Do Membership Inference Attacks Work on Large Language Models? [145.9] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがターゲットモデルのトレーニングデータのメンバーであるかどうかを予測しようとする。
我々は、Pileで訓練された言語モデルに対して、MIAの大規模評価を行い、そのパラメータは160Mから12Bまでである。
様々な LLM サイズや領域にまたがるほとんどの設定において,MIA はランダムな推測よりもほとんど優れていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:52:05 GMT)
PIVOT: Iterative Visual Prompting Elicits Actionable Knowledge for VLMs [140.1] 視覚言語モデル(VLM)は、論理的推論から視覚的理解に至るまで、様々なタスクにわたって印象的な能力を示している。
PIVOT(Prompting with Iterative Visual Optimization)と呼ばれる新しい視覚的プロンプト手法を提案する。
私たちのアプローチは、ロボットのトレーニングデータやさまざまな環境でのナビゲーション、その他の能力なしに、ロボットシステムのゼロショット制御を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:33:47 GMT)
BadLabel: A Robust Perspective on Evaluating and Enhancing Label-noise
Learning [113.9] 我々はBadLabelと呼ばれる新しいラベルノイズタイプを導入し、既存のLNLアルゴリズムの性能を大幅に劣化させることができる。
BadLabelは、標準分類に対するラベルフライング攻撃に基づいて開発されている。
そこで本稿では, 各エポックにおいてラベルを逆向きに摂動させ, クリーンかつノイズの多いラベルの損失値を再び識別可能にする頑健なLNL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:06:40 GMT)
Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding
Good Demonstrations for In-Context Learning [104.6] 近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。
本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:09:40 GMT)
Towards a Foundation Model for Brain Age Prediction using coVariance
Neural Networks [102.8] 時間的年齢に関する脳年齢の増加は、神経変性と認知低下に対する脆弱性の増加を反映している。
NeuroVNNは、時系列年齢を予測するために、健康な人口の回帰モデルとして事前訓練されている。
NeuroVNNは、脳の年齢に解剖学的解釈性を加え、任意の脳のアトラスに従って計算されたデータセットへの転移を可能にする「スケールフリー」特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:46:31 GMT)
Relative Preference Optimization: Enhancing LLM Alignment through
Contrasting Responses across Identical and Diverse Prompts [100.8] Relative Preference Optimization (RPO) は、同一のプロンプトと関連するプロンプトの両方から、より多く、あまり好まれない応答を識別するように設計されている。
RPOは、大きな言語モデルをユーザの好みに合わせて調整し、トレーニングプロセスにおける適応性を改善する優れた能力を示している。
論文で提示された結果を再現するために必要なPyTorchコードは、GitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:47:57 GMT)
AIR-Bench: Benchmarking Large Audio-Language Models via Generative
Comprehension [98.7] AIR-Benchは,Large Audio-Language Models (LALM) の様々な種類の音声信号を理解し,テキスト形式で人間と対話する能力を評価する最初のベンチマークである。
その結果, GPT-4による評価と人間による評価との間には高い一貫性が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:41:22 GMT)
Diffusion of Thoughts: Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Language
Models [98.5] Diffusion-of-Thought (DoT) は、拡散過程を通じて時間とともに拡散する推論ステップを可能にする。
実験の結果,マルチ桁乗算と小学校数学における DoT の有効性が示された。
DoTは、自己整合性復号化のような既存の推論エンハンス技術による有望な自己補正能力とメリットを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:23:28 GMT)
Asking Multimodal Clarifying Questions in Mixed-Initiative
Conversational Search [89.2] 混合開始型会話検索システムでは、質問を明確にすることで、意図を単一のクエリで表現するのに苦労するユーザを支援する。
マルチモーダル情報が関係するシナリオでは、非テクスチャ情報を用いることで、明確化のプロセスを改善することができると仮定する。
質問を明確にする4k以上のマルチモーダルを含むMelonというデータセットを収集し、14k以上の画像で濃縮する。
クエリの明確化フェーズにおけるマルチモーダルコンテンツの重要性を理解するために,いくつかの解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:04:01 GMT)
InfiAgent-DABench: Evaluating Agents on Data Analysis Tasks [84.8] 本稿では,データ解析タスクにおけるLSMに基づくエージェントの評価に特化して設計された最初のベンチマークであるInfiAgent-DABenchを紹介する。
このベンチマークには52のCSVファイルから得られた257のデータ分析質問からなるデータセットであるDAEvalが含まれている。
エージェントフレームワーク上に構築し,DABench 上で GPT-3.5 を3.9% 上回る特殊エージェント DAAgent を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:30:24 GMT)
Towards Calibrated Robust Fine-Tuning of Vision-Language Models [83.1] 我々は、最先端の頑健な微調整が、事前訓練された視覚言語モデルの校正を損なうことを示す。
ドメイン間のIDキャリブレーションとロバスト予測をインセンティブとするキャリブレーション型ロバスト微調整法であるCaRotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:57:26 GMT)
Prismatic VLMs: Investigating the Design Space of Visually-Conditioned
Language Models [77.8] 視覚条件付き言語モデル(VLM)は、視覚対話、シーン理解、ロボットタスク計画などのアプリケーションに採用されている。
新しいリリースの量は多いが、イメージ前処理、アーキテクチャ、最適化に関する重要な設計決定は未調査である。
まず,視覚的質問応答,言語からのオブジェクトローカライゼーション,幻覚などの特性を探索する課題セットを対象とする,標準化された評価スイートをコンパイルする。
我々は、事前訓練された視覚表現を含むキー設計軸に沿ったVLMを厳格に調査し、ベース対インストラクション言語モデルを用いたトレードオフの定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:21:14 GMT)
LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting
Code [76.0] LILOは、反復的に合成、圧縮、文書化を行う、ニューロシンボリックなフレームワークである。
LILOは、LLM誘導プログラム合成と、Stitchから自動化された最近のアルゴリズムの進歩を組み合わせたものである。
LILOのシンセサイザーが学習した抽象化を解釈し、デプロイするのを手助けすることで、AutoDocがパフォーマンスを向上させることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:06:05 GMT)
Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting [75.2] 大規模言語モデル(LLM)は、入力プロンプトに悪意のあるトークンを追加する敵攻撃に対して脆弱である。
我々は,認証された安全保証とともに,敵のプロンプトを防御する最初の枠組みである消去・チェックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:55:34 GMT)
Can LLMs Produce Faithful Explanations For Fact-checking? Towards
Faithful Explainable Fact-Checking via Multi-Agent Debate [75.1] 大規模言語モデル(LLM)はテキスト生成に優れるが、事実チェックにおいて忠実な説明を生成する能力は依然として過小評価されている。
多様な役割を持つエージェントとして複数のLSMを利用するマルチエージェント・デベート・リファインメント(MADR)フレームワークを提案する。
MADRは、最終的な説明が厳密な検証を行い、不誠実な要素の可能性を著しく低減し、提示された証拠と密接に一致させることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:32:33 GMT)
PROXYQA: An Alternative Framework for Evaluating Long-Form Text
Generation with Large Language Models [74.7] 大規模言語モデル(LLM)は、長期的文脈理解タスクにおいて顕著な成功を収めた。
現在のベンチマークでは、情報的かつ包括的なコンテンツを生成するLLMの能力は十分に評価されていない。
長文テキスト生成を評価するフレームワークであるtextsc ProxyQA を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:32:43 GMT)
Unsupervised Sign Language Translation and Generation [72.0] 教師なし手話翻訳・生成ネットワーク(USLNet)を導入する。
USLNetは、並列手話データなしで、豊富な単一モダリティ(テキストとビデオ)データから学習する。
可変長テキストとビデオシーケンスの整合性の問題に対処するスライディングウインドウ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:39:05 GMT)
On the Detection of Reviewer-Author Collusion Rings From Paper Bidding [71.4] コンピュータサイエンス会議におけるピアレビューシステムに対する大きな脅威は、レビュアー間の「衝突リング」の存在である。
この問題を解決するための潜在的なアプローチの1つは、操作された入札から衝突するレビュアーを検出することである。
衝突環の検出が可能であるという研究はまだ確立されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:12:09 GMT)
UGMAE: A Unified Framework for Graph Masked Autoencoders [67.8] グラフマスク付きオートエンコーダのための統一フレームワークであるUGMAEを提案する。
まず,ノードの特異性を考慮した適応型特徴マスク生成器を開発した。
次に,階層型構造再構成と特徴再構成を併用し,総合的なグラフ情報を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:39:26 GMT)
D\'olares or Dollars? Unraveling the Bilingual Prowess of Financial LLMs
Between Spanish and English [67.5] Tois'on de Oro は、英語とのスペイン語共同で、命令データセット、微調整 LLM 、および金融 LLM の評価ベンチマークを確立する最初のフレームワークである。
7つのタスクをカバーする15のデータセットから144万以上のスペイン語と英語のサンプルを含む、厳格にキュレートされたバイリンガル命令データセットを構築した。
FLARE-ESは9つのタスクをカバーする21のデータセットを持つ最初の総合的バイリンガル評価ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:50:31 GMT)
Multiple Random Masking Autoencoder Ensembles for Robust Multimodal
Semi-supervised Learning [64.8] コンピュータビジョンや機械学習には、現実の問題が増えている。
衛星データから地球観測を行う場合、一つの観測層を予測できることが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:08:58 GMT)
Towards Meta-Pruning via Optimal Transport [64.6] 本稿では, フラニングパラダイムに挑戦する「イントラフュージョン」という新しいアプローチを提案する。
モデル融合と最適輸送の概念を利用して、より効果的なスパースモデル表現に到達する。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetなどの一般的なデータセット上で, 各種ネットワークのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:50:56 GMT)
G-Retriever: Retrieval-Augmented Generation for Textual Graph
Understanding and Question Answering [64.6] 現実のテキストグラフを対象とするフレキシブルな問合せフレームワークを開発した。
本手法は,テキスト応答とグラフの関連部分をハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:13:04 GMT)
DAPR: A Benchmark on Document-Aware Passage Retrieval [64.6] 我々は,このタスクemphDocument-Aware Passage Retrieval (DAPR)を提案する。
State-of-The-Art(SoTA)パスレトリバーのエラーを分析しながら、大きなエラー(53.5%)は文書コンテキストの欠如に起因する。
実験では,(1)BM25によるハイブリッド検索と(2)コンテキスト化された文節表現を用いて,文書コンテキストによる文節表現を通知することで,文書コンテキストでSoTAの文節検索を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:19:55 GMT)
Parameterized Projected Bellman Operator [64.1] 近似値反復(英: Approximate value iteration, AVI)は、強化学習(RL)のためのアルゴリズムの一群である。
本稿ではベルマン作用素の近似版を学習する新しい代替手法を提案する。
逐次決定問題に対するPBO学習のための最適化問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:42:30 GMT)
Predictive Churn with the Set of Good Models [64.1] 近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。
ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。
当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:15:25 GMT)
Learning Optimal Tax Design in Nonatomic Congestion Games [63.9] 我々は,非原子的混雑ゲームにおいて,最適な税制設計を学習し,効率を最大化する方法について検討する。
プレイヤー間の自己関心行動がシステムの効率を損なうことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:32:53 GMT)
On Convergence of Incremental Gradient for Non-Convex Smooth Functions [63.5] 機械学習とネットワーク最適化では、ミスの数と優れたキャッシュを最小化するため、シャッフルSGDのようなアルゴリズムが人気である。
本稿では任意のデータ順序付けによる収束特性SGDアルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:51:54 GMT)
Virtual Category Learning: A Semi-Supervised Learning Method for Dense
Prediction with Extremely Limited Labels [63.2] 本稿では,ラベルの修正を伴わずに,混乱したサンプルを積極的に使用することを提案する。
仮想カテゴリー(VC)は、モデルの最適化に安全に貢献できるように、各混乱したサンプルに割り当てられる。
私たちの興味深い発見は、密集した視覚タスクにおけるVC学習の利用に注目しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:59:58 GMT)
Which Pretrain Samples to Rehearse when Finetuning Pretrained Models? [60.6] 特定のタスクに関する微調整済みモデルが、テキストとビジョンタスクの事実上のアプローチになった。
このアプローチの落とし穴は、微調整中に起こる事前学習の知識を忘れることである。
本研究では,実際に忘れられているサンプルを識別・優先順位付けする新しいサンプリング手法であるmix-cdを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:32:12 GMT)
SpectralGPT: Spectral Remote Sensing Foundation Model [60.0] SpectralGPTという名前のユニバーサルRS基盤モデルは、新しい3D生成事前学習変換器(GPT)を用いてスペクトルRS画像を処理するために構築されている。
既存の基礎モデルと比較して、SpectralGPTは、様々なサイズ、解像度、時系列、領域をプログレッシブトレーニング形式で対応し、広範なRSビッグデータのフル活用を可能にする。
我々の評価では、事前訓練されたスペクトルGPTモデルによる顕著な性能向上が強調され、地球科学分野におけるスペクトルRSビッグデータ応用の進展に有意な可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:06:41 GMT)
C-RAG: Certified Generation Risks for Retrieval-Augmented Language
Models [59.7] RAGモデルの生成リスクを認証する最初のフレームワークであるC-RAGを提案する。
具体的には、RAGモデルに対して共形リスク分析を行い、生成リスクの上限以上の信頼度を認定する。
検索モデルと変圧器の品質が非自明な場合, RAG は単一の LLM よりも低い共形生成リスクを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:19:17 GMT)
On the Resurgence of Recurrent Models for Long Sequences: Survey and
Research Opportunities in the Transformer Era [59.3] この調査は、Recurrenceの統一の傘の下に構築されたこれらのトレンドの概要を提供することを目的としている。
長いシーケンスを処理するという考え方を捨てる際に顕著になる新しい研究機会を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:55:55 GMT)
Retrieval-Augmented Thought Process as Sequential Decision Making [58.9] Retrieval-Augmented Thought Process (RATP)を紹介する。
RATPは、多段階決定プロセスとして、大規模言語モデルの思考生成を定式化する。
既存のテキスト内検索拡張言語モデルよりも50%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:17:50 GMT)
Exploring Perceptual Limitation of Multimodal Large Language Models [57.6] 我々は、いくつかの最先端MLLMにおける小さな視覚物体の知覚を定量的に研究する。
この制限に寄与できる4つの独立した要因を特定します。
オブジェクトの品質が低く、オブジェクトサイズも小さいため、MLLMの視覚的質問に答える能力は独立して低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:04:42 GMT)
From Chaos to Clarity: Claim Normalization to Empower Fact-Checking [57.0] Claim Normalization(別名 ClaimNorm)は、複雑でノイズの多いソーシャルメディア投稿を、より単純で分かりやすい形式に分解することを目的としている。
本稿では,チェーン・オブ・ソートとクレーム・チェック・バシネス推定を利用した先駆的アプローチであるCACNを提案する。
実験により, CACNは様々な評価尺度において, いくつかの基準値を上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:30:44 GMT)
Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language
Models [56.8] 本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。
SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。
このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:22:37 GMT)
Smaller Language Models are Better Black-box Machine-Generated Text
Detectors [56.4] 小型で部分的に訓練されたモデルは、より優れたユニバーサルテキスト検出器である。
検出器とジェネレータが同一データでトレーニングされたかどうかが検出成功にとって重要でないことが判明した。
例えば、OPT-125Mモデルは、ChatGPT世代を検出するのにAUCが0.81であり、GPTファミリーのより大きなモデルであるGPTJ-6BはAUCが0.45である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:31:30 GMT)
Implicit Bias of Policy Gradient in Linear Quadratic Control:
Extrapolation to Unseen Initial States [55.2] 勾配降下はしばしば暗黙のバイアスを示し、目に見えないデータに優れたパフォーマンスをもたらす。
本稿では,初期状態に対する外挿の観点から,政策勾配の暗黙バイアスを理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:41:31 GMT)
End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under
Uncertainty [55.0] 機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。
本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。
この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:33:35 GMT)
Step-On-Feet Tuning: Scaling Self-Alignment of LLMs via Bootstrapping [54.9] 自己アライメントのブートストラップは、シングルラウンドアプローチをはるかに上回る。
モデルが継続的に強化した複数ショット機能を活用してゼロまたはワンショットのパフォーマンスを向上するステップ・オン・フィート・チューニング(SOFT)を提案する。
簡単な学習法に基づいて、自己アライメントの性能をさらに向上させるSOFT+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:30:42 GMT)
Contrastive Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Person ReID [50.0] 本稿では、より効果的に教師付きされたReIDに適した新しいフレームワークであるContrastive Multiple Instance Learning (CMIL)を紹介する。
CMILは、対照的な損失を生かしながら、単一のモデルと擬似ラベルを必要とせず、自分自身を区別する。
PerformancePhoto.coの実際のアプリケーションから自然に発生する弱いラベルを特徴とするMUDDデータセットの拡張であるWL-MUDDデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:48:31 GMT)
MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems [50.0] 大規模言語モデル(LLM)はAIに革命をもたらしたが、限られたコンテキストウィンドウによって制約されている。
従来のオペレーティングシステムにおける階層型メモリシステムからのインスピレーションを引き出す技術である仮想コンテキスト管理を提案する。
私たちはMemGPTコードと実験のためのデータをhttps://memgpt.ai.comでリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:59:46 GMT)
Integrating MLSecOps in the Biotechnology Industry 5.0 [50.0] この章は、機械学習セキュリティオペレーション(MLSecOps)がバイオテクノロジー産業の5.0の確保にどのように役立つかの視点を提供する。
この章では、バイオテクノロジー産業の5.0における脅威と、MLアルゴリズムが業界におけるベストプラクティスのセキュア化にどのように役立つかを分析している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:21:12 GMT)
Premier-TACO is a Few-Shot Policy Learner: 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） (Mon, 12 Feb 2024 03:35:05 GMT)
PoisonedRAG: Knowledge Poisoning Attacks to Retrieval-Augmented
Generation of Large Language Models [49.6] 我々は、RAGに対する知識中毒攻撃のセットであるPoisonedRAGを提案する。
我々は、知識中毒攻撃を最適化問題として定式化し、その解決策は有毒テキストの集合である。
以上の結果から,対象の質問に対して5つの有毒テキストを100万テキストのデータベースに注入した場合,攻撃が90%の攻撃成功率を達成する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:28:36 GMT)
Efficient and Scalable Fine-Tune of Language Models for Genome
Understanding [49.6] textscLanguage prefix ftextscIne-tuning for textscGentextscOmes。
DNA基盤モデルとは異なり、textscLingoは自然言語基盤モデルの文脈的手がかりを戦略的に活用している。
textscLingoはさらに、適応的なランクサンプリング方法により、下流の細調整タスクを数多く許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:40:45 GMT)
Making Flow-Matching-Based Zero-Shot Text-to-Speech Laugh as You Like [49.2] ELaTEはゼロショットのTSであり、短い音声プロンプトに基づいて、あらゆる話者の自然な笑い声を生成することができる。
本研究では,条件付きフローマッチングに基づくゼロショットTSに基づくモデルを開発した。
ELaTE は従来のモデルに比べて格段に高い品質と制御性で笑い音声を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:58:10 GMT)
Sampling the lattice Nambu-Goto string using Continuous Normalizing
Flows [49.2] ESTはヤン・ミルズ理論における閉じ込めを記述するための強力な非摂動的アプローチである。
そこで本研究では,新しい階層の深部生成モデルを用いることで,EST予測の信頼性の高い数値推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:03:28 GMT)
Particle creation in left-handed metamaterial transmission lines [49.2] 伝送線は量子場の量子シミュレータの優れた例である。
超伝導量子干渉デバイスにおけるジョセフソンエネルギーの変調による左利き伝送線路の粒子生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:40:08 GMT)
Efficient Contextual Bandits with Uninformed Feedback Graphs [48.8] フィードバックグラフを持つバンディットは、完全な情報と古典的なバンディットの問題を補間する強力なオンライン学習モデルである。
ここでは,2乗損失ではなくログ損失を用いてグラフを学習し,良好な後悔の保証を得ることが重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:50:47 GMT)
Anchor-based Large Language Models [48.6] 本研究では,アンカーベースの自己アテンションネットワーク(AnSAN)とアンカーベースの推論戦略を利用するアンカーベースのLSM(AnLLM)を紹介する。
実験によると、AnLLMは、最大99%のキー/バリューキャッシュの削減と最大3.5倍の高速推論で、同等の精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:48:02 GMT)
OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement [48.3] オペレーティングシステム(OS)の包括的要素と対話可能な汎用エージェントを構築するためのフレームワークであるOS-Copilotを紹介する。
我々はOS-Copilotを使って、汎用コンピュータタスクを自動化する自己改善型実施エージェントであるFRIDAYを開発した。
一般的なAIアシスタントのベンチマークであるGAIAでは、FRIDAYが従来の手法を35%上回り、以前のタスクから蓄積したスキルを通じて、目に見えないアプリケーションへの強力な一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:29:22 GMT)
Fourier Circuits in Neural Networks: Unlocking the Potential of Large
Language Models in Mathematical Reasoning and Modular Arithmetic [47.4] 本稿では,特定の計算戦略を採用するネットワークの背景となる要因について検討する。
我々の研究は、$k$入力を含むモジュラ付加の複雑な代数的学習タスクに焦点を当てている。
我々はトランスフォーマーの注意に類似した計算機構を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:52:06 GMT)
Contextual Multinomial Logit Bandits with General Value Functions [47.1] MNL(Contextual multinomial logit)バンドレットは、オンライン小売や広告など、現実のアソシエーションレコメンデーション問題の多くをキャプチャする。
我々は、文脈的盗賊の研究の最近の動向からアイデアを借りて、基礎的真理を含む一般値関数クラスを持つ文脈的MNL盗賊を考察する。
具体的には、計算と逆の設定の両方を考慮し、それぞれが異なるトレードオフを持つ一連のアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:50:44 GMT)
An Empirical Study Into What Matters for Calibrating Vision-Language
Models [46.6] VLM(Vision-Language Models)がゼロショット認識の主流のアプローチとして登場した。
本研究では,異なるアーキテクチャ,データセット,トレーニング戦略にまたがるVLMの校正特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:44:10 GMT)
Bring Your Own (Non-Robust) Algorithm to Solve Robust MDPs by Estimating
The Worst Kernel [46.4] EWoKはRMDPを解くための新しいオンライン手法で、Kernelを見積もって堅牢なポリシーを学ぶ。
EWoKは、学習プロセスにおける完全な柔軟性を維持しながら、エージェントの最悪のシナリオをシミュレートすることで堅牢性を達成する。
簡単なカートポールから高次元DeepMindコントロールスイート環境にまたがる実験により,EWoKの有効性と適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:19:09 GMT)
Learning Neural Contracting Dynamics: Extended Linearization and Global
Guarantees [46.3] 拡張線形化契約力学(ELCD)は,グローバルな契約性を保証するニューラルネットワークベースの力学系である。
最も基本的な形では、ELCDは(i)グローバル指数的に安定であり、(ii)平衡収縮であり、(iii)ある計量に関してグローバルに収縮することが保証される。
2ドル,4ドル,8ドルのLASAデータセット上でのELCDの性能を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:17:28 GMT)
Topic Modeling as Multi-Objective Contrastive Optimization [46.2] 近年の表現学習アプローチは、ログライクリフのエビデンスローバウンド(ELBO)の重み付けされた線形結合と、入力文書のペアを対比する対照的な学習目標を最適化することにより、ニューラルトピックモデルを強化する。
本稿では,一組の入力文書間で共有される有用なセマンティクスを捉えるために,話題ベクトルの集合を指向した新しいコントラスト学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、トピックコヒーレンス、トピックの多様性、下流のパフォーマンスの観点から、高性能なニューラルトピックモデルを一貫して生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:18:32 GMT)
PLUG: Leveraging Pivot Language in Cross-Lingual Instruction Tuning [46.2] 我々は、低リソース言語における命令チューニングを強化するために、ピボット言語ガイド生成手法を提案する。
モデルを訓練して、まずピボット言語で命令を処理し、次にターゲット言語で応答を生成する。
提案手法は,LLMの命令追従能力が平均29%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:09:34 GMT)
Replicability is Asymptotically Free in Multi-armed Bandits [45.7] この仕事の動機は、再現可能な機械学習の需要の増加にある。
特に、高い確率で、アルゴリズムのアクション列がデータセットに固有のランダム性の影響を受けないように、複製可能なアルゴリズムを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:31:34 GMT)
Secret Collusion Among Generative AI Agents [45.6] 大規模言語モデル(LLM)の最近の能力向上は、生成AIエージェントを通信するチームが共同作業を解決するアプリケーションを開く。
これは、未承認の情報共有に関するプライバシーとセキュリティ上の問題を引き起こす。
現代のステガノグラフィー技術は、そのようなダイナミクスを検出しにくくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:31:21 GMT)
NetInfoF Framework: Measuring and Exploiting Network Usable Information [44.8] 我々はNetInfoF_ProbeとNetInfoF_Actを含むNetInfoFを提案する。
慎重に設計された合成データセットにおいて、NetInfoFはNUIの基礎的真実を正しく識別し、全てのグラフシナリオに対して堅牢である唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:04:32 GMT)
