Iterated Denoising Energy Matching for Sampling from Boltzmann Densities [111.9] 反復Denoising Energy Matching (iDEM)
iDEMは,拡散型サンプリング装置から高モデル密度のサンプリング領域を (I) 交換し, (II) それらのサンプルをマッチング目的に使用した。
提案手法は,全測定値の最先端性能を達成し,2～5倍の速さでトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:11:23 GMT)
InternLM-Math: Open Math Large Language Models Toward Verifiable
Reasoning [99.8] InternLM2から事前学習を継続するILMs InternLM-Mathをオープンソースとして公開する。
我々は、連鎖推論、報酬モデリング、形式推論、データ拡張、コードインタプリタを、統一されたSeq2seqフォーマットで統一する。
我々の事前学習モデルは、微調整なしでMiniF2Fテストセットで30.3を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:22:08 GMT)
Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with
Applications [93.6] 任意の量子状態を作成するための新しい決定論的手法は、以前の方法よりも少ない量子資源を必要とすることを示す。
我々は、量子機械学習、ハミルトンシミュレーション、方程式の線形系を解くことなど、この能力が役立ついくつかのアプリケーションを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:54:36 GMT)
ContPhy: Continuum Physical Concept Learning and Reasoning from Videos [91.0] ContPhyは、マシン物理常識を評価するための新しいベンチマークである。
私たちは、さまざまなAIモデルを評価し、ContPhyで満足なパフォーマンスを達成するのに依然として苦労していることがわかった。
また、近年の大規模言語モデルとパーティクルベースの物理力学モデルを組み合わせるためのオラクルモデル(ContPRO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:09:21 GMT)
Feedback Loops With Language Models Drive In-Context Reward Hacking [84.7] フィードバックループがコンテキスト内報酬ハッキング(ICRH)を引き起こす可能性があることを示す。
ICRHに繋がる2つのプロセス、すなわちアウトプット・リファインメントとポリシー・リファインメントを同定し研究する。
AI開発が加速するにつれて、フィードバックループの効果が増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:59:29 GMT)
Adaptive Experiment Design with Synthetic Controls [79.7] そこで我々は,多くのサブポピュレーションのうち,ポジティブな治療効果を有するサブポピュレーションを同定する探索的トライアル設計であるSyntaxを提案する。
我々は,Syntaxの性能を検証し,実験を通じて従来の試行設計よりも有利になる可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:08:33 GMT)
A Scalable Algorithm for Individually Fair K-means Clustering [77.9] Jung et al. と Mahabadi et al が導入した個別フェア (p$, $k$) クラスタリング問題に対するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
クラスタリングは、各$xin P$に対して$delta(x)$ of $x$の範囲内で中心となる場合、個別にフェアと呼ばれる。
我々は,従来よりもアルゴリズムがはるかに高速であるだけでなく,低コストのソリューションを生み出すことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:01:48 GMT)
Classify and Generate Reciprocally: Simultaneous Positive-Unlabelled
Learning and Conditional Generation with Extra Data [77.3] クラスラベルデータの不足は、多くの機械学習問題において、ユビキタスなボトルネックとなっている。
本稿では, 正負ラベル付き(PU)分類と, 余分なラベル付きデータによる条件生成を活用することで, この問題に対処する。
本稿では,PU分類と条件生成を併用した新たなトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:23:03 GMT)
A Unified Causal View of Instruction Tuning [76.1] メタ構造因果モデル(meta-SCM)を開発し、異なるNLPタスクをデータの単一因果構造の下で統合する。
主なアイデアは、タスク要求因果関係を学習し、タスクの予測にのみそれらを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:12:56 GMT)
Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Large Language
Models [76.0] 大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。
本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。
ETPO は CodeLlama-7B モデル上で有効な性能向上を実現し,RLHF から受け継いだ変種 PPO ベースラインを超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:45:26 GMT)
In-Context Principle Learning from Mistakes [75.7] Incontext Learning(ICL)は、いくつかの入力出力例から学習することで、下流タスクにLLMを適用する標準的な方法である。
我々はこのパラダイムを再考し、数少ないインプット・アウトプットの例からより多くを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:09:52 GMT)
Model Editing with Canonical Examples [75.3] 標準例を用いたモデル編集について紹介する。
例えば、モーリシャスの首都はポートルイである。
本稿では,各標準例に対して数個の感覚ベクトルを選択し,微調整するセンスファインタニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:08:12 GMT)
V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners [75.1] 本稿では,自己改善プロセス中に生成した正解と誤解の両方を利用して検証器を訓練するV-STaRを提案する。
V-STaRは、既存の自己改善と検証アプローチよりも4%から17%の精度で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:02:56 GMT)
Differentially Private Graph Learning via Sensitivity-Bounded
Personalized PageRank [74.5] 本稿では,近似的なPPRを出力し,入力エッジに有界な感度を持つアルゴリズムを提案する。
我々の感度バウンドPPRは、差分プライベート(DP)PPRランキング、DPノード分類、DPノード埋め込みなど、グラフ学習のいくつかのツールのプライベートアルゴリズムを直接意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:21:43 GMT)
GS-CLIP: Gaussian Splatting for Contrastive Language-Image-3D
Pretraining from Real-World Data [73.1] ポイントクラウドとして表される3D形状は、画像と言語記述を整列させるために、マルチモーダル事前トレーニングの進歩を実現している。
GS-CLIPは,3D表現を向上させるために,マルチモーダル事前学習に3DGSを導入するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:46:47 GMT)
Unified picture of measurement-induced ionization in the transmon [72.3] トランスモンイオン化の起源の統一的な物理像を提供する包括的枠組みを開発する。
この枠組みは、トランスモンイオン化に関与する多光子共鳴を同定する。
また、イオン化のための光子数閾値の数値推定を効率的に計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:46:50 GMT)
Everybody Prune Now: Structured Pruning of LLMs with only Forward Passes [72.1] 我々は,小型で高速かつ高精度な刈り込みモデルを実現するための,勾配のない摂動型刈り込み法を開発した。
また,Hugingface Open LLMリーダーボード上での4/6タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する,単一のA6000を用いた新しいサブ2Bモデルを作成するために,Bonsaiを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:53:56 GMT)
K-Space-Aware Cross-Modality Score for Synthesized Neuroimage Quality
Assessment [71.3] クロスモダリティな医用画像合成をどう評価するかという問題は、ほとんど解明されていない。
本稿では,この課題の進展を促すため,新しい指標K-CROSSを提案する。
K-CROSSは、トレーニング済みのマルチモードセグメンテーションネットワークを使用して、病変の位置を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:43:03 GMT)
Structured Chemistry Reasoning with Large Language Models [70.1] 大規模言語モデル(LLMs)は様々な分野において優れているが、特に化学において複雑な科学的推論に苦慮している。
所望のガイダンスを提供し,LSMの化学的推論能力を大幅に向上させる,シンプルで効果的なプロンプト戦略であるStructChemを紹介した。
量子化学、力学、物理化学、運動学の4分野にわたる試験では、StructChemはGPT-4の性能を大幅に向上させ、最大30%のピーク改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:35:28 GMT)
Large Language Models: A Survey [69.7] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。
LLMの汎用言語理解と生成能力は、膨大なテキストデータに基づいて数十億のモデルのパラメータを訓練することで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:37:09 GMT)
Information Association for Language Model Updating by Mitigating
LM-Logical Discrepancy [68.3] 大規模言語モデル(LLM)は、時代遅れの事前学習データのために現在の情報を提供するのに苦労する。
知識編集や連続的な微調整など,従来のLCMの更新方法は,新たな情報の一般化に重大な欠点がある。
これらの欠点の中核となる課題は,言語モデリングの確率と論理的確率の差を特徴とするLM論理的相違である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:37:51 GMT)
CktGNN: Circuit Graph Neural Network for Electronic Design Automation [67.3] 本稿では,回路トポロジ生成とデバイスサイズを同時に行う回路グラフニューラルネットワーク(CktGNN)を提案する。
オープンサーキットベンチマーク(OCB: Open Circuit Benchmark)は、オープンソースのデータセットで、10ドル(約10万円)の異なるオペレーショナルアンプを含む。
我々の研究は、アナログ回路のための学習ベースのオープンソース設計自動化への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:38:15 GMT)
Davidsonian Scene Graph: Improving Reliability in Fine-grained
Evaluation for Text-to-Image Generation [67.1] Davidsonian Scene Graph(DSG)に基づくテキスト・画像モデル評価フレームワークを開発する。
DSGは依存性グラフにまとめられたアトミックでユニークな質問を生成し、適切なセマンティックカバレッジとサイドステップの一貫性のない回答を保証する。
本稿では,1060のプロンプトを含むオープンソースの評価ベンチマークDSG-1kについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:03:23 GMT)
Vacuum Force and Confinement [65.3] クォークとグルーオンの閉じ込めは真空アベリアゲージ場$A_sfvac$との相互作用によって説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:42:34 GMT)
ExaRanker-Open: Synthetic Explanation for IR using Open-Source LLMs [60.8] ExaRanker-Openを導入し、オープンソース言語モデルを適用して、説明を生成する。
以上の結果から,LLMのサイズが大きくなるにつれて,説明の組み込みが神経ランク付けを継続的に促進することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:23:14 GMT)
Inducing Systematicity in Transformers by Attending to Structurally
Quantized Embeddings [60.7] トランスフォーマーは、複雑なデータセットでトレーニングされた後、構造と実体の新規な構成に一般化する。
本稿では,SQ-Transformerを提案する。
SQ-Transformerは,複数の低複雑さ意味解析および機械翻訳データセット上で,バニラ変換器よりも強い構成一般化を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:53:15 GMT)
Embedding Compression for Teacher-to-Student Knowledge Transfer [58.0] 本稿では,学習可能な教師変換を備えた埋め込み圧縮モジュールを用いて,コンパクトな教師埋め込みを実現することを提案する。
その結果,埋め込み圧縮モジュールの追加により分類性能が向上した。
埋め込み指導で訓練された学生モデルは、より強い一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:47:31 GMT)
A self-supervised framework for learning whole slide representations [55.1] 全体スライド画像(WSI)は、そのサイズによって複雑なコンピュータビジョンの課題を示す。
自己教師付き表現学習は、下流診断タスクにおける高品質なWSI視覚特徴学習を実現することができる。
ギガピクセル規模のWSIの自己監督のための汎用的な自己教師型全スライド学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:05:28 GMT)
Fast, Scalable, Warm-Start Semidefinite Programming with Spectral
Bundling and Sketching [53.9] 我々は、大規模なSDPを解くための、証明可能な正確で高速でスケーラブルなアルゴリズムであるUnified Spectral Bundling with Sketching (USBS)を提案する。
USBSは、20億以上の決定変数を持つインスタンス上で、最先端のスケーラブルなSDP解決器よりも500倍のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:01:56 GMT)
Observation-based unit test generation at Meta [52.5] TestGenは、アプリケーション実行中に観察された複雑なオブジェクトのシリアライズされた観察から作られたユニットテストを自動的に生成する。
TestGenは518のテストを本番環境に投入し、継続的統合で9,617,349回実行され、5,702の障害が見つかった。
評価の結果,信頼性の高い4,361のエンドツーエンドテストから,少なくとも86%のクラスでテストを生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:34:39 GMT)
Radiative transport in a periodic structure with band crossings [52.2] 任意の空間次元におけるシュリンガー方程式の半古典モデル(英語版)を導出する。
決定論的シナリオとランダムシナリオの両方を考慮する。
特定の応用として、ランダムなグラフェン中のウェーブパケットの有効ダイナミクスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:34:32 GMT)
Improving the Worst-Case Bidirectional Communication Complexity for
Nonconvex Distributed Optimization under Function Similarity [52.1] ダウンリンク圧縮のための新しい手法であるMARINA-Pを導入する。
置換圧縮機を用いたMARINA-Pは、作業者数に応じてサーバ間通信の複雑さを向上できることを示す。
本稿では,MARINA-Pとアップリンク圧縮とモーメントステップを組み合わせた手法であるM3を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:58:33 GMT)
AutoPlanBench: Automatically generating benchmarks for LLM planners from
PDDL [52.0] PDDLで書かれたベンチマークをテキスト記述に変換する新しい手法であるAutoPlanBenchを提案する。
優れたLCMプランナーは計画タスクをうまくこなすが、他のプランナーは現在の手法には及ばない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:48:41 GMT)
The Decisive Power of Indecision: Low-Variance Risk-Limiting Audits and Election Contestation via Marginal Mark Recording [51.8] リスク制限監査(RLA)は、大規模な選挙を検証するための確立された技術である。
我々は,選挙後監査をコンテスト監査と呼ぶ新しいタイプの監査を提案する。
これらの監査は、各候補者に対して、自身の勝利の主張を推し進めるキャスト・ボイト・レコード・テーブルを提供することを要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:23:54 GMT)
Beyond Visual Field of View: Perceiving 3D Environment with Echoes and
Vision [51.4] 本稿では,エコーとRGB画像を用いた3次元環境の知覚とナビゲーションに焦点を当てた。
特に、複数の方向から受信したエコーでRGB画像を融合して深度推定を行う。
本稿では,RGB像を補完する3次元構造について,エコーが包括的かつ包括的情報を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:29:43 GMT)
On the Privacy of Selection Mechanisms with Gaussian Noise [50.1] ガウス雑音によるReport Noisy MaxとAbove Thresholdの分析を再検討する。
その結果,Report Noisy Max の純元 DP 境界と Above Threshold の純元 DP 境界を提供することが可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:11:25 GMT)
Premier-TACO: Pretraining Multitask Representation via Temporal
Action-Driven Contrastive Loss [49.9] Premier-TACOはマルチタスクの特徴表現学習手法である。
シーケンシャルな意思決定タスクにおいて、数ショットのポリシー学習効率を改善するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:04:40 GMT)
Aya Dataset: An Open-Access Collection for Multilingual Instruction
Tuning [49.8] 既存のデータセットはほとんどが英語で書かれている。
私たちは世界中の言語に精通した話者と協力して、指示と完了の自然な例を集めています。
既存のデータセットを114言語でテンプレート化し、翻訳することで、5億1300万のインスタンスを含む、これまでで最も広範な多言語コレクションを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:51:49 GMT)
More than the Sum of Its Parts: Ensembling Backbone Networks for
Few-Shot Segmentation [49.1] 異なるバックボーンから特徴を融合させることで、よりリッチな視覚的特徴を捉えることができるかどうかを検討する。
Independent Voting と Feature Fusion という2つのアンサンブル手法を提案し,比較する。
当社のアプローチは、ワンショットの学習シナリオに挑戦しても、従来の単一バックボーンPANetを標準ベンチマークで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:01:15 GMT)
In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces [49.1] Headless-ADは、可変サイズ、セマンティックコンテンツ、順序の離散的なアクション空間に一般化することができる。
我々は、ヘッドレスADは、これまでに遭遇したことのないアクション空間に一般化する重要な能力を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:36:32 GMT)
Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution [48.8] そこで我々は,Imitation Learning from Observationsのための新しい,サンプル効率の高いオンライン政治アルゴリズムMAADを紹介する。
我々は、専門家のパフォーマンスを達成するためには、かなり少ないインタラクションが必要であり、現在最先端の政治手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:04:42 GMT)
Masked LoGoNet: Fast and Accurate 3D Image Analysis for Medical Domain [48.4] 我々はLoGoNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
LoGoNetは、LKA(Large Kernel Attention)とデュアルエンコーディング戦略を利用して、U字型アーキテクチャに新しい特徴抽出器を統合する。
大規模ラベル付きデータセットの欠如を補うために,3次元画像に適した新しいSSL方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:06:58 GMT)
Fault-Tolerant Neural Networks from Biological Error Correction Codes [45.8] 哺乳類大脳皮質の格子細胞では、アナログ誤差補正符号が神経スパイクノイズから状態を保護するために観測されている。
ここでは、これらの生物学的エラー訂正符号を用いて、各ニューロンの欠陥がシャープしきい値以下である場合、信頼性の高い計算を実現する、普遍的なフォールトトレラントニューラルネットワークを開発する。
フォールトからフォールトトレラントニューラルネットワークへの位相遷移の発見は、大脳皮質における信頼性の高い計算のメカニズムを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:48:36 GMT)
Quantum thermodynamics with a single superconducting vortex [45.0] ナノ構造における単一の超伝導渦のダイナミクスの完全な制御を実証する。
我々の装置は、電場冷却されたアルミニウムナノスクエアで渦を捕捉し、ナノ秒の電流でオンデマンドに放出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:16:20 GMT)
FedMLSecurity: A Benchmark for Attacks and Defenses in Federated
Learning and Federated LLMs [44.3] FedSecurityは、Federated Learning (FL)における敵攻撃とそれに対応する防御機構をシミュレートするために設計されたエンドツーエンドのベンチマークである。
FedSecurityは、FLトレーニング中のさまざまな攻撃のシミュレーションを容易にするFedAttackerと、これらの攻撃に対抗する防御メカニズムを実装するFedDefenderの2つの重要なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:57:05 GMT)
Safe Guaranteed Exploration for Non-linear Systems [44.3] 本稿では,最適制御を用いた新しい安全な探索フレームワークを提案する。
本稿では,モデル予測制御を用いた効率的なSageMPC,SAfe保証探索手法を提案する。
自動車モデルを用いたSageMPCを用いた未知環境の安全な探索実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:26:26 GMT)
Peeking with PEAK: Sequential, Nonparametric Composite Hypothesis Tests
for Means of Multiple Data Streams [42.8] 本稿では,複数データストリームを用いた合成仮説のための新しい非パラメトリックシーケンシャルテストを提案する。
提案手法は,テスト・アズ・ベッティング・フレームワーク上に構築され,停止時間にまたがる非漸近的な$alpha$レベルのテストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:11:34 GMT)
MAIRA-1: A specialised large multimodal model for radiology report
generation [42.6] 胸部X線(CXR)から放射線学的レポートを生成するための放射線学固有のマルチモーダルモデルを提案する。
我々の研究は、学習済みの視覚エンコーダとアライメントすることで、大規模言語モデルにマルチモーダル機能を持たせることができるという考えに基づいている。
提案モデル(MAIRA-1)は,Vicuna-7Bに基づく微調整された大規模言語モデルと協調してCXR固有の画像エンコーダを利用して,最先端の品質のレポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:16:56 GMT)
Few-Shot Learning with Uncertainty-based Quadruplet Selection for
Interference Classification in GNSS Data [42.1] ジャミング装置はグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からの信号を妨害することで重大な脅威となる
周波数スナップショットにおける異常の検出は、これらの干渉を効果的に対処するために重要である。
本稿では,新しい干渉クラスに適応するための数ショット学習(FSL)手法を提案する。
本手法では,様々な正と負の干渉クラスを用いて表現を学習するために,モデルの四重項選択を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:59:14 GMT)
GLaM: Fine-Tuning Large Language Models for Domain Knowledge Graph
Alignment via Neighborhood Partitioning and Generative Subgraph Encoding [42.0] グラフ対応LAnguage Models (GLaM) を開発するためのフレームワークを紹介する。
特定のグラフに基づく知識でモデルを構築することは、構造に基づく推論のためのモデルの能力を拡張することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:53:29 GMT)
PAS-SLAM: A Visual SLAM System for Planar Ambiguous Scenes [41.5] 平面不明瞭なシーンを対象とした平面的特徴に基づく視覚的SLAMシステムを提案する。
本稿では,平面パラメータ,意味情報,投影IoU,非パラメトリックテストを組み合わせた統合データアソシエーション戦略を提案する。
最後に、カメラポーズ最適化のための多重制約係数グラフのセットを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:34:26 GMT)
A Benchmark for Learning to Translate a New Language from One Grammar
Book [41.1] MTOBは英語とカラマン語を翻訳するためのベンチマークである。
モデルは、人間の読みやすい文法説明書から言語を学ぶように求めている。
現状のLLMを用いたベースラインは有望であるが,人間の性能には劣っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:55:53 GMT)
POTEC: Off-Policy Learning for Large Action Spaces via Two-Stage Policy
Decomposition [40.9] 大規模離散行動空間における文脈的バンディット政策の非政治的学習について検討する。
本稿では,2段階ポリシー分解によるポリシー最適化という新しい2段階アルゴリズムを提案する。
特に大規模かつ構造化された行動空間において,POTECはOPLの有効性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:01:13 GMT)
On the Efficacy of Eviction Policy for Key-Value Constrained Generative
Language Model Inference [40.8] 大規模言語モデルは、リソース制約のある環境にデプロイするのにコストがかかる。
時間的注意スコアとロバストネス尺度に基づくポリシーであるRoCoを紹介する。
ユーザフレンドリーなキー値制約付き生成推論専用の汎用ソフトウェアパッケージであるEasyKVをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:20:59 GMT)
Towards Convergence Rates for Parameter Estimation in Gaussian-gated
Mixture of Experts [40.2] ガウスゲートMOEモデルにおける最大推定値(MLE)の収束解析を行う。
以上の結果から,MLEはガウスゲーティング関数の位置パラメータの2つの相補的な設定の下で異なる挙動を示すことが明らかとなった。
