Guiding Language Model Math Reasoning with Planning Tokens [128.6] 各推論ステップの開始時に計画トークンを導入し、モデルのガイドとして機能し、モデルパラメータにそれらの埋め込みを追加する。
提案手法では、トレーニング可能なパラメータ(わずか0.001%)の無視可能な増加が必要であり、完全な微調整か、よりパラメータ効率の良いスキームで適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:33:44 GMT)
Poisson Process for Bayesian Optimization [126.5] 本稿では、Poissonプロセスに基づくランキングベースの代理モデルを提案し、Poisson Process Bayesian Optimization(PoPBO)と呼ばれる効率的なBOフレームワークを提案する。
従来のGP-BO法と比較すると,PoPBOはコストが低く,騒音に対する堅牢性も良好であり,十分な実験により検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:54:50 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） (Mon, 5 Feb 2024 11:19:24 GMT)
Understanding the Reasoning Ability of Language Models From the
Perspective of Reasoning Paths Aggregation [117.3] 我々は、LMを、事前学習時に見られる間接的推論経路を集約することで、新たな結論を導出すると考えている。
我々は、推論経路を知識/推論グラフ上のランダムウォークパスとして定式化する。
複数のKGおよびMWPデータセットの実験と分析により、ランダムウォークパスに対するトレーニングの効果が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:25:51 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） (Mon, 5 Feb 2024 03:04:58 GMT)
Guiding Instruction-based Image Editing via Multimodal Large Language
Models [102.8] マルチモーダル大言語モデル (MLLM) は, クロスモーダル理解と視覚応答生成において有望な能力を示す。
MLLMはどのようにして編集手順を容易にし、MGIE(MLLM-Guided Image Editing)を提示するかを検討する。
MGIEは表現的な指示を導き、明確なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:04:53 GMT)
Towards Eliminating Hard Label Constraints in Gradient Inversion Attacks [99.0] グラディエント・インバージョン・アタックは、フェデレート学習フレームワークで公開された中間勾配から局所的なトレーニングデータを再構築することを目的としている。
以前のメソッドは、単一のデータポイントの再構築から始まり、単一イメージの制限をバッチレベルに緩和することから始まり、ハードラベルの制約の下でのみテストされる。
単入力勾配から最後の完全連結層の入力特徴と地下構造ラベルを同時に復元する新しいアルゴリズムを最初に開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:51:34 GMT)
Understanding the planning of LLM agents: A survey [98.8] 本調査では, LLMをベースとしたエージェント計画の体系的考察を行い, 計画能力の向上を目的とした最近の成果について報告する。
各方向について総合的な分析を行い、研究分野におけるさらなる課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:25:24 GMT)
Weak-to-Strong Jailbreaking on Large Language Models [96.5] 大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。
既存のジェイルブレイク法は計算コストがかかる。
我々は、弱々しく強固な脱獄攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:19:46 GMT)
Data Diversity Matters for Robust Instruction Tuning [93.9] 近年の研究では、高品質で多様な命令チューニングデータセットをキュレートすることにより、命令追従能力を大幅に改善できることが示されている。
データセットの多様性と品質を制御できる新しいアルゴリズムQDIT(Quality-Diversity Instruction Tuning)を提案する。
いくつかの大規模命令チューニングデータセット上でのQDITの性能を検証した結果、最悪のケースと平均ケースのパフォーマンスを大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:41:10 GMT)
Using Motion Cues to Supervise Single-Frame Body Pose and Shape
Estimation in Low Data Regimes [93.7] 十分な注釈付きトレーニングデータが得られた場合、教師付きディープラーニングアルゴリズムは、単一のカメラを使用して人間の身体のポーズと形状を推定する。
このような場合、必要な監視信号を提供するために、アノテーションのないビデオを簡単に作成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:37:48 GMT)
DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset
Collection for Conversational AI [92.3] DialogStudioは対話データセットの最大かつ最も多様なコレクションである。
本コレクションは,オープンドメイン対話,タスク指向対話,自然言語理解,対話レコメンデーション,対話要約,知識基底対話などのデータを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:10:52 GMT)
InstanceDiffusion: Instance-level Control for Image Generation [89.3] InstanceDiffusionは、テキストから画像への拡散モデルに正確なインスタンスレベルの制御を追加する。
そこで本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルに3つの大きな変更を加えて,高精度なインスタンスレベルの制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:49:17 GMT)
Beyond Expectations: Learning with Stochastic Dominance Made Practical [88.1] 支配は、不確実な結果で意思決定を行うためのリスク-逆の選好をモデル化する。
理論上は魅力的だが、機械学習における優位性の応用は乏しい。
まず支配の概念を一般化し、任意の確率変数の任意のペア間の比較を可能にする。
次に、優位性の観点から最適解を見つけるための単純で効率的なアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:21:23 GMT)
Physics-Encoded Graph Neural Networks for Deformation Prediction under
Contact [87.7] ロボット工学では、触覚相互作用における物体の変形を理解することが不可欠である。
本稿では,物理符号化グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた予測手法を提案する。
コードとデータセットを公開して、ロボットシミュレーションと把握の研究を進めました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:21:52 GMT)
On Least Squares Estimation in Softmax Gating Mixture of Experts [85.6] 決定論的MoEモデルに基づく最小二乗推定器(LSE)の性能について検討する。
我々は,多種多様な専門家関数の収束挙動を特徴付けるために,強い識別可能性という条件を確立する。
本研究は,専門家の選択に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:31:18 GMT)
See More Details: Efficient Image Super-Resolution by Experts Mining [85.1] 本稿では,エキスパートマイニングを用いた効率的なSRモデルであるSeemoReを紹介する。
当社のアプローチは、さまざまなレベルの専門家を戦略的に取り入れ、協調的な方法論を採用しています。
正確なSRに欠かせない重要な要素を専門に扱うことで、我々のモデルは複雑な機能内詳細を明らかにすることに長けています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:11:04 GMT)
A Survey on Transformer Compression [84.2] Transformerアーキテクチャに基づく大規模モデルは、人工知能においてますます重要な役割を担っている。
モデル圧縮法はメモリと計算コストを削減し、実用的なデバイス上でトランスフォーマーモデルを実装するために必要なステップである。
このサーベイは、最近の圧縮手法の包括的なレビューを提供し、トランスフォーマーモデルへの適用に特に焦点をあてている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:16:28 GMT)
UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models [83.9] 長文処理は、大きな言語モデルの適用性を制限する重要な能力である。
既存の長文メソッドを再構成する統一フレームワークであるUniMemを紹介する。
我々はこれらのアルゴリズムの強みを統合する革新的なアプローチであるUniMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:47:53 GMT)
HoughToRadon Transform: New Neural Network Layer for Features
Improvement in Projection Space [83.9] HoughToRadon Transformレイヤは、Hough Transformに組み込まれたニューラルネットワークの速度を改善するために設計された、新しいレイヤである。
オープンなMIDV-500データセットに関する我々の実験は、この新しいアプローチが時間を節約し、最先端の97.7%の精度を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:19:16 GMT)
GraphMETRO: Mitigating Complex Graph Distribution Shifts via Mixture of
Aligned Experts [81.0] GraphMETROは、自然多様性を確実にモデル化し、複雑な分散シフトをキャプチャするグラフニューラルネットワークアーキテクチャである。
GOODベンチマークの4つのデータセットの最先端結果には、複雑な実世界の分散シフトと、WebKBおよびTwitchデータセットの67%と4.2%の改善が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:10:29 GMT)
Robust Prompt Optimization for Large Language Models Against
Distribution Shifts [80.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて重要な能力を示している。
本稿では,LLMの分散シフトに対するロバストな最適化法を提案する。
この問題は、ラベル付けされたソースグループに最適化されたプロンプトを同時にラベル付けされていないターゲットグループに一般化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:42:38 GMT)
Learning to Scale Logits for Temperature-Conditional GFlowNets [80.3] 温度条件付きGFlowNetのトレーニングを大幅に高速化する新しいアーキテクチャ設計である textitLogit-scaling GFlowNets (Logit-GFN) を提案する。
温度の学習関数がポリシーのロジットを直接スケールするために使用されると、課題は大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:13:16 GMT)
List-aware Reranking-Truncation Joint Model for Search and
Retrieval-augmented Generation [80.1] 本稿では,2つのタスクを同時に実行可能なRe rank-Truncation joint model(GenRT)を提案する。
GenRTは、エンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づく生成パラダイムによるリランクとトランケーションを統合している。
提案手法は,Web検索および検索拡張LLMにおけるリランクタスクとトラルケーションタスクの両方においてSOTA性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:52:53 GMT)
Concept Gradient: Concept-based Interpretation Without Linear Assumption [78.0] 概念活性化ベクトル(Concept Activation Vector, CAV)は、与えられたモデルと概念の潜在表現の間の線形関係を学習することに依存する。
我々は、線形概念関数を超えて概念に基づく解釈を拡張する概念グラディエント(CG)を提案した。
我々は、CGがおもちゃの例と実世界のデータセットの両方でCAVより優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:27:45 GMT)
Large Multilingual Models Pivot Zero-Shot Multimodal Learning across
Languages [77.8] MPMは、英語以外の言語で大規模なマルチモーダルモデルを訓練するための効果的な訓練パラダイムである。
画像・テキスト・テキスト・画像生成における大規模なマルチモーダルモデルVisCPMを構築し,中国語の最先端(オープンソース)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:15:38 GMT)
Mitigating the Alignment Tax of RLHF [77.8] 人間フィードバックによる強化学習(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)は、アライメント税(アライメント税)としても知られる。
本稿では,RLHFモデル重みを補間するモデル平均化を提案し,より効率的な報酬税前処理を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:43:17 GMT)
Uncertainty of Thoughts: Uncertainty-Aware Planning Enhances Information
Seeking in Large Language Models [76.6] Uncertainty of Thoughts (UoT) は、大きな言語モデルを拡張するアルゴリズムであり、効果的な質問をすることで積極的に情報を求めることができる。
医療診断、トラブルシューティング、そして'20 Questions'ゲームの実験において、UoTは57.8%の性能向上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:28:44 GMT)
Shadowcast: Stealthy Data Poisoning Attacks Against Vision-Language
Models [76.5] この研究は、Vision-Language Modelsのデータ中毒攻撃に対する感受性を明らかにするための第一歩となる。
筆者らは,毒のサンプルが良性画像と視覚的に区別できないステルスなデータ中毒攻撃法であるShadowcastを紹介した。
その結果,シャドウキャストは攻撃者の意図を50件の毒素サンプルを用いて達成する上で極めて有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:55:53 GMT)
Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation [75.5] 本研究では,一度にビデオ全体の時間的持続時間を生成する空間時間U-Netアーキテクチャを提案する。
これは、遠方から後続の時間超解像を合成する既存のビデオモデルとは対照的である。
空間的および(重要な)時間的ダウンサンプリングとアップサンプリングの両方をデプロイすることで、我々のモデルは、フルフレームレートで低解像度のビデオを直接生成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:36:30 GMT)
Time-, Memory- and Parameter-Efficient Visual Adaptation [75.3] バックボーンを介して勾配をバックプロパゲートしない適応法を提案する。
凍結した、事前訓練されたバックボーンの機能を利用する軽量ネットワークを並列に設計することで、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:55:47 GMT)
Optimal Clustering from Noisy Binary Feedback [75.2] 本稿では,二元的ユーザフィードバックから一組のアイテムをクラスタリングする問題について検討する。
最小クラスタ回復誤差率のアルゴリズムを考案する。
適応選択のために,情報理論的誤差下界の導出にインスパイアされたアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:07:45 GMT)
Exposing Limitations of Language Model Agents in Sequential-Task
Compositions on the Web [74.8] 言語モデルエージェント(LMA)は、ミューティステップ決定タスクにおける有望なパラダイムとして登場した。
約束にもかかわらず、現実世界のアプリケーションでの彼らのパフォーマンスはまだ過小評価されている。
既存のLMAはベースタスクで平均94.0%の成功率を達成したが、その性能は構成タスクで平均24.9%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:13:52 GMT)
Robust Analysis of Multi-Task Learning on a Complex Vision System [73.7] マルチタスク学習(MTL)は過去10年間に広く研究されてきた。
複雑な実世界のシナリオにおけるパフォーマンスについて、まだ深く理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:15:55 GMT)
Vision-Language Models Provide Promptable Representations for
Reinforcement Learning [73.6] 人間は、バックグラウンドワールドの知識を活用することで、素早く新しい行動を学ぶことができる。
視覚言語モデルに符号化された多量の一般および索引可能な世界知識を利用する新しい手法を提案する。
本研究では,ハビタットのマインクラフトとロボットナビゲーションにおいて,視覚的に複雑で長い水平方向のRLタスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:48:56 GMT)
Revisiting the Dataset Bias Problem from a Statistical Perspective [72.9] 統計的観点から「データセットバイアス」問題を考察する。
問題の主な原因は、クラス属性 u と非クラス属性 b の強い相関関係である。
本稿では,各試料nの目的をフラクタル1p(u_n|b_n)で重み付けするか,その試料をフラクタル1p(u_n|b_n)に比例してサンプリングすることにより,データセットバイアスを軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:58:06 GMT)
Position Paper: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series
Analysis [72.3] 現在の大規模言語モデル(LLM)は時系列解析に革命をもたらす可能性があると我々は主張する。
このような進歩は、モダリティスイッチングや時系列質問応答など、幅広い可能性を解き放つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:17:49 GMT)
Cross-Domain Few-Shot Object Detection via Enhanced Open-Set Object
Detector [72.1] クロスドメイン小ショット物体検出(CD-FSOD)
オープンセット検出器は、オープンボキャブラリオブジェクト検出と従来の少数ショットオブジェクト検出の両方に優れている。
我々はCD-FSOD(CD-Vito)のための改良型クロスドメインビジョン変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:25:32 GMT)
KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache [70.9] 大規模言語モデル(LLM)は、要求毎のコストを削減するために、多くのリクエストを一緒に要求する。
キー値(KV)キャッシュはメモリ要求を大幅に増加させ、スピードとメモリ使用における新たなボトルネックとなる。
KVキャッシュサイズを減らすための単純で効果的な解決策は量子化であり、KVキャッシュが取る全バイトを削減する。
KIVIは、Llama (Llama-2)、Falcon、Mistralモデルとほぼ同じ品質を維持しながら、$mathbf2.6times$のピークメモリ使用量を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:06:47 GMT)
V-IRL: Grounding Virtual Intelligence in Real Life [70.7] V-IRLは、エージェントが仮想的で現実的な環境で現実世界と対話することを可能にするプラットフォームである。
私たちのプラットフォームは、様々な実践的なタスクを達成できるエージェントを開発するための遊び場として役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:59:36 GMT)
Joint Attention-Guided Feature Fusion Network for Saliency Detection of
Surface Defects [69.4] 本稿では,エンコーダ・デコーダネットワークに基づく表面欠陥検出のための共同注意誘導型特徴融合ネットワーク(JAFFNet)を提案する。
JAFFNetは、主にJAFFモジュールをデコードステージに組み込んで、低レベルと高レベルの機能を適応的に融合させる。
SD- Saliency-900, Magnetic tile, and DAGM 2007 で行った実験から,本手法が他の最先端手法と比較して有望な性能を達成できたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:10:16 GMT)
Federated Learning Priorities Under the European Union Artificial
Intelligence Act [68.4] 我々は、AI法がフェデレートラーニングに与える影響について、第一種学際分析(法とML)を行う。
データガバナンスの問題とプライバシに関する懸念について検討する。
最も注目すべきは、データのバイアスを防御し、プライベートでセキュアな計算を強化する機会である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:52:19 GMT)
Is Mamba Capable of In-Context Learning? [68.3] Mambaは、新しく提案された選択的な状態空間モデルである。
マムバは文脈内学習におけるトランスフォーマーモデルの性能と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:39:12 GMT)
Sample Complexity Characterization for Linear Contextual MDPs [67.8] 文脈決定プロセス(CMDP)は、遷移カーネルと報酬関数がコンテキスト変数によってインデックス付けされた異なるMDPで時間とともに変化できる強化学習のクラスを記述する。
CMDPは、時間とともに変化する環境で多くの現実世界のアプリケーションをモデル化するための重要なフレームワークとして機能する。
CMDPを2つの線形関数近似モデルで検討する: 文脈変化表現とすべての文脈に対する共通線形重み付きモデルIと、すべての文脈に対する共通表現と文脈変化線形重み付きモデルIIである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:25:04 GMT)
Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey
design [66.2] 本研究では,「プロンプト」の単語の置換による人間の反応バイアスが研究されている事例研究として,サーベイデザインを用いた。
9つのモデルに対する総合的な評価は、一般のオープンかつ商用のLCMは、一般的に人間のような振る舞いを反映しないことを示している。
これらの矛盾は、微調整されたモデルでは顕著である傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:12:06 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） (Mon, 5 Feb 2024 06:48:01 GMT)
Graph Generation with Diffusion Mixture [64.9] グラフの生成は、非ユークリッド構造の複雑な性質を理解する必要がある実世界のタスクにとって大きな課題である。
本稿では,拡散過程の最終グラフ構造を明示的に学習することにより,グラフのトポロジーをモデル化する生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:22:58 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） (Mon, 5 Feb 2024 05:04:07 GMT)
Fast and Accurate Cooperative Radio Map Estimation Enabled by GAN [63.9] 6G時代には、無線リソースのリアルタイムモニタリングと管理が、多様な無線アプリケーションをサポートするように求められている。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)による協調的無線地図推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:01:28 GMT)
Perceptual Video Quality Assessment: A Survey [63.6] 映像品質評価は,映像処理分野において重要な役割を担っている。
過去20年間に様々な主観的・客観的な映像品質評価研究が実施されてきた。
この調査は、これらのビデオ品質アセスメント研究の最新かつ包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:13:52 GMT)
How Does Unlabeled Data Provably Help Out-of-Distribution Detection? [63.4] in-distribution (ID) とout-of-distribution (OOD) の両データの不均一性のため、未ラベルの in-the-wild データは非自明である。
本稿では,理論的保証と実証的有効性の両方を提供する新たな学習フレームワークであるSAL(Separate And Learn)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:36:33 GMT)
Divergences between Language Models and Human Brains [63.4] 最近の研究は、言語モデルの内部表現(LM)を用いて脳信号が効果的に予測できることを示唆している。
我々は、LMと人間が言語をどのように表現し、使用するかに明確な違いがあることを示します。
我々は、社会的・情緒的知性と身体的常識という、LMによってうまく捉えられていない2つの領域を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:21:59 GMT)
Large Language Model Distilling Medication Recommendation Model [61.9] 大規模言語モデル(LLM)の強力な意味理解と入力非依存特性を利用する。
本研究は, LLMを用いて既存の薬剤推奨手法を変換することを目的としている。
これを軽減するため,LLMの習熟度をよりコンパクトなモデルに伝達する機能レベルの知識蒸留技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:25:22 GMT)
Molecule Design by Latent Prompt Transformer [61.7] 本稿では,分子設計などの最適化課題を解決するために,潜時変圧器モデルを提案する。
目的は、既存のソフトウェアで計算可能な、標的となる化学的または生物学的性質の最適な値を持つ分子を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:51:25 GMT)
Representation Surgery for Multi-Task Model Merging [60.5] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスクから情報を統一されたバックボーンに圧縮し、計算効率と一般化を改善する。
最近の研究は、複数の独立して訓練されたモデルをマージして、共同トレーニングのために生データを収集する代わりにMLLを実行する。
既存のモデルマージスキームの表現分布を可視化することにより、マージモデルはしばしば表現バイアスのジレンマに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:39:39 GMT)
Evaluating the Factuality of Zero-shot Summarizers Across Varied Domains [60.5] バイオメディカル・アーティクルや法定請求書を含む専門分野におけるゼロショット生成サマリーを評価した。
ドメインの専門家からアノテーションを取得し、要約の不整合を識別し、これらのエラーを体系的に分類する。
収集したすべてのアノテーションを公開し、ニュース記事を超えて、事実的に正確な要約を計測および実現するためのさらなる研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:51:11 GMT)
Model-based Optimization of Superconducting Qubit Readout [60.0] 超伝導量子ビットに対するモデルベース読み出し最適化を実証する。
我々は,残共振器光子から500nsの終端長と最小限の過剰リセット誤差で,キュービット当たり1.5%の誤差を観測した。
この技術は数百のキュービットに拡張でき、エラー訂正コードや短期アプリケーションの性能を高めるために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:08:26 GMT)
C-RAG: Certified Generation Risks for Retrieval-Augmented Language
Models [59.7] RAGモデルの生成リスクを認証する最初のフレームワークであるC-RAGを提案する。
具体的には、RAGモデルに対して共形リスク分析を行い、生成リスクの上限以上の信頼度を認定する。
検索モデルと変圧器の品質が非自明な場合, RAG は単一の LLM よりも低い共形生成リスクを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:46:16 GMT)
VLN-Video: Utilizing Driving Videos for Outdoor Vision-and-Language
Navigation [59.4] 既存のVLN法の性能は、ナビゲーション環境の多様性の不足と限られたトレーニングデータによって制限される。
VLN-Videoは、米国内の複数の都市において、自動生成ナビゲーション命令で動画を駆動する際の多様な屋外環境を利用する。
VLN-Videoは従来の最先端モデルのタスク完了率2.1%を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:20:19 GMT)
Understanding What Affects Generalization Gap in Visual Reinforcement
Learning: Theory and Empirical Evidence [58.5] 本稿では,テスト環境に障害がある場合の一般化ギャップに寄与する要因について理論的に考察する。
我々の理論は、人間の直観に沿う訓練環境とテスト環境の表現距離を最小化することが、一般化のギャップを減らすことの利点として最も重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:27:52 GMT)
StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from
Compiler Feedback [58.2] 2つの主要コンポーネントからなるコード生成の新しい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。
提案手法は,出力空間を探索し,対応するベンチマークにおいて最先端の手法より優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:28:23 GMT)
Loss Masking Is Not Needed in Decoder-only Transformer for
Discrete-token-based ASR [58.1] 統一音声テキストモデルは、様々な音声タスクにおいて顕著な性能を達成した。
テキストに似た自己回帰的な方法で音声トークンをモデル化することを提案する。
入力音声トークンに従来のクロスエントロピー損失を適用することは、ASRの性能を常に向上させるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:42:57 GMT)
Equivariant Deep Weight Space Alignment [57.9] 本稿では,ウェイトアライメント問題を解決するための学習を目的とした新しいフレームワークを提案する。
まず、重み調整が2つの基本対称性に一致することを証明し、それからこれらの対称性を尊重する深いアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:37:11 GMT)
Delving into Multi-modal Multi-task Foundation Models for Road Scene
Understanding: From Learning Paradigm Perspectives [57.4] 本稿では,道路シーンに特化して設計されたMM-VUFMの系統解析について述べる。
本研究の目的は,タスク特化モデル,統合マルチモーダルモデル,統合マルチタスクモデル,基礎モデル推進技術など,共通プラクティスの包括的概要を提供することである。
我々は、クローズドループ駆動システム、解釈可能性、エンボディドドライブエージェント、世界モデルなど、重要な課題と今後のトレンドに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:47:09 GMT)
Rethinking RGB Color Representation for Image Restoration Models [55.8] 各画素に局所的な近傍構造情報を保持するために表現を拡大する。
画素あたりの損失に対する表現空間の置換は、画像復元モデルのトレーニングを容易にする。
私たちの空間は、色と局所構造の両方を再構築することで、全体的なメトリクスを一貫して改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:38:39 GMT)
Enhancing Neural Subset Selection: Integrating Background Information
into Set Representations [55.4] 対象値が入力集合とサブセットの両方に条件付けされている場合、スーパーセットのテクスティ不変な統計量を関心のサブセットに組み込むことが不可欠であることを示す。
これにより、出力値がサブセットとその対応するスーパーセットの置換に不変であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:09:35 GMT)
Denoising Diffusion via Image-Based Rendering [55.2] 実世界の3Dシーンの高速かつ詳細な再構築と生成を可能にする最初の拡散モデルを提案する。
まず、大きな3Dシーンを効率よく正確に表現できる新しいニューラルシーン表現であるIBプレーンを導入する。
第二に,2次元画像のみを用いて,この新たな3次元シーン表現の事前学習を行うためのデノイング拡散フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:00:45 GMT)
EraseDiff: Erasing Data Influence in Diffusion Models [55.0] 拡散モデルのためのアンラーニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 広範に普及している拡散モデルから除去しながら, モデルの有用性, 有効性, 効率を保たせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:32:13 GMT)
Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled
Visual-Motional Tokenization [53.9] ダイナミックスビデオのモデリングのため、ビデオ事前トレーニングは難しい。
本稿では,ビデオ事前学習におけるこのような制限を,効率的なビデオ分解によって解決する。
筆者らのフレームワークは,13のマルチモーダルベンチマークにおいて,画像と映像のコンテントの理解と生成が可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:30:49 GMT)
Good Teachers Explain: Explanation-Enhanced Knowledge Distillation [53.4] 知識蒸留(KD)は、大規模な教師モデルをより小さな学生モデルに圧縮するのに有効であることが証明されている。
本研究は,古典的KD損失を最適化するだけでなく,教師と生徒が生み出す説明の類似性についても検討する。
シンプルで直感的なアイデアであるにもかかわらず、提案した「説明強調」KDは、精度と生徒と教師の合意の点で、一貫して大きな利益をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:47:54 GMT)
Projected Generative Diffusion Models for Constraint Satisfaction [52.0] 生成拡散モデルは、逐次過程を通じて生ノイズからコヒーレントな内容の合成に優れる。
本稿では,従来の拡散サンプリングを制約最適化経路に再キャストすることで,これらの課題を克服することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:18:16 GMT)
Large Language Models are Geographically Biased [51.4] 我々は、地理のレンズを通して、我々の住む世界について、Large Language Models (LLM)が何を知っているかを研究する。
我々は,地理空間予測において,システム的誤りと定義する,様々な問題的地理的バイアスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:32:09 GMT)
DeAL: Decoding-time Alignment for Large Language Models [51.1] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間の好みに沿ったコンテンツを生成することが期待されている。
本稿では,報酬関数をカスタマイズ可能なフレームワークであるDeALを提案し,LLMのDetime Alignmentを可能にする。
実験の結果,粒度の細かいトレードオフでDeALを実現できること,アライメント目標への適合性の向上,LLMの残差の解消が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:12:29 GMT)
Improving Neural Additive Models with Bayesian Principles [50.9] ニューラル加算モデル(NAM)は、個別の加算サブネットワークでキャリブレーションされた入力特徴を扱うことにより、ディープニューラルネットワークの透明性を高める。
本研究では,Laplace-approximated NAM (LA-NAMs) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:22:57 GMT)
Faster Rates for Switchback Experiments [50.2] ブロック全体を用いた代替推定器を提案し、同じ仮定で設計に依存しない GATE 推定値に対して$sqrtlog T/T$ を推定できることを驚くほど示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:00:41 GMT)
Motion-Aware Video Frame Interpolation [49.5] 我々は、連続するフレームから中間光の流れを直接推定する動き対応ビデオフレーム補間(MA-VFI)ネットワークを導入する。
受容場が異なる入力フレームからグローバルな意味関係と空間的詳細を抽出するだけでなく、必要な計算コストと複雑さを効果的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:00:14 GMT)
Amorphous quantum magnets in a two-dimensional Rydberg atom array [49.2] アナログ量子シミュレータを用いたアモルファス量子マグネットの探索を提案する。
そこで我々はまず,IsingモデルのRydbergシミュレータに適したアモルファス量子磁石を生成するアルゴリズムを提案する。
特に平均場位相図を計算し、線形スピン波理論を用いて励起の局在特性と動的構造因子を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:07:10 GMT)
Vision-Language Foundation Models as Effective Robot Imitators [48.7] 我々は、オープンソースのVLMであるOpenFlamingo上に構築されたRoboFlamingoというビジョン言語操作フレームワークを考案した。
テストベンチマークでは,最先端のパフォーマンスをはるかに上回って,ロボット制御にVLMを適用する上で,RoboFlamingoが効果的かつ競争力のある代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:46:00 GMT)
Diffusion World Model [48.5] 拡散世界モデル (DWM) は多段階の将来の状態と報酬を同時に予測できる条件拡散モデルである。
絶対的なパフォーマンスという点では、DWMは1ステップのダイナミックスモデルを大きく上回り、パフォーマンスは44%上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:43:57 GMT)
ViewFusion: Learning Composable Diffusion Models for Novel View
Synthesis [47.6] この研究は、新しいビュー合成に対する最先端のエンドツーエンド生成アプローチであるViewFusionを導入している。
ViewFusionは、シーンの任意の入力ビューに拡散デノゲーションステップを同時に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:22:14 GMT)
Unified Hallucination Detection for Multimodal Large Language Models [47.3] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は幻覚の重要な問題に悩まされている。
本稿では,幻覚検出手法の進歩を評価するために,メタ評価ベンチマークであるMHaluBenchを提案する。
我々は,幻覚の発生を確実に検証するために,一連の補助ツールを活用する,新しい統合型マルチモーダル幻覚検出フレームワークUNIHDを公表した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:56:11 GMT)
Generalization Properties of Adversarial Training for $\ell_0$-Bounded
Adversarial Attacks [47.2] 本稿では,ニューラルネットワークの重要なクラスに対する対人訓練の性能を理論的に特徴付けることを目的とする。
この設定での一般化の導出には2つの大きな課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:57:33 GMT)
Symmetric Replay Training: Enhancing Sample Efficiency in Deep
Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization [46.9] 本稿では,SRT (symmetric replay training) と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法は,オンラインインタラクションを伴わない対称領域の探索を促進するために,高解像度サンプルを活用する。
実世界のタスクに適用した多種多様なDRL法に対して,本手法を一貫したサンプル効率向上効果を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:12:30 GMT)
SLANG: New Concept Comprehension of Large Language Models [46.7] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばオンラインコミュニティの急速な言語進化の特徴に追従するために苦労する。
私たちのベンチマークとアプローチは、言語シフトの実際のインスタンスを消化するものです。
我々の因果推論に基づくアプローチは、インターネットスラングやミームの理解において、精度と関連性の観点から従来のモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:49:40 GMT)
VLATTACK: Multimodal Adversarial Attacks on Vision-Language Tasks via
Pre-trained Models [46.1] VL(Vision-Language)事前訓練モデルは、多くのマルチモーダルタスクにおいて優位性を示している。
既存のアプローチは主に、ホワイトボックス設定下での敵の堅牢性を探究することに焦点を当てている。
本稿では,VLATTACKを用いて,画像とテキストの摂動を単一モードレベルとマルチモードレベルの両方から分離し,対向サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:33:53 GMT)
Decoding-time Realignment of Language Models [45.9] そこで本研究では, 整列モデルの正則化強度をリトレーニングせずに探索し, 評価する手法を提案する。
DeRaはアライメントの度合いをコントロールし、アンアライメントモデルとアライメントモデルのスムーズな移行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:31:28 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） (Mon, 5 Feb 2024 04:44:23 GMT)
ChatTraffic: Text-to-Traffic Generation via Diffusion Model [45.8] 従来の交通予測手法は、交通トレンドを予測するために、過去の交通データに依存している。
本研究では,交通システムを記述するテキストと生成モデルを組み合わせることで,交通生成にどのように応用できるかを考察する。
本稿では,テキスト・トラフィック生成のための最初の拡散モデルChatTrafficを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:46:11 GMT)
Guidance with Spherical Gaussian Constraint for Conditional Diffusion [45.6] 拡散モデルの最近の進歩は、訓練を必要とせず、異なる損失関数をガイダンスに利用することで条件付き生成タスクを処理しようとするものである。
これらの手法は一定の成功を収めたが、しばしばサンプルの品質を妥協し、小さなガイダンスのステップサイズを必要とする。
本稿では, 損失誘導を行う際に, サンプリング過程における多様体偏差の基本的な問題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:12:21 GMT)
Towards Understanding Clean Generalization and Robust Overfitting in
Adversarial Training [45.4] 対人訓練におけるtextitClean Generalization と Robust Overfitting 現象について検討した。
学習プロセス中に3段階の位相遷移が起こり,ネットワークは頑健な記憶体制に収束することを示す。
また,実画像認識実験による理論的解析を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:21:14 GMT)
Deal, or no deal (or who knows)? Forecasting Uncertainty in
Conversations using Large Language Models [45.4] 言語モデルは、会話に固有の不確実性を表現するにはどうすればよいか?
