Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Infini-gram: Scaling Unbounded n-gram Language Models to a Trillion Tokens [148.4]
神経大言語モデル(LLM)の時代において,n-gram言語モデルはいまだに関係していることを示す。 Infini-gramという名前のエンジン - 接尾辞配列をベースとして - はミリ秒レベルのレイテンシで$infty$-gramの確率を計算することができる。その結果,次の予測精度(47%)はかなり高く,言語モデリングの難易度を大幅に低減するために,ニューラルLLMを補うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:03:49 GMT)
MouSi: Poly-Visual-Expert Vision-Language Models [132.6]
本稿では,個々の視覚エンコーダの能力の相乗化にアンサンブルエキスパート技術を用いることを提案する。この技術は、異なる視覚専門家の出力の処理を統一する融合ネットワークを導入する。本実装では,SAMなどのモデルにおける位置占有率を,実質的な4096からより効率的で管理可能な64,さらには1。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:09:11 GMT)
Reinforcement Learning for Versatile, Dynamic, and Robust Bipedal Locomotion Control [112.7]
本稿では,二足歩行ロボットのための動的移動制御系を構築するために,深層強化学習を用いた研究について述べる。本研究では、周期歩行やランニングから周期ジャンプや立位に至るまで、様々な動的二足歩行技術に使用できる汎用的な制御ソリューションを開発する。この研究は、二足歩行ロボットの俊敏性の限界を、現実世界での広範な実験を通じて押し上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:48:43 GMT)
StrokeNUWA: Tokenizing Strokes for Vector Graphic Synthesis [112.3]
StrokeNUWAはベクターグラフィックスにおけるより良い視覚表現'ストロークトークン'を探求する先駆的な研究である。ストロークトークンを備えたStrokeNUWAは、従来のLCMベースの最適化ベースのメソッドを大幅に上回ることができる。 StrokeNUWAは、SVGコード圧縮比が6.9%の従来の手法よりも94倍のスピードアップを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:20:26 GMT)
Textually Pretrained Speech Language Models [107.1]
本稿では、事前訓練されたテキスト言語モデルからウォームスタートを用いたSpeechLMの訓練方法であるTWISTを提案する。我々は、TWISTがボード全体のコールドスタートSpeechLMより優れる自動評価と人的評価の両方を用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:52:51 GMT)
Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A Discussion-based Approach [98.1]
本研究の目的は,対話を通じて予測を議論・洗練するシステムのための,データセットと計算フレームワークを構築することである。提案システムでは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:52:43 GMT)
Weak-to-Strong Jailbreaking on Large Language Models [96.5]
Red-teamingのレポートによると、大きな言語モデル(LLM)は、敵のプロンプト、チューニング、デコードによってジェイルブレイクされる可能性がある。本稿では,より小型で安全でないLDMを用いてジェイルブレイクを誘導する,弱強のジェイルブレイク攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:48:37 GMT)
Planning, Creation, Usage: Benchmarking LLMs for Comprehensive Tool Utilization in Real-World Complex Scenarios [96.0]
UltraToolは、ツール利用におけるLarge Language Modelsの能力を改善し評価するために設計された、新しいベンチマークである。現実の複雑さを強調し、効果的な問題解決のために正確で多段階の計画を必要とする。以前の作業とは異なり、計画中に事前に定義されたツールセットの制限を取り除く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:52:56 GMT)
Simple and Controllable Music Generation [94.6]
MusicGenは単一の言語モデル(LM)であり、圧縮された離散的な音楽表現、すなわちトークンの複数のストリームで動作する。以前の作業とは異なり、MusicGenはシングルステージのトランスフォーマーLMと効率的なトークンインターリービングパターンで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:49:16 GMT)
A Specialized Semismooth Newton Method for Kernel-Based Optimal Transport [93.0]
カーネルベース最適輸送(OT)推定器は、サンプルからOT問題に対処するための代替的機能的推定手順を提供する。 SSN法は, 標準正規性条件下でのグローバル収束率$O (1/sqrtk)$, 局所二次収束率を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:23:03 GMT)
Scalable Mechanism Design for Multi-Agent Path Finding [90.7]
MAPF (Multi-Agent Path Finding) は、複数のエージェントが特定の目標地点に向かって共有領域を同時に移動するための経路を決定する。最適解を見つけることは、しばしば計算不可能であり、近似アルゴリズムを用いることが不可欠である。本稿では,MAPFのスケーラブルな機構設計の問題を紹介し,その対策として3つのメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:26:04 GMT)
Solving Diffusion ODEs with Optimal Boundary Conditions for Better Image Super-Resolution [88.5]
拡散モデルのランダム性は非効率性と不安定性をもたらすため、SR結果の品質を保証することは困難である。本稿では,一連の拡散型SR手法の恩恵を受ける可能性を持つプラグアンドプレイサンプリング手法を提案する。提案手法によりサンプリングされたSR結果の質は, 学習前の拡散ベースSRモデルと同一のランダム性を有する現在の手法でサンプリングされた結果の質より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:12:01 GMT)
A Systematic Evaluation of GPT-4V's Multimodal Capability for Medical Image Analysis [87.3]
医用画像解析のためのGPT-4Vのマルチモーダル機能の評価を行った。 GPT-4Vは医用画像の理解に優れ、高品質な放射線診断レポートを生成する。医用視覚接地の性能は大幅に改善する必要があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:32:19 GMT)
YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection [87.1]
オープン語彙検出機能でYOLOを強化する革新的なアプローチであるYOLO-Worldを紹介する。提案手法は,ゼロショット方式で広範囲の物体を高効率で検出する。 YOLO-WorldはV100上で52.0 FPSの35.4 APを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:59:38 GMT)
FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling [85.6]
既存のビデオ生成モデルは、典型的には限られた数のフレームで訓練されており、推論中に高忠実度長ビデオを生成することができない。本研究では,複数のテキストに条件付けされた長編ビデオを生成するためのテキスト駆動能力の拡張の可能性について検討する。我々は,事前学習したビデオ拡散モデルの生成能力を高めるため,チューニング不要かつ時間効率のパラダイムであるFreeNoiseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:44:20 GMT)
I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Diffusion Models [82.5]
テキスト誘導画像合成(I2V)は、入力画像の同一性を保持するコヒーレントなビデオを生成することを目的としている。 I2V-Adapterは、クロスフレームアテンション機構を介して、未通知の入力画像を後続のノイズフレームに適応的に伝搬する。実験の結果,I2V-Adapterは高品質な動画を制作できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:41:20 GMT)
Adaptive Experiment Design with Synthetic Controls [79.7]
そこで我々は,多くのサブポピュレーションのうち,ポジティブな治療効果を有するサブポピュレーションを同定する探索的トライアル設計であるSyntaxを提案する。我々は,Syntaxの性能を検証し,実験を通じて従来の試行設計よりも有利になる可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:45:47 GMT)
Floor extraction and door detection for visually impaired guidance [78.9]
未知の環境で障害物のない経路を見つけることは、視覚障害者や自律ロボットにとって大きなナビゲーション問題である。コンピュータビジョンシステムに基づく新しいデバイスは、障害のある人が安全な環境で未知の環境でナビゲートすることの難しさを克服するのに役立つ。本研究では,視覚障害者のためのナビゲーションシステムの構築につながるセンサとアルゴリズムの組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:38:43 GMT)
Using the Abstract Computer Architecture Description Language to Model AI Hardware Accelerators [77.9]
AI統合製品の製造者は、製品のパフォーマンス要件に適合するアクセラレータを選択するという、重大な課題に直面します。抽象コンピュータアーキテクチャ記述言語(ACADL)は、コンピュータアーキテクチャブロック図の簡潔な形式化である。本稿では,AIハードウェアアクセラレーションのモデル化にACADLを用いること,DNNのマッピングにACADL記述を使用し,タイミングシミュレーションのセマンティクスを解説し,性能評価結果の収集を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:27:16 GMT)
Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models [76.2]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる顕著な機能を示している。自然言語で説明できる能力により、LLMは人間に与えられるパターンのスケールと複雑さを拡大することができる。これらの新しい機能は、幻覚的な説明や膨大な計算コストなど、新しい課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:38:54 GMT)
CreativeSynth: Creative Blending and Synthesis of Visual Arts based on Multimodal Diffusion [74.4]
大規模なテキスト・画像生成モデルは印象的な進歩を遂げ、高品質な画像を合成する能力を示している。しかし、これらのモデルを芸術的な画像編集に適用することは、2つの重要な課題を提起する。我々は,マルチモーダル入力をコーディネートする拡散モデルに基づく,革新的な統一フレームワークCreative Synthを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:58:09 GMT)
Can Large Language Models be Trusted for Evaluation? Scalable Meta-Evaluation of LLMs as Evaluators via Agent Debate [74.1]
エージェント・ディベート支援型メタ評価フレームワークであるScaleEvalを提案する。フレームワークのコードをGitHubで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:03:32 GMT)
In-Context Language Learning: Architectures and Algorithms [73.9]
我々は、文脈言語学習(ICLL)において、私たちが用語する新しいモデル問題群(英語版)のレンズを通してICLを研究する。我々は,通常のICLLタスクにおいて,多種多様なニューラルシーケンスモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:59:34 GMT)
Composed Image Retrieval with Text Feedback via Multi-grained Uncertainty Regularization [73.0]
粗い検索ときめ細かい検索を同時にモデル化する統合学習手法を提案する。提案手法は、強いベースラインに対して+4.03%、+3.38%、+2.40%のRecall@50精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:37:24 GMT)
Divide and Conquer: Language Models can Plan and Self-Correct for Compositional Text-to-Image Generation [72.6]
CompAgentは、大規模な言語モデル(LLM)エージェントをコアとして、コンポジションテキスト・画像生成のためのトレーニング不要のアプローチである。提案手法は,オープンワールド合成T2I生成のための総合的なベンチマークであるT2I-CompBenchに対して10%以上の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:05:13 GMT)
Improving Reinforcement Learning from Human Feedback with Efficient Reward Model Ensemble [71.4]
人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、大きな言語モデルと人間の価値を整合させる手法として広く採用されている。しかし、RLHFは限られた量の人間の嗜好データで訓練された報酬モデルに依存している。報奨モデルによりより正確な予測が可能となる報奨アンサンブル法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:17:37 GMT)
MT-Eval: A Multi-Turn Capabilities Evaluation Benchmark for Large Language Models [70.9]
MT-Evalは,マルチターン対話能力を評価するための総合的なベンチマークである。人間のLLM会話を解析することにより,インタラクションパターンを,再現,拡張,洗練,フォローアップの4つのタイプに分類する。 11個の有名なLCMを評価したところ、クローズドソースモデルは一般的にオープンソースモデルを上回るが、特定のタスクにおいて特定のオープンソースモデルの方がGPT-3.5-Turboを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:50:28 GMT)
Generating Non-Stationary Textures using Self-Rectification [70.9]
本稿では,実例に基づく非定常テクスチャ合成の課題に対処する。本稿では,ユーザが標準画像編集ツールを使用して参照テクスチャを初めて修正する,新しい2段階のアプローチを提案する。提案手法は「自己修正(self-rectification)」と呼ばれ、このターゲットを自動的にコヒーレントでシームレスなテクスチャに洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:32:16 GMT)
GE-AdvGAN: Improving the transferability of adversarial samples by gradient editing-based adversarial generative model [69.7]
GAN(Generative Adversarial Networks)のような逆生成モデルは、様々な種類のデータを生成するために広く応用されている。本研究では, GE-AdvGAN という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:09:43 GMT)
OWSM v3.1: Better and Faster Open Whisper-Style Speech Models based on E-Branchformer [69.6]
Open Whisperスタイルの音声モデル(OWSM)は、OpenAIのWhisperを公開データとオープンソースツールキットを使って再現した。本稿では,E-BranchformerをベースとしたOWSM v3.1モデルを2つのスケール,すなわち100Mと1Bで提示する。 1BモデルはE-Branchformerをベースとした最大の音声モデルであり、一般に公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:22:18 GMT)
Enabling the Digital Democratic Revival: A Research Program for Digital Democracy [68.0]
この白書は、デジタル民主主義技術の発展に関する長期的な科学的ビジョンを概説する。「民主主義のためのアルゴリズム技術に関するローレンツセンターワークショップ」(ライデン、2022年10月)
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:12:49 GMT)
Fast Dual-Regularized Autoencoder for Sparse Biological Data [65.3]
本研究では,近傍正規化行列補完問題に対する浅層オートエンコーダを開発する。本研究は, 薬物と薬物の相互作用と薬物の放出関連性を予測する上で, 既存の最先端技術に対するアプローチの速度と精度の優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:28:48 GMT)
Interpretable Imitation Learning with Dynamic Causal Relations [65.2]
得られた知識を有向非巡回因果グラフの形で公開することを提案する。また、この因果発見プロセスを状態依存的に設計し、潜在因果グラフのダイナミクスをモデル化する。提案するフレームワークは,動的因果探索モジュール,因果符号化モジュール,予測モジュールの3つの部分から構成され,エンドツーエンドで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:31:21 GMT)
Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning [65.2]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識に対する推論の基礎となる必要がある。マルチステップ推論問題におけるツールの実行には,微調整LDMエージェントの課題が残されている。マルチステップ推論におけるツールの活用方法として, LLM の新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:53:30 GMT)
Self-Infilling Code Generation [64.5]
自動回帰デコードにインフィル操作を組み込んだ汎用フレームワークであるセルフインフィルコード生成を導入する。我々は,従来の復号化において,新しい割り込みとループ機構を導入するために,この機能を利用する。提案する復号処理は,複数のコード生成ベンチマークにおける正規性と品質の向上に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:19:48 GMT)
Coverage Axis++: Efficient Inner Point Selection for 3D Shape Skeletonization [63.0]
Coverage Axis++は、3D形状のスケルトン化に対する、新しくて効率的なアプローチである。メディア軸変換(MAT)の高精度近似を提供する。コードが公開されたら、コードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:03:47 GMT)
ACT: Adversarial Consistency Models [62.2]
整合性トレーニング損失の最適化は,目標分布と生成分布とのワッサーシュタイン距離を最小化することを示す。 CIFAR10, ImageNet 64$times$64, LSUN Cat 256$times$256データセットにおけるFIDスコアの改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:32:59 GMT)
Weaver: Foundation Models for Creative Writing [61.3]
私たちはWeaverを紹介します。これは、コンテンツ作成専用の大規模言語モデル(LLM)の最初のファミリーです。 Weaverは、大規模言語モデルの書き込み機能の改善に焦点を当てた、慎重に選択されたコーパスで事前トレーニングされている。創造的かつ専門的な執筆目的のためにWeaverを微調整し、プロの作家の好みに合わせて調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:58:43 GMT)
Embracing Language Inclusivity and Diversity in CLIP through Continual Language Learning [58.9]
視覚言語事前学習モデル (VL-PTMs) は近年、先進的なマルチモーダル研究を行っているが、英語のようないくつかの言語での習得は、より広いコミュニティにおける適用性を制限している。我々は,連続言語学習(CLL)によってVL-PTMの言語能力を拡張することを提案する。我々は,MSCOCOおよびXM3600データセットに基づく36言語をカバーするCLLベンチマークを構築し,多言語画像テキスト検索性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:14:05 GMT)
Repositioning the Subject within Image [56.6]
本稿では,革新的動的操作タスク,主題再構成を導入する。このタスクは、画像の忠実性を保ちながら、ユーザが指定した対象を所望の位置に移動させることである。本研究は, 主観的再配置の基本的なサブタスクを, 統一的, 即効的な塗装作業として効果的に再構築できることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:04:49 GMT)
ViTree: Single-path Neural Tree for Step-wise Interpretable Fine-grained Visual Categorization [56.4]
細かな視覚分類のための新しいアプローチであるViTreeを紹介する。ツリーパスをトラバースすることで、ViTreeは変換処理された機能からパッチを効果的に選択し、情報のあるローカルリージョンをハイライトする。このパッチとパスの選択性は、ViTreeのモデルの解釈可能性を高め、モデルの内部動作に関するより良い洞察を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:32:25 GMT)
Pick-and-Draw: Training-free Semantic Guidance for Text-to-Image Personalization [56.1]
Pick-and-Drawは、パーソナライズ手法のアイデンティティ一貫性と生成多様性を高めるためのトレーニング不要なセマンティックガイダンスアプローチである。提案手法は、パーソナライズされた拡散モデルに適用可能であり、単一の参照画像のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:56:12 GMT)
CPR++: Object Localization via Single Coarse Point Supervision [55.9]
粗い点修正(CPR)は、アルゴリズムの観点からの意味的分散を緩和する最初の試みである。 CPRは、アノテートされた最初のポイントを置き換えるために、近隣地域のセマンティックセンターポイントを選択することで意味のばらつきを減らす。 CPR++は、スケール情報を取得し、グローバル領域における意味的分散をさらに低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:38:48 GMT)
Particle creation in left-handed metamaterial transmission lines [55.2]
左利きメタマテリアル伝送線路(LHTL)の粒子生成に関する研究以上の結果から,LHTLにおける粒子生成は,通常の右利き伝送線(RHTL)に対して,より良好な条件で発生することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:01:19 GMT)
NNOSE: Nearest Neighbor Occupational Skill Extraction [55.2]
作業スキルデータセットの複雑さに対処する。我々は、データセット統一方式で類似したスキルを検索するために、外部データストアを使用します。我々は、データセット間設定において、頻度の低いパターンを予測し、最大30%のスパンF1で性能向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:18:29 GMT)
Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of Large Models [54.5]
この包括的調査は、大規模言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の役割を浮き彫りにして、HSモデレーションの最近の進歩を深く掘り下げている。 HSが普及する複雑さと微妙さから,これらのモダリティの統合に向けた顕著な傾向が明らかとなった。 LLMとLMMは、検出とモデレーションの限界を再定義し始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:51:44 GMT)
Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion Models? [54.2]
Ring-A-Bellは、T2I拡散モデルのためのモデルに依存しないレッドチームツールである。これは、不適切なコンテンツの生成に対応する拡散モデルに対する問題的プロンプトを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:52:01 GMT)
Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.8]
我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:17:26 GMT)
ESPnet-SPK: full pipeline speaker embedding toolkit with reproducible recipes, self-supervised front-ends, and off-the-shelf models [53.6]
ESPnet-SPKは、話者埋め込み抽出器を訓練するためのツールキットである。我々は、x-vectorから最近のSKA-TDNNまで、いくつかのモデルを提供している。開発モデルと他のドメインとの橋渡しも目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:18:27 GMT)
Proactive Detection of Voice Cloning with Localized Watermarking [52.8]
本稿では,AI生成音声の局所検出に特化して設計された,最初の音声透かし技術であるAudioSealを紹介する。 AudioSealは、ローカライゼーションロスと共同でトレーニングされたジェネレータ/検出器アーキテクチャを使用して、サンプルレベルまでローカライズされた透かし検出を可能にする。 AudioSealは、実生活のオーディオ操作に対する堅牢性と、自動的および人的評価指標に基づく非知覚性の観点から、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） (Tue, 30 Jan 2024 18:56:22 GMT)
Discrete Graph Auto-Encoder [52.5]
離散グラフオートエンコーダ(DGAE)という新しいフレームワークを導入する。まず、置換同変オートエンコーダを用いてグラフを離散潜在ノード表現の集合に変換する。 2番目のステップでは、離散潜在表現の集合をソートし、特別に設計された自己回帰モデルを用いてそれらの分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:46:57 GMT)
One-Shot Sensitivity-Aware Mixed Sparsity Pruning for Large Language Models [52.4]
そこで本研究では, ヘッセン感度を意識した混合疎水性プルーニング法を, 再トレーニングを必要とせず, 最低50%の疎水性まで適用する方法を提案する。提案手法の利点は, 空間が極めて高い場合にさらに顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:04:06 GMT)
Image Translation as Diffusion Visual Programmers [52.1]
Diffusion Visual Programmer (DVP) は、ニューロシンボリックな画像翻訳フレームワークである。我々のフレームワークはGPTアーキテクチャ内に条件フレキシブル拡散モデルをシームレスに組み込む。大規模な実験は、DVPの卓越したパフォーマンスを示し、同時に芸術を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:49:18 GMT)
Hilbert Flattening: a Locality-Preserving Matrix Unfolding Method for Visual Discrimination [51.4]
平坦な行列の局所性を維持する革新的な方法としてヒルベルト曲線平坦化を提案する。また、トークンサンプリングとトークンアグリゲータを組み込んだ視覚変換器アーキテクチャであるLocalformerを導入し、その局所性バイアスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:56:43 GMT)
Leveraging Large Language Models to Improve REST API Testing [51.3]
RESTGPTはAPI仕様を入力として、機械解釈可能なルールを抽出し、仕様内の自然言語記述からサンプルパラメータ値を生成する。評価の結果、RESTGPTはルール抽出と値生成の両方において既存の技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:43:55 GMT)
Backpropagation-Free 4D Continuous Ant-Based Neural Topology Search [51.2]
この研究は、潜在的な神経シナプス重みを表す探索空間に4次元を加えることでCANTSを拡張する。本研究では,BP-Free CANTSアルゴリズムがCANTSおよびANTSと比較して高い競合性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:53:35 GMT)
BlockFusion: Expandable 3D Scene Generation using Latent Tri-plane Extrapolation [51.0]
BlockFusionは拡散ベースのモデルで、3Dシーンを単位ブロックとして生成し、シーンを拡張するためにシームレスに新しいブロックを組み込む。シーン要素の配置と配置を制御するために2次元レイアウトコンディショニング機構を使用する。実験結果から、BlockFusionは多様な、幾何学的に整合性があり、拘束力のない大きな3Dシーンを生成可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:34:19 GMT)
CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [50.8]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:25:32 GMT)
Towards Generating Executable Metamorphic Relations Using Large Language Models [49.6]
大規模言語モデル(LLM)を用いた要件から実行可能なMRを自動的に抽出する手法を提案する。提案手法の有効性を評価するため,シーメンス・インダストリー・ソフトウェアと共同で質問紙調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:52:47 GMT)
Noise Contrastive Estimation-based Matching Framework for Low-Resource Security Attack Pattern Recognition [49.5]
TTP(Tactics, Techniques and Procedures)は、サイバーセキュリティドメインにおける高度な攻撃パターンを表す。そこで本研究では,TTPラベルへのテキストの割り当てが,両者の直接的な意味的類似性によって決定される,異なる学習パラダイムの問題を定式化する。本稿では,効果的なサンプリングベース学習機構を備えたニューラルマッチングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:40:07 GMT)
Booster: a Benchmark for Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces [49.4]
本研究では,高分解能で高精度かつ高密度な地下構造ラベルを含む新しいデータセットを提案する。我々の買収パイプラインは、新しい時空ステレオフレームワークを活用している。データセットは85の異なるシーンで収集された606のサンプルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:02:58 GMT)
SmartFRZ: An Efficient Training Framework using Attention-Based Layer Freezing [49.1]
モデルトレーニングのための汎用的で効率的なトレーニングフレームワーク(SmartFRZ)を提案する。 SmartFRZは注意誘導層凍結であり、凍結する適切な層を自動的に選択することができる。実験結果から,SmartFRZはトレーニング中の計算量を効果的に削減し,トレーニングアクセラレーションの大幅な向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:34:27 GMT)
Denoising and Extension of Response Functions in the Time Domain [48.5]
量子系の応答関数は、外部摂動に対する系の応答を記述する。平衡系と定常状態系では、周波数領域の正のスペクトル関数に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:26:50 GMT)
Large Language Models Leverage External Knowledge to Extend Clinical Insight Beyond Language Boundaries [48.5]
ChatGPTやMed-PaLMのような大規模言語モデル(LLM)は、様々な質問応答タスクに優れています。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） (Tue, 30 Jan 2024 03:58:19 GMT)
AdvGPS: Adversarial GPS for Multi-Agent Perception Attack [47.6]
本研究は,マルチエージェント認識システムにおいて,特定のGPS信号が容易に誤認できるかどうかを考察する。我々は,システム内の個々のエージェントに対してステルス性を持つ逆GPS信号を生成可能なtextscAdvGPSを紹介する。 OPV2Vデータセットに対する実験により、これらの攻撃が最先端の手法の性能を著しく損なうことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:13:41 GMT)
Scaling laws for language encoding models in fMRI [47.5]
我々は、fMRIを用いて記録された脳の反応を予測するために、より大きなオープンソースモデルの方が優れているかどうかを検証した。同様の対数行動は、fMRIトレーニングセットのサイズを拡大する際に観察された。これらの結果は、脳内の言語処理の極めて効果的なモデルが得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:31:45 GMT)
EdgeOL: Efficient in-situ Online Learning on Edge Devices [47.2]
EdgeOLは、推論精度、微調整実行時間、エネルギー効率を最適化するエッジオンライン学習フレームワークである。実験結果から,EdgeOLは全体の微調整実行時間を平均82%削減し,エネルギー消費量を74%削減し,オンライン学習戦略よりも平均推定精度を1.70%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:41:05 GMT)
TransGNN: Harnessing the Collaborative Power of Transformers and Graph Neural Networks for Recommender Systems [46.5]
Graph Neural Networks(GNN)は、ユーザとイテムの相互作用グラフのモデリングを通じて、協調フィルタリング(CF)のための有望なソリューションとして登場した。本稿では,Transformer層とGNN層を相互に拡張するために交互に統合する新しいモデルであるTransGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:27:39 GMT)
Using Sequential Runtime Distributions for the Parallel Speedup Prediction of SAT Local Search [45.0]
本稿では,その逐次バージョンの実行時挙動を解析することにより,与えられたアルゴリズムの並列性能を推定するフレームワークを提案する。本研究では,2つのSAT局所探索ソルバ,すなわちSparrowとCCASATの並列処理性能について検討する。モデルが正確であることを示し、実験データに近い性能を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:29:01 GMT)
OptiState: State Estimation of Legged Robots using Gated Networks with Transformer-based Vision and Kalman Filtering [45.0]
脚のあるロボットの状態推定は、非常にダイナミックな動きとセンサーの精度による制限のために困難である。本稿では,ロボットのトランクの状態を推定するために,プロピロセプションと外部受動的情報を組み合わせたハイブリッドソリューションを提案する。このフレームワークは正確なロボットの状態推定を行うだけでなく、センサの測定や学習によるモデルの単純化から生じる非線形誤差を最小限に抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:34:25 GMT)
EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling [44.7]
自動回帰言語モデリングのためのアースモーバー距離最適化を提案する。 EMOは、その課題に対処するために、地球計算距離の本質的な性質を生かしている。 EMOはドメイン間のMLEよりも一貫して優れた言語モデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:11:15 GMT)
