Continuous-Multiple Image Outpainting in One-Step via Positional Query
and A Diffusion-based Approach [104.3] 本稿では, 文献で未解決の2つの方向において, 画像出力の技術的フロンティアを推し進める。
トレーニング済みのバックボーンネットワークに依存しない手法を開発した。
提案手法(PQDiff)を公開ベンチマークで評価し,最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 13:00:38 GMT)
Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A
Discussion-based Approach [98.1] 本研究の目的は,対話を通じて予測を議論・洗練するシステムのための,データセットと計算フレームワークを構築することである。
提案システムでは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:50:06 GMT)
Evaluating Gender Bias in Large Language Models via Chain-of-Thought
Prompting [87.3] CoT(Chain-of-Thought)プロンプトを備えた大規模言語モデル(LLM)は、計算不能なタスクでも正確なインクリメンタルな予測を行うことができる。
本研究では,LLMのステップバイステップ予測が性差に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:50:10 GMT)
YODA: Teacher-Student Progressive Learning for Language Models [82.0] 本稿では,教師が指導するプログレッシブ・ラーニング・フレームワークであるYodaを紹介する。
モデルファインチューニングの有効性を向上させるために,教師の教育過程をエミュレートする。
実験の結果, YODAのデータによるLLaMA2のトレーニングにより, SFTは大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:32:15 GMT)
Can AI Assistants Know What They Don't Know? [79.6] AIアシスタントが知らない質問に答えることを拒否したことは、幻覚を減らし、アシスタントを真実にする重要な方法である。
モデル固有の"Idk"データセット(Idk)を構築し、その既知の未知の質問を含む。
Idkデータセットに合わせると、アシスタントは未知の質問のほとんどに答えることを拒否した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 09:07:13 GMT)
Mitigating Hallucinations of Large Language Models via Knowledge
Consistent Alignment [74.0] トレーニングデータにカプセル化されている外部知識と事前学習コーパスに継承される内在知識との矛盾を低減させることで,幻覚のアライメントを軽減できることを実証した。
具体的には,外部知識に基づいて検査を自動的に定式化する新しい知識整合整合性(KCA)アプローチを導入する。
本稿では,異なるバックボーンとスケールのLSMを用いて,6つのベンチマークで幻覚を緩和するKCA手法の優れた性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:18:51 GMT)
Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.9] Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:46:17 GMT)
Divide and Conquer: Language Models can Plan and Self-Correct for
Compositional Text-to-Image Generation [72.6] CompAgentは、大規模な言語モデル(LLM)エージェントをコアとして、コンポジションテキスト・画像生成のためのトレーニング不要のアプローチである。
提案手法は,オープンワールド合成T2I生成のための総合的なベンチマークであるT2I-CompBenchに対して10%以上の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:18:39 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） (Sun, 28 Jan 2024 07:57:21 GMT)
An Information-Theoretic Analysis of In-Context Learning [67.6] 本稿では,新しい情報理論ツールを導入し,エラーを3つのコンポーネント(既約誤差,メタラーニングエラー,タスク内エラー)に分解する。
我々の理論的結果は、トレーニングシーケンス数とシーケンス長さの双方でエラーがどう崩壊するかを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:36:44 GMT)
RecDCL: Dual Contrastive Learning for Recommendation [65.6] 自己監督型レコメンデーション(SSR)は、近年、協調フィルタリングのための潜在的な相互作用行動のマイニングにおいて大きな成功を収めている。
Contrastive Learning (CL)ベースのSSRは、生データと拡張データの埋め込みを対比することで、Webプラットフォームのデータの分散性を克服する。
既存のCLベースのSSR手法は、主にバッチワイドのコントラストに重点を置いており、フィーチャワイドの潜在的な正則性を活用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:51:09 GMT)
Reinforcement Learning-assisted Evolutionary Algorithm: A Survey and
Research Opportunities [63.3] 進化的アルゴリズムの構成要素として統合された強化学習は,近年,優れた性能を示している。
本稿では,RL-EA 統合手法,RL-EA が採用する RL-EA 支援戦略,および既存文献による適用について論じる。
RL-EAセクションの適用例では、RL-EAのいくつかのベンチマークおよび様々な公開データセットにおける優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:06:36 GMT)
VoGE: A Differentiable Volume Renderer using Gaussian Ellipsoids for
Analysis-by-Synthesis [62.5] 本稿では,ガウス再構成カーネルをボリュームプリミティブとして利用するVoGEを提案する。
本稿では,VoGEを用いて効率よくレンダリングを行うために,体積密度集約と粗大な描画戦略に関する近似クローズフォーム解を提案する。
VoGEは、オブジェクトポーズ推定、形状/テクスチャフィッティング、推論など、様々な視覚タスクに適用された場合、SoTAより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:25:55 GMT)
DGNN: Decoupled Graph Neural Networks with Structural Consistency
between Attribute and Graph Embedding Representations [62.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑な構造を持つグラフ上での表現学習の堅牢性を示す。
ノードのより包括的な埋め込み表現を得るために、Decoupled Graph Neural Networks (DGNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークが導入された。
複数のグラフベンチマークデータセットを用いて、ノード分類タスクにおけるDGNNの優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:43:13 GMT)
One at a Time: Progressive Multi-step Volumetric Probability Learning
for Reliable 3D Scene Perception [59.4] 本稿では,複雑な3次元ボリューム表現学習を生成段階の列に分解することを提案する。
強力な生成拡散モデルにより達成された最近の進歩を考えると、我々はVPDと呼ばれる多段階学習フレームワークを導入する。
SSCタスクでは、Semantic KITTIデータセット上でLiDARベースのメソッドを初めて越える作業として際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:03:24 GMT)
Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and
Practice for RLHF under KL-Constraint [59.2] 本稿では,RLHFによる強化学習を用いた生成モデルのアライメント過程の理論的枠組みについて検討する。
我々は、標準的な数学的定式化、RLHFの逆KL正規化文脈帯域を考える。
我々は、オフライン、オンライン、ハイブリッドの3つの異なる設定でその振る舞いを調査し、有限サンプル理論的保証を持つ効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:32:48 GMT)
Improving Expressive Power of Spectral Graph Neural Networks with
Eigenvalue Correction [57.7] スペクトルグラフニューラルネットワークはフィルタによって特徴づけられる。
本稿では,繰り返し入力される固有値の制約からフィルタを解放する固有値補正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:12:00 GMT)
Augment before You Try: Knowledge-Enhanced Table Question Answering via
Table Expansion [57.5] テーブル質問応答は、構造化されたデータを理解し、相互作用するモデルの能力を評価する一般的なタスクである。
既存の方法は表と外部の知識の両方をテキストに変換し、表の構造的な性質を無視する。
そこで本稿では,表に外部情報を統合するための簡易で効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 03:37:11 GMT)
FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather
Forecasting [56.7] この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。
低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。
2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 13:23:25 GMT)
Measuring the Robustness of NLP Models to Domain Shifts [52.8] ドメイン・ロバストネス(DR)に関する既存の研究は、異なる設定、タスクの多様性の欠如、ショット・ラーニングのような最近の能力に関する研究が不足している。
分類,QA,生成を含む7つのNLPタスクからなるベンチマークを開発した。
18の細調整モデルと数ショットモデルにまたがる14,000以上のドメインシフトを含む包括的な研究は、両方のモデルタイプがドメインシフトに伴うドロップに悩まされていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 13:06:38 GMT)
Aligning Robot and Human Representations [50.1] ロボット工学における現在の表現学習アプローチは、表現アライメントの目的がいかにうまく達成されているかの観点から研究されるべきである。
問題を数学的に定義し、その鍵となるデシダータを同定し、この形式主義の中に現在の方法を置く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:33:23 GMT)
SCTransNet: Spatial-channel Cross Transformer Network for Infrared Small
Target Detection [49.4] 赤外線小ターゲット検出(IRSTD)は近年,U字型ニューラルモデルから大きな恩恵を受けている。
既存のテクニックは、ターゲットが背景と高い類似性を持つ場合に苦労する。
本稿では,空間チャネルクロストランスネットワーク(SCTransNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:41:15 GMT)
PILOT: Legal Case Outcome Prediction with Case Law [47.7] 判例法を用いて判例結果の予測を行う際の2つのユニークな課題を同定する。
第一に、意思決定において裁判官の基本的な証拠となる関連する前例を特定することが重要である。
第二に、初期の事例は異なる法的文脈に従う可能性があるため、時間とともに法原則の進化を考慮する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:18:05 GMT)
Cyto R-CNN and CytoNuke Dataset: Towards reliable whole-cell
segmentation in bright-field histological images [44.8] 我々は,セル全体を鮮視野画像に正確に分割できるネットワークアーキテクチャCyto R-CNNを提案する。
また,頭頸部扁平上皮癌細胞に対する数千の手動アノテーションからなる新しいデータセットCytoNukeも提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:22:34 GMT)
Mental-LLM: Leveraging Large Language Models for Mental Health
Prediction via Online Text Data [43.0] 本稿では,様々なメンタルヘルス予測タスクにおける多言語モデル(LLM)の包括的評価について述べる。
ゼロショットプロンプト、少数ショットプロンプト、微調整を含む実験を行う。
我々の最も精巧なモデルであるMental-AlpacaとMental-FLAN-T5は、バランスの取れた精度でGPT-3.5を10.9%上回り、GPT-4(250倍、150倍)を4.8%上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:54:03 GMT)
