GES: Generalized Exponential Splatting for Efficient Radiance Field
Rendering [117.0] GES(Generalized Exponential Splatting)は、GEF(Generalized Exponential Function)を用いて3Dシーンをモデル化する斬新な表現である。
周波数変調損失の助けを借りて、GESは新規なビュー合成ベンチマークにおいて競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:32:50 GMT)
User Behavior Simulation with Large Language Model based Agents [116.7] LLMベースのエージェントフレームワークを提案し,実際のユーザ動作をシミュレートするサンドボックス環境を設計する。
実験結果から,本手法のシミュレーション行動は実人の行動に非常に近いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:34:29 GMT)
Tell Me More! Towards Implicit User Intention Understanding of Language
Model Driven Agents [110.3] 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） (Thu, 15 Feb 2024 09:59:52 GMT)
Data Engineering for Scaling Language Models to 128K Context [98.4] 本研究では,言語モデルの文脈長を128Kまで拡張するための継続事前学習法について検討する。
既存の作業の一般的な実践である書籍のような特定のドメインで、より長いデータを鼻でサンプリングすることで、パフォーマンスが最適以下であることが分かりました。
我々のレシピは強力なオープンソース長文モデルより優れており、GPT-4 128Kのようなフロンティアモデルとのギャップを埋めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:19:16 GMT)
Digital versus Analog Transmissions for Federated Learning over Wireless
Networks [91.2] 資源制約付きネットワーク上での無線連合学習(FL)における2つの効果的な通信方式を比較した。
まず,デジタルとアナログの両方の伝送方式と,実用的制約下での統一的かつ公正な比較手法について検討する。
無線ネットワークにおけるFL性能評価のために,様々な不完全条件下での普遍収束解析を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:50:46 GMT)
Discrete Probabilistic Inference as Control in Multi-path Environments [90.8] 本稿では,離散分布と構造化分布からサンプリングする問題を逐次決定問題として考察する。
我々は,GFlowNetが,フローの保存を強制することによって,報酬に比例してオブジェクトをサンプリングするポリシーを学習していることを示す。
また、GFlowNetの文献で見られるフローマッチングの目的が、精度の高いMaxEnt RLアルゴリズムと等価であることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:20:35 GMT)
Rethinking Machine Unlearning for Large Language Models [90.0] 大規模言語モデル(LLM)の領域における機械学習の研究
このイニシアチブは、望ましくないデータの影響(機密情報や違法情報など)と関連するモデル機能を排除することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:14:18 GMT)
Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models [88.4] 言語モデルにおける梅毒の有病率について検討する。
サイコファシー(Sycophancy)とは、モデルがそのビューが客観的に正しくない場合でも、人間のユーザのビューに従うように、応答を調整する場所である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:03:13 GMT)
GaussianObject: Just Taking Four Images to Get A High-Quality 3D Object
with Gaussian Splatting [85.8] 高度にスパースな視点から3Dオブジェクトを再構成・レンダリングすることは、3Dビジョン技術の応用を促進する上で非常に重要である。
ガウススプラッティングで3Dオブジェクトを表現・描画するフレームワークを提案する。
提案手法は,MipNeRF360,OmniObject3D,OpenIlluminationなどの難易度データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:42:33 GMT)
Modeling Attrition in Recommender Systems with Departing Bandits [84.9] 政策に依存した地平線を捉えた新しいマルチアームバンディット構成を提案する。
まず、全てのユーザが同じタイプを共有しているケースに対処し、最近の UCB ベースのアルゴリズムが最適であることを実証する。
次に、ユーザが2つのタイプに分けられる、より困難なケースを前進させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:01:00 GMT)
Closed-form Filtering for Non-linear Systems [83.9] 我々は密度近似と計算効率の面でいくつかの利点を提供するガウスPSDモデルに基づく新しいフィルタのクラスを提案する。
本研究では,遷移や観測がガウスPSDモデルである場合,フィルタリングを効率的にクローズド形式で行うことができることを示す。
提案する推定器は, 近似の精度に依存し, 遷移確率の正則性に適応する推定誤差を伴って, 高い理論的保証を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:51:49 GMT)
Linearity of Relation Decoding in Transformer Language Models [82.5] トランスフォーマー言語モデル(LM)で符号化された知識の多くは、関係性の観点から表現することができる。
関係のサブセットに対して、この計算は対象表現上の1つの線形変換によってよく近似されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:12:10 GMT)
Self-Augmented In-Context Learning for Unsupervised Word Translation [81.7] 大規模言語モデル (LLMs) は、強力な単語翻訳やバイリンガル語彙誘導(BLI)機能を示す。
教師なしBLIのための自己拡張型インコンテキスト学習(SAIL)を提案する。
提案手法は,2つの確立したBLIベンチマーク上でのLDMのゼロショットプロンプト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） (Thu, 15 Feb 2024 15:43:05 GMT)
Self-consistent Validation for Machine Learning Electronic Structure [81.5] 機械学習と自己整合フィールド法を統合して,検証コストの低減と解釈可能性の両立を実現する。
これにより、積極的学習によるモデルの能力の探索が可能となり、実際の研究への統合への信頼がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:41:35 GMT)
Perseus: A Simple and Optimal High-Order Method for Variational
Inequalities [81.3] VI は、$langle F(x), x - xstarrangle geq 0$ for all $x in MathcalX$ であるように、mathcalX$ で $xstar を見つける。
そこで本稿では,テキストitが行探索を必要とせず,$O(epsilon-2/(p+1))$で弱解に確実に収束する$pth$-order法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:00:50 GMT)
MiMiC: Minimally Modified Counterfactuals in the Representation Space [76.9] 言語モデルは、しばしば性バイアスや有害な言語のような望ましくない行動を示す。
本稿では,表現空間における表現的反事実を生成するための新しい介入手法を提案する。
提案手法は多クラス分類におけるバイアス軽減と有害言語の発生抑制に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:20:30 GMT)
LoraRetriever: Input-Aware LoRA Retrieval and Composition for Mixed
Tasks in the Wild [76.7] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)を微調整するための効率的なソリューションを提供する。
LoraRetrieverは、入力プロンプトに従って複数のLoRAを適応的に検索して構成する検索テーマ構成フレームワークである。
実験結果から、LoraRetrieverは一貫してベースラインを上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:02:46 GMT)
A StrongREJECT for Empty Jailbreaks [74.7] ジェイルブレイクの深刻度を測定するための標準ベンチマークはありません。
我々は、有効なジェイルブレイクと非効果的なジェイルブレイクを区別するStrongREJECTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:58:09 GMT)
ROAM: Robust and Object-Aware Motion Generation Using Neural Pose
Descriptors [73.3] 本稿では,3次元オブジェクト認識キャラクタ合成における新しいシーンオブジェクトへのロバストさと一般化が,参照オブジェクトを1つも持たないモーションモデルをトレーニングすることで実現可能であることを示す。
我々は、オブジェクト専用のデータセットに基づいて訓練された暗黙的な特徴表現を活用し、オブジェクトの周りのSE(3)-同変記述体フィールドをエンコードする。
本研究では,3次元仮想キャラクタの動作と相互作用の質,および未知のオブジェクトを持つシナリオに対するロバスト性を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:50:12 GMT)
AI Hospital: Interactive Evaluation and Collaboration of LLMs as Intern
Doctors for Clinical Diagnosis [72.5] リアルタイムのインタラクティブな診断環境を構築するために設計されたフレームワークであるAI Hospitalを紹介する。
様々な大規模言語モデル(LLM)は、対話的診断のためのインターン医師として機能する。
我々は,医療部長の監督の下で,反復的な議論と紛争解決プロセスを含む協調的なメカニズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:46:48 GMT)
Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes [71.7] 最安値の$widetilde O (sqrt K)$ regret, $K$はエピソード数を表す。
我々の研究は、バンディットフィードバックのある設定において最適な収束率(w.r.t.$K$)を確立する最初のものである。
現在、最適なレート保証を持つアルゴリズムは知られていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:11:56 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） (Thu, 15 Feb 2024 09:21:26 GMT)
Segment Any Change [70.2] 本稿では、ゼロショット予測と、見えない変更タイプやデータ分布の一般化をサポートする新しいタイプの変更検出モデルを提案する。
AnyChangeは、トレーニング不要適応法、バイテンポラルラテントマッチングを通じてSAM(Se segment Any Model)上に構築されます。
また、AnyChangeのゼロショットオブジェクト中心の変更検出機能を有効にするためのポイントクエリ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:07:46 GMT)
QuRating: Selecting High-Quality Data for Training Language Models [69.6] 本稿では,人間が直感的に知覚するテキストの抽象的品質をキャプチャする事前学習データを選択するQuRatingを紹介する。
本稿では,書体,専門知識,事実とトリビア,教育的価値の4つの特性について検討する。
ペアの判断からスカラー評価を学ぶためにQuRaterモデルをトレーニングし、それを4つの基準ごとに品質評価付き260Bのトレーニングコーパスにアノテートするために使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:36:07 GMT)
Protect Your Score: Contact Tracing With Differential Privacy Guarantees [68.5] プライバシーに関する懸念は、現在展開を控えている、と私たちは主張する。
本稿では,この攻撃に対して異なるプライバシー保証を有する接触追跡アルゴリズムを提案する。
特に現実的な検査シナリオでは,ウイルス感染率の2倍から10倍の低下を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:21:11 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） (Thu, 15 Feb 2024 04:30:09 GMT)
BECoTTA: Input-dependent Online Blending of Experts for Continual
Test-time Adaptation [66.5] 連続テスト時間適応(CTTA)は、学習済みの知識を維持しながら、継続的に見えない領域に効率的に適応するために必要である。
本稿では,CTTAの入力依存型かつ効率的なフレームワークであるBECoTTAを提案する。
提案手法は, トレーニング可能なパラメータを98%少なく抑えながら, 整合性や漸進性などの複数のCTTAシナリオより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:24:53 GMT)
Any-Shift Prompting for Generalization over Distributions [66.3] 即時学習におけるトレーニングとテスト分布の関係を考察する一般的な確率的推論フレームワークである「任意のシフトプロンプト」を提案する。
このフレームワーク内では、テストプロンプトが分散関係を利用して、CLIPイメージ言語モデルのトレーニングからテストディストリビューションへの一般化を導く。
ネットワークは、トレーニング情報とテスト情報の両方をフィードフォワードパスに組み込んだ調整されたテストプロンプトを生成し、テスト時の追加のトレーニングコストを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:53:42 GMT)
DAPR: A Benchmark on Document-Aware Passage Retrieval [64.6] 我々は,このタスクemphDocument-Aware Passage Retrieval (DAPR)を提案する。
State-of-The-Art(SoTA)パスレトリバーのエラーを分析しながら、大きなエラー(53.5%)は文書コンテキストの欠如に起因する。
提案するベンチマークにより,検索システムの開発・比較を今後行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:43:16 GMT)
Diffusion Model with Cross Attention as an Inductive Bias for
Disentanglement [64.4] 遠方表現学習は、観測データ内の本質的要因を抽出する試みである。
我々は新しい視点と枠組みを導入し、クロスアテンションを持つ拡散モデルが強力な帰納バイアスとなることを示す。
これは、複雑な設計を必要とせず、クロスアテンションを持つ拡散モデルの強力な解離能力を明らかにする最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:07:54 GMT)
Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training [64.3] 本研究は、並列化性に対してメモリ移動をオフにする線形注意のためのハードウェア効率のアルゴリズムについて述べる。
次に、このアルゴリズムを、データ依存ゲートを用いたより表現力豊かな線形アテンションに一般化する。
変圧器の標準アテンション層に代えて使用すると、結果として生じるゲート状リニアアテンショントランスが競合的に動作することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:30:24 GMT)
Social Reward: Evaluating and Enhancing Generative AI through
Million-User Feedback from an Online Creative Community [63.9] コミュニティ認識の一形態としての社会的報酬は、オンラインプラットフォームのユーザーがコンテンツに関わり、貢献する動機の強い源泉となる。
この作業はパラダイムシフトの先駆者であり、革新的な報酬モデリングフレームワークであるSocial Rewardを発表した。
私たちは、オンラインビジュアル作成と編集プラットフォームであるPicsartから、データセットのキュレーションと洗練の広範な旅に乗り出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:56:31 GMT)
Neural 5G Indoor Localization with IMU Supervision [63.5] 無線信号は、ユビキタスであるため、ユーザのローカライゼーションに適しており、暗黒環境で動作し、プライバシを維持することができる。
多くの先行研究は、チャネル状態情報(CSI)と完全に監督された位置の間のマッピングを学ぶ。
本研究は,慣性測定ユニット(IMU)から算出した擬似ラベルを用いて,本要件を緩和するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:51:21 GMT)
Revisiting Feature Prediction for Learning Visual Representations from Video [62.1] V-JEPAは、機能予測の目的のみを用いて訓練された視覚モデルの集合である。
モデルは、公開データセットから収集された200万のビデオに基づいてトレーニングされる。
以上の結果から,映像特徴の予測による学習が視覚表現の多目的化につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:59:11 GMT)
The Butterfly Effect of Model Editing: Few Edits Can Trigger Large
Language Models Collapse [61.5] 単一の編集でさえモデル崩壊を引き起こし、様々なベンチマークタスクで大幅なパフォーマンス低下を示す。
編集後の大規模言語モデルのベンチマークは、過激な時間とリソース集約である。
提案手法は,下流タスク性能と強い相関を示す広範な実験により検証され,サロゲート計量としてパープレキシティを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:50:38 GMT)
Exploration-Driven Policy Optimization in RLHF: Theoretical Insights on
Efficient Data Utilization [60.7] ポリシー最適化(PO-RLHF)に基づくRLHFアルゴリズムの検討
クエリの複雑さが低いPO-RLHFの性能バウンダリを提供する。
重要な特徴は、報酬関数パラメーターを推論するために用いられる軌道レベルの楕円ポテンシャル分析技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:11:18 GMT)
BitDelta: Your Fine-Tune May Only Be Worth One Bit [60.4] 大規模言語モデル(LLM)は通常、大規模なインターネットスケールデータセットの事前トレーニングと、下流タスクの微調整という2つのフェーズでトレーニングされる。
我々は,このデルタを1ビットまで量子化する簡単な手法BitDeltaを導入し,性能を損なうことなく実現した。
複数の1ビットデルタを伴う1つの高精度ベースモデルを使用することで、BitDeltaはGPUメモリの要求を劇的に10倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:50:06 GMT)
SimCS: Simulation for Domain Incremental Online Continual Segmentation [60.2] 既存の継続学習アプローチは、主にクラス増分設定における画像分類に焦点を当てている。
シミュレーションデータを用いて連続学習を規則化するパラメータフリー手法であるSimCSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:12:05 GMT)
Self-Play Fine-Tuning of Diffusion Models for Text-to-Image Generation [59.2] ファインチューニング拡散モデル : 生成人工知能(GenAI)の最前線
本稿では,拡散モデル(SPIN-Diffusion)のための自己演奏ファインチューニングという革新的な手法を紹介する。
提案手法は従来の教師付き微調整とRL戦略の代替として,モデル性能とアライメントの両方を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:59:18 GMT)
Fleet Learning via Policy Merging [58.5] 我々はFLEET-MERGEを提案し、艦隊設定における政策を効率的にマージする。
本稿では,FLEET-MERGEがメタワールド環境における50のタスクで訓練されたポリシーの行動を統合することを示す。
合成・接触に富んだロボット操作タスクにおけるフリートポリシー学習のための新しいロボットツール用ベンチマークであるFLEET-TOOLSを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:07:33 GMT)
Label-Efficient Object Detection via Region Proposal Network
Pre-Training [58.5] 地域提案ネットワーク(RPN)に効果的な事前学習を提供するための簡単な事前学習タスクを提案する。
RPN事前学習のないマルチステージ検出器と比較して,本手法はダウンストリームタスク性能を継続的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:15:03 GMT)
Unmemorization in Large Language Models via Self-Distillation and
Deliberate Imagination [58.4] 大規模言語モデル(LLM)は、プライバシー侵害や機密データの不要な露出といった重要な問題に苦慮している。
我々は、LLMアンラーニングの文脈において、意図的な想像力という新しいアプローチを導入する。
本研究は,異なるモデルとサイズにまたがるこのアプローチの有用性を示し,パラメータ効率の良い微調整を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:21:14 GMT)
How to Train Data-Efficient LLMs [56.4] 事前学習言語モデル(LLM)に対するデータ効率のアプローチについて検討する。
Ask-LLMと密度サンプリングがそれぞれのカテゴリで最適であることがわかった。
何百もの評価タスクと事前学習作業を含む19個のサンプルを比較したところ,Ask-LLMと密度がそれぞれのカテゴリで最適な方法であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:27:57 GMT)
Enhancing Large Language Model with Self-Controlled Memory Framework [56.4] 大きな言語モデル(LLM)は、長い入力を処理できないため、重要な歴史的情報が失われる。
本稿では,LLMが長期記憶を維持し,関連する情報をリコールする能力を高めるための自己制御メモリ(SCM)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:01:39 GMT)
On the Stability of Iterative Retraining of Generative Models on their
own Data [56.2] 生成モデルの訓練がデータセット(実データと合成データの混合データ)の安定性に及ぼす影響について検討した。
まず、初期生成モデルがデータ分布を十分に近似する条件下で反復学習の安定性を実証する。
我々は,CIFAR10およびFFHQ上の正規化フローと最先端拡散モデルの反復的訓練により,合成画像と自然画像の両方に関する理論を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:58:41 GMT)
Prompt-based Personalized Federated Learning for Medical Visual Question
Answering [56.0] 本稿では,データの不均一性とプライバシの懸念に対処するための,新しいプロンプトベースのパーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(pFL)手法を提案する。
我々は、異なる臓器からの医療データセットをクライアントとみなし、各クライアントに対してパーソナライズされたトランスフォーマーベースのVQAモデルをトレーニングするためにpFLを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:09:54 GMT)
PAL: Proxy-Guided Black-Box Attack on Large Language Models [55.6] 大規模言語モデル(LLM)は近年人気が高まっているが、操作時に有害なコンテンツを生成する能力を示している。
PAL(Proxy-Guided Attack on LLMs)は, ブラックボックスクエリのみの設定で, LLMに対する最初の最適化ベースの攻撃である。
GPT-3.5-Turboの攻撃成功率は84%,Llama-2-7Bの攻撃成功率は48%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:54:49 GMT)
Minimally Supervised Learning using Topological Projections in
Self-Organizing Maps [55.3] 自己組織化マップ(SOM)におけるトポロジカルプロジェクションに基づく半教師付き学習手法を提案する。
提案手法は,まずラベル付きデータ上でSOMを訓練し,最小限のラベル付きデータポイントをキーベストマッチングユニット(BMU)に割り当てる。
提案した最小教師付きモデルが従来の回帰手法を大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:15:35 GMT)
Information Capacity Regret Bounds for Bandits with Mediator Feedback [55.3] 我々は,政策セットの複雑さに対する情報理論尺度として,政策セットの容量を導入する。
古典的なEXP4アルゴリズムを採用することで、ポリシーセットの容量に応じて、新たな後悔の限界を提供する。
ポリシーセットファミリの選択については、キャパシティと同じようなスケールで、ほぼ整合性の低い境界を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:18:47 GMT)
Multi-User Entanglement Distribution in Quantum Networks Using Multipath
Routing [55.2] マルチパスルーティングを活用することで,マルチユーザアプリケーションの絡み合い率を高める3つのプロトコルを提案する。
これらのプロトコルは、制限された量子メモリや確率的絡み合い生成を含む、NISQ制約のある量子ネットワーク上で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:27:19 GMT)
ChartAssisstant: A Universal Chart Multimodal Language Model via
Chart-to-Table Pre-training and Multitask Instruction Tuning [54.9] ChartAssistantは、ユニバーサルチャートの理解と推論のためのビジョン言語モデルである。
2段階のトレーニングプロセスを経て、チャートとテキストの調整のために、チャートからテーブルへのパースを事前トレーニングする。
実験により, 最先端UniChart法とChartllama法に比較して, 顕著な性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:34:51 GMT)
Uncertainty Decomposition and Quantification for In-Context Learning of
Large Language Models [54.2] 大規模言語モデル(LLM)の画期的な能力として、文脈内学習が登場している。
両タイプの不確かさを定量化するための新しい定式化法とそれに対応する推定法を提案する。
提案手法は、プラグイン・アンド・プレイ方式でコンテキスト内学習の予測を理解するための教師なしの方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:46:24 GMT)
Camouflage is all you need: Evaluating and Enhancing Language Model
Robustness Against Camouflage Adversarial Attacks [53.9] 自然言語処理(NLP)における敵攻撃の意義
本研究は、脆弱性評価とレジリエンス向上という2つの異なる段階において、この課題を体系的に探求する。
結果として、パフォーマンスとロバスト性の間のトレードオフが示唆され、いくつかのモデルは、ロバスト性を確保しながら、同様のパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:58:22 GMT)
Derivation of Standard Quantum Theory via State Discrimination [53.6] 一般確率理論(英: General Probabilistic Theories, GPTs)は、標準量子論を解くための新しい情報理論のアプローチである。
一般モデルにおける状態判別と呼ばれる情報処理における性能のバウンダリに着目する。
我々は,GPTの一般モデルから標準量子論を,状態判別のための性能の境界によって特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:03:40 GMT)
Node Duplication Improves Cold-start Link Prediction [52.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ機械学習において顕著である。
近年の研究では、GNNは低次ノードで良い結果を出すのに苦労していることが示されている。
我々はNodeDupと呼ばれるシンプルだが驚くほど効果的な拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:07:39 GMT)
Disentangling Structured Components: Towards Adaptive, Interpretable and
Scalable Time Series Forecasting [52.5] 本研究では,時空間パターンの各コンポーネントを個別にモデル化する適応的,解釈可能,スケーラブルな予測フレームワークを開発する。
SCNNは、空間時間パターンの潜在構造を算術的に特徴づける、MSSの事前定義された生成プロセスで動作する。
SCNNが3つの実世界のデータセットの最先端モデルよりも優れた性能を達成できることを示すため、大規模な実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:25:29 GMT)
Efficient Sampling on Riemannian Manifolds via Langevin MCMC [51.8] 本稿では,Gibs 分布 $d pi* = eh d vol_g$ over aian manifold $M$ via (geometric) Langevin MCMC。
この結果は、$pi*$ が非指数的であり、$Mh$ が負のリッチ曲率を持つような一般的な設定に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:59:14 GMT)
Simultaneous Machine Translation with Large Language Models [51.5] 我々は,SimulMTタスクに大規模言語モデルを適用する可能性を検討する。
MUST-Cデータセットと異なる9言語でtextttLlama2-7b-chatモデルを用いて実験を行った。
その結果,LLM は BLEU と LAAL の指標で専用MT モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:50:00 GMT)
Transformers Implement Functional Gradient Descent to Learn Non-Linear
Functions In Context [50.5] 非線形変換器は自然に関数空間の勾配降下を実装することを学習する。
また、非線形活性化の最適選択は、学習すべき関数のクラスに自然に依存していることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:45:28 GMT)
On the Cross-Dataset Generalization of Machine Learning for Network
Intrusion Detection [50.4] ネットワーク侵入検知システム(NIDS)はサイバーセキュリティの基本的なツールである。
多様なネットワークにまたがる一般化能力は、その有効性と現実のアプリケーションにとって必須の要素である。
本研究では,機械学習に基づくNIDSの一般化に関する包括的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:39:58 GMT)
On the Safety Concerns of Deploying LLMs/VLMs in Robotics: Highlighting
the Risks and Vulnerabilities [50.3] ロボットの動作を操作または誤操作することは容易であり、安全上の危険をもたらす。
我々のデータは、即時攻撃で21.2%、知覚攻撃で30.2%の平均的なパフォーマンス劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:01:45 GMT)
Real-time Animation Generation and Control on Rigged Models via Large
Language Models [50.0] 本稿では,自然言語入力を用いたリップモデル上でのリアルタイムアニメーション制御と生成のための新しい手法を提案する。
大規模言語モデル(LLM)をUnityに組み込んで構造化テキストを出力し、多種多様なリアルなアニメーションに解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:56:41 GMT)
Seed Optimization with Frozen Generator for Superior Zero-shot Low-light
Enhancement [50.0] 事前学習したジェネレータをRetinexモデルに組み込んで、詳細と鮮明さを向上した反射率マップを生成する。
低照度増強モデルのパラメータよりも入力種子への勾配を逆伝播させる新しい最適化手法を提案する。
事前学習した知識と種最適化戦略を活かして、低照度向上モデルにより、強化された結果の現実性と忠実度を著しく調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:06:18 GMT)
Lecture Notes on Quantum Electrical Circuits [49.9] 量子電気回路の理論は、回路量子力学または回路QEDと呼ばれる。
この理論の目標は、最も関連する自由度に関する量子記述を提供することである。
これらの講義ノートは、物理学と電気工学における理論指向の修士または博士課程の学生に対して、この主題の教育的概要を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:52:40 GMT)
Adapting Large Language Models for Document-Level Machine Translation [49.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな進歩を遂げている。
近年の研究では、中程度のLLMはタスク固有の微調整の後、より大きなLLMよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:35:37 GMT)
Recovering the Pre-Fine-Tuning Weights of Generative Models [49.0] そこで本研究では,いくつかの低ランク(LoRA)微調整モデルを用いて,プレファインチューニングモデルの重みを復元する手法を提案する。
このアプローチでは、パーソナライズされたStable DiffusionやアライメントされたMistralといった大規模モデルに対して、この新しい脆弱性を活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:59:02 GMT)
Rewards-in-Context: Multi-objective Alignment of Foundation Models with
Dynamic Preference Adjustment [48.8] リワード・イン・コンテキスト(Rewards-in-Context, RiC)を導入する。
RiCは単一のファンデーションモデルの教師付き微調整のみを必要とし、推論時間中にユーザの好みを動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:58:31 GMT)
Learning to Transform for Generalizable Instance-wise Invariance [48.6] どのような画像であっても、正規化フローを使用して変換上の分布を予測し、それらの上の予測を平均化する。
この正規化フローはエンドツーエンドでトレーニングされており、AugerinoやInstaAugよりもはるかに広い範囲の変換を学ぶことができる。
