Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating
Direction Method of Multipliers [143.6] 本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。
我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。
シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:08:40 GMT)
Contrastive Masked Autoencoders are Stronger Vision Learners [114.2] Contrastive Masked Autoencoders (CMAE)は、より包括的で有能な視覚表現を学習するための、自己指導型事前学習手法である。
CMAEは、画像分類、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出の高度に競争力のあるベンチマークにおいて、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） (Mon, 29 Jan 2024 02:16:36 GMT)
From GPT-4 to Gemini and Beyond: Assessing the Landscape of MLLMs on
Generalizability, Trustworthiness and Causality through Four Modalities [111.4] 本研究では,最近のプロプライエタリおよびオープンソースMLLMの一般化性,信頼性,因果推論能力について,4つのモードで検討する。
これらの特性はMLLMの信頼性を定義するいくつかの代表的な要因であると考えている。
我々は,プロプライエタリなMLLMとオープンソースMLLMの両方の機能と限界を理解するのに有用な,14の実証的な発見を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:18:45 GMT)
Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.2] 時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。
時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。
Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:27:53 GMT)
InternLM-XComposer2: Mastering Free-form Text-Image Composition and
Comprehension in Vision-Language Large Model [108.4] InternLM-XComposer2は自由形式のテキスト画像合成と理解に優れた視覚言語モデルである。
このモデルは従来の視覚言語理解を超越し、多様な入力からインターリーブされたテキストイメージコンテンツを作成する。
InternLM2-7BをベースとしたInternLM-XComposer2の高画質長文マルチモーダルコンテンツにおける優位性を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:59:02 GMT)
Multi-modal Molecule Structure-text Model for Text-based Retrieval and
Editing [107.5] 分子の化学構造とテキスト記述を共同で学習し, マルチモーダルな分子構造テキストモデル, MoleculeSTMを提案する。
実験において、分子STMは、新しい生化学的概念を創出するための最先端の一般化能力を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:09:49 GMT)
Learning Feature Descriptors using Camera Pose Supervision [101.6] 本稿では,画像間の相対的なカメラポーズからのみ特徴記述子を学習可能な,弱教師付きフレームワークを提案する。
ピクセルレベルの地上通信はもはや不要なので、我々のフレームワークは、より大きく、より多様なデータセットのトレーニングを、より良い、偏見のない記述子に開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:01:18 GMT)
Synchformer: Efficient Synchronization from Sparse Cues [100.9] コントリビューションには、新しい音声-視覚同期モデル、同期モデルからの抽出を分離するトレーニングが含まれる。
このアプローチは、濃密な設定とスパース設定の両方において最先端の性能を実現する。
また,100万スケールの 'in-the-wild' データセットに同期モデルのトレーニングを拡張し,解釈可能性に対するエビデンス属性技術を調査し,同期モデルの新たな機能であるオーディオ-視覚同期性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:59:55 GMT)
Machine Translation Meta Evaluation through Translation Accuracy
Challenge Sets [92.4] ACESは146の言語ペアにまたがる対照的な課題セットです。
このデータセットは、メトリクスが68の翻訳精度の誤差を識別できるかどうかを調べることを目的としている。
我々は、WMT2022および2023のメトリクス共有タスクに提出された50のメトリクスに対して、ACESをベンチマークすることで、大規模な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:17:42 GMT)
Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs [87.0] 大規模言語モデル(LLM)における生成推論のメモリフットプリントを削減するプラグイン・アンド・プレイ方式である適応KVキャッシュ圧縮を導入する。
我々は,アテンションモジュールの本質的な構造を明らかにするために,ターゲットプロファイリングを行う。
認識された構造に基づいて、我々はKVキャッシュを適応的に構築する: 注意頭上の長距離コンテキストを排除し、局所的なコンテキストを強調し、特別なトークンを中心とした注意頭上の特別なトークンを排除し、すべてのトークンに広く参加する注目頭に対して標準のKVキャッシュのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:25:00 GMT)
SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement
Learning [85.2] 筆者らは,報酬の計算と環境のリセットを行う手法とともに,効率的なオフ・ポリティクス・ディープ・RL法を含むライブラリを開発した。
我々は,PCBボードアセンブリ,ケーブルルーティング,オブジェクトの移動に関するポリシを,非常に効率的な学習を実現することができることを発見した。
これらの政策は完全な成功率またはほぼ完全な成功率、摂動下でさえ極端な堅牢性を実現し、突発的な堅牢性回復と修正行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:01:10 GMT)
Progressive Evolution from Single-Point to Polygon for Scene Text [84.0] 単点をコンパクトな多角形に効率よく変換できるPoint2Polygonを導入する。
まず認識信頼度に基づいてアンカーポイントを作成し,ポリゴンを垂直に水平に精製する。
また,本手法により生成したポリゴンを用いた学習において,GTと比較して精度の86%を達成し,さらに,提案したPoint2Polygonをシームレスに統合することにより,単一点スポッターにポリゴンの生成を促進させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:47:08 GMT)
Iterative Data Smoothing: Mitigating Reward Overfitting and
Overoptimization in RLHF [80.0] 強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、言語モデルを人間中心の値と密接に整合させる手法である。
学習した報奨モデルに対して過度に最適化すると、最終的には真の目的が損なわれることが観察された。
本稿では、これらの問題を考察し、「Iterative Data Smoothing」(IDS)と呼ばれる改良された報酬学習アルゴリズムの設計に理論的知見を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:43:42 GMT)
AutoPEFT: Automatic Configuration Search for Parameter-Efficient
Fine-Tuning [77.6] ニューラルアーキテクチャ検索の進歩により,自動PEFT設定選択のためのAutoPEFTを提案する。
本稿では,AutoPEFTが検出した構成が既存のPEFT法よりも大幅に優れており,FFTと同等かそれ以上であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:41:51 GMT)
Scalable Federated Unlearning via Isolated and Coded Sharding [76.1] フェデレートされたアンラーニングは、クライアントレベルのデータエフェクトを削除するための有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,分散シャーディングと符号化コンピューティングに基づく,スケーラブルなフェデレーション・アンラーニング・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:41:45 GMT)
Two Stones Hit One Bird: Bilevel Positional Encoding for Better Length
Extrapolation [72.3] そこで我々は,バイレベル位置符号化と呼ばれる新しい位置符号化法を開発した。
倫理的分析は、この位置情報の絡み合いが学習をより効果的にすることを示している。
私たちのBiPEは、多種多様なテキストモダリティにおいて、幅広いタスクにわたって、より優れた長さの補間機能を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:59:07 GMT)
Spectral Co-Distillation for Personalized Federated Learning [70.0] 本稿では,モデルスペクトル情報に基づく新しい蒸留法を提案する。
また、汎用モデルトレーニングとパーソナライズモデルトレーニングの双方向ブリッジを確立するための共蒸留フレームワークも導入する。
提案したスペクトル共蒸留法の有効性と性能を実証し,また,待ち時間のないトレーニングプロトコルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:01:38 GMT)
High-Quality Image Restoration Following Human Instructions [68.7] 本稿では,人間の手書きによる画像復元モデルを導出する手法を提案する。
InstructIRという手法は、いくつかの修復作業において最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:53:33 GMT)
Multilingual Text-to-Image Generation Magnifies Gender Stereotypes and
Prompt Engineering May Not Help You [68.5] 多言語モデルは単言語モデルと同様の(性的な)バイアスに悩まされていることを示す。
ジェンダーバイアスのない多言語モデルの研究を促進するための新しいベンチマークMAGBIGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:02:28 GMT)
Scaling Sparse Fine-Tuning to Large Language Models [67.6] 大きな言語モデル(LLM)は、パラメータの数が多いため、完全な微調整が難しい。
パラメータ効率の高いスパースファインチューニング(SFT)手法のファミリーは、性能面で有望であることが証明されている。
LLaMA 2 7B や 13B のような最先端の LLM にスパース微調整を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:43:49 GMT)
Stochastic Amortization: A Unified Approach to Accelerate Feature and
Data Attribution [67.3] アモート化(amortization)と呼ばれる,所望の出力を直接予測するネットワークのトレーニングは安価で,驚くほど効果的であることを示す。
このアプローチは、いくつかの特徴属性とデータ評価手法を著しく加速し、しばしば既存のアプローチよりも桁違いにスピードアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:42:37 GMT)
Towards Building the Federated GPT: Federated Instruction Tuning [66.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の命令チューニングのための学習フレームワークとして,FedIT(Federated Instruction Tuning)を紹介する。
我々は,FedITを用いてクライアントの終端における多種多様な命令セットを活用することにより,ローカル命令のみを限定した集中学習に比べ,LLMの性能を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:13:04 GMT)
Continual Learning with Pre-Trained Models: A Survey [66.5] 継続的な学習は、新しい知識を学ぶ際に、かつての知識の破滅的な忘れを克服することを目的としている。
本稿では, PTM を用いた CL の最近の進歩を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:27:52 GMT)
Like a Good Nearest Neighbor: Practical Content Moderation and Text
Classification [66.0] LaGoNN(Good Nearest Neighbor)は、学習可能なパラメータを導入することなく、隣人の情報で入力テキストを変更するSetFitの変更である。
LaGoNNは望ましくないコンテンツやテキスト分類のフラグ付けに有効であり、SetFitのパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:39:57 GMT)
TransTroj: Transferable Backdoor Attacks to Pre-trained Models via
Embedding Indistinguishability [65.2] 本稿では,トランスポート可能なバックドア攻撃であるTransTrojを提案する。
実験の結果,TransTrojはSOTAタスク非依存のバックドア攻撃よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:35:48 GMT)
Unsupervised Discovery of Steerable Factors When Graph Deep Generative
Models Are Entangled [65.2] GraphCGは、事前訓練されたグラフDGMの潜伏空間におけるステアブル因子の教師なし発見方法である。
この観察に動機づけられたグラフCGは、意味豊かな方向の相互情報を最大化することで、評価可能な要素を学習する。
2つの分子データセットで事前学習した2つのグラフDGMにおいて、グラフCGが4つの競合ベースラインを上回ることを定量的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:53:34 GMT)
DressCode: Autoregressively Sewing and Generating Garments from Text
Guidance [65.1] 初心者向けデザインの民主化を目的とした,テキスト駆動型3D衣料生成フレームワークDressCodeを紹介した。
筆者らはまず,テキストコンディショニングとクロスアテンションを統合したGPTアーキテクチャであるSewingGPTを紹介した。
大規模言語モデルを活用することにより,本フレームワークは自然言語インタラクションによりCGフレンドリーな衣服を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:24:21 GMT)
Fully Stochastic Trust-Region Sequential Quadratic Programming for
Equality-Constrained Optimization Problems [62.8] 目的と決定論的等式制約による非線形最適化問題を解くために,逐次2次プログラミングアルゴリズム(TR-StoSQP)を提案する。
アルゴリズムは信頼領域半径を適応的に選択し、既存の直線探索StoSQP方式と比較して不確定なヘッセン行列を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:02:20 GMT)
InfoLossQA: Characterizing and Recovering Information Loss in Text
Simplification [62.6] 本研究は, 簡易化による情報損失を問合せ・問合せ形式で特徴づけ, 回復する枠組みを提案する。
QAペアは、読者がテキストの知識を深めるのに役立つように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:00:01 GMT)
Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild [60.9] ビデオに基づく行動監視は、動物の認知と行動を研究する方法を変える大きな可能性を秘めている。
今でも、エキサイティングな見通しと、今日実際に達成できるものの間には、かなり大きなギャップがある。
まず、動物行動のビデオベース研究に直接関係するコンピュータビジョン問題に対する最先端の手法の調査から始める。
次に,実践的な観点からの最大の課題のひとつとして,作業効率のよい学習方法についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:59:56 GMT)
Spatial Decomposition and Temporal Fusion based Inter Prediction for
Learned Video Compression [59.6] 学習ビデオ圧縮のための空間分解と時間融合に基づく相互予測を提案する。
SDDに基づく動きモデルと長時間の時間的融合により,提案した学習ビデオはより正確な相互予測コンテキストを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:30:21 GMT)
MixSup: Mixed-grained Supervision for Label-efficient LiDAR-based 3D
Object Detection [59.1] MixSupは、大量の安価な粗いラベルと、Mixed-fine Supervisionの限られた数の正確なラベルを同時に活用する、より実用的なパラダイムである。
MixSupは、安価なクラスタアノテーションと10%のボックスアノテーションを使用して、完全な教師付きパフォーマンスの97.31%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:05:19 GMT)
SAM3D: Zero-Shot 3D Object Detection via Segment Anything Model [59.0] 本稿では,SAMのゼロショット能力を3次元物体検出に適用することを検討する。
大規模オープンデータセット上でオブジェクトを検出し,有望な結果を得るために,SAMを用いたBEV処理パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:14:04 GMT)
ARQ for Active Learning at the Edge [58.6] コミュニケーション拘束型ベイズ能動的知識蒸留(CC-BAKD)
本研究は,コミュニケーション制約型ベイズ能動的知識蒸留(CC-BAKD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:08:28 GMT)
Generative Video Diffusion for Unseen Cross-Domain Video Moment
Retrieval [58.2] ビデオモーメント検索(VMR)では、複雑な視覚言語関係を捉えるために、微細なモーメントテキスト関連を正確にモデル化する必要がある。
既存の手法は、クロスドメインアプリケーションのためのソースとターゲットのドメインビデオの両方のジョイントトレーニングを利用する。
対象の文によって制御されるソースビデオのきめ細かい編集のための生成的ビデオ拡散について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:38:36 GMT)
StableIdentity: Inserting Anybody into Anywhere at First Sight [58.0] 一つの顔画像で同一性に一貫性のある再テクスチャ化を可能にするStableIdentityを提案する。
私たちは、1つの画像から学んだアイデンティティを直接、微調整なしでビデオ/3D生成に注入する最初の人です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:06:15 GMT)
Localization vs. Semantics: Visual Representations in Unimodal and
Multimodal Models [57.1] 既存の視覚・言語モデルと視覚のみのモデルにおける視覚表現の比較分析を行う。
我々の経験的観察は、視覚・言語モデルがラベル予測タスクに優れていることを示唆している。
我々の研究は、視覚学習における言語の役割に光を当て、様々な事前学習モデルの実証的なガイドとして機能することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:41:48 GMT)
Bridging Generative and Discriminative Models for Unified Visual
Perception with Diffusion Priors [56.8] 本稿では,豊富な生成前駆体を含む事前学習型安定拡散(SD)モデルと,階層的表現を統合可能な統一型ヘッド(Uヘッド)と,識別前駆体を提供する適応型専門家からなる,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。
包括的調査では、異なる時間ステップで潜伏変数に隠された知覚の粒度や様々なU-netステージなど、バーマスの潜在的な特性が明らかになった。
有望な結果は,有望な学習者としての拡散モデルの可能性を示し,情報的かつ堅牢な視覚表現の確立にその意義を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:36:57 GMT)
SADAS: A Dialogue Assistant System Towards Remediating Norm Violations
in Bilingual Socio-Cultural Conversations [56.3] SADAS(Socially-Aware Dialogue Assistant System)は、会話が敬意と理解で広がることを保証するためのシステムである。
本システムの新しいアーキテクチャは,(1)対話に存在する規範のカテゴリを特定すること,(2)潜在的な規範違反を検出すること,(3)違反の深刻さを評価すること,(4)違反の是正を目的とした対策を実施すること,を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:54:21 GMT)
BioT5: Enriching Cross-modal Integration in Biology with Chemical
Knowledge and Natural Language Associations [55.0] $mathbfBioT5$は、化学知識と自然言語の関連性によって生物学のクロスモーダルな統合を強化する事前学習フレームワークである。
$mathbfBioT5$は構造化知識と非構造化知識を区別し、より効果的な情報利用につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:34:14 GMT)
Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual
Perception [54.8] 自律型マルチモーダルモバイルデバイスエージェントMobile-Agentを紹介する。
Mobile-Agentはまず視覚認識ツールを利用して、アプリのフロントエンドインターフェイス内の視覚的要素とテキスト的要素の両方を正確に識別し、特定する。
そして、複雑なオペレーションタスクを自律的に計画し、分解し、ステップバイステップでモバイルアプリをナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:46:37 GMT)
Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation
Dialogues [53.9] 我々は、2つの大きな言語モデル(LLM)が各会話における2つの交渉者の役割を果たすことによって、現実世界の交渉をシミュレートする。
第3のLLMは、交渉結果を改善するための基準に違反した発話を書き換えるための修復剤として機能する。
本手法が政策学習と結びついていることを示し,その効果を3つの異なるトピックにわたる交渉において実証するための実証的証拠を豊富に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:07:40 GMT)
Mitigating Hallucinations and Off-target Machine Translation with
Source-Contrastive and Language-Contrastive Decoding [53.8] 修正された復号化目標を用いて、障害ケースを緩和する2つの関連手法を提案する。
大規模多言語モデルM2M-100 (418M) とSMaLL-100の実験は、これらの手法が幻覚やターゲット外の翻訳を抑制することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:08:39 GMT)
LARA: A Light and Anti-overfitting Retraining Approach for Unsupervised
Anomaly Detection [49.5] 深部変分自動エンコーダに基づく時系列異常検出手法(VAE)のための光・反オーバーフィット学習手法(LARA)を提案する。
本研究の目的は,1) 再学習過程を凸問題として定式化し, 過度に収束できること,2) 履歴データを保存せずに活用するルミネートブロックを設計すること,3) 潜在ベクトルと再構成データの微調整を行うと, 線形形成が基底真実と微調整されたブロックとの誤りを最小に調整できることを数学的に証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:59:51 GMT)
Polynomial-depth quantum algorithm for computing matrix determinant [49.5] 正方行列の行列式を計算するアルゴリズムを提案し,それを実現する量子回路を構築する。
行列の各行は、ある量子系の純粋な状態として符号化される。
したがって、認められた行列はこれらの系の量子状態の正規化まで任意である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:23:27 GMT)
Vision-Informed Flow Image Super-Resolution with Quaternion Spatial
Modeling and Dynamic Flow Convolution [49.5] フロー画像超解像(FISR)は、低分解能フロー画像から高分解能乱流速度場を復元することを目的としている。
既存のFISR法は主に自然画像パターンのフロー画像を処理する。
第一流れの視覚特性インフォームドFISRアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:48:16 GMT)
Learning to Manipulate under Limited Information [49.2] 私たちは、26のサイズの約4万のニューラルネットワークをトレーニングし、8つの異なる投票方法に対処しました。
ボルダなど一部の投票手法は限られた情報を持つネットワークで高度に操作可能であるのに対して、Instant Runoffのような投票手法はそうではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:49:50 GMT)
Enriching Diagrams with Algebraic Operations [49.2] モノイド圏における図式推論を代数演算や方程式で拡張する。
この構造が量子系におけるノイズの図解的推論にどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:37:06 GMT)
Large Language Models Leverage External Knowledge to Extend Clinical
Insight Beyond Language Boundaries [48.5] LLM(Large Language Models)は、様々な医学的問合せタスクに優れています。
これらの英語中心のモデルは、英語以外の臨床環境での課題に直面している。
我々は,その性能を高めるために,新しい文脈内学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:25:59 GMT)
PiClick: Picking the desired mask in click-based interactive
segmentation [48.5] 対話型セグメンテーションネットワークPiClickを提案する。
PiClickは、相互に対話的なマスククエリによって、潜在的なすべてのマスクを生成する。
Target ReasoningモジュールはPiClickで設計されており、すべての候補からユーザーが望むマスクを自動的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:33:02 GMT)
Red-Teaming for Generative AI: Silver Bullet or Security Theater? [48.1] 我々は、AI産業における最近の赤チーム活動の事例を特定し、関連する研究文献を広範囲に調査し、AI赤チーム実践のスコープ、構造、基準を特徴づける。
分析の結果,活動の目的,評価対象のアーティファクト,活動の実施状況,その結果の判断など,AIの事前の方法と実践が複数の軸に沿って分散していることが判明した。
我々は、レッドチーム化は、GenAIモデルの行動改善を目的とした幅広い活動と態度を特徴付ける上で、価値ある大胆なアイデアであるかもしれないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:46:14 GMT)
Rethinking Personalized Federated Learning with Clustering-based Dynamic
Graph Propagation [48.1] 本稿では,シンプルながら効果的に個人化できるフェデレーション学習フレームワークを提案する。
私たちは、クライアントをモデルトレーニングステータスとサーバ側のデータ分散に基づいて、複数のクラスタにグループ化します。
我々は3種類の画像ベンチマークデータセットの実験を行い、3種類のタイプで合成されたデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:14:02 GMT)
Benchmarking Zero-Shot Recognition with Vision-Language Models:
Challenges on Granularity and Specificity [47.6] 本稿では、実世界のゼロショット認識タスクにおいて、視覚言語モデル(VLM)を評価するための革新的なベンチマークを紹介する。
本研究では,画像ネットとMS-COCOデータセットを用いて,概念の粒度レベルでの認識におけるモデルの一貫性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:45:58 GMT)
Graphemic Normalization of the Perso-Arabic Script [47.4] 本稿では,ペルソ・アラビア語が最良文書言語を超えて提示する課題について述べる。
自然言語処理(NLP)の状況に注目する。
ペルソ・アラビア文字ディアスポラの多言語語族8言語に対する正規化が機械翻訳および統計言語モデリングタスクに及ぼす影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:03:25 GMT)
OpenMoE: An Early Effort on Open Mixture-of-Experts Language Models [47.1] OpenMoEは、完全にオープンソースで再現可能なデコーダのみのMixture-of-Experts (MoE)ベースの大規模言語モデル(LLM)のシリーズである。
本研究は,MoEをベースとしたLLMの方が高密度LLMよりも良好なコスト効率のトレードオフを提供できることを確認した。
MoEモデルにおけるルーティング決定は、主にトークンIDに基づいており、最小限のコンテキスト関連性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:05:02 GMT)
Motion-I2V: Consistent and Controllable Image-to-Video Generation with
Explicit Motion Modeling [47.0] Motion-I2Vは、一貫した制御可能な画像対ビデオ生成のためのフレームワークである。
I2Vを2段階に分解し、明示的なモーションモデリングを行う。
Motion-I2Vの第2ステージは、ゼロショットビデオからビデオへの変換を自然にサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:06:43 GMT)
Breaking through the learning plateaus of in-context learning in
Transformer [46.7] 文脈学習(In-context learning)、すなわち文脈の例から学ぶことは、Transformerの印象的な能力である。
この文脈内学習スキルを持つための学習用トランスフォーマーは、学習台地の発生により、計算集約的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:04:04 GMT)
Candidate Set Re-ranking for Composed Image Retrieval with Dual
Multi-modal Encoder [45.6] 合成画像検索は、参照画像とテキストペアからなる所定のマルチモーダルユーザクエリに最もよく一致する画像を見つけることを目的としている。
既存の方法では、コーパス全体へのイメージ埋め込みをプリコンプリートし、これらを、テスト時にクエリテキストによって修正された参照イメージ埋め込みと比較する。
両スキームの利点を2段階モデルで組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:03:55 GMT)
CIMIL-CRC: a clinically-informed multiple instance learning framework
for patient-level colorectal cancer molecular subtypes classification from
H\&E stained images [45.3] CIMIL-CRCは、事前学習した特徴抽出モデルと主成分分析(PCA)を効率よく組み合わせ、全てのパッチから情報を集約することで、MSI/MSS MIL問題を解決するフレームワークである。
我々は,TCGA-CRC-DXコホートを用いたモデル開発のための5倍のクロスバリデーション実験装置を用いて,曲線下平均面積(AUC)を用いてCIMIL-CRC法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:56:11 GMT)
Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations [45.1] ContraLSPは、非形式的摂動を構築するために反事実サンプルを導入するスパースモデルである。
合成と実世界の両方のデータセットに関する実証研究は、ContraLSPが最先端のモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:44:46 GMT)
E-EVAL: A Comprehensive Chinese K-12 Education Evaluation Benchmark for
Large Language Models [44.7] 我々は,中国のK-12教育分野を対象とした総合的な評価ベンチマークであるE-EVALを紹介する。
E-EVALは、中国語、英語、政治学、歴史、倫理学、物理学、化学、数学、地理学など幅広い分野の小学校、中学校、高校の4,351問からなる。
