OLMo: Accelerating the Science of Language Models [166.1] 言語モデル(LM)は、NLP研究と商用製品製品の両方で広く普及している。
我々は、研究コミュニティが強力で真にオープンなLMにアクセスできることが不可欠であると信じている。
このテクニカルレポートは、最先端の真にオープンな言語モデルであるOLMoの最初のリリースを詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:53:02 GMT)
SALAD-Bench: A Hierarchical and Comprehensive Safety Benchmark for Large
Language Models [112.5] SALAD-Benchは、大規模言語モデル(LLM)を評価するために特別に設計された安全ベンチマークである。
それは、その大規模な、豊富な多様性、三つのレベルにまたがる複雑な分類、多目的機能を通じて、従来のベンチマークを超越している。
我々の実験は、新興脅威に対するLSMのレジリエンスと、現代の防衛戦術の有効性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:33:54 GMT)
General Neural Gauge Fields [100.4] 我々はゲージ変換とニューラルネットワークを協調的に最適化する学習フレームワークを開発した。
我々は、シーン情報を本質的に保存し、優れた性能を得ることができる情報不変ゲージ変換を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:17:24 GMT)
InfLLM: Unveiling the Intrinsic Capacity of LLMs for Understanding
Extremely Long Sequences with Training-Free Memory [99.2] InfLLMは、リモートコンテキストを追加のメモリユニットに格納し、トークン関連ユニットを注目するために効率的なメカニズムを使用する。
本稿では,LLMのストリーミング長列処理能力を明らかにするために,トレーニング不要なメモリベースのInfLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:50:42 GMT)
On diffusion models for amortized inference: Benchmarking and improving
stochastic control and sampling [96.8] 本研究では,非正規化密度やエネルギー関数を持つ分布からサンプルを抽出する拡散モデルの訓練問題について検討する。
シミュレーションに基づく変分法や非政治手法など,拡散構造推論手法のベンチマークを行った。
我々の結果は、過去の研究の主張に疑問を投げかけながら、既存のアルゴリズムの相対的な利点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:51:49 GMT)
Mixed Autoencoder for Self-supervised Visual Representation Learning [96.0] Masked Autoencoder (MAE) は、画像パッチと再構成をランダムにマスキングすることで、様々な視覚タスクにおいて優れた性能を示す。
本稿では,MAEのミキシング強化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:53:38 GMT)
Continual Learning for Large Language Models: A Survey [95.8] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模なトレーニングコストが高いため、頻繁な再トレーニングには適さない。
本稿では,LLMの連続学習に関する最近の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:14:39 GMT)
Towards General Visual-Linguistic Face Forgery Detection [95.7] ディープフェイクは現実的な顔操作であり、セキュリティ、プライバシー、信頼に深刻な脅威をもたらす可能性がある。
既存の方法は、このタスクを、デジタルラベルまたはマスク信号を使用して検出モデルをトレーニングするバイナリ分類として扱う。
本稿では, 微粒な文レベルのプロンプトをアノテーションとして用いた, VLFFD (Visual-Linguistic Face Forgery Detection) という新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:52:10 GMT)
TopoX: A Suite of Python Packages for Machine Learning on Topological
Domains [89.9] 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） (Wed, 7 Feb 2024 05:42:00 GMT)
ClimSim: A large multi-scale dataset for hybrid physics-ML climate
emulation [89.3] 物理と機械学習(ML)を組み合わせたハイブリッドな手法は、新しい世代の高忠実度気候シミュレータを導入した。
ClimSimは、ハイブリッドML物理研究のために設計された、史上最大のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:39:56 GMT)
Bit-flipping Decoder Failure Rate Estimation for (v,w)-regular Codes [84.0] 並列ビットフリップデコーダのDFRを高精度に推定する手法を提案する。
本研究は,本症候群のモデル化およびシミュレーションによる重み比較,第1イテレーション終了時の誤りビット分布の誤検出,復号化復号化率(DFR)について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:08:46 GMT)
Compression of Structured Data with Autoencoders: Provable Benefit of
Nonlinearities and Depth [83.2] 勾配勾配勾配は入力のスパース構造を完全に無視する解に収束することを示す。
浅層構造にデノナイジング関数を付加することにより,スパースデータの圧縮におけるガウス性能の改善方法を示す。
CIFAR-10 や MNIST などの画像データセットに対して,本研究の成果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:32:29 GMT)
Direct Language Model Alignment from Online AI Feedback [78.4] 嗜好からの直接アライメント(DAP)手法は、人間フィードバックからの強化学習(RLHF)の効果的な代替手段として最近登場した。
本研究では,オンラインフィードバックが鍵であり,DAP法の改善を図っている。
オンラインAIフィードバック(OAIF)はLLMをアノテータとして使用し、トレーニング毎に現在のモデルから2つのレスポンスをサンプリングし、LLMアノテータにどちらが好まれるかを選択し、オンラインフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:31:13 GMT)
Progressive Conservative Adaptation for Evolving Target Domains [76.9] 従来のドメイン適応は、典型的には、ソースドメインから定常ターゲットドメインに知識を転送する。
このような対象データに対する復元と適応は、時間とともに計算とリソース消費をエスカレートする。
我々は、進歩的保守的適応(PCAda)と呼ばれる、単純で効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:11:25 GMT)
DFormer: Rethinking RGBD Representation Learning for Semantic
Segmentation [76.8] DFormerは、RGB-Dセグメンテーションタスクの転送可能な表現を学ぶための新しいフレームワークである。
ImageNet-1Kから画像深度ペアを使用してバックボーンを事前トレーニングする。
DFormerは2つのRGB-Dタスクで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:07:29 GMT)
Can Large Language Model Agents Simulate Human Trust Behaviors? [75.7] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、社会科学などの応用において人間をモデル化するためのシミュレーションツールとして、ますます採用されている。
本稿では,人間同士のインタラクションや信頼の最も重要な行動の一つに焦点をあて,LLMエージェントが人間の信頼行動をシミュレートできるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:37:19 GMT)
Progressive Fourier Neural Representation for Sequential Video
Compilation [75.4] 連続学習によって動機づけられたこの研究は、シーケンシャルエンコーディングセッションを通じて、複数の複雑なビデオデータに対して、ニューラル暗黙表現を蓄積し、転送する方法を研究する。
本稿では,FFNR(Progressive Fourier Neural Representation)という,FFNR(Progressive Fourier Neural Representation)という,FFNR(Progressive Fourier Neural Representation)という手法を提案する。
我々は,UVG8/17とDAVIS50のビデオシーケンスベンチマークでPFNR法を検証し,強力な連続学習ベースラインよりも優れた性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:52:30 GMT)
MERT: Acoustic Music Understanding Model with Large-Scale
Self-supervised Training [75.4] 本稿では,MLMスタイルの音響事前学習において,教師モデルと擬似ラベルを組み込んだ大規模自己教師型学習(MERT)を用いた音響音楽理解モデルを提案する。
実験結果から,本モデルでは14曲の楽曲理解タスクを一般化し,性能を向上し,SOTA(State-of-the-art)全体のスコアを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:12:27 GMT)
Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank
Modifications [71.7] 大きな言語モデル(LLM)は、その安全性メカニズムに固有の脆さを示す。
本研究では, プルーニングと低ランク改造を利用した安全アライメントの脆性について検討した。
安全クリティカル領域への変更が制限された場合でも,LSMは低コストの微調整攻撃に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:34:38 GMT)
KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache
Quantization [71.1] LLMは、大きなコンテキストウィンドウを必要とするドキュメント分析や要約のようなアプリケーションでの利用が増えている。
KVキャッシュアクティベーションは、推論中のメモリ消費の主要な要因である。
本稿では,KVアクティベーションを定量化するための新しい手法を導入することで,この問題に対処するKVQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:39:28 GMT)
UltraLink: An Open-Source Knowledge-Enhanced Multilingual Supervised
Fine-tuning Dataset [70.2] オープンソースの大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野において大きな強みを持っている。
LLMの言語固有の能力と言語に依存しない能力の両方を考慮する。
言語に依存しない能力については、現代のLLMが強い言語間移動能力を示す実験を通して確認する。
結果として得られたUltraLinkデータセットは、5つの言語にわたる約100万のサンプルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:05:53 GMT)
ALOHA 2: An Enhanced Low-Cost Hardware for Bimanual Teleoperation [67.9] ALOHA 2はALOHAの強化版で、オリジナルの設計に比べて性能、エルゴノミクス、堅牢性が高い。
我々は、ALOHA 2のハードウェア設計を、ALOHA 2のMuJoCoモデルとシステム識別と共に、詳細なチュートリアルでオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:58:10 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） (Wed, 7 Feb 2024 14:26:02 GMT)
Large Language Models As Faithful Explainers [67.4] 大規模言語モデル(LLM)は近年,その豊富な内部知識と推論能力を活用することで,複雑なタスクに対処する技術に長けている。
我々は、LLMの自然言語形式で提供される説明の忠実性を改善するために、生成的説明フレームワークであるxLLMを導入する。
3つのNLUデータセットで行った実験により、xLLMは生成された説明の忠実性を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:09:14 GMT)
$\lambda$-ECLIPSE: Multi-Concept Personalized Text-to-Image Diffusion
Models by Leveraging CLIP Latent Space [66.7] ECLIPSEは、UnCLIPベースのT2Iモデルをトレーニングするための、よりリソース効率の良い経路である。
$lambda$-ECLIPSEは、たった34Mパラメータで、単一、マルチオブジェクト、エッジガイダンスのT2Iパーソナライゼーションを実現する。
$lambda$-ECLIPSEは、1.6Mイメージテキストインターリーブデータを使用して、わずか74GPU時間でトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:07:10 GMT)
A Survey on Efficient Federated Learning Methods for Foundation Model
Training [66.2] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、多数のクライアントにわたるプライバシー保護協調トレーニングを促進するための確立した技術となっている。
Foundation Models (FM)の後、多くのディープラーニングアプリケーションでは現実が異なる。
FLアプリケーションに対するパラメータ効率細調整(PEFT)の利点と欠点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:33:18 GMT)
A Stable, Fast, and Fully Automatic Learning Algorithm for Predictive
Coding Networks [65.3] 予測符号化ネットワークは、ベイズ統計学と神経科学の両方にルーツを持つ神経科学にインスパイアされたモデルである。
シナプス重みに対する更新規則の時間的スケジュールを変更するだけで、元の規則よりもずっと効率的で安定したアルゴリズムが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:01:24 GMT)
Compressing Deep Reinforcement Learning Networks with a Dynamic
Structured Pruning Method for Autonomous Driving [63.2] 深部強化学習(DRL)は複雑な自律運転シナリオにおいて顕著な成功を収めている。
DRLモデルは、必然的に高いメモリ消費と計算をもたらし、リソース限定の自動運転デバイスへの広範な展開を妨げる。
そこで本研究では,DRLモデルの非重要なニューロンを段階的に除去する,新しい動的構造化プルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:00:30 GMT)
Feature Distribution on Graph Topology Mediates the Effect of Graph
Convolution: Homophily Perspective [63.1] A-X依存はグラフ畳み込みの効果を媒介し、より小さい依存はGNNベースのノード分類を改善する。
本研究では,A-X依存の原理的尺度を提案し,(ii)A-X依存を制御するランダムグラフモデルを設計し,(iii)A-X依存がグラフの畳み込みとどのように関係するかに関する理論を確立し,(iv)実世界のグラフに経験的解析を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:09:15 GMT)
Curated LLM: Synergy of LLMs and Data Curation for tabular augmentation
in ultra low-data regimes [62.9] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の知識を低データ構造におけるデータ拡張に活用したCLLMを紹介する。
従来のジェネレータと比較して,低データ方式におけるCLLMの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:00:35 GMT)
Incentivized Truthful Communication for Federated Bandits [61.8] 我々はTrath-FedBanという名前のインセンティブ互換通信プロトコルを提案する。
Truth-FedBanは、オーバーヘッドなしにサブ線形後悔と通信コストを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:23:20 GMT)
Continuous Monte Carlo Graph Search [61.1] 連続モンテカルログラフサーチ(Continuous Monte Carlo Graph Search, CMCGS)は、モンテカルログラフサーチ(MCTS)のオンラインプランニングへの拡張である。
CMCGSは、計画中、複数の州で同じ行動方針を共有することで高いパフォーマンスが得られるという洞察を生かしている。
並列化によってスケールアップすることができ、学習力学モデルによる連続制御においてクロスエントロピー法(CEM)よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:56:30 GMT)
NormAUG: Normalization-guided Augmentation for Domain Generalization [60.2] ディープラーニングのためのNormAUG(Normalization-guided Augmentation)と呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。
本手法は特徴レベルで多様な情報を導入し,主経路の一般化を改善する。
テスト段階では、アンサンブル戦略を利用して、モデルの補助経路からの予測を組み合わせ、さらなる性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:37:04 GMT)
VLN-Video: Utilizing Driving Videos for Outdoor Vision-and-Language
Navigation [59.4] 既存のVLN法の性能は、ナビゲーション環境の多様性の不足と限られたトレーニングデータによって制限される。
VLN-Videoは、米国内の複数の都市において、自動生成ナビゲーション命令で動画を駆動する際の多様な屋外環境を利用する。
VLN-Videoは従来の最先端モデルのタスク完了率2.1%を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:02:51 GMT)
LLMs Meet VLMs: Boost Open Vocabulary Object Detection with Fine-grained
Descriptors [58.8] DVDetはディスクリプタ強化オープン語彙検出器である。
局所埋め込みをイメージライクな表現に変換することで、一般的なオープンな語彙検出トレーニングに直接統合することができる。
複数の大規模ベンチマークに対する大規模な実験により、DVDetは最先端技術よりも大きなマージンで一貫して優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:26:49 GMT)
Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression [58.3] 限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。
このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。
我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:41:53 GMT)
Mesh-based Gaussian Splatting for Real-time Large-scale Deformation [58.2] ユーザがリアルタイムで大きな変形で暗黙の表現を直接変形または操作することは困難である。
我々は,インタラクティブな変形を可能にする新しいGSベースの手法を開発した。
提案手法は,高いフレームレートで良好なレンダリング結果を維持しつつ,高品質な再構成と効率的な変形を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:36:54 GMT)
How Realistic Is Your Synthetic Data? Constraining Deep Generative
Models for Tabular Data [58.0] 本稿では,制約付き深部生成モデル(C-DGM)をリアルな合成データモデルに変換する方法について述べる。
C-DGMは、制約によって表現される背景知識を活用して、標準知識より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:22:05 GMT)
Large Multi-Modal Models (LMMs) as Universal Foundation Models for
AI-Native Wireless Systems [57.4] 大規模言語モデル (LLM) と基礎モデルは6Gシステムのゲームチェンジャーとして最近注目されている。
本稿では,人工知能(AI)ネイティブネットワークの展開に適したユニバーサルファンデーションモデルを設計するための包括的ビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:55:11 GMT)
The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models [55.9] 大規模言語モデル(LLM)は、学術論文、訴訟、ニュース記事を書くことをますます信頼されている。
語句検索,文脈データ検索,意思決定などにより,実検におけるLLMエージェントの使用状況を評価する。
本研究は, 文脈情報を用いたLLMの高度化を示すものである。
LLMは事実チェックにおいて有望であるが、不整合の正確性のため注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:01:49 GMT)
G-NAS: Generalizable Neural Architecture Search for Single Domain
Generalization Object Detection [55.9] 微分可能なニューラルネットワークサーチ(NAS)は、複雑なデータフィッティングの能力が高いことで知られている。
一般化可能な損失(G-loss)は、OoDを意識した目的であり、NASが過度に適合することを防ぐ。
S-DGOD都市景観データセットの実験結果から,提案したG-NASはベースライン法と比較してSOTA性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:57:59 GMT)
Semantic Entropy Can Simultaneously Benefit Transmission Efficiency and Channel Security of Wireless Semantic Communications [55.5] 本稿では,適応トランスミッションと物理層暗号化の両方のためのセマンティクスを探索するためにSemEntropyを提案する。
セムエントロピーは意味論的精度を95%保ち、透過率を60%低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:48:37 GMT)
Latent Plan Transformer: Planning as Latent Variable Inference [55.4] 本稿では,Transformerベースの軌道生成器と最終帰路を接続する潜在空間を利用した新しいモデルであるLatent Plan Transformerを紹介する。
テスト期間中、潜在変数はポリシー実行前の期待した戻り値から推論され、計画のアイデアを推論として実現します。
実験により, 最適軌道は, 微妙なクレジット代入, 軌道縫合, 環境問題への適応から, 改善された意思決定を発見できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:18:09 GMT)
The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to
Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing
Workflows [55.2] 本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。
この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:45:14 GMT)
Learning Fair Ranking Policies via Differentiable Optimization of
Ordered Weighted Averages [55.0] 本稿では,学習からランクへの学習ループに,効率よく解ける公正ランキングモデルを組み込む方法について述べる。
特に,本論文は,OWA目標の制約された最適化を通じてバックプロパゲーションを行う方法を示す最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:53:53 GMT)
What does self-attention learn from Masked Language Modelling? [54.6] 自己注意はマスキング言語モデリング(MLM)によって訓練される
単語の位置と埋め込みの処理を分離すると、単一の自己注意層が一般化されたポッツモデルの条件を学習することを示す。
また、このニューラルネットワークのトレーニングは、いわゆる擬似様相法によって逆ポッツ問題を解くのと全く同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:48:07 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） (Wed, 7 Feb 2024 04:12:35 GMT)
Riemannian Preconditioned LoRA for Fine-Tuning Foundation Models [54.0] 各ステップで$rtimes r$ preconditionerを導入します。
プレコンディショナーでは,SGDとAdamWの収束と信頼性を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:17:13 GMT)
Reconfidencing LLMs from the Grouping Loss Perspective [53.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自信のある音調で幻覚的な答えを生じさせる可能性がある。
近年の研究では、不確実性制御はキャリブレーションを超えて行わなければならないことが示されている。
そこで我々は,MistralとLLaMAの回答に対する信頼度を評価するために,知識ベースから導出した新しい評価データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:40:22 GMT)
Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning [53.4] 本稿では, 正当性検証のレンズを用いて, 逆入力の特性を包括的に解析する。
このような摂動に対する感受性に基づいてモデルを分類するために、新しい計量である逆数率(Adversarial Rate)を導入する。
本分析は, 直交入力が所定のDRLシステムの安全性にどのように影響するかを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:58:40 GMT)
MEMORYLLM: Towards Self-Updatable Large Language Models [53.0] MEMORYLLMは、テキスト知識を自己更新し、早期に注入された知識を記憶することができる。
このモデルは、我々のカスタム設計評価と長期コンテキストベンチマークによって検証された長期情報保持能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:14:11 GMT)
Two Trades is not Baffled: Condense Graph via Crafting Rational Gradient
Matching [52.0] 大規模グラフの学習はグラフ表現学習において顕著な成果を上げてきたが、そのコストと記憶力の増大が懸念されている。
そこで我々は,textbfCraftextbfTing textbfRationatextbf (textbfCTRL) という新しいグラフ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:49:10 GMT)
Taming Timeout Flakiness: An Empirical Study of SAP HANA [51.7] 不安定なテストは回帰テストに悪影響を及ぼします。
テストタイムアウトは、このような不安定なテストの失敗に寄与する要因のひとつです。
テストのフレキネス率は、繰り返しテストの実行回数によって49%から70%の範囲である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:01:41 GMT)
Towards Aligned Layout Generation via Diffusion Model with Aesthetic
Constraints [51.5] 広い範囲のレイアウト生成タスクを処理する統一モデルを提案する。
このモデルは連続拡散モデルに基づいている。
実験結果から,LACEは高品質なレイアウトを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:12:41 GMT)
LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content
Creation [51.2] テキストプロンプトやシングルビュー画像から高解像度の3Dモデルを生成するための新しいフレームワークであるLarge Multi-View Gaussian Model (LGM)を紹介する。
我々は,5秒以内に3Dオブジェクトを生成する高速な速度を維持しながら,トレーニング解像度を512に向上し,高解像度な3Dコンテンツ生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:57:03 GMT)
BioDrone: A Bionic Drone-based Single Object Tracking Benchmark for
Robust Vision [51.1] 我々は、単一オブジェクト追跡(SOT)のための最初のバイオニックドローンベースのビジュアルベンチマークであるBioDroneを提案する。
既存のUAVデータセットとは異なり、BioDroneは羽ばたきUAVシステムから撮影したビデオを特徴としている。
BioDroneは、UAVベースの最大のSOTベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:57:56 GMT)
Contextualization Distillation from Large Language Model for Knowledge
Graph Completion [51.1] 我々は、差別的かつ生成的なKGCフレームワークと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイ方式であるContextualization Distillation戦略を導入する。
提案手法は,大規模言語モデルに対して,コンパクトで構造的な三重項を文脈に富んだセグメントに変換するように指示することから始まる。
多様なデータセットとKGC技術にわたる総合的な評価は、我々のアプローチの有効性と適応性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:31:40 GMT)
A Roadmap to Pluralistic Alignment [50.6] 本稿では,言語モデルをテストベッドとして用いた多元的アライメントのロードマップを提案する。
我々は,AIシステムにおける多元性を定義・運用する3つの可能な方法を特定し,定式化する。
我々は、現在のアライメント技術は、基本的に多元的AIに限られていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:21:17 GMT)
Sudden Drops in the Loss: Syntax Acquisition, Phase Transitions, and
Simplicity Bias in MLMs [50.6] マスキング言語モデル(MLM)における構文習得のケーススタディを提案する。
本研究では,特定のトランスフォーマーヘッドが特定の構文的関係に焦点をあてる,アクセシビリティの自然発生特性である構文的注意構造(SAS)について検討する。
学習中にSASを操作することでSASの因果的役割を解明し,SASが文法的能力の発達に必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:40:55 GMT)
OpenAI Cribbed Our Tax Example, But Can GPT-4 Really Do Tax? [50.5] 筆者らは,GPT-4のライブストリームデモにおいて,OpenAIが税法の実例を得た理由を説明している。
彼らはまた、なぜGPT-4が間違った答えを得たのか、どうやって確実に税を計算できないのかを説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:40:22 GMT)
Improving Cross-Domain Low-Resource Text Generation through LLM
Post-Editing: A Programmer-Interpreter Approach [50.4] 後編集は、大規模言語モデル(LLM)によって生成されたテキストの品質向上に有効であることが証明された。
本稿では,LLMの領域一般化能力を保持するニューラルプログラマ・解釈手法を提案する。
実験により,プログラマ・インタプリタは論理形式変換や低リソース機械翻訳において,GPT-3.5の性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:13:14 GMT)
Emergence of In-Context Reinforcement Learning from Noise Distillation [49.1] 雑音によるカリキュラムからコンテキスト内強化学習を可能にする新しいデータ取得手法を提案する。
本研究では,学習履歴の収集を支援する合成ノイズ注入カリキュラムの構築が可能であることを示す。
テキスト内RLは、学習データセットの最適部分ポリシーを2倍のマージンで上回り、最適ポリシーによる生成の必要性を軽減できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:20:55 GMT)
Blue noise for diffusion models [48.3] 本稿では,画像内および画像間の相関雑音を考慮した拡散モデルを提案する。
我々のフレームワークは、勾配流を改善するために、1つのミニバッチ内に画像間の相関を導入することができる。
本手法を用いて,各種データセットの質的,定量的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:59:25 GMT)
Human-Readable Fingerprint for Large Language Models [48.0] 大型言語モデル(LLM)のための人間可読指紋を導入する。
本手法は,LLMの識別指紋として犬画像を生成し,その外見はLLMのベースモデルを強く表している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:01:25 GMT)
Towards Biologically Plausible and Private Gene Expression Data
Generation [47.7] 差分プライバシー(DP)で訓練された生成モデルは、下流アプリケーションのための合成データの作成において、ますます顕著になりつつある。
しかし、既存の文献は主に基本的なベンチマークデータセットに焦点を当てており、基本的なメトリクスと比較的単純なデータ分布にのみ有望な結果を報告する傾向にある。
本研究では,DP生成モデルが自然応用シナリオにおいてどのように機能するかを系統的に分析し,実世界の遺伝子発現データに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:39:11 GMT)
Shadowheart SGD: Distributed Asynchronous SGD with Optimal Time
Complexity Under Arbitrary Computation and Communication Heterogeneity [47.7] 我々は,従来の集中型手法の時間的複雑さを確実に改善する新しい手法であるShadowheart SGDを開発した。
また、サーバからワーカーへのブロードキャストが無視できない双方向設定も検討し、対応する方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:15:56 GMT)
Open-Vocabulary Calibration for Vision-Language Models [47.5] 微調整視覚言語モデル(VLM)の信頼性校正問題は、そのようなモデルを現実世界に展開する際の信頼性を大幅に低下させる可能性がある。
本稿では,素早い学習の文脈において,信頼度校正問題を体系的に検討することにより,ギャップを埋める。
