Position Paper: Bayesian Deep Learning in the Age of Large-Scale AI [172.6] 本稿では,ベイズ深層学習(BDL)の強みを再考し,既存の課題を認識した。
これらの障害に対処するための、エキサイティングな研究の道のりが浮かび上がっている。
今後の議論は、大規模ファンデーションモデルをBDLと組み合わせて、その潜在能力を最大限に活用する方法に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:45:26 GMT)
OLMo: Accelerating the Science of Language Models [166.1] 言語モデル(LM)は、NLP研究と商用製品製品の両方で広く普及している。
我々は、研究コミュニティが強力で真にオープンなLMにアクセスできることが不可欠であると信じている。
このテクニカルレポートは、最先端の真にオープンな言語モデルであるOLMoの最初のリリースを詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:28:55 GMT)
Towards Open Vocabulary Learning: A Survey [146.9] ディープニューラルネットワークは,セグメンテーションやトラッキング,検出といった,さまざまなコアタスクにおいて,目覚ましい進歩を遂げている。
近年、視覚言語事前学習の急速な進歩により、オープンな語彙設定が提案されている。
本稿では,その分野における最近の発展を要約し分析し,オープンな語彙学習の徹底的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:31:59 GMT)
AToM: Amortized Text-to-Mesh using 2D Diffusion [107.0] Amortized Text-to-Mesh (AToM) は複数のテキストプロンプトに同時に最適化されたフィードフォワードフレームワークである。
AToMはトレーニングコストの約10倍の削減とともに、1秒未満で高品質なテクスチャメッシュを直接生成する。
AToMは4倍以上の精度で最先端のアモルト化アプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:59:56 GMT)
Where are we in the search for an Artificial Visual Cortex for Embodied
Intelligence? [106.8] Embodied AIのための、事前訓練された視覚表現(PVR)や視覚的「基礎モデル」に関する、最大かつ最も包括的な実証研究を提示する。
事前学習したデータサイズと多様性の効果を調べるため、7つの異なるソースから4000時間以上のエゴセントリックなビデオを合成する。
当社の最大のモデルであるVC-1は、従来のPVRを平均で上回っているが、どちらも支配的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:42:05 GMT)
Towards Efficient and Exact Optimization of Language Model Alignment [97.4] 本稿では、アライメント目的の効率的な精度最適化(EXO)を提案する。
我々は,EXOがRLアルゴリズムと同じ方向に最適化されることを証明した。
さらに、現実的な人間の嗜好データに対する既存のアプローチよりも、提案手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:51:54 GMT)
Revisiting the Role of Language Priors in Vision-Language Models [96.6] 視覚言語モデル(VLM)は、微調整なしで、ゼロショット方式で様々な視覚的理解タスクに適用される。
我々は、画像から次の単語を生成するために訓練された$textitgenerative VLMs$について研究する。
画像テキスト検索の図解的タスクにおけるゼロショット性能を,8つの人気のある視覚言語ベンチマークで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:22:25 GMT)
Cross-Modal Causal Intervention for Medical Report Generation [94.5] 医療報告生成(MRG)は、コンピュータ支援診断と治療指導に不可欠である。
視覚的および言語的バイアスによって引き起こされる画像テキストデータ内の素早い相関のため、病変領域を確実に記述した正確なレポートを生成することは困難である。
本稿では,視覚分解モジュール (VDM) と言語分解モジュール (LDM) からなるMRGのための新しい視覚言語因果干渉 (VLCI) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:41:47 GMT)
Fair Machine Learning in Healthcare: A Review [90.2] 我々は、機械学習と医療格差における公正性の交差を分析する。
機械学習の観点から、関連する公正度メトリクスを批判的にレビューする。
本稿では,医療における倫理的かつ公平なMLアプリケーション開発を約束する新たな研究指針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:03:56 GMT)
Multimodal Embodied Interactive Agent for Cafe Scene [86.8] 本稿では,自然言語で表現されたハイレベルなタスクを実行可能なアクションのシーケンスに変換するための,MEIA(Multimodal Embodied Interactive Agent)を提案する。
具体的には,シーンの視覚的記憶を介し,大規模モデルとの組込み制御を容易にする,新しいMultimodal Environment Memory (MEM) モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:43:20 GMT)
Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond [86.6] 光度ステレオは、さまざまなシェーディングキューを持つ複数の画像から物体の表面の正常性を回復する。
深層学習法は、非ランベルト面に対する測光ステレオの文脈において強力な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:55:03 GMT)
SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement
Learning [85.2] 筆者らは,報酬の計算と環境のリセットを行う手法とともに,効率的なオフ・ポリティクス・ディープ・RL法を含むライブラリを開発した。
我々は,PCBボードアセンブリ,ケーブルルーティング,オブジェクトの移動に関するポリシを,非常に効率的な学習を実現することができることを発見した。
これらの政策は完全な成功率またはほぼ完全な成功率、摂動下でさえ極端な堅牢性を実現し、突発的な堅牢性回復と修正行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:25:03 GMT)
Leveraging Implicit Feedback from Deployment Data in Dialogue [83.0] 本研究では,ユーザ間の自然な対話とデプロイモデルから学習することで,社会的会話エージェントの改善について検討する。
我々は、ユーザ応答長、感情、未来の人間の発話の反応などの信号を、収集された対話エピソードで活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:30:38 GMT)
EASRec: Elastic Architecture Search for Efficient Long-term Sequential
Recommender Systems [82.8] 現在のSRS(Sequential Recommender Systems)は、計算とリソースの非効率に悩まされている。
我々は、効率的な長期シーケンスレコメンダシステム(EASRec)のための弾性アーキテクチャー探索を開発する。
EASRecは、入力データバッチから履歴情報を活用するデータ認識ゲートを導入し、レコメンデーションネットワークの性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:22:52 GMT)
Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey [81.8] グラフ上の大規模言語モデルに関連するシナリオとテクニックを体系的にレビューする。
まず,LLMをグラフに適用する可能性シナリオを,純グラフ,テキスト分散グラフ,テキストペアグラフの3つのカテゴリにまとめる。
本稿では,そのような手法の現実的な応用について論じ,オープンソースコードとベンチマークデータセットを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:51:24 GMT)
Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents [80.8] この研究は、Pythonコードを使用して、Large Language Model(LLM)エージェントのアクションを統一されたアクション空間(CodeAct)に統合することを提案する。
Pythonインタプリタと統合されたCodeActは、コードアクションを実行し、事前アクションを動的に修正したり、マルチターンインタラクションを通じて新しい観察に新しいアクションを発行することができる。
CodeActのパフォーマンス向上は、解釈可能なコードを実行し、自然言語を使ってユーザとコラボレーションすることで、環境と対話するオープンソースのLLMエージェントを構築する動機となります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:38:58 GMT)
Prosody in Cascade and Direct Speech-to-Text Translation: a case study
on Korean Wh-Phrases [79.1] 本研究は,韻律が重要な役割を果たす発話を明瞭にするための直接S2TTシステムの能力を評価するために,コントラスト評価を用いることを提案する。
本結果は,カスケード翻訳モデルよりも直接翻訳システムの価値を明確に示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:46:35 GMT)
GridMask Data Augmentation [76.8] 本稿では,新しいデータ拡張手法であるGridMaskを提案する。
情報除去を利用して、様々なコンピュータビジョンタスクで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:54:08 GMT)
Recurrent Transformers with Dynamic Halt [76.6] 本研究では, 変圧器の繰り返し機構を付加する2つの主要な手法の帰納バイアスについて検討する。
本稿では,これらの手法を拡張し,組み合わせるための新しい手法を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:47:31 GMT)
EPIC Fields: Marrying 3D Geometry and Video Understanding [76.6] EPIC Fieldsは、EPIC-KITCHENSの3Dカメラ情報の拡張である。
これは、フォトグラムを使ってカメラを再構築する複雑で高価なステップを取り除く。
EPICKITCHENSのビデオの96%を再構築し、45のキッチンで99時間に19Mフレームを登録した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:59:34 GMT)
EE-Tuning: An Economical yet Scalable Solution for Tuning Early-Exit
Large Language Models [75.2] EE-Tuningは、初期段階の大規模言語モデル(LLM)をトレーニング/チューニングするためのソリューションである
事前訓練された(そしておそらく微調整された)標準のLCMを、パラメータ効率のよい方法で調整された早期退避層で拡張する。
本実装は、広範囲な性能最適化により、優れたトレーニング効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:39:04 GMT)
EE-LLM: Large-Scale Training and Inference of Early-Exit Large Language
Models with 3D Parallelism [75.2] 大規模学習のためのフレームワークであるEE-LLMについて述べる。
Megatron-LMをベースとして、EE-LLMは様々なアルゴリズムの革新と早期終了に適したパフォーマンス最適化を実装している。
解析的および実証的研究により、EE-LLMは無視可能な計算オーバーヘッドで優れたトレーニング効率を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:58:27 GMT)
A Multi-Grained Symmetric Differential Equation Model for Learning
Protein-Ligand Binding Dynamics [74.9] 薬物発見において、分子動力学シミュレーションは、結合親和性を予測し、輸送特性を推定し、ポケットサイトを探索する強力なツールを提供する。
我々は,数値MDを容易にし,タンパク質-リガンド結合の正確なシミュレーションを提供する,最初の機械学習サロゲートであるNeuralMDを提案する。
我々は、標準的な数値MDシミュレーションよりも2000$times$のスピードアップを達成し、安定性の指標の下では、他のMLアプローチよりも最大80%高い効率で、NeuralMDの有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:34:53 GMT)
Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent [73.5] LLM(Large Language Model)エージェントは、外部ツールとの対話を可能にする。
ツール利用の課題は、LCMがタスク計画、メモリ管理、ツールの実行、結果の要約に優れていることである。
本稿では、上記の機能をプランナー、呼び出し者、要約者に分解する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:34:07 GMT)
Transforming and Combining Rewards for Aligning Large Language Models [72.9] 言語モデルを人間の好みに合わせるための一般的なアプローチは、まず好みデータから報酬モデルを学ぶことである。
このアプローチで生じる2つの密接に関連する問題について検討する。
ブラッドリー・テリー選好モデルから得られた報酬に対する変換の自然な選択を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:39:28 GMT)
On the $O(\frac{\sqrt{d}}{T^{1/4}})$ Convergence Rate of RMSProp and Its
Momentum Extension Measured by $\ell_1$ Norm: Better Dependence on the
Dimension [70.5] 本稿では古典的RMSPropPropとその運動量拡張について考察する。
これにより$frac1Tsum_k=1Teleft[|nabla f(xk)|_1right]leq O(fracsqrtdT1/4)$が$ell_$ノルムで測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:21:32 GMT)
Segment 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） (Thu, 1 Feb 2024 05:05:36 GMT)
Merging Multi-Task Models via Weight-Ensembling Mixture of Experts [68.8] 異なるタスクでトレーニングされたTransformerベースのモデルを単一の統一モデルにマージすることで、すべてのタスクを同時に実行できる。
本稿では,Transformer層をMoEモジュールにアップスケーリングしながら,ほとんどのパラメータをマージすることを提案する。
我々の重要な洞察は、共有知識とタスク固有の知識を識別して分離し、それらを動的に統合することで、パラメータ干渉問題を大幅に緩和できるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:58:57 GMT)
SELF: Self-Evolution with Language Feedback [68.7] SELF(Self-Evolution with Language Feedback)は、大規模言語モデルを進化させる新しいアプローチである。
LLMは、人間の学習プロセスと同様、自己回帰を通じて自己改善を可能にする。
数学および一般タスクにおける実験により,SELFは人間の介入なしにLLMの能力を高めることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:10:00 GMT)
Emo-Avatar: Efficient Monocular Video Style Avatar through Texture
Rendering [67.7] 遅延ニューラルレンダリングによる効率的なモノトニックビデオスタイルアバター (Emo-Avatar) を提案する。
Emo-Avatarは、スタイルのカスタマイズ時間を、既存の方法と比較して数時間からわずか5分に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:14:42 GMT)
Learning Planning-based Reasoning by Trajectories Collection and Process
Reward Synthesizing [66.5] 収集された軌道上での直接選好最適化(DPO)を通して計画に基づく推論を学習するフレームワークを提案する。
論理的推論ベンチマークの挑戦的な結果から,学習フレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:18:33 GMT)
Vision-LLMs Can Fool Themselves with Self-Generated Typographic Attacks [65.4] LVLM(Large Vision-Language Models)は、大規模な事前学習言語モデルを使用する。
タイポグラフィー攻撃は、誤解を招くテキストを画像に重ね込む。
以前の作業のタイポグラフィー攻撃は、事前に定義されたクラスのセットからランダムな誤解を招くクラスをサンプリングすることに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:41:20 GMT)
Dense Reward for Free in Reinforcement Learning from Human Feedback [64.9] 我々は報酬モデルが単にスカラー出力よりも多くの情報を含んでいるという事実を活用している。
私たちは、これらの注意重みを使って、完了全体に沿って報酬を再分配します。
経験的に、トレーニングを安定化し、学習速度を加速し、実際は、より良い局所最適性をもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:10:35 GMT)
CapHuman: Capture Your Moments in Parallel Universes [64.4] CapHumanという新しいフレームワークを紹介します。
CapHumanはアイデンティティ機能をエンコードし、それを潜在空間に整列させることを学ぶ。
モデルに人間の頭部を柔軟で3D一貫性のある方法で制御させる前に、3D顔を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:41:59 GMT)
Causal Reasoning: Charting a Revolutionary Course for Next-Generation
AI-Native Wireless Networks [63.2] 次世代無線ネットワーク(例:6G)は人工知能(AI)ネイティブである。
本稿では、新たな因果推論分野を基盤として、AIネイティブな無線ネットワークを構築するための新しいフレームワークを紹介する。
因果発見と表現によって対処できる無線ネットワークの課題をいくつか挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:01:26 GMT)
Leveraging Approximate Model-based Shielding for Probabilistic Safety
Guarantees in Continuous Environments [63.1] 近似モデルベースの遮蔽フレームワークを連続的な設定に拡張する。
特に、テストベッドとしてSafety Gymを使用し、一般的な制約付きRLアルゴリズムとABBSのより直接的な比較を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:55:08 GMT)
Coverage Axis++: Efficient Inner Point Selection for 3D Shape
Skeletonization [63.0] Coverage Axis++は、3D形状のスケルトン化に対する、新しくて効率的なアプローチである。
メディア軸変換(MAT)の高精度近似を提供する。
コードが公開されたら、コードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:15:04 GMT)
1DFormer: a Transformer Architecture Learning 1D Landmark
Representations for Facial Landmark Tracking [63.0] 1DFormerは、ランドマークの動的および幾何学的パターンをキャプチャすることで、情報的な1Dランドマーク表現を学ぶ。
本研究では, 時間的モデリングのために, 繰り返しトークン混合機構, 軸ランドマーク位置埋め込み機構, および信頼性向上型マルチヘッドアテンション機構を提案する。
構造モデリングでは,グループ内およびグループ間構造モデリング機構を設計し,コンポーネントレベルとグローバルレベルの顔構造パターンを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:33:00 GMT)
Exploring Homogeneous and Heterogeneous Consistent Label Associations
for Unsupervised Visible-Infrared Person ReID [62.8] 教師なし可視赤外人物再識別(USL-VI-ReID)は、アノテーションなしで異なるモードから同一人物の歩行者画像を取得することを目的としている。
均質かつ不均一なインスタンスレベルの構造を同時に説明できるModality-Unified Label Transfer (MULT) モジュールを導入する。
等質なアフィニティと異質なアフィニティの両方をモデル化し、それらを利用して擬似ラベルの不整合を定義し、最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:33:17 GMT)
Graph Domain Adaptation: Challenges, Progress and Prospects [61.9] 本稿では,グラフ間の効果的な知識伝達パラダイムとしてグラフ領域適応を提案する。
GDAは、ソースグラフとしてタスク関連のグラフを多数導入し、ソースグラフから学習した知識をターゲットグラフに適応させる。
研究状況と課題について概説し、分類学を提案し、代表作の詳細を紹介し、今後の展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:44:32 GMT)
StructChart: Perception, Structuring, Reasoning for Visual Chart
Understanding [60.8] 現在のチャート関連タスクは、視覚チャートから情報を抽出することを参照するチャート認識か、抽出されたデータから推論を行うかに焦点を当てている。
本稿では,共同認識と推論タスクのための統一的でラベル効率のよい学習パラダイムを確立することを目的とする。
各種のチャート関連タスクで実験を行い、統合されたチャート認識推論パラダイムの有効性と有望な可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:47:15 GMT)
BootsTAP: Bootstrapped Training for Tracking-Any-Point [59.8] Tracking-Any-Point (TAP) は、ビデオ中の固体表面に対応する任意の点を追跡できるアルゴリズムである。
大規模でラベルなし、未修正の現実世界データは、最小限のアーキテクチャ変更でTAPモデルを改善することができる。
我々は,TAP-Vidベンチマークにおける最先端性能が,従来の結果よりも広いマージンで上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:38:55 GMT)
Guided Interpretable Facial Expression Recognition via Spatial Action
Unit Cues [59.3] 本研究では,空間行動単位(aus)を分類器のトレーニングに明示的に組み込んで,深い解釈可能なモデルを構築するための学習戦略を提案する。
提案手法は,分類性能を劣化させることなく,階層的解釈性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:13:49 GMT)
Chemist-X: Large Language Model-empowered Agent for Reaction Condition
Recommendation in Chemical Synthesis [59.1] Chemist-Xは、検索増強生成(RAG)技術を用いた化学合成において、反応条件レコメンデーション(RCR)タスクを自動化する。
Chemist-Xはオンラインの分子データベースを尋問し、最新の文献データベースから重要なデータを蒸留する。
Chemist-Xは化学者の作業量を大幅に減らし、より根本的で創造的な問題に集中できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:19:41 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） (Thu, 1 Feb 2024 03:34:44 GMT)
Repeat After Me: Transformers are Better than State Space Models at
Copying [57.4] 一般化された状態空間モデルは、推論時間効率の観点からは有望であるが、入力コンテキストからのコピーを必要とするタスクのトランスフォーマーモデルと比較して限定的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:44:11 GMT)
Memory Consistency Guided Divide-and-Conquer Learning for Generalized
Category Discovery [56.2] 一般カテゴリー発見(GCD)は、半教師付き学習のより現実的で挑戦的な設定に対処することを目的としている。
メモリ一貫性を誘導する分枝・分枝学習フレームワーク(MCDL)を提案する。
本手法は,画像認識の目に見えるクラスと見えないクラスの両方において,最先端のモデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:38:22 GMT)
OpenIllumination: A Multi-Illumination Dataset for Inverse Rendering
Evaluation on Real Objects [56.1] 我々は,64個のオブジェクトの108K画像を含む実世界のデータセットであるOpenIlluminationを紹介した。
データセットの各画像に対して、正確なカメラパラメータ、照明場真理、前景セグメンテーションマスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:01:19 GMT)
Evaluating Genetic Algorithms through the Approximability Hierarchy [55.9] 本稿では,問題の近似クラスに依存する遺伝的アルゴリズムの有用性を解析する。
特に, 遺伝的アルゴリズムは階層の最も悲観的なクラスに特に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:18:34 GMT)
Zero-shot Generative Large Language Models for Systematic Review
Screening Automation [55.4] 本研究では,ゼロショット大言語モデルを用いた自動スクリーニングの有効性について検討した。
本研究では, 8種類のLCMの有効性を評価し, 予め定義されたリコール閾値を用いた校正手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:08:28 GMT)
Expert Proximity as Surrogate Rewards for Single Demonstration Imitation
Learning [55.1] IL(Single-demonstration mimicion Learning)は、現実のアプリケーションにおいて、多くの専門家によるデモンストレーションを得ることがコストのかかる、あるいは実現不可能な実践的なアプローチである。
本稿では, この設定におけるスパース報酬信号の問題を強調し, 提案手法であるTransition Discriminator-based IL (TDIL) を用いてこの問題を軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:06:19 GMT)
Vehicle Perception from Satellite [54.1] データセットは、GTA-Vから記録された12の衛星ビデオと14の合成ビデオに基づいて構築されている。
小さなオブジェクトの検出、カウント、密度推定など、いくつかのタスクをサポートする。
128,801両は完全に注釈付けされており、各画像の車両数は0から101まで様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:59:16 GMT)
Measures of Information Reflect Memorization Patterns [53.7] 異なるニューロンの活性化パターンの多様性は、モデル一般化と記憶の反映であることを示す。
重要なことは、情報組織が記憶の2つの形態を指していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:30:47 GMT)
Information-Theoretic Thresholds for Planted Dense Cycles [52.1] 本研究では,社会科学や生物科学においてユビキタスな小世界ネットワークのランダムグラフモデルについて検討する。
植え込み高密度サイクルの検出と回復の両面において、情報理論の閾値を$n$, $tau$、エッジワイド信号対雑音比$lambda$で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:39:01 GMT)
What Does the Bot Say? Opportunities and Risks of Large Language Models
in Social Media Bot Detection [51.5] ソーシャルボット検出における大規模言語モデルの可能性とリスクについて検討する。
本稿では,多様なユーザ情報モダリティを分割し,克服するための混合異種エキスパートフレームワークを提案する。
実験により、1000の注釈付き例に対する命令チューニングは、最先端のベースラインよりも優れた特殊なLLMを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:21:19 GMT)
Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with
$f$-Differential Privacy [51.1] サーバが複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整する,フェデレートされたデータ分析問題を考える。
有限出力空間を有する離散値機構の局所的差分プライバシー保証を$f$-differential privacy (DP) レンズを用いて検討する。
より具体的には、様々な離散的評価機構の厳密な$f$-DP保証を導出することにより、既存の文献を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:04:43 GMT)
Geometry Transfer for Stylizing Radiance Fields [50.8] 幾何学的変形を利用した3次元トランスファー手法であるGeometry Transferを導入する。
実験の結果,幾何変換はより広範かつ表現力に富んだスタイリゼーションを可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:58:44 GMT)
Diffusion-based Light Field Synthesis [50.2] LFdiffは、LF合成に適した拡散ベースの生成フレームワークである。
本稿では,遠絡型雑音推定ネットワークDistgUnetを提案する。
広範囲な実験により、LFdiffは視覚的に快く、不均一に制御可能な光電場を合成する際に優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:13:16 GMT)
Subject-Based Domain Adaptation for Facial Expression Recognition [49.9] ディープ・ラーニング(DL)モデルを特定の対象個人に適用することは、表情認識(FER)における課題である。
FERにおける主観的ドメイン適応のための新しいMSDA手法を提案する。
複数の情報源からの情報を効率的に利用して、ディープFERモデルを単一のターゲット個人に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:07:23 GMT)
Equivalence of the Empirical Risk Minimization to Regularization on the
Family of f-Divergences [49.9] 経験的リスク最小化の解決策として、$f$-divergence regularization (ERM-$f$DR) を挙げる。
関数の特定の選択に対する解の例は、$f$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:12:00 GMT)
Cumulative Distribution Function based General Temporal Point Processes [49.8] CuFunモデルは、累積分布関数(CDF)を中心に回転するTPPに対する新しいアプローチを表す
提案手法は従来のTPPモデリングに固有のいくつかの重要な問題に対処する。
コントリビューションには、先駆的なCDFベースのTPPモデルの導入、過去の事象情報を将来の事象予測に組み込む方法論の開発が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:21:30 GMT)
SCTransNet: Spatial-channel Cross Transformer Network for Infrared Small
Target Detection [49.4] 赤外線小ターゲット検出(IRSTD)は近年,U字型ニューラルモデルから大きな恩恵を受けている。
既存のテクニックは、ターゲットが背景と高い類似性を持つ場合に苦労する。
本稿では,空間チャネルクロストランスネットワーク(SCTransNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:29:54 GMT)
NCoder -- A Quantum Field Theory approach to encoding data [49.2] 我々は、量子場理論(QFT)にインスパイアされたAIの解釈に新しいアプローチを提案し、これをNCoderと呼ぶ。
NCoderは、潜伏層が$n$-point相関関数のサブセットとして指定された修正されたオートエンコーダニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:00:55 GMT)
CurveCloudNet: Processing Point Clouds with 1D Structure [49.1] 我々はCurveCloudNetと呼ばれる新しいポイントクラウド処理方式とバックボーンを導入する。
CurveCloudNetは、ポイントクラウドをポリラインの集合としてパラメータ化し、ポイント上の局所的なサーフェスアウェアの順序を確立する。
CurveCloudNetは、様々なセグメンテーション設定において、ポイントベースとスパースボクセルの両方のバックボーンよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:22:17 GMT)
Implicit Manifold Gaussian Process Regression [49.1] ガウス過程の回帰は、よく校正された不確実性推定を提供するために広く用いられている。
これは、データが実際に存在する暗黙の低次元多様体のため、高次元データに苦しむ。
本稿では,データ(ラベル付きおよびラベルなし)から直接暗黙構造を完全に微分可能な方法で推定できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:35:33 GMT)
Improving Program Debloating with 1-DU Chain Minimality [47.7] RLDebloatDUは,抽象構文木内の1-DU鎖の最小性を利用した,革新的なデブロ手法である。
当社のアプローチでは,プログラムデータに依存しているため,アグレッシブなコード削減とプログラムセマンティクスの保存のバランスが保たれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:00:32 GMT)
AnimateLCM: Accelerating the Animation of Personalized Diffusion Models
and Adapters with Decoupled Consistency Learning [47.7] 最小ステップで高忠実度映像を生成できるAnimateLCMを提案する。
生のビデオデータセット上で一貫性学習を直接実行する代わりに、分離された一貫性学習戦略を提案する。
画像条件付き映像生成とレイアウト条件付き映像生成における提案手法の有効性を検証し,性能評価の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:58:11 GMT)
Image2Points:A 3D Point-based Context Clusters GAN for High-Quality PET
Image Reconstruction [47.4] LPETから高品質なSPET画像を再構成する3DポイントベースのコンテキストクラスタGAN(PCC-GAN)を提案する。
臨床とファントムの両方の実験により、PCC-GANは最先端の再建方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:47:56 GMT)
PAP-REC: Personalized Automatic Prompt for Recommendation Language Model [46.1] 本稿では,ReCommendation言語モデルのためのパーソナライズされた自動プロンプトを生成するフレームワークであるPAP-RECを提案する。
レコメンデーション言語モデルのためのパーソナライズされた自動プロンプト生成の課題の1つは、非常に大きな検索空間である。
我々は、サロゲートメトリクスを開発し、リコメンデーション言語モデルを促すために、代替の更新スケジュールを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:29:16 GMT)
The Power of Populations in Decentralized Bandits [45.6] 分散GOSSIPモデルにおける協調的マルチエージェントバンディット設定について検討する。
各ラウンドにおいて、各$n$エージェントは共通の集合からアクションを選択し、アクションの対応する報酬を観察し、次にランダムに選択された1つの隣人と情報を交換する。
この設定では,各エージェントが一定メモリしか持たないという制約の下で,完全分散ローカルアルゴリズムのいくつかのファミリを導入・解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:54:21 GMT)
StopThePop: Sorted Gaussian Splatting for View-Consistent Real-time
Rendering [45.1] 本稿では,処理オーバーヘッドを最小限に抑えた新しい階層化手法を提案する。
提案手法はガウス版よりも平均で4%遅い。
レンダリング性能はほぼ2倍に向上し,従来のガウス版よりも1.6倍高速になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:46:44 GMT)
ViCA-NeRF: View-Consistency-Aware 3D Editing of Neural Radiance Fields [45.0] ViCA-NeRFはテキストによる3D編集のための最初のビュー一貫性対応方式である。
我々は、異なるビューにまたがって編集情報を明示的に伝達する正規化の2つの源を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:59:09 GMT)
Superfiltering: Weak-to-Strong Data Filtering for Fast
Instruction-Tuning [45.0] より小さく弱いモデルを使って、より大きくより強いモデルを微調整できるだろうか?