GPT 4.0よりも多くのスコアが高いが、ほとんどのモデルは数学のような複雑な科目では性能が劣っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:34:37 GMT)
GuReT: Distinguishing Guilt and Regret related Text [44.7] 本稿では,罪悪感と後悔感との関係を識別するためのデータセットについて紹介する。
提案手法では,罪悪感と後悔の認識を二項分類タスクとして扱い,新たに作成したデータセットをベンチマークするために3つの機械学習と6つの変圧器ベースのディープラーニング技術を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:20:44 GMT)
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for
Lazy Clients [44.4] TurboSVM-FLは、クライアント側で追加の計算負荷を発生させることのない、新しい統合集約戦略である。
我々は、FEMNIST、CelebA、シェークスピアを含む複数のデータセット上でTurboSVM-FLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:55:56 GMT)
Seer: Language Instructed Video Prediction with Latent Diffusion Models [43.7] テキスト条件付きビデオ予測(TVP)は,一般的なロボットポリシー学習を促進する上で不可欠な課題である。
時間軸に沿って,事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ(T2I)の安定拡散モデルを膨らませることで,サンプルモデルと計算効率のよいtextbfSeerを提案する。
適応設計のアーキテクチャにより、Seerは高忠実でコヒーレントで命令に準拠したビデオフレームを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:18:25 GMT)
MiniDisc: Minimal Distillation Schedule for Language Model Compression [42.8] 最低1回の試行で最適な教師アシスタントをスケジューリングするための最小蒸留スケジュール(MiniDisc)を提案する。
特に、教師アシスタントのスケール・パフォーマンス・トレードオフに生徒のパフォーマンスが正の相関関係があることから、MiniDiscは、学生に試用せずに教師アシスタントの最適性を測定するために、$lambda$-tradeoffで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:58:35 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） (Mon, 29 Jan 2024 08:51:01 GMT)
Investigating Hallucinations in Pruned Large Language Models for
Abstractive Summarization [41.0] プルーニング(Pruning)は、余分な重みを取り除くことによってモデルサイズを減らす手法であり、より効率的なスパース推論を可能にする。
本稿では,5つの要約データセット,2つの最先端プルーニング手法,および5つの命令調整LDMに関する実証的研究を行う。
驚いたことに、刈り取られたLLMの幻覚はオリジナルのモデルよりもあまり多くない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:59:30 GMT)
Inverse Reinforcement Learning without Reinforcement Learning [40.8] 逆強化学習(IRL)は、専門家によるデモンストレーションを合理化する報酬関数の学習を目的としている。
従来のIRL法では、サブルーチンとしてハード強化学習問題を繰り返し解決する必要がある。
我々は、RLの難解な問題を繰り返し解くために、模倣学習の容易な問題を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:18:42 GMT)
S$^3$M-Net: Joint Learning of Semantic Segmentation and Stereo Matching
for Autonomous Driving [40.3] S$3$M-Netはセマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを同時に行うために開発された新しい共同学習フレームワークである。
S$3$M-Netは、両方のタスク間でRGBイメージから抽出された特徴を共有し、全体的なシーン理解能力が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:07:56 GMT)
A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs [40.3] 我々は, 拡散過程とより多くのGNNの関係を正式に確立する, 忠実度項を持つ一般拡散方程式フレームワークを提案する。
高次拡散方程式では、HiD-Netは攻撃に対してより堅牢であり、ホモフィリーグラフとヘテロフィリーグラフの両方で作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:48:30 GMT)
LSTM-based Deep Neural Network With A Focus on Sentence Representation
for Sequential Sentence Classification in Medical Scientific Abstracts [40.2] 逐次文分類タスクのための階層的深層学習モデルを提案する。
抽象レベルでの畳み込みリカレントニューラルネットワーク(C-RNN)とセグメントレベルでの多層知覚ネットワーク(MLP)を開発する。
提案システムは最先端のシステムと非常に競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:05:35 GMT)
Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in
Unbiased Learning to Rank [39.9] 基礎レベルでのクリックデータから関連性を回復できる条件について検討する。
妥当性の回復は、データセットの基盤構造から派生した識別可能性グラフ(IG)が接続されている場合にのみ可能である。
我々は,ノード介入とノードマージという2つの手法を導入し,データセットの修正とIGの接続性回復を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:47:55 GMT)
Reconstructing Close Human Interactions from Multiple Views [38.9] 本稿では,複数のキャリブレーションカメラで捉えた密接なインタラクションを行う複数の個人のポーズを再構築する上での課題について述べる。
これらの課題に対処する新しいシステムを導入する。
本システムは,学習に基づくポーズ推定コンポーネントと,それに対応するトレーニングと推論戦略を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:08:02 GMT)
ChartBench: A Benchmark for Complex Visual Reasoning in Charts [38.7] 複雑な視覚的推論によってMLLMのチャート理解とデータの信頼性を評価するためにChartBenchを提案する。
ChartBenchは、42のカテゴリ、2.1Kのチャート、16.8Kの質問応答ペアを含む幅広いスペクトルを含んでいる。
また、労働集約的な手作業を必要とせずにMLLMの評価を容易にする拡張評価指標であるAcc+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:04:20 GMT)
Exploring Weight Balancing on Long-Tailed Recognition Problem [37.8] トレーニング段階ごとの神経崩壊とコーン効果に着目して重量バランスを解析した。
本分析により, トレーニング段階数を1に減らし, 精度を向上し, トレーニング手法をさらに単純化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:34:09 GMT)
Are Transformers with One Layer Self-Attention Using Low-Rank Weight
Matrices Universal Approximators? [37.8] 低ランクの重み付き自己注意層が入力シーケンス全体のコンテキストを完全にキャプチャする能力を持っていることを示す。
単層および単頭トランスフォーマーは、有限サンプルに対する記憶能力を持ち、2つのフィードフォワードニューラルネットワークを持つ1つの自己アテンション層からなるトランスフォーマーは、コンパクトドメイン上の連続置換同変関数の普遍近似器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:16:41 GMT)
Spot the Error: Non-autoregressive Graphic Layout Generation with
Wireframe Locator [37.7] 生成したレイアウトシーケンスから描画されたワイヤフレームイメージを入力として、誤トークンを検出する学習ベースのロケータを提案する。
オブジェクト空間における要素列の相補的モダリティとして機能し、全体的な性能に大きく貢献することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:13:54 GMT)
Look Around! Unexpected gains from training on environments in the
vicinity of the target [37.6] 遷移確率の小さな変化の下で強化学習エージェント(RL)の一般化を評価するための新しい手法を提案する。
具体的には、トレーニングMDPの遷移関数に定量的なパラメトリックノイズを付加することにより、トレーニングMDP近傍の新しい環境(MDP)におけるエージェントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:07:04 GMT)
Meta-Learning for Neural Network-based Temporal Point Processes [36.3] ポイントプロセスは、人間の活動に関連する事象を予測するために広く使われている。
最近の高性能ポイントプロセスモデルでは、長期間にわたって収集された十分な数のイベントを入力する必要がある。
短周期の事象の周期性を考慮した予測のためのメタラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:42:22 GMT)
LiDAR-PTQ: Post-Training Quantization for Point Cloud 3D Object
Detection [35.4] ポストトレーニング量子化(PTQ)は2次元視覚タスクで広く採用されている。
センターポイントに適用した場合、LiDAR-PTQは最先端の量子化性能が得られる。
LiDAR-PTQは、量子化対応のトレーニング手法よりも30倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:35:55 GMT)
Charting the Future of AI in Project-Based Learning: A Co-Design
Exploration with Students [35.1] 学習における人工知能(AI)の利用の増加は、学習成果を評価するための新たな課題を提示している。
本稿では,学生のAI活用データの新たな評価材料としての可能性を検討するための共同設計研究を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:04:14 GMT)
CO2: Efficient Distributed Training with Full Communication-Computation
Overlap [35.0] CO2は、非常に限られた通信帯域で制約された広範なマルチノードクラスタでも高いスケーラビリティを実現することができる。
我々は、厳密な上界の成立を伴う収束の数学的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:12:31 GMT)
TFDMNet: A Novel Network Structure Combines the Time Domain and
Frequency Domain Features [34.9] 本稿では、畳み込み層を置き換える新しい要素ワイド乗算層(EML)を提案する。
また、過度に適合する問題を緩和するための重み付け機構も導入する。
実験結果から,TFDMNetはMNIST, CIFAR-10, ImageNetデータベース上で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） (Mon, 29 Jan 2024 08:18:21 GMT)
Knowledge-Aware Code Generation with Large Language Models [34.8] 大規模言語モデル(LLM)は、基本的なプログラミング問題においてよく機能する。
しかし、多様なアルゴリズムとデータ構造スキルの使用を含む複雑なタスクを扱う場合、課題に直面する。
我々はPythonプログラミングのコンテスト問題に適した知識ライブラリを開発し,知識認識コード生成の概念を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:01:22 GMT)
MachineLearnAthon: An Action-Oriented Machine Learning Didactic Concept [34.6] 本稿では、異なる分野の学生に包括的にデザインされた革新的教科概念であるMachineLearnAthonフォーマットを紹介する。
この概念の核心はMLの課題であり、現実の問題を解決するために産業用データセットを利用している。
これらはMLパイプライン全体をカバーするもので、データ準備からデプロイメント、評価に至るまで、データのリテラシーと実践的なスキルを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:50:32 GMT)
MultiMUC: Multilingual Template Filling on MUC-4 [34.4] テンプレートフィリングのための最初の多言語並列コーパスであるMultiMUCを紹介する。
古典的なMUC-4テンプレートフィリングベンチマークをアラビア語、中国語、Farsi、韓国語、ロシア語の5つの言語に翻訳する。
我々は,強い多言語機械翻訳システムから自動翻訳を取得し,本来の英語アノテーションを対象言語に手動で投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:02:24 GMT)
Manifold-based Verbalizer Space Re-embedding for Tuning-free
Prompt-based Classification [34.3] そこで本研究では, クラス内制約付き局所線形埋め込み(Locally Linear Embedding) と呼ばれる, チューニング不要な多様体を用いた空間再埋め込み法を提案する。
我々の手法は、さらに3.2%までプロンプトベースのチューニングを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:31:57 GMT)
Matter-wave collimation to picokelvin energies with scattering length
and potential shape control [33.9] 相互作用の最小化は、強い相互作用体制と比較してコリメーションの増大を示す。
16pK以下で3次元展開エネルギーを増大させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:59:48 GMT)
A Class-aware Optimal Transport Approach with Higher-Order Moment
Matching for Unsupervised Domain Adaptation [33.7] Unsupervised domain adapt (UDA) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。
本稿では,クラス対応最適輸送(OT)と呼ばれる新しい手法を導入し,ソースのクラス条件分布上の分布間のOT距離を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:27:31 GMT)
MV2MAE: Multi-View Video Masked Autoencoders [33.6] 本稿では,同期型マルチビュービデオから自己教師付き学習を行う手法を提案する。
モデルに幾何情報を注入するために、クロスビュー再構成タスクを使用する。
我々のアプローチは、マスク付きオートエンコーダ(MAE)フレームワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:58:23 GMT)
A Concise but Effective Network for Image Guided Depth Completion in
Autonomous Driving [33.5] 本稿では,高速深度補完を実現するため,CENetという高精度で効率的なネットワークを提案する。
他の一般的な複雑なガイダンスモジュールとは異なり、我々のアプローチは直感的で低コストです。
デュアルエンコーダとシングルデコーダの単純な構造に基づいて、CENetは精度と効率のバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:06:45 GMT)
Contracting with a Learning Agent [33.0] 本研究では,学習エージェントとの繰り返し契約に関する研究を行い,結果が得られないエージェントに着目した。
我々は、複数のアクション間のエージェントの選択が成功/失敗に繋がる正準契約設定において、この問題に対する最適解を実現する。
我々の結果は、成功/失敗を超えて、プリンシパルが動的に再スケールする任意の非線形契約に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:53:22 GMT)
Extreme Learning Machine-based Channel Estimation in IRS-Assisted
Multi-User ISAC System [32.7] 本稿では、IRS支援マルチユーザISACシステムに対して、初めて実用的なチャネル推定手法を提案する。
全体推定問題をサブ1に転送する2段階の手法を提案する。
ISAC BSとダウンリンクユーザの低コスト要求を考慮して、提案した2段階のアプローチは、効率的なニューラルネットワーク(NN)フレームワークによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:15:11 GMT)
Dynamic Prototype Adaptation with Distillation for Few-shot Point Cloud
Segmentation [32.5] ショットポイントのクラウドセグメンテーションは、これまで見つからなかったカテゴリのポイント毎のマスクの生成を目指している。
本稿では,各クエリポイントクラウドのタスク固有のプロトタイプを明示的に学習する動的プロトタイプ適応(DPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:00:46 GMT)
Knowledge-Aware Neuron Interpretation for Scene Classification [32.3] 画像シーン分類のためのモデル予測を説明するための知識認識型ニューロン解釈フレームワークを提案する。
概念完全性については,概念の完全性を評価するために,知識グラフ(ConceptNet)に基づくシーンの中核概念を提示する。
概念融合のために,概念フィルタリング(Concept Filtering)と呼ばれる知識グラフに基づく手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:00:17 GMT)
Learning the meanings of function words from grounded language using a
visual question answering model [31.6] 近年のニューラルネットワークに基づく視覚的質問応答モデルでは,複雑な視覚シーンに関する質問に対する回答の一部として,関数語の使用を学習できることが示されている。
これらのモデルは、論理的推論に関する事前の知識なしに、論理的連結性(and)と「or」の意味を学習することができる。
本研究は,視覚的に理解された文脈において,機能単語のニュアンス解釈を学習することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:00:02 GMT)
Adversarial Training on Purification (AToP): Advancing Both Robustness
and Generalization [31.2] 我々は,AToP(Adversarial Training on Purification)と呼ばれる新しい枠組みを提案する。
乱数変換(RT)による摂動破壊と、逆数損失による微調整モデル(FT)の2つの構成要素から構成される。
そこで我々は,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNetteの大規模実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:56:42 GMT)
Beyond Direct Diagnosis: LLM-based Multi-Specialist Agent Consultation
for Automatic Diagnosis [30.9] 本研究では,潜在的な疾患に対するエージェントの確率分布を適応的に融合させることにより,現実世界の診断過程をモデル化する枠組みを提案する。
提案手法では,パラメータ更新とトレーニング時間を大幅に短縮し,効率と実用性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:25:30 GMT)
Context-Former: Stitching via Latent Conditioned Sequence Modeling [30.9] 決定変換器(DT)は、決定をシーケンスモデリングとして抽象化し、オフラインのRLベンチマークで競合性能を示す。
本稿では,文脈情報に基づく模倣学習(IL)とシーケンスモデリングを統合したContextFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:05:14 GMT)
Deep-Learning-Based Channel Estimation for IRS-Assisted ISAC System [30.4] 統合センシング・通信(ISAC)とインテリジェント反射面(IRS)は,次世代無線ネットワークにおいて有望な技術であると考えられる。
IRS支援ISACシステムにおけるチャネル推定問題について検討する。
このようなシステムにおけるセンシング・通信(S&C)チャネルを推定するために,ディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:14:39 GMT)
Deep-Learning Channel Estimation for IRS-Assisted Integrated Sensing and
Communication System [30.4] IRS支援ISACシステムにおけるチャネル推定問題に焦点をあてる。
推定問題をサブ1に分離する3段階の手法を提案する。
CNNを訓練する2種類の入出力ペアを慎重に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:15:48 GMT)
DittoGym: Learning to Control Soft Shape-Shifting Robots [30.3] 我々は、その生涯で形態を変えることができるロボットとして定義された、再構成可能な新しいロボットを探索する。
再構成可能なソフトロボットの制御を高次元強化学習(RL)問題として定式化する。
細かな形態変化を必要とするソフトロボットのための総合的なRLベンチマークであるDittoGymを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:41:34 GMT)
LLaVA-MoLE: Sparse Mixture of LoRA Experts for Mitigating Data Conflicts
in Instruction Finetuning MLLMs [30.0] MLLMを微調整するためのLoRAエキスパートの疎結合を提案する。
実験により、LLaVA-MoLEは複数の異なる命令データセットを混合する際のデータ競合問題を効果的に軽減することが示された。
LLaVA-MoLEは2倍のサンプルで訓練された平らなLoRAベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:48:36 GMT)
On the Semantics of LM Latent Space: A Vocabulary-defined Approach [29.6] 我々は、LM潜在空間内に固定参照フレームを確立する語彙定義セマンティクスと呼ばれる先駆的手法を導入する。
本稿では,ロジットを計算し,微分可能性と局所等方性を強調し,データ表現を意味的に校正するニューラルクラスタリングモジュールを提案する。
本研究は, LM力学に光を当て, LM性能と解釈性を向上させるための実用的なソリューションを提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:29:48 GMT)
Rectify the Regression Bias in Long-Tailed Object Detection [29.3] 長い尾を持つ物体検出は、非常に不均衡なクラス分布のため、大きな課題に直面している。
近年の手法は, 回帰枝の微妙な影響を無視しつつ, 分類バイアスとその損失関数設計に重点を置いている。
本稿では, 回帰バイアスが存在し, 検出精度に悪影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:40:33 GMT)
Towards Scenario Generalization for Vision-based Roadside 3D Object
Detection [29.2] 現在の視覚に基づく道路側検出法は,ラベル付きシーンでは精度が高いが,新しいシーンでは性能が劣る。
これは、ロードサイドカメラが設置後も静止しているためであり、その結果、これらのロードサイドの背景とカメラのポーズにアルゴリズムが適合しているためである。
我々は,SGV3Dと呼ばれる,視覚に基づく道路側3次元物体検出のための革新的なシナリオ一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:31:13 GMT)
Muffin or Chihuahua? Challenging Large Vision-Language Models with
Multipanel VQA [29.0] ウェブスクリーンショットやポスターとして一般的に見られるマルチパネル画像は、効果的に人に情報を伝える。
本稿では,マルチパネル画像の解釈モデルに挑戦する新しいベンチマークであるMultipanel Visual Question Answering (MultipanelVQA)を紹介する。
ベンチマークは6600の質問と、マルチパネル画像に関する回答で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:43:40 GMT)
A Survey on Visual Anomaly Detection: Challenge, Approach, and Prospect [29.0] 視覚異常検出(VAD)は、視覚データの正常性の概念から逸脱を識別する試みであり、工業的欠陥検査や医学的病変検出など、様々な領域に広く適用されている。
本調査は,1)トレーニングデータの不足,2)視覚的モダリティの多様性,3)階層的異常の複雑さの3つの主要な課題を同定することにより,最近のVADの進歩を包括的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:41:21 GMT)
Routers in Vision Mixture of Experts: An Empirical Study [29.0] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、計算コストを大幅に増加させることなく、モデル容量をスケールアップする有望な方法である。
MoEsの主要なコンポーネントはルータであり、どのパラメータ(専門家)プロセスのサブセットが埋め込み(トークン)を特徴付けるかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:58:07 GMT)
LaMini-LM: A Diverse Herd of Distilled Models from Large-Scale
Instructions [28.9] 命令を微調整した大規模言語モデル(LLM)は、優れた生成能力を示す。
我々は既存の命令と新しく生成された命令の両方に基づいて258万の命令を大規模に開発する。
我々は、エンコーダデコーダとデコーダのみのファミリーの両方のモデルを含む、LaMini-LMと呼ばれる様々なモデルの群を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:58:23 GMT)
Neuromorphic Valence and Arousal Estimation [28.8] 我々は、顔から感情状態を予測するためにニューロモルフィックデータを使用します。
トレーニングされたモデルが依然として最先端の結果を得ることができることを実証します。
本稿では,フレームベースとビデオベースの両方において,この課題を解決するための代替モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:13:18 GMT)
MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models [28.8] 大規模視覚言語モデルのための新しいトレーニング戦略MoE-tuningを提案する。
我々は、MoEベースのスパースLVLMアーキテクチャであるMoE-LLaVAフレームワークを提案する。
実験では、視覚理解におけるMoE-LLaVAの優れた機能と、モデル出力における幻覚の低減の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:13:40 GMT)
SPRINT: Scalable Policy Pre-Training via Language Instruction Relabeling [28.4] スケーラブルなオフラインポリシー事前学習手法であるSPRINTを提案する。
本手法では,2つの基本アイデアを用いて,事前学習タスクのベースセットを自動的に拡張する。
家庭シミュレータと実際のロボットキッチン操作タスクの実験結果から、SPRINTは、新しい長距離タスクの学習を大幅に高速化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:28:20 GMT)
Rephrasing the Web: A Recipe for Compute and Data-Efficient Language
Modeling [28.0] 本稿では,Web上の文書をパラフレーズ化するために,既製の命令調整モデルを用いたWeb Rephrase Augmented Pre-training(textbfWRAP$)を提案する。
自然にノイズの多いC4データセットでWRAPを使用することで、プリトレーニングを$sim3x$で高速化する。
同じトレーニング済みの計算予算で、Pileのさまざまなサブセットで平均して10%以上のパープレキシティを改善し、13のタスクでゼロショットの質問応答精度を2%以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:19:08 GMT)
Magnushammer: A Transformer-based Approach to Premise Selection [27.8] 我々は、ニューラルトランスフォーマーに基づくアプローチであるMagnushammerが、従来のシンボルシステムよりも大きなマージンで優れていることを示す。
PISAベンチマークでテストされたMagnushammerは、Sledgehammerの38.3%の証明レートに比べて59.5%の証明レートを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:20:20 GMT)
Contributing Dimension Structure of Deep Feature for Coreset Selection [26.8] Coreset selectionは、効率的な学習のための重要なトレーニングサンプルのサブセットを選択することを目指している。
サンプル選択は、パフォーマンス向上におけるサンプルの表現と、オーバーフィッティングを回避するためのサンプルの多様性の役割である。
既存の手法は典型的には類似度の測定値に基づいてデータの表現と多様性を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:47:26 GMT)
Semi-parametric Expert Bayesian Network Learning with Gaussian Processes
and Horseshoe Priors [26.5] 本稿では,エキスパートベイズネットワーク(SEBN)におけるセミパラメトリック・レラ・オンシップの学習モデルを提案する。
我々は、最小限の非リン耳成分を導入する前に、ガウスのプロシースとホースシューを使用する。
実世界の未知のデータセットでは、ユーザ入力に対応するために多様なグラフを作成し、識別可能性の問題に対処し、解釈可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:57:45 GMT)
EmoDM: A Diffusion Model for Evolutionary Multi-objective Optimization [26.4] この研究は、EmoDMと呼ばれる進化的多目的探索を学習できる拡散モデルを提案する。
EmoDMは、新たなMOPに対して、さらなる進化的な探索をすることなく、その逆拡散によって、一組の非支配的なソリューションを生成することができる。
実験により,探索性能と計算効率の両面から,EmoDMの競合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:41:44 GMT)
$\boldsymbol{M^2}$-Encoder: Advancing Bilingual Image-Text Understanding
by Large-scale Efficient Pretraining [26.3] 我々は、60億以上の画像テキストペアを持つ包括的バイリンガルデータセットBM-6Bを導入する。
このようなデータセットのスケールを扱うために,画像テキストのコントラッシブな損失計算のためのグループ集約手法を提案する。
BM-6B上での細粒度理解能力を向上したバイリンガル画像テキスト基盤モデルの事前訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:43:33 GMT)
Scaling NVIDIA's Multi-speaker Multi-lingual TTS Systems with Zero-Shot
TTS to Indic Languages [26.3] NVIDIAがMMITS-VC 2024 Challengeのために開発したTSモデルについて述べる。
RAD-MMMはトラック1と2で、P-Flowはトラック3で、平均評価スコア(MOS)は4.4、話者類似度スコア(SMOS)は3.62である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:51:34 GMT)
Diffutoon: High-Resolution Editable Toon Shading via Diffusion Models [25.9] トーンシェーディング(Toon Shading)は、アニメーションの非フォトリアリスティックレンダリングタスクの一種である。
Diffutoonは、鮮明で高解像度で拡張された動画をアニメ形式でレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:21:37 GMT)
3DPFIX: Improving Remote Novices' 3D Printing Troubleshooting through
Human-AI Collaboration [25.2] 遠隔の初心者がトラブルシューティングにおけるオンラインリソースの活用とその課題について検討する。
本稿では,パイプラインを用いた対話型3Dトラブルシューティングシステムである3DPFIXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:16:37 GMT)
Effective Communication with Dynamic Feature Compression [25.2] 本研究では,タスクを制御するロボットに対して,観察者が知覚データを伝達しなければならないプロトタイパルシステムについて検討する。
本稿では, 量子化レベルを動的に適応させるために, アンサンブルベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を符号化し, 深層強化学習(DRL)エージェントを訓練する。
