Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision Transformers [124.0] 本稿では,Polyp-PVTと呼ばれる新しいタイプのPolypセグメンテーション手法を提案する。
提案モデルであるPolyp-PVTは,特徴の雑音を効果的に抑制し,その表現能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:02:26 GMT)
Pushing Auto-regressive Models for 3D Shape Generation at Capacity and
Scalability [121.4] 自己回帰モデルでは,格子空間における関節分布をモデル化することにより,2次元画像生成において顕著な結果が得られた。
自動回帰モデルを3次元領域に拡張し,キャパシティとスケーラビリティを同時に向上することにより,3次元形状生成の強力な能力を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:33:09 GMT)
Make-A-Protagonist: Generic Video Editing with An Ensemble of Experts [116.1] 我々はMake-A-Protagonistと呼ばれる一般的なビデオ編集フレームワークを提案する。
具体的には、複数の専門家を利用してソース映像を解析し、視覚的・テキスト的手がかりをターゲットとし、視覚的・テキスト的映像生成モデルを提案する。
その結果,Make-A-Protagonistの多種多様な編集能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:42:27 GMT)
AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling [115.9] 我々は,様々なモーダルの統一処理に離散表現を利用する,任意のマルチモーダル言語モデルであるAnyGPTを紹介する。
我々は、マルチモーダルテキスト中心のデータセットを構築し、マルチモーダルアライメント事前学習を行う。
我々は,AnyGPTが任意のマルチモーダル対話を円滑に行うと同時に,すべてのモダリティにまたがる特化モデルに匹敵する性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:33:10 GMT)
SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360{\deg} Camera Sets [109.4] マルチカメラシステムは、しばしば360度知覚を達成するために使用される。
これらの360degカメラセットは、しばしば制限または低品質のオーバーラップ領域を持ち、画像全体に対してマルチビューステレオメソッドを実現する。
重なりの重なりに多視点ステレオ結果を明示的に利用することにより、全画像の深さ推定を強化するステレオガイド深度推定法(SGDE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:41:37 GMT)
Animate124: Animating One Image to 4D Dynamic Scene [108.2] Animate124は、テキストによる動作記述を通じて、単一のWildイメージを3Dビデオにアニメーションする最初の作品である。
提案手法は,既存のベースラインよりも大幅に進歩したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:30:14 GMT)
Task-Specific Normalization for Continual Learning of Blind Image
Quality Models [105.0] 視覚的画像品質評価(BIQA)のための簡易かつ効果的な連続学習法を提案する。
このアプローチの重要なステップは、トレーニング済みのディープニューラルネットワーク(DNN)のすべての畳み込みフィルタを凍結して、安定性を明示的に保証することです。
我々は、各新しいIQAデータセット(タスク)に予測ヘッドを割り当て、対応する正規化パラメータをロードして品質スコアを生成する。
最終的な品質推定は、軽量な$K$-meansゲーティング機構で、すべての頭からの予測の重み付け総和によって計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:36:23 GMT)
Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing [104.7] 本稿では,大規模言語モデルに新たな知識を入力問題に適用する学習 to LTE(Learning to Edit)フレームワークを提案する。
LTEには2段階のプロセスがある: (i) アライメントフェーズ(アライメントフェーズ)。
LTEの知識編集性能の優位性、バッチおよびシーケンシャルな編集の堅牢性、一般的なタスクに対する最小限の干渉、高速な編集速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:45:17 GMT)
Unveiling the Depths: A Multi-Modal Fusion Framework for Challenging
Scenarios [103.7] 本稿では,学習に基づくフレームワークを用いて,支配的モダリティの奥行きを識別し,統合する手法を提案する。
本稿では,信頼度予測ネットワークを操り,潜在電位深度領域を特定する信頼マップを作成する新しい信頼損失を提案する。
得られた信頼度マップを用いて,最終深度をエンドツーエンドに融合するマルチモーダル融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:39:16 GMT)
What Evidence Do Language Models Find Convincing? [103.7] 議論の的になっているクエリと、さまざまな事実を含む実世界の証拠文書を組み合わせたデータセットを構築します。
このデータセットを用いて、感度と反ファクト分析を行い、どのテキスト特徴がLLM予測に最も影響するかを探索する。
全体として、現在のモデルは、クエリに対するWebサイトの関連性に大きく依存している一方で、人間が重要と考えるスタイル的特徴をほとんど無視している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:15:34 GMT)
Multimodal Web Navigation with Instruction-Finetuned Foundation Models [99.1] 視覚言語基礎モデルを用いたWebエージェントのためのデータ駆動オフライントレーニングについて検討する。
本稿では,WebページのスクリーンショットとHTMLページの両方を観察する命令追従型マルチモーダルエージェントWebGUMを提案する。
このレシピは,マルチモーダル認識,HTML理解,マルチステップ推論といったエージェントの能力を向上させることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:56:54 GMT)
Communication-Efficient Distributed Learning with Local Immediate Error
Compensation [95.7] 本稿では,局所的即時誤差補償SGD (LIEC-SGD) 最適化アルゴリズムを提案する。
LIEC-SGDは、コンバージェンスレートまたは通信コストのいずれにおいても、以前の研究よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:59:09 GMT)
ROSE Doesn't Do That: Boosting the Safety of Instruction-Tuned Large
Language Models with Reverse Prompt Contrastive Decoding [95.5] 本稿では,既存の命令調整LDMの安全性を高めるための簡易な手法であるROSE(Reverse prompt contrastive decoding)を提案する。
6つの安全性と2つの汎用タスクの実験から、ROSEは5種類の命令調整LDMに対して、一貫した、重要な安全性向上(+13.8%の安全性スコア)をもたらすだけでなく、LLMの汎用能力にも恩恵をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:58:42 GMT)
Revisiting Knowledge Distillation for Autoregressive Language Models [94.1] 知識蒸留(KD)を改善するための簡易かつ効果的な適応型教育法(ATKD)を提案する。
ATKDの中核は、ロート学習を減らし、教育をより多様で柔軟なものにすることだ。
8つのLMタスクの実験は、ATKDの助けを借りて、様々なベースラインのKD手法が一貫した、重要なパフォーマンス向上を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:01:10 GMT)
Text Diffusion with Reinforced Conditioning [92.2] 本稿では,テキスト拡散モデルを完全に解析し,トレーニング中の自己条件の劣化と,トレーニングとサンプリングのミスアライメントの2つの重要な限界を明らかにする。
そこで本研究では, TRECと呼ばれる新しいテキスト拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:24:02 GMT)
GTBench: Uncovering the Strategic Reasoning Limitations of LLMs via
Game-Theoretic Evaluations [91.3] 本稿では,ボードゲームやカードゲームなどのゲーム理論タスクを通じて,競争環境における大規模言語モデルの推論能力を評価する。
GTBenchは、広く認識されている10のタスクを包括的ゲーム分類によって構成する言語駆動型環境である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:23:36 GMT)
FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model [86.0] 本稿では,非制限解像度とアスペクト比で画像を生成するためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
静的解像度グリッドとしてイメージを認識する従来の方法とは異なり、FiTは動的サイズのトークンのシーケンスとしてイメージを概念化している。
総合的な実験は、幅広い解像度でFiTの異常な性能を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:59:07 GMT)
DB-LLM: Accurate Dual-Binarization for Efficient LLMs [83.7] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野を著しく進歩させてきた。
既存の超低ビット量子化は、常に深刻な精度低下を引き起こす。
本稿では,LLM,すなわちDB-LLMのための新しいデュアルバイナライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:04:30 GMT)
Graph Filters for Signal Processing and Machine Learning on Graphs [83.3] グラフフィルタの包括的概要として、異なるフィルタリングカテゴリ、各タイプの設計戦略、異なるタイプのグラフフィルタ間のトレードオフなどを挙げる。
グラフフィルタをフィルタバンクやグラフニューラルネットワークに拡張して表現力を高める方法について論じる。
本稿の目的は、初心者と経験者の両方に統一的なフレームワークを提供することと、共通の理解を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:13:45 GMT)
Unlocking Anticipatory Text Generation: A Constrained Approach for Large
Language Models Decoding [78.8] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成の強力な能力を示している。
毒性や幻覚などの望ましくない行動が現れることがある。
将来制約付き生成問題としてテキスト生成の形式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:05:17 GMT)
DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language
Models [78.4] 我々は,動的ビデオタスクを扱うLLMによって駆動される包括的かつ概念的にエレガントなシステムであるドラモンGPTを考案した。
質問/タスクのあるビデオが与えられた場合、DoraemonGPTは入力されたビデオをタスク関連の属性を格納するシンボリックメモリに変換することから始める。
3つのベンチマークでDoraemonGPTの有効性を広く評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:14:12 GMT)
Mixed Gaussian Flow for Diverse Trajectory Prediction [78.0] 混合ガウスを将来の軌跡多様体に変換するためのフローベースモデルを提案する。
このモデルでは、多様な軌道パターンを生成する能力が向上している。
また,多様な,制御可能な,分布外のトラジェクトリを生成可能であることも実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:48:55 GMT)
Stochastic Approximation with Delayed Updates: Finite-Time Rates under
Markovian Sampling [76.7] マルコフサンプリングの遅延更新による近似スキームの非漸近的性能について検討した。
我々の理論的な発見は、幅広いアルゴリズムの遅延の有限時間効果に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:08:02 GMT)
Recursively Summarizing Enables Long-Term Dialogue Memory in Large
Language Models [76.0] 長い会話をすると、大きな言語モデル(LLM)は過去の情報を思い出さず、一貫性のない応答を生成する傾向がある。
本稿では,長期記憶能力を高めるために,大規模言語モデル(LLM)を用いて要約/メモリを生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:39:58 GMT)
EmoBench: Evaluating the Emotional Intelligence of Large Language Models [75.8] EmoBenchは、確立された心理学理論に基づいて、マシン感情知能(EI)の包括的な定義を提案するベンチマークである。
EmoBenchには、英語と中国語で400の手作りの質問が含まれている。
以上の結果から,既存の大規模言語モデルのEIと平均的な人間の間には,かなりのギャップがみられ,今後の研究に向けての有望な方向性が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:48:09 GMT)
Relaxation of first-class constraints and the quantization of gauge
theories: from "matter without matter" to the reappearance of time in quantum
gravity [75.4] 第一級位相空間の制約は、新しい自由度値の修正と解釈すれば緩和することができる。
このアイデアはフォックとシュテッケルベルクに遡り、理論のゲージ対称性の制限につながった。
特に正準量子重力の場合、フォック-シュテッケルベルクのアプローチは、いわゆる時間の問題に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:02 GMT)
Hebbian Learning based Orthogonal Projection for Continual Learning of
Spiking Neural Networks [74.3] 我々は,側方接続とヘビアン学習に基づくニューラル操作を用いた新しい手法を開発した。
我々は,反復する側方接続におけるヘビアン学習と反ヘビアン学習が,神経活動の主部分空間を効果的に抽出できることを示した。
我々の手法は、ほとんど忘れることなくニューラルネットワークをスパイクするために一貫して解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:29:37 GMT)
Direct Consistency Optimization for Compositional Text-to-Image
Personalization [73.9] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、いくつかの個人画像に微調整された場合、高い一貫性で視覚を生成することができる。
本稿では,参照画像との整合性を最大化しつつ,事前学習したモデルからの偏差を補償することにより,T2Iモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:52:41 GMT)
Browse and Concentrate: Comprehending Multimodal Content via prior-LLM
Context Fusion [73.3] LLMを事前訓練された視覚モデルに組み込んだマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、近年、多様な視覚言語タスクにまたがる印象的なパフォーマンスを実証している。
しかし、複数の画像を含む文脈を理解するには不十分である。
本稿では,2つのフェーズ・パラダイムであるブラウズ・アンド・集中型を提案し,より深いマルチモーダルコンテキスト融合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:59:07 GMT)
Survey of Hallucination in Natural Language Generation [71.7] 近年,シーケンス間深層学習技術の発展により,自然言語生成(NLG)は指数関数的に向上している。
深層学習に基づく生成は意図しないテキストを幻覚させる傾向があるため、システム性能は低下する。
この調査は、NLGにおける幻覚テキストの課題に取り組む研究者の協力活動を促進するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:13:08 GMT)
LLM Agents for Psychology: A Study on Gamified Assessments [71.1] 心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:00:30 GMT)
Binary Opacity Grids: Capturing Fine Geometric Detail for Mesh-Based
View Synthesis [70.4] 我々は、細い構造を再構築する能力を損なうことなく、表面への収束を促すために密度場を変更する。
また, メッシュの単純化と外観モデルの適合により, 融合型メッシュ方式を開発した。
私たちのモデルで生成されたコンパクトメッシュは、モバイルデバイス上でリアルタイムでレンダリングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:59:41 GMT)
Patch-wise Graph Contrastive Learning for Image Translation [69.9] グラフニューラルネットワークを利用して、トポロジを意識した特徴をキャプチャする。
予め訓練されたエンコーダからパッチワイドな類似性に基づいてグラフを構築する。
階層的な意味構造を捉えるために,グラフプーリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:39:30 GMT)
ChatGPT Based Data Augmentation for Improved Parameter-Efficient
Debiasing of LLMs [69.3] 大型言語モデル(LLM)は有害な社会的バイアスを示す。
そこで本研究では,ChatGPTを用いて合成学習データを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:28:48 GMT)
GenAudit: Fixing Factual Errors in Language Model Outputs with Evidence [68.8] GenAudit - 文書基底タスクの事実チェック LLM 応答を支援するためのツール。
これらのタスクを実行するためにモデルをトレーニングし、ユーザに対して推奨の編集とエビデンスを示すインタラクティブインターフェースを設計します。
システムによってほとんどのエラーがフラグ付けされていることを保証するため,精度への影響を最小限に抑えつつエラーリコールを増大させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:45:55 GMT)
EBFT: Effective and Block-Wise Fine-Tuning for Sparse LLMs [68.4] スパースLLMを微調整する既存の方法は、しばしば資源集約的な要求と高い再訓練コストに悩まされる。
再構成誤差の最小化に基づくスパルスLLMの微調整のための効率的かつ高速なフレームワークを提案する。
提案手法では, キャリブレーションのための小さなデータセットをサンプリングし, バックプロパゲーションを利用してブロックワイズ復元誤差を反復的に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:55:32 GMT)
Emulated Disalignment: Safety Alignment for Large Language Models May
Backfire! [68.3] 推論時アタックフレームワークである Emulated Disalignment を導入する。
アウトプット空間において、トレーニング済みと安全に整合した2つのオープンソースの言語モデルを組み合わせることで、有害な言語モデルを生成する。
3つのデータセットと4つのモデルファミリーにわたるEDを用いた実験は、EDが事前訓練されたモデルの有害性を2倍にすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:16:51 GMT)
Archer: A Human-Labeled Text-to-SQL Dataset with Arithmetic, Commonsense
and Hypothetical Reasoning [67.7] このデータセットは、既存の公開データセットと比較して、はるかに高い複雑さを示している。
アーチャーは現在の最先端モデルの能力に挑戦し、スパイダーのリーダーボードの上位モデルはアーチャーのテストセットで6.73%の精度しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:24:36 GMT)
Going Beyond Familiar Features for Deep Anomaly Detection [64.2] 異常検出(AD)は、正規性の学習モデルに適合しない観察を識別する重要なタスクである。
本稿では, 入力空間における説明不能な観測として, 説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。
当社のアプローチでは,複数のベンチマークにまたがる新たな最先端性を確立し,さまざまな異常な型を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:53:13 GMT)
TrustScore: Reference-Free Evaluation of LLM Response Trustworthiness [64.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる印象的な能力を示しており、その実践的応用が急増している。
本稿では,行動整合性の概念に基づくフレームワークであるTrustScoreを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:12:14 GMT)
Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When
and What to Retrieve for LLMs [64.0] 本稿では,スリムプロキシモデルを用いた大規模言語モデル (LLM) における知識不足を検知する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。
パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、回答を回答としています。
ヒューリスティックな回答は、LLM内の既知の未知の知識と同様に、ユーザの質問に答えるために必要な知識を予測するのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:11:08 GMT)
Head-wise Shareable Attention for Large Language Models [64.0] 大きな言語モデル(LLM)は膨大な数のパラメータに悩まされており、エッジデバイスへのデプロイメントを制限している。
ウェイトシェアリングは、ウェイト再利用を促進する有望なソリューションのひとつで、メモリ使用量を効果的に削減し、パフォーマンスを低下させる。
我々は、大きな言語モデルに対して、textit$textbfhead-wiseの共有可能な注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:19:36 GMT)
JsonTuning: Towards Generalizable, Robust, and Controllable Instruction
Tuning [62.7] 命令チューニングのための新しい構造-構造アプローチであるJsonTuningを提案する。
JsonTuningは、モデルが必須のタスク要素とその関係を理解するのを助けることで堅牢性を高める。
出力に対する明示的な制御を提供することで、制御性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:13:28 GMT)
LEMMA: Towards LVLM-Enhanced Multimodal Misinformation Detection with
External Knowledge Augmentation [62.0] 外部知識を付加したLVLM強化マルチモーダル誤報検出システム LEMMAを提案する。
提案手法は,Twitter と Fakeddit のデータセットにおいて,上位ベースライン LVLM の精度を 7% と 13% に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:32:27 GMT)
PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis [61.9] 本稿では,大域的モデリングと線形複雑度を考慮したフレームワークであるPointMambaを提案する。
組込み点パッチを入力として,SSMのグローバルモデリング能力を高めるための並べ替え戦略を提案する。
実験の結果,提案したPointMambaは,異なるポイントクラウド分析データセット上で,トランスフォーマーをベースとした性能よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:12:12 GMT)
Three Pillars improving Vision Foundation Model Distillation for Lidar [61.6] 蒸留における3つの柱の効果について検討した。3Dバックボーン,2Dバックボーン,および事前学習データセットである。
ScaLRと呼ばれるスケーラブルな蒸留法により、2Dと3Dのバックボーンのスケーリングと多様なデータセットの事前トレーニングにより、機能品質が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:19:37 GMT)
Towards Theoretical Understandings of Self-Consuming Generative Models [61.0] 本稿では,自己消費ループ内で生成モデルを訓練する新たな課題に取り組む。
我々は,この学習規則が将来のモデルで学習したデータ分布に与える影響を厳格に評価するための理論的枠組みを構築した。
我々は拡散モデルに一般結果を特化し、自己消費ループ内での最適な早期停止の有効性などの微妙な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:08:09 GMT)
Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning with General Function
Approximation [60.9] 一般関数近似を用いたオフライン強化学習(RL)における劣化問題について検討する。
我々のゴールは、崩壊しないマルコフ決定プロセス(MDP)の最適方針に関して、このような腐敗に対して堅牢で、最適でないギャップを最小限に抑える政策を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:03:26 GMT)
A Critical Evaluation of AI Feedback for Aligning Large Language Models [60.4] 教師が既存のRLAIFパイプラインより優れていることを示す。
より一般的には、RLAIFの利得は、ベースモデルファミリ、テスト時間評価プロトコル、批判モデルによって大きく異なることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:53:54 GMT)
Defending Against Weight-Poisoning Backdoor Attacks for
Parameter-Efficient Fine-Tuning [60.4] パラメータ効率のよい微調整(PEFT)は,重み付けによるバックドア攻撃の影響を受けやすいことを示す。
PEFTを利用したPSIM(Poisoned Sample Identification Module)を開発した。
テキスト分類タスク,5つの微調整戦略,および3つの重み付けバックドア攻撃手法について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:22:54 GMT)
Enhancing Multilingual Capabilities of Large Language Models through
Self-Distillation from Resource-Rich Languages [60.2] 大規模言語モデル(LLM)は多言語コーパスで事前訓練されている。
彼らのパフォーマンスは、いくつかのリソース豊富な言語と比較して、ほとんどの言語でまだ遅れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:07:32 GMT)
Have Seen Me Before? Automating Dataset Updates Towards Reliable and
Timely Evaluation [59.9] 大きな言語モデル(LLM)は、ますます深刻な評価課題に直面しています。
本稿では,信頼性とタイムリーな評価のために,データセットの更新を自動化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:15:59 GMT)
Dictionary Learning Improves Patch-Free Circuit Discovery in Mechanistic
Interpretability: A Case Study on Othello-GPT [59.2] 本稿では,アクティベーションパッチに代わる回路発見フレームワークを提案する。
当社のフレームワークはアウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distribution)に悩まされており、複雑さの観点からより効率的であることが証明されています。
我々はOthelloという名前の合成タスクで訓練された小さなトランスフォーマーを掘り下げ、その内部に人間に理解可能な微細な回路がいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:04:53 GMT)
Your Vision-Language Model Itself Is a Strong Filter: Towards
High-Quality Instruction Tuning with Data Selection [59.1] 視覚言語モデル(VLM)のための新しいデータセット選択手法であるSelf-Filterを導入する。
第1段階では、VLMと共同で学習する訓練指導の難しさを評価するためのスコアリングネットワークを考案する。
第2段階では、トレーニングされたスコアネットを使用して、各命令の難易度を測定し、最も難しいサンプルを選択し、類似したサンプルをペナルティ化し、多様性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:08:48 GMT)
INTERS: Unlocking the Power of Large Language Models in Search with
Instruction Tuning [59.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的な機能を示している。
情報検索(IR)タスクへのそれらの適用は、自然言語における多くのIR固有の概念の頻繁な発生のため、いまだに困難である。
我々は,3つの基本IRカテゴリにまたがる20のタスクを含む新しいインストラクションチューニングデータセット InterS を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:26:05 GMT)
ChartX & ChartVLM: A Versatile Benchmark and Foundation Model for
Complicated Chart Reasoning [56.5] 我々は、チャート領域における既製のマルチモーダル言語モデル(MLLM)の能力をベンチマークする。
ChartXは18種類のチャートタイプ,7つのチャートタスク,22のディシプリナトピック,高品質なチャートデータを含むマルチモーダルな評価セットである。
我々は、解釈可能なパターンに強く依存するマルチモーダルタスクに対する新しい視点を提供するため、ChartVLMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:48:23 GMT)
Real-World Planning with PDDL+ and Beyond [55.7] 我々は、軽量さ、単純さ、そして最も重要なのは適応性を強調するために作られた新しいPDDL+プランナーであるNyxを紹介する。
Nyxは、ある種のAIプランニングを必要とする事実上の現実世界のアプリケーションに合わせることができ、現実の問題を解決するための計画手法をより広く採用するための道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:35:49 GMT)
CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented
Generation of Large Language Models [55.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。
本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:14:30 GMT)
WKVQuant: Quantizing Weight and Key/Value Cache for Large Language
Models Gains More [55.1] 大規模言語モデル (LLM) は、そのメモリ要求と自動回帰テキスト生成プロセスの計算要求のために、重要なデプロイメント課題に直面している。
本稿では、モデルパラメータとアクティベーションを低ビット整数に変換することでメモリ消費を低減する手法であるLCMの量子化に着目し、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:33:21 GMT)
Triple-Encoders: Representations That Fire Together, Wire Together [54.9] 本研究では,独立に符号化された発話から分散発話混合を効率的に計算する三重エンコーダを提案する。
トリプルエンコーダはバイエンコーダよりも大幅に改善され、シングルベクトル表現モデルよりもゼロショットの一般化が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:06:02 GMT)
Can AI-Generated Text be Reliably Detected? [54.7] LLMの規制されていない使用は、盗作、偽ニュースの生成、スパムなど、悪意のある結果をもたらす可能性がある。
最近の研究は、生成されたテキスト出力に存在する特定のモデルシグネチャを使用するか、透かし技術を適用してこの問題に対処しようとしている。
本稿では,これらの検出器は実用シナリオにおいて信頼性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:34:24 GMT)
Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on the Reasoning
Performance of Large Language Models [54.3] 本稿では,入力長がLarge Language Models(LLMs)の能力に与える影響について検討する。
本稿では,入力長の影響を評価するための新しいQA推論フレームワークを提案する。
この結果,LLMの推理性能は技術的最大値よりもはるかに短い入力長で顕著に低下していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:04:53 GMT)
Best Arm Identification with Fixed Budget: A Large Deviation Perspective [54.3] 我々は、様々な武器の報酬間の経験的ギャップに基づいて、あらゆるラウンドで腕を拒絶できる真に適応的なアルゴリズムであるsredを提示する。
特に、様々な武器の報酬の間の経験的ギャップに基づいて、あらゆるラウンドで腕を拒絶できる真に適応的なアルゴリズムであるsredを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:17:22 GMT)
Multilinear Mixture of Experts: Scalable Expert Specialization through
Factorization [54.2] 大きな問題は、十分にきめ細かい特殊化を達成するために専門家の数をスケーリングする計算コストである。
本稿では,MMOE(Multilinear Mixutre of Experts)層を提案する。
視覚タスクの微調整基礎モデルにおけるMMoE層のスケーリングは,クラスレベルでより専門的な専門家に導かれるという,定性的かつ定量的な証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:20:22 GMT)
Kinematic-aware Prompting for Generalizable Articulated Object
Manipulation with LLMs [53.7] 汎用的なオブジェクト操作は、ホームアシストロボットにとって不可欠である。
本稿では,物体のキネマティックな知識を持つ大規模言語モデルに対して,低レベル動作経路を生成するキネマティック・アウェア・プロンプト・フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは8つのカテゴリで従来の手法よりも優れており、8つの未確認対象カテゴリに対して強力なゼロショット能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:26:50 GMT)
A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications,
and Promises [53.5] この研究は、医療知識グラフ(HKG)の最初の包括的なレビューを提供する。
HKG構築のためのパイプラインと重要なテクニックを要約し、一般的な利用方法も示す。
アプリケーションレベルでは、さまざまなヘルスドメインにわたるHKGの正常な統合を検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:40:58 GMT)
CausalGym: Benchmarking causal interpretability methods on linguistic
tasks [52.6] CausalGymを使って、モデル動作に因果的に影響を及ぼす解釈可能性手法のベンチマークを行う。
ピチアモデル (14M--6.9B) について検討し, 幅広い解釈可能性手法の因果効果について検討した。
DASは他の手法よりも優れており、2つの困難な言語現象の学習軌跡の研究に利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:35:56 GMT)
