KG-Agent: An Efficient Autonomous Agent Framework for Complex Reasoning
over Knowledge Graph [134.9] 我々は、KG-Agentと呼ばれる自律LLMベースのエージェントフレームワークを提案する。
KG-Agentでは、LLM、多機能ツールボックス、KGベースのエグゼキュータ、知識メモリを統合する。
有効性を保証するため、プログラム言語を利用してKG上のマルチホップ推論プロセスを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:07:49 GMT)
Gaining Wisdom from Setbacks: Aligning Large Language Models via Mistake
Analysis [127.9] 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、多くの機会を提供するだけでなく、重要な課題も提示している。
既存のアライメント手法は、人間による注釈付き、欠陥のない命令応答ペアを利用することで、LLMを好ましい結果に導くのが一般的である。
本研究は誤り解析に基づく新しいアライメント手法を提案する。ミスの原因と回避方法を学習するために,LLMを誤った内容に故意に公開する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:50:10 GMT)
What Changed? Converting Representational Interventions to Natural
Language [116.9] 言語モデル(LM)の表現空間をターゲットとした介入は、モデル行動に影響を与える効果的な手段として現れてきた。
表現空間の反ファクトを自然言語の反ファクトに変換することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:12:02 GMT)
Question Translation Training for Better Multilingual Reasoning [113.5] 大規模言語モデルは推論タスクにおいて魅力的なパフォーマンスを示すが、英語以外の言語ではより悪いパフォーマンスを示す傾向がある。
典型的な解決策は、命令データを興味のあるすべての言語に翻訳し、結果の多言語データをトレーニングすることである。
本稿では,X- English parallel question dataを微調整することで,推論する質問を英語に翻訳するモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:04:07 GMT)
Turn Waste into Worth: Rectifying Top-$k$ Router of MoE [111.1] MoEモデルは、その計算効率のために、大きな言語モデルのトレーニングに人気がある。
一般的に使用される上位$のルーティングメカニズムは、アンバランスなルーティングのために冗長性とメモリコストに悩まされる。
ドロップトークンとパディングに対処するため,GPU内整流とFill-in整流を含む整流化を提案する。
これらの組み合わせは、バニラトップ1ルータの精度を4.7%上回る優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:23:27 GMT)
Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language
Models [104.6] 本研究では, 分散制御, 生の知覚観察, コストのかかるコミュニケーション, 様々な実施環境下でインスタンス化された多目的タスクといった課題に対処する。
我々は,LLMの常識知識,推論能力,言語理解,テキスト生成能力を活用し,認知に触発されたモジュラーフレームワークにシームレスに組み込む。
C-WAH と TDW-MAT を用いた実験により, GPT-4 で駆動される CoELA が, 強い計画に基づく手法を超越し, 創発的な効果的なコミュニケーションを示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:27:56 GMT)
TuneTables: Context Optimization for Scalable Prior-Data Fitted Networks [93.9] 我々は,事前データ対応ネットワーク(PFN)のコンテキスト最適化手法を開発した。
PFNは、事前学習とコンテキスト内学習を利用して、1つのフォワードパスで新しいタスクの強力なパフォーマンスを達成する。
我々は,大規模データセットをより小さな学習コンテキストに圧縮する新しいプロンプトチューニング戦略であるTuneTablesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:02:23 GMT)
GeoDiffusion: Text-Prompted Geometric Control for Object Detection Data
Generation [91.0] 様々な幾何学的条件をテキストプロンプトに柔軟に翻訳できるシンプルなフレームワークであるGeoDiffusionを提案する。
われわれのGeoDiffusionは、バウンディングボックスだけでなく、自動運転シーンのカメラビューのような余分な幾何学的条件もエンコードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:43:45 GMT)
TopoX: A Suite of Python Packages for Machine Learning on Topological
Domains [89.9] TopoXはPythonのソフトウェアスイートで、トポロジ上のコンピューティングと機械学習のための信頼性とユーザフレンドリなビルディングブロックを提供する。
TopoXは、TopoNetX、TopoEmbedX、TopoModelxの3つのパッケージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:28:59 GMT)
LLM can Achieve Self-Regulation via Hyperparameter Aware Generation [88.7] 大規模言語モデル (LLM) は、生成されたテキストを制御するために様々な復号法を用いる。
LLMはこれらのデコード戦略の存在を意識し、自己統制できるのか?
ハイパーパラメータ・アウェア・ジェネレーション(HAG)と呼ばれる新しいテキスト生成パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 11:18:22 GMT)
KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models [86.7] 大規模言語モデル(LLM)の知識認識を明確かつ暗黙的に改善する知識認識ファインタニング(KnowTuning)手法を提案する。
我々は、LLMを訓練し、答えにおける知識の3倍を明示的に識別するために、明示的な知識認識生成ステージを考案する。
また,LLMを学習し,信頼できない知識と信頼できない知識を暗黙的に区別するために,暗黙的な知識認識比較ステージを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:54:32 GMT)
Learning with Imbalanced Noisy Data by Preventing Bias in Sample
Selection [82.4] 実世界のデータセットには、ノイズの多いラベルだけでなく、クラス不均衡も含まれている。
不均衡なデータセットにおけるノイズラベルに対処する,単純かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:34:53 GMT)
Dissecting Human and LLM Preferences [80.6] 人間は誤りに敏感ではなく、自分の姿勢を支持する反応を好んでおり、モデルが限界を認めている場合、明確な嫌悪を示します。
GPT-4-Turboのような先進的なLCMは、より正確さ、明快さ、無害さを強調している。
嗜好に基づく評価は意図的に操作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:34:31 GMT)
LLaGA: Large Language and Graph Assistant [79.1] 大規模言語とグラフアシスタント(LLaGA)は、グラフ構造化データの複雑さを扱う革新的なモデルである。
LLaGAは汎用性、一般化性、解釈性に優れており、異なるデータセットやタスク間で一貫して動作する。
実験の結果,LLaGAは4つのデータセットと3つのタスクに1つの単一モデルを用いて優れた性能を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:59:41 GMT)
Effective Prompt Extraction from Language Models [78.7] 本稿では,迅速な抽出攻撃の有効性を評価するための枠組みを提案する。
3つの異なるプロンプトと11の基盤となる大規模言語モデルによる実験では、単純なテキストベースの攻撃は、実際に高い確率でプロンプトを明らかにすることができる。
本フレームワークは,抽出したプロンプトがモデル幻覚ではなく実際の秘密プロンプトであるか否かを高精度に判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:44:05 GMT)
SciMON: Scientific Inspiration Machines Optimized for Novelty [74.8] 文献に基づく新たな科学的方向を生成するために,ニューラルランゲージモデルを探索し,拡張する。
モデルが入力背景コンテキストとして使用される新しい設定で、劇的な出発をとっています。
本稿では,過去の科学的論文から「吸入」を抽出するモデリングフレームワークであるSciMONを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:28:04 GMT)
Distributional GFlowNets with Quantile Flows [73.7] Generative Flow Networks(GFlowNets)は、エージェントが一連の意思決定ステップを通じて複雑な構造を生成するためのポリシーを学ぶ確率的サンプルの新たなファミリーである。
本研究では,GFlowNetの分散パラダイムを採用し,各フロー関数を分散化し,学習中により情報的な学習信号を提供する。
GFlowNet学習アルゴリズムは,リスク不確実性のあるシナリオを扱う上で不可欠な,リスクに敏感なポリシーを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:11:17 GMT)
M4GT-Bench: Evaluation Benchmark for Black-Box Machine-Generated Text
Detection [71.0] 大規模言語モデル(LLM)は、機械生成テキスト(MGT)に前例のない急上昇をもたらした。
このことは、その潜在的な誤用と社会的意味に関する正当な懸念を提起する。
これらの内容と本物の人間生成テキストを識別し区別する必要性は、偽情報との戦いにおいて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:50:33 GMT)
EVEDIT: Event-based Knowledge Editing with Deductive Editing Boundaries [69.7] 大規模言語モデル(LLM)における効率的な知識編集(KE)の理論的枠組みを導入する。
本稿では,事象をイベント記述と組み合わせたイベントベースの知識編集タスクを提案する。
編集モデルにおける不確実性を解消するための既存の設定よりもイベントベースの編集の方が優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:34:50 GMT)
Forward-Backward Reasoning in Large Language Models for Mathematical
Verification [69.3] 自己整合性(Self-Consistency)は、さまざまな推論チェーンの回答をサンプリングし、多数決によって最終回答を選択する。
候補解の検証に後方推論を導入する。
検証のための FOrward と BAckward Reasoning は最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:11:46 GMT)
OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models [69.2] 本稿では, LLMの重量行列を1ビットに大胆に定量化し, LLMの極低ビット幅展開への道を開く。
実験によると、OneBitは、堅牢なトレーニングプロセスで優れたパフォーマンス(少なくとも、非量子化パフォーマンスの83%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:26:57 GMT)
G-MAP: General Memory-Augmented Pre-trained Language Model for Domain
Tasks [68.9] G-MAP(General Memory Augmented Pre-trained Language Model)の新たなフレームワークを提案する。
G-MAPは、凍った一般PLMから構築されたメモリ表現によって、一般知識を失うことなくドメイン固有のPLMを増強する。
各種分野(生物・コンピュータ科学出版物,ニュース,レビュー)におけるG-MAPの有効性とタスクの種類(テキスト分類,QA,NER)について示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:31:47 GMT)
Disclosure and Mitigation of Gender Bias in LLMs [64.8] 大規模言語モデル(LLM)はバイアス応答を生成することができる。
条件生成に基づく間接探索フレームワークを提案する。
LLMにおける明示的・暗黙的な性バイアスを明らかにするための3つの戦略を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:48:55 GMT)
DALA: A Distribution-Aware LoRA-Based Adversarial Attack against
Language Models [64.8] 敵攻撃は入力データに微妙な摂動をもたらす可能性がある。
最近の攻撃方法は比較的高い攻撃成功率(ASR)を達成することができる。
そこで本研究では,分散ロラをベースとしたDALA(Adversarial Attack)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:14:20 GMT)
LaCo: Large Language Model Pruning via Layer Collapse [64.0] トランスフォーマーに基づく大規模言語モデル(LLM)は、サイズ拡大の顕著な傾向を目撃している。
後部モデル層が先行層に崩壊する,textitLayer Collapse (LaCo) と呼ばれる簡潔な層分割法を提案する。
実験の結果,25～30%の刈り取り率で平均タスク性能が80%以上維持されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:16:30 GMT)
LogicLLM: Exploring Self-supervised Logic-enhanced Training for Large
Language Models [62.8] 本稿では,自己指導型ポストトレーニングによる論理的知識の活用の可能性について検討する。
我々はMERItの自己回帰的目的変数を考案し、パラメータサイズが30億から13億の2つのLLM系列、すなわちFLAN-T5とLLaMAと統合する。
2つの挑戦的な論理的推論ベンチマークの結果は、LogicLLMの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:37:57 GMT)
Exploiting T-norms for Deep Learning in Autonomous Driving [60.2] 自律運転におけるイベント検出のタスクにおいて,メモリ効率のよいtノルムに基づく損失をどうやって定義できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:51:21 GMT)
Asclepius: A Spectrum Evaluation Benchmark for Medical Multi-Modal Large