CIFAR10, CIFAR10-LT, TinyImageNetの精度とロバスト性向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:00:07 GMT)
MAC-SQL: A Multi-Agent Collaborative Framework for Text-to-SQL [48.5] 我々は,新しいテキスト・ツー・データベース・ベースのマルチエージェント・コラボレーティブ・フレームワークであるMACを紹介する。
本フレームワークは,テキスト・ツー・ジェネレーションのためのコア・デコンポーザ・エージェントと,数発のチェーン・オブ・シークレット・推論を備える。
我々のフレームワークでは、GPT-4を全てのエージェントタスクの強力なバックボーンとして利用し、フレームワークの上限を決定する。
次に、GPT-4のようにCode 7Bを活用して、オープンソースの命令フォローモデルsql-Llamaを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:55:55 GMT)
Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting [48.4] CoT推論パスは、テキストデコーディングプロセスを変更するだけで、事前訓練されたLCMから引き出すことができる。
我々は、デコードパスにおけるCoTの存在は、モデルのデコードされた回答に対する高い信頼と相関していることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:55:41 GMT)
OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement [48.3] オペレーティングシステム(OS)の包括的要素と対話可能な汎用エージェントを構築するためのフレームワークであるOS-Copilotを紹介する。
我々はOS-Copilotを使って、汎用コンピュータタスクを自動化する自己改善型実施エージェントであるFRIDAYを開発した。
一般的なAIアシスタントのベンチマークであるGAIAでは、FRIDAYが従来の手法を35%上回り、以前のタスクから蓄積したスキルを通じて、目に見えないアプリケーションへの強力な一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:30:48 GMT)
ED2: Environment Dynamics Decomposition World Models for Continuous
Control [47.9] 環境ダイナミクス分解(ED2)は、新しい世界モデル構築フレームワークである。
ED2には、サブダイナミックス発見(SD2)と動的分解予測(D2P)の2つの重要なコンポーネントが含まれている。
ED2はモデル誤差を著しく低減し、サンプル効率を向上し、最先端のモデルベース強化学習アルゴリズムと組み合わせて高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:05:26 GMT)
Open-Vocabulary Calibration for Vision-Language Models [47.5] 微調整視覚言語モデル(VLM)の信頼性校正問題は、そのようなモデルを現実世界に展開する際の信頼性を大幅に低下させる可能性がある。
本稿では,素早い学習の文脈において,信頼度校正問題を体系的に検討することにより,ギャップを埋める。
本稿では,予測されたテキストラベルとベースクラス間の距離を誘導する手法として,温度のスケーリングに基づく,DAC(Distance-Aware)と呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:26:52 GMT)
Grounded Question-Answering in Long Egocentric Videos [46.4] 長い、エゴセントリックなビデオで、個人やロボットが自分の過去の視覚的体験について尋ねることができる。
このタスクは、広範囲なビデオコンテンツ内での時間的グラウンドクエリの複雑さを含む、ユニークな課題を提示する。
提案手法は, (i) クエリグラウンドディングと応答を統一モデルに統合し, エラー伝搬を低減すること, (ii) 大規模言語モデルを用いて効率的でスケーラブルなデータ合成を行うこと, (iii) 評価のためのクローズドなQAタスクを導入することにより, これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:18:06 GMT)
Self-Correcting Bayesian Optimization through Bayesian Active Learning [46.2] ハイパーパラメータ学習を明示的に優先する2つの獲得関数を提案する。
次に、SALを拡張してベイズ最適化とアクティブラーニングを同時に行う自己補正ベイズ最適化(SCoreBO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:52:33 GMT)
SportsMetrics: Blending Text and Numerical Data to Understand
Information Fusion in LLMs [45.7] スポーツデータ分析を中心とした4つの新しいタスクを導入し,LLMの数値推論と情報融合能力を評価する。
これらのタスクは、LEMに詳細なプレイバイプレイのスポーツゲーム記述を提供し、敵のシナリオでそれらに挑戦する。
NBAおよびNFLゲームにおいて、これらのタスクにおけるLLMの性能を評価するための広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:26:07 GMT)
Improving Black-box Robustness with In-Context Rewriting [45.6] 機械学習モデルは、ID(In-distribution)データに優れることが多いが、OOD(out-of-distriion)入力に苦しむ。
OODロバスト性を改善するほとんどのテクニックは、モデルが事実上ブラックボックスであるような設定には適用できない。
TTA(Test-time augmentation)は、ブラックボックス制約をサイドステップする堅牢性を改善するためのシンプルなポストホック手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:18:46 GMT)
TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and
Agent Generation [45.0] 動的タスク分解・エージェント生成(TDAG)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは複雑なタスクを小さなサブタスクに動的に分解し、それぞれが特定の生成されたサブエージェントに割り当てる。
ItineraryBenchは、さまざまな複雑さのタスク間でのメモリ、計画、ツール使用量のエージェントの能力を評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:27:37 GMT)
MAEDAY: MAE for few and zero shot AnomalY-Detection [45.0] 画像の塗装を自己指導的に訓練したトランスフォーマーモデルMasked Auto-Encoder (MAE) を異常検出(AD)に使用することを提案する。
MaEDAYは,事前学習モデルを用いた最初の画像再構成に基づく異常検出手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:39:40 GMT)
Language Models with Conformal Factuality Guarantees [44.8] コンフォーマルな事実性(conformal factuality)は、言語モデル(LM)出力に対する高い確率の正確性を保証するフレームワークである。
言語モデルにおける共形予測は,高い確率精度保証を提供するバックオフアルゴリズムに対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:31:53 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） (Thu, 15 Feb 2024 16:15:01 GMT)
Both Matter: Enhancing the Emotional Intelligence of Large Language
Models without Compromising the General Intelligence [43.5] 感情インテリジェンス(EI)は、現在の大言語モデル(LLM)ベースの会話型汎用AIアシスタントのユーザインタラクションエクスペリエンスを改善する上で、重要な役割を果たす。
これまでの研究は主に、EI関連分類や回帰タスクの微調整による感情知覚能力の向上に重点を置いていた。
タスク命令付きテキスト・ツー・テキスト生成におけるEI関連タスクの大規模コレクションであるtextscEiBenchを紹介する。
UnderlinetextbfModular UnderlinetextbfEmotional Underline
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:36:04 GMT)
Knowledge Transfer from Vision Foundation Models for Efficient Training
of Small Task-specific Models [43.4] 大量のデータセットに事前訓練されたビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、さまざまな下流タスクで素晴らしいパフォーマンスを示す。
高い推論計算コストのため、これらのモデルは現実世界の多くのアプリケーションにデプロイすることはできない。
本稿では,課題指向の知識伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:26:30 GMT)
GeoEval: Benchmark for Evaluating LLMs and Multi-Modal Models on
Geometry Problem-Solving [42.9] 我々はGeoEvalベンチマーク、2000問題の主要サブセット、後方推論に焦点を当てた750問題サブセット、2000問題の拡張サブセット、300問題のハードサブセットを含む包括的コレクションを紹介する。
このベンチマークは、数学問題の解法におけるLarge Language Models (LLMs) とMulti-Modal Models (MMs) の性能についてより深く研究することを促進する。
これらのサブセットにおける10個のLLMとMMの評価から、WizardMathモデルは55.67%の精度で優れているが、6.00%の精度しか達成していないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:59:41 GMT)
Unlocking Structure Measuring: Introducing PDD, an Automatic Metric for
Positional Discourse Coherence [42.7] 本稿では,2つの長文間の談話の相違を定量化する手法を提案する。
ヒトの嗜好やGPT-4のコヒーレンス評価とより密接に一致し,既存の評価方法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:23:39 GMT)
Selective Reflection-Tuning: Student-Selected Data Recycling for LLM
Instruction-Tuning [42.1] 本稿では,教師のLLMのリフレクションとイントロスペクションを相乗化して既存のデータ品質を改善するパラダイムであるSelective Reflection-Tuningを紹介する。
この教師と学生のコラボレーションは、高品質で学生互換の授業-レスポンスペアを生産する。
本手法をAlpaca と WizardLM のデータに適用し,より強力で最上位の 7B と 13B の LLM を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:06:21 GMT)
Transformational Outsourcing in IT Project Management [41.9] 変革的アウトソーシングは、従来のコスト重視のアウトソーシングから、より深く協力的なアプローチへの戦略的シフトです。
サービスプロバイダとパートナーシップを結び、定期的なタスクを達成し、実質的な組織変革とイノベーションを推進します。
報告書では、コスト削減、グローバルな人材アクセス、スケーラビリティ、品質、コントロール、データセキュリティに関連する課題を強調しながら、ITアウトソーシングの長所と短所について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:21:34 GMT)
Answer is All You Need: Instruction-following Text Embedding via
Answering the Question [41.7] 本稿では、入力テキストに関する質問として命令を扱い、予測された回答を符号化して表現を得る新しい視点を提供する。
具体的には,抽象的質問応答タスクの言語モデルのみを微調整することで,この組込み解答のアイデアをインスタンス化するInBedderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:02:41 GMT)
Zero-Shot Position Debiasing for Large Language Models [41.6] 大規模言語モデル(LLM)における位置バイアスを軽減するため,ゼロショット位置バイアス(ZOE)フレームワークを提案する。
ZOEは3種類の位置バイアスを緩和する既存の手法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:04:13 GMT)
DOF: Accelerating High-order Differential Operators with Forward
Propagation [40.7] 一般の2階微分演算子を精度を損なわずに計算するための効率的なフレームワークである差分演算子(DOF)を提案する。
我々は、効率が2倍改善され、どんなアーキテクチャでもメモリ消費が削減されたことを実証する。
実験結果から,本手法は従来の自動微分法(AutoDiff)よりも優れ,構造が2倍,空間が20倍近く向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:59:21 GMT)
Adversarial Quantum Machine Learning: An Information-Theoretic
Generalization Analysis [39.9] 本研究では,量子分類器の一般化特性について検討した。
逆学習量子分類器の一般化誤差に関する新しい情報理論上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:18:04 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） (Thu, 15 Feb 2024 06:15:02 GMT)
Are self-explanations from Large Language Models faithful? [38.7] 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクを抽出し、その推論、いわゆる自己説明を説明する。
自己説明がモデルの振舞いを本当に反映しているかを測定することが重要です。
信頼度を測定するために自己整合性チェックを採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:19:22 GMT)
CHEMREASONER: Heuristic Search over a Large Language Model's Knowledge
Space using Quantum-Chemical Feedback [38.5] 新しい触媒の発見は、新しいより効率的な化学プロセスの設計に不可欠である。
量子化学に基づく3次元原子論表現からのフィードバックで言語推論を統一するAI誘導型計算スクリーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:33:07 GMT)
A Human-Inspired Reading Agent with Gist Memory of Very Long Contexts [38.3] 本実験では,有効文脈長を最大20倍に向上させるエージェントシステムであるReadAgentを提案する。
人間が長い文書を対話的に読む方法に触発され、簡単なプロンプトシステムとしてReadAgentを実装した。
本稿では,検索手法を用いてベースラインに対するReadAgentの評価を行い,元の長コンテキストを用いて,gistメモリを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:40:21 GMT)
A Trembling House of Cards? Mapping Adversarial Attacks against Language
Agents [38.0] 言語エージェントに対する敵対的攻撃をマッピングする最初の体系的な取り組みを示す。
我々はエージェントの異なるコンポーネントに対する12の潜在的な攻撃シナリオを提案し、異なる攻撃戦略をカバーしている。
我々は、言語エージェントが広く展開する前に、言語エージェントのリスクを徹底的に理解する緊急性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:51:32 GMT)
AutArch: An AI-assisted workflow for object detection and automated
recording in archaeological catalogues [37.7] 本稿では,遺産として利用可能な考古学的発見カタログからデータを収集するための新しいワークフローを紹介する。
このワークフローは、自動検索されたデータの検証と調整を行う画像処理、オブジェクト検出、インタラクティブな手段をサポートするカスタムソフトウェア(AutArch)に依存している。
我々は、人工知能(AI)を、物体の検出と分類のためのニューラルネットワークの観点でワークフローに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:04:05 GMT)
$f$-MICL: Understanding and Generalizing InfoNCE-based Contrastive
Learning [37.5] 対照的に学習において、広く適応された目的関数はInfoNCEであり、表現比較にガウスコサイン類似性を用いる。
本稿では,(1)KLをベースとした目的を超えることができるか,という2つの興味深い疑問に答えることを目的とする。
比較学習におけるKLに基づく相互情報を$f$-Mutual Information in Contrastive Learning(f$-MICL)に、$f$-divergencesを用いて一般化することで、回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:57:54 GMT)
Spatiotemporal Disentanglement of Arteriovenous Malformations in Digital
Subtraction Angiography [37.4] 本提案手法は, 船舶の自動分類による臨界情報を強調することにより, デジタルサブトラクション血管造影(DSA)画像シリーズを向上することを目的としている。
本法は, 臨床用DSA画像シリーズを用いて検討し, 動脈と静脈の効率的な鑑別を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:29:53 GMT)
Spike-driven Transformer V2: Meta Spiking Neural Network Architecture Inspiring the Design of Next-generation Neuromorphic Chips [37.3] ニューロモルフィックコンピューティングは、ニューロモルフィックチップ上でスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を利用する。
CNNベースのSNNは、現在のニューロモルフィックコンピューティングの主流である。
特にトランスフォーマーベースのSNN向けには、ニューロモルフィックチップは設計されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:26:18 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） (Thu, 15 Feb 2024 18:24:03 GMT)
ProtChatGPT: Towards Understanding Proteins with Large Language Models [36.8] 本稿では,タンパク質構造を自然言語で学習し理解することを目的としたProtChatGPTを紹介する。
ProtChatGPTを使えば、ユーザーはタンパク質をアップロードしたり、質問したり、対話的な会話をしたり、包括的な回答を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:22:30 GMT)
Debating with More Persuasive LLMs Leads to More Truthful Answers [35.5] 議論は、非専門家モデルと人間の両方が、それぞれ76%と88%の精度で質問に答えるのを一貫して助けていることに気付きました。
以上の結果から,基礎的真理の欠如によるモデルと議論の整合性に関する実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:09:52 GMT)
Combining Evidence Across Filtrations [35.4] e-プロセスは、一連の結果に対して合成ヌル仮説に対して蓄積された証拠を定量化する。
本稿では,異なる情報集合を用いて計算した電子プロセスを組み合わせる手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:16:59 GMT)
A Systematic Evaluation of Evolving Highly Nonlinear Boolean Functions
in Odd Sizes [35.3] 奇サイズの高非線形ブール関数の進化問題を考察する。
最適解を見つけることは、最小のテストサイズを除いて不可能である。
非線形性241の9つの入力にブール関数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:39:34 GMT)
Transaction Capacity, Security and Latency in Blockchains [35.2] 中本コンセンサスでは,ブロックがk-deepになった後のブロックの安全性,すなわちセキュリティレイテンシを解析する。
我々は,ネットワーク遅延モデルに基づく中本コンセンサスの結果を比較し,安全違反閾値の類似境界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:43:13 GMT)
DreamMatcher: Appearance Matching Self-Attention for
Semantically-Consistent Text-to-Image Personalization [33.9] 本稿では,T2Iパーソナライゼーションをセマンティックマッチングとして再構成するDreamMatcherという新しいプラグイン手法を提案する。
具体的には、DreamMatcherはターゲットの値をセマンティックマッチングで整列された参照値に置き換えるが、構造パスは変わらない。
また、ターゲットプロンプトによって導入された無関係領域からパーソナライズされた概念を分離するための意味一貫性マスキング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:21:16 GMT)
OntoMedRec: Logically-Pretrained Model-Agnostic Ontology Encoders for
Medication Recommendation [33.8] OntoMedRecは、論理的に事前訓練された、モデルに依存しない医療用オントロジーである。
OntoMedRecの有効性を評価するため,ベンチマークデータセットの総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:05:18 GMT)
Policy Improvement using Language Feedback Models [33.8] 本稿では, 言語フィードバックモデル (LFM) を導入し, 模擬学習に望ましい行動を特定する。
LFMを訓練するために,言語記述に適応した視覚的軌跡について,Large Language Models (LLMs) からフィードバックを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:20:22 GMT)
Knowledge of Pretrained Language Models on Surface Information of Tokens [33.3] 主に英語と日本語のコーパスに基づいて訓練された12の事前学習言語モデルに着目した。
実験の結果,事前学習された言語モデルにはトークン長に関する知識があるが,トークン構成は存在しないことがわかった。
その結果,取得した知識を効果的に活用する上で,デコーダ側にボトルネックがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:14:53 GMT)
Hierarchical State Space Models for Continuous Sequence-to-Sequence
Modeling [33.1] 階層的状態空間モデル(HiSS)は概念的にシンプルで,連続的な逐次予測のための新しい手法である。
HiSSスタックは、時間階層を生成するために、互いに上にステートスペースモデルを構造化する。
HiSSは、因果変換器、LSTM、S4、Mambaといった最先端のシーケンスモデルをMSEで少なくとも23%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:59:43 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） (Thu, 15 Feb 2024 11:57:19 GMT)
ControlLM: Crafting Diverse Personalities for Language Models [32.4] そこで本研究では,モデルの潜在空間における行動プロンプトの対比から導かれる,差動アクティベーションパターンを利用した制御LMを提案する。
まず、トレーニングなしで多様なペルソナ行動を引き出す制御LMの能力を実証する一方、精度制御により、人格特性が平均的な人格値と密に一致できることを実証する。
我々は,良心や親しみなどの有益な属性を選択的に増幅することで,推論と質問応答を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:58:29 GMT)
Structure by Architecture: Structured Representations without
Regularization [31.8] 生成モデルなどの下流タスクにオートエンコーダを用いた自己教師型表現学習の課題について検討する。
我々はアグレッシブな正規化を必要とせずに構造化表現を学習できる新しいオートエンコーダアーキテクチャを設計する。
これらのモデルが、生成、絡み合い、外挿を含む様々な下流タスクの結果を改善する表現をいかに学習するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:34:20 GMT)
Fewer is More: Boosting LLM Reasoning with Reinforced Context Pruning [31.1] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示しているが、それでも数学の推論に苦戦している。
我々はCoT-Influxを提案する。これはCoT学習の境界を押し上げる新しいアプローチである。
CoT-Influxは、CoTの実例と簡潔な例の入力を最大化するために粗いプルーナーを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:42:15 GMT)
Initialization Bias of Fourier Neural Operator: Revisiting the Edge of
Chaos [31.0] カオス視点の遠近点からランダムなFNOの挙動を解析し、FNOの平均場理論を確立する。
モード切り離しによって生じるFNO特有の特性が,前向きおよび後向きの伝搬挙動に現れることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:03:19 GMT)
iJTyper: An Iterative Type Inference Framework for Java by Integrating
Constraint- and Statistically-based Methods [30.5] 制約および統計的手法の長所を統合することにより,Java の反復型推論フレームワーク iJTyper を提案する。
iJTyperは、両方のメソッドを反復的に実行し、終了条件を満たすまで、コードコンテキスト拡張と知識ベース削減を実行する。
その結果、iJTyperは2つのデータセットで97.31%と92.52%の平均的精度/リコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:02:05 GMT)
Bridging Associative Memory and Probabilistic Modeling [30.3] 連想記憶と確率的モデリングは人工知能の2つの基本的なトピックである。
両方向のアイデアの有用なフローを実現するために,この2つの橋を架けています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:56:46 GMT)
Federated Analytics-Empowered Frequent Pattern Mining for Decentralized Web 3.0 Applications [30.1] 本稿では,新たなフェデレーション分析(FA)パラダイムをWeb 3.0サービスの領域に導入する。
我々は、Web 3.0における重要な頻繁なパターンマイニングタスクのためのFA設計であるFedWebを提案する。
実験によると、FedWebはデータユーティリティを25.3%改善し、参加データ所有者を98.4%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:26:10 GMT)
LLMs as Bridges: Reformulating Grounded Multimodal Named Entity
Recognition [29.5] Grounded Multimodal Named Entity Recognition (GMNER) は、名前付きエンティティ、エンティティタイプ、および対応する視覚領域を識別することを目的とした、初期段階のマルチモーダルタスクである。
本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を接続ブリッジとして活用することにより,GMNERをMNER-VE-VGタスクに再構成する統一フレームワークであるRiVEGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:54:33 GMT)
Discriminative Feature Attributions: Bridging Post Hoc Explainability
and Inherent Interpretability [29.5] ポストホックの説明は、基礎となるタスクにとって重要でない、あるいは差別的でない機能に、誤って高い重要性がある。
一方、モデルアーキテクチャに説明を明示的にエンコードすることでこれらの問題を回避することができる。
本研究では,ディストラクタ消去に頑健なブラックボックスモデルを適応させる手法であるディストラクタ消去調整法(DiET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:10:47 GMT)
TOAD: Task-Oriented Automatic Dialogs with Diverse Response Styles [29.0] 本稿では,新規かつスケーラブルなTODデータセットであるTask-Oriented Automatic Dialogs(TOAD)を紹介する。
TOADデータセットは、現実的なアプリケーションコンテキストのインタラクションをシミュレートし、さまざまなシステムレスポンススタイルオプションを提供する。
我々はTOADを2つの応答生成タスクでベンチマークし、その結果、ユーザ表現のミラーリングを伴わない冗長性や応答のモデリングがより困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:40:02 GMT)
EFUF: Efficient Fine-grained Unlearning Framework for Mitigating
Hallucinations in Multimodal Large Language Models [28.9] ペア化データなしで幻覚を除去する,効率的な粒度の未学習フレームワーク(EFUF)を提案する。
本手法は, 高い計算オーバーヘッドで生成品質を保ちながら, 幻覚を常に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:58:03 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） (Thu, 15 Feb 2024 15:01:31 GMT)
Zero-Shot Unsupervised and Text-Based Audio Editing Using DDPM Inversion [28.2] 本稿では,音声信号のゼロショット編集手法を2つ検討する。
1つ目は画像領域から採用され、テキストベースの編集が可能である。
2つ目は、意味的に意味のある編集方向を監督せずに発見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） (Thu, 15 Feb 2024 15:17:26 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） (Thu, 15 Feb 2024 06:39:48 GMT)
Indiscriminate Data Poisoning Attacks on Neural Networks [28.1] データ中毒攻撃は、トレーニングプロセスに "poisoned" データを注入することで、モデルに影響を与えることを目的としている。
既存の毒殺攻撃を詳しく調べて、Stackelbergのシーケンシャルゲームを解くための、古いアルゴリズムと新しいアルゴリズムを結びつける。
本稿では,近代的な自動微分パッケージを有効利用し,同時に有毒点を生成するための効率的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:57:43 GMT)
A/B Testing and Best-arm Identification for Linear Bandits with
Robustness to Non-stationarity [28.1] 非定常環境下での線形包帯の固定予算ベストアーム識別問題について検討する。
アルゴリズムは、可能な限り高い確率で最適な腕 $x* := argmax_xinmathcalXxtopsum_t=1Ttheta_t$ を正しく識別することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:52:59 GMT)
Is Continual Learning Ready for Real-world Challenges? [27.4] 本稿では、このギャップは、継続学習の実際の課題と使用中の評価プロトコルの相違に起因すると論じる。
本研究では,動的な実世界のシナリオに対して,オンラインや連続的な学習を必要とする,より現実的なプロトコルを活用して,文献からの連続的な学習手法について検討する。
検討されたすべての手法は、関節のオフライントレーニングの上限からかなり逸脱して、不十分に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:34:56 GMT)
Universal Link Predictor By In-Context Learning on Graphs [27.4] パラメトリックモデルのパターン学習能力とアプローチの一般化性を組み合わせた新しいモデルであるユニバーサルリンク予測器(UniLP)を導入する。
UniLPは、さまざまなグラフをまたいだ接続パターンを自律的に識別するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:19:30 GMT)
Grounding Language Model with Chunking-Free In-Context Retrieval [27.3] 本稿では,新しいチャンキングフリー・インコンテキスト(CFIC)検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:22:04 GMT)
Accelerating Parallel Sampling of Diffusion Models [27.2] 自己回帰過程を並列化することにより拡散モデルのサンプリングを高速化する新しい手法を提案する。
これらの手法を適用したParaTAAは、普遍的でトレーニング不要な並列サンプリングアルゴリズムである。
実験により、ParaTAAは、一般的なシーケンシャルサンプリングアルゴリズムで要求される推論ステップを414倍に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:27:58 GMT)
The CLIP Model is Secretly an Image-to-Prompt Converter [26.9] 本稿は,CLIPモデルが安定拡散で利用されるように,画像のテキストプロンプトへの即時変換機能を備えていることを実証する。
このような画像からプロンプトへの変換は、閉形式で計算される線形射影行列を利用することで実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:31:15 GMT)
Towards Versatile and Efficient Visual Knowledge Integration into
Pre-trained Language Models with Cross-Modal Adapters [26.4] 我々は,事前学習された視覚言語モデルで学習した視覚的およびテキスト的知識を活用するために,新しいプラグイン・アンド・プレイ・モジュールであるX-adapterを提案する。
提案手法は,オブジェクト指向推論および自然言語理解タスクの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） (Thu, 15 Feb 2024 08:06:30 GMT)
DE-COP: Detecting Copyrighted Content in Language Models Training Data [25.9] 著作権のあるコンテンツの一部がトレーニングに含まれているかどうかを判定する手法であるDE-COPを提案する。
BookTectionは165冊の書籍から抜粋を抽出したベンチマークで、モデルによるトレーニングの切り離しの後に作成します。
実験の結果,DEC-COPはロジットが利用可能なモデルにおいて,検出性能(AUC)が9.6%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:17:15 GMT)
How to Discern Important Urgent News? [25.8] ニュースのクラスタ化されたデータセットのクラスタは、ニュースの重要性と緊急性に強く相関している。