本稿では,長期にわたる「会話予測」タスクの拡張であるFortUne Dialを提案する。
言語モデルが結果の不確実性を表わす2つの方法を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:39:47 GMT)
Are Sounds Sound for Phylogenetic Reconstruction? [44.2] 本研究は, 音質とコグネートを用いた系統再建法の性能を初めて検証した。
以上の結果から,レキシカルコニャートから復元した系統は,平均四重項距離に対して約3分の1ほど位相的に近接していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:35:33 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） (Mon, 5 Feb 2024 12:39:26 GMT)
Skill Set Optimization: Reinforcing Language Model Behavior via
Transferable Skills [43.3] 大規模言語モデル(LLM)は、インタラクティブ環境でのシーケンシャルな意思決定に最近使用されている。
トランスファー可能なスキルセットの構築と精細化を通じて,LLMアクターのパフォーマンスを向上させるためのスキルセット最適化(SSO)を提案する。
我々は,従来のビデオゲームNetHackとテキスト環境ScienceWorldで,SSOのスキルセットを最適化し,コンテキスト内ポリシーの改善を行う能力を実証するために,本手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:59:00 GMT)
A Framework for Partially Observed Reward-States in RLHF [43.1] 部分的に観察された報酬状態(PORRL)を用いた強化学習のモデル化
RLHFにおける2つの主要なフィードバック形式から,PORRLに対するフィードバックの基数とデュエル率の低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:38:55 GMT)
Multi-step Problem Solving Through a Verifier: An Empirical Analysis on
Model-induced Process Supervision [43.0] データキュレーションを自動化する新しい手法であるMiPS(Model-induced Process Supervision)を導入する。
MiPSは、推論モデルを通じてこの解の完了をサンプリングし、正しい完了の比率として定義される精度を得ることによって中間段階を注釈する。
提案手法は,算数および符号化タスクにおける PaLM 2 の性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:57:51 GMT)
Accelerating Matroid Optimization through Fast Imprecise Oracles [42.5] 汚いオラクルの品質について,クリーンなクエリをほとんど使用しない実用的なアルゴリズムを解析する。
特に、我々のアルゴリズムは、多くの点で、最も有益であることを示す。
我々は、他のマトロイドオラクルタイプ、非自由な汚いオークル、その他のマトロイド問題への拡張を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:14:18 GMT)
Zero-Shot Clinical Trial Patient Matching with LLMs [42.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自動スクリーニングの有望なソリューションを提供する。
我々は,患者の診療歴を非構造的臨床テキストとして考慮し,その患者が包括的基準を満たしているかどうかを評価するLCMベースのシステムを構築した。
提案システムは,n2c2 2018コホート選択ベンチマークにおいて,最先端のスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:06:08 GMT)
DoGE: Domain Reweighting with Generalization Estimation [42.3] 一般化推定(DoGE)を用いたDOmain再重み付けを提案する。
実験では、DoGEがベースモデルの一般化をターゲットデータ混合にどのように改善するかを広範囲に示す。
DoGEはドメイン間の依存関係を効果的に識別することができ、一貫してターゲットドメインにおけるテストの難易度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:33:05 GMT)
Improving Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment
by Interacting with Agents Through Help Feedback [42.2] 我々は、人間とAIのコラボレーションは対話的であり、人間がAIエージェントの作業を監視し、エージェントが理解し活用できるフィードバックを提供するべきだと論じている。
本研究では, IGLUコンペティションによって定義された課題である, マイニングクラフトのような世界における対話型言語理解タスクを用いて, これらの方向を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:25:33 GMT)
SSTFormer: Bridging Spiking Neural Network and Memory Support
Transformer for Frame-Event based Recognition [42.1] 本稿では,RGBフレームとイベントストリームを同時に融合してパターンを認識することを提案する。
RGB-Eventベースの分類データセットが不足しているため、大規模なPokerEventデータセットも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:08:52 GMT)
EasyInstruct: An Easy-to-use Instruction Processing Framework for Large
Language Models [42.0] EasyInstructは、Large Language Models (LLMs)のための使いやすい命令処理フレームワークである。
EasyInstructは命令生成、選択、プロンプトをモジュール化し、それらの組み合わせと相互作用も考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:33:56 GMT)
Open RL Benchmark: Comprehensive Tracked Experiments for Reinforcement
Learning [42.0] 我々は、完全に追跡されたRL実験のセットであるOpen RL Benchmarkを紹介する。
Open RL Benchmarkはコミュニティ主導で、誰でもダウンロード、使用、データへのコントリビューションが可能です。
それぞれの実験が正確に再現可能であることを保証するため、特別に注意が払われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:32:00 GMT)
Verifiable evaluations of machine learning models using zkSNARKs [41.7] 本研究は,zkSNARKによるモデル推論を用いたモデル評価の検証手法を提案する。
結果として得られたデータセット上のモデル出力のゼロ知識計算証明は、検証可能な評価証明にパッケージ化することができる。
実世界のモデルのサンプルでこれを初めてデモし、重要な課題と設計ソリューションを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:21:11 GMT)
Improved Sample Complexity Analysis of Natural Policy Gradient Algorithm
with General Parameterization for Infinite Horizon Discounted Reward Markov
Decision Processes [41.6] 本稿では, 自然政策勾配を求めるために, 加速勾配降下過程を利用する自然促進政策勾配(PGAN)アルゴリズムを提案する。
繰り返しは$mathcalO(epsilon-2)$サンプル複雑性と$mathcalO(epsilon-1)$複雑さを達成する。
Hessian-free および IS-free アルゴリズムのクラスでは、ANPG は $mathcalO(epsilon-frac12)$ の係数で最もよく知られたサンプルの複雑さを破り、それらの状態と同時に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:33:18 GMT)
A Survey on Deep Learning for Polyp Segmentation: Techniques, Challenges
and Future Trends [41.3] 大腸癌予防・治療におけるポリープの早期検出と評価
昔は、色、テクスチャ、形などの手作業で抽出した下品な特徴に頼っていた。
ディープラーニングの出現に伴い、より優れた医療画像分割アルゴリズムが出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:34:36 GMT)
Distilling Out-of-Distribution Robustness from Vision-Language
Foundation Models [40.9] 本稿では,視覚モデルのロバスト性を改善するための,概念的にシンプルで軽量なフレームワークを提案する。
プレトレーニング基礎モデルから蒸留する際, 分布外ロバスト性には強い効果が認められた。
データ拡張設定による知識蒸留におけるロバストな教師の活用のための理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:10:44 GMT)
Building Open-Ended Embodied Agent via Language-Policy Bidirectional
Adaptation [40.8] オープンエンド学習エージェントの構築には、事前学習言語モデル(LLM)と強化学習(RL)アプローチの課題が含まれる。
我々は,LLMとGRLと連携して任意の人間の指示を解釈できるオープンエンドエージェントを構築するための協調学習フレームワークであるOpenContraを提案する。
複雑で広大な目標空間を持つバトルロイヤルFPSゲームであるContraで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:39:25 GMT)
Revisiting VAE for Unsupervised Time Series Anomaly Detection: A
Frequency Perspective [40.2] 変分オートエンコーダ(VAE)は、より優れたノイズ除去能力のために近年人気を集めている。
FCVAEは、グローバルとローカルの両方の周波数特徴を条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)の条件に同時に統合する革新的なアプローチを利用する
提案手法は, パブリックデータセットと大規模クラウドシステムを用いて評価され, その結果, 最先端の手法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:06:57 GMT)
Rethinking Optimization and Architecture for Tiny Language Models [39.9] モバイルデバイスにおける言語モデルの適用は、計算とメモリコストに大きな課題に直面している。
本研究では,1Bパラメータを持つ小さな言語モデルに基づいて,各成分の効果を分析するための実験的な研究を慎重に設計する。
いくつかの設計公式は、特に小さな言語モデルに有効であることが実証的に証明されている。
PanGu-$pi$-1.5B Proは、より大きなモデルサイズを持つ様々なSOTAモデルを超え、その優れた性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:59:38 GMT)
FINEST: Stabilizing Recommendations by Rank-Preserving Fine-Tuning [39.8] 単一のユーザのデータの変更は、リコメンデーションだけでなく、他のユーザのリコメンデーションも変更する。
医療、住宅、金融といったアプリケーションでは、この感度はユーザー体験に悪影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,そのような摂動に対して与えられたレコメンデータシステムを安定化させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:53:34 GMT)
Context-self contrastive pretraining for crop type semantic segmentation [39.8] 提案したContext-Self Contrastive Loss (CSCL)は、セマンティックバウンダリをポップアップさせる埋め込み空間を学習する。
衛星画像時系列(SITS)からの作物型セマンティックセマンティックセグメンテーションでは,サテライト境界における性能が重要なボトルネックとなる。
より粒度の高い作物のクラスを得るための超解像における意味的セグメンテーションのプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:24:41 GMT)
Superconducting Qubits Above 20 GHz Operating over 200 mK [39.8] 現在の超伝導マイクロ波量子ビットは、デコヒーレンスの発生源を避けるために極低温に冷却される。
超伝導量子ビットを高温で動作させるためには、準粒子の脱コヒーレンスと熱マイクロ波光子からの脱落の両方に対処する必要がある。
これまでに研究したよりも高周波数のトランスモンを24GHzまで製造した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:15:22 GMT)
Decentralized Bilevel Optimization over Graphs: Loopless Algorithmic
Update and Transient Iteration Complexity [38.5] 単一ループ分散SBO(D-SOBA)アルゴリズムを導入し,その過渡的複雑性を確立する。
D-SOBAは、より緩和された仮定の下で、最先端の速度、勾配/ヘッセンの複雑さ、過渡的な反復の複雑さを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:35:30 GMT)
Markov Persuasion Processes: Learning to Persuade from Scratch [37.9] ベイズによる説得では、情報発信者は、望ましい行動をとるよう説得するために、情報を受信者に戦略的に開示する。
我々は、部分的なフィードバックで作業する送信者のための学習アルゴリズムを設計する。
最適情報開示ポリシーに対する後悔はエピソード数で微妙に増加することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:09:41 GMT)
One-shot Neural Face Reenactment via Finding Directions in GAN's Latent
Space [37.4] 本稿では,3次元の顔の向きと表情を対象の顔に伝達することを目的とする,ニューラルフェイス/頭部再現のための枠組みを提案する。
提案手法は, 単一音源画像(ワンショット)の使用や, 対人再現など, いくつかの特性を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:12:42 GMT)
How Good is a Single Basin? [36.9] 接続性の増加は、確かにパフォーマンスに悪影響を及ぼす。
しかし, 蒸留によって他の盆地からの知識を暗黙的に取り入れた場合, 性能差を緩和できることを示す。
我々は、任意の盆地に少なくとも部分的には存在するが、他の盆地から学ばなければ容易に利用できないと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:51:59 GMT)
DiffsFormer: A Diffusion Transformer on Stock Factor Augmentation [36.8] トランスフォーマーアーキテクチャを用いたストックファクタ生成のための拡散モデル(DiffsFormer)を提案する。
特定の下流タスクを提示すると、既存のサンプルを編集してトレーニング手順を強化するためにDiffsFormerを使用します。
提案手法は,各データセットの年次リターン率の7.2%と27.8%を相対的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:54:36 GMT)
Regulation Games for Trustworthy Machine Learning [36.7] 本稿では,信頼性の高い機械学習を多目的マルチエージェント最適化問題とみなすフレームワークを提案する。
これは当然、私たちが規制ゲームと呼ぶゲーム理論の定式化に結びつく。
性別分類アプリケーションでは、規制当局がまず希望する保証を規定するイニシアチブを採れば、平均4.0以下の差分プライバシー予算を適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:54:28 GMT)
GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction [36.6] グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。
グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:12:30 GMT)
Genetic-guided GFlowNets: Advancing in Practical Molecular Optimization
Benchmark [36.3] 本稿では遺伝子誘導型GFlowNet(Genetic GFN)の新規変種を提案する。
GFNは反復的遺伝子探索をGFlowNetに統合する。
提案手法は16.213の最先端スコアを示し、15.185のベンチマークで報告された最良のスコアを著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:12:40 GMT)
Design Your Own Universe: A Physics-Informed Agnostic Method for
Enhancing Graph Neural Networks [36.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのモデルに依存しない拡張フレームワークを提案する。
このフレームワークは、追加ノードを導入し、負の重み付けと負の重み付けの両方で接続を切り替えることでグラフ構造を豊かにする。
提案手法によって強化されたGNNが,過度にスムースな問題を効果的に回避し,過度なスキャッシングに対する堅牢性を示すことを理論的に検証する。
好中球グラフ,ヘテロ親和性グラフ,長期グラフデータセットのベンチマークにおける実証的検証により,本手法により強化されたGNNが元のグラフよりも有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:06:33 GMT)
Direct-a-Video: Customized Video Generation with User-Directed Camera
Movement and Object Motion [35.9] ユーザが1つまたは複数のオブジェクトやカメラの動きを独立して指定できるシステムであるDirect-a-Videoを紹介する。
カメラの動きの定量的なパラメータを解釈するために,新しい時間的クロスアテンション層を導入する。
どちらのコンポーネントも独立して動作し、個別または複合的な制御を可能にし、オープンドメインシナリオに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:30:57 GMT)
Are We There Yet? Unraveling the State-of-the-Art Smart Contract Fuzzers [35.5] 本稿では,契約ファジィ化研究の現状を概観する。
次に,最先端の契約ファジィアのユーザビリティを評価するために,詳細な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:54:28 GMT)
AtomSurf : Surface Representation for Learning on Protein Structures [35.3] 我々は3D$に埋め込まれた$textit surfacesとしてタンパク質を表現し、確立されたベンチマークの中でこの表現を評価する。
最初の発見は、有望な結果にもかかわらず、最先端のサーフェスベースの学習アプローチだけでは、このベンチマーク上の他のモダリティと競合しないということです。
グラフと表面ベースのアプローチを単一の学習可能なアーキテクチャに組み込んだ,新たなシナジスティックアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:01:48 GMT)
4D Gaussian Splatting: Towards Efficient Novel View Synthesis for
Dynamic Scenes [35.1] 異方性4D XYZTガウスの動的シーンを表現する新しい手法である4D Gaussian Splatting (4DGS)を紹介した。
動的3次元ガウスを自然に構成する4次元ガウスを時間的にスライスすることで、各タイムスタンプのダイナミクスをモデル化する。
空間的時間的表現として、4DGSは複雑な詳細、特に急激な動きのあるシーンをモデル化する強力な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:59:04 GMT)
Variational Flow Models: Flowing in Your Style [34.6] 結果のモデルを「変数フローモデル」と定義する。
我々は「線形」過程の後流を直列定速(SC)流れに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:58:29 GMT)
How Free is Parameter-Free Stochastic Optimization? [34.5] パラメータフリー最適化の問題について検討し、パラメータフリーな手法が存在するかどうかを問う。
既存の手法は、真の問題パラメータに関するいくつかの非自明な知識を必要とするため、部分的にはパラメータフリーとみなすことができる。
単純なハイパーサーチ手法により、より洗練された最先端アルゴリズムより優れたパラメータフリーな手法が実現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:51:49 GMT)
DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open
Language Models [34.3] 我々は,DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7Bの事前トレーニングを継続するDeepSeekMath 7Bを紹介した。
DeepSeekMath 7Bは、競争レベルのMATHベンチマークで51.7%のスコアを獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:55:32 GMT)
Ginger: An Efficient Curvature Approximation with Linear Complexity for
General Neural Networks [34.0] ガウス・ニュートン法のような二階最適化手法は、目的関数の曲率情報を利用するため、より強力であると考えられる。
一般化されたガウスニュートン行列の近似の固有元であるギンガーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:51:17 GMT)
Flora: Low-Rank Adapters Are Secretly Gradient Compressors [34.0] 低ランク適応(LoRA)は、少ないパラメータをトレーニングすることで最適化状態を低減するために提案される。
LoRAは全体の重量更新行列を低ランクに制限し、モデル性能を制限している。
本稿では,プロジェクション行列を再サンプリングすることで高階更新を実現する Flora を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:50:39 GMT)
Unraveling the Key of Machine Learning Solutions for Android Malware
Detection [33.6] 本稿では,機械学習によるAndroidマルウェア検出に関する包括的調査を行う。
まず、文献を調査し、Androidの機能エンジニアリングとMLモデリングパイプラインに基づいた分類にコントリビューションを分類する。
そして、MLベースのAndroidマルウェア検出のための汎用フレームワークを設計し、異なる研究コミュニティから12の代表的なアプローチを再実装し、有効性、堅牢性、効率性の3つの主要な側面から評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:31:19 GMT)
Lightweight, Pre-trained Transformers for Remote Sensing Timeseries [33.4] Prestoは、リモートセンシングピクセル時系列データに基づいて事前訓練されたモデルである。
世界中に分散したリモートセンシングタスクに優れ、より大きなモデルと競争的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:29:35 GMT)
Equity-Transformer: Solving NP-hard Min-Max Routing Problems as
Sequential Generation with Equity Context [33.3] 最小限のルーティング問題は、エージェントが協調的にタスクを実行することで、複数のエージェント間の最大ツアー長を最小化することを目的としている。
既存の手法は、特に数千の都市をカバーするために多数のエージェントの調整を必要とする大規模な問題において、課題に直面している。
本稿では,大規模なmin-maxルーティング問題を解決するためにEquity-Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:36:54 GMT)
InterpretCC: Conditional Computation for Inherently Interpretable Neural
Networks [33.3] 本稿では,人間中心の解釈可能性を保証する,解釈可能なニューラルネットワークのファミリであるInterpretCCを提案する。
我々は、このアイデアを解釈可能なミックス・オブ・エキスパート・モデルに拡張し、人間が興味を持つトピックを指定できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:55:50 GMT)
Understanding and Guiding Weakly Supervised Entity Alignment with
Potential Isomorphism Propagation [32.9] 本稿では,弱教師付きEA分析のための伝搬視点を提案する。
集約に基づくEAモデルは、ペアのエンティティ類似性に対する伝搬演算子を求めることを示す。
我々は、この演算子を組み込んだ一般的なEAフレームワークであるPipEAを開発し、集約ベースのモデルの種類ごとに精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:06:15 GMT)
Peering Through Preferences: Unraveling Feedback Acquisition for
Aligning Large Language Models [32.8] スパースフィードバックが大規模言語モデルのアライメントと評価に与える影響を解析する。
評価やランク付けの好みは、人間とAIのアノテータの双方で60%と大きく異なっています。
本研究は,言語モデルの現実的有用性を評価する手法において,重要なギャップを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:59:46 GMT)
Careful with that Scalpel: Improving Gradient Surgery with an EMA [32.7] 簡単な和以上の勾配をブレンドすることで、パフォーマンスを向上させる方法を示す。
我々は,我々の手法であるBloopが,NLPおよび視覚実験において,より優れた性能を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:37:00 GMT)
Bayes-Optimal Fair Classification with Linear Disparity Constraints via
Pre-, In-, and Post-processing [32.5] 与えられた群フェアネス制約に対する分類誤差を最小限に抑えるため,ベイズ最適公正分類法を開発した。
人口格差、機会平等、予測平等からの逸脱など、いくつかの一般的な格差対策が双線形であることを示します。
本手法は, ほぼ最適フェアネス精度のトレードオフを達成しつつ, 相違を直接制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:59:47 GMT)
EEVEE: An Easy Annotation Tool for Natural Language Processing [32.1] 簡便さ,効率,使いやすさを重視したアノテーションツールであるEEVEEを提案する。
ブラウザ上で直接動作し(セットアップ不要)、(文字オフセットやタスク固有のフォーマットとは対照的に)タブ分離されたファイルをアノテーションに使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:24:40 GMT)
Retrieval-Augmented Score Distillation for Text-to-3D Generation [32.1] テキストから3D生成における検索に基づく品質向上のための新しいフレームワークを提案する。
我々はRetDreamが幾何整合性を高めて優れた品質を示すことを示すために広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:50:30 GMT)
MQuinE: a cure for "Z-paradox'' in knowledge graph embedding models [31.9] 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、リンク予測や情報検索を含む多くの知識グラフタスクにおいて最先端の結果を得た。
実際にKGEモデルの優れた性能にもかかわらず、emphZ-paradoxと呼ばれるいくつかの一般的なKGEモデルの表現力に欠けていることを発見した。
Z-パラドックスの存在に触発されて、Z-パラドックスに悩まされないemphMQuinEと呼ばれる新しいKGEモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:20:05 GMT)
FuseMoE: Mixture-of-Experts Transformers for Fleximodal Fusion [31.3] FuseMoEは、革新的なゲーティング機能を備えた、エキスパートの混成フレームワークである。
多様なモダリティを統合するために設計されたFuseMoEは、欠落したモダリティと不規則にサンプリングされたデータトラジェクトリのシナリオを管理するのに効果的である。
実世界でのFuseMoEの実用性は、臨床リスク予測タスクの挑戦的なセットによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:37:46 GMT)
Architectural Strategies for the optimization of Physics-Informed Neural
Networks [30.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)における前方および逆問題に対処するための有望な道を提供する
その顕著な経験的成功にもかかわらず、PINNは様々なPDEで悪名高いトレーニング課題の評判を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:15:31 GMT)
Optimal Compression of Unit Norm Vectors in the High Distortion Regime [30.6] 本稿では,単位ノルムベクトルを最小ビット数に圧縮する手法について検討する。
本研究は, バイアス圧縮法と非バイアス圧縮法の両方を考察し, 最適圧縮率を決定する。
結果は新しいものと既知のものが混在しているが、完全性のためにこの論文にまとめられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:13:48 GMT)
EXGC: Bridging Efficiency and Explainability in Graph Condensation [30.6] グラフ凝縮(GCond)は、大規模な実データセットをより簡潔で情報に富んだ合成グラフに蒸留するために導入された。
アクセラレーションの努力にもかかわらず、既存のGCondメソッドは主に効率、特に拡張Webデータグラフに適応する。
本稿では,効率を著しく向上し,説明可能性の注入が可能な,効率的かつeXplainable Graph Condensation法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:03:38 GMT)
Intent Profiling and Translation Through Emergent Communication [30.4] インテントプロファイリングと翻訳のためのAIベースのフレームワークを提案する。
ネットワークと対話するアプリケーションがドメイン言語におけるネットワークサービスのニーズを表現するシナリオを考察する。
インテントプロファイリングのための創発的コミュニケーションに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:02:43 GMT)
Towards multiqudit quantum processor based on a $^{171}$Yb$^{+}$ ion
string: Realizing basic quantum algorithms [30.2] 我々は,171ドルYb$+$イオンと8個の個別制御可能な4レベル量子ビット(量子)を用いた3次元線形ポールトラップに基づく量子プロセッサを実証する。
開発したイオントラップの設計は、個々のアドレス処理および読み出し光学系と共に量子アルゴリズムの実行を可能にする、高エレガントで低い加熱率を提供する。
この結果は,イオンを捕捉した量子プロセッサによるスケーラブルな量子プロセッサへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:48:43 GMT)
REMAST: Real-time Emotion-based Music Arrangement with Soft Transition [30.2] 感情的な介入媒体としての音楽は、音楽療法、ゲーム、映画などのシナリオに重要な応用がある。
感情のリアルタイム適合とスムーズな遷移を同時に達成するためのREMASTを提案する。
評価結果によると,REMASTは客観的および主観的指標において最先端の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:35:33 GMT)
FROSTER: Frozen CLIP Is A Strong Teacher for Open-Vocabulary Action
Recognition [30.2] オープン語彙行動認識のための効果的なフレームワークであるFROSTERを紹介する。
CLIPをアクション認識タスクに直接適用することは、CLIPの事前トレーニングに時間情報がないため、難しい。
我々はFROSTERを,ベース・ツー・ノーベルとクロス・データセットの両設定の下で,オープン・ボキャブラリ・アクション認識ベンチマークで広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:56:41 GMT)
Playing Large Games with Oracles and AI Debate [29.9] 我々は、非常に多くのアクションを伴う繰り返しゲームにおける後悔の最小化について検討する。
既存のオンラインゲームプレイのアルゴリズムでは、アクションの数を計算する必要があるが、これは大きなゲームでは禁止される。
後悔と複雑さが対数的に作用数に依存する内部後悔の最小化のための新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:33:02 GMT)
Efficient Subseasonal Weather Forecast using Teleconnection-informed
Transformers [29.3] 季節的な予測は農業、水資源管理、災害の早期警戒に重要である。
機械学習の最近の進歩は、数値モデルに対する競争力のある予測能力を達成することで天気予報に革命をもたらした。
しかし、そのような基礎モデルのトレーニングには何千日ものGPU日が必要であるため、かなりの炭素排出量が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:43:24 GMT)
Qibolab: an open-source hybrid quantum operating system [28.9] 我々はQiboの量子コンピューティングフレームワークと統合された量子ハードウェア制御のためのオープンソースのソフトウェアライブラリであるQibolabを紹介する。
Qibolabは、カスタムのセルフホスト量子ハードウェアプラットフォーム上でサーキットベースのアルゴリズムを自動実行するために必要なソフトウェア層を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:17:55 GMT)
Bayesian Low-rank Adaptation for Large Language Models [28.9] 低ランク適応(LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)のコスト効率の高い微調整のための新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,LoRAパラメータにベイズ的アプローチを適用するLaplace-LoRAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:16:52 GMT)
Description on IEEE ICME 2024 Grand Challenge: Semi-supervised Acoustic
Scene Classification under Domain Shift [28.5] 音響シーン分類(ASC)は,音響シーン解析において重要な研究課題である。
ASCタスクの課題の1つは、トレーニングとテストデータの分散ギャップに起因するドメインシフトである。
ICME 2024 Grand Challengeにおいて,ドメインシフトに基づく半教師付き音響シーン分類の課題を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:12:51 GMT)
BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity
Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation [28.2] 本稿では,M3-Embeddingと呼ばれる新しい埋め込みモデルを提案する。
100以上の作業言語をサポートすることができるため、多言語および多言語検索タスクにおける最先端のパフォーマンスが新たに向上する。
M3-Embeddingは、短い文から最大8192トークンの長いドキュメントまで、さまざまな粒度の入力を処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:26:49 GMT)
PFDM: Parser-Free Virtual Try-on via Diffusion Model [28.2] 拡散モデル(PFDM)に基づく自由仮想試行法を提案する。
2つの画像が与えられた場合、PFDMは、他の情報なしで暗黙的にワープすることで、標的人物の衣服をシームレスに「着る」ことができる。
実験により,提案したPFDMは複雑な画像の処理に成功し,最先端の最先端モデルと高忠実度モデルの両方より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:32:57 GMT)
Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A
Second-Order Perspective [28.1] 適応手法の動作が根の除去時にどのように変化するかを検討する。
このような二乗ルートフリー適応手法は畳み込みアーキテクチャにおけるSGDとのギャップを埋める。
このことは、適応的手法の成功に現在見過ごされている適応性の役割について重要な疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:15:19 GMT)
Kernel PCA for Out-of-Distribution Detection [28.1] OoD検出のためのカーネルPCA (KPCA) は、OoDとInDの機能をかなり異なるパターンで割り当てる部分空間を求める。
我々は、KPCAの非線形カーネルを誘導する2つの特徴写像を考案し、主成分にまたがる部分空間におけるInDとOoDデータの分離性を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:21:16 GMT)
Physics-informed Deep Diffusion MRI Reconstruction with Synthetic Data:
Break Training Data Bottleneck in Artificial Intelligence [27.6] 拡散磁気共鳴イメージング(MRI)は、非侵襲的な水分子の動き検出のための唯一の画像モダリティである。
マルチショット技術によって得られたDWIは,高分解能,信号対雑音比,幾何歪みの低減を実現している。
これらのアーティファクトは将来的に除去できないため、アーティファクトフリーのトレーニングラベルが欠落する。
高品質なペアリング学習データを合成するための物理インフォームド深部DWI再構成法(PIDD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:55:07 GMT)
A Random Matrix Approach to Low-Multilinear-Rank Tensor Approximation [27.6] 本研究では,データテンソルの展開のスペクトルの多次元的挙動を特徴付け,信号の主方向の検出性を決定する関連信号-雑音比を示す。
その結果,非自明な状態下でのマルチリニアSVD (MLSVD) の再構成性能を正確に予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:38:30 GMT)
Constrained Decoding for Cross-lingual Label Projection [27.6] ラベル付き学習データを持たない低リソース言語では,多言語 LLM を用いた言語間移動が一般的な学習パラダイムとなっている。
しかし、単語やフレーズの微粒な予測を含むNLPタスクでは、ゼロショットの言語間移動学習は教師付き微調整法よりもはるかに遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:57:32 GMT)
FedEBA+: Towards Fair and Effective Federated Learning via Entropy-Based
Model [27.5] 我々は,グローバルモデルの性能を同時に向上しつつ,公平性を向上する新しいFLアルゴリズムであるFedEBA+を提案する。
We show that FedeBA+ are out of other SOTA fairness FL method in both fairness and global model performance。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:48:16 GMT)
Quantum Normalizing Flows for Anomaly Detection [27.5] 量子アーキテクチャのための正規化フローを導入し、そのようなフローをモデル化し最適化する方法を説明し、サンプルデータセット上でメソッドを評価する。
提案モデルでは,従来の手法と比較して,異常検出の競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:28:20 GMT)
Improving Protein Optimization with Smoothed Fitness Landscapes [27.3] 本稿では,タンパク質の最適化を容易にするため,フィットネスランドスケープの平滑化を提案する。
このスムーズなランドスケープを最適化すると、複数のメソッドのパフォーマンスが向上する。
本手法は,Gibs sample with Graph-based Smoothing (GGS) と呼ばれ,2.5倍の適合性向上を実現するユニークな能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:00:21 GMT)
Zero-shot Object-Level OOD Detection with Context-Aware Inpainting [27.1] 機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータにアクセスせずに、ブラックボックスクラウドサービスや事前トレーニングされたモデルとして提供されることが多い。
これにより、ゼロショット・アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が問題となる。
我々のアプローチであるRONINは、検出された物体を塗布で置き換えるために、既製の拡散モデルを用いています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:50:27 GMT)
AONeuS: A Neural Rendering Framework for Acoustic-Optical Sensor Fusion [26.8] 水中の知覚と3次元表面の再構築は、建設、セキュリティ、海洋考古学、環境モニタリングにおける幅広い応用において難しい問題である。
本研究は,物理に基づく多モード音響-光学的ニューラルサーフェス再構成フレームワークの開発である。
これらの相補的なモダリティを融合させることで,本フレームワークは,高度に制限されたベースライン上での計測から高精度な高解像度3次元表面を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:59:31 GMT)
HumBEL: A Human-in-the-Loop Approach for Evaluating Demographic Factors
of Language Models in Human-Machine Conversations [26.6] LM言語スキルの人口統計学的要因を計測して,対象とする人口動態との整合性を決定する方法について検討する。
ヒトにおける言語スキル獲得の基準を持つ音声言語病理の臨床的手法を提案する。
本稿では,専門医(臨床認可言語病理医)と共同で評価を行い,臨床評価を大規模に補完する自動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:28:07 GMT)
