユーザエクスペリエンスの設計方法に関するガイダンスが緊急に必要である。
生成型AIアプリケーションの設計に関する6つの原則を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:38:21 GMT)
Topologies of Reasoning: Demystifying Chains, Trees, and Graphs of
Thoughts [22.3] 利用構造の基本クラスを特定することに集中し、これらの構造表現を分析する。
本研究は,提案した分類法を用いて既存のプロンプト方式と比較し,特定の設計選択が性能とコストの異なるパターンにどのように寄与するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:34:00 GMT)
TDFNet: An Efficient Audio-Visual Speech Separation Model with Top-down
Fusion [21.3] Top-Down-Fusion Net (TDFNet) は、音声・視覚音声分離のための最先端(SOTA)モデルである。
TDFNetは、以前のSOTAメソッドであるCTCNetと比較して、すべてのパフォーマンス指標で最大10%のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:47:22 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。
我々は、MDEの有効性を検証するために、モダリティ、データセット、異なるアーキテクチャのバックボーンにわたる広範な実験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:37:38 GMT)
Neural Processing of Tri-Plane Hybrid Neural Fields [20.8] 本稿では,3面離散データ構造が,標準的な深層学習機械で効果的に処理できるリッチな情報を符号化していることを示す。
同じ再構成品質のフィールドを処理しながら、大規模表現を処理するフレームワークよりもはるかに優れたタスク性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:25:06 GMT)
RomanSetu: Efficiently unlocking multilingual capabilities of Large
Language Models models via Romanization [20.8] 本稿では,大規模言語モデルのためのインタフェースとして,ロマン化形式のテキストを利用する革新的なアプローチを提案する。
我々は、ヒンディー語から英語への翻訳と感情分析タスクを通じて、ロマライズされたテキストが推論効率を大幅に改善することを示した。
ローマン化テキストとネイティブテキストを組み合わせた新しいマルチスクリプトプロンプト手法は,タスク性能のさらなる向上を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:11:41 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） (Thu, 25 Jan 2024 14:32:36 GMT)
Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human
Decisions [20.5] 我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが規範的決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。
偏見のある行動の特定を主張する35の研究のうち6(17%)は、その行動が良い意思決定から逸脱していると特徴付けるのに十分な情報を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:21:37 GMT)
Improving Large Language Models for Clinical Named Entity Recognition
via Prompt Engineering [20.5] 本研究は,臨床名付きエンティティ認識(NER)タスクにおける GPT-3.5 と GPT-4 の能力を定量化する。
我々は,ベースラインプロンプト,アノテーションガイドラインに基づくプロンプト,エラー解析に基づく命令,アノテーション付きサンプルを含むタスク固有のプロンプトフレームワークを開発した。
それぞれのプロンプトの有効性を評価し,BioClinicalBERTと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:02:23 GMT)
MULTIVERSE: Exposing Large Language Model Alignment Problems in Diverse
Worlds [20.3] 大言語モデル(LLM)のアライメントは、LLM出力が人間の値と一致することを保証することを目的としている。
対応するジェイルブレイクプロンプトを見つけるには、通常は人間の知性や計算資源が必要となる。
本手法は,最先端の脱獄技術よりも有効性と効率性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:57:40 GMT)
Online Infinite-Dimensional Regression: Learning Linear Operators [20.3] オンライン環境における2つの無限次元ヒルベルト空間間の二乗損失下での線形作用素の学習問題を考察する。
一様有界な$p$-Schattenノルムを持つ線型作用素のクラスは、[1, infty)$の任意の$pに対してオンライン学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:25:33 GMT)
Continuous-time Riemannian SGD and SVRG Flows on Wasserstein
Probabilistic Space [20.2] 本稿では,勾配流を勾配降下に拡張することにより,ワッサーシュタイン空間における連続最適化手法の強化を目指す。
確率測度のフローは、そのようなSDEにフォッカー・プランク方程式を適用することによって自然に得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:01:34 GMT)
Unsupervised Spatial-Temporal Feature Enrichment and Fidelity
Preservation Network for Skeleton based Action Recognition [20.1] 非教師なし骨格に基づく行動認識は近年顕著な進歩を遂げている。
既存の教師なし学習手法は、過度なオーバーフィッティング問題に悩まされる。
本稿では,高機能化を実現するために,非教師付き時空間特徴強調・忠実度保存フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:24:07 GMT)
Improving Fairness of Automated Chest X-ray Diagnosis by Contrastive
Learning [19.9] 提案するAIモデルは、教師付きコントラスト学習を利用して、CXR診断におけるバイアスを最小限にする。
77,887個のCXR画像を用いたMIDRCデータセットと,112,120個のCXR画像を用いたNIH Chest X-rayデータセットの2つのデータセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:03:57 GMT)
A2C: A Modular Multi-stage Collaborative Decision Framework for Human-AI
Teams [19.9] A2Cは、AIチーム内で堅牢な意思決定を可能にするために設計された、多段階の共同決定フレームワークである。
決定における不確実性を認識し、必要な時に人間の専門家を軽視するように訓練されたAIシステムが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:31:52 GMT)
Neighbor-Aware Calibration of Segmentation Networks with Penalty-Based
Constraints [19.9] 本稿では,ロジット値の等式制約に基づく基本的かつ単純な解を提案し,強制制約と罰則の重みを明示的に制御する。
我々のアプローチは、広範囲のディープセグメンテーションネットワークのトレーニングに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:46:57 GMT)
On the connection between least squares, regularization, and classical
shadows [19.8] RLS と CS の両者を, 未決定状態の正則化剤とみなすことができることを示す。
RLSとCSを3つの異なる角度から評価し, バイアスと分散のトレードオフ, 期待値と実測値とのミスマッチ, 計測数と撮影数との相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:18:57 GMT)
Rates of convergence for density estimation with generative adversarial
networks [19.7] 我々は、基礎となる密度$mathsfp*$とGAN推定値の間のJensen-Shannon (JS) 分岐に対するオラクルの不等式を証明した。
GANの推定値と$mathsfp*$のJS偏差が$(logn/n)2beta/ (2beta + d)$の速さで崩壊することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:04:05 GMT)
TrojFST: Embedding Trojans in Few-shot Prompt Tuning [19.2] 数発のプロンプトチューニングのフレームワーク内でのバックドアアタックのためのTrojFSTを紹介する。
TrojFSTは、バランスの取れた毒の学習、選択的トークン中毒、トロイの木馬の注意の3つのモジュールから構成される。
これまでのプロンプトベースのバックドア攻撃と比較して、TrojFSTは大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:51:21 GMT)
Investigating the Quality of DermaMNIST and Fitzpatrick17k
Dermatological Image Datasets [19.1] DermaMNIST と Fitzpatrick17k という2つの一般的な皮膚画像データセットの精査分析を行った。
データ品質の問題を明らかにし、これらの問題がベンチマーク結果に与える影響を測定し、データセットの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:29:01 GMT)
Improved Cross-Lingual Transfer Learning For Automatic Speech
Translation [19.0] エンコーダ-デコーダシーケンス-シーケンス変換モデルのエンコーダをSAMU-XLS-Rで初期化することにより,言語間タスクの知識伝達を大幅に改善することを示す。
提案手法の有効性を,CoVoST-2とEuroparlという2つの一般的なデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:45:45 GMT)
"All of Me": Mining Users' Attributes from their Public Spotify
Playlists [18.8] 人々は自分の音楽の好みを表現するために自分のプレイリストを作成し、公開します。
これらのパブリックアクセス可能なプレイリストは、ユーザの属性とアイデンティティに関する豊富な洞察の源となっている。
人口統計,習慣,性格特性など,ユーザの個人属性に関連付けられた繰り返し音楽的特徴の同定に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:38:06 GMT)
Conditional Neural Video Coding with Spatial-Temporal Super-Resolution [18.7] この文書は、元々2024 Data Compression Conferenceで発表された1ページの要約の拡張版である。
本稿では,2024年の学習画像圧縮(CLIC)における課題のビデオトラックについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:36:48 GMT)
Adapting Segment Anything Model for Change Detection in HR Remote
Sensing Images [18.4] 本研究は、高解像度リモートセンシング画像(RSI)の変化検出を改善するために、ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の強力な視覚認識機能を活用することを目的とする。
我々は、能率的なSAMの変種であるFastSAMの視覚エンコーダを用いて、RSシーンの視覚表現を抽出する。
SAMの特徴に固有の意味表現を活用するために、両時間RSIにおける意味潜在をモデル化するためのタスク非依存の意味学習ブランチを導入する。
その結果, SAMCDはSOTA法よりも精度が高く, セミに匹敵するサンプル効率の学習能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:02:49 GMT)
StyleInject: Parameter Efficient Tuning of Text-to-Image Diffusion
Models [18.4] StyleInject(スタイルインジェクション)は、テキスト・ツー・イメージ・モデルに適した特殊な微調整アプローチである。
入力信号の特性に基づいて視覚特徴のばらつきを調整することで、様々なスタイルに適応する。
これは、コミュニティが調整した様々な高度な生成モデルから学習し、拡張するのに特に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:53:03 GMT)
CoSSegGaussians: Compact and Swift Scene Segmenting 3D Gaussians with
Dual Feature Fusion [17.8] RGB画像のみを入力した高速レンダリング速度で3次元連続シーンセグメンテーションを実現する手法を提案する。
本モデルでは, セグメンテーションタスクのセグメンテーションにおいて, セグメンテーション・セグメンテーション・タスクのベースラインに優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:51:22 GMT)
McUDI: Model-Centric Unsupervised Degradation Indicator for Failure
Prediction AIOps Solutions [17.7] 我々は、AIOpsモデルが再トレーニングを必要とする正確なタイミングを検出することができるモデル中心の教師なし劣化指標であるMcUDIを提案する。
AIOpsソリューションのメンテナンスパイプラインにMcUDIを用いることで、ジョブ障害予測に30k、ディスク障害予測に260kのアノテーションを必要とするサンプルの数を減らすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:15:51 GMT)
SegMamba: Long-range Sequential Modeling Mamba For 3D Medical Image
Segmentation [17.7] 我々は,新しい3次元医用画像textbfSegmentation textbfMambaモデルであるSegMambaを紹介した。
SegMambaは、状態空間モデルの観点から、全ボリューム特徴モデリングに優れています。
BraTS2023データセットの実験では、SegMambaの有効性と効率が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:15:40 GMT)
POUR-Net: A Population-Prior-Aided Over-Under-Representation Network for
Low-Count PET Attenuation Map Generation [17.6] 我々は,革新的な人口支援型過剰表現ネットワークであるPOUR-Netを提案する。
OUR-Netは、低解像度と細部の両方の機能を含む、効率的な機能抽出を容易にする。
OUR-NetとPPGMをカスケードフレームワークに統合することで、$mu$-mapの生成を反復的に洗練し、高品質な$mu$-mapを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:18:11 GMT)
Dynamic Long-Term Time-Series Forecasting via Meta Transformer Networks [17.4] 本稿では,メタトランスフォーマーネットワーク(MANTRA)を提案する。
遅い学習者は、速い学習者に適切な表現を仕立てる。
予測長の異なる4つのデータセットを用いた実験は、我々のアプローチの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:03:56 GMT)
Top in Chinese Data Processing: English Code Models [17.1] コードベースのLarge Language Models (LLMs) は、非コーディング中国語タスクのタスクと密にマッチしたデータに基づいて訓練されたモデルよりも大幅に優れていることを示す。
中国語の幻覚に対する感度が高いタスクでは、中国語の言語的特徴の少ないモデルの方が優れたパフォーマンスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:46:34 GMT)
MoE-Infinity: Activation-Aware Expert Offloading for Efficient MoE
Serving [17.0] MoE-Infinity(モエ・インフィニティ)は、アクティベーション・アウェアの専門家のオフロードを実現する、コスト効率の高いMixed-of-expert(MoE)サービスシステムである。
MoE-Infinityは、スパースアクティベーションを特定し、MoE推論の時間的局所性をキャプチャする新しいアプローチである、シーケンスレベルの専門家アクティベーショントレースを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:07:50 GMT)
Runtime Analysis of the SMS-EMOA for Many-Objective Optimization [16.9] 本稿では,多目的最適化のためのSMS-EMOAの厳密な実行時解析を行う。
まず,二目的OJZJベンチマークの m-目的 mOJZJ 問題である多目的 mOJZJ 問題を提案する。
SMS-EMOAは、このベンチマークの全前面を、期待される数$O(M2 nk)$で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:47:42 GMT)
A Survey of Deep Learning and Foundation Models for Time Series
Forecasting [16.8] ディープラーニングは多くのアプリケーションドメインにうまく適用されているが、その利点は時系列予測に現れるのが遅かった。
広範な事前学習を伴う基礎モデルにより、モデルはパターンを理解し、新しい関連する問題に適用可能な知識を得ることができる。
このような知識を深層学習モデルに活用または注入する方法について研究が進行中である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:14:07 GMT)
Empathy and the Right to Be an Exception: What LLMs Can and Cannot Do [16.7] 我々は、大きな言語モデルが共感できないことが、個人が例外である権利を尊重することを妨げるかどうかを問う。
LLMは、自分のケースが信念、欲望、意図といった内的精神状態に基づいて異なるという個人の主張を真剣に考えることができるだろうか。
例外的事例を考慮に入れた共感の使用が本質的あるいは単なる実用的価値を持つか否かを考察して結論を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:30:06 GMT)
CMMU: A Benchmark for Chinese Multi-modal Multi-type Question
Understanding and Reasoning [16.7] CMMUは,中国語における多モーダル・多型質問理解と推論のための新しいベンチマークである。
CMUは7科目で3,603の質問で構成され、小学校から高校までの知識をカバーしている。
本稿では,複数質問に対する評価を行うShiftCheckという厳格な評価戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:22:10 GMT)
MIFI: MultI-camera Feature Integration for Roust 3D Distracted Driver
Activity Recognition [16.4] 本稿では,3次元不注意運転者行動認識のためのMultI-camera Feature Integration (MIFI)アプローチを提案する。
本稿では, シンプルだが効果的なマルチカメラ機能統合フレームワークを提案し, 3種類の機能融合技術を提供する。
3MDADデータセットによる実験結果から,提案したMIFIはシングルビューモデルと比較して連続的に性能を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:50:43 GMT)
Domain-invariant Clinical Representation Learning by Bridging Data
Distribution Shift across EMR Datasets [16.3] 適切な診断を行い、パーソナライズされた治療計画を設計する上で、効果的な予後モデルが期待されている。
疾患の初期段階では、限られたデータ収集と臨床経験に加えて、プライバシと倫理の懸念から、参照のためのデータ可用性が制限される可能性がある。
本稿では、ソースデータセットからターゲットデータセットへの遷移モデルを構築するためのドメイン不変表現学習手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:00:05 GMT)
Cross-Domain Few-Shot Learning via Adaptive Transformer Networks [16.3] 本稿では,ドメイン間数ショット学習のための適応型トランスフォーマネットワーク(ADAPTER)を提案する。
ADAPTERは2つのドメイン間で伝達可能な特徴を学習するために双方向の相互注意というアイデアに基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:05:42 GMT)
Toward Zero-Shot Instruction Following [16.0] 本研究は,ゼロショット型タスク定義の存在を前提として,ゼロショット型タスク定義の存在を前提として,ゼロショット型タスク一般化のためのより現実的な設定を提案する。
定義からタスクの監督をよりよく学習するために、第1に、定義における臨界文を自動的に見つけ出すための戦略と、第2に、それらの臨界部分が定義に強調されている場合に、モデルに高い確率で金の出力を生成するよう強制するランク付け目的の2つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:08:14 GMT)
The Boundaries of Tractability in Hierarchical Task Network Planning [15.9] 階層型タスクネットワーク計画における3つの古典的問題に対するトラクタビリティの複雑性理論的境界について検討する。
これら3つの問題はすべて、一定部分順序幅の原始的タスクネットワークにおいて、時間内に解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:34:33 GMT)
Hi-Core: Hierarchical Knowledge Transfer for Continual Reinforcement
Learning [15.8] 継続的強化学習(CRL)は、RLエージェントに一連のタスクから学習し、以前の知識を保存し、それを活用して将来の学習を促進する能力を与える。
既存の手法は、人間の認知制御の階層構造を無視し、様々なタスク間での知識伝達が不十分になるような、類似のタスク間で低レベルな知識の伝達に焦点を当てることが多い。
目的設定にLLM(Large Language Model)の強力な推論能力を利用する高レベル政策定式化と,高レベル目標を指向したRLによる低レベル政策学習という2つの階層で構成されたHi-Coreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:06:51 GMT)