LoRA Training in the NTK Regime has No Spurious Local Minima [52.2] 低ランク適応(LoRA)は,大規模言語モデルのパラメータ効率向上のための標準手法となっている。
理論的には、ニューラルネットワークカーネルシステムにおけるLoRA微調整を$N$のデータポイントで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:22:09 GMT)
Synthetic location trajectory generation using categorical diffusion
models [50.8] 拡散モデル(DPM)は急速に進化し、合成データのシミュレーションにおける主要な生成モデルの一つとなっている。
本稿では,個人が訪れた物理的位置を表す変数列である合成個別位置軌跡(ILT)の生成にDPMを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:57:39 GMT)
Caught in the Quicksand of Reasoning, Far from AGI Summit: Evaluating
LLMs' Mathematical and Coding Competency through Ontology-guided
Interventions [50.7] 大規模言語モデル(LLM)は論理的推論ベンチマークで顕著な結果を示した。
算術的推論とコード生成という,2つの一般的な推論タスクに注目します。
質問に対して、すべてのモデルで大幅なパフォーマンス低下を見せています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:50:42 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） (Mon, 19 Feb 2024 01:43:55 GMT)
Robustness and Exploration of Variational and Machine Learning
Approaches to Inverse Problems: An Overview [50.2] 本稿では,変分法と機械学習を用いた画像の逆問題に対する現在のアプローチの概要について述べる。
特別な焦点は、点推定器とその敵の摂動に対する頑健性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:48:11 GMT)
Endowing Pre-trained Graph Models with Provable Fairness [49.8] 事前学習されたグラフモデル(PGM)は、転送可能な固有の構造特性をキャプチャして、異なる下流タスクに適用することを目的としている。
textbfProvable ftextbfAitextbfRness(GraphPAR)を事前学習したtextbfGraphモデルを実現する新しいアダプタチュ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） (Mon, 19 Feb 2024 14:16:08 GMT)
Towards a Consensual Definition for Smart Tourism and Smart Tourism
Tools [49.7] この章は、ヨーロッパにおけるSTTの総合的な展望を提供するオンライン天文台を建設するための、進行中のイニシアチブの一部である。
我々は,世界中のST専門家を招待して,このような音質レベルを達成するための参加的アプローチの結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:18:30 GMT)
DBNets: A publicly available deep learning tool to measure the masses of
young planets in dusty protoplanetary discs [49.2] 我々は、原始惑星系円盤から埋め込まれたとされる惑星の質量を素早く推定するDBNetsを開発した。
アウト・オブ・ディストリビューション・データでツールを広範囲にテストしました。
DBNetはトレーニング範囲外において、特定のしきい値以上の不確実性を返す入力を強く識別することができる。
光学的に薄い状態において、約60deg以下の傾斜で観測された円盤にのみ確実に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:09 GMT)
Beyond Average Return in Markov Decision Processes [49.2] 我々は、分散強化学習(DistRL)のより一般的なフレームワークであっても、一般化された手段のみが正確に最適化可能であることを証明した。
得られた推定器の誤差境界を提供し、このアプローチの潜在的な可能性とその限界について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:46:18 GMT)
EHRAgent: Code Empowers Large Language Models for Few-shot Complex
Tabular Reasoning on Electronic Health Records [49.0] 大規模言語モデル(LLM)は、計画とツールの利用において例外的な能力を示した。
コードインタフェースを備えたLLMエージェントであるEHRAgentを提案し,マルチタブラル推論のためのコードの自動生成と実行を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:47:41 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） (Mon, 19 Feb 2024 09:31:52 GMT)
The (R)Evolution of Multimodal Large Language Models: A Survey [48.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚とテキストのモダリティを、入力と出力の両方としてシームレスに統合することができる。
本稿では,近年の視覚的MLLMのレビュー,アーキテクチャ選択,マルチモーダルアライメント戦略,トレーニング手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:01:01 GMT)
Social Bias Probing: Fairness Benchmarking for Language Models [48.6] 本稿では,社会的バイアスに対する言語モデル探索のための独自のフレームワークを提案する。
我々は,言語モデルの一般関連を分析するための探索データセットを収集し,社会的カテゴリ,アイデンティティ,ステレオタイプなどの軸に沿って収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:30:16 GMT)
A Chinese Dataset for Evaluating the Safeguards in Large Language Models [48.2] 大型言語モデル(LLM)は有害な応答を生み出す。
本稿では,中国のLLMの安全性評価のためのデータセットを提案する。
次に、偽陰性例と偽陽性例をよりよく識別するために使用できる他の2つのシナリオに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:56:18 GMT)
Avoiding Feature Suppression in Contrastive Learning: Learning What Has
Not Been Learned Before [48.0] 我々は,特徴抑圧問題を緩和するために,新しい多段階コントラスト学習(MCL)フレームワークを開発した。
MCLは、十分に学習された機能を維持しながら、前段階では検討されていない新機能を徐々に学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:13:33 GMT)
Sliced Wasserstein Estimation with Control Variates [47.2] 2つの確率測度の間のスライスされたワッサーシュタイン距離は、2つの1次元射影の間のワッサースタイン距離の予想として定義される。
予測の難易度のために、SW距離の値を推定するためにモンテカルロ積分が実行される。
様々な変種があるにもかかわらず、SW距離に対するモンテカルロ推定法を改善する事前の作業は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:06:49 GMT)
Direct Large Language Model Alignment Through Self-Rewarding Contrastive
Prompt Distillation [47.2] コントラッシブ・プロンプト・ペア下での応答対の出力確率を用いて応答選好を評価する手法を提案する。
そこで本研究では,DLMA(Direct Large Model Alignment)の自動アライメント手法を提案する。
実験段階において,本手法は人手による好みデータに頼ることなく,textttRLHF法を超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:46:40 GMT)
Understanding Fine-grained Distortions in Reports of Scientific Findings [47.0] 歪んだ科学コミュニケーションは、不健康な行動の変化を招き、科学機関の信頼を低下させる可能性があるため、個人や社会に害を与える。
近年の科学コミュニケーションの増大を考えると、科学出版物からの発見が一般大衆にどのように報告されるかについて、きめ細かい理解が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Model Tailor: Mitigating Catastrophic Forgetting in Multi-modal Large
Language Models [46.9] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の微調整における破滅的忘れ込みの課題
本稿では,MLLMにおける破滅的忘れの包括的分析を行い,モデルタイラーと呼ばれるポストトレーニング調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:02:05 GMT)
Robust CLIP: Unsupervised Adversarial Fine-Tuning of Vision Embeddings
for Robust Large Vision-Language Models [46.3] OpenFlamingo、LLaVA、GPT-4といったマルチモーダル基盤モデルは、様々な現実世界のタスクにますます使われている。
以前の研究では、これらのモデルは視覚のモダリティに対する敵の攻撃に対して非常に脆弱であることが示されている。
頑健なCLIPビジョンエンコーダを実現するために,教師なし逆向き微調整方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:09:48 GMT)
Development of KI-TWPAs for the DARTWARS project [45.0] 広帯域の量子限界におけるノイズは、将来の低温実験の基本的な要件である。
低温検出器とキュービット読み出しのための動インダクタンスパラメトリック増幅器(KI-TWPA)を開発した。
KI-TWPAは一般的に3波混合(3WM)モードで動作し、高い利得、高い飽和電力、大きな増幅帯域幅、ほぼ量子制限ノイズ性能によって特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:18:25 GMT)
ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential
Behavior Comprehension in Recommendation [44.9] ゼロショットと少数ショットのレコメンデーションタスクのために、純粋に大きな言語モデルを適応し、強化することに重点を置いています。
ゼロショット設定と少数ショット設定の両方でレコメンデーションタスクを行うRetrieval-enhanced Large Language Model (ReLLa)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:02:39 GMT)
FairProof : Confidential and Certifiable Fairness for Neural Networks [44.6] 消費者の心の中では、機械学習モデルの公平性に関する不信が高まっている。
FairProof - Zero-Knowledge Proofsを使ってモデルの公正性を公に検証し、機密性を維持できるシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:53:43 GMT)
Deep Structural Knowledge Exploitation and Synergy for Estimating Node
Importance Value on Heterogeneous Information Networks [44.0] 本稿では,新しい学習フレームワークSKESを提案する。
これは、ノード表現の情報性を高めるために異種構造知識を利用する。
広範に評価された3つのベンチマークに対する大規模な実験は、最近の競合するいくつかの手法よりもSKESの性能上の優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:34:23 GMT)
Human Video Translation via Query Warping [43.7] 本稿では,時間的コヒーレントなヒューマンモーションビデオ翻訳のための新しいフレームワークであるQueryWarpを紹介する。
外観フローを使用して、前のフレームのクエリトークンをワープし、現在のフレームのクエリと整合させます。
このクエリワープは、自己アテンション層の出力に明示的な制約を課し、時間的コヒーレントな翻訳を効果的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:28:45 GMT)
Your Large Language Model is Secretly a Fairness Proponent and You
Should Prompt it Like One [43.4] フェアシンキング(FairThinking)は、LLMが公正表現に対して様々な視点を明確化できる役割を自動生成するパイプラインである。
FairThinkingを評価するために、3つのフェアネス関連トピックをカバーする1000項目のデータセットを作成し、GPT-3.5、GPT-4、Llama2、Mistralで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:02:22 GMT)
Evolving AI Collectives to Enhance Human Diversity and Enable
Self-Regulation [43.2] 大規模言語モデルは、他者が生成したテキストに基づいて、その振る舞いを操縦する。
この能力は、意図的または意図的に相互に「プログラム」し、創発的なAIの主観、関係、集団を形成するものである。
我々は、このような創発的で分散化されたAI集団が、人間の多様性の境界を広げ、有害で反社会的行動のリスクをオンラインで減らす方法を説明するために、シンプルなモデルとその出力を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:59:43 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Index-Based Treatment Allocation [42.0] リソースが不足している場合には、リソースを誰が受け取るかを決定するためにアロケーションポリシーが必要である。
本稿では、ランダム化制御試験のデータを用いて、インデックスベースのアロケーションポリシーを評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:55:55 GMT)
UFO: A UI-Focused Agent for Windows OS Interaction [42.0] われわれは,Windows OS上のアプリケーションに適したユーザ要求を満たす,革新的なUIフォーカスエージェントであるUFOを紹介した。
UFOはデュアルエージェントフレームワークを使用して、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を注意深く観察し、分析し、Windowsアプリケーションの情報を制御する。
我々は9つの人気のあるWindowsアプリケーションでUFOのテストを行い、ユーザの日々の使用を反映したさまざまなシナリオを網羅した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:33:55 GMT)
Enhancing LLM-Based Coding Tools through Native Integration of
IDE-Derived Static Context [41.9] 我々は,統合開発環境(IDE)がリポジトリレベルのコード補完のために,直接的かつ正確かつリアルタイムなクロスファイル情報を提供できると主張している。
本稿では,IDEネイティブな静的コンテキストをクロスコンテキスト構築に利用し,自己再定義のための診断結果を生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:39:23 GMT)
Compress to Impress: Unleashing the Potential of Compressive Memory in
Real-World Long-Term Conversations [41.9] 本研究は,従来の検索モジュールやメモリデータベースを活用する新しいフレームワークであるCOMEDY(Commpressive Memory-Enhanced Dialogue sYstems)を紹介する。
COMEDYの中心は圧縮メモリの概念であり、セッション固有の要約、ユーザー・ボットのダイナミクス、過去のイベントを簡潔なメモリ形式に解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:19:50 GMT)
MRKE: The Multi-hop Reasoning Evaluation of LLMs by Knowledge Edition [41.8] 市販のHotpotQAデータセットを編集して,新たな知識に基づくLCM MHQA評価ベンチマークを導入する。
また,マルチホップ質問に対応するサブクエストと中間回答の形式で推論連鎖を注釈し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:12:30 GMT)
Parallel Structures in Pre-training Data Yield In-Context Learning [41.3] 我々は、事前学習データのパターンが文脈内学習(ICL)にどのような寄与するかを検討する。
LMのICL能力は、事前学習データで$textitparallel構造に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:40:48 GMT)
Are LLM-based Evaluators Confusing NLG Quality Criteria? [41.0] 本研究では,従来の研究と異なる基準で,11の共通点を対象とした明確な階層分類システムを提案する。
行動検査にインスパイアされた我々は、異なるLCMの評価行動のきめ細かい分析のために、18種類のアスペクトターゲット摂動攻撃を精巧に設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:19:02 GMT)
Meta Ranking: Less Capable Language Models are Capable for Single
Response Judgement [40.6] 我々は、個々の応答の信頼性を判断するために、 $textitMeta$ $textitRanking$ (MR) という新しい方法を提案する。
MRは、クエリルーティングと反復的なトレーニングデータフィルタリングという2つの実用的な応用において、LLMの性能を高めるために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:57:55 GMT)
ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language [40.4] ChatCellは、自然言語による単一セル分析を容易にするツールである。
ChatCellは単細胞生物学の深い専門知識を得た。
プロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.io/project/ChatCell.orgで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:23:20 GMT)
Towards a tailored mixed-precision sub-8bit quantization scheme for
Gated Recurrent Units using Genetic Algorithms [40.0] ゲーテッド・リカレント・ユニット(GRU)は内部状態に依存しているためチューニングが難しい。
本稿では,各演算子のビット幅を独立に選択できるGRUのモジュラ整数量子化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:24:20 GMT)
Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model
Capabilities [39.9] 大規模言語モデル(LLM)は近年,急速な発展を遂げた多くの分野に適用されている。
本稿では,LLMがパターンや傾向を明確にした時系列予測に優れるが,周期性に欠けるデータセットでは課題に直面していることを示す。
さらに, 入力戦略について検討し, 外部知識を取り入れ, 自然言語のパラフレーズを取り入れた場合, 時系列におけるLLMの予測性能に肯定的な影響が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:30:15 GMT)
Purifying Large Language Models by Ensembling a Small Language Model [39.6] 未処理データによる負の効果からLCMを浄化する簡易かつ容易に実装できる手法を提案する。
良性および小言語モデル(SLM)を用いたLLMのアンサンブルの有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:00:39 GMT)
Multimodal Fusion of EHR in Structures and Semantics: Integrating Clinical Records and Notes with Hypergraph and LLM [39.3] 本稿では,EHRにおける構造と意味を効果的に統合するMINGLEという新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,医療概念のセマンティクスと臨床ノートのセマンティクスをハイパーグラフニューラルネットワークに組み合わせるために,2段階の注入戦略を採用している。
2つのEHRデータセット(パブリックMIMIC-IIIとプライベートCRADLE)の実験結果から、MINGLEは予測性能を11.83%向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:48:40 GMT)
FIPO: Free-form Instruction-oriented Prompt Optimization with Preference
Dataset and Modular Fine-tuning Schema [38.8] プロンプトクラフトのテクニックは、平均的なユーザにとって重要な、かつ複雑なタスクとして現れます。
FIPO(Free-form Instruction-oriented Prompt Optimization)を提案する。
このアプローチは当社の大規模プロンプト選好データセットによってサポートされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:56:44 GMT)
Tables as Images? Exploring the Strengths and Limitations of LLMs on
Multimodal Representations of Tabular Data [38.8] 5つのテキストベースおよび3つの画像ベーステーブル表現を比較し、LLM性能に対する表現とプロンプトの影響を実証する。
本研究は、テーブル関連タスクにおけるLLMの有効利用に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:34:50 GMT)
Math-Shepherd: Verify and Reinforce LLMs Step-by-step without Human
Annotations [38.2] Math-Shepherdのトレーニングは、自動的に構築されたプロセス単位の監視データを用いて達成される。
精度は、Math-Shepherdの検証により、GSM8KとMATHで89.1%、43.5%に向上できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:07:53 GMT)
The importance of feature preprocessing for differentially private
linear optimization [38.1] 微分プライベートモデルを訓練するための最も一般的なアルゴリズムの1つは、微分プライベート勾配降下(DPSGD)である。
線形分類の単純な場合であっても、非プライベートな最適化とは異なり、(プライベートな)特徴前処理は微分プライベートな最適化に不可欠であることを示す。
我々はDPSGDFと呼ばれるアルゴリズムを提案し、DPSGDと特徴前処理を組み合わせることで、特徴の直径に比例した最適性ギャップが生じることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:11:32 GMT)
Nanomechanical crystalline AlN resonators with high quality factors for
quantum optoelectromechanics [38.1] 材料中の引張ひずみは、消散希釈およびひずみ工学技術の使用を可能にし、機械的品質係数を増大させる。
本研究では, 拡散希釈とひずみ工学を利用したナノメカニカル共振器を室温1013ドルHzのQ_m倍f_m$-製品に到達させる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:00:51 GMT)
The Edge-of-Reach Problem in Offline Model-Based Reinforcement Learning [37.4] オフライン強化学習は、事前に収集されたデータセットからエージェントをトレーニング可能にすることを目的としている。
モデルベースの手法は、エージェントが学習されたダイナミックスモデルでロールアウトを介して追加の合成データを収集できるようにすることで、ソリューションを提供する。
しかし、学習したダイナミックスモデルを真のエラーフリーなダイナミックスに置き換えると、既存のモデルベースのメソッドは完全に失敗する。
本稿では, エッジ・オブ・リーチ問題に直接対処する単純で堅牢な手法であるReach-Aware Value Learning (RAVL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:38:00 GMT)
MedAgents: Large Language Models as Collaborators for Zero-shot Medical
Reasoning [37.3] 大規模言語モデル(LLM)は医療や医療において重大な障壁に直面している。
本稿では,LLMをベースとしたエージェントをロールプレイング環境で活用する医療分野のための,新しい多分野連携(MC)フレームワークを提案する。
私たちの研究は、現実世界のシナリオに適用可能なゼロショット設定に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:26:46 GMT)
VERSE: Virtual-Gradient Aware Streaming Lifelong Learning with Anytime
Inference [36.6] 生涯学習をストリーミングすることは、忘れずに継続的な学習を目標とすることで、生涯学習の挑戦的な設定である。
ストリーミング(学習例は1回に1回のみ)である生涯学習に新たなアプローチを導入する。
本稿では,各新しい例に適応し,過去のデータにも順応し,破滅的な忘れ込みを防止できる新しいエンフェクチュアル勾配に基づく連続表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:49:50 GMT)
Towards the Identifiability and Explainability for Personalized Learner
Modeling: An Inductive Paradigm [36.6] 本稿では,エンコーダ・デコーダモデルにインスパイアされた新しい応答効率応答パラダイムに基づく,識別可能な認知診断フレームワークを提案する。
診断精度を損なうことなく,ID-CDFが効果的に対処できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:01:33 GMT)
Iterative Regularization with k-support Norm: An Important Complement to
Sparse Recovery [36.3] 本稿では,$k$サポート標準正規化器に基づく新しい反復正規化アルゴリズムIRKSNを提案する。
IRKSNを用いてスパースリカバリ条件を提供し、従来のリカバリ条件と$ell_1$標準正規化器を比較した。
また、IRKSNのモデル誤差を定数で早期に停止し、スパースリカバリの標準線形レートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:38:38 GMT)
Interpretable Embedding for Ad-hoc Video Search [36.3] 本稿では,統合されたデュアルタスク学習のためのニューラルネットワークに,特徴埋め込みと概念解釈を統合する。
これは、埋め込み機能または概念を使用することで、TRECVidベンチマークデータセット上でかなりの検索改善が達成可能であることを実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:59:32 GMT)
Diffusion Tempering Improves Parameter Estimation with Probabilistic
Integrators for Ordinary Differential Equations [36.2] 通常微分方程式(ODE)は科学の力学系を記述するために広く用いられているが、実験的な測定を説明するパラメータを特定することは困難である。
本稿では,ODEにおける勾配に基づくパラメータ最適化の収束性を改善する確率的数値法の新しい正規化手法である拡散テンパリングを提案する。
本手法は複雑性の異なる力学系に対して有効であることを示すとともに,実際に関連するパラメータ数を持つHodgkin-Huxleyモデルに対して,信頼性の高いパラメータ推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:36:36 GMT)
Robust Errant Beam Prognostics with Conditional Modeling for Particle
Accelerators [36.2] 粒子加速器は様々な理由で故障や停止の可能性がある。
これらの欠陥は、スケジュールされた実行中の粒子加速器の可用性に影響を与え、効率と全体の科学出力を妨げている。
異常検出技術を用いて異常な振る舞いを予測し、プリエンプティブ動作を行い、粒子加速器の総可利用性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:21:04 GMT)
Open-Set Graph Anomaly Detection via Normal Structure Regularisation [35.9] Open-set Graph Anomaly Detection (GAD)は、少数のラベル付きトレーニングノードと異常ノードを使用して異常ノードを検出することを目的としている。
現在の手法では、目に見えない異常を検知する弱い一般化能力をもたらすため、目に見えない異常に適合することを過度に強調する傾向にある。
本稿では,新しいオープンセットGAD手法,すなわち正規構造正規化(NSReg)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:12:36 GMT)
A Graph is Worth 1-bit Spikes: When Graph Contrastive Learning Meets
Spiking Neural Networks [35.4] SpikeGCLは、グラフのバイナライズされた1ビット表現を学ぶための新しいフレームワークである。
SpikeGCLが完全精度に匹敵するものであることを示すための理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:33:06 GMT)
Large Language Models for Stemming: Promises, Pitfalls and Failures [34.9] 本研究では,文脈理解の能力を活用して,大言語モデル(LLM)を用いて単語を綴じるという有望なアイデアについて検討する。
我々は,LLMを幹細胞として用いることと,Porter や Krovetz といった従来の語彙ステムマーを英語のテキストとして用いることと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:11:44 GMT)
DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large
Vision-Language Models [34.3] 視覚言語モデル(VLM)を活用した自律運転システムDriveVLMを紹介する。
DriveVLMは、シーン記述、シーン分析、階層的計画のためのチェーン・オブ・シント(CoT)モジュールのユニークな組み合わせを統合している。
本稿では,DriveVLMの強みを従来の自律走行パイプラインと相乗化するハイブリッドシステムであるDriveVLM-Dualを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:04:04 GMT)
LaneGraph2Seq: Lane Topology Extraction with Language Model via
Vertex-Edge Encoding and Connectivity Enhancement [34.0] 複雑な道路構造は、中心線曲線やDAG(Directed Acyclic Graph)を形成する接続を含むレーングラフを用いて描かれることが多い。
本稿では,レーングラフ抽出の新しいアプローチであるLaneGraph2Seqを紹介する。
本手法は,レーングラフ抽出における最先端技術と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:32:28 GMT)
3D Vascular Segmentation Supervised by 2D Annotation of Maximum
Intensity Projection [33.3] 血管構造のセグメンテーションは、医学的分析と臨床応用において重要な役割を担っている。
既存の弱監督法は, スパース血管構造を扱う際に, 最適下肢機能を示した。
ここでは,3次元体積の次元を2次元画像に変換するために,最大強度投影(MIP)を用いる。
MIPを介して2D-3Dの深い特徴を融合してセグメンテーション性能を向上させる弱教師付きネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:24:46 GMT)
Scalable Virtual Valuations Combinatorial Auction Design by Combining
Zeroth-Order and First-Order Optimization Method [33.1] 自動オークションデザインは、機械学習を用いて経験的に高効率でインセンティブに適合するメカニズムを発見することを目指している。
既存のアプローチでは、スケーラビリティの問題や収益の非差別化といった課題に直面している。
本稿では,VVCAパラメータを最適化するために,ゼロ階法と1階法を組み合わせた新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:45:04 GMT)
Citation Amnesia: NLP and Other Academic Fields Are in a Citation Age
Recession [32.8] 本研究は, 43年間にわたる20分野にわたる研究成果を引用する傾向について検討した(1980-2023)。
我々はこの減少を「引用年齢不況」と呼び、経済学者が経済活動の減少期間を定義する方法に類似している。
以上の結果から,近年の著作の引用は出版率の上昇によるものではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:59:29 GMT)
Emergent Word Order Universals from Cognitively-Motivated Language
Models [32.5] 言語モデル(LM)を用いた計算シミュレーションによる語順普遍性の研究
実験の結果, 語順は認知学的に有意なバイアスを有するLMで推定される語順が低い傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:49:57 GMT)
Attacks on Node Attributes in Graph Neural Networks [32.4] 本研究では,特徴に基づく敵対攻撃の適用を通じて,グラフモデルの脆弱性について検討する。
以上の結果から,GA(Projected Gradient Descent, PGD)を用いた決定時間攻撃は,平均ノード埋め込みとグラフコントラスト学習戦略を用いた中毒攻撃に比べ,より強力であることが示唆された。
これはグラフデータセキュリティに対する洞察を与え、グラフベースのモデルが最も脆弱な場所をピンポイントすることで、そのような攻撃に対する強力な防御メカニズムの開発を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:52:29 GMT)
UnlearnCanvas: A Stylized Image Dataset to Benchmark Machine Unlearning
for Diffusion Models [32.3] マシン・アンラーニング(MU)は、拡散モデル(DM)の望ましくない生成能力を除去する潜在的な解決策として登場した。
UnlearnCanvasは、画像オブジェクトと連動して芸術的絵画スタイルの非学習を評価するためのデータセットである。
我々は5つの最先端のMU手法をベンチマークし、その長所と短所、基礎となる未学習メカニズムに関する新たな洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:25:53 GMT)
On Copyright Risks of Text-to-Image Diffusion Models [32.0] 拡散モデルは、テキストプロンプト(T2I)生成と呼ばれるタスクである、テキストプロンプトからのイメージの作成において優れている。
近年,直接的かつ著作権のあるプロンプトを用いた拡散モデルの著作権行動に関する研究が行われている。
私たちの研究は、間接的なプロンプトでさえ著作権問題を引き起こすような、より微妙な形態の侵害を調べることで、これを拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:47:21 GMT)
SalUn: Empowering Machine Unlearning via Gradient-based Weight Saliency
in Both Image Classification and Generation [32.0] 本稿では,機械学習における「重み値」の概念を導入し,モデル説明における入力値値と並列性について述べる。
サリエンシ・アンラーニング(SalUn)と呼ばれる結果の手法は、パフォーマンスのギャップを「正確な」アンラーニングで狭める。
SalUnは、画像分類と生成タスクの両方において、データ、クラス、概念を忘れることの影響を効果的に消すことができる最初の原則MUアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:37:08 GMT)
Be Careful What You Smooth For: Label Smoothing Can Be a Privacy Shield
but Also a Catalyst for Model Inversion Attacks [31.7] クラス表現型サンプルの生成を目的としたモデルアタック(MIA)に対するラベル平滑化の影響について検討する。
従来のラベルスムーシングはMIAを促進させ、それによってモデルのプライバシリークを増大させる。
ネガティブな要因による平滑化はこの傾向に逆らって,クラス関連情報の抽出を阻害し,プライバシ保護につながることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:02:07 GMT)