本稿では,予測されたテキストラベルとベースクラス間の距離を誘導する手法として,温度のスケーリングに基づく,DAC(Distance-Aware)と呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:42:48 GMT)
Meet JEANIE: a Similarity Measure for 3D Skeleton Sequences via
Temporal-Viewpoint Alignment [47.4] ビデオシーケンスは、アクションの速度、時間的位置、主題のポーズの顕著な変化(望ましくない効果)を示す。
本稿では,シーケンス対に対する共用tEmporalとcAmera viewpoiNt alIgnmEnt(JEANIE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:47:31 GMT)
Towards Boosting Many-to-Many Multilingual Machine Translation with
Large Language Models [47.4] 本稿では,大言語モデル(LLM)の多言語多言語翻訳の高速化に焦点をあて,ゼロショット翻訳の方向を重視した。
言語間整合性規則化(XConST)を導入し、異なる言語間の表現ギャップを埋める。
ALMA, Tower, LLaMA-2による実験結果から, 本手法は翻訳性能を継続的に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:37:15 GMT)
Self-calibrated convolution towards glioma segmentation [45.7] 我々は,nnU-Netネットワークの異なる部分における自己校正畳み込みを評価し,スキップ接続における自己校正加群が,拡張腫瘍と腫瘍コアセグメンテーションの精度を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:51:13 GMT)
QGFN: Controllable Greediness with Action Values [45.0] 我々は、GFNポリシーとアクション値の推定値である$Q$を組み合わせることで、よりグレディエなサンプリングポリシーを作成することを提案する。
提案手法のいくつかの変種であるQGFNは,多様性を犠牲にすることなく,様々なタスクで生成される高次サンプルの数を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:14:22 GMT)
Multi-Sender Persuasion -- A Computational Perspective [44.4] 半連続ベイズパースケーションの枠組みを一般化し、送信者のシグナル伝達ポリシーのナッシュ均衡を求める。
我々は,このゲームの非線形かつ不連続なユーティリティを近似するために,新しい微分可能なニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:50:20 GMT)
CDEval: A Benchmark for Measuring the Cultural Dimensions of Large
Language Models [44.0] CDEvalは、大規模言語モデルの文化的側面を評価するためのベンチマークである。
GPT-4の自動生成と人間による検証の両方を取り入れて構築され、7つの領域にわたる6つの文化的次元をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:38:02 GMT)
PEFT for Speech: Unveiling Optimal Placement, Merging Strategies, and
Ensemble Techniques [43.6] 微分可能なアーキテクチャサーチ(DARTS)を用いた異なるPEFT法とそれらの層配置の比較を行った。
アンサンブル学習アプローチ、特に多数決を採用するアプローチは、優れたパフォーマンスを示している。
この変化は、アンサンブル学習による様々なPEFTメソッドの相乗的統合が、独自の学習能力をより効果的に活用できる理由を説明できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:36:34 GMT)
Cost Optimized Scheduling in Modular Electrolysis Plants [43.1] 本稿では,モジュール型電解プラントの運転を最適化するための分散スケジューリングモデルを提案する。
このモデルは、水素生産と変動する需要のバランスを保ち、水素の限界レベル化コスト(mLCOH)を最小限に抑え、運用上の障害への適応性を確保することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:41:39 GMT)
AdaBatchGrad: Combining Adaptive Batch Size and Adaptive Step Size [42.8] 本稿では,AdaBatchGradと呼ばれるグラディエントDescent(SGD)の新規な適応について述べる。
適応的なステップサイズと調整可能なバッチサイズをシームレスに統合する。
適応的なステップサイズと適応的なバッチサイズを導入することで、通常のSGDの性能が徐々に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:19:05 GMT)
On Parameter Estimation in Deviated Gaussian Mixture of Experts [42.1] 本稿では, ガウス混合系のパラメータ推定問題について考察する。
データは$g_0(Y|X)$(null仮説)から生成されるか、あるいはその混合物全体から生成される。
我々は,最大推定値の収束率を捉えるために,新しいボロノイ型損失関数を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:52:35 GMT)
How VADER is your AI? Towards a definition of artificial intelligence
systems appropriate for regulation [41.9] 最近のAI規制提案では、ICT技術、アプローチ、AIではないシステムに影響を与えるAI定義が採用されている。
我々は、AI定義の規制(VADER)がいかに適切に定義されたかを評価するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:41:15 GMT)
Long Is More for Alignment: A Simple but Tough-to-Beat Baseline for
Instruction Fine-Tuning [41.8] 標準データセットから長いレスポンスで1000の命令を選択するという単純なベースラインが、洗練された手法を一貫して上回ることを示す。
このような長い命令の軽量化は、微調整LDMの能力をさらに向上させることができる。
以上の結果から,最も長い命令を微調整することが,命令微調整の研究においてデフォルトの基準となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:32:11 GMT)
Designing deep neural networks for driver intention recognition [40.9] 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャが現実世界の安全クリティカルなアプリケーションに与える影響について検討する。
2つの運転意図認識データセットに対して8つの探索戦略のセットを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:54:15 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） (Wed, 7 Feb 2024 02:10:11 GMT)
Generative Flows on Discrete State-Spaces: Enabling Multimodal Flows
with Applications to Protein Co-Design [40.4] 本稿では、フローベース生成モデルの実現に欠落したリンクを提供する離散データのフローベースモデルを提案する。
私たちの重要な洞察は、連続時間マルコフ連鎖を用いて連続空間フローマッチングの離散的等価性を実現できるということです。
この能力をタンパク質共設計のタスクに適用し、タンパク質の構造と配列を共同生成するモデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:15:36 GMT)
Learning by Doing: An Online Causal Reinforcement Learning Framework
with Causal-Aware Policy [40.3] 我々は、図形因果モデルを用いて、状態の生成過程を明示的にモデル化することを検討する。
我々は、環境のアクティブな介入学習とRL相互作用プロセスに更新する因果構造を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:09:34 GMT)
What's documented in AI? Systematic Analysis of 32K AI Model Cards [40.2] 我々は、Hugging Face上で32,111のAIモデルドキュメンテーションを包括的に分析する。
かなりダウンロードされたAIモデルのほとんどはモデルカードを提供するが、カードには不明確な情報がある。
その結果, 環境影響, 限界, 評価に対処する区間は, 最下位の充足率を示す一方, トレーニング区間は最下位の充足率を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:04:32 GMT)
An Investigation of Patch Porting Practices of the Linux Kernel
Ecosystem [39.8] Linuxエコシステムにおけるパッチポーティングの応答性について検討する。
この現象を説明するのに役立つパッチポーティング戦略と能力レベルが多様である。
一般的なパッチフローの分析に基づいて推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:38:48 GMT)
A Bayesian Approach to Online Learning for Contextual Restless Bandits
with Applications to Public Health [39.5] 本稿では,RMABのオンライン強化学習手法としてBayesian Learning for Contextual RMABs(BCoR)を提案する。
BCoRは, 実験条件下での既存手法に比べて, かなり高い有限サンプル性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:11:37 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） (Wed, 7 Feb 2024 08:07:02 GMT)
Structure-Informed Protein Language Model [38.0] 本稿では、構造情報をタンパク質言語モデルに抽出するためのリモートホモロジー検出の統合について紹介する。
この構造インフォームドトレーニングが下流タンパク質機能予測タスクに与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:32:35 GMT)
Recurrent Distance Filtering for Graph Representation Learning [38.0] 反復的なワンホップメッセージパッシングに基づくグラフニューラルネットワークは、遠方のノードからの情報を効果的に活用するのに苦労していることが示されている。
これらの課題を解決するための新しいアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、ターゲットへの最短距離で他のノードを集約し、線形RNNを用いてホップ表現のシーケンスを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:29:29 GMT)
Code as Reward: Empowering Reinforcement Learning with VLMs [37.9] 本稿では,事前学習した視覚言語モデルから高密度報酬関数を生成するために,Code as Reward (VLM-CaR) というフレームワークを提案する。
VLM-CaRは、VLMを直接クエリする際の計算負担を大幅に削減する。
このアプローチによって生成される高密度な報酬は、様々な離散的かつ連続的な環境において非常に正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:27:45 GMT)
News Source Credibility Assessment: A Reddit Case Study [37.2] Redditの投稿に対して微調整したソース信頼性評価モデルCREDiBERTを提案する。
CREDiBERTを用いてサブミッションコンテンツを符号化し,それをシームズニューラルネットワークに統合することにより,サブミッション信頼性のバイナリ分類を大幅に改善する。
また,Redditにポスト・ツー・ポストネットワークの新バージョンを導入し,ユーザインタラクションを効率的にエンコードし,バイナリ分類タスクを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:39:24 GMT)
Imitation Learning from Observation with Automatic Discount Scheduling [36.7] ILfO問題に取り組むための一般的なアプローチは、それらを逆強化学習問題に変換することである。
本稿では、エージェントが後続のエージェントに進む前に、より早い振る舞いをマスターできる新しいILfOフレームワークを提案する。
本手法は, 解決不可能なタスクを含むすべてのタスクにおいて, 最先端のメソッドを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:43:41 GMT)
An Outlook into the Future of Egocentric Vision [36.0] この調査は、特定のハードウェアに依存しない、エゴセントリックなビジョンのためのソフトウェアモデルに焦点を当てている。
この論文は、常にオンでパーソナライズされ、生活を支えていくエゴセントリックなビジョンへの道を開くために、即時探査の分野を推奨することで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:37:42 GMT)
An objective comparison of methods for augmented reality in laparoscopic
liver resection by preoperative-to-intraoperative image fusion [33.1] 腹腔鏡下肝切除のための拡張現実(Augmented reality)は、腹腔鏡下画像上に投射することで、外科医が肝臓内に埋め込まれた腫瘍や血管をローカライズできる可視化モードである。
ほとんどのアルゴリズムは、登録をガイドするために解剖学的ランドマークを使用している。
これらのランドマークには、肝臓の下尾根、ファルシホルムの靭帯、および閉塞輪郭が含まれる。
術中腹腔鏡下固定術(P2ILF)を施行し,これらのランドマークを自動的に検出し,登録する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:47:38 GMT)
Defending Our Privacy With Backdoors [32.5] 本稿では,視覚言語モデルから個人情報を除去するためのバックドア攻撃に基づく,容易かつ効果的な防御手法を提案する。
我々は、センシティブなフレーズの埋め込みを、人名ではなく「人」の言葉の埋め込みと整合させる。
アプローチは、バックドア攻撃に対する新たな"デュアルユース"視点を提供するだけでなく、未計算のWebスクラッドデータでトレーニングされたモデル内の個人のプライバシを高めるための、有望な方法も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:13:05 GMT)
Greedy Shapley Client Selection for Communication-Efficient Federated
Learning [32.4] フェデレートラーニング(FL)のための標準的なクライアント選択アルゴリズムは、しばしばバイアスがなく、クライアントのランダムサンプリングが一様である。
私たちは、各通信ラウンドで最も貢献するクライアントを特定し、優しく選択する、バイアスのあるクライアント選択戦略であるGreedyFedを開発します。
複数の実世界のデータセット上のさまざまなクライアント選択戦略と比較して、GreedyFedは、タイミング制約の下で高い精度で高速で安定した収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:34:53 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） (Wed, 7 Feb 2024 06:13:23 GMT)
MQuinE: a cure for "Z-paradox" in knowledge graph embedding models [31.9] 知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、リンク予測や情報検索を含む多くの知識グラフタスクにおいて最先端の結果を得た。
実際にKGEモデルの優れた性能にもかかわらず、emphZ-paradoxと呼ばれるいくつかの一般的なKGEモデルの表現力に欠けていることを発見した。
Z-パラドックスの存在に触発されて、Z-パラドックスに悩まされないemphMQuinEと呼ばれる新しいKGEモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:03:06 GMT)
Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer
Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs [31.6] 我々は,非専門家のマーケターが,自然言語形式の要求のみを前提としたターゲットユーザを選択できる,ユーザターゲティングの新しい方法を探究する。
この問題の鍵は、自然言語を実用的な論理言語に変換する方法である。
本稿では,2つのモジュールからなるALALLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:01:21 GMT)
Analyzing the Neural Tangent Kernel of Periodically Activated Coordinate
Networks [30.9] ニューラルタンジェントカーネル(NTK)の解析を通して周期的に活性化されるネットワークの理論的理解を提供する。
NTKの観点から,周期的に活性化されるネットワークは,ReLU活性化ネットワークよりもテキスト的に良好であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:06:52 GMT)
Asymptotics of feature learning in two-layer networks after one
gradient-step [30.7] 2層ニューラルネットワークがデータからどのように学習するかを示し、単一の降下ステップでトレーニングした後、勾配のカーネル構造を改善する。
本研究は,2層ニューラルネットワークの一般化における特徴学習の影響を,初めて厳密に説明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:57:30 GMT)
Optimization-Free Test-Time Adaptation for Cross-Person Activity
Recognition [30.4] Test-Time Adaptationは、テストストリームを使用して、リアルタイムの推論で予測を調整することを目的としている。
計算コストが高いため、リソース制約のあるエッジデバイス上での動作が困難になる。
センサベースHARのための最適化自由テスト時間適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:47:47 GMT)
Alirector: Alignment-Enhanced Chinese Grammatical Error Corrector [30.1] 中国の文法的誤り訂正(CGEC)は、自己回帰生成モデルを採用する際に深刻な過度な過度な問題に直面している。
過補正問題に対するアライメント強化補正器を提案する。
3つのCGECデータセットの実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:56:54 GMT)
Generalized Sobolev Transport for Probability Measures on a Graph [30.0] グラフ距離空間上での測度に対する最適輸送(OT)問題について検討する。
我々は、Orlicz構造に対する特定の凸関数のクラスを活用し、一般化されたソボレフ輸送(GST)を提案する。
我々は GST が Orlicz-Wasserstein (OW) よりも数次高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:49:03 GMT)
Accelerating Generalized Linear Models by Trading off Computation for
Uncertainty [29.9] 一般化線形モデル(GLM)は、分類的、順序的、連続的なデータをモデル化するための柔軟な確率的フレームワークを定義する。
結果の近似誤差はモデルの信頼性に悪影響を及ぼし、予測の不確実性を考慮しない。
このエラーを明示的にモデル化する反復的手法のファミリーを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:37:16 GMT)
Generative AI for Education (GAIED): Advances, Opportunities, and
Challenges [29.4] この調査記事は、NeurIPS 2023カンファレンスで著者が主催したGAIEDワークショップから生まれたものだ。
我々は、GAIEDワークショップを、研究者、教育者、実践者を集結させるコミュニティ構築活動の一環として組織し、教育向上のための生成AIの可能性を探究した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:11:10 GMT)
Faithfulness vs. Plausibility: On the (Un)Reliability of Explanations
from Large Language Models [29.3] 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとしてデプロイされる。
最近の研究は、現代のLSMが自己説明(Ses)を生成できることを示している。
LLMが生成するSEの忠実度と妥当性の両立を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:32:50 GMT)
Triplet Interaction Improves Graph Transformers: Accurate Molecular
Graph Learning with Triplet Graph Transformers [29.3] グラフ変換器は直接対対対通信を欠くことが多く、代わりに近隣のペアが共通のノードを介して情報を交換することを強制する。
本稿では,TGT (Triplet Graph Transformer) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:53:06 GMT)
Spectral State Space Models [29.2] 本稿では,長距離依存型予測タスクのシーケンスモデリングについて検討する。
スペクトルフィルタリングアルゴリズムを用いて線形力学系の学習に基づく状態空間モデルの新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:56:43 GMT)
Multi-Scale Semantic Segmentation with Modified MBConv Blocks [29.0] セマンティックセグメンテーションに適したMBConvブロックの新規適応を導入する。
これらの変更を実装することで、Cityscapesのテストおよび検証データセットにおいて、IoU(Intersection over Union)の84.5%と84.0%という印象的な平均値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:01:08 GMT)
APT-Pipe: An Automatic Prompt-Tuning Tool for Social Computing Data
Annotation [29.0] 自動的なプロンプトチューニングパイプラインであるAPT-Pipeを提案する。
12の異なるテキスト分類データセットでテストする。
APT-Pipeによって調整されたプロンプトは、ChatGPTが12つの実験データセットのうち9つでより高い重み付きF1スコアを達成するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:17:02 GMT)
Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and
Roadmap [28.9] 大規模言語モデル (LLM) と進化的アルゴリズム (EA) の相互作用は、複雑な問題における適用可能性の共通の追求を共有している。
本稿では、相互インスピレーションを2つの主要な道に分類する、徹底的なレビューと前方のロードマップを提供する。
特定された課題と今後の方向性は、この革新的なコラボレーションの可能性を最大限に活用することを目指す研究者や実践者に対してガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:37:34 GMT)
LEVI: Generalizable Fine-tuning via Layer-wise Ensemble of Different
Views [28.9] ファインチューニングは、新しい下流タスクで事前訓練された基礎モデルのパワーを活用するために使用される。
近年の研究では、微調整されたモデルから目に見えない分布への一般化の課題が観察されている。
そこで本研究では,タスク固有モデルを用いて,事前学習したモデルを階層的に適応的に組み立てる,一般化可能なファインチューニング手法LEVIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:16:40 GMT)
Construction of $\varepsilon_{d}$-ASIC-POVMs via $2$-to-$1$ PN functions
and the Li bound [28.7] 完全非線形 (PN) 関数はすべて$varepsilon_q$-ASIC-POVM を構成するのに利用できることを示す。
我々は、$varepsilon_q$-ASIC-POVMに対応するベクトルの集合が双角フレームを形成することを示す。
varepsilon_q+1$-ASIC-POVMs の構成は、Li 境界と呼ばれる乗法的文字和推定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:54:43 GMT)
A Sober Look at LLMs for Material Discovery: Are They Actually Good for
Bayesian Optimization Over Molecules? [28.7] 分子空間におけるベイズ最適化を高速化するために,大規模言語モデル(LLM)が実際に有用かどうかを考察する。
実世界の化学問題に対する我々の実験は、LLMが分子上のBOに有用であることを示しているが、それらはドメイン固有のデータで事前訓練されたり微調整された場合に限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:32:58 GMT)
Instruction Fusion: Advancing Prompt Evolution through Hybridization [28.7] 本稿では,既存の即時進化手法の制約について検討し,新しいアプローチであるインストラクション・フュージョン(IF)を導入する。
IFは、ハイブリッド化プロセスを通じて、2つの異なるプロンプトを革新的に組み合わせ、コードLLMのトレーニングプロンプトの進化を強化する。
実験の結果,提案手法は従来の手法の欠点を効果的に解決し,コードLLMの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:14:57 GMT)
Safety Filters for Black-Box Dynamical Systems by Learning
Discriminating Hyperplanes [28.7] ブラックボックス力学系における安全フィルタの効果的なアプローチとして,学習ベースのアプローチが登場している。
a) 教師付き学習アプローチ, ラベル付けのための事前検証された制御不変集合, および (b) そのようなラベルを必要としない強化学習(RL)アプローチの2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:49:51 GMT)
InstructScene: Instruction-Driven 3D Indoor Scene Synthesis with
Semantic Graph Prior [27.8] InstructSceneは、セマンティックグラフとレイアウトデコーダを統合する新しい生成フレームワークである。
本稿では,提案手法が既存の最先端手法をはるかに上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:09:00 GMT)
On the Standardization of Behavioral Use Clauses and Their Adoption for
Responsible Licensing of AI [27.7] 2018年、AI資産をリリースするためのフレームワークを提供するために、行動利用条項付きのライセンスが提案された。
2023年末時点で、4万のソフトウェアとモデルリポジトリの順序で、責任あるAIライセンスが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:29:42 GMT)
Concept Algebra for (Score-Based) Text-Controlled Generative Models [27.7] 本稿では,テキスト誘導生成モデルにおける学習表現の構造について述べる。
そのようなモデルの鍵となる性質は、異なる概念を非絡み合いの方法で構成できることである。
ここでは、ある表現空間の部分空間として概念が符号化されるという考えに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:43:31 GMT)
Zero-shot Object-Level OOD Detection with Context-Aware Inpainting [27.1] 機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータにアクセスせずに、ブラックボックスクラウドサービスや事前トレーニングされたモデルとして提供されることが多い。
これにより、ゼロショット・アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が問題となる。
我々のアプローチであるRONINは、検出された物体を塗布で置き換えるために、既製の拡散モデルを用いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:21:57 GMT)
LiDAR Spoofing Meets the New-Gen: Capability Improvements, Broken
Assumptions, and New Attack Strategies [27.0] 最近の研究では、LiDARに対して悪意のあるレーザーを発射することで、LiDAR点雲とばかげた物体検出器を操作できることが判明した。
9つのLiDARを持つ物体検出器に対するLiDARスプーフィング攻撃能の大規模測定を行った。
測定角度の新規性による新しいものだけでなく、この問題の領域における最新の理解に直接挑戦できるものも多数含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:28:45 GMT)
PolySketchFormer: Fast Transformers via Sketching Polynomial Kernels [27.0] モデル品質を犠牲にすることなくソフトマックスを効果的に置き換えることができることを示す。
本稿では,因果マスキングを効率的に適用するためのブロックベースアルゴリズムを提案する。
PolySketchFormerAttentionは、長いコンテキストを扱える言語モデルを訓練することで実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:13:56 GMT)
Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey [26.8] この調査の目的は、学術的なギャップを埋め、グローバルなAIセキュリティ努力に貢献することである。
メディアモダリティによって分類された検出手法のための新しい分類法を提案する。
本稿では,生成機構,公開データセット,オンライン検出ツールの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:27:12 GMT)
Pedagogical Alignment of Large Language Models [26.7] 本稿では,Large Language Models (LLM) の新たな概念について紹介する。
LLMは足場ツールとして機能し、複雑な問題を管理可能なサブプロブレムに分解し、建設的なフィードバックとヒントを通じて最終回答へと導く。
本研究では、アライメントのレンズを通してタスクを観察することで物語を再解釈し、RLHF法がいかに優れた代替手段として自然に現れるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:15:59 GMT)
FM-Fusion: Instance-aware Semantic Mapping Boosted by Vision-Language
Foundation Models [26.6] 視覚言語基礎モデルの開発は、データ分散における強力なゼロショット転送可能性を示している。
本稿では,開集合ラベル測定から近接集合意味クラスを予測するための確率的ラベル融合法を提案する。
我々は,すべてのモジュールを統合意味マッピングシステムに統合し,RGB-D入力のシーケンスを読み取って,インスタンス認識意味マップを漸進的に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:19:02 GMT)
Getting the most out of your tokenizer for pre-training and domain
adaptation [26.4] トークン化器のサイズ,事前トークン化正規表現,およびトレーニングデータは,モデルの生成速度に大きな影響を及ぼすことを示す。
我々は,事前学習したLCMのトークン化を専門とし,生成速度と有効コンテキストサイズに大きな利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:51:11 GMT)
V2VSSC: A 3D Semantic Scene Completion Benchmark for Perception with
Vehicle to Vehicle Communication [26.4] 本稿では,車両間通信(V2V)を利用したSSC問題に対する基礎的解法を提案する。
そこで我々は,自動運転車がセンサビューからセンサ情報を共有し,共同作業を行うための,初の汎用協調型SCフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:55:57 GMT)
EfficientViT-SAM: Accelerated Segment Anything Model Without Performance
Loss [26.3] 高速化されたセグメントモデルの新しいファミリーであるEfficientViT-SAMを提案する。
トレーニングはSAM-ViT-H画像エンコーダからEfficientViTへの知識蒸留から始まる。
EfficientViTの効率とキャパシティにより、EfficientViT-SAMはSAM-ViT-H上でA100 GPU上で48.9倍のRTスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:28:36 GMT)
Discovering Mixtures of Structural Causal Models from Time Series Data [26.1] 基礎となる因果モデルを推測するために, MCD と呼ばれる一般的な変分推論に基づくフレームワークを提案する。
このアプローチでは、データ可能性のエビデンス-ローバウンドを最大化するエンドツーエンドのトレーニングプロセスを採用しています。
本研究では,本手法が因果発見タスクにおける最先端のベンチマークを上回ることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:59:41 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） (Wed, 7 Feb 2024 13:09:15 GMT)
LMs: Understanding Code Syntax and Semantics for Code Analysis [25.5] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の機能と,ソフトウェア工学におけるコード解析の限界を評価する。
GPT4, GPT3.5, StarCoder, CodeLlama-13b-インストラクトという,最先端の4つの基礎モデルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:07:35 GMT)
TinyLLM: Learning a Small Student from Multiple Large Language Models [25.5] TinyLLMは、複数の大きなLLMから小学生のLLMを学ぶための新しい知識蒸留パラダイムである。
そこで本研究では,文脈的に適切なシナリオにおいて,理科が正確で基礎が整っていることを保証するために,文脈内サンプル生成と教師強制型Chain-of-Thought戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:48:24 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Dynamic Graphs for Adaptive Informative
Path Planning [25.1] ロボットデータ取得における重要な課題は、当初未知の環境を抜けて観測を収集する計画経路である。
そこで本研究では,未知の3D環境において,ロボット経路を適応的に計画し,対象をマップする深層強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:24:41 GMT)
Microwave control of collective quantum jump statistics of a dissipative
Rydberg gas [24.7] 相転移近傍の量子多体系は、外部に印加された摂動に集合的に応答する。
我々はこの現象を、双安定状態に調整されたレーザー駆動の消散性ライドバーグガスで探索する。
本研究は, 微調整や超低温を必要とせず, 散逸性量子多体系の集合統計特性を制御できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:06:11 GMT)
Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI [24.6] フローは、独立した状態を持つ、自己完結型の計算ブロックである。
GPT-4でさえも困難な課題である、競争力のあるコーディングにおけるFlowsの可能性を示す。
本稿では,高速かつ厳密な研究を支援するために,フローを具現化したaiFlowsライブラリを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:15:53 GMT)
On the Completeness of Invariant Geometric Deep Learning Models [24.5] 不変モデルは、情報的幾何学的特徴を利用して意味のある幾何学的表現を生成することができる。
我々は,GeoNGNNという名前のVanilla DisGNNをネストすることで,E(3)完全不変設計を導入する。
我々の結果は不変モデルの理論的パワーのギャップを埋め、その能力の厳密で包括的な理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:32:53 GMT)
EDO-Net: Learning Elastic Properties of Deformable Objects from Graph
Dynamics [24.3] 本研究では、未知の物理特性に一般化する変形可能な物体のグラフ力学を学習する問題について検討する。
EDO-Netは,弾性特性の異なる様々なサンプルに対して学習したグラフ力学のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:14:55 GMT)
Causal Representation Learning from Multiple Distributions: A General
Setting [23.7] 本稿では,複数の分布からの因果表現学習の一般的,完全に非パラメトリックな設定について述べる。
本研究は、潜在変数上のグラフの空間的制約の下で、基礎となる有向非巡回グラフのモラル化グラフを復元可能であることを示す。
場合によっては、各潜伏変数はコンポーネントワイド変換まで復元できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:51:38 GMT)
Taming Reversible Halftoning via Predictive Luminance [23.7] そこで本研究では,カラー画像を2進半音に変換するハーフトニング手法を提案する。
我々の新しいハーフトン技術は、2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から構成され、可逆的なハーフトンパターンを生成する。
提案手法では, ブルーノイズの品質と復元精度の相違に対処するため, 予測器組込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:55:47 GMT)
The Future of Cognitive Strategy-enhanced Persuasive Dialogue Agents:
New Perspectives and Trends [23.7] 我々は、いくつかの基本的な認知心理学理論を提示し、3つの典型的な認知戦略の形式化された定義を与える。
本稿では,CogAgentの基盤となる形式的定義を取り入れた新しいシステムアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:28:34 GMT)
Noise Map Guidance: Inversion with Spatial Context for Real Image
Editing [23.5] テキスト誘導拡散モデルは画像合成において一般的なツールとなり、高品質で多様な画像を生成することで知られている。
実際の画像の編集への応用は、復元品質を劣化させ、その後編集の忠実度に影響を及ぼすため、しばしばハードルに直面する。
実画像編集に適した空間文脈に富んだ逆解析手法であるノイズマップガイダンス(NMG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:16:12 GMT)
Adaptive Hypergraph Network for Trust Prediction [23.2] ハイパーグラフは複雑な高次相関をモデル化するための柔軟なアプローチを提供する。
ほとんどのハイパーグラフベースの手法はジェネリックであり、信頼予測タスクにはうまく適用できない。
信頼予測のための適応ハイパーグラフネットワーク(AHNTP)を提案し,高次相関を用いて信頼予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:21:18 GMT)
A Comprehensive Survey on Graph Reduction: Sparsification, Coarsening,
and Condensation [23.1] 本研究の目的は,グラフスペーシング,グラフ粗化,グラフ凝縮など,グラフ縮小手法の包括的理解を提供することである。
そこで本研究では,これらの手法の技術的詳細を体系的にレビューし,その実践的応用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:30:41 GMT)
CodeIt: Self-Improving Language Models with Prioritized Hindsight Replay [23.0] コードイット(Code It)と呼ばれる,言語モデルによる自己改善のための新しい,スケーラブルな手法を提案する。
本手法は,1)プログラムのサンプリングと後向きのレバーベリング,および2)優先された体験リプレイから学習する。
CodeItをARCデータセットに適用することにより、事前トレーニングとデータ拡張とともに、優先順位付けされた後視リプレイがタスク間の一般化を成功させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:55:27 GMT)
A Comprehensive Survey of Cross-Domain Policy Transfer for Embodied
Agents [22.8] ロボット学習と具現化されたAIの急成長は、大量のデータに対する需要の高まりを引き起こしている。
しかし、コストのかかるデータ収集プロセスと厳格な安全要件のために、ターゲットドメインから十分なバイアスのないデータを集めることは、依然として課題である。
我々は、既存のクロスドメインポリシー転送手法の体系的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:43:41 GMT)
StableMask: Refining Causal Masking in Decoder-only Transformer [22.8] 因果マスキングと相対位置符号化(RPE)を備えたデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャは、言語モデリングにおいて事実上の選択肢となっている。
しかし、現在の埋め込みが十分な自己完結した情報を持っている場合でも、すべての注意スコアはゼロではなく1まで総和でなければならない。
因果マスクを精細化することで両方の制約に対処するパラメータフリー手法であるStableMaskを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:01:02 GMT)
Mamba-UNet: UNet-Like Pure Visual Mamba for Medical Image Segmentation [22.7] Mamba-UNetは,医療画像のセグメンテーションにおいてU-Netとマンバの能力を相乗化する新しいアーキテクチャである。
Mamba-UNetは純粋なVisual Mamba(VMamba)ベースのエンコーダデコーダ構造を採用しており、空間情報を保存するためにスキップ接続を注入している。
我々は,MRI心組織分節データセットの公開実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:33:04 GMT)
Langevin Unlearning: A New Perspective of Noisy Gradient Descent for
Machine Unlearning [22.4] プライバシは、スクラッチから再トレーニングするための統計的不安定性として定義される。
勾配勾配に基づくアンラーニングフレームワークであるランゲヴィン・アンラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:08:28 GMT)
Scaling Up LLM Reviews for Google Ads Content Moderation [22.4] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテンツモデレーションのための強力なツールであるが、その推論コストとレイテンシは、大規模なデータセットでカジュアルな使用を禁止している。
本研究では,Google Ads におけるコンテンツに対する LLM レビューのスケールアップ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:47:02 GMT)
BOWLL: A Deceptively Simple Open World Lifelong Learner [22.4] 本稿では,オープンワールドの生涯学習のための標準モデルを再活用する,極めてシンプルで効果的な方法を提案する。
我々のアプローチは、知識を効果的に維持し、情報的データに選択的に集中し、将来の学習を加速できるモデルの将来の標準として機能するべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:04:35 GMT)
Learning Communication Policies for Different Follower Behaviors in a
Collaborative Reference Game [22.3] 協調参照ゲームにおいて、仮定されたパートナー行動に対するニューラルネットワークエージェントの適応性を評価する。
以上の結果から, この新規成分は, より冗長なコミュニケーション戦略につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:22:17 GMT)
Multi-Patch Prediction: Adapting LLMs for Time Series Representation
Learning [22.3] aLLM4TSは、時系列表現学習にLarge Language Models(LLM)を適用する革新的なフレームワークである。
われわれのフレームワークの特筆すべき要素はパッチワイドデコーディング層である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:51:26 GMT)
A Primal-Dual Algorithm for Offline Constrained Reinforcement Learning
with Low-Rank MDPs [21.8] オフライン強化学習(RL)は、事前に収集されたデータセットを使用して期待される累積報酬を最大化するポリシーを学ぶことを目的としている。
サンプル複雑性を持つ既存のアルゴリズムは$O(epsilon-2)$で、$epsilon$-optimal Policyを見つけるには、均一なデータカバレッジの仮定を必要とするか、計算的に非効率である。
割引無限水平設定において、低ランクのMDPを持つオフラインRLの原始双対アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:33:11 GMT)
Kaizen: Practical Self-supervised Continual Learning with Continual
Fine-tuning [21.4] モデルをスクラッチからトレーニングして、新たに生成されたデータに適応することは、時間がかかり非効率である。
破滅的な忘れを軽減できるトレーニングアーキテクチャを導入します。
Kaizenは、競争力のあるビジョンベンチマークにおいて、以前のSSLモデルを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:45:43 GMT)
Stable Score Distillation for High-Quality 3D Generation [21.3] SDS(Score Distillation Sampling)を,モード探索,モード分割,分散還元という3つの機能成分の組み合わせとして分解する。
両項の内在的欠失から, 過度なスムーズ性や不愉快性などの問題が生じることを示した。
本稿では,高品位な3次元生成のための各用語を戦略的にオーケストレーションする,SSD (Stable Score Distillation) というシンプルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:15:51 GMT)
Select2Col: Leveraging Spatial-Temporal Importance of Semantic
Information for Efficient Collaborative Perception [21.0] 共有意味情報の活用による協調的認識は、孤立したエージェントの個々人の限界を克服する上で重要な役割を担っている。
既存の協調認識手法は、時間次元の重要性を無視しながら、意味情報の空間的特徴にのみ焦点をあてる傾向がある。
Select2Colは,セマンティアンダーラインの情報アンダーラインを考慮した新しい協調認識フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:53:54 GMT)
Domain Bridge: Generative model-based domain forensic for black-box
models [20.8] 我々は、一般的なデータドメインだけでなく、その特定の属性も決定する拡張されたアプローチを導入する。
本手法では,エンコーダに画像埋め込みモデル,デコーダに生成モデルを用いる。
我々のアプローチの重要な強みは、生成モデルである安定拡散をトレーニングする拡張データセットであるLAION-5Bを活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:57:43 GMT)
Toward Accurate Camera-based 3D Object Detection via Cascade Depth
Estimation and Calibration [20.8] 最近の3次元物体検出は、画像から3次元特徴空間への変換の精度によって制限されている。
本稿では,カメラを用いた3次元物体検出の基本的な課題である,正確な特徴持ち上げと物体位置決めのための深度情報を効果的に学習する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:21:26 GMT)
Extending the Reach of First-Order Algorithms for Nonconvex Min-Max
Problems with Cohypomonotonicity [20.7] 我々は$fracKMLotonicity が弱MVrhon$coords または弱MVrhonLotonicity または弱MVrhonKML$ を保証することを予想する。
また、同じ範囲の$$の場合には、アルゴリズムや複雑性の保証も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:22:41 GMT)
Scalable Multi-view Clustering via Explicit Kernel Features Maps [20.6] マルチビュー学習に対する意識の高まりは、現実世界のアプリケーションにおける複数のビューの増加によるものだ。
優れたクラスタリング性能を維持しつつ,計算負担を軽減するため,カーネル特徴マップを活用した効率的な最適化手法を提案する。
我々は,最先端のマルチビューサブスペースクラスタリング手法や属性ネットワークのマルチビューアプローチに対して,アルゴリズムの性能を評価するために,様々な規模の実世界のベンチマークネットワーク上で広範囲に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:35:31 GMT)
Graph Cuts with Arbitrary Size Constraints Through Optimal Transport [20.6] グラフを分割する一般的な方法は、最小カットによるものである。
古典的最小カット法の欠点の1つは、それらが小さな群を生成する傾向があることである。
任意のサイズ制約下でグラフを分割するグラフカットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:33:09 GMT)
Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting with Correlated
Errors [20.3] 誤差の自動相関を効果的に特徴付けることができる共分散行列の低ランク+対角パラメータ化を提案する。
本稿では、GPVarとTransformerの2つの異なる予測モデルを用いて、これらの特性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:53:25 GMT)
Learning from Ambiguous Demonstrations with Self-Explanation Guided
Reinforcement Learning [20.3] 本研究の目的は、強化学習(RL)エージェントの訓練にあいまいなデモンストレーションを効果的に活用することである。
このような状況を人間がどう扱うかに触発されて、我々は価値ある高レベルな関係性の特徴を認識するために自己説明を使うことを提案する。
我々の主な貢献は、従来のRLfD作品の限界を克服できるDemonstrations (SERLfD)フレームワークからの自己説明(Self-Explanation for RL)を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:45:53 GMT)
Knowledge Distillation for Road Detection based on cross-model
Semi-Supervised Learning [19.9] 本稿では,知識蒸留と半教師付き学習手法を組み合わせた統合的アプローチを提案する。
このハイブリッドアプローチは、大規模モデルのロバストな機能を活用して、大規模な未ラベルデータを効果的に活用する。
半教師付き学習に基づく知識蒸留(SSLKD)アプローチは,学生モデルの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:50:47 GMT)
TreeForm: End-to-end Annotation and Evaluation for Form Document Parsing [19.2] Visually Rich Form Understanding (VRFU) は、ドキュメントの高度に構造化された性質と、高度に可変なスタイルと内容のために複雑な研究課題を提起する。
現在のアノテーションスキームは、形式理解と鍵階層構造を分解し、エンドツーエンドモデルの開発と評価を困難にしている。
そこで本研究では,VRFU用の新しいコンテンツに依存しない木に基づくアノテーションスキームであるTreeFormについて,フォーム予測の評価を行う新しいF1メトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:54:53 GMT)
PriorBoost: An Adaptive Algorithm for Learning from Aggregate Responses [18.9] 我々は、事象レベルの損失関数のための集約セット(文献ではバッグと呼ばれる)の構築に焦点をあてる。
より均一なサンプルの袋を適応的に形成するPreferBoostアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:06:20 GMT)
Learning with Diversification from Block Sparse Signal [18.7] 実世界のデータに広汎なブロック間隔現象を特徴付けるために, バラエティブロックスパース(Diversified Block Sparse)という小説を紹介した。
分散と相関行列の多様化を可能とすることにより、既存のブロックスパース学習手法の感度を予め定義されたブロック情報に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:18:06 GMT)
Metrics on Markov Equivalence Classes for Evaluating Causal Discovery
Algorithms [18.2] 合成データに対する因果探索手法の評価には、この明確な目的がどの程度達成されたかの分析を含めるべきである。
本研究では,2つの因果グラフの分離・接続の違いを正確に把握できないことを示す。
この欠点に対処するために, s/c-距離, マルコフ距離, 信仰度距離という3つの新しい測度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:36:53 GMT)
Group Distributionally Robust Dataset Distillation with Risk
Minimization [18.1] 本稿では,クラスタリングとリスク尺度の最小化を組み合わせ,DDを遂行する損失を最小化するアルゴリズムを提案する。
数値実験により,その有効一般化と部分群間のロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:03:04 GMT)
Optimistic Thompson Sampling for No-Regret Learning in Unknown Games [18.1] 本研究は、部分的な情報とマルチ緊急の呪いによって引き起こされる課題に対処する。
我々は、相手の行動や報酬構造に関する情報を活用するトンプソンサンプリング型アルゴリズムを開発した。
報酬構造に関する特定の仮定の下では、後悔境界は、作用空間の全体サイズに対する対数依存にのみ依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:10:47 GMT)
Channel-Selective Normalization for Label-Shift Robust Test-Time
Adaptation [17.4] テスト時間適応は、推論中にモデルを新しいデータ分布に調整するアプローチである。
テスト時のバッチ正規化は、ドメインシフトベンチマークで魅力的なパフォーマンスを達成した、シンプルで一般的な方法である。
本稿では、ディープネットワークにおけるチャネルのみを選択的に適応させ、ラベルシフトに敏感な劇的な適応を最小化することで、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） (Wed, 7 Feb 2024 15:41:01 GMT)
Tactile-based Object Retrieval From Granular Media [17.3] 本稿では,粒状体に埋もれた物体を回収するロボット操作手法であるGEOTACTを紹介する。
我々は,この問題の定式化が,マニピュレータが不確実性を低減するために使用する学習的プッシュ動作の自然発生に繋がることを示す。
また、シミュレーションでこれらの動作を学習し、その後、実際のハードウェアにゼロショットで転送する訓練カリキュラムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:50:56 GMT)
Scaling Opponent Shaping to High Dimensional Games [17.3] 時間的に拡張されたアクションと長時間の水平線を持つ汎用ゲームに対するOSベースのアプローチを開発する。
文献からの難易度の設定において,Shaperは個人的,集団的成果の向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:00:20 GMT)
Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from
Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems [17.2] 本稿では,マルチスケール力学を特徴付ける新しい解法法を提案する。
大規模力学を独立にモデル化し、小規模力学をスレーブシステムとして扱うことにより、スペクトルPINNを開発した。
本手法の有効性は, 広範囲な数値実験により実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:19:51 GMT)
Taylor Videos for Action Recognition [17.2] Taylorビデオは、Taylorフレームと呼ばれるそれぞれのフレームにおける支配的な動きをハイライトする新しいビデオフォーマットだ。
テイラー級数 (Taylor series) は、ある点における関数を重要な項で近似するテイラー級数 (Taylor series) にちなむ。
テイラービデオは2D CNN, 3D CNN, トランスフォーマーなど, 一般的なアーキテクチャへの効果的なインプットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:50:11 GMT)
S-Agents: self-organizing agents in open-ended environment [17.2] 動的ワークフローのための「エージェントのツリー」構造を持つ自己組織化エージェントシステム(S-Agents)を導入する。
この構造はエージェントのグループを自律的に調整することができ、オープンで動的な環境の課題に効率的に対処することができる。
実験の結果,S-AgentsはMinecraft環境において協調的な建築作業や資源収集を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:36:31 GMT)
Label-Free Multivariate Time Series Anomaly Detection [17.1] MTGFlowは、動的グラフとエンティティ認識正規化フローによるMTS異常検出のための教師なし異常検出アプローチである。
グラフ構造学習モデルを用いて、エンティティ間の関係を学習し、進化させ、MSSの複雑かつ正確な分布パターンを効果的にキャプチャする。
提案手法は,エンティティを意識した正規化フローを用いることで,個々のエンティティのユニークな特徴を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:00:39 GMT)
NeRF as Non-Distant Environment Emitter in Physics-based Inverse
Rendering [17.0] 逆レンダリングは、キャプチャーされた2D画像から形状、材料、照明を共同最適化することを目的としている。
環境マップは逆レンダリングの照明モデルとして一般的に使用されるが、遠方の照明仮定が空間的不変照明に繋がることを示す。
我々は、空間的に変化する環境照明モデルとしてNeRFを用い、非距離環境エミッタとしてNeRFを用いて逆レンダリングパイプラインを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:25:16 GMT)
Boundary-aware Contrastive Learning for Semi-supervised Nuclei Instance
Segmentation [16.9] 半教師付き核セグメンテーションタスクにおける境界雑音を識別する境界対応コントラスト学習ネットワークを提案する。
このモデルには、低分解能デノイング(LRD)モジュールとクロスロIコントラスト学習(CRC)モジュールの2つの重要な設計がある。
提案手法が既存の半教師付きインスタンスセグメンテーション法よりも優れていることを示すため,広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:16:34 GMT)
When the Body Became Data: Historical Data Cultures and Anatomical
Illustration [16.9] 今日のデザイナや研究者,コンシューマにとって,データ文化の影響が依然として重要であることを示す。
我々は、視覚化が客観的データにタイムレスでコンテキストレスなミラーであるだけでなく、過去の視覚化と同じくらいの時間と場所の産物であることを反映するようにフィールドを呼び掛けて結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:32:55 GMT)
OIL-AD: An Anomaly Detection Framework for Sequential Decision Sequences [16.8] オフライン学習に基づく異常検出(OIL-AD)と呼ばれる教師なし手法を提案する。
OIL-ADは2つの抽出された行動特徴(行動最適性と順序関連)を用いて、意思決定シーケンスの異常を検出する。
実験の結果,OIL-ADはF1スコアを最大34.8%向上し,優れたオンライン異常検出性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:06:53 GMT)
Tighter Generalisation Bounds via Interpolation [16.7] 本稿では、$(f, Gamma)$-divergenceに基づいて、新しいPAC-Bayes一般化境界を導出するレシピを提案する。
また、PAC-Bayes一般化バウンダリでは、一連の確率発散を補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:55:22 GMT)
Symbol: Generating Flexible Black-Box Optimizers through Symbolic
Equation Learning [16.3] シンボル方程式学習によるブラックボックスの自動発見を促進するフレームワークであるtextscSymbolを提案する。
具体的には、閉形式最適化ルールを動的に生成できる記号方程式生成器(SEG)を提案する。
大規模な実験により、textscSymbolによって生成される一般化は最先端のBBOやMetaBBOのベースラインを超えるだけでなく、例外的なゼロショット能力を示すことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:38:52 GMT)
Estimating On-road Transportation Carbon Emissions from Open Data of
Road Network and Origin-destination Flow Data [16.2] 我々は、オンロード二酸化炭素排出量推定(HENCE)のための階層的なグラフ学習法を構築した。
2つの大規模な実世界のデータセットの実験では、HENCEの有効性と、R-squared が 0.75 を超え、平均で 9.60% のベースライン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） (Wed, 7 Feb 2024 13:51:33 GMT)
Hydragen: High-Throughput LLM Inference with Shared Prefixes [16.2] Hydragenはハードウェアを意識した、共有プレフィックスによる注意の正確な実装である。
共有プレフィックスとユニークな接尾辞を別々に処理する。
提案手法は,競合するベースラインに対して最大32倍のスループットでエンドツーエンドのLLMスループットを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:53:01 GMT)
A Lightweight Inception Boosted U-Net Neural Network for Routability
Prediction [16.1] Inception組み込みモジュールによって強化された新しいU-Net変種モデルを提案し、ルーティングの混雑を予測する。
最近発表されたCircuitNetのベンチマーク実験の結果,提案手法は最大5% (RC) と20% (DRC) の削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:32:03 GMT)
An Enhanced Prompt-Based LLM Reasoning Scheme via Knowledge
Graph-Integrated Collaboration [16.1] 本研究では,知識グラフ(KG)と大規模言語モデル(LLM)の緊密な協調を含む協調学習自由推論手法を提案する。
このような協調的な手法により、より信頼性の高い知識に基づく推論を実現し、推論結果の追跡を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:56:17 GMT)
Score-based Conditional Generation with Fewer Labeled Data by
Self-calibrating Classifier Guidance [16.0] SGM(Score-based Generative Model)は、画像生成品質の高い深層生成モデルのファミリである。
この問題は、下層の非条件分布とコーディネートすることなく、分類器が過度に適合する傾向に根ざしていると論じる。
分類器自身を正規化させることにより、分類器誘導型SGMを改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:00:21 GMT)
O$n$ Learning Deep O($n$)-Equivariant Hyperspheres [16.0] 我々は、任意の次元$n$に一般化する球面決定曲面を持つO$(n)$-同変ニューロンを提案する。
我々は理論的貢献を実験的に検証し、O$(n)$-equivariantベンチマークデータセットの競合する手法よりもアプローチの方が優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:28:16 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） (Wed, 7 Feb 2024 03:27:12 GMT)
An Over Complete Deep Learning Method for Inverse Problems [15.9] 機械学習技術は、いくつかの模範的な問題に適用した場合、課題に直面する可能性があることを示す。
オーバーコンプリート辞書に関する以前の研究と同様、解を高次元に埋め込むことでこれらの欠点を克服できることが示される。
いくつかの例と一般的な逆問題に対して、このアプローチの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:38:12 GMT)
Convergence for Natural Policy Gradient on Infinite-State Average-Reward
Markov Decision Processes [15.9] 無限状態平均逆 MDP に対する NPG アルゴリズムの第一収束率を証明した。
大規模な待ち行列型MDPの文脈では、MaxWeightポリシーは私たちの初期政治要件を満たすのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:43:57 GMT)
Advancing Precise Outline-Conditioned Text Generation with Task Duality
and Explicit Outline Control [15.9] そこで我々は,Precise Outline-conditioned Generationと呼ばれる新しいテキスト生成タスクを導入する。
このタスクは、特定の文レベルのアウトラインに基づいてストーリーを生成する必要がある。
本稿では,要約と生成のタスク双対性を生かした,明示的なアウトライン利用制御手法と新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:28:44 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） (Wed, 7 Feb 2024 01:33:37 GMT)
PAC Learnability under Explanation-Preserving Graph Perturbations [15.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ上で動作し、グラフ構造化データの複雑な関係と依存関係を活用する。
グラフ説明は、その分類ラベルに関して入力グラフの「ほぼ」統計量である部分グラフである。
本研究は、GNNの設計と訓練において、そのような摂動不変性を利用する2つの方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:23:15 GMT)
Progressive Gradient Flow for Robust N:M Sparsity Training in
Transformers [15.3] N:Mの構造的疎水性は、比較的穏やかなオーバーヘッドと効率の向上の結果、大きな関心を集めている。
N:Mの構造的疎性のためのトレーニングレシピの開発は、主に低疎性領域に焦点を当てている。
しかし、これらの手法を用いて訓練されたモデルの性能は、高分離領域に直面すると低下する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:55:59 GMT)
A Resource Model For Neural Scaling Law [15.0] 一般的な複合タスクに対するニューラルスケーリング法則を予測するモデルを構築した。
この論文で使用されるリソースの概念は、ニューラルネットワークの特徴付けと診断に有用なツールになるだろうと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:58:18 GMT)
FlowPG: Action-constrained Policy Gradient with Normalizing Flows [15.0] ACRL(Action-Constrained reinforcement learning)は、安全クリティカルなリソース関連意思決定問題を解決するための一般的な手法である。
ACRLの最大の課題は、各ステップにおける制約を満たす有効なアクションを取るエージェントを確保することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:11:46 GMT)
Theoretical and Empirical Analysis of Adaptive Entry Point Selection for
Graph-based Approximate Nearest Neighbor Search [14.8] グラフベースニアニアニアサーチ(ANNS)における適応エントリーポイント選択の理論的および経験的分析を提案する。
btextit-monotonic path$と$Btextit-MSNETという新しい概念を紹介します。
適応的なエントリポイント選択は、以前の作業よりも一般的な条件下で、固定された中央エントリポイントよりも優れたパフォーマンスの上限を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:05:42 GMT)
Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare
Interventions [14.8] マルチエージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
提案する多エージェントDRLフレームワークの性能を,2つのデータセットから実世界の生理・運動データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:12:40 GMT)
Gradient descent induces alignment between weights and the empirical NTK
