A Comprehensive Survey on 3D Content Generation [152.9] 3Dコンテンツ生成は学術的価値と実践的価値の両方を示している。
新しい分類法が提案され,既存のアプローチを3Dネイティブ生成法,2D先行3D生成法,ハイブリッド3D生成法という3つのタイプに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:20:44 GMT)
Language Models as Inductive Reasoners [126.0] 本稿では,帰納的推論のための新しいパラダイム(タスク)を提案し,自然言語の事実から自然言語規則を誘導する。
タスクのための1.2kルールファクトペアを含むデータセットDEERを作成し,ルールと事実を自然言語で記述する。
我々は、事前訓練された言語モデルが自然言語の事実から自然言語規則をいかに誘導できるかを、初めてかつ包括的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:06:28 GMT)
Machine Learning with Requirements: a Manifesto [115.0] 要件定義と満足度は、マシンラーニングモデルが現実世界にさらに適合するように、長い道のりを歩むことができる、と私たちは主張しています。
私たちは、要求仕様を標準の機械学習開発パイプラインにうまく組み込む方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:04:02 GMT)
Phrase Grounding-based Style Transfer for Single-Domain Generalized
Object Detection [109.6] 単一ドメインの一般化オブジェクト検出は、複数の未確認対象ドメインに対するモデルの一般化性を高めることを目的としている。
これは、ターゲットのドメインデータをトレーニングに組み込むことなく、ドメインシフトに対処するモデルを必要とするため、実用的だが難しいタスクである。
そこで我々は,課題に対する新しい文節接頭辞に基づくスタイル伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:48:43 GMT)
A General Framework for Learning from Weak Supervision [97.4] 本稿では、新しいアルゴリズムを用いて、弱監督(GLWS)から学習するための一般的な枠組みを紹介する。
GLWSの中心は期待最大化(EM)の定式化であり、様々な弱い監督源を順応的に収容している。
また,EM計算要求を大幅に単純化する高度なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:48:50 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） (Fri, 2 Feb 2024 15:50:10 GMT)
AMOR: A Recipe for Building Adaptable Modular Knowledge Agents Through
Process Feedback [97.2] オープンソースの大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントフレームワークAMORを提案する。
AMORは有限状態マシン(FSM)上に推論ロジックを構築し、自律的な実行と非絡み合ったモジュールの遷移によって問題を解決する。
この推論とフィードバックの枠組みに基づき、2段階の微調整(ウォームアップと適応)によりAMORを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:56:48 GMT)
Continual Learning for Large Language Models: A Survey [95.8] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模なトレーニングコストが高いため、頻繁な再トレーニングには適さない。
本稿では,LLMの連続学習に関する最近の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:34:09 GMT)
Calibrated Uncertainty Quantification for Operator Learning via
Conformal Prediction [95.8] 本稿では, リスク制御型量子ニューラル演算子, 分布のない有限サンプル機能キャリブレーション等式予測法を提案する。
関数領域上の点の期待値として定義されるカバレッジ率に関する理論的キャリブレーションを保証する。
2次元ダーシー流と3次元自動車表面圧力予測タスクの実証結果から,我々の理論的結果が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:43:28 GMT)
Few-Shot Class-Incremental Learning with Prior Knowledge [95.0] 本稿では,事前学習モデルの一般化能力を高めるために,先行知識を用いた学習(LwPK)を提案する。
実験結果から,LwPKは破滅的忘れ込みに対するモデルレジリエンスを効果的に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:05:35 GMT)
SiMA-Hand: Boosting 3D Hand-Mesh Reconstruction by Single-to-Multi-View
Adaptation [90.6] RGB画像から3Dハンドメッシュを推定することは、最も難しい問題のひとつです。
このタスクに対する既存の試みは、オクルージョンが画像空間を支配しているときに失敗することが多い。
本稿では,Single-to-Multi-view Adaptationによるメッシュ再構成性能の向上を目的としたSiMA-Handを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:14:20 GMT)
A Dynamical Model of Neural Scaling Laws [87.0] ネットワークトレーニングと一般化の解決可能なモデルとして,勾配降下で訓練されたランダムな特徴モデルを分析する。
我々の理論は、データの繰り返し再利用により、トレーニングとテスト損失のギャップが徐々に増大することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:41:38 GMT)
A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications,
and Challenges [86.4] 大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解し、生成する能力のために大きな注目を集めている。
このレビューでは、医学におけるLSMが直面する原則、応用、課題について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:48:24 GMT)
LLaVAR: Enhanced Visual Instruction Tuning for Text-Rich Image
Understanding [85.4] この作業は、テキストリッチなイメージで現在のビジュアルインストラクションチューニングパイプラインを強化する。
まず、公開されたOCRツールを使用して、LAIONデータセットから422Kテキストリッチイメージの結果を収集します。
我々は、認識されたテキストと画像キャプションを持つテキストのみのGPT-4に16Kの会話を生成するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:44:14 GMT)
Multi-Class Anomaly Detection based on Regularized Discriminative
Coupled hypersphere-based Feature Adaptation [85.2] 本稿では,修正正規化識別変分オートエンコーダ(RD-VAE)によって得られたクラス識別特性を特徴抽出プロセスに組み込んだ新しいモデルを提案する。
提案した正規化識別型超球型特徴適応(RD-CFA)は,多クラス異常検出のための解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:48:45 GMT)
Completing Visual Objects via Bridging Generation and Segmentation [84.5] MaskCompは、生成とセグメンテーションの反復的な段階を通して完了プロセスを記述する。
各イテレーションにおいて、オブジェクトマスクは、画像生成を促進する追加条件として提供される。
我々は,1世代と1つのセグメンテーション段階の組み合わせがマスマスデノイザーとして効果的に機能することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:14:19 GMT)
How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey [83.9] 大きな言語モデル(LLM)は、印象的な汎用知性と人間のような能力を示している。
我々は,実世界のレコメンデータシステムにおけるパイプライン全体の観点から,この研究の方向性を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:11:44 GMT)
Spectrum-guided Feature Enhancement Network for Event Person
Re-Identification [82.5] スペクトル誘導型特徴拡張ネットワーク(SFE-Net)について紹介する。
SFE-Netは、Multi-grain Spectrum Attention Mechanism (MSAM)とConsecutive Patch Dropout Module (CPDM)の2つの革新的なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:47:26 GMT)
Two Heads Are Better Than One: Boosting Graph Sparse Training via
Semantic and Topological Awareness [80.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフ学習タスクに優れるが、大規模グラフに適用した場合、計算上の課題に直面している。
データレベルで空間を動的に操作するグラフスパーストレーニング(GST)を提案する。
GSTは、最大位相整合性と性能劣化のないスパースグラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:10:35 GMT)
K-Level Reasoning with Large Language Models [80.1] 急速に発展する環境における意思決定のための大規模言語モデル(LLM)の動的推論機能について検討する。
実世界の動的意思決定の複雑さを反映した2つのゲーム理論に基づくパイロットチャレンジを導入する。
これらの課題は明確に定義されており、LLMの動的推論能力の明確で制御可能で正確な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:07:05 GMT)
Two Failures of Self-Consistency in the Multi-Step Reasoning of LLMs [78.3] 自己整合性は、解が複数のサブステップに対する解からなるタスクにおいて、有効な多段階推論の重要な基準であると主張する。
仮説的整合性と構成的整合性という,多段階推論において特に重要である2種類の自己整合性を提案する。
GPT-3/4モデルの複数変種は,多種多様なタスクにおける両タイプの整合性に不整合性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:37:07 GMT)
DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision [75.4] この研究は、既存の事前学習手法、特に自己教師付き手法が、多様なソースから十分なキュレートされたデータで訓練すれば、そのような特徴を生み出すことができることを示している。
技術的な貢献の多くは、大規模なトレーニングを加速し、安定化することを目的としています。
データの観点からは、自己組織化されていないデータではなく、専用で多様でキュレートされた画像データセットを構築するための自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:24:09 GMT)
Code Representation Learning At Scale [75.0] 2段階の事前学習スキームを用いて,大量のコードデータを用いてコード表現学習を行う。
まず、マスキング言語モデリングにおけるランダム性と、プログラミング言語の構造的側面の両方を活用して、エンコーダを訓練する。
そして、教師なしの方法で強陰性かつ強正に構築された対照的な学習を通して表現を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:19:15 GMT)
Unbalanced and Light Optimal Transport [74.2] 理論的に整合的で軽量なEOT解法を提案する。
我々の進歩は、トラクタブルで非ミニマックス最適化の目的をもたらすUEOT問題の最適化に関する新しい視点の開発である。
CPU上で、連続するUEOT問題を数分で解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:43:40 GMT)
Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [73.3] EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。
深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:31:01 GMT)
KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization [72.4] Kahneman & Tversky の $textitprospect theory$ は、人間が偏見はあるが明確に定義された方法でランダム変数を知覚することを示している。
人間のフィードバックとLLMを協調させる目的には,これらのバイアスが暗黙的に組み込まれていることを示す。
そこで本稿では,嗜好のログ類似度を最大化する代わりに,世代別利用率を直接最大化するHALOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:53:36 GMT)
Segment Any Change [70.2] 本稿では、ゼロショット予測と、見えない変更タイプやデータ分布の一般化をサポートする新しいタイプの変更検出モデルを提案する。
AnyChangeは、トレーニング不要適応法、バイテンポラルラテントマッチングを通じてSAM(Se segment Any Model)上に構築されます。
また、AnyChangeのゼロショットオブジェクト中心の変更検出機能を有効にするためのポイントクエリ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:17:39 GMT)
Code-Switched Language Identification is Harder Than You Think [69.6] コードスイッチングは、文字と音声の通信において一般的な現象である。
CSコーパスの構築の応用について検討する。
タスクをもっと多くの言語に拡張することで、タスクをより現実的にします。
文レベルのマルチラベルタグ付け問題としてタスクを再構築し、より難易度の高いものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:38:47 GMT)
CBQ: Cross-Block Quantization for Large Language Models [68.8] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、超低コストで大規模言語モデル(LLM)を圧縮する上で重要な役割を果たしている。
LLMのためのクロスブロック再構成に基づくPTQ手法CBQを提案する。
CBQはリコンストラクションスキームを使用してクロスブロック依存関係を採用し、エラーの蓄積を最小限に抑えるために複数のブロックにまたがる長距離依存関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:55:52 GMT)
Why do Random Forests Work? Understanding Tree Ensembles as
Self-Regularizing Adaptive Smoothers [68.8] 統計学で広く普及している偏りと分散還元に対する現在の高次二分法は、木のアンサンブルを理解するには不十分である、と我々は主張する。
森林は、通常暗黙的に絡み合っている3つの異なるメカニズムによって、樹木を改良できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:36:43 GMT)
Is Self-Repair a Silver Bullet for Code Generation? [68.0] 大規模な言語モデルは、コード生成において顕著な適性を示しているが、それでも複雑なタスクを実行するのに苦労している。
自己修復(Self-repair) — モデルが自身のコードをデバッグし、修復する — は、最近、パフォーマンスを向上する一般的な方法になっている。
我々は,Code Llama, GPT-3.5, GPT-4によるHumanEvalとAPPSの自己修復能力について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:31:34 GMT)
Scaling Sparse Fine-Tuning to Large Language Models [67.6] 大きな言語モデル(LLM)は、パラメータの数が多いため、完全な微調整が難しい。
本研究では,パラメータの配列とパラメータのデルタを事前学習した値に対して保持する新しいスパース微調整法SpIELを提案する。
提案手法は,LoRAのようなパラメータ効率の高い微調整法よりも性能が優れ,実行時間も同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:53:14 GMT)
MAGDi: Structured Distillation of Multi-Agent Interaction Graphs
Improves Reasoning in Smaller Language Models [67.2] 我々は,複数言語モデル (LLM) エージェント間の推論相互作用をより小さなLMに構造化した新しい蒸留法であるMAGDiを紹介する。
7つの広く使われているコモンセンスと数学推論ベンチマークの実験は、MAGDiがより小さなモデルの推論能力を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:35:14 GMT)
Dive into the Chasm: Probing the Gap between In- and Cross-Topic
Generalization [66.5] 本研究は,3つの探索型実験を用いて種々のLMを解析し,In- vs. クロストピック一般化ギャップの背景にある理由を明らかにした。
はじめに、一般化ギャップと埋め込み空間の堅牢性は、LM間で大きく異なることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:59:27 GMT)
TravelPlanner: A Benchmark for Real-World Planning with Language Agents [65.6] 我々は,旅行計画に焦点を当てた新しい計画ベンチマークであるTravelPlannerを提案する。
豊富なサンドボックス環境、400万近いデータレコードにアクセスするためのさまざまなツール、計画意図とリファレンスプランを慎重にキュレートした1,225のツールを提供する。
包括的評価では、現在の言語エージェントがそのような複雑な計画タスクを処理できないことが示されており、GPT-4でさえ0.6%の成功率しか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:39:51 GMT)
Towards Quantum Federated Learning [64.9] 量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning)は、学習プロセスにおけるプライバシ、セキュリティ、効率性の向上を目的とする。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用について、包括的に理解することを目指している。
QFLの分野が進むにつれ、様々な産業でさらなるブレークスルーや応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:27:33 GMT)
LiPO: Listwise Preference Optimization through Learning-to-Rank [63.7] 本稿では,リストワイズ優先最適化(LiPO)フレームワークについて述べる。このフレームワークでは,評価可能な応答のランクリストから,ポリシーをより効率的に学習することができる。
2つの選好アライメントタスクにおいて,LiPO-lambdaがDPOとSLiCよりも明確なマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:08:10 GMT)
EVEREST: Efficient Masked Video Autoencoder by Removing Redundant
Spatiotemporal Tokens [62.7] ビデオ表現学習のための驚くほど効率的なMVAアプローチであるEVERESTを提案する。
リッチなモーション特徴を含むトークンを発見し、事前トレーニングと微調整の両方の間、非形式的なトークンを破棄する。
提案手法は,MVAの計算とメモリ要求を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:36:15 GMT)
Pix4Point: Image Pretrained Standard Transformers for 3D Point Cloud
Understanding [62.5] 本稿では、プログレッシブ・ポイント・パッチ・エンベディングと、PViTと呼ばれる新しいポイント・クラウド・トランスフォーマーモデルを提案する。
PViTはTransformerと同じバックボーンを共有しているが、データに対して空腹が少ないことが示されており、Transformerは最先端技術に匹敵するパフォーマンスを実現することができる。
我々は、イメージ領域で事前訓練されたトランスフォーマーを活用して、下流のクラウド理解を強化する、シンプルで効果的なパイプライン「Pix4Point」を定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:21:32 GMT)
STELLA: Continual Audio-Video Pre-training with Spatio-Temporal
Localized Alignment [61.8] 様々な音声・ビデオの意味を時間とともに継続的に学習することは、音声関連推論タスクに不可欠である。
これは非時間的問題であり、オーディオとビデオのペア間のスパース時間相関と、オーディオとビデオの関係を忘れるマルチモーダル相関オーバーライトという2つの重要な課題を提起する。
本稿では,2つの新しいアイデアを取り入れた連続的なオーディオビデオ事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:31:52 GMT)
Geo-Encoder: A Chunk-Argument Bi-Encoder Framework for Chinese
Geographic Re-Ranking [61.6] 中国の地理的再ランクタスクは、検索された候補者の中で最も関連性の高い住所を見つけることを目的としている。
そこで我々は,中国語の地理的意味論をより効果的に統合する,革新的なフレームワークであるGeo-Encoderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:15:32 GMT)
End-to-end Learnable Clustering for Intent Learning in Recommendation [61.3] 我々は、アンダーラインELCRecと呼ばれる新しい意図学習手法を提案する。
振る舞い表現学習をUnderlineEnd-to-end UnderlineLearnable UnderlineClusteringフレームワークに統合する。
1億3000万ページビューの産業レコメンデーションシステムに本手法をデプロイし,有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:30:51 GMT)
ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather
Forecast [61.1] 非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。
また,ExEnsembleという名称のトレーニングフリーな極値拡張戦略を導入し,画素値のばらつきを増大させ,予測ロバスト性を向上させる。
提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:34:13 GMT)
Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [60.9] 我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:54:51 GMT)
SynthCLIP: Are We Ready for a Fully Synthetic CLIP Training? [60.8] 完全合成テキストイメージペアでCLIPモデルをトレーニングするための新しいフレームワークであるSynthCLIPを提案する。
大規模トレーニングでは、SynthCLIPは、実際のデータセットでトレーニングされたCLIPモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:59:58 GMT)
Cheating Suffix: Targeted Attack to Text-To-Image Diffusion Models with
Multi-Modal Priors [59.4] 拡散モデルは様々な画像生成タスクに広く展開されている。
彼らは悪意ある画像や機密画像を生成するために悪用されるという課題に直面している。
本稿では,MMP-Attack という攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:39:49 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） (Fri, 2 Feb 2024 02:56:43 GMT)
From PEFT to DEFT: Parameter Efficient Finetuning for Reducing
Activation Density in Transformers [58.7] そこで本研究では,事前学習したモデルにおいて,高い活性化空間性を促進する新しい密度損失を提案する。
提案手法の有効性を,QLoRA,LoRA,Adapter,Prompt/Prefix TuningなどのPEFT技術を用いて実証する。
提案手法であるDEFTは,RoBERTa$_mathrmLarge上での活性化密度を一定に低減し,最大$boldsymbol50.72%まで低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:25:46 GMT)
Geometry Transfer for Stylizing Radiance Fields [57.5] 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） (Fri, 2 Feb 2024 07:39:54 GMT)
Performance of GAN-based augmentation for deep learning COVID-19 image
classification [57.2] ディープラーニングを医療分野に適用する上で最大の課題は、トレーニングデータの提供である。
データ拡張は、限られたデータセットに直面した時に機械学習で使用される典型的な方法論である。
本研究は, 新型コロナウイルスの胸部X線画像セットを限定して, StyleGAN2-ADAモデルを用いて訓練するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:49:54 GMT)
Additional Look into GAN-based Augmentation for Deep Learning COVID-19
Image Classification [57.2] 我々は,GANに基づく拡張性能のデータセットサイズ依存性について,小サンプルに着目して検討した。
両方のセットでStyleGAN2-ADAをトレーニングし、生成した画像の品質を検証した後、マルチクラス分類問題における拡張アプローチの1つとしてトレーニングされたGANを使用する。
GANベースの拡張アプローチは、中規模および大規模データセットでは古典的な拡張に匹敵するが、より小さなデータセットでは不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:53:01 GMT)
StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from
Compiler Feedback [56.3] コード生成のための新しいRLフレームワークであるStepCoderを紹介します。
CCCSは、長いシーケンスのコード生成タスクをCurriculum of Code Completion Subtaskに分割することで、探索課題に対処する。
FGOは、未実行のコードセグメントをマスクすることでのみモデルを最適化し、Fine-Grained Optimizationを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:14:31 GMT)
Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and
Prompting [56.3] この調査は、最近の展開を合成し、比較洞察を提供し、将来の方向性を特定するための取り組みである。
我々は,既存の研究をメタラーニングアプローチ,事前学習アプローチ,ハイブリッドアプローチの3つの主要なファミリーに体系的に分類した。
これらの手法間の関係を解析し,その強みと限界を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:32:42 GMT)
On Catastrophic Inheritance of Large Foundation Models [56.2] 大ファンデーションモデル(LFM)は素晴らしいパフォーマンスを誇示している。しかし、彼らの神話的および解釈されていないポテンシャルについて大きな懸念が持ち上がっている。
我々は, LFMに深く根ざした「破滅的継承」という, 無視された問題を特定することを提案する。
この問題の背景にある課題を議論し、事前学習と下流適応の両方からLFMの破滅的な継承を理解するためのフレームワークであるUIMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:21:55 GMT)
Online Variational Sequential Monte Carlo [56.2] 我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。
オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:24:14 GMT)
Let's Negotiate! A Survey of Negotiation Dialogue Systems [56.0] 交渉は人間のコミュニケーションにおいて重要な能力である。
近年の交渉対話システムへの関心は、紛争の解決や合意の達成を支援するインテリジェントなエージェントを作ることを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:12:46 GMT)
A Construction of Evolving $k$-threshold Secret Sharing Scheme over A Polynomial Ring [55.2] 閾値秘密共有方式により、ディーラーは、秘密が一定量の株式から正しく回収されたことをすべての参加者に分配することができる。
我々は、リング上の$ell$-bitシークレットのための、進化する$k$-thresholdシークレット共有スキームを、正確性と完全なセキュリティで新たに構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:04:01 GMT)
Streaming Sequence Transduction through Dynamic Compression [55.0] 本稿では,ストリーム上の効率のよいシーケンス・ツー・シーケンス・トランスダクションを設計した新しいトランスフォーマーモデルであるSTAR(Stream Transduction with Anchor Representations)を紹介する。
STARは入力ストリームを動的にセグメント化して圧縮アンカー表現を生成し、自動音声認識(ASR)においてほぼロスレス圧縮(12x)を達成する
STARは、音声とテキストの同時タスクにおいて、セグメンテーションとレイテンシ品質のトレードオフが優れており、レイテンシ、メモリフットプリント、品質が最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:31:50 GMT)
An Auction-based Marketplace for Model Trading in Federated Learning [54.8] フェデレートラーニング(FL)は、局所的な分散データを用いたトレーニングモデルにおいて、その効果がますます認識されている。
FLはモデルのマーケットプレースであり、顧客は買い手と売り手の両方として振る舞う。
本稿では,性能向上に基づく適切な価格設定を実現するため,オークションベースのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:25:53 GMT)
The Role of Foundation Models in Neuro-Symbolic Learning and Reasoning [54.6] Neuro-Symbolic AI(NeSy)は、AIシステムの安全なデプロイを保証することを約束している。
ニューラルネットワークとシンボリックコンポーネントを順次トレーニングする既存のパイプラインは、広範なラベリングを必要とする。
新しいアーキテクチャであるNeSyGPTは、生データから象徴的特徴を抽出する視覚言語基盤モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:33:14 GMT)
Neuro-Symbolic Learning of Answer Set Programs from Raw Data [54.6] Neuro-Symbolic AIは、シンボリックテクニックの解釈可能性と、生データから学ぶ深層学習の能力を組み合わせることを目的としている。
本稿では,ニューラルネットワークを用いて生データから潜在概念を抽出するNSIL(Neuro-Symbolic Inductive Learner)を提案する。
NSILは表現力のある知識を学習し、計算的に複雑な問題を解き、精度とデータ効率の観点から最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:25:48 GMT)
How to escape sharp minima with random perturbations [54.1] 平らなミニマの概念とそれらを見つける複雑さについて研究する。
一般的なコスト関数に対して、近似平坦な局所最小値を求める勾配に基づくアルゴリズムについて論じる。
コスト関数がトレーニングデータよりも経験的リスクであるような環境では、シャープネス認識最小化と呼ばれる最近提案された実用的なアルゴリズムにインスパイアされたより高速なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:38:35 GMT)
The Neglected Tails of Vision-Language Models [54.0] 視覚言語モデル(VLM)はゼロショット認識において優れているが,その性能は視覚的概念によって大きく異なる。
ゼロショットVLMの不均衡性能を軽減するために,Retrieval-Augmented Learning (REAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:06:20 GMT)
In-Context Learning for Few-Shot Nested Named Entity Recognition [53.6] 数発のネストネストNERの設定に有効で革新的なICLフレームワークを導入する。
我々は、新しい実演選択機構であるEnDe retrieverを考案し、ICLプロンプトを改善する。
EnDe検索では,意味的類似性,境界類似性,ラベル類似性という3種類の表現学習を行うために,コントラスト学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:57:53 GMT)
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Hypothesis Consolidation
of Prediction Rationale [53.2] Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA)は、モデルがターゲットのドメインラベルやソースドメインデータにアクセスせずに新しいドメインに適応する必要がある、という課題である。
本稿では,各サンプルについて複数の予測仮説を考察し,各仮説の背景にある理論的根拠について考察する。
最適性能を達成するために,モデル事前適応,仮説統合,半教師付き学習という3段階の適応プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:53:22 GMT)
Contrastive Preference Optimization: Pushing the Boundaries of LLM
Performance in Machine Translation [52.2] 我々は22Kパラレル文と12Mパラメータしか持たないALMAモデルを訓練する。
ALMA-Rと呼ばれる結果のモデルは、WMTコンテストの勝者とGPT-4のパフォーマンスと一致または上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:10:11 GMT)
A Unified Framework for Gradient-based Clustering of Distributed Data [51.9] 我々は,ユーザのネットワーク上で動作する分散クラスタリングアルゴリズムのファミリーを開発する。
DGC-$mathcalF_rho$は、K$-meansやHuber Losといった一般的なクラスタリング損失に特化している。
DGC-$mathcalF_rho$のコンセンサス固定点は、全データ上の勾配クラスタリングの固定点と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:44:42 GMT)
Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural
Networks [50.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間データの複雑さを捉えるためのユニークな経路を提供する。
SNNを時系列予測に適用することは、効果的な時間的アライメントの難しさ、符号化プロセスの複雑さ、およびモデル選択のための標準化されたガイドラインの欠如により困難である。
本稿では,時間情報処理におけるスパイクニューロンの効率を活かした時系列予測タスクにおけるSNNのためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:23:50 GMT)
Preference Poisoning Attacks on Reward Model Learning [49.8] 攻撃者は、目標とする結果の促進または復号化を目標として、好み比較の小さなサブセットを反転させることができることを示す。
最高の攻撃は多くの場合、非常に成功しており、最も極端な場合、100%の成功率を達成することができ、データのわずか0.3%が毒殺されている。
我々はまた、他の種類の毒殺攻撃に対する最先端の防御策が、少なくとも我々の環境では有効性に制限されていることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:45:24 GMT)
KB-Plugin: A Plug-and-play Framework for Large Language Models to Induce