さまざまなニュースデータセット、データセットのサイズ、クラスタリングアルゴリズム、埋め込みに関する発見を検証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:08:07 GMT)
Random Linear Projections Loss for Hyperplane-Based Optimization in
Neural Networks [25.1] この研究はRandom Linear Projections (RLP)損失を導入し、これはデータ内の幾何学的関係を利用してトレーニング効率を向上させる新しいアプローチである。
ベンチマークデータセットと合成例を用いて実施した経験的評価では、従来の損失関数でトレーニングされたニューラルネットワークは、従来の損失関数でトレーニングされたニューラルネットワークよりも優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:57:22 GMT)
The Reasons that Agents Act: Intention and Instrumental Goals [24.6] AIエージェントに適用可能な、普遍的に受け入れられる意図の理論は存在しない。
我々は,エージェントが決定を下す理由に関して,エージェントが行動する意図を運用する。
我々の定義は、意図という直感的な概念を捉え、過去の作業によって設定されたデシダラタを満足させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:45:37 GMT)
What to Do When Your Discrete Optimization Is the Size of a Neural
Network? [24.5] ニューラルネットワークを用いた機械学習アプリケーションは、離散最適化問題を解くことを含む。
離散的な設定で使用される古典的なアプローチは、大きなニューラルネットワークに対してうまくスケールしない。
連続経路(CP)法は,前者およびモンテカルロ法(MC)法を純粋に表現し,後者を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:57:43 GMT)
Task-wise Sampling Convolutions for Arbitrary-Oriented Object Detection
in Aerial Images [24.5] 本稿では,タスクワイズサンプリング畳み込み(TS-Conv)と呼ばれるAOOD手法を提案する。
TS-Convは、各センシティブな領域からタスクワイズな特徴を適応的にサンプリングし、これらの特徴をアライメントしてマッピングすることで、より優れた予測のための動的ラベル割り当てをガイドする。
複数のシーン、マルチモーダル画像、オブジェクトの複数のカテゴリをカバーする公開データセットの実験は、提案したTS-Convの有効性、スケーラビリティ、優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:36:15 GMT)
Can we soft prompt LLMs for graph learning tasks? [24.3] GraphPrompterは、グラフ情報とLLM(Large Language Models)をソフトプロンプトで整合させるように設計されたフレームワークである。
このフレームワークは、グラフ関連タスクの予測子としてLLMの実質的な機能を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:09:42 GMT)
Sparse and Faithful Explanations Without Sparse Models [24.3] 我々は、機械学習モデルにおける空間性を測定する新しい方法であるスパース説明値(SEV)を紹介する。
SEVは、全体的なモデルの疎さではなく、決定の疎さの尺度です。
たとえスパースでなくても、多くの機械学習モデルが実際に低い決定空間を持っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:36:52 GMT)
VLAP: Efficient Video-Language Alignment via Frame Prompting and
Distilling for Video Question Answering [24.1] 本稿では,フレームプロンプティング・蒸留(VLAP)ネットワークを用いた効率的なビデオ言語アライメントを提案する。
我々のVLAPモデルは、効率的なフレームサンプリングと効果的なクロスモーダルアライメントの両方に対処する。
我々のVLAPネットワークは(STARインタラクションでは+4.6%、STAR平均では+2.2%、3.0倍のスピードアップ)、ビデオ質問応答ベンチマークでは最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:57:31 GMT)
Enhancing Large Language Models with Pseudo- and Multisource- Knowledge
Graphs for Open-ended Question Answering [23.9] Pseudo-Graph GenerationとAtomic Knowledge Verificationを組み合わせたフレームワークを提案する。
ベースラインと比較して、オープンエンド質問に対するROUGE-Lスコアの11.5の最小改善が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:20:02 GMT)
Meta-Learning With Hierarchical Models Based on Similarity of Causal
Mechanisms [23.8] この研究はパーソナライズド医療によって動機付けられており、患者はタスクであり、複雑な疾患は原因と進行において患者間で異質である。
本稿では,タスクの因果的メカニズムの類似性のプロキシ尺度であるベイズ階層モデリング(Bayesianhierarchical modelling)を定式化したメタラーニングについて紹介する。
このようなプール化は,3つの健康関連ケーススタディにおいて,予測を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:52:33 GMT)
Str2Str: A Score-based Framework for Zero-shot Protein Conformation
Sampling [23.7] タンパク質の動的性質は、その生物学的機能や性質を決定するために重要である。
既存の学習ベースのアプローチでは、直接サンプリングを行うが、トレーニングにはターゲット固有のシミュレーションデータに大きく依存する。
ゼロショットコンフォーメーションサンプリングが可能な新しい構造間翻訳フレームワークStr2Strを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:59:42 GMT)
Revisiting LARS for Large Batch Training Generalization of Neural
Networks [23.6] 本稿では,レイヤワイド・アダプティブ・スケーリング・比率(LARS)を用いた大規模バッチ・トレーニング手法について検討する。
我々は,初期段階における堅牢なトレーニングのために,ウォームアップをシグモイドのような関数に置き換える新しいアルゴリズムであるTime Varying LARS(TVLARS)を提案する。
TVLARSはLARSとLAMBを一貫して上回り、分類シナリオは最大2%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:37:56 GMT)
Uncovering the Full Potential of Visual Grounding Methods in VQA [23.6] VG-methodsは、モデルが質問関連視覚情報に依存することを強化することにより、VQA(Visual Question Answering)の性能を改善する。
VG-methodsのトレーニングと試験は、主に不正確なデータを用いて行われ、それらの潜在的な利益の適切な評価を妨げている。
実験の結果,評価条件が修正された場合,これらの手法はより効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:18:20 GMT)
Balancing the Causal Effects in Class-Incremental Learning [23.4] CIL(Class-Incremental Learning)は、汎用人工知能を実現するための実践的で困難な問題である。
新たなデータと古いデータの間に不均衡な因果関係があることを示す。
本稿では,この問題を緩和するために,CILにおける因果効果(BaCE)のバランスをとることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:30:45 GMT)
LAVE: LLM-Powered Agent Assistance and Language Augmentation for Video
Editing [23.0] 大きな言語モデル(LLM)は、初心者の障壁を減らすためにビデオ編集ワークフローに統合することができる。
LAVEはLLMを利用したエージェントアシストと言語拡張編集機能を提供する新しいシステムである。
初学者から熟練編集者まで8名の被験者を対象に,LAVEの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:53:11 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） (Thu, 15 Feb 2024 15:55:05 GMT)
Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep
neural networks [22.8] フィードフォワードニューラルネットワークの非線形特徴写像によって定義される共役カーネルの固有値スペクトルについて検討する。
本研究では,これらの信号固有値と固有ベクトルをスパイク共分散モデルの非線形バージョンとして特徴付ける。
また、重み行列が訓練中にランク1信号成分を発達させる単純な表現学習方式についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:31:19 GMT)
NYCTALE: Neuro-Evidence Transformer for Adaptive and Personalized Lung
Nodule Invasiveness Prediction [22.7] 本稿では,神経インスパイアされたエビデンスベースのTransformerアーキテクチャであるNYCTALEフレームワークを紹介する。
NYCTALEも同様に警戒的な方法で動作し、エビデンスベースの方法でデータを処理し、動的かつ適応的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:31:54 GMT)
FedLion: Faster Adaptive Federated Optimization with Fewer Communication [22.5] 分散データ間で機械学習モデルをトレーニングするフレームワークであるFederated Learning(FL)では、FedAvgのようなよく知られたアルゴリズムは収束率を遅くする傾向にある。
我々は最近提案された集中型適応アルゴリズムLionのキー要素をシームレスに組み込んだ適応型フェデレーション最適化アルゴリズムであるFedLionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:41:23 GMT)
MuChin: A Chinese Colloquial Description Benchmark for Evaluating
Language Models in the Field of Music [22.2] MuChinは中国語で書かれた最初のオープンソースの音楽記述ベンチマークである。
音楽の理解と記述において,マルチモーダル大規模言語モデルの性能を評価するように設計されている。
ベンチマークに関連するすべてのデータとスコアリングのコードがオープンソース化された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:55:01 GMT)
TEXTRON: Weakly Supervised Multilingual Text Detection through Data
Programming [21.9] テキスト検出はコンピュータビジョン(CV)分野における課題である
テキスト検出には単語レベルのラベル付きデータが不足しており、特に多言語設定やインドのスクリプトではそうである。
データプログラミングベースのアプローチであるTEXTRONを提案し、ユーザは様々なテキスト検出方法を弱い監督ベースの学習フレームワークにプラグインできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:18:18 GMT)
Rethinking Dual-Domain Undersampled MRI reconstruction: domain-specific
design from the perspective of the receptive field [21.8] 二重ドメイン再構築のためのドメイン固有モジュールを提案する。
我々は、MRI再構成の異なる規則の下で、SoTA法DuDoRNetを翻訳することで、モジュールを評価する。
我々のモデルであるDuDoRNet+は、競合するディープラーニング手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:32:22 GMT)
Beyond Imitation: Generating Human Mobility from Context-aware Reasoning
with Large Language Models [21.7] 本稿では,移動行動を促す新しいモビリティ生成・アズ・ア・推論(MobiGeaR)フレームワークを提案する。
MobiGeaRはすべてのメトリクスで最先端のパフォーマンスを実現し、同時にトレーニングサンプルのサイズを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:58:23 GMT)
OptiMUS: Scalable Optimization Modeling with (MI)LP Solvers and Large
Language Models [21.5] 本稿では,Large Language Model (LL)MベースのエージェントであるOptiMUSを紹介する。
OptiMUSは、数学的モデルを開発し、ソルバコードを書き、デバッグし、生成したソリューションを評価し、これらの評価に基づいてモデルとコードを改善することができる。
実験によると、OptiMUSは、簡単なデータセットで既存の最先端メソッドを20%以上、ハードデータセットで30%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:19:18 GMT)
Fooling the Image Dehazing Models by First Order Gradient [21.3] 本稿では,画像デハジング領域における新たな課題を定義し,デハジングネットワーク(AADN)に対する敵攻撃と呼ぶことができる。
4つの攻撃法が提案され, 脱ハズドイメージアタック, ヘイズ層マスクアタック, ヘイズフリーイメージアタック, ヘイズ保存アタックが予測された。
悪意ある攻撃による負の効果を低減するために、敵の訓練に基づく防衛戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:20:27 GMT)
Towards Safer Large Language Models through Machine Unlearning [21.1] SKU(Selective Knowledge Unlearning)は、有害な知識を排除し、通常のプロンプトで実用性を維持するために設計されている。
第1段階は、モデル内の有害な知識を特定し、取得することを目的としており、第2段階は、この知識を取り除くことを目的としている。
本実験は,有害情報除去と有効性維持のバランス点をSKUが特定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:28:34 GMT)
CodeAgent: Collaborative Agents for Software Engineering [21.1] コードレビューのための新しいマルチエージェントベースのシステムであるCodeAgentを紹介する。
CodeAgentは自律的で、マルチエージェントで、大規模言語モデル駆動である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:37:19 GMT)
Asynchronous Multi-Model Dynamic Federated Learning over Wireless
Networks: Theory, Modeling, and Optimization [20.7] 分散機械学習(ML)の鍵となる技術として、フェデレートラーニング(FL)が登場した。
まず、システムパラメータが学習性能に与える影響を捉えるために、長方形のスケジューリングステップと関数を定式化する。
我々の分析は、デバイストレーニング変数と非同期スケジューリング決定の協調的影響に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:04:03 GMT)
Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human
Decisions [20.5] 本稿では、統計的決定理論と情報経済学から合成された決定問題の広く適用可能な定義について述べる。
我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが規範的決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:51:16 GMT)
Not Just Novelty: A Longitudinal Study on Utility and Customization of
AI Workflows [20.4] 我々は、科学コミュニケーションのための生成AIツールの慣れ親しみとカスタマイズを理解するため、12人のユーザを対象に縦断的研究を行った。
慣れ親しんだ後、システムの有用性は以前よりも高く評価され、AIの有用性は単なる新規性効果ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:39:11 GMT)
Model Compression and Efficient Inference for Large Language Models: A
Survey [20.2] 大きな言語モデルは、より小さなモデルに比べて2つの顕著な特徴を持つ。
大きなモデルの最も顕著な側面は、モデルの微調整やトレーニングに関連する非常に高いコストである。
大規模モデルは、1つのタスクのパフォーマンスよりも、汎用性と一般化を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:58:30 GMT)
Exploring Visual Culture Awareness in GPT-4V: A Comprehensive Probing [20.0] 我々は,MARVLベンチマークデータセットを用いてGPT-4Vを広範囲に探索し,その能力と視覚的理解の限界について検討した。
実験結果から,GPT-4Vは文化概念の同定に優れるが,低リソース言語では依然として性能が弱いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:39:19 GMT)
Observation of topology transition in Floquet non-Hermitian skin effects
in silicon photonics [19.7] シリコンフォトニクスプラットフォーム上に周期変調された光導波路におけるFloquet NHSEを実現する。
注目すべきは、通常の一極性NHSEと非伝統的な双極性NHSEの遷移を発見することである。
我々の研究は、ゲージ場間の相互作用と散逸効果からFloquet NHSEへの新たな経路を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:29:29 GMT)
FedAnchor: Enhancing Federated Semi-Supervised Learning with Label
Contrastive Loss for Unlabeled Clients [19.4] Federated Learning(FL)は、デバイス間で共有されたグローバルモデルの協調トレーニングを促進する分散学習パラダイムである。
本稿では,サーバ上のラベル付きアンカーデータにのみ訓練された分類ヘッドと組み合わせて,アンカーヘッドと呼ばれるユニークな二重ヘッド構造を導入する,革新的なFSSL手法であるFedAnchorを提案する。
提案手法は, 高信頼度モデル予測サンプルに基づいて, 疑似ラベル技術に係わる検証バイアスと過度に適合する問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:48:21 GMT)
Best Arm Identification for Prompt Learning under a Limited Budget [19.4] この作業は、有限予算制約を即時学習に明示的に組み込む。
BAI-FBの能力を体系的に学習するための一般的な枠組みが提案されている。
GPT 3.5とLlama2を併用した複数の順応タスクの実験は、TRIPLEを以前のベースラインよりも大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:31:13 GMT)
Towards Reducing Diagnostic Errors with Interpretable Risk Prediction [19.4] 特定診断のリスクの増大または低下を示す患者EHRデータ中の証拠片をLCMを用いて同定する方法を提案する。
私たちの究極の目標は、証拠へのアクセスを増やし、診断エラーを減らすことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:05:48 GMT)
Do LLMs Know about Hallucination? An Empirical Investigation of LLM's
Hidden States [19.3] 大きな言語モデル(LLM)は、現実ではない答えを補うことができ、幻覚として知られている。
本研究の目的は, LLM が幻覚をどの程度認識しているか, どのように, どの程度の程度で確認することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:14:55 GMT)
Diffusion Models for Audio Restoration [19.2] 本稿では,拡散モデルに基づく音声復元アルゴリズムについて述べる。
深層生成モデル、中でも拡散モデルが、複雑なデータ分布を学習するための強力な技術として登場した。
拡散モデルは両世界の長所を組み合わすことができ、高い解釈性でオーディオ復元アルゴリズムを設計する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:36:36 GMT)
Zeroth-Order Optimization Meets Human Feedback: Provable Learning via
Ranking Oracles [19.0] ブラックボックスの客観的関数は、ランクのオラクルを通してのみ測定できる。
ゼロ階最適化アルゴリズムZO-RankSGDを導入する。
また,ZO-RankSGDは,数ラウンドのフィードバックだけで生成した画像のディテールを大幅に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） (Thu, 15 Feb 2024 11:25:33 GMT)
All in One and One for All: A Simple yet Effective Method towards
Cross-domain Graph Pretraining [19.0] 大規模言語モデル (LLM) はコンピュータビジョン (CV) と自然言語処理 (NLP) の分野に革命をもたらした。
LLMの最も注目すべき進歩の1つは、単一のモデルが複数のドメインにまたがる広範囲で多様なデータセットでトレーニングされていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:55:39 GMT)
Predictors from causal features do not generalize better to new domains [19.0] 我々は、因果的特徴に基づいて訓練された機械学習モデルがドメイン間でどのように一般化されるかを研究する。
我々の目標は、因果的特徴に基づいて訓練されたモデルがドメイン間でより良く一般化されるという仮説をテストすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:34:38 GMT)
DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging
characteristics of the output distribution [18.8] アドリアックは、自動音声認識システムを誤認して任意のターゲットテキストを予測する。
本稿では,任意のASRシステムに適用可能な効率的な検出戦略であるDistriBlockを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:18:29 GMT)
Secure Vertical Federated Learning Under Unreliable Connectivity [18.5] 我々は、最初のドロップアウト耐性VFLプロトコルであるvFedSecを紹介する。
埋め込み-パディング技術とともに革新的なSecure Layerを使用することで、セキュアで効率的なモデルトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:16:43 GMT)
MIM-Refiner: A Contrastive Learning Boost from Intermediate Pre-Trained
Representations [18.1] MIM-Refinerは、事前訓練されたMIMモデルの対照的な学習促進である。
我々はMIMモデルの特徴を、サブパーから最先端のオフ・ザ・シェルフ機能まで洗練する。
ImageNet-1Kの1ショット分類では、MIM-Refinerは64.2%の新しい最先端を設定しており、2000倍以上のデータでトレーニングされたより大きなモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:46:16 GMT)
X-lifecycle Learning for Cloud Incident Management using LLMs [18.1] 大規模なクラウドサービスのインシデント管理は複雑で面倒なプロセスです。
大規模言語モデル [LLMs] の最近の進歩は、コンテキストレコメンデーションを自動的に生成する機会を生み出した。
本稿では,SDLCの異なる段階から追加のコンテキストデータを追加することで,性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:19:02 GMT)
Vector spectrometer with Hertz-level resolution and super-recognition
capability [18.0] 高分解能光学分光計は、信号の複雑な特性を明らかにすること、レーザー周波数を決定すること、物理定数を測定すること、物質を同定すること、バイオセンシングの応用を進めるために重要である。
本稿では、広帯域光周波数ホッピング、超微細マイクロ波-フォトニック走査、ベクトル検出を組み合わせた超高分解能ベクトル分光計を提案する。
サブHzライン幅とHzレベルの周波数安定性、それぞれ4桁と6桁の改善を実現し、可変波長ホッピングレーザーを開発した。
ベクトル分光計は、前例のない2Hzの周波数分解能を示す
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:05:42 GMT)
SWEA: Changing Factual Knowledge in Large Language Models via Subject
Word Embedding Altering [17.7] 現在のモデル編集方法は、主にモデルのパラメータを変更したり、既存のモデルに追加のモジュールを追加したりする。
本稿では,文字レベルのキー値マッチングによって融合した埋め込みを見つけるための拡張可能なサブジェクトワード埋め込み変換フレームワークを提案する。
SWEA$oplus$OSのCOUNTERFACTおよびzsREデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:43:55 GMT)
Forecasting Response to Treatment with Global Deep Learning and
Patient-Specific Pharmacokinetic Priors [17.1] 本稿では,新しいグローバルローカルアーキテクチャと薬物動態エンコーダを提案する。
本研究は,血糖予測タスクにおける精度向上のためのアプローチの有効性を示す。
提案手法は臨床応用に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:41:09 GMT)
Recommendations for Baselines and Benchmarking Approximate Gaussian
Processes [17.0] 我々は,ユーザがメソッドに何を期待すべきかの仕様に基づいて,GP近似を比較することを推奨する。
本研究では,利用者に選択肢を残さない変奏法を訓練する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:11:28 GMT)
Online Algorithms for Hierarchical Inference in Deep Learning
applications at the Edge [16.7] 資源制約のあるエッジデバイス (ED) に, 汎用分類アプリケーション用の小型MLモデル (S-ML) と大規模MLモデル (L-ML) をホストするエッジサーバ (ES) を組み込む。
S-MLの推測精度はL-MLよりも低いため、すべてのデータサンプルをESにオフロードすると高い推測精度が得られるが、EDにS-MLを埋め込むことの目的を損なう。
EDがS-ML推論の正確性を予測するために利用できるオンラインメタ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:56:37 GMT)
Case Study: Testing Model Capabilities in Some Reasoning Tasks [16.5] 大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされたコンテンツを生成し、対話的な対話を容易にする。
しかしながら、推論能力と説明可能なアウトプットを提供する能力は、特に推論能力の文脈において、改善すべき領域のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:21:30 GMT)
Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from
Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems [16.3] マルチスケール現象は様々な科学領域にまたがって現れ、複雑なシステムのマルチスケール力学を正確に、効果的に予測する上で、ユビキタスな課題を提示している。
本稿では,大規模力学を独立にモデル化し,小規模力学をスレーブシステムとして扱うことにより,デカップリング解法を新たに提案する。
スペクトル物理学インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,小型システムを効率的かつ高精度に特徴付けるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:07:01 GMT)
NeuroCUT: A Neural Approach for Robust Graph Partitioning [16.2] グラフ分割は、グラフを分離したサブセットに分割し、特定のパーティショニングの目的を最適化することを目的としている。
本研究では,従来の手法よりも2つの重要な革新を生かしたNeuroCUTを開発した。
まず、グラフニューラルネットワークから派生したノード表現と位置特徴に対して強化学習に基づくフレームワークを活用することにより、NeuroCUTは任意の最適化目標を満たすことができる。
次に、パラメータ空間とパーティションカウントを分離し、クエリ時に提供される任意のパーティション数にNeuroCUTを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:31:28 GMT)
Adaptive Federated Learning in Heterogeneous Wireless Networks with
Independent Sampling [16.1] Federated Learning (FL)アルゴリズムは、ストラグラー問題に対処し、通信効率を向上させるために、クライアントのランダムなサブセットをサンプリングする。
近年、様々なクライアントサンプリング手法が提案されているが、結合系やデータの不均一性には制限がある。
本稿では,FLのウォールクロック時間を最小限に抑えるため,新たなクライアントサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:51:38 GMT)
PaDeLLM-NER: Parallel Decoding in Large Language Models for Named Entity
Recognition [16.1] 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） (Thu, 15 Feb 2024 01:52:16 GMT)
DPBalance: Efficient and Fair Privacy Budget Scheduling for Federated
Learning as a Service [15.9] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、一般的な分散機械学習スキームとして登場した。
DPBalanceは,効率性と公平性を両立させる新しいプライバシ予算スケジューリング機構である。
DPBalanceは平均効率改善が1.44倍のsim 3.49倍、平均フェアネス改善が1.37倍のsim 24.32倍であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:19:53 GMT)
When Less is More: On the Value of "Co-training" for Semi-Supervised
Software Defect Predictors [15.9] 本論文は714以上のプロジェクトに対して,55の半教師付き学習者に適用する。
半教師付き「協調学習法」は他の手法よりもかなりうまく機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:51:53 GMT)
Generalizing across Temporal Domains with Koopman Operators [15.8] 本研究では,条件分布の整合が一般化限界の減少に繋がる新しい理論結果を提案する。
この分析は、クープマンニューラル演算子を用いて時間領域一般化(TDG)問題を解くための重要な動機となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:28:51 GMT)
BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model
on 100K hours of data [15.4] BASE TTSは、これまでで最大のTSモデルであり、パブリックドメインの音声データ100K時間で訓練されている。
10K以上の時間と500M以上のパラメータで構築されたBASE TTSの変種が、テキストに複雑な文に自然な韻律を呈示し始めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:57:26 GMT)
Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with
Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention [15.4] 高い表現力にもかかわらず,変換器は真の解に収束することができないことを示す。
シャープネス・アウェア・最適化に最適化された場合, ローカル・ミニマを回避できる浅層軽量変圧器モデルを提案する。
特にSAMformerは、現在の最先端モデルであるTSMixerを平均14.33%上回り、パラメータは4倍少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:55:05 GMT)
Norm Enforcement with a Soft Touch: Faster Emergence, Happier Agents [15.3] マルチエージェントシステム(マルチエージェントシステム、英: multiagent system)は、社会的規範によって相互作用を規制できる自律的なエージェントの社会である。
我々は、エージェントが他のエージェントの満足感や満足感に欠ける行動に対して、これらの反応を、第1のエージェントから第2のエージェントへの通信として考える。
我々は,これまでよりも幅広いコミュニケーションと理解を通じて,ソーシャルインテリジェンスをモデル化するフレームワークであるNestを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:16:25 GMT)
Understanding the Role of Layer Normalization in Label-Skewed Federated
Learning [15.2] 階層正規化(Layer normalization, LN)は、特に基礎モデルの時代に広く採用されているディープラーニング技術である。
本研究では,フェデレート学習における階層正規化とラベルシフト問題との深い関係を明らかにする。
その結果,FNは学習速度の選択に頑健でありながら,FLの収束性を大幅に向上させる上で,LN内の必須成分であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:43:25 GMT)
Crafting a Good Prompt or Providing Exemplary Dialogues? A Study of
In-Context Learning for Persona-based Dialogue Generation [15.1] 対人対話生成における大規模言語モデル(LLM)のICL機能を体系的に検討する。
実験結果から, 命令の調整は, 生成品質を改善するための最も直接的, 効果的, 経済的方法である, 2) デモ(デム)をランダムに検索すると, 最高の結果が得られる, 3) デモにおけるマルチターン関連やシングルターンセマンティクスを破壊しても, デモの数が増えても, 対話性能が向上する,という3つの結論が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:03:33 GMT)
GraphCBAL: Class-Balanced Active Learning for Graph Neural Networks via
Reinforcement Learning [14.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、最近大きな成功を収めている。
GNNのアクティブラーニングは、アノテーションのためにラベルのないデータから貴重なサンプルをクエリすることを目的としている。
GNNにおける強化能動学習の方法の多くは、高度に不均衡なクラス分布をもたらす可能性がある。
我々は,GNNのための新しい強化されたクラスバランス型アクティブラーニングフレームワーク,すなわちGraphCBALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:37:14 GMT)
Are Language Models More Like Libraries or Like Librarians?
