Position Paper: Bayesian Deep Learning in the Age of Large-Scale AI [172.6] 本稿では,ベイズ深層学習(BDL)の強みを再考し,既存の課題を認識した。
これらの障害に対処するための、エキサイティングな研究の道のりが浮かび上がっている。
今後の議論は、大規模ファンデーションモデルをBDLと組み合わせて、その潜在能力を最大限に活用する方法に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:48:56 GMT)
Learning Calibrated Uncertainties for Domain Shift: A Distributionally
Robust Learning Approach [150.9] ドメインシフトの下で校正された不確実性を学習するためのフレームワークを提案する。
特に、密度比推定は、ターゲット(テスト)サンプルの近さをソース(トレーニング)分布に反映する。
提案手法は下流タスクに有利な校正不確実性を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:53:05 GMT)
Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures [136.5] タスク固有の推論構造を自己発見するフレームワークであるSELF-DISCOVERを紹介する。
SELF-DISCOVERは、挑戦的推論ベンチマークにおいて、GPT-4とPaLM 2の性能を大幅に改善する。
自己発見推論構造は、モデルファミリー全体にわたって普遍的に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:13:53 GMT)
Connecting the Dots: Collaborative Fine-tuning for Black-Box
Vision-Language Models [129.9] 本稿では,下流タスクに対するブラックボックス視覚言語モデルの微調整のための textbfCraFT' アプローチを提案する。
CraFTは、2つのモジュールと、テキストプロンプトを学習するプロンプト生成モジュールと、残差スタイルの出力予測を強化する予測改善モジュールとから構成される。
15以上のデータセットに対する数ショットの分類実験は、CraFTの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:53:19 GMT)
A Hard-to-Beat Baseline for Training-free CLIP-based Adaptation [121.1] 対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)はその目覚ましいゼロショット能力で人気を集めている。
近年の研究では、下流タスクにおけるCLIPの性能を高めるための効率的な微調整手法の開発に焦点が当てられている。
従来のアルゴリズムであるガウス判別分析(GDA)を再検討し,CLIPの下流分類に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:45:27 GMT)
MUDiff: Unified Diffusion for Complete Molecule Generation [104.7] 本稿では,原子の特徴,2次元離散分子構造,および3次元連続分子座標を含む分子の包括的表現を生成する新しいモデルを提案する。
拡散過程を認知するための新しいグラフトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、安定で多様な分子を設計するための有望なアプローチであり、分子モデリングの幅広いタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:05:34 GMT)
Discovery of the Hidden World with Large Language Models [100.4] COAT: Causal representatiOn AssistanTについて紹介する。
COATは、非構造化データから潜在的な因果因子を抽出する因子プロジェクタとしてLLMを組み込んでいる。
LLMはデータ値の収集に使用される追加情報を提供するよう指示することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:18:54 GMT)
Improved Bayes Risk Can Yield Reduced Social Welfare Under Competition [99.7] 本研究は,機械学習のスケーリングトレンドの振る舞いを根本的に変化させることを実証する。
データ表現品質の改善により、ユーザ間での全体的な予測精度が低下する、多くの設定が見つかる。
概念レベルでは,各モデルプロジェクタのスケーリング傾向が,社会福祉の下流改善に寄与する必要はないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:42:12 GMT)
Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General
Costs [98.5] 任意のOTコスト関数に対して連続的エントロピーOT(EOT)バリセンタを近似する新しいアルゴリズムを提案する。
本手法は、弱いOTに基づくEOT問題の二重再構成に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:57:02 GMT)
HarmonyDream: Task Harmonization Inside World Models [97.1] モデルベース強化学習(MBRL)は、サンプル効率の学習を約束する。
本稿では,タスク調和性を維持するために損失係数を自動的に調整する,シンプルで効果的なアプローチであるHarmonyDreamを提案する。
実験の結果,HarmonyDreamをベースとしたMBRL法では,視覚ロボティクスの絶対性能が10%-69%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:40:35 GMT)
Estimating Barycenters of Distributions with Neural Optimal Transport [96.8] 本稿では,Wasserstein Barycenter問題を解くための新しいスケーラブルなアプローチを提案する。
我々の手法は最近のNeural OTソルバをベースとしている。
また,提案手法の理論的誤差境界も確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:17:07 GMT)
Calibrated Uncertainty Quantification for Operator Learning via
Conformal Prediction [95.8] 本稿では, リスク制御型量子ニューラル演算子, 分布のない有限サンプル機能キャリブレーション等式予測法を提案する。
関数領域上の点の期待値として定義されるカバレッジ率に関する理論的キャリブレーションを保証する。
2次元ダーシー流と3次元自動車表面圧力予測タスクに関する実験結果から,我々の理論的結果が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:34:47 GMT)
Towards Optimal Statistical Watermarking [95.5] 仮説テスト問題として定式化して統計的透かしを研究する。
我々の定式化の鍵は、出力トークンと拒絶領域の結合である。
一般仮説テスト設定において,UMP(Uniformly Most Powerful)の透かしを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:01:28 GMT)
CasCast: Skillful High-resolution Precipitation Nowcasting via Cascaded
Modelling [93.7] 本稿では,メソスケール降水分布と小規模パターンの予測を分離するために,決定的かつ確率的な部分からなるカスケードフレームワークCasCastを提案する。
CasCastは地域の極端降水量計のベースライン(+91.8%)をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:30:47 GMT)
The Lipschitz-Variance-Margin Tradeoff for Enhanced Randomized Smoothing [91.5] ディープニューラルネットワークの現実的な応用は、ノイズの多い入力や敵攻撃に直面した場合、その不安定な予測によって妨げられる。
本稿では,モンテカルロサンプリングによるランダムな平滑化過程推定における分散が,分類器のリプシッツ定数とマージンと密接な相互作用を示す。
我々はベルンシュタインの濃度不等式と拡張されたリプシッツ境界をランダム化平滑化に利用し、実験結果から現在の最先端手法と比較して精度が著しく向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:30:26 GMT)
ReLU$^2$ Wins: Discovering Efficient Activation Functions for Sparse
LLMs [91.3] 本稿では、ニューロンの出力の等級と調整された等級しきい値によってニューロンの活性化を定義する一般的な方法を提案する。
スパース計算における最も効率的なアクティベーション関数を見つけるために,本手法を提案する。
我々は、ReLU、SwiGLU、ReGLU、ReLU$2$といった異なるアクティベーション機能を利用したLCMの徹底的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:45:51 GMT)
Out-of-Domain Robustness via Targeted Augmentations [90.9] 領域外一般化のためのデータ拡張設計の原理を考察する。
線形設定に関する理論的解析により動機付けを行い,対象拡大を提案する。
その結果,OOD性能は3.2～15.2ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:04:08 GMT)
TopoX: A Suite of Python Packages for Machine Learning on Topological
Domains [89.1] topoxはPythonのソフトウェアスイートで、トポロジ上のコンピューティングと機械学習のための信頼性とユーザフレンドリなビルディングブロックを提供する。
Topoxは3つのパッケージで構成されている。toponetxは、ノード、エッジ、高階セルなど、これらのドメインの構築と計算を容易にする。
TopomodelxはPyTorch上に構築されており、トポロジカルドメイン上のニューラルネットワークのための高階メッセージパッシング関数の包括的なツールボックスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:53:31 GMT)
Network Alignment with Transferable Graph Autoencoders [87.3] 本稿では,強力で堅牢なノード埋め込みを抽出するグラフオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
生成した埋め込みがグラフの固有値と固有ベクトルと結びついていることを証明する。
提案フレームワークは転送学習とデータ拡張を利用して,大規模なネットワークアライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:56:35 GMT)
How to Estimate Model Transferability of Pre-Trained Speech Models? [84.1] 事前学習音声モデルの伝達可能性推定のためのスコアベースアセスメントフレームワーク
ベイズ確率推定と最適輸送という2つの表現理論を利用して、PSM候補のランクスコアを生成する。
本フレームワークは,候補モデルやレイヤを実際に微調整することなく,転送可能性スコアを効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:52:48 GMT)
Drug Discovery with Dynamic Goal-aware Fragments [83.1] GEAM (Goal-aware fragment extract, Assembly and Modification) という薬物発見のための分子生成フレームワークを提案する。
GEAMは3つのモジュールから構成されており、それぞれがゴール対応のフラグメント抽出、フラグメントアセンブリ、フラグメント修正を担当している。
GEAMは, 薬物発見タスクにおける3つのモジュールの生成サイクルを通じて, 薬物候補を効果的に発見できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:14:12 GMT)
Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and
Generating with Multimodal LLMs [82.5] トレーニング不要なテキスト・画像生成/編集フレームワークであるRecaption, Plan and Generate(RPG)を提案する。
RPGは、マルチモーダルLLMの強力な連鎖推論能力を活用し、テキストから画像への拡散モデルの合成性を高める。
本フレームワークはMLLMアーキテクチャとの広範な互換性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:10:25 GMT)
Learning a Decision Tree Algorithm with Transformers [80.5] 本稿では,従来のアルゴリズムから出力されたフィルタを用いてトランスフォーマーモデルを用いて,分類のための強力な決定木を生成するメタトレーについて紹介する。
次にMetaTreeをトレーニングして、強力な一般化パフォーマンスを実現するツリーを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:40:53 GMT)
Large Language Models as an Indirect Reasoner: Contrapositive and
Contradiction for Automated Reasoning [79.4] 本稿では, 事実推論や数学的証明といったIR課題に対処するために, 反陽性と矛盾の論理を用いた間接推論(IR)手法を提案する。
GPT-3.5-turbo や Gemini-pro などの一般的な LLM の実験結果から,我々のIR 法は事実推論の総合的精度を27.33%,数学的証明を31.43%向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:41:12 GMT)
The Essential Role of Causality in Foundation World Models for Embodied
AI [79.1] 身体的なAIエージェントは、さまざまな現実世界環境で新しいタスクを実行する能力を必要とします。
現在の基礎モデルは、現実世界との物理的相互作用を正確にモデル化できないため、Embodied AIには不十分である。
因果関係の研究は、可能な相互作用の結果を正確に予測するために不可欠である、バリディカル世界モデルの構築に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:15:33 GMT)
Progress and Opportunities of Foundation Models in Bioinformatics [77.7] 基礎モデル(FM)は、特に深層学習の領域において、計算生物学の新しい時代に定着した。
我々の焦点は、特定の生物学的問題にFMを応用することであり、研究ニーズに適切なFMを選択するために研究コミュニティを指導することを目的としています。
データノイズ、モデル説明可能性、潜在的なバイアスなど、生物学においてFMが直面する課題と限界を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:29:17 GMT)
One-Shot Action Recognition via Multi-Scale Spatial-Temporal Skeleton
Matching [77.7] ワンショットスケルトン行動認識は、単一のトレーニングサンプルでスケルトン行動認識モデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,マルチスケールな時空間特徴マッチングによる骨格行動認識を行う新しい一発骨格行動認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:02:40 GMT)
Ten Hard Problems in Artificial Intelligence We Must Get Right [76.1] AIの約束を阻止し、AIのリスクを引き起こすAI2050の「ハード問題」について検討する。
それぞれの問題について、その領域を概説し、最近の重要な作業を特定し、今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:16:41 GMT)
Bootstrapping Audio-Visual Segmentation by Strengthening Audio Cues [75.7] 双方向ブリッジを用いた双方向オーディオ・ビジュアルデコーダ(BAVD)を提案する。
この相互作用はモダリティの不均衡を狭め、統合されたオーディオ視覚表現のより効果的な学習を促進する。
また,BAVDの微粒化誘導として,音声・視覚的フレームワイド同期のための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:35:05 GMT)
Tempered Calculus for ML: Application to Hyperbolic Model Embedding [74.8] MLで使用されるほとんどの数学的歪みは、本質的に自然界において積分的である。
本稿では,これらの歪みを改善するための基礎的理論とツールを公表し,機械学習の要件に対処する。
我々は、最近MLで注目を集めた問題、すなわち、ハイパーボリック埋め込みを「チープ」で正確なエンコーディングで適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:21:06 GMT)
DeepInception: Hypnotize Large Language Model to Be Jailbreaker [74.5] 大規模言語計算モデル(LLM)は、安全ガードレールを無効にする敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。
本稿では,LDMをジェイルブレーカーとして容易に催眠できる,DeepInceptionと呼ばれる軽量な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:24:34 GMT)
Learnable Graph Matching: A Practical Paradigm for Data Association [74.3] これらの問題に対処するための一般的な学習可能なグラフマッチング法を提案する。
提案手法は,複数のMOTデータセット上での最先端性能を実現する。
画像マッチングでは,一般的な屋内データセットであるScanNetで最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:24:49 GMT)
MobileVLM V2: Faster and Stronger Baseline for Vision Language Model [73.7] 我々は、MobileVLM上で大幅に改善された視覚言語モデルのファミリーであるMobileVLM V2を紹介する。
MobileVLM V2 1.7Bは、標準のVLMベンチマークにおいて、3Bスケールでのはるかに大きなVLMよりも優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:16:36 GMT)
An LLM Compiler for Parallel Function Calling [71.5] 本稿では,複数の関数呼び出しを効率的にオーケストレーションするために並列に関数を実行するLLMCompilerを紹介する。
ReActと比較して、一貫したレイテンシの高速化が3.7倍、コストの削減が6.7倍、精度が9%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:17:42 GMT)
A Survey of Federated Unlearning: A Taxonomy, Challenges and Future
Directions [71.2] プライバシ保護のためのフェデレートラーニング(FL)の進化により、忘れられる権利を実装する必要性が高まっている。
選択的な忘れ方の実装は、その分散した性質のため、FLでは特に困難である。
Federated Unlearning(FU)は、データプライバシの必要性の増加に対応する戦略的ソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:33:51 GMT)
LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning [69.5] 本稿では,データの影響を推定し,命令データ選択のための低ランクグレーディエント類似度探索を行うアルゴリズムであるLESSを提案する。
LESS選択したデータの5%のトレーニングは、さまざまなダウンストリームタスクにわたる完全なデータセットでのトレーニングよりも優れています。
我々の方法は、意図した下流アプリケーションに必要な推論スキルを識別するために、表面的なフォームキューを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:18:04 GMT)
RenderDiffusion: Image Diffusion for 3D Reconstruction, Inpainting and
Generation [68.9] 単分子2次元観察のみを用いて学習した3次元生成と推論のための最初の拡散モデルであるRenderDiffusionを提案する。
FFHQ,AFHQ,ShapeNet,CLEVRのデータセット上でRenderDiffusionを評価し,3Dシーンの生成と2D画像からの3Dシーンの推測の競合性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:12:24 GMT)
Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [67.4] 大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。
彼らの能力は有望だが、安全を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。
本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:54:07 GMT)
Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey
design [66.2] 大規模言語モデル(LLM)が人間の反応バイアスをどの程度反映しているかについて検討する。
アンケート調査では, LLMが人間のような応答バイアスを示すかどうかを評価するためのデータセットとフレームワークを設計した。
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。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:16:17 GMT)
Vectorization of the density matrix and quantum simulation of the von
Neumann equation of time-dependent Hamiltonians [65.3] 我々は、von-Neumann方程式を線形化するための一般的なフレームワークを開発し、量子シミュレーションに適した形でレンダリングする。
フォン・ノイマン方程式のこれらの線型化のうちの1つは、状態ベクトルが密度行列の列重ね元となる標準的な場合に対応することを示す。
密度行列の力学をシミュレートする量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:18:49 GMT)
MR-GSM8K: A Meta-Reasoning Revolution in Large Language Model Evaluation [65.1] 本稿では,メタ推論への取り組みに挑戦する,大規模言語モデルのための新しい評価パラダイムを提案する。
このアプローチは、エージェントの認知能力を評価するために伝統的に用いられてきた既存の数学問題解決ベンチマークにおける重大な欠点に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:27:52 GMT)
A Comprehensive Survey of Continual Learning: Theory, Method and
Application [64.2] 本稿では,基礎的設定,理論的基礎,代表的方法,実践的応用を橋渡しする継続的学習に関する包括的調査を行う。
連続学習の一般的な目的は、資源効率の文脈において、適切な安定性と塑性のトレードオフと適切なタスク内/タスク内一般化性を保証することであると要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:12:09 GMT)
SHIELD : An Evaluation Benchmark for Face Spoofing and Forgery Detection
with Multimodal Large Language Models [63.9] フェーススプーフィングと偽造検出におけるMLLMの能力を評価するための新しいベンチマーク、ShielDを導入する。
我々は、これらの2つの顔セキュリティタスクにおいて、マルチモーダル顔データを評価するために、真/偽/複数選択の質問を設計する。
その結果,MLLMは顔セキュリティ領域において大きな可能性を秘めていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:31:36 GMT)
Clarify: Improving Model Robustness With Natural Language Corrections [63.3] 教師付き学習では、モデルは静的データセットから相関を抽出するために訓練される。
これはしばしば、高レベルの誤解に依存するモデルにつながる。
モデル誤解をインタラクティブに修正する新しいインターフェースと方法であるClarifyを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:11:38 GMT)
CogCoM: Train Large Vision-Language Models Diving into Details through
Chain of Manipulations [63.0] チェーン・オブ・マニピュレーション(Chain of Manipulations)は、ビジョンランゲージモデル(Vision-Language Models)が一連の操作で問題を解決するメカニズムである。
我々は、メモリベース互換アーキテクチャを備えた一般的な17B VLMであるCogCoMをトレーニングする。
実験により,本モデルが3つのカテゴリから8つのベンチマークにまたがって,最先端のパフォーマンスを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:43:48 GMT)
Weakly Supervised 3D Object Detection with Multi-Stage Generalization [63.0] 擬似ラベル生成と多段階一般化を含むBA$2$-Detを導入する。
一般化の3つの段階、完全から部分へ、静的から動的へ、そして遠い距離へ進む。
BA$2$-Detは、KITTIデータセットの20%の相対的な改善を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:27:57 GMT)
Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [62.8] 我々の研究は、MCQファミリーの古典的なアルゴリズムであるAdditive Quantizationの上に構築され、それを言語モデルの量子化に適応させる。
結果として得られたアルゴリズムはLLM圧縮の最先端を推し進め、与えられた圧縮予算の精度で最近提案されたすべての技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:55:25 GMT)
Interpretability at Scale: Identifying Causal Mechanisms in Alpaca [62.7] 本研究では、Boundless DASを用いて、命令に従う間、大規模言語モデルにおける解釈可能な因果構造を効率的に探索する。
私たちの発見は、成長し、最も広くデプロイされている言語モデルの内部構造を忠実に理解するための第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:30:07 GMT)
MusicRL: Aligning Music Generation to Human Preferences [62.4] MusicRLは人間のフィードバックによって微調整された最初の音楽生成システムである。
ユーザに対してMusicLMをデプロイし,30,000対の選好からなる実質的なデータセットを収集する。
人間のフィードバックを大規模に組み込んだ最初のテキスト-音楽モデルであるMusicRL-Uを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:36:52 GMT)
Whole Page Unbiased Learning to Rank [62.1] アンバイアスド・ラーニング・トゥ・ランク(ULTR)アルゴリズムは、バイアスド・クリックデータを用いたアンバイアスド・ランキングモデルを学ぶために提案される。
本稿では,BALというアルゴリズムをランク付けするバイアス非依存学習を提案する。
実世界のデータセットによる実験結果から,BALの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:01:27 GMT)
Revisiting Link Prediction: A Data Perspective [61.5] グラフの基本的なタスクであるリンク予測は、友人の推薦、タンパク質分析、薬物相互作用予測など、様々な応用において不可欠であることが証明されている。
既存の文献の証拠は、すべてのデータセットに適した普遍的に最良のアルゴリズムが存在しないことを裏付けている。
我々は,局所的な構造的近接,大域的な構造的近接,特徴的近接という,リンク予測に不可欠な3つの基本的要因を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:00:53 GMT)
A family of permutationally invariant quantum codes [59.9] 新たな家系の符号は、自発的な減衰誤差と同様に、量子削除誤差を補正する。
我々の構成には、以前に知られていた置換不変量子符号のいくつかが含まれている。
小さな$t$の場合、これらの条件はコンピュータによるコードの新しい例を構築するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:48:50 GMT)
CAT-SAM: Conditional Tuning Network for Few-Shot Adaptation of
Segmentation Anything Model [59.3] CAT-SAM は ConditionAl Tuning ネットワークで、SAM を数発のターゲットサンプルで様々な従来とは異なるターゲットタスクに適応させる。
Cat-SAMはSAM全体を凍結し、マスクデコーダとイメージエンコーダに少数の学習可能なパラメータを同時に適用する。
Cat-SAM 変種は、非常に困難なワンショット適応設定の下でも、常に優れた目標セグメンテーション性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:00:18 GMT)
A Bionic Data-driven Approach for Long-distance Underwater Navigation with Anomaly Resistance [59.2] 様々な動物が環境の手がかりを使って正確なナビゲーションをしている。
動物航法にインスパイアされたこの研究は、長距離水中航法のためのバイオニックでデータ駆動のアプローチを提案する。
提案手法では,GPSシステムや地理地図を必要とせず,測地データを用いてナビゲーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:20:56 GMT)
LightGaussian: Unbounded 3D Gaussian Compression with 15x Reduction and
200+ FPS [59.2] 光ガウシアン(LightGaussian)は、3次元ガウシアンをより効率的でコンパクトなフォーマットに変換する新しい方法である。
ネットワーク・プルーニング(Network Pruning)の概念からインスピレーションを得たLightGaussianは、シーンの再構築に貢献するに足りていないガウシアンを特定する。
本稿では,全ての属性を量子化するハイブリッド方式であるVecTree Quantizationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:39:17 GMT)
Data-Efficient Task Generalization via Probabilistic Model-based Meta
Reinforcement Learning [58.6] PACOH-RLはメタ強化学習(Meta-RL)アルゴリズムである。
既存のMeta-RLメソッドは豊富なメタ学習データを必要とし、ロボット工学などの設定で適用性を制限する。
実験の結果,PACOH-RLはモデルベースRLおよびモデルベースMeta-RLベースラインよりも高い性能を示し,新しい動的条件に適応することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:41:01 GMT)
VRMM: A Volumetric Relightable Morphable Head Model [58.5] 本稿では,3次元顔モデリングに先立って,新しい容積・パラメトリック顔モデルであるVRMMを紹介する。
我々のフレームワークは、アイデンティティ、表現、照明の潜在空間を、低次元の表現に効率的に切り離し、エンコードする。
我々は,アバター生成,顔の再構成,アニメーションなどの様々な応用を通じて,VRMMの汎用性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:55:46 GMT)
DistiLLM: Towards Streamlined Distillation for Large Language Models [58.4] DistiLLMは自動回帰言語モデルのためのより効率的で効率的なKDフレームワークである。
DisiLLMは,(1)新しいスキューKulback-Leibler分散損失,(2)学生生成出力の効率向上を目的とした適応型オフ政治アプローチの2つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:10:35 GMT)
Large Language Models to Enhance Bayesian Optimization [57.5] 我々は,大規模言語モデル(LLM)をベイズ最適化に組み込む新しいアプローチであるtextttLLAMBOを提案する。
以上の結果から,texttLLAMBOはゼロショットウォームスタートに有効であり,サロゲートモデリングや候補サンプリングの改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:44:06 GMT)
REBORN: Reinforcement-Learned Boundary Segmentation with Iterative
Training for Unsupervised ASR [57.4] 教師なしASRにおける反復訓練による強化学習境界REBORNを提案する。
ReBORNは、音声信号におけるセグメント構造の境界を予測するセグメンテーションモデルを訓練し、音素予測モデルを訓練する。
我々は広範囲な実験を行い、REBORNはLibriSpeech, TIMIT, and five non- English languages in Multilingual LibriSpeechにおいて、以前の教師なしASRモデルよりも優れていたことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:26:19 GMT)
SEABO: A Simple Search-Based Method for Offline Imitation Learning [57.3] オフライン強化学習(RL)は、静的なオフラインデータセットから学習できることから、多くの注目を集めている。
本稿では,SEABOをタグ付けした単純な検索に基づくオフラインIL手法を提案する。
この結果から,SEABOは1つの専門的軌道のみを考慮し,実効性を持つオフラインRLアルゴリズムに競合する性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:48:01 GMT)
Fine-Tuned Language Models Generate Stable Inorganic Materials as Text [57.0] テキストエンコードされた原子構造データに基づく微調整された大規模言語モデルは、実装が簡単で信頼性が高い。
我々の最強モデルは、CDVAEの約2倍の速度で準安定であると予測された物質を生成することができる。
テキストプロンプト固有の柔軟性のため、我々のモデルは安定物質を無条件に生成するために同時に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:35:28 GMT)
Improved Generalization of Weight Space Networks via Augmentations [56.6] 深度重み空間(DWS)における学習は新たな研究方向であり、2次元および3次元神経場(INRs, NeRFs)への応用
我々は、この過度な適合の理由を実証的に分析し、主要な理由は、DWSデータセットの多様性の欠如であることがわかった。
そこで本研究では,重み空間におけるデータ拡張戦略について検討し,重み空間に適応したMixUp法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:34:44 GMT)
SimLM: Can Language Models Infer Parameters of Physical Systems? [56.4] 物理系におけるパラメータ推論におけるLarge Language Models (LLM) の性能について検討する。
実験の結果,単純なシステムであっても,本課題には適していないことが示唆された。
物理シミュレータを用いてLLMのコンテキストを拡大する探索の有望な方向を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:15:01 GMT)
Vision Superalignment: Weak-to-Strong Generalization for Vision
Foundation Models [55.9] 本稿では、より弱いモデルを用いてより強いモデルを監督する弱強一般化の概念に焦点を当てる。
弱強監督のための新規かつ適応的に調整可能な損失関数を提案する。
提案手法は, 強い一般化によって設定された性能ベンチマークを超えるだけでなく, データセット全体を用いた微調整の強いモデルの結果を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:30:34 GMT)
Graph Foundation Models [55.8] Graph Foundation Model (GFM)は、グラフ領域における新しいトレンド研究トピックである。
GFMを構築する上で重要な課題は、さまざまな構造パターンを持つグラフ間でポジティブな転送を可能にする方法である。
我々は「グラフ語彙」を提唱するGFM開発のための新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:29:54 GMT)
BiLLM: Pushing the Limit of Post-Training Quantization for LLMs [55.6] BiLLMは、事前訓練された大規模言語モデルに適した1ビット後のトレーニング後の量子化スキームである。
LLaMA2-70Bの8.41パープレキシティは、様々なLLMファミリーで1.08ビットの重みしか持たない。
これにより、1つのGPU上で0.5時間以内に70億重量のLLMをバイナライズし、良好な時間効率を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:26:34 GMT)
LLM Comparative Assessment: Zero-shot NLG Evaluation through Pairwise
Comparisons using Large Language Models [55.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクで印象的なゼロショット機能を実現している。
本稿では,ゼロショットNLG評価におけるLCMの創発的能力を活用するための2つの選択肢について検討する。
FlanT5 や Llama2-chat のような中規模のオープンソース LLM では、スコアリングよりも比較評価が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:05:58 GMT)
Personalized Language Modeling from Personalized Human Feedback [55.5] 個人化された人間のフィードバックから学習するタスクを紹介し、この文脈でバニラRLHFが問題となる理由を説明する。
本稿では,ユーザモデルと言語(あるいは報酬)モデルを共同で学習する必要がある一般パーソナライズ-RLHFフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を実証するために,注釈付き好みと注釈付き情報を用いた実世界のテキスト要約データを用いて検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:18:58 GMT)
Simple online learning with consistent oracle [55.4] オンライン学習は、学習アルゴリズムが、どの時点でも、今まで見てきたすべての例に一致する関数をクラスから与えることができる、という、一貫性のあるオラクルを通じてのみクラスにアクセスすることができるモデルであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:04:38 GMT)
Provably learning a multi-head attention layer [55.3] マルチヘッドアテンション層は、従来のフィードフォワードモデルとは分離したトランスフォーマーアーキテクチャの重要な構成要素の1つである。
本研究では,ランダムな例から多面的注意層を実証的に学習する研究を開始する。
最悪の場合、$m$に対する指数的依存は避けられないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:39:09 GMT)