これにより、より小さく、より効率的なモデルを使用して、より大きな言語モデルをトレーニングするために使用される命令データをフィルタリングすることができる。
主にデータフィルタリングを高速化するだけでなく、フィルタリングされたデータ精細のLLMは、標準ベンチマークでさらにパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:57:53 GMT)
Phase-controlled improvement of photon lifetime in coupled
superconducting cavities [44.6] 2つのキャビティを直接あるいは位相可変結合チャネルを介して結合することにより、局所体の光子寿命が素キャビティのそれを超えることが分かる。
実験では, 位相可変ケーブルによる超伝導共振器の結合により, キャビティ光子寿命の2つの改善点を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:33:08 GMT)
ODICE: Revealing the Mystery of Distribution Correction Estimation via
Orthogonal-gradient Update [43.9] オフライン強化学習(RL)と模倣学習(IL)における重要な作業ラインであるDICE法について検討する。
DICEベースの手法は、オフライン学習の理想的な選択である状態-行動レベルの行動制約を課す。
真の漸進的更新を用いて値関数を学習する際には,2つの勾配項が存在する: 前方勾配(現在の状態に着想する)と後方勾配(次の状態に着想する)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:30:51 GMT)
LM-HT SNN: Enhancing the Performance of SNN to ANN Counterpart through
Learnable Multi-hierarchical Threshold Model [43.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、情報伝達の本質的な能力に対して、広く学術的な関心を集めている。
本稿では,グローバル入力電流と膜電位リークを動的に制御できる同値多階層モデルであるLM-HTモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:10:39 GMT)
Formal-LLM: Integrating Formal Language and Natural Language for
Controllable LLM-based Agents [42.4] 大規模言語モデル(LLM)により、AIエージェントは複雑なタスクを解決するためのマルチステッププランを自動的に生成し実行することができる。
しかし、現在のLLMベースのエージェントは、しばしば無効または実行不可能な計画を生成する。
本稿では,自然言語の表現性と形式言語の精度を統合することで,LLMをベースとしたエージェントのための新しいフォーマルLLM'フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:30:50 GMT)
Ab-Initio Calculations of Nonlinear Susceptibility and Multi-Phonon
Mixing Processes in a 2DEG-Piezoelectric Heterostructure [41.9] 固体弾性波フォノンは、幅広い量子情報応用のための有望なプラットフォームである。
圧電半導体ヘテロ構造を用いた汎用アーキテクチャを提案する。
このシステムでは, 強い3階非線形性により, 音響キャビティ内でのシングルフォノンKerrシフトが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:34:41 GMT)
Don't Hallucinate, Abstain: Identifying LLM Knowledge Gaps via Multi-LLM
Collaboration [41.6] 本研究では,LLMの知識ギャップを同定し,知識ギャップが存在する場合の質問への回答を控えるアプローチについて検討する。
保留集合上での自己回帰と過度信頼の失敗により、我々は2つの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:11:49 GMT)
Exploring the Dynamics between Cobot's Production Rhythm, Locus of
Control and Emotional State in a Collaborative Assembly Scenario [41.3] コボットの生成リズムが経験的制御軌跡(ELoC)および31人の感情状態に及ぼす影響について検討した。
結果は、その人の心理的特徴を考慮し、差別化され、最適な相互作用体験を提供する必要があることを示しているように思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:44:46 GMT)
Recasting Regional Lighting for Shadow Removal [41.1] 影領域では、物体テクスチャの劣化度は局所照明に依存する。
影領域の照明層と反射層を推定するシャドーアウェア分解ネットワークを提案する。
次に、照明層における影領域の照明をリキャストする新たな二元補正ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:08:39 GMT)
InfMAE: A Foundation Model in Infrared Modality [40.5] 本稿では,赤外線モダリティの基礎モデルであるInfMAEを提案する。
Inf30と呼ばれる赤外線データセットをリリースし、自己教師付き学習のための大規模データ不足の問題に対処する。
提案手法は,3つの下流タスクにおいて,他の教師付き手法や自己教師付き学習方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:02:10 GMT)
Health-LLM: Personalized Retrieval-Augmented Disease Prediction Model [39.9] 本稿では,大規模特徴抽出と医療知識トレードオフスコアリングを組み合わせたHeath-LLMという革新的なフレームワークを提案する。
本研究は,Health-LLMの有効性を評価するために,多数の健康報告で疾患予測実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:40:32 GMT)
LILAC: Log Parsing using LLMs with Adaptive Parsing Cache [39.5] 適応型解析キャッシュを備えた大規模言語モデル (LLM) を用いた最初の実用的なログ解析フレームワーク LILAC を提案する。
LLMの特殊なログ解析能力の欠如は、現在解析の正確さを妨げている。
LILACは,テンプレートの精度の平均F1スコアにおいて,最先端の手法よりも69.5%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:21:50 GMT)
Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Multivariate Point
Processes [38.9] 変圧器エンコーダを用いた多変量点プロセスのための自己教師型学習のための新しいパラダイムを提案する。
具体的には、ランダムなイベントエポックをマスクするだけでなく、イベントが発生しないランダムにサンプリングされた"ボイド"エポックを挿入するエンコーダのための新しい事前学習戦略を設計する。
合成データセットと3つの実応用を用いた次世代予測課題における提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:05:04 GMT)
IRCoCo: Immediate Rewards-Guided Deep Reinforcement Learning for Code
Completion [38.9] コード補完固有のDRLに基づく微調整フレームワークIRCoCoを提案する。
我々は、IRCoCoを用いた微調整済みLMが、コード補完タスクの大幅な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:40:50 GMT)
Testing side-channel security of cryptographic implementations against future microarchitectures [38.7] 最近の研究は、新しいマイクロアーキテクチャー最適化がPandoraのマイクロアーキテクチャー攻撃の箱を開くかもしれないことを示唆している。
我々はLmSpecと呼ばれる表現力のあるドメイン固有言語を開発し、チップベンダーは与えられた最適化のためのリークモデルを指定することができる。
5つの人気ライブラリの8つのプリミティブの25実装に対する18のマイクロアーキテクチャ最適化に関する実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:56:54 GMT)
System Characterization of Dispersive Readout in Superconducting Qubits [37.9] 超伝導量子ビットの分散読み出しに使用される分散シフト、共振器の線形幅、駆動電力を測定するための単一のプロトコルを導入する。
その結果, 共振器のリニア幅は最大値と最小値の2因子で制御できないことがわかった。
また、典型的な量子ビット読み出しで使用されるのと同じ電力レベルを用いて、読み出しシステムの効率を測定するためのプロトコルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:15:16 GMT)
LinguAlchemy: Fusing Typological and Geographical Elements for Unseen
Language Generalization [37.7] LinguAlchemy(リング・アルケミー)は、タイプ的、地理的、系統学的にPLMの表現を制約する言語の様々な側面を包含する正規化手法である。
本稿では,言語正規化重みを自動的に調整するLinguAlchemyの拡張であるAlchemyScaleとAlchemyTuneを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:10:15 GMT)
Unlearnable Algorithms for In-context Learning [36.9] 本稿では,事前訓練された大規模言語モデルのタスク適応フェーズに対する効率的なアンラーニング手法に着目した。
タスク適応のための文脈内学習を行うLLMの能力は、タスク適応トレーニングデータの効率的なアンラーニングを可能にする。
本稿では,様々な推論コストを考慮に入れた非学習コストの包括的尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:43:04 GMT)
VISION-MAE: A Foundation Model for Medical Image Segmentation and
Classification [36.8] 医用画像に特化して設計された新しい基礎モデルVISION-MAEを提案する。
VISION-MAEは、様々なモダリティから250万枚の未ラベル画像のデータセットでトレーニングされている。
その後、明示的なラベルを使って分類とセグメンテーションのタスクに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:45:12 GMT)
AMAGO: Scalable In-Context Reinforcement Learning for Adaptive Agents [36.7] 本稿では、系列モデルを用いて、一般化、長期記憶、メタ学習の課題に取り組む、コンテキスト内強化学習エージェントであるAMAGOを紹介する。
我々のエージェントは拡張性があり、幅広い問題に適用可能であり、メタRLと長期記憶領域において、その強力な性能を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:42:31 GMT)
Towards the Identifiability and Explainability for Personalized Learner
Modeling: An Inductive Paradigm [36.6] 本稿では,エンコーダ・デコーダモデルにインスパイアされた新しい応答効率応答パラダイムに基づく,識別可能な認知診断フレームワークを提案する。
診断精度を損なうことなく,ID-CDFが効果的に対処できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:34:31 GMT)
Safety of Multimodal Large Language Models on Images and Text [36.4] 我々は,MLLMの安全性の評価,攻撃,防衛に関する現在の取り組みを,画像やテキスト上で体系的に調査する。
本稿では,MLLMの安全性に関する攻撃・防御技術について紹介し,将来的な研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:57:10 GMT)
Towards Optimal Feature-Shaping Methods for Out-of-Distribution
Detection [36.3] 特徴整形(英: Feature shaping)とは、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のための最先端性能を示す手法の一群である。
簡単な一方向の定形化機能を持つフレームワークの具体的な削減を提案する。
提案手法は,OOD検出の多種多様なデータセットに対する一般化能力を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:59:22 GMT)
Enhanced quantum state transfer: Circumventing quantum chaotic behavior [35.7] 2次元量子ネットワークにおける少数粒子量子状態の転送方法を示す。
提案手法は,分散量子プロセッサやレジスタを接続する短距離量子通信を実現する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:00:03 GMT)
Online Distribution Learning with Local Private Constraints [35.2] 本研究では,ローカルな差分プライバシー下でのインハンウンドラベルを用いたオンライン条件分布推定の問題点について検討する。
民営化ラベルのローカルな差分プライバシーを$(epsilon,0)$とすると、KL-risk は $tildeTheta(frac1epsilonsqrtKT)$ up to poly-logarithmic factors として成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:56:48 GMT)
MAMBA: Multi-level Aggregation via Memory Bank for Video Object
Detection [35.2] 我々は,MAMBAと呼ばれるメモリバンクを用いたマルチレベル集約アーキテクチャを提案する。
具体的には,既存の手法の欠点を解消するために,メモリバンクが2つの新しい操作を施している。
従来の最先端手法と比較して,提案手法は速度と精度の両面で優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:43:06 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） (Thu, 1 Feb 2024 06:34:29 GMT)
Early Time Classification with Accumulated Accuracy Gap Control [34.8] 早期分類アルゴリズムは、完全な入力ストリームを処理することなく、機能のストリームをラベル付けすることを目的としている。
我々は,任意の逐次分類器に適用可能な統計フレームワークを導入し,校正停止規則を定式化する。
提案した早期停止機構は,厳密な精度のギャップ制御を達成しつつ,分類に使用される時間ステップの最大94%を削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:54:34 GMT)
A Chain-of-Thought Is as Strong as Its Weakest Link: A Benchmark for
Verifiers of Reasoning Chains [34.7] Reveal: Reasoning Verification Evaluation(Reveal: Reasoning Verification Evaluation)は、複雑なチェーン・オブ・ソート推論の自動検証をベンチマークする新しいデータセットである。
Revealには、言語モデルの回答における各推論ステップの関連性、エビデンスパスへの帰属、論理的正当性に関する包括的なラベルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:46:45 GMT)
The curse of overparametrization in adversarial training: Precise
analysis of robust generalization for random features regression [34.4] 逆向きに訓練されたランダムな特徴モデルでは、高い過度なパラメータ化が堅牢な一般化を損なう可能性があることを示す。
提案理論は, 強靭性に対する過度パラメータ化の非自明な効果を明らかにし, 高過度パラメータ化が強靭性一般化を損なうことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:38:07 GMT)
Score-based Causal Representation Learning: Linear and General
Transformations [33.8] 本論文は,実証可能性と実施可能性の両面について論じる。
密度関数の勾配(enmphscore function)とCRL(enmphscore function)との間の新しい接続を描画することにより、認識可能性と達成性の両方を保証するアルゴリズムのクラスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:40:03 GMT)
RLHF and IIA: Perverse Incentives [33.5] 人間のフィードバックからの強化学習のための既存のアルゴリズムは、好みに反する反応を動機付けることができる。
IIAによって誘導される逆のインセンティブは、クエリフォーマットと学習アルゴリズムの革新を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:57:20 GMT)
Generalized Video Anomaly Event Detection: Systematic Taxonomy and
Comparison of Deep Models [33.4] ビデオ異常検出(VAD)は、インテリジェント監視システムにおいて重要な技術である。
本調査は,GA(Generalized Video Anomaly Event Detection, GVAED)と呼ばれる幅広いスペクトルを含む,教師なしの手法を超えて,従来のVODの範囲を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:32:03 GMT)
Investigation of fluorescence versus transmission readout for
three-photon Rydberg excitation used in electrometry [31.6] 本稿では, 蛍光体強度を高周波(RF)フィールドの強度で測定し, 蛍光体強度を3光子ベースで測定する手法を提案する。
従来の3光子電磁誘導透過(EIT)と電磁誘導吸収(EIA)との比較を行った。
また,コリニア3光子セシウム系におけるEIA/EIT感度は,約30uVm-1Hz-1/2と報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:09:39 GMT)
MRAnnotator: A Multi-Anatomy Deep Learning Model for MRI Segmentation [31.0] モデル開発と評価のために2つのデータセットをキュレートし、注釈を付けた。
開発したモデルでは,MRI画像上で49の解剖学的構造の堅牢かつ一般化可能なセグメンテーションが達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:43:27 GMT)
Language-Conditioned Robotic Manipulation with Fast and Slow Thinking [30.4] 我々は、人間の認知アーキテクチャを模倣してタスクを分類するフレームワーク、Fast and Slow Thinking (RFST)を紹介した。
RFSTは,1)現在のユーザ命令に基づいてどのシステムが起動されるべきかを決定する命令判別器,2)ポリシーネットワークに整合した微調整された視覚言語モデルで構成されるスロー思考システム,の2つの主要コンポーネントから構成される。
シミュレーションと実世界のシナリオの両方において,本手法が意図認識と推論を必要とする複雑なタスクを十分に管理していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:32:33 GMT)
Efficient Exploration for LLMs [30.1] 我々は,大規模な言語モデルを改善するために,人間のフィードバックを収集する際の効率的な探索の実質的なメリットを示す。
実験では,受信したフィードバックに報酬モデルを適用しながら,エージェントが逐次クエリを生成する。
その結果,効率の良い探索により,クエリをはるかに少なくして高いレベルの性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:32:24 GMT)
Parrot Captions Teach CLIP to Spot Text [30.0] CLIPは多くのビジョン言語アプリケーションの基礎モデルであるにもかかわらず、CLIPは厳しいテキストスポッティングバイアスに悩まされている。
我々は、最も人気のある画像テキストデータセットLAION-2Bにおいて、キャプションが画像に埋め込まれたテキストを密にパロット(スペル)することを発見した。
本研究は,オウムキャプションを用いた学習がこのようなバイアスを生じやすいが,CLIPモデルにおける視覚言語表現学習に悪影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:06:51 GMT)
Are Synthetic Time-series Data Really not as Good as Real Data? [29.9] 時系列データは、データ品質の問題、バイアスと脆弱性、一般化の問題に起因する制限を提示する。
InfoBoostは、時系列表現学習機能を備えた、高度に汎用的なクロスドメインデータ合成フレームワークである。
本研究では,実データを用いて学習したモデルの性能を上回りながら,実データを必要としないモデルトレーニングを可能にする合成データに基づく手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:59:04 GMT)
Object-Centric Instruction Augmentation for Robotic Manipulation [29.5] 我々は,高度にセマンティックで情報に富んだ言語命令を位置情報で拡張するために,textitObject-Centric Instruction Augmentation (OCI)フレームワークを導入する。
MLLM(Multi-modal Large Language Model)を用いて,オブジェクト位置の知識を自然言語に織り込む。
我々は,ロボットマニピュレータの模倣政策が,従来の言語指導にのみ依存する者よりも優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:34:46 GMT)
Self-supervised learning of video representations from a child's
perspective [29.4] 子どもたちは、エゴセントリックな視覚経験から、周囲の強力な内部モデルを学びます。
そのような内部モデルは、高度に汎用的な学習アルゴリズムで子どもの視覚経験から学べるか、あるいは強い帰納的バイアスを必要とするのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:27:26 GMT)
Hidding the Ghostwriters: An Adversarial Evaluation of AI-Generated
Student Essay Detection [29.4] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成タスクにおいて顕著な機能を示した。
これらのモデルの利用には、盗作行為、偽ニュースの普及、教育演習における問題など、固有のリスクが伴う。
本稿では,AI生成した学生エッセイデータセットであるAIG-ASAPを構築し,このギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:11:56 GMT)
ERASER: Machine Unlearning in MLaaS via an Inference Serving-Aware
Approach [29.3] 多くの機械学習手法が提案され、訓練されたモデルからデータ所有者のデータを非学習要求で除去する。
ERASERは、推論サービス問題に対処する適切な未学習実行タイミングを戦略的に選択する。
推論待ち時間の99%と、推論オフブリビオンベースラインでの計算オーバーヘッドの31%を効果的に節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:25:13 GMT)
On the Affinity, Rationality, and Diversity of Hierarchical Topic
Modeling [29.3] 我々は交通計画と文脈対応階層的トピックモデル(TraCo)を提案する。
TraCoは依存関係を制約して、そのスパーシティとバランスを確保すると同時に、トピック階層の構築を規則化している。
以前は絡み合ったデコーディングではなく、アンタングル化されたデコーディングによって異なるレベルのトピックに異なる意味的な粒度を分散する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:47:28 GMT)
Evidentiality-aware Retrieval for Overcoming Abstractiveness in
Open-Domain Question Answering [29.0] 本稿では, 証拠パスを注意散逸者から識別するためのEADPR (Evidentiality-Aware Passage Retrieval) を提案する。
提案手法が複数の抽象型ODQAタスクにおいて有効であることを示すため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:36:39 GMT)
On the design-dependent suboptimality of the Lasso [28.0] 最小特異値が小さい場合、ラッソ推定器は、確実に最小値であることを示す。
我々の下限は、ラッソの全ての形態のまばらな統計的最適性を妨げるのに十分強い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:01:54 GMT)
Language-Conditioned Imitation Learning with Base Skill Priors under
Unstructured Data [27.3] 言語条件付きロボット操作は、複雑なタスクを理解し実行することができるロボットを開発することを目的としている。
基本スキルの事前知識と非構造化データに基づく模倣学習を組み合わせた汎用的言語条件付き手法を提案する。
ゼロショット設定を用いてシミュレーション環境と実環境の両方におけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:41:40 GMT)
Neural-PBIR Reconstruction of Shape, Material, and Illumination [26.6] ニューラルネットワークを用いた物体再構成と物理ベースの逆レンダリング(PBIR)を組み合わせた高精度かつ高効率な物体再構成パイプラインを提案する。
我々のパイプラインは、まず、ニューラルネットワークSDFに基づく形状再構成を利用して、高品質であるが、潜在的に不完全な物体形状を生成する。
最終段階では、ニューラルネットワークによる予測により、PBIRを行い、初期結果を洗練し、オブジェクトの形状、材料、照明の最終的な高品質な再構築を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:47:44 GMT)
Efficient Online Learning with Offline Datasets for Infinite Horizon
MDPs: A Bayesian Approach [25.8] 学習エージェントが専門家が使用する行動ポリシーをモデル化すれば,累積的後悔を最小限に抑えることができることを示す。
次に,iPSRL アルゴリズムを効率的に近似する Informed RLSVI アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:58:28 GMT)
Preconditioning for Physics-Informed Neural Networks [25.7] PINNの病態を診断・緩和するための指標として条件数を用いることを提案する。
我々は,条件数がPINNの誤差制御と収束の両方にどのように関係しているかを明らかにするための定理を証明した。
条件数を改善するためにプレコンディショニングを利用するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:58:28 GMT)
UV-SAM: Adapting Segment Anything Model for Urban Village Identification [25.3] 政府は都市村を監視するための調査手法に大きく依存している。
衛星画像から都市村の境界を正確に識別するために,UV-SAM という都市村区分にセグメンションモデル(SAM)を適用した。
UV-SAMは、まず小さなセマンティックセグメンテーションモデルを利用して、マスク、バウンディングボックス、画像表現などの都市村の混合プロンプトを生成し、それをSAMに送り込み、きめ細かい境界識別を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:05:26 GMT)
In Search of Verifiability: Explanations Rarely Enable Complementary
Performance in AI-Advised Decision Making [25.2] 説明は、人間の意思決定者がAIの予測の正しさを検証できる範囲でのみ有用である、と我々は主張する。
また、補完性能の目的と適切な依存度を比較し、後者を結果段階と戦略段階の信頼度の概念に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:05:51 GMT)
CroissantLLM: A Truly Bilingual French-English Language Model [24.9] 英語とフランス語のトークンセットを事前訓練した1.3B言語モデルであるCroissantLLMを紹介する。
我々は、英語とフランス語の事前学習データ比率1:1で、本質的なバイリンガルモデルを訓練するアプローチを開拓した。
英語以外のパフォーマンスを評価するため、新しいベンチマークである FrenchBench を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:17:55 GMT)
ChaosBench: A Multi-Channel, Physics-Based Benchmark for
Subseasonal-to-Seasonal Climate Prediction [24.2] 本稿では,S2S予測のための大規模マルチチャネル物理ベースのベンチマークであるChaosBenchを提案する。
ChaosBenchには460Kフレームの現実世界の観測とシミュレーションがあり、それぞれが60の可変チャネルを持ち、最大45年間をカバーしている。
複雑度が異なる2つのタスク、フルとスパースなダイナミクス予測を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:07:12 GMT)
Benefits of Transformer: In-Context Learning in Linear Regression Tasks
with Unstructured Data [24.1] コンテクスト内学習を容易にする変圧器の正確なコンポーネントについて検討する。
本稿では,2層のソフトマックス(自己)アテンションを持つトランスフォーマーが,各例に$x_i$のトークンに$y_i$がある場合のプロンプトから学習できることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:39:45 GMT)
Can Large Language Models Replace Economic Choice Prediction Labs? [24.1] 言語に基づく説得ゲームにおいて, LLM生成データのみに基づいてトレーニングされたモデルにより, 人間の行動の予測が効果的に可能であることを示す。
特に,LLM生成データのみを訓練したモデルでは,言語に基づく説得ゲームにおいて,人間の行動を効果的に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:57:18 GMT)
SmartCooper: Vehicular Collaborative Perception with Adaptive Fusion and
Judger Mechanism [23.8] 通信最適化と判断機構を組み込んだ適応型協調認識フレームワークであるSmartCooperを紹介する。
以上の結果から,非ジュッジャー方式に比べて通信コストが23.10%大幅に削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:15:39 GMT)
CL2CM: Improving Cross-Lingual Cross-Modal Retrieval via Cross-Lingual
Knowledge Transfer [23.6] 本稿では,言語間移動を用いた視覚と対象言語間のアライメントを改善する汎用フレームワークCL2CMを提案する。
提案手法は,Multi30KとMSCOCOの2つの多言語画像テキストデータセットと,ビデオテキストデータセットVATEXである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:53:30 GMT)
Distilling Mathematical Reasoning Capabilities into Small Language
Models [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） (Thu, 1 Feb 2024 18:16:04 GMT)
Using Large Language Models to Generate, Validate, and Apply User Intent
Taxonomies [23.1] 大規模言語モデル(LLM)を用いた新しい解法を提案する。
LLMは、リッチで関連する概念、記述、ユーザ意図の例を生成することができる。
本稿では,LLMとHuman-in-the-loopを併用したエンドツーエンドパイプラインを用いて,ログデータにおけるユーザ意図分析のためのラベルの生成,精細化,適用を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:57:05 GMT)
Towards Cross-Table Masked Pretraining for Web Data Mining [23.0] 本稿では,CM2と呼ばれる,革新的で汎用的で効率的なクロステーブル事前学習フレームワークを提案する。
実験では,CM2の最先端性能を実証し,クロステーブルプレトレーニングが様々なダウンストリームタスクを向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:54:00 GMT)
Does \textsc{DetectGPT} Fully Utilize Perturbation? Selective
Perturbation on Model-Based Contrastive Learning Detector would be Better [22.8] 本稿では,ランダムマスキングによる重要な情報損失を軽減するために,選択的戦略摂動を用いた新しい検出器,モデル名を提案する。
実験により、モデル名は4つの公開データセットで平均1.20%の精度でSOTA法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:23:07 GMT)
Understanding the Role of the Projector in Knowledge Distillation [22.7] 機能マッチングとメートル法学習問題としての知識蒸留の有効性を再考する。
我々は3つの重要な設計決定、すなわち正規化、ソフト最大関数、投影層を検証する。
ImageNetのDeiT-Tiで、77.2%のトップ1の精度を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:51:01 GMT)
Langevin Unlearning: A New Perspective of Noisy Gradient Descent for
Machine Unlearning [22.4] プライバシは、スクラッチから再トレーニングするための統計的不安定性として定義される。
勾配勾配に基づくアンラーニングフレームワークであるランゲヴィン・アンラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:20:36 GMT)
Not All Learnable Distribution Classes are Privately Learnable [22.1] 有限個のサンプルで全変動距離で学習できる分布のクラスを例に挙げるが、$(varepsilon, delta)$-differential privacyでは学習できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:39:09 GMT)
FineBio: A Fine-Grained Video Dataset of Biological Experiments with
Hierarchical Annotation [21.4] FineBioは、生物実験を行う人々の詳細なビデオデータセットだ。
ある実験は階層構造を形成し、プロトコルはいくつかのステップから構成され、それぞれがさらに原子操作の集合に分解される。
プロトコル、ステップ、アトミック操作、オブジェクト位置、およびそれらの操作状態に関する階層的なアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:47:39 GMT)
Improving Weak-to-Strong Generalization with Scalable Oversight and
Ensemble Learning [21.4] 本稿では,OpenAI の Wak-to-Strong Generalization (W2SG) に関する最近のスーパーアライメント研究について報告する。
