ToRA: A Tool-Integrated Reasoning Agent for Mathematical Problem Solving [170.8] ToRAは、難解な数学的問題を解決するために設計されたツール統合推論エージェントのシリーズである。
ToRAモデルは、あらゆるスケールにわたる10の数学的推論データセットで、オープンソースモデルよりも大幅に優れています。
ToRA-Code-34Bは、MATHで50%を超える精度を達成する最初のオープンソースモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:59:22 GMT)
MDTv2: Masked Diffusion Transformer is a Strong Image Synthesizer [158.1] 拡散確率モデル(DPM)は、画像内の対象部分間の関係を学習する文脈推論能力に欠けることが多い。
画像中のオブジェクトの意味部分間の文脈的関係学習能力を高めるマスク潜在モデリング手法を提案する。
実験の結果、MDTv2は画像合成性能に優れており、例えば、新しいSOTA FIDスコアはImageNetデータセットで1.58であり、従来のSOTA DiTよりも10倍以上高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:45:20 GMT)
T-Stitch: Accelerating Sampling in Pre-Trained Diffusion Models with
Trajectory Stitching [143.7] Trajectory Stitching T-Stitchは, ほとんどあるいは全く発生しないことなくサンプリング効率を向上させるための, 単純かつ効率的な手法である。
我々の重要な洞察は、異なる拡散モデルが同じトレーニングデータ分布の下で同様のエンコーディングを学ぶことである。
また,本手法は,SDモデルの高速化を目的としたドロップイン手法としても利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:08:54 GMT)
CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive
Critiquing [139.8] CRITICは、大規模な言語モデルに対して、ツールとのヒューマンインタラクションに似た方法で、自分たちのアウトプットの検証と修正を可能にする。
自由形式の質問応答、数学的プログラム合成、毒性低減を含む包括的評価は、CRITICがLLMの性能を一貫して向上することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:59:21 GMT)
Enhancing Large Language Models in Coding Through Multi-Perspective
Self-Consistency [137.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著な能力を示した。
しかし、単一の試みで正しいソリューションを生成することは依然として課題である。
本稿では,MPSC(Multi-Perspective Self-Consistency)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:32:13 GMT)
StyleDubber: Towards Multi-Scale Style Learning for Movie Dubbing [130.6] フレームレベルから音素レベルへのダビング学習を切り替えるStyleDubberを提案する。
本研究は,(1) 音素レベルで動作するマルチモーダルスタイル適応器を用いて,参照音声から発音スタイルを学習し,ビデオで提示される顔の感情によって伝達される中間表現を生成すること,(2) メルスペクトル復号と中間埋め込みからの精製プロセスの両方を案内して全体のスタイル表現を改善する発話レベル学習モジュール,(3) 唇同期を維持するための音素誘導唇整合器,の3つの構成要素を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:29:27 GMT)
SciAgent: Tool-augmented Language Models for Scientific Reasoning [129.5] ツール強化科学推論という新しいタスク設定を導入する。
この設定は、スケーラブルなツールセットでLarge Language Modelsを補完する。
約3万のサンプルと約6,000のツールを含むツール拡張トレーニングコーパスであるMathFuncを構築した。
MathFunc上に構築したSciAgentは,科学的な問題解決のためのツールを検索し,理解し,必要に応じて利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:04:49 GMT)
Trustworthy Graph Neural Networks: Aspects, Methods and Trends [115.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,さまざまな実世界のシナリオに対して,有能なグラフ学習手法として登場した。
パフォーマンス指向のGNNは、敵の攻撃に対する脆弱性のような潜在的な副作用を示す。
こうした意図しない害を避けるためには、信頼度に特徴付けられる有能なGNNを構築する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:54:52 GMT)
CriticBench: Evaluating Large Language Models as Critic [115.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の4つの重要な批判能力次元を包括的かつ確実に評価する新しいベンチマークである shortname を紹介する。
shortnameenは9つの異なるタスクを比較し、それぞれがLLMの応答を様々なレベルの品質の粒度で批判する能力を評価する。
オープンソース LLM とクローズドソース LLM の広範な評価により,批判能力と課題,応答品質,モデルスケールの興味深い関係が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:38:59 GMT)
Real-time 3D-aware Portrait Editing from a Single Image [115.0] 本研究は,与えられたプロンプトに従って顔画像を効率よく編集できる3DPEを提示する。
ライトウェイトモジュールは、3Dポートレートジェネレータとテキスト・ツー・イメージ・モデルから抽出され、顔形状とオープン語彙編集能力の事前知識を提供する。
コード、モデル、インターフェースは、将来の研究を促進するために公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:36:26 GMT)
Fine-grained Hallucination Detection and Editing for Language Models [114.3] 大規模言語モデル(LM)は、しばしば幻覚と呼ばれる事実的誤りを引き起こす傾向にある。
我々は,幻覚の包括的分類を導入し,幻覚が多様な形態で現れることを議論する。
本稿では, 幻覚自動検出のための新しいタスクを提案し, 新たな評価ベンチマークであるFavaBenchを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:20:12 GMT)
Turn Waste into Worth: Rectifying Top-$k$ Router of MoE [111.1] MoEモデルは、その計算効率のために、大きな言語モデルのトレーニングに人気がある。
一般的に使用される上位$のルーティングメカニズムは、アンバランスなルーティングのために冗長性とメモリコストに悩まされる。
ドロップトークンとパディングに対処するため,GPU内整流とFill-in整流を含む整流化を提案する。
これらの組み合わせは、バニラトップ1ルータの精度を4.7%上回る優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:33:12 GMT)
LongWanjuan: Towards Systematic Measurement for Long Text Quality [102.5] LongWanjuanは160B以上のトークンを持つ長文タスクのための言語モデルのトレーニングを強化するために特別に設計されたデータセットである。
LongWanjuanでは、長文を全体的、集約的、カオス的なタイプに分類し、長文品質の詳細な分析を可能にする。
我々は,LongWanjuan内で異なるタイプの長文を戦略的にバランスさせるデータ混合レシピを考案し,長文タスクにおけるモデル性能を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:27:18 GMT)
Scene Prior Filtering for Depth Map Super-Resolution [102.2] マルチモーダル融合は深度画像の超解像化に不可欠である。
この問題を軽減するため,ガイド付き画像フィルタリング手法が導入された。
我々のSPFNetは実データと合成データの両方で広く評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:35:59 GMT)
Adapting Large Language Models via Reading Comprehension [96.9] ドメイン固有コーパスの事前学習が大規模言語モデルに与える影響について検討する。
生のコーパスでのトレーニングはドメイン知識でモデルを養うが、問合せ能力を大幅に損なう。
生コーパスを可読テキストに変換する簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:45:00 GMT)
ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech
Recognition Challenge [94.1] この課題は、新しいエネルギー車両内で記録された100時間以上のマルチチャネル音声データを収集する。
1位チームのUSTCiflytekはASRトラックで13.16%のCER、ASDRトラックで21.48%のcpCERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:39:37 GMT)
PoSE: Efficient Context Window Extension of LLMs via Positional
Skip-wise Training [92.0] 固定されたコンテキストウィンドウを用いて長い入力をシミュレートする位置スキップ-wisEトレーニングを提案する。
PoSEはフル長の微調整に比べてメモリと時間オーバーヘッドを大幅に削減する。
2kのトレーニングコンテキストウィンドウを使用して,LLaMAモデルを128kトークンに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:37:07 GMT)
Chain-of-Knowledge: Grounding Large Language Models via Dynamic
Knowledge Adapting over Heterogeneous Sources [87.3] Chain-of-knowledge (CoK)は、大規模な言語モデルを拡張するフレームワークである。
CoKは推論準備、動的知識適応、解答統合の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:44:48 GMT)
$\texttt{Se}^2$: $\textit{Se}$quential Example $\textit{Se}$lection for
In-Context Learning [86.8] インコンテキスト学習(ICL)のための大規模言語モデル(LLM)は、実演例によって起動する必要がある。
問題を$textitse$quential $textitse$lection問題として定式化し、シーケンシャルなメソッドである$texttSe2$を導入します。
実験によると、texttSe2$は、競合するベースラインを著しく上回り、ランダム選択よりも相対的に42%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:35:04 GMT)
Intention Analysis Makes LLMs A Good Jailbreak Defender [86.7] 本研究では,シンプルかつ高効率な防衛戦略,すなわち意図分析(mathbbIA$)を提案する。
この背景にある原則は、LSM固有の自己修正をトリガーし、2段階のプロセスを通じて能力を改善することである。
$mathbbIA$は推論のみのメソッドであり、その有用性を損なうことなくLLMの安全性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:25:08 GMT)
OOP: Object-Oriented Programming Evaluation Benchmark for Large Language
Models [85.7] この研究では、431のPythonプログラムを特徴とするOOPにフォーカスした先駆的なベンチマークを紹介した。
本稿では、OOP用に調整された新しい評価基準であるpass@oを提案し、従来のpass@k対策を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:18:16 GMT)
On the Expressive Power of a Variant of the Looped Transformer [83.3] 我々はアルゴリズム能力でトランスフォーマーを強化するために、AlgoFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーブロックを設計する。
提案したAlgoFormerは、同じ数のパラメータを使用する場合、アルゴリズム表現においてはるかに高い精度を達成することができる。
いくつかの理論的および実証的な結果は、設計されたトランスフォーマーが、人間設計のアルゴリズムよりも賢い可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:07:54 GMT)
BBA: Bi-Modal Behavioral Alignment for Reasoning with Large
Vision-Language Models [82.8] 本稿では,アンダーラインBi-Modal UnderlineBehavioral UnderlineAlignment(BBA)プロンプト法を提案する。
複雑なマルチモーダル推論タスクの強化において、DSLの可能性を最大化するように設計されている。
実験により,BBAは幾何問題解決におけるGPT-4V(ision)の性能を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:16:29 GMT)
Are You Sure? Challenging LLMs Leads to Performance Drops in The
FlipFlop Experiment [82.6] 大規模言語モデル(LLM)のマルチターン動作を研究するためのFlipFlop実験を提案する。
モデルが平均46%の時間で回答を反転させ、全てのモデルが最初の予測と最終予測の間に精度を低下させ、平均17%の低下(FlipFlop効果)を示す。
我々はオープンソースのLLMで微調整実験を行い、合成されたデータに対する微調整は、性能劣化を60%低減させることができるが、サイコファンティックな振る舞いを完全には解決できないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:15:47 GMT)
Coercing LLMs to do and reveal (almost) anything [80.9] 大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃は、有害なステートメントを作るためにモデルを「ジェイルブレイク」することができることが示されている。
LLMに対する敵対的攻撃のスペクトルは単なるジェイルブレイクよりもはるかに大きいと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:59:13 GMT)
Exposing and Addressing Cross-Task Inconsistency in Unified
Vision-Language Models [80.2] 一貫性のないAIモデルは、人間のユーザーによって不安定で信頼できないと見なされている。
最先端のビジョン言語モデルは、タスク間の驚くほど高い一貫性のない振る舞いに悩まされている。
本稿では,大規模で自動生成されるクロスタスクコントラスト集合上で計算されたランク相関に基づく補助訓練目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:53:33 GMT)
Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.1] Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:22:41 GMT)
Improving Video Corpus Moment Retrieval with Partial Relevance
Enhancement [79.5] ビデオコーパスモーメント検索(VCMR)は、未検索ビデオの大規模なコーパスから関連モーメントを検索するための新しいビデオ検索タスクである。
我々は、VCMRタスクにおいて、クエリとビデオの間の部分的関係を効果的に捉えることが不可欠であると主張している。
ビデオ検索には,異なるモダリティに適したクエリ表現を生成するマルチモーダル・コラボレーティブ・ビデオレトリバーを導入する。
そこで本研究では,モータリティ特異的なゲートを用いたモーメントローカライザを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:16:06 GMT)
Event-aware Video Corpus Moment Retrieval [79.5] Video Corpus Moment Retrieval(VCMR)は、未編集ビデオの膨大なコーパス内の特定の瞬間を特定することに焦点を当てた、実用的なビデオ検索タスクである。
VCMRの既存の方法は、典型的にはフレーム対応のビデオ検索に依存し、クエリとビデオフレーム間の類似性を計算して、ビデオをランク付けする。
本研究では,ビデオ検索の基本単位として,ビデオ内のイベントを明示的に活用するモデルであるEventFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:55:20 GMT)
Approximation of optimization problems with constraints through kernel
Sum-Of-Squares [77.3] 我々は、点的不等式が非負の kSoS 関数のクラス内で等式となることを示す。
また, 等式制約に焦点をあてることで, 散乱不等式を用いることで, 制約のサンプリングにおける次元性の呪いを軽減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:14:39 GMT)
ProSparse: Introducing and Enhancing Intrinsic Activation Sparsity
within Large Language Models [76.8] 活性化スパーシリティ(Activation sparsity)とは、活性化出力の間に弱い分散要素が存在することを指す。
ほとんどの大きな言語モデル(LLM)は、固有のアクティベーション間隔のないアクティベーション機能を採用している。
本稿では, モデル性能を低下させることなく, LLMを高機能化するために, プロスパース (ProSparse) と呼ばれる効果的なスペーシフィケーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:58:49 GMT)
On Leveraging Encoder-only Pre-trained Language Models for Effective
Keyphrase Generation [76.5] 本研究では、キーフレーズ生成(KPG)におけるエンコーダのみの事前学習言語モデル(PLM)の適用について述べる。
エンコーダのみの PLM では、条件付きランダムフィールドを持つ KPE は、現在のキーフレーズの同定においてわずかに優れているが、KPG の定式化はキーフレーズの予測の幅広いスペクトルを表現している。
また,エンコーダのみの PLM を用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを用いる場合,幅よりもモデル深度に対するパラメータ割り当てが望ましいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:57:54 GMT)
Test-Time Adaptation with CLIP Reward for Zero-Shot Generalization in
Vision-Language Models [76.4] モデル出力を補正し、モデルが盲目的に自信を持たないようにするためのフィードバック付きTTAを提案する。
CLIPモデルは、TTA中に報酬モデルとして採用され、VLMにフィードバックを提供する。
提案したCLIPフィードバック(RLCF)フレームワークによるテキスト強化学習は非常に柔軟で普遍的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:25:33 GMT)
Discrete Diffusion Modeling by Estimating the Ratios of the Data
Distribution [76.3] 離散空間に対するスコアマッチングを自然に拡張する新たな損失として,スコアエントロピーを提案する。
標準言語モデリングタスク上で,Score Entropy Discrete Diffusionモデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:00:33 GMT)
Calibrating Large Language Models with Sample Consistency [76.2] 本稿では,複数サンプルモデル生成系の分布から信頼度を導出する可能性について,一貫性の3つの尺度を用いて検討する。
その結果、一貫性に基づくキャリブレーション手法は、既存のポストホック手法よりも優れていることがわかった。
種々のLMの特性に合わせて,キャリブレーションに適した整合性指標を選択するための実用的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:15:20 GMT)
Ouroboros: Speculative Decoding with Large Model Enhanced Drafting [75.3] 我々は,大規模言語モデルの検証プロセスから句候補プールを構築するOuroborosを紹介した。
Ouroborosは、ルックアヘッドの復号化や投機的復号化と比較して、最大1.9倍と2.8倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:31:28 GMT)
AI Hospital: Interactive Evaluation and Collaboration of LLMs as Intern
Doctors for Clinical Diagnosis [72.5] リアルタイムのインタラクティブな診断環境を構築するために設計されたフレームワークであるAI Hospitalを紹介する。
様々な大規模言語モデル(LLM)は、対話的診断のためのインターン医師として機能する。
我々は,医療部長の監督の下で,反復的な議論と紛争解決プロセスを含む協調的なメカニズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:25:25 GMT)
MLXP: A framework for conducting replicable Machine Learning eXperiments
in Python [71.2] MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。
実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:22:20 GMT)
TOOLVERIFIER: Generalization to New Tools via Self-Verification [69.9] 本稿では,ツール選択中にコントラスト質問を自己問合せすることで,近接候補を識別する自己検証手法を提案する。
ToolBenchベンチマークによる4つのタスクの実験では、17の見えないツールで構成されており、数ショットのベースラインよりも平均22%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:41:38 GMT)
Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion
Bridge [69.8] Re-Dockは、幾何学多様体に拡張された新しい拡散橋生成モデルである。
我々はNewton-Euler方程式にインスパイアされたエネルギー-幾何学マッピングを提案し、結合エネルギーとコンフォーメーションを共モデリングする。
アポドックやクロスドックといった設計済みのベンチマークデータセットの実験は、現在の手法よりもモデルの有効性と効率性が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:46:07 GMT)
Leveraging Collection-Wide Similarities for Unsupervised Document
Structure Extraction [69.7] 本稿では,コレクション内の文書の典型的構造を特定することを提案する。
任意のヘッダのパラフレーズを抽象化し、各トピックを各ドキュメントのロケーションにグルーピングします。
文書間の類似性を利用した教師なしグラフベース手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:22:21 GMT)
InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions [68.7] 本稿では,人間の手書きによる画像復元モデルを導出する手法を提案する。
InstructIRという手法は、いくつかの修復作業において最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:13:26 GMT)
MLCA-AVSR: Multi-Layer Cross Attention Fusion based Audio-Visual Speech
Recognition [68.7] 異なるレベルのオーディオ/視覚エンコーダに融合することで、各モードの表現を促進する多層クロスアテンション融合に基づくAVSR手法を提案する。
提案手法は第1位システムを超え,新たなSOTA cpCERの29.13%をこのデータセット上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:42:51 GMT)
ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among
Diverse LLMs [68.6] 大規模言語モデル(LLM)は、まだ自然言語推論タスクに苦戦している。
心の社会に動機づけられて、我々はReConcileを提案する。
LLMエージェント間のラウンドテーブル会議として設計されたマルチモデルマルチエージェントフレームワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:07:11 GMT)
Contrastive Prompts Improve Disentanglement in Text-to-Image Diffusion
Models [68.5] テキスト・ツー・イメージ・モデルにおける画像要素のアンタングル化に有効な分類器フリーガイダンスの簡単な修正法を示す。
提案手法のキーとなる考え方は、最小限のトークンで異なる2つのプロンプトを持つ意図された要因を特徴づけることである。
我々は,(1)オブジェクトクラスで訓練されたドメイン固有拡散モデル,(2)テキスト・画像生成のための連続的なリグライクな制御,(3)ゼロショット画像エディタの性能向上の3つのシナリオにおいて,その利点を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:01:17 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。
本研究は,オープンソース言語モデルの実践を再評価することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:29:18 GMT)
Retrieval-Augmented Data Augmentation for Low-Resource Domain Tasks [66.9] 低リソース環境では、データ拡張に使用するシードデータサンプルの量は極めて少ない。
本稿では、他のデータセットから豊富なサンプルを組み込むことで、トレーニングデータを増強する新しい手法を提案する。
このアプローチは、生成されたデータが関連性だけでなく、限られたシードデータだけで達成できるものよりも多様であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:45:46 GMT)
AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.6] AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
堅牢で柔軟なマルチエージェントアプリケーションを目指して、AgentScopeはビルトインとカスタマイズ可能なフォールトトレランスメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:11:28 GMT)
Exploring Inconsistent Knowledge Distillation for Object Detection with
Data Augmentation [66.3] 物体検出のための知識蒸留(KD)は、教師モデルから知識を伝達することで、コンパクトな検出器を訓練することを目的としている。
教師モデルの反直感的知覚に固有の知識を蒸留することを目的とした,一貫性のない知識蒸留(IKD)を提案する。
本手法は, 1段, 2段, アンカーフリーの物体検出器において, 最先端のKDベースラインより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:02:31 GMT)
VL-Trojan: Multimodal Instruction Backdoor Attacks against
Autoregressive Visual Language Models [65.2] VLM(Autoregressive Visual Language Models)は、マルチモーダルなコンテキストにおいて、驚くべき数ショットの学習機能を示す。
近年,マルチモーダル・インストラクション・チューニングが提案されている。
敵は、指示や画像に埋め込まれたトリガーで有毒なサンプルを注入することで、バックドアを埋め込むことができる。
本稿では,マルチモーダルなバックドア攻撃,すなわちVL-Trojanを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:54:30 GMT)
RealDex: Towards Human-like Grasping for Robotic Dexterous Hand [64.5] 本稿では,人間の行動パターンを取り入れた手の動きを正確に把握する先駆的データセットであるRealDexを紹介する。
RealDexは、現実のシナリオにおける認識、認識、操作を自動化するためのヒューマノイドロボットを進化させる上で、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:59:46 GMT)
$\infty$Bench: Extending Long Context Evaluation Beyond 100K Tokens [64.1] 現在、この長期コンテキスト機能を評価するための標準ベンチマークが欠落している。
$infty$Benchは、平均データ長が100Kを超える最初のベンチマークである。
その結果,100K以上のコンテキストを効果的に処理するには,既存の長期的LLMの大幅な進歩が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:30:29 GMT)
OlympiadBench: A Challenging Benchmark for Promoting AGI with
Olympiad-Level Bilingual Multimodal Scientific Problems [63.5] 我々はOlympiadレベルのバイリンガル・マルチモーダル・サイエンス・ベンチマークであるOlympiadBenchを紹介し、Olympiadレベルの数学と物理学のコンペティションから8,952の問題を取り上げている。
最も優れたモデルであるGPT-4Vは、オリンピアドベンチの平均スコアは17.23%に達し、物理では11.28%である。
GPT-4Vの分析では、幻覚、知識欠失、論理的誤信などの問題が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:49:26 GMT)
Mildly Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning [63.2] オフライン強化学習(RL)は、環境と継続的に対話することなく、静的なログ付きデータセットから学習するタスクを定義する。
既存のアプローチ、目に見えない行動のペナルティ化、行動方針の規則化は悲観的すぎる。
我々は,適切な擬似Q値を割り当てることで,OODアクションを積極的に訓練するマイルリー保守的Q-ラーニング(MCQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:55:48 GMT)
Unifying Image Processing as Visual Prompting Question Answering [62.8] 画像処理はコンピュータビジョンの基本的な課題であり、画像の品質を高め、その後の視覚アプリケーションに不可欠な特徴を抽出することを目的としている。
伝統的に、タスク固有のモデルは個々のタスクのために開発され、そのようなモデルの設計には異なる専門知識が必要である。
本稿では,画像復元,画像強調,画像特徴抽出タスクを網羅する汎用画像処理モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:31:39 GMT)
LogicLLM: Exploring Self-supervised Logic-enhanced Training for Large
Language Models [62.8] 本稿では,自己指導型ポストトレーニングによる論理的知識の活用の可能性について検討する。
我々はMERItの自己回帰的目的変数を考案し、パラメータサイズが30億から13億の2つのLLM系列、すなわちFLAN-T5とLLaMAと統合する。
2つの挑戦的な論理的推論ベンチマークの結果は、LogicLLMの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:19:01 GMT)
TranDRL: A Transformer-Driven Deep Reinforcement Learning Enabled
Prescriptive Maintenance Framework [62.7] 産業システムは、運用効率を高め、ダウンタイムを減らすための信頼性の高い予測保守戦略を要求する。
本稿では,Transformerモデルに基づくニューラルネットワークと深部強化学習(DRL)アルゴリズムの機能を活用し,システムの保守動作を最適化する統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:23:17 GMT)
Finding Alignments Between Interpretable Causal Variables and
Distributed Neural Representations [62.7] 因果抽象化は、説明可能な人工知能のための有望な理論的枠組みである。
既存の因果抽象法では、高レベルモデルと低レベルモデルの間のアライメントをブルートフォースで探索する必要がある。
これらの制約を克服する分散アライメントサーチ(DAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:23:18 GMT)
AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future
Opportunities and Risks [62.1] この2つの分野は、緊密な統合によって相互の境界を根本的に押し付けることができると想定している。
認識可能な相乗効果だけでなくリスクも強調することにより、AutoMLとLCMの交差点でのさらなる探索を促進することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:18:20 GMT)
Error Analysis Prompting Enables Human-Like Translation Evaluation in
Large Language Models [61.3] 機械翻訳(MT)の品質を評価するために,大規模言語モデル(LLM)を用いることで,システムレベルでの最先端のパフォーマンスを実現する。
我々はtextbftexttError Analysis Prompting (EAPrompt) と呼ばれる新しいプロンプト手法を提案する。
本手法は,多次元品質指標 (MQM) とtextitproduces を用いて,システムレベルとセグメントレベルの両方で説明可能かつ信頼性の高いMT評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:18:32 GMT)
Expedited Training of Visual Conditioned Language Generation via
Redundancy Reduction [61.2] $textEVL_textGen$は、視覚条件付き言語生成モデルの事前トレーニング用に設計されたフレームワークである。
提案手法は,視覚言語モデルの学習を5倍に加速させるが,全体的な性能に顕著な影響を与えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:36:15 GMT)
CODIS: Benchmarking Context-Dependent Visual Comprehension for
Multimodal Large Language Models [60.3] 我々は、自由形式のテキストで提供されるコンテキストを用いて視覚的理解を高めるモデルの有効性を評価するために、CODISと名付けられた新しいベンチマークを導入する。
以上の結果から,MLLMは必ずしも人体性能に劣っていることが示唆された。
このことは、MLLMが視覚を文脈依存的に理解する能力を高めることの必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:21:12 GMT)
DeAL: Decoding-time Alignment for Large Language Models [59.6] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間の好みに沿ったコンテンツを生成することが期待されている。
本稿では,報酬関数をカスタマイズ可能なフレームワークであるDeALを提案し,LLMのDetime Alignmentを可能にする。