Few-magnon excitations in a frustrated spin-$S$ ferromagnetic chain [15.8] 我々は、反強磁性next-nearest-neighbor(NNN)相互作用を付加した有限サイズのスピン-S$強磁性Next-neighbor(NN)XXZ鎖において、少数のマグノン励起を研究する。
バンドエッジ付近に低エネルギーのNN交換2マグノンバウンド状態が常に存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:27:37 GMT)
Decentralized Federated Learning: A Survey on Security and Privacy [15.8] フェデレートラーニングは、プライバシー保護機能により、近年急速に発展し、人気が高まっている。
このアーキテクチャにおけるモデル更新と勾配の交換は、悪意のあるユーザに対する新たな攻撃面を提供する。
本研究は,分散化フェデレーション学習の信頼性と妥当性についても考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:35:47 GMT)
Pure Exploration in Bandits with Linear Constraints [15.5] マルチアーム・バンディット・セットアップにおいて、最適ポリシーを一定の信頼度で識別する問題に対処する。
この設定に最適な2つのアルゴリズムを導入する。1つはトラック・アンド・ストップ法であり、もう1つはゲーム理論に基づく手法である。
限界を検証し、制約が問題の硬さをどのように変えるかを視覚化する実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:17:25 GMT)
Genie: Achieving Human Parity in Content-Grounded Datasets Generation [15.5] 本稿では,高品質なコンテンツグラウンドデータの自動生成手法であるGenieを提案する。
3つの大規模合成データを生成することで、この手法を実証する。
人間の評価では、生成したデータは自然で高品質であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:14:57 GMT)
ServerlessLLM: Locality-Enhanced Serverless Inference for Large Language
Models [15.5] ServerlessLLMは、GPUサーバで利用可能なストレージとメモリデバイスのかなりの容量と帯域幅を利用する。
実験の結果,ServerlessLLMは最新システムの10～200倍のレイテンシ性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:55:07 GMT)
Unitxt: Flexible, Shareable and Reusable Data Preparation and Evaluation
for Generative AI [15.2] Unitxtは、生成言語モデルに適した、カスタマイズ可能なテキストデータ準備と評価のための革新的なライブラリである。
UnitxtはHFaceやLM-eval-harnessといった一般的なライブラリと統合されており、実践者間のカスタマイズや共有が容易である。
Unitxtは、ツール以外にも、コミュニティ主導のプラットフォームで、ユーザがパイプラインを構築し、共有し、前進することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:57:33 GMT)
Efficient Online Crowdsourcing with Complex Annotations [15.1] 本稿では,オンラインのクラウドソーシング環境において機能する汎用アノテーション(バウンディングボックスや分類パスなど)の新たなアプローチを提案する。
我々は、ラベルの予測平均類似性が、報告されたラベルの正確性において線形であることを証明した。
これにより、報告されたラベルの精度を幅広いシナリオで推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:38:03 GMT)
CBVS: A Large-Scale Chinese Image-Text Benchmark for Real-World Short
Video Search Scenarios [15.1] 大規模画像テキストデータセットで事前訓練された視覚言語モデルは、画像検索などの下流タスクにおいて優れた性能を示している。
われわれは,中国のショートビデオ検索シナリオを対象とした,最初の大規模カバレッジ・テキスト・ベンチマークを構築した。
UniCLIPはTencentのオンラインビデオ検索システムに数億回の訪問で展開され、大きな成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:58:17 GMT)
Perceptual Group Tokenizer: Building Perception with Iterative Grouping [14.8] 本稿では,視覚的特徴を抽出し,自己指導型表現学習を行うためにグループ化操作に依存するパーセプチュアル・グループ・トケナイザを提案する。
提案モデルは,最先端のビジョンアーキテクチャと比較して,競争力のある計算性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:18:28 GMT)
A Theory of General Difference in Continuous and Discrete Domain [14.7] 我々は、新しい一般差(Tao General difference, TGD)を構築する。
連続領域における有限区間への微分を3つの鍵制約によって一般化する。
実例による分析では、連続領域と離散領域の両方においてTGDの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:10:28 GMT)
Deep Learning Innovations in Diagnosing Diabetic Retinopathy: The
Potential of Transfer Learning and the DiaCNN Model [14.6] 糖尿病網膜症(DR)は視覚障害の重要な原因である。
従来の診断法は人間の解釈に頼っており、精度と効率の点で課題に直面している。
従来の診断法と比較して,DR診断の精度が向上する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:24:06 GMT)
Learning to navigate efficiently and precisely in real environments [14.5] Embodied AIの文献は、HabitatやAI-Thorといったシミュレータで訓練されたエンドツーエンドエージェントに焦点を当てている。
本研究では,sim2realのギャップを最小限に抑えたシミュレーションにおけるエージェントのエンドツーエンドトレーニングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:50:05 GMT)
PruneSymNet: A Symbolic Neural Network and Pruning Algorithm for
Symbolic Regression [14.4] 記号回帰は、データの理解と解釈をより良くするために、データから解釈可能な記号表現を導出することを目的としている。
本研究では,記号回帰のためにPruneSymNetと呼ばれるシンボルネットワークを提案する。
データフィッティングの精度を確保しつつ,ネットワークをサブネットワークにプルークするグリーディープルーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:53:35 GMT)
Commonsense-augmented Memory Construction and Management in Long-term
Conversations via Context-aware Persona Refinement [14.2] 話者のペルソナを記憶し活用することは、長期会話における応答生成の一般的な実践である。
人間によるデータセットは、応答品質を妨げる非形式的なペルソナ文を提供することが多い。
本稿では,コモンセンスに基づくペルソナ拡張を利用した新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:54:33 GMT)
Diverse and Lifespan Facial Age Transformation Synthesis with Identity
Variation Rationality Metric [14.1] 本稿では,人間の顔上でのディバース・ライフスパン・エイジ・トランスフォーメーションを実現するアルゴリズムであるDLAT+を紹介する。
モデルに埋め込まれた多様性のメカニズムとは別に、複数の一貫性の制限が活用され、反ファクト的な老化合成を防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:26:08 GMT)
Sasha: Creative Goal-Oriented Reasoning in Smart Homes with Large
Language Models [14.0] より自然なコミュニケーションでは、人間のスピーチは制約がなく、特定のターゲットデバイスやそれらのデバイスに対処するアクションを示すのではなく、目標を記述する。
現在のシステムは、人間の状況に関連するデバイスや設定を推論できないため、これらの未特定コマンドを理解できない。
我々は,この問題空間に大規模言語モデル(LLM)を導入し,スマートホームにおける不特定ユーザコマンドへの対応として,デバイス制御と自動化ルーチン作成に利用することを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:04:50 GMT)
Tripartite entanglement and tripartite steering in three-qubit pure
states induced by vacuum-one-photon superpositions [14.0] 本稿では,$leftvert psi rightrangle _123$ の真の三部形絡みについて,共起三角形測度を用いて検討する。
注意すべき点は、状態$%左端のpsi右辺 _123$ が絡み合いを示す一方で、ステアリングがパラメータ空間のかなりの部分で達成不可能であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:24:20 GMT)
How Can Large Language Models Understand Spatial-Temporal Data? [13.9] 本稿では,時空間予測に大規模言語モデルを活用する革新的なアプローチSTG-LLMを紹介する。
1 STG-Tokenizer: この空間時間グラフトークンは、複雑なグラフデータを、空間的および時間的関係の両方を捉える簡潔なトークンに変換する; 2) STG-Adapter: 線形符号化層と復号層からなるこの最小限のアダプタは、トークン化されたデータとLCMの理解のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:03:15 GMT)
Vivim: a Video Vision Mamba for Medical Video Object Segmentation [13.7] 本稿では,Vivimという医療用ビデオオブジェクトセグメンテーションタスクのための一般的なVideo Vision Mambaベースのフレームワークを提案する。
我々のVivimは、設計したテンポラルマンバブロックにより、時間的長期表現を様々なスケールのシーケンスに効果的に圧縮することができる。既存のビデオレベルトランスフォーマー方式と比較して、より高速な性能で優れたセグメンテーション結果を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:27:03 GMT)
LocMoE: A Low-overhead MoE for Large Language Model Training [13.6] 本稿では,部分的なノード間通信をノード内通信に変換することで,負荷バランスと局所性を組み合わせた新しいルーティング手法を提案する。
提案されたLocMoEは、古典的なルータと比較して、エポックあたりのトレーニング時間を12.68%削減して22.24%に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:36:39 GMT)
Improving Natural Language Capability of Code Large Language Model [13.6] 本稿では,AttentionExtractorとAttentionCoderという2つのモジュールからなる新しいフレームワークを提案する。
AttentionExtractorはユーザの自然言語要求からキーフレーズを抽出する役割を持ち、AttentionCoderは抽出したフレーズを利用してターゲットコードを生成する。
フレームワークの有効性を検証するため、5つの自然言語をカバーするMultiNL-Hという新しいコード生成ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:33:20 GMT)
General Automatic Solution Generation of Social Problems [13.6] 本稿では,一般社会ソリューション生成のための自動ソーシャルオペレーティングシステム(ASOS)について報告する。
ASOSはエージェントベースのモデルに基づいて構築されており、グローバルとローカルの両方の分析と社会問題の規制を可能にする。
新たなトレーディングの役割を生み出すことにより、ASOSは悪質な市場条件を十分に識別し、非営利目的の事前介入を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:00:46 GMT)
The Surprising Harmfulness of Benign Overfitting for Adversarial
Robustness [13.1] 根拠的真理そのものが敵の例に対して堅牢であるとしても、標準のアウト・オブ・サンプルのリスク目標の観点から見れば、明らかに過適合なモデルは良性である、という驚くべき結果が証明されます。
我々の発見は、実際に観察されたパズリング現象に関する理論的洞察を与え、真の標的関数(例えば、人間)は副次的攻撃に対して堅牢であり、一方、当初過適合のニューラルネットワークは、堅牢でないモデルに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:57:48 GMT)
The Case for Co-Designing Model Architectures with Hardware [13.0] ユーザがトランスモデルのランタイムパフォーマンスを最大化するためのガイドラインのセットを提供する。
効率的なモデル形状を持つモデルのスループットは、最大で39%高くなっています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:50:31 GMT)
ZS4C: Zero-Shot Synthesis of Compilable Code for Incomplete Code
Snippets using ChatGPT [12.7] Q&Aサイトのコードスニペットはコンパイル不可能であり、セマンティックにはコンパイルに不完全である。
非完全コードスニペットからコンパイル可能コードのゼロショット合成を行うための軽量なアプローチであるZS4Cを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:10:33 GMT)
Retrieval augmentation of large language models for lay language
generation [12.7] 本稿では,最大 (63kペア) および最大 (12ジャーナル) 並列コーパスである CellS を紹介した。
抽象化とそれに対応するレイ言語要約は、ドメインの専門家によって書かれ、データセットの品質が保証されます。
我々はCellSから2つの特別なペアコーパスを抽出し、素言語生成における重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:30:11 GMT)
DyEdgeGAT: Dynamic Edge via Graph Attention for Early Fault Detection in
IIoT Systems [12.6] DyEdgeGATは、IIoTシステムにおける早期故障検出の新しいアプローチである。
動作条件コンテキストをノードダイナミックスモデリングに組み込んで、その正確性と堅牢性を高める。
我々は,DyEdgeGATを人工データセットと実世界の産業規模フロー施設ベンチマークの両方を用いて厳格に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:45:31 GMT)
K-QA: A Real-World Medical Q&A Benchmark [12.6] K-QA(K-QA)は、K Health上での実際の会話から発せられる1,212の患者質問を含むデータセットである。
我々は,K-QAのサブセットを自己完結文に分解するために,内科医のパネルを用いて回答し,手動で分解する。
我々は、いくつかの最先端モデルと、コンテキスト内学習と医学指向の拡張検索スキームの効果を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:11:04 GMT)
GPT-4V Takes the Wheel: Promises and Challenges for Pedestrian Behavior
Prediction [12.6] 本研究は,自律運転における歩行者行動予測の文脈において,視覚言語モデル(VLM)の定量的および定性的な評価を行った最初のものである。
JAAD と WiDEVIEW を用いて GPT-4V の評価を行った。
このモデルは、ゼロショット方式で57%の精度で達成されているが、それでもなお、歩行者の横断行動を予測する最先端のドメイン固有モデル(70%)の背後にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:55:16 GMT)
An Adaptive Placement and Parallelism Framework for Accelerating RLHF
Training [12.2] 本稿では2つの柔軟なモデル配置戦略を提供する適応型モデル配置フレームワークを提案する。
インターリービングと分離の戦略は、現在のSOTAアプローチと比較して11倍の大幅な改善が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:46:06 GMT)
Carry Your Fault: A Fault Propagation Attack on Side-Channel Protected LWE-based KEM [12.2] 本稿では,LWE方式の鍵カプセル化機構のサイドチャネル保護マスク実装に対する新たな障害攻撃を提案する。
我々は、A2Bにおける加算器搬送チェーンのデータ依存を利用して、機密情報を抽出する。
キーバーに対する重要な復旧攻撃を示すが、サーバーのような他のスキームにも漏れがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:18:43 GMT)
A New Paradigm for Counterfactual Reasoning in Fairness and Recourse [12.1] この文献における対実的推論の伝統的なパラダイムは、介入的対実的である。
このパラダイムの本質的な制限は、一部の人口統計学的介入が、介入的反事実の形式主義に変換されないことである。
そこで本研究では,バックトラック対策に基づく新たなパラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:28:39 GMT)
General Phrase Debiaser: Debiasing Masked Language Models at a
Multi-Token Level [12.0] 我々はtextbf General Phrase Debiaser と呼ばれる自動マルチトークンデバイアスパイプラインを提案する。
具体的には,ウィキペディアページからステレオタイプ句を生成するテキストフレーズフィルタのステージから構成する。
後者はモデルのバイアスをトリガーするプロンプトを検索し、デバイアスに使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:36:44 GMT)
MO-YOLO: End-to-End Multiple-Object Tracking Method with YOLO and
Decoder [11.6] 提案するMO-YOLO(MO-YOLO)は,効率的かつ計算力に富んだエンドツーエンドMOTモデルである。
RT-DETRのデコーダとYOLOv8のアーキテクチャコンポーネントを活用することで、MO-YOLOは高速で、トレーニング時間も短く、MOT性能も優れている。
ダンストラックでは、MO-YOLOはMOTRのパフォーマンスにマッチするだけでなく、それを上回り、毎秒2倍のフレームを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:37:51 GMT)
Discovering Intrinsic Spatial-Temporal Logic Rules to Explain Human
Actions [11.5] 人間の行動を説明するための知識として,空間時間論理則のセットを導入する。
私たちのモデルは、スポーツ分析、ロボティクス、自動運転車など、幅広い分野に応用できるかもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:26:22 GMT)
Towards Uncertainty-Aware Language Agent [11.5] 不確実性認識言語エージェント(Uncertainty-Aware Language Agent, UALA)は、不確実性定量化を用いてエージェントと外部世界の相互作用を編成するフレームワークである。
実験の結果,UALAは外界への依存度を著しく低くしながら,性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:48:21 GMT)
How Are Paid and Volunteer Open Source Developers Different? A Study of
the Rust Project [11.3] 本稿では、人気のあるオープンソースのプログラミング言語プロジェクトであるRustにおける有償開発者とボランティアの実証的研究について述べる。
コアの有償開発者はコントリビューションを頻繁に行う傾向にあり、一方の有償開発者がコントリビューションしたコミットはサイズが大きく、周辺有償開発者はより多くの機能を実装しています。
また、ボランティアが有償開発者に対していくつかの偏見を持っていることもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:43:17 GMT)
Explanations, Fairness, and Appropriate Reliance in Human-AI
Decision-Making [11.3] 特徴に基づく説明がAIによる意思決定の分配的公平性に及ぼす影響について検討する。
以上の結果から,説明は公正感に影響を及ぼし,人間のAI推奨に固執する傾向に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:46:53 GMT)
Generalized People Diversity: Learning a Human Perception-Aligned
Diversity Representation for People Images [11.0] 本稿では,人間の多様性の概念と柔軟に整合する多様な人物画像ランキング手法を提案する。
The Perception-Aligned Text- derived Human representation Space (PATHS)は、人間に関連する多様性のすべてのまたは多くの特徴を捉えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:19:22 GMT)
Domain Randomization for Robust, Affordable and Effective Closed-loop
Control of Soft Robots [11.0] ソフトロボットは、コンタクトや適応性に対する本質的な安全性によって人気を集めている。
本稿では、ソフトロボットのRLポリシーを強化することにより、ドメインランダム化(DR)がこの問題を解決する方法を示す。
本稿では,変形可能なオブジェクトに対する動的パラメータの自動推論のための,従来の適応的領域ランダム化手法に対する新しいアルゴリズム拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:31:28 GMT)