我々は、よく知られたCartPole参照制御問題に対して提案手法を検証し、大幅な性能向上を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:35:05 GMT)
Divide and Conquer: Rethinking the Training Paradigm of Neural Radiance
Fields [25.0] ニューラルレイディアンス場(NeRF)は3Dシーンの高忠実度ビューに可能性を示した。
NeRFの標準トレーニングパラダイムは、トレーニングセットの各画像に等しい重要性を前提としている。
本稿では、現在のトレーニングパラダイムの意義を詳しく調べ、より優れたレンダリング品質のために再設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:23:34 GMT)
Defining and Extracting generalizable interaction primitives from DNNs [24.9] 我々は、異なるディープニューラルネットワーク(DNN)で共有される相互作用を抽出する新しい方法を開発した。
実験により、抽出された相互作用は、異なるDNNが共有する共通知識をよりよく反映できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:21:41 GMT)
MobFuzz: Adaptive Multi-objective Optimization in Gray-box Fuzzing [24.6] マルチオブジェクト最適化(MOO)のためのグレーボックスファズーであるMobFuzzを提案する。
実験の結果、MobFuzzは最適な目的の組み合わせを選択し、複数の目標の値を最大107%増やすことができることがわかった。
MobFuzzは、プログラムカバレッジが最大6%増加し、ベースラインファズーよりも3倍ユニークなバグが見つかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:41:02 GMT)
A Theoretical Analysis of Efficiency Constrained Utility-Privacy
Bi-Objective Optimization in Federated Learning [23.6] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが、個々のデータを共有せずに、共同で共有モデルを学ぶことを可能にする。
FLでは差別化プライバシが一般的なテクニックとして登場し、ユーティリティやトレーニング効率に影響を与えながら、個々のユーザデータのプライバシを保護する。
本稿ではDPFLにおける効率制約付きユーティリティプライバシ双目的最適化問題を体系的に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:27:56 GMT)
GPS: Graph Contrastive Learning via Multi-scale Augmented Views from
Adversarial Pooling [23.5] 自己教師付きグラフ表現学習は、バイオインフォマティクスやソーシャルネットワークなど、様々な分野において、最近かなりの可能性を秘めている。
本稿では,これらの問題に対処するための新しいアプローチとして Graph Pooling ContraSt (GPS) を提案する。
グラフプーリングは、冗長性の除去によってグラフを適応的に粗いものにすることができることから、グラフプーリングを再考し、それを活用して、マルチスケールのポジティブビューを自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:00:53 GMT)
Unraveling Batch Normalization for Realistic Test-Time Adaptation [23.4] 本稿では,ミニバッチ劣化問題について考察する。
バッチ正規化を解き放つことにより、不正確なターゲット統計は、バッチのクラス多様性が大幅に減少することに起因することが判明した。
テスト時間指数移動平均(TEMA)という簡単なツールを導入し、トレーニングとテストバッチ間のクラス多様性のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:17:35 GMT)
Understanding Adversarial Robustness from Feature Maps of Convolutional
Layers [23.4] ニューラルネットワークの摂動能力は、主にモデル容量と摂動能力の2つの要因に依存している。
畳み込み層の特徴マップからネットワークの摂動防止能力について検討する。
自然な精度と敵の堅牢性の両面での非自明な改善は、様々な攻撃・防御機構の下で達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:54:30 GMT)
Improving Small Language Models' Mathematical Reasoning via
Equation-of-Thought Distillation [23.4] 本研究は,その数学的推論能力をサブビリオンパラメータ(SLM)に圧縮することにより,先進大言語モデル(LLM)の民主化という課題に対処する。
EoTD(Equation-of-Thought Distillation, EoTD)は, 理論過程を方程式ベース表現にカプセル化し, 微調整SLMのためのEoTDデータセットを構築する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:53:36 GMT)
Combining Satellite and Weather Data for Crop Type Mapping: An Inverse
Modelling Approach [23.2] 天気(デイメット)と衛星画像(センチネル-2)を組み合わせて正確な作物地図を生成する深層学習モデルを提案する。
提案手法は,スペクトル画像のみに依存する既存のアルゴリズムよりも大幅に改善されていることを示す。
この結果と作物の表現学を関連づけることで,WSTATTが作物の成長の物理的特性を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:15:22 GMT)
3DG: A Framework for Using Generative AI for Handling Sparse Learner
Performance Data From Intelligent Tutoring Systems [22.7] 本稿では, テンソル因子化と高次生成モデルを組み合わせた新しいアプローチである3DGフレームワーク(デンシフィケーション・アンド・ジェネレーション用3次元テンソル)を紹介する。
このフレームワークは、学習性能のスケーラブルでパーソナライズされたシミュレーションを効果的に生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:34:01 GMT)
Leveraging Professional Radiologists' Expertise to Enhance LLMs'
Evaluation for Radiology Reports [22.6] 提案手法は,Large Language Models (LLMs) を用いた専門的放射線技師の専門知識を相乗化する。
我々のアプローチは、LLM評価を放射線学の基準と整合させ、人間とAIが生成したレポートの詳細な比較を可能にする。
実験結果から,我々の'詳細 GPT-4 (5-shot)' モデルでは0.48 のスコアが得られ,METEOR のスコアは0.19 を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:24:43 GMT)
Triple Disentangled Representation Learning for Multimodal Affective
Analysis [22.3] マルチモーダル学習は感情分析タスクにおいて大きな優位性を示した。
多くの新しい研究は、入力データからモダリティ不変およびモダリティ固有表現を切り離し、予測のためにそれらを融合することに焦点を当てている。
入力データから、モダリティ不変量、有効モダリティ特化度、非効率モダリティ特化度をアンタングル化する新しい三重非アンタングル化手法TriDiRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:45:27 GMT)
Probabilistic Abduction for Visual Abstract Reasoning via Learning Rules
in Vector-symbolic Architectures [22.1] 抽象推論は人間の知性の基礎であり、それを人工知能(AI)で複製することは、現在進行中の課題である。
本研究では,抽象的推論能力を評価する視覚的テストであるRaven's Progress matrices (RPM) を効率的に解くことに焦点を当てた。
RPMに関連するルール定式化をハードコーディングする代わりに、トレーニングデータに1回だけ通すだけでVSAルール定式化を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:17:18 GMT)
A Survey on Federated Unlearning: Challenges, Methods, and Future Directions [21.9] 近年、忘れられる権利(RTBF)の概念は、データプライバシ規制の基本的な要素へと発展してきた。
マシン・アンラーニング(MU)の概念は注目されている。
FUは、フェデレートされた学習設定の領域におけるデータ消去の課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:49:27 GMT)
Finding Challenging Metaphors that Confuse Pretrained Language Models [21.6] 現在最先端のNLPモデルにどのようなメタファーが挑戦するのかは不明だ。
難解なメタファーを識別するために、特定のモデルに挑戦するメタファーを識別する自動パイプラインを提案する。
分析の結果,検出されたハードメタファーはVUAと有意に対照的であり,機械翻訳の精度は16%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:00:54 GMT)
An Open Source Data Contamination Report for Large Language Models [21.6] 本稿では,15以上のポピュラーな大言語モデルを対象とした広範囲なデータ汚染レポートを提案する。
我々はまた、コミュニティがカスタマイズされたデータやモデル上で汚染分析を行うことを可能にするオープンソースのパイプラインも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:11:01 GMT)
Learning big logical rules by joining small rules [21.5] 我々は制約駆動システムにアプローチを実装し、制約解決器を使用してルールを効率的に結合する。
ゲームプレイやドラッグデザインなど多くの分野での実験を行い、100以上のリテラルでルールを学習できることを示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:09:40 GMT)
SelectLLM: Can LLMs Select Important Instructions to Annotate? [21.4] 大規模言語モデル(LLM)を大規模かつ多様な命令データセットで訓練することは、人間の指示を理解し、従うためにモデルを整列させる。
近年の研究では、小さな高品質な命令セットを使用することで、大きいがノイズの多い命令よりも優れた性能が得られることが示されている。
命令はラベルなしであり、その応答は自然なテキストであるため、モデルの信頼性を持つ従来のアクティブラーニングスキームはラベルなし命令の選択に直接適用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:44:10 GMT)
SSL-WM: A Black-Box Watermarking Approach for Encoders Pre-trained by
Self-supervised Learning [21.4] 自己監視学習(SSL)はコンピュータビジョン(CV)や自然言語処理(NLP)の様々な下流タスクに広く利用されている。
攻撃者はそのようなSSLモデルを盗み、利益のために商業化する可能性があり、SSLモデルの所有権を検証することが不可欠である。
既存の所有権保護ソリューション(例えば、バックドアベースの透かし)は、教師あり学習モデルのために設計されている。
SSLモデルのオーナシップを検証するため,SSL-WMと呼ばれる新しいブラックボックス透かし方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:25:13 GMT)
Cross-Database Liveness Detection: Insights from Comparative Biometric
Analysis [20.8] 生検は生検と生検を区別する能力である。
本研究は, 生活度検出モデルの総合的な評価を行う。
私たちの研究は、バイオメトリックセキュリティの進化するリズムをナビゲートするための青写真を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:32:18 GMT)
Nucleus subtype classification using inter-modality learning [20.8] ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は臨床研究と研究の両方に広く利用されている。
CoNIC Challengeは最近、大腸のH&E染色に6種類の細胞をラベル付けする堅牢な人工知能を革新した。
仮想H&Eでラベル付けできないセルタイプをラベル付けするために,モーダリティ間学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:26:24 GMT)
Capturing Knowledge Graphs and Rules with Octagon Embeddings [20.7] 領域ベースの知識グラフ埋め込みは、関係を幾何学的領域として表現する。
既存のアプローチは、構成をモデル化する能力に厳しく制限されている。
我々の八角形埋め込みは、非自明なルールベースを適切に捕捉できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:18:54 GMT)
ConFit: Improving Resume-Job Matching using Data Augmentation and
Contrastive Learning [20.6] データ拡張と単純なコントラスト学習アプローチを用いて,空間性問題に対処する。
ConFitはまず、履歴書またはジョブポストの特定のセクションを言い換えることで、拡張された履歴書ジョブデータセットを作成する。
実世界の2つのデータセット上でConFitを評価し,ジョブとランキング履歴のランキングでは,それぞれnDCG@10で31%,絶対値で先行手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:55:18 GMT)
Learning logic programs by discovering higher-order abstractions [20.6] 我々は高次最適化問題を導入する。
目標は、高階の抽象化を発見して論理プログラムを圧縮することである。
我々はこの問題を制約問題として定式化するStevieにアプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:34:39 GMT)
The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems [20.2] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは従来のLarge Language Models (LLM) よりも大幅に進歩している。
本稿では,有効なRAGのプロンプト定式化のために,検索者が保持すべき特徴について分析する。
無関係な文書を含むと、予想外に30%以上の精度で性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:52:52 GMT)
MatterGen: a generative model for inorganic materials design [20.1] 本稿では,周期表上で安定かつ多様な無機物質を生成するモデルであるMatterGenを提案する。
MatterGenが生成した以前の生成モデルと比較すると、新規で安定な構造になる確率は2倍以上である。
磁気密度の高い構造と,サプライチェーンリスクの低い化学組成を兼ね備えた多目的材料設計能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:02:46 GMT)
DeFlow: Decoder of Scene Flow Network in Autonomous Driving [19.5] シーンフロー推定は、シーン内のポイントの運動を予測することによって、シーンの3次元運動場を決定する。
入力として大規模な点雲を持つ多くのネットワークは、リアルタイム実行のための擬似イメージを作成するためにボキセル化を使用する。
本稿では, Gated Recurrent Unit (GRU) の改良により, ボクセルをベースとした特徴から点への遷移を可能にするDeFlowを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:47:55 GMT)
GPU Cluster Scheduling for Network-Sensitive Deep Learning [19.3] 本稿では分散DL(DDL)ワークロードのための新しいGPUクラスタスケジューラを提案する。
我々のスケジューラは、(i)ジョブ配置と統合を容易にする古典的な遅延スケジューリングアルゴリズム、(ii)ネットワークに敏感なジョブプリエンプション戦略、(iii)遅延タイマーを効果的に遅延スケジューリングするために最適化する「自動チューニング」メカニズムの3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:06:08 GMT)
PSAvatar: A Point-based Morphable Shape Model for Real-Time Head Avatar
Animation with 3D Gaussian Splatting [19.1] PSAvatarは、アニマタブルヘッドアバター作成のための新しいフレームワークである。
詳細な表現と高忠実度レンダリングに3D Gaussian を使用している。
PSAvatarは多種多様な被験者の高忠実度頭部アバターを再構築でき、リアルタイムでアバターをアニメーションできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:55:57 GMT)
Betting on what is neither verifiable nor falsifiable [18.7] 我々は,このようなイベントを選択肢を通じて賭けるアプローチを提案し,また,「検証・ファルシフィケーションゲーム」の結果に賭ける手法を提案する。
したがって、我々の研究は、論理的不確実性に対するガラブラント帰納法(英語版)の既存の枠組みの代替として機能し、数学の哲学における構成主義(英語版)として知られるスタンスに関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:30:34 GMT)
Detecting Reddit Users with Depression Using a Hybrid Neural Network
SBERT-CNN [18.3] うつ病は広範なメンタルヘルスの問題であり、世界の人口の3.8%に影響を及ぼしている。
本稿では,事前訓練された文BERT(SBERT)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
このモデルは精度0.86とF1スコア0.86を達成し、文学における他の機械学習モデルによる最先端の文書化結果(F1スコア0.79)を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:59:09 GMT)
Hand-Centric Motion Refinement for 3D Hand-Object Interaction via
Hierarchical Spatial-Temporal Modeling [18.1] 粗い手の動き改善のためのデータ駆動方式を提案する。
まず,手と物体の動的空間的関係を記述するために,手中心の表現を設計する。
第2に,手動物体相互作用の動的手がかりを捉えるために,新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:17:51 GMT)
FIMP: Future Interaction Modeling for Multi-Agent Motion Prediction [18.1] 動作予測(FIMP)のための未来のインタラクションモデリングを提案し,その将来的なインタラクションをエンドツーエンドで捉える。
実験により,今後のインタラクションモデリングにより性能が著しく向上し,Argoverseモーション予測ベンチマークの性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:41:55 GMT)
LLM4Vuln: A Unified Evaluation Framework for Decoupling and Enhancing
LLMs' Vulnerability Reasoning [18.0] 大規模言語モデル (LLMs) は、脆弱性検出を含む多くの下流タスクに対して重要なポテンティルを証明している。
LLMの脆弱性検出に利用しようとする最近の試みは、LLMの脆弱性推論能力の詳細な理解が欠如しているため、予備的な初期化である。
LLM4Vulnという名前の統一評価フレームワークを提案し、LLMの脆弱性を他の機能と区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:32:27 GMT)
Reachability Verification Based Reliability Assessment for Deep
Reinforcement Learning Controlled Robotics and Autonomous Systems [17.7] Deep Reinforcement Learning (DRL)は、ロボット工学と自律システム(RAS)において優れたパフォーマンスを達成した
実生活での運用において重要な課題は、危険なほど安全でないDRLポリシーの存在である。
本稿ではDRL制御RASのための新しい定量的信頼性評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:25:02 GMT)
Find the Cliffhanger: Multi-Modal Trailerness in Soap Operas [17.5] 長大なビデオからトレーラーにふさわしい瞬間を選択する際に,編集者を支援するために,トレーラー性を予測するマルチモーダル手法を提案する。
新たに導入されたソープオペラデータセットを用いて,トレーラの予測が課題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:34:36 GMT)
The sample complexity of multi-distribution learning [17.5] サンプル複雑性$widetildeO((d+k)epsilon-2) cdot (k/epsilon)o(1)$は、Awasthi, Haghtalab, Zhao の COLT 2023 開放問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:17:38 GMT)
Dropout Concrete Autoencoder for Band Selection on HSI Scenes [17.3] 本研究では,ハイパースペクトル画像上の情報帯域選択のための新しいエンドツーエンドネットワークを提案する。
提案するネットワークは,コンクリートオートエンコーダ(CAE)とドロップアウト機能ランキング戦略の進歩にインスパイアされている。
4つのHSIシーンにおける実験結果から,提案したドロップアウトCAEは実効性および実効性を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:53:17 GMT)
Safe and Generalized end-to-end Autonomous Driving System with
Reinforcement Learning and Demonstrations [17.3] インテリジェントな運転システムは、現在の環境と車両状態に基づいて、適切な運転戦略を動的に定式化することができるべきである。
強化学習と模倣学習に基づく既存の手法は、安全性の低下、一般化の低さ、非効率サンプリングに悩まされている。
複雑・多種多様なシナリオを対象とした安全で汎用的なエンドツーエンド自動運転システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:50:12 GMT)
AccessLens: Auto-detecting Inaccessibility of Everyday Objects [17.3] 本稿では,日常オブジェクトのアクセス不能なインターフェースを識別するためのエンドツーエンドシステムであるAccessLensを紹介する。
当社のアプローチでは,21の非アクセシビリティクラスを自動的に認識するために設計された新しいAccessDBデータセットを使用して,検出器をトレーニングする。
AccessMetaは、これらのアクセシビリティクラスをオープンソース3D拡張設計にリンクする包括的な辞書を構築するための堅牢な方法として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:27:55 GMT)
High Resolution Image Quality Database [16.7] 解像度2880×2160ピクセルの1120枚の画像からなる新しい高解像度画像品質データベース(HRIQ)を作成する。
高解像度画像の平均評価スコア(MOS)を正確に予測するために,BIQAモデルをトレーニングするための高解像度画像品質データベースの重要性を実証するために,本データベースの様々な解像度バージョンに基づいて,従来の深層学習に基づくBIQA手法を訓練・試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:55:01 GMT)
2L3: Lifting Imperfect Generated 2D Images into Accurate 3D [16.7] マルチビュー(MV)3次元再構成は,生成したMV画像を一貫した3次元オブジェクトに融合させる,有望なソリューションである。
しかし、生成された画像は、通常、一貫性のない照明、不整合幾何学、スパースビューに悩まされ、復元の質が低下する。
本稿では, 内在的分解誘導, 過渡的モノ先行誘導, および3つの問題に対処するための視認性向上を活用する新しい3次元再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:30:31 GMT)
APIGen: Generative API Method Recommendation [16.5] APIGenは、拡張インコンテキスト学習(ICL)によるジェネレーティブAPIレコメンデーションアプローチである
APIGenは、語彙、構文、意味の観点から、プログラミングクエリに類似したポストを検索する。
推論プロセスにより、APIGenはクエリのプログラミング要件を満たすための推奨APIを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:35:42 GMT)
Deep Embedding Clustering Driven by Sample Stability [16.5] サンプル安定性(DECS)により駆動されるディープ埋め込みクラスタリングアルゴリズムを提案する。
具体的には、まずオートエンコーダで初期特徴空間を構築し、次にサンプル安定性に制約されたクラスタ指向の埋め込み機能を学ぶ。
5つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は最先端のクラスタリング手法と比較して優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:19:49 GMT)
A SAT Solver and Computer Algebra Attack on the Minimum Kochen-Specker
Problem [16.5] ブール充足可能性 (SAT) と計算機代数システム (CAS) を組み合わせた検証可能な新しい証明生成法を提案する。
提案手法は、3次元のKS系が少なくとも24個のベクトルを含む必要があることを示す。
また、KS問題に対する下位境界が42.9 TiBで順序23のコンピュータ検証可能な最初の証明証明書も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:46:52 GMT)
Towards LLM-guided Causal Explainability for Black-box Text Classifiers [16.4] 我々は,近年の大規模言語モデルにおける命令追従とテキスト理解機能を活用して,因果的説明可能性を高めることを目指している。
提案する3ステップパイプラインは,既製のLCMを用いて,入力テキスト中の潜時的・未観測な特徴を識別する。
我々は,複数のNLPテキスト分類データセットを用いたパイプライン実験を行い,興味深い,有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:59:12 GMT)
Trustworthy Automated Driving through Qualitative Scene Understanding and Explanations [15.8] 本稿では,都市移動におけるシーン理解のための統一的シンボルと定性表現である定性説明可能グラフ(QXG)を提案する。
QXGは、センサーデータと機械学習モデルを使用して、自動車両環境の解釈を可能にする。
リアルタイムでインクリメンタルに構築することができ、車内説明やリアルタイム意思決定のための汎用的なツールになります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:20:19 GMT)
Fairness in Algorithmic Recourse Through the Lens of Substantive
Equality of Opportunity [15.8] アルゴリズムによる会話は、AIシステムとのインタラクションにおいて人に対してエージェンシーを与える手段として注目を集めている。
近年の研究では、個人の初期状況の違いにより、会話自体が不公平である可能性があることが示されている。
個人が行動するのに時間がかかるほど、設定が変更される可能性があるからだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:55:45 GMT)
AutoColor: Learned Light Power Control for Multi-Color Holograms [15.7] 多色ホログラムは複数の光源からの同時照明に依存している。
マルチカラーホログラムを照らすのに必要な最適な光源パワーを推定するための最初の学習手法であるAutoColorを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:16:46 GMT)
PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding
and Reasoning in Pathology [15.7] 本稿は,LMMのための最大かつ高品質なエキスパート検証型病理診断ベンチマークであるPathMMUを紹介する。
様々なソースから33,573のマルチモーダルなマルチチョイス質問と21,599の画像で構成されている。
PathMMUはGPT-4Vのロバストな能力を生かし、約30,000枚の画像キャプチャーペアを使用してQ&Aを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:59:19 GMT)
Virtual Home Staging: Inverse Rendering and Editing an Indoor Panorama
under Natural Illumination [15.5] 室内パノラマを自然照明下で新しい室内家具配置で変換できる新しい逆レンダリング手法を提案する。
本手法は,(1)パノラマ家具の検出と除去,(2)自動床レイアウト設計,(3)シーン幾何学によるグローバルレンダリング,新しい家具オブジェクト,およびリアルタイム屋外写真からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:29:00 GMT)
LESSON: Multi-Label Adversarial False Data Injection Attack for Deep Learning Locational Detection [15.5] 本稿では,Multi-labEl adverSarial falSe data injectiON attack (LESSON) と呼ばれる汎用マルチラベル逆攻撃フレームワークを提案する。
提案手法に基づく4つの典型的なLESSON攻撃と2次元の攻撃目標について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:44:59 GMT)
Tradeoffs Between Alignment and Helpfulness in Language Models [15.5] 本研究では,アライメントの増加とモデルの有用性の低下のトレードオフについて検討する。
有用性は一般的に減少するが、表現工学ベクトルのノルムと2次的に一致することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:38:14 GMT)
The ICASSP SP Cadenza Challenge: Music Demixing/Remixing for Hearing
Aids [15.4] Cadenzaプロジェクトは、聴覚障害のある人のための音楽の音質向上に取り組んでいる。
この課題のシナリオは、補聴器を介してスピーカーのステレオ再生を聴くことだった。
ポップ/ロック音楽をボーカル、ドラム、ベース、その他(VDBO)に分解し、それぞれのトラックを特定のゲインでバランスさせ、ステレオにリミックスする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:48:36 GMT)
Norm Enforcement with a Soft Touch: Faster Emergence, Happier Agents [15.3] マルチエージェントシステムは自律エージェントの社会と見なすことができ、その相互作用は社会的規範によって効果的に制御される。
我々は、エージェントが他のエージェントの満足感や満足感に欠ける行動に対して、これらの反応を、第1のエージェントから第2のエージェントへの通信として考える。
我々は、より広範なコミュニケーションと理解という形で、社会知性をモデル化するフレームワークであるNestを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:09:45 GMT)
Tabdoor: Backdoor Vulnerabilities in Transformer-based Neural Networks
for Tabular Data [15.1] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) を用いた表型データに対するバックドア攻撃の包括的解析について述べる。
その結果, バックドア攻撃戦略の導入により, ほぼ完全な攻撃成功率(約100%)が得られた。
我々はこれらの攻撃に対するいくつかの防御策を評価し、スペクトル署名を最も効果的な攻撃とみなした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:23:29 GMT)
mPLM-Sim: Better Cross-Lingual Similarity and Transfer in Multilingual
Pretrained Language Models [15.1] マルチ並列コーパスを用いてmPLMから言語間の類似性を誘導する言語類似度尺度mPLMSimを提案する。
本研究は,mPLM-Simが,レキシコ,系譜系,地理的スプラックバンドなどの言語類似性尺度と適度に高い相関を示すことを示す。
さらに,mPLMSimが低レベル構文タスクと高レベル意味タスクの両方で実験を行うことで,ゼロショットの言語間移動に有効であるかどうかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:03:43 GMT)
Perceptions of Moderators as a Large-Scale Measure of Online Community
Governance [15.1] コミュニティメンバが自身のモデレーターを公然と議論する方法を評価することにより、ガバナンスを評価する。
我々は18ヶ月に1億9900万のラベル付き投稿とコメントでモデレーターの知覚を定量化する。
我々は,モデレーターの肯定的な認識が,他の地域健康の指標と関連していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:43:12 GMT)
Self-Supervised Learning in Event Sequences: A Comparative Study and
Hybrid Approach of Generative Modeling and Contrastive Learning [14.9] 本研究では,イベントシーケンスの表現を得るための自己指導型学習手法について検討する。
これは様々なアプリケーションにおいて重要なモダリティであり、銀行、電子商取引、医療に限らない。