特に、これらの挙動は2つの異なる方程式系の可解性によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:51:16 GMT)
How Uniform Random Weights Induce Non-uniform Bias: Typical
Interpolating Neural Networks Generalize with Narrow Teachers [39.8] NNパラメトリゼーションに先立つフラット'は、NN関数に先立ってリッチな先行を誘導することを示す。
これにより、より単純な関数へのバイアスが発生し、表現するパラメータが少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:03:52 GMT)
CultureLLM: Incorporating Cultural Differences into Large Language
Models [39.3] CultureLLMは、大きな言語モデルに文化的差異を組み込むためのコスト効率の良いソリューションである。
我々の人間による研究は、生成されたサンプルが元のサンプルと意味的に等価であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:02:43 GMT)
TETRIS: Towards Exploring the Robustness of Interactive Segmentation [39.2] 対話型セグメンテーションモデルに対するホワイトボックス逆攻撃において, 直接最適化により極端なユーザ入力を見つける手法を提案する。
本報告では,多数のモデルについて広範囲な評価を行った結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:36:21 GMT)
BLiSS: Bootstrapped Linear Shape Space [38.9] 本稿では,形状空間と対応問題の解法であるBLiSSを紹介する。
手動で登録された小さなスキャンから始めて、形状空間を充実させ、それを新しい未登録スキャンに自動的に対応させる。
BLiSSの重要な構成要素は、低次元の形状空間で欠落した詳細を捉える非線形変形モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:59:21 GMT)
What is Hiding in Medicine's Dark Matter? Learning with Missing Data in
Medical Practices [38.6] 欠落したデータは、医療専門家の実践パターンに関連付けられている可能性がある。
外傷例5,791例のTARNフィールド79例について検討した。
我々は,1NNインプタが,通常の臨床意思決定のパターンを示す最も優れたインキュベーションであると結論づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:27:35 GMT)
Jointly Learning Representations for Map Entities via Heterogeneous
Graph Contrastive Learning [38.4] マップエンティティの複数カテゴリの表現を学習するためのHOME-GCLという新しい手法を提案する。
本手法では,道路セグメントとランドパーセルの両方を統一したフレームワークに統合するヘテロジニアスマップエンティティグラフ(HOMEグラフ)を用いる。
我々の知る限り、HOME-GCLは統一モデルを用いて道路セグメントと土地区画の表現を共同で学習する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:47:18 GMT)
Alphazero-like Tree-Search can Guide Large Language Model Decoding and
Training [37.8] ToT(Tree-of-Thought)やRAP(Reasoning via Planning)といった最近の研究は、LLMの推論能力を強化することを目的としている。
LLMのためのAlphaZeroライクな木探索学習フレームワーク(TS-LLM)を提案する。
学習価値関数を用いた木探索がLLM復号を導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:13:46 GMT)
Calibrating Long-form Generations from Large Language Models [37.2] 大きな言語モデル(LLM)の信頼性スコアは、その応答が正しいという実際の可能性と一致すべきである。
現在の信頼性評価手法とキャリブレーション基準は、応答の正しさを2値の真/偽評価に頼っている。
本稿では,LLMの応答の正しさと関連する信頼度の両方を,様々なスコアの分布として扱う統一校正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:00:32 GMT)
ViGoR: Improving Visual Grounding of Large Vision Language Models with
Fine-Grained Reward Modeling [37.2] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、実世界では前例のない推論能力を示している。
生成されたテキストは、しばしば視覚入力の不正確な接地に悩まされ、既存のシーン要素を幻覚させるなどのエラーが発生する。
我々は,LVLMの視覚的グラウンド化を大幅に向上させるために,細粒度報酬モデリングを利用した新しいフレームワークViGoRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:00:14 GMT)
Improved Evidential Deep Learning via a Mixture of Dirichlet
Distributions [36.9] 本稿では,1つのニューラルネットワークモデルを用いて,予測分布上のメタ分布を学習する,明らかな深層学習(EDL)と呼ばれる最新の予測不確実性推定手法について検討する。
Bengsらによる最近の研究では、既存の方法の根本的な落とし穴が特定されている。
ディリクレ分布と変分推論による学習を混合してモデル化し,一貫した目標分布の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:23:39 GMT)
Distilling Morphology-Conditioned Hypernetworks for Efficient Universal
Morphology Control [36.5] 異なるロボット形態の普遍的なポリシーを学ぶことは、学習効率を著しく向上させ、ゼロショットの一般化を目に見えない形態の一般化を可能にする。
TFのような優れた性能と推論時の高効率を実現するために,HyperDistillを提案する。
何百もの多様な形態のベンチマークであるUNIMALにおいて、HyperDistillはトレーニングと未確認テストロボットの共通TF教師ポリシーと同様に、異なる環境でモデルサイズを6～14倍、計算コストを67～160倍削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:40:51 GMT)
Understanding the Effects of Iterative Prompting on Truthfulness [36.0] 本稿では,反復的プロンプトが大規模言語モデル(LLM)の真偽に及ぼす影響について検討する。
特定された問題に対処するために設計されたいくつかのプロンプト変種を導入する。
我々の研究は、反復的プロンプトの微妙な理解を提供し、LLMの真理性を高めるための新しいアプローチを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:57:08 GMT)
Debating with More Persuasive LLMs Leads to More Truthful Answers [35.5] 議論は、非専門家モデルと人間の両方が、それぞれ76%と88%の精度で質問に答えるのを一貫して助けていることに気付きました。
以上の結果から,基礎的真理の欠如によるモデルと議論の整合性に関する実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:05:01 GMT)
HeadStudio: Text to Animatable Head Avatars with 3D Gaussian Splatting [35.3] 本稿では,テキストプロンプトからリアルかつアニメーションなアバターを生成するフレームワークであるHeadStudioを紹介する。
我々の手法は3Dガウスを意味的に駆動し、柔軟で達成可能な外観を作り出す。
アバターは高画質のリアルタイムビューを1024の解像度でレンダリングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:58:37 GMT)
Spatially-Attentive Patch-Hierarchical Network with Adaptive Sampling
for Motion Deblurring [34.8] そこで本稿では,異なる空間領域にまたがる大きなぼやけた変化を扱うために,画素適応化と特徴注意設計を提案する。
提案手法は,最先端のデブロワーリングアルゴリズムに対して良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:00:09 GMT)
Corruption Robust Offline Reinforcement Learning with Human Feedback [33.3] オフライン環境下でのRLHFを用いた強化学習におけるデータ破損の堅牢性について検討した。
我々は,破損したデータから準最適ポリシーを特定するアルゴリズムを,証明可能な保証を持って設計することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:09:48 GMT)
PanoDiffusion: 360-degree Panorama Outpainting via Diffusion [32.7] パノディフュージョンと呼ばれる潜在拡散モデル(LDM)を用いた360度室内RGB-Dパノラマ露光モデルを提案する。
トレーニング中にRGBと深度パノラマデータの両方を利用する新しいバイモーダル潜時拡散構造を導入する。
以上の結果から,RGB-Dパノラマにおけるパノ拡散法は,様々な種類のマスクに対して多種多様な構造を持つ結果が得られるだけでなく,高品質のパノラマを合成し,リアルな3次元室内モデルを提供することによって,最先端のパノラマ法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:08:51 GMT)
Why Solving Multi-agent Path Finding with Large Language Model has not
Succeeded Yet [31.3] 我々はマルチエージェント経路探索(MAPF)の問題に焦点をあて、マルチロボット経路計画(multi-robot route planning)とも呼ばれる。
障害物のない空の部屋マップ上でのモチベーションの成功を示すとともに、標準MAPFベンチマークのより難しい部屋マップと迷路マップの計画に失敗することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:48:19 GMT)
Factuality of Large Language Models in the Year 2024 [31.0] 我々は、主要な課題とその原因を特定することを目的として、既存の研究を批判的に分析する。
オープンエンドテキスト生成における事実自動評価の障害を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:36:41 GMT)
Findings of the First Workshop on Simulating Conversational Intelligence
in Chat [30.8] SCI-CHATは、オープンドメイン対話に関する以前のワークショップに従っているが、人間による実際の評価で判断されるインテリジェントな会話のシミュレーションに焦点を当てている。
モデルは、議論に対して提案し、反論し、推論しながら、マルチターン会話で挑戦的なトピックに従う能力を含むことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:08:23 GMT)
MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [30.8] 本研究は,分子間相互作用予測のための新しいマルチモーダルフレームワークであるMollTC(Chain-of-Thought, CoT)理論を提案する。
統合MRLを実現するため、MollTCは、クロスデータセット情報共有のための動的パラメータ共有戦略を革新的に開発している。
我々の実験は4000,000以上の分子対を含む様々なデータセットで実施され、現在のGNNおよびLLMベースラインよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:54:54 GMT)
Multimodal Clinical Trial Outcome Prediction with Large Language Models [30.5] 臨床試験の結果を予測するために, LIFTED(Multimodal Mixed-of-Experts)アプローチを提案する。
LIFTEDは、異なるモダリティデータを自然言語記述に変換することで統一する。
そして、LIFTEDは統合ノイズ耐性エンコーダを構築し、モーダル固有の言語記述から情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:18:38 GMT)
Determining Strain Components in a Diamond Waveguide from Zero-Field
ODMR Spectra of NV$^{-}$ Center Ensembles [29.5] ダイヤモンド中のレーザーによる導波路は、NV$-$の生成を促進し、光との結合を改善すると同時に、結晶のひずみを誘導する。
一般的に用いられるゼロフィールド光磁気共鳴(ODMR)を用いて、NV$-$スピン状態を実験的に探究する。
我々の導波路では、ODMRスペクトルはシフトし、分裂し、一貫した非対称である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:13:30 GMT)
Rethinking the Power of Graph Canonization in Graph Representation
Learning with Stability [29.0] 本稿では,グラフカノン化によるGNNの表現率の最大化を提案する。
安定なGNNは、類似グラフをベクトル空間の閉グラフ表現にマッピングし、GNNの安定性は、その性能を目に見えないグラフに一般化することが重要である。
実験の総合的なセットは,提案手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:34:07 GMT)
Quantifying Association Capabilities of Large Language Models and Its
Implications on Privacy Leakage [28.4] 本稿では,言語モデルの関連性を考察し,その能力に影響を及ぼす要因を明らかにすることを目的とする。
我々の研究は、モデルがスケールアップするにつれて、エンティティ/インフォメーションを関連付ける能力が強化されることを明らかにし、特にターゲットペアがより短い共起距離またはより高い共起周波数を示す場合である。
正確に予測されたPIIの割合は比較的小さいが、LLMは適切なプロンプトが提供されると、メールアドレスや電話番号の特定のインスタンスを予測する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:31:11 GMT)
LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents [27.3] 交通信号制御(TSC)は都市交通管理において重要な要素であり、道路網の効率を最適化し渋滞を軽減することを目的としている。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた新しいフレームワーク LLMLight について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:11:59 GMT)
Efficient initialization of fluxonium qubits based on auxiliary energy
levels [27.2] 量子電磁力学系は、マイクロ波駆動を通じて量子ビットと短寿命キャビティの間の状態を伝達する。
我々はフラキソニウムのフラックス・ツンタビリティを利用して、非計算量子ビット遷移と励起空洞との相互作用を可能にする。
提案手法は,量子ビットの2番目の励起状態の集団を同時に除去し,大規模フラキソニウムプロセッサに容易に組み込むことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:30:00 GMT)
Time Series Supplier Allocation via Deep Black-Litterman Model [27.2] Time Supplier Allocation (TSSA) は、完全な効率で要求を満たすために、今後のディスパッチ戦略を洗練することを目的として、複雑なNPハード課題を提起する。
伝統的に、ブラック・リッターマン(BL)モデルは、不十分なリスクに対して期待されるリターンのバランスをとることで、TSSAシナリオの新しい視点を提供する。
我々は、BLモデルを金融ルーツからサプライチェーンコンテキストに革新的に適応させる、先駆的なDeep Black-Litterman Series Model (DBLM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:44:54 GMT)
Domain Generalization with Small Data [27.0] 我々は,各データポイントを確率的埋め込みにマッピングすることで,確率的フレームワークに基づくドメイン不変表現を学習する。
提案手法は,分布上のテクスト分布の測定値(大域的視点アライメント)と分布に基づくコントラスト的セマンティックアライメント(コントラスト的セマンティックアライメント)を結合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:59:08 GMT)
SliceGPT: Compress Large Language Models by Deleting Rows and Columns [27.0] SliceGPTは,各重み行列をより小さい(高密度)行列に置き換え,ネットワークの埋め込み次元を小さくする,新しい学習後スペーシング方式である。
SliceGPT は LLAMA2-70B OPT 66B と Phi-2 のモデルパラメータの最大25% (埋め込みを含む) を,99%,99%,90% のゼロショットタスク性能を維持しながら除去可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:59:40 GMT)
Studious Bob Fight Back Against Jailbreaking via Prompt Adversarial
Tuning [25.7] 本稿では,PAT(Prompt Adversarial Tuning)という手法を用いて,防御制御機構を訓練する手法を提案する。
我々は、最適化された目標を達成するために、敵の訓練に似た訓練プロセスを設計する。
提案手法はブラックボックスとホワイトボックスの両方で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:09:39 GMT)
CityFlowER: An Efficient and Realistic Traffic Simulator with Embedded
Machine Learning Models [25.6] CityFlowERは、効率的で現実的な都市交通シミュレーションのための高度なシミュレータである。
シミュレータ内に機械学習モデルが組み込まれており、外部APIインタラクションの必要がなくなる。
これは、特に大規模なシミュレーションにおいて、非並列な柔軟性と効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:19:41 GMT)
Stochastic Population Update Can Provably Be Helpful in Multi-Objective
Evolutionary Algorithms [25.4] 人口更新は多目的進化アルゴリズムの鍵となるコンポーネントである。
人口の更新はMOEAの探索に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:43:11 GMT)
Zero-shot Explainable Mental Health Analysis on Social Media by
incorporating Mental Scales [25.4] メンタルヘルス分析における差別的アプローチは、その強い能力で知られているが、解釈性がない。
大きな言語モデル(LLM)に基づくような生成的アプローチは、重いアノテーションを取り除き、説明を提供する可能性を秘めている。
本手法は, 精神的アンケートの出力に基づいて, より厳密な説明が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:44:06 GMT)
Optimal estimation of Gaussian (poly)trees [25.0] 分布学習(KL距離)と構造学習(正確な回復)の両問題を考察する。
最初のアプローチはChow-Liuアルゴリズムに基づいており、最適な木構造分布を効率的に学習する。
第2のアプローチは、制約に基づく構造学習のための条件付き独立試験器として部分相関を用いたポリツリーに対するPCアルゴリズムの修正である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:58:36 GMT)
FL-NAS: Towards Fairness of NAS for Resource Constrained Devices via
Large Language Models [25.0] 本稿では,3つの重要な設計指標を同時に検討することにより,この方向をさらに探究する。
本稿では,新しいLCMベースのNASフレームワークFL-NASを提案する。
FL-NASが実際に高い性能のDNNを見出すことができ、ほぼすべての設計上の考慮事項において、最先端のDNNモデルよりも精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:49:03 GMT)
On the Out-Of-Distribution Generalization of Multimodal Large Language
Models [24.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)の一般化境界について検討する。
我々は、合成画像、実世界の分布シフト、医療画像や分子画像などの特殊なデータセットにまたがるゼロショットの一般化を評価した。
テキスト内学習はMLLMの一般化を著しく向上させ,一般化障壁を克服するための新たな道を開くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:21:51 GMT)
Where Does My Model Underperform? A Human Evaluation of Slice Discovery
Algorithms [24.1] 新しいスライス発見アルゴリズムは、データの一貫性と高いエラーのサブセットをグループ化することを目的としている。
2つの最先端スライス探索アルゴリズムによって出力される40個のスライスをユーザに示し、オブジェクト検出モデルに関する仮説を作成するよう依頼する。
以上の結果から,これらのツールが素直なベースラインよりも有益であることを示すとともに,仮説形成段階においてユーザが直面する課題にも光を当てることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:14:54 GMT)
The boundary of neural network trainability is fractal [23.5] いくつかのフラクタルは関数を反復することによって計算される。
ニューラルネットワークのトレーニングは、収束または分岐行動をもたらす可能性がある。
テストされたすべての構成において、この境界は10年以上にわたるスケールのフラクタルであることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:46:48 GMT)
Quality and Trust in LLM-generated Code [23.4] コード生成モデルの正確性を評価するためのフレームワークを開発する。
私たちのコントリビューションは、言語モデルによって生成された現在のコードの使用において、より良いキャリブレーションの意思決定につながるでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:18:05 GMT)
MusicMagus: Zero-Shot Text-to-Music Editing via Diffusion Models [23.3] 本稿では,テキスト・ツー・ミュージック・モデルによって生成される音楽の編集に対する新しいアプローチを提案する。
本手法は,テキスト編集をテキストテンプレート空間操作に変換するとともに,一貫性を強制する余分な制約を加える。
実験により, ゼロショットと特定の教師付きベースラインの双方に対して, スタイルおよび音色伝達評価において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:34:08 GMT)
Where is the Truth? The Risk of Getting Confounded in a Continual World [23.2] データセットは、新しいデータへの一般化に失敗する急激な相関によって、最も容易に解決される場合、構築される。
共同創設者がタスク間で時間的に異なるような継続的な学習環境では、結果として得られる課題が、標準的な忘れる問題を超えていることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:24:18 GMT)
Evaluating Membership Inference Attacks and Defenses in Federated
Learning [23.1] 会員推論攻撃(MIA)は、連合学習におけるプライバシー保護への脅威を増大させる。
本稿では,既存のMIAと対応する防衛戦略の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:58:35 GMT)
Hyp-OW: Exploiting Hierarchical Structure Learning with Hyperbolic
Distance Enhances Open World Object Detection [23.0] オープンワールドオブジェクト検出は難しくて現実的なタスクです。
既知の物体と未知の物体の両方を検出する。
本稿では,既知の項目の階層的表現を学習し,モデル化するHyp-OWを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:07:37 GMT)
Diffusion-ES: Gradient-free Planning with Diffusion for Autonomous
Driving and Zero-Shot Instruction Following [22.9] Reward-gradient guided denoisingは、微分可能報酬関数と拡散モデルによって捕捉されたデータ分布下での確率の両方を最大化する軌道を生成する。
そこで我々は,勾配のない最適化と軌道デノゲーションを組み合わせたDiffusionESを提案する。
DiffusionESは、自動運転のための確立されたクローズドループ計画ベンチマークであるnuPlan上で、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） (Fri, 9 Feb 2024 17:18:33 GMT)
Learned Image Compression with Gaussian-Laplacian-Logistic Mixture Model
and Concatenated Residual Modules [22.8] 学習画像圧縮の2つの重要な要素は、潜在表現のエントロピーモデルと符号化/復号化ネットワークアーキテクチャである。
本稿では,よりフレキシブルなガウス・ラプラシア・ロジスティック混合モデル(GLLMM)を提案する。
符号化/復号化ネットワーク設計部では、複数の残差ブロックを追加のショートカット接続で直列接続する残差ブロック(CRB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:23:13 GMT)
Prompt Learning on Temporal Interaction Graphs [22.1] 時間的相互作用グラフ(TIG)は現実世界のシステムを表現するために広く利用されている。
TIGモデルは、トレーニング前予測のトレーニングパラダイムにおいて、トレーニング前予測と下流予測の間に厳しいギャップに直面しています。
本稿では,TIGモデルとシームレスに統合する汎用フレームワークであるTIGPromptについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:06:20 GMT)
Convergence of Gradient Descent with Small Initialization for
Unregularized Matrix Completion [21.8] バニラ勾配降下は、明示的な正則化を必要とせず、必ず基底真理$rmXstar$に収束することを示す。
驚くべきことに、収束率も最終的な精度もオーバーパラメータ化された検索ランク$r'$に依存しておらず、それらは真のランク$r$によってのみ支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:39:23 GMT)
Assortment Planning with Sponsored Products [21.4] 本研究は,スポンサー製品の存在下での整理計画問題に焦点をあてる。
最終的な目的は、スポンサー商品を戦略的に配置する特定の要件を考慮しつつ、最適な収益を配分する計画を計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:18:44 GMT)
Teaching Probabilistic Logical Reasoning to Transformers [21.3] 本研究では,不確実なテキストに対する推論において,トランスフォーマーに基づく言語モデルの有効性を評価する。
本稿では,確率的制約学習という,エンドツーエンドのファインチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:29:19 GMT)
Understanding the Weakness of Large Language Model Agents within a
Complex Android Environment [21.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ブラウザやゲームのようなドメイン固有のソフトウェア内で複雑なタスクを実行するインテリジェントエージェントに権限を与えている。
LLMはオペレーティングシステムのような汎用ソフトウェアシステムに適用する際の3つの主要な課題に直面している。
これらの課題は、現代的なオペレーティングシステム上でLLMエージェントを評価するために設計された環境とベンチマークであるAndroidArenaを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:19:25 GMT)
SLAM for Visually Impaired People: a Survey [21.2] 視力障害と視覚障害に対するSLAMベースのソリューションに関する54の最近の研究の体系的な文献レビューを初めて紹介する。
視覚障害者のナビゲーションにおけるこれらの手法の利点と限界について論じる。
SLAM技術は、視覚障害者が効果的にナビゲートできる能力を改善する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:25:34 GMT)
Privacy Profiles for Private Selection [21.2] 私たちは、ReportNoisyMaxとPrivateTuningのプライバシプロファイルを、それらが相関するベースアルゴリズムのプライバシプロファイルを使ってバウンドする、使いやすいレシピを開発しています。
このアプローチはすべての利害関係を改善し、エンドツーエンドのプライベート学習実験において大きなメリットをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:31:46 GMT)
CoRe-GD: A Hierarchical Framework for Scalable Graph Visualization with
