Prompt-Driven LLM Safeguarding via Directed Representation Optimization [178.6] モデル表現空間において、有害で有害なクエリは、大きく区別できるが、これは安全プロンプトによって顕著に強化されない。
これらの知見に触発されて,自動安全プロンプト最適化のためのDRO法を提案する。
DROは安全性のプロンプトを継続的かつ訓練可能な埋め込みとして扱い、モデルの拒絶確率が増大する方向に沿って有害/有害なクエリの表現を移動させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:28:24 GMT)
Dolma: an Open Corpus of Three Trillion Tokens for Language Model
Pretraining Research [140.6] われわれは、Webコンテンツ、科学論文、コード、パブリックドメインの書籍、ソーシャルメディア、百科事典の素材を多種に混ぜて構築した3兆の英語コーパスであるDolmaをリリースする。
本報告では、Dolmaの設計原則、構築の詳細、内容の要約を含む、Dolmaについて述べる。
Dolmaは、言語モデリングの科学を構築し研究するために設計された、最先端のオープン言語モデルとフレームワークであるOLMoのトレーニングに使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:29:50 GMT)
Do Language Models Exhibit the Same Cognitive Biases in Problem Solving
as Human Learners? [118.4] 本研究では,大言語モデル(LLM)の偏りを,算術語問題を解く際に,子どもに知られているものと関連づけて検討する。
我々はこれらの各テストに対して,問題特徴のきめ細かい制御を可能にするニューロシンボリック手法を用いて,新しい単語問題セットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:48:20 GMT)
Hi-SAM: Marrying Segment Anything Model for Hierarchical Text
Segmentation [102.1] 本稿では,階層的テキストセグメンテーションにSAMを活用する統一モデルであるHi-SAMを紹介する。
Hi-SAMは、ストローク、ワード、テキストライン、段落を含む4つの階層にまたがるテキストセグメンテーションを抜粋する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:10:29 GMT)
On-the-fly Denoising for Data Augmentation in Natural Language
Understanding [101.5] よりクリーンなオリジナルデータに基づいて訓練された有機教師モデルによって提供されるソフトな拡張ラベルから学習する,データ拡張のためのオンザフライデノケーション手法を提案する。
本手法は,一般的な拡張手法に適用でき,テキスト分類と質問応答の両タスクの性能を一貫して向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:14:02 GMT)
Implicit Concept Removal of Diffusion Models [96.0] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、透かしや安全でない画像などの不要な概念を不注意に生成する。
幾何学駆動制御に基づく新しい概念除去手法であるGeom-Erasingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:31:03 GMT)
Code Llama: Open Foundation Models for Code [93.3] 私たちはLlama 2.0をベースにしたコードのための大規模言語モデルのファミリーであるCode Llamaをリリースした。
Code Llamaは、いくつかのコードベンチマークで、オープンモデルの最先端のパフォーマンスに達する。
私たちはCode Llamaをパーミッシブライセンスでリリースし、研究と商用の両方の使用を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:47:26 GMT)
Fine-Grained Zero-Shot Learning: Advances, Challenges, and Prospects [86.5] ゼロショット学習(ZSL)における微粒化解析の最近の進歩を概観する。
まず、各カテゴリの詳細な分析を行い、既存の手法と手法の分類について述べる。
次に、ベンチマークを要約し、公開データセット、モデル、実装、およびライブラリとしての詳細について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:51:24 GMT)
Navigating the OverKill in Large Language Models [84.6] モデルがどのように処理し,クエリの安全性を判断するかを検討することで,過剰スキルの要因について検討する。
以上の結果から,モデル内にショートカットが存在することが明らかとなり,"キル"のような有害な単語が過剰に認識され,安全性が強調され,過度なスキルが増すことが示唆された。
我々は、この現象を緩和するために、トレーニングフリーでモデルに依存しないセルフコントラストデコーディング(Self-Contrastive Decoding、CD)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:26:47 GMT)
GMS-3DQA: Projection-based Grid Mini-patch Sampling for 3D Model Quality
Assessment [82.9] 従来のプロジェクションに基づく3DQA手法は,複数プロジェクションから特徴を直接抽出して品質予測精度を確保する。
我々は,Non-Reference (NR) projection-based textitunderlineGrid underlineMini-patch underlineSampling underline3D Model underlineQuality underlineAssessment (GMS-3DQA)法を提案する。
提案されたGMS-3DQAは、他の3Dよりもはるかに少ない計算資源と推論時間を必要とする
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:30:09 GMT)
Datacube segmentation via Deep Spectral Clustering [80.3] 拡張ビジョン技術は、しばしばその解釈に挑戦する。
データ立方体スペクトルの巨大な次元性は、その統計的解釈において複雑なタスクを生じさせる。
本稿では,符号化空間における教師なしクラスタリング手法の適用の可能性について検討する。
統計的次元削減はアドホック訓練(可変)オートエンコーダで行い、クラスタリング処理は(学習可能な)反復K-Meansクラスタリングアルゴリズムで行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:31:28 GMT)
CauESC: A Causal Aware Model for Emotional Support Conversation [79.4] 既存のアプローチは、苦痛の感情の原因を無視します。
彼らは、話者間の相互作用における感情的ダイナミクスよりも、探究者自身の精神状態に焦点を当てている。
本稿では、まず、苦痛の感情要因と、その原因によって引き起こされる感情効果を認識する新しいフレームワークCauESCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:30:24 GMT)
LOCOST: State-Space Models for Long Document Abstractive Summarization [78.9] 長いコンテキスト入力を持つ条件付きテキスト生成のための状態空間モデルに基づくエンコーダデコーダアーキテクチャであるLOCOSTを提案する。
計算複雑性が$O(L log L)$の場合、このアーキテクチャは疎注意パターンに基づく最先端モデルよりもはるかに長いシーケンスを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:33:37 GMT)
$\mu$PLAN: Summarizing using a Content Plan as Cross-Lingual Bridge [72.6] 言語間の要約は、異なる言語で入力文書が与えられた1つの言語で要約を生成することで構成される。
この研究は、中間計画段階を言語横断橋として利用する言語横断要約へのアプローチである$mu$PLANを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:28:58 GMT)
KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache
Quantization [71.1] LLMは、大きなコンテキストウィンドウを必要とするドキュメント分析や要約のようなアプリケーションでの利用が増えている。
KVキャッシュアクティベーションは、推論中のメモリ消費の主要な要因である。
本稿では,KVアクティベーションを定量化するための新しい手法を導入することで,この問題に対処するKVQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:58:14 GMT)
Semantic Anything in 3D Gaussians [69.7] ニューラルレイディアンス場(NeRF)の代替3次元表現として3次元ガウス散乱が出現した
3Dガウス表現は未解析であるため、まずこの領域内でオブジェクトセグメンテーションを実行する必要がある。
本研究では,3次元ガウス空間における物体分割を,学習過程や学習パラメータを使わずに,対話的な手順で実現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:19:03 GMT)
High-Quality Image Restoration Following Human Instructions [68.7] 本稿では,人間の手書きによる画像復元モデルを導出する手法を提案する。
InstructIRという手法は、いくつかの修復作業において最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:54:15 GMT)
Multilingual Text-to-Image Generation Magnifies Gender Stereotypes and
Prompt Engineering May Not Help You [68.5] 多言語モデルは単言語モデルと同様の(性的な)バイアスに悩まされていることを示す。
ジェンダーバイアスのない多言語モデルの研究を促進するための新しいベンチマークMAGBIGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:33:37 GMT)
Beyond Surprise: Improving Exploration Through Surprise Novelty [68.4] 本稿では、既存のサプライズ駆動探索の限界に対処する強化学習における本質的な報奨のための新しい計算モデルを提案する。
本稿では,サプライズを記憶ネットワークの検索エラーとして推定し,サプライズを記憶・再構成する。
我々のサプライズメモリ(SM)は、サプライズベースの固有のモチベーターの能力を増強し、エージェントのエキサイティングな探索への関心を維持しながら、望ましくないアトラクションを予測不可能またはノイズの多い観測に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:29:10 GMT)
Injecting linguistic knowledge into BERT for Dialogue State Tracking [67.9] 本稿では,教師なしの枠組みを用いて言語知識を抽出する手法を提案する。
これは、対話状態追跡(DST)タスクにおけるBERTのパフォーマンスと解釈可能性を強化する。
本稿では,DSTタスクの特徴抽出ツールとしてConvex Polytopic Model (CPM) を用い,得られた特徴が対話における構文的・意味的パターンと相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:58:51 GMT)
SpeechComposer: Unifying Multiple Speech Tasks with Prompt Composition [67.1] 言語モデルは通常、タスク依存のプロンプトトークンを使用して、様々な音声タスクを単一のモデルに統合する。
本稿では,一組のプロンプトトークンを構成することで共通の音声タスクを統一できる,デコーダのみの音声言語モデルであるSpeechComposerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:06:29 GMT)
Retrosynthesis prediction enhanced by in-silico reaction data
augmentation [66.6] RetroWISEは,実データから推定されるベースモデルを用いて,シリコン内反応の生成と増大を行うフレームワークである。
3つのベンチマークデータセットで、RetroWISEは最先端モデルに対して最高の全体的なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:40:37 GMT)
Unified Physical-Digital Face Attack Detection [66.1] 顔認識(FR)システムは物理的(印刷写真)とデジタル(ディープフェイク)攻撃に悩まされることがある。
以前の関連する作業では、両方の状況が同時に考慮されることはめったにありません。
視覚言語モデル(VLM)に基づく一元攻撃検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:38:44 GMT)
Document Structure in Long Document Transformers [64.8] 長い文書は、しばしばセクションヘッダーや段落のような異なる機能で階層的に整理された要素を持つ構造を示す。
文書構造の不明瞭さにもかかわらず、自然言語処理(NLP)におけるその役割はいまだに不透明である。
長期文書変換モデルは事前学習中に文書構造の内部表現を取得するか?
事前トレーニング後に構造情報をモデルに伝達するにはどうすればよいのか、下流のパフォーマンスにどのように影響するのか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:28:06 GMT)
GRATH: Gradual Self-Truthifying for Large Language Models [63.5] GRATH(Gradual Self-Truthifying)は,大規模言語モデル(LLM)の真偽性を高めるためのポストプロセッシング手法である。
GRATHは、反復的に真理データを洗練し、モデルを更新する。
GRATHはTruthfulQAの最先端性能を達成し、MC1の精度は54.71%、MC2の精度は69.10%であり、70B-LLMよりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:44:42 GMT)
Motion-I2V: Consistent and Controllable Image-to-Video Generation with
Explicit Motion Modeling [62.2] Motion-I2Vは、一貫した制御可能な画像対ビデオ生成のためのフレームワークである。
I2Vを2段階に分解し、明示的なモーションモデリングを行う。
Motion-I2Vの第2ステージは、ゼロショットビデオからビデオへの変換を自然にサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:41:04 GMT)
LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models [61.9] LongAlignは、ロングコンテキストアライメントのための命令データ、トレーニング、評価のレシピである。
我々はSelf-Instructを使って長い命令追従データセットを構築した。
我々は、長さ分布の異なるデータの教師付き微調整を高速化するために、パッキングとソート戦略を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:29:39 GMT)
PipeNet: Question Answering with Semantic Pruning over Knowledge Graphs [61.8] 本稿では,雑音の多い計算ノードに対して,グラウンドング・プルーニング・レゾニング・パイプラインを提案する。
また,グラフアテンションネットワーク(GAT)をベースとしたサブグラフデータに基づくモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:37:33 GMT)
ResFields: Residual Neural Fields for Spatiotemporal Signals [61.4] ResFieldsは、複雑な時間的信号を効果的に表現するために設計された新しいネットワークのクラスである。
本稿では,ResFieldの特性を包括的に解析し,トレーニング可能なパラメータの数を減らすための行列分解手法を提案する。
スパースRGBDカメラからダイナミックな3Dシーンをキャプチャする効果を示すことで,ResFieldsの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:02:49 GMT)
Separate-and-Enhance: Compositional Finetuning for Text2Image Diffusion
Models [58.5] この研究は、注意力の低いアクティベーションスコアとマスクオーバーラップに関連する問題を指摘し、このような不一致の根本的な理由を照らしている。
本稿では,物体マスクの重なりを低減し,注目度を最大化する2つの新しい目的,分離損失とエンハンス損失を提案する。
提案手法は従来のテスト時間適応手法と異なり,拡張性と一般化性を高める重要なパラメータの微調整に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:44:22 GMT)
Controllable Dense Captioner with Multimodal Embedding Bridging [57.6] 本稿では,言語指導を導入することで,利用者の高密度キャプションに対する意図を把握できる制御可能な高密度キャプタ(ControlCap)を提案する。
ControlCapは、MEGモジュールとBEBモジュールからなるマルチモーダル埋め込みブリッジアーキテクチャとして定義される。
Visual GenomeとVG-COCOデータセットの実験では、ControlCapはそれぞれ最先端のメソッドを1.5%と3.7%(mAP)で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:15:41 GMT)
Quantum Computing Enhanced Service Ecosystem for Simulation in
Manufacturing [57.5] 本稿では,製造シミュレーションのための量子コンピューティングによるサービスエコシステムの枠組みを提案する。
我々は,これらの新しい計算パラダイムを定量的に評価することを目的とした2つの高価値ユースケースを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:04:36 GMT)
Federated Full-Parameter Tuning of Billion-Sized Language Models with
Communication Cost under 18 Kilobytes [56.7] 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、自然言語命令に対する応答性を改善するために微調整が必要である。
FedKSeedは、ランダムシードの有限セットによるゼロ階最適化を採用している。
サーバとクライアント間の通信要求を大幅に減らし、ランダムなシードをわずかに減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:49:06 GMT)
Collaborative likelihood-ratio estimation over graphs [56.0] グラフに基づく相対的制約のない最小二乗重要度フィッティング(GRULSIF)
我々はこの考え方を、グラフベースの相対的非制約最小二乗重要度フィッティング(GRULSIF)と呼ばれる具体的な非パラメトリック手法で開発する。
我々は、ノード当たりの観測回数、グラフのサイズ、およびグラフ構造がタスク間の類似性をどの程度正確にエンコードしているかといった変数が果たす役割を強調する、協調的なアプローチの収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:27:55 GMT)
Instruction-Guided Scene Text Recognition [55.6] 本稿では、STRを命令学習問題として定式化する新しいパラダイムを提案する。
我々は,効果的なクロスモーダル学習を実現するために,命令誘導型シーンテキスト認識(IGTR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:13:01 GMT)
Spectral Norm of Convolutional Layers with Circular and Zero Paddings [55.2] 畳み込み層をゼロにするためのGramの反復法を一般化し、その二次収束を証明した。
また、円と零のパッドド・コンボリューションのスペクトルノルムのギャップを埋めるための定理も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:48:48 GMT)
Advances in 3D Generation: A Survey [55.0] 3Dコンテンツ生成の分野は急速に発展しており、高品質で多様な3Dモデルの作成を可能にしている。
具体的には,3次元生成のバックボーンとして機能する3D表現を紹介する。
本稿では,アルゴリズムのパラダイムのタイプによって分類された,生成手法に関する急成長する文献の概要について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:06:48 GMT)
Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.5] 一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。
我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:02:16 GMT)
LLMs Simulate Big Five Personality Traits: Further Evidence [51.1] Llama2, GPT4, Mixtralでシミュレートされた性格特性を解析した。
このことは、パーソナリティ特性をシミュレートするLLMの能力のより広範な理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:45:25 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） (Wed, 31 Jan 2024 14:53:22 GMT)
Service Level Agreements and Security SLA: A Comprehensive Survey [51.0] 本調査では,SLA管理のコンセプト,アプローチ,オープンな課題を網羅する技術の現状を明らかにする。
これは、既存の調査で提案された分析と、このトピックに関する最新の文献とのギャップを包括的にレビューし、カバーすることで貢献する。
SLAライフサイクルの段階に基づく分析を組織化するための新しい分類基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:33:41 GMT)
Benchmarking Private Population Data Release Mechanisms: Synthetic Data vs. TopDown [50.4] 本研究では、TopDownアルゴリズムとプライベート合成データ生成を比較し、クエリの複雑さによる精度への影響を判定する。
この結果から,TopDownアルゴリズムは,分散クエリに対して,評価したどの合成データ手法よりもはるかに優れたプライバシー-忠実トレードオフを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:38:34 GMT)
Gaussian Entanglement Measure: Applications to Multipartite Entanglement
of Graph States and Bosonic Field Theory [50.2] フービニ・スタディ計量に基づく絡み合い尺度は、Cocchiarellaと同僚によって最近導入された。
本稿では,多モードガウス状態に対する幾何絡み合いの一般化であるガウスエンタングルメント尺度(GEM)を提案する。
自由度の高い系に対する計算可能な多部絡み合わせ測度を提供することにより、自由なボゾン場理論の洞察を得るために、我々の定義が利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:50:50 GMT)
CARD: Channel Aligned Robust Blend Transformer for Time Series
Forecasting [50.2] CARDは、時系列予測においてCIタイプのTransformerの重要な欠点に対処する特別なTransformerである。
まず、CARDはチャネルに沿ったアテンション構造を導入し、信号間の時間的相関をキャプチャする。
第二に、マルチスケール知識を効率的に活用するために、異なる解像度のトークンを生成するトークンブレンドモジュールを設計する。
第3に,潜在的な過度な問題を軽減するため,時系列予測のためのロバストな損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:05:35 GMT)
Ada-Retrieval: An Adaptive Multi-Round Retrieval Paradigm for Sequential
Recommendations [50.0] 本稿では,レコメンダシステムのための適応型マルチラウンド検索パラダイムであるAda-Retrievalを提案する。
Ada-Retrievalは、ユーザー表現を反復的に洗練し、全項目領域の潜在的な候補をよりよく捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:07:32 GMT)
InstructRetro: Instruction Tuning post Retrieval-Augmented Pretraining [50.0] Retro 48Bは検索で事前訓練された最大の大規模言語モデルである。
InstructRetroは、幅広いゼロショットタスクでチューニングされたGPTよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:27:26 GMT)
Computation and Parameter Efficient Multi-Modal Fusion Transformer for
Cued Speech Recognition [48.8] Cued Speech (CS) は、聴覚障害者が使用する純粋視覚符号化法である。
自動CS認識(ACSR)は、音声の視覚的手がかりをテキストに書き起こそうとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:20:29 GMT)
UniM-OV3D: Uni-Modality Open-Vocabulary 3D Scene Understanding with
Fine-Grained Feature Representation [48.6] 我々は,UniM-OV3Dという,マルチモーダルなオープン・ボキャブラリ・シーン理解ネットワークを提案する。
ポイントクラウドのグローバル機能とローカル機能をよりよく統合するために、階層的なポイントクラウド機能抽出モジュールを設計する。
キャプションからの粗い点列表現の学習を容易にするために,階層型3Dキャプションペアの利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:31:59 GMT)
Weakly-Supervised Detection of Bone Lesions in CT [48.3] 骨格領域は乳腺と前立腺に転移性癌が拡がる一般的な部位の1つである。
代用セグメンテーションタスクによりCTボリュームの骨病変を検出するパイプラインを開発した。
不完全および部分的トレーニングデータを用いたにもかかわらず,CTでは96.7%,47.3%の精度で骨病変が検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:05:34 GMT)
SPECTRUM: Speaker-Enhanced Pre-Training for Long Dialogue Summarization [48.3] マルチターン対話は、その長さとターンテイクな会話の存在によって特徴づけられる。
伝統的な言語モデルは、しばしばそれらの対話の特徴を通常のテキストとして扱うことによって見落としている。
長文対話要約のための話者強化事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:50:00 GMT)
Neighboring Perturbations of Knowledge Editing on Large Language Models [48.0] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) に対する新たな知識の更新が,その内部にカプセル化された近隣の知識を乱すかどうかを考察する。
適応知識の摂動評価(PEAK)と呼ばれるベンチマークは、新しい知識を追加する際に隣り合う知識に摂動の程度を評価するために構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:49:36 GMT)
PVLR: Prompt-driven Visual-Linguistic Representation Learning for
Multi-Label Image Recognition [47.1] 本稿では,言語的モダリティの能力をよりよく活用するための,プロンプト駆動型視覚言語表現学習フレームワークを提案する。
従来の一方向融合とは対照的に,テキストと視覚的特徴の双方向相互作用を可能にするDMA(Dual-Modal Attention)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:39:11 GMT)
Efficient Large Language Models: A Survey [46.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、言語生成、複雑な推論といった重要なタスクにおいて顕著な能力を示している。
これらの能力には、彼らが要求する膨大なリソースが伴い、効率の課題に対処する効果的なテクニックを開発することの強いニーズが浮かび上がっています。
文献を3つの主要なカテゴリからなる分類学で整理し、異なるが相互に相互に繋がる効率的なLLMのトピックを網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:29:40 GMT)
Proximity QA: Unleashing the Power of Multi-Modal Large Language Models
for Spatial Proximity Analysis [45.6] MLLM(Multi-modal large language model)は、目覚しい視覚言語能力を示す。
Proximity QAはMLLMが画像内のオブジェクト間の近接関係を推測できるように設計された新しいフレームワークである。
我々は,深度知覚と近接解析における近接性QAの優れた能力を評価するための広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:21:49 GMT)
Embezzlement of entanglement, quantum fields, and the classification of
von Neumann algebras [45.0] 我々は、フォン・ノイマン代数の設定における絡み合いの埋め込みの包括的処理を提供する。
フォン・ノイマン代数の分類と量子場論への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:04:03 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） (Wed, 31 Jan 2024 20:49:23 GMT)