TeMPO: Efficient Time-Multiplexed Dynamic Photonic Tensor Core for Edge
AI with Compact Slow-Light Electro-Optic Modulator [44.7] 我々は,TMPOと呼ばれる時間多重化動的フォトニックテンソルアクセラレータを,クロス層デバイス/回路/アーキテクチャのカスタマイズにより提案する。
我々は,368.6TOPSピーク性能,22.3TOPS/Wエネルギー効率,1.2TOPS/mm$2$計算密度を実現した。
この研究は、多層共設計とドメイン固有のカスタマイズの力を示し、将来の電子フォトニクス加速器への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:40:32 GMT)
Exploring the impact of social stress on the adaptive dynamics of
COVID-19: Typing the behavior of na\"ive populations faced with epidemics [43.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、各国の適応的ダイナミクスに関して、微妙な変化をもたらしている。
これは自然災害解析における文化的特徴の重要な役割を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:26:59 GMT)
Online Sequential Decision-Making with Unknown Delays [42.1] 本稿では,様々な種類のフィードバックを処理するために,近似解に基づく遅延アルゴリズムの3つのファミリを提案する。
各アルゴリズムに対して、一般凸性および相対的強凸性の場合の対応する後悔境界を提供する。
我々の理論的結果は、標準設定に分解されたときの現在の最良の境界と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:17:31 GMT)
SMX: Sequential Monte Carlo Planning for Expert Iteration [42.0] 本稿では,スケーラブルなモンテカルロ法を用いて効率的な自己学習機構を構築するモデルベース計画アルゴリズムであるSMXを紹介する。
SMXはAlphaZeroと比較して統計的に顕著な性能向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:32:47 GMT)
Quantum transport enabled by non-adiabatic transitions [41.9] 離散的なサイトを持つネットワークにおける電荷やエネルギーの量子輸送は、様々な量子技術の中心である。
このような導波路をいくつかの部位を含む制御ユニットにハイブリダイズした場合、導波路の透過は制御ユニット内の部位の動きに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:20:26 GMT)
Mercury: An Efficiency Benchmark for LLM Code Synthesis [41.6] Mercuryは、Large Language Modelsコード合成タスクのコード効率を評価するために指定された最初のベンチマークである。
既存のベンチマークとは異なり、Mercuryは、正常化されたコード効率を測定するために、Beyond@Kという新しいメトリクスを統合している。
その結果,LLMは機能的に正しいコードを生成する能力を示すが,その効率性には大きなギャップがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:53:22 GMT)
Boundary Exploration for Bayesian Optimization With Unknown Physical
Constraints [41.4] 本稿では,実現不可能な設計と実現不可能な設計の境界を効率的に探索する新しいベイズ最適化手法であるBE-CBOを提案する。
提案手法は,合成および実世界のベンチマークに関する総合的な実験を通じて,最先端手法に対する優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:59:40 GMT)
EmojiCrypt: Prompt Encryption for Secure Communication with Large
Language Models [41.1] クラウドベースの大規模言語モデル(LLM)は、データ漏洩と機密情報への不正アクセスの重大なリスクを引き起こす。
本稿では,ユーザプライバシ保護のためのシンプルかつ効果的なメカニズムであるEmojiCryptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:26:14 GMT)
Few-Shot Data Synthesis for Open Domain Multi-Hop Question Answering [40.9] オープンドメインのマルチホップ質問応答のためのほとんどショットラーニングは、大言語モデルの非コンテキストラーニング能力に依存している。
そこで本研究では,10組未満のアノテート質問応答対を必要とするマルチホップ質問応答のためのデータ合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:25:32 GMT)
TELLER: A Trustworthy Framework for Explainable, Generalizable and
Controllable Fake News Detection [40.9] 本稿では,モデルの説明可能性,一般化性,制御性を重視した,信頼に値する偽ニュース検出のための新しいフレームワークを提案する。
これは認知と意思決定システムを統合するデュアルシステムフレームワークによって実現される。
提案手法の有効性と信頼性を実証し,4つのデータセットに対する総合的な評価結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:41:54 GMT)
Health-LLM: Personalized Retrieval-Augmented Disease Prediction Model [39.9] 本稿では,大規模特徴抽出と医療知識トレードオフスコアリングを組み合わせたHeath-LLMという革新的なフレームワークを提案する。
本研究は,Health-LLMの有効性を評価するために,多数の健康報告で疾患予測実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:56:25 GMT)
Solving Non-Rectangular Reward-Robust MDPs via Frequency Regularization [39.7] ロバストマルコフ決定過程(RMDP)では、報酬と遷移ダイナミクスは与えられた不確実性集合にあると仮定される。
このいわゆる長方性条件は、単に計算上の問題によって動機付けられている。
政策段階の手法を導入し,その収束性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:23:29 GMT)
A hybrid quantum algorithm to detect conical intersections [39.6] 実分子ハミルトニアンに対して、ベリー相は選択された経路に沿って変分アンザッツの局所的最適性をトレースすることによって得られることを示す。
フォーマルジミン分子の小さな玩具モデルへのアルゴリズムの適用を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:25:26 GMT)
How does over-squashing affect the power of GNNs? [39.5] 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上での機械学習のための最先端モデルである。
与えられた容量のMPNNがどのノード特徴の関数クラスを学習できるかを決定するための厳密な分析を提供する。
一対のノード間の十分な通信を保証するために、MPNNの容量は十分大きすぎることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:24:06 GMT)
Mixed-Type Tabular Data Synthesis with Score-based Diffusion in Latent
Space [39.4] 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の潜在空間内での拡散モデルを利用して,表層データを合成する手法であるTabsynを紹介する。
提案したTabsynの主な利点は,(1)単一統一空間に変換してカラム間関係を明示的に捉えることによって,データ型を広い範囲で扱えること,(2)品質:拡散モデルのその後のトレーニングを強化するために潜伏埋め込みの分布を最適化すること,(3)速度:既存の拡散モデルよりもはるかに少ないリバースステップと高速な合成速度を実現すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:33:25 GMT)
Beyond the Mud: Datasets and Benchmarks for Computer Vision in Off-Road
Racing [38.7] オフロードバイクレーサーナンバーデータセットとMuddy Racerの再iDentificationデータセットは、オフロード競技中に6300枚以上の画像が撮影された。
オフザシェルフモデルはトランスファーが悪く、テキストスポッティングでは15%のエンドツーエンド(E2E)F1スコア、ReIDでは33%のランク1精度に達した。
微調整が大幅に改善され、E2EテキストスポッティングのF1スコアが53%、ReIDのランク1精度が79%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:42:05 GMT)
Skip \n: A Simple Method to Reduce Hallucination in Large
Vision-Language Models [38.6] 大規模視覚言語モデル(LVLM)における段落ブレーク(nn)に関連する意味的シフトバイアスを同定する。
この偏見から、「nn」に続く内容が、幻覚的記述の少ない先行内容と明らかに異なるべきであると推測するモデルが導かれる。
生成した記述に「nn」を意図的に挿入すると、より幻覚が引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:53:20 GMT)
Utilizing Low-Dimensional Molecular Embeddings for Rapid Chemical
Similarity Search [38.0] 最も近い近傍の類似性探索は化学における一般的な課題である。
このタスクでよく使われるアプローチのいくつかは、まだブルートフォースアプローチを利用している。
低次元の化学埋め込みとk-d木データ構造を組み合わせることで、近傍の高速なクエリを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:24:32 GMT)
Variational protocols for emulating digital gates using analog control
with always-on interactions [37.7] 我々は中性原子量子シミュレーターで単一量子ビットゲートと多量子ビットゲートの層を設計できることを示す。
本稿では,提案手法を用いて再焦点アルゴリズム,SWAPネットワーク,究極的には量子化学シミュレーションを行う方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:51:26 GMT)
Improvement and generalization of ABCD method with Bayesian inference [37.7] 我々は、利用可能な情報を活用することに集中し、通常のデータ駆動型ABCD法を再考する努力を注いでいる。
ABCD法とは対照的に,異なる背景の性質の理解をいかに活用できるかを示す。
この単純化されたモデルにおいて、ベイズフレームワークは信号分数を得る際のABCD法感度よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:05:27 GMT)
Chain-of-Layer: Iteratively Prompting Large Language Models for Taxonomy
Induction from Limited Examples [36.6] Chain-of-Layerは、特定のエンティティセットから誘導されるように設計された、コンテキスト学習フレームワークである。
実世界の4つのベンチマークにおいて,Chain-of-Layerが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:05:54 GMT)
Collapsed Inference for Bayesian Deep Learning [36.2] 本稿では,崩壊サンプルを用いたベイズモデル平均化を行う新しい崩壊予測手法を提案する。
崩壊したサンプルは、近似後部から引き出された数え切れないほど多くのモデルを表す。
提案手法は, スケーラビリティと精度のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:01:27 GMT)
Near-Minimax-Optimal Distributional Reinforcement Learning with a
Generative Model [35.9] モデルベース分散強化学習(RL)のための新しいアルゴリズムを提案する。
生成モデル(対数因子まで)で回帰分布を近似するのがminimax-Optimalであることが証明されている。
また、独立な関心を持つであろう新しい分布ベルマン方程式も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:58:18 GMT)
Cooperative Multi-Agent Learning for Navigation via Structured State
Abstraction [35.1] 本研究では,ナビゲーションタスクに参加するエージェント間の適応状態空間抽象化と通信プロトコル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。
目標は、政策性能を劣化させることなく、探索すべき状態空間のサイズを大幅に削減する適応的な抽象化器を考案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:06:28 GMT)
COSTAR: Improved Temporal Counterfactual Estimation with Self-Supervised
Learning [35.1] 我々は,歴史表現を改善するために自己教師付き学習を統合する新しいアプローチであるCOSTAR(Counterfactual Self-Supervised Transformer)を紹介する。
COSTARは、既存のモデルと比較して、推定精度と分布外データへの一般化において優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:38:58 GMT)
SelfSwapper: Self-Supervised Face Swapping via Shape Agnostic Masked
AutoEncoder [35.1] 本稿では,Shape Agnostic Masked AutoEncoder (SAMAE) トレーニングスキームを紹介する。
従来のシーソーゲームを回避することで,従来のトレーニング手法の限界に対処する。
入力画像の顔領域を隠蔽し、学習された非絡み合ったアイデンティティと非同一性の特徴を利用することにより、ID漏洩を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:01:53 GMT)
Grounding Data Science Code Generation with Input-Output Specifications [34.0] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、自然言語プロンプトからコードを生成する驚くべき能力を示した。
LLMは出力をNLプロンプトとI/O仕様の両方と整合させることが困難である。
I/O 仕様に対する LLM の微調整のための新しい手法である GIFT4Code を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:32:49 GMT)
Photonic cellular automaton simulation of relativistic quantum fields:
observation of Zitterbewegung [33.9] 量子セルオートマトン(Quantum Cellular Automaton、QCA)は、普遍的な量子計算のモデルである。
1+1次元自由相対論的ディラック量子場のQCAシミュレーションを実装するための最初のフォトニックプラットフォームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:27:32 GMT)
Aya Model: An Instruction Finetuned Open-Access Multilingual Language
Model [33.9] Ayaは101言語で命令に従う多言語生成言語モデルであり、50%以上が低リソースであると考えられている。
99言語にまたがる多言語evalの最先端性を広げる広範な評価スイートを導入する。
我々は、最適微調整混合物組成、データプルーニング、およびモデルの毒性、バイアス、安全性について詳細な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:34:13 GMT)
Policy Improvement using Language Feedback Models [33.8] 本稿では, 言語フィードバックモデル (LFM) を導入し, 模擬学習に望ましい行動を特定する。
LFMを訓練するために,言語記述に適応した視覚的軌跡について,Large Language Models (LLMs) からフィードバックを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:41:34 GMT)
Customizable Perturbation Synthesis for Robust SLAM Benchmarking [33.7] ノイズの多いデータ合成のための,新しい,カスタマイズ可能なパイプラインを提案する。
このパイプラインには、カスタマイズ可能なハードウェアセットアップ、ソフトウェアコンポーネント、摂動環境が含まれている。
多様な摂動型を含むRobust-SLAMベンチマークをインスタンス化し、既存の高度SLAMモデルのリスク許容性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:49:40 GMT)
Bandit-Feedback Online Multiclass Classification: Variants and Tradeoffs [32.3] 我々は,帯域幅フィードバックの下での最適誤りが,全情報ケースの最適誤りよりも少なくとも$O(k)$倍高いことを示す。
また、ランダム化学習者と決定論的学習者の間のギャップに対して、$tildeTheta(k)$のほぼ最適な境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:20:05 GMT)
NPHardEval: Dynamic Benchmark on Reasoning Ability of Large Language
Models via Complexity Classes [32.2] NPHardEvalは、900の質問の幅広い範囲にわたって、LLM(Large Language Models)の推論能力を評価するように設計されている。
NP-ハード複雑性クラス以下の幅広い複雑性クラスを表現するために慎重に選択される。
データポイントを毎月更新する動的更新メカニズムで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:30:25 GMT)
Graph Structure Inference with BAM: Introducing the Bilinear Attention
Mechanism [32.0] 本稿では,教師付きグラフ構造学習のためのニューラルネットワークモデルを提案する。
モデルは可変形状および結合された入力データで訓練される。
本手法は, 線形および多種多様な非線形依存関係に対して, 堅牢な一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:48:58 GMT)
Recursive Joint Simulation in Games [31.8] AIエージェント間のゲーム理論のダイナミクスは、従来の人間と人間の相互作用とは異なる可能性がある。
そのような違いの1つは、例えばソースコードが知られているため、AIエージェントを正確にシミュレートすることができることである。
得られた相互作用は、元のゲームの無限に繰り返されるバージョンと戦略的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:53:46 GMT)
Implicit Compressibility of Overparametrized Neural Networks Trained
with Heavy-Tailed SGD [31.6] 勾配降下(SGD)を訓練した一層ニューラルネットワークの検討
加法的な重み付きノイズを各繰り返しに注入すると、任意の圧縮率に対して、アルゴリズムの出力が高い確率で圧縮可能であるように過度なパラメータ化のレベルが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:46:46 GMT)
Stochastic contextual bandits with graph feedback: from independence
number to MAS number [31.6] バニラの文脈的帯域幅よりも、よりリッチな構造を持つ対話型学習問題であるグラフフィードバックを用いたコンテキスト的帯域幅を考える。
我々は、コンテキストシーケンスやフィードバックグラフの重要なクラスに対して、ほぼ最適に後悔するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:56:13 GMT)
NetEffect: Discovery and Exploitation of Generalized Network Effects [30.7] 本稿では,グラフ内の一般化ネットワーク効果(GNE)を識別するグラフマイニング手法であるNetEffectを提案する。
NetEffectは、100万スケールの現実世界のグラフで、競合他社に比べて7倍のスピードアップ(14分対2時間)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:59:06 GMT)
PBADet: A One-Stage Anchor-Free Approach for Part-Body Association [30.7] PBADetは、部分体アソシエーション検出のための1段階のアンカーフリーアプローチである。
私たちのデザインは本質的に汎用的で、複数のパーツ間の関連を管理することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:18:51 GMT)
$(\epsilon, u)$-Adaptive Regret Minimization in Heavy-Tailed Bandits [30.0] 我々は,学習者に対して,$epsilon$と$u$が不明な場合に,後悔の最小化問題を調査する。
AdaR-UCBは、適応しない重みを帯びたケースとほぼ一致した後悔の保証を享受する最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:39:44 GMT)
On the Semantics of LM Latent Space: A Vocabulary-defined Approach [29.6] 本稿では,LM潜在空間内で参照フレームを確立する語彙定義セマンティクスを提案する。
我々のアプローチは、モデル中心の洞察にLM語彙を活用する、事前の絡み合った分析を超越する。
また,ロジットを計算し,微分可能性や局所等方性を重視した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:30:05 GMT)
Discovering Universal Semantic Triggers for Text-to-Image Synthesis [29.4] 入力テキスト内の任意の場所に付加できるトークンシーケンスであるUniversal Semantic Triggerを導入する。
我々の研究は、テキストと画像の合成のさらなる理解に寄与し、ユーザがデプロイ前にモデルを自動的に監査するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:56:09 GMT)
Selective Uncertainty Propagation in Offline RL [28.3] 我々は、有限水平オフライン強化学習(RL)の設定を考察し、動的プログラミング(DP)アルゴリズムにおいて、任意のステップhでポリシーを学習することの難しさを動機としている。
本研究では, 分散シフトの難易度に適応する信頼区間構築のための, 選択的不確実性伝播というフレキシブルで汎用的な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:35:55 GMT)
Pushing The Limit of LLM Capacity for Text Classification [27.7] 本稿では,特殊なテキスト分類 LLM を生成するための適応型ブースティングフレームワーク RGPT を提案する。
RGPTは,4つのベンチマークで平均1.36%,8個のSOTA PLMと7個のSOTA LLMより有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:14:03 GMT)
LoRA-drop: Efficient LoRA Parameter Pruning based on Output Evaluation [27.6] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、制限されたコンピューティングリソースの下で事前訓練されたモデルを微調整するために、各レイヤの補助パラメータを導入する。
従来の研究では、問題に対処するための異なるレイヤに対するLoRAパラメータの重要性を評価することによって、プルーニング技術を採用している。
本稿では,LoRA出力を解析してパラメータの重要性を評価するLoRA-dropを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:34:56 GMT)
Universal link predictor by In-context Learning [27.4] パラメトリックモデルのパターン学習能力とアプローチの一般化性を組み合わせた新しいモデルであるユニバーサルリンク予測器(UniLP)を導入する。
UniLPは、さまざまなグラフをまたいだ接続パターンを自律的に識別するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:52:27 GMT)
Score-Based Physics-Informed Neural Networks for High-Dimensional
Fokker-Planck Equations [27.2] 本稿では,スコア関数をSDEに適合させるスコアベースの解法を提案する。
提案したスコアベースSDEソルバは,まずSM,SSM,Score-PINNを用いてスコアを取得し,次にODEを用いてLLを解く。
その結果、スコアベースのSDEソルバの安定性、速度、性能を異なる設定で示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:59:25 GMT)
Rolling Diffusion Models [26.5] Rolling Diffusionは、スライディングウィンドウのデノゲーションプロセスを使用する新しいアプローチである。
拡散過程は、後続の列に現れるフレームにより多くのノイズを割り当てることで、時間の経過とともに徐々に悪化する。
テンポラルダイナミクスが複雑である場合、ローリング拡散は標準拡散よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:16:10 GMT)
Addressing cognitive bias in medical language models [25.6] 大規模言語モデル(LLM)における認知バイアスを評価するための新しいベンチマークであるBiasMedQAを開発した。
臨床関連認知バイアスを再現するために,USMLEステップ1,2,3の1,273質問に対して6つのモデルを検討した。
Llama 2 70B-chat や PMC Llama 13B と対照的に, GPT-4 は認知バイアスの影響を受けない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:08:37 GMT)
Multistream Gaze Estimation with Anatomical Eye Region Isolation by
Synthetic to Real Transfer Learning [24.9] 眼解剖情報を利用して視線表現を学習する新しいニューラルネットワークMSGazeNetを提案する。
当社のフレームワークは,3つの視線推定データセットにおいて,最先端の7.57%,1.85%を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:13:26 GMT)
The emergence of clusters in self-attention dynamics [24.8] トークンを表す粒子は、時間とともに無限大となるため、特定の制限対象に向かって集結する傾向にある。
力学系と偏微分方程式の手法を用いて、出現する制限対象の型は値行列のスペクトルに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:21:08 GMT)
Towards Unified Alignment Between Agents, Humans, and Environment [24.7] 本稿では, エージェントと人間の意図, 環境動態, 自己制約の同時調整を提唱する$mathbfUA2$の原則を紹介する。
我々は,WebShopに現実的な機能を導入し,意図を示すユーザプロファイル,複雑な環境力学のパーソナライズされたリランク,自己制約を反映する実行コスト統計などの概念実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:14:22 GMT)
Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and
M2-BERT [24.2] 検索パイプラインは、文書が長い(例えば10Kトークン以上)ドメインや、関連する文書を識別する場合は、テキスト全体にわたって情報を合成する必要がある。
これらのドメインに適した長文検索エンコーダを開発する。
LoCoV1は,チャンキングが不可能か有効でない場合の長文検索のための新しい12タスクベンチマークである。
次に、M2-BERT検索エンコーダについて述べる。M2-BERT検索エンコーダは、Monarch Mixerアーキテクチャから構築された80Mパラメータの状態空間エンコーダモデルであり、最大32Kトークンまで拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:43:52 GMT)
Synthesizing Sentiment-Controlled Feedback For Multimodal Text and Image
Data [23.2] マルチモーダル入力に応答して感情制御されたフィードバックを生成する能力は、人間とコンピュータの相互作用において重要なギャップに対処する。
大規模な制御可能なマルチモーダルフィードバック合成データセットを構築し,制御可能なフィードバック合成システムを提案する。
感情分類の精度は77.23%で、制御性を用いずに精度より18.82%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:27:22 GMT)
VisLingInstruct: Elevating Zero-Shot Learning in Multi-Modal Language
Models with Autonomous Instruction Optimization [23.2] VisLingInstructは、ゼロショット学習においてマルチモーダル言語モデル(MMLM)を進化させる新しいアプローチである。
In-Context Learningを通じて、インストラクショナルテキストを自律的に評価し、最適化する。
TextVQAとHatefulMemesデータセットの先行技術よりも13.1%と9%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:13:16 GMT)
Deciphering and integrating invariants for neural operator learning with
various physical mechanisms [22.5] 本稿では,PDE系列からの演算子学習のための物理不変量(PI)を様々な物理機構で解読し,統合する物理不変量ニューラルネットワーク(PIANO)を提案する。
既存の手法と比較して、PIANO は係数、力、境界条件の異なる PDE 予測タスクにおいて相対誤差を 13.6%-82.2% 削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:45:16 GMT)
Sampling from the Mean-Field Stationary Distribution [22.5] 平均場SDEの定常分布からのサンプリングの複雑さについて検討する。
私たちの主な洞察は、この問題の2つの重要な側面を分離することです。
我々のアプローチは概念的にシンプルであり、その柔軟性はアルゴリズムと理論の両方に最先端の技術を取り入れることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:04:39 GMT)
Robust Angular Synchronization via Directed Graph Neural Networks [22.3] GNNSyncは、有向グラフニューラルネットワークを用いた理論的に座屈したエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークである。
GNNSyncは、角同期問題に対する総合的なベースラインセットに対して、競争力があり、しばしば優位に立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:40:40 GMT)
Improving Robustness via Tilted Exponential Layer: A
Communication-Theoretic Perspective [22.1] ディープネットワークの堅牢性を向上するための最先端技術は、主に適切なデータ拡張による経験的リスク最小化に依存している。
本稿では,ニューラルネット層の出力における信号と雑音の比を高めることを目的とした,通信理論に基づく補完的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:35:44 GMT)
Multi-Intent Attribute-Aware Text Matching in Searching [21.9] 本稿では,属性認識エンコーダ,マルチインテントモデリング,インテント認識マッチングという3つの主要コンポーネントから構成されるマルチインテント属性認識マッチングモデルを提案する。
MIMでは、属性の重要性に関して、テキストと属性を重み付けし、スケールされた注意機構を通じて処理する。
意図認識マッチングにおいて、意図は自己監督型マスキングタスクによって評価され、次に組み込まれて最終的なマッチング結果が出力される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:54:22 GMT)
BDIQA: A New Dataset for Video Question Answering to Explore Cognitive
Reasoning through Theory of Mind [21.8] 心の理論(ToM)は、AIをより人間の思考プロセスによく似ている。
ビデオ質問応答(Video QA)データセットは、人間のToMを真に取り入れたイベントの因果推論を研究することに焦点を当てている。
本稿では,ToMの文脈におけるビデオQAモデルの認知的推論能力に関する最初のベンチマークであるBDIQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:34:19 GMT)
Top-$K$ ranking with a monotone adversary [21.7] ほぼ最適サンプル複雑性を実現するための重み付き最大可能性推定器 (MLE) を開発した。
解析面では、重み付きMLEの$ell_infty$誤差解析を行う。
これを受けて、アルゴリズムの革新は、半ランダムグラフを再重み付けするSDPベースのアプローチの開発を伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:57:34 GMT)
Leveraging Digital Cousins for Ensemble Q-Learning in Large-Scale
Wireless Networks [21.3] 無線ネットワークを最適化する新しいアンサンブルQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、最先端の強化学習アルゴリズムよりも実行時複雑性を最大40%低減し、平均誤差を最大50%低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:39:07 GMT)
Unsupervised Discovery of Object-Centric Neural Fields [21.2] 1つの画像から3次元オブジェクト中心のシーン表現を推定する。
我々は、対象中心神経場(uOCF)の教師なし発見を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:16:59 GMT)
Learning to be Fair: A Consequentialist Approach to Equitable
Decision-Making [21.2] 等価なアルゴリズムを設計するための代替フレームワークを提案する。
このアプローチでは、まず第一に、決定の可能な空間よりも利害関係者の選好を導きます。
次に、決定ポリシーの空間を最適化し、提案されたユーティリティを最大化する方法でトレードオフを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:17:04 GMT)
Graph Neural Networks for Road Safety Modeling: Datasets and Evaluations