Programs over Low-resourced Knowledge Bases [49.0] プログラム誘導(PI)は、知識ベース(KB)を使用して、大規模言語モデル(LLM)が複雑な質問に答える上で、有望なパラダイムとなっている。
我々は,LLMが低リソースKB上でプログラムを誘導できるプラグイン・アンド・プレイフレームワークKB-resourcedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:32:24 GMT)
BAT: Learning to Reason about Spatial Sounds with Large Language Models [48.5] 本稿では,空間的シーン解析モデルの音知覚能力と大規模言語モデル(LLM)の自然言語推論能力を組み合わせたBATを提案する。
実験では,空間音知覚と推論の両方において,BATの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:34:53 GMT)
Transformers Learn Nonlinear Features In Context: Nonconvex Mean-field
Dynamics on the Attention Landscape [48.2] Transformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデルは、コンテキストで学習できる印象的な能力を示している。
共通非線形表現や特徴写像は、文脈内学習の力を高めるために利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:29:40 GMT)
A Survey of Contextual Optimization Methods for Decision Making under
Uncertainty [47.7] この記事では、データからポリシーを学ぶための3つの主要なフレームワークを特定し、その強みと限界について論じる。
統一的な表記と用語の下で既存のモデルとメソッドを示し、これらを3つの主要なフレームワークに従って分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:54:23 GMT)
A Multi-Agent Conversational Recommender System [47.5] マルチエージェント対話型レコメンダシステム(MACRS)を提案する。
まず,4つのLCMエージェントをベースとした対話フローを制御可能なマルチエージェント行動計画フレームワークを設計する。
第2に,ユーザのフィードバックを生かしたユーザフィードバック対応のリフレクション機構を提案し,従来からある誤りを推論し,対話行動計画の調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:20:13 GMT)
Few-Shot Character Understanding in Movies as an Assessment to
Meta-Learning of Theory-of-Mind [47.1] 人間は、いくつかの観察によって、新しい架空のキャラクターを素早く理解することができる。
これは、人間のキャラクターの精神状態、すなわち理論・オブ・ミンド(ToM)の推論における、数少ないショットとメタラーニングの本質を反映している。
このギャップを新しいNLPデータセットであるToM-in-AMCで埋め、現実的な物語理解シナリオにおける機械によるToMのメタラーニングを初めて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:45:05 GMT)
Exploring the Effect of Multiple Natural Languages on Code Suggestion
Using GitHub Copilot [46.8] GitHub Copilotは、プログラム合成を自動化するAI対応ツールである。
最近の研究では、様々なプログラミングタスクにおけるCopilotの能力について広く研究されている。
しかし、異なる自然言語がコード提案に与える影響についてはほとんど分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:30:02 GMT)
Preference-free Alignment Learning with Regularized Relevance Reward [46.7] 人間の好みから学ぶことは、Large Language Models(LLM)と人間の価値を整合させる鍵と考えられてきた。
一般の信念とは対照的に、私たちの予備研究では、人間の嗜好データセットに基づいてトレーニングされた報酬モデルが、長いオフトピーの反応により高いスコアを与える傾向があることが明らかになった。
我々は、アライメントの鍵となる目的として「関連性」を利用した嗜好のないアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:58:08 GMT)
What Will My Model Forget? Forecasting Forgotten Examples in Language
Model Refinement [46.0] ワイルドにデプロイされた言語モデルはエラーを起こします。
修正されたエラーインスタンスでモデルを更新することは、破滅的な忘れを引き起こす。
本稿では,事前学習例のソフトマックス前のロジットスコアの変化がオンライン学習例に類似しているという観察に基づいて,部分的に解釈可能な予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:43:15 GMT)
Convolution kernel adaptation to calibrated fisheye [45.9] 畳み込み核は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基本構造成分である
本稿では,カメラのキャリブレーションを利用してコンボリューションカーネルを変形させ,歪みに適応させる手法を提案する。
小型のデータセットで簡単な微調整を施すことで,漁獲魚のネットワーク性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:44:50 GMT)
Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models [45.8] 提案するフレームワークはBFS (Broadth-first Search) アプローチを用いており,クエリの線形数のみを使用することができる。
提案フレームワークは,時間とデータ効率の向上に加えて,様々なサイズの実世界の因果グラフに対して,最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:25:32 GMT)
A Comprehensive Survey of Sentence Representations: From the BERT Epoch
to the ChatGPT Era and Beyond [45.5] 文表現は、検索、質問応答、テキスト分類などのNLPアプリケーションにおいて重要な要素である。
彼らは文章の意味を捉え、機械が人間の言語について理解し、推論することを可能にする。
文表現に関する文献のレビューは今のところない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:57:05 GMT)
Measures of Resilience to Cyber Contagion -- An Axiomatic Approach for Complex Systems [45.0] 本稿では,ネットワークにおけるシステム的リスク管理のために設計された,新たなリスク対策のクラスを紹介する。
一般的なアプローチとは対照的に、これらのリスク対策は、感染性脅威の伝播リスクを軽減するために、ネットワークのトポロジカルな構成をターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:01:20 GMT)
EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language
Modeling [44.7] 自動回帰言語モデリングのためのアースモーバー距離最適化を提案する。
EMOは、その課題に対処するために、地球計算距離の本質的な性質を生かしている。
EMOはドメイン間のMLEよりも一貫して優れた言語モデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:25:02 GMT)
Multi-Armed Bandits with Interference [44.5] スイッチバックポリシは,最高の固定アームポリシに対して,最適に期待された後悔のO(sqrt T)$を達成できることが示される。
提案するクラスタランダム化ポリシは,期待値に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:02:47 GMT)
An Actionable Framework for Understanding and Improving Talent Retention
as a Competitive Advantage in IT Organizations [44.3] この作業は、IT組織で使用されるTalent Retention(TR)のための実行可能なフレームワークを提示します。
我々のフレームワークには、一連の要因、文脈特性、障壁、戦略、対処メカニズムが含まれています。
この結果から,ソフトウェア技術者は他の専門家グループと区別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:08:14 GMT)
TrustAgent: Towards Safe and Trustworthy LLM-based Agents through Agent
Constitution [44.3] 本稿では, エージェント・コンスティチューションをベースとしたエージェント・フレームワークであるTrustAgentについて述べる。
本研究では,計画立案戦略が計画立案に先立ってどのように安全知識を注入するか,計画立案戦略が計画立案時の安全性を高めること,計画立案後の検査による安全性を確保することを実証する。
我々は,安全性と利便性の複雑な関係,およびモデル推論能力と安全エージェントとしての有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:26:23 GMT)
Zero-Shot Machine Unlearning at Scale via Lipschitz Regularization [43.8] 学びの鍵となる課題は、モデルのパフォーマンスを保ちながら、必要なデータをタイムリーに忘れることである。
本稿では, サンプルの摂動に関して, サンプル出力の平滑化を誘導する手法を提案する。
このスムーズな結果が,一般的なモデル性能を維持しつつ,忘れることに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:33:30 GMT)
DiffuserLite: Towards Real-time Diffusion Planning [41.9] 我々は超高速で軽量な拡散計画フレームワークdiffuserLiteを紹介した。
実験の結果,diffuserLiteは決定周波数が122$Hzであることがわかった。
我々のフレームワークは、他の拡散計画アルゴリズムにおける決定頻度を高めるフレキシブルなプラグインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:57:16 GMT)
Spike No More: Stabilizing the Pre-training of Large Language Models [41.9] ロススパイクは、大きな言語モデルの事前訓練中に発生することが多い。
損失スパイクの原因を調べるため,内部層の勾配に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:37:53 GMT)
DSPy Assertions: Computational Constraints for Self-Refining Language
Model Pipelines [41.8] 組込み言語モデル(LM)は構成可能なモジュールと呼ばれ、新しいプログラミング方法の原動力となっている。
本稿では,LM が満たすべき計算制約を表現する構造である LM Assertions を紹介する。
我々は、DSPyがLM Assertionsでプログラムをより信頼性が高く正確なシステムにコンパイルできる新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:20:03 GMT)
LLM-based NLG Evaluation: Current Status and Challenges [41.7] 自然言語生成(NLG)を評価することは、人工知能において不可欠だが難しい問題である。
大規模言語モデル (LLM) は近年, NLG 評価において大きな可能性を示している。
LLMに基づく各種自動評価手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:06:35 GMT)
Anytime-Competitive Reinforcement Learning with Policy Prior [41.5] A-CMDPは、期待される報酬を最適化し、前回のポリシーに対して各ラウンドのバウンドコストを保証します。
我々はACRL(Anytime-Competitive Reinforcement Learning)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:58:42 GMT)
Low-Resource Cross-Domain Singing Voice Synthesis via Reduced
Self-Supervised Speech Representations [41.4] Karaoker-SSLは、音声合成モデルであり、テキストデータと音声データのみに基づいて訓練されている。
ボーコーダも音声データに基づいて訓練されているため、歌唱データをエンドツーエンドで使用しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:06:24 GMT)
On f-Divergence Principled Domain Adaptation: An Improved Framework [41.3] 教師なしドメイン適応(UDA)は、機械学習における分散シフトに対処する上で重要な役割を果たす。
本研究は,f偏差に基づく相違性を改善することにより,UDAの理論的基礎を改善するものである。
また、新しい目標誤差とサンプル複雑性境界をもたらす新しい測度 f-DD も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:22:44 GMT)
Large language models cannot replace human participants because they
cannot portray identity groups [40.9] 我々は,大きな言語モデル (LLM) は,人口集団の表現の誤りとフラット化の両方を負うと論じている。
アイデンティティーがアイデンティティーを不可欠なものにする方法について、第3の考察について論じる。
全体としては、LLMが課題に関連のある人物を置き換えることを意図したユースケースに注意を喚起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:21:06 GMT)
HQA-Attack: Toward High Quality Black-Box Hard-Label Adversarial Attack
on Text [40.6] テキストに対するブラックボックスのハードラベルの敵攻撃は、実用的で困難な作業である。
そこで我々は,HQA-Attack というブラックボックス・ハードラベル攻撃シナリオの下で,高品質な敵の例を生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:06:43 GMT)
Position Paper: Assessing Robustness, Privacy, and Fairness in Federated
Learning Integrated with Foundation Models [39.9] ファンデーションモデル(FM)をフェデレートラーニング(FL)に統合することは、堅牢性、プライバシ、公正性の点で新しい問題をもたらす。
我々は、関連するトレードオフを分析し、この統合によってもたらされる脅威と問題を明らかにし、これらの課題をナビゲートするための一連の基準と戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:26:00 GMT)
Audio Flamingo: A Novel Audio Language Model with Few-Shot Learning and
Dialogue Abilities [39.2] 音声を理解するために大きな言語モデル(LLM)を拡張することは、様々な現実世界のアプリケーションにとって非常に重要である。
本研究では,(1)強音声理解能力を備えた新しい音声言語モデルであるAudio Flamingoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:58:34 GMT)
Regret Analysis of Policy Gradient Algorithm for Infinite Horizon
Average Reward Markov Decision Processes [38.9] 我々は、無限水平平均報酬マルコフ決定過程(MDP)を考える。
政策勾配に基づくアルゴリズムを提案し,その大域収束特性を示す。
提案アルゴリズムが $tildemathcalO(T3/4)$ regret であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:37:09 GMT)
2AFC Prompting of Large Multimodal Models for Image Quality Assessment [38.9] 2-alternative forced choice (2AFC) は視覚的品質に関する人間の意見を集める最も信頼性の高い方法であると考えられている。
特定のLMMで推定される各画像のグローバルな品質スコアを、最大後部推定を用いて効率的に集計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:05:18 GMT)
Skip $\textbackslash n$: A simple method to reduce hallucination in
Large Vision-Language Models [38.6] 我々は,LVLMの固有バイアスが幻覚の重要な要因である可能性を示唆する新しい視点を提案する。
生成された記述に「$textbackslash ntextbackslash n$」を意図的に挿入すると、より幻覚が引き起こされる。
テキストバックスラッシュn'の出力をスキップすることでLVLMの幻覚を効果的に緩和する簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:02:46 GMT)
Test-Time Degradation Adaption for Open-Set Image Restoration [38.6] オープンセット画像復元は、事前学習期間中に予期せぬ劣化に対処することを目的としている。
オープンセット画像復元のためのテスト時間劣化適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:37:52 GMT)
Stochastic Two Points Method for Deep Model Zeroth-order Optimization [38.3] 大規模言語モデルのような大規模な基礎モデルは、様々なアプリケーションシナリオにおいて非常によく機能している。
ハードウェアの予算やバックプロパゲーションへのアクセスの欠如により、そのような大型モデルの構築や完全微調整は禁止される。
本稿では,勾配自由状態下での効率的な2点(S2P)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:39:40 GMT)
PhenoLinker: Phenotype-Gene Link Prediction and Explanation using
Heterogeneous Graph Neural Networks [38.2] 本稿では、異種情報ネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づくグラフモデルを用いて、スコアを表現型-遺伝子関係に関連付けることができるPhenoLinkerを提案する。
このシステムは、新しい関連の発見や、ヒトの遺伝的変異の結果の理解に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:35:21 GMT)
Mitigating Errors on Superconducting Quantum Processors through Fuzzy
Clustering [38.0] 新しいQuantum Error Mitigation(QEM)技術では、Fizzy C-Meansクラスタリングを使用して測定エラーパターンを特定できる。
実 NISQ 5-qubit 量子プロセッサのサブセットとして得られた 2-qubit レジスタ上で,この手法の原理的検証を報告する。
我々は、FCMベースのQEM技術により、単一および2ビットゲートベースの量子回路の期待値が合理的に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:02:45 GMT)
Harmonizing Covariance and Expressiveness for Deep Hamiltonian
Regression in Crystalline Material Research: a Hybrid Cascaded Regression
Framework [37.9] 本研究では,2段階の回帰段階からなるハイブリッドフレームワークを用いて,非線形共変深層学習について検討する。
6つの結晶性材料データベースの実験により,ハミルトン予測の最先端性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:45:25 GMT)
Large Language Models for Time Series: A Survey [37.4] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域で広く利用されている。
LLMは、気候、IoT、ヘルスケア、トラフィック、オーディオ、ファイナンスといった分野の恩恵を受けながら、時系列データを分析する上で、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:24:35 GMT)
TEDDY: Trimming Edges with Degree-based Discrimination strategY [37.3] 本稿では,一対一のエッジスペーシフィケーションフレームワークであるTEDDYを紹介する。
我々のTEDDYは,グラフ構造とモデルパラメータの両方のターゲット空間レベルを考慮し,単一のトレーニングでグラフ抽選チケット(GLT)を効率的かつ迅速に実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:32:03 GMT)
IIANet: An Intra- and Inter-Modality Attention Network for Audio-Visual
Speech Separation [36.9] 音声・視覚的特徴融合に注意機構を利用するIIANet(Intra- and Inter-Attention Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
IIANetは、イントラアテンションブロック(IntraA)とインターアテンションブロック(InterA)の2つのタイプのアテンションブロックで構成されている。
3つの標準オーディオ視覚分離ベンチマーク(LRS2, LRS3, VoxCeleb2)の総合的な実験により,IIANetの有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:37:57 GMT)
STAA-Net: A Sparse and Transferable Adversarial Attack for Speech
Emotion Recognition [36.7] 本稿では,SERモデルを騙すために,スパースおよびトランスファー可能な逆数例を生成するジェネレータベースの攻撃手法を提案する。
我々は、広く使われている2つのSERデータセット、DEMoS(DemoS)とIEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion CAPture)について、本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:46:57 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） (Fri, 2 Feb 2024 03:53:12 GMT)
FedMoE: Data-Level Personalization with Mixture of Experts for
Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning [35.7] フェデレートラーニング(FL)は分散データの協調トレーニングに広く使用されているが、データ、システム、モデルの不均一性といった課題に直面している。
We propose a novel-heterogeneous Personal Federated Learning Algorithm (FedMoE) with the Mixture of Experts (MoE)。
FedMoEはまず、モデルの不均一性をサポートしながら、きめ細かいデータレベルでローカルモデルのパーソナライズを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:09:20 GMT)
Evil Geniuses: Delving into the Safety of LLM-based Agents [35.5] 大言語モデル(LLM)は、大言語モデル(LLM)で再活性化されている。
本稿では, LLMをベースとしたエージェントの安全性について, エージェント量, 役割定義, 攻撃レベルという3つの観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:28:01 GMT)
Approximate Control for Continuous-Time POMDPs [35.3] 本研究では、離散状態とアクション空間を持つ連続的に部分的に観測可能なシステムの意思決定フレームワークを提案する。
フィルタと制御問題に対して近似法を用い, 増大する状態によく対応している。
本稿では,キューシステムや化学反応ネットワークなど,いくつかの部分的に観測されたシステムに対して,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:20:04 GMT)
UMBRELLA: A One-stop Shop Bridging the Gap from Lab to Real-World IoT
Experimentation [35.1] UMBRELLAは、イギリスのサウスグロスターシャーに展開されている、オープンで大規模なIoTエコシステムである。
それは、複数の技術分野にわたるイノベーションを加速することを目的としている。
主な機能としては、公共インフラにインストールされた200以上のマルチセンサーノード、20台の移動ロボットを備えたロボティクス・アリーナ、そして5Gネットワーク・イン・ア・ボックス・ソリューションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:25:13 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） (Fri, 2 Feb 2024 07:32:41 GMT)
EmoSpeaker: One-shot Fine-grained Emotion-Controlled Talking Face
Generation [34.6] 微粒な顔のアニメーションを生成する視覚属性誘導型オーディオデカップラを提案する。
より正確な感情表現を実現するために,よりきめ細かな感情係数予測モジュールを導入する。
提案手法であるEmoSpeakerは,表情の変動や唇の同期の点で,既存の感情音声生成法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:04:18 GMT)
Sets are all you need: Ultrafast jet classification on FPGAs for HL-LHC [34.5] 本研究では,フィールドプログラム可能なゲートアレイ上で高精度なジェットフレーバー分類を行うための機械学習に基づくアルゴリズムについて検討する。
深層集合や相互作用ネットワークのような複雑なアーキテクチャのO(100) ns推論は、計算資源のコストが低い場合に実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:02:12 GMT)
Compositional Generative Modeling: A Single Model is Not All You Need [34.3] 我々は、より小さな生成モデルを構成することによって、より大規模な生成システムを構築するべきであると論じる。
このような構成的生成アプローチによって、よりデータ効率の良い方法で分布を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:40:51 GMT)
Document-Level In-Context Few-Shot Relation Extraction via Pre-Trained
Language Models [33.7] 本稿では,事前学習型言語モデルを用いた文書レベルの文書内複数ショット関係抽出のための新しいフレームワークを提案する。
微調整に基づく既存の手法とは異なり、我々のフレームワークは柔軟であり、再トレーニングなしに新しい関係に対して簡単に更新できる。
ドキュメントレベルの関係抽出用データセットとして最大であるDocREDを用いて,本フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:50:42 GMT)
Task Aware Dreamer for Task Generalization in Reinforcement Learning [32.9] 一般的な世界モデルのトレーニングは、タスクにおいて同様の構造を活用でき、より一般化可能なエージェントのトレーニングに役立つことを示す。
本稿では,タスク間の遅延特性を識別するために,報酬インフォームド機能を統合するタスク・アウェア・ドリーマー (TAD) という新しい手法を提案する。
画像ベースのタスクと状態ベースのタスクの両方の実験は、TADが異なるタスクを同時に処理するパフォーマンスを大幅に改善できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:18:10 GMT)
An Empirical Study on Low Code Programming using Traditional vs Large
Language Model Support [32.8] 低コードプログラミング(Low-code Programming、LCP)は、より抽象度の低いモデルを用いたプログラミングである。
LCP と LLM ベースの LCP に対する従来のアプローチの技術的原則と応用シナリオは、大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:52:32 GMT)
A Case Study on Filtering for End-to-End Speech Translation [32.7] 音声からテキストへの翻訳や音声から音声への翻訳など、機械学習タスクのための大きな並列コーパスのマイニングは比較的容易である。
この研究は、最も単純なフィルタリング技術が、これらの大きなノイズの多いデータセットを、より管理しやすいクリーンなデータセットにトリミングできることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:42:33 GMT)
Unsupervised Generation of Pseudo Normal PET from MRI with Diffusion
Model for Epileptic Focus Localization [31.5] FDGポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)はてんかんの焦点を特定する上で重要なツールである。
FDG PETによる評価と診断の有効性は、健康管理群の選択に依存する。
本研究では, てんかん焦点定位のための偽正常FDG PETを生成するために, 無障害MRIからPET翻訳への教師なし学習法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:26:56 GMT)
CODET: A Benchmark for Contrastive Dialectal Evaluation of Machine
Translation [31.2] ニューラルマシン翻訳(NMT)システムは、ソース側の言語的バリエーションを扱う場合に、限られた堅牢性を示す。
CODETは、12の異なる言語と851の異なるバリエーションを含む対照的な方言ベンチマークである。
我々は,大規模なMTモデルが方言の変種を効果的に翻訳する上で直面する課題を定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:34:34 GMT)
A Morphologically-Aware Dictionary-based Data Augmentation Technique for
Machine Translation of Under-Represented Languages [31.2] 本稿では,モルフォシンタクティック情報とバイリンガル辞書を用いて並列データを合成する手法を提案する。
我々の手法は、小さな並列シードデータによって支えられた現実的なシナリオに固執する。
文法的に正しい可能性が高い拡張データを作成することを目的としており、言語的に知らされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:25:44 GMT)
Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of
Large Models [30.9] この包括的調査は、HSモデレーションの最近の歩みを掘り下げている。
大型言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急成長する役割を強調した。
研究における既存のギャップを、特に表現不足言語や文化の文脈で特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:07:25 GMT)
Sample, estimate, aggregate: A recipe for causal discovery foundation
models [30.7] 本稿では,従来の探索アルゴリズムから予測を解くために,学習モデルを事前訓練した因果探索フレームワークを提案する。
提案手法は, 合成および現実的なデータセット上での最先端性能を実現し, トレーニング中に見えないデータ生成機構に一般化し, 既存のモデルよりも桁違いに高速な推論速度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:57:58 GMT)
Beyond the Answers: Reviewing the Rationality of Multiple Choice
Question Answering for the Evaluation of Large Language Models [30.7] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の評価手法として,MCQA(Multiple Choice Question Answering)の合理性を検討する。
この期待とは対照的に,LLM応答の一貫性に顕著な相違が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:07:00 GMT)
Large Language Model Agent for Hyper-Parameter Optimization [30.6] 多様な機械学習タスクにまたがるハイパーパラメータ最適化を自動化するために,LLM(Large Language Models)を活用した新しいパラダイムを導入する。
AgentHPOはタスク情報を自律的に処理し、特定のハイパーパラメータで実験を行い、反復的にそれらを最適化する。
このヒューマンライクな最適化プロセスは、必要な試行回数を大幅に削減し、セットアッププロセスを単純化し、解釈可能性とユーザ信頼を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:12:05 GMT)
ReEvo: Large Language Models as Hyper-Heuristics with Reflective
Evolution [30.1] 本稿では,LHH(Language Hyper-Heuristics)を提案する。
リフレクティブ・エボ(Relective Evolution, ReEvo)は、人間の専門家のリフレクティブ・デザイン・アプローチを模倣した汎用的な検索フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:04:51 GMT)
A Policy Gradient Primal-Dual Algorithm for Constrained MDPs with
Uniform PAC Guarantees [30.1] 本稿では,オンライン制約付きマルコフ決定過程(CMDP)問題に対するRLアルゴリズムについて検討する。
均一に近似した精度(Uniform-PAC)を保証する新しい勾配双対アルゴリズムを提案する。
理論的保証に加えて、我々のアルゴリズムが最適ポリシーに収束することを示す単純なCMDPを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:55:51 GMT)
On the Semantics of LM Latent Space: A Vocabulary-defined Approach [29.6] 本稿では,LM潜在空間内で参照フレームを確立する語彙定義セマンティクスを提案する。
我々のアプローチは、モデル中心の洞察にLM語彙を活用する、事前の絡み合った分析を超越する。
また,ロジットを計算し,微分可能性や局所等方性を重視した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:14:26 GMT)
Neuron Patching: Neuron-level Model Editing on Code Generation and LLMs [29.6] 大規模言語モデルはソフトウェア工学、特にコード生成においてうまく採用されている。
コーディングタスクにおけるLLMにパッチを当てるために,新しい効率的なモデル編集手法であるtextscMENTを提案する。
textscMENTは、効果的で、効率的で、信頼性が高い。1つまたは2つのニューロンにパッチを当てることで、神経モデルを修正することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:31:00 GMT)
UCVC: A Unified Contextual Video Compression Framework with Joint
P-frame and B-frame Coding [29.4] 本稿では,第6回学習画像圧縮チャレンジ(CLIC)のビデオ圧縮トラックに対する学習ビデオ圧縮手法を提案する。
共同PフレームおよびBフレーム符号化のための統合文脈ビデオ圧縮フレームワーク(UCVC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:25:39 GMT)
Generative AI for Education (GAIED): Advances, Opportunities, and
Challenges [29.4] この調査記事は、NeurIPS 2023カンファレンスで著者が主催したGAIEDワークショップから生まれたものだ。
我々は、GAIEDワークショップを、研究者、教育者、実践者を集結させるコミュニティ構築活動の一環として組織し、教育向上のための生成AIの可能性を探究した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:19:20 GMT)
Spectral State Space Models [29.2] 本稿では,長距離依存型予測タスクのシーケンスモデリングについて検討する。
スペクトルフィルタリングアルゴリズムを用いて線形力学系の学習に基づく状態空間モデルの新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:39:27 GMT)