Active Continual Learning: On Balancing Knowledge Retention and Learnability [43.7]
一連のタスクで学んだことを忘れずに新しい知識を取得することは、継続学習(CL)の中心的焦点である。本稿では, 能動連続学習(ACL)の課題の列における未探索問題について考察する。ドメイン,クラス,タスクインクリメンタルシナリオにおける複数のALアルゴリズムとCLアルゴリズムの有効性と相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:24:42 GMT)
You Only Need One Step: Fast Super-Resolution with Stable Diffusion via Scale Distillation [42.6]
YONOS-SRは、画像超解像に対する安定拡散に基づくアプローチであり、単一のDDIMステップのみを用いて最先端の結果を得る。 SRモデルの学習のための新しいスケール蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:49:44 GMT)
Negative electrohydrostatic pressure between superconducting bodies [41.9]
非相対論的スカラー電磁力学の流体力学的表現を超伝導秩序パラメータに適用することにより、平面超伝導体間の負の(魅力的な)圧力を予測する。ロンドン浸透深さ$lambda_textL approx 100 text nm$の従来の超伝導体の場合、圧力はアングストローム分離時に数十ドル/mm2$に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:29:16 GMT)
DiffuserLite: Towards Real-time Diffusion Planning [41.9]
DiffuserLiteは高速で軽量な拡散計画フレームワークである。計画的な精細化プロセスを使用して、粗い粒度の軌道を生成する。平均決定周波数は122$Hzで、D4RLベンチマークで最先端のパフォーマンスに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:43:27 GMT)
Media2Face: Co-speech Facial Animation Generation With Multi-Modality Guidance [41.7]
本稿では,顔の形状と画像を高一般化された表現潜在空間にマッピングする,効率的な変分自動エンコーダを提案する。次に、GNPFAを用いて、多数のビデオから高品質な表現と正確な頭部ポーズを抽出する。 GNPFAラテント空間における拡散モデルMedia2Faceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:23:23 GMT)
VR-GS: A Physical Dynamics-Aware Interactive Gaussian Splatting System in Virtual Reality [40.7]
提案するVR-GSシステムは,人間中心の3Dコンテンツインタラクションにおける飛躍的な進歩を示す。私たちの仮想現実システムのコンポーネントは、高い効率と有効性のために設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:28:36 GMT)
War and Peace (WarAgent): Large Language Model-based Multi-Agent Simulation of World Wars [40.5]
LLMを利用したマルチエージェントAIシステムである textbfWarAgent を提案する。シミュレーションの有効性を評価することにより,最先端AIシステムの能力の進歩と限界を検討する。我々の発見は、紛争解決と平和維持戦略にどのようにアプローチするかを再定義する、データ駆動およびAIによる洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:53:30 GMT)
Provably Robust Multi-bit Watermarking for AI-generated Text via Error Correction Code [40.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語に似たテキストを生成する能力のために広くデプロイされている。偽ニュースやフィッシングメールなど、偽のコンテンツを作るために犯罪者に誤用される可能性がある。透かしはLLMの誤用を軽減する重要なテクニックであり、透かしをテキストに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:46:48 GMT)
Data-centric Graph Learning: A Survey [39.5]
本稿では,グラフ学習パイプラインの段階に基づく新しい分類法を提案する。グラフデータに埋め込まれた潜在的な問題を解析し、それをデータ中心の方法で解決する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:05:11 GMT)
Superiority of Multi-Head Attention in In-Context Linear Regression [39.5]
精度の高い埋め込み次元を持つマルチヘッドアテンションは、シングルヘッドアテンションよりも優れていることを示すために、正確な理論的解析を行う。一般に、シングルヘッドの注意よりもマルチヘッドの注意が好ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:29:06 GMT)
Donor-Acceptor Pairs in Wide-Bandgap Semiconductors for Quantum Technology Applications [38.9]
ダイヤモンドおよび炭化ケイ素(SiC)の様々な点欠陥によって形成されるドナー・アクセプター対(DAP)の電子構造と相互作用について検討する。地盤と励起状態の偏極性の違いは、ダイヤモンドおよびSiC中のいくつかのDAPに対して異常に大きな電気双極子モーメントをもたらすことを示す。我々は、選択された置換原子の放射寿命と発光スペクトルを予測し、ダイヤモンド中のB-N対は大きな電子-フォノンカップリングにより制御が難しいが、SiC中のDAP、特にAl-N対は、長距離光制御可能な相互作用を実現するのに適した候補であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:41:46 GMT)
IRCoCo: Immediate Rewards-Guided Deep Reinforcement Learning for Code Completion [38.9]
コード補完固有のDRLに基づく微調整フレームワークIRCoCoを提案する。我々は、IRCoCoを用いた微調整済みLMが、コード補完タスクの大幅な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:18:20 GMT)
Powerformer: A Section-adaptive Transformer for Power Flow Adjustment [38.6]
本稿では,ロバストな電力系統状態表現の学習に適したトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。具体的には,従来の変圧器の自己注意から分離する専用セクション適応型アテンション機構を開発する。この機構は、電力系統状態と送信部情報とを効果的に統合し、ロバストな状態表現の開発を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:34:15 GMT)
Fourier Prompt Tuning for Modality-Incomplete Scene Segmentation [38.5]
Modality-Incomplete Scene (MISS) というタスクを確立する。 MISSはシステムレベルのモダリティ不在とセンサーレベルのモダリティエラーの両方を含んでいる。我々は,MMS(Missing-Aware Modal Switch)戦略を導入し,トレーニング中に欠落したモダリティを積極的に管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:46:27 GMT)
Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling [37.5]
与えられた$m$-次元空間$V_m$の要素によって、函数を$L2$から近似する問題を考える。近似は、ほぼ確実に$H$-normで測定された最高の近似誤差によって境界づけられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:52:23 GMT)
Addressing Distribution Shift in Time Series Forecasting with Instance Normalization Flows [37.0]
時系列予測のための一般化された定式化を提案する。このような定式化を二段階最適化問題に定式化する。提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方において, 最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:35:52 GMT)
Reinforcement Unlearning [36.4]
強化学習は、エージェントが累積報酬を最大化するために環境内で最適な決定を行うように訓練することに焦点を当てる。データ保護規則に従って、環境の所有者はエージェントのトレーニングデータへのアクセスを無効にする権利を有する。この特徴は,1) 環境に対する未学習スキームの提案方法,2) 残環境におけるエージェントのパフォーマンス低下を回避する方法,3) 未学習の有効性を評価する方法,の3つの異なる課題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:39:00 GMT)
MultiGPrompt for Multi-Task Pre-Training and Prompting on Graphs [36.3]
MultiGPromptは、グラフ表現学習のための新しいマルチタスク事前学習およびプロンプトフレームワークである。本稿では,タスク固有の知識とグローバルな事前学習知識を活用するために,構成されたプロンプトとオープンプロンプトからなるデュアルプロンプト機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:42:53 GMT)
Self-Supervised Representation Learning for Nerve Fiber Distribution Patterns in 3D-PLI [36.1]
3D-PLI(3D-PLI)は、高分解能の髄質神経線維の微細構造を観察できる顕微鏡イメージング技術である。 3D-PLIにおけるファイバアーキテクチャのオブザーバ非依存的特徴付けのためのベストプラクティスはまだ提供されていない。自己教師付き表現学習を用いた3次元PLI画像における神経線維構造を特徴付けるための完全データ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:49:53 GMT)
Can We Evaluate Domain Adaptation Models Without Target-Domain Labels? [36.1]
教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル豊富なソースドメインでトレーニングされたモデルをラベルなしのターゲットドメインに適応させる。現実のシナリオでは、ターゲットドメインラベルがないため、UDAモデルの性能を評価するのは難しい。これらの問題に対処するため,textitTransfer Scoreと呼ばれる新しいメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:11:04 GMT)
Quantum $X$-Secure $B$-Byzantine $T$-Colluding Private Information Retrieval [35.2]
量子プライベート情報検索(QPIR)におけるビザンチンサーバの存在から生じる問題点を考察する。量子エンコーディング手順によって生成される可能性から,量子ビザンチンサーバは従来のサーバよりも多くの能力を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:44:41 GMT)
Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling [34.6]
代表的大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTは、その強力な創発的能力のために注目されている。本稿では,知識グラフ強化大言語モデル(KGLLM)によるLLMの強化を提案する。 KGLLMはLLMの事実推論能力を高めるソリューションを提供し、LLM研究のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:11:45 GMT)
Bayesian Nonparametrics Meets Data-Driven Robust Optimization [34.6]
機械学習と統計モデルのトレーニングは、しばしばデータ駆動型リスク基準の最適化を伴う。ベイズ的非パラメトリック(ディリクレ過程)理論と、スムーズなあいまいさ-逆選好の最近の決定論的モデルとの知見を組み合わせることで、新しいロバストな基準を提案する。実用的な実装として、よく知られたディリクレプロセスの表現に基づいて、評価基準の抽出可能な近似を提案し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:01:03 GMT)
Graph Fairness Learning under Distribution Shifts [34.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データにおいて顕著なパフォーマンスを実現している。 GNNは、トレーニングデータから偏見を継承し、性別や人種などのセンシティブな属性に基づいて差別予測を行うことができる。本稿では,異なる距離で有意な偏差を持つ多数のグラフを生成するグラフ生成器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:51:24 GMT)
Creativity Support in the Age of Large Language Models: An Empirical Study Involving Emerging Writers [33.4]
経験的ユーザスタディを通じて,プロのライターを支援するため,現代の大規模言語モデルの有用性について検討する。筆者らは3種類の認知活動の全てにLLMの助けを求める一方で、LLMは翻訳やレビューに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:56:47 GMT)
X-Transfer: A Transfer Learning-Based Framework for GAN-Generated Fake Image Detection [33.3]
顔置換などの偽画像を生成するためにGANを誤用することは、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。本稿では,新しい画像検出アルゴリズムであるX-Transferを提案する。インターリーブされた並列勾配伝送を利用する2つのニューラルネットワークを利用することで、トランスファーラーニングを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:18:06 GMT)
Towards a Pretrained Model for Restless Bandits via Multi-arm Generalization [32.9]
Restless Multi-arm bandits (RMAB) は、医療、オンライン広告、密猟などの分野で広く利用されているリソース割り当て問題である。本研究では,これまで見つからなかった広範囲なRMABに対して,一般的なゼロショット能力を有するニューラルネットワークベース事前学習モデル(PreFeRMAB)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:35:51 GMT)
History-Aware Conversational Dense Retrieval [32.8]
本稿では,コンテキスト依存型クエリ再構成と監視信号の自動マイニングという2つのアイデアを取り入れた,履歴認識型会話用Dense Retrieval(HAConvDR)システムを提案する。 2つの公開対話型検索データセットの実験は、HAConvDRの履歴モデリング機能の改善を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:24:18 GMT)
DoWG Unleashed: An Efficient Universal Parameter-Free Gradient Descent Method [31.9]
我々は、DWGが最適に効率的であることを証明し、凸最適化における調整勾配勾配の収束率をパラメータを調整せずに対数係数に一致させ、普遍的であることを示した。 DoWGはランニング平均の新しい距離ベース重み付きバージョンを維持しており、これは所望の特性を達成するために不可欠である。本理論を補完するため,DoWGは安定性の限界に到達し,実践的な機械学習タスクにおけるその有効性を検証することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:02:06 GMT)
Two Heads Are Better Than One: Integrating Knowledge from Knowledge Graphs and Large Language Models for Entity Alignment [31.7]
LLMEA(Large Language Model-enhanced Entity Alignment Framework)を提案する。 LLMEAは、知識グラフにまたがるエンティティ間の類似性を埋め込んだり、仮想の等価エンティティとの距離を編集することで、特定のエンティティの候補アライメントを識別する。 3つの公開データセットで実施された実験により、LLMEAが主要なベースラインモデルを上回ることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:41:04 GMT)
Rethinking Spectral Graph Neural Networks with Spatially Adaptive Filtering [31.6]
スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)はスペクトル領域において十分に確立されているが、近似への実際の依存は空間領域への深いリンクを意味する。スペクトルと空間アグリゲーションの間に理論的な関係を確立し、スペクトルが元のグラフを適応した新しいグラフに暗黙的に導く本質的な相互作用を明らかにする。本稿では,非局所的な補助的なアグリゲーションのためのスペクトルフィルタリングにより適応された新しいグラフを利用する空間適応フィルタリング(SAF)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:01:18 GMT)
Complementing Onboard Sensors with Satellite Map: A New Perspective for HD Map Construction [31.1]
高精細(HD)マップは自律運転システムにおいて重要な役割を担っている。近年,車載センサを用いてHDマップをリアルタイムに構築する手法が提案されている。搭載センサーを補完する衛星地図を用いて,HDマップ構築を促進する新しい視点を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:44:02 GMT)
GazeGPT: Augmenting Human Capabilities using Gaze-contingent Contextual AI for Smart Eyewear [30.7]
本稿では,文脈AIのための新しいユーザインタラクションパラダイムとしてGazeGPTを紹介する。 GazeGPTは、視線追跡を利用して、LMMがユーザーが注意を払っている世界のカメラビューのどのオブジェクトかを理解するのを助ける。我々は、この視線移入機構が代替手段よりも高速で高精度なポインティング機構であることが示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:02:44 GMT)
HAAQI-Net: A non-intrusive neural music quality assessment model for hearing aids [30.3]
本稿では、補聴器利用者に適した音楽品質評価のための非侵襲的深層学習モデルであるHAAQI-Netを紹介する。評価された音楽サンプルと聴覚損失パターンを入力として、予測されたHAAQIスコアを生成する。 LCCは0.9368、SRCCは0.9486、MSEは0.0064である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:21:25 GMT)
Towards Precise 3D Human Pose Estimation with Multi-Perspective Spatial-Temporal Relational Transformers [30.1]
人間のポーズ検出のための3次元シーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)フレームワークを提案する。まず、空間モジュールは人物のポーズ特徴を画像内コンテンツで表現し、フレーム・イメージ関係モジュールは時間的関係を抽出する。第2に、非人体部品からの干渉を排除し、演算資源を削減する自己注意機構を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:00:25 GMT)
State of What Art? A Call for Multi-Prompt LLM Evaluation [30.0]
我々は650万インスタンスにわたる単発評価により得られた結果の脆さを包括的に分析した。解析のロバスト性を改善するために,多様なプロンプトのセットを用いてLSMを評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:38:35 GMT)
LLaVA-MoLE: Sparse Mixture of LoRA Experts for Mitigating Data Conflicts in Instruction Finetuning MLLMs [30.0]
MLLMの命令微調整に有効なMixture of Experts(MoE)設計法を提案する。大規模な実験により、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証明された。 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） (Tue, 30 Jan 2024 15:44:58 GMT)
Causal Machine Learning for Cost-Effective Allocation of Development Aid [29.3]
本研究では,援助給付金の不均一な処理効果を予測するための因果機械学習フレームワークを開発した。本研究では, 半合成データを用いた不均一な処理応答曲線の計算に成功していることを示す。我々の枠組みは、より効果的なエイズ割り当てのための大きな機会を示し、新しいHIV感染症の総数は最大3.3%減少する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:15:59 GMT)
PACE: A Pragmatic Agent for Enhancing Communication Efficiency Using Large Language Models [29.0]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたPACE(Pragmatic Agent for Communication efficiency)に基づく画像実用的コミュニケーションフレームワークを提案する。 PACEは、意味認識、意図分解、意図指向コーディングを順次実行する。実験的な検証のために,画像の実用的コミュニケーションデータセットとそれに対応する評価基準を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:55:17 GMT)
Evaluating the Generation Capabilities of Large Chinese Language Models [27.6]
本稿では,CG-Evalについて紹介する。学術分野にまたがる大規模な中国語モデルの生成能力を評価する。 Gscoreは、参照標準に対するモデルのテキスト生成の品質測定を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:00:57 GMT)
Data-Driven Projection for Reducing Dimensionality of Linear Programs: Generalization Bound and Learning Methods [27.4]
高次元線形プログラム(LP)を効率的に解く方法は根本的な問題である。近年,テキストラノム投影を用いたLPサイズ削減への関心が高まっている。本稿では,ランダムなプロジェクションではなく,データから学習したプロジェクション行列を用いた,データ駆動型プロジェクションの新しい方向について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:55:08 GMT)
Deep 3D World Models for Multi-Image Super-Resolution Beyond Optical Flow [27.3]
マルチイメージ・スーパーレゾリューション(MISR)は、複数の画像を組み合わせることで、低解像度(LR)取得の空間分解能を高めることができる。提案したモデルであるEpiMISRは,光学的流れから離れ,取得過程のエピポーラ幾何学を明示的に用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:55:49 GMT)
Ambiguity-Aware In-Context Learning with Large Language Models [27.2]
インコンテキスト学習(ICL)、すなわち、LLMのタスク固有のデモは、タスク固有の微調整を必要とせず、ダウンストリームのゲインにつながった。そこで本研究では,ICLの優れた実演方法について検討する。セマンティックに類似したICLのデモンストレーションを選択するだけでなく、テスト例を取り巻く固有のラベルの曖昧さを解決するのに役立つものを選択することは有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:26:03 GMT)
Timeseries Suppliers Allocation Risk Optimization via Deep Black Litterman Model [27.2]
BLモデルとパースペクティブマトリックスを導入し、サプライヤの選択と注文の割り当てを最適化する。時空間グラフニューラルネットワークを用いたサプライヤ関係ネットワークの開発により,複雑なサプライヤ相互依存性の理解が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:57:07 GMT)
Instant Answering in E-Commerce Buyer-Seller Messaging using Message-to-Question Reformulation [26.6]
我々は,ドメイン固有の質問回答システム(QA)を用いて,販売者に対する購入者の問い合わせを自動化することを目指している。 M2Qは、メッセージから最も健全な情報を識別して抽出することで、購入者のメッセージを簡潔な質問に再構成する。ライブ配信は、自動回答によって、売り手が年間数百万のメッセージに手動で応答するのを防ぐことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:20:17 GMT)
A Literature Review on Fetus Brain Motion Correction in MRI [26.6]
その中には、Slice to Volume Registration(SVR)のような従来の3DMRI補正方法、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やLong Short-Term Memory(LSTM) Networks、Transformers、Generative Adversarial Networks(GAN)といったディープラーニングベースのテクニックが含まれている。この文献レビューから得られた知見は、MRI研究における胎児運動の技術的な複雑さと実践的意味の両方を深く理解し、潜在的な解決策とこの分野の今後の改善について合理的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:43:40 GMT)
Towards Urban General Intelligence: A Review and Outlook of Urban Foundation Models [26.5]
ChatGPTのような基盤モデルの近年の出現は、機械学習と人工知能の分野で革命的な変化を示している。アーバン・ファンデーション・モデルへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、この急成長する分野は明確な定義の欠如、体系的なレビュー、普遍化可能なソリューションといった課題に直面している。本稿では,都市データモダリティとタイプに基づいて,現在のUFM関連研究を分類するデータ中心分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:48:16 GMT)
A Survey on Generative AI and LLM for Video Generation, Understanding, and Streaming [26.1]
生成人工知能(Generative AI)と大規模言語モデル(LLM)は、ビデオ技術の分野を変えつつある。この論文は、高度にリアルなビデオ制作におけるこれらの技術の革新的利用を強調している。ビデオストリーミングの分野では、LLMがより効率的でユーザ中心のストリーミング体験にどのように貢献するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:37:10 GMT)
Activity Detection for Massive Connectivity in Cell-free Networks with Unknown Large-scale Fading, Channel Statistics, Noise Variance, and Activity Probability: A Bayesian Approach [25.9]
本稿では,上記の情報のない活動検出問題について検討する。提案手法は, システムパラメータの知識がなくても, 既存の最先端手法よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:27:11 GMT)
WGAN-AFL: Seed Generation Augmented Fuzzer with Wasserstein-GAN [25.9]
WGAN-AFLはGAN(agenerative adversarial network)であり、特徴を学習し、高品質な初期入力シードを生成する。 WGAN-AFLは、コードカバレッジ、新しいパス、脆弱性発見の点で、元のAFLよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:20:21 GMT)
Detection and Recovery Against Deep Neural Network Fault Injection Attacks Based on Contrastive Learning [25.9]
本研究では,視覚表現のコントラスト学習(CL)を導入し,自己回復性を持つ推論エンジンを実装した。提案するCLベースのFIA検出・回復フレームワークは, (i) 1バッチの試験データのみでリアルタイムに検出でき, (ii) 少数の未ラベルテストデータでも高速回復が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:06:57 GMT)
Zero-Shot Reinforcement Learning via Function Encoders [25.8]
本稿では,学習された非線形基底関数の重み付け結合として関数を表現する表現学習アルゴリズムである関数エンコーダを紹介する。関数エンコーダを使用して報酬関数や遷移関数を表現することにより、エージェントは、現在のタスクが以前見られたタスクとどのように関連しているかに関する情報を得る。基本RLアルゴリズムを関数タスク表現で拡張することにより、3つのRLフィールドにおける最先端のデータ効率、安定性、および訓練安定性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:04:47 GMT)
MolPLA: A Molecular Pretraining Framework for Learning Cores, R-Groups and their Linker Joints [25.4]
MolPLAはグラフ事前学習フレームワークであり、基盤となる分解可能部分の分子を理解するために対照的な学習を利用する。 MolPLAは現在の最先端モデルに匹敵する予測可能性を示す。 MolPLAは、コアとRグループのサブ構造を区別し、分子の分解可能な領域を特定し、最適化シナリオの導出に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:20:08 GMT)
SEF-VC: Speaker Embedding Free Zero-Shot Voice Conversion with Cross Attention [24.8]
SEF-VCは、話者埋め込み自由音声変換モデルである。話者の音色を、強力な位置非依存のクロスアテンション機構を通じて参照音声から学習し、組み込む。 HuBERTセマンティックトークンからの波形を非自己回帰的に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:11:29 GMT)
Dual Relation Alignment for Composed Image Retrieval [24.8]
合成画像検索における2種類の関係性の存在を論じる。明示的な関係は、参照画像と補完テキストターゲット画像に関連する。本稿では,合成画像検索のための新たな枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:02:41 GMT)
GarchingSim: An Autonomous Driving Simulator with Photorealistic Scenes and Minimalist Workflow [24.8]
光実写シーンを用いた自律走行シミュレータを提案する。シミュレータはROS2またはSocket.IOを介して外部アルゴリズムと通信することができる。シミュレータ内に高精度な車両力学モデルを実装し,車体効果の現実性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:57:22 GMT)
An Embeddable Implicit IUVD Representation for Part-based 3D Human Surface Reconstruction [24.4]
一つの画像から3次元の人体表面を再構築するには、人間のポーズ、形状、衣服の詳細を同時に考えることが重要である。本稿では,IUVD占有関数とフィードバッククエリアルゴリズムを組み合わせた新しいIUVD-Feedback表現を提案する。 THuman2.0データセットの実験では、提案したIUVD-Feedback表現が結果の堅牢性を向上し、3倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:14:04 GMT)
Accelerated Cloud for Artificial Intelligence (ACAI) [24.4]
我々は、エンドツーエンドのクラウドベースの機械学習プラットフォームであるAccelerated Cloud for AI (ACAI)を提案する。 ACAIは、インデックス付き、ラベル付き、検索可能なデータのクラウドストレージと、自動リソースプロビジョニング、ジョブスケジューリング、実験追跡を可能にする。自動プロビジョン装置は1.7倍のスピードアップと39%のコスト削減を実現し,典型的なMLのユースケースにおいて,ML科学者の実験時間を20%短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:09:48 GMT)
Can Large Language Models Replace Economic Choice Prediction Labs? [24.1]
言語に基づく説得ゲームにおいて, LLM生成データのみに基づいてトレーニングされたモデルにより, 人間の行動の予測が効果的に可能であることを示す。特に,LLM生成データのみを訓練したモデルでは,言語に基づく説得ゲームにおいて,人間の行動を効果的に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:49:47 GMT)
Efficient Benchmarking of Language Models [23.5]
本稿では、信頼性を損なうことなく、LM評価の計算コストをインテリジェントに削減する効率的なベンチマーク問題を提案する。 HELMベンチマークをテストケースとして、異なるベンチマーク設計選択が計算-信頼性のトレードオフにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:11:20 GMT)
Taking Action Towards Graceful Interaction: The Effects of Performing Actions on Modelling Policies for Instruction Clarification Requests [23.4]
Transformerベースのモデルは、インストラクションCRを問うときの適切なポリシを学ばない。本稿では,メタコミュニケーション行動の学習におけるデータ駆動パラダイムの欠点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:18:31 GMT)
Locating Factual Knowledge in Large Language Models: Exploring the Residual Stream and Analyzing Subvalues in Vocabulary Space [23.0]
残差ストリームを探索することにより,大規模言語モデルにおける事実的知識の所在を見いだす。語彙空間に投影する際、サブバリューが人間に解釈可能な概念を持つ理由が分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:19:09 GMT)
Contrast-Phys+: Unsupervised and Weakly-supervised Video-based Remote Physiological Measurement via Spatiotemporal Contrast [22.7]
教師なし設定と教師なし設定の両方でトレーニングできるContrast-Phys+を提案する。我々は3DCNNモデルを用いて複数のリズム信号を生成し、rの事前知識を対照的な損失関数に組み込む。コントラスト-Phys+は、部分的に利用可能あるいは不一致のGT信号を使用する場合でも、最先端の教師付き手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:14:16 GMT)
YTCommentQA: Video Question Answerability in Instructional Videos [22.7]
本稿では,YouTubeから自然生成された質問を含むYTCommentQAデータセットを提案する。データセットは、その回答可能性と、視覚的、スクリプト、あるいはその両方に答えるために必要なモダリティによって分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:18:37 GMT)
LF Tracy: A Unified Single-Pipeline Approach for Salient Object Detection in Light Field Cameras [22.3]
本稿では,SOD(Salient Object Detection)を強化するために光場データに適応する効率的なパラダイムを提案する。わずか28.9Mのパラメータしか利用せず、RGB画像を用いた場合と比較して3Mのパラメータを追加して10%の精度向上を実現し、LF画像を使用した場合の86%のバックボーンアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:17:02 GMT)
InSpaceType: Reconsider Space Type in Indoor Monocular Depth Estimation [22.3]
InSpaceTypeで12のメソッドをベンチマークし、スペースタイプに関するパフォーマンスの不均衡に苦しむことを発見した。分析を他の4つのデータセットに拡張し、3つの緩和アプローチと、目に見えない空間タイプに一般化する能力を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:36:19 GMT)
Multi-granularity Correspondence Learning from Long-term Noisy Videos [22.0]