実験の結果,粒度の細かいトレードオフでDeALを実現できること,アライメント目標への適合性の向上,LLMの残差の解消が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:25:32 GMT)
OMGEval: An Open Multilingual Generative Evaluation Benchmark for Large
Language Models [59.5] OMGEvalは、オープンソースの多言語生成テストセットであり、異なる言語におけるLLMの能力を評価することができる。
各言語について、OMGEvalは804のオープンエンド質問を提供し、LLMの重要な機能を幅広くカバーしている。
具体的には、OMGEvalの現在のバージョンには5つの言語(Zh, Ru, Fr, Es, Ar)が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:42:41 GMT)
Large Language Models for Data Annotation: A Survey [58.5] LLM(Advanced Large Language Models)の出現は、データアノテーションのプロセスに革命を起こし、自動化する前例のない機会を提供する。
この調査は、LLMベースのデータ、LLM生成アノテーションの評価、LLM生成アノテーションによる学習の3つの中核的な側面に貢献する。
重要なガイドとして、この調査は、研究者や実践者がデータアノテーションのための最新のLCMの可能性を探究することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:44:04 GMT)
Exploring Value Biases: How LLMs Deviate Towards the Ideal [58.0] LLM(Large-Language-Models)は幅広いアプリケーションにデプロイされ、その応答は社会的影響を増大させる。
価値バイアスは、人間の研究結果と同様、異なるカテゴリにわたるLSMにおいて強いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:02:18 GMT)
LASER: LLM Agent with State-Space Exploration for Web Navigation [57.8] 大規模言語モデル(LLM)は、Webナビゲーションのようなインタラクティブな意思決定タスクにうまく適応している。
以前のメソッドでは、モデルに対して前方のみの実行モードを暗黙的に仮定しており、そこでは、オンコンテキストの例として、オラクルのトラジェクトリのみを提供する。
本稿では,対話型タスクを状態空間探索としてモデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:42:32 GMT)
SEABO: A Simple Search-Based Method for Offline Imitation Learning [57.3] オフライン強化学習(RL)は、静的なオフラインデータセットから学習できることから、多くの注目を集めている。
本稿では,SEABOをタグ付けした単純な検索に基づくオフラインIL手法を提案する。
この結果から,SEABOは1つの専門的軌道のみを考慮し,実効性を持つオフラインRLアルゴリズムに競合する性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:24:37 GMT)
Class-Aware Mask-Guided Feature Refinement for Scene Text Recognition [57.0] CAM(Class-Aware Mask-Guided Feature refinement)と呼ばれる新しい手法を提案する。
本手法では,背景およびテキストスタイルのノイズを抑制するために,標準クラス対応グリフマスクを導入している。
標準マスク特徴とテキスト特徴とのアライメントを強化することにより、モジュールはより効果的な融合を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:22:45 GMT)
Towards Building Multilingual Language Model for Medicine [56.5] 我々は、様々な地域から広く、言語的に多様な聴衆に利益をもたらす、医療のためのオープンソースの多言語言語モデルを開発することを目指している。
MMedCと呼ばれる6つの主要言語を含む約25.5Bトークンを含む多言語医療用コーパスを構築した。
本稿では,MMedBenchと呼ばれる有理性を持つ多言語医療用多言語質問応答ベンチマークを提案する。
コード、モデルの重み付け、データセットを含むリソースを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:47:20 GMT)
Improving Language Understanding from Screenshots [56.4] 新たな言語モデル(LM)は、テキストとイメージの両方を単一のビジュアルビュー内で処理することができる。
既存のスクリーンショット LM は、言語理解タスクのテキストのみのモデルに遅れている。
本稿では,スクリーンショット中のスクリーンショットとテキストのイメージパッチをマスクし,復元する,新しいパッチ・アンド・テキスト予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:01:03 GMT)
Conflict-Averse Gradient Descent for Multi-task Learning [56.4] マルチタスクモデルを最適化する際の大きな課題は、矛盾する勾配である。
本稿では、平均損失関数を最小化する衝突-逆勾配降下(CAGrad)を導入する。
CAGradは目標を自動的にバランスし、平均損失よりも最小限に確実に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:18:38 GMT)
Green AI: A Preliminary Empirical Study on Energy Consumption in DL
Models Across Different Runtime Infrastructures [56.2] ONNXと同様に、よく知られた3つのディープラーニング(DL)フレームワークのランタイムインフラストラクチャにおけるエネルギー消費と推論時間について検討する。
1つのMXNetはPyTorchとバッチサイズ1を使用したコンピュータビジョンモデルの両方で性能が優れており、GPUの効率が良く、CPU使用率が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:18:44 GMT)
SimPro: A Simple Probabilistic Framework Towards Realistic Long-Tailed
Semi-Supervised Learning [56.1] ラベルなしデータの分散に関する前提を前提としない、高度に適応可能なフレームワークをSimProとして提案する。
我々のフレームワークは確率モデルに基づいており、期待最大化アルゴリズムを革新的に洗練する。
本手法は,様々なベンチマークやデータ分散シナリオにまたがる一貫した最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:39:04 GMT)
MatchNAS: Optimizing Edge AI in Sparse-Label Data Contexts via
Automating Deep Neural Network Porting for Mobile Deployment [54.8] MatchNASはDeep Neural Networksをモバイルデバイスに移植するための新しいスキームである。
ラベル付きデータと非ラベル付きデータの両方を用いて、大規模なネットワークファミリを最適化する。
そして、さまざまなハードウェアプラットフォーム用に調整されたネットワークを自動的に検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:43:12 GMT)
Non-asymptotic Convergence of Discrete-time Diffusion Models: New
Approach and Improved Rate [54.6] 我々は離散時間拡散モデルの下で、分布のかなり大きなクラスに対する収束保証を確立する。
パラメータ依存を明示した分布の興味深いクラスに対して,結果の専門化を行う。
本稿では,新しい加速サンプリング器を提案し,対応する正則サンプリング器の収束率を桁違いに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:11:47 GMT)
mCL-NER: Cross-Lingual Named Entity Recognition via Multi-view
Contrastive Learning [54.5] CrossNERは多言語コーパスの不足により不均一な性能から生じる課題に直面している。
言語横断的名前付きエンティティ認識(mCL-NER)のためのマルチビューコントラスト学習を提案する。
40言語にまたがるXTREMEベンチマーク実験では、従来のデータ駆動型およびモデルベースアプローチよりもmCL-NERの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:35:29 GMT)
Simple and Effective Transfer Learning for Neuro-Symbolic Integration [54.3] この問題の潜在的な解決策はNeuro-Symbolic Integration (NeSy)であり、ニューラルアプローチとシンボリック推論を組み合わせる。
これらの手法のほとんどは、認識をシンボルにマッピングするニューラルネットワークと、下流タスクの出力を予測する論理的論理的推論を利用する。
それらは、緩やかな収束、複雑な知覚タスクの学習困難、局所的なミニマへの収束など、いくつかの問題に悩まされている。
本稿では,これらの問題を改善するための簡易かつ効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:51:01 GMT)
Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.9] この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する
AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。
本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:29:42 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） (Wed, 21 Feb 2024 02:27:57 GMT)
Enhancing Emotional Generation Capability of Large Language Models via
Emotional Chain-of-Thought [53.1] 大規模言語モデル(LLM)は様々な感情認識タスクにおいて顕著な性能を示した。
本研究では,感情生成タスクにおけるLLMの性能を高めるための感情連鎖(ECoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:13:50 GMT)
Graph Representation of Narrative Context: Coherence Dependency via
Retrospective Questions [52.6] NARCOと呼ばれる物語にグラフを定式化し、コンテキスト全体のタスク非依存のコヒーレンス依存性を記述する。
本稿では,その実用性について3つの研究を行い,リキャップ識別によるエッジの有効性,プロット検索によるローカルコンテキスト拡張,長期文書QAで実証された広範囲なアプリケーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:14:04 GMT)
NeuralFuse: Learning to Recover the Accuracy of Access-Limited Neural
Network Inference in Low-Voltage Regimes [52.5] ディープラーニング(Deep Neural Network, DNN)は、機械学習においてユビキタスになったが、そのエネルギー消費は依然として注目すべき問題である。
我々は、低電圧状態における精度とエネルギーのトレードオフに対処する新しいアドオンモジュールであるNeuralFuseを紹介する。
1%のビットエラー率で、NeuralFuseはメモリアクセスエネルギーを最大24%削減し、精度を最大57%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:06:01 GMT)
Opening the Black-Box: A Systematic Review on Explainable AI in Remote
Sensing [52.1] ブラックボックス機械学習アプローチは、リモートセンシングにおける知識抽出のための主要なモデリングパラダイムとなっている。
我々は、リモートセンシングにおいて、説明可能なAIがどのように使われているかを示す重要なトレンドを特定するために、体系的なレビューを行う。
私たちは、新しい説明可能なAIアプローチと、特定のリモートセンシング課題に対処する新たな方向性に光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:19:58 GMT)
An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.1] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。
これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。
以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:27:31 GMT)
Which Syntactic Capabilities Are Statistically Learned by Masked
Language Models for Code? [51.3] 精度に基づく測定に依存することで、モデルの能力が過大評価される可能性があることを強調する。
これらの問題に対処するために,SyntaxEval in Syntactic Capabilitiesというテクニックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:22:22 GMT)
High-throughput Visual Nano-drone to Nano-drone Relative Localization
using Onboard Fully Convolutional Networks [51.2] 相対的なドローンとドローンのローカライゼーションは、どんなSwarm操作でも基本的なビルディングブロックである。
我々は、新しいビジョンベース完全畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)に基づく垂直統合システムを提案する。
その結果,水平画像座標で32～47%,垂直画像座標で18～55%,実世界の30k画像のデータセットでR2乗改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:34:31 GMT)
Effective and Efficient Conversation Retrieval for Dialogue State
Tracking with Implicit Text Summaries [51.1] LLM (Large Language Models) を用いたDST (Few-shot dialogue state tracking) では,会話検索を効果的かつ効率的に行うことで,学習の迅速化を図っている。
従来は検索キーやクエリとして生の対話コンテキストを使用していた。
会話のテキスト要約に基づいて会話検索を行う。
LLMに基づく会話要約器がクエリとキー生成に採用され、効果的な内部製品探索が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:45:50 GMT)
Can Watermarks Survive Translation? On the Cross-lingual Consistency of
Text Watermark for Large Language Models [50.5] 現在のテキスト透かし技術は、テキストが様々な言語に翻訳されるときの一貫性を欠いている。
透かしを回避するための言語横断型透かし除去攻撃(CWRA)を提案する。
CWRAは、性能を損なわずに、AUC(Area Under the Curve)を0.95から0.67に減らし、ウォーターマークを効果的に除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:48:38 GMT)
Linear-Time Graph Neural Networks for Scalable Recommendations [50.5] 推薦システムの鍵は、過去のユーザとイテムのインタラクションに基づいて、ユーザの将来の振る舞いを予測することである。
近年、リコメンデータシステムの予測性能を高めるためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用することへの関心が高まっている。
我々は,従来のMF手法と同等のスケーラビリティを実現するために,GNNベースのレコメンデータシステムをスケールアップするための線形時間グラフニューラルネットワーク(LTGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:58:10 GMT)
Privacy-Preserving Instructions for Aligning Large Language Models [49.9] 本稿では,データアノテーションとモデル微調整における実命令を置き換えるための合成命令を提案する。
形式的な差分プライバシーは、プライベートな微調整されたジェネレータを使用して合成命令を生成することで保証される。
教師付き微調整では、プライベートな合成命令で訓練されたモデルは、Vicunaのような主要なオープンソースモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:45:08 GMT)
SISSA: Real-time Monitoring of Hardware Functional Safety and
Cybersecurity with In-vehicle SOME/IP Ethernet Traffic [49.5] 本稿では,車内機能安全とサイバーセキュリティをモデル化・解析するためのSOME/IP通信トラフィックベースアプローチであるSISSAを提案する。
具体的には、SISSAはWeibullディストリビューションでハードウェア障害をモデル化し、SOME/IP通信に対する5つの潜在的な攻撃に対処する。
広範囲な実験結果から,SISSAの有効性と有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:31:40 GMT)
What's in a Name? Auditing Large Language Models for Race and Gender
Bias [49.3] 我々は、GPT-4を含む最先端の大規模言語モデルのバイアスを調査するために監査設計を採用する。
このアドバイスは、一般的に人種的マイノリティや女性に結びついている名前に系統的に不利であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:25:25 GMT)
Structured Tree Alignment for Evaluation of (Speech) Constituency
Parsing [49.2] 本報告では,構造的平均交叉対数比 (STRUCT-IOU) について述べる。
我々は, 音声領域に対して, 強制的アライメントにより接地構文解析木を投影し, 予測された接地構造成分と予測された成分を一定の制約の下で整列させ, 整列されたすべての成分対の平均IOUスコアを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:01:17 GMT)
ActiveRAG: Revealing the Treasures of Knowledge via Active Learning [48.3] Retrieval Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) の新しいパラダイムを導入した。
我々は、受動的知識獲得から能動的学習機構に移行する革新的なRAGフレームワークであるActiveRAGを提案する。
実験の結果,ActiveRAGは従来のRAGモデルを超え,質問応答データセットの5%の改善を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:04:53 GMT)
Cas-DiffCom: Cascaded diffusion model for infant longitudinal
super-resolution 3D medical image completion [47.8] 超高分解能・高分解能3次元乳児脳MRIにおける2段階拡散モデルCas-DiffComを提案する。
Cas-DiffCom は縦型乳幼児脳画像における個々の一貫性と高忠実度を両立することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:54:40 GMT)
An Effective Networks Intrusion Detection Approach Based on Hybrid
Harris Hawks and Multi-Layer Perceptron [47.8] 本稿では,Harris Hawks Optimization (HHO) を用いた多層パーセプトロン学習のための侵入検知システムを提案する。
HHO-MLPは、ネットワークの侵入検出エラーを最小限に抑えるため、学習プロセスにおいて最適なパラメータを選択することを目的としている。
HHO-MLPは、93.17%の精度、95.41%の感度、95.41%の特異度でトップスコアを獲得することで、優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:25:50 GMT)
A Multimodal In-Context Tuning Approach for E-Commerce Product
Description Generation [47.7] マーケティングキーワードを付加した画像から製品記述を生成するための新しい設定を提案する。
本稿では, ModICT という, シンプルで効果的なマルチモーダル・インコンテキスト・チューニング手法を提案する。
実験の結果、ModICTは従来の方法と比較して精度(ルージュ-Lでは最大3.3%)と多様性(D-5では最大9.4%)を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:38:29 GMT)
Delving into Dark Regions for Robust Shadow Detection [47.6] 最先端のディープメソッドは、暗黒領域の非シャドウピクセルとシャドウピクセルを区別する際のエラー率が高い傾向にある。
そこで我々は,まず画像全体を通してグローバルな文脈的手がかりを学習し,次に暗黒領域に拡大して局所的な影表現を学習する,新しいシャドウ検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:07:07 GMT)
DyVal 2: Dynamic Evaluation of Large Language Models by Meta Probing
Agents [47.4] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を評価するための心理指標にインスパイアされた動的評価プロトコルを提案する。
MPAは、探索および判定エージェントを設計し、元の評価問題を3つの基本的な認知能力に関する心理測定理論に従って新しいものに自動的に変換する。
多面的解析により,基本能力とモデルサイズに対する暗黙的マシュー効果の強い相関が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:46:34 GMT)
Data-driven Discovery with Large Generative Models [47.3] このポジションペーパーは、機械学習(ML)コミュニティに、大規模生成モデル(LGM)の能力を活用するよう促す。
我々は、LGMが理想的なデータ駆動探索システムのために、どのようにいくつかのデシラタを満たすかを実証する。
我々は,フィードバック機構によるアクティブなユーザモデレーションとともに,フェールプロテクションツールの統合を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:26:43 GMT)
Generative Probabilistic Time Series Forecasting and Applications in
Grid Operations [47.2] 生成確率予測は、過去の時系列観測で与えられた条件付き確率分布に基づいて、将来の時系列サンプルを生成する。
本稿では、独立かつ同一に分散したイノベーションシーケンスを抽出する、弱いイノベーションオートエンコーダアーキテクチャと学習アルゴリズムを提案する。
弱いイノベーションシーケンスはベイズ的であり、弱イノベーションオートエンコーダが生成確率予測のための標準アーキテクチャとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:23:21 GMT)
QLLM: Accurate and Efficient Low-Bitwidth Quantization for Large
Language Models [47.2] 量子化アウェアトレーニング(QAT)はソリューションを提供するが、トレーニング後の量子化(PTQ)は大規模言語モデル(LLM)のより実践的なアプローチとなる。
LLM向けに設計された高精度かつ効率的な低ビット幅PTQ法QLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:40:49 GMT)
An Empirical Study on Oculus Virtual Reality Applications: Security and
Privacy Perspectives [47.0] 本稿では,VRアプリのためのセキュリティとプライバシ評価ツールであるVR-SP検出器を開発する。
筆者らはVR-SP検出器を用いて,500種類のVRアプリに関する総合的研究を行った。
VRアプリには、セキュリティ上の脆弱性やプライバシリークが数多く存在していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:53:25 GMT)
Generating Zero-shot Abstractive Explanations for Rumour Verification [46.9] 我々は,そのタスクを再構成して,噂の正確性に関するモデル中心のフリーテキストの説明を生成する。
大規模言語モデル(LLM)の少数ショット学習機能を利用する。
実験の結果,LLMは要約評価において人間と類似の一致を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:14:23 GMT)
Investigating Human Values in Online Communities [46.9] 本稿では、Schwartzの値フレームワークをRedditに応用する。
我々は自動的にシュワルツの値で1万のサブレディットに600万の投稿を注釈付けします。
本分析は,様々なオンラインコミュニティで広く普及している価値観について,これまでに記録された知見と新たな知見の両方を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:31:28 GMT)
Sin3DM: Learning a Diffusion Model from a Single 3D Textured Shape [46.3] Sin3DMは1つの3次元テクスチャ形状から内部パッチ分布を学習する拡散モデルである。
提案手法は, 3次元形状の生成品質において, 従来の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） (Wed, 21 Feb 2024 01:25:36 GMT)
Multi-scale Spatio-temporal Transformer-based Imbalanced Longitudinal
Learning for Glaucoma Forecasting from Irregular Time Series Images [45.9] 緑内障は、進行性視神経線維損傷と不可逆性失明を引き起こす主要な眼疾患の1つである。
逐次画像入力に適した変換器アーキテクチャに基づくマルチスケール時空間変換器ネットワーク(MST-former)を提案する。
本手法は, 軽度認知障害とアルツハイマー病の予測に90.3%の精度で, アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)MRIデータセットに優れた一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:16:59 GMT)
Improved Coherence in Optically-Defined Niobium Trilayer Junction Qubits [45.8] ニオブは超伝導装置の運転温度と周波数の上昇の恩恵を受ける。
我々は、光学リソグラフィーのみを用いて、ニオブ三層接合を再検討し、オールニオブトランスモンを作製する。
電子レンジ領域のデバイスを特徴付け、コヒーレンスタイムを最大622mu$s、平均クビット品質係数を105$以上としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:16:19 GMT)
Video ReCap: Recursive Captioning of Hour-Long Videos [45.4] Video ReCapは、1秒から2時間までの動画入力を劇的に異なる長さで処理し、複数の階層レベルで動画キャプションを出力することができる。
ビデオの階層構造を,クリップレベルのキャプションからセグメントレベルの記述に至るまで,カリキュラム学習方式を用いて学習する。
我々のモデルは、様々な階層レベルのキャプションを柔軟に生成できると同時に、他の複雑なビデオ理解タスクにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:19:35 GMT)
Interpretable Diffusion via Information Decomposition [45.2] 拡散モデルにより学習された関係を,拡散と情報分解の正確な関係に注意して照らし出す。
拡散モデルでは、相互情報の自然な非負分解が出現し、画像中の単語と画素間の情報的関係を定量化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:54:43 GMT)
Wisdom of Committee: Distilling from Foundation Model to
SpecializedApplication Model [45.2] 我々は,基礎モデル教員と補完教師の両方からなる教育委員会を創設することを提案する。
補完的な教師は、基礎モデルと専門的な応用モデルの間のギャップを埋めることを目的として、学生と同様のモデル特性を持っている。
本評価は,補完的な教員の増員が学生のパフォーマンスを向上させることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:33:26 GMT)
Stochastic modeling of a neutron imaging center at the Brazilian
Multipurpose Reactor [45.0] IEA-R1は60歳以上で、画像を含むブラジルの中性子科学の未来は、ブラジル多目的炉(RMB)と呼ばれる新しい施設に拡張される。
最近の著者の業績に触発されて、モンテカルロシミュレーションを通じてニーネ楽器をモデル化する。
結果は、ニュートラ(PSI)、アンタレス(FRM II)、BT2(NIST)、INGO(OPAL)の観測データと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:24:39 GMT)
Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand
for Multilingual Instructions? [44.2] 単言語コーパスの代わりに並列で命令チューニングを行うことで,最大4.6%の言語間命令に従うことができることを示す。
また,多言語チャットシナリオにおけるヒューマンベースとGPT-4に基づく評価の整合性を理解するために,人間のアノテーション研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:07:07 GMT)
How You Prompt Matters! Even Task-Oriented Constraints in Instructions
Affect LLM-Generated Text Detection [44.1] タスク指向の制約 -- 命令に自然に含まれ、検出回避とは無関係な制約 -- でさえ、既存の検出器は検出性能に大きなばらつきを持つ。
実験の結果,命令を複数回生成したり,命令を言い換えたりすることで,命令によって生成されたテキストの標準偏差(SD)が有意に大きい(SDは14.4F1スコアまで)ことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:40:00 GMT)
Navigating Scaling Laws: Compute Optimality in Adaptive Model Training [43.7] 近年、ディープラーニングの最先端は、大量のデータに基づいて事前訓練された非常に大きなモデルによって支配されている。
適応的な'モデル、すなわちトレーニング中にその形状を変えることができるモデルを可能にすることで、最適性の概念を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:50:49 GMT)
Deep Generative Models for Offline Policy Learning: Tutorial, Survey,
and Perspectives on Future Directions [42.9] オフライン政策学習における深層生成モデルの適用に関する最初の体系的なレビューを提供する。
本稿では、変分オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、正規化フロー、トランスフォーマー、拡散モデルを含む5つの主流の深部生成モデルについて述べる。
オフラインのRLとILは、オフラインポリシー学習の2つの主要な分野であり、シーケンシャルな意思決定のテクニックとして広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:54:48 GMT)
Evaluating Gender Bias of Pre-trained Language Models in Natural
Language Inference by Considering All Labels [42.9] 複数の言語を対象とした事前学習言語モデル(PLM)では、差別的な性バイアスが発見されている。
本稿では,自然言語推論タスクの3つのラベルをすべて考慮した PLM のバイアス評価手法を提案する。
日本語と中国語のNLIから評価データセットを作成し,PLMのバイアスを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:54:35 GMT)
MiLe Loss: a New Loss for Mitigating the Bias of Learning Difficulties
in Generative Language Models [42.8] トークンによる学習難易度を緩和するMiLe Loss関数を提案する。
我々は468M,1.2B,6.7Bパラメータの異なるスケールで生成言語モデルを訓練する。
実験により、提案されたMiLe Lossを組み込んだモデルが下流ベンチマークで一貫したパフォーマンス向上を達成できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:58:36 GMT)
A Neuro-Symbolic Approach to Multi-Agent RL for Interpretability and
Probabilistic Decision Making [42.5] マルチエージェント強化学習(MARL)は、複数のエージェントが共存し、共有リソースと競合するシステムにおいて、実行時の意思決定に適している。
ディープラーニングベースの一般的なMARLソリューションを実世界の問題に適用することは、解釈可能性、サンプル効率、部分観測可能性などの問題に悩まされる。
本稿では,ニューロシンボリック手法を用いて,意思決定を分散協調的MARLエージェントで処理するイベント駆動型定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:16:08 GMT)
Diet-ODIN: A Novel Framework for Opioid Misuse Detection with Interpretable Dietary Patterns [42.3] 食生活パターンとオピオイドの誤用の関連性についての研究は未解明のままである。
我々はまず,オピオイドユーザに関連する大規模多面的食事ベンチマークデータセットを構築した。
そこで我々は,オピオイド誤用者の識別と関連する食事パターンの解釈のための新しい枠組みを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:36:24 GMT)
Approximation Algorithms for Quantum Max-$d$-Cut [42.2] 量子Max-$d$-Cut問題(Quantum Max-$d$-Cut problem)は、プロジェクターに付随する期待エネルギーを、全ての局所相互作用上の2つの$d$-dimensional quditsの非対称部分空間に最大化する量子状態を見つけることである。
我々は,非自明な性能保証を実現するために,有界な純度を持つ混合状態の積状態解を求めるアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:29:01 GMT)
Making Reasoning Matter: Measuring and Improving Faithfulness of
Chain-of-Thought Reasoning [42.2] 大きな言語モデル(LLM)は、質問に答える前にステップバイステップの推論を求めると、よりよいパフォーマンスを示すことが示されている。
モデルの最終回答がどの程度、説明された推論ステップに忠実であるかは定かではない。
FRODOは、小さなLMを調整して正しい推論ステップを生成し、これらのステップに対して堅牢な推論を行うためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:23:59 GMT)
Noise-aware variational eigensolvers: a dissipative route for lattice
gauge theories [41.9] 量子シミュレータにおける$mathbbZ$格子ゲージ理論(LGT)の基底状態構築のための新しい変分アンザッツを提案する。
非常にわずかな変動パラメータで、アンザッツは$mathbbZ$ LGTの閉じ込められた位相と分解された位相の両方のエネルギーの精度を$>!
