ODIN: Disentangled Reward Mitigates Hacking in RLHF [127.4] 本稿では,人間からの強化学習に現れる課題である,応答長に基づく報酬ハッキングの課題について検討する。
LLMからの十分に整形された冗長な応答は、高いスコアを得るためにLLMや人間の評価者を騙すことがしばしばある。
提案手法は, 報酬と長さの相関をほぼ排除し, 得られた政策を有意なマージンで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:40:12 GMT)
Efficient Reinforcement Learning from Partial Observability [80.1] ほとんどの実世界の強化学習アプリケーションでは、状態情報は部分的にしか観測できないため、マルコフ決定プロセスの仮定を破る。
我々は、部分的な観察から実践的な強化学習のためのコヒーレントな枠組みと抽出可能なアルゴリズムアプローチへと導く表現に基づく視点を開発する。
提案アルゴリズムは,様々なベンチマークで部分的な観察を行い,最先端の性能を超えることができることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:28:11 GMT)
Fortify the Shortest Stave in Attention: Enhancing Context Awareness of
Large Language Models for Effective Tool Use [77.9] 大規模言語モデル(LLM)の注意配分における固有波形パターンは、高い文脈認識を必要とするタスクにおいて、その性能に大きな影響を及ぼす。
この問題に対処するため,Attention Buckets という新しい推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:01:16 GMT)
A Benchmark for Multi-modal Foundation Models on Low-level Vision: from
Single Images to Pairs [76.2] 低レベルの視覚に関連する人間の言語応答をエミュレートするためのベンチマーク設定を設計する。
我々は,MLLMの低レベルの認識関連質問応答と記述評価を,単一画像から画像ペアへ拡張する。
複数のMLLMが単一の画像に対して十分な低レベルの視覚能力を持つことを示したが、GPT-4Vのみが人間よりも高い精度で比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:44:11 GMT)
Federated Learning of Large Language Models with Parameter-Efficient
Prompt Tuning and Adaptive Optimization [71.9] フェデレートラーニング(FL)は、分散データとの協調モデルトレーニングを可能にする、有望なパラダイムである。
LLM(Large Language Models)のトレーニングプロセスは一般的に重要なパラメータの更新を引き起こす。
本稿では,性能と効率を同時に向上する効率的な部分的プロンプトチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:59:52 GMT)
Successive Refinement in Large-Scale Computation: Advancing Model
Inference Applications [67.8] 階層化分解能計算の解を導入する。
これらの解により、最終結果よりも早い段階でより解像度の低い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:36:33 GMT)
Dynamic Latent Separation for Deep Learning [67.6] 機械学習の中核的な問題は、複雑なデータに対するモデル予測のための表現力のある潜在変数を学習することである。
本稿では,表現性を向上し,部分的解釈を提供し,特定のアプリケーションに限定されないアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:30:48 GMT)
ResFields: Residual Neural Fields for Spatiotemporal Signals [61.4] ResFieldsは、複雑な時間的信号を効果的に表現するために設計された新しいネットワークのクラスである。
本稿では,ResFieldの特性を包括的に解析し,トレーニング可能なパラメータの数を減らすための行列分解手法を提案する。
スパースRGBDカメラからダイナミックな3Dシーンをキャプチャする効果を示すことで,ResFieldsの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:37:03 GMT)
More Benefits of Being Distributional: Second-Order Bounds for
Reinforcement Learning [58.6] 本研究では,分散強化学習(DistRL)がオンラインとオフラインのRLの2次境界を得ることができることを示す。
我々の結果は、低ランク MDP とオフライン RL に対する最初の2階境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:25:53 GMT)
Refined Sample Complexity for Markov Games with Independent Linear
Function Approximation [55.7] マルコフゲーム(MG)はマルチエージェント強化学習(MARL)の重要なモデルである
長年、「マルチエージェントの帰結」は、最近のいくつかの研究が終わるまで避けられないと信じられてきた。
マルチエージェントの呪いに取り組み、最適な$O(T-1/2)$収束率を達成し、同時に$textpoly(A_max)依存性を避ける最初のアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:51:15 GMT)
GALA3D: Towards Text-to-3D Complex Scene Generation via Layout-guided
Generative Gaussian Splatting [54.4] GALA3D, GALA3D, 生成3D GAussian, LAyout-guided control, for effective compositional text-to-3D generation。
GALA3Dは、最先端のシーンレベルの3Dコンテンツ生成と制御可能な編集のための、ユーザフレンドリーでエンドツーエンドのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:40:08 GMT)
A New Learning Paradigm for Foundation Model-based Remote Sensing Change
Detection [54.0] 変化検出(CD)は、土地被覆の動的過程を観察し解析するための重要な課題である。
本稿では,基盤モデルに基づくCD適応フレームワークであるBi-Temporal Adapter Network (BAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:09:16 GMT)
GSINA: Improving Subgraph Extraction for Graph Invariant Learning via
Graph Sinkhorn Attention [52.7] グラフ不変学習(GIL)は,グラフデータとそのラベル間の不変性を発見するための効果的な手法である。
グラフシンクホーン注意機構(GSINA)を提案する。
GSINAは、制御可能な空間性と柔らかさを持つ有意義で微分可能な不変部分グラフを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:57:16 GMT)
Previously on the Stories: Recap Snippet Identification for Story
Reading [51.6] 本稿では,手作り評価データセットを用いたRecap Snippet Identificationと呼ばれる,この有用なタスクに関する最初のベンチマークを提案する。
本実験により,提案課題は,提案課題がスニペット間のプロット相関の深い理解を必要とするため,PLM,LSM,および提案手法に難題であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:27:14 GMT)
Diffusion World Model [48.5] 拡散世界モデル (DWM) は多段階の将来の状態と報酬を同時に予測できる条件拡散モデルである。
絶対的なパフォーマンスという点では、DWMは1ステップのダイナミックスモデルを大きく上回り、パフォーマンスは44%上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:33:16 GMT)
What Artificial Neural Networks Can Tell Us About Human Language
Acquisition [47.8] 自然言語処理のための機械学習の急速な進歩は、人間がどのように言語を学ぶかについての議論を変革する可能性がある。
計算モデルによる学習可能性の関連性を高めるためには,人間に対して大きな優位性を持たず,モデル学習者を訓練する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:24:26 GMT)
Cultural Differences in Students' Privacy Concerns in Learning Analytics
across Germany, South Korea, Spain, Sweden, and the United States [47.1] 生徒のプライバシーに関する懸念は、国家的・文化的側面によって異なる。
ドイツとスウェーデンの学生は最も信頼され、最も関心を示さなかった。
個々のレベルで測定された文化は、国家レベルの文化よりもプライバシーに関する関心事の先行者や成果に影響した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:44:46 GMT)
GBSVM: Granular-ball Support Vector Machine [46.6] GBSVMは、単一データポイントではなく、グラニュラーボールの粗粒度を入力として使用する分類器を構築するための重要な試みである。
本稿では,既存のGBSVMの原モデルの誤りを修正し,その二重モデルを導出する。
UCIベンチマークデータセットの実験結果は、GBSVMが堅牢性と効率性に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:02:18 GMT)
Beyond the Label Itself: Latent Labels Enhance Semi-supervised Point
Cloud Panoptic Segmentation [46.0] 表示ラベルの裏側には,LiDARと画像データに埋め込まれた2種類の潜伏ラベルが存在する。
我々は、より信頼性の高いトレーニング用サンプルを拡張できる新しい拡張 Cylinder-Mix を提案する。
また、インスタンスの位置と規模に関する情報を学習し、融合するためのインスタンス位置スケール学習(IPSL)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:19:08 GMT)
Evolution and Efficiency in Neural Architecture Search: Bridging the Gap Between Expert Design and Automated Optimization [45.7] 本稿では,ニューラルネットワーク検索の概要について概説する。
手動設計から自動化された計算駆動アプローチへの進化を強調している。
医療画像や自然言語処理など、さまざまな分野の応用を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:27:29 GMT)
Rethinking the Expressive Power of GNNs via Graph Biconnectivity [45.5] 本稿では,グラフ双連結性による表現度指標の新たなクラスを導入し,理論と実践の両面での重要性を強調した。
我々は、GD-WL(Generalized Distance Weisfeiler-Lehman)と呼ばれる原理的で効率的なアプローチを導入する。
実際に,GD-WLをTransformerのようなアーキテクチャで実装し,完全な並列化性を保ち,実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 03:44:23 GMT)
Scalable Neural Network Training over Distributed Graphs [45.2] 実世界のグラフデータは、キャパシティの制約のため、多くのマシンに格納されなければならない。
ネットワーク通信は費用がかかり、GNNのトレーニングの主なボトルネックとなっている。
最初のフレームワークは、すべてのネットワーク分散レベルにおいて、GNNのトレーニングに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:52:32 GMT)
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for
Lazy Clients [44.4] TurboSVM-FLは、クライアント側で追加の計算負荷を発生させることのない、新しい統合集約戦略である。
我々は、FEMNIST、CelebA、シェークスピアを含む複数のデータセット上でTurboSVM-FLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:09:51 GMT)
Rethinking the Capacity of Graph Neural Networks for Branching Strategy [44.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、混合整数線形プログラム(MILP)の特性や性質を予測するために広く用いられている。
本稿では,GNNの高次分岐(SB)スコアの表現能力について検討し,分岐とバウンドのアルゴリズムにおける効率的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 04:09:50 GMT)
Sequential Ordering in Textual Descriptions: Impact on Spatial
Perception Abilities of Large Language Models [43.1] 大規模言語モデルは、複数のドメインで最先端のパフォーマンスに達しています。
我々の研究は LLM を用いたグラフ推論を徹底的に研究することで、このギャップを深く掘り下げている。
グラフ記述型テキストシーケンスを変更することで、LLMの性能を42.22%から70%に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 09:46:24 GMT)
HandNeRF: Learning to Reconstruct Hand-Object Interaction Scene from a
Single RGB Image [41.6] 本稿では,1枚のRGB画像から3次元手オブジェクトシーンを再構成する前に,手オブジェクト間のインタラクションを学習する方法を提案する。
我々は手形状を用いて手と物体形状の相対的な構成を制約する。
そこで,HandNeRFは,手動による新たなグリップ構成のシーンを,同等の手法よりも高精度に再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:52:38 GMT)