Provably Efficient UCB-type Algorithms For Learning Predictive State
Representations [55.0] 逐次決定問題は、予測状態表現(PSR)によってモデル化された低ランク構造が認められる場合、統計的に学習可能である
本稿では,推定モデルと実モデル間の全変動距離を上限とする新しいボーナス項を特徴とする,PSRに対する最初のUCB型アプローチを提案する。
PSRに対する既存のアプローチとは対照的に、UCB型アルゴリズムは計算的トラクタビリティ、最優先の準最適ポリシー、モデルの精度が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:56:03 GMT)
Structured Entity Extraction Using Large Language Models [54.5] 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていないテキストから構造化された情報を抽出する上で重要な役割を果たす。
本稿では,構造化エンティティ抽出における現行手法の課題と限界について考察する。
本研究では,LLMのパワーを有効・効率的に活用する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:15:09 GMT)
EscherNet: A Generative Model for Scalable View Synthesis [54.3] EscherNetはビュー合成のための多視点条件拡散モデルである。
単一のコンシューマグレードGPU上で、100以上の一貫性のあるターゲットビューを同時に生成することができる。
EscherNetはシングルイメージとマルチイメージの3D再構成を統一し、これらの多様なタスクを単一の凝集性フレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:21:58 GMT)
Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective
Large Language Models [54.2] 説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。
反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。
我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:18:58 GMT)
Fed-CVLC: Compressing Federated Learning Communications with
Variable-Length Codes [54.2] フェデレートラーニング(FL)パラダイムでは、パラメータサーバ(PS)がモデル収集、更新アグリゲーション、複数のラウンドでのモデル分散のために、分散参加クライアントと同時通信する。
FLの圧縮には可変長が有用であることを示す。
本稿では,Fed-CVLC(Federated Learning Compression with Variable-Length Codes)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:25:21 GMT)
Convex Relaxations of ReLU Neural Networks Approximate Global Optima in
Polynomial Time [54.0] 本稿では, 重み劣化と凸緩和に則った2層ReLUネットワーク間の最適性ギャップについて述べる。
トレーニングデータがランダムである場合、元の問題と緩和の間の相対的な最適性ギャップは、サンプルの勾配によって境界付けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:29:35 GMT)
Analyzing Neural Network-Based Generative Diffusion Models through
Convex Optimization [54.0] 拡散モデルは画像、ビデオ、オーディオ生成に広く使われている。
スコアベース拡散モデルでは,入力データ分布のスコア関数を推定する必要がある。
この研究は、ニューラルネットワークベースの拡散モデルが漸近的でない環境で何を学ぶかを理解するのに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:37:23 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） (Tue, 6 Feb 2024 06:35:36 GMT)
Conditional Optimal Transport on Function Spaces [53.9] ブロック三角形モンジュ写像を記述した制約付き最適輸送問題の理論を開発する。
これは、一般的なコスト関数を持つ分離可能な無限次元函数空間への最適三角輸送の理論を一般化する。
本稿では,機能パラメータの非道徳的および可能性のない推論に対する理論的結果の計算的適用性を示す数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:37:39 GMT)
Transductive Reward Inference on Graph [53.0] 本稿では,グラフ上の情報伝達の文脈特性に基づく報酬推定手法を提案する。
利用可能なデータと限定的な報酬アノテーションの両方を活用して、報酬伝達グラフを構築します。
構築したグラフをトランスダクティブな報酬推定に使用し,非競合データに対する報酬を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:31:28 GMT)
Disparate Impact on Group Accuracy of Linearization for Private
Inference [52.7] 多数派と比較して,ReLUアクティベーション数の減少は少数派に対する精度を著しく低下させることを示す。
また,線形化モデルの微調整手順を変更する簡単な手順が,効果的な緩和戦略として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:56:29 GMT)
Parameter-tuning-free data entry error unlearning with adaptive
selective synaptic dampening [51.3] 本稿では,パラメータチューニングの必要性を排除した選択的シナプス減衰アンラーニング法の拡張を提案する。
本稿では,ResNet18とVision Transformerの未学習タスクにおける適応選択的シナプス減衰(ASSD)の性能を示す。
このアプローチの適用は、サプライチェーン管理などの産業環境において特に魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:04:31 GMT)
On dimensionality of feature vectors in MPNNs [49.3] 我々は、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPNN)がWeisfeiler--Leman(WL)同型テストに対する識別力に等しいというモリスら(AAAI'19)の古典的な結果を再考する。
我々は,MPNNがWLテストと同値であることを保証するために,非ポリノミカルな(シグモイドのような)アクティベーション関数を具現化するために,次元$d=1$の特徴ベクトルがすべて必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:56:55 GMT)
Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.1] 気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。
提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。
我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:28:42 GMT)
Reinforcement Learning from Bagged Reward: A Transformer-based Approach
for Instance-Level Reward Redistribution [48.9] 強化学習(RL)では、エージェントの動作毎に即時報奨信号を生成する。
多くの実世界のアプリケーションでは、即時報酬信号はエージェントによって取得できない。
本稿では,各バッグ内の文脈ニュアンスと時間的依存関係を自己認識機構を用いて解釈するトランスフォーマーベースの報酬モデルReward Bag Transformer (RBT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:26:44 GMT)
Chatbot Meets Pipeline: Augment Large Language Model with Definite
Finite Automaton [48.4] 有限有限オートマトン拡張大言語モデル(DFA-LLM)
大規模言語モデル(LLM)を用いた対話エージェントの能力向上を目的とした新しいフレームワーク
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:14:45 GMT)
Attention with Markov: A Framework for Principled Analysis of
Transformers via Markov Chains [48.1] マルコフ連鎖のレンズによる変圧器の逐次モデリング機能について検討する。
自然言語のマルコフ性に触発され、マルコフの情報源としてデータをモデル化する。
我々は,データ特性とトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて,グローバルなミニマと悪いローカルなミニマの存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:18:59 GMT)
LV-Eval: A Balanced Long-Context Benchmark with 5 Length Levels Up to
256K [48.1] LV-Evalは5つの長さレベルが256kまで達する長文の長文ベンチマークである。
LV-Evalの設計には3つの重要なテクニックが組み込まれている。
LV-Evalの利点は、異なるコンテキストの長さにわたる制御可能な評価、紛らわしい事実を持つテストインスタンスへの挑戦、より客観的な評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:11:19 GMT)
HarmBench: A Standardized Evaluation Framework for Automated Red Teaming
and Robust Refusal [47.4] HarmBenchは、自動化されたレッドチームのための標準化された評価フレームワークである。
我々は18のレッドチーム法と33のLLMとディフェンスを大規模に比較した。
また,多岐にわたる攻撃に対する堅牢性を大幅に向上させる,高効率な対人訓練手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:59:08 GMT)
Read to Play (R2-Play): Decision Transformer with Multimodal Game
Instruction [46.7] 視覚タスクにおけるマルチモーダル・インストラクション・チューニングの成功からインスピレーションを得て,インストラクション・チューニングを決定変換器に組み込むためのマルチモーダル・ゲーム・インストラクションのセットを構築した。
その結果、マルチモーダルゲーム命令を組み込むことで、決定変換器のマルチタスクと一般化能力を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:09:25 GMT)
LPNL: Scalable Link Prediction with Large Language Models [46.7] この作業はリンク予測タスクに重点を置いており、大規模言語モデルに基づくフレームワークであるtextbfLPNL$ (Link Prediction via Natural Language)を導入している。
我々は、自然言語でグラフの詳細を記述したリンク予測のための新しいプロンプトを設計する。
本稿では,グラフから重要な情報を抽出するための2段階サンプリングパイプラインと,入力トークンを制御するための分割・分散戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:39:54 GMT)
XLand-MiniGrid: Scalable Meta-Reinforcement Learning Environments in JAX [46.3] メタ強化学習研究のためのツールとグリッドワールド環境のスイートであるXLand-MiniGridを紹介する。
JAXで書かれたXLand-MiniGridは高度にスケーラブルに設計されており、GPUやTPUアクセラレータ上で実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:32:36 GMT)
Effective Protein-Protein Interaction Exploration with PPIretrieval [46.1] PPIretrievalはタンパク質とタンパク質の相互作用を探索する最初の深層学習モデルである。
PPIretrievalは、埋め込み空間における潜在的なPPIを探し、タンパク質表面の豊富な幾何学的および化学的情報を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:57:06 GMT)
Fault-tolerant Coding for Entanglement-Assisted Communication [46.1] 本稿では,量子チャネルに対するフォールトトレラントチャネル符号化の研究について述べる。
我々は、フォールトトレラント量子コンピューティングの手法を用いて、このシナリオで古典的および量子的情報を送信するための符号化定理を確立する。
特に,ゲートエラーがゼロに近づくと,耐故障能力が通常のキャパシティに近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:06:17 GMT)
BEAM: Beta Distribution Ray Denoising for Multi-view 3D Object Detection [46.0] 多視点3Dオブジェクト検出器は深度情報の欠如により重複予測に苦慮する。
BEAM(Beta Distribution Ray Denoising approach)は、DETR方式のマルチビュー3D検出器に適用可能な、新しいBeta Distribution Ray Denoising approachである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:17:44 GMT)
Beyond Hallucinations: Enhancing LVLMs through Hallucination-Aware
Direct Preference Optimization [45.5] 本稿では,Halucination-Aware Direct Preference Optimization (HA-DPO)を提案する。
3つの主要なマルチモーダルモデルに適用すると、HA-DPOは幻覚の問題を著しく減らし、モデルの一般化能力を増幅した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:43:31 GMT)
Evaluating Embeddings for One-Shot Classification of Doctor-AI
Consultations [44.8] 本研究では、最先端の埋め込みとワンショット分類システムを用いて、博士書きとAI生成のテキストをどのように分類するかを検討する。
我々は,単語の袋,文字n-gram,Word2Vec,GloVe,fastText,GPT2の埋め込みなどの埋め込みを解析する。
その結果、埋め込みはテキストからセマンティックな特徴を信頼性と適応性でキャプチャできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:24:56 GMT)
States as Strings as Strategies: Steering Language Models with
Game-Theoretic Solvers [44.6] 言語相互作用に関連するプレイヤー、戦略、ペイオフの適切なモデルにより、既存のゲーム理論アルゴリズムは言語空間における戦略的解決策を提供することができる。
本稿では,対話からゲーム理論への結合の可能性と,既存の平衡探索アルゴリズムの一般化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:53:11 GMT)
Pro-HAN: A Heterogeneous Graph Attention Network for Profile-Based
Spoken Language Understanding [44.6] プロファイルベースの音声言語理解は、様々な種類の補足プロファイル情報を統合することを目的としている。
既存のアプローチでは、異なるプロファイル情報を個別にモデル化するしかありません。
ProHANと呼ばれる複数のプロファイル情報にまたがる推論を行うための異種グラフアテンションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:12:09 GMT)
MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [44.5] 分子学習(MRL)は、生化学研究の進展において重要な役割を担っている。
近年, 大規模言語モデル (LLM) の採用が, 効果的かつ効率的なMRLのための有望な方法として浮上している。
本研究は,Chain-of-Thought(CoT)理論に倣って,非反応予測のための新しいLLMベースのマルチモーダルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:51:56 GMT)
Minds versus Machines: Rethinking Entailment Verification with Language
Models [44.3] 人・大言語モデル(LLM)の性能を様々な推論カテゴリで評価する。
以上の結果から,LLMsのマルチホップ推論における優位性は,人間は単純な帰納的推論を必要とするタスクに優れていた。
我々は,GPT-3.5やGPT-4と競合する細調整T5モデルを導入し,包括検証のための堅牢なオープンソースソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:14:09 GMT)
LASER: Linear Compression in Wireless Distributed Optimization [43.8] We introduced LASER: LineAr CompreSsion in WirEless DistRibuted Optimization。
LASERは勾配の固有の低ランク構造を利用し、ノイズチャネル上で効率よく伝送する。
コンピュータビジョンの挑戦やGPT言語モデリングのタスクにおいて、最先端の圧縮スキームよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:22:45 GMT)
ANLS* -- A Universal Document Processing Metric for Generative Large
Language Models [43.4] 本稿ではANLS*と呼ばれる生成モデルを評価するための新しい指標を提案する。
ANLS*メトリックは、既存のANLSメトリクスをドロップ・イン・リプレースとして拡張し、以前報告されたANLSスコアと互換性がある。
また、SFTと呼ばれる文書のプロンプトを生成する新しい手法を、LATINなどの他のプロンプト技術に対してベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:50:08 GMT)
Adaptive Inference: Theoretical Limits and Unexplored Opportunities [43.2] 我々は、達成可能な効率と性能向上のための、新しい近似的かつ正確な境界を提供する。
適応型推論状態空間の最適選択と設計を通じて、達成可能な効率向上に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:49:23 GMT)
Similarity-based Neighbor Selection for Graph LLMs [43.2] 類似性に基づく近隣選択(SNS)について紹介する。
SNSは、選択した隣人の品質を改善し、グラフ表現を改善し、オーバースカッシングやヘテロフィリーといった問題を緩和する。
インダクティブでトレーニングのないアプローチとして、SNSは従来のGNN手法よりも優れた一般化とスケーラビリティを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:29:05 GMT)
Less than one percent of words would be affected by gender-inclusive
language in German press texts [43.2] 平均して、すべてのトークンの1%以下は、ジェンダー非包摂的言語に影響されることが示されている。
この小さな割合は、ジェンダーを包含するドイツ語が言語を理解し学習する上で大きな障壁となるかどうかに疑問を呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:32:34 GMT)
SceMQA: A Scientific College Entrance Level Multimodal Question
Answering Benchmark [42.9] 本稿では,SceMQAについて紹介する。SceMQAは,大学入学レベルでの科学的マルチモーダル質問応答のための新しいベンチマークである。
SceMQAは数学、物理学、化学、生物学などの中核的な科学分野に焦点を当てている。
複数選択と自由応答の混在を特徴とし、AIモデルの能力を総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:16:55 GMT)
SUB-PLAY: Adversarial Policies against Partially Observed Multi-Agent
Reinforcement Learning Systems [42.7] 攻撃者は、被害者の脆弱性を迅速に利用し、敵のポリシーを生成することができ、特定のタスクで被害者の失敗につながる。
本研究では,被害者の部分的観察に制限された場合においても,攻撃者が敵の政策を生成できる能力を明らかにする。
我々は,部分観測可能性の影響を軽減するために,複数のサブゲームを構築するという概念を取り入れた新しいブラックボックス攻撃(SUB-PLAY)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:18:16 GMT)
Bayesian Uncertainty for Gradient Aggregation in Multi-Task Learning [42.3] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスクを効率的に解決する単一のモデルを学習することを目的としている。
ベイジアン推論を用いた新しい勾配集約手法を提案する。
さまざまなデータセットで,アプローチのメリットを実証的に実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:00:43 GMT)
TiMix: Text-aware Image Mixing for Effective Vision-Language
Pre-training [42.1] クロスモーダルなコントラスト学習のための混合データサンプルは、暗黙的にコントラスト損失のレギュレータとして機能する。
TiMixは、既存のメソッドに対してベンチマークした場合、トレーニングデータの量が減り、トレーニング時間が短縮された場合でも、ダウンストリームタスクで同等のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:21:10 GMT)
Mitigating crosstalk errors by randomized compiling: Simulation of the
BCS model on a superconducting quantum computer [41.9] CNOT2量子ゲートを起点とするクロストークエラーは、多くの量子コンピューティングプラットフォームにおけるエラーの重要な原因である。
隣接するキュービットの特別な処理を含むランダム化コンパイルプロトコルを拡張し,適用する。
隣り合う量子ビットのツイリングは、新しい量子ビットや回路を追加することなく、ノイズ推定プロトコルを劇的に改善することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:32:49 GMT)
Enhancing LLM-Based Coding Tools through Native Integration of
IDE-Derived Static Context [41.9] 我々は,統合開発環境(IDE)がリポジトリレベルのコード補完のために,直接的かつ正確かつリアルタイムなクロスファイル情報を提供できると主張している。
本稿では,IDEネイティブな静的コンテキストをクロスコンテキスト構築に利用し,自己再定義のための診断結果を生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:59:41 GMT)
Tuning Large Multimodal Models for Videos using Reinforcement Learning
from AI Feedback [41.5] ビデオとテキストのマルチモーダルアライメントは、主にマルチモーダル命令・チューンデータのボリュームと品質が不足しているため、依然として困難である。
本稿では,AIフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF)と呼ばれる,マルチモーダルAIシステムを用いた新たなアライメント戦略を提案する。
具体的には、嗜好フィードバックの生成中に、詳細な映像記述を文脈として提供することによって、文脈対応報酬モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:27:40 GMT)
Pard: Permutation-Invariant Autoregressive Diffusion for Graph
Generation [41.5] 本稿では,拡散モデルと自己回帰的手法を統合した置換不変な自己回帰拡散モデルを提案する。
Pardは、自己回帰モデルの有効性と効率を、感度を順序付けすることなく、置換不変性を保ちながら活用する。
Pardは分子と非分子のデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、1.9M分子を含むMOSESのような大規模なデータセットにスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:17:44 GMT)
INSIDE: LLMs' Internal States Retain the Power of Hallucination
Detection [41.2] 本稿では,textbfinternal textbfStates内に保持される密接な意味情報について,HoluctextbfInation textbfDEtectionについて検討する。
応答の自己整合性をよりよく評価するために、単純で効果的な textbfEigenScore メトリクスが提案されている。
内部状態における極端なアクティベーションを阻害するために,テスト時間特徴クリッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:23:12 GMT)
Improving and Unifying Discrete&Continuous-time Discrete Denoising
Diffusion [41.0] 離散拡散のためのより正確で容易に最適なトレーニングを可能にする変分下界の数学的単純化について述べる。
本稿では, 精密かつ高速なサンプリングが可能な後方復調法と, 離散時間および連続時間離散拡散のエレガントな統一法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:42:36 GMT)
Building Open-Ended Embodied Agent via Language-Policy Bidirectional
Adaptation [40.8] LLM(Large Language Models)と強化学習(Reinforcement Learning, RL)を統合するための具体的エージェントの構築は、人間とAIのインタラクションに革命をもたらした。
既存の研究は、オープン・エンディネスの要件を満たす上で、課題に直面している。
我々は,人間の指示を計画の目標に翻訳するための事前学習 LLM の微調整と,意思決定の方針としての目標条件付きトレーニングの2段階からなる協調学習フレームワーク OpenPAL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:30:55 GMT)
AirPhyNet: Harnessing Physics-Guided Neural Networks for Air Quality
Prediction [40.6] 本稿では,空気質予測のための物理誘導ニューラルネットワーク(AirPhyNet)という新しいアプローチを提案する。
我々は、空気粒子移動(拡散と対流)の2つの確立された物理原理を微分方程式ネットワークとして表現することで活用する。
2つの実世界のベンチマークデータセットの実験では、AirPhyNetがさまざまなテストシナリオの最先端モデルを上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:55:54 GMT)
Masked Graph Autoencoder with Non-discrete Bandwidths [40.6] マスケードグラフオートエンコーダは、まだ十分に研究されていない強力なグラフ自己教師型学習手法として登場した。
本稿では,既存の離散エッジマスキングとバイナリリンク再構築戦略は,位相的に情報的表現を学習するには不十分であることを示す。
本稿では,帯域幅マスキングとレイヤワイド帯域幅予測の目的を用いた新しい,情報的かつ効果的なトポロジマスマスキンググラフ自動符号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:57:49 GMT)
Privacy Leakage on DNNs: A Survey of Model Inversion Attacks and
Defenses [40.5] Model Inversion (MI)攻撃は、事前訓練されたモデルへのアクセスを悪用することで、トレーニングデータに関するプライベート情報を開示することを目的としている。
この分野の急速な進歩にもかかわらず、既存のMI攻撃と防衛の包括的概要は欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:06:23 GMT)
QuIP#: Even Better LLM Quantization with Hadamard Incoherence and
Lattice Codebooks [40.4] 後トレーニング量子化(PTQ)は、LLMのメモリフットプリントを減らし、その重みを低精度に定量化する。
重みのみのPTQ方式であるQuIP#を導入する。
実験の結果,QuIP#は既存のPTQメソッドよりも優れ,PTQスケーリングにおける新しい動作を可能にし,高速な推論をサポートすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:52:12 GMT)
Bayesian Regret Minimization in Offline Bandits [40.2] オフライン線形包帯におけるベイズ的後悔を最小限に抑える決定の仕方について検討する。
LCBへの依存は本質的にこの設定に欠陥がある、と我々は主張する。
我々の限界は金融リスク対策への新たなつながりに大きく依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:04:29 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。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:38:26 GMT)
ConsistI2V: Enhancing Visual Consistency for Image-to-Video Generation [39.8] Image-to-Video(I2V)生成は、初期フレーム(テキストプロンプトの他)を使用してビデオシーケンスを作成することを目的としている。
既存の方法はしばしば、第1フレームから主題、背景、スタイルの整合性を維持するのに苦労する。
本稿では,I2V生成における視覚的一貫性を高める拡散法であるConsistI2Vを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:08:18 GMT)
Compressed Context Memory For Online Language Model Interaction [39.7] 本稿では,オンラインシナリオにおけるトランスフォーマー言語モデルに対する文脈キー/値圧縮手法を提案する。
コンテキストが長くなるにつれて、アテンションプロセスはメモリと計算量の増加を必要とし、それによって言語モデルのスループットが低下する。
本稿では,注目鍵/値ペアを連続的にコンパクトなメモリ空間に圧縮するコンテクストメモリシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:53:02 GMT)
Let 2D Diffusion Model Know 3D-Consistency for Robust Text-to-3D
Generation [39.5] 3DFuseは、事前訓練された2D拡散モデルに3D認識を組み込む新しいフレームワークである。
本研究では,2次元拡散モデルを用いて,粗い3次元構造内の誤差や空間の分散を学習し,ロバストな生成を可能にするトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:49:43 GMT)
Embedding Large Language Models into Extended Reality: Opportunities and
Challenges for Inclusion, Engagement, and Privacy [39.3] 我々は,これらを仮想アバターや物語に埋め込むことで,XRに大規模言語モデル(LLM)を使用することを論じる。
ユーザがLLMを利用する環境に提供した情報と,センサを用いて取得した生体データを組み合わせることで,新たなプライバシー侵害につながるのではないか,と推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:19:40 GMT)
Breaking Data Silos: Cross-Domain Learning for Multi-Agent Perception
from Independent Private Sources [39.2] マルチエージェント認識システムにおける多様なエージェントは、異なる企業のものかもしれない。各企業は、特徴抽出に同じ古典的ニューラルネットワークアーキテクチャベースのエンコーダを使用するかもしれない。
上記の分布ギャップによるデータサイロは、マルチエージェントの知覚において顕著な性能低下をもたらす可能性がある。
我々は、上記分布ギャップをマルチエージェント認識で緩和するために、クロスドメイン学習のためのFeature Distribution-Aware Aggregation (FDA)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:09:52 GMT)
Democratizing Large Language Models via Personalized Parameter-Efficient
Fine-tuning [39.1] 大規模言語モデル(LLM)のパーソナライゼーションはますます重要になっている。
1つのPEFT Per User (OPPU) は、パーソナライズされたパラメータ効率の微調整(PEFT)モジュールを使用して、ユーザ固有の行動パターンと好みを保存する。
OPPUは、LaMPベンチマークの7つのタスクで既存のプロンプトベースの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） (Tue, 6 Feb 2024 21:03:52 GMT)
OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks [38.9] OceanGPTは、海洋ドメインにおける最初の大規模言語モデル(LLM)の専門家である。
DoInstructは、大量の海洋ドメインインストラクションデータを自動的に取得する新しいフレームワークである。
OceanBenchは、海洋領域におけるLLMの能力を評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:00:08 GMT)
EasyInstruct: An Easy-to-use Instruction Processing Framework for Large
Language Models [38.8] 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） (Tue, 6 Feb 2024 02:51:23 GMT)
Dual-View Visual Contextualization for Web Navigation [38.6] 本稿では,HTML 要素を Web ページのスクリーンショットの "デュアルビュー" を通じてコンテキスト化することを提案する。
Web開発者は、ユーザエクスペリエンスを向上させるために、Webページの近くにタスク関連の要素を配置する傾向があります。
結果として生じるHTML要素の表現は、エージェントがアクションを取るためのより情報的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:52:10 GMT)
Skip \n: A simple method to reduce hallucination in Large
Vision-Language Models [38.6] 大規模視覚言語モデル(LVLM)における段落ブレーク(nn)に関連する意味的シフトバイアスを同定する。
この偏見から、「nn」に続く内容が、幻覚的記述の少ない先行内容と明らかに異なるべきであると推測するモデルが導かれる。
生成した記述に「nn」を意図的に挿入すると、より幻覚が引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:10:33 GMT)
Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable
Performance Guarantees [38.4] 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。
これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助的なマップである。
この作業の重要な技術的焦点は、誤った判断の可能性を限定して、これらの新しいAI修正器のパフォーマンス保証を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:27:03 GMT)
Critical Data Size of Language Models from a Grokking Perspective [38.3] 我々は、グラッキング構成下での位相遷移をデータ効率仮説に定式化する。
一般化は言語モデルが臨界サイズに達する場合にのみ起こることを示す。
その結果,言語モデルの学習メカニズムにおけるデータの役割について,新たな視点を提供するとともに,言語モデル学習の理解を深めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:32:56 GMT)
MMAUD: A Comprehensive Multi-Modal Anti-UAV Dataset for Modern Miniature
Drone Threats [38.0] MMAUDは、ドローン検出、UAV型分類、軌道推定に焦点を当てて、現代の脅威検出手法における重要なギャップに対処する。
これは、熱とRGBを使用して特定のベタージュポイントでキャプチャされたデータセットよりも忠実度の高い実世界のシナリオに対処するための、ユニークな頭上の空中検出を提供する。
提案するモダリティは費用対効果が高く適応性が高いため,UAV脅威検出ツールの実験と実装が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:57:07 GMT)
Large Language Models for Time Series: A Survey [37.4] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域で広く利用されている。
LLMは、気候、IoT、ヘルスケア、トラフィック、オーディオ、ファイナンスといった分野の恩恵を受けながら、時系列データを分析する上で、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:34:17 GMT)
Multi-Body Neural Scene Flow [37.3] 本研究では, 剛体のSE(3)$パラメータを制約する, 煩雑で不安定な戦略を使わずに, 多体剛性を実現することができることを示す。
これは、剛体に対する流れ予測における等尺性を促進するために、シーンフロー最適化を規則化することによって達成される。
実世界のデータセットに関する広範な実験を行い、我々の手法が3次元シーンフローにおける最先端の4次元軌道予測と長期的ポイントワイドの4次元軌道予測より優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:34:12 GMT)
DirecT2V: Large Language Models are Frame-Level Directors for Zero-Shot
Text-to-Video Generation [37.3] 本稿では,テキスト・ツー・ビデオ(T2V)ビデオを生成するための新しいフレームワークであるDirecT2Vを紹介する。
拡散モデルに新しい値マッピング法とデュアルソフトマックスフィルタリングを適用し、追加のトレーニングを必要としない。
実験により,視覚的コヒーレントかつストーリーフルなビデオ制作におけるフレームワークの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:44:30 GMT)
Reducing the Cost of Quantum Chemical Data By Backpropagating Through
Density Functional Theory [37.2] 密度汎関数論(DFT)は分子の量子化学的性質を正確に予測するが、$O(N_textelectrons3)$としてスケールする。
ニューラルネットワーク(NN)を用いてDFT 1000倍高速に近似したSch"utt et al.