GNNs [20.7] 我々は、ストレスの最適化を学習できるサブクワッドラティックを備えたスケーラブルなグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフ描画フレームワークを導入する。
古典的応力最適化手法と強制指向レイアウトアルゴリズムに着想を得て,入力グラフの粗い階層を生成する。
ネットワーク内の情報伝達を強化するために,新しい位置変換手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:50:45 GMT)
The Complexity of Sequential Prediction in Dynamical Systems [20.3] 進化関数が未知のとき,力学系の次の状態を予測するための学習の課題について検討する。
従来の研究とは異なり、力学系にはパラメトリックな仮定は存在せず、学習理論の観点から問題を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:45:00 GMT)
A Combinatorial Characterization of Supervised Online Learnability [20.3] 本稿では,任意だが有界な損失関数に対する仮説クラスのオンライン学習可能性について検討する。
連続最小次元と呼ばれる新しいスケール感性次元を与え、オンライン学習可能性の厳密な定量的評価を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:27:51 GMT)
LLaVA-Phi: Efficient Multi-Modal Assistant with Small Language Model [20.2] 効率的なマルチモーダルアシスタントであるLLaVA-$phi$(LLaVA-Phi)を紹介する。
LLaVA-Phiは、最近進歩した小言語モデルPhi-2のパワーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:38:53 GMT)
Multimodal Attention Merging for Improved Speech Recognition and Audio
Event Classification [20.2] マルチモーダルアテンション・マージ(MAM)
MAMは、ASR(Automatic Speech Recognition)モデルの相対的な単語誤り率(WER)を最大6.70%削減する。
Learnable-MAMは、注意行列をマージするためのデータ駆動のアプローチであり、さらに2.90%の相対的なASRのWERの減少と18.42%の相対的なAECの減少をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:48:23 GMT)
NCRF: Neural Contact Radiance Fields for Free-Viewpoint Rendering of
Hand-Object Interaction [20.0] ビデオのスパース集合から手動物体間相互作用を再構成するための新しいフリーポイントレンダリングフレームワークであるニューラルコンタクトレーダランスフィールド(NCRF)を提案する。
私たちはこれらの重要なコンポーネントを共同で学び、視覚的および幾何学的制約で相互に助け合い、規則化します。
提案手法は、レンダリング品質とポーズ推定精度の両方の観点から、現在の最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:00:22 GMT)
Model Selection of Zero-shot Anomaly Detectors in the Absence of Labeled
Validation Data [19.9] 異常検出には、大きなラベルのないデータセットで異常サンプルを検出する必要がある。
SWSA: 生成した合成検証セットを用いて画像ベース異常検出装置を選択するためのフレームワークを提案する。
SWSAは, 基線法よりもAUROCの方が高い結果を得るため, 基底構造検証セットで選択したモデルを選択することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:59:43 GMT)
Learning Coverage Paths in Unknown Environments with Deep Reinforcement
Learning [19.9] 被覆経路計画 (CPP) は、制限された領域の自由空間全体をカバーする経路を見つける問題である。
この課題に対する強化学習の適性について検討する。
本稿では,フロンティアに基づく計算可能なエゴセントリックマップ表現と,全変動に基づく新たな報酬項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:09:48 GMT)
Hierarchical Transformers are Efficient Meta-Reinforcement Learners [19.8] 本稿では,メタ強化学習のための階層型トランスフォーマー(HTrMRL)について紹介する。
過去のエピソードが豊富な情報源としてどのように機能するかを実証し、我々のモデルは効果的に蒸留し、新しい文脈に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:40:11 GMT)
Lens: A Foundation Model for Network Traffic in Cybersecurity [19.7] Lensは、T5アーキテクチャを活用して、大規模な未ラベルデータから事前訓練された表現を学習するネットワークトラフィックの基礎モデルである。
Masked Span Prediction(MSP)、Packet Order Prediction(POP)、Homologous Traffic Prediction(HTP)の3つの異なるタスクを組み合わせた新しい損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:15:08 GMT)
Unmasking Deepfakes: Masked Autoencoding Spatiotemporal Transformers for
Enhanced Video Forgery Detection [19.4] 本稿では,自己教師型マスク自動符号化装置によって事前訓練された視覚変換器を用いたディープフェイク映像の検出手法を提案する。
提案手法は,ビデオの個々のRGBフレームから空間情報を学習することに焦点を当てた2つのコンポーネントで構成され,一方は連続するフレームから生成された光フロー場から時間的整合性情報を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:25:03 GMT)
Determining the upper bound of code distance of quantum stabilizer codes
through Monte Carlo method based on fully decoupled belief propagation [19.4] 本稿ではモンテカルロ法の概念を用いて,QSCのコード距離の上限を決定するアルゴリズムを提案する。
コード距離が既知の様々なQSCのアルゴリズムによって決定されるコード距離の上限は、実際のコード距離と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:40:55 GMT)
On Rademacher Complexity-based Generalization Bounds for Deep Learning [18.6] Rademacherの複雑性に基づくアプローチは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上の非空の一般化バウンダリを生成することができることを示す。
以上の結果から,ReLU,Leaky ReLU,Parametric Rectifier Linear Unit,Sigmoid,Tanhなどの特別なアクティベーション機能を持つCNNのネットワーク長に依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:21:12 GMT)
Exploring Group and Symmetry Principles in Large Language Models [18.6] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションで素晴らしいパフォーマンスを示している。
物理学や数学などの分野において重要な役割を担った群と対称性の原理に基づく枠組みを導入する。
本研究は, 閉包, アイデンティティ, 逆転, 連想性という4つのグループ特性におけるモデルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:10:25 GMT)
Exploring Interaction Patterns for Debugging: Enhancing Conversational
Capabilities of AI-assistants [18.5] 大規模言語モデル(LLM)は、プログラマが様々なソフトウェア開発タスクの自然言語説明を得ることを可能にする。
LLMはしばしば十分な文脈なしに行動し、暗黙の仮定や不正確な反応を引き起こす。
本稿では,対話パターンと会話分析からインスピレーションを得て,デバッグのための対話型AIアシスタントRobinを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:44:27 GMT)
A Multi-Perspective Machine Learning Approach to Evaluate Police-Driver
Interaction in Los Angeles [18.4] 州内で最も目に見えて接触した警察官は、交通停止中に年間2000万回以上、市民と交流している。
ボディウーンカメラ(BWC)は、警察の説明責任を高め、警察と公共の相互作用を改善する手段として用いられる。
本稿では、このBWC映像から音声、ビデオ、および転写情報を分析するために、新しいマルチパースペクティブ・マルチモーダル機械学習(ML)ツールを開発するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:25:11 GMT)
Apple Tasting: Combinatorial Dimensions and Minimax Rates [18.1] エンファップル味覚フィードバックに基づくオンライン二項分類では、学習者は1を予測した場合のみ真のラベルを観察する。
実現可能な設定では、期待されるミスの回数が$Theta$または$Theta(T)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:35:22 GMT)
High-fidelity Pseudo-labels for Boosting Weakly-Supervised Segmentation [17.8] 画像レベルの弱い教師付きセグメンテーション(WSSS)は、トレーニング中にセグメンテーションマスクを代理することで、通常膨大なデータアノテーションコストを削減する。
本研究は,GAPの代替となる重要サンプリングと特徴類似性損失という,CAMを改善するための2つの手法に基づく。
複数の独立二項問題の後部二項問題に基づいて両手法を再構成する。
パフォーマンスが向上し、より一般的なものになり、事実上あらゆるWSSSメソッドを増強できるアドオンメソッドが出来上がります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:05:35 GMT)
The Generative AI Paradox on Evaluation: What It Can Solve, It May Not
Evaluate [17.8] 本稿では,ジェネレーションタスクにおけるLarge Language Models (LLMs) が同等に評価できるという仮定を考察する。
質問応答(QA)における3つのLLMと1つのオープンソースLMの性能評価と,TriviaQAデータセットを用いた評価課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:16:08 GMT)
Deep Backtracking Counterfactuals for Causally Compliant Explanations [17.2] 本稿では,DeepBC(Deep Backtracking counterfactuals)と呼ばれる手法を導入する。
特別な場合として、我々の定式化は、対実的説明の分野における手法に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:53:25 GMT)
ScreenAgent: A Vision Language Model-driven Computer Control Agent [17.1] 視覚言語モデル(VLM)エージェントが実際のコンピュータ画面と対話する環境を構築する。
この環境では、エージェントは、マウスとキーボードのアクションを出力することで、スクリーンショットを観察し、GUI(Graphics User Interface)を操作することができる。
そこで,ScreenAgentデータセットを構築し,様々なコンピュータタスクの完了時にスクリーンショットとアクションシーケンスを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:33:45 GMT)
ALEXSIS-PT: A New Resource for Portuguese Lexical Simplification [17.1] ALEXSIS-PTは、387の複雑な単語に対する9,605の候補置換を含むブラジルポルトガル語LSのための新しい多候補データセットである。
本データセットでは,mDistilBERT,mBERT,XLM-R,BERTimbauの4つの代用生成モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:30:08 GMT)
Spiking-PhysFormer: Camera-Based Remote Photoplethysmography with
Parallel Spike-driven Transformer [16.9] 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） (Fri, 9 Feb 2024 05:22:51 GMT)
Domain Adaptation Using Pseudo Labels [16.8] ラベル付き対象データがない場合、教師なしのドメイン適応アプローチは、ソースとターゲットドメインの限界分布を整合させようとする。
我々は,複数段階の擬似ラベル修正手法を用いて,対象ドメインの正確なラベルを決定するために事前訓練ネットワークをデプロイする。
複数のデータセットに対する結果から, 複雑な最先端技術と比較して, 簡単な手順の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:15:11 GMT)
Dynamic Inter-treatment Information Sharing for Individualized Treatment
Effects Estimation [16.7] 観察研究から個別治療効果(ITE)を推定することは因果推論の根本的な問題である。
限られた観測データセットは、信頼できるITE推定において課題となる。
ITE学習者を対象とした「テキストソフト重量共有」に基づく深層学習フレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法はITE推定誤差を改善するとともに,より小さなデータセットに対する有効性を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:35:37 GMT)
The ensmallen library for flexible numerical optimization [15.8] 我々は,ユーザ供給対象関数を数学的に最適化するための柔軟なC++フレームワークを提供する,コンパクトな数値最適化ライブラリの概要を述べる。
汎用関数、微分可能関数、分離可能関数、制約関数、分類関数など、多くの目的関数がサポートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:07:00 GMT)
SEINE: Structure Encoding and Interaction Network for Nuclei Instance
Segmentation [15.8] 同様に、クロモフォブ核の核内領域と核外領域の視覚的表現は、しばしば低セグメンテーションを引き起こす。
現在の手法では核構造の探索が欠如しており、結果として断片化されたインスタンス予測がもたらされる。
本稿では,原子核の構造モデリング手法を開発する構造符号化・相互作用ネットワークSEINEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:14:10 GMT)
Learn To be Efficient: Build Structured Sparsity in Large Language
Models [15.7] 大きな言語モデル(LLM)は、その10億レベルのパラメータで驚くべき成功を収めていますが、高い推論オーバーヘッドを引き起こします。
本稿では,Learning-To-Efficient (LTE) アルゴリズムを提案する。
LTEは、スパシティとタスクパフォーマンスのトレードオフを向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:18:16 GMT)
Unambiguous discrimination of sequences of quantum states [15.7] 未知の量子列の状態を誤りなく決定する問題を考察する。
半定値プログラムの最適条件を解くことで最適確率を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:18:15 GMT)
Refining Myocardial Infarction Detection: A Novel Multi-Modal Composite
Kernel Strategy in One-Class Classification [15.6] 心筋梗塞(MI)の早期発見は、さらなる損傷を防ぐために不可欠である。
本研究では,心エコー法における一クラス分類法(OCC)を用いた早期MI検出法を提案する。
今回提案したマルチビュー・アプローチは71.24%の幾何学的平均値を達成し,心エコー図に基づくMI診断の大幅な進歩を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:41:50 GMT)
SkyCharge: Deploying Unmanned Aerial Vehicles for Dynamic Load
Optimization in Solar Small Cell 5G Networks [15.5] 本稿では,無人機に搭載された航空機基地局を用いた新しいユーザ負荷伝達手法を提案する。
高エネルギーから低エネルギーセルへ航空BSを移動させることにより、ユーザ密度と航空BSの可用性に応じて、エネルギー不足のセルのエネルギー要求を許容する。
提案アルゴリズムは、BSの停電を低減し、一貫したスループットの安定性を維持し、無線通信システムの信頼性と堅牢性を高める能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:42:41 GMT)
Dynamic Graph Information Bottleneck [15.4] 本稿では、ロバストで差別的な表現を学習するための新しい動的グラフ情報ボトルネック(DGIB)フレームワークを提案する。
実世界および合成動的グラフデータセットの実験は、DGIBの敵攻撃に対する優れた堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:02:41 GMT)
ResumeFlow: An LLM-facilitated Pipeline for Personalized Resume
Generation and Refinement [15.3] ResumeFlow:Large Language Model(LLM)支援ツールを提案する。
提案するパイプラインは,OpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiといった最先端LLMの言語理解と情報抽出機能を活用している。
我々の使い勝手の良いツールは、完全にオフ・ザ・シェルフ方式のユーザ・コッセン・LLMを利用しており、微調整は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:13:44 GMT)
Highly Efficient Creation and Detection of Deeply-bound Molecules via
Invariant-based Inverse Engineering with Feasible Modified Drivings [15.1] STIRAPとその変異体は、極低温で深い結合を持つ分子を作るために広く用いられている。
主な障害は、損失の存在と力学を断熱させる必要性である。
ディープバウンド分子の効率的かつロバストな生成と検出のための理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:38:46 GMT)
Low-Rank Learning by Design: the Role of Network Architecture and
Activation Linearity in Gradient Rank Collapse [14.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるデータ効果勾配ランクのアーキテクチャ的選択と構造について検討する。
我々の理論的分析は、完全連結、再帰、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにこれらの境界を提供する。
また、理論的にも経験的にも、アクティベーション関数の線形性、ボトルネック層の導入、畳み込みストライド、シーケンストランケーションといった設計選択がこれらの境界にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:28:02 GMT)
AST-T5: Structure-Aware Pretraining for Code Generation and
Understanding [14.5] 大規模言語モデル(LLM)は、コードに関連するタスクにおいて大幅に進歩しているが、多くのLLMは単純なシーケンスとしてコードを扱う。
AST-T5は、抽象構文木(AST)を利用してコード生成、トランスパイレーション、理解を向上させる新しい事前トレーニングパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:15:07 GMT)
Sequential Flow Matching for Generative Modeling [14.5] 本稿では,大域的トランケーション誤差を低減するために,確率フローを直線化する学習手法であるSeqRFを提案する。
CIFAR-10, CelebA-$64×64$, LSUN-Churchデータセットの超越結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:09:38 GMT)
Fast sampling from constrained spaces using the Metropolis-adjusted
Mirror Langevin algorithm [13.9] 本稿では,コンパクトかつ凸集合を持つ分布からの近似サンプリング法を提案する。
このアルゴリズムは、ミラーランゲヴィンの単一ステップによって誘導されるマルコフ連鎖にアセプション-リジェクションフィルタを追加する。
近似的制約サンプリングの誤差耐性に対する指数関数的に優れた依存性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:37:42 GMT)
Eigenmatrix for unstructured sparse recovery [13.8] 例えば、有理近似、スペクトル関数推定、フーリエインバージョン、ラプラスインバージョン、スパースデコンボリューションなどがある。
主な課題は、サンプル値のノイズとサンプル位置の非構造性である。
本稿では、所望の近似固有値と固有ベクトルを持つデータ駆動構成である固有行列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:40:25 GMT)
FaBERT: Pre-training BERT on Persian Blogs [13.6] FaBERTはHmBlogs corpusで事前訓練されたペルシアのBERTベースモデルである。
ペルシア語で広く使われている多様な文構造と言語様式の複雑さに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:50:51 GMT)
The SpongeNet Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks [13.5] スポンジ攻撃は、ハードウェアアクセラレータにデプロイされたニューラルネットワークのエネルギー消費と計算時間を増加させることを目的としている。
本研究では,スポンジネットと呼ばれる新しいスポンジ攻撃を提案する。
SpongeNetは、トレーニング済みモデルのパラメータ上で直接実行される最初のスポンジ攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:07:06 GMT)
CoSearchAgent: A Lightweight Collaborative Search Agent with Large
Language Models [13.1] 大規模言語モデル(LLM)を利用した軽量協調検索エージェントであるCoSearchAgentを提案する。
CoSearchAgentはSlackプラグインとして設計されており、このプラットフォーム上での多人数会話中の協調検索をサポートする。
検索結果に基づいた回答でユーザクエリに応答できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:10:00 GMT)
Efficient Preference-Based Reinforcement Learning Using Learned Dynamics
Models [13.1] 優先度に基づく強化学習(PbRL)は、ロボットが個人の好みに基づいてタスクを実行することを学習できるようにする。
PbRLを実行する際に学習力学モデルを使用することの利点と課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:44:22 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） (Fri, 9 Feb 2024 21:40:29 GMT)
Synthesizing Forestry Images Conditioned on Plant Phenotype Using a
Generative Adversarial Network [12.9] 本研究は, 特定の表現特性, Viz. canopy greennessを満たす合成林業画像を生成することを目的とする。
我々はGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、生物学的に可塑性で表現型的に安定した森林画像の合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:39:51 GMT)
Iris-SAM: Iris Segmentation Using a Foundational Model [12.9] 基礎モデルviz., Segment Anything Model (SAM) から画素レベルの虹彩分割モデルを開発する。
この研究の主な貢献は、眼画像上のSAMの微調整中に異なる損失関数を統合することである。
ND-IRIS-0405、CASIA-Iris-Interval-v3、IIT-Delhi-Irisデータセットの実験は、虹彩セグメンテーションのタスクに対する訓練されたモデルの有効性を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:08:16 GMT)
Multiple Instance Learning for Cheating Detection and Localization in
Online Examinations [12.6] マルチプルinStancE学習によるCHEating検出フレームワークであるCHEESEを開発した。
このフレームワークは、弱い監視を実装するラベルジェネレータと、識別的特徴を学習するための特徴エンコーダで構成されている。
3つのデータセットに関する実験は、最先端の手法と比較して、我々の手法の有効性を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:01:42 GMT)
RareBench: Can LLMs Serve as Rare Diseases Specialists? [12.5] Generalist Large Language Models (LLMs) は、医学的診断を含む様々な領域において有望であることを示している。
世界中で約3億人に影響を及ぼす希少な疾患は、しばしば不満足な臨床診断率を持つ。
RareBenchは、希少疾患の領域における4つの重要な次元におけるLSMの能力を評価するために設計された先駆的なベンチマークである。
GPT-4の診断能力と専門医との総合的な比較検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:34:16 GMT)
Wasserstein proximal operators describe score-based generative models
and resolve memorization [12.3] We first formulate SGMs with terms of Wasserstein proximal operator (WPO)
We show that WPO describe the inductive bias of diffusion and score-based model。
本稿では,SGMの性能を劇的に向上させる,スコア関数の解釈可能なカーネルベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:33:13 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） (Fri, 9 Feb 2024 09:04:21 GMT)
A Primal-Dual Algorithm for Hybrid Federated Learning [12.0] Fenchel Dualityをベースとした,ハイブリット・フェデレーション・ラーニングのための高速で堅牢なアルゴリズムを提案する。
また、クライアントデータを保護するためのプライバシーの考慮と必要な手順も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:21:39 GMT)
Maia: A Real-time Non-Verbal Chat for Human-AI Interaction [11.6] 本稿では,顔の表情と頭部の動きを反映したテキストチャットの代替案を提案する。
私たちのゴールは、表情やその他の非言語的手がかりをリアルタイムで追跡し分析し、この情報を使って人間の振る舞いを予測し理解するモデルを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:07:22 GMT)
Detection of Opioid Users from Reddit Posts via an Attention-based Bidirectional Recurrent Neural Network [11.5] 我々は、Redditでオピオイドユーザーを特定する機械学習の最近の進歩を活用している。
1ヶ月で3つのサブレディットに投稿した1000人以上のユーザーからの投稿が収集された。
我々は,オピオイドユーザを特定するために,注目に基づく双方向長短メモリモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:12:20 GMT)
Discipline and Label: A WEIRD Genealogy and Social Theory of Data
Annotation [11.5] データアノテーションは、マシンラーニングやAIとは相変わらず無関係だ。
近年の実証研究は、公正性に対するレーダ多様性の重要性、モデル性能、ラベルに対するアノテータの主観性の役割を強調している。
本稿では,その心理的・知覚的側面から,データアノテーションの批判的系譜を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:21:55 GMT)
Bayesian Design Principles for Frequentist Sequential Learning [11.4] 逐次学習問題に対する頻繁な後悔を最適化する理論を開発する。
各ラウンドで「アルゴリズム的信念」を生成するための新しい最適化手法を提案する。
本稿では,マルチアームバンディットの「ベスト・オブ・オール・ワールド」な経験的性能を実現するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:22:21 GMT)