MambaMorph: a Mamba-based Backbone with Contrastive Feature Learning for
Deformable MR-CT Registration [10.8] MambaMorphは磁気共鳴(MR)およびCT画像アライメント用に設計された変形可能な登録ネットワークである。
効率的な長距離モデリングと高次元データ処理のためのマンバブロックと、詳細な特徴を学習して登録精度を向上させる特徴抽出器を併用する。
本研究は,マルチモダリティ登録における特徴学習の重要性を浮き彫りにして,MambaMorphをこの分野におけるパスブレージングソリューションとして位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:16:45 GMT)
AscDAMs: Advanced SLAM-based channel detection and mapping system [10.7] 本稿では,高度SLAMに基づくチャネル検出・マッピングシステム,すなわちAscDAMを提案する。
SLAM後の結果に3つの大きな改善が加えられている。
2023年2月から11月にかけて中国深川郡中東グリーで2回の野外実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:22:29 GMT)
Topic Bias in Emotion Classification [10.7] 感情コーパスは、通常、キーワード/ハッシュタグ検索に基づいてサンプリングされる。
我々は、このトピックバイアスをデータとモデリングの両方の観点から研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:57:02 GMT)
Promoting Research Collaboration with Open Data Driven Team
Recommendation in Response to Call for Proposals [10.7] さまざまなAI手法を用いてチームを推薦する新しいシステムについて述べる。
短期と長期の目標のバランスをとるメトリクスに沿って、良さを最大化するためにチームを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:22:56 GMT)
Benchmarking the Sim-to-Real Gap in Cloth Manipulation [10.5] 布の操作におけるシム・トゥ・リアルギャップを評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットを用いて、一般的な4つの変形可能なオブジェクトシミュレータの現実的ギャップ、計算時間、安定性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:35:26 GMT)
MEDs for PETs: Multilingual Euphemism Disambiguation for Potentially
Euphemistic Terms [10.2] マルチリンガル・クロスリンガル・セッティングにおいて,多言語変換モデル (XLM-RoBERTa) を訓練し,潜在的エフェミスティック・用語 (PET) の曖昧さを解消する。
統計的に有意なマージンによる単言語モデルと比較して,多言語モデルの方がタスク上でより優れた性能を示すことを示す。
フォローアップ分析では,死や身体機能などの普遍的な「カテゴリー」に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:38:30 GMT)
MicroSegNet: A Deep Learning Approach for Prostate Segmentation on
Micro-Ultrasound Images [10.1] マイクロ超音波(micro-US)は、従来の超音波の3.4倍の高分解能を提供する新しい29MHz超音波技術である。
前立腺のミクロ-USへの分節は、中線における前立腺、膀胱、尿道間の人工物と不明瞭な境界のために困難である。
本稿では,これらの課題に対処するために設計されたマルチスケールアノテーション誘導変換器UNetモデルであるMicroSegNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:52:23 GMT)
Four Facets of Forecast Felicity: Calibration, Predictiveness,
Randomness and Regret [9.8] 予測評価における校正と後悔の概念的等価性を示す。
評価問題を予測器とギャンブラーと自然とのゲームとして構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:36:11 GMT)
DiConStruct: Causal Concept-based Explanations through Black-Box
Distillation [9.7] 本稿では,概念ベースと因果性の両方を考慮した説明手法であるDiConStructを提案する。
本報告では, ブラックボックス機械学習モデルに対する蒸留モデルとして, その予測を近似し, それぞれの説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:06:40 GMT)
Adaptive Text Watermark for Large Language Models [9.6] プロンプトやモデルの知識を必要とせずに、強力なセキュリティ、堅牢性、および透かしを検出する能力を維持しつつ、高品質な透かしテキストを生成することは困難である。
本稿では,この問題に対処するための適応型透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:57:12 GMT)
Mitigating Label Noise through Data Ambiguation [9.5] 表現力の高い大型モデルは、誤ったラベルを記憶する傾向があるため、一般化性能を損なう。
本稿では,対象情報の「曖昧化」により,両手法の欠点に対処することを提案する。
より正確には、いわゆる超集合学習の枠組みを利用して、信頼度閾値に基づいて設定値の目標を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:39:19 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。
エージェント識別子,リアルタイム監視,アクティビティログという,AIエージェントの視認性を高めるための3つの尺度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:35:06 GMT)
A New Image Quality Database for Multiple Industrial Processes [9.2] 画像の取得、送信、保存、表示の過程において、様々な種類の歪みタイプが画像に導入されなければならない。
既存の品質評価手法の信頼性を検証するため,新しい産業プロセス画像データベースを構築した。
その結果,最新の画像品質評価アルゴリズムは,複数の歪み型を含む画像の品質を予測するのに困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:27:09 GMT)
Derivative-free Alternating Projection Algorithms for General
Nonconvex-Concave Minimax Problems [9.2] 本稿では,非滑らかなゼロ次ミニマックス問題に対するアルゴリズムを提案する。
また,非コンケーブミニマックス問題に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:15:45 GMT)
Information That Matters: Exploring Information Needs of People Affected
by Algorithmic Decisions [9.2] AIシステムの説明は、アルゴリズム意思決定(ADM)によって影響を受ける人々の情報ニーズにほとんど対処しない
ADMの2つのユースケースにおいて、影響を受ける利害関係者の情報要求のカタログを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:38:26 GMT)
Transfer Learning for Contextual Multi-armed Bandits [9.0] 本研究では,コパラメトリックシフトモデルに基づく非文脈的マルチアームバンディットの移動学習問題について検討する。
ミニマックス後悔を実現する新しい伝達学習アルゴリズムを提案する。
対象領域の学習に補助的ソース領域からのデータを活用する利点を説明するため,シミュレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:31:43 GMT)
Improving Pseudo-labelling and Enhancing Robustness for Semi-Supervised
Domain Generalization [9.0] 自動化医療のような現実のアプリケーションに不可欠な半スーパービジョン・ドメイン・ジェネリゼーションの問題について検討する。
モデル平均化を用いた新しい不確実性誘導擬似ラベリングを用いたSSDG手法を提案する。
我々の不確実性誘導型擬似ラベリング(UPL)は、モデル不確実性を利用して擬似ラベリング選択を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:55:44 GMT)
Socially Aware Synthetic Data Generation for Suicidal Ideation Detection
Using Large Language Models [8.8] 我々は、生成AIモデルの能力を活用して、自殺的思考検出のための合成データを作成する革新的な戦略を導入する。
我々は、最先端のNLP分類モデル、特にBERTファミリー構造を中心としてベンチマークを行った。
我々の合成データ駆動方式は,両モデルに一貫したF1スコア(0.82)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:25:05 GMT)
Context selectivity with dynamic availability enables lifelong continual
learning [8.8] 脳は複雑なスキルを学び、何年も練習を止め、その間に他のスキルを学び、必要なときに元の知識を取り戻すことができる。
本稿では,生涯学習における古典的な研究を基盤とした,生物工学的なメタ塑性制御法を提案する。
ニューロン選択性とニューロン全体の統合は、脳内でCLを可能にするための、シンプルで実行可能なメタ可塑性仮説であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:41:44 GMT)
Towards a Systems Theory of Algorithms [7.9] 我々は、アルゴリズムを、他のアルゴリズム、物理システム、人間、データベースと相互作用するオープンな動的システムとして見ることを好む。
アルゴリズムシステム理論の原理が開発されている様々な事例を調査し、関連するモデリング、分析、設計課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:20:21 GMT)
Risk Measures and Upper Probabilities: Coherence and Stratification [7.9] 機械学習の数学的基礎として、古典的確率論のより豊かな代替を考察する。
スペクトルリスク測度、チョーケ積分、ローレンツノルムといった、強力で豊富な代替アグリゲーション汎函数について検討する。
我々は、この新しい不確実性に対するアプローチが、実践的な機械学習問題に取り組むのにどのように役立つかを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:23:56 GMT)
PRISM: Leveraging Prototype Patient Representations with
Feature-Missing-Aware Calibration for EHR Data Sparsity Mitigation [7.9] PRISMは、類似した患者のプロトタイプ表現を通じて間接的にデータを伝達する新しい計算法である。
PRISMはさらに機能信頼モジュールで革新し、欠落したデータから各機能の信頼性を評価する。
MIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットを用いた実験は、PRISMが院内死亡率と30日間の読解タスクを予測する上で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:14:33 GMT)
Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Prediction with
Structured Longitudinal Electronic Health Record Data [7.8] 大規模言語モデル(LLM)は、伝統的に自然言語処理に向いている。
本研究では, GPT-4 などの LLM の EHR データへの適応性について検討する。
EHRデータの長手性、スパース性、知識を注入した性質に対応するため、本研究は特定の特徴を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:14:50 GMT)
Gradient Flows for Regularized Stochastic Control Problems [7.8] 本研究では,相対エントロピーによって罰せられる目的を持つ確率測度となる行動空間の制御問題について検討する。
測定値制御プロセスのための勾配流を構築するための適切な距離空間を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:42:25 GMT)
Learning When to See for Long-term Traffic Data Collection on
Power-constrained Devices [7.7] 本稿では,バッテリ駆動デバイスの観測タイミングを戦略的に決定する,新しい学習ベースのフレームワークを提案する。
スパースサンプリングされた観測結果から全データストリームを再構築し,性能損失を最小限に抑える。
RNN予測器と推定器とDRQN(Deep Recurrent Q-Network)コントローラによるPeMSデータに対する提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:50:34 GMT)
Rotation Invariant Quantization for Model Compression [7.6] トレーニング後のニューラルネットワーク(NN)モデル圧縮は、メモリリソースが限られているデバイスに大規模なメモリ消費モデルを展開するための魅力的なアプローチである。
NNモデル全体の量子化に単一パラメータを用いる回転不変量子化(RIQ)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:19:09 GMT)
Heterogeneous Federated Learning via Personalized Generative Networks [7.6] フェデレートラーニング(FL)は、データを共有することなく、複数のクライアントが共通のグローバル機械学習モデルを構築することを可能にする。
本稿では,サーバがクライアント固有のジェネレータを訓練するクライアント間の知識伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:16:46 GMT)
Enabling Cross-Camera Collaboration for Video Analytics on Distributed
Smart Cameras [7.6] 本稿では、スマートカメラ上でのクロスカメラコラボレーションによる分散ビデオ分析システムArgusを紹介する。
マルチカメラ・マルチターゲットトラッキングを主課題であるマルチカメラ・ビデオ分析とし、冗長で処理量の多いタスクを避ける新しい手法を開発した。
Argusは最先端と比較してオブジェクトの識別とエンドツーエンドのレイテンシを最大7.13倍と2.19倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:27:03 GMT)
Structural Group Unfairness: Measurement and Mitigation by means of the
Effective Resistance [7.6] ソーシャルネットワークは、コミュニティや社会における関係、信頼の規範、相互性として定義された社会資本の分配に寄与する。
我々は,グループ分離,グループ径,グループ制御という,グループ資本の効果的な抵抗型対策を3つ導入した。
提案手法は, 構造群の不公平性を効果的に緩和するだけでなく, ネットワーク内のすべてのグループの社会的資本を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:36:24 GMT)
SunBlock: Cloudless Protection for IoT Systems [7.3] 多くの既存のIoT保護ソリューションはクラウドベースであり、時には非効率であり、コンシューマデータを未知のサードパーティと共有する可能性がある。
本稿では,従来のルールに基づくトラフィックフィルタリングアルゴリズムと組み合わせたAIツールを用いて,家庭ルータ上でのIoTの効果的な脅威検出の可能性について検討する。
その結果、ルータのハードウェアリソースがわずかに増加し、私たちのソリューションで実装された典型的なホームルータは、リスクを効果的に検出し、典型的なホームIoTネットワークを保護することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:30:08 GMT)
Learning Robust Generalizable Radiance Field with Visibility and Feature
Augmented Point Representation [7.2] 本稿では、一般化可能なニューラル放射場(NeRF)のための新しいパラダイムを提案する。
本稿では、画像ベースレンダリングではなく、点ベースに基づく一般化可能なニューラルネットワークを構築するための第1のパラダイムを提案する。
我々のアプローチは、幾何的先行性によって鮮度を明示的にモデル化し、それらをニューラル特徴で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:58:51 GMT)
A Polynomial Time, Pure Differentially Private Estimator for Binary
Product Distributions [7.2] 総偏差距離で0,1d$以上の製品分布を正確に推定する最初の$varepsilon$-differentially private,Computerly efficient algorithmを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:44:34 GMT)
Leeroo Orchestrator: Elevating LLMs Performance Through Model
Integration [7.1] 我々は,複数の訓練されたLLMの集合的知識を活用して,新しい最先端のオーケストレータを構築するアーキテクチャを提案する。
強化学習における自己プレイに触発されて、私たちは、オーケストレータのためのトレーニングデータを生成するために、クエリ生成、オーケストレーション、評価のループを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:45:32 GMT)
Accelerating Retrieval-Augmented Language Model Serving with Speculation [7.1] Retrieval-augmented Language Model (RaLM)は、知識集約自然言語処理(NLP)タスクを解く可能性を実証している。
提案するRaLMSpecは投機にインスパイアされたフレームワークで,反復的なRaLMの高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:06:44 GMT)
Double Trouble? Impact and Detection of Duplicates in Face Image
Datasets [7.1] 顔のバイオメトリックス研究を目的とした顔画像データセットは、Webスクラッピングによって作成されている。
この研究は、顔画像とほぼ同一の顔画像の両方を正確に検出するアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:10:13 GMT)
Smooth Ranking SVM via Cutting-Plane Method [6.9] 我々は,AUCを最大化するために,Randing SVMと類似した切削平面法に依存するプロトタイプ学習手法を開発した。
本アルゴリズムは,切削面を反復的に導入することで,より単純なモデルを学ぶ。
73のバイナリ分類データセットを用いて行った実験から,本手法は競合する25のデータセットの中で最高のAUCが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:47:23 GMT)
Theoretical Analysis of Explicit Averaging and Novel Sign Averaging in
Comparison-Based Search [6.9] ブラックボックス最適化では、目的関数のノイズは避けられない。
明示的平均化は、単純で汎用的なノイズハンドリング技術として広く利用されている。
あるいは、手話平均化は単純だが頑健なノイズハンドリング手法として提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:35:50 GMT)
Quantum information recovery from black hole with projective measurement [6.7] 局所射影測定によるHayden-Preskill思考実験について検討した。
元のモデルと比較して、この測定は量子日記をブラックホールに投げた後に放出されたホーキング放射に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:45:44 GMT)
Networked Multiagent Reinforcement Learning for Peer-to-Peer Energy
Trading [6.7] 我々は,ソーラーPVとエネルギー貯蔵資源の消費者の入札と管理を自動化するために,マルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを提案する。
我々は、MARLフレームワークが物理的ネットワーク制約を統合して電圧制御を実現し、P2Pエネルギートレーディングの物理的実現性を確保する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:05:55 GMT)
Within-basket Recommendation via Neural Pattern Associator [6.7] in-basket Recommation(WBR)は、空でないショッピングバスケットを完了するまでアイテムを推薦するタスクである。
本稿では,ユーザの意図を明示的にモデル化したディープアイテム・アソシエーション・マイニング・モデルであるNeural Pattern Associator (NPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:40:55 GMT)
Assessing the Portability of Parameter Matrices Trained by
Parameter-Efficient Finetuning Methods [6.7] タスク固有の知識をあるモデルから別のモデルにエンコードする機能モジュール全体を移植する。
我々は,パラメータ効率の微調整(PEFT)技術で訓練されたモジュールの可搬性をテストするために,1,440のトレーニング/テストランからなる研究を設計した。
移植したモジュールは2つの代替品よりはるかに優れているが,4つのPEFT技術の間には興味深い性能差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:11:07 GMT)
A* shortest string decoding for non-idempotent semirings [6.6] 非等化半環上の重み付き非決定論的オートマトンに対する最短文字列を求めるアルゴリズムについて述べる。
DFAには指数関数的に多くの状態が存在するかもしれないが、このアルゴリズムは、決定が「オンザフライ」に実行された場合、少数の状態のみにアクセスする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:05:33 GMT)
Reinforcement Learning with Hidden Markov Models for Discovering