for deep non-linear networks [14.6] トレーニング中に相関関係が生じる理由はよく分かっていない。
早期訓練時にNFA開発速度を解析的に予測できることを示す。
任意の層におけるNFA相関を高めるための簡単な介入を導入し、学習した特徴の質を劇的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:31:53 GMT)
Compression effects and scene details on the source camera identification of digital videos [14.1] 特定のデジタルビデオの真正性や完全性を保証するために、法医学的分析機構を導入することが不可欠である。
モバイルデバイスからのデジタルビデオの取得元を特定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:14:18 GMT)
Domain Adaptation based Interpretable Image Emotion Recognition using
Facial Expression Recognition [14.0] 本稿では,顔と非顔と非人体成分を含む一般的な画像中の感情を識別するために,ドメイン適応手法を提案する。
これは、事前訓練されたモデルと、画像感情認識(IER)のための十分な注釈付きデータセットが不十分であることの課題に対処する。
まず、顔の感情認識(FER)システムを提案し、次に画像の感情認識に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:23:08 GMT)
ChatScratch: An AI-Augmented System Toward Autonomous Visual Programming
Learning for Children Aged 6-12 [13.9] ChatScratchは、幼児のための自律的なプログラミング学習を促進するAI拡張システムである。
ChatScratchは、アーティストのブロックを克服するために、構造化されたインタラクティブなストーリーボードとビジュアルキューを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:55:51 GMT)
On Computational Limits of Modern Hopfield Models: A Fine-Grained
Complexity Analysis [13.9] 現代のホップフィールドモデルにおけるメモリ検索力学の計算限界について検討する。
我々の重要な貢献は、全ての近代ホプフィールドモデルの効率における相転移の挙動を特徴づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:58:21 GMT)
Sticky Fingers: Resilience of Satellite Fingerprinting against Jamming Attacks [13.9] 干渉・妨害攻撃における無線指紋認証の有効性を評価する。
我々は、メッセージの内容そのものを妨害するのと同じように、指紋を妨害するために、同様の量のジャミングパワーが必要であると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:28:09 GMT)
Vivim: a Video Vision Mamba for Medical Video Object Segmentation [13.7] 本稿では,Vivimという医療用ビデオオブジェクトセグメンテーションタスクのための一般的なVideo Vision Mambaベースのフレームワークを提案する。
我々のVivimは、設計したテンポラルマンバブロックにより、時間的長期表現を様々なスケールのシーケンスに効果的に圧縮することができる。既存のビデオレベルトランスフォーマー方式と比較して、より高速な性能で優れたセグメンテーション結果を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:02:33 GMT)
Meta-learning the mirror map in policy mirror descent [13.7] Policy Mirror Descent (PMD) は強化学習の一般的なフレームワークである。
メタラーニング手法を適用することにより、より効率的なミラーマップを同定し、性能を向上させる。
その結果,ミラーマップは様々な環境に適応できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:01:06 GMT)
Spiking-PhysFormer: Camera-Based Remote Photoplethysmography with
Parallel Spike-driven Transformer [13.5] スパイキングネットワーク(SNN)は、エネルギー効率のよいディープラーニングの可能性を秘めている。
本稿では,消費電力削減を目的としたハイブリッドニューラルネットワーク(HNN)モデルであるSpking-PhysFormerを提案する。
提案モデルでは,PhysFormerと比較して12.4%の消費電力削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:38:47 GMT)
Sym-Q: Adaptive Symbolic Regression via Sequential Decision-Making [13.4] 記号回帰は、経験的データから基礎となる数学的および物理的関係を明らかにする大きな可能性を秘めている。
既存のトランスモデルでは、一般化性と適応性の点で課題に直面している。
本稿では,記号回帰を逐次意思決定タスクとして再定義する新しい強化学習ベースモデルであるSym-Qを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:53:54 GMT)
Do Transformer World Models Give Better Policy Gradients? [13.4] Actions World Models (AWMs) は、勾配伝播のためのより直接的なルートを提供するように設計されている。
AWMsはシミュレータ自体と比較してナビゲートが容易な最適化景観を生成することができることを示す。
この特性により、トランスフォーマーのAWMは、現実的な長距離タスクにおいて、競合するベースラインよりも優れたポリシーを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:09:46 GMT)
A Unified Framework for Probabilistic Verification of AI Systems via
Weighted Model Integration [13.3] AIシステムの確率形式検証(PFV)はその初期段階にある。
Weighted Model Integration (WMI)に基づくAIシステムのPFV統合フレームワークを提案する。
この削減により、幅広い機械学習モデルに対して、公正性、ロバスト性、モノトニック性など、多くの興味のある性質の検証が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:24:04 GMT)
Highly Available Blockchain Nodes With N-Version Design [13.1] 本稿では,N-versionブロックチェーンノードの概念を紹介する。
N-versionノードは、同じブロックチェーンプロトコルの異なる実装の同時実行に依存している。
我々は,N-ETHが不安定な実行環境の影響を緩和し,環境欠陥下での可用性を著しく向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:15:15 GMT)
The Strain of Success: A Predictive Model for Injury Risk Mitigation and
Team Success in Soccer [13.1] サッカーにおける新しいチーム選択モデルを提案する。
我々は,実世界のサッカーデータから学習した選手固有の情報を用いて,選手の怪我や不適応の過程をモデル化する。
また,本モデルでは,第1チームのケガを13%減らし,負傷選手に非効率に費やした金額を11%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:28:04 GMT)
Anatomically-Controllable Medical Image Generation with
Segmentation-Guided Diffusion Models [12.9] 解剖学的に制御された医用画像生成のための拡散モデルを提案する。
本モデルでは, サンプリングステップ毎にマルチクラス解剖学的セグメンテーションマスクを追従し, テクストランダムマスクアブレーショントレーニングアルゴリズムを組み込んだ。
提案手法は,事前登録した画像生成,対実シナリオなど,多様な応用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:35:09 GMT)
Incorporating Retrieval-based Causal Learning with Information
Bottlenecks for Interpretable Graph Neural Networks [12.9] 我々は,検索に基づく因果学習をグラフ情報ボットネック(GIB)理論に組み込んだ,解釈可能な因果GNNフレームワークを開発した。
多様な説明型を持つ実世界の説明シナリオにおいて,32.71%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:57:39 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。
KP はさらに GP の予測時間を O(log n) あるいは O(1) に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:36:18 GMT)
The Fine-Grained Complexity of Gradient Computation for Training Large
Language Models [12.9] 大規模言語モデル(LLM)は、ここ数年で基本的な貢献をしている。
本研究では,1層注目ネットワークの損失関数勾配の計算の難易度問題に対して,ほぼ同じ結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:45:31 GMT)
Opening the AI black box: program synthesis via mechanistic
interpretability [12.8] 本稿では,学習したアルゴリズムをPythonコードに自動蒸留することで,目的のタスクを実行するために訓練されたニューラルネットワークの自動機械論的解釈性に基づくプログラム合成手法を提案する。
我々は、RNNで学習できる62のアルゴリズムタスクのベンチマークでMIPSをテストする。
大規模な言語モデルとは対照的に、このプログラム合成技術は、アルゴリズムやGitHubからのコードといった人間のトレーニングデータを使用しない(したがって制限されない)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:59:12 GMT)
Are LLMs Ready for Real-World Materials Discovery? [12.8] 大規模言語モデル(LLM)は、材料科学の研究を加速する強力な言語処理ツールのエキサイティングな可能性を生み出します。
LLMは、物質理解と発見を加速する大きな可能性を秘めているが、現在は実用的な材料科学ツールとして不足している。
材料科学におけるLLMの失敗事例として,複雑で相互接続された材料科学知識の理解と推論に関連するLCMの現在の限界を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:10:36 GMT)
Entropy-MCMC: Sampling from Flat Basins with Ease [12.7] 我々は, シャープモードから解放された円滑な後円板に類似した定常分布である補助誘導変数を導入し, MCMC試料を平らな盆地に導出する。
この導出変数をモデルパラメータと統合することにより、計算オーバーヘッドを最小限に抑えた効率的なサンプリングを可能にする、単純なジョイント分布を作成する。
実験により,提案手法は後方の平らな盆地から試料を採取し,比較したベースラインを複数ベンチマークで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:49:08 GMT)
Empirical Risk Minimization with Shuffled SGD: A Primal-Dual Perspective
and Improved Bounds [12.7] 勾配降下法(SGD)は、おそらく現代の機械学習において最も一般的な最適化法である。
SGDを交換せずにサンプリングするSGDが分析されたのはごく最近のことだ。
データマトリックスに依存し、既存の境界によって予測されるものよりも決して悪くない、きめ細かい複雑性境界を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:06:54 GMT)
Research on Mobile Network High-precision Absolute Time Synchronization
based on TAP [12.6] 本稿では,TAPの改良とエンド・ツー・エンドの実現について検討する。
本稿では,ソフトウェア定義無線基地局とCOTSベースバンドモジュールをベースとしたTAPエンドツーエンド5Gプロトタイプシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:32:35 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） (Wed, 7 Feb 2024 01:51:21 GMT)
AlphaFold Meets Flow Matching for Generating Protein Ensembles [12.5] 本研究では,タンパク質のコンフォメーション・ランドスケープを学習・サンプリングするためのフローベース生成モデリング手法を開発した。
提案手法はAlphaFoldとMSAサブサンプリングと比較して精度と多様性の組合せが優れている。
本手法は,MD軌道の再現よりも高速な壁面収束により,静的なPDB構造を多様化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:44:47 GMT)
DiSK: A Diffusion Model for Structured Knowledge [12.5] Diffusion Models of Structured Knowledge (DiSK) は構造化データに特化した新しいアーキテクチャとトレーニング手法である。
DiSKはガウス混合モデルアプローチを用いてテキスト、分類、連続的な数値データを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:59:55 GMT)
The Role of LLMs in Sustainable Smart Cities: Applications, Challenges,
and Future Directions [12.5] 本稿では、スマートシティにおけるプロセス最適化における、ディープラーニング(DL)、フェデレートラーニング(FL)、モノのインターネット(IoT)、自然言語処理(NLP)、大規模言語モデル(LLM)の実質的な可能性と応用について検討する。
我々は、スマートシティの実現と発展を技術的に強化する基礎的要素として、これらの技術の膨大な潜在能力を浮き彫りにすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:22:10 GMT)
Hierarchical Tree-structured Knowledge Graph For Academic Insight Survey [12.4] 調査は、研究トレーニングを欠いている初心者研究者にとって、常に課題となっている。
本研究は,階層的な木構造知識グラフを確立することにより,初心者研究者を対象とした研究インサイトサーベイを支援することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:54:06 GMT)
Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback [12.3] 我々は、攻撃者がRLHFトレーニングデータを汚染し、モデルに"jailbreak backdoor"を埋め込むという新たな脅威について検討する。
バックドアはトリガーワードを"sudo"コマンドのように振る舞うモデルに埋め込む
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:36:21 GMT)
PaDeLLM-NER: Parallel Decoding in Large Language Models for Named Entity
Recognition [12.2] PaDeLLM-NERはすべての参照の同時復号化を可能にし、生成遅延を低減させる。
実験の結果、PaDeLLM-NERは英語と中国語の自己回帰手法の1.76倍から10.22倍の推論速度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:39:38 GMT)
Regularized Linear Discriminant Analysis Using a Nonlinear Covariance
Matrix Estimator [11.9] 線形判別分析(LDA)はデータ分類において広く用いられている手法である。
LDAは、データ共分散行列が不条件であるときに非効率になる。
このような状況に対応するために正規化LDA法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:49:41 GMT)
Validity-Preserving Delta Debugging via Generator [11.3] 本稿では,ジェネレータを用いたデルタデバッギング手法であるGReduceを提案する。
GReduceは、削減された有効なテスト入力を出力するジェネレータ上の他の実行を検索する。
GReduceの結果は28.5%、34.6%、75.6%、GReduceは17.5%、0.6%、65.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:12:27 GMT)
Federated Learning Can Find Friends That Are Beneficial [11.2] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントデータの分散の性質と均一性は、機会と課題の両方を示します。
本稿では,FLトレーニングに参加するクライアントに対して適応的なアグリゲーション重みを割り当てるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:46:37 GMT)
Robot Interaction Behavior Generation based on Social Motion Forecasting
for Human-Robot Interaction [11.0] 本稿では,共有ロボット表現空間における社会的動き予測のモデル化を提案する。
ECHOは上記の共有空間で活動し、社会的シナリオで遭遇したエージェントの将来の動きを予測する。
我々は,多対人動作予測タスクにおけるモデルの評価を行い,最先端の性能を大きなマージンで獲得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:37:14 GMT)
De-amplifying Bias from Differential Privacy in Language Model
Fine-tuning [10.8] 公正性とプライバシは、機械学習(ML)実践者がしばしばモデルで運用しようとする2つの重要な価値である。
大規模言語モデルを微調整した場合,DPは性別,人種,宗教的偏見を増幅することを示す。
本稿では, バイアスに対処する方法として, DPによるバイアス増幅の軽減が知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:30:58 GMT)
Can Large Language Models be Good Path Planners? A Benchmark and
Investigation on Spatial-temporal Reasoning [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクで顕著な成功を収めた。
我々は、$textbfP$ath $textbfP$lanning from $textbfN$atural $textbfL$anguageという新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:18:54 GMT)
How Far Can Fairness Constraints Help Recover From Biased Data? [10.6] 公平な分類に関する一般的な信念は、公正な制約は正確さとトレードオフを引き起こし、バイアスのあるデータが悪化する可能性があるというものである。
この信念とは対照的に、Blum & Stangl は、非常に偏りのあるデータであっても、同じ機会制約による公平な分類は、元のデータ分布上で最適に正確かつ公平な分類を回復できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:27:04 GMT)
GSN: Generalisable Segmentation in Neural Radiance Field [10.4] 一般化されたGNT表現に特徴体を除去する方法を提案する。
我々のGSN表現は、一貫したピクセルごとのセマンティックな特徴とともに、目に見えないシーンの新たなビューを生成します。
私たちのマルチビューセグメンテーション結果は、従来のRFを使用するメソッドと同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:29:50 GMT)
Charting the COVID Long Haul Experience -- A Longitudinal Exploration of
Symptoms, Activity, and Clinical Adherence [10.4] COVID Long Haul(CLH)は、様々な患者経験を持つ新興の慢性疾患である。
CLHの特異性について,14例のCLH患者を対象に3ヶ月のコホート調査を行った。
以上の結果より, CLHの症状, 関連する不確実性, およびその後のCLHが患者の個人的および専門的生活に与える影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:15:14 GMT)
FakeOut: Leveraging Out-of-domain Self-supervision for Multi-modal Video
Deepfake Detection [10.4] 人間の話し言葉の合成ビデオは、説得力のある方法で誤情報を拡散するのに使用することができる。
FakeOutは、事前トレーニングフェーズと適応フェーズの両方でマルチモーダルデータに依存する、新しいアプローチである。
提案手法は,オーディオ・ビジュアル・データセット上でのクロスデータセットの一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:55:29 GMT)
RA-Rec: An Efficient ID Representation Alignment Framework for LLM-based
Recommendation [10.3] LLMに基づくレコメンデーションのための効率的なID表現フレームワークであるRA-Recを提案する。
RA-Recは最先端のメソッドを大幅に上回り、最大3.0%のHitRate@100の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:14:58 GMT)
LHRS-Bot: Empowering Remote Sensing with VGI-Enhanced Large Multimodal
Language Model [10.3] 我々は,新しい多段階視覚言語アライメント戦略とカリキュラム学習手法を通じて,RS画像理解に適したMLLMであるLHRS-Botを紹介する。
総合的な実験により、LHRS-BotはRS画像の深い理解と、RS領域内でニュアンス推論を行う能力を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:28:12 GMT)
Triplet-constraint Transformer with Multi-scale Refinement for Dose
Prediction in Radiotherapy [10.2] CNNは線量マップを予測して放射線治療計画を自動化する。
現在のCNNベースの方法は、線量マップにおける顕著な線量差を無視している。
高品質な線量分布を予測するために, マルチスケール改良による三重項制約変換器 (TCtrans) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:05:29 GMT)
Online Cascade Learning for Efficient Inference over Streams [10.2] 大規模言語モデル(LLM)は、データストリームに関する複雑なクエリに応答する自然な役割を持つ。
この課題に対処する最初のアプローチであるオンラインカスケード学習を提案する。
我々は,オンラインのカスケードを模倣学習問題として学習するタスクを定式化し,その問題に対する非回帰アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:46:50 GMT)
Towards Understanding Inductive Bias in Transformers: A View From
Infinity [10.1] 変換器は、列空間のより置換対称関数に偏りがちである。
対称群の表現論は定量的な解析的予測に利用できることを示す。
我々は、WikiTextデータセットは、実際に置換対称性の程度を持っていると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:00:01 GMT)
A Critical Survey on Fairness Benefits of XAI [10.0] 我々は,XAIの公正性に関する175の論文から,7つの古文書を同定した。
主張は曖昧で単純であり、規範的根拠が欠如している。
我々は、XAIを倫理的パナセアではなく、アルゴリズム的公正性の多次元的社会技術的課題にアプローチするための多くのツールの1つと考えることを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:07:13 GMT)
Chatbots in Knowledge-Intensive Contexts: Comparing Intent and LLM-Based
Systems [10.0] 認知アシスタント(CA)は、知識集約的なタスクにおいて、ヒューマンワーカーにコンテキスト認識のサポートを提供する。
自然言語処理(NLP)の最近の進歩により、CAはより柔軟で人間的な方法で会話できるようになる。
LLMベースのCAは、インテントベースのシステムよりも優れたユーザエクスペリエンス、タスク完了率、ユーザビリティ、認識パフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:39:07 GMT)
OV-NeRF: Open-vocabulary Neural Radiance Fields with Vision and Language
Foundation Models for 3D Semantic Understanding [9.9] OV-NeRFは、事前学習されたビジョンと言語基盤モデルの可能性を活用して、セマンティックフィールド学習を強化する。
提案手法は, Replica と Scannet の mIoU 測定値において, 20.31% と 18.42% の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:19:57 GMT)
STAR: Shape-focused Texture Agnostic Representations for Improved Object
Detection and 6D Pose Estimation [9.9] 本稿では,CADモデルからの学習に焦点を当てたテクスチャに依存しないアプローチを提案し,オブジェクト形状の特徴を強調する。
学習形状特徴に焦点を合わせるために、トレーニングデータのレンダリング中にテクスチャをランダム化する。
テクスチャ非依存性はまた、画像ノイズ、動きのぼかし、明るさ変化などの画像摂動に対する堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:18:19 GMT)
No Dimensional Sampling Coresets for Classification [9.7] 我々は、感度サンプリングフレームワークを用いて、分類問題に対するコアセットについて知られていることを洗練し、一般化する。
我々の分析は、最初の非次元コアセットを提供するので、サイズは次元に依存しない。
私たちが開発している重要なツールは、主要な感度サンプリングアプローチのRadamacher複雑性バージョンです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:53:01 GMT)
Personalized Text Generation with Fine-Grained Linguistic Control [9.7] 複数の言語的次元にまたがる微粒な属性の制御に焦点をあてる。
生成モデルを訓練するための新しいベンチマークを導入し、パーソナライズされたテキストを生成する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:41:08 GMT)
Grandmaster-Level Chess Without Search [9.6] 我々は、1000万のチェスゲームのデータセットに基づいて教師付き学習を伴うモデルを訓練する。
われわれの最大のモデルは2895年のリチェス・ブリッツ・エロ(Lichess blitz Elo)に到達した。
モデルとデータセットのサイズを体系的に調べると、強力なチェスのパフォーマンスは十分な規模でしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:36:24 GMT)
Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained
Transformer [9.5] CBS-GPT(Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer)と呼ばれる大規模モデルを提案する。
小型連星系波形では、大質量ブラックホール連星(MBHB)、極端質量比吸気(EMRI)、銀河連星(GB)の波形を予測するために3つのモデルが訓練された。
CBS-GPTモデルは顕著な一般化と解釈可能性を示し、その隠れパラメータは波形の複雑な情報を効果的に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:58:38 GMT)
Randomized Confidence Bounds for Stochastic Partial Monitoring [9.4] 部分的モニタリング(PM)は、不完全なフィードバックを伴う逐次学習問題の理論的定式化を提供する。
文脈的PMでは、結果は各ラウンドでアクションを選択する前にエージェントによって観測可能な何らかの側情報に依存する。
我々は,決定論的信頼境界のランダム化に基づく新たな戦略のクラスを導入し,既存の戦略が適用できないような設定に後悔の保証を延長する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:18:59 GMT)
Fast Timing-Conditioned Latent Audio Diffusion [9.4] 安定オーディオは、A100 GPU上で8秒で95秒までのステレオ信号を44.1kHzでレンダリングすることができる。
これは2つの公開テキスト・トゥ・ミュージック・アンド・オーディオ・ベンチマークで最高の1つであり、最先端のモデルとは違い、構造とステレオ・サウンドで音楽を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:23:25 GMT)
A Survey on Domain Generalization for Medical Image Analysis [9.4] MedIAのドメイン一般化は、未知のデータ分散を効果的に一般化し、堅牢に実行することで、ドメインシフトの課題に対処することを目的としている。
医療分野におけるドメインシフトとドメイン一般化の正式な定義を提供し、関連するいくつかの設定について議論する。
データ操作レベル,特徴表現レベル,モデルトレーニングレベルという3つの視点から,最近の手法を要約し,いくつかのアルゴリズムを詳細に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:08:27 GMT)
On Provable Length and Compositional Generalization [9.3] 様々なアーキテクチャの証明可能な長さと構成の一般化に向けた第一歩を踏み出す。
アーキテクチャによって、線形あるいは置換関係や接地真理表現など、表現の識別の度合いが異なることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:16:28 GMT)
SARI: Simplistic Average and Robust Identification based Noisy Partial
Label Learning [9.2] 部分ラベル学習(Partial label learning、PLL)は、各トレーニングインスタンスが候補ラベル(Partial label)のセットとペアリングされる弱い教師付き学習パラダイムである。
雑音正則化(NPLL)は、一部の部分ラベルが真のラベルを含まないようにすることで、この制約を緩和する。
我々の研究はNPLLを中心に、画像に擬似ラベルを割り当てるSARIと呼ばれる最小限のフレームワークを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:32:47 GMT)
You Can REST Now: Automated Specification Inference and Black-Box
Testing of RESTful APIs with Large Language Models [8.8] APIを手動でドキュメンテーションすることは、時間がかかり、エラーを起こしやすいタスクであり、その結果、利用できない、不完全な、あるいは不正確なドキュメントになります。
近年,Large Language Models (LLMs) は,その余分なトレーニングデータに基づいてタスクを自動化できることを実証している。
私たちは、最初の自動API仕様推論とブラックボックステストアプローチであるRESTSpecITを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:55:41 GMT)
EvoSeed: Unveiling the Threat on Deep Neural Networks with Real-World
Illusions [8.7] EvoSeedは進化的戦略に基づく新しいアルゴリズムフレームワークで、自然な敵対的なサンプルを生成する。
提案手法は, 進化的アルゴリズムを用いて, 敵検体の品質向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:39:29 GMT)
Riemann-Lebesgue Forest for Regression [8.6] 本稿では,レグレッションのためのRLF(Riemann-Lebesgue Forest)と呼ばれる新しいアンサンブル手法を提案する。
RLFの中核となる考え方は、測定可能な関数を数区間に分割することで近似する方法を模倣することである。
RLFの原生無作為林に対する競争性能はシミュレーションデータと実世界のデータセットで実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:13:11 GMT)
An Equivalence between Bayesian Priors and Penalties in Variational
Inference [8.5] 機械学習では、パラメータのいくつかの値をペナライズするアドホック正規化項によって変調される確率モデルのパラメータを最適化することが一般的である。
我々は、この手順に従って発生する正則化器を完全に特徴付け、与えられたペナルティに対応する事前を計算する体系的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:17:55 GMT)
Mildly Overparameterized ReLU Networks Have a Favorable Loss Landscape [8.4] その結果,ほとんどのアクティベーションパターンは,局所最小値が低いパラメータ領域に対応していることがわかった。
1次元の入力データに対して、ネットワークによって実現可能なほとんどの活性化領域は、高次元の大域的ミニマと悪い局所的ミニマを含んでいないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:51:46 GMT)
On the Pointwise Behavior of Recursive Partitioning and Its Implications
for Heterogeneous Causal Effect Estimation [8.4] 決定木学習は、ポイントワイズ推論にますます使われている。
適応決定木は、非消滅確率のノルムにおける収束の収束率を達成できないことを示す。
ランダムな森林は状況を改善することができ、貧弱な樹木をほぼ最適な手順に変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:06:44 GMT)
Vector Quantile Regression on Manifolds [8.3] QR(Quantile regression)は、対象変数の条件量子化の分布自由度推定のための統計ツールである。
最適輸送理論とc-凹関数を活用することにより、高次元変数の条件ベクトル量子関数を有意に定義する。
提案手法の有効性を実証し, 合成および実データ実験による非ユークリッド量子化の意味に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:00:59 GMT)
Blockchain-enabled Clustered and Scalable Federated Learning (BCS-FL)
Framework in UAV Networks [8.3] 本稿では,UAVネットワークのためのクラスタ化・拡張型フェデレートラーニング(BCS-FL)フレームワークを提案する。
大規模UAVネットワークにおけるFLの分散化、調整、スケーラビリティ、効率性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:26:56 GMT)
Beyond Training Objectives: Interpreting Reward Model Divergence in
Large Language Models [8.2] 人間のフィードバックからの強化学習によって微調整された大規模言語モデル(LLM)は、より広くデプロイされている。
我々は、高退化世代をもたらすLLMに起こる変化を指すために、$textitImplicit Reward Model$ (IRM) という用語を造った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:13:15 GMT)
Can We Identify Stack Overflow Questions Requiring Code Snippets?