Towards Quantum Simulation of Non-Markovian Open Quantum Dynamics: A
Universal and Compact Theory [11.3] 第2量子化(DQME-SQ)におけるディシパトン埋め込み量子マスター方程式の開発
我々の新しい理論的発展は、複雑なオープン量子系の効率的な探索の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:54:29 GMT)
Continual Learning on Graphs: A Survey [11.3] 我々は,破滅的な忘れを克服する観点から,連続グラフ学習の新しい分類法を導入する。
本研究では,これらの連続グラフ学習手法を連続的な性能向上に応用することの課題を系統的に分析する。
連続的なグラフ学習の発展に関連するオープンな課題と今後の方向性を示し、それが連続的なパフォーマンス改善にどのように影響するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:09:52 GMT)
Deceptive Path Planning via Reinforcement Learning with Graph Neural
Networks [11.1] 認知的経路計画(deceptive path planning, DPP)は、真の目標を外部の観測者から隠蔽する経路を設計する問題である。
DPPの既存の方法は、大域的状態観測可能性や完璧なモデル知識のような非現実的な仮定に依存している。
本稿では、任意の重み付きグラフ上でDPPを実行するためのトレーニングポリシーの強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:07:31 GMT)
ImplicitDeepfake: Plausible Face-Swapping through Implicit Deepfake
Generation using NeRF and Gaussian Splatting [11.0] 我々はNeRFとGSを組み合わせて3Dディープフェイクベースのアバターを製作する方法を示す。
Deepfakeは、望ましい品質であれば、アバター作成とゲームのための次世代ソリューションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:11:57 GMT)
Towards Principled Assessment of Tabular Data Synthesis Algorithms [10.7] データ合成アルゴリズムを評価するための原則的かつ体系的な評価フレームワークを提案する。
それらの制限に対処するために、フィリティ、プライバシ、ユーティリティの観点から、一連の新しいメトリクスを導入します。
また,提案手法に基づいて,合成データの質を継続的に向上する,チューニングのための統一的な目標も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:07:59 GMT)
A White-Box False Positive Adversarial Attack Method on Contrastive Loss
Based Offline Handwritten Signature Verification Models [10.7] 我々は, 対照的な損失に基づくオフライン手書き署名検証モデルに対する, 偽正逆攻撃の難しさに対処する。
そこで本研究では,この攻撃を,密接に関連するが異なる書体間のスタイル転送として扱う新たな攻撃手法を提案する。
提案手法は,白箱攻撃によるオフライン手書き署名検証モデルに対する最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:47:02 GMT)
NICE: To Optimize In-Context Examples or Not? [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習とインコンテキスト例(ICE)の最適化を通じて、幅広いタスクで驚くほどうまく機能する。
与えられた命令からタスクの学習可能性を定量化するメトリックと呼ばれるタスク固有のメトリックを導入し、新しいタスクに対して命令に最適化するか、ICEに最適化するかを決定するのに役立つメトリックを提供する。
我々は,タスクを計量値に基づいて2つの広いクラスに分割することができると結論づける。そこでは,ICE最適化におけるリターンは,プロンプトに指示が与えられたときの予測可能な傾向に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:09:19 GMT)
Self-Supervised Learning for Few-Shot Bird Sound Classification [10.4] 音声における自己教師あり学習(SSL)は、様々な領域において大きな可能性を秘めている。
本研究では,アノテーションを必要とせずに,音声録音から有意義な鳥の音の表現を抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:00:56 GMT)
Statistical exploration of the Manifold Hypothesis [10.4] マニフォールド仮説は、名目上高次元データは、高次元空間に埋め込まれた低次元多様体の近くに実際に集中していると主張している。
データのリッチかつ複雑な多様体構造が、汎用的かつ驚くほど単純な統計モデルから生まれることを示す。
我々は、高次元データの幾何学を発見し、解釈する手順を導出し、データ生成機構に関する仮説を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:10:01 GMT)
Mitigating Unhelpfulness in Emotional Support Conversations with
Multifaceted AI Feedback [10.3] 感情支援のための多面的AIフィードバック(Muffin)で不健康を緩和する新しいモデル非依存フレームワークを提案する。
Muffin氏は、複数の要因を考慮して、特定のモデルによって生成された応答の有用性を評価するために、多面的なAIフィードバックモジュールを使用している。
以上の結果から,Muffinは応答頻度と関連性をわずかに増加させながら,非ヘルペス反応の発生を効果的に軽減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:44:18 GMT)
Quantifying and Enhancing Multi-modal Robustness with Modality
Preference [10.2] マルチモーダルモデルは、ユニモーダル攻撃や欠落状態のような広汎な摂動に対して脆弱である。
より大きいユニモーダル表現マージンとより信頼性の高いモダリティの統合は、より高いロバスト性を達成するために必須の要素である。
理論的な発見に触発されて,認証ロバストマルチモーダルトレーニング(Certible Robust Multi-modal Training)と呼ばれるトレーニング手順を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:33:48 GMT)
StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queries [10.2] 大きな言語モデル(LLM)は、高度な言語理解機能を利用することで、テキストベースのタスクを実行できる。
プロンプトインジェクション攻撃は重要な脅威であり、モデルを騙して元のアプリケーションの命令から逸脱させ、代わりにユーザーディレクティブに従う。
この問題に対処するための一般的なアプローチである構造化クエリを導入する。
本システムでは, インジェクション攻撃に対する抵抗性を著しく改善し, 実用性にはほとんど, あるいは全く影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:15:51 GMT)
Delving into Parameter-Efficient Fine-Tuning in Code Change Learning: An
Empirical Study [10.1] PEFTは、いくつかのコード理解タスクにおいて、優れた性能と計算オーバーヘッドを実証している。
トレーニング済みの汎用知識を下流タスクに活用する。
PEFTがFMFTよりもコード変更関連タスクのタスク特化に優れているかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:40:41 GMT)
Oriented-grid Encoder for 3D Implicit Representations [10.0] 本論文は,3次元幾何エンコーダの3次元特性を明示的に利用した最初のものである。
提案手法は,従来の手法と比較して最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:28:13 GMT)
Discovering Effective Policies for Land-Use Planning [9.9] 森林、都市部、農業など、異なる用途の土地がどのように配分されているかは、地球上の炭素収支に大きな影響を及ぼす。
意思決定者が利用できるさまざまな選択肢を効率的に評価できるようにする代理モデルを学ぶことができる。
進化的探索プロセスは、特定の場所に対する効果的な土地利用政策を発見するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:22:58 GMT)
Improving 2D-3D Dense Correspondences with Diffusion Models for 6D
Object Pose Estimation [9.8] RGB画像と3D空間の2D-3D対応性の推定は、6Dオブジェクトのポーズ推定における根本的な問題である。
近年のポーズ推定では、高密度対応マップとポイント・ツー・ポイントアルゴリズムを用いてオブジェクトのポーズを推定している。
画像から画像への変換の最近の進歩は、ベンチマークデータセットで評価した場合、拡散モデルの方が優れた選択となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:27:40 GMT)
Target Recognition Algorithm for Monitoring Images in Electric Power
Construction Process [9.7] このアルゴリズムは、局所線形マッピング法に基づく色処理技術を用いて、モニタリング画像を効果的に色付けする。
本研究では,屋外および屋内の電力建設監視シナリオにおいて,高い目標認識精度を実現するアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:02:48 GMT)
Data Distribution Bottlenecks in Grounding Language Models to Knowledge
Bases [9.6] 言語モデル(LM)は、自然言語と形式言語の両方を理解し、生成する際、すでに顕著な能力を示している。
本論文は,知識ベース質問応答(KBQA)を課題として,LMが直面する課題を明らかにすることを目的とした実験的研究である。
実験の結果,提案手法を応用しても,様々な次元において,先進的な小・大規模言語モデルの性能が低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:09:27 GMT)
Fingerprinting New York City's Scaffolding Problem with Longitudinal
Dashcam Data [9.5] 長期的な足場は目障りになり、歩道でアクセシビリティーの問題を引き起こし、違法行為を隠蔽する。
ニューヨークの足場には8000以上のアクティブな許可がある。
この研究は、街路レベルの画像に対するコンピュータビジョンを用いて、ニューヨーク全域の足場を縦に地図化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:58:16 GMT)
Rocks Coding, Not Development--A Human-Centric, Experimental Evaluation
of LLM-Supported SE Tasks [9.5] コーディングタスクやソフトウェア開発の典型的なタスクにおいて,ChatGPTがどの程度役に立つかを検討した。
単純なコーディング問題ではChatGPTはうまく機能していましたが、典型的なソフトウェア開発タスクをサポートするパフォーマンスはそれほど良くありませんでした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:20:18 GMT)
Vulnerabilities in AI Code Generators: Exploring Targeted Data Poisoning
Attacks [9.4] 本研究では、AIコードジェネレータのセキュリティを、ターゲットとするデータ中毒戦略を考案することによって調査する。
セキュリティ脆弱性を含むコードの量を増やしてトレーニングデータを汚染します。
私たちの研究は、AIコードジェネレータが少量の毒にも弱いことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:28:40 GMT)
The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner [9.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)が古典的アルゴリズムの実行を学習できることを示す。
我々は、ネットワークをトレーニングしてアルゴリズムの問題を解き、直接平衡を求めることができることを予想し、実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:46:50 GMT)
Is it safe to cross? Interpretable Risk Assessment with GPT-4V for
Safety-Aware Street Crossing [9.3] 本稿では,大規模なマルチモーダルモデル(LMM)を活用し,複雑な交差点シーンを解釈する革新的な手法を提案する。
安全スコアとシーン記述を自然言語で生成することにより,視覚障害者の安全意思決定を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:37:13 GMT)
Barycentric and Pairwise Renyi Quantum Leakage [9.2] プライバシとセキュリティ分析のための情報漏洩の尺度として、バリー中心およびペアワイズ量子レニイリークが提案されている。
それらは、肯定性、独立性、後処理の不等式、ユニタリ不変性の重要な性質を満たす。
量子コンピューティングと通信におけるノイズの一般的なモデルであるグローバルおよびローカルな分極チャネルは、プライベートまたはセキュアな情報漏洩を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:09:33 GMT)
Universal Approximation Power of Deep Residual Neural Networks via
Nonlinear Control Theory [9.2] 我々は、幾何学的非線形制御により、ディープ残差ニューラルネットワークの普遍近似能力を説明する。
残余ネットワークと制御システムとのリンクを確立する最近の研究に触発されて、残余ネットワークが普遍近似の力を持つための一般的な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:13:20 GMT)
EntGPT: Linking Generative Large Language Models with Knowledge Bases [9.1] 大規模言語モデルが実際に正しい出力を生成する能力は、いまだに探索されていない。
我々は3段階のハードプロンピング法を設計し,LLMのED性能を教師付き微調整なしで探究する。
我々は、同様のプロンプトと応答で、インストラクションチューニング(IT)により、知識基盤能力をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:16:27 GMT)
Local Universal Explainer (LUX) -- a rule-based explainer with factual,
counterfactual and visual explanations [9.1] Local Universal Explainer (LUX) は、現実的、対実的、視覚的な説明を生成できるルールベースの説明器である。
提案手法は, 単純さ, 大域的忠実度, 代表性, 一貫性の観点から, 既存手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:51:51 GMT)
Multi-source-free Domain Adaptation via Uncertainty-aware Adaptive
Distillation [8.8] ソースフリードメイン適応(SFDA)は、データプライバシの認識のためにデータにアクセスすることなく、ドメインから取得したデータ間のドメインの不一致を軽減する。
マルチソースフリーな非教師付きドメイン適応設定のための不確実性認識適応蒸留(UAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:48:04 GMT)
CigaR: Cost-efficient Program Repair with LLMs [8.8] 補修コストの最小化に焦点をあてた最初のLCMベースのAPRツールであるCigaRを提案する。
CigaRは、可塑性パッチの生成と可塑性パッチの乗算という、2つの大きなステップで機能する。
広く使用されているDefects4Jデータセットから得られた267のバグ実験から,CigaRはトークンコストを62。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:21:45 GMT)
Robust variance-regularized risk minimization with concomitant scaling [8.7] 潜在的に重みのある損失の下では、分散を正確に見積もることなく、損失平均と標準偏差の和を最小化する作業を考える。
分散のないロバスト平均推定手法を改良することにより、従来の機械学習で使用する標準勾配解法と簡単に組み合わせられる簡単な学習手順を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:59:33 GMT)
Feature Density Estimation for Out-of-Distribution Detection via
Normalizing Flows [8.6] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は,オープンワールド環境での学習システムの安全な配置において重要な課題である。
我々は、OODサンプル選択における研究者バイアスを回避するため、OODデータへの露出を必要としない、完全に教師なしのアプローチを提案する。
これは、任意の事前訓練されたモデルに適用可能なポストホック法であり、密度閾値による分布外検出を行うために、軽量な補助正規化フローモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:51:01 GMT)
Learning Interpretable Low-dimensional Representation via Physical
Symmetry [8.6] 現代物理学からインスピレーションを得て、物理対称性を時系列データの潜在空間に対する自己整合制約として利用する。
物理的対称性は、自己教師方式で非競合モノフォニック・オーディオから線形ピッチファクターを学習することにつながることを示す。
同じ手法がコンピュータビジョンに適用でき、ラベルなしで動く単純な物体のビデオから3Dカルテシア空間を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:02:19 GMT)
Language Model Sentence Completion with a Parser-Driven Rhetorical
Control Method [8.4] 制御されたテキスト生成(CTG)は、大言語モデル(LLM)の出力をガイドし、所望の基準に従ってテキストを生成する。
本研究は,特定の修辞的関係に固執する新しいCTGアルゴリズムを提案する。
この方法は、自動評価と人的評価の両方で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:15:42 GMT)
Learning-augmented Online Algorithm for Two-level Ski-rental Problem [8.4] 本研究では,3つの支払いオプションのうちの1つを選択することで,複数の項目に対する要求の順序を満たす必要がある2段階のスキーレンタル問題について検討する。
我々は、機械学習予測を頑健なオンラインアルゴリズムに組み込むことにより、学習増強アルゴリズム(LADTSR)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:10:54 GMT)
Large Language Model Meets Graph Neural Network in Knowledge
Distillation [8.1] LinguGKDは、追加のデータやモデルパラメータを必要とせずに、学生GNNの予測精度と収束率を大幅に向上させる。
教師のLLMと比較して、蒸留したGNNは、計算とストレージの要求をはるかに少なくした推論速度が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:08:57 GMT)
Cyber-Twin: Digital Twin-boosted Autonomous Attack Detection for Vehicular Ad-Hoc Networks [8.1] 本研究では,VANET における RSU のセキュリティ向上を目的とした,革新的なサイバーツインフレームワークを提案する。
このフレームワークは、デジタルツイン技術と最先端のAIを組み合わせて、RSUのリアルタイムでダイナミックな表現を提供する。
その結果、リソース管理と攻撃検出が大幅に向上し、既存のソリューションの性能を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:08:34 GMT)
Fairness of Exposure in Online Restless Multi-armed Bandits [8.1] レストレス・マルチアーム・バンディット(RMAB)は、各アームがマルコフの挙動と遷移を遷移ダイナミクスに従って示すマルチアーム・バンディットを一般化する。
我々は,本アルゴリズムが単一プルの場合,$O(sqrtTln T)$,$T$がエピソードの総数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:53:27 GMT)
RQP-SGD: Differential Private Machine Learning through Noisy SGD and
Randomized Quantization [8.0] 我々は、機械学習モデルをトレーニングするためのプライバシー保護量子化の新しいアプローチであるRQP-SGDを提案する。
このアプローチは、微分プライベートな勾配降下とランダムな量子化を組み合わせることで、測定可能なプライバシー保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:34:08 GMT)
Neural Rendering based Urban Scene Reconstruction for Autonomous Driving [8.0] ニューラルな暗黙表面と放射場を組み合わせたフレームワークを用いたマルチモーダル3次元シーン再構成を提案する。
Dense 3Dリコンストラクションは、自動アノテーションバリデーションを含む自動走行に多くの応用がある。
我々は,挑戦的な自動車シーンの質的,定量的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:20:23 GMT)
SAE: Single Architecture Ensemble Neural Networks [7.9] 異なるニューラルネットワーク(NN)のアンサンブルは、タスク間の単一NNよりも精度と信頼性のキャリブレーションが優れている。
近年の手法では、早期出口やマルチインプット・マルチアウトプット・フレームワークを通じて単一のネットワーク内でアンサンブルを圧縮している。
我々はこれらのアプローチを単一アーキテクチャアンサンブル(SAE)に統合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:55:01 GMT)
AdvART: Adversarial Art for Camouflaged Object Detection Attacks [7.8] 本稿では,自然主義的かつ不明瞭な敵パッチを生成するための新しいアプローチを提案する。
本手法は,パッチ内の画素値を直接操作することで,高い柔軟性と広い空間を実現する。
我々の攻撃は、デジタルワールドとエッジのスマートカメラでそれぞれ91.19%と72%の優れた成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:57:35 GMT)
Event-to-Video Conversion for Overhead Object Detection [7.7] イベントカメラは、特にオブジェクト検出などの複雑なタスクにおいて、下流の画像処理を複雑にする。
本稿では,高密度イベント表現とそれに対応するRGBフレームの間には,大きな差があることを述べる。
このギャップを埋めるために、イベントストリームをグレースケールのビデオに変換するイベント間変換モデルを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:07:39 GMT)
Fast entangling quantum gates with almost-resonant modulated driving [7.7] 合成解析パルスの特別なカテゴリを持つオフ共振変調駆動(ORMD)は、2ビットおよび複数ビットゲートの実験性能を改善した。
ほぼ共鳴駆動(ARMD)法を用いて量子ゲートの絡み合いを設計・解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:16:58 GMT)
LB-KBQA: Large-language-model and BERT based Knowledge-Based Question
and Answering System [7.6] 本稿では,Large Language Model(LLM)とBERT(LB-KBQA)に基づく新しいKBQAシステムを提案する。
生成AIの助けを借りて,提案手法は新たに出現した意図を検知し,新たな知識を得ることができた。
ファイナンシャルドメイン質問応答の実験では,本モデルの方が優れた効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:45:51 GMT)
Safe Active Learning for Time-Series Modeling with Gaussian Processes [7.5] 時系列モデルの学習はシミュレーションや予測といった多くのアプリケーションに有用である。
本研究では,安全制約を考慮した時系列モデルを積極的に学習する問題について考察する。
提案手法は,入力空間を動的に探索することにより,時系列モデル学習に適したデータ,すなわち入力と出力の軌跡を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:40:33 GMT)
Epsilon*: Privacy Metric for Machine Learning Models [7.5] Epsilon*は、単一のモデルインスタンスのプライバシリスクを、プライバシ緩和戦略の展開前、またはデプロイ後、測定するための新しい指標である。
モデル予測へのブラックボックスアクセスのみを必要とし、トレーニングデータの再サンプリングやモデル再トレーニングを必要とせず、差分プライバシでトレーニングされていないモデルのプライバシリスクを測定するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:32:58 GMT)
Learning Contrastive Feature Representations for Facial Action Unit
Detection [7.4] 教師付き信号と自己教師型信号の両方によって強化されたコントラスト学習フレームワークを導入する。
目的は,従来の画素レベルの学習パラダイムから逸脱した識別的特徴の獲得である。
各AUタイプの不均衡分布を軽減するため、少数AUに適した重み付け戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:48:20 GMT)
The Impact of Imperfect XAI on Human-AI Decision-Making [7.3] 鳥種識別作業において,誤った説明が人間の意思決定行動にどのように影響するかを評価する。
この結果から,AIと人間-AIチームパフォーマンスへの不完全なXAIと,人間の専門知識レベルの影響が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:43:22 GMT)
FD-Vision Mamba for Endoscopic Exposure Correction [7.3] 我々は、高品質な画像露光補正を実現する周波数領域ベースネットワークFDVM(FDVM-Net)を設計する。
状態空間シーケンスモデル(SSM)にヒントを得て,畳み込み層の局所的特徴抽出機能を統合するC-SSMブロックを開発した。
劣化した内視鏡像をFDVM-Netで再構成し、高品質なクリア画像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:54:56 GMT)
Classifying point clouds at the facade-level using geometric features
and deep learning networks [7.3] ファサードレベルでポイントクラウドを分類することは、現実世界のデジタルレプリカを作成する上で鍵となる。
本研究では,ファサードレベルでの点雲分類のために,幾何学的特徴を深層学習ネットワークに融合させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:14:30 GMT)
Multisource Semisupervised Adversarial Domain Generalization Network for
Cross-Scene Sea\textendash Land Clutter Classification [7.3] 既往の分布不一致を伴う海面干潟のリアルタイム予測は重要である。
本稿では,シーステンダッシュランドクラッタ分類のための多元半教師付きドメイン一般化ネットワーク(MSADGN)を提案する。
MSADGNはドメイン関連擬似ラベルモジュール、ドメイン不変モジュール、ドメイン固有モジュールの3つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:50:28 GMT)
Program Machine Policy: Addressing Long-Horizon Tasks by Integrating
Program Synthesis and State Machines [7.2] プログラムマシンポリシー(POMP)は、プログラムRLとステートマシンポリシーの利点を橋渡しする。
そこで本研究では,効果的で多様で互換性のあるプログラムの集合を検索する手法を提案する。
提案するフレームワークは,プログラム的RLと深いRLのベースラインを様々なタスクで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:58:37 GMT)
Passwords Are Meant to Be Secret: A Practical Secure Password Entry Channel for Web Browsers [7.0] 悪質なクライアントサイドスクリプトとブラウザ拡張機能は、マネージャによってWebページにオートフィルされた後、パスワードを盗むことができる。
本稿では,パスワードマネージャがユーザ動作の変更を必要とせず,自動記入証明書の盗難を防止する上でどのような役割を果たせるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:21:14 GMT)
Multimodal Interpretable Data-Driven Models for Early Prediction of
Antimicrobial Multidrug Resistance Using Multivariate Time-Series [6.8] 本稿では,フエンラブラダ大学附属病院の集中治療室 (ICU) における抗微生物多剤耐性 (AMR) 菌の出現を予測し, 理解することのできる, 解釈可能なマルチモーダルデータ駆動モデルの集合体上に構築したアプローチを提案する。
患者のプロファイルと初期健康状態は静的変数を用いてモデル化され、ICU滞在中の患者の健康状態の進化は、機械的換気や抗生物質摂取を含むいくつかのMSSを用いてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:16:58 GMT)