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:53:01 GMT)
Learning dynamic representations of the functional connectome in
neurobiological networks [41.9] 我々は、生きた行動する動物のニューロン間の動的親和性を学ぶために、教師なしのアプローチを導入する。
本研究では,ニューロン間の因果関係を強く予測し,行動を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:54:25 GMT)
From Self-Attention to Markov Models: Unveiling the Dynamics of
Generative Transformers [41.8] 本研究では,一連のプロンプトと関連する出力データから1層自己注意モデルを学習する。
まず、自己注意機構とマルコフモデルとの正確なマッピングを確立する。
我々は,自己注意による生成過程が崩壊し,トークンの限られた部分集合をサンプリングする,興味深い勝者とあらゆる現象を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:51:34 GMT)
UniGraph: Learning a Cross-Domain Graph Foundation Model From Natural
Language [41.7] We present our UniGraph framework, designed to training a graph foundation model can generalizing to unseen graphs and task across various domain。
本稿では,MGM(Masked Graph Modeling)に基づく自己教師型学習目標を持つバックボーンネットワークとして,言語モデル(LM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)のケースケードアーキテクチャを提案する。
さまざまなグラフ学習タスクやドメインにわたる包括的な実験は、目に見えないグラフの自己教師付き表現学習、少数ショットのインコンテキスト転送、ゼロショット転送におけるモデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:06:31 GMT)
What if LLMs Have Different World Views: Simulating Alien Civilizations
with LLM-based Agents [41.7] コスモアジェント(CosmoAgent)は、人類と地球外文明の複雑な相互作用をシミュレートする人工知能の枠組みである。
目標は、善意の文明を脅かす可能性のあるリスクを考慮しつつ、平和的な共存の実現可能性を評価することである。
この興味深い研究分野のさらなる学術的な調査を可能にするために、コードとデータセットをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:54:22 GMT)
Adversarial Purification and Fine-tuning for Robust UDC Image
Restoration [41.6] Under-Display Camera (UDC) 技術は、敵対的摂動に対する感受性によって悪化する独自の画像劣化問題に直面している。
本研究は、敵攻撃に対する堅牢性に着目し、UDC画像復元モデルの強化に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:06:04 GMT)
Self-Imagine: Effective Unimodal Reasoning with Multimodal Models using
Self-Imagination [40.8] 我々は、単一の視覚言語モデル(VLM)を利用して、HTMLを用いて質問の構造化表現を生成し、次にHTMLを画像として描画し、最後に同じVLMを使用して質問と画像の両方を用いて質問に答える。
我々は,3つの数学タスクと9つの汎用推論タスクに対して,最新式 (LLAVA-1.5 と GEMINI PRO) VLM を用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:11:19 GMT)
Social Environment Design [40.8] ソーシャル環境デザイン(Social Environment Design)は、AIを自動ポリシー作成に使用する一般的なフレームワークである。
このフレームワークは、一般的な経済環境を捉え、政策目標に関する投票を含め、AIシミュレーションを通じて政府と経済政策を体系的に分析するための方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:29:14 GMT)
FanOutQA: Multi-Hop, Multi-Document Question Answering for Large
Language Models [40.8] FanOutQA(ファンアウトQA)は、ウィキペディアによる高品質な質問応答ペアと人間による注釈付き分解のデータセットである。
GPT-4、LLaMA 2、Claude-2.1、Mixtral-8x7Bを含む、データセットとベンチマーク7 LLMの3つのベンチマーク設定を定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:30:45 GMT)
Backdoor Attacks on Dense Passage Retrievers for Disseminating
Misinformation [40.1] 本稿では,攻撃者が対象の誤情報を検索システムを通じて隠蔽的に拡散することを目的とした,新たなシナリオを提案する。
そこで本研究では,高密度経路探索における文法誤差に起因したバックドア攻撃を提案する。
我々のアプローチは、攻撃されたモデルが通常のクエリに対して正常に機能することを保証しますが、攻撃者が指定したパスを返すように操作されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:03:07 GMT)
D-Flow: Differentiating through Flows for Controlled Generation [40.1] フローを微分することで生成プロセスを制御するフレームワークであるD-Flowを紹介する。
我々は、ガウス確率パスで訓練された拡散/FMモデルに対して、生成過程を微分することで、データ多様体の勾配を予測できるというキーとなる観察によって、この枠組みを動機付けている。
我々は,画像と音声の逆問題や条件分子生成など,線形および非線形に制御された生成問題に対する枠組みを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:56:03 GMT)
WinoViz: Probing Visual Properties of Objects Under Different States [39.9] 本稿では,異なる文脈や状態下でのオブジェクトの異種視覚特性に関する言語モデルの推論能力を探索する,1,380の例からなるテキストのみの評価データセットを提案する。
我々の課題は、現実的な推論(意図した意味を表現)と視覚的知識推論を必要とするため、難しい。
また、タスクを解決するには、複数のステップの推論チェーンを必要とする、より難しいバージョンのマルチホップデータも提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:31:47 GMT)
InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset [39.8] 本稿では,命令に基づく情報抽出パラダイムについて検討する。
バイリンガルなテーマ中心のIE命令データセット(中国語と英語)、インストラクタIEを導入し、初めてテーマスキーム設計を取り入れた。
我々は,このようなデータセットの自動生成に特化して設計された,KG2インストラクションという革新的なフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:52:52 GMT)
Low-loss Millimeter-wave Resonators with an Improved Coupling Structure [39.8] ミリ波超伝導共振器は、新しい周波数領域における量子デバイスコヒーレンスを研究するのに有用なツールである。
14GHz以上の0.5dB効率で矩形導波路と平面スロットライン導波路を結合するテーパ状遷移構造の開発と特徴付けを行う。
共振器を放射損失から切り離すことで、単光子品質の105ドル以上を継続的に達成し、2レベルの損失限は106ドルを超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:05:01 GMT)
Multilingual Coreference Resolution in Low-resource South Asian
Languages [39.7] 韓国語31言語に翻訳データセット(TransMuCoRes)を導入する。
予測された翻訳のほぼ全てが正当性検査に合格し、英語の参照の75%は予測された翻訳と一致している。
本研究は,ヒンディー語黄金集合上でのエンド・ツー・エンドのコア参照分解モデルを評価する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:05:51 GMT)
Can You Learn Semantics Through Next-Word Prediction? The Case of
Entailment [39.5] Merrillらは、理論上、最適なLMによって予測される確率は、包含関係に関する意味情報を符号化すると主張している。
本稿では,その理論がニューラルネットワークから係り受け判定を復号化するのに有効かどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:36:07 GMT)
Wikibench: Community-Driven Data Curation for AI Evaluation on Wikipedia [39.0] ウィキベンチは,コミュニティが協調してAI評価データセットをキュレートすることを可能にするシステムである。
Wikipediaのフィールドスタディによると、Wikibenchを使ってキュレートされたデータセットは、コミュニティのコンセンサス、不一致、不確実性を効果的に捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:10:21 GMT)
The Vulnerability Is in the Details: Locating Fine-grained Information
of Vulnerable Code Identified by Graph-based Detectors [39.0] VULEXPLAINERは、粗いレベルの脆弱なコードスニペットから脆弱性クリティカルなコード行を見つけるためのツールである。
C/C++の一般的な8つの脆弱性に対して、90%の精度で脆弱性をトリガするコードステートメントにフラグを付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:21:43 GMT)
The Lay Person's Guide to Biomedicine: Orchestrating Large Language
Models [38.8] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの単純化、背景情報生成、テキスト評価において顕著な能力を示した。
我々は,LLMを利用して高品質なバックグラウンド知識を生成する,新しいtextitExplain-then-Summarise LSフレームワークを提案する。
また,複数の視点からレイネスを評価する2つの新しいLS評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:21:14 GMT)
Factual Consistency Evaluation of Summarisation in the Era of Large
Language Models [38.8] 既存の事実整合性メトリクスは、そのパフォーマンス、効率、説明可能性によって制約されます。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は,テキスト評価において顕著な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:35:19 GMT)
ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model's Knowledge
Space using Quantum-Chemical Feedback [38.5] 新しい触媒の発見は、新しいより効率的な化学プロセスの設計に不可欠である。
量子化学に基づく3次元原子論表現からのフィードバックで言語推論を統一するAI誘導型計算スクリーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:34:43 GMT)
CAMELoT: Towards Large Language Models with Training-Free Consolidated
Associative Memory [38.4] 大規模言語モデル(LLM)は、メモリとランタイムのコストが高いため、長い入力シーケンスを扱うのに苦労する。
本稿では,事前学習した(凍結した)注意に基づくLCMに再学習せずに結合可能な連想記憶モジュールを提案する。
CAMELoTと呼ばれるこのアーキテクチャは、128トークンの小さなコンテキストウィンドウでも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:00:17 GMT)
RecMind: Japanese Movie Recommendation Dialogue with Seeker's Internal
State [38.4] 映画レコメンデーションの対話データセットであるRecMindを構築し,エンティティレベルでの検索者の内部状態のアノテーションを用いた。
RecMindは、長い探究者の発話と対話し、探究者の内部状態の詳細な分析を可能にする。
分析の結果,探究者が知識を持っていないが,推薦成功への貢献に関心を持つ存在であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:15:22 GMT)
Rotational Equilibrium: How Weight Decay Balances Learning Across Neural
Networks [38.1] 本研究は,ディープニューラルネットワークにおける個々のニューロンの更新挙動に重み劣化が及ぼす影響について検討する。
本研究では, 回転を明示的に制御することで, 重量減衰の利点が得られ, 学習率のウォームアップを著しく低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:44:16 GMT)
Beyond A*: Better Planning with Transformers via Search Dynamics
Bootstrapping [37.7] 本稿では,ソコバンパズルの93.7%を最適に解くトランスフォーマーモデルであるサーチフォーマーを提案する。
Searchformerは、$A*$の検索ダイナミクスを予測するために訓練されたエンコーダデコーダトランスフォーマーモデルである。
また、Skobanのような大規模で複雑な意思決定タスクに対して、検索フォーマーがどのようにスケールするかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:17:28 GMT)
Knowledge Graph Enhanced Large Language Model Editing [37.7] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)タスクの進行において重要な要素である。
既存の編集方法は、編集に関連する知識の変化を追跡し、組み込むのに苦労する。
知識グラフを利用した新しいモデル編集手法を提案し,LLM編集の強化,すなわちGLAMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:52:26 GMT)
PCA-Bench: Evaluating Multimodal Large Language Models in
Perception-Cognition-Action Chain [37.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)の統合能力を評価するベンチマークであるPCA-Benchを提案する。
タスク命令と多様なコンテキストが与えられたモデルでは、パーセプション、認知、アクションを推論チェーンにシームレスに統合する必要がある。
自動評価プロトコルであるPCA-Evalを提案し,10種類のMLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:09:58 GMT)
Hybrid Video Diffusion Models with 2D Triplane and 3D Wavelet
Representation [37.3] 複雑な依存関係をより効率的にキャプチャできるHVtemporalDMというハイブリッドビデオオートエンコーダを提案する。
HVDMは、ビデオの歪んだ表現を抽出するハイブリッドビデオオートエンコーダによって訓練される。
当社のハイブリッドオートエンコーダは、生成されたビデオに詳細な構造と詳細を付加した、より包括的なビデオラテントを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:46:16 GMT)
A Neural-network Enhanced Video Coding Framework beyond ECM [36.3] 拡張圧縮モデル(ECM)に基づくハイブリッドフレームワークの提案
コーディング技術をよく設計した最新のECMリファレンスソフトウェアを拡張しました。
ECM-10.0と比較すると,Y,U,Vの各成分に対して6.26,13.33,12.33BDレートの保存が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:20:56 GMT)
Tree of Attacks: Jailbreaking Black-Box LLMs Automatically [36.1] 本稿では,ジェイルブレイクを自動生成するTAP(Tree of Attacks with Pruning)を提案する。
TAPは、少数のクエリだけでプロンプトの80%以上をジェイルブレイク状態のLLMで実行するプロンプトを生成する。
TAPはまた、LlamaGuardのような最先端のガードレールによって保護されたLLMをジェイルブレイクすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:49:22 GMT)
Unsupervised Layer-wise Score Aggregation for Textual OOD Detection [35.5] 我々はOOD検出性能がタスクや層出力によって大きく異なることを観察した。
本稿では,データ駆動型教師なし手法を提案する。
クラス数の多い分類タスクを含めることで、古典的なOODベンチマークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:47:37 GMT)
CMDAG: A Chinese Metaphor Dataset with Annotated Grounds as CoT for
Boosting Metaphor Generation [35.1] 本稿では,28Kの文からなる中国語メタファーコーパスについて紹介する。
アノテーションの正確性と一貫性を確保するため、包括的なガイドラインのセットを導入します。
伝統を破り、メタファー生成への我々のアプローチは、従来のテナーと車両の組み合わせよりも、その基盤と特徴を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:18:04 GMT)
Graph Contrastive Learning with Cohesive Subgraph Awareness [34.8] グラフコントラスト学習(GCL)は、多様なグラフの表現を学習するための最先端の戦略として登場した。
グラフの増大と学習過程におけるサブグラフの認識は、GCLの性能を高める可能性があると論じる。
我々はCTAugと呼ばれる新しい統合フレームワークを提案し、結合認識を様々な既存のGCLメカニズムにシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:33:59 GMT)
Do Efficient Transformers Really Save Computation? [34.2] 我々は、効率的な変換器、特にスパース変換器と線形変換器の機能と限界に焦点を当てる。
以上の結果から,これらのモデルは一般のDPタスクを解くのに十分な表現力を持っているが,期待とは裏腹に,問題のサイズに合わせてスケールするモデルサイズが必要であることが示唆された。
我々は,これらのモデルが標準のTransformerよりも効率的であるようなDP問題のクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:00:56 GMT)
Large Language Models are Vulnerable to Bait-and-Switch Attacks for
Generating Harmful Content [34.0] 大きな言語モデルから来る安全なテキストでさえ、Bait-and-Switch攻撃によって潜在的に危険なコンテンツになる可能性がある。
このアプローチの目覚ましい有効性は、LLMの信頼性の高い安全ガードレールを開発する上で重要な課題を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:46:36 GMT)
Adaptive Neural Ranking Framework: Toward Maximized Business Goal for
Cascade Ranking Systems [33.5] カスケードランキングは、オンライン広告とレコメンデーションシステムにおける大規模なトップk選択問題に広く使われている。
それまでの学習からランクへの取り組みは、モデルに完全な順序やトップクオーダを学習させることに重点を置いていた。
我々はこの手法をアダプティブ・ニューラルランキング・フレームワーク (Adaptive Neural Ranking Framework, ARF) と命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:48:16 GMT)
Speech Self-Supervised Representations Benchmarking: a Case for Larger
Probing Heads [32.5] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルなし音声の大きなデータセットを活用して、注釈付きデータの少ない量で印象的なパフォーマンスを達成する。
本研究では,探索ヘッドアーキテクチャの変化によるベンチマーク結果の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:57:23 GMT)
CMNER: A Chinese Multimodal NER Dataset based on Social Media [32.4] Weiboから得られたデータを利用して、中国のマルチモーダルNERデータセット(CMNER)をコンパイルする。
データセットには、5000のWeiboポストと18,326の対応画像が組み合わされている。
公開英語MNERデータセット(Twitter2015)の言語間実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:53:45 GMT)
Drive&Segment: Unsupervised Semantic Segmentation of Urban Scenes via
Cross-modal Distillation [32.3] 本研究は,自動車が収集した生の非キュレートデータからのみ,手動のアノテーションを使わずに,都市景観における画素単位のセマンティックイメージのセマンティックセマンティックセマンティクスの学習について検討する。
本稿では,同期化LiDARと画像データを利用した意味的イメージセグメンテーションのクロスモーダルな教師なし学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:25:12 GMT)
Improving Efficiency of Iso-Surface Extraction on Implicit Neural
Representations Using Uncertainty Propagation [32.3] Inlicit Neural representations (INR) は、科学的データ削減と可視化に広く用いられている。
レンジ解析は、3次元測地におけるINR上の幾何的クエリの効率を向上する有望な結果を示している。
本稿では,算術規則を再検討し,空間領域内におけるネットワーク出力の確率分布を解析することにより,範囲解析のための改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:10:20 GMT)
SpikeBERT: A Language Spikformer Learned from BERT with Knowledge
Distillation [31.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、よりエネルギー効率の良い方法でディープニューラルネットワークを実装するための有望な道を提供する。
我々は最近提案されたスパイクトランスフォーマー(すなわち、Spikformer)を改善して、言語タスクの処理を可能にします。
提案手法で訓練したSpikeBERTは,最先端のSNNよりも優れており,英語と中国語のテキスト分類タスクにおけるBERTと同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:20:21 GMT)
The Expected Loss of Preconditioned Langevin Dynamics Reveals the
Hessian Rank [31.6] Langevin dynamics (LD) は分布のサンプリングや最適化に広く使われている。
目的関数の定常点付近でプレコンディショニングされたLDの損失を予想するクローズドフォーム式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:47:51 GMT)
Self-Distillation Bridges Distribution Gap in Language Model Fine-Tuning [31.2] SDFT (Self-Distillation Fine-Tuning) は, モデル自体が生成した蒸留データセットを用いて, 分散ギャップを埋める手法である。
様々なベンチマークにおけるLlama-2-chatモデルの実験結果は、SDFTが破滅的な忘れを効果的に軽減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:06:08 GMT)
Semantic Mirror Jailbreak: Genetic Algorithm Based Jailbreak Prompts
Against Open-source LLMs [30.8] 大規模言語モデル(LLM)は入力シーケンスに基づいてテキストを生成するが、ジェイルブレイク攻撃には弱い。
ジェイルブレイクプロンプトは、クエリに使用する元の質問よりも意味的に多様である。
セマンティック・ミラー・ジェイルブレイク(SMJ)アプローチを導入し,従来の質問と意味的に類似したジェイルブレイクプロンプトを生成することでLCMをバイパスする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:13:50 GMT)
Explore Spurious Correlations at the Concept Level in Language Models
for Text Classification [30.6] 言語モデル(LM)は多くのNLPタスクで顕著な成功を収めた。
トレーニングデータやICLの実践者の不均衡なラベル分布から生じる急激な相関による堅牢性の問題に直面している。
本稿では,2つの主なコントリビューションを紹介する。まず,概念ラベルをテキストに割り当てるためにChatGPTを用い,テストデータ上での微調整時のモデルにおける概念バイアスやICLを評価する。
第2に,ChatGPT生成した反ファクトデータを組み込んだデータ再バランス手法を導入し,ラベル分布のバランスを保ち,突発的相関を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:16:26 GMT)
MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [30.0] 本研究は,分子間相互作用予測のための新しいマルチモーダルフレームワークであるMollTC(Chain-of-Thought, CoT)理論を提案する。
統合MRLを実現するため、MollTCは、クロスデータセット情報共有のための動的パラメータ共有戦略を革新的に開発している。
我々の実験は4000,000以上の分子対を含む様々なデータセットで実施され、現在のGNNおよびLLMベースラインよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:03:13 GMT)
Playing Large Games with Oracles and AI Debate [29.9] 我々は、非常に多くのアクションを伴う繰り返しゲームにおける後悔の最小化について検討する。
既存のオンラインゲームプレイのアルゴリズムでは、アクションの回数のイテレーションが要求されるため、大規模なゲームでは禁止される可能性がある。
動作数に対数的に依存する内部後悔最小化のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:03:18 GMT)
Time Travel in LLMs: Tracing Data Contamination in Large Language Models [29.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるデータ汚染の簡易かつ効果的な同定法を提案する。
私たちのアプローチの中核は、インスタンスレベルで潜在的汚染を特定することから始まります。
個別インスタンスの汚染を推定するために、データセット名、パーティションタイプ、参照インスタンスのランダム長初期セグメントからなるプロンプト「誘導命令」を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:02:26 GMT)
Privacy Computing Meets Metaverse: Necessity, Taxonomy and Challenges [29.2] 我々は、プライバシーコンピューティングがメタバースに合うときの必要性、分類、課題について包括的な研究を行う。
まず、メタバースの基盤技術と様々な応用を紹介し、メタバースにおけるデータ利用の課題を分析する。
次に、メタバースにおける異なるプライバシー問題に対する学習、差分プライバシー、同型暗号化、ゼロ知識に基づく最先端のソリューションをレビューし、要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:28:09 GMT)
Adaptive Batch Sizes for Active Learning A Probabilistic Numerics
Approach [28.8] アクティブな学習並列化は広く使われているが、一般的には実験全体を通してバッチサイズの修正に依存している。
この固定されたアプローチは、コストとスピードの間の動的なトレードオフのため、非効率である。
本稿では,バッチサイズを適応的に変更する新しい確率論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:07:52 GMT)
Learning Dual-arm Object Rearrangement for Cartesian Robots [28.3] この研究は、カルテシアンロボットの現実的な産業シナリオから抽象化されたデュアルアームオブジェクト再構成問題に焦点を当てる。
この問題の目標は、すべてのオブジェクトをソースからターゲットに、総完了時間最小で転送することである。
我々は、累積タスク実行時間を最小化し、両腕協調効率を最大化するための効果的なオブジェクト・ツー・アームタスク割り当て戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:13:08 GMT)
A Survey on Fairness in Large Language Models [28.1] 大規模言語モデル(LLM)は、強力なパフォーマンスと開発見通しを示している。
LLMは、未処理のトレーニングデータから社会的バイアスをキャプチャし、そのバイアスを下流のタスクに伝達する。
不公平なLLMシステムは、望ましくない社会的影響と潜在的な害がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:52:11 GMT)
DeiSAM: Segment Anything with Deictic Prompting [28.0] DeiSAMは、大きなトレーニング済みニューラルネットワークと微分可能な論理推論器の組み合わせである。
オブジェクトを論理的に推論された画像領域にマッチングすることで、オブジェクトをセグメント化する。
実験の結果,DeiSAMは純粋にデータ駆動ベースラインよりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:43:49 GMT)
LLM4SBR: A Lightweight and Effective Framework for Integrating Large
Language Models in Session-based Recommendation [27.9] 従来のセッションベースレコメンデーション(SBR)は、匿名ユーザからのセッション行動シーケンスを使用してレコメンデーションを行う。
LLM Integration Framework for SBR (LLM4SBR) を軽量・プラグアンドプレイフレームワークとして提案する。
実世界の2つのデータセットについて実験を行い, LLM4SBRが従来のSBRモデルの性能を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:38:02 GMT)
Trust Regions for Explanations via Black-Box Probabilistic Certification [27.9] クエリアクセスのみのブラックボックスモデルを考えると、この例を中心とした最大のハイパーキューブを見つけることはできますか?
そのようなエファントラスト領域を効率的に見つけることは、複数の利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:05:25 GMT)
MM-Soc: Benchmarking Multimodal Large Language Models in Social Media
Platforms [27.6] 本稿では,マルチモーダル大規模言語モデルによるソーシャルメディアコンテンツの理解を評価するためのベンチマークであるMM-Socを紹介する。
MM-Socは、注目すべきマルチモーダルデータセットをコンパイルし、新しい大規模なYouTubeタグ付けデータセットを組み込む。
我々は,モデルの社会的理解能力の向上の必要性を浮き彫りにして,重要な性能格差を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:27:40 GMT)
From Text to CQL: Bridging Natural Language and Corpus Search Engine [27.6] コーパスクエリ言語(Corpus Query Language, CQL)は、テキストコーパス内の言語研究と詳細な分析のための重要なツールである。
本稿では,自然言語のCQLへの翻訳を自動化することを目的とした,最初のテキストからCQLへのタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:11:28 GMT)
Beyond Probabilities: Unveiling the Misalignment in Evaluating Large
Language Models [27.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにまたがる顕著な機能を示している。
本研究の目的は,複数選択質問(MCQ)におけるLCMを用いた確率に基づく評価手法の有効性を検討することである。
実験により,有意な確率ベース評価法が生成に基づく予測と不適切に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:58:37 GMT)
Average gradient outer product as a mechanism for deep neural collapse [27.4] Deep Neural Collapse (DNC)は、Deep Neural Networks (DNN)の最終層におけるデータ表現の驚くほど硬い構造を指す。
DNC生成は主に,平均勾配外積(AGOP)を用いた深層特徴学習を通じて起こることを示す重要な証拠を提供する。
そして、実験と理論的に、AGOPがランダムなニューラルネットワークで神経崩壊を引き起こすことを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:40:27 GMT)
A Large Dimensional Analysis of Multi-task Semi-Supervised Learning [26.7] 本稿では,多タスク学習を一度に包含し,不確実なラベリングを考慮した,単純かつ多目的な分類モデルの大規模な次元的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:27:44 GMT)
Visual Style Prompting with Swapping Self-Attention [26.5] 本稿では,特定のスタイル要素やニュアンスを維持しつつ,多様な画像を生成する新しい手法を提案する。
denoisingプロセスの間は、クエリを元の機能から保持し、キーと値を、後期の自己アテンション層にある参照機能と交換します。
提案手法は既存のアプローチよりも優れており,参照のスタイルを最もよく反映し,得られた画像がテキストのプロンプトに最も正確に一致することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:04:30 GMT)
Self-DC: When to retrieve and When to generate? Self Divide-and-Conquer
for Compositional Unknown Questions [26.4] Retrieve-then-readとGenerator-then-readは、未知の既知の質問をオープンドメインの質問応答で処理する典型的なソリューションである。
我々はLSMがオンデマンドで様々なメソッドを適応的に呼び出せるようにするためのセルフディバイド・アンド・コンカヤ(Self Divide-and-Conquer,Self-DC)フレームワークを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:55:02 GMT)
Ranking Large Language Models without Ground Truth [26.2] 大規模言語モデル(LLM)の評価とランキングは,これらのモデルの普及に伴って重要な問題となっている。
我々は、プロンプトのデータセットが与えられた場合、根拠となる真実や参照応答にアクセスせずにそれらをランク付けする、新しい視点を提供する。
この考え方を繰り返し適用し、LLMをランク付けする2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:49:43 GMT)
A Simple Unified Uncertainty-Guided Framework for Offline-to-Online
Reinforcement Learning [25.1] オフラインからオンラインへの強化学習は、制約された探索行動と状態-行動分布シフトのために困難である。
両課題の解決を不確実性ツールで統一する,シンプルな統一uNcertainty-Guided (SUNG) フレームワークを提案する。
SUNGは、さまざまなオフラインRLメソッドと組み合わせることで、最先端のオンラインファインタニング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:07:23 GMT)
GoLLIE: Annotation Guidelines improve Zero-Shot Information-Extraction [25.0] LLM(Large Language Models)とインストラクションチューニングを組み合わせた大規模言語モデル(LLM)は、目に見えないタスクに一般化する際に大きな進歩を遂げた。
ガイドラインに準拠するように微調整することで、目に見えないIEタスクのゼロショット結果を改善することができるモデルである、IE用GoLLIEガイドラインフォロー大型言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:51:58 GMT)
Computation Offloading for Multi-server Multi-access Edge Vehicular Networks: A DDQN-based Method [24.9] 元の問題を,オフロード決定段階と要求スケジューリング段階の2つの段階に分ける。
本稿では、最適なオフロードサーバを選択するために、モビリティパラメータとサーバ負荷の両方に基づくサーバ評価機構を導入する。
サーバリソースをフル活用するために,Double Deep Q-network(DDQN)ベースの報酬評価アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:41:46 GMT)
LLMs Meet Long Video: Advancing Long Video Comprehension with An
Interactive Visual Adapter in LLMs [24.8] 長いビデオ理解は、マルチメディアと人工知能の交差において、重要かつ進行中の課題である。
大型言語モデル(LLM)における対話型ビジュアルアダプタ(IVA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:56:52 GMT)
Bring Your Own Character: A Holistic Solution for Automatic Facial
Animation Generation of Customized Characters [24.6] 仮想顔を自動的にアニメーションする総合的なソリューションを提案する。
深層学習モデルはまず、入力された顔画像から仮想人間の顔への表情の再ターゲティングを訓練した。
Unity 3Dを使った実用的なツールキットが開発され、最も人気のあるVRアプリケーションと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:35:20 GMT)
Efficient and Scalable Graph Generation through Iterative Local
Expansion [24.6] 本稿では,1ノードを対象グラフに段階的に拡張することで,グラフを生成する手法を提案する。
各ステップにおいて、ノードとエッジは拡散を減らし、まずグローバル構造を構築し、次に局所的な詳細を精査することで局所的に追加される。
提案モデルは,5,000ノード以上のグラフへのスケーリングを成功裏に,確立されたベンチマークデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:13:29 GMT)
Contextual Molecule Representation Learning from Chemical Reaction
Knowledge [24.5] 本稿では,共通化学における原子結合規則をうまく利用した自己教師型学習フレームワークREMOを紹介する。
REMOは、文献における170万の既知の化学反応に関するグラフ/トランスフォーマーエンコーダを事前訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:58:40 GMT)
KorNAT: LLM Alignment Benchmark for Korean Social Values and Common
Knowledge [24.4] KorNATは韓国と国家の整合性を測定する最初のベンチマークである。
社会価値データセットについて,6,174人の韓国人参加者を対象とした大規模調査から,基礎的真理ラベルを得た。
共通知識データセットについて,韓国の教科書とGED参照資料に基づくサンプルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:12:26 GMT)
The Da Vinci Code of Large Pre-trained Language Models: Deciphering
Degenerate Knowledge Neurons [24.3] 本研究では,事前学習言語モデル(PLM)における知識記憶機構について検討する。
これまでの研究では、事実知識は多層パーセプトロン重みに格納されていることが示唆されている。
いくつかの記憶装置は、変性知識ニューロン(DKN)と呼ばれる縮退を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:50:32 GMT)
User-LLM: Efficient LLM Contextualization with User Embeddings [24.1] 大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト化にユーザ埋め込みを活用する新しいフレームワークであるUser-LLMを提案する。
MovieLens、Amazon Review、Google Local Reviewのデータセットに関する我々の実験は、様々なタスクで大きなパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:03:27 GMT)