Decision-Making Dynamics [6.6] 報酬処理異常がMDDの行動マーカーとなる可能性が示唆された。
近年の研究では、単一のRLモデルのみに基づく報酬学習の特徴付けが不十分であることが示唆されている。
本稿では報酬に基づく意思決定を解析するための新しいRL-HMMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:03:32 GMT)
Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data [6.6] マルチステージ・マルチロス・トレーニングプロセスを用いて,抗体の人間性予測を改善するための特許データの可能性を検討する。
初期学習段階は、弱教師付きコントラスト学習問題として機能する。
次に、コントラストエンコーダの一部を凍結し、クロスエントロピー損失を用いて特許データに基づいてトレーニングし、与えられた抗体配列の人間性スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:04:17 GMT)
A Positive-Unlabeled Metric Learning Framework for Document-Level
Relation Extraction with Incomplete Labeling [6.5] 文書レベルの関係抽出(RE)の目的は、複数の文にまたがるエンティティ間の関係を特定することである。
正の増進と正の混合による正の未ラベルメトリック学習フレームワーク(P3M)を提案する。
P3Mは文書レベルREのF1スコアを、不完全ラベル付きで約4-10ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:26:14 GMT)
Exploring Musical Roots: Applying Audio Embeddings to Empower Influence
Attribution for a Generative Music Model [6.5] そこで我々は,学習データの属性を理解するのに有用な方法で,類似した楽曲を識別する手法を開発した。
VampNetのトレーニングに使用した500万本のオーディオクリップにおいて,CLMRとCLAPの埋め込みを類似度測定と比較した。
この作業は、自動的なインフルエンス属性を生成モデルに組み込むことで、モデル作成者とユーザが無知な予算から情報生成に移行することを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:20:42 GMT)
SAiD: Speech-driven Blendshape Facial Animation with Diffusion [6.4] 大規模なビジュアルオーディオデータセットが不足しているため、音声駆動の3D顔アニメーションは困難である。
拡散モデル (SAiD) を用いた音声駆動型3次元顔アニメーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:29:00 GMT)
Experimental quantum non-Gaussian coincidences of entangled photons [6.1] 我々はCHSH-Bell因子との絡み合った光子対の量子非ガウス的一致を確定的に検証した。
我々の研究は、光学センシング、通信、計算に非常に関係のある排他的量子非ガウス性特性を実験的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:49:53 GMT)
Who Are We Missing? A Principled Approach to Characterizing the
Underrepresented Population [6.1] 最適化に基づく最適化手法であるROOT(Rashomon Set of Optimal Trees)を導入する。
ROOTは、ターゲット平均処理効果推定値の分散を最小化して、ターゲットサブポピュレーション分布を最適化する。
我々の枠組みは、意思決定の精度を高め、多様な集団における将来の試行を通知するための体系的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:11:35 GMT)
Meta Prompting for AGI Systems [6.0] 本稿では,メタプロンプト(MP)の形式的定義を探求し,Few-Shot Promptingとは分離し,さまざまなAIアプリケーションにおけるその有効性を明らかにする。
MPは複雑な問題をより単純なサブプロブレムに分解し、トークン効率を高め、より公平な問題解決比較を可能にする。
本稿では,Prompting TasksのためのMeta Promptingを紹介し,LLMが反復的なメタプログラミング的な方法で新しいプロンプトを自己生成できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:54:42 GMT)
GauU-Scene: A Scene Reconstruction Benchmark on Large Scale 3D
Reconstruction Dataset Using Gaussian Splatting [6.0] 本稿では,新たに開発された3D表現手法であるガウス・スプラッティングを用いた大規模シーン再構築ベンチマークを提案する。
U-Sceneは、RGBデータセットとLiDARの地上真実を包含した、1平方キロメートル以上に及ぶ。
このデータセットは、高度な空間分析のための都市環境と学術環境のユニークなブレンドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:22:32 GMT)
Sparse and Transferable Universal Singular Vectors Attack [5.5] そこで本研究では, よりスムーズなホワイトボックス対逆攻撃を提案する。
我々のアプローチは、ジャコビアン行列の隠れた層の$(p,q)$-singularベクトルにスパーシティを提供するトラルキャットパワーに基づいている。
本研究は,攻撃をスパースする最先端モデルの脆弱性を実証し,堅牢な機械学習システムの開発の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:21:29 GMT)
Predictive Analysis for Optimizing Port Operations [5.3] 本研究の目的は, 船舶のトータル時間と遅延時間を推定するための, 競合予測と分類機能を備えた港湾操業ソリューションの開発である。
提案するソリューションは、ポート環境における意思決定を支援し、サービス遅延を予測するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:29:07 GMT)
Information Leakage Detection through Approximate Bayes-optimal
Prediction [5.2] 情報漏洩(IL)は、今日のデータ駆動の世界におけるセキュリティ上の懸念を引き起こす。
ILを検出するための観測可能情報と秘密情報の間の相互情報(MI)を推定する従来の統計手法では、次元性、収束性、計算複雑性、MI誤推定といった課題に直面している。
統計的学習理論と情報理論を用いてILを正確に定量化するための理論的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:15:27 GMT)
Optimal Potential Shaping on SE(3) via Neural ODEs on Lie Groups [5.2] ニューラル常微分方程式 (neural ODEs) として力学系を言い換える
数値的に最適化に取り組むために勾配降下最適化アルゴリズムを提案する。
広範な例では、剛体制御のための最適電位エネルギー整形が扱われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:26:44 GMT)
On mission Twitter Profiles: A Study of Selective Toxic Behavior [5.0] 本研究は「オンミッションプロファイル」と呼ばれる影響操作に使用される可能性のあるプロファイルを特徴付けることを目的とする。
128万件のTwitterやX、プロフィール、293万件のツイートの時系列データは、テーマの多様性に基づいたプロファイリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:42:36 GMT)
Towards Goal-oriented Large Language Model Prompting: A Survey [4.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著なパフォーマンスを示している。
本稿では,人為的仮定を保ちながら,設計プロンプトの限界を強調することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:47:55 GMT)
The Role of Intelligent Transportation Systems and Artificial
Intelligence in Energy Efficiency and Emission Reduction [4.8] 我々は、将来のエネルギー・排出削減(EER)における知的輸送システム(ITS)と人工知能(AI)の役割を探求する。
具体的には、異なるレベルのITSセンサーがEERの改善に与える影響について論じる。
また、ITSにおけるネットワーク接続の可能性についても検討し、それらがEERをどのように改善するかを例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:07:32 GMT)
A polynomial-time quantum algorithm for solving the ground states of a
class of classically hard Hamiltonians [4.8] 古典的ハードハミルトニアン群の基底状態を解くための量子アルゴリズムを提案する。
ハミルトンの$Ldag L$は、LMEのシミュレーションが難しいと信じている場合、古典的なコンピュータでは難しいことが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:01:02 GMT)
Meta-Learning Linear Quadratic Regulators: A Policy Gradient MAML
Approach for the Model-free LQR [4.8] 線形二次レギュレータ(LQR)問題に対する政策グラディエントベース(PG)モデル非依存メタラーニング(MAML)アプローチの安定性とパーソナライズ保証を特徴付ける。
我々は,MAML-LQRアプローチにより,各タスク固有の最適制御系に近い安定化制御系が生成され,モデルベースとモデルフリーの両方でタスク不均一性バイアスが生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:59:52 GMT)
Diffusion Language Models Generation Can Be Halted Early [4.7] 拡散言語モデル (DLMs) は, トラクタブル・コントロール可能生成における実用性から, テキスト生成の道のりとして有望である。
これら2種類の言語モデルのパフォーマンスギャップを減らす方法の1つは、DLMの生成を高速化することである。
本稿では,この問題に対処するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:15:17 GMT)
Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo
Tree Search control based on physics-informed neural networks [4.6] 需要応答(DR)による建物内のエネルギー消費の制御は、世界的な二酸化炭素排出量の削減と気候変動の抑制のためにますます重要になっている。
この分野の最近の研究は、モデルベース制御(例えば、モデル予測制御(MPC)や、実用的なDRアルゴリズムを実装するためのモデルフリー強化学習(RL)に重点を置いている。
本稿では,要求応答構築のためのMCTSについて検討し,DR制御問題に対する候補として有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:36:29 GMT)
Deep Clustering with Diffused Sampling and Hardness-aware
Self-distillation [4.6] 本稿では, 拡散サンプリングと硬度認識型自己蒸留(HaDis)を併用した, エンドツーエンドの深層クラスタリング手法を提案する。
5つの課題の画像データセットの結果は、最先端のHaDis法よりも優れたクラスタリング性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:33:49 GMT)
Mpemba effects in nonequilibrium open quantum systems [4.5] Mpemba effect (MPE) は、低温のシステムよりも高温のシステムの高速アイシングを指す。
非平衡条件は、MPEが出現するパラメータレギュレーションを劇的に拡大できることを示す。
我々は,2サイトフェルミオン系における量子相関の進化において,異常なMPEと逆MPEが出現することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:50:13 GMT)
Masked Particle Modeling on Sets: Towards Self-Supervised High Energy
Physics Foundation Models [4.5] Masked Particle Modeling (MPM) は、無秩序な入力集合上の汎用的、転送可能、再利用可能な表現を学習するための自己教師付き手法である。
本研究では,コライダー物理実験における高エネルギージェットの試料中の方法の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:44:01 GMT)
From the Fair Distribution of Predictions to the Fair Distribution of
Social Goods: Evaluating the Impact of Fair Machine Learning on Long-Term
Unemployment [4.4] アルゴリズムフェアネスを動機づける根本的な問題に対処するには、予測フェアネスの概念が必要であると我々は主張する。
我々は、予測が政策決定をどう変えるか、したがって社会財の分配に焦点をあてる。
スイスの公共雇用サービスによる行政データを用いて、このような政策が長期失業における男女不平等にどのように影響するかをシミュレートします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:17:11 GMT)
Are We Wasting Time? A Fast, Accurate Performance Evaluation Framework
for Knowledge Graph Link Predictors [4.3] より大規模な知識グラフでは、ランク付けプロセスは急速に重くなります。
従来のアプローチでは、エンティティのランダムサンプリングを使用して、メソッドによって予測または提案されるリンクの品質を評価していた。
得られた評価基準が真の結果を適切に反映していないため,本手法には深刻な限界があることが示されている。
本稿では,リレーショナルリコメンデータを用いて候補の選択を誘導するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:44:46 GMT)
Shadow-based quantum subspace algorithm for the nuclear shell model [4.2] 核系の基底エネルギーを計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは古典的な影と部分空間の対角化技術を組み合わせたものである。
ショット数が増えるにつれて,結果の精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:20:14 GMT)
When Geoscience Meets Generative AI and Large Language Models:
Foundations, Trends, and Future Challenges [4.0] 生成人工知能 (Generative Artificial Intelligence, GAI) は、合成データと出力を異なるモードで生成することを約束する新興分野である。
本稿では,地球科学における生成型AIと大規模言語モデルの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:03:50 GMT)
No More Distractions: an Adaptive Up-Sampling Algorithm to Reduce Data
Artifacts [4.0] SNLIデータを解析し,その相関関係を可視化した。
データアーチファクトの修正に適応的なアップサンプリングアルゴリズムを提案する。
SNLIデータにおけるデータアーチファクトの修正にアルゴリズムを適用した実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:54:53 GMT)
Correlation Clustering with Active Learning of Pairwise Similarities [3.9] 相関クラスタリングは、正と負のペアの類似性を扱う、よく知られた教師なしの学習環境である。
本稿では, ペアの類似性が事前に与えられておらず, コスト効率のよいクエリを行なわなければならない場合について検討する。
このタスクのための汎用的なアクティブラーニングフレームワークを開発し、いくつかの利点の恩恵を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:51:12 GMT)
TrICy: Trigger-guided Data-to-text Generation with Intent aware
Attention-Copy [3.8] TrICyは拡張D2Tタスクのための軽量フレームワークである。
我々は注意コピー機構を利用して語彙外単語を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:17:06 GMT)
The Penrose Tiling is a Quantum Error-Correcting Code [3.8] 量子誤り訂正符号(Quantum error-correcting code, QECC)は、量子情報をノイズから保護するための巧妙な方法である。
本稿では,PTが(ある意味では)驚くべき新しいタイプのQECCを生み出していることを指摘する。
このコードでは、量子情報は量子幾何学によって符号化され、どの有限領域の任意の局所的エラーや消去も、どれほど大きなものであっても、診断され修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:48:10 GMT)
My Future with My Chatbot: A Scenario-Driven, User-Centric Approach to
Anticipating AI Impacts [3.7] これらの課題に反応するAIの影響を予測するための方法として、大規模なシナリオ記述を活用しています。
われわれは106人の米国市民に、AIベースのパーソナルチャットボットが個人や社会に与える影響について、短いフィクション記事を書くよう依頼した。
分析過程において、これらの影響をマッピングし、社会デデノグラフィーとシナリオライターのAI関連態度との関連で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:58:19 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） (Thu, 25 Jan 2024 12:53:39 GMT)
Arithmetic with Language Models: from Memorization to Computation [3.6] 本研究は、次のトークンを予測するために訓練された言語モデルが、トレーニングデータを超えて一般化された算術演算を実行する方法を検討する。
我々はこれらのタスクを学ぶために軽言語モデルを訓練し、外挿能力と内部情報処理を調べるために多くの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:04:49 GMT)
Learning fast changing slow in spiking neural networks [3.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、実生活問題に適用する際の課題である。
RLはしばしば効果的な学習のためにかなりの量のデータを要求する。
政策最適化の生物学的に妥当な実装を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:03:10 GMT)
Facial Action Unit Detection Based on Multi-task Learning Strategy for
Unlabeled Facial Images in the Wild [3.5] ファシカル・アクション・ユニット(AU)検出は、高精度な正確なラベル付けまたは不正確な擬似ラベル付け技術に依存している。
ほぼ全ての種類のAUsは、不均衡な正と負のサンプルを持つ。
顔のランドマーク検出とAUドメインの分離と再構築を併用することで、野生でのAU検出を促進するマルチタスク学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:29:03 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） (Thu, 25 Jan 2024 17:49:39 GMT)
Revitalizing Sex Education for Chinese Children: A Formative Study [3.4] 現在、中国人児童のための学校ベースの性教育は不十分で制限的であった。
性教育に親を巻き込んだことは、セクシュアリティの欠如や教育的知識の欠如など、いくつかの課題を提起した。
文化と政治は、効果的な性教育の大きなハードルとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:26:48 GMT)
Leveraging sinusoidal representation networks to predict fMRI signals
from EEG [3.3] 本稿では,マルチチャネル脳波から直接fMRI信号を予測できる新しいアーキテクチャを提案する。
本モデルは,脳波の周波数情報を学習するための正弦波表現ネットワーク(SIREN)を実装して実現している。
我々は,脳波-fMRI同時データセットを8被験者で評価し,脳皮質下 fMRI 信号の予測の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:00:54 GMT)
Benchmarking formalisms for dynamic structure system Modeling and Simulation [3.2] モデル生成から動的構造系のシミュレーションまでの滑らかな流れの基準を同定する。
我々は、DEVS拡張にもっと焦点をあてた既存のモデリング形式をベンチマークし、その結果を使って、アプローチのギャップを特定し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:13:40 GMT)
PLCNet: Patch-wise Lane Correction Network for Automatic Lane Correction
in High-definition Maps [3.2] LiDAR位置割当を用いた視覚車線検出は,HDマップの初期車線取得の一般的な方法である。
誤った視界検出と粗いカメラ-LiDARキャリブレーションにより、初期車線は不確実範囲内の真の位置から逸脱する可能性がある。
局所LiDAR画像における初期車線点の位置を自動的に補正するパッチワイド車線補正ネットワーク(PLCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:17:05 GMT)
Sample Efficient Reinforcement Learning by Automatically Learning to
Compose Subtasks [3.2] サブタスクを表すラベルのセットを与えられた場合、サンプル効率のために報酬関数を自動的に構成するRLアルゴリズムを提案する。
我々は,様々なスパース・リワード環境におけるアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:06:40 GMT)
Photon-noise-tolerant dispersive readout of a superconducting qubit
using a nonlinear Purcell filter [3.1] リードアウト共振器の残留雑音光子は超伝導量子ビットの劣化の原因となる。