for Accident Analysis [21.0] 本稿では,米国各州の公式報告から,大規模交通事故記録のデータセットを構築した。
この新たなデータセットを用いて,道路ネットワーク上で発生した事故を予測するための既存のディープラーニング手法を評価する。
主な発見は、GraphSAGEのようなグラフニューラルネットワークが、道路上の事故数を22%未満の絶対誤差で正確に予測できることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:09:19 GMT)
IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers [20.8] 状態進化をIPPによって直接近似できる連続プロセスを用いて、時系列を純粋にモデル化することを提案する。
これにより、リカレント計算が不要になり、複数の状態が並列に進化することが可能になる。
実世界の3つのデータセットの実験から,提案手法は先進国を体系的に上回り,最先端の結果が得られ,データ効率の面で大きな優位性を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:10:19 GMT)
The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems [20.2] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは従来のLarge Language Models (LLM) よりも大幅に進歩している。
本稿では,有効なRAGのプロンプト定式化のために,検索者が保持すべき特徴について分析する。
無関係な文書を含むと、予想外に30%以上の精度で性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:02:04 GMT)
Auxiliary Reward Generation with Transition Distance Representation
Learning [20.2] 強化学習(RL)は、逐次意思決定問題に挑戦する上で、その強みを示している。
RLの報酬関数は、タスク完了度合いの尺度として機能するため、学習性能に不可欠である。
状態間の遷移距離を計測できる新しい表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:13:44 GMT)
Towards an Understanding of Stepwise Inference in Transformers: A
Synthetic Graph Navigation Model [19.8] 本稿では,ステップワイズ推論が一般的に有用である問題の多段階の性質を具現化した,自動回帰変換器モデルを提案する。
単純さにもかかわらず、私たちは経験的に、大規模に観察されたいくつかの現象を再現し分析することができることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:25:47 GMT)
Utilizing Large LanguageModels to Detect Privacy Leaks in Mini-App Code [19.7] ミニアプリケーション(ミニアプリケーション、mini-appplications)は、より大きなアプリケーションやプラットフォームに埋め込まれたコンパクトなソフトウェアプログラムである。
本稿では,WeChat Mini プログラム内のプライバシー侵害を検出するために,Large Language Models (LLMs) を用いることの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:55:40 GMT)
Efficient fault-tolerant implementations of non-Clifford gates with
reconfigurable atom arrays [19.6] 再構成可能なアトムアレイプラットフォームの特徴は、この重要な課題に対処するのに本質的に適していることを示します。
我々は、マジックステート蒸留、コードアレイ、フォールトトレラントな論理的マルチコントロール-$Z$ゲートを含む、一連の異なる戦略を検討する。
我々の分析は、論理ゲートの効率的な実験的実現に関する貴重な知見を提供し、再構成可能な原子配列を用いたフォールトトレラント量子計算の完全なサイクル実証のガイドとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:17:06 GMT)
On the Self-Verification Limitations of Large Language Models on
Reasoning and Planning Tasks [19.5] ゲーム・オブ・24(Game of 24)とグラフカラー化(Graph Coloring)とSTRIPSプランニング(STRIPS Planning)の3分野において,GPT-4の性能に関する実証的研究を行った。
自己批判による顕著なパフォーマンス崩壊と,外部検証による顕著なパフォーマンス向上を観察するが,批判の内容がシステムの性能にどう影響するかは問わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:11:01 GMT)
Local Discovery by Partitioning: Polynomial-Time Causal Discovery Around
Exposure-Outcome Pairs [19.4] 因果発見は観察研究における因果推論に不可欠である。
パーティショニング(LDP)による局所的な発見を提案する。
LDPは制約ベースのプロシージャで、変数を露出-アウトカムペアとの因果関係によってのみ定義されるサブセットに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:58:37 GMT)
One Train for Two Tasks: An Encrypted Traffic Classification Framework
Using Supervised Contrastive Learning [18.6] CLE-TFE(Contrastive Learning Enhanced Temporal Fusion)と呼ばれる効果的なモデルを提案する。
特に、教師付きコントラスト学習を利用して、パケットレベルおよびフローレベル表現を強化する。
また、パケットレベルとフローレベルの分類タスクを1つのトレーニングで同時に行うクロスレベルマルチタスク学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:10:09 GMT)
Diff-RNTraj: A Structure-aware Diffusion Model for Road
Network-constrained Trajectory Generation [18.3] 軌道データは、車両の動きを記録するため、様々な用途に不可欠である。
パブリックに利用可能なトラジェクトリデータセットは、プライバシ上の懸念から、大規模に制限されている。
そこで我々は,道路網に制約のある軌道生成の実践的ニーズを満たすための新しい問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:59:51 GMT)
ProLex: A Benchmark for Language Proficiency-oriented Lexical
Substitution [18.2] 我々は,新しいタスク,言語習熟度指向の語彙置換を提案する。
また、適切な代替品を生成するシステムの能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるProLexを紹介する。
我々の最良モデルであるLlama2-13Bモデルは、タスク固有の合成データを微調整し、平均3.2%のFスコアでChatGPTを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:09:51 GMT)
Noise-Adaptive Confidence Sets for Linear Bandits and Application to
Bayesian Optimization [18.0] 事前の未知のノイズレベルに適応することは、シーケンシャルな意思決定において非常に重要であるが難しい問題である。
未知のガウスパラメータ $sigma_*2$ に半適応的な新しい信頼集合を提案する。
有界報酬に対しては,先行技術により数値性能が大幅に向上した新しい分散適応型信頼セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:19:09 GMT)
Efficient reductions between some statistical models [18.0] 本研究では,ソースモデルのパラメータを知らずに,ソース統計モデルからターゲット統計モデルへサンプルを変換する問題について検討する。
我々は、一様、Erlang、Laplaceのロケーションモデルを一般的なターゲットファミリーにおよそ還元する計算効率のよいプロシージャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:32:38 GMT)
An Accelerated Gradient Method for Simple Bilevel Optimization with
Convex Lower-level Problem [17.9] 下層問題の解集合を局所的に近似する新しい双レベル最適化法を提案する。
我々は,提案手法の性能を,最適度と不実現可能性の誤差の観点から測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:34:53 GMT)
Learning relevant contextual variables within Bayesian Optimization [17.9] 本研究では, 感性分析駆動型コンテキストBO(SADCBO)法を提案する。
本研究では, 実世界および実世界の両方の実験において, 感性分析駆動型文脈BO法(SADCBO法)の代替案について実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:40:27 GMT)
Exploring the cloud of feature interaction scores in a Rashomon set [17.8] 本稿では,Rashomon セットのコンテキストにおける特徴相互作用スコア (FIS) について述べる。
我々は、合成データを用いてFISの特性を実証し、他の統計分野との接続を図示する。
この結果から,提案したFISは,機械学習モデルにおける特徴相互作用の性質に関する貴重な洞察を得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:46:59 GMT)
Boosting Multitask Learning on Graphs through Higher-Order Task
Affinities [17.7] 与えられたグラフ上のノードラベルの予測は、コミュニティ検出や分子グラフ予測など、多くのアプリケーションにおいて広く研究されている問題である。
本稿では,グラフ上の複数のノードラベリング関数を同時に予測し,マルチタスク学習の観点からこの問題を再考する。
我々は高次タスク親和性尺度に基づいて,タスクをグループにクラスタリングするアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:51:41 GMT)
Accelerating Distributed Deep Learning using Lossless Homomorphic
Compression [17.7] 本稿では,ワーカレベルの圧縮とネットワーク内アグリゲーションを効果的に融合する新しい圧縮アルゴリズムを提案する。
集約のスループットが6.33$times$改善され、イテレーションごとのトレーニング速度が3.74$times$アップします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:57:47 GMT)
Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion
models [17.6] 本稿では,一貫性モデルの理論的基盤を確立するための第一歩を踏み出す。
分布中のターゲットに近接する$varepsilon$のサンプルを生成するためには、データ次元で$d5/2/varepsilon$を超える一貫性学習のステップの数に十分であることを示す。
我々の理論は一貫性モデルの有効性と有効性に関する厳密な洞察を与え、下流推論タスクにおけるそれらの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:07:02 GMT)
Convergence Analysis of Discrete Diffusion Model: Exact Implementation
through Uniformization [17.5] 連続マルコフ連鎖の均一化を利用したアルゴリズムを導入し、ランダムな時間点の遷移を実装した。
我々の結果は、$mathbbRd$における拡散モデルの最先端の成果と一致し、さらに$mathbbRd$設定と比較して離散拡散モデルの利点を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:26:52 GMT)
On the Costs and Benefits of Adopting Lifelong Learning for Software
Analytics -- Empirical Study on Brown Build and Risk Prediction [17.5] 本稿では,ユビソフトにおける産業用ユースケースにおける生涯学習(LL)の利用について検討する。
LLは、新しいデータを使用して古いモデルを段階的に更新するインクリメンタルラーナを使用して、MLベースのソフトウェア分析ツールを継続的に構築し、メンテナンスするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:43:07 GMT)
Nearest Neighbour Score Estimators for Diffusion Generative Models [17.4] トレーニングセットから複数のサンプルを抽出し,推定値の分散を劇的に低減する新しい近傍スコア関数推定器を提案する。
拡散モデルでは,確率フローODE統合のための学習ネットワークを推定器で置き換えることができ,将来的な研究の新たな道が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:27:30 GMT)
Set Learning for Accurate and Calibrated Models [17.2] Odd-$k$-out Learningは単一の例ではなく集合のクロスエントロピー誤差を最小限にする。
OKOは、ハードラベルでトレーニングしたり、追加のキャリブレーションパラメータチューニングを落としたりしても、キャリブレーションが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:40:23 GMT)
A Novel Gaussian Min-Max Theorem and its Applications [17.1] ゴードンの祝福された結果により、ある不等式が満たされれば、2つのガウス過程のmin-maxの挙動を比較することができる。
この結果の結果として、ガウス min-max (GMT) と凸ガウス min-max (CGMT) 定理が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:11:49 GMT)
A Flow-based Credibility Metric for Safety-critical Pedestrian Detection [16.7] 自動走行(AD)における安全の重要性
標準評価スキームは、十分な検出性能を議論するために安全に依存しない指標を利用する。
本稿では,歩行者拘束箱を対象とした新しい信頼性指標であるc-flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:30:34 GMT)
Suppressing Pink Elephants with Direct Principle Feedback [16.6] LLMは制御可能なテキストビット推論時間であることが望ましいため、多様なニーズを持った複数のコンテキストで使用することができる。
我々は、リアクションのランキングを省略し、DPOを直接批評やリビジョンに使用する、コンスティチューショナルAIの新たな単純化であるtextbfDirect Principle Feedbackを適用した。
以上の結果から,合成Pink ElephantsデータセットのDPF微調整後,LLaMA2モデルがLlama-2-13B-Chatより有意に優れ,ベースラインが誘導された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:57:46 GMT)
Learning to Compress Prompts with Gist Tokens [16.6] 我々は、LMにプロンプトを小さな"gist"トークンセットに圧縮するよう訓練するgistingを提案する。
decoder (LLaMA-7B) と encoder-decoder (FLAN-T5-XXL) のLMでは、gisting はプロンプトの最大26倍の圧縮を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:03:18 GMT)
Sublinear Time Algorithm for Online Weighted Bipartite Matching [16.5] オンラインバイパーティイトマッチングは、オンラインアルゴリズムの基本的な問題である。
ウェイトは、ユーザのディープ表現とアイテムのディープ表現との間の内部積によって決定される。
提案したランダム化データ構造では,マッチングアルゴリズムの競合比を保ちながら,重みをサブ線形時間で計算できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:20:41 GMT)
Measurement Scheduling for ICU Patients with Offline Reinforcement
Learning [16.1] 研究によると、ICUで注文された検査の20-40%は冗長であり、患者の安全を損なうことなく排除できる。
これまでの研究はオフライン強化学習(Offline-RL)を利用して、患者情報に基づく検査の順序付けに最適なポリシーを見つけてきた。
その後、新しいICU患者データセットがリリースされ、Offline-RL法で様々な進歩がなされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:22:47 GMT)
Generalizing across Temporal Domains with Koopman Operators [15.8] 本研究では,条件分布の整合が一般化限界の減少に繋がる新しい理論結果を提案する。
この分析は、クープマンニューラル演算子を用いて時間領域一般化(TDG)問題を解くための重要な動機となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:45:40 GMT)
Empowering Federated Learning for Massive Models with NVIDIA FLARE [15.7] データを効果的に扱い 活用することが 重要な課題となりました
ほとんどの最先端の機械学習アルゴリズムはデータ中心である。
本稿では,NVIDIA FLAREによって実現されたフェデレーション学習が,これらの課題にどのように対処できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:59:05 GMT)
Label-Efficient Model Selection for Text Generation [15.5] DiffUseは、候補テキスト生成モデル間の情報決定を効率的に行う方法である。
これにより、必要な好みアノテーションの量を削減し、評価を行う上で貴重な時間とリソースを節約できる。
DiffUseは、高い評価信頼性を維持しながら、必要なアノテーションの数(最大75%)を劇的に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:54:02 GMT)
BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model
on 100K hours of data [15.4] BASE TTSは、これまでで最大のTSモデルであり、パブリックドメインの音声データ100K時間で訓練されている。
10K以上の時間と500M以上のパラメータで構築されたBASE TTSの変種が、テキストに複雑な文に自然な韻律を呈示し始めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:21:30 GMT)
Optimal score estimation via empirical Bayes smoothing [15.4] 未知確率分布$rho*$のスコア関数を$n$独立分布および$d$次元における同一分布観測から推定する問題について検討する。
ガウスカーネルに基づく正規化スコア推定器は、一致するミニマックス下界によって最適に示され、この値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:17:40 GMT)
Bayesian Federated Learning Via Expectation Maximization and Turbo Deep
Approximate Message Passing [15.4] 本稿では,メッセージパッシングに基づく連合学習(BFL)フレームワークを提案する。
EMTDAMPは効率的なBFLアルゴリズムであり、予測(EM)とターボ深部近似メッセージパッシング(TDAMP)を組み合わせて分散学習と圧縮を実現する。
ボストンの住宅価格予測と手書き認識へのEMTDAMPの適用について詳述し、EMTDAMPの利点を実証するために、広範な数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:47:06 GMT)
Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning [15.3] 計算速度の異なるノードを用いた非同期フェデレーション学習機構について検討する。
本稿では、より複雑な遅延を低減できる中央サーバのための一様でないサンプリング方式を提案する。
画像分類問題に対する現状の非同期アルゴリズムよりも,提案手法の大幅な改善が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:32:35 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） (Mon, 12 Feb 2024 02:03:16 GMT)
AutoMathText: Autonomous Data Selection with Language Models for
Mathematical Texts [15.1] 自律的なデータ選択に基礎言語モデルを活用する新しい戦略を導入する。
200GB以上のデータを含むオープンソースのAutoMathTextデータセットをリリースする。
本手法は, ベースラインに比べて2倍の事前学習トークン効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:09:21 GMT)
Lumos : Empowering Multimodal LLMs with Scene Text Recognition [15.0] 本稿では,テキスト理解機能を備えたマルチモーダル質問応答システムLumosを紹介する。
LumosのコアにはScene Text Recognition (STR)コンポーネントがあり、一対一の視点画像からテキストを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:27:26 GMT)
Ranking LLM-Generated Loop Invariants for Program Verification [14.8] 大規模言語モデルは、0ショット設定でプログラムのクラスに対するループ不変量を合成することができる。
これは、不変性を確立するためのプログラム検証者への多数の呼び出しにつながる可能性がある。
我々は正しい帰納的不変量と誤った試みを区別できるランク付け器を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:25:31 GMT)
Efficient Deep Spiking Multi-Layer Perceptrons with Multiplication-Free
Inference [14.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の深い畳み込みアーキテクチャは、画像分類性能を大幅に向上させた。
MFIは、高解像度の視覚タスクにおける優れた性能に重要な注意と変圧器機構と調和することができない。
MFIの互換性を維持するためにバッチ正規化を用いる革新的なスパイクアーキテクチャを提案する。
我々は,グローバルな受容場と局所的な特徴抽出を効果的に組み合わせた,効率的なマルチステージスパイクネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:53:48 GMT)
Commonsense-augmented Memory Construction and Management in Long-term
Conversations via Context-aware Persona Refinement [14.2] 話者のペルソナを記憶し活用することは、長期会話における応答生成の一般的な実践である。
人間によるデータセットは、応答品質を妨げる非形式的なペルソナ文を提供することが多い。
本稿では,コモンセンスに基づくペルソナ拡張を利用した新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:27:18 GMT)
Imagining a Future of Designing with AI: Dynamic Grounding, Constructive
Negotiation, and Sustainable Motivation [13.9] 我々は、過去の技術と比較して、大きなAIモデルがデザインを提供することのできる新しい価値を分離することを目指している。
自然言語対応基盤モデルの潜在品質を要約した3つの余裕にたどり着きます。
我々の設計プロセス、用語、図は、AI技術の相対的な可利用性に関する将来の議論に貢献することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:20:43 GMT)
Sheet Music Transformer: End-To-End Optical Music Recognition Beyond
Monophonic Transcription [13.8] Sheet Music Transformer(シート・ミュージック・トランスフォーマー)は、モノフォニック・ストラテジーのみに頼らずに複雑な楽譜を転写するために設計された最初のエンドツーエンドのOMRモデルである。
我々のモデルは2つのポリフォニック音楽データセットでテストされており、これらの複雑な音楽構造を効果的に扱えることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:52:21 GMT)
Inference Stage Denoising for Undersampled MRI Reconstruction [13.8] 磁気共鳴画像(MRI)データの再構成は、ディープラーニングによって肯定的な影響を受けている。
重要な課題は、トレーニングとテストデータ間の分散シフトへの一般化を改善することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:50:10 GMT)
A systematic investigation of learnability from single child linguistic
input [13.8] 言語モデル(LM)は言語的に一貫性のあるテキストを生成するのに顕著な能力を示した。
しかし、これらのモデルのトレーニングデータと、子供が受ける言語的入力との間には、大きなギャップがある。
本研究は, 一人の子どもの言語入力のサブセットに基づいて, LMを訓練することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:58:58 GMT)
MAFIA: Multi-Adapter Fused Inclusive LanguAge Models [13.8] プレトレーニング言語モデル(PLM)は、様々なタスクでNLPで広く使われている。
近年の研究では、そのようなモデルが示す様々なバイアスを特定し、これらのバイアスを修正する方法を提案している。
本稿では,様々な社会的バイアスの相乗効果を活用し,同時にマルチバイアス・デバイアスを可能にするデバイアスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:41:00 GMT)
Collaborative Semantic Occupancy Prediction with Hybrid Feature Fusion
in Connected Automated Vehicles [13.7] 協調的な3Dセマンティック占有予測のための最初の手法を提案する。
セマンティックタスクと占有タスクのハイブリッド融合により、局所的な3Dセマンティック占有予測を改善する。
我々のモデルは、後続の知覚への応用において、最先端の協調的な3D検出技術に勝るセマンティック占有度に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:19:08 GMT)
Model Collapse Demystified: The Case of Regression [13.6] モデル崩壊(モデル崩壊)とは、モデルが過去の世代から生成されたデータに基づいて時間をかけて訓練されるときに、そのモデルが最終的に役に立たないようになるまでその性能が低下する状況を指す。
本稿では,この現象をカーネル回帰の簡易な設定で研究し,モデルが偽データに対処できる場所と,モデルの性能が完全に崩壊する状況との間に明確な相互関係を示す結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:26:01 GMT)
Adaptive Artificial Immune Networks for Mitigating DoS flooding Attacks [13.6] 本稿では, サービスアタックの否定を緩和するための人工免疫システムを提案する。
このアプローチは、監視環境の要求に合った分散センサーのネットワークを構築することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:26:37 GMT)
Strategically-Robust Learning Algorithms for Bidding in First-Price
Auctions [13.5] ゲーム理論と機械学習のインターフェースにおいて,プライスオークションを繰り返し競うことの学習は基本的な問題である。
本稿では,プライスオークションにおける純ストラテジー入札のための新しいコンケーブの定式化を提案し,この問題に対する自然なグラディエント・アセンセント・アルゴリズムの解析に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:33:33 GMT)
Active Preference Learning for Large Language Models [13.2] 我々は、好みラベルをよりよく活用するために、DPOのアクティブな学習戦略を開発する。
本稿では,言語モデルの予測エントロピーに基づく,プロンプト/コンプリートペアの実用的な獲得関数を提案する。
提案手法は,ペアの選好データに基づく微調整の学習率と最終性能の両方を改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:09:00 GMT)
Zero-Shot Robustification of Zero-Shot Models [13.1] 完全ゼロショット方式で事前学習したモデル埋め込みのロバスト性を改善する手法であるRoboShotを提案する。
まず、タスク記述から有用な洞察を得るために言語モデル(LM)を用いる。
これらの洞察は組み込まれ、有害なコンポーネントを取り除くために使われます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:15:52 GMT)
Real-World Atmospheric Turbulence Correction via Domain Adaptation [13.0] 大気の乱流は、主に地球表面の均一な加熱によって引き起こされる。
この現象は、取得した画像やビデオが歪んだり、ぼやけたりする。
本稿では,ドメイン適応フレームワークに基づく実世界の大気乱流緩和モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:09:08 GMT)
A Benchmark Grocery Dataset of Realworld Point Clouds From Single View [12.9] 微細な食料品の物体認識は、自動チェックアウト、店内ロボットナビゲーション、視覚障害者のための補助技術など幅広い用途において重要なコンピュータビジョン問題である。
既存の食料品のデータセットは主に2Dイメージである。これらのデータセットでトレーニングされたモデルは、通常の2Dグリッドからの学習機能に限られる。
モバイル3Dセンサーが利用可能であるにもかかわらず、現在、食料品用の大規模な3Dデータセット専用のリアルタイムベンチマークは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:24:35 GMT)
Towards Perceiving Small Visual Details in Zero-shot Visual Question
Answering with Multimodal LLMs [12.6] MLLMは画像の細部だけでなく細部までも知覚できるかどうかを検討する。
視覚的質問に対する回答におけるゼロショット精度は,視覚的対象の大きさに非常に敏感であることを示す。
MLLMのゼロショット性能を改善するために,5つの視覚的トリミング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:00:09 GMT)
A Closer Look at the Robustness of Contrastive Language-Image
Pre-Training (CLIP) [12.5] 本研究では,コントラスト言語画像事前学習(CLIP)モデルの安全性について検討した。
視覚因子の変動に対するレジリエンス、不確実性推定の校正、異常な入力を検出する能力の3つの重要な特性に焦点を当てている。
10の視覚的要因(形状やパターンなど)、5種類のアウト・オブ・ディストリビューション・データ、異なるシフト型を持つ8つの自然かつ困難なテスト条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:05:55 GMT)
Which Frequencies do CNNs Need? Emergent Bottleneck Structure in Feature
Learning [12.4] 本稿では,CNNにおけるConvolution Bottleneckの構造の出現について述べる。
ボトルネック内に保持される周波数の数と種類を記述したCBNランクを定義した。
パラメータノルムがほぼ最適である任意のネットワークは、両方の重みでCBN構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:18:50 GMT)
Large Language Models as Agents in Two-Player Games [12.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の学習手法と,2人プレイヤゲームにおけるエージェント開発戦略の並列性について述べる。
本稿では,言語ゲームにおけるエージェント学習の観点から,LLM学習プロセスの再概念化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:44:32 GMT)
Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback [12.3] 我々は、攻撃者がRLHFトレーニングデータを汚染し、モデルに"jailbreak backdoor"を埋め込むという新たな脅威について検討する。
バックドアはトリガーワードを"sudo"コマンドのように振る舞うモデルに埋め込む
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:42:35 GMT)
Multiscale Neuroimaging Features for the Identification of Medication
Class and Non-Responders in Mood Disorder Treatment [12.1] マルチ空間規模のニューロイメージング機能の利用は,関連薬物クラスと非対応者の識別に,リッチで堅牢な基盤を提供することを示す。
生成した特徴は、高速かつ自動的な特徴選択のための新しいアプローチとともに、薬品クラスと非対応者の識別において高い精度でサポートできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:05:03 GMT)
PeTailor: Improving Large Language Model by Tailored Chunk Scorer in
Biomedical Triple Extraction [12.0] バイオメディカルトリプル抽出のための新しい検索フレームワークPeTailorを提案する。
提案手法は,GM-CIHTと2つの標準バイオメディカルトリプル抽出データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:05:48 GMT)
Game of Trojans: Adaptive Adversaries Against Output-based
Trojaned-Model Detectors [11.8] 我々は、Trojaned DNNを再訓練し、SOTA出力に基づくTrojanedモデル検出器を認識した適応逆解析を行う。
このような敵は,(1) トリガー埋め込みとクリーンなサンプルの両方において高い精度を確保でき,(2) バイパス検出が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:14:46 GMT)
PKG API: A Tool for Personal Knowledge Graph Management [11.7] この研究は、PKGを表現、管理、インターフェースする完全なソリューションを提案する。
提案手法は,(1)ユーザ対応のPKGクライアントで,(2)サービス指向のPKG APIにより,エンドユーザが自然言語による個人データの管理が容易になる。
PKG内でこれらのステートメントを表現する複雑さに対処するため,RDFベースのPKG語彙を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:09:16 GMT)
Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and
particle gradient descent [11.5] そこで我々はPrivPGDを提案する。PrivPGDは、最適輸送と粒子勾配勾配から得られるツールを活用する、プライベートデータ合成の新しい生成方法である。
我々のアルゴリズムは、非常にスケーラブルで、追加のドメイン固有の制約を組み込む柔軟性を提供しながら、幅広いデータセット上の既存のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:58:23 GMT)
MODIPHY: Multimodal Obscured Detection for IoT using PHantom
Convolution-Enabled Faster YOLO [11.4] YOLOファントム(YOLO Phantom)は、世界最小のYOLOモデルの一つ。
最新の YOLOv8n モデルに匹敵する精度を実現している。
パラメータとモデルサイズを同時に43%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:56:53 GMT)
Online Differentially Private Synthetic Data Generation [11.4] 差分プライベートな合成データセットを毎回$t$で生成するオンラインアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは、$O(t-1/dlog(t))$ for $dgeq 2$と$O(t-1log4.5(t))$ for $d=1$の近似精度を1-ワッサーシュタイン距離で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:21:14 GMT)
Antagonistic AI [11.3] 私たちは、敵AI(Antagonistic AI)と呼ばれるデザイン空間である、サイコファンティックパラダイムの影を探求する。
我々は、AIシステムがユーザに対して、ユーザに対して自身の仮定に直面するように強制するなど、時にメリットをもたらすかどうかを考察する。
ユーザエクスペリエンスに敵意的な要素を埋め込むための、潜在的なメリット、設計テクニック、方法を明確にした、敵意的なAIのための設計スペースを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:44:37 GMT)
A Precision-Optimized Fixed-Point Near-Memory Digital Processing Unit
for Analog In-Memory Computing [11.0] 固定点演算に基づくNMPU(Near-Memory Digital Processing Unit)を提案する。
従来の手法よりも競争精度と高い計算スループットを実現している。
我々は,AIMCチップのデータを用いてNMPUの有効性を検証するとともに,提案したNMPUを用いたシミュレーションAIMCシステムが,既存のFP16ベースの実装よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:30:45 GMT)
Interaction-Based Driving Scenario Classification and Labeling [10.9] 対話型シナリオ分類とラベリングのためのフレームワークを提案する。
このフレームワークはシナリオデータの使用とインデックス化をしっかりとサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:34:04 GMT)
Estimation of the number of single-photon emitters for multiple
fluorophores with the same spectral signature [10.9] 我々は、光子数分解実験を用いて、複数の異なる種に対してエミッタの数と放出確率を決定することができることを示した。
本研究は, 1種, 2種, 3種の蛍光フッ化物に対して, 1種当たりのエミッタ数, および光子回収の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:30:58 GMT)
One-for-many Counterfactual Explanations by Column Generation [10.7] 我々は,一群のインスタンスに対して,一組の対実的説明を生成するという問題を考察する。
はじめに、すべてのインスタンスを説明するのに必要な説明の数を最小化する問題を解く。
説明を効率的に検索する新しい列生成フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:03:31 GMT)
Efficient Algorithms for All Port-Based Teleportation Protocols [10.7] ポートベーステレポーテーション(ポートベーステレポーテーション、Port-based teleportation、PBT)は、量子テレポーテーションの一種。
クイディットの2つの決定論的ケースに対処するクイディットの4つのレジームすべてにアルゴリズムを提供する。
PBTにおける平方根測定の実装への我々のアプローチは、他の高度対称状態アンサンブルに直接一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:07:47 GMT)
Conditional Generative Models are Sufficient to Sample from Any Causal
Effect Estimand [10.6] 観測データからの因果推論は、最近、機械学習に多くの応用を見出した。
任意の因果グラフが与えられた任意の因果効果は条件生成モデルのプッシュフォワード計算によって計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:48:31 GMT)
Identifying architectural design decisions for achieving green ML
serving [10.6] MLアーキテクチャ設計決定の文献とGreen AIについて、特にML提供に焦点を当てて検討する。
この結果から,MLはアーキテクチャ設計決定に対応するコンポーネントや関連技術スタックと合わせて機能することを確認した。
私たちの分析は、MLの研究者や実践者がモデルを提供する際に、グリーンアウェアなアーキテクチャ設計決定を下すのに役立つかもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:35:04 GMT)
Les Houches Lectures on Deep Learning at Large & Infinite Width [10.5] 講義は、ディープニューラルネットワークの無限幅制限と大幅規則に焦点を当てている。
対象とするトピックには、これらのネットワークの様々な統計的および動的特性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:19:48 GMT)
Lissard: Long and Simple Sequential Reasoning Datasets [10.4] 言語モデルは、数十万のトークンからなる長いシーケンスを扱う必要のあるタスクを解決することができる。
しかしながら、単純なルールを繰り返し使用する必要のあるタスクでは、トレーニング中に見られるものよりもはるかに短いシーケンスでも失敗することが多い。
Lissardは、7つのタスクからなるベンチマークで、その目標は、モデルが処理し、広範囲のシーケンス長を生成する能力を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:10:17 GMT)
Weisfeiler-Leman at the margin: When more expressivity matters [10.2] アーキテクチャの表現性は、グラフ同型を通して見るときの一般化性能に関する限られた洞察を与えることを示す。
本稿では,表現力のある1ドルWLベースのカーネルとMPNNアーキテクチャと,証明可能な一般化特性を導入したMPNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:03:52 GMT)
Task-conditioned adaptation of visual features in multi-task policy
learning [10.2] 幅広いタスクにうまく対処するには、根底にある意思決定戦略に柔軟に適応する必要があります。
本研究では,マルチタスク政策学習の文脈において,特定の下流タスクに規定された事前学習された大規模視覚モデルを適用する。
予め訓練された重み付けを微調整する必要のないタスク条件付きアダプタと、動作のクローンを訓練した単一ポリシーを組み合わせることで、複数のタスクに対処できるタスク条件付きアダプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:57:31 GMT)
Learning Cartesian Product Graphs with Laplacian Constraints [10.2] ラプラシアン制約下でのカルト積グラフの学習問題について検討する。
我々は、ペナルティ化された最大推定値に対する統計的整合性を確立する。
また、構造的欠落のある値の存在下で、効率的な共同グラフ学習と計算を行う方法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:48:30 GMT)
On Computationally Efficient Multi-Class Calibration [10.2] プロジェクトのキャリブレーションは、下流の意思決定者全員に強い保証を与えます。
これは、ラベルに割り当てられた確率を$T$にまとめることで予測される確率が、完全に校正されたバイナリ予測器に近いことを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:25:23 GMT)
GBOT: Graph-Based 3D Object Tracking for Augmented Reality-Assisted
Assembly Guidance [9.9] 本稿では,新しいグラフベースのRGB-Dトラッキング手法である,グラフベースのオブジェクト追跡(GBOT)を提案する。
リアルタイムのマーカーレスマルチオブジェクト追跡は、6Dポーズ推定とグラフベースのアセンブリポーズの更新によって行われる。
GBOTは、コンテキスト対応の拡張現実アセンブリガイダンスの実現に向けて、既存の作業よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:38:46 GMT)
Stochastic Gradient Flow Dynamics of Test Risk and its Exact Solution
for Weak Features [9.7] 純勾配の試験リスク曲線と勾配流の差を計算する式を提供する。
我々は、動的に加えた項によって引き起こされる補正を明示的に計算する。
解析結果は離散時間勾配降下のシミュレーションと比較し,良好な一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:11:11 GMT)
WildfireGPT: Tailored Large Language Model for Wildfire Analysis [9.7] WildfireGPTは、ユーザクエリを、山火事のリスクに関する実行可能な洞察に変換するために設計されたプロトタイプエージェントである。
我々は、WildfireGPTに気候予測や科学文献などの追加のコンテキストを提供することで、その情報が現在、関連性、科学的に正確であることを保証する。
これによってWildfireGPTは,さまざまなエンドユーザをサポートするために,山火事のリスクに関する詳細なユーザ特有の洞察を提供する上で,効果的なツールになります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:41:55 GMT)
An Inexact Halpern Iteration with Application to Distributionally Robust
Optimization [9.5] 決定論的および決定論的収束設定におけるスキームの不正確な変種について検討する。
不正確なスキームを適切に選択することにより、(予想される)剰余ノルムの点において$O(k-1)収束率を許容することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:22:26 GMT)
Intrinsic Task-based Evaluation for Referring Expression Generation [9.3] 最先端のニューラルモデルによって生成されたReferring Expressions(REs)は、textscwebnlgのREsと区別できないだけでなく、単純なルールベースシステムによって生成されたREsからも区別できない。
ここでは、この制限は、純粋に評価に基づく人間評価の使用に起因する可能性があると論じる。
本稿では,REGモデルに対する本質的なタスクベース評価を提案し,REsの品質の評価に加えて,2つのメタレベルタスクの達成が求められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:21:35 GMT)
MetaOptimize: A Framework for Optimizing Step Sizes and Other
Meta-parameters [9.1] 本稿ではメタファクタを動的に調整するメタフレームワークについて紹介する。
より具体的には、Metaは任意の一階最適化アルゴリズムをラップし、特定の形態の後悔を最小限に抑えるために、ステップサイズの調整をオンザフライで行うことができる。
また、複数の最適化アルゴリズムへの適応性とともに、手作り学習率の最高のスケジュールに匹敵する性能を示すメタの低複雑性な変種も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:19:19 GMT)
Evading Data Contamination Detection for Language Models is (too) Easy [9.0] 大規模な言語モデルは、必然的に公開ベンチマークによる汚染につながる可能性がある。
本稿では,モデルプロバイダと汚染検出手法の両方の分類を提案する。
これは、私たちがEALで活用している既存のメソッドの脆弱性を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:50:07 GMT)
Avoiding Catastrophe in Continuous Spaces by Asking for Help [8.9] ほとんどの強化学習アルゴリズムは、公式な後悔の保証付きであり、すべての誤りは可逆的であり、基本的にあらゆる選択肢を試すことに依存していると仮定する。
本稿では,大惨事の可能性を最小化することが目的である文脈的盗賊問題の変種を提案する。
時間的地平線が大きくなるにつれて,メンターの双方が0に近づいたことを後悔するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:12:11 GMT)
Multi-label Image Classification using Adaptive Graph Convolutional
Networks: from a Single Domain to Multiple Domains [8.8] 本稿では,マルチラベル画像分類のための適応的なグラフベースアプローチを提案する。
注意に基づくメカニズムと類似性保存戦略を統合することで実現される。
提案するフレームワークは,複数のドメインに拡張し,対戦型トレーニングスキームを用いて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:22:19 GMT)
T-RAG: Lessons from the LLM Trenches [8.5] 大規模言語モデル(LLM)は、それらをアプリケーションに統合しようとする試みを加速させる顕著な言語能力を示している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMベースのアプリケーションを構築するための最も顕著なフレームワークである。
プライベートな組織文書に対する質問応答のためのLLMアプリケーションの構築とデプロイの経験を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:45:08 GMT)
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential
Equations [8.4] 一般化されたコントラスト的損失を利用した新しいコントラスト的事前学習フレームワークを開発した。
物理インフォームドコントラストプレトレーニングは、固定未来タスクにおけるフーリエニューラル演算子の精度と一般化の両方を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:20:32 GMT)
MFAI: A Scalable Bayesian Matrix Factorization Approach to Leveraging
Auxiliary Information [8.4] 確率行列因数分解フレームワークに勾配増木木を統合して補助情報(MFAI)を活用することを提案する。
MFAIは自然に、非線形関係を柔軟にモデル化する能力など、勾配を増進した木の健全な特徴を継承する。
MFAIは、変分推論を利用して計算効率が高く、大規模なデータセットにスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:13:17 GMT)
Differentially Private Decentralized Learning with Random Walks [8.4] ランダムウォークアルゴリズムを用いて分散学習のプライバシー保証を特徴付ける。そこでは、あるノードから別のノードへ通信グラフのエッジに沿って移動することで、モデルを更新する。
その結果、ランダムウォークアルゴリズムは、互いに近接するノードに対するゴシップアルゴリズムよりも、より優れたプライバシ保証をもたらす傾向があることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:16:58 GMT)
Random Geometric Graph Alignment with Graph Neural Networks [8.1] グラフニューラルネットワークは、2つのグラフの頂点間の未知の1対1マッピングを復元可能であることを示す。
また、ノイズレベルの条件が対数的要因に厳密であることも証明した。
ノイズレベルが少なくとも一定である場合、この直接マッチングは完全なリカバリが得られず、グラフニューラルネットワークは、グラフの大きさのパワーと同じくらいの速さで成長するノイズレベルを許容できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:18:25 GMT)
BreakGPT: A Large Language Model with Multi-stage Structure for
Financial Breakout Detection [8.1] 金融ブレークアウト検出のための最初の大規模言語モデルであるBreakGPTを紹介する。
我々は,大規模言語モデル,すなわち多段階構造のための新しいフレームワークを開発した。
GPT-3.5と比較して、BreakGPTは答えの正確さと合理的さを44%改善し、多段階構造は改善に17.6%貢献した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:04:07 GMT)
Toward an Android Static Analysis Approach for Data Protection [7.8] この論文は,Androidアプリにおけるデータ保護の説明の必要性を動機付けている。
データ分析は、ソースコード内の個人データソースを認識する。
開発者はデータ操作やデータ操作に関する重要な質問に答えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:52:39 GMT)
Data Distribution-based Curriculum Learning [7.7] トレーニングサンプルの順序は、分類器のパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある。
本稿では,データ分散に基づくカリキュラム学習という,カリキュラム学習の新たな考え方を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:02:22 GMT)
Automated Classification of Body MRI Sequence Type Using Convolutional
Neural Networks [7.7] 胸部,腹部,骨盤のレベルで得られた3次元MRIの配列を自動分類する方法を提案する。
われわれは,胸部,腹部,骨盤のMRI画像の3次元分類法を初めて開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:34:57 GMT)
Federated Unlearning: a Perspective of Stability and Fairness [7.7] 本稿では,フェデレーション付きアンラーニング(FU)の多面的結果とデータ不均一性について考察する。
我々は,FU評価の重要な指標を紹介し,検証,グローバル安定性,局所公正性に着目し,固有のトレードオフについて検討する。
本稿では, FU機構のさらなる発展を導くため, トレードオフ管理のためのFU機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:00:44 GMT)
ApiQ: Finetuning of 2-Bit Quantized Large Language Model [7.6] ApiQは、LoRAコンポーネントを並列に初期化し、LLMの重みを定量化することで、失われた情報を量子化から復元するように設計されている。
量子化の様々なビット幅にわたって優れた微調整結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:09:39 GMT)
Fast and Efficient Matching Algorithm with Deadline Instances [7.6] まず、$mathrmdeadline$の市場モデルを紹介します。
最適化された2つのアルゴリズム(textscFastGreedy と textscFastPostponedGreedy)を提示する。
同時に、我々のアルゴリズムは元の2つのアルゴリズムよりも高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:17:03 GMT)
Make it more specific: A novel uncertainty based airway segmentation
application on 3D U-Net and its variants [7.5] 医用セグメンテーションにおける最も一般的なアルゴリズムである3D U-Netとその変種は、肺気管セグメンテーションのタスクを直接実装することができる。
最先端のDLアルゴリズムがバニラ3D U-Net構造であるため、研究ギャップが存在する。
本稿では, 分岐レベルU-Net(B-UNet)と分岐レベルCE-UNet(B-CE-UNet)の2つの異なるネットワーク構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:40:19 GMT)
Highly efficient channeling of single photons into guided modes of
optical nanocapillary fibers [7.5] 単一量子エミッタからの単一光子の光ナノキャピラリーファイバの誘導モードへの効率的なチャネル化を数値的に報告する。
このプラットフォームは、量子技術において単一光子を生成し、バイオセンシングにおいて単一細胞を検出するための新しい経路を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:35:16 GMT)
Comparative Analysis of ImageNet Pre-Trained Deep Learning Models and
DINOv2 in Medical Imaging Classification [7.2] 本稿では,脳MRIデータの3つの臨床的モダリティを用いたグリオーマグレーディングタスクを行った。
我々は、ImageNetやDINOv2をベースとした様々な事前学習深層学習モデルの性能を比較した。
臨床データでは,DINOv2 はImageNet ベースで事前訓練したモデルほど優れていなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:49:08 GMT)
From Random Search to Bandit Learning in Metric Measure Spaces [7.2] 本稿ではランダム探索に関する理論的考察を行う。
基礎となる関数の風景を記述したエンフスキャッタリング次元の概念を導入する。
また、距離空間を2倍にするリプシッツ帯域に対して、BLiN-MOSと呼ばれるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:32:13 GMT)
Causal Inference with Corrupted Data: Measurement Error, Missing Values,
Discretization, and Differential Privacy [6.9] 高次元の劣化データを用いて半パラメトリックな因果推論モデルを定式化する。
有限サンプル引数による一貫性とガウス近似を証明する。
我々の分析は、行列補完、統計的学習、および半パラメトリック統計に対する漸近的理論的貢献を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:33:09 GMT)
SemTra: A Semantic Skill Translator for Cross-Domain Zero-Shot Policy
Adaptation [6.9] 本研究では、ドメイン間のセッティングにおいて、セマンティックスキル、セマンティックな専門家の行動パターンのゼロショット適応能力について検討する。
本稿では,セマンティック・スキル・トランスレータ・フレームワークSemTraについて述べる。
我々はMeta-World、Franka Kitchen、RLBench、CARLA環境でフレームワークを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:46:10 GMT)
The Limits of Assumption-free Tests for Algorithm Performance [6.7] 与えられたモデリングタスクにおいてアルゴリズムはどの程度うまく機能し、どのアルゴリズムが最善を尽くすか?
一方、特定のトレーニングデータセットに対して$A$を実行して生成された特定の適合モデルが$n$であるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:19:30 GMT)
Mirror Descent-Ascent for mean-field min-max problems [6.6] 本研究では,測度空間上のmin-max問題を解くために,ミラー降下指数アルゴリズムの2つの変種について検討する。
二階堂・石田誤差で測定された混合ナッシュ平衡への収束速度は, 同時および逐次スキームに対してそれぞれ$mathcalOleft(N-1/2right)$と$mathcalOleft(N-2/3right)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:52:32 GMT)
Text-to-Code Generation with Modality-relative Pre-training [6.5] シーケンストークンがどのモダリティに属するかによってどのように適応できるかを検討する。
2つのバックボーンモデルと2つのテストセットにまたがる一貫した改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:44:18 GMT)
Rethinking Scaling Laws for Learning in Strategic Environments [6.3] より大規模なマシンモデルをデプロイすることは、モデルがより表現力が高くなればなるほど、アクセス可能なデータが増えていくことを反映している。
モデルがさまざまな現実のシナリオにデプロイされるにつれて、モデルの相互作用が戦略的環境に与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:41:42 GMT)
TriAug: Out-of-Distribution Detection for Robust Classification of
Imbalanced Breast Lesion in Ultrasound [6.3] 乳房超音波画像のための長尾OOD検出タスクに基づく新しい枠組みを提案する。
有望なOOD検出性能を維持しつつ、ID分類精度を向上させる三重項状態拡張を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:19:00 GMT)
Tighter Bounds on the Information Bottleneck with Application to Deep
Learning [6.2] Deep Neural Nets (DNN)は、下流タスク、目的関数、その他のパラメータによって誘導される潜在表現を学習する。
Information Bottleneck (IB)は、データモデリングのための仮説上最適なフレームワークを提供するが、しばしば難解である。
近年のDNNとIBの連携により,VAEにインスパイアされた変分法を相互情報のバウンダリ近似に適用し,敵攻撃に対するロバスト性の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:24:32 GMT)
Complete Instances Mining for Weakly Supervised Instance Segmentation [6.2] 画像レベルのラベルのみを用いた弱教師付きインスタンスセグメンテーション(WSIS)のための新しい手法を提案する。
我々はMaskIoUヘッドを使用して提案の整合性のスコアを予測するとともに,冗長なセグメンテーション問題を明示的にモデル化するための完全インスタンスマイニング(CIM)戦略を提案する。
弊社のアプローチは、複数のインスタンスや完全なインスタンスをネットワークが認識できるようにし、アンチノイズ戦略を取り入れることで、その堅牢性をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:16:47 GMT)
Only the Curve Shape Matters: Training Foundation Models for Zero-Shot
Multivariate Time Series Forecasting through Next Curve Shape Prediction [6.2] ゼロショット多変量時系列予測のためのエンコーダのみスタイル基礎モデルであるGeneral Time Transformer(GTT)を提案する。
GTTは、さまざまなドメインにまたがる2億の高品質時系列サンプルの大規模なデータセットで事前訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:04:14 GMT)
Score-based Diffusion Models via Stochastic Differential Equations -- a
Technical Tutorial [6.2] この記事は主に初心者を現場に紹介することを目的としており、実践者は新しいモデルやアルゴリズムを設計するのに有用な分析方法を見出すかもしれない。
本稿では,SDE/ODEサンプリング,スコアマッチング効率,一貫性モデル,強化学習を含む拡散モデルにおける2つの柱について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:52:35 GMT)
Resilient Watermarking for LLM-Generated Codes [6.1] コードの一部がAIによって生成され、どのAIが著者であるかを知ることが望ましい。
既存のアプローチは、ウォーターマークするテキストデータと比較すると、ウォーターマークするコードは難しいため、満足できない。
本稿では,AI生成コードの透かし手法であるACW(AI Code Watermarking)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:40:18 GMT)
Parameter-Efficient Sparsity Crafting from Dense to Mixture-of-Experts
for Instruction Tuning on General Tasks [6.0] 紹介する。
-高密度モデルからスパースモデルへの移行を効率よく行うPESC(Efficient Sparsity Crafting)。
PESCは、アダプタをスパースモデルのMoE層に統合し、これらの層内の個々の重みを変更することなく専門家を差別化する。
我々のスパースモデルであるCamelidaeは、他のすべてのオープンソーススパースモデルより優れており、GPT3.5と比較して優れた汎用能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:20:30 GMT)
Expansion of higher-dimensional cubical complexes with application to
quantum locally testable codes [5.9] より高次元の「キュービカル」鎖複体を導入し、量子局所テスト可能な符号の設計に適用する。
t=4$ の場合、我々の構成は 4-タプルのランダム線型写像のロバスト性に関する予想を条件に、量子局所テスト可能な符号の族を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:32:13 GMT)
Score-based generative models break the curse of dimensionality in
learning a family of sub-Gaussian probability distributions [5.8] 標準ガウス測度に対する相対密度の観点から確率分布の複雑性の概念を導入する。
パラメータが適切に有界なニューラルネットワークで対数相対密度を局所的に近似できるなら、経験的スコアマッチングによって生成された分布はターゲット分布を近似する。
本証明の重要な要素は,前処理に付随する真のスコア関数に対する次元自由深部ニューラルネットワーク近似率を導出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:02:23 GMT)
Why and When LLM-Based Assistants Can Go Wrong: Investigating the
Effectiveness of Prompt-Based Interactions for Software Help-Seeking [5.8] 大規模言語モデル(LLM)アシスタントは、ユーザーがソフトウェアをナビゲートするための検索方法の潜在的な代替手段として登場した。
LLMアシスタントは、ドメイン固有のテキスト、ソフトウェアマニュアル、コードリポジトリからの膨大なトレーニングデータを使用して、人間のようなインタラクションを模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:49:58 GMT)
Trustworthy SR: Resolving Ambiguity in Image Super-resolution via
Diffusion Models and Human Feedback [5.7] 超解像(英: Super- resolution, SR)は、与えられた低分解能画像と整合した大量の実現可能な解を持つ不測の逆問題である。
そこで我々は,被験者に少数のサンプルを選定するよう依頼し,選択したサンプルの平均をアンサンブルする。
提案手法は,最先端のSR手法と比較して信頼性の高いソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:55:02 GMT)
A Definition of Open-Ended Learning Problems for Goal-Conditioned Agents [5.6] オープンエンドラーニングは、一般的に、多様な性質の集合を含む複合概念として考えられている。
我々は、エージェントがゴール駆動スキルのレパートリーを増大させることが可能な、オープンエンドの目標条件強化学習問題のサブセットに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:41:37 GMT)
Anonymizing Test Data in Android: Does It Hurt? [5.6] フィールドから収集されたフェールデータは、フェールを再現し分析する必要があるディベロッパにとって、貴重な情報ソースである。
残念ながら、フィールドデータには機密情報が含まれており、したがって無差別に収集することはできない。
プライバシー保護技術は、データの匿名化と個人情報開示のリスク軽減に対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:42:11 GMT)
MENTOR: Human Perception-Guided Pretraining for Increased Generalization [5.6] MENTOR (huMan pErceptioN-guided preTraining fOr increased geneRalization) を紹介する。
我々は、クラスラベルを使わずに、入力された画像からヒトの唾液マップを学習するためにオートエンコーダを訓練する。
我々は、デコーダ部分を取り除き、エンコーダの上に分類層を追加し、従来の新しいモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:04:46 GMT)
Assessing Generalization for Subpopulation Representative Modeling via
In-Context Learning [5.4] 本研究では,Large Language Model (LLM) に基づくサブポピュレーション代表モデル (SRM) が経験的データから一般化する能力を評価する。
応答変数と人口統計群をまたいだ一般化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:55:51 GMT)
Accuracy of TextFooler black box adversarial attacks on 01 loss sign
activation neural network ensemble [5.4] 近年の研究では、画像分類敵攻撃に対する01損失符号活性化ニューラルネットワークの防御効果が示されている。
01ロスサインアクティベーションニューラルネットワークは、人気のあるブラックボックステキスト対逆攻撃プログラムであるTextFoolerを騙すことが難しいのか?
