Take the Bull by the Horns: Hard Sample-Reweighted Continual Training
Improves LLM Generalization [166.0] 大きな言語モデル(LLM)の能力を高めることが大きな課題だ。
本研究は,従来の事前学習データセットを用いたLCMの光連続訓練に関する実証的戦略から始まった。
次に、この戦略をインスタンス重み付け分散ロバスト最適化の原則化されたフレームワークに定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:10:57 GMT)
Consolidating Attention Features for Multi-view Image Editing [126.2] 本研究では,空間制御に基づく幾何学的操作に着目し,様々な視点にまたがって編集プロセスを統合する手法を提案する。
編集画像の内部クエリ機能に基づいて訓練されたニューラルラジアンス場QNeRFを紹介する。
拡散時間の経過とともにクエリをよりよく統合する、プログレッシブで反復的な手法により、プロセスを洗練します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:50:18 GMT)
Large Language Models Are Not Robust Multiple Choice Selectors [117.7] 複数選択質問(MCQ)は、大規模言語モデル(LLM)の評価において、一般的なが重要なタスク形式として機能する。
この研究は、現代のLLMが、その固有の「選択バイアス」によるオプション位置変化に対して脆弱であることを示している。
そこで本研究では,オプションIDに対する事前バイアスを全体予測分布から分離するPriDeという,ラベルのない推論時間脱バイアス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:40:35 GMT)
CriticBench: Evaluating Large Language Models as Critic [115.8] CriticBenchは、大規模言語モデルの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ように設計された、新しいベンチマークである。
オープンソース LLM とクローズドソース LLM の評価は,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を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:39:02 GMT)
Prompting a Pretrained Transformer Can Be a Universal Approximator [105.6] 従来考えられていたよりもはるかに小さな事前学習モデルでは,プレフィックスの場合には普遍近似が可能であることを示す。
また、関数を所望の精度に近似するのに必要なプレフィックスの長さにジャクソン型境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:12:48 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） (Thu, 22 Feb 2024 03:06:55 GMT)
Balanced Data Sampling for Language Model Training with Clustering [102.2] 本稿では,学習データのテキスト分布のバランスをとるためにClusterClip Smplingを提案する。
大規模な実験は、ClusterClip Smplingの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:20:53 GMT)
Graph Neural Networks for Graphs with Heterophily: A Survey [98.5] 異種グラフに対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の総合的なレビューを提供する。
本稿では,既存の異好性GNNモデルを本質的に支配する系統分類法を提案する。
グラフヘテロフィリーと様々なグラフ研究領域の相関について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:38:25 GMT)
Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training [98.3] E5は最先端のテキスト埋め込みのファミリーであり、幅広いタスクにうまく転送される。
E5は、テキストの単一ベクトル表現を必要とするタスクに対して、汎用的な埋め込みモデルとして簡単に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:21:51 GMT)
AQD: Towards Accurate Fully-Quantized Object Detection [94.1] 本稿では,浮動小数点演算を除去するために,AQDと呼ばれる高精度な量子化オブジェクト検出ソリューションを提案する。
我々のAQDは、非常に低ビットのスキームの下での完全精度と比較して、同等またはそれ以上の性能を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:54:32 GMT)
Not All Experts are Equal: Efficient Expert Pruning and Skipping for
Mixture-of-Experts Large Language Models [94.0] MoE LLMはより少ないパラメータで高いパフォーマンスを実現することができるが、パラメータサイズが大きいためデプロイは困難である。
本稿では主に,プラグ・アンド・プレイ・エキスパートレベルのスペーシフィケーション技術を導入することで,MoE LLMの展開効率を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:56:07 GMT)
DualFocus: Integrating Macro and Micro Perspectives in Multi-modal Large
Language Models [85.5] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)におけるマクロ・マイクロ視点の統合フレームワークであるDualFocusについて述べる。
本研究は,DualFocusが総合的な洞察と詳細な検査のバランスをとる上で優れていることを示し,MLLMの幻覚例を著しく減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:26:02 GMT)
Robust Training of Federated Models with Extremely Label Deficiency [84.0] フェデレーション半教師付き学習(FSSL)は、ラベル不足を伴う分散データを用いて機械学習モデルを協調訓練するための強力なパラダイムとして登場した。
我々は,ラベル付きおよびラベルなしデータの異なる視点から洞察を提供することにより相互指導を強化するために,ツインサイトと呼ばれる新しいツインモデルパラダイムを提案する。
4つのベンチマークデータセットに関する包括的な実験は、Twin-sightが様々な実験環境において最先端の手法を著しく上回っていることを示す重要な証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:19:34 GMT)
MAPE-PPI: Towards Effective and Efficient Protein-Protein Interaction
Prediction via Microenvironment-Aware Protein Embedding [82.3] タンパク質-プロテイン相互作用(PPI)は、様々な生物学的過程において基本的であり、生命活動において重要な役割を果たしている。
MPAE-PPIは、十分に大きな「語彙」を介して、マイクロ環境を化学的に意味のある離散コードに符号化する
MPAE-PPIは、数百万のPPIでPPI予測にスケールでき、有効性と計算効率のトレードオフが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:04:41 GMT)
Diffusion Model Based Visual Compensation Guidance and Visual Difference
Analysis for No-Reference Image Quality Assessment [82.1] 本稿では, 複雑な関係をモデル化する能力を示す, 最先端(SOTA)生成モデルを提案する。
生成した拡張画像とノイズを含む画像を利用する新しい拡散復元ネットワークを考案する。
2つの視覚評価枝は、得られた高レベル特徴情報を包括的に解析するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:39:46 GMT)
Improving Machine Translation with Human Feedback: An Exploration of
Quality Estimation as a Reward Model [79.5] 報酬モデルにおける人間の嗜好の不十分なモデリングは、人間のフィードバックを活用して翻訳品質を向上させる上で大きな障害となる。
本研究では,QEモデルを報酬モデルとして活用し,フィードバックトレーニングにおける人間の嗜好を予測する可能性について検討する。
実験結果から,提案したQEに基づくフィードバックトレーニングは,様々な設定において一貫した,重要な改善を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:30:23 GMT)
ConceptBed: Evaluating Concept Learning Abilities of Text-to-Image
Diffusion Models [79.1] 本研究では,284のユニークな視覚概念と33Kの合成テキストプロンプトからなる大規模データセットであるConceptBedを紹介する。
我々は、対象、属性、スタイルのいずれかである視覚概念を評価し、また、構成性の4つの次元(計数、属性、関係、行動)を評価する。
私たちの結果は、概念を学ぶことと、既存のアプローチが克服に苦労する構成性を維持することのトレードオフを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:11:46 GMT)
Doc2SoarGraph: Discrete Reasoning over Visually-Rich Table-Text
Documents via Semantic-Oriented Hierarchical Graphs [79.0] 視覚的にリッチなテーブルテキスト文書に答えるTAT-DQAを提案する。
具体的には、離散推論機能を強化した新しいDoc2SoarGraphフレームワークを提案する。
我々は,TAT-DQAデータセットに関する広範な実験を行い,提案したフレームワークは,テストセット上でのエクサクティマッチ(EM)とF1スコアでそれぞれ17.73%,F1スコアで16.91%の最高のベースラインモデルを上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:12:54 GMT)
TAT-LLM: A Specialized Language Model for Discrete Reasoning over
Tabular and Textual Data [77.7] 我々は,言語モデル(LLM)の驚くべきパワーを活用して課題を解決することを検討する。
LLaMA2を微調整し,既存のエキスパートアノテートデータセットから自動生成したトレーニングデータを用いてTAT-LLM言語モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:36:56 GMT)
RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.4] 本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:12:00 GMT)
Towards Seamless Adaptation of Pre-trained Models for Visual Place
Recognition [76.7] 視覚的位置認識のための事前学習モデル(VPR)のシームレスな適応を実現する新しい手法を提案する。
具体的には、地域を識別するための有意義なランドマークに焦点を当てたグローバルな特徴とローカルな特徴の両方を得るために、ハイブリッド適応法を設計する。
実験結果から,本手法はトレーニングデータやトレーニング時間が少なく,最先端の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:55:01 GMT)
Qsnail: A Questionnaire Dataset for Sequential Question Generation [76.6] 質問紙作成作業に特化して構築された最初のデータセットについて述べる。
我々はQsnailの実験を行い、その結果、検索モデルと従来の生成モデルが与えられた研究トピックや意図と完全に一致していないことが明らかとなった。
チェーン・オブ・シークレット・プロンプトと微調整による改善にもかかわらず、言語モデルによるアンケートは、人間の手書きのアンケートには及ばない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:14:10 GMT)
Eagle: Ethical Dataset Given from Real Interactions [74.7] 社会的バイアス、毒性、不道徳な問題を示すChatGPTとユーザ間の実際のインタラクションから抽出されたデータセットを作成します。
我々の実験では、イーグルは、そのような倫理的課題の評価と緩和のために提案された既存のデータセットでカバーされていない相補的な側面を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:46:02 GMT)
E^2-LLM: Efficient and Extreme Length Extension of Large Language Models [74.1] 本稿では,E2-LLMと呼ばれる大規模言語モデルに対して,1つの訓練手順と劇的にコストを削減した効率的な拡張手法を提案する。
複数のベンチマークデータセットに対する総合的な実験結果から,E2-LLMが長文課題に対する有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:49:10 GMT)
UFO: a Unified and Flexible Framework for Evaluating Factuality of Large
Language Models [73.7] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の知識との整合性に欠けるテキストを生成し、事実的不正確さやテキスト・ハロシン化をもたらす。
プラグアンドプレイのファクトソースに対する事実を検証するための,LLMに基づく統一的かつ柔軟な評価フレームワークである textttUFO を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:45:32 GMT)
Large-Scale Actionless Video Pre-Training via Discrete Diffusion for
Efficient Policy Learning [73.7] 本稿では,人間のビデオにおける生成前訓練とアクションラベル付きロボットビデオのポリシー微調整を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は, 従来の最先端手法と比較して, 高忠実度な今後の計画ビデオを生成し, 細調整されたポリシーを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:48:47 GMT)
PixT3: Pixel-based Table To Text generation [72.6] 本稿では,線形化と入力サイズ制限の課題を克服するマルチモーダルテーブル・トゥ・テキスト・モデルPixT3を提案する。
ToTToとLogic2Textベンチマークの実験では、PixT3はテキストのみで動作するジェネレータよりも競争力があり、優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:59:55 GMT)
NeRF-Det++: Incorporating Semantic Cues and Perspective-aware Depth
Supervision for Indoor Multi-View 3D Detection [72.0] NeRF-Detは、NeRFを用いた屋内マルチビュー3次元検出において、表現学習の強化による優れた性能を実現している。
セマンティックエンハンスメント(セマンティックエンハンスメント)、パースペクティブ・アウェア・サンプリング(パースペクティブ・アウェア・サンプリング)、および順序深度監視を含む3つのソリューションを提案する。
結果として得られたアルゴリズムであるNeRF-Det++は、ScanNetV2とAR KITScenesデータセットで魅力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） (Thu, 22 Feb 2024 11:48:06 GMT)
Unintended Impacts of LLM Alignment on Global Representation [70.4] 開発者は、RLHF(Reinforcement Learning From Human Feedback)やDPO(Direct Preference Optimization)など、様々な手順で、大規模言語モデル(LLM)をユーザの好みに合わせることができる。
我々は、アライメントが、グローバルな表現の3つの軸、すなわち、英語方言、多言語主義、世界各国の意見にどのように影響するかを探求する。
これらの意図しない影響に繋がる設計決定と、より公平な選好チューニングの推奨を議論することで、私たちは結論付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:31:22 GMT)
Improving Code Generation by Training with Natural Language Feedback [69.5] 自然言語フィードバックから学習するアルゴリズムを訓練時に形式化し、それをILF(Language Feedback)と呼ぶ。
ILFはトレーニング中に少量の人間によるフィードバックしか必要とせず、テスト時に同じフィードバックを必要としないため、ユーザフレンドリでサンプル効率がよい。
Instly Basic Python Problems (MBPP)ベンチマークでは、ICFを使用してCodegen-Mono 6.1Bモデルのpass@1レートを38%改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:30:31 GMT)
LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities
and Future Opportunities [68.9] 知識グラフ(KG)の構築と推論のための大規模言語モデル(LLM)の評価。
我々は,LLMと外部ソースを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し,KGの構築と推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:15:25 GMT)
MAPO: Advancing Multilingual Reasoning through Multilingual
Alignment-as-Preference Optimization [68.6] 本稿では,他言語の推論過程を支配言語と整合させるために,MAPO(Multilingual-Alignment-as-Preference Optimization)フレームワークを提案する。
具体的には,非支配言語と支配言語における回答の整合性について,既成の翻訳モデルを用いて検討する。
実験により、MAPOは様々なモデルの多言語推論において、安定して大幅な改善を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:58:23 GMT)
LLM-DA: Data Augmentation via Large Language Models for Few-Shot Named
Entity Recognition [68.0] $LLM-DA$は、数発のNERタスクのために、大きな言語モデル(LLM)に基づいた、新しいデータ拡張テクニックである。
提案手法では,14のコンテキスト書き換え戦略を採用し,同一タイプのエンティティ置換を設計し,ロバスト性を高めるためにノイズ注入を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:19:56 GMT)
ConceptMath: A Bilingual Concept-wise Benchmark for Measuring
Mathematical Reasoning of Large Language Models [67.3] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の概念的数学的推論を評価するための詳細なベンチマークであるConceptMathを紹介する。
一般的な数学的推論を平均精度で評価する従来のベンチマークとは異なり、ConceptMathは数学の問題を数学的概念の階層の下に体系的に整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:06:49 GMT)
A Classification-Guided Approach for Adversarial Attacks against Neural
Machine Translation [66.6] 我々は,分類器によって誘導されるNMTシステムに対する新たな敵攻撃フレームワークであるACTを紹介する。
本攻撃では,翻訳が本来の翻訳と異なるクラスに属する意味保存的敵の例を作成することを目的としている。
攻撃に対するNMTモデルの堅牢性を評価するため,既存のブラックボックス単語置換攻撃の強化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:27:09 GMT)
FLATTEN: optical FLow-guided ATTENtion for consistent text-to-video
editing [65.6] 拡散モデルのU-Netにおける注目モジュールに光フローを導入し,テキスト対ビデオ編集の不整合問題に対処する。
提案手法であるFLATTENでは,異なるフレームにまたがる同一フローパス上のパッチを適用して,アテンションモジュール内の相互にアテンションする。
既存のテキスト・ビデオ編集ベンチマークの結果から,提案手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:37:09 GMT)
RelayAttention for Efficient Large Language Model Serving with Long
System Prompts [65.0] 本稿では,長いシステムプロンプトを含むLCMサービスの効率を向上させることを目的とする。
これらのシステムプロンプトの処理には、既存の因果注意計算アルゴリズムにおいて、冗長なメモリアクセスが必要となる。
本稿では,DRAMから入力トークンのバッチに対して,これらの隠れ状態を正確に1回だけ読み取ることのできるアテンションアルゴリズムRelayAttentionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:58:28 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） (Thu, 22 Feb 2024 03:50:24 GMT)
Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When
and What to Retrieve for LLMs [64.0] 本稿では,スリムプロキシモデルを用いた大規模言語モデル (LLM) における知識不足を検知する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。
パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、回答を回答としています。
ヒューリスティックな回答は、LLM内の既知の未知の知識と同様に、ユーザの質問に答えるために必要な知識を予測するのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:23:55 GMT)
Word-Sequence Entropy: Towards Uncertainty Estimation in Free-Form
Medical Question Answering Applications and Beyond [64.0] 不確実性推定は、安全クリティカルな人間とAIのインタラクションシステムの信頼性を確保する上で重要な役割を果たす。
本稿では,ワードシーケンスエントロピー(WSE, Word-Sequence Entropy)を提案する。
We show that WSE exhibits excellent performance on accurate uncertainty Measurement under two standard criteria for correctness evaluation。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:46:08 GMT)
Quick-Tune: Quickly Learning Which Pretrained Model to Finetune and How [62.5] 本稿では,最適事前学習モデルとハイパーパラメータを共同で探索し,微調整する手法を提案する。
本手法は,一連のデータセット上で,事前学習したモデルの性能に関する知識を伝達する。
得られたアプローチによって、新しいデータセットの正確な事前学習モデルを迅速に選択できることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:28:12 GMT)
Less is More: Mitigating Multimodal Hallucination from an EOS Decision
Perspective [62.3] 大規模なマルチモーダルモデル(LMM)は、視覚的な入力に存在しないコンテンツを生成するため、しばしば多モーダル幻覚に悩まされる。
本稿では,モデルが生成をタイムリーに終了する能力を阻害する,過度に詳細なトレーニングデータについて検討する。
生成したテキストと画像を比較し,シーケンス全体の完全性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:33:13 GMT)
Vision-Language Models as a Source of Rewards [61.8] 強化学習エージェントの報酬源として市販の視覚言語モデル(VLM)の有効性を検討する。