One for all: A novel Dual-space Co-training baseline for Large-scale
Multi-View Clustering [42.9] 我々は、Dual-space Co-training Large-scale Multi-view Clustering (DSCMC)という新しいマルチビュークラスタリングモデルを提案する。
提案手法の主な目的は,2つの異なる空間における協調学習を活用することにより,クラスタリング性能を向上させることである。
我々のアルゴリズムは近似線形計算複雑性を持ち、大規模データセットへの適用が成功することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:30:13 GMT)
Media2Face: Co-speech Facial Animation Generation With Multi-Modality
Guidance [41.7] 本稿では,顔の形状と画像を高一般化された表現潜在空間にマッピングする,効率的な変分自動エンコーダを提案する。
次に、GNPFAを用いて、多数のビデオから高品質な表現と正確な頭部ポーズを抽出する。
GNPFAラテント空間における拡散モデルMedia2Faceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:17:59 GMT)
CI-GNN: A Granger Causality-Inspired Graph Neural Network for
Interpretable Brain Network-Based Psychiatric Diagnosis [40.3] 本稿では,脳ネットワークに基づく精神医学的診断を説明するためのグラフニューラルネットワーク(CI-GNN)を提案する。
CI-GNNは、それぞれ元のグラフの因果的側面と非因果的側面を符号化する、アンタングル化サブグラフレベル表現のアルファとベータを学習する。
3つのベースラインGNNと4つの最先端GNNの合成データと3つの大規模脳疾患データセットに対するCI-GNNの性能を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:56:23 GMT)
Selenite: Scaffolding Online Sensemaking with Comprehensive Overviews
Elicited from Large Language Models [40.1] 本稿では,ユーザの感覚形成過程を飛躍させるための選択肢と基準を包括的に概観する,セレンタイトという新しいシステムを紹介する。
3つの研究を通して,Seleniteは正確かつ高品質な概要を確実に生成し,ユーザの情報処理を著しく促進し,全体的な理解とセンスメイキング体験を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:56:10 GMT)
On the Statistical Properties of Generative Adversarial Models for Low
Intrinsic Data Dimension [39.0] 我々は、データと潜伏空間の内在次元の観点から、推定密度に関する統計的保証を導出する。
我々は,非滑らかな分布においても,GANが最小値の最適値を効果的に達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:18:10 GMT)
Privacy-Preserving In-Context Learning with Differentially Private
Few-Shot Generation [37.6] プライベートデータセット上の大きな言語モデル(LLM)を備えたインコンテキスト学習(ICL)は、プライバシリスクを引き起こす。
本稿では,形式的な差分プライバシー保証付きプライベートデータセットから合成数発のデモを生成するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:24:10 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） (Sun, 28 Jan 2024 18:58:29 GMT)
Detection of a facemask in real-time using deep learning methods:
Prevention of Covid 19 [37.3] 新たなコロナウイルス(Covid-19)は、私たちの日々の生活や世界貿易運動にすでに影響を与えています。
2021年4月末までに、世界保健機関(WHO)によると、新しいコロナウイルス(Covid-19)の感染者は144,358,956人、死者は3,066,113人となった。
本研究では,Webカメラで静止あるいは動作中に記録されたフレーム内の1人,複数人を対象として,ディープラーニングを用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:45:52 GMT)
Multi-Person 3D Pose Estimation from Multi-View Uncalibrated Depth
Cameras [36.6] 我々は、限られた数の非校正深度カメラから、多視点多人数3D人物ポーズ推定の課題に取り組む。
本稿では,3次元ポーズ推定のためのRGBDビデオストリームを提供する,疎遠で校正されていない深度カメラを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:06:17 GMT)
MultiGPrompt for Multi-Task Pre-Training and Prompting on Graphs [36.3] MultiGPromptは、グラフ表現学習のための新しいマルチタスク事前学習およびプロンプトフレームワークである。
本稿では,タスク固有の知識とグローバルな事前学習知識を活用するために,構成されたプロンプトとオープンプロンプトからなるデュアルプロンプト機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:54:00 GMT)
Matrix Supermartingales and Randomized Matrix Concentration Inequalities [35.6] 種々の尾条件下でのマルティンゲール依存あるいは交換可能なランダム対称行列に対する新しい濃度不等式を示す。
これらの不等式はしばしば、文学における既存の決定論的結果よりも厳密な方法でランダム化される。
行列超行列と最大不等式の理論を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:22:43 GMT)
GOPlan: Goal-conditioned Offline Reinforcement Learning by Planning with
Learned Models [33.5] ゴール条件付きオフライン計画(GOPlan)は、2つの重要なフェーズを含む新しいモデルベースのフレームワークである。
GOPlanは、マルチゴールデータセット内のマルチモーダルアクション分布をキャプチャ可能な事前ポリシーを事前トレーニングする。
本手法は,軌道内目標と軌道間目標の両方の学習モデルを用いて,高品質な仮想データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:04:34 GMT)
An objective comparison of methods for augmented reality in laparoscopic
liver resection by preoperative-to-intraoperative image fusion [33.1] 腹腔鏡下肝切除のための拡張現実(Augmented reality)は、腹腔鏡下画像上に投射することで、外科医が肝臓内に埋め込まれた腫瘍や血管をローカライズできる可視化モードである。
ほとんどのアルゴリズムは、登録をガイドするために解剖学的ランドマークを使用している。
これらのランドマークには、肝臓の下尾根、ファルシホルムの靭帯、および閉塞輪郭が含まれる。
術中腹腔鏡下固定術(P2ILF)を施行し,これらのランドマークを自動的に検出し,登録する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:30:14 GMT)
Towards Zero Shot Learning in Restless Multi-armed Bandits [32.9] Restless Multi-arm bandits (RMAB) は、医療、オンライン広告、密猟などの分野で広く利用されているリソース割り当て問題である。
本研究では,これまで見つからなかった広範囲なRMABに対して,一般的なゼロショット能力を有するニューラルネットワークベース事前学習モデル(PreFeRMAB)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:22:52 GMT)
Efficient Tuning and Inference for Large Language Models on Textual
Graphs [32.3] ENGINE は LLM エンコーダを用いたテキストグラフのパラメータおよびメモリ効率の高い微調整法である。
テキストグラフの実験は、最良のモデル性能を達成することによって、我々の手法の有効性を実証する。
キャッシュと動的アーリーエグジットの2つのバリエーションを導入し、トレーニングと推論速度をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 05:12:09 GMT)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial
Regularization [31.3] スプリットラーニング(SL)は、従来のフェデレートラーニングに代わる実用的で効率的な代替手段として登場した。
SDAR は SL に対する攻撃フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:02:27 GMT)
Generalizing Speaker Verification for Spoof Awareness in the Embedding
Space [30.1] ASVシステムは様々な種類の敵を用いて偽造することができる。
本稿では,ディープニューラルネットワークに基づく新しいバックエンド分類手法を提案する。
ASVspoof 2019論理アクセスデータセットで実験が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:53:19 GMT)
Geographic Adaptation of Pretrained Language Models [29.8] マルチタスク学習環境において,言語モデリングと位置情報予測を併用する中間学習ステップであるジオアダプテーションを導入する。
ジオアダプテーションの有効性は、事前訓練された言語モデルの表現空間を地理的に再現する能力に起因していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:57:45 GMT)
Bayesian Low-rank Adaptation for Large Language Models [28.9] 低ランク適応(LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)のコスト効率の高い微調整のための新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,LoRAパラメータにベイズ的アプローチを適用するLaplace-LoRAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:23:21 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） (Sun, 28 Jan 2024 17:40:06 GMT)
Phoneme-Based Proactive Anti-Eavesdropping with Controlled Recording Privilege [26.4] 本稿では,情報マスキングのアイデアを取り入れた新しい音素ベースノイズを提案する。
本システムでは,すべての音声認識システムにおいて,録音の認識精度を50%以下に抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:56:56 GMT)
BrepGen: A B-rep Generative Diffusion Model with Structured Latent
Geometry [26.3] BrepGenは、階層木における新しい構造付き潜在幾何学としてB-repモデルを表す。
B-rep幾何学情報は、各プリミティブの大域的境界ボックスとしてノードに入る。
BrepGenの他のアプリケーションにはCADとデザインがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:07:59 GMT)
DiSCoMaT: Distantly Supervised Composition Extraction from Tables in
Materials Science Articles [25.9] 材料科学論文の表から素材の組成を抽出する新しいNLPタスクを定義する。
遠隔操作型テーブル4,408、手動で注釈付けされた開発およびテストテーブル1,475からなるトレーニングデータセットをリリースする。
DisCOMATは最近のテーブル処理アーキテクチャよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:14:26 GMT)
Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials
Information Extraction [25.2] 材料科学文献からの自動情報抽出における課題を論じ,定量化し,文書化する。
この情報は、表、テキスト、画像などの複数のフォーマットに分散し、レポートスタイルの統一性はほとんど、あるいは全くない。
この研究が研究者に、一貫性のある方法で課題に対処するように促すことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:05:54 GMT)
HappyRouting: Learning Emotion-Aware Route Trajectories for Scalable
In-The-Wild Navigation [24.9] HappyRoutingはナビゲーションベースの新しい共感型カーインタフェースで、ドライバーが現実の交通を案内し、ポジティブな感情を喚起する。
私たちのコントリビューションは、静的および動的コンテキストデータに基づいて、ルートに沿って感情を予測する機械学習ベースの感情マップ層です。
本稿では、感情に基づくルーティングをナビゲーションアプリに統合し、モビリティ利用のための感情的幸福を促進する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:44:17 GMT)