Predictive representations: building blocks of intelligence [6.8] 本稿では、強化学習の理論と認知と神経科学の研究を統合する。
我々は、後継表現(SR)とその一般化に特に注意を払う。
この収束は、特定の種類の予測表現が多目的な知性の構成要素として機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:10:38 GMT)
You Still See Me: How Data Protection Supports the Architecture of ML
Surveillance [6.7] データ保護技術は、しばしば監視のインフラをサポートする方法で実施されている、と私たちは主張する。
本研究では,データ保護技術を評価するための技術と政策戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:39:29 GMT)
Blockchain Bribing Attacks and the Efficacy of Counterincentives [6.7] ゲーム理論の観点から,分散台帳におけるブラビング攻撃を解析する。
指導的贈賄において、敵は保守者に対して、行動の仕方を教えるのと引き換えに金銭的な報酬を申し出る。
効果的なブロブリングでは、プロトコルと"オールブリブ"設定の両方が平衡であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:57:38 GMT)
"When He Feels Cold, He Goes to the Seahorse"-Blending Generative AI
into Multimaterial Storymaking for Family Expressive Arts Therapy [6.6] 治療的ストーリー作成における表現的素材としての生成的AIはいまだ研究されていない。
この研究は、プロのセラピストが指導する7家族による5週間のストーリーメイキングセッションを含む。
私たちは、家族が創造的にAIと伝統的な表現力のある素材を融合させ、彼らの考えや感情を外部化する方法を文脈化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:25:36 GMT)
Efficient Fine-Tuning with Domain Adaptation for Privacy-Preserving
Vision Transformer [6.5] 視覚変換器(ViT)を用いたプライバシー保護型ディープニューラルネットワーク(DNN)の新しい手法を提案する。
本手法では, モデルトレーニングや視覚的に保護された画像によるテストだけでなく, 暗号化画像の使用による性能劣化を回避できる。
ドメイン適応法は、暗号化された画像でViTを効率よく微調整するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:55:46 GMT)
DALex: Lexicase-like Selection via Diverse Aggregation [6.4] DALex(Diversely Aggregated Lexicase)は,レキシケース選択とその緩和された変種に対して,大幅な高速化を実現することを示す。
プログラム合成, 深層学習, 記号回帰, 学習システムの結果から, DALexは語彙選択とその緩和された変種に対して, 大幅な高速化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:44:22 GMT)
RSUD20K: A Dataset for Road Scene Understanding In Autonomous Driving [6.4] RSUD20Kは、バングラデシュの道路の運転から見た20K以上の高解像度画像からなる、道路シーン理解のための新しいデータセットである。
我々の作業は以前の取り組みを大幅に改善し、詳細なアノテーションを提供し、オブジェクトの複雑さを増大させます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:06:03 GMT)
AndroLibZoo: A Reliable Dataset of Libraries Based on Software
Dependency Analysis [6.3] そこで我々は,AndroLibZooというデータセットの形式で,高精度かつ最新のサードパーティライブラリセットを生成するための自動アプローチを提案する。
私たちのデータセットはコミュニティで利用でき、現在34の813のライブラリが含まれており、進化を意図しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:21:42 GMT)
CurveFormer++: 3D Lane Detection by Curve Propagation with Temporal
Curve Queries and Attention [6.3] 画像特徴ビュー変換モジュールを必要としない単一ステージのTransformerベースのCurveFormer++を提案する。
Transformerデコーダを使用することで、3Dレーン検出結果を反復的に洗練することができる。
実世界の2つの公開データセット上での3次元車線検出タスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:13:40 GMT)
Evaluating Co-Creativity using Total Information Flow [6.3] 音楽におけるコ・クリエーション(co-creativity)とは、音楽の作曲や即興で相互に相互作用する2人以上の音楽家または音楽家を指す。
本研究では,事前学習した生成モデルを用いて情報フローをエントロピー推定器として計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:15:39 GMT)
Generative Nowcasting of Marine Fog Visibility in the Grand Banks area
and Sable Island in Canada [6.2] 条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)による霧の可視性(Vis)の生成
極勾配促進法 (XGBoost) は, cGANと比較するためのベースライン法として用いられた。
現在、30分でVisを放送するのは非常に難しいが、1kmでVisの変動を追跡するcGANモデルの能力は、海洋の霧の可視性を生成分析する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:57:57 GMT)
Locally Constrained Representations in Reinforcement Learning [5.9] 強化学習の成功は、環境観察から堅牢な表現を学ぶ能力に大きく依存している。
ほとんどの場合、強化学習損失によって純粋に学習された表現は、値関数がどのように変化するかによって州によって大きく異なる。
本稿では, 局所的に制約された表現を提案する。そこでは, 補助的損失により, 隣接する状態の表現によって状態表現が予測可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:16:15 GMT)
CAMMARL: Conformal Action Modeling in Multi Agent Reinforcement Learning [5.9] 本稿では,新しいマルチエージェント強化学習アルゴリズムCAMMARLを提案する。
それは、異なる状況における他のエージェントのアクションを、自信集合の形でモデル化することを含む。
本稿では,CAMMARLが共形予測セットをモデル化することにより,MARLにおける自律エージェントの能力を高めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:06:17 GMT)
Learn to Teach: Improve Sample Efficiency in Teacher-student Learning
for Sim-to-Real Transfer [5.7] 本稿では,教師が収集した学習体験をリサイクルする学習学習フレームワークであるLearning to Teach (L2T)を提案する。
単ループアルゴリズムは、強化学習と逆強化学習の両方の文脈で教師と学生のエージェントを訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:16:43 GMT)
Many-body computing on Field Programmable Gate Arrays [5.6] 我々は、量子多体計算を行うために、FPGA(Field Programmable Gate Arrays)の機能を利用する。
この結果、CPUベースの計算に比べて10倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:01:02 GMT)
Constrained multi-objective optimization for multi-UAV planning [5.6] 本研究では,制約満足度問題モデルと組み合わせた多目的進化アルゴリズムを用いてこの問題を解く。
このアルゴリズムは、複雑さを増大させるいくつかのミッションでテストされ、ミッションで考慮された異なる要素の計算複雑性が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:39:02 GMT)
High Epsilon Synthetic Data Vulnerabilities in MST and PrivBayes [5.4] 差分プライバシーパラメータ$varepsilon$が高すぎると、明らかでないプライバシー漏洩が発生する可能性がある。
われわれのアプローチは2023年11月のSNAKEチャレンジで勝利した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:13:37 GMT)
Probabilistic Forecasting of Irregular Time Series via Conditional Flows [5.4] 本稿では,不規則サンプル時系列の確率予測のための新しいモデルProFITiを提案する。
このモデルは過去の観測や待ち行列や時間に基づく時系列の今後の値に関する共同分布を学習する。
4つのデータセットに対して広範な実験を行い、提案モデルが以前最高のモデルよりも4ドル高い確率を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:14:18 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） (Fri, 9 Feb 2024 15:12:42 GMT)
Retrosynthesis Prediction via Search in (Hyper) Graph [5.2] 特定の中核生成物から反応物を予測することは有機合成の基本的な課題である。
我々は,これらの制約を緩和するためにtextbfSearch textbfin (Hyper) textbfGraph (RetroSiG) フレームワークを用いた半テンプレートベースの textbfRetro synthesis を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:25:45 GMT)
Blockchain-based Rental Documentation Management with Audit Support [5.1] 賃貸市場における文書管理は、金融取引の正確性を確保するための重要なプロセスである。
ポルトガルでは、非コンプライアンス、透明性の欠如、官僚的プロセスの非効率性などが課題である。
ドキュメント管理システムの実装のために、ブロックチェーンプラットフォームであるHyperledger Fabricに基づくソリューションが提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:57:49 GMT)
YAMLE: Yet Another Machine Learning Environment [5.0] YAMLEはオープンソースのフレームワークで、機械学習(ML)モデルとメソッドによる迅速なプロトタイピングと実験を容易にする。
YAMLEにはコマンドラインインターフェースと、人気があり保守状態の良いPyTorchベースのライブラリとの統合が含まれている。
YAMLEの目標は、研究者や実践者が既存の実装を素早く構築し比較できる共有エコシステムに成長することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:34:36 GMT)
AI, Meet Human: Learning Paradigms for Hybrid Decision Making Systems [4.9] 人間は現在、機械学習ベースのシステムと常に対話し、毎日モデルをトレーニングし、使用しています。
コンピュータサイエンス文学におけるいくつかの異なる技術は、人間の機械学習システムとの相互作用を説明するが、その分類は小さく、目的は様々である。
本調査では,現代コンピュータ科学文献が人間と機械の相互作用をどのようにモデル化しているかを理解するための概念的および技術的枠組みを提供するハイブリッド意思決定システムの分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:54:01 GMT)
Learning Shortcuts: On the Misleading Promise of NLU in Language Models [4.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の分野で大きなパフォーマンス向上を実現している。
近年の研究では、LLMはタスクの実行時にショートカットを利用することが多く、その決定規則の一般化性に欠けると同時に、性能向上の錯覚を生んでいることが判明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:08:12 GMT)
ExGRG: Explicitly-Generated Relation Graph for Self-Supervised
Representation Learning [4.8] 自己教師型学習は、ディープラーニングモデルの事前学習において、強力なテクニックとして登場した。
本稿では,合成関係グラフを明示的に生成する新しい非競合SSL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:16:04 GMT)
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting
Bayesian Optimization [4.8] 本稿では,Co-PSLと呼ばれる新しい制御可能な手法を用いて,既存のPSL法の不安定性と非効率性に対処することを提案する。
前者はPSLプロセスの安定化と高価な機能評価の削減を支援するためであり、後者は競合する目的間のリアルタイムトレードオフ制御を支援するためである。
合成および実世界のMOO問題における性能は、高価な多目的最適化タスクにおけるCo-PSLの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:58:43 GMT)
ForestColl: Efficient Collective Communications on Heterogeneous Network
Fabrics [4.8] ネットワークトポロジの効率的なスケジュールを生成するツールであるフォレストコールを提案する。
ForestCollは、スイッチングファブリックとダイレクト接続の両方を含むネットワークファブリックと、ネットワークグラフ構造をサポートする。
ForestCollのスケジュールは、ベンダーが最適化した通信ライブラリと比較して最大52%高いパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:21:17 GMT)
Human Aesthetic Preference-Based Large Text-to-Image Model
Personalization: Kandinsky Generation as an Example [4.7] 本稿では,パーソナライズされた絵画コンテンツを自動的に生成する,プロンプトフリーな生成手法を提案する。
アーティストモデル生成画像に対するユーザの美的評価と嗜好を頼りにすることで、ユーザをパーソナライズしたモデルにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:11:19 GMT)
Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion
models [4.7] 本研究では, 地震波速度合成のための条件付き生成拡散モデルを提案する。
このアプローチは、予測された目標分布と密接に一致する地震波速度の生成を可能にする。
OpenFWIデータセット上での拡散モデルのトレーニングにより,本手法の柔軟性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:41:26 GMT)
Explain Variance of Prediction in Variational Time Series Models for
Clinical Deterioration Prediction [4.7] 本稿では,差分寄与の属性としてSHAP法を適用できるように,デルタ法を用いて予測のばらつきを決定論的に近似する手法を提案する。
変動モデルにおいて条件付き隠れ空間をサンプリングすることにより予測分散を推定し、分散ゲームのシェープリー値に基づいて入力された臨床変数に伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:14:40 GMT)
RAMP: Boosting Adversarial Robustness Against Multiple $l_p$
Perturbations [4.7] textbfRAMPは、頑健な微調整と全対角訓練の両方に容易に適応できることを示す。
スクラッチからトレーニングするために、 textbfRAMP は SOTA の結合精度を44.6% で、比較的良好な清潔さを ResNet-18 で AutoAttack に対して 811.2% で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:29:54 GMT)
Reqomp: Space-constrained Uncomputation for Quantum Circuits [4.7] 本稿では, アンシラの自動的かつ効率的な非計算手法であるReqompについて述べる。
以上の結果から,Reqompは必要なアシラキュービット数を最大96%削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:16:25 GMT)
Knowledge Distillation of LLM for Automatic Scoring of Science Education
Assessments [4.5] 本研究では, より小さく, より効率的かつ正確なニューラルネットワークへの微調整型大言語モデル(LLM)の知識蒸留(KD)手法を提案する。
リソース制約のあるデバイスにこれらのモデルをデプロイするという課題を特にターゲットとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:56:03 GMT)
Large Language Models for Captioning and Retrieving Remote Sensing
Images [4.5] RS-CapRetはリモートセンシングタスクのためのVision and Languageメソッドである。
リモートセンシング画像の記述を生成し、テキスト記述から画像を取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:31:01 GMT)
Explainability is NOT a Game [4.5] XAIは、複雑な機械学習(ML)モデルを理解する上で、人間の意思決定を支援することを目的としている。
XAIの目印の1つは相対的な特徴の重要性の尺度であり、これはシェープリー値を用いて理論的に正当化される。
本稿は,最近の研究に基づいて,Shapley値が相対的特徴重要度を誤解を招く指標となる理由について,簡単な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:29:14 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） (Fri, 9 Feb 2024 21:26:40 GMT)
Learning using privileged information for segmenting tumors on digital
mammograms [4.4] 本稿では,主観的情報を用いた学習手法を紹介する。
デジタルマンモグラフィーにおける腫瘍のセグメンテーション品質を改善する頑健なモデルの構築を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:56:16 GMT)
A New Approach to Voice Authenticity [4.4] 現在、最も一般的な仮定は、修正されていない人間の音声は本物とみなすことができ、一方、偽の音声はTS合成に由来するというものである。
音声の2進パラダイムから「フェイク」か「リアル」という概念的なシフトを提案する。
その代わりに、フィルタやカットといった従来の変更や、TS合成やVCシステムを含む、‘ボイス編集’のピンポイントに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:34:01 GMT)
TEE4EHR: Transformer Event Encoder for Better Representation Learning in
Electronic Health Records [4.4] 電子健康記録(EHR)における時系列の非規則サンプリングは、機械学習モデルを開発する上での大きな課題の1つである。
本稿では,EHRにおける実験結果のパターンを符号化する点過程損失を有する変圧器イベントエンコーダ(TEE)を提案する。
自己教師付き学習アプローチでは、TEEは既存の注目ベースのディープニューラルネットワークと共同で学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:19:06 GMT)
Adaptive proximal gradient methods are universal without approximation [4.3] 凸問題に対する適応的近位勾配法は従来のリプシッツ的仮定に限らないことを示す。
解析の結果,直線探索を含まない手法のクラスは,ただの局所H'older勾配連続性の下でまだ収束していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:37:28 GMT)
Toward More Generalized Malicious URL Detection Models [4.2] 本稿では、悪意のあるURL検出のための機械学習モデルを実行中に、パフォーマンスに深刻な影響を及ぼす可能性のあるデータバイアス問題を明らかにする。
このようなバイアスが解釈可能な機械学習技術を用いてどのように識別できるかを説明し、そのようなバイアスが分類モデルを訓練するための現実世界のセキュリティデータに自然に存在することを論じる。
偏りのある特徴から負の効果を緩和するために、多くのディープラーニングベースモデルに適用可能な偏りのあるトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:20:19 GMT)
Bellman Conformal Inference: Calibrating Prediction Intervals For Time
Series [4.1] 我々は,時系列予測モデルを取り巻くフレームワークであるBellman Conformal Inference (BCI)を紹介した。
BCIは、マルチステップの予測を活用でき、平均インターバルの長さを明示的に最適化できる。
我々は,任意の分布シフトと時間依存性の下で,BCIが長期的カバレッジを達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:47:02 GMT)
Cardiac ultrasound simulation for autonomous ultrasound navigation [4.0] 本稿では,他のモーダルや任意の位置から大量の超音波画像を生成する手法を提案する。
本稿では,他のモダリティからのセグメンテーション,最適化されたデータ表現,GPUによるモンテカルロ経路のトレースを用いた新しいシミュレーションパイプラインを提案する。
提案手法により,患者固有の超音波画像の高速かつ正確な生成が可能となり,ナビゲーション関連タスクのためのトレーニングネットワークのユーザビリティが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:14:48 GMT)
Generative Data Augmentation using LLMs improves Distributional
Robustness in Question Answering [4.0] 生成したデータによる読解データセットの増大は, 自然分布シフトに対するロバスト性の向上につながることを示す。
既存のデータセットを拡張するために、コンテキストとQAペアの両方を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:44:59 GMT)
Maximizing NFT Incentives: References Make You Rich [3.9] 現在のNF(Non-Fungible Token)インセンティブメカニズムは、スケーラブルな組織構造の可能性を見落としている傾向があります。
本稿では,DAG(Directed Acyclic Graph)ベースのNFTネットワークとして本質的に構成された新しい参照インセンティブモデルを提案し,分析し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:04:16 GMT)
TimEHR: Image-based Time Series Generation for Electronic Health Records [3.9] EHRから時系列データを生成する新しいGANモデルTimEHRを提案する。
実世界の3つのEHRデータセットの実験結果から、TimEHRは忠実さ、ユーティリティ、プライバシのメトリクスで最先端のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:57:14 GMT)
On Differentially Private Subspace Estimation Without Distributional
Assumptions [3.9] 入力データの特異値ギャップの2つの異なるタイプでプライベート部分空間推定の問題を定式化する。
この結果から,次元に依存しない点の量で部分空間を推定するには,どのギャップが十分で必要なのかが決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:17:53 GMT)
Confident Naturalness Explanation (CNE): A Framework to Explain and
Assess Patterns Forming Naturalness [3.8] 本稿では,CNE(Confident Naturalness Explanation)フレームワークという新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、説明可能な機械学習と不確実性定量化を組み合わせて、自然性を評価し説明する。
自然性の概念に対するパターンの確実な寄与を記述した新しい量的尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:04:42 GMT)
A new method for optical steel rope non-destructive damage detection [3.8] 本稿では,高高度(空中ロープウェイ)における鋼ロープの非破壊損傷検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
RGBD-UNetという名前のセグメンテーションモデルは、複雑な背景から鋼のロープを正確に抽出するように設計されている。
VovNetV3.5と呼ばれる検出モデルは、通常の鋼ロープと異常鋼ロープを区別するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:51:59 GMT)
Pushing Boundaries: Mixup's Influence on Neural Collapse [3.7] Mixupは、深層ニューラルネットワークの堅牢性とキャリブレーションを強化するために、トレーニングインスタンスと各ラベルの凸結合を利用するデータ拡張戦略である。
本研究では,ミックスアップを受ける深層ネットワークにおけるトレーニングデータの最終層活性化について検討した。
ここでは,Mixupの最終層活性化が,期待と異なる独特の構成に主に収束していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:01:25 GMT)
Anomaly Unveiled: Securing Image Classification against Adversarial
Patch Attacks [3.6] 敵対的パッチ攻撃は、ディープラーニングシステムの実践的な展開に重大な脅威をもたらす。
本稿では,画像情報の分布における逆パッチの異常としての挙動について検討する。
提案する防御機構は,DBSCANと呼ばれるクラスタリング技術を用いて,異常な画像セグメントを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:52:47 GMT)
Neural Wave Functions for Superfluids [3.6] 超流動基底状態を持つことが知られている強い短距離二体相互作用を持つ系である一元性フェルミガスについて検討する。
我々は、一元性フェルミガスの研究におけるフェルミネット・アンザッツの重要な限界を示す。
本稿では,従来のFermiNetよりも大幅に性能が向上し,高精度な結果が得られる簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:24:16 GMT)
A Kalman Filter Based Framework for Monitoring the Performance of
In-Hospital Mortality Prediction Models Over Time [3.6] サンプルの総数と、異なる期間における正のサンプル数に応じて、外挿分散を調整したカルマンフィルタに基づくフレームワークを提案する。
この予測モデルは, 疾患の進展, 治療改善, 手術計画の変更などの影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:27:29 GMT)
Facial Action Unit Detection Based on Multi-task Learning Strategy for
Unlabeled Facial Images in the Wild [3.5] ファシカル・アクション・ユニット(AU)検出は、高精度な正確なラベル付けまたは不正確な擬似ラベル付け技術に依存している。
ほぼ全ての種類のAUsは、不均衡な正と負のサンプルを持つ。
顔のランドマーク検出とAUドメインの分離と再構築を併用することで、野生でのAU検出を促進するマルチタスク学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:55:12 GMT)
Quantum Principle of Relativity and The Renormalizable Gravity [3.4] 我々は、相対性理論という新しい相対性理論に基づいて純粋に量子論を発展させた。
我々は、相対性理論の本質が量子領域に自然に拡張され、活性変換と受動変換の同一構造が維持されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:57:28 GMT)
Acoustic-to-articulatory inversion for dysarthric speech: Are
pre-trained self-supervised representations favorable? [3.4] 音響-調音インバージョン(AAI)は、音響から調音空間へのマッピングを伴う。
本研究では,事前に訓練された自己教師付き学習(SSL)モデルの表現を用いて,変形性音声に対するAAIを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:01:51 GMT)
On the Fly Detection of Root Causes from Observed Data with Application
to IT Systems [3.4] 本稿では,しきい値に基づくITシステムを表現するための構造因果モデルを提案する。
このようなシステムにおける異常の根本原因を迅速に検出するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:10:19 GMT)