生成的および対照的な埋め込みを異なるモダリティとして整列させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:50:28 GMT)
Syllable-level lyrics generation from melody exploiting character-level
language model [14.9] シンボリック・メロディから音節レベルの歌詞を生成するための微調整文字レベル言語モデルを提案する。
特に,言語モデルの言語知識を音節レベルのトランスフォーマー生成ネットワークのビームサーチプロセスに組み込む手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:15:08 GMT)
Clinically meaningful timeline summarisation in social media for mental
health monitoring [14.8] 本稿では,メンタルヘルスモニタリングに適したソーシャルメディア利用者のタイムラインを臨床的に有意義に要約する新たな課題を紹介する。
両高レベル情報からなる2層要約を生成する,教師なし抽象要約のための新しい手法を開発した。
重要な方法論の新規性は、長文を表現するために適応された階層的変分オートエンコーダ(VAE)のバージョンに基づいて、タイムラインの要約コンポーネントから得られる。
結果のタイムライン要約はLLM(LLaMA-2)に入力され、命令プロンプトによって得られた高レベル情報とユーザからの対応する証拠の両方を含む最終要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:42:57 GMT)
BooleanOCT: Optimal Classification Trees based on multivariate Boolean
Rules [14.8] 最適な分類木を導出するために,MIP(Mixed-integer Programming)の定式化を導入する。
提案手法は,F1スコアなどの非線形指標と同様に,精度,バランスの取れた精度,コストに敏感なコストを含む線形メトリクスを統合する。
提案したモデルでは,実世界のデータセットに対して現実的な可解性を示し,数万のサイズの処理を効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:58:44 GMT)
TEILP: Time Prediction over Knowledge Graphs via Logical Reasoning [14.5] 本稿では,時間的要素を知識グラフ予測に自然に統合する論理的推論フレームワークTEILPを提案する。
まず、TKGを時間的事象知識グラフ(TEKG)に変換する。
最後に、条件付き確率密度関数を導入し、クエリ間隔を含む論理規則に関連付けて、時間予測に着く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:39:02 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） (Mon, 29 Jan 2024 06:06:21 GMT)
INSTILLER: Towards Efficient and Realistic RTL Fuzzing [14.0] INSTILLER (Instruction Distiller) は、アリコロニー最適化(ACO)に基づくRTLファザである。
ACO(VACO)の変種で入力命令を蒸留する。
我々はプロトタイプを実装し、実世界のターゲットCPUコアにおける最先端ファジィ処理に対する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:53:44 GMT)
MAPLE: Micro Analysis of Pairwise Language Evolution for Few-Shot Claim
Verification [13.9] MAPLEは、請求項とその証拠を小さなSeq2seqモデルと新しい意味尺度で一致させる先駆的なアプローチである。
マイクロ言語進化経路の革新的な利用は、請求の検証を容易にするために、重複しないペアワイズデータを活用する。
MAPLEは、3つのファクトチェックデータセットに対して、SOTAベースラインSEED、PET、LLaMA 2よりも大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:39:39 GMT)
Taming the Sigmoid Bottleneck: Provably Argmaxable Sparse Multi-Label
Classification [13.8] シグモイド出力層はマルチラベル分類(MLC)タスクで広く利用されている。
多くの実用的なLCCタスクでは、ラベルの数は数千個にのぼり、入力する特徴の数を超えている。
このような低ランクな出力層はボトルネックであり、結果として最大ではないクラスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:14:01 GMT)
Neural Optimal Control: Concurrent System Identification and Control
Learning with Neural ODE [13.7] ニューラル最適制御(NOC)と呼ばれる未知の力学系を制御するニューラルネットワークODE法を提案する。
本モデルは,対象状態へ誘導する最適制御と同様に,システムダイナミクスを同時に学習する。
実験では,未知の力学系の最適制御を学習するためのモデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:24:09 GMT)
The Spectre of Surveillance and Censorship in Future Internet Architectures [13.7] 将来のインターネットアーキテクチャは、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティを改善するためにインターネットを再設計することを目指している。
一部の政府は、彼らの政治的地位に対する脅威としてインターネットアクセスを認識し、広範なネットワーク監視と検閲に従事している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:27:44 GMT)
Towards Commonsense Knowledge based Fuzzy Systems for Supporting
Size-Related Fine-Grained Object Detection [13.5] 本稿では,軽量な深層ニューラルネットワークベース粗粒物体検出支援のための共通知識推論モジュール(CKIM)を提案する。
具体的には、ひとつの画像が類似のカテゴリのオブジェクトを含むが、サイズが異なるシナリオに焦点を当てる。
提案手法は, 注釈付きデータが少なく, モデルサイズも小さく, 高精度な粒度検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:20:57 GMT)
Prompt4Vis: Prompting Large Language Models with Example Mining and
Schema Filtering for Tabular Data Visualization [13.4] 本稿では,自然言語からデータビジュアライゼーションクエリを生成するフレームワークであるPrompt4Visを紹介する。
データビジュアライゼーションクエリを生成するためのテキスト・ツー・ビジュアリーに、インコンテキスト・ラーニングが導入される。
Prompt4Visは最先端(SOTA)のRGVisNetを約35.9%、開発とテストセットで71.3%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:23:47 GMT)
Discovering Mathematical Formulas from Data via GPT-guided Monte Carlo
Tree Search [13.1] SR-GPTはモンテカルロ木探索と生成事前学習変換器を組み合わせた新しいシンボリック回帰アルゴリズムである。
SR-GPTを10以上の記号的回帰データセットから得られた222の式を用いて広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:07:17 GMT)
Few and Fewer: Learning Better from Few Examples Using Fewer Base
Classes [12.7] ターゲットデータセットには少数の例しか含まれていないため、ファインチューニングは数ショットの学習には効果がない。
本稿では,より少ないベースクラスでのトレーニングにより,ターゲットデータセットのより良い特徴が得られるかどうかを検討する。
我々の知る限り、慎重に選択されたベースクラスのサブセットで微調整を行うことで、ほとんどショット学習を大幅に改善できる最初の実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:52:49 GMT)
ToPro: Token-Level Prompt Decomposition for Cross-Lingual Sequence
Labeling Tasks [12.7] ToProメソッドは入力文を1つのトークンに分解し、各トークンに1つのプロンプトテンプレートを適用する。
マルチリンガルNERおよびPOSタグ付けデータセットの実験により,ToProをベースとしたファインチューニングは,ゼロショットのクロスリンガル転送において,VanillaファインチューニングとPrompt-Tuningに優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:44:27 GMT)
HICH Image/Text (HICH-IT): Comprehensive Text and Image Datasets for
Hypertensive Intracerebral Hemorrhage Research [12.5] このデータセットは、HICHの診断と治療における人工知能の精度を高めるように設計されている。
データセットをさらに理解するために、私たちは、パフォーマンスを観察するためにディープラーニングアルゴリズムを訓練しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:44:09 GMT)
Overcoming the Pitfalls of Vision-Language Model Finetuning for OOD
Generalization [12.2] 既存の視覚言語モデルは、様々な視覚領域やタスクに対して強力な一般化を示す。
本稿では,OOD ゲネラリゼーションを改良するための新しいアプローチである OGEN を提案する。
具体的には、未知のクラスのクラス名のみを使用して、OOD機能を合成するために、クラス条件フィーチャジェネレータが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:57:48 GMT)
Gland segmentation via dual encoders and boundary-enhanced attention [11.9] 病理画像の精度と自動腺分割のためのDEAモデルを提案する。
このモデルは、バックボーンエンコーディングとデコードネットワークとローカルセマンティック抽出ネットワークの2つのブランチで構成されている。
GlaS と CRAG の2つの公開データセットによる実験結果から,本手法が他の腺分節法より優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:20:08 GMT)
Enhancing Student Performance Prediction on Learnersourced Questions
with SGNN-LLM Synergy [11.7] 本稿では,SGNN(Signed Graph Neural Networks)とLLM(Large Language Model)を統合化するための革新的な戦略を提案する。
提案手法では, 学生の回答を包括的にモデル化するための署名付き二部グラフを用いて, 雑音耐性を高めるコントラスト学習フレームワークを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:11:48 GMT)
Cross-silo Federated Learning with Record-level Personalized
Differential Privacy [11.7] フェデレートラーニングは、トレーニングプロセス中にクライアントのコントリビューションを保護することによって、クライアント側のデータのプライバシ保護を改善するための一般的なアプローチとして現れている。
既存のソリューションは通常、すべてのレコードに対して均一なプライバシ予算を仮定し、各レコードのプライバシ要件を満たすには不十分な、ワンサイズのすべてのソリューションを提供する。
本稿では,クライアントレベルサンプリングと非一様レコードレベルサンプリングの両方を併用した2段階ハイブリッドサンプリング手法を用いて,プライバシ要件を満たす新しいフレームワークrPDP-FLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:01:46 GMT)
Enhanced Genetic Programming Models with Multiple Equations for Accurate
Semi-Autogenous Grinding Mill Throughput Prediction [11.5] 本研究では、SAGミルスループットをより正確に予測するために、Multi-equation GP(MEGP)と呼ばれる拡張GPアプローチを導入する。
距離測定の効果を評価するため,MEGP法では4つの異なる距離測定法が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:01:02 GMT)
Lost in Translationese? Reducing Translation Effect Using Abstract
Meaning Representation [11.4] 抽象的意味表現(AMR)は、翻訳文中の翻訳文の量を減らし、インターリンガとして使用できると論じる。
英語の翻訳をAMRに解析し、そのAMRからテキストを生成することで、その結果は元々の英語のテキストとよりよく似ている。
この研究は、テキストの翻訳を減らし、言語間言語としてのAMRの有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:09:49 GMT)
NoFunEval: Funny How Code LMs Falter on Requirements Beyond Functional
Correctness [11.3] 既存のコード言語モデルの評価ベンチマーク(コードLM)は、LMが機能的に正しいコードを生成することができるかどうかにのみ焦点を絞っている。
非機能要件と非機能要件の両方に対する単純な分類インスタンスに基づいて、コードLMを評価するため、新しいベンチマークNoFunEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:47:31 GMT)
Advancements in 3D Lane Detection Using LiDAR Point Clouds: From Data
Collection to Model Development [11.2] LiSV-3DLaneは大規模な3Dレーンデータセットで、20kフレームのサラウンドビューのLiDAR点雲と豊富なセマンティックアノテーションから構成される。
本稿では,LiDARを用いた新しい3次元車線検出モデルLiLaDetを提案し,LiDAR点雲の空間的幾何学的学習をBird's Eye View (BEV) に基づく車線識別に取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:50:34 GMT)
Quantum Circuit Reconstruction from Power Side-Channel Attacks on Quantum Computer Controllers [11.1] 専用攻撃機が発射できる量子回路に対する新しいタイプの脅威は、パワートレース攻撃である。
本稿では,量子回路の秘密を解錠し,盗むためにパワートレースを用いた最初の形式化と実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:56:21 GMT)
Degradability of Modified Landau-Streater Type Low-Noise Quantum
Channels in High Dimensions [10.7] 本稿では,MLS (Modified Landau-Streater) チャネルの導入と検討を行う。
これらのチャネルは、クォービットの分極と、最近提案されたヴェルナー・ホレヴォのチャネルに拡張される。
この結果から,低雑音状態における量子チャネルにおける超付加能の理解が促進された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:17:34 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning through Adaptive Weight
Clustering and Server-Side Distillation [10.5] 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） (Mon, 29 Jan 2024 13:12:13 GMT)
Multi-Horizon Representations with Hierarchical Forward Models for
Reinforcement Learning [10.3] 本稿では,コミュニケーションを学習するフォワードモデルの階層構造を用いて,複数の表現を学習する補助的タスクを提案する。
HKSLは,複数の代替表現学習手法よりも高速に,高次あるいは最適エピソードに収束することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:47:05 GMT)
Regressing Transformers for Data-efficient Visual Place Recognition [10.2] この研究は、レグレッション問題としての場所認識をフレーミングすることで、新しい視点を導入する。
画像ディスクリプタをグレード付き類似ラベルと直接整合するように最適化することにより、高価な再ランク付けなしでランキング機能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:04:32 GMT)
MAPLE: Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings [10.2] 本研究では,大規模言語モデル埋め込み(MAPLE)を活用したモバイルアプリケーション予測モデルを提案する。
MAPLEは、LLM(Large Language Models)を採用し、これらの課題を克服するためにアプリの類似性をインストールしている。
2つの実世界のデータセットのテストでは、MAPLEは標準およびコールドスタートシナリオの両方で、現代のモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:44:41 GMT)
A pseudoclassical theory for the wavepacket dynamics of the kicked rotor
model [10.0] 提案された理論は原理的に全ての量子共鳴の近傍に適用できる。
一般化擬古典理論の$mathcalPT$-symmetric kicked rotorへの応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:13:17 GMT)
Security Code Review by LLMs: A Deep Dive into Responses [9.8] セキュリティコードレビューは、自動ツールと開発中のセキュリティ欠陥を検出する手作業を組み合わせることを目的としている。
本研究では,実世界のコードレビューのセキュリティ欠陥を含む549個のコードファイルに対して,最先端のLLM3つの検出性能を5つのプロンプトで比較した。
以上の結果から, LLMの応答は冗長性, 曖昧性, 不完全性に悩まされることが多く, その簡潔さ, 理解可能性, セキュリティ欠陥検出の遵守の必要性が浮き彫りにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:13:44 GMT)
Data-Oblivious ML Accelerators using Hardware Security Extensions [9.7] アウトソース計算は、クライアントデータの機密性を危険にさらす可能性がある。
Gemmini行列乗算加速器にDIFTを適用したDolmaを開発した。
Dolmaは大きな構成で低いオーバーヘッドを発生させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:34:29 GMT)
A Linguistic Comparison between Human and ChatGPT-Generated
Conversations [9.7] この研究は、ChatGPTが生成した会話と人間の会話を比較して、言語問合せと単語数分析を取り入れている。
結果は,人間の対話における多様性と信頼度は高いが,ChatGPTは社会的プロセス,分析的スタイル,認知,注意的焦点,ポジティブな感情的トーンといったカテゴリーに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:43:27 GMT)
Domain adaptation strategies for 3D reconstruction of the lumbar spine
using real fluoroscopy data [9.4] 本研究は整形外科手術における手術ナビゲーション導入における重要な障害に対処するものである。
これは、少数の蛍光画像から脊椎の3次元解剖モデルを生成するためのアプローチを示す。
これまでの合成データに基づく研究の精度に匹敵する84%のF1スコアを達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:22:45 GMT)
Effective Controllable Bias Mitigation for Classification and Retrieval
using Gate Adapters [9.4] 調整可能な感度パラメータを持つ新しいモジュラーゲーティング機構である制御可能なゲートアダプタ(ConGater)を導入する。
本研究では,(1)正当性リストの正則化による検索結果の偏りの低減と,(2)正当性リストの正則化による検索結果の偏りの低減,という3つの分類課題に対して,逆偏り実験を3つの異なるモデルで実施することで,ConGaterのパフォーマンスを実証する。
本研究の結果から, 完全脱バイアス型 ConGater は, 最近の強靭性ベースラインの2倍以上のタスク性能を維持しつつ, 同等の公平性を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:15:50 GMT)
Consistent algorithms for multi-label classification with macro-at-$k$
metrics [9.4] 各ラベルに別々に適用されたバイナリ分類ユーティリティの和に線形に分解可能なメトリクスに焦点をあてる。
これらの"macro-at-k$"メトリクスは、長い尾ラベルを持つ極端な分類問題に対して望ましい性質を持っている。
本稿では,Frank-Wolfe法に基づく統計的に一貫した実践的学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:51:27 GMT)
Mitigation of Channel Tampering Attacks in Continuous-Variable Quantum
Key Distribution [9.3] CV-QKDでは、Denial-of-Service(DoS)攻撃を利用する潜在的な敵から通信妨害に対する脆弱性が持続する。
本稿では,DoS攻撃に触発されたCV-QKDにおいて,Channel Amplification (CA)攻撃と呼ばれる新たな脅威を導入する。
この脅威に対処するため,我々は検出・緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:48:51 GMT)
Spatial-Aware Latent Initialization for Controllable Image Generation [9.2] テキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、テキスト入力に条件付けされた高品質な画像を生成することができる。
従来の研究は、主にレイアウト条件と交差注意マップの整合性に重点を置いてきた。
そこで本研究では,デノナイズ過程における空間認識初期化雑音を利用して,より優れたレイアウト制御を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:42:01 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） (Mon, 29 Jan 2024 01:53:50 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） (Mon, 29 Jan 2024 08:52:18 GMT)
CMA-ES with Learning Rate Adaptation [9.1] 本研究は,CMA-ESの性能に及ぼす学習率の影響を考察し,少ない学習率の必要性を実証する。
我々は,一定信号対雑音比を維持するCMA-ESの新しい学習率適応機構を開発した。
提案した学習率適応型CMA-ESは,高コストの学習率チューニングを伴わないマルチモーダルおよび/またはノイズ問題に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:16:22 GMT)
Endo-4DGS: Distilling Depth Ranking for Endoscopic Monocular Scene
Reconstruction with 4D Gaussian Splatting [8.6] 動的シーン再構築は、下流の作業を大幅に強化し、手術結果を改善することができる。
NeRFベースの手法は、最近、シーンを再構築する異常な能力で有名になった。
本研究では,革新的でリアルタイムな動的再構成手法であるEndo-4DGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:55:29 GMT)
Constrained Bi-Level Optimization: Proximal Lagrangian Value function
Approach and Hessian-free Algorithm [8.5] We developed a Hessian-free gradient-based algorithm-termed proximal Lagrangian Value function-based Hessian-free Bi-level Algorithm (LV-HBA)
LV-HBAは特に機械学習アプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:50:56 GMT)
LLMs as On-demand Customizable Service [8.4] 階層型分散大言語モデル(LLM)の概念を導入する。
階層型アプローチを導入することで、LLMをカスタマイズ可能なサービスとしてオンデマンドでアクセスできるようにする。
階層型 LLM の概念は,LLM の能力を活用するために,広範かつクラウドソースのユーザ基盤を向上すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:24:10 GMT)
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential
Equations [8.4] 一般化されたコントラスト的損失を利用した新しいコントラスト的事前学習フレームワークを開発した。
物理インフォームドコントラストプレトレーニングは、固定未来タスクにおけるフーリエニューラル演算子の精度と一般化の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:32:22 GMT)
A Gated MLP Architecture for Learning Topological Dependencies in
Spatio-Temporal Graphs [8.4] 時空間グラフの位相的非時間不変量に基づく新しいGNNであるCycle toMixerを紹介する。
我々は,Cy2Mixerの有効性を証明し,サイクルパスブロックが深層学習モデルに識別情報を提供できることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:26:17 GMT)
Bridging the Domain Gap: A Simple Domain Matching Method for
Reference-based Image Super-Resolution in Remote Sensing [8.4] 近年、参照ベース画像超解像(RefSR)は、画像超解像(SR)タスクにおいて優れた性能を示している。
既存のRefSRモデルとシームレスに統合可能なドメインマッチング(DM)モジュールを導入する。
我々の分析では、これらの領域のギャップは異なる衛星でしばしば生じており、我々のモデルはこれらの課題に効果的に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:10:00 GMT)
A comparison of RL-based and PID controllers for 6-DOF swimming robots:
hybrid underwater object tracking [8.4] 本稿では,PIDコントローラの代替として,集中型深層Q-network(DQN)コントローラを用いた調査と評価を行う。
我々の主な焦点は、この遷移を水中物体追跡の特定のケースで説明することに集中している。
本実験は,Unityをベースとしたシミュレータで実施し,分離したPIDコントローラ上での集中型RLエージェントの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:14:15 GMT)
Diverse, but Divisive: LLMs Can Exaggerate Gender Differences in Opinion
Related to Harms of Misinformation [8.1] 本稿では,多言語モデル(LLM)が誤報の被害を評価する際に,様々なグループの視点を反映できるかどうかを検討する。
TopicMisinfoデータセットには,さまざまなトピックから160件のファクトチェックされたクレームが含まれている。
GPT 3.5-Turboは、経験的に観察された意見の男女差を反映するが、これらの差の程度を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:50:28 GMT)
VIALM: A Survey and Benchmark of Visually Impaired Assistance with Large
Models [8.0] この研究は、視覚障害者支援(VIA)における選択されたLMの能力について、最近のLM研究およびベンチマーク実験をレビューした調査から成っている。
その結果、LMはVIAを増強できるが、実際の出力は(25.7% GPT-4の応答)十分にテキスト化できず、(32.1% GPT-4の応答)微細なガイダンスが欠けていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:28:32 GMT)
GAPS: Geometry-Aware Problem Solver [7.9] 幾何学的問題解決は、NLPコミュニティにおける深刻な課題である。
既存のアプローチは、しばしば数学の単語問題を解くために設計されたモデルに依存し、幾何学の数学問題の特異な特徴を無視する。
本研究では,GAPS(Geometry-Aware Problem Solver)モデルを提案する。
GAPSは、様々なタイプの幾何学数学問題に対する解プログラムを生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:48:34 GMT)
OntoMedRec: Logically-Pretrained Model-Agnostic Ontology Encoders for
Medication Recommendation [7.9] OntoMedRecは、論理的に事前訓練された、モデルに依存しない医療用オントロジーである。
OntoMedRecの有効性を評価するため,ベンチマークデータセットの総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 00:29:39 GMT)
Review of the Learning-based Camera and Lidar Simulation Methods for
Autonomous Driving Systems [7.9] 本稿では,学習に基づくセンサシミュレーション手法と検証手法の現状について概説する。
これは、カメラとライダーの2種類の知覚センサーに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:56:17 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） (Mon, 29 Jan 2024 10:01:15 GMT)
Sample Weight Estimation Using Meta-Updates for Online Continual
Learning [7.8] OMSI(Online Meta-learning for Sample Importance)戦略は、オンラインCLストリームにおけるミニバッチのサンプル重量を近似する。
OMSIは、制御されたノイズラベル付きデータストリームにおける学習と保持の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:04:45 GMT)
Learning Hybrid Dynamics Models With Simulator-Informed Latent States [7.8] そこで我々は,シミュレーションを用いて学習モデルの潜伏状態を通知するハイブリッドモデリング手法を提案する。
これにより、シミュレータを介して予測を制御することで、エラーの蓄積を防ぐことができる。
学習に基づく設定では、シミュレータを通して潜在状態を推測するダイナミクスとオブザーバを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:25:52 GMT)
Image-Text Out-Of-Context Detection Using Synthetic Multimodal Misinformation [7.8] 我々は,合成データ生成を用いたOOCD(Out-Of-Context Detection)の新たな手法について検討した。
我々はOOCD用に特別に設計されたデータセットを作成し、正確な分類のための効率的な検出器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:55:14 GMT)
Generating Multi-Center Classifier via Conditional Gaussian Distribution [7.8] 実世界のデータでは、1つのクラスは複数の局所的なクラスタ(例えば異なるポーズの鳥)を含むことができる。
各クラスに対して条件付きガウス分布を作成し、次に複数のサブセンターをサンプリングする。
このアプローチにより、モデルがクラス内の局所構造をより効率的にキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:06:33 GMT)
Arbitrary-Scale Downscaling of Tidal Current Data Using Implicit
Continuous Representation [7.7] 本稿では,潮流データに対する新しいダウンスケーリングフレームワークを提案し,その特性に対処する。
本フレームワークは, ベースラインモデルと比較して93.21% (MSE) および63.85% (MAE) の流量速度予測を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:16:19 GMT)
Achieving Margin Maximization Exponentially Fast via Progressive Norm
Rescaling [7.7] 線形分離可能なデータの分類における勾配に基づくアルゴリズムによるマージン最大化バイアスについて検討する。
我々は、プログレッシブ・リスケーリング・グラディエント(PRGD)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し、PRGDがエム指数率でマージンを最大化できることを示す。
PRGDはまた、線形に分離できないデータセットやディープニューラルネットワークに適用する際の一般化性能の向上を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 00:53:58 GMT)
A Unified Learning Model for Estimating Fiber Orientation Distribution
Functions on Heterogeneous Multi-shell Diffusion-weighted MRI [7.6] 拡散強調(DW)MRIは、各ボクセルの局所拡散過程の方向とスケールを、q空間のスペクトルを通して測定する。
近年の微細構造イメージングと多部分解の進展は、信号の放射状b値依存性に新たな注意を喚起している。
単一ステージの球面畳み込みニューラルネットワークを用いて,効率的な繊維配向分布関数推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:45:17 GMT)