FeB4RAG: Evaluating Federated Search in the Context of Retrieval
Augmented Generation [31.4] フェデレートされた検索システムは、複数の検索エンジンの検索結果を集約し、結果の品質を高め、ユーザの意図に合わせた適切なソースを選択する。
FEB4RAGはRAGフレームワーク内でのフェデレーション検索に特化した新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:06:52 GMT)
One2Avatar: Generative Implicit Head Avatar For Few-shot User Adaptation [31.3] 本稿では,1ユーザあたり1枚または数枚の画像のみを利用した高品質なヘッドアバターを作成するための新しいアプローチを提案する。
我々は2407名の被験者から多視点の表情データセットから3次元アニマタブルなフォトリアリスティックヘッドアバターの生成モデルを学習した。
提案手法は,従来のアバター適応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） (Mon, 19 Feb 2024 07:48:29 GMT)
Dynamic Environment Responsive Online Meta-Learning with Fairness
Awareness [30.4] 本稿では,FairSAOMLと呼ばれる,適応フェアネスを考慮したオンラインメタ学習アルゴリズムを提案する。
動的環境下での様々な実世界のデータセットに対する実験評価により,提案アルゴリズムが一貫した代替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） (Mon, 19 Feb 2024 17:44:35 GMT)
KnowGPT: Black-Box Knowledge Injection for Large Language Models [30.3] 我々は,ジェネレーティブ・大型言語モデル(LLM)のためのブラックボックス知識注入フレームワークであるKnowGPTを紹介した。
KnowGPTは、深い強化学習(RL)を活用して知識グラフ(KGs)から関連する知識を抽出し、マルチアーメッド帯域(MAB)を使用して各質問に最も適したプロンプトを構築する。
KnowGPTはChatGPTよりも平均23.7%改善し、GPT-4より平均2.9%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:28:20 GMT)
Deep Proxy Causal Learning and its Application to Confounded Bandit
Policy Evaluation [29.8] プロキシ因果学習(英: Proxy causal learning、PCL)は、治療の因果効果を未観察の結束の有無で推定する方法である。
そこで本研究では,PCLの新しい手法であるDFPV(Deep Feature proxy variable method)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:35:03 GMT)
Beyond Sparse Rewards: Enhancing Reinforcement Learning with Language
Model Critique in Text Generation [29.7] 強化学習は、言語モデルと人間の嗜好のような区別できない報酬信号とを一致させることができる。
本稿では,中間段階の報酬を生成するために,大規模言語モデルの批判能力を利用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:19:20 GMT)
Scalable Human-Machine Point Cloud Compression [29.0] 本稿では,分類の機械的タスクに特化した,スケーラブルなポイントクラウドデータを提供するとともに,人間の視聴のメカニズムも提供する。
提案した拡張性では、"base"ビットストリームはマシンタスクをサポートし、"enhancement"ビットストリームは、人間の視聴のための入力再構成性能を改善するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:43:10 GMT)
Muffin or Chihuahua? Challenging Large Vision-Language Models with
Multipanel VQA [29.0] 6,600個の質問,回答,マルチパネル画像からなる新しいベンチマークであるMultipanel Visual Question Answering(MultipanelVQA)を紹介する。
評価の結果、MultipanelVQAベンチマークの質問は、最先端のLVLM(Large Vision Language Models)テストに重大な課題をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:14:56 GMT)
UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal
Prediction [28.6] 都市時間予測のためのユニバーサルモデルUniSTを提案する。
i) 多様な時間的データ特性に対する柔軟性, (ii) 効果的な生成前訓練, (iii) 複雑な関係を捉える戦略により、UniSTが成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:04:11 GMT)
Where It Really Matters: Few-Shot Environmental Conservation Media
Monitoring for Low-Resource Languages [28.4] NewsSerowは、大言語モデル(LLM)を用いた要約、文脈内数ショット分類、自己回帰のパイプラインである。
世界自然基金(WWF)はネパールでメディア監視のためにNewsSerowを配備した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:17:21 GMT)
What Do Dialect Speakers Want? A Survey of Attitudes Towards Language
Technology for German Dialects [28.4] 我々はドイツ語に関連する方言と地域言語に関する話者を調査した。
回答者は特に、方言入力で動作する潜在的なNLPツールを好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:15:28 GMT)
On the Posterior Distribution in Denoising: Application to Uncertainty
Quantification [28.2] ツイーディの公式は、ガウスにおける後平均とデータ分布のスコアを結びつける。
画像の任意の所望領域に対する後部分布の主成分を効率的に計算する方法を示す。
高次モーメントテンソルを明示的に計算したり保存したりしないので,本手法は高速かつメモリ効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:48:06 GMT)
Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language
Models [28.1] 多言語およびアラビア語のモノリンガルLMは、西洋文化に関連する実体に対して偏見を示すことを示す。
アラブ文化と西洋文化を対比する8つのタイプにまたがる628個の自然発生プロンプトと20,368個のエンティティからなる新しい資源であるCAMeLを紹介した。
CAMeLを用いて、物語生成、NER、感情分析などのタスクにおいて、12の異なるLMのアラビア語における異文化間性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:10:40 GMT)
A Generative Pre-Training Framework for Spatio-Temporal Graph Transfer
Learning [27.8] 本稿では,STG転送学習のための新しい生成事前学習フレームワーク GPDiff を提案する。
我々はSTG転送学習を生成的ハイパーネットワークの事前学習として再考し、プロンプトで導かれる調整されたモデルパラメータを生成する。
データギャップと都市間の知識の一般化の複雑さから生じる課題に対処することで、我々のフレームワークは一貫して最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:11:26 GMT)
Empirical Study on Updating Key-Value Memories in Transformer
Feed-forward Layers [27.6] トランスにおけるフィードフォワードネットワーク(FFN)は、抽象的な高レベルの知識を復元するキーバリューニューラルメモリのグループとして認識される。
我々は、キー(FFNs層の第1層)または値の更新に関する実証的アブレーション研究を行う。
我々はこれらの2つの手法を、様々な知識編集と大規模言語モデルの微調整タスクで比較し、FFNの理解を深めるために洞察を引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:42:54 GMT)
Asymptotic Gaussian Fluctuations of Eigenvectors in Spectral Clustering [27.6] 一般スパイクランダム行列モデルの信号$$$のノイズ構造は、対応するGramカーネル行列の固有ベクトルに転送される。
このCLTライクな結果は、スペクトルクラスタリングの分類性能を正確に予測する最後の欠落点であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:25:12 GMT)
Generalizing Conversational Dense Retrieval via LLM-Cognition Data
Augmentation [27.4] 本稿では,LLM認識データ拡張(ConvAug)による会話高密度検索の一般化のためのフレームワークを提案する。
人間の認知にインスパイアされた私たちは、偽陽性、偽陰性、幻覚の発生を緩和する認知認識プロセスを考案した。
対照的な学習目的は、より良い会話コンテキストエンコーダのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:37:46 GMT)
SLADE: Detecting Dynamic Anomalies in Edge Streams without Labels via
Self-Supervised Learning [27.4] 本稿では,エッジストリーム中の動的異常を迅速に検出するためのSLADE(Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Edge Streams)を提案する。
現実世界の4つのデータセットにわたる動的異常検出では、SLADEは9つの競合する手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:19:26 GMT)
Language Models are Homer Simpson! Safety Re-Alignment of Fine-tuned
Language Models through Task Arithmetic [27.3] RESTA は Task Arithmetic による安全の維持の略です。
パラメータ効率およびフル微調整におけるRESTAの有効性を示す。
また、既存の3つの安全性評価ベンチマークと多言語ベンチマークデータセットにおいて、RESTAの一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:18:09 GMT)
How Interpretable are Reasoning Explanations from Prompting Large
Language Models? [27.2] 本稿では,多面的解釈可能性の評価を包括的かつ多面的に行い,信頼度だけでなく,コモンセンス推論ベンチマークにおける堅牢性や有用性についても検討する。
さらに,複数次元の解釈可能性に70%以上の改善をもたらす,自己拡張アライメント・オブ・シント(Self-Entailment-Alignment Chain-of-Thought)と呼ばれる単純な解釈可能性アライメント手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:11:28 GMT)
Key ingredients for effective zero-shot cross-lingual knowledge transfer
in generative tasks [27.1] ゼロショットのクロスランガル生成は、ある言語における生成タスクにおいて、多言語事前訓練された言語モデルを微調整し、そのタスクを他の言語で予測するために使用することを意味する。
以前の作業では、間違った言語で頻繁に発生する問題に気付き、通常、mT5をバックボーンモデルとして使用して対処するためのアプローチを提案する。
本研究では,mBARTやNLLB-200といった代替バックボーンモデルを含む,統一された設定で文献から提案されるさまざまなアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:43:57 GMT)
An Empirical Evaluation of LLMs for Solving Offensive Security Challenges [27.1] 大きな言語モデル(LLM)は、Capture The Flag(CTF)の課題を解決するために使用されている。
CTFを解いた2つのHuman-in-the-loop(HITL)と完全自動化ワークフローを開発し、選択したCTF課題を解くLLMの能力を検証した。
LLMは平均的なヒトよりも高い成功率を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:08:44 GMT)
Accountable Textual-Visual Chat Learns to Reject Human Instructions in
Image Re-creation [26.9] 合成CLEVR-ATVCデータセット(620K)と手動図形Fruit-ATVCデータセット(50K)の2つの新しいマルチモーダルデータセットを紹介した。
これらのデータセットには、ビジュアルとテキストベースの入力と出力の両方が含まれている。
言語ベースのChatGPT会話と同様に、人間の要求を拒否する際のマルチモーダルシステムの説明責任を容易にするため、データセット内の監視信号として特定のルールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:04:37 GMT)
MARS: Meaning-Aware Response Scoring for Uncertainty Estimation in
Generative LLMs [26.6] 不確実性評価のための長さ正規化スコアリング(UE)の代替として,MARS(Meaning-Aware Response Scoring)を提案する。
MARSは、質問の文脈において生成されたシーケンスにおける各トークンのセマンティックコントリビューションを考慮に入れた、新しいスコアリング機能である。
UE手法にMARSを組み込むことにより,UE性能の普遍的かつ大幅な向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:04:22 GMT)
Understanding the Effects of RLHF on LLM Generalisation and Diversity [26.6] 人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習によって微調整された大規模言語モデル(LLM)は、これまで最も広くデプロイされたAIモデルの一部で使用されている。
プロセスの各段階が2つの重要な特性、すなわちアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化と出力の多様性にどのように影響するかを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:39:07 GMT)
Stick to your Role! Stability of Personal Values Expressed in Large
Language Models [26.4] 本稿では,異なる文脈における値表現の安定性に関するケーススタディを提案する。
5つのファミリーから19のオープンソースLarge Language Models (LLM)を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:53:01 GMT)
Offline Multi-task Transfer RL with Representational Penalization [26.1] オフライン強化学習(RL)における表現伝達の問題について検討する。
本稿では,学習者表現に対する不確実性度を計算するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:52:44 GMT)
Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language
Models: What is There and What is Missing? [26.0] これまでに提示されたアーキテクチャソリューションとトレーニング戦略の統一的なビューを提案し、それらの類似点と相違点を強調した。
また、多種多様な設定と評価アプローチが、各ビルディングブロックとトレーニング選択において、最も優れたソリューションの特定を妨げていることも示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:34:13 GMT)
Underwater-Art: Expanding Information Perspectives With Text Templates
For Underwater Acoustic Target Recognition [25.9] 水中音響信号は, 距離, 流路深さ, その他の要因に大きく影響されている。
本稿では,関連する情報からなるテンプレートに水中音響認識を実装することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:32:56 GMT)
Evaluating Image Review Ability of Vision Language Models [25.8] 本稿では,大規模視覚言語モデル(LVLM)を用いて画像のレビューテキストを生成する方法について検討する。
LVLMが画像のレビューを行う能力は完全には理解されておらず、レビュー能力の方法論的な評価の必要性が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:16:10 GMT)
Rendering Graphs for Graph Reasoning in Multimodal Large Language Models [25.8] 本稿では,視覚情報をグラフ推論タスクに組み込む第一歩として,新しいベンチマークGITQAを提案する。
我々は、最先端のマルチモーダルLLMを用いて、GITQAベンチマークで広範な実験を行う。
その結果,テキスト情報と視覚情報の組み合わせは,一つのモダリティを単独で使用するよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:12:53 GMT)
BIDER: Bridging Knowledge Inconsistency for Efficient
Retrieval-Augmented LLMs via Key Supporting Evidence [25.7] 本稿では,検索文書をキー・サポート・エビデンス(Key Supporting Evidence)に洗練する手法であるBIDERを紹介する。
我々は,KSEの製作から学習してBIDERを訓練し,その出力をLLMの情報取得の好みに合わせて最大化する。
BIDER は LLM の回答品質を7% 向上させ,検索文書の入力内容長を80% 削減し,既存手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:28:31 GMT)
On the Byzantine-Resilience of Distillation-Based Federated Learning [25.6] 本研究では,クライアントのサブセットが逆向きに振る舞うビザンチン環境でのこのような手法の性能について検討する。
KDをベースとしたFLアルゴリズムは極めて弾力性があり、ビザンチンクライアントが学習プロセスにどのように影響するかを分析する。
我々は,KDに基づくFLアルゴリズムのビザンチンレジリエンスを高め,その有効性を示す新しい手法であるFilterExpを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:26:40 GMT)
Class-incremental Learning for Time Series: Benchmark and Evaluation [25.6] 本稿では,時系列クラスインクリメンタルラーニング(TSCIL)問題の概要を述べる。
標準化された設定に基づいて,新しいアルゴリズムの迅速な開発を支援する統一的な実験フレームワークを開発する。
このフレームワークを用いて、標準およびプライバシに敏感なシナリオにおいて、様々な汎用および時系列固有のCIL手法を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:43:13 GMT)
LVCHAT: Facilitating Long Video Comprehension [25.4] 本稿では,Long Video Chat (LVChat) を提案する。
LVは、長ビデオのQAデータセットと長ビデオのキャプションベンチマークにおいて、既存の手法を最大27%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:59:14 GMT)
Easy as ABCs: Unifying Boltzmann Q-Learning and Counterfactual Regret
Minimization [25.3] 本稿では,Boltzmann Q-learning (BQL) と反現実的後悔最小化 (CFR) を組み合わせたベスト・オブ・ボス・ワールドズ・アルゴリズムであるABCを提案する。
ABCは、環境の報酬と遷移ダイナミクスの定常性を測定することで、どの環境を探索するかを適応的に選択する。
マルコフ決定過程において、ABCは、環境中のアクションの数であるBQLと比較して、少なくともO(A)因子の減速によって最適なポリシーに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:58:39 GMT)
Ask Optimal Questions: Aligning Large Language Models with Retriever's
Preference in Conversational Search [25.2] RetPOは、ターゲット検索システムの好みに合わせて検索クエリを再構成するための言語モデル(LM)を最適化するように設計されている。
我々は、12Kの会話で410K以上のクエリを書き換えるRetrievers' Feedbackと呼ばれる大規模なデータセットを構築した。
このモデルにより,最近の2つの対話型検索ベンチマークにおいて,最先端の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:41:31 GMT)
Confidence Matters: Revisiting Intrinsic Self-Correction Capabilities of
Large Language Models [24.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自己訂正能力への関心が高まっている。
我々の研究は、自己補正プロセスにおいて重要な潜伏要因であるLSMの信頼度を特定しました。
We developed a If-or-Else' (IoE) prompting framework, designed to guide LLMs in assessing their confidence'', facilitateing intrinsic self-corrections。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:38:02 GMT)
Uncovering Latent Human Wellbeing in Language Model Embeddings [24.5] スケーリングが事前訓練されたモデルの表現を強化するかどうかを検討する。
最初の発見によると、OpenAIのテキスト埋め込み-adaの主要なコンポーネントは、素早いエンジニアリングや微調整なしで73.9%の精度を実現している。
これは、ETHICSデータセット全体に微調整されたBERTの74.6%と密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:08:03 GMT)
Self-Contradictory Reasoning Evaluation and Detection [23.7] モデル推論が予測をサポートしない自己矛盾推論(Self-Contra)について検討する。
高い精度は、必ずしも低い自己コントラレートに対応しない。
GPT-4は自己コントラ推論を効果的に検出するのに苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:01:56 GMT)
A Lower Bound and a Near-Optimal Algorithm for Bilevel Empirical Risk
Minimization [23.4] 本稿では、SARAHアルゴリズムの2レベル拡張を提案する。
このアルゴリズムには$mathcalO((n+m)frac12varepsilon-1)$グラデーション計算が必要であることを実証する。
両レベル問題の目的関数のほぼ定常点を得るのに必要なオラクル呼び出し数に対して、より低い境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:44:41 GMT)
A Comprehensive Survey on Graph Reduction: Sparsification, Coarsening,
and Condensation [23.1] 本研究の目的は,グラフスペーシング,グラフ粗化,グラフ凝縮など,グラフ縮小手法の包括的理解を提供することである。
そこで本研究では,これらの手法の技術的詳細を体系的にレビューし,その実践的応用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:51:00 GMT)
Safer-Instruct: Aligning Language Models with Automated Preference Data [22.7] 人間のフィードバックからの強化学習は、言語モデルにおけるモデル能力を高めるための重要な戦略である。
大規模嗜好データを自動的に構築する新しいパイプラインであるSafer-Instructを提案する。
提案手法は, 高精度な選好データを生成するために, 逆命令チューニング, 命令誘導, エキスパートモデル評価を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:06:21 GMT)
Graph-based Virtual Sensing from Sparse and Partial Multivariate
Observations [22.6] このような関係を利用してグラフに基づく新しい手法を導入し、GgNetというグラフ深層学習アーキテクチャを設計し、そのフレームワークを実装した。
提案手法は,変数間の依存関係や位置の学習に使用されるネストグラフ構造上の情報伝達に依存する。
GgNetは様々な仮想センシングシナリオで広く評価されており、最先端技術と比較して高い再現精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:22:30 GMT)
NEO-BENCH: Evaluating Robustness of Large Language Models with
Neologisms [22.3] 我々は、いくつかの一般的な収集手法を用いて、近年のイングランドのネオロジズムの多様な資源を創出する。
我々は新語を含む文と新語を置き換えたほぼ同一の文とを既存の代用語と比較することにより,時間的ドリフトを分析する。
モデル性能は1つの新語が文中に導入されるとき、機械翻訳においてほぼ半減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:19:15 GMT)
Graph Language Models [22.2] 両アプローチの長所を統合し,その短所を緩和する新しいLM型であるグラフ言語モデル(GLM)を導入する。
我々はGLMのアーキテクチャを設計し、グラフバイアスを取り入れ、グラフ内の効果的な知識分布を促進する。
関係分類タスクに関する実証的な評価は、GLM埋め込みが、教師付きおよびゼロショット設定におけるLMベースラインとGNNベースベースラインの両方を上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:46:39 GMT)
LLM as Prompter: Low-resource Inductive Reasoning on Arbitrary Knowledge
Graphs [22.1] 知識グラフ帰納的推論における重要な課題は、テキストと構造の両方面で不足した低リソースシナリオを扱うことだ。
我々は、Large Language Models (LLMs) を用いて、事前学習されたグラフニューラルネットワーク(GNNs)を強化するグラフ構造的プロンプトを生成する。
手法面では、任意のKGをまたいだ低リソース帰納的推論のために設計された、新しい事前学習・促進フレームワークProLINKを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:21:19 GMT)
Training Table Question Answering via SQL Query Decomposition [22.0] テーブル質問-回答には、自然言語クエリの理解と、関連する情報を抽出する入力テーブルのコンテキストでの理解の両方が含まれる。
本研究は,意味解析と直接応答手法のギャップを埋め,生成アーキテクチャによってどのような操作を予測すべきか,あるいは外部アルゴリズムによって実行することが望ましいのか,といった知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:56:16 GMT)
Less or More From Teacher: Exploiting Trilateral Geometry For Knowledge
Distillation [21.9] 本稿では,サンプル単位の知識融合比を学習するための新しい適応手法を提案する。
我々は,教師と生徒の正しさを両立させ,生徒が各サンプルに対していかにその教師を模倣するかを考察する。
単純なニューラルネットワークは、サンプル内およびサンプル間関係から適応的、サンプル単位の知識融合比への暗黙のマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:32:52 GMT)
Shallow Synthesis of Knowledge in GPT-Generated Texts: A Case Study in
Automatic Related Work Composition [21.9] そこで我々は,ScholaCite を用いたAIを活用した学術著作の分析を行った。
提案手法は,テキスト中の引用の構造的複雑さと相互接続性を評価するために,引用グラフの解析に重点を置いている。
GPT-4はブレインストーミングにおいて人間のユーザを支援するために適切な粗い引用グループを生成できるが、人間の介入なしに関連する作品の詳細な合成を行うことができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:14:04 GMT)
Discerning and Resolving Knowledge Conflicts through Adaptive Decoding
with Contextual Information-Entropy Constraint [21.8] 本稿では,知識が相反するかどうかを識別し,解決するための適応的復号法を提案する。
実験により、COIECDは現実的なデータセットにおける知識の衝突に対して強い性能と堅牢性を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:10:30 GMT)
BEARS Make Neuro-Symbolic Models Aware of their Reasoning Shortcuts [21.7] Reasoning ShortcutsはNeuro-Symbolic(NeSy)予測に影響を及ぼす可能性がある。
彼らは意図しない意味論を活用することによって、象徴的な知識と整合した概念を学ぶ。
我々はNeSyモデルが学習した概念の意味的あいまいさを確実に認識することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:54:36 GMT)
PhySU-Net: Long Temporal Context Transformer for rPPG with
Self-Supervised Pre-training [21.5] 本稿では,Phy-Net,Phy-Net,Phy-Net,Phy-Net,Phy-Net,Phy-Net,Phy-Netを提案する。
我々のモデルは2つの公開データセット(OBFとVIPL-HR)でテストされ、教師あり訓練において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:59:16 GMT)
Approximation Rate of the Transformer Architecture for Sequence Modeling [21.5] 非線型関係のクラスを考察し、トランスフォーマーのジャクソン型近似率推定を明示するために、複雑性尺度の新たな概念を同定する。
この速度はトランスフォーマーの構造特性を明らかにし、それが近似に最も適しているシーケンシャルな関係のタイプを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:38:19 GMT)
Statistical Test for Generated Hypotheses by Diffusion Models [21.4] 本稿では, 拡散モデルを用いた医用診断タスクについて検討し, その信頼性を定量的に評価するための統計的検査を提案する。
提案手法を用いて, 医用画像診断結果の統計的信頼性をp値の形で定量化し, 誤差率の制御による意思決定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:32:45 GMT)
Pan-Mamba: Effective pan-sharpening with State Space Model [21.0] パン・マンバ(Pan-Mamba)は,グローバルな情報モデリングにおいて,マンバモデルの効率性を活用する新しいパンシャーピングネットワークである。
Pan-Mambaでは、チャンネルスワップのMambaとクロスモーダルのMambaの2つのコアコンポーネントをカスタマイズします。
この研究は、マンバモデルの可能性を探究する最初の試みであり、パンシャーピング技術における新たなフロンティアを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:54:54 GMT)
Mean estimation in the add-remove model of differential privacy [20.8] 加算除去モデルに基づく一次元平均推定問題について検討する。
提案アルゴリズムは,実際に頻繁に使用されるアルゴリズムよりも,平均2乗誤差が2倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:50:16 GMT)
Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering [20.4] 最近の研究は、命令追従タスクの追加トレーニングを通じて、命令追従能力を大幅に改善している。
本稿では、簡易な命令追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルの解析を行う。
本研究は,本モデルが隠れ空間内のデータをクラスタリングすることで,タスク固有の情報を学習し,学習中にこのクラスタリングプロセスが動的に進化することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:02:31 GMT)
AnaloBench: Benchmarking the Identification of Abstract and Long-context
Analogies [20.4] アナロジー思考は、人間が創造的な方法で問題を解決し、難しい概念を把握し、より効果的にアイデアを表現できるようにする。
言語モデル(LM)における類似推論能力を決定するベンチマークAnALOBENCHを提案する。
我々のベンチマーク手法は、人間に共通するこの能力の側面に焦点を当てている: (i) 大量の情報から関連する経験を思い出し、 (ii) 複雑で長いシナリオに類推的推論を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:56:44 GMT)
WildFake: A Large-scale Challenging Dataset for AI-Generated Images
Detection [20.3] 我々は、最先端のジェネレータ、多様なオブジェクトカテゴリ、実世界のアプリケーションからなる大規模データセットWildFakeを提案する。
WildFakeデータセットには次のような利点がある。 Rich Content with Wildコレクション: WildFakeはオープンソースコミュニティからフェイクイメージを収集し、幅広いイメージクラスとイメージスタイルでその多様性を強化します。
WildFakeには、GAN、拡散モデル、および他の生成モデルから様々な種類のジェネレータによって合成された偽画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:13:39 GMT)
ComFusion: Personalized Subject Generation in Multiple Specific Scenes
From Single Image [20.3] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルをパーソナライズするための新しいアプローチであるComFusionを紹介する。
ComFusionは、テキスト固有のシーンと視覚オブジェクトインスタンスを効果的に融合する。
被写体の本質を捉え、シーンの忠実さを維持するための微妙なバランスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:34:08 GMT)
The Fundamental Limits of Least-Privilege Learning [20.3] 機械学習における最小特権原理の最初の形式化を提供する。
我々は、あるタスクに対する表現の効用と、意図したタスク以上のリークとの間には、根本的なトレードオフがあることを証明している。
このトレードオフは、これらの表現を生成する機能マッピングを学ぶのに使用されるテクニックにかかわらず、成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:44:54 GMT)
Practical and Parallelizable Algorithms for Non-Monotone Submodular
Maximization with Size Constraint [20.1] サイズ制約に関して、必ずしも単調ではない部分モジュラ函数に対して存在および並列化可能である。
最適な適応性とほぼ最適な複雑性クエリを持つアルゴリズムによって達成される最適な近似係数を、0.193 - varepsilon$に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:16:24 GMT)
From Reals to Logic and Back: Inventing Symbolic Vocabularies, Actions
and Models for Planning from Raw Data [20.0] 本稿では,抽象状態と行動に対する論理に基づく関係表現を自律的に学習する最初の手法を提案する。
学習された表現は自動発明されたPDDLのようなドメインモデルを構成する。
決定論的設定における実証的な結果は、少数のロボット軌道から強力な抽象表現を学ぶことができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:28:21 GMT)
Convergence of Gradient Descent for Recurrent Neural Networks: A
Nonasymptotic Analysis [20.0] 我々は,動的システムの教師付き学習環境において,勾配降下を訓練した繰り返しニューラルネットワークを解析した。
我々は、$n$サンプルでトレーニングされた適切なd型リカレントニューラルネットワークが、$n$で対数的にのみスケールするネットワークサイズ$m$で最適性を達成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:56:43 GMT)
Learning not to Regret [19.9] 特定の分布に合わせて最小限の後悔をメタ学習できる新しい「後悔しない学習」フレームワークを提案する。