GarchingSim: An Autonomous Driving Simulator with Photorealistic Scenes
and Minimalist Workflow [24.8] 光実写シーンを用いた自律走行シミュレータを提案する。
シミュレータはROS2またはSocket.IOを介して外部アルゴリズムと通信することができる。
シミュレータ内に高精度な車両力学モデルを実装し,車体効果の現実性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:26:15 GMT)
Higher-Order Cellular Automata Generated Symmetry-Protected Topological
Phases and Detection Through Multi-Point Strange Correlators [23.7] 我々は、量子多体物理学にHOCAを導入し、物質の対称性保護トポロジカル(SPT)相を連続的に構築する。
HOCAは、正規(例えば、2Dクラスタモデルのラインライクなサブシステム)またはフラクタルサブシステムでサポートされている対称性を持つよく理解されたSPTだけでなく、より多くのサブシステムでサポートされている対称性を持つ探索されていないSPTの大規模なクラスも生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:53:01 GMT)
Test-Time Personalization with Meta Prompt for Gaze Estimation [23.0] 自然言語処理(NLP)の最近の進歩からインスピレーションを得て、テスト時間に無数のパラメータ"prompts"を更新する。
我々は、その更新が目標に合致することを確実にするために、プロンプトをメタ学習することを提案する。
実験の結果,メタ学習プロンプトは単純な対称性の損失でも効果的に適応できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 03:24:58 GMT)
The Rise of AI Language Pathologists: Exploring Two-level Prompt
Learning for Few-shot Weakly-supervised Whole Slide Image Classification [23.0] 本稿では,FSWCと表記される病的全スライド画像(WSI)分類における弱教師あり学習の概念を紹介する。
大規模言語モデル GPT-4 の即時学習と活用に基づく解法を提案する。
提案手法では,GPT-4を質問応答モードで活用し,インスタンスレベルとバッグレベルの両方で言語事前知識を取得し,インスタンスレベルとバッグレベルの言語プロンプトに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:33:33 GMT)
Towards Arbitrary-Scale Histopathology Image Super-resolution: An
Efficient Dual-branch Framework via Implicit Self-texture Enhancement [20.0] Inlicit Self-Texture Enhancement-based dual-branch framework (ISTE) を提案する。
ISTEには、まずピクセルの特徴とテクスチャの特徴を学習するテクスチャ学習ブランチと、画素学習ブランチが含まれている。
我々はISTEが既存の固定スケールおよび任意のスケールのアルゴリズムを複数の倍率で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:00:45 GMT)
Periocular Embedding Learning with Consistent Knowledge Distillation
from Face [19.9] 眼球周囲の周辺部である眼球周囲の生体計測は、顔に対する協調的な代替物である。
本稿では,顔と眼のネットワーク間の整合性を予測層と特徴層に分散させる知識蒸留(CKD)を提案する。
CKDは、標準的な眼周囲認識ベンチマークデータセットで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 09:03:25 GMT)
Partial Identification of Causal Effects Using Proxy Variables [19.2] 近位因果推論は,非測定的共起の存在下での因果効果を評価するためのフレームワークとして最近提案されている。
本稿では,橋梁関数の完全性を必要としない部分的識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:42:34 GMT)
Enhancing Human Experience in Human-Agent Collaboration: A
Human-Centered Modeling Approach Based on Positive Human Gain [19.0] 協調型AIエージェントのための「人間中心型」モデリング手法を提案する。
エージェントは、エージェントの本来の能力を維持しながら、人間がこれらの目標を達成する度合いを高めることを学ぶべきである。
マルチプレイヤーオンラインバトルアリーナ(MOBA)ゲーム「Honor of Kings」におけるRLHGエージェントの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 05:05:57 GMT)
Uncertainty-aware transfer across tasks using hybrid model-based
successor feature reinforcement learning [18.8] 各アクションの値の不確実性は、カルマンフィルタ(KF)ベースの多重モデル適応推定によって近似される。
我々のアルゴリズムは、異なる遷移力学の知識を一般化し、スクラッチから始めるよりもはるかに少ないサンプルで下流タスクを学習し、既存のアプローチより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:45:31 GMT)
Long-Term Typhoon Trajectory Prediction: A Physics-Conditioned Approach
Without Reanalysis Data [18.3] 本稿では,リアルタイム統一モデル(UM)データを活用する手法を提案する。
本モデルでは,6時間間隔で72時間前処理を行い,最新データ駆動モデルと数値天気予報モデルとを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:28:33 GMT)
Revisiting LARS for Large Batch Training Generalization of Neural
Networks [18.2] 本稿では,レイヤワイド・アダプティブ・スケーリング・比率(LARS)を用いた大規模バッチ・トレーニング手法について検討する。
我々は,初期段階における堅牢なトレーニングのために,ウォームアップをシグモイドのような関数に置き換える新しいアルゴリズムであるTime Varying LARS(TVLARS)を提案する。
TVLARSはLARSとLAMBを一貫して上回り、分類シナリオは最大2%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:01:35 GMT)
HGPROMPT: Bridging Homogeneous and Heterogeneous Graphs for Few-shot
Prompt Learning [18.1] 本稿では,HGPROMPTを提案する。HGPROMPTは,事前学習タスクと下流タスクだけでなく,均一かつ均一なグラフを統一するための,新しい事前学習および促進フレームワークである。
我々は3つの公開データセットの広範な実験を通してHGPROMPTを徹底的に評価・解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:45:20 GMT)
MunTTS: A Text-to-Speech System for Mundari [18.1] MnTTSは,オーストリア・アジア系の低リソースのインド語であるムンダリ(Mundari)のための,エンドツーエンドのテキスト音声合成システムである。
本研究は、音声合成システムを構築するために、データを収集し、処理することで、未表現言語における言語技術のギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:27:17 GMT)
TA&AT: Enhancing Task-Oriented Dialog with Turn-Level Auxiliary Tasks
and Action-Tree Based Scheduled Sampling [16.8] タスク指向対話システムは,対話型事前学習技術によって大きく進歩している。
エンコーダのターンレベルマルチタスク目的を提案する。
デコーダに対しては,アクションツリーに基づくスケジュールサンプリング手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:02:23 GMT)
Improving Transformation-based Defenses against Adversarial Examples
with First-order Perturbations [16.3] 研究によると、ニューラルネットワークは敵の攻撃を受けやすい。
これにより、ニューラルネットワークベースのインテリジェントシステムに対する潜在的な脅威が露呈する。
本稿では, 対向性強靭性を改善するために, 対向性摂動に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:42:12 GMT)
Generalizable Sleep Staging via Multi-Level Domain Alignment [15.7] 本稿では、自動睡眠ステージングにドメイン一般化を導入し、一般化可能な睡眠ステージングの課題を提案する。
既存の領域一般化手法に着想を得て,機能アライメントの考え方を採用し,SleepDGと呼ばれるフレームワークを提案する。
SleepDGは5つの公開データセットで検証され、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） (Sun, 28 Jan 2024 04:28:40 GMT)
PRE: A Peer Review Based Large Language Model Evaluator [15.6] 既存のパラダイムは、LLMの性能を評価するために、人間アノテーションまたはモデルベースの評価器のいずれかに依存している。
ピアレビュープロセスを通じてLLMを自動的に評価できる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:33:14 GMT)
Data-Driven Strategies for Coping with Incomplete DVL Measurements [15.6] 現実のシナリオでは、不完全なドップラー速度測定が行われ、位置決めエラーやミッション中止が発生する。
本稿では,LiBeamsNetとMissBeamNetの2つの最先端ディープラーニング手法の比較分析を行った。
両ディープラーニングアーキテクチャは,速度予測精度が16%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:17:36 GMT)
SegmentAnyTree: A sensor and platform agnostic deep learning model for
tree segmentation using laser scanning data [15.4] 本研究は,様々なレーザー走査型に適用可能な深層学習モデルを用いて,ライダーデータにおけるツリークラウン(ITC)セグメンテーションを推し進める。
3次元森林景観解析におけるデータ特性の相違による伝達可能性の課題に対処する。
PointGroupアーキテクチャに基づくこのモデルは、セマンティックとインスタンスセグメンテーションのための別々のヘッドを持つ3D CNNである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 19:47:17 GMT)
One-to-Multiple Clean-Label Image Camouflage (OmClic) based Backdoor Attack on Deep Learning [15.1] 1つのアタック/ポゾン画像は、DLモデルの単一の入力サイズにのみ適合する。
本研究は,カモフラージュによる攻撃画像の構築を提案するが,同時に複数のDLモデルの入力サイズに適合できる。
OmClicを通じて、ユーザがどの共通の入力サイズを選択するかに関わらず、常にバックドアを埋め込むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 05:32:27 GMT)
Masked Language Model Based Textual Adversarial Example Detection [14.7] アドリアックは、安全クリティカルなアプリケーションにおける機械学習モデルの信頼性の高いデプロイに対する深刻な脅威である。
本稿では,MLMD(Masked Model-based Detection)という新たなテキスト対逆例検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 13:58:07 GMT)
Time-Transformer: Integrating Local and Global Features for Better Time
Series Generation [14.5] 我々は,新しい時系列生成モデル「Time-Transformer AAE」を提案する。
我々のモデルは6つのデータセットのうち5つで既存の最先端モデルより優れている。
私たちは、小さなデータセットで学習をサポートするデータ拡張という、実世界の問題に対処するモデルの能力を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:45:45 GMT)
A quatum inspired neural network for geometric modeling [14.2] 本稿では,MPSベースのメッセージパッシング戦略を提案する。
本手法は,多体関係を効果的にモデル化し,平均場近似を抑える。
これは幾何学的GNNに固有の標準メッセージパッシングおよびレイヤ集約モジュールをシームレスに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:13:37 GMT)
Integrating Differential Privacy and Contextual Integrity [13.5] 微分プライバシー(DP)と文脈整合性(CI)を統合するための最初のフレームワークを提案する。
DPは、統計ノイズをデータベース内で表現された個人に関する不明瞭な情報に注入するアルゴリズムである。