このような望ましくないデフォーカス処理を抑える非線形パーセルフィルタの提案と実演を行う。
フィルタは、量子ビットのコヒーレンス時間を損なうことなく、高速で高忠実な読み出しを実現する効果的なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:14:18 GMT)
Enhancing Weak magnetic field sensing of cavity-magnon system with dual
frequency modulation [3.1] 本稿では,二周波バイアス場変調を用いて,付加雑音に対する高精度な頑健性を実現する手法を提案する。
反回転波項は検出された磁場の信号を増幅することができるが、この増幅効果は回転波項と共存しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:30:13 GMT)
Critical behavior of lattice gauge theory Rydberg simulators from
effective Hamiltonians [3.0] コンパクトアベリア・ヒッグスモデル(CAHM)の1+1次元における量子シミュレータとして提案されているリドベルグ原子の多重脚はしごについて考察する。
数値計算法を用いて、物理シミュレータと基底状態エネルギーとリアルタイム進化の効果的な記述との密接な対応を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:10:52 GMT)
Understanding Disparities in Post Hoc Machine Learning Explanation [3.0] 従来の研究では、既存のポストホックな説明法は説明の忠実度に相違があることが強調されている(「レース」と「ジェンダー」は敏感な属性である)。
データの性質から生じる格差を説明するための課題を特に評価する。
結果は、モデル説明の相違はデータやモデルの性質にも依存できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:09:28 GMT)
Username Squatting on Online Social Networks: A Study on X [2.9] ユーザ名のしゃがみ問題を定義し、Xで特徴付けるための最初の多面計測実験を設計する。
我々は、有名人アカウントから派生した数十万のユーザ名変異を分析するのに役立つユーザ名生成ツール(UsernameCrazy)を開発した。
この問題に対処する第一歩として、UsernameCrazyと新しい分類器を組み合わせて、不審なスクワットアカウントを効率的に検出するフレームワークを設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:11:20 GMT)
Not My Voice! A Taxonomy of Ethical and Safety Harms of Speech
Generators [2.8] 我々は、特定の害のパターンがどのように生じるかを研究するために、音声生成インシデントについて研究する。
特定の害は、システムの作成者とデプロイ者のモチベーションの結果である。
我々のリレーショナルアプローチは、社会技術AIシステムにおけるリスクと害の複雑さを捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:47:06 GMT)
Generating Likely Counterfactuals Using Sum-Product Networks [2.8] 本稿では,多くのデシダラタを補完する最も可能性の高い説明の探索について述べる。
そこで本研究では,SPN(Sum-Product Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:06:16 GMT)
CloudTracks: A Dataset for Localizing Ship Tracks in Satellite Images of
Clouds [2.7] CloudTracksは,12,000以上のシップトラックインスタンスアノテーションをラベル付けした,3,560の衛星画像を含むデータセットである。
セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションモデルはデータセットに基づいてベースラインをトレーニングし、私たちの最良のモデルは、船のトラックのローカライゼーションにおける過去の最先端よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:44:19 GMT)
MGAug: Multimodal Geometric Augmentation in Latent Spaces of Image
Deformations [2.7] 本稿では,幾何変形の多モード潜在空間における拡張変換を生成する新しいモデルを提案する。
実験結果から,提案手法は予測精度を大幅に向上させることで,全てのベースラインよりも優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:31:49 GMT)
Machine Learning Systems are Bloated and Vulnerable [2.7] ソフトウェアシステムの肥大を解析するフレームワークであるMMLBを開発した。
MMLBはコンテナレベルとパッケージレベルの両方の肥大度を測定します。
肥大化が機械学習コンテナのサイズの最大80%を占めることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:06:18 GMT)
Manifold GCN: Diffusion-based Convolutional Neural Network for
Manifold-valued Graphs [2.7] リーマン多様体に特徴を持つグラフに対する2つのグラフニューラルネットワーク層を提案する。
まず、多様体値グラフ拡散方程式に基づいて、任意の数のノードに適用可能な拡散層を構築する。
第2に、ベクトルニューロンの枠組みから一般設定へのアイデアの伝達により、多層タンジェントパーセプトロンをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:36:10 GMT)
Attention-based Efficient Classification for 3D MRI Image of Alzheimer's
Disease [2.7] 本研究では、畳み込みニューラルネットワークに基づくアルツハイマー病検出モデルを提案する。
実験結果から, 使用した2次元融合アルゴリズムは, モデルのトレーニングコストを効果的に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:18:46 GMT)
Optical phase encoding in pulsed approach to reservoir computing [2.6] 我々は、フェムト秒レーザー源のパルスの光位相のデータエンコーディングを利用して、貯水池計算プロトコルのフォトニック実装を行う。
NARMAタスクとレーザーダイナミック予測の数値的および実験的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:51:45 GMT)
Convergence Rate Maximization for Split Learning-based Control of EMG
Prosthetic Devices [2.6] Split Learning (SL) は筋電図に基づく補綴制御における有望な分散学習手法である。
本稿では,モデル収束率の最大化の観点から,最適カット層選択のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:50:54 GMT)
Improving conversion rate prediction via self-supervised pre-training in
online advertising [2.4] 変換-ギブン-クリックを予測するモデルのトレーニングにおける重要な課題は、データの疎性にある。
我々は、自己教師付き事前学習というよく知られたアイデアを使用し、すべての変換イベントに基づいて訓練された補助的オートエンコーダモデルを使用する。
オフラインでも、トレーニング中でも、オンラインA/Bテストでも改善が見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:44:22 GMT)
From Requirements to Architecture: An AI-Based Journey to
Semi-Automatically Generate Software Architectures [2.4] 本稿では,人工知能技術を用いた要件に基づくソフトウェアアーキテクチャ候補生成手法を提案する。
さらに、生成したアーキテクチャ候補の自動評価とトレードオフ分析を計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:56:58 GMT)
Progressive Multi-task Anti-Noise Learning and Distilling Frameworks for
Fine-grained Vehicle Recognition [2.3] 微粒化車両認識(FGVR)は、インテリジェント交通システムにとって不可欠な技術である。
これまでのFGVR研究のほとんどは、異なる撮影角度、位置などによって生じるクラス内変動にのみ焦点をあてている。
本稿では、画像ノイズによるFGVRのクラス内変動問題を解決するために、プログレッシブマルチタスクアンチノイズ学習(PMAL)フレームワークとプログレッシブマルチタスク蒸留(PMD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:34:34 GMT)
cedar: Composable and Optimized Machine Learning Input Data Pipelines [2.3] cedarは、入力データパイプラインを簡単に構築、最適化、実行できるプログラミングモデルとフレームワークである。
cedarは、ローカルおよび分散コンピューティングリソースのカスタマイズ可能なセットで処理をオーケストレーションする。
cedarは、tf.data、tf.dataサービス、Ray Data、PyTorchのDataLoaderと比較して、それぞれ2.49x、1.87x、2.18x、2.74倍高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:04:30 GMT)
A Link between Coding Theory and Cross-Validation with Applications [2.3] 正確な解答は誤り検出符号の理論によって与えられることを示す。
即時的な応用として,学習アルゴリズムのための新しいLPOCVベースのランダム化テストを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:55:05 GMT)
EvadeDroid: A Practical Evasion Attack on Machine Learning for Black-box
Android Malware Detection [2.3] EvadeDroidは、現実のシナリオでブラックボックスのAndroidマルウェア検出を効果的に回避するために設計された、問題空間の敵攻撃である。
EvadeDroidは, DREBIN, Sec-SVM, ADE-MA, MaMaDroid, Opcode-SVMに対して, 1-9クエリで80%-95%の回避率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:26:37 GMT)
(Chat)GPT v BERT: Dawn of Justice for Semantic Change Detection [2.2] BERTや(Chat)GPTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルは、オープンな研究問題を解決するために強力な力を持つ語彙スーパーヒーローとして登場した。
我々は,Word-in-Context(WiC)タスクの2つのダイアクロニック拡張(TempoWiCとHistoWiC)を解く能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:36:58 GMT)
MCCE: Monte Carlo sampling of realistic counterfactual explanations [2.2] MCCEは、新規なオン・マニフォールドで、動作可能で、有効な対実的説明法である。
可変特徴の共役分布をモデル化することにより、オン・マニフォールド、動作可能、有効な反事実を生成する。
我々は,MCCEを4つのよく知られたデータセットを用いて,最先端のmanifold法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 04:39:53 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning through Adaptive Weight
Clustering and Server-Side Distillation [2.1] Federated Learning(FL)は、複数のデバイスにわたるディープニューラルネットワークの協調トレーニングのための有望なテクニックである。
FLは、トレーニング中に繰り返しサーバー・クライアント間の通信によって、過剰な通信コストによって妨げられる。
本稿では,動的重みクラスタリングとサーバ側知識蒸留を組み合わせた新しいアプローチであるFedCompressを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:49:15 GMT)
Rotating effects on the photoionization cross-section of a 2D quantum
ring [2.1] 回転フレーム内の荷電粒子の非相対論的量子運動について検討する。
Aharonov-Bohm(AB)効果と均一磁場を考慮する。
我々の数値解析は、回転がエネルギーレベルと光学特性の両方に与える影響を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:31:38 GMT)
Beyond Behaviorist Representational Harms: A Plan for Measurement and
Mitigation [2.1] 本研究は,現在定義されている表現的害の定義に焦点をあてて,含まないものと含まないものを識別する。
私たちの研究は、表現的害を繰り返すための大きな言語モデルのユニークな脆弱性を強調します。
本研究の目的は,表現的害の定義を拡大するための枠組みを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 00:54:10 GMT)
Incremental Affinity Propagation based on Cluster Consolidation and
Stratification [2.0] 本稿では, A-Posteriori Affinity Propagation (APP) を提案する。
i) 新しい到着オブジェクトは、オブジェクトのデータセット全体にわたってクラスタを再実行することなく、動的に以前のクラスタに統合される。
実験の結果,APPはスケーラビリティを同時に発揮しながら,同等のクラスタリング性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:20:00 GMT)
A Strong and Simple Deep Learning Baseline for BCI MI Decoding [2.0] EEG-SimpleConvは、BCIにおけるMotor Imageryデコーディングのための1D畳み込みニューラルネットワークである。
我々は4つのEEG Motor Imageryデータセットの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:35:00 GMT)
AI auditing: The Broken Bus on the Road to AI Accountability [2.0] 「AI監査」エコシステムは泥だらけで不正確で、様々な概念を掘り下げて、実践に関わるステークホルダーをマップアウトするのは困難です。
まず、規制当局、法律事務所、市民社会、ジャーナリズム、アカデミック、コンサルティング機関による現在のAI監査の実践を分類する。
私たちは、AI監査研究のごく一部だけが、望ましい説明責任の結果に変換されていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:00:29 GMT)
Evaluating the Determinants of Mode Choice Using Statistical and Machine
Learning Techniques in the Indian Megacity of Bengaluru [1.8] 本研究はバンガロール市の低所得層と低所得層に属する1350ドル世帯のデータセットを利用した。
精度の面では、ランダムフォレストモデルは、他のすべてのモデルと比較して、トレーニングデータで0.788ドル、テストデータで0.605ドルと最高のパフォーマンスを示した。
この研究は、特徴の重要性や個々の条件予測プロットのような近代的な解釈可能性技術を採用してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:37:48 GMT)
Extension of Recurrent Kernels to different Reservoir Computing
topologies [1.8] Reservoir Computing (RC) は、高速で効率的な計算能力によって近年人気が高まっている。
標準RCは、その表現力を分析するのに役立つリカレントカーネルの限界において等価であることが示されている。
Leaky RC、Sparse RC、Deep RCなど多くの確立されたRCパラダイムは、まだそのような方法では分析されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:54:39 GMT)
Producing Plankton Classifiers that are Robust to Dataset Shift [1.7] ZooLakeデータセットを10日間の独立デプロイから手動でアノテートしたイメージと統合し、OOD(Out-Of-Dataset)のパフォーマンスをベンチマークします。
分類に悪影響を及ぼすOOD画像において,新たなデータの分類において潜在的な落とし穴を識別するプリエンプティブアセスメント手法を提案する。
BEiTビジョントランスのアンサンブルは,OODロバスト性,幾何アンサンブル,回転型テストタイムアンサンブルに対応し,BEsTモデルと呼ばれる最もロバストなモデルとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:47:18 GMT)
Empowering Machines to Think Like Chemists: Unveiling Molecular
Structure-Polarity Relationships with Hierarchical Symbolic Regression [1.7] 階層型ニューラルネットワークとシンボル回帰を組み合わせた非教師付き階層型シンボル回帰(UHiSR)を導入する。
UHiSRは化学直観的な極性指数を自動的に蒸留し、分子構造とクロマトグラフィーの挙動を結びつける解釈可能な方程式を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:48:44 GMT)
Phonon-Induced Decoherence in Color-Center Qubits [1.6] 固体欠陥の電子スピン状態は、量子通信と計算における主要な量子メモリ候補である。
電子スピン量子ビットの密度演算子の時間ダイナミクスを導出する。
実験で測定したデコヒーレンス率の相関付けには,本モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:29:37 GMT)
CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using
Quantum-Inspired Tensor Networks [1.6] ChatGPTやLlaMAのような大規模言語モデル(LLM)は、生成人工知能(AI)において急速に進歩している。
その巨大なサイズは、巨大なトレーニングと推論コスト、相当なエネルギー需要、オンサイト展開の制限など、大きな課題を生んでいる。
プルーニング、蒸留、低ランク近似といった従来の圧縮手法は、ネットワーク内のニューロンの有効数を減らし、量子化は個々の重みの数値的精度を減らし、ニューロンの固定数を抑えながらモデルサイズを減らすことに重点を置いている。
本稿では、量子インスパイアされたネットワークを用いた革新的な圧縮手法であるCompactifAIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:45:21 GMT)
Bridging Education and Development: IDEs as Interactive Learning
Platforms [1.6] このアプローチの主な目的は、学生を工業技術に精通させるという課題に対処することである。
このアプローチにより、学生は学習プロセスに完全に統合された近代的な産業用ツールをすぐに利用できる。
我々は既に40以上のコースでこの手法を適用しており、様々な話題にまたがる学生の教育に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:15:56 GMT)
SymTC: A Symbiotic Transformer-CNN Net for Instance Segmentation of
Lumbar Spine MRI [1.5] 椎間板疾患 (intervertebral disc disease) は、しばしば間欠的または持続的な腰痛を引き起こす。
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、個々のインスタンスのより効率的なイメージセグメンテーションで臨床医を支援する。
本稿では,Transformer と CNN の強みを組み合わせた,革新的な腰椎MR画像分割モデルである SymTC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:09:21 GMT)
A comparative study of zero-shot inference with large language models
and supervised modeling in breast cancer pathology classification [1.5] 大規模言語モデル(LLM)は、有望な伝達学習能力を実証している。
LLMは、大きな注釈付きデータセットをキュレートする必要性を減らし、臨床NLP研究の実行を高速化する可能性を実証した。
これは、観察臨床研究におけるNLPに基づく変数の利用と結果の増加をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:05:31 GMT)
Exploring the Unexplored: Understanding the Impact of Layer Adjustments
on Image Classification [1.4] 本稿では,ディープラーニングアーキテクチャの調整が画像分類におけるモデル性能に与える影響について検討する。
小規模実験では、観測された傾向はデータセット全体と一致していないものの、初期洞察が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:21:53 GMT)
CultureBERT: Measuring Corporate Culture With Transformer-Based Language
Models [1.4] 本稿では,テキスト文書から企業文化を計測する文献にトランスフォーマーに基づく言語モデルを提案する。
我々は、企業の企業文化に関するレビューが明らかにした情報に関して、人間の評価者によってラベル付けされた従業員レビューのユニークなデータセットをコンパイルする。
このデータセットを用いて、同じ分類タスクを実行するために、最先端のトランスフォーマーベースの言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:52:51 GMT)
Towards Interpretable Physical-Conceptual Catchment-Scale Hydrological
Modeling using the Mass-Conserving-Perceptron [1.4] 本研究では,機械学習技術の捕集規模の水理モデル開発への適用性について検討する。
ゴールは、与えられたキャッチメントの入力状態と出力の振る舞いを説明することができる支配的なプロセスを表す最小限の表現を見つけることである。
3つのセル状態と2つの主要な流れ経路を持つHyModのようなアーキテクチャは、我々の研究位置においてそのような表現を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:26:49 GMT)