Error Bounds for Flow Matching Methods [39.0] フローマッチング法は、2つの任意の確率分布間のフローを近似する。
近似誤差に$L2$の値とデータ分布に一定の規則性を仮定し, 完全に決定論的サンプリングを用いたフローマッチング手順の誤差境界を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:44:44 GMT)
CLIPPER: Robust Data Association without an Initial Guess [38.6] 初期推定を必要としないデータアソシエーションのためのグラフ理論の定式化について検討する。
既存のグラフ理論アプローチは、未重み付きグラフを最適化し、重み付きエッジに符号化された重要な一貫性情報を破棄し、NPハード問題を正確に解こうとする。
この問題に対して2つの緩和法を導入する: 凸半有限緩和法は経験的に厳密であることが判明し、CLIPPERと呼ばれる高速な1次アルゴリズムはミリ秒でほぼ最適解に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:16:01 GMT)
Towards Quantifying the Preconditioning Effect of Adam [36.9] 二次関数に対するアダムの事前条件効果を詳細に解析する。
我々は、アダムがヘッセンの条件数への依存を緩和できる程度に定量化する。
以上の結果から, 十分に非対角ヘッセン系では, アダムは勾配降下よりも悪くなる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:21:18 GMT)
GenSTL: General Sparse Trajectory Learning via Auto-regressive
Generation of Feature Domains [36.7] 本稿では,新しい軌跡学習フレームワークGenSTLを提案する。
自己回帰的な特徴領域の生成を用いて、スパース軌道と高密度領域との間の接続を形成するように事前訓練されている。
2つの実世界の軌道データセットの実験は、異なるサンプリング間隔でスパース軌道と競合するフレームワークの能力に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:49:50 GMT)
MultiGPrompt for Multi-Task Pre-Training and Prompting on Graphs [36.3] MultiGPromptは、グラフ表現学習のための新しいマルチタスク事前学習およびプロンプトフレームワークである。
本稿では,タスク固有の知識とグローバルな事前学習知識を活用するために,構成されたプロンプトとオープンプロンプトからなるデュアルプロンプト機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:20:52 GMT)
pFedMoE: Data-Level Personalization with Mixture of Experts for
Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning [35.7] そこで本研究では,Mixture of Experts (pFedMoE) 法を用いたモデルヘテロジニアスなフェデレート学習を提案する。
共有同種小特徴抽出器と、各クライアントの局所異種大モデルに対するローカルゲーティングネットワークを割り当てる。
全体として、pFedMoEは局所モデルのパーソナライズをきめ細かいデータレベルで強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:33:43 GMT)
pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA
Tuning [35.6] フェデレートラーニング(FL)は、中央サーバーが複数の参加者(クライアント)を協調的に調整し、分散データをトレーニングする、新たな機械学習パラダイムである。
我々は,LoRAチューニング(pFedLoRA)に基づく,新規で効率的なモデル・ヘテロジニアス・パーソナライズド・ラーニング・フレームワークを提案する。
2つのベンチマークデータセットの実験では、pFedLoRAは6つの最先端ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:38:38 GMT)
Federated Causal Discovery From Interventions [35.5] 介入サンプルを含む分散データから因果構造を推定するフレームワークであるFedCDIを提案する。
フェデレートされた学習フレームワークに従って、FedCDIは、生サンプルではなく信条更新を交換することで、プライバシを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 05:18:01 GMT)
Exact Mean Square Linear Stability Analysis for SGD [33.9] 勾配降下(SGD)の線形安定性に必要かつ十分なステップサイズを明示的条件として提示する。
SGDの安定性閾値は、全バッチ勾配ステップw.p.$-p$と1サンプル勾配ステップw.p.$p$の混合プロセスと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:44:39 GMT)
RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation [33.6] 本稿ではロバスト適応法 (RoSA) と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。
RoSAは、固定された事前トレーニングされた重みのセットの上に、$textitlow-rank$と$textithighly-sparse$コンポーネントをトレーニングする。
また,RoSAがLoRA,純スパース微調整,代替ハイブリット法を同じパラメータ予算で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:53:20 GMT)
Highly Accurate Disease Diagnosis and Highly Reproducible Biomarker
Identification with PathFormer [32.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを分析するための主要なディープラーニングモデルである。
課題の根源は、生物学的シグナル伝達経路のユニークなグラフ構造である。
本稿では,バイオマーカーのランク付けと疾患診断の予測のために,シグナルネットワーク,優先知識,オミクスデータを統合した新しいGNNモデルアーキテクチャPathFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:23:54 GMT)
Open-ended VQA benchmarking of Vision-Language models by exploiting
Classification datasets and their semantic hierarchy [32.1] 本稿では、よく知られた視覚分類データセットに基づく新しいVQAベンチマークを提案する。
また,ラベル空間のセマンティックな階層構造を用いて,基底構造カテゴリに関するフォローアップ質問を自動的に生成することを提案する。
私たちの貢献は、より正確で有意義な評価の基礎を築くことを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:26:18 GMT)
A novel spatial-frequency domain network for zero-shot incremental
learning [32.0] ゼロショットインクリメンタル学習は、学習済みのクラスを忘れずに、モデルを新しいクラスに一般化できるようにすることを目的としている。
既存のアルゴリズムでは、各サンプル画像領域から重要な情報を取得できず、モデルの分類性能を損なう。
本稿では、空間周波数特徴抽出(SFFE)モジュールと注意特徴調整(AFA)モジュールを含む新しい空間周波数領域ネットワーク(SFDNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:24:49 GMT)
Accuracy-Time Tradeoffs in AI-Assisted Decision Making under Time
Pressure [31.7] 時間のプレッシャーが、ユーザーが異なるAIアシストを使用する方法にどのように影響するかを示す。
また、ユーザの過度信頼率が、ユーザの行動の重要な予測要因であることもわかりました。
全体として、我々の研究は、AIアシストは時間圧が全くないのに比べて、時間圧下にあるときの精度と時間のトレードオフが異なることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:22:40 GMT)
Provable Robustness Against a Union of $\ell_0$ Adversarial Attacks [30.1] 本稿では, 脱走, バックドア, 毒殺攻撃に対する防御策として, 機能分割アグリゲーション(FPA)を提案する。
FPAはアンサンブルを通じて強力な堅牢性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:24:31 GMT)
Latent Space Translation via Semantic Alignment [29.2] 我々は、異なるニューラルモジュールから学んだ表現が、異なる事前学習されたネットワーク間でどのように変換されるかを示す。
提案手法は, 与えられた2つの潜在空間間の変換を直接推定することにより, 付加的な訓練を伴わずに, エンコーダとデコーダを効果的に縫合できる。
特に、ゼロショットテクストテキストエンコーダやビジョンデコーダ、あるいはリバーサがいかに可能かを示し、このマルチモーダル環境で驚くほど優れた分類性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:08:13 GMT)
Unsupervised Deep Graph Matching Based on Cycle Consistency [28.9] 我々は,教師なし深度グラフマッチングの疎密な領域と,画像のキーポイントマッチングへの応用に寄与する。
提案手法では,鍵点対間の真理対応は不要である。
同じ対象カテゴリの画像間のマッチングの一貫性を強制することで、自己教師される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:36:42 GMT)
Squeeze, Recover and Relabel: Dataset Condensation at ImageNet Scale
From A New Perspective [27.7] 50 IPC未満では、Tiny-ImageNetとImageNet-1Kデータセットの検証精度が最も高い42.5%と60.8%である。
我々のアプローチは、データ合成中に11.6$times$と6.4$times$のメモリ消費を少なくして、約52$times$ (ConvNet-4) と 16$times$ (ResNet-18) の速度で MTT を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:34:51 GMT)
Generalizing Conversational Dense Retrieval via LLM-Cognition Data
Augmentation [27.4] 本稿では,LLM認識データ拡張(ConvAug)による会話高密度検索の一般化のためのフレームワークを提案する。
人間の認知にインスパイアされた私たちは、偽陽性、偽陰性、幻覚の発生を緩和する認知認識プロセスを考案した。
対照的な学習目的は、より良い会話コンテキストエンコーダのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 03:27:22 GMT)
Dense Continuous-Time Optical Flow from Events and Frames [27.2] イベントカメラからのイベントを用いて,画素ごとの連続時間光フローを計算可能であることを示す。
これらの利点を利用して、パラメータ化されたB'ezier曲線を介して連続時間でピクセル軌跡を密に予測する。
我々のモデルは、イベントデータから高密度画素軌道を回帰できる最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:26:43 GMT)
Rethinking Graph Masked Autoencoders through Alignment and Uniformity [26.9] グラフ上の自己教師付き学習は、対照的で生成的な方法に分岐することができる。
グラフマスク付きオートエンコーダ(GraphMAE)の最近の出現は、生成法の背後にあるモーメントを回復させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:21:08 GMT)
The Impact of Domain Knowledge and Multi-Modality on Intelligent
Molecular Property Prediction: A Systematic Survey [25.6] 様々なベンチマークに基づいて,近年のディープラーニング手法を検証,定量的に分析する。
分子情報の統合はMPPの回帰と分類のタスクをそれぞれ3.98%と1.72%改善する。
また,1次元情報と2次元情報とを同時に活用することで,MPPを4.2%まで大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:29:58 GMT)
Leveraging Diffusion Perturbations for Measuring Fairness in Computer
Vision [25.4] 拡散モデルを利用してそのようなデータセットを作成できることを実証する。
マルチクラスの職業分類タスクにおいて,複数の視覚言語モデルをベンチマークする。
非コーカサスラベルで生成された画像は、コーカサスラベルで生成された画像よりも、職業的誤分類率が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:07:19 GMT)
Natural Language Reinforcement Learning [25.2] 本稿では,自然言語表現とRLの原理を組み合わせた自然言語強化学習(NLRL)を紹介する。
具体的には、NLRLはタスク目的、ポリシー、値関数、ベルマン方程式、自然言語空間におけるポリシー反復といったRL概念を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:03:04 GMT)
Using Large Language Models to Automate and Expedite Reinforcement
Learning with Reward Machine [24.8] オートマトンを用いた強化学習に高レベルの知識を符号化するために,LARL-RMアルゴリズムを提案する。
提案手法はLarge Language Models (LLM) を用いて高レベルのドメイン固有知識を得る。
最適ポリシーに収束するアルゴリズムの理論的保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:00:05 GMT)
The Reasons that Agents Act: Intention and Instrumental Goals [24.6] AIエージェントに適用可能な、普遍的に受け入れられる意図の理論は存在しない。
我々は,エージェントが決定を下す理由に関して,エージェントが行動する意図を運用する。
我々の定義は、意図という直感的な概念を捉え、過去の作業によって設定されたデシダラタを満足させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:39:40 GMT)