我々の重要な貢献であるNeural Predictive Regret Matchingは、選択されたゲームの分布に対して急速に収束するようにメタ学習されています。
実験の結果,メタ学習アルゴリズムは非メタ学習アルゴリズムよりも優れ,10倍以上の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:55:51 GMT)
Automatic Evaluation for Mental Health Counseling using LLMs [19.7] 自己または第三者のマニュアルレポートに頼ってカウンセリングの質を評価する既存の方法は、主観的バイアスと時間の制限に悩まされている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてカウンセリング会話における作業アライアンスを評価するための,革新的で効率的な自動アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:00:10 GMT)
Shall We Talk: Exploring Spontaneous Collaborations of Competing LLM
Agents [19.7] 大規模言語モデル(LLM)は,明示的な指示がなければ,自発的に協調関係を確立することができることを示す。
この発見は、人間社会における競争と協力を模倣するLLMエージェントの能力を示すものである。
LLMエージェントは、自発的なコラボレーションを含む、人間の社会的相互作用をモデル化するために使用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:00:53 GMT)
Acquiring Clean Language Models from Backdoor Poisoned Datasets by
Downscaling Frequency Space [19.6] 周波数空間におけるバックドアLMの学習機構をフーリエ解析により検討した。
本稿では,マルチスケール低ランク適応 (MuScleLoRA) を提案する。
MuScleLoRAは、さまざまなバックドア攻撃の平均成功率を、複数のデータセットで15%以下に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:34:48 GMT)
Privacy-Preserving Low-Rank Adaptation for Latent Diffusion Models [19.6] 低ランク適応(LoRA)は、トレーニングデータセットに潜時拡散モデル(LDM)を適用して特定のオブジェクトを生成するための効率的な戦略である。
しかし、LoRAを経由した適応LDMは、特定のデータポイントがプライベートトレーニングデータセットに属するかどうかを判断できる、メンバシップ推論(MI)攻撃に対して脆弱である。
プライバシ保護のPrivateLoRAという,簡単なソリューションを提案するための最初の取り組みを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:32:48 GMT)
InSaAF: Incorporating Safety through Accuracy and Fairness | Are LLMs
ready for the Indian Legal Domain? [19.4] 大規模言語モデル(LLM)は、社会的要因が関与する場合、インドの風景の中で法的タスクを行うことができる。
LLMの公平性と正確性の両方をカプセル化した新しいメトリックである$beta$-weighted $textitLegal Safety Score(LSS_beta$)を提示する。
我々は、バイアスを軽減し、モデルの安全性を向上させる潜在的な方法として、特殊な法的データセットを利用した微調整パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:16:14 GMT)
Aligning Individual and Collective Objectives in Multi-Agent Cooperation [19.0] 学習力学を学習するために,異なるゲームとしてモデル化することで,混合モチベーションゲームを研究する。
本稿では, AgA (Altruistic Gradient Adjustment) という新しい最適化手法を提案する。
我々は、AgAにおける適切なアライメントウェイトの選択が、望ましくない解を効果的に回避しつつ、所望の解への収束を加速できるという理論的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:18:53 GMT)
Dynamic Pricing and Learning with Long-term Reference Effects [19.0] 本研究では,販売者が提示した過去の価格の基準価格が平均値となる,シンプルで斬新な参照価格メカニズムについて検討する。
このメカニズムの下では,モデルパラメータに関係なく,マークダウンポリシがほぼ最適であることを示す。
次に、需要モデルパラメータが不明な、より困難な動的価格と学習の問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:36:54 GMT)
GraphPro: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation [19.0] GraphProはパラメータ効率と動的グラフ事前トレーニングと即時学習を組み合わせたフレームワークである。
本フレームワークは,時間的プロンプト機構とグラフ構造的プロンプト学習機構をシームレスに統合することにより,ユーザの好みを進化させる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:45:48 GMT)
Investigating Multi-Hop Factual Shortcuts in Knowledge Editing of Large
Language Models [18.9] 我々はまず,知識ニューロンによる事実的ショートカットの存在を探求する。
我々は,マルチホップ知識編集の観点から,事実的ショートカットによって引き起こされるリスクを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:34:10 GMT)
Sequoia: Scalable, Robust, and Hardware-aware Speculative Decoding [18.8] 本稿では、投機的復号化のためのスケーラブルで堅牢でハードウェア対応のアルゴリズムであるSequoiaを紹介する。
我々は、SequoiaがA100上のLlama2-7B、Llama2-13B、Vicuna-33Bのデコード速度を最大4.04times$、$3.84times$、$2.37times$、Llama2-70Bのオフロードを最大10.33times$で改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:58:32 GMT)
Scaffolding Coordinates to Promote Vision-Language Coordination in Large
Multi-Modal Models [18.8] 最先端のLMM(Large Multi-Modal Models)は、視覚言語タスクにおいて例外的な機能を示す。
LMMの既存のプロンプト技術は、テキスト推論の改善や画像前処理のためのツールの活用に重点を置いている。
視覚言語コーディネートを促進するために,足場座標の促進を促すScaffoldを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:23:53 GMT)
UHGEval: Benchmarking the Hallucination of Chinese Large Language Models
via Unconstrained Generation [18.8] 大規模言語モデル (LLM) は、現代の自然言語処理において重要な貢献者となっている。
LLMは幻覚テキストをしばしば生成し、その実用性を専門的な文脈で実現している。
最小限の制約で生成した出力をコンパイルするアンコントラスト型幻覚生成評価ベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:19:26 GMT)
It's Not Easy Being Wrong: Large Language Models Struggle with Process
of Elimination Reasoning [18.7] 思考の連鎖(COT)は、大きな言語モデル(LLM)が正しい答えを推論するのに役立つが、誤った答えを推論する効果は未解明である。
我々はCOTを用いたPoEを提案するが、ここではLLMは複数の質問に対して誤った選択をしなくてはならない。
PoEの戦略は常に正しい回答を選択する戦略を過小評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:46:06 GMT)
Uncertainty quantification in fine-tuned LLMs using LoRA ensembles [18.4] 後部近似を用いた微調整LDMにおける不確実性定量化の原理を導出した。
我々はMistral-7bに基づく低ランク適応アンサンブルを用いて3つの一般的な多重選択データセットを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:26:00 GMT)
MM-SurvNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in Breast
Cancer Through Multimodal Data Fusion [18.4] 乳がん生存リスク階層化のための新しい深層学習手法を提案する。
画像特徴抽出には視覚変換器、特にMaxViTモデルを使用し、患者レベルでの複雑な画像関係のキャプチャには自己注意を用いる。
二重クロスアテンション機構はこれらの特徴を遺伝データと融合させ、臨床データを最終層に組み込んで予測精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:31:36 GMT)
ARKS: Active Retrieval in Knowledge Soup for Code Generation [18.2] 本稿では,コードのための大規模言語モデルを一般化するための高度な戦略である,知識検索におけるActive Retrieval(ARKS)を紹介する。
我々は、クエリを反復的に洗練し、知識のスープを更新するアクティブな検索戦略を採用している。
ChatGPTとCodeLlamaの実験結果から,LDM上でのARKSの平均実行精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:37:28 GMT)
Machine-generated Text Localization [18.1] それまでの作業では、MGTをドキュメント全体に対するバイナリ分類タスクとして定式化していた。
本稿では,機械が生成した文書の一部をローカライズするMGTの詳細な研究について述べる。
事前の作業よりも平均精度(mAP)が4-13%向上したことは、5つの多様なデータセットに対するアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:07:28 GMT)
Predictable Reinforcement Learning Dynamics through Entropy Rate
Minimization [17.8] 強化学習(RL)では、エージェントは予測可能な行動を示すインセンティブを持たない。
予測可能性を考慮したRL(Predictability-Aware RL)と呼ばれるRLエージェントの予測可能な振る舞いを誘導する新しい手法を提案する。
平均報酬目標としてエントロピー率を定式化する方法を示し,そのエントロピー報酬関数は政策依存であるため,アクション依存のサロゲートエントロピーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:52:32 GMT)
Distilling Large Language Models for Text-Attributed Graph Learning [17.6] Text-Attributed Graphs (TAG) は、接続されたテキストドキュメントのグラフである。
グラフモデルはTAGを効率的に学習できるが、トレーニングは人間にアノテートされたラベルに大きく依存している。
大規模言語モデル(LLM)は、最近、少数ショットとゼロショットのTAG学習において顕著な能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:31:53 GMT)
DIO: Dataset of 3D Mesh Models of Indoor Objects for Robotics and
Computer Vision Applications [17.6] 現実世界の物体の正確な仮想モデルを作成することは、ロボットシミュレーションやコンピュータビジョンのような応用に不可欠である。
本稿では,現実世界のオブジェクトのメッシュモデルのデータベース生成に使用するさまざまな手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:58:40 GMT)
TILP: Differentiable Learning of Temporal Logical Rules on Knowledge
Graphs [17.6] 時間的論理規則学習のための差別化可能なフレームワークであるTILPを提案する。
本稿では、tKGにおける時間的特徴モデリング、例えば、再発、時間的秩序、一対の関係と期間の間隔、および学習過程に組み込んだ時間的特徴モデリングを提案する。
提案するフレームワークは,解釈可能な結果を提供しながら,ベースライン手法の性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:30:44 GMT)
Surface EMG-Based Inter-Session/Inter-Subject Gesture Recognition by
Leveraging Lightweight All-ConvNet and Transfer Learning [17.5] 低解像度の瞬時HD-sEMG画像を用いたジェスチャー認識は、より流動的で自然な筋肉-コンピュータインターフェースを開発するための新たな道を開く。
セッション間とオブジェクト間シナリオ間のデータのばらつきは、大きな課題を示します。
既存のアプローチでは、非常に大きく複雑なConvNetまたは2SRNNベースのドメイン適応手法を使用して、これらのセッション間およびオブジェクト間データのばらつきに起因する分散シフトを近似した。
我々は、軽量なAll-ConvNetとTransfer Learning(TL)を利用した、セッション間およびオブジェクト間ジェスチャー認識の強化のための軽量All-ConvNet+TLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:24:32 GMT)
DiLightNet: Fine-grained Lighting Control for Diffusion-based Image
Generation [17.0] テキスト駆動画像生成における微細な照明制御を実現するための新しい手法を提案する。
私たちのキーとなる観察は、拡散過程を導くだけではならず、そのため正確な放射率のヒントは必要ないということです。
我々は、様々なテキストプロンプトと照明条件に基づいて、照明制御拡散モデルを実証し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:17:21 GMT)
Analysis of Linear Mode Connectivity via Permutation-Based Weight
Matching [16.8] We use weight matching (WM) to identify permutation that satisfy linear mode connection (LMC)。
We show that permutations found by WM may not significantly reduce the $L$ distance between two models。
また、置換はモデル全体の大きな特異値に付随する特異ベクトルの方向を変えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:36:25 GMT)
Groot: Adversarial Testing for Generative Text-to-Image Models with
Tree-based Semantic Transformation [16.8] NSFW(Not-Safe-For-Work)コンテンツを生成するために,このようなモデルを誘導できるかどうかを調査するために,敵の試験技術が開発されている。
Grootは、木に基づくセマンティックトランスフォーメーションを利用した最初の自動化フレームワークで、テキスト・ツー・イメージモデルの対角テストを行う。
我々はGrootの有効性を総合的に検証し、現在最先端のアプローチの性能を上回るだけでなく、主要なテキスト・画像モデルにおいて顕著な成功率(93.66%)を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:31:56 GMT)
PPO-Clip Attains Global Optimality: Towards Deeper Understandings of
Clipping [16.8] 我々は,PPO-Clip変異体を表計算と神経機能近似の両方で表わした最初の大域収束結果を確立した。
また, クリッピング機構がPPO-Clip収束に及ぼす影響を初めて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:27:21 GMT)
Artifacts or Abduction: How Do LLMs Answer Multiple-Choice Questions
Without the Question? [16.7] 大規模言語モデル(LLM)が選択のみのプロンプトで複数選択質問応答(MCQA)を実行できるかどうかを探索する。
このプロンプトは11/12ケースで過半数のベースラインを上回り、精度は0.33まで向上する。
選択のみの精度が記憶のみに起因するという証拠は見つからない。
LLMには、選択した質問から関連する質問を推測する能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:38:58 GMT)
Open3DSG: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs from Point Clouds with
Queryable Objects and Open-Set Relationships [16.6] ラベル付きシーングラフデータを必要としないオープンな世界で3次元シーングラフを学習するための代替手法であるOpen3DSGを提案する。
我々は,3次元シーングラフ予測バックボーンの機能を,強力なオープンワールド2Dビジョン言語基盤モデルの特徴空間と組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:15:03 GMT)
Knowledge-Augmented Large Language Models for Personalized Contextual
Query Suggestion [16.6] 我々は,Web上での検索と閲覧活動に基づいて,各ユーザを対象としたエンティティ中心の知識ストアを構築した。
この知識ストアは、公的な知識グラフ上の興味と知識のユーザ固有の集約予測のみを生成するため、軽量である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:05:28 GMT)
Kernel KMeans clustering splits for end-to-end unsupervised decision
trees [16.5] 本稿では,クラスタリングのための非教師付きバイナリツリーであるKauriについて紹介する。
この方法は、セントロイドの定義を必要とせず、カーネルKMeansの目的を欲しがる最大化する。
他のカーネルでは、KauriはカーネルKMeansとCART決定ツリーの結合よりも優れていることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:39:39 GMT)
Structure Guided Large Language Model for SQL Generation [16.3] 本稿では,構造情報を活用する構造間フレームワークを提案する。
SGU-は構造化された方法でユーザクエリとデータベースをリンクする。
その後、文法木で複雑な構造を分解し、LCMを誘導してステップバイステップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:07:59 GMT)
DualView: Data Attribution from the Dual Perspective [16.1] 代理モデルに基づくポストホックデータ属性の新しい手法であるDualViewを提案する。
DualViewは、他の手法に比べて計算資源がかなり少ないのに対して、評価指標間では同等のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:13:16 GMT)
Refining Minimax Regret for Unsupervised Environment Design [16.0] 我々は,ミニマックス後悔目標の洗練であるレベル・パーフェクトMMRを導入する。
我々は,BLP政策がすべてのレベルにおける完全ベイズ政策と一貫して振る舞うことを示す。
また、収束時にBLPポリシーをもたらすアルゴリズムReMiDiを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:51:29 GMT)
A Mechanistic Analysis of a Transformer Trained on a Symbolic Multi-Step
Reasoning Task [16.0] 合成推論タスクで訓練された変圧器の包括的力学解析について述べる。
モデルがタスクの解決に使用する解釈可能なメカニズムのセットを特定し,相関的および因果的証拠を用いた結果の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:04:25 GMT)
On the Semantic Latent Space of Diffusion-Based Text-to-Speech Models [16.0] DDMデノイザの遅延ボトルネックアクティベーションからなる冷凍TSモデルの潜時空間について検討する。
この空間には豊富な意味情報が含まれており、教師なしと教師なしの両方で、その内部の意味的方向を見つけるための新しい方法をいくつか紹介する。
これにより、さらなるトレーニング、アーキテクチャの変更、データ要求なしに、オフザシェルフオーディオ編集が可能になることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:22:21 GMT)
When Do Off-Policy and On-Policy Policy Gradient Methods Align? [15.7] 政策勾配法は連続的な行動空間を持つタスクに対する強化学習アルゴリズムとして広く採用されている。
サンプル効率を改善するための一般的な方法は、重要でないサンプリングから計算可能な目的関数を変更することである。
本研究は,旅行目標と従来の政治目標との差について検討し,その差をオンオフギャップと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:42:34 GMT)
PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant Towards Artificial
General Intelligence of Pathology [15.4] 病理学における診断・予測分析に革命をもたらすための多モード生成基盤AIアシスタントであるPathAsstを提案する。
PathAsstの開発には、データ取得、CLIPモデル適応、PathAsstのマルチモーダル生成機能のトレーニングの3つの重要なステップが含まれている。
PathAsstの実験結果は、病理診断と治療プロセスを改善するためにAIを利用した生成基盤モデルを活用する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:02:15 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） (Mon, 19 Feb 2024 12:44:48 GMT)
Dynamic Graph Information Bottleneck [15.4] 本稿では、ロバストで差別的な表現を学習するための新しい動的グラフ情報ボトルネック(DGIB)フレームワークを提案する。
実世界および合成動的グラフデータセットの実験は、DGIBの敵攻撃に対する優れた堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:46:14 GMT)
End-to-end Supervised Prediction of Arbitrary-size Graphs with
Partially-Masked Fused Gromov-Wasserstein Matching [15.2] 教師付きグラフ予測(SGP)のためのエンド・ツー・エンドの深層学習に基づく新しいアプローチを提案する。
我々は、初期最適輸送(OT)に基づく損失、部分マスド・フューズド・グロモフ・ワッサースタイン損失(PM-FGW)を導入する。
実験セクションでは、3つの異なるタスク、斬新で挑戦的な合成データセット(image2graph)と2つの実世界のタスク、 image2map と fingerprint2molecule – が、競合他社と比較して、このアプローチの効率性と汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:30:35 GMT)
Perceiving Longer Sequences With Bi-Directional Cross-Attention
Transformers [15.2] BiXTは、計算コストとメモリ消費の観点から、入力サイズと線形にスケールする。
BiXTはPerceiverアーキテクチャにインスパイアされているが、反復的な注意を効率よく双方向のクロスアテンションモジュールに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:38:15 GMT)
A synthetic data approach for domain generalization of NLI models [15.1] 我々はNLIモデルの領域一般化問題について詳細に検討する。
多様な領域と長さで合成NLIデータを生成するための新しい手法を実証する。
我々は、このデータに基づいてトレーニングされたモデルが、完全に下流のテスト設定に最適な一般化があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:55:16 GMT)
Effective Controllable Bias Mitigation for Classification and Retrieval
using Gate Adapters [15.0] 調整可能な感度パラメータを持つ新しいモジュラーゲーティング機構である制御可能なゲートアダプタ(ConGater)を導入する。
本研究では,(1)正当性リストの正則化による検索結果の偏りの低減と,(2)正当性リストの正則化による検索結果の偏りの低減,という3つの分類課題に対して,逆偏り実験を3つの異なるモデルで実施することで,ConGaterのパフォーマンスを実証する。
本研究の結果から, 完全脱バイアス型 ConGater は, 最近の強靭性ベースラインの2倍以上のタスク性能を維持しつつ, 同等の公平性を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:54:52 GMT)
In deep reinforcement learning, a pruned network is a good network [15.0] 深層強化学習エージェントは,ネットワークパラメータの有効利用が困難である。
段階的等級プルーニングにより,エージェントがパラメータの有効性を最大化できることを示す。
この結果、従来のネットワークよりも劇的なパフォーマンス向上をもたらすネットワークが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:34:07 GMT)
When Explanations Lie: Why Many Modified BP Attributions Fail [15.0] 改良BP法を幅広く分析する。
DeepLIFTを除くすべてのメソッドの説明は、後続のレイヤのパラメータとは独立していることがわかった。
本稿では,新しいBP法と既存の改良BP法の信頼性を理論的かつ実証的に評価する枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:45:50 GMT)
Class-Balanced and Reinforced Active Learning on Graphs [14.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、リンク予測、グラフ分類など、さまざまなアプリケーションで大きな成功を収めている。
GNNのアクティブラーニングは、ラベルのないデータから貴重なサンプルを照会して、GNNのパフォーマンスを低コストで最大化することを目的としている。
GNNにおける強化能動学習のための既存のアルゴリズムは、特に高度に歪んだクラスシナリオにおいて、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のための新しいクラスバランスと強化されたアクティブラーニングフレームワーク、すなわちGCBRを提案し、クラスバランスと情報ノードを取得するための最適なポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:08:32 GMT)
HIP Network: Historical Information Passing Network for Extrapolation
Reasoning on Temporal Knowledge Graph [14.8] 今後の出来事を予測するために,歴史情報伝達(HIP)ネットワークを提案する。
本手法では,関係表現の更新を考慮し,上記の次元に対応する3つのスコアリング関数を採用する。
5つのベンチマークデータセットの実験結果は、HIPネットワークの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:50:30 GMT)
Re-evaluating Retrosynthesis Algorithms with Syntheseus [14.8] 本稿では,デフォルトでベストプラクティスを促進するSyntheseusというベンチマークライブラリを提案する。
評価を行った結果,最先端モデルのランク付けが変化していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:50:09 GMT)
The Colorful Future of LLMs: Evaluating and Improving LLMs as Emotional
Supporters for Queer Youth [14.8] 本稿では,大規模言語モデルがクェーアに対する感情的支援に革命をもたらす可能性を探究することを目的とする。
我々は,心理学的基準と専門家の入力にインスパイアされた,新しい10質問尺度を開発した。
LLMの反応は支持的であり、包括的であり、人間を誇張している。
しかし、それらは一般的なものであり、共感的でない傾向があり、パーソナライゼーションが欠如しているため、信頼できない、潜在的に有害なアドバイスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:54:55 GMT)
LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models [14.7] 低ランク適応(LoRA)は,大幅モデル(埋め込み次元)の最適下微細化につながることを示す。
そこで, このLoRAの準最適性は, 適応行列 A と B の学習率を良好に設定することで, 簡単に補正可能であることを示す。
我々の実験では、LoRA$+$は、LoRAと同じ計算コストで性能(1-2$%の改善)と微調整速度($sim$2X SpeedUpまで)を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:33:49 GMT)
Weakly Supervised Object Detection in Chest X-Rays with Differentiable
ROI Proposal Networks and Soft ROI Pooling [14.6] Weakly Supervised ROI Proposal Networks (WSRPN) を提案する。
胸部X線画像における疾患局所化の課題において,本手法が既存の方法よりも優れていることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:30:05 GMT)
Automated Security Response through Online Learning with Adaptive
Conjectures [14.6] 我々はITインフラに対する自動セキュリティ対応について研究する。
我々は攻撃者とディフェンダーとの相互作用を部分的に観察された非静止ゲームとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:06:15 GMT)
Substrate Scope Contrastive Learning: Repurposing Human Bias to Learn
Atomic Representations [14.5] 本稿では,化学反応性に適合した原子表現を学習する,新しい事前学習戦略,基板スコープコントラスト学習を導入する。
我々は, 数千の出版物にまたがるCASコンテントコレクションにおいて, 20,798 のアリルハロゲン化物に着目し, アリルハロゲン化物反応性の表現を学習した。
この研究は、反応性に整合した原子表現を学ぶための、化学調整されたニューラルネットワーク事前学習戦略を示すだけでなく、基質スコープ設計における人間のバイアスの恩恵を受けるための、第一級のアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:21:20 GMT)
An Adversarial Approach to Evaluating the Robustness of Event
Identification Models [14.5] 本稿では,事象分類の特徴を抽出する物理に基づくモーダル分解法について考察する。
得られた分類器は、その堅牢性を評価するために、逆アルゴリズムに対してテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:11:37 GMT)
An Empirical Investigation into the Effect of Parameter Choices in
Knowledge Distillation [14.4] 本研究では,構成パラメータの選択が知識蒸留の性能に与える影響について,大規模な実証的研究を行った。
4つのNLPタスクと3つの学生サイズから13のデータセットに対して、そのような選択が学生のパフォーマンスにどの程度影響するかを明らかにする。
最適以下の選択を行うことのコストを定量化し、ボード全体でうまく機能する単一の構成を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:35:49 GMT)
Leveraging PAC-Bayes Theory and Gibbs Distributions for Generalization
Bounds with Complexity Measures [14.4] 我々は、分解されたPAC-Bayes境界の枠組みを活用し、任意の複雑性測度で瞬時化可能な一般一般化を導出する。
我々の境界は仮説と学習サンプルを共同で確率に立っており、これは複雑性を一般化ギャップに適応させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:15:11 GMT)
RJUA-MedDQA: A Multimodal Benchmark for Medical Document Question
Answering and Clinical Reasoning [14.4] RJUA-MedDQAは医学専門分野における総合的なベンチマークである。
本稿では医学専門分野の総合的なベンチマークであるRJUA-MedDQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:57:02 GMT)
How connectivity structure shapes rich and lazy learning in neural
circuits [14.2] 本稿では,初期重みの構造,特にその有効ランクがネットワーク学習体制に与える影響について検討する。
本研究は,学習体制形成における初期重み構造の役割を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:25:31 GMT)
Stealing the Invisible: Unveiling Pre-Trained CNN Models through
Adversarial Examples and Timing Side-Channels [14.2] 本稿では,逆画像の分類パターンをモデルから盗む手段として利用することの観察に基づくアプローチを提案する。
提案手法は,様々なモデルにまたがる様々な逆画像の誤分類を利用して,いくつかの有名な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)アーキテクチャを指紋化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:47:20 GMT)
Do Large Language Models Understand Logic or Just Mimick Context? [14.1] 本稿では,2つの論理的推論データセット上での大規模言語モデル(LLM)の推論能力について検討する。
LLMは論理規則を真に理解していないことが判明した。むしろ、文脈内学習は、これらのモデルが正しい解に到達する可能性を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:12:35 GMT)
AICAttack: Adversarial Image Captioning Attack with Attention-Based
Optimization [14.0] 我々は,AICAttackと呼ばれる新たな敵攻撃戦略を提示する。
ブラックボックス攻撃シナリオ内で動作するため、我々のアルゴリズムはターゲットモデルのアーキテクチャ、パラメータ、勾配情報へのアクセスを必要としない。
複数の犠牲者モデルを用いたベンチマークデータセットの広範な実験により,AICAttackの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:27:23 GMT)
An Index Policy Based on Sarsa and Q-learning for Heterogeneous Smart
Target Tracking [13.8] 我々は、長期追跡報酬を最大化するための新しいポリシー、すなわちISQを提案する。
数値解析の結果,提案したISQポリシーは従来のQラーニング法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:13:25 GMT)
Eigenmatrix for unstructured sparse recovery [13.8] 例えば、有理近似、スペクトル関数推定、フーリエインバージョン、ラプラスインバージョン、スパースデコンボリューションなどがある。
主な課題は、サンプル値のノイズとサンプル位置の非構造性である。
本稿では、所望の近似固有値と固有ベクトルを持つデータ駆動構成である固有行列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:11:51 GMT)
Parameter Efficient Finetuning for Speech Emotion Recognition and Domain
Adaptation [13.8] 本稿では,音声感情認識(SER)のためのパラメータ係数ファインタニング(PEFT)について検討する。
様々なPEFT適応器は、離散的な感情カテゴリーの分類と次元的な感情特性の予測の両方のために体系的に研究されている。
行動感情データに基づいて訓練されたモデルに適応する2段階適応戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:21:07 GMT)
Entanglement Measure Based on Optimal Entanglement Witness [13.7] エンタングルメント測度は、すべての分離可能な状態に対するゼロエンタングルメントを含むいくつかの必要な性質を満たすことを示す。
我々は数種類の特定の量子状態の下位境界を数値的にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:13:05 GMT)
Simulacra as Conscious Exotica [13.7] 人間的な振る舞いが増す会話エージェントの出現は、古い哲学的な疑問を新たな光に投げつける。
ジェネレーティブ言語モデルから構築されたAIエージェントを意識的に話すことは理にかなっているだろうか?