Cross-modality debiasing: using language to mitigate sub-population shifts in imaging [28.9] サブポピュレーションシフトは、アルゴリズムバイアスの重要な源であり、分散ロバスト性を要求する。
近年の研究では、視覚言語モデルCLIPのような多モード基礎モデルに固有の分布ロバスト性が確認されている。
本稿では,画像特徴表現の劣化を抑えるために自然言語入力を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:54:48 GMT)
CroissantLLM: A Truly Bilingual French-English Language Model [28.3] 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） (Fri, 2 Feb 2024 17:43:41 GMT)
An Information Theoretic Approach to Interaction-Grounded Learning [26.9] IGLに基づくRL問題において条件付き独立仮定を強制するための情報理論手法として、変分情報に基づくIGL(VI-IGL)を提案する。
既存の IGL ベースの RL アルゴリズムと比較して,改良された性能を示す強化学習環境について数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:24:57 GMT)
Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey [26.8] この調査の目的は、学術的なギャップを埋め、グローバルなAIセキュリティ努力に貢献することである。
メディアモダリティによって分類された検出手法のための新しい分類法を提案する。
本稿では,生成機構,公開データセット,オンライン検出ツールの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:50:59 GMT)
ConRF: Zero-shot Stylization of 3D Scenes with Conditioned Radiation
Fields [26.8] ゼロショットスタイリングの新しい手法であるConRFを紹介する。
我々は、CLIP特徴空間を事前訓練されたVGGネットワークのスタイル空間にマッピングする変換プロセスを採用する。
また,局所的なスタイル転送を行うために3次元ボリューム表現を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:12:16 GMT)
Specialized Language Models with Cheap Inference from Limited Domain
Data [26.6] 本研究は,事前訓練予算,特殊化予算,推論予算,ドメイン内トレーニングセットサイズという,4つの重要な変数を定式化する。
ハイパーネットワークと専門家の混在は、大規模な事前トレーニング予算においてより複雑であることを示し、重要なサンプルデータセットに基づいてトレーニングされた小さなモデルは、大規模な特殊化予算にとって魅力的なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:45:18 GMT)
The Role of Data Curation in Image Captioning [26.6] 本論文は, サンプルの総数を増やすことなく, データセット中の難しいサンプルを積極的にキュレートすることによって, この方向性に寄与する。
BLIPとBEiT-3モデルを用いたFlickr30KとCOCOデータセットの実験は、これらのキュレーション手法が実際に改善された画像キャプションモデルをもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:46:42 GMT)
Third-Party Developers and Tool Development For Community Management on
Live Streaming Platform Twitch [26.5] この研究は、ライブストリーミングプラットフォームTwitchのサードパーティ開発者(TPD)に焦点を当てている。
詳細な定性分析と混合手法を用いて、PDは異なる利害関係者との複雑な関係を維持していることがわかった。
TPDSとプラットフォームとプロの開発者との緊密なコラボレーションを支援する設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:29:48 GMT)
Efficient Prompt Caching via Embedding Similarity [26.5] 類似度を埋め込んだ単ラウンド質問問合せタスクにおけるプロンプトキャッシングの予測精度に着目した。
そこで本研究では, 蒸留法を用いて既存の埋込物を微調整し, より良い予測を行う方法を提案する。
また、トレーニングされたモデルが従来の埋め込みモデルよりもキャッシング効率が良いことを示すシミュレーションも行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:34:11 GMT)
SignSGD with Federated Defense: Harnessing Adversarial Attacks through
Gradient Sign Decoding [26.4] 多数決のSignSGD(signSGD-MV)は、複数の労働者を用いたモデルトレーニングを加速するための単純かつ効果的なアプローチである。
対人労働者の増加に伴い収束率が不変であることを示し、対人労働者の数は対人労働者のそれよりも小さいことを仮定する。
従来のアプローチとは異なり、SignSGD-FDは適切な重みを持つ敵の労働者が送信する勾配情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:53:27 GMT)
NeuroCine: Decoding Vivid Video Sequences from Human Brain Activties [26.1] 本稿では,fMRIデータを復号化するための新たな二相フレームワークであるNeuroCineを紹介する。
公開されているfMRIデータセットでテストした結果,有望な結果が得られた。
このモデルが既存の脳構造や機能と一致し,その生物学的妥当性と解釈可能性を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:34:25 GMT)
Activity Detection for Massive Connectivity in Cell-free Networks with
Unknown Large-scale Fading, Channel Statistics, Noise Variance, and Activity
Probability: A Bayesian Approach [25.9] 本稿では,上記の情報のない活動検出問題について検討する。
提案手法は, システムパラメータの知識がなくても, 既存の最先端手法よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:36:04 GMT)
Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models [25.4] Pileデータセットのテキスト埋め込みに基づく大規模分散インデックスを構築する。
テスト入力毎に,本システムは隣人を検索し,テキスト上でモデルを微調整する。
驚くべきことに、20以上の言語モデリングタスクにおいて、20人程度の隣人の検索とトレーニングが大幅にパフォーマンスを向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:28:27 GMT)
3DPFIX: Improving Remote Novices' 3D Printing Troubleshooting through
Human-AI Collaboration [25.2] 我々は,76人のアクティブな3Dプリンティングユーザを対象に,リモート初心者がトラブルシューティングや課題にオンラインリソースをどのように活用するかを学ぶためのフォーマティブスタディを実施している。
本稿では,パイプラインを用いた対話型3Dトラブルシューティングシステムである3DPFIXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:22:08 GMT)
Chameleon: Foundation Models for Fairness-aware Multi-modal Data
Augmentation to Enhance Coverage of Minorities [25.2] 訓練データにおけるマイノリティの下位表現は、よく認識されている関心事である。
提案するChameleonは、最小限の設定を加えてデータセットを拡張して、表現されていないグループの範囲を拡大するシステムである。
提案アルゴリズムの有効性を確認するとともに,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:16:45 GMT)
Learning Directed Graphical Models with Optimal Transport [25.2] 最適輸送レンズによるパラメータ学習問題に対する新たな視点を提供する。
我々は、理論的な枠組みを開発し、我々のアプローチの柔軟性と汎用性を示す広範な実証的な証拠でそれを支援する。
実験を通して,本手法は地中構造パラメータを復元するだけでなく,下流のアプリケーションでも比較可能か,あるいは良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:53:56 GMT)
InstructPix2NeRF: Instructed 3D Portrait Editing from a Single Image [25.1] InstructPix2NeRFは、人間の指示で単一のオープンワールドイメージから3D対応のポートレート編集を可能にする。
中心となるのは条件付き3D拡散プロセスで、2D編集を3D空間に引き上げ、ペア画像の差分と3重データによる指示との相関を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:56:41 GMT)
Enlighten-Your-Voice: When Multimodal Meets Zero-shot Low-light Image
Enhancement [25.1] The Enlighten-Your-Voice is a multimodal enhancement framework that openlyriched user interaction through voice and textual command。
本モデルでは,Dual Collaborative Attention Module (DCAM) を具備し,異なる内容と色差に細心の注意を喚起する。
エンライエン・ユール・ヴォイス」は、教師なしゼロショットシナリオにおける顕著な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:08:07 GMT)
NoisyNN: Exploring the Influence of Information Entropy Change in
Learning Systems [25.1] 本研究では,特定の条件下での各種深層建築物の性能向上効果を示す。
ノイズが作業の複雑さを軽減するのに役立つかどうかに基づいて、ノイズを正ノイズ(PN)と有害ノイズ(HN)の2つのタイプに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:02:38 GMT)
Towards Quantum-Safe Federated Learning via Homomorphic Encryption: Learning with Gradients [24.9] 本稿では,プライバシ保護のための分散学習フレームワークを提案する。
勾配の量子化のランダム性により、LWE(Learning with error)ベースの暗号化はエラー項を排除し、従来のLWEベースの同型暗号化におけるエラー拡張の問題を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:46:59 GMT)
Leveraging Large Language Models for Structure Learning in Prompted Weak
Supervision [24.9] 私たちのStructure Refining Moduleは、ベンチマークタスクで最大12.7ポイント、PromptedWSパイプラインを改善しています。
また、包括的アブレーション実験と分析により、効率と性能のトレードオフについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:45:39 GMT)
Delving into Decision-based Black-box Attacks on Semantic Segmentation [24.3] 離散線形攻撃(DLA)と呼ばれる意味的セグメンテーションに対する決定に基づく攻撃を提案する。
ランダム探索とプロキシインデックスに基づいて、摂動探索と校正に離散線形雑音を用いて、効率的な攻撃効率を実現する。
DLAは、PSPNetのmIoUを77.83%からわずか50クエリで2.14%に劇的に削減することで、Cityscapesに強い力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:42:45 GMT)
Text Image Inpainting via Global Structure-Guided Diffusion Models [24.2] 現実世界のテキストは、環境や人為的な要因によって引き起こされる腐食問題によって損傷を受けることがある。
現在の塗装技術は、しばしばこの問題に適切に対処するのに失敗する。
我々は,新たなニューラルネットワークフレームワークであるGlobal Structure-Guided Diffusion Model (GSDM) を潜在的ソリューションとして開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:01:39 GMT)
Efficient Reinforcement Learning for Routing Jobs in Heterogeneous
Queueing Systems [24.0] 我々は、中央キューに到着するジョブをヘテロジニアスサーバのシステムに効率的にルーティングする問題を考察する。
均質なシステムとは異なり、キュー長が一定のしきい値を超えた場合、ジョブを遅いサーバにルーティングするしきい値ポリシーは、ワンファストワンスローの2サーバシステムに最適であることが知られている。
本稿では,低次元ソフトしきい値パラメータ化を用いた効率的なポリシー勾配に基づくアルゴリズムであるACHQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:22:41 GMT)
Cross-view Masked Diffusion Transformers for Person Image Synthesis [23.9] X-MDPT (Cross-view Masked Diffusion Prediction Transformer)
ポーズ誘導型画像生成のための新しい拡散モデルを提案する。
X-MDPTは、潜伏パッチで動作するマスク付き拡散トランスフォーマーを用いて、自分自身を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:57:13 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） (Fri, 2 Feb 2024 03:32:19 GMT)
Foundation Model Sherpas: Guiding Foundation Models through Knowledge
and Reasoning [23.8] ファンデーションモデル(FM)は、さまざまなタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示すことによって、AIの分野に革命をもたらした。
FMは、多くの現実世界システムで広く採用されるのを防ぐために、多くの制限を課している。
エージェントがFMと対話できる様々なモードをカプセル化する概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:00:35 GMT)
Data Mixture in Training Un-assures Out-of-Distribution Generalization [23.5] モデルの分布外一般化能力の問題について検討する。
以前の証拠は、エラーがトレーニングセットのサイズのパワーとしてオフになることを示している。
トレーニングデータサイズの増加が必ずしもテスト一般化誤差の減少につながるとは限らないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:45:45 GMT)
Natural Counterfactuals With Necessary Backtracking [23.4] 本研究では, 実世界のデータ分布に関して, 自然の反事実の枠組みと, 自然の反事実の生成方法を提案する。
提案手法は, 因果的先行変数の変化が現実シナリオからの逸脱を最小限に抑えるために, 反実的推論を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:11:43 GMT)
MagicPose: Realistic Human Poses and Facial Expressions Retargeting with
Identity-aware Diffusion [23.4] 人間の2次元ポーズと表情の拡散に基づくモデルであるMagicPoseを提案する。
画像拡散モデルの事前の知識を活用することで、MagicPoseは目に見えない人間のアイデンティティや複雑なポーズをうまく一般化する。
提案したモデルは使いやすく、安定拡散に対するプラグインモジュール/拡張と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:06:00 GMT)
Soaring from 4K to 400K: Extending LLM's Context with Activation Beacon [23.4] 本稿では, LLMの生活性化をコンパクトな形式に凝縮する Activation Beacon という新しい手法を提案する。
Activation Beaconは、LLMの本来の機能を短いコンテキストで完全に保存するプラグインモジュールとして導入された。
我々の実験は、アクティベーション・ビーコンの文脈拡張の有効性を検証し、Llama-2-7Bの文脈の質の高い拡張を$times100$倍で達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:34:25 GMT)
Different Tastes of Entities: Investigating Human Label Variation in
Named Entity Annotations [23.1] 本稿では,3言語(英語,デンマーク語,バイエルン語)のエキスパートアノテーション付きエンティティデータセットの相違について検討する。
テキストのあいまいさと人為的ガイドラインの変更が,高品質なリビジョンにおける多彩なアノテーションの主要な要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:08:34 GMT)
Prompting Segmentation with Sound Is Generalizable Audio-Visual Source
Localizer [22.8] 本稿では,アンコーダ-プロンプト-デコーダのパラダイムを導入し,融合したオーディオ視覚機能からローカライゼーションをデコードする。
具体的には,まずセマンティック・アウェア・オーディオ・プロンプト (SAP) の構築について提案する。
我々は,視覚基盤モデルの適切な知識を維持しつつ,最小限のトレーニング努力を維持するための相関適応器(ColA)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:02:35 GMT)
Inversion by Direct Iteration: An Alternative to Denoising Diffusion for
Image Restoration [22.7] Inversion by Direct Iteration (InDI)は、教師付き画像復元のための新しい定式化である。
既存の回帰ベースの手法よりもリアルで詳細な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:52:51 GMT)
Leveraging Professional Radiologists' Expertise to Enhance LLMs'
Evaluation for Radiology Reports [22.6] 提案手法は,Large Language Models (LLMs) を用いた専門的放射線技師の専門知識を相乗化する。
我々のアプローチは、LLM評価を放射線学の基準と整合させ、人間とAIが生成したレポートの詳細な比較を可能にする。
実験の結果, 詳細な GPT-4 (5-shot) モデルでは0.48 のスコアが得られ, METEOR のスコアは0.19 を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:28:22 GMT)
Towards a Unified Language Model for Knowledge-Intensive Tasks Utilizing
External Corpus [22.3] 各種知識集約型タスクに外部コーパスを利用する統一言語モデルを提案する。
提案手法は, 2種類のバックボーンモデルを用いて, KILTベンチマークを用いて評価した。
実験の結果,検索および下流の知識集約タスクにおいて,モデルの性能が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:44:22 GMT)
InstaStyle: Inversion Noise of a Stylized Image is Secretly a Style
Adviser [22.1] 本稿では,単一の参照画像のみを用いて高忠実度スタイリング画像を生成する手法であるInstaStyleを提案する。
提案手法は,スタイリングされた参照画像からの逆ノイズが本質的にスタイル信号を運ぶことに基づく。
本稿では,参照画像のスタイル記述の精度を高めるために,プロンプトリファインメントによる学習可能なスタイルトークンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:18:45 GMT)
A Single Simple Patch is All You Need for AI-generated Image Detection [22.0] 本稿では,SSP(Single Simple Patch)のノイズパターンをバイナリ分類器に供給する,SSP(Single Simple Patch)という単純なアプローチを提案する。
我々のSSP法は非常に堅牢で一般化可能であり、将来の手法の単純かつ競争的なベースラインとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:50:45 GMT)
Fractal Patterns May Unravel the Intelligence in Next-Token Prediction [21.9] 本研究では, 言語のフラクタル構造について検討し, 疑わしいが公式には示されていない特性を定量化するために, 正確な定式化を提供することを目的としている。
言語は、(1)自己相似で、特定の特徴のある文脈長を持たない、あらゆるレベルの粒度の複雑さを示す、(2)長距離依存(LRD)である。
段落のような言語における短期的なパターン/依存性は、文書全体のようなより広い範囲のパターン/依存性を反映している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:09:33 GMT)
SuperCLUE-Math6: Graded Multi-Step Math Reasoning Benchmark for LLMs in
Chinese [21.9] SuperCLUE-Math6は、中国語モデルの数学的推論能力を評価するための新しいベンチマークデータセットである。
SC-Math6はGSM8Kデータセットの中国語版として設計されており、難易度、多様性、アプリケーションスコープが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:35:13 GMT)
Deep Continuous Networks [21.8] 空間的連続フィルタとニューラルODEの連続深度フレームワークを組み合わせたディープ連続ネットワーク(DCN)を提案する。
これにより、トレーニング中のフィルタの空間的サポートを学習し、特徴写像の連続的な進化をモデル化し、DCNを生物学的モデルに密接にリンクすることができる。
パラメータとデータ効率を改善し,メタパラメトリゼーションを可能にする標準画像分類・再構成問題に対して,DCNは汎用性が高く,高い適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:50:18 GMT)
Improving Monte Carlo Evaluation with Offline Data [21.6] オンラインモンテカルロ推定器のデータ効率を向上させる新しい手法を提案する。
まず,オンラインモンテカルロ推定器のばらつきを確実に低減する閉形式行動ポリシーを提案する。
次に、以前に収集したオフラインデータから、このクローズドフォームの動作ポリシーを学習するための効率的なアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:42:19 GMT)
Distractor Generation for Multiple-Choice Questions: A Survey of
Methods, Datasets, and Evaluation [21.6] 本稿では、英語の複数選択質問データセットを用いて、イントラクタ生成タスクを探索する。
データセットの半数以上が、科学や英語のような特定の分野の教育源から人為的に生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:53:31 GMT)
DTL: Disentangled Transfer Learning for Visual Recognition [21.5] 軽量なコンパクトサイドネットワーク(CSN)を用いて、トレーニング可能なパラメータをバックボーンから切り離すDTL(Disentangled Transfer Learning)を導入する。
提案手法は,大量のGPUメモリ使用量とトレーニング可能なパラメータを削減できるだけでなく,既存のPETL法よりも高い精度で性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:25:16 GMT)
Near-Optimal Reinforcement Learning with Self-Play under Adaptivity
Constraints [21.4] 適応性制約を伴うマルチエージェント強化学習(MARL)の問題について検討する。
2つのプレイヤーゼロサムマルコフゲームに対して、$widetildeO(sqrtH3 S2 ABK)$を後悔する(政治)排除に基づくアルゴリズムを設計する。
バッチ複雑性の低い$Omega(fracHlog_AK+loglog K)$を$widetildeO(sqrtK)$で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:00:40 GMT)
PRIME: Protect Your Videos From Malicious Editing [21.4] 生成モデルによって、写真やビデオの操作や編集が驚くほど簡単になった。
我々は,保護方法PRIMEを導入し,時間コストを大幅に削減し,保護性能を向上させる。
評価の結果,PRIMEのコストは従来の最先端手法のコストの8.3%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:07:00 GMT)
Beyond Lengthscales: No-regret Bayesian Optimisation With Unknown
Hyperparameters Of Any Type [21.3] HE-GP-UCBは、任意の形の未知のハイパーパラメーターの場合、非回帰特性を享受する最初のアルゴリズムである。
我々の証明アイデアは新しく、ベイズ最適化の他の変種にも容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:52:16 GMT)
Structured World Modeling via Semantic Vector Quantization [21.3] 意味的ニューラルな離散表現学習への第1のアプローチを提案する。
提案モデルはセマンティックベクトル量子変分オートコーダ(SVQ)と呼ばれ、教師なしオブジェクト指向学習の最近の進歩を活用している。
VQ-VAEやそれ以前のオブジェクト中心生成モデルのような非意味ベクトル量子化法と比較して,本モデルの方が優れた生成性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:13:18 GMT)
Efficient Dynamic-NeRF Based Volumetric Video Coding with Rate
Distortion Optimization [21.1] NeRFは、シンプルな表現と強力な3Dモデリング機能のおかげで、ボリュームビデオ圧縮において顕著な可能性を秘めている。
ReRFは、モデリングを圧縮プロセスから分離し、最適化された圧縮効率をもたらす。
本稿では,よりコンパクトな動的NeRFに基づくボリュームビデオ圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:03:20 GMT)
InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds [21.0] 我々はID埋め込みのための強力な拡散モデルに基づくソリューションであるInstantIDを紹介する。
我々のプラグイン・アンド・プレイ・モジュールは、1つの顔画像だけで様々なスタイルで画像のパーソナライズ処理を行う。
私たちの仕事はSD1.5やSDXLのような、トレーニング済みのテキストと画像の拡散モデルとシームレスに統合されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:15:22 GMT)
Improved Quantization Strategies for Managing Heavy-tailed Gradients in
Distributed Learning [20.9] その結果, 勾配分布は重く, アウトレーヤは圧縮戦略の設計に大きく影響していることがわかった。
既存のパラメータ量子化法は、この重み付き特徴が無視されるときに性能劣化を経験する。
重み付き勾配勾配に特化して設計された新しい圧縮スキームを導入し, トラルニケーションと量子化を効果的に組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:14:31 GMT)
Bridging Cultural Nuances in Dialogue Agents through Cultural Value
Surveys [20.8] cuDialogは、文化レンズを使った対話生成のための第一級ベンチマークである。
対話交換から文化的属性を抽出できるベースラインモデルを開発した。
本稿では,対話型エンコーディング機能に文化的次元を組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:35:15 GMT)
Building Guardrails for Large Language Models [20.7] LLMの入力や出力をフィルタリングするガードレールは、コアセーフガード技術として登場した。
このポジションペーパーでは、現在のオープンソースソリューション(Llama Guard, Nvidia NeMo, Guardrails AI)を詳しく調べ、より完全なソリューションを構築するための課題と道筋について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:35:00 GMT)
Calibrating Panoramic Depth Estimation for Practical Localization and
Mapping [20.6] 周囲環境の絶対深度値は, 局所化, ナビゲーション, 3次元構造推定など, 様々な補助技術にとって重要な手がかりとなる。
本研究では,パノラマ画像から推定される精度の高い深度が,3次元情報を必要とする幅広い下流タスクに対して,強力で軽量な入力として機能することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:46:22 GMT)
CPO: Change Robust Panorama to Point Cloud Localization [20.6] CPOは2次元パノラマを局所化するロバストなアルゴリズムである。
CPOは軽量で、すべてのテストシナリオで効果的なローカライゼーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:46:34 GMT)
PICCOLO: Point Cloud-Centric Omnidirectional Localization [20.6] 一方向局所化のための単純かつ効率的なアルゴリズムであるPICCOLOを提案する。
私たちのパイプラインは、クエリとして与えられた単一のイメージで、既定の方法で動作します。
PICCOLOは、様々な環境で評価された場合、既存の全方位ローカライゼーションアルゴリズムよりも精度と安定性が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:13:52 GMT)
Objective and subjective evaluation of speech enhancement methods in the
UDASE task of the 7th CHiME challenge [20.5] クリーン音声とノイズ信号の混合を人工的に生成し,音声強調のための教師付きモデルを訓練する。
この相違は、テストドメインが合成トレーニングドメインと大きく異なる場合、性能が低下する可能性がある。
第7回CiMEチャレンジのUDASEタスクは、テスト領域からの現実的なノイズの多い音声記録を活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:45:42 GMT)
Adaptive Crowdsourcing Via Self-Supervised Learning [20.4] 一般的なクラウドソーシングシステムでは、多くのクラウドワーカーがグループ見積もりを作成するために提供した潜在量の推定値が平均される。
我々は,自己教師付き学習と新しいアグリゲーションスキームを活用する新しいアプローチ,予測学習者を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:19:53 GMT)
I Prefer not to Say: Protecting User Consent in Models with Optional
Personal Data [20.2] データの共有をしない決定は,ユーザのプライバシを尊重するために保護されるべき情報として,それ自体が考えられる。
我々は,アクティブなユーザ同意を得た情報のみを使用するモデルに対する保護要件を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:56:21 GMT)
Unveiling Delay Effects in Traffic Forecasting: A Perspective from
Spatial-Temporal Delay Differential Equations [20.2] 交通流予測は交通計画と管理の基本的な研究課題である。
近年,グラフニューラルネットワーク (GNN) とリカレントニューラルネットワーク (RNN) は交通流予測のための空間的時間的相関を捉えることに成功している。
1) GNNでのメッセージパッシングは即時であり、実際には近隣ノード間の空間的メッセージインタラクションは遅延する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:55:23 GMT)
Peer-review-in-LLMs: Automatic Evaluation Method for LLMs in
Open-environment [20.0] ピアレビュー機構を用いて,大規模言語モデル(LLM)を自動的に測定する。
制約付き最適化問題として定式化し、各LLMの能力とスコアの一貫性を最大化することを目的としている。
我々はPEN, CIN, LISという3つの指標を提案し, ランク付けのギャップを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:49:26 GMT)
A Neural Scaling Law from Lottery Ticket Ensembling [19.9] Sharma & Kaplan は MSE の損失が $N-alpha$, $alpha=4/d$ として崩壊すると予測した。
単純な1D問題は、それらの予測と異なるスケーリング法(alpha=1$)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:09:51 GMT)
OPSurv: Orthogonal Polynomials Quadrature Algorithm for Survival
Analysis [19.7] 本稿では、生存分析のための直交多項式四分法アルゴリズム(OPSurv)を紹介する。
OPSurvは、生存分析における単一のリスクシナリオと競合するリスクシナリオの両方に対して、時間連続的な機能出力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:26:09 GMT)
TVPR: Text-to-Video Person Retrieval and a New Benchmark [19.6] テキスト・ツー・ビデオ・パーソン検索(TVPR)と呼ばれる新しいタスクを提案する。
TVPRNは、人物ビデオの視覚的および運動的表現を融合することにより、映像表現を取得する。
TVPRNはTVPReidデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:05:10 GMT)
Deep graph kernel point processes [19.4] 本稿では,グラフ上の離散的なイベントデータに対する新たなポイントプロセスモデルを提案する。
キーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワーク(GNN)による影響カーネルを表現して、基盤となるグラフ構造をキャプチャすることだ。
ニューラルネットワークを用いた条件強度関数を直接モデル化することに焦点を当てた以前の研究と比較して、カーネルのプレゼンテーションでは、繰り返し発生する事象の影響パターンをより効果的に表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:36:32 GMT)
Robust Prompt Optimization for Defending Language Models Against
Jailbreaking Attacks [19.4] 本稿では,脱獄攻撃から言語モデルを守るための最初の敵対的目標を提案する。
厳密なプロンプト最適化(RPO)アルゴリズムは、無害な出力を強制するために勾配ベースのトークン最適化を使用する。
RPOは良性使用に小さな影響を与え、適応攻撃で成功し、ブラックボックスモデルに移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:18:57 GMT)
Mobile Fitting Room: On-device Virtual Try-on via Diffusion Models [19.1] Mobile Fitting Roomは、デバイス上での拡散ベースの仮想トライオンシステムである。
利用シナリオは、私たちのツールが顧客に対してシームレスでインタラクティブな仮想試行体験を提供する方法を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:05:45 GMT)
X-TIME: An in-memory engine for accelerating machine learning on tabular
data with CAMs [19.1] 現代的なツリーベースの機械学習モデルは、構造化データから関連する情報を抽出する。
本研究では,新たな精度向上型アナログCAMを実装したアナログデジタルアーキテクチャを提案する。
16nm技術の単一チップで評価した結果、最先端のGPUと比較して119倍のレイテンシで9740倍のスループットを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:14:18 GMT)
Machine Unlearning for Image-to-Image Generative Models [19.0] 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） (Fri, 2 Feb 2024 03:27:08 GMT)