Improving Robustness of LiDAR-Camera Fusion Model against Weather
Corruption from Fusion Strategy Perspective [26.4] LiDAR-カメラ融合モデルには、自律運転における高度な3Dオブジェクト検出タスクがある。
霧、雨、雪、日光といった 一般的な悪天候に対する頑丈さは 未発見のままです
本稿では,核融合モデルの堅牢性を高めるために,簡潔かつ実用的な核融合戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:38:50 GMT)
LAraBench: Benchmarking Arabic AI with Large Language Models [26.2] LAraBenchはこのギャップをアラビア自然言語処理(NLP)と音声処理タスクに対処している。
我々は、GPT-3.5-turbo、GPT-4、BLOOMZ、Jais-13b-chat、Whisper、USMといったモデルを用いて、61のデータセットで33の異なるタスクに取り組む。
これには,296Kデータポイント,46時間スピーチ,テキスト音声(TTS)30文を含む98の実験的セットアップが含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:27:18 GMT)
Generating by Understanding: Neural Visual Generation with Logical
Symbol Groundings [26.1] 本稿では,論理プログラミングシステムとニューラルビジュアル生成モデルを統合するために,ニューロシンボリック学習手法であるAbductive Visual Generation(AbdGen)を提案する。
その結果、ベースラインアプローチと比較して、AbdGenはシンボル代入にラベル付きデータをかなり少なくする必要があることがわかった。
AbdGenは、既存のアプローチの能力から外れたデータから、基礎となる論理生成ルールを効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:50:49 GMT)
Translating Subgraphs to Nodes Makes Simple GNNs Strong and Efficient
for Subgraph Representation Learning [26.1] Subgraph-To-Node (S2N) 翻訳は、サブグラフの表現を学習するための新しい定式化である。
S2N翻訳を用いた微調整モデルでは、最先端モデルよりも183-711倍のサブグラフサンプルを処理可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:39:29 GMT)
Contrastive Diffuser: Planning Towards High Return States via
Contrastive Learning [25.9] いくつかの拡散に基づく手法は、任意の分布に対する拡散のモデリング能力をうまく活用している。
生成したトラジェクトリの状態を高リターン状態へ引き出すための逆コントラスト機構を考案したCDiffuserと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:12:02 GMT)
HyperAgent: A Simple, Scalable, Efficient and Provable Reinforcement
Learning Framework for Complex Environments [25.9] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) エージェントは単純で効率的でスケーラブルで、大きな状態空間を持ち、相互作用の蓄積が増えている。
本稿では,ハイパーモデル,インデックスサンプリングスキーム,インクリメンタル更新機構を備えたRLフレームワークであるHyperAgentを提案する。
この研究はRLの理論的および実践的な領域を橋渡しし、RLアルゴリズム設計の新しいベンチマークを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:07:30 GMT)
Toward Human-AI Alignment in Large-Scale Multi-Player Games [25.9] 我々はXboxのBleeding Edge(100K+ゲーム)から広範囲にわたる人間のゲームプレイデータを解析する。
人間のプレイヤーは、戦闘飛行や探索飛行行動において多様性を示す一方で、AIプレイヤーは均一性に向かう傾向にある。
これらの大きな違いは、ヒューマンアラインアプリケーションにおけるAIの解釈可能な評価、設計、統合の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:55:33 GMT)
AnaMoDiff: 2D Analogical Motion Diffusion via Disentangled Denoising [25.8] AnaMoDiffは2次元モーションアナログの新しい拡散法である。
私たちのゴールは、2Dドライビングビデオからソースキャラクタへの動きを、外見や自然な動きの観点から正確に転送することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:10:54 GMT)
Learning with Mixture of Prototypes for Out-of-Distribution Detection [25.7] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、イン・ディストリビューション(ID)トレーニングデータから遠く離れたテストサンプルを検出することを目的としている。
サンプルの多様性を捉えるために,各クラスを複数のプロトタイプでモデル化したプロトタイプ混在型学習法(PALM)を提案する。
提案手法はCIFAR-100ベンチマークにおいて93.82の最先端平均AUROC性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:52:50 GMT)
Organic or Diffused: Can We Distinguish Human Art from AI-generated
Images? [25.6] 人間のアートからAIが生成した画像を識別することは、時間とともにその影響が拡大する難しい問題である。
7つのスタイルにまたがって実際の人間のアートをキュレートし、5つの生成モデルからマッチング画像を生成し、8つの検出器を適用します。
モデルが進化を続けるにつれて、これらの弱点は今後も続くと私たちは信じており、私たちのデータを使って、人間と自動化された検出器のチームが、正確性と堅牢性の最高の組み合わせを提供する理由を実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:25:04 GMT)
Denoising-Diffusion Alignment for Continuous Sign Language Recognition [25.6] DDA(Denoising-Diffusion Global Alignment scheme)を提案する。
DDAは「エンターテイメント・ビデオ・グロス・シーケンス」のマッピングのモデル化に重点を置いている
3つの公開ベンチマーク実験により,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:15:26 GMT)
An Empirical Study of Self-supervised Learning with Wasserstein Distance [25.3] 木構造上の1-ワッサーシュタイン距離を利用した自己教師学習(SSL)の問題について検討する。
ソフトマックス関数とTWDの単純な組み合わせにより、標準のSimCLRよりもはるかに低い結果が得られることがわかった。
TWDと確率モデルの適切な組み合わせはコサイン類似性に基づく表現学習より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:20:28 GMT)
Graph Neural Machine: A New Model for Learning with Tabular Data [25.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、グラフ上で機械学習タスクを実行するための標準ツールになっている。
本稿では,表現が非同期メッセージパッシングGNNモデルと等価であることを示す。
次に、データのための新しい機械学習モデル、いわゆるグラフニューラルネットワーク(GNM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:22:15 GMT)
Hybrid Neural Representations for Spherical Data [25.1] 我々は,Hybrid Neural Representations for Spherical Data (HNeR-S)という新しい手法を提案する。
主目的は、球面特徴格子を用いて、多層認識と組み合わせた位置特徴を求め、目標信号を予測することである。
気象データとCMBデータに一致した等方的および階層的等方性等方性等方性画素化構造を持つ特徴格子について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:03:00 GMT)
Adversarial Text Purification: A Large Language Model Approach for
Defense [25.0] 敵の浄化は、敵の攻撃に対して分類器を保護するための防御機構である。
そこで本稿では,大規模言語モデルの生成能力を生かした,新たな逆文清浄法を提案する。
提案手法は,様々な分類器に対して顕著な性能を示し,攻撃時の精度を平均65%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:36:41 GMT)
nnMamba: 3D Biomedical Image Segmentation, Classification and Landmark
Detection with State Space Model [25.0] 本稿では、CNNの強みとステートスペースシーケンスモデル(SSM)の高度な長距離モデリング機能を統合する新しいアーキテクチャであるnnMambaを紹介する。
nnMambaは、CNNのローカル表現能力とSSMの効率的なグローバルコンテキスト処理の両方を提供する、堅牢なソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:28:47 GMT)
Improved Implicit Neural Representation with Fourier Bases
Reparameterized Training [24.7] Inlicit Neural Representation (INR)は、近年様々なコンピュータビジョンタスクにおいて、強力な表現パラダイムとして成功している。
既存の手法では、INRの精度を向上させるため、位置符号化や周期的アクティベーション関数といった高度な手法が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:41:33 GMT)
Multi: Multimodal Understanding Leaderboard with Text and Images [24.6] Multiは、複雑な数字や表、科学的な質問に対するMLLMの評価のための最先端のベンチマークである。
公式の導出から画像の詳細分析、モダリティ間の推論まで、さまざまなタスクでMLLMに挑戦する。
また,MLLMの超越性をテストするための500問サブセットであるMulti-Eliteと,4500以上の知識部品を用いたIn-Context Learning研究を強化するMulti-Extendも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:41:02 GMT)
Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI [24.6] フローは、独立した状態を持つ、自己完結型の計算ブロックである。
GPT-4でさえも困難な課題である、競争力のあるコーディングにおけるFlowsの可能性を示す。
本稿では,高速かつ厳密な研究を支援するために,フローを具現化したaiFlowsライブラリを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:46:47 GMT)
FDNet: Frequency Domain Denoising Network For Cell Segmentation in
Astrocytes Derived From Induced Pluripotent Stem Cells [24.5] IAI704と呼ばれる新しいデータセットでアストロサイトセグメンテーションという新しいタスクを導入する。
アストロサイトセグメンテーションのために、FDNetと呼ばれる新しい周波数領域記述ネットワークが提案されている。
提案したFDNetが最先端の代替品よりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:45:24 GMT)
Empowering Time Series Analysis with Large Language Models: A Survey [24.2] 本稿では,大規模言語モデルを用いた時系列解析手法の体系的概要について述べる。
具体的には、まず、時系列の文脈で言語モデルを適用する際の課題とモチベーションについて述べる。
次に、既存のメソッドを異なるグループ(ダイレクトクエリ、トークン化、プロンプトデザイン、ファインチューン、モデル統合)に分類し、各グループにおける主要なアイデアを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:46:35 GMT)
Boosting Long-Delayed Reinforcement Learning with Auxiliary
Short-Delayed Task [23.9] 本稿では,長時間のタスクにおける学習を高速化する新しい補助遅延強化学習(AD-RL)を提案する。
具体的には、AD-RLは、短遅延タスクにおける値関数を学習し、長遅延タスクにおけるブートストラップとポリシー改善技術でそれを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:11:03 GMT)
InteractiveVideo: User-Centric Controllable Video Generation with
Synergistic Multimodal Instructions [23.5] $textitInteractiveVideo$は、ビデオ生成のためのユーザー中心のフレームワークである。
本稿では,ユーザによるマルチモーダル命令を生成モデルにシームレスに統合するSynergistic Multimodal Instruction機構を提案する。
textitInteractiveVideo$で、ユーザーはビデオの重要な側面を慎重にカスタマイズする柔軟性を与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:24:46 GMT)
Compositional Capabilities of Autoregressive Transformers: A Study on
Synthetic, Interpretable Tasks [23.5] 我々は合成データ生成プロセスで自己回帰変換器モデルを訓練する。
自己回帰変換器は少量のトレーニングデータから構成構造を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:29:12 GMT)
DisDet: Exploring Detectability of Backdoor Attack on Diffusion Models [23.5] いくつかの先駆的な研究は、バックドア攻撃に対する拡散モデルの脆弱性を示している。
本稿では,バックドア拡散モデルに対する有毒音入力の検出可能性について検討する。
有害な入力ノイズを効果的に識別できる低コストトリガー検出機構を提案する。
次に、攻撃側から同じ問題を研究するためにさらに一歩踏み出し、無意味なトリガーを学習できるバックドア攻撃戦略を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:46:31 GMT)
Interactive Humanoid: Online Full-Body Motion Reaction Synthesis with
Social Affordance Canonicalization and Forecasting [23.4] オンラインフルボディ・モーション・リアクション・シンセサイザーという新しいタスクを提案する。
ヒトのアクターの動きに基づいてヒューマノイド反応を発生させる。
このタスクをサポートするために,HHIとCoChairという2つのデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:39:03 GMT)
Fine-tuning Reinforcement Learning Models is Secretly a Forgetting
Mitigation Problem [23.1] 本研究は, 強化学習環境においてアクセントを付加した, 伝達不良の原因の1つを概念化したものである。
モデルは、微調整の初期段階に訪れない下流タスクの状態部分空間を劣化させる。
標準的な知識保持技術が問題を緩和し、事前訓練された能力を最大限に活用できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:30:47 GMT)
Kick Bad Guys Out! Zero-Knowledge-Proof-Based Anomaly Detection in
Federated Learning [23.0] Federated Learning (FL) システムは敵の攻撃に対して脆弱である。
現在の防衛方法は現実世界のFLシステムでは不足している。
本稿では,現実世界のFLシステムを対象とした新しい異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:27:51 GMT)
How do Large Language Models Learn In-Context? Query and Key Matrices of
In-Context Heads are Two Towers for Metric Learning [23.0] そこで本研究では,テキスト内学習のメカニズムを考察し,位置とプロジェクトを用いた仮説を提案する。
浅い層では、デモの特徴を対応するラベルにマージし、入力テキストの特徴を最後のトークンに集約する。
ディープレイヤでは、コンテキスト内ヘッドが大きな貢献をします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:39:32 GMT)
Matcha: An IDE Plugin for Creating Accurate Privacy Nutrition Labels [22.9] AppleとGoogleは、プライバシ栄養ラベルのバージョンをモバイルアプリストアに導入し、アプリのデータプラクティスをよりよく通知した。
これらのラベルは開発者によって自己報告されており、ラベル分類の誤解のために多くの不正確な情報が含まれていることが判明している。
私たちは、開発者が正確なGoogle Playデータ安全ラベルを作成するのを助けるために、自動コード分析を使用するIDEプラグインであるMatchaを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:17:08 GMT)
Conversation Reconstruction Attack Against GPT Models [22.9] 本稿では,GPTモデルを対象とした会話再構築攻撃について紹介する。
次に、以前の会話をよりよく再構築することを目的とした2つの高度な攻撃を導入する。
以上の結果から,GPTモデルに関わる会話に関連するプライバシーリスクの懸念が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:18:42 GMT)
Towards Understanding the Word Sensitivity of Attention Layers: A Study
via Random Features [22.8] ランダムな特徴の原型設定における単語感度(WS)について検討する。
注意層は高いWS、すなわち、ランダムな注意特徴写像を乱す埋め込み空間にベクトルが存在することを示す。
すると、これらの結果が単語の感度から一般化境界に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:47:19 GMT)
Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey [22.7] 拡散モデルは、サンプルの品質と訓練安定性において、以前の生成モデルを上回る。
最近の研究は、強化学習(RL)ソリューションの改善における拡散モデルの利点を示している。
この調査は、この新興分野の概要を提供し、新たな研究の道のりを刺激することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:03:58 GMT)
Beyond Text: Improving LLM's Decision Making for Robot Navigation via
Vocal Cues [22.5] この研究は、人間とロボットの相互作用に使用されるテキストベースのLarge Language Models(LLM)の重大な欠点を強調している。
テキストを超えて、これらの音声応答のパラ言語的特徴に重きを置くことで、この欠点に対処することができる。
『Beyond Text』は、ソーシャルロボットナビゲーションとより広範な人間-ロボットインタラクションの進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:11:56 GMT)
SimFair: Physics-Guided Fairness-Aware Learning with Simulation Models [22.5] 多くの場合、パフォーマンスの不平等は、異なる領域における分布の変化によるものである。
物理誘導型公正学習フレームワークSimFairを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:22:49 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Offloading Cellular
Communications with Cooperating UAVs [22.3] 無人航空機は、地上のBSからデータトラフィックをオフロードする代替手段を提供する。
本稿では,地上BSからデータオフロードを行うために,複数のUAVを効率的に利用するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:36:08 GMT)
Not All Learnable Distribution Classes are Privately Learnable [22.1] 有限個のサンプルで全変動距離で学習できる分布のクラスを例に挙げるが、$(varepsilon, delta)$-differential privacyでは学習できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:10:15 GMT)
CABINET: Content Relevance based Noise Reduction for Table Question
Answering [21.9] 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） (Mon, 5 Feb 2024 03:42:51 GMT)
Mastering Zero-Shot Interactions in Cooperative and Competitive
Simultaneous Games [21.9] アルバトロスはバトルスネークの競争ゲームで弱いエージェントを利用することができる。
これは、協調オーバークッキングベンチマークの以前の技術状況と比較して37.6%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:03:44 GMT)
On the Computational Complexity of Private High-dimensional Model
Selection [21.3] プライバシー制約下での高次元疎線形回帰におけるモデル選択の問題点を考察する。
そこで本研究では,よく知られた指数モデルを用いて,高い効用性を有する差分プライベートサブセット選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:18:13 GMT)
Recommendation Fairness in Social Networks Over Time [21.3] 提案手法は,時間経過に伴う推薦公平性の進化と動的ネットワーク特性との関係について検討する。
提案手法によらず,推奨公正性は時間の経過とともに向上することが示唆された。
マイノリティ比とホモフィリー比の2つのネットワーク特性は、時間とともに公平性と安定した相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:03:23 GMT)
Dual Lagrangian Learning for Conic Optimization [21.3] 本稿では、コニック双対性理論とMLモデルの表現力を組み合わせた原則学習手法であるDual Lagrangian Learning(DLL)を提案する。
円錐双対性を利用して双対実現可能な解を提供し、したがってパラメトリック線型および非線形円錐最適化問題に対して有効なラグランジアン双対境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:14:08 GMT)
Extreme Two-View Geometry From Object Poses with Diffusion Models [21.2] オブジェクト先行のパワーを利用して、極端な視点変化に直面した2次元幾何学を正確に決定する。
実験では, 大局的な視点変化に対して, 突如として頑健さと弾力性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:18:47 GMT)
Deep Equilibrium Models are Almost Equivalent to Not-so-deep Explicit
Models for High-dimensional Gaussian Mixtures [21.2] インプリシトニューラルネットワークモデル(DEQ)は、様々なタスクにおいて顕著な成功を収めている。
これらのインプリシットCKとNTKのスペクトル挙動は、DECの活性化関数と初期重量分散に依存することを示す。
提案手法では,DEC と同じ CK あるいは NTK を生成するために,浅い明示的ネットワークを慎重に設計できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:20:33 GMT)
Extended Version of: On the Structural Hardness of Answer Set
Programming: Can Structure Efficiently Confine the Power of Disjunctions? [21.1] プログラムのルール構造上での解離的ASPの構造パラメータの分類に対処する。
我々は、その範囲で最も顕著なパラメータに対して、二重指数下界を提供する。
本研究は, 通常のプログラムから解離プログラムへの新規な縮小に頼って, 深部硬度調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:51:36 GMT)
Dynamic Sparse Learning: A Novel Paradigm for Efficient Recommendation [20.9] 本稿では,リコメンデーションモデルに適した新しい学習パラダイムであるDynamic Sparse Learningを紹介する。
DSLは革新的に、スクラッチから軽量スパースモデルをトレーニングし、各ウェイトの重要性を定期的に評価し、動的に調整する。
実験結果は、DSLの有効性を裏付け、トレーニングと推論のコストを大幅に削減し、同等のレコメンデーションパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:16:20 GMT)
PhoGPT: Generative Pre-training for Vietnamese [20.4] ベトナム語のための4Bパラメータ生成モデルシリーズをオープンソースとして公開し,PhoGPT-4Bとそのチャット変種であるPhoGPT-4B-Chatをベースとした単言語モデルPhoGPT-4Bを含む。
ベースモデルであるPhoGPT-4Bはベトナムの102Bトークンのスクラッチから事前訓練され、8192コンテキスト長の20480トークンの語彙を使用する。
チャット変種であるPhoGPT-4B-Chatは、70K命令プロンプトのデータセット上でPhoGPT-4Bを微調整して得られるモデリング出力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:14:40 GMT)
Dual Knowledge Distillation for Efficient Sound Event Detection [20.2] 音響信号中の特定の音とその時間的位置を認識するには,音事象検出(SED)が不可欠である。
本稿では,効率的なSEDシステムの開発を目的とした,二重知識蒸留と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:30:32 GMT)
Make Every Move Count: LLM-based High-Quality RTL Code Generation Using
MCTS [20.1] 本稿では,モンテカルロ木探索をベースとした自動トランスフォーマー復号アルゴリズムを提案する。
最先端のLLM(16ビット加算器)が生成する最大の設計のために,本技術は面積遅延生成物において31.8%の改善を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:47:04 GMT)
Quantum Neural Estimation of Entropies [20.1] エントロピー測度は、量子システムに存在する情報と相関の量を定量化する。
我々はフォン・ノイマンとレーニイのエントロピーを推定するための変分量子アルゴリズムと、測定された相対エントロピーと測定されたR'enyiの相対エントロピーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:15:39 GMT)
Learning from Teaching Regularization: Generalizable Correlations Should
be Easy to Imitate [20.0] 一般化は依然として機械学習における中心的な課題である。
本稿では,ニューラルネットワークを一般化するための新しい正規化手法であるLearning from Teaching (LoT)を提案する。
LoTはこの概念を運用し、補助的な学生学習者によるメインモデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:05:17 GMT)
Model-Free, Regret-Optimal Best Policy Identification in Online CMDPs [19.8] 本稿では,CMDP(Constrained Markov Decision Processs)における最適ポリシー識別問題について考察する。
私たちは、モデルフリーで、後悔の少ないアルゴリズムに興味を持ち、確率の高いほぼ最適なポリシーを特定しています。
オンラインCMDPのサブ線形後悔と制約違反を伴う既存のモデルフリーアルゴリズムでは、最適ポリシーに対する収束保証は提供されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:29:40 GMT)
Detecting Scams Using Large Language Models [19.7] 大規模言語モデル(LLM)は、セキュリティなど、様々なアプリケーションで注目を集めている。
本稿では,サイバーセキュリティの重要な側面である詐欺検知におけるLCMの有用性について検討する。
フィッシング、前払い詐欺、ロマンス詐欺などの詐欺を識別するためのLLMの新しいユースケースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:13:54 GMT)
Panoramic Image Inpainting With Gated Convolution And Contextual
Reconstruction Loss [19.7] フェースジェネレータ,キューブジェネレータ,サイドブランチ,および2つの識別器からなるパノラマ画像インペイントフレームワークを提案する。
提案手法は,PSNRおよびSSIMの観点から,SUN360ストリートビューデータセット上の最先端(SOTA)手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:58:08 GMT)
Denoising Time Cycle Modeling for Recommendation [19.6] 既存の手法はユーザの行動の時間的パターンを無視する。
本稿では,ユーザの振る舞いを識別する新しい手法であるDenoising Time Cycle Modeling (DiCycle)を提案する。
DiCycleは、推薦のために多様なサイクルパターンを明示的にモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:28:08 GMT)
Consistent Validation for Predictive Methods in Spatial Settings [19.6] 空間予測タスクは 天気予報や大気汚染の研究 その他の科学的取り組みの鍵です
検証のための古典的なアプローチでは、バリデーションで利用可能な場所と、予測したい場所(テスト)の間のミスマッチを処理できません。
我々は、検証データが任意に密になるにつれて、検証が任意に正確になる検証方法を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:33:22 GMT)
Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Methodology with
Generalized Convergence Guarantees [19.6] 両プロセスに散発性の概念を一般化したDFL手法である分散散発的フェデレートラーニング(texttDSpodFL$)を提案する。
我々は$textttDSpodFL$の収束挙動を解析的に特徴づけ、幾何収束率を有限の最適性ギャップに一致させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:02:19 GMT)
The Invisible Game on the Internet: A Case Study of Decoding Deceptive Patterns [19.6] 認知パターンは、ユーザーを操作するためのデジタルプラットフォームに埋め込まれたデザインプラクティスである。
検出ツールの進歩にもかかわらず、偽りのパターンのリスクを評価する際に大きなギャップが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:42:59 GMT)
PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive
Networks [19.5] 本研究では,深いPINNモデルの安定かつ効率的なトレーニングを容易にするために物理インフォームドResidual Adaptive Networks(PirateNets)を導入する。
PirateNetsは、新たなアダプティブな残留接続を活用し、トレーニング中に徐々に深くなっていく浅いネットワークとしてネットワークを利用できる。
PirateNetsは最適化が容易で、精度が大幅に向上し、最終的には様々なベンチマークで最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:07:14 GMT)
Graph-enhanced Large Language Models in Asynchronous Plan Reasoning [19.5] 大規模言語モデル(LLM)は,タスク解決プロセスに関するイラストが提供されないと動作が悪くなる。
そこで我々は,グラフと自然言語のプロンプトを組み合わせ,最先端の結果を得るPlan Like a Graph (PLaG) という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:26:33 GMT)
Learning to Reach Goals via Diffusion [19.3] 本稿では,拡散モデルに基づく目標条件強化学習の新たな視点について述べる。
スコア関数に類似した偏差を逆転させるための目標条件付きポリシーを学習する。
Merlinと呼ばれるこのアプローチは、別の値関数を学ぶことなく、任意の初期状態から特定の目標に到達することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:29:03 GMT)
Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Real-time Composition
Assistance [19.0] 本稿では,HybridRAG(HybridRAG)フレームワークを提案する。
クラウドベースの大規模言語モデルと、より小さなクライアントサイドの言語モデルとを効率的に組み合わせ、拡張メモリを検索する。
5つのベンチマークデータセットに対する実験により、HybridRAGは低レイテンシを維持しながら、クライアントのみのモデルよりも実用性を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:55:19 GMT)
JOBSKAPE: A Framework for Generating Synthetic Job Postings to Enhance
Skill Matching [18.9] JobSkapeは、スキル・ツー・タコノミーマッチングのための合成データを生成するフレームワークである。
このフレームワーク内では、ジョブ投稿の包括的な合成データセットであるSkillSkapeを作成します。
本稿では,大規模言語モデルを用いたスキル抽出とマッチングタスクのための多段階パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:57:26 GMT)
Deep Learning Techniques for In-Crop Weed Identification: A Review [18.9] 本稿では,画像に基づく雑草検出分野におけるディープラーニング技術の最近の展開を概観する。
実際に展開可能な雑草検出手法を開発する上での課題を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:32:49 GMT)
UniAP: Unifying Inter- and Intra-Layer Automatic Parallelism by Mixed
Integer Quadratic Programming [18.9] UniAPは、並列戦略の2つのカテゴリを共同で最適化し、最適解を見つけるための最初の並列手法である。
実験結果から、UniAPは最先端のメソッドを最大1.71$times$スループットで上回り、ストラテジー最適化時間を最大107$times$5のTransformerベースモデルで削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:30:12 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） (Mon, 5 Feb 2024 04:19:16 GMT)
LaCViT: A Label-aware Contrastive Fine-tuning Framework for Vision
Transformers [18.8] ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンの一般的なモデルとして登場し、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを実証している。
本稿では,新しいラベル対応コントラストトレーニングフレームワークであるLaCViTを紹介する。
LaCViTは3つの評価されたViTの性能をTop-1精度で最大10.78%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:46:06 GMT)
KS-Lottery: Finding Certified Lottery Tickets for Multilingual Language
Models [18.7] 宝くじ仮説は、ランダムなニューラルネットワーク内での「当選チケット」の存在を仮定する。
KS-Lottery は多言語微調整に非常に有効な LLM パラメータの小さなサブセットを同定する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:19:56 GMT)
Standard Gaussian Process is All You Need for High-Dimensional Bayesian
Optimization [18.4] 標準GPは高次元対象関数の学習に有効なサロゲートとして機能することを示す。
標準GPでは、最大推定だけを用いることで、有望な最適化性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:00:54 GMT)
Mixed Traffic Control and Coordination from Pixels [18.4] 交通制御の従来の手法は、現在の渋滞レベルを緩和する上で無駄であることが証明されている。
これにより、ロボット車両が強化学習(RL)を通して人間駆動車両を規制する交通制御が混在する。
本研究では,環境の正確な情報を用いて,画像観測を用いたロボット車両の競争性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:35:36 GMT)
Exploiting Class Probabilities for Black-box Sentence-level Attacks [18.4] ブラックボックスの文レベル攻撃にクラス確率を用いるアルゴリズムを開発した。
本研究は,クラス確率が攻撃成功に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:15:26 GMT)
A Generative Approach to Surrogate-based Black-box Attacks [18.4] 最先端のサロゲートベースの攻撃では、ターゲットの出力を模倣する差別的なサロゲートを訓練する。
本稿では,対象決定境界付近のサンプルの分布を学習する生成的サロゲートを提案する。
提案した生成的アプローチは、様々なターゲットやデータセットに対する攻撃成功率の高い攻撃をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:22:58 GMT)
Rethinking Semi-Supervised Imbalanced Node Classification from
Bias-Variance Decomposition [18.3] 本稿では,グラフ構造データ学習のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)におけるクラス不均衡問題に対する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,不均衡ノード分類とバイアス分散分解を統合し,モデル分散にデータ不均衡を密接に関連付ける理論的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:37:42 GMT)
The Benefits of Reusing Batches for Gradient Descent in Two-Layer
Networks: Breaking the Curse of Information and Leap Exponents [18.1] マルチインデックスターゲット関数を学習する際の2層ニューラルネットワークのトレーニングダイナミクスについて検討する。
本稿では,複数回バッチを再利用するマルチパス勾配勾配(GD)に着目し,どの関数が学習可能かという結論を大きく変えることを示す。
再使用したバッチでは,階段特性を満足しない関数であっても,ネットワークがターゲット部分空間と重なり合う2つのステップで達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:30:42 GMT)
Fundamental Limitations of Alignment in Large Language Models [17.6] 人間と対話する言語モデルを開発する上で重要な側面は、その行動が有用で有害であるように整列することである。
これは通常、望ましい振る舞いを高め、望ましくない振る舞いを抑制する方法でモデルをチューニングすることで達成される。
本研究では,行動予測境界 (BEB) と呼ばれる理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:57:06 GMT)
Breaking the Curse of Dimensionality with Distributed Neural Computation [17.6] 本稿では,複数のマシンに分散可能なニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,次元の呪いを克服する理論的アプローチを提案する。
VRAMに少数のパラメータをロードするだけで任意の精度を達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:11:57 GMT)
DexDiffuser: Generating Dexterous Grasps with Diffusion Models [17.5] DexDiffuserは、部分的なオブジェクトポイントの雲の把握を生成し、評価し、洗練する新しい巧妙な把握方法である。
The Allegro Handのシミュレーションと実世界の実験は、DexDiffuserが最先端のマルチフィンガーグリップ生成法FFHNetより優れていることを一貫して実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:27:41 GMT)
Adversarial Data Augmentation for Robust Speaker Verification [17.4] 本稿では,A-DA(Adversarial Data Augmentation)と呼ばれる新しい手法を提案する。
データ拡張で使用されるさまざまな拡張タイプを分類する拡張分類器が追加される。
VoxCeleb と CN-Celeb のデータセットを用いて行った実験により,提案したA-DA は,A-DA が一致した条件と一致しない条件の両方において,標準DA 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） (Mon, 5 Feb 2024 03:23:34 GMT)
Do Diffusion Models Learn Semantically Meaningful and Efficient
Representations? [17.4] 条件付きDDPMの学習実験を行い、2次元球面ガウスバンプを所定の$x$-および$y$-ポジションで生成する。
以上の結果から,意味的に意味のある潜在表現の出現は,高い性能を達成するための鍵であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:58:38 GMT)
Taylor Videos for Action Recognition [17.2] Taylorビデオは、Taylorフレームと呼ばれるそれぞれのフレームにおける支配的な動きをハイライトする新しいビデオフォーマットだ。
テイラー級数 (Taylor series) は、ある点における関数を重要な項で近似するテイラー級数 (Taylor series) にちなむ。