Superalignmentは、複雑でリスクの高いタスクを扱う際に、ハイレベルなAIシステムが人間の価値観や意図と一貫していることを保証することに重点を置いている。
本研究は,W2SGフレームワーク下での2つのスーパーアライメントの位相をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:30:19 GMT)
BATON: Aligning Text-to-Audio Model with Human Preference Feedback [21.4] BATONフレームワークは、人間の好みのフィードバックを用いて生成された音声とテキストプロンプトのアライメントを強化するように設計されている。
実験の結果,BATONはオリジナルテキスト・オーディオ・モデルの生成品質を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:39:47 GMT)
Machine Unlearning for Image-to-Image Generative Models [21.3] 本稿では、画像から画像への生成モデルのための機械学習のための統一フレームワークを提供する。
本稿では,厳密な理論解析を基盤とした計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
ImageNet-1KとPlaces-365の2つの大規模データセットに関する実証研究は、我々のアルゴリズムが保持サンプルの可用性に依存していないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:35:25 GMT)
DRSM: efficient neural 4d decomposition for dynamic reconstruction in
stationary monocular cameras [21.1] モノクロカメラにおける動的シーンの4次元分解問題に対処するための新しい枠組みを提案する。
本フレームワークでは,分解された静的・動的特徴面を用いて4次元シーンを表現し,高密度光線キャスティングによる動的領域の学習を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:38:51 GMT)
Towards Summarizing Code Snippets Using Pre-Trained Transformers [21.0] この作業では、DLモデルをトレーニングしてコードスニペットを文書化するために必要なすべてのステップを取ります。
我々のモデルは84%の精度でコード要約を識別し、それらを文書化されたコード行にリンクすることができる。
これにより、ドキュメント化されたコードスニペットの大規模なデータセットを構築することが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:39:19 GMT)
Learning from Graphs with Heterophily: Progress and Future [20.6] 連結ノードが異なるラベルや異種な特徴を持つ傾向にあるヘテロフィルスグラフは、最近大きな注目を集め、多くのアプリケーションを発見した。
本稿では,ヘテロフィリーグラフを用いた学習に関する既存の研究を概観する。
我々は180以上の出版物を収集し、この分野の発展を紹介します。
そこで我々は,学習戦略,モデルアーキテクチャ,実践的応用を含む階層的分類に基づく既存手法を体系的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:12:21 GMT)
Lightweight Pixel Difference Networks for Efficient Visual
Representation Learning [20.3] emphPixel Different Convolution (PDC) と Binary PDC (Bi-PDC) という2種類の新しいコンボリューションを提案する。
エッジ検出やオブジェクト認識などの視覚的タスクに対して,高効率かつ高精度な表現を学習するために,emphPixel Different Networks (PiDiNet) とemph Binary PiDiNet (Bi-PiDiNet) という2つの軽量ディープネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:39:31 GMT)
Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting with Correlated
Errors [20.3] 誤差の自動相関を効果的に特徴付けることができる共分散行列の低ランク+対角パラメータ化を提案する。
GPVarとTransformerという2つの異なるニューラル予測モデルを用いて,これらの特性を実証的に実証した。
実験により,予測精度と不確実性の品質を向上させる方法の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:27:19 GMT)
Masked Conditional Diffusion Model for Enhancing Deepfake Detection [20.0] 本研究では,深度検出のための仮設条件拡散モデル (MCDM) を提案する。
マスクされたプリスタン顔から様々な偽造顔を生成し、ディープフェイク検出モデルにジェネリックでロバストな表現を学習するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:06:55 GMT)
Scaling up Discovery of Latent Concepts in Deep NLP Models [19.7] 本稿では,事前学習モデルにおける符号化概念の発見を大規模データセットやモデルにスケールするクラスタリングアルゴリズムについて検討する。
K平均に基づく概念発見は、得られた概念の質を維持しながら、効率を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:19:50 GMT)
PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive
Networks [19.5] 本研究では,深いPINNモデルの安定かつ効率的なトレーニングを容易にするために物理インフォームドResidual Adaptive Networks(PirateNets)を導入する。
PirateNetsは、新たなアダプティブな残留接続を活用し、トレーニング中に徐々に深くなっていく浅いネットワークとしてネットワークを利用できる。
PirateNetsは最適化が容易で、精度が大幅に向上し、最終的には様々なベンチマークで最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:17:56 GMT)
SA-MDKIF: A Scalable and Adaptable Medical Domain Knowledge Injection
Framework for Large Language Models [19.5] 汎用大規模言語モデル(LLM)に医療知識を注入することを目的としたフレームワークであるSA-MDKIFを提案する。
その結果,SA-MDKIF は従来の LLM と比較して 10-20% 向上していることがわかった。
特に、この改善は、目に見えない医療タスクに対して特に顕著であり、最大30%の改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:26:27 GMT)
Instilling Inductive Biases with Subnetworks [19.4] サブタスク誘導は、サブタスクを利用したソリューションに対する誘導バイアスを注入する。
本稿では,Subtaskインダクションが,特定の一般化可能なソリューションを採用するために必要なトレーニングデータの量を大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:05:51 GMT)
A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models [19.2] LVLM(Large Vision-Language Models)は、実践的な実装の可能性から、AIの世界において注目を集めている。
しかし,「幻覚」は,現実の視覚的内容とそれに対応するテキスト生成のミスアライメントが,LVLMを活用する上で大きな課題となる。
我々は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するために検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:33:21 GMT)
Evaluating Large Language Models for Generalization and Robustness via
Data Compression [19.2] 本稿では,データ圧縮に基づく評価手法を提案する。
具体的には、2017年から2023年までの83ヶ月にわたる包括的なテストデータを収集し、モデルのトレーニングデータ遮断に従って、データをトレーニングとテスト期間に分割します。
実験では、ウィキペディア、ニュース記事、コード、arXiv論文、マルチモーダルデータなど、様々な規模の大言語モデル14を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:56:18 GMT)
We're Not Using Videos Effectively: An Updated Domain Adaptive Video
Segmentation Baseline [19.1] Video-DASの研究は歴史的にImage-DASと異なるベンチマークのセットを最小のベンチマークで研究してきた。
我々は,データとモデルアーキテクチャを慎重に制御した後でも,既存のビデオDASベンチマークにおいて,最先端のImage-DAS法がビデオDAS法より優れていることを発見した。
我々は、Image-DASとVideo-DASのサイロ化の進展を避けるため、共通のベンチマークでVideo-DASおよびImage-DASメソッドの包括的なセットをサポートする ourUnified をオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:59:56 GMT)
ACT: Empowering Decision Transformer with Dynamic Programming via
Advantage Conditioning [19.0] 決定変換器(DT)は、所望の将来のリターンで条件付けられたアクションを生成する。
我々はDTの弱点を克服するために動的プログラミングでDTを強化することを提案する。
本手法は, 環境条件によらず, 効果的な軌道縫合とロバストな動作生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:11:56 GMT)
Vertical Symbolic Regression via Deep Policy Gradient [18.7] 我々は、Deep Policy Gradient (VSR-DPG) を用いた垂直記号回帰を提案する。
我々のVSR-DPGは、文法規則の繰り返し適用から方程式を構築する逐次決定過程としてシンボリック回帰をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:54:48 GMT)
FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum
Markov Game [18.6] 2チームゼロサムマルコフゲームは強化学習によって解決できる。
そこで我々は,2チーム間のミニマックスのコヒーレンスを確保するために,IGMM(Personal-global-minimax)の原理を提案する。
2t0sMGのIGMM充足ミニマックスQ関数に対して、関節ミニマックスQ関数を個別に分解し、反復的に解決できるFactized Multi-Agent MiniMax Q-Learning (FM3Q)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:37:21 GMT)
An Analysis of the Variance of Diffusion-based Speech Enhancement [18.6] 拡散モデルは、生成的音声強調のための強力なモデルであることが証明された。
分散のスケールが音声強調性能の主要なパラメータであることを示す。
より大きな分散はノイズ減衰を増大させ、計算フットプリントを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:46:19 GMT)
Dynamic Texture Transfer using PatchMatch and Transformers [18.5] 本稿では,PatchMatch と Transformer を併用した,シンプルかつ効果的なモデルによる動的テクスチャ伝達処理を提案する。
鍵となる考え方は、動的テクスチャ転送のタスクを2つのステージに分解し、ターゲットビデオの開始フレームを所望の動的テクスチャで合成することである。
第2段階では、合成画像を構造に依存しないパッチに分解し、それに対応するパッチを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:58:32 GMT)
Securing Cloud-Based Internet of Things: Challenges and Mitigations [18.4] IoT(Internet of Things)は近年顕著な進歩を遂げており、デジタルランドスケープのパラダイムシフトにつながっている。
これらの技術進歩は、特にサイバーセキュリティに関して、新たな課題をもたらしている。
IoTサービスは、悪意のあるアクターや不正なサービスプロバイダによって誤用される可能性がある、センシティブなユーザデータを扱うことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:55:43 GMT)
Multiclass Learning from Noisy Labels for Non-decomposable Performance
Measures [18.1] 非分解性性能尺度の2つのクラスに対して雑音ラベルから学習するアルゴリズムを設計する。
どちらの場合も、広範に研究されているクラス条件雑音モデルの下で、アルゴリズムのノイズ補正バージョンを開発する。
実験では,ラベルノイズ処理におけるアルゴリズムの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:03:53 GMT)
Distinguishing the Indistinguishable: Human Expertise in Algorithmic
Prediction [18.1] アルゴリズムの予測に人間の専門知識を取り入れるための新しい枠組みを導入する。
我々のアプローチは、人間による判断を用いて、どんな予測アルゴリズムにも「同じように見える」入力を区別することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:23:54 GMT)
Small Language Models Improve Giants by Rewriting Their Outputs [18.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能向上にトレーニングデータを活用するという課題に,微調整なしで対処する。
我々は、数発のプロンプトによってLSMから候補のプールを作成し、コンパクトモデルLM-corrector(LMCor)を用いて、これらの候補をマージして拡張出力を生成するように特別に訓練した。
4つの自然言語生成タスクの実験により、小さな LMCor モデル (250M) でさえ、LLM (62B) の少数ショット性能を大幅に改善し、マッチングや標準微調整よりも優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:47:57 GMT)
Efficient Non-Parametric Uncertainty Quantification for Black-Box Large
Language Models and Decision Planning [17.8] 本稿では,不確実性を考慮した意思決定計画に焦点をあて,言語モデルにおける問題に対処する。
我々の不確実性評価と意思決定エージェント設計は、AIエージェント開発にコスト効率のよいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:23:31 GMT)
Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey
and Taxonomy [17.5] 機械学習(ML)モデルによる予測の削除や修正の必要性から、機械学習(MU)が注目を集めている。
本稿では,現在の最先端技術とアプローチを網羅したMUの包括的調査を行う。
また、攻撃の高度化、標準化、転送可能性、解釈可能性、リソース制約など、対処すべき課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:07:22 GMT)
Generative quantum machine learning via denoising diffusion
probabilistic models [17.4] 量子生成モデルは、絡み合いと重ね合わせによって強化され、古典的および量子データの学習に新たな洞察をもたらした。
本稿では,量子データの効率的な学習を可能にするために,拡散確率モデル(QuDDPM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:52:14 GMT)
GS++: Error Analyzing and Optimal Gaussian Splatting [17.2] 3D Gaussian Splattingは、リアルタイムなニューラルレンダリングに広く注目され、応用されている。
局所的なアフィン近似によって引き起こされる投射誤差には、スプラッティング自体に固有の注意が欠如している。
本稿では,プロジェクション関数$phi$の1階テイラー展開の残差誤差を考慮し,3次元ガウス散乱の射影誤差関数に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:43:58 GMT)
Can Large Language Models Understand Context? [17.2] 本稿では,生成モデルの評価に適合する既存のデータセットを適応させることにより,文脈理解ベンチマークを提案する。
実験結果から, 事前学習された高密度モデルでは, 最先端の微調整モデルと比較して, よりニュアンスな文脈特徴の理解に苦慮していることが明らかとなった。
LLM圧縮は研究と実世界のアプリケーションの両方において重要度が高くなっているため、文脈学習環境下での量子化モデルの文脈理解を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:55:29 GMT)
Robust Single Rotation Averaging Revisited [17.2] 本稿では, 極端に多くの外乱を効率的に処理できるロバストな単回転平均化法を提案する。
本手法は, 高い精度のインレーヤが与えられた場合, 最大99%のアウトレーヤに対して頑健であり, 現状よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:49:08 GMT)
DIRECT: Deep Active Learning under Imbalance and Label Noise [17.0] 我々は,クラス不均衡とラベルノイズの両面において,アクティブラーニングの最初の研究を行う。
本稿では,クラス分離閾値を頑健に同定し,最も不確実な例を注釈する新しいアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,DIRECTは最先端のアクティブ学習アルゴリズムと比較して,アノテーション予算の60%以上を節約できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:40:44 GMT)
LRDif: Diffusion Models for Under-Display Camera Emotion Recognition [17.0] 本研究では,表情認識(FER)に特化して設計された新しい拡散型フレームワークであるLRDifを紹介する。
UDCの画像劣化による固有の課題に対処するため、LRDifでは、凝縮予備抽出ネットワーク(FPEN)とアジャイルトランスフォーマーネットワーク(UDCformer)を統合した2段階のトレーニング戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:19:57 GMT)
WiOpen: A Robust Wi-Fi-based Open-set Gesture Recognition Framework [16.9] WiOpenは、Wi-Fiベースのオープンセットジェスチャー認識フレームワークである。
Wi-Fiセンサーのユニークな不確実性によって引き起こされる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:05:38 GMT)
A Survey of Data-Efficient Graph Learning [16.9] 研究フロンティアとして,データ効率グラフ学習(DEGL)の新たな概念を紹介した。
我々は、自己教師付きグラフ学習、半教師付きグラフ学習、少数ショットグラフ学習など、いくつかの重要な側面に関する最近の進歩を体系的にレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:28:48 GMT)
Signal Quality Auditing for Time-series Data [16.4] データ取得システムの信頼性を監視するには信号品質評価(SQA)が必要である。
我々は,時系列データ解析のための信号品質指標(SQI)のオープンソースソフトウェア実装を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:40:10 GMT)
FairEHR-CLP: Towards Fairness-Aware Clinical Predictions with
Contrastive Learning in Multimodal Electronic Health Records [16.3] 本報告では,FairEHR-CLPについて述べる。
FairEHR-CLPは2段階のプロセスで動作し、患者の人口統計、縦断データ、臨床ノートを利用する。
サブグループ間での誤差率の差異を効果的に測定する新しい公正度尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:24:45 GMT)
Room transfer function reconstruction using complex-valued neural
networks and irregularly distributed microphones [16.3] 第1室共鳴の周波数範囲における室内伝達関数を推定するために,複素数値ニューラルネットワークを用いる。
私たちの知る限りでは、複雑な評価されたニューラルネットワークが部屋の移動関数を推定するのに使用されるのは、これが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:16:40 GMT)
IndiVec: An Exploration of Leveraging Large Language Models for Media
Bias Detection with Fine-Grained Bias Indicators [16.2] 大規模言語モデル上に構築された一般的なバイアス検出フレームワークであるIndiVecを導入する。
IndiVecは、きめ細かいメディアバイアスデータベースを構築することから始まる。
ベクタデータベースから最も関連性の高い指標を自動的に選択し、多数決を採用して入力のバイアスラベルを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:20:07 GMT)
Computational Experiments Meet Large Language Model Based Agents: A
Survey and Perspective [16.1] 計算実験は複雑なシステムを研究するための貴重な方法として登場した。
エージェントベースモデリング(ABM)における実際の社会システムを正確に表現することは、人間の多様性と複雑な特性のために困難である。
大規模言語モデル(LLM)の統合が提案され、エージェントが人為的な能力を持つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:17:46 GMT)
mmID: High-Resolution mmWave Imaging for Human Identification [16.0] 本稿では,条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を用いて人体全体を推定することで画像分解能を向上させることを提案する。
本システムは,人間の識別に有用な特徴を抽出できる,環境に依存しない高解像度画像を生成する。
その結果,Kinectデバイスに5%のシルエット差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:19:38 GMT)
Neural Style Transfer with Twin-Delayed DDPG for Shared Control of
Robotic Manipulators [15.9] ロボットマニピュレータの動作に一組のスタイルを移すためのフレームワークを提案する。
オートエンコーダアーキテクチャは、対象ロボットの動きの内容とスタイルを抽出し、定義する。
提案したニューラルポリシースタイルトランスファーTD3(NPST3)は、トレーニングされたスタイルを導入することでロボットの動きを変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:14:32 GMT)
Hierarchical Continual Reinforcement Learning via Large Language Model [15.8] Hi-Coreはハイレベルな知識の伝達を容易にするように設計されている。
大規模言語モデル(LLM)による高レベルポリシー定式化
Hi-Coreは様々なCRLタスクの処理の有効性を示しており、一般的なベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:58:07 GMT)
360-GS: Layout-guided Panoramic Gaussian Splatting For Indoor Roaming [15.6] 3D Gaussian Splatting (3D-GS) はリアルタイムおよびフォトリアリスティックレンダリングで注目されている。
限定的なパノラマ入力に対する360円のガウススプラッティングである360-GSを提案する。
360-GSではパノラマレンダリングが可能であり、新しいビュー合成におけるアーティファクトの少ない最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:52:21 GMT)
Dropout-Based Rashomon Set Exploration for Efficient Predictive
Multiplicity Estimation [15.6] 予測多重性(英: Predictive multiplicity)とは、ほぼ等しい最適性能を達成する複数の競合モデルを含む分類タスクを指す。
本稿では,Rashomon 集合のモデル探索にドロップアウト手法を利用する新しいフレームワークを提案する。
本手法は, 予測多重度推定の有効性の観点から, ベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:25:00 GMT)
Distributed Information-theoretical Secure Protocols for Quantum Key
Distribution Networks against Malicious Nodes [15.2] 量子鍵分布(QKD)ネットワークは,大規模ネットワーク上でのITS通信を可能にすることが期待されている。
QKDネットワークに関する現在の研究は、主に盗聴などの悪意あるノードによって実行される受動的攻撃に対処している。
本稿では,QKDネットワークにおける悪意あるノードの協調による攻撃に,分散システムに触発された新たなパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:47:36 GMT)
Multi-scale Traffic Pattern Bank for Cross-city Few-shot Traffic
Forecasting [15.1] 本稿では,マルチスケール交通パターンバンクと呼ばれる都市間交通予測問題に対する解決策を提案する。
このフレームワークは高度なクラスタリング技術を用いて、マルチスケールのトラフィックパターンバンクを体系的に生成する。
実世界の交通データセットを用いた実証評価により,MTPBの優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:33:31 GMT)
Multi-group Learning for Hierarchical Groups [14.7] 我々は、多群学習の研究を、群が階層的に構造化される自然の場合にまで拡張する。
そこで我々は,ほぼ最適なサンプル量を持つ解釈可能かつ決定論的決定木予測器を出力するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:06:32 GMT)
ALISON: Fast and Effective Stylometric Authorship Obfuscation [14.3] オーサリング・アトリビューション (AA) とオーサリング・オブファシケーション (AO) は、プライバシ研究の重要性を高めるための2つの課題である。
本稿では,トレーニング/難読化時間を劇的に短縮する実用的なAO手法ALISONを提案する。
また、ALISONは、4つのSOTA AAメソッドがChatGPT生成したテキストのオーサシップを正確に決定するのを防ぐことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:22:32 GMT)
Distilling Conditional Diffusion Models for Offline Reinforcement
Learning through Trajectory Stitching [14.3] 本稿では,データ拡張に基づく知識蒸留手法を提案する。
高反射軌道は条件付き拡散モデルから生成され、新しい縫合アルゴリズムにより元の軌道とブレンドされる。
結果として得られたデータセットを行動的クローニングに適用することにより、D4RLベンチマークの詳細な生成プランナに匹敵するサイズがはるかに小さい、あるいははるかに小さい、学習の浅いポリシが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:44:11 GMT)
HiQA: A Hierarchical Contextual Augmentation RAG for Massive Documents
QA [14.2] HiQAは、カスケードメタデータをコンテンツとマルチルート検索機構に統合する。
MDQAを評価・研究するためのベンチマークMasQAをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:24:15 GMT)
Fine-Tune Language Models as Multi-Modal Differential Equation Solvers [14.2] 本稿では,コンテキスト内演算子の学習をマルチモーダルパラダイムに変換する。
特に,近年の大規模言語モデルの成功からインスピレーションを得て,演算子に関する人間の知識を統合するために「カプセル」の使用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:49:50 GMT)
Quantum Multiple Eigenvalue Gaussian filtered Search: an efficient and
versatile quantum phase estimation method [14.1] 本研究は、多重固有値推定問題に対する新しいアプローチを提案する: 量子多重固有値ガウスフィルタ(QMEGS)。
QMEGSは、スペクトルギャップの仮定に頼ることなく、ハイゼンベルク制限スケーリングを同時に満たす最初のアルゴリズムである。
計算結果から,提案アルゴリズムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:55:11 GMT)
On the Second-Order Convergence of Biased Policy Gradient Algorithms [14.1] 勾配ポリシーは2階の定常点でサドルを逃れる。
バイアス勾配法の新しい2次解析法を提案する。
また,チェーンの初期状態分布の収束点を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:42:42 GMT)
A Personalized Framework for Consumer and Producer Group Fairness
Optimization in Recommender Systems [13.9] 本稿では,CP-FairRankを提案する。CP-FairRankは,消費者と生産者の双方の公正性制約をシームレスに統合する最適化アルゴリズムである。
提案手法は, 消費者および生産者の公正性を, 全体的な推薦品質を損なうことなく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:42:05 GMT)
Meta Prompting for AGI Systems [13.8] Meta Promptingは、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダル基盤モデル、問題解決とデータインタラクションにおけるAIシステムの利用を再構築する革新的な技術である。
本稿では,メタプロンプティング(MP)の形式的定義を探求し,Few-Shot Promptingとは分離し,さまざまなAIアプリケーションにおけるその有効性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:12:52 GMT)
LVC-LGMC: Joint Local and Global Motion Compensation for Learned Video
Compression [13.8] 本稿では,映像符号化のための共同ローカル・グローバル・モーション補償モジュール(LGMC)を提案する。
グローバルなコンテキストを捉えるために,機能領域におけるクロスアテンションを用いて動き補償を行う。
LVC-LGMCは,ベースラインDCVC-TCMよりも高い速度歪み性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:43:43 GMT)
Non-Exchangeable Conformal Language Generation with Nearest Neighbors [12.8] 非交換性共形核サンプリングは、近接する隣人に基づく生成への共形予測フレームワークの新たな拡張である。
本手法は,任意のモデルに対して,余分なトレーニングを伴わずにポストホックで使用することができ,統計的保証を備えたトークンレベルの校正予測セットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:04:04 GMT)
Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey on Causal Emergence
and Related Quantitative Studies [12.8] 因果発生理論は出現を定量化するために因果関係の尺度を用いる。
因果の出現を定量化し、データを識別する。
因果表現学習,因果モデル抽象化,世界モデルに基づく強化学習によって,因果表現の出現を識別するアーキテクチャが共有されることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:20:51 GMT)
SCO-VIST: Social Interaction Commonsense Knowledge-based Visual
Storytelling [12.6] 本稿では、画像シーケンスをオブジェクトと関係を持つグラフとして表現するフレームワークであるSCO-VISTを紹介する。
SCO-VIST はこのグラフをプロットポイントを表し、意味的および発生に基づくエッジウェイトを持つプロットポイント間のブリッジを生成する。
この重み付きストーリーグラフは、Floyd-Warshallのアルゴリズムを用いて一連のイベントでストーリーラインを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:09:17 GMT)
Workflow Optimization for Parallel Split Learning [12.6] 資源制約されたデバイスがニューラルネットワーク(NN)をトレーニングし、フェデレートラーニング(FL)に参加することを可能にする手段として、スプリットラーニング(SL)が提案されている。
並列SLでは、複数のヘルパーが1つ以上のクライアントのモデル部分を処理することができるため、すべてのクライアント(makespan)に対する最大トレーニング時間が大幅に短縮される。
本稿では,その固有対称性を利用して問題を分解する解法と,完全にスケーラブルな第2の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:16:10 GMT)
Efficient Fine-tuning of Audio Spectrogram Transformers via Soft Mixture
of Adapters [12.4] 最近、Mixture of Experts (MoE)アーキテクチャは、計算コストを安価に保ちながらモデルの容量を拡大する能力のために、急成長を始めた。
本稿では,音響スペクトル変換器のパラメータ効率の高い微調整におけるMoEの使用を,下流の音声や音声の処理に用いていることを示す。
アダプタをエキスパートとして利用し、最近のSoft MoEメソッドを利用して、入力トークンとエキスパートの間のソフトな割り当てに依存して計算時間を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:16:04 GMT)
Understanding the Expressive Power and Mechanisms of Transformer for
Sequence Modeling [12.1] ドット積自己注意などのトランスフォーマーの異なる成分が表現力に影響を及ぼすメカニズムについて検討する。
本研究では,トランスフォーマーにおける臨界パラメータの役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:43:13 GMT)
Pre-training by Predicting Program Dependencies for Vulnerability
Analysis Tasks [12.0] 本研究は、制御依存予測(CDP)とデータ依存予測(DDP)という、2つの新しい事前学習目標を提案する。
CDPとDDPは、それぞれステートメントレベルのコントロール依存性とトークンレベルのデータ依存関係を、ソースコードのみに基づいてコードスニペットで予測することを目的としている。
事前トレーニング後、CDPとDDPは、微調整中に脆弱なコードの理解を高めることができ、部分関数と完全関数の両方に対する依存分析を直接実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:18:19 GMT)
CPT: Competence-progressive Training Strategy for Few-shot Node
Classification [12.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類に大きな進歩を遂げているが、その成功はトレーニングデータ内のクラス毎の十分なラベル付きノードに依存している。