クリップキャプションミスアライメント(粗粒度)とフレームワードミスアライメント(細粒度)に対処するため,NOise Robust Optimal traNsport(Norton)を提案する。 Nortonは、ビデオパラグラフとクリップキャプションの対照的な損失を利用して、輸送距離に基づいて長期的な依存関係をキャプチャする。細粒度のミスアライメントに対処するため、Nortonはソフト・マックス演算子を組み込んで重要な単語とキーフレームを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:03:26 GMT)
SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation [22.0]
SSLRecは、さまざまなSSL強化レコメンデータを評価するための、標準化され、フレキシブルで包括的なフレームワークを提供する、新しいベンチマークプラットフォームである。私たちのSSLRecプラットフォームは、さまざまなシナリオにわたる最先端のSSL強化レコメンデーションモデルを包括的にカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:30:43 GMT)
State Value Generation with Prompt Learning and Self-Training for Low-Resource Dialogue State Tracking [21.7]
低リソース対話状態追跡(DST)が注目されている。本稿では、DSTを状態値生成とドメインスロット生成に分解する、新しい状態VAlue生成ベースフレームワーク(SVAG)を提案する。具体的には、状態値を生成し、自己学習を用いて状態値の生成をさらに改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:05:03 GMT)
Under the Surface: Tracking the Artifactuality of LLM-Generated Data [21.0]
この研究は、人工データの生成において、大きな言語モデル(LLM)の役割を拡大するものである。我々の知る限りでは、多種多様な LLM 生成テキストデータを収集する最初の研究である。人工データの人間のパフォーマンスにマッチする能力にもかかわらず、本論文は重大な隠蔽格差を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:36:06 GMT)
Neural Processing of Tri-Plane Hybrid Neural Fields [20.8]
本稿では,3面離散データ構造が,標準的な深層学習機械で効果的に処理できるリッチな情報を符号化していることを示す。同じ再構成品質のフィールドを処理しながら、大規模表現を処理するフレームワークよりもはるかに優れたタスク性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:02:30 GMT)
GPT4Battery: An LLM-driven Framework for Adaptive State of Health Estimation of Raw Li-ion Batteries [20.1]
健康状態 (SOH) は、直接測定できないが推定を必要とする電池の劣化レベルを評価するための重要な指標である。本稿では, 多様な電池にまたがる適応型SOH推定のための新しいフレームワークを提案する。提案手法は,62個のバッテリから収集した4つの広く認識されているデータセットに対して,最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:47:15 GMT)
Qplacer: Frequency-Aware Component Placement for Superconducting Quantum Computers [20.1]
スケーリングを妨げる重要な課題はクロストークであり、量子チップ間の不要な相互作用が特徴である。超伝導量子コンピュータに適した周波数対応静電配置フレームワークQplacerを提案する。 Qplacerは理論的なクロストークのないレイアウトに必要な面積を平均2.61倍と2.25倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:25:36 GMT)
Checkmating One, by Using Many: Combining Mixture of Experts with MCTS to Improve in Chess [20.0]
本稿では,Mixture of Experts (MoE) 法とMonte-Carlo Tree Search (MCTS) を用いて,ディープラーニングと計算チェスを統合した新しい手法を提案する。我々のフレームワークは,MoE法とMCTS法を組み合わせることで,チェスの戦略段階と整合し,従来のワン・フォー・オールモデルから逸脱する。私たちの経験的研究は、従来のシングルモデルフレームワークを抜いて、演奏力を大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:55:14 GMT)
A Proactive and Dual Prevention Mechanism against Illegal Song Covers empowered by Singing Voice Conversion [19.9]
SongBsAbは、認可されていないSVCベースの違法な曲のカバーを緩和するための最初の積極的なアプローチである。 SongBsAbは、人間の知覚できない摂動を歌声に導入し、それを解放する。 3つのSVCモデルと2つのデータセットに対して,SongBsAbの防止効果,有効性,堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:07:44 GMT)
MILD: Modeling the Instance Learning Dynamics for Learning with Noisy Labels [19.7]
クリーンなデータを特定するために,Weibull混合モデルに基づく反復的選択手法を提案する。特に、誤分類と暗記の間の遷移時間を通じて、各インスタンスの暗記の難しさを測定し、暗記する。我々の戦略は既存の雑音ラベル学習方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:55:08 GMT)
Meta-Optimization for Higher Model Generalizability in Single-Image Depth Prediction [19.5]
我々は、勾配に基づくメタラーニングを活用し、ゼロショットのクロスデータセット推論における高い一般化性を実現する。メタラーニングにおける最も研究されている画像分類とは異なり、深度はピクセルレベルの連続範囲値である。メタ最適化において,各RGB-Dペアをタスクとして扱う,きめ細かいタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:49:14 GMT)
Robust Prompt Optimization for Defending Language Models Against Jailbreaking Attacks [19.4]
本稿では,脱獄攻撃から言語モデルを守るための最初の敵対的目標を提案する。厳密なプロンプト最適化(RPO)アルゴリズムは、無害な出力を強制するために勾配ベースのトークン最適化を使用する。 RPOは通常のLMの使用に小さな影響を与え、適応攻撃で成功し、ブラックボックスモデルに移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:56:08 GMT)
Widely Linear Matched Filter: A Lynchpin towards the Interpretability of Complex-valued CNNs [19.3]
ここでは、広範線形マッチングフィルタ(WLMF)と呼ばれる、非円形複素数値データの一般的なクラスを紹介する。厳密な場合、WLMF法は雑音の確率密度を仮定することなく導出される。これは、複素数値CNNにおける畳み込み活性化プール鎖を、マッチングされたフィルタリングのレンズを通して再考するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:01:18 GMT)
Data-dependent Generalization Bounds via Variable-Size Compressibility [19.2]
我々は「可変サイズ圧縮性」フレームワークのレンズによる一般化誤差に関する新しいデータ依存上界を確立する。このフレームワークでは、アルゴリズムの一般化誤差を、その入力データの可変サイズの「圧縮率」にリンクする。私たちが確立した新しい一般化境界は、テール境界、期待上のテール境界、および予想外境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:30:19 GMT)
MESA: Matching Everything by Segmenting Anything [19.1]
MESAは、精度の高い領域(または領域)マッチングを確立するための新しいアプローチである。室内および屋外の下流作業において,MESAが複数点整合器の精度を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:39:32 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） (Tue, 30 Jan 2024 01:38:29 GMT)
Doubly robust nearest neighbors in factor models [18.9]
我々は、潜在因子モデルにおける欠落データを用いた推定のために、近距離隣人(NN)の改良版を導入・分析する。私たちの見積は2つの点でこの赤字に対して二重に堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:16:53 GMT)
SwapNet: Efficient Swapping for DNN Inference on Edge AI Devices Beyond the Memory Budget [18.6]
エッジ人工知能(AI)デバイス上のディープニューラルネットワーク(DNN)は、さまざまな自律的なモバイルコンピューティングアプリケーションを可能にする。モデル圧縮やクラウドオフロードといった既存のソリューションは、DNN推論のメモリフットプリントを減らす。 We developed SwapNet, a efficient block swapping ecosystem for edge AI devices。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:29:49 GMT)
Numerical analysis of physics-informed neural networks and related models in physics-informed machine learning [18.1]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式の前方および逆問題の数値シミュレーションのアルゴリズムとして近年広く普及している。 PINNによるPDEの近似における誤差の様々な成分の分析を効果的に行うことができる統一的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:43:27 GMT)
Calibration-then-Calculation: A Variance Reduced Metric Framework in Deep Click-Through Rate Prediction Models [17.8]
トレーニングプロセスを一度だけ実行し、その結果を以前のベンチマークと比較することが一般的になった。距離分散は、ディープラーニングパイプラインのトレーニングプロセスに固有のランダム性に由来する。我々は,この問題に対処する新たなメトリクスフレームワークCalibrated Loss Metricを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:38:23 GMT)
CoSSegGaussians: Compact and Swift Scene Segmenting 3D Gaussians with Dual Feature Fusion [17.8]
RGB画像のみを入力した高速レンダリング速度で3次元連続シーンセグメンテーションを実現する手法を提案する。本モデルでは, セグメンテーションタスクのセグメンテーションにおいて, セグメンテーション・セグメンテーション・タスクのベースラインに優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:46:04 GMT)
Rendering Wireless Environments Useful for Gradient Estimators: A Zero-Order Stochastic Federated Learning Method [17.7]
フェデレーション・ラーニング(FL)は、機械学習の新しいアプローチであり、複数のエッジデバイスが、生データを開示することなく、協調的にモデルをトレーニングすることができる。チャネル状態の知識を必要とせず、無線通信チャネルの性質を生かした新しいゼロオーダー推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:46:09 GMT)
Anything in Any Scene: Photorealistic Video Object Insertion [17.7]
リアルな映像シミュレーションのための新しいフレームワークであるAnything in Any Sceneを提案する。あらゆるオブジェクトを既存のダイナミックビデオにシームレスに挿入し、物理的なリアリズムに強く重点を置いている。実験により、Anything in Any Sceneは、優れた幾何学的リアリズム、照明リアリズム、フォトリアリズムのシミュレーションビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:54:43 GMT)
Consistency Enhancement-Based Deep Multiview Clustering via Contrastive Learning [17.3]
コントラスト学習(CCEC)による一貫した拡張型ディープMVC法を提案する。具体的には、複数のビュー間の一貫性のある情報を保持するために、セマンティック接続ブロックを特徴表現に組み込む。 5つのデータセットで行った実験は、最先端(SOTA)手法と比較して、本手法の有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:04:30 GMT)
Machine-learned Adversarial Attacks against Fault Prediction Systems in Smart Electrical Grids [17.3]
本研究では、スマートグリッドシナリオにおける機械学習(ML)アプリケーションのセキュリティに関する課題について検討する。まず、スマートグリッドで使用されるディープニューラルネットワーク手法が、逆方向の摂動の影響を受けやすいことを実証する。そこで本研究では,スマートグリッドにおける現在のMLアルゴリズムの弱点を,障害の局所化と型分類によって明らかにする方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:46:38 GMT)
Transfer Learning for Text Diffusion Models [17.0]
我々は,大規模言語モデル(LLM)の訓練と展開において,自己回帰(AR)デコーディングを置き換えるためのテキスト拡散の可能性を探る。我々はAR2Diff'と呼ばれる軽量適応手法を用いて、事前訓練されたARモデルをテキスト拡散モデルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:11:56 GMT)
Learnable Prompt as Pseudo-Imputation: Reassessing the Necessity of Traditional EHR Data Imputation in Downstream Clinical Prediction [16.6]
既存のディープラーニングトレーニングプロトコルでは、欠落した値を再構築するために統計情報や計算モデルを使用する必要がある。本稿では,Pseudo Imputation (PAI) を新たなトレーニングプロトコルとして紹介する。 PAIはもはやインプットデータを導入しないが、ダウンストリームモデルの暗黙の選好を欠落値にモデル化するための学習可能なプロンプトを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:19:36 GMT)
Tensor-view Topological Graph Neural Network [16.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、グラフ学習において注目を集めている。既存のGNNは、各ノード周辺の非常に限られた地区からのローカル情報のみを使用する。本稿では,単純かつ効果的な深層学習のクラスであるTopological Graph Neural Network (TTG-NN)を提案する。実データ実験により,提案したTTG-NNは,グラフベンチマークにおいて20の最先端手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:10:15 GMT)
Towards Assessing the Synthetic-to-Measured Adversarial Vulnerability of SAR ATR [16.1]
本稿では,S2M(Synthetic-to-measured)転送設定について検討し,攻撃者が合成データのみに基づいて逆方向の摂動を発生させ,測定データを用いて訓練された被害者モデルに対して転送する。また, この難易度の高いシナリオにおいて, 敵のリスクを明らかにするために, 転送可能性推定攻撃(TEA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:16:24 GMT)
Reviving Undersampling for Long-Tailed Learning [16.1]
我々は,最低性能カテゴリーの精度を高め,調和平均と幾何平均を用いてモデルの性能を評価することを目的とする。我々は,余分なオーバーヘッドを伴わず,高調波平均と幾何平均を改良したモデルアンサンブル戦略を考案した。提案手法の有効性を,長期学習のための広く利用されているベンチマークデータセットに検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:15:13 GMT)
Revisiting Gradient Pruning: A Dual Realization for Defending against Gradient Attacks [16.0]
コラボレーション学習(Collaborative Learning, CL)は,勾配更新のみを共有することによって,モデルを共同でトレーニングする分散学習フレームワークである。共有勾配からユーザーのトレーニングデータを復元するグラデーションインバージョンアタック(GIA)は、CLに深刻なプライバシー上の脅威を課す。本稿では,CLの実用性とプライバシを保ちながら通信効率を向上させる新しい防衛手法であるデュアルグラディエント・プルーニング(DGP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:18:30 GMT)
Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-agent scenarios [15.9]
対実的長期予測を用いた個別治療効果(ITE)の推定は、そのような介入を評価するために実用的である。本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能な,非実効的リカレントネットワークを提案し,介入の効果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:33:41 GMT)
GroundingGPT:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model [15.4]
言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルである GroundingGPT を提案する。提案モデルでは,入力中の局所情報の詳細な理解を求めるタスクを抽出する。ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:08:21 GMT)
InteractOut: Leveraging Interaction Proxies as Input Manipulation Strategies for Reducing Smartphone Overuse [15.4]
スマートフォンの過剰使用は、人々の身体的および精神的な健康にリスクをもたらす。暗黙的な入力操作技術であるInteractOutの設計と実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:34:11 GMT)
Online Algorithm for Node Feature Forecasting in Temporal Graphs [15.0]
時間グラフのノード特徴を予測するためのオンライン"mspace"を提案する。 mspaceは異なるノード間の空間的相互相関とノード内の時間的自己相関をキャプチャする。 mspaceは最先端技術と同等に動作し、いくつかのデータセットでそれらを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:31:51 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） (Tue, 30 Jan 2024 07:54:24 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） (Tue, 30 Jan 2024 04:04:32 GMT)
Spatial Computing: Concept, Applications, Challenges and Future Directions [14.3]
空間コンピューティングは、デバイスを物理的環境にシームレスに統合する技術進歩である。 GPSや位置情報サービスから医療まで、空間コンピューティング技術はデジタル世界とのインタラクションに影響を与え、改善してきた。本総説では,空間コンピューティングの具体的技術とその応用への影響について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:47:12 GMT)
Communication-Efficient Multimodal Federated Learning: Joint Modality and Client Selection [14.3]
FL(Multimodal Federated Learning)は、FL設定におけるモデルトレーニングを強化することを目的としている。マルチモーダルFLの鍵となる課題は、特に異種ネットワーク設定において、未適応のままである。マルチモーダル設定における上記の課題に対処できる新しいFL手法であるmmFedMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:16:19 GMT)
A Cross-Language Investigation into Jailbreak Attacks in Large Language Models [14.2]
特に未発見の領域は多言語ジェイルブレイク攻撃である。この特定の脅威に対処する総合的な実証研究が欠如している。本研究は多言語ジェイルブレイク攻撃の理解と緩和に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:04:04 GMT)
MT-Ranker: Reference-free machine translation evaluation by inter-system ranking [14.2]
WMT Shared Metrics Task benchmarks DARR20, MQM20, MQM21。 MT-Rankerは、参照なしおよび参照ベースラインに対する最先端のマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:30:03 GMT)
Trust and ethical considerations in a multi-modal, explainable AI-driven chatbot tutoring system: The case of collaboratively solving Rubik's Cube [14.0]
高校のAI教育における著名な倫理的問題は、データのプライバシー、情報漏洩、虐待的言語、公平性である。本稿では,マルチモーダル・コラボレーティブ・プラットフォームにおける倫理的かつ信頼性の高い懸念に対処するために構築された技術コンポーネントについて述べる。データプライバシでは、子どもや親、教師のインフォームドコンセントが、管理されるデータの中心にあることを確実にしたいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:33:21 GMT)
Evaluating the Utility of Conformal Prediction Sets for AI-Advised Image Labeling [14.0]
ディープニューラルネットワークはより一般的にハイテイクなドメインにデプロイされるため、その共形的解釈性の欠如は不確実性を難しくする。我々は,Top$およびTop-advised画像の表示に対するユーティリティ・コンフォメーション・セットの予測を比較した。有用性予測セットは,画像の表示精度がTop$とTop-advisedと同等かそれ以下であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:44:23 GMT)
Zero-shot Classification using Hyperdimensional Computing [13.8]
そこで本研究では,属性エンコーダ内における静的バイナリコードブックのシンボル型分散表現を用いて,単純なエンドツーエンドのトレーニング可能なモデルをコンパクトに表現する。ゼロショット抽出タスクはHDC-ZSCで行うことができ、その後、最小限のアーキテクチャ変更と最小限のモデル再訓練でゼロショット分類タスクに再利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:29:31 GMT)
Explaining Predictive Uncertainty by Exposing Second-Order Effects [13.8]
本稿では,2次効果に基づく予測不確実性を説明する新しい手法を提案する。提案手法は一般に適用可能であり,一般的な帰属手法を強力な二次不確実性説明器に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:02:21 GMT)
StructCoder: Structure-Aware Transformer for Code Generation [13.8]
本稿では、構文とデータフローの両方をモデル化し、生成されたコードの品質を向上させる構造対応トランスフォーマーデコーダを提案する。提案したStructCoderモデルは、コード翻訳およびテキスト・トゥ・コード生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:21:04 GMT)
Dynamic MRI reconstruction using low-rank plus sparse decomposition with smoothness regularization [13.8]
高アンサンプ化されたk-t-空間データからDMRI再構成のためのスムーズネス規則化L+S(SR-L+S)モデルを提案する。我々は,dMRIの背景成分の低ランク,スムーズな先行成分を併用し,その大域的および局所的な時間的相関構造をよりよく捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:52:35 GMT)
Going Viral: Case Studies on the Impact of Protestware [13.7]
Colors.js と es5-ext という,一般的なセキュリティ脆弱性をベースラインとして議論する2つの有名なデモウェアケースについて検討する。我々は、抗議ウェアについて議論する際に異なる物語を抽出するために、2万件以上の抗議関連投稿をテーマ分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:23:04 GMT)
Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods [13.5]
主な概念と設計アプローチを紹介します。 LLMベースのエージェントを設計するために必要なものまで、より高度な技術を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:06:21 GMT)
Discovering Mathematical Formulas from Data via GPT-guided Monte Carlo Tree Search [13.1]
シンボル回帰のための新しいアルゴリズムSR-GPTを紹介する。モンテカルロ木探索(MCTS)とGPT(Generative Pre-Trained Transformer)を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:27:21 GMT)
PPG-to-ECG Signal Translation for Continuous Atrial Fibrillation Detection via Attention-based Deep State-Space Modeling [13.1]
光胸腺撮影(PPG)は、非侵襲的で低コストな光学的手法を用いて心臓生理学を計測する。 ECGとPSGは強く相関するが、後者は重要な臨床診断値を提供していない。本稿では,主観非依存の注意に基づく深部状態空間モデルを提案し,PSG信号を対応するECG波形に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:13:06 GMT)
The Case for Co-Designing Model Architectures with Hardware [13.0]
ユーザがトランスモデルのランタイムパフォーマンスを最大化するためのガイドラインのセットを提供する。効率的なモデル形状を持つモデルのスループットは、最大で39%高くなっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:26:09 GMT)
GeoSAM: Fine-tuning SAM with Sparse and Dense Visual Prompting for Automated Segmentation of Mobility Infrastructure [12.7]
Segment Anything Model (SAM)は、自然画像のセグメンテーションに適用された際、印象的な性能を示している。ゼロショット学習からの濃密な視覚的プロンプトを用いた微調整戦略を実装した新しいSAMベースのフレームワークであるGeographical SAMを提案する。提案したGeoSAMは,道路インフラストラクチャ,歩行者インフラストラクチャ,平均で26%,7%,17%,地理的イメージセグメンテーションに対する既存のアプローチをそれぞれ上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:51:22 GMT)
All-optical complex field imaging using diffractive processors [12.7]
本稿では,入力フィールドの振幅情報と定量的位相情報の両方をスナップショットで撮像する複雑なフィールドイメージ設計を提案する。我々の設計では、入力複素体を集合的に変調するために構造化された逐次的な深層学習最適化微分曲面を利用する。センサ面上の2つのチャネルの出力場の強度分布は、入力された複素場の振幅および定量的位相プロファイルと直接対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:39:54 GMT)
MuSc: Zero-Shot Industrial Anomaly Classification and Segmentation with Mutual Scoring of the Unlabeled Images [12.5]
産業ビジョンにおけるゼロショット異常分類(AC)とセグメンテーション(AS)について検討した。我々は、識別特性を利用して、ラベルなし画像のMutual Scoring (MuSc) による新しいゼロショットAC/AS法を設計する。本稿では,画像レベルの異常分類のためのRe-scoring with Constrained Image-level Neighborhood (RsCIN)という最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:16:52 GMT)
One-Step Forward and Backtrack: Overcoming Zig-Zagging in Loss-Aware Quantization Training [12.4]
重み量子化は、限られたリソースを持つエッジデバイスに展開するディープニューラルネットワークを圧縮する効果的な手法である。従来の損失対応量子化法は、全精度勾配を置き換えるために量子化勾配を用いるのが一般的である。本稿では、損失認識量子化のための1ステップの前進およびバックトラック手法を提案し、より正確で安定した勾配方向を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:42:54 GMT)
Pixel to Elevation: Learning to Predict Elevation Maps at Long Range using Images for Autonomous Offroad Navigation [12.4]
本稿では,車載エゴセントリック画像のみをリアルタイムに利用して,長距離の地形標高マップを予測できる学習型アプローチを提案する。複雑で非構造的な地形における自律型オフロードロボットナビゲーションへの提案手法の適用性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:37:24 GMT)
ReactGenie: A Development Framework for Complex Multimodal Interactions Using Large Language Models [12.4]
マルチモーダルインタフェースはモダリティのみの効率を上回ります本稿では,アクション/関数の指数的組み合わせの1つに変換されるマルチモーダルコマンドをユーザが発行する,複雑なインタラクションを対象とする。本稿では、開発者がシンプルなオブジェクト指向の抽象化とラベル付きユーザ呼び出し可能なプリミティブでコーディングできるプログラミングフレームワークであるReactGenieについて述べる。評価の結果、12人の開発者が平均2.5時間以内でReactGenieアプリケーションを学習し、構築できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:31:56 GMT)
Distinguishing Fictional Voices: a Study of Authorship Verification Models for Quotation Attribution [12.3]
既訓練のオーサシップ検証モデルを用いて,引用文を符号化して構築した文字のスタイリスティックな表現について検討する。以上の結果から,これらのモデルの一部で捉えたスタイリスティックな情報とトピック的な情報の組み合わせは,文字を正確に区別するが,引用の帰属時に意味のみのモデルよりも必ずしも改善されないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:49:40 GMT)
Multi-modal Representation Learning for Cross-modal Prediction of Continuous Weather Patterns from Discrete Low-Dimensional Data [12.3]
世界は地球温暖化に寄与する温室効果ガス排出量を減らすため、環境を汚染しないクリーンで再生可能エネルギー源を探している。風力エネルギーは温室効果ガスの排出を減少させるだけでなく、エネルギー需要の増加に対応する大きな可能性を持っている。風力エネルギーの有効利用を実現するためには,以下の3つの課題に対処することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:03:40 GMT)
Single Word Change is All You Need: Designing Attacks and Defenses for Text Classifiers [12.2]
既存の手法によって生成された敵例のかなりの部分は、1つの単語だけを変える。このシングルワード摂動脆弱性は、分類器の重大な弱点である。本研究では,単一単語の摂動脆弱性を利用したSP-Attackを提案する。また、学習にデータ拡張を適用してrhoを改善することを目的としたSP-Defenseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:30:44 GMT)
From LLM to Conversational Agent: A Memory Enhanced Architecture with Fine-Tuning of Large Language Models [12.0]
RAISE(Reasoning and Acting through Scratchpad and Examples)は、LLM(Large Language Models)を対話エージェントに統合する高度なアーキテクチャである。会話の文脈と連続性を維持するために、人間の短期記憶と長期記憶をミラーリングするデュアルコンポーネントメモリシステムを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:02:30 GMT)
EarthGPT: A Universal Multi-modal Large Language Model for Multi-sensor Image Comprehension in Remote Sensing Domain [11.9]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、自然画像領域における視覚および視覚言語タスクにおいて顕著な成功を収めている。現在、様々な視覚的タスクが可能な統一的で強力なMLLMは、まだ未調査である。このギャップを埋めるために、ユニバーサルRS画像理解のために、EarthGPTと呼ばれる先駆的なMLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:57:48 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） (Tue, 30 Jan 2024 04:57:20 GMT)
Is Artificial Intelligence Providing the Second Revolution for Weather Forecasting? [11.6]
天気予報に革命をもたらす人工知能の可能性について論じる。我々は、予測者が高度な人工知能モデルにどのように適応し活用できるかを示す。我々は従来の数値予測の不定値を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:34:43 GMT)
Approximating the Shapley Value without Marginal Contributions [11.5]
協調ゲームにおいてプレイヤーに有意義な貢献価値を割り当てる最も一般的な手法であるShapley値は最近、説明可能な人工知能において集中的に使用されている。本稿では,余剰寄与の概念から分離されたShapley値の表現に基づく2つのパラメータフリーおよびドメイン非依存近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:34:35 GMT)
CaMU: Disentangling Causal Effects in Deep Model Unlearning [11.5]
マシンアンラーニングでは、残ったデータの必要な情報を保持しながら、データを忘れる情報を取り除く必要がある。本研究では、未学習の因果分析を行い、Causal Machine Unlearning(CaMU)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 CaMUは、残データに関する情報への介入を追加し、忘れデータと残データの間の因果関係を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:39:40 GMT)
Large Language Model Evaluation via Matrix Entropy [11.5]
大規模言語モデル(LLM)におけるデータ圧縮能力の定量化のための情報理論と幾何学原理に根ざした新しい計量である行列エントロピーを導入する。言語モデルの場合,表現の行列エントロピーは,モデルがスケールアップした場合のスケーリング法則型の縮小に従っており,従来の損失スケーリング法を補完する役割を果たしている。マルチモーダル設定では,行列エントロピーに基づくアライメント品質の評価手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:19:55 GMT)
Learning Interpretable Rules for Scalable Data Representation and Classification [11.4]
ルールベースのLearner Representation (RRL)は、データ表現と分類のための解釈可能な非ファジィ規則を学習する。 RRLは容易に調整でき、異なるシナリオの分類精度とモデルの複雑さのトレードオフを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:21:30 GMT)