本稿では,双対的思考の落とし穴を回避しつつ,この問題に対処しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:53:10 GMT)
LLMs as Visual Explainers: Advancing Image Classification with Evolving
Visual Descriptions [13.5] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) を統合し,最適なクラス記述子を求めるフレームワークを提案する。
我々の学習自由アプローチは、反復的にクラス記述子を洗練するための進化的最適化戦略を備えたLLMベースのエージェントを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:24:44 GMT)
Identifying Periods of Cyclical Stress in University Students Using
Wearables In-the-Wild [13.5] 日本人大学生103名のコホートにウェアラブル型健康トラッキングリングを28カ月間使用した。
調査では,受験期間中のストレスマーカーの増加,新年,就業時期について調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:32:02 GMT)
Towards Explainable LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation via Gradient
Based Target Localization [13.3] 本稿では,ニューラルネットワークアクティベーション層にサリエンシマップを生成する新しい手法であるpGS-CAMを紹介する。
局所的な重要性を強調するために勾配を使用するGrad-CAMにインスパイアされたpGS-CAMは、さまざまなデータセットに対して堅牢で効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:27:39 GMT)
WorldCoder, a Model-Based LLM Agent: Building World Models by Writing
Code and Interacting with the Environment [13.3] 我々は,環境とのインタラクションに基づいて,世界の知識を表現したPythonプログラムを構築するモデルベースエージェントを提案する。
我々はグリッドワールドにおけるエージェントの研究を行い、我々のアプローチは深いRLに比べてサンプリング効率が良く、ReActスタイルのエージェントよりも計算効率が良いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:39:18 GMT)
Mafin: Enhancing Black-Box Embeddings with Model Augmented Fine-tuning [13.2] マフィン(Mafin)は、トレーニング可能な埋め込みモデルで強化することで、ブラックボックスの埋め込みモデルを微調整するための新しいアプローチである。
以上の結果から,Mafinは小さな拡張モデルの訓練を必要とせず,ブラックボックス埋め込みの性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:33:24 GMT)
DeformerNet: Learning Bimanual Manipulation of 3D Deformable Objects [13.1] 弾性、3次元変形可能な物体の解析モデルは、物体の形状を決定する際に存在する潜在的無限の自由度を記述するために、多数のパラメータを必要とする。
従来の3D形状制御の試みは、オブジェクト形状を表現するために手作りの特徴に依存しており、オブジェクト固有の制御モデルの訓練が必要である。
DeformerNetニューラルネットワークアーキテクチャは、操作対象の部分ビューポイントクラウドと目標形状のポイントクラウドで動作する。
この形状埋め込みにより、ロボットは必要なロボットのエンドエフェクタ動作を計算するビジュアルサーボコントローラを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:09:46 GMT)
Structured Chain-of-Thought Prompting for Few-Shot Generation of
Content-Grounded QA Conversations [13.1] 本稿では,構造化チェーン・オブ・シークレット (SCoT) を用いて,コンテントグラウンドによる質問応答会話を生成する手法を提案する。
実験の結果,SCoTによる幻覚の緩和は,文書の接地に対するエージェント忠実度を最大16.8%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:49:53 GMT)
SIG: Speaker Identification in Literature via Prompt-Based Generation [13.0] 本稿では,設計したプロンプトテンプレートに基づいてタスクと引用入力を言語化する生成手法を提案する。
予測はモデルによって直接生成されるか、各話者候補の最も高い生成確率で決定される。
我々は,このタスクの最大のデータセットであるPDNCにおいて,クロスドメイン評価とドメイン内評価の両方を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:25:44 GMT)
Better Neural PDE Solvers Through Data-Free Mesh Movers [13.0] 我々は、移動メッシュを2分岐アーキテクチャに組み込む移動メッシュベースのニューラルPDEソルバ(MM-PDE)を開発した。
提案手法は,広く検討されているPDEシステムにおいて,適切なメッシュを生成し,精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:41:30 GMT)
Dynamic Path-Controllable Deep Unfolding Network for Compressive Sensing [13.0] 圧縮センシング再構成のための動的経路制御型深部展開ネットワーク(DPC-DUN)を提案する。
我々のDPC-DUNは非常に柔軟であり、適切なトレードオフを得るために優れた性能と動的調整を提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:52:19 GMT)
In-Context Learning Demonstration Selection via Influence Analysis [12.9] 大規模言語モデル(LLM)は、そのICL(In-Context Learning)機能を実証した。
複数の利点があるにもかかわらず、ICLの一般化性能は選択されたデモに敏感である。
本研究では,インフルエンス関数によるトレーニングサンプルの影響を解析するInfICLという実演選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:39:31 GMT)
Enhancing Large Language Models for Text-to-Testcase Generation [12.9] 大規模言語モデル(GPT-3.5)に基づくテキスト・ツー・テストケース生成手法を提案する。
提案手法の有効性を,5つの大規模オープンソースプロジェクトを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:50:54 GMT)
SAGMAN: Stability Analysis of Graph Neural Networks on the Manifolds [12.7] 現代のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力グラフ構造やノードの特徴の変化に敏感である。
本稿では,GNNの安定性を調べるためのSAGMANと呼ばれるスペクトルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:54:01 GMT)
The effect of Leaky ReLUs on the training and generalization of
overparameterized networks [12.6] 絶対値活性化関数に対応する$alpha =-1$は、トレーニングエラー境界に対して最適であることを示す。
数値実験は、理論によって導かれる実践的な選択を実証的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:30:06 GMT)
IMBUE: Improving Interpersonal Effectiveness through Simulation and
Just-in-time Feedback with Human-Language Model Interaction [12.6] IMBUEは,専門家のフィードバックと25%近いフィードバックを提供する対話型トレーニングシステムである。
IMBUEのシミュレーションのみの変異は、参加者の自己効力感を著しく改善し、ネガティブな感情を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:31:11 GMT)
Generation Meets Verification: Accelerating Large Language Model
Inference with Smart Parallel Auto-Correct Decoding [12.5] 本研究の目的は,数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の推論速度を高速化することである。
textbfSmart textbfParallel textbfAuto-textbfCorrect dtextbfEcoding (SPACE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:39:10 GMT)
Bayesian Parameter-Efficient Fine-Tuning for Overcoming Catastrophic
Forgetting [12.5] 既存のベイズ学習手法を応用して,破滅的な忘れ込みを防止できることが示唆された。
以上の結果から,微調整性能を低下させることなく,破滅的な忘れ込みを克服できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:26:19 GMT)
CodeArt: Better Code Models by Attention Regularization When Symbols Are
Lacking [12.5] トランスフォーマーベースのコードモデルは、多くのソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを持つ。
しかし、それらの効果は、シンボルが欠落しているか、情報がないときに低下する。
本稿では,シンボルが不足している場合の一般符号モデルの事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:13:22 GMT)
Towards Cross-Tokenizer Distillation: the Universal Logit Distillation
Loss for LLMs [12.4] 知識蒸留は、資源集約型の大規模モデルからより小さなモデルへの知識を圧縮することで解を提供する。
我々は,この制限に対処するため,最適輸送を前提としたユニバーサルロジット蒸留(ULD)損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:37:29 GMT)
SoLA: Solver-Layer Adaption of LLM for Better Logic Reasoning [12.4] そこで我々は,大言語モデルの新たな層としてソルバを導入し,新しいソルバ層適応法(SoLA)を提案する。
SoLAは、自然言語で記述された検索空間を理解し、高品質のローカルソリューションを特定することを目的としている。
既存の記号解法に対する一貫した性能を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:38:57 GMT)
Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as
Expressive Variational Posteriors [12.4] DDVIは、フレキシブルな変動後部として拡散モデルに依存する潜在変数モデルの近似推論アルゴリズムである。
DDVIは、ヒトゲノムから潜伏する祖先を推定する生物学のモチベーションタスクで使われており、数千のゲノムデータセットの強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:50:35 GMT)
Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving
States for Online Platforms [12.4] 本稿では,決定論的に進化し,観測不能な状態を考慮しながら,帯域幅フィードバックによる学習モデルを提案する。
我々のモデルにおけるワークホースの応用は、レコメンデーションシステムのための学習とオンライン広告のための学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:55:52 GMT)
Locality-Sensitive Hashing-Based Efficient Point Transformer with
Applications in High-Energy Physics [12.0] 本研究では,大規模クラウド処理に最適化された新しいトランスモデルを提案する。
本モデルは局所帰納バイアスを統合し,ハードウェアフレンドリーな正規演算とほぼ直線的な複雑性を実現する。
大規模クラウドデータに対するカーネル近似において,LSH(Locality-sensitive hashing),特にOR & AND-construction LSH(OR & AND-construction LSH)の優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:48:09 GMT)
Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits [11.9] 両世界のベスト・オブ・ワールドズ・アルゴリズムを$K$武器付き線形文脈包帯に対して検討する。
我々のアルゴリズムは、敵対的体制と敵対的体制の両方において、ほぼ最適の後悔の限界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:46:18 GMT)
SSTKG: Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph for Intepretable and
Versatile Dynamic Information Embedding [11.9] 本稿では,時空間知識(STSKG)の構築と探索のための新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、動的KGの根底にあるトレンドを理解し、予測の精度とレコメンデーションの関連性を高めるための、シンプルで包括的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:28:43 GMT)
A framework for conditional diffusion modelling with applications in
motif scaffolding for protein design [11.9] バインダーや酵素設計などの多くのタンパク質設計用途では、高い精度で構造モチーフの足場を作る必要がある。
微分拡散過程に基づく生成的モデリングパラダイムがこのモチーフ足場問題に対処する主要な候補として浮上した。
本稿では,数学的によく理解されたDoobのh-transformに基づいて,既存の条件付きトレーニングプロトコルの新しいバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:40:26 GMT)
Heterogeneity-aware Cross-school Electives Recommendation: a Hybrid
Federated Approach [11.8] 異種対応ハイブリッドフェデレータシステムであるHFRecを提案する。
我々は、適応的な学習設定を持つ個別の学校ベースのモデルを訓練し、フェデレートされたスキームの下で調整することを推奨する。
私たちのHFRecモデルは、オープンソースのデータセットと実世界のデータセットの両方で最先端のモデルよりも優れているため、プライバシを維持しながらパーソナライズされた選択レコメンデーションを提供することの有効性を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:06:04 GMT)
Prompt Engineering a Prompt Engineer [11.8] 我々は,大規模な言語モデルをメタプロンプトで自動プロンプトエンジニアリングを行うことができると主張している。
このギャップを、詳細な説明、コンテキスト仕様、ステップバイステップの推論テンプレートという、メタプロンプトの3つの重要なコンポーネントに注入することで埋めます。
PE2という名前のこの手法は、様々な言語タスクにまたがる顕著な汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:46:05 GMT)
SIBO: A Simple Booster for Parameter-Efficient Fine-Tuning [11.7] 初期残基を注入することによりPEFTを増強するSimple BOosterであるSIBOを提案する。
22のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、SIBOは様々な強力なベースラインの性能を著しく向上させ、算術および常識推論タスクにおける既存のPEFTメソッドよりも最大15.7%、23.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:22:29 GMT)
Generating and Imputing Tabular Data via Diffusion and Flow-based
Gradient-Boosted Trees [11.7] タブラルデータは取得が困難で、値が失われる。
本稿では,混合型(連続型および分類型)データの生成と計算のための新しいアプローチを提案する。
スコア関数やベクトル場をニューラルネットワークで学習する従来の手法とは対照的に,我々はXGBoostを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:48:33 GMT)
CroSSL: Cross-modal Self-Supervised Learning for Time-series through
Latent Masking [11.6] CroSSLは、欠落したモダリティとエンドツーエンドのクロスモーダル学習を扱うことができる。
動作センサを含む幅広いデータを用いて本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:59:59 GMT)
KARL: Knowledge-Aware Retrieval and Representations aid Retention and
Learning in Students [11.3] 既存の学生モデルは、学生の過去の反応のようなフラッシュカードレベルの機能しか使用せず、フラッシュカードのセマンティックな結びつきを無視している。
我々は,DKTにインスパイアされた学生モデルであるKARLを設計する。
KARLは、27人の学習者と32人の6日間の学習軌跡に基づいて、中等教育学習を強化する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:05:29 GMT)
SDEs for Minimax Optimization [11.3] 本稿では,微分方程式(SDE)を用いてミニマックス収束の解析と比較を行う。
グラディエント・ディキセント、エクストラグラディエント、ハミルトニアン・ディキセントのSDEモデルはアルゴリズムの近似である。
この観点はまた、伊藤計算の原理に基づく統一的で単純化された分析戦略を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:18:29 GMT)
Bridging or Breaking: Impact of Intergroup Interactions on Religious
Polarization [10.6] 重要事象に関するグループ間相互作用がソーシャルネットワークにおける多数派と少数派間の分極に影響を及ぼすかどうかを検討する。
私たちは、2020年中に新型コロナウイルス関連の談話に従事している70万人近いインド人Twitterユーザーの宗教的アイデンティティに関するデータを使用します。
政治的・社会的事象においては、集団間相互作用は分極を減少させるが、この減少は、グループに対してすでに高い適合性を示す極端の個人にとってより弱い。
対照的に、共同イベントの間、グループ間相互作用は群整合性を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:21:09 GMT)
Linear bandits with polylogarithmic minimax regret [10.6] 本研究では,未知ベクトルに近づいた単位球上での動作を選択すると,サブガウス雑音パラメータが線形に消滅する線形帯域の雑音モデルについて検討する。
我々は,この問題に対するアルゴリズムを導入し,この最小限の後悔のスケーリングを,時間軸で$log3(T)$,時間軸で$T$として示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:56:47 GMT)
RaTrack: Moving Object Detection and Tracking with 4D Radar Point Cloud [10.6] レーダベースのトラッキングに適した革新的なソリューションであるRaTrackを紹介します。
本手法は,動き推定モジュールによって強化された動き分割とクラスタリングに焦点を当てる。
RaTrackは移動物体の追跡精度が優れており、最先端の技術をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:53:33 GMT)
Zero shot VLMs for hate meme detection: Are we there yet? [10.5] 本研究では,ヘイト・ミーム検出などの複雑なタスクに対する視覚言語モデルの有効性について検討した。
我々は、大きなVLMが未だにゼロショットのヘイトミーム検出に弱いことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:03:04 GMT)
Adversarial Feature Alignment: Balancing Robustness and Accuracy in Deep
Learning via Adversarial Training [10.1] 敵の攻撃に対する堅牢性を高めることによりこの問題を軽減するために、敵の訓練が使用される。
このアプローチは典型的には、クリーンで非敵対的なサンプルに対するモデルの標準精度を低下させる。
本稿では,これらの問題に対処するために,AFA (Adversarial Feature Alignment) と呼ばれる新たな対人訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:51:20 GMT)
Beyond Uniform Scaling: Exploring Depth Heterogeneity in Neural
Architectures [9.9] 本稿では,2次損失景観情報を活用した自動スケーリング手法を提案する。
我々の手法は、現代の視覚変換器におけるメインステイの接続をスキップするために柔軟である。
本稿では,視覚変換器の最初の無傷スケーリング機構について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:52:45 GMT)
Diffeomorphism Neural Operator for various domains and parameters of
partial differential equations [9.9] 本稿では,ドメインフレキシブルモデル開発に向けた微分型ニューラル演算子学習フレームワークを提案する。
具体的には、フィールドの様々な領域から微分同相によってマッピングされた共有領域で訓練されたニューラル演算子を提案する。
我々の微分型ニューラルオペレーターアプローチは、様々な領域やパラメータにわたる強力な学習能力と堅牢な一般化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:21:45 GMT)
UncertaintyTrack: Exploiting Detection and Localization Uncertainty in
Multi-Object Tracking [9.7] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)手法は近年,性能が大幅に向上している。
複数のTBDトラッカーに適用可能なエクステンションのコレクションであるUncertaintyTrackを紹介します。
バークレーディープドライブMOTデータセットの実験では、我々の手法と情報的不確実性推定の組み合わせにより、IDスイッチの数を約19%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:27:04 GMT)
Asynchronous and Segmented Bidirectional Encoding for NMT [9.7] 本稿では,Transformerに基づく改良モデルを導入し,非同期かつセグメント化された双方向デコード戦略を実装した。
左から右へ、右から左へ、従来の一方向の翻訳と比較すると、効率の向上と翻訳品質の向上が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:48:02 GMT)
A Survey on Extractive Knowledge Graph Summarization: Applications,
Approaches, Evaluation, and Future Directions [9.7] 抽出KG要約は、凝縮した情報でコンパクトな部分グラフを蒸留することを目的としている。
本稿では,その応用を体系的に概説し,学際的な研究から既存の方法の分類を定めている。
今後の方向性は、我々の広範囲かつ比較的なレビューに基づいて策定されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:49:53 GMT)
Energy-Efficient Edge Learning via Joint Data Deepening-and-Prefetching [9.5] 我々は、JD2P(Joint Data Deepening-and-Prefetching)と呼ばれる新しいオフロードアーキテクチャを提案する。
JD2Pは2つの主要な技術からなる機能ごとのオフロードである。
MNISTデータセットを用いてJD2Pの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:12:47 GMT)
Vehicle-group-based Crash Risk Formation and Propagation Analysis for
Expressways [9.3] 本研究は,車両群を分析対象とし,リスク形成・伝播機構について検討する。
事故リスクに寄与する要因として, 過去の高リスク車両群, 複雑な車両挙動, 大型車両の割合, 車両群内での車線変更頻度, 特定の道路ジオメトリーなどが挙げられる。
その結果,高リスク状態の長期化,車両群の大きさの増大,車線変化の頻繁化が有害なリスク伝播パターンと関連していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:47:23 GMT)
Beyond Voice Assistants: Exploring Advantages and Risks of an In-Car
Social Robot in Real Driving Scenarios [9.3] ソーシャルロボットの存在は、実際の運転シナリオにおけるユーザエクスペリエンスにどのように影響しますか?
本研究は,車内VAの視点と運転体験への影響を理解するために,利用者調査から始まった。
次に、RAを用いてユーザエクスペリエンスを評価するために、選択した参加者と非自動運転およびオンロード実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:44:00 GMT)
ISCUTE: Instance Segmentation of Cables Using Text Embedding [9.2] そこで本研究では,テキストプロンプブルでユーザフレンドリな,基礎モデルに基づくDLOインスタンスセグメンテーション手法を提案する。
提案手法はDLOインスタンスセグメンテーションにおけるSOTA性能を超え,mIoUが91.21%$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:41:57 GMT)
Incentivizing Exploration with Linear Contexts and Combinatorial Actions [9.2] インセンティブ付きバンディット探索では、腕の選択は推奨され、ベイズ的なインセンティブと互換性が求められる。
最近の研究は、十分な初期サンプルを収集した後、人気のあるトンプソンサンプリングアルゴリズムがインセンティブ互換になる、という一定の独立性の仮定の下で示されている。
線形包帯に対してこの結果の類似性を与え、そこでは前者の独立性を自然凸条件に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:59:55 GMT)
Joint Counting, Detection and Re-Identification for Multi-Object
Tracking [8.9] 混雑したシーンでは、共同検出と追跡は通常、ミスや誤検出のために正確なオブジェクト関連を見つけることができない。
混み合ったシーンに適したエンドツーエンドフレームワークであるCountingMOTで、カウント、検出、再識別を共同でモデル化する。
提案したMOTトラッカーは、オンラインとリアルタイムのトラッキングが可能で、公開ベンチマークMOT16(79.7のMOTA)、MOT17(81.3%のMOTA)、MOT20(78.9%のMOTA)の最先端結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:51:17 GMT)
Accelerated Policy Gradient: On the Convergence Rates of the Nesterov
Momentum for Reinforcement Learning [8.8] 我々は、強化学習(RL)における政策最適化に、祝福されたネステロフの加速勾配(NAG)法を適応する。
i) $tildeO (1/t2)$, (ii) $O(e-ct)$, (ii) $O(e-ct)$。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:53:45 GMT)
Accelerating Approximate Thompson Sampling with Underdamped Langevin
Monte Carlo [8.7] 本稿では,Langevin Monte Carlo を用いた近似トンプソンサンプリング手法を提案する。
標準スムーズ性および対数凹凸性条件に基づき,加速後濃度およびサンプリングについて検討した。
提案アルゴリズムは,高次元バンディット問題における合成実験により実験的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:23:25 GMT)
Dynamic Multi-Network Mining of Tensor Time Series [8.6] 時系列の時系列クラスタリングは、データマイニングにおいて重要なタスクである。
動的マルチネットワーク時系列クラスタリング(DMM)を提案する。
本手法はクラスタリング精度の点で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:06:04 GMT)
An Endoscopic Chisel: Intraoperative Imaging Carves 3D Anatomical Models [8.5] 本稿では,術前の3次元解剖モデル更新のための第1のビジョンベースアプローチを提案する。
以上の結果より, 外科的進行過程における誤りの減少が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:06:52 GMT)
Unveiling the Magic: Investigating Attention Distillation in
Retrieval-augmented Generation [8.4] Retrieval-augmented generation frameworkは、より正確な回答のためにリアルタイムの知識更新を可能にすることで、大規模言語モデルの限界に対処することができる。
検索強化モデルの学習段階における効率的な方法は、注意点を手動で注釈付けされたクエリ文書ペアの代わりに監督信号として利用する注意蒸留である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:48:44 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） (Mon, 19 Feb 2024 12:24:14 GMT)
Towards Cross-Domain Continual Learning [8.2] CDCL(Cross-Domain Continual Learning)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
提案手法は,コンパクトな畳み込みネットワーク内でのタスク間およびタスク内クロスアテンション機構を組み合わせたものである。
タスク内固有の擬似ラベル付け手法を利用して,ラベル付きサンプルとラベルなしサンプルの両方に対して正確な入力ペアを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:54:03 GMT)
Learning from higher-order statistics, efficiently: hypothesis tests,
random features, and neural networks [8.2] ニューラルネットワークが高次累積から特徴を抽出する際の効率について検討する。
その結果,ニューラルネットワークはスパイク累積モデルにおいて,高次相関から情報を効率的に抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:57:41 GMT)
Mini-Hes: A Parallelizable Second-order Latent Factor Analysis Model [8.1] 本稿では,LFAモデル構築のためのミニブロック対角ヘシアンフリー(Mini-Hes)最適化を提案する。
実験結果から,Mini-Hesでは,LFAモデルは欠落したデータ推定タスクに対処する上で,いくつかの最先端モデル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） (Mon, 19 Feb 2024 08:43:00 GMT)
Evaluation of ChatGPT's Smart Contract Auditing Capabilities Based on
Chain of Thought [8.0] 本研究は,GPT-4モデルを用いたスマートコントラクトセキュリティ監査の強化の可能性を検討する。
732の脆弱性を含むSolidiFI-benchmark脆弱性ライブラリから、35のスマートコントラクトのデータセットを使用しました。
GPT-4は96.6%の精度でスマートコントラクトの脆弱性を検出できたが、リコールは37.8%、F1スコアは41.1%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:33:29 GMT)
A Lightweight Parallel Framework for Blind Image Quality Assessment [8.0] ブラインド画像品質評価(BIQA)のための軽量並列フレームワーク(LPF)を提案する。
まず,事前学習した特徴抽出ネットワークを用いて視覚特徴を抽出し,視覚特徴を変換するための簡易で効果的な特徴埋め込みネットワーク(FEN)を構築した。
本稿では,サンプルレベルのカテゴリ予測タスクとバッチレベルの品質比較タスクを含む,新たな2つのサブタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:56:58 GMT)
Hierarchical Bayes Approach to Personalized Federated Unsupervised
Learning [7.9] 階層型ベイズ統計フレームワークに着想を得た最適化基準に基づくアルゴリズムを開発する。
我々は,限られたローカルデータと協調情報とのバランスを検出する適応アルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムを合成データと実データを用いて評価し、パーソナライズされたタスクに対する効果的なサンプル増幅を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:53:27 GMT)
Building a Hierarchical Architecture and Communication Model for the
Quantum Internet [7.8] 分散アーキテクチャは、量子リピータまたは専用エンタングルメント源を平らな構造に利用して、絡み合いの準備と分配を行うことが可能なソリューションの1つである。
上記の問題を解決するために,階層型量子インターネットアーキテクチャと通信モデルを設計する。
その結果,階層アーキテクチャの絡み合い分布効率は,分散アーキテクチャの平均よりも11.5%高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:26:32 GMT)
Fusing Individualized Treatment Rules Using Secondary Outcomes [7.7] 我々は、一次結果の値関数を最大化するだけでなく、二次結果の最適規則を近似するITRを学ぶ。
代理損失関数を用いてITRを推定する2つのアルゴリズムを提案する。
一次結果の推定IRRと二次結果の最適IRRとの一致率は、二次結果が考慮されない場合よりも早く真の一致率に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:55:50 GMT)
Is It a Free Lunch for Removing Outliers during Pretraining? [7.6] モデル事前学習を目的としたソフトマックス関数を,外乱のない方法で導入する。
このような手法が完全な精度で性能を低下させることを示す。
我々は、その正規化がシーケンス長に不変であることを保証して、その方法を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:45:52 GMT)
Hidden Minima in Two-Layer ReLU Networks [7.2] 最近、$d$あたりの最小値を与える2種類のスプリアスミニマの無限族が発見された。
最初の型に属するミニマの損失は、$d$が増加するにつれて0に収束する。
第2の型では、損失はゼロから切り離されたままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:33:41 GMT)
DRNet: A Decision-Making Method for Autonomous Lane Changingwith Deep
Reinforcement Learning [7.2] DRNetは、DRLエージェントがシミュレートされた高速道路上で合理的な車線変更を行うことで、運転を学べる新しいDRLベースのフレームワークである。
我々のDRLエージェントは、衝突を起こさずに所望のタスクを学習でき、DDQNや他のベースラインモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:16:01 GMT)
Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and
Probabilistic Reasoning [7.1] 実験を行うことで、人間が隠れたルールを積極的に推論する方法のモデルを構築します。
これら3つの原則 – 明示的な仮説,確率的ルール,オンライン更新 – を組み合わせることで,禅道的なタスクにおける人的パフォーマンスが説明できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:09:07 GMT)
The construction of multiqubit unextendible product bases [6.9] 提案手法は UPB の構成法であり,本手法を適用して 5 ビットの UPB サイズ 8 のすべての UPB を求める。
サイズ 8 の 5$-qubit の UPB の全てに基づいて、与えられた UPB に同値でない新しい UPB を構築するための定理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:20:05 GMT)
A Conflict-Aware Optimal Goal Assignment Algorithm for Multi-Robot
Systems [6.9] マルチロボットアプリケーションは、衝突のない経路を確保しながら、各ロボットにユニークな目標を割り当てることを目的としている。
そこで本研究では,次の最適な割り当てを計算するための効率的な競合誘導手法を提案する。
複数のベンチマークワークスペース上で,最大100個のロボットに対して,我々のアルゴリズムを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:04:19 GMT)
Towards Joint Optimization for DNN Architecture and Configuration for
Compute-In-Memory Hardware [6.8] 計算インメモリ(CiM)のための最適なサブネットワークとハードウェア構成を共同で検索するフレームワークであるCiMNetを提案する。
提案するフレームワークは、サブネットワークの性能とCiMハードウェア構成選択の間の複雑な相互作用を理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:12:07 GMT)
Microstructures and Accuracy of Graph Recall by Large Language Models [6.7] グラフデータは、多くのアプリケーションにとって不可欠である。
以前のテキストで記述されたグラフを正確にリコールし、エンコードできることは、基本的だが重要な能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:29:45 GMT)
Finite-Time Error Analysis of Online Model-Based Q-Learning with a
Relaxed Sampling Model [6.7] Q$-learningは、モデルなしの設定において強力なアルゴリズムであることが証明されている。
モデルベースのフレームワークへの$Q$-learningの拡張については、まだ明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:33:51 GMT)
Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models [6.6] この研究は、連邦公開市場委員会(FOMC)が、彼らの文章で感情を表現しないように注意していることを明らかにしている。
この分析には、VADERやFinBERTといった高度な言語モデリング技術と、GPT-4を用いた試行試験が使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:24:39 GMT)
Stochastic Hessian Fitting on Lie Group [6.6] 一般的な方法のほとんどを導出するために用いられるヘシアンフィッティング基準を用いて分析を行う。
ヘッセン整合問題は、十分一般のリー群に対して、穏やかな条件下では強く凸であることが示される。
これらの結果は、高速で堅牢で正確なヘッセン推定に依存する2次最適化に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:00:35 GMT)
Reinforcement Learning as a Parsimonious Alternative to Prediction
Cascades: A Case Study on Image Segmentation [6.6] PaSeR(Parsimonious with Reinforcement Learning)は、非スケーリングでコストを意識した学習パイプラインである。
ケースドモデルと比較して計算コストを最小化しながら,PaSeRの精度が向上することを示す。
コストと性能のバランスを評価するため,新しい指標IoU/GigaFlopを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:17:52 GMT)
Feudal Networks for Visual Navigation [6.6] 封建的学習を用いた視覚ナビゲーションの新しいアプローチを提案する。
各レベルのエージェントはタスクの異なる側面を見て、異なる空間的および時間的スケールで操作する。
得られた封建的なナビゲーションネットワークは、SOTAの性能に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:05:41 GMT)
ChaCha: Leveraging Large Language Models to Prompt Children to Share
Their Emotions about Personal Events [6.5] ChaChaは、子供たちに個人的な出来事と関連する感情を共有することを奨励し、指導する。
ChaChaはステートマシンと大きな言語モデル(LLM)を組み合わせて対話をトラックする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:22:07 GMT)
Structured Language Generation Model for Robust Structure Prediction [6.5] 損失校正・復号法における手法を用いて,シーケンス・ツー・シーケンスの問題を分類問題に還元するフレームワークを提案する。
実験結果から,SLGMはデータセット情報を明示せずに,データセット固有の微調整を追従し,置き換えることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:06:41 GMT)
Detecting misinformation through Framing Theory: the Frame Element-based
Model [6.5] 私たちは、AIコミュニティの中で探索されていない領域である物語フレームのニュアンスな操作に焦点を当てています。
本稿では,事前学習された大規模言語モデルと深層ニューラルネットワークの力を利用して誤情報を検出する革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:50:42 GMT)
Regularization by denoising: Bayesian model and Langevin-within-split
Gibbs sampling [6.5] 本稿では,正則化・復号化(RED)パラダイムと相反する確率的手法を導出することにより,画像インバージョンのためのベイズ的枠組みを提案する。
これは、AXDA(Anally exact data augmentation)に基づいて、結果の後方分布からサンプリングするために特別に調整されたモンテカルロアルゴリズムを実装している。
提案アルゴリズムはスプリットギブスサンプリング(SGS)の近似例であり、ランゲヴィン・モンテカルロのステップを埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:12:16 GMT)
ASGNet: Adaptive Semantic Gate Networks for Log-Based Anomaly Diagnosis [6.4] 本稿では,統計的特徴と意味的特徴を組み合わせた適応意味ゲートネットワーク(ASGNet)を提案する。
ASGNetは変分符号化モジュールを介して統計的特徴を符号化し、よく設計された適応的セマンティックしきい値機構を通じて有用な情報を融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:08:44 GMT)
AFN: Adaptive Fusion Normalization via an Encoder-Decoder Framework [6.3] 適応核融合正規化(Adaptive Fusion Normalization)と呼ばれる新しい正規化関数を提案する。
実験により、AFNは、領域一般化および画像分類タスクにおいて、従来の正規化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） (Mon, 19 Feb 2024 02:19:41 GMT)