Push Quantization-Aware Training Toward Full Precision Performances via
Consistency Regularization [23.1] 量子アウェアトレーニング(QAT)の手法は、完全な精度(FP)向上に向けた性能を保証するために、ラベル付きデータセットや知識の蒸留に大きく依存する。
本稿では,QATのための一貫性規則化(CR)を導入する,シンプルで斬新だが強力な手法を提案する。
本手法は,異なるネットワークアーキテクチャと様々なQAT手法によく適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:19:48 GMT)
A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large
Language Models [22.9] 本稿では,大規模言語モデルにおける多言語信頼度推定(MlingConf)の包括的検討を紹介する。
本研究では,これらの信頼度スコアが,多言語間での自己抑止を通じてLLM性能を向上させる方法について検討する。
より正確な信頼度を求めるために,言語間信頼度推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:20:06 GMT)
Evaluation of a semi-autonomous attentive listening system with takeover
prompting [22.9] 音声対話システムにおいて,コミュニケーションのブレークダウンとエンゲージメントの喪失の処理は重要な側面である。
本稿では,遠隔操作者がリアルタイムに自律的な聴取システムを制御できる半自律システムを提案する。
人間の介入を簡単かつ一貫したものにするために、関心やエンゲージメントの自動検出を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:43:57 GMT)
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning? [22.8] SEC(Self-contemplation prompting Strategy)は、人為的なデモンストレーションのないパラダイムである。
算術推論、常識推論、マルチタスク言語理解、コード生成ベンチマークにおける大規模な実験は、SECがゼロショット学習戦略を著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:49:26 GMT)
Boosting Object Representation Learning via Motion and Object Continuity [22.5] 物体の動きと連続性、すなわち、物体が存在の内外に現れないことを活用することを提案する。
結果のMotion and Object Continuityスキームは、任意のベースラインオブジェクト検出モデルを使用してインスタンス化することができる。
その結果,オブジェクト発見,収束速度,全般的な潜在オブジェクト表現の観点から,SOTAモデルの性能に大きな改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:36:17 GMT)
Coffee: Boost Your Code LLMs by Fixing Bugs with Feedback [22.0] フィードバックでコードを修正するために特別に設計されたデータセットであるCoffeeを紹介します。
CoffeePotsは、Preference-d Tuning and Selectionを通じて、FEEdbackでCOdeフィクスを行うためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:46:50 GMT)
Learning to Retrieve for Job Matching [22.0] 本稿では、LinkedInの求人・推薦システムを強化するための学習検索技術の適用について論じる。
確認された雇用データを利用して求職者の求職資格を評価するグラフを構築し、学習したリンクを検索に活用する。
従来の逆インデックスに基づく解に加えて、KNNと項マッチングの両方を効率的にサポートできるon-GPUソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:05:25 GMT)
LLM Jailbreak Attack versus Defense Techniques -- A Comprehensive Study [21.9] Vicuna, LLama, GPT-3.5 Turboの3つの異なる言語モデルに適用した9つの攻撃手法と7つの防御手法について検討した。
以上の結果から,既存のホワイトボックス攻撃は普遍的手法に比べて性能が低く,入力に特別なトークンを含むと,攻撃成功の可能性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:26:39 GMT)
ARL2: Aligning Retrievers for Black-box Large Language Models via
Self-guided Adaptive Relevance Labeling [21.9] ARL2は、大規模な言語モデルをラベル付けとして活用するレトリバー学習技術である。
ARL2は適応的な自己学習戦略を用いて、高品質で多様な関連データをキュレートする。
実験はARL2の有効性を示し、NQでは5.4%、MMLUでは4.6%の精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:41:34 GMT)
DiffPLF: A Conditional Diffusion Model for Probabilistic Forecasting of
EV Charging Load [21.8] 我々は、EV充電の確率的負荷予測のための新しい拡散モデルDiffPLFを考案した。
本稿では,DiffPLFを確率的時系列予測タスクに適応させるタスクインフォームド微調整手法を提案する。
その結果,従来の方法と比較して,MAEおよびCRPSでは39.58%,49.87%の顕著な上昇がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:07:33 GMT)
Robust-Wide: Robust Watermarking against Instruction-driven Image Editing [21.7] 本稿では,命令駆動画像編集に対する最初の堅牢な透かし手法であるRobust-Wideを提案する。
我々は、透かしの埋め込みと抽出に広く使われているエンコーダデコーダフレームワークを採用する。
実験により、ロバスト・ウェイドは編集画像から効果的に透かしを抽出でき、ビット誤り率は2.6%近くであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:45:37 GMT)
Performance Improvement Bounds for Lipschitz Configurable Markov
Decision Processes [21.5] Conf-MDPは、伝統的なマルコフ決定プロセス(MDP)の拡張として導入された。
本稿では、正規性条件を満たすConf-MDPの特定のサブクラス、すなわちリプシッツ連続性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:59:47 GMT)
Linear Transformers are Versatile In-Context Learners [21.4] 任意の線形変圧器が暗黙の線形モデルを維持していることを証明し、事前条件付き勾配勾配の変種として解釈できる。
また、異なるレベルのノイズでトレーニングデータが破損する難易度シナリオにおける線形変圧器の使用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:45:57 GMT)
Understanding In-Context Learning from Repetitions [21.3] 本稿では,Large Language Models(LLMs)における文脈内学習の基盤となる概念的メカニズムについて考察する。
テキスト生成における表面的特徴の役割を定量的に検討し,エフェトケン共起強化の存在を実証的に確立する。
これらの特徴の二重的影響を調査することにより、本研究は、文脈内学習の内部動作を照らし、その失敗の原因について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:21:52 GMT)
Tsanet: Temporal and Scale Alignment for Unsupervised Video Object
Segmentation [21.2] Unsupervised Video Object (UVOS) は、手動による指示なしに、ビデオ内の顕著なオブジェクトをセグメンテーションする難しいタスクを指す。
上記の2つのアプローチの限界に対処できるUVOSの新しいフレームワークを提案する。
DAVIS 2016 と FBMS という公開ベンチマークデータセットを用いて,本手法の有効性を実証した実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:45:45 GMT)
ED-Copilot: Reduce Emergency Department Wait Time with Language Model
Diagnostic Assistance [21.2] 本研究は,人工知能(AI)システムの可能性を探る費用対効果のある診断支援を提案する。
我々はED臨床医と共同でMIMIC-ED-Assist(実験室試験の提案におけるAIシステムの能力を測定するベンチマーク)をキュレートする。
我々は,患者固有の検査を逐次提案し,診断予測を行うED-Copilotを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:49:42 GMT)
DSLR: Diversity Enhancement and Structure Learning for Rehearsal-based
Graph Continual Learning [21.1] 本稿では,グラフ学習法(GCL)におけるリハーサルベースアプローチにおけるリプレイバッファについて検討する。
本稿では,DSLR という名前の GCL モデルを提案する。具体的には,クラスの代表性と各クラスにおける多様性を両立させるために,カバレッジベース多様性 (CD) アプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:25:54 GMT)
Explain to Question not to Justify [21.0] 我々はXAI領域内で絡み合った様々なスレッドを、人間/価値指向の説明の相補的な2つの文化に分けた。
RED XAIの領域は現在未調査であり、AIシステムの安全性を確保するために必要な重要な研究の機会と可能性を秘めている、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:30:24 GMT)
Analysing The Impact of Sequence Composition on Language Model
Pre-Training [20.9] 本研究では,プレトレーニングシーケンス構成戦略がモデルの一般化特性に及ぼす影響について検討する。
因果マスキングを適用することで、事前トレーニング中に以前の文書から注意をそらす情報を含めることができる。
文書内因果マスキングでは、各トークンの確率は、同じ文書内の前のトークンにのみ条件付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:23:16 GMT)
Decentralised Governance-Driven Architecture for Designing Foundation
Model based Systems: Exploring the Role of Blockchain in Responsible AI [20.5] 人々は、ファンデーションモデルに基づくAIシステムが、信頼性を確保し、人間、社会、環境を傷つける可能性のある誤用を防止するために適切に管理されているかどうかを懸念している。
我々は、決定権、インセンティブ、説明責任の3つの基本的な側面に関して、基礎モデルに基づくAIシステムの8つのガバナンス課題を特定します。
基礎モデルに基づくAIシステムにおいて,ブロックチェーンをどのように活用してガバナンスを実現するかを示すアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:17:41 GMT)
Spatial-Domain Wireless Jamming with Reconfigurable Intelligent Surfaces [20.4] 我々は、無線ジャミング信号の空間制御を導入し、ジャミング攻撃に利用できる新しい自由度を与える。
我々は、Wi-Fiデバイスを完全に否定する一方で、5mm近い距離に位置する第2のデバイスは影響を受けないままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:50:44 GMT)
Analysis of Bootstrap and Subsampling in High-dimensional Regularized
Regression [20.3] 統計モデルの不確実性を推定するための一般的な再サンプリング手法について検討する。
一般化線形モデル(英語版)の文脈において、これらの手法によって推定されるバイアスと分散の厳密な記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:50:33 GMT)
Contextual Pre-planning on Reward Machine Abstractions for Enhanced
Transfer in Deep Reinforcement Learning [20.3] 深層強化学習(DRL)エージェントは、訓練されたタスクに過度に適合し、小さな環境変化に適応できない傾向にある。
我々は、報酬機(RM)を用いた現在の課題を表現するための新しい手法を提案する。
提案手法は, エージェントに対して, 現在の抽象状態からの最適遷移の記号表現を提供し, それらの遷移を達成するための報酬を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:06:35 GMT)
Design and characterization of individual addressing optics based on
multi-channel acousto-optic modulator for $^{171}$Yb$^+$ qubits [20.2] 本稿では,イッテルビウム-171イオンを閉じ込めたマルチチャネルアコスト光変調器を用いた個別アドレッシング光学の設計と特性について述べる。
提案するクロストークと投影対物レンズの必要な数値開口とのトレードオフに基づいて設計パラメータを決定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:34:32 GMT)
Potential and Challenges of Model Editing for Social Debiasing [20.2] 巨大なコーパスで訓練された大言語モデル(LLM)は、避けられないステレオタイプバイアスに悩まされる。
これらのバイアスを微調整で緩和することは、費用もデータもかかる。
ポストホックな方法でLLMを変更することに焦点を当てたモデル編集手法は、デバイアスに対処する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:35:26 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） (Wed, 21 Feb 2024 04:25:51 GMT)
RefuteBench: Evaluating Refuting Instruction-Following for Large
Language Models [20.0] 本稿では,質問応答,機械翻訳,電子メール作成などのタスクをカバーするベンチマークRefuteBenchを提案する。
評価の目的は、モデルが反響命令の形で肯定的にフィードバックを受けられるか、会話を通してユーザー要求に一貫して従えられるかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:39:56 GMT)
LexC-Gen: Generating Data for Extremely Low-Resource Languages with
Large Language Models and Bilingual Lexicons [20.0] 本稿では,レキシコン条件付きデータ生成(LexC-Gen)を提案する。
LexC-Genは、まずバイリンガル語彙からの高リソース語を用いて語彙互換のタスクデータを生成し、その後、単語翻訳を介して2リンガル語彙を持つ低リソース言語に翻訳する。
17の極低リソース言語において、LexC-Genの生成したデータは、専門家が翻訳したゴールドデータと競合し、感情分析やトピック分類タスクにおいて、既存の語彙ベースの単語翻訳法よりも平均5.6および8.9ポイント改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:20:06 GMT)
FLAME: Self-Supervised Low-Resource Taxonomy Expansion using Large
Language Models [19.9] タコノミは、eコマース検索エンジンやレコメンデーションシステムなど、様々な現実世界のアプリケーションで実用性を見出す。
伝統的に監督された分類学の拡張アプローチは、限られた資源から生じる困難に遭遇する。
我々は,大規模言語モデルの能力を活用して,低資源環境における分類学拡張のための新しいアプローチであるFLAMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:50:40 GMT)
HEAM : Hashed Embedding Acceleration using Processing-In-Memory [19.9] 本稿では、3DスタックDRAMとDIMMを統合してレコメンデーションシステムを高速化するヘテロジニアスメモリアーキテクチャであるHEAMを紹介する。
アーキテクチャは、従来のDIMM、3DスタックDRAM、ベースダイレベルProcessing-In-Memory(PIM)、バンクグループレベルのPIMからなる3階層のメモリ階層で構成されている。
このセットアップは、時間的局所性や埋め込みテーブル容量など、構成的な埋め込みのユニークな側面に対応するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:29:29 GMT)
VOOM: Robust Visual Object Odometry and Mapping using Hierarchical
Landmarks [19.8] 本稿では,ビジュアルオブジェクトのオドメトリとマッピングフレームワーク VOOM を提案する。
粗い方法で階層的なランドマークとして、高レベルのオブジェクトと低レベルのポイントを使用します。
VOOMはオブジェクト指向SLAMと特徴点SLAMシステムの両方をローカライゼーションで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:22:46 GMT)
FLD: Fourier Latent Dynamics for Structured Motion Representation and
Learning [19.5] 本研究では,周期的・準周期的な動きの時空間関係を抽出する自己教師付き構造表現生成手法を提案する。
我々の研究は、一般的な動き表現と学習アルゴリズムの今後の進歩への新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:59:21 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） (Wed, 21 Feb 2024 05:16:49 GMT)
Denoising Task Routing for Diffusion Models [19.4] 拡散モデルは、多段階の復調過程を学習することにより、非常にリアルな画像を生成する。
拡散モデルとマルチタスク学習(MTL)の間に固有のつながりがあるにもかかわらず、ニューラルネットワークの設計には未解明領域が残っている。
本稿では,既存の拡散モデルアーキテクチャのためのシンプルなアドオン戦略であるDenoising Task Routing(DTR)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:00:06 GMT)
Local unitary equivalence of arbitrary-dimensional multipartite quantum
states [19.3] 局所的ユニタリ等価性は、絡み合いを定量化し分類するための成分である。
任意の次元のバイパルタイト量子状態に対する様々な局所ユニタリ不変量を求める。
これらの不変量を適用して、重要な絡み合い尺度である収束を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:57:46 GMT)
Breaking the Barrier: Utilizing Large Language Models for Industrial
Recommendation Systems through an Inferential Knowledge Graph [19.2] 大規模言語モデルに基づく補完的知識強化推薦システム(LLM-KERec)を提案する。
アイテムとユーザ情報から統一された概念用語を抽出し、ユーザ意図の遷移をキャプチャし、新しいアイテムに適応する。
3つの業界データセットで実施された大規模な実験は、既存のアプローチと比較して、我々のモデルの大幅な性能向上を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:22:01 GMT)
MeMOTR: Long-Term Memory-Augmented Transformer for Multi-Object Tracking [19.2] マルチオブジェクト追跡のための長期メモリ拡張トランスであるMeMOTRを提案する。
MeMOTRは最先端のメソッドを7.9%、HOTAとAssAのメトリクスで13.0%上回っている。
また、MOT17上でのアソシエーション性能の他のTransformerベースの手法よりも優れており、BDD100Kでよく一般化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:52:39 GMT)
E2USD: Efficient-yet-effective Unsupervised State Detection for
Multivariate Time Series [19.1] 本稿では,効率よくyet-accurate unsupervised MTS状態検出が可能なE2USDを提案する。
E2USDはFFTCompress(Fast Fourier Transform-based Time Series)とDDEM(Decomposed Dual-view Embedding Module)を利用している。
E2USDは、計算オーバーヘッドを大幅に削減したSOTA精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:16:57 GMT)
Neeko: Leveraging Dynamic LoRA for Efficient Multi-Character
Role-Playing Agent [19.0] Neekoは、効率的なマルチキャラクタ模倣のために設計された革新的なフレームワークである。
本フレームワークは,ロールプレイングのプロセスをエージェント事前学習,複数キャラクタプレイ,文字インクリメンタル学習に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:30:20 GMT)
AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing [18.8] 拡散型多言語視覚テキスト生成・編集モデルであるAnyTextを紹介する。
AnyTextは複数の言語で文字を書くことができます。
我々は、OCRアノテーションと300万の画像テキストペアを複数言語で含む、最初の大規模多言語テキスト画像データセットであるAnyWord-3Mをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:12:45 GMT)
Unsupervised Text Style Transfer via LLMs and Attention Masking with
Multi-way Interactions [18.6] 非教師付きテキストスタイル転送(UTST)が自然言語処理(NLP)分野における重要な課題として浮上している。
本稿では,命令を調整したパイプライン・フレームワークであるLarge Language Models (LLMs) から注目マスキング・モデルへの知識蒸留,構築された並列例を用いたコンテキスト内学習の4つの方法を提案する。
これらのマルチウェイインタラクションは、スタイルの強さ、コンテンツ保存、テキストの流布といった観点から、ベースラインを改善することを実証的に示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:28:02 GMT)
Machine Learning with a Reject Option: A survey [18.4] この調査は、拒絶を伴う機械学習の概要を提供することを目的としている。
本稿では,2種類の拒絶,曖昧さ,新規性拒絶につながる条件を紹介する。
我々は,モデルの予測的,拒絶的品質を評価するための戦略をレビューし,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:10:40 GMT)
Exploiting Class Probabilities for Black-box Sentence-level Attacks [18.4] ブラックボックスの文レベル攻撃にクラス確率を用いるアルゴリズムを開発した。
本研究は,クラス確率が攻撃成功に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:09:00 GMT)
A Simple and Yet Fairly Effective Defense for Graph Neural Networks [18.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ上での機械学習の主要なアプローチとして登場した。
既存の対向性摂動に対する防御法は、時間的複雑さに悩まされている。
本稿では,ノイズを基礎となるモデルのアーキテクチャに組み込む新しい防御手法であるNoisyGNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:16:48 GMT)
Reinforcement Learning with Dynamic Multi-Reward Weighting for
Multi-Style Controllable Generation [17.9] 人間はしばしば複数のスタイルを同時に使用する。
マルチスタイル生成のための強化学習手法として,複数スタイル報酬の様々な定式化について検討する。
複数のスタイル属性を持つRLパイプラインのコードとデータはすべて、公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:02:37 GMT)
Kuaiji: the First Chinese Accounting Large Language Model [17.9] 本稿では,会計大言語モデルであるKuaijiを紹介する。
Kuaijiは、連続的な事前トレーニングと監督された微調整プロセスを含むBaichuanフレームワークを使用して、慎重に微調整されている。
コントリビューションには、最初の中国の会計データセットの作成、オープンソースの中国の会計LLMとしてのKuaijiの確立、実世界の会計シナリオによるその有効性検証が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:14:20 GMT)
Private Gradient Descent for Linear Regression: Tighter Error Bounds and
Instance-Specific Uncertainty Estimation [17.8] 正方形誤差損失下での線形回帰に対する標準偏差偏差勾配勾配の解析を改良した。
我々の分析はアルゴリズムの精度に新たな結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:58:41 GMT)
Comparing Comparators in Generalization Bounds [17.8] 任意の凸コンパレータ関数を含む一般情報理論およびPAC-ベイジアン一般化境界を導出する。
結合分布のCGFの凸共役であるコンパレータを伴って、最も緊密な有界が得られることを示す。
これは、有界および準ガウス的損失に対する既知の境界のほぼ最適性を確認し、他の有界分布の下での新しい境界をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:20:36 GMT)
CaMML: Context-Aware Multimodal Learner for Large Models [17.5] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)をチューニングするためのコンテキスト認識型マルチモーダル学習器(CaMML)を導入する。
CaMMLは、マルチモーダルなコンテキストサンプルを大きなモデルにシームレスに統合するように設計されている。
CaMMLをベースとした2つのマルチモーダルモデルであるCaMML-7BとCaMML-13Bを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:44:23 GMT)
Tactile-based Object Retrieval From Granular Media [17.3] 本稿では,粒状体に埋もれた物体を回収するロボット操作手法であるGEOTACTを紹介する。
我々は,この問題の定式化が,マニピュレータが不確実性を低減するために使用する学習的プッシュ動作の自然発生に繋がることを示す。
また、シミュレーションでこれらの動作を学習し、その後、実際のハードウェアにゼロショットで転送する訓練カリキュラムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:31:22 GMT)
DREsS: Dataset for Rubric-based Essay Scoring on EFL Writing [16.8] DREsSは、ルーリックベースの自動エッセイ評価のための大規模で標準的なデータセットである。
DREsS_New、DREsS_Std.、DREsS_CASEの3つのサブデータセットからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:12:16 GMT)
AttackGNN: Red-Teaming GNNs in Hardware Security Using Reinforcement
Learning [16.8] 我々は,ハードウェアセキュリティにおけるGNNベースの技術に対する最初のレッドチーム攻撃であるAttackGNNを提案する。
我々は,IP海賊行為,HTの検出とローカライズ,リバースエンジニアリング,ハードウェア難読化という,ハードウェアセキュリティにおける4つの重要な問題に対して,GNNベースの5つのテクニックをターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:18:25 GMT)
Misalignment, Learning, and Ranking: Harnessing Users Limited Attention [16.7] 本稿では,最適ベンチマークに対する後悔を解消するオンラインアルゴリズムの設計について検討する。
逆オンライン線形最適化の標準的なアルゴリズムは、$O(sqrtT)$ regretのペイオフ時間アルゴリズムを得るためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:52:20 GMT)
Mastering the Game of Guandan with Deep Reinforcement Learning and
Behavior Regulating [16.7] 我々は,グアンダンのゲームをマスターするAIエージェントのためのフレームワークGuanZeroを提案する。
本論文の主な貢献は、注意深く設計されたニューラルネットワーク符号化方式によるエージェントの動作の制御である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:26:06 GMT)
EyeTrans: Merging Human and Machine Attention for Neural Code
Summarization [16.7] 我々は,人間の注意を機械の注意に取り入れて,ニューラルネットワークの要約を強化する手法を開発した。
人間の注意をトランスフォーマーに組み込むことの有効性を実証するため、2つのコード要約タスクに関する包括的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:45:06 GMT)
Automated Design of Metaheuristic Algorithms: A Survey [16.6] 本稿ではメタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計について概説する。
コンピューターパワーによって、潜在的な設計選択を完全に探求し、自動化された設計は人間レベルの設計に到達し、さらに超える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:15:58 GMT)
Best of Many in Both Worlds: Online Resource Allocation with Predictions
under Unknown Arrival Model [16.5] オンライン資源配分問題は,収益管理とオンライン意思決定において最も一般的なモデルの一つである。
我々は、各リソースのシャドウ価格を予測として捉え、将来の要求に対する予測によって得ることができる。
我々の主な貢献は、未知品質の予測を入力とし、両方の要求到着モデルの下で最適な性能を達成するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:57:32 GMT)
Adaptive Federated Learning in Heterogeneous Wireless Networks with
Independent Sampling [16.1] Federated Learning (FL)アルゴリズムは、ストラグラー問題に対処し、通信効率を向上させるために、クライアントのランダムなサブセットをサンプリングする。
近年、様々なクライアントサンプリング手法が提案されているが、結合系やデータの不均一性には制限がある。
本稿では,FLのウォールクロック時間を最小限に抑えるため,新たなクライアントサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:14:08 GMT)
Robustness-Guided Image Synthesis for Data-Free Quantization [15.9] 合成画像のセマンティクスを強化し,画像の多様性を向上させるために,ロバストネス誘導画像合成(RIS)を提案する。
RISは、合成画像のセマンティクスを強化し、画像の多様性を改善するための、シンプルだが効果的な方法である。
我々は、データフリーな量子化の様々な設定に対して最先端の性能を実現し、他のデータフリーな圧縮タスクにも拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:09:38 GMT)
Semirings for Probabilistic and Neuro-Symbolic Logic Programming [15.7] 確率論的論理プログラミングの多くの拡張が、共通の代数論理プログラミングフレームワークにキャスト可能であることを示す。
これはPLPのバリエーションそのものだけでなく、(代数的な)モデルカウントに基づく実行メカニズムにも当てはまります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:06:52 GMT)
Hybrid Reasoning Based on Large Language Models for Autonomous Car
Driving [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストや画像を理解し、人間に似たテキストを生成し、複雑な推論タスクを実行する能力において、大きな注目を集めている。
算術的推論と常識的推論の組み合わせ,特に自律運転シナリオにおけるLLMの適応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:09:05 GMT)
Sparse and Structured Hopfield Networks [15.7] 我々は、Fenchel-Young損失とリンクを確立することにより、疎ホップフィールドネットワークのための統一的なフレームワークを提供する。
損失マージン,疎度,正確なメモリ検索の関連を明らかにする。
複数のインスタンス学習とテキスト合理化の実験は、我々のアプローチの有用性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:35:45 GMT)
Spot Check Equivalence: an Interpretable Metric for Information
Elicitation Mechanisms [15.5] スポットチェックとピア予測という2つの主要なパラダイムは、人間のラベルから高品質なデータを評価し、インセンティブを与えるメカニズムの設計を可能にする。
これらのメトリクスのうち2つは、実際には特定のコンテキスト内で同じであり、3つ目の違いを説明します。
本稿では,各文脈におけるスポットチェック等価性を計算するための2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:57:07 GMT)
Reconstruction of Sound Field through Diffusion Models [15.2] 室内の音場再構築は、音制御や拡張現実(AR)、仮想現実(VR)など、いくつかのアプリケーションにとって重要な課題である。
室内の音場の大きさを変調周波数域に着目して再構成するデータ駆動生成モデルを提案する。
本研究では,音場(SF-Diff)を拡張領域上に再構築するために訓練された条件付き拡散確率モデル(DDPM)を初めて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:15:40 GMT)
SaGE: Evaluating Moral Consistency in Large Language Models [15.1] 我々は、最先端の大規模言語モデルでさえ、その世代において道徳的に矛盾していることを示す。
モデルの道徳的一貫性を測定するために,セマンティックグラフエントロピー(SaGE)と呼ばれる情報理論尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:23:21 GMT)
DiffusionTrack: Diffusion Model For Multi-Object Tracking [15.0] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、単一のフレーム内の個々のオブジェクトを検出し、それらを複数のフレーム間で関連付けることを目的とした、難しい視覚タスクである。
近年のMOT法は,2段階追跡検出法(TBD)と1段階関節検出追跡法(JDT)に分類できる。
本稿では,オブジェクト検出と結合を一貫した認知拡散過程として定式化する,単純だが堅牢なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:18:26 GMT)
FormulaQA: A Question Answering Dataset for Formula-Based Numerical
Reasoning [14.9] 中学校理科試験におけるフォーミュラQAと呼ばれる式に基づく数値推論のための質問応答データセットを提案する。
また,ゼロショットおよび少数ショットチェーン・オブ・ソート法を用いて,サイズが7Bから100Bを超えるLCMの評価を行った。
我々の経験的発見は、我々の複雑な式駆動型フォーミュラQAに適用した場合、既存のモデルの改善の有意な可能性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:17:47 GMT)
Zero-BEV: Zero-shot Projection of Any First-Person Modality to BEV Maps [14.8] 本稿では,対応するBEVマップに対して,一人称視点で利用可能な任意のモダリティをゼロショット投影できる新しいモデルを提案する。
本研究では,本モデルが競合手法,特に単眼深度推定に広く用いられているベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:50:24 GMT)
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient
Information [14.4] 本稿では、ディープネットワークを介してデータを送信する際のデータ損失に関する重要な問題について考察する。
我々は,深層ネットワークが必要とする様々な変化に対応するために,プログラマブル勾配情報(PGI)の概念を提案した。
提案したGELANとPGIを,MS COCOデータセットを用いたオブジェクト検出で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:42:53 GMT)
Linear Convergence of Black-Box Variational Inference: Should We Stick
the Landing? [14.2] ブラックボックス変分推論は、完全な変分族仕様の下で幾何学的(伝統的に「線形」と呼ばれる)速度で収束する。
また、正規閉形式エントロピー勾配推定器の既存解析を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:03:37 GMT)
A Study on the Vulnerability of Test Questions against ChatGPT-based
Cheating [14.1] ChatGPTはテキストのプロンプトを正確に答えることができる。
多くの教育者は、彼らの持ち帰りテストや遠隔テストや試験がChatGPTベースの不正行為に弱いことを発見している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:51:06 GMT)
On Large Visual Language Models for Medical Imaging Analysis: An
Empirical Study [14.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において注目されている。
LLaVA、Flamingo、CLIPといったビジュアル言語モデル(VLM)は、様々な視覚言語タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:01:38 GMT)
Large Language Models are Advanced Anonymizers [13.9] 敵の匿名化が、現在の業界レベルの匿名化を、その結果のユーティリティとプライバシの点で上回っていることを示す。
まず,敵対的LLM推論の面における匿名性を評価するための新しい設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:44:00 GMT)
Finding Incompatibles Blocks for Reliable JPEG Steganalysis [13.9] 本稿では、100の画質係数に対する非互換JPEG画像の洗練された概念を提示する。
DCT係数に埋め込まれたステガノグラフィースキームの存在を検出するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:45:47 GMT)
Inductive Graph Alignment Prompt: Bridging the Gap between Graph
Pre-training and Inductive Fine-tuning From Spectral Perspective [13.3] グラフ事前学習と微調整」パラダイムはグラフニューラルネットワーク(GNN)を大幅に改善した
しかし、事前学習と微調整の段階でのデータとタスクの差が大きいため、モデルの性能は依然として限られている。
Inductive Graph Alignment Prompt(IGAP)と呼ばれる新しいグラフプロンプト方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:25:54 GMT)
EffLoc: Lightweight Vision Transformer for Efficient 6-DOF Camera
Relocalization [13.0] EffLocは,シングルイメージカメラ再ローカライズのための新しい視覚変換器である。
EffLocは効率と正確性に優れ、AtLocやMapNetといった先行手法よりも優れています。
大規模な屋外自動車運転のシナリオで成長し、シンプルさを確保し、エンドツーエンドのトレーニング性を確保し、手作りの損失関数をなくす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:26:17 GMT)
Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with
Differentiable Boltzmann Estimators [12.8] 安定かつ正確なNNIPを生成するための安定型ボルツマン推定器(StABlE)トレーニングを提案する。
StABlE Trainingは、不安定な領域を探すためにMDシミュレーションを反復的に実行し、参照オブザーバブルで監督によって不安定を補正する。
我々は, 有機分子, テトラペプチド, 凝縮相系および3つの近代NNIPアーキテクチャを用いた方法論を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:12:07 GMT)