Investigating the Cause & Effect of Missing Code Snippets [8.1] Stack Overflow(SO)のQ&Aサイトでは、コード関連の問題に対するソリューションをリクエストすることが多い。
彼らはしばしば、質問の提出時に必要なコードスニペットを見逃す。
本研究では,SO質問におけるコードスニペットの欠落の原因と影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:25:31 GMT)
Teranga Go!: Carpooling Collaborative Consumption Community with multi-criteria hesitant fuzzy linguistic term set opinions to build confidence and trust [8.1] ファジィ・デルフィは、ファジィ数を用いて意見の曖昧さを減らす言語の観点から、裁判官が発行した意見を取る。
本稿では,2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi法という拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:50:54 GMT)
Statistical Guarantees for Link Prediction using Graph Neural Networks [7.9] 本稿では,線形GNNアーキテクチャ(LG-GNN)を提案する。
平均二乗誤差の上限を確立し,LG-GNNの高確率エッジ検出能力を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:16:08 GMT)
Understanding Practical Membership Privacy of Deep Learning [7.7] 我々は,大規模画像分類モデルの実用的プライバシ脆弱性を系統的に検証するために,最先端のメンバシップ推論攻撃(MIA)を適用した。
我々は、メンバーシップ推論に弱いデータセットとサンプルの特性を理解することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:23:01 GMT)
Guiding LLMs The Right Way: Fast, Non-Invasive Constrained Generation [7.7] 我々は、プリ計算と投機的復号化を利用して、ほとんどオーバーヘッドが無く、場合によっては、制約のない復号化よりも約2$times$のスピードアップを達成できる新しい復号アルゴリズムDOMINOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:36:02 GMT)
Scalable 3D Panoptic Segmentation As Superpoint Graph Clustering [7.7] 大規模3次元点雲のパノプティカルセグメンテーションを高効率に行う手法を提案する。
私たちのモデルは、最高の競合方法よりも30ドル以上小さく、最大15ドル以上の速度でトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:26:53 GMT)
ApiQ: Finetuning of 2-Bit Quantized Large Language Model [7.6] ApiQは、LoRAコンポーネントを並列に初期化し、LLMの重みを定量化することで、失われた情報を量子化から復元するように設計されている。
量子化の様々なビット幅にわたって優れた微調整結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:36:54 GMT)
ColorSwap: A Color and Word Order Dataset for Multimodal Evaluation [7.5] そこで本研究では,マルチモーダルモデルの有効性を評価・改善するColorSwapデータセットを提案する。
データセットは2,000のユニークなイメージキャプチャーペアで構成されており、1000の例にまとめられている。
我々は、画像テキストマッチング(ITM)と視覚言語モデル(VLM)を評価し、最新のものでさえもまだこの課題において堅牢ではないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:31:49 GMT)
Examining Modality Incongruity in Multimodal Federated Learning for
Medical Vision and Language-based Disease Detection [7.5] 異なるクライアントにおけるモダリティの欠如の影響は、モダリティの不整合(modality incongruity)とも呼ばれるが、非常に見過ごされている。
本稿では、初めて、モダリティの不整合の影響を解析し、参加するクライアント間のデータ不均一性との関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:16:53 GMT)
Factorized Explainer for Graph Neural Networks [7.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習する能力によって、注目を集めている。
GNN予測を理解するために、ポストホックなインスタンスレベルの説明法が提案されている。
理論的性能保証を伴う新しい因子化説明モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:52:26 GMT)
NITO: Neural Implicit Fields for Resolution-free Topology Optimization [7.3] トポロジー最適化はエンジニアリング設計において重要な課題であり、そのゴールは、与えられた空間内で物質を最適に分配することである。
深層学習を用いたトポロジ最適化問題を高速化する新しい手法であるニューラルインプリシットトポロジ最適化(NITO)を導入する。
NITOはSOTA拡散モデルに比べて最大7倍の効率で構造を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:27:29 GMT)
ProxyDet: Synthesizing Proxy Novel Classes via Classwise Mixup for
Open-Vocabulary Object Detection [7.1] Open-vocabulary Object Detection (OVOD)は、トレーニングセットにカテゴリが含まれていない新しいオブジェクトを認識することを目的としている。
本稿では,新しいクラス全体の分布を一般化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:04:13 GMT)
Is Stack Overflow Obsolete? An Empirical Study of the Characteristics of
ChatGPT Answers to Stack Overflow Questions [7.1] Stack Overflowのプログラミング問題に対するChatGPT回答の詳細な分析を行った。
また,ChatGPT回答の正確性,一貫性,包括性,簡潔性を検討した。
分析の結果,ChatGPT回答の52%が誤り情報であり,77%が冗長であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:28:28 GMT)
Cross3DVG: Cross-Dataset 3D Visual Grounding on Different RGB-D Scans [6.9] 3Dシーンにおけるクロスデータセット視覚的グラウンド化のための新しいタスク(Cross3DVG)を提案する。
大規模な3DビジュアルグラウンドデータセットであるROOReferを作成しました。
3RScanの1,380の屋内RGB-Dスキャンで、63万以上の3Dオブジェクトが記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:10:12 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） (Wed, 7 Feb 2024 08:33:23 GMT)
"Filling the Blanks'': Identifying Micro-activities that Compose Complex
Human Activities of Daily Living [6.8] AmicroNは、粗粒度のアノテートデータを利用して、マクロ活性を構成されたマイクロアクティビティに拡張することで、トップダウンのアプローチに適応する。
バックエンドでは、AmicroNはテキスト制御された変更点検出を使用して、複雑なADLのマイクロアクティビティ境界を探索する。
AmicroNがマイクロFtextsubscript1-score $>0.75$で両方のデータセットに対してマイクロアクティビティを識別できることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:08:29 GMT)
Curvature-Informed SGD via General Purpose Lie-Group Preconditioners [6.8] 曲率情報を利用して勾配降下(SGD)を加速する新しい手法を提案する。
提案手法は,行列フリープレコンディショナーと低ランクプレコンディショナーの2つのプレコンディショナーを含む。
プレコンディショニングされたSGD(PSGD)は、ビジョン、NLP、RLタスクにおいてSoTAよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:18:00 GMT)
Quantum circuit for multi-qubit Toffoli gate with optimal resource [6.7] 我々は、$O(log n)$-depthと$O(n)$-sizeしか持たない、$n$-Toffoliゲートと一般的なマルチコントロールユニタリのための新しい量子回路を設計する。
我々は、補助量子ビットを使わずに、マルチキュービットトフォリゲートの量子回路の実装には指数的精度のゲートを使わなければならないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:53:21 GMT)
Non-convergence to global minimizers for Adam and stochastic gradient
descent optimization and constructions of local minimizers in the training of
artificial neural networks [6.7] SGDメソッドがANNのトレーニングに成功している理由を厳格に説明することは、依然としてオープンな問題である。
我々は、SGD法が高い確率で大域最小化器を見つけることができることを証明した。
さらに、SGD法が高い確率で行うようなANNの訓練では、大域的な最小化に収束することができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:14:04 GMT)
Learning Operators with Stochastic Gradient Descent in General Hilbert
Spaces [6.7] 本研究では、一般ヒルベルト空間間の作用素の学習に勾配降下(SGD)を活用することを検討する。
我々は、SGDアルゴリズムの収束率の上限を確立し、最小限の低境界解析を行う。
ベクトル値および実値のカーネルヒルベルト空間に基づく演算子学習問題への解析の適用により、新たな収束結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:31:01 GMT)
Blockchain-Empowered Immutable and Reliable Delivery Service (BIRDS) Using UAV Networks [6.7] 無人航空機(UAV)の無人輸送は、配達時間と人的資源コストを削減できると期待されている。
地上へのUAVの接近は、機会的犯罪者にとって理想的な標的となる。
データセキュリティの課題に対処するため,ブロックチェーンを活用したImmutable and Reliable Delivery Service(BIRDS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:39:59 GMT)
Source-Free Domain Adaptation with Diffusion-Guided Source Data
Generation [6.6] 本稿では,Diffusion Models for Source-Free Domain Adaptation (DM-SFDA) の一般化能力を活用した新しい手法を提案する。
提案するDM-SFDA法では,事前訓練したテキスト・画像拡散モデルを用いてソース・ドメイン・イメージを生成する。
次に、既存の教師なし領域適応手法を適用し、生成したソース画像を対象領域データと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:56:13 GMT)
A computational approach to visual ecology with deep reinforcement
learning [6.6] 本稿では,視覚生態学への計算的アプローチの基礎を定めている。
これは、生き残るためのエージェントのドライブから表現と行動がどのように現れるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:23:47 GMT)
Learning on Multimodal Graphs: A Survey [6.4] マルチモーダルデータは医療、ソーシャルメディア、交通など様々な領域に及んでいる。
マルチモーダルグラフ学習(MGL)は、人工知能(AI)アプリケーションの成功に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:50:00 GMT)
Lie Neurons: Adjoint-Equivariant Neural Networks for Semisimple Lie
Algebras [6.3] 本稿では,任意の半単純リー代数のデータを入力として取り込む同変ニューラルネットワークを提案する。
対応する群はリー代数を随伴演算として作用し、提案したネットワーク随伴-同変を導出する。
我々のフレームワークは、3次元ユークリッド空間からリー代数空間への単純な$mathrmSO(3)$-equivariantネットワークであるベクトルニューロンを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:33:39 GMT)
Distinguishing pure and thermal states by Landauer's principle in open
systems [6.0] 量子ビットと空洞量子場理論(QFT)の相互作用について検討する。
本手法では,システム順序の進化を順序で計算する。
熱状態と熱状態の代替として、正準熱純量子状態(CTPQ)の違いについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:24:14 GMT)
L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Training on Large Language
Models via LoRA-wise LSQ [6.0] 学習後量子化(PTQ)と量子化対応学習(QAT)の手法は,資源制約のあるシナリオで人気を集めている。
パラメータ効率を考慮した量子化学習アルゴリズムL4Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:35:05 GMT)
CataractBot: An LLM-Powered Expert-in-the-Loop Chatbot for Cataract
Patients [5.9] CataractBotはインドの第三次眼科病院と共同で開発された。
白内障手術に関連する質問に対して、キュレートされた知識ベースをクエリすることで即座に回答し、専門家が検証した応答を非同期に提供する。
CataractBotは、49名の参加者を対象に、現在開発中のデプロイメントスタディにおいて、任意のアクセシビリティ、保存時間、さまざまなリテラシーレベルの調整を提供する、価値を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:07:02 GMT)
DMAT: A Dynamic Mask-Aware Transformer for Human De-occlusion [5.9] 人間の非閉塞性は、隠蔽された画像から見えない人間の部分の外観を推測することを目的としている。
本稿では,人間領域からの情報を動的に拡張する動的マスク認識変換器(DMAT)を提案する。
AHPデータセットの実験は、最近の最先端手法と比較して優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:36:41 GMT)
Troublemaker Learning for Low-Light Image Enhancement [5.8] 低照度画像強調(LLIE)は、未露出画像の色と明るさを復元する。
監督された手法は、低照度と通常照度の画像ペアの収集に高いコストがかかる。
教師なしの手法は、複雑な損失関数の作成に多大な努力を払っている。
TML戦略は、通常の光像をトレーニングの入力として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:55:57 GMT)
CLIF: Complementary Leaky Integrate-and-Fire Neuron for Spiking Neural
Networks [5.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたエネルギー効率のモデルである。
これらは時間的情報を処理するための優れた効率と能力を示す。
しかし、SNNのスパイク機構の区別が難しいため、SNNを訓練することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:51:57 GMT)
Large Language User Interfaces: Voice Interactive User Interfaces
powered by LLMs [5.7] 本研究は,ユーザとユーザインターフェースの仲介として機能するフレームワークを構築するために,LCMの高機能化を図り,指導することに焦点を当てる。
この統合は、静的UIシステムを高度に動的で適応可能なソリューションに進化させ、インテリジェントでレスポンシブなユーザーエクスペリエンスの新しいフロンティアを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:08:49 GMT)
Closing the Gap Between SGP4 and High-Precision Propagation via
Differentiable Programming [5.6] 本研究では、PyTorchを用いて実装されたSGP4の新しい微分可能バージョンであるdSGP4を提案する。
SGP4を識別可能にすることで、dSGP4は宇宙船の軌道決定を含む様々な宇宙関連の応用を促進する。
本稿では,ニューラルネットを軌道伝搬器に統合した新しい軌道伝搬パラダイムML-dSGP4を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:26:10 GMT)
Moco: A Learnable Meta Optimizer for Combinatorial Optimization [5.4] Mocoは、現在の検索状態から抽出された特徴に基づいて、ソリューション構築手順を更新するグラフニューラルネットワークを学習する。
このメタトレーニング手順は、検索予算などの情報を得た探索手順中に見つかった全体的なベストソリューションをターゲットにしている。
Mocoは完全に学習可能なメタで、特定のローカル検索や分解の問題を一切利用しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:41:17 GMT)
Localizing Anomalies in Critical Infrastructure using Model-Based Drift
Explanations [5.3] ベイジアンネットワークを用いたネットワークをモデル化し,異常が重要なインフラシステムの力学に与える影響を解析する。
特に、モデルに基づく概念ドリフトの説明は異常の局所化に有望なツールであると主張する。
本手法がより一般的に重要なインフラに適用可能であることを示すために,本手法が電力系統におけるセンサ故障の局所化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:50:48 GMT)
PBSCSR: The Piano Bootleg Score Composer Style Recognition Dataset [5.3] 本論文は、ピアノ楽譜の作曲スタイル認識を研究するためのPBSCSRデータセットを動機付け、記述し、提示する。
私たちの包括的な目標は、"MNISTと同じくらいアクセス可能で、ImageNetと同じくらい難しい"作曲家スタイルの認識を研究するためのデータセットを作ることでした。
データセットには、9ウェイ分類タスクの4万62x64ブートレグスコアイメージ、100ウェイ分類タスクの10万62x64ブートレグスコアイメージ、事前トレーニング用のラベル付き可変長ブートレグスコアイメージ29,310が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:48:12 GMT)
NeBLa: Neural Beer-Lambert for 3D Reconstruction of Oral Structures from
Panoramic Radiographs [5.3] 実世界のPXから3次元口腔構造を推定するためにNeBLa(Neural Beer-Lambert)を提案する。
NeBLaは、各再建が単一のパノラマ画像のみに基づいている様々な被験者(患者)に対して、完全な3D再構成に取り組む。
SimPXは、真にPXをシミュレートするだけでなく、3Dデータへの回帰プロセスを容易にすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:44:24 GMT)
RAGE for the Machine: Image Compression with Low-Cost Random Access for
Embedded Applications [5.2] RAGEは画像圧縮フレームワークで、一般的に矛盾する4つの目的を達成する。
RAGEは、最先端のロスレス画像圧縮機と類似またはより良い圧縮比を有することを示す。
また、RAGE-Qは、組込みグラフィックスの歪みという点でJPEGを数倍上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:28:33 GMT)
Enhancing User Interaction in ChatGPT: Characterizing and Consolidating
Multiple Prompts for Issue Resolution [5.2] 我々はJavaとPythonに関連する問題を解決するために提出された686のプロンプトを分析した。
プロンプトを4つのギャップ(例えば、コンテキストの欠如)で完全に統合し、3つのギャップ(例えば、追加機能)でプロンプトを部分的に統合できます。
調査の結果と証拠は, (a) ユーザ時間を節約し, (b) コストを削減し, (c) ユーザの満足度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:07:33 GMT)
Exploring the Optimal Cycle for Quantum Heat Engine using Reinforcement
Learning [5.1] 本研究では、量子熱エンジンの最適サイクルを出力するために強化学習を用いる。
3レベルコヒーレントな量子熱エンジンのサイクルを最適化するために、ソフトアクター・クリティックアルゴリズムが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:54:23 GMT)
Physics Informed and Data Driven Simulation of Underwater Images via
Residual Learning [5.1] 一般的に水中の画像は、光が水中を伝播するにつれて減衰し後方散乱するため、色歪みと低コントラストに悩まされる。
既存の単純な劣化モデル(大気画像の「ヘイジング」効果に似ている)は水中画像の劣化を適切に表現するには不十分である。
水中効果を自動的にシミュレートする深層学習型アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:53:28 GMT)
ScreenAI: A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding [5.1] UIとインフォグラフィックの理解を専門とする視覚言語モデルであるScreenAIを紹介する。
この混合の核心は、モデルがUI要素のタイプと位置を識別しなければならない新しいスクリーンアノテーションタスクである。
これらのテキストアノテーションを使用して、画面を大規模言語モデルに記述し、質問応答(QA)、UIナビゲーション、要約トレーニングデータセットを大規模に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:42:33 GMT)
A Unified Theory of Diversity in Ensemble Learning [4.8] 本稿では,多様な教師付き学習シナリオにおける多様性の性質を説明する,アンサンブルの多様性の理論を提案する。
この挑戦は、30年以上にわたるオープンな研究課題であるアンサンブル学習の聖杯として言及されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:11:39 GMT)
Pathspace Kalman Filters with Dynamic Process Uncertainty for Analyzing
Time-course Data [4.8] そこで我々はPathspace Kalman Filter (PKF) を開発した。
このアルゴリズムの応用は、内部力学モデルがデータから時間依存的に逸脱する時間窓を自動的に検出することである。
PKFは、平均二乗誤差を数桁下げる合成データセットにおいて、従来のKF法よりも優れていることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:54:35 GMT)
InCoRo: In-Context Learning for Robotics Control with Feedback Loops [4.7] InCoRoは、LLMコントローラ、シーン理解ユニット、ロボットからなる古典的なロボットフィードバックループを使用するシステムである。
システムの一般化能力を強調し,InCoRoが成功率において先行技術を上回ることを示す。
この研究は、動的環境に適応する信頼性があり、効率的でインテリジェントな自律システムを構築するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:01:11 GMT)
BRI3L: A Brightness Illusion Image Dataset for Identification and
Localization of Regions of Illusory Perception [4.7] 錯視分類と局所化のためのデータ駆動型アプローチを用いて,視覚錯視とベンチマークのデータセットを開発する。
1) ハーマン格子, 2) 同時コントラスト, 3) ホワイトイリュージョン, 4) グリッドイリュージョン, 5) グラティングイリュージョン。
深層学習モデルの応用は、コントラスト遷移に対する明るさ同化のような目に見えない明るさの錯覚を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:57:40 GMT)
lil'HDoC: An Algorithm for Good Arm Identification under Small Threshold
Gap [4.7] グッドアーム識別(GAI)は、単一の学習者が良い腕と特定されるとすぐに腕を出力する純粋探索バンディット問題である。
本稿では,腕の期待報酬と与えられた閾値との距離を参考に,小さな閾値ギャップ下でのGAI問題に焦点を当てた。
我々は,HDoCアルゴリズムの総サンプリング複雑性を大幅に改善するLil'HDoCと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:52:28 GMT)
SumRec: A Framework for Recommendation using Open-Domain Dialogue [4.6] 本研究では,オープンドメインチャット対話からの情報を推薦する新しいフレームワークSumRecを提案する。
SumRecフレームワークは、対話から話者情報の要約を生成するために、大きな言語モデル(LLM)を使用している。
そして、話者とアイテム情報をスコア推定モデルに入力し、レコメンデーションスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:06:48 GMT)
Decoherence Rate in Random Lindblad Dynamics [4.5] ランダムリンドブラッド作用素が支配する開カオス量子系の力学について検討する。
我々の研究は、散逸的量子カオスにおけるデコヒーレンスの主要な特徴を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:50:00 GMT)
Hyperparameter Tuning for Causal Inference with Double Machine Learning:
A Simulation Study [4.5] 機械学習手法の予測性能と結果の因果推定との関係を実証的に評価する。
我々は,2019 Atlantic Causal Inference Conference Data Challengeのデータを用いて,広範囲にわたるシミュレーション研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:01:51 GMT)
BIKED++: A Multimodal Dataset of 1.4 Million Bicycle Image and
Parametric CAD Designs [4.5] 本稿では,140万個の自転車設計の公開データセットについて紹介する。
データセットは、BikeCADソフトウェアを利用するレンダリングエンジンを使用して作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:37:16 GMT)
Deep Unrolling Networks with Recurrent Momentum Acceleration for
Nonlinear Inverse Problems [4.3] 本稿では,長期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)を用いて運動量加速過程をシミュレートするリカレント運動量加速(RMA)フレームワークを提案する。
RMAを学習勾配降下法(LPGD)と学習原始双対法(LPD)の2つの一般的なDuNetに適用し,それぞれLPGD-RMAとLPD-RMAとなる。
非線形デコンボリューション問題と境界値が制限された電気インピーダンストモグラフィ問題という2つの非線形逆問題に関する実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:19:29 GMT)
iDeLog: Iterative Dual Spatial and Kinematic Extraction of
Sigma-Lognormal Parameters [4.3] iDeLogは運動同値理論と知覚可能な視覚フィードバックにインスパイアされている。
iDeLogはSigma-Lognormalの以前の開発と比べて有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:06:33 GMT)
Automated Smart Contract Summarization via LLMs [4.3] 我々は,実世界のスマートコントラクトを評価することに集中し,それをMMTransと比較し,マルチモーダルプロンプトを組み合わせてコントラクトコード要約を生成する方法について検討する。
実験の結果,METEORとROUGE-LのメトリクスであるGemini-Pro-Visionは,3発のプロンプトで生成されたコードコメントに対して21.17%,21.05%のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:58:26 GMT)
Three Pathways to Neurosymbolic Reinforcement Learning with
Interpretable Model and Policy Networks [4.2] 我々は、解釈可能なセマンティクスをアーキテクチャに直接組み込むニューラルネットワークのクラスについて研究する。
我々は、論理、シミュレーション、学習を組み合わせることの潜在的な難しさと重要な難しさを明らかにし、強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:00:24 GMT)
Spintronics for image recognition: performance benchmarking via
ultrafast data-driven simulations [4.2] 単一スピントロニクスナノ構造を用いたエコー状態ネットワーク(ESN)による画像分類の実証を行った。
我々は、STVO力学をシミュレートするために、データ駆動型Thiele方程式アプローチと呼ばれる超高速なデータ駆動シミュレーションフレームワークを用いる。
我々は、MNIST、EMNIST-letters、Fashion MNISTデータセットで分類課題を解決するために、この手法をうまく適用することで、ソリューションの汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:37:12 GMT)
Deep Fusion: Efficient Network Training via Pre-trained Initializations [4.2] 我々は、より小さなネットワークの初期化を事前訓練したネットワークトレーニングの効率的なアプローチであるDeep Fusionを提案する。
我々の実験は、Deep Fusionが訓練プロセスを加速するだけでなく、計算要求を減少させる実用的で効果的なアプローチであることを示す。
我々は,Deep Fusionの最適利用を導く理論的枠組みを検証し,トレーニング時間と資源消費の両方を著しく削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:18:09 GMT)
An Artificial Intelligence (AI) workflow for catalyst design and
optimization [4.2] 本研究では,大規模言語モデル(LLM),ベイズ最適化,アクティブ学習ループを統合した,革新的な人工知能(AI)ワークフローを提案する。
提案手法は,高度な言語理解と頑健な最適化戦略を組み合わせることで,多種多様な文献から抽出した知識を実用的なパラメータに効果的に翻訳する。
その結果、従来の方法に代わる迅速で資源効率が高く高精度な触媒開発プロセスを効率化するワークフローの能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:25:08 GMT)
Price-Discrimination Game for Distributed Resource Management in
Federated Learning [4.2] FedAvgのようなバニラ連合学習(FL)では、パラメータサーバ(PS)と複数の分散クライアントが典型的な買い手市場を形成する。
本稿では、異なるクライアントに対して同じサービス価格を提供するのではなく、異なるクライアントが提供するサービスの価格を区別することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:41:19 GMT)
Large Language Models Based Fuzzing Techniques: A Survey [4.2] 効率的なソフトウェアテスト手法としてのファジングテストは、様々な領域で広く使われている。
LLM(Large Language Models)の急速な開発により、ソフトウェアテストの分野での応用が促進された。
大きな言語モデルに基づいてファジングテストを採用する傾向が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:03:15 GMT)
Edu-ConvoKit: An Open-Source Library for Education Conversation Data [4.1] 本稿では,教育における会話データの事前処理,アノテーション,分析を行うオープンソースライブラリであるEdu-ConvoKitを紹介する。
Edu-ConvoKitはオープンソース(https://github.com/stanfordnlp/edu-convokit )、pip- installable(https://pypi.org/project/edu-convokit/)で、包括的なドキュメントがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:59:31 GMT)
Is Two-shot All You Need? A Label-efficient Approach for Video
Segmentation in Breast Ultrasound [4.1] BUSビデオセグメンテーションのための新しい2ショットトレーニングパラダイムを提案する。
自由範囲の時空一貫性をキャプチャできるだけでなく、ソース依存の拡張スキームも利用できる。
その結果、トレーニングラベルは1.9%しか与えられていないが、完全に注釈付けされたものと比較するとパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:47:08 GMT)
Bellman Conformal Inference: Calibrating Prediction Intervals For Time
Series [4.1] 我々はBellman Conformal Inference (BCI)を紹介した。これは時系列予測モデルをラップし、キャリブレーションされた予測間隔を提供するフレームワークである。
BCIは、1次元制御問題(SCP)を解くことにより、多段階予測を活用でき、平均間隔長を明示的に最適化することができる。
任意の分布シフトと時間的依存の下で,BCIが長期的カバレッジを達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:15:33 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） (Wed, 7 Feb 2024 03:09:43 GMT)
Dual-disentangled Deep Multiple Clustering [4.0] 本稿では,Dual-Disentangled Deep Multiple Clustering法であるDDMCを提案する。
実験の結果,DDMCは7つのタスクにまたがって常に最先端の手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:05:30 GMT)
ReAGent: A Model-agnostic Feature Attribution Method for Generative
Language Models [4.0] モデル予測に対する全ての入力特徴の重要性を導出するために、FA(Feature Attribution Method)が使用される。
テキスト生成においてデコーダのみのモデルにこれらのFAを使うことが忠実かどうかは不明である。
Recursive Attribution Generator (ReAGent) と呼ばれるジェネレーティブ LM のためのモデル非依存型 FA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:01:16 GMT)
Example-based Explanations for Random Forests using Machine Unlearning [4.0] 決定木やランダムフォレストといった木に基づく機械学習モデルは、分類タスクで大きく成功している。
その人気と力にもかかわらず、これらのモデルは予期せぬ、または差別的な結果をもたらすことが判明した。
ランダム森林分類器の結果にフェアネス違反が発生した場合のトレーニングデータサブセットを識別するシステムであるFair Debuggerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:28:04 GMT)
ConvLoRA and AdaBN based Domain Adaptation via Self-Training [4.0] マルチターゲットドメイン適応のための畳み込み低ランク適応(ConvLoRA)を提案する。
ConvLoRAはトレーニング済みのモデルウェイトを凍結し、畳み込み層にトレーニング可能な低ランク分解行列を追加し、勾配をバックプロパゲートする。
提案手法はトレーニング可能なパラメータを少なくし,大規模独立微調整ネットワークと同等あるいは同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:43:50 GMT)