様々な言語目標の視覚的達成に対する報酬は、CLIPファミリーのモデルから導き出すことができ、様々な言語目標を達成するためのRLエージェントの訓練に使用されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:44:52 GMT)
MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language
Models in Multi-Turn Dialogues [60.1] MT-Bench-101は,マルチターン対話におけるLarge Language Models (LLMs) の細粒度化能力を評価するために設計された。
1388のタスクで4208のターンが1388のマルチターン対話にまたがる3階層の階層的能力分類を構築した。
次に,MT-Bench-101に基づく21のLLMを評価し,能力とタスクの観点から総合的な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:21:59 GMT)
Domain Generalization via Causal Adjustment for Cross-Domain Sentiment
Analysis [59.7] クロスドメイン感情分析における領域一般化の問題に焦点をあてる。
本稿では,ドメイン固有表現とドメイン不変表現をアンタングル化するバックドア調整に基づく因果モデルを提案する。
一連の実験は、我々のモデルの優れたパフォーマンスと堅牢性を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:26:56 GMT)
Decentralized Riemannian Conjugate Gradient Method on the Stiefel
Manifold [59.7] 共役法は、最急降下法よりも高速に収束する重要な一階最適化法であり、その計算コストは二階法よりもはるかに低い。
本稿では、スティーフェル多様体上の大域勾配を最小化する分散共役法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:51:06 GMT)
Multi-modal Stance Detection: New Datasets and Model [59.4] テキストと画像からなるツイートに対するマルチモーダル姿勢検出について検討する。
我々は、シンプルで効果的なマルチモーダル・プロンプト・チューニング・フレームワーク(TMPT)を提案する。
TMPTはマルチモーダル姿勢検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:24:19 GMT)
On the Performance of Empirical Risk Minimization with Smoothed Data [59.3] 経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization、ERM)は、クラスがiidデータで学習可能であれば、サブ線形誤差を達成できる。
We show that ERM can able to achieve sublinear error when a class are learnable with iid data。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:55:41 GMT)
AnomalyDiffusion: Few-Shot Anomaly Image Generation with Diffusion Model [59.1] 製造業において異常検査が重要な役割を担っている。
既存の異常検査手法は、異常データが不足しているため、その性能に制限がある。
本稿では,新しい拡散型マイクロショット異常生成モデルであるAnomalyDiffusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:54:11 GMT)
Self-Guided Masked Autoencoders for Domain-Agnostic Self-Supervised
Learning [58.9] 本稿では、完全にドメインに依存しないマスク付きモデリング手法である自己誘導マスク付きオートエンコーダ(SMA)を提案する。
SMAは、マスクを学習し、ドメイン固有の仮定なしでサンプリングすることで、マスクモデリングの目的を用いて注意に基づくモデルを訓練する。
本研究では,タンパク質生物学,化学特性予測,粒子物理の3つの自己教師型学習ベンチマークでSMAを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:46:22 GMT)
OpenCodeInterpreter: Integrating Code Generation with Execution and
Refinement [58.0] 我々はOpenCodeInterpreterを紹介した。OpenCodeInterpreterは、コードを生成、実行、反復的に精製するためのオープンソースのコードシステムのファミリーである。
我々は,HumanEvalやMBPP,EvalPlusの強化バージョンなど,主要なベンチマークを対象としたOpenCodeInterpreterの総合評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:06:23 GMT)
ParaGuide: Guided Diffusion Paraphrasers for Plug-and-Play Textual Style
Transfer [57.6] テキストスタイル転送は、意味を保ちながらテキストのスタイル特性を変換するタスクである。
任意のスタイルに柔軟に適応できる汎用型転送のための新しい拡散型フレームワークを提案する。
本研究では,人的評価と自動評価の両面から,Enron Email Corpusの手法を検証するとともに,形式性,感情,さらにはオーサシップスタイルの伝達にも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:38:26 GMT)
Monkey: Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large
Multi-modal Models [57.6] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は視覚言語タスクにおいて有望であるが、高解像度入力と詳細なシーン理解に苦慮している。
LMM機能を強化するためにMonkeyを導入します。
モンキーは入力画像を均一なパッチに分割して処理し、それぞれのサイズ(例:448x448)をよく訓練されたビジョンエンコーダのトレーニングに使用する。
解像度は1344x896ピクセルまでで、複雑な視覚情報を詳細にキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:23:26 GMT)
Cameras as Rays: Pose Estimation via Ray Diffusion [57.3] カメラのポーズを推定することは3D再構築の基本的な課題であり、まばらな視点では依然として挑戦的である。
本稿では,カメラを光束として扱うカメラポーズの分散表現を提案する。
提案手法は回帰法と拡散法の両方で,CO3Dのカメラポーズ推定における最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:56 GMT)
Towards true discovery of the differential equations [57.1] 微分方程式探索は、解釈可能なモデルを開発するために使用される機械学習サブフィールドである。
本稿では,専門家の入力を伴わない独立方程式発見のための前提条件とツールについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:30:42 GMT)
COPR: Continual Human Preference Learning via Optimal Policy
Regularization [56.1] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合性を改善するために一般的に用いられる。
本稿では,最適政策理論からインスピレーションを得たCOPR法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:20:08 GMT)
Resource Optimisation of Coherently Controlled Quantum Computations with
the PBS-calculus [55.2] 量子計算のコヒーレント制御は、いくつかの量子プロトコルやアルゴリズムを改善するために使用できる。
我々は、量子光学にインスパイアされたコヒーレント制御のためのグラフィカル言語PBS計算を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:29:00 GMT)
A Transformer Model for Boundary Detection in Continuous Sign Language [55.1] Transformerモデルは、分離された手話認識と連続手話認識の両方に使用される。
トレーニングプロセスは、入力されたビデオから抽出された手指キーポイントの特徴を豊かにする、孤立した手指ビデオを使用する。
トレーニングされたモデルと後処理の手法が組み合わさって、連続した手話ビデオ内の孤立した手話境界を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:25:01 GMT)
Mudjacking: Patching Backdoor Vulnerabilities in Foundation Models [55.0] ファンデーションモデルはバックドア攻撃に対して脆弱であり、バックドアのファンデーションモデルはAIエコシステムの単一障害点である。
バックドアを削除するために基礎モデルをパッチする最初の方法であるMudjackingを提案する。
この結果から,Mudjackingはその実用性を維持しつつ,基礎モデルからバックドアを除去できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:31:43 GMT)
Step-On-Feet Tuning: Scaling Self-Alignment of LLMs via Bootstrapping [54.9] 自己アライメントのブートストラップは、シングルラウンドアプローチをはるかに上回る。
モデルが継続的に強化した複数ショット機能を活用してゼロまたはワンショットのパフォーマンスを向上するステップ・オン・フィート・チューニング(SOFT)を提案する。
簡単な学習法に基づいて、自己アライメントの性能をさらに向上させるSOFT+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:53:46 GMT)
Advancing Translation Preference Modeling with RLHF: A Step Towards
Cost-Effective Solution [54.7] 人間のフィードバックによる強化学習の活用による翻訳品質の向上について検討する。
強力な言語能力を持つ報酬モデルは、翻訳品質の微妙な違いをより敏感に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:46:03 GMT)
Transformers as Support Vector Machines [54.6] 自己アテンションの最適化幾何と厳密なSVM問題との間には,形式的等価性を確立する。
勾配降下に最適化された1層変圧器の暗黙バイアスを特徴付ける。
これらの発見は、最適なトークンを分離し選択するSVMの階層としてのトランスフォーマーの解釈を刺激していると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:38:14 GMT)
ACE : Off-Policy Actor-Critic with Causality-Aware Entropy
Regularization [54.3] 因果関係を考慮したエントロピー(entropy)という用語を導入し,効率的な探索を行うための潜在的影響の高いアクションを効果的に識別し,優先順位付けする。
提案アルゴリズムであるACE:Off-policy Actor-critic with Causality-aware Entropy regularizationは,29種類の連続制御タスクに対して,大幅な性能上の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:22:06 GMT)
Augmenting Black-box LLMs with Medical Textbooks for Clinical Question
Answering [54.1] LLMs Augmented with Medical Textbooks (LLM-AMT)を提案する。
LLM-AMTは、プラグイン・アンド・プレイモジュールを使用して、権威ある医学教科書をLLMのフレームワークに統合する。
検索コーパスとしての医学教科書は,医学領域におけるウィキペディアよりも効果的な知識データベースであることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:32:00 GMT)
Fine-Tuning Enhances Existing Mechanisms: A Case Study on Entity
Tracking [53.7] 本研究では,微調整が言語モデルに実装された内部メカニズムに与える影響について検討する。
微調整はモデルの機械的操作を変えるのではなく、強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:24 GMT)
Exploring Memorization in Fine-tuned Language Models [53.5] 我々は,タスク間の微調整中に,言語モデルの暗記を探索する最初の包括的分析を行う。
オープンソースと、さまざまなタスクにまたがる独自の微調整LMによる研究は、暗記が様々な微調整タスクの間に強い相違を示すことを示している。
本稿では,この課題の相違をスパース符号化理論を用いて直感的に説明し,暗記と注目スコア分布との強い相関関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:19:59 GMT)
VLPose: Bridging the Domain Gap in Pose Estimation with Language-Vision
Tuning [53.4] 我々は,効率的なチューニング戦略により,自然シナリオと人工シナリオのドメインギャップを埋める。
ポーズ推定モデルの一般化とロバスト性を拡張するために,VLPoseと呼ばれる新しいフレームワークを開発した。
我々はHumanArtとMSCOCOでそれぞれ2.26%と3.74%の改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:21:54 GMT)
S^2Former-OR: Single-Stage Bimodal Transformer for Scene Graph
Generation in OR [53.0] 外科手術のシーングラフ生成(SGG)は、手術室(OR)におけるホモロジー認知知能の増強に不可欠である
これまでの研究は主に、ポーズ推定とオブジェクト検出を伴う中間プロセスに依存するセマンティックシーングラフを生成する多段階学習に依存してきた。
本研究では,S2Former-OR(S2Former-OR)と呼ばれるORにおけるSGGの単一段バイモーダルトランスフォーマフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:40:49 GMT)
Enhancing Systematic Decompositional Natural Language Inference Using
Informal Logic [52.9] 我々は,分解包含データセットに注釈を付けるための一貫した理論的なアプローチを開発した。
得られたデータセットRDTEは,従来よりも内部整合性(+9%)が高いことがわかった。
また, 知識蒸留によるRDTE指向エンテーメント分類器の訓練や, 現代のニューロシンボリック推論エンジンへの導入により, 結果が大幅に向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:55:17 GMT)
Unveiling Linguistic Regions in Large Language Models [52.9] 大規模言語モデル (LLM) は言語間アライメントと一般化能力を示す。
本稿では,LLMの言語能力に関するいくつかの調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:56:13 GMT)
Rule or Story, Which is a Better Commonsense Expression for Talking with
Large Language Models? [52.8] 人間は物語を通して暗黙的にコモンセンスを伝え、伝承する。
本稿では,物語を通して表現される大規模言語モデル(LLM)の固有コモンセンス能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:55:26 GMT)
BeTAIL: Behavior Transformer Adversarial Imitation Learning from Human
Racing Gameplay [51.7] 模倣学習は、手作りの報酬関数を必要とせずに、デモンストレーションからポリシーを学ぶ。
本稿では,BeTAIL: Behavior Transformer Adversarial Imitation Learningを提案する。
我々は,Gran Turismo Sportにおけるリアルヒューマンゲームプレイのエキスパートレベルのデモンストレーションで,BeTAILを3つの課題でテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:38:43 GMT)
$\textit{L+M-24}$: Building a Dataset for Language + Molecules @ ACL
2024 [50.8] ACL 2024で共有されたLanguage + Molecules Workshopのために作成された$textitL+M-24$データセットについて詳述する。
特に、$textitL+M-24$は、分子設計における自然言語の3つの重要な利点(合成性、機能、抽象)に焦点を当てるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:11:24 GMT)
Training Language Models with Language Feedback at Scale [50.7] 我々は、より情報的な言語フィードバックを利用する新しいアプローチであるLanguage Feedback (ILF)から学習を導入する。
ILFは3つのステップから成り、まず言語モデルを入力に条件付けし、最初のLM出力を出力し、改善を生成する。
理論的には、ILFは人間からのフィードバックによる強化学習と同様、ベイズ推論とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:29:10 GMT)
Customize-A-Video: One-Shot Motion Customization of Text-to-Video
Diffusion Models [50.7] 本研究では,単一参照ビデオからの動作をモデル化し,空間的・時間的変化のある新しい主題やシーンに適応するCustomize-A-Videoを提案する。
提案手法は、カスタムビデオ生成や編集、映像の外観のカスタマイズ、複数動作の組み合わせなど、様々な下流タスクに容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:38:48 GMT)
Regret Minimization in Stackelberg Games with Side Information [50.3] Stackelbergゲーム (Stackelberg game) は、リーダーが(混合)戦略にコミットし、フォロワーがベスト対応する2人プレイのゲームである。
本研究は, リーダが全敵的設定で優れたパフォーマンス(後悔によって測られる)を達成することは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:20:51 GMT)
GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.9] 3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。
本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。
提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:00:20 GMT)
How Transformers Learn Causal Structure with Gradient Descent [49.8] 自己注意はトランスフォーマーが因果構造をエンコードすることを可能にする。
我々は、潜在因果構造を学習する必要があるコンテキスト内学習タスクを導入する。
我々は、文脈内学習タスクで訓練されたトランスフォーマーが、様々な因果構造を回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:47:03 GMT)
Unlocking the Potential of Prompt-Tuning in Bridging Generalized and
Personalized Federated Learning [49.7] Vision Transformer (ViT) と Visual Prompt Tuning (VPT) は、様々なコンピュータビジョンタスクの効率を改善して最先端のパフォーマンスを実現する。
本稿では,GFL(Generalized FL)とPFL(Personalized FL)を組み合わせた新しいアルゴリズムSGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:56:55 GMT)
Neutron-nucleus dynamics simulations for quantum computers [49.4] 一般ポテンシャルを持つ中性子核シミュレーションのための新しい量子アルゴリズムを開発した。
耐雑音性トレーニング法により、ノイズの存在下でも許容される境界状態エネルギーを提供する。
距離群可換性(DGC)と呼ばれる新しい可換性スキームを導入し、その性能をよく知られたqubit-commutativityスキームと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:33:48 GMT)
Double-I Watermark: Protecting Model Copyright for LLM Fine-tuning [48.4] 二重I透かし」という新しい透かし手法を提案する。
提案手法はLLMの学習能力を活用することで,微調整中に特定の透かし情報をカスタマイズされたモデルに効果的に注入する。
提案手法を各種微調整法で評価し, その無害性, 頑健性, 独特性, 不受容性, 妥当性を理論的解析および実験的検証により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:55:14 GMT)
HyperFast: Instant Classification for Tabular Data [48.2] HyperFastは、単一のフォワードパスにおける表データの即時分類のために設計された、メタトレーニングされたハイパーネットワークである。
HyperFastは競争力が高いが、非常に高速であることを示す。
提案手法は, 微調整をほとんど行わず, 多様な分類タスクに対して頑健な適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:07:16 GMT)
MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for
On-Device Use Cases [48.0] 本稿では、クラウドコストの増大とレイテンシの懸念により、モバイルデバイス上での効率的な大規模言語モデル(LLM)の必要性に対処する。
モバイルデプロイメントの実践的な選択として,10億未満のパラメータで高品質なLLMを設計することに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:58:55 GMT)
Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9] 我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。
Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。
注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:20:54 GMT)
V2Meow: Meowing to the Visual Beat via Video-to-Music Generation [47.1] V2Meow(V2Meow)は、様々な種類のビデオ入力に対して高品質な音楽オーディオを制作できるビデオ・音楽生成システムである。
ビデオフレームから抽出した訓練済みの汎用視覚特徴を条件づけて、高忠実度オーディオ波形を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:58:36 GMT)
Optimizing Language Models for Human Preferences is a Causal Inference
Problem [46.8] 直接結果データセットからの人間の嗜好に対する言語モデル最適化について検討する。
まず,言語モデルの最適化を因果問題と見なして,モデルがテキストと結果の関係を正しく学習することを保証する。
我々はCPOを2倍の頑健なCPOで拡張し、従属目的の分散を低減し、バイアスに対する確実な強い保証を維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:36:07 GMT)
Mitigating Biases of Large Language Models in Stance Detection with
Calibration [46.6] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。
スタンス検出タスクでは、LLMは、刺激的な感情-スタンス相関と特定の個人やトピックに対する嗜好による偏りのあるスタンスを生成する可能性がある。
ゲート(MB-Cal)を用いた姿勢検出におけるLCMのバイアス軽減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:17:49 GMT)
Framing in the Presence of Supporting Data: A Case Study in U.S.