テイラービデオは2D CNN, 3D CNN, トランスフォーマーなど, 一般的なアーキテクチャへの効果的なインプットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:00:13 GMT)
English Prompts are Better for NLI-based Zero-Shot Emotion
Classification than Target-Language Prompts [17.1] たとえデータが異なる言語であっても、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
自然言語推論に基づく言語モデルを用いた実験は、データが異なる言語である場合でも、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:36:19 GMT)
GUARD: Role-playing to Generate Natural-language Jailbreakings to Test
Guideline Adherence of Large Language Models [17.1] 主要な安全策の1つは、リリース前にジェイルブレイクで大規模言語モデルを積極的にテストすることである。
我々は,人間の世代スタイルでジェイルブレイクを発生させるための,新しい直感的かつ直感的な戦略を提案する。
我々の異なる役割のシステムは、この知識グラフを利用して新しいジェイルブレイクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:54:43 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） (Mon, 5 Feb 2024 05:35:16 GMT)
O3D: Offline Data-driven Discovery and Distillation for Sequential
Decision-Making with Large Language Models [16.9] 大規模言語モデル(LLM)を改善するために,オフラインデータ駆動型ディスカバリ・蒸留(O3D)を提案する。
O3Dは、再利用可能なスキルを自動的に発見し、オフラインインタラクションデータに基づいて、複数のタスクにまたがる一般化可能な知識を蒸留する。
2つの対話型意思決定ベンチマーク (ALFWorld と WebShop) による実証結果から,O3D が LLM の意思決定能力を著しく向上できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:17:14 GMT)
RCM-Fusion: Radar-Camera Multi-Level Fusion for 3D Object Detection [16.8] 本稿では,機能レベルとインスタンスレベルの両モードを融合するRadar-Camera Multi-level fusion (RCM-Fusion)を提案する。
特徴レベルの融合のために,カメラ特徴を正確なBEV表現に変換するRadar Guided BEVを提案する。
実例レベルでの融合では,ローカライズエラーを低減するRadar Grid Point Refinementモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:02:39 GMT)
AI-Enhanced Virtual Reality in Medicine: A Comprehensive Survey [16.7] 本稿では、医療・サービスにおけるAIによるVR応用の急成長分野を包括的に検討する。
系統分類を導入することで、関連する技術と応用を慎重に3つの明確に定義されたカテゴリに分類する。
この分類は、医療領域でAIによって駆動されるVRが果たす様々な役割を構造化された探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:24:13 GMT)
Optimal and Near-Optimal Adaptive Vector Quantization [16.6] 量子化は、圧縮、モデルウェイトとアクティベーション、データセットを含む多くの機械学習ユースケースの基本的な最適化である。
本稿では,適応ベクトル量子化(AVQ)問題を再検討し,時間と空間の複雑さを改善した最適解を求めるアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、さまざまな機械学習アプリケーションでより広範囲にAVQを使用するための扉を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:27:59 GMT)
Exploiting Observation Bias to Improve Matrix Completion [16.6] 本稿では,行列補完の変種について考察する。
目標は、バイアスと関心の結果の間の共有情報を利用して予測を改善することである。
この2段階のアルゴリズムでは,従来の行列補完法に比べて平均2乗誤差が30倍小さいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:25:10 GMT)
Charting The Evolution of Solidity Error Handling [16.5] スマートコントラクトが検証すべきトランザクションを実行するため,Solidityスマートコントラクトにおけるエラー処理の利用が不可欠だ。
我々は283Kのユニークなオープンソーススマートコントラクトについて大規模な実証研究を行い、時間とともにSolidity EH機能の使用に関するパターンを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:50:39 GMT)
Minimum Description Length and Generalization Guarantees for
Representation Learning [16.2] 本稿では,表現学習アルゴリズムの一般化誤差の上限を導出するフレームワークを提案する。
エンコーダの入力と表現の間の相互情報ではなく、我々の新しい境界は「マルチレター」相対エントロピーを含む。
著者たちの最もよく知る限り、確立された一般化境界は、情報ボトルネック型エンコーダと表現学習のための第一種である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:12:28 GMT)
Pixel-Wise Color Constancy via Smoothness Techniques in Multi-Illuminant
Scenes [16.2] 複数光源による画素ワイズ照明図を学習し,新しい多照度カラーコンスタント法を提案する。
提案手法は, 隣接する画素内のスムーズさを, 全変動損失でトレーニングを正則化することによって実施する。
さらに、エッジを保ちながら、推定画像の自然な外観を高めるために、両側フィルタを設ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:42:19 GMT)
ActiveAnno3D -- An Active Learning Framework for Multi-Modal 3D Object
Detection [15.9] ラベル付けのためのデータサンプルを選択するためのアクティブラーニングフレームワークであるActiveAnno3Dを提案する。
我々は nuScenes と TUM Traffic Intersection データセット上で BEVFusion と PV-RCNN を用いて実験およびアブレーション研究を行った。
アクティブな学習フレームワークをproAnnoラベリングツールに統合し、AIによるデータ選択とラベリングを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:52:58 GMT)
DiffusionWorldViewer: Exposing and Broadening the Worldview Reflected by
Generative Text-to-Image Models [15.9] 本稿では、TTIモデルの世界観を出力層全体に公開し、出力画像とユーザ視点を整合させる編集ツールを提供するインタラクティブインターフェースを提案する。
18の多様なTTIユーザによるユーザスタディにおいて、DiffusionWorldViewerは、ユーザが生成した画像のさまざまな視点を表現し、現在のTTIモデルに反映されている限られた世界観に挑戦するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:33:03 GMT)
PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding
and Reasoning in Pathology [15.7] 本稿は,LMMのための最大かつ高品質なエキスパート検証型病理診断ベンチマークであるPathMMUを紹介する。
様々なソースから33,573のマルチモーダルなマルチチョイス質問と21,599の画像で構成されている。
PathMMUはGPT-4Vのロバストな能力を生かし、約30,000枚の画像キャプチャーペアを使用してQ&Aを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:13:03 GMT)
Enhancing Compositional Generalization via Compositional Feature
Alignment [15.6] 我々は、既存の実世界の画像データセットから派生したCGベンチマークスイートであるCG-Benchを開発した。
簡単な2段階ファインタニング手法であるコンポジション・フィーチャーアライメント(CFA)を提案する。
CG-Bench for CLIP and DINOv2, two powerful pretrained vision foundation model。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:06:24 GMT)
Towards the Theory of Unsupervised Federated Learning: Non-asymptotic
Analysis of Federated EM Algorithms [15.6] 混合モデルの教師なし学習のために設計されたフェデレート勾配EMアルゴリズム(FedGrEM)を導入する。
一般混合モデルに対する包括的有限サンプル理論を提案する。
次に、この一般理論を特定の統計モデルに適用し、モデルパラメータと混合比例の明示的な推定誤差を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:39:28 GMT)
Distinguishing the Knowable from the Unknowable with Language Models [15.5] 地中真理確率の欠如において、与えられた不確実性を解き放つために、より大きなモデルが地中真理の代用として現れるような設定を探索する。
凍結, 事前訓練されたモデルの埋め込みを訓練した小さな線形プローブが, トークンレベルでより大きなモデルがより自信を持つようになる時期を正確に予測することを示した。
我々は,同じタスクにおいて非自明な精度を実現する,完全に教師なしの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:22:49 GMT)
Tradeoffs Between Alignment and Helpfulness in Language Models [15.5] 本研究では,アライメントの増加とモデルの有用性の低下のトレードオフについて検討する。
有用性は一般的に減少するが、表現工学ベクトルのノルムと2次的に一致することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:53:13 GMT)
Statistically Efficient Bayesian Sequential Experiment Design via
Reinforcement Learning with Cross-Entropy Estimators [15.5] 強化学習は、実験のシーケンスを設計するための改善された設計ポリシーを学ぶことができる。
本稿では,関節モデル分布のクロスエントロピーとフレキシブルな提案分布に基づく代替推定器を提案する。
提案手法は,従来の手法の指数サンプルの複雑さを克服し,高いEIG値のより正確な推定値を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:20:34 GMT)
Multiobjective Evolutionary Pruning of Deep Neural Networks with
Transfer Learning for improving their Performance and Robustness [15.3] 本研究は,多目的進化解析アルゴリズムMO-EvoPruneDeepTLを提案する。
我々は、トランスファーラーニングを使用して、遺伝的アルゴリズムによって進化したスパース層に置き換えることで、ディープニューラルネットワークの最後の層を適応します。
実験の結果,提案手法は全ての目的に対して有望な結果が得られ,直接的な関係が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:53:45 GMT)
EvoPruneDeepTL: An Evolutionary Pruning Model for Transfer Learning
based Deep Neural Networks [15.3] 本稿では,トランスファーラーニングに基づくディープニューラルネットワークのための進化的プルーニングモデルを提案する。
EvoPruneDeepTLは、最後の完全に接続されたレイヤを遺伝的アルゴリズムによって最適化されたスパースレイヤで置き換える。
その結果,ネットワーク全体の計算効率に対するEvoPruneDeepTLと特徴選択の寄与が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:39:00 GMT)
Augmenting Security and Privacy in the Virtual Realm: An Analysis of Extended Reality Devices [15.1] 拡張現実感(XR)デバイスにおけるセキュリティとプライバシ攻撃と防御に関するデバイス中心の分析を行った。
我々は,XRデバイスのセキュリティとプライバシの確保を支援するため,設計上の考慮事項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:45:11 GMT)
Sneaky Spikes: Uncovering Stealthy Backdoor Attacks in Spiking Neural
Networks with Neuromorphic Data [15.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率の向上と生物学的に有効なデータ処理機能を提供する。
本稿では,ニューロモルフィックデータセットと多様なトリガーを用いたSNNのバックドア攻撃について検討する。
我々は,攻撃成功率を100%まで達成しつつ,クリーンな精度に無視できる影響を保ちながら,様々な攻撃戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:09:00 GMT)
SIDU-TXT: An XAI Algorithm for NLP with a Holistic Assessment Approach [14.9] 画像に基づく分類において、正統領域全体を局所化する能力に優れる「相似性差と特異性」(SIDU)XAI法をテキストデータに拡張する。
拡張されたSIDU-TXTは、ブラックボックスモデルから特徴活性化マップを使用して、粒度の細かい単語ベースのヒートマップを生成する。
映画レビューデータセットの感情分析タスクにおいて,SIDU-TXTは機能的評価と人為的評価の両方において優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:29:54 GMT)
Boosting, Voting Classifiers and Randomized Sample Compression Schemes [14.9] 複数の弱い学習者を活用して強力な学習者を生み出すことを目的としている。
一般化誤差がサンプルサイズに1つの対数依存を含む投票分類器を出力するランダム化ブースティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:58:03 GMT)
Exploring Federated Self-Supervised Learning for General Purpose Audio
Understanding [14.5] 本稿では,大規模な分散異種クライアントから中間機能表現を学習可能な新しいF-SSLフレームワークであるFASSLを提案する。
本研究は,音声-検索タスクにおける集中型音声-SSLアプローチと同等に音声F-SSLアプローチが動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:57:48 GMT)
Enhancing the Stability of LLM-based Speech Generation Systems through
Self-Supervised Representations [14.4] 自己教師型音声変換(VC)アーキテクチャは、話者IDや記録条件などの定常的な特徴とは独立して、コンテンツなどのトランジッショナルな特徴を符号化し、話者不整合表現を作成するために使用することができる。
テキスト・トゥ・スポーチ(TTS)のためのLLMの訓練に話者区別符号を使用すると、LLMは人間と同様にテキストからのみ音声の内容とスタイルを生成することができ、一方、話者識別はVCモデルのデコーダによって提供される。
結果から,LLMの自己教師表現による訓練が4.7ppの改善をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:08:19 GMT)
Feature-Action Design Patterns for Storytelling Visualizations with Time
Series Data [14.4] 本稿では,時系列データを用いたストーリーテリングの可視化手法を提案する。
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間に時系列データを伝達する必要性から,我々は,物語のメタオーサリングのための新しいコンピュータ支援手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:45:59 GMT)
Focal Modulation Networks for Interpretable Sound Classification [14.4] 本稿では、最近提案された注目なし焦点変調ネットワーク(FocalNets)を利用して、音声領域における解釈可能性設計の問題に対処する。
本研究では,FocalNetsを環境音の分類タスクに適用し,その解釈可能性特性をESC-50データセット上で評価する。
本手法は、精度と解釈可能性の両方において、同様の大きさの視覚変換器より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:20:52 GMT)
Probabilistic Actor-Critic: Learning to Explore with PAC-Bayes
Uncertainty [14.3] 本稿では,連続制御を改良した新しい強化学習アルゴリズムである確率的アクタ批判(PAC)を紹介する。
PACは、ポリシーと批評家を統合することでこれを達成し、批判の不確実性の推定とアクタートレーニングのダイナミックな相乗効果を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:42:45 GMT)
Time-Distributed Backdoor Attacks on Federated Spiking Learning [14.3] 本稿では,ニューロモルフィックデータを用いたバックドア攻撃に対するスパイクニューラルネットワーク(SNN)とフェデレーション学習(FL)の脆弱性について検討する。
我々はSNNやFLに合わせた新たな攻撃戦略を開発し、悪意のあるデバイスにバックドアトリガーを時間的および時間的に配布する。
本研究は、SNNとFLの展開において、堅牢なセキュリティ対策の必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:54:17 GMT)
Independence Testing for Temporal Data [14.3] 根本的な問題は、2つの時系列が関連しているかどうかである。
既存のアプローチには、パラメトリックな仮定に依存するような制限があることが多い。
本稿では,時間的データ間の独立性をテストするブロック置換を用いた時間的依存統計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:16:15 GMT)
LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems [14.2] 本稿では,既存のマルチエージェントシステムについて検討し,未解決の課題を特定する。
マルチエージェントシステムにおける個々のエージェントの多様な機能と役割を活用することで、これらのシステムはコラボレーションを通じて複雑なタスクに取り組むことができる。
本稿では,タスク割り当ての最適化,反復的議論による堅牢な推論の促進,複雑で階層的なコンテキスト情報の管理,マルチエージェントシステム内の複雑なインタラクションを支援するためのメモリ管理の強化について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:06:42 GMT)
Causal Feature Selection for Responsible Machine Learning [14.1] 責任ある機械学習の必要性が生まれ、倫理的および社会的価値にMLモデルを整合させることに焦点が当てられている。
この調査は、解釈可能性、公正性、敵の一般化、ドメインの堅牢性という4つの主要な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:20:28 GMT)
Gaussian Plane-Wave Neural Operator for Electron Density Estimation [14.0] 無限次元関数空間で動作するガウス平面波ニューラル演算子(GPWNO)を紹介する。
特に、密度の高周波数成分と低周波数成分は、2つの基底の相補的な性質により効果的に表すことができる。
QM9、MD、およびマテリアルプロジェクトデータセットに関する実験は、GPWNOの10つのベースラインよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:05:30 GMT)
Lightweight Masking Against Static Power Side-Channel Attacks [14.0] 本稿では,静的パワーサイドチャネル攻撃(PSCA)に対する新たな防御戦略を提案する。
PSCAは暗号セキュリティにとって重要な脅威である。
商用28nmノードを用いた実験結果から,攻撃に要する労力の大幅な増加が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:01:15 GMT)
Hyperparameter Optimization for AST Differencing [13.9] ASTの差分アルゴリズムは、その有効性に強い影響を与えるかもしれない設定パラメータに依存する。
DAT (Diff Auto Tuning) という新しい手法を提案する。
我々は、GumTreeという名前の最先端AST差分アルゴリズムによって生成された編集スクリプトを、異なるシナリオで最適化するために、データ駆動型アプローチDATを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:45:48 GMT)
The DURel Annotation Tool: Human and Computational Measurement of
Semantic Proximity, Sense Clusters and Semantic Change [13.8] DURelツールは、単語の使用とオンラインのオープンソースインターフェースとのセマンティックな近接性のアノテーションを実装している。
このツールは、標準化されたヒューマンアノテーションと計算アノテーションをサポートし、Word-in-Contextモデルによる最近の進歩に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:50:23 GMT)
Unsupervised semantic segmentation of high-resolution UAV imagery for
road scene parsing [13.7] 視覚言語モデルを用いて、超高解像度UAV画像を処理し、画像に注目する道路領域を迅速に検出する。
自己教師付き表現学習ネットワークは、すべてのマスキング領域から特徴表現を抽出する。
提案手法は,手動のアノテーションを使わずに,開発データセット上で89.96%のmIoUを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:16:12 GMT)
Multitask Kernel-based Learning with First-Order Logic Constraints [13.7] オブジェクトの集合上で定義された複数の述語を例から共用的に学習するマルチタスク学習方式を考える。
FOL節をカーネルベースの述語によって計算された出力に対処できる連続的な実装に変換するための一般的なアプローチが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:49:07 GMT)
A Safety-Adapted Loss for Pedestrian Detection in Automated Driving [13.7] 安全クリティカルなドメインでは、オブジェクト検出器によるエラーは歩行者や他の脆弱な道路利用者を危険にさらす可能性がある。
本稿では,トレーニング中の歩行者あたりの臨界点の推定値を活用する安全意識の損失変動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:16:38 GMT)
Matrix Information Theory for Self-Supervised Learning [13.7] コントラスト的・非コントラスト的学習手法を多用した統合行列情報理論フレームワークを提案する。
次に,行列情報理論に基づく新しい行列-SSL法を提案する。
実験の結果、Matrix-SSLはImageNetデータセットの最先端メソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:40:24 GMT)
Analyzing Sharpness-aware Minimization under Overparameterization [13.5] パラメータ化の超過により,シャープネスを意識した最小化(SAM)が有効であることを示す。
また,2層ネットワークの解析により,パラメータ化によるSAMの一般化が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:30:29 GMT)
A security framework for Ethereum smart contracts [13.4] 本稿では、スマートコントラクト分析のフレームワークであるESAFについて述べる。
スマートコントラクトの脆弱性を分析するタスクを統一し、促進することを目的としている。
一連のターゲットコントラクトに対する永続的なセキュリティ監視ツールや、古典的な脆弱性分析ツールとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:14:21 GMT)
Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical
Images [13.3] 見えない透かしは画像のピクセルの中に埋め込まれていて、人間の目からは見えないが、検出性は保たれている。
我々のゴールは、合成医療画像の検出可能性の向上、倫理基準の強化、データ汚染や潜在的な詐欺に対する保護などにおいて、このような透かしの有効性に関する議論の道を開くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:32:10 GMT)
Putting Context in Context: the Impact of Discussion Structure on Text
Classification [13.2] 本稿では,英語における姿勢検出のための大規模データセットに関する一連の実験を提案する。
異なる種類の文脈情報の寄与を評価する。
構造情報はテキスト分類には非常に有用であるが,特定の状況下でのみ有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:56:22 GMT)
Open-Universe Indoor Scene Generation using LLM Program Synthesis and Uncurated Object Databases [13.1] テキストのプロンプトに応じて屋内シーンを生成するシステムを提案する。
プロンプトはシーン記述の固定語彙に限らない。
生成されたシーンのオブジェクトは、固定されたオブジェクトカテゴリに制限されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:59:31 GMT)
Image-Caption Encoding for Improving Zero-Shot Generalization [12.9] OODデータポイントが誤って分類された場合、その正しいクラスはTop-K予測クラスによく見られる。
上位予測クラス内の正しいクラスに対してモデル予測を行うために,イメージ・キャプション (ICE) 法を提案する。
本手法は他のSOTA法と組み合わせて,Top-1 OODアキュラシーを平均0.5%,挑戦的データセットで最大3%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:14:07 GMT)
Parallel self-testing of EPR pairs under computational assumptions [12.8] 1つの量子デバイスの1つのEPR対が、計算仮定の下で自己テスト可能であることを示す。
我々のプロトコルは、真正な量子デバイスによって、確率的に1ドル近くで通過可能であることを示す。
我々のプロトコルの簡易バージョンは、単一のクラウド量子コンピュータの任意の数の量子ビットを効率的に認証できる最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:08:15 GMT)
ICED: Zero-Shot Transfer in Reinforcement Learning via In-Context
Environment Design [12.8] 本研究では,RLエージェントのゼロショット一般化能力に,個々の環境インスタンスやレベルがどのような影響を及ぼすかを検討する。
基本層を共有する深いアクター・クリティカルなアーキテクチャでは, エージェントの内部表現と, 生成したトレーニングデータのトレーニングレベルとの相互情報を最小限に抑える。
次に、データ生成機構をより制御可能な、教師なし環境設計(UED)手法に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:47:45 GMT)
Entropy-MCMC: Sampling from Flat Basins with Ease [12.7] 我々は, シャープモードから解放された円滑な後円板に類似した定常分布である補助誘導変数を導入し, MCMC試料を平らな盆地に導出する。
この導出変数をモデルパラメータと統合することにより、計算オーバーヘッドを最小限に抑えた効率的なサンプリングを可能にする、単純なジョイント分布を作成する。
実験により,提案手法は後方の平らな盆地から試料を採取し,比較したベースラインを複数ベンチマークで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:54:42 GMT)
"Define Your Terms" : Enhancing Efficient Offensive Speech
Classification with Definition [12.6] 本稿では,入力のラベルと,プロトタイプネットワークによる分類のための定義を組み込んだ統合埋め込みアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、4つのデータセットで利用可能なトレーニングデータの10%未満を使用しながら、最大F1スコアの少なくとも75%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:33:22 GMT)
HICH Image/Text (HICH-IT): Comprehensive Text and Image Datasets for
Hypertensive Intracerebral Hemorrhage Research [12.5] 高血圧性脳内出血(HICH)の医学領域にHICH-ITと呼ばれる新しいデータセットを導入する。
このデータセットは、HICHの診断と治療における人工知能の精度を高めるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:10:36 GMT)
Statistics without Interpretation: A Sober Look at Explainable Machine
Learning [12.0] 説明アルゴリズムはしばしば数学的に複雑であるが、明確な解釈は認めない。
説明アルゴリズムの論文は、アルゴリズムの出力がどの程度正確に解釈されるべきかを明確にする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:36:48 GMT)
Dynamic Byzantine-Robust Learning: Adapting to Switching Byzantine
Workers [11.9] Byzantine-robust学習は、フォールトトレラントな分散機械学習フレームワークとして注目されている。
ほとんどのテクニックは静的な設定を考慮しており、学習プロセス中にビザンティンマシンのアイデンティティが固定されている。
我々は、ビザンチンのアイデンティティ変更のラウンドを$mathcalO(sqrtT)$で克服する新しい方法である$textsfBROを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:26:01 GMT)
EarthGPT: A Universal Multi-modal Large Language Model for Multi-sensor
Image Comprehension in Remote Sensing Domain [11.9] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、自然画像領域における視覚および視覚言語タスクにおいて顕著な成功を収めている。
このギャップを埋めるために,EarthGPTと呼ばれる先駆的なMLLMが,様々なマルチセンサRS解釈タスクを統一的に統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:24:59 GMT)
Communication complexity of entanglement assisted multi-party
computation [11.8] プレーヤが2ドル、ドットが2ドル、n$が1に適切な情報を伝達する必要がある場合、プレーヤが$n$のマルチパーティ計算問題を考える。
量子プロトコル(複雑性$(n-1)log n$ bits)と古典的プロトコル(複雑性$(n-1)2(log n2$)ビット)を示す。
これは、我々の量子プロトコルが古典的プロトコルよりも厳密に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:11:48 GMT)
One Pass Streaming Algorithm for Super Long Token Attention
Approximation in Sublinear Space [11.7] 注意計算は、$O(n2)$の時間複雑性と$O(n2)$の空間複雑性を同時に行う。
ストリーミング方式で1パスのデータのみを読み取る新しいアルゴリズムを導入する。
特に,本アルゴリズムは,超長期トークンを用いたメモリ効率の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:30:30 GMT)
A Lennard-Jones Layer for Distribution Normalization [11.7] 2次元および3次元点雲の密度の等化にLJL(Lennard-Jones layer)を導入する。
LJLは、個々の点間の反発的および弱誘惑的な相互作用の散逸過程をシミュレートする。
ランダム化された一様分布にランダムに生成された点雲を再分配するためにLJLを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:43:05 GMT)
AdaTreeFormer: Few Shot Domain Adaptation for Tree Counting from a
Single High-Resolution Image [11.6] 本稿では,十分なラベル付き木を用いてソースドメインから学習し,限られたラベル付き木数で対象ドメインに適応するフレームワークを提案する。
我々は,AdaTreeFormerとして,階層的な特徴抽出方式を備えた共有エンコーダを1つ含み,ソースとターゲットドメインからロバストな特徴を抽出する。
また、ソースドメインとターゲットドメインからそれぞれ自己ドメインアテンションマップを抽出する2と、クロスドメインアテンションマップを抽出する1の3つで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:34:03 GMT)
PINN-BO: A Black-box Optimization Algorithm using Physics-Informed
Neural Networks [11.6] ブラックボックス最適化は、ノイズの多い高価なブラックボックス関数において、グローバルな最適化を発見するための強力なアプローチである。
物理インフォームドニューラルネットワークを用いたブラックボックス最適化アルゴリズムであるPINN-BOを提案する。
既存の手法に比べて,本アルゴリズムはサンプリング効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:58:17 GMT)
A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models:
Techniques and Applications [11.6] 本稿では,応用分野別に分類した,最近のプロンプト工学の進歩について概説する。
本稿では、プロンプト手法、その応用、関連するモデル、利用したデータセットについて詳述する。
この体系的な分析は、この急速に発展している分野をよりよく理解し、オープンな課題と迅速なエンジニアリングの機会を照明することによって将来の研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:49:13 GMT)
Almost Tight Error Bounds on Differentially Private Continual Counting [11.5] プライベートフェデレーション学習の最初の大規模展開は、継続リリースモデルにおける差分プライベートカウントをサブルーチンとして利用する。
連続カウントの標準的なメカニズムはバイナリメカニズムである。
そこで本研究では,その平均二乗誤差が両立最適であり,二乗メカニズムの誤差よりも小さい因子が10であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:00:51 GMT)
Passive decoy-state quantum secure direct communication with heralded
single-photon source [11.5] 不完全光子源は、量子の安全な直接通信にとって大きな障害である。
本稿では,高効率な1光子源を用いた受動デコイ状態QSDCプロトコルを提案する。
我々の研究は、実用的な受動デコイ状態QSDCシステムのさらなる発展に向けた大きなステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:03:44 GMT)
Best Practices for Text Annotation with Large Language Models [11.4] LLM(Large Language Models)は、新しいテキストアノテーションの時代を担っている。
本稿では, 信頼性, 再現性, 倫理的利用に関する包括的基準とベストプラクティスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:43:50 GMT)
A Reinforcement Learning Approach for Dynamic Rebalancing in
Bike-Sharing System [11.2] 自転車シェアリングシステムはエコフレンドリーな都市移動を提供し、交通渋滞と健康的な生活様式の緩和に貢献している。
駅間で自転車を再分配するための車両を用いた効果的な再バランス戦略の開発は、オペレーターにとって非常に重要である。
本稿では,複数の車両との動的再バランス問題に対する時間的強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:46:42 GMT)
A Multi-step Loss Function for Robust Learning of the Dynamics in
Model-based Reinforcement Learning [10.9] モデルに基づく強化学習では、ほとんどのアルゴリズムはデータに基づいて学習したダイナミクスの一段階モデルからの軌道のシミュレーションに依存している。
我々は、多段階の目標を用いてワンステップモデルを訓練することでこの問題に対処する。
この新たな損失は、データが騒々しいときに特に有効であることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:13:00 GMT)
SkipPredict: When to Invest in Predictions for Scheduling [10.9] そこで本研究では,予測手法であるSkipPredict(SkipPredict)を導入し,そのコストに対処する手法を提案する。
これを実現するために、ジョブを短くも長くも分類するために、1ビットの“チープ予測”を使用します。
2つの異なるモデルに対して、このコストが与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:24:19 GMT)
Accelerated Algorithms for Constrained Nonconvex-Nonconcave Min-Max
Optimization and Comonotone Inclusion [10.7] 非コンケーブなmin-max最適化問題の構造化クラスであるコモノトンmin-max最適化について検討する。
最初のコントリビューションでは、extra Anchored Gradient (EAG)アルゴリズムを制約付きコモノトン min-max 最適化に拡張する。
第2のコントリビューションでは、FEG(Fast Extra Gradient)アルゴリズムを制約のないmin-max最適化に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:10:58 GMT)
Constant matters: Fine-grained Complexity of Differentially Private
Continual Observation [10.6] 連続的な観測をカウントするための差分プライベートアルゴリズムに対するきめ細かい誤差境界について検討する。
我々は連続観察下で様々な問題に対して具体的な誤差境界を初めて与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:37:26 GMT)
SymbolicAI: A framework for logic-based approaches combining generative
models and solvers [10.6] SymbolicAIは、生成プロセスにおける概念学習とフロー管理に論理ベースのアプローチを採用する、汎用的でモジュール化されたフレームワークである。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を,自然言語命令と形式言語命令の両方に基づいてタスクを実行する意味的解決器として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:22:18 GMT)
Test-Time Adaptation for Depth Completion [10.5] いくつかの(ソース)データセットでトレーニングされたモデルを転送して、ドメイン間のギャップによってテストデータをターゲットにする場合、パフォーマンスの劣化を観測することが一般的である。
本稿では,1枚の画像とそれに伴うスパース深度マップから高密度深度マップを推定するタスクである深度完成のためのオンラインテスト時間適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:59:52 GMT)
Zero-Level-Set Encoder for Neural Distance Fields [10.3] 本稿では,1つの前方パスに3次元形状を埋め込む新しいエンコーダデコーダニューラルネットワークを提案する。
ネットワークはアイコン方程式を解くために訓練されており、訓練と推論のためにゼロレベル集合の知識しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:02:32 GMT)
Energy Consumption of Automated Program Repair [10.2] 自動プログラム修復(APR)は、ソフトウェアバグの修復プロセスを自動化することを目的としている。
以前の研究では、APRを使ってバグを修復する際のエネルギー効果は検討されていない。
本稿では,APR と Green のソフトウェア研究分野を初めて組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:12:51 GMT)
Path Signatures and Graph Neural Networks for Slow Earthquake Analysis:
Better Together? [10.0] 我々は、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)に経路シグネチャを統合する新しいアプローチ、Path Signature Graph Convolutional Networks (PS-GCNN)を導入する。
本手法は,GPSの時系列データを利用して,スロースリップイベント(SSE)と呼ばれる地震の連続解析に応用する。
提案手法は,地震予知とセンサネットワーク解析の今後の進歩を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:16:05 GMT)
Cooperative Learning with Gaussian Processes for Euler-Lagrange Systems
Tracking Control under Switching Topologies [9.8] 本研究は,Euler-Lagrangeマルチエージェントシステムのトラッキング制御問題に取り組むための,革新的な学習ベースアプローチを提案する。
特筆すべき特徴は、達成した凝集重量を導出する際の例外的な効率である。
シミュレーション実験は、複雑なシナリオを効果的に管理するためのプロトコルの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:33:52 GMT)
Improved prediction of future user activity in online A/B testing [9.8] オンラインランダム化実験やA/Bテストでは、参加者参加率の正確な予測が最も重要である。