Quantum Subspace Correction for Constraints [4.0] 本稿では,Ising表現における計算問題の制約を満たす部分空間を安定化させる演算子を構築することができることを示す。
また、フォールトトレラント深度低減のための量子部分空間補正の可能性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:36:37 GMT)
Collective Counterfactual Explanations via Optimal Transport [4.0] 本稿では, 対実的説明を定式化するための集合的アプローチを提案する。
我々の問題は、輸送の最適な問題として自然に当てはまる。
本稿では,この手法が古典的対実的説明のデシデラタに対してどのように改善するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:39:23 GMT)
Emergence of specialized Collective Behaviors in Evolving Heterogeneous
Swarms [3.9] 社会性昆虫の群れのような自然集団は、驚くべきタスク専門化の度合いを示している。
我々は、表現型可塑性を持つシミュレーションロボット群を進化させ、特殊な集団行動の出現を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:26:53 GMT)
Broadband squeezed light field by magnetostriction in an
opto-magnomechanical [3.9] 光磁気力学系における広帯域圧縮光出力場を生成するための新しい機構を提案する。
本研究は,広い帯域幅を有する安定な圧縮光出力場を得るための最適パラメータ範囲を示す。
提案手法は,量子精度測定,量子無線ネットワーク,量子レーダなどに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:59:53 GMT)
Online Uniform Risk Times Sampling: First Approximation Algorithms,
Learning Augmentation with Full Confidence Interval Integration [3.9] デジタルヘルスにおいて、限られた治療予算を利用可能なリスク時間に割り当てる戦略は、ユーザの疲労を軽減するために不可欠である。
本稿では,近似アルゴリズムフレームワーク内でのオンライン一様リスク時間サンプリング問題について,初めて紹介する。
本稿では,この問題に対する2つのオンライン近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:48:35 GMT)
Information Theoretically Secure Encryption Key Generation over Wireless Networks by Exploiting Packet Errors [3.8] 無線リンク上のデータ転送にはパケットエラーが伴うが、ノイズ条件は2つの異なる受信機で観測されるエラーイベントは互いに独立している。
高レベルプログラミングによる第1次送信の試みにおいて,受信したパケットの誤りを判定する手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:32:13 GMT)
Hydra: Sequentially-Dependent Draft Heads for Medusa Decoding [3.8] 投機的復号化のための標準ドラフトヘッドのドロップイン置換であるHydra Headを提案する。
Hydra++はMedusaの復号化や自動回帰復号化と比較して、復号化のスループットを1.31倍と2.71倍に改善している。
全体として、Hydraヘッドは標準のドラフトヘッドに対する単純な介入であり、ドラフトヘッドベースの投機的デコーディングのエンドツーエンドのスピードを大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:58:50 GMT)
Towards Improved Imbalance Robustness in Continual Multi-Label Learning
with Dual Output Spiking Architecture (DOSA) [3.7] 本研究は,連続的なマルチラベル学習のための二重出力スパイクアーキテクチャ (DOSA) を提案する。
新たな不均衡認識損失関数も提案され、モデルのマルチラベル分類性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:38:53 GMT)
Architectural Design Decisions for Self-Serve Data Platforms in Data
Meshes [3.6] データメッシュは、分析的エンタープライズデータから大規模に価値を管理し、生成するための、新たな分散型アプローチである。
データの所有権は、データに最も近いビジネスドメインに移行し、データの共有と管理を自律的な製品として促進し、フェデレートされた自動データガバナンスモデルを使用する。
データメッシュは、データプロダクトを効率的に構築、共有、管理するために、ドメインチームとガバナンスチームにサービスを提供するマネージドデータプラットフォームに依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:13:26 GMT)
Rapid quantum approaches for combinatorial optimisation inspired by
optimal state-transfer [3.6] そこで本稿では,ハミルトニアンにインスパイアされた最適状態伝達問題に対処する新しい設計を提案する。
我々はこの新デザインの成功の数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:30:12 GMT)
New Security Proof of a Restricted High-Dimensional QKD Protocol [3.6] 高次元(HD)状態は量子暗号に適用する場合、いくつかの興味深い性質を持つことが知られている。
本稿では,Alice と Bob が相互に偏りのない完全なベースで送信・測定できるような,特定の HD-QKD プロトコルを再検討する。
我々は、新しいセキュリティの証明を提供し、脱分極チャネルに対して明示的なキーレート方程式を与え、任意の高次元状態に対するキーレートを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:54:38 GMT)
Asymptotic Dynamics of Alternating Minimization for Non-Convex
Optimization [3.5] 本研究では,正規分布コスと交互に作用する非線形関数のダイナミクスについて検討する。
我々は、統計物理学からの複製依存を多段階的アプローチで適用し、依存関係の進化を正確に追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:09:10 GMT)
MIRT: a simultaneous reconstruction and affine motion compensation
technique for four dimensional computed tomography (4DCT) [3.5] 4次元CT(4DCT)では、一連の2次元投影画像から、移動または変形するサンプルの3次元像を再構成する。
近年の反復的動き補償再構成技術は、参照取得を必要とするか、画像再構成と動き推定を交互に行う必要がある。
本研究では,画像再構成とアフィン動作推定を組み合わせた効率的な反復再構成手法として,MIRT(Motion-compensated Iterative Restruction Technique)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:10:39 GMT)
BirdNeRF: Fast Neural Reconstruction of Large-Scale Scenes From Aerial
Imagery [3.5] 本研究では,空中画像を用いた大規模シーンの再構成に特化して設計されたNeRF(Neural Radiance Fields)の適応版であるBirdNeRFを紹介する。
本稿では,大規模な空中画像集合を複数小集合に分解し,空間分解アルゴリズムを提案する。
我々は、既存のデータセットと、独自のドローン映像に対するアプローチを評価し、従来のフォトグラムソフトウェアよりも10倍、最先端の大規模NeRFソリューションよりも50倍の再現速度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:18:34 GMT)
ViT-MUL: A Baseline Study on Recent Machine Unlearning Methods Applied to Vision Transformers [3.5] 機械学習(MUL)は、訓練されたモデルから特定のトレーニングデータポイントの学習情報を消去しようとする。
近年のMULアルゴリズムとデータセットを用いた視覚変換器(ViT)の総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:06:32 GMT)
Investigating Generalization Behaviours of Generative Flow Networks [3.5] GFlowNetの一般化の仮説的なメカニズムを実証的に検証する。
GFlowNetsが近似的に学習する関数は、一般化を促進する暗黙の基盤構造を持つ。
また、GFlowNetsはオフラインおよび非政治のトレーニングに敏感であることもわかっていますが、GFlowNetsが暗黙的に学んだ報酬は、トレーニングディストリビューションの変更に対して堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:02:53 GMT)
Matter-wave interferometers with trapped strongly interacting Feshbach
molecules [3.5] We implement two type of matter wave interferometers using trap Bose-condensed Feshbach molecules。
いずれの場合も、インタラクションの効果とそのパフォーマンスへの影響を調査することに注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:46:41 GMT)
ECG-Image-Kit: A Synthetic Image Generation Toolbox to Facilitate Deep
Learning-Based Electrocardiogram Digitization [3.5] 本稿では,時系列データからリアルなアーティファクトを合成したマルチリードECG画像を生成するオープンソースツールボックスであるECG-Image-Kitを紹介する。
ケーススタディでは、PhyloNet QTデータベースから、ECG-Image-Kitを使用して、21,801個のECGイメージのデータセットを作成しました。
このデータセット上で、従来のコンピュータビジョンとディープニューラルネットワークモデルを組み合わせて、合成画像を時系列データに変換するようにトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:56:52 GMT)
Fully Hyperbolic Convolutional Neural Networks for Computer Vision [3.4] コンピュータビジョンタスク用に設計された完全双曲型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるHCNNを紹介する。
ローレンツモデルに基づいて、畳み込み層の新規な定式化、バッチ正規化、多項ロジスティック回帰を提案する。
標準的なビジョンタスクの実験は、HCNNフレームワークをハイブリッドと完全に双曲的な設定の両方で有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:46:35 GMT)
Efficient approximate unitary designs from random Pauli rotations [3.3] 単純リー群上のランダムウォークを構築して、任意のモーメントから$t$までのすべてのモーメントに対してすぐにハール測度に収束する。
具体的には、次元 2mathsf n$ のユニタリ群または直交群上のウォークのステップは、ランダムなパウリ回転 $emathrm i theta P /2$ である。
我々の単純な証明はリー代数の二次カシミール作用素を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:34:36 GMT)
Dimensionality reduction can be used as a surrogate model for
high-dimensional forward uncertainty quantification [3.2] 本研究では,不確実性定量化における次元減少の結果から代理モデルを構築する手法を提案する。
提案手法は次元減少の逐次的応用とは異なる。
提案手法は,高次元入力の不確かさを特徴とする2つの不確実性定量化問題によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:47:19 GMT)
Tuning In: Analysis of Audio Classifier Performance in Clinical Settings
with Limited Data [3.0] 本研究では,小データセットの制約を考慮した臨床環境下での音声分類のためのディープラーニングモデルの評価を行う。
我々は、DenseNetやConvNeXtを含むCNNを、ViT、SWIN、ASTといったトランスフォーマーモデルとともに分析する。
本手法は,特定の臨床データを微調整する前に,大規模データセットで事前トレーニングを行うことの利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:41:11 GMT)
Learning Diverse Policies with Soft Self-Generated Guidance [3.0] 非ゼロ報酬がほとんど得られないため、スパースと偽りの報酬による強化学習は困難である。
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,多種多様な過去の軌跡を利用する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:53:50 GMT)
A Perspective on Individualized Treatment Effects Estimation from
Time-series Health Data [2.9] この研究は、論文における最新の研究を要約し、理論的な仮定、治療のタイプ、計算フレームワークを考慮してそれをレビューする。
この研究が新たな方向性を開き、エキサイティングで未研究の分野の1つを理解するためのリソースとして機能することを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:53:46 GMT)
RefinedFields: Radiance Fields Refinement for Unconstrained Scenes [2.9] RefinedFieldsを提案する。これは私たちの知識を最大限活用するために、事前学習されたモデルを活用して、現場でのシーンモデリングを改善する最初の方法である。
我々は、交互学習手法を用いて最適化誘導によりK-Planes表現を洗練するために、事前訓練ネットワークを用いる。
本研究では,本手法が合成データや実際の観光写真コレクションに与える影響を検証し,広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:57:28 GMT)
Conformal Monte Carlo Meta-learners for Predictive Inference of
Individual Treatment Effects [2.9] 本稿では,個別化意思決定に有用な予測分布を創出する手法を提案する。
結果の雑音分布に関する特定の仮定が,これらの不確実性予測にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:35:25 GMT)
MAC-DO: An Efficient Output-Stationary GEMM Accelerator for CNNs Using
DRAM Technology [2.9] 本稿では,DRAMを用いた高速かつ低消費電力なインサイトアクセラレータMAC-DOを提案する。
マルチビット乗算(MAC)操作を1サイクルでサポートする。
MAC-DOアレイは、出力定常マッピングに基づいて行列乗算を効率的に加速することができ、ディープニューラルネットワーク(DNN)で実行される計算の大部分をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:40:35 GMT)
CFTM: Continuous time fractional topic model [2.9] 動的トピックモデリングのための新しい手法である連続時間分節トピックモデル(cFTM)を提案する。
このアプローチは、時間とともに話題や単語の分布における正の相関や負の相関を効果的に識別するために、分数的ブラウン運動(fBm)を取り入れている。
理論的解析により,cFTMはこれらのトピックと単語の分布の長期的依存や粗さを捉えることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:51:42 GMT)
Efficient anytime algorithms to solve the bi-objective Next Release
Problem [2.8] 次のリリース問題は、ソフトウェア製品の次のリリースで開発する要件のサブセットを選択することです。
そこで我々は,探索中いつでもよく分散されたソリューション群を維持できる5つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:03:31 GMT)
How BERT Speaks Shakespearean English? Evaluating Historical Bias in
Contextual Language Models [2.7] 本研究では,現代英語(EME)と現代英語(ME)に関して,BERTに基づく文脈言語モデルの歴史的バイアスを分析した。
両言語間の5点バイポーラ尺度に基づいてモデル予測を評価し、重み付けスコアを導出し、各モデルの妥当性を英語のEMEとMEに測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:07:53 GMT)
Voronoi Candidates for Bayesian Optimization [2.7] 多くの実践的なBO法、特に高次元では、取得関数の形式的で連続的な最適化を導出する。
本稿では,現在の設計点のヴォロノイ・テッセルレーションの境界上にある候補を用いて,それらのうち2つ以上に等しくなるようにすることを提案する。
テッセルレーションを明示的に生成することなく,ヴォロノイ境界を直接サンプリングすることで,効率的な実装の戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:47:13 GMT)
Adversarial Robustness Through Artifact Design [2.7] 敵の強靭性を改善するための新しい手法を提案する。
具体的には、標準を再定義し、既存の標準に小さな変更を加え、敵の例から防御する方法を提供する。
交通信号認識の分野における我々のアプローチを評価し,交通信号ピクトグラムとその色を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:49:33 GMT)
A Differentiable Partially Observable Generalized Linear Model with
Forward-Backward Message Passing [2.6] 既存の作業で用いられるスコア関数勾配推定器よりも優れたパスワイズ勾配推定器を実現できる新しい微分可能なPOGLMを提案する。
我々の新しい手法はより解釈可能なパラメータをもたらし、神経科学におけるその重要性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:44:41 GMT)
Non-adiabatic holonomic quantum operations in continuous variable
systems [2.6] 物理系で生成する幾何学的位相を利用する量子演算は、その潜在的堅牢性のために好まれる。
そこで本研究では,猫符号を持つ連続可変系における非断熱的ホロノミック量子論理演算を実現するための実現可能なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:45:46 GMT)
Text or Image? What is More Important in Cross-Domain Generalization
Capabilities of Hate Meme Detection Models? [2.5] 本稿では,マルチモーダルヘイトミーム検出におけるクロスドメイン一般化の難題について述べる。
ヘイトフルミームのテキスト成分のみによって、既存のマルチモーダル分類器が異なる領域にわたって一般化できるという仮説を支持する十分な証拠を提供する。
新たに作成された共同創設者データセットに対する我々の評価は、画像共同創設者の0.18ドルの平均$Delta$F1と比較すると、テキスト共同創設者のより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） (Wed, 7 Feb 2024 15:44:55 GMT)
Large Language Models Streamline Automated Machine Learning for Clinical
Studies [2.5] ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA)は、機械学習解析を効率的に行うためのGPT-4の拡張である。
ADAは、臨床結果を予測するために、元の研究のトレーニングデータに基づいて、最先端のMLモデルを自律的に開発した。
興味深いことに、ChatGPT ADAで製作されたMLモデルは、しばしばそのモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:07:50 GMT)
Attention Guided CAM: Visual Explanations of Vision Transformer Guided
by Self-Attention [2.5] 本稿では,ViT に適応した注意誘導型可視化手法を提案する。
本手法は,クラスラベルのみを用いて,高精度なセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:43:56 GMT)
On Mitigating the Utility-Loss in Differentially Private Learning: A new
Perspective by a Geometrically Inspired Kernel Approach [2.4] 本稿では、分類における精度-損失問題を緩和するために、幾何学的にインスパイアされたカーネルベースのアプローチを提案する。
与えられたデータ点のアフィン殻の表現は、再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)で学習される
このアプローチの有効性は、MNISTデータセット、フライブルク食料品データセット、本物のバイオメディカルデータセットの実験を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:20:13 GMT)
PAC-Chernoff Bounds: Understanding Generalization in the Interpolation
Regime [2.4] 分布依存型PAC-Chernoff境界は、過度にパラメータ化されたモデルクラスであっても、補間器にとって完全に厳密である。
補間器の一般化が極めて良好である一方で,他の補間器がそうでない場合の統一的理論的説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:41:48 GMT)
Advancing Anomaly Detection: An Adaptation Model and a New Dataset [2.3] 本研究では,事前学習したモデルの新たな概念への適応を高速化するシナリオ適応型異常検出(SA2D)手法を提案する。
様々なカメラビューから捉えた14のシナリオを含むマルチシナリオ異常検出(Multi-Scenario Anomaly Detection, MAD)データセットについて紹介する。
以上の結果から,SA2Dは同一シナリオ内での新たな視点に優れるだけでなく,全く新しいシナリオに直面した場合の競争性能も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:54:56 GMT)
Text2Street: Controllable Text-to-image Generation for Street Views [2.2] 我々はtextbfText2Street という新しい制御可能なテキスト・ツー・イメージ・フレームワークを提案する。
提案手法は、制御可能なストリートビューのテキスト・ツー・イメージ生成を実現し、ストリートビューに対するText2Streetフレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:18:49 GMT)
On-demand driven dissipation for cavity reset and cooling [2.2] 電磁界の目標モード上で能動的かつオンデマンドで調整可能な消散を提供する超伝導回路装置を提案する。
本研究は,回路QEDにおける環境工学およびエントロピー除去のためのモジュールツールとしての有用性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:39:29 GMT)
A Psychological Study: Importance of Contrast and Luminance in Color to
Grayscale Mapping [2.1] グレースケール画像は画像処理とコンピュータビジョンタスクに不可欠である。
異なる脱色アルゴリズムを評価・比較するために,心理学実験を設計した。
我々は、知覚に基づく単純な色空間変換アルゴリズムと、(ii)空間コントラストに基づくアルゴリズムの2種類のアルゴリズムの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:51:14 GMT)
Neural machine translation of clinical procedure codes for medical
diagnosis and uncertainty quantification [2.1] 医療エントロピーの概念を導入し,ICD-9法に基づくニューラルマシン翻訳によって予測される患者の予後の不確かさを定量化する。
簡単なICD-9コードに基づいて,術式と診断シーケンスの相関が強いことを示す。
また,データ駆動アプローチにより入院時の不確実性の傾向をモデル化する有望な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:11:56 GMT)
Engineering Design Knowledge Graphs from Patented Artefact Descriptions
for Retrieval-Augmented Generation in the Design Process [2.1] 本稿では,800万件以上の人工物の標準記述を提供する特許文書から,明示的な事実を識別するデータ駆動方式を提案する。
提案手法をファンシステム関連特許4,870件に適用し,約300万件の知識ベースを蓄積する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:42:12 GMT)
Shortcuts to adiabatic Thouless pumping [2.0] 本稿では,近距離断熱によるThoulessポンプの高速化を提案する。
我々は, 分散抑制されたThoulessポンプを断熱体制を超えて実装するために, 制御されたハミルトン式を解析的に導出した。
本研究は, 断熱体制を超えて高速なトポロジカルポンピングを実現するための, 実用的で効率的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:45:59 GMT)
Heat transport through an open coupled scalar field theory hosting
stability-to-instability transition [2.0] 一次元オープン結合スカラー場理論による熱輸送の研究を行う。
本研究は,両端の2つのフィールドに同一の強度で1つの浴を接続する独自の浴結合を設計した。
本研究では, 高温の古典的熱電流の解析式をエッジの異なるバスカップリングのネットワークを通じて導出し, 比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:03:36 GMT)
Strong convexity-guided hyper-parameter optimization for flatter losses [1.8] パラメータ最適化のための新しいホワイトボックス手法を提案する。
基礎となるニューラルネットワークの構造を用いて、強い凸パラメータを近似するために閉形式方程式を導出する。
我々は,本手法が実行時のわずかな時間で高い性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:47:07 GMT)
Deep Learning Based Situation Awareness for Multiple Missiles Evasion [1.8] 本研究では,BVR(Beyond Visual Range)空戦シナリオにおけるUAV運用者を支援するための意思決定支援ツールを提案する。
提案手法は,Deep Neural Networks (DNN) を用いて高忠実度シミュレーションから学習し,演算子に異なる戦略の集合に対する結果推定値を与える。
提案システムは,複数のミサイルを運用し,選択肢のファミリーを評価し,最もリスクの低い行動手順を推奨できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:21:21 GMT)
PTPsec: Securing the Precision Time Protocol Against Time Delay Attacks Using Cyclic Path Asymmetry Analysis [1.8] PTP(Precision Time Protocol)は、信頼性の高い環境で高精度な時間同期を実現する。
時間遅延攻撃はプロトコルの最大の脅威となり、攻撃者は検出されていないターゲットクロックをバラバラにすることができる。
本研究は,循環経路非対称性測定に基づくPTPに対する遅延攻撃の検出と対策手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:40:34 GMT)
Continuous-time quantum walks for MAX-CUT are hot [1.7] 時間非依存ハミルトニアンと熱化の関係を利用して、MAX-CUTの連続時間量子ウォークの性能を予測する。
これらの結果を,多段階量子ウォークとフロケシステムによる時間依存的な設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:56:10 GMT)
A fast score-based search algorithm for maximal ancestral graphs using
entropy [1.7] 実験データから未知のMAGを学習するためのほとんどのスコアベースのアプローチは、不安定性と重い計算に苦しむBICスコアに依存している。
我々は,経験的エントロピー推定と新たに提案されたエンプレフィング特性 citepassenhu2023 を用いて,イムセット citepstudeny2006確率でMAGをスコアリングするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:56:34 GMT)
A Comprehensive Guide to CAN IDS Data & Introduction of the ROAD Dataset [1.6] Controller Area Networks (CAN) には基本的なセキュリティ特性がなく、簡単に利用することができる。
様々な侵入で車載CANデータを生成することは、ほとんどの研究者にとって手に入らない。
既存のオープンなCAN侵入データセットの包括的なガイドを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:04:43 GMT)
Fusion of Single and Integral Multispectral Aerial Images [1.6] 複数の入力チャネルからの最も重要な有能な情報を適切に融合することは、多くの空中撮像作業に不可欠である。
本稿では,従来の空中画像と統合的空中画像との最も重要な特徴を融合するための,第1および第2次ハイブリッドアーキテクチャを提案する。
本研究では,調査・救助,山火事検出,野生生物観察の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:36:12 GMT)
Wasserstein Gradient Flows for Moreau Envelopes of f-Divergences in
Reproducing Kernel Hilbert Spaces [1.5] 特性カーネル$K$に付随する2乗最大平均誤差により$f$-divergenceを正規化する。
我々は、ヒルベルト空間のエンベロープに関するよく知られた結果を利用して、MDD規則化された$f$-divergencesの特性を証明した。
我々は Tsallis-$alpha$ divergences を用いた概念実証数値例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:30:39 GMT)
Explaining Learned Reward Functions with Counterfactual Trajectories [1.5] 解釈可能性ツールは、学習した報酬関数の潜在的な欠陥を理解し評価することを可能にする。
本稿では,強化学習における報酬関数の解釈のためのCTE(Counterfactual Trajectory Explanations)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:54:38 GMT)
Private and Secure Post-Quantum Verifiable Random Function with NIZK Proof and Ring-LWE Encryption in Blockchain [1.5] 本稿では,従来のVRF構築の制限に対処するブロックチェーンベースの検証ランダム関数(VRF)方式を提案する。
量子後リング-LWE暗号を擬似ランダムシーケンスに適用することにより,VRFのセキュアなランダム性を向上させる。
その結果, 平均p値が0.5459で, 合格率は98.86%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:39:57 GMT)
CrashFormer: A Multimodal Architecture to Predict the Risk of Crash [1.3] 事故予測は交通安全を改善するための鍵であり、事故が起こる前に前向きな措置をとることができる。
事故履歴,気象情報,地図画像,人口統計情報などの総合的な入力を利用するマルチモーダルアーキテクチャであるCrashFormerを提案する。
このモデルは、地理的に5.161平方キロメートルの位置において、合理的に許容できるケイデンス(すなわち6時間毎に)における事故の将来のリスクを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:09:23 GMT)
On Wasserstein distances for affine transformations of random vectors [1.3] ランダムベクトルの回転コピーに対して、$mathbbR2$で具体的な下界を与える。
初期データ測度に適用した有益な微分同相写像を生成するアフィン写像の合成に対する上限を導出する。
本研究では,手書き文字やアルファベットのデータセットを模倣するフレームワークを,多様体学習フレームワークに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:06:32 GMT)
Standardised convolutional filtering for radiomics [1.3] Image Biomarker Standardisation Initiative (IBSI)は、放射線医学研究におけるバイオマーカーの標準化を目的としている。
我々はこれまで169の一般的な特徴の基準値を確立し、標準の放射能画像処理手法を作成し、放射能研究の報告ガイドラインを開発した。
ここでは、放射能における畳み込みフィルタの利用と定量的画像解析に関する参照マニュアルの完全なバージョンを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:36:15 GMT)
Enhancement of Bengali OCR by Specialized Models and Advanced Techniques
for Diverse Document Types [1.2] 本研究はベンガルOCRシステムに特有な機能を持たせたものである。
このシステムは、構造、アライメント、画像を保持しながら、文書レイアウトの再構築に優れる。
ワードセグメンテーションの特化モデルは、コンピュータコンポジション、文字圧縮、タイプライター、手書き文書など、様々なドキュメントタイプに対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:02:33 GMT)
Threats and Limitations of Terrestrial Broadcast Attacks [1.2] 我々は、悪意のあるハイブリッド放送ブロードバンドTVアプリに基づく概念実証攻撃を実装した。
これらの攻撃は、必要な共チャネル保護比(CCPR)により、非常に制限されている。
本研究では,これらの限界を実験室実験,広範囲なシミュレーション,フィールド計測の形で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:03:23 GMT)
CMSA algorithm for solving the prioritized pairwise test data generation
problem in software product lines [1.2] ソフトウェア製品ライン(SPL)では、多数の有効な機能の組み合わせが存在するため、家族のすべての製品をテストするのは難しい、あるいは不可能かもしれない。
本研究では,Construct, Merge, Solve & Adapt というハイブリッド・メピエリスト的アプローチに基づく新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:43:57 GMT)
Quantum Correlation Sharing: A Review On Recent Progress From
Nonlocality To Other Non-Classical Correlations [1.2] 本稿では、逐次測定による量子相関共有の領域の最近の進歩を概説する。
非対称性」や「弱値」といった重要な視点は、様々なシナリオの詳細な分析を通じて精査される。
第4節では、ネットワーク非局所性、量子絡み合い、量子文脈性を含む多様な量子相関の共有について議論している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:36:29 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Adaptive Traffic Routing in
Next-gen Networks [1.2] 次世代ネットワークは、トラフィックダイナミクスに基づいたネットワーク構成を自動化し、適応的に調整する必要がある。
交通政策を決定する伝統的な手法は、通常は手作りのプログラミング最適化とアルゴリズムに基づいている。
我々は適応的なトラフィックルーティングのための深層強化学習(DRL)アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:48:29 GMT)
Emerging Results on Automated Support for Searching and Selecting
Evidence for Systematic Literature Review Updates [1.1] 本稿では,ソフトウェア工学におけるSLR更新研究の検索と選択を支援する自動手法について述べる。
我々は,機械学習(ML)アルゴリズムを用いて,雪玉探索技術を実行する自動化ツールのプロトタイプを開発し,SLR更新に関する関連する研究を選択することを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:39:20 GMT)
DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition with a Dual-Scale Multi-Stage
Temporal Convolutional Network [1.1] オタゴ・エクササイズ・プログラム(OEP)は、高齢者向けの重要なリハビリテーションイニシアチブであり、バランスと強度を高めることを目的としている。
OEP認識のためのウェアラブルセンサを用いたこれまでの取り組みは、精度と堅牢性に関して制限があった。
本研究は,地域在住高齢者の日常生活におけるOEP運動を認識するために,腰に装着した慣性測定装置(IMU)を用いて,これらの制約に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:21:37 GMT)
Beating the spectroscopic Rayleigh limit via post-processed heterodyne
detection [1.1] 本手法を時間周波数領域で実験的に検討し、2種類の光源の分光超解像を実証する。
結果は推定理論に基づく理論予測によって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:32:26 GMT)
Online Learning Approach for Survival Analysis [1.0] 生存分析のためのオンライン数学フレームワークを導入し、動的環境や検閲データへのリアルタイム適応を可能にする。
このフレームワークは、最適2階オンライン凸最適化アルゴリズムによるイベント時間分布の推定を可能にする-オンラインニュートンステップ(ONS)
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:15:30 GMT)
A Bandit Approach with Evolutionary Operators for Model Selection [1.0] 本稿では,無限武装バンディット問題としてモデル選択を定式化する。
報酬は、その部分訓練後の選択されたモデルの精度である。
進化的アルゴリズムから演算子を組み込んだMutant-UCBアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:01:45 GMT)
Towards Generalizability of Multi-Agent Reinforcement Learning in Graphs
with Recurrent Message Passing [1.0] 分散化されたアプローチでは、エージェントは与えられたグラフ内で動作し、部分的または時代遅れな観察に基づいて決定を行う。
この研究は一般化性に焦点をあて、グラフ全体の連続的な情報フローで観測された近傍のサイズのトレードオフを解消する。
我々の手法は、実行時に分散的に使用することができ、選択した強化学習アルゴリズムと組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:53:09 GMT)
A Longitudinal Study of Italian and French Reddit Conversations Around
the Russian Invasion of Ukraine [1.0] この研究は、最大のイタリアとフランスのRedditコミュニティ内での会話を詳しく調べ、特にロシアによるウクライナ侵攻がオンラインの対話にどう影響したかを調べた。
モデレーションアクティビティのパターンを記述するために、300万以上のポスト(コメントや投稿など)を持つデータセットを使用します。
我々は、戦争の最初の1ヶ月でより活発になったモデレーターの行動の変化を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:15:52 GMT)
Continuous-Variable QKD with key rates far above Devetak-Winter [0.9] 長距離連続可変量子鍵分布(CVQKD)は非常に高いノイズレベルを持ち、使用した誤り訂正符号は非常に低いレートでなければならない。
本研究では,拡散スペクトル透かしにインスパイアされたCVQKDの逆照合方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:40:18 GMT)
CIRCUS: an autonomous control system for antimatter, atomic and quantum
physics experiments [0.9] CIRCUSは、時間クリティカルな実験のために最適化された自律制御システムである。
厳密な同期性要件に適合し、実験の繰り返し可能な自動操作に適している。
実験に依存しず、オープンソースとしてリリースされている他の実験は、その能力を活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:46:42 GMT)
Source Identification in Abstractive Summarization [0.9] 生成された要約文に必須情報を含む入力文を$textitsource文として定義し、ソース文を解析して抽象的な要約がどのように作られるかを研究する。
我々は,複数の手法を比較し,タスクの強いベースラインを確立するために,自動ソース文検出を定式化する。
実験結果から, パープレキシティに基づく手法は, 比較的抽象的条件下では良好に動作し, 類似性に基づく手法は比較的抽出的条件下では頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:09:09 GMT)
A Hypothesis-Driven Framework for the Analysis of Self-Rationalising
Models [0.9] 我々はベイジアンネットワークを用いて、タスクの解決方法に関する仮説を実装している。
結果のモデルはGPT-3.5と強い類似性は示さない。
今後の作業において、LCM決定をよりよく近似するフレームワークの可能性だけでなく、これの意味についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:26:12 GMT)
cDVGAN: One Flexible Model for Multi-class Gravitational Wave Signal and
Glitch Generation [0.8] 本稿では,複数の時間領域観測のクラスをシミュレートする手法として,ジェネレーティブ・アドリアック・ネットワーク・フレームワークに新しい条件モデルを提案する。
提案したcDVGANは,3つのクラスの特徴を再現する4種類のベースラインGANモデルより優れている。
実験の結果,cDVGAN生成データによる畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより,検出器ノイズに埋め込まれたサンプルの検出が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:37:24 GMT)
Developments in Sheaf-Theoretic Models of Natural Language Ambiguities [0.8] シーブは位相空間を構成する基底からなる数学的対象である。
後者のモデルは、語彙的あいまいさからアナフォラから生じる言論的あいまいさまで拡張する。
自然言語処理の課題であるウィノグラード曖昧性(Winograd ambiguities)の拡張を,文脈的割合0.096でBell-CHSHシナリオでモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:18:55 GMT)
Aspect-Based Sentiment Analysis for Open-Ended HR Survey Responses [0.8] 本稿では、従業員満足度調査におけるオランダのオープンエンド応答のアスペクトベース感情分析(ABSA)に対する機械学習アプローチを提案する。
ドメインの専門家が検証する6つの重要な側面(サービス、スケジュール、連絡先、コミュニケーション、個人的注意、合意)を特定します。
我々の研究は、アスペクトベースの感情分析にオランダ語事前学習言語モデルの最初の成功例を示すことによって、ABSAの分野に大きく貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:01:43 GMT)
Real-World Deployment and Evaluation of Kwame for Science, An AI
Teaching Assistant for Science Education in West Africa [0.8] アフリカは生徒と教師の比率が高く、生徒の教師への教育的質問に対する回答を制限している。
私たちは、コーディング教育のためのバイリンガルAI教育アシスタントであるKwameを拡張し、科学教育に適応させ、Webアプリとしてデプロイしました。
私たちは8ヶ月にわたってKwame for Scienceを現実世界に展開し、32カ国(アフリカ15か国)で750人のユーザを獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:54:27 GMT)
Efficient Multi-Resolution Fusion for Remote Sensing Data with Label
Uncertainty [0.8] 本稿では,画素レベルのトレーニングラベルを必要とせず,マルチモーダル・マルチレゾリューションリモートセンサデータを融合する新しい手法を提案する。
探索空間を削減し,MIMRFフレームワークの効率を大幅に改善する二元ファジィ測度に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:34:32 GMT)
Advancing Explainable AI Toward Human-Like Intelligence: Forging the
Path to Artificial Brain [0.8] 説明可能なAI(XAI)における人工知能(AI)と神経科学の交差は、複雑な意思決定プロセスにおける透明性と解釈可能性を高めるために重要である。
本稿では,機能ベースから人間中心のアプローチまで,XAI方法論の進化について考察する。
生成モデルにおける説明可能性の達成、責任あるAIプラクティスの確保、倫理的意味への対処に関する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:09:11 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） (Wed, 7 Feb 2024 09:23:42 GMT)
rTsfNet: a DNN model with Multi-head 3D Rotation and Time Series Feature
Extraction for IMU-based Human Activity Recognition [0.8] 本稿では,IMUに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)のための新しいディープラーニングモデルであるrTsfNetを提案する。
rTsfNetはCNNを使用しないモデルであり、十分に管理されたベンチマーク条件下で既存のモデルよりも高い精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:39:40 GMT)
Analysis of Internet of Things implementation barriers in the cold
supply chain: an integrated ISM-MICMAC and DEMATEL approach [0.7] コールドサプライチェーンにおけるIoT実装に対する重要な障壁が特定される。
IoT採用戦略の主要な要因は、“規則順守”と“コールドチェーンネットワーク”である。
この調査の結果は、業界関係者、政府、組織にIoT採用の大きな推進力を与え、これらの障壁を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:14:36 GMT)
Quarkonium dynamics in the quantum Brownian regime with non-abelian
quantum master equations [0.7] 我々は,クォーク・グルーオンプラズマ中の単一重クォーク・反クォーク対の熱平衡におけるダイナミクスに着目した。
方程式は異なる初期状態と媒体構成を用いて解かれる。
種々の温度条件について検討し、スクリーニングと衝突の影響を徹底的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:29:55 GMT)
Engineering unsteerable quantum states with active feedback [0.6] 量子回路における量子状態生成のためのアクティブステアリングプロトコルを提案する。
本研究は, 標準忠実度が有用なコスト関数を与えていないことを示し, 代わりに, 局所忠実度項を組み込むことで, ステアリングを成功させる。
数値シミュレーションにより アクティブステアリングプロトコルは 任意に指定された 目標状態に達することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:49:42 GMT)
Big Data - Supply Chain Management Framework for Forecasting: Data
Preprocessing and Machine Learning Techniques [0.6] 本稿では、最先端のサプライチェーン(SC)予測戦略と技術について分析することを目的とする。
SC管理にビッグデータ分析を取り入れた新しいフレームワークが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:15:27 GMT)
Stable Vectorization of Multiparameter Persistent Homology using Signed
Barcodes as Measures [0.5] 符号付きバーコードの解釈がベクトル化戦略の自然な拡張につながることを示す。
結果として得られる特徴ベクトルは定義しやすく、計算しやすく、確実に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:03:48 GMT)
A Review on Digital Pixel Sensors [0.5] デジタルピクセルセンサー(DPS)は、現代のイメージングシステムにおいて重要なコンポーネントとして進化してきた。
しかし、ADC回路の調節に起因する各画素に固有の複雑さは、画素ピッチを大幅に増加させる。
本稿では,DPS技術の広範な領域について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:26:14 GMT)
Design-Space Exploration of SNN Models using Application-Specific Multi-Core Architectures [0.4] RAVSimは最先端のSNNシミュレータであり、彼らのウェブサイトで公式モジュールとして公開されている。
RAVSimは、ユーザがモデルと対話し、出力集中の振る舞いを観察し、シミュレーション実行中いつでもパラメトリック値のセットを変更することができる実行時仮想シミュレーション環境である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:41:00 GMT)
Atom interferometers in weakly curved spacetimes using Bragg diffraction
and Bloch oscillations [0.3] 弱曲線時空における光パルス原子干渉計において,すべての相対論的位相を$mathcalO(c-2)$まで決定する体系的手法を提案する。
我々の分析は、パラメータ化ポストニュートン形式を用いた第一原理から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:30:21 GMT)
An approach to automated videogame beta testing [0.2] 1970年代と1980年代に開発されたビデオゲームは、一人の人によって数ヶ月で作られた控えめなプログラムであった。
現在、AAAゲーム開発には、数年にわたって何百人もの人々が協力している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:16:21 GMT)
Advanced Academic Team Worker Recommendation Models [0.2] 我々は,学術チーム労働者推薦という新たな課題を提案する。
学術チーム(助教授、助教授、学生)を推薦できる。
実験の結果,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:37:18 GMT)
High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection [0.1] 拡散モデルに基づく粒子物理データに対する置換不変密度推定器を提案する。
学習密度を置換不変な異常検出スコアとして利用することにより,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:16:43 GMT)
Using bi-fluxon tunneling to protect the Fluxonium qubit [0.1] 本研究では,波動関数のオーバラップを最小限に抑えるためのフラキソニウム回路について検討する。
我々の回路は、同じフラクトンパリティの状態を結合するゼロ外部フラックスでの共振トンネル機構を組み込んでいる。
2トン分光法は、回路のエネルギー準位構造と4 pi$量子相スリップの存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:38:38 GMT)
Personalized Federated Learning for Statistical Heterogeneity [0.0] 人工知能アプリケーションにおけるデータプライバシに関する懸念の高まりとともに、フェデレートラーニング(FL)の人気が高まっている。
本稿では、パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)分野における現在の研究動向について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:28:52 GMT)
cecilia: A Machine Learning-Based Pipeline for Measuring Metal
Abundances of Helium-rich Polluted White Dwarfs [0.0] Ceciliaは、中間温度の白色小星の金属量を測定するために設計された、機械学習を利用した初めてのスペクトルモデリングコードである。
Ceciliaは最先端の大気モデル、強力な人工知能ツール、堅牢な統計技術を組み合わせている。
セシリアのパフォーマンスは、太陽系外地球化学の大規模な研究を解き放つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:00:02 GMT)
XAI-CF -- Examining the Role of Explainable Artificial Intelligence in
Cyber Forensics [0.0] Cyber Forensics(CF)は多くの新しい課題に直面している。
この大量のデータを掘り下げて意味を成すには、人工知能(AI)の分野のような新しい技術が必要である。
CFにAIをうまく適用したいのであれば、AIシステムへの信頼を深める必要がある。
説明可能なAI(XAI)システムは、CFにおいてこの役割を果たすことができ、そのようなシステムをXAI-CFと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:00:09 GMT)
Wigner time delay and Hartman effect in quantum motion along deformed
Riemannian manifolds [0.0] 波の弾性散乱は、入射波位相に対する位相のシフトによって定量化することができる。
しかし、中等度で高いエネルギーでは、古典的時間と量子的時間遅延が一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:39:39 GMT)
What Values Do ImageNet-trained Classifiers Enact? [0.0] 我々は、「価値」を、重要な社会的関心事に関するオープンな質問に対して、分類者が発言する行動として特定する。
しかし、AIの社会的偏見とは異なり、分類者の価値観は必ずしも道徳的に恐ろしいものではない。
我々の発見は、コンピュータビジョン以外の他の領域に適用可能なML研究者に、社会世界に対する豊かな感覚をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:39:09 GMT)
What About the Data? A Mapping Study on Data Engineering for AI Systems [0.0] AIシステムのためのデータ準備方法を知っているデータエンジニアの必要性はますます高まっている。
2019年1月から2023年6月までの間に25の関連論文を発見し、AIデータエンジニアリング活動について説明した。
本稿では,AIのデータ工学に関する知識の体系について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:31:58 GMT)
Weight Reduced Stabilizer Codes with Lower Overhead [0.0] 安定化器コードはパリティチェック演算子によって定義され、これは発生した可能性のあるエラーに関する情報を推測するために測定される。
Hastings氏は安定化器コードのパリティチェックを減らす方法を提案した。
ここでは、量子コンピューティングハードウェアに適した小型から中級の符号の体系に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:08:38 GMT)
Using text embedding models and vector databases as text classifiers
with the example of medical data [0.0] 本稿では, 医学分野における例と応用例を用いて, テキストを符号化し, 分類する手段として, ベクトルデータベースと埋め込みモデルの利用について検討する。
これらのツールの堅牢性は、提示されるデータの空間性に大きく依存していることを示し、ベクトルデータベース自体の低量のデータであっても、ベクトルデータベースはデータを分類するのに良い仕事をする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:15:15 GMT)
Using eye tracking to investigate what native Chinese speakers notice
about linguistic landscape images [0.0] 本稿では、視線追跡技術を用いて、言語景観の実際の固定について研究する。
定着時間と定着時間の2次元において,在来中国語話者の言語景観への定着は,一般的な景観のそれよりも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:12:03 GMT)
Unmasking the Shadows of AI: Investigating Deceptive Capabilities in Large Language Models [0.0] この研究は、大規模言語モデル(LLM)の騙し行動に集中して、AIの騙しの複雑な風景を批判的にナビゲートする。
私の目標は、この問題を解明し、それを取り巻く談話を調べ、その分類と混乱を掘り下げることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:21:46 GMT)
Unleashing the Potential of LTE for Next Generation Railway
Communications [0.0] 4G Long Term Evolution (LTE) はGSM-Rの後継として期待されている。
本稿では、LTEの重要な特徴と、現在の鉄道サービスの移行と将来のサービス提供の両方をサポートする技術的能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:00:57 GMT)
Understanding multiple timescales in quantum dissipative dynamics:
Insights from quantum trajectories [0.0] ほぼ縮退したエネルギー準位を持つ開量子系は平衡へのアプローチにおいて長寿命な準安定状態を示すことを示す。
これは、リウヴィリア固有値の違いによる時間スケールの劇的な分離の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:06:51 GMT)
Ultra-Short Pulse Biphoton Source in Lithium Niobate Nanophotonics at 2
\textmu m [0.0] Photonicsは量子情報処理(QIP)にユニークな機能を提供する
ナノフォトニクスにおける量子状態の超短秒パルス源は、スケーラブルな超高速QIPを実現するための重要な構成要素である。
ここでは, 分散法で周期的に偏極したニオブ酸リチウムナノフォトニクスにおいて, フェムト二光子源を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:41:41 GMT)
Two-Time Quantum Fluctuations Approach and its Relation to the
Bethe--Salpeter Equation [0.0] 平衡から外れた関連量子多粒子系は、多くの分野において高い関心を持つ。
我々は最近、非平衡な$GW$近似と等価な量子ゆらぎのアプローチを提示した。
ここでは、このアプローチの特性をより詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:55:32 GMT)
Tool wear monitoring using an online, automatic and low cost system
based on local texture [0.0] 本稿では, エッジプロファイル加工プロセスで使用される切断ツールが, 摩耗量に基づいて使用可能なのか, 使用可能なのかを判定するための, オンライン, 低コスト, 高速な新しい手法を提案する。
私たちは、エッジプロファイルカットヘッドの254イメージの新しいデータセットを作成しました。
提案手法は,(1)WP(Wear Patches)と呼ばれる異なる領域の切欠き画像を分割し,(2)局所バイナリパターン(LBP)の異なる変種に基づいて,テクスチャ記述子を用いて各領域を着用または使用可能なものとして特徴付け,(3)状態に基づいて決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:25:54 GMT)
To be or not to be stable, that is the question: understanding neural
networks for inverse problems [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの安定性と精度のトレードオフを理論的に解析する。
ネットワークの安定性を高め、良好な精度を維持するために、異なる教師付きおよび教師なしのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 06:45:30 GMT)
The promising path of evolutionary optimization to avoid barren plateaus [0.0] 変分量子アルゴリズムは、短期デバイスにおける量子優位性を示すための有望な候補と見なされている。
本研究では,回路トレーニングにおけるバレンプラトー問題(BP)の悪影響を軽減するために,新しい最適化手法を提案する。
我々は16ドルキュービットと15,000ドルのエンタングゲートからなる量子回路に最適化戦略を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:06:29 GMT)
The fate of entanglement [0.0] システムの典型的進化において,様々な形態の多党交絡が消失することを示す。
対照的に、粒子が電子のようなフェルミオンであれば、絡み合いのない領域を妨げる別の絡み合いの概念が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:00:06 GMT)
The Influence of Autofocus Lenses in the Camera Calibration Process [0.0] カメラキャリブレーションプロセスは、データのセットをピンホールモデルに調整することで構成される。
ピンホールモデルは焦点を考慮した場合、カメラの挙動を正確に表現しない。
距離依存焦点距離を持つピンホールモデルを提案し, キャリブレーション法を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:20:01 GMT)
The Energy Eigenvalue for the Singular Wave Function of the Three
Dimensional Dirac Delta Schrodinger Potential via Distributionally
Generalized Quantum Mechanics [0.0] 不確定性はスケールの欠如から生じる。
波動関数は一般化関数の支持で十分に定義されていない。
ここでは完全に数学的に厳密な方法で解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 01:14:42 GMT)
The Effect of Sampling Temperature on Problem Solving in Large Language
Models [0.0] 本研究では,サンプル温度が大規模言語モデル(LLM)の性能に及ぼす影響について検討する。
その結果, 0.0～1.0の範囲における温度変化は, LLMの性能に統計的に有意な影響を及ぼさないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:11:23 GMT)
The Design and Organization of Educational Competitions with Anonymous
and Real-Time Leaderboards in Academic and Industrial Settings [0.0] 本稿の目的は、匿名および(ほぼ)リアルタイムのリーダーボードによる教育コンペのデザインと組織化における私たちの経験を共有することである。
まず、まず、チーム登録、データアクセス、提出システム、ルール、そしてそのようなイベントを計画する際に組織が考慮すべき条件など、いくつかの重要な分野について概説する。
次に、匿名のリーダーボードに対する(ほぼ)リアルタイムな評価を支援する高レベルのシステム設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:52:49 GMT)
Ten simple rules for teaching sustainable software engineering [0.0] 高品質な研究ソフトウェアを開発するには、多くのソフトウェア開発スキルを開発する必要がある。
計算研究における基礎的・優れた開発プラクティスの確保に重点が置かれている。
10 Simple Rulesコレクションの最近の記事は、生物学の学生にコンピュータサイエンスとコーディング技術の教育について論じている。
我々は、科学者が持続可能なソフトウェアパッケージを開発するために必要なスキルを効果的に教えるための具体的な手順を説明することによって、この議論を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:16:20 GMT)
Structured d-DNNF Is Not Closed Under Negation [0.0] 構造化d-DNNFとSDDはどちらも、OBDDよりも指数関数的に簡潔である。
構造化d-DNNFは、ポリ時間否定、解離、存在的操作をサポートしていないことを示す。
また、等価サイズの構造d-DNNFを持つ関数が存在するが、SDDのような表現は存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:31:59 GMT)
Stein Boltzmann Sampling: A Variational Approach for Global Optimization [0.0] 我々は,Stein Boltzmann Sampling (SBS) と呼ばれるリプシッツ関数の大域的最適化のための新しいフローベース手法を提案する。
本手法は,最適化対象関数の最小値集合上で一様となるボルツマン分布からサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:28:35 GMT)
Simultaneous Dimensionality Reduction: A Data Efficient Approach for
Multimodal Representations Learning [0.0] 次元性還元(DR):独立次元性還元(IDR)と同時次元性還元(SDR)の2つの主要クラスを探索する。
IDRでは、各モダリティは独立に圧縮され、可能な限り各モダリティに多くのばらつきを保持するよう努力する。
SDRでは、モダリティを同時に圧縮して、削減された記述間の共変を最大化し、個々の変動がどれだけ保存されているかに注意を払わない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:48:08 GMT)
Share What You Already Know: Cross-Language-Script Transfer and
Alignment for Sentiment Detection in Code-Mixed Data [0.0] コードスイッチングには複数の言語が混在しており、ソーシャルメディアのテキストでますます発生してきている現象である。
事前訓練された多言語モデルは、主に言語のネイティブスクリプトのデータを利用する。
各言語でネイティブスクリプトを使用すると、事前訓練された知識のため、テキストのより良い表現が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:59:18 GMT)
SPARQL Generation: an analysis on fine-tuning OpenLLaMA for Question
Answering over a Life Science Knowledge Graph [0.0] 生命科学知識グラフを用いた質問応答のためのOpenLlama LLMの微調整戦略を評価する。
本稿では,既存のクエリのセットを知識グラフ上に拡張するためのエンドツーエンドデータ拡張手法を提案する。
また、意味のある変数名やインラインコメントなど、クエリにおける意味的な"キュー"の役割についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 07:24:01 GMT)
Ransomware Detection Dynamics: Insights and Implications [0.0] 本研究は,Bitcoin(BTC)および米国ドル(USD)におけるランサムウェア関連および良性取引を識別するための特徴選択アルゴリズムの利用について検討する。
本稿では,暗号通貨エコシステムにおけるランサムウェアの活動の特徴を捉えた新しい特徴セットを提案する。
厳密な実験と評価を通じて,BTCおよびUSDトランザクションを正確に抽出する機能セットの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 05:36:06 GMT)
RankSum An unsupervised extractive text summarization based on rank
fusion [0.0] 本稿では,単一文書の抽出テキスト要約手法であるRansumを提案する。
ランクサムは、各特徴に対応する文の給与ランクを教師なしの方法で取得する。
CNN/DailyMail と DUC 2002 で利用可能な要約データセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:24:09 GMT)
Quantum independence and chromatic numbers [0.0] 独立数を持つグラフは、2つの量子および古典的独立数と一致することを証明している。
量子彩色数が古典的な彩色数より小さい無限のグラフ群を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:58:06 GMT)
Quantum homogenization in non-Markovian collisional model [0.0] 衝突モデル(Colisional model)は、オープン量子系を研究するために設計された顕微鏡フレームワークのカテゴリである。
我々は,システムや浴室ユニットの初期状態に関わらず,均質化が達成されることを数値的に示す。
浴槽単位の異なる選択は均質化過程を加速させるが、浴槽単位の初期状態に依存するため普遍性を失う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:58:27 GMT)
Quantum control by effective counterdiabatic driving [0.0] 制御ハミルトニアンに高周波変調を導入することにより、断熱力学が加速される。
量子状態移動と量子ゲートの高忠実化を実現するための多くの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:14:41 GMT)
Quantum Tensor Product Decomposition from Choi State Tomography [0.0] 単位系のテンソル積分解を計算するために,小さなサブシステムと大きなサブシステム(環境)に不均衡なパーティションを分割するアルゴリズムを提案する。
この量子アルゴリズムは、演算子非局所性、サブシステム上での効果的なオープン量子力学、低ランク近似の発見、量子回路ユニタリの低深度コンパイルに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:36:47 GMT)
Quantum Speed Limits Based on Schatten Norms: Universality and Tightness [0.0] 有限次元量子系に対する量子速度限界(QSL)の2つのファミリを示す。
量子状態空間の幾何学的特徴を活用し、行列ノルムに対してホルダーの不等式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:24:07 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） (Wed, 7 Feb 2024 13:24:24 GMT)
Pre-Sorted Tsetlin Machine (The Genetic K-Medoid Method) [0.0] 本稿では,Tsetlin Machines を用いた従来の教師あり学習のための機械学習・プリソート・ステージを提案する。
MNISTレベルの分類問題では、精度が最大10%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:30:23 GMT)
Photonic quantum metrology with variational quantum optical
non-linearities [0.0] フォトニック量子メートル法は、古典的精度限界を超える未知のパラメータを測定するために、光の量子状態を利用する。
現在のプロトコルはスケーラビリティを妨げる2つの厳しい制限に悩まされている。
本稿では,量子光学的非線形性と変分量子アルゴリズムを組み合わせた決定論的プロトコルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:29:51 GMT)
Once-in-a-lifetime encounter models for neutrino media: From coherent
oscillation to flavor equilibration [0.0] 我々はニュートリノガスのための新しい量子多体モデルを開発し、一対のニュートリノが一生に一度だけ相互作用できる。
これらのモデルは、粒子の観点からのコヒーレントなフレーバー振動の出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:43:27 GMT)
On the Theory of Quantum and Towards Practical Computation [0.0] これは古典計算と量子計算のギャップを埋める記事である。
私たちは本当に、コンピューティングが再発明されている時代に生きていくことができて幸運です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 20:50:35 GMT)
On a Combinatorial Problem Arising in Machine Teaching [0.0] 本研究では,概念と実例の両面において,教師マッピングをサイズ関数から構築する機械教育のモデルについて検討する。
