CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [113.7] 本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。
生成モデルのカウンターファクトの能力を効果的に評価するために,革新的な評価指標であるLogicAware Counterfactual Scoreを提案する。
分析の結果,提案手法は人間の好みとよく一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:53:40 GMT)
Interpretable Measures of Conceptual Similarity by
Complexity-Constrained Descriptive Auto-Encoding [112.1] 画像間の類似度を定量化することは、画像ベースの機械学習にとって重要な著作権問題である。
我々は,高次関係を捉えた画像間での「概念的類似性」の概念を定義し,計算することを目指している。
2つの非常に異種な画像は、その記述の早い段階で識別できるが、概念的に異種な画像は、より詳細を区別する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:31:17 GMT)
MaxMin-RLHF: Towards Equitable Alignment of Large Language Models with
Diverse Human Preferences [101.6] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、言語モデルと人間の嗜好を一致させる。
予測最大化アルゴリズムを用いて嗜好分布の混合を学習し、人間の嗜好をよりよく表現する。
従来のRLHFアルゴリズムよりも16%以上の勝利率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:56:27 GMT)
Tell Me More! Towards Implicit User Intention Understanding of Language
Model Driven Agents [101.0] 現在の言語モデル駆動エージェントは、しばしば効果的なユーザ参加のメカニズムを欠いている。
Intention-in-Interaction (IN3) は明示的なクエリを通してユーザの暗黙の意図を検査するための新しいベンチマークである。
私たちは、タスクの曖昧さを積極的に評価し、ユーザの意図を問う強力なモデルであるMistral-Interactを経験的に訓練し、それらを実行可能な目標へと洗練させます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:36:30 GMT)
Open-Vocabulary Segmentation with Unpaired Mask-Text Supervision [90.9] 我々は、独立した画像マスクと画像テキストペアを用いて、マスクとテキストの厳密な対応を解放する。
テキスト記述におけるマス予測と実体の信頼度を利用した弱教師付きオープン語彙セグメンテーションフレームワーク(Uni-OVSeg)を提案する。
テキストのみの弱教師付き手法と比較して、私たちのUni-OVSegはADE20Kデータセットで15.5% mIoUを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:01:44 GMT)
Sports-QA: A Large-Scale Video Question Answering Benchmark for Complex
and Professional Sports [90.8] スポーツビデオQAタスク用に特別に設計された最初のデータセットであるSports-QAを紹介する。
Sports-QAデータセットには、説明、時系列、因果関係、反事実条件など、さまざまな種類の質問が含まれている。
質問応答のための時間的情報の特定の尺度に自動的にフォーカスできる新しいオートフォーカス変換器(AFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:58:27 GMT)
MUSTARD: Mastering Uniform Synthesis of Theorem and Proof Data [88.7] MUSTARDは、高品質で多様性のある定理と証明データの均一な合成をマスターするフレームワークである。
5,866個の有効なデータポイントを持つMUSTARDSAUCEベンチマークを示す。
我々は広範囲な解析を行い、MUSTARDが検証された高品質なステップバイステップデータを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:57:58 GMT)
Loss Shaping Constraints for Long-Term Time Series Forecasting [86.7] 本稿では,長期時系列予測のための制約付き学習手法を提案する。
提案手法は, 予測ウィンドウ上でエラーを発生させながら, 時系列ベンチマークにおける競合平均性能を示すことを示すための, 実用的なプリマル・デュアルアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:20:44 GMT)
Fast Window-Based Event Denoising with Spatiotemporal Correlation
Enhancement [85.7] 同時にイベントのスタックを扱うウィンドウベースのイベントデノゲーションを提案する。
空間領域では、実世界の事象と雑音を識別するために、最大後部(MAP)を選択する。
我々のアルゴリズムは、イベントノイズを効果的かつ効率的に除去し、下流タスクの性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:56:42 GMT)
Provably Efficient Representation Selection in Low-rank Markov Decision
Processes: From Online to Offline RL [84.1] オンラインおよびオフラインの強化学習における表現学習のための効率的なアルゴリズムであるReLEXを提案する。
Re-UCBと呼ばれるReLEXのオンラインバージョンは、表現の選択なしでは最先端のアルゴリズムよりも常に悪い性能を発揮することを示す。
オフラインのReLEX-LCBに対して、表現クラスが状態-作用空間をカバーできる場合、アルゴリズムが最適なポリシーを見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:05:06 GMT)
Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression
for Efficient LLM Inference [83.3] 我々はキー値(KV)キャッシュによって課されるメモリボトルネックに焦点を当てる。
既存のKVキャッシュ手法は、比較的重要でないKVペアの大きなスワストを刈り取ったり、取り除いたりすることでこの問題に対処する。
本稿では,固定サイズキャッシュと退避型キャッシュを簡易に統合したLESSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:54:56 GMT)
Nearly Minimax Optimal Regret for Learning Linear Mixture Stochastic
Shortest Path [80.6] 線形混合遷移カーネルを用いた最短経路(SSP)問題について検討する。
エージェントは繰り返し環境と対話し、累積コストを最小化しながら特定の目標状態に到達する。
既存の作業は、イテレーションコスト関数の厳密な下限や、最適ポリシーに対する期待長の上限を仮定することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:52:00 GMT)
Causal Deep Learning [77.5] 因果性は、現実世界の問題を解決する方法を変える可能性がある。
しかし因果関係は、実際にテストできない重要な仮定を必要とすることが多い。
我々は、因果性に関する新しい考え方を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:30:13 GMT)
Transformers Can Achieve Length Generalization But Not Robustly [76.1] 長さ一般化の成功は,データ形式や位置エンコーディングのタイプと密接に関連していることを示す。
標準変換器が入力長の2.5倍のシーケンス長に外挿できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:18:29 GMT)
Synergistic eigenanalysis of covariance and Hessian matrices for
enhanced binary classification [75.9] 本稿では, 学習モデルを用いて評価したヘッセン行列をトレーニングセットで評価した共分散行列の固有解析と, 深層学習モデルで評価したヘッセン行列を組み合わせた新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、クラス間の平均距離を最大化し、クラス内の分散を最小化する能力を確立する形式的な証明によって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:10:42 GMT)
Self-Alignment for Factuality: Mitigating Hallucinations in LLMs via
Self-Evaluation [75.0] 大規模言語モデル(LLM)は、たとえ関連する知識を持っていたとしても、事実的不正確さに悩まされることが多い。
我々は,LLMの自己評価能力を活用し,現実性に向けてモデルを操る訓練信号を提供する。
提案手法は,Llamaファミリーモデルに対して,3つの重要な知識集約タスクにおいて,現実的精度を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:52:42 GMT)
Magic-Me: Identity-Specific Video Customized Diffusion [74.8] 本稿では,VCD(Video Custom Diffusion)と呼ばれる,シンプルで効果的な被写体識別制御可能なビデオ生成フレームワークを提案する。
そこで我々は,高品質なID保存に不可欠な3つの新しいコンポーネントを提案する。
そのシンプルさにもかかわらず、我々はVCDがより優れたIDで安定かつ高品質なビデオを生成することができることを検証するために広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:13:51 GMT)
Differentially Private Graph Learning via Sensitivity-Bounded
Personalized PageRank [74.5] 本稿では,近似的なPPRを出力し,入力エッジに有界な感度を持つアルゴリズムを提案する。
我々の感度バウンドPPRは、差分プライベート(DP)PPRランキング、DPノード分類、DPノード埋め込みなど、グラフ学習のいくつかのツールのプライベートアルゴリズムを直接意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:58:13 GMT)
Evading Black-box Classifiers Without Breaking Eggs [70.7] 決定に基づく回避攻撃は、ブラックボックス分類器に繰り返し問い合わせて敵の例を生成する。
以前の作業では、分類器に対して行われたクエリの総数によって、このような攻撃のコストを測定していた。
このメトリクスは欠陥があり、悪いクエリの数を1.5$-$7.3times$に削減する新たな攻撃を設計している、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:46:01 GMT)
Mitigating Reward Hacking via Information-Theoretic Reward Modeling [70.3] 本稿では,報酬モデリングのための汎用的で堅牢なフレームワークであるInfoRMを提案する。
我々は,潜伏空間における過最適化と外れ値の相関を同定し,報酬過最適化を検出するための有望なツールとしてInfoRMを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:49:07 GMT)
Depth-aware Volume Attention for Texture-less Stereo Matching [67.5] 実用的な屋外シナリオにおけるテクスチャ劣化に対処する軽量なボリューム改善手法を提案する。
画像テクスチャの相対的階層を抽出し,地中深度マップによって教師される深度体積を導入する。
局所的な微細構造と文脈は、体積凝集時のあいまいさと冗長性を緩和するために強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:07:44 GMT)
Reinforcement Learning from Human Feedback with Active Queries [67.3] 現在の強化学習アプローチは、多くの場合、大量の人間による嗜好データを必要とする。
本稿では,能動学習の成功に触発されたクエリ効率の高いRLHF手法を提案する。
実験の結果,ADPOは人間の好みに対するクエリの約半分しか作成していないが,最先端のDPO法の性能と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:58:40 GMT)
Deep Rib Fracture Instance Segmentation and Classification from CT on
the RibFrac Challenge [66.9] RibFrac Challengeは、660のCTスキャンから5,000以上のリブ骨折のベンチマークデータセットを提供する。
MICCAI 2020チャレンジ期間中に243つの結果が評価され、7つのチームがチャレンジサマリーに参加するために招待された。
この分析により、いくつかのトップリブ骨折検出ソリューションが、人間の専門家と同等かそれ以上の性能を達成したことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:18:33 GMT)
Towards Robust Model-Based Reinforcement Learning Against Adversarial
Corruption [66.6] 本研究は、モデルベース強化学習(RL)における敵対的腐敗の課題に取り組む。
本稿では,MLE に対する不確実性重みとして全変量 (TV) に基づく情報比を利用する,汚損楽観的 MLE (CR-OMLE) アルゴリズムを提案する。
我々は、重み付け手法をオフライン設定にまで拡張し、汚損性悲観的MLE (CR-PMLE) というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:27:30 GMT)
Premise Order Matters in Reasoning with Large Language Models [62.5] 大規模言語モデル (LLM) は,前提の順序に驚くほど脆弱であることを示す。
前提順序が中間的推論ステップで要求されるコンテキストと一致した場合, LLM が最高の性能を達成することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:50:18 GMT)
Stability and Multigroup Fairness in Ranking with Uncertain Predictions [61.8] 我々の研究はランキング関数について考察している。分類タスクの個々の予測からランキング上の分布へのマップ。
ランキング関数の2つの側面、すなわち予測における摂動に対する安定性と、個人とサブグループの両方に対する公正性に焦点を当てる。
我々の研究は、不確実性に敏感なランキングが、グループと個人レベルの公正性の保証とを自然に補間していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:17:05 GMT)
Leveraging the Context through Multi-Round Interactions for Jailbreaking
Attacks [60.7] 大規模言語モデル(LLM)は、脱獄攻撃の影響を受けやすい。
脱獄攻撃は、攻撃クエリを微調整することで有害な情報を抽出することを目的としている。
我々は、コンテキストインタラクションアタックと呼ばれる新しい攻撃形式に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:45:19 GMT)
Latent Inversion with Timestep-aware Sampling for Training-free
Non-rigid Editing [60.7] 安定拡散を用いた非剛性編集のための学習自由アプローチを提案する。
提案手法は,テキスト最適化,潜時反転,タイムステップ対応テキストインジェクションサンプリングの3段階からなる。
本手法の有効性を,アイデンティティの保存,編集性,美的品質の観点から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:03:00 GMT)
Optimal Horizon-Free Reward-Free Exploration for Linear Mixture MDPs [60.4] 線形マルコフ決定過程(MDP)を学習するための新たな報酬なしアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの核心は、探索駆動の擬似回帰を用いた不確実性重み付き値目標回帰である。
我々のアルゴリズムは$tilde O(d2varepsilon-2)$ episodesを探索するだけで、$varepsilon$-optimal policyを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:44:08 GMT)
LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining
Language Models with First-Order Logic Provers [60.0] 論理的推論は、科学、数学、社会に潜在的影響を与える可能性のある人工知能にとって重要なタスクである。
本研究では、LINCと呼ばれるモジュール型ニューロシンボリックプログラミングのようなタスクを再構成する。
我々は,FOLIOとProofWriterのバランスの取れたサブセットに対して,ほぼすべての実験条件下で,3つの異なるモデルに対して顕著な性能向上を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:56:03 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） (Wed, 14 Feb 2024 13:04:28 GMT)
Switch EMA: A Free Lunch for Better Flatness and Sharpness [58.6] この研究は、一行の修正、すなわち、スイッチ(SEMA)と呼ばれる各エポック後のパラメータを元のモデルに切り替えることによって、EMAの完全なポテンシャルを明らかにする。
理論的および経験的両面から、SEMAはDNNが平坦性と鋭さのトレードオフを良くする一般化最適点に到達するのに役立つことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:28:42 GMT)
Nearly Optimal Regret for Decentralized Online Convex Optimization [58.4] 分散オンライン凸最適化(D-OCO)は,局所計算と通信のみを用いて,グローバルな損失関数の列を最小化することを目的としている。
我々は凸関数と強い凸関数の残差をそれぞれ低減できる新しいD-OCOアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、$T$、$n$、$rho$の点でほぼ最適です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:44:16 GMT)
Less is More: Fewer Interpretable Region via Submodular Subset Selection [58.0] 本稿では,上述の画像帰属問題を部分モジュラ部分選択問題として再モデル化する。
我々は,より精密な解釈領域を発見するために,新しい部分モジュラー関数を構築した。
正しく予測されたサンプルに対しては,HSIC-Attributionに対する平均4.9%と2.5%の利得で,Deletion and Insertionスコアを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:30:02 GMT)
Learning Interpretable Policies in Hindsight-Observable POMDPs through
Partially Supervised Reinforcement Learning [57.7] 本稿では,PSRL(Partially Supervised Reinforcement Learning)フレームワークを紹介する。
PSRLの中心は、教師なし学習と教師なし学習の融合である。
PSRLは、保存中のモデル解釈可能性を高め、従来の手法で設定された性能ベンチマークよりも大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:23:23 GMT)
Online Advertisements with LLMs: Opportunities and Challenges [56.8] 本稿では,オンライン広告システムにおけるLarge Language Models(LLM)の活用の可能性について検討する。
プライバシー、レイテンシ、信頼性、そしてそのようなシステムが満たさなければならないユーザーや広告主の満足度など、基本的な要件を探求します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:02:57 GMT)
Loopy-SLAM: Dense Neural SLAM with Loop Closures [56.0] ポーズをグローバルに最適化するLoopy-SLAMと高密度3Dモデルを導入する。
我々は,データ駆動のポイントベースサブマップ生成手法を用いてフレーム・ツー・モデル追跡を行い,グローバルな位置認識を行うことで,オンラインのループクロージャをトリガーする。
合成Replicaおよび実世界のTUM-RGBDおよびScanNetデータセットの評価は、既存の高密度ニューラルネットワークRGBD SLAM法と比較して、追跡、マッピング、レンダリングの精度の競争力または優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:18:32 GMT)
Detecting Anomalous Events in Object-centric Business Processes via
Graph Neural Networks [55.6] 本研究では,ビジネスプロセスにおける異常検出のための新しいフレームワークを提案する。
まず、属性グラフとしてオブジェクト中心のイベントログのプロセス依存性を再構築する。
次に、異常事象を検出するために、グラフ畳み込みオートエンコーダアーキテクチャを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:17:56 GMT)
Improved Regret for Bandit Convex Optimization with Delayed Feedback [55.1] 本稿では,遅延した帯域幅のフィードバックをブロッキング更新機構によって注意深く活用する,新たなアルゴリズムを開発した。
制約のない作用集合を持つ特別な場合、それは強凸かつ滑らかな函数に対して$O(sqrtTlog T+dlog T)$の後悔境界を達成するために単純に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:08:26 GMT)
Zero-entropy encoders and simultaneous decoders in identification via
quantum channels [53.7] これら4つの組み合わせ(純/混合エンコーダ、同時/一般デコーダ)は、コードサイズが2倍に大きくなることを示す。
量子チャネルの同時識別能力は、純状態符号化と同時識別能力に等しいことを示し、3つの線形順序の識別能力を残した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:59:23 GMT)
Deterministic identification over channels with finite output: a
dimensional perspective on superlinear rates [53.7] 有限出力であるが任意の入力アルファベットを持つメモリレスチャネルに対する一般性の問題を考える。
主な発見は、それによって特定可能なメッセージの最大数は、ブロック長が$n$の2R,nlog n$と超指数的にスケールすることです。
結果は、有限次元の出力量子系を持つ古典量子チャネルに直接一般化することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:59:30 GMT)
L3GO: Language Agents with Chain-of-3D-Thoughts for Generating
Unconventional Objects [53.5] 本稿では,3Dメッシュ生成を推論可能な3Dメッシュ生成手法であるL3GO(チェーン・オブ・3D思想)を用いた言語エージェントを提案する。
我々は,新しいベンチマークである Unconventionally Feasible Objects (UFO) と,Blender上に構築されたSimpleBlenv を開発した。
提案手法は,ShapeNet上での3Dメッシュ生成のための標準GPT-4および他の言語エージェントを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:51:05 GMT)
DPZero: Private Fine-Tuning of Language Models without Backpropagation [53.0] DPZeroは、ほぼ次元に依存しない新しいゼロオーダーアルゴリズムである。
DPZeroのメモリ効率は、6つの下流タスクでプライベートに微調整されたRoBERTaで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:42:42 GMT)
Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning
and Foundation Models [51.4] 人間の解釈可能な概念をデータから学習する方法を研究する。
両分野からアイデアをまとめ、多様なデータから概念を確実に回収できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:23:59 GMT)
Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.8] 製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。
セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:23:30 GMT)
OmniMedVQA: A New Large-Scale Comprehensive Evaluation Benchmark for
Medical LVLM [50.6] 我々は,新しい包括的ビジュアル質問回答(VQA)ベンチマークであるOmniMedVQAを紹介する。
このベンチマークのすべての画像は、本物の医療シナリオから得られたものです。
既存のLVLMはこれらの医療用VQA問題に効果的に取り組むのに苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:51:56 GMT)
LLMs and the Abstraction and Reasoning Corpus: Successes, Failures, and
the Importance of Object-based Representations [50.4] GPT-4 は 1D-ARC や単純な ARC サブセットのような非言語領域で完全に「推論」できないことを示す。
本稿では,外部ツールから得られるオブジェクトベース表現を提案する。これにより,解決されたARCタスクのパフォーマンスがほぼ倍増し,より簡単な1D-ARC上でのほぼ完璧なスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:15:31 GMT)
Wireless Crowd Detection for Smart Overtourism Mitigation [50.0] この章では、モバイルデバイスのワイヤレスアクティビティに基づいたオーバツーリズムを監視するための、低コストなアプローチについて説明する。
群集センサは、無線技術のトレース要素を検出することで、周囲のモバイルデバイスの数をカウントする。
いくつかの技術で検出プログラムを実行し、指紋解析の結果は匿名データベースにのみローカルに保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:20:24 GMT)
David helps Goliath: Inference-Time Collaboration Between Small
Specialized and Large General Diffusion LMs [49.8] 拡散に基づく言語モデルは、自己回帰型LMに代わる有望な選択肢として浮上している。
我々は最近提案した拡散モデルSSD-LMを0.4Bから13Bパラメータに拡張する方法を提案する。
SSD-2は、個々のユーザがカスタマイズしてデプロイできる100倍の小型モデルで、新しいアンサンブルを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:45:41 GMT)
Deep Learning-based Analysis of Basins of Attraction [49.8] 本研究は,様々な力学系における盆地の複雑さと予測不可能性を特徴づけることの課題に対処する。
主な焦点は、この分野における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の効率性を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:04:57 GMT)
On dimensionality of feature vectors in MPNNs [49.3] 我々は、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPNN)がWeisfeiler--Leman(WL)同型テストに対する識別力に等しいというモリスら(AAAI'19)の古典的な結果を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:13:30 GMT)
Position Paper: Challenges and Opportunities in Topological Deep
Learning [48.0] トポロジカルディープラーニング(TDL)は、トポロジカルな特徴を用いてディープラーニングモデルを理解し設計する、急速に進化する分野である。
本稿では,TDLがトポロジ的概念を取り入れたグラフ表現学習と幾何学的深層学習を補完する可能性を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:35:10 GMT)
Robustness of AI-Image Detectors: Fundamental Limits and Practical
Attacks [47.0] 我々は、透かしやディープフェイク検出器を含む様々なAI画像検出器の堅牢性を分析する。
ウォーターマーキング手法は,攻撃者が実際の画像をウォーターマーキングとして識別することを目的としたスプーフ攻撃に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:39:54 GMT)
Scaling the Authoring of AutoTutors with Large Language Models [46.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自動質問生成からエッセイ評価まで、いくつかのユースケースを教育で発見した。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて知的チューリングシステムを構築する可能性について検討する。
MWPTutor は LLM を用いて事前定義された有限状態トランスデューサの状態空間を補う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:53:56 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） (Wed, 14 Feb 2024 22:19:36 GMT)
Investigating Out-of-Distribution Generalization of GNNs: An
Architecture Perspective [45.4] グラフ自己アテンション機構と疎結合アーキテクチャはグラフOOD一般化に肯定的に寄与することを示す。
我々は,グラフ自己保持機構と疎結合アーキテクチャの両方の堅牢性を活用するために,新しいGNNバックボーンモデルDGATを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:26:09 GMT)
Prompted Contextual Vectors for Spear-Phishing Detection [45.1] スパイアフィッシング攻撃は重大なセキュリティ上の課題を示す。
本稿では,新しい文書ベクトル化手法に基づく検出手法を提案する。
提案手法は, LLM生成したスピアフィッシングメールの識別において, 91%のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:10:38 GMT)
Quantized Thouless pumps protected by interactions in dimerized Rydberg
tweezer arrays [45.0] 我々は、Thoulessポンプ、すなわち断熱的トポロジカルトランスポートを、二量体化されたXXZハミルトニアンによって記述された相互作用するスピン鎖で研究する。
非相互作用の場合、量子化されたThoulessポンプは、位相特異点が断熱的に包囲されているときにのみ発生する。
相互作用が存在する場合、そのようなトポロジカル輸送は系が特異点に任意に近づくエキゾチックな経路に持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:58:21 GMT)
Automated Unit Test Improvement using Large Language Models at Meta [44.9] 本稿では,LLMを用いたMetaのTestGen-LLMツールについて述べる。
InstagramとFacebookプラットフォームのMetaテストアソンにおけるTestGen-LLMのデプロイについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:43:14 GMT)
FedMT: Federated Learning with Mixed-type Labels [44.7] フェデレートラーニング(FL)では、分類器はデータを交換することなく、複数のセンターからのデータセットで訓練される。
本稿では,FL と混合型ラベルを併用した FL の重要かつ未探索な設定について考察する。
本稿では,これらのラベル空間間の基礎となる対応性を利用する理論誘導型モデル依存型手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:21:18 GMT)
AttributionLab: Faithfulness of Feature Attribution Under Controllable
Environments [44.7] 特徴属性(Feature Attribution)は、関連する入力機能を特定することによって、ニューラルネットワークの出力を説明する。
信頼度テストの最近の傾向は、設計データに既知の関連する特徴を持つモデルに適合し、属性と真実の入力特徴を比較することである。
本稿では,ネットワークを設計し,手動で重みを設定することでこの問題を解決し,データの設計を行う。
AttributionLabというセットアップは、誠実さの正当性チェックとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:10:30 GMT)
Understanding Stress, Burnout, and Behavioral Patterns in Medical
Residents Using Large-scale Longitudinal Wearable Recordings [44.6] 本研究は、43人の医療従事者の職場行動パターンを訓練の異なる段階にわたって調査した。
具体的には,その増幅パターン,コンピュータアクセス,住民のメンターとのインタラクションについて検討する。
分析の結果, 歩行行動パターンやコンピュータの利用状況は, プログラムの年齢によって異なるが, 住民の作業行動は異なることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:06:50 GMT)
Robust Training of Temporal GNNs using Nearest Neighbours based Hard
Negatives [44.5] 時間グラフニューラルネットワークTgnnのトレーニングは、ランダムサンプリングに基づく教師なし損失によって列挙される。
そこで我々はTgnnの教師なし学習を改良し,一様負サンプリングを重要ベース負サンプリングに置き換える手法を提案する。
提案した負のサンプリングに基づいて損失をトレーニングしたTgnnは、一貫した優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:27:53 GMT)
SemRel2024: A Collection of Semantic Textual Relatedness Datasets for 14