Supervised Algorithmic Fairness in Distribution Shifts: A Survey [18.9] 現実世界のアプリケーションでは、機械学習モデルは特定のデータセットでトレーニングされることが多いが、データ分散がシフトする可能性のある環境にデプロイされる。
この変化は、人種や性別などのセンシティブな属性によって特徴づけられる特定のグループに不公平な予測をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:26:18 GMT)
LLMs Can't Plan, But Can Help Planning in LLM-Modulo Frameworks [18.8] 計画と推論タスクにおけるLLM(Large Language Models)の役割には、かなりの混乱がある。
自己回帰型LSMは、それ自体で計画や自己検証を行うことはできない、と我々は主張する。
本稿では,LLMの強みと外部モデルベース検証器を併用した bf LLM-Modulo Framework のビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:43:18 GMT)
Limited Memory Online Gradient Descent for Kernelized Pairwise Learning
with Dynamic Averaging [18.8] 実例の独立性を必要としない軽量なOGDアルゴリズムを導入し、カーネル対学習に一般化する。
提案アルゴリズムは,ランダムな例と過去のデータを表す移動平均に基づいて勾配を構築し,その結果,O(T)$の複雑さに縛られたサブ線形後悔が生じる。
実世界のデータセットによるいくつかの実験では、複雑性技術がオフラインおよびオンラインシナリオでカーネルと線形勾配を上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:21:50 GMT)
Mapping the Multiverse of Latent Representations [18.8] PRESTOは、潜在表現に依存する機械学習モデルのマルチバースをマッピングするための、原則化されたフレームワークである。
我々のフレームワークは、多種多様な機械学習手法の組み合わせから生じる潜伏空間を特徴付けるために永続的ホモロジーを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:54:53 GMT)
Query-Efficient Correlation Clustering with Noisy Oracle [18.7] 我々は、クラスタ化すべき$n$要素を持つ一般的なクラスタリング環境について研究する。
本稿では,Y Combinatorial Multi-Armed Banditsにおける純粋探索のパラダイムに根ざしたオンライン学習問題の2つの新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:31:24 GMT)
The Benefits of Being Categorical Distributional: Uncertainty-aware
Regularized Exploration in Reinforcement Learning [18.5] 分布RLのポテンシャル優位性は、回帰密度関数分解法を適用して導出した分布整合正則化に帰着する。
分布RLコンテキストにおけるこの探索されていない正規化は、期待によらず、追加の戻り分布情報を取得することを目的としている。
実験は、古典的RLに対する経験的利益に対する分布RLにおけるこの不確実性を考慮した正規化の重要性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:31:23 GMT)
Inverse Reinforcement Learning by Estimating Expertise of Demonstrators [18.5] IRLEED(Inverse Reinforcement Learning by Estimating Expertise of Demonstrators)は、実証者の専門知識の事前知識なしにハードルを克服する新しいフレームワークである。
IRLEEDは既存の逆強化学習(IRL)アルゴリズムを強化し、報酬バイアスと行動分散に対処するために、実証者準最適性のための一般的なモデルを組み合わせる。
オンラインおよびオフラインのIL設定、シミュレーションと人為的なデータによる実験は、IRLEEDの適応性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:21:09 GMT)
Structured Packing in LLM Training Improves Long Context Utilization [18.5] この研究は、意味的相互依存を高めるためのトレーニングデータの構造化が、文脈利用の最適化に有効な戦略であることを示している。
本研究では、情報検索手法を用いて、相互に関連のある文書を単一の学習コンテキストに照合することで、トレーニング例を作成する方法であるStructured Packing for Long Context (SPLiCe)を紹介する。
我々はSPLiCeを大規模な3$Bと7$Bのモデルで実証的に検証し、より複雑な改善と下流タスクにおける長期使用率の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:33:28 GMT)
How Does a Deep Learning Model Architecture Impact Its Privacy? A
Comprehensive Study of Privacy Attacks on CNNs and Transformers [18.3] プライバシー上の懸念は、トレーニングデータから機密情報が漏洩する可能性があるためである。
最近の研究によると、ディープラーニングモデルはさまざまなプライバシー攻撃に弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:11:13 GMT)
Learning Semantic Information from Raw Audio Signal Using Both
Contextual and Phonetic Representations [18.3] 本稿では,2種類の表現を用いて生音声信号から意味を学習するフレームワークを提案する。
本稿では,時間分解能の異なる2種類の表現をキャプチャする音声対単位処理パイプラインを提案する。
言語モデルでは、両タイプの表現を組み込むためにデュアルチャネルアーキテクチャを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:39:58 GMT)
XAI for Skin Cancer Detection with Prototypes and Non-Expert Supervision [18.2] 皮膚内視鏡画像解析による皮膚がん検出は重要な課題である。
この目的のために使われている既存のモデルは、しばしば解釈可能性と信頼性を欠いている。
本稿では,解釈可能な原型部品モデルを用いたメラノーマの診断のための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:42:45 GMT)
Random Exploration in Bayesian Optimization: Order-Optimal Regret and
Computational Efficiency [18.2] 本研究では,分布から引き出されたランダムサンプルを用いて領域を探索する手法について検討する。
このランダム探索手法が最適誤差率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:28:17 GMT)
Geometry aware 3D generation from in-the-wild images in ImageNet [18.2] 本稿では,カメラポーズ情報のない多種多様な非構造化画像ネットから3次元形状を再構成する手法を提案する。
2次元画像から3次元モデルを学習し,StyleGAN2に基づいて生成元バックボーンのアーキテクチャを変更するために,効率的な三面体表現を用いる。
訓練されたジェネレータは、任意の視点からのレンダリングだけでなく、クラス条件の3Dモデルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:55:32 GMT)
TESSERACT: Eliminating Experimental Bias in Malware Classification
across Space and Time (Extended Version) [18.1] マルウェア検知器は、常に進化するオペレーティングシステムや攻撃方法によって、しばしば性能劣化を経験する。
本論文は, 検出作業における2つの実験バイアス源により, 一般的に報告される結果が膨らんでいることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:27:32 GMT)
Challenges in Training PINNs: A Loss Landscape Perspective [18.1] 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の学習における課題について考察する。
本稿では, PINN損失関数の最小化の難しさについて検討する。
NysNewton-CG(NysNewton-CG)を新たに導入し,PINNの性能を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:46:43 GMT)
Interpretation of Intracardiac Electrograms Through Textual
Representations [18.1] 心房細動(AFib)の不規則な電気活動を理解することは心電図において重要な課題である。
人工知能(AI)の最近の進歩は、深層学習フレームワークを使用して、AFib中にEGMを解釈する作業を可能にしている。
本研究では,事前学習したLMを用いて,マスク付き言語モデリングによるEGMおよびAFib分類の微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:15:13 GMT)
S2malloc: Statistically Secure Allocator for Use-After-Free Protection And More [18.0] 我々は、他のセキュリティ保証を損なうことなく、UAF攻撃検出を強化することを目的としたS2mallocを紹介する。
RIOオフセットのオブジェクトサイズの25%を保存することで、攻撃者が同じポインタを再利用した場合、8バイトのカナリアは69%の保護率を提供する。
S2mallocは、オーバーヘッドを大幅に低減するために保護の失敗の極小確率をトレードオフする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:44:58 GMT)
Univariate Radial Basis Function Layers: Brain-inspired Deep Neural
Layers for Low-Dimensional Inputs [17.9] 多くの実世界の問題は、標準のMLP(Multi-Layer Perceptrons)がデフォルトの選択となる低次元の入力を持つ。
代替として,Univariate Radial Basis Function (U-RBF) と呼ばれる新しい層を提案する。
脳の感覚ニューロンと同様に、U-RBF層は個々の入力次元を異なる入力値に依存するニューロンの集団で処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:04:02 GMT)
Online conformal prediction with decaying step sizes [17.9] 本稿では, 減衰段数によるオンライン共形予測手法を提案する。
従来の方法とは違って、集団の量的存在を同時に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:42:09 GMT)
A Probabilistic Model to explain Self-Supervised Representation Learning [17.6] 本稿では,データに対する生成潜在変数モデルを提案する。
比較的手法を含む識別的自己監督アルゴリズムのいくつかのファミリは、その表現上の潜在構造をほぼ誘導することを示した。
モデルを生成的に設定することで、SimVEは、一般的なベンチマーク上の以前のVAEメソッドよりもパフォーマンスを向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:31:17 GMT)
Robust Counterfactual Explanations in Machine Learning: A Survey [17.4] 対実的説明(CE)は、機械学習モデルに影響された被験者にアルゴリズムによる会話を提供するのに理想的に適していると提唱されている。
最近の研究は、CEを得るための最先端の手法の堅牢性に関連する深刻な問題を明らかにしている。
堅牢性の欠如はCEの妥当性を損なう可能性があるため、このリスクを軽減する技術は順調である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:56:58 GMT)
Optimal Projection for 3D 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） (Fri, 2 Feb 2024 03:35:04 GMT)
Distributional Reinforcement Learning by Sinkhorn Divergence [17.2] 本研究では,リターン分布から非制限統計を学習するtextitSinkhorn distributional RL(SinkhornDRL)を提案する。
SinkhornDRLは、Atariゲームスイートの既存のアルゴリズムと一貫して、あるいは同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:59:50 GMT)
A Survey on Self-Supervised Learning for Non-Sequential Tabular Data [16.9] 自己教師付き学習(SSL)は、様々な領域の最先端モデルに取り入れられている。
この調査は、非シーケンスデータ(SSL4NS-TD)におけるSSLの最近の進歩と課題を体系的にレビューし、要約することを目的としている。
まず、NS-TDの形式的定義を示し、関連する研究との相関を明らかにする。次に、これらのアプローチを予測学習、コントラスト学習、ハイブリッド学習の3つのグループに分類し、それぞれの方向における代表的手法のモチベーションと強みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:17:41 GMT)
On the Evaluation of Generative Models in Distributed Learning Tasks [16.8] 不均一なデータ分布を持つ分散学習タスクにおける生成モデルの評価について検討する。
FID-allとFID-avgのスコアによるモデルランキングは矛盾する可能性があることを証明した。
FIDの場合とは異なり、KID-allとKID-avgは生成モデルと同じランキングになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:42:13 GMT)
A Data-Driven Analysis of Robust Automatic Piano Transcription [16.7] 近年の進歩は、より正確なシステムを生み出すために、新しいニューラルネットワークアーキテクチャを適用することに焦点を当てている。
トレーニングデータの音響特性に対して,これらのモデルが非常に過度に適合することを示す。
トレーニングデータを見ることなく,MAPSデータセット上で88.4F1スコアの最先端のノートオンセット精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:11:23 GMT)
CABINET: Content Relevance based Noise Reduction for Table Question
Answering [16.2] CABINET(Content RelevAnce-Based NoIse ReductioN for TablE QuesTion-Answering)は、大規模言語モデル(LLM)が外部情報を抑制することで関連するデータに集中できるようにするフレームワークである。
ノイズを導出し、様々なサイズのテーブル上でパフォーマンスを維持し、WikiTQ、FeTaQA、Wikiデータセット上で新しいSoTAパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:48:39 GMT)
Spiking CenterNet: A Distillation-boosted Spiking Neural Network for
Object Detection [16.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はこの課題に対処するための有望なアプローチである。
本稿では,イベントデータに対するオブジェクト検出のためのSpking CenterNetを提案する。
我々の研究は、スパイク物体検出の分野で知識蒸留を利用する最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:23:03 GMT)
Cooperative Knowledge Distillation: A Learner Agnostic Approach [15.4] 我々は、多くのモデルが学生と教師の両方として機能する新しいタイプの知識蒸留を定式化する。
異なるモデルが異なる長所と短所を持っている可能性があるため、すべてのモデルは生徒または教師として振る舞うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:31:50 GMT)
A Lot of Talk and a Badge: An Exploratory Analysis of Personal
Achievements in GitHub [15.2] GitHubは、個人的成果を通じて新しい要素を導入し、バッジをアンロックし、開発者自身のプロフィールページに表示し、開発活動を認識した。
GitHubにおける個人バッジの拡散を研究するために,混合手法を用いた探索分析を行った。
ほとんどの開発者は少なくともバッジをサンプルにしているが、プロフィールを非公開にし、バッジを表示することをオプトアウトするユーザーの増加も観察している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:43:17 GMT)
CORE: Mitigating Catastrophic Forgetting in Continual Learning through
Cognitive Replay [15.2] コグニティブ・リプレイ(CORE)は、人間の認知的レビュープロセスからインスピレーションを得ている。
COREはスプリットCIFAR10で平均37.95%の精度を達成し、最高のベースライン法を6.52%上回っている。
これにより、最上位のベースラインに比べて、最も貧弱なパフォーマンスタスクの精度が6.30%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:04:44 GMT)
DoseGNN: Improving the Performance of Deep Learning Models in Adaptive
Dose-Volume Histogram Prediction through Graph Neural Networks [15.1] AAPM (AAPM 65th Annual Meeting $&$ Exhibition) に発表された最近の研究成果を拡張した。
本研究の目的は,高性能CBCTシステムを備えた一般放射線治療プラットフォーム上でのDVH予測のための効率的なディープラーニングモデルを設計することである。
DVH予測タスクで広く採用されている深層学習モデルを,新しい放射線治療プラットフォーム上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:28:19 GMT)
LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review [15.1] Toolkit は Retrieval Augmented Generation (RAG) の原則に基づいている。
システムはまずWeb検索を開始し、関連書類を検索する。
第2に、ユーザが提供する抽象化に基づいて、検索した論文を再ランクする。
第3に、再ランクされた結果と要約に基づいて、関連する作業部を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:41:28 GMT)
Parametric Feature Transfer: One-shot Federated Learning with Foundation
Models [15.0] ワンショットのフェデレーション学習では、クライアントは単一のコミュニケーションでグローバルモデルを協調的にトレーニングする。
本稿では,基礎モデルの転送可能性を利用してワンショットFLの精度と通信効率を向上させる手法であるFedPFTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:34:46 GMT)
Trustworthy Distributed AI Systems: Robustness, Privacy, and Governance [14.9] 分散AIシステムは、経済的および社会的影響を増大させることで、ビッグデータコンピューティングとデータ処理能力に革命をもたらしている。
近年の研究では、AIシステムのセキュリティ、プライバシ、公平性の問題に起因する新たな攻撃面とリスクが特定されている。
我々は、信頼できる分散AIのための代表的技術、アルゴリズム、理論的基礎についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:58:58 GMT)
Large Language Model as Synthesizer: Fusing Diverse Inputs for Better
Automatic Vulnerability Repair [14.9] VulMasterはTransformerベースのニューラルネットワークモデルで、脆弱性修復の生成に優れています。
VulMasterを,5,800の脆弱性関数を持つ1,754のプロジェクトからなる実世界のC/C++脆弱性修復データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:31:31 GMT)
Bayesian Deep Learning for Remaining Useful Life Estimation via Stein
Variational Gradient Descent [14.8] 本研究では,スタイン変分勾配勾配を用いたベイズ学習モデルが収束速度と予測性能に対して一貫して優れていたことを示す。
ベイズモデルが提供する不確実性情報に基づく性能向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:21:06 GMT)
Understanding Adam Optimizer via Online Learning of Updates: Adam is
FTRL in Disguise [14.5] 本稿では,オンライン学習の観点から,Adamのアルゴリズムコンポーネントの重要性について考察する。
私たちは、AdamがFTRL(Follow-the-Regularized-Leader)と呼ばれる原則付きオンライン学習フレームワークに対応していると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:00:17 GMT)
Training-time Neuron Alignment through Permutation Subspace for
Improving Linear Mode Connectivity and Model Fusion [14.5] トレーニング時間置換サブスペースは、LCC障壁を無償で削減することができる。
トレーニング中に部分勾配マスクを用いたアルゴリズムであるTNA-PFNを導入する。
広いモデル融合の応用、特に連合学習において優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:57:50 GMT)
Reasoning Capacity in Multi-Agent Systems: Limitations, Challenges and
Human-Centered Solutions [14.4] 推論能力の形式的定義を提示し,システムの各コンポーネント内の制限を識別する上で,その有用性を示す。
そして、これらの制限が、人間のフィードバックを使って推論の欠点を緩和する自己反射的プロセスによってどのように対処できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:53:11 GMT)
Mission Critical -- Satellite Data is a Distinct Modality in Machine
Learning [14.4] 衛星データには、機械学習に地震的な変化をもたらす可能性がある。
我々は、衛星データが機械学習研究の明確なモダリティとなっていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:36:50 GMT)
LookAhead: Preventing DeFi Attacks via Unveiling Adversarial Contracts [14.2] 本稿では,DeFi攻撃を検出する新たな方向,すなわち,相手の取引ではなく相手の契約を検出することを提案する。
例えば、匿名のファンドソース、クローズドソース、頻繁なトークン関連関数呼び出しなどである。
269の敵契約と13,000の良心契約から抽出された特徴からなるデータセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:12:43 GMT)
Higher-order accurate two-sample network inference and network hashing [14.0] ネットワーク比較のための2サンプル仮説テストは、多くの重要な課題を示す。
我々は,新しいメソッドとその変種を特徴とする包括的ツールボックスを開発した。
提案手法は,既存のツールの高速化と精度に優れ,電力効率が最適であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:04:36 GMT)
On the Convergence of Federated Averaging under Partial Participation
for Over-parameterized Neural Networks [14.0] フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデータを共有せずに複数のクライアントから機械学習モデルを協調的に作成するための分散パラダイムである。
本稿では,FedAvgが世界規模で世界規模で収束していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:04:51 GMT)
Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic
annotations [13.6] 本稿では,話者識別,スタイル,記録条件の様々な側面をラベル付けするスケーラブルな手法を提案する。
次に、この手法を45k時間データセットに適用し、音声言語モデルを訓練する。
その結果, アクセント, 韻律スタイル, チャネル条件, 音響条件の多岐にわたる高忠実度音声生成が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:29:34 GMT)
Graph Multi-Similarity Learning for Molecular Property Prediction [13.2] 本稿では,Graph Multi-Similarity Learning for Molecular Property Prediction (GraphMSL)フレームワークを紹介する。
まず、まず自己相似性計量(すなわち、アンカー分子と他の分子との類似性)を定義し、次にペア重み付け関数を通してアンカーの一般化多相性計量に変換する。
GraphMSLは、MoneculeNetデータセット間の多重相似性測定の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:04:21 GMT)
Taming Uncertainty in Sparse-view Generalizable NeRF via Indirect
Diffusion Guidance [13.0] 一般化可能なNeRF(Gen-NeRF)は、しばしば不確実性に満ちたスパース入力を持つ未観測領域でぼやけたアーティファクトを生成する。
本稿では, 間接拡散誘導型NeRFフレームワークであるID-NeRFを提案し, 生成的観点からの不確実性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:39:51 GMT)
Federated Learning for Large-Scale Scene Modeling with Neural Radiance
Fields [12.9] 我々は,車両やドローンから収集したデータを用いて,地球規模のニューラル放射場(NeRF)に基づく地図を連続的に構築し,維持するシステムを提案する。
NeRFによる既存の大規模モデリングには、地球規模の環境をモデル化する際のスケーラビリティと保守性に問題がある。
我々は、NeRFのフェデレーション学習におけるモデル集約パイプラインを調整し、NeRFの局所的な更新を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:44:00 GMT)
Boximator: Generating Rich and Controllable Motions for Video Synthesis [12.9] Boximatorは、きめ細かいモーションコントロールのための新しいアプローチである。
Boximatorは既存のビデオ拡散モデルのプラグインとして機能する。
最先端のビデオ品質(FVD)スコアを達成し、2つのベースモデルを改善し、ボックス制約を組み込んだ後にさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:59:48 GMT)
EBV: Electronic Bee-Veterinarian for Principled Mining and Forecasting
of Honeybee Time Series [12.9] ハチは受粉や食糧生産に欠かせない。そのような過酷さを予想すれば、養蜂家は早期に予防措置をとることができる。
予測は予期せぬ行動を見つけるのに役立ち、養蜂家に対して警告を発する。
本稿では,以下の望ましい特性を有するEBV法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:05:56 GMT)
Automating Sound Change Prediction for Phylogenetic Inference: A
Tukanoan Case Study [12.8] ニューラルネットワークを音響変化データに基づいてトレーニングし、歴史的プロトフォームとその現代的子孫間の中間的な音変化ステップを予測する。
ツカノ語の言語に関する最良の実験では、専門家アノテーションを使用した木から一般四重項距離0.12の木を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:20:16 GMT)
Chiral and non-chiral swift mode conversion near an exception point with
dynamic adiabaticity engineering [12.6] 非エルミート・ハミルトニアンの進化におけるアディバチティ(adiabaticity)を設計する手法を紹介する。
従来の準断熱進化と同じモード変換の質を、わずか4分の1の時間で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:24:34 GMT)
The effect of diversity on group decision-making [12.5] 小集団は対話を通じて直感的なバイアスを克服し、個人の意思決定を改善することができることを示す。
大規模なサンプルと異なる運用方法によって、より認知的な多様性がより成功したグループ熟考と結びついていることが一貫して明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:15:01 GMT)
Root Cause Analysis In Microservice Using Neural Granger Causal
Discovery [12.4] 本稿では、ニューラルグラガー因果探索と対照的学習を用いた根本原因解析の新しい手法であるRUNを提案する。
RUNは時系列からコンテキスト情報を統合することでバックボーンエンコーダを強化し、時系列予測モデルを利用して神経グランガー因果発見を行う。
さらに、RUNはPagerankをベクターに組み込んで、トップkのルート原因を効率的に推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:43:06 GMT)
$\sigma$-zero: Gradient-based Optimization of $\ell_0$-norm Adversarial
Examples [12.2] Sigma-zeroは、時間を要するハイパーセルチューニングを必要とせず、最小$ell_infty$-normの例を見つけ、成功、サイズ、堅牢性の点で競合するすべての攻撃を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:08:11 GMT)
Can MLLMs Perform Text-to-Image In-Context Learning? [12.1] 我々は6つの最先端マルチモーダル言語モデル(MLLM)をベンチマークする。
主な課題は,マルチモーダリティと画像生成の複雑さである。
細調整や結束の促進といった戦略を探求し、顕著な改善を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:30:05 GMT)
Distilling LLMs' Decomposition Abilities into Compact Language Models [12.1] 大規模言語モデル(LLM)はその推論能力に習熟性を示した。
コンパクトモデルは、カスタマイズされたトレーニングを提供するが、複雑な推論タスクの解決に不足することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:23:15 GMT)
DeepBranchTracer: A Generally-Applicable Approach to Curvilinear
Structure Reconstruction Using Multi-Feature Learning [12.0] 本稿では,外部画像の特徴と内部幾何学的特徴の両方を学習し,曲線構造を再構築するDeepBranchTracerを紹介する。
既存のセグメンテーション法や再構成法よりも優れた性能を示すため,2次元データセットと3次元データセットの両方でモデルを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:13:07 GMT)
On Measuring Context Utilization in Document-Level MT Systems [12.0] 本稿では,文脈利用の尺度を用いて,精度に基づく評価を補完することを提案する。
自動アノテート支援コンテキストは人間のアノテートコンテキストに類似した結論を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:37:07 GMT)
At the Dawn of Generative AI Era: A Tutorial-cum-Survey on New Frontiers
in 6G Wireless Intelligence [11.8] ジェネレーティブAI(Generative AI、ジェネレーティブAI)は、入力データの基盤となるデータ分布、パターン、特徴を識別できるジェネレーティブモデル(GM)である。
これにより、GenAIは、実世界のデータが不足し、不完全で、取得にコストがかかり、モデル化や理解が難しい、無線領域において重要な資産となる。
我々は、セマンティック/THz/ニアフィールド通信、ISAC、超大型アンテナアレイ、デジタルツイン、AI生成コンテンツサービス、モバイルエッジコンピューティングとエッジAI、敵対的ML、信頼に値する6Gネットワーク研究の先駆的な領域におけるGMの役割を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:23:25 GMT)
Quantum advantage in zero-error function computation with side
information [11.8] 我々は、Alice氏がゼロエラーで発生するためにBobに送らなければならない最小限の情報量の特徴付けを目指している。
ある場合、古典的な伝送に対して量子伝送を使うことには厳格な優位性があるが、他方の場合ではそのような優位性はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:41:36 GMT)
GaMeS: Mesh-Based Adapting and Modification of Gaussian Splatting [11.8] ガウス分布による画像画素への寄与を近似することにより、3次元シーンのポイントを描画する新しい最先端技術を導入する。
高品質なビューをリアルタイムに生成する上で,高品質なレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:50:23 GMT)
A Survey for Foundation Models in Autonomous Driving [11.7] 大規模言語モデルは、自動運転における計画とシミュレーションに寄与する。
ビジョンファウンデーションモデルは、3Dオブジェクトの検出やトラッキングといった重要なタスクに適応している。
多様な入力を統合するマルチモーダル基礎モデルは、例外的な視覚的理解と空間的推論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:44:59 GMT)
Robust Inverse Graphics via Probabilistic Inference [11.6] 雨や雪、霧といった汚職の存在下で、1枚の画像から3Dシーンを推測する方法を示す。
ベイズ的アプローチによる頑健な逆グラフ (RIG) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:34:51 GMT)
Monotone, Bi-Lipschitz, and Polyak-\L{}ojasiewicz Networks [11.5] 本稿では,新しいEmphbi-Lipschitz可逆ニューラルネットワークBiLipNetを提案する。
EmphLipnessとEmphintonicityの両方をコントロールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:02:42 GMT)
CMRNext: Camera to LiDAR Matching in the Wild for Localization and
Extrinsic Calibration [11.5] CMRNextはカメラ-LIDARマッチングの新しいアプローチであり、センサー固有のパラメータとは独立しており、一般化可能であり、野生で使用することができる。
3つの公開データセットと3つの社内ロボットを含む6つの異なるロボットプラットフォーム上でCMRNextを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:57:12 GMT)
The Butterfly Effect in Artificial Intelligence Systems: Implications
for AI Bias and Fairness [11.3] Butterflyエフェクトは、小さな変化がAIシステムに大きく、予測不可能な影響を及ぼす可能性があることを強調している。
本稿では,バタフライ効果の検出,定量化,緩和を行うアルゴリズム的戦略と実証的戦略の両方を想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:23:48 GMT)
A Survey on Large Language Model Hallucination via a Creativity
Perspective [11.3] 大型言語モデル(LLM)における幻覚は常に制限と見なされる。
クリエイティビティの源でもあるのでしょうか?