Bibliotechnism, the Novel Reference Problem, and the Attitudes of LLMs [14.8] LLMが「ノーベル・レファレンス」を生み出す例から生まれたビブリオテクニズムは、異なる、新しい課題に直面していると我々は主張する。
解釈主義によれば、システムが信念、欲求、意図を持っているのは、その行動がそのような状態を持っているという仮説によって十分に説明されている場合に限りである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:02:32 GMT)
Compact 3D Gaussian Representation for Radiance Field [14.7] 本研究では,3次元ガウス点数を削減するための学習可能なマスク戦略を提案する。
また、格子型ニューラルネットワークを用いて、ビュー依存色をコンパクトかつ効果的に表現することを提案する。
我々の研究は、3Dシーン表現のための包括的なフレームワークを提供し、ハイパフォーマンス、高速トレーニング、コンパクト性、リアルタイムレンダリングを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:52:53 GMT)
Nature-Guided Cognitive Evolution for Predicting Dissolved Oxygen Concentrations in North Temperate Lakes [14.7] 本研究では,適応学習と自然過程を多段階融合した自然誘導型認知進化戦略を提案する。
我々は,米国中西部の広範囲の湖沼において,日中溶存酸素濃度を予測するNGCE戦略の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:27:33 GMT)
Benchmarking the Operation of Quantum Heuristics and Ising Machines:
Scoring Parameter Setting Strategies on Optimization Applications [14.6] 最適化問題に対するパラメータ化解法の性能評価ガイドラインについて論じる。
本稿では,アルゴリズムの性能に影響を与えるパラメータの設定の必要性とコストについて論じる。
本稿では,実用的なパラメータチューニング戦略の設計,評価,可視化を容易にするオープンソースソフトウェアパッケージを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:58:33 GMT)
Sequential Flow Straightening for Generative Modeling [14.5] 本稿では,大域的トランケーション誤差を低減するために,確率フローを直線化する学習手法であるSeqRFを提案する。
CIFAR-10, CelebA-$64×64$, LSUN-Churchデータセットの超越結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:44:01 GMT)
CuTS: Customizable Tabular Synthetic Data Generation [14.5] 最初にカスタマイズ可能な合成データ生成フレームワークであるCuTSを紹介する。
CuTSは、元のデータセットで事前トレーニングされ、提供された仕様から自動的に派生した微分可能な損失に基づいて微調整される。
我々は4つのデータセットと多数のカスタム仕様に基づいてCuTSを評価し、より汎用的でありながら、いくつかのタスクにおける最先端の専門的アプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:51:54 GMT)
Current and future roles of artificial intelligence in retinopathy of
prematurity [14.3] 未熟児の網膜症 (ROP) は重篤な病態である。
近年のディープラーニング(DL)、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ROPの検出と分類を大幅に改善している。
i-ROP 深層学習 (i-ROP-DL) システムもまた,高次疾患の検出を約束し,信頼性なROP 診断能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:35:02 GMT)
ODD: A Benchmark Dataset for the NLP-based Opioid Related Aberrant
Behavior Detection [14.3] オピオイド関連異常行動(ORAB)はオピオイド過剰摂取の新しい危険因子である。
本稿では,ODDという新しいバイオメディカル自然言語処理ベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:40:03 GMT)
Embedding Democratic Values into Social Media AIs via Societal Objective
Functions [13.9] 我々は、確立された、審査された社会科学的構成物をAI客観的関数に翻訳する手法を導入する。
我々は、ソーシャルメディア投稿が反民主的態度を促進する程度を推定する民主的な態度モデルを作成する。
本手法は,ソーシャルメディアAIにおける社会的害を軽減するために,社会科学理論と手法に基づく新たな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:41:00 GMT)
EffiBench: Benchmarking the Efficiency of Automatically Generated Code [13.9] GPT-4-turboは最も効率的なコードを生成し、Palm-2-chat-bison、Claude-instant-1、Gemini-pro、GPT-4、GPT-3.5を著しく上回っている。
GPT-4-turbo生成コードの平均実行時間は、標準解の1.69倍と45.49倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:57:06 GMT)
MEDL-U: Uncertainty-aware 3D Automatic Annotation based on Evidential
Deep Learning [13.6] 本研究では3次元物体検出のためのEvidential Deep Learning(EDL)に基づく不確実性推定フレームワークを提案する。
EDL-Uは擬似ラベルを生成し、関連する不確実性を定量化する。
MEDL-Uを用いて訓練された確率検出器は、KITTI valの以前の3Dアノテータからの出力を用いて訓練された決定論的検出器を超越した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:48:08 GMT)
Improving Non-autoregressive Machine Translation with Error Exposure and
Consistency Regularization [13.4] Conditional Masked Language Model (CMLM) はマスク付き低信頼トークンを再予測するためにマスク予測パラダイムを採用する。
CMLMは、トレーニングと推論の間のデータ分散の相違に悩まされる。
トレーニング中のモデル予測に基づいて混合シーケンスを構築し,不完全な観測条件下でのマスクトークンの最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:35:04 GMT)
Domain Generalization for Medical Image Analysis: A Survey [13.3] 本稿では,MedIAに適した領域一般化研究を包括的にレビューする。
ドメイン一般化手法を,データレベル,特徴レベル,モデルレベル,分析レベルに分類する。
データ取得からモデル予測,解析に至るまで,これらの手法がMedIAワークフローの様々な段階においてどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:52:25 GMT)
WEFix: Intelligent Automatic Generation of Explicit Waits for Efficient
Web End-to-End Flaky Tests [13.3] Web e2e テストにおいて UI ベースのフレキネスの修正コードを自動生成する技術である WEFix を提案する。
We evaluate the effective and efficiency of WEFix against 122 web e2e flaky tests from 7 popular real-world projects。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:51:53 GMT)
How Much Does Each Datapoint Leak Your Privacy? Quantifying the
Per-datum Membership Leakage [13.1] 本研究では,攻撃者がアルゴリズムの入力データセットに固定目標ダタムが含まれているかどうかを推測し,プライバシーを侵害することを目的とした,ダタム単位のメンバシップ推論攻撃(MIA)について検討する。
本研究では,実験平均値のダラム当たりの漏洩量を定量化し,目標ダラムとデータ生成分布とのマハラノビス距離に依存することを示す。
本実験は, ダム当たりの漏洩に対する漏洩スコア, サブサンプリング比, ノイズスケールの影響を理論的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:30:55 GMT)
Concentrated Differential Privacy for Bandits [13.1] 本稿では,信頼性の高い集中型意思決定者による盗賊の識別プライバシー(DP)の理解に寄与する。
本稿では,AdaC-UCB,AdaC-GOPE,AdaC-OFULの3つのプライベートアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:44:24 GMT)
Space-Efficient and Noise-Robust Quantum Factoring [13.0] 我々はRegevの最近の量子ファクタリングアルゴリズム(arXiv:2308.06572)を改善する。
我々は独立に$approx sqrtn$ timesを実行し、Regevの古典的な後処理手順を適用する。
第二の貢献は、レゲフの古典的な後処理手順が量子回路の一定の部分の誤りを許容するために修正可能であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:49:44 GMT)
Rethinking Information Structures in RLHF: Reward Generalization from a
Graph Theory Perspective [12.9] 本稿では,RLHFをテキスト分布上の自動符号化プロセスとして記述する理論的枠組みを提案する。
次に,報奨モデルにおける情報構造の性能への影響を系統的に検討する。
我々の分析における重要な洞察は、チェーンベースベースラインと比較して、報酬モデリングにおけるツリーベース情報構造の優位性である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:39:24 GMT)
Multi-Fidelity Methods for Optimization: A Survey [12.7] MFO(Multi-fidelity Optimization)は、階層的フィデリティアプローチにより、高フィデリティ精度と計算効率のバランスをとる。
MFOの基本原則と方法論を深く掘り下げ、マルチフィデリティ・サロゲート・モデル、フィデリティ・マネジメント・ストラテジー、最適化・テクニックという3つの中核コンポーネントに注目します。
この調査では、機械学習、エンジニアリング設計の最適化、科学的発見など、いくつかの主要な領域にわたるMFOの多様な応用を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:52:34 GMT)
UniScene: Multi-Camera Unified Pre-training via 3D Scene Reconstruction [12.3] 我々は、UniSceneと呼ばれる、最初のマルチカメラ統合事前学習フレームワークを提案する。
我々は3次元シーンの一般的な表現としてOccupancyを使用し、そのモデルが周囲の世界の幾何学的先行を把握できるようにする。
UniSceneは、マルチカメラ3Dオブジェクト検出において、mAPが約2.0%、NDSが約2.0%、セマンティックシーン完了時のmIoUが3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:28:21 GMT)
JustSTART: How to Find an RSA Authentication Bypass on Xilinx UltraScale(+) with Fuzzing [12.3] 7シリーズとUltraScale(+)FPGA構成エンジンのファジングについて検討する。
我々の目標は、FPGA構成エンジンの内部動作を分析し文書化するためのファジングの有効性を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:03:35 GMT)
Generating Visual Stimuli from EEG Recordings using Transformer-encoder
based EEG encoder and GAN [12.3] 脳波信号からの画像の合成を中心に、知覚脳復号の分野における近代的な研究課題に取り組む。
本研究の目的は、被験者が画像を見たときに得られる脳波記録を利用して、様々な対象カテゴリに属する画像を再現することである。
我々はTransformer-encoderベースのEEGエンコーダを用いて、GANネットワークのジェネレータコンポーネントへの入力としてEEGエンコーダを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:10:27 GMT)
Broadband Ground Motion Synthesis via Generative Adversarial Neural
Operators: Development and Validation [12.3] まず,条件付きグラウンドモーション合成アルゴリズム(cGM-GANO)について述べる。
次に,南カリフォルニア地震センター・ブロードバンド・プラットフォーム(BBP)と記録されたKK-netデータによる地動シミュレーションについて,cGM-GANOを訓練する。
以上の結果から,cGM-GANOは対応するテクトニクス環境のトレーニングデータと一貫した中央値のスケーリングが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:18:13 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） (Thu, 15 Feb 2024 16:30:12 GMT)
Less is more: Ensemble Learning for Retinal Disease Recognition Under
Limited Resources [12.1] 本稿では,限られた資源で網膜疾患を認識できる新しいアンサンブル学習機構を提案する。
このメカニズムは、複数の事前訓練されたモデルからの洞察を活用し、その知識を網膜CT画像に転送し適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:58:25 GMT)
Learning Complex Teamwork Tasks Using a Given Sub-task Decomposition [12.0] 本稿では,タスクをよりシンプルなマルチエージェントサブタスクに分解する手法を提案する。
各サブタスクでは、チーム全体のサブセットが、サブタスク固有のポリシを取得するようにトレーニングされる。
サブチームはマージされ、ターゲットタスクに転送される。そこでは、そのポリシーは、より複雑なターゲットタスクを解決するために、まとめて微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:43:25 GMT)
On Computing Plans with Uniform Action Costs [11.9] 本稿では,3つの一様性指標を自動計画に適応させ,行動コストと行動コストの総和を語彙的に最適化する計画ベースコンパイルを提案する。
良く知られた計画ベンチマークと新しい計画ベンチマークの両方の実験結果は、修正されたタスクを効果的に解決し、一様計画を生成することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:00:28 GMT)
Smart Information Exchange for Unsupervised Federated Learning via
Reinforcement Learning [11.8] 本稿では,Reinforcement Learning を用いたデータ転送のための最適グラフ作成手法を提案する。
目標は、環境の制約を考慮して最も利益をもたらすリンクを作ることです。
数値解析により,提案手法の収束速度とトラグラーレジリエンスの利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:14:41 GMT)
GaMeS: Mesh-Based Adapting and Modification of Gaussian Splatting [11.8] メッシュと同じようにガウス成分を修正可能なガウスメッシュスプラッティング(GaMeS)モデルを導入する。
また、メッシュ上の位置のみに基づいてガウススプレートを定義し、アニメーション中の位置、スケール、回転を自動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:06:48 GMT)
Risk-Sensitive Soft Actor-Critic for Robust Deep Reinforcement Learning
under Distribution Shifts [11.8] 本研究では、文脈多段階最適化問題における分散シフトに対する深層強化学習アルゴリズムの堅牢性について検討する。
提案アルゴリズムは,リスクニュートラルなソフトアクター・クライブや,頑健な深層強化学習のための2つのベンチマーク手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:55:38 GMT)
Quantum option pricing via the Karhunen-Lo\`{e}ve expansion [11.7] 我々は、その基盤となる資産が幾何学的ブラウン運動によってモデル化されるような、T$以上のアジアオプションを個別に監視する問題を考える。
T$と1/epsilon$の2つの量子アルゴリズムを提供するが、$epsilon$は加法近似誤差である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:37:23 GMT)
X-maps: Direct Depth Lookup for Event-based Structured Light Systems [11.4] 本稿では,イベントカメラを用いた空間拡張現実感(SAR)アプリケーションに対する直接深度推定手法を提案する。
これらのダイナミックビジョンセンサーは、構造化光のアプローチにおいて、深さ推定のためにレーザープロジェクターと組み合わせるのに非常に適しています。
主なコントリビューションは、プロジェクタのタイムマップを修正されたX-マップに変換し、入ってくるイベントのx軸対応をキャプチャすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:29:46 GMT)
Maximal Domain Independent Representations Improve Transfer Learning [11.4] アートドメイン適応の状態には、(1)ドメイン独立表現(DIRep)の作成が含まれており、その表現から入力がソースドメインかターゲットかを決定することはできない。
ソースにのみ有用な情報がDIRepに存在し、ドメイン適応の品質が低下することを示す。
私たちは、特定の弱点を示すために合成データセットを使用し、それを隠れデータエフェクトと呼び、アプローチがどのように対処するかを単純なコンテキストで示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:08:35 GMT)
Learning from Emergence: A Study on Proactively Inhibiting the
Monosemantic Neurons of Artificial Neural Networks [11.4] オンライン計算の効率性を保証するため,ニューロンのモノセマンティリティを測定するための新しい指標を提案する。
モノセマンティリティが異なるモデルスケールで性能変化をもたらすという予想を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:49:30 GMT)
A Dataset of Open-Domain Question Answering with Multiple-Span Answers [11.3] マルチスパン回答抽出(Multi-span answer extract)は、マルチスパン質問応答(MSQA)のタスクとしても知られ、現実世界のアプリケーションにとって重要な課題である。
中国語ではMSQAベンチマークが公開されていない。
CLEANは、中国の総合的なマルチスパン質問応答データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:03:57 GMT)
Learnability is a Compact Property [10.9] 様々な問題の学習性は決定不可能であり、あるいは集合論の標準ZFC公理とは独立である。
仮説クラスを学習する際のサンプルの複雑さは、その有限射影を調べることで検出できることを示す。
不適切な損失関数を持つ実現可能な学習のために、サンプルの複雑さの正確なコンパクトさは失敗する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:10:45 GMT)
Quantifying white matter hyperintensity and brain volumes in
heterogeneous clinical and low-field portable MRI [10.8] 脳萎縮と白質高強度は、脳の損傷を確かめるための重要な神経画像特徴である。
信号-雑音比(SNR)の高い高分解能MRIを必要とする既存手法
そこで本研究では,白質の超強度と36個の脳領域を,再トレーニングを伴わない解像度とコントラスト(pMRIを含む)のスキャンから分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:39:21 GMT)
An advanced data fabric architecture leveraging homomorphic encryption
and federated learning [10.8] 本稿では,分散データファブリックアーキテクチャにおけるフェデレーション学習と部分同型暗号を用いた医用画像解析のためのセキュアなアプローチを提案する。
本研究は下垂体腫瘍分類のケーススタディを通じて, 本手法の有効性を実証し, 高い精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:50:36 GMT)
The Emergence of Reproducibility and Consistency in Diffusion Models [10.7] 同じスタートノイズ入力と決定論的サンプリングが与えられた場合、異なる拡散モデルはしばしば驚くほど類似した出力が得られる。
拡散モデルはトレーニングデータサイズの影響を受けやすい分布を学習していることを示す。
この価値ある性質は、条件付き使用、逆問題解決、モデル微調整など、拡散モデルの多くの変種に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:14:53 GMT)
Exploring the Potential of Large Language Models in Artistic Creation:
Collaboration and Reflection on Creative Programming [10.6] プログラム全体を呼び出し、複数のサブタスクを発行する、という2つの一般的なコラボレーションアプローチを比較します。
本研究は,アーティストの異なる刺激反射を2つの異なる方法で示すものである。
創造的コーディングにおけるLLMの芸術的可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:00:06 GMT)
Explaining Kernel Clustering via Decision Trees [10.5] 解釈可能なカーネルクラスタリングについて検討し、カーネルk-meansによって誘導されるパーティションを近似するために決定木を構築するアルゴリズムを提案する。
本稿は,k-meansに関する従来の研究に基づいて,解釈可能なモデルの近似保証を犠牲にすることなく,適切な特徴の選択が解釈可能性の維持を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:08:23 GMT)
Large Language Models for Forecasting and Anomaly Detection: A
Systematic Literature Review [10.3] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の予測・異常検出への応用について概説する。
LLMは、パターンを特定し、将来の事象を予測し、様々な領域にまたがる異常な振る舞いを検出するために、広範囲なデータセットを解析し分析する大きな可能性を示してきた。
このレビューでは、膨大な歴史的データセットへの依存、さまざまな文脈における一般化可能性の問題、モデル幻覚の現象など、より広範な採用と有効性を阻害するいくつかの重要な課題を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:43:02 GMT)
Practitioners' Challenges and Perceptions of CI Build Failure
Predictions at Atlassian [10.3] 我々は、Atlassianの製品開発全体にわたるCIビルドの失敗を調査する実証的研究について報告する。
私たちの定量的分析では、リポジトリの寸法がCIビルドの失敗に影響を及ぼす重要な要因であることが分かりました。
私たちは、CIビルド予測がCIビルドの失敗に対する積極的な洞察を提供するだけでなく、チームの意思決定を促進することができることに気づきました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:28:18 GMT)
Evaluating NeRFs for 3D Plant Geometry Reconstruction in Field
Conditions [10.2] 我々は,様々な環境下で3D植物を再構築するための異なるニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)技術を評価する。
NeRFは、GPUでの30分間のトレーニングで74.65%のF1スコアを獲得し、挑戦的な環境でのNeRFの効率と精度を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:17:17 GMT)
Alpha-GPT 2.0: Human-in-the-Loop AI for Quantitative Investment [10.1] 近年,量的投資の領域でアルファマイニングの新しいパラダイムを導入し,インタラクティブなアルファマイニングシステムであるα-GPTを開発した。
このシステムは、大規模な言語モデルに基づく反復的ヒューマン-AIインタラクションを中心に、アルファ発見にHuman-in-the-Loopアプローチを導入している。
本稿では,次世代のAlpha-GPT 2.0フットノートDraftについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:52:42 GMT)
OMNI: Open-endedness via Models of human Notions of Interestingness [10.1] オープンなアルゴリズムは、新しい興味深い振る舞いを永遠に学習することを目的としています。
無限に多くの可能なタスクがあるが、数え切れないほど学習可能であり、興味のないタスクが残っている。
We propose this problem by $textitOpen-endedness via Models of Human Notions of Interestingness$ (OMNI)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:57:22 GMT)
Backdoor Attack against One-Class Sequential Anomaly Detection Models [10.0] そこで我々は,新たなバックドア攻撃戦略を提案することによって,深部連続異常検出モデルを提案する。
攻撃アプローチは2つの主要なステップ、トリガー生成とバックドアインジェクションから構成される。
2つの確立された1クラスの異常検出モデルにバックドアを注入することにより,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:19:54 GMT)
Symmetry-Breaking Augmentations for Ad Hoc Teamwork [10.0] 多くのコラボレーティブな設定では、人工知能(AI)エージェントは未知または以前は観測されていなかった戦略を使用する新しいチームメイトに適応できなければならない。
我々は,SBA(Symsymmetric-breaking Augmentation)を導入し,SBA(Symsymmetric-Flipping Operation)を適用して,チームメイトの行動の多様性を高める。
実験的な2つの設定でこれを実証し,従来のアドホックチームワークによりカードゲーム「はなび」におけるアプローチが改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:49:28 GMT)
FormalGeo: An Extensible Formalized Framework for Olympiad Geometric
Problem Solving [9.7] これは、私たちが過去3年間に達成した一連の研究の中で、初めての論文です。
本稿では,一貫した平面幾何学システムを構築した。
これは、IMOレベルの平面幾何学の課題と、可読性のあるAI自動推論の間に重要な橋渡しとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:59:55 GMT)
Federated Prompt-based Decision Transformer for Customized VR Services
in Mobile Edge Computing System [9.3] まず、ユーザエクスペリエンスを測定するためのQoE(Quality of Experience)メトリクスを紹介します。
そして、リソース割り当てのためにQoE問題を定式化し、最高のユーザエクスペリエンスを確保する。
本稿では,共通モデルの事前学習を行うために,フェデレートラーニング(FL)とプロンプトベースシーケンスモデリングを利用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:56:35 GMT)
On the Convergence of Modified Policy Iteration in Risk Sensitive
Exponential Cost Markov Decision Processes [9.1] 修正ポリシー反復(英:Modified Policy iteration、MPI)は、ポリシーの反復と価値の反復の要素を組み合わせた動的プログラミングアルゴリズムである。
有限状態および作用空間の場合、MPIがリスク感受性問題に収束するという最初の証明を提供する。
本研究は,リスクに敏感なMPIの計算効率を,価値とポリシーの反復技術と比較して向上させるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:15:19 GMT)
Region Feature Descriptor Adapted to High Affine Transformations [9.1] 本稿では,アフィン変換をシミュレートした領域特徴記述子を提案する。
既存の古典的記述子に比べて精度と堅牢性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:33:58 GMT)
QUICK: Quantization-aware Interleaving and Conflict-free Kernel for
efficient LLM inference [9.0] QUICKは、最先端の混合精度行列乗算カーネルの共有メモリバンク競合問題に対処する。
我々は、多くのNVIDIA GPUデバイス上で、AutoAWQの既存のカーネルを最大1.91倍のスピードアップし、代表LLMモデルの最大1.94倍のスループットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:38:41 GMT)
Homomorphism Counts for Graph Neural Networks: All About That Basis [9.0] グラフニューラルネットワークは、グラフ上の不変関数を学習するためのアーキテクチャである。
グラフ内の特定のパターンを数えることのできないことは、そのような制限の中心にある。
我々は、対象パターンの「基底」に全ての構造の準同型数を含むよりきめ細かいアプローチを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:41:59 GMT)
Deep learning for the design of non-Hermitian topolectrical circuits [9.0] 深層学習における多層パーセプトロン(MLP)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたアルゴリズムを導入し,非エルミートハミルトニアンの固有値のゆらぎを予測する。
本研究は,学習データに基づく非エルミート系の大域的トポロジカル特性の抽出におけるディープラーニングネットワークの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:41:55 GMT)
BioMistral: A Collection of Open-Source Pretrained Large Language Models
for Medical Domains [9.0] 大規模言語モデル(LLM)は近年,顕著な汎用性を示している。
健康状況に合わせて様々なオープンソース LLM が利用可能であるにもかかわらず、汎用 LLM を医療分野に適用することは重大な課題である。
我々は、Mistralを基盤モデルとして、バイオメディカルドメインに適したオープンソースのLLMであるBioMistralを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:39:04 GMT)
Explaining Probabilistic Models with Distributional Values [8.8] 研究によると、ゲーム理論的な説明は誤解を招くか、解釈が難しい可能性がある。
SHAPのような現在の方法と説明したいものの間には、しばしば重大なミスマッチがある、と我々は主張する。
本稿では、協調ゲームや値演算子を一般化することで確率モデルに対するそのようなギャップを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:50:00 GMT)
Hypergraph product code with 0.2 constant coding rate and high code
capacity noise threshold [8.7] 我々はTGRE-hypergraph-product codeと呼ばれる新しいハイパーグラフ生成コードを提案する。
この符号の符号化速度は0.2であり、量子安定化器符号の符号化速度としては最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:21:48 GMT)
A Review of Deep Learning-based Approaches for Deepfake Content
Detection [8.7] ディープラーニング生成モデルの最近の進歩は、非常に説得力のある偽造画像やビデオを作成することができるという懸念を提起している。
本稿では,ディープラーニングを用いたコンテンツ検出に関する最近の研究を包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:36:54 GMT)
Criterion collapse and loss distribution control [8.7] 我々は、ある計量の最適化が別の計量の最適性を暗示する「基準崩壊」の概念を考える。
我々は、ベルヌーイ分布による損失の文脈における崩壊が、CVaRとDROの既存の結果よりもはるかに多く、その上で、損失を代理する範囲を広げていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:58:58 GMT)
Adapted Large Language Models Can Outperform Medical Experts in Clinical
Text Summarization [8.6] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) において有望であるが, 様々な臨床要約タスクにおける有効性は証明されていない。