CIはプライバシを,社会的コンテキストに適した情報フローとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:28:07 GMT)
Harnessing Network Effect for Fake News Mitigation: Selecting Debunkers
via Self-Imitation Learning [13.1] 本研究の目的は、偽ニュースがソーシャルネットワークに与える影響を最小限に抑え、真ニュースを広めるためにデバンカーを配置することである。
既存の自己帰納学習手法は、叙述的な報奨から学ぶことの有望性を示しているが、偽ニュース緩和の現実的な応用には不適である。
本研究は, 否定的サンプリングと自己帰納学習の強化について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:05:01 GMT)
Neural Network-Based Score Estimation in Diffusion Models: Optimization
and Generalization [12.8] 拡散モデルは、忠実さ、柔軟性、堅牢性を改善した高品質なサンプルを生成する際に、GANと競合する強力なツールとして登場した。
これらのモデルの主要な構成要素は、スコアマッチングを通じてスコア関数を学ぶことである。
様々なタスクにおいて経験的な成功にもかかわらず、勾配に基づくアルゴリズムが証明可能な精度でスコア関数を学習できるかどうかは不明である。
本稿では,勾配降下法により学習したニューラルネットワークを用いてスコア推定を数学的に解析する枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:13:56 GMT)
Improving Data Augmentation for Robust Visual Question Answering with
Effective Curriculum Learning [12.6] DAに基づくVQA手法を強化するための効果的なカリキュラム学習戦略ECLを設計する。
ECLはまず比較的簡単なサンプルでVQAモデルを訓練し、その後徐々に難しいサンプルに変化し、より価値の低いサンプルは動的に除去される。
拡張データセット全体のトレーニングと比較して、私たちのECL戦略は、より少ないトレーニングサンプルでVQAモデルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:48:16 GMT)
Weakly Supervised Gaussian Contrastive Grounding with Large Multimodal
Models for Video Question Answering [12.3] Video Question Answering (VideoQA)は、ビデオで見られる情報に基づいて自然言語の質問に答えることを目的としている。
視覚的な入力として疑問クリティカルな瞬間に答えを推論するために,LMMを強制する,弱い教師付きフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:17:03 GMT)
Unitary and efficient spin squeezing in cavity optomechanics [12.2] 光学キャビティに結合したダイヤモンドナノ構造において, 多数の窒素空孔中心のスピン圧縮状態を生成する手法を提案する。
特定の条件下では、スピンスピン非線形相互作用を増強する可能性があることが判明した。
スピン脱落と緩和のノイズ効果を考慮すると,提案手法は不完全性に対して頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 03:19:26 GMT)
LLsM: Generative Linguistic Steganography with Large Language Model [11.5] 言語ステガノグラフィー(LS)タスクは、秘密情報に基づいてステガノグラフィーテキスト(ステゴ)を生成することを目的としている。
本稿では,Large Language Model(LLM)に基づくジェネレーティブLSであるLLsMという新しいスキームを提案する。
実験により、LLsMはテキストの品質、統計分析、談話マッチング、アンチステガナリシスに関する一般的なベースラインよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 13:21:44 GMT)
Self-Repellent Random Walks on General Graphs -- Achieving Minimal
Sampling Variance via Nonlinear Markov Chains [11.4] ランダムウォーカーは、サンプリングと近傍探索により、ネットワークトポロジ上のターゲット量を近似するように設計されている。
目的とする確率分布に対応するマルコフ連鎖が与えられた場合、過去に頻繁に訪れたノードに遷移する可能性が低く、滅多に訪れないノードに遷移する可能性が低い自己反発ランダムウォーク(SRRW)を設計する。
正の実アルファでパラメータ化されたSRRWのクラスに対して、プロセスの経験的分布がターゲットにほぼ確実に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:04:51 GMT)
Lips Are Lying: Spotting the Temporal Inconsistency between Audio and
Visual in Lip-Syncing DeepFakes [11.1] リップフォージェリービデオは、既存のDeepFake検出方法に深刻な課題をもたらす。
本稿では,唇運動と音声信号の整合性を利用したリップフォージェリー識別のための新しい手法を提案する。
我々のアプローチでは、リップシンク動画の発見において平均95.3%以上の精度が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:22:11 GMT)
High-Dimensional False Discovery Rate Control for Dependent Variables [10.9] 本稿では,変数間の依存関係構造を利用した依存性認識型T-Rexセレクタを提案する。
可変ペナル化機構がFDR制御を保証することを実証する。
グラフィカルモデルとT-Rexフレームワークのパラメータを同時に決定する完全統合最適キャリブレーションアルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:56:16 GMT)
Identifying and Improving Disability Bias in GAI-Based Resume Screening [10.6] 我々はChatGPTに、障害に関連するリーダーシップ賞、奨学金、パネルプレゼンテーション、会員シップで強化された同じ履歴書に対する履歴書のランク付けを依頼する。
GPT-4はこれらの拡張CVに対して偏見を示す。
この偏見は、DEIの原則と障害正義に基づいてカスタムGPTをトレーニングすることで、定量的に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:04:59 GMT)
PPM: Automated Generation of Diverse Programming Problems for
Benchmarking Code Generation Models [10.5] 本稿では,PPM(Programling problem merging)の概念を提案し,この概念の2つの実装を提供し,このツールを広く利用されている2つのデータセット上で活用する。
その結果、より困難で多様な、そして自然なプログラミング問題を生み出す上で、我々のツールの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:27:38 GMT)
A Thorough Study of State Leakage Mitigation in Quantum Computing with
One-Time Pad [10.4] 量子コンピューティングにおける状態漏洩問題について検討する。
リセット機構の前に古典的および量子的ワンタイムパッドを用いて解を提案する。
本研究は、リセット機構の設計とセキュアな量子コンピューティングシステムについて、新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:35:33 GMT)
Rates of Convergence in the Central Limit Theorem for Markov Chains,
with an Application to TD Learning [10.0] ベクトル値マーチンゲール差分に対して,スタイン法を用いて漸近的でない中心極限定理を証明した。
次に、これらの結果を用いて、平均化を伴う時間差分学習(TD)のための非漸近的中心極限定理を確立することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:57:39 GMT)
CPDM: Content-Preserving Diffusion Model for Underwater Image
Enhancement [10.0] 水環境における画像劣化は複雑であり、時間とともに変化するため、水中画像強調(UIE)は困難である。
既存の主流の手法は物理モデルかデータ駆動のどちらかに依存しており、画像条件の変化やトレーニングの不安定性によるパフォーマンスのボトルネックに悩まされている。
本稿では、UIEタスクに拡散モデルを適用するための最初の試みを行い、上記の課題に対処するためのコンテンツ保存拡散モデル(CPDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:51:34 GMT)
Measuring Policy Distance for Multi-Agent Reinforcement Learning [9.8] マルチエージェント強化学習(MARL)における政策差を測定するための多エージェント政策距離(MAPD)を提案する。
エージェントの判断の条件表現を学習することで、PDはエージェント間のポリシー距離を計算することができる。
また、MAPDをカスタマイズ可能なバージョンに拡張し、特定の側面におけるエージェントポリシーの違いを定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:37:54 GMT)
Check News in One Click: NLP-Empowered Pro-Kremlin Propaganda Detection [9.7] 「Check News in 1 Click」は7言語で利用可能な最初のNLP搭載プロパガンダ検出アプリケーションである。
平易なユーザにニュースに対するフィードバックを提供し、操作型言語機能とキーワードを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:51:47 GMT)
230,439 Test Failures Later: An Empirical Evaluation of Flaky Failure
Classifiers [9.5] 不安定なテストは、コードの変更がなくても、決定論的にパスまたはフェールできるテストである。
欠陥が原因でテストが失敗したのか、それともバグを検知したのか、どうやって簡単に判断できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:36:30 GMT)
Detection of Correlated Random Vectors [8.6] 2つのランダムベクトル $mathsfXinmathbbRn$ と $mathsfYinmathbbRn$ は相関するか否かは問わない。
最適テストが情報理論的に不可能で可能なしきい値を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:02:16 GMT)
Quantum communication on the bosonic loss-dephasing channel [8.5] 決定的な問題は、損失の値を決定することと、その結果の損失の減退チャネルが分解不能となることにある。
損失の任意の値に対して、デフォーカスが臨界値以上であれば、ボソニック損失低下チャネルは分解不能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:50:33 GMT)
Automatic Functional Differentiation in JAX [8.5] JAXを高階関数(機能や演算子)を自動的に区別する機能で拡張します。
関数を配列の一般化として表現することにより、JAXの既存のプリミティブシステムを使って高階関数を実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 07:16:55 GMT)
Real-time object detection and robotic manipulation for agriculture
using a YOLO-based learning approach [8.5] 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の2つの異なるアーキテクチャを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
シミュレーション環境でのクロップ画像は、ランダムな回転、収穫、明るさ、コントラスト調整を受け、データセット生成のための拡張画像を生成する。
提案手法は,ロボット操作の把握位置を明らかにするために,視覚幾何学グループモデルを用いて取得した画像データを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:30:50 GMT)
Object-Driven One-Shot Fine-tuning of Text-to-Image Diffusion with
Prototypical Embedding [7.9] 提案手法は,オブジェクト駆動方式で一般化性と忠実性の課題に対処することを目的としている。
原型埋め込みは、拡散モデルを微調整する前に、オブジェクトの外観とそのクラスに基づいている。
我々の手法は、いくつかの既存の作業より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:11:42 GMT)
Quantum Simulation of Conical Intersections [7.9] 量子デバイス上で円錐交叉(CI)を正確に記述する方法を示す。
ハイブリッド量子古典法はCIのシームを見つけるために用いられる。
ノイズの多い中間スケール量子デバイスの結果は、非断熱化学における問題に対処する量子コンピュータの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:14:43 GMT)
Parallel Diffusion Model-based Sparse-view Cone-beam Breast CT [7.7] 我々は,切欠き拡散確率モデル(DDPM)を,サブボリュームベーススパースビュー胸部CT画像再構成のための並列フレームワークに変換する。