我々は、個人が介入に晒される率を予測するために、新しく、単純でスケーラブルなベイズ非パラメトリックアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:44:21 GMT)
Authentication and integrity of smartphone videos through multimedia
container structure analysis [9.8] 本研究は,MP4,MOV,3GPフォーマットビデオに対する攻撃の可能性を検出する新しい手法を提案する。
この提案の目的は、ビデオの完全性を確認し、買収の源を識別し、オリジナルと操作されたビデオの区別を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:34:24 GMT)
State Representation Learning Using an Unbalanced Atlas [9.8] 本稿では,非平衡アトラス(UA)を用いた,最先端の自己教師型学習手法を超越した新しい学習パラダイムを提案する。
DIM-UAの有効性は、Atari Annotated RAM Interfaceベンチマークのトレーニングと評価を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:09:29 GMT)
Phase-driven Domain Generalizable Learning for Nonstationary Time Series [9.8] 本稿では,時系列学習フレームワークPhASERを提案する。
1) 識別的意味を保ちながら非定常性を多様化する位相増強,2) 時間変化の大きさと位相を独立なモダリティとして見ることによって特徴符号化,3) 固有正規化のための新たな残差接続による特徴放送により分布不変性を高める,という3つの新しい要素から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:51:37 GMT)
Linear Alignment of Vision-language Models for Image Captioning [9.7] 本稿では,CLIPのイメージとテキストの埋め込みを線形にマッピングする,より効率的なトレーニングプロトコルを提案する。
これにより、勾配計算の必要性を回避し、ReCapと呼ばれる軽量キャプション方式が実現される。
ReCap on MS-COCO, Flickr30k, VizWiz, MSRVTT。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:10:15 GMT)
Policy Gradient Methods for Distortion Risk Measures [9.6] 強化学習フレームワークにおいてリスクに敏感なポリシーを学習するポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
我々はDRM目標に適合するポリシー勾配定理の変種を導出し、確率比に基づく勾配推定スキームと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:45:35 GMT)
Glocal Hypergradient Estimation with Koopman Operator [9.5] 本稿では,「グローバル」品質と「ローカル」効率を融合した局所過次推定法を提案する。
この目的のために、我々はKoopman演算子理論を用いて超勾配の力学を線形化し、大域超勾配を局所超勾配の軌跡を用いてのみ効率的に近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:48:03 GMT)
SIB-200: A Simple, Inclusive, and Big Evaluation Dataset for Topic
Classification in 200+ Languages and Dialects [9.5] 我々は200の言語と方言のトピック分類のための大規模ベンチマークデータセットであるSIB-200を開発した。
SIB-200でカバーされている多くの言語に対して、これは自然言語理解のための最初の公開評価データセットである。
その結果、多言語モデル、表現不足言語家族、アフリカ、アメリカ、オセアニア、東南アジアの言語が事前学習中に見つからない言語は、トピック分類データセット上で最も低いパフォーマンスを持つことが多いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:41:09 GMT)
Decidable Reasoning About Time in Finite-Domain Situation Calculus
Theories [9.5] 最も一般的に使用されるアプローチは、実値の流れる$mathittime(a)$を追加して、各アクションにタイムポイントをアタッチし、結果として各状況にアタッチすることで、時間を表す。
このアプローチでは、言論の領域が有限個の対象に制限されている場合でも、与えられた式を満たす到達可能な状況が決定不能であるかどうかを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:32:12 GMT)
Continual Domain Adversarial Adaptation via Double-Head Discriminators [9.3] 連続的な設定でのドメインの逆順応は、以前のソースドメインデータにアクセスする制限のために大きな課題となる。
本稿では、ソースのみの領域判別器を導入し、二重頭部判別器アルゴリズムを提案する。
我々は、事前学習したソースのみのドメイン識別器を導入することにより、$gH$-divergence関連対数損失の実証的推定誤差が低減されることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:46:03 GMT)
Code-Based Single-Server Private Information Retrieval: Circumventing the Sub-Query Attack [9.1] Holzbaur、Hollanti、Wachter-Zehによって提案された最初のコードベースのシングルサーバ計算PIRスキームの修正版。
複数のファイルを取得する場合、修正されたスキームのレートは、ほとんど影響を受けず、元のスキームと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:37:26 GMT)
How do software practitioners perceive human-centric defects? [9.1] 人間中心のソフトウェアデザインは、ユーザーがソフトウェアに適合させるのではなく、ユーザーがどのようにタスクを実行したいかに焦点を当てる。
人中心的な側面に対する認識が欠如しているため、ソフトウェア開発において、それらが失われたり、過小評価されてしまう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:55:15 GMT)
A Survey on Effective Invocation Methods of Massive LLM Services [9.0] 言語モデル・アズ・ア・サービス(LM)は、サービスプロバイダに課金するだけで、特別な知識を必要とせずにタスクを達成できる。
さまざまなプロバイダが、レイテンシ、パフォーマンス、価格のバリエーションを備えた大規模な大規模言語モデル(LLM)サービスを提供している。
本稿では, LLMサービス呼び出し方式の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:10:42 GMT)
Evading Data Contamination Detection for Language Models is (too) Easy [9.0] 大規模な言語モデルは、必然的に公開ベンチマークによる汚染につながる可能性がある。
本稿では,モデルプロバイダと汚染検出手法の両方の分類を提案する。
これは、私たちがEALで活用している既存のメソッドの脆弱性を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:10:32 GMT)
Frugal Actor-Critic: Sample Efficient Off-Policy Deep Reinforcement
Learning Using Unique Experiences [9.0] リプレイバッファの効率的な利用は、非政治アクター-犯罪強化学習(RL)アルゴリズムにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,ユニークなサンプルを選択してリプレイバッファに追加することに焦点を当てた,サンプル効率を実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:04:00 GMT)
P-ROCKET: Pruning Random Convolution Kernels for Time Series
Classification from a Feature Selection Perspective [8.9] 2つの時系列分類モデル、ROCKETとMINIROCKETは、特徴を捉えるために多数のランダムな1-D畳み込みカーネルを必要とする。
本稿では,効果的にモデルを作成するための2つの革新的アルゴリズムを提案する。
実験の結果、P-ROCKETは精度を著しく低下させることなく最大60%のカーネルを産み出し、P-ROCKETよりも11倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:04:53 GMT)
Dependency Aware Incident Linking in Large Cloud Systems [8.8] 本稿では,インシデントリンクの精度とカバレッジを向上させるために,依存性対応インシデントリンク(DiLink)フレームワークを提案する。
また,Orthogonal Procrustesを用いてマルチモーダル(テキストおよびグラフィカル)データの埋め込みを整列する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:54:11 GMT)
Automatic Combination of Sample Selection Strategies for Few-Shot
Learning [8.7] 数ショットの学習では、モデルをトレーニングするのに使用されるサンプルの数が限られており、全体的な成功に大きな影響を与えます。
本研究では,20種類のサンプル選択戦略が8つの画像と6つのテキストデータセット上での5つの数ショット学習手法の性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:23:43 GMT)
RACER: An LLM-powered Methodology for Scalable Analysis of
Semi-structured Mental Health Interviews [8.7] 我々は,専門家が指導する自動パイプラインであるRACERを開発し,生のインタビュー書き起こしをドメイン関連テーマやサブテーマに効率的に変換する。
RACERは、人間間の合意に近づいた2人の評価者と、適度に高い合意を達成している。
本研究は、LSMを用いた研究効率向上の機会と課題を強調し、医療研究におけるSSIのスケーラブルな分析のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:56:30 GMT)
GitBug-Java: A Reproducible Benchmark of Recent Java Bugs [8.5] 最近のJavaバグの再現可能なベンチマークであるGitBug-Javaを紹介します。
GitBug-Javaは、55の有名なオープンソースリポジトリの2023年のコミット履歴から抽出された199のバグを特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:40:41 GMT)
Analyzing the Evolution and Maintenance of ML Models on Hugging Face [8.4] Hugging Face(HF)は、マシンラーニング(ML)モデルの開発と共有のための重要なプラットフォームとして、自らを確立している。
このリポジトリマイニング調査は、HF Hub API経由で収集されたデータを使用して、380,000以上のモデルに分類し、HFにホストされたモデルに関するコミュニティの関与、進化、メンテナンスを探求することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:37:21 GMT)
MobilityGPT: Enhanced Human Mobility Modeling with a GPT model [8.4] 我々は、GPT(Generative Pre-trained Transformer)を活用して、自己回帰生成タスクとしての人間のモビリティモデリングを再構築する。
本稿では,ジオスパティカル・アウェア・ジェネレーティブ・モデルであるモビリティGPTを提案する。
実世界のデータセットを用いた実験により、モビリティGPTは高品質なモビリティ・トラジェクトリを生成する上で最先端の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） (Mon, 5 Feb 2024 18:22:21 GMT)
Transmission Line Detection Based on Improved Hough Transform [8.2] 複雑な背景における伝送線路検出に適したHough変換手法を提案する。
偽陽性と誤検出の両方を著しく低減し,伝送線路識別の精度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:37:09 GMT)
Beyond Training Objectives: Interpreting Reward Model Divergence in
Large Language Models [8.2] 人間のフィードバックからの強化学習によって微調整された大規模言語モデル(LLM)は、より広くデプロイされている。
我々は、高退化世代をもたらすLLMに起こる変化を指すために、$textitImplicit Reward Model$ (IRM) という用語を造った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:02:03 GMT)
Leveraging IRS Induced Time Delay for Enhanced Physical Layer Security in VLC Systems [8.1] 内部可視光通信(VLC)は、光が伝播する狭い領域の外の攻撃者に対して安全であると考えられている。
物理層セキュリティ(PLS)を強化するための新しい技術、インテリジェント反射面(IRS)が最近導入された。
本稿は,VLCシステムにおける時間遅延が機密保持率に与える影響を初めて取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:13:12 GMT)
Fairness and Privacy Guarantees in Federated Contextual Bandits [8.1] 公平さを後悔してアルゴリズムの有効性をモデル化する。
Fed-FairX-LinUCB と Priv-FairX-LinUCB はともに, ほぼ最適の公平さを後悔する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:38:23 GMT)
Sociolinguistically Informed Interpretability: A Case Study on Hinglish
Emotion Classification [8.0] ヒングリッシュ感情分類データセットにおける3つのPLM間の感情予測に対する言語の影響について検討した。
モデルが言語選択と感情表現の関連を学習していることが分かりました。
事前トレーニングにコードミキシングされたデータが存在することで、タスク固有のデータが不足している場合の学習が増大する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:05:32 GMT)
Statistical Guarantees for Link Prediction using Graph Neural Networks [7.9] 本稿では,線形GNNアーキテクチャ(LG-GNN)を提案する。
平均二乗誤差の上限を確立し,LG-GNNの高確率エッジ検出能力を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:03:00 GMT)
PPT: Token Pruning and Pooling for Efficient Vision Transformers [7.8] 我々は新しいアクセラレーションフレームワーク、すなわちトークン・プルーニング・アンド・プール変換器(PPT)を提案する。
PPTは、トレーニング可能なパラメータを追加せずに、トークンプーリングとトークンプーリングの両方をViTsに統合する。
37%以上のFLOPを削減し、ImageNetデータセットの精度低下なしに、DeiT-Sのスループットを45%以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:21:28 GMT)
NESTLE: a No-Code Tool for Statistical Analysis of Legal Corpus [7.7] NESTLEは法定コーパスの大規模統計解析のためのノーコードツールである。
LLM(Large Language Model)と内部のカスタムエンド・ツー・エンドのIEシステムを利用する。
韓国のIEタスク15件とLexGLUEの法的テキスト分類タスク3件について,本システムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:28:15 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） (Mon, 5 Feb 2024 16:11:29 GMT)
Calibration in Deep Learning: A Survey of the State-of-the-Art [7.6] ディープニューラルネットワークのキャリブレーションは、安全クリティカルなアプリケーションにおいて、信頼性が高く堅牢なAIシステムを構築する上で重要な役割を果たす。
近年の研究では、予測能力の高い現代のニューラルネットワークは、キャリブレーションが不十分であり、信頼性の低いモデル予測を生成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:18:18 GMT)
From Partial to Strictly Incremental Constituent Parsing [7.5] 本研究では,接頭辞表現だけで木を出力する能力を評価するために,漸進的な構成成分について検討する。
厳密な左から右への生成言語モデルとツリーデコードモジュールによってガイドされ、言語間のインクリメンタル性の強い定義に準拠したビルドを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:33:25 GMT)
Hypergraph Neural Networks through the Lens of Message Passing: A Common
Perspective to Homophily and Architecture Design [7.4] メッセージ・パッシング・スキームに基づく高階ネットワークにおけるホモフィリーの新たな概念化を提案する。
我々は、HNN内の高次構造を処理するための自然で、ほとんど探索されていない戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:45:15 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） (Mon, 5 Feb 2024 08:58:42 GMT)
Attention Meets Post-hoc Interpretability: A Mathematical Perspective [7.3] 簡単な注意に基づくアーキテクチャを数学的に研究し、ポストホックとアテンションに基づく説明の違いを指摘する。
それらとは全く異なる結果が得られており、その制限にもかかわらず、ポストホック法は単に注意重みを調べるだけでなく、より有用な洞察を捉えることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:56:56 GMT)
Estimation of conditional average treatment effects on distributed data:
A privacy-preserving approach [7.3] 条件平均治療効果(CATE)の推定は、医学や社会科学など様々な分野において重要なトピックである。
我々は、分散データのプライバシー保護を伴うCATEモデルを推定するために、データ協調二重機械学習(DC-DML)を提案する。
提案手法は, 合成, 半合成, 実世界のデータセットを用いた評価実験において, 他の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:17:21 GMT)
LB-KBQA: Large-language-model and BERT based Knowledge-Based Question
and Answering System [7.1] 本稿では,Large Language Model(LLM)とBERT(LB-KBQA)に基づく新しいKBQAシステムを提案する。
生成AIの助けを借りて,提案手法は新たに出現した意図を検知し,新たな知識を得ることができた。
ファイナンシャルドメイン質問応答の実験では,本モデルの方が優れた効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:47:17 GMT)
MGTR: Multi-Granular Transformer for Motion Prediction with LiDAR [7.1] 我々は,異なる種類のトラフィックエージェントに対して,異なる粒度のコンテキスト特徴を利用するエンコーダデコーダネットワークであるMulti-Granular TRansformer (MGTR) フレームワークを提案する。
我々は,オープンデータセットの動作予測ベンチマーク上でMGTRを評価し,提案手法が最先端のパフォーマンスを達成し,リーダボードで1位となったことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:56:54 GMT)
In-situ characterization of optical micro/nano fibers using scattering
loss analysis [6.9] 光学マイクロナノファイバー(MNF)のその場特性を実験的に実証した。
MNFはマイクロファイバー(プローブファイバ、PF)上に配置され、様々なPFおよびTF径での散乱損失をシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:06:02 GMT)
ToonAging: Face Re-Aging upon Artistic Portrait Style Transfer [6.9] ポートレート・スタイル・トランスファーと組み合わさって, 顔のリエイジングのための新しいワンステージ手法を提案する。
本手法は, 老化関連属性とNPRの出現を管理するために, それぞれ異なる潜伏ベクトルを融合させる。
実験の結果,本モデルでは,サンプルのスタイルを同時に転送しながら,再老化画像を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:25:33 GMT)
Feedback to the European Data Protection Board's Guidelines 2/2023 on
Technical Scope of Art. 5(3) of ePrivacy Directive [6.8] EDPBのガイドラインに対する私たちのフィードバックはこちらを参照してください。
私たちのコメントは、EDPBによる提案されたテキストからの引用を箱に入れた後に提示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:45:39 GMT)
ISPA: Inter-Species Phonetic Alphabet for Transcribing Animal Sounds [6.8] 動物音をテキストに変換するための正確で簡潔かつ解釈可能なシステムISPA(Inter-Species Phonetic Alphabet)を紹介する。
我々は,言語モデルのような,確立された言語MLパラダイムやモデルが,性能向上のためにうまく適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:27:27 GMT)
Comparing Knowledge Sources for Open-Domain Scientific Claim
Verification [6.7] PubMedは特殊なバイオメディカルクレームとうまく連携するが、Wikipediaは日常的な健康問題に向いている。
結果について議論し、頻繁な検索パターンと課題を概説し、将来有望な方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:57:15 GMT)
Challenges in Variable Importance Ranking Under Correlation [6.7] 本稿では,特徴相関が変数重要度評価に与える影響を総合シミュレーションで検討する。
ノックオフ変数と対応する予測変数の間には相関関係は常に存在しないが、相関関係が予測変数間の特定の相関しきい値を超えて線形に増加することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:02:13 GMT)
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential
Equations [6.7] 本稿では、ニューラルネットワークを用いて偏微分方程式(PDE)を解く際の課題を解決するために、新しいグラフトランスフォーマーフレームワークHAMLETを提案する。
このフレームワークは、モジュラー入力エンコーダを備えたグラフトランスフォーマーを使用して、微分方程式情報をソリューションプロセスに直接組み込む。
特に、HAMLETは、データの複雑さとノイズを増大させ、その堅牢性を示すために、効果的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:55:24 GMT)
Two-dimensional topological effect in a transmon qubit array with
tunable couplings [6.7] 誘導結合子を介する量子間相互作用を持つ超伝導トランスモン量子ビットの2乗格子構造について検討する。
立方体とカプラ間の誘導コーリングは、環境から放射されるフラックスノイズを威圧するために、グラディメータ形式に設計されることが示唆されている。
本稿では,波動関数の時間領域と空間領域のフロリエ変換に基づく位相帯域構造の測定方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:57:12 GMT)
Multi-agent Reinforcement Learning for Energy Saving in Multi-Cell
Massive MIMO Systems [6.6] マルチセルネットワークにおける基地局 (BS) の総エネルギー消費を最小化するマルチエージェント強化学習 (MARL) アルゴリズムを開発した。
トレーニングされたMAPPOエージェントは,基本方針よりも優れた性能を示すことを示す。
具体的には、オートスリープモード1のアルゴリズムと比較して、MAPPO隣のポリシーは低交通時間帯では消費電力を約8.7%削減し、高交通時間帯ではエネルギー効率を約19%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:15:00 GMT)
Hyper-Diffusion: Estimating Epistemic and Aleatoric Uncertainty with a
Single Model [6.6] 我々は、単一モデルで不確実性を正確に推定できる、アンサンブル、超拡散に対する新しいアプローチを導入する。
我々は,X線CT(Computerd tomography)再構成と気象温度予測という,2つの異なる課題に対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:39:52 GMT)
UniHENN: Designing More Versatile Homomorphic Encryption-based CNNs without im2col [6.5] ホモモルフィック暗号化は、復号化せずに暗号化データの計算を可能にする。
UniHENNは、同型暗号化ベースのCNNアーキテクチャであり、im2colの必要性を排除している。
実験の結果,UniHENNは主要な2次元CNN推論アーキテクチャであるPyCrCNNをはるかに上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:52:01 GMT)
Extending Path-Dependent NJ-ODEs to Noisy Observations and a Dependent
Observation Framework [6.4] ノイズの多い観測を処理できる新しい損失関数を導入し、これまで使用されていた損失関数が一貫した推定値に導かなかった理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:47:06 GMT)
Deconstructing the Goldilocks Zone of Neural Network Initialization [6.3] 等質ニューラルネットワークにおけるGoldilocksゾーンの包括的解析について述べる。
我々は, モデル信頼度, 初期損失率, 以前は知られていなかったクロスエントロピー損失勾配について, 高い正の曲率について検討した。
強力なモデルパフォーマンスが必ずしもGoldilocksゾーンと一致しているとは限らないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:06:48 GMT)
Data-induced multiscale losses and efficient multirate gradient descent
schemes [6.3] 本稿では、データから得られた勾配やヘッセンを含む、損失景観におけるマルチスケール構造を明らかにする。
これは、科学計算で使われるマルチスケールアルゴリズムからインスピレーションを得た、新しい勾配降下法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:00:53 GMT)
Fair Active Ranking from Pairwise Preferences [6.1] 解離群に属する$n$の項目が与えられたとき、我々のゴールは、我々が提案する公正な目的関数に従って$(epsilon, delta)$-PACF-Rankingを見つけることである。
グループブラインドとグループアウェアの両方のアルゴリズムを提示し,そのサンプルパラメータを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:09:48 GMT)
Toward Green and Human-Like Artificial Intelligence: A Complete Survey
on Contemporary Few-Shot Learning Approaches [6.1] Few-Shot Learningは、新しい学習課題に迅速に適応することを目的としている。
近年の分野形成の動向,課題,今後の研究の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:55:54 GMT)
Replication of Impedance Identification Experiments on a
Reinforcement-Learning-Controlled Digital Twin of Human Elbows [6.0] 本研究は,デジタル人間モデルを用いた仮想環境下でのヒト神経機械実験を再現する。
我々は、RLエージェントによって制御される肘の動きと実際のヒト肘の動きを、トルク摂動実験で同定されたインピーダンスの観点から比較した。
以上の結果より,RL薬はヒトよりも,摂動下での肘の動きを安定させるために高い肘インピーダンスを示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:16:32 GMT)
Nonlocal growth of quantum conditional mutual information under
decoherence [6.0] 局所的な測定は絡み合いを引き起こすことはできないが、短距離の絡み合いを長距離の絡み合いに変換することができる。
我々は,長距離条件付き相互情報(CMI)のデコヒーレンス下での成長というより広い文脈において,測定誘起絡み合い(MIE)を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:00:06 GMT)
High-Dimensional Independence Testing via Maximum and Average Distance
Correlations [5.8] 辺依存性次元の数に関して,高次元設定における一貫性特性を特徴付ける。
本稿では,各テスト統計の利点を検証し,それぞれのヌル分布を検証し,高速なチ二乗検定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:24:50 GMT)
AccentFold: A Journey through African Accents for Zero-Shot ASR
Adaptation to Target Accents [5.7] 本稿では、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AccentFold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） (Mon, 5 Feb 2024 05:45:59 GMT)
The illusion of artificial inclusion [5.7] 人間の参加者は、現代の人工知能技術の発展において中心的な役割を果たす。
生成AIの最近の進歩は、人間の参加者をAIサロゲートに置き換える可能性への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:36:01 GMT)
CLIP Can Understand Depth [5.6] 我々はCLIPを高密度予測による単眼深度推定の有意な品質に適応させる。
我々のモデルは、これまでの最先端のビジョンのみのモデルに匹敵する印象的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:09:33 GMT)
TexShape: Information Theoretic Sentence Embedding for Language Models [5.6] 本稿では,情報理論のレンズを用いて,文を最適化された表現に符号化する際の課題について論じる。
我々は、Kulback-Leibler分散のDonsker-Varadhan定義を用いて、相互情報の実証的な推定を行う。
本実験は, 最大目標情報と最小機密情報を, 負圧縮比で保持する上で, 顕著な進歩を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:48:28 GMT)
Black-Box Approximation and Optimization with Hierarchical Tucker
Decomposition [5.6] 我々は,多次元ブラックボックス近似と勾配自由度最適化のための新しいHTBB法を開発した。
これは、MaxVolのインデックス選択手順を用いた低ランク階層タッカー分解に基づいている。
14の複素モデル問題に対する数値実験により,1000の次元に対する提案手法のロバスト性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:59:12 GMT)
ALBERTA: ALgorithm-Based Error Resilience in Transformer Architectures [5.5] ビジョントランスフォーマーは、信頼性の高い安全クリティカルなアプリケーションにますますデプロイされている。
過渡的ハードウェアエラーのような潜在的なエラーにもかかわらず、実行の正確性を保証することが不可欠である。
アルゴリズムベースのレジリエンスフレームワークであるALBERTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:57:06 GMT)
Dynamic Test Case Prioritization in Industrial Test Result Datasets [5.4] 本稿では,静的および動的優先度付けアルゴリズムを併用したテストケース優先順位付け方式を提案する。
我々は,3つの産業データセット上でのソリューションの評価を行い,故障検出の平均パーセンテージを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:46:14 GMT)
Shortened LLaMA: A Simple Depth Pruning for Large Language Models [5.4] 提案手法は,ゼロショットタスク性能の観点から,近年の広帯域プルーニング手法と競合することを示す。
我々のプルーニング法は、特にメモリ制約条件下での推論速度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:44:49 GMT)
Alignment and Comparison of Directed Networks via Transition Couplings
of Random Walks [5.3] 本研究では,2つのネットワークの比較とアライメントのために,NetOTC (network optimal transition coupling) と呼ばれるトランスポートベースの手法について検討する。
我々はNetOTCの多くの理論的特性について検討し、その経験的性能を確立する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:06:39 GMT)
In-Domain Self-Supervised Learning Improves Remote Sensing Image Scene
Classification [5.3] リモートセンシング画像分類のための有望なアプローチとして,自己教師付き学習が登場している。
そこで本研究では,14の下流データセットにまたがる自己教師型事前学習戦略について検討し,その効果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:14:06 GMT)
Harnessing PubMed User Query Logs for Post Hoc Explanations of
Recommended Similar Articles [5.3] PubMedのユーザクエリログから560万のコクリックされた記事を再利用してPubCLogsを構築します。
PubCLogsデータセットを使用して、類似記事のタイトルの最も関連性の高い部分を選択するために設計されたモデルであるHighlight similar Article Title(HSAT)をトレーニングします。
HSATは経験的評価において高い性能を示し、PubCLogsテストセットでF1スコアが91.72パーセントに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:56:27 GMT)
A novel pattern recognition system for detecting Android malware by analyzing suspicious boot sequences [5.2] 本稿では,不審なアプリケーションの動的挙動を調査したスマートフォン用マルウェア検出システムを提案する。
このアプローチでは、Androidプラットフォームに対処するマルウェアの特定に重点を置いている。
この提案は、特定のユースケースの詳細な研究を含む、さまざまな実験でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:21:54 GMT)
FreDSNet: Joint Monocular Depth and Semantic Segmentation with Fast
Fourier Convolutions [5.2] FreDSNetは、単一のパノラマから屋内環境のセマンティック3D理解を得るディープラーニングソリューションである。
頻繁な領域における畳み込みを利用して、各畳み込み層においてより広い受容場を得る。
FreDSNetは単一パノラマ画像からの単眼深度推定とセマンティックセグメンテーションを共同で提供する最初のネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:59:34 GMT)
CIDAR: Culturally Relevant Instruction Dataset For Arabic [5.2] 本稿では,ヒトレビュアーによって文化的に整列された最初のアラビア文字教育データセットであるCIDARを紹介する。
CIDARにはアラブ地域を表す命令と出力ペアが1万個含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:44:17 GMT)
Beyond Strong labels: Weakly-supervised Learning Based on Gaussian
Pseudo Labels for The Segmentation of Ellipse-like Vascular Structures in
Non-contrast CTs [5.1] 本稿では,CTスキャンにおける血管構造に基づく深層学習のための弱教師付きフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を1つのローカルデータセットと2つのパブリックデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:08:53 GMT)
Counterfactual Fairness Is Not Demographic Parity, and Other
Observations [5.0] 最近の主張では、反事実的公正は人口的平等と同等のものであるという主張は、より精査を控えることができない。
私は、反事実的公正について、より広い誤解に対処する機会を得ます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:20:59 GMT)
Entangling two exciton modes using exciton optomechanics [5.0] エキシトン光学、キャビティ・エキシトン・ポラリトン、オプティメニクスは、光物質の強い相互作用と非線形性を研究する新しい機会を開く。
本稿では,2つの量子井戸と集積された半導体オプティメカニカルマイクロキャビティからなるエキシトン-オプトメカニカルシステムにおいて,2つのエキシトンモードを絡み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:07:20 GMT)
ANAct: Adaptive Normalization for Activation Functions [4.9] 活性化関数がニューラルネットワークの前方および後方伝播にどのように影響するかを示す。
本稿では,階層間の一貫した勾配分散を維持するために,アクティベーション関数の正規化を行うANActを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:10:03 GMT)
Trillion Parameter AI Serving Infrastructure for Scientific Discovery: A
Survey and Vision [4.9] 本稿では,Trillion Models (TPM) ユーザとプロバイダのエコシステムに対するビジョンについて述べる。
次に、TPMを提供するためのシステム設計における重要な技術的課題とオープンな課題について概説する。
具体的には,研究者の多様なフレキシブルな要件をサポートするために,包括的ソフトウェアスタックとインターフェースの要件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:48:31 GMT)
Trinity: Syncretizing Multi-/Long-tail/Long-term Interests All in One [4.8] 本稿では,検索段階における新たな統合フレームワーク"Trinity"を提案する。
我々は,クラスタにアイテムを投影し,これらのクラスタ上での統計的関心ヒストグラムを計算するリアルタイムクラスタリングシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:53:08 GMT)
Constrained Multiview Representation for Self-supervised Contrastive
Learning [4.8] 本稿では、異なる視点の重要度を測定するために、表現距離に基づく相互情報(MI)に基づく新しいアプローチを提案する。
周波数領域から抽出した多視点表現を利用して、相互情報に基づいてそれらの意義を再評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:09:33 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） (Mon, 5 Feb 2024 14:14:02 GMT)
Towards mitigating uncann(eye)ness in face swaps via gaze-centric loss
terms [4.8] 顔スワップアルゴリズムは、トレーニングプロセスのガイドとなる顔全体を考えるピクセルや特徴の一致した損失に頼って、目に重点を置いていない。
本稿では,視線推定ネットワークを利用した顔交換モデルのトレーニングのための新しい損失方程式を提案する。
本研究は, デジタルアバター, プライバシ機構など, 特殊効果の顔交換に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:53:54 GMT)
Counterfactual Explanations of Black-box Machine Learning Models using
Causal Discovery with Applications to Credit Rating [4.7] いくつかのXAIモデルは、予測モデルのインプット・アウトプット関係と特徴間の依存関係を調べることによって、モデルを説明するために因果関係を考慮する。
これらのモデルの大半は、因果グラフが知られていると仮定して、反事実確率に基づく説明に基づいている。
本研究では、因果グラフが知られている制約を緩和する新しいXAIフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:26:24 GMT)
LLM Agents in Interaction: Measuring Personality Consistency and
Linguistic Alignment in Interacting Populations of Large Language Models [4.7] 簡単な変数誘導サンプリングアルゴリズムを用いて,大規模言語モデル (LLM) エージェントの2群集団を作成する。
人格検査を行ない、共同作業にエージェントを提出し、異なるプロファイルが会話相手に対して異なるレベルの人格整合性および言語的整合性を示すことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:05:20 GMT)
Real-time High-Resolution Neural Network with Semantic Guidance for
Crack Segmentation [4.7] 本稿では,ひび割れのセグメンテーションに特化して設計されたセマンティックガイダンスを備えた高分解能ネットワークHrSegNetについて述べる。