Languages [44.4] SemRelは14言語にわたるネイティブスピーカーによって注釈付けされた新しいセマンティック関連データセットである。
これらの言語は5つの異なる言語族の出身であり、主にアフリカとアジアで話されている。
SemRelデータセットの各インスタンスは、2つの文間の意味的テキスト関連性の度合いを表すスコアに関連付けられた文対である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:49:52 GMT)
On the Communication Complexity of Decentralized Bilevel Optimization [44.2] 異種環境下での分散二段階勾配降下アルゴリズムを開発した。
我々の知る限りでは、これは不均一な条件下でこれらの理論結果を達成する最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:08:10 GMT)
LongForm: Effective Instruction Tuning with Reverse Instructions [43.7] 本稿では,逆命令によって生成されるLongForm-Cデータセットを紹介する。
まず、C4やウィキペディアなどのコーパスから、多種多様な人文文書を選択する。
逆命令を用いた人書きコーパスの例を LLM で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:00:33 GMT)
DrM: Mastering Visual Reinforcement Learning through Dormant Ratio
Minimization [43.6] ビジュアル強化学習は、継続的な制御タスクにおいて有望である。
現在のアルゴリズムは、パフォーマンスのあらゆる面において、いまだに満足できない。
DrMは、ドッグドメインとマニピュレータドメインの両方のタスクを一貫して解決する最初のモデルフリーアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:56:25 GMT)
Machine Learning in management of precautionary closures caused by
lipophilic biotoxins [43.5] ムッセル農業は最も重要な水産産業の1つである。
ムッセル農業の主なリスクは有害な藻類開花(HABs)であり、人間の消費に危険をもたらす。
本研究は,予防的クロージャの適用を支援する予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:51:58 GMT)
Prismatic: Interactive Multi-View Cluster Analysis of Concept Stocks [42.4] 本研究では,ビジネス関係知識の定量的分析と質的分析を統合した視覚分析システムPrismaticを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:47:30 GMT)
Social network analysis for personalized characterization and risk
assessment of alcohol use disorders in adolescents using semantic
technologies [42.3] アルコール使用障害(AUD)は、世界中の公衆衛生機関にとって大きな関心事である。
本稿では、知識モデルの構築方法を示し、従来の手法を用いて得られた結果と、この完全自動化モデルとの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:09:05 GMT)
A Semantic Social Network Analysis Tool for Sensitivity Analysis and
What-If Scenario Testing in Alcohol Consumption Studies [42.3] 本稿では,このような感性学習を容易にするために,意味的知識表現技術を用いたツールについて述べる。
ツールの基盤は概念構造であり、「オントロジー」と呼ばれ、異なる概念とその定義を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:17:04 GMT)
Tackling Negative Transfer on Graphs [42.2] トランスファーラーニングは、他の関連するタスクから学んだ知識を活用して、ターゲットタスクでの学習を促進することを目的としている。
負の移動は、ソースとターゲットが密接に関連していないときに起こる。
本稿では,グラフ間でサブグラフレベルの知識を伝達する2つの効果的な方法,Subgraph Pooling(SP)とSubgraph Pooling++(SP++)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:46:47 GMT)
Graph Inference Acceleration by Learning MLPs on Graphs without
Supervision [42.2] textbftextscSimMLPは,グラフ上のtextbftextscMLPを教師なしで学習するための効果的なフレームワークである。
textscSimMLPは、特に目に見えないノードの設定において、最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:16:13 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） (Wed, 14 Feb 2024 06:16:25 GMT)
Predicting the Emergence of Solar Active Regions Using Machine Learning [41.9] 今後の宇宙気象障害の早期警戒機能を作成するため、61の新興活動領域のデータセットを選択した。
太陽ダイナミクス観測衛星(SDO)に搭載されたヘリオサイスミック・磁気画像装置(HMI)からのドップラーシフトと連続強度観測を利用した。
我々は,次の磁束発生に伴う音響パワーフラックス密度の変動を捉える機械学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:41:50 GMT)
How VADER is your AI? Towards a definition of artificial intelligence
systems appropriate for regulation [41.9] 最近のAI規制提案では、ICT技術、アプローチ、AIではないシステムに影響を与えるAI定義が採用されている。
本稿では,AI定義の規制(VADER)が適切に定義されているかを評価するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:02:45 GMT)
End-to-End Training Induces Information Bottleneck through Layer-Role
Differentiation: A Comparative Analysis with Layer-wise Training [40.5] エンド・ツー・エンド(E2E)トレーニングでは、エラーのバックプロパゲーションを通じてモデル全体を最適化し、ディープラーニングの進歩を根本的に支援する。
E2E訓練のパフォーマンスにはまだ一致しないため、実用性に乏しい。
本稿では,エラーを局所的に設定する非E2E手法であるレイヤワイドトレーニングとの比較により,E2Eトレーニングが優れた性能を示す理由を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:46:53 GMT)
ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language [40.4] ChatCellは、自然言語による単一セル分析を容易にするツールである。
ChatCellは単細胞生物学の深い専門知識を得た。
プロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.io/project/ChatCell.orgで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:09:58 GMT)
POND: Multi-Source Time Series Domain Adaptation with Information-Aware
Prompt Tuning [40.2] 時系列ドメイン適応は、多様なアプリケーションにおいて、重要かつ複雑な課題である。
POND(PrOmpt-based domaiN Discrimination)は,時系列ドメイン適応にプロンプトを利用する最初のフレームワークである。
提案するPONDモデルは,F1スコア上での最先端比較手法を最大66%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:24:04 GMT)
Gradient Alignment with Prototype Feature for Fully Test-time Adaptation [39.9] GAP(Gradient Alignment with Prototype Feature)と呼ばれる正規化器を提案する。
GAPは、誤分類された擬似ラベルのエントロピー最小化損失から不適切なガイダンスを緩和する。
我々はGAPが様々なデータセットにわたるTTA手法を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:17:21 GMT)
Scheduling for On-Board Federated Learning with Satellite Clusters [39.8] オンボードのフェデレーション学習により、衛星は機械学習モデルを協調的に訓練することができる。
本稿では,衛星間リンクに接続された星座のFLのスケジューリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:26:30 GMT)
AdvST: Revisiting Data Augmentations for Single Domain Generalization [39.6] 単一ドメインの一般化は、単一のソースドメインのデータを使用して、未知のターゲットドメインシフトに対して堅牢なモデルをトレーニングすることを目的としている。
セマンティクス変換としての学習可能なパラメータによる標準的なデータ拡張は、サンプルの特定のセマンティクスを操作できる。
本稿では,セマンティックス変換を用いたAdversarial Learning(AdvST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:15:30 GMT)
Rapid Adoption, Hidden Risks: The Dual Impact of Large Language Model
Customization [39.6] 我々は、信頼できないカスタマイズ LLM と統合されたアプリケーションに対して、最初の命令バックドアアタックを提案する。
私たちの攻撃には、単語レベル、構文レベル、意味レベルという3つのレベルの攻撃が含まれています。
このような攻撃を緩和する際の部分的有効性を示すため,命令を無視した防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:47:35 GMT)
Information Complexity of Stochastic Convex Optimization: Applications
to Generalization and Memorization [38.9] 我々は,円錐曲線最適化(SCO)の文脈における記憶と学習の相互作用について検討する。
我々は,Steinke と Zakynthinou が提唱した条件付き相互情報(CMI)の枠組みを用いた記憶の定量化(2020年)
L2$ Lipschitz-bounded set and under strong convexity, every learner with a excess error have CMI bounded by $Omega (1/varepsilon2)$ and $Omega (1/varepsilon)$。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:17:30 GMT)
DeepPolar: Inventing Nonlinear Large-Kernel Polar Codes via Deep
Learning [38.7] 我々は,カーネルサイズを拡大した極性符号の非線形一般化を新たに検討し,これをDeepPolar符号と呼ぶ。
以上の結果から,DeepPolar符号はカーネルサイズが大きくなることにより,既存のニューラル符号と従来の極性符号の双方と比較して信頼性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:18:10 GMT)
Auto-Encoding Bayesian Inverse Games [38.7] ゲームの性質が未知であり、観察から推測しなければならない逆ゲーム問題を考える。
既存の最大推定手法は、未知のパラメータの点推定のみを提供する。
可変オートエンコーダと組込み微分可能ゲームソルバを用いて推論を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:17:37 GMT)
SafeDecoding: Defending against Jailbreak Attacks via Safety-Aware
Decoding [37.9] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の安全性を意識したデコーディング戦略であるSafeDecodingを導入し,ユーザクエリに対する有用かつ無害な応答を生成する。
この結果から,SafeDecodingは,ユーザクエリに対する応答の利便性を損なうことなく,攻撃成功率やジェイルブレイク攻撃の有害性を著しく低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:54:31 GMT)
Synthesizing Knowledge-enhanced Features for Real-world Zero-shot Food
Detection [37.9] 食品検出には、現実のシナリオをサポートするために、新しい見えない食品オブジェクトに対してゼロショット検出(ZSD)が必要である。
まず,ZSFD(Zero-Shot Food Detection)のタスクを,豊富な属性アノテーションを備えたFOWAデータセットによってベンチマークする。
本稿では,複雑な属性間の相互作用を利用して,きめ細かい問題に対処する新しいフレームワークZSFDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:32:35 GMT)
Can Text-to-image Model Assist Multi-modal Learning for Visual
Recognition with Visual Modality Missing? [37.7] 視覚的モダリティの欠如に対するデータ効率の向上とロバスト性をモデル化するためのテキスト・ツー・イメージ・フレームワークであるGTI-MMを提案する。
以上の結果から, 合成画像はトレーニングにおける視覚的データの欠如によるトレーニングデータの効率向上と, トレーニングやテストに関わる視覚的データの欠如によるモデルロバスト性向上に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:21:00 GMT)
Second Order Methods for Bandit Optimization and Control [37.7] 我々は,大規模な凸関数に対して,このアルゴリズムが最適($kappa$-2020と呼ぶ凸関数の観点で)となることを示す。
また,メモリを用いたオンライン凸最適化への2次帯域幅アルゴリズムの適用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:03:38 GMT)
Enhancing ID and Text Fusion via Alternative Training in Session-based
Recommendation [37.4] セッションベースのレコメンデーションは、セッション内のユーザの履歴行動に基づいた、カスタマイズされた提案を提供することを目的としている。
テキスト情報を統合するために、様々な方法が導入された。
これらの2つのモダリティの融合は、単純融合フレームワークに従えば、最良の単一モダリティを一貫して上回るわけではない。
そこで本研究では,IDとテキストのトレーニングを分離した新たなトレーニング戦略AlterRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:41:50 GMT)
diff History for Neural Language Agents [37.2] これらの問題に対するシンプルで効果的なソリューションである差分履歴を導入します。
The Unix diff command on continuous text observed in the interaction histories used to prompt LM policy, we can be abstract away redundant information。
意思決定のために長い水平推論を必要とする未解決のビデオゲームであるNetHackでは、diff履歴を調整したLMがニューラルエージェントの最先端のパフォーマンスにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:59:41 GMT)
Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety: A Survey [37.2] 大規模言語モデル(LLM)が会話アプリケーションで一般的なものになった。
有害な反応を引き起こすために悪用されるリスクは、深刻な社会的懸念を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:14:03 GMT)
Few-Shot Object Detection with Sparse Context Transformers [37.1] 少ないショット検出は、少ないラベル付きデータでトレーニングされたモデルを使用してオブジェクトをローカライズするパターン認識における主要なタスクである。
本稿では,ソース領域におけるオブジェクトの知識を効果的に活用し,対象領域内の少数のトレーニング画像からスパースコンテキストを自動的に学習する新しいスパースコンテキスト変換器を提案する。
提案手法を2つの難易度オブジェクト検出ベンチマークで評価し,提案手法が関連する最先端技術と比較して競合性能を得ることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:10:01 GMT)
Towards better Human-Agent Alignment: Assessing Task Utility in
LLM-Powered Applications [37.0] AgentEvalはユーティリティ検証プロセスをシンプルにするために設計されたフレームワークである。
本稿では,量子化器の研究の堅牢性について包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:46:15 GMT)
DolphCoder: Echo-Locating Code Large Language Models with Diverse and
Multi-Objective Instruction Tuning [36.8] コード生成を自己評価する多種多様な命令モデル(DolphCoder)を導入する。
多様な命令ターゲットを学習し、コード生成能力を高めるためにコード評価の目的を組み合わせる。
本モデルは,HumanEvalおよびMBPPベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:34:58 GMT)
Weakly Supervised Segmentation of Vertebral Bodies with Iterative
Slice-propagation [36.6] Weakly supervised Iterative Spinal (WISS) 法を提案する。
WISSは、注釈付き矢状スライスにVBを反復的な自己学習方法で最初に分割する。
WISSは、ボリュームセグメンテーションを得るためにスライスプロパゲーション方式で、全VBをスライスしてスライスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:56:31 GMT)
Learning-based Bone Quality Classification Method for Spinal Metastasis [36.6] 脊椎転移の早期発見は、正確なステージングと最適な治療に重要である。
本稿では,CT画像に基づく脊椎転移の骨質自動分類法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:53:51 GMT)
Neural Operators Meet Energy-based Theory: Operator Learning for
Hamiltonian and Dissipative PDEs [35.7] 本稿では、偏微分方程式の解演算子を学習するためのエネルギー一貫性ニューラル演算子(ENO)を提案する。
ENOは、観測された溶液軌道からのエネルギー保存または散逸法に従う。
そこで我々は,エネルギー関数を他のDNNによってモデル化した,エネルギーに基づく物理理論に触発された新しいペナルティ関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:50:14 GMT)
TDViT: Temporal Dilated Video Transformer for Dense Video Tasks [35.2] TDTTB(Temporal Dilated Video Transformer)は、映像表現を効率的に抽出し、時間的冗長性の負の効果を効果的に緩和する。
ビデオオブジェクト検出のためのImageNet VIDと、ビデオセグメンテーションインスタンスのためのYouTube VISの2つの異なる高密度ビデオベンチマークで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:41:07 GMT)
Efficient One-stage Video Object Detection by Exploiting Temporal
Consistency [35.2] 1段検出器は、画像データ上の従来の2段検出器と比較して、競争精度と速度の速さを達成している。
本稿では,まず,ビデオ物体検出に一段検出器を用いる際の計算ボトルネックを解析する。
本稿では,計算ボトルネックに対処し,効率的なワンステージVODを実現するための,シンプルで効率的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:32:07 GMT)
CMOS photonic integrated source of ultrabroadband polarization-entangled
photons [35.1] 超広帯域発生に適したマイクロリングと偏光スプリッタ・ロータを用いた全オンチップCMOSファブリックシリコンフォトニック集積回路について紹介する。
この光源はマルチユーザネットワークにおける反射格子波長多重絡み合い分布に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:51:03 GMT)
General Identifiability and Achievability for Causal Representation
Learning [33.8] 本稿では,潜伏因果グラフにおけるノード毎の2つのハードアンカップリング介入を用いて,識別可能性と達成性を評価する。
同定可能性について,未結合の介入の下で潜伏因果モデルと変数の完全回復が保証されることを示す。
さらに、この分析は、2つのハードカップリングされた介入に対して、同一ノードが介在する2つの環境に関するメタデータが知られている場合に、識別可能性の結果を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:37:05 GMT)
Transformers, parallel computation, and logarithmic depth [33.7] 我々は,一定数の自己注意層が,大規模並列計算の通信ラウンドを効率よくシミュレートし,シミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:54:55 GMT)
Stochastic Spiking Attention: Accelerating Attention with Stochastic
Computing in Spiking Networks [33.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算要求の削減と電力効率の向上のため、最近Transformerアーキテクチャに統合されている。
我々は,SNNベースのトランスフォーマーのドット積アテンションを効果的に実行するために,計算(SC)を活用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:47:19 GMT)
Plausible Extractive Rationalization through Semi-Supervised Entailment
Signal [33.4] 抽出された有理量の妥当性を最適化するために,半教師付きアプローチを採用する。
我々は、事前学習された自然言語推論(NLI)モデルを採用し、さらに教師付き論理の小さなセットに微調整する。
質問応答タスクにおける説明と回答のアライメント合意を強制することにより、真理ラベルにアクセスせずに性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:28:55 GMT)
Polynomial Semantics of Tractable Probabilistic Circuits [33.0] 二値分布の場合、これらの回路モデルはそれぞれ、それぞれの回路が他の回路の回路に変換できるという意味で等価であることを示す。
したがって、それらはすべて、同じ変数のクラスにおける余剰推論のために引き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:02:04 GMT)
Unity is Strength: Enhancing Precision in Reentrancy Vulnerability
Detection of Smart Contract Analysis Tools [32.9] 一貫性はスマートコントラクトの最も悪名高い脆弱性の1つです。
これまでの研究では、現在のReentrancy検出ツールは偽陽性率が高いことが示されている。
我々はReEPを提案し、Reentrancy脆弱性検出のための偽陽性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:14:52 GMT)
Enhancing Distributional Stability among Sub-populations [32.7] 分散シフト下での機械学習アルゴリズムの安定性向上は、OOD(Out-of-Distribution)一般化問題の中心にある。
本稿では,モデル安定性を向上する新しい安定リスク最小化法を提案する。
実験結果は直感と一致し,アルゴリズムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:26:15 GMT)
Input-gradient space particle inference for neural network ensembles [32.6] FoRDE (First-order Repulsive Deep Ensemble) は、ParVIに基づくアンサンブル学習手法である。
画像分類データセットと転写学習タスクの実験は、FORDEがゴールドスタンダードのDsよりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:24:27 GMT)
Weatherproofing Retrieval for Localization with Generative AI and
Geometric Consistency [32.5] 最先端のビジュアルローカライゼーションアプローチは、最初の画像検索ステップに依存している。
我々は、この検索手順を改善し、最終ローカライゼーションタスクに調整する。
これらの変化が、最も困難な視覚的ローカライゼーションデータセットの大幅な改善に変換されることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:24:20 GMT)
Registration of Longitudinal Spine CTs for Monitoring Lesion Growth [32.4] 縦椎CTを自動整列する新しい方法を提案する。
本手法は, 椎骨が自動的に局在し, ラベル付けされ, 3次元表面が生成される2段階のパイプラインを追従する。
自験例は5例, ベースラインCT3例, 術後3例, 術後12カ月で111例であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:43:50 GMT)
API Pack: A Massive Multilingual Dataset for API Call Generation [32.3] API Packは100万以上の命令APIコールペアを備えた多言語データセットである。
たった20,000のPythonインスタンス上で微調整されたCodeLlama-13Bは、それぞれGPT-3.5とGPT-4よりも10%以上精度が5%高い。
言語間のAPIコール生成は、言語毎の広範なデータを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:09:15 GMT)
Bringing Back the Context: Camera Trap Species Identification as Link
Prediction on Multimodal Knowledge Graphs [32.3] カメラトラップは生物多様性の監視と保護のために動物生態学において貴重な道具である。
画像は自然に異質な形態の文脈に関連付けられており、おそらくは様々である。
マルチモーダル知識グラフにおけるリンク予測として種分類を再構成する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:43:08 GMT)
The Mirrored Influence Hypothesis: Efficient Data Influence Estimation
by Harnessing Forward Passes [32.1] 我々は、訓練データとテストデータの間の相互影響を浮き彫りにして、ミラーレッド影響仮説を導入し、探求する。
具体的には、テスト予測に対するトレーニングデータの影響を評価することは、等価だが逆問題として再定義することができることを示唆している。
トレーニングポイント毎に前方パスとペアを組むことで,特定のテストサンプルの勾配を計算し,トレーニングデータの影響を推定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:43:05 GMT)
Generating Diverse Translation with Perturbed kNN-MT [31.9] そこで本研究では,kNN-MTを用いて,より多様な翻訳を生成する手法を提案する。
提案手法は,kNN-MTの検索空間を拡大し,過剰訂正問題に対処することで,多様な単語を候補に組み込むことを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:46:46 GMT)
An Evaluation of GPT-4V and Gemini in Online VQA [31.8] GPT-4VとGeminiの2つの最先端LMMを,新しい視覚的質問応答データセットを用いて評価した。
約2000の視覚的質問に対して,7種類のメタデータを生成し,きめ細かい分析を行う。
ゼロショットのパフォーマンス分析では、両方のモデルで最も難しい質問のタイプを強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:49:50 GMT)
Causal Explanations for Sequential Decision-Making in Multi-Agent
Systems [31.7] CEMAは、シーケンシャルなマルチエージェントシステムにおけるエージェントの決定を因果自然言語で説明するためのフレームワークである。
CEMAは,他のエージェントが多数存在する場合でも,エージェントの決定の背後にある原因を正しく識別する。
我々は,CEMAの説明が参加者の自動運転車への信頼に肯定的な影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:28:52 GMT)
Comment-aided Video-Language Alignment via Contrastive Pre-training for
Short-form Video Humor Detection [31.0] CVLA(Commitment-Aided Video-Language Alignment)という,短時間のビデオユーモア検出のための新しいモデルを提案する。
CVLAは様々なモーダルチャネルにまたがる生信号で動作するが、一貫したセマンティック空間内にビデオと言語コンポーネントを整列させることにより、適切なマルチモーダル表現が得られる。
DY11kとUR-FUNNYを含む2つのユーモア検出データセットの実験結果は、CVLAが最先端といくつかの競合するベースラインアプローチを劇的に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:05:19 GMT)
MLIC++: Linear Complexity Attention-based Multi-Reference Entropy
Modeling for Learned Image Compression [30.7] 我々はMEM++を導入し、潜在表現に固有の様々な相関関係をキャプチャする。
MEM++は最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRのVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを13.39%削減した。
MLIC++はリニアGPUメモリを解像度で表示し、高解像度の画像符号化に非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:13:49 GMT)
Deep Reinforcement Learning Guided Improvement Heuristic for Job Shop
Scheduling [30.5] 本稿では,完全解の符号化にグラフ表現を用いる JSSP を解くための DRL 誘導型改良法を提案する。
本研究では,2つのモジュールからなるグラフニューラルネットワークに基づく表現スキームを設計し,改良プロセス中に遭遇したグラフ内の動的トポロジと異なるタイプのノードの情報を自動的に取得する。
古典的なベンチマーク実験により,本手法が学んだ改善方針は,最先端のDRL法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:30:39 GMT)
MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [30.0] 本研究は,分子間相互作用予測のための新しいマルチモーダルフレームワークであるMollTC(Chain-of-Thought, CoT)理論を提案する。
統合MRLを実現するため、MollTCは、クロスデータセット情報共有のための動的パラメータ共有戦略を革新的に開発している。
我々の実験は4000,000以上の分子対を含む様々なデータセットで実施され、現在のGNNおよびLLMベースラインよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:39:46 GMT)
Entropy-regularized Point-based Value Iteration [30.0] 本稿では,部分的に観測可能な問題に対するエントロピー規則化モデルベースプランナを提案する。
3つの問題領域におけるエントロピー規則化ポリシーの頑健性と客観的推論性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:37:47 GMT)
CM-MaskSD: Cross-Modality Masked Self-Distillation for Referring Image
Segmentation [29.9] 本稿では,CM-MaskSD という新しいクロスモーダルマスク型自己蒸留フレームワークを提案する。
提案手法は,CLIPモデルから画像テキストセマンティックアライメントの伝達知識を継承し,きめ細かいパッチワード特徴アライメントを実現する。
我々のフレームワークはパラメータフリーに近い方法でモデル性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:41:53 GMT)
CRA-PCN: Point Cloud Completion with Intra- and Inter-level
Cross-Resolution Transformers [29.4] 局所的な注意機構を持つクロスレゾリューションアグリゲーションを効率的に行うクロスレゾリューショントランスを提案する。
我々は2種類のクロス・リゾリューション・トランスフォーマーを1つのアップサンプリングブロックに統合して点生成を行い、粗い方法でCRA-PCNを構築し、完全な形状を漸進的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:28:09 GMT)
Outlier-Insensitive Kalman Filtering: Theory and Applications [29.4] 本稿では,リニアカルマンフィルタの標準更新ステップの短い反復処理しか必要とせず,アウトリーチの有害な影響を軽減できるパラメータフリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:39:37 GMT)
AQA-Bench: An Interactive Benchmark for Evaluating LLMs' Sequential