What Do Self-Supervised Speech and Speaker Models Learn? New Findings
From a Cross Model Layer-Wise Analysis [44.9] 自己教師付き学習(SSL)は、意味のある音声表現を学習するために注目を集めている。
話者SSLモデルは、主に話者表現のための発話レベルの訓練目標を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:23:22 GMT)
Semantic Sensitivities and Inconsistent Predictions: Measuring the
Fragility of NLI Models [44.6] State-of-the-art Natural Language Inference (NLI)モデルは、表面形状の変化を保存するマイナーセマンティクスに敏感である。
セマンティックな感度は、平均$textbfin-$と$textbfout-of-$ドメイン設定よりも平均$12.92%と$23.71%のパフォーマンス劣化を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:52:52 GMT)
An Architecture for Software Engineering Gamification [44.2] ゲーミフィケーションは、人々のモチベーションとエンゲージメントを高めることによって、品質と結果を改善するために、ソフトウェア工学に応用されている。
既存のゲーミフィケーションツールは、カスタム開発やプロトタイプである。
我々は,ソフトウェア組織の作業環境を統合ゲーム化環境に変換するソフトウェアアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:23:52 GMT)
Manipulating Predictions over Discrete Inputs in Machine Teaching [43.9] 本稿では,個別領域における機械教育,特に教師の目標に基づいて学生モデルの予測を効率的に学習データを変更することに焦点を当てた。
本稿では,この課題を最適化問題として定式化し,反復探索アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,教師が生徒のモデルを改善するために誤予測を修正しようとする場合や,特定のサンプルを対象のクラスに不正に分類するために悪質な操作を行う場合において,有意義な数値的メリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:23:51 GMT)
In-situ-tunable spin-spin interactions in a Penning trap with in-bore
optomechanics [41.9] 本稿では,コヒーレントスピンモーションとスピンスピン相互作用強度のその場チューニングのためのオプティメカルシステムを提案する。
誘導平均場スピン沈降率の測定値を用いて,本システムの特徴付けを行う。
これらの実験は、コヒーレントと非コヒーレント相互作用強度の比のおよそ$times2$の変動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:00:39 GMT)
Broadband biphoton source for quantum optical coherence tomography based
on a Michelson interferometer [41.9] 我々は、広帯域の明るいコリニア双光子場を生成するための新しい技術について記述し、実験的に実証する。
光源の最も簡単な応用として、ミシェルソン干渉計を用いた量子光コヒーレンストモグラフィー(Q OCT)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:52:37 GMT)
DiffuserLite: Towards Real-time Diffusion Planning [41.9] DiffuserLiteは高速で軽量な拡散計画フレームワークである。
計画的な精細化プロセスを使用して、粗い粒度の軌道を生成する。
平均決定周波数は122$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） (Wed, 31 Jan 2024 02:50:41 GMT)
Entity Linking in the Job Market Domain [40.2] エンティティリンク (EL) はウィキペディアを中心にしているが、求人市場領域では未検討である。
本研究では,この領域でELを初めて探求し,特に職業スキルとESCO分類の関連性に着目した。
ハイパフォーマンスな2つのニューラルELモデルをチューニングし、人間の注釈付きスキルリンクベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:34:10 GMT)
Adversarial Quantum Machine Learning: An Information-Theoretic
Generalization Analysis [39.9] 本研究では,量子分類器の一般化特性について検討した。
逆学習量子分類器の一般化誤差に関する新しい情報理論上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:07:43 GMT)
SNP-S3: Shared Network Pre-training and Significant Semantic
Strengthening for Various Video-Text Tasks [39.5] 本稿では,生データを直接事前学習することで,モーダルな動画表現を学習するためのフレームワークを提案する。
私たちの主な貢献は、事前トレーニングフレームワークとプロキシタスクにあります。
3つのダウンストリームビデオテキストタスクと6つのデータセットによる実験により、ピクセルレベルのビデオテキスト事前トレーニングにおいて、新たな最先端技術を確立することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:12:56 GMT)
Cognitive TransFuser: Semantics-guided Transformer-based Sensor Fusion
for Improved Waypoint Prediction [39.0] RGB-LIDARベースのマルチタスク機能融合ネットワークであるCognitive TransFuserは、安全で完全な道路ナビゲーションのために、ベースラインネットワークを大幅に拡張し、超える。
提案したネットワークをCown05 Short と Town05 Long Benchmarkで広範囲な実験により検証し,44.2 FPSのリアルタイム推論時間を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:36:02 GMT)
Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable
Performance Guarantees [38.4] 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。
これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助的なマップである。
この作業の重要な技術的焦点は、誤った判断の可能性を限定して、これらの新しいAI修正器のパフォーマンス保証を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:36:13 GMT)
Convolution Meets LoRA: Parameter Efficient Finetuning for Segment
Anything Model [38.3] 本稿では,単純なパラメータ効率の良い微調整手法であるConv-LoRAを紹介する。
超軽量な畳み込みパラメータをローランド適応(LoRA)に統合することにより、画像関連帰納バイアスをプレーンなViTエンコーダに注入することができる。
特に、Conv-LoRAはSAMの広範なセグメンテーション知識を保存するだけでなく、ハイレベルなイメージセマンティクスを学習する能力も復活させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:27:07 GMT)
Block size estimation for data partitioning in HPC applications using
machine learning techniques [38.1] 本稿では,ブロックサイズ推定のためのBLEST-ML(BLock size ESTimation through Machine Learning)手法について述べる。
提案手法は分散コンピューティングライブラリであるdislibに適した実装を設計することで評価された。
その結果、BLEST-MLが与えられたデータセットを分割する適切な方法を効率的に決定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:02:20 GMT)
SimAda: A Simple Unified Framework for Adapting Segment Anything Model
in Underperformed Scenes [37.3] そこで我々はSimAdaと呼ばれる単純な統一フレームワークを提案し,未演奏シーンにおけるセグメント・ア・モデル(SAM)を適応させる。
SimAdaは単純だが有効であり、データセット固有の設計をすべて取り除き、一般的な最適化にのみ焦点をあてる。
その結果、SimAdaは複数の下流タスクにおけるSAMの性能を著しく改善し、ほとんどのタスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:53:11 GMT)
Learning to Predict Gradients for Semi-Supervised Continual Learning [36.7] マシンインテリジェンスの主な課題は、以前獲得した知識を忘れずに、新しい視覚概念を学習することだ。
既存の教師付き連続学習と人間のような知性の間にはギャップがあり、人間はラベル付きデータとラベルなしデータの両方から学ぶことができる。
我々は,既存の連続学習モデルに汎用的に適用可能な,半教師付き連続学習法を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:30:08 GMT)
Exploring the limits of decoder-only models trained on public speech
recognition corpora [36.4] Decoder-Only Transformer for ASR (DOTA) モデルは、ほぼ全ての英語のASRベンチマークおよび15のテストセット中7つのWhisper large-v3で、エンコーダ-デコーダのオープンソースレプリケーション(OWSM)を総じて上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:29:42 GMT)
Propagation and Pitfalls: Reasoning-based Assessment of Knowledge
Editing through Counterfactual Tasks [36.3] ReCoE(Reasoning-based Counterfactual Editing dataset)という新しい推論ベースのベンチマークを導入する。
我々は既存の知識編集技術を徹底的に分析し、入力強化、微調整、位置と編集を行う。
全てのモデル編集手法は、特に特定の推論スキームにおいて、このデータセットで顕著に低い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:12:59 GMT)
Where's the "up"?! A Comprehensive (bottom-up) Study on the Security of Arm Cortex-M Systems [36.2] Arm Cortex-Mプロセッサは組み込みおよびInternetof-Thingsデバイスの中で最も広く使われている32ビットマイクロコントローラである。
我々はCortex-Mシステムのハードウェアセキュリティの限界と問題を分析する。
報告されたCortex-Mソフトウェアシステムのバグを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:20:26 GMT)
ReSLLM: Large Language Models are Strong Resource Selectors for
Federated Search [35.4] フェデレーション検索は、Retrieval-Augmented Generationパイプラインのコンテキストにおいて、ますます重要になる。
現在のSOTA資源選択手法は特徴に基づく学習手法に依存している。
ゼロショット環境でのフェデレーション検索における資源選択を促進するために,ReSLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:58:54 GMT)
EPSD: Early Pruning with Self-Distillation for Efficient Model
Compression [35.1] EPSD(Early Pruning with Self-Distillation)というフレームワークを提案する。
EPSDは、2段階のプロセスで早期刈り込みと自己蒸留を効率的に組み合わせる。
我々はEPSDが視覚的および定量的解析によって支援され、刈り取られたネットワークのトレーニングを改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:39:55 GMT)
Enhancing Multimodal Large Language Models with Vision Detection Models:
An Empirical Study [34.9] 本稿では,SOTA(State-of-the-art Object Detection)と光文字認識モデルを用いたMLLMの強化に関する実証的研究を行う。
我々は,LLaVA-1.5,DINO,PaddleOCRv2などのモデルを用いて系統的な実験を行い,MLLMの性能を向上するだけでなく,元の強みも維持することを示した。
その結果、MLLMは10ベンチマーク中9ベンチマークでSOTAモデルを上回っ、正規化平均スコアで最大12.99%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:38:32 GMT)
Knowledge-Aware Code Generation with Large Language Models [34.8] 大規模言語モデル(LLM)は、基本的なプログラミング問題においてよく機能する。
しかし、多様なアルゴリズムとデータ構造スキルの使用を含む複雑なタスクを扱う場合、課題に直面する。
我々はPythonプログラミングのコンテスト問題に適した知識ライブラリを開発し,知識認識コード生成の概念を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:15:48 GMT)
Graph Contrastive Learning with Cohesive Subgraph Awareness [34.8] グラフコントラスト学習(GCL)は、多様なグラフの表現を学習するための最先端の戦略として登場した。
グラフの増大と学習過程におけるサブグラフの認識は、GCLの性能を高める可能性があると論じる。
我々はCTAugと呼ばれる新しい統合フレームワークを提案し、結合認識を様々な既存のGCLメカニズムにシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:51:30 GMT)
Code-Aware Prompting: A study of Coverage Guided Test Generation in
Regression Setting using LLM [34.1] テスト生成における大規模言語モデルのコード認識促進戦略であるSymPromptを提案する。
我々のアプローチは、事前訓練されたLLMが、追加の訓練をすることなく、より完全なテストケースを生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:21:49 GMT)
LaneGraph2Seq: Lane Topology Extraction with Language Model via
Vertex-Edge Encoding and Connectivity Enhancement [34.0] 複雑な道路構造は、中心線曲線やDAG(Directed Acyclic Graph)を形成する接続を含むレーングラフを用いて描かれることが多い。
本稿では,レーングラフ抽出の新しいアプローチであるLaneGraph2Seqを紹介する。
本手法は,レーングラフ抽出における最先端技術と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:44:01 GMT)
Fundamental Limits of Membership Inference Attacks on Machine Learning
Models [33.0] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがトレーニングデータセットの一部であったかどうかを明らかにすることができる。
本稿では、機械学習モデルにおけるMIAに関する基本的な統計的制限を探索することによって理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:04:54 GMT)
Monolingual or Multilingual Instruction Tuning: Which Makes a Better
Alpaca [32.7] 本研究では、Alpacaデータセットと機械翻訳を用いて、多言語データを生成する。
制御された予算の下では、比較は、多言語チューニングが各言語のモデルをチューニングするよりも、同等かそれ以上であることを示している。
本研究は,指導指導による言語サポートの拡充のためのガイドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:42:04 GMT)
Decentralised, Collaborative, and Privacy-preserving Machine Learning
for Multi-Hospital Data [32.4] マルチホスピタルデータ(DeCaPH)のための分散型・協調型・プライバシ保護型MLを提案する。
実世界の分散医療データセットを用いた3つのタスクにおけるDeCaPHの一般化可能性とパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:06:10 GMT)
ConcatPlexer: Additional Dim1 Batching for Faster ViTs [31.2] 本稿では,Dim1ドメイン(結合)を付加した,効率的な視覚認識のための新しい手法を提案する。
まず、視覚モデルや画像多重化のためのDataMuxの単純適応を導入し、その弱点を克服するために新しい推論を考案する。
ConcatPlexerはImageNet1KとCIFAR100のデータセットで訓練され、それぞれ69.5%と83.4%の精度でVT-B/16よりも23.5%少ないGFLOPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:11:56 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） (Wed, 31 Jan 2024 05:21:13 GMT)
Collaborative Multi-Object Tracking with Conformal Uncertainty
Propagation [30.5] コラボレーティブオブジェクト検出(COD)は,検出精度の向上と不確かさの低減を目的として提案されている。
我々はMOT性能を向上させるためにMOT-CUPと呼ばれる不確実性伝播フレームワークを設計する。
本フレームワークは, 直接モデリングと共形予測によりCODの不確かさを定量化し, この不確かさを運動予測および関連ステップに伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:00:54 GMT)
Trainable Fixed-Point Quantization for Deep Learning Acceleration on
FPGAs [30.3] 量子化は、組み込みFPGAのようなリソース制約のあるデバイスにディープラーニングモデルをデプロイするための重要な技術である。
モデルトレーニング中の二点位置を自動的に学習する,トレーニング可能な固定点量子化手法であるQFXを提案する。
QFXはPyTorchベースのライブラリとして実装され、FPGA HLSでサポートされている固定点演算を効率的にエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:18:27 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） (Wed, 31 Jan 2024 05:50:05 GMT)
A Policy Gradient Primal-Dual Algorithm for Constrained MDPs with
Uniform PAC Guarantees [30.1] 本稿では,オンライン制約付きマルコフ決定過程(CMDP)問題に対するRLアルゴリズムについて検討する。
均一に近似した精度(Uniform-PAC)を保証する新しい勾配双対アルゴリズムを提案する。
理論的保証に加えて、我々のアルゴリズムが最適ポリシーに収束することを示す単純なCMDPを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:23:24 GMT)
All Beings Are Equal in Open Set Recognition [30.0] オープンセット認識(OSR)において、有望な戦略は、$K$+1$-thクラスとして、与えられた$K$の既知のクラス外で擬似未知のデータを活用することである。
未知のクラスを区別せずに扱うことは、未知のクラスをカテゴリー非依存かつスケール非依存にするため、既知のクラスと比較して不平等である。
ターゲット・アウェア・ユニバーサム(DCTAU)を用いた簡易かつ効果的なデュアルコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:16:32 GMT)
Text2NeRF: Text-Driven 3D Scene Generation with Neural Radiance Fields [29.9] テキストプロンプトから多種多様な3Dシーンを生成できるText2NeRFを提案する。
本手法では,追加のトレーニングデータを必要としないが,入力としてシーンを自然言語で記述するのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:15:08 GMT)
Binding Touch to Everything: Learning Unified Multimodal Tactile
Representations [29.8] 複数モードに接続された視覚ベースのタッチセンサの統一モデルであるUniTouchを紹介する。
我々は、すでに様々なモダリティに関連付けられている事前訓練済みのイメージ埋め込みに、UniTouchの埋め込みを合わせることで、これを実現する。
さらに、学習可能なセンサ固有のトークンを提案し、不均一な触覚センサの集合からモデルを学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:59:57 GMT)
A RelEntLess Benchmark for Modelling Graded Relations between Named
Entities [29.5] 我々は,与えられた次数関係をどの程度満たすかに応じて,エンティティペアをランク付けしなければならない新しいベンチマークを導入する。
モデルのサイズと性能の間には強い相関関係があり、より小さな言語モデルでは単純なベースラインを上回りません。
最大のFlan-T5およびOPTモデルの結果は極めて強いが、人間のパフォーマンスとの明確なギャップは残る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:56:22 GMT)
Rectify the Regression Bias in Long-Tailed Object Detection [29.3] 長い尾を持つ物体検出は、非常に不均衡なクラス分布のため、大きな課題に直面している。
近年の手法は, 回帰枝の微妙な影響を無視しつつ, 分類バイアスとその損失関数設計に重点を置いている。
本稿では, 回帰バイアスが存在し, 検出精度に悪影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:41:05 GMT)
Efficient Subseasonal Weather Forecast using Teleconnection-informed
Transformers [29.3] 季節的な予測は農業、水資源管理、災害の早期警戒に重要である。
機械学習の最近の進歩は、数値モデルに対する競争力のある予測能力を達成することで天気予報に革命をもたらした。
しかし、そのような基礎モデルのトレーニングには何千日ものGPU日が必要であるため、かなりの炭素排出量が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:27:35 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） (Wed, 31 Jan 2024 11:01:06 GMT)
Revisiting speech segmentation and lexicon learning with better features [29.3] 我々は,未学習の音声を単語のようなセグメントに分割する自己教師型手法を再検討する。
まず,2段階の持続時間ペン化動的プログラミング法から始める。
第1の音響ユニット発見段階では、コントラスト予測符号を HuBERT に置き換える。
第2段階における単語セグメンテーションの後,HuBERT特徴量の平均化により,各セグメントに音響単語を埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:06:34 GMT)
Qibolab: an open-source hybrid quantum operating system [28.9] 我々はQiboの量子コンピューティングフレームワークと統合された量子ハードウェア制御のためのオープンソースのソフトウェアライブラリであるQibolabを紹介する。
Qibolabは、カスタムのセルフホスト量子ハードウェアプラットフォーム上でサーキットベースのアルゴリズムを自動実行するために必要なソフトウェア層を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:59:24 GMT)
Elephants Do Not Forget: Differential Privacy with State Continuity for Privacy Budget [28.6] プライバシ予算の維持に失敗したことで、敵がリプレイ、ロールバック、フォークアタックをマウントできることを示す。
我々は,グローバルDPモデルにおいて,信頼できるキュレーターと同じ保証を提供するシステムであるElephantDPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:08:14 GMT)
Survey of Natural Language Processing for Education: Taxonomy,
Systematic Review, and Future Trends [28.3] 自然言語処理(NLP)は、コンピュータ科学分野の技法を用いてテキストを分析することを目的としている。
医療、商業、教育の分野で応用されている。
本調査では,NLPの最近の進歩を,教育領域に関わる課題の解決に焦点をあてて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:20:32 GMT)
Task-Oriented Diffusion Model Compression [27.8] 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは,高画質な画像生成が可能であり,下流の多様な画像・画像(I2I)アプリケーションも登場している。
これらのI2Iモデルによって達成された印象的な結果にもかかわらず、その実用性は、その大きなモデルサイズと反復的復調過程の計算負担によって妨げられる。
本稿では,これらのI2Iモデルの圧縮ポテンシャルをタスク指向で検討し,モデルサイズと時間ステップ数を両立させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:25:52 GMT)
Rethinking Channel Dependence for Multivariate Time Series Forecasting:
Learning from Leading Indicators [27.8] そこで本研究では,各ステップにおけるリードインジケータとそのリードステップを効率的に推定するLIFTという手法を提案する。
LIFTは任意の時系列予測メソッドとシームレスに協調できるプラグインとして機能する。
6つの実世界のデータセットの実験では、LIFTは平均予測性能を5.5%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:26:09 GMT)
An Empirical Study of Scaling Law for OCR [27.7] 本研究では,テキスト認識分野におけるモデルの性能とスケール,データボリューム,計算の相関について検討する。
我々は,600万個の実検体と1800万個の合成検体からなるREBU-Synという大規模データセットを構築した。
スケーリング法則と新しいデータセットに基づいて、シーンテキスト認識モデルをトレーニングし、トップ1の平均精度97.42%の6つの一般的なテストベンチマークに対して、最先端の新たなベンチマークを達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:34:48 GMT)
A Survey of Pre-trained Language Models for Processing Scientific Text [27.0] 科学テキストを処理するための言語モデル(LM)の数が増加している。
この研究はSciLMの包括的なレビューを提供し、異なるドメイン、タスク、データセット間での有効性の分析を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:35:07 GMT)
RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval [26.5] 本稿では,テキストの集合体への埋め込み,クラスタリング,要約という新たなアプローチを導入し,下から異なるレベルの要約レベルを持つ木を構築する。
我々のRAPTORモデルは、推測時にこの木から取得し、異なるレベルの抽象化で長いドキュメントにまたがる情報を統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:30:21 GMT)
FEUDA: Frustratingly Easy Prompt Based Unsupervised Domain Adaptation [26.4] ラベル付きおよびラベル付きの両方の例で自己回帰的LMを訓練する,フラストレーションに易しいUDA法(FEUDA)を提案する。
我々は,24個の実世界のドメインペアに対して,強力なドメイン不変学習法に対する提案手法の有効性を示す広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:15:34 GMT)
A decoder-only foundation model for time-series forecasting [26.0] 我々のモデルは,大規模時系列コーパス上でパッチ付きデコーダスタイルのアテンションモデルを事前学習することに基づいている。
予測履歴の長さ、予測長、時間的粒度の異なる範囲でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:05:49 GMT)
RCT Rejection Sampling for Causal Estimation Evaluation [25.8] コンバウンディングは、観測データから因果効果の偏りのない推定に対する重要な障害である。
評価設計を簡略化し,実データを使用する,有望な実証評価戦略を構築した。
提案アルゴリズムは, 既成試料からオラクル推定器を評価した場合に, バイアスが小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:40:40 GMT)