本研究では,4つの臨床要約課題にまたがる8つのLCMに適応法を適用した。
10名の医師による臨床読影者を対象に, 要約, 完全性, 正当性, 簡潔性を評価した。ほとんどの場合, ベスト適応LSMの要約は, 医用専門家の要約と比べ, 同等(45%), 上等(36%)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:37:10 GMT)
OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset [8.6] 1.8M 問題解対を持つ数学指導用チューニングデータセット OpenMathInstruct-1 を構築した。
このデータセットは、2つの人気のある数学推論ベンチマークであるGSM8KとMATHのコード解釈ソリューションを合成することによって構築される。
我々の最良のモデルであるOpenMath-CodeLlama-70Bは、OpenMath Instruct-1のサブセットでトレーニングされ、GSM8Kで84.6%、MATHで50.7%のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:26:11 GMT)
Inverse Feasibility in Over-the-Air Federated Learning [8.3] 線形フォワードモデルに対する逆実現可能性の概念をOTA FLアルゴリズムの強化ツールとして導入する。
この定義を用いて既存のOTA FLモデルを解析し、改善すべき領域を特定し、新しいOTA FLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:50:16 GMT)
Blockchain-enabled Clustered and Scalable Federated Learning (BCS-FL)
Framework in UAV Networks [8.3] 本稿では,UAVネットワークのためのクラスタ化・拡張型フェデレートラーニング(BCS-FL)フレームワークを提案する。
大規模UAVネットワークにおけるFLの分散化、調整、スケーラビリティ、効率性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:42:40 GMT)
Enhancing the Hierarchical Environment Design via Generative Trajectory
Modeling [8.3] 本稿では,資源制約下での環境設計のための階層型MDPフレームワークを提案する。
低レベルの学生エージェントに適した訓練環境を生成する上位レベルのRL教師エージェントで構成されている。
提案手法は,エージェントと環境間の資源集約的な相互作用を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:12:14 GMT)
DNABERT-S: Learning Species-Aware DNA Embedding with Genome Foundation
Models [8.2] DNABERT-SはDNAの組込みを専門とするゲノム基盤モデルである。
ミミクス(MI-Mix)は、ランダムに選択された層におけるDNA配列の隠蔽表現を混合し、これらの混合比率を出力層で認識・区別するようにモデルを訓練する。
18種類のデータセットの実証結果から,DNABERT-Sの顕著な性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:55:23 GMT)
RS-DPO: A Hybrid Rejection Sampling and Direct Preference Optimization
Method for Alignment of Large Language Models [8.1] 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデルとユーザの意図を結びつけるために広く採用されている。
DPOは、ポリシーモデルではなく、人間のアノテーションと代替LDMから生成される対照的な反応に依存している。
本稿では,サンプリングリジェクション(RS)とDPOを体系的に組み合わせることで,両課題に対処する。
提案手法は,資源環境が制限されたLLMを効果的に微調整し,ユーザ意図との整合性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:00:58 GMT)
Multiscale Flow for Robust and Optimal Cosmological Analysis [8.0] マルチスケールフロー(Multiscale Flow)は、サンプルを作成し、2次元宇宙データの場レベル確率をモデル化する生成正規化フローである。
マルチスケールフローは,バリオン効果などのトレーニングデータにはない分布変化を識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:55:03 GMT)
Prompt-Based Bias Calibration for Better Zero/Few-Shot Learning of
Language Models [8.0] 事前学習された言語モデルに符号化された固有バイアスを校正するヌルインプットプロンプト法を提案する。
本手法は,テキスト内学習とプロンプトベースファインタニングの両方において,LMのゼロ/ファインショット学習性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:54:24 GMT)
On Designing Features for Condition Monitoring of Rotating Machines [7.8] 回転機械の故障認識のための入力特徴を設計するための様々な手法が提案されている。
本稿では,異なる時系列センサデータに対する特徴抽出を統一する入力特徴を設計するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:08:08 GMT)
Characterizing Role Models in Software Practitioners' Career: An
Interview Study [7.8] 著者は、ロールモデルがソフトウェア実践者のキャリアにどのように影響するかを研究する。
発見によると、役割モデルは知識の源として認識されていた。
この研究は、あらゆる実践者がロールモデルと見なせることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:11:07 GMT)
Clifford Group Equivariant Simplicial Message Passing Networks [7.6] Clifford Group Equivariant Simplicial Message Passing Networksを紹介する。
本手法は,クリフォード群同変層と単純メッセージパッシングの表現性を統合する。
本手法は,様々な幾何学的タスクにおいて,同変および単純グラフニューラルネットよりも優れた性能を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:18:53 GMT)
How Flawed is ECE? An Analysis via Logit Smoothing [7.5] キャリブレーション測定の最も一般的な方法は、期待キャリブレーション誤差(ECE)である。
近年の研究では、予測器の空間において不連続であるという事実など、ECEの欠点が指摘されている。
我々はこれらの不連続性の性質を用いて、ロジット・スムースドECE(LS-ECE)と呼ばれる新しい連続的、容易に推定される誤校正指標を動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:07:56 GMT)
Online Control of Linear Systems with Unbounded and Degenerate Noise [7.5] 本稿では,未知のコスト関数を持つ非有界・退化雑音下での線形系制御の問題について検討する。
ノイズの有界性を仮定する既存の研究とは対照的に、凸コストに対して$ widetildeO(sqrtT) $ regret bound は非有界ノイズに対しても達成可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:16:30 GMT)
Persuading a Learning Agent [7.4] 本研究では,主役がコミットメント能力を持っておらず,エージェントがアルゴリズムを用いて主役の信号に応答することを繰り返すベイズ的説得問題について検討する。
エージェントが文脈非回帰学習アルゴリズムを使用する場合、主元は、約束付き古典的非学習モデルにおいて、主元が最適に有効に近いユーティリティを保証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:30:47 GMT)
ConR: Contrastive Regularizer for Deep Imbalanced Regression [7.3] ConRは、グローバルおよびローカルなラベル類似性を特徴空間でモデル化する対照的な正規化器である。
その結果,ConRは4つの大規模深層不均衡回帰ベンチマークにおける最先端手法の性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:22:48 GMT)
MS-RNN: A Flexible Multi-Scale Framework for Spatiotemporal Predictive
Learning [7.3] 予測学習のための最近のRNNモデルを強化するために,Multi-Scale RNN (MS-RNN) という汎用フレームワークを提案する。
我々はMS-RNNフレームワークを理論解析と徹底的な実験により検証する。
その結果、我々のフレームワークを組み込んだRNNモデルは、メモリコストが大幅に削減されるが、以前よりも性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:09:09 GMT)
DeepSRGM -- Sequence Classification and Ranking in Indian Classical
Music with Deep Learning [7.1] ラガは作曲と即興のメロディックな枠組みである。
インド古典音楽において,ラーガ認識は重要な音楽情報検索課題である。
本稿では,ラーガ認識に対する深層学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:11:02 GMT)
Tight and Efficient Gradient Bounds for Parameterized Quantum Circuits [7.0] パラメータ化モデルのトレーニングは、下層の損失関数のランドスケープに大きく依存する。
これらの境界は, 損失そのものの分散とともに, VQAモデルの損失景観を研究するために, 効率よく, 古典的に逆向きに推定できることが示される。
この洞察は、局所的およびグローバル的用語からなる観測可能なVQAとして再構成できる生成モデルであるハイブリッド量子生成広告ネットワーク(qGANs)に直接的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:14:33 GMT)
Reg-NF: Efficient Registration of Implicit Surfaces within Neural Fields [6.9] 本稿では2つの任意のニューラルネットワーク間の相対的な6-DoF変換を最適化するReg-NFについて述べる。
Reg-NFの主な構成要素は、双方向の登録損失、多視点表面サンプリング、および体積符号距離関数の利用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:31:03 GMT)
Better Fair than Sorry: Adversarial Missing Data Imputation for Fair
GNNs [6.7] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を保護属性の欠如下で学習する問題に対処する。
我々は、公正なGNNが使用する保護属性に対する公正な欠落データ計算モデルであるBFtS(Better Fair than Sorry)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:48:33 GMT)
Effects of diversity incentives on sample diversity and downstream model
performance in LLM-based text augmentation [6.6] クラウドソーシングにおいて確立された3つのテキスト多様性インセンティブ手法について検討する。
タブー語によって多様性が最も増大することが示されるが、下流モデルの性能はヒントを伴って最高である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:14:10 GMT)
TinyCL: An Efficient Hardware Architecture for Continual Learning on
Autonomous Systems [6.4] 資源制約された自律システム上で連続学習を行うためのハードウェアアーキテクチャであるTinyCLを提案する。
TinyCLは、前方と後方の両方の伝搬を実行する処理ユニットと、メモリベースのCLワークロードを管理する制御ユニットで構成される。
我々の知る限り、提案したTinyCLは、自律システム上でCLを実行する最初のハードウェアアクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:09:17 GMT)
ViGEO: an Assessment of Vision GNNs in Earth Observation [6.4] 土地利用監視システムとリモートセンシング画像分類は、常に環境モニタリングを行うドメインの専門家や政府に役立つ可能性がある。
時系列や画像などの非グラフデータ上でのグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の成功により、土地被覆分類のタスクに適用された最新のビジョンGNNアーキテクチャ(ViG)の性能について検討する。
ViGは、マルチクラスとマルチラベルの分類コンテキストにおける最先端のパフォーマンスを達成し、大規模なベンチマークでViTとResNetを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:16:59 GMT)
Tokenization Preference for Human and ML Model: An Annotation Study [6.4] 本研究では,人間のトークン化と機械学習モデル(ML)の関係について検討した。
我々は,人間とMLモデルによる回答のパフォーマンス,トークン化の適切性,質問に対する回答時間との関係を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:59:59 GMT)
Investigation of Federated Learning Algorithms for Retinal Optical
Coherence Tomography Image Classification with Statistical Heterogeneity [6.3] 我々は,OCT画像分類モデルを分散的に学習するためのFedAvgとFedProxの有効性を検討した。
IID と Non-IID 設定で複数のクライアントに公開可能な OCT データセットを分割し,各クライアントのサブセットをローカルにトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:58:42 GMT)
SLaDe: A Portable Small Language Model Decompiler for Optimized Assembly [6.1] 本稿では,実世界のコード上で訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマをベースとした小型言語モデルデコンパイラであるSLaDeを提案する。
型推論を利用して、標準的な分析や最近のニューラルアプローチよりも読みやすく正確なプログラムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:42:02 GMT)
On the Domain Generalizability of RF Fingerprints Through Multifractal Dimension Representation [6.1] 近年,深層学習によるRFデータ駆動型デバイス指紋認証が,セキュアなデバイス識別と認証を可能にする方法として浮上している。
従来のアプローチは、あるドメインで収集されたデータに基づいてトレーニングされたモデルが異なるドメインで収集されたデータ上でテストされた場合、そのドメイン適応の問題に一般的に影響を受けます。
本研究では,深部ニューラルネットワークに入力されるデータ表現として,マルチフラクタル解析と分散フラクタル次元軌跡(VFDT)を用いて,ドメインを一般化可能なデバイス指紋を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:07:35 GMT)
L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Training on Large Language
Models via LoRA-wise LSQ [6.0] 学習後量子化(PTQ)と量子化対応学習(QAT)の手法は,資源制約のあるシナリオで人気を集めている。
パラメータ効率を考慮した量子化学習アルゴリズムL4Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:30:08 GMT)
Brant-2: Foundation Model for Brain Signals [5.9] 基礎的なモデルは、大量のラベルのないデータに対する事前トレーニングの恩恵を受ける。
ブラント-2は脳信号における最大の基礎モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:04:11 GMT)
The $\mathcal{PT}$-symmetric quantum Rabi model: Solutions and
exceptional points [5.8] 非エルミート的な1光子と2光子量子ラビモデルはボゴリューボフ作用素のアプローチによってそれぞれ解かれる。
非エルミート2光子 QRM の共鳴条件の下では、同じパリティと奇光子数内の同じフォトニック部分空間に属する最低2つの励起状態が交差し、ボーは常に実エネルギーレベルを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:58:37 GMT)
Knowledge-Infused LLM-Powered Conversational Health Agent: A Case Study
for Diabetes Patients [5.7] 糖尿病患者に対する知識注入型LLMを用いた会話型健康エージェント(CHA)を提案する。
オープンソースのopenCHAフレームワークをカスタマイズして活用し、外部知識と分析能力でCHAを強化します。
本評価では,毎日の食事選択に関する糖尿病関連質問100件と,提案した食事に関する潜在的なリスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:00:02 GMT)
Radio-astronomical Image Reconstruction with Conditional Denoising
Diffusion Model [5.7] 汚れた電波画像からスカイモデルを再構成することは、高赤方偏移で銀河の進化を研究するために不可欠である。
CLEANやPyBDSFのような現在の技術は、しばしばかすかなソースを検出するのに失敗する。
本研究では、ニューラルネットワークを用いて、汚れた画像から直接スカイモデルを再構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:57:24 GMT)
Multi-Hierarchical Surrogate Learning for Structural Dynamical Crash
Simulations 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） (Thu, 15 Feb 2024 08:10:45 GMT)
Inadequacies of Large Language Model Benchmarks in the Era of Generative
Artificial Intelligence [5.5] 我々は23の最先端のLarge Language Modelsベンチマークを批判的に評価する。
私たちの研究は、偏見、真の推論を測ることの難しさなど、重大な制限を発見しました。
静的ベンチマークから動的行動プロファイリングへの進化を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:08:10 GMT)
Linear Depth QFT over IBM Heavy-hex Architecture [5.5] 我々は,既存のIBMヘビーヘックスアーキテクチャに対する量子フーリエ変換回路の効率的なマッピング手法を提案する。
この計算は、これらの構造の時間的複雑さに対して線形深さ上限が存在することを示している。
これらの結果は、最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:41:31 GMT)
Predictive Linear Online Tracking for Unknown Targets [5.4] 線形制御システムにおけるオンライントラッキングの問題について検討し,移動目標を追従することを目的とした。
予測線形オンライントラッキング(PLOT)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
PLOTを実機に実装し,オープンソースソフトウェアを提供することにより,実機上でのオンライン制御手法の最初の成功例の1つを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:59:59 GMT)
NoisyICL: A Little Noise in Model Parameters Calibrates In-context
Learning [5.3] In-Context Learning(ICL)は、事前バイアスが高く、不信感があるため、不満足なパフォーマンスと過小評価に悩まされている。
本稿では,モデルパラメータをランダムノイズで摂動させることで,より優れた性能とキャリブレーションを実現するノイズICLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:25:47 GMT)
On-Demand Myoelectric Control Using Wake Gestures to Eliminate False
Activations During Activities of Daily Living [5.1] 現在の筋電制御アプローチは、現実の環境で不注意に偽の活性化を起こす傾向にある。
ウェイクジェスチャーの概念を活用することで、ユーザーは専用のコントロールモードとスリープモードを切り替えることができた。
その結果, 起床ジェスチャの可能性を, ユビキタスな筋電制御によるオンデマンド入力の実現に向けた重要なステップとして強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:11:47 GMT)
Textual Localization: Decomposing Multi-concept Images for
Subject-Driven Text-to-Image Generation [5.1] マルチコンセプト入力画像を扱うための局所化テキスト・ツー・イメージモデルを提案する。
提案手法は,複数概念を分解するための新しいクロスアテンションガイダンスを組み込んだものである。
特に,本手法は,生成した画像の目標概念と整合した横断アテンションマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:19:42 GMT)
Large-scale Benchmarking of Metaphor-based Optimization Heuristics [5.1] BBOB関数スイート上で294のアルゴリズム実装を実行する。
提案手法は, 予算の選択, 性能評価, 実験設計のその他の側面が, これらのアルゴリズムの比較にどう影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:54:46 GMT)
Reward Poisoning Attack Against Offline Reinforcement Learning [5.1] 機能近似のためのディープニューラルネットワークを用いた一般オフライン強化学習に対する報酬中毒攻撃の問題点について検討する。
我々の知る限り、一般のオフラインRL設定における最初のブラックボックス報酬中毒攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:08:49 GMT)
Align before Attend: Aligning Visual and Textual Features for Multimodal
Hateful Content Detection [5.0] 本稿では,マルチモーダルヘイトフルコンテンツ検出のためのコンテキスト認識型アテンションフレームワークを提案する。
Viz.MUTE(Bengali code-mixed)とMultiOFF(英語)の2つのベンチマークヘイトフルミームデータセットに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:34:15 GMT)
An Evaluation of Real-time Adaptive Sampling Change Point Detection
Algorithm using KCUSUM [4.8] 本稿では,Kernel-based Cumulative Sum (KCUSUM)アルゴリズムを導入し,従来のCumulative Sum (CUSUM) 法を非パラメトリック拡張する。
KCUSUMは、入ってくるサンプルを参照サンプルと直接比較することで自身を分割し、最大平均離散(MMD)非パラメトリックフレームワークに基礎を置く統計を計算する。
我々は,NWChem CODARやタンパク質折り畳みデータなどの科学シミュレーションによる実世界のユースケースについて論じ,オンライン変化点検出におけるKCUSUMの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:45:24 GMT)
Clarify Confused Nodes via Separated Learning [4.8] 我々は、より信頼性の高いノード分離を容易にするため、近隣融合と呼ばれる新しいメトリクスを提案する。
我々のフレームワークは、ノードを効果的に分離し、最新の方法と比較して大幅なパフォーマンス改善を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:58:01 GMT)
Characterizing the Modification Space of Signature IDS Rules [4.8] 署名に基づく侵入検知システムは、伝統的にネットワーク内の悪意ある活動を検出するために使用される。
現在のSIDSルールは、不正にフラグ付けされた正当なトラフィックの量を最小限に抑え、ネットワーク管理者の負担を軽減するように設計されている。
本稿では、実世界のSIDSルールに修正を適用することで、制約を緩和し、修正されたルールの性能空間を特徴付けることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:11:22 GMT)
Feature Accentuation: Revealing 'What' Features Respond to in Natural
Images [4.7] 本稿では,任意の入力画像のどの位置と何にあるかが特徴の応答を誘導するかを伝達できる,解釈可能性ツールキット「Feature accentuation」に新たな手法を導入する。
パラメータ化,拡張,正規化の特別な組み合わせは,シード画像とターゲット特徴を同時に類似した自然な視覚化をもたらす。
我々は,Lucentの拡張であるFaccentライブラリとして,機能アクセントの正確な実装をコミュニティに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:01:59 GMT)
Explain Variance of Prediction in Variational Time Series Models for
Clinical Deterioration Prediction [4.7] 本稿では,予測モデルの観点から臨床変数測定頻度の新たな視点を提案する。
予測分散は、変分モデルで条件付き隠れ空間をサンプリングすることによって推定され、デルタ法により決定的に近似することができる。
我々は、劣化予測タスクを用いたパブリックICUデータセット上でアイデアを検証し、分散SHAPと測定時間間隔の関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:32:38 GMT)
Stabilized Neural Differential Equations for Learning Dynamics with
Explicit Constraints [4.7] そこで我々は, ニューラルネットワーク微分方程式に対する任意の多様体制約を強制するために, 安定化されたニューラル微分方程式(SNDE)を提案する。
我々のアプローチは安定化項に基づいており、元の力学に加えると、制約多様体は確実に安定である。
その単純さのため、我々の手法はすべての共通神経微分方程式(NDE)モデルと互換性があり、広く適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:47:31 GMT)
Extracting randomness from quantum 'magic' [4.6] 量子状態のサブシステムが測定されると、未測定サブシステムの投影されたアンサンブルは高いランダム性を示すことを示す。
本研究は、ランダムな量子状態を生成するためのリソースとしてマジックを活用するための効率的なアプローチを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:33:21 GMT)
VisIRNet: Deep Image Alignment for UAV-taken Visible and Infrared Image
Pairs [4.6] 我々は,LK法を使わずに成果を得られることを示す。
提案手法では,特徴埋め込みブロックに基づく2分岐型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を慎重に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:29:32 GMT)
MM-Point: Multi-View Information-Enhanced Multi-Modal Self-Supervised 3D
Point Cloud Understanding [4.2] マルチビュー2D情報は、3Dオブジェクトに対して優れた自己教師付き信号を提供することができる。
MM-Pointは、モーダル内およびモーダル間類似性目的によって駆動される。
合成データセットModelNet40で92.4%、実世界のデータセットScanObjectNNで87.8%のピーク精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:10:17 GMT)
Hidden Traveling Waves bind Working Memory Variables in Recurrent Neural
Networks [4.1] 我々は、ニューラルネットワーク内の進行波動力学の概念を活用し、ニューラルワーキングメモリの理論モデルを定式化する。
状態履歴の表現と学習におけるモデルの能力について厳密に検討する。
モデルの適用性を理解するために,線形境界条件と非線形,自己注意駆動境界条件の2つのケースを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:08:58 GMT)
MC-DBN: A Deep Belief Network-Based Model for Modality Completion [4.1] 我々は、MC-DBN(Modality Completion Deep Belief Network Based Model)を提案する。
このアプローチは、完全なデータの暗黙的な特徴を利用して、それ自体と追加の不完全なデータの間のギャップを補う。
拡張されたマルチモーダルデータは、実世界のダイナミックな性質と密接に一致し、モデルの有効性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:21:50 GMT)
Bayesian Inference on Brain-Computer Interfaces via GLASS [4.0] 脳波信号の低信号対雑音比(SNR)と複雑な空間的・時間的相関は、モデリングと計算における課題を示す。
完全ベイズ的枠組みの下でスパース時間変化効果(GLASS)を持つ新しいガウスラテントチャネルモデルを導入する。
筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者におけるGLASSによるBCI改善効果について検討した。
より広範なアクセシビリティを実現するため、我々は後方計算のための効率的な勾配に基づく変分推論(GBVI)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:13:45 GMT)
HI-GAN: Hierarchical Inpainting GAN with Auxiliary Inputs for Combined
RGB and Depth Inpainting [3.7] 画像中のピクセルや領域を埋め込む。
既存の方法は、複数のカメラを必要とするデジタル交換技術に頼っている。
本稿では3つのGANを階層的に構成した新しいアプローチであるHI-GAN(Hierarchical Inpainting GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:43:56 GMT)
Sequential Recommendation on Temporal Proximities with Contrastive
Learning and Self-Attention [3.7] 逐次リコメンデータシステムは、過去のインタラクションからユーザの好みを識別し、後続の項目を最適に予測する。
最近のモデルでは、類似の時間枠中に暗黙的に発生するユーザの行動の類似性を無視することが多い。
本稿では,時間的近接性を考慮したコントラスト学習と自己認識手法を含む,TemProxRecという逐次レコメンデーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:33:16 GMT)
Entanglement detection with trace polynomials [3.6] トレースの不等式に基づく非線形絡み検出の系統的手法を提案する。
特に、これは二部会状態の検出に多部会の証人を雇うことができ、その逆も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:00:00 GMT)
Beyond Kalman Filters: Deep Learning-Based Filters for Improved Object
Tracking [3.6] 本稿では,追跡検出システムのための2つの革新的なデータ駆動フィルタリング手法を提案する。
最初の方法は、トレーニング可能な運動モデルを持つベイズフィルタを用いて、物体の将来の位置を予測する。
第2の方法は、エンドツーエンドのトレーニング可能なフィルタで、検出エラーの修正を学習することでさらに前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:47:44 GMT)
Fast Vocabulary Transfer for Language Model Compression [3.6] 本稿では,語彙変換に依存するモデル圧縮手法を提案する。
以上の結果から,語彙移動は他の圧縮技術と組み合わせて効果的に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:37:07 GMT)
SwissNYF: Tool Grounded LLM Agents for Black Box Setting [3.6] LLM(Large Language Models)は、関数呼び出しの強化機能を示す。
LLMはプログラム合成などのブラックボックスタスクに優れる。
ブラックボックス・ツール・プランニングにプログラム合成を活用するTOPGUNを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:15:38 GMT)
LLM Agents can Autonomously Hack Websites [3.5] 大規模言語モデル(LLM)がエージェントとして自律的に機能することを示す。
本研究では,LLMエージェントがWebサイトを自律的にハックできることを示す。
また、GPT-4は、野生のウェブサイトの脆弱性を自律的に発見できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:20:07 GMT)
LAPDoc: Layout-Aware Prompting for Documents [3.5] そこで本研究では,テキストベースのLLMを文書固有のタスクに使用する可能性について,レイアウトエンリッチメントを用いて検討する。
その結果,レイアウトの充実により,文書理解のためのテキストベースのLLMの性能が最大15%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:00:49 GMT)