Reasoning Ability [29.2] AQA-Benchは、大規模言語モデルの逐次推論能力を評価するための新しいベンチマークである。
AQA-Benchは,2進探索,深さ優先探索,幅優先探索という3つのアルゴリズムで構築されている。
我々の調査では興味深い発見がいくつか示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:59:33 GMT)
More PAC-Bayes bounds: From bounded losses, to losses with general tail
behaviors, to anytime-validity [29.2] 我々は、異なる種類の損失に対して、新しい高確率PAC-Bayes境界を提案する。
有界範囲の損失に対して、すべてのパラメータ値に対して一様に保持されるカトーニ境界の強化版を復元する。
より一般的な尾の挙動を持つ損失に対して、2つの新しいパラメータフリー境界を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:11:21 GMT)
Contrastive Deep Nonnegative Matrix Factorization for Community
Detection [29.1] 我々は、CDNMF(Contrastive Deep Non negative Matrix Factorization)という新しいコミュニティ検出アルゴリズムを提案する。
コントラスト学習にヒントを得て,ネットワークトポロジとノード属性を2つのコントラストビューとして創造的に構築する。
我々は3つの公開実グラフデータセットの実験を行い、提案モデルは最先端の手法よりも優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:48:39 GMT)
Beyond Lines and Circles: Unveiling the Geometric Reasoning Gap in Large
Language Models [28.8] 大規模言語モデル(LLM)は、数学的およびアルゴリズム的なタスクにおいて、絶え間なく増加する能力を示すが、その幾何学的推論スキルは過小評価されている。
構成的幾何学的問題解決におけるLLMの能力について検討する。
我々の研究は、同様の分野での多くの成功にもかかわらず、最先端のLLMがこの分野で直面している顕著な課題を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:33:19 GMT)
LLM-Enhanced User-Item Interactions: Leveraging Edge Information for
Optimized Recommendations [28.8] 近年の人気のある研究分野であるグラフニューラルネットワークは、関係マイニングについて多くの研究を行っている。
グラフニューラルネットワークにおける現在の最先端の研究は、大きな言語モデルと効果的に統合されていない。
本稿では,LLMの強い文脈表現能力とGNNの関係抽出と解析機能を組み合わせた,革新的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:12:09 GMT)
Manipulating a beam of barium fluoride molecules using an electrostatic
hexapole [28.7] 静電六極レンズは、低温緩衝性ガス源からフッ化バリウム分子のビームを操作するために用いられる。
ビームの空間分布は、Eccdカメラに状態選択レーザー誘起蛍光を記録することによって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:44:08 GMT)
Improved Stability and Generalization Guarantees of the Decentralized
SGD Algorithm [28.4] 本稿では,アルゴリズムの安定性に基づく分散勾配 Descent (D-SGD) の新しい一般化解析法を提案する。
この新たな発見は、グラフの選択が特定のレシエーションにおける最悪のケースの凸を実際に改善し、驚くほど不連結なグラフが有益であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:08:56 GMT)
Exploring the Adversarial Capabilities of Large Language Models [28.2] 大きな言語モデル(LLM)は、良心的なサンプルから敵の例を作れば、既存の安全なレールを騙すことができる。
我々の実験は、ヘイトスピーチ検出に焦点をあて、LLMが敵の摂動を見つけることに成功し、ヘイトスピーチ検出システムを効果的に損なうことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:28:38 GMT)
Compression-aware Training of Neural Networks using Frank-Wolfe [27.7] 本稿では,フィルタプルーニングと低ランク行列分解に対するロバスト性を誘導しながら,高い性能のソリューションへの収束を促すフレームワークを提案する。
提案手法は,従来の圧縮対応手法よりも優れており,低ランク行列分解の場合,核ノルム正規化に基づく手法よりも計算資源が大幅に少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:43:50 GMT)
Understanding the Natural Language of DNA using Encoder-Decoder
Foundation Models with Byte-level Precision [27.7] 本稿では,Ensemble Nucleotide Byte-level-Decoder(ENBED)基盤モデルを提案する。
我々はMasked Language Modelingを用いて、参照ゲノム配列を用いて基礎モデルを事前訓練し、以下の下流タスクに適用する。
これらの課題のそれぞれにおいて、既存の最先端の成果と比較して顕著な改善が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:48:41 GMT)
On-the-Fly SfM: What you capture is What you get [26.1] 画像キャプチャ中にオンラインSfMをオンザフライで実行し、新たに取得したオンザフライ画像は、対応するポーズとポイントをオンラインで推定する。
具体的には,学習に基づくグローバルな特徴を用いた教師なしの語彙木を用いる。
最小二乗(LSM)を用いたロバストな特徴マッチング機構を提示し、画像登録性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:21:19 GMT)
Has Your Pretrained Model Improved? A Multi-head Posterior Based
Approach [25.9] 我々は、世界的知識の源として各エンティティに関連するメタ機能を活用し、モデルからエンティティ表現を採用する。
本稿では,これらの表現とメタ機能との整合性を,事前学習モデルの評価指標として用いることを提案する。
提案手法の有効性は,関係データセットを用いたモデル,大規模言語モデル,画像モデルなど,様々な領域で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:05:46 GMT)
Neural Fourier Transform: A General Approach to Equivariant
Representation Learning [25.9] 本稿では,その集団がデータに対してどのように振る舞うかを明確に知ることなく,その集団の潜在線形作用を学習する一般的な枠組みを提案する。
等式学習においてユビキタスに仮定された線形同変関数の存在は,データ空間上の群不変カーネルの存在と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:22:08 GMT)
Robust Multi-Task Learning with Excess Risks [25.8] マルチタスク学習(MTL)は、全てのタスク損失の凸結合を最適化することにより、複数のタスクのジョイントモデルを学ぶことを検討する。
既存の方法は適応的な重み更新方式を用いており、各損失に基づいてタスク重みを動的に調整し、困難なタスクを優先順位付けする。
本稿では,過度リスクに基づくタスクバランス手法であるMulti-Task Learning with Excess Risks (ExcessMTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:41:41 GMT)
Self-Supervised Learning with Lie Symmetries for Partial Differential
Equations [25.6] 我々は、自己教師付き学習(SSL)のための共同埋め込み手法を実装することにより、PDEの汎用表現を学習する。
我々の表現は、PDEの係数の回帰などの不変タスクに対するベースラインアプローチよりも優れており、また、ニューラルソルバのタイムステッピング性能も向上している。
提案手法がPDEの汎用基盤モデルの開発に有効であることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:59:38 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） (Wed, 14 Feb 2024 17:52:45 GMT)
Natural Language Reinforcement Learning [25.2] 本稿では,自然言語表現とRLの原理を組み合わせた自然言語強化学習(NLRL)を紹介する。
具体的には、NLRLはタスク目的、ポリシー、値関数、ベルマン方程式、自然言語空間におけるポリシー反復といったRL概念を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:59:05 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） (Wed, 14 Feb 2024 18:43:54 GMT)
Review-Incorporated Model-Agnostic Profile Injection Attacks on
Recommender Systems [24.6] 本稿では, R-Trojan という新たな攻撃フレームワークを提案する。このフレームワークは, 攻撃目標を最適化問題として定式化し, それを解決するために, トランスフォーマベース生成対向ネットワーク (GAN) を採用している。
実世界のデータセットの実験では、R-Trojanはブラックボックス設定下で、さまざまな犠牲者RSに対する最先端の攻撃方法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:56:41 GMT)
ICDPO: Effectively Borrowing Alignment Capability of Others via
In-context Direct Preference Optimization [24.6] 大規模な言語モデルは、安全なコンテンツの生成を保証するためにヒューマン・プライオリエンス・アライメントに依存している。
In-Context Direct Preference Optimization (ICDPO) と呼ばれる新しい手法を提案する。
ICDPOは、上記インスタントスコアラによって推定された整列応答を生成し、最終性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:14:34 GMT)
GraSSRep: Graph-Based Self-Supervised Learning for Repeat Detection in
Metagenomic Assembly [24.6] 反復DNA (repeats) は、正確で効率的なゲノム組立てと配列アライメントに重大な課題をもたらす。
GraSSRepは、DNA配列を反復的および非反復的なカテゴリに分類する自己教師型学習フレームワークである。
GraSSRepはシークエンシング機能と事前定義された学習グラフ機能を組み合わせることで、繰り返し検出における最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:26:58 GMT)
Chain of History: Learning and Forecasting with LLMs for Temporal
Knowledge Graph Completion [24.5] 時間知識グラフ補完(TKGC)は、将来のタイムスタンプにおけるイベントリンクの欠落を予測する複雑なタスクである。
本稿では,時間的知識グラフの推論において,大規模言語モデルの利点を活用するための総合的な視点を提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:49:21 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） (Wed, 14 Feb 2024 04:19:16 GMT)
Layerwise Proximal Replay: A Proximal Point Method for Online Continual
Learning [24.0] オンライン連続学習では、ニューラルネットワークは非i.d.データストリームから漸進的に学習する。
ほぼ全てのオンライン連続学習手法は、過去のデータに対する破滅的な忘れ込みと過小評価を同時に防止するために経験的リプレイ(experience replay)を採用している。
我々のソリューションであるLayerwise Proximal Replay(LPR)は、新しいデータとリプレイデータからの学習のバランスを保ちながら、過去のデータの隠れたアクティベーションの段階的変化のみを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:34:28 GMT)
Asymmetric Bias in Text-to-Image Generation with Adversarial Attacks [23.9] 本稿では、攻撃成功率(ASR)に関連する要因の分析に焦点をあてる。
敵接尾辞と2つの勾配に基づく攻撃アルゴリズムを用いた新たな攻撃目標であるエンティティスワップを導入する。
敵の攻撃で成功確率が60%になる状況と、この確率が5%以下に低下する状況を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:09:58 GMT)
UniEnc-CASSNAT: An Encoder-only Non-autoregressive ASR for Speech SSL
Models [23.4] CTCとCASS-NATの利点を組み合わせた新しいエンコーダベースのNASRUniEnc-CASSNATを提案する。
提案したUniEnc-CASSNATは、最先端のNASR結果を実現し、エンコーダのみでCASS-NATに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:11:04 GMT)
Exact, Fast and Expressive Poisson Point Processes via Squared Neural
Families [23.3] 2層ニューラルネットワークの2乗ノルムによる強度関数のパラメータ化により、正方形ニューラルポアソン点過程(SNEPPP)を導入する。
隠れた層が固定され、第2層が単一ニューロンを持つ場合、我々のアプローチは以前の正方形ガウス過程やカーネル法と類似している。
実および合成ベンチマークでSNEPPPを実証し、ソフトウェア実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:32:00 GMT)
Rationality Report Cards: Assessing the Economic Rationality of Large
Language Models [23.2] LLMを意思決定「エージェント」として使うことへの関心が高まっている
LLMエージェントが信頼できるかどうかを決定するには、そのようなエージェントの経済的合理性を評価するための方法論が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:05:26 GMT)
HyCubE: Efficient Knowledge Hypergraph 3D Circular Convolutional
Embedding [23.0] 本稿では,新しい3次元円形畳み込み埋め込みモデルHyCubEを提案する。
HyCubEは最先端のベースラインを一貫して上回ります。
HyCubEは平均7.55倍スピードアップし、メモリ使用量を平均77.02%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:05:37 GMT)
Hyp-OW: Exploiting Hierarchical Structure Learning with Hyperbolic
Distance Enhances Open World Object Detection [23.0] オープンワールドオブジェクト検出は難しくて現実的なタスクです。
既知の物体と未知の物体の両方を検出する。
本稿では,既知の項目の階層的表現を学習し,モデル化するHyp-OWを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:53:03 GMT)
Optimal Automated Market Makers: Differentiable Economics and Strong
Duality [22.9] 複数の商品の存在下での最適な市場形成はよく理解されていない。
最適な市場メーカを見つけることは、最適な輸送問題と双対であることを示します。
より複雑な振る舞いを示す設定において最適メカニズムの予想を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:27:54 GMT)
HGOT: Hierarchical Graph of Thoughts for Retrieval-Augmented In-Context
Learning in Factuality Evaluation [22.7] 本稿では,文脈内学習における関連する文節の検索を促進するために,階層的思考グラフ(HGOT)を導入する。
このフレームワークは、複雑なクエリを管理可能なサブクエリに分割する、分割/クエリ戦略を採用している。
それは、最近提案された引用リコールと精度の指標を取り入れた、回答の選択のための自己一貫性の過半数投票を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:41:19 GMT)
TorchQL: A Programming Framework for Integrity Constraints in Machine
Learning [22.5] 本稿では、機械学習アプリケーションの正確性を評価し改善するプログラミングフレームワークであるTorchQLを紹介する。
TorchQLを使用することで、マシンラーニングモデルやデータセットに対する整合性制約を指定およびチェックするためのクエリの記述が可能になる。
我々は、自律運転においてビデオフレーム間で検出されたオブジェクトの時間的不整合を検知するなど、多様なユースケースでTorchQLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:28:12 GMT)
Long-form evaluation of model editing [22.4] 本稿では,長文生成環境におけるモデル編集の有効性と効果を評価する新しい評価プロトコルを提案する。
いくつかの手法(ROMEとMEMIT)は、限られた範囲内で一貫した編集を行うのによく機能するが、他の方法よりも現実的なドリフトに悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:45:14 GMT)
Deinterleaving of Discrete Renewal Process Mixtures with Application to
Electronic Support Measures [22.3] 離散更新マルコフ鎖の混合物に対する新しい除染法を提案する。
提案手法は, シミュレーションした戦時データセットの最先端手法と良好に競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:32:23 GMT)
Embedding Ontologies via Incorporating Extensional and Intensional
Knowledge [22.2] オントロジーはドメイン内の豊富な知識を含み、拡張的知識と強迫的知識という2つのカテゴリに分けられる。
既存のオントロジの埋め込みアプローチは、拡張的知識と集約的知識の両方を同時に考慮することができない。
本研究では,拡張空間と拡張空間という2つの空間におけるオントロジーを表現することで,EIKE(Extensional and Intensional Knowledge Embedding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:02:31 GMT)
Quantum Light Generation based on GaN Microring towards Fully On-chip
Source [22.1] 電気通信Cバンドにおける窒化ガリウム(GaN)マイクロリングに基づく量子光発生の実証を行った。
デモでは、GaNマイクロリングは330GHzのフリースペクトル範囲と100nm以上のほぼゼロの異常分散領域を有する。
この結果から,チップスケール量子フォトニック回路の開発が進められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:32:46 GMT)
Test-Time Mixup Augmentation for Data and Class-Specific Uncertainty
Estimation in Deep Learning Image Classification [22.0] テスト時間混合強化(TTMA)を用いたディープラーニング画像分類における不確実性を推定する手法を提案する。
既存の天王星の不確実性における正しい予測と誤予測を区別する能力を改善するため、TTMAデータ不確実性(TTMA-DU)を導入する。
TTMA-DUに加えて,TTMAクラス固有の不確実性(TTMA-CSU)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:32:35 GMT)
Towards Privacy-Aware Sign Language Translation at Scale [21.8] 現在Webで利用可能な手話データの多くは、調整されたキャプションがないため、教師付きモデルのトレーニングには使用できない。
SSVP-SLTは匿名ビデオと無通知ビデオに自己教師付きビデオ事前トレーニングを利用する。
How2Signデータセット上で、最先端の微調整とゼロショットのグロスフリーSLTパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:57:03 GMT)
Probabilistic Reasoning in Generative Large Language Models [21.3] 本稿では,Large Language Models (LLM) が,確率値を介して明示的に定量化される不確実性を含む情報を含むテキストを推論する際に直面する課題について考察する。
LLMの確率論的推論能力をテストするために設計された新しいデータセットであるBayesian Linguistic Inference dataset (BLInD)を紹介する。
本稿では,Pythonのコード,確率的推論アルゴリズム,確率論的論理プログラミングなど,様々な形式的表現に問題をマッピングする戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:05:44 GMT)
Large Language Model with Graph Convolution for Recommendation [21.1] テキスト情報は、時々品質の低いものになり、現実世界のアプリケーションにとってその効果を阻害する。
大きな言語モデルにカプセル化された知識と推論機能によって、LCMを活用することが、記述改善の有望な方法として現れます。
本稿では,ユーザ・イテムグラフの高次関係を捉えるために,LLMを抽出するグラフ対応畳み込みLLM法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:04:33 GMT)
Efficient Epistemic Uncertainty Estimation in Regression Ensemble Models
Using Pairwise-Distance Estimators [21.1] ペアワイズ距離推定器(PaiDEs)はエントロピー上の境界を確立する。
サンプルベースのモンテカルロ推定器とは異なり、PaiDEは最大100倍の速度でてんかんの不確実性を推定する顕著な能力を示す。
我々は,既存の能動学習手法と比較し,高次元回帰タスクにおいて,我々のアプローチが優れていることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:21:59 GMT)
Fast and Effective GNN Training with Linearized Random Spanning Trees [20.7] ノード分類タスクにおいて,GNNをトレーニングするための,より効果的でスケーラブルなフレームワークを提案する。
提案手法は, ランダムに分布する木々の広範囲に分布するGNN重みを徐々に改善する。
これらの経路グラフのスパース性は、GNN訓練の計算負担を大幅に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:45:47 GMT)
Complexity Reduction in Machine Learning-Based Wireless Positioning:
Minimum Description Features [20.5] 我々は、深層学習に基づく無線位置決めアルゴリズムの複雑さを大幅に低減する測位ニューラルネットワーク(P-NN)を設計する。
我々の特徴選択は、WPを行うために必要な情報を伝えるために、最大電力測定とその時間的位置に基づく。
数値計算の結果,P-NNは深層学習ベースラインに対する性能・複雑性トレードオフにおいて大きな優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:03:08 GMT)
Traj-LIO: A Resilient Multi-LiDAR Multi-IMU State Estimator Through
Sparse Gaussian Process [20.5] ガウス過程(GP)を利用したマルチLiDARマルチIMU状態推定器を提案する。
提案手法は,センサの異なる構成を処理でき,センサの故障に対して耐性がある。
コミュニティにコントリビュートするために、ソースコードを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:08:06 GMT)
Attentional Graph Neural Networks for Robust Massive Network
Localization [20.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、機械学習における分類タスクの顕著なツールとして登場した。
本稿では,GNNとアテンション機構を統合し,ネットワークローカライゼーションという難解な非線形回帰問題に対処する。
我々はまず,厳密な非視線(NLOS)条件下でも例外的な精度を示すグラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく新しいネットワークローカライゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:21:32 GMT)
Chinese MentalBERT: Domain-Adaptive Pre-training on Social Media for
Chinese Mental Health Text Analysis [20.2] われわれは中国のソーシャルメディアプラットフォームから膨大なデータセットを収集し、それを公開データセットで強化した。
心理学的テキスト分析へのモデルの適用性を高めるため,プレトレーニングマスキング機構に心理的レキシコンを組み込んだ。
既存の中国語モデルに基づいて,心理学領域に特化したモデルを開発するための適応訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:08:25 GMT)
Ten Words Only Still Help: Improving Black-Box AI-Generated Text
Detection via Proxy-Guided Efficient Re-Sampling [19.8] POGERは、ブラックボックスAIGT検出のためのプロキシ誘導効率的な再サンプリング手法である。
マクロF1のすべてのベースラインをブラックボックス、部分的なホワイトボックス、アウト・オブ・ディストリビューション設定で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:32:16 GMT)
DUEL: Duplicate Elimination on Active Memory for Self-Supervised
Class-Imbalanced Learning [19.7] 新たなフレームワークであるDuplicate Elimination(DUEL)の自己教師付き事前学習におけるアクティブなデータフィルタリングプロセスを提案する。
このフレームワークは、人間のワーキングメモリにインスパイアされたアクティブメモリを統合し、メモリ内のデータの多様性を測定する特異性情報を導入する。
最も重複したデータを新しいサンプルに置き換えるDUELポリシは、メモリ内の特異性情報を強化し、クラス不均衡を軽減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:09:36 GMT)
Learning from SAM: Harnessing a Foundation Model for Sim2Real Adaptation
by Regularization [19.7] ドメイン適応は特にロボティクスアプリケーションにおいて重要であり、ターゲットとなるドメイントレーニングデータは通常不足しており、アノテーションは入手するのにコストがかかる。
本稿では、アノテートされたソースドメインデータが利用可能なシナリオに対して、自己教師付きドメイン適応手法を提案する。
本手法は意味的セグメンテーションタスクを対象とし,セグメンテーション基盤モデル(セグメンテーション任意のモデル)を用いて無注釈データのセグメンテーション情報を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:13:33 GMT)
Headset: Human emotion awareness under partial occlusions multimodal
dataset [19.6] 本稿では,没入型技術の発展を支援するため,新しいマルチモーダルデータベースを提案する。
提案するデータベースは倫理的に適合する多種多様なボリュームデータを提供し、特に27人の参加者が発話中に表情や微妙な身体の動きを呈示し、11人の参加者がヘッドマウントディスプレイ(HMD)を着用している。
このデータセットは、表情認識と再構成、顔の再現、ボリュームビデオなど、さまざまなXRアルゴリズムの評価とパフォーマンステストに役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:42:15 GMT)
Is my Data in your AI Model? Membership Inference Test with Application
to Face Images [19.5] メンバーシップ推論テスト(MINT)は、人工知能(AI)モデルのトレーニング中に特定のデータが使用されたかどうかを経験的に評価することを目的としている。
本稿では,学習プロセスで使用するデータに監査モデルが露出した場合に現れるアクティベーションパターンを学習するために,新しい2つのMINTアーキテクチャを提案する。
提案したMINTアーキテクチャは,3つの最先端の顔認識モデルを考慮して,難易度の高い顔認識タスクで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:09:01 GMT)
Unifying Invariance and Spuriousity for Graph Out-of-Distribution via
Probability of Necessity and Sufficiency [19.5] Invariant Substructure (PNSIS) の抽出に必要かつ十分である確率を利用する統一的な枠組みを提案する。
いくつかのベンチマークでグラフOODの最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:31:53 GMT)
Soft Prompt Threats: Attacking Safety Alignment and Unlearning in
Open-Source LLMs through the Embedding Space [19.4] 本稿では,入力トークンの連続的な埋め込み表現を直接攻撃する埋め込み空間攻撃を提案する。
組込み空間攻撃はモデルアライメントを回避し、離散攻撃やモデル微調整よりも有害な行動を効果的に引き起こすことを示す。
本研究は,スペースアタックをオープンソース LLM の重要な脅威モデルとして捉えたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:20:03 GMT)
Why Does Differential Privacy with Large Epsilon Defend Against
Practical Membership Inference Attacks? [19.2] 小さめのプライバシーパラメータ$epsilon$, $epsilon$-differential privacy (DP)は、最悪のケースを保証する。
既存のDP理論では経験的発見は説明できない。
実用会員プライバシ(PMP)という新しいプライバシー概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:31:45 GMT)
UMOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm for Uniform Pareto
Objectives based on Decomposition [19.1] 多目的最適化(MOO)は、多くのアプリケーションで広く使われている。
従来の手法では、PF全体を表すためにパレートの目的(PF上の粒子)の集合を利用するのが一般的であった。
本稿は,従来のMOO手法で見られる限られた多様性を緩和するため,PF上でのインフォニフォーム分散目的を構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:09:46 GMT)
Adversarial Nibbler: An Open Red-Teaming Method for Identifying Diverse Harms in Text-to-Image Generation [19.1] 私たちは、暗黙的に敵対的なプロンプトをクラウドソーシングするための、レッドチーム方式であるAdversarial Nibbler Challengeを構築します。
この課題は、T2Iモデルにおける安全落とし穴の持続的な発見と分析を可能にするために、連続的なラウンドで実行される。
人類が有害とみなす画像の14%は、機械によって「安全」と誤記されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:21:12 GMT)
HaLo-NeRF: Learning Geometry-Guided Semantics for Exploring Unconstrained Photo Collections [19.1] 本稿では,大規模ランドマークを描写したシーンのニューラル表現と,シーン内の意味領域を記述したテキストを結合するローカライズシステムを提案する。
我々のアプローチは、宇宙空間に物理的に接地した画像が、新しい概念をローカライズするための強力な監視信号を提供するという前提に基づいている。
以上の結果から,HaLo-NeRFはアーキテクチャのランドマークに関連するさまざまな意味概念を正確にローカライズできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:02:04 GMT)
Deep Stochastic Mechanics [18.9] 本稿では,時間発展するシュリンガー方程式の数値シミュレーションのための,ディープラーニングに基づく新しい手法を提案する。
本手法により,マルコフ拡散からサンプリングすることで,波動関数の潜時低次元構造に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:48:39 GMT)
OpenToM: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Theory-of-Mind
Reasoning Capabilities of Large Language Models [18.3] N-ToM(Neural Theory-of-Mind)は、他者の精神状態を理解し、追跡する能力を持つ機械である。
OpenToMは、より長く明確な物語、明示的な性格特性、キャラクタの意図によって引き起こされる行動でN-ToMを評価するための新しいベンチマークである。
身体世界における精神状態の特定の側面をモデル化する上では最先端のLSMが活躍するが、心理学世界におけるキャラクターの精神状態を追跡する際には不足することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:23:51 GMT)
Discovering Sensorimotor Agency in Cellular Automata using Diversity
Search [17.9] 細胞性オートマトン (CA) では、自己組織する環境ルールを見つけることができるかどうかが重要視されている。
このアプローチは, 自己組織化につながるCAの環境条件を系統的に把握する上で有効であることを示す。
発見されたエージェントは驚くほど頑丈で、動き、身体の整合性を維持し、さまざまな障害をナビゲートする能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:30:42 GMT)