Training Green AI Models Using Elite Samples [6.2] 本稿では,データセットとモデルペアに適したエリートトレーニングサンプルの同定を目的とした,進化型サンプリングフレームワークを提案する。
10%のエリートトレーニングサンプルを考慮すると、モデルの性能は50%向上し、一般的なトレーニングプラクティスと比較して98%の省エネを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:03:46 GMT)
Accountable authentication with privacy protection: The Larch system for universal login [6.2] larchは、強力なセキュリティとプライバシ特性を備えた、説明可能な認証フレームワークである。
FIDO2、TOTP、パスワードベースのログインのためのlarchを実装している。
4コアのクライアントと8コアのログサーバを持つと、larchによる認証はFIDO2で150ms、TOTPで91ms、パスワードで74msとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:29:13 GMT)
Only the Curve Shape Matters: Training Foundation Models for Zero-Shot
Multivariate Time Series Forecasting through Next Curve Shape Prediction [6.2] ゼロショット多変量時系列予測のためのエンコーダのみスタイル基礎モデルであるGeneral Time Transformer(GTT)を提案する。
GTTは、さまざまなドメインにまたがる2億の高品質時系列サンプルの大規模なデータセットで事前訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:21:01 GMT)
Exact Ansatz of Fermion-Boson Systems for a Quantum Device [5.9] 混合フェルミオンボソン系の固有状態問題に対する正確なアンサッツを量子デバイスに実装することができる。
以上の結果から,CSEは一般フェルミオンボソン多体問題を解くための量子アルゴリズムの開発において強力なツールであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:38:57 GMT)
SimGrade: Using Code Similarity Measures for More Accurate Human Grading [5.8] CS1講座では,不正確で矛盾のない自由応答型プログラミング問題の段階化が広く行われていることを示す。
そこで本稿では, 学生の応募を小学校の生徒に割り当てるアルゴリズムを提案し, (2) 受験者が以前同様の解を見た確率を最大化するために, 受験者を発注するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:06:23 GMT)
Adam-family Methods for Nonsmooth Optimization with Convergence
Guarantees [5.7] 本稿では,2段階の更新方式を採用した新しい2段階のフレームワークを提案し,その収束特性を軽度な仮定で証明する。
提案するフレームワークは,様々なAdamファミリー方式を包含し,非平滑ニューラルネットワークのトレーニングにおいて,これらの手法の収束保証を提供する。
我々は,重み付き雑音を伴う非平滑ニューラルネットワークのトレーニングにクリッピング手法を取り入れた段階的手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:59:56 GMT)
High-quality Data-to-Text Generation for Severely Under-Resourced
Languages with Out-of-the-box Large Language Models [5.6] 我々は、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)が、アンダーリソース言語のパフォーマンスギャップを埋める可能性について検討する。
LLM は,低リソース言語における技術の現状を,かなりのマージンで容易に設定できることがわかった。
全ての言語について、人間の評価は最高のシステムで人間と同等のパフォーマンスを示すが、BLEUのスコアは英語に比べて崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:29:40 GMT)
Maximum Likelihood Quantum Error Mitigation for Algorithms with a Single
Correct Output [5.6] 量子誤差軽減は、量子コンピュータにおけるノイズの影響を低減する重要な手法である。
本稿では,1つの正しい出力を持つ量子アルゴリズムに対して,単純かつ効果的な緩和手法である量子ビット的多数決法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:44:33 GMT)
Memory, Space, and Planning: Multiscale Predictive Representations [5.6] 生物学的および人工エージェントの柔軟な行動は、過去からの学習の相互作用と、常に変化する環境における未来を予測することに依存する。
この章は、これらのプロセスが認知地図として知られる経験の構造を学ぶことに依存することを示す計算的、行動的、神経的な証拠をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:01:23 GMT)
Low-power SNN-based audio source localisation using a Hilbert Transform
spike encoding scheme [5.3] 音源の定位は、個々のスピーカーから音声を分離し、ノイズを除去するために、多くの家電機器で使われている。
超低消費電力スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の効率的な実装を目的とした任意のマイクロホンアレイにおける音源定位手法を提案する。
提案手法は,従来の非SNN超解像法に匹敵する,SNN法における最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:21:13 GMT)
Dynamic and Super-Personalized Media Ecosystem Driven by Generative AI:
Unpredictable Plays Never Repeating The Same [5.3] 本稿では,人工知能(AI)ビデオジェネレータを利用したメディアサービスモデルを提案する。
フレームワークにセマンティックなプロセスを導入し、配信ネットワークがコンテンツジェネレータを誘導するサービス要素を提供できるようにします。
生成AIのランダムな性質によって、ユーザーは超個人化されたサービスを体験できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:39:30 GMT)
Situating Data Sets: Making Public Data Actionable for Housing Justice [5.3] 本研究では,テナントオーガナイザに解放データを開放する作業について検討し,解説する。
この作業は、観察、データ作業への直接的な参加、メディアアーティファクト、特にデジタルマップの作成を組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:13:42 GMT)
Survival Kernets: Scalable and Interpretable Deep Kernel Survival
Analysis with an Accuracy Guarantee [5.3] 本稿では、サバイバルカーネットと呼ばれる新しいディープカーネルサバイバルモデルを提案する。
解釈や理論解析のモデル化が可能な方法で、大規模なデータセットにスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:36:40 GMT)
All Language Models Large and Small [5.3] 多くの主要な言語モデル(LM)は、訓練と実行の両方で高強度の計算資源を使用する。
これは、デプロイメントのリソースコストを削減し、意思決定タスクの実行を高速化するという課題を引き起こします。
本稿では,Language Optimising Network Distribution (LONDI) フレームワークという新しいLMフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:28:20 GMT)
Utilizing Resource Estimation for the Development of Quantum Computing
Applications [5.2] 本稿では,実世界の量子コンピューティングアプリケーションの開発と評価を改善するために資源推定を利用する方法を紹介する。
これにより、エンドユーザーはすでに将来の量子コンピューティングアプリケーションの可能性をチェックできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Learning to Defer in Content Moderation: The Human-AI Interplay [5.1] オンラインプラットフォームにおけるコンテンツモデレーションの成功は、人間とAIのコラボレーションアプローチに依存している。
本稿では,コンテンツモデレーションにおける人間とAIの相互作用を捉えるモデルを提案する。
本稿では,選択されたサンプルデータからの分類損失を注意深くバランスする,準最適学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:47:47 GMT)
ScreenAI: A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding [5.1] UIとインフォグラフィックの理解を専門とする視覚言語モデルであるScreenAIを紹介する。
この混合の核心は、モデルがUI要素のタイプと位置を識別しなければならない新しいスクリーンアノテーションタスクである。
これらのテキストアノテーションを使用して、画面を大規模言語モデルに記述し、質問応答(QA)、UIナビゲーション、要約トレーニングデータセットを大規模に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:03:36 GMT)
Can LLMs Compute with Reasons? [5.0] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な数学的タスクに苦しむことが多く、誤った答えを「幻覚させる」傾向がある。
本研究では,Small LangSLMの分散ネットワークを利用した「帰納学習」手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:04:25 GMT)
Language Model Adaptation to Specialized Domains through Selective
Masking based on Genre and Topical Characteristics [5.0] 本稿では、ジャンルや話題情報を活用した革新的なマスキング手法を導入し、言語モデルを専門ドメインにカスタマイズする。
本手法では,その重要度に基づいて単語を優先順位付けし,マスキング手順を導出するランキング処理を取り入れた。
法域内での継続事前学習を用いて行った実験は、英語のLegalGLUEベンチマークにおいて、我々のアプローチの有効性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:43:27 GMT)
Copyleft for Alleviating AIGC Copyright Dilemma: What-if Analysis,
Public Perception and Implications [5.0] AIGC著作権のジレンマはAIGCの発展を著しく阻害し、社会全体に多大な損害を与える可能性がある。
以前の研究は、AIガバナンスのコピーレフトを提唱したが、実体分析は行わなかった。
主な発見は、a) 一般的にジレンマを知覚する、b) 緩やかな制限の下で認可されたAIGCを使用する、c) AIGCのコピーレフトに陽性で、将来的にそれを使用する意思がある、といったものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:20:35 GMT)
HunFlair2 in a cross-corpus evaluation of named entity recognition and
normalization tools [4.9] バイオメディカルテキストマイニングツールを用いた企業名抽出のためのクロスコーパスベンチマークの結果について報告する。
以上の結果から,BTM ツールの利用者は,オリジナルの出版物と比較して性能低下を期待すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:58:18 GMT)
Gait Event Detection and Travel Distance Using Waist-Worn Accelerometers
across a Range of Speeds: Automated Approach [4.8] 本稿ではウェアラブル加速度計の新しい校正法を提案する。
ステップを検出し、ストライドの長さを推定し、走行距離を決定することを目的としている。
このアプローチには、臨床観察、機械学習に基づくステップ検出、回帰に基づくストライド長予測の組み合わせが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:29:45 GMT)
Grounding from an AI and Cognitive Science Lens [4.6] 本稿では,認知科学と機械学習の両面から基礎を考察する。
接地者の微妙さ、共同作業者にとっての意義、および両コミュニティにおける接地アプローチの類似点と相違点を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:44:34 GMT)
Graph Pruning for Enumeration of Minimal Unsatisfiable Subsets [4.6] バイナリ制約の最小不満足な部分集合(MUS)を見つけることは、過剰制約されたシステムの不適合性解析において一般的な問題である。
MUS列挙を高速化するために,学習モデルを用いて公式をプルーする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:03:45 GMT)
Do Pre-Trained Language Models Detect and Understand Semantic
Underspecification? Ask the DUST! [4.6] 本研究では,事前訓練された言語モデル(LM)が不特定文を正しく識別し,解釈するかどうかを検討する。
実験の結果,不特定文の解釈においては,不特定文の理論的説明が予測する内容とは対照的に,不確実性はほとんど認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:49:29 GMT)
SPML: A DSL for Defending Language Models Against Prompt Attacks [4.5] System Prompt Meta Language (SPML)は、大規模言語モデル(LLM)へのインプットの精製と監視を行うドメイン固有言語である。
SPMLは攻撃プロンプトを積極的にチェックし、ユーザ入力と定義との整合性を確保し、LLMバックボーン上で悪意のある実行を防止し、コストを最適化する。
我々は、1.8kシステムプロンプトと20kユーザインプットを備えた画期的なベンチマークを導入し、チャットボット定義評価のための最初の言語とベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:53:48 GMT)
Recognizing Multiple Ingredients in Food Images Using a
Single-Ingredient Classification Model [4.4] 本研究では,食品画像から区切られた成分を認識するための高度なアプローチを提案する。
本手法は、位置決めおよびスライドウインドウ技術を用いて、成分の候補領域をローカライズする。
分類モデルの効率を向上する新しいモデルプルーニング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:43:00 GMT)
Feature emergence via margin maximization: case studies in algebraic
tasks [4.4] 訓練されたニューラルネットワークは、一般群における合成を行うために、既約群理論表現に対応する特徴を用いることを示す。
より一般的に、私たちの技術が、ニューラルネットワークが特定の計算戦略を採用する理由のより深い理解を促進するのに役立つことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:59:29 GMT)
Black-box Membership Inference Attacks against Fine-tuned Diffusion Models [4.3] トレーニング済みの画像生成モデルをダウンロードして、さまざまな画像生成タスクのための下流データセットで微調整するユーザが増えています。
本稿では,近年の拡散モデルに適した再構成型メンバシップ推論攻撃フレームワークを提案する。
4つの異なる攻撃シナリオと3種類の攻撃を考えると、このフレームワークは一般的な条件付きジェネレータモデルをターゲットにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:23:25 GMT)
Gaussian Process Neural Additive Models [4.3] ランダムフーリエ特徴を用いたガウス過程の単一層ニューラルネットワーク構築を用いたニューラル付加モデル(NAM)の新たなサブクラスを提案する。
GP-NAMは凸目的関数と、特徴次元と線形に成長する訓練可能なパラメータの数が有利である。
GP-NAMは,パラメータ数を大幅に削減して,分類タスクと回帰タスクの両方において,同等あるいはより優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:29:34 GMT)
Rock Classification Based on Residual Networks [4.3] 岩盤分類の問題に対処するために,残差ニューラルネットワークを用いた2つのアプローチを提案する。
ResNet34に基づくカーネルサイズや正規化メソッド,コンポジションを変更することで,テストデータセット上での精度を70.1%向上する。
マルチヘッド・セルフ・アテンションを組み込んだBoTNetのようなバックボーンを使って、モデルの内部残余接続も利用しています。
これにより、モデルのパフォーマンスが向上し、テストデータセットで73.7%の精度が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:45:15 GMT)
An Interview Study on Third-Party Cyber Threat Hunting Processes in the
U.S. Department of Homeland Security [4.3] Cyber Threat Hunting (TH)は、他のサイバー・ディフェンスが見逃す可能性のある妥協を探っている。
脅威狩りは新しいサイバーセキュリティの分野であり、ほとんどのTHチームは定義されたプロセスなしで活動している。
本稿では,脅威ハント実践者を対象とした最初のインタビュー研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:08:36 GMT)
Standardize: Aligning Language Models with Expert-Defined Standards for
Content Generation [4.1] 専門家が定義した標準に合わせるために,大規模な言語モデルをガイドする,検索スタイルのインコンテキスト学習ベースのフレームワークであるStandardizeを導入する。
その結果,Llama2とGPT-4の精度は40%から100%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:18:18 GMT)
Bayesian Active Learning for Censored Regression [4.0] 新たなデータポイントが検閲の対象になった場合,BALDを推定することは困難である,と我々は主張する。
我々は,検閲された分布に対するエントロピーと相互情報の導出と,検閲された回帰における活発な学習のためのBALD目標の導出を行う。
我々は、$mathcalC$-BALDが、検閲された回帰において他のベイズ的な学習方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:19:01 GMT)
Amplifying Training Data Exposure through Fine-Tuning with
Pseudo-Labeled Memberships [3.9] ニューラルネットワークモデル(LM)は、データ記憶によるデータ抽出攻撃のトレーニングに脆弱である。
本稿では,攻撃者がトレーニング済みのLMを微調整して,元のトレーニングデータの露出を増幅する,新たな攻撃シナリオを提案する。
1B以上のパラメータを持つLMは、トレーニングデータ露出の4倍から8倍の増大を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:52:50 GMT)
Revisiting Data Augmentation in Deep Reinforcement Learning [3.7] 画像に基づく深部強化学習(DRL)において、様々なデータ拡張技術が提案されている。
既存の手法を分析し、それらをよりよく理解し、どのように接続されているかを明らかにする。
この分析は、データ拡張をより原則的に活用する方法を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:42:10 GMT)
Network Inversion of Binarised Neural Nets [3.6] ニューラルネットワークの出力マッピングに対する入力のブラックボックスの性質を解明する上で、ネットワークの反転は重要な役割を担っている。
本稿では,ネットワークの構造をキャプチャするCNF式に符号化することで,訓練されたBNNを逆転させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:39:54 GMT)
Variance Reduction Based Experience Replay for Policy Optimization [3.5] Variance Reduction Experience Replay (VRER) は、異なるポリシー最適化アルゴリズムとシームレスに統合できる適応可能な方法である。
VRERは、最適ポリシーの学習において顕著な加速を提供し、最先端(SOTA)ポリシー最適化アプローチのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:00:43 GMT)
Beyond Visual Cues: Synchronously Exploring Target-Centric Semantics for
Vision-Language Tracking [3.4] 単一のオブジェクトトラッキングは、最初の状態から、ビデオシーケンス内の特定のターゲットを見つけることを目的としている。ビジョンランゲージ(VL)トラッキングは、有望なアプローチとして登場した。
本稿では,VL追跡のためのターゲット中心のセマンティクスを徐々に探求する新しいトラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:32:13 GMT)
Immediate generalisation in humans but a generalisation lag in deep
neural networks -- evidence for representational divergence? [3.4] 近年の研究では、画像分類分野における人間とディープニューラルネットワーク(DNN)の行動比較が数多く行われている。
本稿では、人間の観察者において、転送可能な表現がどのように獲得されるかについて詳細に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:29:01 GMT)
Parallel Program Analysis on Path Ranges [3.3] Ranged symbolic execution は、並列にパス範囲と呼ばれるプログラム部分でシンボリックな実行を実行する。
本稿では,プログラムを経路範囲に分割し,任意の解析を並列に行う検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:26:52 GMT)
Causality and a possible interpretation of quantum mechanics [3.2] 本稿では、相対論的因果性、量子非局所性、および量子測定を統合するための量子場理論に基づく枠組みを提案する。
還元密度行列を用いて、量子状態の局所的な情報を特徴づけ、超光的に進化できないことを示す。
この再正規化は、量子パラドックスの導出の妥当性を疑問視し、量子力学の非常に自然で相対論的に互換性のある解釈を提案するきっかけとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:02:59 GMT)
A novel framework for adaptive stress testing of autonomous vehicles in
highways [3.2] 高速道路交通のシナリオにおいて,安全上の懸念を生じさせるようなコーナーケースを探索する新しい枠組みを提案する。
衝突確率推定に基づいて衝突シナリオを識別する際のASTを導出するDRLの新しい報奨関数を開発した。
提案するフレームワークは,より現実的なトラフィックシナリオの作成を可能にする,新たな駆動モデルとさらに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:02:40 GMT)
DeepCode AI Fix: Fixing Security Vulnerabilities with Large Language
Models [3.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なプログラミングタスクの解決にますます使われている。
長距離コード関係を学習するモデルを必要とするため,タスクは困難であることを示す。
本稿では,LLMのクエリと微調整のための新しいアプローチにより,これらの課題に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:35:40 GMT)
On the Potential of Network-Based Features for Fraud Detection [3.1] 本稿では、パーソナライズされたPageRank(PPR)アルゴリズムを用いて、詐欺の社会的ダイナミクスを捉える。
主な目的は、従来の特徴と不正検出モデルにおけるPPRの追加を比較することである。
その結果,PPRの統合はモデルの予測能力を向上し,ベースラインモデルを上回ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:58:13 GMT)
Human as AI Mentor: Enhanced Human-in-the-loop Reinforcement Learning
for Safe and Efficient Autonomous Driving [3.1] 本稿では,AIメンターをベースとした深層強化学習(HAIM-DRL)フレームワークとして,Human-in-the-loop強化学習法を提案する。
私たちはまず、AIメンター(HAIM)と呼ばれる人間の知性をAIに効果的に注入する革新的な学習パラダイムを紹介します。
このパラダイムでは、人間の専門家がAIエージェントのメンターとして機能し、エージェントはトラフィックフローの障害を最小限に抑えるためにガイドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:00:34 GMT)
Evaluating Program Repair with Semantic-Preserving Transformations: A
Naturalness Assessment [3.0] 意味保存変換の自然性とそのNPR評価への影響について検討する。
以上の結果から,これらのトランスフォーメーションの約60%と20%が自然であり,非自然であると考えられた。
不自然なコード変換は、5つのよく知られたNPRシステムの堅牢性に対する25.2%の誤警報率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:07:44 GMT)
Tuning In: Analysis of Audio Classifier Performance in Clinical Settings
with Limited Data [3.0] 本研究では,小データセットの制約を考慮した臨床環境下での音声分類のためのディープラーニングモデルの評価を行う。
我々は、DenseNetやConvNeXtを含むCNNを、ViT、SWIN、ASTといったトランスフォーマーモデルとともに分析する。
本手法は,特定の臨床データを微調整する前に,大規模データセットで事前トレーニングを行うことの利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:52:50 GMT)
Large Language Model for Mental Health: A Systematic Review [2.9] 大規模言語モデル(LLM)は、デジタルヘルスにおいて大きな注目を集め、その可能性を示している。
この体系的なレビューは、精神保健におけるLLMの使用を要約し、特徴付けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:58:41 GMT)
Beyond Reference-Based Metrics: Analyzing Behaviors of Open LLMs on
Data-to-Text Generation [2.9] データ・トゥ・テキスト・ジェネレーション(D2T)におけるオープン・大規模言語モデル(LLM)の振る舞いを解析する。
近年のオープン LLM は,標準データフォーマットからゼロショット設定で,ゆるやかで一貫性のあるテキストを生成することができる。
オープンLLMの出力の80%以上は意味的誤りを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:35:33 GMT)
An enhanced Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) with Grey Wolf
Optimizer (GWO) for text feature selection and clustering [2.9] 授業学習ベース最適化(TLBO)は,低数のパラメータと高速収束の恩恵を受ける新しいメタヒューリスティックアルゴリズムである。
ハイブリッド手法はTLBOの利点を同時に生かし、包み込み局所最適化に取り組むことができる。
6つのデータセットが選択され、TLBO-GWOは、最近提案された3つのFSアルゴリズムと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:06:10 GMT)
A Spatiotemporal Illumination Model for 3D Image Fusion in Optical
Coherence Tomography [2.9] 光走査型標準断層撮影(OCT)は、眼科領域における非侵襲的、マイクロメータースケールの画像モダリティである。
逐次走査されたボリュームデータにおける連続性を利用する新しいパラメトリゼーションを提案する。
病理組織学的には68巻で88%で照明アーチファクトが減少し,中程度の照明アーティファクトは6%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:08:31 GMT)
AdvMT: Adversarial Motion Transformer for Long-term Human Motion
Prediction [2.8] 本稿では,AdvMT(Adversarial Motion Transformer)について述べる。
逆行訓練では,予測の不要な成果物を効果的に削減し,より現実的で流動的な人間の動作の学習を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:58:33 GMT)
Unconditional quantum MAGIC advantage in shallow circuit computation [2.8] 我々は、少なくとも一定の深さの浅い回路において、魔法の利点を無条件に確立できることを示した。
線形二項制約システムにインスパイアされた特定の非局所ゲームを構築する。
また,魔術的な非局所ゲーム探索を支援する効率的なアルゴリズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:59:48 GMT)
Analysis of Multidomain Abstractive Summarization Using Salience
Allocation [2.7] 季節は、塩分割り当て技術を活用して要約を強化するために設計されたモデルである。
本稿では、ROUGE、METEOR、BERTScore、MoverScoreなどの様々な評価指標を用いて、抽象的な要約を生成するために微調整されたモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:52:12 GMT)
Distribution of distance-based quantum resources outside a radiating
Schwarzschild black hole [2.6] シュワルツシルトブラックホール近傍における量子資源の分布について検討する。
我々は,コヒーレンスと不協和音が,特定の初期状態に対して突然消失することを発見した。
コヒーレンスや不協和とは対照的に、与えられた初期状態の絡み合いを再生できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:30:39 GMT)
LangXAI: Integrating Large Vision Models for Generating Textual
Explanations to Enhance Explainability in Visual Perception Tasks [2.6] LangXAIは、説明可能な人工知能(XAI)と高度な視覚モデルを統合して、視覚認識タスクの説明を生成するフレームワークである。
LangXAIはこれを、分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションモデルの出力をエンドユーザーに提供することによって解決する。
予備的な結果は、タスク間でBERTScoreの高いLangXAIの強化された可視性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:36:32 GMT)
Exponentially Improved Dispersive Qubit Readout with Squeezed Light [2.6] IESとICSを併用することで、任意の測定時間でSNRを指数関数的に改善できることを示す。
短時間の測定では、SNRは2倍のスクイーズパラメータで指数関数的に改善される。
この研究は、量子エラー補正とフォールトトレラント量子計算にすぐに応用できる、分散量子ビットの読み出しのために、シャープされた光を探索するための有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:57:33 GMT)
CovRL: Fuzzing JavaScript Engines with Coverage-Guided Reinforcement
Learning for LLM-based Mutation [2.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とカバレッジフィードバックからの強化学習を組み合わせた,CovRL(Coverage-guided Reinforcement Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。
CovRL-Fuzzは、39の既知の脆弱性と11のCVEを含む、最新のJavaScriptエンジンにおける48の実際のセキュリティ関連バグを特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:30:40 GMT)
Quantum Shortcut to Adiabaticity for State Preparation in a Finite-Sized
Jaynes-Cummings Lattice [2.6] 有限サイズのJaynes-Cummings格子における状態準備のための量子ショートカットを提案する。
単純化されたCDハミルトニアンを導出し、2つのサイト格子に対して局所クビット-キャビティ結合のみを包含する。
本手法は回路誤差や環境騒音に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:44:45 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Benchmark
Biomedical Text Processing Tasks [2.5] 本稿では,バイオメディカル・タスクのベンチマークにおいて,LLM(Large Language Models)の性能を評価することを目的とする。
我々の知る限りでは、生物医学領域における様々なLSMの広範な評価と比較を行う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:58:39 GMT)
Generating Survival Interpretable Trajectories and Data [2.5] 本稿では,合成データセットと実データセットの数値実験を用いて,提案モデルの有効性と特性を実証する。
提案したモデルを実装するアルゴリズムのコードが公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:02:10 GMT)
MLFEF: Machine Learning Fusion Model with Empirical Formula to Explore
the Momentum in Competitive Sports [2.4] 私たちは2つのモデルを構築します。1つはデータ駆動型に基づくモデルを構築すること、もう1つは経験則に基づくモデルを構築することです。
データ駆動型モデルでは,過去5年間にテニスの試合の公開データや選手の個人情報データを含む大量の公開データを発見した。
メカニズム分析モデルでは,多くのテニス選手や愛好家の提案に基づいて重要な特徴が選択された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:02:13 GMT)
Learning Large Causal Structures from Inverse Covariance Matrix via
Sparse Matrix Decomposition [2.4] 本稿では,逆共分散行列から因果構造を学習することに焦点を当てる。
提案手法は,行列分解モデルの連続的最適化に基づくICIDと呼ばれる。
本研究では,ノイズ分散の知識を前提として,提案した指向性非巡回グラフ(DAG)を効率よく同定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:05:31 GMT)
Topologically Protected Strong-Interaction of Photonics with Free
Electron [2.4] 自由電子と光子の強い相互作用をトポロジカルフォトニクスを用いて研究する。
トポロジカルキャビティの品質係数は20万を超え、ポンプパルスがオフになってもコーナー状態は非常に長寿命である。
この研究は、トポロジカルフォトニック構造が自由電子波パケットを形成するためのプラットフォームとして利用できるという新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:26:35 GMT)
System Identification of Neural Systems: Going Beyond Images to
Modelling Dynamics [2.4] システム識別は画像と映像理解モデルとの差別化において一定のレベルに到達できることを示す。
映像理解モデルが視覚野の反応を予測する方法について重要な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:29:49 GMT)
DyPP: Dynamic Parameter Prediction to Accelerate Convergence of
Variational Quantum Algorithms [2.3] 本稿では,VQAの収束を加速する新しいアプローチDyPP(Dynamic Prediction)を提案する。
Naive Prediction (NaP) と Adaptive Prediction (AdaP) の2つの手法を導入する。
この結果から,従来の最適化手法と比較して,VQEは最大3.1タイム,QAOAは2.91タイムに高速化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:05:45 GMT)
Graph-Based Retriever Captures the Long Tail of Biomedical Knowledge [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を要約して提示することで、情報の検索方法を変えつつある。
LLMはトレーニングセットから最も頻繁に見られる情報を強調し、まれな情報を無視する傾向があります。
本稿では,これらのクラスタをダウンサンプリングし,情報過負荷問題を緩和するために知識グラフを活用する新しい情報検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:31:11 GMT)
Separating common from salient patterns with Contrastive Representation
Learning [2.3] コントラスト分析は、2つのデータセット間の変動の共通要因を分離することを目的としている。
変分オートエンコーダに基づく現在のモデルは意味表現の学習において性能が劣っている。
コントラスト分析に適合した意味表現表現を学習するためのコントラスト学習の活用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:17:13 GMT)
Structure of activity in multiregion recurrent neural networks [2.2] 複数の相互接続領域を持つニューラルネットワークのダイナミクスについて検討する。
各領域内では、ニューロンはランダムなリカレント接続と構造化されたリカレント接続の組み合わせを持つ。
地域内の活動の複雑さに対処するためには,他の地域への信号のルーティングが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:51:55 GMT)
Generative AI in EU Law: Liability, Privacy, Intellectual Property, and
Cybersecurity [2.1] 本稿では、欧州連合の文脈におけるジェネレーティブAIと大規模言語モデル(LLM)の法的および規制的意味について述べる。
責任、プライバシー、知的財産権、サイバーセキュリティの側面を分析する。
生成モデルの安全性とコンプライアンスを保証するためのレコメンデーションを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:10:28 GMT)
Grassroots Social Networking: Where People have Agency over their
Personal Information and Social Graph [2.1] Grassroots Social Networkingと呼ばれる、サーバーレス、無許可、ピアツーピアのソーシャルネットワークのための草の根アーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは(i)分散化されたソーシャルグラフを含み、各人がそのグラフにローカルな近所のみを制御、維持、保存する。
当社は、Grassroots Social Networkingプロトコル(TwitterライクとWhatsAppライク)の2つの例を提供し、セキュリティ(安全、ライブ、プライバシ)、スパム/ボット/ディープフェイク抵抗、実装に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:09:22 GMT)
An evaluation of Deep Learning based stereo dense matching dataset shift
from aerial images and a large scale stereo dataset [2.0] そこで本研究では,光検出・ランドング(LiDAR)と画像から直接地中不均質マップを生成する手法を提案する。
多様なシーンタイプ、画像解像度、幾何学的構成を持つデータセット間の11の密マッチング手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:33:46 GMT)
Graph Mamba: Towards Learning on Graphs with State Space Models [2.0] 選択状態空間モデル(SSM)に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)の新しいクラスを提案する。
GMNは、長距離、小規模、大規模、ベンチマークのベンチマーク実験で優れたパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:53:13 GMT)
End-to-end multilingual fact-checking at scale [2.0] 我々は、Factiverse AIモデルを使用して100以上の言語でエンドツーエンドのファクトチェックを実行する方法を示す。
また、ファクトチェックタスクに適した微調整されたモデルが大規模言語モデルより優れているという実験的なベンチマークを通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:00:35 GMT)
SCARF: Securing Chips with a Robust Framework against Fabrication-time Hardware Trojans [1.9] ハードウェアトロイの木馬 (HT) はIC製造中に導入される。
設計のフロントエンドからバックエンドステージへのICセキュリティ向上のための包括的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:18:08 GMT)
Do AI models produce better weather forecasts than physics-based models?
A quantitative evaluation case study of Storm Ciar\'an [1.9] ストーム・シアラン(Storm Ciar'an)は、ヨーロッパ北部で16人が死亡し、大きな被害を受けた暴風雨である。
機械学習と数値天気予報モデルによるストームシアンの予測を比較した。
本研究は,機械学習の天気予報の性能と特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:02:31 GMT)
Soft labelling for semantic segmentation: Bringing coherence to label
down-sampling [1.8] セマンティックセグメンテーションでは、リソースが限られているため、ダウンサンプリングが一般的に行われる。
本稿では,ソフトラベルによるダウンサンプリングのための新しいフレームワークを提案する。
この提案は、表現されていないセマンティッククラスに対する信頼性の高いアノテーションも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:11:57 GMT)
Semantic Textual Similarity Assessment in Chest X-ray Reports Using a
Domain-Specific Cosine-Based Metric [1.8] 本稿では,生成医療報告と基礎的真実とのセマンティックな類似性を評価するための新しいアプローチを提案する。
本手法の有効性を検証し,医学的文脈におけるドメイン固有の意味的類似性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:48:25 GMT)
Induced Model Matching: How Restricted Models Can Help Larger Ones [1.8] 制限された特徴を用いた非常に正確な予測モデルが、より大きく、フル機能の、モデルのトレーニング時に利用可能であるシナリオを考察する。
制限されたモデルは、フルモデルにどのように役立つのか?