Language Models [59.6] 医療マルチモーダル大言語モデル(Med-MLLM)を評価するための新しいベンチマークであるAsclepiusを紹介する。
Asclepiusは、異なる医療専門性と異なる診断能力の観点から、モデル能力の厳密かつ包括的に評価する。
また、6つのMed-MLLMの詳細な分析を行い、5人の専門家と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:04:23 GMT)
InCharacter: Evaluating Personality Fidelity in Role-Playing Agents
through Psychological Interviews [58.4] 本稿では, RPAの性格的忠実度を心理的尺度で評価するための新しい視点を紹介する。
実験には様々な種類の RPA と LLM が含まれ、14の広く使用されている心理学的尺度で32の異なる文字をカバーしている。
InCharacterでは、現在最先端のRPAが人物の人格と高度に一致した個性を示し、80.7%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:23:11 GMT)
TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing
Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning [58.1] テーブルプロンプトを生成するための多用途前処理ツールボックスとして,TAP4LLMを提案する。
各モジュールにおいて、様々なシナリオで使用されるいくつかの一般的なメソッドを収集し、設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:31:14 GMT)
Quantization Aware Attack: Enhancing Transferable Adversarial Attacks by Model Quantization [57.9] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、異常な一般化性のため、リソース制約のあるシナリオに注目が集まっている。
従来の研究では、ビット幅の異なるQNN間で転送性を実現することは困難であった。
マルチビット学習目的のQNN代替モデルを微調整するテキスト品質認識攻撃(QAA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:48:16 GMT)
Direct Evaluation of Chain-of-Thought in Multi-hop Reasoning with
Knowledge Graphs [55.1] 大規模言語モデル(LLM)は、回答とともにチェーン・オブ・シントの説明を生成するよう促されたとき、強い推論能力を示す。
本稿では,LLMの推論知識と生成したCoTの精度を評価するために,新しい識別的・生成的CoT評価パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:22:56 GMT)
TC-LIF: A Two-Compartment Spiking Neuron Model for Long-Term Sequential
Modelling [55.0] 潜在的な可能性や危険に関連する感覚的手がかりの同定は、長期間の遅延によって有用な手がかりを分離する無関係な事象によってしばしば複雑になる。
SNN(State-of-the-art spiking Neural Network)は、遠方のキュー間の長期的な時間的依存関係を確立する上で、依然として困難な課題である。
そこで本研究では,T-LIFとよばれる,生物学的にインスパイアされたTwo-compartment Leaky Integrate- and-Fireのスパイキングニューロンモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:30:46 GMT)
Training-free image style alignment for self-adapting domain shift on
handheld ultrasound devices [54.5] 本稿では,ハンドヘルドデバイスデータのスタイルを標準デバイスと整合させるための,トレーニングフリーなイメージスタイルアライメント(TISA)フレームワークを提案する。
TISAは、余分な訓練なしにハンドヘルドデバイスイメージを直接推測することができ、臨床応用に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:15:23 GMT)
Mirror Gradient: Towards Robust Multimodal Recommender Systems via
Exploring Flat Local Minima [54.1] フラットローカルミニマの新しい視点からマルチモーダルリコメンデータシステムの解析を行う。
我々はミラーグラディエント(MG)と呼ばれる簡潔で効果的な勾配戦略を提案する。
提案したMGは、既存の堅牢なトレーニング手法を補完し、多様な高度なレコメンデーションモデルに容易に拡張できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:27:30 GMT)
Aligning Large Language Models by On-Policy Self-Judgment [52.3] 本稿では,1)オンライン学習と2)パラメータ効率の新たなフレームワークであるSELF-JUDGEを提案する。
本稿では,政策と裁判官の双方に作用する単一モデルの訓練を行うために,審査員補助細管(JSFT)を提案する。
評価実験の結果,SELF-JUDGEは選好ベンチマークのベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 11:25:26 GMT)
A General Framework for User-Guided Bayesian Optimization [52.0] コラボ (ColaBO) は、典型的なカーネル構造を超越した事前信念のための最初のベイズ原理の枠組みである。
我々は,ColaBOの事前情報が正確である場合に最適化を著しく高速化し,ミスリード時のほぼ既定性能を維持する能力を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:06:40 GMT)
MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models [51.5] 過去1年間で、MM-LLM(MultiModal Large Language Models)が大幅に進歩している。
MM-LLMのさらなる研究を促進するための総合的な調査を行う。
本稿では,主要なベンチマークで選択したMM-LLMの性能を概観し,MM-LLMの有効性を高めるための鍵となるトレーニングレシピを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:17:55 GMT)
Watch Out for Your Agents! Investigating Backdoor Threats to LLM-Based
Agents [50.0] 我々は、LSMベースのエージェントに対して、典型的な安全脅威であるバックドアアタックの1つを調査する第一歩を踏み出した。
まず、エージェントバックドア攻撃の一般的な枠組みを定式化し、その後、エージェントバックドア攻撃の様々な形態について徹底的に分析する。
本稿では,2つの典型的なエージェント・タスクに対するエージェント・バックドア・アタックのバリエーションを実装するためのデータ中毒機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:48:45 GMT)
CoDi: Conditional Diffusion Distillation for Higher-Fidelity and Faster
Image Generation [49.3] 大規模な生成拡散モデルは、テキスト・ツー・イメージ生成に革命をもたらし、条件付き生成タスクに大きな可能性を秘めている。
しかし、彼らの普及は高い計算コストによって妨げられ、リアルタイムの応用が制限される。
本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルに付加的な画像条件入力を適応させるCoDiという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:17:36 GMT)
Boosting of Thoughts: Trial-and-Error Problem Solving with Large
Language Models [48.4] Boosting of Thoughts (BoT)は、大規模言語モデルによる問題解決のための自動プロンプトフレームワークである。
我々は,BoTが他の先進的なプロンプト手法よりも高い,あるいは同等の問題解決率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:13:36 GMT)
Blinded by Generated Contexts: How Language Models Merge Generated and
Retrieved Contexts for Open-Domain QA? [47.9] 本稿では,Large Language Models (LLM) が生成および検索コンテキストをどのように統合するかを検討する。
実験では、誤った情報を提供する場合でも、生成されたコンテキストを優先する複数のLSMにおいて、重大なバイアスが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:57:46 GMT)
Table Meets LLM: Can Large Language Models Understand Structured Table
Data? A Benchmark and Empirical Study [47.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語(NL)に関連する課題を解決するために、数ショットの推論器として魅力的になってきている。
我々は,LLMの構造理解能力(SUC)を評価するためのベンチマークを設計することで,これを理解しようとしている。
その結果、テーブル入力形式、コンテンツ順序、ロールプロンプト、パーティションマークなど、いくつかの入力選択によってパフォーマンスが変化していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:28:05 GMT)
RENOVI: A Benchmark Towards Remediating Norm Violations in
Socio-Cultural Conversations [46.6] ReNoViは、社会規範に注釈を付けた9,258のマルチターン対話からなる大規模なコーパスである。
ReNoViは512の人間による対話(実データ)と、ChatGPTが素早い学習を通じて生成した8,746の合成会話からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:13:42 GMT)
On Good Practices for Task-Specific Distillation of Large Pretrained
Models [46.5] 最近の事前学習モデルの優れた堅牢性と汎用性は、文献で確立された共通の実践に挑戦することを示します。
また、安定拡散に基づくMixupの変種が標準データ拡張を補完することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:15:43 GMT)
CoLLaVO: Crayon Large Language and Vision mOdel [46.1] 現在のビジョン言語モデルが本当に品質の高いオブジェクトレベルの画像理解能力を持っているかどうかは、まだ解明されていない。
その結果,現在のVLMのイメージ理解能力は,ビジョン言語(VL)タスクにおけるゼロショット性能と強く相関していることが判明した。
本研究では,Crayon Large Language and Vision mOdel (CoLLaVO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 11:03:02 GMT)
Seizing Serendipity: Exploiting the Value of Past Success in Off-Policy
Actor-Critic [45.1] 高品質なQ値関数の学習は、多くの現代のオフポリティ深い強化学習(RL)アルゴリズムの成功に重要な役割を果たしている。
共通視点から考えると、Q値が実際にRLトレーニングプロセスの後半段階で過小評価されていることが分かる。
本稿では,Blended Exploitation and Exploration (BEE)演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 21:01:03 GMT)
Open the Pandora's Box of LLMs: Jailbreaking LLMs through Representation
Engineering [44.1] Representation Engineering (JRE) による Jailbreaking LLMs という新しいjailbreakingアプローチを提案する。
本手法では,対象モデルの防御を回避できる「安全パターン」を抽出するために,少数のクエリペアしか必要としない。
また、これらの知見に基づいて、JRE原則に着想を得た新しい防御フレームワークを導入し、顕著な効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:21:02 GMT)
C-ICL: Contrastive In-context Learning for Information Extraction [44.1] c-ICLは、正しいサンプル構築と間違ったサンプル構築の両方を活用して、コンテキスト内学習のデモを作成する、新しい数ショット技術である。
各種データセットに対する実験により,c-ICLは従来の数発のインコンテキスト学習法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 11:28:08 GMT)
Modeling the amplification of epidemic spread by misinformed populations [43.4] 本研究では、大規模で移動性に富んだ物理的接触ネットワークと、郡全体にわたる誤情報による個人分布を組み込んだ疫病モデルを提案する。
本モデルでは,誤報が感染拡大に与える影響を理解するために,様々なシナリオをシミュレートし,推定することができる。
このモデルを用いて、最悪のシナリオでは、誤報が米国内で4700万件のCOVID-19感染を引き起こした可能性があると推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:01:43 GMT)
Directions of Curvature as an Explanation for Loss of Plasticity [42.4] 可塑性の喪失は、ニューラルネットワークが新しい経験から学ぶ能力を失う現象である。
ニューラルネットワークはトレーニング中に曲率の方向を失う。
可塑性の喪失を緩和する正規化剤も曲率を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:44:46 GMT)
Training Language Model Agents without Modifying Language Models [41.9] LLM重みを変更することなくLLM(Large Language Models)エージェントを訓練する新しいパラダイムを提案する。
LLMを利用してエージェントの機能を更新し、ロールバックとアーリーストップという2つの戦略でエージェントトレーニングアルゴリズムを考案するエージェントを開発する。
広範囲な実験により、エージェント訓練パラダイムが代表的LLMエージェントの性能を大幅に改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:31:21 GMT)
On the Efficacy of Eviction Policy for Key-Value Constrained Generative
Language Model Inference [40.8] 大規模言語モデル(LLM)は、リソース制約のある環境でのデプロイに特に費用がかかる。
本稿では,時間的注意スコアとロバストネス測定に基づく堅牢なキャッシュ省略ポリシーであるRoCoを紹介する。