APTQ: Attention-aware Post-Training Mixed-Precision Quantization for
Large Language Models [12.7] APTQ (Attention-aware Post-Training Mixed-Precision Quantization) を提案する。
我々は、ヘッセントレースを混合精度量子化の感度指標として利用し、情報精度の低下を確実にする。
実験の結果、APTQは従来の量子化法を超え、平均4ビット幅と5.22パープレキシティを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:45:22 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） (Wed, 21 Feb 2024 04:35:38 GMT)
Round Trip Translation Defence against Large Language Model Jailbreaking
Attacks [12.7] 大規模言語モデル(LLM)に対する社会工学的攻撃に対する防御のためのラウンドトリップ翻訳(RTT)手法を提案する。
RTTは敵のプロンプトを表現し、伝達されたアイデアを一般化し、LSMが誘導された有害な行動を検出するのを容易にする。
私たちはMathsAttackを緩和し、攻撃の成功率を約40%削減した最初の試みです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:59:52 GMT)
A Two-Stage Dual-Path Framework for Text Tampering Detection and
Recognition [12.6] 深層学習の出現前は,文書改ざん検出は困難であった。
深層学習に基づくテキスト改ざん検出の分野でいくつかの探究を行った。
我々のPsタンパー検出法は,機能アシスト,監査点位置決め,タンパー認識の3段階を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:54:42 GMT)
Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for
Relational Triple Extraction [12.5] リレーショナルトリプル抽出(RTE)のためのインコンテキスト学習(ICL)は有望な性能を達成した。
既存のメソッドでは,効果的なプロンプトの設計方法と,適切なデモを選択する方法という,2つの重要な課題に対処できない。
これらの問題は、RTEのICLにおける改善された性能を阻害しているため、我々は、迅速な設計とサンプル選択の課題に同時に取り組むことを目指している。
提案するインテキスト学習(I$2$CL)は,大規模無ラベルサンプルにおける内部3つの意味論を考慮に入れた少数のサンプルのみを選択・注釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:12:16 GMT)
Hidden yet quantifiable: A lower bound for confounding strength using
randomized trials [12.5] 非ランダム化データから引き出された因果関係の結論を損なう可能性がある。
本稿では,ランダム化試行を利用して未観測のコンバウンディングを定量化する新しい手法を提案する。
実世界における観測不能な共起の存在と存在を、我々の下界が正確に識別する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:53:31 GMT)
ProPD: Dynamic Token Tree Pruning and Generation for LLM Parallel
Decoding [12.4] ProPDは動的トークンツリーのプルーニングと生成に基づく効率的な並列デコードフレームワークである。
ProPD は既存の復号アルゴリズムを 1.1-3.2x で一貫的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:51:07 GMT)
HetTree: Heterogeneous Tree Graph Neural Network [12.4] HetTreeは、グラフ構造とヘテロジニアスの両方をモデル化する、新しいヘテロジニアスツリーグラフニューラルネットワークである。
HetTreeは、メタパス間の階層をキャプチャするために、セマンティックツリーデータ構造を構築する。
さまざまな実世界のデータセット上でのHetTreeの評価は、既存のすべてのベースラインをオープンベンチマークで上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:14:45 GMT)
MARIO: MAth Reasoning with code Interpreter Output -- A Reproducible
Pipeline [12.2] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の本質的な性質が,数学的推論のモデル化における課題を提起していると仮定する。
本稿では,Pythonコードインタプリタを利用した新しい数学データセットを提案する。
本稿では,数学固有のLLMの微調整のための仮的かつ容易に複製可能なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:28:13 GMT)
Overcoming Saturation in Density Ratio Estimation by Iterated
Regularization [12.1] 密度比推定のためのカーネル手法のクラスが誤差飽和に悩まされていることを示す。
高速な誤差率を達成するために, 密度比推定における繰り返し正規化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:02:14 GMT)
Beyond Hate Speech: NLP's Challenges and Opportunities in Uncovering
Dehumanizing Language [11.9] 本稿では, GPT-4, GPT-3.5, LLAMA-2を含む最先端NLPモデルの性能評価を行った。
以上の結果から,これらのモデルが潜在的な可能性を示し,より広範なヘイトスピーチと非人間化言語を区別する精度が70%に達する一方で,バイアスも示していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:57:36 GMT)
Recursive Speculative Decoding: Accelerating LLM Inference via Sampling
Without Replacement [11.9] 投機的復号法(英: Speculative decoding)は、大規模言語モデルの推論・加速度法である。
近年の作業では、草稿の伐採によってこの方法が進歩している。
再帰的投機的復号法(Recursive Speculative Decoding:RSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:57:49 GMT)
Dealing with unbounded gradients in stochastic saddle-point optimization [11.8] 本研究では,凸凹関数のサドル点を求める一階法の性能について検討する。
悪名高い課題は、最適化中に勾配が任意に大きくなることだ。
本稿では,反復を安定化し,有意義な性能保証を与える,シンプルで効果的な正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:13:49 GMT)
Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity [11.8] ダイナミックスパーストレーニング(DST)法は、スパースニューラルネットワークトレーニングにおいて最先端の結果を達成する。
本研究では, 微細構造N:M空間の変形を学習するために, スパース・ツー・スパースDST法, Structured RigL (SRigL)を提案する。
オンライン推論用CPUでは3.4x/2.5x、GPUでは1.7x/13.0x、バッチサイズは256である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:31:49 GMT)
Chasing Convex Functions with Long-term Constraints [11.6] 我々は,長期的制約を伴うオンライン計量問題群を紹介し,研究する。
このような問題は、持続可能なエネルギーとコンピューティングシステムにおけるオンラインリソース割り当てへの幅広い応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:51:42 GMT)
Infrastructure Ombudsman: Mining Future Failure Concerns from Structural
Disaster Response [11.5] 我々は、特定のインフラの懸念を自動的に検知するインフラストラクチャ・ボンボースマンを開発した。
Reddit と YouTube から抽出した新しいタスクに対して,2662 のソーシャル Web インスタンスのファースト・オブ・ザ・キンドデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:55:03 GMT)
Intriguing Properties of Modern GANs [11.3] 現代のGANは、現実的で多様なサンプルを生成するという点で顕著なパフォーマンスを実現している。
経験的に、現代のGANによって学習された多様体は、トレーニング分布に合わないことが示される。
現代のGANを訓練するために使用される画像の集合は、GANの分布によって記述される典型的な集合の一部ではないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:48:11 GMT)
LocalTweets to LocalHealth: A Mental Health Surveillance Framework Based
on Twitter Data [11.2] 我々は、メンタルヘルス(MH)の結果に焦点をあてて、公衆衛生を調査するための新しい枠組みを提案する。
地域ごとのつぶやきと、CDC(Center for Disease Control)が報告したMH結果とを合わせることで、ベンチマークデータセットであるLocalTweetsを作成します。
そこで我々は、LocalTweetsに基づくMH結果を予測するための効率的で効果的なLocalHealth法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:11:28 GMT)
Motor Imagery Decoding Using Ensemble Curriculum Learning and
Collaborative Training [11.2] マルチオブジェクトEEGデータセットは、いくつかの種類のドメインシフトを示す。
これらの領域シフトは、堅牢なクロスオブジェクトの一般化を妨げる。
複数の特徴抽出器を組み込んだ2段階モデルアンサンブルアーキテクチャを提案する。
我々のモデルアンサンブルアプローチはカリキュラム学習と協調学習の力を組み合わせたものであることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:49:17 GMT)
Privacy-Preserving Gaze Data Streaming in Immersive Interactive Virtual Reality: Robustness and User Experience [11.1] アイトラッキングデータが露出すれば、再識別攻撃に使用できる。
対話型VRアプリケーションのためのリアルタイムプライバシメカニズムを評価する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:46:16 GMT)
On the Conflict of Robustness and Learning in Collaborative Machine
Learning [11.1] コラボレーション機械学習(CML)は、参加者がトレーニングデータをプライベートに保ちながら、機械学習モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
健康関連のアプリケーションのような、プライバシーが強い要件であるシナリオでは、安全性も主要な関心事である。
これは、プライバシー保護のCMLプロセスが、潜在的に信頼できない参加者が存在する場合でも、正確で信頼性の高い決定を出力するモデルを生成する必要があることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:04:23 GMT)
SH2: Self-Highlighted Hesitation Helps You Decode More Truthfully [10.7] 本稿では,大規模言語モデルのより真に復号化を支援するための推論時間法,Self-Highlighted Hesitation (SH2)を提案する。
実験の結果,我々のSH2は,LLMが事実知識を抽出し,幻覚的文脈を識別するのに役立つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:43:52 GMT)
The Emergence of Reproducibility and Consistency in Diffusion Models [10.7] 同じスタートノイズ入力と決定論的サンプリングが与えられた場合、異なる拡散モデルはしばしば驚くほど類似した出力が得られる。
拡散モデルはトレーニングデータサイズの影響を受けやすい分布を学習していることを示す。
この価値ある性質は、条件付き使用、逆問題解決、モデル微調整など、拡散モデルの多くの変種に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:07:32 GMT)
FinGPT-HPC: Efficient Pretraining and Finetuning Large Language Models
for Financial Applications with High-Performance Computing [10.5] 本稿では,低ランク構造を利用した大規模言語モデルの事前学習と微調整を行う高性能手法を提案する。
本手法は精度低下を伴わずに保持できる1.3Xの高速化と2.64Xのモデル圧縮比を実現する。
ファインタニングでは,一般タスクと財務タスクの平均精度が6.3%,24.0%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:03:17 GMT)
Learning to Poison Large Language Models During Instruction Tuning [10.5] この研究は、命令チューニングプロセスを利用するのに適した新しいデータ中毒攻撃を設計することで、LLM(Large Language Models)のさらなるセキュリティリスクを特定する。
そこで本研究では,逆方向のトリガを効果的に識別するための,勾配誘導型バックドアトリガ学習手法を提案する。
我々の戦略は、モデル出力の妥協において高い成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:30:03 GMT)
Beyond Fidelity: Explaining Vulnerability Localization of Learning-based
Detectors [10.3] 近年,ディープラーニング(DL)モデルに基づく脆弱性検出装置の有効性が証明されている。
これらの検出器の意思決定プロセスを取り巻く不透明さは、セキュリティアナリストの理解を困難にしている。
グラフおよびシーケンス表現に基づく脆弱性検出のための10種類の説明手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:32:09 GMT)
Balancing Spectral, Temporal and Spatial Information for EEG-based
Alzheimer's Disease Classification [10.2] 我々は,AD分類における各次元の比率を変化させることで,スペクトル情報や時間情報に対する空間情報の重要度を検討する。
空間情報は時間情報よりも一貫して関連しており、スペクトル情報と等しく関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:36:30 GMT)
A Unified Framework and Dataset for Assessing Gender Bias in
Vision-Language Models [10.1] 我々は、大きな視覚言語モデル(VLM)におけるジェンダー・プロの偏見を評価する統一的な枠組みを構築している。
テキストと画像の合成、高品質なデータセットを構築し、プロの行動にまたがる性別の区別を曖昧にし、性別バイアスをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:17:51 GMT)
Multiply Robust Estimation for Local Distribution Shifts with Multiple
Domains [10.1] 我々は、全人口の複数のセグメントにまたがってデータ分布が変化するシナリオに焦点を当てる。
そこで本研究では,各セグメントのモデル性能を改善するために,二段階多重ロバスト推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:01:10 GMT)
GradSafe: Detecting Unsafe Prompts for LLMs via Safety-Critical Gradient
Analysis [10.1] LLMにおける安全クリティカルパラメータの勾配を精査することにより、安全でないプロンプトを効果的に検出するGradSafeを提案する。
LLMの安全でないプロンプトに対する損失の勾配とコンプライアンス応答との組み合わせは、特定の安全クリティカルパラメータに類似したパターンを示す。
GradSafeはLlama Guardよりも優れていますが、大きなデータセットで微調整されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:09:21 GMT)
Is LLM-as-a-Judge Robust? Investigating Universal Adversarial Attacks on
Zero-shot LLM Assessment [10.1] テキストに付加された場合,LLMを騙して高い評価スコアを与える,短い普遍的なフレーズを検索する。
SummEval と TopicalChat の実験では、単純な結合攻撃に対して LLM-scoring と 2 対 LLM-comparativeアセスメントの両方が脆弱であることが示された。
これは、さまざまな判断-LLMサイズ、ファミリー、メソッドにまたがる敵の脆弱性の広範性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:55:20 GMT)
GDTM: An Indoor Geospatial Tracking Dataset with Distributed Multimodal
Sensors [9.9] GDTMは、分散マルチモーダルセンサと再構成可能なセンサノード配置を備えた、マルチモーダルオブジェクトトラッキングのための9時間のデータセットである。
我々のデータセットは、マルチモーダルデータ処理のためのアーキテクチャの最適化など、いくつかの研究課題の探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:24:57 GMT)
Toward a Team of AI-made Scientists for Scientific Discovery from Gene
Expression Data [9.8] 我々は、科学的な発見パイプラインを合理化するために設計された新しいフレームワーク、AIマニュフェストチーム(TAIS)を紹介する。
TAISは、プロジェクトマネージャ、データエンジニア、ドメインエキスパートを含むシミュレートされた役割で構成され、それぞれがLLM(Large Language Model)によって表現される。
これらの役割は、典型的にはデータ科学者が行うタスクを再現するために協力し、疾患予測遺伝子を特定することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:42:32 GMT)
A Feature Matching Method Based on Multi-Level Refinement Strategy [9.5] 実験により、KTGP-ORB法は、照明のバリエーションと曖昧さのある複雑なシーンにおいて、ORBアルゴリズムと比較して誤差を平均29.92%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:57:27 GMT)
Rocks Coding, Not Development--A Human-Centric, Experimental Evaluation
of LLM-Supported SE Tasks [9.5] コーディングタスクやソフトウェア開発の典型的なタスクにおいて,ChatGPTがどの程度役に立つかを検討した。
単純なコーディング問題ではChatGPTはうまく機能していましたが、典型的なソフトウェア開発タスクをサポートするパフォーマンスはそれほど良くありませんでした。
そこで本研究では,ChatGPTを用いたソフトウェアエンジニアリングタスクを現実の開発者に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:16:34 GMT)
Distinctive Image Captioning: Leveraging Ground Truth Captions in CLIP
Guided Reinforcement Learning [9.4] 強化学習(RL)は、生成されたキャプションと入力画像の相互検索類似度スコアを報酬として使用してトレーニングをガイドする。
近年の研究では、訓練済みのクロスモーダル検索モデルを用いて報酬を得られることが示されており、参照キャプションの必要性を完全に排除している。
本稿では,GTキャプションを異なる方法で活用する画像キャプション訓練戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:05:06 GMT)
Latent SDEs on Homogeneous Spaces [9.4] 偏微分方程式(SDE)の解によって観測された幾何学的過程が支配される潜在変数モデルにおける変分ベイズ推論の問題を考察する。
実験により,提案型の潜伏SDEを既存の一段階のオイラー・丸山スキームを用いて効率的に学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:11:19 GMT)
RFI-DRUnet: Restoring dynamic spectra corrupted by radio frequency
interference -- Application to pulsar observations [9.3] 電波干渉(RFI)は、電波天文学において永続的な関心事である。
本研究は、共同検出と修復のためのRFI緩和に取り組むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:19:09 GMT)
An Effective Incorporating Heterogeneous Knowledge Curriculum Learning
for Sequence Labeling [9.2] シーケンスラベリングタスクに特化して設計された2段階のカリキュラム学習(TCL)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、データインスタンスを容易から困難に徐々に導入し、パフォーマンスとトレーニング速度の両方を改善することで、トレーニングを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:04:29 GMT)
AIM: Automated Input Set Minimization for Metamorphic Security Testing [9.2] 脆弱性検出機能を保ちながら、テストコストを削減するために入力を自動的に選択するアプローチであるAIMを提案する。
AIMにはクラスタリングベースのブラックボックスアプローチが含まれており、セキュリティ特性に基づいて同様の入力を識別する。
また、コストを最小化しながら、多様な入力を効率的に選択できる新しい遺伝的アルゴリズムにも依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:35:27 GMT)
Synthesis of Hierarchical Controllers Based on Deep Reinforcement
Learning Policies [9.2] マルコフ決定過程(MDP)をモデル化した環境におけるコントローラ設計問題に対する新しいアプローチを提案する。
まず,各部屋の低レベル政策を得るために深層強化学習を適用し,未知の構造を持つ大きな部屋へ拡張する。
次に, 各室でどの低レベルポリシーを実行するかを選択する高レベルプランナを得るために, 反応合成を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:10:58 GMT)
The Effect of Batch Size on Contrastive Self-Supervised Speech
Representation Learning [8.9] 一定量のイテレーションにおいて、より大きなバッチサイズが事前訓練されたモデルを改善することを示します。
次に、事前学習モデルの品質は、主に訓練中に見られる音声データ量に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:35:19 GMT)
Asymptotics of Learning with Deep Structured (Random) Features [8.6] 機能マップの大規模なクラスでは、読み出しレイヤの学習に伴うテストエラーの厳密な特徴付けを提供しています。
いくつかのケースでは、勾配降下下で訓練された深部有限幅ニューラルネットワークによって学習された特徴写像をキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:35:27 GMT)
Exploring the Limits of Semantic Image Compression at Micro-bits per
Pixel [8.5] 我々はOpenAIのGPT-4VとDALL-E3を使って画像圧縮のための品質圧縮フロンティアを探索する。
我々は、反復的なリフレクションプロセスを導入することで、セマンティック圧縮を100$mu$bpp(JPEGより1万ドル以上安い)まで低くします。
さらに、この100$mu$bppレベルは、標準的な画像解像度におけるセマンティック圧縮のソフトな制限を表すと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:14:30 GMT)
EXACT-Net:EHR-guided lung tumor auto-segmentation for non-small cell
lung cancer radiotherapy [8.4] 非小細胞肺癌(NSCLC)患者の60%以上が放射線治療を必要とする。
当院で治療した10例のNSCLCデータを用いて結節検出が250%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:49:12 GMT)
Retrieval Helps or Hurts? A Deeper Dive into the Efficacy of Retrieval
Augmentation to Language Models [8.2] 大規模言語モデル(LM)における実体と関係の組合せの効果について検討する。
多様なLMと検索器を用いた実験により,検索がファクト中心の人気の観点から常にLMを向上しないことが明らかとなった。
適応型検索システムを用いて,より微細な測定値と洞察値の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:05:50 GMT)
Tunable topological phases in nanographene-based spin-1/2
alternating-exchange Heisenberg chains [8.2] 多体スピンシステムにおけるサイト選択スピン操作を実現する汎用プラットフォームを提案する。
我々の発見は理論計算によって裏付けられ、スピンベースの量子デバイスの開発に向けて有望な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:45:05 GMT)
Quantum simulation of hadronic states with Rydberg-dressed atoms [8.1] 我々は、Rydberg-dressedatomの相互作用によって得られる柔軟性を利用して、修正されたスピン-スピン相互作用をエンジニアリングする。
我々の数値シミュレーションは、Rydberg-dressedの相互作用が様々な効果的なポテンシャルをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:40:44 GMT)
To Tell The Truth: Language of Deception and Language Models [8.0] 我々は,ハイテイク環境における会話が嘘をつくような,新しいテレビ番組データを分析する。
客観的な真理の存在下での偽りの潜在的な検証可能な言語手がかりの顕在化について検討する。
人間の被験者と同じような真理検出性能を持つ検出器群(アルゴリズム)が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:53:12 GMT)
Learning-based Online Optimization for Autonomous Mobility-on-Demand
Fleet Control [8.0] 自律移動オンデマンドシステムのためのオンライン制御アルゴリズムについて検討する。
我々は、オンラインディスパッチとリバランスポリシーを学習する、新しいハイブリッド強化機械学習パイプラインを開発した。
提案手法は,最先端の欲求とモデル予測制御のアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:33:36 GMT)
ModSRAM: Algorithm-Hardware Co-Design for Large Number Modular Multiplication in SRAM [7.9] 楕円曲線暗号(ECC)は、公開鍵暗号(CPK)やゼロ知識証明(ZKP)といったセキュリティアプリケーションで広く使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:26:44 GMT)
Equilibria, Efficiency, and Inequality in Network Formation for Hiring
and Opportunity [7.9] 本稿では,そのようなネットワークの形成とネットワーク内の機会の移動に関するモデルを提案する。
個人は他者と戦略的に結びつき、機会を得られる確率を最大化する。
平衡において、個人は、それらに類似した利益をもたらす人々とのつながりを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:38:37 GMT)
Weighted monogamy and polygamy relations [7.9] 我々は、ある有界が与えられたとき(それがモノガミーあるいはポリガミーと呼ばれる)、あるパラメータ$s$でインデックスされた有界は、基底関係から導かれる与えられた有界よりも常に強いことを示す。
この研究には詳細な例が含まれており、既存のすべての症例に比較して、より強い強度を示すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:19:02 GMT)
LongRoPE: Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens [7.8] 現在の拡張コンテキストウィンドウは約128kトークンに制限されている。
LongRoPEは、事前訓練されたLLMのコンテキストウィンドウを2048kトークンに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:30:33 GMT)
InkSight: Offline-to-Online Handwriting Conversion by Learning to Read
and Write [7.8] InkSightは、物理的なメモ取り者が自分の仕事(オフラインの筆跡)をデジタルのインク(オンラインの筆跡)に変換するのを助ける
当社のアプローチでは、事前の読み書きと組み合わせて、大量のペアのサンプルがない場合にモデルをトレーニングすることが可能です。
人間の評価では,HierTextデータセット上で得られたサンプルの87%が,入力画像の有効なトレースとして検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:19:06 GMT)
Mask-up: Investigating Biases in Face Re-identification for Masked Faces [7.7] 顔認識システム(FRS)は現在、世界中に分散し、MLソリューションとしてデプロイされている。
これらのシステムでは、過激な偏見が限界化グループに対して報告されており、高い差別的結果をもたらしている。
この研究は、開発者、議員、そしてそのようなサービスの利用者が、FRSの背後にある設計原則を再考する必要があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:48:45 GMT)
SealD-NeRF: Interactive Pixel-Level Editing for Dynamic Scenes by Neural
Radiance Fields [7.7] SealD-NeRFは、動的な設定でピクセルレベルの編集を行うためのSeal-3Dの拡張である。
編集アクションを特定の時間枠にマッピングすることで、シーケンス間で一貫した編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:45:18 GMT)
Weakly supervised localisation of prostate cancer using reinforcement
learning for bi-parametric MR images [7.6] 画像内の関心領域をローカライズする関数を,新たな報酬定義を導入することで訓練する。
オブジェクトプレゼンス分類器は、オブジェクトを含む画像の可能性を定量化することにより、コントローラにそのローカライズ品質を通知することができる。
前立腺の2パラメータMR画像の大規模データセットを用いた癌病変局所化の課題に対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:57:43 GMT)
Continual Learning Under Language Shift [7.6] 新しいデータが新しい言語から来るとき、言語モデルを更新する長所と短所について検討する。
本研究では,事前学習の順序や言語の特徴に,前向きおよび後向きの伝達効果がどのように依存するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:21:45 GMT)
Analysis of Multi-Source Language Training in Cross-Lingual Transfer [7.5] 言語間移動(XLT)法はこのデータ不足問題に対処するのに寄与している。
XLT(Multi-Source Language Training (MSLT)-leads)と呼ばれる手法における複数のソース言語の使用により、異なる言語に対する埋め込み空間のミキシングが増加することを示す。
一方,任意の組み合わせのソース言語を使用することで,性能が常に向上するとは限らないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:37:07 GMT)
Combining Language and Graph Models for Semi-structured Information
Extraction on the Web [7.4] 本稿では,共同グラフと言語モデル構造に基づくオープンドメイン情報抽出手法であるGraphScholarBERTを提案する。
実験の結果、GraphScholarBERTはゼロショットドメインとゼロショットWebサイト設定での以前の作業と比較して、F1スコアの抽出を最大34.8%改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:53:29 GMT)
Private Networked Federated Learning for Nonsmooth Objectives [7.3] 本稿では,非平滑な目的関数を解くためのネットワーク型フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
参加者の秘密性を保証するため、ゼロ集中型微分プライバシー概念(zCDP)を用いる。
プライバシ保証とアルゴリズムの正確な解への収束の完全な理論的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:41:55 GMT)
Unsupervised learning based object detection using Contrastive Learning [6.9] 本研究では,教師なし・自己教師型学習を通じて,単段階物体検出装置を訓練するための画期的な手法を提案する。
我々の最先端のアプローチはラベリングプロセスに革命をもたらす可能性を秘めており、手動アノテーションに関連する時間とコストを大幅に削減する。
我々は、画像間のコントラスト学習という概念を創始し、重要な位置情報の取得を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:44:15 GMT)
Neural Machine Translation of Clinical Text: An Empirical Investigation
into Multilingual Pre-Trained Language Models and Transfer-Learning [6.8] 1)臨床症例(CC),2)臨床用語(CT),3)オントロジ概念(OC)の3つのサブタスクの実験結果
ClinSpEn-2022では,英語とスペイン語の臨床領域データの共有タスクにおいて,トップレベルのパフォーマンスを達成した。
WMT21fbモデルを用いて,新しい言語空間をスペイン語で表現する手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:08:47 GMT)
Evaluating Ground State Energies of Chemical Systems with Low-Depth
Quantum Circuits and High Accuracy [6.8] 我々は,Qubit Coupled Cluster (QCC) に基づく拡張型変分量子固有解器 (VQE) アンサッツを開発した。
我々は、IBM KolkataとQuantinuum H1-1の2つの異なる量子ハードウェア上で、拡張QCCアンサッツを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:45:03 GMT)
The Delusional Hedge Algorithm as a Model of Human Learning from Diverse
Opinions [6.7] 日常的な学習の多くは、経験や根拠的真実の結果に直接アクセスすることなく、他人の意見を聴くことから生じる。
我々は、ハッシュアルゴリズムを拡張して、どの意見がそのようなシナリオを信頼するかを学習する方法を検討する。
提案手法では, ラベル付き情報とラベルなし情報の両方を, 妄想的ヘッジアルゴリズムと整合した方法で効果的に組み込むことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:48:07 GMT)
Flexible Physical Camouflage Generation Based on a Differential Approach [6.6] 本研究は、特に対向性カモフラージュに適したニューラルレンダリングに対する新しいアプローチを導入する。
我々の手法はFPAと呼ばれ、照明条件や材質の変化を忠実にシミュレートすることで従来の手法を超えています。
逆行性カモフラージュ法におけるFPAアプローチの有用性と有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:15:16 GMT)
Punctuation Restoration Improves Structure Understanding without
Supervision [6.5] 学習目的としての句読点復元は,構造関連タスクにおける内外分布性能を向上させることを示す。
句読解は、構造理解を改善し、自然言語のより堅牢な構造認識表現を得ることができる効果的な学習目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:35:57 GMT)
GCOF: Self-iterative Text Generation for Copywriting Using Large
Language Model [6.4] ChatGPTのような大規模言語モデルは、マーケティングコピーの生成を大幅に単純化した。
我々は、マーケティングコピー作成の効率性とエンゲージメントを高めるために設計された遺伝的コピー最適化フレームワーク(GCOF)を紹介する。
オンラインの結果,我々のフレームワークで作成したコピーは,クリックスルーレート(CTR)の平均値が50%以上上昇することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:59:20 GMT)
RITFIS: Robust input testing framework for LLMs-based intelligent
software [6.4] RITFISは、自然言語入力に対するインテリジェントソフトウェアの堅牢性を評価するために設計された最初のフレームワークである。
RITFISは17の自動テスト手法を採用しており、元々はディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのインテリジェントソフトウェア用に設計された。
LLMベースの知的ソフトウェア評価におけるRITFISの有効性を実証的検証により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:00:54 GMT)
SYNFAC-EDIT: Synthetic Imitation Edit Feedback for Factual Alignment in
Clinical Summarization [6.4] 本稿では,GPT-3.5とGPT-4を用いて高品質なフィードバックを生成する革新的なパイプラインを提案する。
私たちのゴールは幻覚を減らし、医学的事実と密接に整合し、AI生成コンテンツと事実の精度の差を狭めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:33:22 GMT)
Blending Data-Driven Priors in Dynamic Games [6.4] KLGameはKulback-Leibler(KL)正規化を用いた非協調型動的ゲームである。
我々は,KLGameのNash平衡戦略を,マルチモーダル近似フィードバックをリアルタイムに計算するための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:22:32 GMT)
Rethinking Scaling Laws for Learning in Strategic Environments [6.3] より大規模なマシンモデルをデプロイすることは、モデルがより表現力が高くなればなるほど、アクセス可能なデータが増えていくことを反映している。
モデルがさまざまな現実のシナリオにデプロイされるにつれて、モデルの相互作用が戦略的環境に与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:49:51 GMT)
Automatic Histograms: Leveraging Language Models for Text Dataset
Exploration [6.3] 本稿では,大規模言語モデルを活用した可視化ツールAutoHistogramsを紹介する。
AutoHistogramsは、関連する機能を自動的に識別し、ヒストグラムで視覚化する。
10人のデータワーカーによるユーザスタディでは、参加者はインサイトを素早く識別し、AutoHistogramsを使ってデータを探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:29:16 GMT)
CLIP Is Also a Good Teacher: A New Learning Framework for Inductive
Zero-shot Semantic Segmentation [6.2] 汎用Zero-shot Semanticは、目に見えないカテゴリーと見えないカテゴリの両方を、目に見えないカテゴリの監督下だけに分割することを目的としている。
既存の手法では大規模な視覚言語モデル(VLM)を採用しており、ゼロショット性能が優れている。
ゼロショットおよびオープンボキャブラリタスクに適用されたクローズドセットセグメンテーション用に設計された任意のイメージエンコーダを実現するためのトレーニングフレームワークであるCLIP-ZSS(Zero-shot Semantic)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:31:03 GMT)
Understanding the Dataset Practitioners Behind Large Language Model
Development [6.2] Googleにおける“データセットの実践者”の役割を定義します。
我々は,これらの実践者の横断的なインタビューを行う。
データ品質が最優先事項であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:50:37 GMT)
Progress in artificial intelligence applications based on the