Toward the Identifiability of Comparative Deep Generative Models [7.5] 比較深部生成モデル(DGM)における識別可能性の理論を提案する。
これらのモデルは、一般的な混合関数のクラスにおいて識別性に欠けるが、混合関数が断片的アフィンであるときに驚くほど識別可能であることを示す。
また, モデルミス種別の影響についても検討し, 従来提案されていた比較DGMの正則化手法が, 潜伏変数の数が事前に分かっていない場合に, 識別可能性を高めることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:10:54 GMT)
Towards Red Teaming in Multimodal and Multilingual Translation [7.4] 本稿では,機械翻訳のための人間によるレッド・チーム化に関する最初の研究について述べる。
これは翻訳モデルの性能を理解し改善するための重要なステップである。
我々は、学習した教訓を報告し、翻訳モデルとレッドチームドリルの両方に推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:49:40 GMT)
Deep Learning for Multi-Label Learning: A Comprehensive Survey [7.4] マルチラベル学習は、単一の入力データポイントから複数のラベルを予測することを目的とした、急速に成長する研究分野である。
MLCでは、高次元データを扱うこと、ラベルの相関に対処すること、部分的なラベルを扱うことが含まれる。
近年,MDCにおけるこれらの課題をより効果的に解決するために,ディープラーニング(DL)技術の採用が顕著に増加していることが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:37:03 GMT)
Massively Multilingual Text Translation For Low-Resource Languages [7.4] 人道的な取り組みでは、ひどい低リソース言語への翻訳は、しばしば普遍的な翻訳エンジンを必要としない。
全ての言語に対する汎用的な翻訳エンジンは存在しないが、多言語で知られている制限付きテキストを新しい低リソース言語に翻訳することは可能かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:33:08 GMT)
Context-aware Communication for Multi-agent Reinforcement Learning [7.2] マルチエージェント強化学習(MARL)のための文脈認識型コミュニケーション手法を開発した。
第1段階では、エージェントは放送方式で粗い表現を交換し、第2段階のコンテキストを提供する。
その後、エージェントは第2段階の注意機構を利用し、受信機用にパーソナライズされたメッセージを選択的に生成する。
CACOMの有効性を評価するため,アクタ批判型と値に基づくMARLアルゴリズムを併用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:14:30 GMT)
Distribution-consistency Structural Causal Models [7.1] 我々は,新しいテクスト分布-一貫性仮定を導入し,それに合わせて分布-一貫性構造因果モデル(DiscoSCM)を提案する。
モデルキャパシティの強化を具体化するために,DiscoSCM単独で実用的重要性を有する新たな因果パラメータ,一貫性のテキスト化(textitthe probability of consistency)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:46:15 GMT)
SHViT: Single-Head Vision Transformer with Memory Efficient Macro Design [7.0] 本稿では,メモリ効率のよい設計レベルでの計算冗長性に対処することを目的とする。
より大きなストライドのパッチフィクスを使用するとメモリアクセスコストが削減されるだけでなく、競争性能も向上することがわかった。
SHViTは、最先端の速度精度トレードオフを得る単一ヘッドビジョン変換器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:12:23 GMT)
From GARCH to Neural Network for Volatility Forecast [7.0] 我々は,NNに基づくボラティリティモデルを構築するために,GARCH-NNという革新的なアプローチを導入する。
GARCHモデルのNN版を取得し、既存のNNアーキテクチャにコンポーネントとして統合する。
実験結果から,GARCHファミリーモデルのNN対応モデルを確立されたNNモデルにマージした結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:11:13 GMT)
Exact Inference for Continuous-Time Gaussian Process Dynamics [6.9] 実際には、真のシステムはよく知られておらず、測定データから学ぶ必要がある。
ガウス過程(GP)力学モデル学習におけるほとんどの手法は、一段階先進予測に基づいて訓練されている。
このような評価に対して,フレキシブルな推論スキームを導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:33:48 GMT)
LCVO: An Efficient Pretraining-Free Framework for Visual Question
Answering Grounding [6.8] 視覚言語マルチモーダル領域における視覚質問応答(VQA)グラウンディングタスクに対してLCVOモジュラー法を提案する。
このアプローチは、市販のVQAモデルと市販のOpen-Vocabulary Object Detection (OVD)モデルの間の中間メディエータとして、凍結した大言語モデル(LLM)に依存している。
このフレームワークは、低計算リソース下でのVQAグラウンディングタスクにデプロイすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:32:25 GMT)
Entanglement harvesting of circularly accelerated detectors with a
reflecting boundary [6.7] 反射界の存在下での円周加速検出器の遷移確率特性について検討した。
また,境界を持つ2つの円周加速検出器の絡み合い収穫現象を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:10:12 GMT)
Identifying Student Profiles Within Online Judge Systems Using
Explainable Artificial Intelligence [6.6] オンライン審査員(OJ)システムは通常、学生によって開発されたコードの高速かつ客観的な評価を得られるため、プログラミング関連のコースの中で考慮される。
本研究の目的は,OJが収集した情報のさらなる活用を考慮し,学生とインストラクターの両方のフィードバックを自動的に推測することで,この制限に対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:11:30 GMT)
AVELA - A Vision for Engineering Literacy & Access: Understanding Why
Technology Alone Is Not Enough [6.6] 黒とラテンの都市社会における社会技術アクセスの不平等を文脈的に認識する。
AVELA - A Vision for Engineering Literacy and Access。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:46:16 GMT)
AesFA: An Aesthetic Feature-Aware Arbitrary Neural Style Transfer [6.5] この研究は軽量だが効果的なモデルであるAesFA -- Aesthetic Feature-Aware NSTを提案する。
第一の考え方は、イメージをその周波数で分解して、参照画像から美的スタイルをうまく切り離すことである。
ネットワークがより明確な表現を抽出する能力を改善するために、この研究は新たな美的特徴であるコントラッシブ・ロスを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:23:36 GMT)
FedFair^3: Unlocking Threefold Fairness in Federated Learning [6.5] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントの生データを公開せずに機械学習の新たなパラダイムである。
我々は,フェデレート学習における3倍の公平性を解き放つ,公正なクライアント選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:56:15 GMT)
Response Generation for Cognitive Behavioral Therapy with Large Language
Models: Comparative Study with Socratic Questioning [6.4] 本研究では,感情変化,認知的変化,対話品質などの主観的評価に及ぼす生成応答の影響について検討した。
GPT-4を使用すると、気分の変化、共感、その他の対話の質が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:53:41 GMT)
NeuroSynt: A Neuro-symbolic Portfolio Solver for Reactive Synthesis [6.3] 反応合成のためのニューロシント(NeuroSynt)という,ニューロシンボリック・ポートフォリオ・ソルバ・フレームワークを紹介する。
解法の中心には、ニューラルネットワークとシンボリックアプローチのシームレスな統合がある。
NeuroSyntは現在のSynTCOMPベンチマークで新しい問題を解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:47:53 GMT)
A Deep Q-Network Based on Radial Basis Functions for Multi-Echelon
Inventory Management [6.1] 本稿では,複雑なネットワークトポロジによる複数エケロン在庫管理問題に対処する。
Q-ネットワークが放射基底関数に基づくDRLモデルを開発する。
ベースストックポリシーが最適であるシリアルシステムにおいて、マルチエケロンシステムにおけるより良いポリシーと競争性能を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:11:56 GMT)
Toxic language detection: a systematic review of Arabic datasets [5.9] 本稿では,オンライン有害言語に着目したアラビア語データセットの包括的調査を行う。
利用可能な54のデータセットとその対応論文を体系的に収集した。
研究コミュニティの利便性のために、分析データセットのリストはGitHubリポジトリに保持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:34:27 GMT)
X-PEFT: eXtremely Parameter-Efficient Fine-Tuning for Extreme
Multi-Profile Scenarios [5.8] アダプタチューニングは、フルモデルファインチューニングに比べてパラメータ効率が向上する。
X-PEFTは、非常に小さなコンパクトなテンソルセットを新しいプロファイルのために微調整することで、与えられたアダプタを多量に活用する新しいPEFT手法である。
我々は,LMPタスクとGLUEタスクによるX-PEFTの性能評価を行い,従来のアダプタチューニングの有効性に適合するか,上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:13:32 GMT)
Learning About Social Context from Smartphone Data: Generalization
Across Countries and Daily Life Moments [5.8] 5か国581人の若者から収集した216万件以上の自己申告データを用いて,新しい,大規模,マルチモーダルなスマートフォンセンシングデータセットを使用した。
いくつかのセンサは社会的文脈に影響を与えており、部分的にパーソナライズされたマルチカントリーモデル(すべての国からのデータでトレーニングおよびテスト)と国固有のモデル(国内でトレーニングおよびテスト)は、90%のAUC以上で同様のパフォーマンスを達成することができる。
これらの結果は、異なる国における社会的文脈推論モデルをよりよく理解するために、モバイルデータの多様性の重要性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:07:06 GMT)
Beyond Automated Evaluation Metrics: Evaluating Topic Models On
Practical Social Science Content Analysis Tasks [5.8] 対話型タスクベース設定において,ニューラル,教師付き,古典的なトピックモデルの最初の評価を行う。
現在の自動メトリクスは、トピックモデリング機能の完全な図を提供していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:54:04 GMT)
Identifying possible mechanism for quantum needle in chemical
magnetoreception [5.7] ラジカル対機構は、生体磁気受容の基礎となる重要なモデルである。
最適化手法を利用して、量子針のより顕著な特徴を保ちながら、新しいクラスのモデルシステムを見つける。
我々の研究は、化学磁気受容における量子針の物理的メカニズムの解明に不可欠な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:43:24 GMT)
Breaking the Barrier: Selective Uncertainty-based Active Learning for
Medical Image Segmentation [5.6] アクティブラーニング(AL)は、アノテーションのワークロードを軽減し、パフォーマンスを向上させることを目的として、医用画像セグメンテーションに広く応用されている。
選択不確実性に基づくAL(Selective Uncertainty-based AL)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
提案手法は,5つの不確実性に基づく手法と2つの異なるデータセットにまたがって大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:59:39 GMT)
Experimental Demonstration of Thermodynamics of Three-level Quantum Heat
Engine using Superconducting Quantum Circuits [5.5] 本研究では,超伝導量子回路の設計と実装により,三段量子熱エンジンの実際の熱力学を実証する手法を提案する。
この研究で設計された量子回路モデルの結果は、実量子デバイス上で実行された場合、理論的予測と密接に一致し、回路モデルの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:52:33 GMT)
AugLoss: A Robust Augmentation-based Fine Tuning Methodology [5.5] AugLossは、トレインタイムノイズラベリングとテストタイムの特徴分散シフトの両方に対して堅牢性を実現する、シンプルだが効果的な方法論である。
我々は、AugLossが達成した利益を示すために、現実世界のデータセット破損のさまざまな設定で包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:38:59 GMT)
Gravity-Informed Deep Learning Framework for Predicting Ship Traffic
Flow and Invasion Risk of Non-Indigenous Species via Ballast Water Discharge [5.5] 水域に侵入する種は、世界中の環境と生物多様性に大きな脅威をもたらす。
本研究は,海上輸送量を予測する物理モデルの構築を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:43:03 GMT)
ClipSAM: CLIP and SAM Collaboration for Zero-Shot Anomaly Segmentation [5.4] 本稿では,ZSASのためのCLIPおよびSAM協調フレームワークであるClipSAMを提案する。
ClipSAMの背後にある洞察は、CLIPのセマンティック理解機能を、異常なローカライゼーションと粗いセグメンテーションに活用することである。
本稿では,視覚的特徴と対話するためのUMCI(Unified Multi-scale Cross-modal Interaction)モジュールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:57:38 GMT)
Cross-Scale MAE: A Tale of Multi-Scale Exploitation in Remote Sensing [5.3] 我々は,Masked Auto-Encoder (MAE)をベースとした自己教師型モデルであるCross-Scale MAEを提案する。
実験により,Cross-Scale MAEは標準的なMAEと他の最先端のリモートセンシングMAE法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:06:19 GMT)
Attentive Convolutional Deep Reinforcement Learning for Optimizing
Solar-Storage Systems in Real-Time Electricity Markets [5.2] 本研究では,太陽エネルギー貯蔵システム(BESS)の相乗効果について検討し,BESSがその経済的な可能性を解き放つための戦略を立案する。
我々は,注意機構(AC)と多粒度特徴畳み込みを利用した,新しい深層強化学習(DRL)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:04:43 GMT)
Formal Contracts Mitigate Social Dilemmas in Multi-Agent RL [5.0] マルチエージェント強化学習(MARL)は、共通の環境で独立して行動する自律エージェントを訓練するための強力なツールである。
MARLは、個人インセンティブとグループインセンティブが多様化する際の準最適行動を引き起こす。
本稿では,事前に規定された条件下で,エージェントが自発的に報酬の束縛に同意するマルコフゲームの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:37:55 GMT)
Textual Entailment for Effective Triple Validation in Object Prediction [4.9] 本稿では,クローズ文を用いて言語モデルから抽出した事実の検証にテキスト・エンテーメントを用いることを提案する。
本研究の結果から,テキスト・エンテーメントに基づく三重検証により,異なる学習体制における言語モデル予測が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:50:56 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） (Mon, 29 Jan 2024 04:09:50 GMT)
Strategic Usage in a Multi-Learner Setting [4.8] 現実世界のシステムは、サービスのセットを選択するユーザのプールを伴います。
戦略的ユーザがいくつかの利用可能なサービスの中から選択し、肯定的な分類を追求する環境について分析する。
また,全てのユーザが異なる時間に観察された場合でも,ナイーブリトレーニングは依然として振動を引き起こす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:59:22 GMT)
AI prediction of cardiovascular events using opportunistic epicardial
adipose tissue assessments from CT calcium score [4.8] 我々は新しい手作り心房細動組織(EAT)「fatomics」を作製した。
放射能特性(形態,空間,強度)148点を抽出し,MACEの特徴低減と予測にCox弾性ネットを用いた。
高リスクの特徴としては、Volume-of-voxels-having-elevated HU- negative-skewnessとKurtosis-of-EAT-thicknessがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:42:06 GMT)
Inhomogeneous Polarization Transformation Reveals PT-Transition in
non-Hermitian Optical Beam Shift [4.7] 非エルミート性にもかかわらず、横光ビームシフトは実固有値と非直交固有状態の両方を示す。
典型的なPT(パリティ時)対称系とこの予期せぬ類似性を探るため、まず、光ビームシフトのパラメトリック状態全体をエルミート、PTアンブローク、PTアンブローク相に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:48:11 GMT)
lil'HDoC: An Algorithm for Good Arm Identification under Small Threshold
Gap [4.7] グッドアーム識別(GAI)は、単一の学習者が良い腕と特定されるとすぐに腕を出力する純粋探索バンディット問題である。
本稿では,腕の期待報酬と与えられた閾値との距離を参考に,小さな閾値ギャップ下でのGAI問題に焦点を当てた。
我々は,HDoCアルゴリズムの総サンプリング複雑性を大幅に改善するLil'HDoCと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:21:47 GMT)
Extending the kinematic theory of rapid movements with new primitives [4.7] 我々は、さらなるプリミティブの使用を可能にする数学的枠組みを確立するKinematic Theory Transformを開発する。
我々は,人間,動物,人型ロボットが実施した軌道による再建結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:45:12 GMT)
Particle Transformer for Jet Tagging [4.6] ジェットタグのための新しい包括的データセットであるJetClassを提示する。
データセットは100Mジェットで構成され、既存の公開データセットよりも約2桁大きい。
我々は、ParT(Particle Transformer)と呼ばれるジェットタグのためのトランスフォーマーベースの新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:22:51 GMT)
Towards Regret Free Slot Allocation in Billboard Advertisement [4.6] 広告広告の文脈における問題に対する4つの効率的な解法を提案する。
時間と空間の複雑さを理解するために分析します。
提案手法は, 計算時間が少なくても, 後悔の度合いが低いことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:10:05 GMT)
Decoding the MITRE Engenuity ATT&CK Enterprise Evaluation: An Analysis of EDR Performance in Real-World Environments [4.6] エンドポイント検出と応答(EDR)システムの重要性が高まる中、多くのサイバーセキュリティプロバイダが独自のソリューションを開発してきた。
ユーザがこれらの検出エンジンの能力を評価して、どの製品を選ぶべきかを判断することが重要です。
本稿では,MITREの評価結果を徹底的に分析し,実世界のシステムに関するさらなる知見を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:19:56 GMT)
MT-HCCAR: Multi-Task Deep Learning with Hierarchical Classification and
Attention-based Regression for Cloud Property Retrieval [4.6] 本稿では,マルチタスク学習を用いたエンドツーエンドディープラーニングモデルMT-HCCARを紹介し,クラウドマスキング,クラウドフェーズ検索,COT予測について述べる。
MT-HCCARは階層型分類ネットワーク(HC)と分類支援型注意ベース回帰ネットワーク(CAR)を統合し、クラウドラベリングとCOT予測の精度と堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:50:50 GMT)
Exploring the Interplay Between Colorectal Cancer Subtypes Genomic
Variants and Cellular Morphology: A Deep-Learning Approach [4.4] CRCサブタイプ分類のためのCNNモデルを訓練し、CRCサブタイプ内のゲノム変異とそれに対応する細胞形態パターンとの潜在的な相関について検討した。
CRCサブタイプ分類の精度を評価することにより,CRCサブタイプのゲノム変異と細胞形態パターンとの相互作用を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:58:11 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） (Mon, 29 Jan 2024 07:22:16 GMT)
Identity check problem for shallow quantum circuits [4.2] 量子回路$U$を与えられた場合、U$とアイデンティティチャネルの間のダイヤモンド-ノーム距離を見積もる必要がある。
浅部幾何学的局所的なD$D$次元回路に対して, 係数$alpha=D+1$の範囲を近似する古典的アルゴリズムを提案する。
最大100キュービットの1次元トロッター回路に対して、IDチェックアルゴリズムの数値的な実装を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:59:12 GMT)
'Put the Car on the Stand': SMT-based Oracles for Investigating
Decisions [4.2] 最小限の仮定の下では、自動推論はアルゴリズムの振る舞いを厳格に問うことができることを示す。
我々は、検証やレビューボードなどの説明責任プロセスを、非現実的な論理探索や抽象リファインメントループとしてモデル化する。
われわれのフレームワークを実装し、その実用性を実証的な自動車事故のシナリオで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:31:53 GMT)
Towards Optimizing the Costs of LLM Usage [4.0] 理論的にも経験的にも、品質とコストを両立させる最適化問題について検討する。
トークンを品質に配慮した方法で低減するためのいくつかの決定論的手法を提案する。
本手法は,品質を4%から7%向上させながら,コストを40%から90%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:36:31 GMT)
Development and Testing of a Novel Large Language Model-Based Clinical
Decision Support Systems for Medication Safety in 12 Clinical Specialties [4.0] 安全な処方薬を処方するための臨床診断支援システム(CDSS)として,新規な検索言語モデル(RAG-Large Language Model,LLM)を導入する。
このモデルは、患者コンテキストや制度ガイドラインに合わせて、関連する処方エラー警告を提供することによって、従来のルールベースのCDSSの制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:03:29 GMT)
Real-Time Seedless Post-Processing for Quantum Random Number Generators [3.9] 実時間2ソースの量子ランダム性抽出器を量子側情報に対して導入する。
我々の抽出器は, ミンエントロピー源の新たなカテゴリであるフォワードブロック源に最適化されている。
最もよく使われている量子乱数生成器の生データに抽出器を適用することで、64Gbpsのシミュレーション抽出速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:41:07 GMT)
Integer Optimization of CT Trajectories using a Discrete Data
Completeness Formulation [3.9] X線CTは、幅広い医療・産業用途のために3次元構造をデジタル化する上で重要な役割を果たしている。
従来のCTシステムは、しばしば標準的な円形およびヘリカルスキャンの軌跡に依存しており、大きな物体、複雑な構造、資源の制約を含む挑戦的なシナリオには最適ではないかもしれない。
我々は、対象物に関する任意の視点から投影を得る柔軟性を提供する双対ロボットCTシステムの可能性を探っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:38:58 GMT)
Quantum-safe Encryption: A New Method to Reduce Complexity and/or Improve Security Level [3.8] この研究は、古典的なMcEliece暗号システムによって動機付けられた暗号化スキームを強化するための新しいテクニックを提示する。
提案された手法により、ランダム化に依存する既知の量子後鍵生成技術と比較して、はるかに大きな鍵を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:03:28 GMT)
Data-Driven Filter Design in FBP: Transforming CT Reconstruction with
Trainable Fourier Series [3.8] 本稿では,FBPフレームワーク内にCT再構成のためのトレーニング可能なフィルタを導入する。
この手法は従来のFBP法に固有のノイズ低減の限界を克服する。
本研究は、医用画像と科学用画像の両方において、FBPの有用性を拡大する堅牢でスケーラブルな方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:47:37 GMT)
KAUCUS: Knowledge Augmented User Simulators for Training Language Model
Assistants [3.7] 有用な対話データを生成するシミュレータを作成することにより、効果的な指示追従アシスタントを開発することができる。
以前のユーザシミュレータは一般的に多様性に欠けており、ほとんどはクローズドドメインであり、厳密なスキーマを必要としていた。
本稿では,知識強化型ユーザシミュレータフレームワークであるKaucusを紹介し,多様なユーザシミュレータ作成プロセスの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:57:02 GMT)
Synthesis of 3D on-air signatures with the Sigma-Lognormal model [3.6] 本稿では,対数正規性原理を利用した合成3Dオンエアシグネチャを生成するフレームワークを提案する。
実際の3Dシグネチャを模倣した合成3Dシグネチャデータベースを作成した。
また,提案手法は3次元空気の書き起こしやジェスチャーの合成にも有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:35:19 GMT)
A DeepParticle method for learning and generating aggregation patterns
in multi-dimensional Keller-Segel chemotaxis systems [3.6] ケラー・セガル (KS) ケモタキシー系の2次元および3次元における凝集パターンと近傍特異解の正則化相互作用粒子法について検討した。
さらに,物理パラメータの異なる解を学習し,生成するためのDeepParticle (DP) 法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:25:36 GMT)
Evaluation of pseudo-healthy image reconstruction for anomaly detection
with deep generative models: Application to brain FDG PET [3.5] 本研究では,現実的な異常画像のシミュレーションに基づく評価手法を提案する。
この枠組みを畳み込み変分オートエンコーダを用いた3次元脳FDG PETの再構成に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:02:22 GMT)
A 2D Sinogram-Based Approach to Defect Localization in Computed
Tomography [3.5] 画像再構成に頼らずにオブジェクト内の欠陥を特定し解析するための総合的な3段階深層学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 512画素幅の検出器上での欠陥検出における平均位置誤差1.3ピクセルを用いて, シミュレーションデータ上での92.02%のユニオンの切断を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:20:26 GMT)
PrIsing: Privacy-Preserving Peer Effect Estimation via Ising Model [3.4] 我々は、個々のエージェントの結果のプライバシーを保護するために特別に設計された、新しい$(varepsilon,delta)$-differentially privateアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,目的摂動手法を用いて,単一ネットワークを用いた自然パラメータの正確な推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:56:39 GMT)
Empirical and Theoretical Analysis of Liquid Staking Protocols [3.3] 液状ステイクプロトコルは、バリデータに資本をロックする不利益を伴わずに、ステイク報酬を得られる。
彼らはProof-of-Stakeブロックチェーンセキュリティに対する脅威と見なされている。
本論文は液体ステイクの実装を分類した最初の論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:56:45 GMT)
When the Machine Chimes the Bell: Entanglement and Bell Inequalities
with Boosted $t\bar{t}$ [3.2] 2量子ビットの系を表すトップクォーク対生成の量子相関について検討する。
2つの因果的に切断されたトップクォークの空間的な分離要件は、相対論的に互いに離れて飛行する必要がある。
絡み合いは、既存のデータで既に5sigma$以上のレベルで観測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:08:16 GMT)
Stolen Subwords: Importance of Vocabularies for Machine Translation
Model Stealing [3.1] 学習ベースの機能を盗む場合、攻撃者は被害者の出力に基づいてローカルモデルを構築しようとしている。
語彙自体が局所モデルの性能に大きく影響しないことがわかった。
出力を収集することで、被害者の語彙を収集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:04:01 GMT)
Supervised Contrastive Learning based Dual-Mixer Model for Remaining
Useful Life Prediction [3.1] Remaining Useful Life (RUL)予測は、現在の予測モーメントからデバイスの完全な障害までの残時間を正確に見積もることを目的としている。
従来のRUL予測手法における時間的特徴と空間的特徴の厳密結合の欠点を克服するため,Dual-Mixerモデルと呼ばれる空間的時間的特徴抽出器を提案する。
提案手法の有効性は,C-MAPSSデータセットに関する他の最新の研究結果との比較により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:38:44 GMT)