本稿では,制約モデルと制約モデルの性能を一致させることで,制約モデルの知識をフルモデルに伝達する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:21:09 GMT)
Identifying regions of importance in wall-bounded turbulence through
explainable deep learning [1.6] 本研究では, 乱流中のエネルギーを含むコヒーレント構造間の相互作用を, 説明可能な深層学習法を用いて初めて検討した。
予測フローに基づいて,SHapley Additive exPlanationsのゲーム理論アルゴリズムを用いて,この予測における各構造の重要性を評価する。
この枠組みは、流路制御の新しい戦略を含む多数の壁境界乱流の基本的な現象に光を当てる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:10:37 GMT)
Diagonalisation SGD: Fast & Convergent SGD for Non-Differentiable Models
via Reparameterisation and Smoothing [1.6] 微分不可能な関数を断片的に定義するための単純なフレームワークを導入し,スムース化を得るための体系的なアプローチを提案する。
我々の主な貢献は SGD の新たな変種 Diagonalisation Gradient Descent であり、滑らかな近似の精度を徐々に向上させる。
我々のアプローチは単純で高速で安定であり、作業正規化分散の桁数削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:43:22 GMT)
Examining Monitoring System: Detecting Abnormal Behavior In Online
Examinations [1.6] オンライン検診における異常行動検出システム」は, 生徒の異常行動の特定を支援する。
本システムは,リアルタイムシナリオにおける不正検出の精度と高速化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:37:17 GMT)
Even-Cycle Detection in the Randomized and Quantum CONGEST Model [1.6] すべての$kgeq 2$に対して、$C_2k$-freenessは、CONGESTモデルで$O(n1-1/k)$ラウンドで決定できることを示す。
また、量子設定において、円複雑度$tilde O(nfrac12-frac12k)$を達成するためのアルゴリズムの量子化方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:23:37 GMT)
Image Super-resolution Inspired Electron Density Prediction [1.4] 我々は畳み込み残余ネットワークを用いて、粗く自明に生成された分子密度の推測を正確な基底状態量子力学密度に変換する。
我々は,エキゾチックな要素や電荷状態の困難な場合においても,限られた新しいデータに対する微調整が高精度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:09:43 GMT)
AI Oversight and Human Mistakes: Evidence from Centre Court [1.4] トップテニストーナメントにおける審判のホークアイレビューについて検討する。
我々は,Hawk-Eyeレビュー導入後,審判が全体の誤り率を下げていることを発見した。
我々は、合理的な意図しない審判のモデルを用いて、AIによって引き抜かれた心理的コストを見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:38:06 GMT)
Remember This Event That Year? Assessing Temporal Information and
Reasoning in Large Language Models [1.3] 大規模言語モデル(LLM)はますます普及しているが、時間的情報を推論し保持する能力は依然として限られている。
本稿では,新しい大規模時間的データセットであるtextbfTempUN の最先端モデルを用いて,時間的保持と推論能力の大幅な制限を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:43:03 GMT)
Surround-View Fisheye Optics in Computer Vision and Simulation: Survey
and Challenge [1.3] 自動車産業は、道路の安全性を高め、自動運転機能を提供するために最先端のコンピュータビジョンを適用している。
サラウンドビューカメラにおける重要な課題の1つは、魚眼カメラの強い光収差である。
車両自動化における安全クリティカルなシナリオをテストするには、包括的なデータセットが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:56:28 GMT)
What is a word? [1.2] 語彙アクセスと意味論を分離するための強力なパラダイムを設計するには、単語が何であるかを知る必要がある。
この文書は、レキシコンが(しばしば誤解されるが)何であるか、(現在の良い理論に基づいて)何であるか、そして実験設計にどのような意味があるのかを概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:58:20 GMT)
Landmark-based Localization using Stereo Vision and Deep Learning in
GPS-Denied Battlefield Environment [1.2] 本稿では、受動カメラセンサのみを用いた非GPS戦場環境におけるローカライズのための新しいフレームワークを提案する。
提案手法では,距離推定にカスタムキャリブレーションされたステレオカメラと,実世界のランドマーク認識のためのデータセットを用いて訓練および微調整を行うYOLOv8sモデルを用いる。
実験の結果,提案手法は既存のアンカーベースDV-Hopアルゴリズムよりも優れた性能を示し,ローカライゼーション誤差(RMSE)の点で最も効率的な視覚ベースアルゴリズムと競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:20:56 GMT)
Landmark Stereo Dataset for Landmark Recognition and Moving Node
Localization in a Non-GPS Battlefield Environment [1.2] 移動部隊や防衛部隊の仮想座標を得るために,無線ベースのアンカーノードの代わりにランドマークアンカーを用いる新たな戦略を提案する。
提案手法は,Yolov5モデルを用いたランドマーク認識と,効率的なステレオマッチングアルゴリズムを用いたランドマーク距離推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:49:23 GMT)
This Class Isn't Designed For Me: Recognizing Ableist Trends In Design Education, And Redesigning For An Inclusive And Sustainable Future [1.2] 我々は、デザイン教育の歴史的排他的規範を辿り、そのような認識論におけるデザイン教育者としての経験から現代の事例を強調している。
視覚障害・低ビジョン(BLV)、聴覚障害・難聴(DHH)、その他障害のある学生を対象に、デザイン教育者としての経験から3つのケーススタディを提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:14:34 GMT)
Truncated Polynomial Expansion-Based Detection in Massive MIMO: A
Model-Driven Deep Learning Approach [1.1] 我々は、Hermitian expansion(TPE)の逆計算を効率的に行うためのディープラーニング(DL)ベースのアプローチを提案する。
モデル駆動型アプローチでは、与えられたTPE項のオフライントレーニング手順において、TPEの係数を最適化する。
シミュレーションの結果,提案手法は収束速度の点で従来のTPE法よりも優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:19:15 GMT)
Information-processing in theories constrained by no superluminal
causation vs no superluminal signalling [1.1] スーパールミナル因果(NSC)もスーパールミナルシグナリング(NSS)もありません。
本研究では,2つの時空構成において,非古典的相関を生成するタスクについて考察する。
NSC に制約された理論を考えると、第一のタスクは古典理論では不可能であり、第二のタスクは任意の(古典的でないかもしれない)理論では不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:06 GMT)
Predicting trucking accidents with truck drivers 'safety climate
perception across companies: A transfer learning approach [1.0] 人工知能(AI)を利用した安全分析を使用して、トラック業界における事故を予測することへの関心が高まっている。
我々は、企業がAIモデルを開発するために、他の企業のデータを活用するのを支援するために、事前訓練済みのファイントゥーン変換学習アプローチを提案する。
事故予測に適した分類タスクのためのディープニューラルネットワークアルゴリズムであるSafeNetも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:27:53 GMT)
A Longitudinal Study of Italian and French Reddit Conversations Around
the Russian Invasion of Ukraine [1.0] この研究は、最大のイタリアとフランスのRedditコミュニティ内での会話を詳しく調べ、特にロシアによるウクライナ侵攻がオンラインの対話にどう影響したかを調べた。
モデレーションアクティビティのパターンを記述するために、300万以上のポスト(コメントや投稿など)を持つデータセットを使用します。
我々は、戦争の最初の1ヶ月でより活発になったモデレーターの行動の変化を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:31:50 GMT)
Imbalance in Regression Datasets [0.9] 我々は、レグレッションの不均衡が、これまで見過ごされてきた同様に重要な問題であると主張している。
データセットのターゲット分布の過大な表現と過大な表現のため、回帰器は単純なモデルに縮退する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:06:26 GMT)
Is Open-Source There Yet? A Comparative Study on Commercial and
Open-Source LLMs in Their Ability to Label Chest X-Ray Reports [0.9] GPT-4はゼロショットレポートラベリングにおいてオープンソースモデルよりも優れているが、少数ショットプロンプトの実装はGPT-4と同等のオープンソースモデルをもたらす可能性がある。
このことは、オープンソースモデルは、放射線学レポート分類のタスクにおいて、GPT-4に代わるパフォーマンスとプライバシ保護の代替となる可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:23:10 GMT)
RFBES at SemEval-2024 Task 8: Investigating Syntactic and Semantic
Features for Distinguishing AI-Generated and Human-Written Texts [0.8] 本稿では、意味論と構文という2つの異なる側面からAIが生成するテキスト検出の問題について考察する。
マルチリンガルタスクとモノリンガルタスクの両方において,AI生成テキストと人書きテキストを高い精度で区別できるAIモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:40:17 GMT)
Simulating the Quantum Rabi Model in Superconducting Qubits at Deep
Strong Coupling [0.8] 量子キャビティ・エレクトロダイナミクス(cQED)における深い強結合の実現という課題に対処する。
我々の焦点は、複雑なユニタリハミルトニアンを分解するために、さらに多くのステップでトロタライズを利用する変換デジタル量子シミュレーションである。
我々の目標は、cQEDにおける深い結合を実証し、デジタル手法の利点を理解することであり、特に共振器における様々な光子数との時間進化におけるコヒーレントな測定においてである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:33:02 GMT)
Local Hamiltonian Problem with succinct ground state is MA-Complete [0.8] 量子系の基底エネルギーを見つけることは、凝縮物質物理学と量子化学の基本的な問題である。
この問題に対処する既存の古典的アルゴリズムは、基底状態が簡潔な古典的記述を持つと仮定することが多い。
我々は,局所ハミルトン問題と簡潔な基底状態の複雑性について検討し,それがMA-Completeであることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:56:48 GMT)
Overview of Current Applications of Large Language Models in Various
Medical Specialities [0.8] 医療におけるLarge Language Models(LLMs)の適用について概観し,診断や治療関連アプリケーションに焦点をあてる。
がん, 皮膚科, 歯科, 精神保健におけるLSMの使用を強調し, 医療診断や患者医療にもたらすイノベーションを強調した。
この分析は、現在の制限にもかかわらず、様々な医療専門分野において、LSMを医療に組み込むことの課題と機会に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:32:04 GMT)
On The Coherence of Quantitative Evaluation of Visual Explanations [0.7] 視覚的説明の「良さ」を評価するための評価手法が提案されている。
我々はImageNet-1k検証セットのサブセットについて検討し、多くの一般的な説明手法を評価した。
本研究の結果から, 評価方法のいくつかは, 階調のコヒーレンシーが欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:58:04 GMT)
Secure Federated Learning Across Heterogeneous Cloud and
High-Performance Computing Resources -- A Case Study on Federated Fine-tuning
of LLaMA 2 [0.7] フェデレートされた学習により、複数のデータ所有者は、大規模または機密性の高いローカルデータセットを転送することなく、堅牢な機械学習モデルを協調的にトレーニングすることができる。
APPFLフレームワークは、クラウドコンピューティング施設と高性能コンピューティングリソースにわたる、エンドツーエンドのセキュアで信頼性の高いフェデレーション学習実験を合理化する。
複数のクラウドリソースとスーパーコンピュータを用いたLLaMA 2 7Bモデルの微調整におけるAPPFLの適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:34:59 GMT)
A Systematic Comparison of Contextualized Word Embeddings for Lexical
Semantic Change [0.7] 我々は、勾配変化検出(GCD)のための最先端モデルとアプローチを評価する。
我々はLCC問題をWord-in-Context(WiC)タスクとWord Sense Injection(WSI)タスクに分解し、これらの異なるレベルのモデルと比較する。
i) APDはGCDの他のアプローチよりも優れており、 (ii) XL-LEXEMEはGPT-4と同等でありながら、WiC、WSI、GCDの他の文脈モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:04:59 GMT)
Tensor Decompositions with applications to LU and SLOCC equivalence of
multipartite pure states [0.7] Kraus' (2010) アルゴリズムは HOSVD を用いて局所ユニタリ群 $operatornameUbbtimes n$ の作用の下で、通常の$n$-qubit純状態の形式を計算する。
我々は、SLOCC群 $operatornameSL_2(mathbbC)times n$ の作用に対して $(mathbbC2)otimes n$ のテンソルの正規形式を計算する類似のアルゴリズムを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:06:55 GMT)
Universal Generalization Guarantees for Wasserstein Distributionally
Robust Models [0.6] 本稿では,非滑らかな解析理論と古典的な集中結果を組み合わせた新しい証明手法を提案する。
我々のアプローチは、(二重)正則化を含む分布的に頑健な問題を最近のワッサーシュタイン/シンクホーンに拡張するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:27:47 GMT)
Efficient Computation of Sparse and Robust Maximum Association
Estimators [0.5] 高次元経験例は、この手順の有用性を裏付けるものである。
ラグランジアンアルゴリズムとスパース降下の組み合わせはスパース空間の誘導に適した制約を含むように実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:33:49 GMT)
Manipulating hidden-Markov-model inferences by corrupting batch data [0.5] 自己関心のある敵は、時系列データの腐敗にインセンティブを与え、意思決定者の推測を変えるかもしれない。
この研究は、隠れマルコフモデル推論の不正データによる操作に対する、新しい確率論的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:22:22 GMT)
Photoelectron Polarization Vortexes in Strong-Field Ionization [0.5] 運動量分解されたスピン偏光は、一般的にレーザー偏光軸に対して渦構造を示す。
偏極は、境界状態におけるスピン軌道結合の連続体におけるスピン関連量子軌道への移動から生じる。
スピン偏極電子ホログラフィーが示され、原子に関する微細な構造情報を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:34:40 GMT)
AI Sustainability in Practice Part Two: Sustainability Throughout the AI Workflow [0.5] このワークブックは、AIサステナビリティに関する2つのワークブックの一部である。
SIAと活動のテンプレートを提供し、その重要な部分を深く掘り下げることができます。
SIAにおける価値の重み付けとトレードオフを検討する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:58:05 GMT)
AI Sustainability in Practice Part One: Foundations for Sustainable AI Projects [0.5] AIプロジェクトは、変革的な効果と、個人や社会に対する短期的、中長期的影響に反応する。
このワークブックは、AIサステナビリティを実践するために必要な概念とツールを提供する、ペアの最初の部分です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:52:14 GMT)
AI Fairness in Practice [0.5] フェアネスの概念が何を意味するのか、どのように実践されるべきなのか、社会全体に幅広い見解がある。
このワークブックは、AIフェアネスを理解するためのコンテキストベースのアプローチが、プロジェクトチームにとって、不公平な偏見と差別がAIプロジェクトワークフロー全体にわたって生み出す多くの方法を特定し、緩和し、管理する上で、どのように役立つかを説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:02:56 GMT)
Self-AMPLIFY: Improving Small Language Models with Self Post Hoc
Explanations [0.5] 本研究では,Small Language Models (SLM) に適用したポストホックな説明法から,自動論理式を生成するセルフAMPLIFYを提案する。
Self-AMPLIFYは、サンプルをターゲットとし、合理性を生成し、In-Context Learning (ICL)を活用するための最後のプロンプトを構築する3段階のメソッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:47:09 GMT)
STLGRU: Spatio-Temporal Lightweight Graph GRU for Traffic Flow
Prediction [0.4] 本稿では,交通流を正確に予測する新しい交通予測モデルSTLGRUを提案する。
提案するSTLGRUは,交通ネットワークの局所的・大域的空間的関係を効果的に捉えることができる。
提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:57:44 GMT)
AI Ethics and Governance in Practice: An Introduction [0.4] AIシステムは個人や社会に変革的かつ長期的影響を及ぼす可能性がある。
これらの影響を責任を持って管理するには、AI倫理とガバナンスの考慮が最優先事項である必要がある。
PBG Frameworkは、プロジェクトチームが倫理的価値と実践的原則をイノベーションプラクティスに統合することを可能にする多層ガバナンスモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:43:19 GMT)
Short-Period Variables in TESS Full-Frame Image Light Curves Identified
via Convolutional Neural Networks [0.4] 短周期変数の同定を訓練する畳み込みニューラルネットワークを提案する。
ネットワークは,1つのGPU上で5msのTESS30分のケイデンス光曲線で推論を行う。
ネットワークによって識別された14156個の短周期変数のコレクションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:56:35 GMT)
Evaluation of Country Dietary Habits Using Machine Learning Techniques
in Relation to Deaths from COVID-19 [0.4] この習慣と新型コロナウイルスによる死亡率の相関を見出すため、170カ国の食習慣を評価した。
その結果, 死亡率の高い国では, 肥満や高脂肪食が出現することが明らかとなった。
低いレートの国は、キロカロリーの総摂取量が低いとともに、穀物消費のレベルが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:32:56 GMT)
Efficient Quantum Algorithm for Filtering Product States [0.4] 目標エネルギーで小さなエネルギー分散を持つ状態を効率的に準備する量子アルゴリズムを導入する。
我々のアルゴリズムは、量子シミュレーターにおける多くの身体系の有限エネルギー状態を研究する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:30:28 GMT)
Representations learnt by SGD and Adaptive learning rules: Conditions
that vary sparsity and selectivity in neural network [0.3] 相互干渉を減らす効果的な方法は、神経細胞の空間性と選択性に見られる。
本稿では,ニューラルネットワークの空間性や選択性を自然に向上させる諸条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:08:11 GMT)
A Machine Learning Ensemble Model for the Detection of Cyberbullying [0.3] 本稿では,攻撃的ツイートのバイナリラベルを検出する自動システムの開発に寄与する。
そこで我々は,4つの特徴抽出手法を用いて,積み重ねアンサンブル機械学習手法を適用し,性能を最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:55:12 GMT)
Evidential Deep Learning: Enhancing Predictive Uncertainty Estimation
for Earth System Science Applications [0.3] エビデンシャル・ディープ・ラーニング(Evidential Deep Learning)は、パラメトリック・ディープ・ラーニングを高次分布に拡張する手法である。
本研究では,明らかなニューラルネットワークから得られる不確実性とアンサンブルから得られる不確実性を比較する。
本研究では,従来の手法に匹敵する予測精度を実現するとともに,両方の不確実性源をしっかりと定量化しながら,明らかな深層学習モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:01:12 GMT)
Transformers for Green Semantic Communication: Less Energy, More
Semantics [0.3] Energy-d Semantic Loss" 関数は意味情報損失とエネルギー消費のバランスをとるという課題に対処する。
最大90%のエネルギーを節約でき、推論中に意味的類似性のパフォーマンスを44%向上させることができる。
この研究は、エネルギー効率のよいニューラルネットワークの選択と、よりグリーンなセマンティック通信アーキテクチャの開発の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 01:52:25 GMT)
MPI Implementation Profiling for Better Application Performance [0.3] 本稿では,2つの汎用プロファイリング手法と,これらの手法の実用的応用を既存実装に貢献する。
これらの手法を用いてMPI符号の性能欠陥を検出する能力は、通信最適化におけるさらなる研究と開発の可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:07:24 GMT)
Can LLMs Patch Security Issues? [0.3] LLM(Large Language Models)は、コード生成に優れた習熟度を示している。
LLMはセキュリティ上の脆弱性や欠陥を含むコードを生成する。
そこで本稿では,Bandit からのフィードバックを受信するための LLM の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:06:25 GMT)
Pump-efficient Josephson parametric amplifiers with high saturation
power [0.3] ジョセフソンパラメトリック増幅器の電力付加効率(PAE)の上限を数値的に検討する。
高い利得の増幅器は低いPAEを持つが、芸術機器の状態を比較すれば改善の余地は十分にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:39:49 GMT)
Understanding the Effects of Noise in Text-to-SQL: An Examination of the
BIRD-Bench Benchmark [0.2] 本研究では,広範に使用されているBIRD-Benchベンチマークにおいて,ノイズの分布と種類を詳細に解析する。
質問やゴールドクエリのノイズがデータセットに広まっており、ドメイン毎にさまざまな量があることがわかった。
誤ったゴールドクエリの存在は、誤ったゴールド回答を発生させ、ベンチマークの信頼性に大きな影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:58:15 GMT)
Fundamental Properties of Causal Entropy and Information Gain [0.2] 最近の進歩は、構造因果モデル(SCM)による因果制御の定量化を可能にする
因果的エントロピーと因果的情報ゲインと名付けられた尺度は、因果性が重要な役割を果たす機械学習タスクに対する既存の情報理論的アプローチの限界に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:20:56 GMT)
Bell nonlocality in classical systems [0.2] 古典理論は、古典系が他の物理系と共存している場合、原則としてファルシフィケートできることを示す。
古典理論における測定結果は、基礎となる現実の状態によって事前に決定されるものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:48:14 GMT)
Physics Informed Neural Network Code for 2D Transient Problems
(PINN-2DT) Compatible with Google Colab [0.2] 物理情報ニューラルネットワーク(英: Physics Informed Neural Network)は、2次元矩形領域における過渡現象のシミュレーション環境である。
クラウド環境での自動実行を可能にするGoogle Colabと互換性がある。
a)非定常熱伝達、(b)津波をモデル化する波動方程式、(c)熱インバージョンを含む大気シミュレーション、(d)腫瘍成長シミュレーション。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:08:45 GMT)
Realisation of a Coherent and Efficient One-Dimensional Atom [0.2] コヒーレントで効率的に結合された1次元原子は大きな非線形性を提供し、フォトニック量子ゲートを可能にする。
オープンマイクロキャビティ内の半導体量子ドットを1次元原子の実装として使用する。
この結果は、エキゾチックなフォトニック状態と2光子相ゲートの創出への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:48:12 GMT)
Team QUST at SemEval-2024 Task 8: A Comprehensive Study of Monolingual
and Multilingual Approaches for Detecting AI-generated Text [0.1] 本稿では,タスク8SemEval 2024におけるチームQUSTの参加について述べる。
最初にデータセット上でデータ拡張とクリーニングを行い、モデルのトレーニング効率と精度を高めた。
単言語課題では,従来のディープラーニング手法,MPU,ファインチューニング,アダプタ,アンサンブル手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:22:51 GMT)
Integrating kNN with Foundation Models for Adaptable and Privacy-Aware
Image Classification [0.1] 従来のディープラーニングモデルは、その透明性とデータ変更に適応する能力を制限する知識を暗黙的にエンコードする。
モデル重みとは無関係に、基礎となるトレーニングデータの埋め込みを格納することで、この制限に対処する。
提案手法では,k$-Nearest Neighbor(k$-NN)分類器を視覚ベース基盤モデルに統合し,自然画像に基づいて事前学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:08:13 GMT)
Multi-View Conformal Learning for Heterogeneous Sensor Fusion [0.1] 異種センサ融合のためのマルチビュー・シングルビューコンフォメーションモデルの構築と試験を行った。
我々のモデルは、共形予測フレームワークに基づいているため、理論的な限界信頼保証を提供する。
また,複数ビューモデルが単一ビューモデルに比べて不確実性の低い予測セットを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:30:09 GMT)
A Theoretical Analysis of the Learning Dynamics under Class Imbalance [0.1] 本研究では,少数クラスと多数クラスの学習曲線が,勾配に基づく学習において,準最適軌跡に従うことを示す。
この減速は不均衡比に関連しており、異なるクラスの最適化の競合に遡ることができる。
GDはクラスごとの損失を減らすことは保証されていないが、勾配のクラスごとの正規化を行うことでこの問題に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:29:39 GMT)
Spintronic Physical Reservoir for Autonomous Prediction and Long-Term
Household Energy Load Forecasting [0.1] 本研究では,スピントロニクス物理貯留層を用いた自律的長期予測を行った。
磁化ダイナミクスの短期記憶特性のため、非直線性は貯留状態に生じる。
予測段階では、出力は自動予測のために貯水池の入力に直接供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:25:28 GMT)
Towards AI-Based Precision Oncology: A Machine Learning Framework for
Personalized Counterfactual Treatment Suggestions based on Multi-Omics Data [0.1] 本稿では,個別のがん治療提案のためのモジュール型機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、データ駆動がん研究に固有の重要な課題に対処するように調整されている。
本手法は,臨床医に現実的な意思決定支援ツールを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:54:20 GMT)
zk-IoT: Securing the Internet of Things with Zero-Knowledge Proofs on Blockchain Platforms [0.0] 本稿では,IoT(Internet of Things)エコシステムのセキュリティ向上のための新しいアプローチとして,zk-IoTフレームワークを紹介する。
我々のフレームワークは、潜在的に侵害されたIoTデバイスにおけるファームウェアの実行とデータ処理の完全性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 05:41:36 GMT)
Worldwide AI Ethics: a review of 200 guidelines and recommendations for
AI governance [0.0] 本稿では、公共機関、学術機関、民間企業、市民社会団体が公表した200のガバナンス政策とAI利用に関する倫理ガイドラインのメタ分析を行う。
オープンソースデータベースとツールとしてリリースされているデータセットのポリシとガイドラインで一般的な少なくとも17の共鳴原理を特定します。
本研究は, 今後の規制に組み込むべき合意の領域を提示し, 分析結果の批判的分析と組み合わせたグローバルスケール分析研究の実施の限界を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:44:19 GMT)
Universal consistency of the $k$-NN rule in metric spaces and Nagata
dimension. II [0.0] 我々は、この規則が関係の欠如においてそのような空間において強く普遍的に整合であることを示す。
1つの予想では、$k$-NN 則はデ・グルートの意味で有限次元を持つ距離空間において普遍的に一貫したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:48:24 GMT)
Ultrafast dynamics of a fermion chain in a terahertz field-driven
optical cavity [0.0] 散逸誘起非線形性を有するフェルミオン鎖の超高速制御に対するテラヘルツ場駆動単空洞モードの効果について検討した。
キャビティから十分に強い光子損失は、分極子と関連する相転移を除去することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:08:12 GMT)
Two Online Map Matching Algorithms Based on Analytic Hierarchy Process
and Fuzzy Logic [0.0] 解析階層プロセス(AHP)マップマッチングとファジィ論理マップマッチングの2つの主要なアプローチに対処する。
AHPは、数学的解析と人間の判断を組み合わせた意思決定法であり、ファジィ論理は真理の度合いに基づく計算へのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:14:46 GMT)
Trajectory-Resolved Weiss Fields for Quantum Spin Dynamics [0.0] 2次元と3次元の量子スピン系の力学を古典的過程への正確なマッピングを用いて探求する。
近年の研究では、平均平均Weiss場により決定された平均場進化に関するサンプリングの有効性について検討した。
そこで本研究では,各軌跡を別々に抽出した即時ワイス場をサンプリングすることにより,本手法を著しく拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:09:15 GMT)
Towards early fault tolerance on a 2$\times$N array of qubits equipped
with shuttling [0.0] 局所的に相互作用する量子ビットの2次元グリッドは、フォールトトレラント量子コンピューティングのための有望なプラットフォームである。
本稿では,そのような制約のあるアーキテクチャも耐障害性をサポートすることを示す。
エラー訂正が可能であることを実証し、このプラットフォームに自然に適合するコードのクラスを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:31:55 GMT)
Towards black-box parameter estimation [0.0] 弱いパラメータ構造仮定に基づいて統計モデルのパラメータを推定する新しいブラックボックス手法を開発した。
頻繁な頻度で構造化された確率に対して、これは、広範囲なシミュレートされたデータベース上でディープニューラルネットワークを事前トレーニングすることで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:19:12 GMT)
Towards Entanglement Entropy of Random Large-N Theories [0.0] レプリカ手法とシフトした松原周波数の概念を用いて、フォン・ノイマンとレーニエンタングルメントエントロピーを計算する。
本稿では,デコヒーレンスの存在下での2地点問題の事例に適用することで,手法の柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:45:47 GMT)
Thermodynamic Analysis of Algorithmic Cooling Protocols: Efficiency
Metrics and Improved Designs [0.0] アルゴリズム冷却プロトコルは、その冷却能力について主に研究されている。
本研究は,熱力学の観点から幅広い交流プロトコル群を解析することにより,新しい視点を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:48:15 GMT)
The most accurate quantum thermoelectric [0.0] 熱力学的不確かさ関係(TUR)は非平衡物理学のベンチマーク結果である。
熱電デバイスの信頼性を最大化する伝達関数は,ボックスカー関数の集合であることを示す。
これにより、温度や化学的ポテンシャル勾配に応じて、TURが任意に大量に違反できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:01:20 GMT)
The New Era of Dynamic Pricing: Synergizing Supervised Learning and
Quadratic Programming [0.0] 本稿では,自動車レンタル業界における動的価格モデルの改良を目的とした,教師付き学習と2次プログラミングの新たな組み合わせについて検討する。
我々は、p値、ホモセダスティック性、エラー正規性といった、通常最小二乗(OLS)メトリクスによって通知される価格弾性の動的モデリングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:48:02 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） (Mon, 19 Feb 2024 05:46:44 GMT)
Task-Oriented Dialogue with In-Context Learning [0.0] 本稿では、大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習能力と、ビジネスロジックの決定論的実行を組み合わせたタスク指向対話システムを構築するシステムについて述べる。
LLMは、会話の表面形式とビジネスロジックの進行に使用されるドメイン固有言語の間の翻訳に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:43:35 GMT)
Subspace methods for the simulation of molecular response properties on
a quantum computer [0.0] 量子自己整合線形応答(q-sc-LR)理論における励起エネルギーを得るダビッドソン法について検討する。
ダビッドソン法を用いて水素鎖の励起エネルギー(最大H$_10$)を計算し、量子シミュレータ上での励起エネルギーを計算するための統計ノイズの側面を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:50:39 GMT)