Large Trajectory Models are Scalable Motion Predictors and Planners [25.0] 自律走行において、運動予測と計画が不可欠である。
STR(State Transformer)と呼ばれるスケーラブルな軌道モデルを導入する。
STRは、観測、状態、動作を1つの統合シーケンスモデリングタスクにアレンジすることで、動作予測と動作計画の問題を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:22:46 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） (Wed, 31 Jan 2024 06:18:14 GMT)
A Cross-View Hierarchical Graph Learning Hypernetwork for Skill
Demand-Supply Joint Prediction [24.7] 協調技術需要供給予測のための階層型階層型グラフ学習ハイパーネットワーク(CHGH)フレームワークを提案する。
特に、CHGHは、i)スキル要求とサプライの相互接続を捉えるクロスビューグラフエンコーダ、i)クラスタワイドの観点からスキルの共進化をモデル化する階層グラフエンコーダ、iii)要求とサプライの変動を共同で予測する条件付きハイパーデコーダからなるエンコーダネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:56:08 GMT)
Continuous Unsupervised Domain Adaptation Using Stabilized
Representations and Experience Replay [23.9] 本稿では,教師なしドメイン適応(UDA)問題に継続学習(CL)シナリオで対処するアルゴリズムを提案する。
我々の解は、学習した内部分布を安定化し、新しい領域におけるモデル一般化を強化することに基づいている。
経験リプレイを活用して,新たなタスクを学習する際に獲得した知識をモデルが失う,破滅的な忘れ事の問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:09:14 GMT)
SeFi-IDE: Semantic-Fidelity Identity Embedding for Personalized
Diffusion-Based Generation [23.7] 我々は、パーソナライズされた生成のための安定拡散モデルに埋め込まれた正確でセマンティックなIDに焦点を当てる。
具体的には、対象画像全体ではなく、顔領域に適合する顔の注意損失を提案する。
このトリックは、他の既存の概念とIDの精度と対話的な生成能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:52:33 GMT)
Improving Small Language Models' Mathematical Reasoning via
Equation-of-Thought Distillation [23.4] 本研究は,その数学的推論能力をサブビリオンパラメータ(SLM)に圧縮することにより,先進大言語モデル(LLM)の民主化という課題に対処する。
EoTD(Equation-of-Thought Distillation, EoTD)は, 理論過程を方程式ベース表現にカプセル化し, 微調整SLMのためのEoTDデータセットを構築する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:50:07 GMT)
What Do Self-Supervised Speech Models Know About Words? [23.2] 自己教師型音声モデル(S3Ms)はここ数年で導入され、様々な音声タスクの性能とデータ効率が改善されている。
最近の研究は、S3Mが音声情報や話者情報などの特定の特性をエンコードする方法の分析を始めている。
我々は,S3Msで符号化されたセグメントレベルの言語特性を研究するために,軽量な解析手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:00:25 GMT)
CNN-FL for Biotechnology Industry Empowered by Internet-of-BioNano
Things and Digital Twins [22.8] デジタル双生児(DT)は、生物学的資産、微生物、薬物開発プロセス、デジタルヘルス応用の洗練されたデジタル表現を可能にすることによって、バイオテクノロジー産業に革命をもたらしている。
しかし、特にバクテリアのような複雑な物質をモデル化する際のマイクロスケールとナノスケールでのデジタルツインニングは、高度なモノのインターネット(Internet of Things)インフラストラクチャとコンピューティングアプローチを必要とする点で大きな課題を呈している。
バイオナノモノのインターネット(IoBNT)と高度な機械学習技術、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とフェデレーション学習(FL)を統合する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:40:44 GMT)
Unveiling the Power of Self-supervision for Multi-view Multi-human
Association and Tracking [22.2] マルチビュー・マルチヒューマン・アソシエーション・トラッキング(MvMHAT)は,多人数映像監視において重要な課題である。
本稿では,エンド・ツー・エンド・エンド・ネットワークの自己教師型学習システムを用いてこの問題に対処する。
異なるアルゴリズムのネットワークトレーニングとテストのための、2つの新しい大規模ベンチマークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:12:28 GMT)
I Think, Therefore I am: Awareness in Large Language Models [20.9] 我々は、大きな言語モデル(LLM)において、認識は信頼の欠如の重要な側面であると主張する。
能力、使命、感情、視点の4つの重要な側面を特定します。
以上の結果から,LSMには十分な認知能力は認められていないものの,十分な認識能力は認められていないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:41:23 GMT)
Beyond Control: Exploring Novel File System Objects for Data-Only Attacks on Linux Systems [20.9] 我々はLinuxカーネルのファイルサブシステム内で、悪用可能な非制御データを半自動で検出し、評価する。
我々は18の現実世界のCVEを用いて、様々なエクスプロイト戦略を用いてファイルシステムオブジェクトのエクスプロイラビリティを評価する。
我々はカーネルに対してCVEのサブセットを使用して10のエンドツーエンドエクスプロイトを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:16:00 GMT)
Graph Attention-based Reinforcement Learning for Trajectory Design and
Resource Assignment in Multi-UAV Assisted Communication [20.8] UAV基地局(UAV BS)が未知の環境で軌道設計と資源割り当てを実現することは困難である。
通信ネットワークにおけるUAV BS間の協調と競合はマルコフゲーム問題に繋がる。
本稿では,マルチUAV支援通信問題を解決するために,新しいグラフアテンション型マルチエージェント信頼領域(GA-MATR)強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:37:06 GMT)
PF-GNN: Differentiable particle filtering based approximation of
universal graph representations [20.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ同型に対する1-WL色補正テストによって、表現力に制限があることが知られている。
本研究では,学習過程を厳密な同型解法で導くことによって,GNNを普遍化する手法を提案する。
我々のアルゴリズムはエンドツーエンドで微分可能であり、任意のGNNをバックボーンとして適用することができ、よりリッチなグラフ表現を線形に増加させて学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:26:03 GMT)
Topology-Aware Latent Diffusion for 3D Shape Generation [20.4] 我々は,潜伏拡散と持続的ホモロジーを組み合わせた新しい生成モデルを導入し,高多様性の3次元形状を創出する。
提案手法では,3次元形状を暗黙の場として表現し,位相的特徴の抽出に永続的ホモロジーを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:13:53 GMT)
Motion Guidance: Diffusion-Based Image Editing with Differentiable
Motion Estimators [19.9] モーションガイダンス(Motion Guide)は、画像の各ピクセルがどこに移動すべきかを示す、密度の高い複雑なモーションフィールドを指定できる技術である。
本手法は複雑な動きに作用し、実画像や生成された画像の高品質な編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:59:59 GMT)
APPLS: Evaluating Evaluation Metrics for Plain Language Summarization [19.7] 本稿では,Plain Language Summarization (PLS) のメトリクスを評価するための,詳細なメタ評価テストベッド APPLS を提案する。
我々は、PSS計量が捉えるべき以前の研究から着想を得た4つの基準に沿って摂動のセットを定義する:情報性、単純化、一貫性、忠実さ。
PLSにおけるテキストの単純化を評価するための新しい指標であるPOMMEを導入し、ドメイン内言語モデルとドメイン外言語モデルとの正規化パープレキシティ差として算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:32:19 GMT)
Calibrating Segmentation Networks with Margin-based Label Smoothing [19.7] 現状のキャリブレーション損失に対する統一的制約最適化の視点を提供する。
これらの損失は、ロジット距離に等しい制約を課す線形ペナルティの近似と見なすことができる。
我々は不等式制約に基づく単純で柔軟な一般化を提案し、ロジット距離に制御可能なマージンを課す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:33:16 GMT)
Rank Supervised Contrastive Learning for Time Series Classification [19.4] 時系列分類を行うためにRankSCL(Rank Supervised Contrastive Learning)を提案する。
RankSCLは埋め込みスペースにおいて、ターゲットとする方法で生データを増強する。
異なるレベルの正のサンプルに対して異なる重みを割り当てるために、新しいランク損失が開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:29:10 GMT)
Local Feature Matching Using Deep Learning: A Survey [19.3] 局所的な特徴マッチングは、画像検索、3D再構成、オブジェクト認識といった領域を含むコンピュータビジョンの領域において幅広い応用を享受する。
近年,深層学習モデルの導入により,局所的特徴マッチング手法の探究が盛んに行われている。
また,移動構造,リモートセンシング画像登録,医用画像登録などの多様な領域における局所的特徴マッチングの実践的応用についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:32:41 GMT)
Widely Linear Matched Filter: A Lynchpin towards the Interpretability of
Complex-valued CNNs [19.3] 我々は、WLMFパラダイムを導入し、そのソリューションを提供し、その性能を解析する。
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） (Wed, 31 Jan 2024 05:11:54 GMT)
Game-Theoretic Unlearnable Example Generator [18.7] 学習不可能な例攻撃は、トレーニングサンプルに知覚不能な摂動を加えることによって、ディープラーニングのクリーンなテスト精度を低下させることを目的としている。
本稿では,非ゼロ和スタックルバーグゲームとしてアタックを定式化することにより,ゲーム理論の観点からの未知の例攻撃について検討する。
本稿では,3つの主要な勾配を持つGUE(Game Unlearnable Example)と呼ばれる新たな攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:43:30 GMT)
GEAR: Augmenting Language Models with Generalizable and Efficient Tool
Resolution [18.6] 外部ツールを使用するために大きな言語モデル(LLM)を拡張することで、さまざまなタスクにおけるパフォーマンスが向上する。
本稿では,ツールの使用を必要とする様々なタスクに一般化可能なクエリツールグラウンドアルゴリズムであるGEARを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:11:42 GMT)
Try with Simpler -- An Evaluation of Improved Principal Component
Analysis in Log-based Anomaly Detection [18.3] ディープラーニング(DL)は、ログベースの異常検出の強化への関心を喚起している。
従来の機械学習とデータマイニング技術は、DLよりもデータ依存が少なく、効率的だが効果は低い。
従来の手法である教師なしPCA(Principal Component Analysis)を軽量なセマンティックなログ表現を取り入れて最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:52:01 GMT)
Geometry aware 3D generation from in-the-wild images in ImageNet [18.2] 本稿では,カメラポーズ情報のない多種多様な非構造化画像ネットから3次元形状を再構成する手法を提案する。
2次元画像から3次元モデルを学習し,StyleGAN2に基づいて生成元バックボーンのアーキテクチャを変更するために,効率的な三面体表現を用いる。
訓練されたジェネレータは、任意の視点からのレンダリングだけでなく、クラス条件の3Dモデルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:06:39 GMT)
SWEA: Changing Factual Knowledge in Large Language Models via Subject
Word Embedding Altering [18.1] 対象の表現を修飾するSWEAフレームワークを提案する。
SWEAはモデル外部の正確なキーマッチングを使用し、信頼できる主語埋め込み変更を行う。
SWEAOSの最先端性能を,COUNTERFACTおよびzsREデータセット上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:08:45 GMT)
Exploring the Common Appearance-Boundary Adaptation for Nighttime
Optical Flow [17.4] 夜間光流のための新しい外界適応フレームワークを提案する。
外観適応では、補助昼時間像と夜間像を反射率に整合した共通空間に埋め込む。
2つのリフレクタンスマップの運動は、非常によく似ており、昼から夜の領域に動きの外観知識を連続的に伝達する利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:51:52 GMT)
AEROBLADE: Training-Free Detection of Latent Diffusion Images Using
Autoencoder Reconstruction Error [17.4] 計算コストの低い高解像度画像を生成するための重要なイネーブルは、潜時拡散モデル(LDM)の開発である。
LDMは、高次元画像空間の代わりに、事前訓練されたオートエンコーダ(AE)の低次元潜時空間で復調処理を行う。
本稿では,画像と潜時空間間の画像変換に用いるAEという,LDMの固有成分を利用した新しい検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:36:49 GMT)
Causal Discovery by Kernel Deviance Measures with Heterogeneous
Transforms [17.4] 本稿では,RKHS埋め込みの異種変換に基づく新しいスコア尺度を提案し,因果発見のための条件密度の高次モーメントを抽出する。
各仮説的原因影響方向のスコアを比較して推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:28:05 GMT)
Leveraging Multi-lingual Positive Instances in Contrastive Learning to
Improve Sentence Embedding [17.1] 複数の正の活用は多言語文の埋め込みに考慮すべきである,と我々は主張する。
本稿では,多言語文埋め込みの学習を改善するために,MPCLという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:25:15 GMT)
CARPE-ID: Continuously Adaptable Re-identification for Personalized
Robot Assistance [16.9] 今日のHuman-Robot Interaction(HRI)のシナリオでは、ロボットが最も近い個人と協力する必要があると仮定する傾向が一般的である。
連続的な視覚適応技術に基づく人物識別モジュールを提案する。
実験室環境におけるビデオ記録と,移動ロボットによるHRIシナリオを用いて,このフレームワークを単体でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:31:23 GMT)
Large Language Models for Mathematical Reasoning: Progresses and
Challenges [16.9] 大規模言語モデル (LLM) は数学問題の自動解法を指向している。
この調査は4つの重要な次元に対処する試みである。
これは、この急速に発展する分野における現在の状況、成果、将来の課題に関する全体論的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:26:32 GMT)
Experimental simulation of quantum superchannels [16.5] 核磁気共鳴(NMR)システムにおけるクビット超チャネルの実験シミュレーションを高精度に行う。
提案アルゴリズムは任意のターゲット超チャネルに適用し,実験によりNMRシミュレータの短期使用における高品質性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:24:16 GMT)
Integral Operator Approaches for Scattered Data Fitting on Spheres [16.4] 重み付きスペクトルフィルタアルゴリズムの近似性能について検討する。
重み付きスペクトルフィルタアルゴリズムのソボレフ型誤差推定を最適に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:23:56 GMT)
Ambush from All Sides: Understanding Security Threats in Open-Source Software CI/CD Pipelines [16.4] 継続的インテグレーションと継続的デプロイメント(CI/CD)パイプラインは、GitHubなどのインターネットホスティングプラットフォームで広く採用されている。
CI/CDパイプラインの人気により、さまざまなセキュリティ脅威に直面している。
本稿では,CI/CDパイプラインの攻撃面を明らかにするため,大規模計測と系統解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:24:23 GMT)
CARFF: Conditional Auto-encoded Radiance Field for 3D Scene Forecasting [16.2] CARFF: 3次元シーン予測のための条件付き自動符号化レーダランスフィールドを提案する。
本手法は,確率エンコーダを用いて,画像の3次元潜在シーン構成上の分布にマッピングする。
CarFFは、複雑なマルチエージェント自律運転シナリオにおける効率的な軌道計画と緊急計画を可能にするために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:56:09 GMT)
Data-Effective Learning: A Comprehensive Medical Benchmark [16.0] データ効率のよい学習は、AIモデルをトレーニングするための最も影響力のある方法でデータを使用することを目的としている。
標準の欠如と総合的なベンチマークのため、医療データ有効学習の研究は不十分である。
このベンチマークには、31の医療センターから数百万のデータサンプルを含むデータセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:09:21 GMT)
Domain generalization across tumor types, laboratories, and species --
insights from the 2022 edition of the Mitosis Domain Generalization Challenge [16.0] 病理組織学的腫瘍標本における有糸分裂像の認識は,患者の予後評価に極めて関連している。
この研究は、課題タスク、参加者が採用する戦略、そしてその成功に寄与する潜在的な要因の概要を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:19:38 GMT)
Multimodal Neurodegenerative Disease Subtyping Explained by ChatGPT [15.9] アルツハイマー病は最も多い神経変性疾患である。
現在のデータ駆動型アプローチでは、ADまたは関連する障害の後期段階でサブタイプを分類することができるが、無症状またはプロドロマル段階の予測では困難である。
本稿では,AD患者を早期にサブタイプに分類するために,画像,遺伝学,臨床評価などの早期指標を用いたマルチモーダルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:30:04 GMT)
DROP: Decouple Re-Identification and Human Parsing with Task-specific
Features for Occluded Person Re-identification [15.9] 本稿では,隠蔽者再識別(ReID)のためのDouple Re-identificatiOnとHuman Parsing(DROP)手法について紹介する。
ReIDと人間の構文解析の同時学習にグローバルな特徴を用いる主流のアプローチとは異なり、DROPは、前者の劣る性能はReIDと人間の解析機能の異なる要件に起因すると主張している。
実験の結果、DROPの有効性、特にOccluded-Dukeで76.8%のランク1の精度を達成し、2つの主要な方法を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:54:43 GMT)
MoDE: A Mixture-of-Experts Model with Mutual Distillation among the
Experts [15.5] 我々はMixture-of-Distilled-Expert (MoDE) という手法を提案する。
MoDEは専門家の間で適度な相互蒸留を適用し、各専門家が他の専門家から学んだより多くの特徴を拾えるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:52:32 GMT)
Vanishing Gradients in Reinforcement Finetuning of Language Models [15.4] 本研究は、強化微細化(RFT)における基本最適化障害を特定する。
モデル下での報酬標準偏差が小さい場合には,入力に対する期待勾配が消えることを示す。
次に、報酬標準偏差の小さいため、失効する勾配が一般的であり、有害であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:39:06 GMT)
PanAf20K: A Large Video Dataset for Wild Ape Detection and Behaviour
Recognition [15.3] PanAf20Kデータセットは、その自然環境における偉大な類人猿の、最大かつ最も多様なオープンアクセスアノテートビデオデータセットである。
熱帯アフリカの14の畑で収集されたチンパンジーとゴリラのカメラトラップビデオ2万枚に700万枚以上のフレームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:54:10 GMT)
Uncertainty-Aware Explainable Recommendation with Large Language Models [15.2] GPT-2のプロンプトとしてユーザおよびアイテム入力のIDベクトルを利用するモデルを開発する。
マルチタスク学習フレームワークには,推薦タスクと説明タスクの両方を最適化するために,共同トレーニング機構が採用されている。
提案手法はYelp, TripAdvisor, Amazon のデータセット上でそれぞれ 1.59 DIV, 0.57 USR, 0.41 FCR を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:06:26 GMT)
Secure and Efficient Federated Learning Through Layering and Sharding
Blockchain [15.2] 本稿では,新しい2層ブロックチェーン駆動型フェデレート学習システムChainFLを提案する。
インターネットネットワークをサブチェーン層内の複数のシャードに分割し、情報交換の規模を効果的に削減する。
また、DAG(Direct Acyclic Graph)ベースのメインチェーンをメインチェーン層として採用し、並列および非同期のクロスシャード検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:46:26 GMT)
Interactive Navigation in Environments with Traversable Obstacles Using
Large Language and Vision-Language Models [14.9] 本稿では,大規模言語と視覚言語を用いた対話型ナビゲーションフレームワークを提案する。
我々は、微調整なしで効果的な経路計画を行うためのアクション対応コストマップを作成する。
すべての実験結果から,提案フレームワークの有効性と多様な環境への適応性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:25:37 GMT)
Agile But Safe: Learning Collision-Free High-Speed Legged Locomotion [14.5] 本稿では,四足歩行ロボットのための学習ベースの制御フレームワークであるAgile But Safe(ABS)を紹介する。
ABSには障害の中でアジャイルモータースキルを実行するためのアジャイルポリシと、障害を防止するためのリカバリポリシが含まれています。
トレーニングプロセスには、アジャイルポリシ、リーチアビドバリューネットワーク、リカバリポリシ、排他的表現ネットワークの学習が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:58:28 GMT)
GUMsley: Evaluating Entity Salience in Summarization for 12 English
Genres [14.4] GUMsleyは、12のジャンルの英語テキストに対して、名前付きおよび名前なしの敬意的エンティティを全てカバーする最初のエンティティ・サリエンス・データセットである。
いくつかのモデルアーキテクチャに対して健全なエンティティを予測または提供することにより、パフォーマンスが向上し、高品質なサマリーの導出に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:30:50 GMT)
Common Sense Reasoning for Deep Fake Detection [13.6] 最先端のアプローチは、ディープフェイク検出バイナリ分類のためにニューラルネットワークを介して抽出されたイメージベースの機能に依存している。
本稿では,ディープラーニング検出をモデル化するための常識推論手法を提案する。
本稿では,画像の信頼性に関する質問に対する回答を提供する新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:11:58 GMT)
ReplaceAnything3D:Text-Guided 3D Scene Editing with Compositional Neural
Radiance Fields [13.4] 本稿では,新しいテキスト誘導3Dシーン編集手法であるReplaceAnything3Dモデル(RAM3D)を紹介する。
シーンのマルチビューイメージと、置換すべきオブジェクトを記述したテキストプロンプト、新しいオブジェクトを記述したテキストプロンプトが与えられた場合、Erase-and-Replaceアプローチは、シーン内のオブジェクトを、新たに生成されたコンテンツで効果的に置き換えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:02:26 GMT)
M2-RAAP: A Multi-Modal Recipe for Advancing Adaptation-based
Pre-training towards Effective and Efficient Zero-shot Video-text Retrieval [13.4] 本稿では,M2-RAAPと呼ばれる,効果的かつ効率的なゼロショットビデオテキスト検索のための適応型事前学習のためのマルチモーダルレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:45:44 GMT)
Generative AI to Generate Test Data Generators [13.3] 我々は、異なるドメインでテストデータを生成するための生成AIの能力を評価する。
テストデータ生成タスクを実行するLarge Language Models (LLM) の3種類のプロンプトを設計する。
その結果, LLMは, 3段階の可積分性で, 広範囲の領域において, 現実的なテストデータ生成装置を生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:58:26 GMT)
Enhancing Large Language Model with Decomposed Reasoning for Emotion
Cause Pair Extraction [13.2] Emotion-Cause Pair extract (ECPE) は、感情とその原因を表す節対を文書で抽出する。
近年の成果から着想を得て,大規模言語モデル(LLM)を活用してECPEタスクに追加のトレーニングを加えることなく対処する方法について検討した。
人間の認知過程を模倣するチェーン・オブ・シントを導入し,Decomposed Emotion-Cause Chain (DECC) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:20:01 GMT)