ユーザフレンドリーなキー値制約付き生成推論専用の汎用ソフトウェアパッケージであるEasyKVをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:08:14 GMT)
How Many Validation Labels Do You Need? Exploring the Design Space of
Label-Efficient Model Ranking [40.4] 本稿では,LEMR (Label-Efficient Model Ranking) を提案し,MoraBench Benchmarkを提案する。
LEMRは、未ラベルのバリデーションセットからインスタンスを戦略的にアノテートすることで、モデル選択におけるコストのかかるアノテーションの必要性を最小限にする新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:42:03 GMT)
Supporting Experts with a Multimodal Machine-Learning-Based Tool for
Human Behavior Analysis of Conversational Videos [40.3] そこで我々は,プロビデンス(Providence)を開発した。プロビデンス(Providence)は,専門家による形式的な研究から得られた設計上の考察に基づくビジュアルプログラミングツールである。
これにより、専門家はさまざまな機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、コードを書くことなく人間の行動の手がかりを捉えることができる。
本研究は,会話の場面検索タスクの達成に要する認知負荷が少なく,ユーザビリティと満足度の高いアウトプットを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:27:04 GMT)
ZeroG: Investigating Cross-dataset Zero-shot Transferability in Graphs [39.4] ZeroGは、クロスデータセットの一般化を可能にするために設計された新しいフレームワークである。
本稿では,抽出したサブグラフの意味情報と構造情報を豊かにするための,プロンプトベースのサブグラフサンプリングモジュールを提案する。
その結果, モデルの有効性は, クロスデータセットのゼロショット転送性に有意であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:52:43 GMT)
Hierarchical Prior-based Super Resolution for Point Cloud Geometry
Compression [39.1] 幾何学に基づくポイントクラウド圧縮(G-PCC)は、ポイントクラウドを圧縮するために移動画像専門家グループによって開発された。
本稿では,点雲幾何学的圧縮のための階層的事前分解能超解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 11:15:38 GMT)
Learning by Reconstruction Produces Uninformative Features For
Perception [38.7] 解釈可能性にも拘わらず、再構築による学習と知覚の学習の相違を識別する。
我々は, 前者は, 観測された分散を説明するデータの部分空間, 後者の非形式的特徴を持つ部分空間に対して, モデルの容量を割り当てていることを示す。
マスキングのようなノイズ戦略は確かに有益であるが,加法的ガウスノイズのようなノイズ戦略は有益ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:08:16 GMT)
Beyond Literal Descriptions: Understanding and Locating Open-World
Objects Aligned with Human Intentions [38.7] 本稿では,意図駆動型視覚的グラウンドディング(IVG)タスクを提案し,インテンションVG(IntentionVG)と呼ばれる最大規模のIVGデータセットを自由形式の意図表現で構築する。
基礎課題を実現するために,現実的なエージェントが様々なシナリオの特定の目標を移動して見つけ出す必要があることを考えると,我々のIVGタスクと意図VGデータセットは,多シナリオ認識と自我中心の視点の両方において重要な特性を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:42:14 GMT)
Med-UniC: Unifying Cross-Lingual Medical Vision-Language Pre-Training by
Diminishing Bias [38.3] Med-UniC (Med-UniC) は、英語とスペイン語のマルチモーダル医療データを統合したものである。
Med-UniCは、5つの医療画像タスクと30以上の疾患を含む10のデータセットで優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:49:54 GMT)
Knowledge Editing on Black-box Large Language Models [37.2] 知識編集は、大きな言語モデル(LLM)の振る舞いを効率的に正確に修正し、特定の知識を更新することを目的としている。
現在の研究は、主にホワイトボックスのLLM編集に焦点を当てており、重要なシナリオであるブラックボックスのLLM編集を見下ろしている。
ブラックボックスLLMにKEを導入し,既存の評価の限界を克服するための総合評価フレームワークを提案する。
2つのベンチマークの実験と分析は、 PostEditがすべてのベースラインを上回り、強力な一般化を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:06:10 GMT)
Grasping the Essentials: Tailoring Large Language Models for Zero-Shot
Relation Extraction [36.6] 関係抽出(RE)は、テキストで言及されたエンティティ間の意味的関係を識別することを目的としている。
標的関係のセマンティクスを理解するために、不完全で偏見のある監視を提供するような学習設定はほとんどない。
本稿では、自然言語で表現された関係定義のみを用いてREモデルを訓練するゼロショットRE設定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:20:06 GMT)
Deep Video Codec Control for Vision Models [36.0] 標準符号化ビデオはディープビジョンモデルの性能を著しく低下させることを示した。
本稿では、帯域制限と下流の深い視力性能の両方を考慮した、エンド・ツー・エンドの学習可能なDeep Video制御について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:37:23 GMT)
Reinforcement Learning with Maskable Stock Representation for Portfolio
Management in Customizable Stock Pools [35.0] ポートフォリオ・マネジメント(PM)は、長期的利益を追求するために、資本を異なる株式に最適な定期的な再配置を探求する基本的な金融取引課題である。
既存のReinforcement Learning (RL) 法では,ストックプールを少し変更してもRLエージェントを再訓練する必要があるため,高い計算コストと不安定な性能が得られる。
我々は,グローバルストックプールにおけるワンショットトレーニングを通じて,PMをCSPで扱うためのEarnMoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:29:59 GMT)
Debiased Offline Representation Learning for Fast Online Adaptation in
Non-stationary Dynamics [33.1] 高速オンライン適応(DORA)のためのデバイアスドオフライン表現(Debiased Offline Representation)という新しいアプローチを導入する。
DORAは、動的エンコーディングと環境データの間の相互情報を最大化する情報ボトルネック原理を取り入れている。
本稿では,情報ボトルネック原理のトラクタブルバウンダリを活用したDORAの実践的実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:03:35 GMT)
Reasoning before Comparison: LLM-Enhanced Semantic Similarity Metrics
for Domain Specialized Text Analysis [33.0] 我々は,LLMをゼロショットテキスト識別とラベル生成に活用するフレームワークを開発した。
提案したフレームワークをMIMICデータ上でテストすることにより,GPT-4生成ラベルが意味的類似性評価を大幅に改善できることがわかった。
このフレームワークは放射線学レポートの類似性分析のために実装されているが、その概念は他の専門分野にも拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:46:44 GMT)
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly
Detection [32.9] AnomalyCLIPはオブジェクトに依存しないテキストを学習し、画像の一般的な正規性と異常をキャプチャする。
非常に多様なクラスセマンティクスのデータセットにおける異常の検出とセグメンテーションにおいて、優れたゼロショット性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:12:42 GMT)
Foundational theories of hesitant fuzzy sets and hesitant fuzzy
information systems and their applications for multi-strength intelligent
classifiers [32.8] ヘシタントファジィ集合は、不確実性やためらいのある場合において広く用いられる。
ある種の集合として、ヘジットファジィ集合は包含関係を明確に定義する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:01:55 GMT)
PanoDiffusion: 360-degree Panorama Outpainting via Diffusion [32.7] パノディフュージョンと呼ばれる潜在拡散モデル(LDM)を用いた360度室内RGB-Dパノラマ露光モデルを提案する。
トレーニング中にRGBと深度パノラマデータの両方を利用する新しいバイモーダル潜時拡散構造を導入する。
以上の結果から,RGB-Dパノラマにおけるパノ拡散法は,様々な種類のマスクに対して多種多様な構造を持つ結果が得られるだけでなく,高品質のパノラマを合成し,リアルな3次元室内モデルを提供することによって,最先端のパノラマ法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:22:55 GMT)
GenDec: A robust generative Question-decomposition method for Multi-hop
reasoning [32.1] マルチホップQAには、複雑な質問に答えるステップバイステップの推論が含まれる。
マルチホップ質問応答における既存の大規模言語モデル(LLM)推論能力は現在も探索が続けられている。
LLMが正しい結論に達するために望ましい推論連鎖に従うかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:21:44 GMT)
Group-Sparse Matrix Factorization for Transfer Learning of Word
Embeddings [31.8] 本稿では,グループパースペナルティによって構造を生かし,学習ドメイン固有の単語埋め込みを効率的に伝達する直感的な推定手法を提案する。
非コーパス目的関数によって同定される局所最小値はすべて、標準正規化条件下での最小値と統計的に区別できないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:02:59 GMT)
Is ChatGPT a Good Sentiment Analyzer? A Preliminary Study [31.7] ChatGPTは研究コミュニティと一般の双方から大きな注目を集めている。
本稿では, テキストに含まれる感情, 感情, 感情の理解に関するChatGPTの予備評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:08:06 GMT)
Autoencoding Conditional Neural Processes for Representation Learning [31.6] 条件付きニューラルプロセス(CNP)は、データから学習するフレキシブルで効率的なモデルのファミリーである。
PPS-VAE(Partial Pixel Space Variational Autoencoder)は、CNPコンテキストをCNPと同時に学習する潜時変数としてキャストするアモータイズされた変分フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:00:14 GMT)
Can Large Multimodal Models Uncover Deep Semantics Behind Images? [31.5] 本稿では,大規模マルチモーダルモデルの視覚的深層セマンティクス能力を評価するための総合ベンチマークであるDEEPEVALを紹介する。
本評価は,既存のLMMと人間との深い意味理解能力の差を顕著に示すものである。
例えば、GPT-4Vは、画像記述において人間に比較可能な性能を達成するにもかかわらず、深い意味論を理解する上で、人間よりも30%遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:41:44 GMT)
Rescue: Ranking LLM Responses with Partial Ordering to Improve Response
Generation [30.6] 本稿では,ランキング指標を用いたLCMの最適化手法を提案する。
従来の完全順序付けではなく、部分順序付けを提唱する。
ベンチマークデータセットを用いて,システムの改善された応答生成能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:37:09 GMT)
Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with
Heterogeneous Clients [30.1] フェデレートラーニング(FL)は、異なるクライアントにローカルに保存されているデータを交換したり転送したりすることなく、共通のグローバルモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,DeFedAvgという,効率的な連邦学習(AFL)フレームワークを提案する。
DeFedAvgは、望まれる線形スピードアップ特性を達成する最初のAFLアルゴリズムであり、高いスケーラビリティを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:22:46 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） (Sat, 17 Feb 2024 19:41:57 GMT)
MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models [29.2] 本稿では,LVLMのための簡易かつ効果的なトレーニング戦略であるMoE-Tuningを提案する。
MoE-LLaVAはMoEベースのスパースLVLMアーキテクチャであり、ルータを通じてトップkの専門家のみをユニークに活性化する。
様々な視覚的理解と物体幻覚のベンチマークにおいて,MoE-LLaVAの顕著な性能を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:12:29 GMT)
Trust Regions for Explanations via Black-Box Probabilistic Certification [27.9] クエリアクセスのみのブラックボックスモデルを考えると、この例を中心とした最大のハイパーキューブを見つけることはできますか?