Towards Quantum Simulation of Non-Markovian Open Quantum Dynamics: A Universal and Compact Theory [11.3]
非マルコフ的開量子力学をシミュレートするための普遍的でコンパクトな理論を提案する。提案した理論的枠組みは、複雑なオープン量子系の正確かつ効率的なシミュレーションの基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:46:30 GMT)
Characterizing Floquet topological phases by quench dynamics: A multiple-subsystem approach [11.2]
本研究では,Floquetトポロジを完全に検出可能な周期駆動系の動的特徴付け理論について検討する。我々は、$d$次元フロケ位相の一般的なクラスを特徴づけるより柔軟なスキームを提案する。この研究は、超低温原子や他の量子シミュレータにおいて、フロケ位相を動的に分類するための即時実装可能なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:12:35 GMT)
QACP: An Annotated Question Answering Dataset for Assisting Chinese Python Programming Learners [10.9]
本稿では,Python学習者を対象とした中国語質問・回答データセットを提案する。オンラインプログラミング教育の有効性と品質を高めるために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:11:23 GMT)
SCRAPS: Speech Contrastive Representations of Acoustic and Phonetic Spaces [10.9]
音声空間と音響空間の共有表現を学習するために,CLIPに基づくモデルを訓練する。その結果,提案手法は音素変化に敏感であることが示唆された。その結果,様々な下流アプリケーションにおいて,埋め込みが有用であることを示す実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:09:40 GMT)
High-Dimensional False Discovery Rate Control for Dependent Variables [10.9]
本稿では,変数間の依存関係構造を利用した依存性認識型T-Rexセレクタを提案する。可変ペナル化機構がFDR制御を保証することを実証する。グラフィカルモデルとT-Rexフレームワークのパラメータを同時に決定する完全統合最適キャリブレーションアルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:52:47 GMT)
FDR-Controlled Portfolio Optimization for Sparse Financial Index Tracking [10.9]
高次元データ解析では、偽発見率(FDR)の制御を維持しつつ、少数の関連する変数を選択することが重要である。我々は高相関変数の重なり合うグループに対応するためにT-Rexフレームワークを拡張した。これは、ユーザが定義したターゲットレベルでFDRを確実に制御する、近隣のペナル化機構をフレームワークに統合することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:57:12 GMT)
Equipping Language Models with Tool Use Capability for Tabular Data Analysis in Finance [10.9]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論能力を示しているが、エラーの伝播や幻覚といった課題に直面している。これらの制限を緩和する外部ツールによる言語モデル拡張の可能性を探る。教師付き微調整をLLaMA-2 13B Chatモデルに適用し,「タスクルータ」と「タスクソルバ」の両方として機能させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:08:33 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） (Tue, 30 Jan 2024 05:04:50 GMT)
MF-MOS: A Motion-Focused Model for Moving Object Segmentation [10.5]
移動オブジェクトセグメンテーション(MOS)は、トラフィック参加者を検出する信頼性の高いソリューションを提供する。これまでの方法では、レンジ画像から直接動きの特徴をキャプチャする。 We propose MF-MOS, a novel motion- focused model with a dual-branch structure for LiDAR moving object segmentation。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:55:56 GMT)
Static and Dynamic Synthesis of Bengali and Devanagari Signatures [10.4]
本稿では,デバナガリ文字やベンガル文字で書かれた静的および動的シグネチャを効果的に合成する。実際のシグネチャと実シグネチャを比較した結果, 外観や性能の面で人工的に生成されたシグネチャを用いた有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:01:30 GMT)
Gradient-Based Language Model Red Teaming [10.0]
Red Teamingは、ジェネレーティブ言語モデル(LM)の弱点を特定するための戦略であるレッド・チームリングは、モデルアライメントと評価の両方に役立ちますが、人間によって行われると、労働集約的でスケールが難しいです。我々は、LMが安全でない応答を出力する可能性のある多様なプロンプトを自動生成する、GBRT(Gradient-Based Red Teaming)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:19:25 GMT)
Exceptional points and ground-state entanglement spectrum for a fermionic extension of the Swanson oscillator [9.9]
二次ハミルトニアンの一般表現からなる非エルミタン量子系のフェルミオン拡張を提案する。基底状態の絡み合いスペクトルと絡み合いエントロピーを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:20:34 GMT)
Data Distribution Bottlenecks in Grounding Language Models to Knowledge Bases [9.6]
言語モデル(LM)は、自然言語と形式言語の両方を理解し、生成する際、すでに顕著な能力を示している。本論文は,知識ベース質問応答(KBQA)を課題として,LMが直面する課題を明らかにすることを目的とした実験的研究である。実験の結果,提案手法を応用しても,様々な次元において,先進的な小・大規模言語モデルの性能が低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:40:44 GMT)
Cross-Lingual Transfer from Related Languages: Treating Low-Resource Maltese as Multilingual Code-Switching [9.4]
我々は、アラビア語、イタリア語、英語からかなりの影響を受け、特にラテン語の文字で書かれたマルタ語に焦点を当てている。単語レベルの語源を付加した新しいデータセットを提案する。単語の語源に基づく条件翻訳は,非選択的なパイプラインで処理されたマルタ語やマルタ語による微調整よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:04:36 GMT)
Adversarial Machine Learning in Latent Representations of Neural Networks [9.4]
分散ディープニューラルネットワーク(DNN)は、モバイルデバイスの計算負担を低減し、エッジコンピューティングシナリオにおけるエンドツーエンドの推論レイテンシを低減することが示されている。本稿では,分散DNNの敵行動に対する堅牢性について,厳密に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:24:01 GMT)
LFM-3D: Learnable Feature Matching Across Wide Baselines Using 3D Signals [9.2]
学習可能なマーカは、画像ペア間のコビジュアビリティの小さな領域だけが存在する場合、しばしば性能が低下する。グラフニューラルネットワークに基づくモデルを用いた学習可能な特徴マッチングフレームワーク LFM-3D を提案する。その結果,画像対の相対的ポーズ精度が向上し,画像対の相対的ポーズ精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:07:12 GMT)
Rademacher Complexity of Neural ODEs via Chen-Fliess Series [9.1]
連続深さのニューラルODEモデルは、どのようにして単層無限幅ネットとしてフレーム化できるかを示す。 ODEモデルのRademacher複雑性に対するコンパクト表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:18:41 GMT)
ContactGen: Contact-Guided Interactive 3D Human Generation for Partners [9.1]
物理的接触の観点から3次元ヒューマンジェネレーションの新たな課題を導入する。与えられたパートナーヒトは、相互作用の種類に応じて多様なポーズと異なる接触領域を持つことができる。そこで本研究では,対話型3次元人間を,ガイド付き拡散フレームワークに基づいて生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:57:46 GMT)
Mixed-state quantum anomaly and multipartite entanglement [9.1]
混合状態絡み合いと't Hooft anomaly'との間に驚くべき関連性を示す。非自明な長距離多部交絡を伴う混合状態の単純な例を生成する。我々は,強い対称性と弱い対称性の両方を含む混合異常について短時間議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:00:02 GMT)
TeG-DG: Textually Guided Domain Generalization for Face Anti-Spoofing [8.8]
既存の方法は、様々な訓練領域からドメイン不変の特徴を抽出することを目的としている。抽出された特徴は、必然的に残差スタイルの特徴バイアスを含んでおり、その結果、一般化性能が劣る。本稿では,テキスト情報をドメイン間アライメントに有効活用するテキストガイド型ドメイン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） (Tue, 30 Jan 2024 06:50:16 GMT)
Customizing Language Model Responses with Contrastive In-Context Learning [8.7]
我々は、コントラスト的な例を使って、私たちの意図をよりよく記述するアプローチを提案する。これには、本当の意図を示す肯定的な例と、LLMが避けたい特性を示す否定的な例が含まれます。答を生成する前に、モデルにサンプルを分析して、避けるべきことを教える。この推論ステップは、モデルにユーザのニーズを適切に表現し、より良い回答を生成するためのガイドを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:13:12 GMT)
Optimal service resource management strategy for IoT-based health information system considering value co-creation of users [8.6]
適応型最適サービス資源管理戦略を開発した。深層強化学習アルゴリズムがIoT(Internet of Things)ベースのヘルス情報サービスシステムに組み込まれた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:18:38 GMT)
Using Motion Forecasting for Behavior-Based Virtual Reality (VR) Authentication [8.6]
本稿では,トランスフォーマーを用いた予測と,予測軌道を用いてユーザ認証を行うことによって,将来のユーザ行動を予測する手法を提案する。提案手法では,認証等価エラー率(EER)を平均23.85%,最大36.14%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:43:41 GMT)
Towards Visual Syntactical Understanding [8.5]
本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)が視覚的構文理解を備えているかを検討する。画像中の「単語」を検出し, (ii) 検出された単語をオートエンコーダを用いて順次マスクし, 再構成し, (iii) オリジナルの部分と再構成された部分を各場所で比較し, 統語的正当性を決定する。 CelebAとAFHQのデータセットから,それぞれ92.10%,90.89%の分類精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:05:43 GMT)
Heterogeneous treatment effect estimation with subpopulation identification for personalized medicine in opioid use disorder [8.5]
本稿では,サブグループ同定と治療効果推定を組み込んだ,新しいニューラルネットワークベースのフレームワークSubgroupTEを紹介する。オピオイド使用障害(OUD)に関連する実世界のデータセットの実験は、パーソナライズされた治療勧告を強化するためのアプローチの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:02:49 GMT)
Augmenting Math Word Problems via Iterative Question Composing [8.2]
本稿では,処理されたWebデータと合成質問応答ペアを組み合わせたMMIQCデータセットを提案する。 Qwen-72B-MMIQCは45.0%の精度を達成し、以前のオープンソースの現状を8.2%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:29:10 GMT)
Optimal-Landmark-Guided Image Blending for Face Morphing Attacks [8.0]
本稿では,最適なランドマーク誘導画像ブレンディングを用いた顔形態形成攻撃を行うための新しい手法を提案する。提案手法は, ランドマークの最適化とグラフ畳み込みネットワーク(GCN)によるランドマークと外観特徴の組み合わせにより, 従来のアプローチの限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:45:06 GMT)
Synthetic Dialogue Dataset Generation using LLM Agents [7.9]
我々は,会話エージェントとして機能するエージェントと,ユーザとして機能するエージェントを2つ開発する。ユーザが利用できるNL4Optからの線形問題に関するテキスト記述のセットを使用して、エージェントとユーザは、元の問題記述からすべてのキー情報を取得するまで会話を行う。我々は,人間の評価指標を再現するためにGPT-4を用いた評価手法を含む,人的および自動評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:49:30 GMT)
ShaRP: Explaining Rankings with Shapley Values [7.9]
私たちは、ランク付けされた結果の異なる側面に対する機能の貢献を説明するフレームワークであるShaRPを紹介します。 ShaRPはQuantical Input Influenceフレームワーク上に構築されており、複数の関心の量に対する機能のコントリビューションを計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:48:43 GMT)
Liquid Democracy for Low-Cost Ensemble Pruning [7.8]
本稿では, 液状民主主義にインスパイアされた委譲機構を通じて, アンサンブルから冗長な分類器を識別・除去するインクリメンタルトレーニング手法を提案する。この研究は、計算社会選択文学のフレームワークが、非伝統的な領域における問題にどのように適用できるかの例として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:11:35 GMT)
Sandi: A System for Accountability and Applications in Direct Communication [7.8]
私たちはSandiというシステムを構築し、ほとんどあるいは全くコンテキストを共有しない当事者間のオンラインコミュニケーションを信頼する。ベンダーはSandiから暗号化タグをリクエストし、メッセージに添付する。送信者に対するスコア完全保証,送信者と受信者に対する完全な通信プライバシ保証,報告受信者を保護するレポートプライバシ保証,送信者を保護するためのリンク不能保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:41:59 GMT)
Layered and Staged Monte Carlo Tree Search for SMT Strategy Synthesis [7.8]
戦略合成のための新しいモンテカルロ木探索法を提案する。本手法は戦略合成を,探索木が戦略空間に対応する逐次決定過程として扱う。我々は、Z3 SMTソルバの一部として、Z3alphaと呼ばれる手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:47:30 GMT)
Novel Preprocessing Technique for Data Embedding in Engineering Code Generation Using Large Language Model [7.7]
ドメイン固有コード生成におけるLarge Language Models(LLM)の性能向上に寄与する4つの主な貢献について述べる。本稿では,LLMによって駆動されるCDRC(Chein of Density for Renovation Credibility)と,データ信頼性を評価するAdaptive Text Renovation(ATR)アルゴリズムを紹介する。また,Implicit Knowledge Expansion and Contemplation (IKEC) Prompt技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:00:07 GMT)
Gated Chemical Units [7.7]
ゲーテッドケミカルユニット(GCU)は、新しいタイプのゲートリカレント細胞である。 GCUは、生物学的に証明可能なニューラルモデルにギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:01:22 GMT)
SITReg: Multi-resolution architecture for symmetric, inverse consistent, and topology preserving image registration [7.6]
マルチレゾリューション特徴表現の抽出に基づく新しいディープラーニング登録アーキテクチャを提案する。提案手法は,2つのデータセットに対する最先端の登録精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:29:03 GMT)
Learning Properties of Quantum States Without the I.I.D. Assumption [7.5]
我々は,独立状態と同一分布状態の仮定を超える量子状態の性質を学習するための枠組みを開発する。我々の主な手法は情報理論の道具によって支えられるデ・フィネッティ形式の定理に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:45:38 GMT)
Realization of fractional quantum Hall state with interacting photons [7.5]
エンジニアリングされた量子プラットフォームに対するボトムアップアプローチは、外部磁場なしでFQH状態を操作する機会を提供する。我々は、光子遮断とエンジニアリングゲージ場に基づくプログラム可能なオンチッププラットフォームを用いて、光子FQH状態の格子バージョンを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:55:41 GMT)
Channeling of fluorescence photons from quantum dots into guided modes of an optical nanofiber tip [7.5]
我々は、量子ドット(QD)から光ナノファイバー先端(ONFT)の誘導モードへの蛍光光子のチャネル化を実証する。我々はONFTの誘導モードに流される蛍光光子の光子計数と発光スペクトルを測定した。現在のファイバーインラインプラットフォームは、量子技術の新たな道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:53:43 GMT)
A Quantum "Lifting Theorem" for Constructions of Pseudorandom Generators from Random Oracles [7.5]
ランダムなオラクルから構築した擬似乱数発生器(PRG)の(量子)セキュリティについて検討する。我々は、大まかに言えば、そのようなPRGが、ランダムなオラクルに対して無条件に多くのクエリを結び付ける古典的敵に対して無条件に安全であるならば、同じ意味で(無条件で)量子的敵に対して安全であることを示す「持ち上げ定理」を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:59:39 GMT)
Universal Consistency of Wide and Deep ReLU Neural Networks and Minimax Optimal Convergence Rates for Kolmogorov-Donoho Optimal Function Classes [7.4]
我々は,ロジスティック損失に基づいて学習した広帯域および深部ReLUニューラルネットワーク分類器の普遍的整合性を証明する。また、ニューラルネットワークに基づく分類器が最小収束率を達成できる確率尺度のクラスに対して十分な条件を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:12:06 GMT)
MKOR: Momentum-Enabled Kronecker-Factor-Based Optimizer Using Rank-1 Updates [7.1]
この研究は、深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング時間と収束性を改善するMKORと呼ばれるMomentum-Enabled Kronecker-Factor-Based Using Rank-1 updateを提案する。 2次手法は、より収束率が高い一方、モデルサイズまたは/またはトレーニングバッチサイズに関して3次複雑さを持つ。 2次更新の通信複雑性を低減し、線形通信複雑性を達成することにより、MKORは2次更新の頻度を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:47:17 GMT)
Causal Forecasting for Pricing [7.1]
本稿では,価格の文脈で需要予測を行う新しい手法を提案する。我々の手法は、因果推論のためのダブル機械学習手法と、最先端のトランスフォーマーに基づく予測モデルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:53:01 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） (Tue, 30 Jan 2024 07:00:44 GMT)
Combining Confidence Elicitation and Sample-based Methods for Uncertainty Quantification in Misinformation Mitigation [6.9]
誤情報緩和に対処する主要な候補として、大規模言語モデルが登場している。既存のアプローチは幻覚や過信的な予測に苦しむ。本稿では, 直接信頼誘導法とサンプルベース整合性法の両方を活用する不確実性定量化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:59:08 GMT)
Effect of Weight Quantization on Learning Models by Typical Case Analysis [6.9]
最近のデータ分析スケールの急増は、計算リソースの要求を大幅に増加させた。量子化は、限られた計算資源を持つデバイスに大規模なモデルをデプロイするのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:58:46 GMT)
Towards Generating Informative Textual Description for Neurons in Language Models [6.9]
本稿では,ニューロンにテキスト記述を結び付けるフレームワークを提案する。特に,提案手法が75%精度@2,50%リコール@2を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:06:25 GMT)
Hyperparameter Optimization for Large Language Model Instruction-Tuning [6.7]
トレーニング済みLLMをブラックボックスとして微調整と検証を行うパイプライン全体について検討する。本研究では,提案アルゴリズムを用いて高次パラメータの空間を効率的に探索し,チューニングモデルの性能向上と人為的アライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:32:31 GMT)
SLANG: New Concept Comprehension of Large Language Models [6.7]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしば、オンラインコミュニティの急速な言語進化の特徴に追随するのに苦労する。本研究は,インターネット上での新たな概念のLLMの理解を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:37:52 GMT)
Active Generation Network of Human Skeleton for Action Recognition [6.7]
本稿では,特定のアクションのデータが単一のサンプルまたは少数のサンプルである場合に,新たなアクションを生成するための新しいアクティブな生成ネットワーク(AGN)を提案する。行動認識モデルは、各行動の予測ベクトルを生成し、不確実性計量を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:09:37 GMT)
Formal Synthesis of Uncertainty Reduction Controllers [6.5]
本研究では,SAS適応ループ内の新たな情報の適応取得を駆動する不確実性低減コントローラを備えたSASアーキテクチャを提案する。本稿では,移動ロボットナビゲーションとサーバインフラ管理SASにおけるアプローチの有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:16:32 GMT)
A Latent Space Metric for Enhancing Prediction Confidence in Earth Observation Data [6.5]
本研究では,地球観測(EO)データを用いた回帰作業において,機械学習モデル予測における信頼度を推定するための新しい手法を提案する。変動型オートエンコーダアーキテクチャを利用して、EOデータセットの潜在空間表現による信頼度を導出する。本研究は,イタリア・ヴェネト地方とドイツのアッパーライン・バレーのEOデータセットに焦点をあて,蚊の集団に大きく影響された地域を対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:41:12 GMT)
Explainable data-driven modeling via mixture of experts: towards effective blending of grey and black-box models [6.3]
専門家の混成」の理論的根拠に基づく包括的枠組みを提案する。このアプローチは、多様なローカルモデルのデータベースの融合を可能にする。我々は,解釈可能性を高めるために,専門家の組み合わせの急激な変化を罰する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:53:07 GMT)
AutoIE: An Automated Framework for Information Extraction from Scientific Literature [6.2]
AutoIEは科学的なPDF文書から重要データの抽出を自動化するために設計されたフレームワークである。我々のSBERTモデルは、CoNLL04およびADEデータセット上で87.19と89.65の高いマルコF1スコアを達成する。この研究は、分子シーブ合成におけるデータ管理と解釈の強化の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:45:03 GMT)
Toward a Reinforcement-Learning-Based System for Adjusting Medication to Minimize Speech Disfluency [6.2]
本稿では,精神保健関連言語障害を補うための仮説的な患者薬を自動処方する強化学習システムを提案する。私たちが構築した大規模なデータセット上で音声の拡散を検出し評価するモジュールと、医薬品の優れた組み合わせを自動的に見つけ出すRLアルゴリズムである。我々の研究は概念実証であり、音声の拡散に対処するために自動データ収集を使うという考えには、将来性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:15:00 GMT)
Multi-Scale and Multi-Layer Contrastive Learning for Domain Generalization [6.1]
深部畳み込みニューラルネットワークの一般化能力は、ネットワークの多層的および多スケール的表現を活用することで向上できると論じる。画像分類器の領域一般化を目的とした,低レベル特徴と高レベル特徴を複数スケールで組み合わせたフレームワークを提案する。我々のモデルは従来のDG手法よりも優れており、全てのデータセットにおいて競争力と最先端の結果を連続的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:12:53 GMT)
Meta Prompting for AGI Systems [6.0]
Meta Promptingは、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダル基盤モデル、問題解決とデータ解釈におけるAIシステムの利用を再構築する革新的な技術である。本稿では,メタプロンプティング(MP)の形式的定義を探求し,Few-Shot Promptingとは分離し,さまざまなAIアプリケーションにおけるその有効性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:15:59 GMT)
I came, I saw, I certified: some perspectives on the safety assurance of cyber-physical systems [5.9]
サイバー物理システムの実行が失敗すると、生命の喪失、重傷、大規模な環境被害、資産破壊、そして大きな経済損失が生じる。しばしば、規制機関がそのような制度を認定することを正当化し許すために、説得力のある保証ケースを開発することが義務付けられている。我々は、保証イネーブラーのような課題を探求し、それらに取り組むための潜在的な方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:06:16 GMT)
Step-size Optimization for Continual Learning [5.8]
継続的な学習では、学習者は生涯にわたってデータから学び続けなければならない。ニューラルネットワークでは、ステップサイズのベクトルを使用して、サンプルがネットワーク重みを変化させる程度をスケールすることで、これを実装できる。 RMSPropやAdamのような一般的なアルゴリズムは、このステップサイズのベクトルに適応するために勾配、特に正規化を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:35:43 GMT)
PBSCSR: The Piano Bootleg Score Composer Style Recognition Dataset [5.8]
本論文は、ピアノ楽譜の作曲スタイル認識を研究するためのPBSCSRデータセットを動機付け、記述し、提示する。この目的を達成するため,IMSLP上のピアノ楽譜画像から,固定長ブートレグスコアの断片をサンプリングした。データセットには、9ウェイ分類タスクの4万62x64ブートレグスコアイメージ、100ウェイ分類タスクの10万62x64ブートレグスコアイメージ、事前トレーニング用のラベル付き可変長ブートレグスコアイメージ29,310が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:50:32 GMT)
The illusion of artificial inclusion [5.7]
人間の参加者は、現代の人工知能技術の発展において中心的な役割を果たす。生成AIの最近の進歩は、人間の参加者をAIサロゲートに置き換える可能性への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:10:16 GMT)
An Open-Source Knowledge Graph Ecosystem for the Life Sciences [5.7]
PheKnowLatorは、存在論的基盤を持つ知識グラフの構築を自動化するセマンティックエコシステムである。エコシステムには、KG構築リソース、分析ツール、ベンチマークが含まれている。 PheKnowLatorは、パフォーマンスやユーザビリティを損なうことなく、完全にカスタマイズ可能なKGを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:27:32 GMT)
Intrinsic Data Constraints and Upper Bounds in Binary Classification Performance [5.6]
実データセット上でのバイナリ分類性能の理論的上限は理論的に達成可能であることを示す。本分析により,2値分類データにおける性能の上限値とクラス重複レベルとの詳細な関係が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:16:02 GMT)
NormEnsembleXAI: Unveiling the Strengths and Weaknesses of XAI Ensemble Techniques [5.5]
本稿では,説明可能な人工知能(XAI)アンサンブル手法の包括的解析について述べる。我々は,最小,最大,平均の関数と正規化手法を併用して解釈性を向上させる新しいアンサンブル手法であるNormEnsembleXAIを導入する。我々は、XAIアンサンブルの実践的実装を容易にし、透過的で解釈可能なディープラーニングモデルの導入を促進するライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:33:35 GMT)
Two infinite families of facets of the holographic entropy cone [5.5]
我々は、最近証明されたホログラフィックエントロピーの不等式の無限族が極大にきついこと、すなわち、ホログラフィックエントロピー円錐の対称性面であることを検証する。星グラフ上では、両方の不等式族は、サブシステムに作用する二面体に対して、情報の集中/拡散の程度を定量化する。さらに、K-基底に見られるトーリック不等式は、四者と六者完全テンソルの間の興味深い相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:38:04 GMT)
Prospects for inconsistency detection using large language models and sheaves [5.3]
大規模言語モデルでは,クレームの論理的一貫性を合理的に評価できることを示す。我々は,このような格付けを法,法学,ソーシャルメディアなどのハイパーテキストに引き上げ,その一貫性を世界規模で評価するための数学的アプローチを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:17:45 GMT)
Improving robustness of quantum feedback control with reinforcement learning [5.2]
強化学習アプローチは、目標システムにおける所望状態の状態の準備のためのフィードバック法を導出するために用いられる。得られた戦略の強固さと騒音量に焦点をあてる。堅牢なコントローラの効果的なオフライントレーニングの可能性は、実用的な実装に対する大きな利点を期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:20:37 GMT)
OmniSCV: An Omnidirectional Synthetic Image Generator for Computer Vision [5.2]
本稿では,全方位画像のデータセットを意味情報と深度情報で生成するツールを提案する。これらの画像は、Unreal Engine 4のリアルな仮想環境で取得された一連のキャプチャから合成される。ツールには、非中央パノラマおよび非中央カタディオプトリシステムとして、フォトリアリスティックな非中央プロジェクションシステムが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:40:19 GMT)
Non-central panorama indoor dataset [5.2]
室内シーン理解のためのノン中央パノラマのデータセットを提示する。データセットはbf 2574 RGBの非中央パノラマで構成され、約650の部屋から収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:56:59 GMT)
Atlanta Scaled layouts from non-central panoramas [5.2]
非中央取得システムを用いた屋内環境の3次元レイアウト復元のための新しい手法を提案する。我々のアプローチは、非中央パノラマのディープラーニングと、単一パノラマからスケールしたレイアウトを復元する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:39:38 GMT)
Sparse Portfolio Selection via Topological Data Analysis based Clustering [5.1]
本稿では、トポロジカルデータ解析ツールを使用し、スパースポートフォリオ構築に適したデータ駆動クラスタリングに基づくストックセレクション戦略を提案する。クラスタリングアルゴリズムとTDAを統合する戦略は,多様な市場シナリオにおいて,さまざまなパフォーマンス指標にまたがるスパースポートフォリオのパフォーマンスを著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:42:52 GMT)
Enhancing Compiler Transformation Robustness with Large Language Models [5.1]
本稿では,Large Language Models (LLM) を翻訳検証に組み込むフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、翻訳検証に既存の形式的検証フレームワークを利用する。 LLMによって予測される変換には、戻り値やメモリの不整合のためにファジングが適用される。他の理由や音のために変換が不適切である場合、フレームワークは、さらなるファジィを伴わずに、これらの結果を直接報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:24:04 GMT)
Incoherent Probability Judgments in Large Language Models [5.1]
自己回帰型大言語モデル(LLM)による確率判断のコヒーレンスを評価する。これらのモデルから得られる判断は、しばしば不整合であり、確率論の規則から人間のような体系的な逸脱を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:40:49 GMT)