Graph Multi-Similarity Learning for Molecular Property Prediction [13.2] 分子特性予測のためのグラフ多相性学習(GraphMSL)フレームワークを提案する。
GraphMSLは、一般化された多相性計量を連続的なスケールに組み込み、自己相似性と相対的な類似性をキャプチャする。
様々な下流タスクによる薬物発見評価や学習者表現のポストホック分析に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:59:38 GMT)
Continuous Treatment Effects with Surrogate Outcomes [13.2] 本研究では,サロゲートを効率よく組み込んで連続処理効果を推定する2つのロバストな手法を提案する。
ラベル付きデータのみを使用する手法と比較して,分散性の改善の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:50:18 GMT)
Tensor-based process control and monitoring for semiconductor
manufacturing with unstable disturbances [13.1] 本稿では,高次元画像ベースオーバーレイ誤差の複雑な構造に対するプロセス制御とモニタリング手法を提案する。
提案手法は,制限された制御レシピを用いてオーバーレイ誤差を低減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:35:08 GMT)
Gamifying a Software Testing Course with Continuous Integration [13.1] GamekinsはJenkinsの継続的インテグレーションプラットフォームにシームレスに統合されたツールだ。
開発者はGamekinsが生成したテストの課題とクエストを完了してポイントを獲得することができる。
学生がコードをテストする方法とゲームキンスの使用方法の相関関係を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:00:16 GMT)
Polarization-based cyclic weak value metrology for angular velocity
measurement [13.0] 弱測定は、選択後の低い確率でほとんどの光子を捨てながら、メートルの変化の検出を増幅することが証明されている。
従来の電力リサイクル方式では、失敗した後光子の繰り返し選択が可能であり、非効率な後選択を克服し、検出精度を向上する。
本研究では,偏光に基づく弱値角速度測定に焦点をあて,ガウスビームの時間シフト検出精度を高めるために3つの循環法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:51:57 GMT)
Contextual Feature Extraction Hierarchies Converge in Large Language
Models and the Brain [12.9] 大規模言語モデル(LLM)がベンチマークタスクで高いパフォーマンスを達成するにつれ、より脳に近いものになることを示す。
また、モデルの性能と脳の類似性を改善する上で、文脈情報の重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:48:35 GMT)
FedCore: Straggler-Free Federated Learning with Distributed Coresets [12.5] FedCoreは、コアセットの分散選択を通じてストラグラー問題に取り組むアルゴリズムである。
コアセット最適化問題をよりトラクタブルなk-メロイドクラスタリング問題に変換し、各クライアント上で分散運用する。
理論的解析によりFedCoreの収束が確認され、実際の評価ではFLトレーニング時間の8倍の短縮が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:40:49 GMT)
Deep Network Approximation: Beyond ReLU to Diverse Activation Functions [12.5] 本稿では,多様な活性化関数に対するディープニューラルネットワークの表現力について検討する。
アクティベーション関数セット$mathscrA$は、一般的に使用されるアクティベーション関数の大部分を含むように定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:57:17 GMT)
CATS v2: Hybrid encoders for robust medical segmentation [12.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、医用画像分割タスクにおいて強力な性能を示した。
しかし、畳み込みカーネルの視野が限られているため、CNNがグローバル情報を完全に表現することは困難である。
ローカル情報とグローバル情報の両方を活用するハイブリッドエンコーダを用いたCATS v2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:57:22 GMT)
Leveraging Swin Transformer for Local-to-Global Weakly Supervised
Semantic Segmentation [12.1] 本研究では,初期シードCAMの精度を高めるために,ローカルおよびグローバルなビューをまとめることで,SWTformerを提案する。
SWTformer-V1は、精度0.98%のmAPを実現し、最先端モデルより優れている。
SWTformer-V2は、背景認識機構を使用して、クロスオブジェクト識別を改善したより正確なローカライゼーションマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:41:17 GMT)
Predicting the Future with Simple World Models [12.1] 本稿では,世界モデルの潜在力学を単純化する正規化手法を提案する。
我々の正規化は下流タスクの精度、一般化、性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:52:11 GMT)
Regularized Linear Discriminant Analysis Using a Nonlinear Covariance
Matrix Estimator [11.9] 線形判別分析(LDA)はデータ分類において広く用いられている手法である。
LDAは、データ共分散行列が不条件であるときに非効率になる。
このような状況に対応するために正規化LDA法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:37:14 GMT)
On Modifying the Variational Quantum Singular Value Decomposition
Algorithm [11.8] 本稿では、既知の変分量子特異値分解アルゴリズムに適用可能な2つの修正について論じる。
1つ目は、アルゴリズムの性能向上を示唆する目的関数の変更である。
第2の修正では、一般的な行列の期待値の新しい計算方法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:56:32 GMT)
Improved Scene Landmark Detection for Camera Localization [11.6] シーンランドマーク検出(SLD)に基づく手法が近年提案されている。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングして、所定の、健全でシーン固有の3Dポイントやランドマークを検出する。
トレーニング中はモデル容量とノイズラベルが不足していたため,精度の差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:59:12 GMT)
How Does Beam Search improve Span-Level Confidence Estimation in
Generative Sequence Labeling? [11.5] 本稿では,生成配列ラベリングにおけるモデル信頼度の推定に関する実証的な知見を提供する。
6つの公開データセットで検証した結果,提案手法は生成配列ラベルモデルのキャリブレーション誤差を著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:10:30 GMT)
Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and
particle gradient descent [11.5] そこで我々はPrivPGDを提案する。PrivPGDは、最適輸送と粒子勾配勾配から得られるツールを活用する、プライベートデータ合成の新しい生成方法である。
我々のアルゴリズムは、非常にスケーラブルで、追加のドメイン固有の制約を組み込む柔軟性を提供しながら、幅広いデータセット上の既存のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:28:07 GMT)
CMRNext: Camera to LiDAR Matching in the Wild for Localization and
Extrinsic Calibration [11.5] CMRNextはカメラ-LIDARマッチングの新しいアプローチであり、センサー固有のパラメータとは独立しており、一般化可能であり、野生で使用することができる。
3つの公開データセットと3つの社内ロボットを含む6つの異なるロボットプラットフォーム上でCMRNextを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:14:12 GMT)
Convergence Analysis for General Probability Flow ODEs of Diffusion
Models in Wasserstein Distances [11.2] 2-ワッサーシュタイン距離における確率フローODEサンプルの一般クラスに対する最初の非漸近収束解析を提供する。
次に、様々な例を考察し、対応するODEベースのサンプルの複雑さについて結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:07:44 GMT)
Source-free Domain Adaptive Object Detection in Remote Sensing Images [11.2] 本研究では,RS画像のソースフリーオブジェクト検出(SFOD)設定を提案する。
これは、ソース事前学習モデルのみを使用してターゲットドメイン適応を実行することを目的としている。
本手法では,ソース領域RS画像へのアクセスは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:32:44 GMT)
SiBBlInGS: Similarity-driven Building-Block Inference using Graphs
across States [11.0] 国間グラフを用いた類似性駆動型ビルディングブロック推論フレームワーク(SiBBlInGS)を提案する。
SiBBlInGSは、グラフベースの辞書学習アプローチを提供し、その時間的トレースとともにスパースBBを発見する。
ノイズ、サンプルの欠如、観察されたセッションの数と期間の変動に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:58:55 GMT)
ChIRAAG: ChatGPT Informed Rapid and Automated Assertion Generation [11.0] 大規模言語モデル(LLM)による自動アサーション生成が注目されている。
我々はLLMに基づく新しいパイプラインを設計し、自然言語仕様から英語、線形時間論理、SVAのアサーションを生成する。
以上の結果から,LCMはアサーション生成ワークフローを合理化し,検証を再構築できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:41:27 GMT)
"Guinea Pig Trials" Utilizing GPT: A Novel Smart Agent-Based Modeling
Approach for Studying Firm Competition and Collusion [10.7] 我々は、スマートエージェントが企業を代表し、相互に対話する、スマートエージェントベースモデリング(SABM)と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
スマートエージェントは意思決定のための広範な知識基盤を持ち、従来のABMエージェントを超越した人間のような戦略能力を示す。
その結果、コミュニケーションがなければ、スマートエージェントは常に暗黙の共謀に到達し、バーランド均衡価格よりも高い値で収束するが、モノポリーやカルテル価格よりも低い値となることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:15:38 GMT)
MAPLE: Mobile App Prediction Leveraging Large Language Model Embeddings [10.2] 本研究では,大規模言語モデル埋め込み(MAPLE)を活用したモバイルアプリケーション予測モデルを提案する。
MAPLEは、LLM(Large Language Models)を採用し、これらの課題を克服するためにアプリの類似性をインストールしている。
2つの実世界のデータセットのテストでは、MAPLEは標準およびコールドスタートシナリオの両方で、現代のモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:36:48 GMT)
Is Registering Raw Tagged-MR Enough for Strain Estimation in the Era of
Deep Learning? [10.1] tMRIは、変形中の組織の動きとひずみの定量化に長い間使われてきた。
タグフェーディング(英: tag fading)は、タグの可視性が時間とともに徐々に減少する現象であり、後処理を複雑にする現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:28:11 GMT)
Multimodal Urban Areas of Interest Generation via Remote Sensing Imagery
and Geographical Prior [9.9] アーバン・エリア・オブ・関心(アーバン・エリア・オブ・エンターテイメント、Urban Area-of-interest、AOI)とは、境界が定義された都市機能ゾーンをいう。
本稿では,AOIフェンス多角形検出のためのエンドツーエンドマルチモーダルディープラーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:13:53 GMT)
Intrinsic Gaussian Processes on Manifolds and Their Accelerations by
Symmetry [9.8] 既存の手法は主に熱核推定のための低次元制約領域に焦点を当てている。
本研究は一般方程式上でGPを構築するための本質的なアプローチを提案する。
本手法は指数写像を用いてブラウン運動サンプル経路をシミュレーションすることにより熱核を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:28:49 GMT)
Vision-Assisted Digital Twin Creation for mmWave Beam Management [9.6] 本稿では,1台のカメラと位置情報にのみ依存する,実用的なDigital Twin生成パイプラインとチャネルシミュレータを提案する。
本研究では,ビーム取得における下流サブタスクにおいて,3次元環境を明示的にモデル化しない手法と比較して,性能上の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:23:55 GMT)
Image Anything: Towards Reasoning-coherent and Training-free Multi-modal
Image Generation [9.6] ImgAnyは、人間の推論を模倣し高品質な画像を生成する、新しいエンドツーエンドのマルチモーダル生成モデルである。
本手法は, 7つのモダリティの組み合わせを効率よく, 柔軟に行うための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:35:40 GMT)
Generative Design of Crystal Structures by Point Cloud Representations
and Diffusion Model [9.5] 本稿では, 点雲表現を利用して構造情報を符号化し, 合成可能な材料を生成するための枠組みを提案する。
我々の研究は、材料設計と合成の進歩への重要な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:16:00 GMT)
Do Object Detection Localization Errors Affect Human Performance and
Trust? [9.4] 境界ボックスはしばしば、自動的な物体検出結果を人間に伝えるために使われる。
本研究では,境界ボックスの局所化誤差とヒューマンタスク性能の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:24:51 GMT)
Efficient Learning of Long-Range and Equivariant Quantum Systems [9.4] 量子多体物理学の基本的な課題として、量子ハミルトニアンとその性質の基底状態を発見し、学習する。
近年の研究では、データから学ぶことにより、幾何学的に局所的な観測対象の和の基底状態予測値を予測する作業が研究されている。
これらの結果は、分子系と原子系における長距離相互作用の関連性によって動機づけられた、ハミルトンと可観測物の両方の局所的な要求を超えて拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:08:52 GMT)
De-identification is not always enough [9.3] 本研究は, 実際の臨床記録の同定が, 会員推測攻撃から記録を保護していないことを示す。
合成されたノートが実際のデータのパフォーマンスと密接に一致する場合、それらは実際のデータと同じようなプライバシー上の懸念を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:14:01 GMT)
What Is Fairness? On the Role of Protected Attributes and Fictitious
Worlds [9.2] フェアネスを意識したML(fairML)における文献の増大は、自動意思決定(ADM)における機械学習(ML)に関連する不公平さを軽減することを意図している
公平性という一貫した概念を定式化し、哲学的考察をMLモデルのトレーニングと評価のための形式的枠組みに変換することにより、このギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:51:15 GMT)
Experimental test of the Crooks fluctuation theorem in a single nuclear
spin [9.1] 量子スピン系におけるクルックス変動定理を実験的に検証した。
この結果は、揺らぎに関する量子的な洞察を与え、我々の開発した手法は、他の量子熱力学の定理の研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:17:32 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） (Wed, 31 Jan 2024 02:14:18 GMT)
A Survey on Video Prediction: From Deterministic to Generative
Approaches [8.6] コンピュータビジョンの基本課題である映像予測は、モデルが既存の映像コンテンツに基づいて将来のフレームのシーケンスを生成することを可能にすることを目的としている。
我々は、この分野で最も広く使われているデータセットとアルゴリズムを含む、歴史と現代の両方を包括的に調査する。
本稿では,ビデオ予測アルゴリズムの性質に着目した新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:09:44 GMT)
GuardFS: a File System for Integrated Detection and Mitigation of Linux-based Ransomware [8.6] GuardFSは、ランサムウェアの検出と緩和を統合するファイルシステムベースのアプローチである。
bespokeオーバーレイファイルシステムを使用して、ファイルにアクセスする前にデータを抽出する。
このデータに基づいてトレーニングされたモデルは、ファイルシステムへのアクセスを難なくし、遅延し、追跡する3つの新しい防御構成によって使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:33:29 GMT)
Endo-4DGS: Endoscopic Monocular Scene Reconstruction with 4D Gaussian
Splatting [8.6] 動的シーン再構築は、下流の作業を大幅に強化し、手術結果を改善することができる。
NeRFベースの手法は、最近、シーンを再構築する異常な能力で有名になった。
本研究では,革新的でリアルタイムな動的再構成手法であるEndo-4DGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:51:45 GMT)
Convergence analysis of t-SNE as a gradient flow for point cloud on a
manifold [8.5] t-SNEは、目標関数としてクルバック・リーブラーの発散を伴う勾配降下反復を用いる。
t-SNE によって生成される点が有界であることを示し、KL の発散の最小値の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:52:45 GMT)
Learning Label Hierarchy with Supervised Contrastive Learning [8.5] 教師付きコントラスト学習(SCL)フレームワークは、各クラスを独立したものとして扱うため、すべてのクラスが等しく重要であるとみなす。
本稿では,クラス間の類似性を利用して階層情報をSCLに組み込んだラベル認識型SCL手法(LASCL)のファミリーを紹介する。
3つのデータセットに対する実験により、提案したLASCLは、複数ラベルの1つのラベルを区別するテキスト分類にうまく機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:21:40 GMT)
Distillation Enhanced Time Series Forecasting Network with Momentum
Contrastive Learning [8.3] 長周期時系列予測のための革新的蒸留強化フレームワークであるDE-TSMCLを提案する。
具体的には、タイムスタンプをマスクするかどうかを適応的に学習する学習可能なデータ拡張機構を設計する。
そこで本研究では,時系列のサンプル間および時間内相関を探索するために,モーメントを更新したコントラスト学習タスクを提案する。
複数のタスクからモデル損失を発生させることで、下流予測タスクの効果的な表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:52:10 GMT)
Quantum Advantage in Non-Interactive Source Simulation [8.1] NISSのシナリオには2つのバリエーションがある。
二項出力NASのシナリオでは、実現可能な分布の集合は互いに等しく、したがってこれらのEA-NISSのシナリオには量子的優位性はない。
非バイナリ出力NASのシナリオでは、EA-NISSでは可能だがCR-NISSでは不可能な分布が存在するという例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:50:10 GMT)
Towards Image Semantics and Syntax Sequence Learning [8.0] 画像意味論」と「画像構文」からなる「画像文法」の概念を導入する。
視覚オブジェクト/シーンのクラスに対して画像文法を学習するための弱教師付き2段階アプローチを提案する。
私たちのフレームワークは、パッチセマンティクスを推論し、欠陥のある構文を検出するように訓練されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:16:02 GMT)
Towards enhancing quantum expectation estimation of matrices through
partial Pauli decomposition techniques and post-processing [8.0] 本稿では,量子コンピュータ上でのmathbbC2ntimes 2n$における任意の$n$-qubit行列の期待値を推定するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:48:00 GMT)
Spatial-and-Frequency-aware Restoration method for Images based on
Diffusion Models [7.9] 画像復元のための空間・周波数対応拡散モデルSaFaRIを提案する。
本モデルでは,空間領域と周波数領域の両領域において画像の忠実度を保ち,再現性の向上を図っている。
我々の徹底的な評価は、SaFaRIがImageNetデータセットとFFHQデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:11:01 GMT)
Good at captioning, bad at counting: Benchmarking GPT-4V on Earth
observation data [7.8] 本研究では,地球観測データに有用なツールとして,VLM(Large Vision-Language Models)の進展を評価するためのベンチマークを提案する。
私たちのベンチマークには、都市モニタリング、災害救助、土地利用、保全といったシナリオが含まれています。
私たちのベンチマークはhttps://vleo.danielz.ch/とHugging Face at https://huggingface.co/collections/mit-ei/vleo-benchmark-datasets-65b789b0466555489cce0d70で公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:57:12 GMT)
An Algorithm for Streaming Differentially Private Data [7.7] 我々は、特に空間データセットに対して計算された、微分プライベートな合成ストリーミングデータ生成のためのアルゴリズムを導出する。
本アルゴリズムの有効性は実世界とシミュレーションデータセットの両方で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:53:05 GMT)
Arbitrary-Scale Downscaling of Tidal Current Data Using Implicit
Continuous Representation [7.7] 本稿では,潮流データに対する新しいダウンスケーリングフレームワークを提案し,その特性に対処する。
本フレームワークは, ベースラインモデルと比較して93.21% (MSE) および63.85% (MAE) の流量速度予測を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:53:05 GMT)
SMARLA: A Safety Monitoring Approach for Deep Reinforcement Learning
Agents [7.3] 本稿では,機械学習によるDRLエージェントの安全監視手法SMARLAを提案する。
SMARLAは、エージェントの内部や訓練データへのアクセスを必要としないため、ブラックボックスとして設計されている。
経験的分析によりSMARLAは偽陽性率の低い正確な違反予測を達成し、早期に安全違反を予測できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:22:39 GMT)
Deterministic Computing Power Networking: Architecture, Technologies and
Prospects [7.2] 決定論的計算パワーネットワーク(Det-CPN)と呼ばれる新しいネットワークパラダイムを提案する。
Det-CPNは、新しいアプリケーションに対してエンドツーエンドの送信決定と計算決定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:12:42 GMT)
WSC+: Enhancing The Winograd Schema Challenge Using Tree-of-Experts [7.2] Winograd Challenge (WSC) は、マシン理解を評価するための重要なベンチマークである。
本稿では,WSC インスタンスの生成を促進する新しいプロンプト手法である Tree-of-Experts (ToE) を提案する。
私たちは、新しい'曖昧'と'攻撃的'のカテゴリを取り入れてWSCフレームワークを拡張し、モデルの過度な自信とバイアスについて深い洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:49:22 GMT)
Adaptive Block Sparse Regularization under Arbitrary Linear Transform [7.0] 任意の線形構造下でのブロック間隔の凸信号再構成法を提案する。
我々の研究は、ブロックスパース正規化の範囲を広げ、様々な信号処理領域にまたがるより汎用的で強力なアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:52:46 GMT)
On Inference Stability for Diffusion Models [6.8] DPM(Denoising Probabilistic Models)は、多彩で高品質な画像を生成するのに優れた生成モデルの分野である。
現在のDPMのトレーニング手法の多くは、時間ステップ間の相関を無視することが多く、画像生成におけるモデルの性能を効果的に制限している。
そこで本研究では,サンプリング品質を高めるために,推定ギャップを小さくすることを目的とした,新しいtextVinitsequence-aware Losを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:57:40 GMT)
SAMF: Small-Area-Aware Multi-focus Image Fusion for Object Detection [6.8] 既存のマルチフォーカス画像融合法(MFIF)は、不確実な遷移領域を保存できないことが多い。
そこで本研究では,オブジェクト検出能力を向上させるためのMFIFアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:18:10 GMT)
Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data [6.6] マルチステージ・マルチロス・トレーニングプロセスを用いて,抗体の人間性予測を改善するための特許データの可能性を検討する。
初期学習段階は、弱教師付きコントラスト学習問題として機能する。
次に、コントラストエンコーダの一部を凍結し、クロスエントロピー損失を用いて特許データに基づいてトレーニングし、与えられた抗体配列の人間性スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:12:52 GMT)
Characterizing Large Language Models as Rationalizers of
Knowledge-intensive Tasks [6.5] 大規模言語モデル(LLM)は、タスク固有の最小限の監督力を持つ流動的なテキストを生成するのに熟練している。
専門家による事例を数ショットで表現することで,自然言語における知識誘導的合理化の課題を考察する。
驚いたことに、群衆労働者はクラウドソースの合理化よりも知識に基づく合理化を好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:17:00 GMT)
Reimagining Reality: A Comprehensive Survey of Video Inpainting