ReTaSA: A Nonparametric Functional Estimation Approach for Addressing
Continuous Target Shift [3.1] この研究は回帰設定における目標シフト問題に焦点を当てる。
本研究では, 積分方程式から重み関数を推定することにより, 連続目標シフト問題に対処可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:47:36 GMT)
Efficient Deep Reinforcement Learning with Predictive Processing
Proximal Policy Optimization [3.0] センサ状態を予測するリカレントニューラルネットワークは,サプライズを最小化するために有効であることを示す。
本稿では,P4O(Predictive Processing Proximal Policy Optimization)エージェントを提案する。
これは、世界モデルを隠れた状態に統合することで、PPOアルゴリズムの繰り返し変種に予測処理を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:17:03 GMT)
SAT-CEP-monitor: An air quality monitoring software architecture
combining complex event processing with satellite remote sensing [3.0] 都市部は、人為的ガス排出による大気質の悪化に最も影響を受けている。
複雑なイベント処理と各種衛星センサからのリモートセンシングデータを効率的に組み合わせて,NRTの大気質をモニタリングするソフトウェアアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:45:23 GMT)
Bayesian optimization as a flexible and efficient design framework for
sustainable process systems [2.7] 本稿では,次世代プロセスシステムの設計におけるBOの最近の展開,課題,機会について概説する。
いくつかのモチベーションアプリケーションについて説明した後、これらのアプリケーションにおいて重要な問題により効率的に対処するために、BO法がどのように開発されたかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:12:32 GMT)
Establishing Vocabulary Tests as a Benchmark for Evaluating Large
Language Models [2.7] 我々は,大言語モデル(LLM)の性能を評価する貴重なツールとして,語彙テストの復活を提唱する。
2つの言語にまたがる2つの語彙テスト形式を用いて7つのLSMを評価し,その語彙的知識の驚くべきギャップを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:26:36 GMT)
SECOMP: Formally Secure Compilation of Compartmentalized C Programs [2.6] C言語の未定義の動作は、しばしば破壊的なセキュリティ脆弱性を引き起こす。
本稿では,機械チェックによるC言語のコンパイラSECOMPを紹介する。
このような強い基準が主流のプログラミング言語で証明されたのは、これが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:32:36 GMT)
A Survey on Structure-Preserving Graph Transformers [2.5] 本稿では, 構造保存グラフ変換器の概要を概観し, 設計目的の観点からそれらの手法を一般化する。
また、グラフ構造を保存し、グラフの性質を理解するためのグラフトランスフォーマーモデルの課題と今後の方向性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:18:09 GMT)
Development and Testing of Retrieval Augmented Generation in Large
Language Models -- A Case Study Report [2.5] Retrieval Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)におけるドメイン知識をカスタマイズするための有望なアプローチとして出現する。
LLM-RAGモデルを35の術前ガイドラインを用いて開発し,人為的反応に対して試験を行った。
このモデルでは平均15～20秒で回答が生成され、人間の要求する10分よりもはるかに速くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:49:53 GMT)
HEQuant: Marrying Homomorphic Encryption and Quantization for
Communication-Efficient Private Inference [2.5] HEベースのプロトコルに対して,低精度量子化を意識した最適化を実現するHEQuantを提案する。
CrypTFlow2、Cheetah、Ironなど、従来のHEベースのプロトコルと比較して、HEQuantは3.5sim 23.4times$通信削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:59:05 GMT)
Learning a Gaussian Mixture for Sparsity Regularization in Inverse
Problems [2.4] 逆問題では、スパーシティ事前の組み込みは、解に対する正則化効果をもたらす。
本稿では,ガウスの混合として事前に定式化された確率的疎性について提案する。
我々は、このネットワークのパラメータを推定するために、教師なしのトレーニング戦略と教師なしのトレーニング戦略をそれぞれ導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:52:57 GMT)
On the generalization of learned constraints for ASP solving in temporal
domains [2.4] 今日のASPソルバのパフォーマンスの重要な要因は、コンフリクト駆動の制約学習である。
学習した動的制約を一般化できる条件について検討する。
ASPソルバに一般化された制約を加えることの影響を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:49:09 GMT)
Backstepping Neural Operators for $2\times 2$ Hyperbolic PDEs [2.3] PDEのバウンダリコントロールでは、結合したグールサット形式PDEが2つ以上のゲインカーネルを管理する。
DeepONetは、単一のGoursat形式のPDEが単一のフィードバックゲイン関数を管理するPDEバックステッピング設計を近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:50:16 GMT)
A Privacy-preserving key transmission protocol to distribute QRNG keys using zk-SNARKs [2.3] 量子乱数生成器は、暗号アルゴリズムに高品質な鍵を提供することができる。
既存のエントロピー・アズ・ア・サービスソリューションでは、ユーザーは主要な資料を配布する中央の権威を信頼する必要がある。
本稿では,QRNGによって生成された暗号資料を,サーバが各鍵を受信しているユーザを識別できないような方法で取得する,新しい鍵送信プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:00:37 GMT)
LLaMandement: Large Language Models for Summarization of French
Legislative Proposals [2.2] 本報告では,フランス政府によって微調整された最先端の大規模言語モデルであるLLaMandementを紹介する。
立法案の中立的な要約を生成することにより、議会セッションの処理効率と有効性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:23:51 GMT)
Attention-based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization:
Application to Job Shop Scheduling Problem [2.2] そこで本研究では,求人スケジューリング問題に対する注意に基づく強化学習手法を提案する。
重要な結果として,提案手法の学習者は,学習に使われない大規模問題を解くために再利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:31:54 GMT)
Democratizing the Creation of Animatable Facial Avatars [2.2] 光ステージやハイエンドハードウェアを使わずに幾何学やテクスチャを得るための新しいパイプラインを提案する。
キーとなる新しいアイデアは、テンプレートアバターの幾何学と整合するように現実世界の画像を歪めることである。
提案手法は,中性表現幾何学とデライトテクスチャを得るだけでなく,アニメーションシステムにインポートされたアバターの改良にも利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:14:40 GMT)
Conversation Understanding using Relational Temporal Graph Neural
Networks with Auxiliary Cross-Modality Interaction [2.1] 感情認識は人間の会話理解にとって重要な課題である。
我々は,CORECT(Cross-Modality Interaction)を用いた入力時間グラフニューラルネットワークを提案する。
CORECTは会話レベルの対話と発話レベルの時間的依存関係を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:14:40 GMT)
Type-based Neural Link Prediction Adapter for Complex Query Answering [2.1] 本稿では,タイプベースエンティティ関係グラフを構成する新しいモデルであるTypEベースのニューラルリンク予測アダプタ(TENLPA)を提案する。
型情報と複雑な論理的クエリを効果的に結合するために,適応学習機構を導入する。
3つの標準データセットの実験により、TENLPAモデルが複雑なクエリ応答における最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:54:28 GMT)
Robust Macroscopic Schr\"odinger's Cat on a Nucleus [2.1] 我々は固体デバイスにおいて1つの高次元核スピン上にスピン猫状態を生成する。
我々は、強い四極性非線形性を利用して、通常のゲートシーケンスよりもはるかに高速に核を駆動する。
これらの状態は、アンシラとの絡み合いなくエンジニアリングされるため、エラーの伝播に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:25:45 GMT)
Dual feature-based and example-based explanation methods [2.0] 地域的・グローバルな説明に対する新たなアプローチが提案されている。
これは、説明されたインスタンスの周りの有限個の点に対して構築された凸包を選択することに基づいている。
提案されたアルゴリズムのコードは利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:53:04 GMT)
Circuit Breaking: Removing Model Behaviors with Targeted Ablation [2.0] 言語モデルは、訓練済みの目的においてパフォーマンスを改善する行動を示すが、下流のタスクではパフォーマンスを損なう。
そこで本研究では,モデルコンポーネント間の因果経路を限定することで,望ましくない振る舞いを除去する手法を提案する。
11.6Kの因果エッジのうち、わずか12個は有害な生成を軽減し、他の入力に対する性能の低下を最小限に抑えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:19:12 GMT)
Hybrid Transformer and Spatial-Temporal Self-Supervised Learning for
Long-term Traffic Prediction [1.9] 本稿では,ハイブリッドトランスフォーマーと自己教師型学習を組み合わせたモデルを提案する。
このモデルは、トラフィックのシーケンスレベルにデータ拡張技術を適用することにより、適応的なデータ拡張を強化する。
本研究では,時間的および空間的依存をモデル化する2つの自己教師型学習タスクを設計し,モデルの精度と能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:17:23 GMT)
AdvNF: Reducing Mode Collapse in Conditional Normalising Flows using
Adversarial Learning [1.8] 正規化フロー(NF)のような明示的なジェネレータは、ターゲット分布から未バイアスのサンプルを取得するために広く応用されている。
本研究では,高分散,モード崩壊,データ効率などの条件付きNFの中心的問題について検討する。
我々はこれらの問題を改善するため,NFの対角訓練を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:13:51 GMT)
Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network for Remaining Useful Life
Prediction [1.8] 本研究では,時空間注意グラフニューラルネットワークを提案する。
本モデルでは,空間的・時間的特徴抽出のために,グラフニューラルネットワークと時間的畳み込みニューラルネットワークを組み合わせる。
C-MAPSSデータセットを用いて、クラスタリング正規化とクラスタリング正規化の影響を評価するための総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:49:53 GMT)
Efficient Observation Time Window Segmentation for Administrative Data
Machine Learning [1.8] 結果を予測するために管理データを使用することは、機械学習の重要な応用分野である。
本稿では,機械学習モデルの観測窓を時間セグメントや「ビン」に分割する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:18:51 GMT)
Classical Purcell factors and spontaneous emission decay rates in a
linear gain medium [1.8] フォトニック・ゴールデン・ルールは、原子の自然放出速度が投射された状態の局所密度に依存することを予測している。
我々は、この広く使われている自発放出率を修正するために古典的な光マター理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:24:53 GMT)
Autoencoder-Based Domain Learning for Semantic Communication with
Conceptual Spaces [1.7] 本研究では,高レベルなプロパティラベルを持つ生データのみを用いて,概念空間モデルの領域を学習するためのフレームワークを開発する。
MNISTとCelebAデータセットを用いた実験では、フレームワークを用いて学習したドメインが意味的類似性関係を維持し、解釈可能な次元を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:08:33 GMT)
Evolving Reservoirs for Meta Reinforcement Learning [1.7] 本稿では,そのようなプロセスを実現する機構を研究するための計算モデルを提案する。
進化のスケールでは、リカレントニューラルネットワークの族である貯水池を進化させます。
我々は、強化学習(RL)を通じた行動政策の学習を容易にするために、これらの進化した貯水池を利用する。
以上の結果から,貯水池の進化は多様な課題の学習を改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:08:12 GMT)
Effects of Real-Life Traffic Sign Alteration on YOLOv7- an Object
Recognition Model [1.6] 本研究では,物体認識の精度と有効性に対する交通標識の変化の影響について検討した。
形状、色、コンテンツ、可視性、角度、背景の変更を導入するために、公開データセットを使用している。
この研究は、異常な状況下で交通標識に直面すると、検出と分類の精度が著しく低下することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:18:50 GMT)
Gamma-convergence of a nonlocal perimeter arising in adversarial machine
learning [1.6] 我々は,ミンコフスキー型非局所ペリメータのガンマ収束を局所異方性ペリメータに証明する。
さらに,本研究の結果を,非局所領域におけるグラフ離散化のガンマ収束性(Gamma-convergence)の証明に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:07:27 GMT)
The role of library versions in Developer-ChatGPT conversations [1.6] 4000以上のDeveloper-ChatGPTインタラクションのデータセットであるDevGPTを分析する。
コード関連の会話でライブラリのバージョン制約が言及される頻度を定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:46:18 GMT)
Probabilistic Guarantees of Stochastic Recursive Gradient in Non-Convex
Finite Sum Problems [1.6] 本稿では,ランダムな個人境界を持つマーチンゲール差分列のノルムに基づく,次元自由なアゴホフディング型を新たに開発する。
本稿では,提案アルゴリズムであるProb-SARAHにおける勾配ノルム推定器の高確率境界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:05:03 GMT)
Improved particle-flow event reconstruction with scalable neural
networks for current and future particle detectors [1.5] 粒子フロー再構成は、トラックとカロリークラスタを用いた教師付き学習タスクとして定式化することができる。
グラフニューラルネットワークとカーネルベースのトランスフォーマーを比較し、現実的な再構築を実現しながら二次演算を回避できることを実証する。
最良のグラフニューラルネットワークモデルでは、ルールベースのアルゴリズムと比較して、ジェット横運動量分解能が最大50%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:29:28 GMT)
Motion-induced error reduction for high-speed dynamic digital fringe
projection system [1.5] 位相シフトプロファイロメトリーでは、フリンジパターンの取得時の任意の動きがエラーを引き起こす可能性がある。
本稿では, モータ化線形ステージによる計測システム動作時の誤差を画素単位で低減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:57:43 GMT)
An Empirical Study on Usage and Perceptions of LLMs in a Software
Engineering Project [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能の飛躍であり、人間の言語を用いたタスクに優れる。
本稿では、AI生成したコードを分析し、コード生成に使用するプロンプトと人間の介入レベルを分析し、コードをコードベースに統合する。
ソフトウェア開発の初期段階において,LSMが重要な役割を担っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:32:32 GMT)
Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from
Loan Descriptions in P2P Lending [1.4] ピアツーピア(P2P)融資は、借り手と貸し手とをオンラインプラットフォームを通じて結びつける独特の融資メカニズムとして登場した。
しかしながら、P2P貸与は情報非対称性の課題に直面している。
本稿では,ローン申請プロセスにおいて,借主が提供したテキスト記述を活用することで,この問題に対処する新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:11:05 GMT)
A technical note for the 91-clauses SAT resolution with Indirect QAOA
based approach [1.4] 本稿では,QAOAライクなアプローチを用いて,3-SAT問題の解決について述べる。
選択された原理は、3-SAT問題の解ランクをモデル化することであり、この場合、解を直接表現する。
これにより、ゲートがほとんどない非常にコンパクトな回路となり、大規模な3SAT問題のモデル化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:29:35 GMT)
Cutting circuits with multiple two-qubit unitaries [1.4] 準確率的切断技術により、大きな量子回路を小さなサブ回路に分割することができる。
ゲート切断の最小コストを決定するとともに,回路間の古典的な通信がサンプリングオーバーヘッドを改善できるかどうかを理解することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:11:45 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） (Mon, 29 Jan 2024 05:25:41 GMT)
Improving Expressivity of Graph Neural Networks using Localization [1.3] 局所$k-$WLのパワーを分析し、$k-$WLよりも表現力が高く、少なくとも$(k+1)-$WLと同じくらい表現力があることを示す。
また,1-$WL のみを用いて,最大 4 個の部分グラフの正確な数を保証するフラグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:14:53 GMT)
Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net
with Shared Neurons [1.3] マルチ処理環境における新しい非パラメトリック処理効果推定法を提案する。
我々のモデルは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)ネットに依存している。
本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:13:01 GMT)
"You tell me": A Dataset of GPT-4-Based Behaviour Change Support
Conversations [1.3] 我々は2つのGPT-4ベースの会話エージェントを用いて、行動変化に関連するテキストベースのユーザインタラクションを含むデータセットを共有する。
このデータセットには、会話データ、ユーザ言語分析、知覚測定、LLM生成ターンに対するユーザフィードバックが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:54:48 GMT)
Improving device-aware Web services and their mobile clients through an
aspect-oriented, model-driven approach [1.3] 我々は、異なるデバイスタイプから透過的に呼び出せるフレキシブルなWebサービスを作成するためのアプローチを提供する。
モデル駆動の方法論は、システムモデルからコードへの追跡が可能で、Webサービス開発者に、どのサービスをモバイルデバイスに適応すべきかをマークするオプションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:15:04 GMT)
Multi-class Regret Detection in Hindi Devanagari Script [1.2] 本研究は、様々なソーシャルメディアプラットフォーム上での後悔と、特にヒンディー語でどのように表現されるかに焦点を当てる。
本稿では,3つの資料から得られた新しいデータセットについて述べる。各文を手作業で分類し,3つのクラスのうちの1つに分類する。
以上の結果から,ソーシャルメディアプラットフォーム上の個人は過去の不行や行動に後悔を抱くことが多いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:58:43 GMT)
Parallel Affine Transformation Tuning of Markov Chain Monte Carlo [1.2] 特に,サンプリング中のアフィン変換を適応的に学習するフレキシブルでユーザフレンドリなスキームを提案する。
提案手法とギブシアン極スライスサンプリングの組み合わせにより,比較的低い計算コストで高品質な試料が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:06:25 GMT)
ViLexNorm: A Lexical Normalization Corpus for Vietnamese Social Media
Text [1.2] ベトナムの語彙正規化タスクのために開発された最初のコーパスであるベトナム語語彙正規化(ViLexNorm)を紹介する。
このコーパスは、ベトナムで最も人気のあるソーシャルメディアプラットフォームに関する公のコメントから引用された、人間の注釈によって丁寧に注釈付けされた1万件以上の文で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:41:39 GMT)
On the Anatomy of Real-World R Code for Static Analysis [1.2] 我々は,5000万行以上の実世界Rプログラムとパッケージの大規模静的解析を行う。
我々はRユーザのスクリプトとパッケージ作成者の実装の類似点と相違点を比較した。
名前に基づくインデックス、代入、ループの頻度は高いが、R の反射関数のほとんどでは低い頻度である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:29:17 GMT)
DAEDALUS: Defense Against Firmware ROP Exploits Using Stochastic Software Diversity [1.1] DAEDALUSは、LinuxベースのIoTデバイスに対するROP攻撃に抵抗するように設計されたソフトウェア多様性ベースのフレームワークである。
ユニークでセマンティックに等価だが、セマンティックに異なるIoTファームウェアの書き直しを生成し、ROP攻撃の大規模なレプリケーションを妨害する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:34:41 GMT)
Merging plans with incomplete knowledge about actions and goals through
an agent-based reputation system [1.1] トランスフォーメーションプランの管理は、認知障害を持つ人々の大きな問題の1つです。
我々は、未知の類似性の列によって形成されたプランをマージする様々な代替方法を提案し、比較した。
提案するエージェントシステムは、自閉症などの知的障害のある人々にとって有用な認知アシスタントとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:34:59 GMT)
Analytic Model for Molecules Under Collective Vibrational Strong
Coupling in Optical Cavities [1.0] 振動強い結合(VSC)下でのN分子のアンサンブルからなるモデル系を提案する。
核間相互作用に対して事前の調和近似は課されない。
非調和な分子間相互作用が局所的な強結合効果の形成に不可欠である可能性があることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:13:43 GMT)
Depth Anything in Medical Images: A Comparative Study [0.9] 本研究は,新たにリリースされたDepth Anything Modelの内視鏡的および腹腔鏡的シーンにおけるゼロショット性能を評価する。
以上の結果から,Depth Anythingのゼロショット能力は非常に優れているが,速度と性能の両面で他のモデルより優れているとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:03:49 GMT)
Pushing the Limits: Concurrency Detection in Acyclic, Live, and 1-Safe
Free-Choice Nets in $O\big((P + T)^2\big)$ [0.9] どの場所とトランジションを並列に実行できるかを知ることは、ネットを理解するのに役立つ。
本稿では、検出アルゴリズムのパレットを、安全でライブな自由選択ネットのための Concurrent Paths (CP) アルゴリズムで補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:11:34 GMT)
Flexible Parallel Neural Network Architecture Model for Early Prediction
of Lithium Battery Life [0.9] 電池寿命の早期予測(EPBL)は、リチウム電池の効率を高め、寿命を延ばすために不可欠である。
固定アーキテクチャを持つ従来のモデルは、異なるEPBLタスクにおける多様なデータ分散のために、不適合や過度に適合する問題にしばしば遭遇する。
InceptionBlock,3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN),2D CNN,デュアルストリームネットワークを含む,フレキシブル並列ニューラルネットワーク(FPNN)の解釈可能なディープラーニングモデルを提案する。
提案モデルでは,3次元CNNを用いて映像のようなフォーマットデータから電気化学的特徴を効果的に抽出し,高度なマルチスケール特徴抽象化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:20:17 GMT)
Spectral signatures of non-trivial topology in a superconducting circuit [0.8] 凝縮物質系では、非自明なトポロジーはエネルギースペクトルや観測可能な量の量子化において特異な特徴として現れる。
3つのジョセフソントンネル接合を平行に持つ超伝導回路は、$textrmemphintrinsic$非自明なトポロジーを示すエネルギーデジネラキシーを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:43:57 GMT)
Uncovering the Handwritten Text in the Margins: End-to-end Handwritten
Text Detection and Recognition [0.8] 本研究は,手書きペラリアの自動検出と認識のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
データ拡張と転送学習を使用して、トレーニングデータの不足を克服する。
このフレームワークの有効性はスウェーデンのウプサラ大学図書館で発見された初期の書籍コレクションのデータから実証的に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:23:39 GMT)
cDVGAN: One Flexible Model for Multi-class Gravitational Wave Signal and
Glitch Generation [0.8] 本稿では,複数の時間領域観測のクラスをシミュレートする手法として,ジェネレーティブ・アドリアック・ネットワーク・フレームワークに新しい条件モデルを提案する。
提案したcDVGANは,3つのクラスの特徴を再現する4種類のベースラインGANモデルより優れている。
実験の結果,cDVGAN生成データによる畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより,検出器ノイズに埋め込まれたサンプルの検出が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:59:26 GMT)
A.I. In All The Wrong Places [0.8] このテキストは、2年間の試験期間を通じて得られた経験を記述し、そこでは2世代にわたる生成人工知能(A.I.)システムが、学際的、大学レベルのA.Iのコースに組み入れられた。
このテキストは、コースの結果を使って、トラップや制限を考慮しつつ、アートとデザインのジェネレーティブシステムのための新しい機会を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:14:29 GMT)
Green Runner: A tool for efficient deep learning component selection [0.8] 本稿では、自然言語で提供されるアプリケーションシナリオに基づいて、モデルを自動的に選択し、評価する新しいツールであるToolnameを提案する。
ツールネームは、問題に基づく制約とトレードオフをモデル選択プロセスに統合する、リソース効率のよい実験エンジンを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 00:15:50 GMT)
Assessing the Benefits and Risks of Quantum Computers [0.7] 量子コンピュータの潜在的な用途とリスクについて、現在知られていることをレビューする。
新しい近似手法とビジネス関連量子応用の商業的探索という2つの大規模トレンドを特定した。
我々は、量子コンピュータが経済的に重要でない計算を実行できると信じていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:21:31 GMT)
Enhancing Molecular Property Prediction with Auxiliary Learning and
Task-Specific Adaptation [0.7] 我々は,複数の補助タスクで協調的に学習することで,事前学習したGNNを目標タスクに適応させる方法について検討する。
主な課題は、目標タスクと補助タスクの関連性を決定することである。
最先端の事前訓練GNNを用いた実験は,提案手法の有効性を実証し,微調整よりも最大7.7%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:00:28 GMT)
DrBERT: Unveiling the Potential of Masked Language Modeling Decoder in
BERT pretraining [0.7] BERT (Bidirectional Representations from Transformers) は、自然言語処理の分野に革命をもたらした。
DeBERTaは、BERTのエンコーダモデルに適応した拡張デコーダを導入した。
本稿では,拡張デコーダの設計をいくつか提案し,新しいモデリング手法であるDrBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:25:11 GMT)
FlakyFix: Using Large Language Models for Predicting Flaky Test Fix
Categories and Test Code Repair [0.6] 不安定なテストは、テスト中の同じソフトウェアバージョンを非決定的にパスまたは失敗するため、問題となる。
本稿では,ラベル付きデータセットを13の修正カテゴリに自動生成するフレームワークを提案し,フレキなテストの修正カテゴリを予測するためにモデルを訓練する。
コードモデルと数ショットの学習を用いた実験結果から,修正カテゴリのほとんどを正確に予測できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:28:00 GMT)
Survey of 3D Human Body Pose and Shape Estimation Methods for