そのようなエファントラスト領域を効率的に見つけることは、複数の利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:26:14 GMT)
Multi-Perspective Consistency Enhances Confidence Estimation in Large
Language Models [27.6] 本研究は,大規模言語モデルの信頼性評価の改善に焦点を当てる。
言語モデルにおける自己認識の脆弱さを考慮して,マルチパースペクティブ・一貫性(MPC)法を提案する。
8つの公開データセットの実験結果は、我々のMPCが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:37:39 GMT)
Self-consistent Reasoning For Solving Math Word Problems [27.6] 数学語問題(英: Math word problem、MWP)は、テキスト中の数学問題から解表現を自動的に導き出すタスクである。
これまでの研究では、入力テキストと出力表現の間に急激な相関関係があった。
本稿では,出力分布シフトの補正にプルーニング戦略を採用するSCRという自己整合推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:36:19 GMT)
RECALL+: Adversarial Web-based Replay for Continual Learning in Semantic
Segmentation [27.3] 我々は、従来のアプローチ(RECALL)を拡張し、教師なしのWebcrawledデータを活用することで、忘れることに取り組みます。
実験結果から、この拡張アプローチは、特にインクリメンタルシナリオが複数のステップにまたがる場合、顕著な結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:05:51 GMT)
Be Persistent: Towards a Unified Solution for Mitigating Shortcuts in
Deep Learning [27.2] ニューラルネットワークの多くの障害ケースの中で、ショートカット学習は至るところで行われている。
DNNでショートカット学習のための統一されたソリューションを見つけることは不可能であり、TDAはそのようなフレームワークを形成する上で重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:02:22 GMT)
ChatEarthNet: A Global-Scale, High-Quality Image-Text Dataset for Remote
Sensing [26.6] ChatEarthNetは、グローバルカバレッジ、高品質、広範囲の多様性、詳細な説明を特徴とする大規模な画像テキストデータセットである。
ChatEarthNetは、ChatGPT-3.5で生成されたキャプション付き163,488のイメージテキストペアと、ChatGPT-4Vで生成されたキャプション付き1万のイメージテキストペアで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:38:40 GMT)
LLMs as Narcissistic Evaluators: When Ego Inflates Evaluation Scores [26.5] 本研究は,LMに基づく評価指標が,要約タスクの文脈において,それぞれの基盤となるLMに対して有利なバイアスを示すかどうかを考察する。
以上の結果から, 金のサマリーを活用せずに, 基準のない手法で評価指標を用いた場合, 特に有意なバイアスがみられた。
これらの結果は、生成的評価モデルによって提供される評価は、本質的なテキスト品質を超える要因に影響される可能性があることを裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:16:10 GMT)
Semantically-aware Neural Radiance Fields for Visual Scene
Understanding: A Comprehensive Review [26.4] 視覚的シーン理解における意味的認識型ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)の役割を概観する。
NeRFはシーン内の静止オブジェクトと動的オブジェクトの両方に対して3D表現を正確に推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:15:09 GMT)
Instructive Decoding: Instruction-Tuned Large Language Models are
Self-Refiner from Noisy Instructions [26.2] 本稿では,インストラクティブ・デコーディング(Instructive Decoding, ID)を提案する。
IDは、元の命令の操作されたバージョンから生成された予測を利用して、逆方向の予測のためにロジットを調整する。
ランダムな単語を介して意味的ノイズを挿入するものから、逸脱した応答を誘発する「オポジット」のような他のものまで、このようなノイズの多い命令のスペクトルにわたって実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:00:29 GMT)
I Learn Better If You Speak My Language: Enhancing Large Language Model
Fine-Tuning with Style-Aligned Response Adjustments [25.9] 本研究では,微調整過程における接地構造応答のスタイルの影響について検討した。
提案手法は,モデルの既存応答を最小限に修正して誤りを訂正する手法である。
この技術は、モデルのネイティブレスポンススタイルに合わせて正確な修正を可能にし、モデルのコア能力を保護し、過剰な適合を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:05:31 GMT)
k-SemStamp: A Clustering-Based Semantic Watermark for Detection of
Machine-Generated Text [25.2] k-SemStampは、SemStampのシンプルで効果的な拡張であり、LSHの代替としてk-meansクラスタリングを利用して、固有の意味構造を意識して埋め込み空間を分割する。
実験結果から、k-SemStampは、生成品質を維持しながら、その堅牢性とサンプリング効率を良好に向上し、機械生成テキスト検出のためのより効果的なツールを進歩させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:50:38 GMT)
BMX: Boosting Natural Language Generation Metrics with Explainability [23.8] BMX: 説明責任を伴う自然言語生成メトリクスの強化は、メトリクスのパフォーマンスを高めるために説明を明示的に活用します。
本テストでは,MTおよび要約データセット間の複数のメトリクスの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:55:27 GMT)
An Attentive Inductive Bias for Sequential Recommendation beyond the
Self-Attention [23.6] 本稿では、Sequential Recommation(SR)モデルにおける自己注意の低パスフィルタ特性を明らかにする先駆的な研究について述べる。
本稿では,細粒度連続パターンを考慮し,誘導バイアスを注入するBSARecという新しい手法を提案する。
我々の発見は、SRドメインの大幅な進歩を示し、既存のTransformerベースのSRモデルのギャップを埋めることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:49:20 GMT)
Hand Biometrics in Digital Forensics [23.1] 何十年もの間、多くの生物学的特徴が法医学において重要な役割を演じてきた。
非常に大きなデータベースにおいて、手の特徴が純粋にユニークであることの危機のため、検証のみに関係している可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:10:00 GMT)
3D-U-SAM Network For Few-shot Tooth Segmentation in CBCT Images [22.9] 本稿では, 3次元画像分割のための新しい3D-U-SAMネットワークを提案する。
3次元データセット上での2次元事前学習重み付けの問題を解決するために,畳み込み近似法を採用した。
本手法の有効性は, アブレーション実験, 比較実験, 試料サイズ実験で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:56:40 GMT)
Leveraging Professional Radiologists' Expertise to Enhance LLMs'
Evaluation for Radiology Reports [22.6] 提案手法は,Large Language Models (LLMs) を用いた専門的放射線技師の専門知識を相乗化する。
我々のアプローチは、LLM評価を放射線学の基準と整合させ、人間とAIが生成したレポートの詳細な比較を可能にする。
実験の結果, 詳細な GPT-4 (5-shot) モデルでは0.48 のスコアが得られ, METEOR のスコアは0.19 を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:07:00 GMT)
Beyond Generalization: A Survey of Out-Of-Distribution Adaptation on
Graphs [22.6] 本稿では,OF-Distribution (OOD) 適応法について,最新かつ前向きに検討する。
提案するグラフOOD適応分類法に基づいて,既存の手法を学習パラダイムに従って体系的に分類する。
我々は,有望な研究方針とそれに対応する課題を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:40:12 GMT)
Off-Policy Evaluation of Slate Bandit Policies via Optimizing
Abstraction [22.2] 政策がスレートとして知られる多次元動作を選択する場合のスレート・コンテクスト・バンドイットの問題について検討する。
Inverse Propensity Scoring (IPS) の典型的な推定器は、大きな作用空間のためにかなりのばらつきに悩まされる。
我々は,低次元スレート抽象空間における重み付けを規定するラテントIPS (LIPS) と呼ばれる,スレート包帯のOPEの新しい推定器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:35:35 GMT)
Secure Vertical Federated Learning Under Unreliable Connectivity [22.0] 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） (Sat, 17 Feb 2024 19:56:06 GMT)
Investigating White-Box Attacks for On-Device Models [21.3] オンデバイスモデルは、対応するモバイルアプリから簡単に抽出できるため、攻撃に対して脆弱である。
本稿では,デバイス上でのTFLiteモデルをデバッギング可能なモデルに自動的に変換する,デバイス上でのReverse Engineering framework for On-Device Models (REOM)を提案する。
以上の結果から,REOMは攻撃者の攻撃成功率を100倍に抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:04:30 GMT)
Multi Task Inverse Reinforcement Learning for Common Sense Reward [21.1] エージェントの訓練に成功しても、逆強化学習は有用な報酬関数を学習しないことを示す。
すなわち、学習した報酬で新しいエージェントを訓練しても、望ましい振る舞いを損なうことはない。
すなわち、多タスク逆強化学習を応用して、有用な報酬関数を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:49:00 GMT)
Leveraging Function Space Aggregation for Federated Learning at Scale [20.9] クライアントが学習した関数に対する局所近似を集約するアルゴリズムであるFedFishを提案する。
我々はFedFishを、現実的で大規模なクロスデバイスベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:05:55 GMT)
MoRAL: MoE Augmented LoRA for LLMs' Lifelong Learning [20.0] そこで本研究では,MoRAL,すなわちMixture-of-Expertsによる生涯学習のための低ランク適応を提案する。
モラルは、LLMの効果的な生涯学習のために、MoEのマルチタスク能力とLoRAの微調整能力を組み合わせる。
LLM(5L-bench)の生涯学習(Life Long Learning of LLM)という新しい評価ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:25:31 GMT)
ICHPro: Intracerebral Hemorrhage Prognosis Classification Via
Joint-attention Fusion-based 3d Cross-modal Network [19.8] 脳内出血(ICH)は、脳卒中で最も致命的なサブタイプであり、死亡率と障害を減少させるために、時間的および正確な予後評価を必要とする。
本稿では,脳神経外科医が利用するICHの解釈過程をシミュレートする,ICHProと呼ばれる3次元連成核融合を用いた3次元クロスモーダルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:31:46 GMT)
Lumos: Heterogeneity-aware Federated Graph Learning over Decentralized
Devices [19.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、現実世界のネットワークアプリケーションやシステムに広くデプロイされている。
本稿では,教師付き学習と教師なし学習をサポートするLumosという,初の連合型GNNフレームワークを提案する。
クライアント毎に構築したツリーに基づいて,多目的学習を支援するために,分散型ツリーベースGNNトレーナーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:35:33 GMT)
Controlled Text Generation for Large Language Model with Dynamic
Attribute Graphs [18.6] 制御されたテキスト生成(CTG)は、特定の望ましい属性を示すテキストを作成することを目的としている。
本研究では,動的属性グラフに基づく制御テキスト生成という,大規模言語モデルのためのプラグイン可能なCTGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:14:37 GMT)
From Text to Self: Users' Perceptions of Potential of AI on
Interpersonal Communication and Self [18.3] 我々は1週間の日記とインタビュー調査を行い、AIMC(AI-mediated communication)ツールに対するユーザの認識を調査した。
以上の結果から,AIMCはコミュニケーション信頼度の向上などのメリットを引用して,AIMCの支持を良好に捉えていることが示唆された。
しかし、この研究は、冗長性、不自然な反応、過度の感情の強さなど、AIMCツールの現在の限界を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:35:04 GMT)
When LLMs Meets Acoustic Landmarks: An Efficient Approach to Integrate
Speech into Large Language Models for Depression Detection [17.9] 抑うつは世界的メンタルヘルスにおいて重要な関心事であり、AIに基づく検出方法の広範な研究を促している。
大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスケアアプリケーションにおいて、その汎用性において際立っている。
マルチモーダル抑うつ検出のためのLLMフレームワークに音声情報を統合するための革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:39:46 GMT)
Do We Need Language-Specific Fact-Checking Models? The Case of Chinese [17.6] 本稿では,中国語の事例に着目し,言語固有の事実チェックモデルの潜在的なメリットについて検討する。
まず、翻訳に基づく手法と多言語大言語モデルの限界を実証し、言語固有のシステムの必要性を強調した。
文脈情報を組み込んで文書から証拠をよりよく検索できる中国のファクトチェックシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:10:25 GMT)
Fair Classification with Partial Feedback: An Exploration-Based
Data-Collection Approach [16.9] 多くの予測的文脈において、真の結果は過去に肯定的に分類されたサンプルに対してのみ観察される。
我々は、利用可能なデータを用いて分類器を訓練し、探索戦略のファミリーを持つアプローチを提案する。
提案手法は,収集した結果データの品質を継続的に向上し,すべてのグループに対して真の正の比率を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:09:19 GMT)
Neural Networks with (Low-Precision) Polynomial Approximations: New
Insights and Techniques for Accuracy Improvement [16.5] 非ポリノミカル関数を近似に置き換えることは、プライバシ保護機械学習の標準的なプラクティスである。
ニューラルネットワーク(PANN)の近似と呼ばれる結果のニューラルネットワークは、高度な暗号システムと互換性がある。
PANNにおける近似誤差の効果について説明する。
PANNの推測精度を向上させるための手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:54:25 GMT)
Learning Emergent Gaits with Decentralized Phase Oscillators: on the
role of Observations, Rewards, and Feedback [16.3] 四足歩行学習のための最小位相発振器モデルを提案する。