01ロスサインアクティベーションネットワークは,Sigmoid アクティベーションのクロスエントロピーやバイナリニューラルネットワークと比較して,TextFoolerによる攻撃がはるかに困難であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:36:34 GMT)
Sourcerer: Sample-based Maximum Entropy Source Distribution Estimation [5.4] 本稿では,最大エントロピー分布,すなわち可能な限り不確実性を維持することを優先する手法を提案する。
提案手法は,Sliced-Wasserstein距離を利用して,データセットとシミュレーションの差分を測定する。
提案手法の有用性を実証するために,何千もの測定値を持つ実験データセットから,ホジキン・ホクスリーニューロンモデルのパラメータのソース分布を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:13:02 GMT)
Natural Quantum Monte Carlo Computation of Excited States [5.4] 量子系の最低励起状態を推定するための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークを多電子系における変分アンサツェとして利用する最近の研究と連動して動作することを示す。
この技術は、原子、原子、凝縮物質物理学への変分量子モンテカルロの応用に大きな関心を持つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:14:32 GMT)
The Balancing Act: Unmasking and Alleviating ASR Biases in Portuguese [5.3] 本研究は,Whisper および MMS システムの総合的な探索を目的としたものである。
調査対象は性別,年齢,肌の色,位置情報など多岐にわたる。
オーバーサンプリング技術がこのようなステレオタイプバイアスを軽減することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:35:13 GMT)
LaFiCMIL: Rethinking Large File Classification from the Perspective of
Correlated Multiple Instance Learning [5.3] 本稿では,大規模ファイル分類に特化して設計されたLaFiCMILを紹介する。
LaFiCMILは1つのGPU上での効率的な操作に最適化されており、バイナリ、マルチクラス、マルチラベルの分類タスクのための汎用的なソリューションとなっている。
このアプローチの注目すべき成果は、32GBのメモリを持つ単一のGPU上で動作しながら、BERTを2万近いトークンを扱うようにスケールできることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:38:23 GMT)
AYDIV: Adaptable Yielding 3D Object Detection via Integrated Contextual
Vision Transformer [5.3] AYDIVは,長距離検出に特化して設計された三相アライメントプロセスを統合する新しいフレームワークである。
AYDIVのオープンデータセット(WOD)のパフォーマンスは、mAPH値(L2の難しさ)の1.24%、Argoverse2データセットのパフォーマンスはAP値の7.40%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:40:43 GMT)
Dumviri: Detecting Trackers and Mixed Trackers with a Breakage Detector [5.3] Dumviriには、リソースを誤ってブロックしたWebページの破損を自動的に検出できる破壊検知器が組み込まれている。
我々はDumviriが97.44%の精度で人為的なフィルタリストのラベルを複製できることを示した。
これまでに報告されていない22のユニークなトラッカーと26の混合トラッカーを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:57:15 GMT)
Locality Sensitive Hashing for Network Traffic Fingerprinting [5.1] ネットワークトラフィックのフィンガープリントにLSH(Locality-sensitive hashing)を用いる。
本手法は,ネットワーク内のデバイスを識別する際の精度を約94%向上し,最先端の精度を12%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:14:37 GMT)
Contrastive Learning for Regression on Hyperspectral Data [4.9] 本稿では,ハイパースペクトルデータに対する回帰処理のためのコントラスト学習フレームワークを提案する。
合成および実超スペクトルデータセットの実験により、提案したフレームワークと変換により回帰モデルの性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:33:46 GMT)
On the Distance from Calibration in Sequential Prediction [4.9] キャリブレーション距離から予測器を評価可能な逐次二分予測条件について検討する。
キャリブレーション距離は、完全キャリブレーションから逸脱する自然で直感的な尺度である。
我々は,逆選択された$T$バイナリ結果の列に対して,予測において$O(sqrtT)$キャリブレーション距離を達成できる予測アルゴリズムが存在することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:37:19 GMT)
Multi-Attribute Vision Transformers are Efficient and Robust Learners [4.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として、視覚変換器(ViT)が登場した。
ViTsの未発見の側面のひとつは、マルチ属性学習の可能性である。
異なるタスクとして1つのViTネットワークを介して、様々な属性をトレーニングするための、単純かつ効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:31:13 GMT)
Potential-Based Reward Shaping For Intrinsic Motivation [4.8] 内在的モチベーション(IM)報酬形成手法は、環境における最適な政策のセットを不注意に変更し、最適以下の行動を引き起こす。
PBRSの拡張として、より一般的な関数集合の下で最適なポリシーの集合を保存することを証明した。
また、最適ポリシーのセットを変更することなく、IM報酬をポテンシャルベースの形式に変換する方法であるPBIM(Em potential-based Intrinsic Motivation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:12:09 GMT)
Extending 3D body pose estimation for robotic-assistive therapies of
autistic children [4.8] 自閉症児を対象とした3次元ポーズ推定装置を開発した。
我々の手法は、この種のアプリケーションでは許容できる、0.3m$以下の誤差を持つ。
実際の設定では、提案モデルはKinectの奥行きカメラと同様に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:11:03 GMT)
Diffusion Language Models Generation Can Be Halted Early [4.7] 拡散言語モデル (DLMs) は, トラクタブル・コントロール可能生成における実用性から, テキスト生成の道のりとして有望である。
これら2種類の言語モデルのパフォーマンスギャップを減らす方法の1つは、DLMの生成を高速化することである。
本稿では,この問題に対処するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:34:39 GMT)
Class Distribution Shifts in Zero-Shot Learning: Learning Robust
Representations [4.6] ゼロショット学習におけるロバスト表現の学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,シミュレーションと実世界のデータセットの両方において,多様なクラス分布への一般化を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:10:37 GMT)
A Universal Non-Parametric Approach For Improved Molecular Sequence
Analysis [4.6] 本稿では, cipjiang2023lowをモチベーションとして, 圧縮モデルに基づく新しい手法を提案する。
我々は、GzipやBz2といったよく知られた圧縮アルゴリズムを用いて、分子配列を圧縮する。
次に、カーネル主成分分析(PCA)を用いて、対応する分子配列のベクトル表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:15:16 GMT)
Accelerated Smoothing: A Scalable Approach to Randomized Smoothing [4.5] 本稿では,モンテカルロサンプリングを代理ニューラルネットワークのトレーニングに置き換える新しい手法を提案する。
提案手法はロバスト半径認定プロセスを大幅に加速し,600ドル近い改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:07:54 GMT)
Using Graph Theory for Improving Machine Learning-based Detection of
Cyber Attacks [4.5] ネットワーク侵入やサイバー脅威の早期発見は、サイバーセキュリティの主要な柱の1つだ。
この目的のための最も効果的なアプローチの1つは、人工知能アルゴリズムの助けを借りてネットワークトラフィックを分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:44:02 GMT)
Scaling Laws for Fine-Grained Mixture of Experts [4.4] ミキチャー・オブ・エキスパート(MoE)モデルは、大規模言語モデルの計算コストを削減するための主要なソリューションとして登場した。
本研究では,拡張変数を組み込んだスケーリング特性の解析を行う。
トレーニングトークンの数、モデルサイズ、粒度を考慮して、粒度の細かいMoEのスケーリング法則を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:33:47 GMT)
An Investigation into Using Unsupervised Metrics to Optimise GNNs for
Node Clustering [4.4] 我々は,GNN によるコミュニティにノードをクラスタ化できることを示す。
また,教師なしメートル法の性能が地中信頼度を予測できるかどうかについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:53:43 GMT)
Deciphering Heartbeat Signatures: A Vision Transformer Approach to
Explainable Atrial Fibrillation Detection from ECG Signals [4.4] 単誘導心電図データに基づいて心房細動を識別するための視覚変換器アプローチを開発した。
また、残差ネットワーク(ResNet)アプローチも、視覚変換器アプローチと比較するために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:04:08 GMT)
Accuracy Improvement in Differentially Private Logistic Regression: A
Pre-training Approach [4.3] 本稿では,事前学習モジュールを用いてDPロジスティック回帰(LR)モデルの精度を高めることを目的とする。
その結果,事前学習モジュールを追加することでDP-LRモデルの精度が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:49:28 GMT)
Robust Quantum Control via a Model Predictive Control Strategy [4.2] 本稿では,有界不確実性を考慮した2レベル量子系のロバスト制御戦略を提案する。
TOMPCアルゴリズムの安定性を保証するための理論的結果を示す。
数値シミュレーションにより、不確実性が存在する場合、我々の量子TOMPCアルゴリズムはロバスト性を高め、その状態を高い忠実度で所望の状態に導出することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:05:54 GMT)
Quantitative knowledge retrieval from large language models [4.2] 大規模言語モデル(LLM)は、説得力のある自然言語配列を生成する能力について広く研究されている。
本稿では,データ解析作業を支援するための定量的知識検索のメカニズムとして,LLMの実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:32:37 GMT)
The I/O Complexity of Attention, or How Optimal is Flash Attention? [4.1] 自己注意は一般的なTransformerアーキテクチャの中心にあるが、時間とメモリの複雑さに悩まされている。
FlashAttentionアルゴリズムはトランスフォーマーのスケーリングにおける真のボトルネックとしてI/O複雑性を明らかにした。
我々は、FlashAttentionが提供する上限値に一致したI/O複雑性の低いバウンダリを、任意の定数要素内の$M geq d2$の値で示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:50:45 GMT)
Overconfident and Unconfident AI Hinder Human-AI Collaboration [4.1] 本研究では、AIの過信と過信が人間の信頼、AI提案の受け入れ、コラボレーションの結果に与える影響について検討する。
我々の研究は、AI信頼度レベルとパフォーマンスフィードバックの開示が、AI信頼度の不一致の認識を促進することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:16:30 GMT)
Message Detouring: A Simple Yet Effective Cycle Representation for
Expressive Graph Learning [4.1] グラフ全体のサイクル表現を階層的に特徴付けるために,テキストデツーリングの概念を導入する。
メッセージのデツーリングは、さまざまなベンチマークデータセットにおいて、現在の競合するアプローチを大幅に上回る可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:06:37 GMT)
Compressive Recovery of Signals Defined on Perturbed Graphs [4.0] 本稿では, 圧縮測定から同時に信号を復元し, グラフ摂動を補正するアルゴリズムを提案する。
また、圧縮画像再構成への応用として、グラフ摂動を所望のグラフエッジとしてモデル化し、画素を大きな強度差でリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:20:52 GMT)
Text-centric Alignment for Multi-Modality Learning [4.0] マルチモーダル学習のためのテキスト中心アライメント(TAMML)を提案する。
テキストのユニークな性質を統一意味空間として活用することにより、TAMMLは目に見えない、多様性があり、予測不可能なモダリティの組み合わせを扱う上で、大幅な改善を示す。
本研究は,モダリティの可用性が動的で不確実な実世界のアプリケーションに対して,フレキシブルで効果的なソリューションを提供することによって,この分野に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:07:43 GMT)
Foundational Inference Models for Dynamical Systems [4.0] 雑音データからのODEのゼロショット推論のための新しい教師付き学習フレームワークを提案する。
まず,初期条件空間上の分布をサンプリングすることにより,一次元ODEの大規模データセットを生成する。
次に、これらの方程式の解に関する雑音観測と、対応する初期条件とベクトル場の間のニューラルマップを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:48:54 GMT)
Nesting Particle Filters for Experimental Design in Dynamical Systems [3.9] Inside-Out SMC2アルゴリズムを開発した。
これは、実験のコストを償却するために期待される情報のバイアス付き推定器に依存する最近のアプローチとは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:29:17 GMT)
Weakly Supervised Detection of Pheochromocytomas and Paragangliomas in
CT [3.9] 褐色細胞腫 (Pheochromocytomas) とパラガングリオーマ (Paragangliomas, Ls) は稀な副腎腫瘍である。
本稿では,プロキシセグメンテーションタスクを用いたCT研究におけるPPGLの自動検出手法を提案する。
PPGLと診断された255例の胸腹部骨盤CTによるデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:45:19 GMT)
On The Nature Of The Phenotype In Tree Genetic Programming [3.9] ツリーベースGP(TGP)における遺伝子型と表現型の基本概念について論じる。
次に、5つのベンチマークデータセットを使ってその振る舞いを分析する。
表現型を生成するために,GP木から意味的に非効率なコードを取り除くユニークな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:19:29 GMT)
Correlation Clustering with Active Learning of Pairwise Similarities [3.9] 相関クラスタリングは、正と負のペアの類似性を扱う、よく知られた教師なしの学習環境である。
本稿では, ペアの類似性が事前に与えられておらず, コスト効率のよいクエリを行なわなければならない場合について検討する。
このタスクのための汎用的なアクティブラーニングフレームワークを開発し、いくつかの利点の恩恵を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:43:38 GMT)
Limited quantum advantage for stellar interferometry via
continuous-variable teleportation [3.5] 連続可変(CV)量子情報形式における恒星干渉法について考察する。
直接干渉法(DI)、局所ヘテロダイン測定、CVテレポーテーションに基づく戦略の3つの主要な戦略を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:05:44 GMT)
Biomarker Discovery with Quantum Neural Networks: A Case-study in
CTLA4-Activation Pathways [3.4] バイオマーカーの発見は、膨大な検索スペースのために難しい課題だ。
入力活性化経路のバイオマーカーを発見するために,量子ニューラルネットワーク(QNN)アーキテクチャを提案する。
提案手法は,制約のあるハードウェア上でニューラル・ソリューションを配信できるため,経済的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:34:56 GMT)
LightCAM: A Fast and Light Implementation of Context-Aware Masking based
D-TDNN for Speaker Verification [3.4] 従来のTDNN(Time Delay Neural Networks)は、計算複雑性と推論速度の遅いコストで最先端のパフォーマンスを実現している。
本稿では,DSM(Deepwise Separable Convolution Module)とマルチスケール機能アグリゲーション(MFA)を併用した,高速かつ軽量なLightCAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:28:38 GMT)
News Recommendation with Attention Mechanism [3.3] 我々は,ニュースレコメンデーションのための注目に基づくアプローチであるNRAM(News Recommendation with Attention Mechanism)の実装について述べる。
評価の結果,NRAMは,デジタルニュースプラットフォーム上でのニュースコンテンツのパーソナライズ方法を大幅に改善する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:56:12 GMT)
Text Detoxification as Style Transfer in English and Hindi [3.2] 本論文は, 有毒テキストを非有毒テキストに自動的に変換するテキストデトックス化に焦点を当てている。
類似したタスクからの知識伝達,マルチタスク学習,削除と再構築の3つのアプローチを提案する。
以上の結果から,本手法は実際の内容の保存と流布の維持を両立しながら,テキストの脱毒を効果的にバランスさせることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:30:41 GMT)
ASAP-Repair: API-Specific Automated Program Repair Based on API Usage
Graphs [3.1] API-Specific Automated Program repair (ASAP-Repair) の紹介
ASAP-Repairは、最先端のAPI誤用検知器のAPI使用テンプレートを活用することで、API使用グラフ(AUG)に基づいたAPI誤用を修正することを意図している。
本稿では,ASAP-Repairが確立したAPI誤用データセットに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:10:12 GMT)
Denoising Heat-inspired Diffusion with Insulators for Collision Free
Motion Planning [3.1] 拡散モデルは、柔軟性とマルチモダリティのために、ロボット工学の強力なツールとして台頭している。
本稿では,到達可能な目標のみを同時に生成し,障害物を回避する動作を計画する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:50:24 GMT)
Large language models can enhance persuasion through linguistic feature
alignment [3.1] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が,金融業界における消費者の苦情に対するデータを用いた人的コミュニケーションに与える影響について検討する。
ChatGPT のリリース直後に LLM の利用が急増していることが判明した。
計算言語学的分析は、LLMsによる様々な言語的特徴の強化によって、正の相関が説明できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:20:45 GMT)
Advancing Deep Active Learning & Data Subset Selection: Unifying
Principles with Information-Theory Intuitions [3.1] 本論文は,ディープラーニングモデルのラベルとトレーニング効率を向上させることにより,ディープラーニングの実践性を高めることを目的とする。
本稿では,情報理論の原理に基づくデータサブセット選択手法,特にアクティブラーニングとアクティブサンプリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:54:30 GMT)
Linear Log-Normal Attention with Unbiased Concentration [3.0] 本研究では,注意行列の分布と集中度を解析し,自己注意機構について検討した。
本稿では,これらの量を計測し,新たな自己注意機構である線形ログNormal Attentionを提案する。
ポピュラーな自然言語ベンチマークの実験結果から,提案した線形ログNormal Attentionは,他の線形化アテンションよりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:38:17 GMT)
Food Recommendation as Language Processing (F-RLP): A Personalized and
Contextual Paradigm [3.0] F-RLP(Food Recommendation as Language Processing)は、食品特有の、カスタマイズされたインフラを提供する新しいフレームワークである。
F-RLPは、Large Language Models(LLM)の機能を活用して、そのポテンシャルを最大化し、より正確でパーソナライズされた食品レコメンデーションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:32:29 GMT)
StyleLipSync: Style-based Personalized Lip-sync Video Generation [3.0] StyleLipSyncは、スタイルベースのパーソナライズされたリップ同期ビデオ生成モデルである。
我々のモデルはゼロショット設定でも正確なリップシンクビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:17:38 GMT)
Fairness Evaluation for Uplift Modeling in the Absence of Ground Truth [2.9] 本稿では,サロゲートを発生させることにより,真理の欠如を克服する枠組みを提案する。
実際のマーケティングキャンペーンの総合的な研究にどのようにアプローチを適用するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:13:24 GMT)
Enhancing Amharic-LLaMA: Integrating Task Specific and Generative
Datasets [2.9] タスク固有および生成データセットを統合することでLLaMA-2-Amharicモデルの強化に注力する。
我々はAmharic命令の微調整データセットとLLaMA-2-Amharicモデルをコンパイルする。
微調整されたモデルは、異なるNLPタスクで有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:25:11 GMT)
Beyond the Headlines: Understanding Sentiments and Morals Impacting
Female Employment in Spain [2.9] スペインにおける女性の雇用状況が何十年にもわたって改善された後、このプロセスは2008年のスペイン大恐慌で突然停止した。
我々は,先進的な自然言語処理技術を用いた全国・地域報道機関の大規模縦断コーパスを分析した。
総労働市場の状況が悪化している場合、ほとんどの場合、女性は男性よりも男性を心配している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:14:04 GMT)
Comparison Of Deep Object Detectors On A New Vulnerable Pedestrian
Dataset [2.8] 脆弱な歩行者検出のための新しいデータセットであるBG Vulnerable Pedestrianデータセットを導入する。
このデータセットはパブリックドメインから収集された画像と手動で注釈付けされたバウンディングボックスで構成されている。
提案したデータセットでは,従来のオブジェクト検出モデル,すなわちYOLOv4,YOLOv5,YOLOX,Faster R-CNN,EfficientDetの5つをトレーニングし,テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:03:09 GMT)
Injecting Wiktionary to improve token-level contextual representations
using contrastive learning [2.8] 我々は、英語ウィキオンリーを用いて、レキシコンを代替の監督源として注入する方法を検討する。
また、次元の減少が結果の文脈的単語の埋め込みにどのように影響するかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:22:42 GMT)
Auxiliary Tasks to Boost Biaffine Semantic Dependency Parsing [2.7] DozatとManningの分岐はセマンティック依存性解析(SDP)にまで拡張された
本稿では,アーク間の相互依存性を導入するための単純な補助的タスクを提案する。
これにより、SDPの性能を高めるためのシンプルで堅牢な方法が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:42:33 GMT)
Revising deep learning methods in parking lot occupancy detection [2.7] 駐車場案内システムは近年,スマートシティの発展パラダイムの一部として人気が高まっている。
本研究では,現在最先端の駐車場占有率検出アルゴリズムを広範囲に評価する。
我々は,その予測品質を最近登場したビジョントランスフォーマーと比較し,EfficientNetアーキテクチャに基づく新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:49:57 GMT)
Regression Trees for Fast and Adaptive Prediction Intervals [2.7] 本稿では,局所的カバレッジ保証を伴う回帰問題に対して,予測間隔を調整するための一連の手法を提案する。
提案手法は多種多様な適合性スコアや予測設定に適用できるため,多種多様である。
我々は、標準のScikit-Lernインターフェースを使用してメソッドを実装するPythonパッケージロガートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:17:09 GMT)
Transforming Software Development with Generative AI: Empirical Insights on Collaboration and Workflow [2.6] Generative AI(GenAI)は、ソフトウェア開発者などの知識労働者がタスクを解決し、ソフトウェア製品の開発に協力する方法を根本的に変えた。
ChatGPTやCopilotといったイノベーティブなツールの導入によって,さまざまな問題に対してソフトウェア開発を支援し,拡張する新たな機会が生まれました。
我々の研究は、ChatGPTがソフトウェア開発者のワークフローにおけるパラダイムシフトを表していることを明らかにしている。この技術は、開発者がより効率的に作業できるようにし、学習プロセスをスピードアップし、退屈で反復的なタスクを減らすことでモチベーションを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:36:29 GMT)
PANORAMIA: Privacy Auditing of Machine Learning Models without
Retraining [2.6] 生成したデータを非メンバーとして使用した会員推論攻撃に依存するMLモデルのプライバシ監査方式を提案する。
PANORAMIAと呼ぶこのスキームは、トレーニングプロセスやモデル再トレーニングを制御せずに、大規模MLモデルのプライバシリークを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:56:07 GMT)
Conformal Predictive Programming for Chance Constrained Optimization [2.6] 共形予測プログラミングは、確率制約付き最適化問題の解法である。
本稿では,(1)KKT条件(CPP-KKT)と(2)混合整数プログラミング(CPP-MIP)を線形プログラムとして記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:59:34 GMT)
Particle Filter SLAM for Vehicle Localization [2.5] 本研究では,粒子フィルタSLAM法を用いてSLAMの課題に対処する。
提案手法は,車両動作の正確な推定を可能にするために,符号化データと光ジャイロ(FOG)情報を利用する。
これらのデータストリームの統合は、Particle Filter SLAMフレームワークの確立に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:06:09 GMT)
CyberMetric: A Benchmark Dataset for Evaluating Large Language Models
Knowledge in Cybersecurity [2.4] 私たちはCyberMetricというベンチマークデータセットを紹介します。これは、標準、認定、研究論文、書籍、その他のサイバーセキュリティ分野の出版物から得られた1万の質問からなるベンチマークデータセットです。
主な目標は、サイバーセキュリティにおける人間と異なる大規模言語モデル(LLM)の公正な比較を促進することである。
その結果、LLMはサイバーセキュリティのほぼすべての面で人間よりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:53:28 GMT)
On the Transit Obfuscation Problem [2.4] ルート上の中間点やルートから見えるようにすることは、交通や監視のシナリオにおいて重要な目標である。
本稿では,ある始点から終点への移動の問題であるトランジット難読化問題について,敵から隠れる必要がある特定の通過点を「隠蔽」しながら検討する。
本稿では,経路計画アルゴリズムの知識を十分に備えた強力な敵であっても,特定のトランジットポイントの匿名性を定量的に保証するトランジット匿名の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:48:52 GMT)
Learning the Causal Structure of Networked Dynamical Systems under
Latent Nodes and Structured Noise [2.4] 本稿では,そのノードの時系列データから線形ネットワーク力学系(NDS)の隠れ因果ネットワークを学習する。
NDSのダイナミクスは、一対のノード間で急激な関連を生み出す色付きノイズによって駆動され、問題をはるかに困難にしている。
ノイズ相関と部分観測可能性の課題に対処するため,観測ノードの時系列データから計算した特徴ベクトルを各ノードに割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:17:39 GMT)