Economic News [46.1] 我々は、客観的な測度がデータをサポートする形で存在する、ニュースに値するトピックが存在すると論じる。
本稿では,この設定における編集選択を分析するための計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:07:21 GMT)
tinyBenchmarks: evaluating LLMs with fewer examples [45.5] Open LLM Leaderboard、MMLU、HELM、AlpacaEval 2.0。
実験により,これらのツールと小さなベンチマークは,元の評価結果を確実かつ効率的に再現するのに十分であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:05:23 GMT)
Evaluating the Practicality of Quantum Optimization Algorithms for
Prototypical Industrial Applications [44.9] 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) と量子断熱アルゴリズム (QAA) の応用について検討する。
我々は,これらの2つのアルゴリズムの性能を,選択した評価指標を用いて,ソリューションの品質の観点から比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:15:21 GMT)
Improving Adaptive Online Learning Using Refined Discretization [44.6] リプシッツ損失を伴う制約のないオンライン線形最適化について検討する。
インスタンス最適性の追求に動機づけられ,我々は新しいアルゴリズムを提案する。
これらの結果の中心は、オンライン学習に対する継続的な時間的アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:09:56 GMT)
Understanding and Patching Compositional Reasoning in LLMs [44.4] 本研究の目的は,言語モデルにおける構成的推論失敗の根本原因を明らかにすることである。
実験結果から着想を得たので,ロジットレンズを応用し,LLMの内部隠蔽状態を識別するための介入実験を行った。
このディープダイブは、暗黙の推論結果が実際に中間層内に存在することを明らかにし、最終的な明示的な推論結果を形成する上で、因果的な役割を担っている。
本研究は, 暗黙の推論結果の正確な生成とレバリングにおいて, リンチピンとして現れるマルチヘッド自己注意モジュール(MHSA)を, これらの層内に発見するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:47:56 GMT)
Are Machines Better at Complex Reasoning? Unveiling Human-Machine
Inference Gaps in Entailment Verification [44.3] 本研究は,多文前提における係り受け検証問題について考察する。
一貫性のないモデル生成有理数の検出などの現代のNLP問題は、複雑なマルチホップ推論を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:13:36 GMT)
Content Conditional Debiasing for Fair Text Embedding [44.2] 公正なテキスト埋め込みを学習するための新しい手法を提案する。
コンテンツに条件付きテキスト埋め込みとセンシティブ属性の条件独立性を確保することで、実用上のトレードオフを維持しつつ公平性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:20:51 GMT)
Pseudorandom unitaries with non-adaptive security [43.2] 本稿では、ランダムなクリフォードユニタリ、擬似乱数二相演算子、擬似乱数置換演算子の結合であるPRU構成を提案する。
このPRU構造は、量子セキュア片方向関数の存在を前提として、非適応微分器に対して安全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:56:37 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） (Thu, 22 Feb 2024 03:18:46 GMT)
Triad: A Framework Leveraging a Multi-Role LLM-based Agent to Solve
Knowledge Base Question Answering [42.7] Triadは、KBQAタスクに3つの役割を持つLLMベースのエージェントを利用する統一フレームワークである。
我々のフレームワークは、エージェントの複数の役割の協調を含む4つのフェーズで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:23:37 GMT)
Place Anything into Any Video [42.4] 本稿では,Place-Anythingという新しい,効率的なシステムを紹介する。
対象のオブジェクトや要素の画像やテキスト記述のみに基づいて、任意のオブジェクトを任意のビデオに挿入することを容易にする。
このシステムは3つのモジュールで構成されている。3D生成、ビデオ再構成、および3Dターゲット挿入である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:19:22 GMT)
Cleaner Pretraining Corpus Curation with Neural Web Scraping [42.4] 本稿では,Webページから一次的かつクリーンなテキストコンテンツを抽出するための,シンプルで高速かつ効果的なNeuScraper(NeuScraper)を提案する。
実験結果から,NeuScraperは20%以上の改善を達成し,ベースラインスクラップラーを上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:04:03 GMT)
Learning to Reduce: Optimal Representations of Structured Data in
Prompting Large Language Models [42.2] 大規模言語モデル(LLM)は汎用AIエージェントとして広く利用されている。
本稿では,入力コンテキストの縮小バージョンを生成するために,言語モデルを微調整するフレームワークであるLearning to Reduceを提案する。
入力コンテキストから関連する証拠を選択する際に,本モデルが同等の精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:41:23 GMT)
Does the Generator Mind its Contexts? An Analysis of Generative Model
Faithfulness under Context Transfer [42.1] 本研究は,文脈知識に根ざした情報を生成するための知識増強ジェネレータについて紹介する。
我々の目的は、文脈的知識が変化した際のパラメトリック記憶から生じる幻覚の存在を探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:26:07 GMT)
Stop Reasoning! When Multimodal LLMs with Chain-of-Thought Reasoning
Meets Adversarial Images [41.5] マルチモーダルLLM(MLLM)において,CoT推論が広く研究されている。
本研究は,CoT推論を用いたMLLMの対角的ロバスト性を評価する。
本稿では,CoTによる拡張を効果的に回避する新しい停止推論攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:36:34 GMT)
Enhancing Robotic Manipulation with AI Feedback from Multimodal Large
Language Models [41.4] 大規模言語モデル(LLM)は、画像入力から意思決定のガイドまで、自動的な好みフィードバックを提供する。
本研究では,ロボット操作作業における軌跡映像の理解が可能なマルチモーダルLLMであるCriticGPTを訓練する。
アルゴリズムの選好精度を実験的に評価すると、新しいタスクに対する効果的な一般化能力が示される。
Meta-Worldタスクのパフォーマンスは、CriticGPTの報酬モデルが、最先端の事前訓練された表現モデルに基づいて報酬を越え、ポリシー学習を効率的に導くことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:14:03 GMT)
Visual Hallucinations of Multi-modal Large Language Models [41.1] 視覚幻覚(VH)とは、マルチモーダル LLM が視覚的質問応答における画像に関する誤った詳細を想像することを意味する。
既存の研究は、既存の画像データセットにのみVHインスタンスを見つける。
多様なVHインスタンスを生成するために,VHTestを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:40:33 GMT)
Unleashing the Power of Imbalanced Modality Information for Multi-modal
Knowledge Graph Completion [40.9] マルチモーダル知識グラフ補完(MMKGC)は、マルチモーダル知識グラフの欠落三重項を予測することを目的としている。
適応型マルチモーダルフュージョン・モダリティ・アディショナル・トレーニング(AdaMF-MAT)を提案し,不均衡なモダリティ情報のパワーを解き放つ。
提案手法はMMKGCモデルとトレーニング戦略の共同設計であり,近年のMMKGC手法を上回りうる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:48:03 GMT)
"My Answer is C": First-Token Probabilities Do Not Match Text Answers in
Instruction-Tuned Language Models [40.8] 言語生成のオープンな性質は、大規模言語モデル(LLM)の評価を困難にしている。
1つの一般的な評価手法は、応答空間を制限するためにMulti-choice Question (MCQ) を用いる。
そこで本研究では,テキストの出力を数次元で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:47:33 GMT)
TEST: Text Prototype Aligned Embedding to Activate LLM's Ability for
Time Series [40.8] 本研究は, LLMに適したTS埋め込みを設計し, LLMのTSデータ処理能力を活性化するTS-for-LLMに焦点を当てる。
提案手法は TEST と命名され,まずTS をトークン化し,例,特徴,テキスト-プロトタイプ整合コントラストを通じて TS を埋め込むエンコーダを構築した。そこで TS 埋め込み空間は LLM 埋め込み層空間に整列し,その埋め込みに対して LLM をよりオープンにするソフトプロンプトを生成する。
様々な構造と大きさを持つ8つの冷凍LDMを用いたTS分類、予測、表現タスクの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:03:42 GMT)
Informed Down-Sampled Lexicase Selection: Identifying productive
training cases for efficient problem solving [40.7] 遺伝的プログラミング(GP)は、しばしば大きなトレーニングセットを使用し、選択中にすべてのトレーニングケースですべての個人を評価する必要がある。
ランダムダウンサンプリングレキシケースの選択は、トレーニングケースのランダムなサブセットのみの個人を評価し、同じプログラム実行量でより多くの個人を探索できるようにする。
Informed Down-Sampled Lexicase Selectionでは、人口統計を用いて、より明瞭で情報的な訓練ケースを含むダウンサンプルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:48:19 GMT)
Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM? [40.6] 我々は、推論タスクを問題解決フェーズと問題解決フェーズに分解する同様の戦略を考案する。
戦略が単一ステージソリューションより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:28:46 GMT)
MENTOR: Guiding Hierarchical Reinforcement Learning with Human Feedback
and Dynamic Distance Constraint [40.4] 階層的強化学習(HRL)は、タスクをサブゴールに分割し、それらを順次完了させる階層的枠組みを使用する。
現在の手法は、安定した学習プロセスを保証するための適切なサブゴールを見つけるのに苦労している。
本稿では,人間のフィードバックとダイナミック距離制約を取り入れた汎用階層型強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:11:09 GMT)
IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction
Corpus [40.2] IEPileは、約0.32Bのトークンを含む包括的バイリンガル(英語と中国語)IE命令コーパスである。
我々は,既存のIEデータセット33件の収集とクリーニングによってIEPileを構築し,大規模なコーパスを探索するためにスキーマベースの命令生成を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:11:38 GMT)
OpenTab: Advancing Large Language Models as Open-domain Table Reasoners [39.9] OpenTabは、Large Language Models (LLM)を利用したオープンドメインテーブル推論フレームワークである。
OpenTabはオープンドメインとクローズドドメインの両方でベースラインを大幅に上回り、最大21.5%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:01:01 GMT)
LLMBind: A Unified Modality-Task Integration Framework [39.7] 本稿では,大規模言語モデルとタスク固有のトークンを結合したモータリティタスク統合のための統合フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、他のモダリティタスクに容易に拡張することができ、統合AIエージェントを作成する有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:36:31 GMT)
IRCoCo: Immediate Rewards-Guided Deep Reinforcement Learning for Code
Completion [38.9] コード補完固有のDRLに基づく微調整フレームワークIRCoCoを提案する。
我々は、IRCoCoを用いた微調整済みLMが、コード補完タスクの大幅な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:59:55 GMT)
Tables as Images? Exploring the Strengths and Limitations of LLMs on
Multimodal Representations of Tabular Data [38.8] 5つのテキストベースおよび3つの画像ベーステーブル表現を比較し、LLM性能に対する表現とプロンプトの影響を実証する。
本研究は、テーブル関連タスクにおけるLLMの有効利用に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:34:50 GMT)
In-Context Learning of a Linear Transformer Block: Benefits of the MLP
Component and One-Step GD Initialization [38.8] EmphLinear Transformer Bay(LTB)のエンフィン・コンテクスト学習能力について検討する。
以上の結果から,LCBは最適ICLリスクをほぼ早期に達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:26:08 GMT)
Towards better Human-Agent Alignment: Assessing Task Utility in
LLM-Powered Applications [37.0] AgentEvalはユーティリティ検証プロセスをシンプルにするために設計されたフレームワークである。
本稿では,量子化器の研究の堅牢性について包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:49:10 GMT)
Middleware for LLMs: Tools Are Instrumental for Language Agents in
Complex Environments [37.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な現実世界の環境で動作可能な汎用言語エージェントとして構想されている。
本稿では,LSMの複雑さに対処するためのツールの魅力について考察する。
この目的のために、我々はこれらの大規模環境における積極的な探索を支援するためにカスタマイズされたツールを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:18:07 GMT)
Attention Disturbance and Dual-Path Constraint Network for Occluded
Person Re-identification [36.9] 本稿では,アテンションネットワークの一般化を促進するために,トランスフォーマーに基づくアテンション障害とデュアルパス制約ネットワーク(ADP)を提案する。
実世界の障害物を模倣するため,攻撃音を発生させるアテンション外乱マスク(ADM)モジュールを導入する。
我々はまた、全体像から望ましい監視情報を得ることができるデュアルパス制約モジュール(DPC)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:24:45 GMT)
On the Tip of the Tongue: Analyzing Conceptual Representation in Large
Language Models with Reverse-Dictionary Probe [36.7] 我々は、言語記述に暗示される対象概念の用語を生成するために、文脈内学習を用いてモデルを誘導する。
実験結果から,逆ディファレンシャルタスクによって探索された概念推論能力は,モデルの一般的な推論性能を予測することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:45:26 GMT)
BUGFIX: towards a common language and framework for the AutomaticProgram
Repair community [36.5] 我々は、APRコミュニティが互いの進歩から恩恵を受けられるようにするための一般的な枠組みを概説する。
このような共通フレームワークは、Interactive Development Environmentsの研究者や開発者にとって非常に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:59:43 GMT)
A Language Model's Guide Through Latent Space [36.5] 本研究では,概念導入の成功とフラレンシの潜在的な劣化を考慮し,概念指導のための新しい指標を開発する。
実験の結果, 真理性などの概念は, 従来の手法による指導をより容易に行うことができるが, 適切性やユーモアといった新しい概念は, 導出が難しいか, 作業に広範囲なチューニングを必要とするか, あるいは混乱を経験する必要があることが判明した。
我々の研究は、検出可能性、誘導可能性、概念の性質の相互作用に関するより深い調査を保証し、ガイダンス研究のための豊富な実験ベッドが、より強力なフォローアップアプローチを刺激することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:25:14 GMT)
MultiGPrompt for Multi-Task Pre-Training and Prompting on Graphs [36.3] MultiGPromptは、グラフ表現学習のための新しいマルチタスク事前学習およびプロンプトフレームワークである。
本稿では,タスク固有の知識とグローバルな事前学習知識を活用するために,構成されたプロンプトとオープンプロンプトからなるデュアルプロンプト機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:35:04 GMT)
Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text
via Conditional Probability Curvature [36.3] 大規模言語モデル(LLM)は、流動的でコジェントなコンテンツを生成する能力を示している。
信頼できるAIシステムを構築するためには、マシン生成コンテンツと人間によるコンテンツとを区別することが不可欠である。
Fast-DetectGPTは、ディテクターGPTの摂動ステップを、より効率的なサンプリングステップで置き換える最適化されたゼロショット検出器である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:31:46 GMT)
Gradual Residuals Alignment: A Dual-Stream Framework for GAN Inversion
and Image Attribute Editing [36.0] GANベースの画像編集は、まずGAN Inversionを利用して、実際の画像をGANの潜時空間に投影し、対応する潜時符号を操作する。
近年のインバージョン法は, 画像の保存性を高めるために, 新たな高ビット特徴を主に利用している。
編集中、既存の作業は失われた詳細を正確に補完することができず、編集性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:28:47 GMT)
Enhancing Temporal Knowledge Graph Forecasting with Large Language
Models via Chain-of-History Reasoning [34.7] 時間的知識グラフ(TKG)予測は、与えられた履歴に基づいて将来の事実を予測することを目的としている。