Unraveling the emergence of quantum state designs in systems with
symmetry [17.6] 対称性を示すランダムなジェネレータ状態からの状態設計の出現について検討する。
初期時間におけるトレース距離の高速収束は, 乱数行列予測から逸脱した有限値に飽和する。
我々は, 閉かつオープンな量子多体系の熱化と平衡のさらなる探索の道を開くことを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:35:03 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） (Wed, 14 Feb 2024 05:30:46 GMT)
Play Guessing Game with LLM: Indirect Jailbreak Attack with Implicit
Clues [17.0] 本稿では, LLMの防御戦略を回避し, 悪意ある応答を得ることができる間接的ジェイルブレイク攻撃手法であるPuzzlerを提案する。
また、孫通の戦法から「攻撃できぬとき」という知恵に触発されて、元来の悪質な問合せの手がかりを集めるための防御的姿勢を採った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:11:51 GMT)
Domain-adaptive and Subgroup-specific Cascaded Temperature Regression
for Out-of-distribution Calibration [16.9] 本稿では, メタセットをベースとした新しい温度回帰法を提案し, ポストホックキャリブレーション法を提案する。
予測されたカテゴリと信頼度に基づいて,各メタセットをサブグループに分割し,多様な不確実性を捉える。
回帰ネットワークは、カテゴリ特化および信頼レベル特化スケーリングを導出し、メタセット間のキャリブレーションを達成するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:35:57 GMT)
Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments [16.6] 公衆衛生・臨床科学における意思決定には, 治療の非現実的な結果の推定が不可欠である。
そこで本研究では, 時間変化処理下で, 反実例を生成できる新しい条件生成フレームワークを提案する。
合成データと実世界のデータの両方を用いて,本手法の徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:12:55 GMT)
How Secure Are Large Language Models (LLMs) for Navigation in Urban
Environments? [16.5] 本稿では,Large Language Models(LLM)に基づくナビゲーションシステムにおける脆弱性の探索の先駆者となる。
本稿では,従来のナビゲーションプロンプトに勾配由来の接尾辞を付加することにより,LSMに基づくナビゲーションモデルを操作する新しいナビゲーション・プロンプト・サフィックス(NPS)アタックを提案する。
本研究は,NPSアタックの汎用性と転送可能性を強調し,LLMナビゲーションシステムにおけるセキュリティ強化の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:45:17 GMT)
DestripeCycleGAN: Stripe Simulation CycleGAN for Unsupervised Infrared
Image Destriping [15.8] CycleGANは、教師なし画像復元の先進的なアプローチであることが証明されている。
DestripeCycleGANという単一フレーム赤外線画像デストリップのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:22:20 GMT)
Transport response of topological hinge modes in $\alpha$-Bi$_4$Br$_4$ [15.6] 断熱バルクおよび表面エネルギーギャップ内に存在する空隙のない位相ヒンジ状態における量子輸送の最初の証拠を示す。
本研究は, トポロジ的特性と量子コヒーレンスを兼ね備えたトポロジ的ヒンジモードの量子輸送応答を総合的に明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:50:54 GMT)
Detecting Adversarial Spectrum Attacks via Distance to Decision Boundary Statistics [15.4] 敵スペクトル攻撃は 核融合センターを騙すために 悪質な検知値を生成する
本稿では,逆スペクトル攻撃を検出するための効率的なフレームワークを提案する。
本手法は,99%の高検出率を達成し,1%未満の低誤報率を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:57:21 GMT)
TAI-GAN: A Temporally and Anatomically Informed Generative Adversarial
Network for early-to-late frame conversion in dynamic cardiac PET inter-frame
motion correction [15.4] 本稿では,TAI-GAN(Temporally and Anatomically Informed Generative Adrial Network)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は臨床用82-Rb PETデータセットを用いて評価し, この結果から, TAI-GANは実際の参照フレームに匹敵する高画質の変換早期フレームを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:39:07 GMT)
Overview of the L3DAS23 Challenge on Audio-Visual Extended Reality [15.0] L3DAS23 Signal Processing Grand Challenge at ICASSP 2023の主な目標は、3Dオーディオ信号処理のための機械学習に関する共同研究の促進と支援である。
我々は、L3DAS21とL3DAS22のデータセットと同じ一般的な特性を維持する新しいデータセットを提供する。
両タスクのベースラインモデルを更新し,音声画像のカップルを入力としてサポートし,その結果を再現するサポートAPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:34:28 GMT)
Trained Without My Consent: Detecting Code Inclusion In Language Models
Trained on Code [14.8] コード監査は、開発済みのコードが標準、規制、著作権保護に準拠していることを保証する。
ソフトウェア開発プロセスにおけるコーディングアシスタントとしての最近のLarge Language Models(LLM)の出現は、コード監査に新たな課題をもたらしている。
LLMのトレーニングデータセットにコードを含むことを検出するモデルに依存しない、解釈可能な方法であるTraWiCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:41:35 GMT)
Intriguing properties of generative classifiers [14.6] 我々は、テキストから画像へのモデルを分類器に変換する生成モデリングの進歩の上に構築する。
Imagenでは99%)、人間レベルのアウト・オブ・ディストリビューションの精度、人間の分類エラーと最先端のアライメントに近い、記録破りの人間のような形状バイアスを示しています。
以上の結果から,人間の物体認識のモデル化のパラダイムは差別的推論であるが,ゼロショット生成モデルは人間の物体認識データを驚くほどよく近似していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:54:04 GMT)
CLIP-MUSED: CLIP-Guided Multi-Subject Visual Neural Information Semantic
Decoding [14.5] CLIP-Guided Multi-sUbject Visual Neural Information Semantic Decoding (CLIP-MUSED)法を提案する。
提案手法は,グローバルなニューラル表現を効果的にモデル化するトランスフォーマーベースの特徴抽出器から構成される。
また、マルチオブジェクトデータの集約を容易にする学習可能な主題固有のトークンも組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:41:48 GMT)
Optimal Differentially Private Model Training with Public Data [14.4] 差分プライバシー(DP)は、機械学習モデルのトレーニングがプライベートデータをリークしないことを保証する。
実際には、プライバシーの懸念のない補助的な公開データにアクセスできます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:36:16 GMT)
LlaSMol: Advancing Large Language Models for Chemistry with a
Large-Scale, Comprehensive, High-Quality Instruction Tuning Dataset [14.0] 大規模言語モデル (LLMs) は, 包括的な化学タスクにおいて, 非常に強力な結果が得られることを示す。
私たちの成功の鍵は、SMolInstructという名前の命令チューニングのための大規模で包括的で高品質なデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:42:25 GMT)
On Computational Limits of Modern Hopfield Models: A Fine-Grained
Complexity Analysis [13.9] 現代のホップフィールドモデルにおけるメモリ検索力学の計算限界について検討する。
我々の重要な貢献は、全ての近代ホプフィールドモデルの効率における相転移の挙動を特徴づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:35:31 GMT)
UR2M: Uncertainty and Resource-Aware Event Detection on Microcontrollers [13.8] 従来の機械学習技術は、データの分布の変化に直面したとき、不正確な予測を生成する傾向がある。
本稿では,マイクロコントローラのための新しい不確実性とリソースを考慮したイベント検出フレームワークUR2Mを提案する。
UR2Mは最大864%の高速化、857%の省エネルギー、55%のメモリ節約を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:51:28 GMT)
SyntaxShap: Syntax-aware Explainability Method for Text Generation [13.6] 本稿では,テキスト生成のためのモデルに依存しない説明可能性手法であるSyntaxShapを紹介する。
本手法は,自己回帰モデルによる予測に対する,より忠実で一貫性があり,解釈可能な説明を構築するのに役立つ説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:45:56 GMT)
DivaTrack: Diverse Bodies and Motions from Acceleration-Enhanced
Three-Point Trackers [13.3] フルボディアバターの存在は、デジタルリアリティーにおける没入型社会と環境の相互作用に不可欠である。
現在のデバイスは、ヘッドセットと2つのコントローラーから3度の自由度(DOF)のポーズしか提供していない。
本研究では,多様な身体サイズや活動に適用した場合に,既存の手法よりも優れたディープラーニングフレームワークであるDivaTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:46:03 GMT)
Is Epistemic Uncertainty Faithfully Represented by Evidential Deep
Learning Methods? [12.9] 本稿では,顕在的深層学習の新たな理論的考察について述べる。
これは二階損失関数の最適化の難しさを強調している。
第二次損失最小化における識別可能性と収束性の問題に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:07:05 GMT)
Maximizing Discrimination Capability of Knowledge Distillation with
Energy Function [12.6] コンピュータビジョン技術のためのエネルギーベースの知識蒸留法を提案する。
我々は,Energy KDが様々なデータセット上で優れた性能を発揮することを示す。
本論文は,知識蒸留とデータ拡張におけるエネルギー機能の利用に向けた最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:02:46 GMT)
PMGDA: A Preference-based Multiple Gradient Descent Algorithm [12.6] マルチタスク学習や多目的強化学習など、多くの多目的機械学習アプリケーションにおいて、意思決定者の所定の好みに正確に一致するパレート最適解を見つけることが望ましい。
本稿では,意思決定者に必要な正確なPareto最適解を見つけるための,新しい予測と修正の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:27:31 GMT)
Mean-Field Analysis for Learning Subspace-Sparse Polynomials with
Gaussian Input [12.5] 勾配降下と2層ニューラルネットワークを用いた部分空間スパース学習のための平均場流について検討する。
我々はSGD学習に必要条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:34:24 GMT)
LogicPrpBank: A Corpus for Logical Implication and Equivalence [12.5] 本稿では,7093 Propositional Logic Statements (PLS) を含む提案論理コーパス LogicPrpBank を提案する。
私たちのコーパスは、この困難なタスクに有用なリソースを提供しており、モデル改善のための十分なスペースがあることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:36:07 GMT)
EcoVal: An Efficient Data Valuation Framework for Machine Learning [12.3] 機械学習におけるデータアセスメントのための既存のShapley値ベースのフレームワークは、計算コストが高い。
機械学習モデルのデータを高速かつ実用的な方法で推定するために,効率的なデータアセスメントフレームワークであるEcoValを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:21:47 GMT)
PaDeLLM-NER: Parallel Decoding in Large Language Models for Named Entity
Recognition [12.2] PaDeLLM-NERはすべての参照の同時復号化を可能にし、生成遅延を低減させる。
実験の結果、PaDeLLM-NERは英語と中国語の自己回帰手法の1.76倍から10.22倍の推論速度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:51:56 GMT)
Extrapolatable Transformer Pre-training for Ultra Long Time-Series
Forecasting [12.2] 我々は、時間生成事前学習変換器(TimelyGPT)を提示する。
TimelyGPTは、トレンドと周期パターンを時系列表現にエンコードするために、extrapolatable position (xPos) を組み込んでいる。
実験の結果,TimelyGPTは連続的に監視される生体信号と不規則にサンプリングされた時系列データのモデリングに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:03:42 GMT)
SoK: Pitfalls in Evaluating Black-Box Attacks [12.2] 本稿では,フィードバックの粒度の軸,対話型クエリのアクセス,攻撃者が利用できる補助データの品質と量にまたがる脅威空間に関する分類法を提案する。
私たちの新しい分類は3つの重要な洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:56:37 GMT)
Attacking Large Language Models with Projected Gradient Descent [12.1] 逆数プロンプトの射影勾配 Descent (PGD) は、最先端の離散最適化よりも最大1桁高速である。
我々のLPM用PGDは、同じ破壊的な攻撃結果を達成するために、最先端の離散最適化よりも最大1桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:13:26 GMT)
Understanding the Expressive Power and Mechanisms of Transformer for
Sequence Modeling [12.1] ドット積自己注意などのトランスフォーマーの異なる成分が表現力に影響を及ぼすメカニズムについて検討する。
本研究では,トランスフォーマーにおける臨界パラメータの役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:17:31 GMT)
Theoretical Analysis of Leave-one-out Cross Validation for
Non-differentiable Penalties under High-dimensional Settings [12.0] 我々は, サンプル外リスクを推定する上で, 期待される2乗誤差(LO)に対して, サンプル上限を有限に設定する。
ここで提示される理論的枠組みは、LOの精度を示す経験的発見を解明するための確かな基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:28:59 GMT)
MEL: Efficient Multi-Task Evolutionary Learning for High-Dimensional
Feature Selection [11.9] PSOに基づくマルチタスク進化学習(MEL)という新しい手法を提案する。
異なる特徴選択タスク間での情報共有を組み込むことで、MELは学習能力と効率を向上させる。
我々は、22個の高次元データセットに対する広範囲な実験を通して、MELの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:51:49 GMT)
Extreme Video Compression with Pre-trained Diffusion Models [11.9] 本稿では,デコーダにおける拡散型生成モデルの予測力を活用した,極端な映像圧縮のための新しい手法を提案する。
ビデオ全体が順次エンコードされ、知覚品質の指標を考慮し、視覚的に快く再現される。
その結果、生成モデルを用いて映像データの時間的関係を活用できる可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:23:05 GMT)
Teamwork Makes TEE Work: Open and Resilient Remote Attestation on Decentralized Trust [11.7] リモート(RA)は、Trusted Execution Environment(TEE)におけるアプリケーションの完全性と信頼性を検証する。
既存のTEE RA設計では、リモートパーティの信頼を確立するために、単一のプロビジョニングされた秘密鍵と集中型検証器に依存する集中型信頼モデルを採用している。
しかし、このモデルは不安定であり、近年の先進攻撃では信頼できない。
オープンでレジリエントなTEE RAスキームであるJANUSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:51:01 GMT)
Graph-Skeleton: ~1% Nodes are Sufficient to Represent Billion-Scale
Graph [11.7] 本稿では,背景ノードを適切に取得する新しいGraph-Skeleton1モデルを提案する。
特に、0.24億のノードを持つMAG240Mデータセットでは、生成したスケルトングラフは、元のグラフの1.8%のノードしか含んでおらず、非常に同等のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:33:11 GMT)
The Manifold Density Function: An Intrinsic Method for the Validation of
Manifold Learning [11.6] 本稿では,多様体学習手法の検証に本質的な手法である多様体密度関数を提案する。
我々の手法は、リプリーの$K$関数を適応して拡張し、多様体学習アルゴリズムの出力が潜在多様体の構造を捉える程度の範囲を教師なしの設定で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:09:23 GMT)
Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and
Developer Interventions [11.6] GitHubのCopilot for Pull Requests (PR)は、PRに関連するさまざまな開発者タスクを自動化することを目的とした有望なサービスである。
本研究では,生成AIによって記述の一部が作成された18,256個のPRについて検討した。
われわれは、Copilot for PRは幼少期ではあるが、採用が著しく増加していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:20:57 GMT)
Only My Model On My Data: A Privacy Preserving Approach Protecting one
Model and Deceiving Unauthorized Black-Box Models [11.6] 本研究では、認証されたモデルによる正確な推論を維持する人間認識可能な画像を生成することにより、未調査の実用的プライバシー保護ユースケースに取り組む。
その結果、生成した画像は、保護されたモデルの精度を維持し、認証されていないブラックボックスモデルの平均精度を、ImageNet、Celeba-HQ、AffectNetのデータセットでそれぞれ11.97%、6.63%、55.51%に下げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:11:52 GMT)
Bidirectional Generative Pre-training for Improving Time Series
Representation Learning [11.3] 双方向時間生成事前学習型トランス(BiTimelyGPT)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
BiTimelyGPTは、変圧器層における次トーケンおよび前トーケン予測による時系列データの事前トレーニングを行う。
生体信号データを用いて、BiTimelyGPTは神経機能、疾患診断、生理的兆候を予測するのに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:19:24 GMT)
Federated Learning Can Find Friends That Are Beneficial [11.2] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントデータの分散の性質と均一性は、機会と課題の両方を示します。
本稿では,FLトレーニングに参加するクライアントに対して適応的なアグリゲーション重みを割り当てるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:22:57 GMT)
Active Disruption Avoidance and Trajectory Design for Tokamak Ramp-downs
with Neural Differential Equations and Reinforcement Learning [11.1] 我々は、破壊と相関する数量の制限を回避しつつ、プラズマ電流を安全に遮断する政策を訓練する。
トレーニングされたポリシーは、より高い忠実度シミュレーターに転送され、ユーザーが特定した破壊的限界を回避しながら、プラズマをうまく停止させる。
トラジェクトリのライブラリはより解釈可能で、オフラインで検証できるので、このようなアプローチは強化学習の能力を活用するための有望な道である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:37:40 GMT)
Leveraging Pre-Trained Autoencoders for Interpretable Prototype Learning
of Music Audio [10.9] 本稿では,プロトタイプ学習に基づく音楽音声分類のための解釈可能なモデルPECMAEを提案する。
我々のモデルは,オートエンコーダとプロトタイプネットワークを共同で学習する先行手法であるAPNetに基づいている。
プロトタイプベースのモデルはオートエンコーダの埋め込みによって達成された性能の大部分を保っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:13:36 GMT)
Towards Next-Level Post-Training Quantization of Hyper-Scale
Transformers [10.9] トレーニング後の量子化(PTQ)は、モバイルデバイスやテレビなどのエッジデバイスにハイパースケールモデルをデプロイするための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,精度と効率のバランスをとる新しいPTQアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:58:43 GMT)
Quantifying and Characterizing Clones of Self-Admitted Technical Debt in
Build Systems [10.8] Self-Admitted Technical Debt (SATD)は、長期的なソフトウェアアーチファクトの品質を短期的な目標のために意図的に交換する開発判断に注釈を付ける。
最近の研究は、ソースコードにSATDクローン(重複またはほぼ重複するSATDコメント)が存在することを探っている。
我々はAutotools、CMake、Maven、Antビルドシステムから抽出された50,608個のSATDコメントについて大規模な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:34:02 GMT)
Exploring Neuron Interactions and Emergence in LLMs: From the
Multifractal Analysis Perspective [10.8] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の出現を,モデルサイズと学習過程の両面から検討する。
自己組織化」と「マルチフラクタル分析」の概念を導入することで、トレーニング中にニューロンの相互作用がどのように動的に進化するかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:20:09 GMT)
SLEB: Streamlining LLMs through Redundancy Verification and Elimination
of Transformer Blocks [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて非常に効果的であることが証明されている。
既存の手法はしばしば、実質的なエンドツーエンドのLLM推論スピードアップを達成するのに苦労する。
SLEBは、冗長なトランスフォーマーブロックを排除し、LCMを合理化するための新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:01:13 GMT)
A Study of Fairness Concerns in AI-based Mobile App Reviews [10.4] 不正なAIベースのシステム、特に不公平なAIベースのモバイルアプリは、世界の人口のかなりの割合に困難をもたらす可能性がある。
まず, フェアネスと非フェアネスレビューの統計サンプルを含む, 地上真実のデータセットを手作業で構築した。
フェアネスレビューとフェアネスレビューを区別する機械学習とディープラーニングの分類器を開発し,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:33:50 GMT)
DisGNet: A Distance Graph Neural Network for Forward Kinematics Learning
of Gough-Stewart Platform [10.4] 本稿では,グラフ距離行列を学習するためのグラフニューラルネットワークDisGNetを提案する。
DisGNetは、k-FWLアルゴリズムをメッセージパッシングに用い、少ないパラメータ数で高い表現性を提供する。
本稿では,DGNetの出力ポーズを改良し,超高精度なポーズを実現するために,GPUフレンドリーなNewton-Raphson法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:40:09 GMT)
A Dynamical View of the Question of Why [10.2] 因果的貢献を計算し、それらを強化学習問題とみなすための2つの重要な補題を提示する。
我々の手法は拡散過程における因果関係の解明と定量化のための形式的および計算ツールを提供する。
かなり複雑な実験やせん断学習によって、我々のフレームワークは因果関係を明らかにし、定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:44:05 GMT)
Enhancing Source Code Representations for Deep Learning with Static
Analysis [10.2] 本稿では,静的解析とバグレポートやデザインパターンなどのコンテキストを,ディープラーニングモデルのためのソースコード表現に統合する方法について検討する。
我々はASTNN(Abstract Syntax Tree-based Neural Network)法を用いて,バグレポートやデザインパターンから得られたコンテキスト情報を追加して拡張する。
提案手法はソースコードの表現と処理を改善し,タスク性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:17:04 GMT)
AuditLLM: A Tool for Auditing Large Language Models Using Multiprobe
Approach [10.1] AuditLLMは様々な大規模言語モデルの性能を体系的に評価する新しいツールである。
合理的に堅牢で、信頼性があり、一貫性のあるLCMは、質問に対して意味的に類似した応答を出力すべきである。
あるレベルの矛盾が潜在的なバイアス、幻覚、その他の問題の指標であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:31:04 GMT)
Reconstructing the Geometry of Random Geometric Graphs [10.1] ランダム幾何学グラフは、距離空間上で定義されたランダムグラフモデルである。
サンプルグラフから基底空間の幾何を効率的に再構成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:34:44 GMT)
Generalization in Healthcare AI: Evaluation of a Clinical Large Language
Model [9.8] 大規模言語モデル(LLM)は、患者のケアの改善、臨床的意思決定、医師と管理者の強化のための医療の機会を提供する。
これらのモデルのポテンシャルは、臨床環境や人口にわたって効果的に一般化する能力に大きく依存する。
本研究は,30日間の完全寛解予測において,HOSPITALの臨床ノートを用いたLCMであるクリニックLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:24:52 GMT)
Detecting and recognizing characters in Greek papyri with YOLOv8, DeiT
and SimCLR [9.8] 本稿は、ギリシャ文字の検出・認識に関するICDAR 2023コンペティションへの参加について論じる。
我々は、YOLOv8モデルのアンサンブルを用いて個々の文字を検出し、分類し、2つの異なるアプローチを用いて文字予測を精査した。
平均精度(mAP)は51.4%であり,mAPは42.2%,検出精度(mAP)は51.4%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:40:52 GMT)
When Representations Align: Universality in Representation Learning
Dynamics [9.7] 我々は、入力から隠れ表現への符号化マップと、表現から出力への復号マップが任意の滑らかな関数であるという仮定の下で、表現学習の効果的な理論を導出する。
実験により,活性化関数とアーキテクチャの異なる深層ネットワークにおける表現学習力学の側面を効果的に記述することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:48:17 GMT)
Bad Students Make Great Teachers: Active Learning Accelerates
Large-Scale Visual Understanding [9.7] パワーロースケーリングは、均一サンプリングによる大規模トレーニングが違法に遅いことを示している。
アクティブな学習手法は、最も関係のある事例に基づいて学習を優先順位付けすることで、データの効率を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:22:12 GMT)
Measuring Exploration in Reinforcement Learning via Optimal Transport in
Policy Space [9.2] 強化学習(RL)アルゴリズムによって達成された探索と学習の量を定量化し比較する。
具体的には、教師付き学習(SL)と比較して、RLアルゴリズムによる知識伝達(伝達可能性)の相対的な労力を定量化する、Exploration Indexという新しい尺度を提案する。
この比較は、RLにおける学習をSLタスクのシーケンスとして定式化し、最適なトランスポートベースのメトリクスを用いて、データ分散空間においてRLとSLアルゴリズムがトラバースする全パスを比較することによって確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:55:50 GMT)
Conditional Generative Modeling for High-dimensional Marked Temporal
Point Processes [9.1] 本稿では,高次元マークを用いたポイントプロセスモデリングのための新しいイベント生成フレームワークを提案する。
我々は、イベントの履歴を入力として取り、高品質な後続イベントを生成する条件付きジェネレータを使用する。
この数値結果は,他の最先端のベースラインと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:42:30 GMT)
Quantum polar stabilizer codes based on polarization of pure quantum
channel don't work for quantum computing [9.1] 量子コンピューティングに適用可能な量子極符号スキームを設計した人はいない。
より合理的な量子極安定化器符号構築アルゴリズムを提案する。
純パウリX,Z,Y雑音に対する符号化率0.5の量子安定化器符号のクラスを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:46:23 GMT)
Conformalized Adaptive Forecasting of Heterogeneous Trajectories [9.0] 本稿では,新しいランダム軌道の全経路を十分に高い確率でカバーすることを保証された同時予測帯域を生成するための新しいコンフォメーション手法を提案する。
この解はどちらも原則であり、正確な有限サンプル保証を提供し、しばしば以前の方法よりもより情報的な予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:57:19 GMT)
Personalized Large Language Models [8.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のパーソナライズ手法について検討する。
その結果、パーソナライズされた微調整は、非パーソナライズされたモデルと比較してモデル推論を改善することが示された。