Exploring Saliency Bias in Manipulation Detection [2.3] ソーシャルメディアによる偽ニュースの爆発と改ざん画像による誤報は、画像検出のためのモデルとデータセットの開発に発展をもたらした。
既存の検出手法は、特定の操作が視聴者の知覚に与える影響を考慮せずに、主にメディアオブジェクトを分離して扱う。
本稿では,一般的な画像操作データセットにおける視覚的・意味的サリエンシの傾向とその検出への影響を解析する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:08:51 GMT)
X Hacking: The Threat of Misguided AutoML [2.3] 本稿では、シャップ値などのXAIメトリクスに適用されたpハックの一種であるXハックの概念を紹介する。
自動機械学習パイプラインは、共通のベースラインに優れたパフォーマンスを維持しつつ、望ましい説明を生成する「防御可能な」モデルを探すためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:53:33 GMT)
SafeAR: Safe Algorithmic Recourse by Risk-Aware Policies [2.3] 本稿では,コストの変動を考慮したレコメンデーションポリシーの計算手法を提案する。
我々は,既存のデシダラタが高コストのリスクを捕捉できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:05:29 GMT)
Improving the accuracy of freight mode choice models: A case study using
the 2017 CFS PUF data set and ensemble learning techniques [2.2] 本研究は,2017 Commodity Flow Survey Public Use File データセットを用いて,高性能貨物モード選択モデルの構築について検討する。
提案手法は外部情報を組み込まずに92%以上の精度を達成し、ランダムフォレストモデルに1万以上のサンプルを直接適用した場合に比べて19%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:16:39 GMT)
Impact of spatial transformations on landscape features of CEC2022 basic
benchmark problems [2.2] CEC2022ベンチマークスイートの5つの問題集合の低レベル景観特徴にどのように影響するかを,いくつかの問題変換について検討した。
その結果、比較的小さな変換であっても、計測された景観特性を著しく変化させることができることがわかった。
これは、問題トランスフォーメーションを作成するときにどのようなプロパティを保持したいのか、どのように適切な測定を行うのか、というより広い疑問を引き起こします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:52:34 GMT)
AI-Augmented Predictions: LLM Assistants Improve Human Forecasting
Accuracy [2.2] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのドメインにおいて、優れた能力、マッチング、時には人間のパフォーマンスを上回ります。
本研究では,LLMによる予測作業における判断の強化の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:14:43 GMT)
Generalization Bounds for Heavy-Tailed SDEs through the Fractional
Fokker-Planck Equation [2.2] 重み付きSDEに対して、非自明な情報理論項を伴わない高確率境界一般化を証明した。
以上の結果から,重尾は問題構造によって有益か有害かのどちらかである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:35:32 GMT)
Quantum computing algorithms for inverse problems on graphs and an
NP-complete inverse problem [2.1] 有限グラフ $(X,E)$ に対する逆問題を考える。
この問題には特定の条件下でのユニークな解法があることを示し、量子計算法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:50:09 GMT)
Exploring the Maze of Multilingual Modeling [2.1] 我々は,mBERT,XLM-R,GPT-3の3つの言語モデルについて総合評価を行った。
その結果,言語固有の事前学習データの量はモデル性能において重要な役割を担っているが,汎用リソースの可用性,言語ファミリ,スクリプトタイプといった他の要因も重要な特徴であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:34:52 GMT)
Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness
Imperative in Federated Learning [2.0] グループ固有の概念ドリフト(グループ特化概念ドリフト)とは、あるグループが時間とともに概念をドリフトし、別のグループがそうでない状況を指す。
連合学習のフレームワークでは、各クライアントは、同じ概念を共有しながら、独立してグループ固有の概念ドリフトを経験できる。
我々は、グループ固有の分散コンセプトドリフトに取り組むために、既存の分散コンセプトドリフト適応アルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:35:25 GMT)
Kernel-U-Net: Symmetric and Hierarchical Architecture for Multivariate
Time Series Forecasting [2.0] Kernel-U-Netは対称的で階層的なU字型ニューラルネットワークアーキテクチャである。
1)特定のデータセットに適応するためのカーネルのカスタマイズの柔軟性、2)トランスフォーマー層の複雑さを線形に減らした計算効率の向上、である。
Kernel-U-Netのソースコードは、さらなる研究とアプリケーションのために公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:50:55 GMT)
Re-DiffiNet: Modeling discrepancies in tumor segmentation using
diffusion [2.0] 本稿では,U-Netのようなセグメンテーションモデルの出力と基底真理との相違をモデル化するRe-Diffinetというフレームワークを紹介する。
その結果、Diceスコアの平均0.55%、HD95の平均16.28%が5倍以上のクロスバリデーションで改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:03:39 GMT)
Ensuring trustworthy and ethical behaviour in intelligent logical agents [2.0] 本稿では動的(実行時)な論理に基づく自己チェック手法を提案する。
本稿では,動的(実行時)な論理に基づく自己チェック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:19:17 GMT)
Variational post-selection for ground states and thermal states
simulation [1.9] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の最も有望なルートの1つである。
本稿では,変分後選択手法を取り入れた変分量子アンサッツの表現性向上のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:16:17 GMT)
A Quantum Algorithm Based Heuristic to Hide Sensitive Itemsets [1.8] データ共有の文脈において、よく研究された問題を解決するための量子的アプローチを提案する。
本稿では, 量子アルゴリズムを用いて, この問題の解決方法を示すために, 小型データセットを用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:44:46 GMT)
Large Language Models are Few-shot Generators: Proposing Hybrid Prompt
Algorithm To Generate Webshell Escape Samples [1.8] 大規模言語モデルの助けを借りてウェブシェルエスケープサンプル生成のためのHybrid Promptアルゴリズムを提案する。
実験結果から,Hybrid Promptアルゴリズムはコード推論能力に優れ,高品質なウェブシェルサンプルを生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:59:58 GMT)
Comparing skill of historical rainfall data based monsoon rainfall
prediction in India with NCEP-NWP forecasts [1.7] 我々は、IMDから取得したインドの1日1グリッド降水データを用いて、空間分解能1回あたり1回あたり1回あたり1.99ドルという時間帯でニューラルネットワークを訓練する。
過去の降雨データにディープラーニングを適用した予測は,NWP予測や永続性に基づく予測よりも精度が高いと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:59:20 GMT)
Investigating the Impact of Data Contamination of Large Language Models
in Text-to-SQL Translation [1.7] テキスト・コード生成タスクにおけるGPT-3.5の性能に及ぼすデータ汚染の影響について検討する。
その結果,不慣れなTermiteデータセット上でのGPT-3.5の大幅な性能低下が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:35:40 GMT)
Algorithmic Fairness and Color-blind Racism: Navigating the Intersection [1.6] アルゴリズム的公正に関する多くの研究の流れがこの交差点で関心から生まれた。
人種的偏見の事例に動機づけられたものの、アルゴリズム的公正性の研究はほとんど人種差別に関する学問から切り離されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:43:55 GMT)
SDAT: Sub-Dataset Alternation Training for Improved Image Demosaicing [1.5] ディープラーニングのようなデータ中心のアプローチでは、トレーニングに使用されるデータセットの分布は、ネットワークの結果にバイアスを与える可能性がある。
ほとんどのディープラーニングアプローチは、特定の損失を利用したり、特別なネットワークアーキテクチャを設計することで、この問題に対処する。
本稿では,トレーニングプロトコルの観点から問題に取り組むサブデータセット代替訓練であるS DATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:04:42 GMT)
Symbolic Numeric Planning with Patterns [1.5] 我々は,有界$n$を持つ$Pi$のプランを,最先端のロールアップと緩和された$exists$エンコーディングよりも少ない変数と/または節の式として見つけるという問題をエンコードする。
我々は,今年の国際計画コンペティションにおいて,プランナーのPattyが極めて優れたパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:52:37 GMT)
Improved prediction of ligand-protein binding affinities by
meta-modeling [1.4] 我々は,力場に基づく実証ドッキングとシーケンスに基づくディープラーニングモデルを統合するフレームワークを開発した。
メタモデルの多くは,ベースモデルに対する親和性予測を大幅に改善している。
我々の最高のメタモデルは、構造のみに基づく最先端のディープラーニングツールに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:49:26 GMT)
FAST: Factorizable Attention for Speeding up Transformers [1.4] 本稿では,スペーシフィケーションを伴わずに,注目行列の完全な表現を維持する線形スケールアテンション機構を提案する。
その結果、我々の注意機構は堅牢な性能を示し、自己注意が使用される多様なアプリケーションに対して大きな可能性を秘めていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:59:39 GMT)
Exploring topological entanglement through Dehn surgery [1.3] リンク補体のDehn充填から得られる閉3次元多様体の分割関数を計算する。
我々は、すべての双曲結び目に対して最大6つの交差点に対して明示的な結果を与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:38:14 GMT)
Leveraging AI to Advance Science and Computing Education across Africa:
Progress, Challenges, and Opportunities [1.3] アフリカにおける教育ツールにおけるAIの開発と展開について述べる。
SuaCodeは、アフリカ人が自分のスマートフォンを使ってプログラミングを学ぶことができるAIベースのアプリだ。
我々は、AIを使ってアフリカ全土の科学とコンピューティング教育を前進させる課題と可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:10:09 GMT)
Tutorial: Shaping the Spatial Correlations of Entangled Photon Pairs [1.2] このチュートリアルでは、光子対の絡み合いに基づく画像スキームに古典的な光整形の概念を適用する方法について述べる。
光子対状態の空間相関を形成するために空間光変調器を用いる2つの基本的な実験構成について述べる。
本稿では、これらの概念を拡張して光子対による収差と散乱補正を行う2つの最近の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:20:33 GMT)
Out-of-Distribution Detection and Data Drift Monitoring using
Statistical Process Control [1.2] 機械学習(ML)メソッドは、トレーニングディストリビューションから逸脱したデータで失敗することが多い。
これは、データドリフトが患者の安全を損なう予期せぬパフォーマンスを引き起こす可能性がある、臨床環境でML対応デバイスにとって重要な懸念である。
本稿では,ML 対応統計処理制御(SPC)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:10:06 GMT)
Diffeomorphic Measure Matching with Kernels for Generative Modeling [1.2] 本稿では、常微分方程式(ODE)と再生成ケルネルヒルベルト空間(RKHS)を用いて、最小分散生成モデリングおよびサンプリングに向けた確率測度を伝達するための枠組みを提案する。
提案手法の理論的解析を行い,モデルの複雑さ,トレーニングセット内のサンプル数,モデルの誤識別という観点から,事前誤差境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:44:20 GMT)
AI-Enabled Lung Cancer Prognosis [1.2] 肺がんはがんによる死亡の主な原因であり、2020年には全世界で約179万人が死亡している。
これらのうち、非小細胞肺癌(NSCLC)が主な亜型であり、顕著な出血性予後を特徴とする。
人工知能(AI)の最近の進歩は、肺癌の予後に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:09:43 GMT)
Data-Driven Information Extraction and Enrichment of Molecular Profiling
Data for Cancer Cell Lines [1.2] 本研究では,新しいデータ抽出・探索システムの設計,実装,応用について述べる。
我々は、ゲノムコピー番号の変種プロットと、ランク付けされた関連エンティティの自動リンクを可能にする、新しい公開データ探索ポータルを導入する。
私たちのシステムは、https://cancercelllines.org.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:43:15 GMT)
Quality Does Matter: A Detailed Look at the Quality and Utility of
Web-Mined Parallel Corpora [1.2] 我々は,ウェブマイニングコーパスの異なる部分間で,品質に有意な差異があることを指摘した。
また、Webマイニングされたデータセットでは、最もランクの高い25k部分でトレーニングされたNeural Machine Translation(NMT)モデルが、人間の計算したデータセットと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:03:14 GMT)
Using YOLO v7 to Detect Kidney in Magnetic Resonance Imaging [1.2] 医用画像ライブラリを用いた半教師ありアプローチによる腎臓検出のための高性能モデルを開発した。
モデルの一般化性を評価するには、さらなる外部検証が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:19:22 GMT)
Privacy-Optimized Randomized Response for Sharing Multi-Attribute Data [1.2] マルチ属性データの共有において最強のプライバシを保証するために,プライバシ最適化ランダム化応答を提案する。
また、近似属性機構を構築するための効率的なアルゴリズムを提案する。
提案手法は,既存の手法に比べて,データセット全体のプライバシー保証を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:34:42 GMT)
CycPUF: Cyclic Physical Unclonable Function [1.1] 従来の遅延型PUF設計にフィードバック信号を導入し,より広範な出力動作を実現する。
我々の分析に基づいて、周期PUFは、固定された課題の下で二項、定常状態、発振、擬似ランダムとなる応答を生成する。
提案したサイクリックPUFのセキュリティ向上は、最先端の攻撃に対しても示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:04:04 GMT)
Quantum walks, the discrete wave equation and Chebyshev polynomials [1.1] 量子ウォーク(quantum walk)は、ランダムウォークの量子アナログである。
量子ウォークは、グラフ上のランダムウォークの拡散または混合速度を高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:15:19 GMT)
Optimal Sample Complexity for Average Reward Markov Decision Processes [1.0] 平均報酬 MDP の最適ポリシを$widetilde O(|S||A|t_textmix2 epsilon-2)$で推定する。
これは文学の下位境界に到達した最初のアルゴリズムと分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:06:53 GMT)
A Deep Learning Method for Optimal Investment Under Relative Performance
Criteria Among Heterogeneous Agents [1.0] グラフゲームは、重み付けされた相互作用グラフを通して相互作用する多くのプレイヤーとゲームを研究するために導入された。
本稿では,相対的な性能基準下での最適投資を目的としたグラフゲームに着目し,ディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:40:31 GMT)
Do Weibo platform experts perform better at predicting stock market? [0.9] Weiboのソーシャルネットワーキングプラットフォームは、感情データ収集のソースとして使用されている。
Weiboのユーザは、認可金融アドバイザー(AFA)と無認可金融アドバイザー(UFA)グループに分けられる。
香港ハンセン指数は、歴史的株式市場の変化データを抽出するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:04:54 GMT)
Generative Modeling of Discrete Joint Distributions by E-Geodesic Flow
Matching on Assignment Manifolds [0.9] 一般の非分解離散分布は、部分多様体をすべての合同離散分布のメタプレプレックスに埋め込むことで近似することができる。
離散分布を分解する測地線の流れをマッチングすることにより、生成モデルの効率的な訓練を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:56:52 GMT)
Distributed Online Rollout for Multivehicle Routing in Unmapped
Environments [0.8] 我々は、よく知られた多車両ルーティング問題に対して、完全に分散し、オンラインでスケーラブルな強化学習アルゴリズムを提案する。
エージェントはローカルクラスタに自己組織化し、各クラスタにローカルにマルチエージェントロールアウトスキームを独立に適用する。
提案アルゴリズムは, 放射半径の2倍と3倍の精度で, 基本方針よりも約2倍のコスト向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:03:29 GMT)
Ontology Engineering to Model the European Cultural Heritage: The Case
of Cultural Gems [0.8] 文化宝石は、欧州委員会合同研究センター(DG JRC)が考案したウェブアプリケーションである。
主な目的は、単一ヨーロッパ文化領域におけるアイデンティティの感覚を強化するために、ヨーロッパ文化のビジョンを提供することである。
文化宝石は300以上のヨーロッパの都市や町で13万以上の物理的な場所を地図化しており、2020年以降はオンライン文化イニシアチブもリストアップしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:44:58 GMT)
Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave
Optimization [0.8] 我々は、バンドに残される価格とレバレッジ制限に基づいて、最高のボラティリティを持つポートフォリオを求めるものとして、問題を定式化します。
この最適化問題は凸ではなく、凸凹法を用いて近似的に解くことができる。
本手法は,時間とともに帯域幅の中間点が変化する移動帯域統計仲裁を求めるためにどのように一般化されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:56:16 GMT)
A.I. In All The Wrong Places [0.8] ジェネレーティブ・人工知能 (Generative Artificial Intelligence, A.I.) の2世代は、芸術とデザインの実践のために、学際的、大学レベルでのA.I.のコースに組み入れられた。
このテキストは、コースの結果を使って、トラップと制限を考慮しつつ、アートとデザインのジェネレーティブシステムの新たな機会を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:07:59 GMT)
Multi-level Optimal Control with Neural Surrogate Models [0.8] 与えられたアクチュエータ実現のための最適閉ループの評価は、計算的に要求されるタスクである。
最適化階層の下位レベルを置き換えるためにニューラルネットワークサロゲートを使用することを提案する。
提案したサロゲートモデルと最適化手法の有効性を, 熱制御のための最適アクチュエータ位置に関する試験で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:28:57 GMT)
Inertial Newton Algorithms Avoiding Strict Saddle Points [0.8] ニュートン法と慣性勾配勾配を混合した二階アルゴリズムの挙動について検討した。
これらの手法のニュートン的振る舞いは、ほとんど常に厳密な点から逃れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:00:23 GMT)
Optimized noise-assisted simulation of the Lindblad equation with
time-dependent coefficients on a noisy quantum processor [0.7] ノイズは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上のオープンシステムのデジタル量子シミュレーションにおける資産となる。
最適化されたデコヒーレンス率制御方式を導入し、計算要求を桁違いに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:48:03 GMT)
Global optimality under amenable symmetry constraints [0.6] 与えられた凸函数やリスクを最小化する関数や測度が、可換変換群によって定義された対称性特性を満たすことを示す。
凸解析におけるオービトロペとして知られる凸集合のクラスが重要視される。
我々は、コサイクルと呼ばれる単純な装置が、一つの問題に異なる対称性の形式を還元するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:38:20 GMT)
Quantum Time-Space Tradeoffs for Matrix Problems [0.6] 量子コンピュータが行列を含む様々な問題を解くのに必要な時間と空間を考察する。
ほぼ全ての行列$A$に対して、少なくとも$T$の入力クエリと$S$のメモリを持つ量子回路は$T=Omega(n2/S)$を必要とすることを証明している。
我々の下界の多くは時間と空間の複雑さで決定論的アルゴリズムと一致するため、量子コンピュータは任意の空間境界を持つこれらの問題に対していかなる利点も提供できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:17:45 GMT)
Computationally Efficient High-Dimensional Bayesian Optimization via
Variable Selection [0.5] 本稿では,変数選択を利用した計算効率の高い高次元BO法を提案する。
提案手法では,選択変数を含む空間を軸整列した部分空間を自動的に学習することができる。
我々は,いくつかの合成および実問題に対する本手法の有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:22:28 GMT)
ByteStack-ID: Integrated Stacked Model Leveraging Payload Byte Frequency
for Grayscale Image-based Network Intrusion Detection [0.5] ByteStack-IDはパケットレベルの侵入検知に適した先駆的なアプローチである。
われわれのアプローチはパケットレベルの情報にのみ基づいている。
提案手法は,マルチクラス分類タスクにおいて,例外的に81%のマクロF1スコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:01:41 GMT)
Auditing Work: Exploring the New York City algorithmic bias audit regime [0.5] 地方法144条 (LL 144) は、独立監査官が実施する年次バイアス監査を実施するために、雇用の自動化された雇用決定ツール(AEDT)を使用する雇用者を義務付けている。
本稿では,LL 144の他国におけるアルゴリズム監査の試みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:37:15 GMT)
Show Me How It's Done: The Role of Explanations in Fine-Tuning Language
Models [0.5] 言語モデルの性能を向上させるために,説明付き微調整を用いることによる重要な利点を示す。
私たちは、6000万のパラメータしか持たない小さな言語モデルでさえ、このアプローチからかなり恩恵を受けていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:11:50 GMT)
SALAD: Smart AI Language Assistant Daily [0.4] SALADは、外国人が日本語を学ぶのを助けるために設計された、AIによる言語学習アプリケーションである。
漢字仮名文字の翻訳、音声認識、翻訳音声、語彙追跡、文法説明、新たに学習した単語から生成された歌などを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:15:24 GMT)
Understanding quantum machine learning also requires rethinking
generalization [0.4] 一般化を理解する従来のアプローチでは、量子モデルの振る舞いを説明できないことを示す。
実験によると、最先端の量子ニューラルネットワークはトレーニングデータのランダムな状態とランダムなラベル付けに正確に適合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:30:54 GMT)
Beyond LLMs: Advancing the Landscape of Complex Reasoning [0.4] EC AIプラットフォームは、制約満足度と最適化問題を解決するために、ニューロシンボリックアプローチを採用している。
システムは正確で高性能な論理推論エンジンを採用している。
システムは、自然言語と簡潔な言語でアプリケーションロジックを指定する開発者をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:14:45 GMT)
From Uncertainty to Precision: Enhancing Binary Classifier Performance
through Calibration [0.3] モデル予測スコアはイベント確率として一般的に見なされるので、キャリブレーションは正確な解釈に不可欠である。
歪み評価のための様々なキャリブレーション尺度の感度を解析し,改良された指標であるローカルスコアを導入する。
これらの知見をランダムフォレスト分類器と回帰器を用いて実世界のシナリオに適用し、キャリブレーションを同時に測定しながら信用デフォルトを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:55:19 GMT)
Junction-free microwave two-mode radiation from a kinetic inductance
nanowire [0.3] NbNパターンの超伝導ナノワイヤ共振器において, 4波混合による2モード圧縮状態の生成を示す。
運動インダクタンスに基づくマイクロ波パラメトリックソースは、潜在的な応用範囲の拡大を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:12:34 GMT)
Context-aware Multi-Model Object Detection for Diversely Heterogeneous
Compute Systems [0.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた物体検出への1サイズ全アプローチは、計算資源の非効率な利用につながる。
本稿では,動的に変化する文脈情報や計算制約に応じて,様々なDNNベースのODモデルから連続的に選択するShiftを提案する。
提案手法は、最先端のGPUベースの単一モデルODアプローチと比較して、エネルギー使用率7.5倍、レイテンシ2.8倍の改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:38:11 GMT)
CABBA: Compatible Authenticated Bandwidth-efficient Broadcast protocol for ADS-B [0.3] ADS-B(CABBA)のためのコンパチブル認証帯域効率ブロードキャストプロトコルを提案する。
エンティティ認証、データ元認証、データの完全性は、CABAが提供するセキュリティサービスである。
以上の結果から,CABBAは後方互換性があり,通信オーバーヘッドが大きくないこと,Eb/No値が14dB以上で許容できる誤差率があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:23:58 GMT)
Malicious Package Detection using Metadata Information [0.3] 本稿では,メタデータに基づく悪意のあるパッケージ検出モデルであるMeMPtecを紹介する。
MeMPtecはパッケージメタデータ情報から一連の機能を抽出する。
実験の結果,偽陽性と偽陰性の両方が有意な減少を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:54:57 GMT)
Quantum Amplitude Loading for Rainbow Options Pricing [0.2] 本稿では、価格空間への遷移を遅らせることにより効率を強調し、エンドツーエンドの量子回路の実装を提案する。
IBM QASMシミュレータの実験は、我々の量子価格モデルを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:30:55 GMT)
Tailoring Education with GenAI: A New Horizon in Lesson Planning [0.2] 本研究では、教育者のためのデジタルアシスタントとして設計されたGenAIツールを導入し、カスタマイズされた授業プランの作成を可能にする。
このツールは'interactive mega-prompt'と呼ばれる革新的な機能を利用している。
ツールの有効性を評価するため,定量的(時間節約率の%)と質的(ユーザ満足度)の両方を取り入れた総合的な方法論を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:30:05 GMT)
Detecting the Clinical Features of Difficult-to-Treat Depression using
Synthetic Data from Large Language Models [0.2] 我々は,日常的に収集された物語(自由テキスト)電子健康記録データを問うことができるLarge Language Model(LLM)ベースのツールの開発を目指している。