最近のグラフベースのモデルでは、TKG内の構造情報の取得が優れているが、意味的理解能力は欠如している。
本稿では,高次歴史を段階的に探求する『歴史の連鎖』(CoH)推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:51:39 GMT)
SoK: Analyzing Adversarial Examples: A Framework to Study Adversary
Knowledge [34.4] 逆の例は、誤分類を引き起こす機械学習モデルに対する悪意のある入力である。
画像分類領域に焦点をあて、秩序理論における作業にインスパイアされた敵の知識を研究するための理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:44:19 GMT)
Symbolic Music Generation with Non-Differentiable Rule Guided Diffusion [34.1] 本研究では,非微分不可能なルールガイダンスに焦点をあてて,記号的音楽生成(例えばピアノロール生成)の問題について検討する。
本稿では,ルール関数の前方評価のみを必要とする新しいガイダンス手法である制御誘導(SCG)を提案する。
我々は,SCGをプラグ・アンド・プレイ方式で構成できる,高解像度のシンボリック・ミュージック・ジェネレーションのための潜時拡散アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:55:58 GMT)
CLoVe: Encoding Compositional Language in Contrastive Vision-Language
Models [33.8] VLM(Foundational Vision-Language Models)は、オブジェクト中心認識において優れているが、単語順に不変と思われるテキスト表現を学習する。
GPT-4Vのような大規模単一ストリームモデルを含む任意のVLMが、組成を正常に識別する証拠は存在しない。
本稿では,既存のモデルが構成言語をエンコードする能力を大幅に向上するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:42:25 GMT)
Measuring Multimodal Mathematical Reasoning with MATH-Vision Dataset [33.7] 実数競合から得られる視覚的コンテキストを持つ3,040個の高品質な数学問題の集合であるMATH-Visionデータセットを提示する。
広汎な実験により,MATH-Vにおける現在のLMMと人的性能の顕著な差が明らかになった。
我々の詳細な分類は、LMMの完全なエラー分析を可能にし、将来の研究開発のガイドとなる貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:56:38 GMT)
Large Language Models for In-Context Student Modeling: Synthesizing
Student's Behavior in Visual Programming [33.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)のオープンエンド学習領域におけるコンテキスト内学習モデルへの応用について検討する。
学生の行動に LLM を利用する新しいフレームワーク LLM for Student Synthesis (LLM-SS) を導入する。
LLM-SSフレームワークに基づいて複数の手法をインスタンス化し、既存のベンチマークであるStudioSynを用いて視覚的プログラミング領域における学生の試行合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:31:07 GMT)
Knowledge of Pretrained Language Models on Surface Information of Tokens [33.3] 主に英語と日本語のコーパスに基づいて訓練された12の事前学習言語モデルに着目した。
実験の結果,事前学習された言語モデルにはトークン長に関する知識があるが,トークン構成は存在しないことがわかった。
その結果,取得した知識を効果的に活用する上で,デコーダ側にボトルネックがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:11:57 GMT)
MerRec: A Large-scale Multipurpose Mercari Dataset for
Consumer-to-Consumer Recommendation Systems [32.2] 我々は、Mercuri eコマースプラットフォームをソースとして、C2Cレコメンデーションに特化した最初の大規模データセットであるMerRecを紹介します。
MerRecには user_id, item_id, session_id といった標準機能だけでなく,タイムスタンプアクションタイプや製品分類,テキスト製品属性といったユニークな要素も含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:21:59 GMT)
INSTRUCTIR: A Benchmark for Instruction Following of Information
Retrieval Models [32.2] 検索者は、ユーザの意図した検索コンテキストを掘り下げることなく、クエリ情報のみを優先順位付けする。
本稿では,情報検索タスクにおける指示追従能力の評価に特化して設計された新しいベンチマークINSTRUCTIRを提案する。
InSTRUCTORのようなタスクスタイルの指示に従うように微調整されたレトリバーは、命令なしの命令に比べて性能が劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:59:50 GMT)
A Decision-Language Model (DLM) for Dynamic Restless Multi-Armed Bandit
Tasks in Public Health [31.7] DLM:less multi-armed bandit (RMAB)のための決定言語モデルを提案する。
DLMは、人間の言語コマンドのみを入力として、ポリシー結果を動的に形成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:58:27 GMT)
DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with Large
Language Models [30.2] 本稿では,ReasoningとReflectionモジュールを組み合わせたDiLuフレームワークを提案する。
大規模な実験は、ダイリューが経験を蓄積し、一般化能力において大きな優位性を示す能力を証明する。
私たちの知識を最大限に活用するために、自動運転車の意思決定において知識駆動能力を活用するのは、私たちは初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:24:26 GMT)
J-UniMorph: Japanese Morphological Annotation through the Universal
Feature Schema [30.1] 日本語形態素データセットであるJ-UniMorphをUniMorph特徴スキーマに基づいて構築する。
このデータセットは、言語の凝集性に特徴的な、ユニークで豊かな動詞形式に対処する。
J-UniMorphは、Wiktionaryから自動的に抽出される既存のUniMorphの日本語サブセットと自身を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:56:51 GMT)
Do LLMs Implicitly Determine the Suitable Text Difficulty for Users? [29.6] 大規模言語モデルでは,ユーザ入力と生成されたテキスト間のテキストの難易度を暗黙的に処理できることを示す。
一部のLLMは、テキストの難易度や命令調整の重要性に人間を超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:16:23 GMT)
Conformal Temporal Logic Planning using Large Language Models [29.6] 本稿では,複数のハイレベルなサブタスクを遂行する移動ロボットの新たな動作計画問題に対処する。
これらのサブタスクは、時間的および論理的な順序で達成されるべきである。
我々の目標は、NLベースの原子命題に基づいて定義されたタスクを満たすロボットプランを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:48:12 GMT)
UniEdit: A Unified Tuning-Free Framework for Video Motion and Appearance
Editing [29.6] ビデオモーションと外観編集の両方をサポートする、チューニング不要のフレームワークであるUniEditを提示する。
映像コンテンツを保存しながら動きの編集を実現するため,補助的な動き参照と再構成のブランチを導入する。
得られた特徴は、時間的および空間的自己注意層を介して、主編集経路に注入される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:56:27 GMT)
Donkii: Can Annotation Error Detection Methods Find Errors in
Instruction-Tuning Datasets? [29.1] 本稿では,命令チューニングデータ(DONKII)の誤り検出(AED)のための新しいベンチマークを提案する。
これら3つのデータセットには明確な誤りが含まれており、命令調整されたLLMに直接伝播することがある。
この結果から, 正しいAED手法とモデルサイズを選択することは極めて重要であり, 命令調整データのクリーン化にAED手法を用いる方法の実践的提案が導出されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:16:47 GMT)
Scalable Human-Machine Point Cloud Compression [29.0] 本稿では,分類の機械的タスクに特化した,スケーラブルなポイントクラウドデータを提供するとともに,人間の視聴のメカニズムも提供する。
提案した拡張性では、"base"ビットストリームはマシンタスクをサポートし、"enhancement"ビットストリームは、人間の視聴のための入力再構成性能を改善するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:53:32 GMT)
Reading Relevant Feature from Global Representation Memory for Visual
Object Tracking [28.9] テンプレートや過去のフレームからの参照機能は、ビジュアルオブジェクト追跡に不可欠である。
ビデオのダイナミックな性質のため、異なる時間ステップで異なる検索領域に対して要求される参照履歴情報も矛盾する。
本稿では,関連性注意機構とグローバル表現メモリからなる新しいトラッキングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:07:04 GMT)
INSTRAUG: Automatic Instruction Augmentation for Multimodal Instruction
Fine-tuning [28.7] 本研究では,マルチモーダルタスクにおいて,INSTRAUGという自動命令拡張手法を導入する。
2つの人気のあるマルチモーダル命令フォローベンチマークの結果、INSTRAUGは12のマルチモーダルタスク間でのMLLM(Multimodal Large Language Model)のアライメントを大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:35:50 GMT)
We Choose to Go to Space: Agent-driven Human and Multi-Robot
Collaboration in Microgravity [28.6] 将来の宇宙探査には人間とロボットが協力する必要がある。
本研究では,微小重力環境下での人間とロボットの協調戦略を学習するSpaceAgents-1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:32:27 GMT)
SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via
ChatGPT for Mental Health Support [28.4] SMILEは、ChatGPTが公開のシングルターン対話をマルチターン言語に書き換えるよう促すマルチターン包括的言語拡張技術である。
我々は55,165の対話からなる大規模で多種多様な高品質な対話データセットSmileChatを作成し、対話毎に平均10.4回転する。
SmileChatの全体的な品質を評価するために,82のカウンセリング対話からなる実生活チャットデータセットをモデル評価のために収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:21:56 GMT)
Learning Decentralized Partially Observable Mean Field Control for
Artificial Collective Behavior [28.3] 分散部分観測可能なMFC(Dec-POMFC)の新しいモデルを提案する。
動的プログラミング原理を含む厳密な理論結果を提供する。
全体として、我々のフレームワークは、MFCによる人工集合行動のRLに基づく工学への一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:55:14 GMT)
Batch and match: black-box variational inference with a score-based
divergence [28.2] バッチ・アンド・マッチ (BaM) は、スコアベースの発散に基づくブラックボックス変分推論のアプローチである。
BaM は ELBO に基づく BBVI の先行実装よりも勾配評価が小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:20:22 GMT)
CriticBench: Benchmarking LLMs for Critique-Correct Reasoning [28.0] CriticBenchは、大規模言語モデルの推論を批判し修正する能力を評価するために設計されたベンチマークである。
生成, 批判, 修正推論における17個のLLMの性能を評価し, 評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:02 GMT)
Boosting gets full Attention for Relational Learning [27.8] 本研究では,木質モデルとうまく融合した構造化データに対する注意機構を,(漸進的な)ブースティングのトレーニングコンテキストで導入する。
シミュレーションおよび実世界のドメインに関する実験は、木に基づくモデルとニューラルネットベースのモデルの両方を含む最先端技術に対する我々の手法の競争力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:16:01 GMT)
MVD$^2$: Efficient Multiview 3D Reconstruction for Multiview Diffusion [27.7] マルチビュー拡散(MVD)画像の効率的な3次元再構成法であるMVD$2$を提案する。
MVD$2$は、画像を投影と畳み込みによって3D機能ボリュームに集約し、ボリューム機能を3Dメッシュにデコードする。
トレーニング後、マルチビューイメージから3Dメッシュを1秒以内に効率的にデコードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:39:48 GMT)
Structure-agnostic Optimality of Doubly Robust Learning for Treatment
Effect Estimation [27.6] 平均治療効果推定は因果推論において最も中心的な問題である。
我々は最近導入された統計的下界の構造に依存しない枠組みを採用する。
平均治療効果 (ATE) と平均治療効果 (ATTE) の双方に対して, 有意かつ広く用いられている2重頑健性推定器の統計的最適性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:03:32 GMT)
Mitigating the Linguistic Gap with Phonemic Representations for Robust
Multilingual Language Understanding [27.3] 言語間のパフォーマンスギャップは、言語間の言語ギャップの影響を受けます。
音声表現の有効性を実証する3つの言語間タスクから証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:41:52 GMT)
From Understanding to Utilization: A Survey on Explainability for Large
Language Models [27.3] この調査は、Large Language Models (LLMs) における説明可能性の向上を示唆している。
主に、トレーニング済みの Transformer ベースの LLM に重点を置いています。
説明可能性の活用を考える際に、モデル編集、制御生成、モデル拡張に集中するいくつかの魅力的な方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:28:03 GMT)
GeneOH Diffusion: Towards Generalizable Hand-Object Interaction
Denoising via Denoising Diffusion [27.3] 誤った相互作用シーケンスが与えられた場合、その目的は、不正確な手の動きを洗練して、知覚的に現実的なシーケンスのための相互作用アーティファクトを取り除くことである。
この課題には、不自然な手ポーズや不正確な手オブジェクト関係を含む複雑な相互作用ノイズが含まれる。
我々は2つの重要な設計を取り入れた新しいアプローチであるGeneOH Diffusionを通じて、これらの課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:21 GMT)
Zero-shot cross-lingual transfer in instruction tuning of large language
model [27.1] 我々は、LLMを英語のみのデータで指導し、他の言語でユーザプロンプトでテストする場合、ITにおけるゼロショットの言語間移動について研究する。
モデルトレーニングのすべての段階が英語中心であっても、ITにおいて言語間の移行が成功していることが分かっています。
英語で訓練されたLLMは、他の言語で正しい言語で包括的で役に立つ応答を生成することができるが、事実性が低いため、時々流布エラーが発生することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:37:33 GMT)
CyberDemo: Augmenting Simulated Human Demonstration for Real-World
Dexterous Manipulation [27.1] CyberDemoは、シミュレーションされた人間のデモを現実世界のタスクに活用するロボット模倣学習の新しいアプローチだ。
本研究は,実世界のデクスタラスな操作作業において,シミュレーションされた人間の実演の有意な可能性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:54:32 GMT)
Ad Recommendation in a Collapsed and Entangled World [26.9] この作業は、Tencentの広告レコメンデーションチームの過去10年間の継続的な取り組みに基づいている。
一般的な設計原則を要約するだけでなく、既製のソリューションや分析ツールのシリーズも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:47:08 GMT)
FIGARO: Generating Symbolic Music with Fine-Grained Artistic Control [26.0] 本稿では,グローバルレベルできめ細かな制御可能生成が可能な自己教師型記述系列タスクを提案する。
そこで本研究では、ターゲットシーケンスに関する高レベル特徴を抽出し、対応する高レベル記述が与えられたシーケンスの条件分布を、シーケンス・ツー・シーケンス・モデリング・セットアップで学習する。
学習された高次特徴と、強い帰納バイアスとして機能するドメイン知識を組み合わせることで、制御可能なシンボリック音楽生成の最先端結果を実現し、トレーニング分布をはるかに越えて一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:34:18 GMT)
GNNInterpreter: A Probabilistic Generative Model-Level Explanation for
Graph Neural Networks [25.9] 本稿では,異なるグラフニューラルネットワーク(GNN)に対して,メッセージパッシング方式であるGNNInterpreterに従うモデルに依存しないモデルレベルの説明手法を提案する。
GNNInterpreterは、GNNが検出しようとする最も識別性の高いグラフパターンを生成する確率的生成グラフ分布を学習する。
既存の研究と比較すると、GNNInterpreterはノードとエッジの異なるタイプの説明グラフを生成する際に、より柔軟で計算的に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:26:25 GMT)
ViSAGe: A Global-Scale Analysis of Visual Stereotypes in Text-to-Image
Generation [25.8] 我々は、T2Iモデルにおける国籍に基づくステレオタイプの評価を可能にするために、ViSAGeデータセットを導入する。
また, 他の属性と比較して, ViSAGe のステレオタイプ属性は, 対応するアイデンティティの生成画像中に存在する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:35:02 GMT)
State Regularized Policy Optimization on Data with Dynamics Shift [25.4] 多くの実世界のシナリオでは、強化学習(RL)アルゴリズムは、動的シフトを持つデータ、すなわち、異なる環境ダイナミクスを持つデータに基づいて訓練される。
本稿では, 同様の構造と動的に異なる多くの環境において, 最適ポリシが定常状態分布と類似していることを見出した。
このような分布は、新しい環境で訓練されたポリシーを規則化するために使用され、SRPO(textbfS textbfRegularized textbfPolicy textbfOptimization)アルゴリズムにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:24:16 GMT)