HrSegNetは、ひび割れの詳細を保存しながらリアルタイムの推論速度を保証する。
このアプローチは、高分解能モデリングとリアルタイム検出の間にトレードオフがあることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:21:37 GMT)
Automated Cognate Detection as a Supervised Link Prediction Task with
Cognate Transformer [4.6] 関連する言語をまたいだコニャートの同定は、歴史的言語学における主要な問題の一つである。
本稿では,コグネート自動検出のための計算生物学にインスパイアされたトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:47:36 GMT)
SWAG: Storytelling With Action Guidance [4.6] 大規模言語モデル(LLM)を用いたストーリーテリングの新しいアプローチであるストーリーテリング・ウィズ・アクション・ガイダンス(SWAG)を紹介する。
提案手法は,2モデルフィードバックループを用いて,ストーリーの書き込みを探索問題に還元する。
以上の結果から,SWAGは従来のエンド・ツー・エンドのストーリー生成技術を大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:55:06 GMT)
QbC: Quantum Correctness by Construction [4.6] 提案するQuantum Correctness by Construction (QbC) は,その仕様から量子プログラムを構築するための手法である。
プリコンディションとポストコンディションを使用してプログラム特性を規定し、その仕様から量子状態におけるプログラム構築のための音質および完全改善ルールを提案する。
このアプローチは、プログラムの詳細を導出する方法を自然に提案し、その過程で重要な設計上の選択を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:21:09 GMT)
Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation and Optimization [4.5] 3次元分子生成のための幾何合成モデル(GCDM)を導入する。
GCDMは、既存の3次元分子拡散モデルよりも条件および非条件設定間で大きなマージンで優れている。
また、GCDMの幾何学的特徴は、既存の3次元分子の幾何学的および化学組成を直接最適化するために効果的に再利用できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:22:40 GMT)
MultiWay-Adapater: Adapting large-scale multi-modal models for scalable
image-text retrieval [4.4] MultiWay-Adapter(MWA)は「アライメント・エンハンサー」を特徴とする新しいフレームワークである
このエンハンサーはモーダル間アライメントを深くし、最小のチューニング作業で高い転送性を実現する。
実験によると、従来の効率的なチューニングアプローチとは異なり、MWAはモデルの有効性を維持し、トレーニング時間を最大57%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:43:45 GMT)
Analysis and Approximate Inference of Large Random Kronecker Graphs [4.4] 大規模なランダムクロネッカーグラフの隣接性は分解可能であることを示す。
本稿では,鍵グラフパラメータを推論するデノワーズ・アンド・ソルブの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:06:07 GMT)
Fast classical simulation of Harvard/QuEra IQP circuits [4.4] 量子コンピュータの特定の計算能力があまりに複雑であり、古典的な方法では再生できなくなると、量子優位性が達成される。
我々は480ドルの量子ビット計算のために振幅を計算するのに0.00947$秒しかかからない古典的シミュレーションアルゴリズムを報告する。
さらに, このアルゴリズムは, CNOT層の追加による性能低下の影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:22:41 GMT)
Isotropy, Clusters, and Classifiers [4.4] 我々は、等方性がクラスタの存在と互換性のない埋め込み空間に要求を課すことを強調する。
我々は、この事実を実証的に証明し、それを使って、文献の以前の結果に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:57:24 GMT)
A Rational Model of Dimension-reduced Human Categorization [4.2] 人間はいくつかの重要な特徴に基づいてオブジェクトを分類する傾向がある。
本稿では,確率的主成分分析器の混合を利用した分類の合理的モデルを提案する。
模範モデルとプロトタイプモデルに比較して,人間の分類予測におけるmPPCAの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:23:17 GMT)
Regularization and Optimization in Model-Based Clustering [4.1] k-平均アルゴリズムの変種は、本質的に同じ球面ガウスの混合と、そのような分布から大きく逸脱するデータに適合する。
一般のGMMに対してより効率的な最適化アルゴリズムを開発し、これらのアルゴリズムと正規化戦略を組み合わせ、過度な適合を避ける。
これらの結果から, GMM と k-means 法の間の現状に新たな光を当て, 一般 GMM をデータ探索に利用することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:40:58 GMT)
Visual Text Meets Low-level Vision: A Comprehensive Survey on Visual
Text Processing [4.1] 視覚テキスト処理の分野は、基本的な生成モデルの出現によって、研究の急増を経験してきた。
この分野での最近の進歩を包括的かつ多面的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:13:20 GMT)
Enhancing Textbook Question Answering Task with Large Language Models
and Retrieval Augmented Generation [3.9] 本稿では,テキスト質問応答(TQA)における領域外シナリオを扱う手法を提案する。
LLMモデルLlama-2の微調整とRAGの導入により、我々のアーキテクチャはベースラインよりも優れ、検証セットでは4.12%、非ダイアグラム多重選択質問では9.84%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:58:56 GMT)
LKCA: Large Kernel Convolutional Attention [3.9] 我々はLKCA(Large Kernel Convolutional Attention)という空間的注意を提案する。
LKCAは畳み込みニューラルネットワークとビジュアルトランスフォーマーの利点を組み合わせている。
コンボリューションとアテンションの両方の観点から実装されたLKCAが同等の性能を示すことが実験によって確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:01:31 GMT)
Smart Flow Matching: On The Theory of Flow Matching Algorithms with
Applications [3.9] 本稿では,標準流れの損失を最小限に抑えるベクトル場に対する正確な公式を提案する。
条件付きフローマッチング方式でベクトル場モデルをトレーニングするための新しい損失とアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:45:12 GMT)
CT Material Decomposition using Spectral Diffusion Posterior Sampling [3.9] 本研究では,拡散後サンプリング(DPS)に基づく新しい深層学習手法を提案する。
逆プロセスに必要な時間ステップ数を削減するために、ジャンプ開始プロセスを使用する高速で安定した変種が提案されている。
その結果, スペクトルCTデータに基づく比較的高速かつ高精度な材料分解を実現するJSDPSの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:35:57 GMT)
Effective Acquisition Functions for Active Correlation Clustering [3.9] 相関クラスタリングは、正と負の類似性をサポートする強力な教師なし学習パラダイムである。
コスト効率のよい方法で類似性を反復的にクエリするために、アクティブラーニングを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:33:57 GMT)
InVA: Integrative Variational Autoencoder for Harmonization of
Multi-modal Neuroimaging Data [3.8] 本稿では、異なるソースから得られた複数の画像から情報を借りて、画像の予測推論を行う、積分変分自動符号化(textttInVA)手法を提案する。
数値的な結果は、通常入力画像間での情報を借りることができないVAEに対して、textttInVAのかなりの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:26:17 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） (Mon, 5 Feb 2024 19:32:28 GMT)
Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature [3.7] 我々は、107のシード論文から24,539の出版物からなるコーパスまで、有向的な引用ネットワークを構築し、洗練する。
このモデルを適用して, コーパスを505個の主要な出版物に蒸留し, ESG文脈におけるDLTの進化に関する文献レビューと時間グラフ解析を可能にした。
私たちのコントリビューションには、適応的でNLP駆動の体系的文献レビュー方法論と54,808エンティティのユニークなNERデータセットが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:06:14 GMT)
Predicting Configuration Performance in Multiple Environments with
Sequential Meta-learning [3.6] SeMPLはメタラーニングフレームワークで、異なる(メタ)環境で測定された構成から共通理解を学ぶ。
その結果,SeMPLは89%のシステムにおいて,最大99%の精度向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:47:13 GMT)
RRWNet: Recursive Refinement Network for Effective Retinal Artery/Vein
Segmentation and Classification [3.5] 網膜血管の解析には血管の分節と動脈と静脈への分類が必要である。
本研究は,セマンティックセグメンテーションマップを洗練し,明示的分類誤りを正すために設計された,革新的なエンドツーエンドフレームワークRRWNetを提案する。
このフレームワークは、入力画像からベースセグメンテーションマップを生成するベースサブネットワークを備えた完全な畳み込みニューラルネットワークと、これらのマップを反復的に改善するRecursive Refinementサブネットワークで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:35:29 GMT)
Whom to Trust? Elective Learning for Distributed Gaussian Process
Regression [3.5] 我々は、選択学習アルゴリズム、すなわち、事前認識された選択分散GP(Pri-GP)を開発する。
Pri-GPは、その信頼性に基づいて、近隣のエージェントから予測を選択的に要求する能力を持つエージェントに権限を与える。
プリGPフレームワーク内に予測誤差を確立し,予測の信頼性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:52:56 GMT)
Point and Instruct: Enabling Precise Image Editing by Unifying Direct
Manipulation and Text Instructions [3.5] 本稿では,親しみやすい直接操作とテキスト操作をシームレスに結合するシステムであるPoint and Instructを紹介する。
本システムでは,オブジェクトや記述位置を視覚的にマークし,テキストによる指示で参照することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:23:07 GMT)
CoBra: Complementary Branch Fusing Class and Semantic Knowledge for Robust Weakly Supervised Semantic Segmentation [3.4] 本稿では,クラス(CNN)とセマンティック(ViT)の相補的知識を提供する2つの異なるアーキテクチャからなる新しい2つの分岐フレームワークを提案する。
我々のモデルはCoBraを通じてCNNとViTの補完的な出力を融合し、クラス情報とセマンティック情報の両方を効果的に統合する堅牢な擬似マスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:33:37 GMT)
Decentralized Event-Triggered Online Learning for Safe Consensus of
Multi-Agent Systems with Gaussian Process Regression [3.4] 本稿では,補助力学によって強化された,学習に基づく分散制御法を提案する。
予測性能を継続的に向上するために、分散イベントトリガー機構を備えたデータ効率の高いオンライン学習戦略を提案する。
提案手法の有効性を示すため,従来の分散制御法とオフライン学習法を対比して比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:41:17 GMT)
Evaluating Datalog Tools for Meta-reasoning over OWL 2 QL [3.3] 本稿では,DSER(Semantic Entailment Regime)を用いたメタモデリングセマンティックス(MS)について述べる。
様々なメタモデリング機能を可能にするいくつかの拡張が過去10年間に提案されてきた。
我々の研究は、MSERに対するDatalogアプローチが、限られたリソースでスケール可能なクエリにも実用的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:06:35 GMT)
User-Centric Evaluation of ChatGPT Capability of Generating R Program
Code [3.3] 本稿では,自然言語入力からR言語コードを生成するChatGPTの性能評価を行う。
実験データによると、人間の開発者は、ChatGPTを使ってコードを生成するスキルを改善するために、自然に経験から学べない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:56:19 GMT)
SemScore: Automated Evaluation of Instruction-Tuned LLMs based on
Semantic Textual Similarity [3.3] 本稿では,SemScoreと呼ばれる簡易な評価尺度を提案する。
意味的テキスト類似度(STS)を用いたモデル出力とゴールドターゲット応答の比較
提案したSemScore測定基準は,人間の評価と相関する点において,より複雑な評価指標よりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:53:21 GMT)
Utility-Based Reinforcement Learning: Unifying Single-objective and
Multi-objective Reinforcement Learning [3.3] 実用性に基づくパラダイムを、単目的強化学習(RL)の文脈に拡張する。
本稿では,不確実な目標,リスク認識型RL,割引,安全RLに関連するタスクに対して,多目的学習を行う能力などの潜在的なメリットについて概説する。
また、ユーティリティベースのアプローチを採用する際のアルゴリズム的意味についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:42:28 GMT)
Neural networks for abstraction and reasoning: Towards broad
generalization in machines [3.2] 我々は Abstraction & Reasoning Corpus (ARC) を解くための新しいアプローチについて検討する。
本研究では,DreamCoderのニューロシンボリック推論解法をARCに適用する。
我々は、DreamCoderがARCタスクを解くことを可能にするPeARL(Perceptual Abstraction and Reasoning Language)言語を提示する。
ARCに関する今後の研究を容易にするために、arckit Pythonライブラリを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:48:57 GMT)
Mining a Minimal Set of Behavioral Patterns using Incremental Evaluation [3.2] 行動パターンマイニングへの既存のアプローチには2つの制限がある。
まず、インクリメンタルな計算がパターン候補の生成にのみ組み込まれるため、スケーラビリティが制限される。
第二に、マイニングされたパターンに基づくプロセス分析は、実用的なアプリケーションシナリオで得られるパターンが圧倒的に多いため、限られた効果しか示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:41:37 GMT)
Cost-Efficient Online Decision Making: A Combinatorial Multi-Armed
Bandit Approach [3.1] 本稿では,多武装の盗賊に基づくオンライン意思決定問題の新たな定式化と,テストの実行コストを考慮に入れた。
実世界の問題に対する我々のフレームワークの適用性を示す様々な実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:52:22 GMT)
Deep autoregressive density nets vs neural ensembles for model-based
offline reinforcement learning [2.9] 本稿では、利用可能なデータからシステムダイナミクスを推定し、仮想モデルロールアウトにおけるポリシー最適化を行うモデルベース強化学習アルゴリズムについて考察する。
このアプローチは、実際のシステムで破滅的な失敗を引き起こす可能性のあるモデルエラーを悪用することに対して脆弱である。
D4RLベンチマークの1つのよく校正された自己回帰モデルにより、より良い性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:18:15 GMT)
Solving Hierarchical Information-Sharing Dec-POMDPs: An Extensive-Form
Game Approach [2.9] 本稿では,階層的な情報共有の下での最適性を維持しつつ,決定変数をアンタングルにする方法を示す。
我々のアプローチでは、広義のゲームは常に単一ステージのサブゲームに対する解決策として存在し、時間的複雑さを著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:33:05 GMT)
Distilled GPT for Source Code Summarization [2.9] 我々は, GPT-3.5 で生成したサンプルを知識蒸留のプロセスに用いて, オープンソースモデルを訓練する。
我々のモデルは1つの16gbのGPUで動かすのに十分小さい(350mパラメータ)が、このタスクでGPT-3.5を模倣するのに十分な大きさであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:47:42 GMT)
Homograph Attacks on Maghreb Sentiment Analyzers [2.9] ホログラフ攻撃により、データ「アラビジ」が書かれた場合、F1スコアの0.95から0.33までの変圧器分類が65.3%減少する。
本研究の目的は、LLMの弱点を強調し、倫理的かつ責任ある機械学習を優先することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:39:15 GMT)
Multi-Region Markovian Gaussian Process: An Efficient Method to Discover
Directional Communications Across Multiple Brain Regions [2.8] 主なカテゴリはガウス過程(GP)と線形力学系(LDS)である。
マルチ出力GP, Multi-Region Markovian Gaussian Process (MRM-GP) をミラーする LDS を作成する。
我々の研究は、LDSとマルチ出力GPの接続を確立し、ニューラル記録の潜在空間内での周波数と位相遅延を明示的にモデル化する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:53:55 GMT)
Security Advice for Parents and Children About Content Filtering and
Circumvention as Found on YouTube and TikTok [2.7] YouTubeやTikTokで見られるように、コンテンツフィルタリングと回避に関する両親や子供たちのアドバイスを検討する。
その結果、これらのビデオのうち、約4分の3は正確であり、残りの4分の1は事実的不正確なアドバイスを含んでいることがわかった。
子どもを対象とするビデオは、両親を対象とするビデオよりも、誤動作しやすく、有害な行動をとるリスクが高まる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:12:33 GMT)
A Learning-Based Caching Mechanism for Edge Content Delivery [2.7] 5GネットワークとIoT(Internet of Things)の台頭により、ネットワークのエッジはますます拡大している。
このシフトは、特に限られたキャッシュストレージとエッジにおける多様な要求パターンのために、ユニークな課題をもたらす。
HR-Cacheは、ハザードレート(HR)順序付けの原則に基づく学習ベースのキャッシュフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:06:03 GMT)
SGS-SLAM: Semantic Gaussian Splatting For Neural Dense SLAM [2.7] SGS-SLAMは3次元ガウスアンで構築された最初のセマンティックな視覚的SLAMシステムである。
我々は、マッピングプロセス中に、外観、幾何学、意味的制約を統合するマルチチャネル最適化を採用する。
実験により、SGS-SLAMは、カメラポーズ推定、マップ再構成、セマンティックセグメンテーションにおいて最先端のパフォーマンスを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:03:53 GMT)
Intent-based Prompt Calibration: Enhancing prompt optimization with
synthetic boundary cases [2.6] 本稿では,ユーザ意図に対するプロンプトを反復的に洗練するキャリブレーションプロセスを用いて,自動プロンプトエンジニアリングの新しい手法を提案する。
我々は,モデレーションや生成といった現実的なタスクにおいて,強力なプロプライエタリなモデルに対して,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:28:43 GMT)
Multi-scale fMRI time series analysis for understanding
neurodegeneration in MCI [2.5] 本稿では,ネットワークを構成する各ROIについて,マルチスケールビューにまたがる手法を提案する。
深層学習に基づく分類は神経変性の理解に利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:41:39 GMT)
Piecewise Polynomial Regression of Tame Functions via Integer
Programming [2.5] 個性関数を持つ非平滑関数のクラスであるtame関数の近似を考える。
単項回帰の混合整数計画法を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:36:51 GMT)
PowerFlowNet: Power Flow Approximation Using Message Passing Graph
Neural Networks [2.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、電力フロー近似の精度と速度を改善するための有望なアプローチとして登場した。
本稿では,従来のNewton-Raphson法と同じような性能を示すPF近似のための新しいGNNアーキテクチャであるPowerFlowNetを紹介する。
性能と実行時間の点で、DC緩和法のような従来の近似法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:16:56 GMT)
Sequential Adiabatic Generation of Chiral Topological States [2.4] また,キラルトポロジカルな状態に対しても同様の生成手順が確立できることが示唆された。
チャーン絶縁体や$p+ip$超伝導体のような自由フェルミオンキラル状態に対するこのような逐次断熱生成過程を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:00:02 GMT)
An Attention Long Short-Term Memory based system for automatic
classification of speech intelligibility [2.4] 本研究は,音声の可聴度を自動予測する非侵入システムの開発に焦点をあてる。
本研究の主な貢献は,ログメルスペクトログラムを入力として使用したLong Short-Term Memory Networkである。
提案手法は, 難易度が異なる変形性音声を含むUA-Speechデータベースを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:03:28 GMT)
Emergent Software Service Platform and its Application in a Smart
Mobility Setting [2.3] 異質なアクターがオープンプラットフォーム上で一緒に行動するDevOpsプロセスでは、システムは進化している。
本稿では,このような創発的ソフトウェアサービスプラットフォームのためのアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャを基盤となるエンジニアリング方法論で実装するソフトウェアプラットフォームは、スマート駐車場のシナリオで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:53:16 GMT)
DogSurf: Quadruped Robot Capable of GRU-based Surface Recognition for
Blind Person Navigation [2.2] 提案手法では,四足歩行ロボットがすべり面を検知し,音と触覚のフィードバックを用いて,停止するタイミングをユーザに知らせる。
四足歩行ロボットのマルチクラス表面分類における平均精度99.925%の最先端GRUベースのニューラルネットワークアーキテクチャが提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:24:12 GMT)
Control of strongly interacting quantum many-body states with an
effective mean-field approach [2.2] STA(Shortcut to adiabaticity)は、高忠実度で量子システムを制御できる強力なツールである。
本稿では、平均場アプローチを用いて、強く相関した多体システムに対してSTAを設計する方法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:00:51 GMT)
Stable and Robust Deep Learning By Hyperbolic Tangent Exponential Linear
Unit (TeLU) [2.1] 本稿では,f(x) = xcdottanh(ex)$と表現された新しいニューラルネットワーク活性化関数を提案する。
TeLUは、ReLU、GELU、Mishといった従来のアクティベーション機能の制限を克服するように設計されている。
我々の理論的解析と実証評価により、TeLUは既存の活性化関数よりも安定性と堅牢性で優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:56:02 GMT)
Approximate Attributions for Off-the-Shelf Siamese Transformers [2.1] 文変換器のようなシームエンコーダは、最も理解されていない深層モデルの一つである。
本稿では,原モデルの予測性能を維持するために,正確な帰属能力を持つモデルを提案する。
また,市販モデルに対する近似属性を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:49:05 GMT)
Abstracted Trajectory Visualization for Explainability in Reinforcement
Learning [2.1] 説明可能なAI(XAI)は、強化学習(RL)実践者がRLモデルがどのように機能するかを理解するのに役立つ可能性を実証している。
RLの専門知識を持たないユーザ(非RLの専門家)のためのXAIは、十分に研究されていない。
我々は、RLモデルの主要な状態間の遷移を描写した抽象軌道は、非RLの専門家がエージェントのメンタルモデルを構築するのに役立つと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:17:44 GMT)
Nevermind: Instruction Override and Moderation in Large Language Models [2.1] 競合状況下での明示的な指示のタスクにおいて、最もポピュラーなプロプライエタリかつ異なるサイズのオープンソースモデルを調査し、ベンチマークする。
提案手法は,言語モデルが与えられた安全フィルタやガイドラインに従う能力と根本的に相反する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:58:19 GMT)
[Citation needed] Data usage and citation practices in medical imaging
conferences [2.1] データセットの使用状況の検出を支援するオープンソースツールを2つ提示する。
本研究は,MICCAIおよびMIDLの論文における20の公開医療データセットの使用状況について検討した。
以上の結果から,限られたデータセット群の使用率の上昇が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:41:22 GMT)
Multimodal Speech Enhancement Using Burst Propagation [2.0] 本稿では,音声・視覚的音声強調のための新しいマルチモーダルソリューションMBURSTを提案する。
より生物学的に妥当な方法で、信用割当問題に対処するためのいくつかの基準を実装している。
Grid Corpus と CHiME3 ベースのデータセットを用いて行った実験では、MBURST が類似したマスク再構成をマルチモーダルバックプロパゲーションベースのベースラインに再現できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:54:04 GMT)
Measuring topological invariants for higher-order exceptional points in
quantum multipartite systems [2.0] パラメータ空間におけるこのEP3を取り巻くループに沿って複素固有スペクトルをマッピングすることにより、EP3の位相不変量を実験的に定量化する。
我々の結果は、例外位相の研究を、多粒子の絡み合った固有状態を持つ完全量子力学モデルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:51:01 GMT)
ICU: Conquering Language Barriers in Vision-and-Language Modeling by
Dividing the Tasks into Image Captioning and Language Understanding [2.0] ICUは、V&Lタスクを2段階に分割する: V&Lモデルが英語で画像キャプションを行い、マルチ言語モデル(mLM)がそのキャプションをaltテキストとして取り、言語間理解を行う。
ICUは5つの言語に対して新しい最先端の結果が得られ、残りの言語では同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:28:43 GMT)
Extending RAIM with a Gaussian Mixture of Opportunistic Information [2.0] 元の受信機自動整合性監視(RAIM)は安全のために設計されていない。
我々は、地上インフラや搭載センサーから得られるすべての機会情報、すなわち計測情報を組み込むことでRAIMを拡張した。
本研究の目的は,拡張RAIM溶液から得られる位置を解析し,スプーフィングの可能性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:03:18 GMT)
Less is KEN: a Universal and Simple Non-Parametric Pruning Algorithm for
Large Language Models [1.9] KENはカーネル密度推定(KDE)に基づく単純で普遍的で非構造化プルーニングアルゴリズムである
KENは、最適化されたトランスフォーマーモデルを構築することを目的としており、最も重要なパラメータを選択的に保存し、他のパラメータをトレーニング前の状態に復元する。
他のプルーニングアルゴリズムとPEFTアルゴリズムとの深い比較により、KENの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:11:43 GMT)
Synchronous Detection of Cosmic Rays and Correlated Errors in
Superconducting Qubit Arrays [1.8] 超伝導チップにおける相関量子ビット誤差に対する宇宙線寄与の測定を行った。
その結果、ロバストな量子誤差補正の実現に向けた放射線硬化の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:18:40 GMT)
Financial Report Chunking for Effective Retrieval Augmented Generation [1.8] チャンキング情報は検索拡張生成(RAG)における重要なステップである
現在の研究は主に段落レベルのチャンキングに焦点を当てている。
本稿では,文書の構造的要素によって,単に段落レベルのチャンクを超えて文書をチャンクし,文書をチャンクするアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:35:42 GMT)
Just Cluster It: An Approach for Exploration in High-Dimensions using
Clustering and Pre-Trained Representations [1.7] 本稿では,3次元環境探索におけるクラスタリング表現の有効性について検討する。
本稿では,ランダムな表現と事前学習したDINO表現を用いて,状態をカウントするためのエピソードおよびグローバルクラスタリングを行う手法を提案する。
我々は,VizDoom と Habitat の環境に対するアプローチを評価し,この手法が他のよく知られた探索手法を上回ることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:08:58 GMT)
Fusion of Single and Integral Multispectral Aerial Images [1.6] 複数の入力チャネルからの最も重要な有能な情報を適切に融合することは、多くの空中撮像作業に不可欠である。
本稿では,従来の空中画像と統合的空中画像との最も重要な特徴を融合するための,第1および第2次ハイブリッドアーキテクチャを提案する。
本研究では,調査・救助,山火事検出,野生生物観察の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:45:39 GMT)
Embedding Hardware Approximations in Discrete Genetic-based Training for
Printed MLPs [1.6] Printed Electronics (PE)は、伸縮性、適合性、および非有毒なハードウェアを可能にする。
PEは大きな機能サイズで制約されており、機械学習(ML)認識回路のような複雑な回路を実装することは困難である。
本稿では,ハードウェア近似をトレーニングプロセスに統合することにより,近似計算の利点を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:52:23 GMT)
Graph Neural Network and NER-Based Text Summarization [1.6] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と名前付きエンティティ認識(NER)システムを活用した,テキスト要約のための革新的なアプローチを紹介する。
本手法は,要約の効率を高めるとともに,凝縮した内容の高次関連性を確保することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:00:44 GMT)
Curriculum reinforcement learning for quantum architecture search under
hardware errors [1.6] 本研究は、VQAデプロイメントにおける課題に対処するために設計されたカリキュラムベースの強化学習QAS(CRLQAS)を導入する。
このアルゴリズムは、(i)環境力学の3Dアーキテクチャを符号化し、回路の探索空間を効率的に探索する。
研究を容易にするため,雑音量子回路の計算効率を大幅に向上させる最適化シミュレータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:33:00 GMT)
A Computational Model for the Assessment of Mutual Intelligibility Among
Closely Related Languages [1.6] 密接に関連する言語は、ある言語の話者が積極的に学習することなく他の言語の話者を理解することができる言語類似性を示す。
相互の知性は程度によって異なり、典型的には精神言語実験でテストされる。
本稿では,人間による言語学習の認知過程を近似するために,線形識別学習システムを用いたコンピュータ支援手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:32:13 GMT)
Single-GPU GNN Systems: Traps and Pitfalls [1.6] 詳細な分析は、システム設計と評価プロセスにおける落とし穴の連鎖につながることを示している。
システム設計の落とし穴の解決に根ざした新しい最適化のラインを確立するために,新しい参照システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:07:58 GMT)
Densely Decoded Networks with Adaptive Deep Supervision for Medical
Image Segmentation [1.5] 本稿では「クラッチ」ネットワーク接続を選択的に導入し、高密度デコードネットワーク(ddn)を提案する。
ネットワークデコーダの各アップサンプリングステージにおける「クラッチ」接続により、ターゲットのローカライゼーションが向上する。
また、適応的な深層監視(ads)に基づくトレーニング戦略を提案し、入力データセットの特定の属性を利用して適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:44:57 GMT)
VlogQA: Task, Dataset, and Baseline Models for Vietnamese Spoken-Based
Machine Reading Comprehension [1.5] 本稿では,機械読解作業のためのベトナム語音声コーパスの開発過程について述べる。
ベトナムの既存のMRCコーポラは主にウィキペディアの記事、オンライン新聞、教科書などの公式文書に焦点を当てている。
対照的に、VlogQAはYouTubeからソースされた1,230の文書に基づいて10,076の質問応答ペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:54:40 GMT)
Learning Best-in-Class Policies for the Predict-then-Optimize Framework [1.5] そこで我々は,予測最適化フレームワークとして,摂動勾配損失(PG損失)と呼ばれる,決定を意識した新たなサロゲート損失のファミリーを提案する。
既存のサロゲート損失とは異なり、PG損失の近似誤差はサンプル数が増加するにつれて消失する。
これは、サロゲート損失の最適化が、不特定設定であっても、クラス内で最良のポリシーをもたらすことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:14:28 GMT)
Governance of Generative Artificial Intelligence for Companies [1.4] GenAIの変革的な性質と規制措置に関する広範な議論にもかかわらず、限定的な研究は組織的なガバナンスに対処している。
本総説では, このギャップを最近の研究で埋めるものである。
当社のフレームワークは、ビジネス機会を活用するためのスコープ、目的、ガバナンスメカニズムを概説しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:20:19 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） (Mon, 5 Feb 2024 05:55:50 GMT)
Rethink Model Re-Basin and the Linear Mode Connectivity [1.4] 十分に広いモデルで、ほとんどのSGD解は同じ盆地に収束することができる。
現在の再ベース戦略は、基盤となるメカニズムの包括的な理解が欠如しているため、有効性に制限されている。
より直接的な分析手法を導入することにより、マッチングアルゴリズムと再正規化プロセスの相互作用を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:06:26 GMT)
An end-to-end deep learning pipeline to derive blood input with partial
volume corrections for automated parametric brain PET mapping [1.3] dFDG-PETの定量分析における重要な課題は、患者固有の血液入力機能を特徴づけることである。
本研究では内頸動脈からの非侵襲的ディープラーニングモデルに基づく計算手法を提案する。
ICAセグメンテーションのための3次元U-NetベースのICA-netと、モデル修正血液入力関数の導出のためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのMCIF-netを組み合わせたエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:02:30 GMT)
Mixed Noise and Posterior Estimation with Conditional DeepGEM [1.2] 逆問題における後部パラメータと雑音パラメータを同時推定する新しいアルゴリズムを開発した。
我々のモデルは,従来のアプローチとは異なり,多くの測定値から情報を組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:42:21 GMT)
Accurate and Well-Calibrated ICD Code Assignment Through Attention Over
Diverse Label Embeddings [1.2] ICDコードを臨床テキストに手動で割り当てるのは、時間がかかり、エラーが発生し、コストがかかる。
本稿では,ICDの自動符号化のための新しい手法について述べる。
MIMIC-IIIデータセットの異なる分割による実験は、提案手法がICD符号化における現在の最先端モデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:40:23 GMT)
The Matrix: A Bayesian learning model for LLMs [1.2] 大規模言語モデル(LLM)の振る舞いを理解するためのベイズ学習モデルを提案する。
提案手法では,先行した多項遷移確率行列で表される理想的な生成テキストモデルを構築する。
埋め込みと多項分布の間の写像の連続性について議論し、ディリクレ近似定理を任意の事前に近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:42:10 GMT)
Innovative Cybersickness Detection: Exploring Head Movement Patterns in
Virtual Reality [1.2] 本研究では,サイバーシック検出のための新しい生理指標としての頭部運動パターンについて検討する。
頭部の動きは、あらゆる商用VRヘッドセットに埋め込まれたセンサーを通して簡単に捉えられる、連続的で非侵襲的な測定手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:49:59 GMT)
Attention-Refined Unrolling for Sparse Sequential micro-Doppler