From Variability to Stability: Advancing RecSys Benchmarking Practices [3.5] 本稿では,RecSysアルゴリズムの公平かつ堅牢な比較を容易にするため,新しいベンチマーク手法を提案する。
本研究で導入された2つを含む30ドルのオープンデータセットの多種多様なセットを利用することで、データセット特性がアルゴリズム性能に与える影響を批判的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:35:52 GMT)
Raising the ClaSS of Streaming Time Series Segmentation [3.4] 本稿では,ストリーミング時系列セグメンテーションのための新しい,効率的かつ高精度なアルゴリズムであるClaSSを紹介する。
ClaSSは8つの最先端の競合よりはるかに正確である。
また、Apache Flinkストリーミングエンジンでは、平均スループットが毎秒1Kのデータポイントを持つウィンドウオペレータとしてClaSSを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:24:44 GMT)
GPT-4's assessment of its performance in a USMLE-based case study [3.4] 本研究は、医療応用におけるGPT-4の評価について検討する。
質問票は,フィードバック(WF)とフィードバック(NF)のない質問(NF)の2つに分類した。
結果は、フィードバックは相対的な信頼に影響を及ぼすが、継続的に増加または減少しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:38:50 GMT)
Bridging the Empirical-Theoretical Gap in Neural Network Formal Language
Learning Using Minimum Description Length [3.2] 理論的に正しい解は、実際には一般的に用いられる目的の最適化ではないことを示す。
我々は1つの単純な形式言語に注目し、理論上正しい解が実際には一般的に使用される目的の最適性ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:25:30 GMT)
A Comprehensive Review on Computer Vision Analysis of Aerial Data [3.2] 本稿では,航空データ解析分野におけるコンピュータビジョンタスクについて概説する。
本稿では、様々なアーキテクチャやタスクにまたがる様々なハイパーパラメータの比較を行う。
本論文は, 航空データ解析に固有の課題を徹底的に検討し, 実用的な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:10:09 GMT)
Connectivity Oracles for Predictable Vertex Failures [3.1] データ構造の前処理時間とクエリ時間は、標準的な複雑な仮定の下で条件的に最適である、と我々は主張する。
我々のデータ構造は、高速な動的サブグラフ接続問題に対して、技術の現状を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:40:29 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） (Thu, 15 Feb 2024 11:09:09 GMT)
Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents [2.9] 個人のプライバシーを維持し、効果的な社会学習を可能にすることはどちらも重要なデシダータであるが、基本的には互いに相反しているように見える。
差分プライバシー(DP)に基づく厳密な統計的保証を用いて情報漏洩を制御する。
その結果,グループ意思決定の結果の質,学習精度,通信コスト,エージェントが備えているプライバシー保護の水準の両面でのトレードオフの性質が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:50:57 GMT)
Towards Federated Learning on the Quantum Internet [2.9] 量子インターネットは、分散や盲目的の量子コンピューティングのような多くのアプリケーションを可能にする。
我々は、量子インターネット、すなわち量子フェデレーション学習の潜在的な応用について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:58:42 GMT)
Gradient-descent hardware-aware training and deployment for mixed-signal
Neuromorphic processors [2.8] 混合信号ニューロモルフィックプロセッサはエッジ推論ワークロードに対して極めて低消費電力な演算を提供する。
我々は、混合信号型ニューロモルフィックプロセッサDYNAP-SE2へのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の訓練と展開のための新しい手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:00:02 GMT)
Entanglement generation in capacitively coupled Transmon-cavity system [2.7] エンタングルメントの発生は, 駆動磁場強度, 結合強度, キャビティ場周波数, キュービット周波数に依存することを示す。
この論文で示された結果が、空洞QEDシステムにおける量子エンタングルメント生成をより深く理解することにつながることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:25:50 GMT)
NutePrune: Efficient Progressive Pruning with Numerous Teachers for
Large Language Models [2.7] 本研究では, 効率的なプログレッシブ・テラス・プルーニング法 (NutePrune) を提案する。
NutePruneは、1つの無傷モデルのみをロードし、さまざまなマスクやLoRAモジュールと統合することで、過剰なメモリコストを軽減する。
LLaMA-7B実験では、NutePruneはオリジナルのモデルの97.17%を20%の間隔で、95.07%を25%の間隔で維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:03:12 GMT)
HKD-SHO: A hybrid smart home system based on knowledge-based and
data-driven services [2.6] 我々はHKD-SHOと呼ばれるハイブリッドシステムを提案する。
主な利点は、知識ベースのサービスの説明可能性とデータ駆動サービスのダイナミズムを継承することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:13:41 GMT)
Thompson Sampling in Partially Observable Contextual Bandits [2.5] 我々は、観測データに基づいて最適な腕を選択することを学ぶための盗賊政策について研究する。
我々の理論的分析は、トンプソンサンプリング政策が探索と搾取のバランスをうまくとれることを示している。
これらの技術は、文脈情報や部分的な観察とともに、他の意思決定問題の研究への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:37:39 GMT)
Jack of All Trades, Master of Some, a Multi-Purpose Transformer Agent [2.4] Jack of All Trades (JAT) は、シーケンシャルな意思決定タスクとマルチモーダルなデータタイプを扱うために最適化された、トランスフォーマーベースのモデルである。
JATは、そのタイプの最初のオープンソースモデルであり、先駆的な汎用データセットを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:01:55 GMT)
Detecting Phishing Sites Using ChatGPT [2.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてフィッシングサイトを検出するChatPhishDetectorという新しいシステムを提案する。
本システムでは,Webクローラを利用してWebサイトから情報を収集し,クローリングデータに基づいてLLMのプロンプトを生成し,LLMが生成した応答から検出結果を取得する。
GPT-4Vを用いた実験結果は、98.7%の精度と99.6%のリコールで優れた性能を示し、他のLLMや既存のシステムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:05:28 GMT)
Mind the Modality Gap: Towards a Remote Sensing Vision-Language Model
via Cross-modal Alignment [2.4] 我々は,多くの画像分類タスクにおいて高い精度を実現するオープン語彙基盤モデルであるContrastive Language- Image Pre-training (CLIP) に注目した。
リモートセンシング(RS)や医用画像など、ゼロショットCLIPのパフォーマンスが最適ではない領域がまだ残っている。
CLIPの視覚的・テキスト的モダリティと異なるRS画像のモダリティを整合させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:31:07 GMT)
Fine-tuning Large Language Model (LLM) Artificial Intelligence Chatbots
in Ophthalmology and LLM-based evaluation using GPT-4 [2.4] 400の眼科質問とペアの回答が眼科医によって作成され、一般に求められている患者の質問を表現した。
LLAMA2-7b, LLAMA2-7b-Chat, LLAMA2-13b, LLAMA2-13b-Chatを含む5種類のLLMを調整した。
GPT-4の評価は, 臨床精度, 関連性, 患者の安全性, 理解の容易さに基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:43:41 GMT)
Exploring Saliency Bias in Manipulation Detection [2.3] ソーシャルメディアによる偽ニュースの爆発と改ざん画像による誤報は、画像検出のためのモデルとデータセットの開発に発展をもたらした。
既存の検出手法は、特定の操作が視聴者の知覚に与える影響を考慮せずに、主にメディアオブジェクトを分離して扱う。
本稿では,一般的な画像操作データセットにおける視覚的・意味的サリエンシの傾向とその検出への影響を解析する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:47:47 GMT)
Hacktivism Goes Orbital: Investigating NB65's Breach of ROSCOSMOS [2.3] 2022年3月、アノニマスのハクティビストであるネットワーク大隊65(NB65)は、ROSCOSMOSの衛星撮影能力の侵害に成功したと公に主張した。
本稿では、ROSCOSMOSの地上・宇宙セグメントに侵入したとされる可能性のある脆弱性とエクスプロイトを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:59:48 GMT)
Personalized Privacy Amplification via Importance Sampling [2.1] 重要サンプリングのプライバシー向上特性について検討する。
k平均クラスタリングの例を用いて,プライバシ,効率,重要度サンプリングの精度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:42:43 GMT)
Privacy Attacks in Decentralized Learning [2.0] Decentralized Gradient Descent (D-GD)は、データを共有することなく、複数のユーザが協調学習を行うことを可能にする。
本稿では,D-GDに対する最初の攻撃を提案する。
実際のグラフやデータセットに対する攻撃の有効性を検証することで、単一の攻撃者や少数の攻撃者によって侵入されたユーザの数が驚くほど大きいことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:06:33 GMT)
Trade-off relations in open quantum dynamics via Robertson and
Maccone-Pati uncertainty relations [2.0] ハイゼンベルクの不確実性関係は量子力学における概念として機能し、可観測性の非可換対を正確に測定できないことをカプセル化している。
このレターでは、オープン量子力学における一連の熱力学的不確実性関係と量子速度制限を確立することの有効性を示すために、ロバートソンの不確実性関係を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:31:38 GMT)
Fourier-Mixed Window Attention: Accelerating Informer for Long Sequence
Time-Series Forecasting [1.9] 提案手法は,クエリの空間性仮説と,InformerのProbSparseの注意を基礎とした経験的近似に依存しない。
FWin変換器はインフォーマーの予測精度を向上し,推論速度を40%から50%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:29:54 GMT)
Characterizing Accuracy Trade-offs of EEG Applications on Embedded HMPs [1.9] 本稿では,脳波アプリケーションの性能・精度のトレードオフを,様々な近似,パワー,性能レベルで評価する。
本研究では,3つの脳波アプリケーション(てんかん発作性青少年,睡眠段階分類,ストレス検出)の誤差レジリエンスを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:50:42 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） (Thu, 15 Feb 2024 01:51:53 GMT)
Exploring a Behavioral Model of "Positive Friction" in Human-AI
Interaction [1.9] 本稿では,AIを用いたユーザおよび開発者エクスペリエンスにおいて,現在どのような摩擦が有用であるかを特徴付ける「正の摩擦」モデルを提案する。
そして、ハイブリッドな"AI+人間"レンズを取ることの価値を提案することによって、AIユーザと開発者のコンテキストでこのモデルを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:39:55 GMT)
User Privacy Harms and Risks in Conversational AI: A Proposed Framework [1.8] 本研究は、テキストベースのインタラクションにおいて、9つのプライバシ障害と9つのプライバシリスクを特定する。
目標は、開発者、政策立案者、研究者に会話AIの責任と安全な実装のためのツールを提供することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:21:58 GMT)
Enhancing Neural Theorem Proving through Data Augmentation and Dynamic
Sampling Method [1.8] 本稿では,定理証明のための新しい動的サンプリング手法であるDS-Proverを紹介する。
単純化と書き直しの戦術を複数の前提で1つの前提で戦術に分解することで、トレーニングデータセットを強化します。
ProofNetデータセットでは14.2%の最先端パフォーマンス(Pass@1)、MiniF2Fでは29.8%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） (Thu, 15 Feb 2024 13:21:44 GMT)
Moderating Model Marketplaces: Platform Governance Puzzles for AI
Intermediaries [1.8] Hugging Faceのような仲介者は、ユーザがアップロードしたモデルやトレーニングデータに簡単にアクセスできる。
これらのモデルマーケットプレースは、数十万人のユーザの技術的なデプロイメント障壁を低くするが、潜在的に有害で違法な多くの方法で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:19:33 GMT)
How to Fix a Broken Confidence Estimator: Evaluating Post-hoc Methods
for Selective Classification with Deep Neural Networks [1.7] 我々は、ある分類器の信頼度を修正・再訓練することなく置き換えるいわゆるポストホック手法に焦点を当てる。
ソフトマックス出力を持つニューラルネットワークを考えると、我々のゴールは、正規化されていないロジットから直接計算できる最高の信頼度推定器を特定することである。
以上の結果から,ロジットの正規化を簡単な$p$-normで行うと,最大ロジットを信頼度推定器として利用することで,選択的分類性能が著しく向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:56:41 GMT)
CodeMind: A Framework to Challenge Large Language Models for Code
Reasoning [1.6] 大規模言語モデル(LLM)のコード推論能力を評価するために設計されたフレームワークであるCodeMindを紹介する。
CodeMindは、Independent Execution Reasoning (IER)、Dependent Execution Reasoning (DER)、Specification Reasoning (SR)の3つのコード推論タスクをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:24:46 GMT)
Variability Modeling of Products, Processes, and Resources in
Cyber-Physical Production Systems Engineering [1.6] CPPSは製品ポートフォリオから製品を製造するための一連の生産手順を実行する。
CPPSエンジニアリングでは、ドメインの専門家が手動で実行可能な生産段階のシーケンスとリソースを決定することから始める。
本稿では,製品,プロセス,資源の変動モデルを導出するための拡張反復プロセスシーケンス探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:08:54 GMT)
Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research:
Trends from 17K arXiv Papers [1.6] 大規模言語モデル(LLM)がAI研究に劇的に影響を与えており、これまで何が変わったのか、どのようにフィールドの未来を形作るかについての議論が引き起こされている。
このような疑問を明らかにするために,我々は,2023年対2018-2022年の動向に着目し,16,979 LLM関連arXiv論文のデータセットを新たに分析した。
2023年に最初の著者の半数が、AIの非NLP分野から参入し、学際的な拡張を推進している。
驚いたことに、業界は2023年の出版シェアを減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:15:19 GMT)
COVIDHealth: A Benchmark Twitter Dataset and Machine Learning based Web
Application for Classifying COVID-19 Discussions [1.4] 新型コロナウイルス関連のTwitterデータをラベル付けし、ベンチマーク分類結果を提供し、Webアプリケーションを開発する。
様々な特徴抽出法を用いて特徴を抽出し、7種類の従来の機械学習アルゴリズムに適用した。
線形SVCアルゴリズムは86.13%のF1スコアを示し、他の伝統的な機械学習手法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:45:34 GMT)
What's in the Flow? Exploiting Temporal Motion Cues for Unsupervised Generic Event Boundary Detection [1.4] ジェネリックイベント境界検出(GEBD)タスクは、ビデオを意味のあるイベントに分割する、ジェネリックで分類のない境界を認識することを目的としている。
現在の手法は通常、大量のデータに基づいてトレーニングされたニューラルモデルを含み、かなりの計算能力とストレージスペースを必要とする。
GEBDのための非パラメトリック非教師技術であるFlowGEBDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:49:15 GMT)
Large Scale Constrained Clustering With Reinforcement Learning [1.4] ネットワークが与えられた場合、各ノードではなく、クラスタレベルでリソースを割り当てることによって、リソースの割り当てと使用効率が向上する。
本稿では,この制約付きクラスタリング問題を強化学習を用いて解く手法を提案する。
結果の節では,大規模インスタンスにおいても,アルゴリズムが最適に近い解を見つけることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:27:18 GMT)
Preserving Data Privacy for ML-driven Applications in Open Radio Access
Networks [1.3] 本稿では,5G Open Radio Access Network (O-RAN)ネットワークにおける共有データベースシナリオのケーススタディとして,プライバシ問題に対処することを目的とする。
我々は、モデルとネットワーク性能を損なうことなく、スペクトル共有および干渉緩和アプリケーションのために機械学習(ML)モデルで使用できるデータを保護することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:06:53 GMT)
Quantized Embedding Vectors for Controllable Diffusion Language Models [1.3] Quantized Embedding Controllable Diffusion Language Modelは、言語モデルの制御性、移植性、推論速度を改善する。
QE-CDLMは、最近成功した制御可能なDLMの上に構築され、量子化によってタスク固有の埋め込み空間をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:02:48 GMT)
FrOoDo: Framework for Out-of-Distribution Detection [1.3] FrOoDoは、デジタル病理学におけるアウト・オブ・ディストリビューション検出タスクのための使いやすいフレームワークである。
PyTorchの分類とセグメンテーションモデルで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:33:33 GMT)
Robust semi-automatic vessel tracing in the human retinal image by an
instance segmentation neural network [1.3] ケースセグメンテーションニューラルネットワーク(InSegNN)による人間の眼底画像に対する頑健な半自動血管追跡アルゴリズムの新たなアプローチを提案する。
InSegNNは、異なる血管樹を個別に分離し、ラベル付けすることで、枝分かれ全体を通して各木をトレースすることができる。
底面画像から個々の血管木を抽出し,同時に血管階層情報を保持することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:25:28 GMT)
A privacy-preserving, distributed and cooperative FCM-based learning
approach for Cancer Research [1.3] 筆者らは,パーティクルスワーム最適化に基づくファジィ認知マップを,プライバシ保護方式で分散学習するための革新的な方法論を紹介した。
この方法は癌検出問題に適用され、フェデレートラーニングプロセスによりモデルの性能が向上することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:56:25 GMT)
A chaotic maps-based privacy-preserving distributed deep learning for
incomplete and Non-IID datasets [1.3] フェデレート・ラーニング(Federated Learning)は、センシティブなデータを持つ複数の参加者の間でディープラーニングモデルのトレーニングを可能にする機械学習アプローチである。
本研究では,セキュアなフェデレート学習手法と付加的なプライバシー層を用いて,非IID課題に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:49:50 GMT)
Correction to "Wasserstein distance estimates for the distributions of
numerical approximations to ergodic stochastic differential equations" [1.3] Wasserstein-2距離におけるエルゴードSDEの数値離散化の非漸近的保証を解析する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:34:41 GMT)
Hybrid CNN Bi-LSTM neural network for Hyperspectral image classification [1.3] 本稿では,3次元CNN,2次元CNN,Bi-LSTMを組み合わせたニューラルネットワークを提案する。
99.83、99.98、100%の精度を達成でき、それぞれIP、PU、SAデータセットにおける最先端モデルのトレーニング可能なパラメータは30%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:46:13 GMT)
Why are Sensitive Functions Hard for Transformers? [1.3] トランスアーキテクチャでは,ロスランドスケープは入力空間の感度によって制約されていることを示す。
我々は,この理論が変圧器の学習能力とバイアスに関する幅広い経験的観察を統一することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:17:51 GMT)
Empirical Comparison between Cross-Validation and Mutation-Validation in
Model Selection [1.2] ベンチマークと実世界のデータセットを用いて,MV と $k$-fold CV を実証的に比較した。
その結果,MVとCVは,ほぼ等価な一般化性能を持つモデルを選択することがわかった。
MVはより単純なモデルを選択し、計算コストを下げるという点で優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:28:57 GMT)
Deep Spectral Meshes: Multi-Frequency Facial Mesh Processing with Graph
Neural Networks [1.2] メッシュ変形を低周波・高周波変形に分解する手法として,スペクトルメッシュを導入した。
提案フレームワーク上に3次元顔メッシュ合成のためのパラメトリックモデルを構築した。
このモデルでは、異なる周波数レベルを異なる、より適切な表現で表現することで、スペクトル分割をさらに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:17:08 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） (Thu, 15 Feb 2024 04:50:52 GMT)
Expressivity of parameterized quantum circuits for generative modeling
of continuous multivariate distributions [1.1] 本研究では,期待値サンプリングモデルに焦点をあてる。
多変量分布の生成のための変分量子アルゴリズムの普遍性を証明する。
我々の結果は、生成モデリングタスクにおける将来の量子回路の設計を導くのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:08:31 GMT)
GINN-LP: A Growing Interpretable Neural Network for Discovering
Multivariate Laurent Polynomial Equations [1.1] 本稿では,解釈可能なニューラルネットワークであるGINN-LPを提案する。
私たちの知る限りでは、これは注文に関する事前情報なしで任意の項を発見できる最初のニューラルネットワークである。
GINN-LPは,データセット上での最先端のシンボル回帰手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:56:45 GMT)
Quantum effects in gravity beyond the Newton potential from a
delocalised quantum source [1.1] 重力が古典的な記述と互換性がないことを示すのは初めてである。
重力によって引き起こされる2つの重力源間の絡み合いの発生のような実験はニュートンポテンシャルと説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:33:04 GMT)
Benchmarking federated strategies in Peer-to-Peer Federated learning for
biomedical data [1.1] この研究は、ピアツーピア環境で異なるフェデレーション戦略をテストすることに焦点を当てている。
戦略は、最も堅牢なものを特定するために、さまざまなデータサイズでテストされる。
実験の結果, 精度に基づく重み付き平均値は, 従来のフェデレート平均化法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:38:32 GMT)
Identifiability of Direct Effects from Summary Causal Graphs [1.1] 本稿では,要約因果グラフから直接効果が図形的に識別可能なすべてのケースを特徴付ける。
これは2つの音の有限調整セットを与え、それが特定可能なときに直接効果を推定するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:42:00 GMT)
Diffusion Models Meet Contextual Bandits with Large Action Spaces [1.1] 文脈的包帯では、行動の報酬はしばしば相関しており、これを効率的に探索するために活用することができる。
本研究では,事前学習した拡散モデルを用いて,拡散トンプソンサンプリング(dTS)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:48:55 GMT)
An IoT system for a smart campus: Challenges and solutions illustrated over several real-world use cases [1.1] IoTプロジェクトの主な課題は、相互運用性と統合、スケーラビリティ、データストレージ、処理、視覚化である。
大学構内環境における5つの現実シナリオは、遭遇した課題を説明するために使用される。
このプラットフォームはHome Assistant、InfluxDB、Grafana、Node-REDといったオープンソースプロジェクトを利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:16:48 GMT)
Multi-Word Tokenization for Sequence Compression [1.0] 本稿では,複数単語表現を単一トークンとして表現することで,単語境界を超えるマルチワードトケナイザ MWTを提案する。
以上の結果から,MWTは短いシーケンス長に対してより堅牢であり,早期シーケンス切断による大幅な高速化が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:52:23 GMT)
Superconducting flux qubit with ferromagnetic Josephson pi junction
operating at zero magnetic field [1.0] 3つのNbN/AlN/NbNジョセフソン接合とNbN/PdNi/NbN強磁性π接合に基づくゼロフラックスバイアス束量子ビットの実現を報告した。
量子ビット寿命はマイクロ秒の範囲にあり、金属強磁性体励起層の準粒子によって制限されていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:22:46 GMT)
Towards Precision Cardiovascular Analysis in Zebrafish: The ZACAF
Paradigm [1.0] ゼブラフィッシュの心臓機能を定量化する枠組みを開発した。
さらに、データ拡張、転送学習、テスト時間拡張を適用して、パフォーマンスを改善しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:58:49 GMT)
Evidence of genuine quantum effects in nonequilibrium entropy production [1.0] 本研究では,オープン量子系のエントロピー生成を,集団関連成分とコヒーレンス関連成分に分割する実験を行った。
我々の実験は、エントロピー生成への2つの貢献を適切に活用することで、量子レベルでの不可逆性を低減できることを最終的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:54:38 GMT)
The Visual Experience Dataset: Over 200 Recorded Hours of Integrated Eye Movement, Odometry, and Egocentric Video [1.0] Visual Experienceデータセットは717のセッションで構成されており、6歳から49歳の58人の観察者が記録している。
VEDBの潜在的な応用には、ビデオトラッキング方法論の改善、画像統計の評価、シーンとアクティビティの認識のためのディープニューラルネットワークの精細化などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:34:28 GMT)
Universal adjointation of isometry operations using transformation of
quantum supermaps [0.9] 本稿では,入力等尺演算を隣接演算に変換する等尺随伴プロトコルを提案する。
等方性随伴および普遍誤差検出における一般的なプロトコルの最適性能は出力次元に依存しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:17:06 GMT)
BUSTER: a "BUSiness Transaction Entity Recognition" dataset [0.9] ビジネスデータセットは、金融取引に関する手動の注釈付き文書3779から成り立っている。
最高のパフォーマンスモデルは6196の文書を自動的に注釈付けするためにも使用され、BUSTERに追加の銀のコーパスとしてリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:39:57 GMT)
Experiments with Encoding Structured Data for Neural Networks [0.9] このプロジェクトの目的は、Battlespaceと呼ばれるゲームプレイングドメインで良いアクションを選択することができるAIエージェントを作成することである。
本稿では,Python クラスに格納された複雑な構造化データを示すための符号化技術に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:45:15 GMT)
Foul prediction with estimated poses from soccer broadcast video [0.9] サッカーのファウルを予想する革新的な深層学習手法を導入する。