KVQ: Kaleidoscope Video Quality Assessment for Short-form Videos [24.5] 我々は,600本のユーザアップロードショートビデオと3600本のプロセッシングビデオからなる,最初の大規模KVQ(Kleidoscope short Video database for Quality Assessment)を構築した。
そこで我々は,KSVQEというビデオ品質評価装置を提案する。これにより,品質決定セマンティクスを大規模視覚言語モデルの内容理解とともに識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:37:54 GMT)
A Model for Every User and Budget: Label-Free and Personalized
Mixed-Precision Quantization [23.8] ASRモデルは,対象領域から抽出した少数のサンプルに頼りながら,量子化時にパーソナライズできることを示す。
MyQASRは、微調整なしで任意のメモリ要件の下で、多様なユーザ向けに調整された量子化スキームを生成する。
大規模なASRモデルの結果は、myQASRが特定の性別、言語、話者のパフォーマンスをどのように改善するかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:07:55 GMT)
The Bias of Harmful Label Associations in Vision-Language Models [23.2] 本研究では, 年齢, 性別, 肌の色調, 体調など, 自己申告されたラベルにまたがる有害なラベル関連頻度のバイアスについて検討した。
視覚言語モデルは、より暗い肌の色で個人を有害に分類する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 23:39:33 GMT)
Through the Lens of Split Vote: Exploring Disagreement, Difficulty and
Calibration in Legal Case Outcome Classification [23.1] 法的決定では、裁判官が全会一致の判断を下すことができない場合に、分割票(SV)が発生する。
本稿では、自然に観察できる人間の不一致と価値の多元性として、分割投票を考察する。
我々の知る限り、法的NLPにおける人間の判断に対する校正の体系的な調査はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:21:37 GMT)
Novel Dual-Generator Framework for Open-Domain Question Answering [22.4] 本稿では,高度な大規模言語モデル(LLM)と文書検索戦略の相乗化を目的とした,GRG(Generator-Retriever-Generator)と呼ばれる革新的な手法を提案する。
GRGモデルは、ジェネレーション・then-readや検索・then-readフレームワークを含む既存の最先端の方法論を明らかに超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:06:53 GMT)
Towards Fast Stochastic Sampling in Diffusion Generative Models [22.0] 拡散モデルは、推論時に遅いサンプル生成に悩まされる。
拡張空間における事前学習拡散モデルにおける高速サンプリングのための分割法を提案する。
本研究では,スプリッティングの単純適用が高速サンプリングに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:04:13 GMT)
Differentially Private Training of Mixture of Experts Models [21.4] 微分プライバシ(DP)の制約下でMoEモデルをトレーニングする試みとして,初めて知られている。
最初の実験では、MoEモデルがDPで効果的に訓練できることを示し、非民間モデルと競合する性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 23:57:09 GMT)
Optimal Thresholding Linear Bandit [21.3] 本稿では,線形帯域に一定の信頼を抱いた$epsilon$-Thresholding Bandit Problem (TBP) という新しい純粋探索問題について検討する。
我々は,この場合のベストアーム識別のために設計されたアルゴリズムを,複雑性に最適なTBPに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:25:14 GMT)
3D Gaussian as a New Vision Era: A Survey [20.6] 3D Gaussian Splatting (3D-GS) はコンピュータグラフィックスの分野で大きな進歩を遂げている。
ニューラルネットワーク(Neural Radiance Fields、NeRF)のようなニューラルネットワークに依存しない、明示的なシーン表現と新しいビュー合成を提供する。
ロボット工学、都市マッピング、自律ナビゲーション、仮想現実/拡張現実(VR/拡張現実)など、さまざまな分野の応用を見出している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:33:08 GMT)
Proof of Diligence: Cryptoeconomic Security for Rollups [20.5] ロールアップの第一線として機能するインセンティブ付ウォッチトウワーネットワークを導入する。
我々の主な貢献は、観察者がL2アサーションが検証されたという証明を継続的に提供する必要があるディリジェンスのプロトコルの証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:40:33 GMT)
Class Incremental Learning via Likelihood Ratio Based Task Prediction [20.1] 新たな理論誘導アプローチは、タスクごとにタスク固有のモデルを、すべてのタスクに対して共有ネットワークでトレーニングすることである。
本稿では,従来のOOD検出器をタスクID予測に利用することは,追加情報を利用することができるため,最適ではないと主張している。
新手法をTPL (Task-id Prediction based on Likelihood Ratio) と呼ぶ。
強いCILベースラインを著しく上回り、破滅的な忘れがほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:55:15 GMT)
INSITE: labelling medical images using submodular functions and
semi-supervised data programming [19.9] ディープモデルをトレーニングするための大量のラベル付きデータが、リソース制約された設定の実装ボトルネックを生み出します。
情報サブセット選択を適用し、多数の非競合データから、少数の代表画像や多種多様な画像を識別する。
新たにアノテートされた画像は、いくつかのデータプログラミング駆動ラベリング機能を開発するための例示として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:02:00 GMT)
PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive
Networks [19.5] 本研究では,深いPINNモデルの安定かつ効率的なトレーニングを容易にするために物理インフォームドResidual Adaptive Networks(PirateNets)を導入する。
PirateNetsは、新たなアダプティブな残留接続を活用し、トレーニング中に徐々に深くなっていく浅いネットワークとしてネットワークを利用できる。
PirateNetsは最適化が容易で、精度が大幅に向上し、最終的には様々なベンチマークで最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:53:59 GMT)
CROWN: A Novel Approach to Comprehending Users' Preferences for Accurate
Personalized News Recommendation [19.2] カテゴリー誘導意図のゆがみを利用した新しいパーソナライズされたニュースレコメンデーションフレームワーク(CROWN)を提案する。
CROWNは10の最先端のニュースレコメンデーションメソッドに対して一貫したパフォーマンス改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 03:38:45 GMT)
A Theoretical Analysis of Nash Learning from Human Feedback under
General KL-Regularized Preference [19.2] 我々は、最近提案された学習パラダイム、NLHF(Nash Learning from Human feedback)の理論的洞察を提供する。
学習の目的は、競合するポリシーよりも好まれる応答を一貫して生成するポリシーを見つけることである。
この結果は,NLHFパラダイムと従来のRL理論を結びつけ,一般の嗜好の下での報酬モデルなし学習の可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:44:21 GMT)
TransGPT: Multi-modal Generative Pre-trained Transformer for
Transportation [19.2] 本稿ではトランスGPT(TransGPT)について述べる。
シングルモーダルデータ用TransGPT-SMとマルチモーダルデータ用TransGPT-MMの2つの独立した変種で構成されている。
この研究は、輸送分野におけるNLPの最先端を推し進め、ITSの研究者や実践者にとって有用なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:50:35 GMT)
Stitching Sub-Trajectories with Conditional Diffusion Model for
Goal-Conditioned Offline RL [18.3] 本稿では,モデルに基づくオフラインゴールコンディション強化学習(Offline GCRL)手法を提案する。
本稿では,目標値と目標値に条件付けされた将来の計画を生成する拡散モデルを用いて,目標を許容するオフラインデータセットから目標値を推定する。
我々は,GCRLタスクの標準ベンチマークセットにおける最先端性能を報告し,オフラインデータ中の準最適軌道のセグメントを縫合して高品質な計画を生成する能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:23:13 GMT)
Synergizing Spatial Optimization with Large Language Models for
Open-Domain Urban Itinerary Planning [17.6] 都市遊歩道におけるオープンドメイン都市イテナリープランニング(OUIP)の課題を提案する。
OUIPは、自然言語で記述されたユーザの要求に基づいて、直接イテレーションを生成する。
大規模言語モデル(LLM)と空間最適化を相乗化するOUIPシステムであるItiNeraを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:30:53 GMT)
Self-Correcting Self-Consuming Loops for Generative Model Training [17.4] 機械学習モデルは、人間と機械が生成したデータの混合に基づいて、ますます訓練されている。
合成データを用いた表現学習の成功にもかかわらず、合成データを用いた生成モデルトレーニングは「自己消費ループ」を創出する
本稿では,理想化された補正関数を導入することで,自己消費生成モデルの訓練を安定化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 02:34:42 GMT)
Future Prediction Can be a Strong Evidence of Good History
Representation in Partially Observable Environments [17.2] 優れた歴史表現の学習は、部分的に観察可能な環境における強化学習(RL)のコア課題の1つである。
本稿では,政策最適化から今後の予測を通じて歴史表現を学習するタスクを分離するアプローチを提案する。
主な貢献は2つある: (a)強化学習の性能が、部分的に観測可能な環境における将来の観測の予測精度と強く相関していること、(b)我々のアプローチは、エンド・ツー・エンドのアプローチ全体を著しく改善することができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 04:53:40 GMT)
Speech Rhythm-Based Speaker Embeddings Extraction from Phonemes and
Phoneme Duration for Multi-Speaker Speech Synthesis [16.5] 本稿では,ターゲット話者による発話数を用いて,音素長をモデル化するための音声リズムに基づく話者埋め込み手法を提案する。
提案手法の新たな特徴は、音素とその持続時間から抽出されたリズムに基づく埋め込みであり、発声リズムに関連することが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 02:26:43 GMT)
RESMatch: Referring Expression Segmentation in a Semi-Supervised Manner [16.3] Referring Expression segmentation (RES)は、自由形式の言語記述に基づいて特定のインスタンスレベルのオブジェクトをローカライズするタスクである。
本稿では、データアノテーションへの依存を減らすことを目的とした、RESのための最初の半教師付き学習(SSL)アプローチであるRESMatchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:27:04 GMT)
Error Estimation for Physics-informed Neural Networks Approximating
Semilinear Wave Equations [15.8] 本稿では、半線形波動方程式を近似した物理情報ニューラルネットワークに対する厳密な誤差境界を提供する。
ネットワークの層幅と2つの隠蔽層を持つタンニューラルネットのトレーニングポイント数の観点から、一般化とトレーニングエラーのバウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:50:20 GMT)
What Causes Polysemanticity? An Alternative Origin Story of Mixed
Selectivity from Incidental Causes [15.7] 一連の無関係な特徴を活性化するポリセマンティックニューロンは、タスク最適化されたディープネットワークの解釈可能性に対する重要な障害と見なされている。
データ内のすべての特徴を表現できるニューロンが多数存在する場合でも、多義性は偶発的に起こる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:52:49 GMT)
CrossLingR: A Comprehensive Multilingual Receipt Dataset for