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:25:09 GMT)
Deep Learning for Multivariate Time Series Imputation: A Survey [36.7] 本稿では,最近提案されたディープラーニング計算手法に関する総合的な調査を行う。
本稿では,本手法の分類法を提案し,その強度と限界を明らかにすることによって,これらの手法の構造化されたレビューを行う。
また、異なる手法の研究や下流タスクの強化を比較するための実証実験も行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:03:53 GMT)
MI-SegNet: Mutual Information-Based US Segmentation for Unseen Domain
Generalization [36.7] ドメイン間の学習に基づく医用画像セグメンテーションの一般化能力は、現在、ドメインシフトによるパフォーマンス劣化によって制限されている。
解剖学的特徴表現とドメイン的特徴表現を明確に切り離す新しい相互情報(MI)ベースのフレームワークであるMI-SegNetを提案する。
パラメータやマシンの異なる複数のデータセットに対して提案したドメインに依存しないセグメンテーション手法の一般化性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:55:14 GMT)
The Instinctive Bias: Spurious Images lead to Hallucination in MLLMs [36.4] MLLMは、非常に関連性が高いが、応答に矛盾する画像で構成されている。
この効果を定量的に評価するために,スプリアス画像の幻覚レベルを評価する最初のベンチマークである相関QAを提案する。
我々は9つの主流MLLMについて徹底的な分析を行い、これらの本能バイアスが様々な程度に普遍的に悩まされていることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:48:46 GMT)
Instance by Instance: An Iterative Framework for Multi-instance 3D
Registration [36.3] 我々は、MI-3DReg(Multi-instance 3D registration)のためのinstance-by-instance(IBI)と呼ばれる反復的なフレームワークを提案する。
IBIフレームワークでは,頑健なMI-3DRegを実現するために,スパース・ツー・ディエンス対応型マルチインスタンス登録法(IBI-S2DC)を提案する。
合成および実データを用いた実験により, IBIの有効性が実証され, IBI-S2DCの最先端性能が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:50:30 GMT)
PreGIP: Watermarking the Pretraining of Graph Neural Networks for Deep
Intellectual Property Protection [35.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)の事前トレーニングは、さまざまな下流タスクの促進に大きく貢献している。
敵は、下流のタスクのために訓練済みのGNNモデルを違法にコピーして展開することができる。
本稿では,組込み空間の高品質を維持しつつ,IP保護のためのGNNエンコーダの事前訓練を透かし,PreGIPという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） (Tue, 6 Feb 2024 22:13:49 GMT)
Are we making much progress? Revisiting chemical reaction yield
prediction from an imbalanced regression perspective [35.6] 我々は,高収率予測における性能差は,低収率反応に歪んだ実世界のデータの不均衡分布から生じると論じる。
簡易なコスト依存再重み付け手法を組み込むことで, 未表現高収率領域における収率予測モデルの性能を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:11:06 GMT)
Selective Pre-training for Private Fine-tuning [35.0] パブリックデータセットのエムサブセットに対する注意深い事前学習が、小さなDP言語モデルのトレーニングに不可欠であることを示す。
我々のフレームワークはまた、注意深い事前トレーニングとプライベートな微調整によって、より小さなモデルの方がはるかに大きなモデルの性能にマッチすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:35:41 GMT)
Hilbert Curve Projection Distance for Distribution Comparison [34.9] 2つの確率分布間の距離を測定するため,Hilbert curve projection (HCP) 距離と呼ばれる新しい計量法を提案する。
HCP距離は適切な計量であり、有界な支持を持つ確率測度に対して十分に定義されていることを示す。
合成データと実世界データの両方の実験により、我々のHCP距離は、複雑さの低いワッサーシュタイン距離の効果的なサロゲートとして機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:58:38 GMT)
Large Margin Mechanism and Pseudo Query Set on Cross-Domain Few-Shot
Learning [34.8] クロスドメインな数ショット学習は、数ショットの学習問題の新しいブランチである。
本稿では,この問題を解決するために,新しいLMM-PQS法を提案する。
当社のアプローチは堅牢で、トレーニング済みのモデルを、少ないデータで新しいドメインに容易に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:21:28 GMT)
On provable privacy vulnerabilities of graph representations [34.5] グラフ表現学習(GRL)は複雑なネットワーク構造から洞察を抽出するために重要であるが、これらの表現の潜在的なプライバシー上の脆弱性によってセキュリティ上の懸念も生じている。
本稿では,エッジ再構成攻撃により,高感度なトポロジ情報を推定できるグラフニューラルモデルの構造的脆弱性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:26:22 GMT)
SMERF: Streamable Memory Efficient Radiance Fields for Real-Time
Large-Scene Exploration [34.4] 本研究では,大規模シーンにおけるリアルタイム手法間の最先端の精度を実現するビュー合成手法であるSMERFを紹介する。
弊社のアプローチは、Webブラウザ内で6自由度(6DOF)を実現し、コモディティスマートフォンやラップトップ上でリアルタイムにレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:04:35 GMT)
FoolSDEdit: Deceptively Steering Your Edits Towards Targeted
Attribute-aware Distribution [34.4] 我々は、SDEditに特定の属性に一致した特定のデータ分布を生成するよう強制する敵攻撃を構築する。
本稿では,属性認識目的関数を用いたTAGA(Targeted Attribute Generative Attack)を提案し,入力ストローク絵に付加される対向雑音を最適化する。
実験により,本手法はSDEditに,属性認識データ分布をターゲットとして生成し,ベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:56:43 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） (Tue, 6 Feb 2024 18:39:38 GMT)
DeCoF: Generated Video Detection via Frame Consistency [34.3] 生成したビデオ検出のための,最初のオープンソースデータセットを明示的に構築する。
ビデオフレームの一貫性の原理に基づいて, 単純かつ効果的な検出モデル(DeCoF)を導入する。
ビデオ生成モデルが生成するビデオの検出におけるDeCoFの有効性を実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:51:00 GMT)
Denoising Diffusion Probabilistic Models in Six Simple Steps [34.1] DDPMの導入は、シンプルで包括的で、クリーンで、明確です。
我々はDDPMの定式化を6つの単純なステップに分割し,それぞれに明確な理論的根拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:43:04 GMT)
Boosting Adversarial Transferability across Model Genus by
Deformation-Constrained Warping [34.1] 変形抑制型ウォーピング攻撃(DeCoWA)と呼ばれる,新規で汎用的な攻撃戦略を提案する。
具体的には、DeCoWAは弾性変形、すなわち変形抑制ウォーピング(DeCoW)によって入力例を増強する。
ランダムな変形によって導かれる大域的意味論の激しい歪みを避けるため、DeCoWは新たな適応制御戦略によりワープ変換の強度と方向を制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:23:14 GMT)
Space Group Constrained Crystal Generation [34.1] 宇宙群の制約は結晶の幾何学を記述するのに不可欠であり、多くの望ましい性質に密接に関係している。
本稿では,空間群制約を,生成プロセスに手作業で組み込むことが可能な等価な定式化に還元する。
次に,空間群制約を考慮し,従来のDiffCSPを拡張した新しい拡散モデルDiffCSP++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:45:01 GMT)
Language is All a Graph Needs [34.0] InstructGLM (Instruction-finetuned Graph Language Model) を提案する。
我々の手法は、ogbn-arxiv, Cora, PubMedデータセット上のすべてのGNNベースラインを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:08:44 GMT)
GenLens: A Systematic Evaluation of Visual GenAI Model Outputs [33.9] GenLensは、GenAIモデル出力の体系的評価のために設計されたビジュアル分析インタフェースである。
モデル開発者によるユーザ調査によると、GenLensは、高い満足度で証明されたワークフローを効果的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:41:06 GMT)
Rig3DGS: Creating Controllable Portraits from Casual Monocular Videos [33.8] 我々はRig3DGSを導入し、カジュアルなスマートフォンビデオからコントロール可能な3D人間の肖像画を作成する。
鍵となる革新は、慎重に設計された変形法であり、3次元形態素モデルから派生した学習可能な先行モデルによって導かれる。
定量的および定性的な実験によって学習した変形の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:40:53 GMT)
3Doodle: Compact Abstraction of Objects with 3D Strokes [33.7] 我々は3Doooleを提案し、記述的かつビュー一貫性のあるスケッチ画像を生成する。
提案手法は,3次元ストロークの集合が効率的に3次元構造情報を表現できるという考えに基づいている。
結果として得られる3Dストロークのスパースセットは、様々な物体の本質的な3D特性形状を含む抽象スケッチとして表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:25:07 GMT)
HumanReg: Self-supervised Non-rigid Registration of Human Point Cloud [33.5] 我々は、2つの人点雲間の非剛性変換をエンドツーエンドで学習する新しい登録フレームワーク、HumanRegを提案する。
HumanRegは、新しい損失関数セットの恩恵を受け、自己管理的な方法でトレーニングすることができる。
実験の結果,CAPE-512データセット上でのHumanRegの最先端性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:39:08 GMT)
Modeling Spatio-temporal Dynamical Systems with Neural Discrete Learning
and Levels-of-Experts [33.3] 本稿では,ビデオフレームなどの観測結果に基づいて,時間・動的システムの状態変化をモデル化し,推定することの課題に対処する。
本稿では、一般的な物理プロセスの法則をデータ駆動方式で捉えるために、ユニバーサルエキスパートモジュール、すなわち光フロー推定コンポーネントを提案する。
我々は、既存のSOTAベースラインと比較して、提案フレームワークが大きなパフォーマンスマージンを達成することを示すため、広範囲な実験と改善を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:27:07 GMT)
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly
Detection [32.9] AnomalyCLIPはオブジェクトに依存しないテキストを学習し、画像の一般的な正規性と異常をキャプチャする。
非常に多様なクラスセマンティクスのデータセットにおける異常の検出とセグメンテーションにおいて、優れたゼロショット性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:30:05 GMT)
Bayes-Optimal Classifiers under Group Fairness [32.5] 本稿では,群フェアネスの下でベイズ最適分類器を導出するための統一的な枠組みを提供する。
本研究では,FairBayesと呼ばれるグループベースの閾値決定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:38:09 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） (Tue, 6 Feb 2024 07:02:16 GMT)
Gradient Coding in Decentralized Learning for Evading Stragglers [32.2] 勾配符号化(GOCO)を用いた新しいゴシップ型分散学習法を提案する。
ストラグラーの負の影響を避けるため、パラメータベクトルは勾配符号化の枠組みに基づいて符号化された勾配を用いて局所的に更新される。
強い凸損失関数に対するGOCOの収束性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:49:02 GMT)
Improved Bayesian Regret Bounds for Thompson Sampling in Reinforcement
Learning [32.0] 我々は、トンプソン・サンプリングが様々な環境で強化学習に関わった最初のベイズ的後悔の限界を証明した。
本研究では,個別のサロゲート環境を用いて学習問題を単純化し,後続の一貫性を用いた情報比の精密な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:56:40 GMT)
A Survey of Privacy Threats and Defense in Vertical Federated Learning:
From Model Life Cycle Perspective [31.2] 我々は、垂直的フェデレーションラーニングにおけるプライバシー攻撃と防衛の最先端に関する、最初の総合的な調査を行う。
我々は,攻撃と防御の両面において,その特徴に基づいて,オープンな課題と今後の研究方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:22:44 GMT)
Empowering Language Models with Active Inquiry for Deeper Understanding [31.1] 対話型エンゲージメントを備えた大規模言語モデルを実現するために設計されたLaMAI(Language Model with Active Inquiry)を紹介する。
LaMAIは、アクティブな学習技術を使用して、最も有意義な質問を提起し、動的双方向対話を育む。
様々な複雑なデータセットにわたる実証研究は、LaMAIの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:24:16 GMT)
AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls [30.8] 我々はAnyToolを紹介した。AnyToolは巨大な言語モデルエージェントで、ユーザクエリに対処する膨大なツールの利用に革命をもたらすように設計されている。
Rapid APIから16,000以上のAPIを使用し、これらのAPIのサブセットがクエリを解決できると仮定して運用しています。
AnyToolには,階層構造を持つAPIレトリバー,選択したAPI候補セットを使用したユーザクエリの解決を目的とした解決器,自己反映機構という,3つの要素が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:59:57 GMT)
Large Language Model Agent for Hyper-Parameter Optimization [30.6] 多様な機械学習タスクにまたがるハイパーパラメータ最適化を自動化するために,LLM(Large Language Models)を活用した新しいパラダイムを導入する。
AgentHPOはタスク情報を自律的に処理し、特定のハイパーパラメータで実験を行い、反復的にそれらを最適化する。
このヒューマンライクな最適化プロセスは、必要な試行回数を大幅に削減し、セットアッププロセスを単純化し、解釈可能性とユーザ信頼を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:03:09 GMT)
On Sample-Efficient Offline Reinforcement Learning: Data Diversity,
Posterior Sampling, and Beyond [29.4] 本稿では、オフラインRLにおけるカバレッジ対策の以前の概念を仮定したデータ多様性の概念を提案する。
オフラインRLのためのモデルなしPSベースのアルゴリズムは、自然界において頻繁(即ち最悪の場合)な準最適境界を持つ新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:08:40 GMT)
Resource-Aware Hierarchical Federated Learning in Wireless Video Caching
Networks [29.1] いくつかの人気ファイルの動画トラフィックによるバックホールトラフィックの混雑は、要求されるコンテンツを保存することで軽減できる。
本稿では,ユーザの今後のコンテンツ要求を予測するためのリソース対応階層型学習(RawHFL)ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:17:02 GMT)
Resource-Aware Hierarchical Federated Learning for Video Caching in
Wireless Networks [29.1] ユーザの要求が時間とともにどのように変化するかを学ぶためには,プライバシ保護手法が望ましい。
本稿では,ユーザの今後のコンテンツ要求を予測するために,リソースを意識した階層型学習(RawHFL)ソリューションを提案する。
シミュレーションの結果,提案手法は予測精度と総エネルギー消費率において,検討されたベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:27:27 GMT)
Energy-based Domain-Adaptive Segmentation with Depth Guidance [28.9] SMART(croSs doMain semAntic segmentation based on eneRgy esTimation)と呼ばれる新しいUDAフレームワークを提案する。
本フレームワークには,エネルギーベース機能融合(EB2F)とエネルギーベース信頼性融合評価(RFA)モジュールの2つの新しいコンポーネントが組み込まれている。
提案手法は,従来の研究よりも大きな性能向上を実現し,エネルギーベースの学習手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:27:49 GMT)
Scaling Laws for Downstream Task Performance of Large Language Models [28.9] プレトレーニングデータの選択が、下流のクロスエントロピーとBLEUスコアの2つの指標から判断された下流のパフォーマンス(翻訳品質)にどのように影響するかを検討する。
十分なアライメントで、下流のクロスエントロピーとBLEUスコアは、より事前トレーニングされたデータによって単調に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:31:20 GMT)
Inverse Approximation Theory for Nonlinear Recurrent Neural Networks [28.8] 我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた非線形列列列関係の近似に対する逆近似定理を証明した。
非線形RNNによって安定に近似できる非線形シーケンス関係は指数的に減衰するメモリ構造を持つ必要があることを示す。
これにより、線形RNNにおける以前同定されたメモリの呪いが一般的な非線形設定に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:19:57 GMT)
Beyond Lines and Circles: Unveiling the Geometric Reasoning Gap in Large
Language Models [28.8] 大規模言語モデル(LLM)は、数学的およびアルゴリズム的なタスクにおいて、絶え間なく増加する能力を示すが、その幾何学的推論スキルは過小評価されている。
構成的幾何学的問題解決におけるLLMの能力について検討する。
我々の研究は、同様の分野での多くの成功にもかかわらず、最先端のLLMがこの分野で直面している顕著な課題を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:37:21 GMT)
VoroNav: Voronoi-based Zero-shot Object Navigation with Large Language
Model [28.8] VoroNavは、リアルタイムで構築されたセマンティックマップから探索経路と計画ノードを抽出する意味探索フレームワークである。
トポロジカルおよびセマンティック情報を活用することで、VoroNavは大きな言語モデルで容易に解釈できるパスとイメージのテキストベースの記述を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:15:20 GMT)
Expediting In-Network Federated Learning by Voting-Based Consensus Model
Compression [28.7] 本稿では,クライアント投票とモデル集約という2つのフェーズからなるFediAC(Federated Learning Aggregation with Compression)アルゴリズムを提案する。
FediACは、クライアント間のコンセンサス圧縮を保証するため、既存の作業よりもメモリスペースと通信トラフィックをはるかに少なく消費する。
我々は、FediACがモデル精度と通信トラフィックの点で最先端のベースラインを著しく上回っていることを示すために、公開データセットを使用して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:00:05 GMT)
Professional Agents -- Evolving Large Language Models into Autonomous
Experts with Human-Level Competencies [28.5] 本稿では,プロフェッショナルエージェント(PAgents)の概念を紹介する。
提案するPAgentsフレームワークは, 生成, 進化, シナジーのための三層構造である。
我々は、PAgentの高度化と統合が、複雑なドメインに対する専門的な熟達を示すAIシステムに繋がる可能性があると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:48:53 GMT)
Are Graph Neural Networks Optimal Approximation Algorithms? [28.5] 最適化問題のクラスに対して最適な近似アルゴリズム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を設計する。
我々は、OptGNNの学習した埋め込みから最適解のバウンダリを生成するアルゴリズムを設計するために、凸緩和を捕捉するOptGNNの能力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:45:10 GMT)
Characterization of a Transmon Qubit in a 3D Cavity for Quantum Machine
Learning and Photon Counting [28.3] まず,3次元共振器に結合したトランスモン量子ビットの実現と特性について述べる。
次に、単一量子ビットデバイス上に実装された量子機械学習アプリケーションについて報告する。
原稿の最後のセクションでは、同じ3次元共振器に結合した2つの量子ビットに基づく新しいマイクロ波光子検出方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:07:19 GMT)
Scientific Language Modeling: A Quantitative Review of Large Language
Models in Molecular Science [27.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の観点から科学的問題に取り組むための新しいアプローチを提供する。
我々は、ChEBI-20-MMというマルチモーダルベンチマークを提案し、モデルとデータモダリティとの互換性と知識獲得を評価する1263の実験を行った。
我々の先駆的な分析は、学習メカニズムを探求し、分子科学におけるSLMの進歩の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:12:36 GMT)
A Paradigm Shift in Machine Translation: Boosting Translation
Performance of Large Language Models [27.8] 生成型大規模言語モデル(LLM)のための新しい微調整手法を提案する。
提案手法は,モノリンガルデータに対する初期微調整と,それに続く少数の高品質並列データに対する微調整の2段階からなる。
LLaMA-2を基礎モデルとして,このモデルではゼロショット性能よりも12BLEUおよび12COMETの平均的な改善が達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:03:27 GMT)
Bidirectional Autoregressive Diffusion Model for Dance Generation [27.8] 本稿では,双方向自己回帰拡散モデル(BADM)を提案する。
生成したダンスが前方方向と後方方向の両方で調和することを強制するために、双方向エンコーダが構築される。
生成したダンス動作をよりスムーズにするため、局所運動強調のための局所情報デコーダを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:42:18 GMT)
Merkle Trees in Blockchain: A Study of Collision Probability and Security Implications [27.5] この研究は、ブロックチェーンアーキテクチャの基本コンポーネントであるMerkle Treesのセキュリティ面について詳しく説明している。
本稿では,メルクルツリーの衝突に対する感受性,潜在的な脆弱性について批判的に検討する。
その結果,ルート長の増加とルート衝突の確率の上昇との間に直接的相関があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:11:16 GMT)
Kullback-Leibler Maillard Sampling for Multi-armed Bandits with Bounded
Rewards [27.5] Maillard samplecitemaillard13apprentissageは、トンプソンサンプリングの魅力的な代替品である。
KL-reibler Maillard Smpling (KL-MS) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:28:00 GMT)
Pedestrian crossing decisions can be explained by bounded optimal
decision-making under noisy visual perception [27.3] 交差決定は、人間の認知的限界から生じる最適性に縛られ、有界に最適であると仮定される。
我々は、機械的にノイズの多い人間の視覚知覚をモデル化し、交差する際の報酬を仮定するが、強化学習を用いて境界付き最適行動ポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:13:34 GMT)
Direct evidence for cosmic-ray-induced correlated errors in
superconducting qubit array [27.3] 関連するエラーは、量子エラー補正に大きな影響を及ぼす可能性がある。
超伝導量子ビットは複数の量子ビットで相関する誤差を負っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:52:57 GMT)
Consistent Joint Decision-Making with Heterogeneous Learning Models [26.4] 本稿では,多様なモデルによる決定間の整合性を促進する新しい意思決定フレームワークを提案する。
我々は、様々なモデルからの予測を、決定の事前確率、信頼性(不確実性)、モデルが期待する精度に関する情報を組み込むことで、グローバルに正規化され、同等の値にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:50:04 GMT)
Can Mamba Learn How to Learn? A Comparative Study on In-Context Learning
Tasks [26.2] 状態空間モデル(SSM)は言語モデリングにおけるトランスフォーマーネットワークの代替として提案されている。
本研究では,各種タスクを対象としたトランスフォーマーモデルに対して,マンバに着目したSSMのICL性能を評価する。
その結果、SSMは標準回帰ICLタスクにおいてトランスフォーマーと相容れない性能を示し、スパースパリティ学習のようなタスクでは優れていた。
これらの制約に対処するため、我々はMambaとアテンションブロックを組み合わせたハイブリッドモデルを導入し、個別に苦労するタスクにおいて個々のモデルを上回るようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:56:35 GMT)
Efficient Availability Attacks against Supervised and Contrastive
Learning Simultaneously [26.0] 本稿では、SLとCLの両方に有効な攻撃を得るために、教師付きエラー最小化やフレームワークにおける対照的なデータ拡張を提案する。
提案したAUE攻撃とAAP攻撃は,SLアルゴリズムとCLアルゴリズムにまたがる最先端の非学習性を実現し,消費電力を低減し,現実の応用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:05:05 GMT)
RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model
Feedback [26.0] リワードエンジニアリングは、強化学習研究における長年の課題である。
エージェントが新しいタスクを学習するための報酬関数を自動生成するRL-VLM-Fを提案する。
我々は、RL-VLM-Fが、様々な領域にまたがる効果的な報酬とポリシーを効果的に生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:06:06 GMT)
GIT-Mol: A Multi-modal Large Language Model for Molecular Science with
Graph, Image, and Text [26.0] グラフ,画像,テキスト情報を統合したマルチモーダルな大規模言語モデルであるGIT-Molを紹介する。
特性予測の精度は5%-10%向上し、分子生成の妥当性は20.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:03:53 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） (Tue, 6 Feb 2024 17:49:44 GMT)
EVA-CLIP-18B: Scaling CLIP to 18 Billion Parameters [25.7] 提案するEVA-CLIP-18Bは,これまでで最大かつ最強のオープンソースCLIPモデルであり,パラメータは18ビリオンである。
EVA-CLIP-18Bは、わずか6ビリオンのトレーニングサンプルしか見つからず、27の広く認識されている画像分類ベンチマークで平均80.7%のゼロショットトップ1の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:59:48 GMT)
Organic or Diffused: Can We Distinguish Human Art from AI-generated
Images? [25.6] AIが生成した画像を人間のアートから取り除くことは、難しい問題だ。
この問題に対処できないため、悪いアクターは、AIイメージを禁止したポリシーを掲げる人間芸術や企業に対してプレミアムを支払う個人を欺くことができる。
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。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:57:10 GMT)
GPT-4V as Traffic Assistant: An In-depth Look at Vision Language Model
on Complex Traffic Events [25.5] 交通事故、特に交通事故の認識と理解は、インテリジェントな交通システムと車両の領域における最重要課題である。
GPT-4Vのような大規模視覚言語モデル(VLM)の出現により、この問題に対処するための革新的なアプローチが導入された。
我々は,GPT-4Vが,ある種の古典的交通イベントにおいて,顕著な認知,推論,意思決定能力を示すことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:19:31 GMT)
SISP: A Benchmark Dataset for Fine-grained Ship Instance Segmentation in
Panchromatic Satellite Images [25.3] 本研究では,パンクロマティック衛星画像,すなわちSISPの粒度の細かいShip Instanceのベンチマークデータセットを提案する。
SISPには56,693のよく注釈付けされた船のインスタンスがあり、1万のスライスされた画像に4つの細かいカテゴリがある。
提案したSISPデータセットのターゲットには、実際の衛星シーンと整合した特性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:02:33 GMT)
Learning Granger Causality from Instance-wise Self-attentive Hawkes
Processes [25.0] インスタンスワイド・セルフアテンティブ・ホークス・プロセス(ISAHP)は、インスタンスレベルでGranger因果関係を直接推測できる新しいディープラーニングフレームワークである。
ISAHPは、古典的なモデルでは扱えない複雑なインスタンスレベルの因果構造を発見することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:46:51 GMT)
The emergence of clusters in self-attention dynamics [24.8] トークンを表す粒子は、時間とともに無限大となるため、特定の制限対象に向かって集結する傾向にある。
力学系と偏微分方程式の手法を用いて、出現する制限対象の型は値行列のスペクトルに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:30:11 GMT)
A mathematical perspective on Transformers [24.8] 相互作用する粒子系として解釈したトランスフォーマーを解析するための数学的枠組みを開発する。
本研究は、基礎となる理論を探求し、数学者だけでなく計算機科学者にも新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:06:11 GMT)
Link Prediction with Relational Hypergraphs [24.5] 知識グラフとのリンク予測は、グラフ機械学習において徹底的に研究されている。
これらのアーキテクチャの成功を、リレーショナルハイパーグラフに関連付けるために転送することは依然として困難である。
本稿では,関係ハイパーグラフを用いたリンク予測のための2つのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:05:40 GMT)
No-Regret Reinforcement Learning in Smooth MDPs [24.2] 本稿では,これまで提案されてきたほとんどの設定を一般化した,決定プロセス(MDP)に関する新たな構造仮定を提案する。
本稿では,2つのアルゴリズムを用いて,$nu-$smoothnessにおける後悔の最小化を提案する。
結果とRL理論の最先端技術を比較し,アルゴリズムが最高の保証を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:18:14 GMT)
The Hedgehog & the Porcupine: Expressive Linear Attentions with Softmax
Mimicry [24.2] 線形の注意はトランスフォーマーの効率を改善する可能性を示し、注意の2次複雑さを線形のシーケンス長に減らした。
線形複雑性を保ちながらソフトマックスアテンションのスパイク特性とモノトニック特性を保持する学習可能な線形アテンションであるHedgehogを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:31:26 GMT)
"Task Success" is not Enough: Investigating the Use of Video-Language
Models as Behavior Critics for Catching Undesirable Agent Behaviors [24.1] 大規模生成モデルは意味のある候補解を抽出するのに有用であるが、それらはしばしばタスク制約やユーザの好みを見落としている。
具体的AIの文脈では、検証は多くの場合、命令で指定された目標条件が満たされたかどうかのみを評価する。
ロボットタスクのスコープを考えると、Goのような明示的な知識タスクに使用されるものに似たスクリプト検証を構築することは不可能である。
大きなビジョンと言語モデル(VLM)は、ビデオの中の望ましくないロボットの振る舞いを捉えるために、スケーラブルな行動批判として、ほぼ全能的なものですか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:07:43 GMT)
Personas as a Way to Model Truthfulness in Language Models [23.9] 大規模な言語モデル(LLM)は、インターネットから大量のテキストで訓練されている。
本稿では,真理ラベルのトレーニングを受けていないLMが真理を知っているように見える理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:04:04 GMT)
Tabular Data: Is Attention All You Need? [23.8] 本稿では、ニューラルネットワークと、構造データ上の勾配ブースト決定木を比較した大規模な実証的研究を紹介する。
これまでの研究とは対照的に、ニューラルネットワークは決定木と競合することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:59:02 GMT)
Learning from Time Series under Temporal Label Noise [23.4] まず、時系列の逐次分類のための未検討問題である時間ラベルノイズを提案し、定式化する。
提案手法は,実データと合成データを用いた多種多様な時間ラベルノイズ関数の存在下での最先端性能につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:56:31 GMT)
Generalist Equivariant Transformer Towards 3D Molecular Interaction
Learning [23.2] まず、任意の3次元錯体を集合の幾何学的グラフとして普遍的に表現し、全ての種類の分子を1つのモデルで符号化することに光を当てる。
次に、ドメイン固有の階層とドメインに依存しない相互作用物理の両方を効果的に捉えるために、ジェネラリスト同変変換器(GET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:19:39 GMT)
AdaFlow: Imitation Learning with Variance-Adaptive Flow-Based Policies [23.0] 本稿では,フローベース生成モデルに基づく模倣学習フレームワークであるAdaFlowを提案する。
AdaFlowは状態条件付き常微分方程式(ODE)によるポリシーを表す
AdaFlowは、成功率、行動多様性、推論速度など、すべての次元で高いパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:15:38 GMT)
DySLIM: Dynamics Stable Learning by Invariant Measure for Chaotic
Systems [22.9] 散逸的なカオスシステムからダイナミクスを学ぶことは、その固有の不安定性のため、非常に難しい。
不変測度と力学の学習を対象とする新しいフレームワークを提案する。
スケーラブルな正規化項で分布をターゲットとすることで、このアプローチをより複雑なシステムに拡張できることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:26:12 GMT)
Local Conditional Controlling for Text-to-Image Diffusion Models [22.7] 拡散モデルは、テキスト・ツー・イメージのタスクにおいて素晴らしい成果を上げている。
近年の手法では、エッジや深度マップなどの画像レベルの制御を加えて、テキストプロンプトとともに生成プロセスを操作し、所望の画像を取得する。
ローカル制御という,シンプルで実用的なタスク設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:45:39 GMT)
pyRDDLGym: From RDDL to Gym Environments [22.4] pyRDDLGymは、RDDLの宣言的記述からOpenAI Gym環境の自動生成のためのPythonフレームワークである。
本稿では、pyRDDLGymの設計と組込み例と、フレームワークに組み込まれたRDDL言語への追加について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:25:23 GMT)
AttackNet: Enhancing Biometric Security via Tailored Convolutional
Neural Network Architectures for Liveness Detection [22.3] アタックネット(AttackNet)は、生体認証システムにおける偽りの脅威に対処するために設計された、難解な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャである。
低レベルの特徴抽出から高レベルのパターン識別へシームレスに移行する、階層化された防御機構を提供する。
多様なデータセットにまたがってモデルをベンチマークすることは、その長所を証明し、現代のモデルと比較して優れたパフォーマンス指標を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:22:50 GMT)
Intensive Vision-guided Network for Radiology Report Generation [22.0] 医用画像エンコーダにおける多視点視覚知覚をシミュレートし統合するためのGIAモジュールを提案する。
また,複数モーダル信号を用いて正確な一致したレポートを生成する方法,すなわち,予測済みの単語を領域認識型視覚コンテンツと統合して次の単語予測を行う方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:46:46 GMT)
Can Large Language Models Detect Rumors on Social Media? [21.7] ソーシャルメディア上でのうわさ検出にLarge Language Models (LLMs) を用いることを検討した。
そこで我々は,LLMにニュースやコメントの重要な手がかりを推論するように指導する手法として,LeRuD(LeRuD)アプローチを提案する。
LeRuDは、最先端の噂検出モデルを2.4%から7.6%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:33:57 GMT)
Exploring Low-Resource Medical Image Classification with Weakly
Supervised Prompt Learning [21.6] 既存の訓練済みの視覚言語モデルでは、ドメインの専門家が医療プロンプトを慎重に設計する必要がある。
本稿では,医療用プロンプトを自動生成する弱教師付きプロンプト学習手法MedPromptを提案する。
自動生成プロンプトを用いたモデルは,手作りのフルショット学習プロンプトよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:53:23 GMT)
When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey [21.5] VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、検索、管理するための効率的な手段を提供する。
VecDBは、LLM操作に固有の高次元ベクトル表現を保存、取得、管理する効率的な手段を提供することによって、これらの問題の魅力的な解決策として浮上する。
本調査は、高度なデータ処理と知識抽出機能のためのLLMとVecDBの合流点の最適化に関するさらなる研究を触媒することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:25:18 GMT)