combination of self-driven sensors and deep learning [6.1] Wang Zhong linと彼のチームは、マックスウェル変位電流を駆動力として、機械的刺激を直接電気信号に変換する三誘電体ナノジェネレータ(TENG)を発明した。
本稿では,優れた音声認識能力を有するTENGのインテリジェントな音響監視・認識システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:36:11 GMT)
Avoiding barren plateaus via Gaussian Mixture Model [6.1] 変分量子アルゴリズムは、量子コンピューティングにおいて最も代表的なアルゴリズムの1つである。
大量の量子ビット、ディープ・サーキット・レイヤ、グローバル・コスト・ファンクションを扱う場合、それらはしばしば訓練不能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:25:26 GMT)
Fake Resume Attacks: Data Poisoning on Online Job Platforms [6.0] オンライン求職プラットフォーム上での求職者と企業をマッチングする共通人材タスクに見られる重大な脆弱性を実証する。
我々は、データ中毒による系統的な予測エラーを誘発するFRANCISという、エンドツーエンドの「フェイク履歴」生成フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:46:09 GMT)
A Multi-scale Generalized Shrinkage Threshold Network for Image Blind
Deblurring in Remote Sensing [6.0] 縮小しきい値の反復を交互に利用するブラインドデブロアリング学習フレームワークを提案する。
また、画像領域における深部近位写像モジュールを提案し、一般化された縮小しきい値とマルチスケールの先行特徴抽出ブロックを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:15:38 GMT)
A PAC Learning Algorithm for LTL and Omega-regular Objectives in MDPs [5.9] 意思決定プロセス(MDP)におけるオメガ規則目的のためのモデルベース近似ほぼ正(PAC)学習アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、我々の理論を裏付ける実験を行うために、多くのサンプルしか必要としていないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:43:56 GMT)
Energy-efficiency Limits on Training AI Systems using Learning-in-Memory [5.9] 我々は、異なる学習インメモリアプローチを用いてAIシステムのトレーニングを行う際に、エネルギー散逸に関する新たな理論的な下限を導出する。
我々の予測では、LIMを用いた脳規模のAIシステムをトレーニングするためのエネルギー消費は108 sim 109$ Joulesであることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:02:11 GMT)
ToDo: Token Downsampling for Efficient Generation of High-Resolution
Images [5.9] 本稿では、しばしば冗長な特徴を含む生成画像モデルにおける高密度注意の重要性を考察し、スペーサーの注意機構に適合させる。
2048x2048のような高分解能では最大2倍、最大4.5倍の安定拡散推論を加速するために、キーと値トークンのトークンダウンサンプリングに依存する新しいトレーニングフリーなToDoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:10:28 GMT)
Accuracy-Preserving Calibration via Statistical Modeling on Probability
Simplex [5.6] 本稿では, 確率単純度に基づく確率モデルとして, コンクリート分布を用いた精度保存キャリブレーション法を提案する。
提案手法は,ベンチマークを用いてキャリブレーションを精度よく保存する作業において,従来の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） (Wed, 21 Feb 2024 12:39:20 GMT)
RIS-ADMM: A RIS and ADMM-Based Passive and Sparse Sensing Method With
Interference Removal [5.6] Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) は将来のレーダーおよび無線通信領域において有望な技術として出現する。
我々は、空間的領域のターゲット空間性を活用し、到着方向を推定する原子ノルム最小化(ANM)アプローチを導入する。
本稿では,乗算器 (ADMM) に基づく反復手法である RIS-ADMM 法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:48:20 GMT)
Convergence Acceleration of Markov Chain Monte Carlo-based Gradient
Descent by Deep Unfolding [5.6] 本研究では,深部展開法(deep unfolding)と呼ばれる深部学習手法を用いて,最適化問題(COP)のトレーニング可能なサンプリングベース解法を提案する。
提案手法は,マルコフ鎖モンテカルロ(MCMC)と勾配勾配を結合したオオゼキ法に基づいている。
数個のCOPの数値計算結果から,提案した解法はオリジナルの大関法と比較して収束速度を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:21:48 GMT)
Towards Efficient Verification of Constant-Time Cryptographic
Implementations [5.4] 一定時間プログラミングの規律は、タイミングサイドチャネル攻撃に対する効果的なソフトウェアベースの対策である。
本研究では, テナント解析の新たな相乗効果と自己構成プログラムの安全性検証に基づく実用的検証手法を提案する。
当社のアプローチはクロスプラットフォームで完全に自動化されたCT-Proverとして実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:39:14 GMT)
Architectures of Topological Deep Learning: A Survey of Message-Passing
Topological Neural Networks [5.3] トポロジカルディープラーニング(TDL)は、複雑なシステムに関連するデータから知識を処理、抽出するためのフレームワークを提供する。
TDLは、応用科学以上の分野において、破滅の約束を守る理論的、実践的な利点を示してきた。
リレーショナルシステムにおけるTDL文学の急速な発展は、メッセージパストトポロジカルニューラルネットワーク(TNN)アーキテクチャにおける表記と言語の統合の欠如につながっている。
これは、既存の作業に基づいて構築し、メッセージパッシングTNNを新たな現実的な問題にデプロイする上で、真の障害となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:27:08 GMT)
On the Impact of Multi-dimensional Local Differential Privacy on
Fairness [5.2] 偏差プライバシー(LDP)が不公平性に与える影響について検討した。
特に、多次元 LDP は格差を減らすための効率的なアプローチである。
本研究は,実践者の効果的なプライバシ保護プラクティスの実践を指導するための勧告の形で要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:06:49 GMT)
SRNDiff: Short-term Rainfall Nowcasting with Condition Diffusion Model [5.2] 降水予測タスクに拡散モデルを導入する。
本研究では,過去の観測データに基づく条件拡散モデルを用いた短期降水量予測手法を提案する。
余分な条件デコーダモジュールをデノナイジングプロセスに組み込むことで、SRNDiffはエンドツーエンドの条件付き降雨予測を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:06:06 GMT)
RGI-Net: 3D Room Geometry Inference from Room Impulse Responses in the
Absence of First-order Echoes [5.1] 本稿では,壁数に関する事前の知識を必要とせずに部屋のジオメトリを推定できるディープニューラルネットワーク(DNN, RGI-Net)を導入する。
RGI-Netには、壁の確率を別々に評価する評価ネットワークが含まれており、壁の数に関する事前の知識なしに幾何学的推論が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:07:04 GMT)
Distillation Contrastive Decoding: Improving LLMs Reasoning with
Contrastive Decoding and Distillation [5.1] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を高めるため,DCD (Distillation Contrastive Decoding) という簡単な手法を提案する。
DCDは、DropoutやQuantizationなど、Contrastive Chain-of- Thought Promptingと高度な蒸留技術を採用している。
評価の結果,DCD は様々な推論ベンチマークにおいて LLM 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） (Wed, 21 Feb 2024 17:20:38 GMT)
Understanding News Thumbnail Representativeness by Counterfactual
Text-Guided Contrastive Language-Image Pretraining [5.1] 本稿では,ニュース画像が主主題であるか否かに焦点をあてる。
テキスト誘導型コントラスト言語画像事前学習フレームワークであるCFT-CLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:31:43 GMT)
Feature-Conditioned Cascaded Video Diffusion Models for Precise
Echocardiogram Synthesis [5.1] 我々は、ビデオモデリングのための解明された拡散モデルを拡張し、単一の画像から可視なビデオシーケンスを生成する。
我々の画像からシーケンスへのアプローチは、最近提案されたシーケンスからシーケンス生成手法よりも38ポイント高い93%のR2$スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:56:30 GMT)
MC-NN: An End-to-End Multi-Channel Neural Network Approach for
Predicting Influenza A Virus Hosts and Antigenic Types [5.1] インフルエンザは公衆衛生、特に高齢者、幼児、基礎疾患を持つ人々にとって重大な脅威となる。
インフルエンザAウイルスの宿主および抗原サブタイプを予測するためのマルチチャネルニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:52:08 GMT)
PQA: Zero-shot Protein Question Answering for Free-form Scientific
Enquiry with Large Language Models [5.1] 本稿では, ゼロショットタンパク質質問回答(PQA)の新たな課題について紹介する。
未確認のタンパク質配列と自然言語の問題を考えると、その課題は科学的に正確な答えを提供することである。
我々はPQAモデルトレーニングのための最初の特別なデータセットを寄贈し、257Kのタンパク質配列に1.97Mの科学的質問応答ペアを付加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:38:17 GMT)
Decoding In-Context Learning: Neuroscience-inspired Analysis of
Representations in Large Language Models [5.1] In-context Learning (ICL) による大規模言語モデル(LLM)の性能向上について検討する。
本稿では,Llama-270BとVicuna 13Bのパラメータ化探索と,関連する情報と無関係情報に対する注意度の測定方法を提案する。
ICL後の行動改善とLLM層間の埋め込みと注意重みの変化との間に有意な相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:51:20 GMT)
Are LLMs Effective Negotiators? Systematic Evaluation of the
Multifaceted Capabilities of LLMs in Negotiation Dialogues [5.0] LLMは、対話システムの設計から教育的なフィードバックの提供、データ収集のプラクティスのスケールアップに至るまで、交渉研究のさまざまな側面を前進させることができる。
本分析は, GPT-4の諸課題における優位性の増大を裏付けるものである。
例えば、交渉対話に関する主観的な評価を行うとき、モデルは人間のプレイヤーとあまり相関しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:11:03 GMT)
The Quantum Abstract Machine [5.0] この研究は、量子通信システムを開発するための概念ツールの必要性によって動機付けられている。
本稿では、よく知られた量子回路に対応する量子抽象機械(QAM)を定義する。
これは、既存の量子通信プロトコルのモデル化と推論にどのように使用されるかの例を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:55:59 GMT)
Revisiting Convergence of AdaGrad with Relaxed Assumptions [4.9] 問題に対する AdaGrad の収束と運動量(特別の場合として AdaGrad をカバー)を再考する。
このモデルは、多くの実用的な応用において、サブソースを含む広い範囲のノイズを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:24:14 GMT)
Computational-Statistical Gaps for Improper Learning in Sparse Linear
Regression [4.9] 疎線形回帰の効率的な学習アルゴリズムは, 負のスパイクを持つスパースPCA問題を解くのに有効であることを示す。
我々は,低次および統計的クエリの低い境界を減らしたスパース問題に対して補う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:55:01 GMT)
High-threshold and low-overhead fault-tolerant quantum memory [4.9] 符号化率の高いLDPC符号群に基づくエンドツーエンドの量子誤り訂正プロトコルを提案する。
12個の論理量子ビットを288個の物理量子ビットを用いて100万回近くのシンドロームサイクルで保存できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:30:47 GMT)
A unified Bayesian framework for interval hypothesis testing in clinical
trials [4.9] アメリカ統計協会(ASA)は統計学者に対して、従来のP値のみに基づいて科学的決定を行うことを警告した。
ベイズ因子に基づく試験と併用した場合, 区間零仮説の枠組みがP値の重要な問題を周航する上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:01:06 GMT)
Fixing confirmation bias in feature attribution methods via semantic
match [4.9] モデル上の仮説が特徴属性によって確認されるかどうかを検証するためには,構造的アプローチが必要である,と我々は主張する。
これは、人間の概念と(サブシンボリックな)説明の「セマンティックマッチ」と呼ばれるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:05:54 GMT)
What Linguistic Features and Languages are Important in LLM Translation? [4.9] 7BのLlama2モデルは、これまでに見たすべての言語に対して10 BLEUスコアを超える。
構文的類似性は、翻訳品質を決定する上で、必ずしも主要な言語要因ではない。
一部の言語は、英語よりも訓練データが少ないにもかかわらず、英語に匹敵する強い相関関係を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:32:38 GMT)
In Search of Needles in a 11M Haystack: Recurrent Memory Finds What LLMs
Miss [4.8] BABILongは、分散事実の抽出と処理におけるモデル機能を評価するために設計された新しいベンチマークである。
メモリ拡張を繰り返すGPT-2を微調整することで、最大で116ドルの要素を含むタスクを処理できる。
この成果は、これまでのニューラルネットワークモデルで処理された最も長い入力であるため、かなり飛躍的なものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:07:42 GMT)
Polaritons under Extensive Disordered Molecular Rotation in Optical
Cavities [4.8] 本研究では,100万分子を含む光学キャビティにおける偏光子の動的挙動について検討した。
分子の回転運動は空洞内の電磁界分布に大きな影響を及ぼす。
レベル障害の存在は、偏光子のエネルギー分布に影響を与える様々なエネルギーレベル構造を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:09:19 GMT)
InPars-Light: Cost-Effective Unsupervised Training of Efficient Rankers [4.8] InPars-lightは、InParsの単純なyet効果の修正である。
InParsとは異なり、InPars-lightは7倍から100倍小さいランキングモデルを使用している。
InPars-lightは、プロプライエタリなGPT-3モデルよりも正確なランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:20:55 GMT)
PolyNet: Learning Diverse Solution Strategies for Neural Combinatorial
Optimization [4.8] 補完的なソリューション戦略を学習することで、ソリューション空間の探索を改善するアプローチであるPolyNetを導入する。
他の作業とは対照的に、PolyNetはシングルデコーダと、多様なソリューション生成を強制しないトレーニングスキーマのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:38:14 GMT)
The Geography of Information Diffusion in Online Discourse on Europe and
Migration [4.6] 私たちは、大量のデータをソーシャルメディア(Twitter)から取り出した後、ヨーロッパに関するオンライン情報と移住について分析する。
リツイートとハッシュタグのネットワーク分析とユーザの位置情報を組み合わせる。
結果は、特に移住について議論する場合に、オンライン議論の大多数が国家レベルでどのように起こるかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:30:34 GMT)
A cutting plane algorithm for globally solving low dimensional k-means
clustering problems [4.6] 我々は、低次元データを持つインスタンスのk-means問題を考え、これを構造的凹面割り当て問題として定式化する。
これにより、低次元構造を利用して、妥当な時間で大域的最適性に問題を解くことができる。
本論文は,グローバル最適化理論の手法を組み合わせて手順を高速化し,数値的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:55:33 GMT)
Towards Message Brokers for Generative AI: Survey, Challenges, and
Opportunities [4.5] Generative Artificial Intelligence(GenAI)はますます普及し、多様なアプリケーションにまたがってリーチを広げている。
この採用の増加により、データ中心のGenAIモデルの需要が大幅に増加した。
このニーズの中心はメッセージブローカであり、さまざまなシステムコンポーネント内のデータ転送に不可欠なチャネルとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:41:10 GMT)
Cross-domain Sound Recognition for Efficient Underwater Data Analysis [4.4] 本研究では, 水中音の広帯域学習モデルを用いて, 水中音響データを解析するための新しい深層学習手法を提案する。
我々は,PCA と UMAP の可視化を用いて2次元空間にデータをクラスタ化し,これらのクラスタ内の点を聴き,それらの定義特性を理解する。
第2部では、選択した水中データと非水中データセットの両方を用いてニューラルネットワークモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:02:34 GMT)
Convergence of variational Monte Carlo simulation and scale-invariant
pre-training [4.3] ニューラルネットワークの波動関数を最適化するために,変分モンテカルロ法(VMC)の収束バウンダリを提案する。
エネルギー最小化に先立って一般的に用いられるエネルギー最小化相と教師付き事前学習相の両方について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:02:12 GMT)
How Do Microservice API Patterns Impact Understandability? A Controlled
Experiment [4.3] 6つのマイクロサービスパターンで制御された実験を行い、65人の多様な参加者による理解可能性への影響を評価した。
6つのパターンのうち5つのパターンにおいて、参加者は「P」に対してより早く、より正確に答えることができ、理解可能性に有意なポジティブな影響を見出した。
パフォーマンスと人口統計の相関は、特定のパターンがさらなる複雑さをもたらす可能性を示唆しているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:54:47 GMT)
A unified framework of non-local parametric methods for image denoising [4.2] 本稿では,局所的でない手法を統一的に表現する手法を提案する。
我々の枠組みは2次リスクの最小化に基づいている。
本稿では,従来の非局所的手法を再解釈し,再解釈する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:55:48 GMT)
A Method For Bounding Tail Probabilities [4.2] 本稿では,連続確率変数(RV)の左右テール確率を上下界に限定する手法を提案する。
我々は、新しい境界とマルコフの不等式とチェルノフの境界との間の接続を確立する。
ここでは、選択した$g_X(x)$に対して、これらの境界の厳密さを示す数値的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:52:22 GMT)
Rank Collapse Causes Over-Smoothing and Over-Correlation in Graph Neural
Networks [4.2] 本研究は,ディープグラフニューラルネットワークにおけるオーバー・スムーシングとオーバー・相関性に関する新たな理論的知見を明らかにする。
不変部分空間の有意性を示し、特徴変換の影響を受けない固定相対的挙動を示す。
我々は、経験的に洞察を非線形の場合にまで拡張し、既存のモデルが線形独立な特徴をキャプチャできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:57:18 GMT)
FlexHB: a More Efficient and Flexible Framework for Hyperparameter
Optimization [4.1] 連続的Halving(SH)による早期停止のためのフレームワークを設計し,その限界に多要素BOをプッシュする新しい手法であるFlexHBを提案する。
提案手法は,様々なHPOタスクにおいて,優れた効率性を実現し,他の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:18:59 GMT)
The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and
Reinforcement Learning [4.1] theta_n+1=theta_n + alpha_n + 1 f(theta_n, Phi_n+1),,quad nge 0, ] ここで em が $theta_ninRed$ と $Phi_n $ は、一般的な状態空間上のマルコフ連鎖である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:11:06 GMT)
Specialty detection in the context of telemedicine in a highly
imbalanced multi-class distribution [4.0] この研究は、アラビア語の医学的問題に対するマルチクラスと高度に不均衡なデータセットを扱うことに焦点を当てている。
提案されたモジュールは、同期および非同期の医療コンサルテーションの両方にデプロイされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:39:04 GMT)
A Framework for Migrating to Post-Quantum Cryptography: Security Dependency Analysis and Case Studies [3.9] 暗号は 何十年にもわたって 安全だと考えられてきたが 今は 危険にさらされている
量子耐性暗号システムへの移行は急務である。
この移行を支援するための包括的枠組みを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:53:40 GMT)
What we can learn from TikTok through its Research API [3.8] 最近リリースされた無料のResearch APIは、投稿されたビデオ、関連コメント、ユーザーアクティビティのデータを収集するためのドアを開く。
本研究は,TikTokビデオのランダムなサンプルを6年間にわたって収集し,分析することにより,Research APIが返す結果の信頼性を評価することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:59:49 GMT)
Virtual states in the coupled-channel problems with an improved complex
scaling method [3.8] 仮想状態を得るために複雑なスケーリング法(CSM)を改良する。
我々のアプローチは、フレキシブルな輪郭を選択することで固有値問題として運動量空間のシュル・オーディンガー方程式を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:11:47 GMT)
Pre-Evolved Model for Complex Multi-objective Optimization Problems [3.8] 多目的最適化問題(MOP)は、複数の目的の同時最適化を必要とする。
本稿では、MOEAが多様な複雑なMOPに対して高品質な人口を生み出すための事前進化の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:13:31 GMT)
How Sparse Can We Prune A Deep Network: A Fundamental Limit Viewpoint [3.8] ネットワークプルーニングは、ディープニューラルネットワークの記憶と計算の負担を軽減する効果的な手段である。
我々は、第一原理的アプローチ、すなわち、元の損失関数に空間的制約を課す。
刈り取り比の限界を決定する2つの要因を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:47:06 GMT)
Robust Learning of Noisy Time Series Collections Using Stochastic
Process Models with Motion Codes [3.7] 雑音のある時系列データに対する潜在変数モデルアプローチを提案する。
我々は,最も情報性の高いタイムスタンプの概念を用いて,対応する時系列のスパース近似を推定する。
このアプローチによって、単一のノイズの多い時系列データだけでなく、多くの基盤となるプロセスでも学習することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:10:08 GMT)
Learning Optimal Control with Stochastic Models of Hamiltonian Dynamics [3.7] 最適制御問題に対処するための新しい学習フレームワークを提案する。
ポントリャーギンの最大原理を元の最適制御問題に適用することにより、学習焦点はハミルトン力学と対応する随伴変数にシフトする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:58:53 GMT)
Verifying message-passing neural networks via topology-based bounds
tightening [3.6] 我々は、メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のための堅牢な証明書を提供するための、計算学的に効果的なアプローチを開発する。
私たちの研究は混合整数最適化に基づいており、様々なサブプロブレムをエンコードしています。
ノード分類とグラフ分類の両方の問題を検証し、エッジの追加と削除の両方を行うトポロジ的攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:05:27 GMT)
Can Similarity-Based Domain-Ordering Reduce Catastrophic Forgetting for
Intent Recognition? [3.6] 目的認識のようなタスクに対する連続的な学習設定において、破滅的な忘れ問題(CF)が発生する。
本研究は、生成意図認識モデルのCL性能に対する3つのドメイン順序付け戦略(最小経路、最大経路、ランダム)の影響を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:30:57 GMT)
Normalization-Equivariant Neural Networks with Application to Image
Denoising [3.6] 本稿では,ニューラルネットの正規化-等分散が設計によって成り立つように適応する手法を提案する。
私たちの主張は、通常の畳み込み層だけでなく、すべての活性化関数も、ニューラルネットワークから完全に取り除くべきだということです。
画像復号化実験の結果、正規化等価ニューラルネットワークは、条件付けの改善に加えて、ノイズレベルをまたいだより優れた一般化をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:45:09 GMT)
RESTRuler: Towards Automatically Identifying Violations of RESTful
Design Rules in Web APIs [3.5] 静的解析を用いてオープンAPI記述における設計規則違反を検出する,JavaベースのオープンソースツールであるRESTRulerを紹介する。
堅牢性のため、RESTRulerは、使用済みの現実世界のOpenAPI定義の99%をうまく分析した。
パフォーマンス効率向上のために、このツールは大部分のファイルに対して良好に動作し、CPUとRAM使用率の低い23秒未満で84%の分析が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:25:22 GMT)
Solving Maxwells Equations using Variational Quantum Imaginary Time
Evolution [3.4] VarQITEはマクスウェル方程式の解を高精度で効率的に近似できることを示す。
この結果から,VarQITEは電磁界や他の分野においてPDEを解く強力なツールとなる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:34:18 GMT)
Enhancing Reinforcement Learning Agents with Local Guides [3.4] 本稿では,既存のアルゴリズムを用いてローカルガイドポリシーを強化学習エージェントに統合する方法を示す。
このアプローチは、適切な近似政策評価スキームに基づいて、ローカルガイドをより優れた行動へと注意深く導く摂動を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:52:26 GMT)
A Conservative Approach for Few-Shot Transfer in Off-Dynamics
Reinforcement Learning [3.4] オフダイナミックス強化学習(英語: Off-dynamics Reinforcement Learning)は、ソース環境から、異なるが類似したダイナミクスによって特徴づけられるターゲット環境へポリシーを移そうとする。
我々は近年のImitation Learningと保守的RLアルゴリズムの進歩に触発された革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:11:48 GMT)
Creating and Leveraging a Synthetic Dataset of Cloud Optical Thickness
Measures for Cloud Detection in MSI [3.2] 雲の形成は、しばしば地球の地表を観測する光学衛星による不明瞭な観測である。
雲の光学的厚さ推定のための新しい合成データセットを提案する。
信頼性と汎用性を備えたクラウドマスクを実データで取得するために活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:21:10 GMT)
Improving Building Temperature Forecasting: A Data-driven Approach with
System Scenario Clustering [3.2] 暖房、換気、空調のシステムは、建築セクターにおけるエネルギー使用量の約40%を消費する。
大規模HVACシステム管理では,各サブシステムに対して詳細なモデルを構築することは困難である。
k平均クラスタリング法に基づく新しいデータ駆動室温予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:04:45 GMT)
An Efficient Quantum Circuit for Block Encoding a Pairing Hamiltonian [3.2] 我々は、原子核物理学でよく研究されるペア化ハミルトンのブロック符号化のための効率的な量子回路を提案する。
我々のブロック符号化スキームは、生成および消滅作用素をパウリ作用素にマッピングする必要はなく、ハミルトニアンをユニタリの線型結合として表す。
提示されたテクニックは、より一般的な第二量子化ハミルトニアンを符号化するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:59:54 GMT)
Generalizable Semantic Vision Query Generation for Zero-shot Panoptic
and Semantic Segmentation [3.2] Zero-shot Panoptic(ZPS)は、トレーニングで目に見えないカテゴリを含むイメージなしで、フォアグラウンドインスタンスやバックグラウンドオブジェクトを認識することを目的としている。
一般化可能なセマンティックビジョンクエリを生成するための条件付きtOken AligNmentとCycle trAnsiTion(CONCAT)を提案する。
ZPSの実験はSOTAを超える5.2%hPQの増加を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:57:21 GMT)
Using Large Language Models for Natural Language Processing Tasks in
Requirements Engineering: A Systematic Guideline [3.1] この章は必要な知識を確立し、LLMの基本を紹介します。
第2部では, 学生, 研究者, 実践者を対象に, LLMの使用に関する詳細なガイドラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:00:52 GMT)
EEG motor imagery decoding: A framework for comparative analysis with
channel attention mechanisms [3.1] チャネルアテンション機構は、伝統的にモータ画像復号に用いられてきた空間フィルタの強力な進化と見なすことができる。
本研究は、これらのメカニズムを軽量アーキテクチャフレームワークに統合し、その影響を評価することによって体系的に比較する。
われわれのアーキテクチャは単純さを重視し、チャネルアテンション機構の容易な統合を提供しながら、データセット間の高度な一般化性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:20:49 GMT)
Shuttling for Scalable Trapped-Ion Quantum Computers [3.1] トラップイオン量子コンピュータは、高品質な量子ビットと信頼性のある量子計算のためのプラットフォームを提供する有望な可能性を示している。
本稿では,デバイス内の動作操作を編成する効率的なシャットリングスケジュールを提案する。
大規模QCCDデバイスであっても,ソリューションの品質と性能に関して,実証的な評価は有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:00:04 GMT)
Collaborative Information Dissemination with Graph-based Multi-Agent
Reinforcement Learning [3.0] 本稿では,効率的な情報伝達のためのマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。
本稿では,各エージェントが個別にメッセージ転送を決定するための情報発信のための部分観測可能なゲーム(POSG)を提案する。
実験の結果,既存の手法よりも訓練済みの方針が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:11:45 GMT)
Improving a Proportional Integral Controller with Reinforcement Learning
on a Throttle Valve Benchmark [3.0] 本稿では,非対称制御器を用いた非線形スロットル弁の学習制御手法を提案する。
我々は近年の強化学習とガイドの進歩を活用し、弁との付加的な相互作用から学習することで閉ループ動作を改善する。
すべての試験ケースにおいて、結果のエージェントは従来のRLエージェントよりもサンプリング効率が良く、PIコントローラよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:40:26 GMT)
Stereographic Markov Chain Monte Carlo [2.9] 高次元分布は、市販のMCMCサンプリング機にとって非常に難しい。
ユークリッド空間における元の高次元問題を球面にマッピングするMCMCサンプリング器の新たなクラスを導入する。
最良のシナリオでは、提案されたサンプルは、より高次元での収束がより高速であるような「次元性の祝福」を享受することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:46:20 GMT)
Compressing Deep Image Super-resolution Models [2.9] この作業では、深部SRモデルの圧縮に3段階のワークフローを使用し、メモリ要求を大幅に削減する。
我々は,この手法をSwinIRとEDSRという2つの画像超解像ネットワークに適用し,その効果を実証した。
結果、SwinIRminiとEDSRminiはモデルサイズと浮動小数点演算の両方で89%と96%の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:25:53 GMT)
Identifying Unnecessary 3D Gaussians using Clustering for Fast Rendering
of 3D Gaussian Splatting [2.9] 3D-GSは、速度と画質の両方においてニューラル放射場(NeRF)を上回った新しいレンダリングアプローチである。
本研究では,現在のビューをレンダリングするために,不要な3次元ガウスをリアルタイムに識別する計算量削減手法を提案する。
Mip-NeRF360データセットの場合、提案手法は2次元画像投影の前に平均して3次元ガウスの63%を排除し、ピーク信号対雑音比(PSNR)を犠牲にすることなく全体のレンダリングを約38.3%削減する。
提案されたアクセラレータは、GPUと比較して10.7倍のスピードアップも達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:16:49 GMT)
An Explainable Transformer-based Model for Phishing Email Detection: A
Large Language Model Approach [2.8] フィッシングメール(英: Phishing email)は、機密情報を盗んだり、金銭的損害を与える目的で偽のメールを送ることによって、ユーザーを騙そうとする深刻なサイバー脅威である。
大規模な学術研究にもかかわらず、フィッシング検出はサイバーセキュリティの分野で今も進行中で恐ろしい課題である。
フィッシングメールの検出のために最適化された微調整変換器を用いた DistilBERT モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:23:21 GMT)
Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects [2.8] 不愉快な条件下での平均処理効果(ATE)に対する二重頑健なベイズ推定法を提案する。
我々は、ベルンシュタイン=ヴォン・ミセスの定理の下で、新しい半パラメトリックロバスト性定理を確立することにより、ベイズ的手続きと効率的な頻繁なATE推定器の等価性を証明した。
シミュレーションでは、我々の二重頑健なベイズ法は、既存の頻繁な手法と比較して、大きなバイアス低減と信頼区間のより正確なカバレッジをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:19:56 GMT)
Scalable Methods for Brick Kiln Detection and Compliance Monitoring from
Satellite Imagery: A Deployment Case Study in India [2.7] ブリック工業は、インド・ガンゲーティック平野の大気汚染の8%-14%に寄与する石炭の2番目に大きな消費国である。
以前の研究では、衛星画像からブロックキルンを検出するためにコンピュータビジョンベースの機械学習手法が用いられていた。
インドなどの大国にスケーラブルなレンガキルン検知システムを展開するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:26:00 GMT)
NeuroFlux: Memory-Efficient CNN Training Using Adaptive Local Learning [2.6] リソース制約のあるモバイル環境とエッジ環境での畳み込みニューラルネットワーク(CNN)トレーニングは、オープンな課題である。
バックプロパゲーションは標準のアプローチだが、層間依存関係が強いため、GPUメモリが集中している。