Congestion Pricing for Efficiency and Equity: Theory and Applications to the San Francisco Bay Area [5.1]
我々は,混雑レベルを最小限に抑え,公平な目標を取り入れた新たな混雑価格体系を提案する。サンフランシスコ・ベイエリアの校正高速道路網における料金体系について検討した。以上の結果から,旅行者に対する価格の差別化を図った価格体系が,旅行費の均等な分配につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:35:02 GMT)
Evaluation of Out-of-Distribution Detection Performance on Autonomous Driving Datasets [5.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の意図した性能をどの程度評価するかについて、安全対策を体系的に検討する必要がある。本研究は,予測されたクラスに対する最も予測可能なクラス条件ガウス分布に基づいて,マハラノビス距離(MD)を適用して,意味的セグメンテーションDNNからの出力をOODスコアとして評価する。本研究の適用性は,自動車認識におけるDNNの安全利用を主張する上で,安全対策の正当性をサポートし,その使用を動機付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:49:03 GMT)
Large Language Models in Cybersecurity: State-of-the-Art [5.0]
大規模言語モデル(LLM)の台頭は、私たちの知性の理解に革命をもたらした。本研究は, サイバーセキュリティの領域におけるLLMの防衛的, 敵的応用の徹底的な評価を, 既存の文献を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:55:25 GMT)
Morality is Non-Binary: Building a Pluralist Moral Sentence Embedding Space using Contrastive Learning [4.9]
複数の道徳哲学者は、人間の道徳性は有限個の要素に分解できると主張している。我々は、最先端のコントラスト学習アプローチにより、多元的道徳文埋め込み空間を構築する。以上の結果から,モラルに対する多元的アプローチを埋め込み空間で捉えることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:15:25 GMT)
Systematically Assessing the Security Risks of AI/ML-enabled Connected Healthcare Systems [4.8]
医療システムにおけるMLの使用は、対人的介入の際の患者の健康に致命的な被害をもたらす可能性のあるセキュリティリスクがあることが示される。これらの新たなリスクは、周辺機器と通信チャネルのセキュリティ上の脆弱性によって生じる。現状のリスク評価技術は、これらの新たなリスクを特定し評価するには不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:15:55 GMT)
Flash: A Hybrid Private Inference Protocol for Deep CNNs with High Accuracy and Low Latency on CPU [4.6]
Flashは、ホモモルフィック暗号化(HE)とセキュアな双方向計算(2PC)の両方を利用する最適化されたプライベート推論プロトコルである Flashは16-45倍のレイテンシと84-196倍の通信コストで最先端の改善を実現している。 ImageNetでさえ、FlashはCPU上で1分未満のレイテンシを提供し、総通信量は1GB未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:11:24 GMT)
Towards Non-Invertible Anomalies from Generalized Ising Models [4.6]
本稿では,非可逆位相のバルク-バウンダリ対応に対して,トポロジカル順序とフラクトン順序の両方を含む一般的なアプローチを提案する。これは、可解な$(d+1)$次元の非可逆位相を持つバルクモデルを構築する新しいバルク構成プロトコルによって達成される。単一の異常理論は、2つの異なるバルクフラクトンモデルの境界上で実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:58:54 GMT)
GRASP: A novel benchmark for evaluating language GRounding And Situated Physics understanding in multimodal language models [4.6]
本稿では,ビデオベースマルチモーダル大言語モデル(LLM)の言語基盤と物理的理解能力を評価するための新しいベンチマークGRASPを提案する。我々は、最先端のマルチモーダルLCMの評価にそれを用いている。評価の結果,これらのモデルの言語基盤化や直感的な物理能力に重大な欠陥があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:21:00 GMT)
Recovering Mental Representations from Large Language Models with Markov Chain Monte Carlo [4.5]
人によるサンプリングアルゴリズムのシミュレーションは, 心的表現を効率的に探索し, 理解する上で有用な方法であることが証明されている。本研究では,Large Language Models (LLMs) をサンプリングアルゴリズムの要素として利用することにより,効率の向上が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:22:18 GMT)
Differentiated Service Entanglement Routing for Quantum Networks [4.5]
本稿では、まず、テンソルベースの経路探索アルゴリズムを用いて、低損失経路とサポート波長チャネルを抽出し、次いで、分割された経路戦略でペア化されたチャネルを割り当てる、差分型サービス絡み合わせルーティング(DSER)方式を提案する。評価の結果,提案手法は大規模量子ネットワークの構築に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:37:16 GMT)
Data-Driven Discovery of PDEs via the Adjoint Method [4.5]
本稿では、与えられたデータに基づいて、基礎となる支配的偏微分方程式(PDE)を発見する方法を提案する。特に、パラメータ化された非線形PDEの族に対して、対応する随伴方程式を導出する方法を示す。随伴法の精度は、PDE-FINDとして知られる有名なPDE関数同定法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:10:42 GMT)
FedPDD: A Privacy-preserving Double Distillation Framework for Cross-silo Federated Recommendation [4.5]
クロスプラットフォームレコメンデーションは、さまざまなプラットフォームから異種機能を集めることで、レコメンデーションの精度を向上させることを目的としている。このようなプラットフォーム間のクロスサイロなコラボレーションは、ますます厳しいプライバシー保護規制によって制限される。クロスサイロ・フェデレーション・レコメンデーションのための新しいプライバシー保護型二重蒸留フレームワークであるFedPDDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:32:48 GMT)
Multi-view Subspace Clustering via An Adaptive Consensus Graph Filter [4.4]
近年,マルチビューサブスペースクラスタリング (MVSC) が注目されている。本稿では、コンセンサス再構成係数行列の存在を仮定し、コンセンサスグラフフィルタを構築する。各ビューでは、データをスムーズ化し、再構成係数行列の正規化器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:03:18 GMT)
CAFCT: Contextual and Attentional Feature Fusions of Convolutional Neural Networks and Transformer for Liver Tumor Segmentation [4.3]
肝腫瘍の分節化のためのCNNとトランスフォーマーハイブリッドネットワーク(CAFCT)モデルを提案する。実験の結果,提案したCAFCTは,90.38%,Diceスコア86.78%のセマンティックインターセクションを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:42:11 GMT)
Quantum error mitigation and correction mediated by Yang-Baxter equation and artificial neural network [4.2]
本研究では,ニューラルネットワーク(ANN)とYang-Baxter方程式(YBE)を用いた量子エラーの緩和手法について検討する。この写本は、量子エラー源の基礎を紹介し、古典的な計算を誤り軽減に活用する可能性を探っている。我々は、量子シミュレーションからの部分的なデータに基づいてANNモデルをトレーニングし、時間発展する量子状態における誤りの修正の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:50:06 GMT)
Topological quantum phase transitions in 2D isometric tensor networks [4.2]
本稿では,2次元でISoTNS解決可能なモデルを構築する手順を提案する。これを、結合次元が$D = 2$のアイソTNS経路を、異なる対称性に富んだ位相相の間を補間することによって説明する。プログラム可能な量子デバイス上で効率よく実現可能な、正確な線形深度パラメタライズドローカル量子回路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:04:58 GMT)
Blind Audio Bandwidth Extension: A Diffusion-Based Zero-Shot Approach [4.0]
過去の音声記録の復元など、低域劣化が不明な場合には、盲点となる。本稿では,ゼロショット設定におけるブラインド問題に対処するBABEという新しい手法を提案する。 BABEは、実際の歴史的記録を強化する際に、堅牢な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:40:06 GMT)
Computational Tradeoffs of Optimization-Based Bound Tightening in ReLU Networks [4.0]
ニューラルネットワークをRectified Linear Unit(ReLU)アクティベーションで表現するMILP(Mixed-Integer Linear Programming)モデルは、ここ10年で急速に普及している。これにより、MILP技術を用いて、テストまたはストレス・サービヘイビアを行い、トレーニングを逆向きに改善し、予測力を活かした最適化モデルに組み込むことが可能になった。ネットワーク構造、正規化、ラウンドリングの影響に基づき、これらのモデルを実装するためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:33:29 GMT)
Analysis of Knowledge Tracing performance on synthesised student data [3.9]
知識追跡は,知識状態の発達を追跡することによって,学生の今後のパフォーマンスを予測することを目的としている。この分野での最近の進歩にもかかわらず、教育システムにおけるKTモデルの適用は、今でもデータの観点から制限されている。私たちの研究は、学習に合成データのみを使用することで、実際のデータと同じようなパフォーマンスが得られることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:19:50 GMT)
Unlocking the Power of Multi-institutional Data: Integrating and Harmonizing Genomic Data Across Institutions [3.9]
共通遺伝子を超えて情報を保存するための統合的特徴を導出するためにブリッジモデルを導入する。このモデルは、GenIE BPCデータにおいて、6種類のがん種にわたる患者の生存を予測するのに一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:25:05 GMT)
Randomized Key Encapsulation/Consolidation [3.8]
この記事では、暗号化キーを共有するために使用される2つのトピックのギャップを埋める。提案手法は,漏洩情報から有用なデータを抽出する際のEveが直面する複雑さを増大させる。通常のランダム性がない極端な場合、量子セーフ暗号キーをカプセル化することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:24:44 GMT)
Speeding up and reducing memory usage for scientific machine learning via mixed precision [3.7]
偏微分方程式のためのニューラルネットワークのトレーニングには、大量のメモリと計算資源が必要である。計算効率の探索において,半精度(float16)を用いたニューラルネットワークのトレーニングが注目されている。本研究では,float16とfloat32の数値形式を組み合わせた混合精度について検討し,メモリ使用量の削減と計算速度の向上を図る。実験の結果,混合精度トレーニングはトレーニング時間とメモリ要求を大幅に削減するだけでなく,モデル精度も維持することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:37:57 GMT)
Noise-induced phase transitions in hybrid quantum circuits [3.6]
本稿では,量子ハイブリッド回路における量子ノイズの影響について検討する。本研究では,音による絡み合いの位相遷移を体積法則からパワー(エリア)法則へ,測定の有無で同定する。また,位相遷移における大きさ依存ノイズと境界雑音の差についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:03:56 GMT)
Automatically Testing Functional Properties of Code Translation Models [3.6]
コード翻訳モデルの自動化、機能、プロパティベースのテストのための最初のアプローチを考案する。トランスパイルされたコードに関するユーザが提供する私たちの一般的な仕様は、さまざまなプロパティをキャプチャします。また,コード翻訳モデルに対する最初のプロパティ誘導探索手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:20:27 GMT)
Bayesian Optimization with Noise-Free Observations: Improved Regret Bounds via Random Exploration [3.5]
我々は,クエリポイントの補間距離がほぼ最適速度で減衰することを保証するために,ランダムな探索ステップに依存する分散データ近似に根ざした新しいアルゴリズムを導入する。提案アルゴリズムは,従来のGP-UCBアルゴリズムの実装の容易さを維持し,arXiv:2002.05096の予測にほぼ一致する累積的後悔境界を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:16:06 GMT)
Personalized Differential Privacy for Ridge Regression [3.5]
我々はPDP-OP(Personalized-DP Output Perturbation Method)を導入し、データポイントごとのプライバシレベルに応じてリッジ回帰モデルのトレーニングを可能にする。我々は、PDP-OPの厳密なプライバシー証明と、結果モデルの正確性を保証する。我々はPDP-OPがJorgensenらのパーソナライズされたプライバシー技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:00:14 GMT)
Detecting LLM-Assisted Writing in Scientific Communication: Are We There Yet? [3.4]
大規模言語モデル(LLM)は、特に筆記支援の領域において、テキスト生成を著しく変えた。 LLM支援文字の正確な認識を促進するための潜在的な手段は、自動検出器の使用である。近縁なLCM生成テキスト検出器を4つ評価した結果, 簡易なアドホック検出器と比較して, その最適性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:07:28 GMT)
Semantic Guidance Tuning for Text-To-Image Diffusion Models [3.4]
本研究では,推論中の拡散モデルの誘導方向を変調する学習自由アプローチを提案する。まず,素早い意味論を概念の集合に分解し,各概念に関するガイダンスの軌跡をモニタリングする。そこで本研究では,モデルが発散する概念に対して,誘導方向を制御するための手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:55:29 GMT)
Towards Large-scale Network Emulation on Analog Neuromorphic Hardware [3.4]
分割された大規模スパイクニューラルネットワークのエミュレーションを容易にするBrainScaleS-2アクセラレーション型ニューロモルフィックプラットフォームのための新しいソフトウェア機能を提案する。単チップBrainScaleS-2システムの物理サイズ制約を超えるMNISTデータセットとEuroSATデータセットを用いた2つのディープスパイクニューラルネットワークモデルのトレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:27:05 GMT)
SemScore: Automated Evaluation of Instruction-Tuned LLMs based on Semantic Textual Similarity [3.3]
本稿では,SemScoreと呼ばれる簡易な評価尺度を提案する。意味的テキスト類似度(STS)を用いたモデル出力とゴールドターゲット応答の比較提案したSemScore測定基準は,人間の評価と相関する点において,より複雑な評価指標よりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:52:50 GMT)
Category-wise Fine-Tuning: Resisting Incorrect Pseudo-Labels in Multi-Label Image Classification with Partial Labels [3.3]
Category-wise Fine-Tuning (CFT)は、疑似ラベルのない既知のラベルを使用して、各カテゴリのモデル予測を微調整する。 CFTは、スクラッチからモデルを訓練する既存の方法とは異なり、よく訓練されたモデルに適用される。 3つのベンチマークデータセットで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:22:52 GMT)
Nested Construction of Polar Codes via Transformers [3.3]
本稿では,任意の長さとレートの極性符号を様々なチャネル条件下で反復的に構築するためのシーケンスモデリングフレームワークを提案する。シミュレーションにより, 変圧器を用いた逐次モデリングにより設計した極性符号は, AWGN と Rayleigh のファイディングチャネルにおいて, 5G-NR シーケンスおよび密度進化に基づくアプローチより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:17:43 GMT)
ActDroid: An active learning framework for Android malware detection [3.2]
12秒ごとに新しいマルウェアがオンラインに現れる。オンライン学習は、アプリケーションラベリングの問題を軽減するために使用できる。私たちのフレームワークは最大96%の精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:10:33 GMT)
On the potential benefits of entropic regularization for smoothing Wasserstein estimators [3.2]
本稿では,ワッサースタイン推定器の平滑化手法として最適輸送におけるエントロピー正則化の研究に焦点をあてる。エントロピー正則化が、より低い計算コストで、非正規化ワッサーシュタイン推定器に匹敵する統計的性能にどのように到達するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:32:52 GMT)
Diffusion model for relational inference [3.1]
本稿では,自己教師付き準実時間計算にインスパイアされたDiffRIを提案する。 DiffRIは他の最先端モデルと比較して、教師なしの方法で真実の相互作用を発見するのに非常に有能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:25:02 GMT)
Bridging Human Concepts and Computer Vision for Explainable Face Verification [3.0]
本稿では,顔認証アルゴリズムの解釈可能性を高めるために,コンピュータと人間の視覚を組み合わせるアプローチを提案する。特に、機械が人間の意味領域をどう知覚するかを理解するための人間の知覚過程にインスピレーションを受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:13:49 GMT)
Metaverse Perspectives from Japan: A Participatory Speculative Design Case Study [3.0]
本研究では,PSD(Participatory Speculative Design)アプローチを用いて,将来のメタバース社会における日本人の視点を探求する。参加者の視点から重要なテーマを特定し、文化に敏感な仮想環境の設計と開発に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:33:20 GMT)
Explainable AI for survival analysis: a median-SHAP approach [2.9]
平均アンカー点を用いるという慣習は、生存分析の誤解を招く可能性がある。我々は,個々の生存時間を予測するブラックボックスモデルを記述する手法であるCentral-SHAPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:47:50 GMT)
Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey [2.9]
LLM(Large Language Models)は、テキストの生成や要約、言語翻訳、質問応答など、非常に優れた機能を示し、複数の分野に貢献している。これらのモデルは、Jailbreak攻撃、データ中毒攻撃、Personally Identible Information(PII)漏洩攻撃など、セキュリティやプライバシ攻撃にも脆弱である。この調査では、トレーニングデータとユーザの両方に対するLLMのセキュリティとプライバシの課題と、輸送、教育、医療といったさまざまな領域におけるアプリケーションベースのリスクについて、徹底的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:00:54 GMT)
Identifying and characterizing superspreaders of low-credibility content on Twitter [2.8]
今後数ヶ月で上位のスーパースレッダを予測するための単純なメトリクスを導入します。スーパースプレッダーには、フォロワーの多い評論家、低信頼のメディアメディア、それらのメディアに属する個人アカウント、そして様々なインフルエンサーが含まれる。それらは本質的に政治的であり、典型的なユーザ情報共有の誤報よりも有害な言語を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:54:37 GMT)
H2O-Danube-1.8B Technical Report [2.8]
H2O-Danube-1.8Bは1Tトークンで訓練された1.8B言語モデルである。 H2O-Danube-1.8BをApache 2.0ライセンスで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:45:08 GMT)
A Proximal Algorithm for Network Slimming [2.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般的なチャネルプルーニング法は、CNNの訓練に段階的な降下を用いる。我々は、CNNをスパースで正確な構造に向けて訓練するための、近位NSと呼ばれる代替アルゴリズムを開発した。実験の結果,1ラウンドのトレーニングの後,近位NSは競争精度と圧縮性を備えたCNNが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:51:01 GMT)
Clover: Closed-Loop Verifiable Code Generation [2.8]
整合性チェックのよりアクセスしやすい問題に対する正当性チェックを削減できるCloverパラダイムを提案する。 Cloverの中核には、コード、ドキュストリング、フォーマルアノテーション間の一貫性チェックを実行するチェッカーがある。注釈付きDafnyプログラムを教科書の難易度で記述した手書きデータセットの有効性を実証的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:52:10 GMT)
CORE: Towards Scalable and Efficient Causal Discovery with Reinforcement Learning [2.7]
COREは、因果発見と介入計画のための強化学習に基づくアプローチである。その結果,COREは未知のグラフに一般化し,因果構造を効率的に発見できることがわかった。 COREは最大10変数のグラフにスケールし、構造推定精度とサンプル効率において既存のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:57:52 GMT)
A simple, strong baseline for building damage detection on the xBD dataset [2.7]
我々は,xView2コンペティションの高勝率解から始めることで,損傷検出のための強力なベースライン手法を構築した。単純化されたソリューションがより広く、容易に適用できることを期待しています。複雑なモデルと単純化されたモデルの両方が、目に見えない場所に一般化できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:59:56 GMT)
Energy-conserving equivariant GNN for elasticity of lattice architected metamaterials [2.6]
本稿では,周期的ストラット格子の剛性を予測するために,高次グラフニューラルネットワークモデルを提案する。モデルの主な特徴は (i) SE(3) の等式と (ii) エネルギーの保存の熱力学則との整合性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:25:49 GMT)
Utilizing Reinforcement Learning for de novo Drug Design [2.6]
ド・ノボ薬物設計のための強化学習のための統一的な枠組みを開発する。我々は、RNNベースのポリシーを学ぶために、様々なオン・オフ・ポリシー強化学習アルゴリズムとリプレイバッファについて研究する。以上の結果から,少なくともトップスカラー分子とロースカラー分子の両方を用いる方が,ポリシー更新に有利であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:09:48 GMT)
Passive environment-assisted quantum transduction with GKP states [2.6]
量子トランスデューサは物理システムのハイブリッドインタフェースを通じて、あるキャリアから別のキャリアへ量子信号を変換する。 2つのボゾンモード間の量子トランスデューサの場合、共有エンタングルメントや古典的な通信のない直接量子トランスデューサは0.5を超える変換効率を必要とする。理想のGottesman-Kitaev-Preskill状態(GKP)を両モードの初期状態として選択することにより、完全量子トランスダクションを任意に低い変換効率で達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:41:52 GMT)
Towards Differential Privacy in Sequential Recommendation: A Noisy Graph Neural Network Approach [2.5]
ディファレンシャルプライバシは、レコメンダシステムにおけるプライバシを保護するために広く採用されている。既存の微分プライベートなレコメンデータシステムは、静的および独立な相互作用のみを考慮する。ノイズの多いグラフニューラルネットアプローチを用いて、識別的プライベートシーケンスレコメンデーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:03:39 GMT)
Conditional and Modal Reasoning in Large Language Models [2.5]
我々は、論理的に正しい推論と論理的に誤った推論を区別できる数十の大規模言語モデルについて検討する。本研究は, 条件付きおよびてんかん様相を含む推論パターンに着目した。 GPT-4以外は条件付きで基本的な誤りを犯すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:56:54 GMT)
Multivariate Beta Mixture Model: Probabilistic Clustering With Flexible Cluster Shapes [2.4]
ソフトクラスタリングのための新しい確率モデルである多変量ベータ混合モデル(MBMM)を導入する。 MBMMは、合成および実データに多様なクラスタ形状に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:12:19 GMT)
Progress in artificial intelligence applications based on the combination of self-driven sensors and deep learning [2.4]
Wang Zhong linと彼のチームは、マックスウェル変位電流を駆動力として、機械的刺激を直接電気信号に変換する三誘電体ナノジェネレータ(TENG)を発明した。本稿では,優れた音声認識能力を有するTENGのインテリジェントな音響監視・認識システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:53:54 GMT)
RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture [2.4]
我々は、微調整とRAGのためのパイプラインを提案し、人気のあるLarge Language Modelのトレードオフを提示する。この結果から,データセット生成パイプラインの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:55:34 GMT)
Traffic estimation in unobserved network locations using data-driven macroscopic models [2.4]
本稿では,自動交通カウンタとプローブ車両から収集したマクロモデルとマルチソースデータを利用して,これらの測定が不可能なリンクにおいて,交通流と走行時間を正確に推定する。 MaTEはマクロフロー理論に基礎を置いているため、全てのパラメータと変数は解釈可能である。合成データを用いた実験により, サンプル外リンクの走行時間と交通流を正確に推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:21:50 GMT)
Performance Assessment of ChatGPT vs Bard in Detecting Alzheimer's Dementia [2.3]
3つの大きな言語モデル(LLM)は、アルツハイマー認知症(AD)と認知正常(CN)を認識できる能力で評価される。ゼロショット学習アプローチは、2つのレベルの独立したクエリで使用される。各LSMの性能は、精度、感度、特異性、精度、F1スコアで生成された予測に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:55:43 GMT)
ENN: A Neural Network with DCT Adaptive Activation Functions [2.3]
離散コサイン変換(DCT)を用いて非線形活性化関数をモデル化する新しいモデルであるExpressive Neural Network(ENN)を提案する。このパラメータ化は、トレーニング可能なパラメータの数を低く保ち、勾配ベースのスキームに適合し、異なる学習タスクに適応する。 ENNのパフォーマンスは、いくつかのシナリオにおいて40%以上の精度のギャップを提供する、アートベンチマークの状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:21:24 GMT)
Optically-Trapped Nanodiamond-Relaxometry Detection of Nanomolar Paramagnetic Spins in Aqueous Environments [2.2]
蛍光ナノダイアモンド(FND)中の窒素-空孔中心は、温度、pH、およびナノスケールでの常磁性種の濃度を感知する良い候補として現れている。光学的に捕捉されたFNDは、常磁性イオン(mathrmGd3+)に対する高い再現性ナノモル感度を実現する。我々の研究は、生物学的な条件下で自由な常磁性イオンと分子を感知する経路の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:00:56 GMT)
Verification for Object Detection -- IBP IoU [2.2]
本稿では,物体検出モデルの形式的検証のための新しいインターバル境界伝搬法を提案する。このアプローチはIBP IoUという名前のオープンソースコードで実装されており、一般的な抽象的な解釈に基づく検証ツールと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:05:38 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） (Tue, 30 Jan 2024 08:01:42 GMT)
GraphViz2Vec: A Structure-aware Feature Generation Model to Improve Classification in GNNs [2.1]
GNNはノード分類やリンク予測など,さまざまなタスクの解決に広く利用されている。本稿では,ノードの近傍構造情報を抽出する特徴抽出手法GraphViz2Vecを提案する。これらの初期埋め込みは、様々な分類タスクにおいて、既存のモデルが最先端の結果を達成するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:11:04 GMT)
Investigating the Efficacy of Large Language Models for Code Clone Detection [2.1]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理やソフトウェア工学タスクにおいて顕著な成功を収めている。本研究では,コードクローン検出(CCD)におけるLCMの適用性を検討した。 ChatGPTは、F1スコア0.877のクロスランゲージCCDのベースラインを超え、モノリンガルCCDの完全な微調整モデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:10:29 GMT)
A Systematic Evaluation of Euclidean Alignment with Deep Learning for EEG Decoding [2.1]
ユークリッドアライメント(EA)は、使いやすさ、計算の複雑さの低さ、ディープラーニングモデルとの互換性のために人気を集めている。 EAは対象物のデコーディングを4.33%改善し、収束時間を70%以上短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:32:14 GMT)
A Preliminary Study on Using Large Language Models in Software Pentesting [2.1]
大規模言語モデル(LLM)は、セキュリティタスクを自動化するための有望な可能性を提供すると考えられている。ソフトウェアペンテスティングにおけるLLMの使用について検討し,ソースコード中のソフトウェアセキュリティ脆弱性を自動的に識別する作業を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:42:59 GMT)
Commercial AI, Conflict, and Moral Responsibility: A theoretical analysis and practical approach to the moral responsibilities associated with dual-use AI technology [2.1]
AIシステムのライフサイクルに関わるステークホルダは、合理的に予測可能なシステムの利用に対して道徳的に責任がある、と私たちは主張する。我々は、市民AIの開発者が道徳的責任を軽減できるように、技術的に実現可能な3つのアクションを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:09:45 GMT)
Utilizing Large Language Models to Translate RFC Protocol Specifications to CPSA Definitions [2.0]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いて RFC (Request for Comments) プロトコル仕様を,CPSA (Cryptographic Protocol Shapes Analyzer) と互換性のあるフォーマットに変換することを提案する。本手法は,プロトコル仕様をCPSAに適した構造化モデルに自動変換する手法を提供することにより,プロトコル解析に関わる複雑さと労力を削減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:50:14 GMT)
ReAlnet: Achieving More Human Brain-Like Vision via Human Neural Representational Alignment [2.0]
Re(presentational)Al(ignment)netは非侵襲的な脳波記録に基づく人間の脳活動に沿った視覚モデルである。我々の革新的な画像から脳への多層符号化フレームワークは、神経アライメントの飛躍的な飛躍を示す。以上の結果から,ReAlnetは人工視と人間の視界のギャップを埋める新たな先例となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:18:41 GMT)
Auto311: A Confidence-guided Automated System for Non-emergency Calls [2.0]
我々は11,796件の緊急通話記録を分析し、311件の緊急通話を処理する最初の自動化システムであるAuto311を開発した。実世界のデータを使って、システムの有効性とデプロイ性を評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:02:20 GMT)
Coseparable Nonnegative Tensor Factorization With T-CUR Decomposition [2.0]
非負行列因子化(NMF)は、データから意味のある特徴を抽出する重要な教師なし学習手法である。本研究では,コセプタブルコアを選択するための交互選択法を提案する。その結果, 分離可能なNMFと比較して, 分離可能なNTFの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:22:37 GMT)
Shortcuts to adiabatic Thouless pumping [2.0]