実験により, 本手法は, 標準放射線線量の半分から3分の1の競争再建性能を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:24:21 GMT)
Prevalidated ridge regression is a highly-efficient drop-in replacement
for logistic regression for high-dimensional data [7.5] 分類誤差やログロスの点から,ロジスティック回帰と一致する有意なリッジ回帰モデルを提案する。
モデルの係数をスケールし、予測値のセットのログロスを最小限に抑える。
これは、隆起回帰モデルに適合する過程で既に計算された量を利用して、名目追加の計算コストでスケーリングパラメータを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 09:38:14 GMT)
OMPGPT: A Generative Pre-trained Transformer Model for OpenMP [7.3] 本稿では,OpenMP生成のための言語モデル固有の強みを巧みに活用する新しいモデルであるOMPGPTを紹介する。
我々は、OMPGPTの有効性を高めるために設計された革新的な戦略であるチェーン・オブ・OMPを作成するために、NLPドメインからの迅速なエンジニアリング技術を採用し、適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:06:59 GMT)
Fine-Tuned Large Language Models for Symptom Recognition from Spanish
Clinical Text [6.9] 本研究はスペイン医学文献における症状,徴候,所見の検出に関する共通課題である。
オーガナイザがリリースしたデータと、微調整された大きな言語モデルのセットを組み合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:11:25 GMT)
Unsupervised motion segmentation in one go: Smooth long-term model over
a video [6.9] 完全教師なし方式で動作させる新しい長期的モデルを提案する。
連続する光学フロー(OF)フィールドの体積を入力として、ビデオ上に一連のコヒーレントな動きのセグメントを出力する。
定量的な結果を得た4つのVOSベンチマーク実験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 01:15:50 GMT)
FreeStyle: Free Lunch for Text-guided Style Transfer using Diffusion
Models [6.7] 我々は,事前学習した大拡散モデルに基づいて構築された,革新的なスタイル転送手法であるFreeStyleを紹介する。
本手法では,所望のスタイルのテキスト記述のみでスタイル転送が可能であり,スタイル画像の必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:00:31 GMT)
Quantifying Stereotypes in Language [6.7] データセットをアノテートすることで,言語におけるステレオタイプを定量化する。
我々は、プレトレーニング言語モデル(PLM)を用いて、このデータセットを学習し、文のステレオタイプを予測する。
我々は、ヘイトスピーチ、性差別、感情、不利で有利なグループなど、一般的な社会問題に関するステレオタイプについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 01:07:21 GMT)
Stable Optimization for Large Vision Model Based Deep Image Prior in
Cone-Beam CT Reconstruction [6.6] LVM(Large Vision Model)は、最近医療画像のタスクにおいて大きな可能性を実証した。
Deep Image Prior(DIP)は、トレーニングされていないニューラルネットワークを効果的にガイドし、トレーニングデータなしで高品質のCBCT画像を生成する。
スパースビューCBCTのためのフォワードモデルフリーDIPモデルの安定最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 13:08:26 GMT)
Towards Few-shot Out-of-Distribution Detection [6.3] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンワールドのインテリジェントシステムの信頼性を確保するために重要である。
本研究は, トレーニングサンプルの不足により, 有意な性能低下が認められた。
我々はこのギャップに対処するために慎重に構築された新しい数発のOOD検出ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:32:48 GMT)
Anomaly Detection of Particle Orbit in Accelerator using LSTM Deep
Learning Technology [6.0] 安定で信頼性があり、制御可能な軌道ロック系は、電子(またはイオン)加速器にとって不可欠である。
本稿では,軌道ロック異常を識別する機械学習に基づく故障検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:09:26 GMT)
On the Robustness of Cross-Concentrated Sampling for Matrix Completion [5.8] クロス集中型マトリクス合成のための新しいサンプリングモデルが注目されている。
スパースアウトレーヤに対するモデルの堅牢性は、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:18:44 GMT)
Strong identifiability and parameter learning in regression with
heterogeneous response [5.5] 本研究では, 有限混合回帰モデルにおける強い識別可能性, 条件密度およびパラメータ推定の収束率, およびベイズ後部収縮挙動について検討する。
本稿では,本論文で報告されているいくつかの一般的な回帰混合モデルに見られるパラメータ学習行動について,シミュレーション研究とデータ図解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:52:21 GMT)
Enhancing Blood Flow Assessment in Diffuse Correlation Spectroscopy: A
Transfer Learning Approach with Noise Robustness Analysis [5.2] 本研究では,SNR(Signal-to-Noise Ratios)が学習特徴の一般化能力に与える影響を評価することを目的とした。
付加雑音のレベルが異なる合成データセットを用いて、異なるSNRをシミュレートする。
提案モデルでは, 異なるSNRに対して優れた性能を示し, 適合精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:37:14 GMT)
SNAP: Semantic Stories for Next Activity Prediction [4.9] 進行中のプロセスにおける次のアクティビティを予測することは、ビジネスプロセス管理ドメインにおける最も一般的な分類タスクの1つです。
ビジネスプロセス予測のための現在の最先端AIモデルは、プロセスイベントログ内で利用可能なセマンティック情報を十分に活用していない。
本稿では,プロセス履歴イベントログから意味的文脈的ストーリを構築することで,言語基盤モデルを活用する新しいSNAP手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:20:15 GMT)
Design of UAV flight state recognition and trajectory prediction system
based on trajectory feature construction [4.9] 本稿では,UAV飛行状態認識に基づくUAV軌道予測の精度向上手法を提案し,その精度を2つの予測モデルを用いて検証する。
1) PCA-DAGSVMに基づくUAV飛行状態認識モデルは良好な認識効果を示し,2)従来のUAV軌道予測モデルと比較すると,飛行状態認識に基づく予測モデルは予測誤差を効果的に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:14:35 GMT)
To Spike or Not To Spike: A Digital Hardware Perspective on Deep
Learning Acceleration [4.7] ディープラーニングモデルがスケールするにつれて、コンピュータビジョンから自然言語処理まで、ドメイン間の競争が激化する。
生物学的脳のパワー効率は、大規模深層学習(DL)モデルよりも優れている。
ニューロモルフィックコンピューティングは、DLモデルの効率を改善するために、脳の操作を模倣しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:23:43 GMT)
Generalized Fluctuation Theorem for Quantum Heat [4.7] 非平衡変動関係は量子熱力学の基盤である。
Jarzynski-W'ojcik の揺らぎ定理は弱結合極限で回復される。
平均量子熱は、異なるシステムバス境界状態が形成されるとき、リッチな非平衡特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:49:11 GMT)
Provably Stable Feature Rankings with SHAP and LIME [4.6] SHAPやLIMEなどの入力変数のスコアリング方法は、ランダムサンプリングによる不安定性が高い。
最も重要な特徴を高い確率で正しくランク付けする属性法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:14:51 GMT)
Optimization Over Trained Neural Networks: Taking a Relaxing Walk [4.5] ニューラルネットワークモデルの大域的および局所的線形緩和を探索し,よりスケーラブルな解法を提案する。
我々の解法は最先端のMILP解法と競合し、それ以前には入力、深さ、ニューロン数の増加によるより良い解法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:46:16 GMT)
Fast Cerebral Blood Flow Analysis via Extreme Learning Machine [4.4] 拡散相関分光法(DCS)を用いた高速かつ高精度な脳血流解析手法を提案する。
半無限層モデルと多層モデルの両方に対する合成データセットを用いて既存のアルゴリズムを評価する。
その結果、ELMは様々なノイズレベルや光学パラメータにわたって高い忠実度を連続的に達成し、堅牢な一般化能力を示し、反復整合アルゴリズムより優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:36:41 GMT)
CRYSTALS-Kyber With Lattice Quantizer [4.3] M-LWE(Module Learning with Errors)ベースの鍵調整機構(KRM)は格子コードブックに従ってM-LWEサンプルを定量化する。
我々の主な成果は、M-LWEベースのKRMの復号化失敗率(DFR)の明示的な上限である。
Kyberと比較すると、通信コストは最大36.47%、DFRは最大299ドルまで削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 01:01:57 GMT)
OpineBot: Class Feedback Reimagined Using a Conversational LLM [4.3] OpineBotは、大きな言語モデル(LLM)を使用して、パーソナライズされた対話型クラスフィードバックを実行する新しいシステムである。
インド大学の20人の学生を対象に,OpineBotの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 07:12:56 GMT)
LLM4SecHW: Leveraging Domain Specific Large Language Model for Hardware
Debugging [4.3] 本稿では,ドメイン固有大言語モデル(LLM)を利用したハードウェアデバッグのための新しいフレームワークを提案する。
我々は、オープンソースのハードウェア設計欠陥のデータセットとその修正手順をコンパイルするためのユニークなアプローチを提案する。
LLM4SecHWは、このデータセットに基づいて中規模のLCMを微調整し、ハードウェア設計におけるバグの特定と修正を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 19:45:25 GMT)
Adversarial Attacks on Graph Neural Networks via Meta Learning [4.1] 離散グラフ構造を摂動するノード分類のためのグラフニューラルネットワークのトレーニング時間攻撃について検討する。
私たちのコア原則は、メタグラディエントを使用して、トレーニング時攻撃の根底にある二段階の問題を解決することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:16:00 GMT)
Imputation using training labels and classification via label imputation [4.0] ラベルをインプットに積み重ねることで,インプットのインプットが大幅に向上することを示す。
また、予測されたテストラベルを欠落値で初期化し、インプットでラベルを積み重ねる分類戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:15:55 GMT)
Pericoronary adipose tissue feature analysis in CT calcium score images
with comparison to coronary CTA [3.9] 冠動脈周囲脂肪組織(PCAT)は重症心血管障害(MACE)と関連している
冠動脈CTカルシウムスコア(CCTA)から得られたPCATの特徴は心血管疾患のリスクと相関するが,ヨードが関与する可能性がある。
冠状動脈のPCAT特徴を解析するための新しい軸方向ディスク法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 03:25:38 GMT)