伝統的なエピソディックなメタラーニングアプローチはこの領域で有望であるが、固有の制限に直面している。
メタラーナーのプログレッシブ・コンピテンスにタスクの難易度を合わせる2段階のカリキュラム学習手法であるCPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:36:56 GMT)
A First Look at Information Highlighting in Stack Overflow Answers [11.7] ニューラルネットワークアーキテクチャを用いてハイライトコンテンツを自動的に推奨する手法を開発した。
推薦モデルのトレーニングには、フォーマットの種類毎にCNNとBERTモデルを選択します。
自動コードコンテンツハイライトのためのトレーニングされたモデルは、0.73のリコールとF1スコアの0.71を達成し、他のフォーマットのトレーニングされたモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:32:48 GMT)
On Accelerating Diffusion-based Molecular Conformation Generation in
SE(3)-invariant Space [11.7] 本稿では,SE(3)不変空間における分子配座生成のための新しい加速法を提案する。
提案手法は,従来の手法に比べて50x-100xの高速化で高品質なコンフォメーションを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:03:32 GMT)
Enhancing Energy-Awareness in Deep Learning through Fine-Grained Energy
Measurement [11.4] 本稿では,詳細なディープラーニングエネルギー消費測定のためのフレームワークであるFECoM(Fine-fine Energy Consumption Meter)を紹介する。
FECoMは、静的計測を用いて、計算負荷安定性や温度など様々な要因を考慮し、エネルギー消費をきめ細かいレベルで測定する課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:35:09 GMT)
Computational Morphology and Lexicography Modeling of Modern Standard
Arabic Nominals [11.2] 現代標準アラビア語(MSA)は、多くの形態的および語彙的モデリング課題を提示する。
本稿では,このような課題の空間を定義し,最近提案された形態的枠組みを活用することを試みる。
我々のモデル設計は、命名者の複雑な形態的特徴と、そのパラダイム的不規則性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:05:45 GMT)
Building Expressive and Tractable Probabilistic Generative Models: A
Review [11.0] 我々は、主に確率回路(PC)に焦点をあてて、トラクタブル確率生成モデルに焦点をあてる。
我々は,表現性とトラクタビリティの本質的にのトレードオフに対する統一的な視点を提供し,表現性と効率的なPCの構築を可能にする設計原則とアルゴリズム拡張を強調した。
我々は、ディープ・ニューラル・モデルの概念を融合させることにより、ディープ・ハイブリッドPCを構築するための最近の取り組みについて論じ、この発展途上の分野における将来の研究を導くための課題とオープンな疑問を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:49:27 GMT)
Exploring Spatial Schema Intuitions in Large Language and Vision Models [10.6] 大規模言語モデル(LLM)が言語ブロック構築に関する暗黙の人間の直感を効果的に捉えているかどうかを検討する。
驚くべきことに、モデル出力と人間の反応の相関が出現し、具体的体験と具体的なつながりのない適応性が明らかになる。
本研究は,大規模言語モデルによる言語,空間経験,計算間の相互作用の微妙な理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:25:50 GMT)
SymbolicAI: A framework for logic-based approaches combining generative
models and solvers [10.6] SymbolicAIは、生成プロセスにおける概念学習とフロー管理に論理ベースのアプローチを採用する、汎用的でモジュール化されたフレームワークである。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を,自然言語命令と形式言語命令の両方に基づいてタスクを実行する意味的解決器として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:50:50 GMT)
Working Memory Capacity of ChatGPT: An Empirical Study [10.3] OpenAIによって開発された大規模言語モデルであるChatGPTの動作メモリ容量を体系的に評価する。
実験の結果,ChatGPTの動作メモリ容量は人間と著しく類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:39:50 GMT)
Minimum Width of Leaky-ReLU Neural Networks for Uniform Universal
Approximation [10.2] 本稿では,関数クラス $C(K,mathbbRd_y)$ に対する統一 UAP について検討する。
リーク-ReLU NNの正確な最小幅は$w_min=max(d_x,d_y)+Delta (d_x,d_y)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:36:36 GMT)
M3Dsynth: A dataset of medical 3D images with AI-generated local
manipulations [10.2] M3DsynthはCT(Computed Tomography)肺画像の大規模なデータセットである。
実際のCTで肺がん結節を注入または除去することにより,操作画像を作成する。
実験の結果、これらの画像は簡単に自動診断ツールを騙すことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:50:08 GMT)
BlackMamba: Mixture of Experts for State-Space Models [10.2] 状態空間モデル(SSM)は、最近、大規模な言語モデリングベンチマークでトランスフォーマーと競合する性能を示した。
MoEモデルは、計算コストと遅延コストを大幅に削減しながら、顕著なパフォーマンスを示している。
我々は,Mamba SSMとMoEを組み合わせた新しいアーキテクチャであるBlackMambaを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:15:58 GMT)
Weak Collocation Regression method: fast reveal hidden stochastic
dynamics from high-dimensional aggregate data [10.2] 本稿では,Fokker-Planck (FP) 方程式の弱い形式に基づいて,トラジェクトリを使わずにデータのダイナミクスを効果的にモデル化する手法を提案する。
Weak Collocation Regression (WCR) 法は,弱形式,ガウスカーネルのコロケーション,回帰の3つの主要な構成要素に対して提案手法を命名した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:00:48 GMT)
Graph-based Clustering for Detecting Semantic Change Across Time and
Languages [10.1] 本稿では,高頻度・低周波両方の単語知覚におけるニュアンス変化を時間的・言語的に捉えたグラフベースのクラスタリング手法を提案する。
提案手法は,4言語にわたるSemEval 2020バイナリ分類タスクにおいて,従来のアプローチを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:27:19 GMT)
When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language
Model Leaderboards [10.0] 既存のリーダーボードでは,LLMの相対的な性能は細部まで非常に敏感であることが示されている。
提案手法では,選択順序や解答方法の変更など,人気の高い複数選択質問ベンチマーク(MMLUなど)に対して,最大8位までランクが変更されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:12:25 GMT)
Geometric Origin of Non-Bloch PT Symmetry Breaking [9.9] 近年、非エルミート皮膚効果は非ブロッホPT対称性と呼ばれる新しいタイプのPT対称性を生成することが示されている。
ここでは、非Bloch PT対称性の幾何学的メカニズムとその破壊を明らかにする。
我々は、非ブロッホ・ファン・ホーブと呼ばれる対称性の破れに関連する新しいタイプのスペクトル特異点を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:07:02 GMT)
Disentangling the Roles of Target-Side Transfer and Regularization in
Multilingual Machine Translation [9.8] 我々は2次元の補助的対象側言語を変化させる大規模研究を行う。
言語的に類似したターゲット言語は、肯定的な知識を伝達する強い能力を示す。
類似のターゲット言語のサイズが大きくなると、前向きな変換が強化され、主要な言語ペアにメリットがもたらされる。
一方、遠方の補助的対象言語は、最小限の正の転送能力を持ちながら、予期せずメイン言語ペアの恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:55:03 GMT)
A Manifold Representation of the Key in Vision Transformers [9.8] 本稿では、キーをクエリと値から切り離し、キーの多様体表現を採用するという概念について検討する。
実験の結果,鍵を多様体構造で切り離して付与することで,モデル性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:01:43 GMT)
Adaptive Primal-Dual Method for Safe Reinforcement Learning [9.5] 安全強化学習(SRL)のための適応的原始双対法(APD)を提案し,解析し,評価する。
2つの適応LRをラグランジアン乗算器に調整し、各イテレーションにおけるポリシーを最適化する。
実験により、実用的なAPDアルゴリズムは、一定のLRの場合よりも、より安定したトレーニングを達成する(または同等の性能を達成する)ことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:53:44 GMT)
Plug-and-Play image restoration with Stochastic deNOising REgularization [9.5] SNORE(Denoising Regularization)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
SNOREは、適切なレベルのノイズのある画像のみにデノイザを適用する。
これは明示的な正則化に基づいており、逆問題を解決するための降下につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:05:47 GMT)
Efficient Training Spiking Neural Networks with Parallel Spiking Unit [9.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工知能の進歩に使用される。
SNNは、その固有の逐次計算依存によって妨げられている。
本稿では、革新的なParallel Spiking Unit(PSU)とその2つの誘導体、IPSU(IPSU)とRPSU(RPSU)を紹介する。
これらの変種は、リセットプロセスを確率的に管理しながら、スパイキングニューロンの漏れた積分と発火機構を巧みに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:36:26 GMT)
CARTIER: Cartographic lAnguage Reasoning Targeted at Instruction
Execution for Robots [9.4] 本研究は、空間計画とナビゲーションのための自然言語インタフェースの交わりにおける問題に対処する大規模言語モデルの能力について考察する。
我々は、ロボット工学で一般的に見られる従来の明示的な手続き的指示よりも、自然な会話に近い複雑な指示に従うことに重点を置いている。
我々は3DシミュレータAI2Thorを利用して、大規模な家庭用クエリシナリオを作成し、40のオブジェクトタイプに対して複雑な言語クエリを追加することで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:32:38 GMT)
Learning the Plasticity: Plasticity-Driven Learning Framework in Spiking
Neural Networks [9.3] スパイクニューラルネットワーク(SNN)の新しいパラダイム
塑性駆動学習フレームワーク(PDLF)
PDLFは機能的およびシナプス依存的塑性の概念を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:28:46 GMT)
Correlated Optical Convolutional Neural Network with Quantum Speedup [9.2] 相関した光畳み込みニューラルネットワーク(COCNN)は、トレーニングプロセスにおいて量子スピードアップを示すことができることを示す。
提案手法は,量子スピードアップでONNを実現するための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:17:09 GMT)
A Theoretical Analysis of Noise Geometry in Stochastic Gradient Descent [9.1] ミニバッチ勾配降下(ミニバッチ勾配降下)は、騒音が局所景観の幾何学と良好に一致する幾何学現象である。
ノイズが損失と部分空間射影力学にどのように影響するかを解析し,アライメント強度を定量化する2つの指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:15:37 GMT)
FORESEE: Prediction with Expansion-Compression Unscented Transform for
Online Policy Optimization [9.0] 本研究では,オンライン政策最適化問題のクラスを解くために,拡張圧縮アンセント変換(Expansion-Compression Unscented Transform)と呼ばれる状態予測手法を提案する。
提案アルゴリズムは状態依存分布を通じて有限個のシグマ点を伝播し,各段階におけるシグマ点数の増加を規定する。
その性能はモンテカルロに匹敵するが、計算コストははるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:14:20 GMT)
Leveraging Open Information Extraction for More Robust Domain Transfer
of Event Trigger Detection [8.9] イベント検出は、ウィキペディアやニュースなど、多くの領域において重要な情報抽出タスクである。
ドメイン間の結合トリガによるトリガ検出における負の転送の問題に対処する。
マルチタスクトレーニングによって注入されたOIE関係が、異なるドメインのトリガ間の仲介役として機能することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:34:22 GMT)
Bringing motion taxonomies to continuous domains via GPLVM on hyperbolic
manifolds [8.9] 人間の動きは、人間の動きと環境との相互作用の仕方を分類する高レベルの階層的抽象化として機能する。
階層と下位のカテゴリの設計に多大な努力を払っているにも関わらず、その使用は限られている。
これは、分類学の離散的階層構造と、そのカテゴリに関連する高次元の不均一なデータの間のギャップを埋める計算モデルが欠如していることに起因する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:57:59 GMT)
Dual peaks evoluting into single-peak for sub-wavelength 2-D atom
localization in a V-type atomic system [8.9] V型原子系の原子局在について論じる。
プローブ二重吸収ピークで表される原子の局在は、デチューニングを調整したときに達成される。
単一ピークの2次元局在化は,本方式のフレキシブルな操作パラメータによって達成された原子局在化の利点を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:52:46 GMT)
Adaptive Compression-Aware Split Learning and Inference for Enhanced
Network Efficiency [8.9] 本研究では,適応型圧縮対応分割学習法(deprune)を開発し,深層学習モデルの改良と訓練を行う。
分割学習手法と比較してネットワーク利用率を4倍に削減できることを示す。
また,「プルー」法は,精度に影響を与えることなく,特定のモデルのトレーニング時間を最大6倍に短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:01:25 GMT)
BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning Based Fuzzer [8.9] 本稿では,BERT と Reinforcement Learning (RL) ベースのファジィザである BertRLFuzzer を提案する。
BertRLFuzzer は次のように機能する: 一組のシード入力が与えられた場合、ファザーは文法順守および攻撃誘発突然変異操作を行い、候補攻撃ベクトルを生成する。
攻撃開始までの時間(54%)、新たな脆弱性(17件)、攻撃率(4.4%)において、最も近い競合ツールと比較して、大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:10:07 GMT)
Multi-agent Path Finding for Cooperative Autonomous Driving [8.8] 我々は,既存のアルゴリズムを著しく上回る最適かつ完全なアルゴリズムであるオーダーベース検索をKinematics Arrival Time Scheduling (OBS-KATS) により考案した。
当社の作業は、同じようなスケールのトラフィックや、有向車線を備えたマルチロボットシナリオに直接適用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:39:15 GMT)
In-Bed Pose Estimation: A Review [8.7] ベッド内ポーズ推定は、患者の睡眠行動を監視し、潜在的な疾患の診断のために早期に症状を検出するために用いられる。
いくつかの研究は、ベッド内の人間のポーズを推定するために、一様および多様の手法を利用している。
本研究の目的は,従来の研究の限界,現状の課題,そしてベッド内人間のポーズ推定分野における今後の研究に対する洞察を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:57:11 GMT)
Deciphering Textual Authenticity: A Generalized Strategy through the
Lens of Large Language Semantics for Detecting Human vs. Machine-Generated
Text [8.7] プリトレーニング済みのT5エンコーダとLLM埋め込みサブクラスタリングを組み合わせた,機械生成テキスト検出システムT5LLMCipherを導入する。
提案手法は,機械生成テキストの平均F1スコアが19.6%増加し,非可視ジェネレータやドメインでF1スコアが平均上昇する,最先端の一般化能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:35:29 GMT)
Combining the Strengths of Dutch Survey and Register Data in a Data
Challenge to Predict Fertility (PreFer) [8.7] オランダにおける出生率の予測可能性を調べるために,2つのデータセットを提案する。
1つのデータセットは、幅広いトピックに関する数千の変数を含む縦断調査であるISSパネルに基づいている。
もう一つはオランダの登録データに基づいており、位置データに欠けるが、オランダの住民数百万人のライフコースに関する詳細な情報を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:00:21 GMT)
Ocassionally Secure: A Comparative Analysis of Code Generation
Assistants [8.6] 本稿では,LLMを効果的かつ安全に展開できる状況と状況を特定し,理解することに焦点を当てる。
Google の ChatGPT と Bard と Gemini を用いた 4 つの高度な LLM--GPT-3.5 と GPT-4 の比較分析を行い,各モデルのコード生成能力を評価した。
61のコードアウトプットを収集し、機能、セキュリティ、パフォーマンス、複雑さ、信頼性など、さまざまな側面で分析しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:49:47 GMT)
Trustworthy Large Models in Vision: A Survey [8.6] 大規模モデル(LM)は、自然言語処理(NLP)やコンピュータビジョン(CV)など、ディープラーニングの様々な分野に革命をもたらした。
LMは、強力なパフォーマンスだが信頼できない振る舞いのために、学界や業界によってますます批判され、批判されている。
本調査では,1)人間の誤用,2)脆弱性,3)固有の問題,4)解釈可能性など,LMのビジョンにおける信頼性の高い使用を阻害する4つの懸念点を要約する。
本調査は,この分野に対する読者の理解を深め,人的期待とLMの整合性を高めるとともに,人類社会の災害というよりも,信頼性の高いLMを福祉として機能させることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:15:52 GMT)
Estimating Higher-Order Mixed Memberships via the $\ell_{2,\infty}$
Tensor Perturbation Bound [8.5] テンソルブロックモデルの一般化であるテンソル混合メンバーシップブロックモデルを提案する。
我々は,モデルの同定可能性を確立し,計算効率の良い推定手法を提案する。
本手法を実データおよびシミュレーションデータに適用し,個別のコミュニティメンバーシップを持つモデルから特定できない効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:37:11 GMT)
A Single Graph Convolution Is All You Need: Efficient Grayscale Image
Classification [8.3] 画像のベクトル化ビューを用いた新しいグレースケール(単一チャネル)画像分類手法を提案する。
単一の畳み込み層が精度を向上し、モデルの性能のばらつきを低減することが判明した。
ベンチマークグレースケール画像データセットによる実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:50:48 GMT)
Hierarchical Multi-Label Classification of Online Vaccine Concerns [8.3] ワクチンの懸念は進化を続けるターゲットであり、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで見られるように急速に変化する可能性がある。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,高価なトレーニングデータセットを必要とせず,ゼロショット設定でワクチンの関心事を検出するタスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:56:07 GMT)
Tiny Titans: Can Smaller Large Language Models Punch Above Their Weight
in the Real World for Meeting Summarization? [8.2] 大規模言語モデル(LLM)は、タスク固有のデータセットを明示的に微調整することなく、幅広いタスクを解決できる印象的な機能を示している。
本研究では,LLM の小型化が,LLM の現実的利用に伴う大きなコストに対処するために,比較的大型の LLMs2 の代替となるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:31:34 GMT)
Acceleration of stochastic gradient descent with momentum by averaging:
finite-sample rates and asymptotic normality [7.8] 運動量による勾配降下(SGDM)は多くの機械学習や統計応用で広く利用されている。
強い凸条件下でSGDMの有限サンプル収束速度を解析する。
バッチサイズが大きいと、ミニバッチSGDMは、ミニバッチSGDよりも高速に、最適な値の近傍に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:25:16 GMT)
Invariance-powered Trustworthy Defense via Remove Then Restore [7.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)の展開にアドリアックが挑戦
主な発見は、敵のサンプルにおける健全な攻撃が攻撃過程を支配することである。
標的治療機構に追従した画像手術とセマンティック再生モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:34:48 GMT)
FedIN: Federated Intermediate Layers Learning for Model Heterogeneity [7.8] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスがローカルおよびプライベートにトレーニングデータを維持しながら、グローバルな共有モデルを協調的にトレーニングすることを促進する。
本研究では,FedIN(Federated Intermediate Layers Learning)と呼ばれるFL手法を提案する。
実験結果から, 異種モデル環境におけるFedINの性能は, 最先端のアルゴリズムと比較して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:40:09 GMT)
Plan-Grounded Large Language Models for Dual Goal Conversational
Settings [7.7] ユーザインストラクションに従うための大規模言語モデルのトレーニングは、LLMに人間と整合しながら、流動的に会話できる十分な能力を供給することが示されている。
しかし、LLMが混合開始型環境でどのように計画的な会話を導いてくれるかは、完全には明らかではない。
本稿では,手続き的計画に基づく対話を基盤とし,対話の主導権を握り,システムの動作にガードレールを課す新しいLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:56:39 GMT)
Relation between timelike and spacelike entanglement entropy [7.7] 時間的および空間的絡み合いエントロピーの接続を確立する。
多様な状態に対して、時間のような絡み合いエントロピーは、空間のような絡み合いエントロピーとその一階時間微分の線型結合によって一意に決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:40:03 GMT)
Approximate Nearest Neighbor Search with Window Filters [7.4] 我々は、$textitc-approximate window search$: Near Near neighbor search where the dataset each point has anumeric label, and the goal to find Near neighbors to query within any label ranges。
本稿では,従来のc-近似近傍問題の解法を,ウィンドウ探索の解法であるデータ構造に変換するためのモジュラーツリーベースフレームワークを提案し,理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:00:40 GMT)
Random Forest-Based Prediction of Stroke Outcome [7.1] 入院後3ヶ月の死亡率と死亡率の予測に機械学習を用いて予測モデルを生成する。
結論として、機械学習RFアルゴリズムは脳卒中患者の死亡率と死亡率の長期予後予測に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:54:17 GMT)
Fisher information dissipation for time inhomogeneous stochastic
differential equations [7.1] 時間不均一な変数微分方程式に対するリアプノフ収束解析を提供する。
3つの典型的な例は、過度に破壊された、不可逆的なドリフト、および過度に破壊されたランゲヴィン力学である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:49:50 GMT)
MPTQ-ViT: Mixed-Precision Post-Training Quantization for Vision
Transformer [7.0] 視覚変換器(MPTQ-ViT)のための混合精度後学習量子化フレームワークを提案する。
我々のViT,DeiT,Swinに関する実験では,ImageNetデータセットのSOTAと比較して精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:05:02 GMT)
DoubleMLDeep: Estimation of Causal Effects with Multimodal Data [7.0] 本稿では、因果推論と治療効果推定における非構造化マルチモーダルデータ、すなわちテキストと画像の利用について検討する。
本稿では,DML(Double Machine Learning)フレームワーク,特に部分線形モデルに適応したニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本論文のさらなる貢献は、因果効果推定の性能評価に使用できる半合成データセットを生成するための新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:34:34 GMT)
Regret Analysis of the Posterior Sampling-based Learning Algorithm for
Episodic POMDPs [6.8] POMDPでの学習は、MDPよりもはるかに難しいことが知られている。
ポストリアサンプリングに基づくPOMDPのための強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:52:24 GMT)
HR-MultiWOZ: A Task Oriented Dialogue (TOD) Dataset for HR LLM Agent [6.8] 10のHRドメインにまたがる550の会話の完全なラベル付きデータセットであるHR-Multiwozを紹介した。
NLP研究のためのHRドメインにおける最初のラベル付きオープンソースの会話データセットである。
データ解析と人的評価とともに、データ生成手順の詳細なレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:10:44 GMT)
YOLinO++: Single-Shot Estimation of Generic Polylines for Mapless
Automated Diving [6.8] 自動走行では、認識をサポートし補完するために非常に正確な地図が一般的に使用される。
本稿では,画像中の1次元構造を検出するために,YOLOのワンショット哲学に従うニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:10:01 GMT)
Robot Goes Fishing: Rapid, High-Resolution Biological Hotspot Mapping in
Coral Reefs with Vision-Guided Autonomous Underwater Vehicles [6.7] 生物学的ホットスポット検出は、サンゴ礁管理者が監視と介入のタスクのために限られた資源を優先するのに役立つ。
ここでは、自律型水中車両(AUV)とカメラ、そして視覚検出器とフォトグラムと組み合わせて、これらのホットスポットをマッピングし、識別する方法について検討する。
我々の知る限り、我々はAUVを使って視覚的に観察され、微細な生体ホットスポットマップを収集する最初の試みの1つを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:34:36 GMT)
Bridging Semantics for Automated Web Form Testing [6.5] 我々は、Webフォームの自動テスト生成のためのFormNexusと呼ばれる革新的なアプローチを導入する。
FormNexusは、個々のフォーム要素とそれらの関係から意味的な洞察を導き出すことを強調している。
GPT-4と組み合わされたFormNexusは,フォームサブミッション状態において89%のカバレッジを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:10:05 GMT)
Formal Synthesis of Uncertainty Reduction Controllers [6.5] 本研究では,SAS適応ループ内の新たな情報の適応取得を駆動する不確実性低減コントローラを備えたSASアーキテクチャを提案する。
本稿では,移動ロボットナビゲーションとサーバインフラ管理SASにおけるアプローチの有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:39:10 GMT)
High-Quality Medical Image Generation from Free-hand Sketch [6.3] そこで我々は,Sketch2MedIと呼ばれる手書きスケッチ画像生成モデルを提案する。
StyleGANの潜伏空間でスケッチを表現し、そこから医療画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:51:03 GMT)
PeaTMOSS: A Dataset and Initial Analysis of Pre-Trained Models in
Open-Source Software [6.2] 本稿では,281,638PTMのメタデータと全PTMの詳細なスナップショットを含むPeaTMOSSデータセットを提案する。
データセットには15,129のダウンストリームGitHubリポジトリから2,530のPTMへの44,337のマッピングが含まれている。
我々の分析は、PTMサプライチェーンに関する最初の要約統計を提供し、PTM開発の動向とPTMパッケージドキュメンテーションの共通の欠点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:55:50 GMT)
Parameter Inference based on Gaussian Processes Informed by Nonlinear
Partial Differential Equations [6.2] 偏微分方程式 (Partial differential equation, PDE) は、物理現象や工学現象の記述に広く用いられている。
PDEに関連するいくつかの重要なパラメータは、重要な科学的解釈を持つ特定の物理的性質を表すもので、直接的に測定することは困難または不可能である。
本稿では,PDE-Informed Gaussian Process (PIGP) を用いたパラメータ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:04:48 GMT)
Seismic Traveltime Tomography with Label-free Learning [6.1] 深層学習技術は地震時トモグラフィーのための速度モデル(VM)の構築に用いられている。
彼らは、エンドツーエンドの学習でディープニューラルネットワーク(NN)をトレーニングするためにラベル付きサンプルを生成する必要がある。
従来の断層法は迅速に実装できるが、その効果は以前の仮定によって制限されることが多い。
低解像度で深層学習と辞書学習を統合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:49:10 GMT)
Tackling Interference Induced by Data Training Loops in A/B Tests: A
Weighted Training Approach [6.0] 重み付けトレーニングと呼ばれる新しいアプローチを導入する。
このアプローチでは、治療データと制御データの両方に現れる各データポイントの確率を予測するために、モデルをトレーニングする必要がある。
本手法は, トレーニング分布の変化を生じさせることなく, 全推定器間の最小分散を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:43:58 GMT)
HyperMask: Adaptive Hypernetwork-based Masks for Continual Learning [6.0] 本稿では,すべてのCLタスクに対して1つのネットワークをトレーニングするHyperMaskを提案する。
タスクによっては、いくつかの重みの重要性が動的に強化され、他の重みが弱まることもある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:01:02 GMT)
Can you see me now? Blind spot estimation for autonomous vehicles using