Contemporary Dance Applications [0.6] 現代舞踊と芸能の3次元体型とポーズ推定法を調査・比較した。
PHALPのようなマルチフレーム手法は、ダンサーが現代舞踊を踊っている場合のポーズ推定において、シングルフレーム法よりも優れた結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:32:39 GMT)
Topological Detection of Phenomenological Bifurcations with Unreliable
Kernel Densities [0.6] 現象論的(P型)分岐は力学系の定性的変化である。
これらの分岐を検出する技術の現状は、システム実現のアンサンブルから計算される信頼性の高いカーネル密度推定を必要とする。
本研究では, 信頼できない密度推定を用いたP型分岐の検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:59:25 GMT)
Observation of quantum strong Mpemba effect [0.6] 最初の実験は、我々が知る限り、単一の閉じ込められたイオン系における強いMpemba効果について報告した。
我々の研究は、量子系の定常状態への緩和を指数関数的に加速する効率的な戦略を提供する。
幅広い散逸性量子システムを設計する扉を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:25:34 GMT)
Boolean Logic as an Error feedback mechanism [0.5] ブール論理のバックパゲーションの概念は、重みとアクティベーションがブール数であるニューラルネットワークを構築するために導入された。
ほとんどの計算は、訓練とフェーズの間、実際の算術ではなく論理で行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:56:21 GMT)
Player Pressure Map - A Novel Representation of Pressure in Soccer for
Evaluating Player Performance in Different Game Contexts [0.5] 本論文は,サッカーの試合シーンにおいて,保持チームが経験したプレッシャーを捉えるために,トラッキングデータとイベント映像とゲーム映像の両方を活用することを目的とする。
そこで本稿では,ゲームシーンを表すプレーヤの圧力マップを提案し,生データの次元を低くし,コンテキスト情報も豊富に含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:34:49 GMT)
Beyond Image-Text Matching: Verb Understanding in Multimodal
Transformers Using Guided Masking [0.5] この研究はガイドマスキング(英語版)と呼ばれる代替の探索戦略を導入する。
提案手法はマスキングを用いて異なるモダリティを識別し、マスキングされた単語を高精度に予測するモデルの能力を評価する。
ViLBERT,LXMERT,UNITER,VisualBERTの誘導マスキングにより,正しい動詞を高精度に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:22:23 GMT)
Federated unsupervised random forest for privacy-preserving patient
stratification [0.4] 教師なしランダムフォレストを用いた新しいマルチオミクスクラスタリング手法を提案する。
我々は、機械学習ベンチマークデータセットとThe Cancer Genome Atlasのがんデータに対するアプローチを検証する。
本手法は病気のサブタイプに関して最先端の手法と競合するが,同時にクラスタの解釈可能性も大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:04:14 GMT)
Second Order Kinematic Surface Fitting in Anatomical Structures [0.4] キネマティックサーフェスフィッティングにおける2次速度場を利用した革新的なアプローチを提案する。
この進歩は、より高い回転形状の複雑さを許容し、解剖学的構造における対称性検出の精度を向上させる。
本手法は, 曲線回転対称性(コア線)の検出を可能にするだけでなく, 曲率やねじれに関連する内在的な形状パラメータを導出することで, 形態的分類を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:36:43 GMT)
Versatile quadrature antenna for precise control of large electron spin
ensembles in diamond [0.4] 我々は、任意の偏光の強い均一磁場を発生させることができる、容易に再現可能な安価なマイクロ波アンテナを提案する。
このロバスト性は、短い作業距離の顕微鏡目標を用いて、バルクダイヤモンドを用いた広い視野イメージング/センシングを可能にするため、特に重要なものである。
アンテナの幅は半分の最大帯域幅が$sim$160 MHzで、共振周波数は4つのコンデンサまたはバリアクターを介して400MHzの範囲で調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:16:59 GMT)
Inter-instance Data Impacts in Business Processes: A Model-based
Analysis [0.4] 本稿では、プロセスインスタンス間の共有データを通じて影響を受ける可能性のある影響について述べる。
提案手法はプロセスモデルと(リレーショナルな)データモデルの両方を用いて,潜在的なインスタンス間データインパクトセットを同定する。
本手法の適用性は3つの異なる現実的プロセスを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:35:13 GMT)
A KDM-Based Approach for Architecture Conformance Checking in Adaptive
Systems [0.4] 本稿では,MAPE-K参照モデルに基づく適応型アーキテクチャの仕様を網羅したドメイン固有手法REMEDYを提案する。
提案手法は,MAPE-Kモデルからよく知られたルールを取り入れたASに特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:22:11 GMT)
Geospatial Disparities: A Case Study on Real Estate Prices in Paris [0.3] 地理空間データから生じるバイアスを識別・緩和するためのツールキットを提案する。
空間的属性を持つ順序回帰ケースを2次分類の焦点から逸脱する。
本手法を概説し,本手法の実践的応用を実証し,公正度と校正対策のための地理的集約レベルを選択することの意味を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:53:14 GMT)
View selection in multi-view stacking: Choosing the meta-learner [0.3] マルチビュー・スタックング(Multi-view stacking)は、異なるビューからの情報を組み合わせて同じオブジェクト群を記述するフレームワークである。
このフレームワークでは、各ビューに対してベースラーナーアルゴリズムを個別にトレーニングし、その予測をメタラーナーアルゴリズムで組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:36:23 GMT)
Exact WKB analysis for adiabatic discrete-level Hamiltonians [0.3] WKBの正確な解析により,2レベルシステムと多レベルシステムにおける断熱力学を解析する。
断熱限界の非摂動解析は多レベルシステムではめったに研究されていないが,同じ解析が適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:40:01 GMT)
The relative entropy of coherence quantifies performance in Bayesian
metrology [0.2] 我々は、コヒーレンス尺度が状態のアンサンブルにどのように適用できるかを示す。
次に,パラメータ推定において,コヒーレンスのアンサンブル相対エントロピーは得られた情報と最適なホレボ情報との差に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:11:15 GMT)
Efficient and high-performance routing of lattice-surgery paths on
three-dimensional lattice [0.2] 格子探索命令に対する高速かつ高性能なスケジューリングアルゴリズムを提案する。
本稿では,量子位相推定アルゴリズムから生成されたベンチマークプログラムの実行時間を2.7倍に削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 01:28:42 GMT)
Effect of recommending users and opinions on the network connectivity
and idea generation process [0.2] 本研究では、リコメンデーションシステムが個人の行動特性がソーシャルネットワークのダイナミクスに与える影響について検討する。
ホモフィリーとユーザによる新しいアイデアへのオープンさ、新しい意見へのレコメンデーションによる露出の相互作用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:22:24 GMT)
Genuine entanglement under squeezed generalized amplitude damping
channels with memory [0.2] 本研究では,散逸,スクイーズ,デコヒーレンスなどのノイズ発生過程を経た3ドルキュービット間の真の絡み合いについて検討した。
その結果、これらの状態のほとんどは、チャネルのパラメータ、メモリパラメータ、初期状態のパラメータによって真に絡み合っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:46:09 GMT)
Zero-shot Imitation Policy via Search in Demonstration Dataset [0.2] 行動クローンは、ポリシーを学ぶためにデモのデータセットを使用する。
本稿では,事前学習した基礎モデルの潜在空間を用いて,実演データセットをインデックス化することを提案する。
提案手法は,マインクラフト環境において,有意義なデモンストレーションを効果的に再現し,エージェントの人間的行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:38:29 GMT)
Dipole coupling of a bilayer graphene quantum dot to a high-impedance
microwave resonator [0.1] グラフェン系ファンデルワールスヘテロ構造で静電気的に定義された二重量子ドットを持つ超伝導マイクロ波共振器。
1$mmathrms$積分時間内に信号対雑音比3.5の感度と高速な検出を実現する。
本稿では,ファンデルワールス材料中の量子ドットのプローブとしてcQEDを導入し,二層グラフェン量子ドットとのコヒーレント電荷-光子結合への道を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:30:02 GMT)
Iterative assembly of $^{171}$Yb atom arrays in cavity-enhanced optical
lattices [0.1] 我々は,光ツイーザとキャビティ強化光学格子の相乗的組み合わせに基づく,原子配列の組立のための新しいパラダイムを実証する。
このプロトコルを用いて、1225個のサイト配列の決定論的フィリング(99%のサイト占有率)を実証する。
我々は,このプロトコルが,大規模な誤り訂正量子計算を実行する上で重要な機能である,中間回路再ロードと互換性があることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 14:20:28 GMT)
LeftoverLocals: Listening to LLM Responses Through Leaked GPU Local Memory [0.1] この記事では、Apple、Qualcomm、AMD GPU上の別のプロセスによって生成されたGPUメモリからデータリカバリを可能にする脆弱性であるLeftoverLocalsについて説明する。
leftoverLocalsはGPUアプリケーションのセキュリティ姿勢に影響を与え、特に影響のあるGPU上で動作するLLMとMLモデルにおいて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:21:08 GMT)
Completeness of qufinite ZXW calculus, a graphical language for
finite-dimensional quantum theory [0.1] 有限次元量子論を推論するためのグラフィカル言語ZXW法則を導入する。
この計算の完全性は、任意の定値なZXWダイアグラムが正規形式に書き換えられることを示すことで証明する。
我々の研究は、量子物理学の包括的な図式記述の道を開き、この分野の扉を広く一般に開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:20:02 GMT)
Combined track finding with GNN & CKF [0.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、高い多重性シナリオにおいて、良好なトラックフィニング性能を示す。
GNNは主に3D空間情報を頼りにしており、これは外側の領域でのトラックフィリング性能を低下させる可能性がある。
本稿では,GNNに基づくトラック探索と,従来のコンビネータカルマンフィルタ(CKF)アルゴリズムを組み合わせることで,この問題を回避する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:05:37 GMT)
High-Resolution Convolutional Neural Networks on Homomorphically
Encrypted Data via Sharding Ciphertexts [0.1] 我々は,1つの暗号文に格納できる範囲を超えて,大きな次元と多数のチャネルを持つ画像上でDCNNを評価する手法を拡張した。
トレーニングプロセス中に既存のDCNNモデルがどのように正規化され、効率と精度をさらに向上するかを示す。
これらの手法を用いて、高解像度のImageNetデータセット上で高い精度でDCNNを均質に評価し、80.2%の精度でトップ1の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 03:20:21 GMT)
Steady state correlation function beyond the standard weak coupling
limit and consistency with KMS relation [0.1] 本稿では、弱結合極限の文脈内で非マルコフ的二点関数の形式式を導出する。
また、摂動理論の部分的再仮定を含む自己整合近似の形で非摂動的アプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:02:30 GMT)
Modeling Complex Disease Trajectories using Deep Generative Models with
Semi-Supervised Latent Processes [0.0] 我々は、確立された医療概念を用いて、潜伏空間を遠ざけるための半教師付きアプローチを開発する。
学習した時間潜伏過程を,さらなるデータ分析と臨床仮説テストに活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:35:31 GMT)
Wasserstein distance and entropic divergences between quantum states of
light [0.0] 我々は、異なる光の状態を比較するために、ワッサーシュタイン距離、クルバック・リーブラー偏差、バッタリア距離を用いる。
計算は関連する光トモグラフィー上で行われ、状態再構成を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:12:26 GMT)
Visualization of Entanglement Geometry by Structural Optimization of
Tree Tensor Network [0.0] 木テンソルネットワークのための構造最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,スピン・シングレット対の空間的パターンを基底状態に可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:39:24 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） (Mon, 29 Jan 2024 09:41:05 GMT)
Validation, Robustness, and Accuracy of Perturbation-Based Sensitivity
Analysis Methods for Time-Series Deep Learning Models [0.0] 本研究は,時間系列深層学習における解釈可能性の評価研究である。
私の研究は、最新のTransformerモデルにおける摂動に基づく感度解析手法について検討し、その性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:51:50 GMT)
Unveiling Molecular Moieties through Hierarchical Graph Explainability [0.0] Graph Neural Networks(GNN)は、サイリコ仮想スクリーニングをサポートする強力なツールとして登場した。
本稿では,グラフ畳み込みアーキテクチャを用いて,高精度なマルチターゲットスクリーニングを実現するGNNを提案する。
また,原子,環,分子レベルでの情報を直接取得する階層的説明可能な人工知能(XAI)技術も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:23:25 GMT)
Understanding the effects of word-level linguistic annotations in
under-resourced neural machine translation [0.0] 本稿では,低リソースのニューラルマシン翻訳における単語レベルの言語アノテーションの効果について検討する。
音声のパート・オブ・音声タグは、自動評価指標の点からモルフォ・シンタクティック記述タグよりも体系的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:39:46 GMT)
Trapped-atom Otto engine with light-induced dipole-dipole interactions [0.0] 我々は,光誘起双極子-双極子相互作用と投射計測によるトラップ原子オットーエンジンの有限時間動作を理論的に検討した。
この設定は、有限時間多体量子熱エンジンのさらなる研究のための魅力的な道を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:36:40 GMT)
Transparency Attacks: How Imperceptible Image Layers Can Fool AI
Perception [0.0] 本稿では,認識不能な画像層が視覚モデルを任意のラベル代入とキャプションに結合する場合のアルゴリズム的脆弱性について検討する。
我々は、人間の目が知覚するものをAIが誤解釈するきっかけとなる、ステルス透明性を導入するための画像前処理手法について検討する。
ステルス透明性は、顔認識と監視の回避、デジタル透かし、コンテンツフィルタリング、データセットのキュレーション、自動車とドローンの自律性、法医学的証拠の改ざん、小売商品の誤分類など、視覚システムを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 00:52:01 GMT)
TrackGPT -- A generative pre-trained transformer for cross-domain entity
trajectory forecasting [0.0] 本稿では,GPT(Generative Pre-trained Transformer)に基づく実体軌道予測モデルであるTrackGPTを紹介する。
TrackGPTは、多様なエンティティ時系列データセット間で正確な予測を生成することができる、先駆的なGPTモデルである。
我々は最先端のディープラーニング技術に対するベンチマークを行い、TrackGPTの予測能力が正確性、信頼性、モジュール性において優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:05:14 GMT)
The bosonic skin effect: boundary condensation in asymmetric transport [0.0] 左右ホッピング速度の異なる1次元格子を経由したボゾン粒子の非コヒーレント輸送について検討した。
この系を通過する電流が増加するにつれて、ジグザグパターンの出現によって表される遷移が起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:48:26 GMT)
The Reasoning Under Uncertainty Trap: A Structural AI Risk [0.0] RUUを人間と機械の両方にとって困難なものにしているのは、レポートにある。
この誤用リスクが、基盤となる構造的リスクのネットワークとどのように結びつくのかを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:16:57 GMT)
TQCompressor: improving tensor decomposition methods in neural networks
via permutations [0.0] 本稿では,テンソル分解を改良したニューラルネットワークモデル圧縮手法であるTQCompressorを紹介する。
この拡張により、通常分解と関連付けられたモデル表現率の損失を低減することができる。
TQCompressedGPT-2 は DistilGPT-2 と KnGPT-2 を比較評価で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:07:56 GMT)
Sub-shot-noise interferometry with two-mode quantum states [0.0] 本研究では, ツインフォック状態と2モード圧縮真空状態から始まる不完全な検出器を用いたサブショットノイズ干渉法の実現可能性について検討した。
位相不確実性の解析式を導出する。
与えられた閾値よりも損失が小さい限り、標準量子限界以下で位相シフト測定が達成でき、測定された位相が最適値に十分近いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:22:13 GMT)
SpectroGLY: A Low-Cost IoT-Based Ecosystem for the Detection of
Glyphosate Residues in Waters [0.0] 水中でのグリホサート汚染が主要な健康問題になりつつある。
本稿では、革新的な低コストVIS-NIR(可視・近赤外)分光計(SpectroGLY)の設計、開発、試験について述べる。
移植性のおかげで、任意のコンテキストで使用でき、10分で結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:56:35 GMT)
Space-division multiplexed phase compensation for quantum communication:
concept and field demonstration [0.0] 位相感受性量子通信における基本的な問題は、光ファイバーチャネルにおける位相ドリフトを補償することである。
時間、波長、空間分割多重化の組み合わせにより、光ファイバの位相安定性が向上する。
本稿では,大阪大都市圏における空間分割多重位相補償について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:35:24 GMT)
Small-data global existence of solutions for the Pitaevskii model of
superfluidity [0.0] ピタエフスキーが1959年に提唱した超流動のマイクロスケールモデルについて検討し, ヘリウム4の超流動相と通常の流体相の相互作用動力学を記述する。
我々は,このシステムに対する解が,波動関数や速度が強く,密度が弱い,グローバルかつほぼグローバルな存在であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:16:00 GMT)
Simulation of a Rohksar-Kivelson ladder on a NISQ device [0.0] NISQデバイス上でのRohksar-Kivelsonラグのダイナミクスを研究するための量子古典的アルゴリズムを提案する。
我々は、ゲージ不変性、追加の対称性、およびラダー幾何学におけるリング交換に対するラケットのブロック方法に関連する重要な性質により、複雑性が大幅に減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:32:07 GMT)
ScaDLES: Scalable Deep Learning over Streaming data at the Edge [0.0] 我々はScaDLESを導入し、オンライン方式でエッジでストリーミングデータを効率的にトレーニングする。
ScaDLESは従来の分散イテレーションの3.29倍の速度で収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:10:57 GMT)
Rewriting and Completeness of Sum-Over-Paths in Dyadic Fragments of
Quantum Computing [0.0] ここでは、フォーマリズム「Sum-Over-Paths」の新たな書き直し規則について述べる。
量子力学の最も単純な普遍的な断片である "Toffoli-Hadamard" に対して完備であることを示す。
また、任意の項の和と連結を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:57:36 GMT)
Relating the Glauber-Sudarshan, Wigner and Husimi quasiprobability
distributions operationally through the quantum limited amplifier and
attenuator channels [0.0] 有限強度量子制限増幅器と減衰器チャネルの1つの構成が任意の入力作用素のグラウバー・スダルシャン分布をウィグナー分布、ウィグナー分布をフジミ分布に変換することを証明した。
このように、相対的な容易さで量子光学実験室で実施できると考えられるプロセスは、量子-古典遷移の実現と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:20:15 GMT)
Rediscovering Ranganathan: A Prismatic View of His Life through the
Knowledge Graph Spectrum [0.0] 本稿では,S. R. Ranganathan教授の伝記知識グラフ(KG)について紹介する。
KGは2つのレベルで「顔に基づく方法論」を用いて開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:07:29 GMT)
Quantum types: going beyond qubits and quantum gates [0.0] この記事では、高レベルの抽象化の必要性を概説し、Rhymeという開発者フレンドリーなプログラミング言語でそれらをいくつか提案する。
新しい量子型は、ビット、整数、フロート、文字、配列、文字列を含む古典型の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:06:31 GMT)
Quantum process matrices as images: new tools to design novel denoising
methods [0.0] 実験測度から量子チャネルを特徴づけるプロセス行列を推定することは、量子情報の鍵となる問題である。
本稿では, 適切なニューラルネットワークに基づく代替手法を実装, 最適化し, 復号化プロセス行列を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:02:18 GMT)
Quantum independence and chromatic numbers [0.0] 独立数を持つグラフは、2つの量子および古典的独立数と一致することを証明している。
量子彩色数が古典的な彩色数より小さい無限のグラフ群を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:43:30 GMT)
Quantum algorithms in particle physics [0.0] 量子的アプローチがジェットクラスタリングアルゴリズムの複雑さを軽減する方法について論じる。
量子アルゴリズムがマルチループファインマン図の因果構造を効率的に同定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:01:57 GMT)
Quantum Fragmentation in the Extended Quantum Breakdown Model [0.0] 解析的に、スピンの磁場が存在しない場合、モデルはヒルベルト空間を指数的に多くのクリロフ部分空間に分解することを示した。
また,エンタングルメントエントロピーの長期的挙動と,システムにおけるエルゴディディティの探索として期待されるページ値からの偏差についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:00:10 GMT)
Prepare Non-classical Collective Spin State by Reinforcement Learning [0.0] 非古典的状態を生成するために,強化学習を工学的制御分野に適用する手法を提案する。
開集合スピンモデルのためのスピン圧縮状態を作成するための応用によって例示される。
この研究は、他の量子系を操作するための応用の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:23:25 GMT)
Optimal function estimation with photonic quantum sensor networks [0.0] 量子ビットセンサにそれぞれ線形に結合した未知の局所パラメータの解析関数を最適に測定する。
特に、局所位相シフトまたは二次変位の線形関数を推定する際に、達成可能な平均二乗誤差の下位境界を導出する。
二次変位に対しては、任意の線型函数の場合に有界を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:00:00 GMT)
On the Path Integral Formulation of Wigner-Dunkl Quantum Mechanics [0.0] ファインマンの経路積分アプローチは、量子力学のウィグナー・ダンクル変形の枠組みで研究されている。
ユークリッドの時間進化と関連するダンクル過程を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:20:26 GMT)
Nonstabilizerness via matrix product states in the Pauli basis [0.0] 行列積状態(MPS)の枠組みにおける非安定化性評価のための新しい手法を提案する。
我々のフレームワークは、安定化器R'enyiエントロピー、安定化器Nullity、ベルマジックなど、様々な非安定化器性の測定を効率的に行うための強力なツールを提供する。
我々はIsingおよびXXZスピン鎖の基底状態や最近Rydberg原子配列で実現された回路力学において,本手法の有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:12:10 GMT)
Non-Fluent Synthetic Target-Language Data Improve Neural Machine
Translation [0.0] 本研究では,非流用目標文を用いた合成学習サンプルが翻訳性能を向上させることを示す。
この改善は、元のトレーニングコーパスのサイズとは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:52:45 GMT)
Non-Abelian vibron dynamics in trapped-ion arrays [0.0] 楕円形マイクロトラップの適切な配置とマイクロトラップの外部駆動が組み合わさって、非アベリア振動子力学のロバストな実現を可能にすることを示す。
この研究は、2次元および3次元イオンアレイにおける非アベリアスピン軌道結合と運動励起の研究に興味深い視点を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:13:00 GMT)
Neural networks for geospatial data [0.0] NN-GLSは、GPモデルの非線形平均に対する新しいニューラルネットワーク推定アルゴリズムである。
NN-GLSはグラフニューラルネットワーク(GNN)の特殊型として表現されていることを示す。
これは空間データに対するニューラルネットワークアルゴリズムにおける最初の結果整合性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:56:47 GMT)
Neural Network Training on Encrypted Data with TFHE [0.0] ニューラルネットワークのトレーニングをアウトソーシングする上で,悪意のある関係者からのデータの機密性を確保しながら,そのアウトソーシングを行うアプローチを提案する。
完全に同型な暗号化を使用して、暗号化データで動作し、量子化されたニューラルネットワークモデルを学ぶ統一的なトレーニングアプローチを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:07:08 GMT)
Neural Cellular Automata Can Respond to Signals [0.0] NCAは信号に反応するように訓練できることを示す。
内部(ゲノムコード)信号と外部(環境)信号の2種類が使用される。
結果は、NAAは内部信号に基づいて複数の異なる形態に成長でき、外部信号に基づいて色を変えることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:34:15 GMT)
MosquIoT: A System Based on IoT and Machine Learning for the Monitoring
of Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) [0.0] 本稿では,MosquIoTという革新的なシステムの設計,開発,テストについて述べる。
組み込みモノのインターネット(IoT)とTiny Machine Learning(TinyML)技術を使った従来のオヴィタラップに基づいて、Ae. aegyptiエッグの検出と定量化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:08:18 GMT)
Mode Entanglement in Fermionic and Bosonic Harmonium [0.0] N-ハーモニウムの分析可溶系におけるモード絡みについて報告する。
超選択規則は、物理的にアクセス可能な絡み合いの量を劇的に減らし、場合によっては完全に消滅する。
以上の結果から,他のフェルミオン系およびボゾン系におけるモード内およびモード間絡み合いの再評価の必要性が強く示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:01:45 GMT)
Minimum Detection Efficiencies for Loophole-free Genuine Nonlocality
Tests [0.0] 本研究は, 各種非局所性検出に必要な最小検出効率(MDE)に着目した。
我々は,最近提案された$T$型非局所性は完全性から著しく逸脱することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:00:31 GMT)
Minimality in Finite-Dimensional ZW-Calculi [0.0] ZW-計算(ZW-calculus)は、2次元量子系(量子ビット)を図形で表すことができるグラフィカル言語である。
形式主義を拡張して、有限次元ヒルベルト空間を qubit 系を超えて取り込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:24:57 GMT)
Microscopic Legendre Transform, Canonical Ensemble and Jaynes' Maximum
Entropy Principle [0.0] 我々は、自由エネルギーとシャノンエントロピーの間のレジェンダレ変換を、顕微鏡レジェンダレ変換(mathscrL_!mathscrM$)として研究する。