Liouvillian skin effect in a one-dimensional open many-body quantum
system with generalized boundary conditions [3.9] リウビリアン皮膚効果(LSE)と呼ばれる1次元散逸型量子多体系における皮膚効果について検討する。
我々は、ベーテ・アンザッツの利点を生かした、正確に解けるモデルのリウヴィリアン超作用素を解くことにより、一般化境界条件に対する LSE の存在を厳密に同定する。
我々の研究は、一般化された境界条件に対してLSEを示す、正確に解ける散逸性量子多体格子系のプロトタイプ的な例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:03:09 GMT)
Autonomous Vehicle Patrolling Through Deep Reinforcement Learning:
Learning to Communicate and Cooperate [3.8] 最適なパトロール戦略を見つけることは、風や風景のような未知の環境要因のために困難である。
エージェントは、障害が発生した場合にパトロール中に協力するための独自の通信プロトコルを開発するように訓練される。
この解はシミュレーション実験によって検証され、様々な観点から最先端のパトロールソリューションと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:29:30 GMT)
When does dissipative evolution preserve and amplify metrological
information? [3.5] 我々は、選択後測定エンコーディングを用いて量子メロロジーを研究する。
選択後一意符号化と比較して,選択後確率に対する平均距離論的精度は向上しないことがわかった。
本研究は,非エルミートセンシングの長所と短所を明らかにするために,統一的な気象学的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:22:50 GMT)
Knowledge Distillation on Spatial-Temporal Graph Convolutional Network
for Traffic Prediction [3.4] 複雑なネットワーク(教師)からの蒸留データを用いて、より少ないパラメータ(学生)でネットワークを訓練するコスト関数を導入する。
我々は,教師ネットワークから空間時間相関を取り入れた知識蒸留を用いて,教師が知覚する複雑なパターンを学習できるようにする。
本手法は, ネットワークパラメータがわずか3%であった場合でも, 生徒の精度を教師の精度に近いものに維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 06:00:23 GMT)
AI in Energy Digital Twining: A Reinforcement Learning-based Adaptive
Digital Twin Model for Green Cities [3.3] この研究はグリーンシティの進歩に寄与し、正確性、同期性、リソース、クエリ、エネルギー効率において有意義な利点を示す。
本モデルでは, オーバヘッドが20%, エネルギー消費が25%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:38:58 GMT)
Comuniqa : Exploring Large Language Models for improving speaking skills [3.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) の音声能力向上の可能性について検討する。
我々はまず,この課題に対して,新しいLCMベースのシステムComuniqaを提案する。
そして、人間中心のアプローチでこのシステムを評価し、人間の専門家と比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 07:37:33 GMT)
UX Debt: Developers Borrow While Users Pay [2.9] ユーザエクスペリエンス(UX)の負債は、低いユーザビリティを犠牲にして開発をスピードアップするためのショートカットに重点を置いています。
ほとんどの研究は、実装に焦点をあてて、コード中心の技術的負債について検討している。
私たちは、コード中心、アーキテクチャ中心、プロセス中心の3つのUX負債のクラスを概説しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:19:09 GMT)
Liouvillian-gap analysis of open quantum many-body systems in the weak
dissipation limit [2.7] 我々は、特異点がバルク散逸した量子多体系において汎用的であると推測する。
この予想は、弱散逸状態における多体リンドブラッド方程式が、量子多体系の内在的性質に関する非自明な情報を含むことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:43:38 GMT)
An Intuitive Tutorial to Gaussian Process Regression [2.7] このチュートリアルは、ガウス過程回帰(GPR)の直感的な紹介を提供することを目的としている。
GPRモデルは、表現の柔軟性と、予測に対する不確実性を定量化する固有の能力のために、機械学習アプリケーションで広く使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 03:24:49 GMT)
EventF2S: Asynchronous and Sparse Spiking AER Framework using
Neuromorphic-Friendly Algorithm [2.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、AERデータ処理に固有の選択肢となっている。
我々は,脳にインスパイアされたAER-SNNオブジェクト認識ソリューションを導入し,ファースト・トゥ・スパイク認識ネットワークに統合されたデータエンコーダを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 19:42:05 GMT)
Deep Learning for Gamma-Ray Bursts: A data driven event framework for
X/Gamma-Ray analysis in space telescopes [2.5] この論文は、Gamma Ray-Bursts (GRB) の概要、その特性、検出に使用される機器、人工知能 (AI) アプリケーションの提供に捧げられている。
Fermi-GBM や HERMES Pathfinder のような次世代の高X線モニターの電流と次世代の両方を考慮すると、研究課題は長く、希薄な高エネルギートランジェントの検出を中心に展開される。
これを解決するために、2つの章では、新しいデータ駆動フレームワークであるDeepGRBを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:49:57 GMT)
A Study of Acquisition Functions for Medical Imaging Deep Active
Learning [2.5] データ不足の状況において,アクティブな学習がいかに効果的かを示す。
我々はISIC 2016データセットにおけるいくつかの選択基準(BALD, MeanSTD, MaxEntropy)を比較した。
その結果,メラノーマ検出には不確実性が有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:09:02 GMT)
Evaluating LLM -- Generated Multimodal Diagnosis from Medical Images and
Symptom Analysis [2.5] 大規模言語モデル(LLM)は最先端の人工知能技術である。
マルチモーダル多重選択質問紙を用いたLCMによる診断の正確性および正確性について検討した。
病理学の広い知識領域に含まれる幅広い疾患, 病態, 化学物質, 関連エンティティタイプについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 09:25:12 GMT)
Hyperspectral Pixel Unmixing with Latent Dirichlet Variational
Autoencoder [2.4] 本稿では,ハイパースペクトル画素のアンミックス方式を提案する。
提案手法は,変分オートエンコーダ設定における存在推定と終端抽出の問題を解く。
提案するモデルの転送学習能力を,CuupriteとOnTech-HSI-Syn-21データセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:11:31 GMT)
AI as a Medical Ally: Evaluating ChatGPT's Usage and Impact in Indian
Healthcare [2.3] 本研究では、インドの医療分野におけるChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の統合と影響について検討する。
以上の結果から, 医療専門家は医療教育においてChatGPTを重んじるが, 信頼性, プライバシ, 医療基準による相互検証の必要性から注意を喚起する。
一般ユーザーは医療におけるAIインタラクションの好みを示すが、正確性や信頼に関する懸念は続く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:20:36 GMT)
Addressing Noise and Efficiency Issues in Graph-Based Machine Learning
Models From the Perspective of Adversarial Attack [2.2] 本稿では,ノイズエッジを逆襲攻撃として扱うことを提案し,スペクトル対向ロバスト性評価法を用いて,ノイズエッジがグラフアルゴリズムの性能に与える影響を低減させる。
提案手法は,ノイズの多いエッジに対して脆弱でない点を識別し,これらの頑健な点のみを活用してグラフベースのアルゴリズムを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:03:37 GMT)
Adaptive Tracking of a Single-Rigid-Body Character in Various
Environments [2.0] 単剛体キャラクタのシミュレーションに基づく深層強化学習手法を提案する。
中心運動モデル (CDM) を用いて, 全身特性を単一剛体 (SRB) として表現し, 基準運動を追跡する政策を訓練することにより, 様々な未観測環境変化に適応できる政策を得ることができる。
弊社の政策は、超ポータブルラップトップ上で30分以内に効率よく訓練され、学習中に経験されていない環境に対処できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:07:01 GMT)
Intriguing Equivalence Structures of the Embedding Space of Vision
Transformers [1.7] 事前訓練された大規模な基盤モデルは、最近の人工知能の急増において中心的な役割を果たす。
それら固有の複雑さのため、これらのモデルはよく理解されていない。
解析および系統的な実験により、表現空間は大きな片方向線型部分空間からなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:59:51 GMT)
Accelerated adiabatic passage of a single electron spin qubit in quantum
dots [1.6] ゲート定義半導体量子ドット(QD)におけるショートカットから断熱への遷移性量子駆動(TLQD)を実験的に実証する。
与えられた量子状態移動の効率のために、加速度は2倍以上になる。
改良TLQDを提案し, 反断熱駆動の幅を大きくすることで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:46:15 GMT)
Stitching Satellites to the Edge: Pervasive and Efficient Federated LEO
Satellite Learning [1.6] 本稿では,衛星が大規模機械学習(ML)タスクを効率的に実行できるようにする新しいFL-SECフレームワークを提案する。
主な構成要素は、余分な衛星画像を特定して排除するディビジョン・アンド・コンカーによるパーソナライズドラーニングと、軌道毎に集約された「軌道モデル」を生成し、地上局に送る前に再訓練する軌道モデル再訓練である。
我々のアプローチではFL収束時間が30倍近く減少し、衛星のエネルギー消費は1.38ワットまで減少し、例外的な精度は96%まで維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:01:26 GMT)
Evaluating Echo State Network for Parkinson's Disease Prediction using
Voice Features [1.2] 本研究の目的は,偽陰性の最小化と高精度化を両立できる診断モデルを開発することである。
Echo State Networks (ESN)、Random Forest、k-nearest Neighbors、Support Vector、Extreme Gradient Boosting、Decision Treeなど、さまざまな機械学習手法が採用され、徹底的に評価されている。
ESNは83%の症例で8%未満の偽陰性率を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:39:43 GMT)
RE-GAINS & EnCHANT: Intelligent Tool Manipulation Systems For Enhanced
Query Responses [1.0] 本稿では,RE-GAINSとEnCHANTの2つの新しいフレームワークを提案する。
Re-GAINSはOpenAIモデルと組み込みに基づいており、RAP論文に基づいた特別なプロンプトを使用している。
EnCHANTはオープンソースのソリューションで、LLMフォーマットの強制器、LLM(OpenChat 3.5)およびレトリバーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:26:31 GMT)
An advance in the arithmetic of the Lie groups as an alternative to the
forms of the Campbell-Baker-Hausdorff-Dynkin theorem [0.7] 作用素や行列の指数は量子論において広く用いられるが、評価するのは難しいこともある。