Statistical Test for Anomaly Detections by Variational Auto-Encoders [21.4] 変分オートエンコーダ(VAE)を用いた異常検出の信頼性評価について検討する。
VAE-ADテストを用いて、VAEによって検出された異常領域の信頼性をp値の形で定量することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:42:27 GMT)
Collaborative Agents for Software Engineering [21.1] コードレビューのための新しいマルチエージェントベースのシステムであるCodeAgentを紹介する。
CodeAgentは自律的で、マルチエージェントで、大規模言語モデル駆動である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:24:07 GMT)
Training Language Models to Generate Text with Citations via
Fine-grained Rewards [20.9] 大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こす傾向があり、信頼できる情報源への参照が欠如しているため、その応答は信頼性に欠けることが多い。
本研究では,LLMに高い支援力と関連性のある引用を生成するための,微粒な報酬を用いた効果的な学習フレームワークを提案する。
LLaMA-2-7Bでは、細粒度の報酬がGPT-3.5-turboを上回り、ベースラインの中で最高の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:00:40 GMT)
A phase transition between positional and semantic learning in a
solvable model of dot-product attention [20.8] 点積注意層が位置注意行列と意味注意行列をいかに学習するかを示す。
アルゴリズム的なタスクに対して、同じ単純なアーキテクチャが、位置的または意味的なメカニズムを使ってどのように学習できるかを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:13:54 GMT)
Operator SVD with Neural Networks via Nested Low-Rank Approximation [20.7] 本稿では, トラッピング特異値分解の低ランク近似に基づく新しい最適化フレームワークを提案する。
上位$L$特異値と正しい順序の特異関数を学習するためのネスティングと呼ばれる新しいテクニックが提示される。
本稿では,計算物理学と機械学習のユースケースに対する提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:06:06 GMT)
AV2Wav: Diffusion-Based Re-synthesis from Continuous Self-supervised
Features for Audio-Visual Speech Enhancement [20.4] AV2Wavは再合成に基づく音声視覚音声強調手法である。
我々は、韻律や話者情報を保持するために、離散表現よりも連続表現を用いる。
提案手法は,自動計測と人間の聴取テストの両方の観点から,マスキングベースのベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:12:51 GMT)
Grounding Foundation Models through Federated Transfer Learning: A
General Framework [20.3] GPT-4のような基礎モデル(FM)は、様々な自然言語処理やコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成功を収めている。
FMをドメイン固有のタスクに適応させたり、ドメイン固有の知識で拡張することで、FMの潜在能力を最大限に活用することができる。
近年,フェデレート・トランスファー・ラーニング(FTL)を活用したFMの基盤化の必要性が,学術と産業の両面で強く現れている。
FTL-FM研究の強い成長と、FTL-FMが産業応用に与える影響を動機として、FTL-FMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:18:29 GMT)
Rethinking Skill Extraction in the Job Market Domain using Large
Language Models [20.3] スキル抽出は、仕事の投稿や履歴書などの文書で言及されているスキルと資格を識別する。
手動でアノテートしたデータへの依存は、そのようなアプローチの一般化可能性を制限する。
本稿では,これらの課題を克服するための文脈内学習の活用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:23:26 GMT)
MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models [20.2] 汎用時系列解析のためのオープンソース基盤モデルのファミリであるMOMENTを紹介する。
我々はTime-Series Pileと呼ばれる公開時系列のコレクションをコンパイルし、時系列固有の課題に体系的に取り組みます。
我々は、様々なタスクやデータセットの時系列基礎モデルを評価するためのベンチマークを、限られた監督設定で設計する最近の作業に基づいて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:48:46 GMT)
Listen, Chat, and Edit: Text-Guided Soundscape Modification for Enhanced
Auditory Experience [20.0] 『リスナー・チャット・編集』(LCE)は、ユーザが提供するテキストの指示に基づいて、各音源を混合して修正する。
ユーザはオープン語彙のテキストプロンプトを入力し、大きな言語モデルによって解釈され、セマンティックフィルタを生成する。
その後、システムは混合物をそのコンポーネントに分解し、セマンティックフィルタを適用し、それを所望の出力に再組み立てする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:05:38 GMT)
HEAM : Hashed Embedding Acceleration using Processing-In-Memory [19.9] 本稿では、3DスタックDRAMとDIMMを統合してレコメンデーションシステムを高速化するヘテロジニアスメモリアーキテクチャであるHEAMを紹介する。
アーキテクチャは、従来のDIMM、3DスタックDRAM、ベースダイレベルProcessing-In-Memory(PIM)、バンクグループレベルのPIMからなる3階層のメモリ階層で構成されている。
このセットアップは、時間的局所性や埋め込みテーブル容量など、構成的な埋め込みのユニークな側面に対応するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:26:22 GMT)
Lens: A Foundation Model for Network Traffic [19.7] Lensは、T5アーキテクチャを活用して、大規模な未ラベルデータから事前訓練された表現を学習する基礎的なネットワークトラフィックモデルである。
我々は,MSP(Masked Span Prediction),POP(Packet Order Prediction),HTP(Homologous Traffic Prediction)という,3つの異なるタスクを統合した新たな損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:45:13 GMT)
The ODE Method for Stochastic Approximation and Reinforcement Learning
with Markovian Noise [19.7] 近似アルゴリズムを解析する根本的な課題は、その安定性を確立することである。
本稿では,マルティンゲール差分雑音設定からマルコフ雑音設定へ有界な安定に対するボルカー・メイン定理を拡張する。
我々の分析の中心は、少数の関数の変化の減少率であり、これは多量の強い法則の形式とよく用いられるV4 Lynovドリフト条件の両方によって示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:41:41 GMT)
LightHGNN: Distilling Hypergraph Neural Networks into MLPs for
$100\times$ Faster Inference [19.4] ハイパーグラフネットワーク(HGNN)は近年注目され,高次相関モデルにおける優位性から良好な性能を示した。
本稿では,HGNNのハイパーグラフ依存性を解消するために,HGNNと推論効率のよいMulti-Layer Perceptron(MLP)のギャップを埋めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:40:26 GMT)
DiarizationLM: Speaker Diarization Post-Processing with Large Language
Models [19.3] DiarizationLMは、大きな言語モデル(LLM)を利用して話者ダイアリゼーションシステムから出力を後処理するフレームワークである。
このフレームワークは、市販のASRや話者ダイアリゼーションシステムにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:38:24 GMT)
Low-rank Attention Side-Tuning for Parameter-Efficient Fine-Tuning [19.2] 低ランク・アテンション・サイドチューニング (LAST) は低ランク・アテンション・モジュールのみで構成されるサイドネットワークを訓練する。
LASTは、複数の最適化目標に対して高い並列性を示し、下流タスク適応において非常に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:03:15 GMT)
We're Not Using Videos Effectively: An Updated Domain Adaptive Video
Segmentation Baseline [19.1] Video-DASの研究は歴史的にImage-DASと異なるベンチマークのセットを最小のベンチマークで研究してきた。
我々は,データとモデルアーキテクチャを慎重に制御した後でも,既存のビデオDASベンチマークにおいて,最先端のImage-DAS法がビデオDAS法より優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:35:26 GMT)
Stanceosaurus 2.0: Classifying Stance Towards Russian and Spanish
Misinformation [19.1] Stanceosaurus corpusは、Twitterから抽出された高品質で注釈付き5方向の姿勢データを提供するように設計されている。
Stanceosaurus 2.0のイテレーションでは、このフレームワークをロシア語とスペイン語に拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:39:59 GMT)
SmoothVideo: Smooth Video Synthesis with Noise Constraints on Diffusion
Models for One-shot Video Tuning [19.0] ワンショットビデオチューニング手法は、不整合と不整合によってマージされたビデオを生成する。
本稿では,ビデオフレーム間の簡易かつ効果的なノイズ制約を提案する。
既存のワンショットビデオチューニング手法にロスを適用することで、生成されたビデオの全体的な一貫性と滑らかさを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:01:47 GMT)
WhisperFuzz: White-Box Fuzzing for Detecting and Locating Timing Vulnerabilities in Processors [18.9] 研究者は、プロセッサのタイミング脆弱性を検出するためにブラックボックスまたはグレイボックスファジィを適応した。
静的解析による最初のホワイトボックスファザであるWhisperFuzzを提案する。
プロセッサのタイミング脆弱性を検出し,検出し,微構造的タイミング行動のカバレッジを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:47:58 GMT)
CodeScope: An Execution-based Multilingual Multitask Multidimensional
Benchmark for Evaluating LLMs on Code Understanding and Generation [18.9] LLM(Large Language Models)は、コーディングに関連するタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示す。
LLMのコード理解と生成能力を評価するための既存のベンチマークは、厳しい制限に悩まされている。
実行ベース,多言語,マルチタスク,多次元評価ベンチマークであるCodeScopeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:21:50 GMT)
$\texttt{NeRCC}$: Nested-Regression Coded Computing for Resilient
Distributed Prediction Serving Systems [18.9] NeRCCは、近似符号化コンピューティングのための一般的なストラグラー耐性フレームワークである。
NeRCCは、幅広いストラグラーにおける元の予測を正確に近似し、最先端の予測を最大23%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:31:15 GMT)
LLMs Can't Plan, But Can Help Planning in LLM-Modulo Frameworks [18.8] 計画と推論タスクにおけるLLM(Large Language Models)の役割には、かなりの混乱がある。
自己回帰型LSMは、それ自体で計画や自己検証を行うことはできない、と我々は主張する。
本稿では,LLMの強みと外部モデルベース検証器を併用した bf LLM-Modulo Framework のビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:29:37 GMT)
Dynamic Incremental Optimization for Best Subset Selection [18.7] 最良のサブセット選択は、多くの学習問題に対する金の標準と見なされている。
主問題構造と双対問題構造に基づいて,効率的な部分集合双対アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:49:08 GMT)
Causal Bayesian Optimization via Exogenous Distribution Learning [18.7] 本稿では,内因性変数の分布を学習するための新しい手法を提案する。
代理モデルにおける構造的因果モデルの近似精度を向上させる。
異なるデータセットとアプリケーションの実験により,提案手法の利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:54:52 GMT)
CAFE: Carbon-Aware Federated Learning in Geographically Distributed Data
Centers [18.5] 大規模人工知能(AI)モデルの訓練には、計算能力とエネルギーが要求されるため、炭素フットプリントが増加し、環境に悪影響を及ぼす可能性がある。
本稿は、地理的に分散した(地理的に分散した)データセンターでAIモデルをトレーニングする際の課題を考察し、学習性能と炭素フットプリントのバランスを強調する。
固定炭素フットプリント予算内でのトレーニングを最適化するために,CAFE(Carbon-Aware Federated Learning)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） (Tue, 6 Feb 2024 02:56:12 GMT)
Distilling Event Sequence Knowledge From Large Language Models [18.4] イベントシーケンスモデルは、イベントの分析と予測に非常に効果的であることが判明した。
我々は大規模言語モデルを用いて、確率的イベントモデル構築に効果的に使用できるイベントシーケンスを生成する。
提案手法は,入力KGの知識ギャップを埋めて,高品質なイベントシーケンスを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:50:32 GMT)
Geometric quantum machine learning of BQP$^A$ protocols and latent graph
classifiers [17.9] 幾何学量子機械学習(GQML)は、効率的な解法プロトコルを学習するための問題対称性を埋め込むことを目的としている。
このレターでは、ブール関数の学習特性に関するサイモンの問題を考察し、これは教師なし回路分類問題と関係があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:32:39 GMT)
Informed Reinforcement Learning for Situation-Aware Traffic Rule
Exceptions [17.8] 本稿では,構造化ルールブックを知識源として統合するインフォームド強化学習を紹介する。
我々は、トラジェクトリを学び、それらを状況に応じた報酬設計で評価し、エージェントが制御された交通規則例外を必要とする状況を学ぶことができる動的な報酬をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:24:06 GMT)
A Framework for Bilevel Optimization on Riemannian Manifolds [17.6] バイレベル最適化は、様々な分野のアプリケーションに存在感を増している。
本研究では、リーマン多様体上で下層および上層問題の変数が制約される双位最適化問題を解くための枠組みを提案する。
本研究では,888-269-5556上での過次推定手法を提案し,その推定誤差について検討する。
各種アプリケーションにおける提案フレームワークの有用性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:45:51 GMT)
More Flexible PAC-Bayesian Meta-Learning by Learning Learning Algorithms [17.6] PAC-Bayesian理論を用いたメタラーニング手法の研究のための新しいフレームワークを提案する。
私たちの大きな利点は、タスク間の知識の伝達を実現する方法において、柔軟性を高めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:00:08 GMT)
Online Recommendations for Agents with Discounted Adaptive Preferences [17.5] エージェントの選好が過去の選択の関数として進化するバンディットレコメンデーション問題。
本稿では,$textitentire$ item simplexに対して,効率的なサブ線形後悔を求めるアルゴリズムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:08:10 GMT)
Exploiting Low-level Representations for Ultra-Fast Road Segmentation [17.3] セグメント化のための低レベル特徴支配道路ネットワーク(LFD-RoadSeg)を提案する。
KITTI-RoadSegでは、LFD-RoadSegは最大F1測定値(MaxF)95.21%、平均精度93.71%を達成する一方、TITAN Xpでは238FPS、Jetson TX2では54FPSに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:18:44 GMT)
Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting [17.2] 本稿では,確率的予測精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた新しいトレーニング手法を提案する。
各ミニバッチ上で時間変化の共分散行列を明示的に学習し、隣接する時間ステップ間の誤差相関を符号化する。
2つの異なるニューラル予測モデルと複数の公開データセットで本手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:49:03 GMT)
AoSRNet: All-in-One Scene Recovery Networks via Multi-knowledge
Integration [17.1] マルチ知識統合によるオールインワンシーン復元ネットワーク(AoSRNet)を提案する。
ガンマ補正(GC)と最適化線形ストレッチ(OLS)を組み合わせてディテール拡張モジュール(DEM)とカラー復元モジュール(CRM)を作成する。
総合的な実験結果から,AoSRNetの有効性と安定性が他の最先端手法と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:12:03 GMT)
Analysis of Linear Mode Connectivity via Permutation-Based Weight
Matching [16.8] We use weight matching (WM) to identify permutation that satisfy linear mode connection (LMC)。
We show that permutations found by WM may not significantly reduce the $L$ distance between two models。
また、置換はモデル全体の大きな特異値に付随する特異ベクトルの方向を変えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:53:28 GMT)
Towards Fair, Robust and Efficient Client Contribution Evaluation in
Federated Learning [16.5] FRECA(Fair, Robust, Efficient Client Assessment)と呼ばれる新しい手法を導入する。
FRECAはFedTruthというフレームワークを使用して、グローバルモデルの真実の更新を見積もり、すべてのクライアントからのコントリビューションのバランスをとり、悪意のあるクライアントからの影響をフィルタリングする。
実験の結果,FRECAはクライアントのコントリビューションをロバストな方法で正確かつ効率的に定量化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:07:12 GMT)
Meta-Learning 3D Shape Segmentation Functions [16.1] 本稿では,3次元形状を入力として,各3次元セグメント関数空間の事前予測を行うメタリアナとして,補助的なディープニューラルネットワークを導入する。
実験では,メタ3DSegと呼ばれるメタラーニング手法が,教師なし3次元形状のセグメンテーションの改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:40:00 GMT)
Generative Modeling of Graphs via Joint Diffusion of Node and Edge
Attributes [16.1] 本稿では,全てのグラフ成分を考慮したグラフ生成のためのノードとエッジの連成スコアベースモデルを提案する。
提案手法は, (i) ノード属性とエッジ属性をアテンションモジュールに結合し, 2つの成分に基づいてサンプルを生成する。
我々は,エッジ特徴が重要となる実世界のデータセットと合成データセットを含む,挑戦的なベンチマークについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:48:34 GMT)
Size Generalization of Graph Neural Networks on Biological Data:
Insights and Practices from the Spectral Perspective [16.0] グラフにおけるサイズ誘起分布変化について検討し、グラフニューラルネットワーク(GNN)の大規模グラフへの一般化能力への影響を評価する。
我々は,GNNが重要なサブグラフパターンを認識して,そのサイズを一般化する,シンプルで効果的なモデルに依存しない戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:15:14 GMT)
Deep Nonnegative Matrix Factorization with Beta Divergences [16.0] 我々は,いくつかの$beta$-divergencesを用いて深部NMFの新しいモデルとアルゴリズムを開発した。
本稿では,これらの手法を,顔の特徴抽出,文書コレクション内の話題の同定,ハイパースペクトル画像内の資料の同定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:42:41 GMT)
Learning Metrics that Maximise Power for Accelerated A/B-Tests [16.0] ノーススター測度は通常遅延し、感度が低い。
実験は長い時間実行する必要があるが、それでも型IIエラーは多い。
短期的な信号からメトリクスを学習することで、この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:31:04 GMT)
SHMC-Net: A Mask-guided Feature Fusion Network for Sperm Head Morphology
Classification [15.8] 我々はSHMC-Netと呼ばれる精子頭部形態分類の新しい手法を提案する。
SHMC-Netは精子画像の形態分類を導くために精子頭部のセグメンテーションマスクを使用する。
我々は、SCIANとHuSHeMデータセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:33:51 GMT)
Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models [15.7] Graph of Thoughts (GoT)は、大規模言語モデル(LLM)のプロンプト機能を向上させるフレームワークである。
GoTの主な利点は、LLMによって生成された情報を任意のグラフとしてモデル化できることである。
この研究は、推論を人間の思考や再発のような脳のメカニズムに近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:00:18 GMT)
Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models [15.6] 心理学に触発されたバイアスの2つの尺度を導入する。
4つの社会的領域(人種、性別、宗教、健康)と21のカテゴリー(武器、罪悪感、科学、キャリアなど)にまたがる6つの大きな言語モデル(LLM)において、広範にヒトのようなステレオタイプバイアスがみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:59:23 GMT)
Medium Access Control protocol for Collaborative Spectrum Learning in
Wireless Networks [15.5] 本稿では,アドホックネットワークにおけるスペクトル協調のための完全分散アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムに基づいて,アドホックネットワークにおけるアルゴリズムの分散実装を可能にするメディアアクセス制御プロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:53:00 GMT)
SDEMG: Score-based Diffusion Model for Surface Electromyographic Signal
Denoising [15.5] 表面筋電図(sEMG)記録は、監視される筋肉が心臓に近いときに心電図(ECG)信号に影響される。
本稿では,SDEMGと呼ばれる新しい手法を提案し,SEMG信号デノイングのためのスコアベース拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:48:39 GMT)
SCAFFLSA: Quantifying and Eliminating Heterogeneity Bias in Federated
Linear Stochastic Approximation and Temporal Difference Learning [15.4] 異種エージェントを用いた局所訓練で導入されたバイアスを明示的に定量化する。
本稿では,FedLSAの新たな変種であるSCAFFLSAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:06:59 GMT)
Bounding the Excess Risk for Linear Models Trained on
Marginal-Preserving, Differentially-Private, Synthetic Data [15.2] 我々は、実データの代わりに差分プライベート(DP)、合成トレーニングデータを用いてMLモデルを訓練する。
合成データの鍵となる望ましい性質は、元の分布の低次限界を保存する能力である。
我々の主な貢献は、そのような合成データに基づいて訓練された線形モデルの過大な経験的リスクに関する、新しい上下境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:24:07 GMT)
Enhanced Security and Efficiency in Blockchain with Aggregated Zero-Knowledge Proof Mechanisms [15.0] ブロックチェーンシステムにおけるデータ検証の現在のアプローチは、効率性と計算オーバーヘッドの観点から、課題に直面している。
本研究では,メルクル木構造におけるゼロ知識証明の革新的集約手法を提案する。
我々は,その生成と検証に必要な証明と計算資源を著しく削減するシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:26:46 GMT)
Trojan Model Detection Using Activation Optimization [15.0] 機械学習モデルのトレーニングは非常に費用がかからない。
事前訓練されたモデルはトロイア攻撃に感染することがある。
本稿では,トロイの木馬モデルを検出する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:46:28 GMT)
Using AI Uncertainty Quantification to Improve Human Decision-Making [14.9] AI不確実性定量化(UQ)は、AI予測だけでなく、人間の意思決定を改善する可能性がある。
2つのオンライン行動実験において、厳格なスコアリングルールを用いて、事例レベルのUQにおける人的意思決定への影響を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:59:17 GMT)
InstaHide's Sample Complexity When Mixing Two Private Images [14.9] InstaHideは、テスト精度に小さな影響しか与えずに、データのプライバシのトレーニングを保護するためのスキームである。
InstaHideに対する最近の攻撃について検討し、これらの攻撃を理解し解析するための統合されたフレームワークを提案する。
以上の結果から,InstaHideは情報理論上は安全ではないが,最悪の場合,計算上は安全であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:14:09 GMT)
QuantAgent: Seeking Holy Grail in Trading by Self-Improving Large
Language Model [14.8] 本稿では,ドメイン固有の知識基盤を効率的に構築し,統合する上での課題に対処する,原則的枠組みを提案する。
内側のループでは、エージェントは知識ベースから引き出すことで応答を洗練し、外側のループでは、これらの応答は現実世界のシナリオでテストされる。
我々はこのフレームワークを、QuantAgentという名のトレーディングシグナルをマイニングするための自律エージェントを通じてインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:47:14 GMT)
Comparing Abstraction in Humans and Large Language Models Using
Multimodal Serial Reproduction [14.7] 本研究では,視覚刺激を受けた人に言語形式で再生するよう依頼することで,新たなシリアル再生フレームワークを実装した。
モダリティとしての言語の追加は,GPT-4よりもヒトの生殖に大きな影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:07:56 GMT)
A Data Centric Approach for Unsupervised Domain Generalization via
Retrieval from Web Scale Multimodal Data [14.7] 教師なし領域一般化問題のマルチモーダル版に取り組む。
私たちのフレームワークは、ソースデータセットとターゲットタスクの関係を明示的に想定していません。
20の多様なターゲットデータセットに対して、精度を最大10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:29:37 GMT)
Sig-Networks Toolkit: Signature Networks for Longitudinal Language
Modelling [14.6] 我々は、縦長言語モデリングのためのオープンソースの、ピンプインストール可能なツールキット、Sig-Networksを提案する。
中心的な焦点は署名に基づくニューラルネットワークモデルの導入であり、これは最近、時間的タスクの成功を示している。
入門ビデオを備えたPyTorchパッケージとしてツールキットをリリースし、プレプロセスとモデリングのためのGitリポジトリに、モデル化されたNLPタスクのサンプルノートを含めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:14:19 GMT)
Bayesian Factorised Granger-Causal Graphs For Multivariate Time-series
Data [14.5] 本稿では,二進グランガー因果グラフに先立って階層グラフを持つ新しいベイズVARモデルを提案する。
我々は,2進グランガー因果グラフの後方推定を効率的に行うアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:01:23 GMT)
Measuring machine learning harms from stereotypes: requires
understanding who is being harmed by which errors in what ways [14.4] 画像検索におけるジェンダーステレオタイプのケーススタディを用いて、機械学習の誤りに対して人々がどのように反応するかを調べる。
ステレオタイプ強化エラーは、認知的信念、態度、行動に対する最小限の変化を持ちながら、より経験的な(主観的な)有害な経験をもたらす。
あるステレオタイプに違反するエラーは、男性にとって経験的に有害である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:39:13 GMT)
QuEST: Low-bit Diffusion Model Quantization via Efficient Selective
Finetuning [14.3] 拡散モデルは画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、その実際の展開は高メモリと時間消費によって抑制されている。
本稿では,活性化分布に適応するために,量子化モデルを微調整する。
提案手法は,3つの高分解能画像生成タスクに対して評価し,様々なビット幅設定で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:39:44 GMT)
First 100 days of pandemic; an interplay of pharmaceutical, behavioral
and digital interventions -- A study using agent based modeling [14.2] 我々は、現実的な薬品、行動、デジタル介入をシミュレートし、現実の政策導入における課題を反映する。
本分析の結果,パンデミックの進行過程を決定する上で,最初の100日間が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:18:09 GMT)
Scaling laws for learning with real and surrogate data [14.2] シュロゲートデータをトレーニングに統合することで、元のディストリビューションでのテストエラーを大幅に削減できる。
実データと代理データの混合に基づいてトレーニングされたモデルのテストエラーは、スケーリング法則によってよく説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:30:19 GMT)
Systematic Biases in LLM Simulations of Debates [14.1] 本研究では,人間の相互作用をシミュレーションする際のLLM(Large Language Models)の限界を明らかにする。
以上の結果から,LLMエージェントが特定の政治的視点から議論される一方で,モデル固有の社会的バイアスに適合する傾向が示唆された。
この傾向は、人間の間で確立された社会的ダイナミクスから逸脱しているように見える行動パターンをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:51:55 GMT)
Deep Outdated Fact Detection in Knowledge Graphs [13.7] 本稿では,知識グラフ(KG)内の古い事実を識別するために設計された,新しいディープラーニングベースのフレームワークであるDEANを提案する。
DEANは、実体と関係の包括的モデリングを通じて、事実間の暗黙的な構造情報をキャプチャすることで、自分自身を区別する。
実験により, 最先端のベースライン法に対するDEANの有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:58:15 GMT)
IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With
Unknown Topology [13.7] 本稿では,クエリやノードメタデータから情報を取得することで,未知のトポロジを持つネットワークにおけるIM(influence)の解決法を提案する。
IM-METAでは,1)ニューラルネットワークを用いて収集したメタデータとエッジの関係を学習し,2)強化グラフを構築するために複数の推測された自信のあるエッジを選択し,3)推論された影響の広がりを最大化してクエリの次のノードを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:38:40 GMT)
Matrix Information Theory for Self-Supervised Learning [13.7] 本稿では,最大エントロピー符号化損失を行列均一性損失として解釈する新しい手法であるMatrix-SSLを紹介する。
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優れています。
また、GSM8Kデータセットで72.3%を達成し、表現学習を言語モデリングシステムに導入しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:17:33 GMT)
On gauge freedom, conservativity and intrinsic dimensionality estimation
in diffusion models [13.6] 拡散モデル(Diffusion model)は、高次元におけるサンプリング品質と密度推定の点で、近年顕著な性能を示す生成モデルである。
拡散モデルのオリジナルの定式化において、このベクトル場はスコア関数であると仮定される。
本研究では, 正確な密度推定と正確なサンプリングが, 保守的成分が真値と正確に等しい場合に達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:41:43 GMT)
ConUNETR: A Conditional Transformer Network for 3D Micro-CT Embryonic
Cartilage Segmentation [13.5] 本研究では, 形態学的に多様な情報を条件付き機構で蒸留するトランスフォーマーを用いた新しいセグメンテーションモデルを提案する。
実験では,他の競合セグメンテーションモデルと比較して,新しいモデルの優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:30:49 GMT)
Analysis of Deep Image Prior and Exploiting Self-Guidance for Image
Reconstruction [13.3] DIPがアンダーサンプドイメージング計測からどのように情報を回収するかを検討する。
ネットワーク重みと入力の両方を同時に最適化する自己駆動型再構築プロセスを導入する。
提案手法は,ネットワーク入力画像と再構成画像の両方の堅牢かつ安定した関節推定を可能にする,新しいデノイザ正規化項を組み込んだものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:52:23 GMT)
RaLiBEV: Radar and LiDAR BEV Fusion Learning for Anchor Box Free Object
Detection Systems [13.0] 自動運転では、LiDARとレーダーは環境認識に不可欠である。
最近の最先端の研究は、レーダーとLiDARの融合が悪天候の堅牢な検出につながることを明らかにしている。
鳥眼ビュー融合学習に基づくアンカーボックスフリー物体検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:41:20 GMT)
Encoding Version History Context for Better Code Representation [13.0] 本稿では,コードクローンを予測し,コード分類を行うために,バージョン履歴からコンテキスト情報を符号化することの潜在的な利点について,予備的な証拠を示す。
技術が一貫して機能するためには、コンテキスト、集約、モデルの異なる組み合わせを使用して、より大きなコードベースに関する包括的な調査を行う必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:35:36 GMT)
Taming Uncertainty in Sparse-view Generalizable NeRF via Indirect
Diffusion Guidance [13.0] 一般化可能なNeRF(Gen-NeRF)は、しばしば不確実性に満ちたスパース入力を持つ未観測領域でぼやけたアーティファクトを生成する。
本稿では, 間接拡散誘導型NeRFフレームワークであるID-NeRFを提案し, 生成的観点からの不確実性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:30:40 GMT)
A General Theory for Kernel Packets: from state space model to compactly
supported basis [12.9] GP の $m$-dimensional SS モデルの定式化は、一般右 Kernel Packet (KP) として導入する概念と等価であることを示す。
KPs はさらに GP の O(log n) あるいは O(1) への予測時間を減少させ、GP の微分を含むより一般的な問題に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:12:46 GMT)
Neural Network-Based Score Estimation in Diffusion Models: Optimization
and Generalization [12.8] 拡散モデルは、忠実さ、柔軟性、堅牢性を改善した高品質なサンプルを生成する際に、GANと競合する強力なツールとして登場した。
これらのモデルの主要な構成要素は、スコアマッチングを通じてスコア関数を学ぶことである。
様々なタスクにおいて経験的な成功にもかかわらず、勾配に基づくアルゴリズムが証明可能な精度でスコア関数を学習できるかどうかは不明である。
本稿では,勾配降下法により学習したニューラルネットワークを用いてスコア推定を数学的に解析する枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:38:04 GMT)
Reversing Skin Cancer Adversarial Examples by Multiscale Diffusive and
Denoising Aggregation Mechanism [12.7] 皮膚癌診断モデルが早期スクリーニングや医療介入において重要な役割を担っている。
最近の研究では、敵の攻撃に対する極端な脆弱性が明らかにされている。
この作業は、シンプルで、効果的で、リソース効率の良い防御フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:11:24 GMT)
Harnessing the Plug-and-Play Controller by Prompting [12.7] 本稿では,事前学習言語モデル(PLM)を用いたテキスト生成におけるフレキシブル属性制御手法を提案する。
提案手法は、生成過程をPPCで導くことにより、生成したテキストの流布率を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:18:25 GMT)
The Landscape and Challenges of HPC Research and LLMs [12.6] 大規模言語モデル(LLM)はディープラーニングの分野に革命をもたらした。
エンコーダデコーダモデルとプロンプトベースのテクニックは、自然言語処理とコードベースのタスクにとって大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:47:26 GMT)
Improving Automated Code Reviews: Learning from Experience [12.6] 本研究では,自動コードレビューモデルから高品質なレビューを生成できるかどうかを検討する。
経験を意識したオーバーサンプリングは、レビューの正確性、情報レベル、有意義性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:48:22 GMT)
From Prompt Engineering to Prompt Science With Human in the Loop [12.2] 本稿では、それに対応する定性的な方法を通じて、コードブック構築にインスパイアされた新しい方法論を提案する。
研究者の集合が、厳密なラベル付け、検討、文書化のプロセスを通じて、主観性を排除し、生成プロセスに透明性と複製性をもたらす方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:58:44 GMT)
Does Confidence Calibration Help Conformal Prediction? [12.1] 本研究では, 保温後キャリブレーション法により, キャリブレーションが向上し, 予測セットが大きくなることを示す。