位相観察, 単純な位相に基づく報酬, および局所フィードバックのダイナミクスの組み合わせは, 突発的な歩行嗜好を示すポリシーを誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:50:28 GMT)
Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex
multiagent scenarios [15.9] 対実的長期予測を用いた個別治療効果(ITE)の推定は、そのような介入を評価するために実用的である。
本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能な,非実効的リカレントネットワークを提案し,介入の効果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:25:31 GMT)
Fair Resource Allocation in Virtualized O-RAN Platforms [15.6] O-RANシステムとその汎用コンピューティングプラットフォーム(O-Cloud)への展開は、前例のない性能向上をもたらすことが期待されているパラダイムシフトである。
本稿では,Oクラウドのエネルギーコストとサーバのハードウェア,キャパシティ,データトラフィック特性への依存性を評価する一連の実験について述べる。
省エネ方式で基地局のデータ負荷をO-Cloudサーバに割り当てる計算ポリシと,省エネ性を回避するため,ユーザ毎の送信ブロックサイズをほぼリアルタイムで決定する無線ポリシを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:57:20 GMT)
Understanding the Impact of Long-Term Memory on Self-Disclosure with
Large Language Model-Driven Chatbots for Public Health Intervention [15.4] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンドの会話を通じて、健康情報公開を促進することで、公衆の健康モニタリングをサポートする可能性を提供する。
LLMを長期記憶(LTM)で拡張することは、エンゲージメントと自己開示を改善する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:05:53 GMT)
Can Large Language Models perform Relation-based Argument Mining? [15.4] 引数マイニング(Argument mining、AM)は、テキストから引数、それらのコンポーネント、および/またはコンポーネント間の関係を自動的に抽出するプロセスである。
関係ベースAM(Relation-based AM、RbAM)は、議論における合意(サポート)と不一致(アタック)の関係の特定に焦点を当てたAMの一形態である。
汎用大規模言語モデル (LLM) は, 適切な素数化, 誘導によって, 最高の性能(RoBERTaベース) のベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:37:51 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） (Sat, 17 Feb 2024 06:11:58 GMT)
GraphKD: Exploring Knowledge Distillation Towards Document Object
Detection with Structured Graph Creation [14.5] ドキュメントにおけるオブジェクト検出は、構造的要素の識別プロセスを自動化するための重要なステップである。
文書画像中の文書オブジェクトを正しく識別し,ローカライズするための,グラフベースの知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:08:32 GMT)
On the Evaluation of User Privacy in Deep Neural Networks using Timing
Side Channel [14.4] 我々は,Deep Learning (DL) の実装において,新たなデータ依存型タイミング側チャネルリーク(クラスリーク)を特定し,報告する。
ユーザ特権とハードラベルのブラックボックスアクセスを持つ敵が、クラスリークを悪用できる、実用的な推論時攻撃を実証する。
我々は,クラスリークを緩和する定時分岐操作を行うことにより,実装が容易な対策を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:43:11 GMT)
LiGNN: Graph Neural Networks at LinkedIn [14.1] 本稿では,GNN表現学習の品質をアルゴリズム的に改善する手法を提案する。
LinkedInのグラフに関する大規模なトレーニングを7倍に向上させた経緯を説明します。
私たちは、A/Bテストから集めたデプロイメントの教訓と学習を要約します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:10:33 GMT)
LlaSMol: Advancing Large Language Models for Chemistry with a
Large-Scale, Comprehensive, High-Quality Instruction Tuning Dataset [14.0] 大規模言語モデル (LLMs) は, 包括的な化学タスクにおいて, 非常に強力な結果が得られることを示す。
私たちの成功の鍵は、SMolInstructという名前の命令チューニングのための大規模で包括的で高品質なデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:50:37 GMT)
UR2M: Uncertainty and Resource-Aware Event Detection on Microcontrollers [13.8] 従来の機械学習技術は、データの分布の変化に直面したとき、不正確な予測を生成する傾向がある。
本稿では,マイクロコントローラのための新しい不確実性とリソースを考慮したイベント検出フレームワークUR2Mを提案する。
UR2Mは最大864%の高速化、857%の省エネルギー、55%のメモリ節約を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:14:32 GMT)
HEAL: Brain-inspired Hyperdimensional Efficient Active Learning [13.6] 本稿では,HDC分類に適した新しい能動学習フレームワークであるHyperdimensional Efficient Active Learning (HEAL)を紹介する。
HEALは、不確実性と多様性に基づく買収を通じて、ラベルなしのデータポイントを積極的に注釈付けし、より効率的なデータセットアノテーションと労働コストの削減につながる。
評価の結果,HEALは多種多様なAL品質のベースラインを超越し,多くのBNNや多様性誘導AL手法よりも顕著に高速な獲得を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:41:37 GMT)
CliqueParcel: An Approach For Batching LLM Prompts That Jointly
Optimizes Efficiency And Faithfulness [13.6] CliqueParcelは、推論プロセス中に大きな言語モデル(LLM)の効率を改善するように設計されている。
CliqueParcelは、広く認識されている8つのデータセットでテストされている。
この研究は推論効率に関する新しい洞察を提供し、有望なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:37:17 GMT)
Faithful Knowledge Graph Explanations for Commonsense Reasoning [13.1] 現在のKGに基づく説明手法の大きな弱点の1つは、評価中の経路復号の忠実さを見渡すことである。
この監視により、元のモデル予測からしばしば分岐するグラフエンコーダの分布が導かれる。
本稿では,グラフエンコーダと対象モデルとを整合させて,その後の説明の忠実度を向上させる新しいアルゴリズムTeGDAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:35:59 GMT)
Rethinking Information Structures in RLHF: Reward Generalization from a
Graph Theory Perspective [12.9] 目的の誤一般化の可能性を秘めているような,より広い用途の新たな分析手法を提案する。
本分析から得られた知見は,従来のRLHF法に比べ,報奨モデルにおける木に基づく情報構造の優位性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:26:47 GMT)
Adversarial Illusions in Multi-Modal Embeddings [12.6] マルチモーダル埋め込みは「逆錯覚」と呼ばれる攻撃に対して脆弱であることを示す。
敵の錯覚は埋め込み空間の近接を利用しており、従って下流のタスクやモダリティには依存しない。
本研究では,特定の下流タスク,ミスリード画像生成,テキスト生成,ゼロショット分類,音声検索の知識を必要とせず,逆方向の入力がどのように生成されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:26:27 GMT)
OCT2Confocal: 3D CycleGAN based Translation of Retinal OCT Images to
Confocal Microscopy [12.4] In-vivo OCTを前-vivo共焦点顕微鏡画像に教師なし翻訳するための3D CycleGANフレームワークを開発した。
これは、OCTの固有の3D情報を利用して、共焦点顕微鏡のリッチで詳細な色領域に変換する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:38:22 GMT)
An Empirical Study of In-context Learning in LLMs for Machine
Translation [12.3] まず、ICLが主に例駆動であり、命令駆動ではないことを確認します。
分析には、実演の質や量、空間的近接性、ソース対目的の独創性などの要因が含まれている。
驚いたことに、ICLは同じタスクからサンプルを必要とせず、同じターゲット分布を持つ関連するタスクは十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:08:56 GMT)
Enhancing Surgical Performance in Cardiothoracic Surgery with
Innovations from Computer Vision and Artificial Intelligence: A Narrative
Review [12.2] このナラティブレビューは、技術的および非技術的外科的スキル、タスクパフォーマンス、ポーズ推定に関する研究をまとめたものである。
これは、コンピュータビジョンと人工知能の革新によって、心胸部外科的パフォーマンスを向上する新たな機会を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:16:25 GMT)
Human-AI Interactions in the Communication Era: Autophagy Makes Large
Models Achieving Local Optima [12.0] 本研究では,人間と大規模モデルがコミュニケーションにおいて重要なリンクとして使用される際のバイアスと嗜好について検討する。
我々の主な発見は、合成された情報は、人為的な情報よりも、モデルトレーニングデータセットやメッセージングに組み込まれる可能性が高い点である。
本稿では,人間とAIシステム間の情報交換における人為的な情報の抑制を考慮に入れた,自己消費ループの現実的な2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:02:54 GMT)
FViT: A Focal Vision Transformer with Gabor Filter [11.7] 視覚変換器とガボルフィルタを統合する利点について考察する。
畳み込みを用いた学習可能なガバーフィルタ(LGF)を提案する。
我々はFocal Vision Transformers (FViTs) と呼ばれる統合的で効率的なピラミッドバックボーンネットワークファミリーを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:03:25 GMT)
Evaluating Large Language Models in Theory of Mind Tasks [11.6] 11つの大規模言語モデル (LLM) は、偽確認タスクのカスタムメイドバッテリを用いて評価された。
バッテリーには640のプロンプトが含まれており、40のタスクにまたがっている。
1つのタスクを解決するには、8つのシナリオすべてに16のプロンプトを正しく答える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:05:32 GMT)
Diving into the Depths of Spotting Text in Multi-Domain Noisy Scenes [11.5] 雑音の多い水中のシーンに対して,UWT (Under-Water Text) と呼ばれるテキストスポッティング検証ベンチマークを提案する。
また,DA-TextSpotterと呼ばれる,高効率な超解像ベースのエンドツーエンド変換器ベースラインを設計する。
データセット、コード、事前トレーニングされたモデルは、受け入れ次第リリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:10:25 GMT)
How to Make the Gradients Small Privately: Improved Rates for
Differentially Private Non-Convex Optimization [11.4] 非一般化損失関数の定常点を近似的に求めるために、微分プライベートアルゴリズムを設計するためのシンプルで柔軟なフレームワークを提供する。
我々は、このフレームワークを用いて、いくつかの非一般化損失関数に対して、時折改善された最適率を得る。
アシュシュシュ・ハイツ(英語版)は上記の問題のそれぞれに対して以前の最先端を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:42:56 GMT)
Primary and Secondary Factor Consistency as Domain Knowledge to Guide
Happiness Computing in Online Assessment [11.2] 説明付きの高度な機械学習(ML)モデルの多くは、オンラインアセスメントの幸福度を計算するために使用される。
幸福要因の一次関係や二次関係のようなドメイン知識の制約は、これらのモデルには欠落している。
本稿は、実証的研究の観点から、説明整合性に関する新たな洞察を提供する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:39:48 GMT)
Maintaining Adversarial Robustness in Continuous Learning [11.2] 機械学習システムのセキュリティと信頼性には、相反する堅牢性が不可欠である。
この脆弱性は、連続ロバスト学習と呼ばれるニューラルネットワークの新しい能力を育むことで対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:14:47 GMT)
PANDA (Pedantic ANswer-correctness Determination and
Adjudication):Improving Automatic Evaluation for Question Answering and Text
Generation [11.1] 質問応答(QA)は、答えが正しいかどうかを知る場合にのみ進行する。
現在の回答正当性(AC)の指標は人間の判断と一致しない。
正確性判定と適応(PANDA)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:56:19 GMT)
SINR-Aware Deep Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Channel
Allocation in Cognitive Interference Networks [10.5] 本稿では,複数の大規模ネットワークによるキャリヤ間干渉(ICI)とチャネル再利用を経験する実世界のシステムに焦点を当てる。
CARLTON(Channel Allocation RL To Overlapped Networks)と呼ばれる分散DCAのための新しいマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
本結果は,従来の最先端手法に比べて優れた効率性を示し,優れた性能とロバストな一般化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 20:03:02 GMT)
DiffPoint: Single and Multi-view Point Cloud Reconstruction with ViT
Based Diffusion Model [10.3] 我々は,ポイントクラウド再構築の課題に対して,ViTと拡散モデルを組み合わせたDiffPointという巧妙で強力なアーキテクチャを提案する。
DiffPointを単視点と多視点の両方の再構成タスクで評価し、最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:18:40 GMT)
Multi-Generative Agent Collective Decision-Making in Urban Planning: A
Case Study for Kendall Square Renovation [10.1] 我々は、Kendall SquareのVolpeビル再開発のための地域意思決定をシミュレートする多世代エージェントシステムを開発した。
シミュレーションでは,現地の利害関係者へのインタビューに基づき,エージェントプロンプトに様々なコミュニケーション,人口統計,生活価値を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:52:16 GMT)
Adaptive Split Balancing for Optimal Random Forest [10.0] データから木表現を学習できる適応型分割バランス林(ASBF)を導入する。
H"older class $mathcalHq,beta$ for any $qinmathbbN$ and $betain(0,1]$) でminimaxレートを達成するローカライズされたバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:10:40 GMT)
A Vision-Centric Approach for Static Map Element Annotation [9.9] 本稿では、一貫性マップと精度のためのビジョン中心のアプローチであるCAMAを提案する。