Cross-Language Information Extraction and Classification [15.4] 本研究は,レシート情報抽出と項目分類の分野における進歩を促進するために設計された,拡張的で斬新な多言語データセットを提案する。
本データセットは,47,720個の注釈付きサンプルを包含し,商品名,価格やブランドなどの関連属性を詳述し,44種類の製品カテゴリに分類した。
鍵情報抽出と項目分類のタスクにおいて,F1スコア0.76,精度0.68で証明された,重要な有効性を示す先駆的手法であるInstructLLaMA法を公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:26:53 GMT)
Sparse NMF with Archetypal Regularization: Computational and Robustness
Properties [15.1] 正規化を用いたスパース非負行列分解(NMF)の問題を考える。
目標は、データポイントの集合を、魅力のある性質を持ついくつかの非負のスパース因子の非負の線形結合として表現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 04:51:28 GMT)
How do Large Language Models Navigate Conflicts between Honesty and
Helpfulness? [14.7] 人間の振る舞いを特徴付けるための心理モデルと実験を用いて、大きな言語モデルを分析する。
人間のフィードバックからの強化学習は、誠実さと有用性の両方を改善している。
GPT-4 Turboは、会話のフレーミングやリスナーの判断コンテキストに対する感度を含む人間的な応答パターンを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:13:26 GMT)
KGroot: Enhancing Root Cause Analysis through Knowledge Graphs and Graph
Convolutional Neural Networks [14.3] KGrootはイベント知識とイベント間の相関を使って根本原因推論を行う。
実験では、KGrootは第2レベルにおいて93.5%の確率で根本原因を特定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:30:38 GMT)
CPSDBench: A Large Language Model Evaluation Benchmark and Baseline for
Chinese Public Security Domain [14.1] 本研究は,中国の公安ドメインであるCPSDbenchに合わせた,特別な評価ベンチマークを構築することを目的とする。
CPSDbenchは、現実世界のシナリオから収集されたパブリックセキュリティに関連するデータセットを統合する。
本研究では,公共の安全に関わるタスクの実行において,LLMの有効性をより正確に定量化するための,革新的な評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:56:03 GMT)
On Penalty Methods for Nonconvex Bilevel Optimization and First-Order
Stochastic Approximation [13.8] 両レベル最適化問題の1次解法について述べる。
特に,ペナルティ関数と超目的物との間に強い関連性を示す。
その結果,O(epsilon-3)$とO(epsilon-5)$が改良された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:10:01 GMT)
Semi-Mamba-UNet: Pixel-Level Contrastive Cross-Supervised Visual
Mamba-based UNet for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [13.7] 本稿では,視覚的マンバベースUNetアーキテクチャを従来のUNetと統合したセミマンバUNetを,半教師付き学習(SSL)フレームワークに導入する。
一般に公開されているMRI心筋セグメンテーションデータセットの総合的評価は,Semi-Mamba-UNetの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:09:21 GMT)
Do Transformer World Models Give Better Policy Gradients? [13.4] Actions World Models (AWMs) は、勾配伝播のためのより直接的なルートを提供するように設計されている。
AWMsはシミュレータ自体と比較してナビゲートが容易な最適化景観を生成することができることを示す。
この特性により、トランスフォーマーのAWMは、現実的な長距離タスクにおいて、競合するベースラインよりも優れたポリシーを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:50:25 GMT)
Collapse-Aware Triplet Decoupling for Adversarially Robust Image
Retrieval [12.9] 対人訓練は、対人的な例に対して画像検索を擁護する上で大きな成果を上げている。
ディープ・メトリック・ラーニング(DML)の既存の研究は、依然として弱敵とモデル崩壊という2つの大きな限界に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:39:06 GMT)
Hierarchical generalization of dual unitarity [12.0] 二重単位回路は、清浄または乱れた量子系における興味深い物理問題に対する正確な答えを可能にする。
このモデルのファミリは、光円錐内における相関の消失や、局所的な可観測物の瞬時熱化など、普遍的ではない特徴を示している。
本稿では,厳密な計算可能な空間時間相関関数がよりリッチな振る舞いを示すような二重単位回路の一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:34:00 GMT)
Towards Generalized Inverse Reinforcement Learning [11.9] 本稿では、最適でないかもしれない観察行動(政治)について、MDPの基本成分を学習する問題を考察する。
GIRLにおける2つの重要な課題に対処する: 第一に、観測された政策と基礎となる最適政策の相違を定量化する必要性、第二に、基礎となる最適政策を数学的に特徴づけることの難しさ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:10:31 GMT)
Faithful Knowledge Graph Explanations for Commonsense Reasoning [11.7] 現在のKGに基づく説明手法の大きな弱点の1つは、評価中に生成された説明の忠実さを見落としていることである。
我々は,KGに基づく説明の忠実度を測定するために,グラフの一貫性とグラフの忠実度という2つの定量的指標を提案し,検証する。
本稿では,一貫性のある正規化項を付加して,説明の忠実度を改善する新しいトレーニング手法であるCNN(Consistent GNN)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:13:39 GMT)
Unprecedented Code Change Automation: The Fusion of LLMs and
Transformation by Example [11.6] 大規模言語モデル(LLM)は、膨大なコードデータセットに基づいてトレーニングされる。
LLMを使用して、正確性、有用性、適用性の基準を満たすコード変種を生成するベストプラクティスを特定します。
PyCraftでそれらを実装し、正しい変種を識別し、入力を平均58倍に拡張し、ターゲットコードを増やすための変更を最大39倍まで自動化するF尺度を96.6%達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 09:45:00 GMT)
EmoWear: Exploring Emotional Teasers for Voice Message Interaction on
Smartwatches [11.6] EmoWearはスマートウォッチの音声メッセージングシステムで、ユーザーはメッセージバブルに30のアニメーションティーザーを適用して感情を反映することができる。
その結果、EmoWearはメッセージの受信と送信の両方において感情的なコミュニケーション体験を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:03:01 GMT)
Low-Resource Counterspeech Generation for Indic Languages: The Case of
Bengali and Hindi [11.1] 私たちはBengaliやHindiといった低リソース言語のギャップを埋めています。
我々は5,062人の虐待的音声/音声ペアのベンチマークデータセットを作成する。
モノリンガル設定が最高のパフォーマンスをもたらすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:09:50 GMT)
Depth Separations in Neural Networks: Separating the Dimension from the
Accuracy [11.0] 我々は,$mathcalO(1)Lipschitzターゲット関数を一定精度で近似する際に,深さ2と深さ3のニューラルネットワークを指数的に分離することを証明する。
我々の下界は、様々なアクティベーション関数を持ち、最悪のランダムな自己再現性引数の応用に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:27:26 GMT)
Test-Time Adaptation for Depth Completion [10.5] いくつかの(ソース)データセットでトレーニングされたモデルを転送して、ドメイン間のギャップによってテストデータをターゲットにする場合、パフォーマンスの劣化を観測することが一般的である。
本稿では,1枚の画像とそれに伴うスパース深度マップから高密度深度マップを推定するタスクである深度完成のためのオンラインテスト時間適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:33:19 GMT)
Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large
Language Models [10.4] Retrieval-Augmented Generationは、大規模言語モデルからテキスト生成の信頼性を向上させる手段として考えられている。
本研究では,プロンプトに短い接頭辞を挿入しても,実際の正解から遠く離れたアウトプットを生成することを発見した。
グラディエントガイドプロンプト摂動法(Gradient Guided Prompt Perturbation)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:25:41 GMT)
Automated Detection and Forecasting of COVID-19 using Deep Learning
Techniques: A Review [10.2] コロナウイルス(Coronavirus、COVID-19)は、世界中の多くの人々の健康を危険にさらす病気である。
高速かつ正確な診断のために,X線およびCT画像モダリティが広く用いられている。
ディープラーニング(DL)ネットワークは最近、従来の機械学習(ML)と比較して人気を博している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:17:15 GMT)
Power Transformer Fault Prediction Based on Knowledge Graphs [9.7] 広範なフォールトデータの不足により、機械学習技術を効果的に適用することは困難である。
我々は,知識グラフ(KG)技術と勾配向上決定木(GBDT)を併用した新しい手法を提案する。
本手法は, 変圧器の故障や過去の運用データに影響を及ぼす様々な要因を統合することで, 少数の高次元データから効率的に学習できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:14:28 GMT)
On the Complexity of First-Order Methods in Stochastic Bilevel
Optimization [9.6] 両レベル最適化における定常点を求める問題は、下層問題に制約がなく、強い凸がある場合に考慮する。
既存のアプローチは、それらの分析を低レベルの解を知っているジェニーアルゴリズムに結びつける。
我々は、$O(epsilon-6), O(epsilon-4)$ 1次$y*$-aware oraclesを使って、$epsilon$固定点に収束する単純な一階法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 04:26:35 GMT)
Physics-Informed Neural Networks with Hard Linear Equality Constraints [9.1] 本研究は,線形等式制約を厳格に保証する物理インフォームドニューラルネットワークKKT-hPINNを提案する。
溶融タンク炉ユニット, 抽出蒸留サブシステム, 化学プラントのアスペンモデル実験により, このモデルが予測精度をさらに高めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:40:26 GMT)
A Highlight Removal Method for Capsule Endoscopy Images [9.1] 提案手法は,Crinimisi法やDeepGin法と比較して,ハイライト除去領域の変動係数が低いWCE画像からハイライトを効果的に除去する。
実験により,提案手法は,Crinimisi法やDeepGin法と比較して,ハイライト除去領域の変動係数が低いWCE画像からハイライトを効果的に除去することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 02:06:02 GMT)
PIVOT-Net: Heterogeneous Point-Voxel-Tree-based Framework for Point
Cloud Compression [8.8] 異種クラウド圧縮(PCC)フレームワークを提案する。
私たちは、典型的なポイントクラウド表現 -- ポイントベース、ボクセルベース、ツリーベース表現 -- と関連するバックボーンを統一します。
本稿では,デコードのためのコンテキスト対応アップサンプリングと,機能集約のための拡張ボクセルトランスフォーマーによりフレームワークを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:57:08 GMT)
Augmenting Math Word Problems via Iterative Question Composing [8.2] 本稿では,処理されたWebデータと合成質問応答ペアを組み合わせたMMIQCデータセットを提案する。
Qwen-72B-MMIQCは45.0%の精度を達成し、以前のオープンソースの現状を8.2%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 04:10:53 GMT)
Decoupling Learning and Decision-Making: Breaking the
$\mathcal{O}(\sqrt{T})$ Barrier in Online Resource Allocation with
First-Order Methods [8.1] 意思決定から学習を分離する新しいアルゴリズムフレームワークを導入する。