感情認識とヘイトスピーチ検出のためのデータセットの実験は、パーソナライズされた方法で一貫したパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:55:30 GMT)
Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data [8.7] 本稿では,LC-MSデータセットを最適なトランスポートで自動的に組み合わせる,フレキシブルでユーザフレンドリなアルゴリズムであるGromovMatcherを紹介する。
特徴強度相関構造を利用することで、GromovMatcherは既存のアプローチよりも優れたアライメント精度とロバスト性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:15:52 GMT)
Design and Realization of a Benchmarking Testbed for Evaluating
Autonomous Platooning Algorithms [8.4] 本稿では,搭載センサーを搭載した1/10スケール車両における小隊アルゴリズムの評価とベンチマークを行うテストベッドを提案する。
線形フィードバックと分散モデル予測制御の2つのバリエーションの3つのアルゴリズムを評価し、それらの結果を典型的な小隊シナリオと比較する。
分散モデル予測制御アルゴリズムは,ハードウェアやシミュレーションにおける線形フィードバックよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:22:24 GMT)
What is 'Typological Diversity' in NLP? [8.3] いくつかの軸に沿って言語選択の多様性を近似する指標を導入する。
歪んだ言語選択は、過度に見積もられた多言語のパフォーマンスをもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:21:59 GMT)
Developing a Framework for Auditing Large Language Models Using
Human-in-the-Loop [8.2] 例えば、バイアス、矛盾、幻覚などがある。
有効な方法は、同じ質問の異なるバージョンを用いてLLMを探索することである。
この監査方法を大規模に運用するには、これらのプローブを確実かつ自動的に作成するためのアプローチが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:49:31 GMT)
U-shaped Vision Mamba for Single Image Dehazing [8.1] 本論文では,効率的なシングルイメージデハージングネットワークであるVision Mamba(UVM-Net)を紹介する。
The State Space Sequence Models (SSMs)は、長いシーケンスを扱うパワーで知られる新しいディープシークエンスモデルであり、Bi-SSMブロックを設計する。
I/O処理時間なしで325倍の325ドル解像度画像(100FPS)を推測するには,テキスト0.009秒しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:45:15 GMT)
Embracing the black box: Heading towards foundation models for causal
discovery from time series data [8.1] 因果事前学習(Causal Pretraining)は、時系列から根底にある因果グラフへの直接マッピングを教師付きで学習することを目的とした方法論である。
我々の経験から,トレーニングとテスト時系列のサンプルがそれらのダイナミクスの大部分を共有していると仮定して,教師付き方法で因果発見が可能であることが示唆された。
因果的に事前学習されたニューラルネットワークを用いた実世界のデータに対する因果発見が限界の範囲内で可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:49:13 GMT)
Optimal Decision Tree Policies for Markov Decision Processes [8.0] マルコフ決定過程(MPD)におけるサイズ制限決定木の最適化について検討する。
これは、模倣学習の固有の欠点、すなわち、複雑なポリシーが、サイズ制限木を使って表現できないことによるものである。
一般的に、機械学習モデルの性能と解釈可能性の間にはトレードオフがあるが、OMDTは3の深さに制限され、しばしば最適限に近い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:00:18 GMT)
Memory-Efficient Continual Learning Object Segmentation for Long Video [7.9] 本稿では,オンラインVOS手法のメモリ要求を低減し,長ビデオのモデリング精度と一般化を向上する2つの新しい手法を提案する。
事前学習した知識を保存するための継続的学習技術の成功に動機づけられた、Gated-Regularizer Continual Learning (GRCL)とRestruction-based Memory Selection Continual Learning (RMSCL)を提案する。
実験結果から,提案手法はオンラインVOSモデルの性能を8%以上向上し,長期画像データセットのロバスト性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:11:55 GMT)
Dataset Clustering for Improved Offline Policy Learning [7.9] オフラインポリシー学習は、環境と追加のオンラインインタラクションなしで、事前に収集されたデータセットから意思決定ポリシーを見つけることを目的としている。
本稿では,マルチビヘイビア(multi-behavior)と呼ぶデータセットの特徴について検討し,異なる振る舞いを示す複数のポリシーを用いてデータセットが収集されることを示す。
マルチビヘイビアデータセットを複数のユニビヘイビアサブセットに分割する振舞い対応のディープクラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:01:41 GMT)
Prediction of Activated Sludge Settling Characteristics from Microscopy
Images with Deep Convolutional Neural Networks and Transfer Learning [7.9] 本研究では, 活性汚泥沈降特性を評価するために, コンピュータビジョンに基づく革新的な手法を提案する。
深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルの伝達学習の実装により,既存の定量的画像解析技術の限界を克服することを目的とした。
Inception v3, ResNet18, ResNet152, ConvNeXt-nano, ConvNeXt-S などのCNNアーキテクチャを用いて, 汚泥沈降特性の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:13:37 GMT)
Discovering Command and Control (C2) Channels on Tor and Public Networks
Using Reinforcement Learning [7.9] 本稿では,通常の(パブリック)ネットワークとTorネットワークの両方を用いて,C2アタックキャンペーンをエミュレートするための強化学習(RL)アプローチを提案する。
典型的なネットワーク構成では、RLエージェントがTorベースの通信チャネルと従来の通信チャネルの両方を利用して、回復力のあるC2アタックパスを自動的に検出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:33:17 GMT)
AgentLens: Visual Analysis for Agent Behaviors in LLM-based Autonomous
Systems [7.8] LLMAS内の詳細な状態とエージェントの挙動を可視化する手法を提案する。
そこで我々は,エージェントの行動の詳細や原因を対話的に調査する視覚分析システムであるAgentLensを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:48:16 GMT)
Using Counterfactual Tasks to Evaluate the Generality of Analogical
Reasoning in Large Language Models [7.8] 大型言語モデル(LLMs)において従来主張されていた類推能力の一般性について検討する。
すべての問題に対して人間のパフォーマンスは高いままであるが、GPTモデルの性能は反ファクトセットで急激に低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:52:23 GMT)
FedSiKD: Clients Similarity and Knowledge Distillation: Addressing
Non-i.i.d. and Constraints in Federated Learning [7.7] 我々は、類似性に基づくフェデレート学習フレームワークに知識蒸留(KD)を組み込んだFedSiKDを紹介する。
クライアントがシステムに参加すると、データ配布に関する関連する統計情報を安全に共有し、クラスタ内の均一性を促進する。
FedSiKDは、HARおよびMNISTデータセット上で、高度に歪んだデータに対して25%と18%の精度で最先端のアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:16:50 GMT)
Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray
Report Generation [7.6] 放射線学ワークフローの側面を統合したCXRレポートジェネレータを提案する。
これは、患者の以前のCXR研究から得られる縦断的履歴を条件付けることで、放射線科医のワークフローを模倣する。
提案した強化学習の報奨を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:18:29 GMT)
Quantified Task Misalignment to Inform PEFT: An Exploration of Domain
Generalization and Catastrophic Forgetting in CLIP [7.6] CLIPモデルにおけるタスクの難易度とパラメータ効率の単純な微調整手法の性能の関係を解析する。
注意重みのサブセットのみを訓練する手法は、A-CLIPと呼ばれ、領域一般化と破滅的忘れのバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:01:03 GMT)
Copyright Traps for Large Language Models [7.4] 本稿では,オリジナルコンテンツに架空のエントリを含む著作権トラップを用いて,大規模言語モデルにおける著作権物質の使用を検出することを提案する。
まず、ターゲットモデルにおけるコンテンツの使用が既存の手法で検出できないことを検証する。
直観とは裏腹に,従来の手法では,中長のトラップ文の繰り返し(100)が検出できないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:09:53 GMT)
FD-Vision Mamba for Endoscopic Exposure Correction [7.3] 我々は、高品質な画像露光補正を実現する周波数領域ベースネットワークFDVM(FDVM-Net)を設計する。
状態空間シーケンスモデル(SSM)にヒントを得て,畳み込み層の局所的特徴抽出機能を統合するC-SSMブロックを開発した。
劣化した内視鏡像をFDVM-Netで再構成し、高品質なクリア画像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:48:02 GMT)
Tree-Based Hard Attention with Self-Motivation for Large Language Models [7.3] 大きな言語モデル(LLM)は、平易なテキストの理解と生成に優れる。
階層的なテキスト構造を扱うように特別に調整されていない。
本稿では,大規模言語モデルのための自己モチベーションを用いた木ベースハードアテンションという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:40:51 GMT)
Voyager: MTD-Based Aggregation Protocol for Mitigating Poisoning Attacks on DFL [7.2] 本研究では,ネットワークトポロジが分散型フェデレート学習(DFL)モデルのロバスト性に及ぼす影響を理論的に分析する。
DFLモデルのロバスト性を改善するために, ボイジャーと呼ばれる3段階のMTDベースのアグリゲーションプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:05:00 GMT)
Medical Image Segmentation with InTEnt: Integrated Entropy Weighting for
Single Image Test-Time Adaptation [7.0] テスト時間適応(TTA)とは、テスト中にトレーニングされたモデルを新しいドメインに適応させることである。
そこで本研究では,単一の未ラベルテスト画像のみを用いて,医療画像セグメンテーションモデルを適用するという,そのような課題にアプローチする。
予測のエントロピーを直接最小化するほとんどのTTAアプローチは、この設定では性能を著しく改善することができない。
そこで本研究では,そのエントロピー統計に基づいて,トレーニングとテスト統計の間の対象領域統計の様々な推定値を用いた予測をテキスト化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:26:07 GMT)
Blind Deep-Learning-Based Image Watermarking Robust Against Geometric
Transformations [6.9] 提案手法は,透かし符号化と復号化にディープラーニングを用いた既存のHiDDeNアーキテクチャに基づいている。
私たちは、このアーキテクチャに新しいノイズ層、すなわち、微分可能なJPEG推定、回転、再スケーリング、翻訳、せん断、ミラーリングを追加します。
提案手法は,消費者の端末で見た画像の保護に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:18:00 GMT)
Beyond Quantities: Machine Learning-based Characterization of Inequality in Infrastructure Quality Provision in Cities [6.9] 本稿では,環境汚染を発生させるインフラストラクチャの特徴を識別する機械学習に基づく手法を提案する。
本研究では,都市の空間領域のインフラ品質規定を計算するために,モデルにより得られた重みを利用する。
その結果、低所得者が居住する地域では、インフラの質が低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:23:16 GMT)
Emerging Opportunities of Using Large Language Language Models for
Translation Between Drug Molecules and Indications [6.8] 薬物分子とそれに対応する指標を翻訳する新しい課題を提案する。
表示からの分子の生成、またはその逆は、病気のより効率的なターゲティングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:33:13 GMT)
Pretraining Vision-Language Model for Difference Visual Question
Answering in Longitudinal Chest X-rays [6.8] 差分視覚質問応答(diff-VQA)は、画像間の差分に基づいて複雑な質問に答えることを必要とする課題である。
以前はdiff-VQAタスクのための特定のネットワークアーキテクチャの設計に重点が置かれていたが、モデルの性能を高める機会がなかった。
本稿では,diff-VQAタスクのための自然および縦部胸部X線データに基づいて,PLURALと呼ばれる新しいVLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:20:48 GMT)
Arrange, Inpaint, and Refine: Steerable Long-term Music Audio Generation
and Editing via Content-based Controls [6.7] コントロール可能な音楽生成は、人間-AI音楽の共同創造において重要な役割を担っている。
LLM(Large Language Models)は高品質な音楽を生成できることを示しており、自動回帰生成に重点を置いているため、音楽編集タスクにおける有用性を制限している。
そこで本稿では,自動回帰言語モデルによる楽曲の塗り替え作業へのシームレス対応を実現するための,新しい条件付きファインチューニング(PEFT)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:00:01 GMT)
A two-stage solution to quantum process tomography: error analysis and
optimal design [6.6] トレース保存型および非トレース保存型量子プロセストモグラフィーのための2段階の解法を提案する。
我々のアルゴリズムは、$O(MLd2)$の計算複雑性を示し、$d$は量子システムの次元である。
提案アルゴリズムの性能と効率を実証するために,IBM量子デバイス上での数値例と実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:45:11 GMT)
Instruction Tuning for Secure Code Generation [6.6] 既存の命令チューニングスキームは、生成されたコードのセキュリティという重要な側面を見落としている。
SafeCoderは、多種多様な高品質データセットを使用して、セキュリティ中心の微調整を実行する。
ユーティリティを保ちながら、セキュリティを大幅に改善できます(約30%)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:47:46 GMT)
Structured Language Generation Model for Robust Structure Prediction [6.5] 構造化された出力のより優れた一般化のための構造化言語生成モデル(SLGM)を提案する。
SLGMは,データセット情報を使わずに性能の維持に成功し,フォーマットエラーがはるかに少ないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:33:22 GMT)
Towards Enabling Cardiac Digital Twins of Myocardial Infarction Using
Deep Computational Models for Inverse Inference [6.4] シミュレーションされたQRSから脳梗塞の位置と分布を推定するために,二分岐変分オートエンコーダと推論モデルからなる新しい深部計算モデルを提案する。
感度分析により、脳梗塞の特徴と電気生理学的特徴との複雑な関係の理解が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:52:25 GMT)
On the Statistical Benefits of Temporal Difference Learning [6.4] アクションのデータセットと結果の長期的な報酬が与えられた場合、直接推定アプローチは値関数に適合する。
直感的な逆軌道プーリング係数は, 平均二乗誤差の減少率を完全に特徴付けることを示す。
2つの状態における値対号差の推定が劇的に改善できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:06:49 GMT)
Exploiting Estimation Bias in Deep Double Q-Learning for Actor-Critic
Methods [6.4] 予測遅延Deep Deterministic Policy Gradient (ExpD3) と Bias Exploiting - 双遅延Deep Deterministic Policy Gradient (BE-TD3) の2つの新しいアルゴリズムを提案する。
ExpD3は1つの$Q$推定で過大評価バイアスを減らすことを目的としており、BE-TD3はトレーニング中に最も有利な推定バイアスを動的に選択するように設計されている。
これらのアルゴリズムは、特に推定バイアスが学習に大きな影響を及ぼす環境において、TD3のような既存の手法にマッチするか、超える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:44:03 GMT)
Transportation Marketplace Rate Forecast Using Signature Transform [6.3] 我々は署名変換に基づく新しい統計手法を開発した。
これらのマーケットプレース率を予測するために,予測的かつ適応的なモデルを構築しました。
我々の手法に基づくアルゴリズムは、予測精度がはるかに優れているAmazonのトラック運転によって展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:14:50 GMT)
IMUOptimize: A Data-Driven Approach to Optimal IMU Placement for Human
Pose Estimation with Transformer Architecture [6.1] 本稿では,DIP-IMU,IMUPoser,TransPoseといった従来の研究から逸脱したIMUデータを用いた人間のポーズ予測手法を提案する。
我々は、最適なIMU配置のためのデータ駆動戦略と時系列解析のためのトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャの2つの主要な革新を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 03:45:26 GMT)
Can you see me now? Blind spot estimation for autonomous vehicles using
scenario-based simulation with random reference sensors [5.9] モンテカルロをベースとした参照センサシミュレーションにより,被写体サイズを被写体量として正確に推定することができる。
目的シナリオの高忠実度シミュレーションからLiDARセンサやカメラ深度画像からの点雲を利用して,正確な可視性推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:19:02 GMT)
Schnorr Approval-Based Secure and Privacy-Preserving IoV Data Aggregation [5.9] 本稿では,2層アーキテクチャに基づく新しいSchnorr承認に基づくIoVデータ集約フレームワークを提案する。
このフレームワークでは、サーバは、車の生データ、実際のアイデンティティ、軌跡を推測することなく、クラスタからIoVデータを集約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:40:36 GMT)
Into the Unknown: Self-Learning Large Language Models [5.8] 本研究では,LLMが未知の知識を独立して学習することのできる自己学習フレームワークを提案する。
幻覚スコアを用いて、未知の点(PiU)の新たな概念を導入する。
これは、The Unknownのポイントにおける知識ギャップにのみ焦点をあてた、自己学習ループの作成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:56:58 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） (Wed, 14 Feb 2024 17:53:29 GMT)
Use of Agile Practices in Start-ups [5.7] 小規模でモチベーションの高いチームと不確実なプロジェクトスコープは、スタートアップをアジャイルプラクティスを採用するためのよい候補にします。
アジャイルプラクティスの使用は、ソースコードと製品品質全体に影響を及ぼす。
優れたエンジニアリングプラクティスに対するチームの肯定的あるいは否定的な態度は、特定のアジャイルプラクティスの採用または拒絶の指標となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:12:51 GMT)
Personalized Path Recourse for Reinforcement Learning Agents [5.6] 目標は、エージェントの本来のパスと高い類似性を確保しながら、望ましい目標を達成するために、与えられた行動経路を編集することである。
このようなパーソナライズされたパスを生成するために、パーソナライズされたリコースエージェントを訓練する。
提案手法は強化学習と教師あり学習設定の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:13:48 GMT)
Multi-Hierarchical Surrogate Learning for Structural Dynamics of
Automotive Crashworthiness Using Graph Convolutional Neural Networks [5.6] カルトフレームの一連のサロゲートモデルを構造的に生成する多階層フレームワークを提案する。
マルチスケール現象では、粗いサロゲート上でマクロスケールの特徴が捉えられ、ミクロスケール効果はより微細なサロゲートによって解決される。
我々は、粗い表現上でパラメータ依存の低次元潜在力学を学習するグラフ畳み込みニューラルネットワークに基づくサロゲートを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:22:59 GMT)
Predictive Temporal Attention on Event-based Video Stream for
Energy-efficient Situation Awareness [5.5] 本稿では,視覚事象を適切に予測できない場合にのみ,カメラ出力を減速させ,注意を払うための時間的注意機構を提案する。
本研究では,カメラとプロセッサ間のデータ通信の46.7%を削減し,プロセッサの43.8%を削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:34:48 GMT)
WERank: Towards Rank Degradation Prevention for Self-Supervised Learning
Using Weight Regularization [5.5] 本稿では,ネットワークの重みパラメータの新しい正規化器であるWERankを提案する。
We empirically demonstrated that WERank is effective to help BYOL to achieve higher rank during SSL pre-training and result downstream accuracy during evaluation probing。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:29:28 GMT)
Equilibrium of Data Markets with Externality [5.4] 私たちは、売り手が固定価格を投稿し、買い手は売り手から自由に購入できる現実世界のデータ市場をモデル化します。
ここで重要な要素は、データ購入によって互いに負の外部性バイヤーが引き起こされることだ。
我々は、取引コストを通じて介入するプラットフォームが、強力な福祉保証を備えた純粋な均衡につながることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:26:09 GMT)
Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials [5.3] 本研究は、第一原理DFT計算から得られたハミルトン行列に基づいて訓練された普遍電子ハミルトニアンモデルを紹介する。
複雑な多要素系を含む周期表全体にわたって電子構造を予測する際の一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:38:56 GMT)
Generating Java Methods: An Empirical Assessment of Four AI-Based Code
Assistants [5.3] 私たちは、人気のあるAIベースのコードアシスタントであるGitHub Copilot、Tabnine、ChatGPT、Google Bardの4つの有効性を評価します。
その結果、Copilotは他のテクニックよりも正確であることが多いが、他のアプローチによって完全に仮定されるアシスタントは存在しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:58:56 GMT)
Assessing AI-Based Code Assistants in Method Generation Tasks [5.3] 今回の調査では、メソッド生成タスクにおいて、GitHub Copilot、Tabnine、ChatGPT、Google Bardの4つのAIベースのコードアシスタントを比較した。
その結果、コードアシスタントは相補的な機能を持つが、適切なコードを生成することは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:52:45 GMT)
Web 3.0 and Quantum Security: Long-Distance Free-Space QSDC for Global
Web 3.0 Networks [5.1] 本稿では、量子および古典的文脈におけるセキュリティ侵害に対する保護方法として、長距離自由空間量子セキュアダイレクト通信(LF QSDC)を紹介する。
本研究の焦点は、LF QSDCをネットワークインフラに組み込むことであり、拡張範囲通信の有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:46:35 GMT)
ResQuNNs:Towards Enabling Deep Learning in Quantum Convolution Neural
Networks [5.1] 準進化ニューラルネットワーク(QuNN)の性能向上のための,トレーニング可能な準進化層の導入による新しいフレームワークを提案する。
この制限を克服するために、これらのレイヤ内でのトレーニングを可能にし、QuNNの柔軟性とポテンシャルを大幅に向上させました。
本稿では,Residual Quanvolutional Neural Networks (ResQuNNs)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:55:28 GMT)
HQNET: Harnessing Quantum Noise for Effective Training of Quantum Neural
Networks in NISQ Era [5.1] ノイズのない理想的な条件と比較して,バレンプラトー (BP) はノイズの多い量子環境において早く現れる。
ノイズの多い量子コンピューティング環境におけるQNN性能を改善するために,観測可能な選択のための戦略的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:29:59 GMT)
I can't see it but I can Fine-tune it: On Encrypted Fine-tuning of
Transformers using Fully Homomorphic Encryption [5.1] BlindTunerは、画像分類のための同型暗号化データのみを対象としたトランスフォーマートレーニングを可能にする、プライバシー保護のための微調整システムである。
以上の結果から,従来よりも1.5倍から600倍の速度向上が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:15:43 GMT)
MMD-based Variable Importance for Distributional Random Forest [5.0] 分布ランダムフォレスト(DRF)における変数重要度アルゴリズムを提案する。
導入された重要度尺度は一貫性があり、実データと模擬データの両方で高い経験的性能を示し、競合より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:56:50 GMT)
Variance Reduction and Low Sample Complexity in Stochastic Optimization
via Proximal Point Method [5.0] 本論文は,提案手法の収束性に関する高い確率保証を得るために,低サンプリング複雑性を確立する。
近位サブプロブレムを解くためにサブルーチンが開発され、分散還元のための新しい技術としても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:34:22 GMT)
Reducing Texture Bias of Deep Neural Networks via Edge Enhancing
Diffusion [5.0] セマンティックセグメンテーションにおけるCNNのテクスチャバイアスについて検討する。
我々は、テクスチャバイアスを減らすために、テクスチャの少ない前処理画像にCNNを訓練する。
我々はCNNの強いテクスチャ依存性と変換器の適度なテクスチャ依存性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:10:40 GMT)
MPIrigen: MPI Code Generation through Domain-Specific Language Models [5.0] 本研究ではまず,MPIに基づく並列プログラム生成における最先端言語モデルの性能について検討する。
HPCorpusMPI上でMonoCoderを微調整することでMPIベースのプログラム生成のダウンストリームタスクを導入する。
この調整されたソリューションの成功は、並列計算コード生成のための最適化言語モデルにおいて、ドメイン固有の微調整の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:24:21 GMT)
Sobolev Training for Operator Learning [5.0] 本研究では,ソボレフ訓練がモデル性能向上のための演算子学習フレームワークに与える影響について検討する。
本研究は, 損失関数に導関数情報を統合することにより, 学習過程が向上することを明らかにする。
演算子学習における不規則メッシュ上の微分を近似する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:57:29 GMT)
NeuroBench: An Open-Source Benchmark Framework for the Standardization of Methodology in Brainwave-based Authentication Research [4.9] 脳活動に基づく生体認証システムは、パスワードに代わるものや、現在の認証技術を補完するものとして提案されている。
NeuroBenchは、脳波ベースの認証モデルをベンチマークするための柔軟なオープンソースツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:41:27 GMT)
Multi-modality transrectal ultrasound vudei classification for
identification of clinically significant prostate cancer [4.9] 臨床的に重要な前立腺癌(csPCa)のマルチモーダルTRUSビデオから分類するための枠組みを提案する。
提案するフレームワークは,512本のTRUSビデオを含む社内データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:06:30 GMT)
Help Me to Understand this Commit! -- A Vision for Contextualized Code
Reviews [4.9] Modern Code Reviewでコード理解を改善するためのビジョンを提供することを目標としています。
我々は,4種類のサポートシステムを特定し,コンテクスト化されたコードレビュー環境を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:08:47 GMT)
Understanding team collapse via probabilistic graphical models [4.6] 計算的観点からチーム崩壊現象を考察する。
シミュレーションと実世界の実験を使って、チームの崩壊の主な原因を見つけます。
回復力のあるチーム、すなわち崩壊を避けるチームを構築するという原則も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:23:26 GMT)
Connecting Algorithmic Fairness to Quality Dimensions in Machine
Learning in Official Statistics and Survey Production [4.6] 国家統計機関(NSO)は、製品のタイムラインとコスト効率を改善するために、機械学習(ML)をますます重視している。
我々は,Yung et al. (2022)のQF4SA品質フレームワークを採用し,その品質次元をアルゴリズムフェアネスにマッピングする。