Reconstruction [1.1] STARは、高度に不完全なチャネル計測からでも人間の動きのマイクロドップラー配列を再構築するニューラルネットワークである。
これは、再構築されたマイクロドップラーの品質の観点から、最先端の技術を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:25:03 GMT)
Digital Twin for Grey Box modeling of Multistory residential building
thermal dynamics [1.1] 北ヨーロッパでは、暖房エネルギーだけで全体のエネルギー消費の70%を占める。
本研究では,建築熱力学のグレーボックスモデリングを容易にするアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、デジタルツインプラットフォームを作成するケーススタディで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:25:42 GMT)
DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition with a Dual-Scale Multi-Stage
Temporal Convolutional Network [1.1] オタゴ・エクササイズ・プログラム(OEP)は、高齢者向けの重要なリハビリテーションイニシアチブであり、バランスと強度を高めることを目的としている。
OEP認識のためのウェアラブルセンサを用いたこれまでの取り組みは、精度と堅牢性に関して制限があった。
本研究は,地域在住高齢者の日常生活におけるOEP運動を認識するために,腰に装着した慣性測定装置(IMU)を用いて,これらの制約に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:25:45 GMT)
Transfer Learning for the Prediction of Entity Modifiers in Clinical
Text: Application to Opioid Use Disorder Case Detection [1.1] 変調器の学習と予測を共同で行うマルチタスクトランスフォーマーアーキテクチャの開発と評価を行う。
共有モデルから学習した重みを、部分的に一致した新しいデータセットに効果的に転送できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:13:41 GMT)
A Computer Vision Based Approach for Stalking Detection Using a
CNN-LSTM-MLP Hybrid Fusion Model [1.1] 公共の場所でのストーキングは、女性が最も影響を受けているため、一般的な出来事となっている。
これらの犯罪行為はすべてストーキング検出によって止められるため、ストーキングを検出する必要性が高まっている。
本研究では,1つのビデオから潜在的ストーカーを検出するための,ディープラーニングに基づくハイブリッドフュージョンモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:53:54 GMT)
Otago Exercises Monitoring for Older Adults by a Single IMU and
Hierarchical Machine Learning Models [1.1] 本研究の目的は,高齢者を対象としたOtago Exercise Program(OEP)をモニタリングする,邪魔にならない,正確なシステムを構築することである。
腰に装着した慣性測定装置(IMU)を装着した高齢者のデータを収集した。
1) 深層学習モデルを用いて, 患者がOEPを実行しているか, 日常生活活動(ADL)を10分間スライディングウインドウを用いて認識するか, 2) ステージ1に基づいて6秒スライディングウインドウを用いてOEPサブクラスを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:28:41 GMT)
Learning to Abstract Visuomotor Mappings using Meta-Reinforcement
Learning [1.1] De novo スキルのための複数のビズモータマッピングを人体で取得する能力について検討した。
我々は、異なる"グリッドワールド"として実装された文脈的手がかりが、参加者が2つの異なるキーマッピングをより効率的に学習できるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:02:35 GMT)
A sublinear query quantum algorithm for s-t minimum cut on dense simple
graphs [1.0] グラフにおける$soperatorname-t$最小カットは、削除が$s$と$t$を切断するエッジの最小ウェイトサブセットに対応する。
この研究では、無向グラフ上の最小$soperatorname-t$カット問題に対する量子アルゴリズムを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:45:51 GMT)
Memory-Assisted Sub-Prototype Mining for Universal Domain Adaptation [1.0] 我々は,同じカテゴリに属するサンプルとマイニングサブクラスの違いを学習するために,メモリ支援サブプロトタイプマイニング(MemSPM)法を提案する。
提案手法は,ほとんどの場合,4つのベンチマークで最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:27:48 GMT)
Cool-chic video: Learned video coding with 800 parameters [1.0] 本稿では,復号化画素毎の900乗法と800のパラメータを用いた軽量な学習ビデオを提案する。
オーバーフィットしたイメージであるCool-chicの上に構築され、ビデオの時間的冗長性を活用するために、インターコーディングモジュールで補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:45:38 GMT)
From Data Creator to Data Reuser: Distance Matters [1.0] データ管理への投資は、誰がデータを再利用できるか、どのように、なぜ、いつ、どのように再利用するかを考えることで、より賢明に行うことができる。
データクリエータは、すべての再利用や再利用を期待することはできない。
我々は,データ作成者とデータ再使用者の間の距離の理論的構成を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:16:04 GMT)
Reverse Engineering and Security Evaluation of Commercial Tags for RFID-Based IoT Applications [1.0] 本稿では、RFIDベースのIoTシステムで見られる最も一般的な欠陥について概説する。
第二に、そのような欠陥の検出と緩和を容易にする新しい手法を提示する。
第3に、最新のRFIDセキュリティツールを分析し、提案手法をその1つを通して適用し(Proxmark 3)、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:55:46 GMT)
Gaussian Boson Sampling to Accelerate NP-Complete Vertex-Minor Graph
Classification [1.0] 2つのグラフが互いに小さいかどうかを決定するNP完全問題に対するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
ワンショット分類精度と入力スクイーズ量とのトレーディングが可能なグラフ埋め込みを見つける。
本稿では,グラフスペクトルに基づく新しい古典的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:24:11 GMT)
Exploring the Synergies of Hybrid CNNs and ViTs Architectures for
Computer Vision: A survey [0.9] Convolutional Neural Network (CNN) と Vision Transformers (ViT) アーキテクチャのハイブリッドが画期的なアプローチとして登場した。
この総合的なレビューは、最先端のハイブリッドCNN-ViTアーキテクチャに関する文献を徹底的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:08:17 GMT)
CT-based Anatomical Segmentation for Thoracic Surgical Planning: A
Benchmark Study for 3D U-shaped Deep Learning Models [0.9] 3次元U型モデルの変種に関する最初のベンチマーク研究を行う。
本研究では,異なる注意機構,解像度ステージ数,ネットワーク構成がセグメンテーション精度および計算複雑性に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:43:02 GMT)
Bespoke Approximation of Multiplication-Accumulation and Activation
Targeting Printed Multilayer Perceptrons [0.9] Printed Electronics (PE) は、非再帰エンジニアリングコスト、超低製造コスト、オンデマンド製造など、非並列的な機能を提供している。
PEは、その大きな特徴サイズのためにある種の制限に直面しており、複雑な回路の実現を妨げる。
超低消費電力多層パーセプトロン(MLP)分類器を設計するための自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:14:22 GMT)
An energy-based comparative analysis of common approaches to text
classification in the Legal domain [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は、学術や産業におけるNLP問題に対処するために広く採用されている。
本稿では,LexGLUEベンチマークでLLMと従来のアプローチ(SVMなど)を詳細に比較する。
その結果、最も単純なアルゴリズムは大きなLLMに非常に近い性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:13:59 GMT)
Early prediction of onset of sepsis in Clinical Setting [0.8] 教師付き学習手法が採用され、列車データセットの80%をXGBoostモデルでトレーニングした。
モデルは、トレーニング期間中に全く見えなかった予測データに基づいて検証された。
このモデルでは、試験データでは0.494点、予測データでは0.378点の正常化ユーティリティスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:58:40 GMT)
Non-asymptotic Analysis of Biased Adaptive Stochastic Approximation [0.8] 偏りのある勾配は滑らかな非函数に対する臨界点に収束することを示す。
適切なチューニングを行うことで,バイアスの効果を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:17:36 GMT)
Quantum error mitigation by layerwise Richardson extrapolation [0.7] 雑音量子コンピュータの誤り軽減プロトコルであるEmphlayerwise Richardson外挿法(LRE)を導入する。
異なる個々の層(または回路の大きなチャンク)のノイズを増幅し、関連する期待値を線形結合してゼロノイズ限界を推定する。
従来の(単変数の)リチャードソン外挿法と比較してLREが優れた性能を発揮するシナリオを数値シミュレーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:47:42 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Picker Routing Problem in Warehousing [0.7] 本稿では、強化学習を用いて学習したピッカーツアーをモデル化するための注意に基づくニューラルネットワークを提案する。
提案手法の重要な利点は,経路の複雑さを低減できるオプションを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:25:45 GMT)
Crosstalk Attacks and Defence in a Shared Quantum Computing Environment [0.6] クロストークノイズは、IBM量子ハードウェアにおける重大なエラーの原因である。
我々は、回路分離、強化学習によるキュービット割り当て最適化、およびオブザーバ量子ビットを用いたクロストーク効果の緩和戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:17:26 GMT)
Municipal cyber risk modeling using cryptographic computing to inform cyber policymaking [0.6] 83自治体のデータを用いて,自治体向けのデータ駆動型サイバーリスクモデルとサイバーセキュリティベンチマークを構築した。
我々は,あるセクターにおけるセキュリティ姿勢の指標,サイバーインシデントの発生頻度を作成し,その防衛姿勢に基づく組織に対する年次損失を予測した。
これらの新たなリスク対策は、サイバーセキュリティの準備の継続的な改善の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:25:29 GMT)
Big Data -- Supply Chain Management Framework for Forecasting: Data
Preprocessing and Machine Learning Techniques [0.6] 本稿では、最先端のサプライチェーン(SC)予測戦略と技術について分析することを目的とする。
SC管理にビッグデータ分析を取り入れた新しいフレームワークが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:38:48 GMT)
Performance optimization of continuous variable quantum teleportation
with generalized photon-varying non-Gaussian operations [0.6] マルチモード状態に対する光子可変非ガウス演算のためのフレームワークを構築する。
任意のテレポーテーション入力状態に適した性能指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:45:09 GMT)
GPU-Accelerated 3D Polygon Visibility Volumes for Synergistic Perception
and Navigation [0.6] UAVミッションは、地上位置と車両位置の間で満足する特定の幾何学的制約を必要とすることが多い。
本稿では,すべての3次元座標を囲む3次元体積を計算するシステムの理論と実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:01:15 GMT)
With a Little Help from my (Linguistic) Friends: Topic Segmentation of
Multi-party Casual Conversations [0.6] 本稿では,最近の機械学習に基づくトピックセグメンテーションモデルと同等の精度を達成しようとする。
このタスクで意味のあるものとして認識する機能は、会話の話題構造をよりよく理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:48:07 GMT)
Unleashing the Expressive Power of Pulse-Based Quantum Neural Networks [0.5] ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスに基づく量子機械学習(QML)は、限られた量子リソースの最適利用を必要とする。
ゲートベースのQMLモデルは、ソフトウェアエンジニアにとって便利であるが、その表現性は有限コヒーレンス時間内での許容回路深さによって制限される。
パルスベースのモデルでは、同じコヒーレンス時間内に「無限に」深い量子ニューラルネットワークを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:47:46 GMT)
Resolving Transcription Ambiguity in Spanish: A Hybrid Acoustic-Lexical
System for Punctuation Restoration [0.5] 本稿では,スペイン語転写のためのハイブリッド音響-語彙句読解システムを提案する。
実験の結果,提案システムは質問点のF1スコアと全体的な句読点回復を効果的に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:05:35 GMT)
Chain-of-Feedback: Mitigating the Effects of Inconsistency in Responses [0.5] 私たちは、Chain-of-Feedback(CoF)がLarge Language Modelsをトリガーして、実際の回答からさらに逸脱させる方法を示します。
本稿では,フィードバックの帰納的連鎖(Recursive Chain of Feedback, R-CoF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:44:28 GMT)
PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks [0.5] 送電網における停電の主な原因である故障イベントをカスケードするためのグラフデータセットを開発する。
PowerGraphは、グラフレベルのタスクと説明可能性のためのより良いGNNモデルの開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:24:52 GMT)
FAIR-USE4OS: From open source to Open Source [0.4] 本稿では、FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)ガイドラインを拡張し、ソフトウェアがオープンソースであるかどうかを評価するための基準を提供する。
FAIR-USE4OSガイドラインは、資金提供者と研究者がオープンソースソフトウェアプロジェクトをより効果的に評価し、計画することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:15:20 GMT)
Preliminary Report on Mantis Shrimp: a Multi-Survey Computer Vision
Photometric Redshift Model [0.4] 光度赤偏移推定は天文学の確立されたサブフィールドである。
Mantis Shrimpは、超紫外(GALEX)、光学(PanSTARRS)、赤外線(UnWISE)画像を融合する、測光赤方偏移推定のためのコンピュータビジョンモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:44:19 GMT)
Training morphological neural networks with gradient descent: some theoretical insights [0.4] 形態素ネットワークに適用された微分に基づくアプローチとバックプロパゲーションの可能性と限界について検討する。
我々は、特に学習率に関する洞察と最初の理論的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:11:15 GMT)
Learning solutions of parametric Navier-Stokes with physics-informed
neural networks [0.4] パラメトリックナビエ・ストークス方程式(NSE)の解関数の学習にPIN(Palformed-Informed Neural Networks)を利用する。
パラメータのパラメータを座標とともにPINの入力とみなし、パラメータのインスタンスに対するパラメトリックPDESの数値解に基づいてPINを訓練する。
提案手法は, 解関数を学習するPINNモデルを最適化し, 流量予測が質量・運動量の保存則と一致していることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:19:53 GMT)
On the Impact of Output Perturbation on Fairness in Binary Linear
Classification [0.4] 二元線形分類において、差分プライバシーが個人と集団の公平性の両方とどのように相互作用するかを考察する。
我々は、摂動モデルが達成できる個人とグループフェアネスのレベルに基づいて、高い確率境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:50:08 GMT)
Using Evolutionary Algorithms to Find Cache-Friendly Generalized Morton
Layouts for Arrays [0.4] モートンレイアウトを多次元データレイアウトの非常に大きなファミリーに一般化する方法を示す。
このようなレイアウトに対する色調表現と,レイアウトの適合度を推定する手法を提案する。
適応性関数は実ハードウェア上でのカーネル実行時間と相関し、進化的戦略によりシミュレーションキャッシュ特性を持つ候補を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） (Mon, 5 Feb 2024 16:30:08 GMT)
Applications of artificial intelligence in the analysis of
histopathology images of gliomas: a review [0.3] 本稿では,ヒトグリオーマの全スライディング組織像に対するAIベースの手法を提案する70の公開研究について検討する。
現在の研究の焦点は、成人型びまん性グリオーマのヘマトキシリンおよびエオシン染色組織分画の評価である。
これまでのところ、AIベースの手法は有望な成果を上げているが、実際の臨床環境ではまだ使われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:36:44 GMT)
Linguistic features for sentence difficulty prediction in ABSA [0.3] ドメインの多様性と構文の多様性が難易度に与える影響について検討する。
私たちは文の難易度を定義する2つの方法を採用している。
また、文レベルでの難易度を推定することを目的とした9つの言語的特徴も定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:31:03 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning Based on Decomposition: A
Taxonomy and Framework [0.3] 多目的強化学習(MORL)は、対立する目的の間で異なる妥協を行う政策を求めることにより、従来のRLを拡張している。
RLとMOO/Dの両方に基づく明確な分類は、既存の文献に欠けている。
MORL/Dの包括的分類法が提示され、既存のMORL作品と潜在的なMORL作品の分類のための構造的基盤を提供する。
導入された分類法は、MORLの研究を精査し、明確に分類することで明確さと簡潔さを高めるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:56:23 GMT)
Virtual quantum resource distillation: General framework and applications [0.3] 仮想資源蒸留の一般的な枠組み- [Phys. Rev. Lett. 132, 050203 (2024) に提案された代替蒸留戦略-
このフレームワークは量子状態だけでなく、量子チャネルや高次プロセスのような動的量子オブジェクトにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:54:27 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） (Mon, 5 Feb 2024 14:37:19 GMT)
The University of California San Francisco, Brain Metastases
Stereotactic Radiosurgery (UCSF-BMSR) MRI Dataset [0.2] UCSF Brain Metastases Stereotactic Radiosurgery データセットは、5136脳転移の専門アノテーションを持つ412患者の560個の脳MRIからなる、公開、臨床、マルチモーダル脳MRIデータセットである。
このデータセットは、研究者たちがこれらのデータを使って脳転移のためのAIアプリケーションの境界を押し上げることを期待して、一般公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:11:40 GMT)
One-step implementation of nonadiabatic geometric fSim gate in
superconducting circuits [0.2] 可変超伝導回路における非断熱的非環状幾何fSimゲートの一段階実装を提案する。
従来の単ループ非線形幾何 fSim ゲートと比較して,本手法は半分の時間しかかからず,パラメータ変動に対して強い強靭性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:58:58 GMT)
Compasslike states in a thermal reservoir and fragility of their
nonclassical features [0.2] これらのコンパス状の状態は、熱貯水池に接触すると量子コヒーレンスが失われることに非常に敏感である。
これらの状態のサブプランク構造に着目し、これらの特徴に対するデコヒーレンス効果が、貯水池の平均熱光子数を増加させることによって強くなることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:50:08 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） (Mon, 5 Feb 2024 09:27:35 GMT)
The Machine Vision Iceberg Explained: Advancing Dynamic Testing by
Considering Holistic Environmental Circumstances [0.1] この作業は、ハイ自動化運転(HAD)システムで非常に必要とされる、マシンビジョン(MV)テストの現場に展開する。
我々は,開発プロセスにおけるMVの不透明な機能をどのように扱うか,より深く理解することの必要性を強調した。
私たちの主な貢献は階層的なレベルモデルであり、それはグラニュラリティグレードと呼ばれます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:28:56 GMT)
Avoiding an AI-imposed Taylor's Version of all music history [0.1] 我々は、AIカバーソフトウェアの技術的能力について議論し、西洋のポップ・ヒストリーから有名なトラックのテイラー版を制作する。
我々は、完全な音楽レコードの「テイラー・スウィディケーション」の実現可能性を分析しながら、将来の音楽独占の危険に対する潜在的な防御について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:36:19 GMT)
Comparative Analysis of LLaMA and ChatGPT Embeddings for Molecule
Embedding [0.1] ChatGPTやLLaMAのような大規模言語モデル(LLM)は、ケミノフォマティクスの分野におけるその可能性をますます認識している。
SMILES文字列の埋め込みにおけるChatGPTとLLaMAの性能について検討する。
LLaMAを用いたSMILESの埋め込みは,MPとDDIの予測タスクにおいてChatGPTよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:24:51 GMT)
CLADE: Cycle Loss Augmented Degradation Enhancement for Unpaired
Super-Resolution of Anisotropic Medical Images [0.1] 3次元画像(3D)は医学的応用で人気があるが、厚く低空間分解能のスライスを持つ異方性3Dボリュームはスキャン時間を短縮するために取得されることが多い。
深層学習(DL)は超解像再構成(SRR)により高分解能特徴を復元するソリューションを提供する
腹部MRIおよび腹部CTにおけるCLADEの有用性を示すとともに,低分解能ボリュームよりもCLADE画像の画質が有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:25:43 GMT)
Towards a Flexible Scale-out Framework for Efficient Visual Data Query
Processing [0.1] 我々は,ユーザ定義操作をVDMSで実行し,リモートサーバ上でクエリ内で操作を実行する機能を追加するVDMS-Asyncを開発した。
VDMS-Asyncは、既存の最先端システムと比較してクエリ実行時間を2～3倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:39:04 GMT)
AI-as-exploration: Navigating intelligence space [0.1] 私は、AIが果たさなければならない、無視されるが中心的な科学的な役割の輪郭を明確に表現します。
AI-as-explorationの基本的な推力は、知性の候補構築ブロックを明らかにするシステムの作成と研究である。
後者は、そのようなタスクにおいて人間レベルの正確さを示しているにもかかわらず、おそらくは根本的に異なる方法で解決するが、インテリジェンス研究と同等ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:34:17 GMT)
opML: Optimistic Machine Learning on Blockchain [0.0] opML(Optimistic Machine Learning on chain)は、ブロックチェーンシステムにAIモデル推論を強制する革新的なアプローチである。
opMLには、楽観的なロールアップシステムを思い出させる、インタラクティブな不正証明プロトコルがある。
opMLは、最小限の参加要件で、コスト効率が高く、高効率なMLサービスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 05:23:59 GMT)
Will Dynamic Arrays finally change the way Models are built? [0.0] スプレッドシートは、数値コンテンツを処理し、交換する、最高に成功し直感的な手段を提供する。
アドホックな性格で、ビジネスやエンジニアリングなど様々な分野で広く使われている。
多くの人は、それが真剣な分析やモデリングのタスクに適しているかどうか疑問に思うだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:26:32 GMT)
What do we teach to engineering students: embedded ethics, morality, and
politics [0.0] 工学カリキュラムに倫理モジュールを統合するためのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、倫理モジュールを3次元に解析的に分解する。
これは分析的明確性、すなわち、コースインストラクターが倫理的ジレンマを道徳的または政治的領域で見つけることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:37:52 GMT)
Threat Modelling in Internet of Things (IoT) Environment Using Dynamic Attack Graphs [0.0] 本研究は,IoT(Internet of Things)環境における攻撃経路の変更を表現するための脅威モデリング手法を提案する。
提案手法では,攻撃グラフを用いた脅威の伝播について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:16:34 GMT)
The role of the metaverse in calibrating an embodied artificial general
intelligence [0.0] 本稿では,AGIの概念,人間の意識との関係,そして,この関係を促進する上でのメタバースの重要な役割について考察する。
我々の知覚する外界は、存在の異なる状態の象徴的な表現であり、AGIはより大きな計算境界を持つ高い意識を具現化できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:43:11 GMT)
The last Dance : Robust backdoor attack via diffusion models and
bayesian approach [0.0] 拡散モデルは、前方と後方の学習原理に基づいて訓練された最先端のディープラーニング生成モデルである。
本稿では,例えばHugging Faceフレームワークのような,音声に基づくDNNモデルを騙そうとしている。
本稿では、Hugging Faceから派生したオーディオトランスフォーマーにおけるバックドアアタック(BacKBayDiffMod)の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:00:07 GMT)
The causal role of the Reddit collective action on the GameStop short
squeeze [0.0] 2021年、GameStop、AMC、Nokia、BlackBerryの株価は急上昇した。
これらのイベントは、初めて、オンラインソーシャルネットワークが金融集団行動を引き起こす可能性を示した。
Redditの議論は、GameStopが短命に終わる前にトレーディングの金額を予想していた。
当社の結果は、ソーシャルメディア利用者による初めての大規模金融集団行動の背景にあるダイナミクスを浮き彫りにしたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:12:54 GMT)
The Parrot Dilemma: Human-Labeled vs. LLM-augmented Data in
Classification Tasks [0.0] GPT-4 と Llama-2 から合成したデータと人間のラベル付きデータとを10種類のCSS分類タスクで比較した。
以上の結果から,人間のラベル付きデータに基づいてトレーニングしたモデルでは,人工的に強化したモデルよりも優れた,あるいは同等の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:41:35 GMT)
The Gig's Up: How ChatGPT Stacks Up Against Quora on Gig Economy
Insights [0.0] 本稿では、ChatGPTを研究アシスタントとして使用し、ChatGPTがQuoraの質問や回答をどの程度再現できるかを調査する。
コンテンツ分析の結果から、Quoraは収益化を目指すユーザーから質問を受ける可能性が高いことが示唆されている。
したがって、生成的AIは、ギグエコノミーに関する回答で人間が望むことの一部だけをシミュレートしているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:26:00 GMT)
The Anatomy of Conspirators: Unveiling Traits using a Comprehensive
Twitter Dataset [0.0] 本稿では,2022年を通して共謀活動に従事しているアカウントを包含するTwitterデータセットを構築するための新しい手法を提案する。
この包括的な収集作業により、合計15万のアカウントと3700万のツイートがタイムラインから抽出された。
トピック,プロファイル,行動特性の3次元にわたる2つのグループの比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:11:37 GMT)
SynthVision -- Harnessing Minimal Input for Maximal Output in Computer
Vision Models using Synthetic Image data [0.0] 我々は,人工データのみを用いてヒトパピローマウイルス性器部を検出できる包括的コンピュータビジョンモデルを構築した。
F1スコアはHPVが96%、正常が97%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:18:49 GMT)
Surface codes, quantum circuits, and entanglement phases [0.0] 2次元曲面符号を不整あるいは整合誤差のクラスにマッピングする。
不整合誤差と対数的整合誤差に対して位相的に非自明なしきい値を求める。
結果は他のフェルミオン回路に一般化でき、独立した興味を持つこともある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:30:30 GMT)
Sub-cycle resolved strong field ionization of chiral molecules and the
origin of chiral photoelectron asymmetries [0.0] 円偏光二色レーザー場におけるS-およびR-プロピレン酸化物の強電界電離について報告する。
2つの単色レーザー場の相対ヘリシティは光電子円二色性(PECD)に影響を与える
PECDは電子のサブサイクル放出時間の関数として変調される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:25:57 GMT)
State estimation of urban air pollution with statistical, physical, and
super-learning graph models [0.0] 本稿では,問題を都市グラフに反映したさまざまな再構築手法を提案する。
私たちの戦略は、完全なデータ駆動、物理駆動、ハイブリッドに分類されます。
この手法の性能は、フランスのパリ中心部の都市で試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:42:39 GMT)
State Dependent and Independent Uncertainty Relations for Skew
Informations and Standard Deviations [0.0] ロバートソン・ハイゼンベルクの不確実性関係は、観測可能な標準偏差がそれぞれの最小値を達成することができないことを意味する。
我々は、Wigner-Yanase情報に基づく状態依存不確実性関係(通勤者が明確に存在する)と状態依存不確実性関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:28:29 GMT)
Spontaneous collapse models lead to the emergence of classicality of the
Universe [0.0] 波動関数の自然崩壊モデルが、そのような出現を説明するための実行可能なメカニズムをいかに提供できるかを示す。
我々は、異なる幾何学の一般的な量子重ね合わせから始めることで、崩壊ダイナミクスが単一の幾何学に繋がることを示す。
我々の定式化は、明確に定義されたクロック変数を選択することができる他の量子宇宙論モデルにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:37:44 GMT)
Spin-s Dicke states and their preparation [0.0] 通常の(スピン-1/2)ディック状態の高スピン一般化である$su(2)$ spin-$s$ディック状態の概念を導入する。
これらの多重量子状態は、$su(2s+1)$qudit Dicke状態の重ね合わせとして表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:46:13 GMT)
Spectrum-to-position mapping via programmable spatial dispersion
implemented in an optical quantum memory [0.0] 勾配エコー量子メモリにおける空間スピン波変調法を用いたスペクトル対位置変換のプロトコルを提案する。
結果は超精密分光の可能性を秘めており、量子および古典的な通信、センシング、計算において多くのプロトコルを強化する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:34:12 GMT)
SafEDMD: A certified learning architecture tailored to data-driven
control of nonlinear dynamical systems [0.0] クープマン作用素は動的制御系の機械学習の理論的バックボーンとして機能する。
本稿では,厳密な証明とともに提供されるEDMDベースの新しい学習アーキテクチャであるSafEDMDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:12:36 GMT)
SOAP: A Social Authentication Protocol [0.0] 私たちは、社会認証を正式に定義し、社会認証をほとんど自動化し、SOAPのセキュリティを正式に証明し、SOAPの実用性を実証するSOAPと呼ばれるプロトコルを提示します。
1つのプロトタイプはWebベースで、もう1つはオープンソースのSignalメッセージングアプリケーションで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:03:10 GMT)
Robust Angle Finding for Generalized Quantum Signal Processing [0.0] 我々はGQSPの枠組みを拡張し、頑健な角度探索アルゴリズムを提案する。
信号演算子に対する呼び出し数やクエリ数は、QSPの通常のフレームワークに比べて半減していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:55:23 GMT)
Review on Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Scheme for Robotic
Manipulators: Recent Advances in AI, Machine Learning, and Digital Twin [0.0] ロボットマニピュレータに適した耐故障性制御スキームの複雑な領域についてレビューする。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、デジタルツイン技術(DTT)といった最先端技術のシナジスティックな統合によって、近年のブレークスルーが加速している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:12:33 GMT)
ResBit: Residual Bit Vector for Categorical Values [0.0] ワンホットベクトルは次元の線形増加に悩まされ、計算とメモリの課題が引き起こされる。
分類データを密に表現する手法であるResidual Bit Vectors (ResBit)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 08:40:05 GMT)
Recollections about V\"axj\"o conferences. Preface to the special issue
"Quantum Information and Probability: from Foundations to Engineering''
(QIP23) [0.0] これらのメモには、量子基盤に関する世界の主要な専門家との会話の記憶が含まれています。
最後に、von Helmholtz氏、Hertz氏、Boltzmann氏、Schr"odinger氏によって開発された物理的基礎において、事実上忘れられた経路を発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:41:46 GMT)
Rapid Exchange Cooling with Trapped Ions [0.0] 量子電荷結合デバイス(QCCD)は、先進的な量子情報処理の候補である。
ここでは、交換冷却と呼ばれる別のアプローチを示す。
交感冷却とは異なり、交換冷却は2つの異なる原子種をトラップする必要がない。
このアプローチは、高速な量子シミュレーションと計算が可能な単一種QCCDプロセッサの実現可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:43:22 GMT)
Quantum mechanical bootstrap on the interval: obtaining the exact
spectrum [0.0] 特定のモデルに対して、量子力学的ブートストラップは正確な結果を見つけることができることを示す。
ハミルトニアン$H=SZ (1-Z)S$, ここでは$Z$と$S$が標準可換関係を満たす可解系を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:00:02 GMT)
Quantum circuits with free fermions in disguise [0.0] スピン鎖モデルの複数の族は、ジョルダン・ウィグナー変換によって解けなくても自由フェルミオンスペクトルを持つ。
各モデルの局所ハミルトニアン項から構築した局所ユニタリゲートを用いて回路を構築する。
多くの標準ブリックワーク回路は自由フェルミオンではないが、ある対称構造を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:15:52 GMT)
Quantum Switches for Gottesman-Kitaev-Preskill Qubit-based All-Photonic
Quantum Networks [0.0] 本稿では,GKP量子ビットベースの量子ネットワークのための量子スイッチを提案する。
我々の量子スイッチは任意の位相の量子ネットワークを実現する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:34:48 GMT)
Quantized Approximately Orthogonal Recurrent Neural Networks [0.0] 我々は、ORNNにおける繰り返しおよび入力重み行列の量子化を探求し、量子化されたほぼ直交RNN(QORNN)を導く。
最も効率的なモデルは、3ビット量子化であっても、様々な標準ベンチマークにおける最先端のフル精度ORNNやLSTMと同様の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:59:57 GMT)