Personalized Behavior-Aware Transformer for Multi-Behavior Sequential
Recommendation [25.4] マルチビヘイビアシーケンスレコメンデーション(MBSR)問題に対するパーソナライズされた行動認識変換フレームワーク(PBAT)を提案する。
PBATは表現層にパーソナライズされた振舞いパターン生成器を開発し,逐次学習のための動的・識別的な振舞いパターンを抽出する。
3つのベンチマークデータセットで実験を行い、その結果、フレームワークの有効性と解釈性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:03:21 GMT)
FrameNeRF: A Simple and Efficient Framework for Few-shot Novel View
Synthesis [25.4] FrameNeRFは、高速なトレーニング速度と高速なレンダリング品質を備えた市販の高速高忠実度NeRFモデルを、数発の新規ビュー合成タスクに適用するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:41:02 GMT)
Watermarking Makes Language Models Radioactive [25.3] 透かし付きトレーニングデータからトレースが検出されやすく、メンバーシップ推論よりもずっと信頼性が高いことが示される。
特に,透かしによる合成指導の訓練は高い信頼性で検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:55:22 GMT)
Practice Makes Perfect: Planning to Learn Skill Parameter Policies [25.3] 複雑で長期的タスクにおける効果的なロボット意思決定への1つの有望なアプローチは、パラメータ化されたスキルをまとめることである。
本稿では,ロボットが各スキルの能力を推定し,能力の外挿を行い,能力認識計画を通じてタスク分布のスキルを定めておくことを提案する。
このアプローチは、ロボットが環境をリセットせずに繰り返し計画し、実践し、学習する完全に自律的なシステム内で実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:58:26 GMT)
Can Language Models Act as Knowledge Bases at Scale? [25.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なクエリに対する応答の理解と生成に顕著な習熟性を示している。
本研究は,LLMがWikidataなどの最新の知識ベース(KB)に匹敵する大規模知識を効果的に保存し,リコールし,理性を持つことができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:20:14 GMT)
Consistency-Guided Temperature Scaling Using Style and Content
Information for Out-of-Domain Calibration [24.9] 領域外キャリブレーション性能を向上させるために,整合性誘導温度スケーリング(CTS)を提案する。
私たちは、複数のドメイン設定でデータサンプルを適切に表現できる重要なコンポーネントであるスタイルとコンテントという2つの異なる側面を考慮に入れています。
これは、精度を損なうことなくソースドメインのみを使用することで実現でき、我々のスキームは様々な信頼できるAIシステムに直接適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:36:18 GMT)
Industrial Internet of Things Intelligence Empowering Smart
Manufacturing: A Literature Review [24.8] 本稿では,IIoTインテリジェンスの概要を紹介する。
まず,製造転換の不可避性を詳細に分析する。
次に、ファクテンション、オペレーション、デプロイメント、アプリケーションといった業界におけるIIoTインテリジェンスの価値を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:28:57 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） (Thu, 22 Feb 2024 10:08:57 GMT)
Two Counterexamples to \textit{Tokenization and the Noiseless Channel} [24.1] R'enyi効率は、トークン化剤を評価するための本質的なメカニズムとして提案されている。
NLPタスクでは、ユニグラム分布の最も高いR'enyi効率につながるトークン化器を選択する必要がある。
下流モデルの性能を低下させながらR'enyi効率を任意に向上させるBPEトークン化の2つの変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:03:25 GMT)
PALO: A Polyglot Large Multimodal Model for 5B People [23.8] より包括的な視覚言語モデル(VLM)を追求するために,textscPaloと呼ばれる大規模マルチモーダルモデルを導入する。
textscPaloは、英語、中国語、ヒンディー語、スペイン語、フランス語、アラビア語、ベンガル語、ロシア語、ウルドゥー語、日本語を含む10の主要言語で視覚的推論機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:58 GMT)
GenSERP: Large Language Models for Whole Page Presentation [23.5] GenSERPは、中間検索結果を動的に整理する数ショット設定で視覚を持つ大きな言語モデルを活用するフレームワークである。
私たちのアプローチには,情報収集,回答生成,採点フェーズという3つの主要な段階があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:41:24 GMT)
Global Safe Sequential Learning via Efficient Knowledge Transfer [23.4] 多くの医学や工学の応用において、データの選択は事前の未知の安全条件によって制約される。
安全性の学習を促進するために,安全なシーケンシャル学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:43:25 GMT)
Flow-based Distributionally Robust Optimization [23.2] We present a framework, called $textttFlowDRO$, for solve flow-based distributionally robust optimization (DRO) problem with Wasserstein uncertainty set。
我々は、連続した最悪のケース分布(Last Favorable Distribution, LFD)とそれからのサンプルを見つけることを目指している。
本稿では、逆学習、分布論的に堅牢な仮説テスト、およびデータ駆動型分布摂動差分プライバシーの新しいメカニズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:17:59 GMT)
Structure-Based Drug Design via 3D Molecular Generative Pre-training and
Sampling [23.1] 我々は,3次元分子生成と最適化フレームワークを組み合わせるため,MorEdit3Dを提案する。
フラグメントを用いた分子生成のための新しい3次元グラフ編集モデルを開発した。
そこで,本研究では,自己サンプル分子を用いた目標学習戦略を用いて,目標関連特性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:17:11 GMT)
Towards Understanding Counseling Conversations: Domain Knowledge and
Large Language Models [22.6] 本稿では,カウンセリング会話をより良く表現するために,ドメイン知識と大規模言語モデル(LLM)の有効性を検討するための体系的なアプローチを提案する。
本稿では,トランスフォーマーモデルやGPTモデルのような最先端言語モデルは,会話結果の予測に失敗することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:02:37 GMT)
Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via
Reinforcement Learning [22.4] そこで本研究では,DFCの設計を改善するために,回路をエンド・ツー・エンドで自動生成する手法を提案する。
提案手法は強化学習(RL)アルゴリズムを利用して,技術者の設計経験への依存を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:36:14 GMT)
Adaptive conformal classification with noisy labels [22.3] キャリブレーション試料のランダムなラベル汚染に自動的に適応できる分類タスクに対する新しいコンフォメーション予測手法を開発した。
これは、ラベル汚染の有無で標準共形推論によって影響を受ける効果的なカバレッジインフレーションを正確に評価することで可能となる。
提案手法の利点は、広範囲なシミュレーションと、CIFAR-10H画像データセットを用いたオブジェクト分類への応用によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:33:11 GMT)
Deep Generative Model-based Synthesis of Four-bar Linkage Mechanisms
with Target Conditions [22.2] 深層学習に基づく複数クランクロックの4バーリンク機構を生成するための生成モデルを提案する。
提案モデルは, 条件付き生成逆数ネットワーク (cGAN) を基盤として, 機構合成に改良を加えたモデルである。
その結果, 提案モデルでは, 特定のキネマティックおよび準静的な要求を満たす複数の異なるメカニズムが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:31:00 GMT)
A Usage-centric Take on Intent Understanding in E-Commerce [22.2] 私たちは、“顧客が製品を使う方法”として、述語的ユーザ意図に注目します。
FolkScopeの2つの弱点、SOTA E-Commerce Knowledge Graphは、ユーザ意図を推論する能力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:09:33 GMT)
Large Language Models on Wikipedia-Style Survey Generation: an
Evaluation in NLP Concepts [21.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な一般的なタスクで大きな成功を収めた。
本研究では,コンピュータ科学におけるNLPのニッチ分野に特有な簡潔な調査項目を生成する上で,LCMsの有効性について検討する。
人間の評価スコアとGPTによる評価スコアを比較し,詳細な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:54:19 GMT)
MultiLS: A Multi-task Lexical Simplification Framework [21.8] マルチタスクLSデータセットの作成を可能にする最初のLSフレームワークであるMultiLSを提案する。
また,MultiLSフレームワークを用いた最初のデータセットであるMultiLS-PTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:16:18 GMT)
Reimagining Anomalies: What If Anomalies Were Normal? [21.5] 本稿では,各異常に対して複数の逆実例を生成する新しい説明法を提案する。
逆の例は、異常検知器によって正常と見なされる異常の修正である。
この手法は、異常検知を起動するメカニズムの高レベルなセマンティックな説明を提供し、ユーザーは「何のシナリオ」を探索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:56:44 GMT)
Controlling Multiple Errors Simultaneously with a PAC-Bayes Bound [21.3] M型エラーの集合の経験的確率と真確率の間のKulback-Leibler分散をバウンダリングすることで、リッチな情報を提供することができる最初のPAC-Bayes境界を提供する。
我々の境界は、異なる誤分類の重大さが時間とともに変化する可能性がある場合に特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:28:19 GMT)
DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based
Trajectory Stitching [21.3] オフライン強化学習(RL)では、学習ポリシーのパフォーマンスはオフラインデータセットの品質に大きく依存する。
本稿では拡散に基づく新しいデータ拡張パイプラインであるDiffStitchについて紹介する。
DiffStitchは、ローリワード軌道と高リワード軌道を効果的に接続し、オフラインRLアルゴリズムが直面する課題に対処するために、グローバルに最適な軌道を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:05:12 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） (Thu, 22 Feb 2024 09:42:21 GMT)
Dynamics of Instruction Tuning: Each Ability of Large Language Models
Has Its Own Growth Pace [21.0] 10の能力にまたがる40k以上のデータセットを提示し、7bから33bのパラメータを持つ命令調整モデルについて検討する。
i) モデル全体の性能がデータとパラメータスケールに結びついているにもかかわらず、個々の能力はこれらの要因に対して異なる感性を持っている。
人為的なデータはGPT-4の合成データより効率が良く、容積の増加とともにモデル性能を常に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:21:27 GMT)
Towards Few-Shot Adaptation of Foundation Models via Multitask
Finetuning [20.7] 多くのAI問題に対する強力なツールとして、ファンデーションモデルが登場した。
本稿では,マルチタスクファインタニング手法の理論的正当性について検討する。
本稿では,タスク選択アルゴリズムが関連する微調整タスクを積極的に選択することを確認し,対象タスクにおけるモデル性能の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:29:42 GMT)
Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for
Personal Mobility Generation [20.7] 本稿では,Large Language Models (LLMs) をエージェントフレームワークに統合した,フレキシブルかつ効率的なパーソナルモビリティ生成手法を提案する。
LLMは、セマンティックデータを効率的に処理し、様々なタスクをモデリングする汎用性を提供することによって、以前のモデルの限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:03:14 GMT)
OmniPred: Language Models as Universal Regressors [20.6] 本稿では,言語モデルの訓練を行うフレームワークを提案し,評価データを$(x,y)$で提供する。
実験により, 数学的パラメータと値のテキスト表現のみにより, 言語モデルは非常に正確な数値回帰が可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:36:53 GMT)
LLaVA-Phi: Efficient Multi-Modal Assistant with Small Language Model [20.2] 効率的なマルチモーダルアシスタントであるLLaVA-$phi$(LLaVA-Phi)を紹介する。
LLaVA-Phiは、最近進歩した小言語モデルPhi-2のパワーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:12:44 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） (Thu, 22 Feb 2024 06:17:06 GMT)
Mirror: A Multiple-perspective Self-Reflection Method for Knowledge-rich
Reasoning [19.9] 大規模言語モデル(LLM)は、外部リソースにアクセスすることなく知識に富んだ問題に対処する。
知識豊富な推論のための多重パースペクティブ自己回帰法であるMirrorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:57:17 GMT)
{A New Hope}: Contextual Privacy Policies for Mobile Applications and An
Approach Toward Automated Generation [19.6] コンテキストプライバシポリシ(CPP)の目的は、プライバシポリシを簡潔なスニペットに断片化し、アプリケーションのグラフィカルユーザインターフェース(GUI)内の対応するコンテキスト内でのみ表示することである。
本稿では,モバイルアプリケーションシナリオでCPPを初めて定式化し,モバイルアプリケーション用のCPPを自動生成するSeePrivacyという新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。
人間の評価では、抽出されたプライバシーポリシーセグメントの77%が、検出されたコンテキストと適切に一致していると認識されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:32:33 GMT)
Data Science with LLMs and Interpretable Models [19.5] 大きな言語モデル(LLM)は解釈可能なモデルを扱うのに非常に適しています。
LLMはGAM(Generalized Additive Models)を記述、解釈、デバッグできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:04:15 GMT)
Breaking the Trilemma of Privacy, Utility, Efficiency via Controllable
Machine Unlearning [19.2] 本稿では,機械学習(MU)アルゴリズムの校正を容易にする新しいフレームワークであるConMUを提案する。
ConMUフレームワークには、実行時の効率とモデルの一般化を調整した重要なデータ選択モジュール、プライバシとモデルの一般化のバランスをとるプログレッシブなガウス機構モジュール、プライバシと実行時の効率のトレードオフを制御する未学習プロキシの3つの統合モジュールが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:14:37 GMT)
HiGen: Hierarchy-Aware Sequence Generation for Hierarchical Text
Classification [19.1] 階層的テキスト分類 (HTC) は、マルチラベルテキスト分類における複雑なサブタスクである。
動的テキスト表現を符号化する言語モデルを利用したテキスト生成フレームワークHiGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:16:46 GMT)
Vision-Language Navigation with Embodied Intelligence: A Survey [19.0] 視覚言語ナビゲーション(VLN)は、インテリジェンスを実現するための重要な研究経路である。
VLNは人工知能、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボット工学を統合している。
本調査は,VLN研究の進捗を体系的にレビューし,VLN研究の方向性を具体的知性で詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:45:17 GMT)
Closed-Form Bounds for DP-SGD against Record-level Inference [18.9] 我々はDP-SGDアルゴリズムに焦点をあて、単純な閉形式境界を導出する。
我々は、最先端技術にマッチする会員推定のバウンダリを得る。
属性推論に対する新しいデータ依存型バウンダリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:26:16 GMT)
Tug-of-War Between Knowledge: Exploring and Resolving Knowledge
Conflicts in Retrieval-Augmented Language Models [18.8] Retrieval-augmented Language Model (RALMs) は、内部メモリの精製と拡張において大きな可能性を証明している。
知識の衝突は知識間の綱引きの中でALMを解析し、実用性を制限する。
そこで本研究では,モデルの信頼性を向上するためのCD2(Conflict-Disentangle Contrastive Decoding)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:51:08 GMT)
Bandits with Abstention under Expert Advice [18.7] 本稿では,包括的フィードバック下でのエキスパートアドバイスによる予測の古典的問題について検討する。
本稿では,この仮定を利用して報酬境界を求めるCBAアルゴリズムを提案する。
我々は、一般的な信頼度の高い予測者に対して期待される累積報酬の限界を達成した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:38:52 GMT)
Towards Unified Task Embeddings Across Multiple Models: Bridging the Gap
for Prompt-Based Large Language Models and Beyond [18.5] 既存のタスク埋め込みメソッドは、微調整されたタスク固有の言語モデルに依存している。