Techniques [6.4] ビデオ・インペイント(英: Video inpainting)とは、ビデオ・シーケンスの欠落や破損した部分を再生または埋めるプロセスである。
本研究は, 主要な技術, その基盤となる理論, 有効利用を分解する。
我々は、視覚的品質を評価するために人間中心のアプローチを採用し、異なる映像塗装技術の出力を評価するためにアノテータのパネルを登録する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:41:40 GMT)
Epidemic Modeling using Hybrid of Time-varying SIRD, Particle Swarm
Optimization, and Deep Learning [6.4] 疫学モデルは、拡散パターンが静止している場合の流行をモデル化するのに最適である。
本研究では,疫病モデル,粒子群最適化,深層学習を含むハイブリッドモデルを開発した。
本研究は、米国、インド、英国という3カ国の影響を受けた3つの国について、そのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:08:06 GMT)
ECNR: Efficient Compressive Neural Representation of Time-Varying
Volumetric Datasets [6.3] 圧縮型ニューラル表現は、大量のデータセットを管理する従来の圧縮方法に代わる有望な代替手段として登場した。
本稿では、時間変化データ圧縮のための効率的なニューラル表現(ECNR)ソリューションを提案する。
複数のデータセットでECNRの有効性を示し、それを最先端の圧縮手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:53:31 GMT)
Operator learning without the adjoint [6.3] 我々は、随伴を問うことなく、自己随伴でない無限次元コンパクト作用素の族を近似することができることを証明した。
我々は随伴のないサンプル複雑性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:59:57 GMT)
Towards Few-shot Out-of-Distribution Detection [6.3] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンワールドのインテリジェントシステムの信頼性を確保するために重要である。
本研究は, トレーニングサンプルの不足により, 有意な性能低下が認められた。
我々はこのギャップに対処するために慎重に構築された新しい数発のOOD検出ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:01:11 GMT)
Evaluating the Effectiveness of GPT-4 Turbo in Creating Defeaters for
Assurance Cases [6.2] 我々は OpenAI が開発した高度な大規模言語モデル (LLM) である GPT-4 Turbo を用いて,Electinative Argumentation (EA) 表記を用いて形式化された AC 内の敗者を特定する。
最初の評価は、このフレームワーク内での議論の理解と生成におけるモデルの習熟度を評価する。
その結果, GPT-4 TurboはEA表記に優れ, 様々な種類の敗北者を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:51:23 GMT)
Probing Language Models' Gesture Understanding for Enhanced Human-AI
Interaction [6.2] 本研究の目的は,大規模言語モデルと非言語コミュニケーションの相互作用について,特にジェスチャーに着目して検討することである。
本提案では,テキストプロンプト内での明示的および暗黙的な非言語的手がかりの解読におけるLLMの習熟度を検討する計画を立てている。
LLMのジェスチャー理解を評価するために、精神言語実験を再現するために人間の行動をシミュレートする能力を評価する実験が計画されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:19:03 GMT)
Benchmarking Sensitivity of Continual Graph Learning for Skeleton-Based
Action Recognition [6.1] 継続的学習(CL)は、スクラッチからリトレーニングすることなく、さまざまなタスクにわたって知識を継続的に蓄積できる機械学習モデルを構築することを目的としている。
従来の研究では、事前学習グラフニューラルネットワーク(GNN)が微調整後に負の伝達を引き起こす可能性があることが示されている。
連続グラフ学習設定のための最初の連続グラフ学習ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:20:42 GMT)
Uncertainty Quantification via Spatial-Temporal Tweedie Model for
Zero-inflated and Long-tail Travel Demand Prediction [5.9] 高分解能O-D行列のスパース特性と長テール特性に対処する時空間ツイーディグラフニューラルネットワーク(STTD)を提案する。
評価の結果,特に高分解能シナリオにおいて,STTDが精度の高い予測と精度の高い信頼区間を提供するのに優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:46:58 GMT)
Linguistically Communicating Uncertainty in Patient-Facing Risk
Prediction Models [5.9] リスク予測の文脈において、自然言語を用いたコミュニケーションモデルの性能、信頼性、推論、未知の未知の知識の課題を特定する。
本研究では,これらの課題に対処するための設計を提案し,環境内受精結果予測の具体的適用に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:08:44 GMT)
Closed universes in two dimensional gravity [5.8] 閉宇宙を2次元重力の単純なモデルで研究する。
我々は、この理論の摂動的側面と非摂動的側面の間に、非常に強いコントラストといくつかの関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:00:00 GMT)
Making a Long Story Short in Conversation Modeling [5.8] 本研究では,発話長の変動が,会話モデルによるその後の応答の質に及ぼす影響について検討する。
ある種の会話では、フォローアップ応答の品質に顕著な違いはなく、発話長を最大72%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:48:58 GMT)
Real-time Traffic Object Detection for Autonomous Driving [5.8] 現代のコンピュータビジョン技術は、効率よりも精度を優先する傾向がある。
既存の物体検出器はリアルタイムには程遠い。
リアルタイム要件を取り入れた,より適切な代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:12:56 GMT)
EVA-GAN: Enhanced Various Audio Generation via Scalable Generative
Adversarial Networks [5.5] スケーラブルな生成共振器ネットワーク(EVA-GAN)による各種オーディオ生成の強化について紹介する。
EVA-GANは、スペクトルおよび高周波再構成における従来の最先端技術よりも大幅に改善され、領域外データ性能の堅牢性も向上する。
44.1kHzオーディオの36,000時間のデータセット、コンテキスト認識モジュール、Human-In-The-Loopアーティファクト計測ツールキットを用いて、モデルを約2億のパラメータに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:31:03 GMT)
Employing Label Models on ChatGPT Answers Improves Legal Text Entailment
Performance [5.5] ChatGPTは多くの自然言語処理タスクにおいて堅牢である。
ラベルモデルを用いて、ChatGPTによる仮回答を統合ラベルに統合する。
実験の結果、このアプローチは76.15%の精度を達成でき、従来の最先端ベンチマークに比べて8.26%の大幅な改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:04:01 GMT)
Consistent Signal Reconstruction from Streaming Multivariate Time Series [5.4] 我々は,ストリーミング時系列データから一貫した信号再構成の概念を初めて定式化する。
提案手法は, 類似しているが非一貫性の再構成と比較して, サンプリングレートで良好な誤差速度の減衰を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:56:57 GMT)
Bridging the Gap between Multi-focus and Multi-modal: A Focused
Integration Framework for Multi-modal Image Fusion [5.4] MMIF(Multi-Modal Image fusion)は、異なるモダリティ画像からの貴重な情報を融合画像に統合する。
本稿では,協調型統合とモダリティ情報抽出のためのMMIFフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは、視覚知覚と定量的評価において最先端の手法を超越することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:13:49 GMT)
A complete continuous-variable quantum computation architecture: from
cluster state generation to fault-tolerant accomplishment [5.4] 連続変数測定に基づく量子計算は、実用的な、スケーラブルで、普遍的で、フォールトトレラントな量子計算の候補である。
本研究では,クラスタ状態の準備,ゲート実装,エラー訂正を含む完全なアーキテクチャを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:28:43 GMT)
Convergence of Expectation-Maximization Algorithm with Mixed-Integer
Optimization [5.3] 本稿では,特定の種類のEMアルゴリズムの収束を保証する一連の条件を紹介する。
本研究では,混合整数非線形最適化問題の解法として,反復アルゴリズムの新しい解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:42:46 GMT)
Post-Quantum Cryptography for Internet of Things: A Survey on Performance and Optimization [5.3] 量子後暗号化とシグネチャの計算は困難である。
PQCは、合理的に軽量なIoTでも実現可能だが、最適化の提案には標準化が欠如しているようだ。
今後の研究は,ポストクォータ時代のIoTへの効率的かつ安全なマイグレーションを実現するために,コーディネートを求めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:47:04 GMT)
EnCLAP: Combining Neural Audio Codec and Audio-Text Joint Embedding for
Automated Audio Captioning [5.1] 本稿では,音声の自動字幕作成のための新しいフレームワークであるEnCLAPを提案する。
本稿では、EnCodecとCLAPという2つの音響表現モデルと、事前訓練された言語モデルBARTを用いる。
また,事前学習した言語モデルの音響的認識を改善するマスクドモデリングという新たな学習目標も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:23:16 GMT)
MC-NN: An End-to-End Multi-Channel Neural Network Approach for
Predicting Influenza A Virus Hosts and Antigenic Types [5.1] インフルエンザは公衆衛生、特に高齢者、幼児、基礎疾患を持つ人々にとって重大な脅威となる。
インフルエンザAウイルスの宿主および抗原サブタイプを予測するためのマルチチャネルニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:32:28 GMT)
Multipath parsing in the brain [4.9] 人間は言葉ごとの文章を聴く順番で理解する。
本研究では,音声ブックを聴きながら機能的ニューロイメージングを行う人々の時系列データと,段階的依存からの予測を関連づけることで,これらの構文的あいまいさを人間がどのように処理するかを検討する。
英語と中国語の両方でマルチパス解析の証拠が見つかる。このマルチパス効果に関連する脳領域には、両側上側頭回を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:07:12 GMT)
Learning to Stop Cut Generation for Efficient Mixed-Integer Linear
Programming [4.9] 混合整数線形プログラム(MILP)の解法における切削平面(カット)の役割
カットの鍵となる問題は、MILPの解法において重要なカット生成を停止するタイミングである。
効率的な停止戦略を学習するためのハイブリッドグラフ表現モデル(HYGRO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:09:40 GMT)
Stability of vortices in exciton-polariton condensates with
spin-orbital-angular-momentum coupling [4.7] スピン軌道-角-モーメント結合(SOAMC)は、原子ボース-アインシュタイン凝縮体(BEC)の渦を生成するために実験的に達成されている。
有限サイズの円形ポンピング下での渦の発生と構成を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:38:26 GMT)
Paramanu: A Family of Novel Efficient Indic Generative Foundation
Language Models [4.6] インド語の新しい言語モデルであるGyan AI Paramanu(原子)を紹介する。
自動回帰モノリンガル、バイリンガル、マルチリンガルのIndic言語モデルのコレクションで、1つのGPUでスクラッチから事前訓練されている。
モデルは、単一のGPU上で1024のコンテキストサイズで事前トレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:58:10 GMT)
On the Generalizability of ECG-based Stress Detection Models [4.6] 本稿では,心電図に基づくディープラーニングモデルと心拍変動(HRV)機能に基づくモデルの一般化機能について検討する。
我々の知る限りでは、これはECGベースのディープラーニングモデルとHRVモデルとのデータセット間の一般化性を比較する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:50:17 GMT)
Uncover the nature of overlapping community in cities [4.5] 本研究は,都市社会に固有の複雑な重なり合う性質を反映した,グラフに基づく物理対応深層学習フレームワークを提案する。
米国ミネソタ州ツインシティーズ都市圏(TCMA)における携帯電話の位置データを分析した結果、都市機能の複雑さの95.7%は、平日におけるコミュニティの重複構造に起因することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:50:49 GMT)
Are Generative AI systems Capable of Supporting Information Needs of
Patients? [4.5] 本研究は, 画像診断における患者情報への責任を負うことなく, 生成的視覚質問応答システムの有効性について検討する。
胸部CT検査を施行し, 胸部CT検査を施行し, 胸部CT検査を施行し, 胸部CT検査を施行した。
参加者と医療専門家の会話のテーマ分析を用いて,対話を通して一般的に発生するテーマを特定した。
我々は,放射線技師の反応に対して,最先端の2つの生成的視覚言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:24:37 GMT)
Supporting Anticipatory Governance using LLMs: Evaluating and Aligning
Large Language Models with the News Media to Anticipate the Negative Impacts
of AI [4.3] 我々は、世界中の何百ものオンラインニュースドメインが発行するニュース記事に基づいて、AIによる影響の分類を開発する。
このベースラインからのサンプルを用いて,命令ベースおよび微調整完了モデル (Mistral-7B, GPT-3) の評価を行った。
メディアからの影響を微調整したMistral-7Bによる影響は,GPT-4のような大規模モデルによる影響と同等に定性的に比較される傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:43:04 GMT)
[Lions: 1] and [Tigers: 2] and [Bears: 3], Oh My! Literary Coreference
Annotation with LLMs [4.2] 文芸研究のための新しい言語モデルベースのセク2seqシステムを開発した。
コア推論のために、いくつかのトレーニング済みモデルを作成し、評価し、リリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:35:21 GMT)
Privacy and Security Implications of Cloud-Based AI Services : A Survey [4.2] この記事では、今日のクラウドエコシステムにおけるプライバシとセキュリティの状況について詳述する。
機械学習モデルによってもたらされるリスクに対処する上で、ギャップがあることを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:30:20 GMT)
COMET: Contrastive Mean Teacher for Online Source-Free Universal Domain
Adaptation [4.2] 現実世界のアプリケーションでは、トレーニングからテストデータへのドメインシフトが頻繁に発生します。
本稿では,このシナリオに合わせたコントラスト的平均教師(COMET)を紹介する。
COMETは最先端のパフォーマンスをもたらし、さまざまなシナリオで一貫性と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:47:25 GMT)
Decomposable Submodular Maximization in Federated Setting [4.1] 本稿では,デコンポザブルな部分モジュラ最適化のためのエミュレートされた最適化設定を提案する。
この設定では、クライアントは独自の好み関数を持ち、これらの好みの重み付けを最大化する必要がある。
このアルゴリズムは, 上述の手法が存在する場合でも, 近似解が得られることが保証されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:32:33 GMT)
MOD-CL: Multi-label Object Detection with Constrained Loss [3.9] 本稿では,最先端オブジェクト検出モデルYOLOv8上に構築されたマルチラベルオブジェクト検出モデルである$mathrmMOD_YOLO$を使用する。
タスク1では、オブジェクト検出プロセスの後に続く2つの新しいモデルであるCorrector ModelとBlender Modelを導入し、より制約のある出力を生成する。
Task 2では、Product T-Normを使った$mathrmMOD_YOLO$アーキテクチャに制約付き損失が組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:13:20 GMT)
CONCORD: Towards a DSL for Configurable Graph Code Representation [3.8] カスタマイズ可能なグラフ表現を構築するためのドメイン固有言語であるCONCORDを紹介する。
実例として,コードの臭い検出に有効であることを示す。
ConCORDは、研究者がカスタマイズ可能なグラフベースのコード表現を作成し、実験するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:16:48 GMT)
Decentralized Covert Routing in Heterogeneous Networks Using
Reinforcement Learning [3.7] 我々は,ソースから目的地への経路を探索する,強化学習に基づく隠蔽ルーティングアルゴリズムを開発した。
本研究は,提案手法が性能損失を無視できるだけであることを示す数値シミュレーションに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:51:14 GMT)
Global-Liar: Factuality of LLMs over Time and Geographic Regions [3.7] 本研究は, GPT-3.5 や GPT-4 を含む広く採用されている GPT モデルにおける実測精度, 安定性, バイアスを評価する。
地理的および時間的表現の観点から一意にバランスのとれたデータセットである「Global-Liar」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:57:24 GMT)
Biorthogonal topological charge pumping in non-Hermitian systems [3.5] 一般エルミート的非エルミート的設定における電荷ポンピングについて検討する。
量子化された電荷ポンプは、生物直交形式の下でのみ保証されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:10:02 GMT)
Accelerating Tactile Internet with QUIC: A Security and Privacy Perspective [3.3] 我々は、QUIC対応ネットワークが基盤となる6G通信インフラを使用して、Tactile Internetの要求を満たす未来的なシナリオを想定する。
この記事では、QUICにおける既存のセキュリティおよびプライバシ攻撃とそのユーザへの影響についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:48:28 GMT)
Combining Deep Learning and Street View Imagery to Map Smallholder Crop
Types [3.2] 深層学習とGoogleストリートビュー画像を用いた作物型土壌参照の自動生成システムを開発した。
タイでは、カッサバ、トウモロコシ、サトウキビの国全体の地図が93%の精度を達成している。
10m解像度でマルチクロップマップが作られたのは、これが初めてだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:11:27 GMT)
Efficiently Solving High-Order and Nonlinear ODEs with Rational Fraction
Polynomial: the Ratio Net [3.2] 本研究では、ニューラルネットワークアーキテクチャを導入して、比重ネットと呼ばれる試行関数を構築することで、異なるアプローチをとる。
実証実験により,提案手法は既存手法と比較して高い効率性を示すことを示した。
比重ネットは、微分方程式の解法効率と有効性を向上させることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:39:49 GMT)
Privacy Risks Analysis and Mitigation in Federated Learning for Medical
Images [2.9] 医学領域における医療画像解析の分野では,フェデレートラーニング(FL)が盛んである。
近年の研究では、FLのデフォルト設定がプライバシー攻撃の下でプライベートトレーニングデータを漏洩する可能性があることが判明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:06:16 GMT)
Bitcoin Inscriptions: Foundations and Beyond [2.9] 技術的基盤を掘り下げて、他のブロックチェーン上のBitcoinの銘文とNFTの詳細な比較分析を提供しています。
我々は、インプリントデリバティブプロトコル、Bitcoin Layer2ソリューション、インターオペラビリティ技術など、将来のイノベーションのための幅広いユースケースと重要な機会を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:53:35 GMT)
Circuit Partitioning for Multi-Core Quantum Architectures with Deep
Reinforcement Learning [2.9] スケーラビリティ問題を解決するために,マルチコア量子アーキテクチャを提案する。
これらの課題の1つは、量子コンピュータの異なるコアに適合するように量子アルゴリズムを適用することである。
本稿では,Deep Reinforcement Learning を用いた回路分割手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:33:12 GMT)
Head and Neck Tumor Segmentation from [18F]F-FDG PET/CT Images Based on
3D Diffusion Model [2.9] 頭頸部がん(H&N)は、世界で最も多いがんの1つである。
近年,様々な画像生成タスクにおいて拡散モデルが顕著な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:34:31 GMT)
Local and Global Contexts for Conversation [2.6] オープンドメインにおける汎用会話のためのローカル・グローバル会話モデル(LGCM)を提案する。
局所的な階層変換モデルであり、関連するコンテキストを正確に識別し、同化することができる。
ローカルエンコーダを使用して、個々の発話レベルでローカルコンテキストを把握し、グローバルエンコーダを使用して対話レベルでのより広いコンテキストを理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:19:22 GMT)
Interior analysis, stretched technique and bubbling geometries [2.5] 我々は、AdSs測地とバブリングする四分法BPSの詳細な解析を行い、量子場理論の面におけるそれらの双対状態と対応する双対関係について述べる。
一般化されたラプラス型方程式と、線形化されたモンゲ・アンペア方程式から得られる情報源を導出し、境界AdS幾何に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:58:24 GMT)
Episodic-free Task Selection for Few-shot Learning [2.5] エピソードトレーニング以外の新しいメタトレーニングフレームワークを提案する。
エピソード・タスクは直接訓練に使用されるのではなく、選択されたエピソード・フリー・タスクの有効性を評価するために用いられる。
実験では、トレーニングタスクセットには、例えば、コントラスト学習や分類など、いくつかの有望なタイプが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:52:15 GMT)
HEQuant: Marrying Homomorphic Encryption and Quantization for
Communication-Efficient Private Inference [2.5] HEベースのプロトコルに対して,低精度量子化を意識した最適化を実現するHEQuantを提案する。
CrypTFlow2、Cheetah、Ironなど、従来のHEベースのプロトコルと比較して、HEQuantは3.5sim 23.4times$通信削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:11:46 GMT)
Deeper or Wider: A Perspective from Optimal Generalization Error with
Sobolev Loss [2.4] より深いニューラルネットワーク(DeNN)と、柔軟な数のレイヤと、限られた隠れたレイヤを持つより広いニューラルネットワーク(WeNN)を比較します。
より多くのパラメータがWeNNを好む傾向にあるのに対し、サンプルポイントの増加と損失関数の規則性の向上は、DeNNの採用に傾いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:10:10 GMT)
Assertion Detection Large Language Model In-context Learning LoRA
Fine-tuning [2.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を多数の医療データに基づいて事前学習してアサーション検出を行う手法を提案する。
提案手法は従来の手法よりも0.31高い0.74のF-1を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:11:00 GMT)
Hyperspectral Pixel Unmixing with Latent Dirichlet Variational
Autoencoder [2.4] 本稿では,ハイパースペクトル画素のアンミックス方式を提案する。
提案手法は,変分オートエンコーダ設定における存在推定と終端抽出の問題を解く。
提案するモデルの転送学習能力を,CuupriteとOnTech-HSI-Syn-21データセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:40:51 GMT)
Do self-supervised speech and language models extract similar
representations as human brain? [2.4] 自己教師付き学習(SSL)によって訓練された音声と言語モデルは、音声と言語知覚の間の脳活動と強い整合性を示す。
我々は2つの代表的なSSLモデルであるWav2Vec2.0とGPT-2の脳波予測性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:54:43 GMT)
Haris: an Advanced Autonomous Mobile Robot for Smart Parking Assistance [2.4] このシステムは、自動ナビゲーションと駐車場の正確なマッピングのために、同時位置決めとマッピング(SLAM)を採用している。
提案システムは,スポーツスタジアム等の混雑地において,短期的な大規模屋外駐車場の管理を改善する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:00:26 GMT)
Double InfoGAN for Contrastive Analysis [2.3] コントラスト分析(CA)は、共通点と対象領域に特有の点の発見を扱う。
現状技術(SOTA)法は, VAE(CA-VAEs)に基づく潜時変動モデルである