LLM生成合成データ(GPT3.5)と非最大抑圧(NMS)アルゴリズムを用いてBERTに基づくスパン抽出モデルを訓練する。
以上の結果から,20因子のセットによる臨床データによる総合成績 (0.70 F1) と重要なDTDのサブセットにおける高いパフォーマンス (0.85 F1 と 0.95 の精度) が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:34:33 GMT)
Understanding fitness landscapes in morpho-evolution via local optima
networks [0.2] モルフォ進化(Morpho-evolution、ME)とは、ロボットの設計とコントローラを同時に最適化し、タスクと環境が与えられた性能を最大化することを指す。
従来の研究では、目的関数に対する性能と評価される設計の多様性に関して、エンコーディングの実証的な比較を行っているが、この結果を説明する試みは行われていない。
移動作業のためのロボットを進化させる際の3つの異なるエンコーディングによって引き起こされるフィットネスランドスケープの構造について検討し、異なるフィットネスランドスケープを探索プロセスで横断できる容易性に新たな光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:26:35 GMT)
Remote sensing of a levitated superconductor with a flux-tunable
microwave cavity [0.2] 超伝導量子干渉装置はマイクロ波共振器に埋め込まれ、ピックアップループを介して磁気浮上した超伝導球に結合される。
磁気トラップにおける球の運動は、SQUIDキャビティ系の周波数シフトを誘導する。
測定された10-7, Mathrmm / sqrtmathrmHz$は、ミリケルビン環境温度でプランクスケールの質量を持つ浮遊粒子の地中冷却への道を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:27:21 GMT)
Signed Distance Field based Segmentation and Statistical Shape Modelling
of the Left Atrial Appendage [0.1] 心房細動の患者は虚血性脳梗塞のリスクを5〜7倍に高める。
血栓局在の最も一般的な部位は左心房補助 (LAA) 内である
研究により、LAAの形状と虚血性脳卒中リスクの相関が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:21:58 GMT)
Young double-slit interference with single hard x-ray photons [0.1] 実験は、干渉計と検出器の間の距離110mのシンクロトロン源で実施された。
実験の単一粒子バージョンでは、それぞれに1つの登録された光子を持つ100万枚以上の画像フレームが集められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:19:45 GMT)
Temporal-Spatial Processing of Event Camera Data via Delay-Loop Reservoir Neural Network [0.1] 遅延ループ貯水池ニューラルネットを用いたビデオ処理の先行研究を動機とする予測について検討した。
本稿では,この新たな発見を利用して,イベントカメラ分類のための遅延ループ貯水池ニューラルネットワークの設計をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:24:13 GMT)
Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes [0.1] 深層ニューラルネットワーク(DNN)の構造は、トレーニング開始前であっても、全ての予測を同じクラスに割り当てるようにモデルを条件付けることができることを示す。
この現象の存在は,データセット前処理手法を含むモデル選択の影響を受けていることを実証する。
ノード置換対称性の分解や自己回避の違反など理論的な結果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:48:53 GMT)
Design Space Exploration on Efficient and Accurate Human Pose Estimation
from Sparse IMU-Sensing [0.0] HPE(Human Pose Estimation)は、スポーツ、リハビリテーション、仕事の安全などにおいて、個人データを損なうことなく正確な感覚を必要とする。
ハードウェアリソースの正確性と効率的な利用との間の中心的なトレードオフは、研究ではほとんど議論されない。
我々は、センサ構成の異なる公開ボディモデルデータセットからIMUデータを生成し、このデータでディープラーニングモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:58:42 GMT)
Using Ensemble Inference to Improve Recall of Clone Detection [0.0] 大規模なソースコードクローン検出は難しい課題である。
我々は、最先端のニューラルネットワークモデル4つを採用し、それらを個別に/または組み合わせて評価する。
その結果、およそ5万行のC/C++コードからなるイラストレーションデータセット上で、アンサンブル推論は、すべての試行ケースで個々のモデルよりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:44:59 GMT)
Unruh phenomena and thermalization for qudit detectors [0.0] 量子化されたスカラー場に結合したキューディット検出器のウンルー現象について検討する。
本研究では, 高次元キュディ検出器モデルのUnruh熱性を示す指標として, 詳細バランス条件の有用性に限界があることを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:45:22 GMT)
Unmasking honey adulteration : a breakthrough in quality assurance
through cutting-edge convolutional neural network analysis of thermal images [0.0] ハニーは、人口の豊かさと国の財政豊かさに重大な影響をもたらす、密通に敏感である。
本稿では、熱画像に基づく蜂蜜の分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいアプローチを提案する。
我々は、より合理化され、より複雑でない畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:33:22 GMT)
Universality of almost periodicity in bounded discrete time series [0.0] 局所時間間隔で対応する時系列を近似する適切な概周期関数を求める。
我々は、有界離散時系列を考察し、対応する時系列を局所時間間隔で近似する適切な概周期関数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:46:52 GMT)
Understanding Deep Learning defenses Against Adversarial Examples
Through Visualizations for Dynamic Risk Assessment [0.0] 対人訓練,次元減少,予測類似性を対人攻撃に対する防御として選択した。
各防御において、元のモデルの挙動は、可視化されたグラフによって対象モデルの振る舞いを表現し、防御されたモデルの挙動と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:05:01 GMT)
Uncovering communities of pipelines in the task-fMRI analytical space [0.0] 同様の結果、特に特定のパラメータを共有するパイプラインのサブセットがあることが示されています。
これらのパイプライン・ツー・ピペリンパターンは参加者のグループ間で安定しているが、異なるタスクをまたぐものではない。
コミュニティ間の差異を可視化することにより、パイプライン空間は主に脳の活性化領域の大きさによって駆動されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:22:21 GMT)
Travelling wave amplification in stationary gratings [0.0] 空間に静止しているが、時間に振動する格子振幅は、反対方向に進行する独立した格子の集合として正確にモデル化できることを示す。
この構造は、局所波速が格子速度と等しい点における波の増幅という、走行格子の重要な特徴を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:52:03 GMT)
Total and Symmetry resolved Entanglement spectra in some Fermionic CFTs
from the BCFT approach [0.0] 境界コンフォーマル場理論 (BCFT) を用いた約2ドルのフェルミオンCFTに対する全スペクトルと対称性分解スペクトルについて検討した。
還元密度モーメントはBCFT分割関数と関連付けられ、対称性電荷セクターでは対角線であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:42:17 GMT)
Topological Safeguard for Evasion Attack based on the Interpretability
of Artificial Neural Network Behavior [0.0] 本研究は, 新規な回避攻撃検知装置の開発である。
入力サンプルが注入されたとき、モデルによって与えられるニューロンの活性化に関する情報に焦点を当てる。
この目的のためには、これらの情報をすべて検出器に導入するために、巨大なデータ前処理が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:39:40 GMT)
Thermometry by correlated dephasing of impurities in a 1D Fermi gas [0.0] 一般的なフェルミ気体に埋め込まれた2つの静的不純物量子ビットの純粋退化ダイナミクスについて検討する。
その結果, 不純物はRuderman-Kittel-Kasuya-Yosida型との相互作用によって相関することがわかった。
これらの相関関係は、2量子温度計の感度を2つの独立した不純物の感度以上に高め、気象学的優位性を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:35:21 GMT)
The measurement in classical and quantum theory [0.0] Bohigas-Giannoni-Schmit 予想(英語版)は、古典的カオスシステムの顕微鏡的類似物のハミルトニアンはガウスアンサンブルからランダム行列でモデル化できると述べている。
古典物理学と量子物理学の観察過程の関係を見いだし、観察の不可逆性を導き、ミクロ世界とマクロ世界の境界を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:17:43 GMT)
The Sound of Healthcare: Improving Medical Transcription ASR Accuracy
with Large Language Models [0.0] 大言語モデル(LLM)は、医学転写における音声認識システム(ASR)の精度を高めることができる。
本研究は, 単語誤り率(WER), 医用概念WER(MC-WER)の精度向上, 話者ダイアリゼーション精度の向上に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:01:12 GMT)
The Physics of Learning: From Autoencoders to Truly Autonomous Learning Machines [0.0] 我々は,教師なし学習装置が外部エネルギー源から完全に独立することを提案する。
学習をエネルギー探索のプロセスとして再認識することで、学習システムにおいて真の自律性を達成する可能性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:36:26 GMT)
Statistical inference using machine learning and classical techniques
based on accumulated local effects (ALE) [0.0] Accumulated Local Effects (ALE) は、機械学習アルゴリズムのグローバルな説明のためのモデルに依存しないアプローチである。
ALEに基づく統計的推論を行うには,少なくとも3つの課題がある。
ALEを用いた統計的推論のための革新的なツールと技術を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:00:20 GMT)
Stabilizer entropy of quantum tetrahedra [0.0] 安定度エントロピー(SE)のレンズ下での量子幾何学の構造について検討する。
定容積の状態は(ほぼ)最大SEによって選択され、利用可能な量子コンピュータ上での実験的なデモンストレーションを行うための検証プロトコルに正確な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:52:51 GMT)
Solar Active Region Magnetogram Image Dataset for Studies of Space
Weather [0.0] このデータセットには3つのソースからのデータが含まれており、太陽活動領域のSDOヘリオサイスミックおよび磁気画像(HMI)マグネティックグラムを提供する。
このデータセットは、磁気構造、時間の経過とともに進化し、太陽フレアとの関係に関する画像解析や太陽物理学の研究に有用である。
このデータセットは、太陽フレア予測研究のベンチマークデータセットとして機能する、太陽活動領域の一定サイズの画像の、最小限の処理されたユーザーデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:23:30 GMT)
Sleep-Like Unsupervised Replay Improves Performance when Data are
Limited or Unbalanced [0.0] 睡眠は、局所的なヘビアン型学習規則による教師なしの段階として実装された。
MNISTおよびFashion MNISTデータセットの0.5-10%の範囲で、限られたデータで訓練されたモデルに対して、睡眠後の精度が大幅に向上した。
この研究は、睡眠中に脳が採用するシナプス量力学の潜在的な戦略に光を当て、トレーニングデータに制限や不均衡がある場合の記憶性能を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:25:41 GMT)
Simulating the spin-boson model with a controllable reservoir in an ion
trap [0.0] 我々は、スピンがボソニックモードの構造的貯留層に結合する捕捉されたイオンの鎖を用いてスピン-ボソンモデルをシミュレートする。
我々の研究は、複雑な貯水池構造を持つオープン量子力学をシミュレーションするための強力なプラットフォームとしてイオントラップを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:47:51 GMT)
Scalable network reconstruction in subquadratic time [0.0] 本稿では,幅広い再構成問題に適用可能な汎用アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、高い確率で最適なエッジ候補を生成する第2の隣人探索に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:01:54 GMT)
Scalable Structure Learning for Sparse Context-Specific Causal Systems [0.0] 本稿では,数百の変数にスケールする文脈特化モデルを学習するためのハイブリッドアルゴリズムを提案する。
本手法は, 合成データと実世界の実例でよく動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:28:52 GMT)
Scalable Qualitative Coding with LLMs: Chain-of-Thought Reasoning
Matches Human Performance in Some Hermeneutic Tasks [0.0] GPT-4は人間と等価な解釈が可能であるのに対して、GPT-3.5はそうではない。
以上の結果から,一部のコードブックでは,現在最先端のLCMが大規模コンテンツ解析に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:04:10 GMT)
SERNet-Former: Semantic Segmentation by Efficient Residual Network with
Attention-Boosting Gates and Attention-Fusion Networks [0.0] 本研究では,一意に効率的な残差ネットワークを有するエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
アテンションブーティングゲート(AbG)とアテンションブーイングモジュール(AbM)は、機能ベースのセマンティック情報をグローバルコンテキストに融合させることを目的としてデプロイされる。
デコーダネットワークは、AbMにインスパイアされた追加の注意融合ネットワーク(AfN)で開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:37:18 GMT)
Routing entanglement through quantum networks [0.0] エンタングルメントは、よりセキュアな通信や高速な計算といった技術応用の約束を果たす。
本研究では,連続変数系のネットワークにおける非相互輸送を用いた一方向の絡み合いの経路について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:39:56 GMT)
Room-temperature optically detected coherent control of molecular spins [0.0] 光インターフェースされた分子スピンは、センシングやイメージングなどの量子技術のための有望なプラットフォームである。
室温で光学的に検出されたコヒーレントスピン制御は多くの用途において重要なイネーブルである。
これらの結果は、合成化学によって体系的に調整できる室温量子技術の機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:06:29 GMT)
Review of multimodal machine learning approaches in healthcare [0.0] 臨床医は、情報的な判断をするために、さまざまなデータソースに依存しています。
機械学習の最近の進歩は、より効率的なマルチモーダルデータの取り込みを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:10:12 GMT)
Reproducibility, Replicability, and Repeatability: A survey of
reproducible research with a focus on high performance computing [0.0] 再現性は科学研究の基本的な原理である。
高性能コンピューティングには固有の課題がある。
本稿では、これらの懸念と潜在的な解決策を包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:59:11 GMT)
Refined Direct Preference Optimization with Synthetic Data for
Behavioral Alignment of LLMs [0.0] 本稿では,人手による注釈付きデータを必要としない大規模言語モデル(LLM)の振舞いアライメントを改善する手法であるEmphrefined Direct Preference Optimization (rDPO)を紹介する。
この方法は、教師のLLMによる自己批判を用いて合成データを作成し、その後、一般化されたDPO損失関数を利用して、学生のLLMを消毒する。
損失関数は、合成データの品質を改善するために追加の外部報酬モデルを含むため、合成データセットの潜在的なノイズに対してrDPOは堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:10:13 GMT)
Quantum tomography of magnons using Brillouin light scattering [0.0] マグノンの量子トモグラフィーにおけるブリルアン光散乱の有効性を理論的に検討する。
信号対雑音比 (SNR) は, 磁気光学結合の小さいため, 一般的に低い値であることがわかった。
最大推定値を用いて出力光子の統計値からマグノンの密度行列を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:11:29 GMT)
Quantum speed limit for Kirkwood-Dirac quasiprobabilities [0.0] 測定統計から得られた2時間相関関数の量子速度制限を導出する。
我々の量子速度制限はハイゼンベルク-ロバートソンの不確実性関係から導かれ、準確率が非正となる最小時間を設定する。
実例として、これらの結果を条件量子ゲートに適用し、最大速度で非古典性をもたらす最適条件を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:28:56 GMT)
Quantum simulations of time-dependent Hamiltonians beyond the
quasi-static approximation [0.0] 時間依存量子系のアナログ量子シミュレーションへの既存のアプローチは、時間依存量子系の量子シミュレーションに対する摂動補正に依存している。
我々は,フロー方程式と多モードフーリエ展開に基づくアプローチにより,摂動的治療に対するこの制限を克服する。
我々のアプローチで実現可能な量子シミュレーションのポテンシャルは、駆動された非相互作用ハバード系におけるチャーン絶縁体の量子相転移を通じて、Lambda-systemとquenchの有限時間でのペタゴニカルな例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:57:58 GMT)
Quantum key distribution with unbounded pulse correlations [0.0] 量子鍵分布(QKD)の実用化における主要な問題は、放出された信号間の相関の出現である。
我々は,既存のセキュリティ証明を現実的に関連するシナリオにまで拡張する汎用的なフォーマリズムを導入する。
このアプローチは、これらの証明の適用性と、QKDの実装セキュリティの堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:43:46 GMT)
Quantum entanglement and Bell inequality violation at colliders [0.0] エンタングルメントは、標準モデルを超える新しい粒子や場を制限するための新しいツールとして提案されている。
このレビューでは、これらの開発を理解するのに必要な定義、ツール、基礎的な結果について紹介する。
我々は、量子ビット系と量子ビット系の両方、すなわちスピン1/半とスピン1粒子を含む最終状態の結果に関する詳細な議論を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Quantum Weight Enumerators for Real Codes with $X$ and $Z$ Exactly
Transversal [0.0] 実際のエラー訂正コードの重み付き列挙子を、X$とZ$で正確に満たさなければならないことを示す。
これらのアイデンティティの1つは、コードがエラー検出されている場合、自動的にエラー修正を無償で行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:37:34 GMT)
Proving security of BB84 under source correlations [0.0] デバイス不完全性とメモリ効果は、現実的な量子源によって生成される状態の間に望ましくない相関をもたらす可能性がある。
本稿では,BB84プロトコルのセキュリティ証明を,ほぼ完全であるソースとの相関で簡易かつ汎用的に削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:14:02 GMT)
Physics-informed machine learning as a kernel method [0.0] 経験的リスクを偏微分方程式で正則化する一般回帰問題を考える。
カーネル理論の利点を生かして、正規化リスクの最小化に対する収束率を導出する。
物理誤差に応じて高速な速度が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:38:42 GMT)
Photonic entanglement during a zero-g flight [0.0] パラボリック飛行中のベル実験では,微小重力から1.8gの超重力へ遷移した。
Bell-CHSHパラメータが$S=-2.6202$と$2.7323$の間で、平均は$overlineS = -2.680$、平均標準偏差は$overlineDeltaS = 0.014$である。
この実験は、宇宙ベースのアプリケーションのための現在の量子通信プラットフォームの安定性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:02:53 GMT)
Photon-Gravity Coupling in Schwarzschild Spacetime [0.0] 曲面時空における量子電磁力学の正準形式性を開発した。
重力赤方偏移は全てのスペクトルに対する光子の鋭い周波数の変化である」という主張が証明されている。
重力重畳デコヒーレンス(英語版)は、曲がった時空現象における光子-重力結合と観測者依存の量子電磁力学に起因することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:48:14 GMT)
OrderBkd: Textual backdoor attack through repositioning [0.0] サードパーティのデータセットと事前トレーニングされた機械学習モデルは、NLPシステムに脅威をもたらす。
既存のバックドア攻撃は、トークンの挿入や文のパラフレーズなどのデータサンプルを毒殺する。
これまでの研究との大きな違いは、文中の2つの単語の配置をトリガーとして使うことです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:53:37 GMT)
Optimization of Sparse Convolution for 3D-Point Cloud on GPUs with CUDA [0.0] 3次元の点雲は、三次元環境内の物の空間的な描写を提供する。
写真とは対照的に、点雲は空間性を示し、正規の格子を持たないため、異なる処理と計算上の問題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:23:19 GMT)
On the Landau-Streater channel for orthogonal and unitary groups [0.0] 量子チャネルは、$su(2)$代数のスピン$j$表現に基づいて定義される。
我々は、リー代数 $so(d)$ に基づく方法で、このチャネルのクラスを高次元に拡張する。
クォーディット上のノイズの多いチャネルとして機能することのできる方法で、このチャネルを変更します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:08:33 GMT)
On the Exploitation of DCT-Traces in the Generative-AI Domain [0.0] Deepfakesは、サイバーセキュリティとデジタル犯罪の世界でもっとも難しい課題の1つだ。
ほとんど全ての生成モデルは合成データにユニークな痕跡を残しており、分析され詳細が特定できれば、既存のディープフェイク検出器の一般化限界を改善するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:25:06 GMT)
Novel definition and quantitative analysis of branch structure with
topological data analysis [0.0] 本稿では,内部構造と外部構造の数学的定義を導入することにより,分岐ネットワークの定量的解析を行うための客観的フレームワークを提案する。
本手法は, 生物の幅広い分岐構造に適用可能であり, 数値, 空間分布, サイズなどの客観的解析が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:32:00 GMT)
Noninvasive Acute Compartment Syndrome Diagnosis Using Random Forest
Machine Learning [0.0] 急性コンパートメント症候群(英: acute compartment syndrome、ACS)は、筋コンパートメント内の圧力上昇によって引き起こされる整形外科疾患である。
本研究では,ACSの客観的,非侵襲的診断法を提案する。
このデバイスは、皮膚に置かれる力感受性抵抗体(FSR)からの代理圧力読み取りを利用するランダムフォレスト機械学習モデルを介してACSを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:28:33 GMT)
NeuralSentinel: Safeguarding Neural Network Reliability and
Trustworthiness [0.0] 我々は,AIモデルの信頼性と信頼性を検証するツールであるNeuralSentinel(NS)を提案する。
NSは、モデル決定を理解することによって、専門家以外のスタッフがこの新しいシステムに対する信頼を高めるのに役立つ。
このツールはハッカソンイベントにデプロイされ、皮膚がん画像検出器の信頼性を評価するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:24:34 GMT)
Network mechanism for generating genuinely correlative Gaussian states [0.0] 我々は、あるGQC(真の絡み合いを含む)を持つ多モードガウス状態を生成する決定論的スキームを提供する。
我々の手法は、いくつかの多モードガウス状態を生成する際のボトルネックを解決するのに有用であり、現在の量子技術で多部量子状態を作成するための実世界の応用への道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:58:29 GMT)
Monitor Placement for Fault Localization in Deep Neural Network
Accelerators [0.0] 本稿では,シストリクスアレイ内のハードウェアモニタ配置を最適化する手法を提案する。
単一障害PEをローカライズするために、256$ systolic配列に対して0.33%のオーバヘッドしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:53:33 GMT)
Model-independent inference of quantum interaction from statistics [0.0] 関係するシステムをモデル化する必要はないが、これらのシステムが量子論に従って振る舞うと仮定する別の手法を提案する。
まず,2つのシステム間の量子相互作用を統計的に推測する手法を提案する。
次に、任意の数の量子系が絡み合う相互作用によって相互作用するこの設定を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:06:47 GMT)
Mixed Q-Functionals: Advancing Value-Based Methods in Cooperative MARL
with Continuous Action Domains [0.0] 本稿では,Q-Functionalsのアイデアに触発された新しいマルチエージェント値ベースアルゴリズム,Mixed Q-Functionals(MQF)を提案する。
本アルゴリズムは,アクション値の混合によりエージェント間の協調を促進する。
実験の結果、MQFはDeep Deterministic Policy Gradientの4つの変種より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:21:50 GMT)
Minimally Interactive Segmentation of Soft-Tissue Tumors on CT and MRI
using Deep Learning [0.0] 我々は,CTおよびMRIを用いたソフト・タウト・腫瘍(STT)のための,最小限の対話型深層学習に基づくセグメンテーション法を開発した。
この方法は、畳み込みニューラルネットワークの入力として、腫瘍の極端な境界付近で6つの点をクリックする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:15:28 GMT)
Minimal criteria for continuous-variable genuine multipartite
entanglement [0.0] 二次作用素の第2モーメントに対する真のマルチモード絡み合い基準を導出する。
基準のユニークな特徴は、和が少なくとも2つのモードの組み合わせの最小の分散数を含むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:40:56 GMT)
Measurement-induced state transitions in dispersive qubit readout
schemes [0.0] 分散読み出し方式は超伝導量子ビットの量子非破壊測定を可能にする。
読み出し能力の増大は読み出し時間を短縮することができるが、より高い非計算状態へのキュービット遷移を促進することができる。
これらの測定誘起状態遷移の開始を予測する能力は、量子ビット回路の最適化に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 01:30:52 GMT)
Machine Learning for Stochastic Parametrisation [0.0] パラメトリゼーションにおけるデータ駆動型アプローチの可能性について論じる。
この分野の初期の研究を取り上げ、残る新たな課題に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:38:53 GMT)
MIML library: a Modular and Flexible Library for Multi-instance
Multi-label Learning [0.0] MIMLライブラリは、Multi-instance Multi-label (MIML)学習のための分類アルゴリズムを開発し、テストし、比較するJavaソフトウェアツールである。
このライブラリには43のアルゴリズムが含まれており、データ管理とパーティショニング、ホールドアウト、クロスバリデーションのための特定のフォーマットと機能を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:46:47 GMT)
Locality bounds for quantum dynamics at low energy [0.0] 空間的局所ハミルトニアンの低エネルギー密度状態における量子力学の一般的な減速について論じる。