Stochastic optimal transport in Banach Spaces for regularized estimation
of multivariate quantiles [0.0] 絶対連続確率測度$mu$と$nu$の間のエントロピー最適輸送(EOT)を解く新しいアルゴリズムを提案する。
無限次元バナッハ空間でその値を取るアルゴリズムのほぼ確実に収束について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:41:45 GMT)
Statistical evaluation and optimization of entanglement purification
protocols [0.0] 2ビットの絡み合った浄化プロトコルを特徴付ける。
先駆的プロトコルは推定された初期平均コンカレンスを改善できないことを示す。
より効率的なプロトコルを開発し、数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:58:03 GMT)
Simulator Demonstration of Large Scale Variational Quantum Algorithm on
HPC Cluster [0.0] 本研究は,2つの新しい手法を用いて量子シミュレーションを高速化することを目的とする。
VQEシミュレーションの200倍の高速化を実現し,32kbitsの地中エネルギー計算を許容時間で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:34:01 GMT)
Self-concordant Smoothing for Large-Scale Convex Composite Optimization [0.0] 2つの凸関数の和を最小化する自己協和スムージングの概念を導入し、そのうちの1つは滑らかであり、もう1つは非滑らかである。
本稿では, 近位ニュートンアルゴリズムであるProx-N-SCOREと近位一般化したガウスニュートンアルゴリズムであるProx-GGN-SCOREの2つのアルゴリズムの収束性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:49:05 GMT)
SECP: A Speech Enhancement-Based Curation Pipeline For Scalable
Acquisition Of Clean Speech [0.0] 音声強調に基づくCuration Pipeline(SECP)は、クリーン音声をオンボードするフレームワークとして機能する。
このクリーンな音声は、音声強調モデルを訓練し、元のデータセットをさらに洗練することができる。
比較平均世論スコア(CMOS)に基づく主観的テストを通して、精細データの最高値と最低値が、原データよりも知覚的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:38:37 GMT)
Robust Estimation of the Tail Index of a Single Parameter Pareto
Distribution from Grouped Data [0.0] 本稿では,新しいロバストな推定手法MTuMを提案する。
MTuMの推論正当性は、中心極限定理を用いて、包括的なシミュレーション研究を通じて検証することによって確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:52:58 GMT)
Reusable MLOps: Reusable Deployment, Reusable Infrastructure and
Hot-Swappable Machine Learning models and services [0.0] 私たちは、Reusable MLOpsと呼ばれるAI/MLオペレーションの分野で、持続可能な新しい概念を紹介します。
既存のデプロイメントとインフラストラクチャを再利用して、インフラストラクチャやマイクロサービスを分解することなく、それらをホットスワッピングすることで、新しいモデルを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:40:46 GMT)
Relations between Markovian and non-Markovian correlations in multi-time
quantum processes [0.0] 我々は、高度に非マルコフ過程でさえ、十分な数のステップがある場合、最大で完全な相関を持つように任意に近づくことを発見した。
これは、高度に非マルコフ過程でさえ、十分に多くのステップがある場合、最大で完全な相関を持つような任意に近いかもしれないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:47:20 GMT)
Reducing Optimism Bias in Incomplete Cooperative Games [0.0] 協調ゲームにおける連立価値を明らかにするためのシーケンスの最適化を目的としたフレームワークを提案する。
筆者らのコントリビューションは3つある: (i) 個々のプレイヤーの楽観的な連立価値の達成と、より効率的な最適化を促進するための分析的特性について検討し、 (ii) オフライン・オンライン両方の方法で追加連立価値を開示し、このギャップを最小限に抑える方法、 (iii) 実践シナリオにおけるアルゴリズムの性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 23:22:51 GMT)
Recent Extensions of the ZKCM Library for Parallel and Accurate MPS
Simulation of Quantum Circuits [0.0] C++ライブラリZKCMとその拡張ライブラリZKCM_QCは、2011年から行列計算と量子回路シミュレーションのために開発されている。
これらのライブラリの最近の進歩について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:24:25 GMT)
Quantum soliton-trains of strongly correlated impurities in
Bose-Einstein condensates [0.0] 本研究では,自己ピン状態の不純物がソリトントレインを形成することを数値的に示す。
不純物の力学は、魅力的なBECに現れるように、明るい物質波ソリトンに類似した特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 03:18:43 GMT)
Quantum quenches in driven-dissipative quadratic fermionic systems with
parity-time symmetry [0.0] マルコフ駆動と消散を受ける非相互作用性フェルミオン量子多体系のクエンチダイナミクスについて検討する。
本研究では, 動的ポンピング相間の遷移が, 指向性ポンピング速度の動的臨界挙動の新たなタイプをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:20:40 GMT)
Quantum phase transitions in one-dimensional nanostructures: a
comparison between DFT and DMRG methodologies [0.0] 我々は密度汎関数理論と密度行列再正規化群を用いて、多様な分子系の電子相関効果に対処する。
閉じ込められた鎖では、DFTは金属相、最も高い偏差はモット相とバンド絶縁体相に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:10:00 GMT)
Quantum Computing with Hermitian Gates [0.0] シングルキュービット作用素は2つのエルミートゲートとして実装可能であることを示す。
CNOTゲートとともに2つの固定軸のπ回転からなるゲート集合が量子計算に普遍的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:36:09 GMT)
Quantifying classical information transmission by thermodynamics [0.0] 古典的コミュニケーションタスクの幅広いクラスにおいて、量子力学を通して古典的な情報の$n$ビットを伝達することは、熱力学的作業抽出タスクにおいて、$n$のエネルギー単位を抽出することと等価であることを示す。
この発見は情報伝達とエネルギー抽出のタスク間の解析的対応を提供するが、熱力学による古典的なコミュニケーションを定量化することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:52:29 GMT)
Predicting Temporal Aspects of Movement for Predictive Replication in
Fog Environments [0.0] ブラインドまたはリアクティブデータは、フォグコンピューティングのポテンシャルを利用するには不十分である。
時間的予測のためのHolt-Winterの指数平滑化を用いた新しいモデルを提案する。
実際のユーザトラジェクトリによるフォグネットワークシミュレーションでは,データ利用率を1%に抑えながら,余剰データの15%削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:46:27 GMT)
Polarization of Autonomous Generative AI Agents Under Echo Chambers [0.0] エコーチャンバーはしばしば分極を発生させ、急進的な意見を持つ人々によって引き起こされる紛争に繋がる。
生成言語モデルに基づく自律型AIエージェント群における分極の可能性について検討した。
エコー室環境下では,ChatGPTをベースとしたエージェント群が分極する傾向にあった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:14:15 GMT)
Orbital-rotated Fermi-Hubbard model as a benchmarking problem for
quantum chemistry with the exact solution [0.0] 量子アルゴリズムの重要な応用の1つである量子化学の問題を考察する。
分子ハミルトニアンにおける多くの用語は、量子化学に量子アルゴリズムを適用する際に大きなボトルネックとなる。
我々は、分子ハミルトニアンに匹敵する項の順序を持つ、正確に解けるハミルトニアンの集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:24:54 GMT)
On query complexity measures and their relations for symmetric functions [0.0] 本稿では, ブール法と逆法を用いて, 量子クエリの複雑性を低く抑える方法について述べる。
また、部分対称関数Gap Majorityの量子クエリ複雑性についても考察する。
証明の複雑さとブロック感度が対称関数の感度と比較していかに大きいかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 07:04:03 GMT)
On Image Search in Histopathology [0.0] 病理組織学における画像検索技術の最近の展開について概説する。
本研究は, 画像検索の効率, 高速, 効率的な手法を求める計算病理研究者向けに, 簡潔な概要を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:04:10 GMT)
Observation of a phase transition from a continuous to a discrete time
crystal [0.0] 離散結晶(DTC)と連続結晶(CTC)は、新しい動的多体状態である。
連続時間結晶から離散時間結晶への相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:59:50 GMT)
Numerical simulations of Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers
(JTWPAs): comparative study of open-source tools [0.0] Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers (JTWPAs) は、マイクロ波系におけるブロードバンドおよび低ノイズ性能の量子技術において主に利用されている。
本稿では,JTWPAの数値シミュレーションに使用可能なオープンソースツールの比較分析について述べる。
この結果は,JTWPAとオープンソースツールの数値シミュレーションのガイドとして機能し,シミュレーションタスクによる利点と欠点を浮き彫りにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:45:04 GMT)
Nonstabilizerness via matrix product states in the Pauli basis [0.0] 行列積状態(MPS)の枠組みにおける非安定化性評価のための新しい手法を提案する。
我々のフレームワークは、安定化器R'enyiエントロピー、安定化器Nullity、ベルマジックなど、様々な非安定化器性の測定を効率的に行うための強力なツールを提供する。
我々はIsingおよびXXZスピン鎖の基底状態や最近Rydberg原子配列で実現された回路力学において,本手法の有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:43:09 GMT)
Nonstabilizerness of permutationally invariant systems [0.0] N$ qubits のシステムの非安定化性の尺度は、次元が 2N$ の状態で、パウリ群の各パウリ弦に対して 4N$ の期待値を計算する必要がある。
置換不変系に対して、この指数的オーバーヘッドは、次元が$O(N)$の状態において単に$O(N3)$期待値に縮めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:54:17 GMT)
Nonlocality enhanced precision in quantum polarimetry via entangled
photons [0.0] 本稿では、光子対の絡み合い現象を利用して、試料特性決定の精度を高める非局所量子的偏光度法を提案する。
量子フィッシャー情報(QFI)を計算し、単一サンプルチャネルの場合の精度と感度を2チャンネルの量子状態トモグラフィー測定と比較する。
このような量子強度の非局所偏光測定は、物質科学、バイオメディカルイメージング、リモートセンシングなど様々な分野の進展を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:19:10 GMT)
Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks [0.0] 我々は、離散時間非線形オブザーバ状態推定問題を解くために物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いる。
提案手法は不均一関数方程式の解法により非線形状態変換写像を学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:47:56 GMT)
Near-coherent quantum emitters in hexagonal boron nitride with discrete
polarization axes [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)は近年、固体の量子放出体として注目されている。
ここでは、ほぼコヒーレントなhBN量子エミッタを観測するために、スペクトルホールバーニング分光法と共鳴偏光測定を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:28:06 GMT)
Nature abhors a vacuum: A simple rigorous example of thermalization in
an isolated macroscopic quantum system [0.0] 低密度自由フェルミオン鎖は以下の(制限された)意味で熱化を示す。
我々は、すべての粒子が鎖の半分にあるヒルベルト空間からランダムに引き出された純粋状態として初期状態を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:59:45 GMT)
NOTE: Notable generation Of patient Text summaries through Efficient
approach based on direct preference optimization [0.0] NOTE」は「直接選好最適化に基づく効率的なアプローチによる患者テキスト要約の不適切な生成」の意。
患者イベントは順次組み合わせられ、各入院の退院の概要を生成するために使用される。
ノートは、サマリーを放出するだけでなく、患者の旅行を通して様々なサマリーを生成するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:43:25 GMT)
MultiFIX: An XAI-friendly feature inducing approach to building models
from multimodal data [0.0] MultiFIXは、新しい解釈可能性にフォーカスしたマルチモーダルデータ融合パイプラインである。
エンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャは、予測モデルをトレーニングするために使用されます。
悪性皮膚病変の検出のために,MultiFIXを公開データセットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:45:46 GMT)
Motion Planning on Visual Manifolds [0.0] 我々は、Visual Configuration Space (VCS)と呼ばれる、構成空間の概念の代替的な特徴付けを提案する。
この新たな特徴付けにより、エンボディエージェント(例えばロボット)は、自身の身体構造を発見し、ランダムなポーズで自身のイメージのセットを使用して、その周囲空間で障害物のない動きを計画することができる。
a)ロボットの運動計画のための幾何学的自由モデルの構築と作業におけるVCSの有用性、(b)人間の赤ちゃんが運動バブリングによって周囲空間の物体にどのように到達するか、(c)自然界の頭部を自動生成する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:46:22 GMT)
Molecule Generation and Optimization for Efficient Fragrance Creation [0.0] この研究は、嗅覚体験を再現する機械学習中心のアプローチを導入する。
主な貢献は、香水分子構造と人間の嗅覚を結合するハイブリッドモデルである。
この方法論は、利用可能な実験データを用いて、2つの異なる嗅覚経験を再現することによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 13:32:30 GMT)
Mitigation of systematic amplitude error in nonadiabatic holonomic
operations [0.0] 非断熱的ホロノミック操作は、パルスタイミングやレーザー強度の不完全な制御によって誘導される系統的な振幅誤差に敏感である。
本研究では,系統的な振幅誤差の不要な効果を除去し,非断熱的ホロノミック操作の性能を向上させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:30:49 GMT)
Memory attacks in network nonlocality and self-testing [0.0] 独立性と同一の分布が仮定される通信シナリオで何が証明可能かを示す。
三角形のシナリオにおいて最適な非イド戦略を解析することにより、因果ネットワークを構築するのに必要な事前のコミュニケーションを考慮する必要が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:37:50 GMT)
Major TOM: Expandable Datasets for Earth Observation [0.0] この枠組みとして,地球観測メタセット (Major TOM) が提案されている。
グリッドポイントの集合に基づく地理的インデックスシステムと、複数のデータセットをマージ可能なメタデータ構造で構成されている。
フレームワークとしてのMajor TOMの仕様に加えて、この研究は大きなオープンアクセスデータセットMajorTOM-Coreも提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:23:39 GMT)
Lyapunov Densities For Markov Processes: An Application To Quantum
Systems With Non-Demolition Measurements [0.0] 適切な部分不変関数の存在は、この関数が可積分である集合からマルコフ過程を網羅することを意味する。
非劣化測定による量子システムによって誘導されるマルコフ過程にこの手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:14:35 GMT)
Local Inaccessibility of Random Classical Information : Conditional
Nonlocality demands Entanglement [0.0] 局所的な演算と古典的通信(LOCC)の下での量子状態の識別は興味深い問題である。
局所ランダム認証(LRA)と呼ばれる,入力依存型局所量子状態識別のためのフレームワークを提案する。
その結果、ネットワーク内の情報のセキュリティとLOCCパラダイムによる量子絡み合いの相互作用の全く新しい側面が浮かび上がった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:04:52 GMT)
Lightweight Syntactic API Usage Analysis with UCov [0.0] 本稿では,ライブラリメンテナのAPIによるインタラクション理解を支援するための,新しい概念フレームワークを提案する。
これらのカスタマイズ可能なモデルにより、ライブラリメンテナはリリース前に設計を改善することができ、進化中の摩擦を減らすことができる。
我々は,これらのモデルを新しいツールUCovに実装し,多様なインタラクションスタイルを示す3つのライブラリ上でその能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:33:41 GMT)
Learning Discretized Bayesian Networks with GOMEA [0.0] 我々は、可変離散化を共同学習するために、既存の最先端構造学習アプローチを拡張した。
これにより、専門家の知識をユニークな洞察に富んだ方法で組み込むことができ、複雑性、正確性、および事前に決定された専門家ネットワークとの差異をトレードオフする複数のDBNを見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:29:35 GMT)
LTL learning on GPUs [0.0] 線形時間論理(LTL)は工業的検証公式で広く使われている。
列挙型プログラムの新たな形式を用いて,GPUを用いた最初の学習者を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:58:26 GMT)
L-QLES: Sparse Laplacian generator for evaluating Quantum Linear
Equation Solvers [0.0] L-QLESは1D、2D、3Dラプラシア作用素と関連するポアソン方程式を生成するためのオープンソースのピソンコードである。
その目標は、量子アルゴリズム開発者に柔軟なテストケースフレームワークを提供することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:28:16 GMT)
Interpretable Brain-Inspired Representations Improve RL Performance on
Visual Navigation Tasks [0.0] 本研究では,視覚データの解釈可能な表現を生成することにより,遅い特徴解析(SFA)の手法が両方の制約を克服することを示す。
我々はSFAを現代の強化学習の文脈で採用し、表現を分析し比較し、階層的なSFAがナビゲーションタスクにおいて他の特徴抽出器よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:35:01 GMT)
Information gain and measurement disturbance for quantum agents [0.0] 我々は、量子エージェントのためのより一般的なセンサーに測定の考え方を拡張した。
適切な感覚的相互作用のために、量子エージェントは、古典的な測定のどのセットでも可能であるよりも、システムについてより多くを学ぶことができる。
このようなシステムを実験的に実証し、測定結果の消去に必要な情報を考慮し、トレードオフを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 22:33:13 GMT)
Information Bounds on phase transitions in disordered systems [0.0] 乱数性のあるモデルにおける位相遷移、例えば乱数系における局在化、測定を伴うランダム量子回路について検討する。
我々はこの手法をベンチマークし、よく知られたハリス基準を再定義し、非相互作用粒子のアンダーソン局在化遷移における臨界指数を限定する。
実空間では、我々の臨界指数境界は最近のコンセンサスと一致するが、やや驚くべきことに、有限サイズの系に対するフォック空間の局所化に関する数値的な結果は、我々の境界に従わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 09:23:00 GMT)
InMD-X: Large Language Models for Internal Medicine Doctors [0.0] InMD-Xは自然言語処理における画期的な発展である。
それは、内科領域の様々な側面のために微調整された言語モデルスイートを提供する。
InMD-Xの汎用性と適応性は、医療産業を改善するための貴重なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 06:46:16 GMT)
Improving Deep Generative Models on Many-To-One Image-to-Image
Translation [0.0] 我々は,画像から画像への翻訳において,既存の深層生成モデルを改善するための新しい非対称フレームワークを提案する。
教師なしと半教師付きの両方の設定において、この新しいモデルの性能は多対一のイメージ・ツー・イメージの翻訳を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:41:03 GMT)
Impact of data usage for forecasting on performance of model predictive
control in buildings with smart energy storage [0.0] 本研究では,モデル予測制御のための単純な機械学習予測モデルと最先端機械学習予測モデルの両方の性能について検討する。
データ利用が予測精度に与える影響を以下のデータ効率測定のために定量化する。
負荷予測モデルに対する2年以上のトレーニングデータの使用は、予測精度を著しく改善することはなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:01:11 GMT)
HU at SemEval-2024 Task 8A: Can Contrastive Learning Learn Embeddings to
Detect Machine-Generated Text? [0.0] 本稿では,SemEval-2024タスク8"マルチジェネレータ,マルチドメイン,マルチ言語ブラックボックスマシン生成テキスト検出"のために開発したシステムについて述べる。
本研究では,ベースラインのパラメータの40%を用いたコントラスト学習に基づく単一モデルを提案する。
重要な発見は、複数のモデルのアンサンブルがなくても、単一のベースモデルは、データ拡張と対照的な学習の助けを借りて、同等のパフォーマンスを持つことができるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:11:34 GMT)
Guarantees in Software Security [0.0] 保証の確保に向けた基本的な課題の分類を導入する。
信頼性の保証にもかかわらず、これらの課題がシステムを攻撃するために日常的にどのように利用されるかについて議論する。
効果的な緩和戦略を開発できるのは、現在の推論システムにある欠陥を特定し、研究し、認識する時だけです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 14:39:07 GMT)
Generalized Rate Operator Quantum Jumps via Realization-Dependent
Transformations [0.0] 我々は、レート演算子形式に基づく量子ジャンプ記述に焦点を当てる。
純粋状態実現の枠組みの中で状態依存率演算子変換を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:04 GMT)
Function Class Learning with Genetic Programming: Towards Explainable
Meta Learning for Tumor Growth Functionals [0.0] パラガングリオーマは発育パターンが不明な稀な腫瘍である。
成長を正確に予測できることは、患者が生存中に治療を必要とするかどうかを判断するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:20:00 GMT)
First-order optimality 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。
作用素最適条件はカルーシュ=クーン=タッカー条件の非可換類似である。
我々は、非可換作用素最適性の弱い形式がアルキメデス NPO 問題すべてに成り立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 17:08:08 GMT)
FOD-Swin-Net: angular super resolution of fiber orientation distribution
using a transformer-based deep model [0.0] 我々は、繊維配向分布(FOD)における角超解像を実現するために、トランスフォーマーに基づくディープラーニングアーキテクチャを訓練する。
パッチベースの手法であるFOD-Swin-Netは、32方向から駆動される単一シェル再構成を、複数シェル288方向のFOD再構成に匹敵するものにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:07:15 GMT)
Emulating the interstellar medium chemistry with neural operators [0.0] 銀河の形成と進化は、星間物質(ISM)の進化と熱力学を管理する複雑な光化学過程の理解に依存している
本稿では,ニューラル演算子に基づく高速で訓練済みのエミュレータを用いた手続き型解決器の置換を目指す。
我々は、DeepONet形式を採用することにより、H$(9種、52反応)までの非平衡化学ネットワークをエミュレートする。
単一ゾーンモデルに対して$textttKROME$で得られる参照解と比較すると、得られた典型的な精度は10-2$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Designing High-Performing Networks for Multi-Scale Computer Vision [0.0] この論文はコンピュータビジョンモデルのネットワーク設計の改善に焦点を当てている。
これらの新しいネットワーク設計の目標は、文献から既存のベースライン設計を上回ることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 20:50:55 GMT)
Description of ultrastrong light-matter interaction through coupled
harmonic oscillator models and their connection with cavity-QED Hamiltonians [0.0] 古典的結合項の適切な選択は、量子モデルにおける反磁性項の有無に依存する。
量子モデルとの比較により、量子作用素と古典変数との対応性をさらに高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:32:28 GMT)
Deployment of Advanced and Intelligent Logistics Vehicles with Enhanced Tracking and Security Features [0.0] 本研究は、高度追跡とセキュリティ機能を備えた近代的かつインテリジェントなロジスティクス車両の実装に焦点を当てる。
この実装の中核となるコンポーネントは、車両の位置と動きのリアルタイムモニタリングを可能にする最先端のトラッキングメカニズムの導入である。
提案システムはロジスティクス管理に革命をもたらすことを目的としており、顧客とサービスプロバイダの両方にシームレスでセキュアなエクスペリエンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:44:24 GMT)
Deep learning-driven scheduling algorithm for a single machine problem
minimizing the total tardiness [0.0] 単一パススケジューリングアルゴリズムで用いられる基準値の分解時間推定器として機能するディープニューラルネットワークを提案する。
機械学習によるアプローチは、トレーニングフェーズからかなり大きなインスタンスへの情報を効率的に一般化できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 15:34:09 GMT)
Creating a Fine Grained Entity Type Taxonomy Using LLMs [0.0] 本研究は, GPT-4とその先進的な反復である GPT-4 Turbo が, 詳細な実体型分類学を自律的に開発する可能性について検討する。
我々の目的は、広く分類されたエンティティタイプから始まる包括的な分類体系を構築することである。
この分類は、GPT-4の内部知識ベースを利用して反復的なプロンプト技術によって徐々に洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 21:32:19 GMT)
Comparative approach: Electric distribution optimization with loss minimization algorithm and particle swarm optimization [0.0] 電力システムは巨大で複雑であり、多くの予期せぬ出来事の影響を受けやすい。
本稿では,損失最小化アルゴリズムと粒子群最適化アルゴリズムの重要な数学的相似性について,電界分布の性能の観点から概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:37:27 GMT)
Combining Machine Learning and Ontology: A Systematic Literature Review [0.0] 我々は、機械学習と体系的推論の統合を調査する記事のレビューを行った。
目的は、インダクティブ推論(私たちによって実行された)を人工知能システムに組み込む技術を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:43:51 GMT)
Combatting deepfakes: Policies to address national security threats and
rights violations [0.0] 我々は、現在ディープフェイクが、性的虐待の材料を増殖させ、詐欺を犯し、有権者の振る舞いを操り、国家の安全を脅かすためにどのように使われているかを説明する。
我々は、ディープフェイクサプライチェーンの複数の部分に対処することに焦点を当てた包括的な政策提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 18:39:40 GMT)
Cluster Metric Sensitivity to Irrelevant Features [0.0] 異なる種類の無関係変数が、異なる方法で$k$-meansからクラスタリングの結果にどのように影響するかを示す。
以上の結果から,シルエット係数とデイビー=ボルディンスコアは,無関係な付加機能に対して最も敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:02:00 GMT)
Challenges and Experiences of Iranian Developers with MLOps at
Enterprise [0.0] 本研究では、イランの開発者がエンタープライズ環境でMLOpsパラダイムを実装する際の課題と経験について考察する。
我々は、主要な技術企業で使われている最も人気のあるMLOpsツールについてレビューする。
この結果から、データ品質の問題、リソース不足、モデルデプロイメントの難しさが、実践者が直面している主な課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:48:42 GMT)
Causal Equal Protection as Algorithmic Fairness [0.0] 我々は、因果関係のレンズを通して誤分類のリスクの公平な配分をモデル化する、因果等保護という新しい原則を論じる。
平等な保護は、分類パリティに対する反例の多くを回避しているが、多くの一般的なシナリオにおいて道徳的直観をモデル化することができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:30:00 GMT)
Attack Tree Generation via Process Mining [0.0] 本研究の目的は,攻撃ログからアタックツリーを自動的に生成する方法を提供することである。
このアプローチの主な特徴は、アタックツリーを合成するためにプロセスマイニングアルゴリズムを使用することである。
我々のアプローチは、モデルの導出と翻訳とは別に、ユーザがRisQFLanフォーマットでアタックツリーを提供するプロトタイプによってサポートされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 10:55:49 GMT)
Astronomy from the Moon: From Exoplanets to Cosmology in Visible Light
and Beyond [0.0] 今後数十年間、月からの天文学はどのように見えるかを見てきた。
月は、大きな望遠鏡や干渉計を軌道望遠鏡よりも大きい機器で設置する可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 11:26:58 GMT)
Applying News and Media Sentiment Analysis for Generating Forex Trading
Signals [0.0] 著者は、ソーシャルメディア投稿と米国ドル(USD)に関するニュース記事における感情を、手法の組み合わせを用いて評価した。
この結果は、市場の動きを予測し、トレーディングシグナルを考案する上で、感情分析が有用であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 02:43:55 GMT)
Analysis of Levenshtein Transformer's Decoder and Its Variants [0.0] Levenshtein transformer (LevT) は非自己回帰型機械翻訳モデルである。
我々は、LevTのデコーダに注目し、デコード結果の長さ、サブワード生成、削除モジュールの機能を分析する。
また、元のLevTの翻訳、知識に精通したLevT、LevTの翻訳メモリ、KD-LevTの翻訳メモリを比較して、KDと翻訳メモリがどのように役立つかを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:05:28 GMT)
A real-time Artificial Intelligence system for learning Sign Language [0.0] 聴覚障害者コミュニティにとっての最大の課題は、聴覚社会とのコミュニケーションギャップにある。
社会のインクリシティを高めるために,我々の取り組みは,人工知能に基づく費用効率,資源効率,オープンな技術開発に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:03:07 GMT)
A novel molecule generative model of VAE combined with Transformer [0.0] トランスフォーマーとVAEは強力なモデルとして広く使われているが、構造的ミスマッチと性能的ミスマッチのために組み合わせて使われることは滅多にない。
本研究では, この2つのモデルを組み合わせて, 多様な分子の処理における構造とパラメータの最適化を行うモデルを提案する。
提案モデルでは, 既存の分子生成モデルに匹敵する性能を示し, 未知の構造を持つ分子生成モデルにおいて, はるかに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 08:46:04 GMT)
A joint optimization approach of parameterized quantum circuits with a
tensor network [0.0] 現在の中間スケール量子(NISQ)デバイスはその能力に制限がある。
本稿では,パラメータ化ネットワーク(TN)を用いて,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの性能改善を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 12:53:52 GMT)
A Unified Approach to Emotion Detection and Task-Oriented Dialogue
Modeling [0.0] ユーザ感情検出はテキストベースのタスク指向対話システムでは見過ごされがちである。
EDとTODモデリングをシームレスに統一することは相互に利益をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 16:18:40 GMT)
A Classical Luttinger liquid [0.0] ルッティンガー液体の古典的極限の例として,二成分非添加の朝倉大沢様混合物を提案する。
この混合状態の方程式と構造を決定し、基底状態のない量子液体を扱う際に直面するパラドックス的状況について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 04:46:38 GMT)
A 4-8 GHz Kinetic Inductance Travelling-Wave Parametric Amplifier Using
Four-Wave Mixing with Near Quantum-Limit Noise Performance [0.0] 動インダクタンス進行波パラメトリック増幅器(KI-TWPA)は、量子制限感度に近づき、比較的高いダイナミックレンジを有する広い瞬時帯域を有する。
本研究では,NbTiNマイクロストリップ伝送線路における4波長混合に基づくKI-TWPAの設計,製造,性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Feb 2024 00:42:55 GMT)