我々は、この新しいフレームワークで、一階のメソッドが、後悔する$mathcalO(sqrtT)$を達成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 05:35:50 GMT)
The Implicit Bias of Gradient Noise: A Symmetry Perspective [7.7] 損失関数に連続対称性が存在する場合、勾配降下(SGD)の学習力学を特徴付ける。
対称性が学習力学にどのように影響するかによって、対称性の族を2つのクラスに分けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:00:04 GMT)
Outlier-Aware Training for Low-Bit Quantization of Structural
Re-Parameterized Networks [7.4] 我々は、OABN(Outlier Aware Batch Normalization)と呼ばれる、オペレータレベルのトレーニング改善を提案する。
また,クラスタリングに基づくQAT(Quantization-Aware Training)のための非一様量子化フレームワークであるClusterQATを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:26:40 GMT)
DIMON: Learning Solution Operators of Partial Differential Equations on
a Diffeomorphic Family of Domains [7.1] 我々は、DIMON(DIffomorphic Mapping Operator learNing)と呼ばれる一般的な演算子学習フレームワークを導入する。
DIMONはドメインの族$Omega_theta_theta$で近似PDE解を学ぶ。
この研究は、ドメインの族におけるPDEソリューションの高速予測と、工学および精密医療におけるニューラル演算子の応用への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:32:23 GMT)
Adaptive Block Sparse Regularization under Arbitrary Linear Transform [7.0] 本稿では,未知のブロック構造を持つ任意の線形変換の下でのブロック間隔に対する凸かつ高速な信号再構成法を提案する。
我々の研究は、ブロックスパース正規化の範囲を広げ、様々な信号処理領域にまたがるより汎用的で強力なアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:26:47 GMT)
A Random Ensemble of Encrypted Vision Transformers for Adversarially
Robust Defense [6.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例(AE)に弱いことがよく知られている。
ホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃の双方に対してロバスト性を高めるために,暗号化されたモデルのランダムアンサンブルである視覚変換器(ViT)を用いた新しい手法を提案する。
実験では, 画像分類作業において, ホワイトボックス攻撃だけでなくブラックボックス攻撃に対しても頑健であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:35:28 GMT)
Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method [6.3] 敵対的な例は、ディープニューラルネットワークのアプリケーションに脅威をもたらす。
ディープニューラルネットワークは敵の例に対して脆弱であり、モデルのアプリケーションに脅威を与え、セキュリティ上の懸念を提起する。
我々はSimisal Target(ST)という類似の攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:33:29 GMT)
Intent-Based Access Control: Using LLMs to Intelligently Manage Access Control [6.3] 本稿では,Intent-Based Access Control for Databases (IBAC-DB) と呼ばれるアクセス制御の新しいパラダイムを提案する。
IBAC-DBでは、新しいフォーマットである自然言語アクセス制御マトリックス(NLACM)を使用して、アクセス制御ポリシーをより正確に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 23:50:12 GMT)
R2 Loss: Range Restriction Loss for Model Compression and Quantization [6.2] 本稿では,事前学習中に重みから外れ値を取り除き,低ビット量子化と圧縮親和性モデルを構築するための範囲制限損失(R2-Loss)を提案する。
R2-Lossは、最先端のポストトレーニング量子化(PTQ)、量子化対応トレーニング(QAT)、モデル圧縮技術により、低ビット量子化精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:04:48 GMT)
Zero-Shot Refinement of Buildings' Segmentation Models using SAM [6.1] 本稿では,既存モデルの一般化損失に対処するために基礎モデルを適用する新しいアプローチを提案する。
いくつかのモデルの中で、私たちはSegment Anything Model(SAM)に焦点を当てています。
SAMは認識機能を提供しないので、ローカライズされたオブジェクトの分類とタグ付けに失敗する。
この新しいアプローチはSAMを認識能力で強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:28:09 GMT)
On the Effectiveness of Machine Learning-based Call Graph Pruning: An
Empirical Study [6.1] テストカバレッジの高い実世界のJavaプログラムのデータセットであるNYXCorpusを紹介します。
テスト実行からトレースを収集し、動的CGの基礎となる真実を構築します。
我々はこれらのCGを活用し、MLベースのCGプルーナーのトレーニングおよび推論における保守的なプルーニング戦略を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:15:44 GMT)
CoNeS: Conditional neural fields with shift modulation for
multi-sequence MRI translation [5.9] マルチシーケンスMRI(Multi-sequence magnetic resonance imaging)は、現代の臨床研究とディープラーニング研究の両方に広く応用されている。
画像取得プロトコルの違いや、患者のコントラスト剤の禁忌が原因で、MRIの1つ以上の配列が欠落することがしばしば起こる。
1つの有望なアプローチは、生成モデルを利用して欠落したシーケンスを合成することであり、これはサロゲート獲得の役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:55:06 GMT)
Intrinsic Biologically Plausible Adversarial Training [5.9] 逆行訓練はこの問題を軽減することが証明されているが、高い計算コストが伴う。
ANNとは対照的に、人間は同じ敵のサンプルを誤分類することは許されない。
PEPITAは内向的対向性が高く、対向的に訓練された場合には、より好ましい自然対逆的パフォーマンストレードオフを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:49:58 GMT)
Universal Sleep Decoder: Aligning awake and sleep neural representation
across subjects [5.9] 睡眠中の脳活動から記憶内容をデコードすることは、神経科学の長年の目標である。
我々は,新しい認知神経科学実験を設計し,脳波(EEG)データセットを総合的に収集した。
被験者間での覚醒と睡眠の神経表現を協調させるユニバーサルスリープデコーダ(USD)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:49:49 GMT)
A hybrid iterative method based on MIONet for PDEs: Theory and numerical
examples [5.6] 頻繁に使われるスムーズなスムーズ、すなわちリチャードソン(ヤコビの損傷)とガウス=シーデルの理論結果を示す。
メッシュレス加速法として、実践応用のための膨大なポテンシャルが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:02:25 GMT)
Principles of Quantum Communication Theory: A Modern Approach [5.5] これは、量子通信の理論に関する本の初期版である。
我々は、情報理論の視点を全体に適用し、量子通信理論の基本的な結果を包括的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:17:04 GMT)
Lessons Learned from Mining the Hugging Face Repository [5.4] Hugging Face (HF) に関する2つの総合的研究から得られた知見を総合的に分析する
本研究の目的は,HFエコシステムにおけるソフトウェアリポジトリ研究の実践的ガイドを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:59:19 GMT)
LISR: Learning Linear 3D Implicit Surface Representation Using Compactly
Supported Radial Basis Functions [5.1] 部分的かつノイズの多い3次元点雲スキャンから物体を3次元表面で再構成することは、古典的な幾何学処理と3次元コンピュータビジョンの問題である。
本稿では,物体の3次元表面の線形暗黙的形状表現を学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は,ベンチマークデータセットの最先端手法よりも,チャムファー距離と同等のFスコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:42:49 GMT)
Estimating the Mixing Coefficients of Geometrically Ergodic Markov
Processes [5.0] 実数値の幾何学的エルゴード的マルコフ過程の個々の$beta$-mixing係数を1つのサンプルパスから推定する。
予想される誤差率は$mathcal O(log(n) n-1/2)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:17:10 GMT)
Detecting and Preventing Hallucinations in Large Vision Language Models [4.7] M-HalDetectは、詳細な画像記述のための最初のマルチモーダル幻覚検出データセットである。
InstructBLIPから細粒度マルチモーダル報酬モデルを訓練し,その有効性を評価する。
LLaVAとmPLUG-OWLの幻覚をそれぞれ15%と57%低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:38:07 GMT)
Constructing Semantics-Aware Adversarial Examples with Probabilistic
Perspective [4.7] 本稿では,セマンティック・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・アウェア・
本手法は,元の画像のセマンティクスを維持する逆摂動を生成する。
ユーザに対して,セマンティクスに関する自身の理解を,敵の例に注入する柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:36:00 GMT)
PGraphDTA: Improving Drug Target Interaction Prediction using Protein
Language Models and Contact Maps [4.6] 薬物発見の鍵となる側面は、新規な薬物標的相互作用(DT)の同定である。
タンパク質-リガンド相互作用は結合親和性として知られる結合強度の連続性を示す。
性能向上のための新しい改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 05:06:47 GMT)
SQLformer: Deep Auto-Regressive Query Graph Generation for Text-to-SQL
Translation [4.5] 本稿では,テキストから翻訳タスクを実行するためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、エンコーダ層とデコーダ層に構造バイアスを組み込んで、自動回帰的にクエリを抽象構文木(AST)として予測する。
私たちの実装はhttps://Adrian.com/BZG/former.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:02:38 GMT)
HyperBERT: Mixing Hypergraph-Aware Layers with Language Models for Node
Classification on Text-Attributed Hypergraphs [4.5] 我々はハイパーグラフリレーショナル構造とテキスト分散ハイパーグラフを同時にモデル化する新しいアーキテクチャHyperBERTを提案する。
結果から,HyperBERTは5つの挑戦的テキスト分散ハイパーグラフノード分類ベンチマーク上で,新たな最先端性を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:16:26 GMT)
Designing NLP-based solutions for requirements variability management:
experiences from a design science study at Visma [4.1] 本経験報告は,産業における要求工学研究における設計科学の適用から得られた知見を概説する。
要件変数の問題に対処するための様々な戦略を提示し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:12:01 GMT)
SAIS: A Novel Bio-Inspired Artificial Immune System Based on Symbiotic
Paradigm [3.6] 共生型人工免疫システム(SAIS)の新しいタイプの人工免疫システム(AIS)を提案する。
SAISは、共生生物探索(SOS)アルゴリズムから更新された3つの重要な段階(相互主義、通勤主義、寄生)と平行している。
我々は一連の実験を行い、SAISが最先端のSOSに匹敵する性能を示した。
私たちは、SAISが新しいバイオインスパイアされた免疫インスパイアされたアルゴリズムとして、共生パラダイムによるバイオインスパイアされたコンピューティングの革新の道を開くと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 16:58:59 GMT)