実証図と並行して、我々のマッピングが公式統計学、アルゴリズムフェアネス、信頼できる機械学習の分野における方法論にどのように貢献できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:18:03 GMT)
Recognizing Multiple Ingredients in Food Images Using a
Single-Ingredient Classification Model [4.4] 本研究では,食品画像から区切られた成分を認識するための高度なアプローチを提案する。
本手法は、位置決めおよびスライドウインドウ技術を用いて、成分の候補領域をローカライズする。
分類モデルの効率を向上する新しいモデルプルーニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:58:59 GMT)
Who Plays First? Optimizing the Order of Play in Stackelberg Games with
Many Robots [4.4] Branch and Play (B&P) は、社会的に最適な遊びの順序とスタックルバーグ均衡に収束する効率的かつ正確なアルゴリズムである。
本稿では,B&Pによる航空交通管制,群れ形成,輸送車両の配車における実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:34:38 GMT)
LEDetection: A Simple Framework for Semi-Supervised Few-Shot Object
Detection [4.4] 本稿では,ベースラベルと新規ラベルが同時に不足する現実的なシナリオを考慮し,半教師付きFSODの新たな課題について考察する。
我々は、疑似ラベルと地域提案の一貫性学習を組み合わせた堅牢な検出器であるSoftER Teacherを紹介する。
厳密な実験により、SoftER Teacherは必要なベースラベルの10%しか使用せず、強力な教師付き検出器の新規性能を上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:22:25 GMT)
Patch-based adaptive temporal filter and residual evaluation [4.2] コヒーレントイメージングシステムにおいて、スペックル(英: speckle)は、画像の外観を視覚的に強く劣化させる信号依存ノイズである。
本稿では,よく登録された複数時間SAR画像を利用するパッチベースの適応時間フィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:24:33 GMT)
Distribution-Free Rates in Neyman-Pearson Classification [4.2] 非バランスな分類設定をモデル化するNeyman-Pearson分類の問題を考える。
我々は、すべての対の空間上の分布自由率、すなわちミニマックスレートの完全な特徴づけを提供する。
このレートは、単純な幾何学的条件によって特徴づけられるハードクラスとイージークラスの$mathcalH$を二分する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:21:43 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Focus on Pediatrics
(CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs) [4.1] 中枢神経系の小児腫瘍は、小児におけるがん関連死の最も一般的な原因である。
小児の高次グリオーマの生存率は20%未満である。
BraTS-PEDs 2023チャレンジは、小児脳グリオーマのためのボリュームセグメンテーションアルゴリズムの開発に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:39:45 GMT)
Pyramid Attention Network for Medical Image Registration [4.1] 変形可能な医用画像登録のためのピラミッドアテンションネットワーク(PAN)を提案する。
PANはデュアルストリームピラミッドエンコーダをチャネルワイドで組み込んで特徴表現を強化している。
提案手法は,複数のCNNベースおよびTransformerベース登録ネットワークの性能を向上しつつ,良好な登録性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:46:18 GMT)
An Empirical Analysis of Diversity in Argument Summarization [4.1] 多様性の側面として,意見,注釈,情報源の3つを紹介する。
我々は、キーポイント分析と呼ばれる一般的な議論要約タスクへのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:51:08 GMT)
Microseismic source imaging using physics-informed neural networks with
hard constraints [4.1] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に基づく直接微動イメージングフレームワークを提案する。
PINNを用いてマルチ周波数波動場を表現し,その逆フーリエ変換を用いて音源画像の抽出を行う。
さらに,本手法をモニタリングフィールドデータの水理破砕に応用し,少ないアーティファクトで精度よくソースを画像化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:02:10 GMT)
Signed Diverse Multiplex Networks: Clustering and Inference [4.1] 設定は多重バージョンに拡張され、すべてのレイヤが同じノードのコレクションを持ち、SGRDPGに従う。
まず,ネットワーク構築過程におけるエッジの符号の保持が,推定とクラスタリングの精度の向上につながることを示す。
第二に、新しいアルゴリズムを用いることで、より単純な多重化ネットワークモデルで達成された同等または優れた精度が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:37:30 GMT)
A 4-approximation algorithm for min max correlation clustering [4.0] minmax相関クラスタリング問題に対する下界法を導入し、この手法に基づいて、完全グラフに対する 4-近似アルゴリズムを提案する。
これにより、線形プログラムの定式化を用いて、5の最もよく知られた近似を保証することができる。
いくつかのベンチマークデータセットにおいて、ソリューションの品質と実行時の技術状況を改善することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:23:48 GMT)
Enhancing Textbook Question Answering Task with Large Language Models
and Retrieval Augmented Generation [3.9] 本稿では,テキスト質問応答(TQA)における領域外シナリオを扱う手法を提案する。
LLMモデルLlama-2の微調整とRAGの導入により、我々のアーキテクチャはベースラインよりも優れ、検証セットでは4.12%、非ダイアグラム多重選択質問では9.84%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:06:54 GMT)
Quantum state discrimination enhanced by path signature [3.9] 本研究では,時系列解析ツールであるパスシグネチャ法に基づいて,読み出し中の状態遷移に関する情報を抽出する手法を開発した。
ハードウェア実験では、85.9 $pm$1.0%から91.0 $pm$ 0.5%までのトランスモンクォート状態の読み出しが、追加のハードウェアを必要とせずに改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:15:42 GMT)
Mixed-Output Gaussian Process Latent Variable Models [3.9] 我々は信号分離のための非パラメトリックなアプローチを開発し、信号は潜時変数に応じて変化する可能性がある。
我々の貢献は分光学に特に関係しており、そこでは変化条件が変化し、基礎となる純粋な成分信号がサンプルからサンプルへと変化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:18:23 GMT)
Denoising Diffusion Restoration Tackles Forward and Inverse Problems for
the Laplace Operator [3.8] 本稿では,拡散復元モデル(DDRM)を用いたPDEの逆解と前方解に対する新しいアプローチを提案する。
DDRMは線形演算子の特異値分解(SVD)を利用して元のクリーン信号を復元するために線形逆問題に用いられた。
以上の結果から,拡散復元法を用いることで,解とパラメータの推算が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:30:39 GMT)
Changes by Butterflies: Farsighted Forecasting with Group Reservoir
Transformer [3.8] カオスでは、2つの初期条件の間の小さなばらつきが時間とともに指数的な増幅を示し、遠方の結果をもたらす。
グループ貯水池変圧器を導入し、より正確で堅牢な長期イベントを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:48:58 GMT)
ASI: Accuracy-Stability Index for Evaluating Deep Learning Models [3.7] 本稿では、深層学習モデルの評価に精度と安定性の両方を取り入れた定量的尺度であるASI(Acuracy-Stability Index)を紹介する。
本論文は潜在的な弱点について論じ、今後の研究の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:35:22 GMT)
Absence of barren plateaus in finite local-depth circuits with
long-range entanglement [3.6] 浅いパラメータ化回路は、短距離の絡み合った状態を得るために効果的に訓練することができる。
深い回路は、バレンプラトー現象のために一般には訓練不可能である。
有限局所深度回路のトレーニングにおいてバレンプラトーが欠如していることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:04:05 GMT)
Multi-Query Focused Disaster Summarization via Instruction-Based
Prompting [3.6] CrisisFACTSは,マルチストリームファクトフィンディングに基づく災害要約の推進を目的としている。
ここでは、いくつかの災害関連事象から重要な事実を抽出できるシステムを開発するよう、参加者に依頼する。
本稿では,この課題に対処する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:22:58 GMT)
Large Language Model-Based Interpretable Machine Learning Control in
Building Energy Systems [3.6] 本稿では、モデルとその推論の透明性と理解を高める機械学習(ML)の分野である、解釈可能な機械学習(IML)について検討する。
共有価値の原則とLarge Language Models(LLMs)のコンテキスト内学習機能を組み合わせた革新的なフレームワークを開発する。
本稿では,仮想テストベッドにおける需要応答イベント下での予測制御に基づく事前冷却モデルの実現可能性を示すケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:19:33 GMT)
Improving image quality of sparse-view lung tumor CT images with U-Net [3.6] 肺転移検出のためのU-Netを用いて,スパースビューCT画像の画質向上を目的とした。
プロジェクションビューは、IQを維持しながら2,048から64に減少し、良好なレベルで放射線学者の信頼性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:42:49 GMT)
Evaluating DTW Measures via a Synthesis Framework for Time-Series Data [3.4] 時系列データは、時間とともに特定の観察や興味の量を記述する様々なアプリケーションに由来する。
動的時間ワープ (DTW) は2つの時間信号間の最適アライメントを実現するための標準手法である。
ほとんどのDTW測度は、理由を明確に説明することなく、特定の時系列データに対して良好に機能する。
適切なDTW尺度を選択するためのガイドラインが提示されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:08:47 GMT)
Immediate generalisation in humans but a generalisation lag in deep
neural networks$\unicode{x2014}$evidence for representational divergence? [3.4] 近年の研究では、画像分類分野における人間とディープニューラルネットワーク(DNN)の行動比較が数多く行われている。
本稿では,人間ネットワークにおける伝達可能な表現の獲得方法について実験的に報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:47:20 GMT)
LL-GABR: Energy Efficient Live Video Streaming Using Reinforcement
Learning [3.4] 本稿では,QoEをエネルギー消費ではなく映像品質でモデル化する深層強化学習手法であるLLGABRを提案する。
LLGABRは知覚的QoEでは44%,エネルギー効率は73%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:43:19 GMT)
Advancing Building Energy Modeling with Large Language Models:
Exploration and Case Studies [3.2] 人工知能の急速な進歩は、ChatGPTのような大きな言語モデルの出現を促している。
本稿では,大規模言語モデルの革新的統合とエネルギーモデリングソフトウェアの構築について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:02:07 GMT)
PC-NeRF: Parent-Child Neural Radiance Fields Using Sparse LiDAR Frames
in Autonomous Driving Environments [3.2] 親子ニューラルレイディアンス場(PC-NeRF)と呼ばれる3次元シーン再構成と新しいビュー合成フレームワークを提案する。
PC-NeRFは、シーン、セグメント、ポイントレベルを含む階層的な空間分割とマルチレベルシーン表現を実装している。
広範にわたる実験により,PC-NeRFは大規模シーンにおける高精度なLiDARビュー合成と3次元再構成を実現することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:16:39 GMT)
On the Potential of Network-Based Features for Fraud Detection [3.1] 本稿では、パーソナライズされたPageRank(PPR)アルゴリズムを用いて、詐欺の社会的ダイナミクスを捉える。
主な目的は、従来の特徴と不正検出モデルにおけるPPRの追加を比較することである。
その結果,PPRの統合はモデルの予測能力を向上し,ベースラインモデルを上回ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:20:09 GMT)
Spectral Filters, Dark Signals, and Attention Sinks [3.1] 我々は、スペクトルの尾端で交換された信号が、注意沈降の原因であると主張している。
埋込スペクトルの粒径を抑えつつ,事前学習したモデルの損失を低く抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:01:07 GMT)
Learning From Lessons Learned: Preliminary Findings From a Study of
Learning From Failure [3.0] 組織はシステム障害を分析し、学習する。
学んだことに基づいて、システムの技術的部分と人的部分の両方を共同開発する。
確立されたプロセスとツールのサポートにもかかわらず、失敗から学んだことを取り入れ、社会技術システムの信頼性を向上することは容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:29:04 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） (Wed, 14 Feb 2024 12:11:44 GMT)
Improving Requirements Completeness: Automated Assistance through Large
Language Models [3.0] BERTのマスク付き言語モデルを用いて,要求条件におけるマスク付きスロットを埋めるためのコンテキスト化された予測を生成する。
不完全性をシミュレートするために、要件からコンテンツを取り除き、開示されたコンテンツに存在しないコンテンツに存在する用語を予測するBERTの能力を評価する。
その結果, (1) BERTの予測は, 要件から外れた用語を効果的に強調し, (2) BERTは, 関連性があるが欠落している用語を識別する上で, より単純なベースラインを上回り, (3) フィルタは予測のノイズを著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:58:49 GMT)
GraphiQ: Quantum circuit design for photonic graph states [2.9] GraphiQはフォトニックグラフ状態生成スキームを設計するための汎用的なオープンソースフレームワークである。
複数のシミュレーションバックエンドや最適化メソッドを含む、一連のデザインツールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:19:04 GMT)
(Ir)rationality in AI: State of the Art, Research Challenges and Open
Questions [2.9] 合理性の概念は人工知能の分野の中心である。
有理エージェントを構成するものの統一的な定義は存在しない。
特定のシナリオで最適であることを示す不合理な行動を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:23:46 GMT)
(Ir)rationality and Cognitive Biases in Large Language Models [2.9] 認知心理学文献からのタスクを用いた7つの言語モデルの評価を行った。
人間と同じく、LLMはこれらのタスクに不合理性を示す。
これらのタスクに対してLLMによって誤った答えが与えられる場合、それらはしばしば人間のようなバイアスとは異なる方法で間違っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:17:21 GMT)
FakeNews: GAN-based generation of realistic 3D volumetric data -- A
systematic review and taxonomy [2.8] GAN(Generative Adversarial Networks)は、現実的な合成データを生成するために使用される。
本稿では,GANを用いたリアルなボリューム合成データを生成する作業の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:03:38 GMT)
Under manipulations, are some AI models harder to audit? [2.7] 本研究では,モデルが大きな能力を示す現実的な環境でのロバスト監査の実現可能性について検討する。
ウェブプラットフォームが任意のデータに適合するモデルを使用している場合、監査戦略がランダムサンプリングを上回ります。
次に、Rademacher複雑性を用いて、監査の操作可能性と対象モデルのキャパシティを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:38:09 GMT)
Glass Segmentation with Multi Scales and Primary Prediction Guiding [2.7] ガラスのような物体は、日々の生活の中でどこにでも見えます。
本稿では,FineRescaling and Merging Module (FRM) から構成されるMGNetを提案する。
高信頼セグメンテーションマップを作成するために,不確実性を考慮した新たな損失関数を用いてモデルを監督する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:23:29 GMT)
ClickSAM: Fine-tuning Segment Anything Model using click prompts for
ultrasound image segmentation [2.6] 超音波画像のクリックプロンプトを使ってSegment Anything Modelを微調整する。
ClickSAMは他の超音波画像分割モデルと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:26:06 GMT)
Pulmonologists-Level lung cancer detection based on standard blood test
results and smoking status using an explainable machine learning approach [2.5] 肺癌(LC)は、主に後期診断によるがん関連死亡の主な原因である。
近年, 機械学習は, 様々な疾患の発見を容易にすることによって, 医療において大きな可能性を秘めている。
LC検出のための動的アンサンブル選択(DES)に基づくMLモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:00:57 GMT)
TikTokActions: A TikTok-Derived Video Dataset for Human Action
Recognition [2.5] 現代の人間の行動に関する386のハッシュタグの下に分類された283,582のユニークなビデオクリップのデータセットをリリースする。
Tik-Tokデータセットを使用して事前トレーニングされたモデルのパフォーマンスは、より大きなアクション認識データセットでトレーニングされたモデルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:41:10 GMT)
Automated Plaque Detection and Agatston Score Estimation on Non-Contrast
CT Scans: A Multicenter Study [2.4] 本研究の目的は,3次元マルチクラスnnU-Netを用いた心臓プラーク自動検出モデルを検証することである。
本研究では,nU-Netセグメンテーションパイプラインを用いて冠状動脈と弁のプラークを検出する方法を示す。
線形補正により、nU-Net深層学習法は胸部非造影CTスキャンでAgatstonスコアを正確に推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:41:37 GMT)
Computational Complexity of Preferred Subset Repairs on Data-Graphs [2.4] 本稿では,標準サブセット修復セマンティクスに基づいて,重み,マルチセット,セットベースの優先度レベルを組み込んだ選好基準を提案する。
筆者らは最も一般的な補修作業について検討し、選好基準が適用できない場合と同様の計算複雑性を維持可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:51:55 GMT)
Directional Convergence Near Small Initializations and Saddles in
Two-Homogeneous Neural Networks [2.3] 本稿では, 2-同次ニューラルネットの勾配流ダイナミクスを小型初期化のために検討する。
正方損失のために、ニューラルネットワークは原点に近いときにサドル・アンド・サドル力学を実行する。
このことから,本論文では,あるサドル点近傍において,小さな大きさの重み間でも同様の方向収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:10:37 GMT)
High-Dimensional Undirected Graphical Models for Arbitrary Mixed Data [2.3] 多くのアプリケーションでは、データは異なるタイプの変数にまたがる。
最近の進歩は、バイナリ連続ケースにどのように取り組めるかを示しているが、一般的な混合変数型構造は依然として困難である。
完全混合型の変数を持つデータに対して,フレキシブルでスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:03:18 GMT)
Kennedy-Tasaki transformation and non-invertible symmetry in lattice
models beyond one dimension [2.3] 高次元サブシステム対称モデルにおけるクラマース・ワニエ双対変換の明示的な作用素表現を与える。
サブシステム対称性を保護した位相位相位相を自発的なサブシステム対称性の破れ位相にマッピングするケネディ・タサキ変換を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:00:19 GMT)
Cross-Temporal Forecast Reconciliation at Digital Platforms with Machine
Learning [2.1] 非線形階層的予測整合法を導入し,時間的相互整合予測を直接的かつ自動的に生成する。
ヨーロッパの主要なオンデマンドデリバリプラットフォームから,ユニークな大規模ストリーミングデータセット上で,当社のフレームワークを実証的にテストしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:16:46 GMT)
Decay-protected superconducting qubit with fast control enabled by
integrated on-chip filters [2.0] 超伝導量子ビットの低調波制御は、高速な単一量子ビットゲート、長いコヒーレンス時間、熱負荷の低減を同時に促進する。
我々は、共振周波数で停止帯域を示し、低調波周波数で超強結合を示す量子ビットドライブのオンチップフィルタを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:44:12 GMT)
Re-DiffiNet: Modeling discrepancies loss in tumor segmentation using
diffusion models [1.9] 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） (Wed, 14 Feb 2024 00:30:31 GMT)
Detection Latencies of Anomaly Detectors: An Overlooked Perspective ? [1.8] 本稿では,攻撃とエラーの時間的遅延を測定することの関連性について論じる。
本稿では,検知器の評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:52:39 GMT)
3D-based RNA function prediction tools in rnaglib [1.8] RNA 3D構造のデータセットを構築し、適切なモデリング選択を行うには、まだ時間がかかり、標準化が欠如している。
本稿では,RNA3次元構造のデータセット上で,教師付きおよび教師なし機械学習に基づく関数予測モデルをトレーニングするために,rnaglibを用いることについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:22:03 GMT)
Research and application of Transformer based anomaly detection model: A
literature review [1.8] レビューには、Transformerベースの異常検出に関連する100以上のコア参照の広範なコンパイルが含まれている。
異常検出の現在の課題を探求し,Transformerの動作原理に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:39:54 GMT)
ScamSpot: Fighting Financial Fraud in Instagram Comments [1.8] ScamSpotは、ブラウザ拡張、微調整されたBERTモデル、REST APIを含む包括的なシステムである。
データアノテーションの研究を行い、問題の原因と原因について光を当て、ユーザからのフィードバックと既存モデルとの比較を通じてシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:30:18 GMT)
Assessing test artifact quality -- A tertiary study [1.8] 我々は、ソフトウェアテストアーティファクトの品質面に関する既存の二次研究を特定し、分析するために、系統的な文献レビューを実施してきた。
テストケース/スーツの品質を調査する環境を特徴付けるのに使用できる文脈次元と要因の集約について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:31:57 GMT)
Fusion of Single and Integral Multispectral Aerial Images [1.6] 複数の入力チャネルからの最も重要な有能な情報を適切に融合することは、多くの空中撮像作業に不可欠である。
本稿では,従来の空中画像と統合的空中画像との最も重要な特徴を融合するための,第1および第2次ハイブリッドアーキテクチャを提案する。
本研究では,探索・救助,山火事検出,野生生物観測の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:52:32 GMT)
Concatenate codes, save qubits [1.6] フォールトトレラント量子計算のためのフォールトトレラントプロトコルを提案する。
モジュールアーキテクチャ設計において、一定のスペースオーバーヘッド、高いしきい値、柔軟性を実現する。
その結果,コード結合手法は,FTQCの実現において,量子ビットを著しく節約する方法を開放することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:27:48 GMT)
Large Language Models are Null-Shot Learners [1.6] Null-shot promptingは大規模言語モデル(LLM)における幻覚を悪用する
通常のゼロショットプロンプトと比較して,幻覚を利用してタスクの実行性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:34:48 GMT)
Moving Object Proposals with Deep Learned Optical Flow for Video Object
Segmentation [1.6] 我々は、移動オブジェクト提案(MOP)を得るために、ニューラルネットワークの最先端アーキテクチャを提案する。
まず、教師なし畳み込みニューラルネットワーク(UnFlow)をトレーニングし、光学的フロー推定を生成する。
次に、光学フローネットの出力を、完全に畳み込みのSegNetモデルに描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:13:55 GMT)
MAGNETO: Edge AI for Human Activity Recognition -- Privacy and
Personalization [1.5] MAGNETOは、HARタスクをクラウドからエッジにプッシュするEdge AIプラットフォームである。
これにより、強力なプライバシ保証、低処理レイテンシ、ユーザに対する高度なパーソナライズが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:59:13 GMT)
Feasibility of Social-Network-Based eHealth Intervention on the Improvement of Healthy Habits among Children [1.5] この研究は、青年期の食事習慣と身体活動に取り組むためのeHealthソリューションの可能性を示している。
eヘルスの介入は健康的な習慣を得るのに役立つと結論付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:23:48 GMT)
MLTCP: Congestion Control for DNN Training [1.4] 本稿では,今日の混雑制御アルゴリズムを強化する手法であるML TCPを提案する。
ML TCPは、数回のトレーニングを繰り返して、異なるジョブのフローをインターリーブ状態に安定化することを示す。
一般的なDNNトレーニングジョブを用いた実験では、ML TCPが平均2倍、99分の1のトレーニング時間を最大4倍加速することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:33:18 GMT)
A protocol to characterize errors in quantum simulation of many-body
physics [1.4] 対象の多体ハミルトニアンの対称性は、量子シミュレーションにおける実験誤差のベンチマークと特徴付けに利用できることを示す。
適用ハミルトニアンにおける体系的誤差から生じる単元誤差と、適用ハミルトニアンにおけるランダムなショット・ツー・ショットの変動から生じる正準非マルコフ誤差の2つの形態を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:18:09 GMT)
Integrating ChatGPT into Secure Hospital Networks: A Case Study on
Improving Radiology Report Analysis [1.4] 本研究は,ChatGPTに類似したクラウドベースのAIを,放射線学報告を解析するためのセキュアなモデルに初めて適応させたものである。
コントラスト学習によるユニークな文レベルの知識蒸留手法を用いて,異常検出の精度を95%以上向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:02:24 GMT)
MultiMedEval: A Benchmark and a Toolkit for Evaluating Medical
Vision-Language Models [1.4] MultiMedEvalは、大規模医療ビジョン言語モデル(VLM)の公平かつ再現可能な評価のためのオープンソースツールキットである。
6つのマルチモーダルタスクでモデルのパフォーマンスを総合的に評価し、23以上のデータセットを実行し、11以上の医療ドメインにまたがる。
簡単なインターフェースとセットアッププロセスを備えたPythonツールキットをオープンソースとして公開し、わずか数行のコードで任意のVLMの評価を可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:49:08 GMT)
$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for
Benchmarking Causal Discovery [1.3] 我々は、因果探索手法のベンチマークをサポートする半合成製造データを生成するシステムを構築した。
我々は、柔軟に推定し、条件分布を表すために分布ランダムな森林を用いる。
このライブラリを用いて、よく知られた因果探索アルゴリズムをベンチマークする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:45:54 GMT)
On the hardness of conversion from entangled proof into separable one [1.2] 分離可能な状態の集合を画像が近似する量子チャネルは、ディスタングル (disentangler) と呼ばれる。
2つの既知のアンタングルはどちらも強いアンタングルの例であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:51:33 GMT)
Statistical and Machine Learning Models for Predicting Fire and Other
Emergency Events [1.2] カナダ・エドモントン市における各種緊急イベントの予測モデルの体系的開発について述べる。
本研究では,地域レベルでのイベントタイプと社会経済・人口統計との関連性について分析する。
新型コロナウイルスのパンデミックがイベントの発生およびイベント予測モデルの精度に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:10:30 GMT)
Steady-State Error Compensation for Reinforcement Learning with