Trotter error bounds and dynamic multi-product formulas for Hamiltonian
simulation [3.3] コンピュテータスケーリングによるトロッター誤差の理論を多積公式に拡張する。
時間依存係数が選択された動的多積式を導入し, トラッター誤差に対して効率よく計算可能なプロキシを最小化する。
我々は,アルゴリズムエラーやサンプリング,ハードウェアノイズなどの不確実性に対して,動的多積式を堅牢にするために,最小値推定法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:51:14 GMT)
MLS2LoD3: Refining low LoDs building models with MLS point clouds to
reconstruct semantic LoD3 building models [3.3] そこで我々は,低LODビルディングモデルとMLS点雲の精度を両立させることにより,LoD3復元を可能にする新しい改良戦略を提案する。
本稿では,LoD3ファサード要素の再構成ガイドラインとCityGML標準モデルへの埋め込みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:56:23 GMT)
A Method for Decrypting Data Infected with Rhysida Ransomware [3.1] ライシダ・ランサムウェアは2023年後半に大きな被害を受けた。
本研究では,Rhysidaランサムウェアの復号化手法を提案する。
我々の知る限りでは、これはRhysidaランサムウェアの解読に成功した最初の成功例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:34:09 GMT)
Broadband tunable transmission non-reciprocity in thermal atoms
dominated by two-photon transitions [3.1] 熱原子中の2光子近接共鳴遷移を利用して、ブロードバンドと可変伝送の非相互性を実現する手法を提案する。
この方式の主な利点の1つは、伝送非相互性は200$MHzを超える周波数範囲で実現し、操作できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:36:09 GMT)
Vertex-minor universal graphs for generating entangled quantum
subsystems [3.0] 我々は、$k$量子ビットの量子状態、すなわち$n$量子ビットの量子状態の概念を研究し、任意の$k$量子ビット上で安定化状態を誘導することができる。
これらの状態は、Bravyiらによって導入された$k$-pairable状態の概念を一般化し、グラフ状態と$k$-vertex-minor Universal graphを用いて、一視点から研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:17:19 GMT)
Autoregressive with Slack Time Series Model for Forecasting a
Partially-Observed Dynamical Time Series [3.0] 本稿では、進化関数を同時に推定し、欠落変数をスラック時系列として暗示する自己回帰型とスラック時系列(ARS)モデルを提案する。
理論的な見地から、2次元の時間不変系と線形系は、系の1つの部分的に観察された次元からの観測を利用して再構成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:11:24 GMT)
On the Transferability of Large-Scale Self-Supervision to Few-Shot Audio
Classification [2.9] 自己教師付き学習は、ラベルのないデータから堅牢な特徴表現を学ぶ能力に優れています。
本研究は,大規模自己教師型モデルの性能を数ショット音声分類で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:58:10 GMT)
On Modular Algorithms and Butterfly Operations in Number Theoretic Transform [2.9] 数論変換(NTT)は数論、代数、暗号の計算において非常に有用なツールである。
本稿ではNTTのバタフライ操作について論じる。
モンゴメリーアルゴリズムのいくつかの変種はNTTの高速化を目的として提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:12:01 GMT)
Reconstructing facade details using MLS point clouds and Bag-of-Words
approach [2.9] 本稿では,BoWの概念を用いた3次元ファサードの再現手法を提案する。
ランダムノイズを重畳したモデルとTUM-FAcCADEデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:34:28 GMT)
Solving Hierarchical Information-Sharing Dec-POMDPs: An Extensive-Form
Game Approach [2.9] 本稿では,階層的な情報共有の下での最適性を維持しつつ,決定変数をアンタングルにする方法を示す。
我々のアプローチでは、広義のゲームは常に単一ステージのサブゲームに対する解決策として存在し、時間的複雑さを著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:57:08 GMT)
Co-Pilot for Health: Personalized Algorithmic AI Nudging to Improve
Health Outcomes [2.8] 我々は、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデーションシステムによって実現された、デジタルアルゴリズムヌードのためのAI駆動プラットフォームを設計、実装した。
対象グループの被験者は, 日々の身体活動が増加し, 日常的にAIを最適化した。
このうち13.1%が開封(開封)、11.7%が有益と評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:55:52 GMT)
Hybridnet for depth estimation and semantic segmentation [2.8] 深度推定とセマンティックセグメンテーションは、ハイブリッド畳み込みネットワークを介して単一の入力画像から処理される。
提案されたHybridNetは、ひとつのタスクに関連する機能と、両方に関連する機能とを分離することで、機能抽出を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:52:45 GMT)
CiFlow: Dataflow Analysis and Optimization of Key Switching for Homomorphic Encryption [2.7] ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータの計算を可能にするプライバシー保護計算技術である。
キースイッチング操作は、HE全体の実行時間の約70%を占める。
本稿では,そのデータフローを厳密に分析することでキースイッチング性能を向上させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:37:13 GMT)
Implementation of large momentum transfer without swapping the
directions of the Raman beams [2.7] 大運動量移動(LMT)は原子干渉計に蓄積される位相シフトを増大させる重要な技術である。
ラマン遷移に基づくLMTを実装するための既存のアプローチは、いずれも2つの逆伝搬ラマンビームの伝播方向を物理的に切り替えるものである。
ここでは、ラマンビームの方向の物理的スワップを伴わないラマン遷移型LMTに対して、より単純なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:22:35 GMT)
Transferring facade labels between point clouds with semantic octrees
while considering change detection [2.7] 我々はオクツリー構造を用いてラベル付きアノテーションをラベル付きポイントクラウドに転送する手法を提案する。
この構造は点雲間の変化も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:43:34 GMT)
Explaining Grover's algorithm with a colony of ants: a pedagogical model for making quantum technology comprehensible [2.5] 本稿では,Groverの探索アルゴリズム,顕著な量子アルゴリズムを説明するためのモデルを提案する。
このモデルはグロバーのアルゴリズムの3つの主要なステップを視覚化し、量子力学の3つの重要な原理を導入する。
これは迷路の出口を見つけるものとして探索問題を表現し、アリのコロニーがその出口を見つける戦略としてグローバーの探索アルゴリズムを視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:41:24 GMT)
Asking the Right Question at the Right Time: Human and Model Uncertainty
Guidance to Ask Clarification Questions [2.4] モデルの不確実性は、人間の明確化と探索の振る舞いを反映しないことを示す。
本稿では,モデル不確実性推定に基づく明確化問題の生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:15:30 GMT)
MoD-SLAM: Monocular Dense Mapping for Unbounded 3D Scene Reconstruction [2.4] MoD-SLAMはモノクロの高密度マッピング手法であり、非有界シーンにおけるグローバルポーズ最適化と3次元再構成をリアルタイムに行うことができる。
これまでの作業と比べて、私たちのアプローチはより堅牢で、スケーラブルで、多用途です。
実験の結果,MoD-SLAMのマッピング性能は,特に大きな境界のないシーンにおいて,従来のSLAM法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:32:45 GMT)
Assessment of Deep Learning Segmentation for Real-Time Free-Breathing
Cardiac Magnetic Resonance Imaging at Rest and Under Exercise Stress [2.4] 心臓MRI(CMR)セグメンテーションのために設計された、あるいは訓練されたディープラーニング手法は、リアルタイムCMRでよく機能する。
リアルタイムな自由呼吸型CMRでは、ディープラーニングメソッドのパフォーマンスは、cine CMRのサーバ間変動に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:03:52 GMT)
Halo Reduction in Display Systems through Smoothed Local Histogram
Equalization and Human Visual System Modeling [2.3] 局所ヒストグラム等化法(LHE)アルゴリズムにおいて,暗黒変種と光変種を別々に扱うことでハロを減少させる手法を提案する。
このアプローチは、人間の視覚系における側方抑制とハロアーティファクトの関係を探索することにより、視覚的に自然な画像をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:44:21 GMT)
SpikingBERT: Distilling BERT to Train Spiking Language Models Using
Implicit Differentiation [2.3] 大型言語モデル(LLMs)は、ヒト脳よりもニューロンとシナプスが桁違いに少ない。
本稿では,脳内のシナプス情報の流れから動機づけを引き出すことにより,従来のLMの計算コストを削減することを目的とした,バイオインスパイアされたスパイク言語モデルを提案する。
我々の研究は、GLUEベンチマークで複数の異なるタスクにおいて、運用上のスパイクするLMアーキテクチャのパフォーマンスを実証する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:31:06 GMT)
Modelling Human Values for AI Reasoning [2.3] 我々は,その明示的な計算表現のために,人間の値の形式モデルを詳述する。
我々は、このモデルが、価値に対するAIベースの推論の基礎となる装置をいかに提供できるかを示す。
我々は、AIにおける人間の価値を統合し、学際的に研究するためのロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:08:49 GMT)
A Link between Coding Theory and Cross-Validation with Applications [2.3] 正確な解答は誤り検出符号の理論によって与えられることを示す。
即時的な応用として,学習アルゴリズムのための新しいLPOCVベースのランダム化テストを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:48:46 GMT)
Inverse analysis of granular flows using differentiable graph neural
network simulator [2.2] 地すべりや土砂流などの粒状流の逆問題では, 物質パラメータや境界条件が推定される。
これらの逆問題に対する従来の高忠実性シミュレータは計算的に要求される。
グラフニューラルネットワークの逆モード自動微分と勾配に基づく最適化を組み合わせた新しい微分可能なグラフニューラルネットワークシミュレータ(GNS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:26:33 GMT)
Gore Diffusion LoRA Model [2.1] 本稿では、激しい暴力や流血を描写した超現実的視覚を生成するのに熟練した革新的なAIモデルである"Gore Diffusion LoRA Model"を精査する。
このようなモデルの作成と実装は、AI、芸術、暴力の収束に関する綿密な議論を保証している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:16:17 GMT)
Real-Time Bus Arrival Prediction: A Deep Learning Approach for Enhanced
Urban Mobility [2.1] 一般的な課題は、実際のバス到着時刻と予定された時刻とのミスマッチであり、固定されたスケジュールの混乱につながる。
本研究は,様々な交通機関(駅)におけるバス到着時刻を予測するための,革新的なAIに基づくデータ駆動手法を提案する。
完全に接続されたニューラルネットワークの展開により,公共バスの交通システムの精度と効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:35:03 GMT)
Redefining Counterfactual Explanations for Reinforcement Learning:
Overview, Challenges and Opportunities [2.0] AIのほとんどの説明方法は、開発者とエキスパートユーザーに焦点を当てている。
ブラックボックスモデルの出力が変更されるための入力で何が変更されるのかについて、カウンターファクトな説明がユーザにアドバイスします。
カウンターファクトはユーザフレンドリで、AIシステムから望ましいアウトプットを達成するための実行可能なアドバイスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:28:52 GMT)
ACTER: Diverse and Actionable Counterfactual Sequences for Explaining
and Diagnosing RL Policies [2.0] ACTER(Actionable Counterfactual Sequences for Explaining Reinforcement Learning Outcomes)は、反現実列を生成するアルゴリズムである。
本稿では,ACTERが動作可能な多種多様な逆ファクト配列を生成可能であることを示す。
我々は,ACTERが生成した説明が,ユーザによる障害の特定と修正にどのように役立つかを,ユーザスタディで調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:12:53 GMT)
Deep Learning-Based Auto-Segmentation of Planning Target Volume for
Total Marrow and Lymph Node Irradiation [2.0] 本稿では,TMLI 治療における計画目標ボリューム (PTV) のセグメンテーションを自動化するためのディープラーニング (DL) の適用について検討する。
我々は,2次元および3次元U-Netモデルの開発にnnU-NETフレームワークを使用し,骨を除外したPTV上でのトレーニングモデルの評価を行った。
その結果,nnU-NETフレームワークの導入により,セグメンテーション性能が統計的に向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:56:39 GMT)
Towards Fair and Firm Real-Time Scheduling in DNN Multi-Tenant
Multi-Accelerator Systems via Reinforcement Learning [1.9] マルチテナント、マルチアクセラレータクラウド環境におけるテナント固有の管理にDeep Reinforcement Learningを活用する新しいアプローチを導入する。
マルチアクセラレータシステムにおけるディープニューラルネットワークの新しいオンラインスケジューリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:25:07 GMT)
Boosting-Based Sequential Meta-Tree Ensemble Construction for Improved
Decision Trees [1.9] 決定木は、機械学習分野における最も一般的なアプローチの1つである。
近年,過度に深化した木による過剰適合の問題を解決するために,メタツリーが提案されている。
メタツリーはベイズ決定理論に基づく統計的最適性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:08:21 GMT)
An Algorithmic Framework for Constructing Multiple Decision Trees by
Evaluating Their Combination Performance Throughout the Construction Process [1.9] 決定木の組み合わせによる予測は機械学習に有効であることが知られている。
本稿では,決定木を同時に構築し,それらの組み合わせ性能を評価するアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:58:07 GMT)
Scalable Interactive Machine Learning for Future Command and Control [1.8] 将来の戦争では、コマンド・アンド・コントロール(C2)の要員が時間スケールの縮小で決定を下す必要がある。
人工知能とヒューマンインテリジェンスの統合は、C2オペレーションプロセスに革命をもたらす可能性を秘めている。
本稿では、これらのアプローチを複雑なC2コンテキストで機能させるために、今後の研究が取り組むべき最先端の科学と技術のギャップについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:11:04 GMT)
Promoting Target Data in Context-aware Neural Machine Translation [1.8] 我々は,対象のコンテキストがソース言語に前置されるような,新しい結合に基づく変種を評価する。
ソースにターゲットコンテキストを含めることで、ターゲット言語現象に大きな改善がもたらされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:34:39 GMT)
On the Universality of Coupling-based Normalizing Flows [1.8] 本稿では,RealNVPのような結合型正規化フローの表現力を理解するための新しい理論的枠組みを提案する。
この結果は、結合アーキテクチャが表現的であることの一般的な知恵を支持し、結合関数の表現性を選択するためのニュアンスなビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:51:43 GMT)
Towards actionability for open medical imaging datasets: lessons from
community-contributed platforms for data management and stewardship [1.8] 医療画像データセットは、医療における人工知能の基本である。
それらはしばしば、KaggleやHuggingFaceといったプライベート企業を含むCommunity-Contributed Platforms (CCP)上でホストされる。
オープンデータは、データの公開価値の再分配を促進するために重要であるが、現在のCCPガバナンスモデルは、データセットの共有、文書化、評価に必要な品質を維持できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:01:22 GMT)
BarlowTwins-CXR : Enhancing Chest X-Ray abnormality localization in
heterogeneous data with cross-domain self-supervised learning [1.7] BarlwoTwins-CXRは,胸部X線画像解析の自律的異常局所化のための自己指導型学習戦略である。
従来のImageNetの事前訓練モデルと比較して、mAP50の精度は3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:10:13 GMT)
Quantum Computing and Tensor Networks for Laminate Design: A Novel
Approach to Stacking Sequence Retrieval [1.7] この研究は主に量子計算に焦点をあて、テンソルネットワークアルゴリズムの適用により、シークエンス検索のための新しい量子インスパイアされたアプローチが提示される。
量子状態空間内の線形作用素、ハミルトニアンを導出し、積み重ねシーケンス検索問題に固有の損失関数をカプセル化する。
実演では、従来のテンソルネットワークアルゴリズムであるDMRGアルゴリズムを選択し、我々のアプローチを数値的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:01:56 GMT)
Long Range Constraints for Neural Texture Synthesis Using Sliced
Wasserstein Loss [1.7] Sliced Wasserstein Lossに基づくテクスチャ合成のための新しい統計セットを提案する。
本研究では,提案手法の長期制約を捕捉する能力について検討し,その結果を他の最適化に基づく単一テクスチャ合成アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:14:15 GMT)
Transfer learning with generative models for object detection on limited
datasets [1.6] 本稿では,一般的なシナリオに有効な伝達学習フレームワークを提案する。
これは、大規模なジェネリックデータセットで事前訓練された拡散ベースの生成モデルによって達成される。
我々の研究結果は、さまざまな分野における機械学習アプリケーションのための、新しい生成AIベースのプロトコルの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:17:31 GMT)
The Berkeley Single Cell Computational Microscopy (BSCCM) Dataset [1.5] 本稿では,バークレー単細胞顕微鏡データセットについて紹介する。
このデータセットには、40万個の白血球の12,000,000枚以上の画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 05:10:53 GMT)
Fine-Tuning Surrogate Gradient Learning for Optimal Hardware Performance
in Spiking Neural Networks [1.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ハードウェアで慎重に活用することで、膨大なエネルギー効率の恩恵をもたらすことができる。
この研究は、トレーニングがハードウェアのパフォーマンスに与える影響に関する新たな洞察を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 06:38:12 GMT)
Learning Best-in-Class Policies for the Predict-then-Optimize Framework [1.5] そこで我々は,予測最適化フレームワークとして,摂動勾配損失(PG損失)と呼ばれる,決定を意識した新たなサロゲート損失のファミリーを提案する。
既存のサロゲート損失とは異なり、PG損失の近似誤差はサンプル数が増加するにつれて消失する。
これは、サロゲート損失の最適化が、不特定設定であっても、クラス内で最良のポリシーをもたらすことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:06:58 GMT)
Initial state preparation for quantum chemistry on quantum computers [1.4] 化学系の基底状態エネルギー推定のための量子アルゴリズムは、高品質な初期状態を必要とする。
本稿では、初期状態の質を準備し定量化するエンドツーエンドアルゴリズムを用いて初期状態準備問題に対処する。
我々は、エネルギー分布が潜在的な量子的優位性を特定するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:14:18 GMT)
A multifidelity approach to continual learning for physical systems [1.4] 本稿では,多要素深層ニューラルネットワークに基づく連続学習手法を提案する。
本手法は,既存のトレーニングデータセット上で,事前学習したモデルの出力と所望のモデルの出力との相関関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:38:25 GMT)
Value function interference and greedy action selection in value-based
multi-objective reinforcement learning [1.4] 多目的強化学習(MORL)アルゴリズムは従来の強化学習(RL)を拡張する
ユーザのユーティリティ関数が、ベクター値と類似のユーティリティレベルを幅広くマップしている場合、これは干渉を引き起こす可能性があることを示す。
我々は、欲求行動を特定する際にランダムなタイブレークを避けることは、値関数の干渉によって生じる問題を改善できるが、完全には克服できないことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:28:01 GMT)
Trust the Process: Zero-Knowledge Machine Learning to Enhance Trust in
Generative AI Interactions [1.4] 特にZKP(Zero-Knowledge Proofs)を使用して、パフォーマンスの公正性と正確性に関する懸念に対処する。
ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)として知られる機械学習モデルにZKPを適用することで、AI生成コンテンツの独立した検証が可能になる。
モデルプライバシを保ちながら出力精度と品質を検証するために,トランスフォーマーのための実用的なZKML実装であるsnarkGPTを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:00:16 GMT)
On a Combinatorial Problem Arising in Machine Teaching [1.2] 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） (Fri, 9 Feb 2024 07:15:02 GMT)
SWITCH: An Exemplar for Evaluating Self-Adaptive ML-Enabled Systems [1.2] QoS(Quality of Service)の維持にはMLS(Machine Learning-Enabled Systems)が不可欠である
機械学習モデルバランサ(Machine Learning Model Balancer)は、動的MLモデルの切り替えを容易にすることで、これらの不確実性に対処する概念である。
本稿では,このようなシステムにおける自己適応能力を高めるために開発されたSWITCHを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:56:44 GMT)
Explaining Veracity Predictions with Evidence Summarization: A
Multi-Task Model Approach [1.2] 誤情報検出のためのマルチタスク説明可能なニューラルモデルを提案する。
具体的には、本研究は、テキスト要約問題としてモデルの妥当性予測の説明生成過程を定式化する。
提案モデルの性能を公開データセットで検討し,関連する研究結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:39:20 GMT)
Scalable Kernel Logistic Regression with Nystr\"om Approximation:
Theoretical Analysis and Application to Discrete Choice Modelling [1.2] 本稿では,大規模なデータセット上でのKLR(Kernel Logistic Regression)に対するNystr"om近似を提案する。
基礎的一様サンプリング,k平均サンプリング戦略,およびレバレッジスコアを基礎とした2つの非一様抽出方法を含む,4つのランドマーク選択法が試験された。
これらの戦略の性能は,大規模トランスポートモード選択データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:52:31 GMT)
A Comparative Analysis of Energy Consumption Between The Widespread
Unreal and Unity Video Game Engines [1.2] この研究は、最も広く使われている業界規模のビデオゲームエンジンであるUnityとUnreal Engineのエネルギー消費を評価する。
我々の研究は、ビデオゲームエンジンのエネルギー消費に大きな違いがあることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:48:53 GMT)
Real-time Dynamics of the Schwinger Model as an Open Quantum System with
Neural Density Operators [1.2] この研究は、ニューラルネットワークのパラメータによる正確な量子状態の近似の難しさを克服する機械学習アルゴリズムを開発する。
QCDのような理論における原理実証の証明として、1+1d格子シュウィンガーモデルにおけるリンドブラッド・マスター方程式を開量子系として解く方法が応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:36:17 GMT)