本稿では,様々なモデルからタスク埋め込みを調和させる統合タスク埋め込み(FUTE)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:13:31 GMT)
Rao-Blackwellising Bayesian Causal Inference [18.2] 本研究では,順序に基づくMCMC構造学習の手法と,勾配に基づくグラフ学習の最近の進歩を組み合わせる。
因果構造を (i) 変数上の位相的順序を推論する問題と (ii) それぞれの変数に対する親集合を推論する問題に分解する。
変数あたりの親の数を制限する場合、時間内の親集合よりも正確にマーカライズすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:39:24 GMT)
Single-Model Attribution of Generative Models Through Final-Layer
Inversion [18.0] 最終層逆転と異常検出に基づくオープンワールド設定における単一モデル属性に対する新しいアプローチを提案する。
得られた最終層インバージョンを凸ラッソ最適化問題に還元し,理論的に健全で計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:13:08 GMT)
Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt
Politeness on LLM Performance [17.9] 本研究は,英語,中国語,日本語タスクの多言語モデル(LLM)に対するプロンプトの丁寧さの影響を評価する。
不規則なプロンプトがしばしばパフォーマンスを低下させるが、過度に丁寧な言語はより良い結果を保証しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:24:10 GMT)
CommVQA: Situating Visual Question Answering in Communicative Contexts [17.7] 画像、画像記述、実世界のコミュニケーションシナリオからなるデータセットであるCommVQAを紹介する。
CommVQAが現在のモデルに挑戦していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:31:39 GMT)
Q-Probe: A Lightweight Approach to Reward Maximization for Language
Models [17.6] 本稿では,タスク固有報酬関数を最大化するために,事前学習言語モデルを適用するQ-probingという手法を提案する。
高いレベルでは、Q-probingは、微調整のようなより重いアプローチと、少ないショットプロンプトのようなより軽いアプローチの間に位置する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:43:16 GMT)
Reinforcement Learning with Elastic Time Steps [17.5] ソフト・Elastic Actor-Critic (SEAC) は、この問題に対処するための非政治的アクター批判アルゴリズムである。
SEACは弾性時間ステップ、既知の可変期間の時間ステップを実装しており、エージェントが制御周波数を変更して状況に適応することができる。
ニュートン・キネマティクスの迷路ナビゲーションタスクと3Dレーシングゲーム『トラックマニア』におけるSEACのシミュレーション能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:49:04 GMT)
YOLO-TLA: An Efficient and Lightweight Small Object Detection Model
based on YOLOv5 [17.5] YOLO-TLAは、YOLOv5上に構築された高度な物体検出モデルである。
まず、ネックネットワークピラミッドアーキテクチャにおいて、小さなオブジェクトに対する検出層を新たに導入する。
このモジュールはスライディングウィンドウの特徴抽出を使い、計算要求とパラメータ数の両方を効果的に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:55:17 GMT)
Promises and Pitfalls of Threshold-based Auto-labeling [17.3] Threshold-based auto-labeling (TBAL)
我々は,機械ラベルデータの品質を保証するために必要な人間ラベル付き検証データの量に基づいて,複雑性境界を導出する。
我々は、合成データセットと実データセットに関する広範な実験により、理論的保証を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:47:53 GMT)
Quaternion recurrent neural network with real-time recurrent learning
and maximum correntropy criterion [17.3] 我々は,3次元データと4次元データのリアルタイム処理のための,頑健な四元系リカレントニューラルネットワーク(QRNN)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:17:50 GMT)
High-Speed Detector For Low-Powered Devices In Aerial Grasping [16.9] Fast Fruit Detector (FFD) は、資源効率が高く、シングルステージで、後処理のない物体検出器である。
FFDは最新の10W NVIDIA Jetson-NX組み込みデバイスで100FPS@FP32精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:44:50 GMT)
MindfulDiary: Harnessing Large Language Model to Support Psychiatric
Patients' Journaling [16.9] 私たちはMindfulDiaryという,Large Language Model(LLM)を組み込んだモバイルジャーナリングアプリを紹介した。
その結果、MindfulDiaryは毎日の記録を継続的に充実させ、精神科医が自分の思考や日常の文脈を理解することで、患者に共感しやすくすることを支援した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:54:18 GMT)
Bad Values but Good Behavior: Learning Highly Misspecified Bandits and
MDPs [16.8] パラメトリックな特徴に基づく報酬モデルが,帯域幅やマルコフ決定プロセス(MDP)などの意思決定設定において,さまざまなアルゴリズムによって採用されている。
我々は、$epsilon$-greedyやLinUCB、それに適合したQラーニングといった基本的なアルゴリズムが、非常に不明瞭なモデルの下で、最適ポリシーを確実に学習していることを示します。
これは、例えば、時間とともに線形にスケールする後悔の束縛を示す不特定な包帯に対する既存の最悪の結果とは対照的であり、不特定に頑丈な非自明に大規模な包帯例が存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:43:06 GMT)
COBIAS: Contextual Reliability in Bias Assessment [16.6] 本稿では,入力文が可能である多様な状況を考慮したユーザ入力のコンテキスト理解を提案する。
このアプローチによって、ユーザのエンゲージメントを損なうガードレールよりも、バイアスの認識を促進するフレームワークが可能になるでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:46:11 GMT)
EpiK-Eval: Evaluation for Language Models as Epistemic Models [16.5] セグメンテッドな物語から一貫した知識表現を定式化する上で,LLMの習熟度を評価するための新しい質問答えベンチマークであるEpiK-Evalを紹介する。
これらの欠点は、一般的な訓練目的の本質的な性質に起因していると論じる。
本研究の成果は,より堅牢で信頼性の高いLCMを開発する上での洞察を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:59:54 GMT)
Measuring Moral Inconsistencies in Large Language Models [16.5] 大言語モデル(LLM)は、意味的に等価なプロンプトが意味的に等価な応答を生成する場合、一貫性があると考えられる。
現状のLLMでさえ、その世代では非常に不整合であり、信頼性に疑問を呈している。
本稿では,SGE (Semantic Graph Entropy) と呼ばれる新たな情報理論尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:25:45 GMT)
Dependable Distributed Training of Compressed Machine Learning Models [16.4] 信頼性のある学習オーケストレーションのためのフレームワークであるDepLを提案する。
i) 学習に活用するデータ、(ii) 使用するモデルと、それらに切り替えるタイミング、(iii) ノードのクラスタとそのリソースについて、高品質で効率的な決定を行う。
DepLの競合比と複雑性は一定であり、最先端技術よりも27%以上向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:24:26 GMT)
DynGMA: a robust approach for learning stochastic differential equations
from data [16.4] パラメータ化されたSDEの遷移密度に新しい近似を導入する。
本手法は, 完全に未知のドリフト拡散関数の学習において, ベースライン法と比較して精度が高い。
低時間解像度と可変、さらには制御不能な時間ステップサイズでデータを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:09:52 GMT)
CLCE: An Approach to Refining Cross-Entropy and Contrastive Learning for
Optimized Learning Fusion [16.0] クロスエントロピー損失(CE)はモデルの一般化と安定性を損なう可能性がある。
本稿では,Contrastive Learning と CE を統合した CLCE という新しいアプローチを提案する。
CLCEは12ベンチマークでCEのTop-1精度を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:45:01 GMT)
Multi-HMR: Multi-Person Whole-Body Human Mesh Recovery in a Single Shot [16.0] 単一のRGB画像からマルチパーソンな3次元メッシュリカバリのための強力なシングルショットモデルであるMulti-HMRを提案する。
SMPL-Xパラメトリックモデルを用いて、手や表情を含む全身を予測する。
このデータセットをトレーニングに組み込むことで、特に手による予測をさらに強化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:05:13 GMT)
Re-Examine Distantly Supervised NER: A New Benchmark and a Simple
Approach [15.9] 我々は,QTLという実世界のベンチマークデータセットを用いて,現在のDS-NER手法の有効性を批判的に評価する。
我々は,学習過程において,より簡単でクリーンなサンプルを戦略的に開始し,ノイズのあるサンプルに対するモデルのレジリエンスを高めるための,カリキュラムベースのポジティブ・アンラベルラーニングCuPULを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:07:02 GMT)
Training dynamic models using early exits for automatic speech
recognition on resource-constrained devices [15.9] 初期のアーキテクチャは、そのサイズとアーキテクチャを様々なレベルの計算リソースとASRパフォーマンス要求に適応できる動的モデルの開発を可能にする。
また,スクラッチからトレーニングした早期退避モデルは,エンコーダ層が少ない場合に性能を保ちつつ,単一退避モデルや事前学習モデルと比較してタスク精度が向上することを示した。
結果は、ASRモデルの早期アーキテクチャのトレーニングダイナミクスに関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:10:06 GMT)
Nonsmooth Nonparametric Regression via Fractional Laplacian Eigenmaps [15.7] 真の回帰関数が必ずしも滑らかでない場合に、非パラメトリック回帰法を開発する。
より具体的には、我々のアプローチは分数ラプラシアンを使い、真の回帰関数が次数$sin (0,1)$のソボレフ空間にある場合を扱うように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:47:29 GMT)
How Susceptible are Large Language Models to Ideological Manipulation? [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、大衆の認識や情報との相互作用に大きな影響を与える可能性がある。
このことは、これらのモデル内のイデオロギーを容易に操作できれば生じる可能性のある社会的影響に関する懸念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:12:09 GMT)
Stochastic Re-weighted Gradient Descent via Distributionally Robust
Optimization [15.6] 本稿では,動的サンプル重み付けによるディープニューラルネットワークの性能向上を目的とした新しい最適化手法であるReweighted Gradient Descent(RGD)を提案する。
我々は,+0.7% (BedDomain), +1.44% (タブラル分類),+1.94% (GLUE with BERT), +1.01% (ImageNet-1K with ViT) など,多種多様なベンチマークにおけるRGDの適用性と影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:03:12 GMT)
MeTMaP: Metamorphic Testing for Detecting False Vector Matching Problems
in LLM Augmented Generation [15.4] 本稿では,LLM拡張生成システムにおいて,偽ベクトルマッチングを識別するフレームワークであるMeTMaPを提案する。
MeTMaPは意味論的に類似したテキストは一致すべきであり、異種テキストは一致すべきではないという考えに基づいている。
我々は,29の埋め込みモデルと7つの距離メトリクスを含む203個のベクトルマッチング構成に対するMeTMaPの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:13:35 GMT)
Cross-Covariate Gait Recognition: A Benchmark [15.3] CCGRデータセットには970の被験者と約1.6万のシーケンスがある。
既存のデータセットと比較すると、CCGRは個体数と個体レベルの多様性の両方を持っている。
CCGRは、RGB、パース、シルエット、ポーズなど、さまざまな種類の歩行データを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:29:18 GMT)
Leveraging Large Language Models for Concept Graph Recovery and Question
Answering in NLP Education [14.9] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成タスクにおいて有望であることを示す。
本研究は,概念グラフの回復と質問応答(QA)に焦点を当てる。
TutorQAタスクでは、LLMは最大26%のF1スコア向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:15:27 GMT)
Daisy-TTS: Simulating Wider Spectrum of Emotions via Prosody Embedding
Decomposition [14.9] 構造モデルに基づく感情の幅広いスペクトルをシミュレートする感情的テキスト・音声設計を提案する。
提案したデザインであるDaisy-TTSは、感情のプロキシとして感情的に分離可能な韻律埋め込みを学習するための韻律エンコーダを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:15:49 GMT)
COMPASS: Computational Mapping of Patient-Therapist Alliance Strategies
with Language Modeling [14.8] 心理療法セッションで使用される自然言語から治療作業同盟を推定するための新しい枠組みを提案する。
提案手法は,高度な大規模言語モデルを用いて心理療法セッションの書き起こしを分析し,それらをワーキングアライアンスインベントリにおけるステートメントの分散表現と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:56:44 GMT)
Noise-BERT: A Unified Perturbation-Robust Framework with Noise Alignment
Pre-training for Noisy Slot Filling Task [14.7] 現実的な対話システムでは、ユーザからの入力情報は様々な種類の入力摂動の対象となることが多い。
本研究では,ノイズアライメント事前学習による摂動ロバスト統合フレームワークであるNoss-BERTを提案する。
本フレームワークは,2つのノイズアライメント事前学習タスクを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:39:50 GMT)
Image Clustering Conditioned on Text Criteria [14.7] 本稿では,ユーザが指定したテキスト基準に基づいて画像クラスタリングを行う手法を提案する。
テキスト基準に基づく画像クラスタリング条件 (IC|TC) と呼ぶ。
IC|TCは人間の介入を最小限かつ実用的に必要としており、ユーザーはクラスタリングの結果に対してかなりの制御を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:04:19 GMT)
Bayesian Off-Policy Evaluation and Learning for Large Action Spaces [14.2] 対話型システムでは、アクションはよく相関し、よりサンプリング効率の良いオフ・ポリシーの評価と学習の機会を提供する。
我々は、これらの相関関係を構造化および情報的事前を通じて捉えるために、統一されたベイズ的枠組みを導入する。
我々は,OPEとOPLの一般ベイズ的アプローチであるsDMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:09:45 GMT)
Is ChatGPT More Empathetic than Humans? [14.2] 我々は、人間とChatGPTが生み出す反応に対する共感のレベルを評価するために厳密な評価手法を用いる。
以上の結果から,ChatGPTが生成した反応の平均共感率は,ヒトが生成した反応よりも約10%高いことが示唆された。
ChatGPTに、その反応に共感の明確な理解を組み込むことを指示すると、反応は、高い共感の度合いを持つ個人の期待にほぼ5倍の精度で一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:52:45 GMT)
FuncGrasp: Learning Object-Centric Neural Grasp Functions from Single
Annotated Example Object [14.1] FuncGraspは、不明瞭なオブジェクトに対して、密度が高く信頼性の高い把握構成を推測できるフレームワークである。
筆者らのフレームワークは、生成した把握に対する密度と信頼性の観点から、いくつかの強力なベースライン法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:22:29 GMT)
A Causal Framework to Evaluate Racial Bias in Law Enforcement Systems [14.1] 犯罪を取り入れた多段階因果関係の枠組みを提案する。
空港のセキュリティのような設定では、人種に対する監視バイアスの主な原因は、人種の無実に対する法執行機関のバイアスである可能性が高い。
警察と市民の相互作用において、人種に対する観察された偏見の主な原因は、人種に対する法執行機関の偏見や、他の人種に対する報告における一般大衆からの偏見である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:41:43 GMT)
HINT: High-quality INPainting Transformer with Mask-Aware Encoding and
Enhanced Attention [14.1] 既存の画像塗装法は畳み込みに基づくダウンサンプリング手法を利用して空間次元を小さくする。
本稿では,新しいマスク対応画素シャッフルダウンサンプリングモジュールであるHINTを用いたエンドツーエンドの高品質インペインティングトランスを提案する。
4つのデータセット上の現代最先端モデルと比較して,HINTの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:14:26 GMT)
Distributed Partial Quantum Consensus of Qubit Networks with Connected
Topologies [14.0] 連鎖グラフのリアプノフ法と連結グラフの幾何法に基づく2つの部分量子コンセンサスプロトコルを提案する。
量子ビットネットワーク上での数値シミュレーションを行い、理論結果の有効性と有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:44:45 GMT)
On the Curses of Future and History in Future-dependent Value Functions
for Off-policy Evaluation [14.0] 複雑な観測を伴う部分的に観測可能な環境下での非政治評価について検討した。