我々は、断熱体制を超えてThouless pumpingを実装するために制御されたハミルトニアンを解析的に導出した。我々の高速なトポロジカルポンピングアプローチは、パンピング時間を桁違いに大幅に短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:02:05 GMT)
Patch2QL: Discover Cognate Defects in Open Source Software Supply Chain With Auto-generated Static Analysis Rules [2.0]
本稿では,SASTルールの自動生成によるOSSのコグネート欠陥の検出手法を提案する。具体的には、プリパッチバージョンとポストパッチバージョンから重要な構文と意味情報を抽出する。我々はPatch2QLというプロトタイプツールを実装し、それをC/C++の基本OSSに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:23:12 GMT)
T3: Transparent Tracking & Triggering for Fine-grained Overlap of Compute & Collectives [1.9]
大規模言語モデルは、トレーニングと推論のために分散技術にますます依存しています。このような手法は本質的にモデル実行と通信をシリアライズする。このシリアライズされた通信を隠す方法の1つは、(通信されたデータの)プロデューサ操作をきめ細かな方法でインターリーブすることである。本稿では,リソース競合を最小限に抑えつつ,並列化通信を透過的に重複させるハードウェア・ソフトウェア共同設計のT3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:55:34 GMT)
Perceptions and Detection of AI Use in Manuscript Preparation for Academic Journals [1.9]
大規模言語モデル(LLM)は、AIが学術的な文章にどのように影響するかを興奮と心配の両方を生み出している。学術出版物の著者は、原稿の改訂に使用するAIツールを自発的に開示するかもしれない。ジャーナルやカンファレンスは、開示を義務付けるか、あるいは検出サービスを使用するようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:11:59 GMT)
Equivariant Matrix Function Neural Networks [1.9]
解析行列同変関数を通じて非局所的相互作用をパラメータ化する新しいアーキテクチャであるマトリックス関数ニューラルネットワーク(MFNs)を導入する。 MFNは量子系の複雑な非局所的な相互作用を捉えることができ、新しい最先端の力場への道を歩むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:10:00 GMT)
Retrieving past quantum features with deep hybrid classical-quantum reservoir computing [1.8]
量子状態の時間的処理のためのハイブリッド古典量子貯水池計算を導入する。ハイブリッドセットアップは、両方の構成要素の強度を継承するが、その部分の総和以上である。量子層は最先端のマルチモード量子光学プラットフォームの範囲内にあり、古典層はシリコで実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:41:24 GMT)
Detecting mental disorder on social media: a ChatGPT-augmented explainable approach [1.8]
デジタル時代には、ソーシャルメディア上で表現されるうつ病症状の流行が深刻な懸念を抱いている。本稿では,Large Language Models(LLM)とeXplainable Artificial Intelligence(XAI)とChatGPTのような対話エージェントを効果的に組み合わせた新しい手法を提案する。説明は、Twitter固有のBERTの変種であるBERTweetを、新しい自己説明モデル、BERT-XDDに統合することで達成される。 ChatGPTを使用して解釈可能性をさらに強化し、技術的説明を人間可読な注釈に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:22:55 GMT)
Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey [1.8]
ディープラーニング(DL)は、ポイントクラウド分析タスクの主流で効果的な方法の1つになっています。 DLモデルのトレーニング中の過度な適合を低減し、モデル性能を改善するためには、拡張が不可欠であることが多い。この記事では、さまざまなポイントクラウドデータ拡張手法を調査し、それらを分類学のフレームワークに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:10:33 GMT)
Human-Centric Goal Reasoning with Ripple-Down Rules [1.8]
ActorSimは海軍研究所で開発された目標推論フレームワークである。この作業は、ActorSimを拡張して、人間のトレーナーがシステムによる決定に異議を唱えたときに、デモンストレーションによって学習する能力を提供する。学習コンポーネントは、Ripple-Down Rules(RDR)を使用して、将来同様のケースを正しく扱うために、新たな決定ルールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:52:38 GMT)
Quantum Transfer Learning with Adversarial Robustness for Classification of High-Resolution Image Datasets [1.7]
本稿では,量子変動回路をImageNetデータセット上に事前学習した古典的機械学習ネットワークと統合する量子トランスファー学習アーキテクチャを提案する。転送学習を伴わずに、古典的および量子機械学習に対するQTLアプローチの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:45:39 GMT)
Depends-Kotlin: A Cross-Language Kotlin Dependency Extractor [1.7]
Googleは2017年にAndroidアプリを開発するための公式プログラミング言語としてKotlinを導入した。ソフトウェア分析の基礎となるKotlinコード依存性分析は限定的だ。 Depends-Kotlinを開発し、Kotlinソースコードのエンティティとその依存関係を抽出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:15:35 GMT)
Unified Framework for Open Quantum Dynamics with Memory [1.6]
浴槽に結合した量子系の力学の研究は、典型的には中島・ズワンジグメモリカーネル(mathcalK$)や影響関数(mathbfI$)を利用して行われる。その重要性にもかかわらず、メモリカーネルと影響関数の間の正式な接続は明確にされていない。システムプロパゲータの下の図形構造, $mathbfI$ および $mathcalK$ の観測を通してそれらの関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:25:26 GMT)
GAISSALabel: A tool for energy labeling of ML models [1.6]
本稿では,機械学習モデルのエネルギー効率の評価とラベル付けを目的としたWebベースのツールであるGAISSALabelを紹介する。このツールの適応性は、提案されたラベルシステムのカスタマイズを可能にし、急速に進化するML分野におけるその関連性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:31:48 GMT)
Solving the flexible job-shop scheduling problem through an enhanced deep reinforcement learning approach [1.6]
本稿では、特に大規模インスタンスにおいて、フレキシブルなジョブショップスケジューリング問題を解決するための新しいDRL法を提案する。このアプローチは、問題をより情報的なグラフ表現にヘテロジニアスグラフニューラルネットワークを使用することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:05:17 GMT)
Code Security Vulnerability Repair Using Reinforcement Learning with Large Language Models [1.5]
大規模言語モデル(LLM)から生成されたコードのセキュリティ強化と強化のための強化学習に基づく手法を提案する。本研究では,コードにセキュリティと機能的対策を加えることに集中する意味的報酬機構と統語的報酬機構を組み合わせることで,プログラム固有の修復を行うための強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:50:56 GMT)
LADDER: Revisiting the Cosmic Distance Ladder with Deep Learning Approaches and Exploring its Applications [1.5]
LADDERはパンテオンIa型超新星の観測データに基づいて訓練されている。宇宙論的な文脈における本手法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:06:09 GMT)
Breaking Free Transformer Models: Task-specific Context Attribution Promises Improved Generalizability Without Fine-tuning Pre-trained LLMs [1.5]
本稿では,一般化性を維持し,下流タスクの性能を向上させるフレームワークを提案する。タスク固有の概念演算子を用いて任意の変換器モデルからテキスト表現を線形変換すると、潜在概念空間に投影されることを示す。 HateXplain,IMDB Review,Social Media Attributionsという3つのデータセットの実験結果から,提案モデルが精度と一般化性に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:23:29 GMT)
Online Resource Allocation with Non-Stationary Customers [1.5]
非定常的な顧客到着率と未知のクリックスルー率を持つオンラインリソースアロケーションのための新しいアルゴリズムを提案する。さまざまな顧客シナリオに対して,アプローチが最適に近い収益を生み出すことを示すため,広範な数値実験を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:19:09 GMT)
Quantum-Secure Hybrid Blockchain System for DID-based Verifiable Random Function with NTRU Linkable Ring Signature [1.5]
本稿では,既存のシステムの欠点に対処する,スマートコントラクトベースの検証ランダム関数(VRF)モデルを提案する。 VRFのロバスト性を高めるために、擬似ランダムシーケンスを生成するために、量子後リング-LWE暗号を用いる。提案したVRFモデルのセキュリティとプライバシの利点について,時間的・空間的複雑さを近似した評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:17:25 GMT)
Efficient Gesture Recognition on Spiking Convolutional Networks Through Sensor Fusion of Event-Based and Depth Data [1.5]
本研究は,ジェスチャー認識のためのイベントおよび深度データを処理するスパイキング畳み込みニューラルネットワークを提案する。このネットワークは、オープンソースのニューロモルフィックコンピューティングフレームワークLAVAを用いて、組込みシステム上でのオフライントレーニングと評価をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:42:35 GMT)
Deep Neural-network Prior for Orbit Recovery from Method of Moments [1.5]
本稿では,多参照アライメントと単一粒子Creo-EMモデリングの2つの問題について述べる。ノイズを抑えるために、我々は、ディープニューラルネットワークの先行を導入しながら、両方の問題にモーメントアプローチを適用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:14:02 GMT)
AI Oversight and Human Mistakes: Evidence from Centre Court [1.4]
トップテニストーナメントにおける審判のホークアイレビューについて検討する。我々は,Hawk-Eyeレビュー導入後,審判が全体の誤り率を下げていることを発見した。我々は、合理的な意図しない審判のモデルを用いて、AIによって引き抜かれた心理的コストを見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:22:45 GMT)
Dissipative dynamics of an interacting spin system with collective damping [1.4]
量子系におけるハミルトン力学とリンドブラッド力学は、非平衡現象を引き起こす。本論文では,非マルコフ浴に結合した無限範囲ハイゼンベルクモデルにおける力学の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:45:02 GMT)
Are ChatGPT and Other Similar Systems the Modern Lernaean Hydras of AI? [1.4]
生成人工知能システム(AIシステム)は、前例のない社会的関与を生み出している。彼らはリポジトリとして知られる仮想ライブラリに格納されているオープンソースコードを盗んだと言われている。本条では, イノベーションを保護し, 長年の訴訟を回避できる解決策が存在するかどうかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:15:47 GMT)
LeTO: Learning Constrained Visuomotor Policy with Differentiable Trajectory Optimization [1.4]
本稿では,可微分軌道最適化による制約付きビジュモータポリシーの学習手法であるLeTOを紹介する。シミュレーションでは、LeTOは最先端の模倣学習手法に匹敵する成功率を達成する。実世界の実験では、制約クリティカルなタスクを処理するためにLeTOをデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:18:35 GMT)
Through-Wall Imaging based on WiFi Channel State Information [1.3]
本研究は,WiFiチャネル状態情報(CSI)からの画像をスルーウォールシナリオで合成する手法を提案する。本手法により,室内環境の視覚的モニタリングを室内境界を超えて行うことができ,カメラを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:17:51 GMT)
The Why, When, and How to Use Active Learning in Large-Data-Driven 3D Object Detection for Safe Autonomous Driving: An Empirical Exploration [1.3]
エントロピークエリは、リソース制約のある環境でモデル学習を強化するデータを選択するための有望な戦略である。この結果から,エントロピークエリは資源制約のある環境でのモデル学習を促進するデータ選択に有望な戦略であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:14:13 GMT)
Policy Learning with Distributional Welfare [1.3]
治療選択に関する文献の多くは、条件平均治療効果(ATE)に基づく実用的福祉を考慮したものである。本稿では,個別処理効果(QoTE)の条件量子化に基づく処理を最適に割り当てる政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:07:31 GMT)
Limitations of probabilistic error cancellation for open dynamics beyond sampling overhead [1.2]
確率的誤差キャンセルのような手法は、進化を有限時間ステップに離散化し、各時間ステップの後に緩和層を適用することに依存する。これは、たとえエラー軽減が理想的に実装されたとしても、シミュレーション結果にトロッターのようなエラーを引き起こす可能性がある。シミュレーション対象のユニタリ部,デバイスノイズ部,オープンダイナミックスのノイズ部との交換関係によって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:42:15 GMT)
Multiscale Parallel Tempering for Fast Sampling on Redistricting Plans [1.1]
説得力のある方法は、計画と中立に描画された再限定計画のアンサンブルを比較することである。アンサンブルと所定の計画との党派差を監査するためには、非党派基準が一致していることを保証する必要がある。本研究では,各スケールで局所移動を行うマルチスケール並列テンパリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:33:05 GMT)
Stale Profile Matching [1.1]
プロファイル誘導最適化は、最適化されたコードを生成するためにコンパイラを指示するプロファイルデータに依存する。実際には、一般的にプロファイルコレクションとリリースの間にギャップがあり、プロファイルの一部が最適化のために無効になる。本稿では,リリースの背後にあるいくつかのリビジョンから構築されたバイナリ上に収集されたプロファイルを利用するための,最初の実用的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:56:32 GMT)
Dynamical Survival Analysis with Controlled Latent States [1.1]
静的な変数の集合から,個々の個別の計算過程の強度を学習するタスクについて考察する。制御された微分方程式の解となる強度をモデル化する新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:57:32 GMT)
H-SynEx: Using synthetic images and ultra-high resolution ex vivo MRI for hypothalamus subregion segmentation [1.1]
超高分解能体外MRI画像から作成したラベルマップから合成した画像を用いて深層学習法H-synExを訓練した。 H-SynExは視床下部を様々なMRIシークエンスに分割し、大きなスライス間隔(5mm)を持つFLAIRシークエンスを含む。また,5mm間隔のFLAIR画像では,自動セグメンテーションによりコントロールの識別が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:36:02 GMT)
Generalization of LiNGAM that allows confounding [1.1]
LiNGAMは、加算雑音モデルを用いて原因から効果までの変数順序を決定する。それまでの手法では、コンバウンディングの有無にかかわらず、重要な計算資源を必要としていた。コンバウンディングの大きさを定量化するLiNGAM-MMIを導入することでLiNGAMを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:24:43 GMT)
Multi-Robot Relative Pose Estimation in SE(2) with Observability Analysis: A Comparison of Extended Kalman Filtering and Robust Pose Graph Optimization [1.0]
我々は、協調的な位置決めと相対的なポーズ推定の可観測性分析に焦点をあてて、マルチロボットの局所化問題を考察する。 ROS/Gazeboシミュレーションでは,拡張カルマンフィルタ (EKF) とポーズグラフ最適化 (PGO) を比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:17:39 GMT)
Tapestry of dualities in decohered quantum error correction codes [1.0]
量子誤り訂正(QEC)符号は、デコヒーレンスによる誤りから量子情報を保護する。それらの多くは、エキゾチックなトポロジカル量子問題の原型モデルとしても機能する。デコヒーレンスの下でのQEC符号の挙動の調査は、符号のエラーに対する堅牢性だけでなく、デコヒーレンスによって駆動される新しい非平衡量子相にも光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:00:02 GMT)
Dynamical System Identification, Model Selection and Model Uncertainty Quantification by Bayesian Inference [0.9]
2つのアルゴリズム(JMAP)と変分ベイズ近似(VBA)を比較した。多変量ガウス確率とそれ以前の分布に対して、ベイジアン定式化はガウス後続分布と証拠分布を与える。後ガウスノルムは、量的モデル選択のための堅牢な計量を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:16:52 GMT)
Unraveling the Impact of Initial Choices and In-Loop Interventions on Learning Dynamics in Autonomous Scanning Probe Microscopy [0.9]
自律実験(AE)の現在の焦点は、AEを効果的に実施するための堅牢な開発にある。本稿では,初期実験条件とループ内介入がディープラーニング(DKL)の学習力学に及ぼす影響について分析する。本稿では,DKLの材料特性予測における「シード効果」と「インループシード介入」の影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:08:15 GMT)
M2CURL: Sample-Efficient Multimodal Reinforcement Learning via Self-Supervised Representation Learning for Robotic Manipulation [0.9]
マルチモーダルコントラスト非教師強化学習(M2CURL)を提案する。提案手法は,効率的な表現を学習し,RLアルゴリズムの高速収束に寄与する,新しいマルチモーダル自己教師学習技術を用いている。 Tactile Gym 2シミュレータ上でのM2CURLの評価を行い、異なる操作タスクにおける学習効率を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:09:35 GMT)
jaxsnn: Event-driven Gradient Estimation for Analog Neuromorphic Hardware [0.8]
JAX上に構築された新しいライブラリ(jaxsnn)は、従来の機械学習フレームワークから離れています。本ライブラリは,時間連続型ニューロモルフィックバックエンドとの互換性に着目し,スパイクニューラルネットワークと勾配推定のシミュレーションを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:27:13 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） (Tue, 30 Jan 2024 09:56:48 GMT)
Leveraging Nested MLMC for Sequential Neural Posterior Estimation with Intractable Likelihoods [0.8]
SNPE法は,難解な確率でシミュレーションベースモデルを扱うために提案される。本稿では,ネスト予測を推定するためのネスト推定APT手法を提案する。損失関数と勾配のネスト推定器は偏りがあるため,不偏のマルチレベルモンテカルロ推定器(MLMC)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:29:41 GMT)
An Open Software Suite for Event-Based Video [0.8]
イベントベースのビデオは、画像フレームを完全に禁ずる新しいパラダイムである。これまで、研究者は、イベントベースのビデオの表現、圧縮、および応用を探索する、凝集性のあるソフトウェアフレームワークを欠いていた。私はこのギャップを埋めるためにAD$Delta$ERソフトウェアスイートを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:32:37 GMT)
The Great Ban: Efficacy and Unintended Consequences of a Massive Deplatforming Operation on Reddit [0.8]
Reddit上で2000近いコミュニティに影響を与えた大規模なデプラットフォーム運用であるThe Great Banの有効性を評価した。 14ヶ月の間に17万のユーザーが投稿した16万のコメントを分析して、望ましい結果とそうでない結果の両方について、微妙な結果を提供する。本研究は, 今後のモデレーション介入の進展と, オンラインプラットフォームの利用状況を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:33:01 GMT)
Supporting Meta-model-based Language Evolution and Rapid Prototyping with Automated Grammar Optimization [0.8]
本稿ではメタモデルに基づく言語進化の文脈で生成された文法を最適化するアプローチであるGrammarrを提案する。 G文法最適化規則は, 生成文法と既存文法の比較から抽出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:03:45 GMT)
A large dataset curation and benchmark for drug target interaction [0.8]
生物活性データは、薬物の発見と再資源化において重要な役割を担っている。複数の公開ソースからキュレートされた非常に大きなデータセットを標準化し、効率的に表現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:06:25 GMT)
Graph Neural Networks with polynomial activations have limited expressivity [0.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、一階述語論理の適切な断片によって特徴付けられる。本稿では,GC2クエリはアクティベーション関数を持つGNNでは表現できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:58:30 GMT)
Evaluation in Neural Style Transfer: A Review [0.8]
既存の評価手法の詳細な分析を行い、現在の評価手法の不整合と限界を特定し、標準化された評価手法の推奨を行う。我々は、ロバストな評価フレームワークの開発により、より有意義で公平な比較が可能になるだけでなく、この分野における研究成果の理解と解釈を高めることができると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:45:30 GMT)
Encoding Temporal Statistical-space Priors via Augmented Representation [0.7]
我々は,時系列データモデリングにおける課題を克服するために,単純な表現拡張手法を利用する。統計的空間拡張表現(SSAR)は,各ステップで符号化される前の統計空間として機能する。私たちのアプローチは、最新の5つのベースラインを大きく上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:11:36 GMT)
Robust Error Accumulation Suppression [0.6]
我々は、堅牢なエラー蓄積抑制(REAS)をダブする高度な量子エラー抑制手法を提案する。この結果はクリフォードゲートのみからなる回路よりもはるかに大きな回路群に適用できる。 REASはエラー抑制プロトコル自体のクリーンさを前提としていません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:38:53 GMT)
Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by "Averaging", with Application to Food Demand Forecast [0.6]
本稿では,k-Nearest Neighbor方式で近隣地区を構築するために,動的時間ワープの類似度を利用した一般的なフレームワークを提案する。平均化を行ういくつかの方法が提案され、理論的議論は平均化が予測に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:40:06 GMT)
Realtime Facial Expression Recognition: Neuromorphic Hardware vs. Edge AI Accelerators [0.5]
本稿では,社会ロボティクスなどの実世界の様々な応用における重要な要素として,リアルタイム表情認識(FER)システムに焦点をあてる。フェース機械学習(ML)モデルをエッジに展開するためのハードウェアオプションとして,ニューロモルフィックハードウェアとエッジAIアクセラレータの2つについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:12:20 GMT)
Fine-Tuning or Retrieval? Comparing Knowledge Injection in LLMs [0.5]
大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練された重みの中に大量の事実情報をカプセル化する。この知識は本質的に限られたものであり、トレーニングデータの特徴に大きく依存している。教師なし微調整と検索拡張生成の2つの一般的なアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:58:10 GMT)
News and Load: A Quantitative Exploration of Natural Language Processing Applications for Forecasting Day-ahead Electricity System Demand [0.5]
本研究では、電力需要と社会イベントに関するより曖昧な情報との関係について検討する。成熟した自然言語処理(NLP)と需要予測技術を用いて行われる。その結果, 日頭予測は, 単語頻度, 公的な感情, 話題分布, 単語埋め込みなどのテキスト的特徴によって改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:32:17 GMT)
Segmentation and Characterization of Macerated Fibers and Vessels Using Deep Learning [0.5]
木材は繊維や容器などの異なる細胞タイプから構成され、その特性を定義する。そこで我々は,一段階YOLOv8モデルを用いた自動ディープラーニングセグメンテーション手法を開発した。このモデルは32640 x 25920ピクセルの画像を分析し、有効な細胞検出とセグメンテーションを示し、mAP_0.5-0.95の78 %を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:04:56 GMT)
Calibrating dimension reduction hyperparameters in the presence of noise [0.5]
本稿では,ノイズの存在下での次元減少問題をモデル化する枠組みを提案する。難易度に対する事前の推奨値を示し、隣人の数は小さすぎ、騒音が過度に収まる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:50:28 GMT)
Exploitation Strategies in Conditional Markov Chain Search: A case study on the three-index assignment problem [0.5]
Conditional Markov Chain Search (CMCS) は、離散最適化問題に対するメタヒューリスティックの自動設計のためのフレームワークである。本研究では,その活用能力を向上させるために,フレームワークのいくつかの拡張について検討する。実験の結果,2段CMCSは1段CMCSよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:13:46 GMT)
Entropy production rate and correlations of cavity magnomechanical system [0.4]
マイクロ波空洞内に直径数百マイクロメートルのイットリウム鉄ガーネット(YIG)球体からなる定常キャビティマグノメカニクスシステムにより生じる不可逆性について述べる。キャビティ光子モードとフォノンモードの間のエントロピー流の挙動はマグノン光子カップリングとキャビティ光子散逸速度によって決定される。本研究は, 誘導型マグノン系ハイブリッド量子系における不可逆性を探索し, 量子熱応用に期待できる経路を開く可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:00:44 GMT)
A Tournament of Transformation Models: B-Spline-based vs. Mesh-based Multi-Objective Deformable Image Registration [0.4]
B-スプラインモデルとメッシュ変換モデルとの直接比較を行う。子宮頸癌患者の骨盤CTによる2種類の登録問題を比較検討した。子宮頸癌患者3名を対象に, トランスフォーメーションモデルの選択が登録結果の多様性と品質に重大な影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:17:46 GMT)
A Detailed Historical and Statistical Analysis of the Influence of Hardware Artifacts on SPEC Integer Benchmark Performance [0.4]
標準性能評価コーポレーション(SPEC)のCPUベンチマークは、何十年もの間、コンピュータ性能の指標として広く使われてきた。過去の取り組みでは、SPECベンチマークスイートが時間とともにどのように経験的に進化したのか、というような質問に対する回答は提供されていない。これらの質問に対する回答は,コンピュータシステムパフォーマンスの将来に対する洞察を与えてくれるだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:30:22 GMT)
Precisely determining photon-number in real-time [0.4]
超伝導トランジションエッジセンサー(TES)は、非平行エネルギー分解能を持つ光子検出器として非常に感度の高いマイクロカロリメータである。ここでは、独自のプロセッサを使用してTESパルスを処理し、新しい検出がまだ登録されている間、光子数をリアルタイムで測定する。我々は、光子数n=16までを解決し、ハエの低光子数に対する1ビリオン当たりの偏差を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:19:09 GMT)
Generative AI-based closed-loop fMRI system [0.4]
DecNefGANは、生成的敵系と神経強化モデルを組み合わせた新しいフレームワークである。これは、人間の脳がどのように反応し、生成的AIの潜在的な影響に対処するかを解明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:40:49 GMT)
Polynomial Chaos Expansions on Principal Geodesic Grassmannian Submanifolds for Surrogate Modeling and Uncertainty Quantification [0.4]
高次元システムにおける不確実性のための多様体学習に基づく代理モデリングフレームワークを提案する。反応のグラスマン多様体上の主測地線解析を用いて、不随伴な主測地線部分多様体の集合を同定する。次に、ランダムな入力パラメータと応答の投影の間のマッピングを構築するために、多項式カオス展開を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:13:02 GMT)
One-Spike SNN: Single-Spike Phase Coding with Base Manipulation for ANN-to-SNN Conversion Loss Minimization [0.4]
スパイクニューラルネットワーク(SNN)はイベント駆動であるため、エネルギー効率は従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)よりも高い。本研究では,SNN層間でデータを転送するスパイク数を最小限に抑える符号化方式として,単一スパイク位相符号化を提案する。 ANNに対する追加のトレーニングやアーキテクチャ上の制約がなければ、提案手法はCIFARとImageNetデータセットによる3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上で検証された推論精度(平均0.58%)を失うことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:00:28 GMT)
SLIC: A Learned Image Codec Using Structure and Color [0.4]
圧縮処理を輝度と彩度に分割した構造と色に基づくエンコーダ(SLIC)を提案する。ディープラーニングモデルは、YチャネルとUVチャネルのための新しいマルチスケールアーキテクチャで構築されている。提案モデルの性能を研究・解析するために, 種々の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:39:54 GMT)
Gazetteer-Enhanced Bangla Named Entity Recognition with BanglaBERT Semantic Embeddings K-Means-Infused CRF Model [0.4]
我々は,Bangla Named Entity Recognitionにおける既存の研究状況を調査した。 NERの性能を大幅に向上するガゼッタを開発した。また,従来の手法よりも優れた最先端のNLPツールを活用することで,新たなNERソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:47:07 GMT)
A RAG-based Question Answering System Proposal for Understanding Islam: MufassirQAS LLM [0.3]
本研究では,LLMの精度と透明性を高めるために,ベクトルデータベースに基づく検索生成(RAG)手法を用いる。「MufassirQAS」質問応答システムを「MufassirQAS」と呼ぶ
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:36:32 GMT)
Asymmetric pulse effects on pair production in chirped electric fields [0.3]
非対称パルス形状が3つの異なる磁場(チャープフリー、低周波チャープ、大周波チャープ)における電子-陽電子対生成に及ぼす影響をリアルタイムなディラック-ハイゼンベルク-ウィグナーフォーマリズムを用いて検討した。その結果, パルス長が短い干渉効果の消失が明らかとなり, ピークは運動量スペクトルの左側に集中していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:41:08 GMT)
Arabic Tweet Act: A Weighted Ensemble Pre-Trained Transformer Model for Classifying Arabic Speech Acts on Twitter [0.3]
本稿では,トランスフォーマー深層学習ニューラルネットワークに基づくTwitter方言のアラビア音声行為分類手法を提案する。本研究では,BERTに基づく重み付きアンサンブル学習手法を提案する。その結果,最高のBERTモデルは平均F1スコアと0.73と0.84の精度を持つaraBERTv2-Twitterモデルであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:01:24 GMT)