zkDFL: An efficient and privacy-preserving decentralized federated
learning with zero-knowledge proof [3.5] フェデレートラーニング(FL)は、様々な分野の研究やビジネスで広く採用されている。
従来の中央集権的なFLシステムは深刻な問題に悩まされている。
ゼロ知識証明(ZKP)に基づくアグリゲータ(zkDFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:00:20 GMT)
BirdNeRF: Fast Neural Reconstruction of Large-Scale Scenes From Aerial
Imagery [3.5] 本研究では,空中画像を用いた大規模シーンの再構成に特化して設計されたNeRF(Neural Radiance Fields)の適応版であるBirdNeRFを紹介する。
本稿では,大規模な空中画像集合を複数小集合に分解し,空間分解アルゴリズムを提案する。
我々は、既存のデータセットと、独自のドローン映像に対するアプローチを評価し、従来のフォトグラムソフトウェアよりも10倍、最先端の大規模NeRFソリューションよりも50倍の再現速度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:38:38 GMT)
Quantum multiparameter estimation enhanced by a topological phase
transition [3.2] 量子力学系では、複数の to-be-estimated パラメータはユニタリ進化によって符号化される。
パラメータが変化するにつれて、システムはトポロジカル位相遷移(TPT)を行うことができる。
本稿では,TPT点周辺における量子計量テンソルの特異挙動を,複数パラメータの同時最適推定のためのツールとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 02:52:39 GMT)
Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An
Extensive Review [3.0] 本稿では,リフォームレコメンダシステムにおける大規模言語モデルの重要性について述べる。
LLMは、言葉の複雑な解釈において、その適応性を示す、アイテムを推薦するのに非常に熟練している。
トランスフォーメーションの可能性にもかかわらず、入力プロンプトに対する感受性、時には誤解釈、予期せぬ推奨など、課題は続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:24:17 GMT)
Beware of Words: Evaluating the Lexical Richness of Conversational Large
Language Models [3.0] 対話型大言語モデル(LLM)が生成するテキストの語彙的リッチ性の評価と,それがモデルパラメータにどのように依存するかを検討する。
その結果、語彙豊かさがChatGPTのバージョンと、そのパラメータのいくつか、例えば存在ペナルティやモデルに割り当てられた役割にどのように依存しているかが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:41:17 GMT)
Compositional Q-learning for electrolyte repletion with imbalanced
patient sub-populations [2.9] 医療環境における不均一な治療反応を表現するために,Composeal Fitted $Q$-iteration (CFQI)を導入した。
CFQIは、各タスク変種ごとに異なるモジュールを持つ構成的な$Q$-value関数を使用し、共有知識を活用することができる。
カルトポール環境を用いてCFQIの性能を評価し,腎疾患および非腎疾患に対する電解質除去を推奨するためにCFQIを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:21:07 GMT)
Empirical Analysis of Quantum Approximate Optimization Algorithm for
Knapsack-based Financial Portfolio Optimization [2.9] 本稿では,量子ウォークミキサーの量子計算能力と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,NPハード問題による課題に対処する手法を提案する。
p>=3の回路層を用いたポートフォリオ最適化手法の近似比を,古典的なknapsack問題の解法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:20:26 GMT)
On Learning for Ambiguous Chance Constrained Problems [2.7] この場合、$theta$のサンプルが$nu$から引き出されるサンプル問題により、元の問題は「適切に近似できる」ことが示される。
また、この近似に関連するサンプルの複雑さ、すなわち$epsilon,delta>0$に対して$nu$から引かなければならないサンプルの数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:07:17 GMT)
U-SEANNet: A Simple, Efficient and Applied U-Shaped Network for
Diagnosis of Nasal Diseases on Nasal Endoscopic Images [2.6] 深度的に分離可能な畳み込みを基盤としたU-SEANNetを提案する。
U-SEANNetを5倍のクロスバリデーションによって17のモダンアーキテクチャと比較した。
その結果,U-SEANNetの補正精度は93.58%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:55:06 GMT)
Using Large Language Models for Student-Code Guided Test Case Generation
in Computer Science Education [2.5] テストケースは、コンピュータサイエンス教育におけるプログラミング課題の不可欠な部分である。
テストケースは、学生のプログラミング知識をテストし、学生が書いたコードに対してパーソナライズされたフィードバックを提供するための評価項目として使用することができる。
テストケースを自動的に生成する大規模言語モデルに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:37:48 GMT)
Divide and Conquer: Provably Unveiling the Pareto Front with
Multi-Objective Reinforcement Learning [2.5] 本稿では,Paretoフロントを単一目的問題列に分解するアルゴリズムIPROを紹介する。
実証的な評価は、IPROが追加のドメイン知識を必要とするメソッドにマッチするか、より優れていることを示している。
問題固有の単目的解法を利用することで、本手法は多目的強化学習を超える応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:35:13 GMT)
PASOA- PArticle baSed Bayesian Optimal Adaptive design [2.4] 本稿では,パラメータ推定のための後続分布の正確な推定を同時に提供することによって,逐次設計最適化を行う新しい手法を提案する。
予測情報ゲイン(EIG)を最大化するために、SMC(Sequential Monte Carlo)サンプリングと最適化を用いて、コントラスト推定原理を用いてシーケンシャル設計を行う。
提案手法は, 高い情報ゲインと正確なSMCサンプリングの両方を同時に行うことが提案され, 性能に欠かせないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:11:39 GMT)
Explainable Global Wildfire Prediction Models using Graph Neural
Networks [2.2] 本稿では,グローバルな山火事予測のための革新的なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
我々のアプローチは、地球温暖化や山火事のデータをグラフ表現に変換し、ヌル海洋データロケーションのような課題に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:44:41 GMT)
GeoFormer: A Vision and Sequence Transformer-based Approach for
Greenhouse Gas Monitoring [2.2] 本研究では,NO2濃度を予測するために,視覚変換モジュールと高効率な時系列変換モジュールを組み合わせたコンパクトモデルを提案する。
我々は、地上監視局のSentinel-5P画像を用いて構築したデータセットを用いて、提案モデルを用いて表面レベルのNO2測定を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:20:29 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of denoising
diffusion Implicit model [2.1] 橋梁型イノベーションには暗黙の隠蔽モデルを用いる。
画像にノイズや騒音を加える過程は、死体が腐っている過程や、犠牲者の現場を復元している刑事に似ており、初心者が理解しやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:54:37 GMT)
Supervised Reconstruction for Silhouette Tomography [2.0] 我々は,X線CTの新しい定式化であるシルエットトモグラフィーを導入する。
シルエットトモグラフィーを数学的に定式化し、任意の解が存在すると仮定して、問題の特定の解を得るための簡単な方法を提供する。
次に、深層ニューラルネットワークを用いてシルエットトモグラフィー問題を解決する教師付き再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:27:31 GMT)
Ethical and Privacy Considerations with Location Based Data Research [1.9] 我々は、人間のモビリティと倫理とプライバシがどのように考慮されたかに関する膨大な科学的研究のコーパスをレビューする。
これらの成長を続けるコレクションが、新しい洞察に富んだ研究を可能にする一方で、データガバナンスにおける許容可能なプラクティスに関するガイドラインを常に守っているわけではないことを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:50:32 GMT)
Echoes of Socratic Doubt: Embracing Uncertainty in Calibrated Evidential
Reinforcement Learning [1.9] 提案アルゴリズムは,共形推論の原理に基づいて,深い明解学習と量子キャリブレーションを組み合わせる。
ミニチュア化されたアタリゲームスイート(MinAtar)でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 05:17:56 GMT)
Divide-and-Conquer Attack: Harnessing the Power of LLM to Bypass Safety
Filters of Text-to-Image Models [1.8] 我々は、最先端TTIモデルの安全フィルタを回避するために、Divide-and-Conquer Attackを導入する。
我々はLLMを効果的に誘導するアタック・ヘルパーを設計し、非倫理的な描画意図を曖昧な記述に分解する。
本研究は,手工芸法や反復的TTIモデルクエリよりも,より深刻なセキュリティ上の意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:35:59 GMT)
On (Mis)perceptions of testing effectiveness: an empirical study [1.8] 本研究の目的は, 異なる手法の欠陥検出の有効性の認識が, 先行経験の欠如において, 実際の有効性とどの程度一致しているかを明らかにすることである。
本研究は,2つのテスト手法とコードレビュー手法を適用した学生を対象に,制御実験を行った。
実験の最後には、どのテクニックが最も効果的かを調べる調査が行われた。
再現された研究の結果は、元の研究の結果を確認し、参加者の認識は、テクニックの複雑さや嗜好についての意見ではなく、そのテクニックを適用したと考えることについての意見に基づいているかもしれないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:50:01 GMT)
Data Quality Aware Approaches for Addressing Model Drift of Semantic
Segmentation Models [1.6] 本研究では,戦闘モデルドリフトに対する2つの顕著な品質意識戦略について検討した。
前者は画像品質評価の指標を活用して、厳密に高品質なトレーニングデータを選択し、モデルの堅牢性を向上させる。
後者は、既存のモデルから学んだベクトル機能を利用して、将来のデータの選択をガイドし、モデルの以前の知識と整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:01:52 GMT)
Two-Stage Multi-task Self-Supervised Learning for Medical Image
Segmentation [1.6] 医用画像のセグメンテーションは深層学習(DL)技術によって著しく進歩している。
医療応用に固有のデータ不足は、DLベースのセグメンテーション手法に大きな課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 07:49:35 GMT)
Deep Learning for Medical Image Segmentation with Imprecise Annotation [1.6] 本研究では,新しい医師に対するモデルの適応性を高めるために,マルチエキスパートアノテーションの利用について検討する。
実験結果から,マルチエキスパートアノテーションを用いたデータセットでトレーニングしたモデルが,新たな医師を効果的に支援できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 23:39:42 GMT)
Summing Up the Facts: Additive Mechanisms Behind Factual Recall in LLMs [1.6] 私たちはこのタスクの最も基本的な形式 – 事実的リコール – に焦点を当てています。
事実的リコールの背後にあるメカニスティックなストーリーは、以前考えられていたよりも複雑であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:58:49 GMT)
MAGNETO: Edge AI for Human Activity Recognition -- Privacy and
Personalization [1.5] MAGNETOは、HARタスクをクラウドからエッジにプッシュするEdge AIプラットフォームである。
これにより、強力なプライバシ保証、低処理レイテンシ、ユーザに対する高度なパーソナライズが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:29:16 GMT)