本稿では、GANの高品質な合成とInfoGANの分離能力を活用した、CAのための最初のGANベースの手法であるDouble InfoGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:16:39 GMT)
IGCN: Integrative Graph Convolutional Networks for Multi-modal Data [2.2] 我々は、IGCN(Integative Graph Convolutional Networks)という、マルチモーダルデータネットワークのための新しい統合ニューラルネットワークアプローチを導入する。
IGCNは複数のトポロジからノード埋め込みを学習し、ノード埋め込みに注意係数を割り当てることで、複数のノード埋め込みを重み付け形式に融合する。
提案するアテンションメカニズムは,特定のクラスを予測するために,各サンプルに対してより強調されるデータの種類を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:52:11 GMT)
MutateNN: Mutation Testing of Image Recognition Models Deployed on
Hardware Accelerators [2.2] MutateNNは、さまざまなハードウェアアクセラレータへのデプロイメントのコンテキストにおいて、突然変異テストとモデル解析機能を提供するツールである。
この結果から,モデルが層修正や算術演算に関する変化に対して頑健であることが示唆された。
また,変数の算術型に関連する変異について,予想外の性能劣化を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:45:38 GMT)
Revisiting LQR Control from the Perspective of Receding-Horizon Policy
Gradient [2.2] 回帰水平政策勾配(RHPG)の観点から、離散時間線形二次規制(LQR)問題を再考する。
最適LQR解に対して安定化かつ$epsilon-closeの制御ポリシを学習するために,G の詳細なサンプル解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:58:43 GMT)
Making Sense of Knowledge Intensive Processes: an Oil & Gas Industry
Scenario [2.1] センスメイキング(英: Sensemaking)は、人々が経験に意味を関連付ける、絶え間なく進行中のプロセスである。
知識集約的なプロセスでは、センスメイキングは中心的であり、ほとんどのタスクと関連している。
本稿では,感覚形成過程の結果を構成するために組み合わせることができる知識型の初期セットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:25:05 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of
energy-based model [2.1] 3本のスパンビームブリッジ、アーチブリッジ、ケーブルステイドブリッジ、サスペンションブリッジの対称構造画像データセット上の列車エネルギー関数
ランゲヴィンは、低エネルギー値の新しいサンプルを生成するためにテクノロジーを動力学する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:21:35 GMT)
Capacity Constraint Analysis Using Object Detection for Smart
Manufacturing [2.0] 我々は,この問題を解決するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくODモデルを開発した。
このモデルは、製造現場における椅子や個人の存在を正確に識別するために訓練されている。
識別されたオブジェクトはCNNベースのトラッカーに渡され、ワークステーションのライフサイクルを通して追跡される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:52:14 GMT)
Variational Transfer Learning using Cross-Domain Latent Modulation [2.0] 本稿では,効率的な転送学習を実現するために,新しいドメイン間遅延変調機構を変分オートエンコーダフレームワークに導入する。
ソース領域とターゲット領域の深部表現は、まず統一推論モデルにより抽出され、勾配逆数を用いて整列される。
学習した深層表現は、一貫性の制約が適用される代替ドメインの潜在エンコーディングにクロスモデレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:30:22 GMT)
SNNLP: Energy-Efficient Natural Language Processing Using Spiking Neural
Networks [1.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はコンピュータビジョンや信号処理に用いられる。
自然言語処理(NLP)は、ニューロモルフィック・セッティングで研究されている主要な分野の1つである。
我々は,テキストをスパイクとして符号化する手法を提案し,ベンチマークNLPタスクにおいて,ポアソンレートコーディング法を約13%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:16:25 GMT)
Prediction of multitasking performance post-longitudinal tDCS via
EEG-based functional connectivity and machine learning methods [1.9] 認知能力の変化を予測するため,脳波に基づく機能的接続解析と機械学習アルゴリズムを用いた。
本稿では,リアルタイム認知状態評価装置の開発における結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:03:27 GMT)
Behind the Myth of Exploration in Policy Gradients [1.9] ポリシーグラディエントアルゴリズムは、連続状態と行動空間による制御問題を解くための効果的な強化学習手法である。
準最適政策を計算するためには,探索用語を学習目的に含めることが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:37:09 GMT)
Multi-zone trapped-ion qubit control in an integrated photonics QCCD
device [1.9] 大規模アーキテクチャにおいて、多重化操作と多重トラップサイトに対する拡張コヒーレント制御は、トラップイオンプロセッサの基本要件である。
ここでは、これらのビルディングブロックを、多数のゾーンにスケーラブルな集積フォトニック成分を持つ表面電極トラップを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:28:16 GMT)
Robustly overfitting latents for flexible neural image compression [1.9] 我々は、Gumbelアニールを用いて、トレーニング済みのニューラルイメージ圧縮モデルの潜伏剤を精製する方法を示す。
また,2クラスラウンドではなく,各メソッドを3クラスに拡張する方法も示す。
最後に,提案手法による潜伏剤の精製により,Tecnickデータセットの圧縮性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:32:17 GMT)
Second-order optimisation strategies for neural network quantum states [1.8] Kronecker Factored Approximate Curvatureは様々なシミュレーションで広く使われているオプティマイザである。
ゲーム理論の枠組みでモンテカルロ変分法を再構成し,決定幾何学に基づく新しいオプティマイザを提案する。
この新たなオプティマイザは, 連続システムの実用的テストケースにおいて, 安定性, 精度, 収束速度の面で, KFACの改善を常に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:34:14 GMT)
Shrub of a thousand faces: an individual segmentation from satellite
images using deep learning [1.8] 本研究では,Mask R-CNNを用いたインスタンス分割モデルと併用して,リモートセンシングされたRGB画像を活用する新しい手法を提案する。
本研究では,フォトインタプリタ(PI)とフィールドワーク(FW)データを用いて,モデルの開発と外部検証を行う新しいデータ構築設計を提案する。
最後に,ユニペロス個体の壁面マップを生成するために,開発したモデルを初めて展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:44:20 GMT)
Empowering CAM-Based Methods with Capability to Generate Fine-Grained
and High-Faithfulness Explanations [1.8] 本稿では,CAM法を拡張したFG-CAMを提案する。
提案手法は, CAM法の特徴を変化させることなく, CAM法の欠点を解消するだけでなく, LRPとその変種よりも忠実である詳細な説明も生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:27:21 GMT)
Hierarchical Bias-Driven Stratification for Interpretable Causal Effect
Estimation [1.7] BICauseTreeは、自然実験が局所的に発生するクラスタを識別する解釈可能なバランシング手法である。
合成および現実的なデータセットを用いて手法の性能を評価し、バイアス-解釈可能性トレードオフを探索し、既存の手法に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:58:13 GMT)
A Reinforcement Learning Based Controller to Minimize Forces on the
Crutches of a Lower-Limb Exoskeleton [1.5] 我々は深層強化学習を用いて、松葉杖のグラウンド反応力(GRF)を最小化する制御器を開発する。
我々は,ヒト外骨格系の前方変位を促進するために報酬関数を定式化する。
我々の学習モデルでは,足の関節角度,速度,GRFに基づいて関節トルクを生成できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:20:56 GMT)
Positional Encoding Helps Recurrent Neural Networks Handle a Large
Vocabulary [1.5] 時系列における「タイムスタンプ」データを位置符号化し、トランスフォーマーニューラルネットワークの能力を補完する。
RNNはデータポイントの時間情報を自身でエンコードすることができ、位置エンコーディングの使用は「冗長」のように見える。
インプット駆動と自律的な時間表現の組み合わせに関して、RNNに関する新たな研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:32:20 GMT)
SCAPE: Searching Conceptual Architecture Prompts using Evolution [1.5] SCAPEは、シンプルなポイントアンドクリックインターフェースを通じて、最初の入力にインスパイアされた創造的で高品質なデザインを探索するツールです。
生成AIにランダム性を注入し、GPT-4の組み込み言語スキルを利用してメモリを可能にする。
わずか3回で、SCAPEは24%の画像ノベルティが向上し、効率的な探索が可能となり、ユーザによる画像の最適化が可能であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:25:45 GMT)
SwarmBrain: Embodied agent for real-time strategy game StarCraft II via
large language models [1.2] 本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)がリアルタイム戦略戦争タスクの実行に与える影響を検討することである。
本稿では,StarCraft II ゲーム環境におけるリアルタイム戦略実装に LLM を活用する具体的エージェントである SwarmBrain を紹介する。
実験結果から,SwarmBrainの経済増進,領土拡大,戦術定式化を行う能力が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:14:29 GMT)
Moderately Supervised Learning: Definition, Framework and Generality [1.2] 本稿では、教師付き学習(SL)の分類を拡張し、サブタイプの中等教師付き学習(MSL)について検討する。
MSLは、与えられたラベルが理想的である状況に対処するが、アノテーションの単純さのため、与えられたラベルを学習しやすいターゲットに変換するには、慎重に設計する必要がある。
本稿では,AIアプリケーションエンジニアが数学者の視界から解決すべき問題を見るためのチュートリアルを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:45:32 GMT)
Heterophily-Aware Fair Recommendation using Graph Convolutional Networks [1.2] HetroFairは、アイテムの側面の公正性を改善するための公正なGNNベースのレコメンデーションシステムである。
HetroFairは、ユーザの側で優れた精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:03:58 GMT)
ViLexNorm: A Lexical Normalization Corpus for Vietnamese Social Media
Text [1.2] ベトナムの語彙正規化タスクのために開発された最初のコーパスであるベトナム語語彙正規化(ViLexNorm)を紹介する。
このコーパスは、ベトナムで最も人気のあるソーシャルメディアプラットフォームに関する公のコメントから引用された、人間の注釈によって丁寧に注釈付けされた1万件以上の文で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:59:16 GMT)
Enhancing End-to-End Multi-Task Dialogue Systems: A Study on Intrinsic
Motivation Reinforcement Learning Algorithms for Improved Training and
Adaptability [1.2] 本研究の目的は,本研究の本質的な動機づけ強化学習アルゴリズムを検討することである。
我々は,ランダムなネットワーク蒸留と好奇心駆動型強化学習に適応して,国家訪問頻度を測定する。
不均質なデータセットであるMultiWOZの実験結果は、本質的なモチベーションに基づく議論システムは、外生的なインセンティブに依存する政策より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:03:39 GMT)
Logit Poisoning Attack in Distillation-based Federated Learning and its Countermeasures [1.2] これまでの問題点に対処するため,ロジト中毒攻撃のための2段階の手法を提案する。
本研究は,ロジト中毒による重篤な脅威を明らかにし,防衛アルゴリズムの有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:07:49 GMT)
Photosynthetic properties assisted by the quantum entanglement in two
adjacent pigment molecules [1.2] 我々はエクシトン輸送の特性を探求し、隣接する2つの色素分子の量子絡み合いを補助する。
結果は、この量子生物学システムにインスパイアされた人工光合成ナノ構造の可能性を示しているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:02:58 GMT)
Distance and Collision Probability Estimation from Gaussian Surface
Models [1.1] 連続空間衝突確率推定は不確実性を考慮した運動計画に重要である。
ほとんどの衝突検出と回避アプローチは、ロボットが球体としてモデル化されていると仮定するが、楕円形表現はより厳密な近似を与える。
最先端の手法は、原点雲を加工することでユークリッド距離と勾配を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:28:40 GMT)
Gaussian Adaptive Attention is All You Need: Robust Contextual
Representations Across Multiple Modalities [1.0] 本稿では,GAAM(Multi-Head Gaussian Adaptive Attention Mechanism)を提案する。
GAAMは学習可能な平均と分散を、マルチヘッドフレームワークで実装されたアテンションメカニズムに統合する。
本稿では,GAAM法で学習したモデルの説明可能性を高めるための新しい学習基準であるImportance Factor(IF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:22:43 GMT)
Predicting small molecules solubilities on endpoint devices using deep
ensemble neural networks [1.0] 第一原理法はエントロピーとエンタルピーの競合する効果を考慮しなければなりません。
ディープラーニングのようなデータ駆動型アプローチは、精度と計算効率を向上させるが、典型的には不確実な定量化を欠いている。
サーバを使わずに静的なWebサイト上で実行される予測の不確実性のあるディープラーニングモデルを用いて,これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:54:58 GMT)
Commit Messages in the Age of Large Language Models [0.9] コード変更に基づいてコミットメッセージを生成するOpenAIのChatGPTの性能を評価する。
本稿では、ChatGPTを用いて得られた結果と、コミットデータに特化して訓練された以前の自動コミットメッセージ生成手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:47:12 GMT)
An Early Categorization of Prompt Injection Attacks on Large Language
Models [0.9] 大規模な言語モデルとAIチャットボットは、人工知能の民主化の最前線にある。
われわれは、ユーザーが新しいインジェクションと呼ばれる攻撃でモデルを誤用しようとする猫とマウスのゲームを目撃している。
本稿では、これらの突発的脅威の概要と、即発注射の分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:52:00 GMT)
How to Measure TLS, X.509 Certificates, and Web PKI: A Tutorial and Brief Survey [0.9] トランスポート層セキュリティ(TLS)は、エンドツーエンドのセキュリティを実現するための多くのインターネットアプリケーションとサービスの基盤である。
我々は、X.509証明書やWeb PKIを含むTLSデプロイメントの計測方法に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:20:36 GMT)
Understanding polysemanticity in neural networks through coding theory [0.9] 本稿では,ネットワークの解釈可能性に関する新たな実践的アプローチと,多意味性やコードの密度に関する理論的考察を提案する。
ランダムなプロジェクションによって、ネットワークがスムーズか非微分可能かが明らかになり、コードがどのように解釈されるかを示す。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークにおける解釈可能性の追求を前進させ、その基盤となる構造についての洞察を与え、回路レベルの解釈可能性のための新たな道を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:31:54 GMT)
The Impact of Language Adapters in Cross-Lingual Transfer for NLU [0.9] 2つの多言語モデルと3つの多言語データセットを用いた詳細なアブレーション研究において、ターゲット言語アダプタを含めることの効果について検討する。
本結果から,タスク,言語,モデル間でターゲット言語アダプタの効果は相容れないことが示唆された。
学習後の言語アダプタの除去は、弱い負の効果しか示さず、言語アダプタが予測に強い影響を与えていないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:07:43 GMT)
Modeling of Fluctuations in Dynamical Optoelectronic Device Simulations
within a Maxwell-Density Matrix Langevin Approach [0.8] 我々は,c個の雑音項を含む全波Maxwell-densityツールシミュレーションツールを提案する。
量子レーザー(QCL)や量子ドット(QD)構造などのアクティブデバイスにおけるフォトニックダイナミクスの行列をモデル化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:48:12 GMT)
A.I. In All The Wrong Places [0.8] ジェネレーティブ・人工知能 (Generative Artificial Intelligence, A.I.) の2世代は、芸術とデザインの実践のために、学際的、大学レベルでのA.I.のコースに組み入れられた。
このテキストは、コースの結果を使って、トラップと制限を考慮しつつ、アートとデザインのジェネレーティブシステムの新たな機会を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:24:34 GMT)
Explainable Benchmarking for Iterative Optimization Heuristics [0.8] 我々は、様々な最適化アルゴリズムの性能を分析し、理解するためのIOH-Xplainerソフトウェアフレームワークを紹介する。
さまざまなアルゴリズムコンポーネントと構成の影響を調査し、さまざまなシナリオにおけるパフォーマンスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:02:26 GMT)
Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through
the Lens of Calibration [0.8] 実世界のアプリケーションでは、テスト分布はトレーニングとは異なることが多い。
不変リスク最小化(Invariant Risk Minimization)は、異なる環境間で不変な特徴を特定し、アウト・オブ・ディストリビューションを強化することを目的としている。
本研究では,これらの近似IRM手法について検討し,予測誤差(ECE)を指標として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:08:43 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） (Wed, 31 Jan 2024 02:00:13 GMT)
To the extent entanglement exists, measurement disturbance and
information gain are limited [0.7] フォン・ノイマンのプロセス1の仮定は、量子システムが測定装置と相互作用するときに適用される確率論的非単位還元を与える。
シュル「オーディンガー」は1935年に、相互作用を記述するための彼の方程式の使用は、絡み合った重ね合わせに存在するマクロな物体に繋がることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:44:33 GMT)
Graph Transformers without Positional Encodings [0.7] グラフのラプラシアンスペクトルを認識する新しいスペクトル対応アテンション機構を用いたEigenformerを提案する。
私たちのアーキテクチャは、本質的にグラフ帰納バイアスのため、エポックの数の観点からトレーニングするよりもはるかに高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:33:31 GMT)
Determination of Trace Organic Contaminant Concentration via Machine
Classification of Surface-Enhanced Raman Spectra [0.7] 機械学習を用いて,未処理のRamanデータから試料汚染物質の濃度を予測する手法を提案する。
標準的な機械学習モデルを用いて、サンプル汚染物質の濃度を、生のRamanデータから80%以上のクロスバリデーション精度で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:49:40 GMT)
Improving Object Detection Quality in Football Through Super-Resolution
Techniques [0.7] 超解像による高度な画像処理が物体検出アルゴリズムの精度と信頼性に与える影響について検討する。
その結果,超解像前処理による物体検出精度は著しく向上した。
本研究は,サッカー分析と放送における超解像技術の統合の実践的メリットと限界を実証し,スポーツ技術の発展に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:37:35 GMT)
A Cradle-to-Gate Life Cycle Analysis of Bitcoin Mining Equipment Using
Sphera LCA and ecoinvent Databases [0.7] 我々は、専用のBitcoinマイニング機器のクレードル・トゥ・ゲートライフサイクルアセスメント(LCA)を実施し、そのアーキテクチャを考慮に入れた。
結果は、Bitcoinマイニングのためのアプリケーション固有の集積回路が、生産関連の影響の主な要因であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:13:31 GMT)
Mitigating the Problem of Strong Priors in LMs with Context
Extrapolation [0.7] 我々は,強い先行性の問題を軽減するための新しい手法を開発した。
我々は、元の命令セットを取り、元のプロンプトの弱化バージョンを生成し、継続を弱化プロンプトから外挿する。
これにより、モデルがどのように仮説的に強化された命令セットを継続するかを推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:28:06 GMT)
A Deep Learning-based Global and Segmentation-based Semantic Feature
Fusion Approach for Indoor Scene Classification [0.7] 本研究ではセグメンテーションマスクを用いてシーン横断のセグメンテーションカテゴリの2次元空間配置を求める手法を提案する。
2分岐ネットワークであるGS2F2Appは、RGB画像から抽出したCNNベースのグローバル機能と、提案したSSFから抽出したセグメンテーションベースの機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:50:58 GMT)
Simulating photonic devices with noisy optical elements [0.6] 短期的には、あらゆる量子アルゴリズムの性能は、ノイズの存在下でテストされ、シミュレートされるべきである。
我々は,最近提案されたノイズゲートアプローチを用いて,雑音光回路を効率的にシミュレートする。
また、MAX-2-CUT問題を解くために、フォトニック変分量子アルゴリズムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:42:07 GMT)
RADIN: Souping on a Budget [0.5] 本稿では, 平均アンサンブルロジット性能を用いて, スープ性能を近似することで, モデルスープの高速化を提案する。
我々の資源調整スープクラフトイン(RADIN)は、柔軟な評価予算を許すことで際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:32:18 GMT)
A PNP ion channel deep learning solver with local neural network and
finite element input data [0.5] PNPicディープラーニングソルバは、対応するグローバルニューラルネットワークソルバよりもはるかに高速にトレーニングすることができる。
PNPicモデルのファミリに対して高い精度で数値解を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:15:31 GMT)
Tiered approach for rapid damage characterisation of infrastructure
enabled by remote sensing and deep learning technologies [0.5] 橋などの重要なインフラは、戦争や紛争の間、体系的に標的にされている。
異なるスケールで損傷を特徴づける方法は存在しない。
本稿では,この能力ギャップを埋めるための3段階の階層化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:36:12 GMT)
Quantum-grade nanodiamonds for ultrabright spin detection in live cells [0.5] 光学的にアクセス可能なスピンアクティブナノマテリアルは、生体サンプルを探索するための量子ナノセンサーとして期待されている。
スピン環境工学により0.6-1.3ppmの窒素空孔(NV)を含む超高輝度蛍光ナノダイヤモンド(NDs)を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 07:27:39 GMT)
Multimodal Clinical Pseudo-notes for Emergency Department Prediction
Tasks using Multiple Embedding Model for EHR (MEME) [0.5] EHR(MEME)のための多重埋め込みモデルについて紹介する。
MEMEはElectronic Health Records(EHR)をマルチモーダルデータと見なしている。
複数の病院システムにまたがる救急部門における複数の業務にMEMEを適用することで,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:31:56 GMT)
Periodic orbit theory of Bethe-integrable quantum systems: an
$N$-particle Berry-Tabor trace formula [0.4] 積分性を示す量子多体系の領域にベリー・タボルトレース公式を拡張する方法を示す。
我々の研究は、統合可能な多体システムの重要なクラスに対する治療への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:56:17 GMT)
Unsealing the secrets of blockchain consensus: A systematic comparison of the formal security of proof-of-work and proof-of-stake [0.4] コンセンサスメカニズムの選択は多くの議論の中心にある。