我々は,POMDPの構造に合わせた新しいカバレッジ仮定を見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:00:50 GMT)
Two-stage Cytopathological Image Synthesis for Augmenting Cervical
Abnormality Screening [13.6] データ収集とアノテーションの努力を最小限に抑えるため、病理画像合成が自然に行われる。
頚部異常スクリーニングのための合成データを作成するための2段階画像合成フレームワークを提案する。
提案する合成フレームワークの合成画像品質,多様性,制御性について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:06:47 GMT)
Distributed Radiance Fields for Edge Video Compression and Metaverse
Integration in Autonomous Driving [13.5] メタバースは 物理的な要素と デジタル要素を組み合わせた 仮想空間だ 没入型で接続された デジタル世界を創りだす
デジタルツイン(DT)は仮想プロトタイピング、予測などを提供する。
DTは、現実世界の幾何学、外観、ダイナミクスをキャプチャする3Dシーン再構成手法で作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:39:58 GMT)
Small Language Model Is a Good Guide for Large Language Model in Chinese
Entity Relation Extraction [13.3] 本稿では,モデルコラボレーションフレームワークSLCoLMを提案する。
textit-Training-Guide-Predict' 戦略を用いて,事前学習言語モデル (PLM) と大規模言語モデル (LLM) の強みを組み合わせる。
関係型に富んだREデータセットに対する実験により,本論文のアプローチが長い関係型のREを促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:26:56 GMT)
Kerr nonlinearity and parametric amplification with an Al-InAs
superconductor-semiconductor Josephson junction [13.2] 我々は、Al-InAs超伝導体-半導体ハイブリッドジョセフソン接合(JJ)を用いたパラメトリック増幅器を実現する。
我々は、20dB以上のゲインと119dBmの圧縮力を実現するAl-InAs接合を用いた4波混合パラメトリック増幅器(4WM)を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:53:26 GMT)
A Self-supervised Pressure Map human keypoint Detection Approch:
Optimizing Generalization and Computational Efficiency Across Datasets [13.2] 本研究では,SPMKD(Self-supervised pressure map keypoint detection)法を提案する。
我々の貢献の中心は、人間のキーポイントを正確に検出するための勾配エンコーダ、効率的な伝播のためのファーザ、人間のキーポイントを再構成された圧力マップに変換するデコーダを統合する軽量Fuser-Decoder(EFD)モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:54:43 GMT)
Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning
from Human Feedback in LLMs [13.2] ヒューマンフィードバックからの強化学習の形でのAIアライメントは、ハイパフォーマンスな大規模言語モデルにとって重要な要素として扱われている。
PPO の多くのコンポーネントは RLHF の文脈では不要であり、より単純な REINFORCE スタイルの最適化は PPO と DPO や RAFT のような新たに提案された "RL-free" 手法の両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:52:34 GMT)
Demographic Bias of Expert-Level Vision-Language Foundation Models in
Medical Imaging [13.1] 自己監督型視覚言語基盤モデルは、明示的なトレーニングアノテーションに頼ることなく、幅広い病態を検出することができる。
これらのAIモデルが人間の偏見を反映または増幅しないことを保証することが不可欠である。
本研究では,5つのグローバルソースデータセットを対象とした胸部X線診断における最先端の視覚言語基盤モデルのアルゴリズム的公正性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:53 GMT)
3D Unsupervised Region-Aware Registration Transformer [13.1] ディープニューラルネットワークによるロバストポイントクラウド登録モデルを学習することが、強力なパラダイムとして浮上した。
自己教師型3次元形状再構成損失を伴って入力形状を異なる領域に分割できる3次元領域分割モジュールの設計を提案する。
実験により,我々の3D-URRTは,様々なベンチマークデータセットよりも優れた登録性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:41:44 GMT)
HR-APR: APR-agnostic Framework with Uncertainty Estimation and
Hierarchical Refinement for Camera Relocalisation [13.1] APR(Absolute Pose Regressors)は、モノクロ画像から直接カメラのポーズを推定するが、その精度は異なるクエリに対して不安定である。
不確かさを意識したAPRは、推定されたポーズに関する不確実な情報を提供し、これらの信頼できない予測の影響を軽減する。
本研究では,クエリとデータベースの特徴間のコサイン類似度推定として不確実性推定を定式化する新しいAPR非依存フレームワークHR-APRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:21:46 GMT)
From Large to Small Datasets: Size Generalization for Clustering
Algorithm Selection [13.0] 我々は,未知の地下構造クラスタリングを用いて,半教師付き環境で問題を研究する。
本稿では,クラスタリングアルゴリズムの精度向上のためのサイズ一般化の概念を提案する。
データセット全体においてどのアルゴリズムが最適かを特定するために、データの5%をサブサンプルとして使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:53:35 GMT)
Mip-Grid: Anti-aliased Grid Representations for Neural Radiance Fields [12.9] 我々は、反エイリアス手法をグリッドベースの放射場表現に組み込む新しいアプローチであるmip-blurを提案する。
提案手法は,共有グリッド表現上に単純な畳み込み演算を適用してマルチスケールグリッドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:45:40 GMT)
Detecting the F\'eeton Fifth Force by Superconducting Josephson
Junctions [12.9] 標準モデルの拡張は、B-L$の電荷を持つ粒子間の第5の力を予測する。
メディエーターはF'eetonと呼ばれるB-L$ゲージボソンである。
この第5の力による量子位相差を検出するための新しい実験設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:03:39 GMT)
Federated Fairness without Access to Sensitive Groups [12.9] 連合学習におけるグループフェアネスへの現在のアプローチは、トレーニング中に事前に定義されラベル付けされたセンシティブなグループが存在することを前提としている。
我々は、センシティブなグループや追加のラベルの事前定義された定義に依存しないグループフェアネスを保証するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:24:59 GMT)
Uncertainty-driven and Adversarial Calibration Learning for Epicardial
Adipose Tissue Segmentation [12.7] 心膜脂肪組織(EAT)は、大量のアディポカインを分泌し心筋や冠動脈に影響を及ぼすことのできる内臓脂肪の一種である。
より正確なEATボリューム推定のためのセグメンテーションを強化するために,不確実性駆動・対角校正学習を備えた新しい特徴量空間多レベル監視ネットワーク(SPDNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:39:41 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） (Thu, 22 Feb 2024 02:12:19 GMT)
PeriodGrad: Towards Pitch-Controllable Neural Vocoder Based on a
Diffusion Probabilistic Model [12.3] 本稿では,拡散確率モデル(DDPM)に基づくニューラルボコーダを提案する。
本モデルは,音声波形の周期的構造を明示的な周期的信号を組み込むことで正確に把握することを目的としている。
実験の結果,従来のDDPM方式のニューラルボコーダよりも音質が向上し,ピッチ制御が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:47:15 GMT)
Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large
Language Models [12.3] 我々は、大きな言語モデルを用いて、ウィキペディアのページに匹敵する幅と深さの長い記事をスクラッチから書く方法を研究した。
本稿では,検索と複数パースペクティブ質問応答によるトピックアウトライン生成のための記述システムSTORMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:20:17 GMT)
Swin3D++: Effective Multi-Source Pretraining for 3D Indoor Scene
Understanding [12.2] Swin3D++は、マルチソースの3Dポイントクラウド上で効率的に事前トレーニングするためのSwing3Dに基づく拡張アーキテクチャである。
本研究では,3次元屋内シーンデータセット間のドメインの相違点を同定する。
我々は,事前学習データ量を増やし,教師付き事前学習を容易にするための簡易なソース拡張戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:46:39 GMT)
A Collision-Aware Cable Grasping Method in Cluttered Environment [12.2] 粗い環境下での堅牢なケーブルグルーピングを容易にするために設計したケーブル型Grasp畳み込みニューラルネットワークを提案する。
我々は、ケーブルポーズの複雑さを模倣し、ケーブルとロボットグリップの潜在的な衝突を要因とするデータセットを生成する。
我々は、ケーブルで92.3%、未知のケーブルで88.4%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:47:04 GMT)
Is Cognition and Action Consistent or Not: Investigating Large Language
Model's Personality [12.2] 本研究では,人格質問紙に対する回答を通じて,人格特性の証明における言語モデル(LLM)の信頼性について検討した。
我々のゴールは、LLMの人格傾向と実際の「行動」との整合性を評価することである。
本研究では,心理学的理論とメトリクスに基づく観察結果の仮説を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:32:08 GMT)
Human Brain Exhibits Distinct Patterns When Listening to Fake Versus
Real Audio: Preliminary Evidence [12.1] 本稿では,実聴・偽聴における脳活動の変動について検討する。
予備的な結果は、最先端のディープフェイクオーディオ検出アルゴリズムによって学習された表現は、実際の音声と偽オーディオの間に明確なパターンを示さないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:44:58 GMT)
SH2: Self-Highlighted Hesitation Helps You Decode More Truthfully [12.0] 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） (Thu, 22 Feb 2024 04:52:35 GMT)
A framework for conditional diffusion modelling with applications in
motif scaffolding for protein design [11.9] バインダーや酵素設計などの多くのタンパク質設計用途では、高い精度で構造モチーフの足場を作る必要がある。
微分拡散過程に基づく生成的モデリングパラダイムがこのモチーフ足場問題に対処する主要な候補として浮上した。
本稿では,数学的によく理解されたDoobのh-transformに基づいて,既存の条件付きトレーニングプロトコルの新しいバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:03:39 GMT)
TinyLLaVA: A Framework of Small-scale Large Multimodal Models [11.7] 本研究では,異なる視覚エンコーダ,接続モジュール,言語モデル,トレーニングデータ,トレーニングレシピの効果について検討する。
我々は,LLaVA-1.5 や Qwen-VL といった既存の 7B モデルに対して,我々の最良のモデル TinyLLaVA-3.1B を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:05:30 GMT)
An FPGA-Based Accelerator Enabling Efficient Support for CNNs with
Arbitrary Kernel Sizes [11.7] 大規模なカーネルを持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、様々な視覚ベースのアプリケーションで顕著なパフォーマンスを示している。
任意のカーネルサイズを持つCNNを効率的に展開するためのFPGAベースの推論アクセラレータを提案する。
提案されたハードウェアアクセラレータは、Intel Arria 10 FPGAで評価され、同一ネットワーク上の先行技術よりも最大3.91倍のDSP効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:52:55 GMT)
Comparing Graph Transformers via Positional Encodings [11.6] グラフ変換器の識別能力は位置符号化の選択と密接に結びついている。
位置符号化には、絶対位置符号化(APE)と相対位置符号化(RPE)の2種類がある。
APE と RPE を用いたグラフトランスフォーマーは、パワーの区別の点で等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:07:48 GMT)
REPOFUSE: Repository-Level Code Completion with Fused Dual Context [11.5] 本稿では、遅延トレードオフなしにリポジトリレベルのコード補完を強化するために設計された先駆的なソリューションであるRepoGenixを紹介する。
本稿では、2種類の文脈を制限された大きさのプロンプトに効率的に凝縮する新しいランク・トランケート・ジェネレーション(RTG)手法を提案する。
RepoGenixは既存のモデルよりも大幅に飛躍し、コード補完の正確な一致(EM)精度が40.90%から59.75%向上し、推論速度が26.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:34:50 GMT)
AI-Augmented Brainwriting: Investigating the use of LLMs in group
ideation [11.5] 大規模言語モデル(LLM)のような生成AI技術は、創造的な作業に重大な影響を及ぼす。
本稿では,LLMを創造的プロセスに統合する2つの側面として,アイデア生成の分岐段階と,アイデアの評価と選択の収束段階について考察する。
我々は,グループ思考プロセスにLLMを組み込んだ協調グループAIブレインライト構想フレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:34:52 GMT)
TaylorGrid: Towards Fast and High-Quality Implicit Field Learning via
Direct Taylor-based Grid Optimization [11.5] 2次元グリッドや3次元グリッド上で効率的に計算できる新しい暗黙の場表現であるTaylorGridを提案する。
一般的な表現として、TaylorGridはSDF学習やNeRFのような暗黙のフィールド学習タスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:03:01 GMT)
Ar-Spider: Text-to-SQL in Arabic [11.5] 本稿ではアラビア語による最初のテキスト・ドメイン間データセットであるAr-Spider 1を紹介する。
言語特有の性質のため、言語学と構造学という2つの大きな課題に遭遇している。
本稿では,S2が1.52%,LGEが1.06%,アラビア語と英語のギャップが7.73%に拡大する類似性関係(CSR)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:11:17 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） (Thu, 22 Feb 2024 02:50:41 GMT)
An LLM-Enhanced Adversarial Editing System for Lexical Simplification [11.3] Lexical Simplificationは、語彙レベルでのテキストの簡略化を目的としている。
既存のメソッドはアノテーション付きデータに大きく依存している。
並列コーパスのない新しいLS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:04:30 GMT)
TREC iKAT 2023: The Interactive Knowledge Assistance Track Overview [11.3] iKATは、ユーザの以前のインタラクションと現在のコンテキストに基づいて応答を適応する対話型検索エージェントの作成と研究を強調している。
実行のほとんどはパイプラインでLarge Language Models(LLM)を活用しており、いくつかはジェネレータの検索アプローチに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:29:03 GMT)
Ensure Timeliness and Accuracy: A Novel Sliding Window Data Stream
Paradigm for Live Streaming Recommendation [11.3] ライブストリーミングレコメンデータシステムは、ユーザの興味をリアルタイムにストリーミングすることを推奨するように設計されている。
ライブストリーミングレコメンデータシステムのタイムラインを改善することが重要な問題である。
本稿では,ラベルのタイムラインと精度の問題に対処する新しいデータストリーム設計パラダイムであるSliverを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:32:34 GMT)
Self-supervised Visualisation of Medical Image Datasets [10.9] 自己教師付き学習法である$t$-SimCNEは、コントラスト学習を用いて、視覚化に適した2D表現を直接訓練する。
本研究では、皮膚科学、組織学、血液顕微鏡などの医療画像データセットの可視化に$t$-SimCNEを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:04:41 GMT)
Reconstruction-Based Anomaly Localization via Knowledge-Informed
Self-Training [10.6] 知識インフォームド・セルフトレーニング(KIST)は、自己学習を通じて知識を再構築モデルに統合する。
KISTは、異常サンプルに加えて弱いラベル付けされた異常サンプルを使用し、異常サンプルのピクセルレベルの擬似ラベルを得るために知識を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:15:13 GMT)
Deep hybrid model with satellite imagery: how to combine demand modeling
and computer vision for behavior analysis? [10.5] 本研究では,混合演算子と挙動予測器からなる交差構造を持つ深層ハイブリッドモデルの理論的枠組みを作成する。
シカゴのMyDailyTravel Surveyを数値入力として、衛星画像を画像入力として、旅行モード選択の分析に応用した。
その結果, 従来の需要モデルと近年の深層学習の両面において, 旅行行動の集約的・非集約的予測において, ハイブリッドモデルの方が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:46:54 GMT)
Observation of the antiferromagnetic phase transition in the fermionic
Hubbard model [10.5] 三次元フェルミオンハバード系における反強磁性相転移の観測を報告する。
その結果,FHMの低温相図を探索する段階が整った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:54:04 GMT)
Chain-of-Thought Unfaithfulness as Disguised Accuracy [10.5] CoT(Chain-of-Thought)世代は、大きな言語モデルの内部計算(LLM)と一致している。