scenario-based simulation with random reference sensors [5.9] モンテカルロをベースとした参照センサシミュレーションにより,被写体サイズを被写体量として正確に推定することができる。
目的シナリオの高忠実度シミュレーションからLiDARセンサやカメラ深度画像からの点雲を利用して,正確な可視性推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:14:53 GMT)
LTAU-FF: Loss Trajectory Analysis for Uncertainty in Atomistic Force
Fields [5.9] モデルアンサンブルを効率的に表現するために,トレーニング中に得られたサンプルごとの誤差の累積分布関数(CDF)を利用する。
LTAUと呼ばれる単純なUQメトリックを開発し、トレーニングや推論で複数のモデルの評価を必要とせず、アンサンブルベースの技法の強みを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:50:42 GMT)
Emergent Dominance Hierarchies in Reinforcement Learning Agents [5.8] 現代の強化学習(RL)アルゴリズムは、様々なタスクにおいて人間より優れている。
我々は、RLエージェントの集団が、新しい集団に支配階層を発明し、学習し、強制し、伝達できることを示します。
支配的な階層構造は、鶏、マウス、魚、その他の種で研究されるものと類似した構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:50:23 GMT)
GPT-3.5 for Code Review Automation: How Do Few-Shot Learning, Prompt
Design, and Model Fine-Tuning Impact Their Performance? [5.8] コードレビュー自動化タスクにおいて, GPT-3.5における数ショット学習, プロンプト設計, モデル微調整が与える影響について検討する。
GPT-3.5は、0ショット学習を行う場合、少なくとも46.38%、CodeBLEUは3.97%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:10:26 GMT)
TokenMotion: Motion-Guided Vision Transformer for Video Camouflaged
Object Detection Via Learnable Token Selection [5.8] TokenMotion(TMNet)は、ビデオカモフラージュオブジェクト検出を強化するトランスフォーマーベースのモデルである。
TMNetはビデオカモフラージュオブジェクト検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:45:28 GMT)
Cavity magnomechanics: from classical to quantum [5.8] 磁気材料中のマグノンに基づくハイブリッド量子システムは、過去10年間で大きな進歩を遂げた。
特に、マグノン、マイクロ波空洞光子、振動フォノン間の相互作用は、空洞磁気力学の系を形成する。
ここでは、この新興分野の実験的、理論的進歩について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:33:09 GMT)
Multi-Relational Hyperbolic Word Embeddings from Natural Language
Definitions [5.8] 本稿では、そのような構造を明示的に活用し、定義から単語埋め込みを導出するマルチリレーショナルモデルを提案する。
経験的な分析は、フレームワークが望ましい構造的制約を課すのに役立つことを示している。
実験により、ユークリッド語よりもハイパーボリック語の埋め込みの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:00:03 GMT)
Harm Amplification in Text-to-Image Models [5.7] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、生成AIの大幅な進歩として現れている。
ユーザーが安全と思われるプロンプトを入力しても、有害な画像出力を発生させる可能性については、安全上の懸念がある。
T2Iモデルが入力において明示的でない有害な表現を生成するこの現象は、敵のプロンプトよりも潜在的に大きなリスクを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:12:57 GMT)
Conformal Prediction Sets Improve Human Decision Making [5.7] 本研究では,人間による意思決定を支援するために,共形予測セットの有用性について検討する。
その結果、人間に共形予測を与えると、その精度は、同じカバレッジ保証の固定サイズ予測セットよりも向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:14:20 GMT)
algoXSSF: Detection and analysis of cross-site request forgery (XSRF) and cross-site scripting (XSS) attacks via Machine learning algorithms [5.6] 新しい技術と強力なアルゴリズムの組み合わせは、Webのセキュリティを守るために必要です。
継続的改善を伴うサイバートレンドとパターンの容易な識別は、機械学習とAIアルゴリズムのエッジ内で可能である。
我々は、悪意ある攻撃に対抗するために機械学習アルゴリズムを組み込んだアルゴリズムとサイバー防御フレームワーク、algoXSSFを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:54:41 GMT)
A Consistent Lebesgue Measure for Multi-label Learning [5.5] 多ラベル損失関数は微分不可能であり、勾配に基づく最適化のために代理損失関数を必要とする。
CLML(Consistent Lebesgue Measure-based Multi-label Learner)を提案する。
CLMLがベイズリスクフレームワークの下で理論的整合性を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:17:15 GMT)
GD doesn't make the cut: Three ways that non-differentiability affects
neural network training [5.4] 本稿では,非微分可能関数(NGDM)と古典勾配降下関数(GD)の区別について検討する。
まず,GDと比較してNGDMの滑らかさに有意な差が認められた。
次に、正規化ペナルティの増大が、NGDMにおける最適解の$L_1$ノルムの増加につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:17:45 GMT)
Intent Assurance using LLMs guided by Intent Drift [5.4] Intent-Based Networking (IBN) は、意図とビジネス目標をネットワーク操作に自動的に整合させることを約束する。
本稿では,意図的ドリフトの発生を検知し,行動することができる保証フレームワークを定義する。
私たちは、Large Language Models (LLMs)によって生成されたAI駆動のポリシーを活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:09:19 GMT)
LatticeGraphNet: A two-scale graph neural operator for simulating
lattice structures [5.3] LatticeGraphNet (LGN) は3次元格子構造体の有限要素シミュレーションのためのサロゲートモデルである。
LGN-iは格子の縮退力学を学習し、LGN-iiは縮退表現から四面体メッシュへの写像を学ぶ。
提案手法は, 格子や構造物の機械的応答を評価する上で, GNOを効率的な代理モデルとして用いることにより, シミュレーションの精度を維持しつつ, 推論時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:24:58 GMT)
Enhancing Blood Flow Assessment in Diffuse Correlation Spectroscopy: A
Transfer Learning Approach with Noise Robustness Analysis [5.2] 本研究では,SNR(Signal-to-Noise Ratios)が学習特徴の一般化能力に与える影響を評価することを目的とした。
付加雑音のレベルが異なる合成データセットを用いて、異なるSNRをシミュレートする。
提案モデルでは, 異なるSNRに対して優れた性能を示し, 適合精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:36:43 GMT)
EXMOS: Explanatory Model Steering Through Multifaceted Explanations and
Data Configurations [5.1] 本研究では,対話型機械学習システムにおけるデータ中心およびモデル中心の説明の影響について検討する。
我々は医療専門家とともに、信頼、理解可能性、モデル改善に対する様々な説明の影響について調査した。
この結果から,データ構成中にユーザを導くためのグローバルモデル中心の説明が不十分であることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:57:00 GMT)
Enhancing Ethical Explanations of Large Language Models through
Iterative Symbolic Refinement [5.1] 本稿では,ハイブリッド・ニューロシンボリック・テクニックが倫理的説明の論理的妥当性とアライメントをいかに向上させるかを検討する。
本稿では,大規模言語モデルと外部の後方鎖型ソルバを統合した導出型フレームワーク Logic-Explainer を提案する。
経験的分析により、Logic-Explainerは、コンテキスト内学習法とChain-of-Thoughtを通じて生成された説明を改善することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:39:51 GMT)
Enhancing Translation Validation of Compiler Transformations with Large
Language Models [5.1] 本稿では,Large Language Models (LLM) を翻訳検証に組み込むフレームワークを提案する。
まず,既存の形式検証ツールを用いて翻訳検証を行う。
フォーマルな検証ツールが変換の健全性を確認することができない場合、我々のフレームワークは予測に微調整のLLMを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:19:32 GMT)
Credal Learning Theory [5.1] 我々は,データ生成分布の変動をモデル化するために,凸集合の確率を用いて,不規則な学習理論の基礎を定めている。
境界は、古典的な結果を直接一般化する有限仮説空間と無限モデル空間の場合に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:25:58 GMT)
Genetic-based Constraint Programming for Resource Constrained Job
Scheduling [5.1] 資源制約されたジョブスケジューリングは、鉱業に起源を持つ計算の最適化問題である。
既成のソリューションはこの問題を合理的な時間枠で十分解決できない。
本稿では,制約プログラミングの効率的な探索手法を探索する遺伝的プログラミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:57:38 GMT)
Physics-constrained convolutional neural networks for inverse problems
in spatiotemporal partial differential equations [5.0] 偏微分方程式(PDE)における2種類の逆問題を解決するために,物理制約付き畳み込みニューラルネットワーク(PCCNN)を提案する。
乱流のカオス力学を管理する線形非線形対流拡散方程式とナビエ・ストークス方程式の両方を解析する。
我々は,PC-CNNが,時間的でない関数としてパラメータ付けされた様々なバイアスに対する真の解を正しく回復することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:05:43 GMT)
Improving Semantic Control in Discrete Latent Spaces with Transformer
Quantized Variational Autoencoders [5.0] ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQVAE)の離散潜在空間を解析し,トランスフォーマーを用いたVAEのセマンティック制御と生成を改善する。
本稿では,トークンレベルでの自己保持機構を導くために,VQVAEの制御性を利用した新しいモデルT5VQVAEを提案する。
実験の結果、T5VQVAEはOptimusを含む既存の最先端のVAEモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:14:35 GMT)
Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism [5.0] 本研究では,拡散モデルに対するテクスタトリビュートスイッチング機構という,公平性を考慮したサンプリング手法を提案する。
提案手法の有効性を2つの重要な側面から数学的に証明し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:08:55 GMT)
Compressed image quality assessment using stacking [5.0] 圧縮画像品質評価において、一般化は大きな課題であると見なすことができる。
表示されたIQAには、セマンティック情報と低レベル情報の両方が使われ、人間の視覚システムを予測する。
clic2024の知覚画像チャレンジの品質ベンチマークの精度は79.6%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:12:26 GMT)
Continuous field tracking with machine learning and steady state spin
squeezing [5.0] 我々は、光ポンピングと連続量子非破壊測定を組み合わせることで、持続的なスピンスクリュッド状態が$bm4×1010$ホット原子で達成される。
bm-3.23 pm 0.24$dBの気象学的に関係のある定常状態のスクイーズは、約1日間、予測と回帰を用いて維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:04:04 GMT)
Bias in Opinion Summarisation from Pre-training to Adaptation: A Case
Study in Political Bias [5.0] オピニオン要約は、製品レビュー、ディスカッションフォーラム、ソーシャルメディアのテキストなどの文書で提示される健全な情報と意見を要約することを目的としている。
偏見のある要約を作ることは 世論を揺さぶるリスクがあります
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:15:59 GMT)
Entity Matching using Large Language Models [4.9] 最先端のエンティティマッチング手法は、BERTやRoBERTaのような事前訓練された言語モデル(PLM)に依存している。
エンティティマッチングにおけるこれらのモデルの2つの大きな欠点は、(i)モデルがタスク固有のトレーニングデータを必要とすることと、(ii)微調整されたモデルが、アウト・オブ・ディストリビューション・エンティティに関して堅牢でないことである。
PLMベースのマーカに代えて,よりタスク依存の訓練データとして,生成的大規模言語モデル(LLM)をエンティティマッチングに使用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:05:44 GMT)
Stars Are All You Need: A Distantly Supervised Pyramid Network for
Unified Sentiment Analysis [4.9] 本研究では,一様感性分析(Uni-SA)を提案する。
具体的には、DSPN(Distantly Supervised Pyramid Network)を提案し、トレーニングのためにRPラベルのみを使用して、ACD、ACSA、RPを効率的に実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:57:37 GMT)
Graph-Mamba: Towards Long-Range Graph Sequence Modeling with Selective
State Spaces [4.9] グラフネットワークにおける長期コンテキストモデリングを強化する最初の試みであるGraph-Mambaを紹介する。
グラフ中心のノード優先順位付けと置換戦略を定式化し、文脈認識推論を強化する。
10のベンチマークデータセットの実験により、Graph-Mambaは長距離グラフ予測タスクにおいて最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:21:53 GMT)
Data Management Challenges in Agile Software Projects: A Systematic
Literature Review [4.9] アジャイルソフトウェア開発におけるデータ管理に関する45の研究を特定します。
主な課題は、データ統合と品質保証である。
断片化されたデータ収集と標準化されたプラクティスの欠如は、チームのコラボレーションとプロジェクトの透明性を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:07:12 GMT)
Enhancement of Chiral-Induced Spin Selectivity via Circularly Polarized
Light [4.8] 円偏光(CP)光が強い光-物質相互作用を通じてCISS効果を高めることを示す。
我々の予測は、CP光を用いてキラル分子接合におけるスピン電流を制御する実験で非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:13:33 GMT)
Climate Trends of Tropical Cyclone Intensity and Energy Extremes
Revealed by Deep Learning [4.8] 深層学習を用いて過去の「観測」を再構築する
主要サイクロンの割合は過去40年間で13%増加した。
非常に高エネルギーのTCの割合は25%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:02:29 GMT)
SLIM: Skill Learning with Multiple Critics [4.8] 自己監督型スキル学習は、環境の基盤となるダイナミクスを活用する有用な行動を活用することを目的としている。
相互情報に基づく潜在変数モデルは、このタスクでは特に成功したが、ロボット操作の文脈では依然として苦戦している。
SLIMは,ロボット操作に特化して,スキル発見のための多変量学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:07:33 GMT)
Domain-Independent Deception: A New Taxonomy and Linguistic Analysis [4.7] 我々は, 偽証の新たな計算的定義と, 偽証を新しい分類学に分解する。
共通の言語的特徴を考察し,様々な形態の騙しに対する知識伝達の証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:13:04 GMT)
Measuring, processing, and generating partially coherent light with
self-configuring optics [4.6] マルチモードシステムにおける空間的に部分的にコヒーレントな光を分析し,処理し,生成するための普遍的手法を提案する。
本手法は,平均出力が逐次最適化された自己構成層に依存している。
本稿では、この手法を用いて、部分的にコヒーレントな環境光のセンシング、任意のコヒーレント行列を持つ多重モード部分コヒーレント光の生成、量子光学混合物の分解を行う方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:59:49 GMT)
Practical No-Switching Continuous-Variable Quantum Key Distribution with
Biased Quadrature Detection [4.6] 理想的なNo-Switchingプロトコルのセキュリティは、有限サイズシステムと構成可能なセキュリティフレームワークにおける一般的な攻撃に対して証明されている。
本研究では, 実システムに適合するヘテロダイン検出の非対称性をモデル化した修正Noスイッチングプロトコルを提案する。
ビームスプリッタの透過率を調整して最適秘密鍵レートを達成する最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:02:56 GMT)
Fisheye Camera and Ultrasonic Sensor Fusion For Near-Field Obstacle
Perception in Bird's-Eye-View [4.5] 本稿では,鳥眼ビュー(BEV)の観点からの効率的な障害物認識に適した,エンド・ツー・エンドのマルチモーダル融合モデルを提案する。
魚眼カメラは、後部障害物の定位を含む包括的サラウンドビューの知覚によく使用される。
しかし、このようなカメラの性能は、夜間の低照度、強烈な太陽の輝きにさらされた場合、著しく劣化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:52:16 GMT)
An Investigation of Hardware Security Bug Characteristics in Open-Source Projects [4.5] 私たちは、バグレポートやバグ修正を含む、人気のあるOpenTitanプロジェクトについて深く掘り下げています。
バグを機能やセキュリティに関連するものとして手動で分類し、セキュリティバグの影響や位置といった特性を分析します。
その結果、OpenTitanのバグの53%が潜在的なセキュリティ上の影響があり、すべてのバグ修正の55%が1つのファイルだけを変更していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:47:01 GMT)
Comprehensive Exploration of Synthetic Data Generation: A Survey [4.5] この研究は、過去10年間で417のSynthetic Data Generationモデルを調査します。
その結果、ニューラルネットワークベースのアプローチが普及し、モデルのパフォーマンスと複雑性が向上したことが明らかになった。
コンピュータビジョンが支配的であり、GANが主要な生成モデルであり、拡散モデル、トランスフォーマー、RNNが競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:06:51 GMT)
Getting the most out of your tokenizer for pre-training and domain
adaptation [4.4] トークン化器のサイズ,事前トークン化正規表現,およびトレーニングデータは,モデルの生成速度に大きな影響を及ぼすことを示す。
我々は,事前学習したLCMのトークン化を専門とし,生成速度と有効コンテキストサイズに大きな利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:49:34 GMT)
Model-agnostic Body Part Relevance Assessment for Pedestrian Detection [4.4] 歩行者検出のための身体部分関連性評価によるコンピュータビジョンコンテキストにおけるサンプリングに基づく説明モデルを用いたフレームワークを提案する。
我々は,KernelSHAPに類似した新しいサンプリングベース手法を導入し,サンプリングサイズを小さくするために,より堅牢性を示し,大規模データセットにおける説明可能性解析に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:08:07 GMT)
Assessing Patient Eligibility for Inspire Therapy through Machine
Learning and Deep Learning Models [4.4] インスパイア療法(Inspire therapy)は、FDAが承認した閉塞性睡眠時無呼吸症の内的神経刺激療法である。
全ての患者がこの治療に反応するわけではなく、経験豊富な耳鼻咽喉科医でさえ候補を決定するのが困難である。
本稿では,機械学習と深層学習の両手法を併用して,インスパイア療法に対する患者反応を識別する試みを初めて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:53:12 GMT)
Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour
with Multi-Agent Reinforcement Learning [4.4] エージェントベースモデル(ABM)は、従来の平衡解析と相容れない様々な実世界の現象をモデル化することを約束している。
マルチエージェント強化学習(MARL)の最近の進歩は、合理性の観点からこの問題に対処する方法を提供する。
MARLフレームワーク内で不均一な処理制約を持つエージェントを表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） (Thu, 1 Feb 2024 17:21:45 GMT)
Fast Cerebral Blood Flow Analysis via Extreme Learning Machine [4.4] 拡散相関分光法(DCS)を用いた高速かつ高精度な脳血流解析手法を提案する。
半無限層モデルと多層モデルの両方に対する合成データセットを用いて既存のアルゴリズムを評価する。
その結果、ELMは様々なノイズレベルや光学パラメータにわたって高い忠実度を連続的に達成し、堅牢な一般化能力を示し、反復整合アルゴリズムより優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:42:05 GMT)
Non-Markovian Dynamics in Fiber Delay-line Buffers [4.2] 2光子偏光絡み状態における非マルコフ効果について検討する。
バッファ化光子とそのペア化光子に対して非マルコフ確率関数を導出する。
We found that Werner's well-known separability criterion occur at the buffer time of 0.9$,$ms。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:50:51 GMT)
Large Language Models Based Fuzzing Techniques: A Survey [4.2] 効率的なソフトウェアテスト手法としてのファジングテストは、様々な領域で広く使われている。
LLM(Large Language Models)の急速な開発により、ソフトウェアテストの分野での応用が促進された。
大きな言語モデルに基づいてファジングテストを採用する傾向が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:34:03 GMT)
The enhancement of pair production in oscillated overlapped fields [4.1] 電子-陽電子対生成におけるポテンシャル井戸幅の影響は、理論的および数値的なアプローチによって検討されている。
整数数の光子の吸収を含むいくつかの支配的な過程は、ペア生成に大きな影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:08:01 GMT)
Weakly Convex Regularisers for Inverse Problems: Convergence of Critical
Points and Primal-Dual Optimisation [4.1] 臨界点の観点から収束正則化の一般化された定式化を提案する。
これは弱凸正規化器のクラスによって達成されることを示す。
この理論を正規化学習に適用し、入力の弱い凸ニューラルネットワークに対する普遍的な近似を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:54:45 GMT)
A Crucial Parameter for Rank-Frequency Relation in Natural Languages [4.1] この研究は、定式化における唯一の重要なパラメータが$gamma$であり、コーパス上の語彙成長に対する抵抗を描いていることを示している。
最適な$gamma$を探索してパラメータ推定を行う手法を提案し,その計算に技術的に「ゼロワード」を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:45:46 GMT)
Approximating Optimal Morphing Attacks using Template Inversion [4.0] 我々は,理論的最適形態埋め込みの反転に基づく新しいタイプのディープ・モーフィング・アタックを開発した。
我々は複数の情報源からモーフィング攻撃を生成し、複数の顔認識ネットワークに対する攻撃の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:51:46 GMT)
ReAGent: Towards A Model-agnostic Feature Attribution Method for
Generative Language Models [4.0] モデル予測に対する全ての入力特徴の重要性を導出するために、FA(Feature Attribution Method)が使用される。
テキスト生成においてデコーダのみのモデルにこれらのFAを使うことが忠実かどうかは不明である。
Recursive Attribution Generator (ReAGent) と呼ばれるジェネレーティブ LM のためのモデル非依存型 FA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:25:51 GMT)
Conserved quantities for Generalized Gibbs Ensemble from Entanglement [4.0] 保存則を持つ緩和量子系は一般化ギブズ・アンサンブル(GGE)によって近似されると考えられている
自由フェルミオンに対して、GGEの保存量の集合を決定するためのハミルトン超密度行列フレームワークを一般化したエンタングルメントを示す。
相互作用するモデルへのフレームワークの一般化は、量子可積分性に対する新しい数値的な洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:00:23 GMT)
Geometry of Polynomial Neural Networks [3.9] 単項活性化機能を持つニューラルネットワーク(PNN)の表現性と学習過程について検討した。
これらの理論的結果は実験を伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:06:06 GMT)
BrainLeaks: On the Privacy-Preserving Properties of Neuromorphic
Architectures against Model Inversion Attacks [3.9] 従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)は、機密データを漏洩する可能性のあるいくつかの攻撃に対して脆弱であることがわかった。
我々の研究は、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の差別化不可能な側面が、固有のプライバシー保護特性をもたらすという直感に動機づけられている。
我々は、SNNをターゲットとした、包括的に設計された新しい逆攻撃戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:16:40 GMT)
Learning Multi-Agent Communication with Contrastive Learning [3.8] 本稿では,コミュニケーション的メッセージが環境状態の異なる不完全なビューと見なされる,別の視点を紹介する。
送信したメッセージと受信したメッセージの関係を調べることで,コントラスト学習を用いてコミュニケーションを学ぶことを提案する。
通信環境において,本手法は性能と学習速度の両面で,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:12:41 GMT)
Gaze Detection and Analysis for Initiating Joint Activity in Industrial
Human-Robot Collaboration [3.8] 協調体験を改善するための潜在的アプローチは、オペレーターからの自然な手がかりに基づいてコボットの振る舞いを適用することである。
ヒトとヒトの相互作用に関する文献に触発されて、私たちはコボットへの視線が共同活動開始の引き金となるかどうかを調べるためにウィザード・オブ・オズの研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:05:36 GMT)
Are LLMs Useful in the Poorest Schools? TheTeacher.AI in Sierra Leone [3.8] そこで本研究では,シエラレオネの教師が専門的な開発を行い,指導を改善するためのAIボットを提案する。
小学校122校,教員193校での初期実施から得られた初期知見を概説し,定性的な観察とクエリ分析により分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:36:01 GMT)
Simulation-assisted learning of open quantum systems [3.7] 本稿では,マルコフ開量子系のパラメータを計測データから推定する学習手法を提案する。
本手法は誤差推定と数値実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:15:47 GMT)
Quantum Information Geometry with Non-Hermitian Systems [3.7] 我々は非エルミート系でフィッシャー・ラオ計量を探索する。
非エルミート・ハミルトニアンでリンドブラッドマスター方程式を近似することにより、量子幾何学計量の時間発展を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:28:21 GMT)
Improving Critical Node Detection Using Neural Network-based
Initialization in a Genetic Algorithm [3.6] CNP-1aの主な目的は、ネットワークから限られた数のノードを削除した後、残りのネットワークにおけるペアワイズ接続を最小限にすることである。
CNP-1aを解く効率を改善するために、K2GAという知識誘導型遺伝的アルゴリズムが提案されている。
提案した知識誘導型遺伝的アルゴリズムの有効性は,26の実世界の複雑なネットワーク上での実験により検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:53:25 GMT)
Deep Robot Sketching: An application of Deep Q-Learning Networks for
human-like sketching [3.5] 本稿では,芸術ロボットの制御性向上のための強化学習の導入を提案する。
ディープQラーニングニューラルネットワーク(Deep Q-learning Neural Networks, DQN)は、ロボット工学における強化学習の実装において最も成功したアルゴリズムの1つである。
本研究の目的は,複雑な制御ポリシの導入が,基本的な絵画ロボットアプリケーションの性能にどのように影響するかを検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:37:23 GMT)
Commonsense for Zero-Shot Natural Language Video Localization [3.5] ビデオと生成された擬似クエリ間のギャップを埋めるためにコモンセンスを利用するゼロショットNLVLフレームワークであるCORONETを提案する。
CORONETはゼロショットと弱教師付きベースラインを越え、様々なリコール閾値で最大32.13%、mIoUで最大6.33%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:39:39 GMT)
Hybrid Quantum Vision Transformers for Event Classification in High
Energy Physics [3.5] 量子ベースのビジョントランスフォーマーモデルは、トレーニングと運用時間を短縮することでこの問題を軽減する可能性がある。
我々は高エネルギー物理学における分類問題に対する量子ハイブリッド・ビジョン・トランスフォーマーのいくつかのバリエーションを構築した。
以上の結果から,これらのハイブリッドモデルは,類似したパラメータを持つ古典的アナログに匹敵する性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:05:37 GMT)
The Information of Large Language Model Geometry [3.4] 本研究では,表現エントロピーを解析し,モデルサイズとの関係を明らかにするシミュレーションを行う。
本稿では,スケーリング法則現象を解明するための(条件付き)エントロピーに基づく理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:50:43 GMT)
Closure Discovery for Coarse-Grained Partial Differential Equations
using Multi-Agent Reinforcement Learning [3.3] 気象・山火事・疫病は、しばしば部分微分方程式(PDE)に基づく。
MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を用いた未解決PDEにおけるクロージャの同定のための新しい体系的アプローチを提案する。
MARLは帰納バイアスを導入し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で表される中央ポリシーを効果的に展開することで局所性を活用する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:41:04 GMT)