ここで、$rm eabf X+bbf Y$ が $rm epbf Zrm eqbf Xrm e-pbf Z$ for scalar $p$ および $q$ と同値であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 19:20:02 GMT)
Prediction of Breast Cancer Recurrence Risk Using a Multi-Model Approach
Integrating Whole Slide Imaging and Clinicopathologic Features [0.7] 本研究の目的は,スライド画像全体と臨床病理学的データを分析し,関連する乳癌再発リスクを予測するマルチモデルアプローチを開発することである。
提案手法では,特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク,コンテキストアグリゲーションに視覚変換器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:33:56 GMT)
Evaluation of k-means time series clustering based on z-normalization
and NP-Free [0.6] 本稿では,実世界のオープンソース時系列データセット上でのk平均時系列クラスタリングの性能評価を行う。
この評価は、z-正規化とNP-Freeの2つの異なる正規化技術に焦点を当てている。
本研究の目的は,これらの2つの正規化手法が,クラスタリング品質の観点から,k平均時系列クラスタリングに与える影響を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:23:13 GMT)
Synthesis of Energy-Conserving Quantum Circuits with XY interaction [0.3] 我々は、XX+YY相互作用だけで実現できる$sqrtiSWAP$ゲートとエンタングルゲートから構築された量子回路について研究する。
このようなゲートは、計算ベースで状態のハミング重みを保存する。
一般エネルギー保存ユニタリを$sqrtiSWAP$ゲートと2個のアシラリー量子ビットのみを用いて合成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:14:32 GMT)
Language Models are Better Bug Detector Through Code-Pair Classification [0.3] 本稿では,バグギー版とバグギー版の両方をモデルに付与するコードペア分類タスクを提案し,バグギー版とバグギー版を識別する。
実験によると、LLMはバグのないバージョンのコードからバグを拾うことができ、コードペアの分類タスクはスニペットを与え、バグが存在するかどうかを判断するよりもずっと簡単である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:43:40 GMT)
Multipartite entanglement serves as a faithful detector for quantum
phase transitions [0.2] $tau_SEF$は、二分詞の絡み合いや二分詞の相関測定よりも効果的で信頼性が高い。
我々は3つと4つの相互作用を持つXYスピン鎖の位相図を取得し、新しい量子位相を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 07:26:14 GMT)
cantnlp@LT-EDI-2024: Automatic Detection of Anti-LGBTQ+ Hate Speech in
Under-resourced Languages [0.0] 本稿では,LT-EDI-2024における共有タスクの一環として開発されたソーシャルメディアコメント検出システムにおけるホモフォビア/トランスフォビアについて述べる。
10の言語条件に対するマルチクラス分類モデルを開発するために,トランスフォーマーに基づくアプローチを採用した。
我々は,ソーシャルメディア言語の言語的現実を反映させるために,ドメイン適応中にスクリプト変更言語データの合成および有機的インスタンスを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:58:04 GMT)
Unified Transfer Learning Models in High-Dimensional Linear Regression [0.0] 本稿では,トランスファー可能な変数とソースデータの両方を検出可能な,UTransと呼ばれる解釈可能な統合トランスファー学習モデルを開発する。
解釈可能性を維持しながら、既存のアルゴリズムよりもずっと低い推定と予測エラーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:07:56 GMT)
UnMASKed: Quantifying Gender Biases in Masked Language Models through
Linguistically Informed Job Market Prompts [0.0] この研究は、マスキング言語モデル(MLM)に存在する固有のバイアスを掘り下げる。
本研究では, BERT, RoBERTa, DistilBERT, BERT-multilingual, XLM-RoBERTa, DistilBERT-multilingualの6つのモデルについて検討した。
この分析により、すべてのモデルのステレオタイプ的な性別アライメントが明らかとなり、多言語変異は相対的にバイアスを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:00:40 GMT)
Treatment of Epistemic Uncertainty in Conjunction Analysis with
Dempster-Shafer Theory [0.0] 本稿では,CDM(Conjunction Data Messages)における不確かさのモデル化と,衝突確率の信頼度に応じた協調事象の分類について述べる。
このアプローチは、証拠のデンプスター・シェーファー理論に基づいており、観測されたCDMが未知の分布の族から引き出されるという仮定から始まる。
DSt構造は、時系列に沿った各点におけるCDMの不確実性をカプセル化し、所定の衝突確率における信念と妥当性の計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:39:29 GMT)
Towards a large-scale fused and labeled dataset of human pose while
interacting with robots in shared urban areas [0.0] 人間のポース推定は、下流の様々な応用に欠かせないステップストーンである。
このギャップを2つのデータセットの再利用、再利用、ラベル付けによって埋めます。
その結果得られたユニークなデータセットは、屋内および屋外における何千もの人間とロボットの相互作用のシナリオを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 18:24:34 GMT)
The Combination Problem for Relational Quantum Mechanics [0.0] RQMの文脈において、同様の解決策の可能性を評価し、パンサイクリスト問題に対する様々な解決策を考察する。
RQMの組合せ問題は、RQMの正統的なバージョンよりも、クロスパースペクティブリンクによるRQMの方が総合的に優れていると私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:40:16 GMT)
Stronger Graph Transformer with Regularized Attention Scores [0.0] 最近、Graph Transformerと呼ばれるTransformerベースのGNNでは、長距離依存が存在する場合、優れたパフォーマンスが得られることが示されている。
位置決めの必要性を緩和する「エッジ正規化技術」の新たなバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 01:52:26 GMT)
Stochastic thermodynamics of a quantum dot coupled to a finite-size
reservoir [0.0] 有限サイズの貯水池に結合したナノスケールのシステムでは、貯水池の温度はシステムと貯水池の間の熱交換によって変動する可能性がある。
ここでは、有限サイズの電子貯水池に結合した単一レベルの量子ドットトンネルを解析する。
揺らぎ定理に基づき、熱力学的に一貫した統計的記述をもたらす適切なエントロピー生成を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:38:08 GMT)
Sample Complexity of the Sign-Perturbed Sums Identification Method:
Scalar Case [0.0] Sign-Perturbed Sum (SPS) は強力な有限サンプルシステム同定アルゴリズムである。
本稿では,SPS信頼区間の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:44:41 GMT)
SERNet-Former: Semantic Segmentation by Efficient Residual Network with
Attention-Boosting Gates and Attention-Fusion Networks [0.0] 本研究では,一意に効率的な残差ネットワークを有するエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
アテンションブーティングゲート(AbG)とアテンションブーイングモジュール(AbM)は、機能ベースのセマンティック情報をグローバルコンテキストに融合させることを目的としてデプロイされる。
デコーダネットワークは、AbMにインスパイアされた追加の注意融合ネットワーク(AfN)で開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 19:58:19 GMT)
Real-time EEG-based Emotion Recognition Model using Principal Component
Analysis and Tree-based Models for Neurohumanities [0.0] 本研究は,没入空間内における文脈の学習過程における情緒的モニタリングを取り入れたソリューションを提案する。
脳波に基づくリアルタイム感情検出システムは、特定の感情を解釈し分類するために開発された。
このシステムは、感情データをインタラクティブなプラットフォームに統合し、包括的で没入的な学習環境を構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:02:13 GMT)
Quantum chaos and the arrow of time [0.0] 時空の矢印の量子的起源の明確な画像は、これまでは欠落している。
量子カオス系において時間矢印が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 08:48:30 GMT)
Quadratic growth of Out-of-time ordered correlators in quantum kicked
rotor model [0.0] キックロータモデルに対する量子共鳴条件下でのOTOC(Out-of-Time-Ordered Correlator)のダイナミクスについて検討する。
異なるタイプのOTOCは時間の2次関数で増加し、非共鳴条件下での動的局所化によって引き起こされる量子スクランブルの凍結を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:18:22 GMT)
Proportoids [0.0] a$ is to $b$ is to $c$ is to $d$'' at the core of analogical reasoning。
本稿では,公理学の伝統における類比の数学的基礎に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:34:47 GMT)
Proof of avoidability of the quantum first-order transition in
transverse magnetization in quantum annealing of finite-dimensional spin
glasses [0.0] 任意の有限次元スピン系に対する適切な量子アニールは、横磁化における量子一階遷移を持たない。
この結果は有限次元スピングラスシステムに適用でき、基底状態探索問題は解くのが難しいことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:52:14 GMT)
Procedural terrain generation with style transfer [0.0] 本稿では,プロシージャ生成とニューラルスタイル転送を組み合わせた地形図作成手法を提案する。
このアルゴリズム生成とニューラルプロセッシングの融合は、多様なだけでなく、現実世界の風景の形態的特性と密接に整合した地形を作り出す可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:22:27 GMT)
Operator Spreading and the Absence of Many-Body Localization [0.0] 我々は、一次元多体系におけるユークリッド時間における局所作用素$A$の拡散をハミルトン$H$とする。
我々は、自由かつ無秩序なフェルミオン系と相互作用するフェルミオン系において、この可換作用素の作用素ノルムに対する一般境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:27:59 GMT)
One head is better than two: a polynomial restriction for propositional
definite Horn forgetting [0.0] 忘れることは、命題ホルンの公式の単純な場合でさえ np-完全である。
いくつかの公式はシングルヘッドではなく、忘れるのを簡単にするために作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:17:24 GMT)
On the Preservation and Manifestation of Quantum Entanglement [0.0] ベル実験により、量子絡み合いは分離不可能な相関であるが、局所的な測定を行うと、より高速な光の影響は存在しないことが確認された。