IA-LSTM: Interaction-Aware LSTM for Pedestrian Trajectory Prediction [1.4] 群衆シナリオにおける歩行者の軌道予測は、自動運転車や自律移動ロボットの分野において不可欠である。
従来の研究者は人間と人間の相互作用をモデル化する方法に重点を置いていたが、相互作用の相対的重要性を無視した。
人間の相互作用の相対的重要性を測定するために、コレントロピーに基づく新しいメカニズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 06:32:22 GMT)
JUMP: A joint multimodal registration pipeline for neuroimaging with
minimal preprocessing [1.4] 予備処理が最小限に抑えられた無バイアスで頑健な神経画像モダリティ登録のためのパイプラインを提案する。
パイプラインは現在、構造MRI、静止状態fMRI、アミロイドPET画像で動作する。
ケースコントロール研究で得られたバイオマーカーの予測力を示し、異なる画像のモダリティ間の相互関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:40:19 GMT)
Engineering a sustainable world by enhancing the scope of systems of
systems engineering and mastering dynamics [1.3] システム・オブ・システム(SoS)の観点から,持続可能な世界のエンギネアリングについて論じる。
我々は、持続可能性を高めるために、現在のSoSエンギニアリングの最先端技術がいかに適しているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:06:11 GMT)
Clinical Melanoma Diagnosis with Artificial Intelligence: Insights from
a Prospective Multicenter Study [1.2] AIはメラノーマの検出を強化するのに役立つことが証明されている。
現存する研究は、サンプルサイズが低いこと、同質なデータセットが多すぎること、希少なメラノーマ亜型の欠如によって制限されている。
メラノーマの診断精度と皮膚科医の診断精度を比較検討し, 確立されたメラノーマ検出用オープンソースアルゴリズムである「All Data is Ext」(ADAE)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:03:54 GMT)
Toward Finding and Supporting Struggling Students in a Programming
Course with an Early Warning System [1.2] 初等プログラミングコースの学生の認知能力について検討した。
認知スキルのほとんどは、学生がプログラミングスキルをある程度取得するかどうかを予測することができる。
その結果,構文訓練と実践演習がコースの成功に有意な影響があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:55:27 GMT)
Quantum Variational Algorithms for the Allocation of Resources in a
Cloud/Edge Architecture [1.2] クラウド/エッジアーキテクチャは、異種コンピューティングノードの複数のレイヤを編成する必要がある。
異なるノード上での計算の最適割り当てとスケジューリングは非常に難しい問題であり、NP困難である。
近い将来,変分量子アルゴリズムが古典的アルゴリズムの代替となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:37:40 GMT)
Designing Silicon Brains using LLM: Leveraging ChatGPT for Automated
Description of a Spiking Neuron Array [1.1] 本稿では、ChatGPT4を誘導し、プログラム可能なスパイキングニューロン配列ASICのための合成可能かつ機能的なベリログ記述を生成するプロンプトを提案する。
この設計フローは、自然言語駆動ハードウェア設計にChatGPT4を使用している現状を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:21:38 GMT)
Lipschitz-bounded 1D convolutional neural networks using the Cayley
transform and the controllability Gramian [1.1] エンド・ツー・エンドの保証を組み込んだ1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のレイヤワイドパラメータ化を確立する。
このような場合、CNNをロバスト性尺度として特徴付ける入出力写像のリプシッツ定数を用いる。
我々はリプシッツに結合した1D CNNを心拍数分類のために訓練し、その堅牢性の向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:35:25 GMT)
Short vs. Long-term Coordination of Drones: When Distributed
Optimization Meets Deep Reinforcement Learning [1.1] 自動対話型ドローンの群れは、充電技術をサポートして、スマートシティーに魅力的なセンシング機能を提供する。
分散最適化と深層強化学習(DRL)を含む既存のアプローチは、コスト効率が高く高品質なナビゲーション、センシング、充電を実現するためにドローンを協調することを目的としている。
本稿では,分散最適化に基づく短期計画生成と選択と,DRLに基づく飛行方向の長期的戦略的スケジューリングを併用した新しいプログレッシブアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:53:35 GMT)
Gaussian Adaptive Attention is All You Need: Robust Contextual
Representations Across Multiple Modalities [1.0] 本稿では,GAAM(Multi-Head Gaussian Adaptive Attention Mechanism)を提案する。
GAAMは学習可能な平均と分散を、マルチヘッドフレームワークで実装されたアテンションメカニズムに統合する。
本稿では,GAAM法で学習したモデルの説明可能性を高めるための新しい学習基準であるImportance Factor(IF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:48:28 GMT)
At the junction between deep learning and statistics of extremes:
formalizing the landslide hazard definition [1.0] 本研究では,斜面単位レベルでの地すべり危険度を推定する統一モデルを構築した。
ネパールで30年間にわたり観測された降雨トリガーによる地すべりを解析し,複数回の帰還期間における地すべりの危険度を評価する。
提案手法は,地すべりのハザードを統一的にモデル化するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:48:08 GMT)
Towards Collective Superintelligence: Amplifying Group IQ using
Conversational Swarms [0.9] スワーム・インテリジェンス(Swarm Intelligence, SI)は、生物群がリアルタイムシステムを形成することによって、それらの統合された知性を増幅できる自然現象である。
過去には、Swarmベースの手法は確率予測や複数選択決定といった狭義のタスクに制約されていた。
2023年にCSI(Conversational Swarm Intelligence)と呼ばれる新しい技術が開発され、ネットワーク化された人間グループの意思決定精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:43:35 GMT)
Network-assist free self-testing of genuine multipartite entangled
states [0.8] 両部純絡み状態は自己テスト可能であるが、多部純絡状態の場合、その答えはそれほど単純ではない。
一般化されたハーディ型非局所論法を用いて、真の多部的純粋絡み合い状態の自己検証スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:04:34 GMT)
Towards Global Glacier Mapping with Deep Learning and Open Earth
Observation Data [0.8] Glacier-VisionTransformer-U-Net (GlaViTU) は畳み込み変換型ディープラーニングモデルである。
オープン衛星画像を用いた多時空間規模の氷河マッピングのための5つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:41:17 GMT)
Equivariant Manifold Neural ODEs and Differential Invariants [0.8] 我々は同変多様体ニューラル常微分方程式(NODE)の明らかな幾何学的枠組みを開発する。
私たちは、対称データに対するモデリング能力を解析するためにそれを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:23:22 GMT)
Range Anxiety Among Battery Electric Vehicle Users: Both Distance and
Waiting Time Matter [0.7] 距離不安は、バッテリ電気自動車(BEV)ユーザーや潜在的なユーザーにとって大きな関心事である。
時間関連の不安があり、ユーザーの課金決定に影響を与える可能性がある。
利用者の課金決定は、距離関連と時間関連不安の間のトレードオフの結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:33:18 GMT)
Characterization of individual charge fluctuators in Si/SiGe quantum
dots [0.6] 簡単な量子ドット輸送測定により,Si/SiGe量子ドット内の各2レベル変動器(TLF)を探索する。
TLFスイッチング時間はゲート電圧に敏感に依存し、温度は低下し、近くの量子ドットを通した電流に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:19:19 GMT)
Left/Right Brain, human motor control and the implications for robotics [0.6] 本研究は、運動タスクの制御システムとして、二元的ニューラルネットワークアーキテクチャを探求する。
我々は,異なるタスクで観察されるような,半球の特殊化の実現を目指していた。
両片側モデルと,片側モデル,片側モデル,片側モデル,片側モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:29:07 GMT)
Fine-Tuning or Retrieval? Comparing Knowledge Injection in LLMs [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練された重みの中に大量の事実情報をカプセル化する。
この知識は本質的に限られたものであり、トレーニングデータの特徴に大きく依存している。
教師なし微調整と検索拡張生成の2つの一般的なアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:37:45 GMT)
Exploring Educational Equity: A Machine Learning Approach to Unravel
Achievement Disparities in Georgia [0.5] この研究は、異なる人口層、地域、主題にわたる学生の達成率の包括的分析を行う。
パンデミックの間、英語と数学の習熟度は著しく低下した。
この研究は、都市部と農村部における達成率の格差、および郡間でのバリエーションも明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:05:52 GMT)
Convolutional Neural Networks can achieve binary bail judgement
classification [0.5] 我々は,ヒンディー語法文書のコーパス上に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャをデプロイする。
我々はCNNモデルの助けを借りて保釈予測を行い、全体的な精度は93%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:31:41 GMT)
Self phase-matched broadband amplification with a left-handed Josephson
transmission line [0.5] Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers (J-TWPAs) はマイクロ波信号のブロードバンド量子制限増幅を実現するための有望なプラットフォームである。
左利き(負指数)非線形ジョセフソンメタマテリアルに基づく簡易なJ-TWPA設計を提案する。
4波長混合プロセスの結果としての効率は、より短い回線を持つ数GHz帯域で20dBを超えるゲインを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:56:34 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） (Thu, 25 Jan 2024 10:18:05 GMT)
A real-time rendering method for high albedo anisotropic materials with
multiple scattering [0.4] 本稿では、ニューラルネットワークを用いて放射移動方程式を解く反復積分過程をシミュレートする。
この方法は、リアルなボリュームメディアレンダリング効果を実現し、レンダリング速度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:08:53 GMT)
Inadequacy of common stochastic neural networks for reliable clinical
decision support [0.4] 医療意思決定におけるAIの普及は、倫理的および安全性に関する懸念から、いまだに妨げられている。
しかし、一般的なディープラーニングアプローチは、データシフトによる過信傾向にある。
本研究は臨床応用における信頼性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:31:21 GMT)
Transformers and Cortical Waves: Encoders for Pulling In Context Across
Time [0.4] 本研究では,入力シーケンス中の単語のペア間の関連性を計算することにより,変換器の時間的文脈を向上できることを示す。
単一皮質領域を横断する神経活動の波や脳全体規模での複数の領域を横断する神経活動の波も同様の符号化原理を実装できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:01:49 GMT)
Variational Neural and Tensor Network Approximations of Thermal States [0.4] 有限温度量子多体系を近似するための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。
1次元と2次元の両方の問題に対して、上記のクラスで異なる構成をベンチマークし比較する。
1次元での優れた結果にもかかわらず、この結果から、より困難な2次元システムに取り組む上で、数値的アンゼは特定の表現的制限を有することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:36:45 GMT)
Friendly Attacks to Improve Channel Coding Reliability [0.3] フレンドリーアタック」は、エラー訂正チャネルコードの性能を向上させることを目的としている。
敵攻撃の概念に触発された本手法は,ニューラルネットワーク入力にわずかな摂動を導入するという考え方を活用する。
提案手法は,異なるチャネル,変調,コード,デコーダ間の信頼性を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:46:21 GMT)
LLM on FHIR -- Demystifying Health Records [0.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた健康記録と対話可能なアプリを開発した。
このアプリは、医療データを患者フレンドリーな言語に効果的に翻訳し、その反応を異なる患者プロファイルに適応させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:45:34 GMT)
AST-2: Single and bi-layered 2-D acoustic soft tactile skin [0.3] 本稿では,音響ソフト触覚(AST)皮膚の革新的で費用対効果の高い設計を提案する。
我々のアプローチは、音響信号の送信と受信に責任があるハードウェアコンポーネントを分離することである。
この新規設計の有効性を実証し, 接触正常力推定(MAE 0.8N), 2次元接触局所化(MAE 0.7mm), 接触面径推定(MAE 0.3mm)の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:30:22 GMT)
Preparation of matrix product states with log-depth quantum circuits [0.3] 局所ゲートの量子回路を用いた量子デバイス上での行列積状態(MPS)の調製について検討する。
我々はまず、$N$サイトの翻訳不変正規MPSを忠実に作成するには、回路深さ$T=Omega(log N)$が必要であることを証明した。
次に、正規化群変換に基づくアルゴリズムを導入し、誤差$epsilon$ in depth $T=O(log (N/epsilon))$で正規MPSを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:23:19 GMT)
Shabari: Delayed Decision-Making for Faster and Efficient Serverless
Functions [0.3] サーバレスシステムのためのリソース管理フレームワークであるShabariを紹介します。
Shabariは、機能のパフォーマンス目標を満たすために、各呼び出しの右サイズを可能な限り遅くする。
さまざまなサーバレス関数と入力に対して、ShabariはSLO違反を11～73%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:34:22 GMT)
Automated legal reasoning with discretion to act using s(LAW) [0.3] 倫理的および法的懸念は、自動化された推論者が人間の理解可能な言葉で正当化する必要がある。
パターンのセットに従って曖昧な概念をモデル化するために、ASPを述語するためのトップダウン実行モデルであるs(CASP)を使うことを提案する。
我々は、s(LAW)と呼ばれるフレームワークを実装して、適用可能な法律をモデル化、理由付け、正当化し、代表的なユースケースを翻訳(およびベンチマーク)することでそれを検証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:11:08 GMT)
Expression-aware video inpainting for HMD removal in XR applications [0.3] ヘッドマウントディスプレイ(HMD)は、拡張現実(XR)環境と仮想コンテンツを観察するために必要なデバイスとして機能する。
HMDは、ユーザの上面をブロックする外部記録技術に障害を与える。
GAN(Generative Adversarial Network)に基づくHMD除去のための表現認識型ビデオインペインティングのための新しいネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:32:21 GMT)
Text to speech synthesis [0.3] テキスト音声合成(TTS)は、テキストを音声に変換する技術である。
この抽象概念は、TS合成の重要な側面を探求し、その基礎技術、応用、および様々な分野における意味を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:13:45 GMT)
An Orthogonal Polynomial Kernel-Based Machine Learning Model for
Differential-Algebraic Equations [0.2] 本稿では,LS-SVR機械学習モデル,重み付き残差法,レジェンダ間の接続を確立することにより,一般DAEを演算子形式で解く新しい手法を提案する。
提案手法の有効性を評価するため,非線形システム,分数次微分,積分微分,部分DAEなど,様々なDAEシナリオを考慮したシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:37:17 GMT)
Accelerating Fractional PINNs using Operational Matrices of Derivative [0.2] 本稿では,分数次物理学情報ニューラルネットワーク(fPINN)の学習を高速化する新しい演算行列法を提案する。
提案手法では、カプトー型分数微分問題において、0alpha1$での分数導関数の高速な計算を容易にする。
提案手法の有効性は,遅延微分方程式 (DDE) や微分代数方程式 (DAE) など,様々な微分方程式にまたがって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:00:19 GMT)
Variational quantum regression algorithm with encoded data structure [0.2] 量子状態が古典的データテーブルを直接エンコードする量子回帰アルゴリズムを構築する。
量子サブルーチンを通して、古典的なデータ構造のリンクを直接利用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:01:33 GMT)
Developing a High-Performance Process Mining Library with Java and
Python Bindings in Rust [0.2] Rustは、本質的にメモリ安全性を備えた、高性能でコンパイルされたプログラミング言語として登場した。
相互運用性を促進することで、研究者や業界がRustで新しいアルゴリズムを一度開発し、コミュニティ全体にアクセスできるようにすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:59:13 GMT)
Interpretable Solutions for Breast Cancer Diagnosis with Grammatical
Evolution and Data Augmentation [0.2] 我々は、新しい合成データ生成技術であるSTEMを用いて、文法進化(GE)によって生成されたモデルを訓練する方法を示す。
本手法はDigital Database for Screening Mammography(DDSM)とウィスコンシン乳癌(WBC)データセットで検証する。
GE由来のモデルは、解釈可能な解を維持しながら、最良のAUCを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:45:28 GMT)
Finetuning Foundation Models for Joint Analysis Optimization [0.1] 我々は、逐次最適化や再構成、分析の標準パラダイムを超えて、高エネルギー物理学において、性能とデータ効率の大幅な向上が達成できることを実証した。
我々は,HEPの再構成と解析を,事前学習,ファインタニング,ドメイン適応,高次元埋め込み空間といった現代の機械学習に結び付けて,中間ジヒッグスシステムによる重共鳴の探索を例に,ゲインの定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:47:18 GMT)