SugarViT -- Multi-objective Regression of UAV Images with Vision
Transformers and Deep Label Distribution Learning Demonstrated on Disease
Severity Prediction in Sugar Beet [3.3] この研究は、大規模植物固有の特徴アノテーションを自動化するための機械学習フレームワークを導入する。
我々は、SugarViTと呼ばれる重症度評価のための効率的なビジョントランスフォーマーモデルを開発した。
この特殊なユースケースでモデルは評価されるが、様々な画像に基づく分類や回帰タスクにも可能な限り汎用的に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:47:18 GMT)
An Information-Theoretic Approach to Analyze NLP Classification Tasks [3.3] この研究は、テキスト分類タスクにおける入力の影響を分析するための情報理論フレームワークを提供する。
各テキスト要素には、関連する意味の意味と言語的実現の2つの要素がある。
フレームワークを紹介するために、マルチチョイス読解(MCRC)と感情分類(SC)が選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:49:44 GMT)
A Memetic Algorithm To Find a Hamiltonian Cycle in a Hamiltonian Graph [3.2] ハミルトングラフにおいてハミルトニアンサイクルを求めるためのメメティックアルゴリズム(maa)を提案する。
提案手法では,ハミルトン性を考慮した入力グラフの分散化手法も導入している。
このアプローチはメタヒューリスティック(メタヒューリスティック)であり、すなわち、ハミルトニアンサイクルを見つけるための理論的保証を与えていないが、この手法が実際に成功していることを我々は見てきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:02:07 GMT)
Error-Tolerant Amplification and Simulation of the Ultrastrong-Coupling
Quantum Rabi Model [3.2] 立方体量子ビットは、ハードウェア効率の良い普遍量子コンピューティングに非常に有望である。
立方体量子ビットは、量子ラビモデルの誤差耐性シミュレーションにも期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:55:59 GMT)
Develop End-to-End Anomaly Detection System [3.1] 異常検出は、ネットワークの堅牢性を保証する上で重要な役割を果たす。
本稿では,エンドツーエンドの異常検出モデル開発パイプラインを提案する。
本稿では,新しい予測モデルの導入とベンチマークによるフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:02:44 GMT)
Control in Stochastic Environment with Delays: A Model-based
Reinforcement Learning Approach [3.1] 遅延フィードバックを伴う環境における制御問題に対する新しい強化学習手法を提案する。
具体的には,決定論的計画を用いた従来の手法に対して,計画を採用する。
この定式化は、決定論的遷移の問題に対する最適ポリシーを回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:53:56 GMT)
Real Evaluations Tractability using Continuous Goal-Directed Actions in
Smart City Applications [3.1] 継続的目標指向アクション(CGDA)は、環境から抽出できるあらゆる機能の変更としてアクションをエンコードする。
現在の戦略では、シミュレーションで評価を行い、最終的な関節軌道を実際のロボットに転送する。
EAを用いた評価を減らすための2つの異なるアプローチが提案され、比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:38:21 GMT)
Neural Policy Style Transfer [3.1] スタイルトランスファーは、美術、自然言語処理、固定軌跡など、様々な分野で提案されている。
私たちはこの概念を、Deep Reinforcement Learningのインフラ内でポリシーを制御するためにスケールアップします。
ディープニューラルネットワークの表現力は、セカンダリタスクのエンコーディングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:37:42 GMT)
Understanding Neural Network Systems for Image Analysis using Vector
Spaces and Inverse Maps [3.1] 本稿では,信号空間間のマップとしてニューラルネットワーク層をモデル化するためのLinear Algebraの手法を紹介する。
また、インバータブルネットワークの概念や、特定の出力を出力する入力画像の計算アルゴリズムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:11:15 GMT)
Breaking On-Chip Communication Anonymity using Flow Correlation Attacks [3.0] ネットワークオンチップ(NoC)アーキテクチャにおける既存の匿名ルーティングプロトコルのセキュリティ強度について検討する。
既存の匿名ルーティングは、NoCに対する機械学習(ML)ベースのフロー相関攻撃に対して脆弱であることを示す。
本稿では,MLに基づくフロー相関攻撃に対して,トラフィック難読化技術を用いた軽量な匿名ルーティングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:05:15 GMT)
Towards Understanding the Challenges of Bug Localization in Deep
Learning Systems [2.9] 我々は、ディープラーニングシステムにおけるバグのローカライズに関する課題をより深く理解するために、大規模な実証的研究を行っている。
まず,ディープラーニングシステムの2,365バグと,従来のソフトウェアによる2,913バグを用いて,既存の4つのテクニックのバグローカライズ性能を判定する。
第2に,ディープラーニングシステムにおけるバグタイプの違いが,バグのローカライゼーションに与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:17:42 GMT)
Mitigating System Bias in Resource Constrained Asynchronous Federated
Learning Systems [2.9] 本稿では,AFL(Asynchronous Federated Learning)デプロイメントにおける動的グローバルモデルアグリゲーション手法を提案する。
提案手法は,アップロード頻度に基づいてクライアントモデル更新の重み付けをスコアリングし,その重み付けを調整し,デバイス機能の違いに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:26:39 GMT)
Actor Identification in Discourse: A Challenge for LLMs? [2.9] 我々は、公開討論で主張を推し進める政治役者の特定方法を示す。
従来のNLPコンポーネントのパイプラインとLLMを比較した。
LLMは正しい参照を特定するのに非常に優れているが、正しい標準形式を生成するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:30:39 GMT)
Past, Present, Future: A Comprehensive Exploration of AI Use Cases in
the UMBRELLA IoT Testbed [2.9] UMBRELLAは大規模でオープンなIoTエコシステムである。
本稿では,現実のIoTシステムにおけるUMBRELLAの実装と将来的な人工知能(AI)機能に関するガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:20:34 GMT)
Genetic Programming Theory and Practice: A Fifteen-Year Trajectory [2.8] GPTPワークショップシリーズは、遺伝子プログラミング(GP)研究者の焦点会議として、長年にわたって活動してきた。
我々は,過去15年間にGPの開発を研究する上で,優れた情報源を提供すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:48:12 GMT)
X-CBA: Explainability Aided CatBoosted Anomal-E for Intrusion Detection
System [2.7] Intrusion Detection Systemsにおける機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルの使用は、不透明な意思決定による信頼の欠如につながっている。
本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造的利点を活用して、ネットワークトラフィックデータを効率的に処理する新しい説明可能なIDS手法であるX-CBAを提案する。
本手法は、脅威検出の99.47%で高精度に達成し、その分析結果の明確で実用的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:29:16 GMT)
A YANG-aided Unified Strategy for Black Hole Detection for Backbone
Networks [2.7] バックボーンネットワークにおけるブラックホール検出のための新しい手法として,ブラックホール感応性メトリックマトリックス(BHMM)分析を用いた特殊データモデル(YANG)を提案する。
我々のBHMMアプローチは,検出精度が10%向上し,パケット配信速度が13%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:17:37 GMT)
Ultra Fast Transformers on FPGAs for Particle Physics Experiments [2.7] 本研究では、FPGA(Field-Programmable Gate Array)上でのトランスフォーマーアーキテクチャの高効率実装を提案する。
我々は,マルチヘッドアテンションやソフトマックス層などのトランスフォーマーモデルの重要なコンポーネントを実装した。
CERNのハードウェアトリガ要件と互換性のあるXilinx UltraScale+ FPGA上で,レイテンシを2$mu$sで記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:32:39 GMT)
Empirical and Experimental Perspectives on Big Data in Recommendation
Systems: A Comprehensive Survey [2.6] 本稿では,レコメンデーションシステムにおけるビッグデータアルゴリズムの包括的分析について述べる。
それは、現在のアルゴリズムの徹底的な分析と、正確な分類のための新しい階層的な分類法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:51:29 GMT)
CUBES: A Parallel Synthesizer for SQL Using Examples [2.4] CUBESはインプット・アウトプットの例を用いたSQLクエリのドメインのための並列プログラムシンセサイザーである。
CUBESは、ユーザと対話し、返されるクエリがユーザの意図と一致するという自信を高めるファジィング技術に基づく、新たな曖昧化手順を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:49:00 GMT)
Generation, Distillation and Evaluation of Motivational
Interviewing-Style Reflections with a Foundational Language Model [2.3] 本稿では,基礎言語モデルからより小さなモデルへの反射の発生を蒸留する方法を提案する。
まず、ゼロショットプロンプトを用いたGPT-4は、ほぼ100%の成功率で反射を生成できることを示す。
また, 蒸留モデルの品質評価において, GPT-4は労働集約的な作業に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:54:31 GMT)
Benchmarking Spiking Neural Network Learning Methods with Varying
Locality [2.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はより現実的な神経力学を提供する。
情報はイベントベースのメカニズムでSNN内のスパイクとして処理される。
スパイキング機構の非分化性のため,SNNのトレーニングは困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:57:08 GMT)
COA-GPT: Generative Pre-trained Transformers for Accelerated Course of
Action Development in Military Operations [2.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いたCOA-GPTを導入して,有効な行動コース(COA)を迅速かつ効率的に生成する手法を提案する。
COA-GPTは軍隊の教義とドメインの専門知識をLLMに組み込んでコンテキスト内学習を行い、指揮官はミッション情報を入力し、戦略的に整列したCOAを受け取り、レビューと承認を行う。
この研究は、StarCraft IIの軍用バージョンにおける軍事関連シナリオにおけるCOA-GPTを評価し、その性能を最先端の強化学習アルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:51:09 GMT)
Generative machine learning methods for multivariate ensemble
post-processing [2.3] 生成機械学習に基づく非パラメトリックなデータ駆動分散回帰モデルを提案する。
2つのケーススタディにおいて、我々の生成モデルは最先端の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:29:55 GMT)
Enhancing Accuracy and Robustness of Steering Angle Prediction with
Attention Mechanism [2.2] 主な貢献は、ステアリング角予測精度とロバスト性を高めるための注意機構の導入である。
以上の結果から,我々の注意力増強モデルは,ステアリング角平均角誤差(MSE)だけでなく,対向的強靭性も向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:39:07 GMT)
Improving the accuracy of freight mode choice models: A case study using
the 2017 CFS PUF data set and ensemble learning techniques [2.2] 本研究は,2017 Commodity Flow Survey Public Use File データセットを用いて,高性能貨物モード選択モデルの構築について検討する。
提案手法は外部情報を組み込まずに92%以上の精度を達成し、ランダムフォレストモデルに1万以上のサンプルを直接適用した場合に比べて19%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:14:16 GMT)
Enhanced fringe-to-phase framework using deep learning [2.2] 本稿では、2つのフランジ画像を絶対位相に変換する対称核融合ネットワークであるSFNetを紹介する。
出力信頼性を向上させるため,本フレームワークでは,入力として使用するものと異なる周波数のフリンジ画像から情報を取り込むことにより,洗練された位相を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:47:34 GMT)
MUSTAN: Multi-scale Temporal Context as Attention for Robust Video
Foreground Segmentation [2.2] ビデオフォアグラウンドセグメンテーション(VFS)は、背景からの動作下でオブジェクトをセグメンテーションすることを目的とした重要なコンピュータビジョンタスクである。
現在の手法のほとんどはイメージベースであり、動きの手がかりを無視しながら空間的な手がかりにのみ依存している。
本稿では,映像データからの時間情報と空間的手がかりを利用してOOD性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:47:23 GMT)
Control of strongly interacting quantum many-body states with an
effective mean-field approach [2.2] STA(Shortcut to adiabaticity)は、高忠実度で量子システムを制御できる強力なツールである。
本稿では、平均場アプローチを用いて、強く相関した多体システムに対してSTAを設計する方法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:31:17 GMT)
Reply to Comment on "Multitime Quantum Communication: Interesting But
Not Counterfactual" by L. Vaidman [2.2] This is a Reply to the Comment by Vaidman in arXiv:2306.16756 on the paper: R. B. Griffiths, Phys. Rev. A 107, 062219 (2023)
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:44:43 GMT)
Variational Methods for Computing Non-Local Quantum Strategies [2.0] 非ローカルゲームでは、2人の非コミュニケーションプレーヤーが、ゲームのルールに違反しない戦略を持っていることを審判に納得させるために協力する。
提案アルゴリズムは,グラフカラーゲームに最適な量子戦略を実装した近距離回路を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:53:11 GMT)
Diffusion Model Conditioning on Gaussian Mixture Model and Negative
Gaussian Mixture Gradient [1.9] 拡散モデル(DM)は、画像合成などに大きな影響を与える生成モデルの一種である。
本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を特徴条件として用いた条件付け機構を提案する。
本研究では,特徴とクラスに基づく条件付き潜伏分布が著しく異なることを示し,特徴に対する条件付き潜伏分布は,クラスにおける条件付き潜伏分布よりも欠陥世代が少ないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:44:08 GMT)
A Comparative Analysis of Gene Expression Profiling by Statistical and
Machine Learning Approaches [1.9] がん検体を分類する機械学習モデルの生物学的および方法論的限界について論じる。
遺伝子ランキングはこれらのモデルに適応した説明可能性法から得られる。
ブラックボックスニューラルネットワークによって学習された情報は、微分表現の概念と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:17:36 GMT)
AI-generated faces free from racial and gender stereotypes [1.9] 我々は、任意の顔画像の人種、性別、年齢を予測できる分類器を開発する。
6つの人種、2つの性別、5つの年齢グループ、32の専門職、8つの属性にまたがる安定拡散のバイアスを定量化する。
我々は、最先端の代替品より優れた新しい脱バイアスソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:32:14 GMT)
Witnessing non-Markovianity with Gaussian quantum steering in collision
model [1.8] 非マルコフ衝突モデルをシミュレートするために全光学的スキームを用いる。
ビームスプリッタ(BSs)の反射率を変更することで、チャネルの非マルコビアン性の度合いを調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:46:41 GMT)
Unconditional Latent Diffusion Models Memorize Patient Imaging Data [1.8] 我々は,合成データ生成のためのCT,MR,X線データセット上で2次元および3次元潜時拡散モデルを訓練する。
我々は、CT、MRI、X線データセットでそれぞれ記憶されたトレーニングデータの41.7%、19.6%、32.6%で、すべてのデータセット間で驚くほど大量のデータ記憶が観測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:58:21 GMT)
Bayesian Causal Inference with Gaussian Process Networks [1.7] 本稿では,ガウス過程ネットワークモデルにおける仮説的介入の効果のベイズ推定の問題について考察する。
本稿では,ネットワーク全体の介入の効果をシミュレートし,下流変数に対する介入の効果を伝播させることにより,GPNに対する因果推論を行う方法について述べる。
両フレームワークを既知の因果グラフのケースを超えて拡張し,マルコフ連鎖モンテカルロ法による因果構造の不確実性を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:39:59 GMT)
Unified Framework for Open Quantum Dynamics with Memory [1.6] 浴槽に結合した量子系の力学の研究は、典型的には中島・ズワンジグメモリカーネル(mathcalK$)や影響関数(mathbfI$)を利用して行われる。
その重要性にもかかわらず、メモリカーネルと影響関数の間の正式な接続は明確にされていない。
システムプロパゲータの下の図形構造, $mathbfI$ および $mathcalK$ の観測を通してそれらの関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:40:01 GMT)
Towards scalable robotic intervention of children with Autism Spectrum
Disorder using LLMs [1.6] ソーシャルロボットNAOは、刺激薬(社会状況を垂直に記述し、質問する)、プロンサー(選択する3つの選択肢を提示する)、強化器(回答が正しければ評価する)として機能する。
このコミュニケーションは、Large Language Model (LLM)パイプラインを使って生成されたテキストを使って、視点の取り方を教えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 01:09:00 GMT)
Balancing the AI Strength of Roles in Self-Play Training with Regret
Matching+ [1.6] ゲーム内の任意のキャラクタを制御することができる一般化モデルは、実行可能な選択肢を示す。
この戦略は、トレーニングフェーズ中の計算リソースと時間を保存するだけでなく、デプロイメント時のリソース要求も低減します。
Regret Matching+をベースとした簡易な手法が提案され、様々な役割を制御する際のモデルによる強度のバランスのとれたパフォーマンスが促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:22:22 GMT)
Sandra -- A Neuro-Symbolic Reasoner Based On Descriptions And Situations [1.5] サンドラ(Sandra)は、ベクトル表現と導出的推論を組み合わせた神経象徴的推論である。
SandraはDnS(Description and situation)オントロジー設計パターンに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:37:53 GMT)
Analog In-Memory Computing with Uncertainty Quantification for Efficient Edge-based Medical Imaging Segmentation [1.5] 本稿では,医療AI分析の実現におけるアナログインメモリコンピューティングのパラダイムの役割について考察する。
これはAIMCの効率性と、従来のデジタルコンピューティングのパワー、スピード、スケーラビリティの制限とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:25:14 GMT)
CADICA: a new dataset for coronary artery disease detection by using
invasive coronary angiography [1.5] 冠状動脈疾患(CAD)は、今でも世界中で死因となっている。
深層学習分類法は医用画像の他の領域でよく開発されている。
最も重要な理由の1つは、可用性と高品質なオープンアクセスデータセットの欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:03:13 GMT)
Introduction to speech recognition [1.4] この文書は、非常に小さなデータベースの助けを借りて、3つの単語(1、2、3)を正しく分類するシステムを実装している。
この性能を達成するために、音声モデリングの特異性、強力なコンピュータアルゴリズム、機械学習を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:54:15 GMT)
Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep
Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management [1.4] ポートフォリオ全体のリターンと潜在的なリスクの間のトレードオフのバランスをとるために,マルチエージェント強化学習(RL)アプローチを提案する。
得られた実験結果から,提案したMASAフレームワークの有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:31:26 GMT)
Spatio-Temporal Characterization of Qubit Routing in
Connectivity-Constrained Quantum Processors [1.3] 本研究は,3つのプロセッサトポロジ間の通信オーバーヘッドの比較分析を行った。
通信と計算の比率、平均量子ビットホットスポット性、時間的バーストネスのパフォーマンス指標によると、正方形格子配置は量子コンピュータアーキテクチャーのスケールで好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:16:04 GMT)
Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net
with Shared Neurons [1.3] マルチ処理環境における新しい非パラメトリック処理効果推定法を提案する。
我々のモデルは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)ネットに依存している。
本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:43:44 GMT)
Research on Older Adults' Interaction with E-Health Interface Based on
Explainable Artificial Intelligence [1.2] 高齢者のEhealthインターフェースとのインタラクション体験は,インタビューを通じて収集され,操作可能なデータベースに変換される。
この研究は、高齢者の間で効率的なヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)ツールを作成する上で重要な、直感的な可視化や簡単な説明などの重要な設計要素を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:39:02 GMT)
Tighter Constraints of Multi-Qubit Entanglement in Terms of Nonconvex
Entanglement Measures LCREN and LCRENoA [1.2] 多重部分量子エンタングルメントを特徴づけるモノガミー特性は興味深い特徴である。
独占不平等を満たす措置は、我々の制約に違反していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:55:14 GMT)
Motif-guided Time Series Counterfactual Explanations [1.2] 本稿では,ポストホックな反事実的説明を直感的に生成する新しいモデルを提案する。
UCRリポジトリから5つの実世界の時系列データセットを用いてモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:32:04 GMT)
Towards AI-Assisted Synthesis of Verified Dafny Methods [1.1] Dafny検証プログラム言語における2つの事前学習モデルの習熟度を改善する方法を示す。
直接コンテキストレスプロンプト、メソッドとテストケースのシグネチャを含む第2のプロンプト、問題をステップに分解する第3のプロンプトの3つの異なるタイプのプロンプトを使用します。
第3のプロンプトでは、GPT-4は58%のケースで検証された(そして評価された)ダフニー法を生成でき、第1のプロンプトは19%のケースで検証された手法を生成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:07:23 GMT)
On the Psychology of GPT-4: Moderately anxious, slightly masculine,
honest, and humble [1.1] GPT-4はより誠実で謙虚で、マカベリアン主義やナルシシズムは少ない傾向にある。
時には両性愛を呈し、男性らしさにわずかに傾き、中程度の不安を呈するが、抑うつ的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:58:13 GMT)
Resource Bounds for Quantum Circuit Mapping via Quantum Circuit
Complexity [1.1] デバイス上で量子回路を実行するための最小のSWAPゲートカウントが、量子状態間の距離の最小化によって現れることを示す。
この研究は、量子回路の非複雑性を実際に関連する量子コンピューティングに初めて利用するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:32:05 GMT)
Identifiability of Direct Effects from Summary Causal Graphs [1.1] 本稿では,要約因果グラフから直接効果が図形的に識別可能なすべてのケースを特徴付ける。
これは2つの音の有限調整セットを与え、それが特定可能なときに直接効果を推定するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:38:41 GMT)
DP-SGD with weight clipping [1.1] 従来の勾配クリッピングから生じるバイアスを緩和する新しい手法を提案する。
探索領域内における現在のモデルのリプシッツ値の公開上界と現在の位置を有効利用することにより、改良されたノイズレベル調整を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:36:01 GMT)
Generalization of LiNGAM that allows confounding [1.1] LiNGAMは、加算雑音モデルを用いて原因から効果までの変数順序を決定する。
それまでの手法では、コンバウンディングの有無にかかわらず、重要な計算資源を必要としていた。
コンバウンディングの大きさを定量化するLiNGAM-MMIを導入することでLiNGAMを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:08:47 GMT)
AlphaRank: An Artificial Intelligence Approach for Ranking and Selection
Problems [1.1] 固定予算ランキングと選択(R&S)問題に対処する人工知能アプローチであるAlphaRankを紹介する。
逐次サンプリング決定をマルコフ決定プロセスとして定式化し,モンテカルロシミュレーションに基づくロールアウトポリシーを提案する。
我々は、ディープラーニングを用いて、所定の事前に基づいてニューラルネットワークモデルをオフラインでトレーニングすることで、オンラインサンプルアロケーションを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:47:05 GMT)
Bio-Inspired Compensatory Strategies for Damage to Flapping Robotic
Propulsors [0.9] 我々は、人工進化によって損傷したロボットシステムに対して、脳卒中メカニクスのどの変更が最適かを決定することを模索する。
部分切断後のスラスト生成を再開するため,最も効率的な学習方法は,振幅の増大,周波数の増大,攻撃角度の増大であった。
以上の結果から, 羽ばたき推進器の損傷に対して, 機械的羽ばたき推進器が最も効率的に適応できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:26:16 GMT)
Ising model formulation for highly accurate topological color codes
decoding [0.9] 量子誤り訂正符号の1つであるトポロジカルカラー符号は、すべてのクリフォードゲートを横方向に実装できるという点で、表面符号に対して有利である。
そこで本研究では,カラーコードの高精度デコードを可能にするIsingモデルの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:48:20 GMT)
MobilityDL: A Review of Deep Learning From Trajectory Data [0.9] 軌道データは、時系列、空間データ、そして(時には不合理な)動きの振る舞いの複雑さを組み合わせる。
本稿では,軌道データに対する深層学習のアプローチについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:30:00 GMT)
An Accurate and Low-Parameter Machine Learning Architecture for Next
Location Prediction [0.9] 次の位置予測は、次の位置を予測するための規律である。
本稿では,次の位置を正確に予測するためのエネルギー効率,小型,低パラメータ機械学習(ML)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:39:15 GMT)
Probability-Generating Function Kernels for Spherical Data [0.9] PGFカーネルは球面データ解析のための単位超球面上でサポートされている。
半パラメトリック学習アルゴリズムを導入し、球面データによるPGFカーネルの利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:58:01 GMT)
Understanding gender differences in experiences and concerns surrounding
online harms: A short report on a nationally representative survey of UK
adults [0.9] 英国成人の全国代表者を対象にした大規模調査の結果を報告する。
我々は15の特定の害への曝露と、特定のオンライン行動に関わる暴露や快適さに関する恐怖について尋ねる。
女性たちは、私たちが質問したあらゆる種類の害を経験することを非常に恐れており、いくつかのオンライン行動における快適さを著しく低下させることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:10:52 GMT)
Resource-efficient and loss-aware photonic graph state preparation using
an array of quantum emitters, and application to all-photonic quantum
repeaters [0.8] 本研究では,エミッタ数CNOTを最小化しつつ,エミッタ数をグラフ状態深さと交換できるアルゴリズムを提案する。
提案手法は,リピータグラフ状態を生成するのに必要なエミッタの最小数よりもはるかに優れた速度-vs.-distance性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:29:07 GMT)
Loss Function Considering Dead Zone for Neural Networks [0.8] デッドゾーンにない関節の誤差のみを考慮した新しい損失関数を提案する。
3自由度マニピュレータ(DOF)を用いた実機実験では,従来の方法よりも精度が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:28:55 GMT)
Enriched Physics-informed Neural Networks for Dynamic
Poisson-Nernst-Planck Systems [0.8] 本稿では、動的Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程式を解くために、メッシュレス深層学習アルゴリズム、EPINN(enriched Physics-informed Neural Network)を提案する。
EPINNは、従来の物理インフォームドニューラルネットワークを基盤フレームワークとして、損失関数のバランスをとるために適応的な損失重みを追加する。
数値計算の結果, 結合された非線形系の解法において, 従来の数値法よりも適用性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:57:07 GMT)