シャノンエントロピーの正確な微分特性を定式化し、正準アンサンブル内の中心関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:46:35 GMT)
MaLLaM -- Malaysia Large Language Model [0.0] 私たちは、349GBのデータセットで11億、30億、50億のパラメータを持つモデルをトレーニングしました。
MaLLaMは、マレー語における自然言語理解と生成タスクの強化に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:18:59 GMT)
Looking for a better fit? An Incremental Learning Multimodal Object
Referencing Framework adapting to Individual Drivers [0.0] 自動車産業の急速な進歩により、タッチベースや音声コマンドシステムといった従来の車両のインタラクション方法は、車両外の物体を参照するなど、幅広い非運転関連のタスクには不十分である。
textitIcRegressは、オブジェクトの駆動と参照という2つのタスクに携わるドライバーの振る舞いや特徴に適応する、新しい回帰に基づく漸進的学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:48:56 GMT)
Learning the stabilizer group of a Matrix Product State [0.0] 与えられた行列積状態(MPS)の安定化群を学習するために設計された新しい古典的アルゴリズムを提案する。
我々は,Cliffordユニタリダイナミクスを用いてランダムにスクランブルされた$T$ドープ状態についてベンチマークを行った。
我々の方法は、$mathcalO(chi3)$という非常に好ましいスケーリングのおかげで、MPSの真のマジックモノトンを得るための最初の効果的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:00:13 GMT)
Large violation of Leggett-Garg inequalities with coherent-state
projectors for a harmonic oscillator and chiral scalar field [0.0] 本研究では,コヒーレント状態プロジェクタを用いた高調波発振器と(1+1)次元カイラルスカラー場に対するLeggett-Garg不等式(LGIs)の違反について検討する。
真空状態と熱状態は,2時間準確率分布関数を評価した結果,LGIに反することがわかった。
また、コヒーレント状態プロジェクタを構築することにより、量子カイラルスカラー場の局所モードに対するLGIの違反も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:02:31 GMT)
Large Malaysian Language Model Based on Mistral for Enhanced Local
Language Understanding [0.0] 大規模言語モデルであるMistral 7Bの事前学習の進歩を示す。
コンテクスト長4096と32768のトークンを持つモデルをリリースし、16384のコンテクスト長調整モデルでさらなる性能向上を図る。
マレーシアのミストラルがタタバハサ(マレー文法)テストセットで優れていることを示す説得力のある結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 07:22:57 GMT)
Iterative construction of conserved quantities in dissipative nearly
integrable systems [0.0] 本研究では,高効率な一般化Gibsアンサンブル記述において主役となる保存量を決定する積分可能性破壊摂動(バス)を反復的に決定する手法を開発する。
提案手法は, 熱力学的な大規模システムにおける計算の容易化を図り, 未知の保存量の構築に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:09:40 GMT)
Is K-fold cross validation the best model selection method for Machine
Learning? [0.0] K-foldクロスバリデーション(K-fold cross-validation)は、機械学習の結果が偶然に生成される可能性を確認する最も一般的なアプローチである。
K-fold CVと実際の誤差(K-fold CUBV)のアッパーバウンドに基づく新規な試験が構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:46:53 GMT)
Impact of non-Markovian quantum Brownian motion on quantum batteries [0.0] 量子電池は、量子熱力学の規則によって制御されるエネルギー貯蔵装置として機能する。
本稿では,バッテリとして関心の系を想定できる量子電池のモデルを提案する。
我々は、エルゴトロピーとその(イン)コヒーレントな表現、および瞬時および平均的なパワーのような量化器を用いて、量子電池の性能を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:19:47 GMT)
Highly Efficient Encoding for Job-Shop Scheduling Problems and its
Application on Quantum Computers [0.0] ジョブショップスケジューリング問題は、一連のジョブをマシン上で実行するための最適なスケジュールを見つけることを目的としている。
ジョブショップスケジューリング問題の効率的なエンコーディングを導入し、可能なすべてのスケジュールをカウントするためには、ビットストリングをはるかに少なくする必要がある。
提案手法を導入することで,従来検討されていた戦略よりも量子アルゴリズムの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:21:49 GMT)
Hierarchies of entanglement potentials reveal intrinsic quantum state
nonclassicality [0.0] 絡み合いポテンシャルは量子状態非古典性のキャラクタリゼーションのための有望な方法である。
我々は、実際の実験における相互作用における不完全性の影響を、常に避けられない程度まで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:25:30 GMT)
Hartman Effect from a Geometrodynamic Extension of Bohmian Mechanics [0.0] 本稿では,粒子の散乱問題に対する一般解の定電位障壁への導出について述べる。
アルクビエール型時空において、粒子が測地線に沿って量子トンネルを行うと仮定して、ボヘミア力学への地力学的アプローチによって構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:48:44 GMT)
Grey Level Texture Features for Segmentation of Chromogenic Dye RNAscope
From Breast Cancer Tissue [0.0] 本稿では, RNAスコープの転写位置の自動分割・分類におけるグレーレベルテクスチャの有用性について検討する。
Gray Level Dependence Matrix や Neighbouring Gray Tone Different Matrix など,いくつかのグレーレベル機能は,このタスクに適していた。
この手法は、RNAスコープ転写産物の位置を特定する専門家アノテータと同様に、F1スコアが0.571であり、専門家間F1スコアが0.596であるのに対して、F1スコアが0.571である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:43:07 GMT)
GraVAC: Adaptive Compression for Communication-Efficient Distributed DL
Training [0.0] 分散データ並列(DDP)トレーニングは、複数のデバイスがデータのサブセットをトレーニングし、アップデートを集約してグローバルに共有するモデルを生成することにより、アプリケーション全体のスループットを向上させる。
GraVACは、モデル進捗を評価し、圧縮に関連する情報損失を評価することで、トレーニング全体を通して圧縮係数を動的に調整するフレームワークである。
静的圧縮係数を使用するのとは対照的に、GraVACはResNet101、VGG16、LSTMのエンドツーエンドのトレーニング時間をそれぞれ4.32x、1.95x、6.67x削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:15:48 GMT)
Flexible Communication for Optimal Distributed Learning over
Unpredictable Networks [0.0] 高圧縮比(CR)のトレーニングは、DenseSGDのように高い精度を達成するが、通信コストが高いため、並列スケーリングが低い。
帯域幅に最適化されたAR互換のTopk圧縮機を提案し,特定のネットワーク構成におけるAllgather(AG)よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:23:50 GMT)
FENet: Focusing Enhanced Network for Lane Detection [0.0] この研究は、Focusing Smpling、Partial Field of View Evaluation、Enhanced FPN Architecture、Directional IoU Lossで拡張されたネットワークのパイオニアである。
実験では、均一なアプローチとは異なり、重要な遠隔の細部を強調しながら、集中サンプリング戦略を実証した。
今後の方向性には、道路上のデータ収集や、補完的な2つのフレームワークの統合などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:30:33 GMT)
Extracting Work From Two Gravitational Cat States [0.0] この研究は、熱環境が重力的な猫の状態から抽出できる作業にどのように影響するかを調べる。
その結果、温度上昇と状態間の相互作用は、重力ネコ状態から抽出できる作業量を減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:32:52 GMT)
Extended Spin-Coherence Time in Strongly-Coupled Spin Baths in Quasi
Two-Dimensional Layers [0.0] 本研究では,NV$-$-スピンのスピンコヒーレンス崩壊をダイヤモンド層中の窒素欠陥の強いカップリング浴と相互作用させることを検討した。
薄いダイヤモンド層では、スピンコヒーレンス時間がバルクダイヤモンドの時間を超えることが示され、バルクの高欠陥濃度による制限を超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:57:53 GMT)
Evaluating explainability for machine learning predictions using
model-agnostic metrics [0.0] 本稿では,その特徴からAIモデル予測が容易に説明できる程度を定量化する新しい指標を提案する。
我々のメトリクスは、説明可能性の異なる側面をスカラーに要約し、モデル予測のより包括的な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:56:08 GMT)
Estimation of AMOC transition probabilities using a machine learning
based rare-event algorithm [0.0] アトランティック・メリディショナル・オーバーターン循環(Atlantic Meridional Overturning Circulation、AMOC)は、地球規模の気候の重要な要素であり、転換要素として知られている。
本研究の目的は,AMOCが特定の時間窓内で崩壊する確率を計算することである。
希少なアルゴリズムと機械学習を結合することで、遷移確率を正確に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:18:30 GMT)
Error Mitigation for Thermodynamic Computing [0.0] 熱力学コンピューティングにおけるエラーの主な原因は、アナログハードウェアコンポーネントのインプレクションである。
本稿では,線形から二次依存への全体的な誤差を低減させる手法を提案する。
我々は,1000以上の次元に対して,この手法のスケーラビリティを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:30:47 GMT)
Enhancing the expressivity of quantum neural networks with residual
connections [0.0] 量子残差ニューラルネットワーク(QResNets)を実装する量子回路に基づくアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、古典的残留ニューラルネットワークの完全な量子的実装の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 04:00:51 GMT)
Enhancing Object Detection Performance for Small Objects through
Synthetic Data Generation and Proportional Class-Balancing Technique: A
Comparative Study in Industrial Scenarios [0.0] オブジェクト検出(OD)は,局所クラス情報を抽出する上で重要なコンピュータビジョン手法であることが証明されている。
最先端のSOTA(State-of-the-art OD)モデルの多くは中規模および大型のオブジェクトでよく機能するが、小さなオブジェクトでは動作しない。
本研究では,ODモデルの性能向上のために,新たなデータポイントを注入する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:18:18 GMT)
Enhanced Sound Event Localization and Detection in Real 360-degree
audio-visual soundscapes [0.0] 我々は、音声のみのSELDnet23モデルを構築し、オーディオ情報と映像情報を融合してオーディオ視覚に適応する。
また,音声-視覚データ拡張と音声-視覚合成データ生成を実現するフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 06:05:23 GMT)
Emergent Explainability: Adding a causal chain to neural network
inference [0.0] 本稿では,創発的コミュニケーション(EmCom)による説明可能な人工知能(xAI)の強化のための理論的枠組みを提案する。
我々は、EmComのAIシステムへの新たな統合を探求し、入力と出力の間の従来の連想関係から、より微妙で因果的解釈へのパラダイムシフトを提供する。
本稿は、このアプローチの理論的基盤、潜在的に広い応用、そして、責任と透明なAIシステムに対するニーズの増大と整合性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 02:28:39 GMT)
Embedding Elites: Examining the Use of Tweets Embedded in Online News
Articles across Reliable and Fringe Outlets [0.0] 本研究では,コンセントの信頼性とニューストピックにまたがって,組込みツイートの機能と頻度がどのように変化するかを調べるために,混合メソッド分析を用いる。
組込みツイートは、エリートたちの意見をリレーしたり、他のニュースソースからの情報をシンジケートしたり、以前作成された情報を自己引用するためによく使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 21:18:22 GMT)
Effect of a critical magnetic field on the control of scalar neutral
boson pair production in the context of Lorentz-symmetry violation [0.0] 本研究では,ローレンツ対称性違反(LSV)による静電場におけるボソン対の生成について検討する。
ボソン対生成の確率の解析は、臨界磁場によって決定される3つの異なる状態を特定する。
この挙動はフォン・ノイマンエンタングルメントエントロピー(英語版)を用いてボゾン真空のゆらぎを解析するためのさらなる研究を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:21:15 GMT)
Digital quantum simulation of non-perturbative dynamics of open systems
with orthogonal polynomials [0.0] 本稿では,時間進化密度演算子と直交多項式アルゴリズム(TEDOPA)を量子コンピュータ上で用いることを提案する。
本研究では,本研究で検討したシステムの時間進化シミュレーションにおいて,計算資源の指数的スケーリングを回避できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:49:21 GMT)
Density and current statistics in boundary-driven monitored fermionic
chains [0.0] 非相互作用フェルミオン系における中濃度密度と電流の空間分布について検討した。
その結果, 平均値と異なり, 中心密度と電流の空間分布は非自明であることがわかった。
モニタリングレートの関数として急激な位相遷移を特定できないが、本研究は典型的な振る舞いを特徴づけることの有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:06:42 GMT)
DeepAutoPIN: An automorphism orbits based deep neural network for
characterizing the organizational diversity of protein interactomes across
the tree of life [0.0] 16系統に属する4,738のタンパク質相互作用ネットワーク(PIN)について検討し,その特徴を明らかにする。
生命の3つの領域に属するネットワークの軌道利用プロファイル(OUP)は対照的に異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:34:37 GMT)
Decomposing dense matrices into dense Pauli tensors [0.0] O(2N) 時間で 2N-by-2N 複素行列と N-term Pauli テンソルの間の内積を計算する固定メモリ分岐式アルゴリズムを導出する。
提案手法は,行列を O(8N) 時間で重み付けしたパウリ弦の和に,恥ずかしく平行な分解を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:18:11 GMT)
Cutup and Detect: Human Fall Detection on Cutup Untrimmed Videos Using a
Large Foundational Video Understanding Model [0.0] 本研究では,ヒトの転倒検出作業における映像理解基盤モデルの性能について検討する。
トリミングされていないビデオの簡単なカットアップに依存する時間的行動の局所化法を実証する。
結果はリアルタイムアプリケーションに期待でき、HQFSDデータセットで最先端の0.96 F1スコアで、ビデオレベルでフォールを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:37:00 GMT)
Current fluctuations in open quantum systems: Bridging the gap between
quantum continuous measurements and full counting statistics [0.0] 連続測定された量子系は出力電流によって特徴づけられる。
現在の変動を記述するために使われる多くのツールは、異なるコミュニティに分散している。
このチュートリアルの目的は、現在の変動を記述するための統一されたツールボックスを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:34:10 GMT)
Cross-Modal Coordination Across a Diverse Set of Input Modalities [0.0] クロスモーダル検索は、異なるモダリティのクエリを用いて、与えられたモダリティのサンプルを検索するタスクである。
本稿では,CLIPの相対的目的を任意の数の入力モダリティに拡張した上で,この問題に対する2つのアプローチを提案する。
第2は、対照的な定式化から外れ、目標に向かってモデアルの類似性を回帰することで調整問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 17:53:25 GMT)
Constructing a fully homomorphic encryption scheme with the Yoneda Lemma [0.0] 本稿では, Yoneda Lemmaの適用を通じて, 非対称暗号の同型暗号システムの基盤を再定義する。
これは、ElGamal、RSA、Benaloh、RegevのLWE、NTRUEncryptといった広く採用されているシステムが、Yoneda Lemmaの原則から直接派生していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:54:19 GMT)
Compiler Testing With Relaxed Memory Models [0.0] 並列プログラムのためのT'el'echatコンパイラテストツールを提案する。
T'el'echatは並列C/C++プログラムをコンパイルし、ソースとコンパイルされたプログラムの振る舞いを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 20:38:43 GMT)
Compensatory Biases Under Cognitive Load: Reducing Selection Bias in
Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は意味に基づくタスクの解釈と実行に役立っている。
本研究は、これらのバイアスを批判的に検討し、代表リスト選択タスクへの影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 15:43:23 GMT)
Commitments from Quantum One-Wayness [0.0] 本研究は、片方向関数の自然な量子緩和である片方向状態発生器を研究する。
根本的な問題は、このタイプの量子ワンウェイネスが量子暗号を実現するのに十分であるかどうかである。
我々は、純粋な状態出力を持つ一方通行状態生成器が量子ビットのコミットメントを暗示し、セキュアなマルチパーティ計算を行うことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:47:50 GMT)
Closed and open superconducting microwave waveguide networks as a model
for quantum graphs [0.0] 本研究では, 超伝導導波路網を用いて, アセドラルおよびハニカムグラフの幾何学を用いて高精度な計測を行った。
これらは、非可換長さの長方形導波路を接続する価度3の接合からなる。
実験は単一モードの周波数範囲で行われ、関連するヘルムホルツ方程式は事実上1次元である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 10:30:24 GMT)
Change detection needs change information: improving deep 3D point cloud
change detection [0.0] 変更検出は、修正された領域を迅速に識別する重要なタスクである。
本研究では,3次元点雲(PC)を直接利用して情報損失を回避することに焦点を当てた。
3次元PC変更セグメンテーションに対処するアーキテクチャとして,OneConvFusion, Triplet KPConv, Fusion SiamKPConvの3つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:59:29 GMT)
Capturing Pertinent Symbolic Features for Enhanced Content-Based
Misinformation Detection [0.0] 誤解を招く内容の検出は、言語的・ドメイン的多様性の極端さから、大きなハードルとなる。
本稿では,この現象を特徴付ける言語特性と,最も一般的な誤情報データセットの表現方法について分析する。
ニューラルネットワークモデルと組み合わせた関連する記号的知識の適切な利用は、誤解を招くコンテンツを検出するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 16:42:34 GMT)
C4Q: A Chatbot for Quantum [0.0] ChatGPTや他の大規模言語モデルは不正確な結果を生成する。
C4Qは、量子プログラムをコーディングする際の基本的な質問に正確に答え、ユーザーを導く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 09:44:45 GMT)
Brains' Classicality Conception of the Universe [0.0] 真の古典的な宇宙は、普遍的な自律的な還元によってのみ生じる。
もう一つの可能性(破滅的な出来事を避ける)は、私たちの心の減少による世界古典主義かもしれない。
私のアプローチは、純粋な量子宇宙から2つの絡み合ったサブシステムを分離することで、これらの問題を回避します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:01:29 GMT)
Benchmarking of universal qutrit gates [0.0] ユニバーサルキュートゲートセットのキャラクタリゼーション方式を提案する。
キュートリットシステムへの関心が高まっていることから,我々は,キュートリットTゲートの性能にスキームを特徴付けるために,我々の基準を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:09:04 GMT)
Atomic photoexcitation as a tool for probing purity of twisted light
modes [0.0] 原子物理学実験で用いられるねじれ光モードは、平面波放射の小さな混合によって汚染される。
提案手法は、「ツイストト+平面波」放射と相互作用する原子またはイオンの磁化サブレベル集団の解析に基づく。
平面波放射の小さな混ざり合いでさえ、地中磁気サブレベルの個体群に顕著な変動をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 08:27:08 GMT)
Atomic excitation delocalization at the clean to disordered interface in
a chirally-coupled atomic array [0.0] 一次元量子エミッタ系では、原子励起の力学はエミッタ間の集合結合に影響される。
原子配列の一部に位置障害を導入することにより、乱れ領域とクリーンゾーンの界面における非局在化現象を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 05:36:21 GMT)
Arithmeticity and covering rate of the $9$-cyclotomic
Clifford+$\mathcal{D}$ gates in $PU(3)$ [0.0] PU(3) のアナログゲート Clifford+$mathcalD$ について検討する。
この集合は PU(3) の完全な S-算術的部分群を生成し、より弱い準最適被覆特性を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:46:24 GMT)
Anomalous quantum transport in fractal lattices [0.0] 本研究では,2つのフラクタル格子,Sierpi'nskiガスケットとSierpi'nskiカーペットの力学特性について検討した。
フラクタル格子と正則格子の間を補間することにより、異なる輸送機構間の柔軟なチューニングが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 11:37:57 GMT)
Amazon's 2023 Drought: Sentinel-1 Reveals Extreme Rio Negro River
Contraction [0.0] アマゾン川支流の1つであるリオネグロ川は2023年10月に1世紀ぶりの低水準に達した。
ここでは,2022年と2023年に,リオネグロ川流域の水面を12日毎にマッピングするために,U-net深層学習モデルを用いた。
水面モデルの精度はF1スコア0.93で高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:34:36 GMT)
Algebraic Complexity and Neurovariety of Linear Convolutional Networks [0.0] 線形畳み込みネットワークを1次元および任意のストライドで検討する。
共通零点が対応する神経多様体のザリスキー閉包に対応する方程式を生成する。
このようなネットワークの最適化におけるすべての複素臨界点の数は、セグレ多様体の一般的なユークリッド距離と等しいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 23:00:15 GMT)
Agile Effort Estimation: Comparing the Accuracy and Efficiency of
Planning Poker, Bucket System, and Affinity Estimation methods [0.0] 文献では、まだ比較されていない3つのアジャイル取り組み推定手法、プランニングポーカー、バケットシステム、アフィニティ推定である。
比較のために,29人の学生からなる8つの学生チームを用いて,プログラムプロジェクトを3週間で終了するコースにおいて,すべての作業推定手法を使わなければならなかった。
その結果, 学生が異なる手法に慣れた後, それらの精度は統計的に有意差はないが, 有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:34:44 GMT)
Active learning of Boltzmann samplers and potential energies with
quantum mechanical accuracy [0.0] 我々は,強化サンプリングと深層生成モデルを組み合わせるアプローチと,機械学習ポテンシャルの能動的学習を併用したアプローチを開発する。
極小銀ナノクラスターの異性化の研究に本法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:01:31 GMT)
Accelerating superconductor discovery through tempered deep learning of
the electron-phonon spectral function [0.0] 深層学習モデルを用いて電子フォノンスペクトル関数, $alpha2F(omega)$を予測する。
次に、サイトが提案するフォノン密度状態のドメイン知識を組み込んで、モデルのノード属性に帰納バイアスを課し、予測を強化する。
この方法の革新は、MAEを0.18、29K、28Kに減少させ、それぞれ2.1KのMAEを$T_c$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:44:28 GMT)
Accelerating Distributed ML Training via Selective Synchronization [0.0] textttSelSyncは、DNNトレーニングの実践的で低オーバーヘッドな方法であり、各ステップでコミュニケーションを発生または回避することを動的に選択する。
トレーニング時間を最大14$times$まで短縮しながら,BSPと同等あるいはより優れた精度に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:18:56 GMT)
AFSD-Physics: Exploring the governing equations of temperature evolution
during additive friction stir deposition by a human-AI teaming approach [0.0] AFSDは、溶かさずに材料を堆積する新しい固体添加物製造技術である。
第一原理に基づくモデルとAIを組み合わせるために、人間とAIのチーム化アプローチが提案されている。
AFSD-Physicsと呼ばれる結果の人間情報機械学習は、ツールの温度変化の制御方程式を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:17:42 GMT)
A theory-independent bound saturated by quantum mechanics [0.0] シーレルソンのプリセッションプロトコルに対する元々の不等式は、量子性の単部テストとして機能する。
有限個の結果を持つ測度に対するこの不等式を理論に依存しない方法で考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 13:23:55 GMT)
A photonic which-path entangler based on longitudinal cavity-qubit
coupling [0.0] 量子ビットの状態に条件付けされた多光子コヒーレント状態のウェーブパレットによって得られる経路を制御するために,変調長手キャビティ-キュービット結合が利用可能であることを示す。
ここで提示されるアプローチを用いることで、単一の光子源や検出器を必要とせずに、量子ネットワークに絡み合うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 22:49:19 GMT)
A Vector Diamond Magnetometer in a Moving Vehicle [0.0] 携帯型ベクトルダイヤモンド磁気センサを提案する。
そのベクトル能力とフィードバック制御とロバストな構造を組み合わせることで、移動プラットフォーム上での動作を可能にする。
トロリー上に配置されている間、実験室の磁気マッピングが示され、GPS座標でタグ付けされたx, y, z軸の磁場シフトを測定した移動バンで磁気センサが動作していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 12:01:47 GMT)
A Discriminative Bayesian Gaussian Process Latent Variable Model for
High-Dimensional Data [0.0] ガウス過程(GP)を利用して高次元データを特徴付ける新しい非パラメトリックモデリング手法を提案する。
このモデルはLDGD(Latent Discrimi Generative Decoder)と呼ばれ、多様体発見プロセスにおいてデータ(またはその特徴)と関連するラベル(カテゴリや刺激など)の両方を利用する。
LDGDはその多様体を正確に推定するだけでなく、予測ラベルの予測精度は最先端のアプローチを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:11:03 GMT)
A Cooper-pair beam splitter as a feasible source of entangled electrons [0.0] 超伝導体クーパー対ビームスプリッタに取り付けられた2つの量子ドットからなる系から生じる絡み合った電子対の生成について検討する。
Crossed Andreev Reflection、Cotuneling、Coulombの3つのプロセスを考慮しています。
量子相互情報, 負性, 共起性などの絡み合い定量化器を用いて, 実験結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 18:46:53 GMT)
A Comparative Analysis of Noise Reduction Methods in Sentiment Analysis
on Noisy Bangla Texts [0.0] ノイズの多いバングラテキストの領域では、感情分析の探究がほとんどない。
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。
次に、感情分析を行う前にノイズを軽減するためのベースラインノイズ低減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Jan 2024 19:22:20 GMT)