本調査は, この可能性を探究し, 創造性を育むことによって幻覚が LLM の応用に寄与する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:21:04 GMT)
Explanations, Fairness, and Appropriate Reliance in Human-AI
Decision-Making [11.3] 特徴に基づく説明がAIによる意思決定の分配的公平性に及ぼす影響について検討する。
以上の結果から,説明は公正感に影響を及ぼし,人間のAI推奨に固執する傾向に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:55:56 GMT)
NoFunEval: Funny How Code LMs Falter on Requirements Beyond Functional
Correctness [11.3] 既存のコード言語モデルの評価ベンチマーク(コードLM)は、LMが機能的に正しいコードを生成することができるかどうかにのみ焦点を絞っている。
非機能要件と非機能要件の両方に対する単純な分類インスタンスに基づいて、コードLMを評価するため、新しいベンチマークNoFunEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:11:27 GMT)
Graph-enabled Reinforcement Learning for Time Series Forecasting with
Adaptive Intelligence [11.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)と強化学習(RL)を用いたモニタリングによる時系列データの予測手法を提案する。
GNNは、データのグラフ構造をモデルに明示的に組み込むことができ、時間的依存関係をより自然な方法でキャプチャすることができる。
このアプローチは、医療、交通、天気予報など、複雑な時間構造におけるより正確な予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:53:34 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Learning for Residential Short-Term Load
Forecasting [11.2] 電力システムの負荷データは、住宅ユーザの日常のルーチンを不注意に明らかにし、彼らの財産のセキュリティにリスクを及ぼす可能性がある。
我々はマルコフスイッチ方式の分散学習フレームワークを導入し、その収束は厳密な理論的解析によって実証される。
実世界の電力系統負荷データを用いたケーススタディにより,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） (Fri, 2 Feb 2024 16:39:08 GMT)
Towards the new XAI: A Hypothesis-Driven Approach to Decision Support
Using Evidence [10.8] We describe and evaluation an approach for hypothesis-driven AI based on the Weight of Evidence (WoE) framework。
我々の仮説駆動アプローチは、推奨駆動アプローチやAI説明のみのベースラインと比較して、決定精度を高め、信頼性を低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:28:24 GMT)
Salsa Fresca: Angular Embeddings and Pre-Training for ML Attacks on
Learning With Errors [10.8] LWE(Learning with Errors)は、鍵交換とデジタル署名のための量子後暗号システムの基礎となる難解な数学問題である。
以前の作業では、小さな秘密を持つLWE問題に対する機械学習(ML)ベースの新たな攻撃を提案したが、これらの攻撃には、秘密をトレーニングし、回復するのに数日を要する数百万のLWEサンプルが必要である。
我々は、これらの攻撃を改善するために、3つの重要な方法、より良い前処理、角埋め込み、モデル事前訓練を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:48:27 GMT)
Topic Bias in Emotion Classification [10.7] 感情コーパスは、通常、キーワード/ハッシュタグ検索に基づいてサンプリングされる。
我々は、このトピックバイアスをデータとモデリングの両方の観点から研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:40:52 GMT)
Exact Tensor Completion Powered by Arbitrary Linear Transforms [10.7] 任意の線形変換による正確なテンソル完備化の新たな理論的保証が確立される。
変換テンソル完了プログラムを解くために,乗算器の交互方向に基づく効率的なアルゴリズムを設計する。
このモデルと証明はテンソル完成の柔軟性を大幅に向上させ,提案手法の優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:26:38 GMT)
APIServe: Efficient API Support for Large-Language Model Inferencing [10.4] APIServeは、API拡張LDMをターゲットにした最初のフレームワークである。
APISERVEはサービス全体のスループットを1.6倍改善し、毎秒2倍のリクエストを処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:47:57 GMT)
Synthetic Data for the Mitigation of Demographic Biases in Face
Recognition [10.2] 本研究では, 顔認識技術に影響を及ぼす人口統計バイアスを, 合成データを用いて緩和する可能性について検討した。
GANDiffFaceによって生成された合成データセットは、制御可能な人口分布と現実的なクラス内変動を用いて、顔認識のためのデータセットを合成できる新しいフレームワークである。
本研究は、顔認識における人口統計バイアスを軽減するために、提案手法と合成データの利用を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:57:42 GMT)
AI Code Generators for Security: Friend or Foe? [10.0] セキュリティのためのAIコードジェネレータのユースケースをレビューし、評価ベンチマークを導入する。
人工知能(AI)コードジェネレータの最近の進歩は、悪意あるアクターによる誤用を含むソフトウェアセキュリティ研究の新たな機会を開きつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:41:15 GMT)
Sliced-Wasserstein Estimation with Spherical Harmonics as Control
Variates [9.9] 確率測度間のスライス・ワッサーシュタイン(SW)距離は、関連する一次元射影に対するワッサーシュタインの平均として定義される。
球面調和(spherical harmonics)は、球面上の二乗可積分函数の集合の正則基底を形成する球面上の距離である。
モンテカルロと比較して収束率の向上は、一般的な測度のために確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:22:06 GMT)
HW-SW Optimization of DNNs for Privacy-preserving People Counting on
Low-resolution Infrared Arrays [9.8] 低分解能赤外線(IR)アレイセンサは、空間や人の流れの占有をモニターするなどのアプリケーションを数えることができる。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、これらのセンサデータを正確かつ効率的な方法で処理するのに適していることが示されている。
本稿では、ニューラルネットワーク探索、混合精度量子化、後処理といったDNNのための高度に自動化されたフルスタック最適化フローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:45:38 GMT)
A Linguistic Comparison between Human and ChatGPT-Generated
Conversations [9.7] この研究は、ChatGPTが生成した会話と人間の会話を比較して、言語問合せと単語数分析を取り入れている。
結果は,人間の対話における多様性と信頼度は高いが,ChatGPTは社会的プロセス,分析的スタイル,認知,注意的焦点,ポジティブな感情的トーンといったカテゴリーに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:47:16 GMT)
Enhancing Stochastic Gradient Descent: A Unified Framework and Novel
Acceleration Methods for Faster Convergence [9.7] 2つのプラググルー収束条件下での収束に対処する統一的な枠組みを提案する。
これらの2つの手法が理論的にAインレートに導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:55:25 GMT)
Precedence-Constrained Winter Value for Effective Graph Data Valuation [9.7] グラフデータのバリュエーションは、ノード間の複雑な依存関係と、価値推定コストの指数的な増加から起因した、ユニークな課題を導入します。
複雑なグラフ構造を考慮した先進制約冬(PC-Winter)値(Precedence-Constrained Winter:PC-Winter)を考案した。
さらに、計算課題に対処し、PC-Winterの効率的な近似を可能にするための様々な戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:39:50 GMT)
Few-Shot Scenario Testing for Autonomous Vehicles Based on Neighborhood
Coverage and Similarity [9.5] 大規模展開の前には、自律走行車(AV)の安全性能の試験と評価が不可欠である。
本稿では,この課題に対処するためのFST(Few-shot Testing)問題を初めて定式化し,体系的なFSTフレームワークを提案する。
FST法によるカットインシナリオの実験では,従来の試験法と比較して,テスト誤差と分散の顕著な低減が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:47:14 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） (Fri, 2 Feb 2024 05:39:48 GMT)
Faster and Lighter LLMs: A Survey on Current Challenges and Way Forward [9.4] モデル圧縮およびシステムレベルの最適化手法の最近の進歩は、LLM推論を強化することを目的としている。
この調査はこれらの手法の概要を提供し、最近の発展を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:29:34 GMT)
ALERT-Transformer: Bridging Asynchronous and Synchronous Machine
Learning for Real-Time Event-based Spatio-Temporal Data [9.3] 非同期センシングと同期処理を組み合わせたハイブリッドパイプラインを提案する。
競争相手よりもレイテンシの低い最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:17:19 GMT)
QXAI: Explainable AI Framework for Quantitative Analysis in Patient
Monitoring Systems [9.3] 定量的分析のための説明可能なAI(QXAI)フレームワークは、回帰および分類タスクのポストホックモデル説明可能性と本質的な説明可能性によって提案される。
我々は,センサデータに基づく心拍数予測と身体活動の分類を行うために,人工ニューラルネットワーク (ANN) と注意に基づく双方向LSTM (BiLSTM) モデルを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:07:40 GMT)
Scalable Multi-modal Model Predictive Control via Duality-based
Interaction Predictions [9.3] RAID-Netは、モデル予測制御(MPC)予測地平線に沿って関連する相互作用を予測する、注目に基づく新しいリカレントニューラルネットワークである。
本手法は, 移動計画問題の解法において, 12倍のスピードアップを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:19:54 GMT)
DeepAAT: Deep Automated Aerial Triangulation for Fast UAV-based Mapping [9.2] 本稿では,UAV画像のAATに特化したディープラーニングネットワークであるDeepAATを紹介する。
処理速度は、インクリメンタルなAATメソッドを数百倍、グローバルなAATメソッドを数倍上回る。
その結果、DeepAATは従来のAAT法よりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:17:02 GMT)
No Free Prune: Information-Theoretic Barriers to Pruning at
Initialization [9.1] arXiv:2105.12806のロバスト性法則を,通常のパラメータカウントを$p_texteff$に置き換えたスパースネットワークに拡張する。
ニューラルネットワークの実験では、トレーニング中に得られた情報がモデル能力に影響を与える可能性があることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:13:16 GMT)
${\rm E}(3)$-Equivariant Actor-Critic Methods for Cooperative
Multi-Agent Reinforcement Learning [9.1] 我々は,ある協調型マルチエージェント強化学習問題に固有のユークリッド対称性の活用に焦点をあてる。
我々は,マルチエージェントアクター批判手法の帰納バイアスとして,対称的制約を組み込んだニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:12:42 GMT)
(A)I Am Not a Lawyer, But...: Engaging Legal Experts towards Responsible
LLM Policies for Legal Advice [9.1] 大規模言語モデル (LLMs) は、法律、医学、金融の専門的な指導のために、ますます一般に利用されるようになった。
大規模言語モデル(LLMs)の急速な普及は、法律、医学、金融の専門的ガイダンスへのアクセス拡大に期待を喚起する。
ケースベース推論にインスパイアされた手法を用いて,LLMを専門的なアドバイスとして利用する際の,曖昧な政策上の考慮事項を明らかにするために,構造化された専門家分析に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:35:34 GMT)
CT-MVSNet: Efficient Multi-View Stereo with Cross-scale Transformer [9.0] クロススケールトランス(CT)プロセスは、追加計算なしで異なる段階の表現を特徴付ける。
複数のスケールで異なる対話型アテンションの組み合わせを利用する適応型マッチング認識変換器(AMT)を導入する。
また、より細かなコストボリューム構成に大まかにグローバルな意味情報を埋め込む2機能ガイドアグリゲーション(DFGA)も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:41:21 GMT)
Fossil Image Identification using Deep Learning Ensembles of Data
Augmented Multiviews [8.9] 本稿では,化石画像のオリジン(O),グレイ(G),骨格(S)ビューを収集する多視点アンサンブルフレームワークを提案する。
2400枚の画像を持つ最大のフスリノイドデータセットの実験は、提案されたOGSがベースラインを一貫して上回っていることを示している。
OGSは、データセットのオリジナルのラベルと、2人の人間の専門家の再識別との合意が最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:04:32 GMT)
Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey [8.7] 重要なトレンドは、脳波に基づく感情認識のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発することである。
情動脳波の脳領域依存性は、この領域のGNNと他の時系列領域のGNNを区別する生理的基盤を持つ。
脳波に基づく感情認識におけるGNN構築のための明確なガイダンスを提供するために,フレームワークの3段階から手法を分析し,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:30:58 GMT)
Character-based Outfit Generation with Vision-augmented Style Extraction
via LLMs [8.7] 衣料品生成問題は、ユーザの興味に基づいて、完全な衣料品を推奨することを含む。
既存のアプローチでは、アンカーアイテムや特定のクエリスタイルに基づいたアイテムの推奨に重点を置いているが、映画やソーシャルメディアなどの有名キャラクターに対する顧客の関心は考慮していない。
我々は,文字情報を正確に解釈し,年齢や性別などの顧客仕様に従って完全な装束を生成することを目的とした,新しいキャラクタベースアウトフィット生成(COG)問題を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:11:31 GMT)
Generalized Duffin-Kemmer-Petiau oscillator under Aharonov-Bohm flux in
topological defects backgrounds [8.7] 量子流束場の影響下で一般化されたダフィン・ケマー・ペティオ(DKP)発振器について検討する。
エネルギー固有値は、宇宙弦と点状大域モノポールの位相的欠陥の影響を受けていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:25:46 GMT)
Conditional Generative Representation for Black-Box Optimization with
Implicit Constraints [8.6] 本稿では,CageBO(Conditional and Generative Black-box Optimization)と呼ばれる新しいBBOフレームワークを紹介する。
CageBOは、公共政策アプリケーションでよく見られる暗黙の制約を効率的に処理する。
我々のCageBOは,ベースラインに比べて性能と効率が著しく向上していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:14:01 GMT)
Vaccine: Perturbation-aware Alignment for Large Language Model [8.6] ユーザがアップロードした有害なデータのいくつかは、微調整を簡単に騙してアライメントが壊れたモデルを生成することができる。
本稿では,ユーザが微調整を行う際のセキュリティリスクを軽減するために,摂動を考慮したアライメント手法であるVaccineを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:56:50 GMT)
Pok\'eLLMon: A Human-Parity Agent for Pok\'emon Battles with Large
Language Models [8.6] textscPok'eLLMonは、戦術的な戦闘ゲームにおいて、人間のパリティパフォーマンスを達成する最初のLDM型エージェントである。
オンライン対人戦は、textscPok'eLLMonの人間的な戦闘戦略とジャスト・イン・タイムの意思決定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:22:12 GMT)
Scale Equalization for Multi-Level Feature Fusion [8.5] 並列ブランチのマルチレベル機能は、異なるスケールにあることが分かりました。
スケール不均衡は普遍的かつ望ましくない欠陥であり、有害な勾配降下を引き起こす。
両線形アップサンプリング後のマルチレベル特徴量間でのスケール平衡を実現するために, スケール等化器の注入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:25:51 GMT)
Diffusion Model-based Probabilistic Downscaling for 180-year East Asian
Climate Reconstruction [8.4] 本稿では,拡散確率的ダウンスケーリングモデル(DPDM)を気象分野に導入する。
このモデルは、データを1degから0.1degに効率的に変換することができる。
東アジアにおける月次表面変数の180年間のデータセットを生成するために,本モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:34:33 GMT)
kNN Algorithm for Conditional Mean and Variance Estimation with
Automated Uncertainty Quantification and Variable Selection [8.4] 我々は従来の非パラメトリックkNNモデルのスケーラビリティと適応性を相乗化するkNNベースの回帰手法を提案する。
本手法は,確率応答変数の条件平均と分散を正確に推定することに焦点を当てる。
2つのケーススタディで示されているように、特に生体医学的応用において顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:54:18 GMT)
Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised
Learning [8.3] 本研究では,EUPASと呼ばれる都市域埋め込みのための自己教師付きグラフ協調フィルタリングモデルを提案する。
具体的には、人間の移動データ、関心点(POI)情報、地域ごとの地理的近傍の詳細を含む地域不均一グラフをモデルに入力する。
このモデルは、GCNとマルチヘッドアテンションを通じて、リージョン内およびリージョン間依存関係を保存する領域埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:06:45 GMT)
$\widetilde{O}(T^{-1})$ Convergence to (Coarse) Correlated Equilibria in Full-Information General-Sum Markov Games [8.2] 楽観的フォロー・ザ・レギュラライズド・リーダー・アルゴリズムは,フル情報汎用マルコフゲームにおいて,$widetildeO(T-1)$-approximate iterationsを$T$内で見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:40:27 GMT)
Ecologically rational meta-learned inference explains human category
learning [8.2] 我々は、生態学的に合理的なメタ学習推論(ERMI)と呼ばれるモデルのクラスを開発する。
ERMIは2つの異なる実験で、人間のデータを他の7つの認知モデルより定量的に説明します。
ERMIの生態学的に有効な事前評価により,OpenML-CC18分類ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:32:04 GMT)
From Words to Molecules: A Survey of Large Language Models in Chemistry [8.1] 本稿では,Large Language Models (LLM) を化学分野に組み込む際に用いられるニュアンスド方法論について考察する。
化学LLMを,その入力データのドメインとモダリティに基づいて3つの異なるグループに分類し,これらをLCMに組み込むアプローチについて議論する。
最後に,化学知識のさらなる統合,継続学習の進歩,モデル解釈可能性の向上など,有望な研究方向性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:30:48 GMT)
What Makes Medical Claims (Un)Verifiable? Analyzing Entity and Relation
Properties for Fact Verification [8.1] BEAR-Factコーパス(BEAR-Fact corpus)は、科学的事実検証のための最初のコーパスである。
クレームテキストから純粋に証拠検索の成功を確実に推定できることを示す。
データセットはhttp://www.ims.uni-stuttgart.de/data/bioclaimで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:27:58 GMT)
Visual Gyroscope: Combination of Deep Learning Features and Direct
Alignment for Panoramic Stabilization [7.9] 我々は3つの異なる手法を組み合わせて、カメラの姿勢を頑健かつ正確に推定する新しいパイプラインを提案する。
異なる航空機に搭載された360ドル(約3,300円)のデュアルフィッシュカメラで撮影された2つの画像列に対して,我々の手法を定量的に定性的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:52:24 GMT)
Federated Unlearning: a Perspective of Stability and Fairness [7.7] 本稿では,フェデレーション付きアンラーニング(FU)の多面的結果とデータ不均一性について考察する。
我々は,FU評価の重要な指標を紹介し,検証,グローバル安定性,局所公正性に着目し,固有のトレードオフについて検討する。
本稿では, FU機構のさらなる発展を導くため, トレードオフ管理のためのFU機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:05:25 GMT)
A general theory for robust clustering via trimmed mean [7.7] 提案手法は,新しいトリミング平均型セントロイド推定器を用いたハイブリッドクラスタリング手法を導入し,誤ラベル保証を実現する。
その結果, 誤差がガウス以下の分布に従えば, ガウス以下のケースに還元されることがわかった。
これらの初期セントロイド推定値は,その後のクラスタリングアルゴリズムにおいて,最適な誤ラベル率を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:58:30 GMT)
Simple Imputation Rules for Prediction with Missing Data: Contrasting
Theoretical Guarantees with Empirical Performance [7.6] 実際のデータセットでは、データの欠落が一般的な問題である。
本稿では, 理論的, 実証的証拠を対比して, 即効性パイプラインの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:58:40 GMT)
Connecting the Dots: Is Mode-Connectedness the Key to Feasible
Sample-Based Inference in Bayesian Neural Networks? [7.6] ベイズニューラルネットワークに対するサンプルベース推論(SBI)における大きな課題は、ネットワークのパラメータ空間のサイズと構造である。
重みと関数空間の特徴的関係を取り入れることで,SBIを成功させることが可能であることを示す。
本稿では,競争性能と不確実性定量化を考慮したベイズディープアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:12:16 GMT)
Position Paper: Generalized grammar rules and structure-based
generalization beyond classical equivariance for lexical tasks and
transduction [7.5] 一般化文法規則(GGR)の概念を用いて構成的に一般化可能なモデル構築のための汎用フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、多くの既存の作品を特別なケースとして含めるのに十分な一般性を持っています。
我々は、GGRの実装方法に関するアイデアを提示し、その過程で強化学習やその他の研究分野との関連性を引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:44:37 GMT)
DTS-SQL: Decomposed Text-to-SQL with Small Large Language Models [7.4] 本稿では,タスクを2つの単純なタスクに分解する,新しい2段階の微調整手法を提案する。
このアプローチは実行精度を3～7%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:21:00 GMT)
Characterizing Overfitting in Kernel Ridgeless Regression Through the
Eigenspectrum [7.4] 我々は、カーネル行列の条件数に対する新しい境界を導出し、カーネルリッジレス回帰のために既存の漸近的でないテストエラー境界を強化するために使用する。
スペクトル減衰を持つ核に対しては、以前の研究から境界を回復し、指数減衰に対しては、我々の境界は非自明で新規である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:36:53 GMT)
Simulation of Graph Algorithms with Looped Transformers [7.1] 理論的観点から, グラフ上のアルゴリズムをシミュレートするトランスフォーマーネットワークの能力について検討する。
このアーキテクチャはDijkstraの最短経路アルゴリズムのようなアルゴリズムをシミュレートできることを示す。
有限精度で解法にシミュレーションの限界があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:48:03 GMT)
L2G2G: a Scalable Local-to-Global Network Embedding with Graph
Autoencoders [6.9] グラフ表現学習は、現実世界のネットワークを分析する一般的なツールである。
GAEはかなり正確だが、スケーラビリティの問題に悩まされている。
高速化のために、Local2Globalアプローチは高速で精度が良いことを示した。
本稿では,拡張性を犠牲にすることなくGAEの精度を向上させるLocal2Global法であるL2G2Gを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:24:37 GMT)
Noisy Demkov-Kunike model [6.9] 我々はコヒーレントなDemkov-Kunike(DK)モデルを拡張して、ノイズの多い結合項$Jrightarrow J_textnoisy(t)$を考慮に入れます。
ノイズDKモデルの生存確率 $Qtextnoisy_textDK$ の正確な解を示す。
この研究は、ノイズの多いLandau-Zenerモデルに関する既存の研究を補完するだけでなく、2レベル量子系の制御に有用な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:17:35 GMT)
A GP-based Robust Motion Planning Framework for Agile Autonomous Robot
Navigation and Recovery in Unknown Environments [6.9] 本稿では,将来の動作計画失敗のリスクを積極的に検出するモデルを提案する。
リスクが一定の閾値を超えると、回復動作がトリガーされる。
我々のフレームワークは、計画立案者の失敗を予測し、計画立案者の成功の可能性を示すためにロボットを回復できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:27:21 GMT)
Fabricator: An Open Source Toolkit for Generating Labeled Training Data
with Teacher LLMs [6.8] 下流のNLPモデルのトレーニングに使用できるラベル付きデータを生成する方法を示す。
NLP生成のためのオープンソースのPythonツールキットであるFabricatorを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:53:30 GMT)
Adaptive Optimization for Prediction with Missing Data [6.8] 適応線形回帰モデルの中には,命令規則と下流線形回帰モデルを同時に学習するのと等価なものもある。
ランダムにデータの欠落が強くない環境では,本手法はサンプル外精度を2～10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:35:51 GMT)
Todyformer: Towards Holistic Dynamic Graph Transformers with
Structure-Aware Tokenization [6.8] Todyformerは、動的グラフに適したトランスフォーマーベースのニューラルネットワークである。
メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のローカルエンコーディング能力とトランスフォーマーのグローバルエンコーディング能力を統合する。
Todyformerは、ダウンストリームタスクの最先端メソッドよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:05:30 GMT)
Differentiable and accelerated wavelet transforms on the sphere and ball [6.8] 方向性ウェーブレット辞書は、スケール、位置、方向をまたいだ情報を効率的にキャプチャし、セグメント化する。
多くの物理的に重要な信号は、宇宙論における天空のような球面領域上で観測される。
我々は, 2 次元球面 $mathbbS2$ および 3 次元球面 $mathbbB3 上に, 分散性が高く, 自動微分可能な方向ウェーブレット変換を新たに設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:16:10 GMT)
Critic-Actor for Average Reward MDPs with Function Approximation: A
Finite-Time Analysis [6.7] 本稿では,関数近似と長期平均報酬設定を併用した最初の批評家・アクターアルゴリズムを提案する。
我々は最適学習率を求め,このアルゴリズムが平均二乗誤差に対して$mathcaltildeO(eps-2.08)$のサンプル複雑性を実現することを証明した。
また、3つのベンチマーク設定に関する数値実験の結果を示し、アクター・アクター・アルゴリズムがアクター・アクター・アクターとよく競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:48:49 GMT)
AOC-IDS: Autonomous Online Framework with Contrastive Learning for Intrusion Detection [6.6] IoT(Internet of Things)の急速な拡張により、ターゲットとするサイバー攻撃に対する懸念が高まっている。
静的侵入検知システム(IDS)に関する研究
AOC-IDSは自律的異常検出モジュール(ADM)と継続的適応のための労働自由オンラインフレームワークを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:56:13 GMT)
Can Large Language Models Serve as Data Analysts? A Multi-Agent Assisted
Approach for Qualitative Data Analysis [6.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)における協調的な人間とロボットの相互作用を可能にした
定性的な研究において,新たな拡張性と精度の次元を導入し,SEにおけるデータ解釈手法を変革する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:10:46 GMT)
Entanglement enhancement of two different magnon modes via nonlinear
effect in cavity magnomechanics [6.6] 2つのマグノンモードの絡み合いはマイクロ波増幅パラメトリック(PA)とマグノン自己Kerr非線形性によって著しく増強される。
提案手法は,量子物理学と量子情報処理理論の基礎理論の研究において重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:27:05 GMT)
Ambient-Pix2PixGAN for Translating Medical Images from Noisy Data [6.5] ノイズ測定データを用いて画像から画像への変換を行うための新しいcGANアーキテクチャであるAmbient-Pix2PixGANを提案する。
提案したAmbient-Pix2PixGANはノイズ測定データに基づいて,高画質の変換画像を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:11:07 GMT)
Ordinal Potential-based Player Rating [6.5] 適切な空間で計算した場合、エロ評価が推移性を保つことを示す。
我々は,ゲームのサインパターンを優先する新たなゲーム分解を導入する。
我々は,従来のサインランクの概念にアプローチをリンクし,実世界のゲームから,おもちゃの例と経験的データの両方を用いて方法論を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:25:41 GMT)
Hyperparameter tuning via trajectory predictions: Stochastic prox-linear
methods in matrix sensing [6.4] ノイズにより劣化したランク1ガウス測度から未知のランク1行列を復元する問題を分析する。
我々は,この手法の正確な誤差を予測する決定論的再帰を導出する。
非漸近的なフレームワークを使用することで、これはどんなバッチサイズでも、幅広いステップサイズにも当てはまります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:55:12 GMT)
Explaining latent representations of generative models with large
multimodal models [6.4] データ生成潜在因子の解釈可能な表現を学習することは、人工知能の発展にとって重要なトピックである。
本稿では,大規模マルチモーダルモデルを用いて,生成モデルにおける各潜在因子を包括的に説明する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:28:33 GMT)
FedShift: Tackling Dual Heterogeneity Problem of Federated Learning via
Weight Shift Aggregation [6.4] Federated Learning(FL)は、データプライバシの保護に重点を置いて、マシンラーニングモデルをトレーニングするための魅力的な方法を提供する。
FLにおいて認識された課題であるシステム不均一性と統計的不均一性の存在は、クライアントハードウェア、ネットワーク、データセット分布の多様性から生じる。
本稿では,2つのヘテロジニアスシナリオにおいて,トレーニング速度とモデルの精度を両立させる新しいアルゴリズムであるFedShiftを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:03:51 GMT)
Faster Inference of Integer SWIN Transformer by Removing the GELU
Activation [6.0] SWIN変換器は画像分類タスクにおける最先端の精度を持つ顕著な視覚変換器モデルである。
本研究では,浮動小数点演算を除去することで,最先端手法の推論遅延を改善する。
我々は、画像Net評価データセット上で0.5%以下の精度低下を維持しながら、量子化SWIN変換器の推論遅延を少なくとも11%以上改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:23:00 GMT)
Shapelet-based Model-agnostic Counterfactual Local Explanations for Time
Series Classification [5.9] 時系列分類のためのモデルに依存しないインスタンスベースのポストホック説明可能性法を提案する。
提案したアルゴリズム、すなわちTime-CFはシェープレットとTimeGANを利用して任意の時系列分類器に反実的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:57:53 GMT)
Sequence Shortening for Context-Aware Machine Translation [5.8] マルチエンコーダアーキテクチャの特殊な場合において,コントラストデータセットの精度が向上することを示す。
遅延グループと遅延選択という2つの新しい手法を導入し、ネットワークはトークンをグループ化するか、コンテキストとしてキャッシュされるトークンを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:55:37 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） (Fri, 2 Feb 2024 10:10:40 GMT)
FuzzSlice: Pruning False Positives in Static Analysis Warnings Through
Function-Level Fuzzing [5.7] 本稿では,静的解析警告中の偽陽性を自動生成するフレームワークであるFuzzSliceを提案する。
作業の基盤となる重要な洞察は、所定の時間予算で関数レベルでファジットされた場合、クラッシュを発生しない警告が偽陽性である、ということです。
FuzzSliceは、オープンソースリポジトリでは62.26%、Julietデータセットでは100%の偽陽性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:49:24 GMT)
AccentFold: A Journey through African Accents for Zero-Shot ASR
Adaptation to Target Accents [5.7] 学習したアクセント埋め込み間の空間的関係を利用して自動音声認識(ASR)を改善するTextitAccentFoldを提案する。
100以上のアフリカのアクセントを表す音声埋め込みの探索分析により,興味深い空間的アクセント関係が明らかとなった。
本研究は,言語的関係を活用して,ターゲットアクセントへのASR適応を改善する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:38:59 GMT)
A Comparative Analysis of Conversational Large Language Models in
Knowledge-Based Text Generation [5.7] 本研究では,意味的三重項から自然言語文を生成する際に,対話型大規模言語モデルの実証分析を行う。
我々は、異なるプロンプト技術を用いて、異なる大きさの4つの大きな言語モデルを比較する。