提案するフレームワークは,LiDAR入力がなければ,静的マップ要素の高品質な3Dアノテーションを生成することができる。
提案するフレームワークを一般的なnuScenesデータセットに適用して,効率的かつ高精度なアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:37:28 GMT)
Datasheets for Machine Learning Sensors: Towards Transparency,
Auditability, and Responsibility for Intelligent Sensing [9.7] 機械学習(ML)センサーは、エンドユーザにデータをより多くコントロールすることで、エッジでのインテリジェンスを可能にしている。
本稿では,これらのMLセンサの標準テンプレートを導入し,各セクションの設計とモチベーションについて検討・評価する。
テンプレートの応用事例として,コンピュータビジョンによる人物検出を行うMLセンサの2つの例を設計・開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:03:33 GMT)
Materiality and Risk in the Age of Pervasive AI Sensors [9.6] センサの拡散はデータ収集とコスト削減を優先する計算モデルによって引き起こされることを示す。
これらのリスクを分析し、妥当性、安全性、セキュリティ、説明責任、解釈可能性、バイアスの問題を強調します。
我々はアルゴリズムシステムの物質性への注意を増すよう主張することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:47:38 GMT)
PhaseEvo: Towards Unified In-Context Prompt Optimization for Large
Language Models [9.4] 本稿では、LLMの生成能力と進化アルゴリズムのグローバル検索能力を組み合わせた効率的な自動プロンプト最適化フレームワークであるPhaseEvoについて述べる。
PhaseEvoは、優れた効率を維持しながら、最先端のベースライン手法を大きなマージンで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:47:10 GMT)
ReViT: Enhancing Vision Transformers with Attention Residual Connections
for Visual Recognition [9.1] 視覚変換器(ViT)自己保持機構は、深い層に特徴的崩壊を特徴とする。
本稿では,ViTに基づくアーキテクチャを改良するための新たな注意学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:44:10 GMT)
Just add WATER: WebAssembly-based Circumvention Transports [8.8] 水(WebAssembly Transport Executables)は、アプリケーションがWebAssemblyベースのアプリケーション層TLSを使用できる新しい設計である。
Waterで新しい回避テクニックをデプロイするには、WebAssembly Transport Module(WATM)バイナリと、任意のトランスポート固有の設定を配布するだけでよい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:35:24 GMT)
A Cross-Cultural Analysis of Social Norms in Bollywood and Hollywood
Movies [8.8] 我々は,5.4Kボリウッド映画とハリウッド映画から得られた,初めての文化的自己意識感情データセットと10K以上の社会的規範を提示する。
我々は、母国語話者を用いてデータセットを検証し、これらの国で観察される文化的二分法と整合した社会的規範の変化を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:05:17 GMT)
Graph-based Time-Series Anomaly Detection: A Survey and Outlook [8.0] 時系列異常検出(TSAD)は、eコマース、サイバーセキュリティ、車両メンテナンス、医療監視など、さまざまな時系列アプリケーションにおいて重要なタスクである。
最近のグラフベースのアプローチは、この分野の課題に取り組む上で、驚くべき進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:12:46 GMT)
Order-based Structure Learning with Normalizing Flows [8.0] 観測データの因果構造を推定することは、グラフサイズと超指数的にスケールする難しい探索問題である。
既存の手法では、連続緩和を用いてこの問題を計算的に取り扱えるようにしているが、しばしばデータ生成過程を加法雑音モデル(ANM)に制限する。
自己回帰正規化フローを用いてこれらの仮定を緩和するフレームワークである,正規化フローを用いた秩序に基づく構造学習(OSLow)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:03:46 GMT)
ChatEDA: A Large Language Model Powered Autonomous Agent for EDA [7.2] 本稿では,大規模な言語モデルであるAutoMageによって強化されたEDAのための自律エージェントであるChatEDAを紹介する。
ChatEDAは、タスク計画、スクリプト生成、タスク実行を効果的に管理することで、登録-転送レベル(RTL)からグラフデータシステムバージョンII(GDSII)への設計フローを合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:24:45 GMT)
Spin dynamics and dark particle in a weak-coupled quantum Ising ladder
with $\mathcal{D}_8^{(1)}$ spectrum [7.2] Emergent Ising$_h2$ integrability is expected in a quantum Ising ladder composed of two weakly coupled, critical transverse field Ising chains。
我々は、Ising$_h2$粒子の内在電荷パリティ$mathcalC$に固有のフォームファクタの選択規則が重要な結果をもたらすことを示す。
暗黒粒子の長い寿命は、量子情報技術の進歩のための安定な量子ビットとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:12:59 GMT)
SpikeNAS: A Fast Memory-Aware Neural Architecture Search Framework for
Spiking Neural Network Systems [7.1] Spiking Neural Networks(SNN)は、機械学習タスクの超低消費電力/エネルギー計算を実現するための有望なソリューションを提供する。
現在、ほとんどのSNNアーキテクチャは、ニューロンのアーキテクチャと操作がSNNとは異なる人工ニューラルネットワークから派生している。
本稿では,SNNのための新しいメモリ対応ニューラルネットワーク検索フレームワークであるSpikeNASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:33:54 GMT)
Token-Ensemble Text Generation: On Attacking the Automatic AI-Generated
Text Detection [7.0] 本研究では,現在のAIコンテンツ検出手法の堅牢性に挑戦する新しいトークンアンサンブル生成手法を提案する。
トークンアンサンブルアプローチはAIコンテンツ検出モデルの性能を著しく低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:25:57 GMT)
Variants of SGD for Lipschitz Continuous Loss Functions in Low-Precision
Environments [6.4] この研究は、低ビット浮動小数点環境と固定点環境におけるニューラルネットワークトレーニングによって動機付けられ、SGDの変種収束を研究する。
損失関数の勾配の近似のみを計算し、SGDステップ自体の誤差を計算できると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 21:07:24 GMT)
BiasBuster: a Neural Approach for Accurate Estimation of Population
Statistics using Biased Location Data [6.1] 統計的偏りは有用である場合もあるが,精度が向上しない場合が多い。
次に、人口統計と位置特性の相関を利用して、人口統計の正確な推定を行うニューラルネットワーク手法であるBiasBusterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:16:24 GMT)
HCR-Net: A deep learning based script independent handwritten character
recognition network [5.8] 手書き文字認識(HCR)は、数十年の研究にもかかわらず、困難なパターン認識問題である。
我々は、HCR研究のためのスクリプト独立型ディープラーニングネットワーク、HCR-Netを提案し、この分野の新たな研究方向性を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:35:50 GMT)
An Empirical Evaluation of Neural and Neuro-symbolic Approaches to
Real-time Multimodal Complex Event Detection [5.8] 従来のエンドツーエンドのニューラルネットワークは、コンテキストサイズや推論能力に制限があるため、長期にわたるイベントに苦労する。
人間の知識を活用するニューラルモデルとシンボリックモデルを統合するニューロシンボリック手法の最近の進歩は、少ないデータでパフォーマンスを向上させることを約束している。
本研究は,複合事象検出(CED)におけるこれらのアプローチの有効性のギャップを解消するものである。
マルチモーダルCEDタスクにおけるニューラル・ニューラル・シンボリック・アーキテクチャの性能について検討し,IMUおよび音響データストリームを分析してCEパターンを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:34:50 GMT)
Robust Learning Rate Selection for Stochastic Optimization via Splitting
Diagnostic [5.4] SplitSGDは最適化のための新しい動的学習スケジュールである。
本手法は,対象関数の局所的幾何への適応性を向上するために学習率を低下させる。
基本的には標準のSGDよりも計算コストがかかるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:18:21 GMT)
Analyzing Reward Dynamics and Decentralization in Ethereum 2.0: An
Advanced Data Engineering Workflow and Comprehensive Datasets for
Proof-of-Stake Incentives [5.2] スマートコントラクトブロックチェーンプラットフォームであるProof-of-Stake 2.0は、サードパーティの介入なしにアプリケーションの正確な実行を保証する。
本研究では,Beacon 連鎖からコンセンサス報酬データを収集し,報酬分布と進化の包括的解析を行う。
PoSの分散度を評価するために、シャノンエントロピー、ジーニ指数、中本係数、ヘルフィンダール・ヒルシュマン指数(HHI)などの不等式指標を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:40:00 GMT)
Understanding News Thumbnail Representativeness by Counterfactual
Text-Guided Contrastive Language-Image Pretraining [5.1] 本稿では,ニュース画像が主主題であるか否かに焦点をあてる。
テキスト誘導型コントラスト言語画像事前学習フレームワークであるCFT-CLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 01:27:29 GMT)
A Decoding Scheme with Successive Aggregation of Multi-Level Features
for Light-Weight Semantic Segmentation [5.0] セマンティックセグメンテーションのための新しいデコード方式を提案する。
エンコーダからマルチレベルの機能をマルチスケールアーキテクチャで取り出す。
計算コストの削減だけでなく、セグメンテーションの精度の向上も目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:31:10 GMT)
On The Expressivity of Objective-Specification Formalisms in
Reinforcement Learning [5.0] 強化学習における客観的特化形式の比較を行った。
形式主義は、支配的な表現力と、現在の技法で最適化するための単純さの両方を持たない。
結果は、報奨学習を多種多様なフォーマリズムに適応させる将来の研究の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:21:40 GMT)
Multi-modality transrectal ultrasound video classification for
identification of clinically significant prostate cancer [4.9] 臨床的に重要な前立腺癌(csPCa)のマルチモーダルTRUSビデオから分類するための枠組みを提案する。
提案するフレームワークは,512本のTRUSビデオを含む社内データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:47:30 GMT)
Continuous-variable quantum key distribution system: past, present, and
future [4.8] 量子鍵分布は、量子力学の原理によって保証される情報理論のセキュリティを備えたセキュアキーを提供する。
コヒーレントな状態を用いた量子鍵分布の連続可変バージョンは、通信産業との互換性の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:31:21 GMT)
Deep Reinforcement Learning Based Toolpath Generation for Thermal Uniformity in Laser Powder Bed Fusion Process [4.8] 印刷中の内部残留応力の蓄積は、大きな歪みと潜在的な故障を引き起こす。
深部強化学習(DRL)に基づくツールパス生成フレームワークは,一様分散熱を実現するために開発された。
走査パターンが異なる薄板試料の4群をLPBF法を用いて比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:12:09 GMT)
Knowledge Distillation Based on Transformed Teacher Matching [4.6] 変換型教師マッチング(TTM)と呼ばれる知識蒸留(KD)の結果として生じる変異について検討する。
温度スケーリングを確率分布のパワー変換として再解釈することにより、TTMが目的関数に固有のR'enyiエントロピー項を持つことを示す。
実験結果から、TTMは、元のKDよりも優れた一般化の訓練を受けた学生に導かれることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:28:06 GMT)
Probabilistic Routing for Graph-Based Approximate Nearest Neighbor
Search [4.4] 高次元空間における近似近接探索(ANNS)は、機械学習分野における重要な課題である。
本稿では,グラフ内のノードの近傍を探索する際の確率的保証を提供する手法を提案する。
次に,グラフ内のどの近傍が正確な距離計算を行うべきかを効率的に同定する新しい手法PEOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:08:37 GMT)
Toxicity Detection is NOT all you Need: Measuring the Gaps to Supporting
Volunteer Content Moderators [4.3] 我々はHugging Faceでモデルレビューを行い、様々なモデレーションルールとガイドラインをカバーするモデルの有効性を明らかにする。
テストに最先端のLLMを配置し、これらのモデルが特定のフォーラムからプラットフォームルールに違反していると警告する上で、いかにうまく機能するかを評価します。
概して、未発達のモデルとLLMは、ルールのかなりの部分で中程度から低い性能を示すため、非自明なギャップを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:30:54 GMT)
EEG2Rep: Enhancing Self-supervised EEG Representation Through
Informative Masked Inputs [4.3] 本稿では,脳波からの自己教師型表現学習のための自己予測手法であるEEG2Repを紹介する。
生の脳波からマスク入力を予測する代わりに、EEG2Repは潜在表現空間におけるマスク入力を予測する。
EEG2Repは、EEGデータに存在する重要な課題に対処するノイズに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:22:41 GMT)
Early-Exit with Class Exclusion for Efficient Inference of Neural
Networks [4.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)における動的推論のためのクラスベース早期抽出法を提案する。
これらのレイヤで学んだ機能を活用して、可能な限り多くの無関係なクラスを除外します。
実験により、推論におけるDNNの計算コストを大幅に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:03:00 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） (Sat, 17 Feb 2024 17:20:25 GMT)
Deep adaptive sampling for surrogate modeling without labeled data [4.0] 代理モデリングのための深層適応サンプリング法(textDAS2$)を提案する。