そこで本研究では, しきい値と非整合性スコアとのギャップを埋めて, 目的を正す新しい方法として, $textbf Conformal Temperature Scaling$ (ConfTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:27:48 GMT)
Understanding the Expressive Power and Mechanisms of Transformer for
Sequence Modeling [12.1] ドット積自己注意などのトランスフォーマーの異なる成分が表現力に影響を及ぼすメカニズムについて検討する。
本研究では,トランスフォーマーにおける臨界パラメータの役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:34:41 GMT)
Partially Recentralization Softmax Loss for Vision-Language Models
Robustness [12.1] 事前学習したマルチモーダルモデルの損失関数を変更することで得られる対向的ロバスト性について検討する。
実験の結果、訓練済みモデルの微調整後、一般的な攻撃に対して、逆方向の頑健性を大幅に改善できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:44:38 GMT)
CEHR-GPT: Generating Electronic Health Records with Chronological
Patient Timelines [12.0] 我々は合成データ生成に焦点をあて、特定の患者表現を用いてGPTモデルを訓練する能力を実証する。
これにより、観察医療成果パートナーシップ(OMOP)データフォーマットにシームレスに変換できる患者シーケンスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:58:36 GMT)
Variational Representations of Annealing Paths: Bregman Information
under Monotonic Embedding [12.0] 算術平均は、予想されるブレグマン偏差を1つの代表点に最小化することを示す。
本分析では, 準算術的手段, パラメトリック・ファミリー, 発散関数の相互作用に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:35:14 GMT)
Neural Network Approximators for Marginal MAP in Probabilistic Circuits [11.9] ニューラルネットワークを用いてPC内の(M)MAP推論を近似する手法を提案する。
新しい手法の2つの大きな利点は、自己教師型であり、ニューラルネットワークが学習された後、解を出力するのに線形時間しか必要としない点である。
いくつかのベンチマークデータセットに対する我々の新しいアプローチを評価し、競合する線形時間近似よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:15:06 GMT)
GaMeS: Mesh-Based Adapting and Modification of Gaussian Splatting [11.8] ガウス分布による画像画素への寄与を近似することにより、3次元シーンのポイントを描画する新しい最先端技術を導入する。
高品質なビューをリアルタイムに生成する上で,高品質なレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:11:35 GMT)
OASim: an Open and Adaptive Simulator based on Neural Rendering for
Autonomous Driving [11.7] OASimはオープンで適応的なシミュレータであり、暗黙のニューラルレンダリングに基づく自律運転データ生成装置である。
アルゴリズムのクローズドループシステムでは、データは中心的な役割を果たすが、実際のデータの収集は高価で、時間がかかり、安全ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:19:44 GMT)
CroSSL: Cross-modal Self-Supervised Learning for Time-series through
Latent Masking [11.6] CroSSLは、欠落したモダリティとエンドツーエンドのクロスモーダル学習を扱うことができる。
動作センサを含む幅広いデータを用いて本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:44:33 GMT)
Order Optimal Bounds for One-Shot Federated Learning over non-Convex
Loss Functions [11.5] 我々は、マシンが$m$であるワンショット環境での学習の問題を考察する。
任意のアルゴリズムの損失は$maxbigで制限されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:06:44 GMT)
LLsM: Generative Linguistic Steganography with Large Language Model [11.5] 言語ステガノグラフィー(LS)タスクは、秘密情報に基づいてステガノグラフィーテキスト(ステゴ)を生成することを目的としている。
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いた最初のLSである LLsM を提案する。
実験の結果, LLsMはテキスト品質, 統計解析, 談話マッチング, アンチステガナリシスに関して, LS-taskおよび関連タスクベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:55:56 GMT)
Controllable Diverse Sampling for Diffusion Based Motion Behavior
Forecasting [11.1] 制御可能拡散軌道(CDT)と呼ばれる新しい軌道生成器を導入する。
CDTは、情報と社会的相互作用をトランスフォーマーに基づく条件記述拡散モデルに統合し、将来の軌跡の予測を導く。
マルチモーダル性を確保するため,直進,右折,左折などの軌道モードを指示する行動トークンを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:16:54 GMT)
Aligner: Achieving Efficient Alignment through Weak-to-Strong Correction [10.9] 大規模言語モデル(LLM)の整合化への取り組みは、主にRLHF法(Reinforcement Learning from Human Feedback)を通じて行われる。
ここでは、アライメントとアンアライメントされた回答の間の補正残差を学習することにより、RLHFプロセス全体をバイパスする新しい効率的なアライメントパラダイムであるAlignerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:02:01 GMT)
Building a Safer Maritime Environment Through Multi-Path Long-Term
Vessel Trajectory Forecasting [10.7] 本研究では, 船体衝突防止のためのAISデータについて検討した。
双方向長短期記憶ネットワークを用いたエンコーダ・デコーダモデルアーキテクチャを開発した。
我々は、北大西洋右クジラの生息地として知られるセントローレンス湾で、我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:56:18 GMT)
An Open-source Benchmark of Deep Learning Models for Audio-visual
Apparent and Self-reported Personality Recognition [10.6] パーソナリティは、人間の日常生活や作業行動の多様さを決定づけ、人間の内外的状態を理解するのに不可欠である。
近年,非言語的音声視覚行動に基づいて,対象者の見かけの個性や自己報告の個性を予測するために,多数の自動パーソナリティコンピューティング手法が開発されている。
一貫性のある実験的な設定の標準ベンチマークがないため、これらのパーソナリティコンピューティングモデルの実際の性能を適切に比較することは不可能であり、再現も困難である。
既存の8つのパーソナリティ・コンピューティング・モデルに対して公平かつ一貫した評価を提供するために,最初の再現可能な音声視覚ベンチマーク・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:58:07 GMT)
Representation Synthesis by Probabilistic Many-Valued Logic Operation in
Self-Supervised Learning [10.5] 本稿では,論理操作が可能な表現のための自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。
本手法では,両表現の特徴を持つ表現や,両表現に共通する特徴のみを生成できる。
MNIST と PascalVOC を用いた画像検索実験により,本手法の表現をOR と操作で操作できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:27:17 GMT)
Expand-and-Cluster: Parameter Recovery of Neural Networks [10.4] 本研究は, 各ニューロンの入射重量が, 活性化関数によって最大150の合成問題を同定可能であることを示す。
本手法では, 対象ネットワークのパラメータを, (i) クラスタと, (ii) 対象ネットワークを識別するために, クラスタリング手法を用いて, 学生間の重みベクトルを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:40:34 GMT)
Spatially Covariant Image Registration with Text Prompts [10.3] TextSCFは、空間的共変フィルタと視覚言語モデルで符号化されたテキスト解剖プロンプトを統合する新しい手法である。
TextSCFは計算効率を向上するが、登録精度の維持や改善も可能である。
そのパフォーマンスは、オブジェクト間脳MRIと腹部CTの登録タスクで厳格にテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:31:24 GMT)
OVOR: OnePrompt with Virtual Outlier Regularization for Rehearsal-Free
Class-Incremental Learning [10.3] 分類器の判定境界を狭めるために,仮想外れ値に基づく正規化手法を提案する。
単純化されたプロンプトベースの手法は、プロンプトプールを備えた従来の最先端(SOTA)手法に匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:31:11 GMT)
Tag-LLM: Repurposing General-Purpose LLMs for Specialized Domains [10.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成に顕著な能力を示した。
本研究は、汎用LLMを特殊領域の効率的なタスク解決器に再利用する方法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:11:54 GMT)
Deep Spectral Improvement for Unsupervised Image Instance Segmentation [10.2] 本稿では,自己教師付きバックボーンから抽出した特徴マップのすべてのチャネルが,例えばセグメント化の目的のために十分な情報を含んでいるわけではないという事実に対処する。
ノイズチャンネルリダクション(NCR)とディバイジョンベースリダクション(DCR)の2つのチャネルリダクションモジュールを提案する。
NCRはノイズが少ないためエントロピーの低いチャネルを保持するが、DCRは効果的なインスタンスセグメンテーションのための十分な情報がないため、標準偏差の低いチャネルを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:58:09 GMT)
Contraction of Locally Differentially Private Mechanisms [10.1] 我々は、$PK$と$QK$の出力分布が$epsilon$-LDPメカニズムの$K$のばらつきに基づいて、厳密な境界を導出する。
次に、これらの境界を利用して、バンツリーの不等式、ル・カム、アスード、および相互情報手法の局所的プライベートバージョンを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:14:03 GMT)
ServeFlow: A Fast-Slow Model Architecture for Network Traffic Analysis [10.0] ServeFlowは、ネットワークトラフィック分析タスクを対象とした機械学習モデルのソリューションである。
収集するパケットの数と、個々のフローに適用するモデルを選択して、最小のレイテンシ、高いサービスレート、高い精度のバランスを実現する。
76.3%のフローを16ms以下で推測することが可能であり、これは中央のエンドツーエンドのサービスレイテンシでは40.5倍のスピードアップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:28:33 GMT)
Generative Modeling through the Semi-dual Formulation of Unbalanced
Optimal Transport [10.0] 非平衡最適輸送(UOT)の半二重定式化に基づく新しい生成モデルを提案する。
OTとは異なり、UOTは分散マッチングの厳しい制約を緩和する。このアプローチは、外れ値に対する堅牢性、トレーニング中の安定性、より高速な収束を提供する。
CIFAR-10ではFIDスコアが2.97、CelebA-HQ-256では6.36である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:41:44 GMT)
Adaptive Self-Distillation for Minimizing Client Drift in Heterogeneous
Federated Learning [10.0] Federated Learning(FL)は、クライアントがローカルトレーニングデータを共有せずに、局所的にトレーニングされたモデルを集約することで、グローバルモデルの共同トレーニングを可能にする機械学習パラダイムである。
本稿では,適応自己蒸留(ASD)に基づく新たな正規化手法を提案する。
我々の正規化方式は,グローバルモデルエントロピーとクライアントのラベル分布に基づいて,クライアントのトレーニングデータに適応的に適応的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:45:27 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） (Tue, 6 Feb 2024 09:33:48 GMT)
Simulation-Enhanced Data Augmentation for Machine Learning Pathloss
Prediction [9.7] 本稿では,機械学習パスロス予測のための新しいシミュレーション強化データ拡張手法を提案する。
本手法は,細胞被覆シミュレータから生成した合成データと,独立して収集した実世界のデータセットを統合する。
合成データの統合は、異なる環境におけるモデルの一般化可能性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:22:32 GMT)
Digital Twin Mobility Profiling: A Spatio-Temporal Graph Learning
Approach [9.6] モビリティ・プロファイリングは、モビリティ・データから都市交通の潜在的なパターンを抽出することができる。
デジタルツイン(DT)技術は、コスト効率とパフォーマンス最適化管理の道を開く。
本稿では,移動時ネットワークDTモデルを用いてノードプロファイルを学習するためのデジタルツインモビリティ・プロファイリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:37:43 GMT)
Enhance DNN Adversarial Robustness and Efficiency via Injecting Noise to
Non-Essential Neurons [9.4] 本稿では,対向的堅牢性と実行効率を同時に向上する効果的な手法を提案する。
均一にノイズを注入することでロバスト性を高める以前の研究とは異なり、一様でないノイズ注入アルゴリズムを導入する。
近似手法を用いることで,本態性ニューロンを同定・保護し,非定常ニューロンにノイズを戦略的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:09:32 GMT)
An Effective Branch-and-Bound Algorithm with New Bounding Methods for
the Maximum $s$-Bundle Problem [9.4] 最大s束問題(英: Maximum s-Bundle Problem、MBP)は、与えられたグラフ内の最大s束を特定するタスクに対処する問題である。
本稿では,グラフ分割技術を利用した分割型アッパーバウンド(PUB)を導入し,より厳密なアッパーバウンドを実現する。
また,グラフ削減のための前処理において,初期下界とPUBを利用する新しいBnBアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:05:11 GMT)
Diffusion Models, Image Super-Resolution And Everything: A Survey [9.4] 拡散モデル(DM)は、画像の超解法(SR)領域を乱し、画像の品質と人間の知覚的嗜好のギャップを埋めている。
DMは訓練が容易で、従来の生成法で作られたものよりも高い品質のサンプルを作成できる。
彼らの有望な成果にもかかわらず、彼らはさらなる研究を必要とする新しい課題も生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:20:06 GMT)
Soft Prompt Tuning for Cross-Lingual Transfer: When Less is More [9.2] SPT(Soft Prompt Tuning)は、事前訓練された言語モデルを特定のタスクに適応するためのパラメータ効率のよい手法である。
本稿では,言語間移動におけるSPTの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:52:30 GMT)
FlorDB: Multiversion Hindsight Logging for Continuous Training [9.2] Multiversion Hindsight Loggingでは、古いバージョンが異なるデータをログしている場合でも、エンジニアが過去のバージョンをクエリできる。
FlorDBは、履歴クエリの効率的な処理のための統一リレーショナルモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:12:05 GMT)
Deep MSFOP: Multiple Spectral filter Operators Preservation in Deep
Functional Maps for Unsupervised Shape Matching [9.1] 本稿では,多スペクトルフィルタ演算子保存(MSFOR)と呼ばれる新しい制約を提案し,関数写像を演算する。
次に、形状マッチングのためのDeep MSFOPと呼ばれる効率的な深層関数型マップアーキテクチャを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:16:18 GMT)
IoT Network Traffic Analysis with Deep Learning [9.0] 我々は,最新の研究について,ディープラーニング技術を用いて文献レビューを行い,KDDカップ99データセット上でアンサンブル手法を用いてモデルを実装した。
実験の結果, 深部異常検出モデルの優れた性能を示し, 98%以上の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:28:15 GMT)
Optimal Regularization for a Data Source [9.0] 解の量を促進する正則化器でデータの忠実性を強制する基準を強化するのが一般的である。
本稿では,凸正則化のパワーと限界の体系的理解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:11:24 GMT)
Evaluating Large Language Models in Analysing Classroom Dialogue [8.8] この研究には中学生のデータセットが含まれており、数学と中国語の授業間での教室での対話を含んでいる。
これらの対話は、教育専門家が手作業でコーディングし、カスタマイズされたGPT-4モデルを用いて分析した。
その結果、GPT-4によるかなりの時間節約と、モデルと人間のコーダ間のコーディングにおける高い一貫性が示され、特定のコードではいくつかの相違が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:49:32 GMT)
Evaluating Robustness of Visual Representations for Object Assembly Task
Requiring Spatio-Geometrical Reasoning [8.6] 本稿では,オブジェクト・アセンブリ・タスクのコンテキストにおける視覚表現の堅牢性の評価と評価に焦点をあてる。
我々は視覚前訓練モデルを視覚エンコーダとして利用するビズモータ政策学習の一般的な枠組みを用いる。
本研究は、両腕操作装置に適用する場合、特にグリップ変動に対して、この枠組みの頑健性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:17:13 GMT)
PQMass: Probabilistic Assessment of the Quality of Generative Models
using Probability Mass Estimation [8.5] 生成モデルの品質を評価するための包括的サンプルベース手法を提案する。
提案手法により,同じ分布から2組のサンプルが引き出される確率を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:39:26 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） (Tue, 6 Feb 2024 14:08:38 GMT)
(Why) Is My Prompt Getting Worse? Rethinking Regression Testing for
Evolving LLM APIs [8.4] 大規模言語モデル(LLM)はますますソフトウェアアプリケーションに統合されている。
LLMはサイレントに更新され、非推奨にされる。
これはパフォーマンスの低下を引き起こし、迅速な設計選択に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:32:41 GMT)
Interpretable Multi-Source Data Fusion Through Latent Variable Gaussian
Process [8.4] 提案手法は、2つの数学的(表現パラボラ問題、2D Ackley関数)と2つの材料科学(FeCrAlおよびSmCoFe合金の設計)のケーススタディを用いて実証および解析を行った。
単一のソースとソースを意識しないMLモデルと比較して,提案するマルチソースデータ融合フレームワークは,スパースデータ問題,ソースに対する解釈可能性,異なるソース間の相関や関係を利用してモデリング能力を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:54:59 GMT)
Tensor Completion via Integer Optimization [8.4] テンソル完備化問題の主な課題は、計算力と情報理論サンプルの複雑さ率の基本的な緊張である。
過去のアプローチでは、情報理論の速度を達成するか、対応する解を計算するための実用的なアルゴリズムが欠如していた。
本稿では, 線形数のオラクルステップと情報理論速度で証明可能な収束(数値耐性)を両立させることにより, この緊張を解消する新しいテンソル完備化アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:44:07 GMT)
Robust projective measurements through measuring code-inspired
observables [8.3] 本稿では,コードインスパイアされた可観測物を測定することで,頑健な射影計測を実現する手法を提案する。
古典的なコードが$t$エラーを修正すれば、オブザーバブルの測定の古典的な結果に対して$t$エラーを修正できます。
提案手法は任意の射影型POVMに対して有効であり,非安定化量子誤り訂正符号におけるロバストシンドローム抽出を許容できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:49:34 GMT)
In-context learning agents are asymmetric belief updaters [8.3] 認知心理学から適応した3つの楽器学習課題を用いて,大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習ダイナミクスについて検討した。
LLMは、非対称な方法で信念を更新し、予測された結果よりも予測された結果からより多くを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:58:38 GMT)
Beyond PCA: A Probabilistic Gram-Schmidt Approach to Feature Extraction [8.3] データ間の非線形依存関係の存在下での線形特徴抽出は教師なし学習における根本的な課題である。
本稿では,余剰次元を検出・マッピングするために,確率的グラムシュミット型直交化法を提案する。
我々は,PCAと最先端の線形特徴抽出アルゴリズムよりも優れた性能を示す合成および実世界のデータセットのシミュレーション結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:42:12 GMT)
What is 'Typological Diversity' in NLP? [8.3] いくつかの軸に沿って言語選択の多様性を近似する指標を導入する。
歪んだ言語選択は、過度に見積もられた多言語のパフォーマンスをもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:29:39 GMT)
Efficient Solvers for Partial Gromov-Wasserstein [8.2] 部分グロモフ=ワッサーシュタイン問題(英語版)(PGW)は、潜在的に異なる距離空間に存在する不等質量との比較を容易にする。
本稿では, PGW問題をGromov-Wasserstein問題の変種に変換できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:36:05 GMT)
Google Translate Error Analysis for Mental Healthcare Information:
Evaluating Accuracy, Comprehensibility, and Implications for Multilingual
Healthcare Communication [8.2] 本研究は, 英語からペルシア語, アラビア語, トルコ語, ルーマニア語, スペイン語への翻訳におけるGoogle Translateの利用について検討した。
対象言語の母語話者はGT翻訳を手動で評価し、医学用語の正確性、理解性、重要な構文・意味的誤りに焦点を当てた。
GT出力分析は、特にアラビア語、ルーマニア語、ペルシア語の医学用語を正確に翻訳する際の課題を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:16:32 GMT)
U-shaped Vision Mamba for Single Image Dehazing [8.1] 本論文では,効率的なシングルイメージデハージングネットワークであるVision Mamba(UVM-Net)を紹介する。
長いシーケンスを処理できることで知られる新しいディープシーケンスモデルであるState Space Sequence Models (SSM) にインスパイアされた我々は、畳み込み層の局所的特徴抽出能力と、長距離依存関係をキャプチャするSSMの機能を統合するBi-SSMブロックを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:46:28 GMT)
Positive concave deep equilibrium models [8.0] ディープ平衡モデル(Deep equilibrium Model, DEQ)は、標準的なニューラルネットワークに代わるメモリ効率のモデルである。
正凹深部平衡モデル(pcDEQ)と呼ばれる新しいDECモデルを導入する。
非線形ペロン・フロベニウス理論に基づく我々のアプローチは、正のオーサント上に凹む非負の重みと活性化関数を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:24:29 GMT)
Lossy Cryptography from Code-Based Assumptions [7.9] 高度な暗号プリミティブの拡散は、複雑性クラス$SZK$の難しい問題を暗示している。
これは、コードベースの仮定から高度なプリミティブを構築するための障壁となる。
我々は、Dense-Sparseという、複雑性クラス$BPPSZK$に該当する新しいコードベースの仮定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:17:08 GMT)
Temporal Graph Analysis with TGX [7.8] TGXは、時間ネットワークの分析用に特別に設計されたPythonパッケージである。
データローディング、データ処理、進化するグラフの分析のための自動パイプラインを含んでいる。
このパッケージは、時間グラフの特徴を調べるための堅牢なツールであり、ソーシャルネットワークの研究、引用ネットワークの研究、ユーザーインタラクションの追跡など、さまざまな分野で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:56:07 GMT)
RAP: Retrieval-Augmented Planning with Contextual Memory for Multimodal
LLM Agents [7.8] Retrieval-Augmented Planning (RAP)フレームワークは、現在の状況や状況に応じた過去の経験を動的に活用するように設計されている。
RAPは、テキストのみの環境とマルチモーダル環境の両方で優れています。
実証的な評価は、テキストシナリオにおけるSOTA性能を達成するRAPの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:53:27 GMT)
An invariance constrained deep learning network for PDE discovery [7.8] 本研究では,偏微分方程式(PDE)の発見のための分散制約付きディープラーニングネットワーク(ICNet)を提案する。
ニューラルネットワークの損失関数に固定項と可能な項を埋め込んだ結果,ノイズの高いスパースデータの影響を著しく抑制した。
流体力学におけるICNetの優位性を検証するために, 2次元バーガース方程式, 障害物上の2次元流路流の方程式, 3次元頭蓋内大動脈瘤の方程式を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:28:17 GMT)
On the Relationship between Sentence Analogy Identification and Sentence
Structure Encoding in Large Language Models [7.7] 文の類似を捕捉するLarge Language Modelsの能力は,構文構造と意味構造をエンコードする能力によってどのように異なるかを検討する。
構文構造をよりよく捉えたLLMは,文の類似を識別する能力も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:24:53 GMT)
Incivility in Open Source Projects: A Comprehensive Annotated Dataset of
Locked GitHub Issue Threads [7.6] 本稿では、404のロック付きGitHubイシューディスカッションスレッドと5961の個別コメントのキュレートデータセットを提案する。
Tone Bearing Discussion Features (TBDFs) を用いた様々なイシビリティカテゴリーのコメントを注釈した。
その結果,Btter frustration, Impatience, Mocking が最も多い TBDF が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:43:27 GMT)
Efficient learning of $t$-doped stabilizer states with single-copy
measurements [7.5] 我々は,Cifford回路が生成する状態を最大$O(log n)$非Ciffordゲートで学習するために,非適応的な単一コピー測定のみを用いる効率的な量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:54:52 GMT)
NK Hybrid Genetic Algorithm for Clustering [7.5] 本稿では,クラスタリングのためのNKハイブリッド遺伝的アルゴリズムを提案する。
実験では、NKハイブリッド遺伝的アルゴリズムは、他の遺伝的アルゴリズムや最先端のクラスタリングアルゴリズムと比較して非常に良い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:57:49 GMT)
Sparse Graph Representations for Procedural Instructional Documents [7.2] 本稿では,文書ペアを有向かつ疎結合なJCIGとして表現することで,文書の類似性をモデル化する2つの手法を提案する。
スパース指向グラフモデルアーキテクチャは、シーケンシャルな情報を含まないベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:34:15 GMT)
Orientation-Aware Leg Movement Learning for Action-Driven Human Motion
Prediction [7.2] 行動駆動型人間の動き予測は、観察されたシーケンスに基づいて将来の人間の動きを予測することを目的としている。
複数のアクションラベル間のスムーズで現実的な遷移をモデル化する必要がある。
1つのデータセット上でトレーニングした中間学習モデルを、2つの目に見えない大規模な動きデータセットに一般化し、自然な遷移を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:45:08 GMT)
A Quantum Computing Pipeline for Real World Drug Discovery: From
Algorithm to Quantum Hardware [7.1] 医薬設計問題に対処するために,我々は先進的な量子コンピューティングパイプラインを開発した。
具体的には、薬物発見における2つの重要なタスクに対処するために、汎用的な量子コンピューティングパイプラインを構築します。
この研究は、薬物設計で遭遇した検証可能なシナリオに対して量子コンピューティングをベンチマークする先駆的な取り組みとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:21:41 GMT)
Road Surface Defect Detection -- From Image-based to Non-image-based: A
Survey [7.1] この問題に関する文献への関心が高まっており、様々な路面欠陥検出手法の開発に繋がった。
主なアプローチは、画素強度と表面テクスチャを分析して欠陥を特定する画像ベースの手法である。
最近提案した非画像ベースの手法を概観し、これらの手法に関連するいくつかの課題とオープンな問題について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:42:38 GMT)
Position Paper: Against Spurious Sparks-Dovelating Inflated AI Claims [6.9] 我々は,現在行われている人工知能(AGI)の探索が,大規模言語モデル(LLM)に過度に貢献する人間のような品質を実現するための完璧な嵐であるかについて論じる。
いくつかの実験で、潜伏空間における人間解釈パターンの発見は驚くべき結果ではないことが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:42:21 GMT)
Multi-class Road Defect Detection and Segmentation using Spatial and
Channel-wise Attention for Autonomous Road Repairing [6.9] 道路舗装の検出とセグメンテーションは、自律的な道路修復システムの開発に不可欠である。
本稿では,複数クラス道路欠陥検出とセグメント化のための新しいエンドツーエンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:09:50 GMT)
Unmasking Bias in AI: A Systematic Review of Bias Detection and
Mitigation Strategies in Electronic Health Record-based Models [6.8] 人工知能を電子健康記録と共に活用することは、医療を改善する変革の可能性を秘めている。
しかし、医療格差を悪化させるAIのバイアスに対処することは見過ごせない。
本研究では,EHRデータを用いたAIモデルにおいて,多様なバイアスを検出・緩和する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:04:07 GMT)
Self-supervised visual learning for analyzing firearms trafficking
activities on the Web [6.7] RGB画像からの視覚銃の自動分類は、公共空間のセキュリティ、情報収集、法執行機関の調査に応用するための重要な現実世界の課題である。
これは、オープンソースのインテリジェンスからビッグデータを分析することによって、犯罪者の銃身売買ネットワークを識別しようとするシステムの重要なコンポーネントとして機能する。
ビジュアルトランスフォーマー(ViT)ニューラルアーキテクチャも、自己監視学習(SSL)アプローチも、この重要なタスクでは評価されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:40:09 GMT)
Human-Like Geometric Abstraction in Large Pre-trained Neural Networks [6.7] 幾何学的視覚処理の認知科学における経験的結果を再考する。
幾何学的視覚処理における3つの重要なバイアスを同定する。
我々は、人間のバイアスを調査する文献からタスクをテストし、AIで使用される大規模なトレーニング済みニューラルネットワークモデルにより、より人間的な抽象幾何学的処理が示されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:59:46 GMT)
Transcending Domains through Text-to-Image Diffusion: A Source-Free
Approach to Domain Adaptation [6.6] ドメイン適応(ドメイン適応、Domain Adaptation、DA)は、アノテートデータが不十分なターゲットドメインにおけるモデルの性能を高める方法である。
本研究では,対象領域のサンプルに基づいてトレーニングしたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,ソースデータを生成する新しいSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:50:42 GMT)
Personality Trait Recognition using ECG Spectrograms and Deep Learning [6.6] 本稿では,心電図(ECG)信号に応用した深層学習(DL)手法を用いて,人格特性の認識に革新的なアプローチを提案する。
この研究は、外転、神経症、同意性、良心、開放性を含む5つの大きな性格特性モデルを検出する枠組みの中で、ECG由来のスペクトログラムの可能性を情報的特徴として探求している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:09:44 GMT)
Advancing Location-Invariant and Device-Agnostic Motion Activity
Recognition on Wearable Devices [6.6] センサ位置をまたいだ運動モデルの一般化可能性に関する総合的な評価を行う。
我々の分析は、この課題を強調し、位置不変モデルを構築する上で重要な位置を特定する。
本稿では,センサ配置に関係なく,デバイス上での動作モデルを単一モデルから91.41%のフレームレベルF1スコアに展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:10:00 GMT)
SMUTF: Schema Matching Using Generative Tags and Hybrid Features [6.5] SMUTFは、教師あり学習がオープンドメインタスクのパフォーマンスに影響を与えないと仮定する。
人道交換言語に触発された革新的な適応では、各データ列に「生成タグ」を配置します。
SMUTFは幅広い汎用性を示し、既存の事前訓練された埋め込み、分類方法、生成モデルとシームレスに機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:03:13 GMT)
Vanilla Bayesian Optimization Performs Great in High Dimensions [6.5] 高次元問題はベイズ最適化アルゴリズムのアキレスのヒールと見なされてきた。
既存のアルゴリズムが、モデルの複雑さを下げるレンズを通して、これらの退化にどのように対処しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:51:09 GMT)
BotSSCL: Social Bot Detection with Self-Supervised Contrastive Learning [6.3] 自己監督型コントラスト学習(BotSSCL)を用いたソーシャルボット検出のための新しいフレームワークを提案する。
BotSSCLは対照的な学習を用いて、埋め込み空間におけるソーシャルボットと人間を区別し、線形分離性を改善する。
ボットアカウントの操作による検出回避に対するBotSSCLの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:13:13 GMT)
PAC-Bayesian Adversarially Robust Generalization Bounds for Graph Neural
Network [6.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。
本稿では,2種類の人気GNNに対して,逆向きに頑健な一般化境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:34:17 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） (Tue, 6 Feb 2024 12:50:12 GMT)
Mixed Matrix Completion in Complex Survey Sampling under Heterogeneous
Missingness [6.3] サブ線形収束を実現する高速でスケーラブルな推定アルゴリズムを提案する。
本手法は,全国保健栄養検査調査データの分析に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:26:58 GMT)
Carthago Delenda Est: Co-opetitive Indirect Information Diffusion Model
for Influence Operations on Online Social Media [6.2] DluvsionはTwitterのようなソーシャルメディア上で、競合する情報伝達活動のためのエージェントベースモデルである。
我々は、スタンス導入に影響を与えるエンゲージメント指標、情報の非社会的結びつき、拡散可能なスタンスとしての中立性、およびメディアのフレーミング効果に類似し、スタンス伝播に関して共生的なテーマについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:40:00 GMT)
Toward a Reinforcement-Learning-Based System for Adjusting Medication to
Minimize Speech Disfluency [6.2] 本稿では,精神保健関連言語障害を補うための仮説的な患者薬を自動処方する強化学習システムを提案する。
私たちが構築した大規模なデータセット上で音声の拡散を検出し評価するモジュールと、医薬品の優れた組み合わせを自動的に見つけ出すRLアルゴリズムである。
我々の研究は概念実証であり、音声の拡散に対処するために自動データ収集を使うという考えには、将来性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:14:14 GMT)
An Examination of the Robustness of Reference-Free Image Captioning
Evaluation Metrics [6.1] CLIPScore,UMIC,PAC-Sの2つのキャプションを高い語彙重なり合いで区別する必要があるが,意味が全く異なるシナリオで評価した。
以上の結果から,CLIPScore,UMIC,PAC-Sと高い相関がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:20:15 GMT)
CC-SGG: Corner Case Scenario Generation using Learned Scene Graphs [6.1] コーナーケースシナリオは、自動運転車(AV)の安全性のテストと検証に不可欠なツールである
我々は、通常の運転シナリオをコーナーケースに変換するために、異種グラフニューラルネットワーク(HGNN)に基づく新しいアプローチを導入する。
我々のモデルは入力シーングラフからコーナーケースの生成を成功させ、テストデータセットで89.9%の精度で予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:53:02 GMT)
On Polynomial Approximations for Privacy-Preserving and Verifiable ReLU
Networks [6.1] 次数2のアクティベーション関数を1次項で提案し、より優れたモデルに導出できることを実証的に示す。
提案関数は正方形関数と比較して最大10.4%精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:29:25 GMT)
Mean-field underdamped Langevin dynamics and its spacetime
discretization [5.8] 確率測度空間上で定義された非線形汎函数の特殊クラスを最適化するために,N粒子アンダーダム化ランゲヴィンアルゴリズムという新しい手法を提案する。
本アルゴリズムは, 平均場下減衰ランゲヴィンダイナミクスの時空離散化に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:06:09 GMT)