この結果から,三重動詞化における大規模言語モデルの能力は,数発のプロンプト,後処理,効率的な微調整技術によって著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:26:39 GMT)
A general framework for rotation invariant point cloud analysis [5.6] 本稿では、点雲解析のための回転不変アルゴリズムの設計に関する徹底的な研究について述べる。
本手法は,3次元事前学習やマルチモーダル学習などのさらなる研究に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:33:05 GMT)
Word-Level ASR Quality Estimation for Efficient Corpus Sampling and
Post-Editing through Analyzing Attentions of a Reference-Free Metric [5.6] 品質推定(QE)メトリクスのポテンシャルは、ASRシステムにおける説明可能な人工知能(XAI)を強化する新しいツールとして導入され、評価される。
NoRefERメトリックの能力は、単語レベルの誤りを識別し、ASR仮説を補うのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:54:18 GMT)
Reading Between the Tweets: Deciphering Ideological Stances of
Interconnected Mixed-Ideology Communities [5.5] 我々は、複雑な交流コミュニティを特定するために、2020年の米国大統領選挙に関する議論をTwitter上で調査する。
言語モデル(LM)を微調整する際にメッセージパッシングを利用する新しい手法を導入し,これらのコミュニティのニュアンスドイデオロギーを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:39:00 GMT)
How many views does your deep neural network use for prediction? [5.4] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力を説明するために、MSV(Minimum Sufficient Views)を提案する。
MSVはマルチビューに似ているが、実画像に対して効率的に計算できる。
実験により,MSV数とモデル間の予測精度との間には明らかな関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 01:58:16 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） (Fri, 2 Feb 2024 23:08:12 GMT)
Exploring the Limitations of Graph Reasoning in Large Language Models [5.3] グラフ推論の問題から,5つの異なる大言語モデルに対するグラフ推論の深さを検証した。
グラフのサイズやkショットプロンプトの形式など,さまざまな設定におけるモデルの性能を解析する。
PathCompareと呼ばれる新しいプロンプト技術を提案し、標準プロンプトとCoTと比較してLCMの性能が顕著に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:45:33 GMT)
Lessons Learned from EXMOS User Studies: A Technical Report Summarizing
Key Takeaways from User Studies Conducted to Evaluate The EXMOS Platform [5.1] 信頼,理解可能性,モデル改善の3つの重要な側面に異なる説明型の影響を明らかにすることを目的とした2つのユーザスタディ。
その結果,データ構成の複雑なプロセスにおいて,ユーザを効果的に導くには,グローバルなモデル中心の説明だけでは不十分であることが示唆された。
本稿では、説明によって駆動される対話型機械学習システムの開発に不可欠な意味について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:52:22 GMT)
The Alignment Ceiling: Objective Mismatch in Reinforcement Learning from
Human Feedback [5.0] 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、複雑な環境で大きな言語モデル(LLM)をより有効にするための強力な技術として登場した。
本稿では,本問題の原因を概説し,モデルに基づく強化学習から関連する文献をレビューし,解決策について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:41:50 GMT)
Can Shape-Infused Joint Embeddings Improve Image-Conditioned 3D
Diffusion? [5.0] 本研究では,CISP(Contrastive Image Shape Pre Training)を紹介する。
CISPは、共有埋め込み空間で2Dイメージと3D形状を整列させることで、CLIPフレームワークの強化を目指している。
CISPは、CLIPを生成品質と多様性でマッチングする一方で、入力画像とのコヒーレンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:09:23 GMT)
Deep Multimodal Fusion of Data with Heterogeneous Dimensionality via
Projective Networks [4.9] ヘテロジニアス次元(例えば3D+2D)を持つマルチモーダルデータの融合のための新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
この枠組みは、地理的萎縮(GA)の分画、加齢に伴う黄斑変性の後期発現、マルチモーダル網膜イメージングにおける網膜血管(RBV)の分画といった課題で検証された。
提案手法は, GAとRBVのセグメンテーションを最大3.10%, Diceを最大4.64%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:03:33 GMT)
One Model Many Scores: Using Multiverse Analysis to Prevent Fairness
Hacking and Evaluate the Influence of Model Design Decisions [4.9] 設計と評価の決定の公平さをよりよく理解するために,多変量解析をどのように利用できるかを示す。
結果から,システム評価に関する決定が,同じモデルに対して,極めて異なる公平度指標を導出する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:59:17 GMT)
Single-modulated-pulse two-qubit gates for Rydberg atoms with noncyclic
geometric control [4.9] 本稿では,Rydbergブロックを用いた2ビット制御相ゲートの実装に便利な手法を提案する。
体系的な誤りに対する提案の堅牢性は、幾何学的特性のために著しく改善される。
提案手法は任意の2ビットゲートに対する解析波形を提供し、原子配列の実験において重要な用途を持つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:08:56 GMT)
ResDiff: Combining CNN and Diffusion Model for Image Super-Resolution [4.9] ResDiffはSingle Image Super-Resolution (SISR)のための残差構造に基づく新しい拡散確率モデルである
MR画像を直接HR空間へ誘導する拡散に基づく一般的な手法とは対照的に、ResDiffはCNNの初期予測を利用してHR空間とCNN予測空間の間の残留空間へノイズを誘導する。
複数のベンチマークデータセットの実験により、ResDiffはモデル収束時間の短縮、生成品質の向上、より多様なサンプルの観点から、従来の拡散に基づく手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:36:37 GMT)
Learning to Stop Cut Generation for Efficient Mixed-Integer Linear
Programming [4.9] 混合整数線形プログラム(MILP)の解法における切削平面(カット)の役割
カットの鍵となる問題は、MILPの解法において重要なカット生成を停止するタイミングである。
効率的な停止戦略を学習するためのハイブリッドグラフ表現モデル(HYGRO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:54:58 GMT)
Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical
Causal Approach [4.8] 本稿では,大言語モデル (LLM) と大言語モデル (LLM) を用いた知識ベース因果推論 (KBCI) を用いた因果推論の新しい手法を提案する。
GPT-4 は LLM-KBCI と SCD の出力を LLM-KBCI から事前の知識によって引き起こし、基礎的な真実に近づくことができることが明らかになった。
LLMがデータセットに関する情報を含まない場合でも、背景知識によってLCMがSCDを改善することが明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:43:19 GMT)
Cascaded Scaling Classifier: class incremental learning with probability
scaling [4.8] 本稿では, Margin Dampening と Cascaded Scaling という新たな漸進正規化手法を提案する。
1つ目は、ソフト制約と知識蒸留のアプローチを組み合わせて、過去の知識を保存し、新しいパターンを忘れることを可能にします。
提案手法は,複数のベンチマークにおいて,確立されたベースラインで良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:33:07 GMT)
Bi-CryptoNets: Leveraging Different-Level Privacy for Encrypted
Inference [4.8] 入力データを重要度とプライバシーに応じてセンシティブで非センシティブなセグメントに分解する。
センシティブなセグメントは、人間の顔のような重要でプライベートな情報を含んでいる。
セキュリティを維持するために、強い同型暗号化を採用していますが、不感な暗号化には背景がいくつか含まれており、摂動が追加されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:35:05 GMT)
Nonlinear Filtering with Brenier Optimal Transport Maps [4.7] 本稿では,非線形フィルタリング,すなわち動的システムの状態の条件分布の計算の問題について述べる。
従来の逐次重要再サンプリング(SIR)粒子フィルタは、縮退確率や高次元状態を含むシナリオにおいて、基本的な制限に悩まされる。
本稿では,Brenier 最適輸送 (OT) マップを,現在の状態の分布から次のステップにおける後部分布へ推定する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:35:11 GMT)
Inferring the Langevin Equation with Uncertainty via Bayesian Neural
Networks [4.6] 本稿では、ベイズニューラルネットワークを用いてランゲヴィン方程式を過度に損傷された状態と過度に損傷された状態の両方で推定する包括的枠組みを提案する。
一つの値ではなく予測の分布を提供することで,予測の不確実性を評価することができる。
ニューロンモデルや顕微鏡エンジンを含む様々なシナリオに対してランゲヴィン方程式を推定する際のフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:47:56 GMT)
Brain-Like Replay Naturally Emerges in Reinforcement Learning Agents [4.6] 我々は、繰り返しニューラルネットワークに基づく強化学習モデルを用いて、タスク最適化パラダイムの下で自然に創発的なリプレイを発見する。
私たちの仕事は、リプレイの背後にあるメカニズムを理解するための新しい道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:55:51 GMT)
AmbientCycleGAN for Establishing Interpretable Stochastic Object Models
Based on Mathematical Phantoms and Medical Imaging Measurements [4.6] この研究はAmbientCycleGANと呼ばれる新しい手法を導入し、ノイズ測定データを用いて数学的SOMを現実的なSOMに変換する。
提案手法は,数理モデルと雑音測定データに基づいて安定にSOMを確立できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:30:33 GMT)
HyperPlanes: Hypernetwork Approach to Rapid NeRF Adaptation [4.5] 本稿では,推論中に勾配最適化を必要としないハイパーネットワークのパラダイムに基づく数ショットの学習手法を提案する。
我々は,少数の画像から高品質な3Dオブジェクト表現を単一ステップで生成する効率的な方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:10:29 GMT)
Why "classic" Transformers are shallow and how to make them go deep [4.5] Transformerの主なイノベーションは、コンテキスト情報をキャプチャするセルフアテンションメカニズムである。
オリジナルのTransformerのデザインを、より深みのあるモデルに拡張することは、非常に難しいことが判明した。
本研究は,SA機構を明示的にあるいは暗黙的に低下させる既存のアプローチとは対照的に,外科的に過剰な類似性を除去する新たな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:53:22 GMT)
Describing Images $\textit{Fast and Slow}$: Quantifying and Predicting
the Variation in Human Signals during Visuo-Linguistic Processes [4.5] 本研究では,ビジュオ言語信号の変動の性質について検討し,それらが相互に相関していることを確認した。
この結果から,画像の特性から変化が生じると仮定し,事前学習された視覚エンコーダによって符号化された画像表現が,そのような変化を捉えることができるかどうかを考察する。
以上の結果から, 事前学習モデルでは, 刺激が複雑になる要因や, 人間の出力の変動要因について, 偏見が欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:11:16 GMT)
LLM-Detector: Improving AI-Generated Chinese Text Detection with
Open-Source LLM Instruction Tuning [4.3] 既存のAI生成テキスト検出モデルでは、ドメイン内のオーバーフィットが難しくなる。
LLM-Detectorは文書レベルと文レベルのテキスト検出のための新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:54:12 GMT)
Are You a Real Software Engineer? Best Practices in Online Recruitment
for Software Engineering Studies [4.2] 以前の調査では、資格のあるソフトウェアエンジニアの採用にオンラインプラットフォームを活用するためのさまざまな成果と課題が報告されていた。
本稿では,定性的・定量的なソフトウェア工学(SE)研究サンプルの品質と妥当性を高めるために,参加者の募集とスクリーニングのベストプラクティスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:53:28 GMT)
SPDE priors for uncertainty quantification of end-to-end neural data
assimilation schemes [4.2] ディープラーニングコミュニティの最近の進歩は、データ同化変動フレームワークを組み込んだニューラルネットワークとしてこの問題に対処する上で有効である。
本研究では、SPDEに基づくプロセスから、空間と時間の両方で非定常共分散を扱える事前モデルを推定する。
我々のニューラル変分法は、両方の状態SPDEパラメトリゼーションによる拡張状態定式化を組み込むように修正されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:18:12 GMT)
Immersive Video Compression using Implicit Neural Representations [4.1] MV-HiNeRVは最先端のINRベースのビデオHiNeRVの拡張版である。
ビュー毎に異なる機能グリッドのグループを学習するためにモデルを修正し、学習したネットワークパラメータをすべてのビューで共有しました。
提案手法は,MPEG Immersive Video (MIV) Common Test Conditionsにおいて,マルチビューテクスチャと深度ビデオの圧縮に用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:49:31 GMT)
An Empirical Analysis of Diversity in Argument Summarization [4.1] 多様性の側面として,意見,注釈,情報源の3つを紹介する。
我々は、キーポイント分析と呼ばれる一般的な議論要約タスクへのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:26:52 GMT)
Two Approaches to Diachronic Normalization of Polish Texts [4.0] 本稿では,ポーランド語文のダイアクロニック正規化に対する2つのアプローチについて論じる。
ルールベースのソリューションは、手作りのパターンのセットと、テキストからテキストへのトランスフォーマーアーキテクチャに基づくニューラル正規化モデルに依存している。
この問題に対する調査の現段階では、ルールベースのソリューションは、準備されたデータセットの4つの変種のうち3つのニューラルネットワークよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:42:06 GMT)
cmaes : A Simple yet Practical Python Library for CMA-ES [3.9] cmaesは共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)のためのPythonライブラリである
cmaesはシンプルさを特徴とし、直感的な使い勝手と高いコード読みやすさを提供する。
CMA-ESの最近の進歩には、挑戦的なシナリオの学習率適応、移行学習、混合整数最適化機能などが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:55:10 GMT)
HyperPUT: Generating Synthetic Faulty Programs to Challenge Bug-Finding
Tools [3.9] シードバグのあるプログラムを自動的に生成する補完的手法を提案する。
プログラム変換を漸進的に適用することで、"シード"バグからCプログラムを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:43:44 GMT)
CodePori: Large Scale Model for Autonomous Software Development by Using
Multi-Agents [3.8] 大規模言語モデル(LLM)とGPT(Generative Pre-trained Transformer)は、ソフトウェア工学(SE)の分野を変えつつある。
本稿では,自然言語のプロンプトに基づく大規模かつ複雑なソフトウェアプロジェクトのコード生成を自動化する新しいモデルであるCodePoriを紹介する。
論文では、CodePoriが大規模なプロジェクトのために実行中のコードを生成し、数時間ではなく数分でソフトウェア開発プロセス全体を完了し、数ドルというコストで実行可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:42:50 GMT)
Signal Processing Meets SGD: From Momentum to Filter [3.8] ディープラーニングでは、勾配降下(SGD)とその運動量に基づく変種が最適化アルゴリズムで広く使われている。
既存の適応学習率の変種は収束を加速するが、しばしば一般化能力を犠牲にする。
本稿では,SGDの収束速度を一般化の損失なく高速化することを目的とした新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:45:38 GMT)
Spiking Music: Audio Compression with Event Based Auto-encoders [3.8] ニューロンはスパイクと呼ばれる時間的出来事を通じて情報を伝達する。
イベントベースの符号化は音声圧縮に有効であることを示す。
我々は、ピアノ録音の大規模なMAESTROデータセットでこれを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:07:39 GMT)
Leveraging Large Language Models for Analyzing Blood Pressure Variations
Across Biological Sex from Scientific Literature [3.7] 高血圧は正常以上の血圧(BP)と定義され、公衆衛生の領域において最も重要である。
既存のBP測定技術と標準は、臨床結果、共同性、または人口統計因子を考慮していないため、バイアスを受ける可能性がある。
大規模言語モデル (LLM) である GPT-35-turbo を用いて, BP の平均偏差値と標準偏差値を自動的に抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:15:51 GMT)
Learning from Two Decades of Blood Pressure Data: Demography-Specific
Patterns Across 75 Million Patient Encounters [3.7] 高血圧はいまだに世界的な健康上の問題であり、有病率の上昇、効果的なモニタリングと血圧動態の理解が必要である。
この研究は、高血圧の傾向を理解する上で重要なアプローチであるBP測定から得られる情報の豊富さを掘り下げるものである。
20年にわたる7500万のレコードからなる広範なデータセットを活用して、年齢、人種、性別といった人口動態のBP変動を調査し分析するユニークな機会を提供しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:51:49 GMT)
Capturing waste collection planning expert knowledge in a fitness
function through preference learning [3.7] 本稿では,経路計画品質を評価するための適合度関数を構築した。
いくつかの重要なパフォーマンス指標と嗜好判断を慎重に確立する。
C-$index($98%、$94%)が21の指標のうち6または8の値に到達しているため、実験結果はこの仮説を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:04:53 GMT)
RACH-Space: Reconstructing Adaptive Convex Hull Space with Applications
in Weak Supervision [3.6] 本稿では,弱教師付き学習における未学習データのラベル付けアルゴリズムであるRACH-Spaceを紹介する。
RACH-Spaceは、データや弱い監督源に厳しい仮定を必要とせずに、実装の単純さを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:59:24 GMT)
Global Precipitation Nowcasting of Integrated Multi-satellitE Retrievals
for GPM: A U-Net Convolutional LSTM Architecture [3.6] 本稿では,30分毎の降水量を4時間のリードタイムでほぼ全世界的に予測する深層学習アーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、U-Netと畳み込み長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを融合させる。
GPM(IMERG)のための統合MultisatellitE Retrievalsのデータと、Global Forecast System(GFS)のいくつかの主要な降水ドライバを用いてトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:51:17 GMT)
Understanding the Building Blocks of Accountability in Software
Engineering [3.5] ソフトウェア技術者がチーム内で個々の説明責任を育む要因について検討する。
本研究は,ソフトウェア技術者が説明責任を個別に知覚する2つの主要な形態,すなわち制度化と草の根を認識するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:53:35 GMT)
Deep Conditional Generative Learning: Model and Error Analysis [3.5] 本稿では,Folmer Flowという条件分布を学習するための正規微分方程式に基づく深層生成手法を提案する。
実効的な実装のために、我々は、ディープニューラルネットワークを用いて非パラメトリックに速度場を推定する条件付き手法を用いて流れを識別する。
本研究では,学習したサンプルの分布と対象分布との間のワッサーシュタイン距離における非漸近収束率を導出し,ODEフローによる条件分布学習のための第1の総合的エンドツーエンド誤差解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:52:10 GMT)
Homogenization Effects of Large Language Models on Human Creative
Ideation [3.4] 大規模言語モデル(LLM)は現在、クリエイティビティサポートツール(CST)など、さまざまな状況で使用されている。
我々は,LCMをCSTとして使用することで,LCMのユーザがより創造的になり,個々のユーザによって提案されるアイデアの範囲を広げるだけでなく,異なるユーザによって提案されるアイデアを均質化する,という仮説を立てた。
筆者らは36名の被験者を対象に,同質化仮説に従って,ChatGPTでは他のCSTに比べて意味的に異なる概念が生じる傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:27:11 GMT)
LINGO-Space: Language-Conditioned Incremental Grounding for Space [3.4] 本稿では,参照される空間の確率分布を正確に同定し,漸進的に更新する新しい確率的空間グラウンド手法(INGO-Space)を提案する。
評価の結果、極性分布を用いた推定により、20ドルのテーブルトップベンチマークテストにより、ロボットが位置をグラウンドできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:58:39 GMT)
The Optimality of Kernel Classifiers in Sobolev Space [3.3] 本稿では,カーネル分類器の統計的性能について検討する。
また,2eta(x)-1$の滑らかさを推定する簡単な手法を提案し,本手法を実データセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:23:34 GMT)
Understanding Grokking Through A Robustness Viewpoint [3.2] ニューラルネットワークの一般的な$l$ノルム(メトリック)は、実際にはグルークするのに十分な条件であることを示す。
我々は、ロバストネスと情報理論に基づく新しいメトリクスを提案し、我々の新しいメトリクスがグラッキング現象とよく相関し、グラッキングを予測するのに使用できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:03:32 GMT)
A Hybrid Strategy for Chat Transcript Summarization [3.1] 要約(英: Sumomarization)とは、テキストを少ない文に凝縮する過程である。
本稿では,抽出的および抽象的要約技術を組み合わせた,ネイティブに開発されたハイブリッド手法を提案する。
テスト,評価,比較,検証は,チャット書き起こし要約の大規模展開において,このアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:44:28 GMT)
On the Identification and Optimization of Nonsmooth Superposition
Operators in Semilinear Elliptic PDEs [3.0] 原型半線形楕円偏微分方程式(PDE)の非線形部分におけるネミトスキー作用素の同定を目的とした無限次元最適化問題について検討する。
以前の研究とは対照的に、ネミトスキー作用素を誘導する関数が a-priori であることは、$H leakyloc(mathbbR)$ の要素であることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:37:31 GMT)
Universal Imitation Games [3.0] 普遍模倣ゲーム(UIG)のより広範なクラスを分析する。
我々は、カテゴリー理論の枠組みを用いて、各種類の模倣ゲームの特徴付けを行う。
量子コンピュータ上での擬似ゲームに対するUIGの分類的フレームワークの拡張について簡単に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:07:15 GMT)
Multilingual Gradient Word-Order Typology from Universal Dependencies [3.0] WALSやGrambankなど、既存の類型的データベースは、主に分類形式に起因する不整合に悩まされている。
分類データではなく、連続価値データからなる新しいシードデータセットを導入することで、言語の多様性をよりよく反映できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:54:19 GMT)
The Queen of England is not England's Queen: On the Lack of Factual
Coherency in PLMs [2.9] プレトレーニング言語モデル(PLM)に符号化された実知識は、それらの表現を豊かにし、知識ベースとしての使用を正当化する。
これまでの研究は、被験者と関係が与えられたオブジェクトエンティティを正確に予測できる頻度を測定することによって、事実知識のためのPLMの探索に重点を置いてきた。
本研究では、PLMにおける事実的知識の一貫性、すなわち、オブジェクトエンティティの初期予測から、PLMが対象エンティティをどの程度の頻度で予測できるかという相補的な側面について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:42:09 GMT)
A Distributionally Robust Optimisation Approach to Fair Credit Scoring [2.9] クレジットスコアリングは、欧州委員会と米国大統領の執行部によって、リスクの高い分類タスクとしてカタログ化されている。
この懸念に対処するため、近年の信用スコアリング研究は、公平性向上技術の範囲を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:43:59 GMT)
Forward $\chi^2$ Divergence Based Variational Importance Sampling [2.8] 本稿では,ログ類似度を直接推定し,最大化する新しい変動重要度サンプリング(VIS)手法を提案する。
我々は、混合モデル、変分自動エンコーダ、部分的に観測可能な一般化線形モデルなど、様々な一般的な潜在変数モデルにVISを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:46:20 GMT)
AGILE: Approach-based Grasp Inference Learned from Element Decomposition [2.8] 人間は手動の位置情報を考慮して物体を把握できる。
本研究は、ロボットマニピュレータが物体を最も最適な方法で把握し、同じことを学べるようにする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:47:08 GMT)
Simulator-Free Visual Domain Randomization via Video Games [2.8] ドメインランダム化(Domain randomization)は、視覚的に異なる領域にまたがる視覚モデルの伝達可能性を改善する効果的な手法である。
本稿では,ドメインランダム化のためのビデオ理解フレームワークであるBehAVEを紹介する。
BehAVEの下では、ビデオゲームの本質的なリッチな視覚的多様性がランダム化の源として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:40:27 GMT)
FindingEmo: An Image Dataset for Emotion Recognition in the Wild [2.8] FindingEmoは25kイメージのアノテーションを含む新しいイメージデータセットだ。
様々な自然主義的、社会的な場面で複数の人物を描いた複雑な場面に焦点が当てられ、全体像が注釈付けされている。
注釈付きディメンションには、Valence、Arousal、Emotionのラベルがあり、Prolificを使ってアノテーションを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:22:41 GMT)
TSJNet: A Multi-modality Target and Semantic Awareness Joint-driven
Image Fusion Network [2.7] 我々は、TSJNetと呼ばれるターゲットおよびセマンティック・アウェアネス駆動型核融合ネットワークを導入する。
一連の構造に配置された核融合、検出、セグメンテーションを含む。
視覚的に快く融合した結果を生成することができ、それぞれ2.84%と7.47%のオブジェクト検出とセグメンテーションのmAP @0.5とmIoUが平均的に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:37:38 GMT)
Motion Mapping Cognition: A Nondecomposable Primary Process in Human
Vision [2.7] 基本的な認知過程である運動マッピング認知(MMC)は、人間の視覚において、分解不能な一次機能であるべきである。
MMCは、人間の視覚機能の大部分を基本的に説明するために使用することができるが、従来の視覚処理方法によって効果的にモデル化することはできない。
私は、MCCは、人間の視覚に対するChenのトポロジカルな認識の延長と見なされ、既存のインテリジェントアルゴリズムスキルでは解決不可能であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:11:25 GMT)
An Educational Tool for Learning about Social Media Tracking, Profiling,
and Recommendation [2.7] 本稿では,説明可能なAI(XAI)に基づく授業用ツールを提案する。
初級の学習者のために、トラッキング、プロファイリング、コンテンツレコメンデーションといった重要なソーシャルメディアメカニズムをデミストするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:34:44 GMT)
An Assessment on Comprehending Mental Health through Large Language
Models [2.7] 成人の20%以上が、生涯に少なくとも1つの精神障害に遭遇する可能性がある。
本研究では,このギャップに対処する上で,大規模言語モデルの初期評価を行う。
DAIC-WOZデータセットの結果から、BERTやXLNetのようなトランスフォーマーベースのモデルは、大きな言語モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:36:58 GMT)
Exploring the Effects of Population and Employment Characteristics on
Truck Flows: An Analysis of NextGen NHTS Origin-Destination Data [2.7] この研究は、アメリカ合衆国国勢調査局のゾーンレベルの人口と雇用特性を含む。
最後のデータセットは、機械学習アルゴリズムベースのモデルであるExtreme Gradient Boosting(XGBoost)のトレーニングに使用された。
その結果, ゾーン間の距離が最も重要であり, トラックフローと非線形に関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:47:01 GMT)
Double-Dip: Thwarting Label-Only Membership Inference Attacks with
Transfer Learning and Randomization [2.6] 会員推論攻撃(MIAs)と呼ばれるプライバシー攻撃のクラスは、与えられたサンプルがトレーニングデータセット(メンバー)に属しているかどうか(非メンバー)を決定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:14:37 GMT)
A Differentiable POGLM with Forward-Backward Message Passing [2.6] 既存の作業で用いられるスコア関数勾配推定器よりも優れたパスワイズ勾配推定器を実現できる新しい微分可能なPOGLMを提案する。
我々の新しい手法はより解釈可能なパラメータをもたらし、神経科学におけるその重要性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:34:49 GMT)
Towards Sustainable Workplace Mental Health: A Novel Approach to Early
Intervention and Support [2.6] アメリカ心理学会の2021年の報告書では、従業員の71%がストレスや緊張を経験している。
このストレスは職場での禁欲と欠勤に大きく寄与し、61%の禁欲と16%の病日は精神状態の悪化に起因する。
本研究は, 実時間支援を前提としたストレス検出アルゴリズムを提案することで, この課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:35:49 GMT)
COMET: Generating Commit Messages using Delta Graph Context
Representation [2.6] コミットメッセージはコミット中のコード変更を説明し、開発者間のコラボレーションを容易にする。
グラフベースの表現を用いて、コード変更のコンテキストをキャプチャする新しいアプローチであるCometを提案する。
テストによると、彗星は白ノルムと気象の指標で最先端の技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:01:52 GMT)
The RL/LLM Taxonomy Tree: Reviewing Synergies Between Reinforcement
Learning and Large Language Models [2.6] 強化学習(RL)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた研究を概観する。
本稿では,2つのモデルタイプが相互に相互作用する方法に基づいた,3つの主要クラスの新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:01:15 GMT)
Position Aware 60 GHz mmWave Beamforming for V2V Communications
Utilizing Deep Learning [2.5] 本稿では, 車両位置情報を利用して, 十分なmWave受信パワーを有する最適ビームを予測するための深層学習に基づく解を提案する。
その結果,提案手法は平均して84.58%のリンクステータスを受信できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:30:27 GMT)
Guiding Masked Representation Learning to Capture Spatio-Temporal
Relationship of Electrocardiogram [2.5] マスク付き12リード心電図データを再構成して時間的特徴を学習するためのST-MEMを提案する。
ST-MEMは、不整脈に対する様々な実験的設定において、他のSSLベースラインメソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:04:13 GMT)
Feature Importance Disparities for Data Bias Investigations [2.5] 分類器における下流バイアスの1つの原因は、トレーニングデータに存在するバイアスであると広く考えられている。
保護された機能と保護されていない機能からなるデータセットの$X$、結果の$y$、および$X$の$y$を予測するregressor $h$を示す。
機械学習コミュニティは、指数関数的に大きなサブグループクラスでさえ、大きなFID値を持つサブグループを効率的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:58:19 GMT)
Quantum Phase Transitions in Optomechanical Systems [2.5] キャビティとメカニカルモードを組み合わせたオプトメカニカルシステムの基底状態特性について検討した。
原子をキャビティモードに結合することにより、ハイブリッドシステムは量子相転移(QPT)をハイブリッド臨界点で行うことができる。
これらの結果は、この光学系が新しい臨界現象を探索する他の相転移モデルを補完していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:33:16 GMT)
Do We Really Even Need Data? [2.4] 研究者は、事前学習されたアルゴリズムの予測を結果変数として利用している。
推測のための標準的なツールは、真で観測されていない結果が予測された値に置き換えられたときに、独立変数と利害関係の関連性を誤って表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:14:09 GMT)
To the Max: Reinventing Reward in Reinforcement Learning [2.2] 強化学習(RL)では、異なる報酬が同じ最適ポリシーを定義することができるが、結果として学習性能は大きく異なる。
エージェントは累積報酬よりも最大値を最適化する。
実験では,Gymnasium-Roboticsの2つの目標到達環境における最大回帰RLアルゴリズムの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:29:18 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） (Fri, 2 Feb 2024 02:38:36 GMT)
Efficient Parallel Reinforcement Learning Framework using the Reactor
Model [2.2] 強化学習(RL)フレームワークは、RLワークロードを複数の計算リソースにマッピングするために不可欠である。
Rayのような既存のフレームワークは、このオーケストレーションを効率的に管理していない。
我々は,アクターの集合が固定的な通信パターンを持つように強制するリアクターモデルを実装するソリューションを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:41:29 GMT)