Relationship between Batch Size and Number of Steps Needed for Nonconvex
Optimization of Stochastic Gradient Descent using Armijo Line Search [0.8] 本研究では,SGDが深層数値線を用いた場合,他の深層学習ネットワークよりも優れた性能を示す。
その結果,バッチサイズが大きくなるにつれて,SFOに必要なステップ数を推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:14:56 GMT)
Resolution invariant deep operator network for PDEs with complex
geometries [0.8] ニューラル演算子(NO)は関数出力を持つ離散化不変な深層学習法であり、任意の連続演算子を近似することができる。
本稿では、入力と出力の空間領域を分離する分解能不変ディープ演算子(RDO)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
RDOはDeepオペレータネットワーク(DeepONet)によって動機付けられており、DeepONetと比較して入出力が変更された場合、ネットワークの再トレーニングは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:11:22 GMT)
Redefining "Hallucination" in LLMs: Towards a psychology-informed
framework for mitigating misinformation [0.8] 認知バイアスやその他の心理的現象に基づく心理的分類法を提案する。
人間が同様の課題を内部的に解決する方法の洞察を活用することで、幻覚を緩和するための戦略を開発することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:01:11 GMT)
Secure Supervised Learning-Based Smart Home Authentication Framework [0.8] スマートデバイスとユーザの間でセキュアな認証プロトコルを確立する必要がある。
既存のスマートホーム認証プロトコルのほとんどは、セキュアな相互認証を容易にすることに失敗している。
SSL-SHAFは、より優れたセキュリティのためにコンテキスト的に課せられる、信頼性の高い相互認証として提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:01:47 GMT)
Can we Constrain Concept Bottleneck Models to Learn Semantically
Meaningful Input Features? [0.7] 概念ボトルネックモデル(CBM)は、人間の定義した概念の集合を最初に予測するため、本質的に解釈可能であると考えられている。
固有解釈可能性を完全に実現するためには、意味的にマッピングされた入力機能に基づいて概念が予測されることを保証する必要がある。
我々はCBMが問題となる概念相関を取り除き,意味的マッピングによる概念表現を入力特徴へ学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:18:43 GMT)
Hierarchically branched diffusion models leverage dataset structure for
class-conditional generation [0.7] 分岐拡散モデルは従来のモデルと同じ拡散過程に依存するが、階層の各分岐について別々に逆拡散を学ぶ。
いくつかのベンチマークと大規模実世界の科学データセットで分岐拡散モデルを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:34:04 GMT)
Coronary Artery Disease Classification with Different Lesion Degree
Ranges based on Deep Learning [0.7] 侵襲的冠動脈造影(ICA)画像は冠動脈の状態を評価するための金の基準と考えられている。
ディープラーニングの分類法は、様々な分野で広く使われ、開発が進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:43:33 GMT)
Towards an Algebraic Framework For Approximating Functions Using Neural
Network Polynomials [0.6] ニューラルネットワークオブジェクトのケースを作成し,すでに存在するニューラルネットワーク計算を拡張して,第2章で詳しく解説する。
私たちの目標は、確かに、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワーク指数、シネ、コサインについて話すことは理にかなっており、特定のパラメータ、$q$、$varepsilon$の制限を受ける実数と実際に近似しているという意味では理にかなっていることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:06:50 GMT)
Identifying relevant Factors of Requirements Quality: an industrial Case
Study [0.6] 本研究は,要求品質の関連要因を特定するために,面接書と報告の双方からのデータを考慮したケーススタディを行う。
その結果,(1)既存の要求工学理論を強化し,(2)産業関連要求品質研究を進展させるという実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:45:06 GMT)
Exploring Simple, High Quality Out-of-Distribution Detection with L2
Normalization [0.5] 特徴空間上でのL2正規化により,OoD(Out-of-Distribution)検出の性能が向上することを示す。
本手法の理論的かつ実証的なサポートを提供し、5つのアーキテクチャと3つのIn-Distribution(ID)データセットの生存可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:31:33 GMT)
Model-aware reinforcement learning for high-performance Bayesian
experimental design in quantum metrology [0.5] 量子センサは、様々なパラメータにわたる実験者による操作を可能にすることで、推定中に制御の柔軟性を提供する。
量子力学、推定、仮説テストにおいて、幅広い問題を最適化できる汎用的な手順を導入する。
粒子フィルタリングに基づくモデル認識強化学習(RL)とベイズ推定を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:26:01 GMT)
BrainSLAM: SLAM on Neural Population Activity Data [0.5] 同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)アルゴリズムは、新しい環境の地図を学習するためのロボットシステムで一般的に用いられている。
脳SLAM(BrainSLAM)は、ラットの3つの脳領域から同時に記録された集団活動(局所野電位)データのみを用いてSLAMを実行する方法である。
これは、脳の記録から空間地図が推測された最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:34:59 GMT)
Breeding protocols are advantageous for finite-length entanglement
distillation [0.5] 本稿では,安定器の量子誤り訂正符号を育種プロトコルに変換する枠組みを提案する。
本稿では,育種プロトコルをハッシュプロトコルよりも優れたものにする安定化器の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:24:25 GMT)
A practical existence theorem for reduced order models based on
convolutional autoencoders [0.5] 部分微分方程式 (PDE) と還元次数モデリング (ROM) の分野ではディープラーニングが人気を博している。
CNNベースのオートエンコーダは、複雑な非線形問題に対処する際、低基底法などの確立された手法よりも極めて効果的であることが証明されている。
パラメーター対解写像が正則である場合、CNNベースの自己エンコーダに対して新しい実用的存在定理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:01:58 GMT)
A Framework for Building Point Cloud Cleaning, Plane Detection and
Semantic Segmentation [0.5] 私たちは、取得したポイントクラウドデータからアウトリーチを取り除くことに集中しています。
クリーニング処理の後、ロバストなRANSACパラダイムを用いて平面検出を行う。
結果として得られたセグメントは、建物のアーキテクチャ要素を表す正確で詳細なポイントクラウドを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:50:40 GMT)
Dynamics and Phases of Nonunitary Floquet Transverse-Field Ising Model [0.5] 非単体Floquet-transverse-field I積分モデルについて,複素近傍結合と複素横場を用いて解析する。
定常状態における絡み合いエントロピーのスケーリングとクエンチ後の進化は、キャラブレスとカーディの準粒子像の非エルミート一般化と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:23:30 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） (Thu, 1 Feb 2024 08:26:54 GMT)
Evaluation Methodology for Large Language Models for Multilingual
Document Question and Answer [0.5] 大規模言語モデル(LLM)の多言語性について検討する。
予備的な結果から,母国語の文脈,質問,回答を高資源言語に翻訳することで,最良の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:46:05 GMT)
Binary Quantum Random Number Generator Based on Value Indefinite
Observables [0.4] 測定値の不定観測値に基づく全ての量子乱数生成器は、コチェン・スペクター理論とロケートコチェン・スペクター理論が次元2で偽であるため、少なくとも3次元である。
量子乱数生成器を3次元の値の不確定観測値から構築し, 3次元の値と同じ品質の2値の量子乱数出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:58:37 GMT)
A RAG-based Question Answering System Proposal for Understanding Islam:
MufassirQAS LLM [0.3] 本研究は,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Retrieval Augmented Generation (RAG)アプローチを用いる。
トルコの文脈を含むいくつかのオープンアクセスブックからなるデータベースを作成しました。
MufassirQAS と ChatGPT もセンシティブな質問でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:28:11 GMT)
A Rydberg-atom approach to the integer factorization problem [0.3] 本研究では、リドバーグ原子を用いて分解問題に取り組む量子的アプローチを提案する。
6 = 2 倍 3$、15 = 3 倍 5$、35 = 5 倍 7$ のような小さな合成数の分解に関する実験的なデモンストレーションが行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:20:08 GMT)
Integrating Generative AI in Hackathons: Opportunities, Challenges, and
Educational Implications [0.3] ハッカソンは 単なる競争イベントから 重要な教育ツールに移行しました
ハッカソンをコンピュータ科学とソフトウェア工学のカリキュラムに統合することは、教育の習熟度を調整することを目的としている。
高度な技術、特に人工知能(AI)と機械学習をハッカソンに注入することは、その構造と成果に革命をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:59:14 GMT)
Distributed MCMC inference for Bayesian Non-Parametric Latent Block
Model [0.2] ベイジアン非パラメトリック潜在ブロックモデル(DisNPLBM)のための分散マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)推論手法を提案する。
我々の非パラメトリックコクラスタリングアルゴリズムは、潜在多変量ガウスブロック分布を用いて観測と特徴を分割する。
DisNPLBMは、実験結果を通じてクラスタラベリングの精度と実行時間に与える影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:43:55 GMT)
Data-Driven Characterization of Latent Dynamics on Quantum Testbeds [0.2] 我々は、パラメータ化された元項でリンドブラッドマスター方程式によって記述された量子系の力学方程式を拡大する。
本稿では,線形演算子に基づいてパラメータ化された発散潜在力学からユニタリを学習し,区別する拡張を保存する構造について考察する。
我々は、我々の解釈、構造保存、非線形モデルがリンドブラッドマスター方程式の予測精度を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:45:04 GMT)
Data Augmentation Scheme for Raman Spectra with Highly Correlated
Annotations [0.2] 統計的に独立なラベルを持つデータセットから追加のデータポイントを生成するために、スペクトルの付加的な性質を利用する。
これらのデータポイント上でCNNをトレーニングすることで、アノテーションがモデルトレーニングに使用されたデータセットと同じ相関関係を持たないデータセットのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:46:28 GMT)
Instruction Makes a Difference [0.2] Instruction Document Visual Question Answering (iDocVQA) データセットとLarge Language Document (LLaDoc) モデルを紹介する。
我々は、最近の最先端(SotA)Large Language and Vision Assistant(LLaVA)1.5をベースモデルとして、文書関連データセットのパフォーマンスを比較した。
また,Polling-based Object Probing Evaluation (POPE) データセットを用いて,対象幻覚の導出モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:43:30 GMT)
IMUGPT 2.0: Language-Based Cross Modality Transfer for Sensor-Based
Human Activity Recognition [0.2] クロスモーダリティ転送アプローチは、既存のデータセットを、ビデオのようなソースモーダリティからターゲットモーダリティ(IMU)に変換する。
我々はIMUGPTに2つの新しい拡張を導入し、実用的なHARアプリケーションシナリオの利用を拡大した。
我々の多様性指標は、仮想IMUデータの生成に必要な労力を少なくとも50%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:37:33 GMT)
Design and consensus content validity of the questionnaire for
b-learning education: A 2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi based Decision
Support Tool [0.2] ファジィ・デルフィは、ファジィ数を用いて意見の曖昧さを減らす言語の観点から、裁判官が発行した意見を取る。
本稿では,2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi法という拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:32:18 GMT)
Bridging Dimensions: Confident Reachability for High-Dimensional
Controllers [0.2] 本稿では,高次元制御器と全閉ループ検証を接続するための一歩を踏み出した。
低次元制御器の近似精度と妥当性のバランスをとるために, 最新の検証知識蒸留を活用している。
軌道と制御行動に基づく2つのインフレーション手法について検討し、2つのOpenAIジムベンチマークで説得力のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:17:06 GMT)
Evolutionary Tabletop Game Design: A Case Study in the Risk Game [0.1] 本研究は、テーブルトップゲームに対するアプローチの拡張を提案し、リスクの変種を生成することによってプロセスを評価する。
我々は、選択したパラメータを進化させる遺伝的アルゴリズムと、ゲームをテストするルールベースのエージェントを用いてこれを達成した。
結果は、より小さなマップを持つオリジナルゲームの新たなバリエーションが作成され、結果としてより短いマッチとなることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:55:02 GMT)
SPARQL Generation with Entity Pre-trained GPT for KG Question Answering [0.1] 私たちは、自然言語の質問にリンクする正しいエンティティを仮定し、GPTモデルをトレーニングして、それらからSPARQLクエリを生成することに重点を置いています。
我々は,SPARQLの精度62.703%の精度,エンティティリンクチャレンジの0.809のF1,質問応答チャレンジの0.009のF1を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:38:32 GMT)
Evolutionary Algorithms Simulating Molecular Evolution: A New Field Proposal [0.1] 近年のゲノムシークエンシングの進歩により、タンパク質ファミリーの多様性が明らかにされているが、全てのアミノ酸配列の膨大な検索空間と比較して、既知の機能ファミリーのセットは最小限である。
自然には限定的なタンパク質「語彙」があると言えるかもしれない
進化的アルゴリズム、機械学習(ML)、バイオインフォマティクスを組み合わせることで、これまで存在しなかった全く新しいタンパク質の開発を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:22:02 GMT)
Useful entanglement can be extracted from noisy graph states [0.0] クラスタ状態とグラフ状態は一般に安定化器形式論の有用なモデルを提供する。
両特性を利用して、量子計算の堅牢な構築ブロックとして使用可能な、実現可能な状態の族を設計する。
物理量子ビットの最小限のオーバーヘッドしか持たない線形グラフの適切な設計により、ロバストな絡み合いを抽出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:00:05 GMT)
Unsupervised learning of quantum many-body scars using intrinsic
dimension [0.0] 量子多体散乱系は熱的および非熱的散乱固有状態の両方をスペクトルに含んでいる。
このスカーリング現象は、様々な量子工学の応用においてデコヒーレンスを回避するための潜在的な道のりとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:30:59 GMT)
Universal Coarsening in a Homogeneous Two-Dimensional Bose Gas [0.0] 孤立した非平衡量子系の粗大化は、パラダイム的な多体現象である。
等質な2次元ボース気体の粗大化における普遍的スケーリングを解析的予測に一致する指数で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:50:27 GMT)
UNSEE: Unsupervised Non-contrastive Sentence Embeddings [0.0] UNSEE: Unsupervised Non-Contrastive Sentence Embeddingsは、Massive Text EmbeddingベンチマークにおいてSimCSEを上回った新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:50:41 GMT)
Two-stroke thermal machine using spin squeezing operation [0.0] そこで本研究では,全操作中にスピンスクイーズ効果が本質的にスイッチオンされる2ストロークサイクルについて検討した。
スピンスクイーズ効果が大きくなるほど、エネルギーベースにおけるコヒーレンス量の増大が示される。
この結果から, サイクル中のエントロピー生成量に直接関連している常オンスピンスクイーズを仮定しても, より優れた効率のセットを見つけることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:50:35 GMT)
Tropical Decision Boundaries for Neural Networks Are Robust Against
Adversarial Attacks [0.0] 我々は、任意のモデルに付加可能な単一の隠蔽層にデータをトロピカル射影トーラスに埋め込むことにより、ピースワイズ線形ニューラルネットワークの熱帯性を利用する。
計算実験により,画像データセットに対する逆攻撃に対する頑健性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:14:38 GMT)
Towards post-quantum blockchain: A review on blockchain cryptography
resistant to quantum computing attacks [0.0] この記事では、ポスト量子暗号システムに関する技術の現状と、ブロックチェーンやDLTにどのように適用できるかについて研究する。
ブロックチェーンのための、最も有望な公開鍵暗号化とデジタル署名スキームの特性とパフォーマンスの比較を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:29:07 GMT)
Towards an autonomous industry 4.0 warehouse: A UAV and blockchain-based
system for inventory and traceability applications in big data-driven supply
chain management [0.0] 本稿では,在庫処理の自動化とRFIDタグ付産業品のトレーサビリティ維持を目的としたUAVシステムの設計と評価について述べる。
このシステムはブロックチェーンと分散台帳を使って、UAVが収集した特定の在庫データを保存し、検証し、信頼性を確保し、関係者に利用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:05:15 GMT)
Toward QCD on Quantum Computer: Orbifold Lattice Approach [0.0] 利点は、立方体化とトランケートされたハミルトンを非常に単純にする非コンパクト変数を使うことにある。
SU(3)ゲージ群と基本表現のクォークが直接的に実装できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:29:21 GMT)
The whack-a-mole governance challenge for AI-enabled synthetic biology:
literature review and emerging frameworks [0.0] AIによる合成生物学は、大きな可能性を秘めているが、バイオリスクも著しく増大している。
将来のAIによるバイオハザードの予防と緩和を可能にする早期警戒システムを実現するには、常に進化する必要がある。
生成AIによって実現されたチャットボットの最近の進歩は、高度な生物学的洞察が悪性個人や組織の手に入りやすいという懸念を復活させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:53:13 GMT)
The spectral boundary of the Asymmetric Simple Exclusion Process (ASEP)
-- free fermions, Bethe ansatz and random matrix theory [0.0] 非平衡統計力学において、非対称単純排他過程はパラダイム的な例として機能する。
本稿では,ASEPのスペクトル特性について検討し,生成行列のスペクトル境界に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:20:43 GMT)
The Dynamical Resource Theory of Informational Non-Equilibrium [0.0] 量子力学が情報非平衡を維持する能力をどのように特徴づけるか。
許容された操作の特徴付けは、キュービットチャネルと n 次元ワイル-共変チャネルに対して与えられる。
ベル状態測定による状態判別ゲームの動作解釈を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:43:44 GMT)
The Casimir effect at the nucleus [0.0] 本報告では、カシミール効果が最も内側の電子に与える影響を調べることにより、核近傍の電子のポテンシャルを修飾する。
このアプローチでは、計算された結合エネルギーは、特に重元素の分光値とよく一致することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:57:24 GMT)
Test of the physical significance of Bell nonlocality [0.0] 隠れ変数でシミュレートできない量子相関が存在することを示す。
隠れ変数理論を捨てることが可能な実験が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:39:36 GMT)
Synthetic Skull CT Generation with Generative Adversarial Networks to
Train Deep Learning Models for Clinical Transcranial Ultrasound [0.0] そこで我々は,合成頭蓋骨CTスライスの大きなデータセットを作成するために,合成対向ネットワーク(SkullGAN)を提案する。
主な障害は、訓練のために十分な頭蓋骨CTスライスがないことである。
SkullGANは、研究者が大量の合成頭蓋骨のCTセグメントを生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:56:50 GMT)
Survey of Privacy Threats and Countermeasures in Federated Learning [0.0] フェデレーション学習は、クライアント間で直接トレーニングデータが交換されないため、プライバシを意識した学習方法である。
フェデレーション学習にはプライバシーに対する脅威があり、プライバシー対策が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:13:14 GMT)
Superluminal local operations in quantum field theory: A ping-pong ball
test [0.0] 場の量子論において、局所化された操作は、その局在領域内での非因果的あるいは超光的状態変化につながる可能性がある。
古典相対論的場の理論では、瞬間的な'空間回転に対応する局所的な操作が存在する。
この記事は、雑誌『ユニバース』の「時間旅行の物理」特集号の一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:49:01 GMT)
Statistical validation of a deep learning algorithm for dental anomaly
detection in intraoral radiographs using paired data [0.0] 本研究は, 深層学習アルゴリズムを用いた歯科医師の検出性能と, 画像評価を行う歯科医師の先行成績を比較した。
これらの結果の統計的意義は、マクネマール検定と二項仮説検定の両方を用いて広く証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 13:46:36 GMT)
Soliton sheets formed by interference of Bose-Einstein condensates in
optical lattices [0.0] ソリトンシートは、異なる単一粒子状態を占めるボース・アインシュタイン凝縮体の干渉によって形成される。
構造は光学格子のピークに沿って周期的に配置された1次元定常ソリトンから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:55:41 GMT)
Scattering wave packets of hadrons in gauge theories: Preparation on a
quantum computer [0.0] 本研究では,断熱進化を回避すべく,相互作用理論におけるウェーブ・パケット生成演算子を直接構築する。
本稿では,デジタル量子アルゴリズムを用いて,相互作用するメソニック波のパケットを効率的に,正確に作成可能であることを示す。
これらの忠実度は、単純な対称性に基づくノイズ緩和手法を採用した後、古典的なベンチマーク計算とよく一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:30:10 GMT)
Robustness of quantum correlation in quantum energy teleportation [0.0] 本稿では,量子不協和を用いた量子エネルギーテレポーテーション(QET)プロトコルにおける量子相関の進化について述べる。
局所的な観測と条件付き操作を繰り返し行うQETプロトコルでは、混合状態の統計的生成のため、量子相関は非自明になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:35:09 GMT)
Responsible developments and networking research: a reflection beyond a
paper ethical statement [0.0] ネットワーク研究の具体的な事例に焦点を当てる。
我々は,コミュニティの技術的実現と,テクノ中心のコントリビューションを超えてその出現を反映する。
特に、最近異なる文脈で開発された2つのフレームワークに関する議論を構造化し、コンピュータ関連分野の実践者が直面しているエンゲージメントと責任の感覚を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:14:19 GMT)
Response Theory via Generative Score Modeling [0.0] 変動散逸理論(FDT)とスコアベース生成モデルを組み合わせた外部摂動に対する動的システムの応答解析手法を提案する。
スコア関数が解析的に利用できる偏微分方程式から時系列データを用いて,我々のアプローチを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:38:10 GMT)
Reproducibility of Build Environments through Space and Time [0.0] 機能的なパッケージマネージャは、空間と時間で再現可能なビルド環境を提供するツールを提供する、と私たちは主張する。
我々は,約700万のNixパッケージのビルド環境を再現し,6年前のNixsリビジョンから1万1千パッケージの99.94%を再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:45:28 GMT)
Remixing Music for Hearing Aids Using Ensemble of Fine-Tuned Source
Separators [0.0] 本稿では,Cadenza ICASSP 2024 Grand Challengeへのシステム提出について紹介する。
補聴器利用者のための音楽のリミックスと強化の課題を提示する。
本システムでは, 平均聴力支援音質指標(HAAQI)を達成し, 課題に先立ち, 平均聴力支援音質指標(HAAQI)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 00:09:36 GMT)
Recycling of a quantum field and optimal states for single-qubit
rotations [0.0] 2レベル原子の正確な(絡み合いとエラーのない)回転を行うことのできる量子化場状態の族を導入する。
我々はこれらの状態と最近導入された「トランスコヒーレントな状態」の類似性と相違について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:38:49 GMT)
Randomized Forward Mode of Automatic Differentiation For Optimization
Algorithms [0.0] バックプロパゲーションの代替としてランダム化フォワードモード勾配(RFG)を提案する。
確率分布はRFGの統計特性を決定する。
勾配をRFGに置き換えることで、RFGに基づく最適化アルゴリズムのクラスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:33:02 GMT)
RadDQN: a Deep Q Learning-based Architecture for Finding Time-efficient
Minimum Radiation Exposure Pathway [0.0] 本稿では,放射線帯における時間効率の低い最小放射露光経路を提供するために,放射線対応報酬関数で動作する深層Q-ラーニングベースアーキテクチャ(RadDQN)を提案する。
本研究では,訓練中の放射線被曝状態の経時変化に基づいて,調査・利用の程度を微調整する一貫した探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:15:39 GMT)
Quantum-Assisted Hilbert-Space Gaussian Process Regression [0.0] 本稿では,ガウス過程回帰のための空間近似に基づく量子アルゴリズムを提案する。
本手法は,古典的基底関数展開と量子コンピューティング技術を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:13:35 GMT)
Quantum walks on graphs embedded in orientable surfaces [0.0] 散乱行列は, 境界面に重なり合う表面の面を求めることによって得られることを示す。
固定状態は、基礎となる埋め込み上の双対グラフの根付きスパンニング部分グラフの2つのクラスを数えることによって得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:59:44 GMT)
Quantum mechanical Gaussian wavepackets of single relativistic particles [0.0] ミンコフスキー空間における一様運動あるいは一様電場により加速される相対論的荷電粒子に対するクライン・ゴルドン方程式に対する選択された準 (1+1) 次元波束解の進化について検討する。
位置空間におけるガウス近似のためのウェーブパケットの最小初期幅は、初期モーメントにおいてローレンツ因子によって分割された粒子のコンプトン波長であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:27:06 GMT)
Quantum fluctuation dynamics of open quantum systems with collective
operator-valued rates, and applications to Hopfield-like networks [0.0] 我々は、GKS-Lindblad形式の動的生成器であるマルコフ方式で進化するオープン量子多体系のクラスを考える。
無限大系の極限に現れる力学に着目して、平均作用素の力学に対する平均場方程式の正確性を構築する。
本稿では, 量子ゆらぎ演算子の力学を導出し, 系の量子相関の運命を理解するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:23:32 GMT)
Quantum censorship -- and how to get around it [0.0] 量子情報の分布を制御するためのプロトコルを転送する。
エージェントは、各送信者のチャネルにリソース破壊マップを適用することができる。
プロトコルはコヒーレンス、参照フレーム、絡み合いの検閲に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 23:58:52 GMT)
Quantum Nonlocality: how does Nature do it? [0.0] ニコラス・ギシンは、量子相関は宇宙時間外から来ていると主張した。
量子相関は外部の時空からではなく、大域的な時空対称性によるものであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:16:10 GMT)
Quantifying analogy of concepts via ologs and wiring diagrams [0.0] SpivakとKentによって作成されたログ(ログ)の理論に基づいて構築し、配線図の概念を定義します。
本稿では、配線図は有限有界ラベル付きグラフである。
ラベルは、ologの型に対応しており、自律システムにおけるセンサーの読み取りと解釈することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:15:55 GMT)