Belief Scene Graphs: Expanding Partial Scenes with Objects through
Computation of Expectation [5.7] Belief Scene Graphsは、部分的な3Dシーングラフのユーティリティ駆動拡張である。
本稿では,任意の3次元シーングラフ上での信念の計算のためのグラフベースの学習手法を提案する。
本稿では,意味的注釈付き実生活3D空間に基づく3次元シーングラフデータセットを作成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） (Tue, 6 Feb 2024 09:37:42 GMT)
Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT [5.6] 変圧器によって解ける問題の範囲の広い大きな制限は、入力サイズによる計算複雑性の2次スケーリングである。
本研究では,入力コンテキスト長を線形にスケーリングしながら,事前学習したトランスフォーマーモデルの繰り返しメモリ拡張について検討する。
提案手法は,検索精度を高く保ちつつ,前例のない200万トークンのシーケンスの情報をメモリに格納できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:16:54 GMT)
Sign Rank Limitations for Attention-Based Graph Decoders [5.6] 内部製品ベースのデコーダは、潜伏埋め込みから有意義なデータを抽出するために使用される最も影響力のあるフレームワークの一つである。
グラフデータにおいて,この普及現象を初めて理論的に解明し,この問題を回避するための簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:17:20 GMT)
Multilinear Kernel Regression and Imputation via Manifold Learning [5.5] MultiL-KRIMは、空間の直感的な概念に基づいて構築され、ポイントクラウドの隣人(回帰者)間の協調を損失関数のデータモデリング用語に直接組み込む。
2つの重要なアプリケーションドメインはMultiL-KRIMの機能を示す: 時間変化グラフ信号(TVGS)リカバリと、高速な動的磁気共鳴イメージング(dMRI)データの再構成である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:50:42 GMT)
Intelligent Collective Escape of Swarm Robots Based on a Novel
Fish-inspired Self-adaptive Approach with Neurodynamic Models [5.5] 魚の学校行動は、通常、群れロボットの設計制御アーキテクチャに良いインスピレーションを与える。
魚にインスパイアされた新しい自己適応型アプローチが,群れロボットの集団脱出のために提案されている。
いくつかの比較研究により,提案手法はシステム性能の有効性と効率を著しく向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:36:44 GMT)
Leak, Cheat, Repeat: Data Contamination and Evaluation Malpractices in
Closed-Source LLMs [5.3] 我々は OpenAI の GPT-3.5 と GPT-4 を用いた最初の系統解析を行った。
モデルのリリース後最初の1年間に、これらのモデルにリークされたデータ量について文書化します。
我々はこれらのモデルが263ベンチマークから$sim$4.7Mのサンプルに世界中で公開されていることを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:54:23 GMT)
CAMBranch: Contrastive Learning with Augmented MILPs for Branching [5.2] 本稿では,従来のMILPから限られた専門家データに可変シフトを適用することで,AMILP(Augmented MILP)を生成するフレームワークを提案する。
結果は、完全なデータセットの10%しかトレーニングされていないCAMBranchが、優れたパフォーマンスを示していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:47:16 GMT)
Investigating the Utility of ChatGPT in the Issue Tracking System: An
Exploratory Study [5.2] 本研究は,ChatGPTと開発者間の相互作用を分析し,それらの活動を分析し,解決するものである。
私たちの調査によると、開発者は主にブレインストーミングソリューションにChatGPTを使用しているが、しばしばChatGPT生成コードを使う代わりにコードを書くことを選ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:03:05 GMT)
Towards Principled Graph Transformers [5.0] k次元Weisfeiler-Leman(k-WL)階層に基づくグラフ学習アーキテクチャは、理論的によく理解された表現力を提供する。
グラフトランスフォーマーのようなグローバルアテンションベースのモデルは、実際に高いパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:36:40 GMT)
Approaching an unknown communication system by latent space exploration
and causal inference [5.0] 本稿では、教師なし深層生成モデルの潜伏空間を探索し、データ中の有意義な性質を発見する手法を提案する。
我々は、因果推論にインスパイアされた手法を用いて、個々の潜伏変数を極端な値に操作する。
この手法がモデル解釈可能性の洞察を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:05:49 GMT)
On Convergence of Adam for Stochastic Optimization under Relaxed
Assumptions [4.9] Adaptive Momentum Estimation (Adam)アルゴリズムは、様々なディープラーニングタスクにおいて非常に効果的である。
この一般的な雑音モデルの下で,Adamは高い反復率で定常点のばらつきを見いだせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:19:26 GMT)
3D Volumetric Super-Resolution in Radiology Using 3D RRDB-GAN [4.9] 本研究では,放射線画像の3次元超解像のための3次元残留残差ブロックGAN(3D RRDB-GAN)を提案する。
3D RRDB-GANの重要な側面は2.5D Dense損失関数の統合である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:26:18 GMT)
Neural Rank Collapse: Weight Decay and Small Within-Class Variability
Yield Low-Rank Bias [4.8] トレーニングネットワークの低ランクバイアスとニューラルネットワークの神経崩壊特性を結びつける,興味深いニューラルネットワークランク崩壊現象の存在を示す。
重み劣化パラメータが大きくなるにつれて、ネットワーク内の各レイヤのランクは、前のレイヤの隠れ空間埋め込みのクラス内変動に比例して減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:44:39 GMT)
A Bias-Variance Decomposition for Ensembles over Multiple Synthetic
Datasets [4.8] 最近の研究は、教師あり学習のための複数の合成データセットを生成する利点を強調している。
これらの利点は明らかな実証的な支持を持っているが、理論的な理解は今のところ非常に軽い。
複数の合成データセットを使用するいくつかの設定に対して、バイアス分散分解を導出することで理論的理解を高めることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:20:46 GMT)
StyleGAN3: Generative Networks for Improving the Equivariance of
Translation and Rotation [4.8] StyleGANは、顔の姿勢やアイデンティティに影響を及ぼすスタイルや、髪、しわ、肌の色、その他の詳細に影響を及ぼすノイズを利用することができる。
styleGAN2 と styleGAN3 の2つの改良版のパフォーマンス差を比較した。
その結果,アニメーションやビデオの制作に肯定的な影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:23:16 GMT)
SAMSNeRF: Segment Anything Model (SAM) Guides Dynamic Surgical Scene
Reconstruction by Neural Radiance Field (NeRF) [4.7] 本稿では,Segment Anything Model(SAM)とNeRF技術を組み合わせたSAMSNeRFという新しい手法を提案する。
内視鏡下外科的画像を用いた実験の結果,高忠実度ダイナミックな手術シーンの再構築に成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:29:34 GMT)
Identifying Reasons for Contraceptive Switching from Real-World Data
Using Large Language Models [4.6] GPT-4は、避妊薬のクラスを切り替える原因を特定できる。
GPT-4を抽出した理由の人間による評価は91.4%の精度を示し、幻覚は最小限であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:14:53 GMT)
Non-Hemolytic Peptide Classification Using A Quantum Support Vector
Machine [4.6] データが古典的な性質であるときに量子的優位性が存在するかどうかは不明である。
この研究は、計算生物学の分野における量子上の優位性を検証するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:50:06 GMT)
Reducing two-level system dissipations in 3D superconducting Niobium
resonators by atomic layer deposition and high temperature heat treatment [4.5] 10nmアルミ酸化物Al2O3薄膜の原子層堆積(ALD)による3次元超伝導ニオブ共振器の2レベル損失の低減を実証した。
酸化ニオブの溶解とAl2O3-Nb界面の改質を目撃した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:40:52 GMT)
Loci-Segmented: Improving Scene Segmentation Learning [4.3] Loci-Segmentedはシーンを解釈可能な背景とスロットベースのオブジェクトエンコーディングに分割する。
システムのよく解釈可能な合成潜在エンコーディングは、下流タスクの基盤モデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:56:02 GMT)
Using metaheuristics for the location of bicycle stations [4.3] 我々は、p中間問題として問題をモデル化し、最適化における既存の主要な局所化問題である。
p中間問題は、一組の顧客(市民)と最寄りの施設(自転車駅)との距離を最小化する形で、一組の施設(自転車駅)を配置することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:19:46 GMT)
Software-Based Dialogue Systems: Survey, Taxonomy and Challenges [4.3] 本稿では,2次研究の体系的な文献レビューを通じて,会話エージェントの研究の現状について調査する。
そこで本研究では,対話エージェントの分野における異なる次元の包括的分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:22:52 GMT)
Cross Entropy versus Label Smoothing: A Neural Collapse Perspective [4.1] 本稿では,強力な経験的・理論的枠組みであるNeural Collapse(NC)の観点から,スムースなラベル付けについて検討する。
まず、ラベルの平滑化で訓練されたモデルは、神経崩壊解に早く収束し、より強力な神経崩壊レベルに達することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:16:50 GMT)
Automated Description Generation for Software Patches [4.1] ソフトウェアパッチ記述を生成するための機械翻訳手法EXPLAINERを提案する。
EXPLAINERでは、重要な要素、歴史的文脈、統語規則の明示的な表現を活用する。
また,EXPLAINERはBLEUで189%,Exact Matchで5.7X,Semantic similarityで154%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:46:14 GMT)
Breaking Symmetry When Training Transformers [4.1] 出力トークン$n+1$のトランスフォーマーアーキテクチャに対して,位置エンコーディングのメカニズムや因果的アテンションの1つを使わずに,入力トークンの置換に不変であることを示す。
我々は、因果接続機構は、トランスフォーマーが順序が重要である入力シーケンスをモデル化できるという事実に責任を負わなければならないという議論を詳しく述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:32:28 GMT)
Subsampling is not Magic: Why Large Batch Sizes Work for Differentially
Private Stochastic Optimisation [4.0] 差分プライベート勾配降下(DP-SGD)におけるバッチサイズが全勾配変動に及ぼす影響について検討する。
DP-SGD は現代の DP 深層学習のイテレーションの基盤となっているため,その特性は広く研究され,近年の研究では,大規模なバッチサイズが有用であることが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:43:22 GMT)
YOLOPoint Joint Keypoint and Object Detection [4.0] 画像中のキーポイントとオブジェクトを同時に検出する畳み込みニューラルネットワークモデルであるYOLOPointを提案する。
共有バックボーンと軽量ネットワーク構造を使用することで、YOLOPointはHPatchesとKITTIベンチマークで競争力を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:31:45 GMT)
Semiparametric inference using fractional posteriors [4.0] 半パラメトリックな不確実性定量化を行うことができるが,その大きさは膨大であることを示す。
さらに、正則性条件下で最適なサイズを持つ効率的な信頼度セットであるイシフテッド・アンド・リスケールされた分数化後続集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:10:10 GMT)
LDPC-cat codes for low-overhead quantum computing in 2D [3.9] 量子低密度パリティチェック(qLDPC)符号は、フォールトトレラント量子コンピューティングのオーバーヘッドを大幅に削減するための有望な構成である。
フォールトトレランスのハードウェアオーバーヘッドを削減する別のアプローチとして、ボソニックキャットキュービットを使用する方法がある。
位相フリップのための古典的LDPC符号で抑制された猫量子ビットに基づくアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:59:51 GMT)
Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction
Shortcuts of Question Answering Models [3.9] そこで本研究では,任意の特徴量に対するモデルのスケール依存度を簡易に測定する手法を提案する。
質問回答(QA: Question Answering)における各種事前学習モデルとデバイアス法について、既知の予測バイアスと新たに発見された予測バイアスの集合に対するロバスト性を評価する。
既存のデバイアス法は、選択された刺激的特徴への依存を軽減することができるが、これらの手法のOOD性能向上は、偏りのある特徴への依存を緩和することによって説明できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:30:00 GMT)
A new method for optical steel rope non-destructive damage detection [3.8] 本稿では,高高度(空中ロープウェイ)における鋼ロープの非破壊損傷検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
RGBD-UNetという名前のセグメンテーションモデルは、複雑な背景から鋼のロープを正確に抽出するように設計されている。
VovNetV3.5と呼ばれる検出モデルは、通常の鋼ロープと異常鋼ロープを区別するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:39:05 GMT)
Revisiting Signed Propagation for Multi-Class Graph Neural Networks [3.8] マルチクラスグラフにおける署名伝達を改善するための2つの新しい戦略を導入する。
提案手法はキャリブレーションとロバスト性の確保を両立させ,不確実性を低減させる。
6つのベンチマークグラフデータセットに対する広範な実験により,本定理の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:12:44 GMT)
Privacy risk in GeoData: A survey [3.7] ジオプライバシーの懸念は、ユーザーアイデンティティの匿名化と位置情報の露出の問題に起因している。
地理データにおける個人のプライバシーを守るために提案されている異なるジオマスキング手法の分類法を提案する。
次に、現在の技術の欠点を強調し、今後の研究の道筋について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:55:06 GMT)
Two Types of AI Existential Risk: Decisive and Accumulative [3.5] 本稿では,従来の「決定型AI x-リスク仮説」と「累積型AI x-リスク仮説」を対比する。
累積仮説は、インクリメンタルなAIリスクが徐々に収束し、トリガーイベントが不可逆的な崩壊をもたらすまでレジリエンスを損なう、沸騰するカエルのシナリオを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:50:30 GMT)
Leveraging Large Language Models for Hybrid Workplace Decision Support [3.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なテキスト処理タスクを実行する可能性を秘めている。
LLMの推論技術を活用した,ハイブリッド作業環境におけるワークスペースの決定支援モデルを提案する。
この結果から,LLMを活用したワークスペース選択システムにより,従業員は,ハイブリッド職場におけるワークスペース選択のメリットを享受できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:05:14 GMT)
Large Language Models As MOOCs Graders [3.4] 大規模言語モデル(LLM)を活用したMOOCのピアグレーディングの実現可能性について検討する。
LLMを指示するには、ゼロショットチェーン・オブ・シークレット・プロンプトの変種に基づく3つの異なるプロンプトを使用する。
以上の結果から,Zero-shot-CoTはインストラクターが提供する回答やルーリックと統合された場合,インストラクターが割り当てたものとより整合したグレードを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:43:07 GMT)
Along the Margins: Marginalized Communities' Ethical Concerns about
Social Platforms [3.4] 我々は、社会プラットフォームに関する地域社会の倫理的懸念を特定した。
最近のプラットフォームへの悪影響は、ソフトウェアチームがユーザーの懸念よりも株主の関心を優先していることを示している。
地域社会の倫理的懸念は、主に差別や表現の誤りに反することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:17:47 GMT)
Improving Contextual Congruence Across Modalities for Effective
Multimodal Marketing using Knowledge-infused Learning [3.3] 大規模言語 (LLM) とビジョンモデル (LVM) は、いまだに、モーダルなセマンティックな関係を持つ全体的意味を捉えている。
我々は、ダウンストリームタスクの性能を向上させるために、大きなVLMを持つ知識グラフの形で、明示的なコモンセンス知識を結合するフレームワークを設計する。
提案手法は,潜在的に説得力のあるマルチモーダルキャンペーンの早期発見と,マーケティング理論の評価と強化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:51:27 GMT)
Trajectory-Oriented Policy Optimization with Sparse Rewards [3.3] 本稿では,より高速で効率的なオンラインRLを実現するために,オフラインのデモトラジェクトリを利用する手法を提案する。
私たちの重要な洞察は、単なる模倣ではなく、オフラインのデモの軌跡をガイダンスとして扱うことです。
次に、この最適化問題をポリシー段階のアルゴリズムに合理化することができ、オフラインのデモンストレーションから得られる洞察によって形作られた報酬を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:13:43 GMT)
Monitoring the evolution of antisemitic discourse on extremist social media using BERT [3.3] ソーシャルメディアに対する人種差別と不寛容は、悪質なオンライン環境に寄与する。
オンライン議論において、反ユダヤ主義のテーマとその関連する用語を追跡することは、参加者の感情を監視するのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:34:49 GMT)
Effective anytime algorithm for multiobjective combinatorial optimization problems [3.2] 客観的な空間で十分に普及している効率的なソリューションのセットは、意思決定者に対して様々なソリューションを提供するのに好まれる。
本稿では,3つの新しいアイデアを組み合わせた多目的最適化のための新しい正確なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:53:44 GMT)
CAST: Clustering Self-Attention using Surrogate Tokens for Efficient
Transformers [3.1] 本稿では,Surrogate Tokens (CAST) を用いたクラスタリング自己注意機構を提案する。
CASTは複雑性を$O(N2)$から$O(アルファN)$に減らして効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:47:52 GMT)
Face Detection: Present State and Research Directions [2.9] 顔検出には、このトピックに関する多くの研究にもかかわらず、まだ問題がある。
このレビュー論文は、この分野における進歩と、まだ取り組まなければならない重大な課題を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:29:39 GMT)
"It's how you do things that matters": Attending to Process to Better
Serve Indigenous Communities with Language Technologies [2.8] 本稿では,NLP技術の構築における倫理的考察について考察する。
本稿では,AbgenousおよびTorres Strait Islanderコミュニティの研究者17人とのインタビューについて報告する。
我々はNLP研究者に対して、先住民コミュニティとの関わりのプロセスに注意を向けるよう推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:50:48 GMT)
AGILE: Approach-based Grasp Inference Learned from Element Decomposition [2.8] 人間は手動の位置情報を考慮して物体を把握できる。
本研究は、ロボットマニピュレータが物体を最も最適な方法で把握し、同じことを学べるようにする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:01:10 GMT)
Entropy-regularized Diffusion Policy with Q-Ensembles for Offline
Reinforcement Learning [2.8] 本稿では,オフライン強化学習(RL)のための訓練拡散政策の高度技術について述べる。
我々は、SDEが、オフラインデータセットの探索を改善するエントロピー正則化器(Entropy regularizer)を生成することで、ポリシーのログ確率を計算するのに使用できるソリューションを持っていることを示す。
オフラインRLにおけるエントロピー正規化拡散ポリシーとQアンサンブルを組み合わせることで,D4RLベンチマークのほとんどのタスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:34:30 GMT)
Mind the Gap: Securely modeling cyber risk based on security deviations
from a peer group [2.8] 本稿では,特定の経済セクターにおいて,ピアに対するサイバー姿勢とサイバーリスクを推定する新たな枠組みを提案する。
我々は、組織とその仲間間の重み付けされたセキュリティギャップを表す、Defense Gap Indexと呼ばれる新しいトップライン変数を導入する。
このアプローチを,25の大企業から収集したデータを用いて,特定の分野に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:22:45 GMT)
Linear-scale simulations of quench dynamics [2.8] 量子クエンチ系の非平衡力学に対する線形スケールの計算シミュレーション手法を開発した。
拡張に基づく手法により、無限大系に対するLoschmidtエコーを効率的に計算できる。
波動ベクトル非依存の動的位相遷移を自己双対局所化モデルで観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:12:03 GMT)
On the lifting and reconstruction of nonlinear systems with multiple
invariant sets [2.7] 複数の不斉不変集合を持つ非線形系の線形再構成に基づくクープマン作用素の機構を説明する。
データ効率の良い方法でクープマン固有関数を構成するために、そのような不変集合間の離散対称性の使用について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:28:18 GMT)
Combining additivity and active subspaces for high-dimensional Gaussian
process modeling [2.7] 本稿では,高次元ガウス過程モデリングと多面性戦略を組み合わせる方法について述べる。
高次元ガウス過程モデリングへの我々の貢献は、これらを多面的戦略と組み合わせ、合成関数やデータセットの実験を通じて利点を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:49:27 GMT)
Momentum Particle Maximum Likelihood [2.7] パラメータと確率分布の拡張空間上の自由エネルギー関数を最小化するための類似システムに基づくアプローチを提案する。
適切な仮定の下では、提案された系を連続時間における一意的な一意の最小化器に定量的に収束させる。
そこで本研究では,潜在変数モデルにおけるパラメータ推定に適用可能な数値的な離散化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:39:18 GMT)
Variational Shapley Network: A Probabilistic Approach to Self-Explaining
Shapley values with Uncertainty Quantification [2.7] シェープ価値は、モデル決定プロセスの解明のための機械学習(ML)の基礎ツールとして現れている。
本稿では,Shapley値の計算を大幅に単純化し,単一のフォワードパスしか必要としない,新しい自己説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:09:05 GMT)
Reinforcement Learning with Ensemble Model Predictive Safety
Certification [2.7] 教師なし探索は、安全クリティカルなタスクに強化学習アルゴリズムを配置することを防ぐ。
本稿では,モデルに基づく深層強化学習と管型モデル予測制御を組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,従来の強化学習法に比べて制約違反が著しく少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:42:39 GMT)
Eliciting Latent Knowledge from Quirky Language Models [2.6] 質問に答える際に、体系的なエラーを発生させるために、LoRAを微調整した12のデータセットと一連の"奇抜な"言語モデルを紹介します。
これらの文脈において、単純な探索手法が正しい解答に関するモデルの潜在知識を引き出すことができることを実証する。
また,機械的異常検出手法では,94%のAUROCで非現実的動作をフラグできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:28:04 GMT)
BAdaCost: Multi-class Boosting with Costs [2.6] BAdaCostは、マルチクラスコストセンシティブな分類アルゴリズムである。
従来のマルチクラスコストセンシティブなアプローチと比較して、パフォーマンスが大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:18:29 GMT)
Deep PCCT: Photon Counting Computed Tomography Deep Learning
Applications Review [2.5] 臨床前研究におけるPCCTの最近の展開と応用について概観する。
PCCTは乳房の微妙な異常の検出に顕著な効果を示した。
さらに,PCCTへの深層学習の統合と,放射能特性の研究についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:00:19 GMT)
LegalLens: Leveraging LLMs for Legal Violation Identification in
Unstructured Text [2.5] まず、構造化されていないテキストデータ内の法的違反を検知し、次に、潜在的に影響を受ける個人とこれらの違反を関連付けることに焦点を当てる。
我々は,Large Language Models (LLMs) を用いて2つのデータセットを構築し,ドメインエキスパートアノテータによる検証を行った。
結果、F1スコアは62.69%(違反識別)と81.02%(81.02%)で、データセットとセットアップが両方のタスクに使用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:18:56 GMT)
Quantifying the Academic Quality of Children's Videos using Machine
Comprehension [2.5] この研究は学校で教えられていることの点から学ぶことに焦点を当てている。
子どものビデオの学術的品質を測定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:39:48 GMT)
Adaptive, Rate-Optimal Hypothesis Testing in Nonparametric IV Models [2.5] 非パラメトリック機器変数(NPIV)モデルにおける構造関数に対する不等式(モノトニック性、凸性など)と等式(パラメトリック、半パラメトリック)の新たな適応仮説テストを提案する。
本試験は,楽器の内在性と未知強度の存在下での代替関数の未知の滑らかさに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:29:31 GMT)
Sensitivity and Bandwidth of a Point-Source-Interferometry-based
Inertial Measurement Unit Employing Large Momentum Transfer and Launched
Atoms [2.4] 我々は,加速度計と回転センサの感度と帯域幅を,点源干渉計を用いて理論的に解析した。
起動プロセスにより、ラマンパルスの方向を物理的に変更することなくLMTプロセスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:52:24 GMT)
MoD-SLAM: Monocular Dense Mapping for Unbounded 3D Scene Reconstruction [2.4] MoD-SLAMはモノクロの高密度マッピング手法であり、非有界シーンにおけるグローバルポーズ最適化と3次元再構成をリアルタイムに行うことができる。
これまでの作業と比べて、私たちのアプローチはより堅牢で、スケーラブルで、多用途です。
実験の結果,MoD-SLAMのマッピング性能は,特に大きな境界のないシーンにおいて,従来のSLAM法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:07:33 GMT)
Legal Requirements Analysis: A Regulatory Compliance Perspective [2.3] 法的な要件を解析し,その表現を例示する様々な手法について検討する。
機械分析可能な表現を規則から作成する代替案について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:15:40 GMT)
Counterfactual Generation with Answer Set Programming [2.2] 事実的仮定が変更/変更された世界を想像することで、反事実的説明がどう計算され、正当化されるかを示す。
私たちのフレームワークでは、これらの世界、すなわち、元の世界/scenarioから、望まれないし望ましくない結果が得られる想像の世界/scenarioに、どのようにナビゲートできるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:39:49 GMT)
Context-Aware Automated Passenger Counting Data Denoising [2.2] 本稿では,APCデータのロバスト性向上と解析の容易化を目的としたデノナイジングアルゴリズムを提案する。
提案手法は,チケットデータと歴史的なライダーシップデータを利用する制約付き整数線形最適化により構成される。
パフォーマンスは、フランスのいくつかの公共交通ネットワークにおける他のデノナイジング手法と比較して評価され、比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:55:41 GMT)
Studying Vulnerable Code Entities in R [2.2] 本研究では,R のコードエンティティに対する Code-PLM の脆弱性について検討する。
CodeAttackは、コードの構造を使って敵のコードサンプルを生成するブラックボックス攻撃モデルである。
その結果、最も脆弱なコードエンティティは識別子であり、次にRに特有の構文トークンが続くことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:39:55 GMT)
The World of Generative AI: Deepfakes and Large Language Models [2.2] Deepfakes and Large Language Models (LLMs) は、Generative Artificial Intelligence (GenAI) の2つの例である。
特にディープフェイクは、誤った情報を広めて真実を変えることができるため、社会に脅威をもたらす。
この記事では、それらの間のインランゲージを見つけようとします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:18:32 GMT)
Unified Occupancy on a Public Transport Network through Combination of AFC and APC Data [2.1] 本稿では, AFC と APC のデータと部分的カバレッジを組み合わせることで, 公共交通ネットワークのすべてのコースに占有率を推定するための統一的占有法を提案する。
本手法の精度は、フランスの公共交通機関の実際のデータに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:33:56 GMT)
Increasing Trust in Language Models through the Reuse of Verified
Circuits [2.1] 言語モデル(LM)は、幅広い予測タスクにますます使われていますが、それらのトレーニングは稀なエッジケースを無視します。
数学的および論理的に規定されたフレームワークを使用して構築すれば,トランスフォーマーモデルをこの標準を満たすように訓練できることが示される。
両タスクの加算回路を広範囲に再利用し,より複雑な減算器モデルの検証を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:37:36 GMT)
The Best Ends by the Best Means: Ethical Concerns in App Reviews [2.1] App Storeのレビューでは,ソフトウェア欠陥を特定する上で不可欠な,ユーザの視点の収集が可能になる。
ユーザレビュー500万件を収集し、ユーザの好みを表す倫理的懸念のセットを開発し、これらのレビューのサンプルを手作業でラベル付けしました。
検閲、個人情報盗難、安全に関する倫理的懸念を強く報告していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:11:32 GMT)
COPS: A Compact On-device Pipeline for real-time Smishing detection [2.0] 我々は,デバイス上の新しいパイプラインを提案する。COPSは,不正メッセージやURLの特徴をインテリジェントに識別し,ユーザにリアルタイムで警告する。
COPSは、スマイシングとURLフィッシング検出のためのサイズ3.46MBのDisentangled Variational Autoencoderに基づく検出モジュールを備えた軽量パイプラインであり、オープンデータセット上でベンチマークを行う。
両タスクに対してそれぞれ98.15%と99.5%の精度を達成し、リソース制約されたデバイス上でのリアルタイムアラートを保証するという利点により、従来の作業よりもわずか0.037と0.015の偽陰性率と偽陽性率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:27:12 GMT)
The VampPrior Mixture Model [2.0] 深層潜伏変数モデル(DLVM)のクラスタ化には、a-prioriのクラスタ数を定義する必要がある。
We adapt the VampPrior process into a Dirichlet Mixture Model, result to the VampPrior Mixture Model (VMM, a novel for DLVMs。
本稿では,変分推論と経験的ベイズを交互に交互に交互に行う推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:18:34 GMT)
PAC-Bayes-Chernoff bounds for unbounded losses [2.0] 我々は,新しいPAC-Bayesオラクルを導入する。
この結果は、Clam'er-Chernoff 境界の PAC-Bayesian 版として理解することができる。
我々は,多くのPAC-Bayes境界における自由パラメータの正確な最適化が自然に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:06:22 GMT)
An Efficient Convex Hull-based Vehicle Pose Estimation Method for 3D
LiDAR [2.0] 自動運転車の認識技術において,LiDARを用いた車両の姿勢推定が不可欠である。
既存のポーズ推定手法を用いて3次元LiDARに基づく良好なポーズ抽出を実現することは困難である。
凸船体に基づく新しい車両のポーズ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:33:24 GMT)
VALUED -- Vision and Logical Understanding Evaluation Dataset [1.9] 我々は20,000$+$の注釈付き画像と関連するルールセットからなるVALUEデータセットを提案する。
キュレートされたルールセットは許容可能な予測セットをかなり制約し、キーセマンティック能力を探索するために設計されている。
我々は,この課題におけるアートビジョンモデルの人気と現状を分析し,標準的な測定値の性能は高いが,不整合性のある結果が多数存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:49:11 GMT)
Acute kidney injury prediction for non-critical care patients: a
retrospective external and internal validation study [1.8] 急性腎障害(AKI)は入院患者の最大18%に発症する。
ディープラーニングと従来の機械学習モデルは、AKIの進行を予測するために開発された。
他の施設で試験すると、モデルはわずかに差別を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:05:30 GMT)
Hierarchical Delay Attribution Classification using Unstructured Text in
Train Management Systems [1.7] スウェーデンではスウェーデン運輸局が適切な遅延帰属コードを登録し、割り当てている。
この遅延帰属コードは、複雑なタスクである手動で割り当てられる。
本稿では,イベント記述に基づく遅延帰属符号の割り当てのための機械学習による意思決定支援について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:02:17 GMT)
Humans Beat Deep Networks at Recognizing Objects in Unusual Poses, Given
Enough Time [1.7] 人間は、最先端の事前訓練ネットワークとは対照的に、異常なポーズで物体を認識するのが得意である。
画像の露出時間を制限するため、人間のパフォーマンスはディープネットワークのレベルに低下する。
時間制限された人間でさえ、フィードフォワードのディープネットワークと異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:06:14 GMT)
New Well-Posed Boundary Conditions for Semi-Classical Euclidean Gravity [1.6] 有限空洞における4次元ユークリッド重力を考える。
アンダーソンとディリクレの境界条件は、これらの極限$p から 0$ および $infty$ と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:00:03 GMT)
Attention-based Shape and Gait Representations Learning for Video-based
Cloth-Changing Person Re-Identification [1.6] 我々は「注意に基づく形状と歩行表現学習」(ASGL)を提案することにより、映像ベースの衣服交換者Re-ID(VCCRe-ID)の実践的問題に対処する。
当社のASGLフレームワークは,衣服不変歩行手がかりを学習することにより,衣服変動下でのRe-ID性能を向上させる。
提案するST-GATはマルチヘッドアテンションモジュールから構成されており,歩行埋め込みの堅牢性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:11:46 GMT)
torchmSAT: A GPU-Accelerated Approximation To The Maximum Satisfiability
Problem [1.6] 最大満足度問題(MaxSAT)の解を近似できる単一の微分可能関数を導出する。
我々は,我々の微分可能な関数をモデル化する新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,バックプロパゲーションを用いてMaxSATを段階的に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:33:00 GMT)
LtU-ILI: An All-in-One Framework for Implicit Inference in Astrophysics
and Cosmology [1.5] 本稿では,LtU-ILIパイプライン(Learning the Universe Implicit Likelihood Inference:LtU-ILI)を提案する。
これは天体物理学と宇宙論における最先端の機械学習(ML)推論である。
天体物理学や宇宙論の諸問題にまたがる実応用を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Assumption-lean and Data-adaptive Post-Prediction Inference [1.5] 本稿では,POP-Inf(Massor-lean and data-adaptive Post-Prediction Inference)手法を提案する。
その「推定リーン」特性は、ML予測に関する仮定なしで信頼できる統計的推測を保証する。