Quadratic Rewards [1.2] 強化学習(RL)における報酬関数の選択は,システム性能への影響から注目されている。
本研究は、積分項を導入するアプローチを提案する。
この項を二次型報酬関数に統合することにより、RLアルゴリズムはシステムによる長期報酬の考慮を増大させ、順応的に調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:35:26 GMT)
Transfer operators on graphs: Spectral clustering and beyond [1.1] 直交グラフのスペクトルクラスタリングは、クープマン作用素の固有関数の観点から解釈できることを示す。
一般化された転送演算子に基づく有向グラフの新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:31:50 GMT)
FGeo-TP: A Language Model-Enhanced Solver for Geometry Problems [1.1] 本稿では,FGeo-TP (Theorem Predictor)を導入し,この言語モデルを用いて定理列の予測を行い,幾何学的問題を解く。
本研究では,FormalGeo7kデータセット上での言語モデル強化FGeo-TPの問題解決率を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:44:28 GMT)
FGeo-DRL: Deductive Reasoning for Geometric Problems through Deep
Reinforcement Learning [1.1] 我々はFGeoDRLと呼ばれるニューラルシンボリックシステムを構築し、人間のような幾何学的推論を自動的に行う。
神経部分は強化学習に基づくAIエージェントであり、問題解決方法を自律的に学習することができる。
フォーマルなgeo7kデータセットで実施された実験は、86.40%の問題解決成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:48:39 GMT)
Distributed Sensing Along Fibres for Smart Clothing [1.0] 繊維の複数の領域に沿った局所ひずみを測定するために,プロトタイプの衣服,コンパクトな読み出し回路,アルゴリズムを導入する。
ひずみ信号に選択的に応答するために、長さに沿って調整可能な感度を有するヘリカル補助糸センサを用いている。
肩・肘・手首関節角度の再建において,光学式モーションキャプチャと比較して約5degの誤差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:08:24 GMT)
A 3D Memristor Architecture for In-Memory Computing Demonstrated with SHA3 [1.0] セキュリティは、ハードウェアのサポートを必要とする問題の増加です。
Memristorsはハードウェアをサポートするセキュリティ実装の代替技術を提供する。
本稿では,メムリスタ技術のみを使用する実装に対して,SHA3で実証したハイブリッドCMOS-メムリスタ技術の利点を利用する,特定の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:43:18 GMT)
On-line reinforcement learning for optimization of real-life energy
trading strategy [1.0] 本稿では,中規模プロシューマーによる日頭エネルギー市場における自動取引について考察する。
我々は,オフラインデータを用いて実生活で適用可能な戦略を最適化できるフレームワークを定式化する。
我々はこの戦略を最適化するために最先端強化学習(RL)アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:34:10 GMT)
Beyond still images: Temporal features and input variance resilience [1.0] 静止画像の代わりにビデオでトレーニングし、時間的特徴を含むモデルは、入力メディア上の様々な変更に対してより弾力性を持つことを示す。
以上の結果から,静止画像の代わりに動画をトレーニングし,時間的特徴を含むモデルが,入力メディア上での様々な変更に対してより弾力性を持つことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:41:08 GMT)
Rapid on-demand generation of thermal states in superconducting quantum
circuits [1.0] 単一接合型量子回路冷凍機を用いてトランスモンの熱状態の高速発生を実験的に実証した。
高振幅パルスは、100 ns以内の110 mKから500 mKまでの温度からボルツマン分布の個体群を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:56:43 GMT)
Measuring Sharpness in Grokking [0.9] 適切な機能形式を適合させることにより,グルーキングを計測する堅牢な手法を提案する。
トレーニングにおける遷移のシャープさと2つの条件下での検証精度について検討した。
両設定ともに,相対グルーキングギャップとグルーキングシャープネスの傾向が類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:22:53 GMT)
Solid Waste Detection in Remote Sensing Images: A Survey [0.9] 不適切に管理された埋立地は、浸透雨水を介して土壌と地下水を汚染し、動物と人間の両方に脅威を与える。
現場検査のような伝統的な埋立地識別アプローチは、時間と費用がかかる。
地球観測衛星(EO)は、センサーと撮像機能を備えた衛星で、数十年にわたって高解像度のデータを提供してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:24:04 GMT)
Photoneutralization of charges in GaAs quantum dot based entangled
photon emitters [0.9] 量子ドット近傍の自由電子とホールのバランスを制御することにより、発光焼成を積極的に抑制できることを示す。
量子ドット近傍の自由電子とホールのバランスを制御することにより、発光焼成を積極的に抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:48:30 GMT)
Quantum Query Complexity of Boolean Functions under Indefinite Causal
Order [0.9] 一般高次量子計算におけるブール関数の問合せ複雑性について検討する。
最近導入された因果順序の量子制御を持つ量子回路のクラスは、クエリの複雑さを減らすことは不可能である。
因果不確定なスーパーマップを利用する場合、2つのクエリで計算できる最小誤差が厳密に低い関数がいくつか見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:43:55 GMT)
Inference for an Algorithmic Fairness-Accuracy Frontier [0.9] We provide a consistent estimator for a theoretical fairness-accuracy frontier forward by Liang, Lu and Mu (2023)
フェアネス文学で注目されている仮説を検証するための推論手法を提案する。
サンプルサイズが大きくなるにつれて, 推定された支持関数が密なプロセスに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:56:09 GMT)
Hybrid Machine Learning techniques in the management of harmful algal
blooms impact [0.8] 軟体動物栽培はハーモフル藻類(HAB)の影響を受けうる
HABは高濃度の藻のエピソードであり、人間の消費に有害である可能性がある。
人的消費のリスクを避けるため、毒性が検出されると収穫が禁止される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:59:22 GMT)
Efficient Unitary T-designs from Random Sums [0.7] Unitary $T$-Designsは、量子アルゴリズム、ベンチマーク、トモグラフィ、通信における様々な応用において、量子情報において重要な役割を果たす。
我々は、$tildeO(T2 n2)$量子ゲートを用いたランダム行列理論による$T$-designsの新たな構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:32:30 GMT)
A Digital Twin prototype for traffic sign recognition of a
learning-enabled autonomous vehicle [0.7] 学習可能な自動運転車のための新しいデジタルツインプロトタイプを提案する。
このデジタルツインの主な目的は、交通標識認識と車線維持を行うことである。
デジタルツインアーキテクチャはコシミュレーションに依存しており、Functional Mock-up InterfaceとSystemCトランザクションレベルモデリング標準を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:17:14 GMT)
Lattice Hamiltonians and Stray Interactions Within Quantum Processors [0.6] 本研究は,格子ハミルトニアンを量子回路設計に組み込むことの重要性を強調した。
3体対2体層結合の強度を比較することにより、2量子ゲートの忠実度を高めるのに役立つ非自明な回路パラメータ領域を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:52:48 GMT)
Crop and Couple: cardiac image segmentation using interlinked specialist
networks [0.5] 本稿では,単一解剖学に焦点を当てた専門的ネットワークを用いてセグメンテーションを行う新しい戦略を提案する。
入力長軸心MR画像から、第1段階で第3次分割を行い、これらの解剖学的領域を同定する。
専門家ネットワークは、異なる解剖学の特徴を相互に関連付けるための注意機構を介して結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:14:04 GMT)
Bosonic Pauli+: Efficient Simulation of Concatenated
Gottesman-Kitaev-Preskill Codes [0.5] フォールトトレラントな量子誤り訂正への有望な経路は、Gottesman-Kitaev-Preskill符号とqubit符号との結合である。
このようなコードの開発には、多くのモードの力学をシミュレートしながら、現実的にノイズをモデル化するシミュレーションツールが必要である。
ここでは、ボソニック多モードヒルベルト空間のリッチダイナミクスを捕捉しながら、多数のモードで効率的にシミュレートできるボソニック・パウリ+モデル(BP+)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:28:10 GMT)
Context Composing for Full Line Code Completion [0.5] 本稿では,機能実装のコアとなるTransformerモデルに対するコンテクスト構成のアプローチについて述べる。
我々は、機能を改善するための次のステップを共有し、この分野におけるいくつかの研究面の重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:17:37 GMT)
Noise estimation in an entanglement distillation protocol [0.4] ノイズプロセスの推定は、実用的な量子情報処理にとって重要なステップである。
We consider the state of the Werner form and found that the Werner parameter can be efficient estimated from the measurement statistics of an idealized distillation protocol。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:03:20 GMT)
Characterization of Locality in Spin States and Forced Moves for
Optimizations [0.4] 最適化問題において、エネルギーランドスケープにおける局所最小値の存在は、世界最小値を求めるために問題となる。
そこで我々は,局所最小値から効率よく抜け出すアルゴリズムを開発したが,正確なサンプリングは得られなかった。
提案アルゴリズムはリジェクションフリーなアルゴリズムに基づいているため,計算コストは低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:13:37 GMT)
A case study of university student networks and the COVID-19 pandemic
using a social network analysis approach in halls of residence [0.3] 本研究の目的は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う大学寮の学生の構造的挙動を説明することである。
大学寮の指導力は中央集権度を用いて測定された。
高い社会的評判を持つ学生は、新型コロナウイルスの感染に関連して、より高いレベルのパンデミック感染を経験する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:57:25 GMT)
A Web-Based Tool for Automatic Data Collection, Curation, and
Visualization of Complex Healthcare Survey Studies including Social Network
Analysis [0.3] 本研究では,Web プラットフォームの設計と構築について述べる。
異なるフェーズを直感的なシステムに統合し、グラフィカルなユーザインターフェースによって、使用する各アンケートやテクニックの基盤となる複雑さを隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:37:59 GMT)
Metal Oxide-based Gas Sensor Array for the VOCs Analysis in Complex
Mixtures using Machine Learning [0.3] 呼吸中の揮発性有機化合物(VOC)は、非侵襲的に疾患を早期に検出するための有効な経路になりつつある。
本稿では,3つの金属酸化物電極を持つセンサアレイについて,機械学習を用いて4つのVOCを混合して同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:25:59 GMT)
Investigating Premature Convergence in Co-optimization of Morphology and
Control in Evolved Virtual Soft Robots [0.3] 進化した仮想ソフトロボットの形態と制御の共最適化は難しい問題である。
形態学空間の高性能領域は, 形態学と制御の共最適化において発見できないことを示す。
我々は,共同最適化問題を考えるための新しいボディー中心の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:21:17 GMT)
Towards Realistic Landmark-Guided Facial Video Inpainting Based on GANs [0.3] そこで本研究では,表現型ビデオインパインティングのためのネットワークを提案する。
GAN(Generative Adversarial Network)を使用して、すべてのフレームにまたがる静的および移動オクルージョンを処理する。
我々はさらに、カスタマイズされた表情認識(FER)損失関数により感情の保存を強化し、詳細なインペイント出力を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:20:47 GMT)
DUDF: Differentiable Unsigned Distance Fields with Hyperbolic Scaling [0.2] 我々は符号のない距離場の双曲的スケーリングを学習し、異なる境界条件を持つ新しいアイコン問題を定義する。
提案手法は,オープンサーフェス表現の課題に対処するだけでなく,再構築品質とトレーニング性能の大幅な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:42:19 GMT)
Exploring Federated Deep Learning for Standardising Naming Conventions
in Radiotherapy Data [0.2] 放射線治療(RT)データにおける構造容積名の標準化は、データマイニングと分析を可能にするために必要である。
RT患者記録が複数のデータセンターに分散していると考える研究はない。
本稿では,現実の環境をエミュレートして標準化された命名法を提案する。
RTデータをフェデレーション設定で標準化するために,マルチモーダル深層ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 07:52:28 GMT)
A quantum Monte Carlo algorithm for arbitrary spin-1/2 Hamiltonians [0.2] 任意のスピン-1/2$ハミルトニアンをシミュレートする量子モンテカルロ(QMC)アルゴリズムを提案する。
我々は、確実にエルゴード的で詳細なバランスを満足するQMC更新を生成する、明確でシンプルな自動プロトコルを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:17:14 GMT)
Modelling turbulent flow of superfluid $^4$He past a rough solid wall in
the $T = 0$ limit [0.2] 純超流動4ドルHeの流れ中の渦タングルの渦フィラメントモデルを用いて数値解析を行った。
粗粒の速度プロファイルは、ラミナール・ポアゼイユ流の古典的な放物型プロファイルに類似していた。
偏極渦長は, 流路の中央で0点, せん断流域で60%$D/4$の範囲で変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:25:00 GMT)
HEAL-ViT: Vision Transformers on a spherical mesh for medium-range weather forecasting [0.1] 球面メッシュ上でのViTモデルを用いた新しいアーキテクチャであるHEAL-ViTを提案する。
HEAL-ViTは、主要な指標でECMWF IFSを上回った天気予報を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:10:52 GMT)
Semi-Supervised Diffusion Model for Brain Age Prediction [0.1] 脳年齢予測モデルは神経変性疾患の臨床的結果を予測することに成功しているが、進行の速い疾患や低品質データに関わる課題に苦しむことがある。
半教師付き拡散モデルを用いて、低画質のT1w MR画像上での時系列と予測年齢の相関関係を0.83(p0.01)とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:38:04 GMT)
An All Deep System for Badminton Game Analysis [0.1] CoachAI Badminton 2023 Track1イニシアチブは、バドミントンマッチビデオ内のイベントを自動的に検出する。
ノイズ検出データから発生する問題に対処するために,様々なディープラーニング手法を実装した。
私たちのシステムは1.0点中0.78点を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:59:35 GMT)
Algebraic analysis of electromagnetic chirality-induced negative
refractive index in a four-level atomic system [0.1] 負の誘電率と透過性を同時に持たない負の屈折率は、議論がカルテシアン座標系の第2次四辺形にあるときに得られる。
応用として、電磁的キラリティ誘導による負の屈折率を得るための新しい手法が提案される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 01:22:20 GMT)
Predicting User Experience on Laptops from Hardware Specifications [0.0] 私たちは、Webブラウジング、ビデオ再生、オーディオ/ビデオ通話という、一般的なエンドユーザワークロード上の9つのUXメトリクスを追跡します。
100KのUXデータポイントのデータセットを使用して、デバイス仕様からメトリック値を予測するために、勾配の増大した回帰木をトレーニングします。
9つの指標全体で、平均R2$スコア(データセットに適合)は97.8%、平均MAAPEは10.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:10:44 GMT)
cGAN-Based High Dimensional IMU Sensor Data Generation for Enhanced
Human Activity Recognition in Therapeutic Activities [0.0] TheraGANと呼ばれる新しいGANネットワークは、リハビリテーション活動に関連するIMU信号を生成するために開発された。
生成された信号は実際の信号と密に模倣され、生成されたデータが追加され、テストされた全てのネットワークの性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:32:16 GMT)
YOLOv8-AM: YOLOv8 with Attention Mechanisms for Pediatric Wrist Fracture
Detection [0.0] 注意機構は、モデルパフォーマンスを改善する最もホットな方法の1つです。
本研究は,本来のYOLOv8アーキテクチャにアテンション機構を組み込んだYOLOv8-AMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:18:15 GMT)
Wave-particle correlations in multiphoton resonances of coherent
light-matter interaction [0.0] 多光子動作下でのJaynes-Cummings(JC)モデルにおける非古典光子列による場振幅の条件測定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:51:54 GMT)
Using quantum annealing to design lattice proteins [0.0] 我々は、D-Waveハイブリッド量子古典解法を用いて、正しいHPモデル基底状態の高速かつ一貫した同定を実証する。
タンパク質設計問題(たんぱくせいてん、英: protein design problem)は、上記の逆問題である。
そこで本研究では,D-Wave マシン上に実装・実行された2段階の手順で設計問題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:28:43 GMT)
Understanding multiple timescales in quantum dissipative dynamics:
Insights from quantum trajectories [0.0] ほぼ縮退したエネルギー準位を持つ開量子系は平衡へのアプローチにおいて長寿命な準安定状態を示すことを示す。
これは、リウヴィリア固有値の違いによる時間スケールの劇的な分離の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:05:32 GMT)
Unconventional Computing based on Four Wave Mixing in Highly Nonlinear
Waveguides [0.0] 高非線形導波路の4波混合効果に基づくフォトニック非従来型加速器の数値解析を行った。
豊かなKerr誘起非線形性を利用することで、入力信号の複数の非線形変換を生成し、複雑な非線形タスクを解くのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:34:38 GMT)
Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation
Functions for Neural Networks [0.0] 本稿では,400のアクティベーション機能に関する広範な調査を行う。
我々の主な目標は、以前公開されたアクティベーション関数の最も包括的な概要と体系化を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 11:13:33 GMT)
Thermal Infrared Imaging to Evaluate Emotional Competences in Nursing
Students: A First Approach through a Case Study [0.0] ケーススタディでは、ビデオや音楽を含む様々な感情刺激に学生を露出させ、顔の温度変化を測定しました。
これらの変化は、順応、刺激、反応の3段階にわたるFLIR E6カメラを用いて記録された。
異なる感情に対して個別の熱応答が観察された。
サーモグラフィでは, 鼻領域を除いて, 感情刺激に反応する一貫した熱パターンが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:21:48 GMT)
Theoretical Guarantees for Permutation-Equivariant Quantum Neural
Networks [0.0] 等変量子ニューラルネットワーク(QNN)の構築方法を示す。
我々は、不毛の高原に苦しめられず、すぐに過度なパラメータ化に達し、少量のデータからよく一般化されることを証明した。
我々の研究は、同変QNNに対する最初の理論的保証を提供し、GQMLの極端なパワーとポテンシャルを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 00:03:32 GMT)
The socialisation of the adolescent who carries out team sports: a
transversal study of centrality with a social network analysis [0.0] 本研究は, 若年者の身体活動, 過体重との関連, グループスポーツ参加者のソーシャルネットワーク構造について分析した。
結果: 30.2%が太りすぎで、PAQ-Aでは男性の方が得点が高く、グループスポーツに出場する可能性が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:00:56 GMT)
The quantum maxima for the basic graphs of exclusivity are not reachable
in Bell scenarios [0.0] 任意の奇数のホールに対して、量子極大を達成する確率はベルのシナリオでは達成できないことを証明している。
このことは、確率代入が量子的かどうかという問題がなぜ決定可能であるかという問題に光を当てる。
これはまた、特定のシナリオに言及せずに定義された確率の量子集合の原理を特定することから始めると、量子相関の原理の同定がより簡単になる理由を理解するのにも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:02:51 GMT)
The closed-branch decoder for quantum LDPC codes [0.0] 実時間復号化は論理レベルで任意の量子計算を実装する上で必要である。
本稿では,量子低密度パリティチェック(QLDPC)のための新しいデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:02:44 GMT)
Taming the Rotating Wave Approximation [0.0] 量子論の回転波近似(RWA)を用いた厳密な非摂動境界を開発する。
これらの境界は、結合強度と周波数の比だけでなく、初期状態における平均光子の数にも依存している。
これは光子装束のブロッホ・シーガートシフトに関する最近の実験を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:58:12 GMT)
Superconducting Quantum Memory with a Suspended Coaxial Resonator [0.0] 量子情報を格納するための有望な方法は、マイクロ波共振器のボソニック励起に符号化することである。
本稿では,3Dパッケージ内の薄膜導体を足場が支持する設計について述べる。
トランスモン量子ビットを含む別個のチップを組み込むことで、量子メモリを実現し、1光子寿命をミリ秒以上で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Stationary Two-State System in Optics using Layered Materials [0.0] 電子が平らな表面に閉じ込められているとき、物理的状態に対する非自明な制約が生じることを示す。
対称性を考慮した2状態系に影響を及ぼすある種の摂動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 04:21:45 GMT)
Stable-to-unstable transition in quantum friction [0.0] 本研究では,2つの散逸金属板をせん断運動に設定した場合の量子揺らぎに起因する摩擦力について検討する。
初期の研究では、量子摩擦機構の電磁場が非平衡定常状態に達することが示されているが、他の研究は定常状態に到達できないことを示した。
摂動近似のない完全量子力学理論を開発し、安定な状態から不安定な状態への遷移を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:34:06 GMT)
Smart Cities and Villages: Concept Review and Implementation
Perspectives in Developing Cities [0.0] スマートシティ(SC)の概念は、先進国の主要都市で展開シナリオが明らかにされてから数十年が経過した。
本稿では,発展途上国の都市への応用の観点から,SC概念のレビューを行う。
本稿では,アフリカにおけるSCイニシアティブの概念モデルを提案し,研究と能力開発を優先する必要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:18:56 GMT)
Sentient House: Designing for Discourse [0.0] センタエント・ハウス・プロジェクトは、アーティストデザイナーが大衆をもっと巻き込むために取るべきアプローチに関する調査である。
この論文は、批判設計のためのより参加的な雰囲気を開発するための枠組みを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:45:29 GMT)
Seagull: Privacy preserving network verification system [0.0] 本稿では,BGPプロトコルが管理するインターネットバックボーンの構成の正当性を検証するための新しい手法を提案する。
提案したソリューションはスケーラビリティの懸念に効果的に対処するだけでなく、堅牢なプライバシフレームワークも確立しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:56:51 GMT)
Role-Playing Simulation Games using ChatGPT [0.0] 大言語モデル(LLM)は、ロールプレイングシミュレーションゲームシナリオでChatGPTを使用して、アクティブな学習を促進することで、教育の質を高めることができる。
本稿では,ChatGPTを用いて実生活シナリオを実践することで,LLMが学習に対する学生の関心を高める方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:24:21 GMT)
Rewriting and Completeness of Sum-Over-Paths in Dyadic Fragments of
Quantum Computing [0.0] ここでは、フォーマリズム「Sum-Over-Paths」の新たな書き直し規則について述べる。
量子力学の最も単純な普遍的な断片である "Toffoli-Hadamard" に対して完備であることを示す。
また、任意の項の和と連結を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:08:32 GMT)
Replica topological order in quantum mixed states and quantum error
correction [0.0] 物質のトポロジカルフェーズは、量子計算と量子エラー補正のための有望なプラットフォームを提供する。
混合状態の密度行列のコピーを$n$で含む混合状態におけるレプリカトポロジ的順序について2つの定義を与える。
量子トポロジカルフェーズでは、量子情報を復元するポストセレクションベースの誤り訂正プロトコルが存在するが、古典トポロジカルフェーズでは、量子情報はデコヒールであり、完全に回復できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:00:03 GMT)
Registered Report: A Laboratory Experiment on Using Different
Financial-Incentivization Schemes in Software-Engineering Experimentation [0.0] 我々は,制御された実験室実験を行うための調査を計画している。
我々は、この調査を、ペイオフ機能として採用するインセンティブ化スキームの活用に利用します。
私たちのコントリビューションは、実世界のシナリオだけでなく、実験における開発者に対する金銭的インセンティブの影響を理解する上でも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:50:50 GMT)
Regional inflation analysis using social network data [0.0] 本研究は、Vkontakteソーシャルネットワークの非構造データに基づいて、上下方向のインフレ傾向を分析する。
異なるコンテキストにおいて、プロインフレーション型と非インフレーション型を定義できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 02:33:17 GMT)
Reduced Simulations for High-Energy Physics, a Middle Ground for
Data-Driven Physics Research [0.0] サブ原子粒子軌道再構成は高エネルギー物理実験において重要な課題である。
我々は,複雑性低減型検出器モデルとしてREDVID(REDuced VIrtual Detector)と粒子衝突イベントシミュレータコンボを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:10:57 GMT)
Random Matrix Theory Approach to Quantum Fisher Information in Quantum
Many-Body Systems [0.0] 量子カオス系におけるパラメータ量子推定について理論的に検討する。
我々の分析は、ランダム行列ハミルトンの観点で非可積分量子系の効果的な記述に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:07:25 GMT)
Quantum Walks in Weak Stochastic Gauge Fields [0.0] ランダムな量子ウォークの挙動は拡散的であることが知られている。
弱いゲージ場は、デコヒーレンスにもかかわらずブロッホ振動の持続性を示す。
提案されたモデルは、ランダムネスと量子ウォークのコヒーレントダイナミクスの間の相互作用に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:32:15 GMT)
Quantum Circuits Reproduce Experimental Two-dimensional Many-body
Localization Transition Point [0.0] フェルミオン量子回路を変分法として、2次元MBL系の固有状態の全集合を近似する。
本稿では,従来の文献では解決されていない重要な特徴である補充分数依存型MBL位相図を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 08:15:26 GMT)
Quantum Algorithm Exploration using Application-Oriented Performance
Benchmarks [0.0] Application-Oriented BenchmarksのQED-Cスイートは、量子コンピュータの性能特性を測定する機能を提供する。
我々は,このベンチマーク手法がより複雑なアプリケーションに適用される可能性を広げる上での課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:55:50 GMT)
Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D
Ultrasound Localization Microscopy [0.0] 本研究では,超音波データをスパース形式に効率よく変換し,関連する情報損失の影響について検討する。
提案手法は,高濃度環境下での従来のULMよりも2桁のメモリ要求量を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:03:58 GMT)
PixTrack: Precise 6DoF Object Pose Tracking using NeRF Templates and
Feature-metric Alignment [0.0] 本稿では、新しいビュー合成と深い特徴量アライメントを用いた視覚に基づくオブジェクトポーズ追跡フレームワークPixTrackを提案する。
提案手法は, モノクロRGB画像とRGB-D画像の両方において, 高精度でロバストでジッタフリーな6DoFのオブジェクトを推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:43:01 GMT)
Persuasion, Delegation, and Private Information in Algorithm-Assisted
Decisions [0.0] プリンシパルは、バイナリ状態の公開観測可能な予測を生成するアルゴリズムを設計する。
彼女は、予測に基づいて直接行動するか、または、私的な情報を持つエージェントに決定を委譲するかを判断しなければならない。
このような環境における予測アルゴリズムとデリゲートルールの最適設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:32:30 GMT)
Parametric Learning of Time-Advancement Operators for Unstable Flame
Evolution [0.0] 本研究では、パラメトリック偏微分方程式(PDE)に対する時間適応演算子学習への機械学習の適用について検討する。
我々の焦点は、PDEパラメータを表す追加入力を処理するために既存の演算子学習方法を拡張することである。
目標は、短期的なソリューションを正確に予測し、堅牢な長期統計を提供する統一的な学習アプローチを作ることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:12:42 GMT)
On the thermodynamic limit of two-times measurement entropy production [0.0] 我々は[Benoist, Bruneau, Jakvsi'c, Panati and Pillet: arxiv:2310.10582] で提案された2回の測定において, エントロピー生成のモジュラ式を熱力学的極限によって正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:26:50 GMT)
On the need for effective tools for debugging quantum programs [0.0] 量子現象をコンピューティングに組み込む能力は、間違いを犯す新しい方法のホストを解き放つ。
次に、その主題に関する将来の研究を動機付けることを意図した、手動の体験に由来する一連の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:49:36 GMT)
On Formally Undecidable Traits of Intelligent Machines [0.0] 我々は形式言語とその性質の理論のような形式主義(しかし数学的に異なる)を発達させる。
私たちのフォーマリズムは、マシンが望む特性について話すための正確な手段を与えてくれます。
任意の機械が知的か、包含か、道徳かを決めることは論理的に不可能であるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:59:37 GMT)
OmniBOR: A System for Automatic, Verifiable Artifact Resolution across
Software Supply Chains [0.0] OmniBORは、アーティファクト依存グラフを作成するためのビルドツールのための最小限のスキームである。
我々は,OmniBORのアーキテクチャ,基礎となるデータ表現,およびOmniBORデータを生成して構築されたソフトウェアに組み込む2つの実装を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:50:16 GMT)
Nutrition Facts, Drug Facts, and Model Facts: Putting AI Ethics into
Practice in Gun Violence Research [0.0] 本稿では,モデルファクトテンプレートを提案し,精度と階層性を標準化され,最小限の複雑な値に分解する。
これまでに公表された2つのモデル、暴力リスク識別モデルと自殺リスク予測モデルにモデルファクトテンプレートを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:19:09 GMT)
Non-classical correlations between a quantum probe and complex quantum
systems in presence of noise [0.0] 大規模でマクロなシステムと相互作用する量子プローブシステム内で発生する非古典的相関は、後者における量子的特徴の存在を示唆することができる。
このようなシステムに対するノイズを含む詳細なモデルを考えると、小さな量子プローブが大きなシステムと相互作用し、クーピング強度やノイズレベルに関してレジームを規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:21:36 GMT)
Non-Abelian Topological Order and Anyons on a Trapped-Ion Processor [0.0] 非アベリアトポロジカル位(非アベリアトポロジカル位、非アベリアトポロジカル位、非アベリアトポロジカル位、非アベリアトポロジカル位、非アベリアトポロジカル位、非アベリアトポロジカル位)は
非アベリアTOの非アベリアTOの最初の曖昧な実現を示し、そのエノンの制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:25:16 GMT)
Neural Networks asymptotic behaviours suitable for the resolution of
inverse problems [0.0] 本稿では,畳み込み逆問題に対するニューラルネットワーク(NN)手法の有効性について検討する。
その結果, 完全連結NNによる逆問題解法は, NNの限界から得られるGPよりも性能が低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:42:24 GMT)
Negative-energy and tachyonic solutions in the Weinberg-Tucker-Hammer equation for spin 1 [0.0] Weinberg-like equations to construct the Feynman-Dyson propagator for the spin-1 particles。
負のエネルギー、タキオン、離散対称性の適切な形式を使わずに、相対論的量子力学を適切に考慮することは不可能であるように思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:08:29 GMT)
Monitoring of Urban Changes with multi-modal Sentinel 1 and 2 Data in
Mariupol, Ukraine, in 2022/23 [0.0] 我々は、ウクライナのマリプオールの現在の紛争地帯の監視に適用可能であることを実証し、議論した。
競合ゾーンへの転送は、最近の超高解像度(VHR)データの可用性が限られていたため、困難だった。
本研究は,古いVHRデータを用いた都市変動モニタリングが,現在の紛争帯において可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 23:10:42 GMT)
Machine classification of quantum correlations for entanglement
distribution networks [0.0] 本稿では,エンタングルメント分布ネットワークにおける量子相関の資源効率の高い分類に機械学習を用いることを提案する。
ANN(Artificial Neural Network)は、エンタングルメントスワッピングの幾何学において行われた集合的測定に基づいて、量子相関を分類するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:46:10 GMT)
Low-Rank Extragradient Methods for Scalable Semidefinite Optimization [0.0] この問題が低ランクの解を許容する高次元かつ高可算な設定に焦点をあてる。
これらの条件下では、よく知られた過次法が制約付き最適化問題の解に収束することを示す理論的結果がいくつか提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:48:00 GMT)
Lorentz canoncial forms of two-qubit states [0.0] ブロッホ球面は、キュービットを視覚化するエレガントな方法を提供する。
本稿では,実行列パラメトリゼーションとそれに伴う任意の2ビット状態の幾何図形化の数学的解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:44:34 GMT)
Leveraging Large Language Models for Enhanced NLP Task Performance
through Knowledge Distillation and Optimized Training Strategies [0.0] GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)を従来の自然言語処理(NLP)タスクに統合することで、モデル性能を向上させる新たな道が開かれた。
本稿では, 思考の連鎖(CoT)を利用して, GPT-4から知識を抽出する手法を提案する。
提案手法は,まずGPT-4アノテートデータを用いて事前学習を行い,その後,蒸留法とオリジナルアノテートデータの組み合わせでモデルを精錬する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:10:45 GMT)
Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries [0.0] 本稿では,量子統計クエリモデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介する。
このフレームワークにより、任意の量子プロセスに対して、証明可能な性能保証を伴う効率的なQPSQ学習者を提案することができる。
この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:29:49 GMT)
Large-scale unsupervised spatio-temporal semantic analysis of vast
regions from satellite images sequences [0.0] スペイン北部の220 km$2$の地域について詳細な分析を行う手法を提案する。
その結果,大面積がコンパクトで構造的に結びついている土地地形の広範かつ直感的な見方が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:18:40 GMT)
Krylov complexity of density matrix operators [0.0] KrylovをベースとしたKrylovの複雑性(C_K$)やSpreadの複雑性(C_S$)などが注目されている。
密度行列演算子で表される状態の複雑さを考慮し,それらの相互作用を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:01:02 GMT)
Introduction to quantum entanglement in many-body systems [0.0] この章の目的は、多部構成のシナリオに特に重点を置いて、このトピックについて教育的な紹介を行うことである。
まず、絡み合い理論から必要な数学的ツールと基本的な概念を提供することから始める。
次に、テンソル・ネットワーク状態や対称状態のような凝縮マター理論に有用な様々な絡み合い構造に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:01:10 GMT)
Introduction to Physically Unclonable Fuctions: Properties and Applications [0.0] 物理的に非拘束機能(PUF)はハードウェアセキュリティの分野で非常に重要な研究領域となっている。
本稿では、その定義、特性、応用を含む、物理的に非許容な関数の紹介について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:35:26 GMT)
Intelligent Agricultural Greenhouse Control System Based on Internet of
Things and Machine Learning [0.0] 本研究は,モノのインターネット(IoT)と機械学習の融合に根ざした,高度な農業用温室制御システムを概念化し,実行しようとする試みである。
その結果、作物の生育効率と収量が向上し、資源の浪費が減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:07:00 GMT)
Inference of Abstraction for a Unified Account of Reasoning and Learning [0.0] 我々は、推論と学習の統一的な説明のために、単純な確率的推論の理論を与える。
我々は、形式論理におけるその満足度の観点から、データがどのように象徴的な知識を引き起こすかをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:43:35 GMT)
Implementing local-explainability in Gradient Boosting Trees: Feature
Contribution [0.0] Gradient Boost Decision Trees (GBDT)は、強力な加算モデルベースのツリーアンサンブルである。
提案は、いくつかの人工知能問題に影響を及ぼす特性の寄与と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:27:52 GMT)
Identification of cohesive subgroups in a university hall of residence
during the COVID-19 pandemic using a social network analysis approach [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、若い大学生は関係に大きな変化を経験してきた。
これまでの研究では、感染過程における関係構造の重要性が示されている。
この研究は、パンデミックの間に感染を好むか好まないネットワーク構造を作るために、性別、人種、そして彼らが生活する建物の重要性を示す証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:48:28 GMT)
Hybrid Geometrodynamics: A Hamiltonian description of classical gravity
coupled to quantum matter [0.0] 我々は、重力が曲線時空における量子場理論によって記述される場合において、地球力学として知られる古典的な物質と結合する一般相対性理論のハミルトン像を一般化する。
我々のアプローチでは、事象の多様体を除いて、非動的背景構造は存在せず、重力と量子自由度は、その力学を正確に結合していない。
この研究の重要な特徴は、物質場の空間上のガウス測度とヒルベルト空間の分布を用いて、異なる測度を持つすべての可能なヒルベルト空間に対する共通超空間を定義し、QFTのシュロディンガー波関数像を適切に特徴づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:39:55 GMT)
Holographic Limitations and Corrections to Quantum Information Protocols [0.0] 本稿では, 絡み合い分布, 量子テレポーテーション, およびホログラム境界による量子通信に課される制約について論じる。
連続可変(CV)量子情報に対して、ホログラフィック補正の単純適用が確立された結果をいかに破壊するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:47:08 GMT)
Hamiltonian input model and spectroscopy on quantum computers [0.0] 本稿では、相対論的あるいは非相対論的多値系における一般第二量子化ハミルトニアンに対する新しい入力モデルを提案する。
入力モデルに基づいて,将来の量子ハードウェア上でのスペクトル計算のためのハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 06:29:32 GMT)
Guided Quantum Compression for Higgs Identification [0.0] 量子機械学習は、データを解析するための根本的に斬新で有望なアプローチを提供する。
本研究では,従来のオートエンコーダを独立処理ステップとして使用することにより,量子機械学習アルゴリズムの分類性能を大幅に低下させることができることを示す。
我々は、前処理と量子分類アルゴリズムを単一のトレーニング可能なモデル、すなわちガイド付き量子圧縮モデルに統合するアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:01:51 GMT)
Generalised Kochen-Specker Theorem for Finite Non-Deterministic Outcome
Assignments [0.0] Kochen-Specker (KS) の定理は、集合 $0, p, 1-p, 1$ for $p in [0,1/d) cup (1/d, 1/2]$ で結果を与えるような隠れ変数理論を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:02:37 GMT)
From Architectures to Applications: A Review of Neural Quantum States [0.0] 我々は、そのようなシステムのシミュレーション、すなわちニューラル量子状態(NQS)のための比較的新しい変分状態のクラスをレビューする。
NQSは、状態の正確なパラメータ化に必要な指数関数的に多くの係数を格納するのではなく、ネットワークパラメータの観点から状態を圧縮することで指数関数スケーリングを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:59:16 GMT)
Fluctuating parametric drive of coupled classical oscillators can
simulate dissipative qubits [0.0] 特に,2レベル系(TLS)の量子力学の古典的類似が,散逸性量子系の力学をシミュレートするために拡張できるかどうかという疑問に答える。
これらの貢献は, これらのシステムの制御装置に組み込むことができ, 特に, 浮遊ナノ粒子やナノストリング共振器へのこの理論の適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:10:16 GMT)
Finnish primary school students' conceptions of machine learning [0.0] 本研究は,小学校の学生がMLについてどのような概念を持っているかを検討する。
概念的手がかりがなければ、子どものMLの概念は様々であり、MLのような誤解を含むこともある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:06:39 GMT)
Exploring the Relationship: Transformative Adaptive Activation Functions
in Comparison to Other Activation Functions [0.0] この研究は変換適応活性化関数(TAAF)を他の活性化関数の文脈に設定する。
TAAFは50以上の既存の活性化関数を一般化し、同様の概念を70以上の他の活性化関数として利用している。
この包括的な探索は、TAAFをニューラルネットワークへの有望で適応可能な追加として位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:37:58 GMT)
Exactly solvable Hamiltonian fragments obtained from a direct sum of Lie
algebras [0.0] 厳密に解けるハミルトニアンは量子コンピュータを用いた量子多体系の研究に有用である。
我々は、これまでハミルトン測度問題に対処すると考えられていたよりも、正確に解ける量子ハミルトニアンのより一般的なクラスを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:22:45 GMT)
Evolutionary Dynamic Optimization and Machine Learning [0.0] 進化計算(Evolutionary Computation, EC)は、人工知能の強力な分野として出現し、徐々に発展する自然のメカニズムに触発されている。
これらの制限を克服するために、研究者は学習アルゴリズムと進化的手法を統合した。
この統合は、反復探索中にECアルゴリズムによって生成された貴重なデータを活用し、検索空間と人口動態に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:28:18 GMT)
Enhancing energy storage crossing quantum phase transitions in an
integrable spin quantum battery [0.0] 量子電池としての1次元二量化XY鎖の性能について検討する。
本稿では、内部パラメータの二重クエンチに依存する充電プロトコルについて考察する。
スピン当たりのエネルギーの相当な増大は、特定の量子相転移で系を駆動する結果として観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:40:48 GMT)
Enhancing Sequential Model Performance with Squared Sigmoid TanH (SST)
Activation Under Data Constraints [0.0] 本研究では,データ制約下での逐次モデルの学習能力を高めるために,SST(Sigmoid TanH)アクティベーションの2乗化を提案する。
SSTは、信号が時間とともに伝播するにつれて、強い活性化と弱い活性化の差を増幅するために数学的なスクアリングを適用している。
我々は,手話認識,回帰,時系列分類タスクなどの多様なアプリケーションに対して,SSTを利用したLSTMとGRUを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 09:20:13 GMT)
Effective size of a parity-time symmetric dimer [0.0] N$ PT-二量体を持つ一次元パリティド鎖の複素エネルギー準位は、システムサイズが1+2N$で決定されることを示す。
また、非エルミート粒子ホール対称性やキラル対称性を含むPT二量体およびPT二量体鎖の他の対称性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 22:54:37 GMT)
Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 for Automatic
Histopathology Breast Cancer Image Classification [0.0] 本研究では,Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 (DALAResNet50) を用いた乳癌の新しい分類法を提案する。
提案したDALAResNet50アプローチは,40X,100X,200X,400Xの乳がん病理像に対して,それぞれ98.5%,98.7%,97.9%,94.3%の精度で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:25:59 GMT)
Detection of the most influential variables for preventing postpartum
urinary incontinence using machine learning techniques [0.0] 産後尿失禁(PUI)は産後女性に共通する問題である。
以前の研究では、潜在的な関連変数が特定されていたが、妊娠中の特定の内因性および外因性患者変数の分析が欠如していた。
本研究は,機械学習を用いてPUIの最も影響力のある変数を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:45:10 GMT)
DeepATLAS: One-Shot Localization for Biomedical Data [0.0] 本稿では,高次元バイオメディカルデータの領域における局所化タスクに対するDeepATLASの基礎モデルを提案する。
代表的ベンチマークとして、51,000以上のラベルなし3DCT試験の包括コホート上で事前訓練されたDeepATLASモデルでは、高い1ショットセグメンテーション性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:31:41 GMT)
Deciding finiteness of bosonic dynamics with tunable interactions [0.0] 無限次元である可能性のある対応するリー代数について検討する。
我々の研究は、量子制御と量子技術に関連するボゾン力学の分解をよりよく理解するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:23:56 GMT)
Control of multi-modal scattering in a microwave frequency comb [0.0] 周波数コムのモード間の結合の制御は、測定に基づく量子計算への重要なステップである。
95モードのマイクロ波コンブにおける2乗ラダー相関グラフの作成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 10:28:41 GMT)
Continuous Prompt Generation from Linear Combination of Discrete Prompt
Embeddings [0.0] 本稿では、離散的なプロンプト埋め込みによる連続的プロンプト構築手法を提案し、連続的プロンプト解釈可能性および推論精度の向上を評価する。
手動で設計した離散プロンプトのセット $mathcalD$ に対して、各プロンプトをテンソル形式にトークン化し埋め込み、これらのプロンプトの線形結合が自然言語理解タスクのより高いパフォーマンスに対応するような重みを予測できるようにモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:57:20 GMT)
Constants of motion characterizing continuous symmetry-broken phases [0.0] 量子系および古典系における連続対称性の破れの結果として生じる位相を特徴づける理論を提案する。
我々の理論はビブロンモデルの2次元極限によって数値的に実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:36:29 GMT)
Complete complementarity relations in tree level QED processes [0.0] 我々は完全相補関係を利用して、ババ散乱過程における量子性の様々な側面を完全に特徴づける。
QED散乱プロセスは、粒子間で非自明な方法で量子情報を生成し、分配する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:23:57 GMT)
Combatting deepfakes: Policies to address national security threats and
rights violations [0.0] 我々は、現在ディープフェイクが、性的虐待の材料を増殖させ、詐欺を犯し、有権者の振る舞いを操り、国家の安全を脅かすためにどのように使われているかを説明する。
我々は、ディープフェイクサプライチェーンの複数の部分に対処することに焦点を当てた包括的な政策提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 21:05:55 GMT)
Combating Financial Crimes with Unsupervised Learning Techniques:
Clustering and Dimensionality Reduction for Anti-Money Laundering [0.0] AML(Anti-Money Laundering)は、金融システムの整合性を確保するための重要なタスクである。
教師なし学習、特にクラスタリングは、このタスクにとって有望なソリューションです。
本稿では,クラスタリング手法の集約的階層クラスタリングと4次元縮小手法の併用の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:31:29 GMT)
Classical and Quantum Computing of Shear Viscosity for $2+1D$ SU(2)
Gauge Theory [0.0] 我々は、$(2+1)$-dimensional SU(2)ゲージ理論に対するせん断粘度の非摂動計算を行う。
せん断粘度とエントロピー密度$fracetas$の比は、よく知られたホログラフィック結果と一致している。
本研究では,グリーン関数の量子計算法を開発し,計算の系統的特徴を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 16:47:58 GMT)
Cellular automaton ontology, bits, qubits, and the Dirac equation [0.0] 量子力学のセルラーオートマトン(Cellular Automaton of Quantum Mechanics)のコーナーストーンは、置換によって進化する存在論的状態である。
ディラック方程式を 1+1 次元で考慮し、その基礎となる決定論的「ネックレスのネックレス」オートマトンを、オントロジ的とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 20:23:44 GMT)
Can AI and humans genuinely communicate? [0.0] 本稿では,「メンタル・ビヘイビア・方法論」と呼ぶ問いに答える方法を探る。
この方法論は以下の3つのステップに従っている。
最初の2つのステップが成功し、AIが人間のような結果でテストに合格すれば、このAIと人間が真にコミュニケーションできる証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:00:40 GMT)
Bolometric detection of Josephson radiation [0.0] ボロメーターは、マイクロ波周波数におけるアク・ジョセフソン電流を、約100,$GHzで測定可能なdc温度上昇に変換する。
本実験は、マイクロ波光子の効率的で広帯域な熱検出手法を示し、ジョセフソンダイナミクスの感度検出器を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 17:06:45 GMT)
Bohmian Mechanics as a Practical Tool [0.0] ボヘミア力学を計算ツールとして活用できるホットスポットをいくつか紹介する。
シュル・オーディンガー方程式は、非マルコフ開量子系の還元密度行列を計算するために用いられるが、必然的にボヘミアの条件波動関数の概念を用いるように見える。
ボヘミア力学において、コペンハーゲンの「観測可能な作用素」がボヘミア軌道の数値的性質から導出できることを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 15:17:49 GMT)
Biased Estimator Channels for Classical Shadows [0.0] 我々は、従来の影推定器を再スケールすることで、バイアスを意図的に導入する、バイアス付きスキームを考察する。
我々は、平均ケースと最悪のケースとベストケースのシナリオを分析的に証明し、それが原則として、常に見積りをバイアスする価値があることを厳格に証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Berry phase of spin-one system in a rotating electric field [0.0] スピン1を持つモデル系において、Berry相が回転電場内でどのように生じるか、十分に詳細に検討する。
目標は、この興味深い問題に初めて遭遇した学生を助けることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 05:03:36 GMT)
Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods [0.0] ベイズMBAR(BayesMBAR)は、マルチステートベネット受け入れ比(MBAR)法のベイズ一般化である。
我々は自由エネルギー推定を導出し、関連する不確実性を計算する。
MBARが自由エネルギー計算に広く使われていることを考えると、ベイズMBARは自由エネルギー計算の様々な応用に欠かせないツールであると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 19:51:21 GMT)
Back action suppression for levitated dipolar scatterers [0.0] 本稿では,バックアクションを特定の空間方向に拘束することで,光学的測定から得られる情報を強化するセットアップを提案する。
この装置は中空半球の鏡でできており、特に高散乱角度で双極子エミッターによって散乱された光を制御している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:15:40 GMT)
Approximating maximum independent set on Rydberg atom arrays using local
detunings [0.0] ライドバーグ原子配列は最も有望な量子シミュレーションプラットフォームの一つである。
我々は、Rydberg Hamiltonian 上の局所分解を調整することによって、最大独立集合を近似する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:51:56 GMT)
Advancing NLP Models with Strategic Text Augmentation: A Comprehensive
Study of Augmentation Methods and Curriculum Strategies [0.0] 本研究では,さまざまなデータセットと自然言語処理(NLP)タスクにまたがるテキスト拡張手法の徹底的な評価を行う。
トピック分類や感情分析,攻撃的言語検出などのタスクにおいて,これらの手法がトレーニングセットを増強し,パフォーマンスを向上させる効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 12:41:09 GMT)
A random copositive matrix is completely positive with positive
probability [0.0] $ntimes n$ symmetric matrix $A$ が共正であるとは、二次形式 $xTAx$ が非負のorthant 上で非負であることを言う。
ブレーカーマンの真の代数幾何学にインスパイアされた技法と凸幾何学の道具を用いて証明された主な結果は、n$が無限大に進むと、2つの円錐の体積半径の比が厳密な正であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 13:15:47 GMT)
A Note on the Origin of Inertia [0.0] トランザクション重力に基づくマッハの原理について論じる。
解析の結果は、重力定数Gと因果宇宙の総質量の基本的な関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:12:52 GMT)
A Language Model for Particle Tracking [0.0] 本稿では,粒子追跡のためのBERTモデルをトレーニングするためのトークン化検出器表現を提案する。
この研究は、粒子検出器理解の基礎モデルを開発するための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 18:24:49 GMT)
A Bayesian cluster validity index [0.0] クラスタ妥当性指標(CVI)は、データセット内のクラスタの最適な数を特定するように設計されている。
既存の指標に基づくベイズクラスタ妥当性指数(BCVI)を導入する。
私たちのBCVIは、ユーザの専門知識が価値のある状況において明確なアドバンテージを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Feb 2024 14:25:10 GMT)