最長のチェーンルールに対するPoWベースの合意は、最も強力な公式なセキュリティ保証を提供する。
PoSは、安全性と生活のトレードオフをより顕著なものにすることで、同様の保証を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:24:07 GMT)
Decoherence-Free Subspaces Cannot Prevent the Collapse of Wave Functions [0.4] 量子情報処理の限界を調べることは、量子プロセッサやアルゴリズムの開発を進める上で不可欠である。
量子システムの運用における一般的な課題は、意図しない波動関数の崩壊である。
自然放出は物理量子プロセッサレベルでの最大性能を制限する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:00:02 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） (Wed, 31 Jan 2024 12:39:06 GMT)
Multitask methods for predicting molecular properties from heterogeneous
data [0.3] マルチタスクガウス過程の回帰は、高価なデータソースと安価なデータソースの両方を活用することで制限を克服することを示した。
マルチタスクサロゲートは,データ生成コストを1桁以上削減することで,CCレベルの精度で予測可能であることを報告した。
マルチタスクレグレッションは、既存のデータソースを機会的に活用することによって、データ生成コストをさらに削減するためのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:04:03 GMT)
Towards Physical Plausibility in Neuroevolution Systems [0.3] 人工知能(AI)モデル、特にディープニューラルネットワーク(DNN)の利用の増加は、トレーニングや推論における消費電力を増加させている。
本研究は機械学習(ML)におけるエネルギー消費の増大問題に対処する。
電力使用量をわずかに削減しても、大幅な省エネ、ユーザ、企業、環境に恩恵をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:54:34 GMT)
Autonomous Quantum Processing Unit: What does it take to construct a
self-contained model for quantum computation? [0.3] 量子チューリングマシンの定式化は、この入力出力機能を量子領域に持ち上げる。
我々は、自律量子処理ユニット(aQPU)をダブするフレームワークを開発する。
オープン量子系の理論を用いて、aQPUを定式化して、所望の量子計算の熱力学、複雑性、速度、忠実さの関係を研究できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:00:02 GMT)
An Empathetic AI Coach for Self-Attachment Therapy [0.2] 本稿では,自己着床療法のプロトコルを実践する上でユーザを指導することを目的とした,デジタルコーチのための新しいデータセットと計算戦略を提案する。
本フレームワークは,ルールベースの会話エージェントに,ユーザのテキスト応答の根底にある感情を識別するディープラーニング分類器を付加する。
私たちは、ユーザーが対話することを選択できる、人間のようなペルソナのセットを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:49:34 GMT)
Fast Cell Library Characterization for Design Technology Co-Optimization
Based on Graph Neural Networks [0.2] 設計技術の共同最適化(DTCO)は、最適パワー、性能、領域を達成する上で重要な役割を果たす。
本稿では,高速かつ正確なセルライブラリ解析のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:07:23 GMT)
Wavelet Analysis of Noninvasive EEG Signals Discriminates Complex and
Natural Grasp Types [0.2] 本研究の目的は,脳波を用いた神経補綴器開発と脳-コンピュータ・インタフェース(BCI)の応用を目的とした脳波からの握手をデコードすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:13:38 GMT)
A Comparative Study of Conventional and Tripolar EEG for
High-Performance Reach-to-Grasp BCI Systems [0.1] 本研究の目的は、三極性脳波(tEEG)と従来の脳波(tEEG)の有効性を比較することで、運動障害のある個人に対するBCI応用を強化することである。
目標は、どの脳波技術が関連する神経信号を処理し、翻訳するのにより効果的かを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:35:44 GMT)
Photovoltaic properties evaluated by its thermodynamic evolution in a
double quantum dot photocell [0.1] 本研究は光電変換過程における熱力学的進化を評価することによって光セルの性能を評価することを目的とする。
以上の結果から, 熱力学関連量は光熱力学の法則を反映できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:57:27 GMT)
3D-Plotting Algorithm for Insects using YOLOv5 [0.1] 本研究では,3次元の昆虫を簡易かつ安価にモニタリングする方法を開発した(3D)。
本研究の主な成果は、安価なカメラやその他の機器を用いた3Dモニタリングアルゴリズムを作成することである。
昆虫の詳細な3D視覚化を提供することで、このプロットアルゴリズムは、昆虫が環境の中でどのように相互作用するかをより効果的に理解するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:09:26 GMT)
Towards the implementation of Industry 4.0: A methodology-based approach
oriented to the customer life cycle [0.1] 我々は、これらの中小企業のソフトウェアエンジニアが顧客ライフサイクルの文脈に産業用4.0技術を組み込むのに役立つ2つのコントリビューションを提示します。
最初のコントリビューションは、Industrial 4.0に準拠した、新しいソフトウェアサービスを開発するタスクにおいて、これらのソフトウェアエンジニアを支援する方法論である。
第2のコントリビューションは、提案手法を用いて、実際の製造シナリオのために開発されたシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:31:08 GMT)
XP2021 Experience Report: Five Strategies for the Future of Work:
Accelerating Innovation through Tech Transfer [0.0] この経験レポートでは、Global 1000企業4社で25年間に開発された5つの技術移転戦略の概要が述べられている。
戦略は、企業技術フォーラム、会議パネル、探索ワークショップ、研究レビュー(大学や企業)、人材交換に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:31:51 GMT)
Wind speed super-resolution and validation: from ERA5 to CERRA via
diffusion models [0.0] 本稿では,CERRAダウンスケーリングをデータ駆動方式で近似するための拡散モデルを用いた新しい手法を提案する。
我々はイタリア周辺の風速に焦点をあて,既存のCERRAデータに基づいてトレーニングした我々のモデルは,有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:17:28 GMT)
Variational Autoencoding of Dental Point Clouds [0.0] 本稿では,歯のメッシュと点雲の広範なコレクションであるFDI 16データセットを紹介する。
本稿では,変分FoldingNet(VF-Net)という,点クラウド用に設計された完全確率的変分オートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:40:51 GMT)
VR-based generation of photorealistic synthetic data for training
hand-object tracking models [0.0] ブレンダー・ホアシンス (blender-hoisynth) は、ブレンダーソフトウェアに基づくインタラクティブな合成データ生成装置である。
ユーザーは標準のバーチャルリアリティハードウェアを使用して、仮想手でオブジェクトと対話することができる。
私たちは、よく知られたDexYCBデータセットのトレーニングデータの大部分をホアシンスデータに置き換え、最先端のHOI再構築モデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:32:56 GMT)
Usable-by-Construction: a formal framework [0.0] 本稿では,ユーザビリティ・オブ・デザインを対象とする抽象化と形式化の課題である。
私たちは、少なくともユーザビリティ特性に関する保証を与えるために、使用可能なシステムを設計していると主張するとき、その見解を受け入れます。
使用可能なシステムを考える上で,(非常に抽象的に)正しい構成の考え方を取り入れ,適用する,使用可能なシステムについての考え方を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:37:33 GMT)
Twisted tensor products of field algebras [0.0] 我々は、A の C によるねじれたテンソル積を、2 つの因子が必ずしも他方の相対可換であるとは限らないように構成する。
結果の C*-代数は、適切なヒルベルト A-ビ加群上に構築された一般化された CAR 代数と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:26:16 GMT)
Tuning the initial phase to control the final state of a driven qubit [0.0] 重ね合わせ状態から始まるLandau-Zener-Stuckelberg-Majorana(LZSM)シングルパス問題について検討する。
量子コヒーレント制御において,システムパラメータがいかに変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:00:20 GMT)
Transdisciplinary Multi Modal Approach to Knowledge [0.0] 本稿では,ユーザ中心設計の枠組みで開発された包括的ツールの研究の一環として,自然のミューティ・モーダル・マルチ感覚的知覚について紹介する。
我々は、当初からユーザを念頭に置いて設計された新しいアクセス可能なソフトウェアSonoUnoの基盤を提示する。
本稿では,ユーザの能力を高め,さまざまな自然信号の検出を拡大し,ヒューマン・コンピュータ・インタフェースの理解を向上させるためのトレーニング活動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:27:28 GMT)
Towards a low-cost universal access cloud framework to assess STEM
students [0.0] 政府によるロックダウンは、学術機関に対して、従来の対面教育からハイブリッドまたは完全リモート学習モデルに移行するよう呼びかけている。
本論文は,コンピュータプログラミングコースにおける大学生のオンラインアセスメントへのユニバーサルアクセスを実現するために,クラウド展開を調整し,実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:45:41 GMT)
Toward deterministic sources: Photon generation in a fiber-cavity
quantum memory [0.0] ファイバキャビティ量子メモリ内の光子生成を実演し、その後オンデマンドで読み取る。
複屈折繊維と二色反射端面とからなる繊維空洞において、自発的な4波混合により信号光子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:56:44 GMT)
Tight bounds from multiple-observable entropic uncertainty relations [0.0] 両分極系および多分極系の添加性について検討する。
状態依存型および状態依存型エントロピー不等式を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:34:44 GMT)
Storage of telecom wavelength heralded single photons in a fiber cavity
quantum memory [0.0] ファイバベースキャビティ量子メモリにおける1光子の保存と検索を実証する。
光子は、量子周波数変換を用いて記憶され、メモリから取得される。
結果は、ファイバーベースの量子メモリの開発において重要な一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:58:35 GMT)
Spectroscopy of edge and bulk collective modes in fractional Chern
insulators [0.0] 制御された角運動量とエネルギーを系に伝達する2つの干渉ラゲール・ガウスビームに基づく分光スキームを導入する。
プローブのエッジとバルク応答は局所密度測定によって検出される。
我々は,Hofstadter-Bose-Hubbardモデルにおいて,$nu=1/2$ Laughlin基底状態のボソンをほとんど考慮し,本手法を数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:49:34 GMT)
Space charge and screening of a supercritical impurity cluster in
monolayer graphene [0.0] 電荷$Ze$のクーロン不純物は、未添加のグラフェンの基底状態を不安定にすることが知られている。
近年の実験的進歩により、この遷移を制御された方法で探索することが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:39:19 GMT)
Some Primal-Dual Theory for Subgradient Methods for Strongly Convex
Optimization [0.0] 我々は、強く凸するが、潜在的に非滑らかな非Lipschitz最適化のための段階的手法を考える。
本稿では,古典的下位段階法,近位下位段階法,スイッチング下位段階法に対する等価な2値記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:35:44 GMT)
Screening method for early dementia using sound objects as voice
biomarkers [0.0] 音声バイオマーカーとして音響オブジェクトをベースとした早期認知症のスクリーニング手法を提案する。
メソッドは、被験者によって話される持続母音/a/の6秒間の記録に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:20:08 GMT)
Scavenging Hyena: Distilling Transformers into Long Convolution Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデルの事前学習に伴う効率問題に対処する先駆的なアプローチを提案する。
提案手法は,従来の事前学習に代えて費用対効果の高い代替手段を提供するHyenaにより,トランスフォーマーモデルにおけるアテンションヘッドを置き換える。
従来の圧縮に着目した手法とは異なり,提案手法は推論速度を向上するだけでなく,精度と効率の両面で事前学習を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:39:07 GMT)
SDRDPy: An application to graphically visualize the knowledge obtained
with supervised descriptive rule algorithms [0.0] このアプリケーションは、アルゴリズムが実行されたツールにかかわらず、データセットの関連情報とルール、データ、および各ルールに関連する品質対策との関係を示すデータの分析を提供することができる。
すべての情報は、専門家分析と異なるフォーマットでのレポートのエクスポートを容易にするために、ユーザフレンドリーなアプリケーションで表示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:26:59 GMT)
Resource-efficient shadow tomography using equatorial measurements [0.0] equatorial-stabilizer-based shadow-tomography schemes can estimated $M$ observables using $mathcalO(log(M), mathrmpoly(n), 1/varepsilon2)$ sample copy.
我々は、ランダムな純状態とマルチキュービットグラフ状態を持つ理論的に派生したシャドウ・トモグラフィー・サンプリングの複雑さを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:39:01 GMT)
Reliability and Interpretability in Science and Deep Learning [0.0] この記事では、従来の科学的モデルとDeep Neural Network(DNN)モデルの比較に焦点を当てる。
DNNモデルの複雑さは、その信頼性と長期的進歩の予測を妨げていると論じている。
また、解釈可能性が、統計分析だけでは理解できないあらゆるモデルの信頼性を評価するための前提条件であることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:46:10 GMT)
Relativistic time dilation from a quantum mechanism [0.0] 量子力学的考察から特殊相対性理論を再構築する。
我々は、このメカニズムを特殊相対性現象の源泉として仮定する。
この理論では、光の速度の基本的な限界は、より速い光粒子に対して透明な条件を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:16:37 GMT)
Relativistic quantum oscillator under rainbow gravity's effects in
traversable wormhole with disclination [0.0] 三次元トラベル可能なワームホールの回折と喉頭半径が量子振動子場に及ぼす影響について検討した。
具体的には, 虹彩重力の影響を考慮したペリーマン型ワームホールに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:11:29 GMT)
Real Sparks of Artificial Intelligence and the Importance of Inner
Interpretability [0.0] この論文は、Microsoftのエンジニアによる研究であるGPTのインテリジェンスに関する最も詳細な記事の1つを取り上げている。
私は、よく知られた哲学的理由から、その方法論について論じます。
Inner Interpretability"#にはエキサイティングで新たな分野があります。
内的解釈可能性のアプローチをさらに洗練するために、哲学的概念のいくつかがどのように利用できるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:22:13 GMT)
Random Natural Gradient [0.0] 量子自然勾配 (Quantum Natural Gradient, QNG) は、量子状態空間の局所幾何学に関する情報を利用する方法である。
そこで本研究では,QNG最適化の利点と性能を維持しつつ,QNGに必要な資源/状態準備を削減できる2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:32:18 GMT)
RAG-Fusion: a New Take on Retrieval-Augmented Generation [0.0] Infineonは、エンジニア、アカウントマネージャ、顧客が迅速に製品情報を取得する必要性を特定している。
この研究は人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)の応用において大きな進歩をみせている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 22:06:07 GMT)
Qubit Dynamics beyond Lindblad: Non-Markovianity versus Rotating Wave
Approximation [0.0] 量子ビットと環境自由度の間の相互作用における微妙な効果は、徐々に関連性を持ち、実験的に見えるようになる。
これは特に、量子ビット演算において最もよく用いられる数値シミュレーションプラットフォームの基礎となる時間スケールの分離に適用される。
i)これらの時間スケール分離の違反を実験的に監視できる範囲と、(ii)どれが最も深刻で高精度な予測を行うことができるかという質問に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:03:17 GMT)
Quantum tunneling from excited states: Recovering imaginary-time
instantons from a real-time analysis [0.0] 量子トンネルの経路積分記述を再検討し、励起状態に一般化する方法を示す。
明確にするために、我々は2重井戸ポテンシャルにおける点粒子の単純なおもちゃモデルに焦点を合わせ、すべてのステップを明示的に実行する。
明示的な時間依存性のない系の場合、我々の手法は有限ユークリッド時間間隔で定義されるインスタントンのような解の像を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:00:00 GMT)
Quantum influences and event relativity [0.0] 我々は、ウィグナーの友人シナリオからの洞察と量子因果モデリングを組み合わせた量子理論の新しい解釈を開発する。
我々はこれらの考えを正確に数学的形式主義を用いて表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:08:22 GMT)
Quantum Ripple-Carry Adders and Comparator [0.0] リップルキャリー戦略と新しいコンパレータを用いた新しい量子加算器を提案する。
特に、8n+O(1)の遅延は2つのnビット数の追加や比較に十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:34:56 GMT)
Promoting the transition to quantum thinking: development of a secondary
school course for addressing knowledge revision, organization, and
epistemological challenges [0.0] 本稿では,古典的知識の改訂に伴う課題に対処するために,中等教育における量子力学のコースの開発について述べる。
このコースは、古典力学から量子力学への遷移における解析に依存する概念的変化に対する体系的なアプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:11:22 GMT)
Probabilistic tensor optimization of quantum circuits for the
max-$k$-cut problem [0.0] 本稿では,変分量子アルゴリズムにおけるパラメータ化回路の最適化手法を提案する。
本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) を最大$k$-cut問題に適用した例について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:31:48 GMT)
Predicting suicidal behavior among Indian adults using childhood trauma,
mental health questionnaires and machine learning cascade ensembles [0.0] 若者の間では、自殺はインドの主要な死因であり、国民の自殺率は約16%である。
近年,様々な行動特性を用いて自殺行動を予測する機械学習アルゴリズムが登場している。
本研究では、子どもの外傷、異なるメンタルヘルスパラメータ、その他の行動要因に基づく自殺行動を予測するために、異なる機械学習アルゴリズムとアンサンブルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:49:46 GMT)
Performance metrics for the continuous distribution of entanglement in
multi-user quantum networks [0.0] 遠方のノード間で共有される絡み合った状態は、量子ネットワークアプリケーションで頻繁に使用される。
本稿では,絡み合いの連続分布のためのプロトコルの定常的性能解析に着目する。
我々の分析から得られた主な結論の1つは、絡み合いの消費率は、忠実度要求よりもプロトコルの性能に大きな影響を及ぼすということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 12:31:16 GMT)
PLVS: A SLAM System with Points, Lines, Volumetric Mapping, and 3D
Incremental Segmentation [0.0] PLVSは、スパースSLAM、ボリュームマッピング、3Dインクリメンタルセグメンテーションを利用するリアルタイムシステムである。
PLVSフレームワークの質的,定量的な評価を公開データセット上で行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:47:24 GMT)
Origin of meter fluctuations in weak measurement interactions [0.0] 測定は、観測可能なターゲットの値をメートルシフトにマッピングし、測定状態の初期統計と観測可能なターゲットの量子統計を組み合わせたメートル読み出しを行う。
ここでは, 十分弱い測定相互作用による測定値の読み出し統計の変化を分析する。
さらに, 測定相互作用において, 測定器によって誘導される力学に対する選択後の確率の依存性により, 測定器のゆらぎの直接的変化が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 03:51:50 GMT)
Optimizing contrastive learning for cortical folding pattern detection [0.0] 我々は,囲い領域の折りたたみパターンを検出するための自己教師型ディープラーニングモデルを構築した。
このような大規模なデータセット上の皮質骨格に対して、自己教師付きディープラーニングモデルが適用されたのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:59:57 GMT)
Operators of quantum theory of Dirac's free field [0.0] 自由ディラックの質量フェルミオンの量子論は、新しい保存されたスピン作用素の周りに再構成される。
これらの新しい観測器を測定する装置は、ジッタベグングやスピンダイナミクスを使わずに一粒子波束を均一に移動させて検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:48:18 GMT)
Ontologia para monitorar a deficiência mental em seus déficts no processamento da informação por declínio cognitivo e evitar agressões psicológicas e físicas em ambientes educacionais com ajuda da I.A* [0.0] 本稿では、UFOオントロジーによる分析を通じて、精神社会的欠陥とその挑発剤に関連する言語的・身体的攻撃の出現を検出する人工知能の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:15:41 GMT)
On the Road with a Diamond Magnetometer [0.0] 携帯型ベクトルダイヤモンド磁気センサを提案する。
そのベクトル能力とフィードバック制御とロバストな構造を組み合わせることで、移動プラットフォーム上での動作を可能にする。
トロリー上に配置されている間、部屋の磁気マッピングが示され、磁気センサは、GPS座標でタグ付けされたx, y, z軸の測定磁場シフトを伴う移動バンでも作動することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:32:16 GMT)
On probabilities in quantum mechanics [0.0] 私はまずQBist学派で確率の概念を取り上げ、量子確率を計算するためのBorn公式についての私の自身の議論を参照する。
その関係において、量子論の基礎と解釈への私のアプローチのいくつかの結果もスケッチします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:20:25 GMT)
Observation of the scaling dimension of fractional quantum Hall anyons [0.0] 分数量子ホール状態に現れる非伝統的な準粒子は、その外乱的性質をあいまいに観察するという課題を提示する。
特に、トンネル状準粒子電流の非線形性は、そのスケーリング次元を明らかにするべきであるが、測定は理論と一致しない。
ここでは、熱からショットノイズのクロスオーバーまでのスケーリング寸法の曖昧な測定を行い、期待値との長年の一致を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:06:28 GMT)
No epistemic model can explain anti-distinguishability of quantum mixed
preparations [0.0] 疫学モデルは一般的な量子準備の予測を再現することができる。
次元 2 においても非独立混合状態の集合が存在することを示す。
非独立混合状態の存在が$psi-$epistemicモデルの難解化につながる事例を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:35:27 GMT)
Nanomechanically-induced nonequilibrium quantum phase transition to a
self-organized density wave of a Bose-Einstein condensate [0.0] ハイブリッド量子多体系における非平衡量子相転移(NQPT)について報告する。
NQPTは一定間隔の遷移周波数に対して不連続かつ連続であり、その外部では純粋に不連続である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:27:07 GMT)
Multi-copy activation of genuine multipartite entanglement in