Psychological Assessments with Large Language Models: A Privacy-Focused
and Cost-Effective Approach [0.0] 本研究では,Redditユーザからのテキストコメントの分析にLLM(Large Language Models)を用いることを検討した。
この作業は、ローカルで実行できる“オープンソース”なLLMを使用することで、データのプライバシが向上する。
その単純さにもかかわらず、評価指標は優れた結果を示しており、プライバシーを重視し、コスト効果の高いアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:00:02 GMT)
Provably Faster Gradient Descent via Long Steps [0.0] 短期的な目的値を増加させる長いステップは、長期的収束を確実に速くすることを示す。
勾配降下のより高速な$O(1/Tlog T)$レートを証明するための予想も、単純な数値検証と共に動機付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 00:28:58 GMT)
Pointwise convergence of Fourier series and deep neural network for the
indicator function of d-dimensional ball [0.0] クラツボ (2010) は球面部分和の挙動を調査し、有名なギブス・ウィルブラハム現象とピンスキー現象以外の3番目の現象を発見した。
それとは対照的に、特定のディープニューラルネットワークを与え、ポイントワイド収束を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:05:33 GMT)
Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks [0.0] 無限深層ニューラルネットワークの枠組みに部分性を統合する新しいアーキテクチャ群を提案する。
私たちの新しいアーキテクチャのクラスは、トレーニングや推論時の計算効率に関する制限を改善するために設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:15:19 GMT)
Optimal work extraction from quantum batteries based on the expected
utility hypothesis [0.0] 量子有限系における仕事の抽出は、量子熱力学において重要な問題である。
最適作業抽出が不整合なユニタリ変換によってどのように実行されるかを示す。
また、エネルギーベースにおける初期量子コヒーレンスの存在による作業抽出の影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:08:36 GMT)
One-class anomaly detection through color-to-thermal AI for building
envelope inspection [0.0] 本研究では,建築封筒のサーモグラフィ検査における異常検出のためのラベルフリー手法を提案する。
これは、カラー画像からの熱分布を予測するAIによる予測に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:41:30 GMT)
On the strong stability of ergodic iterations [0.0] 定常およびエルゴード列によって駆動される反復ランダム関数によって生成される過程を再検討する。
依存雑音をもつランゲヴィン型反復法と多型分岐法の新しい結果が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:54:01 GMT)
On the development of a practical Bayesian optimisation algorithm for
expensive experiments and simulations with changing environmental conditions [0.0] この記事では、ベイズ最適化を環境変化におけるシステムの最適化に拡張する。
提案アルゴリズムは,8つの制御可能かつ1つの環境パラメータを持つ風力発電シミュレータに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:46:04 GMT)
On combining acoustic and modulation spectrograms in an attention
LSTM-based system for speech intelligibility level classification [0.0] 本稿では,音声の了解度予測のためのアテンション機構を備えたLSTMネットワークに基づく非侵入システムを提案する。
LSTMフレームワークにフレームごとの音響ログメルと変調スペクトログラムを組み合わせるための2つの異なる戦略について検討した。
提案手法は, 難易度が異なる変形性音声を含むUA-Speechデータベースを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:26:28 GMT)
Nurses as agents for achieving Environmentally Sustainable Health Systems: A bibliometric analysis [0.0] 環境保全型健康システムに焦点をあてた介入の創出と、この話題に関する研究の不足との間には違いがあると思われる。
環境保全型医療システムの実現・維持に関する実験データや政策が不足している。
看護師は重要な役割を持ち、医療システムの持続可能性に関する意思決定政策に相談され、含めるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:14:04 GMT)
Neural incomplete factorization: learning preconditioners for the
conjugate gradient method [0.0] 我々は、手書きのアルゴリズムをニューラルネットワークに置き換えるデータ駆動アプローチを開発した。
本手法は, 行列の不完全分解を発生させ, 神経不完全分解(NeuralIF)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:20:08 GMT)
Multipartite Entanglement: A Journey Through Geometry [0.0] 量子情報や関連技術にとって、遺伝子多粒子の絡み合いは重要であるが、それを定量化することは長年にわたる課題である。
四角形四角形の四面体交絡の四面体測度に導かれるような,多部体の絡み合いと幾何的単純化の超体積との予期せぬ関係を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:56:23 GMT)
Multilingual transformer and BERTopic for short text topic modeling: The
case of Serbian [0.0] 本稿では,最新のトピックモデリング技術であるBERTopicをモルフォロギ・カリーリッチ言語で書かれた短いテキストに適用した。
2段階のテキスト前処理(部分と完全)に3つの多言語埋め込みモデルを用いたBERTopicを適用し,その性能をセルビア語で部分的に前処理した短文で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:59:29 GMT)
Multiclass Classification Procedure for Detecting Attacks on MQTT-IoT
Protocol [0.0] 侵入検知システム(IDS)は、ネットワークレベルでの様々な異常や攻撃からIoTシステムを保護するために使用される。
我々の研究は、IoTシステムの攻撃下でフレームを含むデータセットを使用してIDSにフィードできる分類モデルの作成に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:27:46 GMT)
Multi-Lingual Malaysian Embedding: Leveraging Large Language Models for
Semantic Representations [0.0] セマンティック類似性と検索拡張タスクに適した2つのモデルをリリースする。
Semantic similarityでは、6億のパラメータ Llama2 モデルが OpenAI のテキスト埋め込み-ada よりも優れています。
RAGモデルの領域では、マレーシアの文脈におけるOpenAIテキスト埋め込みアダと競合することが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:36:51 GMT)
Mixed Quantum/Classical Theory (MQCT) Approach to the Dynamics of
Molecule-Molecule Collisions in Complex Systems [0.0] 複素分子-分子衝突における衝突エネルギー移動とロ-振動エネルギー交換のダイナミクスについて検討する。
衝突パートナーの内部振動運動は時間依存シュロディンガー方程式を用いて量子力学的に処理される。
衝突パートナーの翻訳運動を古典的に記述することにより、重要な数値的な高速化が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:51:15 GMT)
Locally unitary quantum state evolution is local [0.0] サブシステム上での作用がユニタリチャネルとなる二部流路の局在特性について検討する。
量子計算における非古典的条件意味論のノーゴー定理は中間結果として得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:17:04 GMT)
Leveraging Noisy Observations in Zero-Sum Games [0.0] 本稿では,1人のプレイヤーが所定の確率測度(戦略)をサンプリングして相手に行動の選択を依頼するゼロサムゲームの事例について検討する。
リーダーの動作は、フォロワーによって任意のチャネルの出力として観察される。
それに応じて、フォロワーは現在の情報、すなわちリーダーのコミットメントとそれに対応するノイズ観測に基づいて行動を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:20:53 GMT)
Large-scale characterization of Cu2O monocrystals via Rydberg excitons [0.0] ライドベルクの励起子の大きさはミクロンにまで達し、極度に純粋な結晶を必要とする。
酸化銅(Cu2O)中のRydbergエキシトンを迅速かつ空間分解したキャラクタリゼーションの実験的手法を提案する。
我々のアプローチは、空間分解型共鳴吸収分光法を実現するために、試料全体をカメラで照らし、撮像することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:20:42 GMT)
Intrinsic nonlinear Hall effect in two-dimensional honeycomb topological
antiferromagnets [0.0] 本研究では,ハニカムトポロジカル反強磁性体を$mathcalPT$-symmetric antiferromagnetic Kane-Meleモデルで効果的に記述する。
化学的ポテンシャルを変化させることで、フェルミ面がリフシッツ転移するときに非線形ホール伝導率テンソルがキンクを示すことが分かる。
本研究は, 2次元ハニカムトポロジカル反強磁性体が, 固有非線形ホール効果の研究に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:48:01 GMT)
Interferometric measurement of the deflection of light by light in air [0.0] 空気中の光による光の偏向を低強度ポンプで測定した。
干渉計によって測定された偏向信号は増幅され、空気中の光カー効果によって誘導される期待信号と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:27:45 GMT)
Instance Segmentation XXL-CT Challenge of a Historic Airplane [0.0] 歴史飛行機の事例XXL-CTチャレンジ」が行われた。
この課題は、異なる航空機部品の効率的なデライン化のための自動または対話的なインスタンスセグメンテーション手法を探究することであった。
本稿では,この課題の組織と成果を報告し,提案したセグメンテーション手法の能力と限界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:47:45 GMT)
Infrared Spectra Prediction for Diazo Groups Utilizing a Machine
Learning Approach with Structural Attention Mechanism [0.0] 赤外分光法は、分子構造や力学を振動や回転の遷移を通じて解明する化学研究において重要な技術である。
本稿では、特にジアゾ化合物の赤外スペクトルの予測と解釈を強化するために、構造的注意機構を用いた機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:44:43 GMT)
Incentive Non-Compatibility of Optimistic Rollups [0.0] 楽観的なロールアップのモデルを提示し、インセンティブがプレイヤーの期待する行動と必ずしも一致していないことを示唆する。
我々のモデルに照らされた潜在的な解決策について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:53:04 GMT)
Improving Pediatric Low-Grade Neuroepithelial Tumors Molecular Subtype
Identification Using a Novel AUROC Loss Function for Convolutional Neural
Networks [0.0] 低グレード神経上皮腫瘍(PLGNT)は小児の脳腫瘍の40%を占める最も一般的な小児がんである。
PLGNTサブタイプを決定するための金の標準は生検であり、患者にとって非現実的または危険である。
本研究では,MRIスキャンによるPLGNTサブタイプ分類において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:06:27 GMT)
Improving EEG Signal Classification Accuracy Using Wasserstein
Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,ディープラーニングとWasserstein Generative Adversarial Network(WGAN)の最新動向に関する実践的解法を提案する。
WGANは、45人の個人から約1500の脳波記録と64のチャネルからなるBCI2000データセットで訓練された。
Frechet Inception Distance (FID) を用いて測定した生成信号の品質は、それぞれ1.345と11.565のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:57:30 GMT)
Importance sampling for online variational learning [0.0] 本稿では,状態空間モデルにおけるオンライン変動推定について述べる。
我々は,モンテカルロの重要サンプリングとともに変動的アプローチを用いて,スムージング分布,すなわち観測された潜在状態の連立分布の学習に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:18:47 GMT)
Illuminate: A novel approach for depression detection with explainable
analysis and proactive therapy using prompt engineering [0.0] 本稿では,GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4),Llama 2 chat,およびGeminiを用いた抑うつ検出・治療のための新しいパラダイムを提案する。
LLMは、うつ病の診断、説明、治療介入を提案する特別なプロンプトで微調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:08:06 GMT)
IGUANe: a 3D generalizable CycleGAN for multicenter harmonization of
brain MR images [0.0] 画像翻訳のための深層学習手法が, MR画像との調和のためのソリューションとして登場した。
本研究では,ドメイン翻訳の強みを生かしたオリジナル3DモデルIGUANeを紹介する。
モデルは未知の取得サイトからでも任意の画像に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 17:38:49 GMT)
HEANA: A Hybrid Time-Amplitude Analog Optical Accelerator with Flexible
Dataflows for Energy-Efficient CNN Inference [0.0] 本稿では、HEANAと呼ばれる新しいハイブリッドTimE Amplitude aNalog光加速器を提案する。
HEANAは、複数のデータフローをサポートするためのHEANAの柔軟性を高めるために、ハイブリッド時間振幅アナログ光乗算器(TAOM)を採用している。
現代CNNの4つの評価から, HEANAはFPS(F frames-per-second)とFPS/W(エネルギー効率)において最大66倍, 84倍の改善を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 18:05:34 GMT)
HAPI-FHIR Server Implementation to Enhancing Interoperability among
Primary Care Health Information Systems in Sri Lanka: Review of the Technical
Use Case [0.0] このレビューは、デジタルヘルスにおける相互運用性の重要な役割を強調し、標準化されたフレームワークを提唱する。
技術的、セマンティック、プロセスの問題に対処するFHIR(Fast Healthcare Resources)サーバの実装に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:48:46 GMT)
Gravitational quantum switch on a superposition of spherical shells [0.0] 重力量子スイッチでは、ターゲット系上の2つのエージェントによって適用される操作の順序は、幾何学の状態と絡み合っている。
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） (Mon, 5 Feb 2024 14:55:09 GMT)
Geometric phases, Everett's many-worlds interpretation of quantum
mechanics, and wormholes [0.0] 断熱量子力学における幾何相の定式化が、エベレットの多世界の量子力学解釈の具体化を可能にする幾何的実現をもたらすかを示す。
この幾何学的実現は量子重力と密接に関連していることを示し、多世界の解釈が量子重力と一致可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:52:40 GMT)
Generative Adversarial Networks for Spatio-Spectral Compression of
Hyperspectral Images [0.0] ハイパースペクトル画像(HSI)の圧縮のためのディープラーニングモデル
圧縮HSIにおける3DSSC(HiFiC_3D$)を用いたHiFiCブロックとHiFiCブロック(HiFi_CSE$)の2つの新しいモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 09:40:57 GMT)
Generalizing GradCAM for Embedding Networks [0.0] 本稿では,組込みネットワークのためのGrad-CAMを一般化した EmbeddingCAM を提案する。
提案手法の有効性をCUB-200-2011データセットに示すとともに,そのデータセットに対する定量的,定性的な分析結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 06:41:01 GMT)
Gauging on the lattice and gapped/gapless topological phases [0.0] 低エネルギーで効果的に測定された対称性は、ヒルベルト空間全体に忠実に作用する大域対称性を依然として生成していることを示す。
この対称性は、非自明な位相位相を他の創発的な対称性で保護することや、非自明な't Hooft 異常を持つことが判明する。
応用として、Gu-Wenフェルミオン異常を低エネルギーで運ぶような、新しいギャップレスSPT相が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:30:02 GMT)
Functional SDE approximation inspired by a deep operator network
architecture [0.0] ディープニューラルネットワークによる微分方程式(SDE)の近似解の導出と解析を行う。
このアーキテクチャはDeep Operator Networks(DeepONets)の概念にインスパイアされたもので、ネットワークに表される基盤の削減という観点からの演算子学習に基づいている。
提案したSDEONetアーキテクチャは,Wienerカオス拡張の最適スパース切り込みを学習することにより,指数複雑性の問題を緩和することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:12:35 GMT)
From Algorithm Worship to the Art of Human Learning: Insights from 50-year journey of AI in Education [0.0] 人工知能(AI)を取り巻く現在の談話は、希望と理解の間に振動する。
本稿は、AIが教育において果たす役割の複雑さを考察し、教育者と警告された教育者が混ざったメッセージに対処するものである。
倫理的意味に関する懸念を背景に、AIが大規模にパーソナライゼーションを通じて学習を強化するという約束を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:12:14 GMT)
Frame representations of qudit quantum mechanics [0.0] We present several version of Wigner function for qudits。
強フレームの概念に基づいて、我々は有限であるが、連続バージョンと同様の性質と応用を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:00:45 GMT)
Flying-qubit gates distributive over photonic waveshapes [0.0] 本研究では,光子の波動や時間・スペクトルの相関に敏感なフライングキュービットゲートを構築することができることを示す。
これにより、拡張性のある計算のために非常に広い範囲で相関と純度を持つ光子を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:22:19 GMT)
Federated learning with distributed fixed design quantum chips and
quantum channels [0.0] 古典的なフェデレーション学習におけるプライバシは、局所的な勾配結果と、クライアントへのエンジニアによるクエリを使用することによって破られる。
本稿では,集中型サーバから送信される量子状態に基づいて,固定設計量子チップを動作させる量子フェデレート学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:43:20 GMT)
Fast Empirical Scenarios [0.0] 大規模・高次元パネルデータから少数の代表的なシナリオを抽出する。
2つの新しいアルゴリズムのうち、最初に観測されていないシナリオを識別する。
第2の提案は、すでに実現済みの世界の州から重要なデータポイントを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:04:23 GMT)
Exploring mechanisms of Neural Robustness: probing the bridge between geometry and spectrum [0.0] 本研究では, 重み, ジャコビアン, スペクトル正規化による表現の滑らかさとスペクトルの関係について検討した。
本研究の目的は, 神経表現における幾何学的特徴, スペクトル特性, 頑健性, 表現性の間の相互作用を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:06:00 GMT)
Exploring exact-factorization-based trajectories for low-energy dynamics
near a conical intersection [0.0] 円錐交点近傍の2次元ヤーン・テラー・ハミルトン多様体によって生じる低エネルギーダイナミクスについて検討する。
我々は、円錐交点付近で、正確に低エネルギーダイナミクスをモデル化する方法を理解するために、正確な分解法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:43:36 GMT)
Experimental implementation of the optical fractional Fourier transform
in the time-frequency domain [0.0] 原子量子光メモリシステムを用いた時間周波数領域における分数フーリエ変換の実験的実現について述べる。
FrFTは, ショットノイズ制限ホモダイン検出器を用いて測定した時間周期ウィグナー関数の解析により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:01:31 GMT)
Entanglement-enhanced quantum metrology: from standard quantum limit to
Heisenberg limit [0.0] エンタングルメント強化量子メートル法は、測定精度を高めるために量子エンタングルメントの利用を探求する。
量子操作と検出のための技術の急速な進歩により、多粒子の絡み合った状態の生成、操作、検出が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:46:38 GMT)
Entanglement phase transitions in non-Hermitian Kitaev chains [0.0] ロスによって引き起こされる絡み合い遷移は、非エルミート的トポロジカル超伝導体で見られる。
システムが異なる位相相間で切り替わる際に、対数法則と対数法則の対数法則の対数法則を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:39:19 GMT)
Entanglement asymmetry in CFT and its relation to non-topological
defects [0.0] エンタングルメント非対称性(英: entanglement asymmetric)は、拡張量子系の領域における対称性の破れの度合いを定量化する情報に基づく可観測性である。
CFTにより記述された1次元臨界系の基底状態におけるこの測定値について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:01:09 GMT)
Entangled multiplets, asymmetry, and quantum Mpemba effect in
dissipative systems [0.0] 非対称性を構成する主成分である還元密度行列の電荷モーメントに対する準粒子像を予想する。
リンドブラッドマスター方程式を用いて、エンタングルメント非対称性に対する利得と損失散逸の影響を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:37:47 GMT)
Encoding quantum optical states with classical wireless microwave
constellation [0.0] 我々は、シームレスな無線-光変換器でトランスダクションを媒介する量子力学的相互作用をモデル化する。
コンバータの物理幅と変調素子間間隔を適切に選択することにより,量子力学的相互作用を向上できることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:42:36 GMT)
Electron Paramagnetic Resonance spectroscopy of a scheelite crystal
using microwave photon counting [0.0] 電子スピンのアンサンブルによって放出されるマイクロ波光子を放射的に緩和する手法がミリケルビン温度での電子常磁性共鳴分光の感度の高い新しい方法として導入された。
ここでは、このスピン蛍光法をCaWO4のシェライト結晶に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:30:56 GMT)
Efficient and Interpretable Traffic Destination Prediction using
Explainable Boosting Machines [0.0] 我々は,3つの混在トラフィックデータセットのトラフィック予測のために,acEBMと呼ばれる効率的な加算モデルを評価する。
acEBMモデルでは,acSDDおよびacInD内の歩行者の目的地を予測し,一方,車載Argoverseデータセットの質素な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:09:42 GMT)
Domain Adaptation of Multilingual Semantic Search -- Literature Review [0.0] 本稿では、低リソース環境でドメイン適応を行うための現在のアプローチの概要と、低リソース環境で多言語セマンティックサーチを行うためのアプローチについて述べる。
我々は,高密度テキスト情報検索システムの一部に基づいて,ドメイン適応手法をクラスタ化するための新しいタイプ法を開発し,それらを効率的に組み合わせる方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:55:30 GMT)
Discovering interpretable models of scientific image data with deep
learning [0.0] 表現学習、疎い深層ニューラルネットワークトレーニング、シンボリックレグレッションを実装している。
顕微鏡データにおける細胞状態の分類に関するよく研究されたテスト問題を用いて,バイオイメージングの分野との関連性を示す。
生物現象を科学的に説明するための解釈可能なモデルの有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:45:55 GMT)
Differential Evolution Algorithm based Hyper-Parameters Selection of
Transformer Neural Network Model for Load Forecasting [0.0] トランスフォーマーモデルは、そのアテンションメカニズムから派生した長距離依存を学習できるため、ロード予測を改善する可能性がある。
我々の研究は,平均二乗誤差 (MSE) や平均絶対パーセンテージ誤差 (MAPE) といった数値に基づく負荷予測において,異なるメタヒューリスティックアルゴリズムと統合されたトランスフォーマーベースニューラルネットワークモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 03:20:06 GMT)
Design and Implementation of an Automated Disaster-recovery System for a
Kubernetes Cluster Using LSTM [0.0] 本研究では,管理用プレートフォームとバックアップ・修復ツールを統合するシステム構造について紹介する。
実験の結果,ヒトの介入なしに15秒以内に修復処理を行い,迅速な回復を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 12:00:31 GMT)
Deep Nonlinear Hyperspectral Unmixing Using Multi-task Learning [0.0] 本稿では,ディープラーニングに基づく非教師なし非線形アンミックス手法を提案する。
2つのブランチを連携させる補助的なタスクを導入します。
この手法はオーバーフィッティングを緩和する正規化器と見なすことができ、ネットワーク全体の性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 02:52:25 GMT)
Controlling magnon-photon coupling in a planar geometry [0.0] 高品質なスプリットリング共振器を用いたマグノン光子結合について検討した。
この結合は、理論によって予測されるより大きな直径を持つ球体に対してより強くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:01:57 GMT)
Connecting XOR and XOR* games [0.0] 我々は、XOR非ローカルゲームとXOR*シーケンシャルゲームという、独占的なリソースを持つ2種類のゲームに焦点を当てる。
特定の仮定の下では、これらの2種類のゲームは、それらの最適戦略を結び付ける明示的な定理によって関連付けられることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:20:48 GMT)
Comparison of Topic Modelling Approaches in the Banking Context [0.0] 本稿では,BERTopicアーキテクチャにおけるカーネル主成分分析(カーネルPCA)とK平均クラスタリングについて述べる。
ナイジェリアの銀行の顧客からのツイートを使って、新しいデータセットを用意しました。
BERTopicアーキテクチャによるコヒーレンススコア0.8463のコヒーレンストピックの KernelPCA と K-means が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:43:53 GMT)
Building Blocks to Empower Cognitive Internet with Hybrid Edge Cloud [0.0] 我々は、Cognitive InternetはCognitive Internet of Things(Cognitive IoT)を越えていると主張している。
Mobile InternetやCognitive IoTとは異なり、Cognitive Internetはネットワーク全体のコラボレーティブインテリジェンスを統合している。
本稿では,「認知インターネット」パラダイムの基本要素,特徴,メリット,産業的影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:02:17 GMT)
Bound impurities in a one-dimensional Bose lattice gas: low-energy
properties and quench-induced dynamics [0.0] 1次元の光学格子に浸漬され、ボゾン浴と相互作用する2つの移動体ボソン不純物について検討した。
バイポーラロン問題と同様、不純物の生成を誘発する反発相互作用の分岐を考える。
境界不純物の形成における臨界強度のキャラクタリゼーションを含む,地中・低エネルギー特性の総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 15:01:14 GMT)
Beating one bit of Communication with Quantum Correlations in Smaller
Dimension [0.0] ベルの定理は、いくつかの絡み合った状態の測度は局所隠れ変数だけではシミュレートできないというものである。
供給しなければならない通信量は、非古典性の直感的な定量化であることを示す。
この証明は、1ビットスコアの最大化が2つのサブゲームにおける局所スコアの和が最大となる最良のパーティションを見つけることと等価であるという観察に基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 04:37:35 GMT)
Bayesian Federated Inference for regression models with heterogeneous
multi-center populations [0.0] 回帰モデルでは、サンプルサイズは予測器の数に対して十分な大きさでなければならない。
異なる(医療)センターで収集された異なるデータセットからデータをポーリングすることはこの問題を軽減するが、プライバシー規制やロジスティックな問題のためにしばしば実現不可能である。
別の方法は、センター内のローカルデータを別々に分析し、統計的推測結果とベイズ連邦推論(BFI)手法を組み合わせることである。
このアプローチの目的は、組み合わせたデータに対して統計的解析を行った場合、何を発見したのかを、別々の中心における推論結果から計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:10:27 GMT)
Assessing the nature of large language models: A caution against
anthropocentrism [0.0] 我々は,標準的,規範的,認知的・人格的尺度を用いて,主に GPT 3.5 の複数の LLM を評価した。
以上の結果から, LLMは人格の発見に反応する能力は興味深いが, 知覚を発達させる可能性が低いことが示唆された。
GPT3.5は、反復観察よりも認知的・人格的尺度に大きな変動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:01:55 GMT)
Assessing the Impact of Distribution Shift on Reinforcement Learning
Performance [0.0] 強化学習(RL)は独自の課題に直面する。
点推定と訓練中の最適方針への収束を成功させるプロットの比較は、実験装置への過度な適合や依存を阻害する可能性がある。
本稿では,分散シフト下でのRLアルゴリズムのロバスト性を評価するための評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 23:50:55 GMT)
Artificial-intelligence-based surrogate solution of dissipative quantum
dynamics: physics-informed reconstruction of the universal propagator [0.0] 本稿では,散逸的量子力学を解く人工知能に基づく代理モデルを提案する。
我々の量子ニューラルプロパゲータは、時間を要するイテレーションを避け、普遍的なスーパーオペレータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 07:52:04 GMT)
Arabic Synonym BERT-based Adversarial Examples for Text Classification [0.0] 本稿では、アラビア語における敵対的攻撃に関する最初の単語レベル研究を紹介する。
我々は、現在最先端のテキスト分類モデルの頑健さを、アラビア語の敵対的攻撃に対して評価する。
新たに生成したアラビアの敵対的事例の様々なモデルへの転送可能性について検討し、防御機構の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:39:07 GMT)
An extended asymmetric sigmoid with Perceptron (SIGTRON) for imbalanced
linear classification [0.0] 本稿では、SIGTRONと呼ばれる新しいパラメータ化シグモノイドと、SIGTRON不均衡分類(SIC)モデルと呼ばれる同伴凸モデルを提案する。
従来の$pi$重み付きコスト依存学習モデルとは対照的に、SICモデルは損失関数に外部の$pi$重みを持たず、仮想SIGTRON誘導損失関数の内部パラメータを持つ。
提案したSICモデルは,トレーニングとテストデータセットのスケールクラス不均衡比の不整合など,データセットのバリエーションに適応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 01:55:13 GMT)
An annotated instance segmentation XXL-CT data-set from a historic
airplane [0.0] Me 163(Me 163)は、第二次世界大戦中のドイツ空軍の戦闘機。
工業用XXLコンピュータトモグラフィースキャナーを用いて全CT検査を行った。
インタラクティブなデータアノテーションとオブジェクトラベリングプロセスが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 11:35:43 GMT)
An Inpainting-Infused Pipeline for Attire and Background Replacement [0.0] 我々は、画像操作を重視したGenAIとコンピュータビジョンの高度な技術を活用し、統合されたアプローチを探求する。
この手法は、深さ推定、背景の生成と置換など、いくつかの段階を通じて展開される。
本研究で行った実験は, 視覚的に捕食するコンテンツを生み出す可能性を強調し, 方法論の有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 20:34:32 GMT)
Active Region-based Flare Forecasting with Sliding Window Multivariate
Time Series Forest Classifiers [0.0] 我々は、高次元データに使用される複雑で理解できないブラックボックスモデルと関連するサブインターバルの探索の間のギャップを橋渡しする。
本研究は, 太陽フレア予測において, 風下時系列森林分類器が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 19:34:12 GMT)
ANN-based position and speed sensorless estimation for BLDC motors [0.0] BLDCモーターの応用には、センサーで伝統的に得られる正確な位置と速度の測定が必要である。
本稿では, 終端位相電圧を減衰したスプリアスを用いて位置センサを使わずにこれらの測定値を推定する方法を提案する。
その結果, 総合的な位置推定は従来の手法, 先進手法を有意に改善し, 速度推定は従来の手法をわずかに改善したが, 先進手法よりも悪いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 21:43:40 GMT)
A retrospective analysis of Montana's 2020 congressional redistricting
map [0.0] モンタナ州は、2022年11月の議会選挙に間に合うように、2021年に再分割を行い、州を2つの地区に分割した。
本稿では、再分権過程を解析し、採択された議会地図を、他のすべての可能な地図の空間と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 22:11:37 GMT)
A Structured Approach to the development of Solutions in Excel [0.0] 本稿では,コヒーレントなソリューション戦略を構築するために,議論を呼んだり,あまり使われなかったりすることを検討する。
この問題は、プログラム言語のステップに似た一連の公式によって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:23:05 GMT)
A Review on Building Blocks of Decentralized Artificial Intelligence [0.0] 分散人工知能(DEAI)は、最も到達した問題のいくつかを解決する。
Paperの主な焦点は、DEAIソリューションとネットワークの構成要素を特定することである。
最終的には、研究とオープンな問題の今後の方向性が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 10:54:14 GMT)
A Result About the Classification of Quantum Covariance Matrices Based
on Their Eigenspectra [0.0] このクラスの任意の固有スペクトルに対応する量子共分散行列の集合がシンプレクティック変換によって関連しているという性質を持つ非自明な固有スペクトルのクラスを見つける。
この性質を持つすべての非退化固有スペクトルは、このクラスに属しなければならず、そのような固有スペクトルの集合は非退化固有スペクトルのクラスと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:50:02 GMT)
A Profunctorial Semantics for Quantum Supermaps [0.0] 図形のブラックボックスの一般化は、コンクリートネットワーク上のコプレシーブの圏における射として、プロファンクター光学のより広い分野に置かれる。
これらの分解定理の核心には、ヨネダ補題と表現可能性の概念があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 13:35:03 GMT)
A Comprehensive Study of the Current State-of-the-Art in Nepali
Automatic Speech Recognition Systems [0.0] 本稿ではネパール語自動音声認識(ASR)の分野で行われている研究について検討する。
音声認識に基づく研究のグローバルな増加傾向と相まって、ネパールのASR関連プロジェクトも増えている。
ネパール語の言語モデルと音響モデルの研究は、豊富な資源を持つ言語に比べ、十分な注意を払っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 14:34:14 GMT)
A Comparative Analysis of Microrings Based Incoherent Photonic GEMM
Accelerators [0.0] MRRに基づくアナログフォトニックアーキテクチャは、ディープニューラルネットワークにおける行列行列行列乗法を加速するために提案されている。
GEMM関数を実装するために、これらのMRRベースのアーキテクチャは5つの異なる方法で光学信号を操作する。
これらの組織は、異なる大きさのクロストークノイズと光信号損失に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Feb 2024 16:16:17 GMT)