ハミルトニアンのある種のクラスでは、低エネルギーでの粒子運動の「バタフライ速度」は、次元解析から予想されるように、E(2k-1)/2k$のスケールの上限を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:43:40 GMT)
Large Language Models "Ad Referendum": How Good Are They at Machine
Translation in the Legal Domain? [0.0] 本研究では,法域内の4つの言語対にまたがる伝統型ニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムに対して,2つの最先端の大規模言語モデル(LLM)の機械翻訳(MT)の品質を評価する。
AEM(Automatic Evaluation met-rics)とHE(Human Evaluation)を専門のトランスラレータで組み合わせて、翻訳ランク、流用度、妥当性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:40:54 GMT)
Lanczos spectrum for random operator growth [0.0] 我々は、ハミルトニアンとリウヴィリアンは、シュロディンガー/ハイゼンベルクの時間進化がクリロフ基底で表されるように三角化されていることを示す。
これらの展開をハイゼンベルクの時間発展に拡張し、クリロフ空間の終点まで、リウヴィリアンを三対角化する方法を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Kernel-, mean- and noise-marginalised Gaussian processes for exoplanet
transits and $H_0$ inference [0.0] 太陽系外惑星トランジット光曲線シミュレーションの合成データを用いてカーネル回収と平均関数推定を行った。
この手法は平均関数と雑音モデルに対して限界化に拡張された。
宇宙クロノメーターデータセットの核後部は非定常線形核を好む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:19:55 GMT)
Interplay of pseudo-Hermitian symmetries and degenerate manifolds in the
eigenspectrum of non-Hermitian systems [0.0] 擬エルミート系のスペクトルが擬計量作用素の選択におけるあいまいさの影響について検討する。
特に、擬似メトリックのパラメータ非依存の選択が可能である場合を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:55:48 GMT)
Information gain and measurement disturbance for quantum agents [0.0] 我々は、量子エージェントのためのより一般的なセンサーに測定の考え方を拡張した。
適切な感覚的相互作用のために、量子エージェントは、古典的な測定のどのセットでも可能であるよりも、システムについてより多くを学ぶことができる。
このようなシステムを実験的に実証し、測定結果の消去に必要な情報を考慮し、トレードオフを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:03:20 GMT)
Hybrid acousto-optical swing-up preparation of exciton and biexciton
states in a quantum dot [0.0] 音響変調を用いることで、励起子状態かバイエクシトン状態のいずれかを1つの振動モードと1つの光パルスで選択的に励起することができることを示す。
このアプローチは、トランジションのトリガーとして音響モードを使用する場合、エミッタと量子音響モードとの間の絡み合いを発生させる方法を舗装する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:50:41 GMT)
Holomorphic Floer theory I: exponential integrals in finite and infinite
dimensions [0.0] 我々は指数積分と関連する壁交差構造について議論する。
我々は、モース・ノヴィコフ理論を正則ケースに特に一般化する対応する理論を発展させる。
系として、指数積分の摂動展開は復活する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:21:31 GMT)
High-resolution Cryogenic Spectroscopy of Single Molecules in
Nanoprinted Crystals [0.0] プリントナノ結晶中の単一分子のゼロフォノン線は、バルク内の同じゲストホスト系で観測されるフーリエ制限遷移とほぼ同等に狭い。
有機ナノおよびマイクロ結晶の電気流体力学的印刷は、狭い光学遷移を持つ量子エミッタの制御された位置決めが望ましい一連の応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 08:26:25 GMT)
High-rate multiplexed entanglement source based on time-bin qubits for
advanced quantum networks [0.0] 時間ビン量子ビットに基づくエンタングルメント分布は、新興量子ネットワークにとって魅力的な選択肢である。
80psで分離された光子対の4.09GHzの繰り返し発生源を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:22:41 GMT)
Hardware Trojan Detection Potential and Limits with the Quantum Diamond
Microscope [0.0] 量子ダイヤモンド顕微鏡(Quantum Diamond Microscope, QDM)は、集積回路(IC)における電流を画像化できる装置である。
本稿では,従来のQDM作業の分析を通じて,ハードウェアトロイの木馬検出におけるQDMの機能を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:07:22 GMT)
Genuine and faux single G centers in carbon-implanted silicon [0.0] ゼロフォノンラインが約1.28 mu$mの単一の色中心が2つの異なる点欠陥の族に分割されていることを示す。
残りの欠陥は新しい色中心に属しており、原子配置はまだ決定されていないG$star$ centerと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 15:21:07 GMT)
Generalised Coupling and An Elementary Algorithm for the Quantum Schur
Transform [0.0] 量子シュア変換を実装するための透過的アルゴリズムを提案する。
クレーブシュ=ゴルダン係数を介して結合された量子ビットからなるシュル状態について検討する。
Wigner 6-j 記号と SU(N) Clebsch-Gordan 係数が我々の枠組みに自然に適合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:01:22 GMT)
Game Agent Driven by Free-Form Text Command: Using LLM-based Code
Generation and Behavior Branch [0.0] 本稿では,自由形式で表現された自然言語コマンドを理解可能なゲームエージェントのための先駆的なテキストコマンド制御システムを提案する。
提案システムでは,コード生成に大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語コマンドを解釈し,動作分岐に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:49:48 GMT)
From Data to Decisions: The Transformational Power of Machine Learning
in Business Recommendations [0.0] 本研究は,機械学習(ML)がレコメンデーションシステム(RS)の進化と有効性に与える影響を探求することを目的とする。
この研究は、コンテンツがパーソナライズされ、好みの変化に動的に適応する、シームレスで直感的なオンライン体験に対するユーザの期待が高まることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:56:18 GMT)
Frobenius light cone and the shift unitary [0.0] シフトユニタリは、十分に小さなパワーロー指数に対して、長距離ベルペアを準備するよりもパラメトリックに実装が難しいことを証明している。
結果の証明と対称性保護型トポロジカルな状態と対称性保存型ハミルトニアンとの類似性は興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:00:41 GMT)
Free Quantum Codes from Twisted Unitary $t$-groups [0.0] ツイスト付きユニタリ$t$-群は、既約表現によるツイスト化の下でのユニタリ$t$-群の一般化である。
次に、Knill-Laflamme誤差補正条件に表現法を適用し、ねじれたユニタリ$t$-群が距離$d=t+1$の符号に自動的に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:40:08 GMT)
Flux qubit-based detector of microwave photons [0.0] フラックス量子ビット型検出器を用いたマイクロ波光子の検出理論について述べる。
我々は、電磁場がコヒーレントな状態であるような半古典的近似を考える。
我々の理論は、クォーディットの駆動散逸力学の理論記述に有用かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:06:01 GMT)
Five ethical principles for generative AI in scientific research [0.0] 生成する人工知能ツールは、学術研究と現実世界の応用を急速に変えつつある。
本稿では,5つのテーマにまたがる分析と緩和戦略を開発することで,最初の枠組みを提供する。
我々は、専門家のトレーニングと合理的な執行と組み合わせたグローバルコンセンサスが、研究の完全性を守りながら、AIのメリットを促進する上で重要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 05:11:56 GMT)
Exploring the neighborhood of 1-layer QAOA with Instantaneous Quantum
Polynomial circuits [0.0] 我々は1層QAOA回路をパラメータ化即時量子多項式回路のより大きなクラスに埋め込む。
最適パラメータを求めるために解析式を用いることで、我々のプロトコルはバレンプラトーやハードウェアノイズに対して堅牢である。
我々のプロトコルは、最近リリースされたQuantinuum H2トラップイオン量子ハードウェアとエミュレータの1層QAOAよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 14:24:33 GMT)
Experimental roadmap for optimal state transfer and entanglement
generation in power-law systems [0.0] 我々は、双極子相互作用を持つ原子および分子系における高速な状態伝達プロトコルの実現に向けた実験的なロードマップを提供する。
システムサイズを小さくする2つのプロトコル間のトレードオフを評価し,潜在的なクロストークエラーに対処する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Exact lower bound of the uncertainty principle product for the harmonic
oscillator with position-momentum coupling [0.0] ハミルトンの$ hat H= frachatp22m +frac12m omega2 hatx2+fracmu2(hat x hat p+ hat p hat x)$$muomega$が$Delta x Delta pgefrachbar omega2sqrtomega2-muで表されるシステムの位置と運動量演算子に対する不確実性原理積を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:52:47 GMT)
EvoGPT-f: An Evolutionary GPT Framework for Benchmarking Formal Math
Languages [0.0] 形式数学は、数学をプログラミング言語に翻訳する分野である。
本稿では、5つの形式数学コーパスの微分機械学習性に関する最初の体系的定量的分析のための進化的枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:10:11 GMT)
Equivalence of cost concentration and gradient vanishing for quantum
circuits: an elementary proof in the Riemannian formulation [0.0] 量子回路の最適化は、システムサイズの平均勾配振幅の減衰によって妨げられる。
本研究では,バレン台地がコスト関数分散の指数的減衰と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:48:50 GMT)
Entangled multiplets, asymmetry, and quantum Mpemba effect in
dissipative systems [0.0] 非対称性を構成する主成分である還元密度行列の電荷モーメントに対する準粒子像を予想する。
リンドブラッドマスター方程式を用いて、エンタングルメント非対称性に対する利得と損失散逸の影響を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:06:42 GMT)
Enhancing Programming Error Messages in Real Time with Generative AI [0.0] 自動評価ツールであるAtheneに送信されたすべてのプログラムに対して、ChatGPTからのフィードバックを実装します。
以上の結果から,自動評価ツールに生成AIを追加することが必ずしも改善するとは限らないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:32:05 GMT)
Enhancing Multi-Criteria Decision Analysis with AI: Integrating Analytic
Hierarchy Process and GPT-4 for Automated Decision Support [0.0] 本稿では,AHP(Analytic Hierarchy Process)とGPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)を組み込んだ大規模言語モデル(LLM)を提案する。
GPT-4自律エージェントを仮想専門家として活用することにより、意思決定プロセスを自動化するとともに、効率性と信頼性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 04:47:38 GMT)
Enhancing Data Security through Rainbow Antimagic Graph Coloring for Secret-Share Distribution and Reconstruction [0.0] 秘密共有方式は最も成功した暗号技術として進化してきた。
検索したデータは再構成され、複数の通信で全てのグループ参加者に分散することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:43:55 GMT)
Discrete Abelian lattice gauge theories on a ladder and their dualities
with quantum clock models [0.0] 我々は、$mathbbZ_N$格子ゲージ理論のゲージ不変部分空間から単一鎖上の$N$クロックモデルへの双対性変換を研究する。
このマッピングの主な特徴は、ゲージモデルの超選択セクタに依存する時計モデルにおける縦方向のフィールドの出現である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 00:05:12 GMT)
Digital quantum simulation of a (1+1)D SU(2) lattice gauge theory with
ion qudits [0.0] 1+1)D SU(2)非アーベル格子ゲージ理論の量子シミュレーション戦略を提案する。
我々は、このモデルが単純ではあるが、非アーベル場の理論に特有の物理的関連性を示すことを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:00:08 GMT)
Differentially Private Zeroth-Order Methods for Scalable Large Language
Model Finetuning [0.0] 事前訓練されたLLMの差分プライベート(DP)微調整は、タスク固有のデータセットのプライバシ保護に注目が集まっている。
DP-SGDのスケーラビリティを限界まで押し上げたにもかかわらず、DP-SGDベースの微調整法は残念ながらSGD固有の非効率性によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:24:15 GMT)
Diagrammatic Monte Carlo for Dissipative Quantum Impurity Models [0.0] 我々は、散逸性量子不純物モデルのリアルタイムダイナミクスを図式化したモンテカルロ法を開発した。
本アルゴリズムは, ダブルケルディシュではなく, 1 つの実時間輪郭に定式化されたハイブリダイゼーション展開をサンプリングする。
局所マルコフ散逸は一般に図式モンテカルロサンプリングの収束に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 11:18:10 GMT)
Developing a Multi-variate Prediction Model For COVID-19 From
Crowd-sourced Respiratory Voice Data [0.0] 音声記録データから新型コロナウイルスを識別する深層学習モデルを開発した。
私たちはCambridge COVID-19 Soundデータベースを使用し、4352人の参加者からクラウドソースされた893の音声サンプルを、COVID-19 Soundsアプリを通じて公開しています。
音声データに基づいて、COVID-19の症例を検出するためのディープラーニング分類モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:52:47 GMT)
Detection of Spider Mites on Labrador Beans through Machine Learning
Approaches Using Custom Datasets [0.0] 本研究では, 実環境下で収集したRGBおよびNIRデータを, JAI FS-1600D-10GEカメラを用いて, RGBNデータセットを構築することで, 植物病検出のための視覚機械学習手法を提案する。
YOLOv8とシーケンシャルCNNを用いた2段階早期植物病検出モデルを用いて、部分ラベル付きデータセットのトレーニングを行い、単一段階のエンドツーエンドセグメンテーションモデルと比較して3.6%のmAP増加を示した。
ResNet15とシーケンシャルCNNモデルを用いたRGBと比較して、RGBNを用いて平均6.25%の検証精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 18:57:06 GMT)
Demonstration of dual Shapiro steps in small Josephson junctions [0.0] 量子化された電流ステップ、いわゆる双対シャピロステップは、ブロッホ振動を外部マイクロ波信号に同期させるときに生成される。
我々は,小さなAl/AlO$_mathrmx$/Al Josephson接合におけるブロッホ振動を正弦波駆動に同期させることにより,この基本的関係を実現する。
今日の電圧標準に触発されて、ジョセフソン振動の単一磁束量子モードと双対となるパルス駆動状態を調べ、二重シャピロステップの同様の非対称パターンを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:56:52 GMT)
Delayed choice experiments: An analysis in forward time [0.0] ウィーラーの古典的なゲダンケン実験と遅延量子消去器の2つの遅延選択実験を分析した。
分析の結果,両実験の結果は,実験中に収集した情報に基づいて完全に説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:16:07 GMT)
Decoding the Popularity of TV Series: A Network Analysis Perspective [0.0] ノード度やグラフ密度など,各エピソードのネットワークメトリクスを算出し,ネットワークメトリクスとIMDBのTVシリーズレビューとの関係について検討する。
本結果より,テレビシリーズのレビュースコアとエピソード中のキャラクターの相互作用のネットワーク指標が強い相関関係があることが示唆された。
我々の研究は、テレビプロデューサーが将来のエピソードのキャラクターのダイナミクスをどう調整して観客にアピールするかを理解するのに役立つ、より定量的な情報を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:04:37 GMT)
Cybersecurity Threat Analysis And Attack Simulations For Unmanned Aerial Vehicle Networks [0.0] この研究は、UAVネットワークを新たなサイバー脅威から守るための緊急の必要性を探求する。
サイバーセキュリティにおける攻撃シミュレーションと脅威分析の2つの重要な分野について検討した。
この研究は、Raspberry Pi3とオープンソースのオンラインツールだけで、飛行中のドローンをハックすることがいかに容易かを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:42:11 GMT)
Cross-validation for change-point regression: pitfalls and solutions [0.0] その結果,2乗誤差損失を伴うクロスバリデーションの問題はより深刻であり,変更点数の体系的過小評価や過大評価につながる可能性が示唆された。
本稿では,これらの問題を解決するための2つの簡単なアプローチを提案する。
これらの条件は, 変更点数の誤った値が供給された場合, 性能上の新しい結果を用いて, 少なくとも2乗推定で満たされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:44:32 GMT)
Correctness Verification of Neural Networks Approximating Differential
Equations [0.0] ニューラルネットワーク(NN)は部分微分方程式(PDE)の解を近似する
NNはシミュレーションソフトウェアツールの不可欠な部分となり、複雑な動的システムのシミュレーションを100回以上加速することができる。
この研究は、NN微分を有限差分近似として定義することにより、これらの関数の検証に対処する。
初めて、出力領域の事前知識のないNN関数のバウンダリング問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 12:55:35 GMT)
Convolutional Neural Networks for signal detection in real LIGO data [0.0] 本稿では、チームTPI FSU Jenaからの提出と、その更新版について述べる。
また、我々のアルゴリズムを実際のO3bデータに適用し、GWTC-3カタログの関連するイベントを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:00:27 GMT)
Continuous Assurance of Autonomous Vehicle Behavior Through Machine
Learned Correctness Properties [0.0] そこで本研究では,機械学習による正当性特性の形式で,正当性特性を自動構築する手法を提案する。
本手法を,自律走行車のループ内評価に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:55:58 GMT)
Computational complexity of isometric tensor network states [0.0] 2D isoTNSを1+1Dユニタリ量子回路にマッピングする。
強いインジェクティブなアイソTNSで局所的な期待値を計算するための高速な古典的アルゴリズムを求める。
本研究の結果は,isoTNSを契約する証明可能なアルゴリズムの設計に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Clustering Dynamics for Improved Speed Prediction Deriving from
Topographical GPS Registrations [0.0] スパースGPSデータポイントとそれに関連する地形・道路設計特徴を用いた速度予測手法を提案する。
私たちのゴールは、地形とインフラの類似性を利用して、交通データがない地域での速度を予測する機械学習モデルをトレーニングできるかどうかを調べることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:28:16 GMT)
ClusterTabNet: Supervised clustering method for table detection and
table structure recognition [0.0] 文書中の単語をクラスタリングする深層学習に基づく新しい手法を提案する。
表構造ボトムアップを一対の単語間の関係グラフとして解釈し、変圧器エンコーダモデルを用いてその隣接行列を予測する。
DETRやFaster R-CNNのような現在の最先端検出手法と比較して,本手法は比較的小さなモデルを必要とするが,類似性や精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:10:24 GMT)
Can the Schrodinger dynamics explain measurement? [0.0] ガウスユニタリアンサンブルのランダム行列で表されるハミルトニアンを用いて、非定常状態のシュル「オーディンガー」進化を研究する。
このようなハミルトニアンモデルによるシュル「オーディンガー」の進化は、マクロと顕微鏡の系で測定されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 21:24:37 GMT)
Blueprint for efficient nuclear spin characterization with color center [0.0] 固体の核スピンは、スケーラブルな量子ハードウェアを開発するための有望な道を提供する。
個々の核スピンのキャラクタリゼーションは、超微細結合の強さによって特性化のプロトコルが異なるため、非常に困難である。
我々は、各原子核と電子スピンの間の超微粒子相互作用を決定するためのより簡単なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 22:54:52 GMT)
Best Practices for Facing the Security Challenges of Internet of Things
Devices Focusing on Software Development Life Cycle [0.0] IoTデバイスのセキュリティは、脅威の増加による最優先事項となっている。
この研究の目的は、潜在的な脅威に対する認識を高め、セキュアなソフトウェア開発ライフサイクルを強調することである。
この研究は、将来の発展の基準としても役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:43:02 GMT)
Bayesian deep learning for cosmic volumes with modified gravity [0.0] 本研究では,不確実性推定による深層ニューラルネットワークを用いて,修正重力(MG)シミュレーションから宇宙パラメータを抽出することを目的とした。
実空間密度場とパワースペクトルの両BNNを2000ダークマターのみの粒子メッシュのスイートから訓練する。
BNNは$Omega_m$と$sigma_8$のパラメータとMGパラメータとの相関を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 17:15:34 GMT)
Analyzing Currency Fluctuations: A Comparative Study of GARCH, EWMA, and
IV Models for GBP/USD and EUR/GBP Pairs [0.0] グレートブリテンポンド(GBP)の値の変動について検討する。
本研究では,2組の日次リターンの20日間の変動を予測する上での有効性を評価するために,様々な数学的モデルを適用した。
実験の結果, GBP/USDペアでは, GARCHモデルの利用から最も正確なボラティリティ予測が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 06:29:57 GMT)
Analysis of quantum Krylov algorithms with errors [0.0] この研究は、リアルタイム進化に基づく量子クリロフアルゴリズムの誤り解析を提供する。
得られた基底状態エネルギー推定値の上限と下限を証明し、上限の誤差は入力誤差率で線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 16:41:39 GMT)
Ambivalence in stakeholders' views on connected and autonomous vehicles [0.0] 接続型および自律型車両(CAV)は、しばしば現在の輸送システムの問題に対する解決策として議論される。
本稿では,様々な利害関係者のビジョンと最悪のシナリオについて考察する。
CAVの導入に対する専門家の曖昧さを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 13:39:51 GMT)
All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks [0.0] 本研究では,ジェイルブレイクプロンプトを効率的に作成するための簡単なブラックボックス手法を提案する。
本手法は有害なプロンプトを目的のLSMを直接利用した良性表現に反復的に変換する。
提案手法は, 平均5回の質問に対して, 80%以上の攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 02:29:28 GMT)
Absence of disordered Thouless pumps at finite frequency [0.0] チューレスポンプ(Thouless pump)は、電荷を量子化された速度でポンプする、ゆっくりと駆動される1次元バンド絶縁体である。
従来の研究では、ポンプは弱い乱れの鎖で持続し、クリーンチェインでは有限の駆動周波数で別々に持続していた。
障害と有限周波数の相互作用について検討し、瞬時固有状態間の非断熱遷移によりポンプ速度が常にゼロに減衰することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 19:21:10 GMT)
A step towards the integration of machine learning and small area
estimation [0.0] 本稿では,機械学習アルゴリズムがサポートする予測器を提案する。
仮定モデルからわずかに逸脱しただけで、この場合も提案が良い代替手段であることを示す。
さらに,機械学習予測器の精度推定手法を提案し,従来の手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:43:17 GMT)
A shape-based heuristic for the detection of urban block artifacts in
street networks [0.0] ストリートネットワークは都市のユビキタスな構成要素であり、開発を指導し、場所から場所への移動を可能にする。
グラフ表現は主に交通目的のために設計されている。
この表現は、交通ネットワークを単純化する必要がある他のユースケースには適していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 09:57:32 GMT)
A Reinforcement Learning Approach to the Design of Quantum Chains for
Optimal Energy Transfer [0.0] 強結合条件下で鎖状に配置された粒子間の距離依存相互作用を仮定する。
マルコフ決定過程として最適位置と粒子数を求める問題を定式化する。
すべての場合において、特定の条件に応じて異なる連鎖構成と特性を持つ非常に高い励起伝達を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 10:54:57 GMT)
A Hormetic Approach to the Value-Loading Problem: Preventing the
Paperclip Apocalypse? [0.0] 本稿では,AIの行動パターンの制御にホルムティック分析を用いる規制パラダイムであるHALOを提案する。
HALOがいかにして「ペーパークリップ最大化」のシナリオを解決できるかを示す。これは、紙クリップを作るための非規制のAIが、宇宙のすべての物質を紙クリップに変換することに終止符を打つという思考実験である。
我々のアプローチは、限界効用を減らした繰り返し動作のヘドニックな計算に基づいて、進化する「値」のデータベースを作成するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 07:49:48 GMT)
A Competition Winning Deep Reinforcement Learning Agent in microRTS [0.0] RAISocketAIは、IEEE microRTSコンペティションで優勝した最初のDeep Reinforcement Learning (DRL)エージェントである。
パフォーマンス制約のないベンチマークでは、RAISocketAIは2つの以前の競争勝者を定期的に破った。
根本方針を反復的に微調整し、特定の地図に学習を移すことは、RAISocketAIの勝利に不可欠であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 23:08:17 GMT)
A Comparative Study of Watering Hole Attack Detection Using Supervised Neural Network [0.0] 本研究では、これらの攻撃を検知・防止するために、教師付きニューラルネットワークを用いた「水穴攻撃」として知られる悪質な戦術について検討する。
ニューラルネットワークは、そのような攻撃に関連するウェブサイトの行動とネットワークトラフィックのパターンを特定する。
予防に関して言えば、このモデルは95%の攻撃をうまく停止し、堅牢なユーザー保護を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 20:18:24 GMT)