NeuralVDB: High-resolution Sparse Volume Representation using
Hierarchical Neural Networks [1.5] 本稿では,近年の機械学習の進歩を活用して,スパースデータの効率的な保存のための既存の業界標準であるNeuralVDBについて紹介する。
我々の新しいハイブリッドデータ構造は、VDBボリュームのメモリフットプリントを桁違いに削減し、その柔軟性を維持しながら、小さな(ユーザ制御された)圧縮エラーしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:37:50 GMT)
DeliverAI: Reinforcement Learning Based Distributed Path-Sharing Network
for Food Deliveries [1.5] 既存の食品の配送方法は、各配送が個別に最適化され、最も短い時間経路で生産者から直接消費者に届けられるため、準最適である。
強化学習に基づくパス共有アルゴリズムであるDeliverAIを提案する。
以上の結果から,DeliverAIは配送船の規模を12%減らし,走行距離を13%減らし,ベースラインに比べて50%高い艦隊利用率を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 06:29:38 GMT)
Content and structure of laboratory packages for software engineering
experiments [1.4] 本稿では,実験の再現を成功させるためには,どのような情報が必要なのかを明らかにするために,実験複製プロセスについて検討する。
本研究の目的は,ソフトウェア工学実験のための実験室パッケージの内容と構造を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 14:29:15 GMT)
Re-thinking Human Activity Recognition with Hierarchy-aware Label Relationship Modeling [1.2] HAR(Human Activity Recognition)は、データ収集、学習モデル、後処理、結果解釈など、数十年にわたって研究されてきた。
本稿では,HARタスクを新たな視点から再考することで,H-HARを提案する。
階層構造を意識したグラフベースのラベルモデリングは、複雑なラベル関係をモデルに組み込むことで、基本的HARモデルを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:23:21 GMT)
Persian Speech Emotion Recognition by Fine-Tuning Transformers [1.0] 本稿では,2つのモデルについて述べる。1つはスペクトログラムに基づくもので,もう1つは音声自体に基づいて,shEMOデータセットを用いて微調整を行う。
これらのモデルは以前のシステムの精度を大幅に向上させ、約65%から80%まで向上させた。
微調整過程における多言語性の影響を調べるため、これらのモデルは同じものを2回微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 23:23:31 GMT)
Multi-Modal Emotion Recognition by Text, Speech and Video Using
Pretrained Transformers [1.0] 3つの入力モダリティ、すなわちテキスト、オーディオ(音声)、ビデオを使用してマルチモーダル特徴ベクトルを生成する。
これらのモダリティごとに特徴を生成するために、微調整付き事前学習トランスフォーマーモデルを用いる。
特徴ベクトルを結合して特徴レベルの融合とサポートベクトルマシンを用いた分類を組み合わせた最良のモデルは、75.42%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 23:27:24 GMT)
Quantifying Similarity: Text-Mining Approaches to Evaluate ChatGPT and
Google Bard Content in Relation to BioMedical Literature [0.9] 研究者が生み出した実際の文献に対して,迅速なエンジニアリングによって生成された内容の類似性と近接性を評価する。
我々のアプローチは、テキストマイニングのアプローチを使って文書と関連するBigramを比較することである。
また,ChatGPTは文献に関連付けられた用語とリンクしていることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:50:17 GMT)
Estimating Quantum Mutual Information Through a Quantum Neural Network [0.9] 量子相互情報ニューラル推定(QMINE)と呼ばれる量子機械学習の手法を提案する。
QMINEはフォン・ノイマンエントロピーと量子相互情報(英語版)を推定し、量子情報理論の基本的な性質である。
数値観測はQDVRの予測を支援し,QMINEの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 07:12:21 GMT)
Can Tree Based Approaches Surpass Deep Learning in Anomaly Detection? A
Benchmarking Study [0.6] 本稿では,機械学習に基づく異常検出アルゴリズムの多種多様さを評価する。
本論文は, 種々の異常検出アルゴリズムの非バイアス比較を行うことにより, 顕著に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:12:51 GMT)
Training Heterogeneous Client Models using Knowledge Distillation in
Serverless Federated Learning [0.6] Federated Learning(FL)は、分散クライアント間で共有グローバルモデルの協調トレーニングを可能にする、新興の機械学習パラダイムである。
効率的なFLのためのシステム設計に関する最近の研究は、サーバーレスコンピューティング技術を利用することで、リソース効率が向上し、トレーニングコストが削減され、データホルダの複雑なインフラストラクチャ管理負担が軽減されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:15:52 GMT)
Noise-robust proofs of quantum network nonlocality [0.5] トライアングルネットワーク上の量子分布のクラスに対して、ネットワーク量子非局所性のノイズロバストな証明を示す。
我々の研究は、量子ネットワーク非局所性の実践的な実装に向けた興味深い視点を開いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:45:13 GMT)
Effort and Size Estimation in Software Projects with Large Language
Model-based Intelligent Interfaces [0.4] 我々は,開発作業の見積もりを可能にする自然言語ベースの質問の仕様を強化する新しい方法を提案する。
本稿では,従来の手法との比較を行い,自然言語に基づく質問の仕様を強化する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:03:08 GMT)
Improving Pallet Detection Using Synthetic Data [0.4] 機械学習における合成データの利用は、効果的なオブジェクト検出器を実装する際にかなりの時間を節約する。
本研究では、合成されたドメインランダム化データと、Unityで生成されたデータを用いてこれを実現することを提案する。
ドメインランダム化データの使用は、Unity生成データと比較すると、無視できるパフォーマンス改善であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 03:54:44 GMT)
Blockchain Metrics and Indicators in Cryptocurrency Trading [0.2] 本研究の目的は、暗号通貨市場での運用に役立つ新しい指標の構築である。
これらの指標は、ブロックチェーンネットワーク、特にBitcoinマイニングを構成するノードから得られる公開データに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:34:58 GMT)
BioNeRF: Biologically Plausible Neural Radiance Fields for View
Synthesis [0.2] BioNeRFは3D表現でシーンをモデル化し、放射場を通して新しいビューを合成する生物学的にもっともらしいアーキテクチャである。
BioNeRFは、複数のソースからの入力をメモリのような構造に融合させる、認知にインスパイアされたメカニズムを実装している。
実験の結果,BioNeRFは人間の知覚を符号化する品質指標に関して,最先端の結果よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:16:42 GMT)
The Relevance Feature and Vector Machine for health applications [0.1] 本稿では,臨床研究における脂肪データ問題に対処する新しいモデルを提案する。
モデル機能は、太いデータ問題のあるいくつかの医療データセットの最先端モデルに対してテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:21:56 GMT)
Improving LSH via Tensorized Random Projection [0.1] テンソルデータに対するユークリッド距離とコサイン類似性に対する高速かつ空間効率な局所性感度ハッシュ関数を提案する。
我々のアプローチは空間効率が高く、低ランクの$CP$または$TT$テンソルに効率的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:54:07 GMT)
XProspeCT: CT Volume Generation from Paired X-Rays [0.0] 我々は、X線画像をシミュレーションCTボリュームに変換するために、以前の研究に基づいて構築した。
モデルバリエーションには、UNetアーキテクチャ、カスタム接続、アクティベーション関数、損失関数、新しいバックプロジェクションアプローチなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:57:49 GMT)
X-LoRA: Mixture of Low-Rank Adapter Experts, a Flexible Framework for
Large Language Models with Applications in Protein Mechanics and Design [0.0] 低ランク適応(LoRA)に基づくディープ・レイヤ・ワイド・トークン・レベル・アプローチを用いて、微調整された大規模言語モデルを作成するための専門家戦略の混合を報告する。
このデザインは、ニューラルネットワーク構築ブロックをさまざまな階層的な表現で再利用する、普遍性と多様性の生物学的原則にインスパイアされている。
我々は, バイオマテリアル分析, タンパク質力学, 設計に焦点をあてた, フォワード/逆解析タスク, 推論能力の強化など, 科学的能力を提供するX-LoRAモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:23:34 GMT)
Why the wavefunction already is an object on spac [0.0] 波動関数は3$次元の空間ではなく3$$次元の構成空間上で定義される。
これは、ウィグナーとバーグマンによって実現された時空等距離の表現による量子粒子の分類に自然に適合する。
すべての量子実験が宇宙で起こることに気付くと、宇宙上の物体である波動関数とともに自然に一貫した解釈ができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 20:44:14 GMT)
Using Zero-shot Prompting in the Automatic Creation and Expansion of
Topic Taxonomies for Tagging Retail Banking Transactions [0.0] 本研究は、命令ベース微調整LDMを用いたトピックの構築と拡張のための教師なし手法を提案する(大規模言語モデル)。
既存の分類を新しい用語で拡張するために、ゼロショットプロンプトを使用して、新しいノードを追加する場所を見つける。
得られたタグを使って、小売銀行のデータセットから商人を特徴づけるタグを割り当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:54:58 GMT)
Unperturbation theory: reconstructing Lagrangians from instanton
fluctuations [0.0] 逆問題、すなわち、既知のグリーン関数を持つゆらぎ作用素からインスタントンを許容する理論の非線形作用の再構成を提案する。
より広いがより単純な形状不変作用素のクラスに対して、解析ポテンシャルの新しい無限族へと導くパラメータの集合を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:22:22 GMT)
Understanding Growth Mindset Practices in an Introductory Physical
Computing Classroom: High School Students' Engagement with Debugging by
Design Activities [0.0] 本研究は,物理コンピューティングの課題に直面しているK-12コンピューティングの学生に対して,成長マインドセットが実際にどのように現れるかを検討する。
私たちは5つの創発的な成長マインドセットのプラクティスを特定します – より多くの学習につながる課題を選択し、失敗の後に継続し、努力を賞賛し、評価し、継続的な改善として学習にアプローチし、失敗への快適さを育むことです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:31:28 GMT)
Trade-off Between Spatial and Angular Resolution in Facial Recognition [0.0] 本稿では, 角度情報を用いた光場に基づく顔認識手法について検討する。
画像サイズを一定に保ちながら角度分解能の異なるマクロ画素を活用することにより,顔認識性能の向上を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:11:12 GMT)
Towards Robust Car Following Dynamics Modeling via Blackbox Models:
Methodology, Analysis, and Recommendations [0.0] 現在の作業では、GP、LSTM、カーネルリッジ回帰という3つのブラックボックスモデルに対して、加速、速度、進路などの異なるターゲット変数をテストする。
実験により,ブラックボックスモデルに対する最適目標変数レコメンデーションは,目的関数とベクトル空間に依存する古典的なモデルとは異なることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 09:46:15 GMT)
Towards Explainable, Safe Autonomous Driving with Language Embeddings