5G Network Security Practices: An Overview and Survey [0.1] 本資料では,5Gコアネットワークアーキテクチャのさまざまなコンポーネントと,これら5Gコンポーネントが提供するセキュリティサービスについて概説する。
また、5Gのセキュリティアーキテクチャがもたらす潜在的なセキュリティリスクと脆弱性についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:54:45 GMT)
Single and entangled atomic systems in thermal bath and the
Fulling-Davies-Unruh effect [0.1] 2段階の単一および絡み合った原子系の文脈で、フリング・ダヴィーズ・アンルー効果を再検討する。
系と無質量スカラー場との相互作用を考察し,空洞内だけでなく自由空間のシナリオについても考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:19:28 GMT)
Predicting Hypoxia in Brain Tumors from Multiparametric MRI [0.1] マルチパラメトリックMRI(Multi-parametric Magnetic Resonance Imaging)を用いた脳腫瘍の低酸素化予測のための新しいアプローチを提案する。
訓練されたモデルはMRIの特徴と対応するFMISO PET信号の複雑な関係を効果的に学習する。
その結果、予測されたFMISO PET信号と実際のFMISO PET信号の相関が強く、PSNRスコアは29.6以上、SSIMスコアは0.94以上であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:28:53 GMT)
Verifying a Realistic Mutable Hash Table [0.0] 単一の配列内でオープンアドレスを使用するハッシュテーブルである標準Scalaライブラリから変更可能なLongMapを検証する。
我々は、エイリアスを導入することなくデコレータパターンを適用できるように、新しい参照スワップ構造をステンレスに導入する。
性能分析では、検証されたバージョンが元のデータ構造の1.5要素以内であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:44:55 GMT)
Variational Autoencoding of Dental Point Clouds [0.0] 本稿では,歯のメッシュと点雲の広範なコレクションであるFDI 16データセットを紹介する。
本稿では,変分FoldingNet(VF-Net)という,点クラウド用に設計された完全確率的変分オートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:59:04 GMT)
UrbanGenAI: Reconstructing Urban Landscapes using Panoptic Segmentation
and Diffusion Models [0.0] 本稿では,都市デザインへの包括的アプローチとして,高度な画像分割と拡散モデルの相乗効果を活用するために,プロトタイプアプリケーション内にカプセル化された新しいワークフローを提案する。
評価の結果,プロトタイプアプリケーションによる高い性能を示し,オブジェクト検出とテキスト・ツー・イメージ生成の両面で有意な精度を示した。
予備試験には、デザイン教育における学習経験を高める教育ツールとしてのUrbanGenAIの活用と、コミュニティ主導の都市計画を促進する参加型機器の活用が含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:30:46 GMT)
Trust model of privacy-concerned, emotionally-aware agents in a
cooperative logistics problem [0.0] 本研究では,人間と無人車両が協調する仮説混合環境に使用される信頼モデルを提案する。
我々は,信頼モデルに感情を組み込むことを,現在の心理学理論に対する実践的アプローチの一貫性のある方法で解決する。
最も革新的な貢献は、プライバシの問題が感情的信頼モデルの協力決定にどのように関与するかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:31:43 GMT)
Transforming gradient-based techniques into interpretable methods [0.0] GAD(Gradient Artificial Distancing)を勾配に基づく技術支援フレームワークとして紹介する。
その主な目的は、階級の区別を確立することによって、影響力のある地域をアクセント化することである。
隠蔽画像に関する実証研究は、この手法によって同定された領域が、クラス分化を促進する上で重要な役割を担っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:24:19 GMT)
Transformations in the Time of The Transformer [0.0] この記事では、企業がAIファースト組織への転換の旅を始めるとき、合理的な選択を行うための組織的なフレームワークを提供します。
提供される選択は全体的、意図的、情報的であり、注意散らしを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:05:18 GMT)
Transfer Learning With Densenet201 Architecture Model For Potato Leaf
Disease Classification [0.0] 本研究では,DenseNet201アーキテクチャを用いたディープラーニング手法を提案する。
このモデルによる試験結果は、ジャガイモ葉病(92.5%)の分類に新たな精度をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:58:40 GMT)
Trade-offs between precision and fluctuations in charging
finite-dimensional quantum batteries [0.0] 量子バッテリは当初、循環ハミルトニアン過程によって充電される熱平衡状態にあるとみなす。
我々は、同一の2レベルシステムと個別の$d$レベルのシステムに対して、最適または準最適プロトコルを提案する。
我々は、これらのメリットの数字と、地域およびグローバルなオペレーションのパフォーマンスのトレードオフを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 12:34:56 GMT)
Topological signatures of a p-wave superconducting wire through light [0.0] 一次元の位相的p波超伝導体の$mathbbZ_2$トポロジカル指数が古典的ベクトルポテンシャルで駆動するときにどのように明らかにできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:34:46 GMT)
The explicit form of the unitary representation of the Poincar\'e group
for vector-valued wave functions (massive and massless), with applications to
photon's localization and position operators [0.0] 我々はポアンケア群のユニタリ表現の明示的な形式を幾何学的に導いた。
我々は、光速アップを単純な偏光基底に応用して、通勤成分を持つホートン・ベイリス光子位置演算子に終止符を打つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:55:13 GMT)
The effects of detuning on entropic uncertainty bound and quantum
correlations in dissipative environment [0.0] 量子メモリの存在下では、エントロピー不確実性関係を用いる。
量子メモリの遷移周波数と空洞の中心周波数との差が量子メモリと測定粒子の量子的不確実性境界と量子相関に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:21:06 GMT)
Ta'keed: The First Generative Fact-Checking System for Arabic Claims [0.0] 本稿では,アラビア語の自動ファクトチェックシステムであるTa'keedを紹介する。
タケドは、特にアラビア語で、主張の信頼性に関する説明を生成する。
このシステムは、分類タスクで有望なF1スコア0.72を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:43:00 GMT)
TURNA: A Turkish Encoder-Decoder Language Model for Enhanced
Understanding and Generation [0.0] 本稿では,低リソース言語トルコ語向けに開発された言語モデルTURNAを紹介する。
TURNAは、統一されたフレームワークUL2をベースにしたエンコーダデコーダアーキテクチャで事前訓練されている。
その結果,TURNAは理解タスクと生成タスクの両方において,複数の多言語モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:24:13 GMT)
Summing over Non-singular Paths in Quantum Cosmology [0.0] 量子重力の経路積分定式化を用いた量子宇宙論におけるデウィットプロパゲータとその波動関数について述べる。
現在、経路積分の定式化におけるデウィット境界条件の明確な定義は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:06:50 GMT)
Spectral Gaps of 2D and 3D Many-body Quantum Systems in the
Thermodynamic Limit [0.0] 本稿では,量子多体系のスペクトル計算の実行と高速化のための新しい可能性として,スペクトルギャップの表現を提案する。
提案手法は,広く用いられているSimple Update法の微修正しか必要とせず,他の手法と比較して計算量的に軽量である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:16:40 GMT)
Scilab-RL: A software framework for efficient reinforcement learning and
cognitive modeling research [0.0] Scilab-RLは、ロボットエージェントの認知モデリングと強化学習を効率的に研究するためのソフトウェアフレームワークである。
これは、Stable Baselines 3とOpenAIのジムインターフェースを使った目標条件強化学習に焦点を当てている。
これらの特徴によって、研究者が最小限の時間で実験を行うことで、研究成果を最大化する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:49:02 GMT)
Scene Graph to Image Synthesis: Integrating CLIP Guidance with Graph
Conditioning in Diffusion Models [0.0] シーングラフから画像を生成する新しい手法を提案する。
トレーニング済みのテキスト・ツー・イメージ拡散モデルとCLIPガイダンスを利用して、グラフ知識を画像に変換する。
実験により,本手法は標準ベンチマークにおける既存手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:46:31 GMT)
Revisiting Active Learning in the Era of Vision Foundation Models [0.0] ファンデーションビジョンまたはビジョン言語モデルは、大きなラベルなしまたはノイズの多いデータに基づいて訓練される。
本研究では,基礎モデルの頑健な表現が,アクティブラーニングにおける既存の知見にどのように挑戦するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:50:39 GMT)
Relative Value Biases in Large Language Models [0.0] 人間と動物の強化学習の研究は、過去に比較的良い結果をもたらす選択肢を好んだ。
本研究は,大規模言語モデルが同様のバイアスを示すかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:49:32 GMT)
Randomized Response with Gradual Release of Privacy Budget [0.0] ランダム化応答の差分プライバシー(DP)保証を徐々に緩和するアルゴリズムを開発した。
各緩和からの出力は、標準ランダム化応答と同じ確率分布を保持する。
緩和プロセス全体は、最新の緩和保証と同じDP保証を持つことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:18:47 GMT)
Quantum sensing for particle physics [0.0] 量子センシングは、基礎物理学を探索するための急速に成長するアプローチである。
新しいセンサー技術には原子干渉計、光学デバイス、そして絡み合いを含む原子と核時計が含まれる。
このパースペクティブは、将来の粒子物理学実験におけるこれらの技術の機会を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:09:08 GMT)
Quantum Resistant Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption Scheme with Flexible Access Structure [0.0] 本稿では,フレキシブルアクセス構造を提供する新しい暗号文型暗号方式(CP-ABE)を提案する。
本方式では,アクセスツリーをアクセス制御ポリシとして組み込んで,暗号化データに対するきめ細かいアクセス制御を実現する。
提案手法の安全性は,R-LWE(Ring-Learning with Errors)問題における難易度仮定の下で証明可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:55:23 GMT)
Quantum Electrometer for Time-Resolved Material Science at the Atomic
Lattice Scale [0.0] 本稿では, 非線形スターク応答を有する固体材料に埋没した光学活性スピン欠陥の分光を応用した電磁計の開発について述べる。
電荷トラップの局所化、輸送力学と騒音発生への影響の定量化、関連物質特性の解析、材料最適化戦略の開発に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:29:11 GMT)
Probing Quantum Entanglement from Quantum Correction to Newtonian
Potential Energy [0.0] 弦理論のアイデアに触発され、重力ポテンシャルエネルギーから量子絡み合いを探索する。
重力の絡み合いにより2つの質量が分離できないことを示す。
我々は、対応する重力エンタングルメントエネルギーから、結果として生じる非常に弱いエンタングルメント力の発現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:43:13 GMT)
ProCNS: Progressive Prototype Calibration and Noise Suppression for
Weakly-Supervised Medical Image Segmentation [0.0] アノテーションコストとモデルパフォーマンスの衝突を軽減するソリューションとして、弱教師付きセグメンテーション(WSS)が登場した。
本稿では,プログレッシブプロトタイプキャリブレーションとノイズ抑圧の原理により考案された2つの相乗的モジュールを包含する新しいWSS手法ProCNSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:52:36 GMT)
Port-based entanglement teleportation via noisy resource states [0.0] ポートベースのテレポーテーション(PBT)は、標準的な量子テレポーテーションのバリエーションである。
本研究では,資源状態が局所的なパウリ雑音によって破壊される場合のPBTプロトコルに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:23:54 GMT)
Polarized and bright telecom C-band single-photon source from InP-based
quantum dots coupled to elliptical Bragg gratings [0.0] 楕円型ブラッググレーティング(EBG)キャビティをベースとして,通信Cバンド内で動作する明るい偏光単光子源を実証した。
この装置は、0.986の偏光比、g2(0)78$pm$0.016の単光子純度、第1レンズでの単光子収集効率の24%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:02:39 GMT)
Order-chaos transition in correlation diagrams and quantization of
period orbits [0.0] 相関パラメータとしてプランク定数(Planck constant)を用いて,量子カオス理論の基盤となるスカーリング機構の公開方法を示す。
我々は、LiCN分子系の振動固有状態を用いた理論を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:02:15 GMT)
Open loop linear control of quadratic Hamiltonians with applications [0.0] 任意の数モードに拡張され、消滅演算子と生成演算子において双線型であるすべての可能な項を含む場合を考える。
我々は,この理論をいくつかの特定の物理系に適用し,その利用例を示し,明示的な制御関数を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:46:16 GMT)
On generalisability of segment anything model for nuclear instance
segmentation in histology images [0.0] ゼロショット学習と微調整を併用した核インスタンス分割作業におけるセグメンテーションモデル (SAM) の評価を行った。
自動核インスタンスセグメンテーションを実現するため,SAM の視覚的プロンプトとして,境界ボックスや nu-clei の中心点を提供するための核検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:39:37 GMT)
Novel application of Relief Algorithm in cascaded artificial neural
network to predict wind speed for wind power resource assessment in India [0.0] 本研究の結果, 従来のモデルと比較して, ANNの方が精度がよいことがわかった。
本論文の目的は2つある: 風力発電のためのANNの広範なレビューとWS予測を行う。
風速と風速の予測値と測定値とを比較した根平均二乗誤差(RMSE)は,それぞれ1.44m/sと1.49m/sであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:39:40 GMT)
Nonconvergence of the Feynman-Dyson diagrammatic perturbation expansion
of propagators [0.0] 電子Feynmanプロパゲータとしての一粒子多体グリーン関数のFeynman-Dyson図形摂動膨張のいくつかの病理学的挙動を数値的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:58:15 GMT)
Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Dynamic Pricing by
Fast-charging Electric Vehicle Hubs in ccompetition [0.0] 電気自動車の高速充電ハブは、間もなく交通電化のための新しいインフラの一部になる。
日頭電力市場におけるハブの2段階動的価格設定手法を開発した。
2つの充電ハブ間の価格設定ゲームのための数値ケーススタディを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:51:52 GMT)
Multi-Objective Optimization for Sparse Deep Multi-Task Learning [0.0] 重み付きチェビシェフスキャラライゼーションを用いたディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングのための多目的最適化アルゴリズムを提案する。
本研究の目的は,DNNモデルの持続可能性問題,特にDeep Multi-Taskモデルに焦点をあてることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:15:41 GMT)
Modeling and Optimization of Epidemiological Control Policies Through
Reinforcement Learning [0.0] パンデミックの影響は、特定の制限をコミュニティに課すことによって最小化することができる。
感染と死亡率を最小限に抑える一方で、これらの制限は経済的危機につながる可能性がある。
我々は、報酬関数に基づくパンデミックシミュレーションに最適な制限を強制するために、強化学習エージェントを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:39:39 GMT)
Mitigating Smishing: Challenges and Future Work [0.0] 本稿では,スマイシング緩和における3つの主要な課題について述べる。デバイス使用の制限,インフラストラクチャの複雑さ,モバイルデバイス使用の認知的・文脈的要因について述べる。
私たちは、スマイシングを緩和し、これらの課題に対処できるアイデアを、高レベルの概要で説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:26:36 GMT)
Minimal qubit representations of Hamiltonians via conserved charges [0.0] パウリ作用素の観点で書かれたハミルトニアンは、系をシミュレートするのに必須でない全てのキュービットを体系的にカットする。
我々のアプローチは普遍的に適用可能であり、まずヒルベルト空間の最大の部分が無関係になることを保証することによって複雑性を下げる。
次に、システムの保存されたすべての電荷、すなわちパウリ作用素として表現できる対称性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:25:16 GMT)
Min-Max-Jump distance and its applications [0.0] 我々は,Min-Max-Jump 距離(MMJ 距離)の3つの応用を探索する。
MMJベースのK平均は、K平均をMMJ距離で修正する。
MMJに基づくシルエット係数は、Silhouette係数をMMJ距離で補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 07:50:47 GMT)
Many-Body Quantum Geometric Effects on Trapped Ultracold Bosons [0.0] 非相関系の量子幾何学効果はベリー曲率と量子計量によって特徴づけられる。
相関粒子間の局所的相互作用に対する量子幾何学的効果を記述する3つのゲージ非依存テンソルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:04:47 GMT)
Machine Learning Estimation of Maximum Vertical Velocity from Radar [0.0] ストームアップドラフトは、対流とそれに伴う深刻な気象の危険に固有の重要性にもかかわらず、運用上の予測では利用できないままである。
衛星画像からトップエリアをオーバーシュートするようなアップドラフトプロキシは、厳しい天候の危険性に結びついているが、全体のストームアップドラフトのごく一部にしか関係していない。