ここでは, 2つの粒子間の以前の物理的相互作用によって, 分離不能な相関が生成されたとしても, 情報計量の最大化によって, 分離不能な相関の保存と顕在化が達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:29:16 GMT)
Nonasymptotic analysis of Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo
under local conditions for nonconvex optimization [0.0] 局所条件下での勾配の目標測度に対するハミルトニアンモンテカルロの収束の漸近解析を行う。
我々は,SGHMCが反復回数で一様に高精度な結果が得られることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:29:57 GMT)
Next Visit Diagnosis Prediction via Medical Code-Centric Multimodal
Contrastive EHR Modelling with Hierarchical Regularisation [0.0] NECHOは,階層的正規化を伴う新しい医用コード中心のマルチモーダル・コントラスト学習フレームワークである。
まず, 医用コード, 人口統計, 臨床ノートを含む多面的情報をネットワーク設計を用いて統合する。
また,EHRデータの階層構造を学習するために,医療オントロジーにおける親レベル情報を用いてモダリティ固有のエンコーダを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:39:36 GMT)
Learnability of a hybrid quantum-classical neural network for
graph-structured quantum data [0.0] 本稿では,グラフ構造化量子データを学習するために,深い残差学習(Res-HQCNN)を備えたハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 14:06:06 GMT)
Integrating AI in Educational Measurement: ChatGPT's Efficacy in Item
Response Theory Data Generation [0.0] ChatGPT (ChatGPT) は、R言語を用いてアイテム応答理論(IRT)のデータを生成するプログラムである。
本研究では一次元性や局所独立性といったIRTの仮定に対してChatGPTが生成したデータセットを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:10:56 GMT)
HypBO: Accelerating Black-Box Scientific Experiments Using Experts'
Hypotheses [0.0] 我々は、仮説の形で専門的な人間の知識を活用して、ベイズ的な探索をより早く、有望な化学空間の領域に誘導する。
提案手法はHypBOと呼ばれ, 改良された種子のサンプルを生成するために, 専門家による仮説を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 15:29:51 GMT)
Hidden Sector Dark Matter Realized as a Twin of the Visible Universe
With Zero Higgs Vacuum Expectation [0.0] 宇宙は2つの同一の粒子とゲージ相互作用を含むことを提案する。
2つのセクター間のカップリングをオンにすると、縮退を断ち切る可能性がある。
ダークセクターで最小の質量のバリオンは、自ら相互作用するダークマター粒子の候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 05:20:47 GMT)
Global convergence of optimized adaptive importance samplers [0.0] 我々は,モンテカルロを一般提案と統合するために最適化された適応的重要度サンプリング器 (OAIS) を解析した。
我々は、提案に対する$chi2$-divergenceの大域的勾配に対する漸近的境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 12:15:01 GMT)
Geometric quantum gates via dark paths in Rydberg atoms [0.0] 我々は、非共振駆動下での原子間のRydberg-Rydberg相互作用を用いて、非断熱的ホロノミックな$N$-qubitゲートの普遍的な集合を構築する。
レイドバーグ原子系の有効4レベル構成に基づいて、修正された非断熱的ホロノミックな幾何学的ゲートは、体系的な誤りと外部ノイズの両方に対して明確なレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 04:03:14 GMT)
GT-PCA: Effective and Interpretable Dimensionality Reduction with
General Transform-Invariant Principal Component Analysis [0.0] 汎用変換不変主成分分析 (GT-PCA) をPCAとオートエンコーダの効率よく解釈可能な代替として導入する。
GT-PCAは, 合成および実データに基づく実験において, 代替手法よりも有意に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 10:29:23 GMT)
Free Discontinuity Regression: With an Application to the Economic
Effects of Internet Shutdowns [0.0] 回帰面をセグメント化することで不連続点の位置と大きさを推定する非パラメトリック回帰法を提案する。
これは、インドにおけるインターネットの閉鎖によって経済活動が25～35%減少し、これまでの予測を大きく上回ったことを示すためです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:05:27 GMT)
Efficient Data-Driven MPC for Demand Response of Commercial Buildings [0.0] 小型商業ビルにおけるエネルギー管理のためのデータ駆動型・混合整数入札戦略を提案する。
屋上ユニットの暖房, 個別制御による空調システムについて検討し, 商業ビルの運転を正確にモデル化する。
当社のアプローチをいくつかの需要応答(DR)設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 20:01:44 GMT)
EEG for fatigue monitoring [0.0] 脳波検査(EEG)は、生理的疲労を客観的に評価するための有望なツールとして登場した。
本稿では,脳波を用いた生理疲労のモニタリングの現状を包括的に分析することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:01:45 GMT)
Depolarizing Reference Devices in Generalized Probabilistic Theories [0.0] QBismは量子論の解釈であり、量子力学をいくつかの特別な規範的制約を補足した標準確率論とみなす。
任意の基準値が与えられた場合、測定後参照状態の集合が常に選択され、その確率則が非常に形式化されることが示される。
この分析から QBist プロジェクトで注目すべき点は、これは規則の純粋形式であるだけでなく、その内部の定数でもあることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:37:54 GMT)
Corrections of Zipf's and Heaps' Laws Derived from Hapax Rate Models [0.0] この記事では、ハファックスの割合の体系的なモデル、すなわち一度起こる単語に基づいて、Zipfの法則とHeaps法則の修正を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:49:35 GMT)
Contrastive Learning and Mixture of Experts Enables Precise Vector
Embeddings [0.0] トランスフォーマーニューラルネットワークは、自然言語入力の効率的なベクトル表現を生成する。
これらのモデルはドメイン固有のコンテキストにおいて顕著な課題に直面します。
我々は、最先端モデルを微調整するための2つの重要な戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 17:34:42 GMT)
C Analyzer : A Static Program Analysis Tool for C Programs [0.0] C Analyzerは、Cプログラムの静的解析のために開発されたツールである。
本研究は,Cプログラムの静的解析に抽象解釈技術を活用することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 11:43:16 GMT)
Byte Pair Encoding Is All You Need For Automatic Bengali Speech
Recognition [0.0] バイトペア符号化(BPE)は、oo-of-vocabulary(OOV)課題に対処するための効果的なトークン化手法として現れる。
最近の研究は、BPEサブワードトークン化の有効性が言語の形態学的性質に依存していることを強調している。
本研究は,ベンガル語に対するBPEトークンの最適個数を実験的に同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:41:21 GMT)
Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks [0.0] 本研究は、脳がん画像の特定と分類に適したQCNNモデルの高精度設計と実行について詳述する。
提案したQCNNアーキテクチャとアルゴリズムは99.67%の例外的な分類精度を達成し,臨床応用の強力なツールとしての可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 23:27:06 GMT)
Automatic Time Signature Determination for New Scores Using Lyrics for
Latent Rhythmic Structure [0.0] 本稿では,歌詞のみを入力として使用する新しいアプローチを提案する。
本稿では, 実験結果から, 受信器動作特性(ROC)の97.6%のF1スコアと0.996のAUC(Area Under the Curve)スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 19:53:22 GMT)
Assessment of Autism and ADHD: A Comparative Analysis of Drawing
Velocity Profiles and the NEPSY Test [0.0] 本稿では, NEPSY-II評価における標準化タスクから得られた結果と, デジタルタブレットを用いて収集した速度分布の視覚的解析に基づく観測尺度を比較し, 組み合わせた概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 16:02:27 GMT)
Analog and Multi-modal Manufacturing Datasets Acquired on the Future
Factories Platform [0.0] 本稿では,2つの業界グレードのデータセットについて述べる。
2023年12月11日と12日にサウスカロライナ大学のFuture Factories Labで収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 02:26:58 GMT)
An Analysis of Letter Dynamics in the English Alphabet [0.0] 英字の統計的解析は,各文字が書字のカテゴリによって現れる平均周波数を調べることで拡張した。
我々は、異なるカテゴリの文章をアルゴリズムで認識するために使用できる距離dと呼ばれる計量を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 03:54:41 GMT)
ACCESS: Prompt Engineering for Automated Web Accessibility Violation
Corrections [0.0] 本稿では,基盤モデルを用いて文書オブジェクトモデル(DOM)をリアルタイムで修正することにより,Web上のアクセシビリティ違反を修正する新しいアプローチを提案する。
新たなベンチマークであるACCESSの修正後のアクセシビリティ違反エラーを51%以上削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 22:49:33 GMT)
A reduction of the separability problem to SPC states in the filter
normal form [0.0] 我々は$mathcalM_kotimesmathcalM_k+motimesmathcalM_k+m$の絡み合いに対する解が見つかることを示した。
MathcalM_sotimesmathcalM_t$ $(s+tleq k+m)$ の絡み合いを理解するために必要なすべての情報は、そのプロジェクションの周りの任意の小さなボールの中に置かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 00:39:26 GMT)
A Centralized Reinforcement Learning Framework for Adaptive Clustering
with Low Control Overhead in IoT Networks [0.0] 本稿では,Reinforcement Adaptive Learning-based Controller (LEACH-RLC)を用いた低エネルギークラスタリング階層を提案する。
LEACH-RLCは、クラスタヘッド(CH)とノード間割り当ての戦略的選択にMILP(Mixed Linear Programming)を使用している。
Reinforcement Learning (RL)エージェントを統合して、新しいクラスタを生成するための最適なタイミングを学習することで、制御オーバーヘッドを最小限にする。
その結果,LEACH-RLCは従来のLEACHとLEACH-Cよりも優れた性能を示し,ネットワーク寿命の向上,平均エネルギー消費の削減,制御オーバーヘッドの最小化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 Jan 2024 21:08:45 GMT)