Fix-Con: Automatic Fault Localization and Repair of Deep Learning Model
Conversions [2.2] 本稿では,ディープラーニングフレームワーク間のモデル変換において,フォールトローカライズと修正のための自動アプローチであるFix-Conを提案する。
Fix-Conは、変換中にモデル入力、パラメータ、ハイパーパラメータ、モデルグラフに導入された障害を検出し、修正することができる。
本研究では,4つのディープラーニングフレームワーク間で変換された3つの画像認識モデルのモデル変換バグの修正におけるFix-Conの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:26:07 GMT)
How Paralingual are Paralinguistic Representations? A Case Study in
Speech Emotion Recognition [2.2] 事前学習モデル(PTM)は、音声感情認識(SER)の分野で大きく進歩した。
近年の研究では、SERの下流モデルに対する入力特徴として様々なPTM表現を活用している。
TRILLsson表現は多言語データセット間の精度でSOTA性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:17:42 GMT)
FPGA Deployment of LFADS for Real-time Neuroscience Experiments [2.1] LFADS(Latent Factor Analysis via Dynamical Systems)は、1回の試験で同時に記録された高次元神経スパイデータから潜時ダイナミクスを推定するためのディープラーニング手法である。
本研究では,LFADSモデルをFPGA(Field Programmable Gate Arrays)に実装する。
我々の実装では、Xilinx U55Cで1回の試行でデータを処理するために41.97$mu$sの推論遅延を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:52:20 GMT)
Location Agnostic Adaptive Rain Precipitation Prediction using Deep
Learning [2.1] 降雨予測は、場所によって異なる気象や気象の特徴に依存するため、難しい課題である。
我々は、上記の課題に対する解決策を提供するために、適応的なディープラーニングベースのフレームワークを提案してきた。
深部ニューラルネットワークを用いて, パリ, ロサンゼルス, 東京の降水予測を行ったところ, それぞれ43.51%, 5.09%, 38.62%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:26:42 GMT)
Comparative Evaluation of Weather Forecasting using Machine Learning
Models [2.1] 本研究では,ダッカ市の1つの気象観測所から得られた20年間のデータセットを用いて,降水パターンと降水パターンの予測における機械学習アルゴリズムの寄与を分析することに焦点を当てた。
グラディエントブースティング、AdaBoosting、Artificial Neural Network、Stacking Random Forest、Stacking Neural Network、Stacking KNNなどのアルゴリズムを評価して比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:25:28 GMT)
Hardware Trojans in Quantum Circuits, Their Impacts, and Defense [2.1] 短い深さと低いゲート数を持つ回路は、より高いゲート数と深さを持つ変種よりも、正しい解を得ることができる。
多くのサードパーティコンパイラは、コンパイル時間の短縮、回路深さの削減、大規模な量子回路のゲート数削減のために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:44:52 GMT)
Efficient $(3,3)$-isogenies on fast Kummer surfaces [2.0] 我々は、fastKummer曲面間の$(N,N)$-異種性の別の導出を与える。
得られたアルゴリズムは以前の$(N,N)$-isogenyアルゴリズムよりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:44:43 GMT)
You Shall Pass: Dealing with the Zero-Gradient Problem in Predict and
Optimize for Convex Optimization [2.0] 予測と最適化は、機械学習を用いて最適化問題の未知のパラメータを予測する、ますます人気のある意思決定パラダイムである。
そのようなモデルを訓練する上で重要な課題は、パラメータに関する最適化問題の解のヤコビアンの計算である。
ヤコビアンは大きさの可能なヌル空間を持つことができ、したがってトレーニングプロセスが最適下点に留まることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:06:21 GMT)
Compelling ReLU Network Initialization and Training to Leverage
Exponential Scaling with Depth [1.9] ReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークは、断片的線形関数の合成と見なすことができる。
このようなネットワークに対して、入力領域上で表現される異なる線形領域の数は、指数関数的に深さでスケールする可能性がある。
単純な関数を近似するためには、過度に大きなモデルを使う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:05:32 GMT)
Conditioning non-linear and infinite-dimensional diffusion processes [1.9] 我々は、Girsanovの定理の無限次元バージョンを使って関数値過程を条件付ける。
本手法を進化生物学における生物の形状の時系列解析に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:26:32 GMT)
Closing the Gap in Human Behavior Analysis: A Pipeline for Synthesizing
Trimodal Data [1.8] 本稿では,RGB,熱,深度,人間中心のデータセットを新たに生成する手法を提案する。
この技術は、RGB画像から得られる人間のセグメンテーションマスクと、自動的に出力される熱的背景と深さ的背景を組み合わせて活用する。
このアプローチを用いることで、限られたデータ、悪い雷条件、プライバシに敏感な領域の設定のためのモデルのトレーニングに利用できるトリモーダルデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:27:45 GMT)
Variational Linearized Laplace Approximation for Bayesian Deep Learning [1.8] 変分スパースガウス過程(GP)を用いた線形ラプラス近似(LLA)の近似法を提案する。
本手法はGPの2つのRKHSに基づいており,元のDNNの出力予測平均として維持される。
提案手法は,Nystr"om近似に基づく加速LLA(ELLA)と,サンプル列最適化原理を用いた他のLA変種を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:27:53 GMT)
Maxwell demon with anti-decoherence [1.7] 純粋な状態の複合システムのサブシステムは、一般的に混合状態に存在し、全体状態と変化を起こす。
このような量子的性質は、2つの結合量子ビットが作用物質として機能するオットー熱エンジンの作用を高めることができる。
我々は、マクスウェルの悪魔のイメージを利用して、このオットーサイクルにおける正の作用の理由を説明し、2つのサブシステムの相互測定の後、コヒーレンスの増加に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:26:43 GMT)
Learning efficient backprojections across cortical hierarchies in real
time [1.6] 階層型大脳皮質階層における効率的なフィードバック重み付けを学習するための生物工学的手法を提案する。
すべての重みは、常にオンの可塑性と同時に学習され、シナプスにローカルに利用可能な情報のみを使用する。
提案手法は幅広いモデルに適用可能であり, 既知の生物学的に妥当な信用代入方法を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:29:07 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） (Fri, 2 Feb 2024 08:58:41 GMT)
All graph state verification protocols are composably secure [1.5] グラフ状態検証プロトコルは、悪意のあるパーティの存在下でも、複数のパーティがグラフ状態を共有しながら、状態が誠実に準備されていることをチェックする。
以前の研究は、そのような性質は抽象暗号フレームワークでは証明できないと推測していた。
グラフ状態検証プロトコルはすべて,グラフ状態作成の自然な機能に関して,構成可能なセキュアなプロトコルに変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:37:26 GMT)
Nomic Embed: Training a Reproducible Long Context Text Embedder [1.5] 本報告では,OpenAI Ada および OpenAI Text-embedding-3-small の短文および長文タスクにおける性能に優れた,完全再現性,オープンソース,オープンウェイト,オープンデータ,コンテキスト長8192 の英語テキスト埋め込みモデルである nomic-embed-text-v1 のトレーニングについて述べる。
トレーニングコードとモデルの重み付けをApache 2ライセンスでリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:23:18 GMT)
Style Vectors for Steering Generative Large Language Model [1.5] 入力テキストに対する記録層アクティベーションから,特定のスタイルでスタイルベクトルを計算可能であることを示す。
提案した研究は、より適応的で効果的なAIを活用したインタラクティブシステムを開発するための重要なステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:31:15 GMT)
Emergence of heavy tails in homogenized stochastic gradient descent [1.5] 勾配降下(SGD)による損失は、重み付きネットワークパラメータをもたらす。
我々はSGDの連続拡散近似をホモジェナイズド勾配降下(homogenized gradient descent)と呼ぶ解析を行った。
最適化パラメータとテールインデックス間の相互作用を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:06:33 GMT)
Surprisal Driven $k$-NN for Robust and Interpretable Nonparametric
Learning [1.4] 我々は情報理論の観点から、隣り合う従来のアルゴリズムに新たな光を当てた。
単一モデルを用いた分類,回帰,密度推定,異常検出などのタスクに対する頑健で解釈可能なフレームワークを提案する。
我々の研究は、分類と異常検出における最先端の成果を達成することによって、アーキテクチャの汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:48:18 GMT)
Evaluation of Google's Voice Recognition and Sentence Classification for
Health Care Applications [1.4] 本研究では、Periopのスタッフがモバイル技術を使ってワークフローを記録できるように、マイルストーンサービス(Periop)における音声認識技術の使用について検討した。
この実験の目的は、データ入力やクエリタスクを中断することなく、Periopのスタッフがケアを提供することだった。
その結果, 個人の言い回しが最も正確であること, 個人の声を認識するための装置の訓練により, 正確性も向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:13:09 GMT)
Multi-level protein pre-training with Vabs-Net [1.4] 本研究では, 3次元タンパク質鎖上でのスパンマスク事前学習戦略を導入し, 残基および原子の有意義な表現を学習する。
これにより、多様な下流タスクに適したタンパク質表現を学習するための、シンプルで効果的なアプローチが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:07:09 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） (Fri, 2 Feb 2024 03:59:36 GMT)
Analysis of a Programmable Quantum Annealer as a Random Number Generator [1.1] D-Wave 2000Q量子アニールを用いた実験結果について述べる。
その結果、D-Wave 2000Qから生成されたランダムビットはバイアスを受けており、予測不可能なランダムビットシーケンスではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:29:14 GMT)
Dark resonance spectra of trapped ions under the influence of
micromotion [1.0] マイクロモーションがトラップイオンのスペクトルに与える影響をa型レベルスキームを用いて検討した。
我々は、マイクロモーションがダーク共鳴の形状に影響を与え、駆動周波数の間隔によって「エチョー」の出現を引き起こすことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:42:02 GMT)
Enhancing Accessibility of Rural Populations through Vehicle-based
Services [0.9] モバイルクリニックは、農村住民の空間的アクセシビリティを高めるための費用効果の高いソリューションを提供している。
地域住民の空間的アクセシビリティを評価するため,GISデータとアクセシビリティ・スケーリング・ファクタを利用する。
このアプローチは、サハラ以南のアフリカの艦隊運営者、政策立案者、公共機関を含む意思決定者を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:28:17 GMT)
Commit Messages in the Age of Large Language Models [0.9] コード変更に基づいてコミットメッセージを生成するOpenAIのChatGPTの性能を評価する。
本稿では、ChatGPTを用いて得られた結果と、コミットデータに特化して訓練された以前の自動コミットメッセージ生成手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:44:32 GMT)
Are Normalizing Flows the Key to Unlocking the Exponential Mechanism? A
Path through the Accuracy-Privacy Ceiling Constraining Differentially Private
ML [0.9] DPSGDの代替として,新しいトレーニング手法ExpM+NFを導入する。
我々は$varepsilon$1mathrme-3$ -- 同じような精度で、はるかに強力な3つのプライバシを達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:23:17 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） (Fri, 2 Feb 2024 17:29:21 GMT)
Robust support vector machines via conic optimization [0.9] 本研究では,不確実性に頑健な凸計算機の問題点を考察する。
提案した推定器は, 降圧器の存在下では, 降圧器が無く, より良くなることにより, SVM と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:42:50 GMT)
Exponentiation of Parametric Hamiltonians via Unitary interpolation [0.8] 線形多重パラメトリックハミルトニアンの行列指数の時間効率近似に関する2つのアイデアを紹介する。
我々は,スズキ・トロッターの積公式を近似からコンパイル方式に修正し,精度と計算時間の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:29:55 GMT)
On the Transferability of Large-Scale Self-Supervision to Few-Shot Audio
Classification [0.8] 自己教師付き学習は、ラベルのないデータから堅牢な特徴表現を学ぶ能力に優れています。
本研究は,大規模自己教師型モデルの性能を数ショット音声分類で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:00:51 GMT)
Conditional Normalizing Flows for Active Learning of Coarse-Grained
Molecular Representations [0.8] フローの正規化のような生成機械学習手法は、サンプルなしでボルツマン分布を直接学習するために使われてきた。
本研究では,この問題を細粒度と粗粒度という2つのレベルに分けることで,この問題に対処する。
構成空間を探索するために,フローを更新し,必要時にのみ全原子ポテンシャルエネルギー評価を行うことのできる,能動学習による粗粒度シミュレーションを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:44:26 GMT)
Advancing Brain Tumor Inpainting with Generative Models [0.7] 病気の脳スキャンから健康な脳スキャンを合成することは、汎用アルゴリズムの限界に対処するための潜在的な解決策となる。
本研究は,3次元磁気共鳴画像(MRI)データの要求を満たすために,3次元インペイントタスクと2次元インペイント手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:43:51 GMT)
Analysis of Internet of Things implementation barriers in the cold
supply chain: an integrated ISM-MICMAC and DEMATEL approach [0.7] コールドサプライチェーンにおけるIoT実装に対する重要な障壁が特定される。
IoT採用戦略の主要な要因は、“規則順守”と“コールドチェーンネットワーク”である。
この調査の結果は、業界関係者、政府、組織にIoT採用の大きな推進力を与え、これらの障壁を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:37:06 GMT)
High-dimensional mixed-categorical Gaussian processes with application
to multidisciplinary design optimization for a green aircraft [0.7] 本稿では, 部分最小二乗回帰に依存する革新的次元減少アルゴリズムを提案する。
我々のゴールは、混合カテゴリー入力を扱うために古典的な次元還元技法を一般化することである。
提案手法の利点は, 構造的・多分野的な応用の両面において実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:20:22 GMT)
Learning Collective Variables for Protein Folding with Labeled Data
Augmentation through Geodesic Interpolation [0.7] タンパク質の折りたたみのような希少な事象は、通常、強化されたサンプリング技術によって研究される。
本研究では,タンパク質の折り畳み遷移に類似した測地線を生成するために物理に着想を得た指標を用いたシミュレーションフリーなデータ拡張戦略を提案する。
CVモデルに対する回帰学習方式を導入し,遷移状態データが制限された場合,分類器に基づく手法よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:35:02 GMT)
Developing and Evaluating a Design Method for Positive Artificial
Intelligence [0.6] AI for Good"の開発は、複雑な人間の価値とシステムの整合性に関する課題を提起する。
本稿では,このギャップに対処するPositive AI設計手法を提示し,評価する。
この方法は、幸福な願望を具体的な実践に翻訳する人間中心のプロセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:31:08 GMT)
Enhancing Business Process Simulation Models with Extraneous Activity
Delays [0.6] 本稿では,ビジネスプロセス実行のイベントログから異常な遅延を検出する手法を提案する。
提案手法は,各イベントログ内の因果連続したアクティビティインスタンスに対して,対象アクティビティインスタンスが理論的に開始すべき時刻を算出する。
合成および実生活ログを含む経験的評価は、この手法がプロセスの時間的ダイナミクスをよりよく反映したBPSモデルを生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:56:17 GMT)
Digits micro-model for accurate and secure transactions [0.6] より小型の「マイクロ」音声認識モデルの可能性を強調した。
大きな音声認識モデルとは異なり、マイクロモデルは慎重に選択され、キュレートされたデータセットで訓練される。
我々の研究は、ドメイン固有のASRモデル、数値認識精度の向上、データのプライバシーに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:01:27 GMT)
Positive AI: Key Challenges in Designing Artificial Intelligence for
Wellbeing [0.5] 多くの人々は、AIが自分の生活に与える影響をますます心配しています。
AIの進歩を確実にするために、一部の研究者はAIを統治する鍵となる目的として「幸福」を提案した。
この記事では、幸福のためにAIを設計する際の重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:01:15 GMT)
CAST: Cluster-Aware Self-Training for Tabular Data [0.5] 自己学習は、誤った自信によって引き起こされるノイズの多い擬似ラベルに対して脆弱である。
CAST(Cluster-Aware Self-Training)は、既存の自己学習アルゴリズムを、大幅な修正なしに無視可能なコストで強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:31:05 GMT)
The Human and the Mechanical: logos, truthfulness, and ChatGPT [0.5] 機械的な心について話すことが適切かどうかという問題に対処する。
ChatGPTモデルは、確かにその実現と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:41:51 GMT)
TadML: A fast temporal action detection with Mechanics-MLP [0.5] 時間的行動検出(TAD)はビデオ理解において不可欠だが難しい課題である。
現在のモデルでは、TADタスクにRGBとOpto-Flowストリームが採用されている。
本稿では,RGBストリームのみを用いたワンステージアンカーフリー時間的ローカライズ手法を提案し,新しいニュートン力学-MLPアーキテクチャを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:11:10 GMT)
The Connection Between R-Learning and Inverse-Variance Weighting for
Estimation of Heterogeneous Treatment Effects [0.5] パフォーマンスの主要な要因は、実際にはウェイトの選択である、と私たちは主張する。
シミュレーションにおけるIVWの優れた性能を示し、我々の知る限り、最も高速なIVWの収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:52:03 GMT)
Towards Stable Preferences for Stakeholder-aligned Machine Learning [0.5] 本研究の主な目的は、腎臓のアロケーションに関連する個人レベルの嗜好とグループレベルの嗜好の両方を学ぶ方法を作ることである。
利害関係者の選好を腎臓割当プロセスに取り入れることで,臓器移植の倫理的側面を推し進めることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:39:57 GMT)
What Explains Teachers' Trust of AI in Education across Six Countries? [0.5] 4大陸6ヶ国508K-12教師を対象に調査を行った。
より高いAI-EdTechの自己効力感とAI理解を持つ教師は、より多くの利益を享受し、懸念を減らし、AI-EdTechへの信頼を報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:26:47 GMT)
3D Vertebrae Measurements: Assessing Vertebral Dimensions in Human Spine
Mesh Models Using Local Anatomical Vertebral Axes [0.4] 腰椎と胸椎の3次元メッシュを用いた脊椎形態計測の新しい完全自動計測法を提案する。
以上の結果より, 平均絶対誤差(MAE)が1.09mmの低分解能患者特異的脊椎メッシュを精度良く測定できることが示唆された。
これらの画像が利用可能であれば, 3次元脊椎モデルを用いて得られた測定結果を, 元の医用画像に正確に再投影できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:52:41 GMT)
Exploring transfer learning for pathological speech feature prediction:
Impact of layer selection [0.4] 最適な層を選択すると性能が向上するが、最高の層は予測される特徴によって異なり、必ずしも見つからないデータに対してうまく一般化するとは限らない。
学習された重み付け和は、分配における平均的な最良層に匹敵する性能を提供し、分配外データに対するより良い一般化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:09:42 GMT)
AdvFusion: Multilingual Adapter-based Knowledge Transfer for Code
Summarization [0.4] 本稿では,言語モデルの多言語微調整のためのPEFT手法を提案する。
我々は,Adapters,AdapterFusion,および提案したAdvFusionが,完全な微調整モデルよりも高い結果が得られることを示す。
特に、トレーニング可能なパラメータの数は123倍少なくなり、トレーニング時間が30%削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:47:32 GMT)
Misspecification uncertainties in near-deterministic regression [0.4] 我々は,ほぼ決定論的,不特定,過度にパラメータ化された代理モデルの一般化誤差を解析した。
この制約を尊重するアンサンブルアンサッツを導出するために、後続分布が全ての訓練点をカバーする必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:41:21 GMT)
Unpacking polarization: Antagonism and Alignment in Signed Networks of
Online Interaction [0.4] 20世紀、主要断層線は、所有者対労働者、中心対周辺など構造的な紛争によって形成された。
FAULTANAパイプライン(FAULTANA Pipeline)は、署名されたオンラインインタラクションのデータにおいて、主要な障害線を明らかにするための計算手法である。
提案手法により,異なるオンライン討論会でよく見られる敵意の程度を定量化し,また,各議論がいかに主要な障害線に一致しているかを定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:41:22 GMT)
Whispering in Norwegian: Navigating Orthographic and Dialectic
Challenges [0.3] 本稿では,NB-Whisperを紹介する。NB-WhisperはOpenAIのWhisperの適応であり,特にノルウェー語自動音声認識(ASR)用に微調整されている。
我々は、その重要な貢献を強調し、話されたノルウェー語を書式に変換し、他の言語をノルウェー語に翻訳することで得られた結果を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:38:12 GMT)
Flexible Variational Information Bottleneck: Achieving Diverse
Compression with a Single Training [0.3] 本稿では,FVIB (Flexible Variational Information Bottleneck) を分類タスクに導入する。
FVIB は変動情報ボトルネック (VIB) の目的関数の近似を同時に最大化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:03:38 GMT)
General Continuity Bounds for Quantum Relative Entropies [0.2] 異なる量子相対エントロピーから導かれる量に対する連続性境界を証明する方法を提案する。
梅垣相対エントロピーについては、ほぼ最適境界がほとんどであるが、Belavkin-Staszewski相対エントロピーの場合、我々の境界は新しいものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:59:03 GMT)
Continuity of quantum entropic quantities via almost convexity [0.2] ほぼ局所的なアフィン法(ALAFF)を用いて、導出エントロピー量に対する様々な連続性境界を証明した。
我々は、量子情報理論におけるこれらの連続性境界の様々な文脈におけるいくつかの応用を示すことで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:23:35 GMT)
Fundamental Properties of Causal Entropy and Information Gain [0.2] 最近の進歩は、構造因果モデル(SCM)による因果制御の定量化を可能にする
因果的エントロピーと因果的情報ゲインと名付けられた尺度は、因果性が重要な役割を果たす機械学習タスクに対する既存の情報理論的アプローチの限界に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:55:57 GMT)
AutoGCN -- Towards Generic Human Activity Recognition with Neural
Architecture Search [0.2] 本稿では、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いた人間活動認識(HAR)のための汎用ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)アルゴリズムであるAutoGCNを紹介する。
提案アルゴリズムの性能を評価するために,骨格に基づく行動認識に着目した2つの大規模データセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:07:27 GMT)
How Safe Am I Given What I See? Calibrated Prediction of Safety Chances
for Image-Controlled Autonomy [0.2] 本稿では,生成的世界モデルに基づく学習パイプラインのファミリーを提案する。
安全インフォームドされた潜伏表現と欠落する安全ラベルを学習する上での課題を克服する。
画像制御システムの2つのケーススタディにおいて,提案した学習パイプラインを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:42:19 GMT)
Context Normalization Layer with Applications [0.1] 本研究では,画像データに対する文脈正規化と呼ばれる新しい正規化手法を提案する。
各サンプルの特性に基づいて特徴のスケーリングを調整し、モデルの収束速度と性能を改善する。
文脈正規化の有効性は様々なデータセットで示され、その性能は他の標準正規化手法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:23:18 GMT)
Label Propagation Techniques for Artifact Detection in Imbalanced
Classes using Photoplethysmogram Signals [0.1] 光胸腺X線信号は、不正確な解釈につながる可能性のある運動アーティファクトに影響を受けやすい。
本研究では, PPG試料間でラベルを伝搬するラベル伝搬技術について検討した。
91%の精度、90%のリコール、90%のF1スコアのアーティファクトのないクラスでの結果、医療データセットのラベル付けの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:57:48 GMT)
Wigner Analysis of Particle Dynamics and Decoherence in Wide Nonharmonic
Potentials [0.0] 非調和ポテンシャルにおける粒子の1次元運動の時間発展を概ね記述したウィグナー関数の解析式を導出する。
その結果,古典物理学と量子物理学の相互作用と非線形力学におけるデコヒーレンスの影響が解明された。
この分析結果は、大粒子のマクロ量子状態を生成するために非線形力学を用いて提案を設計し、最適化し、理解するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:14:16 GMT)
Wave-packet dynamics in non-Hermitian systems subject to complex
electric fields [0.0] ベリー相は長い間、周期系の特性を著しく変化させることが知られている。
非エルミート系では、ベリー接続の一般化が提案され、力学と輸送に新しい影響を与えることが示されている。
バンドハミルトニアンおよび外部ポテンシャルの非ハーモニティ性は、異常な重量率と速度項をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:06:46 GMT)
Variational quantum algorithm for ergotropy estimation in quantum
many-body batteries [0.0] 我々は、ノイズ中規模量子(NISQ)デバイス上での多体量子電池の充電過程と作業抽出をシミュレートする。
本稿では,バッテリからの作業抽出を最大化する最適ユニタリ演算を求める変分量子エルゴトロピー(VQErgo)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:58:28 GMT)
VR-based generation of photorealistic synthetic data for training
hand-object tracking models [0.0] ブレンダー・ホアシンス (blender-hoisynth) は、ブレンダーソフトウェアに基づくインタラクティブな合成データ生成装置である。
ユーザーは標準のバーチャルリアリティハードウェアを使用して、仮想手でオブジェクトと対話することができる。
私たちは、よく知られたDexYCBデータセットのトレーニングデータの大部分をホアシンスデータに置き換え、最先端のHOI再構築モデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:21:31 GMT)
Untargeted Near-collision Attacks on Biometrics: Real-world Bounds and
Theoretical Limits [0.0] オンラインとオフラインの両方、そして識別モードと検証モードの両方で実行できる未ターゲティングな攻撃に焦点を当てます。
我々は、これらのシステムのセキュリティに対処するために、False Match Rate(FMR)とFalse Positive Identification Rate(FPIR)を用いる。
この距離空間とシステムパラメータの研究は、標的外攻撃の複雑さと近接衝突の確率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:47:15 GMT)
Understanding Growth Mindset Practices in an Introductory Physical
Computing Classroom: High School Students' Engagement with Debugging by
Design Activities [0.0] 本研究は,物理コンピューティングの課題に直面しているK-12コンピューティングの学生に対して,成長マインドセットが実際にどのように現れるかを検討する。
私たちは5つの創発的な成長マインドセットのプラクティスを特定します – より多くの学習につながる課題を選択し、失敗の後に継続し、努力を賞賛し、評価し、継続的な改善として学習にアプローチし、失敗への快適さを育むことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:17:13 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） (Fri, 2 Feb 2024 14:06:31 GMT)
Truncation technique for variational quantum eigensolver for Molecular
Hamiltonians [0.0] 変分量子固有解法(VQE)はノイズ量子デバイスのための最も有望な量子アルゴリズムの1つである。
そこで本研究では, トランケートされたハミルトニアンを用いて, 最適化手順を開始する物理直感的なトランケーション手法を提案する。
この戦略により、量子コンピュータ上でのハミルトニアンの期待値に対する必要な評価回数を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:45:12 GMT)
Topological Solitons in Su-Schrieffer-Heeger Chain with periodic hopping
modulation, domain walls and disorder [0.0] キラル対称のSu-Schrieffer-Heeger鎖は、その二量体構成の1つに位相的端状態を持つ。
これらの中間ギャップゼロエネルギー状態は、ホッピング変調の周期的なチューニングによって興味深い変化を示す。
ホッピング周期性の増加によるブリルアンゾーンのさらなる分割のために、非ゼロエネルギーにより多くのギャップ内エンドモードが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:03:17 GMT)
The closed-branch decoder for quantum LDPC codes [0.0] 実時間復号化は論理レベルで任意の量子計算を実装する上で必要である。
本稿では,量子低密度パリティチェック(QLDPC)のための新しいデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:22:32 GMT)
The Political Preferences of LLMs [0.0] 我々は、テストテイカーの政治的嗜好を特定するために、11の政治的指向テストを実施し、24の最先端の会話型LLMに対して実施する。
その結果、政治的意味のある質問や文章を調査すると、ほとんどの会話型LLMは、ほとんどの政治的テスト機器で診断される応答を、中心的な視点の好みを示すものとして生成する傾向にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:43:10 GMT)
Target inductive methods for zero-shot regression [0.0] この研究は、気象観測所における大気汚染物質の量を予測する必要性から生まれた。
大気汚染は駅の位置(周囲の状況や活動)に依存する。
本稿では2つのゼロショット法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:19:45 GMT)
Surrogate Model for Geological CO2 Storage and Its Use in Hierarchical
MCMC History Matching [0.0] 我々は、最近導入されたR-U-Netサロゲートモデルを拡張し、幅広い地質シナリオから引き出されたジオモデルの実現を取り扱う。
本研究では, 人工真理モデルにおける観測井の観測データを用いて, 地質的不確実性を大幅に低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:30:46 GMT)
Spatial correlations of vortex quantum states [0.0] 異なる量子状態における渦の空間的相関について,ボース統計やフェルミ統計を用いて検討する。
これは光渦と微小キャビティ偏光子のような凝縮物質の両方に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:44:03 GMT)
Solving coupled Non-linear Schr\"{o}dinger Equations via Quantum
Imaginary Time Evolution [0.0] 核ハートリー・フォック方程式の場合、そのような方程式の解として量子想像時間進化(ITE)アルゴリズムを提案する。
単純化されたスカイム相互作用モデルの下で、酸素-16核の基底状態エネルギーを計算し、その結果が古典的ITTアルゴリズムと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:41:04 GMT)
Simulation-based optimization of a production system topology -- a
neural network-assisted genetic algorithm [0.0] 遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた生産システムのトポロジー最適化のための新しい手法を提案する
GAの拡張では、ニューラルネットワークがシミュレーションの代理モデルとして機能する。
どちらの手法も、産業環境で最適解を見つけるのに効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:52:10 GMT)
Self-testing in prepare-and-measure scenarios and a robust version of
Wigner's theorem [0.0] 我々は,ある相手が既知次元の量子状態のD$を信頼できない装置で準備した通信シナリオを,別の相手に送信する。
我々は、基準純量子状態のアンサンブルに対して、そのような準備と測定のシナリオが1つ存在し、観測確率に対して線形汎関数が$W$であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:48:43 GMT)