Structure of Classifier Boundaries: Case Study for a Naive Bayes
Classifier [1.1] 境界は巨大かつ複雑であることを示す。
我々はNeighbor similarityと呼ばれる新しい不確実性尺度を作成し、その結果が隣人に対する結果の分布の点と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:48:37 GMT)
Insights Into the Inner Workings of Transformer Models for Protein
Function Prediction [1.1] 我々は、タンパク質機能予測のためのニューラルネットワークの内部動作に光を当てるのに、説明可能な人工知能(XAI)がいかに役立つかを探求した。
このアプローチにより、トランスフォーマーが特に注意を払う配列中のアミノ酸を同定し、これらの関連配列が生物学や化学からの期待を反映していることを示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:57:57 GMT)
TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time
series Forecasting [1.1] 本研究は、ICUにおける心拍数(HR)、収縮血圧(SBP)、拡張型血圧(DBP)の予測のための新しい深層学習手法を提案する。
われわれは、MIMIC-IIIデータベースから24,886ドル(約2万2000円)のICUを抽出し、そのモデルをトレーニングし、テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:47:45 GMT)
Adaptive multi-gradient methods for quasiconvex vector optimization and
applications to multi-task learning [1.0] 線形探索手法を含まない適応的なステップサイズ法を提案する。
我々は、控えめな仮定に基づく非有界収束を証明した。
提案手法をマルチタスク実験に適用し,大規模課題に対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:20:14 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） (Fri, 9 Feb 2024 16:36:48 GMT)
Re-Envisioning Command and Control [1.0] 将来の戦争では、コマンド・アンド・コントロール(C2)による決定は、より複雑で、高速で、非構造的で、要求の厳しい状況で行われなければならない。
現在のC2プラクティスは、新興のインテリジェンス時代ではなく、産業時代に由来するもので、線形で時間を要する。
我々は、人間と人工知能(AI)システムとの堅牢な連携に基づく将来のC2のビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:10:29 GMT)
SIR: Multi-view Inverse Rendering with Decomposable Shadow for Indoor
Scenes [1.0] 多視点データを用いた屋内シーンの逆レンダリングにおいて,識別可能な影を分解する効率的な方法であるSIRを提案する。
SIRは、未知の光位置下での物質推定において、現実性を高めるための影を明示的に学習する。
SIRは、フリービューのリライト、オブジェクト挿入、マテリアル置換といった高度な編集機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:48:44 GMT)
A Functional Analysis Approach to Symbolic Regression [1.0] 記号回帰(SR)はランダム化探索において重要な課題である。
伝統的な遺伝的プログラミング(GP)アルゴリズムは、SRに木に基づく表現を用いる場合、限られた性能を示す。
機能解析から洞察を引き出す新しいSR手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:24:47 GMT)
G-SciEdBERT: A Contextualized LLM for Science Assessment Tasks in German [1.0] 本稿では,ドイツ語で書かれた理科課題に対する応答を評価するための文脈化されたドイツ語理科教育のBERT(G-SciEdBERT)を開発する。
G-BERTを用いて、G-SciEdBERTを5Mトークンで50万のドイツ語の書記科学応答のコーパスで事前訓練し、国際学生評価プログラム(PISA)2015に導入した。
G-SciEdBERTでは,G-BERTに比べて2次重み付きカッパが10%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:05:03 GMT)
Classical Shadows for Quantum Process Tomography on Near-term Quantum
Computers [0.9] 量子プロセストモグラフィーは、量子チャネルを理解し、量子デバイスの特性を特徴づける強力なツールである。
我々は,量子プロセストモグラフィーのための古典的シャドウ手法であるShadowQPTを開発した。
我々は、IonQトラップイオン量子コンピュータ上で、PauliとCliffordの測定値を用いてShadowQPTを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:06:10 GMT)
Towards Chip-in-the-loop Spiking Neural Network Training via
Metropolis-Hastings Sampling [0.9] 本稿では,SNN(Spking Neural Network)ハードウェアのトレーニングにおけるメトロポリス・ハスティングスサンプリングの利用について検討する。
提案手法は,ハードウエアの非理想性が高い場合,バックプロップの使用率を最大27%高い精度で向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:49:05 GMT)
LLaVA-Docent: Instruction Tuning with Multimodal Large Language Model to
Support Art Appreciation Education [0.8] 美術鑑賞教育は、芸術資源へのアクセスが制限されていること、特に不利な学生にとって、しばしば妨げられている。
本研究では,LLaVA-Docentの開発に焦点をあて,マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の美術鑑賞教育への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:25:18 GMT)
Empirically Exploring How Novices Write Software Models in Alloy [0.8] 本稿では, 初心者がアロイを学習しようとする場合, 97,000モデル以上のモデルについて実証的研究を行った。
本研究では,ユーザが将来使用するための総合的なベンチマークを作成するために,正しいモデルと間違ったモデルの両方を記述する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:56:57 GMT)
Introspective Planning: Guiding Language-Enabled Agents to Refine Their
Own Uncertainty [0.7] 大規模言語モデル(LLM)は高度な推論能力を示し、ロボットが自然言語の指示を理解し、高レベルの行動を戦略的に計画することを可能にする。
LLMの幻覚は、ロボットがユーザーの目標と不一致の計画を確実に実行したり、極端な場合、安全ではない可能性がある。
本稿では,ロボットタスク実行のための不確実性を考慮した計画作成において,LLMを指導する体系的手法としての内省的計画の概念を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:40:59 GMT)
SMC Is All You Need: Parallel Strong Scaling [0.7] 並列高強度スケーリングを実現するための完全並列シーケンシャルモンテカルロ法(pSMC)を開発した。
pSMC は無限小精度 MSE$=O(varepsilon2)$ に収束し、固定された有限時間複素度コスト=O(1)$ であり、効率リークがない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:13:38 GMT)
Imaginary eigenvalues of Hermitian Hamiltonian with an inverted
potential well and transition to the real spectrum at exceptional point by a
non-Hermitian interaction [0.6] エルミート・ハミルトニアン(英語版)は、ヘルミート性は実スペクトルの十分条件であるという一般的な信念とは対照的に、虚固有値を持つことができる。
非エルミート相互作用を持つ量子ハミルトニアンの古典的対応は、正準変数の複素函数である。
これは変数の正準変換によって、ハミルトニアンの1対1の量子古典対応を示す実函数となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:58:06 GMT)
Depth Functions for Partial Orders with a Descriptive Analysis of
Machine Learning Algorithms [0.6] 我々は、よく知られた単純深度を、すべての部分順序の集合、union-free generic (ufg) 深さに適応させる。
また,多次元性能測定に基づく機械学習アルゴリズムの比較のために,我々の ufg 深度を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:30:59 GMT)
HoneyDOC: An Efficient Honeypot Architecture Enabling All-Round Design [0.6] ハニーポットは悪意のある行動を調べるために攻撃者を罠にかけるように設計されている。
高品質な攻撃データをキャプチャする方法は、ハニーポット領域の文脈において課題となっている。
センシティビリティ、対策、ステルスの大幅な改善を意味する全周ハニーポットは、この問題に対処するために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:27:45 GMT)
Development and validation of an artificial intelligence model to
accurately predict spinopelvic parameters [0.6] 本研究では,手動入力を必要とせずに,脊椎のパラメータを自動的に高精度に予測する,SpinePoseと呼ばれる新しい人工知能(AI)ツールを提案する。
SpinePoseはSVA, 骨盤傾斜 (PT), 骨盤傾斜 (PI), 骨盤傾斜 (SS), 腰椎硬変 (LL), T1-骨盤角度 (T1PA), L1-骨盤角度 (L1PA) を予測するために, 761矢状体X線を用いて訓練および評価を行った。
モデル予測はまた、全てのパラメータ(ICC: 0.91-1.0)において優れた信頼性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:47:26 GMT)
Image-based Deep Learning for the time-dependent prediction of fresh
concrete properties [0.5] 本稿では, 立体画像系列に基づく混合過程において, 新鮮なコンクリートの特性を予測できることを示す。
この予測には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が使用され、ミックスデザインの情報によって支持される画像を入力として受信する。
混合設計の情報によって支援された深度と光学的流れの画像に基づくアプローチが,最良の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:42:30 GMT)
Quantitative non-classicality of mediated interactions [0.5] 質量間の量子絡み合いの利得は、三部晶系全体の状態の非古典性を示す。
非可換性と非可逆性を示す不等式を導出する。
重力相互作用の非古典性の検出と、量子シミュレーションにおけるトロッター誤差の有界化という、2つの異なる分野におけるこれらの手法の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:29:54 GMT)
evolSOM: an R Package for evolutionary conservation analysis with SOMs [0.5] 本稿では,生物変数の保存を探索・可視化するために,自己組織化マップ(SOM)を利用した新しいRパッケージであるevolSOMを紹介する。
パッケージは自動的に変位を計算し、図形的に表示し、保存された変数と変位した変数を効率よく比較および明らかにする。
EvolSOMを用いて遺伝子および表現型形質の変位を解析し、草葉における表現型分化の潜在的な要因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:33:48 GMT)
Taming the Bloch-Redfield equation: Recovering an accurate Lindblad
equation for general open quantum systems [0.5] この研究は、Bloch-Redfieldフレームワークを数学的に堅牢なリンドブラッド方程式に変換する以前の試みに基づいている。
本手法は,具体的な物理環境から導出したリンドブラッド方程式を得るための効果的で一般的な手順を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:01:48 GMT)
Exploring quantum criticality in a 4D quantum disordered system [0.4] 相転移は物理学を通じて広く見られ、水沸騰のような熱現象から固体の磁気遷移にまたがる。
量子相転移(特に興味深い)は絶対零度付近の温度で起こり、熱ではなく量子ゆらぎによって駆動される。
この研究は、合成次元を持つ量子シミュレータとしてウルトラコールド原子を用いて、4次元におけるアンダーソン転移の観測とキャラクタリゼーションを行った最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:45:49 GMT)
Optimising quantum tomography via shadow inversion [0.4] 本研究は,古典影の逆写像における未利用資源を利用して,そのような対象を推定する新しい手法を導入する。
計算機の一般化されたフレームワークは、様々な短期的な問題に適応する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:01:01 GMT)
Taking Class Imbalance Into Account in Open Set Recognition Evaluation [0.4] 本研究はオープンセット認識のための手法の評価について考察する。
問題解析の結果として,本分野における手法評価のガイドラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:15:49 GMT)
Data-Driven Target Localization: Benchmarking Gradient Descent Using the
Cram\'er-Rao Bound [0.3] レーダシステムでは、方位と速度推定を用いた正確な目標位置推定が最重要である。
従来の非バイアス推定法は勾配降下アルゴリズムを用いてクラマーラオ境界の理論限界に達した。
データ駆動型ニューラルネットワークモデルは従来の手法よりも優れており、目標方位の精度と速度推定が向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:11:43 GMT)
N-1 Reduced Optimal Power Flow Using Augmented Hierarchical Graph Neural
Network [0.3] AHGNN対応のN-1 ROPFは、解の質を維持しながら計算時間を著しく短縮することができる。
ケーススタディは、提案したAHGNNと関連するN-1 ROPFが、解の質を維持しながら計算時間を短縮するのに非常に有効であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:23:27 GMT)
Incorporating Taylor Series and Recursive Structure in Neural Networks
for Time Series Prediction [0.3] 時系列分析は物理学、生物学、化学、金融など様々な分野に関係している。
本稿では、ResNet構造から要素を統合するニューラルネットワークアーキテクチャについて紹介し、革新的なTaylorシリーズフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:34:28 GMT)
LLM in the Shell: Generative Honeypots [0.3] ハニーポットはサイバーセキュリティに不可欠なツールだが、人間の攻撃者を騙すための現実主義が欠如している。
この研究は、大規模言語モデルに基づく動的で現実的なソフトウェアハニーポットを作成する新しい方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:03:08 GMT)
\texttt{qec\_code\_sim}: An open-source Python framework for estimating
the effectiveness of quantum-error correcting codes on superconducting qubits [0.2] textttqec_code_simは、小さな量子エラー訂正コードのパフォーマンスを研究するためのPythonフレームワークである。
textttqec_code_simは、最小限のソフトウェア依存関係を必要とし、使いやすさ、変更の容易さ、実行速度よりもペタゴギーを優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:21:26 GMT)
Iterative assembly of $^{171}$Yb atom arrays in cavity-enhanced optical
lattices [0.1] 我々は,光ツイーザとキャビティ強化光学格子の相乗的組み合わせに基づく,原子配列の組立のための新しいパラダイムを実証する。
このプロトコルを用いて、1225個のサイト配列の決定論的フィリング(99%のサイト占有率)を実証する。
我々は,このプロトコルが,大規模な誤り訂正量子計算を実行する上で重要な機能である,中間回路再ロードと互換性があることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:43:57 GMT)
Self-consistent context aware conformer transducer for speech
recognition [0.1] 本研究では,コンバータトランスデューサをベースとした新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本手法は,通常の単語の単語誤り率を損なうことなく,非一般的な単語を認識する精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:12:11 GMT)
InfraRed Investigation in Singapore (IRIS) Observatory: Urban heat
island contributors and mitigators analysis using neighborhood-scale thermal
imaging [0.1] 本稿では, 都市ヒートアイランドのコントリビュータおよび緩和剤からの熱フラックスを, 熱画像と気象データを用いて検討する。
屋上観測所が収集した熱画像によると、夜間に放射される長波により、コンクリートの壁は都市熱島に重要な役割を果たしている。
一方, 植生は蒸発散によって生じる潜熱流束のため, 有効な除草剤であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 03:49:00 GMT)
g-factor symmetry and topology in semiconductor band states [0.0] テンソルは、応用磁場に対するクラマーズ縮退状態の反応を決定する。
シリコン,ゲルマニウム,フッ化ガリウムにおいて,$bfg_L+bfg_S$の新しい対称性とトポロジー特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:39:25 GMT)
What is the Q of a Blackbody? A small contribution to Gustav Robert
Kirchhoff's bicentennial [0.0] この演習はキルヒホフの関心の2つを融合させ、しばしば相互排他的な工学と科学の規律を橋渡しするので、独自のやり方で指導されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:42:12 GMT)
Video Annotator: A framework for efficiently building video classifiers
using vision-language models and active learning [0.0] Video Annotator(VA)は、ビデオ分類データセットに注釈を付け、管理し、反復するフレームワークである。
VAは、データ収集とモデルのトレーニングをシームレスに統合する、継続的アノテーションプロセスを可能にする。
VAは、最も競争力のあるベースラインと比較して平均精度が6.8ポイント改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:19:05 GMT)
Verif.ai: Towards an Open-Source Scientific Generative
Question-Answering System with Referenced and Verifiable Answers [0.0] 本研究の成果は,オープンソースの科学的生成質問応答システムであるVerifaiの紹介と検証を行った結果である。
本システムの構成要素は,(1) 科学的論文(ミストラル7B)上でのセマンティクスと語彙検索技術を組み合わせた情報検索システム,(3) クレームが導出された論文を参照して回答を生成し,(3) クレームが導出された論文と,そのクレームが導出された要約あるいは論文を相互に検証する検証エンジンである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:25:01 GMT)
User-friendly confidence regions for quantum state tomography [0.0] 有限統計学では、実験データは量子状態に関する完全な情報を与えることができない。
この限られた知識を表現する一般的な方法は、状態空間に信頼領域を提供することである。
ここでは、これらの問題を解決する信頼領域を構築し、不平等に最適なサンプルコストと現実的なパラメータに対する優れた性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:13:48 GMT)
Understanding the Effect of Noise in LLM Training Data with Algorithmic
Chains of Thought [0.0] 思考の連鎖におけるノイズが,高度に制御された環境下でのタスクパフォーマンスに与える影響について検討する。
本研究では,CoTトレース処理後に適用される局所的な雑音と,トレース処理時にエラーを伝播する大域的なノイズであるテクトダイナミックノイズの2種類を定義した。
微調整されたモデルでは、高レベルの静的ノイズに対して非常に頑健であるが、低レベルの動的ノイズに対してかなり苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:56:38 GMT)
Two-dimensional lattice with an imaginary magnetic field [0.0] 仮想磁場を持つ2次元非エルミート格子モデルを提案する。
格子の大きさが大きくなるにつれてエネルギースペクトルが収束しないことを示すが、これはモデルの本質的な非周期性に由来する。
また,Aharonov-Bohm効果の類似性も見出され,閉鎖経路を断熱的に形成する波動関数のノルムの純変化は,その経路に囲む想像上の磁束によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:01:01 GMT)
Twenty Constructionist Things to Do with Artificial Intelligence and
Machine Learning [0.0] 1971年、Seymour Papert と Cynthia Solomon のメモ "Twenty Things to Do with a Computer" を制作した。
いくつかの提案はオリジナルのメモで開発されたアイデアに基づいており、他の提案は新しいもので、科学、数学、芸術のトピックに対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:44:32 GMT)
Towards participatory multi-modeling for policy support across domains
and scales: a systematic procedure for integral multi-model design [0.0] パンデミックのような複雑な課題に対する政策決定には、複数のドメインやスケールにまたがる複雑な影響を考慮する必要がある。
積分的マルチモデルは、既存の計算モデルから組み立てるか、概念的に全体を設計することができる。
本稿では、明確に定義されたドメイン知識の要求に基づいて、統合的なアプローチでマルチモデルを開発する手順を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 07:35:40 GMT)
Towards molecular docking with neutral atoms [0.0] 分子ドッキング問題を、物理中性原子量子プロセッサにおける単位ディスクグラフ上の最大ウェイト独立セット問題であるグラフ問題にマッピングする。
複数のグラフの結果が示され、分子ドッキング問題の小さな事例が解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 20:13:55 GMT)
Towards a Systematic Approach to Design New Ensemble Learning Algorithms [0.0] 本研究は,アンサンブルの誤り分解に関する基礎研究を再考する。
最近の進歩は「多様性の統一理論」を導入した
本研究は,新たなアンサンブル学習アルゴリズムの創出を導くために,この分解の応用を体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:59:20 GMT)
The impact of different unravelings in a monitored system of free
fermions [0.0] 2つの異なるランダム測定プロトコル(アンラベリング)によって記述されたデファス化中の自由フェルミオン連鎖を考える。
量子軌道に沿った測定作用素の分布には分岐遷移がある。
また、Slater-Determinantコンポーネントの逆参加比のシステムサイズによるスケーリングについても検討し、マルチフラクタルな振る舞いを示すパワーロースケーリングを見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:21:05 GMT)
The Quantified Boolean Bayesian Network: Theory and Experiments with a
Logical Graphical Model [0.0] 確率的ネットワークが人間の言語の基礎となる論理的理由を表現するためにどのように構成できるかを示す。
推論では,収束が保証されていないLoopy Belief Propagation (LBP) の使用について検討する。
我々の実験は、LBPが実際に非常に確実に収束していることを示し、我々の分析は、LBPのラウンドが、考慮される変数の数を$N$で制限する時間(O(N2n)$)を必要とすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:15:45 GMT)
TIC: Translate-Infer-Compile for accurate 'text to plan' using LLMs and
logical intermediate representations [0.0] 本研究では,自然言語計画タスク要求の計画作成の問題について検討する。
本手法は, 自然言語タスク記述の解釈可能な中間表現を生成するためにのみ LLM を用いること, (b) 推論, (b) 論理推論器を用いて中間表現から追加の論理依存情報を導出すること, (c) 対象タスクPDDL をベースから生成すること, 推定情報から生成すること, (c) コンパイルすることからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:39:13 GMT)
Supercharged two-dimensional tweezer array with more than 1000 atomic
qubits [0.0] 量子処理ユニットとして指定された1つの配列を二次配列から原子にスーパーチャージすることで、量子ビットの数と初期充填率を大きく増加させる。
これにより、達成可能なキュービットクラスタのサイズと成功確率が大幅に拡大される。
提案手法は、高度にスケーラブルな量子レジスタのジオメトリを容易にし、中性原子量子情報科学の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:57:46 GMT)
Spacing distribution for quantum Rabi models [0.0] 非対称量子ラビモデル (AQRM) は、光と物質の相互作用を記述する量子光学の基本モデルである。
本稿では,高エネルギーの限界におけるAQRMの値の連続的固有値の分布に着目した。
この結果は、半整数バイアスを示すことが知られているAQRMの隠れ対称性を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:35:30 GMT)
Selective Radiance in Super-Wavelength Atomic Arrays [0.0] 超波長間隔のアレイで選択的放射率が得られることを示す。
これらの超波長アレイは、効率的な量子メモリにも機能することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:30:47 GMT)
Robust topological feature against non-Hermiticity in Jaynes-Cummings
Model [0.0] 我々はJaynes-Cummings Model(JCM)で表されるトポロジ的特徴を解析的に分析する。
非ハーモニティ性はスピン巻面を傾け、トポロジカルな特徴を維持しながら、外面成分を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:26:59 GMT)
Retrieve, Merge, Predict: Augmenting Tables with Data Lakes [0.0] 結合可能なテーブルを検索し、情報をマージし、結果のテーブルと予測する。
データレイクとして、論文ではYADL(Yet Another Data Lake)と、よく参照された実際のデータレイクであるOpen Data USを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:48:38 GMT)
RLEEGNet: Integrating Brain-Computer Interfaces with Adaptive AI for
Intuitive Responsiveness and High-Accuracy Motor Imagery Classification [0.0] 本稿では,Deep Q-Networks (DQN) を用いた強化学習を分類タスクに活用するフレームワークを提案する。
本稿では,OVR(One-Versus-The-Rest)方式で,マルチクラス運動画像(MI)分類のための前処理手法を提案する。
DQNと1D-CNN-LSTMアーキテクチャの統合は意思決定プロセスをリアルタイムで最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:03:13 GMT)