最近の論文では、このモデルの最悪のケースは、概念クラスの大きさの関数として、整合行列がゼロから上への数のバイナリ表現を含むときに起こると推測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:37:37 GMT)
Non-equilibrium entanglement asymmetry for discrete groups: the example
of the XY spin chain [0.0] エンタングルメント非対称性(英: entanglement asymmetric)は、エンタングルメント法を用いて、拡張量子系の一部で対称性がどの程度壊れているかを測定する新しい量である。
我々は、基底状態が強磁性相の$mathbbZ$スピンパリティ対称性を自発的に破るXYスピン鎖を考える。
大域量子クエンチ後のこの対称性の非平衡力学を徹底的に研究し、標準順序パラメータの既知の結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:12:42 GMT)
Non-Parametric Estimation of Multi-dimensional Marked Hawkes Processes [0.0] マークされたホークスプロセスは、マークのないホークスプロセスで観測される定数ジャンプサイズとは対照的に、各イベントにまたがる可変ジャンプサイズを特徴とする。
マークされたホークス過程の条件強度を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:51:11 GMT)
Non-Markovian Quantum Control via Model Maximum Likelihood Estimation
and Reinforcement Learning [0.0] 環境の非マルコフ的性質を低次元有効貯留層に組み込む新しい手法を提案する。
従来のトモグラフィ法よりも効率的な量子力学の学習に機械学習技術を用いる。
このアプローチはモデルバイアスの問題を緩和するだけでなく、量子力学のより正確な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:37:17 GMT)
Noise Decoupling for State Transfer in Continuous Variable Systems [0.0] 連続変数を用いた状態伝達問題に対して,一意演算のランダムな混合によって与えられる雑音チャネルの玩具モデルを考える。
ランダムノイズに対しては、一般ノイズプロファイルにおいて目標状態の回復が可能であり、ノイズと比較して介入が速い場合には消滅が可能である。
送信機の状態は、目標状態の畳み込みとノイズ操作を特徴付けるフィルタ関数として記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:10:24 GMT)
Navigating the Knowledge Sea: Planet-scale answer retrieval using LLMs [0.0] 情報検索は、技術と技術の継続的な改良によって特徴づけられる。
本稿では,従来の探索手法と解答の新たなパラダイムとのギャップを埋める上で,Large Language Models (LLMs) の役割に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:39:40 GMT)
Monitoring the energy of a cavity by observing the emission of a
repeatedly excited qubit [0.0] 本研究では, 共振器崩壊率の4桁が分散結合率とクォービット放出率の双方よりも桁違いに小さいため, 単発撮影と数追跡に到達した実験について述べる。
量子ジャンプは、光子が1度にキャビティを離れると、キュービット蛍光を通して光子数を監視することで観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:38:00 GMT)
Minimal-error quantum state discrimination versus robustness of
entanglement:More indistinguishability with less entanglement [0.0] 我々は、量子状態の区別可能性と絡み合いの頑健さを関連付け、どんな資源の頑健性もノイズに対する耐性の程度を定量化する。
我々は、任意の多人数のアンサンブルに現れる状態の識別の確率について、上と下の境界を同定する。
2つの2量子状態のHaar-uniformly generated アンサンブルから選択された状態のグローバルな識別確率を調べることによって、境界がいかにきつくかを数値的に調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:27:49 GMT)
Measurement-induced Clock in a Lattice Ring of Non-interacting Electrons [0.0] 本研究では,非相互作用定常量子系の周期性の出現を量子時間結晶の自発時間-翻訳対称性の破れに着想を得た。
本研究では, 定常二時間相関関数の周期構造を解析し, 系の群速度と周期性の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:23:54 GMT)
Looking for a better fit? An Incremental Learning Multimodal Object
Referencing Framework adapting to Individual Drivers [0.0] 自動車産業の急速な進歩により、タッチベースや音声コマンドシステムといった従来の車両のインタラクション方法は、車両外の物体を参照するなど、幅広い非運転関連のタスクには不十分である。
textitIcRegressは、オブジェクトの駆動と参照という2つのタスクに携わるドライバーの振る舞いや特徴に適応する、新しい回帰に基づく漸進的学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:25:28 GMT)
Learning from machine learning: optimization of the Bose-Einstein
condensate of the thulium atom at a 1064 trap [0.0] 1064nmの双極子トラップにおけるツリウム原子の凝縮の例として,機械学習から物理を学ぶ可能性を示す。
機械学習の結果から洞察を得た結果、3体組換えプロセスが原子の数を制限している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:36:33 GMT)
Language-Based Augmentation to Address Shortcut Learning in Object Goal
Navigation [0.0] ObjectNavにおけるショートカット学習の理解を深めることを目指しています。
本研究では,SOTA(State-of-the-art)のObjectNavメソッドを,そうでない環境へ一般化する過程を観察する。
エージェントは、対象物の部屋の関連する壁の色を単に検索することで、対象物へのナビゲートを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:44:27 GMT)
JAX-Fluids 2.0: Towards HPC for Differentiable CFD of Compressible
Two-phase Flows [0.0] JAX-Fluidsは、圧縮可能な単相および二相フロー用に設計されたPythonベースの完全微分可能CFDソルバである。
我々は、GPU(NVIDIA A100グラフィックスカード最大512)とTPU(最大1024 TPU v3コア)のHPCシステム上で効率よくスケールするJAXプリミティブ演算を利用した並列化戦略を導入する。
新しいコードバージョンは、強化された2相フローモデリング機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:05:27 GMT)
Intermodal quantum key distribution field trial with active switching
between fiber and free-space channels [0.0] インターモーダル量子鍵分布は、ファイバーネットワークと自由空間チャネルの完全な相互運用を可能にする。
本稿では,3ノード不均質量子ネットワークにおけるモード間量子鍵分配システムのフィールドトライアルについて述べる。
スイッチングシステムは、信頼できる量子鍵分配ネットワークに対する費用対効果のソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 10:48:45 GMT)
Interference is in the eye of the beholder: application to the coherent
control of collisional processes [0.0] 与えられた実験的な配置では、干渉は測定された基準に応じて結果に寄与するか、寄与しない。
ここでは、この問題と「コヒーレント制御散乱(CCS)」マトリックスによる分子過程の制御との関係について述べる。
この分析により、干渉構造の変化は変換行列のCCS行列との非可換性および変換の非直交性に起因することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:17:25 GMT)
Instance-dependent uniform tail bounds for empirical processes [0.0] 関数のクラスによってインデックス付けされた経験過程に対して一様尾を定式化する。
テールバウンドは「膨らんだ関数クラス」の複雑さの和である
また、関数クラスが与えられた(指数型)オルリッツ空間にあるとき、前述の半ノルムに対してある種の近似を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 19:49:30 GMT)
Image captioning for Brazilian Portuguese using GRIT model [0.0] 我々はGRIT (Grid - and Region-based Image Casting Transformer) モデルを用いてこの作業を行う。
GRITはトランスフォーマーのみのニューラルネットワークで、2つの視覚的特徴を効果的に利用してより良いキャプションを生成する。
本研究では,ブラジルポルトガル語のデータセットを用いてGRITモデルをトレーニングし,ブラジルポルトガル語のイメージキャプション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:57:37 GMT)
Heuristic Optimal Transport in Branching Networks [0.0] ネットワークにおける最適輸送のための高速分岐法について論じる。
また、世界中の141,182都市を対象とする、合成例、簡易型心血管ネットワーク、および「サンタクロース」配信ネットワークへのいくつかの応用も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:12:06 GMT)
Graph Neural Networks as Fast and High-fidelity Emulators for
Finite-Element Ice Sheet Modeling [0.0] 氷床・海面系モデル(ISSM)の有限要素構造を保存するため,高速な代理モデルとしてグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発した。
GNNは古典的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と多層知覚(MLP)よりも精度良く氷厚と速度を再現する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:10:36 GMT)
Gaussian-process-regression-based method for the localization of
exceptional points in complex resonance spectra [0.0] ガウス過程回帰(GPR)に基づく例外点探索のための効率的な機械学習アルゴリズムを提案する。
GPRに基づく手法は, 単純な低次元行列モデルを用いて開発, 試験を行い, 挑戦的な実数系に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:03:26 GMT)
From explained variance of correlated components to PCA without
orthogonality constraints [0.0] データマトリックスAのブロック主成分分析(Block PCA)は1正規化によるスパースPCAの設計には難しい。
相関成分 Y = AZ で説明されるデータ行列 A の分散部分を測定する新しい目的行列関数 expvar(Y) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:32:32 GMT)
Exploring the Noise Resilience of Successor Features and Predecessor
Features Algorithms in One and Two-Dimensional Environments [0.0] 本研究は,雑音環境下での逐次的特徴(SF)と先行的特徴(PF)アルゴリズムのダイナミクスを考察する。
SFは優れた適応性を示し、様々な騒音レベルにわたって堅牢な性能を維持した。
本研究は、計算神経科学と強化学習の橋渡し談話に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:01:24 GMT)
Exploring responsible applications of Synthetic Data to advance Online
Safety Research and Development [0.0] 合成データの利用は、オンラインの安全研究と開発を加速する機会を提供する。
本報告では、合成データのオンライン安全分野への応用の可能性について検討し、この技術の効果的な利用がもたらす倫理的課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:39:06 GMT)
Exploring Prime Number Classification: Achieving High Recall Rate and
Rapid Convergence with Sparse Encoding [0.0] 本稿では,素数と非素数の分類に焦点をあて,機械学習と数論の交点における新しいアプローチを提案する。
我々の研究の核心は、従来のニューラルネットワークアーキテクチャと統合された、高度にスパースな符号化手法の開発である。
自然に不均衡な整数列から素数を99%以上、非素数に対して79%以上をリコールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:15:40 GMT)
Exploring Hierarchical Classification Performance for Time Series Data:
Dissimilarity Measures and Classifier Comparisons [0.0] 本研究では,時系列データ解析における階層分類(HC)とフラット分類(FC)の手法の比較性能について検討した。
Jensen-Shannon Distance (JSD), Task similarity Distance (TSD), Based Distance (CBD)などの異種性対策が活用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:46:26 GMT)
Evolving Military Broadband Wireless Communication Systems: WiMAX, LTE and WLAN [0.0] 本稿では,軍用広帯域無線通信システム(MBWCS)を開発するための,革新的なシナリオベースアプローチを提案する。
その主な目的は、軍用MBWCSが特定された民間標準とどのように類似しているかを分析することである。
この仕様は、各標準レイヤの適用性と変更を個別に分析するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 00:12:13 GMT)
Everything Everywhere All At Once: A First Principles Numerical
Demonstration of Emergent Decoherent Histories [0.0] 一般確率行列モデルにおいて、遅くて粗い観測値に対するデコヒーレンス(decoherence)の頑健な出現を見出した。
系の粒子数の関数として、コヒーレント効果の指数的抑制を予想し、観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:05:28 GMT)
Entanglement Hamiltonian in the non-Hermitian SSH model [0.0] 絡み合い ハミルトニアンは、拡張量子系における絡み合いの最も包括的な特徴付けを提供する。
ユニタリ場の量子論における主要な結果はビソニャーノ・ヴィヒマンの定理であり、この定理は絡み合いハミルトニアンの局所性を確立する。
交絡ハミルトニアンをギャップ相と臨界相の両方で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:55:53 GMT)
Energy-Preserving Reduced Operator Inference for Efficient Design and
Control [0.0] 本研究は偏微分方程式を対象とする物理保存型還元モデル学習手法を提案する。
EP-OpInfは、このエネルギー保存構造を保持する効率的で正確な還元モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:38:35 GMT)
Embedding memory-efficient stochastic simulators as quantum trajectories [0.0] オープン量子システムに連続時間量子シミュレータを組み込む方法を示す。
さらに、このような埋め込みが離散時間プロセスにどのように活用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:54:11 GMT)
Efficient Quantum Digital Signatures over Long Distances with Likely Bit
Strings [0.0] 遠距離でのハッシュ関数を持つ効率的なQDSプロトコルを提案する。
本手法は量子鍵分布に基づくQDSプロトコルに適用可能である。
提案手法と改良手法の利点を,送信・送信型QDSの例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:01:57 GMT)
Efficient Numerical Wave Propagation Enhanced By An End-to-End Deep
Learning Model [0.0] 本稿では,数値解法とニューラルネットワークをエンドツーエンドのフレームワークに統合する統合システムを提案する。
その結果,凝集構造は速度を犠牲にすることなく性能を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:42:57 GMT)
Dynamical theory of single-photon transport through a qubit chain
coupled to a one-dimensional nanophotonic waveguide [0.0] 1次元フォトニック導波路の連続モードに結合した線形量子ビット鎖を流れる単一光子パルスのダイナミクスについて検討した。
我々は、キュービット振幅と透過スペクトルと反射スペクトルの時間依存力学理論を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 04:07:57 GMT)
Differential equation for the Uehling potential [0.0] この微分方程式の右辺は、2つのマクドナルド函数の線型結合である$K_0(b r)$と$K_1(b r)$である。
これは、少数電子原子、多電子原子、イオン、モオン原子およびバイムオン原子/イオンにおける真空分極の最低次補正を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 02:19:15 GMT)
Detection and Pose Estimation of flat, Texture-less Industry Objects on
HoloLens using synthetic Training [0.0] 現在の最先端の6dポーズ推定は、エッジデバイスにデプロイするには計算集約的すぎる。
本稿では,クライアントサーバをベースとした拡張現実アプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:57:28 GMT)
Designing three-way entangled and nonlocal two-way entangled single
particle states via alternate quantum walks [0.0] 単一粒子状態との絡み合いは量子技術において有利である。
我々は3自由度を含む初期分離可能な状態から3方向の絡み合いを生成する。
粒子の非局所位置とDoFの負性によって定量化される最適二方向非局所絡み合わせを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:33:28 GMT)
Dependent Cluster Mapping (DCMAP): Optimal clustering of directed
acyclic graphs for statistical inference [0.0] Directed Acyclic Graph(DAG)は、推論をサポートするために、クラスタに分割あるいはマッピングすることができる。
本稿では,依存クラスタを用いた最適なクラスタマッピングのためのDCMAPアルゴリズムを提案する。
25ノードのDBNと50ノードのDBNでは、検索スペースは9.91タイム109ドルと1.51タイム1021ドルであり、最初の最適解は934ドル(text95% CI 926,971)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 23:18:38 GMT)
Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for
Variational Losses [0.0] 既存の変分法を統合するためのフレームワークを導入し、新しいものを設計する。
データの構造によくマッチするアルゴリズムは、より優れた潜在空間を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 03:48:51 GMT)
Continuous operation of large-scale atom arrays in optical lattices [0.0] 集積された中性原子配列を光学格子や光ツイーザに閉じ込めたサイズを拡大することは、多くのアプリケーションで実現可能なステップである。
我々は、あるサイクルから次のサイクルに失われる原子を単にリロードすることで、そのような大きな配列を継続的に維持できることを示します。
我々のアプローチは、連続的な操作で数千の原子を含む大きな順序の原子配列を持つ量子科学への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:12:49 GMT)
Connecting Kani's Lemma and path-finding in the Bruhat-Tits tree to compute supersingular endomorphism rings [0.0] 我々は、標数 p の超特異楕円曲線の自己準同型環を計算する決定論的時間アルゴリズムを与える。
我々は、局所自己同型環に向かうために高次元同相の技法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 18:10:54 GMT)
Complexity of the Guided Local Hamiltonian Problem: Improved Parameters
and Extension to Excited States [0.0] いわゆるガイド付き局所ハミルトニアン問題は、ハミルトニアンが 2-局所であるとき、BQP完全であることを示す。
この結果を改善するために、(i)ハミルトニアンが2-局所であること、(i)誘導状態と目標固有状態の重なりが最大1.99ドルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:51:33 GMT)
Comparison of edge computing methods in Internet of Things architectures for efficient estimation of indoor environmental parameters with Machine Learning [0.0] 室内環境品質(IEQ)パラメータを推定する軽量機械学習モデルを提案する。
その実装は、集中化された分散並列IoTアーキテクチャに基づいており、無線で接続されている。
MLモデルのトレーニングとテストは、小さな温度と照度データセットに焦点を当てた実験によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:15:18 GMT)
Combining shape and contour features to improve tool wear monitoring in
milling processes [0.0] 我々はShapeFeatと呼ばれる新しい記述子を提案し、その輪郭はBORCHIZ法を用いて特徴づけられた。
その結果,BORCHIZとShapeFeatを組み合わせることで,分類性能が大幅に向上した。
本研究は, 製粉工程において, インサートを自動的に分類するために, 製造コミュニティに奨励的な結果をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:27:16 GMT)
Color Recognition in Challenging Lighting Environments: CNN Approach [0.0] 研究者は、コンピュータビジョンの応用のための色検出技術を強化するために取り組んでいる。
この問題に対処するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく色検出手法を提案する。
本手法は照明条件の異なる色検出の堅牢性を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:26:00 GMT)
Classifying spam emails using agglomerative hierarchical clustering and
a topic-based approach [0.0] 本研究では,SPEMC-15K-EとSPEMC-15K-Sの2つの新しいデータセットを提案し,それぞれ英語とスペイン語で約15Kのメールを出力し,11のクラスに集約的階層クラスタリングを用いてラベル付けする。
テキスト表現技術 -TF-IDF, Bag of Words, Word2Vec, BERT - と4つの分類器 - Support Vector Machine, N"aive Bayes, Random Forest, Logistic Regression - を組み合わせて16のパイプラインを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:19:08 GMT)
Challenges and opportunities in the supervised learning of quantum
circuit outputs [0.0] ディープニューラルネットワークは、関連するランダム量子回路の出力特性を予測できることが証明されている。
変動量子アルゴリズムでよく使用される回路の出力期待値を予測するために,ニューラルネットワークがどの程度の精度で学習できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 16:10:13 GMT)
Cayley hashing with cookies [0.0] ケイリーハッシュ関数は、A と B という一対の半群要素を使って 0 と 1 ビットをハッシュするという単純なアイデアに基づいている。
本稿では,この不利な主張を取り除き,同時に優位性を維持する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:22:17 GMT)
CapsF: Capsule Fusion for Extracting psychiatric stressors for suicide from twitter [0.0] 本研究では,ペルシャ語ツイートから自殺に関連する心理的ストレスを検出する手法について,学習に基づく手法を用いて検討する。
提案されたカプセルベースのアプローチは2値分類精度0.83を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:41:22 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） (Wed, 7 Feb 2024 17:27:09 GMT)
Beyond explaining: XAI-based Adaptive Learning with SHAP Clustering for
Energy Consumption Prediction [0.0] モデル予測を説明するためのSHAP値を取得し、異なるパターンと外れ値を特定するためのSHAP値をクラスタリングし、派生したSHAPクラスタリング特性に基づいてモデルを精錬する。
両タスクタイプにおいて,本手法の有効性を実証し,予測性能と解釈可能なモデル説明の改善を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:58:51 GMT)
Bayesian Learning of Optimal Policies in Markov Decision Processes with
Countably Infinite State-Space [0.0] 離散時間可算状態空間マルコフ決定過程の族を最適に制御する問題について検討する。
動的サイズのエピソードを用いたトンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 近似最適制御アルゴリズムの開発に応用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:52:21 GMT)
Back action suppression for levitated dipolar scatterers [0.0] 本稿では,バックアクションを特定の空間方向に拘束することで,光学的測定から得られる情報を強化するセットアップを提案する。
この装置は中空半球の鏡でできており、特に高散乱角度で双極子エミッターによって散乱された光を制御している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 12:42:38 GMT)
Asymptotic Quantum State Discrimination for Mixtures of Unitarily
Related States [0.0] 量子状態の識別は、量子通信理論において顕著な問題である。
まず、可算混合の場合のQSDに対するアプローチを示す。
次に、可算混合に対する類似のアプローチを概説し、可算混合の場合の結果を反映するいくつかの予想を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:24:12 GMT)
Anomalous thermal relaxation and pump-probe spectroscopy of 2D
topologically ordered systems [0.0] 二次元トポロジカル秩序系における線形および非線形分光量の挙動について検討する。
我々は, 準粒子の力学において, 異方体間のブレイディング相が果たす役割を強調した。
結果は2次元のアベリア位相または非アベリア位相に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 14:40:30 GMT)
An information theoretic approach to quantify the stability of feature
selection and ranking algorithms [0.0] 本稿では,ジェンセン・シャノンの発散に基づく情報理論のアプローチを提案し,そのロバスト性を定量化する。
他の安定度測度とは異なり、この測度は、完全なランクリスト、特徴サブセット、そしてより研究の少ない部分的なランクリストといった、異なるアルゴリズムの結果に適合する。
本研究では, この安定性指標を, 完全に制御された方法で生成したデータと併用し, 特徴ランク付けと選択結果に関するSpearmansランキング相関やKunchevasインデックスなどの一般的な指標と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:17:37 GMT)
An analysis of the noise schedule for score-based generative models [0.0] 提案手法は,提案した上限値を用いて自動的にノイズスケジュールを調整するアルゴリズムである。
本稿では,文献の標準選択と比較して,ノイズスケジュール最適化の性能を実証的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 08:24:35 GMT)
An Analysis of Dialogue Repair in Voice Assistants [0.0] 音声対話システムは、クエリに対するリアルタイム応答を提供することによって、人間と機械のインタラクションを変革した。
本研究では,仮想アシスタントとユーザ間の対話修復における対話言語の重要性について検討する。
発見は、いくつかのアシスタント生成戦略を明らかにしているが、"hh?"のような人間のような修復戦略を再現できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:10:35 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） (Wed, 7 Feb 2024 14:48:27 GMT)
Accurate Coverage Metrics for Compiler-Generated Debugging Information [0.0] 多くのツールは、プログラム状態のソース言語ビューを示すために、コンパイラが生成したメタデータに依存している。
局所変数のカバー範囲を測定するための現在のアプローチは粗末な仮定に基づいている。
我々は,デバッグ品質を改善するための言語実装のモチベーションとして,ツールによって計算可能な,いくつかの新しいメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:01:28 GMT)
AINS: Affordable Indoor Navigation Solution via Line Color
Identification Using Mono-Camera for Autonomous Vehicles [0.0] Affordable Indoor Navigation Solution (AINS) による自動運転車の低コスト屋内ナビゲーション
提案手法は主にモノカメラをベースとして,様々な巨大・非効率なセンサに頼らずに経路を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 11:08:05 GMT)
AI Does Not Alter Perceptions of Text Messages [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト処理が困難でストレスの多いユーザを支援するのに最適なツールであることが証明されるかもしれない。
AIに関する世論の低さは、AIが支援するテキストメッセージの認識を損なう可能性があることを示唆している。
本研究は, テキストメッセージがAI支援を受けていないという信念が, 意図を伝える能力, 明快さ, 能力にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 17:04:31 GMT)
A quantum neural network framework for scalable quantum circuit approximation of unitary matrices [0.0] 我々は,マルチキュービットユニタリゲートの量子回路近似のための量子ニューラルネットワークフレームワークを開発した。
ニューラルネットワークの層は、Standard Recursive Block Basisの特定の要素の積によって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:39:39 GMT)
A comparative study on feature selection for a risk prediction model for
colorectal cancer [0.0] この研究は大腸癌に焦点を当て、リスク予測モデルのパフォーマンスの観点からいくつかの特徴ランキングアルゴリズムを評価する。
この研究で提案された視覚的アプローチにより、ニューラルネットワークベースのラッパーランキングが最も不安定であり、ランダムフォレストが最も安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:14:14 GMT)
A blockBP decoder for the surface code [0.0] 本稿では,テンソル・ネットワーク・デコーダの精度と信念伝達アルゴリズムの効率性と並列性を組み合わせた表面符号のための新しいデコーダを提案する。
したがって、デコーダは、縮退した最大可能性復号化フレームワークで動作する信念伝播復号器である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 13:32:32 GMT)
A Scheduling Perspective on Modular Educational Systems in Europe [0.0] モジュラー教育システムでは、生徒は自身のカリキュラムの一部を選択することができる。
学生自身がコースを選択させることの背景にある理論的根拠は、自己責任を高め、学生のモチベーションを高め、特定の関心領域に焦点を合わせることである。
本稿では,学生選択に関する自由度を反映したヨーロッパにおけるモジュール型教育システムを分類する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 09:40:48 GMT)
A New Method for Sensorless Estimation of the Speed and Position in Brushed DC Motors Using Support Vector Machines [0.0] 本稿では, ブラシドdcモータの速度と位置推定のためのリップル成分に基づく新しい手法を提案する。
ゴーストパルスを検知し、偽パルスを破棄する能力は、他のセンサレス法に比べて、この方法の主な利点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 21:15:53 GMT)
A Masked language model for multi-source EHR trajectories contextual
representation learning [0.0] 双方向トランスフォーマーは、最初の課題に効果的に対処してきた。
ここでは、あるソース(例えばICD10コード)をマスキングし、他のソースで予測するようにトランスフォーマーをトレーニングすることで、後者の課題に取り組みました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:38:29 GMT)
A Comparative Analysis of Microrings Based Incoherent Photonic GEMM
Accelerators [0.0] MRRに基づくアナログフォトニックアーキテクチャは、ディープニューラルネットワークにおける行列行列行列乗法を加速するために提案されている。
GEMM関数を実装するために、これらのMRRベースのアーキテクチャは5つの異なる方法で光学信号を操作する。
これらの組織は、異なる大きさのクロストークノイズと光信号損失に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 22:32:03 GMT)
4-Dimensional deformation part model for pose estimation using Kalman
filter constraints [0.0] 本論文の主な目的は, 4次元変形部モデル部分解に加わったカルマンフィルタを用いた場合のポーズ推定精度への影響を分析することである。
実験は、この手法が最先端の手法と比較してポーズ推定精度を向上し、カルマンフィルタがこの精度を向上させることを示す2つのデータセットで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Feb 2024 15:37:17 GMT)