Seeing Objects in a Cluttered World: Computational Objectness from
Motion in Video [0.0] 物体が重なり合う物体と物理的に異なるものとして、世界の視覚的に不連続な表面を認識することは、視覚的知覚の基礎となる。
対象モデルを持たない現象学から客観性を推定するための,単純だが新しい手法を提案する。
ぼやけやカメラの震えがあっても、個々の被写体をぼやけたシーンでしっかりと認識できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:57:11 GMT)
SLYKLatent, a Learning Framework for Facial Features Estimation [0.0] SLYKLatentは、データセットの外観不安定性問題に対処することで、視線推定を向上するための新しいアプローチである。
ベンチマークデータセットの評価では,上位MPIIFaceGazeと競合するGaze360が8.7%向上し,ETH-XGazeのサブセットが13%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:47:18 GMT)
Resource Estimation of Quantum Multiplication Algorithms [0.0] 本稿では,プリミティブ演算アルゴリズムの計算に必要な量子資源について検討する。
MicrosoftのAzure Quantum Resource Estimatorのようなさまざまな量子リソース推定器を使用することで、多数の量子アルゴリズムに必要なリソースを決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:35:21 GMT)
Regularized boosting with an increasing coefficient magnitude stop
criterion as meta-learner in hyperparameter optimization stacking ensemble [0.0] 本稿ではHPOにおけるアンサンブルを積み重ねるためのメタラーナーについて検討する。
マルチコリニアリティの効果を低減し,アンサンブル学習プロセスの一般化能力を考慮した。
また、古典的なブースティング法における暗黙の正規化と、HPO用に特別に設計されたブースティングにのみ適する新しい非パラメトリックストップ基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:03:15 GMT)
Reducing Optimism Bias in Incomplete Cooperative Games [0.0] 協調ゲームにおける連立価値を明らかにするためのシーケンスの最適化を目的としたフレームワークを提案する。
筆者らのコントリビューションは3つある: (i) 個々のプレイヤーの楽観的な連立価値の達成と、より効率的な最適化を促進するための分析的特性について検討し、 (ii) オフライン・オンライン両方の方法で追加連立価値を開示し、このギャップを最小限に抑える方法、 (iii) 実践シナリオにおけるアルゴリズムの性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:58:26 GMT)
Realistic Bell tests with homodyne measurements [0.0] 計測装置をホモダイン測定に限定したフォトニック実験におけるベル不等式違反の解析を行った。
我々は,このような違反を解消するための具体的な実装を提案し,ホモダイン検出器を用いたベル実験の新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:16:54 GMT)
Quantum types: going beyond qubits and quantum gates [0.0] この記事では、高レベルの抽象化の必要性を概説し、Rhymeという開発者フレンドリーなプログラミング言語でそれらをいくつか提案する。
新しい量子型は、ビット、整数、フロート、文字、配列、文字列を含む古典型の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:51:25 GMT)
Quantum simulation of the pseudo-Hermitian
Landau-Zener-St\"uckelberg-Majorana effect [0.0] 本稿では,Landau-Zener-St"uckelberg-Majorana(LZSM)モデルの擬エルミート拡張に使用される時間依存非エルミート非PT対称ハミルトニアンの量子シミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:19:35 GMT)
Quantum simulation of Fermi-Hubbard model based on transmon qudit
interaction [0.0] このような複雑さを克服するために、クォーディットを用いた新しい量子シミュレーション手法を導入する。
まず、Qudit Fermionic Mapping (QFM) を実演し、qubit-based approach に関連する符号化コストを削減した。
次に、結果として得られるマヨラナ作用素を物理的一乗および二立方乗ゲートの観点で解釈することで、写像付きハミルトニアンのユニタリ進化を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:10:40 GMT)
QPP and HPPK: Unifying Non-Commutativity for Quantum-Secure Cryptography
with Galois Permutation Group [0.0] 我々は、対称鍵暗号のための量子置換パッド(QPP)と、鍵カプセル化機構(KEM)のための同型多項式公開鍵(HPPK)とデジタル署名(DS)の2つの新しいプリミティブを活用する。
QPPは量子セキュアな対称鍵暗号を実現し、シャノンの完全秘密を古典的および量子ネイティブなシステムにシームレスに拡張する。
NPハード問題のないHPPKは、平易な公開鍵の対称暗号化を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:10:43 GMT)
Preparing pure $^{43}$Ca$^+$ samples in an ion trap with photoionization
and parametric excitations [0.0] 本稿では,レーザー冷却した43ドルCa$+$イオンをイオントラップで効率的に調製するための実用的手法を提案する。
提案手法は, 同位体選択光イオン化法と同位体特異的パラメトリック励起法という, 確立された2つの方法を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:55:57 GMT)
Predicting ATP binding sites in protein sequences using Deep Learning
and Natural Language Processing [0.0] 本稿ではATP-Protein結合部位の分類法を提案する。
主にPSSMといくつかの単語埋め込みを特徴として用いた各種実験を行った。
実験の結果は,最先端のベンチマークよりも改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:42:39 GMT)
Optimal quantum speed for mixed states [0.0] 任意の$d$に対して、最適状態は二次対角線に対して対称な追加特性を持つ$X$-状態で表されることを示す。
状態のコヒーレンス(英語版)は進化の速度に責任があるが、二次対角線上に位置する非対角線成分によって引き起こされるコヒーレンスのみが、最も速い状態において役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:29:52 GMT)
Onset of transmon ionization in microwave single-photon detection [0.0] 固定周波数トランスモン量子ビットに結合した超伝導3次元キャビティにおけるトランスモンイオン化(TI)の開始について検討した。
Renyi entropy, Floquet modes, Husimi Q 関数を用いて、この急激な変化は量子-古典相転移に起因すると推測する。
数値シミュレーションにより, ポンプとキュービット周波数の遅延を増大させ, クォービットの非調和性を増大させることで, TIの影響を抑えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:13:12 GMT)
On the explainable properties of 1-Lipschitz Neural Networks: An Optimal
Transport Perspective [0.0] 従来のニューラルネットワークによって生成されたサリエンシマップは、しばしばノイズが多く、限られた洞察を提供する。
本稿では, 1-Lipschitz ニューラルネットワークのSaliency Maps が望ましいXAI特性を示すことを示す。
また、これらの地図は、ImageNet上の人間の説明と前例のないほどよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:59:26 GMT)
New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks
to Identify Sybils in Polycentric Governance [0.0] 本研究では,ブロックチェーンに基づく分散自律組織(DAOs)におけるデジタル資産の多元的ガバナンスについて検討する。
理論的な枠組みを提供し、シビルや急激なアイデンティティを識別する手法を開発することによって、分散型ガバナンスに直面する重要な課題に対処する。
この実験方法は,ガバナンスデータセット内のシビル活動を特定するために,グラフ深層学習技術を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:33:43 GMT)
Multimode Squeezed State for Reconfigurable Quantum Networks at
Telecommunication Wavelengths [0.0] 電気通信波長における光の多重モード励起状態の実験的源について述べる。
このような波長での生成は、量子情報処理、通信、および実験室スケールを超えたセンシングを可能にするため、特に重要である。
その結果、通信波長の連続可変量子情報プロトコルのスケーラブルな実装の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:29:10 GMT)
Multimodal video and IMU kinematic dataset on daily life activities
using affordable devices (VIDIMU) [0.0] 本データセットの目的は,日常活動の認識と運動解析のために,手頃な価格の患者総運動追跡ソリューションへの道を開くことである。
i)選択した運動の臨床的関連性、(ii)安価なビデオとカスタムセンサーの併用、(iii)3Dボディのポーズ追跡とモーション再構成のマルチモーダルデータ処理のための最先端ツールの実装。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 05:40:41 GMT)
Mean-field dynamics of an infinite-range interacting quantum system:
chaos, dynamical phase transition, and localisation [0.0] 無限範囲の逆相互作用を持つXYスピン1/2鎖の動的性質について検討する。
我々は, 高速で遅いエントロピー成長周期によって, 非消滅的有限時間リアプノフ指数と断続的挙動を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:00:29 GMT)
Mapping Acceptance: Assessing Emerging Technologies and Concepts through
Micro Scenarios [0.0] 本稿では,精神モデルを評価する統合的手法と,様々な技術の社会的受容について紹介する。
提案手法は,視覚空間マッピングと組み合わせたマイクロシナリオを活用し,包括的視点を提供する。
本稿では,技術進歩と社会的認知のギャップを埋めることを目的としており,より深い意思決定のためのツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:43:32 GMT)
Macroscopic Irreversibility in Quantum Systems: ETH and Equilibration in
a Free Fermion Chain [0.0] 任意の初期状態に対して、十分に大きく典型的には、$S$の粒子の数は、ほぼ確実にその平衡値に等しいことを証明している。
これにより、量子力学的ユニタリ時間進化によって支配されるシステムにおける不可逆的な振る舞いの出現が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:14:12 GMT)
MIQCQP reformulation of the ReLU neural networks Lipschitz constant
estimation problem [0.0] ニューラルネットワークのリプシッツ推定問題に対する2次拘束型MIP定式化を提案する。
これらの問題の解はリプシッツ定数の下限と上限を与える。
我々は、それらが正確なリプシッツ定数と一致するときの条件を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:55:42 GMT)
Investigating equity and access in US quantum information education [0.0] 量子労働者教育へのアクセスは、大規模研究機関の学生に不公平に利益をもたらす。
2022年秋時点の456の高等教育機関を対象に,回帰分析を用いてQISコースの分布を分析した。
我々は、教育者、政策立案者、量子労働開発イニシアチブに影響を及ぼすものについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:33:03 GMT)
Insights from the Field: A Comprehensive Analysis of Industrial Accidents in Plants and Strategies for Enhanced Workplace Safety [0.0] この研究は、カグル[1]に記録された425件の産業事故に発展し、これらは全て南アメリカの12の工場で発生した。
事故発生に関する貴重な知見を明らかにし、再発傾向を特定し、根本原因を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:30:18 GMT)
Incompatibility of quantum instruments [0.0] 量子機器は、結果の確率と、量子系の測定によって引き起こされる状態変化を記述する。
誘導されたPOVMとチャネルに対するインスツルメンツ互換性の影響を導出する。
楽器の互換性と後処理の等価性を証明し,これを補完器と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:49:00 GMT)
Improving importance estimation in covariate shift for providing
accurate prediction error [0.0] Kullback-Leibler Importance Estimation(KLIEP)は、有望な方法で重要度を推定できる。
本稿では,重要度計算における対象情報を考慮した場合の性能改善の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:39:39 GMT)
Impact of conditional modelling for a universal autoregressive quantum
state [0.0] ニューラルネットワークにおける畳み込み層の類似体としてフィルタを導入し、任意の量子状態に翻訳的対称性付き相関を組み込む。
得られた帰納バイアスが変動柔軟性,対称性,保存量に与える影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:35:31 GMT)
Identification of Cognitive Decline from Spoken Language through Feature
Selection and the Bag of Acoustic Words Model [0.0] 記憶障害の症状の早期発見は、集団の健康確保に重要な役割を担っている。
臨床環境における標準化された音声テストの欠如は、自然音声言語を解析するための自動機械学習技術の開発にますます重点を置いている。
この研究は特徴選択に関するアプローチを示し、ジュネーブの最小音響パラメータセットと相対音声停止から診断に必要な重要な特徴を自動的に選択することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:06:03 GMT)
How Powerful are Decoder-Only Transformer Neural Models? [0.0] GPT-xで採用されている基礎技術のチューリング完全性に対処する最初の研究である。
単語埋め込みの空間性/圧縮性はチューリング完全性を維持する上で重要な考慮事項であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:04:58 GMT)
How Can Generative AI Enhance the Well-being of Blind? [0.0] 本稿では,視覚障害者や視覚障害者の幸福感を,生成型AIがいかに改善できるかを考察する。
これは現在の例であるBe My Eyesアプリを指しており、2023年にBe My AI機能が統合された。
このツールのパワーは、静止画を驚くほど分析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:26:39 GMT)
Guarantees in Software Security [0.0] 保証の確保に向けた基本的な課題の分類を導入する。
信頼性の保証にもかかわらず、これらの課題がシステムを攻撃するために日常的にどのように利用されるかについて議論する。
効果的な緩和戦略を開発できるのは、現在の推論システムにある欠陥を特定し、研究し、認識する時だけです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 22:40:48 GMT)
Gravitational quantum switch on a superposition of spherical shells [0.0] 現象学モデルは最近、ジオメトリーの重畳による影響の解析のために研究されている。
本研究では,球状質量殻の異なる配列で生成したジオメトリーの重ね合わせを記述するモデルについて考察する。
このようなシステムでは,重力量子スイッチの実装のためのプロトコルを定式化できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:39:41 GMT)
Generative Adversarial Learning of Sinkhorn Algorithm Initializations [0.0] 我々は、エントロピーOT双対問題を通じてアルゴリズムの初期化を学ぶためにニューラルネットワークを巧みに訓練することで、収束を著しく加速できることを示した。
我々のネットワークは,正規化輸送距離を数パーセントの誤差に近似するために,スタンドアロンのOTソルバとしても使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 00:00:02 GMT)
Generalising concentratable entanglement for practical applications:
mixed, qudit, and optical states [0.0] 我々は、高次元(量子)状態のテスト、多量子状態における二部切断の絡み合いの判定、およびいくつかの重要な絡み合い光学状態の試験を提供する。
実験状態は常にわずかに混合されているため、我々の研究はc-SWAP試験とCE測定を絡み合いを特徴づける実験に適用するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:04:06 GMT)
Gaussian boson sampling validation via detector binning [0.0] 本稿では,GBS実験を統計的に検証するに適した量として,双対検出器の確率分布を提案する。
それぞれの特性関数との接続を利用して,そのような分布の計算方法を示す。
また、すべての可能な干渉ネットワーク上でHaar平均化を行うとき、双対検出器の確率分布がどのように振る舞うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:00:29 GMT)
From Pre-Quantum to Post-Quantum IoT Security: A Survey on Quantum-Resistant Cryptosystems for the Internet of Things [0.0] 主要な量子後暗号システムとイニシアチブがレビューされ、最も関連するIoTアーキテクチャと課題が分析され、将来予想されるトレンドが示されている。
この論文は、量子後IoTセキュリティの広い視野を提供し、量子後IoT開発者に有用なガイドラインを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 07:45:37 GMT)
Free-space coupling and characterization of transverse bulk phonon modes
in lithium niobate in a quantum acoustic device [0.0] 量子音響デバイスにおける横バルクフォノンは、自由空間を3次元マイクロ波空洞に結合することで励起され特徴付けられる。
本研究は, 量子・古典的圧音響デバイスとの非接触結合を媒介する3次元マイクロ波キャビティの汎用性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:55:00 GMT)
Free Quantum Codes from Twisted Unitary $t$-groups [0.0] ツイスト付きユニタリ$t$-群は、既約表現によるツイスト化の下でのユニタリ$t$-群の一般化である。
次に、Knill-Laflamme誤差補正条件に表現法を適用し、ねじれたユニタリ$t$-群が距離$d=t+1$の符号に自動的に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:57:14 GMT)
Foundation Model's Embedded Representations May Detect Distribution
Shift [0.0] 本稿では,Sentiment140データセットを用いたトランスファー学習のケーススタディを提案する。
自動ラベル付きトレーニングセットの$P$から、Sentiment140の手作業によるキュレートされたテストセットのさまざまな表現を符号化した事前トレーニングベースモデルが多数存在することを示す。
我々は、$P$のトレーニングと$M$のパフォーマンスの測定は一般化のバイアスのある尺度であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:07:37 GMT)
Finding a Needle in the Adversarial Haystack: A Targeted Paraphrasing
Approach For Uncovering Edge Cases with Minimal Distribution Distortion [0.0] 言語モデル(LM)に対する敵対的攻撃は重要な関心事である。
本稿では,RL (TPRL) を用いたターゲットパラフレージングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:28:04 GMT)
Extinction Risks from AI: Invisible to Science? [0.0] 絶滅レベルのグッドハートの法則は「極端に追求されたあらゆる目標仕様は、人類の絶滅をもたらす」。
このことは、人工知能による絶滅のリスクが本物であるかどうか、その基礎となるダイナミクスが現在の科学的手法には見えない可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 23:04:13 GMT)
Enhancing Grover's Search Algorithm: A Modified Approach to Increase the
Probability of Good States [0.0] 本稿では,Grover検索アルゴリズムを改良し,アルゴリズムの初期イテレーションにおける良好な状態を見つける可能性を高める。
これは (y+z) 軸のまわりに回転ゲートを組み込むことを提案し、その位相は初期反復時の微分器出力の微分から数学的に決定される。
この結果は、目標状態を特定する確率が高いために、必要なイテレーション数の約25%が減少し、全体のプロセスがより高速になることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 03:17:22 GMT)
Emergence of the molecular geometric phase from exact electron-nuclear
dynamics [0.0] 化学において、反応経路が断熱ポテンシャルエネルギー表面の交叉を囲むときに幾何学的位相が現れる。
近年の研究では、幾何学的位相は断熱近似の人工物であり、分子における概念の有用性の認識に挑戦していることが示されている。
電子と原子核の即時、ゲージ不変位相を別々に導入し、円錐状の交差点を囲むウェーブパケットの後縁間の位相差をモニターする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 14:54:03 GMT)
Efficient implementation of discrete-time quantum walks in NISQ devices [0.0] 本稿では、離散時間量子ウォーク(DTQW)モデルを実装した効率的でスケーラブルな量子回路を提案する。
DTQWの時間ステップ$t$の場合、提案された回路は、現在の最も効率的な実装の$O(n2 + nt)$2キュービットゲートに対してのみ$O(n2 + nt)$2キュービットゲートを必要とする。
提案回路をIBM量子デバイス上で,アダマールDTQWに対して,周期的ダイナミクスと最大絡み合った単一粒子状態の繰り返し発生を特徴とする4ドルおよび8ドルサイクルで試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:11:41 GMT)
Efficiency of neural quantum states in light of the quantum geometric
tensor [0.0] ニューラル量子状態 (NQS) ans" はモンテカルロの変分アルゴリズムにおいて有望であることが示されている。
両症例とも, アンザッツの精度が$alpha$で飽和していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:58:57 GMT)
Edge State, Band Topology, and Time Boundary Effect in the Fine-Grained
Categorization of Chern Insulators [0.0] チャーン絶縁体のきめ細かい分類が得られ、それらのバンドトポロジは同一チャーン数で特徴づけられるが、完全に異なる。
異なる位相がブロッホ波動関数の重なりにゼロを生じさせることを証明し、トポロジ相転移の退化点にバンドギャップを印加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:21:46 GMT)
Double or nothing: a Kolmogorov extension theorem for multitime
(bi)probabilities in quantum mechanics [0.0] 複素数値双確率分布の族に適用されるコルモゴロフ拡大定理の一般化を証明した。
量子コム形式と結果の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:40:03 GMT)
Distribution of the entanglement entropy of a non-ergodic quantum state [0.0] 理論上は、純粋な非エルゴード多体状態の絡み合いの確率密度を導出する。
以上の結果から, 平均行動に関する測定値の有意な変動が示唆された。
この情報は、絡み合った状態の階層的な配置だけでなく、多くの身体系の相転移の研究にも関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:38:01 GMT)
Directional emission and photon bunching from a qubit pair in waveguide [0.0] マイクロ波領域におけるパリティ不変導波路に結合した一対の同一量子ビットを考える。
指向性光子放射と2つの光子束の共通起源を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:22:05 GMT)
Direct side information learning for zero-shot regression [0.0] ゼロショット学習は、一般的には観測されていないターゲットと呼ばれる、インスタンスが利用できないターゲットのためのモデルを提供する。
この文脈では、これらのターゲットのモデルを適切に誘導するために、ターゲット側情報の可用性が重要となる。
本稿では,一相学習プロセスにおいて特徴と側面情報を協調的に取り出す新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:36:06 GMT)
Detection of tortured phrases in scientific literature [0.0] 本稿では,科学的論文からいわゆる拷問句を抽出する様々な自動検出手法を提案する。
87のリコール値と.61の精度で、検証のためにドメインの専門家に提出される新しい拷問句を検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 08:15:43 GMT)
Deep Active Learning for Data Mining from Conflict Text Corpora [0.0] 本稿では,能動的学習を活用して,安価で高性能な手法を提案する。
このアプローチは、人間の(ゴールドスタンダードの)コーディングに類似したパフォーマンスを示しながら、必要な人間のアノテーションの量を最大99%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:16:23 GMT)
Deception Abilities Emerged in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を備えた人工知能(AI)システムの最前線にある。
本研究は, GPT-4 などの最先端 LLM にそのような戦略が出現したが, 初期の LLM には存在しなかったことを明らかにする。
我々は、最先端のLLMが他のエージェントの誤った信念を理解し、誘導できることを示す一連の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:16:12 GMT)
Data efficiency, dimensionality reduction, and the generalized symmetric
information bottleneck [0.0] 我々はGSIB(Generalized Symmetric Information Bottleneck)を紹介する。
GSIBは2つのランダム変数を同時に圧縮し、圧縮されたバージョン間の情報を保存する。
GSIB圧縮を同時に行う場合、同じ誤差を1回に1回に1回圧縮するのに比べて、定性的に少ないデータを必要とすることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 19:49:29 GMT)
Controlling NMR spin systems for quantum computation [0.0] 核磁気共鳴は、単純な量子コンピューティング実験を実装するための最高の量子技術であり、また、真剣な進歩を遂げた大規模量子コンピュータを構築するための最悪の技術であることは間違いない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 10:57:40 GMT)
Controlling Chaotic Maps using Next-Generation Reservoir Computing [0.0] 非線形システム制御技術と次世代貯水池計算を併用し,動的システムの挙動を予測するための最良クラス機械学習手法を提案する。
カオスなH'enonマップに対する一連の制御タスクにおいて,コントローラの性能を示す。
我々の制御器はこれらのタスクに成功し、トレーニングに10点のデータポイントしか必要とせず、1回の繰り返しで所望の軌道にシステムを制御することができ、ノイズやモデリングエラーに対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:04:46 GMT)
Continuously Distributing Entanglement in Quantum Networks with Regular
Topologies [0.0] 小さな相互接続量子プロセッサは、量子計算問題に対処するために協力することができる。
ノード間の絡み合いを連続的に分散するプロトコルを解析する。
仮想近傍サイズを用いてプロトコルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:14:50 GMT)
Contingency Analysis of a Grid of Connected EVs for Primary Frequency
Control of an Industrial Microgrid Using Efficient Control Scheme [0.0] 電気自動車(EV)は、負荷とソースの両方として動作することができる。
産業用マイクログリッドは、風力発電所や太陽光発電所、貯蔵システム、負荷など、さまざまなエネルギー源で構成されている。
周波数管理のための制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 18:14:16 GMT)
Confinement in the Transverse Field Ising model on the Heavy Hex lattice [0.0] 装飾された六角形格子上の横フィールドIsingモデルにおける閉じ込めの出現について検討する。
崩壊した対称性状態からのクエンチが、持続的な振動と絡み合いエントロピーの飽和によって支えられる非熱的挙動にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:50:20 GMT)
Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Brain MRI Synthesis [0.0] Med-DDPMは3次元意味脳MRI合成のための拡散モデルである。
セマンティックコンディショニングを統合することで、データの不足とプライバシの問題に効果的に取り組む。
視覚的忠実度の高い多様なコヒーレントな画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:56:45 GMT)
CoLe and LYS at BioASQ MESINESP8 Task: similarity based descriptor
assignment in Spanish [0.0] 本稿では,MESINESP Task of the BioASQ Biomedical semantic indexing Challengeについて述べる。
我々は,IBECS/LILACS文書からインデックス項を抽出し,Apache Luceneインデックスに格納する手法について検討した。
公式な実行で得られた結果は、このアプローチがスペイン語のような言語に適合していることを確認しているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 21:36:03 GMT)
Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at
Large Guidance Scale [0.0] そこで本研究では,一元的非線形補正法である特徴ガイダンスを提案する。
実験により,特徴誘導は画像生成におけるプロンプトのセマンティックな特徴と不規則性を高めることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 04:56:56 GMT)
Catching thermal avalanches in disordered XXZ model [0.0] 熱浴とXXZスピン鎖の相互作用に関するフェルミの黄金律を改訂する。
2点相関関数を用いて風呂の隣の熱処理領域の程度を$xi_d$と定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 12:30:19 GMT)
Big data applications on small quantum computers [0.0] コアセットは大きなデータセットの簡潔な記述を可能にし、計算タスクにおけるそのソリューションは、元のデータセットのソリューションと競合する。
本稿では,3種類の古典的機械学習問題,すなわちDivisive Clustering, 3-means Clustering, Gaussian Model Clusteringに適用する。
提案手法は古典的解法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:15:55 GMT)
Beyond the Request: Harnessing HTTP Response Headers for Cross-Browser
Web Tracker Classification in an Imbalanced Setting [0.0] 本研究は,HTTP/S応答ヘッダを用いたWebトラッカ検出のための効果的な機械学習分類器の設計の試みである。
11の教師付きモデルがChromeデータでトレーニングされ、すべてのブラウザでテストされた。
結果は、ChromeとFirefoxで高い精度、F1スコア、精度、リコール、最小ログロスエラーを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:07:09 GMT)
Bass Accompaniment Generation via Latent Diffusion [0.0] 任意の長さのミキシングに付随する単一茎を生成する制御可能なシステムを提案する。
本手法のコアとなるのは、音声波形サンプルを効率よく非可逆な潜在表現に圧縮するオーディオオートエンコーダである。
制御可能な条件付きオーディオ生成フレームワークは、音楽制作においてミュージシャンを支援するための生成AIツールを作成する上で、大きな前進となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:44:47 GMT)
Analytical solutions of the Schr\"{o}dinger equation for two confined
atoms with van der Waals interaction [0.0] 対称調和トラップにおける等方的ファンデルワールス相互作用に対するシュル・オーディンガー方程式の解を導出する。
二つの物体の相対運動のエネルギースペクトルを導出し、スペクトルを$s$波と$p$波の散乱長に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 13:42:39 GMT)
Analog-digital Scheduling for Federated Learning: A
Communication-Efficient Approach [0.0] オーバー・ザ・エア(OTA)計算は、無線ネットワーク上で機械学習モデルをトレーニングするための通信効率のよいフェデレートラーニング(FL)パラダイムとして最近登場した。
しかし、その性能は、最悪のSNRを持つデバイスによって制限され、高速でノイズの多い更新をもたらす。
本稿では,ノイズ問題を緩和する新しいアナログデジタルADFL方式を提案する。
シミュレーションの結果、ADFLは、OTA方式のほとんどのデバイスをスケジューリングすると同時に、いくつかのデバイスでデジタルスキームを採用することで、一貫してOTA方式とデジタル専用スキームを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 17:08:39 GMT)
An introduction to graphical tensor notation for mechanistic
interpretability [0.0] テンソル間でどの操作が行われているのかを混乱させるのは容易です。
この文書の前半は表記法を導入し、いくつかの分解に適用する。
後半は、言語モデルを機械的に理解するためのいくつかの基本的なアプローチに適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 02:56:01 GMT)
An Algorithm to Train Unrestricted Sequential Discrete Morphological
Neural Networks [0.0] 本稿では,一般W-演算子の構成によりアーキテクチャが与えられる非制限順序DMNNを学習するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムを実例で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 15:40:51 GMT)
Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions [0.0] ほぼ同値の定義を提供し、それをモデルで符号化する実践的な方法を与える。
具体的には、リー代数の畳み込みを定義し、それらがリー群畳み込みに対していくつかの利点を提供することを示す。
2つの存在定理を証明し、1つは多様体の等距離の有界距離におけるほぼ等距離の存在を示し、もう1つはヒルベルト空間の逆を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:43:57 GMT)
A hybrid IndRNNLSTM approach for real-time anomaly detection in
software-defined networks [0.0] データフロー予測を用いたSDNの異常検出は難しい作業である。
IndRNNLSTMアルゴリズムは Embedded と組み合わせて、NSL-KDDデータ上で MAE=1.22 と RMSE=9.92 を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 20:41:55 GMT)
A dynamic theory of entanglement for uniformly accelerated atoms [0.0] 開量子系の理論を用いて加速原子の絡み合いのダイナミクスを研究する。
エンタングルメント収穫と突然死現象における適切な加速による基礎的役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 16:05:15 GMT)
A Statistical Learning View of Simple Kriging [0.0] 統計的学習の観点から,簡単なKrigingタスクを解析する。
目標は、最小2次リスクで他の場所にある未知の値を予測することである。
我々は、真の最小化を模倣するプラグイン予測則の過剰なリスクに対して、$O_mathbbP (1/sqrtn)$の非漸近境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 09:42:13 GMT)
A Review of Quantum communication using high-dimensional Hilbert spaces [0.0] 本稿では,ヒルベルト空間が2次元である量子ビットを利用する量子鍵分布プロトコルについて検討する。
本稿では、ツイスト光子の軌道角運動量を用いて実装する。
第7節では、異なるプロトコルに関するすべての関連データの統一的なビューを示し、異なるアプリケーションに対する異なるプロトコルの利点と欠点について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 11:17:35 GMT)
A Note On Lookahead In Real Life And Computing [0.0] Look-Ahead(LA)は、将来の情報予測と入力の処理を処理し、事前に出力を生成する。
本稿では,LAの概念を学習し,理解し,探求することを目的とする。
本稿では,LAがプロセス,システム,アルゴリズムの効率化に重要な役割を果たしている,興味深い実生活アプリケーションとよく知られた計算問題を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Feb 2024 06:17:49 GMT)