本稿では,メモリ制限シナリオに適した新しいCNNトレーニングシステムであるNeuroFluxを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:33:07 GMT)
Large Language Models Streamline Automated Machine Learning for Clinical
Studies [2.5] ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA)は、機械学習解析を効率的に行うためのGPT-4の拡張である。
ADAは、臨床結果を予測するために、元の研究のトレーニングデータに基づいて、最先端のMLモデルを自律的に開発した。
興味深いことに、ChatGPT ADAで製作されたMLモデルは、しばしばそのモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:35:25 GMT)
BIRCO: A Benchmark of Information Retrieval Tasks with Complex
Objectives [2.5] 複雑な目的を持つ情報検索タスクのベンチマーク(BIRCO)について述べる。
BIRCOは、多面的ユーザ目的のドキュメントを検索するIRシステムの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:22:30 GMT)
Multivariate Beta Mixture Model: Probabilistic Clustering With Flexible
Cluster Shapes [2.4] ソフトクラスタリングのための新しい確率モデルである多変量ベータ混合モデル(MBMM)を導入する。
MBMMは、合成および実データに多様なクラスタ形状に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:26:37 GMT)
PaCKD: Pattern-Clustered Knowledge Distillation for Compressing Memory
Access Prediction Models [2.4] PaCKDはMAPモデルを圧縮するためのパターンクラスタ化知識蒸留手法である。
PaCKDは、標準的な知識蒸留で訓練された学生モデルよりも8.70%高い結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:24:34 GMT)
LLM Based Multi-Agent Generation of Semi-structured Documents from
Semantic Templates in the Public Administration Domain [2.4] 大きな言語モデル(LLM)により、ユーザ要求を満たすカスタマイズされたテキスト出力が作成できるようになった。
所望の構造に適合した新しい文書を生成するために,LLMと迅速なエンジニアリングシステム,マルチエージェントシステムを組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:54:53 GMT)
MoD-SLAM: Monocular Dense Mapping for Unbounded 3D Scene Reconstruction [2.4] MoD-SLAMはモノクロの高密度マッピング手法であり、非有界シーンにおけるグローバルポーズ最適化と3次元再構成をリアルタイムに行うことができる。
これまでの作業と比べて、私たちのアプローチはより堅牢で、スケーラブルで、多用途です。
実験の結果,MoD-SLAMのマッピング性能は,特に大きな境界のないシーンにおいて,従来のSLAM法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:00:06 GMT)
Probabilistic Neural Networks (PNNs) for Modeling Aleatoric Uncertainty
in Scientific Machine Learning [2.3] 本稿では,確率論的ニューラルネットワーク(PNN)を用いてアレータティック不確実性をモデル化する。
PNNはターゲット変数の確率分布を生成し、回帰シナリオにおける予測平均と間隔の両方を決定できる。
実世界の科学機械学習の文脈では、PNNはR2乗のスコアが0.97に近づき、その予測間隔は0.80に近い高い相関係数を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:15:47 GMT)
A Survey on Fairness for Machine Learning on Graphs [2.3] この調査は、リレーショナルデータに対する公平性に特化した最初の調査である。
グラフマイニングの公正性において、最先端技術に関する包括的なレビューを提示することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:25:01 GMT)
Posterior Sampling Based on Gradient Flows of the MMD with Negative
Distance Kernel [2.3] 後方サンプリングと条件生成モデリングのための負距離カーネルによる最大平均誤差(MMD)の条件フロー。
我々は、基底真実と離散的なワッサーシュタイン勾配流を用いた観測の連成分布を近似した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:42:53 GMT)
VitalLens: Take A Vital Selfie [2.3] VitalLensは、自撮りビデオからバイタルサインをリアルタイムで推定するアプリだ。
それは、多様なビデオと生理学的センサーデータのデータセットに基づいて訓練されたコンピュータビジョンモデルを使用する。
平均絶対誤差は心拍数推定では0.71 bpm、呼吸速度推定では0.76 bpmである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:17:22 GMT)
Cost-Efficient Subjective Task Annotation and Modeling through Few-Shot
Annotator Adaptation [2.2] 単一の根拠真理が存在しない主観的なNLPタスクでは、多様なアノテータを含めることが重要である。
本稿では,主観的タスクにおけるアノテーション収集とモデリングのための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークはアノテーションの予算を最小化し,各アノテーションに対する予測性能を最大化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:53:36 GMT)
Trustworthy Distributed Certification of Program Execution [2.2] 我々は,モナと呼ばれるプロトタイププログラミング言語と認証プロトコルOCCPを組み合わせた,革新的なアプローチを提案する。
本プロトコルでは,再実行を素直に行うことなく,プログラムセグメントを分散し,不変かつ信頼性の高いシステムで認証することができる。
本研究は,既存の最先端手法と比較してプログラム実行回数を減らす手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:21:37 GMT)
Unsocial Intelligence: a Pluralistic, Democratic, and Participatory
Investigation of AGI Discourse [2.2] 人間レベルのAIや人工知能の意味について、合意された概念は存在しない。
我々は、AGIと人間レベルのAIの影響力のある概念によってなされた、社会的、政治的、倫理的な前提について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:34:03 GMT)
Self-Supervised Interpretable Sensorimotor Learning via Latent Functional Modularity [2.2] MoNetは、エンド・ツー・エンドの学習とモジュラー・ネットワーク・アーキテクチャを組み合わせた、自己教師型・解釈可能な官能学習のための新しい手法である。
現実世界の屋内環境では、MoNetは効果的な視覚自律ナビゲーションを示し、ベースラインモデルの11%から47%を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:17:20 GMT)
Theoretical Analysis of Submodular Information Measures for Targeted
Data Subset Selection [2.1] サブモジュール・ミューチュアル・インフォメーション(SMI)は、文学における複数のタスクにまたがって適用され、ターゲットとするサブセット選択を行う。
我々は、サブセットの関連性や対象データのカバレッジに対する感度の観点から、SMIの理論的保証を提供する。
複数のアプリケーションで実証的に成功を収めたSMI関数は、理論的には、クエリ関連性およびクエリカバレッジが良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:18:32 GMT)
STENCIL: Submodular Mutual Information Based Weak Supervision for
Cold-Start Active Learning [2.1] STENCILは、クラス不均衡のコールドスタート設定において、一般的なアクティブな学習手法に対して、複数のテキスト分類データセットに対して10%-24%、レアクラスのF-1スコアを17%-40%の精度で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:54:58 GMT)
The Effect of Intrinsic Dataset Properties on Generalization: Unraveling
Learning Differences Between Natural and Medical Images [2.1] 本稿では、ニューラルネットワークが異なる画像領域からどのように学習するかの相違について検討する。
トレーニングされたネットワークの一般化誤差は、トレーニングセットの内在次元(d_data$)によって増加するのが普通である。
我々は,医療画像データセットの高次内在性ラベルのシャープネス(K_mathcalF$)が,少なくとも部分的には,スケーリングの相違が原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:17:22 GMT)
GaitASMS: Gait Recognition by Adaptive Structured Spatial Representation
and Multi-Scale Temporal Aggregation [2.0] 歩行認識は、最も有望なビデオベースの生体認証技術の一つである。
本稿では,GaitASMSと呼ばれる新しい歩行認識フレームワークを提案する。
適応的な空間表現を効果的に抽出し、多スケールの時間情報を自然に集約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:57:23 GMT)
FedADMM-InSa: An Inexact and Self-Adaptive ADMM for Federated Learning [2.0] 我々はFedADMM-InSaと呼ばれる不正確な自己適応型FedADMMアルゴリズムを提案する。
結果の不正確なADMMの収束は、強い凸損失関数の仮定の下で証明される。
提案アルゴリズムは,クライアントの局所的な計算負荷を大幅に低減し,バニラFedADMMと比較して学習プロセスを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:19:20 GMT)
A Review of Driver Gaze Estimation and Application in Gaze Behavior
Understanding [2.0] 運転者視線は、運転者の注意力検出、視覚的注意障害検出、視線行動理解、運転支援システム構築など、さまざまな視線ベースのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本研究は,運転者視線の基礎,運転者視線推定方法,実世界の運転シナリオにおける応用の総合的な要約を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:28:30 GMT)
Protect and Extend -- Using GANs for Synthetic Data Generation of
Time-Series Medical Records [2.0] 本研究は、認知症患者の時系列合成医療記録を生成するために、現在最先端のGANベースの合成データ生成モデルと比較する。
本実験は,プライバシ保護に関する他のモデルよりも,プライバシ保護GAN(PPGAN)モデルの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:24:34 GMT)
CloudNine: Analyzing Meteorological Observation Impact on Weather
Prediction Using Explainable Graph Neural Networks [1.9] CloudNine'は、説明可能なグラフニューラルネットワーク(XGNN)に基づく特定の予測に対する個々の観測の影響の分析を可能にする
本研究では,地球系の3次元空間における観測をWebアプリケーションで探索し,個々の観測が特定の空間領域や時間領域における予測に与える影響を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:29:17 GMT)
GNNShap: Fast and Accurate GNN Explanations using Shapley Values [1.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフのマシンラーニングモデルとして人気がある。
モデルをどのように予測するかを理解するのは難しい。
ゲーム理論のシェープ値アプローチは、他の領域で一般的な説明法であるが、グラフに対しては十分に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:55:44 GMT)
Principle of minimal singularity for Green's functions [1.9] 我々は、D$次元時空におけるダイソン=シュウィンガー方程式を下決定する2つのアプローチから着想を得た相関関数の新たな解析的連続性を考える。
我々は、エルミート四元数および非エルミート立方体理論に対して急速に収束する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:36:58 GMT)
A new approach for solving global optimization and engineering problems
based on modified Sea Horse Optimizer [1.8] シーホース(シーホース、英: Sea Horse)は、海馬が示す様々な知的行動をエミュレートするメタヒューリスティックなアルゴリズムである。
海馬の微妙な移動を模倣するため、SHOは対数的ヘリカル方程式とレヴィ飛行を統合する。
本研究は,mSHOと呼ばれるSHOアルゴリズムの頑健かつ高性能な変種を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:28:00 GMT)
Decoupling Decision-Making in Fraud Prevention through Classifier
Calibration for Business Logic Action [1.8] 我々は、機械学習(ML)分類器をビジネスロジックフレームワーク内のスコアベースのアクションから切り離す戦略としてキャリブレーション戦略を使用する。
この知見は,このアプローチのトレードオフとパフォーマンスへの影響を浮き彫りにしている。
特に、IsotonicとBetaのキャリブレーションメソッドは、トレーニングデータとテストデータのシフトがあるシナリオで際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:56:39 GMT)
Reasoning Algorithmically in Graph Neural Networks [1.8] ニューラルネットワークの適応学習能力にアルゴリズムの構造的および規則に基づく推論を統合することを目的としている。
この論文は、この領域の研究に理論的および実践的な貢献を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:16:51 GMT)
Exploring Semantic Consistency in Unpaired Image Translation to Generate
Data for Surgical Applications [1.8] 本研究では,外科的応用における適切なデータを生成するための画像翻訳手法を実験的に検討した。
構造相似性損失と対照的学習の単純な組み合わせが、最も有望な結果をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:31:34 GMT)
Expressive Quantum Perceptrons for Quantum Neuromorphic Computing [1.8] 量子ニューロモルフィックコンピューティング(QNC)は量子機械学習(QML)のサブフィールドである
量子パーセプトロン(QP)と呼ばれるQNCアーキテクチャのためのビルディングブロックを提案する。
相互作用する量子ビットと可変結合定数のアナログダイナミクスに基づくQPの計算。
我々は、QPは制限された資源を持つ古典パーセプトロンと同等の量子であり、ニューロンの単純な数学的モデルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:20:45 GMT)
Remote state preparation by multiple observers using a single copy of a
two-qubit entangled state [1.8] 連続的なネットワークシナリオの文脈において、キュービットのリモート状態作成のシナリオを考える。
絡み合った状態の1つのコピーは、一方のアリスともう一方のボブの間で共有される。
我々は,遠隔キュービット状態の逐次的かつ独立的に作成できるBobの数が,少なくとも6個存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:55:22 GMT)
How Important is Domain Specificity in Language Models and Instruction
Finetuning for Biomedical Relation Extraction? [1.8] 一般ドメインモデルは典型的にはバイオメディカルドメインモデルよりも優れていた。
バイオメディカル・インストラクション・ファインタニングは、パフォーマンスを一般的なインストラクション・ファインタニングと同等に改善した。
本研究は,一般のLMの大規模バイオメディカル・インスツルメンテーションに焦点を合わせることで,より有益である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 01:57:58 GMT)
CLEEGN: A Convolutional Neural Network for Plug-and-Play Automatic EEG
Reconstruction [1.7] 脳波自動再構成のための新しい畳み込みニューラルネットワークであるCLEEGNを提案する。
CLEEGNの性能は、波形観測、再構成誤差評価、復号精度などの複数の評価値を用いて検証した。
我々は、CLEEGNの広範囲な応用を、オンラインのプラグアンドプレイ脳波復号と分析の今後の研究に期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:21:54 GMT)
CodeMind: A Framework to Challenge Large Language Models for Code
Reasoning [1.6] 大規模言語モデル(LLM)のコード推論能力を評価するために設計されたフレームワークであるCodeMindを紹介する。
CodeMindは、Independent Execution Reasoning (IER)、Dependent Execution Reasoning (DER)、Specification Reasoning (SR)の3つのコード推論タスクをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:23:08 GMT)
Simple, unified analysis of Johnson-Lindenstrauss with applications [1.6] ジョンソン・リンデンシュトラウス(JL)補題の単純かつ統一的な解析法を提案する。
提案手法は, 球面, バイナリコイン, スパースJL, ガウスモデル, ガウスモデルなど, JL フレームワーク下での様々な構成を統一する。
私たちの貢献の中心は、ハンソン・ライトの不等式から高次元への革新的拡張であり、明示的な定数で完備である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:30:52 GMT)
Towards Context-Aware Domain Generalization: Understanding the Benefits
and Limits of Marginal Transfer Learning [1.5] 我々は、コンテキストの概念をデータポイントの集合の置換不変表現として定式化する。
経験的分析により、我々の基準は好ましくないシナリオと好ましくないシナリオの両方を識別するのに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:57:19 GMT)
Masked Matrix Multiplication for Emergent Sparsity [1.5] トランスフォーマーモデルは、計算が高密度データへの選択的スパースアクセスを実行する創発的な空間を示す。
ベクトル化および並列行列乗算システム A X B = C を構築し,不要な計算を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:36:08 GMT)
A modified quasi-classical analysis to capture the effects of strong
interaction in open QED lattices [1.5] 2つの異なる1次元オープンQED格子による光伝搬における光非線形性の役割について検討する。
量子ビットの非線形性によって媒介される光子-光子相互作用と関連する光子遮断による格子の強度増大に伴う光透過の減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:15:00 GMT)
Partial-transpose-guided entanglement classes and minimum noise
filtering in many-body Gaussian quantum systems [1.5] 純粋な状態のものと類似した2モードのバイパルタイト絡み構造は、多体ガウス量子状態のクラスで見られる。
これらの2つの絡み合いクラスは、スカラー場真空から捕獲されたイオン鎖の局所軸運動モードへの理論的および実験的応用に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:49:33 GMT)
Gaussian quantum steering in multi-event horizon spacetime [1.4] 我々は2つの異なるホーキング温度を持つシュワルツシルト・ド・シッター時空における量子ステアリングを研究する。
ホーキング効果が量子ステアリングを改善するのは初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:04:41 GMT)
Room-temperature quantum sensing with photoexcited triplet electrons in
organic crystals [1.4] 光励起有機色調における偏光スピントリップレット電子を用いた量子センサ
技術は化学系における量子センシングの新たな可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:09:49 GMT)
Designing Multi-Step Action Models for Enterprise AI Adoption [1.4] 本稿では,企業におけるAI導入を妨げる課題に対処するために,Empsingが設計したクローズドソースAIモデルであるMulti-Step Action Model(MSAM)を紹介する。
厳格なテスト手法を通じてMSAMのパフォーマンスを評価し、組織内のAI採用の進展にその潜在的影響を想定している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:37:13 GMT)
Robustness of Deep Neural Networks for Micro-Doppler Radar
Classification [1.4] 同じデータでトレーニングされ、テストされた2つの深い畳み込みアーキテクチャが評価される。
モデルは敵の例に影響を受けやすい。
ドップラー時間よりもケイデンス速度図の表現は、自然に敵の例に対して免疫的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:37:17 GMT)
Surround-View Fisheye Optics in Computer Vision and Simulation: Survey
and Challenges [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） (Wed, 21 Feb 2024 14:48:28 GMT)
TREET: TRansfer Entropy Estimation via Transformer [1.2] 伝達エントロピー(英: Transfer Entropy, TE)は、プロセス間の情報の方向の流れを明らかにする情報理論における測度である。
本研究は,変圧器を用いた定常過程のTE推定手法であるTransfer Entropy Estimation via Transformers (TREET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:45:57 GMT)
BEE-NET: A deep neural network to identify in-the-wild Bodily Expression
of Emotions [1.1] 本稿では,BEE-NETという新しいマルチストリーム深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
また,学習過程における事前知識として,場所や物体のメタ情報を含む新たな後期融合戦略を提案する。
実験の結果,提案手法はAIBEEの最先端技術を2.07%超えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:35:51 GMT)
Improving threshold for fault-tolerant color code quantum computing by
flagged weight optimization [1.1] フラグ量子ビットを用いたデコーダの重み付けを最適化し,誤差の影響を抑える手法を提案する。
物理誤差率の低い論理誤差率は,従来の手法よりも約1桁低いことを示す。
この方法は、他の重みベースのデコーダにも適用でき、QECの実験的な実装の候補として、より有望なカラーコードが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:40:51 GMT)
Test-Driven Development for Code Generation [1.0] GPT4のような大規模言語モデル(LLM)は問題文からコードスニペットを生成する能力を示している。
本稿では,GPT4への入力として問題文とテストを与える方が,単に問題文を入力として与えるよりも優れているという仮説を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:10:12 GMT)
Effects of term weighting approach with and without stop words removing
on Arabic text classification [0.9] 本研究では,2項重み付け法と項重み付け法が停止語を除去した場合のテキストの分類方法に与える影響を比較検討した。
全ての指標に対して、停止語除去を伴う周波数特徴重み付け手法は二分法よりも優れている。
このデータから、同じフレーズ重み付け手法を用いて、停止語除去が分類精度を高めることは明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:31:04 GMT)
PC-JeDi: Diffusion for Particle Cloud Generation in High Energy Physics [0.8] 我々は,PC-JeDiと呼ばれる高エネルギー物理学においてジェットを効率的に生成する新しい手法を提案する。
本手法は, 粒子雲としてジェットを生成する作業に適した変圧器とともに, スコアベース拡散モデルを用いる。
PC-JeDiは、発生したジェットの質を評価するいくつかの指標で、現在の最先端手法と競合する性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:38:39 GMT)
Automated Smart Contract Summarization via LLMs [0.8] 本稿では,実世界のスマートコントラクト上でのジェミニの評価,MMTransとの比較,マルチモーダルプロンプトを組み合わせてコントラクトコード要約を生成する方法について検討する。
我々は、生成した要約の質を測定するために、広く使われている指標(BLEU、METEOR、ROUGE-L)を採用する。
実験の結果、Gemini-Pro-VisionはMETEORとROUGE-Lのメトリクスの下で3発のプロンプトによって生成されたコードコメントに対して21.17%と21.05%のスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:18:32 GMT)
Learning to Model Diverse Driving Behaviors in Highly Interactive
Autonomous Driving Scenarios with Multi-Agent Reinforcement Learning [0.8] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は多くの運転シナリオにおいて印象的な結果を示している。
しかし、これらの訓練された政策のパフォーマンスは、様々な運転スタイルや個性に直面した場合に影響を及ぼす可能性がある。
本稿では、協調価値関数とパーソナリティパラメータを含むPersonality Modeling Network(PeMN)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:44:33 GMT)
Exploiting Adaptive Contextual Masking for Aspect-Based Sentiment
Analysis [0.7] アスペクトベース知覚分析(Aspect-Based Sentiment Analysis、ABSA)は、与えられたテキストから多面的側面、意見、感情を抽出する問題である。
本稿では,ABSAのアスペクト・ターム抽出・アスペクト・センティメント・サブタスクを支援するために,コンテキストに基づく無関係なトークンを除去する適応マスキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:33:09 GMT)
Overview of the VLSP 2023 -- ComOM Shared Task: A Data Challenge for
Comparative Opinion Mining from Vietnamese Product Reviews [0.7] 本稿ではベトナム製品レビュー共有タスク(ComOM)における比較オピニオンマイニングの概要を概観する。
この共有課題の主な目的は、ベトナムの製品レビューから比較意見を引き出す技術を開発することにより、自然言語処理の分野を前進させることである。
非比較文が7427ドル、比較文が2468ドル、文書が1798ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:29:26 GMT)
Unifying Quantum Verification and Error-Detection: Theory and Tools for
Optimisations [0.6] クラウドベースの量子コンピューティングは、クライアントによって量子サービスプロバイダに委譲された計算が忠実に実行されるという強力な保証を提供するために不可欠である。
現在のプロトコルには、コンポーザビリティ、ノイズ・ロバスト性、モジュール性という3つの要素の少なくとも1つが欠落している。
本稿では,SDQCプロトコルの基本構造,すなわちクライアントがサーバの実行を希望する暗号化と,サーバの悪意のある動作を検出するように設計されたテストの2つのコンポーネントを混合する。
テストの種類を変えたり、クライアントの計算と混同したりすると、セキュリティとノイズの異なる新しいSDQCプロトコルが自動的に生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:14:34 GMT)
Identifiability of total effects from abstractions of time series causal
graphs [0.6] 本稿では,システム因果グラフを抽象化した観測時系列からの介入による全効果の同定可能性の問題について検討する。
要約因果グラフでは,全効果が常に識別可能であることを示すとともに,要約因果グラフにおける識別可能性に関する必要十分かつ十分なグラフィカルな条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:00:25 GMT)
The Importance of Architecture Choice in Deep Learning for Climate
Applications [0.5] 我々は,ヨーロッパや米国東海岸の気候において重要な気候であるアトランティック・メリディショナル・オーバーターン循環(AMOC)をモデル化する。
任意の時間スケールで任意に極端な気候シナリオを生成し、ニューラルネットワークを使って予測します。
定量化の不確実性により、AMOCの崩壊の臨界点前にある「スパイク」の興味深いパターンは、今世紀中にAMOCの崩壊を予測した以前の分析に疑問を投げかけている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:09:04 GMT)
Hierarchical Neural Simulation-Based Inference Over Event Ensembles [0.5] そこで本研究では,予測可能な場合のデータセットワイド確率推定手法を提案する。
確率(比)または後部についてニューラル推定器を構築し,モデルの階層構造を明示的に考慮することで,パラメータの制約が大幅に厳しくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:35:38 GMT)
Optimising quantum tomography via shadow inversion [0.4] 本研究は,古典影の逆写像における未利用資源を利用して,そのような対象を推定する新しい手法を導入する。
計算機の一般化されたフレームワークは、様々な短期的な問題に適応する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 22:33:27 GMT)
Cybersecurity as a Service [0.4] この章では、サービス機能とそのプロバイダとしての一般的なサイバーセキュリティの概要について説明する。
特に中小企業において、特定のMSSPの選択に関して適切な質問を行うためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:49:53 GMT)
MSTAR: Multi-Scale Backbone Architecture Search for Timeseries
Classification [0.4] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)のための新しいマルチスケール検索空間とフレームワークを提案する。
我々のモデルは、トレーニングされていない重量とトレーニング済み重量の両方を持つ強力なTransformerモジュールを使用するためのバックボーンとして機能することを示します。
検索空間は4つの異なる領域の4つのデータセットで最先端のパフォーマンスに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:59:55 GMT)
Grover's oracle for the Shortest Vector Problem and its application in
hybrid classical-quantum solvers [0.4] 格子内の最短ベクトルを見つけることは、古典コンピュータと量子コンピュータの両方にとって困難であると考えられている問題である。
SVPのための最も優れた古典的、量子的、あるいはハイブリッドな古典量子アルゴリズムを見つけるためには、十分なセキュリティレベルを提供する暗号系パラメータを選択する必要がある。
グロバーの探索量子アルゴリズムは、一般的な二次的なスピードアップを提供する。
我々はGroverの小さなSVPインスタンスの量子探索と最先端の古典的解法を組み合わせる方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:05:49 GMT)
Advancing Low-Rank and Local Low-Rank Matrix Approximation in Medical
Imaging: A Systematic Literature Review and Future Directions [0.4] 低ランクマトリクス近似(LRMA)とその誘導体である局所LRMA(LLRMA)は、医用画像の可能性を示唆している。
本稿では,医療画像にLRMAとLLRMAを適用した研究を,体系的な文献レビューにより紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:06:48 GMT)
Preserving Near-Optimal Gradient Sparsification Cost for Scalable
Distributed Deep Learning [0.3] 勾配スペーシフィケーションは、モデルの忠実度を著しく損なうことなく、通信量を削減するための潜在的な最適化手法である。
既存の勾配スペーシフィケーション法は、アルゴリズムの非効率設計のため、スケーラビリティが低い。
本稿では,これらの課題に対処するため,ExDynaと呼ばれる新しい勾配スカラー化手法を提案する。
実験では、ExDynaはトレーニング速度とスパシフィケーション性能の点で最先端のスパシファイアよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:00:44 GMT)
QuantTM: Business-Centric Threat Quantification for Risk Management and Cyber Resilience [0.3] QuantTMは、脅威情報収集のための運用および戦略的ビジネス代表者の見解を取り入れたアプローチである。
脅威の影響の分析とセキュリティ制御の適用性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:34:06 GMT)
Machine-learning prediction of tipping and collapse of the Atlantic
Meridional Overturning Circulation [0.2] 近年のAtlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC)の研究は、気候変動により北大西洋への淡水流入が増加し、先端部が崩壊する可能性を懸念している。
AMOC, 生態ネットワーク, 電力システム, 気候モデルなど, 様々なシステムにおいて, 時間変化パラメータによる音質動的システムのチップピングを予測し, テストする機械学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:59:19 GMT)
Open Source Software Field Research: Spanning Social and Practice
Networks for Re-Entering the Field [0.2] 社会技術研究は、大規模社会技術基盤から生まれる社会的サブネットワークをますます含んでいる。
本研究は, フィールド研究において, 隣接するソーシャルサブネットワークを最大限に活用する方法に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:21:16 GMT)
Technical Report on the Checkfor.ai AI-Generated Text Classifier [0.2] Checkfor.aiはトランスフォーマーベースのニューラルネットワークで、大きな言語モデルで書かれたテキストと人間の書いたテキストを区別するよう訓練されている。
Checkfor.aiは、DetectGPTなどのゼロショットメソッドと、商用AI検出ツールの先導よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:13:41 GMT)
Ultrastrong light-matter interaction in a multimode photonic crystal [0.2] 多光子束縛状態の強い関与により、単一の光子の輸送が多体問題となることを示す。
この研究は、単一光子レベルで非線形量子光学を探求するエキサイティングな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:51:41 GMT)
Zero-shot generalization across architectures for visual classification [0.0] 未確認データへの一般化はディープネットワークにとって重要なデシダータムであるが、その分類精度との関係は不明確である。
我々は、ディープ・コンボリューショナル・ネットワーク(CNN)からトランスフォーマー(transformer)に至るまで、一般的なネットワークが、レイヤやアーキテクチャ全体にわたって、目に見えないクラスに外挿する能力に変化があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:45:05 GMT)
Voice-Driven Mortality Prediction in Hospitalized Heart Failure
Patients: A Machine Learning Approach Enhanced with Diagnostic Biomarkers [0.0] 心不全患者の死亡率を予測するための、強力で効果的な機械学習モデルを示す。
音声バイオマーカーを日常的な患者のモニタリングに組み込むことで、この戦略は患者の結果を改善できる可能性がある。
本研究では,患者の5年間の死亡率を予測するために,音声を入力として機械学習システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:50:46 GMT)
Variable Mass and the Noisy Feynman Propagator in Scalar Fields [0.0] 我々は、時間の役割を果たす変数において第一次である質量独立なクライン=ゴルドン方程式を利用する。
量子場理論、すなわちスカラー電磁力学において、ノイズの多いファインマンプロパゲータの符号について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:39:53 GMT)
Using Harmonics for Low-Cost Jamming [0.0] 我々は、Raspberry Piを無線会議マイクを無効化するためのステルス無線周波数ジャミングデバイスとして使用することを探る。
ハーモニックは、フィルタされていない伝送の利点を生かして、Piの伝送周波数以外の周波数を達成するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:15:59 GMT)
Untargeted Near-collision Attacks on Biometrics: Real-world Bounds and
Theoretical Limits [0.0] オンラインとオフラインの両方、そして識別モードと検証モードの両方で実行できる未ターゲティングな攻撃に焦点を当てます。
我々は、これらのシステムのセキュリティに対処するために、False Match Rate(FMR)とFalse Positive Identification Rate(FPIR)を用いる。
この距離空間とシステムパラメータの研究は、標的外攻撃の複雑さと近接衝突の確率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:18:57 GMT)
Unravelling Organisational Rule Systems in Requirements Engineering [0.0] 本稿では,複雑な組織ルールを記述するために用いられる組織ルールシステムの概念を紹介する。
概念的なフレームワークは、より広範な研究課題の第一歩として、要件エンジニアが組織ルールの影響を理解するのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:18:09 GMT)
UMAT4COMSOL: An Abaqus user material (UMAT) subroutine wrapper for
COMSOL [0.0] 我々は,Abaqusのユーザ材料サブルーチンをCOMSOL多物理系における外部材料ライブラリとして使用できるラッパーを提案する。
C言語で記述されたラッパーは、COMSOLの外部材料サブルーチン入力を変換し、Fortranでコード化されたAbaqus UMAT入力と出力に変換する。