パラメトリック設定では、残留損失関数は非正規化確率密度関数とみなすことができる。
新しいサンプルは残留誘起分布と一致し、洗練されたトレーニングセットは統計誤差をさらに減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:44:02 GMT)
Development and Testing of a Novel Large Language Model-Based Clinical
Decision Support Systems for Medication Safety in 12 Clinical Specialties [4.0] 本稿では, 安全な薬剤処方をサポートするために, 臨床診断支援システム (CDSS) として, 新規な検索言語モデル (LLM) フレームワークを導入する。
本研究は、12の異なる医療・外科専門分野の23の臨床ヴィグネットに61のプリスクリプティングエラーシナリオを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 21:13:16 GMT)
Minimally Supervised Topological Projections of Self-Organizing Maps for
Phase of Flight Identification [4.0] 本研究は、最小教師付き自己組織化マップ(MS-SOM)における新しい手法の使用について検討する。
提案手法は, ラベル付きデータの完全なデータファイルを利用して, クラス毎に30個のラベル付きデータポイントしか持たない, 単純なSOMアプローチに到達または超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 04:05:01 GMT)
MLSTL-WSN: Machine Learning-based Intrusion Detection using SMOTETomek
in WSNs [3.9] 無線センサネットワーク(WSN)は、静止センサーと移動センサの両方を含むインフラとして重要な役割を担っている。
既存のWSNの侵入検知方法は、低検出率、計算オーバーヘッド、誤警報などの問題に遭遇する。
本稿では,機械学習(ML)技術とSMOTE-TomekLink(Synthetic Minority Oversampling Technique Tomek Link)アルゴリズムを融合した,革新的な侵入検出手法を提案する。
このブレンドはマイノリティなインスタンスを合成し、Tomekリンクを排除し、結果としてバランスの取れたデータセットがWSNの検出精度を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:04:08 GMT)
On diffusion-based generative models and their error bounds: The
log-concave case with full convergence estimates [3.8] 我々は,強い対数空間データ分布を仮定して,拡散に基づく生成モデルの収束挙動を理論的に保証する。
我々は、モチベーションの例を通して、未知の平均を持つガウス分布からサンプリングし、我々のアプローチの強力さを実証する。
この手法はサンプリングアルゴリズムにおいて最もよく知られた収束率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:06:00 GMT)
Assessing LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question
Answering [3.7] 本研究では,大言語モデルによる4つの財務質問応答データセットの数学的推論について検討する。
数理推論のステップの数が増えるにつれて、テーブルの複雑さや性能の変化に対する感度に焦点をあてる。
半構造化文書に適した新しいプロンプト技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:10:18 GMT)
Graph-of-Thought: Utilizing Large Language Models to Solve Complex and
Dynamic Business Problems [3.4] 本稿ではワークフロー自動化の新しいモデルであるGraph-of-Thought(GoT)を提案する。
GoTは、動的なパス選択を可能にするグラフ構造を持つ従来の線形および木のような認知モデルを超えて進歩する。
オープンソースのエンジンであるGoTFlowは、GoTの実践的な応用を実証し、自動化されたデータ駆動意思決定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:48:01 GMT)
A Question Answering Based Pipeline for Comprehensive Chinese EHR
Information Extraction [3.4] 本稿では,質問応答モデルの伝達学習のための学習データを自動的に生成する手法を提案する。
我々のパイプラインは、抽出タイプによって生じる課題に対処するために、事前処理モジュールを組み込んでいます。
得られたQAモデルは,EHRにおける情報抽出のサブタスクに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 02:55:35 GMT)
An Efficient Quantum Circuit for Block Encoding a Pairing Hamiltonian [3.2] 我々は、原子核物理学で研究したペア化ハミルトンのブロック符号化のための効率的な量子回路を提案する。
本論文では、ペアハミルトニアンに対するブロック符号化回路に焦点をあてるが、この手法はより一般的な第二量子化ハミルトニアンを符号化するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:04:00 GMT)
A Landscape Study of Open Source and Proprietary Tools for Software Bill
of Materials (SBOM) [3.1] Software Bill of Materials (SBOM) は、アプリケーションで使用されるすべてのサードパーティのコンポーネントと依存関係を在庫するリポジトリである。
最近のサプライチェーンの侵害は、ソフトウェアのセキュリティと脆弱性のリスクを高める緊急の必要性を浮き彫りにしている。
本研究では,SBOMに関連するオープンソースおよびプロプライエタリツールの現在の状況を評価するための実証分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:36:20 GMT)
Detecting a Proxy for Potential Comorbid ADHD in People Reporting Anxiety Symptoms from Social Media Data [3.1] ADHDの成人の最大50%は不安障害を患っている可能性がある。
不安を呈する患者はADHDを考慮せずに不安の治療を受けることができる。
不安を伴うADHDに付随するデータがソーシャルメディアデータからどのように得られるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:32:43 GMT)
Variational Entropy Search for Adjusting Expected Improvement [3.0] 期待改善(EI)はブラックボックス機能において最もよく利用される取得機能である。
本研究では,情報理論の原理を取り入れた変分エントロピー探索法とVES-Gammaアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:37:53 GMT)
Semi-supervised Medical Image Segmentation Method Based on Cross-pseudo
Labeling Leveraging Strong and Weak Data Augmentation Strategies [2.8] 本稿では,Fixmatch の概念を革新的に取り入れた半教師付きモデル DFCPS を提案する。
整合性学習と自己学習を統合したクロス擬似スーパービジョンが導入された。
我々のモデルは、ラベルなしデータの比率が異なる4つの区分全てにおいて、常に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:07:44 GMT)
TC-DiffRecon: Texture coordination MRI reconstruction method based on
diffusion model and modified MF-UNet method [2.6] 本稿では,T-DiffReconという名前の拡散モデルに基づくMRI再構成法を提案する。
また、モデルにより生成されたMRI画像の品質を高めるために、MF-UNetモジュールを組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:09:00 GMT)
Hysteresis Compensation of Flexible Continuum Manipulator using RGBD
Sensing and Temporal Convolutional Network [2.6] ケーブル駆動マニピュレータは、摩擦、伸縮、結合などのキャブリング効果によって制御困難に直面している。
本稿では、リカレントニューラルネットワークに基づくデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:20:59 GMT)
The Impact of Privacy and Security Attitudes and Concerns of Travellers
on Their Willingness to Use Mobility-as-a-Service Systems [2.5] 本報告は,旅行者のプライバシとセキュリティ態度がMaaSシステムの利用意欲に与える影響に関するオンライン調査の結果である。
個人情報のプライバシーとセキュリティに対する参加者の態度や懸念はいずれも、MaaSシステムを使用するという判断に大きく影響しない。
プライバシーの不正な侵入の犠牲者であったことは、個人がMaaSシステムを使用する意図に影響を与えなかったように思われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 20:47:03 GMT)
The Dynamics of (Not) Unfollowing Misinformation Spreaders [2.5] 6ヶ月にわたって、9万人のフォロワーの頻度と予測者が、Twitter上の5万件の医療情報拡散をフォローしていないことを追跡した。
偽情報の結びつきが持続していることがわかりました。毎月の未フォロー率は0.52%に過ぎません。
一般的には頻度は低いが、偽情報の拡散に最も関係している要因は冗長性とイデオロギーである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:31:59 GMT)
Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models: A Survey [2.1] 本稿では,Large Language Models (LLMs) のパズル解法における能力について検討する。
以上の結果から,LLM能力と人為的推論の相違が明らかとなった。
この調査は、LLMのパズル解決能力を向上させるために、新しい戦略とよりリッチなデータセットの必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:19:38 GMT)
Quantum-state engineering in cavity magnomechanics formed by
two-dimensional magnetic materials [2.0] 光と磁気の両方を駆動する2次元磁気材料を用いた空洞磁気力学システムを提案する。
3つのモード間のフォノンとバイパーティおよびトリパートの絡み合いの安定なスクイーズが、フォノン数の抑制されたレジームで生成される。
当社では、余分な非線形相互作用や貯水池工学は必要とせず、熱ゆらぎに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:49:44 GMT)
Enhancing Security in Blockchain Networks: Anomalies, Frauds, and Advanced Detection Techniques [1.9] その利点にもかかわらず、ブロックチェーンネットワークは異常や詐欺の影響を受けやすく、その完全性とセキュリティに重大なリスクをもたらす。
本稿では、ブロックチェーンのキー定義とプロパティの詳細な検証と、これらのネットワークを損なうさまざまな異常や不正を詳細に分析する。
統計的および機械学習の手法、ゲーム理論のソリューション、デジタル法医学、評判に基づくシステム、包括的なリスクアセスメント技術を含む、検出と防止の一連の戦略を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:27:30 GMT)
Privacy Impact Assessments in the Wild: A Scoping Review [1.8] プライバシ・インパクト・アセスメント(PIAs)は、プロジェクトやシステムのプライバシ・インパクトを評価するための体系的なプロセスを提供する。
PIAは、設計によるプライバシに対する主要なアプローチの1つであり、脅威とコントロールの早期識別をサポートする。
質的かつ定量的な、このトピックに関するより基本的な研究には、依然として大きなニーズがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:07:10 GMT)
Exploring ChatGPT for Next-generation Information Retrieval:
Opportunities and Challenges [1.7] GPT-4と共にChatGPTの出現は、ジェネレーティブAIの新しいフェーズである。
IRタスクにおける従来の教師付き学習アプローチとは異なり、ChatGPTは既存のパラダイムに挑戦する。
本稿では,ChatGPTがIRタスクに与える影響について検討し,今後の展望について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:44:40 GMT)
Why should autoencoders work? [1.6] ディープニューラルネットワークオートエンコーダは、モデルリダクションに日常的に使用される。
このテクニックが"動作する"ことが分かり、この効果を説明する方法があるかどうかを問うことになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:56:20 GMT)
Transformer-based de novo peptide sequencing for data-independent
acquisition mass spectrometry [1.6] 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャに基づくディープラーニングモデルであるCasanovo-DIAを紹介する。
DIA質量分析データからペプチド配列を解読する。
その結果,既存のSTOA法よりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:04:23 GMT)
Exploring sustainable alternatives for the deployment of microservices
architectures in the cloud [1.4] 本稿では,アプリケーション性能,デプロイメントコスト,消費電力の最適組み合わせを目標として,アーキテクチャのクラウド展開を支援する新しいアプローチを提案する。
この結果は,Train Ticketケーススタディの総合的な評価を通じて,我々のアプローチの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 10:06:26 GMT)
A New Approach to Generic Lower Bounds: Classical/Quantum MDL, Quantum
Factoring, and More [1.2] 本稿では,古典的および量子的設定における暗号問題の解法における汎用的アプローチの限界について検討する。
両方のモデルにおいて、両方のモデルの量子的下界は、ある種の古典的な前処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:00:47 GMT)
Breaking Language Barriers: A Question Answering Dataset for Hindi and
Marathi [1.0] 本稿では,ヒンディー語とマラティー語という2つの言語を対象とした質問回答データセットの開発に焦点をあてる。
ヒンディー語は世界第3位の言語であり、マラシ語は世界第11位の言語であるにもかかわらず、両方の言語は効率的な質問回答システムを構築するための限られた資源に直面している。
これらの言語で利用可能な最大の質問回答データセットをリリースし、各データセットには28,000のサンプルが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:02:26 GMT)
Uncertainty Quantification of Graph Convolution Neural Network Models of
Evolving Processes [0.9] 複雑なニューラルネットワークモデルに対するモンテカルロ法に代えて、スタイン変分推論が実現可能であることを示す。
我々の例では、スタイン変分干渉はハミルトン・モンテカルロと比較して時間を通して同様の不確実性プロファイルを与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:19:23 GMT)
Empirical and Experimental Insights into Data Mining Techniques for
Crime Prediction: A Comprehensive Survey [0.9] 本稿では,犯罪データ分析に使用される統計的手法,機械学習アルゴリズム,深層学習技術について述べる。
本稿では,犯罪予測アルゴリズムを特定の手法に分類する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 15:00:45 GMT)
Reinforcement learning to maximise wind turbine energy generation [0.8] 本研究では,ロータ速度,ロータヨー角,ブレードピッチ角を積極的に変化させることで,風力タービンのエネルギー発生を制御するための強化学習戦略を提案する。
優先体験再生剤を用いた二重深度Q-ラーニングとブレード要素運動量モデルとを結合し、風の変化を制御できるように訓練する。
エージェントは、単純な定常風に対して最適な制御(速度、ヨー、ピッチ)を決定するように訓練され、その後、実際の動的乱流風に挑戦され、良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 21:35:13 GMT)
A.I. In All The Wrong Places [0.8] ジェネレーティブ・人工知能 (Generative Artificial Intelligence, A.I.) の2世代は、芸術とデザインの実践のために、学際的、大学レベルでのA.I.のコースに組み入れられた。