The Detection and Understanding of Fictional Discourse [0.3]
本稿では,架空の談話検出の課題に関連する様々な分類実験について述べる。我々は,現代出版のフィクション,ハトヒ・トラストの歴史的フィクション,ファンフィクション,Redditの物語,民話,GPT生成の物語,およびアングロフォン世界文学など,さまざまなデータセットを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:57:17 GMT)
Nuclear scattering via quantum computing [0.3]
未結合チャネルにおける2つの有界核の弾性散乱位相シフトを解くためのハイブリッド量子古典的枠組みを提案する。量子コンピューティングの利点を利用して、多くの核子ハミルトニアン固有値問題の集合からこれらの固有エネルギーを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:17:48 GMT)
Integrating Generative AI in Hackathons: Opportunities, Challenges, and Educational Implications [0.3]
ハッカソンは単なる競争イベントから重要な教育ツールに移行しましたハッカソンをコンピュータ科学とソフトウェア工学のカリキュラムに統合することは、教育の習熟度を調整することを目的としている。高度な技術、特に人工知能(AI)と機械学習をハッカソンに注入することは、その構造と成果に革命をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:45:49 GMT)
Application of Neural Networks for the Reconstruction of Supernova Neutrino Energy Spectra Following Fast Neutrino Flavor Conversions [0.2]
ニュートリノは超高密度の天体物理学環境で高速なフレーバー変換(FFC)を行うことができる。このような多エネルギーニュートリノガス中のFFCの結果を予測するために、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:27:28 GMT)
Systematic Literature Review: Computational Approaches for Humour Style Classification [0.2]
本稿では,二進法とサルカズム認識に応用した計算手法の展望について検討する。潜在的な研究ギャップを特定し、有望な方向性を概説する。 SLRはユーモアと皮肉に関連する既存のデータセットへのアクセスを提供し、将来の研究者の作業を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:21:47 GMT)
Solving Boltzmann Optimization Problems with Deep Learning [0.2]
Isingモデルは、高エネルギー効率計算のための将来のフレームワークとして、特に有望であることを示している。イジングシステムは、計算のエネルギー消費に対する熱力学的限界に近づくエネルギーで操作することができる。 Isingベースのハードウェアを作成する際の課題は、基本的な非決定論的ハードウェア上で正しい結果を生成する有用な回路を最適化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:52:02 GMT)
Close the Gates to an Inhuman Future: How and why we should choose to not develop superhuman general-purpose artificial intelligence [0.2]
今後数年で、人類は汎用AIを作成することによって、不可逆的にしきい値を越えるかもしれない。これは、人間の社会の中核的な側面を上回り、多くの前例のないリスクを生じさせ、いくつかの意味で制御不能になる可能性がある。まず、ニューラルネットワークのトレーニングと実行に使用できる計算に厳しい制限を課すことから始めます。こうした制限がある中で、AIの研究と産業は、人間が理解し制御できる狭義の汎用AIと、そこから大きな利益を享受することのできる汎用AIの両方に焦点を絞ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:33:11 GMT)
Quantum steering from phase measurements with limited resources [0.2]
量子ステアリング(quantum steering)は、アリス(Alice)が遠い位置にある状態の量子相関によって制御する能力を捉える。この結果は,量子チャネルの検証にこのような気象学的アプローチを適用するためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:37:00 GMT)
Classical certification of quantum computation under the dimension assumption [0.2]
シングルキュービットのユニバーサルゲートセットを認証し、Sゲートの詳細な認証を解析可能であることを示す。我々のアプローチは、自己検証から証明の強い概念と、量子システムの特徴から実際に高い関連性を持つアプローチのギャップを埋める第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:40:39 GMT)
Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier--Stokes Equations [0.2]
計算コストを削減するために、サブグリッドスケールモデルで低忠実度モデルを実行するのが一般的である。ニューラル常微分演算子によって拡張された偏微分方程式をシミュレートする際のサブグリッドスケールモデル効果の学習法を提案する。提案手法は,低次DGソルバの欠落スケールを連続的に学習し,低次DG近似の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:35:26 GMT)
Comparison analysis between standard polysomnographic data and in-ear-EEG signals: A preliminary study [0.1]
In-ear-EEGセンサーは、快適性、固定電極位置、電磁干渉に対する耐性、およびユーザフレンドリ性の点で利点がある。本研究は,耳内EEG信号と標準PSGの類似性を評価する手法を確立することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:53:00 GMT)
Training and Comparison of nnU-Net and DeepMedic Methods for Autosegmentation of Pediatric Brain Tumors [0.1]
ディープラーニングに基づく2つの3DセグメンテーションモデルであるDeepMedicとnnU-Netを比較した。小児特異的に訓練されたnnU-Netモデルは、小児脳腫瘍の全腫瘍および亜領域のセグメンテーションにおいてDeepMedicよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:56:07 GMT)
Tracing quantum correlations back to collective interferences [0.0]
本研究では、2つの量子系間の非古典的相関を、2つの系の集合状態間の量子干渉の観点から検討する。本研究では, 確率電流と相関の関係を, 干渉計による連続条件(準)確率電流で表すことができることを示す。この結果は、量子力学における非局所相関の意味を説明し、干渉が全ての量子現象の起源であるというファインマンの主張を支持するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:15:53 GMT)
n-dimensional non-commutative GUP quantization and application to the Bianchi I model [0.0]
擬似配置変数で表される構成空間において,ある時点でピークに達したウェーブパケットのダイナミックスを示す。この選好は、2つの量子論において波のパケットによって示される異なる行動力学から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:47:28 GMT)
Viewing the process of generating counterfactuals as a source of knowledge [0.0]
本稿では,このシミュレーションプロセスを,使用可能な知識を,後に異なる方法で生成するための情報源として捉えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:31:41 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） (Tue, 30 Jan 2024 14:57:45 GMT)
Universal cost bound of quantum error mitigation based on quantum estimation theory [0.0]
本稿では,量子推定理論に基づいて,様々な量子誤差低減手法のコストを統一的に分析する手法を提案する。我々は,観測可能な観測値の偏りのない推定値が,測定コストの低い回路深さで指数関数的な成長に遭遇する,幅広い種類のマルコフ雑音下での汎用量子回路を導出する。本研究は,量子誤り軽減技術の物理的限界の理解に寄与し,量子エラー軽減技術の性能を評価するための新しい基準を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:56:48 GMT)
Unified Transfer Learning Models in High-Dimensional Linear Regression [0.0]
本稿では,トランスファー可能な変数とソースデータの両方を検出可能な,UTransと呼ばれる解釈可能な統合トランスファー学習モデルを開発する。解釈可能性を維持しながら、既存のアルゴリズムよりもずっと低い推定と予測エラーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:56:59 GMT)
TwinBooster: Synergising Large Language Models with Barlow Twins and Gradient Boosting for Enhanced Molecular Property Prediction [0.0]
本研究では, 微調整された大規模言語モデルを用いて, テキスト情報に基づく生物学的アッセイを統合する。このアーキテクチャは、測定情報と分子指紋の両方を使用して、真の分子情報を抽出する。 TwinBoosterは最先端のゼロショット学習タスクを提供することで、目に見えないバイオアッセイや分子の性質の予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:29:47 GMT)
TracInAD: Measuring Influence for Anomaly Detection [0.0]
本稿では,TracInに基づく異常をフラグする新しい手法を提案する。本研究では,変分オートエンコーダを用いて,テストポイントにおけるトレーニングポイントのサブサンプルの平均的な影響が,異常のプロキシとして有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:08:40 GMT)
The Hadamard gate cannot be replaced by a resource state in universal quantum computation [0.0]
我々は、ある固定資源の量子状態で実行される演算を含む量子計算のモデルを考える。我々は、この文脈におけるコヒーレンス(あるいは重ね合わせ)の役割に焦点を当て、アダマール門を通して例示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:48:00 GMT)
TeenyTinyLlama: open-source tiny language models trained in Brazilian Portuguese [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、かなり進歩した自然言語処理を持つが、その進歩は言語間ではまだ等しくなっていない。本研究では,低リソース環境での使用に適したオープン・ファウンデーション・モデルの開発について述べる。これはTeenyTinyLlamaペアで、ブラジルのポルトガル語テキスト生成用の2つのコンパクトモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:25:54 GMT)
Symmetries in the many-body problems, a method to find its analytical solution, and Helium atom spectrum [0.0]
3体問題の対称性は群 $SOleft(4times3,2times3right)/left(Cleft(nright)$, ここで $Cleft(nright)$ は n 次元の平面変換群である。これらの保存量の存在はヘリウム原子のエネルギースペクトルを計算することによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:40:02 GMT)
Speed excess and total acceleration: a kinematical approach to entanglement [0.0]
スピン状態の総分散の概念を、3つの軸に沿ったスピン投影測定のばらつきの平均として定義する。この量に対して、システム構成の下で加算法則を計算し、分離可能な状態の場合、単純なピタゴラス形式であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:29:33 GMT)
SpecDiff-GAN: A Spectrally-Shaped Noise Diffusion GAN for Speech and Music Synthesis [0.0]
本稿では,HiFi-GANに基づくニューラルボコーダSpecDiff-GANを紹介する。いくつかのデータセットに対して,提案モデルによる音声合成と音楽合成の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:17:57 GMT)
Small sets of genuinely nonlocal GHZ states in multipartite systems [0.0]
多重部分集合の量子状態の集合が真に非局所(distinguishability-based)であるとは、それらが部分系の任意の分割で局所的に区別不能であるときに言う。本研究では,多部系における一般化GHZ状態からなる真の非局所集合を構成する問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:08:09 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） (Tue, 30 Jan 2024 11:28:33 GMT)
Selection of gamma events from IACT images with deep learning methods [0.0]
ガンマ線観測衛星TAIGAの大気チェレンコフ望遠鏡(IACT)によるエキシビティブ・エア・ショウア(EAS)の検出ハドロン宇宙線背景からガンマ線画像を分離する能力は、この種の検出器の主な特徴の1つである。実際のIACT観測では、背景とガンマ線源の同時観測が必要である。この観察モード(ウォブリングと呼ばれる)は、ニューラルネットワークによる選択の質に影響を与えるイベントの画像を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:07:24 GMT)
SPViz: A DSL-Driven Approach for Software Project Visualization Tooling [0.0]
我々は、ソフトウェアアーキテクトが自身のプロジェクト可視化ツールを定義し、適応できるようにするDSL駆動のアプローチを提案する。 SPVizは、カスタマイズされたプロジェクト固有の可視化ツールを自動で合成する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:41:40 GMT)
SAM-based instance segmentation models for the automation of structural damage detection [0.0]
M1300と命名された1,300の注釈付き画像(640ピクセル×640ピクセル)で、レンガ、壊れたレンガ、ひび割れをカバーしている。我々は、最新の大規模モデル、プロンプトベースのSegment Anything Model(SAM)など、ベンチマークのためのいくつかの主要なアルゴリズムをテストする。本稿では,SAM実行を自動化する2つの新しい手法を提案する。第1の方法はプロンプトエンコーダを捨て,SAMエンコーダを他のデコーダに接続することであり,第2の方法は学習可能な自己生成プロンプトを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:11:07 GMT)
Robust Kernel Sparse Subspace Clustering [0.0]
本稿では,カーネルスパースSC (RKSSC) アルゴリズムを初めて提案する。この概念は、原則として他のSCアルゴリズムにも適用でき、この種の汚職の存在に対して堅牢性を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:12:39 GMT)
Review of algorithms for predicting fatigue using EEG [0.0]
本論文は, 生理疲労検出のための機械学習アルゴリズムの適用に関する包括的研究である。本研究の主な目的は、脳波データに基づいて、個人の疲労レベルを予測するための様々なアルゴリズムの有効性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:32:02 GMT)
Reversing information flow: retrodiction in semicartesian categories [0.0]
統計的推論において、回帰(retrodiction)は、現在における影響と現在につながるダイナミクスの知識に基づいて、過去の潜在的な原因を推測する行為である。最近では、古典的確率と量子的確率の両方に適用可能な形で、公理的レトロディクションの定義がなされている。ほぼ同時に、半カルト的カテゴリの観点からの情報フローの枠組みが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:20:26 GMT)
Reproducibility, energy efficiency and performance of pseudorandom number generators in machine learning: a comparative study of python, numpy, tensorflow, and pytorch implementations [0.0]
Pseudo-Random Number Generators (PRNGs) は、機械学習技術において多くの手法に興味深いため、ユビキタスになった。本研究では,Pseudo-Random Number Generators (PRNGs) を機械学習言語,ライブラリ,フレームワークで採用し,オリジナルのC実装と比較して統計的品質と数値を高く評価するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:44:14 GMT)
ReacLLaMA: Merging chemical and textual information in chemical reactivity AI models [0.0]
化学反応性モデルは、分類(success/failure)や回帰(product yield)タスクの形式で化学反応の結果を予測するために開発されている。報告されたモデルの大半は、反応剤、生成物、試薬、溶媒などの化学情報のみに基づいて訓練されている。ここでは、Graphormerの反応性モデルを強化し、その精度を向上させることを目的とした手続きテキストの組み入れについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:57:08 GMT)
Quasicondensation and off-diagonal long-range order of hard-core bosons during a free expansion [0.0]
1次元の準凝縮は、ゼロ温度でのハードコアボソン(HCB)の平衡系で起こることが知られている。我々は,HCBの動的準凝縮を再考し,その問題を完全に解析的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:03:17 GMT)
Quantum simulation of the pseudo-Hermitian Landau-Zener-St\"uckelberg-Majorana effect [0.0]
本稿では,Landau-Zener-St"uckelberg-Majorana(LZSM)モデルの擬エルミート拡張に使用される時間依存非エルミート非PT対称ハミルトニアンの量子シミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:53:44 GMT)
Quantum networks using counterfactual quantum communication [0.0]
一対の電子から2つの独立した光子に絡み合った状態を伝達するための新しい対物的量子通信プロトコルを提案する。このプロトコルは, 反現実的量子ネットワークにつながる量子リピータの構築に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:27:09 GMT)
Quantum metaphotonics: recent advances and perspective [0.0]
量子メタフォトニクスは、メタ光学の最先端のサブフィールドとして出現している。これは、現在のバルク量子光学素子の小型化に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:44:26 GMT)
Quantum geometry of the null cone [0.0]
重力零初期データの非摂動量子化について述べる。我々の基本的な戦略は、制約のある補助ヒルベルト空間から始めることである。結果として生じる物理的ヒルベルト空間において、$SL(2,mathbbR)$ Casimir はディラック可観測である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:55:15 GMT)
Quantum entanglement transfer assisted via Duffing nonlinearity [0.0]
そこで本稿では,ダッフィング非線形性に基づくオプティメカルシステムにおける量子エンタングルメント向上手法を提案する。この研究は非線形資源を用いた量子絡み合いの生成への道を開き、量子情報処理のような量子技術を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:12:47 GMT)
Quantum enhanced balanced heterodyne readout for differential interferometry [0.0]
直接光信号の組み合わせによる空間的に異なる2つの干渉計の量子強調ヘテロダイン読み出し実験を行った。周波数・スペクトルに絡み合った2モードの圧縮状態を適用し,3.5dBの入射音声帯域信号の信号から雑音へのさらなる改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:10:48 GMT)
Quantum Circuit Mapping for Universal and Scalable Computing in MZI-based Integrated Photonics [0.0]
統合フォトニックプラットフォーム上での普遍的でスケーラブルなLOQCに向けたアプローチを提案する。我々は、新しいパス符号化量子ビットの定期的なラベル付き構造をポストセレクトされたCZに必要な構造にマッピングするスワップフォトニックネットワークを導入する。このようにして、量子ビットの位置を決定論的に交換し、経路符号化された任意の量子ビット間で制御された量子ゲートを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:29:13 GMT)
Peripheral circuits for ideal performance of a travelling-wave parametric amplifier [0.0]
3波混合(3WM)に基づく高利得移動波パラメトリック増幅器(TWPA)の理想的な性能を実現するために必要な周辺回路について検討する。 TWPAを超伝導ダイプレクサ、ハイブリッドカプラ、インピーダンスマッチングネットワークのネットワークに埋め込むことで、増幅器は、ほぼ量子制限ノイズ性能で高い安定した利得を得られ、利得リップルが抑制される。本稿では,WIF-TWPAを用いて40dB以上のアイソレータを4-8GHz帯で構成する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:40:08 GMT)
Performance Insights-based AI-driven Football Transfer Fee Prediction [0.0]
我々は,選手の移動料金を予測する人工知能アプローチを開発した。このモデルは、クラブがどのプレイヤーを購入、販売するかをよりよく決定するのに役立ち、パフォーマンスの向上とクラブ予算の増大につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:16:09 GMT)
Outline of an Independent Systematic Blackbox Test for ML-based Systems [0.0]
本稿では、実際のトレーニングプロセスとは無関係に、MLモデルとMLベースのシステムをテストするために使用できるテスト手順を提案する。このようにして、これらのモデルやシステムの精度や精度といった典型的な品質ステートメントを独立して検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:41:28 GMT)
Optimal quantum teleportation of collaboration [0.0]
Alice-Bob と Bob-Charlie の2量子状態を持つ空間的に分離された3つの実験室のネットワークを考える。これは、アリスとチャーリーの間に2ビットの絡み合った状態に最適化された完全絡み合った分数(FEF)を3つのパーティのトレース保存(TP)LOCCに分散させることを含む。 QTCの最適分布は、一般に、絡み合いの最適分布と1対1の対応を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:35:00 GMT)
Optical manipulation of bipolarons in a system with nonlinear electron-phonon coupling [0.0]
量子フォノンに非線形に結合した2つの電子の完全な量子力学的進化について検討する。電子のパルス誘起結合は、弱い分散光フォノンにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:03:49 GMT)
Online speaker diarization of meetings guided by speech separation [0.0]
重複した音声は、話者ダイアリゼーションシステムに問題があることで知られている。長時間録音のオンライン話者ダイアリゼーションに適した音声分離誘導ダイアリゼーション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:09:22 GMT)
Online Harassment of Japanese Celebrities and Influencers [0.0]
有名人(セレブやインフルエンサーなど)は毎日オンラインで嫌がらせを受けている。オンラインハラスメントは彼らを精神的に妨げ、社会に悪影響を及ぼす。オンラインハラスメントの被害者、感情的負傷、および犯罪者に対する行動について、日本の著名人を対象に調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:14:16 GMT)
One-excitation spin dynamics in homogeneous closed chain governed by XX-Hamiltonian [0.0]
我々は、XX-ハミルトニアンの一励起ブロックの対角化により、均質閉スピン-1/2鎖における一励起スピンダイナミクスを解析的に研究した。異なる長さの鎖に対する進化近似の必要な精度を提供するために、M$が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:11:49 GMT)
On the testability of the K\'arolyh\'azy model [0.0]
K'arolyh'azy の当初の提案は、時空のゆらぎが宇宙のデコヒーレンスの原因になり得ることを示唆していたが、予想外の放射線の放出のために大きな課題に直面した。我々は、計量揺らぎが波動方程式に従わなければならないというK'arolyh'azyの仮定を再評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:30:01 GMT)
On the absence of shock waves and vacuum birefringence in Born--Infeld electrodynamics [0.0]
ボルン=インフェルド電気力学における真空中における2つの反伝搬電磁波の相互作用について検討する。本研究では, 自己相似解を用いて非線形場方程式を分離し, 衝撃波の形成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:35:28 GMT)
On elastic deformations of cylindrical bodies under the influence of the gravitational field [0.0]
各種重力場における変位から生じる円筒弾性体の変形解析を行った。その結果, 円筒状弾性体の形状は重力場の影響を受けていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:21:12 GMT)
On adiabatic theory for extended fermionic lattice systems [0.0]
拡張するが有限かつ無限の系に対する超断熱定理を提案する。このノートの目的は、これらの断熱定理の概要を提供し、それらの証明に必要な主要な考えと技法を概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:42:20 GMT)
On CNF formulas irredundant with respect to unit clause propagation [0.0]
2つのCNF式はucp-等価(ucp-equivalent)と呼ばれ、単位節の伝搬(UCP)に関して同じように振る舞う。公式がucp-irredundant(英語版)と呼ばれるのは、任意の節を削除すると、元の句と等価でない公式が導かれるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:59:18 GMT)
Nonconvergence of the Feynman-Dyson diagrammatic perturbation expansion of propagators [0.0]
電子Feynmanプロパゲータとしての一粒子多体グリーン関数のFeynman-Dyson図形摂動膨張のいくつかの病理学的挙動を示す。これらの非収束性は、高次ファインマン・ダイソン図形摂動理論を多くの低次イオン化や高次電子吸着根には役に立たないものにするだけでなく、アンス・アッツと組み合わせた使用の有効性を疑問視する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:28:50 GMT)
Non-equilibrium quantum domain reconfiguration dynamics in a two-dimensional electronic crystal: experiments and quantum simulations [0.0]
量子材料の電子超格子における量子領域再構成ダイナミクスについて検討する。環境騒音の文脈における温度から量子ゆらぎへの交叉が支配的な力学について検討した。この結果は、不揮発性メモリデバイスにおける保持時間の起源を理解する上で重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:20:37 GMT)
Neutrinos as qubits and qutrits [0.0]
我々はニュートリノを量子情報理論の量子ビット状態と量子ビット状態にマッピングする。ニュートリノを四重項と同定することにより、ニュートリノの四重項絡みの測定値を算出する。 2つのニュートリノ系におけるバイパルタイト量子ビットとバイパルタイト量子ビットの絡み合いの比較を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:53:54 GMT)
Neural Loss Function Evolution for Large-Scale Image Classifier Convolutional Neural Networks [0.0]
分類では、ニューラルネットワークはクロスエントロピーを最小化して学習するが、精度を用いて評価され、比較される。この格差は、ニューラルネットワークのクロスエントロピーのドロップイン置換損失関数探索であるニューラルロス関数探索(NLFS)を示唆している。より多様な損失関数を探索するNLFSの新しい探索空間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:21:28 GMT)
Nearest neighbor empirical processes [0.0]
近辺から所与の点$x$への応答に基づく実証測度を導入し、中央統計量として研究する。均一な非漸近境界は、一様エントロピー数上でよく知られた条件の下で成立し、しばしばVapnik-Chervonenkis (Vapnik-Chervonenkis) と呼ばれる。これは、標準公式を用いて、全データの代わりに最も近い隣人だけを用いて分散を推定できる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:59:36 GMT)
NanoNER: Named Entity Recognition for nanobiology using experts' knowledge and distant supervision [0.0]
ナノバイオロジーのための名前付きエンティティ認識モデルであるNanoNERのトレーニングと評価について述べる。本モデルの目的は,これまでドメインの専門家が認識していたエンティティを,ドメインの本質的な知識を構成するものとして認識することである。 728のフルテキストナノバイオロジー論文の全コーパスにおいて、NanoNERは、既知物質の認識に関するF1スコア0.98を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:10:53 GMT)
Multiple Yield Curve Modeling and Forecasting using Deep Learning [0.0]
金融市場のグローバル化によって引き起こされる異なる利回り曲線間の依存構造を学習することを目的としている。自己アテンション機構と非パラメトリック量子レグレッションを組み合わせることで、我々のモデルは将来の収率の点と間隔の予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:14:54 GMT)
Multilayer Graph Approach to Deep Subspace Clustering [0.0]
自己表現型モデル学習表現行列に基づくディープサブスペースクラスタリング(DSC)ネットワークは、完全に接続されたネットワークで実装されることが多い。本稿では,入力データを含むエンコーダネットワークの全層から学習した表現から,選択した線形部分空間クラスタリングアルゴリズムを用いて表現を学習する。ベースラインモデルとして2つのDSCネットワークを持つ4つのよく知られたデータセットに対して,提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:09:41 GMT)
Multi-Camera Asynchronous Ball Localization and Trajectory Prediction with Factor Graphs and Human Poses [0.0]
ボールの迅速かつ正確な位置決めと予測は、ボールスポーツにおけるアジャイルロボットの開発に不可欠である。実時間および非同期3次元球体ローカライゼーションのための因子グラフとマルチカメラシステムを組み合わせた革新的なアプローチを提案する。時間的畳み込みネットワーク(TCN)を用いて人間のポーズデータを統合する。以上の結果から,訓練されたTCNは5.27HzのRMSEでスピン先行を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:13:29 GMT)
Mixed State Variational Quantum Eigensolver for the Estimation of Expectation Values at Finite Temperature [0.0]
有限温度における量子系における期待値の短期計算のための新しいハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。これは2つの段階に基づいており、第1段階では、変分量子固有解法(VQE)技術を用いて、フィデューシャル・トランケート密度行列を近似した混合状態を作成する。次に、関心の観測対象に対する期待値を計算した再重み付けステージが続く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:29:58 GMT)
Markovian to non-Markovian phase transition in the operator dynamics of a mobile impurity [0.0]
カオス媒質中を移動する不純物のランダムなユニタリ回路モデルについて検討する。媒体と不純物間の情報の交換を制御します。マルコフ力学と非マルコフ力学は相転移によって分離可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:49:15 GMT)
Manipulating fermionic mode entanglement in the presence of superselection rules [0.0]
スーパーセレクションルール(SSR)はフェルミオン系における許容可能な物理的操作に制約を課す。両部モードの絡み合いの混合状態変換のための偏化に基づくアルゴリズムを提案する。本稿では, 局所パリティ変化を触媒するアシラリーモードシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:58:51 GMT)
Making Parametric Anomaly Detection on Tabular Data Non-Parametric Again [0.0]
研究は、このギャップに対処するために、検索強化モデルを導入し、分類や回帰といった教師付きタスクで有望な結果を示した。本稿では,変圧器モデルを用いてテクスチャ正規サンプルのマスク特徴を再構成する再構成手法を提案する。 31データセットのベンチマークでの実験では、この再構成ベースの異常検出(AD)メソッドを検索モジュールを介して非パラメトリックな関係で拡張することで、パフォーマンスが大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:33:18 GMT)
Lorentzian holographic gravity and the time-energy uncertainty principle [0.0]
バルク時空における非零質量の存在下で、ローレンツ古典化ホログラフィックテンソルネットワークのオンシェル方程式を導出する。この導出の議論は、ホログラフィックの原理と古典化に基づく量子力学的時間不確実性としてのローレンツ重力の新たな描写につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:41:09 GMT)
Location Sensitive Embedding for Knowledge Graph Reasoning [0.0]
翻訳距離モデルの主な課題は、グラフ内の「頭部」と「尾」の実体を効果的に区別できないことである。この問題に対処するため,新しい位置感応型埋め込み法 (LSE) を開発した。 LSEは、リレーショナルなマッピングを使用してヘッダーを革新的に修正し、リレーショナルトランスフォーメーションを単なる翻訳よりもリレーショナルトランスフォーメーションとして概念化する。リンク予測のための4つの大規模KGデータセットで実施された実験では、LSEdは性能が優れているか、最先端の関連作品と競合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:14:11 GMT)
Locally unidentifiable subset of quantum states and its resourcefulness in secret password distribution [0.0]