continuous-variable systems [0.0] 真のマルチパートエンタングルメント(GME)の活性化は、2つの分離可能だが完全に分離不能な状態の複数のコピーがGMEとなる現象である。
GME-activatable non-Gaussian state の例を示す。
CMバイセパビリティ基準はガウス状態においても不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:25:03 GMT)
Modeling Access Differences to Reduce Disparity in Resource Allocation [0.0] 我々は,資源割り当ての問題に固有のアクセス差があり,その利点とデメリットが相関している場合を定式化し,研究する。
本研究では,与えられたアロケーションが,有利なリソースフローと不利なリソースフローにどのように変換されるかの定量化を支援する,具体的なアクセスモデルを開発する。
アクセスアウェアアロケーションは資源格差を大幅に減らし、ダウンストリームの結果を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 05:25:12 GMT)
MelNet: A Real-Time Deep Learning Algorithm for Object Detection [0.0] MelNetはオブジェクト検出のための新しいディープラーニングアルゴリズムである。
KITTIデータセット専用のトレーニングも150時間後にEfficientDetを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:27:47 GMT)
Magnetic polarons beyond linear spin-wave theory: Mesons dressed by
magnons [0.0] 強結合状態における磁気ポーラロンを記述するための定量的理論形式を考案する。
背景のスピン波励起と弱い結合を持つ実効ハミルトニアンを構築する。
我々の研究は、磁気ポーラロンを平衡外またはフラストレーションシステムで探索する方法を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:14:17 GMT)
Magnetic Bloch oscillations in a non-Hermitian quantum Ising chain [0.0] 虚場は、低層ワニエ・スターク・はしごを形成する際に、実際の横場と同じような役割を果たすことを示す。
これらの結果から、非ハーミティシティの量子スピンダイナミクスに対する非自明な効果が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:15:52 GMT)
Long-time Quantum Scrambling and Generalized Tensor Product Structures [0.0] アウト・オブ・タイム・オーダー・コレレータ($mathcalA$-OTOC)の長期特性について検討する。
我々は解析的にも数値的にも$mathcalA$-OTOCの長時間平均を最小化する。
我々は、非共鳴ハミルトニアンの平均を最小化する代数の一般構造の証拠を予想し、提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:47:17 GMT)
Local Hamiltonian decomposition and classical simulation of parametrized
quantum circuits [0.0] 我々は、量子回路(PQC)を$n$ qubitsでシミュレートするために、O(K, 2n)$という古典的な複雑性のアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:20:04 GMT)
Leveraging Human-Machine Interactions for Computer Vision Dataset
Quality Enhancement [0.0] emphImageNet-1kのようなシングルラベルのマルチクラス分類のための大規模データセットは、ディープラーニングやコンピュータビジョンの進歩に役立っている。
我々は、効率的なデータセット検証と品質向上のために、人間とマシンインテリジェンスをシナジする軽量でユーザフレンドリでスケーラブルなフレームワークを導入します。
ImageNetV2データセットでMultilabelfyを使用することで、画像の約47.88%が少なくとも2つのラベルを含んでいることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:57:07 GMT)
LLM Voting: Human Choices and AI Collective Decision Making [0.0] この研究は、集団的な結果と個人の好みの両方に焦点を合わせ、意思決定と人間とLLMの固有のバイアスの違いを明らかにした。
この結果は、LSMが投票支援に使用される際により均質な集団結果をもたらす可能性を示し、LSMの民主的プロセスへの慎重な統合の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:52:02 GMT)
Is There Quantum Recurrence in the Presence of an Energy Continuum? [0.0] 回帰は初期状態と連続状態の遷移を可能にする単純なモデルで研究される。
乱れた連続体の生存確率は、様々な振る舞いを持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:42:36 GMT)
Intrinsic correlations for statistical ensembles of Dirac-like
structures [0.0] Weyl-Wignerformism for theintrinsic information of Dirac bispinors as correlation qubits in a magnetic field。
収束外部場は、3+1次元のディラック方程式のスピンパリティ量子ビット構造によって示唆される量子相関測度を量子化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:38:13 GMT)
Interaction of evanescent particles with an Unruh-DeWitt detector [0.0] 最近導入された巨大なスカラー場のエバネッセンス粒子は、ウンルー・デウィット検出器によって放出され吸収される。
そうすることで、粒子は検出器から取り除かれたり、量子化された量のエネルギーを蓄積する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:24:28 GMT)
HyperZ$\cdot$Z$\cdot$W Operator Connects Slow-Fast Networks for Full
Context Interaction [0.0] 自己注意機構は、ドット製品ベースのアクティベーションを通じてプログラムされた大きな暗黙の重み行列を利用して、訓練可能なパラメータがほとんどないため、長いシーケンスモデリングを可能にする。
本稿では,ネットワークの各層におけるコンテキストの完全な相互作用を実現するために,大きな暗黙のカーネルを用いて残差学習を破棄する可能性について検討する。
このモデルにはいくつかの革新的なコンポーネントが組み込まれており、遅いネットワークを更新するための局所的なフィードバックエラー、安定なゼロ平均機能、より高速なトレーニング収束、より少ないモデルパラメータなど、優れた特性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:57:21 GMT)
Harnessing Smartwatch Microphone Sensors for Cough Detection and
Classification [0.0] 本研究では,マイクロホンセンサを内蔵したスマートウォッチを用いたコークスのモニタリングと各種のコークス検出の可能性について検討した。
参加者32名を対象に調査を行い,9時間分の音声データを制御的に収集した。
このデータを構造化した手法で処理した結果,223個の正の粗さサンプルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:58:59 GMT)
Hamiltonian for the Hilbert-P\'olya Conjecture [0.0] 我々は、ベリー・キート・ハミルトニアンをヒルベルト・ポリヤ予想のためにハミルトニアンに写像する。
ハミルトニアンが重み付きヒルベルト空間の領域上で自己随伴していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:17:05 GMT)
Germanium Vacancy in Diamond Quantum Memory Exceeding 20 ms [0.0] ミリケルビン温度におけるゲルマニウム空洞中心(GeV)のコヒーレント制御を示す。
我々は、そのコヒーレンス時間を数桁の桁から20ミリ秒以上まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:39:20 GMT)
Fully Data-Driven Model for Increasing Sampling Rate Frequency of
Seismic Data using Super-Resolution Generative Adversarial Networks [0.0] 本研究では,超解像生成逆数ネットワーク(SRGAN)を用いて,時系列データの分解能を向上させる。
SRGANはこれらの低解像度画像のアップスケールに利用され、全体的なセンサー解像度が向上する。
SRGAN法は実地震データを用いて厳密に評価し,その性能を従来の拡張手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:15:35 GMT)
Fast simulation of planar Clifford circuits [0.0] 一般的な量子回路は指数時間で古典的にシミュレートすることができる。
ツリー幅と平面性はクリフォード回路シミュレーションの改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:50:56 GMT)
Extracting Dynamical Models from Data [0.0] システムの基盤となるダイナミクスを決定するという問題は、その状態のデータだけを時間とともに与えることによって、何十年もの間科学者に挑戦してきた。
本稿では,機械学習を用いて位相空間変数の更新をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:29:09 GMT)
Exact Dynamics and Shortcuts to Adiabaticity in the Tomonaga-Luttinger
Liquid [0.0] 友長・ラッティンガー液体(TLL)によるギャップレス多体量子系の制御の進展を報告する。
本手法は, 駆動されたTLLの最後の非断熱残エネルギーをキャンセルする, 断熱のショートカットを行うのに有用であることを示す。
第2に、線形ランプやスムーズなプロトコルを含む様々な駆動スキームを有限時間で解析するために、この枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:42:53 GMT)
Evidence Tampering and Chain of Custody in Layered Attestations [0.0] 分散システムにおいて、信頼決定は、遠隔検定によって生成される完全性証明に基づいて行われる。
提案手法は, 証拠が検出されることなく, 証拠を改ざんできる「戦略」を改ざんするだけでなく, 証拠を改ざんするための全ての改ざん機会を識別するアルゴリズムを提案する。
当社の取り組みは,プロトコル設計者が可能な限り最小かつ信頼性の高いコンポーネントの集合に機会を阻害する証拠を減らすことを支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:54:53 GMT)
Entanglement Entropy in Scalar Quantum Electrodynamics [0.0] 我々はスカラー量子電磁力学において真空状態の部分領域の絡み合いエントロピーを求める。
円錐ユークリッド空間におけるマクスウェル・プロカプロパゲータを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:19:34 GMT)
Enhancing Score-Based Sampling Methods with Ensembles [0.0] 生成拡散モデルと以前に導入されたF"ollmer sampler"との関係を強調する。
我々は,低次元から中次元のサンプリング問題を含む様々な例を通して,アンサンブル戦略の有効性を実証する。
本研究は,勾配が不可能な状況において,複雑な確率分布をモデル化するためのアンサンブル戦略の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:51:29 GMT)
Enhancing Grover's Search Algorithm: A Modified Approach to Increase the
Probability of Good States [0.0] 本稿では,Grover検索アルゴリズムを改良し,アルゴリズムの初期イテレーションにおける良好な状態を見つける可能性を高める。
これは (y+z) 軸のまわりに回転ゲートを組み込むことを提案し、その位相は初期反復時の微分器出力の微分から数学的に決定される。
この結果は、目標状態を特定する確率が高いために、必要なイテレーション数の約25%が減少し、全体のプロセスがより高速になることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:55:06 GMT)
Enhanced observable estimation through classical optimization of
informationally over-complete measurement data -- beyond classical shadows [0.0] 本稿では,2つのPOVM演算子を計測後に最適化する手法を提案する。
複数の観測可能な推定値の正準双対に対して,統計的誤差を著しく低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:13:42 GMT)
Effective Multi-Stage Training Model For Edge Computing Devices In
Intrusion Detection [0.0] 本研究は,3段階の訓練パラダイムを導入し,改良されたプルーニング手法とモデル圧縮手法により強化した。
目的はシステムの有効性を高めることであり、侵入検知のための高いレベルの精度を同時に維持することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 02:20:21 GMT)
EEG-GPT: Exploring Capabilities of Large Language Models for EEG
Classification and Interpretation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の進歩を利用する脳波分類の一元化手法である脳波-GPTを提案する。
脳波-GPTは、トレーニングデータの2%しか利用していない数ショットの学習パラダイムにおいて、異常脳波から正常を分類する最先端のディープラーニング手法に匹敵する優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:08:34 GMT)
Dynamic Model Switching for Improved Accuracy in Machine Learning [0.0] そこで我々は,CatBoostとXGBoostの直感的に遷移する適応アンサンブルを導入する。
ユーザは、80%の精度でベンチマークを設定し、パフォーマンスの向上を保証する場合に限って、システムが新しいモデルに動的に移行するように促す。
この動的モデルスイッチング機構は、現実世界のシナリオにおけるデータの進化的な性質と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 00:13:02 GMT)
Dual frame optimization for informationally complete quantum
measurements [0.0] 実験周波数に基づくパラメタライズド・フレーム・スーパーオペレータと最適化自由なデュアル・フレームの新たなクラスを導入する。
興味深いことに、これは量子や古典的なコストがほとんどないため、デュアルフレームの最適化はランダム化測定ツールボックスに価値ある追加となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 18:49:03 GMT)
Discrete-coordinate crypto-Hermitian quantum system controlled by
time-dependent Robin boundary conditions [0.0] 非エルミート的(あるいはより正確にはエルミート的)相互作用-ピクチャー表現で定式化されたユニタリ量子力学は、時間依存境界条件によって物理が制御される1Dボックス系を模倣する基礎的な$N$ by$N$Matrix Hamiltonian $H(t)$で示される。
我々の重要なメッセージは、従来の信念に反し、システムの進化のユニタリ性にもかかわらず、その「ハイゼンベルク・ハミルトン的」$Sigma(t)$も「シュル」オーディンジェ的ハミルトン的」$G()でもないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 06:57:20 GMT)
Device-Independent Quantum Key Distribution beyond qubits [0.0] Device-Independent Quantum Key Distribution (DIQKD) は、採用デバイスへの信頼に頼ることなく、2つのパーティ間で秘密鍵を生成することを目的としている。
本研究では、DIQKDにおける高次元量子システムのレジリエンスについて検討し、量子ビットと量子ビットの比較に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:36:48 GMT)
Detection of Critical Events in Renewable Energy Production Time Series [0.0] 我々は、極端再生可能エネルギー発生の期間を見つけるために、外れ値検出アルゴリズムを用いて検討する。
歴史的に分析したところ、気候変動によって引き起こされる可能性のある異常値の強度や変化や長さの傾向は見つからなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:13:37 GMT)
Desiderata for the Context Use of Question Answering Systems [0.0] 先行研究は、最先端のコンテキストベースの質問応答(QA)システムにおいて、一般的な問題の集合を明らかにした。
まず最初に、QAモデルのデシラタ(desiderata)のセットを概説して、このギャップを埋めることを目指しています。
研究の第2部では、すべてのデシラタに基づいて、5つのデータセット上の15のQAシステムを評価する実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:02:31 GMT)
Deep Neural Networks: A Formulation Via Non-Archimedean Analysis [0.0] 木構造を多層化した新しいディープニューラルネットワーク(DNN)を導入する。
アーキテクチャは非アルキムデアン局所体の整数環の数を用いて成す。
新しいDNNは、上記の環上で定義された実数値関数の強普遍近似器である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:49:44 GMT)
Dark Matter Searches with Levitated Sensors [0.0] ダークマターシグネチャを観測するための大質量浮遊光学系の適合性について考察する。
我々は、コヒーレント散乱光のスペクトル解析によるリコイル検出の保守的アプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 16:51:18 GMT)
Conventional and unconventional Dicke models: Multistabilities and
nonequilibrium dynamics [0.0] 熱力学限界における系の安定性と力学を, 半古典的手法を用いて検討した。
我々は、半古典的な計算結果と一致して、小型の完全量子力学計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:51:55 GMT)
Controlling Many-Body Quantum Chaos: Bose-Hubbard systems [0.0] この研究は、光学格子に閉じ込められた超低温のボゾンガスに対する多体量子カオスの量子制御応用を開発する。
ターゲティングとして知られるテクニックでは、制御の障害ではなく、不安定がリソースとなる。
量子多体傷のカスタム状態準備と安定化への明示的な応用を1次元および2次元格子で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:03:58 GMT)
Context-Sensitive Abstract Interpretation of Dynamic Languages [0.0] Javaのような静的言語とPythonやJavaScriptのような動的言語の間には、IDEツールの品質に大きなギャップがあります。
これらの言語の現代的なフレームワークやライブラリは、最高のエルゴノミクスと可読性を達成するために、その動的能力を大いに利用しています。
本稿では,プログラムの動的メタプログラミングと実行を静的に解析することで,このギャップを埋めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:45:05 GMT)
Constrained HRT Surfaces and their Entropic Interpretation [0.0] 我々は、サブリージョン$A$のR'enyiエントロピーを、サブリージョン$B$の固定領域状態において研究する。
この結果は,標準ランダムネットワークを用いて時間依存測地を記述しようとする試みに関連するいくつかの問題に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:18:39 GMT)
Comparing Template-based and Template-free Language Model Probing [0.0] 16の異なるクローゼタスク言語モデル (LM) を10の英語データセット上で評価した。
テンプレートのない、テンプレートベースのアプローチは、上位ドメイン固有のモデルを除いて、モデルが異なるランク付けをすることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:07:37 GMT)
Combinatorial and algebraic perspectives on the marginal independence
structure of Bayesian networks [0.0] ベイズネットワークの非条件依存グラフは、同じ独立性および交叉数を持つグラフに対応することを示す。
GrUESは、単純な独立試験よりも高い速度で、ペナル化された最大可能性またはMAP推定によって真の限界独立構造を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 11:32:00 GMT)
Coherent all-optical control of a solid-state spin via a double
$\Lambda$-system [0.0] 全光制御は、色中心スピン上の高速量子演算を可能にする。
Lambda$-system による制御は他の色中心、特にダイヤモンドのグループ-IV欠陥にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 23:58:32 GMT)
Classification of executive functioning performance post-longitudinal
tDCS using functional connectivity and machine learning methods [0.0] エグゼクティブ・ファンクション(Executive functioning)とは、人間が目標指向の方法で行動の計画、組織化、規制を可能にする認知プロセスである。
本研究では、機能接続と機械学習アルゴリズムを用いて、TDCS後の実行機能のパフォーマンスを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:45:03 GMT)
Challenges in Understanding the Relationship between Teamwork Quality
and Project Success in Large-Scale Agile Projects [0.0] チームワークの品質とプロジェクトの成功との関係を,34チームにわたる196人のプロジェクト参加者を対象に調査した。
チームワークの品質がプロジェクトの成功に与える影響は、プロジェクトによって異なる。
チーム内の要因に加えて、チーム間のインタラクションの質や頻度について、より多くの研究を行うことで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 10:37:20 GMT)
Boldness-Recalibration for Binary Event Predictions [0.0] 理想的には、確率予測は(i)よく校正され、(ii)正確であり、(iii)大胆な、すなわち、意思決定に十分な情報を伝達する。
キャリブレーションと大胆さの間には根本的な緊張があり、予測が過度に慎重になったらキャリブレーションの指標が高くなる可能性がある。
本研究の目的は,キャリブレーション評価のためのベイズモデル選択に基づくアプローチと,大胆度補正のための戦略を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 19:50:48 GMT)
Biospheric AI [0.0] 我々は、エコセントリックな視点を前提とした新しいパラダイムであるバイオスフェアAIを提案する。
この研究は、AIとバイオスフィアの相互作用に焦点を当てた包括的な研究プログラムへの第一歩を踏み出そうとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 13:04:34 GMT)
Baichuan2-Sum: Instruction Finetune Baichuan2-7B Model for Dialogue
Summarization [0.0] 本稿では,役割指向のダイアグルージュ要約のための命令微調整モデルBaichuan2-Sumを提案する。
異なる役割に対して異なる命令を設定することで、モデルは対話相互作用から学び、期待される要約を出力することができる。
実験により、提案モデルが2つの公開対話要約データセット上で、最先端の新たな結果を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 17:36:29 GMT)
Attention Graph for Multi-Robot Social Navigation with Deep
Reinforcement Learning [0.0] 深部強化学習(RL)を用いたマルチエージェント社会認識ナビゲーション戦略の学習方法であるMultiSocを提案する。
マルチエージェントディープRLに関する最近の研究から着想を得た本手法は,エージェント相互作用のグラフベース表現を利用して,エンティティ(歩行者とエージェント)の位置と視野を組み合わせる。
提案手法はソーシャルナビゲーションよりも高速に学習し,複数の異種人との群集ナビゲーションに挑戦する上で,効率的なマルチエージェントの暗黙調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 15:24:13 GMT)
An Interactive Empirical Approach to the Validation of Software Package
Specifications [0.0] 検証プロセスは一貫性チェックに基づいている。
シナリオによって、顧客は実装前に指定されたシステムをインタラクティブに体験することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:49:04 GMT)
An Experiment on Feature Selection using Logistic Regression [0.0] ロジスティック回帰(LR)に関連するL1およびL2正規化戦略に基づく特徴選択法について検討する。
まず,L1,L2,L1,L2,L1,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L2,L1,L2,L2,L2,L2,L2,L2, L2,L2,L2,L2,L2を比較した。
特徴集合が選択されると,2つの手法の精度に有意な差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 21:54:13 GMT)
Aesthetic Preference Prediction in Interior Design: Fuzzy Approach [0.0] 本稿では,インテリアデザインにおける審美的嗜好を定量化し,予測するための新しい手法を提案する。
ソーシャルメディアプラットフォームから内部デザインイメージのデータセットを収集した。
本手法では,審美的嗜好を総合的に算出する際の色選好について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 09:59:59 GMT)
A theoretical and empirical study of new adaptive algorithms with
additional momentum steps and shifted updates for stochastic non-convex
optimization [0.0] 適応最適化アルゴリズムは学習分野の鍵となる柱を表現していると考えられる。
本稿では,異なる非滑らかな目的問題に対する適応運動量法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 20:52:39 GMT)
A primer on synthetic health data [0.0] 深層生成モデルの最近の進歩は、現実的な合成健康データセットを作成する可能性を大きく広げている。
これらの合成データセットは、患者のアイデンティティやセンシティブな情報を開示することなく、特徴、パターン、全体的な科学的結論を保存することを目的としている。
しかし、合成データセットの類似性と予測ユーティリティを継続的に評価する方法など、多くの疑問や課題が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 08:13:35 GMT)
A Graphics Function Standard Specification Validator [0.0] 標準グラフィックス関数の自然言語ソフトウェア仕様に対して検証手法を提案し,実装した。
チェックは、一貫性、完全性、データ要素と関数記述の曖昧さの欠如のために行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 04:54:17 GMT)
A Generic Machine Learning Framework for Fully-Unsupervised Anomaly
Detection with Contaminated Data [0.0] 本稿では,ADタスクに対する汚染されたトレーニングデータの完全教師なし改善のためのフレームワークを提案する。
このフレームワークは汎用的であり、任意の残差ベースの機械学習モデルに適用することができる。
本研究は, 改質を伴わない汚染データを用いた学習において, ナイーブなアプローチよりも明らかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 14:53:18 GMT)
24-hour measurement of squeezed light using automated stable fiber
system [0.0] 光量子コンピューティングのクラウドサービスを提供するために、光学系を何時間も安定させることは避けられない。
本報告では, 光ファイバを用いた24時間圧縮光の測定に成功したことを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Jan 2024 01:20:04 GMT)