このテキストは、コースの結果を使って、トラップと制限を考慮しつつ、アートとデザインのジェネレーティブシステムの新たな機会を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 20:24:38 GMT)
Estimating the age-conditioned average treatment effects curves: An
application for assessing load-management strategies in the NBA [0.8] 本研究は, 年齢別治療効果を定量化し, 性能軌跡解析の粒度を増大させる新しい枠組みを提案する。
本稿では,ゲームレベルのデータを用いて年齢曲線を推定し,メタラーナーフレームワークを用いてその複雑さに対処する手法を提案する。
年齢依存治療効果 (ACTE) を定義することにより, 特定の年齢における治療効果に関する因果関係の探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 20:16:41 GMT)
Optimizing Wireless Networks with Deep Unfolding: Comparative Study on Two Deep Unfolding Mechanisms [0.7] 我々は,次世代無線ネットワークにおける電力制御を効率的に行うための2つの深い展開機構について,比較推論を行う。
シミュレーションの結果、提案したディープラーニングと反復解の性能を、速度と速度の観点から比較し、適合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:36:01 GMT)
Responsible Composition and Optimization of Integration Processes under
Correctness Preserving Guarantees [0.7] エンタープライズアプリケーション統合(Enterprise Application Integration)は、異種アプリケーションを接続する問題を扱う。
我々はそれらの特徴に基づいて積分パターンの構成を定式化する。
モデル複雑性の低減に役立つ最適化戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:25:35 GMT)
Grammaticality illusion or ambiguous interpretation? Event-related
potentials reveal the nature of the missing-NP effect in Mandarin
centre-embedded structures [0.4] 二重中心埋め込み構造において動詞句(VP)を省略することは文法的な錯覚を生み出す。
マンダリン欠損NP二重中心埋め込み構造にも同様の錯覚が現れる。
我々は、動詞の曖昧な解釈がマンダリンのこの現象を最もよく説明できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:43:39 GMT)
Tasks That Language Models Don't Learn [0.4] 本稿では,H-TESTと呼ばれる一連の課題を通して,言語の視覚的聴覚特性を実証的に調査する。
このベンチマークは、知覚経験を自然に統合する人間の言語理解と、LLMの知覚不足処理能力の基本的なギャップを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:52:24 GMT)
On the Role of Similarity in Detecting Masquerading Files [0.3] 類似性は、一般的に機械学習モデルで使用される幅広いセキュリティアプリケーションに適用されている。
本報告では, 悪役が作り出したサンプルが, 正統なサンプルと類似しているか, あるいはほぼ同一であるかどうか, マスクレーディングによって引き起こされる問題点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:10:05 GMT)
Human Limits in Machine Learning: Prediction of Plant Phenotypes Using
Soil Microbiome Data [0.3] 我々は,土壌と生物表現型との関係を理解するために,機械学習モデルの予測可能性について,初めて深く研究した。
土壌物理化学的特性や微生物集団密度などの環境特性をモデルに組み込んだ場合, 予測精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:03:59 GMT)
Expressive Higher-Order Link Prediction through Hypergraph Symmetry
Breaking [0.3] 高次リンク予測はハイパーグラフに欠けているハイパーエッジの存在を予測するタスクである。
高次リンク予測のために学習されたハイパーエッジ表現は、同型への差分パワーを失わない場合に完全に表現される。
対称性を示す正規部分ハイパーグラフを識別する前処理アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:13:41 GMT)
YOLOv8-AM: YOLOv8 with Attention Mechanisms for Pediatric Wrist Fracture
Detection [0.0] 注意機構は、モデルパフォーマンスを改善する最もホットな方法の1つです。
本研究は,本来のYOLOv8アーキテクチャにアテンション機構を組み込んだYOLOv8-AMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 07:11:41 GMT)
The role of interface design on prompt-mediated creativity in Generative
AI [0.0] 2つのジェネレーティブAIプラットフォームから145,000以上のプロンプトを分析します。
その結果,利用者は以前訪れた概念の活用よりも,新たなトピックを探求する傾向にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 13:29:10 GMT)
Strong zero modes in integrable quantum circuits [0.0] 我々は、特定の積分可能な量子回路に対して、正確なSZM演算子を構築することができることを示す。
我々の予測は、無限温度自己相関関数の数値シミュレーションによって裏付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:30:55 GMT)
Stable measurement-induced Floquet enriched topological order [0.0] フロッケ符号は2キュービットの周期列を用いて位相順序を実現する。
コードには、サイクル毎に$e-m$の変換という、時間的な順序も備えている。
この遷移は異なる長さのスケールで特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:03:21 GMT)
Semi-Classical Electrodynamics and the Casimir Effect [0.0] 特に、マクスウェルの方程式とプランクの光の量子化という半古典理論を探求した。
いくつかの結果は物議を醸すものとして考えられているが、われわれは決して興味をそそらないと言わざるを得ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 16:46:37 GMT)
Secure, Robust, and Energy-Efficient Authenticated Data Sharing in UAV-Assisted 6G Networks [0.0] 無人航空機(UAV)における安全データ共有のための2つの新しいプロトコルを提案する。
提案プロトコルは,ユーザ取り消し,非監査,相互認証などの機能を備えた軽量で証明書のないソリューションを提供する。
徹底的な評価は、既存のモデルよりもセキュリティと効率の両面で提案されたプロトコルの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 21:20:30 GMT)
Routing and wavelength assignment in hybrid networks with classical and
quantum signals [0.0] 古典チャネルと量子チャネルが共存する波長多重ネットワークにおいて、ルーティングと波長割り当ての簡単な方法を提案する。
これらの方法では、古典的チャネルと量子チャネル間の共有パスが減少し、量子チャネルにおける信号と雑音の比が向上し、量子鍵レートが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:48:32 GMT)
Ransomware detection using stacked autoencoder for feature selection [0.0] この研究は、オートエンコーダの学習したウェイトとアクティベーションを慎重に分析し、ランサムウェアファミリーと他のマルウェアを区別するための重要な特徴を特定します。
提案手法はランサムウェア分類において, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) アルゴリズムを上回り, 99%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 17:31:48 GMT)
Random Projection Neural Networks of Best Approximation: Convergence
theory and practical applications [0.0] RPNNは、内部の重みとバイアスを事前に決めて固定し、計算効率を提供する。
このようなRPNNの任意の族に対して、無限に微分可能な関数を近似する際に指数収束率を示す外部重みの選択が存在することを実証する。
その結果、RPNNはRegendre Polynomialsのような確立した手法に匹敵する性能を示し、効率的かつ正確な関数近似の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:40:22 GMT)
Polariton-Based Room Temperature Quantum Phototransistors [0.0] 強い光-物質結合は、光と物質が結合してハイブリッド状態を生成する量子過程である。
ドナー・アクセプターの組み合わせを用いて、ラビ振動によるエネルギー伝達が可能な量子フォトトランジスタを作製した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 09:48:26 GMT)
Parallel hybrid quantum-classical machine learning for kernelized
time-series classification [0.0] 本稿では,時間系列ハミルトニアン(TSHK)アルゴリズムを用いて,ペアインスタンス間の時間的時間差を推定するハイブリッド量子古典機械に挑戦する。
カーネル重み付けステップを微分可能な微分可能なカーネル関数として扱うため、本手法はエンドラージ可能なハイブリッド量子系列技術とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 21:17:37 GMT)
Lorentz canoncial forms of two-qubit states [0.0] ブロッホ球面は、キュービットを視覚化するエレガントな方法を提供する。
本稿では,実行列パラメトリゼーションとそれに伴う任意の2ビット状態の幾何図形化の数学的解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 05:30:53 GMT)
Learning causation event conjunction sequences [0.0] ANN(recurrent and non-recurrent Artificial Neural Network)やヒストグラムに基づくアルゴリズムなどがある。
ANN は ANN の中で最も優れ,ヒストグラムアルゴリズムはすべての ANN よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:26:56 GMT)
Impurities in graphene and their influence on the Casimir interaction [0.0] グラフェンと理想導体の間のカシミール相互作用について、散乱速度$Gamma$で説明されるグラフェンの不純物。
グラフェン中の準粒子の偏極テンソルとTEチャネルとTMチャネルの対応する導電率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:45:59 GMT)
Implementation of a Model of the Cortex Basal Ganglia Loop [0.0] このモデルは大脳皮質が行動を予測するという仮説に基づいており、基底神経節は強化学習を用いて大脳皮質が予測する行動を実行するかどうかを決定する。
この実装は、皮質領域または脳にインスパイアされた認知アーキテクチャからなる脳のモデルのコンポーネントとして使用されることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 08:08:36 GMT)
Identification Via Quantum Channels [0.0] 本稿では、Ahlswedeの量子バージョンの開発とチャネルによるDueckの識別理論について概説する。
我々は、量子チャネルを介して古典情報の識別に関する少なくとも2つの異なる概念と、量子情報に対する3つの異なる識別能力を知っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 22:57:35 GMT)
Fourier Electron Optics with Massless Dirac Fermions Scattered by
Quantum Dot Lattice [0.0] 環境条件下でグラフェンに無質量ディラックフェミオン(MDF)を添加したフーリエ電子光学(FEO)を導入する。
光学におけるバビネットの原理の電子的類似性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 12:15:33 GMT)
Exploring age-related patterns in internet access: Insights from a
secondary analysis of New Zealand survey data [0.0] 本稿では,ニュージーランドのインターネットアクセス動向と年代との関係について概説する。
調査対象は、成人1,001人を対象にした大規模オンラインパネル調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 03:21:56 GMT)
Evaluating the Stability of Deep Learning Latent Feature Spaces [0.0] 本研究では,潜在空間の安定性を評価し,その後の解析における一貫性と信頼性を確保するための新しいワークフローを提案する。
我々はこのワークフローを500のオートエンコーダ実現と3つのデータセットにまたがって実装し、合成シナリオと実世界のシナリオの両方を包含する。
本研究は,潜在特徴空間における固有の不安定性に注目し,これらの不安定性を定量化し解釈するワークフローの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 23:41:15 GMT)
Discovering stochastic dynamical equations from biological time series
data [0.0] 本稿では,時系列データを入力として用い,微視的変動の解析とSDEの解釈を行う方程式探索手法を提案する。
我々は、このメソッドを使いやすいオープンソースのPythonパッケージであるPyDaddy(Python for Dynamics Driven Data)として利用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:53:08 GMT)
Design of Ultra-Low Noise Amplifier for Quantum Applications (QLNA) [0.0] 本稿では、量子応用に適した超低雑音増幅器の設計に焦点を当てる。
回路設計はノイズフィギュアの改善に重点を置いており、量子関連アプリケーションは回路のノイズ温度が約0.4Kである必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:59:59 GMT)
Dense Matchers for Dense Tracking [0.0] 本稿では,MFT が提案する対数空間間隔における多重光流の結合の概念を拡張した。
我々は,MFTと異なる光フローネットワークとの整合性を実証し,個々の性能を上回る結果を得た。
このアプローチは、位置予測精度の観点から、より洗練された非因果的手法と競合することが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 14:16:14 GMT)
Data-Driven Stochastic AC-OPF using Gaussian Processes [0.0] この論文は、交流電流(AC)制約(CC)パワーフロー(OPF)問題を解決するために、機械学習に基づくデータ駆動アルゴリズムの開発に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 19:30:33 GMT)
Beyond unital noise in variational quantum algorithms: noise-induced
barren plateaus and fixed points [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、多くの可能性を秘めているが、指数的に小さな勾配の挑戦に直面している。
ノイズ誘起バレン高原(NIBPs)は、開放系効果によって生じる避けられないBPの一種である。
我々は,VQAコスト関数の雑音誘起定点(NIFP)の関連現象を同定し,一様雑音と一様雑音の両方に対してその存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 18:15:00 GMT)
Anomalous Linear and Quadratic Nodeless Surface Dirac Cones in
Three-Dimensional Dirac Semimetals [0.0] 三次元ディラック半金属中における2種類の異常表面のディラックコーンの存在を明らかにした。
最も顕著な点は、特異なディラックノードがないことである。
ディラックノードが存在しないにもかかわらず、2種類の表面ディラックコーンは量子化された$pi$ベリー位相によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 06:07:56 GMT)
Algebraic Machine Learning with an Application to Chemistry [0.0] 我々はスムーズな仮定に頼ることなく、微粒な幾何学的情報をキャプチャする機械学習パイプラインを開発した。
特に,基礎変数の特異点近傍にある点を数値的に検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Feb 2024 00:19:23 GMT)