本研究では,3次元格子型レーダの反射率のみから,機械学習モデル,すなわちU-Netsが最大垂直速度とそのアレー範囲を巧みに取得できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:22:15 GMT)
Language Modelling Approaches to Adaptive Machine Translation [0.0] 一貫性は高品質な翻訳の鍵となる要件である。
ドメイン内のデータの不足は、翻訳設定でよく見られる。
推論時間における適応型MTの品質向上には,言語モデルが有効か?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:02:54 GMT)
Inconsistency Masks: Removing the Uncertainty from Input-Pseudo-Label
Pairs [0.0] Inconsistency Masks (IM) を用いた画像-擬似ラベルペアの不確実性を効果的にフィルタする手法を提案する。
私たちはISIC 2018データセット上で、わずか10%のラベル付きデータから始まる、顕著なバイナリセグメンテーション性能を示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:46:35 GMT)
Hong-Ou-Mandel Comb and Switch using parallel chains of non-identical
Micro-Ring Resonators [0.0] マイクロリング共振器(MRR)は,様々な可変パラメータの組み合わせでHong-Ou-Mandel(HOM)効果にアクセスできる。
我々は、香港・ウー・マンデル多様体(HOMM)の変化のために、非同一のMRRパラメータを調整する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:03:59 GMT)
Hawking-Page transition on a spin chain [0.0] 1dハイゼンベルクスピン鎖を介してAdS$_5$におけるホーキング・ページ転移のアクセシビリティが示される。
熱的ロシミットエコーは平均するとホーキング・ページ遷移のエントロピーの増加が予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:51:33 GMT)
Graph-Informed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity
Detectors [0.0] 本稿では,スパースグリッドとグラフインフォームドニューラルネットワーク(GINN)を用いた不連続関数の不連続性検出手法を提案する。
GINNはスパースグリッド上の問題点を特定するために訓練され、グリッド上に構築されたグラフ構造を利用して効率よく正確な不連続検出性能を実現する。
次元 n = 2 および n = 4 の関数に関する数値実験は、不連続界面の検出における GINN の効率性とロバストな一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:10:47 GMT)
Gauge invariant quantum thermodynamics: consequences for the first law [0.0] 情報理論は熱力学関数の同定において重要な役割を果たしている。
熱力学の背後にある粗粒化の緩やかな変種をエンコードする物理的動機付けゲージ変換を明示的に構築する。
その結果、量子的仕事と熱、および量子コヒーレンスの役割を再解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:06:51 GMT)
From the Choi Formalism in Infinite Dimensions to Unique Decompositions
of Generators of Completely Positive Dynamical Semigroups [0.0] 我々は、任意のヒルベルト空間に一意な有界作用素 $K$ と一意に正の写像 $Phi$ が存在することを証明している。
特に、上述のヒルベルト空間が無限次元となるとすぐに、チェイ形式の下で空の事前像を持つ正半定値作用素の例が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:44:14 GMT)
From square plaquettes to triamond lattices for SU(2) gauge theory [0.0] 我々は、量子色力学への慣れ親しんだ非アベリアステップであるSU(2)ゲージ理論の切り離されたバージョンに焦点を当てる。
2つの正方形格子を持つ格子上での虚数時間進化に対する有効誤差低減効果を示す。
本稿では,3次元の格子ゲージ理論に対する簡便なアプローチとして,トライアモンド格子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:59:12 GMT)
From Zero to Hero: Harnessing Transformers for Biomedical Named Entity
Recognition in Zero- and Few-shot Contexts [0.0] 本稿では,生物医学領域におけるゼロショットNERと少数ショットNERの手法を提案する。
我々は、ゼロショットNERが35.44%、ワンショットNERが50.10%、10ショットNERが69.94%、100ショットNERが79.51%の平均スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:23:34 GMT)
Fine-Structure Qubit Encoded in Metastable Strontium Trapped in an
Optical Lattice [0.0] 中性ストロンチウム原子における微細構造クビットのコヒーレント制御
結果は、2電子原子を持つ高速量子情報プロセッサと高度に調整可能な量子シミュレータの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:53:15 GMT)
Evaluating GPT-3.5's Awareness and Summarization Abilities for European
Constitutional Texts with Shared Topics [0.0] 我々は、大きな言語モデルを利用して、国家の境界を越える憲法の通過を理解する。
本研究の重要な貢献は抽象的な要約の新たな応用の導入である。
以上の結果から, GPT-3.5は情報的, 一貫性, 忠実な要約を生み出すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 21:34:53 GMT)
Entropic Quantum Central Limit Theorem and Quantum Inverse Sumset
Theorem [0.0] 我々は、離散変数量子系におけるエントロピー的、量子中心極限定理と量子逆和集合定理を確立する。
この研究の副産物は、量子ルザの発散に基づく状態の非安定化の性質を定量化する魔法の尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:43:24 GMT)
Entanglement of temporal sections as quantum histories and their quantum correlation bounds [0.0] 時間多様体に基づく量子ヒストリーバンドルを考察し、一夫一婦のベルのような不等式に反する原因を示す。
時空ベルのような不等式の一般化として、多時間ベルのような不等式に対する量子境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:17:22 GMT)
Enhanced Labeling Technique for Reddit Text and Fine-Tuned Longformer
Models for Classifying Depression Severity in English and Luganda [0.0] 本研究は、Redditからテキストを抽出し、診断プロセスを容易にする。
提案されたラベリング手法を用いてテキストを分類し、Longformerモデルを微調整する。
その結果,Longformer モデルは英語 (48%) とルガンダ (45%) のベースラインモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:28:07 GMT)
Efficient classical simulation of cluster state quantum circuits with
alternative inputs [0.0] クラスタ状態における量子計算入力キュービットは、ブロッホ球の赤道'で初期化される。
最後に、キュービットは$Z$の測定または$cos(theta)X + sin(theta)Y$演算子の測定を用いて適応的に測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:13:31 GMT)
Efficient Optimisation of Physical Reservoir Computers using only a
Delayed Input [0.0] 貯留層コンピューティングは信号処理アプリケーションのための堅牢なフレームワークである。
本稿では,最近提案された貯水池計算のための最適化手法の実験的検討を行う。
異なるベンチマークタスクと貯水池動作条件におけるこのアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:20:37 GMT)
Dynamical transitions from slow to fast relaxation in random open
quantum systems [0.0] 我々は、ハミルトン系とそのノイズとのカップリングが、入射が距離の力の法則として崩壊するランダム行列となるモデルについて検討する。
定常状態は常に機能しないが、アプローチされる速度は$alpha_H$と$alpha_L$によって3つのフェーズを示す。
摂動理論では、$(alpha_H, alpha_L)$平面の位相境界は弱く強い散逸に対して異なり、ノイズ強度の関数としての相転移が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 16:35:45 GMT)
Dynamic embedded topic models and change-point detection for exploring
literary-historical hypotheses [0.0] 本稿では,古典ラテン語と初期のキリスト教ラテン語における語彙的意味モダリティのダイアクロニックな変化を探索するために,動的組込み話題モデルと変化点検出の新たな組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:50:03 GMT)
Do Not (Always) Look Right: Investigating the Capabilities of
Decoder-Based Large Language Models for Sequence Labeling [0.0] 数十億のパラメータにデコーダモデルをスケールする最近のトレンドは、大きな言語モデル(LLM)を生み出した。
情報抽出タスクにおける「オープン」LLMのSL性能向上戦略について検討する。
以上の結果から,層依存性CM除去によるLLMは,N型エンコーダや命令調整型LLMよりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 22:50:48 GMT)
Detecting Structured Language Alternations in Historical Documents by
Combining Language Identification with Fourier Analysis [0.0] 本稿では,文書内における構造化言語交替の頻度に基づいて,異なる多言語パターンを検出するタスクを紹介する。
我々は、非標準言語とスクリプトの組み合わせであるArmeno-Turkishを用いて、歴史的言語で文書を識別するための一般化可能なワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:54:34 GMT)
Design and Implementation of Hardware Accelerators for Neural Processing
Applications [0.0] 自己共振ネットワーク(ARN)を用いた画像認識システムが実装され、約94%の精度でARNの2層のみの精度を実現した。
ANNで見られる大規模な並列処理は、CPU設計にいくつかの課題を提示している。
マルチオペランド加算に必要なキャリービットの正確な数を計算する定理が論文で提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 01:26:44 GMT)
Deep Neural Networks as Variational Solutions for Correlated Open
Quantum Systems [0.0] より強力なモデルで直接密度行列をパラメータ化することで、より良い変分アンザッツ関数が得られることを示す。
本稿では, 散逸的一次元逆場イジングモデルと2次元散逸的ハイゼンベルクモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:41:34 GMT)
DNA Sequence Classification with Compressors [0.0] 本研究は,DNA配列解析に適した圧縮機を用いたパラメータフリー分類法を新たに導入する。
この手法は、精度の観点から現在の最先端と整合するだけでなく、従来の機械学習手法よりもリソース効率の良い代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 09:17:19 GMT)
Conservation laws and the foundations of quantum mechanics [0.0] 統計学的に保存されているにもかかわらず、エネルギーは保存されない場合もある。
ここでは、その結果は正しいが、それらを回避し、個別のケース保存を確保する方法が存在することを示す。
この結果から, 粒子の初期状態における生成段階の役割に新たな光がもたらされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 15:54:06 GMT)
Collapse of wave functions in Schroedinger's wave mechanics [0.0] 非弾性散乱は、シュレーディンガー方程式を通した標準進化における波動関数の崩壊につながることを示す。
また、非弾性散乱による崩壊は、量子力学におけるボルン則を置き換えることはできないが、測定問題のより簡潔な定式化につながることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 20:01:13 GMT)
Coherent control of thermoelectric currents and noise in quantum
thermocouples [0.0] 量子干渉による熱電応答を制御・改善する方法を提案する。
2つの共振トンネル領域間の走査プローブによる構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 14:52:05 GMT)
Classical Statistical simulation of Quantum Field Theory [0.0] 量子場理論の摂動理論におけるn点関数を、古典理論における複素ガウス雑音の平均として計算する手法を提案する。
複素ガウスノイズは粒子の生成と消滅の源であり、結果として得られる構成のエネルギーは対応する場の量子論の零点エネルギーと同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 08:04:48 GMT)
ChatGPT vs Gemini vs LLaMA on Multilingual Sentiment Analysis [0.0] 我々は、曖昧で曖昧なシナリオを構築し、それらを10の言語で翻訳し、人気のあるLLMを用いてそれらの感情を予測した。
結果はポストホックヒトの反応に対して検証される。
この研究は、感情分析の自動評価のための標準化された方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:15:45 GMT)
ChatGPT and Human Synergy in Black-Box Testing: A Comparative Analysis [0.0] ChatGPTは、一般的にヒトの参加者が作り出したものと一致するか、わずかに上回るテストケースを生成することができる。
ChatGPTが人間と協力すると、それぞれが単独で達成できるものよりも、はるかに多くのテスト視点をカバーできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 03:42:17 GMT)
Characterizing quantum gases in time-controlled disorder realizations
using cross-correlations of density distributions [0.0] 時間制御光スペックル障害を発生させる方法を紹介し,特徴づける。
我々は、その強度分布を異なる強度パターンと相互に関連付けることで、スペックルパターンの抽出を特徴付ける。
これらの研究は、制御された動的非秩序ポテンシャルを用いて相互作用する量子気体の非平衡物理学を研究するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:52:01 GMT)
Characterization of partially accessible anisotropic spin chains in the
presence of anti-symmetric exchange [0.0] 我々は、反対称交換の存在下での異方性スピン鎖の量子的キャラクタリゼーションに対処する。
この鎖のハミルトンパラメータは、量子力学によって課される究極の極限に近づく精度で推定できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:26:35 GMT)
Causal flow preserving optimisation of quantum circuits in the
ZX-calculus [0.0] 本稿では,非クリフォードゲート数と2ビットゲート数の最小化を目的とした最適化アルゴリズムを提案する。
回路をZXダイアグラムに変換することで、回路に戻る前に単純化することができる。
QFT回路を最適化するための特に効果的な戦略も注目されており、非クリフォードゲートに対して正確に1つの2ビットゲートとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 23:02:20 GMT)
Can quantum theory be underpinned by a non-local hidden variable theory
? [0.0] サブシステム毎に2つの可観測性を持つ二部量子状態のベル非局所隠れ変数理論による記述を考察する。
対応する量子論の式は、最大絡み合った状態の場合のベルの不等式に反することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 02:10:03 GMT)
Bridging Generative Networks with the Common Model of Cognition [0.0] 本稿では,認知共通モデル(Common Model of Cognition)を大規模ネットワークモデルに適用するための理論的枠組みを提案する。
これは、Common Model内のモジュールを中央生産システムに周辺するシャドウ生産システムに再構成することで実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 05:48:50 GMT)
Architecting Data-Intensive Applications : From Data Architecture Design
to Its Quality Assurance [0.0] データアーキテクチャは、ビジネスニーズを満たすためのデータの記述、収集、保存、処理、分析において重要である。
各種の業界領域において,DATを5つ以上のケースで評価し,その例外的な適応性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 19:56:37 GMT)
Anomalous localization in spin-chain with tilted interactions [0.0] 不均一相互作用を有する無秩序スピン鎖の局在特性について検討した。
正確な対角化を用いて、ヒルベルト空間の局所化体積を定量化できるすべての固有状態の参加比を求める。
研究されたモデルは最先端の冷間原子デバイスで実装され、無秩序な閉じ込め現象の隠れた特徴を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:16:52 GMT)
Agent-based Simulation with Netlogo to Evaluate AmI Scenarios [0.0] エージェントに基づくAmIシナリオを評価するためにエージェントベースシミュレーションを開発した。
NetLogoモデルは、地図上の特定の順序にあるいくつかのゾーンを通過するエージェントユーザによる空港シミュレーションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:05:06 GMT)
Adapting tree-based multiple imputation methods for multi-level data? A
simulation study [0.0] 本研究は,マルチレベルデータに対する多重計算手法の有効性を評価する。
連鎖方程式(MICE)による従来の多重計算の性能と木に基づく手法との比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 13:12:50 GMT)
AI in Supply Chain Risk Assessment: A Systematic Literature Review and
Bibliometric Analysis [0.0] サプライチェーンリスクアセスメント(SCRA)は、人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を統合することで、大きな進化を目撃している。
以前のレビューでは確立した方法論を概説しているが、新たなAI/ML技術を見落としている。
本稿では,総合的な文献分析と体系的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 17:38:36 GMT)
A robust hybrid receiver for binary phase-shift keying discrimination in
the presence of phase noise [0.0] 本稿では,ハイブリット・ニア・最適受信機(HYNORE)の騒音影響軽減における役割について検討する。
我々はHYNOREがロバストな受信機であることを証明し、変位光子数分解(DPNR)受信機よりも優れ、特定のレシエーションにおける標準量子限界を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 10:08:15 GMT)
A note on incorrect inferences in non-binary qualitative probabilistic
networks [0.0] 非二項 QPN で得られた多くの推論が数学的に真ではないことを示す。
このような誤った推論の例を示し、解決の可能性について簡単に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:16:25 GMT)
A Modular Approach to Automatic Cyber Threat Attribution using Opinion
Pools [0.0] 本稿では,現在のモノリシック自動アプローチに代わるモジュールアーキテクチャを提案する。
モジュラーアーキテクチャは、アトリビュータの出力を結合するために意見プールを利用することができる。
提案手法は,脅威帰属問題のトラクタビリティを高め,ユーザビリティと解釈可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 11:12:16 GMT)
A Comparative Analysis of Noise Reduction Methods in Sentiment Analysis
on Noisy Bengali Texts [0.0] 我々は、既存の感情分析データセットに見られる10種類のノイズを特定するために、手動でアノテートしたデータセット(NC-SentNoB)を紹介した。
本稿では,感情分析を行う前にノイズを緩和するためのベースライン雑音低減手法を提案する。
実験結果から, 使用したノイズ低減法は不十分であり, 将来の研究で, より適切なノイズ低減法の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Jan 2024 18:06:19 GMT)