Quantum-classical phase transition with spontaneous superposition
breaking and photon-detector entanglement [0.0] ビームスプリッタにおける単一または2光子干渉(偏光または非偏光)の様々な実験について検討する。
最終的な検出手順(崩壊)は必ずしも絶対的な(力学的な)性質を持っていないことを認めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:59:59 GMT)
Quantum representation of finite groups [0.0] 有限群の量子表現(QRFG)の概念は、長い間量子コンピューティングの基本的な側面であった。
群論と微分幾何学の両方を用いて、この概念を公式に定義する。
我々の研究は、任意の有限群に対する量子表現の存在を証明し、群の各生成元を量子回路に変換する2つの方法の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 14:06:52 GMT)
Quantum interfaces with multilayered superwavelength atomic arrays [0.0] 二次元原子配列の複数の層から構成される量子光・物質界面を考える。
層間破壊干渉により, 層が付加されることで, これらの損失を抑えることができることを示す。
最適化された効率性は、小さな回折次角と小さな層間分離を好む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:57:02 GMT)
Quantitative Analysis of AI-Generated Texts in Academic Research: A Study of AI Presence in Arxiv Submissions using AI Detection Tool [0.0] 本研究は,学術機関がArxivに投稿するために用いた,意図的に制作されたコンテンツを閲覧する手法について分析する。
統計分析によると、Originality.aiは98%の精度で正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:20:48 GMT)
Prompting Fairness: Artificial Intelligence as Game Players [0.0] 公正さを測定するための実用的ゲームは、社会科学で何十年にもわたって研究されてきた。
独裁者のゲームの101ラウンド以上で、私はAIはそれに依存する公平さの強い感覚を持っていると結論付けます。
AIが人間と同じように不平等回避を経験する証拠があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 04:19:26 GMT)
Parameter estimation for quantum jump unraveling [0.0] 本研究では,ジャンプ中の連続監視量子系の測定記録に符号化されたパラメータの推定について検討する。
ここでは、複雑な時間的相関と記憶の影響により、フィッシャー情報による推定手順の精度を評価することは一般的に困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:14:38 GMT)
Optimizing Floors in First Price Auctions: an Empirical Study of Yahoo
Advertising [0.0] 本稿では,最初の価格オークションにおけるフロア設定モデルを提案し,Yahooサイトにおけるその実装の影響について論じる。
提案ソリューションは,入札者に対して,入札要求に含まれるフロアに対する応答として入札行動を変更するよう促す。
年間収益はヤフーのディスプレイの在庫で+1.3%、ビデオ広告の在庫で+2.5%と見積もられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:44:51 GMT)
Operational verification of the existence of a spacetime manifold [0.0] 我々は、空間と時間の概念の客観的現実を確立するための運用方法が存在すると論じる。
時空多様体の可観測性を確立する信号であるゲダンケン実験のための理論に依存しないプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:17:41 GMT)
On the Convergence Rate of the Stochastic Gradient Descent (SGD) and
application to a modified policy gradient for the Multi Armed Bandit [0.0] 本稿では,学習速度が逆時間減衰のスケジュールに従えば,SGDの収束率を自己完結した証明を示す。
次に、L2$正規化を施した修正型勾配ポリシー(MAB)の収束に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:10:04 GMT)
Observing quantum many-body scars in random quantum circuits [0.0] シュウィンガーモデルは1+1次元の量子電磁力学を記述する。
我々は、このモデルの低次元形状の力学を研究するために量子シミュレーションを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:46:21 GMT)
Multi-class real-time crash risk forecasting using convolutional neural
network: Istanbul case study [0.0] 本稿では,事故リスク予測におけるニューラルネットワーク(ANN)の性能について述べる。
提案したCNNモデルは、記録、処理、分類された入力特性から学習することができる。
本研究は,CNNモデルをリアルタイムの事故リスク予測のためのマルチクラス予測モデルとして適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:51:09 GMT)
Long-lived collective Rydberg excitations in atomic gas achieved via
ac-Stark lattice modulation [0.0] 本稿では,Rydbergの励起寿命を延長するためのプロトコルを提案する。
原則として、スピン波を凍結し、熱劣化の影響を完全にキャンセルすることができる。
我々の実施により、励起寿命は桁違いに拡張できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:19:58 GMT)
Linear and Non-Linear Response of Quadratic Lindbladians [0.0] 擬似リンドブレディアンは、散逸性電子およびボゾン量子系の豊富なクラスを含んでいる。
開量子系に対するリンドブラッド・ケルディッシュ分光応答形式を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:12:15 GMT)
Level attraction in a quasi-closed cavity [0.0] 準閉鎖型フォトニックキャビティと強磁性材料からなるハイブリッドシステムにおいて, 反共鳴に付随する有効結合について述べる。
提案モデルにより, 共振器における位相ジャンプと反共振の研究から, 共振器内のフェライトの所定の位置に対する反共振器の有効結合の性質を予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:15:08 GMT)
Le Nozze di Giustizia. Interactions between Artificial Intelligence,
Law, Logic, Language and Computation with some case studies in Traffic
Regulations and Health Care [0.0] この論文の重要な目的は、数理論理の基礎を人工知能を扱う法的なコミュニティに伝えることである。
AIとは何かを分析した後、ニューラルネットワークと機械学習を別として、ルールベースのAIに身を委ねることにしました。
数学的論理が法則に基づくAIの実践とどのように相互作用するかを見る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:43:31 GMT)
Insomnia Identification via Electroencephalography [0.0] 全世界で推定5000万人が不眠症に罹患していると考えられている。
本研究では、深層学習を用いて不眠症患者を自動的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 08:59:37 GMT)
If Turing played piano with an artificial partner [0.0] 音楽の楽譜作成を訓練した生成モデルにより,説得力のある社会体験が実現可能であることを示す。
このネットワークは、デジタルスコアの大きなコーパスに基づいて訓練された変分オートエンコーダであり、人間のパートナーとタイムドなコール・アンド・レスポンスタスクに適合した。
全体としては、人工パートナーは約束を守ったが、人間のパートナーよりも評価は低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:43:48 GMT)
How Graph Structure and Label Dependencies Contribute to Node
Classification in a Large Network of Documents [0.0] ウィキビタルス(WikiVitals)という新しいデータセットを導入する。
本研究の目的は, 半教師付きノード分類設定において, ラベル予測に対する3つの異なる情報源の貢献度を厳格に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:22:23 GMT)
Hilbert-Space Ergodicity in Driven Quantum Systems: Obstructions and
Designs [0.0] 時間依存ハミルトニアンを持つ閉系に対する量子エルゴード性の概念を研究する。
統計的擬似ランダム性は、単一周波数で駆動される量子システムによって既に達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:00:00 GMT)
High-Precision Geosteering via Reinforcement Learning and Particle
Filters [0.0] ジオステアリング(Geosteering)はドリル操作の重要なコンポーネントであり、伝統的にログデータなどの様々なデータソースを手動で解釈する。
ADP(Approximate Dynamic Programming)は将来性を示したが、現実的な多様なシナリオへの適応性に欠けていた。
報酬に基づく反復学習を通じて最適な意思決定を容易にするための強化学習(RL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:54:34 GMT)
Harnessing the Quantum Zeno Effect: A New Approach to Ion Trapping [0.0] 本研究では, 量子ゼノ効果を利用した新しいイオン閉じ込め法を提案する。
本手法は,従来のイオントラッピング法に係わる加熱,制御,スケーラビリティの課題に対処する可能性がある。
この手法は有望であり、量子コンピューティングから原子時計まで潜在的な応用が期待できるが、実験的な検証が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:30:02 GMT)
HEANA: A Hybrid Time-Amplitude Analog Optical Accelerator with Flexible
Dataflows for Energy-Efficient CNN Inference [0.0] 本稿では、HEANAと呼ばれる新しいハイブリッドTimE Amplitude aNalog光加速器を提案する。
HEANAは、複数のデータフローをサポートするためのHEANAの柔軟性を高めるために、ハイブリッド時間振幅アナログ光乗算器(TAOM)を採用している。
現代CNNの4つの評価から, HEANAはFPS(F frames-per-second)とFPS/W(エネルギー効率)において最大66倍, 84倍の改善を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:56:08 GMT)
GLA-Grad: A Griffin-Lim Extended Waveform Generation Diffusion Model [0.0] 本稿では,Griffin-Limアルゴリズム(GLA)のような位相回復アルゴリズムを正規拡散過程の各ステップで導入するGLA-Gradを提案する。
提案アルゴリズムは,従来未確認の話者に対して音声を生成する場合に,音声生成のための最先端拡散モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 12:12:52 GMT)
Fundamental limits of metrology at thermal equilibrium [0.0] 熱平衡における量子プローブによる未知パラメータ$theta$の推定について検討する。
我々は、任意の$HC$で得られる最大量子フィッシャー情報を見つけ、測定精度に基礎的拘束力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:01:45 GMT)
Forecasting Events in Soccer Matches Through Language [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLM) が直面している問題と顕著に類似した課題である,サッカーの試合における次の事象を予測するためのアプローチを提案する。
本研究は,LLMの方法論に触発された新しい手法を提案する。
これらのモデルは、イベントを構成する変数の完全な連鎖を予測し、サッカー用の大型イベントモデル(LEM)の構築を著しく単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 23:02:57 GMT)
Finding hardness reductions automatically using SAT solvers [0.0] 完全構造に部分構造を完備化できるかどうかという決定問題は、多くの構造に対してNP完全であることを示す。
文献のほとんどを減らすためのガジェットは手作業で見つかるが、我々は完全に自動化された方法でガジェットを構築するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:29:44 GMT)
Feed-Forward Neural Networks as a Mixed-Integer Program [0.0] 本研究は手書き桁分類モデルを用いた実験を通じて提案手法の訓練と評価に焦点をあてる。
この研究は、トレーニングされたReLU NNの性能を評価し、NNのトレーニングプロセスの強化におけるMIP定式化の有効性に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:23:37 GMT)
Fate of dissipative hierarchy of timescales in the presence of unitary
dynamics [0.0] 局所散逸過程を持つ純粋散逸性開量子多体系の一般的な挙動は、ランダム行列理論を用いて研究することができる。
ここでは、強い発散動力学と弱い発散動力学の両方の場合において、このスペクトルがユニタリダイナミクスが存在するときにどのように進化するかを分析する。
物理的に最も関係の深い2体相互作用の場合、摂動の第1次補正は消滅する。
弱い散逸のために、スペクトルはよく分断された固有モデムを持つクラスターに流れ、これはハミルトニアンの局所対称性である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:39:45 GMT)
Fast multiplication by two's complement addition of numbers represented
as a set of polynomial radix 2 indexes, stored as an integer list for
massively parallel computation [0.0] Polynomial integer index multiplication' は、ピソン符号で実装されたアルゴリズムの集合である。
本研究では,Number Theoretic Transform (NTT) とKaratsuba より高速な乗算法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:01:16 GMT)
Evaluation of Data Augmentation and Loss Functions in Semantic Image
Segmentation for Drilling Tool Wear Detection [0.0] 切削挿入の顕微鏡画像上に展開するU-Netに基づくセマンティックイメージセグメンテーションパイプラインを提案する。
摩耗領域は2つの異なるタイプで区別され、結果として多クラス分類の問題が生じる。
最高のパフォーマンスモデルはバイナリモデルであり、適度な拡張とIoUベースの損失関数を持つデータに基づいてトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 13:40:22 GMT)
Evaluation Metrics for Text Data Augmentation in NLP [0.0] 本研究は,テキストデータ拡張手法の評価指標の分類法を提供する。
提案した分類学は、実装とメトリクス計算のツールを含むカテゴリを整理する。
我々は,テキストデータ拡張メトリクスの統合と標準化を探求する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:59:34 GMT)
Estimating Player Performance in Different Contexts Using Fine-tuned
Large Events Models [0.0] 本稿では,Large Event Models (LEMs) のサッカー分析分野への応用について紹介する。
我々は、2017-18シーズンのプレミアリーグのWyScoutデータセットを使って、プレーヤーのコントリビューションとチーム戦略に関する洞察を得るための微調整LEMに焦点を当てている。
その結果,サッカーにおけるLEMの有効性と限界が明らかとなり,チームが期待するポジションを予測できるモデルの能力が強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 22:47:25 GMT)
Entanglement from superradiance and rotating quantum fluids of light [0.0] 超放射能による放射線の増幅は、多くの物理系で観測される普遍的な現象である。
我々は超ラジカル散乱がコヒーレント状態を含む異なる入力状態の絡み合いを生成することを示した。
我々は,安定なエルゴリージョンの作成を実証するために,システムを数値シミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:40:35 GMT)
Electricity Price Forecasting in the Irish Balancing Market [0.0] この研究は、広く研究されている日頭市場で成功した様々な価格予測手法をアイルランドのバランス市場に適用する。
異なるトレーニングサイズの影響を調査するフレームワークを用いて,統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルを比較した。
大規模な数値的な研究により、日頭市場における良いパフォーマンスのモデルはバランスの取れないモデルではうまく機能しないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:18:00 GMT)
Dynamics of quasiholes and quasiparticles at the edges of small lattices [0.0] 円筒境界条件と低粒子密度を有する小さな格子におけるボゾン分数量子ホール系の力学について検討した。
正電位(準ホール)の場合,密度分布のカイラル運動が観測され,頑健であることが数値的に示される。
その結果, 粒子密度が低い小さな格子では, 準粒子は動的過程に強く影響し, 準粒子は動的に頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:02:48 GMT)
Discrete Morphological Neural Networks [0.0] We propose the Discrete Morphological Neural Networks (DMNN) for binary image analysis to represent W-operators。
概念実証として、DMNNを用いて、ノイズのある桁の境界を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 01:37:49 GMT)
Determinant and Derivative-Free Quantum Monte Carlo Within the
Stochastic Representation of Wavefunctions [0.0] 連続的な実空間量子多体系の基底状態を記述することは、重要な計算課題である。
近年の進歩は機械学習(ML)アンサテイズに基づく変分法によってなされている。
我々は、SRWと経路積分技術を組み合わせることで、3つの問題を同時に克服する新しい定式化がもたらされると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:51:32 GMT)
Detecting high-dimensional entanglement in cold-atom quantum simulators [0.0] 本研究では, 格子状地中における低温原子のエンタングルメントスペクトル, あるいはエンタングルメント次元の幅を束縛する手法を提案する。
提案手法は典型的な実験ノイズ効果に対して頑健であり,最大8個の原子系の高次元エンタングルメント認証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 09:50:48 GMT)
Deep Learning Based Face Recognition Method using Siamese Network [0.0] 本稿では,顔画像のラベル付けの必要性を解消し,顔認識にSiameseネットワークを採用することを提案する。
我々は、近隣の隣り合う負のサンプルを戦略的に活用することで、これを実現する。
提案した教師なしシステムは、類似しているが完全に教師付きベースラインと同等のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:32:57 GMT)
Decoherence Limits the Cost to Simulate an Anharmonic Oscillator [0.0] 量子系における位相空間量子干渉に伴う微粒なサブプランク構造をデコヒーレンスで洗い出す方法について検討する。
オープン量子力学は、粗粒の有限差分積分を用いてより効率的にシミュレートすることができる。
この回帰は、非偏極ノイズチャネルのような凸ノイズモデルの形を持っていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 02:05:36 GMT)
Combining critical and quantum metrology [0.0] 本稿では,2つの手法を組み合わせて,閉鎖型・駆動型システムに適用可能な統一プロトコルを提案する。
我々は、量子的および古典的なフィッシャー情報に対する解析式をそのような設定で提供し、解明し、簡単な測定方法を提案する。
これらの結果は、ディックとリプキン・メシュコフ=グリック・ハミルトンの熱力学限界を特徴づけるスキューズ・ハミルトニアン(英語版)に焦点をあてて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:51:39 GMT)
Bryndza at ClimateActivism 2024: Stance, Target and Hate Event Detection
via Retrieval-Augmented GPT-4 and LLaMA [0.0] 本研究は,気候活動状況とHate Event Detectionに関するCASE 2024共有課題に対する我々のアプローチを詳述する。
我々は,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4のゼロショットや少数ショットの設定能力について検討した。
その結果,本モデルがベースラインを著しく上回り,ターゲット検出タスクにおいて第2位を確保したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:02:41 GMT)
Boson Operator Ordering Identities from Generalized Stirling and
Eulerian Numbers [0.0] 生成と消滅演算子からなるボソン弦は、他のそのような弦の線形結合として拡張することができる。
i) 弦のパワーが$Omega$、(ii) 弦のパワーが$Omega$、(ii) 弦のパワーが$Omega$のツイストバージョンが$Omega$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 10:17:18 GMT)
Blackbody heat capacity at constant pressure [0.0] 定圧時の熱容量、C_P$および熱膨張係数、alpha$、等温圧縮率、kappa_T$は未定義量である。
C_P$、$alpha$、$kappa_T$が空洞の幾何学に大きく依存していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:38:34 GMT)
Bichromatic phase-control of interfering Autler-Townes spectra [0.0] 我々は、原子共鳴による多光子イオン化(REMPI)から光電子スペクトルにおけるオートラー・タウンズ(AT)ダブレットの形状を制御する新しい手法を提案する。
このスキームは、強く駆動された原子の地上からのイオン化によって生成された2つのATダブレットと、二色フェムト秒(fs)レーザーパルスを調整した共振励起状態の干渉に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:25:43 GMT)
An Effective Theory for Graphene Nanoribbons with Junctions [0.0] 我々は, ハイブリッドナノリボンの記述のための強結合型アンサッツに基づく有効理論を導出した。
量子モンテカルロシミュレーションを用いて、ハバード相互作用の存在下で有効理論が依然として適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 15:08:30 GMT)
An Automated Tool to Detect Suicidal Susceptibility from Social Media
Posts [0.0] 本研究は、ソーシャルメディアからの情報を用いて、誰かが自傷行為を考えているかどうかを判断する自動モデルを開発する。
ソーシャルメディア投稿のデータセットを収集し、それらを処理し、モデルをトレーニングし、修正しました。
このモデルは93%の精度で、F1スコアは0.93である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:02:56 GMT)
Adapting SAM for Volumetric X-Ray Data-sets of Arbitrary Sizes [0.0] 非破壊検査(NDT)のためのX線CTデータにおけるボリューム・インスタンス・セグメンテーションのための新しい手法を提案する。
Segment Anything Model (SAM) と tile-based Flood Filling Networks (FFN) を組み合わせる。
本研究は、ボリュームNDTデータセットにおけるSAMの性能を評価し、課題の画像シナリオにおけるセグメントインスタンスの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 17:12:04 GMT)
AI enhanced data assimilation and uncertainty quantification applied to
Geological Carbon Storage [0.0] 本稿では,Surrogate-based hybrid ESMDA (SH-ESMDA)を導入し,Surrogate-based hybrid ESMDA (SH-ESMDA)について述べる。
また,SurrogateをベースとしたHybrid RML(SH-RML)も導入する。
以上の結果より,SH-RMLは従来のESMDAと比較して不確実性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 00:24:46 GMT)
A two-stage algorithm in evolutionary product unit neural networks for
classification [0.0] 本稿では,進化過程の初期段階において,より広範な多様性を付加する手法を提案する。
異なるパラメータ設定で2つの初期個体群を作成し、少数の世代で進化させ、同じ割合で各個体群から最高の個体群を選択し、それらを組み合わせて新しい初期個体群を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:56:07 GMT)
A scheme for fully programmable linear quantum networks based on
frequency conversion [0.0] 量子入力状態とマルチポート干渉計で構成される線形光量子ネットワークは、多くの量子技術概念にとって重要なビルディングブロックである。
本稿では、いわゆるマルチ出力量子パルスゲート(mQPG)を利用して、周波数変換に基づくそのようなネットワークの実装を提案する。
このアプローチにより、単一空間偏光モードにおける周波数ビンベースで完全にプログラム可能な干渉計の実装が効率的かつスケーラブルになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 21:20:19 GMT)
A numerical study of the Bose-Einstein condensates in a double-well trap
using finite differences [0.0] ボソン-ボソン相互作用の強度に対するそれらの量子的性質とそれらの依存性について研究する。
システムのエネルギー分布と固有状態の両方における行動変化に関連する臨界パラメータの偏差を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 18:24:26 GMT)
A Network for structural dense displacement based on 3D deformable mesh
model and optical flow [0.0] 本研究では,ビデオからのRCフレーム構造の変位をモノクロカメラで認識するネットワークを提案する。
FlowNet2は高密度光流を生成するのに使われ、POFRN-NetはポーズパラメータHを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 11:09:52 GMT)
A Multi-faceted Semi-Synthetic Dataset for Automated Cyberbullying
Detection [0.0] 本稿では,広範な半合成サイバーバブルデータセットについて述べる。
攻撃性、反復性、対人関係、害の意図など、サイバーいじめの本質的な側面をすべて取り入れている。
この付随するデータ記事では、データセットを詳細に見て、透明性を高め、レプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 16:53:19 GMT)
A Methodology for Questionnaire Analysis: Insights through Cluster
Analysis of an Investor Competition Data [0.0] アンケートにはカテゴリー的質問が含まれており、二分的質問、「はい」「はい」に還元される。
この手法は、クラスタリング分析を用いて質問や参加者に類似した回答をグループ化することで、次元性を減少させる。
財務データと交差すると、認識されたクラスタに関連する追加の洞察が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Feb 2024 19:44:29 GMT)