我々は、局所部分集合不特定性と呼ばれる、探索されていない量子非局所性のヒッシャート形式を導入する。この非局所性は他の量子非局所性よりも強いことを示す。この非局所性の潜在的な応用を将来の量子技術に期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:28:37 GMT)
Light bipolarons in a system of electrons coupled to dispersive optical phonons [0.0]
量子分散光フォノンに結合したバイポーラロンの基底状態特性をホルシュタイン-ハッバードモデルで検討した。我々はフォノン分散とクーロン反発の相互作用と、バイポーラロン有効質量、結合エネルギー、相図への相互効果に集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:22:04 GMT)
Learning Domain-Independent Green's Function For Elliptic Partial Differential Equations [0.0]
グリーン関数は偏微分方程式(PDE)を特徴づけ、その解を全領域の積分として写像する。 BIN-Gと呼ばれる領域に依存しないグリーン関数を学習するための境界積分ネットワークを提案する。本稿では,変数係数を持つPDEに対するグリーン関数の高速な学習と精度評価を可能にする数値計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:00:22 GMT)
Labeling eigenstates of qubit-cavity systems based on the continuity of qubit occupancy: Detecting resonances to higher excited qubit states [0.0]
本稿では, キュービット占有率の連続性に基づく, キュービットキャビティシステムの固有状態のラベル付け手法を提案する。ラベル付き固有状態は、キャビティ駆動下での量子状態の進化を大まかに推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 01:33:32 GMT)
LYT-Net: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-Light Image Enhancement [0.0]
本稿では,低照度画像強調のための新しいアプローチとしてLYT-Net (Lightweight YUV Transformer-based Network)を提案する。提案アーキテクチャは、YUV色空間の輝度(Y)と輝度(U, V)の自然な分離を利用して、画像中の光と色情報を分離する作業を単純化する。提案手法は,低照度画像強調データセットに対して,高精細度で高精細度かつ高精細度かつ高精細度かつ高精細度かつ高精細度に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:40:32 GMT)
LLaMP: Large Language Model Made Powerful for High-fidelity Materials Knowledge Retrieval and Distillation [0.0]
材料プロジェクトにおけるデータと相互作用するデータ認識推論・アクション(RAG)エージェントのフレームワークであるLLaMPを紹介する。微調整なしで、LLaMPは材料科学の概念の様々なモダリティを理解し、統合する能力を示す。我々は,この枠組みが科学的仮説の貴重な構成要素であり,将来の自律実験施設の基礎となると想定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:37:45 GMT)
Is the Aharonov-Bohm phase shift for a non-closed path a measurable quantity ? [0.0]
AB相の起源は、有効ハミルトニアンの他の部分にまで遡ることができる。実効的なラグランジアンによる経路積分形式に基づいて、非閉経路のAB相シフトがゲージ変量ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:08:23 GMT)
Improving QA Model Performance with Cartographic Inoculation [0.0]
データセットアーティファクト"は、実世界のQA問題に一般化するモデルの能力を低下させる。逆問題集合を用いてデータセットアーティファクトの影響と頻度を解析する。課題集合から曖昧な逆数例のモデルを選択的に微調整することにより、大幅な性能改善が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:08:26 GMT)
Immersed in Reality Secured by Design -- A Comprehensive Analysis of Security Measures in AR/VR Environments [0.0]
データ盗難やその他のサイバー攻撃は、仮想現実システムに深刻な脅威をもたらす。結果として、ARシステムは、私たちが毎日使っている他のIoT(Internet of Things)デバイスと同じくらい脆弱です。サイバー犯罪者は、他のコンピューターシステムと同じようにバーチャルリアリティーヘッドセットを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:24:52 GMT)
Identifying False Content and Hate Speech in Sinhala YouTube Videos by Analyzing the Audio [0.0]
本研究は、シンハラのYouTubeビデオにおける暴力や誤報の拡散を最小限に抑える方法を提案する。このアプローチでは、タイトルと記述をオーディオコンテンツと比較することにより、ビデオに偽情報が含まれているかどうかを評価する評価システムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:08:34 GMT)
High fidelity optical readout of a nuclear spin qubit in Silicon Carbide [0.0]
繰り返し読み出し手法に基づくV2中心核スピンの高忠実度量子状態読み出しを実証する。我々は、弱い結合二原子核スピン浴の量子センシングへの応用のために、核スピンを長寿命記憶として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:25:27 GMT)
Hidden tensor structures [0.0]
単一の量子力学系は、無限に多くの隠れテンソルのような構造を持つ。これらの隠れた構造は、よく知られた理論的な構成の根本にある。議論された構造は、なぜ古典的なアナログ回路デバイスで量子コンピュータをエミュレートできるのかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:20:54 GMT)
Hanbury Brown and Twiss interference of electrons in free space from independent needle tip sources [0.0]
2本のレーザートリガー針先端を独立電子源とする自由空間における2電子干渉について検討した。電子のフェルミオンの性質とスピン配置を考慮した量子パス形式における2電子干渉パターンを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:17:29 GMT)
Graphical Symplectic Algebra [0.0]
任意の体上のアフィンラグランジアンおよび共等方的関係のダガーコンパクトプロップに対して完全なプレゼンテーションを行う。これは、親和性に制約された古典力学系と奇数素次元安定化器量子回路の両方に対して統一的なグラフィカル言語群を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:14:53 GMT)
Gower's similarity coefficients with automatic weight selection [0.0]
混合型変数に対する最も一般的な相似性は、ゴーワーの類似性係数の1つを補うものとして導かれる。重み付けスキームに関する議論は、しばしば非重み付けの「標準」設定が全体の相似性に対する単一の変数の不均衡な寄与を隠すことを無視するので、誤解を招くことがある。この欠点は、各寄与相違性と結果の重み付け相違との相関関係を最小化する重み付けスキームを導入するという最近の考え方に倣って解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:21:56 GMT)
Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content [0.0]
本稿では,GenAIのアイデアが短編作品の制作に与える影響について考察する。 GenAIのアイデアへのアクセスによって、ストーリーはより創造的で、より書きやすく、より楽しいものとして評価されることがわかりました。しかし、GenAI対応の物語は人間単独の物語よりも互いに似通っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:19:33 GMT)
Foregrounding Artist Opinions: A Survey Study on Transparency, Ownership, and Fairness in AI Generative Art [0.0]
生成人工知能(AI)ツールは、アートのようなアウトプットを作成し、創造的なプロセスを支援するために使用される。我々は,ジェネレーティブAIアートの潜在的有用性と害に関するアーティストの意見の緊張関係を調べるために,アーティストを調査した。アーティストたちは、モデルクリエーターがAIモデルをトレーニングするために使用するアートやイメージの詳細を開示する必要があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:59:18 GMT)
Forecasting VIX using Bayesian Deep Learning [0.0]
本稿では,確率的深層学習を利用してボラティリティ指数VIXを推定する。我々は、WaveNet、Temporal Convolutional Network(TCN)、Transformerの確率的対応を採用しています。この問題を解決するため,ネットワークのキャリブレーションには標準偏差スケーリングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:23:01 GMT)
Finetuning Large Language Models for Vulnerability Detection [0.0]
本稿では,ソースコードの脆弱性を検出するために,大規模言語モデル(LLM)の微調整を行った結果について述べる。我々は、最新のLLM StarCoderの改良であるWizardCoderを活用し、さらなる微調整により脆弱性検出に適応する。主なコントリビューションは、最先端のコードLLMであるWizardCoderの微調整、パフォーマンスを損なわないトレーニング速度の向上、トレーニング手順とレシフィケーションの最適化、クラス不均衡の処理、困難な脆弱性検出データセットのパフォーマンス向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 13:46:49 GMT)
Fine-tuning Transformer-based Encoder for Turkish Language Understanding Tasks [0.0]
トルコ語のためのTransformerベースのモデルとベースラインベンチマークを提供する。我々は、トルコのBERTモデル、BERTurkを多くの下流タスクに微調整し、トルコのベンチマークデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:27:04 GMT)
Finding the effective dynamics to make rare events typical in chaotic maps [0.0]
本稿では,典型的な軌道が原地図の非定型値に対応する実効位相共役写像を求める枠組みを提案する。この研究は、希少なゆらぎが大きな退化形式主義によって特徴づけられ制御されるような、成長する系の系にカオス写像をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:59:02 GMT)
Federated Learning for Heterogeneous Bandits with Unobserved Contexts [0.0]
我々は、未知のコンテキストを持つ多腕コンテキスト包帯のフェデレーション問題について検討する。線形パラメタライズされた報酬関数に対して,除去に基づくアルゴリズムを提案し,後悔の束縛を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:43:40 GMT)
Fast storage of photons in cavity-assisted quantum memories [0.0]
理想的な量子メモリは、任意の光パルスを単位効率で保存することができる。これは、パルスがメモリの帯域幅よりも長い時間を持つ断熱的な状態で動作する必要がある。我々は、パルスの持続時間に関係なく、記憶・検索プロセスの効率を最適化するための効果的な戦略を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:20:29 GMT)
Extrinsicaly Rewarded Soft Q Imitation Learning with Discriminator [0.0]
行動クローンのような教師付き学習手法はサンプリングデータを必要としないが、通常は分散シフトに悩まされる。ソフトQ模倣学習(SQIL)はこの問題に対処し,行動クローンとソフトQ学習を一定の報酬と組み合わせることで効率よく学習できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:22:19 GMT)
Extending Regev's factoring algorithm to compute discrete logarithms [0.0]
Regevは最近、Shorのファクタリングアルゴリズムの$d$次元のバリエーションとして認識される量子ファクタリングアルゴリズムを導入した。本研究では,Regevの分解アルゴリズムを自然に離散対数を計算するアルゴリズムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:29:52 GMT)
Exploring the flavor structure of quarks and leptons with reinforcement learning [0.0]
クォークとレプトンの風味構造を強化学習を用いて探索する手法を提案する。具体的なモデルとして,$U(1)$フレーバー対称性を持つモデルに対して,基本値に基づくアルゴリズムを用いる。 U(1)$のクォークとレプトンの電荷でニューラルネットワークを訓練することにより、実験によって測定された質量とクォークとレプトンの混合角度に一致した21のモデルを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:54:34 GMT)
Explaining Explanations in Probabilistic Logic Programming [0.0]
確率論的論理プログラミングは(知識表現のための)論理プログラミングと確率の組合せである。この設定では、モデルは解釈可能であり、理解し易いと言うことができる。本稿では,クエリ駆動推論機構の定義に基づく説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:27:37 GMT)
Evolvable Agents, a Fine Grained Approach for Distributed Evolutionary Computing: Walking towards the Peer-to-Peer Computing Frontiers [0.0]
本稿では,分散進化計算における自己適応的移動率を用いた微粒化手法を提案する。我々は,プロセッサ数の増加に伴って,ソリューションの品質とアルゴリズムの速度がどう変化するかを比較することで,アプローチの生存可能性を分析する。この実験により,本手法はアイランドモデルよりも優れたスケーラビリティを示し,実験中の3つのテスト関数の平均値に対して等価なロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:11:31 GMT)
EvoMerge: Neuroevolution for Large Language Models [0.0]
EvoMergeは、大規模言語モデルのトレーニングとマージに対する体系的なアプローチである。重みの交叉にモデルマージ、重みの突然変異に微調整を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:37:21 GMT)
Evaluating ML-Based Anomaly Detection Across Datasets of Varied Integrity: A Case Study [0.0]
そこで我々は,NFStreamを用いて処理したCICIDS-2017データセットの2つの改良版を紹介した。我々の研究は、元のCICIDS-2017、改良されたWTMC-2021とCRiSIS-2022、およびNFStream生成データセットに対するランダムフォレスト(RF)アルゴリズムのパフォーマンスを対照的にしている。 RFモデルは、基礎となるデータセットの品質に関わらず、一貫した高性能なメトリクスを達成し、例外的な堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:34:15 GMT)
Entangled photons from liquid crystals: a new paradigm of tunable quantum light sources [0.0]
液晶は、様々な線形および非線形光学デバイスの基礎である。我々は、絡み合った光子の効率的な電場調整可能なブロードバンド源を示す。この概念は、複雑なトポロジカル構造や、量子光を生成するマルチピクセルデバイスにまで拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:49:12 GMT)
Enhancing polarization transfer from nitrogen-vacancy centers in diamond to external nuclear spins via dangling bond mediators [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔中心を分子試料中の超分極核スピンの非侵襲的なプラットフォームとして用いることは、研究の有望な領域である。本稿では、既存のマイクロ波配列、すなわちPulsePolを利用して、ダングリング結合や他の局所電子スピンを用いて、効率的にかつ堅牢に偏光を伝達する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:04:33 GMT)
Enhancing Efficiency and Robustness in Support Vector Regression with HawkEye Loss [0.0]
我々は,HawkeEye損失関数という新しい対称損失関数を導入する。これは、SVR文学における最初の損失関数であり、バウンドされ、滑らかで、同時に非感性ゾーンを持つ。我々はHE-LSSVRと呼ばれる新しい高速で堅牢なモデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 06:53:59 GMT)
Engineering A Large Language Model From Scratch [0.0]
AtinukeはTransformerベースのニューラルネットワークで、さまざまな言語タスクのパフォーマンスを最適化する。特徴を抽出し、複雑なマッピングを学習することで、人間のような言語をエミュレートすることができる。システムは、解釈可能で堅牢なまま、自然言語タスクの最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:29:48 GMT)
Efficient ground state preparation in variational quantum eigensolver with symmetry-breaking layers [0.0]
変分量子固有解法(VQE)は、量子回路のアンザッツのパラメータを求めることにより、与えられたハミルトンの基底状態の問題を解く。提案したアンザッツは, ターゲットハミルトニアンが対称性を損なう基底状態を持つ場合, 基底状態が素のHVAよりもかなり短いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:38:00 GMT)
Effects of internal and external decoherence on the resonant transport and Anderson localization of fermionic particles in the tight-binding chain [0.0]
強結合鎖を横断する非相互作用フェルミ粒子の量子輸送に及ぼす緩和/脱コヒーレンス過程の影響について検討した。接触の緩和過程は、ランダウアー理論と比較して本質的に共鳴伝達を変更できると論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 03:01:15 GMT)
Effect of repeated projective measurements on a two-qubit system undergoing dephasing [0.0]
我々は, 完全に解ける純粋デファスリングモデルの絡み合いダイナミクスについて検討する。この変化する環境状態が絡み合いのダイナミクスに及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 11:43:56 GMT)
Dynamic Sensor Matching based on Geomagnetic Inertial Navigation [0.0]
本稿では,マルチセンサデータを一般に参照されている世界座標系に転送する概念を提案する。惑星磁場の定常的な存在は、信頼できる世界座標系を提供する。評価の結果,地球磁場による品質のレベルが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 09:28:35 GMT)
Does mapping elites illuminate search spaces? A large-scale user study of MAP--Elites applied to human--AI collaborative design [0.0]
このツールは、仮想カーをできるだけ一定時間で走行できるように設計しようとする進化的アルゴリズムに基づいている。参加者は自分の車を設計し、アルゴリズムに推薦し、アルゴリズムからレコメンデーションのセットを見ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 08:54:46 GMT)
Do different kinds of photon-pair sources have the same indistinguishability in quantum silicon photonics? [0.0]
本研究は,Hong-Ou-Mandel (HOM) 干渉実験により, 2種類の縮退型光子対源(マイクロ共振器または導波管)を比較した。 2つの名目上同一のマイクロリング共振器は、マッハ・ツェンダー干渉計の腕を形成する2つの名目上同一の導波路に結合される。これは2つの異なる波長の2つのレーザーによって励起され、自発的な4波長の混合により光子対を縮退させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:56:47 GMT)
Difficulty Modelling in Mobile Puzzle Games: An Empirical Study on Different Methods to Combine Player Analytics and Simulated Data [0.0]
一般的なプラクティスは、プレイヤーとコンテンツとのインタラクションによって収集されたデータからメトリクスを作成することです。これにより、コンテンツがリリースされた後にのみ見積が可能であり、将来のプレイヤーの特徴を考慮しない。本稿では,そのような条件下での難易度推定の潜在的な解を多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 20:51:42 GMT)
Dicke superradiant enhancement of the heat current in circuit QED [0.0]
Dicke superradiant emissionのような集団効果は、量子デバイスの性能を高めることができる。本研究では, 冷湯と熱湯の間に流れる熱流を, N$ qubitsのアンサンブルを通して調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:06:37 GMT)
Detecting Racist Text in Bengali: An Ensemble Deep Learning Framework [0.0]
人種差別は我々の国だけでなく世界中で危険な現象だ。ベンガル語で新しいデータセットを構築しました。我々は87.94%の精度でテキスト検出に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 04:56:55 GMT)
Detecting Measurement-Induced Entanglement Transitions With Unitary Mirror Circuits [0.0]
本稿では、投影回路の「一意ミラー」を生成するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。ユニタリミラーは$p_c$以上の実験状態を十分に近似できるが、指数関数的にそれ以下に失敗することを示す。また、小さな量子ビット数とランダムなクリフォードゲートを持つモニタ回路の数値結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:00:11 GMT)
Detailed Error Analysis of the HHL Algorithm [0.0]
量子行列方程式ソルバに対するHarrow,Hassidim,Llyod の貢献を再検討する。位相レジスタの振幅が量子位相推定の完了に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 17:12:12 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） (Tue, 30 Jan 2024 13:12:08 GMT)
Dark Matter Searches on a Photonic Chip [0.0]
統合フォトニクスを用いて0.1eVの質量を持つDM候補を探索する新しい提案について述べる。本研究では, グラウトや周期配置マイクロリングなどの屈折率変調共振器が, DMと効率的に結合するEMモードをサポートすることを示す。次に、この実験概念の感度を、DMのアクシオン様粒子とダークフォトンモデルという文脈で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:52:54 GMT)
D-Nikud: Enhancing Hebrew Diacritization with LSTM and Pretrained Models [0.0]
D-Nikudは、LSTMネットワークとBERTベースの(トランスフォーマー)事前学習モデルの強みを統合するヘブライ語ダイアクリタイズの新しいアプローチである。 Nakdimonの手法にインスパイアされ、TavBERT事前学習モデルと統合され、高度なアーキテクチャ選択と多様なトレーニングデータが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:07:12 GMT)
Cross-border Exchange of CBDCs using Layer-2 Blockchain [0.0]
本稿では,CBDCのクロスボーダー取引のための新しい多層ブロックチェーンアーキテクチャを提案する。許可されたレイヤ2は、基盤となるネットワークの公開コンセンサスに依存して、トランザクションのセキュリティと整合性を保証する。本研究は, 流動性フラグメンテーションであっても, 多層・多層AMMセットアップは単一AMMよりもコスト効率が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:39:18 GMT)
Critical Quantum Metrology with Fully-Connected Models: From Heisenberg to Kibble-Zurek Scaling [0.0]
相転移は古典的および量子センシングアプリケーションにとって魅力的なツールである。量子センサーは、大きなプローブ数と長い測定時間の制限でハイゼンベルクスケールを飽和させることができる。我々の分析は、普遍的精度スケーリング体制の存在を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:59:17 GMT)
Correlated frequency noise in a multimode acoustic resonator [0.0]
本研究では, 表面波(SAW)共振器の周波数変動について検討した。 2レベルシステム(TLS)の欠陥は、デチューニングの増加に伴って減少する大きな相関関係を示す。 TLSによるノイズに加えて、遅い反相関ダイナミクスを持つ強い異常周波数変動を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:02:36 GMT)
Convergence of SGD for Training Neural Networks with Sliced Wasserstein Losses [0.0]
我々は,SGDの直感的収束に関する知識ギャップを非滑らか関数と非生成関数に橋渡しする。すなわち、長い軌道は損失関数の一般化された臨界点の集合に近づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 16:24:51 GMT)
Condensates Breaking Up Under Rotation [0.0]
密度は位置空間の$x$方向と運動量空間の$p_y$方向に沿って分裂する。全体として、回転するボソンは無限個の粒子の極限で独自の相関を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 14:21:23 GMT)
Colony-Enhanced Recurrent Neural Architecture Search: Collaborative Ant-Based Optimization [0.0]
本稿では,協調型Antベースニューラルトポロジーサーチ(CANTS-N)を紹介する。この革新的なアプローチでは、Antにインスパイアされたエージェントがニューラルネットワーク構造を慎重に構築し、動的環境内で動的に適応する。 CANTS-Nは、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)とニューラル進化(NE)のランドスケープを再構築する可能性を持っている
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 22:27:31 GMT)
Characterization of Magnetic Labyrinthine Structures through Junctions and Terminals Detection using Template Matching and CNN [0.0]
磁気ラビリンチンパターンを特徴付けるためには, 接合部と終端部を正確に同定する必要がある。本研究では,画像中の多数の小物体を検出するTM-CNNという新しい手法を提案する。 TM-CNNのF1スコアは0.988で、従来のテンプレートマッチングやCNNベースのオブジェクト検出アルゴリズムよりもはるかに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:23:07 GMT)
CharNet: Generalized Approach for High-Complexity Character Classification [0.0]
手書き文字認識は、機械学習研究者にとって難しい問題である。多数のユニークな文字クラスが存在するため、ロジカルスクリプトや中韓文字シーケンスのようなデータによっては、HCR問題に新たな複雑さをもたらす。本稿では,詳細な文字画像分類のための,単純で一般化可能な,高効率なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 15:29:32 GMT)
CALM: Convolution As Local Mixture [0.0]
畳み込み層の特徴写像は、画像モデリングのための特別な種類のガウス混合の非正規化ログ後部と等価であることを示す。次に,モデルを拡張して多様な特徴を駆動し,モデルを学ぶための対応するEMアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:35:07 GMT)
Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks [0.0]
本研究は、脳がん画像の特定と分類に適したQCNNモデルの高精度設計と実行について詳述する。提案したQCNNアーキテクチャとアルゴリズムは99.67%の例外的な分類精度を達成し,臨床応用の強力なツールとしての可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:23:39 GMT)
BoostDream: Efficient Refining for High-Quality Text-to-3D Generation from Multi-View Diffusion [0.0]
BoostDreamは、粗い3D資産を高品質に変換するために設計された、高効率なプラグアンドプレイ3D精製手法である。本研究では, フィードフォワード生成により得られた3次元アセットと異なる表現に適合する3次元モデル蒸留を導入する。新たな多視点SDS損失を設計し、多視点認識2次元拡散モデルを用いて3次元資産を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 05:59:00 GMT)
Black Hole Firewalls and Quantum Mechanics [0.0]
ブラックホールのファイアウォールは、一様進化法則とともに、時間反転不変性を示唆することによって理解し易い。我々の結論は、他の発見、特にStrauss と Whiting による最近の論文と矛盾する。実際、ファイアウォール変換は、非常に初期と後期の粒子と外側の粒子の絡み合いを、極端に自明な方法で取り除く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:50:56 GMT)
Bardeen-Cooper-Schrieffer interaction as an infinite-range Penson-Kolb pairing mechanism [0.0]
実空間で考えると、よく知られた$(kuparrow, -kdownarrow)$ Bardeen-Cooper-Schrieffer相互作用が無限範囲のペンソン=コルブ対化機構と等価であることを示す。リング状格子に閉じ込められたフェルミオン粒子の動力学について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 10:29:46 GMT)
Augmenting Replay in World Models for Continual Reinforcement Learning [0.0]
連続RLでは、強化学習剤(RL)の環境が変化する。 First-in-first-outバッファは、そのような設定での学習を強化するために一般的に使用されるが、かなりのメモリを必要とする。メモリ制約を緩和するバッファへの拡張の適用について検討し、これを世界モデルに基づく強化学習アルゴリズムで利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 00:48:26 GMT)
Asynchronous Distributed Genetic Algorithms with Javascript and JSON [0.0]
ユビキタスなWebブラウザの計算機能を利用する分散進化計算システムを提案する。本稿では,コンピュータが社会的活動となり,本質的に予測不能となるため,この種の仮想コンピュータの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:23:28 GMT)
Arrows of Time for Large Language Models [0.0]
本稿では,自己回帰型大規模言語モデルによる確率論的モデリングを時間方向の角度から検討する。我々は、そのようなモデルが自然言語をモデル化する能力で示す時間非対称性を経験的に見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 23:46:35 GMT)
Antiferromagnetic bosonic $t$-$J$ models and their quantum simulation in tweezer arrays [0.0]
本研究では, 局所ヒルベルト空間を3つの内部原子状態あるいは分子状態の集合に符号化することで, ボゾンt-Jモデルを実現する実験手法を提案する。スピン間の反強磁性(AFM)カップレートの工学的結合により、高T_c$カップレートと同様の電荷運動と磁気秩序の競合を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:21:32 GMT)
Analysis of Time-Evolution of Gaussian Wavepackets in Non-Hermitian Systems [0.0]
波多野・ネルソンモデルに対する連続空間拡張は、複雑な古典的軌跡の観点で力学の透過的な解析を可能にすることを示す。ウェーブパケットの軌道に対するベクトルポテンシャルの影響は、ベクター電位の強さとウェーブパケットの幅の両方に直接比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 07:06:47 GMT)
An adaptation of InfoMap to absorbing random walks using absorption-scaled graphs [0.0]
我々はInfoMapに適応し、疾患除去率の高いランダムウォークを吸収する。我々の適応の1つは、ノード吸収率が0$に近づく極限においてInfoMapの標準バージョンに収束する。また、不均一吸収率によって引き起こされるコミュニティ構造が、リングラテックスネットワーク上での感受性感染回復(SIR)ダイナミクスに重要な意味を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:36:42 GMT)
Algorithm for solving a pump-probe model for an arbitrary number of energy levels [0.0]
本稿では, 密度行列の運動方程式の定常解をポンプ-プローブ方式で評価するアルゴリズムについて述べる。我々は,このアルゴリズムの数値的アプローチと記号的アプローチを開発する。また、このモデルを用いて、単一励起超微粒子レーザーの挙動を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:17:45 GMT)
Absence of disordered Thouless pumps at finite frequency [0.0]
チューレスポンプ(Thouless pump)は、電荷を量子化された速度でポンプする、ゆっくりと駆動される1次元バンド絶縁体である。従来の研究では、ポンプは弱い乱れの鎖で持続し、クリーンチェインでは有限の駆動周波数で別々に持続していた。障害と有限周波数の相互作用について検討し、瞬時固有状態間の非断熱遷移によりポンプ速度が常にゼロに減衰することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 19:26:14 GMT)
Aalap: AI Assistant for Legal & Paralegal Functions in India [0.0]
Aalalpは、特定のインドの法的タスクに関連する指示データに関する微調整されたMistral 7Bモデルである。 Aalapは、弁護士、裁判官、あるいは法律システムで働く人の日々の活動に間違いなく役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 12:39:58 GMT)
A suspended focusing Si$_3$N$_4$ metamirror for integrated cavity optomechanics [0.0]
我々はSi$_3$N$_4$膜の非周期フォトニック結晶パターニングにより、懸濁した高反射率集光メタミラーを実現した。本稿では,自由空間とキャビティを用いた透過測定による反射率のメタミラー設計,製造プロセス,キャラクタリゼーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:48:14 GMT)
A Novel Scalable Quantum Protocol for the Dining Cryptographers Problem [0.0]
このプロトコルは任意の数の暗号学者を$n$でサポートし、参加者数と送信された匿名情報のボリュームの両方でスケーラビリティを実現する。このプロトコルは、すべての暗号学者に同一のプライベート量子回路を使用するように要求することで、均一性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 02:05:38 GMT)