シミュレーションと大規模ゲノムデータを用いて,本手法の優位性と適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:23:09 GMT)
Language Model Training Paradigms for Clinical Feature Embeddings [1.5] 言語モデルのための自己教師型トレーニングパラダイムを用いて,高品質な臨床機能埋め込みを学習する。
教師なし次元縮小技術を用いて学習者の埋め込みを可視化し,先行臨床知識と高度に整合性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:33:48 GMT)
Differentially Private High Dimensional Bandits [1.4] 差分プライベートなLASSO帯域幅アルゴリズムであるPrivateLASSOを提案する。
PrivateLASSOは2つのサブルーチンに基づいている。 (i) 疎いハードスレッディングベースのプライバシメカニズムと (ii) パラメータの$theta$のサポートを識別するためのエピソードのしきい値設定ルールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:10:46 GMT)
Testing the Depth of ChatGPT's Comprehension via Cross-Modal Tasks Based
on ASCII-Art: GPT3.5's Abilities in Regard to Recognizing and Generating
ASCII-Art Are Not Totally Lacking [1.3] ChatGPTとその基盤モデルであるGPT3.5は、能力とアクセシビリティの強力な混合により、大きな注目を集めている。
我々は, GPT3.5の視覚的タスクに対する適性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:01:11 GMT)
Gradient Sketches for Training Data Attribution and Studying the Loss
Landscape [1.3] 勾配とヘッセンベクトル積のスケッチは、そのようなベクトルを多く保存する必要があるアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
ニューラルネットワークの本質的な次元の研究により、スケーラブルなスケッチアルゴリズムの設計空間を提案し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:47:12 GMT)
Iterative Prompt Refinement for Radiation Oncology Symptom Extraction
Using Teacher-Student Large Language Models [1.3] 学生モデルであるMixtralは、まず症状を抽出し、続いて教師モデルであるGPT-4は、Mixtralのパフォーマンスに基づいてプロンプトを洗練する。
その結果, 単症状と多症状のいずれにおいても, 症状の抽出に有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:25:09 GMT)
Rationale Dataset and Analysis for the Commit Messages of the Linux Kernel Out-of-Memory Killer [1.3] 我々はLinux Kernel Out-Of-Memory Killerコンポーネントを解析するためのラベル付きデータセットの作成について詳述する。
我々は,存在,時間的進化,構造といった合理的情報の側面を研究する。
私たちのデータセットのコミットの98.9%は、合理的な情報を持つ文を含み、経験豊富な開発者は、コミットの文の約60%に合理性を報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:25:37 GMT)
DECODE: Data-driven Energy Consumption Prediction leveraging Historical
Data and Environmental Factors in Buildings [1.3] 本稿では,建築エネルギー消費の予測を目的としたLong Short-Term Memory (LSTM)モデルを提案する。
LSTMモデルは、住宅や商業ビルの正確な短時間、中長期のエネルギー予測を提供する。
これは例外的な予測精度を示し、R2スコアは0.97で、平均絶対誤差(MAE)は0.007である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:37:11 GMT)
Self-Reproduction and Evolution in Cellular Automata: 25 Years after
Evoloops [1.2] 2024年はエボループの出版25周年である。
セルオートマトン内では、変異と自然選択による自己再生生物のダーウィン進化が可能であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:41:39 GMT)
Information Systems and Software Engineering: The Case for Convergence [1.1] 情報システム(IS)とソフトウェア工学(SE)の分野は、その歴史的進化において、非常に多くの類似点を共有しています。
両分野の主刊誌における10年間 (2001-2010) の出版物の分析から, 研究課題の重複が顕著である。
この記事では、そのような相互作用を奨励し、これがデザインの領域でどのように役立つかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:55:42 GMT)
Bilateral photon emission from a vibrating mirror and multiphoton
entanglement generation [1.1] 量子対応デバイスの開発において、絡み合いは重要な役割を担っている。
本研究では,両面完全鏡を含む共振器について検討する。
両光子対放出法と光子対生成法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:21:42 GMT)
LIPSTICK: Corruptibility-Aware and Explainable Graph Neural Network-based Oracle-Less Attack on Logic Locking [1.1] 我々は、論理ロックに対するニューラルネットワークに基づくオラクルレスアタックを開発し、訓練し、テストする。
我々のモデルは、機械学習モデルがトレーニングプロセスで解釈したものと、それがどのように攻撃を成功させるかを分析するという意味で説明がつく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:42:51 GMT)
Efficient Generation of Hidden Outliers for Improved Outlier Detection [1.1] 外乱生成は重要な外乱検出タスクを解くのによく使われる手法である。
既存の手法は、高次元空間における外れ値の「多重ビュー」の性質を無視する。
本稿では,その特性を模倣した現実的な外れ値を生成する新しい外れ値生成手法であるBISECTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:48:33 GMT)
Prediction Horizon Requirements for Automated Driving: Optimizing
Safety, Comfort, and Efficiency [1.0] 本稿では,特定のAV性能基準とアプリケーションニーズに基づいて,必要最小限および最適予測地平線を規定するフレームワークを提案する。
その結果,横断歩道との衝突を防ぐために1.6秒までの地平線が必要であり,最大7～8秒の地平線が最適効率を実現し,最大15秒までの地平線が乗客の快適性を向上させることが示唆された。
提案手法は,歩行者を横断するアプリケーションのための一般的なガイドラインとして,11.8秒の予測地平線を目標とすることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:58:13 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） (Tue, 6 Feb 2024 10:25:10 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） (Tue, 6 Feb 2024 10:26:43 GMT)
A Review on Internet of Things for Defense and Public Safety [0.9] IoT(Internet of Things, モノのインターネット)は、組織が日常のビジネスや産業の手続きをコミュニケーションし、組織化する方法を変えつつある。
この調査は、IoT技術を適用して現代の戦争に革命をもたらし、業界と同じような利益をもたらす大きな可能性を分析します。
防衛と公衆安全がより優れた商用IoT機能を活用して、戦闘員や最初の対応者に生存可能性を高めるシナリオを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:16:01 GMT)
Neurosymbolic AI for Reasoning over Knowledge Graphs: A Survey [0.9] 本稿では,知識グラフ上でニューロシンボリック推論タスクを行う手法を調査し,それらを分類できる新しい分類法を提案する。
具体的には,(1)論理的にインフォームドされた埋め込みアプローチ,(2)論理的制約を伴う埋め込みアプローチ,(3)規則学習アプローチの3つの主要なカテゴリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:24:12 GMT)
RevOrder: A Novel Method for Enhanced Arithmetic in Language Models [0.9] RevOrder は出力の桁を 1-digit (nD by 1D) 乗算タスクの追加、減算、n-digit で反転させる。
本手法はCSID(Count of Sequential Intermediate Digits)を$mathcalO(1)$に大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:10:35 GMT)
Symmetry resolution of the computable cross-norm negativity of two
disjoint intervals in the massless Dirac field theory [0.8] 場の量子論の混合状態における絡み合いは、クロス計算可能ノルムまたは再配置基準を用いて記述することができる。
質量を持たないディラックフェルミオン場理論の基底状態における2つの不斉区間に対する対称性の分解について研究する。
2つの不連続区間に対して、それらは非収縮性荷電ループを持つトーラス上の理論の分配関数に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:09:26 GMT)
A call for embodied AI [0.8] 我々は、人工知能の次の基本ステップとして、エンボディードAIを提案する。
Embodied AIの範囲を広げることで、認知アーキテクチャに基づく理論的枠組みを導入する。
このフレームワークはFristonのアクティブな推論原則と一致しており、EAI開発に対する包括的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:11:20 GMT)
Enhancing Graph Transformers with Hierarchical Distance Structural
Encoding [0.8] 本稿では,グラフ内のノード距離をモデル化するための階層的距離構造(HDSE)手法を提案する。
本稿では,既存のグラフ変換器の注意機構にHDSEをシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。
我々は,HDSEを用いたグラフトランスフォーマーがグラフ分類,7つのグラフレベルのデータセットの回帰,12の大規模グラフのノード分類において優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:17:37 GMT)
Exposing propaganda: an analysis of stylistic cues comparing human
annotations and machine classification [0.8] 本稿では,プロパガンダの言語とそのスタイル的特徴について検討する。
プロパガンダソースとして特定されたウェブサイトから抽出されたニュース記事からなるPPNデータセットを提示する。
我々は,アノテーションが使用する手がかりを識別するために異なるNLP手法を提案し,それらを機械分類と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:51:54 GMT)
Theoretical Error Analysis of Entropy Approximation for Gaussian Mixture [0.7] 本稿では,真のエントロピーと近似値との近似誤差を分析し,この近似が有効に動作するかどうかを明らかにする。
我々の結果は、この近似が高次元問題でうまく機能することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:11:06 GMT)
Exploring higher-order neural network node interactions with total
correlation [0.7] そこで我々は,局所的規模で高次変動相互作用(HOI)を捉えるために,CorEx(Local correlation Explanation)と呼ばれる新しい手法を提案する。
我々はLocal CorExを用いて、合成および実世界のデータ中のHOIを探索し、データ構造に関する隠れた洞察を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:20:53 GMT)
An SVD-free Approach to Nonlinear Dictionary Learning based on RVFL [0.7] 提案したRVFLに基づく非線形辞書学習は,スパース・トゥ・デンス特徴写像として辞書を学習する。
画像分類と再構成の応用で示される手法の性能は他の非線形辞書学習法と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:24:53 GMT)
TopoNav: Topological Navigation for Efficient Exploration in Sparse
Reward Environments [0.7] TopoNavは、ロボットに効率的で適応性があり、目標指向の探索を実現するための、新しいフレームワークである。
TopoNavのビルディングブロックは、アクティブなトポロジカルマッピング、本質的な報酬機構、階層的客観的優先順位付けである。
その結果, 探索効率, 航法精度, 予期せぬ障害物への適応性に有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:05:25 GMT)
Tight Bounds on the Spooky Pebble Game: Recycling Qubits with
Measurements [0.7] 我々は,この不気味な小石ゲームが,可逆的アプローチが達成できる範囲を超えて,キュービット数を減少させることを示す。
また、より汎用的な非巡回グラフ(DAG)上のスポーキー小石ゲームも検討し、このゲームが木上の可逆小石ゲームより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:31:26 GMT)
Pushing the limits of cell segmentation models for imaging mass
cytometry [0.6] 本稿では,不完全ラベルが学習に基づくセグメンテーションモデルに与える影響について検討する。
これらのモデルの様々な組織タイプへの一般化性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:32:05 GMT)
A Regularized $(XP)^2$ Model [0.6] 古典的ハミルトニアン $H(x,p)=(x2+a2)(p2+a2)$, ここでは $a2>0$, 古典的, 半古典的, 量子力学において。
量子化ハミルトニアンの3つの異なる形式を示し、それらを$cosh 2x$-likeのポテンシャルで標準シュラー・オーディンガー方程式に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:57:16 GMT)
Integrating Temporality and Causality into Acyclic Argumentation
Frameworks using a Transition System [0.5] 本稿では,非循環的抽象的議論フレームワークの概念をアクション言語に書き換える形式的手法を提案する。
我々は、直接的・間接的に、議論と結果の間の因果関係を確立する。
解答セットプログラミングの実装も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:42:45 GMT)
FENDA-FL: Personalized Federated Learning on Heterogeneous Clinical
Datasets [0.5] フェデレートラーニング(FL)は、データサイロを克服する上で重要なアプローチである。
本研究は,臨床応用に焦点を当てたFL研究の進展に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:14:09 GMT)
Recent Innovations in Footwear Sensors: Role of Smart Footwear in
Healthcare -- A Survey [0.5] この研究は、医学的応用、特に糖尿病患者におけるスマート・フットウェアの可能性について論じている。
現在の履物問題についても、複雑な構造、不適合性、快適性、高コストなどについて論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:35:03 GMT)
Unmasking the Polygamous Nature of Quantum Nonlocality [0.5] 量子力学は、ある観測値の統計に制限を課す。
3人の観測者の最も単純な場合、ベルの不等式に違反することは、他の不等式に違反することを妨げることが示されている。
ここではベル単ガミーが普遍的に成り立たないことを示し、実際は3人の観測者に対してのみ単ガミー的状況が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:29:11 GMT)
What limits performance of weakly supervised deep learning for chest CT
classification? [0.4] ノイズの多いデータによる弱教師付き学習は、高品質な疾患ラベルの出現により、医用画像のコミュニティで注目されている。
本稿では, ノイズデータに対するモデル耐性を検証し, 弱い監視効果を検証した。
その結果, 疾患分類性能の低下を経験する前に, ラベルエラーを最大10%加えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:38:29 GMT)
Charge correlator expansion for free fermion negativity [0.4] 本稿では、保存電荷を持つ自由フェルミオン系において、R'enyiと対数否定性は接続電荷相関器によって拡張可能であることを示す。
R'enyi Negativity の極限から対数ネガティビティを得るレプリカのトリックは、この方法では変換不変系のみに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:44:36 GMT)
Semantic2Graph: Graph-based Multi-modal Feature Fusion for Action
Segmentation in Videos [0.4] 本研究ではSemantic2Graphというグラフ構造化手法を導入し,ビデオの長期依存性をモデル化する。
我々は,映像行動における長期的・短期的な意味的関係を捉えるために,対応するエッジ重みを伴う肯定的・否定的な意味的エッジを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:12:02 GMT)
Association between Prefrontal fNIRS signals during Cognitive tasks and
College scholastic ability test (CSAT) scores: Analysis using a quantum
annealing approach [0.4] 前頭前葉のfNIRS信号を解析し,認知課題と学業成績との関連について検討した。
CSATスコアと相関する認知タスクを識別するために、fNIRSデータに新しい量子アニール(QA)特徴選択アルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:44:57 GMT)
Utilization of Pre-trained Language Model for Adapter-based Knowledge
Transfer in Software Engineering [0.4] 本稿では,クローゼテスト,コードクローン検出,コード要約など,複数の下流タスクに対するアダプタを用いた知識伝達について検討する。
アダプタはコードコーパスでトレーニングされ、英語コーパスまたはコードコーパスで事前トレーニングされたPLMに挿入される。
アダプタを持たないPLMに対してNL-PLMを用いることで,NL-PLMからSEタスクに有用な知識を変換し,活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:03:31 GMT)
The Howard-Harvard effect: Institutional reproduction of intersectional
inequalities [0.4] アメリカ合衆国の高等教育システムは、いくつかの機関で科学と科学者の育成に集中している。
これは、マイノリティ化された学者や、それらが不公平に関連付けられている話題に影響を及ぼす。
我々はハワード・ハーバード効果を観察し、ミッション主導の機関では、マイノリティ化された学者のトピックプロファイルが増幅される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:46:54 GMT)
QTFlow: Quantitative Timing-Sensitive Information Flow for Security-Aware Hardware Design on RTL [0.4] 設計段階でのハードウェア情報漏洩を定量化する,タイミングに敏感なフレームワークQTFlowを紹介する。
QTFlowは、タイミングチャネルを自律的に識別し、時間に依存しない分析から生じるすべての偽陽性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:22:26 GMT)
Towards Deterministic End-to-end Latency for Medical AI Systems in
NVIDIA Holoscan [0.4] 医療機器メーカーは、単一のプラットフォームに複数のアプリケーションを統合することで、AIとMLがもたらすメリットを最大化することを熱望している。
複数のAIアプリケーションの同時実行は、それぞれ独自の視覚化コンポーネントを持ち、予測不可能なエンドツーエンドのレイテンシをもたらす。
本稿では,センサデータと画像のストリーミングを行うリアルタイムAIシステムであるHoloscanプラットフォームにおけるこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:20:34 GMT)
Selecting Seed Words for Wordle using Character Statistics [0.3] Wordleは2022年1月に世界的に人気を博した。
ゲームの目的は、6回の試行で5文字の英語単語を推測することである。
本研究は,5文字単語の文字統計を用いて,最もよい3文字単語を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:25:15 GMT)
Obstacle Avoidance Deep Reinforcement Learning-Based Trajectory Planner
with Robust Low-Level Control for Robotic Manipulators [0.3] ロボット工学では、現代の戦略は学習に基づくもので、複雑なブラックボックスの性質と解釈可能性の欠如が特徴である。
本稿では,障害物のない深部強化学習(DRL)トラジェクトリプランナと,新しい低レベルかつ高レベルな自動制御戦略を統合することを提案する。
このアプローチは計算の複雑さを回避し、非反復的およびランダムな障害物回避タスクにも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:56:07 GMT)
From decay of correlations to locality and stability of the Gibbs state [0.3] ギブス状態が相関の崩壊を満たすときは常に、局所摂動がギブス状態にのみ影響を及ぼすという意味で安定であることを示す。
これらの含意は任意の次元において真であり、ハミルトニアンの局所性のみを必要とし、リーブ・ロビンソン境界に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:35:32 GMT)
Adaptive variational simulation for open quantum systems [0.3] オープン量子系力学をシミュレートするための適応型変分量子アルゴリズムを提案する。
この結果から、近未来量子プロセッサはオープン量子系をシミュレートできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:04:01 GMT)
Analytical Verification of Deep Neural Network Performance for
Time-Synchronized Distribution System State Estimation [0.2] 近年,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた時間同期状態推定器の成功例が報告されている。
本稿では,入力測定における摂動関数として,その状態推定器の性能に関する解析的バウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:40:46 GMT)
Dual-stage optimizer for systematic overestimation adjustment applied to
multi-objective genetic algorithms for biomarker selection [0.2] 特徴選択法を用いたバイオマーカー同定は,特徴数における予測能力とパシモニーのトレードオフを伴う多目的問題として扱うことができる。
提案するDOSA-MOは多目的最適化ラッパーアルゴリズムで,元の推定値,分散度,および解の特徴セットサイズが過大評価を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:57:31 GMT)
High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection [0.1] 拡散モデルに基づく粒子物理データに対する置換不変密度推定器を提案する。
学習密度を置換不変な異常検出スコアとして利用することにより,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:05:54 GMT)
The Potential of AutoML for Recommender Systems [0.1] 我々は15のライブラリから60のAutoML、AutoRecSys、ML、RecSysの予測性能を比較した。
私たちは、AutoMLとAutoRecSysライブラリが14のデータセットのうち6つでベストに動作していることに気付いた。
シングルベストのライブラリはAutoRecSysライブラリのAuto-Surpriseで、5つのデータセットで最高のパフォーマンスを発揮した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:42:28 GMT)
Quantitative Metrics for Benchmarking Medical Image Harmonization [0.0] 医用画像の2つの強度調和測定値と1つの解剖学的保存測定値を提案する。
これらの新しい指標が、調和基盤の真理が存在しない現実世界のシナリオにどのように適用されるかを示す。
我々は,これらの量調和化指標を画像調和化技術の性能のベンチマークの標準として採用することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:56:38 GMT)
Unveiling the influence of behavioural, built environment and socio-economic features on the spatial and temporal variability of bus use using explainable machine learning [0.0] 都市部への距離が大きくなると、バス利用の空間的変動が増大する。
旅行の出発点と目的地の高度分離は、空間的および時間的変動を減少させる。
道路密度の低下は、特に朝のバス利用の空間変動の増大と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:47:40 GMT)
WS-SfMLearner: Self-supervised Monocular Depth and Ego-motion Estimation
on Surgical Videos with Unknown Camera Parameters [0.0] 正確で堅牢な自己監督深度とカメラエゴモーション推定システムの構築は、コンピュータビジョンコミュニティから注目を集めている。
本研究では,正確な深度マップやカメラポーズだけでなく,カメラ固有のパラメータも予測できる自己教師付き深度・エゴモーション推定システムを構築することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:31:11 GMT)
Variable electro-optic shearing interferometry for ultrafast
single-photon-level pulse characterization [0.0] 本稿では、短時間フーリエ変換の大きさをマッピングするパルス特性化方式を提案する。
本手法は,制御時間と周波数シフトを連続的に導入することに基づいている。
単一光子レベルのパルスのスペクトル位相と振幅の再構成に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:09:32 GMT)
Use of Multi-CNNs for Section Analysis in Static Malware Detection [0.0] 本稿では,Portable Executableファイルを解析するための新しいモデルを提案する。
提案手法は,ファイルを異なるセクションに分割し,各セクションを画像に変換する。
最終的な検出スコアを計算するために、CNNによって返されるこれらのスコアすべてを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:57:08 GMT)
Upper limit on the acceleration of a quantum evolution in projective
Hilbert space [0.0] 任意の有限次元のヒルベルト空間における輸送速度の変化率の上限を導出する。
射影空間における量子進化の加速二乗は、ハミルトニアン作用素の時間変化率のばらつきによって上界であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:52:24 GMT)
Unveiling the geometric meaning of quantum entanglement: discrete and
continuous variable systems [0.0] 量子状態の多様体はリッチで非自明な幾何学的構造を持つことを示す。
多重量子系の射影ヒルベルト空間のフビニ・スタディ計量を導出する。
この空間の状態の絡み合いと深い関係を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:35:33 GMT)
Unsupervised Deep Learning Image Verification Method [0.0] 提案手法は,Wildデータセットのラベル付き顔のベースラインシステムよりもEERの56%の相対的な改善を実現している。
これにより、コサインとPLDAのスコアリングシステムのパフォーマンスギャップを狭めることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:51:04 GMT)
Understanding the Effect of Noise in LLM Training Data with Algorithmic
Chains of Thought [0.0] 思考の連鎖におけるノイズが,高度に制御された環境下でのタスクパフォーマンスに与える影響について検討する。
本研究では,CoTトレース処理後に適用される局所的な雑音と,トレース処理時にエラーを伝播する大域的なノイズであるテクトダイナミックノイズの2種類を定義した。
微調整されたモデルでは、高レベルの静的ノイズに対して非常に頑健であるが、低レベルの動的ノイズに対してかなり苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:59:56 GMT)
Towards a process-based approach to consciousness and collapse in
quantum mechanics [0.0] 量子力学の特定の解釈によれば、測定過程における人間の意識の因果的役割は、「測定問題」と呼ばれる基礎的な問題を解決するために呼び出される。
我々の作業仮説は、意識の崩壊解釈を引き起こすプロセスベースのアプローチは、意識とその量子力学の解釈における役割について、より良いメタ物理的理解をもたらすというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:07:41 GMT)
Thermal transport through a single trapped ion under strong laser
illumination [0.0] 我々は、レーザー励起により駆動され、異なる温度で作動する熱貯水池と結合した1つの閉じ込められたイオン中の量子熱輸送について研究した。
また, 熱流中における負の差分熱伝導率や非対称性などの現象も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:09:34 GMT)
Theory of parametric resonance for discrete time crystals in
fully-connected spin-cavity systems [0.0] 完全連結スピンキャビティ系における離散時間結晶形成に必要な条件を指摘する。
我々は,周期的に駆動されるオープンディックモデル(DM)を有効線形および非線形振動子モデルにマッピングすることにより,非線形性と消散の役割を解明する。
両システム間のDTC形成につながる共振周波数と振幅を解析的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:53:21 GMT)
Theory of Supervibronic Transitions via Casimir Polaritons [0.0] 実際の赤外線光子は、分子の突然の電子遷移によって生成される。
振動偏光子の形成により、励起光子エネルギーは振動自由度に伝達される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:53:58 GMT)
Theoretical and experimental study of SMOTE: limitations and comparisons
of rebalancing strategies [0.0] 本研究では,SMOTEが元のマイノリティサンプルをコピーすることで,元の分布を再現することを示す。
また, マイノリティ分布の支持境界付近でSMOTE密度が消滅することが証明された。
データセットが高度に不均衡な場合にのみ、再バランス戦略が要求されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:07:41 GMT)
The wave function of a photoelectron near the center of a quantum vortex [0.0] 二次元近似では、量子渦の局在に近い光電子の確率密度と電流を理論的に研究する。
先に発見した運動量表現の波動関数は、渦の中心に対応するゼロ付近で単純化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:22:55 GMT)
The Use of a Large Language Model for Cyberbullying Detection [0.0] サイバーいじめ(CB)は、今日のサイバー世界で最も多い現象である。
これは市民の精神的および身体的健康に対する深刻な脅威である。
これにより、オンラインフォーラム、ブログ、ソーシャルメディアプラットフォームからいじめコンテンツを防ぐ堅牢なシステムを開発する必要が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:46:31 GMT)
The Challenges of the Nonlinear Regime for Physics-Informed Neural
Networks [0.0] 本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の無限幅限界におけるトレーニングダイナミクスについて検討する。
微分作用素の線形性に依存するニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)の異なる挙動に関する理論的結果を提供する。
本稿では,2次法の収束能力を考察し,スペクトルバイアスと緩やかな収束の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:24:36 GMT)
TA-RNN: an Attention-based Time-aware Recurrent Neural Network
Architecture for Electronic Health Records [0.0] リカレントニューラルネットワーク(RNN)のような深層学習手法を用いて、ERHを分析して疾患の進行をモデル化し、診断を予測する。
本研究では,TA-RNN(Time-Aware RNN)とTA-RNN-Autoencoder(TA-RNN-AE)という,RNNに基づく2つの解釈可能なDLアーキテクチャを提案する。
本研究では,不規則な時間間隔の影響を軽減するため,訪問時間間の時間埋め込みを取り入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:26:15 GMT)
Symmetry shapes thermodynamics of macroscopic quantum systems [0.0] 系のエントロピーは群理論量の観点から記述できることを示す。
我々はこの手法を一般の$N$と同一の相互作用を持つ$d$レベルの量子システムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:13:18 GMT)
Symbol Correctness in Deep Neural Networks Containing Symbolic Layers [0.0] NS-DNNの設計と分析を導く高レベル原理を定式化する。
NS-DNNの説明可能性と伝達学習にはシンボルの正しさが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:33:50 GMT)
Superdiffusive magnetization transport in the XX spin chain with
non-local dephasing [0.0] 我々は最近議論されたXXスピン鎖と非局所的デファスティングを定常状態境界駆動環境で研究した。
散逸器の正確な形態を破り、XX鎖に相互作用を加えると、超拡散は拡散へと変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:34:13 GMT)
Stabilizer Codes with Exotic Local-dimensions [0.0] 従来の安定化符号は、アナログ連続変数符号に利用できることを示す。
また、もともと有限フィールドの局所次元で設計された安定化器コードは、同じ$n$、$k$、$d$パラメータを持つコードに変換可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:19:00 GMT)
Source Code Clone Detection Using Unsupervised Similarity Measures [0.0] 本研究は,ソースコードのクローン検出のための教師なし類似度尺度の比較分析を行う。
目標は、現在の最先端技術、その強み、弱点を概観することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:09:13 GMT)
Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point
clouds [0.0] 汎用のポイントクラウドモデルはより多様であるが、しばしば回転対称性を無視する。
本稿では,他のすべての要件を保ちながら任意のモデルに回転同値を付加する一般対称性化法を提案する。
このアイデアは,本質的同変ではないが,分子や固体のベンチマークデータセット上での最先端性能を実現するPoint Edge Transformer (PET) アーキテクチャを導入することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:14:35 GMT)
Smart Pipe System for a Shipyard 4.0 [0.0] 世界最大の造船業者10社のうちの1社であるナバンティアは、造船所4.0が直面する近い将来の課題に対処するため、内装全体を更新する。
本稿は,本質的なハードウェアおよびソフトウェア技術要件を決定するため,造船所環境を徹底的に分析する。
異なる技術が選択され、評価され、現在、受動RFIDとアクティブRFIDがそれを作成するのに最も適している技術である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:48:39 GMT)
Skills in computational thinking of engineering students of the first
school year [0.0] コンピュータ思考(CT)の能力は、学生が習得しなければならない基本的な能力の1つである。
学生が獲得したCTスキルの計測と評価が基本である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:22:31 GMT)
Single system based generation of certified randomness using
Leggett-Garg inequality [0.0] 我々は、Leggett-Garg不平等違反を利用して、半デバイス非依存の量子乱数生成のための安全なスキームを理論的に定式化し、実験的に示す。
9,19,118ドルの真に予測不可能なビットを確実に生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:09:23 GMT)
Signatures of fractional statistics in nonlinear pump-probe spectroscopy [0.0] 二次元系の励起スペクトルにおけるエノンの存在を非線形分光量から推定できることを示す。
磁気システムでは、現在利用可能なテラヘルツ領域プローブを用いて興味ある信号を測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:29:17 GMT)
Signature of quantum phase transition manifested in quantum fidelity at
finite temperature [0.0] 量子相転移の符号は一般に有限温度で消去される。
また、このシグネチャを非分析的な挙動で運ぶために観測された数量は、低温のみに制限される。
我々は最近、低温状態を超えた量子臨界点で非解析的なシグネチャを持つ可能性を持つ量子忠実度から関数を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:51:44 GMT)
Shifting social norms as a driving force for linguistic change:
Struggles about language and gender in the German Bundestag [0.0] 1980年代以降、ドイツ連邦議会では言語とジェンダーが繰り返し問題となっている。
我々は、このことが連邦議会の言語実践にどのように反映されているかを実証する。
我々は、現在非常に熱いジェンダー非包摂的言語に関する議論に、これらの初期の言語の戦いがもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:49:28 GMT)
Semi-supervised learning for generalizable intracranial hemorrhage
detection and segmentation [0.0] 本研究は頭蓋内出血の検出・分節化のための半教師付き学習モデルの開発と評価である。
最初の「教師」ディープラーニングモデルは、2010年から2017年にかけて米国のある機関から収集された457ピクセルの頭部CTスキャンに基づいて訓練された。
2つ目の"学生"モデルは、このピクセルラベル付きデータセットと擬似ラベル付きデータセットの組み合わせでトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:41:26 GMT)
Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated
Reinforcement Learning [0.0] 強化学習は、ビデオゲームのような複雑な領域で最高の人間よりも優れていることが実証されている。
自律運転のための大規模強化学習実験を行っている。
我々の最高の実行方針は、最先端の機械学習による自律運転のポリシーと比較して、運転進捗率を25%向上させながら、失敗率を64%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:07:19 GMT)
Sampling in Unit Time with Kernel Fisher-Rao Flow [0.0] 非正規化対象密度からサンプリングするための平均場ODEと対応する相互作用粒子系(IPS)を導入する。
IPSは勾配のない閉形式であり、参照密度からサンプリングし、(正規化されていない)ターゲット-参照密度比を計算する能力のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:12:49 GMT)
Role of seeding in the generation of polarization squeezed light by
atomic Kerr medium [0.0] 我々はKerr媒体と光を相互作用させることにより偏光量子状態の生成を検討した。
実験はTi:サファイアレーザーによるコヒーレントな状態に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:25:59 GMT)
Robustness of quantum correlation in quantum energy teleportation [0.0] 本稿では,量子不協和を用いた量子エネルギーテレポーテーション(QET)プロトコルにおける量子相関の進化について述べる。
局所的な観測と条件付き操作を繰り返し行うQETプロトコルでは、混合状態の統計的生成のため、量子相関は非自明になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:42:19 GMT)