本手法は,新しいサッカーファールデータセットをキュレートすることで,映像データ,ボックス位置のバウンディング,画像詳細,ポーズ情報を統合する。
この結果はサッカーにおけるファールプレイの深い理解に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 01:25:19 GMT)
Visually Dehallucinative Instruction Generation: Know What You Don't
Know [0.8] 我々は,「I Don't Know」が望ましい応答であるシナリオに対処するため,「I Know (IK) 幻覚」と呼ばれる視覚幻覚の革新的な概念を提示する。
IK幻覚のための視覚的幻覚的命令生成法を提案し,IDK-インストラクション・ビジュアル・インストラクション・データベースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:22:04 GMT)
Universal algorithm for transforming Hamiltonian eigenvalues [0.8] 我々は、その固有状態を不変に保ちながら、その固有値を変換することで、ハミルトニアンを操作する新しい方法を提供する。
我々は、未知のハミルトニアンの固有値上の任意の所望の関数を決定的に実装する普遍的アルゴリズムを開発する。
補助量子ビットを加えることなく、正時を負時へ変換する普遍的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:41:18 GMT)
Ising on the Graph: Task-specific Graph Subsampling via the Ising Model [0.8] 本稿では,ノードあるいはエッジ上で定義されたIsingモデルを用いて,グラフ構造をサブサンプリングする手法を提案する。
エンド・ツー・エンドの方法で特定の下流タスクに対するグラフの削減方法を学ぶことができるため、我々のアプローチはタスク固有である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:58:18 GMT)
Out-Of-Domain Unlabeled Data Improves Generalization [0.8] 本稿では,ラベルなしデータを半教師付き分類問題に組み込む新しい枠組みを提案する。
ラベルのないサンプルは一般化ギャップを狭めるために利用できることを示す。
我々は、さまざまな合成および実世界のデータセットで実施された実験を通じて、我々の主張を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:23:41 GMT)
HOACS: Homomorphic Obfuscation Assisted Concealing of Secrets to Thwart Trojan Attacks in COTS Processor [0.7] ハードウェアトロイの木馬に対する秘密資産の機密性を確保するためのソフトウェア指向の対策を提案する。
提案したソリューションは、サプライチェーンエンティティを信頼する必要はなく、IC設計の分析や修正を必要としない。
我々は,AES(Advanced Encryption Standard)プログラムで秘密鍵を保護するために提案手法を実装し,詳細なセキュリティ分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:33:30 GMT)
Multi-Excitation Projective Simulation with a Many-Body Physics Inspired
Inductive Bias [0.7] ハイパーグラフ上の複数の粒子のランダムウォークをチェーンオブ思考とみなす一般化であるMulti-Excitation Project Simulationive (mePS)を導入する。
量子多体物理学で著しく成功した少数体相互作用モデルにインスパイアされた帰納バイアスは、我々の古典的なmePSフレームワークで定式化される。
インダクティブバイアスは指数関数から数値への複雑性を減らし、その指数は相互作用する粒子の数を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:48:32 GMT)
DIVA-DAF: A Deep Learning Framework for Historical Document Image
Analysis [0.7] 本研究では,歴史的文書解析に特化して設計されたオープンソースのディープラーニングフレームワークであるDIVA-DAFを提案する。
データや大規模なデータセットをロードする強力なモジュールの恩恵を受けることで、自分自身のタスクを簡単に作成できます。
データモジュールのおかげで、このフレームワークはモデルのトレーニング時間を大幅に短縮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:42:25 GMT)
Constraints of internal symmetry on the non-Hermitian skin effect and
bidirectional skin effect under the action of the Hermitian conjugate of
time-reversal symmetry [0.7] 非エルミート皮膚効果は非エルミート系における基本的な現象である。
本文では, 任意の次元における非エルミート皮膚効果に関するすべての内部対称性の制約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:31:39 GMT)
TIAViz: A Browser-based Visualization Tool for Computational Pathology
Models [0.7] TIAToolboxに組み込まれたPythonベースの視覚化ツールであるTIAVizを紹介する。
フレキシブルでインタラクティブで、完全にズーム可能な、幅広い情報をスライド画像全体にオーバーレイすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:54:46 GMT)
Generative AI and Process Systems Engineering: The Next Frontier [0.6] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) のような新しい生成人工知能(GenAI)モデルが,プロセスシステム工学 (PSE) におけるソリューション方法論をいかに拡張するかを考察する。
これらの最先端のGenAIモデル、特にファンデーションモデル(FM)は、広範な汎用データセットで事前トレーニングされている。
この記事では、マルチスケールモデリング、データ要件、評価指標とベンチマーク、信頼性と安全性など、PSE内でGenAIを完全に活用する上での潜在的な課題を特定し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:20:42 GMT)
Two trust region type algorithms for solving nonconvex-strongly concave
minimax problems [0.6] 我々は,ミニマックストラスト領域 (MINIMAX-TR) アルゴリズムと,非強いミニマックス問題を解くための契約アルゴリズムを提案する。
どちらのアルゴリズムも、よく知られた$epsilon$epsilon-1.5の繰り返しを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:13:59 GMT)
Quantum Backtracking in Qrisp Applied to Sudoku Problems [0.5] 任意のバックトラックインスタンスに対して量子ステップ演算子を実装するための詳細な命令を提供する。
深さnのバイナリバックトラックツリーの単一の制御ディフューザに対して、我々の実装では、たった6n+14$ CXゲートしか必要としない。
これは、この一般化のコンパイル可能な実装の最初の例であり、量子ソフトウェア工学における重要な、そしてエキサイティングな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:29:44 GMT)
ByteStack-ID: Integrated Stacked Model Leveraging Payload Byte Frequency
for Grayscale Image-based Network Intrusion Detection [0.5] ByteStack-IDはパケットレベルの侵入検知に適した先駆的なアプローチである。
われわれのアプローチはパケットレベルの情報にのみ基づいている。
提案手法は,マルチクラス分類タスクにおいて,例外的に81%のマクロF1スコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:11:48 GMT)
Generative AI in the Construction Industry: A State-of-the-art Analysis [0.4] 建設業界における生成AIの現状、機会、課題に関する文献のギャップがある。
本研究は, 建設産業における既存の, 新興のジェネレーティブAIの機会と課題をレビューし, 分類することを目的とする。
建設会社が独自のデータを使ってカスタマイズされた生成AIソリューションを構築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） (Thu, 15 Feb 2024 13:39:55 GMT)
Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network
Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model [0.4] StyleGAN3モデルの判別器は,画像品質と顔品質の両方でスコアを体系的に階層化する。
人種や性別が知覚される軸にまたがる色と輝度に対する差別者の偏見について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:34:21 GMT)
Data Augmentation and Transfer Learning Approaches Applied to Facial
Expressions Recognition [0.3] 本稿では,認識タスクの性能を向上させる新しいデータ拡張手法を提案する。
我々は、感情タイプごとに新しい合成画像を生成することができるGANモデルをスクラッチから構築する。
拡張データセットでは、異なるアーキテクチャで事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:46:03 GMT)
Enhancing signal detectability in learning-based CT reconstruction with
a model observer inspired loss function [0.3] 本稿では,再建過程における弱い信号の検出可能性を高めるために,モデルオブザーバフレームワークにヒントを得た新たなトレーニング損失を導入する。
本研究は, 乳房CT画像から得られたスパース画像の再構成に対するアプローチを検証し, 信号検出性の向上を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:18:06 GMT)
An Expressive Ansatz for Low-Depth Quantum Approximate Optimisation [0.2] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、最適化問題を解くために用いられるハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
QAOAはNISQデバイスに実装できるが、物理的制限は回路深さを制限し、性能を低下させる。
この研究は、より古典的なパラメータをアンサッツに割り当て、低深さでの性能を改善するeXpressive QAOA (XQAOA)を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:00:30 GMT)
Reproducing, Extending, and Analyzing Naming Experiments [0.2] 開発者が名前を選択する方法に関する最近の調査では、異なる開発者が同じオブジェクトに対して与えた名前を収集している。
これにより、これらの名前の多様性と構造の研究が可能となり、名前の作り方に関するモデルの構築が可能となった。
我々はこの研究の様々な部分を3つの独立した実験で再現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:39:54 GMT)
Dual input stream transformer for vertical drift correction in
eye-tracking reading data [0.2] 本稿では,読解中に収集した視線追跡データから実際に注目されていたテキスト行に固定点を割り当てる新しいDual Input Stream Transformer(DIST)を提案する。
我々は、9つの多様なデータセットからなる包括的スイートにおいて、11の古典的アプローチに対してDISTを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:05:14 GMT)
Tracking Changing Probabilities via Dynamic Learners [0.2] 離散アイテムストリームの効率的な予測と更新手法を模索する。
ストリームは非有界であり、アイテムの集合は予測者に未知であり、その総数も増大する。
我々は、そのような非定常性に対応するように設計された移動平均手法をタイムリーに開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:48:58 GMT)
HyperMagNet: A Magnetic Laplacian based Hypergraph Neural Network [0.2] 本稿では,ハイパーグラフを非可逆マルコフ連鎖として表現する,ハイパーグラフニューラルネットワークの代替手法を提案する。
我々はこのマルコフ連鎖を用いて、提案したハイパーグラフニューラルネットワークの入力として機能する複素エルミートラプラシアン行列(磁気ラプラシアン)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:05:45 GMT)
The optimal placement of the head in the noun phrase. The case of
demonstrative, numeral, adjective and noun [0.2] 言語において好まれる順序によって、名詞は終わりに置かれる傾向があることを示す。
我々はまた、アンチローカリティ効果の証拠も示している: 望ましい順序における構文依存は、偶然に予想されるよりも長い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:24:39 GMT)
Systematic Literature Review of EM-SCA Attacks on Encryption [0.1] サイドチャネル攻撃(SCA)は、暗号の完全性に重大な脅威を与え、デバイスキーを妥協させる。
EM-SCAは、EM放射線を監視して情報を収集し、暗号化キーを検索し、悪意のある活動を検出する。
本研究は,EM-SCAがシナリオ間の暗号化に与える影響を評価し,デジタル法科学と法執行機関におけるその役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:53:46 GMT)
A Deep Learning Approach to Radar-based QPE [0.1] マルチプルセンサ(QPESUMS)モザイクレーダデータセットを用いた量的降水量推定と分別に基づく量的降水量推定(QPE)のためのボリューム・ツー・ポイント・フレームワークを提案する。
台湾地域における格子状レーダー反射率の時系列データ量を用いて,気象観測所におけるQPEの統計モデルを構築するために,機械学習アルゴリズムを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:05:18 GMT)
Reinforcement Learning for Solving Stochastic Vehicle Routing Problem
with Time Windows [0.1] 本稿では,時空間における車両ルーティング問題 (SVRP) の最適化のための強化学習手法を提案する。
我々は、特定の顧客時間窓とともに、不確実な旅行コストと需要を考慮に入れた新しいSVRPの定式化を開発する。
ルーティングコストを最小限に抑えるために、強化学習を通じてトレーニングされた注意ベースのニューラルネットワークが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:35:29 GMT)
Paying Attention to Deflections: Mining Pragmatic Nuances for
Whataboutism Detection in Online Discourse [0.1] 物語をディスラプトし、不信を喚起する強力なツールである「Whataboutism」は、量的NLP研究において未発見のままである。
我々は、TwitterとYouTubeからの新しいデータセットを導入し、オーバーラップと、どこが問題なのか、プロパガンダ、そしてTu quoqueの誤用の区別を明らかにした。
我々の実験は、その正確な検出において、非常に独特な課題をもたらし、新しい方法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:34:19 GMT)
Accelerating Quantum Algorithms with Precomputation [0.1] 本稿では,量子事前計算が可能な量子アルゴリズムのモデルを提案する。
我々は、このコストモデルにおいて標準モデルよりも効率的に実装できる2種類のユニタリを解析する。
量子事前計算は量子優位を求める新しいアリーナを提供する可能性があることを示唆する例がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:34:28 GMT)
TSTEM: A Cognitive Platform for Collecting Cyber Threat Intelligence in the Wild [0.1] オープンソースからサイバー脅威情報(CTI)を抽出することは、急速に拡大する防衛戦略である。
従来の研究では、抽出プロセスの個々のコンポーネントの改善に焦点が当てられていた。
コミュニティには、ストリーミングCTIデータパイプラインを野放しに展開するオープンソースプラットフォームがない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:29:21 GMT)
Influence of Trotterization error on single-particle tunneling [0.0] スズキ・トロッター近似(STA)を用いた単粒子トンネル問題の解析を行った。
提案した問題は、既存の量子デバイスに直接実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:20:42 GMT)
mshw, a forecasting library to predict short-term electricity demand
based on multiple seasonal Holt-Winters [0.0] 現在の電力システムは、電力市場が電気価格を確立するために需要予測を必要とする。
最も一般的な予測形式は、両方の技術を使用するハイブリッドモデルに基づいている。
本稿では,電気需要予測のためのツールボックスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:08:18 GMT)
Zero-Shot Reasoning: Personalized Content Generation Without the Cold
Start Problem [0.0] 本稿では,大規模言語モデルを用いてパーソナライズを実現するための新しいアプローチを提案する。
本研究では,個々のプレイヤーから連続的に収集されたゲームプレイデータに基づくレベルを提案する。
本手法は, 従来の手法が生成した生産環境では有効であり, プレイヤーが中間レベルを終了しない確率において, 性能が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:37:25 GMT)
Utilizing Machine Learning for Signal Classification and Noise Reduction
in Amateur Radio [0.0] アマチュア無線の分野では、信号の効果的な分類とノイズの緩和が信頼性の高い通信を確保する上で重要な役割を担っている。
従来の信号分類とノイズ低減の手法は、しばしば手動の介入と事前定義されたしきい値に依存する。
アマチュア無線における信号分類と雑音低減のための機械学習手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:49:05 GMT)
Utilizing GANs for Fraud Detection: Model Training with Synthetic
Transaction Data [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の不正検出への応用について検討する。
GANは複雑なデータ分散のモデリングにおいて有望であり、異常検出のための効果的なツールである。
この研究は、ディープラーニング技術によるトランザクションセキュリティの強化におけるGANの可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:48:20 GMT)
User Modeling and User Profiling: A Comprehensive Survey [0.0] 本稿では,ユーザモデリングとプロファイリング研究の現状,進化,今後の方向性について調査する。
我々は、初期のステレオタイプモデルから最新のディープラーニング技術までの開発をトレースする、歴史的概要を提供する。
また、プライバシ保護技術に対する重要なニーズと、ユーザモデリングアプローチにおける説明可能性と公正性への推進にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:06:06 GMT)
Upper Bounds for the Clock Speeds of Fault-Tolerant Distributed Quantum
Computation using Satellites to Supply Entangled Photon Pairs [0.0] 量子衛星ネットワークは量子鍵分布に有効であることが知られている。
本研究では,1MHzのクロックレートで,衛星ネットワークを用いたFTDQCが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:57:40 GMT)
Universal Quantum Computing with Field-Mediated Unruh--DeWitt Qubits [0.0] 普遍的な量子ゲートの集合は、量子コンピューティング理論の重要な部分である。
UDW検出器は単純な設定で、普遍量子コンピューティングを提供するために知られているゲートの集合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:19:45 GMT)
Two-particle Hadamard walk on dynamically percolated line and circle [0.0] 動的にパーコレーションされた有限線または円上の2つの非相互作用量子粒子のアダマールウォークの漸近ダイナミクスについて検討した。
我々は、対応するランダム・ユニタリ力学のアトラクタ空間の基礎を構築し、解の完全性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:45:52 GMT)
Truncation technique for variational quantum eigensolver for Molecular
Hamiltonians [0.0] 変分量子固有解法(VQE)はノイズ量子デバイスのための最も有望な量子アルゴリズムの1つである。
そこで本研究では, トランケートされたハミルトニアンを用いて, 最適化手順を開始する物理直感的なトランケーション手法を提案する。
この戦略により、量子コンピュータ上でのハミルトニアンの期待値に対する必要な評価回数を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 00:59:28 GMT)
Trainability Barriers in Low-Depth QAOA Landscapes [0.0] QAOA(Quantum Alternating Operator Ansatz)は最適化問題を解くための変分量子アルゴリズムである。
以前の結果から、小さなパラメータの固定数の解析性能が保証された。
本研究は,近年の数値研究の焦点である中間体制における訓練の難しさについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:45:30 GMT)
Toward nuclear physics from lattice QCD on quantum computers [0.0] 格子QCDの古典的および量子シミュレーションの計算複雑性について論じる。
量子シミュレーションは核子数の関数としてより良くスケールできることが示され、これにより大きな核に対して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:39:31 GMT)
The current state of security -- Insights from the German software industry [0.0] 本稿では,本稿で論じられたセキュアなソフトウェア開発の主な考え方について概説する。
実施に関するデータセットは、20社による質的なインタビュー調査を通じて収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:25:41 GMT)
The Nature of Intelligence [0.0] 人間とAIの両方で一般的に表現される知性の本質は不明である。
インテリジェンスの性質は,システムエントロピーを最小限に抑える数学的に機能する一連のプロセスであることを示す。
このエッセイは、宇宙と私たちを人間としてより深く理解するための出発点となるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:32:21 GMT)
The Efficient Shrinkage Path: Maximum Likelihood of Minimum MSE Risk [0.0] 回帰係数推定器のベクトルを通さなければならないという制約の下で、可能な限り短い新しい一般化されたリッジ回帰縮小経路を提案する。
これらの可視化は、重要なデータ分析の洞察を提供し、不条件(構築された)データに線形モデルを適用する研究者やデータサイエンティストに自信を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:03:51 GMT)
System-level Impact of Non-Ideal Program-Time of Charge Trap Flash (CTF)
on Deep Neural Network [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるRPUベースの重み付けを実装可能なCharge Trap Flash(CTF)デバイス
しかし、CTFをベースとしたRPUの重み更新(V_T)は、CTFの非理想的プログラム時間の影響を受けている。
本研究では,非理想的プログラム時間による総誤差を低減するため,パルストレイン設計補償手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:47:35 GMT)
Synthetic images aid the recognition of human-made art forgeries [0.0] 偽造検出に特化した最初のデータセットをリリースする。
私たちは有名な芸術家のスタイルで人造の偽造品や模倣品を使っています。
追加の合成偽造物は、人造偽造物の検出を一貫して改善していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:53:31 GMT)
Stuck-at Faults in ReRAM Neuromorphic Circuit Array and their Correction
through Machine Learning [0.0] 本稿では,Resistive Random Access Memory(ReRAM)ニューロモルフィック回路の故障による推定精度について検討する。
本稿では,故障による推論精度の低下を回復するための機械学習(ML)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:51:27 GMT)
Stochastic quantum trajectories demonstrate the Quantum Zeno Effect in
open spin 1/2, spin 1 and spin 3/2 systems [0.0] ラビ振動を受けるスピン1/2,スピン1,スピン3/2の開量子系における量子ゼノ効果について検討する。
非常に強い測定のために、振動はランダムに発生するほぼ瞬時ジャンプに類似している。
スピン1とスピン3/2系の場合、測定強度はどの固有状態が探索されているかを決定し、ある固有状態近傍で系が膨らむと量子ゼノ効果が強くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:00:09 GMT)
Stabilizer Formalism for Operator Algebra Quantum Error Correction [0.0] 演算子量子誤差補正(OAQEC)と呼ばれる一般量子エラー補正フレームワークに対する安定化器形式を導入する。
与えられた符号に対して修正可能なパウリ誤差を完全に特徴づける定理を定式化する。
最近のハイブリッドサブスペースのコード構造が形式主義によってどのように捉えられているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:54:30 GMT)
Spontaneous Emission in the presence of Quantum Mirrors [0.0] 導波路に結合した原子の配列は鏡として振る舞うことができる。
このような量子ミラーの存在下で励起二層原子の自然放出を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:09:22 GMT)
Robust SVD Made Easy: A fast and reliable algorithm for large-scale data
analysis [0.0] 既存のロバストなSVDアルゴリズムは、ロバスト性のために速度を犠牲にしたり、わずかに外れ値が存在する場合に失敗することが多い。
本研究では,Spherally Normalized SVDというアルゴリズムを導入し,ロバストなSVD近似手法を提案する。
提案アルゴリズムは, 標準低ランクSVDアルゴリズムの2つの応用しか利用せず, 顕著な高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:08:11 GMT)
Road Graph Generator: Mapping roads at construction sites from GPS data [0.0] 地図構築現場におけるGPS軌道からの道路推定手法を提案する。
本課題は, 建設機械の非標準運動パターンが不安定であることから, 特異な課題を提起するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:53:25 GMT)
Reusing Softmax Hardware Unit for GELU Computation in Transformers [0.0] トランスフォーマーは自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョンアプリケーションの性能を大幅に改善した。
変換器の計算には行列乗算とソフトマックスやGELUのような非線形活性化関数が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:16:33 GMT)
Representation Learning Using a Single Forward Pass [0.0] Solo Pass Embedded Learning Algorithm (SPELA)は、エッジAIデバイスにおけるトレーニングおよび推論アプリケーションの主要な候補である。
SPELAは雑音の多いデータセット上で非線形分類を行うことができることを示す。
また,MNIST,KMNIST,Fashion MNISTにおいて,SPELAの初歩的・画期的な学習能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:47:10 GMT)
Realization of high-fidelity unitary operations on up to 64 frequency
bins [0.0] 最大64個の周波数ビンモードでプログラム可能なユニタリ演算を実現する。
システムの性能をベンチマークするために、異なる量子ウォークユニタリ演算を探索する。
その結果,高品質なユニタリ操作を実現するための新たな道が開けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:47:39 GMT)
Random features and polynomial rules [0.0] 本稿では,ガウスデータを用いた一般教師付き学習問題に対するランダム特徴モデルの性能の一般化について述べる。
我々は、$Dto infty$と$P/DK$,$N/DL$の間の少なくとも一方が有限である極限から遠く離れた良い合意を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:09:41 GMT)
Quantum optics with giant atoms in a structured photonic bath [0.0] 本稿では、巨大原子を用いた量子光学問題に取り組むための一般的な枠組みを提案する。
我々は、巨大原子のDFHを予測/エンジニアリングするための一般的な基準を初めて提供する。
これは、正方格子やフォトニックグラフェンのような2次元浴槽における新しいDFHを示すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:02:25 GMT)
Quantum dynamics of superconductor-quantum dot-superconductor Josephson
junctions [0.0] コンデンサ型S-QD-S接合の自己整合量子化を経路積分定式化により検討する。
結果は、任意のインピーダンス環境においてS-QD-S接合を取り入れた将来の実験と量子デバイスを理解するために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:14:59 GMT)
Quantum dimension witness with a single repeated operation [0.0] 本稿では,遅延法における1つの繰り返し演算を用いて,量子系の次元の単純なヌル検定を行う。
このテストは、プログラムされたゲートを持つ現在の実現可能な量子技術に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:47:56 GMT)
Quantum algorithm for bioinformatics to compute the similarity between
proteins [0.0] 著者らは、タンパク質データベースの出現に基づいてランダムな配列を生成する量子法を提案する。
目的は、生成したタンパク質に最も近いタンパク質を見つけ、これらのタンパク質を秩序づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:17:32 GMT)
Quantum Simulation of SU(3) Lattice Yang Mills Theory at Leading Order
in Large N [0.0] ヒルベルト空間と相互作用が N_c の逆パワーでどのように拡張できるかを示す。
量子ビットおよび量子ビット上の SU(3) ゲージ場の単純表現を可能にする明示的な構成を与える。
この定式化により、CNOT 深さ 113 の ibm_torino 上の 5times5$ と 8times8$ の格子上で SU(3) 格子ゲージ理論のリアルタイムダイナミクスをシミュレーションすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Phase transitions and thermodynamic cycles in the broken PT-regime [0.0] 本稿では,従来のカルノーサイクルよりも効率が高い新しい量子熱力学サイクルを提案する。
我々のモデルでは、このサイクルは非エルミート量子論の自発的に壊れたパリティ時間反転(PT)対称性状態の低温状態にのみ存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:26:26 GMT)
POBEVM: Real-time Video Matting via Progressively Optimize the Target
Body and Edge [0.0] 本研究では,リアルタイムなトリマップフリーなビデオマッチング手法を提案する。