我々は,エラスト塑性,超弾性,結晶塑性の領域で数値実験を行うことで,新しい枠組みUMAT4COMSOLの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:45:02 GMT)
Two photons everywhere [0.0] 干渉と相関の基本的な概念は、2光子レベルでは1光子レベルよりも独立して大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:50:50 GMT)
Tumor segmentation on whole slide images: training or prompting? [0.0] 3つの異なる臓器に対する腫瘍分節の文脈における視覚的プロンプトの有効性を示す。
この結果から,視覚的プロンプトは,適切なプロンプト例を用いて,広範囲な微調整を行なわずに,同等あるいは優れた性能を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:59:53 GMT)
Towards a measurement theory in QFT: "Impossible" quantum measurements
are possible but not ideal [0.0] 我々は、非相対論的量子物理学において同じ問題が生じることを示した。
我々は、QFTにおける不可能な測定とは無関係に開発された非相対論的量子情報アプローチを開発する。
これらの考察は、QFTにおける完全な測定理論の発展を導くのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:17:09 GMT)
Time-reversal in a dipolar quantum many-body spin system [0.0] マクロシステムにおける時間反転は日々の経験と矛盾している。
我々は、原子ガス中のリドバーグ状態に代表される双極子相互作用、孤立多体スピン系に時間反転プロトコルを実装した。
我々は磁化の緩和力学の逆転を、非磁化多体状態が磁化状態に逆向きに進化させることで示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:33:52 GMT)
The Subgraph Isomorphism Problem for Port Graphs and Quantum Circuits [0.0] 量子回路におけるパターンマッチングを同時に行うアルゴリズムを提案する。
量子回路の場合、量子ビットの最大数から得られる境界を表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:48:07 GMT)
The Pulse of Fileless Cryptojacking Attacks: Malicious PowerShell Scripts [0.0] ファイルレスマルウェアは、主にスクリプトに依存しており、Windowsシステムのネイティブ機能を活用して、被害者のシステムに痕跡を残さないステルス攻撃を実行する。
本稿は、MITRE ATT&CKフレームワークに基づいて、一般的な悪意あるパターンを解読する、ファイルレス暗号ジャッキングの暗号スクリプトを包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:29:37 GMT)
The METRIC-framework for assessing data quality for trustworthy AI in
medicine: a systematic review [0.0] 信頼できるAIの開発は特に医学において重要である。
ディープラーニング(DL)におけるデータ品質(トレーニング/テスト)の重要性に焦点を当てる。
本稿では,医療訓練データのための特化データ品質フレームワークであるMETRICフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:15:46 GMT)
Symmetry-induced higher-order exceptional points in two dimensions [0.0] 2次元パラメータ空間における対称性誘起高次EPの出現の完全な特徴付けを行う。
EP2s以外のEP3s、EP4s、EP5sは2Dで安定化できる。
これらの高次EPは、常に対称性によって決定される分散とペアで現れなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:43:25 GMT)
StreaMulT: Streaming Multimodal Transformer for Heterogeneous and
Arbitrary Long Sequential Data [0.0] StreaMulTは、クロスモーダルアテンションとメモリバンクに依存するストリーミングマルチモーダルトランスであり、トレーニング時に任意に長い入力シーケンスを処理し、推論時にストリーミング形式で実行する。
StreaMulTは、Multimodal Sentiment Analysisタスク用のCMU-MOSEIデータセットの最先端メトリクスを改善し、他のマルチモーダルモデルよりもはるかに長い入力を処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:48:55 GMT)
Stable Update of Regression Trees [0.0] 本稿では,回帰木という,本質的に説明可能な機械学習手法の安定性に着目した。
本稿では,初期モデルの不確実性に基づいてデータポイントを重み付けする正規化手法を提案する。
その結果、提案手法は、類似またはより良い予測性能を達成しつつ、安定性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:41:56 GMT)
SecurePose: Automated Face Blurring and Human Movement Kinematics
Extraction from Videos Recorded in Clinical Settings [0.0] 顔のぼやけはビデオの識別を外すのに使えるが、このプロセスは手作業と時間を要することが多い。
我々はSecurePoseというオープンソースのソフトウェアを開発し、顔のぼかしと自動キネマティック抽出を両立させることができる。
SecurePoseは脳性麻痺児116例の外来診療で記録された歩行ビデオで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:55:29 GMT)
Science Checker Reloaded: A Bidirectional Paradigm for Transparency and
Logical Reasoning [0.0] 長い文書のためにこれらのハードルに対処するための2ブロックのアプローチを導入する。
最初のブロックは、クエリ拡張によるスパース検索における言語理解を強化する。
第2のブロックは、複雑な質問に対して包括的で情報的な回答を提供することによって、結果をより深くする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:09:25 GMT)
Robustness of diabatic enhancement in quantum annealing [0.0] 本研究は,アニーアル時間の変化に対するポテンシャル増強の感度,およびスペクトルの操作に関与するパラメータについて検討する。
触媒強度とアニール時間の間には, 最終基底状態の忠実度の向上を維持するために, 精密度とアニール時間との間にトレードオフがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:49:15 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） (Wed, 21 Feb 2024 03:28:11 GMT)
Revolutionising Distance Learning: A Comparative Study of Learning Progress with AI-Driven Tutoring [0.0] 生成型AIが大学生の学習速度を大幅に向上させるという最初の証拠を提示する。
我々は,AIを活用した教師アシスタントSynteaの使用が,何百人もの遠隔学習学生の学習速度に影響を及ぼすかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:15:58 GMT)
Replication Study: Enhancing Hydrological Modeling with Physics-Guided
Machine Learning [0.0] 現在の水理モデリング手法は、データ駆動機械学習アルゴリズムと従来の物理モデルを組み合わせたものである。
結果予測におけるMLの精度にもかかわらず、科学的知識の統合は信頼性の高い予測には不可欠である。
本研究では,概念的水文モデルのプロセス理解とMLアルゴリズムの予測効率を融合した物理インフォームド機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:26:59 GMT)
Random forests for detecting weak signals and extracting physical
information: a case study of magnetic navigation [0.0] 貯水池計算と時間遅延フィードフォワードニューラルネットワークという2つの機械学習アーキテクチャは、GPSで測定された環境で地球の異常磁場を検出するために利用することができる。
我々は,複数の決定木の出力を組み合わせたランダム森林の機械学習モデルを利用して,物理量の最適値を与える。
ランダムフォレストアルゴリズムは, 弱い異常場の検出や航空機の位置のフィルタリングにおいて, 極めてよく機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:10:12 GMT)
RAG-Fusion: a New Take on Retrieval-Augmented Generation [0.0] Infineonは、エンジニア、アカウントマネージャ、顧客が迅速に製品情報を取得する必要性を特定している。
この研究は人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)の応用において大きな進歩をみせている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:19:39 GMT)
Quantum particle localization observables on Cauchy surfaces of
Minkowski spacetime and their causal properties [0.0] ミンコフスキー時空における量子系の空間的滑らかなコーシー曲面上の空間局在の一般概念について検討する。
このタイプのPOVMの族が自動的にカスティーリャーノ曲面を一般化する因果条件を満たすことを証明し、平坦な空間のようなコーシー曲面に制限するときにそれを暗示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:05:33 GMT)
Quantum and classical query complexities of functions of matrices [0.0] 任意の連続関数 $f(x):[-1,1]rightarrow [-1,1]$ に対して、計算の量子クエリ複雑性 $brai f(A) ketjpm varepsilon/4$ は$Omega(widetildedeg_varepsilon(f))$ で制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:44:44 GMT)
Quantum Limits of Position and Polarizability Estimation in the Optical
Near Field [0.0] 光学的近接場は各遠距離場よりも散乱体の位置と偏光性についてより多くの情報を持っていることを示す。
この情報の増加は散乱過程自体から始まり、同時に起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:54:27 GMT)
Quantum Annealing and Graph Neural Networks for Solving TSP with QUBO [0.0] 本稿では、量子アニーリングアルゴリズムとグラフニューラルネットワークによるトラベリングセールスマン問題(TSP)の解法として、二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)モデルの適用について検討する。
TSP(QGNN-TSP)のためのグラフニューラルネットワークソリューションを導入し、問題の基盤構造を学習し、QUBOに基づく損失関数の勾配降下による競合ソリューションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 05:55:00 GMT)
Quantized tensor networks for solving the Vlasov-Maxwell equations [0.0] 本稿では量子化テンソルネットワーク(QTN)を用いた量子インスピレーション半単純Vlasov-Maxwell解法を提案する。
ここで考慮された5次元テスト問題に対して、期待される物理学を捉えるのに、控えめな$D=64$が十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:48:31 GMT)
Persuasion, Delegation, and Private Information in Algorithm-Assisted
Decisions [0.0] プリンシパルは、バイナリ状態の公開観測可能な予測を生成するアルゴリズムを設計する。
彼女は、予測に基づいて直接行動するか、または、私的な情報を持つエージェントに決定を委譲するかを判断しなければならない。
このような環境における予測アルゴリズムとデリゲートルールの最適設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:01:48 GMT)
Origami: (un)folding the abstraction of recursion schemes for program
synthesis [0.0] 遺伝的プログラミングは入力仕様を満たす正しいプログラムを探索する。
特定の課題はループと再帰を扱う方法であり、終わらないプログラムを避けることである。
再帰スキーマは、データ生産と消費の組み合わせを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:17:45 GMT)
Optimizing Machine Translation through Prompt Engineering: An
Investigation into ChatGPT's Customizability [0.0] この研究は、ChatGPTのような大規模言語モデルに適切なプロンプトが組み込まれれば、柔軟な翻訳が可能になることを明らかにしている。
この研究は、特定の条件を満たす翻訳を生成するためにプロンプトを使用すると、翻訳品質の変化を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:24:06 GMT)
Neural Control System for Continuous Glucose Monitoring and Maintenance [0.0] 本稿では,持続的なグルコースモニタリングと維持のためのニューラルコントロールシステムを提案する。
本システムでは,インスリンのリアルタイム配信を動的に調整し,グルコースの最適化を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:56:36 GMT)
Mutual information scrambling in Ising spin chain [0.0] 有限長のスピン半粒子の連鎖を考え、混合体イジング・ハミルトンで発展し、開境界条件を課す。
エンタングルメントエントロピーとN'eel状態からのクエンチに続く相互情報の時間進化をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:26:48 GMT)
Multi-organ Self-supervised Contrastive Learning for Breast Lesion
Segmentation [0.0] 本稿では,臓器関連目標タスクに適した事前学習モデルとして,多臓器データセットを用いる。
対象は超音波画像における乳腺腫瘍のセグメンテーションである。
その結果,従来のコントラスト学習事前学習は,教師付きベースラインアプローチに比べて性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 20:29:21 GMT)
Model Checking Logical Actions in Magic Tricks [0.0] モデルチェック(MC)技術は、典型的なカードマジック(CM)をケーススタディを通じて研究するために用いられる。
その結果、マジックトリックモデルチェック(MTMC)技術は、設計されたMTがそのアーキテクトの期待と要求を満たすかどうかを検証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 13:34:15 GMT)
Measuring Social Biases in Masked Language Models by Proxy of Prediction
Quality [0.0] 社会政治学者は、しばしばテキストデータ表現(埋め込み)とは異なるバイアスを発見し、測定することを目的としている。
本稿では,マスク付き言語モデルを用いて学習したトランスフォーマーによって符号化された社会的バイアスを評価する。
提案手法により,提案手法により, 変圧器間の偏りのある文の相対的嗜好を, より正確に推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:33:13 GMT)
Measurement Uncertainty: Relating the uncertainties of physical and
virtual measurements [0.0] 物理検査と機械学習モデルからの予測を補完する場合には,予測の不確実性が重要であることが重要である。
確率論的(機械学習)モデルは、予測と共に予測の不確実性をもたらす。
ここでは,確率モデルの予測的不確かさが,物理検査の計測の不確かさとどのように関係しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:56:56 GMT)
Leveraging Translation For Optimal Recall: Tailoring LLM Personalization
With User Profiles [0.0] 本稿では,言語間情報検索システムにおけるリコール改善のための新しい手法について検討する。
提案手法は,マルチレベル翻訳,セマンティック埋め込みに基づく拡張,ユーザプロファイル中心の拡張を組み合わせた手法である。
ニュースとTwitterデータセットの実験では、ベースラインBM25ランキングよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:25:14 GMT)
Learning Pixel-wise Continuous Depth Representation via Clustering for
Depth Completion [0.0] 我々はCluDeと呼ばれる新しいクラスタリングベースのフレームワークを提案し、ピクセル単位で連続的な深度表現を学習する。
CluDeはピクセル単位で連続的な深度表現を利用することで、オブジェクト境界付近の深度スミアリングをうまく低減する。
CluDeはVOIDデータセットの最先端のパフォーマンスを達成し、KITTIデータセットの分類ベースのメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:18:23 GMT)
Learning Multi-Pursuit Evasion for Safe Targeted Navigation of Drones [0.0] 本稿では,非同期多段階深部強化学習(AMS-DRL)による対向ニューラルネットワークの学習手法を提案する。
AMS-DRLは、追従者および回避者を二部グラフで非同期に訓練する追従回避ゲームにおいて、敵エージェントを進化させる。
本手法を広範囲なシミュレーションで評価し,航法成功率の高いベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 02:34:13 GMT)
Landau-Zener transition rates of superconducting qubits and absorption
spectrum in quantum dots [0.0] ランダウ・ツェナー転移吸収率を含む系と量子ドットのスペクトルに対して、新しい正確な公式が導出される。
正確な公式は、任意の振動周期における遷移速度の最大値と最小値に対して明示的な表現を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:44:46 GMT)
LSTSVR-PI: Least square twin support vector regression with privileged
information [0.0] 特権情報を用いた最小二乗支援ベクトル回帰(LSTSVR-PI)を提案する。
これはLUPIパラダイムを統合し、最小二乗サポートベクトル回帰に追加の情報ソースを利用する。
提案モデルは,LUPIの現代パラダイムと古典的LSTSVRのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:22:07 GMT)
KInIT at SemEval-2024 Task 8: Fine-tuned LLMs for Multilingual
Machine-Generated Text Detection [0.0] SemEval-2024 Task 8は、マルチジェネレータ、マルチドメイン、マルチランガルブラックボックスマシン生成テキスト検出に重点を置いている。
提案手法は,第4位にランクインし,勝者のわずか1ポイント未満の競争結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:09:56 GMT)
Isospin precession in non-Abelian Aharonov-Bohm scattering [0.0] 擬古典的イソスピンの概念は、1975年にウーとヤンによって提唱された非アベリア・アハロノフ・ボーム効果によって説明されている。
イソスピンは、閉じた磁束と入射粒子のイソポピンが平行でないときに発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:50:56 GMT)
Impact of the continuum Coulomb interaction in quantum-orbit-based
treatments of high-order above-threshold ionization [0.0] 我々は、再散乱量子軌道強磁場近似(RQSFA)とクーロン量子軌道強磁場近似(CQSFA)で計算された光電子運動量分布を比較する。
クーロン効果は、高エネルギーや中エネルギーの光電子エネルギーや短軌道では重要ではなく、連続体における低運動量域やより長い電子抽出時間では、残留クーロン電位がより重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:33:39 GMT)
Hybrid Multi-Directional Quantum Communication Protocol [0.0] 本稿では, コントローラの監督の下で, 量子テレポーテーションと共同遠隔操作を行うハイブリッド多方向6パーティ方式を提案する。
我々は、振幅減衰および位相減衰雑音の下で、このハイブリッド方式の平均忠実度を解析的に導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 11:06:14 GMT)
How to fault-tolerantly realize any quantum circuit with local
operations [0.0] 任意の量子ビット間のゲートを含む一般的な量子回路を実現する方法を示す。
回路レベルの局所雑音モデリングは、元の回路の局所雑音と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:12:40 GMT)
Hidden Gems in the Rough: Computational Notebooks as an Uncharted Oasis
for IDEs [0.0] 統合開発環境(IDE)とノートブックの統合について論じる。
実験の円滑化,共同機能の追加,コード理解の改善という,3つの主要な領域に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:10:57 GMT)
Hallucinations or Attention Misdirection? The Path to Strategic Value
Extraction in Business Using Large Language Models [0.0] 本稿では,真の幻覚というよりも,注意方向のミス指向を定義した。
本稿では,PGI,ペルソナ,グループ,インテリジェンスといった手法のベストプラクティスを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:40:24 GMT)
Generative Adversarial Models for Extreme Downscaling of Climate
Datasets [0.0] 気候データセットを極端に下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方
この手法は、既存の手法では無視されがちなダウンスケーリングプロセスに固有の不確実性を明確に考慮する。
非常に高いスケーリング要素を持つタスクのスケールダウンにおけるフレームワークのパフォーマンスを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:25:04 GMT)
Focusing membrane metamirrors for integrated cavity optomechanics [0.0] 我々はSi$_3$N$_4$膜の非周期フォトニック結晶パターニングにより、懸濁した高反射率集光メタミラーを実現した。
本稿では,自由空間とキャビティを用いた透過測定による反射率のメタミラー設計,製造プロセス,キャラクタリゼーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:54:33 GMT)
Fiat-Shamir for Proofs Lacks a Proof Even in the Presence of Shared
Entanglement [0.0] これをCRQS(Common Reference Quantum State)モデルと呼び、よく知られたCommon Reference String(CRS)と類似している。
私たちはこの概念をWak One-Time Random Oracle (WOTRO)として定式化します。
CRQSモデルにおけるWOTROのプロトコルは、(非効率な)敵によって攻撃可能であることを示す。
我々の敵は効率的にシミュレート可能であり、これは暗号ゲーム仮定への完全にブラックボックスの削減によるスキームの計算安全性を証明する可能性を規定している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:57:06 GMT)
Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with
Conversational Language Models and Prompt Engineering [0.0] ChatExtractは、初期作業とバックグラウンドを最小限にして、非常に正確なデータ抽出を完全に自動化することができる。
材料データに対するテストでは、最高の会話型LLMから90%近い精度とリコールが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:07:30 GMT)
Efficient Normalized Conformal Prediction and Uncertainty Quantification
for Anti-Cancer Drug Sensitivity Prediction with Deep Regression Forests [0.0] 予測間隔で機械学習モデルをペアリングするための有望な方法として、コンフォーマル予測が登場した。
本研究では,深部回帰林から得られた分散度を算出し,各試料の不確かさを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 19:09:53 GMT)
Duality between the quantum inverted harmonic oscillator and inverse
square potentials [0.0] 逆調和振動子の量子力学が粒子の量子力学にどのようにマッピングできるかを示す。
両系をハミルトニアン $H=(xp+px)/2$ でベリー・キーティング系に関連付けることでこれを実証する。
我々の地図は、粒子の吸収や放出を含むシステムに適するため、境界条件が自己共役である必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:24:16 GMT)
Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 for Automatic
Histopathology Breast Cancer Image Classification [0.0] 本研究では,乳がんの新たな分類法であるDual-Activated Lightweight Attention ResNet50(DALAResNet50)を紹介する。
トレーニング済みのResNet50モデルと軽量なアテンション機構を統合し、ResNet50の第4層にアテンションモジュールを埋め込み、LeakyReLUとReLUのアクティベーション機能を備えた2つの完全に接続されたレイヤを組み込む。
DALAResNet50法は,40X,100X,200X,400Xの乳がん組織像を用いて,98.5%,98.7%,97.9%の検診を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:36:50 GMT)
Driving Generative Agents With Their Personality [0.0] 本研究では,ゲームキャラクタ開発における心理測定値,特にパーソナリティ情報を活用するためのLarge Language Models (LLMs) の可能性を探る。
この研究は、LLMが与えられたパーソナリティプロファイルを一貫して表現できることを示し、ゲームキャラクタの人間的な特性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:29:57 GMT)
Discovering and exploring cases of educational source code plagiarism
with Dolos [0.0] Dolosは、教育ソースコードの盗作行為を検出し予防するためのツールのエコシステムである。
教育者は、ブラウザで新しいWebアプリから、プラジャリズムパイプライン全体を実行できる。
新しいダッシュボードは、ソースファイルのコレクションが盗作の疑いのあるケースを含んでいるかどうかを即座に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:51:12 GMT)
Differentially Private Zeroth-Order Methods for Scalable Large Language
Model Finetuning [0.0] 事前訓練されたLLMの差分プライベート(DP)微調整は、タスク固有のデータセットのプライバシ保護に注目が集まっている。
DP-SGDのスケーラビリティを限界まで押し上げたにもかかわらず、DP-SGDベースの微調整法は残念ながらSGD固有の非効率性によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:11:02 GMT)
Differential equation for the Uehling potential [0.0] この微分方程式の右辺は、2つのマクドナルド函数の線型結合である$K_0(b r)$と$K_1(b r)$である。
これは、少数電子原子、多電子原子、イオン、モオン原子およびバイムオン原子/イオンにおける真空分極の最低次補正を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 03:05:23 GMT)
Design of Fuzzy Logic Controller for Washing Machine [0.0] 本稿では,マルチインプット・マルチアウトプットに基づくアルゴリズムを開発した。
このシミュレーションの結果,洗濯機は低コストでより優れた実行を可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:12:30 GMT)
Coupled coherent states method for tunneling dynamics: an interpretative
study [0.0] 第四紀二重井戸のトンネル力学と古典的軌道誘導コヒーレント状態の利用に焦点を当てる。
オーバーザバリアな古典的軌道は、単独でトンネル効果を正確に記述できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 14:44:16 GMT)
Conway's law, revised from a mathematical viewpoint [0.0] 数学的な観点からコンウェイの法則を改訂する。
タスクグラフを導入することで、まずConwayの法則を厳格に記述します。
次に、コンウェイの対応と階層構造との自然な表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 00:53:22 GMT)
Controlling Large Electric Vehicle Charging Stations via User Behavior
Modeling and Stochastic Programming [0.0] 本稿では, スロット電力制限, 契約しきい値超過によるペナルティ, 電気自動車(EV)の早期切断など, 現実的な制約を取り入れた電気自動車充電ステーションモデルを提案する。
本稿では,ユーザが提供する情報,すなわちモデル予測制御と2段階プログラミングを利用する2つのマルチステージプログラミング手法を提案する。
この2つの手法の利点は、実世界のデータセットを用いた22日間のシミュレーションにおいて、2つの基準線に対して示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:50:15 GMT)
Context-based Interpretable Spatio-Temporal Graph Convolutional Network
for Human Motion Forecasting [0.0] 本稿では,効率的な3次元ポーズ予測モデルとしてコンテキスト解釈型時空間グラフネットワーク(IST-GCN)を提案する。
提案アーキテクチャでは,ポーズシーケンスから意味のある情報を抽出し,入力モデルにアグリゲーションとアクセラレーションを集約し,最終的に出力変位を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 17:51:30 GMT)
Computing Transiting Exoplanet Parameters with 1D Convolutional Neural
Networks [0.0] 2つの1次元畳み込みニューラルネットワークモデルが提示される。
1つのモデルは完全な光曲線で動作し、軌道周期を推定する。
もう1つは位相折りたたみ光曲線を演算し、軌道の半主軸と惑星と恒星の半径比の正方形を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:17:23 GMT)
Complexity Growth and the Krylov-Wigner function [0.0] カオスハミルトニアンによる時間進化下での一般的な初期状態に対するウィグナー負性度の成長について検討した。
クリロフ・ウィグナー函数は、大きな$D$極限におけるウィグナー負性の初期成長を最小化することを示した。
また、初期純状態に対するランダム行列論において、クリロフ・ウィグナー関数の時間発展とその負性についても数値的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:54:12 GMT)
Clifford circuits over non-cyclic abelian groups [0.0] すべてのクリフォード回路を古典的に効率的にシミュレートできることが示される。
さらに、局所的な2キュービットのクリフォードゲートとマジック状態に基づく普遍量子コンピューティングスキームのための回路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 18:26:25 GMT)
Breaking the HISCO Barrier: Automatic Occupational Standardization with
OccCANINE [0.0] 本稿では,職業記述をHISCO分類システムに自動変換する新しいツールOccCANINEを提案する。
既存の言語モデル(CANINE)を精査し、それを自動で実行し、これまで何日も何週間もかかった数秒と数分で実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:10:43 GMT)
Bound states in the continuum in a tangential ring with pointlike
impurities [0.0] リングに沿って周期的に分布する点状不純物を含むシステムについて検討する。
ここでは、コンダクタンスの正確な式に基づいて、連続体(BIC)の有界状態が、環のブリルアンゾーンの高対称性モータにおける環状態から形成されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 21:16:29 GMT)
Bias correction of wind power forecasts with SCADA data and continuous
learning [0.0] 我々は,4つの機械学習に基づく風力予測モデルを提示し,評価し,比較する。
本モデルは,65基の風力タービンからなるウィンドパークのデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:31:45 GMT)
BenchCloudVision: A Benchmark Analysis of Deep Learning Approaches for
Cloud Detection and Segmentation in Remote Sensing Imagery [0.0] リモートセンシングデータ処理パイプラインでは、クラウド検出が重要な役割を果たす。
本稿では,雲の識別に応用した7つの最先端セマンティックセマンティックセマンティクスと検出アルゴリズムについて検討する。
研究は、少数のスペクトルバンドだけでクラウドセグメンテーションを実行できる機械学習アルゴリズムを作成しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:32:43 GMT)
Bell pair extraction using graph foliage techniques [0.0] 私たちは、複数のペアがネットワーク間で同時に通信できるかどうかに興味を持っています。
量子ネットワークはグラフ状態で表すことができ、グラフ状態上で特定の量子演算を実行するための通信リンクを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 04:03:35 GMT)
Bangla AI: A Framework for Machine Translation Utilizing Large Language
Models for Ethnic Media [0.0] エスニックメディアはホスト国のディアスポラコミュニティに注目する。
ホスト国の言語を利用するのではなく、民族メディアは移民コミュニティの言語でニュースを提供する。
この研究は、民族メディア産業における大規模言語モデル(LLM)と多言語機械翻訳(MMT)の今後の統合について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:43:04 GMT)
Analyizing the Conjunction Fallacy as a Fact [0.0] 本研究は, 先行的事実可能性のごく一部に焦点が当てられている。
後者は、その性質が拡張的考察によって動機づけられていることを考えると、共同誤認における研究の進化のかなり興味深い側面である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 08:40:04 GMT)
ANGO: A Next-Level Evaluation Benchmark For Generation-Oriented Language
Models In Chinese Domain [0.0] ANGOは中国のマルチ選択質問評価ベンチマークである。
ANGOの各質問は複数のキーポイントに対応でき、評価結果の解釈可能性を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 06:44:37 GMT)
AI-Powered Predictions for Electricity Load in Prosumer Communities [0.0] 本稿では,人工知能を用いた短期負荷予測手法を提案する。
その結果、(負荷予測タスクに適応した)持続的項と回帰的項の組み合わせは、最高の予測精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:23:09 GMT)
A unifying primary framework for quantum graph neural networks from
quantum graph states [0.0] グラフ状態は、量子コンピュータ上の量子状態として数学的グラフを表現するために用いられる。
グラフ状態に基づいて量子グラフニューラルネットワークモデルを理解し,実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 07:10:06 GMT)
A novel device for controlling the flow of information based on Weyl
fermions and some interesting remarks regarding the electromagnetic
interactions of high energy particles [0.0] 粒子の運動方向に垂直な電場を印加することにより,いくつかの異なるチャネル上でのワイルフェルミオンの流れを完全に制御できることを示す。
このようにして、各チャネル上のワイル電流の有無に応じて、情報を論理ビットとして送信することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 10:46:35 GMT)
A generalized model of the noise spectrum of a two-level fluctuator in
the presence of an electron subbath [0.0] その結果,Ahn の低温度域では,S(omega) プロット e-C/T3/8$ の雑音パワースペクトルが数桁異なることがわかった。
また、2つのモデルから得られる数値結果を比較すると、S(omega)$の値がAhnの値と数桁の温度で異なることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 16:42:51 GMT)
A Zero-Knowledge Revocable Credential Verification Protocol Using Attribute-Based Encryption [0.0] 本稿では,Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryptionを利用した認証プロトコルを提案する。
このプロトコルは、アキュムレータによる述語と取り消しの匿名の証明をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 15:01:10 GMT)
A Unified Knowledge Graph to Permit Interoperability of Heterogeneous Digital Evidence [0.0] 本稿では,現代統一データグラフの形での新しいアプローチを提案する。
提案手法は,エビデンスデータをシームレスに統合し,調和し,統一することを目的としている。
クロスプラットフォームの相互運用性、効率的なデータクエリ、ディジタル調査のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 12:17:33 GMT)
A Temporal Bias Correction using a Machine Learning Attention model [0.0] バイアス補正(BC)法は、時間的バイアスを調整するのに苦労する。
BCメソッドは、連続するタイムポイント間の依存を無視します。
私たちは、時間的バイアスを修正するための新しいBC方法論を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 23:18:03 GMT)
A Framework for Fluid Motion Estimation using a Constraint-Based
Refinement Approach [0.0] 制約に基づく精錬手法を用いて流体運動推定のための一般的な枠組みを定式化する。
この結果から, 流体流動の古典的連続性方程式に基づく近似式が得られた。
また、系を対角化するコーシー・リーマン作用素との驚くべき関係を観察し、流れの発散と曲率を含む拡散現象を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Feb 2024 09:13:07 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） (Wed, 21 Feb 2024 21:50:35 GMT)