Reviewing FID and SID Metrics on Generative Adversarial Networks [0.0] GAN(Generative Adversarial Network)モデルの成長により,画像処理能力が向上した。
これまでの研究では、Fr'echet Inception Distance(FID)が実世界のアプリケーションで画像から画像へのGANをテストする上で有効な指標であることが示されている。
本稿では、Pix2PixとCycleGANモデル内のファサード、都市景観、マップからなる公開データセットを使用する。
トレーニング後、これらのモデルは、トレーニングされたモデルの生成性能を測定する、両方の距離メトリクスに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:02:39 GMT)
Retrieve to Explain: Evidence-driven Predictions with Language Models [0.0] Retrieve to Explain (R2E) は、ドキュメントコーパスのエビデンスに基づいた研究質問に対する回答を優先する検索ベースの言語モデルである。
R2Eは、再訓練することなく新しいエビデンスに適応し、自然言語へのテンプレート化を通じて構造化データを組み込むことができる。
本モデルは,臨床治験結果の予測において,業界標準遺伝学的アプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:13:17 GMT)
Random features models: a way to study the success of naive imputation [0.0] これは、欠落したデータを扱うための最初の使い易いテクニックである。
最近の研究は、このバイアスが高次元線形予測器の文脈で低いことを示唆している。
本稿は, 偏見が無視可能であり, 意外なナイーブな計算も極めて低次元で関連している,という直感を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:37:06 GMT)
Quantum-secured single-pixel imaging under general spoofing attacks [0.0] 我々は、スプーフィング攻撃に耐えられるように設計されたQS-SPI(quantum-Secured Single-Pixel Imaging)技術を導入する。
動作を制限するしきい値エラーレートを課した従来の量子セキュリティプロトコルとは異なり、我々のアプローチはスプーフ攻撃を識別するだけでなく、真のイメージの再構築を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:08:28 GMT)
Quantum correlations under decoherence [0.0] 量子エンタングルメントの進化といくつかの量子相関を、エンタングルメント、局所的な量子不確実性、測定によって引き起こされる非局所性を超えて検討する。
定常状態の量子相関は初期状態とは独立であり、低温の有限温度ではゼロではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:44:06 GMT)
Quantum Random Access Code in Noisy Channels [0.0] この研究では、以前に証明された量子ランダムアクセスコード(QRAC)に基づいて構築する。
本研究では、ノイズチャネルがQRAC性能に与える影響と、ノイズチャネルが知られているときの半定値プログラミングによって最適化されたシーソー法を用いて損失を軽減する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:29:59 GMT)
Quantized tensor networks for solving the Vlasov-Maxwell equations [0.0] 量子テンソルネットワーク(QTN)フレームワークを用いた半単純Vlasov-Maxwellソルバを実装した。
ここで考慮された2D3Vテスト問題に対して、期待される物理学を捉えるのに、控えめな$D=64$が十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 01:28:38 GMT)
Quantifying information flow in quantum processes [0.0] 量子チャネルのシグナリングパワーを導入し、関連する運用特性について議論する。
この関数は高階写像への拡張をサポートし、一般的な量子因果ネットワークにおける情報フローの評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:10:52 GMT)
Quadrature Coherence Scale of Linear Combinations of Gaussian Functions
in Phase Space [0.0] ガウス関数の線形結合として表現可能なウィグナー関数を特徴とする量子状態の二次コヒーレンススケールの計算法を提案する。
二次コヒーレンススケールは,損失の存在下での非古典性のスケーラビリティを検証するための貴重なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:05:02 GMT)
QPP and HPPK: Unifying Non-Commutativity for Quantum-Secure Cryptography
with Galois Permutation Group [0.0] 我々は、対称鍵暗号のための量子置換パッド(QPP)と、鍵カプセル化機構(KEM)のための同型多項式公開鍵(HPPK)とデジタル署名(DS)の2つの新しいプリミティブを活用する。
QPPは量子セキュアな対称鍵暗号を実現し、シャノンの完全秘密を古典的および量子ネイティブなシステムにシームレスに拡張する。
NPハード問題のないHPPKは、平易な公開鍵の対称暗号化を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:56:30 GMT)
Preparing general mixed quantum states on quantum computers [0.0] 本稿では,量子情報プロセッサを用いた$d$次元混合量子状態の生成に適したアルゴリズムを提案する。
我々は、Xと非X混合2量子状態、および1、2、3量子ビットにまたがる任意のランダム密度を用いて試験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:09:51 GMT)
Pre-training of Lightweight Vision Transformers on Small Datasets with
Minimally Scaled Images [0.0] 純視覚変換器(ViT)は、マスク付きオートエンコーダ技術を用いて、画像スケーリングを最小限にすることで、事前トレーニングにより優れた性能を達成することができる。
CIFAR-10とCIFAR-100データセットの実験では、パラメータが365万未満のViTモデルと、乗算累積(MAC)数が0.27G未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:41:24 GMT)
Position Paper: Toward New Frameworks for Studying Model Representations [0.0] 文献レビューを行い、特徴と行動の表現を形式化し、その重要性と評価を強調し、表現の機械的解釈可能性に関する基礎的な調査を行う。
我々は、表現を研究することは重要かつ未研究の分野であり、現在MIで確立されている方法では表現を理解するのに十分でないという立場を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:06:13 GMT)
Polyp-DDPM: Diffusion-Based Semantic Polyp Synthesis for Enhanced
Segmentation [0.0] Polyp-DDPMは,マスク上に条件付きポリプのリアルな画像を生成する拡散法である。
我々のアプローチは、医療画像に関連するデータ制限、高アノテーションコスト、プライバシー問題といった課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:26:02 GMT)
Performance of entanglement purification including maximally entangled
mixed states [0.0] 遠方の量子システム間の絡み合いは、量子通信を実装するための重要な資源である。
本稿では,2ビットの絡み合った2つの操作に基づく絡み合った浄化プロトコルを提案する。
コアプロトコルの2つのバリエーションが導入され、特定のシナリオでより実用的なことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:34:34 GMT)
Performance of a Sagnac interferometer to observe vacuum optical
nonlinearity [0.0] フェムト秒レーザーパルスを用いたサニャック干渉計がDeLLightプロジェクトのために開発された。
本稿では,干渉計の感度を制限した臨界実験パラメータを計測し,特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:27:54 GMT)
Operational Metric for Quantum Chaos and the Corresponding
Spatiotemporal Entanglement Structure [0.0] 我々は、多体孤立量子系の将来の状態が、そのシステムの小さな部分における過去のマルチタイム操作に敏感であることを要求する。
我々の研究は、多体挙動、測定-Lo相転移、フロッケダイナミクスといった多体力学現象を体系的に研究する道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 02:59:34 GMT)
On the attractive inverse-square potential in the induced electric
dipole system under the influence of the harmonic oscillator [0.0] 電場配置が中性粒子に対して禁断領域を課す遮断点をもたらすとき、境界状態が存在することを示す。
我々は、エネルギー固有値に関する議論を、$s$-waveを超えて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:43:08 GMT)
ORCHNet: A Robust Global Feature Aggregation approach for 3D LiDAR-based
Place recognition in Orchards [0.0] ORCHNetは3D-LiDARスキャンをグローバルディスクリプタにマッピングするディープラーニングアプローチである。
ORCHNetは、夏と秋の季節のデータを含む果樹園で収集された実世界のデータに基づいて評価される。
さらに,ORCHNetをループ閉鎖検出器として利用する局所化フレームワークの一部として,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:29:29 GMT)
Non-Markovian quantum dynamics from symmetric measurements [0.0] 我々は対称測度演算子を用いて、一般化されたパウリチャネルのさらなる一般化を提供する量子チャネルを構築する。
完全正当性や量子エンタングルメントを破る能力など,それらの重要な性質を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:26:22 GMT)
Non-Abelian anyons in a periodically-driven Abelian model [0.0] 我々は,非アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・ア
我々の発見は、駆動トポロジカル秩序量子物質の非平衡物理学に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:34:02 GMT)
Multivariate Probabilistic CRPS Learning with an Application to
Day-Ahead Electricity Prices [0.0] 本稿では,多変量確率予測を結合(あるいは集約)する新しい手法を提案する。
オンライン学習を可能にするスムーズな手続きを通じて、量子と限界の間の依存関係を考察する。
提案アルゴリズムの高速なC++実装は、CRAN上のオープンソースのR-Package profocで提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 20:39:45 GMT)
Multiple measurements on an uncollapsed entangled two-photon state [0.0] 非崩壊光子対状態の2つの測定条件を導出する。
この状況で両方の検出器によって測定された測定は、無関係である。
提案実験の結果が予測と一致しない場合 -- 量子状態で測定された結果が相関している場合、量子状態の崩壊の新しい時空分布が提案される必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:12:27 GMT)
Multipass Quantum Process Tomography: Precision and Accuracy Enhancement [0.0] 量子プロセストモグラフィ(QPT)の精度と精度を向上させる手法を提案する。
単一ゲート上でのみQPTを実行する代わりに、同一ゲートの複数のアプリケーション列上でQPTを実行することを提案する。
提案手法を用いて量子プロセッサibmq_manila(Falcon r5.11L)上のPTMとCNOTゲートの忠実度を実験的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:26:18 GMT)
Modified attractive inverse-square potential in the induced electric
dipole system [0.0] 調査は、異なる修正された魅力的な逆2乗ポテンシャルの出現を明らかにする。
我々は、この複雑なシステム内での離散エネルギースペクトルの実現に関する説得力のある証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:48:44 GMT)
Loss and decoherence in superconducting circuits on silicon: Insights
from electron spin resonance [0.0] 量子計算や量子センシング用途に用いられる固体デバイスは、突発的で帯電した2レベルシステム(TLS)と非磁性スピンによる損失とノイズに悪影響を及ぼす。
我々は、窒化ニオブ(NbN)超伝導共振器を用いたオンチップ電子スピン共鳴法を用いて、シリコンの表面スピンと後表面処理の効果を研究する。
表面処理後のスピンの総密度の3倍から5倍の減少を観察し、量子系における損失と脱コヒーレンスを緩和する手法の開発においてESR分光法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:53:59 GMT)
Logical recognition method for solving the problem of identification in
the Internet of Things [0.0] 本研究の目的は、非交差オブジェクトの論理的特徴とクラスを持つ参照テーブルからなるオブジェクト認識のための論理的手法を開発することである。
この手法は、参照テーブルを至るところで定義されていない論理関数として考慮し、特徴空間全体への論理関数の最適継続を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:20:58 GMT)
Location Agnostic Source-Free Domain Adaptive Learning to Predict Solar
Power Generation [0.0] 本稿では,気象特性を用いた太陽発電を推定するためのドメイン適応型ディープラーニングフレームワークを提案する。
フィードフォワード深部畳み込みネットワークモデルは、既知の位置データセットを教師付きでトレーニングし、後に未知の場所の太陽エネルギーを予測するために使用される。
我々の手法では、カリフォルニア(CA)、フロリダ(FL)、ニューヨーク(NY)の順応的でない手法と比較して、太陽エネルギー予測精度が10.47 %、7.44 %、5.11%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:31:40 GMT)
Limits of Large Language Models in Debating Humans [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、人間と熟達して対話する能力において顕著な可能性を示してきた。
本論文は,LLMエージェントを現実の人間と組み合わせた事前登録研究により,現在のLLMの限界を検証しようとする試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 03:24:27 GMT)
Like an Open Book? Read Neural Network Architecture with Simple Power
Analysis on 32-bit Microcontrollers [0.0] ニューラルネットワークモデルのアーキテクチャは、敵が回復しようとする最も重要な情報である。
高速32ビットマイクロコントローラ上で動作する従来のCNNモデルとCNNモデルの抽出手法を初めて提案する。
難しいケースは少ないが、パラメータ抽出とは対照的に、攻撃の複雑さは比較的低い、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:10:23 GMT)
Joint Intrinsic Motivation for Coordinated Exploration in Multi-Agent
Deep Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,エージェントが一括して斬新な行動を示すような報奨戦略を提案する。
ジムは連続した環境で機能するように設計されたノベルティの集中的な尺度に基づいて共同軌道に報いる。
その結果、最適戦略が高レベルの調整を必要とするタスクの解決には、共同探索が不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:02:00 GMT)
Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs [0.0] それらの幅$p$と層遷移数$L$の相互作用について検討する。
高次元設定では、$p=O(N)$ニューロンが正確な制御を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:05:48 GMT)
Improved Fermion Hamiltonians for Quantum Simulation [0.0] 我々は、ASQTADにインスパイアされたハミルトニアンと、高度に改良されたスタガードクォーク(HISQ)の作用を開発した。
これらの改良されたハミルトンの時間進化のためのゲートコストと格子間隔誤差の低減の実証が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:01:10 GMT)
Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual
Framework, Potentials and Limitations [0.0] AI製品の複雑さは、人間中心のAI製品にとって不可欠なシームレスな実行と学際的なコラボレーションを妨げる。
本稿では,No-code AutoMLを用いたAI製品プロトタイピングフレームワークを提案する。
ケーススタディでは、AI製品開発に対する構造化されたアプローチを提供する非専門家をサポートする可能性を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:00:32 GMT)
Home Automation System based on Intelligent Transducer Enablers [0.0] 本稿では HASITE (Intelligent Transducer Enablers に基づくホームオートメーションシステム) という新しいホームオートメーションシステムを提案する。
トランスデューサの識別と設定を簡単かつ迅速に行うように設計されている。
異なる現実的なシナリオで実施されたテストによると、トランスデューサは13秒未満で使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:18:51 GMT)
Higher-order nonclassicalities in hybrid coherent states [0.0] 我々は、単一光子付加コヒーレント状態(SPAC)とコヒーレント状態(CS)のコヒーレント重ね合わせであるハイブリッドコヒーレント状態(HCS)を考える。
HCSは実験的に実現可能であることが示されており、このエンジニアリングされた量子状態は、より高次の非古典的な性質を持つ量子状態を生成するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:11:11 GMT)
Hermitian stochastic methodology for X-ray superfluorescence [0.0] 最近導入されたX線自発放射の力学をモデル化するための理論的枠組みは、量子エミッタの密度行列と放射場のサンプリングに基づいている。
第一原理に基づいて、価値ある理論的な洞察を与える一方で、元の微分方程式は分岐と数値的不安定性を示す。
ここでは、コンポーネントを摂動的に考慮し、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:16:27 GMT)
Geometry of Degeneracy in Potential and Density Space [0.0] グラフで表される有限格子系における密度汎関数理論から、基礎ホヘンベルク・コーンの定理に対する反例を示す。
密度領域とそれらを生成するポテンシャルの間に生じる幾何学を解析し、説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:14:43 GMT)
Geometric aspects of mixed quantum states inside the Bloch sphere [0.0] ブロッホ球内におけるビュールとSj"oqvistの測定値の違いについて論じる。
混合量子状態間の有限距離の概念に基づく相対ランク付けは、ビュール測度とSj"oqvist測度で決定された距離を比較する際には保存されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:46:21 GMT)
Gaussian process regression with Sliced Wasserstein Weisfeiler-Lehman
graph kernels [0.0] 教師付き学習は近年、計算物理学の分野で大きな注目を集めている。
伝統的に、そのようなデータセットはメッシュとして与えられる入力で構成され、多くのノードが問題幾何学を表す。
つまり、教師付き学習モデルは、ノード属性の連続した大きなスパースグラフを処理できなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:35:40 GMT)
Fully autonomous tuning of a spin qubit [0.0] 大規模半導体量子回路の開発は、これらの回路を効率的にチューニングし、操作する上での課題によって、依然として制限されている。
半導体量子ビットの最初の完全自律的なチューニングを、接地されたデバイスからRabiの発振まで提示し、量子ビットの動作が成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:01:00 GMT)
From the classical Frenet-Serret apparatus to the curvature and torsion
of quantum-mechanical evolutions. Part II. Nonstationary Hamiltonians [0.0] 非定常ハミルトニアンの下で進化する状態ベクトルによって追跡される量子曲線の曲がりとねじれの定量化方法を示す。
時間変化の設定は、統計的観点からよりリッチな構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:05:14 GMT)
From the classical Frenet-Serret apparatus to the curvature and torsion
of quantum-mechanical evolutions. Part I. Stationary Hamiltonians [0.0] ヒルベルト空間における量子軌道に対するフレネット・サーレット装置の量子バージョンを提案する。
提案した定数曲率係数は,状態ベクトルに対する接ベクトルの共変微分の大きさ2乗によって与えられる。
提案した定数ねじれ係数は, 接ベクトルの共変微分の射影の大きさ2乗で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:58:54 GMT)
Forward Direct Feedback Alignment for Online Gradient Estimates of Spiking Neural Networks [0.0] スパイクニューラルネットワークは、ニューロモルフィックハードウェアプラットフォーム上で効率的にエネルギーをシミュレートすることができる。
本研究では,新しいニューロモルフィックアルゴリズムであるtextitSpiking Forward Direct Feedback Alignment (SFDFA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:07:12 GMT)
Foregrounding Artist Opinions: A Survey Study on Transparency,
Ownership, and Fairness in AI Generative Art [0.0] 生成人工知能(AI)ツールは、アートのようなアウトプットを作成し、創造的なプロセスを支援するために使用される。
我々は,ジェネレーティブAIアートの潜在的有用性と害に関するアーティストの意見の緊張関係を調べるために,アーティストを調査した。
アーティストたちは、モデルクリエーターがAIモデルをトレーニングするために使用するアートやイメージの詳細を開示する必要があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:29:58 GMT)
Fermionic condensate and the vacuum energy-momentum tensor for planar
fermions in homogeneous electric and magnetic fields [0.0] 外部定数および均一な電場および磁場の平面上に局在した巨大なフェルミオン量子場を考える。
ディラック方程式に対する完全な解の集合が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:58:34 GMT)
Fast Online Changepoint Detection [0.0] 線形回帰モデルを用いてオンライン変化点検出について検討する。
回帰残差の CUSUM プロセスに基づく統計のクラスを提案する。
次に、異なる重み付け方式を用いて構築された複合統計学のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 22:12:14 GMT)
Fake News, Disinformation, and Deepfakes: Leveraging Distributed Ledger
Technologies and Blockchain to Combat Digital Deception and Counterfeit
Reality [0.0] デジタル詐欺は、民主主義社会におけるインターネットとソーシャルメディアの役割に対する懸念を提起する。
この概要は、デジタル詐欺と戦うために、Distributed Ledger Technologies(DLT)とブロックチェーンの可能性を探ることを目的としている。
いくつかのリコメンデーションは、偽ニュースや偽情報、ディープフェイクに直面するために取り組まなければならない問題について、将来の研究者を導くために列挙されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 00:04:11 GMT)
Explainable Automated Machine Learning for Credit Decisions: Enhancing
Human Artificial Intelligence Collaboration in Financial Engineering [0.0] 本稿では、金融工学領域における説明可能な自動機械学習(AutoML)の統合について検討する。
AutoMLは、クレジットスコアリングのための堅牢な機械学習モデルの開発を合理化する方法に重点を置いている。
この調査結果は、AI主導の金融決定の透明性と説明責任を改善する上で、説明可能なAutoMLの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:47:16 GMT)
Experimental Verification of Many-Body Entanglement Using Thermodynamic
Quantities [0.0] 熱力学量を測定することで容易に検証できるマルチキュービットシステムの絡み合い基準セットを提案する。
原理の証明として,原子磁気共鳴アーキテクチャを用いて最大10量子ビットの核スピンレジスタに関する提案手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 05:07:21 GMT)
Estimation of sparse linear regression coefficients under
$L$-subexponential covariates [0.0] 共変量ベクトルが$L$-subexponentialランダムベクトルからサンプリングされるとき、線形回帰のスパース係数を推定する。
このベクトルはガウス確率ベクトルよりも重い尾を持つ分布のクラスに属する。
ガウス確率ベクトルに対して得られた誤差は、より強い条件を課すことなく、定数因子までも満たすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 08:25:25 GMT)
Estimating the Local Learning Coefficient at Scale [0.0] テキスト局所学習係数(英: textitlocal learning coefficient, LLC)は、モデル複雑性を定量化する原理的な方法である。
我々は,最大100Mパラメータの深部線形ネットワーク(DLN)に対して,LLCを正確に,かつ自己整合的に測定する方法を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:37:09 GMT)
Error budget of parametric resonance entangling gate with a tunable
coupler [0.0] 可変カプラアーキテクチャにおけるパラメトリック共振ゲートの実験誤差予算を解析する。
主に2ビットの緩和と白色雑音による劣化に起因する不整合誤差は、2ビットのゲートの忠実さを制限する。
非計算状態への漏洩は、2ビットゲートの不忠実性に対する2番目に大きな寄与である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:46:27 GMT)
Enhancing Retrieval Processes for Language Generation with Augmented
Queries [0.0] 本研究は,実事実に基づく正確な応答をモデルに誘導するRAG(Retrieval-Augmented Generation)を通じてこの問題に対処することに焦点を当てる。
スケーラビリティの問題を克服するために、BERTやOrca2といった洗練された言語モデルとユーザクエリを結びつけることを検討する。
実験結果から,RAGによる初期言語モデルの性能向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 13:19:53 GMT)
Enhanced sampling of robust molecular datasets with uncertainty-based
collective variables [0.0] 化学関連データポイントの取得を導くために,不確実性を集合変数(CV)として活用する手法を提案する。
このアプローチでは、1つのモデルからのガウス混合モデルに基づく不確実性測定を、偏りのある分子動力学シミュレーションのためのCVとして採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 06:42:51 GMT)
Employee Turnover Analysis Using Machine Learning Algorithms [0.0] 機械学習技術は、従業員の転職リスクを監視し、軽減するために使用することができる。
3つの異なる教師付き学習アルゴリズムを使用して、従業員の属性の精度をベンチマークする。
達成されたモデルは、予測分析を確立するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:17:16 GMT)
Embedding Knowledge Graphs in Degenerate Clifford Algebras [0.0] 知識グラフ埋め込みの文脈において、Cl_p,q$という形のクリフォード代数を研究する。
パラメータの発見には$p$,$q$,$r$の2つの新しいモデルを設計する。
7つのベンチマークデータセットによる評価結果から, 零ベクトルが埋め込みの捕集に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 11:23:33 GMT)
Electron Transport Through a 1D Chain of Dopant-Based Quantum Dots [0.0] フェルミ・ハバードモデル(Fermi-Hubbard model)は、量子多体系の研究に用いられる原型モデルである。
最近の研究では、Fermi-Hubbardモデルがより正確であることが示されている。
この研究により、シリコンドープ半導体における電子の挙動をよりよく理解できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:41:59 GMT)
EERO: Early Exit with Reject Option for Efficient Classification with
limited budget [0.0] 本稿では,早期退避の問題をリジェクションオプション付き複数分類器を使用する問題に翻訳する新しい手法であるEEROを提案する。
我々は、固定予算を保証するために指数重の集約を用いて、異なる頭部で出口の確率を調整する。
Cifar と ImageNet のデータセット上で ResNet-18 モデルと ConvNext アーキテクチャを用いて実験を行った結果,提案手法は予算配分を効果的に管理するだけでなく,過度なシナリオの正確性も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:50:27 GMT)
Detection Transformer for Teeth Detection, Segmentation, and Numbering
in Oral Rare Diseases: Focus on Data Augmentation and Inpainting Techniques [0.0] 本研究は, 口腔レア疾患の文脈における深層学習画像処理に焦点を当てた。
稀な口腔疾患の個人から156個のパノラマX線写真を用いて,専門家のラベルを付けた。
我々は, 歯の検知, セグメンテーション, 52種類の計測のための検出トランスフォーマー (DETR) ニューラルネットワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:07:09 GMT)
Detecting Mode Collapse in Language Models via Narration [0.0] 3つのOpenAI言語モデルからサンプリングした4,374のストーリーについて検討した。
我々は、GPT-3の連続バージョンが「モード崩壊」の度合いの上昇に悩まされていることを示す。
社会学シミュレーションに言語モデルを用いたい研究者にとって,本手法と結果が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:52:58 GMT)
DeepTraderX: Challenging Conventional Trading Strategies with Deep Learning in Multi-Threaded Market Simulations [0.0] DeepTraderX(DTX)は、Deep Learningベースのシンプルなトレーダーです。
マルチスレッド市場シミュレーションにおいて,その性能を示す結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:20:51 GMT)
Deep Learning-Based Correction and Unmixing of Hyperspectral Images for
Brain Tumor Surgery [0.0] 修正とアンミックスのための2つの深層学習モデルを提案する。
1つはプロトポルフィリンIX(PpIX)濃度ラベルで訓練されている。
他方は半教師ありの訓練を受け、まずハイパースペクトルを解き放つ自己教師を学習し、続いて蛍光スペクトルの補正を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 07:04:35 GMT)
Counterdiabatic Driving for Periodically Driven Systems [0.0] 周期的に駆動されるシステムは、量子システムの特性を設計するのに有用な技術として登場した。
我々は、非摂動光子共鳴を捕捉し、高忠実度プロトコルを得る技術を開発した。
2レベルFloquetバンドへの応用と、周期駆動モデルとの相互作用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 10:31:15 GMT)
Classical and Quantum Computing of Shear Viscosity for $2+1D$ SU(2)
Gauge Theory [0.0] 我々は、$(2+1)$-dimensional SU(2)ゲージ理論に対するせん断粘度の非摂動計算を行う。
せん断粘度とエントロピー密度$fracetas$の比は、よく知られたホログラフィック結果と一致している。
本研究では,グリーン関数の量子計算法を開発し,計算の系統的特徴を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:25:41 GMT)
Can Generative Agents Predict Emotion? [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は、多くの人間のような能力を示してきたが、LLMの共感的な理解と感情状態は、まだ人間のものと一致していない。
生成的LLMエージェントの感情状態が,新たな出来事を知覚し,新たな体験を過去の記憶と比較する新しいアーキテクチャを導入することにより,どのように進化していくかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 18:39:43 GMT)
Behind the Screen: Investigating ChatGPT's Dark Personality Traits and
Conspiracy Beliefs [0.0] 本稿では, GPT-3.5 と GPT-4 の暗黒性格特性と陰謀信念を分析した。
ダークパーソナリティの特徴と陰謀の信念はどちらのモデルでも特に強調されなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:03:57 GMT)
Automatic Robotic Development through Collaborative Framework by Large
Language Models [0.0] 本研究では,現実世界のロボット開発者からヒントを得た,革新的な自動コラボレーションフレームワークを提案する。
このフレームワークは、異なる役割のアナリスト、プログラマ、テスタに複数のLLMを使用している。
アナリストはユーザー要件を深く掘り下げ、プログラマが正確なコードを作成できるようにし、テスタはパラメータを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 04:40:27 GMT)
Asymptotic generalization error of a single-layer graph convolutional
network [0.0] 属性ブロックモデルにより生成されたデータに基づいて学習した単一層グラフ畳み込みネットワークの性能を予測する。
我々は,高信号対雑音比の限界について検討し,GCNの収束率を詳細に検討し,一貫性はあるものの,いずれの場合においてもベイズ最適値に達しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 09:07:26 GMT)
Approximate Bound States Solution of the Varshni-Hellmann Potential [0.0] アンザッツ法によるヴァルシュニ・ヘルマンポテンシャルに対するシュロディンガー方程式の有界解を得る。
また、地中におけるエネルギースペクトルの挙動と、2つの身体系の励起状態について図式的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 21:14:26 GMT)
An Optimal House Price Prediction Algorithm: XGBoost [0.0] 住宅価格の予測にはさまざまな機械学習技術を使用します。
住宅コストに影響を与える重要な要因を特定します。
XGBoostは住宅価格予測の最高のパフォーマンスモデルだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:36:06 GMT)
An Exploration of Clustering Algorithms for Customer Segmentation in the
UK Retail Market [0.0] 我々は,小売市場における意思決定プロセスを改善するための顧客セグメンテーションモデルの開発を目指している。
これを実現するために、UCI機械学習レポジトリから得られたイギリスのオンライン小売データセットを使用しました。
その結果、GMMは他のアプローチよりも優れており、シルエットスコアは0.80である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:58:14 GMT)
An Architecture for Unattended Containerized (Deep) Reinforcement
Learning with Webots [0.0] 3Dの世界におけるエージェントによる強化学習は、依然として課題に直面している。
シミュレーションソフトウェアの使用に必要な知識と、意図しないトレーニングパイプラインにおけるスタンドアロンのシミュレーションソフトウェアの利用。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 12:08:01 GMT)
AlbNews: A Corpus of Headlines for Topic Modeling in Albanian [0.0] AlbNews(アルブニューズ)は、アルバニア語で600のニュースヘッドラインと2600の未ラベルのニュースのコレクションである。
このデータはトピックモデリング研究の実施に自由に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 14:24:28 GMT)
Advancing Legal Reasoning: The Integration of AI to Navigate
Complexities and Biases in Global Jurisprudence with Semi-Automated
Arbitration Processes (SAAPs) [0.0] 本研究は,米国,英国,ルワンダ,スウェーデン,香港の5カ国にまたがる裁判所判決の分析に焦点を当てた。
本稿では,高度言語モデル(ALM)と新たに導入された人間-AI協調フレームワークを組み込むことで,基礎理論に基づく研究設計をAIで分析することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:47:34 GMT)
AI language models as role-playing tools, not human participants [0.0] 我々は、言語モデルを平均的な人間の心を垣間見るものとして扱うことは、これらの統計アルゴリズムを根本的に誤解すると主張している。
言語モデルはフレキシブルなシミュレーションツールとして受け入れられるべきであり、人間の特性自体を持たずに多様な振る舞いを模倣することができる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 23:28:23 GMT)
AI for non-programmers: Applied AI in the lectures for students without programming skills [0.0] この研究は、応用AIのための実践的な計画スクリプトを提示する。
ドキュメント計画スクリプトは、AIアプリケーションパイプラインに基づいて、AIの概念と研究関連トピックをリンクする。
エネルギー管理の修士課程の講義シリーズは、AIを規律固有の講義にシームレスに統合する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 17:26:24 GMT)
A metronome spin stabilizes time-crystalline dynamics [0.0] 本研究では、各スピンを角度で回転させる時空駆動を受ける乱れのない量子イジング鎖について検討する。
1本のスピンに対して$epsilon$を下げることによって、時間スケールの倍の振動の寿命が大幅に向上することがわかった。
本研究は,Floquetシステムに現われる複雑なダイナミクスを,空間的に変化する駆動の影響下で明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:31:17 GMT)
A gravitational metrological triangle [0.0] アインシュタインの一般相対性理論の弱場限界における数学的構造とマクスウェルの電磁力学理論の類似性から、ジョセフソン効果と量子ホール効果の重力的類似性が示されている。
これらの効果は、量子/電気的距離幾何学的三角形の重力的類似を導出するために結合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 16:40:31 GMT)
A Human-Machine Collaboration Framework for the Development of Schemas [0.0] ウィノグラードチャレンジ(WSC)は、人間の行動を示すシステムの開発に光を当てるために提案されている。
我々は、人間と機械がチームメイトとしてどのように協力し、スクラッチから新しいスキーマを設計できるかを明確にする新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 15:41:49 GMT)
3D printer-controlled syringe pumps for dual, active, regulable and
simultaneous dispensing of reagents. Manufacturing of immunochromatographic
test strips [0.0] 実験室規模でのLFIA製造プロセス,特に試薬の制御および有効供給に対するソリューションを提供する。
我々はSyringe Pumps (SP) の制御にも3Dプリンタを応用した。
3Dプリンタの統一的な制御により、高コストの商用機器でのみ見られる4つの特徴である、デュアル、アクティブ、レギュラブル、同時ディスペンションが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Feb 2024 19:37:05 GMT)