Prompt-Time Symbolic Knowledge Capture with Large Language Models [0.0] ユーザ固有の知識で大きな言語モデル(LLM)を拡張することは、パーソナルAIアシスタントのような現実世界のアプリケーションにとって不可欠である。
本稿では,既存のLLM機能を活用して,迅速な知識獲得を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:15:28 GMT)
Prog-QAOA: Framework for resource-efficient quantum optimization through
classical programs [0.0] 現在の量子最適化アルゴリズムでは、元の問題を二進最適化問題として表現し、量子デバイスに適した等価イジングモデルに変換する必要がある。
目的関数を計算し、制約を認証するための古典的プログラムを設計し、後に量子回路にコンパイルする。
その結果,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) が新たに導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:50:27 GMT)
PICS: Pipeline for Image Captioning and Search [0.0] 本稿では,大規模画像レポジトリの編成に固有の複雑さに対処するために,PICS(Pipeline for Image Captioning and Search)を提案する。
このアプローチは、意味のあるAI生成キャプションが大規模なデータベースにおける画像の検索可能性とアクセシビリティを大幅に向上させる、という理解に根ざしている。
PICSの重要性は、画像データベースシステムを変換し、現代のデジタル資産管理の要求を満たすために機械学習と自然言語処理の力を利用する可能性にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:08:21 GMT)
Oracle separation of QMA and QCMA with bounded adaptivity [0.0] 本稿では, 量子アルゴリズムにおけるQMAとQCMAのオラクル分離について述べる。
そこで本研究では,QMA と QCMA の完全古典的オラクル分離を行う上で有用な,Emphslipperiness という関係性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 03:18:45 GMT)
Optimization Applications as Quantum Performance Benchmarks [0.0] 組合せ最適化は、今後数年間における量子計算の主要なユースケースの1つとして期待されている。
従来の最適化アルゴリズムの特徴付け手法に着想を得て,Max-Cut問題を解くことで得られる解の質を分析した。
これは量子コンピュータのための高度なベンチマークフレームワークの開発を導くために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 21:01:47 GMT)
Online Graph Topology Learning from Matrix-valued Time Series [0.0] これらのセンサ間の依存関係構造を特定し、それをグラフで表現したい。
センサ毎に1つの特徴しか存在しない場合、ベクトル自己回帰モデルは、グランガー因果関係の構造を推測するために広く適応されている。
本稿では,2つのオンライン手順をそれぞれ低次元と高次元で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:05:28 GMT)
On Observation and The Completion of Quantum Mechanics [0.0] シュル・オーディンガーの猫は量子フィルターとして理解される可能性がある。
直感的に現実的なモデルと量子フィルタリングの仕組みに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:22:19 GMT)
Numerical linked cluster expansions for two-dimensional spin models with
continuous disorder distributions [0.0] スピン格子モデルに対して, 数値的クラスタ展開を用いて, 高精度な低温結果が得られることを示す。
我々は古典的(Ising)と量子的(Heisenberg)のスピン-$frac12$モデルの両方を検討し、収束は関連するエネルギースケールよりも2桁低い温度まで達成可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Non-separable wave evolution equations in quantum kinetics [0.0] ウィグナー分布関数の時間発展のための非分離波状積分微分方程式を学習する。
非局所分散効果は、複雑な群速度を伴い、またエントロピー生成として非単位的特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:43:07 GMT)
Multi-Modal Machine Learning Framework for Automated Seizure Detection
in Laboratory Rats [0.0] 発作に苦しむラットから複数の種類のデータを収集する実験が述べられている。
異なるモデルは、各タイプのデータに基づいてトレーニングされ、各タイムフレームを、発作を含むか否かのどちらかとして分類することを目的としている。
各モデルが分類予測を生成した後、これらの結果は組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:31:51 GMT)
Modeling Freight Mode Choice Using Machine Learning Classifiers: A
Comparative Study Using the Commodity Flow Survey (CFS) Data [0.0] 本研究では,ニューラルネットワーク,ニューラルネットワーク,K-Nearest Neighbors,分類と回帰木,ランダムフォレスト,ブースティング,バッギングの8つの機械学習分類器について検討した。
その結果、ランダムフォレストが最も正確な予測を行い、その後にブースティングとバギングが続いた。
ばらつきの重要性については、出荷距離、出荷者の産業分類、出荷規模といった出荷特性が、貨物モードの選択決定において最も重要な要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:18:48 GMT)
Mixed higher-order topology and nodal and nodeless flat band topological
phases in a superconducting multiorbital model [0.0] ベナルカザル-ベルネヴィグ-ヒューズ模型の軌道バージョンに現れる位相位相について検討する。
磁場と超伝導ペアリング振幅の弱い値に対して、8つのゼロエネルギーコーナーモードを持つ2階のトポロジカル超伝導相を求める。
結節位相では、フラットバンドは相互空間のノード間で局所化されるが、ノードレス位相では、その完全なバルクギャップを持ち、ゼロエネルギー境界フラットバンドはブリルアンゾーン全体にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:46:29 GMT)
Metropolitan-scale Entanglement Distribution with Co existing Quantum
and Classical Signals in a single fiber [0.0] 大都市圏の量子ネットワークのプロトタイプの開発には、展開された光ファイバを介して量子情報を伝達することが含まれる。
これらの課題に対処する1つのアプローチは、古典的なプローブ信号を量子信号と同じファイバーに共役させることである。
本稿では,WR-PTP(White Rabbit Precision Time Protocol)と共役する分極絡み量子信号の分布を,大都市圏で同一のシングルコアファイバストランドに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:21:39 GMT)
Mesh motion in fluid-structure interaction with deep operator networks [0.0] このモデルは、流体-構造相互作用ベンチマーク問題において、バイハーモニックメッシュ運動モデルに基づいて訓練され、評価される。
提案したメッシュモーションモデルの性能は、テスト問題におけるバイハーモニックメッシュモーションに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:04:04 GMT)
Markovian Embeddings of Non-Markovian Quantum Systems: Coupled
Stochastic and Quantum Master Equations for Non-Markovian Quantum Systems [0.0] この研究は、より大きなマルコフ量子系に埋め込まれる非マルコフ主量子系を考える。
結果は、連続時間非マルコフシステムの(オープンループとフィードバック)制御に対する関心が期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:06:06 GMT)
Machine learning for sports betting: should model selection be based on
accuracy or calibration? [0.0] NBAのデータを数シーズンにわたってトレーニングし、単一のシーズンでベッティング実験を行います。
モデル選択の基盤として,精度よりもキャリブレーションを用いることで,リターンが大きくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:45:42 GMT)
Local integrals of motion and the stability of many-body localisation in
Wannier-Stark potentials [0.0] 局所性を示す無障害系における運動積分の形式について検討する。
相互作用が存在しない状態では、LIOMsは指数関数よりも早く崩壊するが、相互作用の付加は短い距離で緩やかに崩壊する台地を形成することにつながる。
弱調和ポテンシャルを加えると、典型的な多体局在化現象が得られないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:41:20 GMT)
Linearly coupled quantum harmonic oscillators and their quantum
entanglement [0.0] 量子絡み合いは、考慮中のシステムの全てのパラメータを含む1つの係数$R in (0,1) にのみ依存することが示されている。
量子絡み合いは、この係数の特定の値において非常に大きいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:42:17 GMT)
Linear optics and the problem of Bell-like state discrimination [0.0] 情報理論の課題はベル国家の差別の成功に依存している。
ベルのような州差別の成功確率はわずか25%である。
SFG 100%$成功確率という非線形ガジェットの使用はベルライクな状態判別においても達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:20:20 GMT)
Limitations in design and applications of ultra-small mode volume
photonic crystals [0.0] 超小モード体積ナノフォトニック結晶キャビティは、キャビティ量子力学系におけるカップリング率を高める強力なツールとして提案されている。
本研究では,低モードボリューム共振器の設計選択が量子光学実験における有用性に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 06:02:51 GMT)
LLMs learn governing principles of dynamical systems, revealing an
in-context neural scaling law [0.0] 動的システムの振る舞いを外挿する大規模言語モデルの能力について検討する。
この結果から,LLaMAはテキストをベースとした言語モデルであり,動的システム時系列の正確な予測が可能であることがわかった。
LLMから直接多桁数の確率密度関数を抽出するフレキシブルで効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 17:28:10 GMT)
Investigating Bias Representations in Llama 2 Chat via Activation
Steering [0.0] 我々は、アクティベーションステアリングを使用して、性別、人種、宗教に関連するバイアスを調査し、緩和します。
以上の結果から,Llama 2 7B Chatの性差は,Reinforcement Learning from Human Feedback以降も持続することが明らかとなった。
この作業は、大規模言語モデルの効果的な再チーム戦略に関する貴重な洞察も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 07:48:50 GMT)
Integrating Multi -WAN, VPN and IEEE 802.3ad for Advanced IPSEC [0.0] 本研究では、複数のISP(multi-WAN)とリンク集約モデルの利点を活用し、ネットワークにおけるランダム化の側面を統合することを目的とする。
POCの分析は、複数のWAN、802.3adリンクアグリゲーション、および他の環境コンポーネントを利用するように設計されたネットワークトポロジーを提供し、真のランダムさの感覚を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 22:59:40 GMT)
Institutional Platform for Secure Self-Service Large Language Model
Exploration [0.0] 論文では、データセットキュレーション、モデルトレーニング、セキュア推論、テキストベースの特徴抽出を含む、システムのアーキテクチャと重要な特徴について概説する。
プラットフォームはセキュアなLLMサービスの提供、プロセスとデータ分離の強調、エンドツーエンドの暗号化、ロールベースのリソース認証を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:58:10 GMT)
Improving QA Model Performance with Cartographic Inoculation [0.0] データセットアーティファクト"は、実世界のQA問題に一般化するモデルの能力を低下させる。
逆問題集合を用いてデータセットアーティファクトの影響と頻度を解析する。
課題集合から曖昧な逆数例のモデルを選択的に微調整することにより、大幅な性能改善が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:43:02 GMT)
Hierarchical hybrid modeling for flexible tool use [0.0] 本稿では,エージェントの構成を複製する複数のハイブリッドユニットで構成され,高レベル離散モデルによって制御されるアーキテクチャを提案する。
我々はこの階層的ハイブリッドモデルを非自明なタスクで評価し、移動ツールを選択した後、移動物体に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:15:25 GMT)
Geometry-Aware Normalizing Wasserstein Flows for Optimal Causal
Inference [0.0] 本稿では,パラメトリックサブモデルと連続正規化フローを統合することにより,因果推論に対する画期的なアプローチを提案する。
我々は、最適輸送とワッサーシュタイン勾配流を利用して、有限サンプル設定における最小分散の因果推論手法を開発する。
予備実験では, 従来の流れに比べて平均二乗誤差が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:59:44 GMT)
Generalizing GradCAM for Embedding Networks [0.0] 本稿では,組込みネットワークのためのGrad-CAMを一般化した EmbeddingCAM を提案する。
提案手法の有効性をCUB-200-2011データセットに示すとともに,そのデータセットに対する定量的,定性的な分析結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:58:06 GMT)
FuseFormer: A Transformer for Visual and Thermal Image Fusion [0.0] 本稿では,評価指標を損失関数として使用する際の限界を緩和する画像融合手法を提案する。
提案手法は,局所的およびグローバルなコンテキスト情報の両方に順応的に対処する,トランスフォーマーベースのマルチスケール融合戦略を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:40:39 GMT)
From PARIS to LE-PARIS: Toward Patent Response Automation with
Recommender Systems and Collaborative Large Language Models [0.0] 本稿では,特許庁アクションレスポンスインテリジェンスシステム(PARIS)とその先進版であるLarge Language Model Enhanced PARIS(LE-PARIS)について紹介する。
これらのシステムは、Office Actionsレスポンスの協調処理において、特許弁護士の効率を向上するために設計されている。
検証には,USPTO Office Actionデータベースを用いたマルチパラダイム分析と,6年間にわたる我々のシステムとの弁護士関係の経時的データが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:37:13 GMT)
Extending Interactive Science Exhibits into the Classroom using
Anthropomorphized Chatbots and Bloom's Taxonomy [0.0] より広い目標は、科学展示のアクセシビリティを高めることだ。
我々は、展示品を人体で人型化したチャットボットに変身させ、小惑星や彗星のような個性を持たせることで、エンゲージメントと学習が向上する、と仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:49:54 GMT)
Exploiting separation-dependent coherence to boost optical resolution [0.0] 空間モード多重化手法を用いて任意の相互コヒーレンスを共有する2つの熱源を分離する。
我々の分析研究は、コヒーレンスと排出率がソース間の分離に依存し、かすかなソース制限に制限されないシナリオを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:46:21 GMT)
Explaining Text Classifiers with Counterfactual Representations [0.0] 本稿では,テキスト表現の空間を介在させることで,対物生成の簡易な手法を提案する。
我々の介入は、パールの因果推論フレームワークで定義された反事実と整合するように理論的に健全である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:06:35 GMT)
EuroPED-NN: Uncertainty aware surrogate model [0.0] この研究は、ノイズコントラッシブ先行(BNN-NCP)技術を用いたベイズニューラルネットワークを介して、不確実なサロゲートモデルを生成することに成功した。
BNN-NCP技術は、不確実なサロゲートモデルに適していることが証明され、出力結果を通常のニューラルネットワークと一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:50:41 GMT)
Entanglement Purification of Hypergraph States [0.0] エンタングルメント精製は、量子情報処理におけるプリミティブであり、ノイズの多い量子状態のいくつかのコピーを、高品質のほぼ純粋な状態のコピーに蒸留する。
いくつかの観点から関係する多ビット状態の族を形成するハイパーグラフ状態の浄化のための最適化プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:42:48 GMT)
Engineering A Large Language Model From Scratch [0.0] AtinukeはTransformerベースのニューラルネットワークで、さまざまな言語タスクのパフォーマンスを最適化する。
特徴を抽出し、複雑なマッピングを学習することで、人間のような言語をエミュレートすることができる。
システムは、解釈可能で堅牢なまま、自然言語タスクの最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:24:09 GMT)
Efficacy of MRI data harmonization in the age of machine learning. A
multicenter study across 36 datasets [0.0] 複数のサイトから公開されているMRIデータをポーリングすることで、幅広い被験者のグループを集め、統計力を高め、機械学習技術でデータの再利用を促進することができる。
マルチセンターデータの調和化は、データの非生物学的変動源に付随する相反効果を低減するために必要である。
機械学習の前にデータセット全体に適用されると、トレーニングセット外の情報がモデル構築に影響を与える可能性があるため、ハーモニゼーションはデータ漏洩につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 08:37:00 GMT)
Diverse Explanations from Data-driven and Domain-driven Perspectives for
Machine Learning Models [0.0] 機械学習モデルの解説は特に化学、生物学、物理学などの科学分野において重要である。
本稿では,機械学習モデルや,特定のニーズやニーズ,目的を持ったさまざまな利害関係者に対して,正確で誤解を招くような不整合性への注意を喚起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 05:28:28 GMT)
Discovering interpretable elastoplasticity models via the neural
polynomial method enabled symbolic regressions [0.0] 従来のニューラルネットワークの弾塑性モデルは、しばしば解釈可能性に欠けると見なされる。
本稿では,人間専門家が解釈可能な数学的モデルを返す2段階の機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:24:08 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） (Thu, 1 Feb 2024 08:26:39 GMT)
Deep Learning Approaches for Network Traffic Classification in the
Internet of Things (IoT): A Survey [0.0] IoT(Internet of Things)は前例のない成長を遂げ、相互接続されたデバイスからの多様なネットワークトラフィックが大量に流入している。
このネットワークトラフィックを効果的に分類することは、リソース割り当ての最適化、セキュリティ対策の強化、IoTシステムにおける効率的なネットワーク管理の確保に不可欠である。
ディープラーニングは、生データから複雑なパターンや表現を自動的に学習する能力のために、ネットワークトラフィック分類の強力なテクニックとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:33:24 GMT)
Deep Clustering Using the Soft Silhouette Score: Towards Compact and
Well-Separated Clusters [0.0] 我々はシルエット係数の確率的定式化であるソフトシルエットを提案する。
本稿では,ソフトシルエット目的関数の最適化に適した,オートエンコーダに基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
提案したディープクラスタリング手法は、様々なベンチマークデータセット上でよく研究されたディープクラスタリング手法と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 14:02:06 GMT)
Creating a Synthesizer from Schr\"odinger's Equation [0.0] 我々のプロジェクトはシュリンガー方程式の感覚知覚に対する代替的なアプローチを提供する。
我々は、時間とともに進化する量子力学的状態をシミュレートするシンセサイザープラグインを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 10:56:08 GMT)
Controlled State Reconstruction and Quantum Secret Sharing [0.0] 制御された量子状態再構成と秘密共有のプロセスにおける資源特性評価のためのベンチマークを示す。
近似状態再構成における量子優位の概念を、2/3の古典的極限を超えるものとして定式化する。
本稿は、テレポーテーションと国家再建の新たな相互運用性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:12:47 GMT)
Control-Theoretic Techniques for Online Adaptation of Deep Neural
Networks in Dynamical Systems [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は現在、現代の人工知能、機械学習、データサイエンスの主要なツールである。
多くのアプリケーションでは、DNNは教師付き学習や強化学習を通じてオフラインでトレーニングされ、推論のためにオンラインにデプロイされる。
制御理論からDNNパラメータをオンラインで更新する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:51:11 GMT)
Complementarity relationship between coherence and path
distinguishability in an interferometer based on induced coherence [0.0] 我々は、2つの干渉光子の間の一階のコヒーレンスをリンクする相補性関係を導出する。
導出された関係は、単一光子系を超え、生成される光子-流速に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:57:21 GMT)
Comparing Spectral Bias and Robustness For Two-Layer Neural Networks:
SGD vs Adaptive Random Fourier Features [0.0] 本稿では,2層ニューラルネットワークのトレーニングアルゴリズムの選択による2つの重要な違いを明らかにする実験結果について述べる。
適応的ランダム特徴量アルゴリズム(ARFF)は、近勾配降下(SGD)と比較してスペクトルバイアスをゼロにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:35:37 GMT)
Comparative Evaluation of Traditional and Deep Learning-Based
Segmentation Methods for Spoil Pile Delineation Using UAV Images [0.0] 本研究は,様々なセグメンテーションアプローチ,特にカラーベースおよびモルフォロジーに基づく手法を洗練・調整する。
本研究の目的は, 鉱業環境の文脈における特性化を損なうため, オブジェクトベース分析の手法を改良し, 評価することである。
評価された多様なセグメンテーション手法のうち,形態素に基づく深層学習セグメンテーション手法であるセグメンション・アシング・モデル(SAM)は,他の手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:54:49 GMT)
Common errors in Generative AI systems used for knowledge extraction in
the climate action domain [0.0] 大規模言語モデル(LLM)およびより具体的には、生成事前訓練変換器(GPT)は、気候行動のステークホルダーがデジタル知識ベースを探索し、持続可能な方法で気候行動知識を抽出し活用するのに役立つ。
LLMは「知識基盤の確率論的モデル」であり、説得力のあるテキストを生成するのに優れるが、生成した情報の確率的性質のために完全に信頼できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:17:29 GMT)
Bloch sphere analog of qudits using Heisenberg-Weyl Operators [0.0] ハイゼンベルク・ワイル作用素基底を用いた高次量子系の類似のブロッホ球について検討する。
任意の3レベル量子系(量子)を記述するために、ブロッホベクトルに8つの実パラメータが必要であることはよく知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 12:25:47 GMT)
Benchmarking Multipartite Entanglement Generation with Graph States [0.0] 我々は,127量子ビットのIBM量子超伝導QPU上で,完全二部交絡状態が生成可能であることを実験的に検証した。
また,最大23キュービットの量子読み出し誤差を緩和した状態に対して,真のマルチパーティイト絡みが検出可能であることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:55:07 GMT)
Bell sampling from quantum circuits [0.0] 我々は、量子コンピュータのベンチマークに使用できる、量子計算の普遍的なモデル、ベルサンプリングを見つける。
ベルサンプリングでは、ベル基底の量子回路で作成された状態の2つのコピーを測定する。
ベルのサンプルは古典的に作りやすく、同時に回路シャドウと呼ばれるものを構成することが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:14:38 GMT)
BIOMERO: BioImage analysis in OMERO [0.0] 本稿では,バイオイメージングデータ管理プラットフォームとして有名なビオメロとハイパフォーマンスコンピューティングの橋梁であるビオメロを紹介する。
BioMEROは、特殊な知識を不要にすることで研究者に力を与え、OMEROから直接スケーラブルな画像処理を可能にする。
バイオイメージング研究の領域にまたがって、再利用性を強調したFAIRの普及を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:33:06 GMT)
Automatic Segmentation of the Spinal Cord Nerve Rootlets [0.0] 本研究の目的は,T2強調MRIによる脊髄神経根のセマンティックセグメンテーションのための自動手法を開発することである。
2つのオープンアクセスMRIデータセットから得られた画像は、C2-C8背側神経根をセグメント化するためのアクティブな学習アプローチを使用して、3D畳み込みニューラルネットワークを訓練するために使用された。
この方法は、トレーニング中に見つからないデータセットの3T T2強調画像を用いて、サイト間、セッション間、解像度間の変動を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 16:14:54 GMT)
Artificial intelligence is algorithmic mimicry: why artificial "agents"
are not (and won't be) proper agents [0.0] 人工知能(AGI)開発の可能性について検討する
私は「緊急性」の概念に特に焦点をあてて、生活システムとアルゴリズムシステムを比較します。
真のAGIが現在のAI研究のアルゴリズムフレームワークで開発される可能性は極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 11:28:23 GMT)
Analog-digital Scheduling for Federated Learning: A
Communication-Efficient Approach [0.0] オーバー・ザ・エア(OTA)計算は、無線ネットワーク上で機械学習モデルをトレーニングするための通信効率のよいフェデレートラーニング(FL)パラダイムとして最近登場した。
しかし、その性能は、最悪のSNRを持つデバイスによって制限され、高速でノイズの多い更新をもたらす。
本稿では,ノイズ問題を緩和する新しいアナログデジタルADFL方式を提案する。
シミュレーションの結果、ADFLは、OTA方式のほとんどのデバイスをスケジューリングすると同時に、いくつかのデバイスでデジタルスキームを採用することで、一貫してOTA方式とデジタル専用スキームを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 04:05:24 GMT)
Addressing Bias Through Ensemble Learning and Regularized Fine-Tuning [0.0] 本稿では,AIモデルのバイアスを取り除くために,複数の手法を用いた包括的アプローチを提案する。
我々は、データ分割、局所訓練、正規化ファインチューニングを通じて、事前訓練されたモデルのカウンターバイアスで複数のモデルを訓練する。
我々は、単一のバイアスのないニューラルネットワークをもたらす知識蒸留を用いて、ソリューションを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 09:24:36 GMT)
A study of chaos and randomness in quantum systems [0.0] 量子世界からどのように古典的なカオスが生まれるかは物理学の基本的な問題である。
古典的なアナログがカオスである量子系を研究することで、古典的なカオスの量子シグネチャを理解することができる。
本稿では,カオスの2つの動的診断法であるOTOCとLoschmidtエコーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:35:01 GMT)
A quantization of interacting particle systems [0.0] 相互作用する粒子系をグラフ上のマルコフ連鎖とみなす。
ドマニ・キンゼルモデルに対する量子化モデルの絶対ゼータ関数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 02:13:47 GMT)
A Review on the Use of Blockchain for the Internet of Things [0.0] IoT(Internet of Things)のパラダイムは、私たちの毎日のオブジェクトの多くが相互接続され、彼らの環境と対話する世界への道を歩むことです。
このようなビジョンには、シームレスな認証、データプライバシ、セキュリティ、アタックに対する堅牢性、デプロイの容易性、自己維持などが必要です。
このような機能は、Bitcoinと呼ばれる暗号通貨で誕生したブロックチェーンによってもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:48:45 GMT)
A Review on the Application of Blockchain for the Next Generation of
Cybersecure Industry 4.0 Smart Factories [0.0] インダストリアル4.0(Industrial 4.0)は、最新の技術を用いて近代的な工場の運営方法を改善するために考案されたコンセプトである。
このような技術の1つはブロックチェーンで、異なる産業分野に信頼、セキュリティ、分散化を追加することができる。
この記事では、ブロックチェーンとスマートコントラクトを使用してIndustrial 4.0アプリケーションを開発する際に生じるメリットと課題を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 15:40:51 GMT)
A Review on Blockchain Technologies for an Advanced and Cyber-Resilient Automotive Industry [0.0] このレビューは、ブロックチェーン技術を自動車業界に適用する大きな可能性を分析し、そのサイバーセキュリティ機能を強調します。
ブロックチェーンの広範な採用により、短期および中期的な有望な自動車アプリケーションの範囲がアンロックされる。
いくつかのレコメンデーションは、将来のサイバーレジリエントな自動車産業の発展に研究者や企業を導くことを目的として列挙されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 19:23:19 GMT)
A High-Finesse Suspended Interferometric Sensor for Macroscopic Quantum
Mechanics with Femtometre Sensitivity [0.0] テーブルトップスケールのマクロ量子力学を解析するための干渉計センサを提案する。
音の周波数帯におけるSI0.5fmasdのピーク感度は、読み出し雑音によって制限される。
このようなセンサーは最終的には、マクロな絡み合いを実証し、半古典的および量子重力モデルをテストするために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 18:05:24 GMT)
A Cost-Efficient Approach for Creating Virtual Fitting Room using
Generative Adversarial Networks (GANs) [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの後、多くの売り手はオンラインショッピングに移行したか、そのフィッティングルームを閉鎖した。
この服が購入後に購入者に不適当であるという事実から、私たちは、新しいAI技術を使って、モバイルアプリケーションという形でオンラインプラットフォームや仮想フィッティングルーム(VFR)を作り、Webページを使ってデプロイしたモデルを、物理的に試すことなく、あらゆる種類の布のアイテムを試すことができるオンラインストアに埋め込む方法を考えました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Feb 2024 20:18:06 GMT)