for Novelty Identification and Active Learning: Framework and Experimental
Analysis with Real-World Data Sets [0.0] 本研究では、自律運転データセットにおけるアクティブラーニングのための言語埋め込みの統合について検討する。
提案手法は,新規シーンの識別に言語に基づく表現を用い,安全テイクオーバ応答とアクティブラーニングの両目的を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:53:21 GMT)
Tightrope-walking rationality in action: Feyerabendian insights for the
foundations of quantum mechanics [0.0] Feyerabendが実際に量子力学について書いたことを出発点としています。
我々は本分析を、現実主義、客観性、多元主義、物理と哲学の関係に関する一般的な見解にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:02:14 GMT)
Text mining in education [0.0] 本研究は,教育用テキストマイニング分野の現状を体系的に概観するものである。
私たちの最終目標は3つの主要な研究課題に答えることです。
そして、主な応用と教育の目標は何ですか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:41:25 GMT)
Spatio-spectral classification of hyperspectral images for brain cancer
detection during surgical operations [0.0] 脳腫瘍の手術は神経外科において大きな問題である。
手術中の腫瘍境界の同定は困難である。
本研究では,ハイパースペクトル画像の空間特性とスペクトル特性を考慮した新しい分類法の開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:58:42 GMT)
Social Evolution of Published Text and The Emergence of Artificial
Intelligence Through Large Language Models and The Problem of Toxicity and
Bias [0.0] 大規模言語モデルにおけるAIの出現に繋がった,AIとディープラーニングの急速な発展の鳥眼図を提供する。
我々は、過度に楽観的な人々への警告として存在する毒性、偏見、記憶、梅毒、論理的矛盾を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:23:28 GMT)
Resampling methods for Private Statistical Inference [0.0] 我々は、信頼区間を異なるプライバシーで構築する作業について検討する。
我々は、データのパーティション上で実行される複数のリトルのブートストラップの結果の中央値をプライベートに計算する、非パラメトリックブートストラップの2つのプライベート変種を提案する。
固定された差分プライバシーパラメータ$epsilon$に対して、我々のメソッドは、サンプルサイズ$n$の対数係数内の非プライベートブートストラップと同じエラー率を享受します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:59:02 GMT)
Relativistic Mechanics Theory for Electrons that Exhibits Spin,
Zitterbewegung, Superposition and Produces Dirac's Wave Equation [0.0] 電子のスピンは点粒子としての時空経路の自然な部分である。
総運動は、その点に関する局所的なスピン運動の和と、スピン中心と呼ばれるこの点の大域的な運動の和に分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:15:11 GMT)
Quantum state collapse on a Riemann-Hilbert space modulo observation [0.0] 量子基底状態と混合状態のOM-QMアナログが見つかる。
量子状態崩壊に対するOM-QMアナログは、OM-RH空間において完全に決定論的かつユニタリであることが判明した。
一例として、EPR実験のOM-QM解釈に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 18:13:38 GMT)
Quantum reservoir probing of quantum phase transitions [0.0] 本稿では,局所的な量子クエンチに基づく量子相転移の検出フレームワークを提案する。
局所的なクエンチの影響は異なる量子相によって異なり、量子臨界点に近接して増幅される固有のゆらぎによって抑制される。
また、同じ枠組みを用いて位相量子相転移を検出することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 03:53:01 GMT)
Quantum Pair State Transfer on Isomorphic Branches [0.0] ハイゼンベルク$XY$ハミルトニアンの量子ネットワークにおけるある種のペア状態の進化は、ネットワークの局所構造にのみ依存する。
高忠実度状態移動を持つグラフは、高忠実度ペア状態移動を示すために、大きな量子ネットワークの基盤となるグラフの同型分岐と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:18:10 GMT)
Process mining for self-regulated learning assessment in e-learning [0.0] 我々は,プロセスマイニング技術を用いて,自己統制学習などの中核的スキルの習得について検討する。
我々は,Moodle 2.0プラットフォーム上で1学期以上のコースで101人の大学生のインタラクショントレースに対して,インダクティブマイナーという教育領域に新しいアルゴリズムを適用した。
受講生は, 受講生の示唆に忠実に従わなかったが, 失敗するクラスメートとは対照的に, 自己統制的な学習プロセスの論理に従わなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 11:51:32 GMT)
Perfectly Spherical Bloch Hyper-spheres from Quantum Matrix Geometry [0.0] 我々は任意の次元で$itexact$球面対称性を持つブロッホ超球面を構成する。
退化スピンコヒーレント状態は自然に行列値の量子幾何テンソルを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:33:33 GMT)
PCN: A Deep Learning Approach to Jet Tagging Utilizing Novel Graph
Construction Methods and Chebyshev Graph Convolutions [0.0] ジェットタグは高エネルギー物理実験における分類問題である。
現在のアプローチでは、複雑な衝突データに隠れたパターンを明らかにするためにディープラーニングを使用している。
可能な限り多くの情報をエンコードするジェットのグラフベース表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 00:17:22 GMT)
Orbital-free functional with sub-milliHartree errors for slabs [0.0] 我々は、スラブのコーン・シャム電子に対するトーマス・フェルミ運動エネルギー近似の正確な補正を導出する。
この膨張近似は、標準半局所密度汎関数によって欠落する重要な量子振動を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 01:37:36 GMT)
On-Premises Superconducting Quantum Computer for Education and Research [0.0] 超伝導技術を利用した市販のオンサイト量子コンピュータについて紹介する。
量子理論と量子コンピューティングの理解を深め、量子概念を教えるために、このシステムを教育でどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 22:05:45 GMT)
Non-Markovian quantum dynamics from symmetric measurements [0.0] 我々は対称測度演算子を用いて、一般化されたパウリチャネルのさらなる一般化を提供する量子チャネルを構築する。
完全正当性や量子エンタングルメントを破る能力など,それらの重要な性質を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 15:25:23 GMT)
Many-Body Eigenstates from Quantum Manifold Optimization [0.0] 我々は,多体固有状態問題の解に到達するために,多様体最適化の手法を用いる。
量子多体分子系の例計算を行い、複数の固有状態問題を解くための異なる経路について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 04:14:33 GMT)
Link-aware link prediction over temporal graph by pattern recognition [0.0] 時間グラフはリンクのストリームと見なすことができ、それぞれが特定の時間に2つのノード間の相互作用を表す。
時間グラフでは、リンク予測は一般的なタスクであり、クエリリンクが真かどうかに答えることを目的としている。
本稿では,リンク認識モデルを提案する。 履歴リンクとクエリリンクは,以下のモデル層にまとめて入力される。
6つのデータセットの実験により、我々のモデルは最先端のベースラインと比較して高い性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:26:06 GMT)
Left-handedness in the balanced/unbalanced resonance conditions of a
quantized composite right-left handed transmission line [0.0] 左利きは、同じ周波数帯域における負の誘電率(varepsilon_r$)と透過性(mu_r)を示す。
その結果, 平衡共鳴は, 帯域幅と左利きの達成において重要な役割を担っていることがわかった。
これらはいくつかの量子力学的挙動を示し、量子化されたCRLH-TLに対してより広い周波数帯域の左利き性に対する新しい潜在的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 12:26:45 GMT)
Learning by Watching: A Review of Video-based Learning Approaches for
Robot Manipulation [0.0] 最近の研究は、オンラインで公開されている豊富な動画を受動的に視聴することで、学習操作のスキルを探求している。
本調査では,映像特徴表現学習技術,物価理解,3次元ハンド・ボディ・モデリング,大規模ロボット資源などの基礎を概観する。
ロボット操作の一般化とサンプル効率を高めるために,大規模な人的映像を観察することのみから学習する方法を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 08:41:42 GMT)
GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for
Open-ended Tasks [0.0] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は強力なゼロショットと命令追従機能を備えている。
GraphTranslatorは、GMを活用して、事前に定義されたタスクを効果的に処理し、LLMの拡張インターフェースを活用して、さまざまなオープンなタスクをGMに提供することを目的としている。
ノード表現を言語の一種として扱うことにより、提案したGraphTranslatorは、ノード表現と言語命令に基づいて予測を行うLLMの権限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 13:24:13 GMT)
Dynamically Generated Decoherence-Free Subspaces and Subsystems on
Superconducting Qubits [0.0] デコヒーレンスのない部分空間とサブシステム(DFS)は、デコヒーレンスの影響を受けない対称性で保護された状態に符号化することで量子情報を保存する。
ここではDD生成DFS論理量子ビットの最初の実験例を示す。
DFS論理量子ビットはDDのみの物理量子ビットよりも最大で23%の保存精度の向上を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:01:48 GMT)
Discrete Time Crystal Phase of Higher Dimensional Integrable Models [0.0] 本稿では,フロッケ時間結晶を高次元で生成する可能性について検討する。
この実現は、熱化と脱コヒーレンスに理想的に抵抗する固い時間-結晶相をもたらす。
北エフスピン液体における高持続性サブハーモニック応答とその実装の意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 19:05:56 GMT)
Defining stable phases of open quantum systems [0.0] 標準セルオートマトンでは均一性が満足していることが示される。
チャネルが一様であること、従って安定性を示すのに十分な条件を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 21:51:28 GMT)
Coherent response of inhomogeneously broadened and spatially localized
emitter ensembles in waveguide QED [0.0] 単一有効かつコヒーレントなエミッタとして使用される導波路に、サブ波長空間範囲に埋め込まれた不均一に拡張されたアンサンブルについて検討した。
この研究は、固体中のコヒーレントアンサンブルダイナミクスをWQEDに導入し、領域をスペクトル的に調整可能なエミッタに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 05:52:51 GMT)
Anisotropy and asymptotic degeneracy of the physical-Hilbert-space
inner-product metrics in an exactly solvable crypto-unitary quantum model [0.0] 量子力学では、観測可能な完全な集合の知識のみをLambda_j$ とすれば、関連する物理内積を宣言することができる。
本稿では,厳密な非数値$N$ by $N$行列モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 10:28:25 GMT)
American Sign Language Video to Text Translation [0.0] テキストへの手話は、難聴者のコミュニケーション障壁を断ち切る重要な技術である。
BLEUおよびrBLEUメトリクスを用いて翻訳品質を保証するモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Feb 2024 17:46:33 GMT)