提案手法は,Distinctions-646 (D646) と VideoMatte240K(VM) の両方のデータセット上で,事前のトリマップフリーなマッチング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:08:26 GMT)
Null dimension witness based on single measurements [0.0] 我々は、実空間、複素空間、古典空間を識別する量子系の次元の零な証人を示す。
証人は十分な数の結果と準備された入力状態を持つ単一の測定のみを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:54:37 GMT)
Non-orthogonal Age-Optimal Information Dissemination in Vehicular
Networks: A Meta Multi-Objective Reinforcement Learning Approach [0.0] 道路側ユニット(RSU)は、車両に物理プロセスのセットに関するタイムリーな更新を提供する。
定式化問題は多目的混合整数非線形計画問題である。
我々は,各最適化サブプロブレムを解くために,DQN-Deep Deterministic Policy gradient (DDPG)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:51:47 GMT)
Noise Decoupling for State Transfer in Continuous Variable Systems [0.0] 連続変数を用いた状態伝達問題に対して,一意演算のランダムな混合によって与えられる雑音チャネルの玩具モデルを考える。
ランダムノイズに対しては、一般ノイズプロファイルにおいて目標状態の回復が可能であり、ノイズと比較して介入が速い場合には消滅が可能である。
送信機の状態は、目標状態の畳み込みとノイズ操作を特徴付けるフィルタ関数として記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:48:37 GMT)
Neural Networks Asymptotic Behaviours 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。
NNのパラメータの非線形性を無視できるGaussian Processs(GP)に対応するNNの制限について検討する。
格子上のモンテカルロ法でシミュレートされた量子調和振動子の場合、デコンボリューション逆問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:07:13 GMT)
Neural Information Organizing and Processing -- Neural Machines [0.0] 自然および人工ニューラルシステムのニューラルマシンとして統一的な記述とモデリングを可能にする、ニューラル構造、プロセス、パラメータ、特性の情報合成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 15:15:11 GMT)
Motional state analysis of a trapped ion by ultra-narrowband composite
pulses [0.0] 技術は、青色のサイドバンド遷移に超狭帯域複合パルスを用いて、異なる運動状態の集団を走査する。
特に高いフォノン数に対して、合成パルスシーケンスはフォノン数範囲を測定するフィルタとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:03:51 GMT)
Modeling methodology for the accurate and prompt prediction of
symptomatic events in chronic diseases [0.0] 慢性疾患における症状発生の予測は、症状が起こる前に決定を下すことができる。
本報告では,慢性疾患の症状的危機の予測限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:30:50 GMT)
ModZoo: A Large-Scale Study of Modded Android Apps and their Markets [0.0] 私たちは、最も人気のある修正された13のアプリ市場から得られた146万以上のアプリを分析しています。
収集したアプリの約90%は、Google Playの公式アプリと比べて何らかの方法で変更されている。
修正には、無限のコインや生活などのゲーム不正、無料のプレミアム機能を備えたメインストリームアプリ、広告識別子の変更や広告の除外などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:53:26 GMT)
Mathematical Opportunities in Digital Twins (MATH-DT) [0.0] デジタル双生児(Digital twins, DT)は、物理的システムの意思決定を支援する。
DTは、特定のエコシステム、オブジェクト、あるいは現実を表す人から始まり、マルチスケールの物理モデリングと結合を必要とします。
普遍的なモデルやアプローチは存在しない。例えば、予測のためのカルマンフィルタは工学では機能するが、生物医学領域では機能しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 21:01:29 GMT)
MasonTigers@LT-EDI-2024: An Ensemble Approach Towards Detecting
Homophobia and Transphobia in Social Media Comments [0.0] 10言語にわたるホモフォビアおよび/またはトランスフォビアを検出することを目的としたLT-EDI 2024ワークショップのタスク2のアプローチと結果について述べる。
我々の手法はモノリンガル変換器とアンサンブル法を含み、それぞれの強みを活かしてモデルの性能を向上させる。
アンサンブルモデルはうまくいき、マクロF1スコアによって測定された10言語中8言語のトップ5に、私たちのチームであるMasonTigersを配置しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:05:13 GMT)
Liouvillian skin effects and fragmented condensates in an integrable
dissipative Bose-Hubbard model [0.0] ホッピング振幅に適合する速度に調整された損失の有無で,任意の相互作用強度でBose-Hubbardモデルのダイナミクスを解くことができることを示す。
ベーテ・アンザッツ解を解析することにより、弱い相互作用でさえシステムの定性的特徴を変化させることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Lester: rotoscope animation through video object segmentation and
tracking [0.0] レスターはビデオからレトロスタイルの2Dアニメーションを自動的に合成する新しい方法である。
ビデオフレームはSAM(Segment Anything Model)で処理され、結果のマスクは後のフレームを通してDeAOTで追跡される。
その結果,提案手法は時間的整合性に優れており,ポーズや外観の異なる映像を正しく処理できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:15:54 GMT)
Karush-Kuhn-Tucker conditions for non-commutative optimization problems [0.0] 問題変数、状態および演算子最適条件の小さなバリエーションを通して導出する。
状態最適条件は、すべてのアルキメデス(つまり有界)NPO問題によって満たされる。
作用素最適条件は、KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件の非可換類似である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:57:45 GMT)
Investigating finite-size effects in random matrices by counting
resonances [0.0] 共鳴の概念を再評価し、測定可能な量に関連付ける。
我々は,この手法を有限サイズシステムに適用するための基盤を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:00:17 GMT)
Interspecies F\"orster resonances of Rb-Cs Rydberg $d$-states for
enhanced multi-qubit gate fidelities [0.0] ルビジウムとセシウムのRydberg $d$-state間の種間相互作用の解析を行った。
我々は、最も強い種間結合を提供するF"オースター共鳴チャネルを特定し、高忠実度2ビットおよび多ビットの$C_kZ$ゲートの実行可能性を示す。
以上の結果から、$d$状態軌道は、$s$状態と比較して種内結合の抑制を増強し、大規模な中性原子量子プロセッサでの使用に適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:04:59 GMT)
Interpreting symplectic linear transformations in a two-qubit phase
space [0.0] 位相空間の点のシンプレクティック線型置換とウィグナー函数のある種の再解釈は、ユニタリ変換と同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:01:26 GMT)
Improving the efficiency of GP-GOMEA for higher-arity operators [0.0] 遺伝的プログラミング(GP)は、本質的に解釈可能な表現を進化させる方法を提供する。
GP-GOMEA (GP-GOMEA) はGPの1形態であり、サイズが制限されていないが正確な表現の進化に特に有効であることが見出され、解釈可能性の向上に寄与している。
本稿では,GP-GOMEAの2つの機能拡張について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:20:40 GMT)
Identifying and modelling cognitive biases in mobility choices [0.0] 本報告では,エージェントベースモデリングと日常移動選択のシミュレーションを目的としたM1インターンシップの結果を報告する。
このシミュレーションは、モビリティ・トランジションに関する真剣なゲームの基礎となるのに十分現実的であることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:58:27 GMT)
Identification is Pointless: Quantum Reference Frames, Localisation of
Events, and the Quantum Hole Argument [0.0] 古典的な参照フレームと同様に、QRFは時間、位置、運動量、スピンリレーショナルといった物理量を定義するのに使うことができる。
対称性が存在する場合、系が'同じ'か'異なる'構成であるかは、QRFの選択に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:00:01 GMT)
How to validate average calibration for machine learning regression
tasks ? [0.0] 機械学習回帰タスクの不確実性の平均校正は2つの方法で検証できる。
1つの方法は、キャリブレーション誤差(CE)を平均絶対誤差(MSE)と平均分散(MV)または平均二乗不確実性(MV)の差として推定することである。
もう1つは、平均二乗zスコアまたはスケールドエラー(ZMS)を 1 と比較することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:05:35 GMT)
Higher categorical symmetries and gauging in two-dimensional spin
systems [0.0] 高いカテゴリーの対称性は、自然に2つの対称性として生じることが示されています。
我々のフレームワークは双対性へのアプローチに依存しており、双対量子格子モデルは加群2-カテゴリの選択においてのみ異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 10:40:47 GMT)
High-fidelity two-qubit gates of hybrid superconducting-semiconducting
singlet-triplet qubits [0.0] 超伝導体は量子ドットの自由度の間の長距離相互作用を誘導する。
この異方性は可変であり、シングルトリップ(ST)スピンキュービット間の高速かつ高忠実な2ビットゲートを可能にする。
我々の設計は、量子情報の非計算状態へのリークに無害である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:25:52 GMT)
HawkEye: Advancing Robust Regression with Bounded, Smooth, and
Insensitive Loss Function [0.0] 我々は,HawkeEye損失関数という新しい対称損失関数を導入する。
これは、SVR文学における最初の損失関数であり、バウンドされ、滑らかで、同時に非感性ゾーンを持つ。
我々はHE-LSSVRと呼ばれる新しい高速で堅牢なモデルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:46:41 GMT)
Hand Shape and Gesture Recognition using Multiscale Template Matching,
Background Subtraction and Binary Image Analysis [0.0] 背景サブトラクションの統合を利用して、ハンドオブジェクトのバイナリイメージを導出する。
この手法は単純ではあるが,手形分類作業における有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:21:41 GMT)
Fingerprinting Defects in Hexagonal Boron Nitride via Multi-Phonon
Excitation [0.0] 六方晶窒化ホウ素における黄色の単一光子放出の起源を決定した。
この原子構造とその光学的性質の知識は、量子技術におけるこれらのエミッタの信頼性の高い実装に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 12:53:13 GMT)
Fermion exchange in ring polymer self-consistent field theory [0.0] フェルミオン交換と排除体積のマッピングは、高分子の自己整合場理論を用いて行われる。
量子粒子は、古典的な統計力学においてリングポリマーとして正確に表現できることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:58:57 GMT)
FedRDF: A Robust and Dynamic Aggregation Function against Poisoning
Attacks in Federated Learning [0.0] Federated Learning(FL)は、集中型機械学習(ML)デプロイメントに関連する典型的なプライバシ問題に対する、有望なアプローチである。
そのよく知られた利点にもかかわらず、FLはビザンツの行動や毒殺攻撃のようなセキュリティ攻撃に弱い。
提案手法は各種モデル毒殺攻撃に対して試験され,最先端の凝集法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:42:04 GMT)
Fast and explainable clustering based on sorting [0.0] 我々はCLASSIXと呼ばれる高速で説明可能なクラスタリング手法を提案する。
このアルゴリズムは2つのスカラーパラメータ、すなわちアグリゲーションのための距離パラメータと、最小クラスタサイズを制御する別のパラメータによって制御される。
実験により, CLASSIXは最先端クラスタリングアルゴリズムと競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:02:58 GMT)
Extracting the current-phase-relation of a monolithic three-dimensional
nano-constriction using a DC-current-tunable superconducting microwave cavity [0.0] モノリシックに集積されたネオンイオンビームパターンの3Dナノ収縮を有するニオブマイクロ波空洞について述べる。
設計により、直流電流可変マイクロ波回路を取得し、バイアス電流依存性の収縮特性が共振器共鳴に与える影響を特徴づける。
我々のプラットフォームはマイクロ波回路に統合された非線形要素を包括的に特徴付けるのに有用な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:02:49 GMT)
Exploring phonon-like interactions in one-dimensional Bose-Fermi
mixtures [0.0] ボソンにのみ影響する光学格子電位に閉じ込められたコールド原子Bose-Fermi混合物について検討した。
魅力的なボース・フェルミ相互作用の下では、絶縁相はフェルミオン式ウェディングケーキのような構成を採用する。
反発的な相互作用のために、このトラップはピエルス相を不安定にし、2つの種を分離させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 22:52:42 GMT)
Exploiting symmetries in nuclear Hamiltonians for ground state
preparation [0.0] リプキンとアガシのモデル(英: Lipkin and Agassi model)は、量子シミュレーション法のために天然のテストベッドを提供する核モデルである。
変分量子固有解法 (VQE) を用いてこれらのモデルの基底状態を求める。
新しい古典的だが量子に触発されたアプローチは、核問題における基底状態を学ぶためのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:04:01 GMT)
Exploiting Alpha Transparency In Language And Vision-Based AI Systems [0.0] 本研究は、PNG画像ファイルフォーマット、特にアルファ透過層から派生した新たなエクスプロイトを明らかにする。
提案手法では,このα層を人間の観察者には見えないが,AI画像プロセッサによって完全に動作可能なチャネルとして用いる。
この脆弱性のテスト対象は、Apple、Microsoft、Google、Salesforce、Nvidia、Facebookの代表的なビジョンシステムにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 02:38:23 GMT)
Explicit large $N$ von Neumann algebras from matrix models [0.0] 我々は、大きな$N$極限において創発型III$_$フォンノイマン代数をもたらす量子力学系の族を構築する。
これらの系における実時間的有限温度相関関数を計算し、これらがIII$_$フォンノイマン代数によって大まかに$N$で記述されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Entanglement-symmetries of covariant channels [0.0] ホップ・ガロワ対象 H が有限次元 *-表現を持つならば、この同値性に関連するチャネルは互いにシミュレートできることを示す。
この結果を用いて、特定の量子チャネルの絡み合い支援容量を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:43:55 GMT)
Entanglement degradation under local dissipative Landau-Zener noise [0.0] その結果, スピンカップリングの方向が絡み合いのダイナミクスに大きく影響していることが示唆された。
非断熱的力学は、断熱的進化よりも絡み合いの保存の方が好ましいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 20:46:12 GMT)
Entanglement and entropy in multipartite systems: a useful approach [0.0] 本稿では,特に有用な形で再表現されたコンカレンスベクトルの概念が,新たな洞察と計算ツールを提供する方法を示す。
このアプローチはまた、汎用多部系における真の絡み合いに対する十分な条件を導出するのにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:08:15 GMT)
Enhancing Cybersecurity Resilience in Finance with Deep Learning for
Advanced Threat Detection [0.0] 本稿では,サイバーセキュリティ向上のための高度な脅威検出にディープラーニングを用いる。
主に、通常のプログラムとネットワークの振る舞いデータを収集する統計機械学習手法を使用する。
検出フェーズでは、トレランスを超える通常の値から逸脱するプログラムコードまたはネットワーク動作が悪意のあるコードまたはネットワーク攻撃行動とみなされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:35:57 GMT)
Enhancing Courier Scheduling in Crowdsourced Last-Mile Delivery through
Dynamic Shift Extensions: A Deep Reinforcement Learning Approach [0.0] 本研究では,コミット型クーリエのシフト拡張によるオフラインスケジュールの動的調整の問題に焦点をあてる。
目的は、宅配業者のシフト拡大と宅配業者への依頼の割り当てを決定することにより、プラットフォーム利益を最大化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:15:51 GMT)
Enhanced Schmidt number criteria based on correlation trace norms [0.0] シュミット数 (Schmidt number) は、二部量子状態の真の絡み合い次元を表す。
任意の局所次元における密度行列のシュミット数に対する簡単な基準を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:28:57 GMT)
Eliciting Personality Traits in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は採用の文脈において、候補者と雇用主の両方が利用している。
本研究は,異なる入力プロンプトに基づいて,それらの出力変動を調べることによって,そのようなモデルをよりよく理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 09:12:40 GMT)
Electrically controlled focusing of de Broglie matter waves by Fresnel
zone plate [0.0] フレネルゾーンプレート(FZP、Fresnel Zone Plates)は、当初は光の操作用に設計されていたが、現在では物質波の応用が拡大している。
FZPバイアスは、原子と表面の相互作用を誘起偏極ポテンシャルに変化させることにより、中性原子の回折焦点を変調する。
発見は、ヘリウム顕微鏡の性能向上など、原子光学の様々な新しい応用に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:37:32 GMT)
Efficient Language Adaptive Pre-training: Extending State-of-the-Art
Large Language Models for Polish [0.0] 本研究では,ポーランド語文を生成するための基礎言語モデル (LLM) の微調整の可能性について検討する。
最初のステップはLanguage Adaptive Pre-training (LAPT)で、2億7600万のポーランドのトークンからなる3.11GBの高品質データセットをトレーニングする。
訓練されたCurie-7B-v1は、デコーダベースポーランドモデルの中で、最低パープレクティリティ3.02のポーランド語テキストを生成するだけでなく、最高のポーランド語エンコーダ-デコーダモデルの性能と密接に競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:17:10 GMT)
Effects of correlated magnetic noises from shared control lines on
two-qubit gate [0.0] 共有制御線路からのノイズは、マルチキュービットゲートに相関誤差をもたらす可能性がある。
本稿では,特定の2量子ビットモデルにおいて,異なる相関雑音を識別可能なランダム化ベンチマークプロトコルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:25:40 GMT)
Dynamically Generated Decoherence-Free Subspaces and Subsystems on
Superconducting Qubits [0.0] デコヒーレンスのない部分空間とサブシステム(DFS)は、デコヒーレンスの影響を受けない対称性で保護された状態に符号化することで量子情報を保存する。
ここではDD生成DFS論理量子ビットの最初の実験例を示す。
DFS論理量子ビットはDDのみの物理量子ビットよりも最大で23%の保存精度の向上を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 18:52:44 GMT)
Discrete quadratic model QUBO solution landscapes [0.0] 本稿では,QUBO DQMソリューションランドスケープの構造に及ぼす符号化とペナルティ強度の選択の影響について検討する。
本研究は、ワンホットおよびドメインウォールエンコーディングに特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 03:10:31 GMT)
DFORM: Diffeomorphic vector field alignment for assessing dynamics
across learned models [0.0] 学習モデル間のダイナミクスを比較するためのDFORMフレームワークを提案する。
DFORM変換ベクトル場間のミスマッチは、2つのモデル間の軌道類似性を定義する。
例えば、標準神経科学タスクで訓練されたモデルにDFORMを適用し、学習力学が機能的に類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:22:50 GMT)
Comment on "Experimentally adjudicating between different causal
accounts of Bell-inequality violations via statistical model selection" [0.0] デイリーらはいくつかの超決定論的モデルは標準的な量子力学に反すると主張している。
オーバーフィッティングは、文献で示された他の尺度よりも微調整の尺度として優れているが、必ずしもモデルが普遍的に悪いというわけではない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:48:30 GMT)
Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment
Heterogeneity [0.0] 政策反復(PI)は、強化学習(RL)の多くのアルゴリズムに影響を与えた。
本稿では,Approximate PI (API) のフェデレーションバージョンを調査し,そのエラー境界を導出する。
追加の近似誤差を軽減するために,クライアント選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:33:22 GMT)
Better bounds for low-energy product formulas [0.0] 低エネルギーセクターにおける時間進化状態の際の積公式による誤差を厳格に検討する。
このような設定では、ネストした可換作用素の作用素ノルムに基づく通常のエラー境界は、適切な選択された低エネルギー部分空間に制限されたものに置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 23:13:57 GMT)
Association between quantum paradoxes based on weak values and a
realistic interpretation of quantum measurements [0.0] 弱い値の現実的な見方に基づく多くの量子パラドックスが過去数十年の間に議論された。
これらの研究で見られる弱い値の現実的なビューは、量子測定の現実的なビューと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:07:46 GMT)
Analysing software failure using runtime verification and LTL [0.0] 自己修復ソフトウェアシステムは、人間の介入なしに故障やエラーを検出し、診断し、自動的に回復するように設計されている。
本研究では,4種類のエラーをコンポーネントレベルで診断するための実行時検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:37:45 GMT)
An optically pumped magnetic gradiometer for the detection of human
biomagnetism [0.0] センサの感度は18$textfT/textcm/sqrttextHz$に到達し,最大30dB減衰の共振モード同質磁界ノイズを除去できることを示す。
特に、人間の脳の聴覚誘発反応を記録でき、外部磁場障害の存在下でリアルタイムの心磁図を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 17:08:49 GMT)
An Analysis of Langauge Frequency and Error Correction for Esperanto [0.0] Eo-GPデータセットを用いて包括的周波数解析を行う。
次に,実例から得られたEo-GECデータセットを紹介する。
GPT-3.5 と GPT-4 を用いて,GPT-4 は自動評価と人的評価の両方において GPT-3.5 よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 04:10:25 GMT)
Agents Need Not Know Their Purpose [0.0] 本稿では,隠れたサブファンクションの集合である有効効用関数を設計したエージェントについて述べる。
本稿では,設計者の意図の内的近似を合理的に構成する,不愉快なエージェントについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 06:15:46 GMT)
Accuracy Tests of the Envelope Theory [0.0] エンベロープ理論は、量子多体系の固有解を得るための簡単な近似法である。
ソリューションが信頼性が高く、改善手順が存在するとしても、いくつかのシステムでは精度が欠落する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 13:17:13 GMT)
AbuseGPT: Abuse of Generative AI ChatBots to Create Smishing Campaigns [0.0] 本稿では,既存のAIベースのチャットボットが現実世界の攻撃者によってどのように悪用され,スマイシングテキストを作成するかを示すために,AbuseGPT法を提案する。
我々は、攻撃者が既存の生成AIベースのチャットボットサービスの倫理的基準を活用できることを示す強力な実証的証拠を発見した。
また、生成AIベースのサービスの不正行為を保護するための今後の研究方針やガイドラインについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 05:49:22 GMT)
A Stochastic-Geometrical Framework for Object Pose Estimation based on
Mixture Models Avoiding the Correspondence Problem [0.0] 本稿では,複数特徴点の観測に基づくオブジェクトポーズ推定のための新しい幾何学的モデリングフレームワークを提案する。
混合モデルを用いた確率論的モデリングは、正確でロバストなポーズ推定の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:10:14 GMT)
A Quantum Approach to News Verification from the Perspective of a News
Aggregator [0.0] この論文は、量子アクターがどのように合意に達するかに触発されて、全く新しいアプローチでニュースを検証する。
我々は、ニュースアグリゲータが悪いアクターを嗅ぐのを助けるために「量子エンタングルメント」を用いるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:05:14 GMT)
A Latent Space Correlation-Aware Autoencoder for Anomaly Detection in
Skewed Data [0.0] 本稿では,潜時次元相関を計測し,近距離異常と遠距離異常の両方を効果的に検出するカーネル化オートエンコーダを提案する。
多目的関数は2つの目標を持ち、頑健なMD距離の形で潜在特徴空間内の相関情報を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 16:18:32 GMT)
A Framework For Gait-Based User Demography Estimation Using Inertial
Sensors [0.0] ユーザの年齢と性別を識別するために、745人の被験者からなる大規模なセンサベースの歩行データセット上で、ディープニューラルネットワークモデルをトレーニングする。
我々は,年齢や性別などのユーザの復刻を識別する上で重要な役割を担う重要な変数を同定する。
このアプローチは、年齢や性別に関連する歩行パラメータに関する情報を提供するだけでなく、歩行障害を解析・診断するために拡張できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 07:23:34 GMT)
A Data-Driven Supervised Machine Learning Approach to Estimating Global
Ambient Air Pollution Concentrations With Associated Prediction Intervals [0.0] 我々は、時間的および空間的計測の欠如を示唆するスケーラブルでデータ駆動型の教師あり機械学習フレームワークを開発した。
このモデルは, 時間的および空間的計測の欠如を示唆し, NO$, O$_3$, PM$_10$, PM$_2.5$, SO$などの汚染物質の包括的データセットを生成するように設計されている。
モデルの性能について検討し,今後のモニタリングステーションの戦略的配置に関する洞察と勧告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 11:09:22 GMT)
(Nonequilibrium) dynamics of diffusion processes with non-conservative
drifts [0.0] 非保存的ドリフト場を持つ非平衡フォッカー・プランク力学は、次元$Ngeq 2$で、実スカラーポテンシャル$V$と純粋に虚ベクトルポテンシャル$iA$の非エルミート量子力学と関連付けられる。
フォッカー・プランク確率密度関数はファインマンの経路積分によって得られるので、以前の観測結果は「磁気アフィン」プロパゲータの一般問題に向けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 08:00:49 GMT)
"Model Cards for Model Reporting" in 2024: Reclassifying Category of Ethical Considerations in Terms of Trustworthiness and Risk Management [0.0] 2019年、"Model Cards for Model Reporting"と題された論文は、モデルパフォーマンスを文書化する新しいツールを導入した。
この論文で詳述されたカテゴリの1つは倫理的考察であり、データのサブカテゴリ、人間の生活、緩和、リスクと害、ユースケースが含まれる。
我々は、信頼に値するAIとして知られる分野の成熟により、このカテゴリをオリジナルのモデルカードに再分類することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Feb 2024 14:56:00 GMT)