CoT忠実性の代用として、arXiv:2307.13702 はモデルが CoT に依存しているかどうかを測定する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:23:53 GMT)
EvoGrad: A Dynamic Take on the Winograd Schema Challenge with Human
Adversaries [10.2] 私たちはEvoGradというオープンソースのプラットフォームを紹介します。これは、人間-イン-ザ-ループアプローチを利用して、変更したWSCインスタンスに合わせた動的データセットを作成します。
タスクインスタンスを182から3,691に拡張し、さまざまな常識推論データセットの新しいベンチマークを設定しました。
最高性能のLCMであるGPT-3.5でも平均誤差深さ7.2で65.0%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:29:00 GMT)
Uncertainty Quantification of Spatiotemporal Travel Demand with
Probabilistic Graph Neural Networks [10.2] 近年の研究では、グラフニューラルネットワークによる旅行需要の予測精度が大幅に向上している。
本研究では,旅行需要の不確実性の定量化を目的とした確率的グラフニューラルネットワーク(Prob-GNN)の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:53:27 GMT)
Do Machines and Humans Focus on Similar Code? Exploring Explainability
of Large Language Models in Code Summarization [10.2] 人間の理解のレンズによるコード要約における言語モデルの説明可能性に関する調査の結果を報告する。
我々は、現在最先端のモデル非依存、ブラックボックス、摂動に基づくアプローチであるSHAPを用いて、どのコードトークンが要約の生成に影響を与えるかを特定する。
本研究は、SHAPに基づくモデル焦点測定と人間の焦点を合わせることができないことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:01:02 GMT)
Can We Identify Stance Without Target Arguments? A Study for Rumour
Stance Classification [10.2] 提案手法は,応答から直接自然に推定できる実世界のデータを含む,噂の姿勢分類データセットを示す。
2つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現するため、ターゲットによる推論を強化するためのシンプルで効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:36:22 GMT)
InfFeed: Influence Functions as a Feedback to Improve the Performance of
Subjective Tasks [10.1] 本稿では、インフルエンサー関数を用いて、対象インスタンスのインフルエンサーインスタンスを計算するInfFeedを紹介する。
InfFeedは、ヘイトスピーチの分類で最大4%のマクロF1スコアのマージンで最先端のベースラインを上回っている。
また, ネガティブな影響を持つ拡張セット内のアノテートされた銀点のみを手動で再注釈することで, モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:59:09 GMT)
Towards Trustworthy Reranking: A Simple yet Effective Abstention
Mechanism [10.1] 実世界の制約に合わせた軽量な禁制機構を提案する。
ブラックボックスシナリオにおける禁忌戦略を評価するためのプロトコルを導入し,その有効性を実証する。
実験複製と禁忌実装のためのオープンソースコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:00:16 GMT)
Data Augmentation is Dead, Long Live Data Augmentation [9.8] 古典的なデータ拡張は、単により優れた微調整を行う方法であることを示す。
さらに,ChatGPT や LLama2 などの対話エージェントによるゼロショットデータ生成により,性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:42:37 GMT)
Causal Imputation for Counterfactual SCMs: Bridging Graphs and Latent
Factor Models [9.7] 我々は因果的抑止の課題を考察し、様々な可能な状況においてある行動の集合の結果を予測することを目的としている。
本稿では,新しいSCMモデルクラスを導入し,その結果が反事実として表現される。
線形性仮定の下で、この設定は結果の行列上の潜在因子モデルを誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:37:33 GMT)
Big data analytics to classify earthwork-related locations: A Chengdu
study [9.5] アースワークに関連する場所(ERL)は、都市塵汚染の重要な源となっている。
これらの課題に対処するため, ダンプトラック軌道, 都市関心点(POI), 土地被覆データを用いて, 都市ごみ汚染源の分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:50:32 GMT)
Sparse Linear Regression and Lattice Problems [9.5] 格子問題の平均ケース硬度を仮定したSLRw.r.t.の全ての効率的なアルゴリズムの平均ケース硬度を示す。
具体的には,SLR に対する格子上の境界距離復号法 (BDD) 問題の変種からインスタンス・バイ・インスタンス・リダクションを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:45:27 GMT)
Exploring Emerging Trends in 5G Malicious Traffic Analysis and Incremental Learning Intrusion Detection Strategies [9.5] 5G技術の利用が増えるにつれて、5Gネットワーク上での悪意あるトラフィック活動のリスクも高まる。
本稿では,まず,5G技術と5Gセキュリティの詳細な研究について述べる。
次に、AIによる最新の悪意のあるトラフィック検出と、5Gネットワークへの適用性を分析し、議論する。
最後に,5G環境における交通検知に対処する必要がある3つの課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:52:20 GMT)
Efficient and Effective Vocabulary Expansion Towards Multilingual Large
Language Models [9.4] 本報告では,韓国語による大規模言語モデルの適応である texttEEVE-Korean-v1.0 を紹介する。
我々の手法は、わずか20億のトークンで非英語の習熟度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:12:39 GMT)
Efficient and Guaranteed-Safe Non-Convex Trajectory Optimization with Constrained Diffusion Model [9.3] ロボット工学におけるトラティシー最適化は、複雑なダイナミクス設定に非消費的な問題を引き起こす。
従来の数値最適化手法は時間を要するが, 完全化可能な並列フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:52:17 GMT)
Learning High-Quality and General-Purpose Phrase Representations [9.2] フレーズ表現は、データサイエンスと自然言語処理において重要な役割を果たす。
現在の最先端手法では、フレーズ埋め込みのための訓練済み言語モデルを微調整する。
文脈自由な方法で句表現を学習するための改良されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:46:56 GMT)
FedDebug: Systematic Debugging for Federated Learning Applications [9.2] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントは独立してローカルモデルをトレーニングし、グローバルモデルを構築するために中央アグリゲータと共有する。
クライアントのデータにアクセスできないことや協調トレーニングにより、FLは医療画像などのデータプライバシの懸念のあるアプリケーションにアピールする。
我々は、2つの新しいフロントでのFLデバッグを前進させる系統的な障害ローカライゼーションフレームワークであるFed Debuggerを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:10:14 GMT)
Quantum-Inspired Machine Learning for Molecular Docking [9.2] 分子ドッキングは、構造に基づく薬物設計において重要なツールであり、薬物開発効率を向上する。
結合部位やコンホメーションの探索による従来のドッキングは計算が複雑であり、盲点ドッキングでは不十分である。
量子特性と空間最適化問題を組み合わせた量子インスピレーションアルゴリズムを提案する。
本手法は従来のドッキングアルゴリズムとディープラーニングに基づくアルゴリズムを10%以上上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:56:06 GMT)
An Error-Matching Exclusion Method for Accelerating Visual SLAM [9.1] 本稿では,GMS と RANSAC を統合した視覚SLAM の高速化手法を提案する。
実験の結果,提案手法は従来のGMS-RANSACに匹敵する精度を実現し,平均実行時間を24.13%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:22:45 GMT)
Rethinking Invariance Regularization in Adversarial Training to Improve
Robustness-Accuracy Trade-off [9.0] 非対称表現正規化訓練(AR-AT)
本手法は,識別力を犠牲にすることなく,逆不変表現を学習することにより,ロバスト性・精度のトレードオフを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:53:46 GMT)
Mobiprox: Supporting Dynamic Approximate Computing on Mobiles [9.0] 本稿では,モバイル深層学習を柔軟な精度で実現するフレームワークMobiproxを提案する。
Mobiproxはテンソル演算の調整可能な近似を実装し、個々のネットワーク層の実行時適応可能な近似を可能にする。
推定精度に最小限の影響を及ぼすことなく、最大15%のシステムワイドエネルギーを節約できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:48:50 GMT)
Reverse Chain: A Generic-Rule for LLMs to Master Multi-API Planning [9.0] 本稿では,制御可能なターゲット駆動型アプローチであるReverse Chain'を紹介し,プロンプトのみで外部APIを操作可能な大規模言語モデルを提案する。
制御可能な多機能呼び出しを管理するために、Reverse Chainは、後方推論プロセスに基づいたジェネリックルールを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:53:02 GMT)
Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity [8.9] 本稿では,ベンチマークタスク間の類似性を計算するための理論的手法と実用的なアルゴリズムを提案する。
この類似度尺度の中核的な考え方は、タスク自体の特性ではなく、与えられたタスク上の「学生」の相対的なパフォーマンスに基づいていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:00:32 GMT)
BlackJAX: Composable Bayesian inference in JAX [8.8] BlackJAXはサンプリングと変分推論アルゴリズムを実装するライブラリである。
Pythonで書かれており、JAXを使ってNumpPyのようなサンプルをコンパイルし、CPU、GPU、TPU上で変分メソッドを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:58:50 GMT)
Semantic Image Synthesis with Unconditional Generator [8.7] 本稿では,事前訓練した非条件生成器を用いて,プロキシマスクに従って特徴マップを再構成することを提案する。
プロキシマスクは、単純なクラスタリングによってジェネレータ内のランダムサンプルの特徴マップから作成される。
提案手法は,実画像の自由な空間編集,スケッチ・ツー・フォト,スクリブル・ツー・フォトなど,様々な用途に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:10:28 GMT)
Dynamic Multi-Network Mining of Tensor Time Series [8.6] 時系列の時系列クラスタリングは、データマイニングにおいて重要なタスクである。
動的マルチネットワーク時系列クラスタリング(DMM)を提案する。
本手法はクラスタリング精度の点で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:17:29 GMT)
Smoothness Adaptive Hypothesis Transfer Learning [8.6] Smoothness Adaptive Transfer Learning (SATL) は、2相のカーネルリッジ回帰(KRR)に基づくアルゴリズムである。
我々はまず、ターゲットのみのKRR学習において、不特定な固定帯域幅ガウスカーネルを用いることで、最小限の最適性が得られることを証明した。
我々は,学習問題の極小境界を過度なリスクで導出し,SATLが対数係数までの一致した上限を享受していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:02:19 GMT)
On Hypothesis Transfer Learning of Functional Linear Models [8.6] 再生カーネル空間(RKHS)フレームワークを用いて,関数線形回帰(FLR)のための伝達学習(TL)について検討する。
我々は、RKHS距離を用いてタスク間の類似度を測定し、RKHSの特性に関連付けられた情報の転送を行う。
2つのアルゴリズムが提案され、1つは正のソースが分かっているときに転送を行い、もう1つはアグリゲーションを利用してソースに関する事前情報なしでロバストな転送を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:09:01 GMT)
DMODE: Differential Monocular Object Distance Estimation Module without
Class Specific Information [8.6] 単分子距離推定のためのクラス非依存手法であるDMODEを提案する。
DMODEは、カメラの動きと時間とともにその大きさの変動を融合させることで、物体の距離を推定する。
我々は,TrackRCNN と EagerMOT からの出力と接点境界ボックスアノテーションを用いて,KITTI MOTS データセット上でのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:59:36 GMT)
Locality Bounds for Sampling Hamming Slices [8.5] ブール関数の局所性に関する超コンスタントな下界を与えるために、ヴィオラの初期暗黙の結果を明示し、特定のハミング重みのバイナリ列上の一様分布を概ねサンプリングする。
データ構造下限と量子古典的分離への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:36:49 GMT)
How Important Is Tokenization in French Medical Masked Language Models? [8.4] 自然言語処理(NLP)分野において,サブワードトークン化が主流となっている。
本稿では,フランス生物医学領域におけるサブワードトークン化の複雑さを,多種多様なNLPタスクにまたがって探究する。
従来のトークン化手法に形態素に富んだ単語セグメンテーションを統合するオリジナルトークン化戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:11:08 GMT)
LLMs with Industrial Lens: Deciphering the Challenges and Prospects -- A
Survey [8.1] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの産業用途を駆動する秘密の要素となっている。
本稿では,産業環境におけるLCMの活用にともなう障害と機会を解明し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:52:02 GMT)
Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational
Data [8.1] 対象人口に対する政策の結果について有効な推測を行うために,試行データを用いたい。
本研究では,任意のモデル誤校正範囲下で有効な試行ベースの政策評価を行う手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:17:00 GMT)
Are Bounded Contracts Learnable and Approximately Optimal? [8.1] 本稿では,主エージェントが契約を用いてプロジェクトに取り組む動機付けを行う,主エージェント問題の隠れアクションモデルについて考察する。
本研究では,有界決済契約が学習可能か,ほぼ最適かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:19:19 GMT)
Path Planning based on 2D Object Bounding-box [8.1] 都会の運転シナリオにおける模倣学習を通じて開発された物体の2次元境界ボックスを利用する経路計画法を提案する。
これは、高精細(HD)マップデータと周囲のカメラが捉えた画像を統合することで実現される。
我々は, nuPlan計画課題におけるモデルの評価を行い, 既存のビジョン中心の手法と比較して, 競争力があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:34:56 GMT)
Real-time Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering with
4D Gaussian Splatting [8.1] 2次元画像から動的3Dシーンを再構成し、時間とともに多様なビューを生成することは、シーンの複雑さと時間的ダイナミクスのために困難である。
本研究では、4次元プリミティブの集合を明示的な幾何学と外観モデルを用いて最適化することにより、動的シーンの基本的な時間的レンダリング量を近似することを提案する。
我々のモデルは概念的に単純であり、異方性楕円によってパラメータ化され、空間と時間で任意に回転する4次元ガウスのパラメータと、4次元球面調和係数で表されるビュー依存および時間進化の外観から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:08:49 GMT)
Everyone Can Be Picasso? A Computational Framework into the Myth of
Human versus AI Painting [8.0] 我々は,人間の絵画とAI絵画の違いを調べるために,ニューラル潜在空間と美学の特徴を視覚分析と組み合わせた計算フレームワークを開発した。
AIアートワークは、潜在空間と、ストロークやシャープネスといった美的特徴の両方において、人間のアートワークと分布的な違いを示す。
本研究は,人間の絵画とAI絵画の相違点に関する具体的証拠を提供するとともに,美学と人間芸術家の関与を考慮し,AIアートの改善を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:27:15 GMT)
Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation
and Analysis [8.0] 本研究はChatGPTの因果テキストマイニング機能に関する総合的な評価を行う。
一般的な英語データセットを超えて拡張するベンチマークを導入する。
また、ChatGPTと従来のアプローチとの公正な比較を保証するための評価フレームワークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:19:04 GMT)
Learning to Kern -- Set-wise Estimation of Optimal Letter Space [7.8] Kerningは、あるフォントの可能な全ての文字対に対して適切な水平空間を設定するタスクである。
ペアワイズモデルとセットワイズモデルという2つの機械学習モデルを提案することで、カーニングに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:04:49 GMT)
Towards Efficient Pareto-optimal Utility-Fairness between Groups in
Repeated Rankings [7.6] 消費者と生産者のパレート最適バランスを保証し、ランキングの列を計算する問題に対処する。
本稿では,全ての項目が露出する点を表すペルムタヘドロンであるExpohedronを用いて,上記の問題に対する新しいアプローチを提案する。
さらに,Expohedronの囲む$n$-sphereの最適化問題を緩和し,実行時間を大幅に改善する効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:48:54 GMT)
Sample-Efficient Linear Regression with Self-Selection Bias [7.6] 未知のインデックス設定における自己選択バイアスを伴う線形回帰の問題を考察する。
我々は,$mathbfw_1,ldots,mathbfw_kinを復元する,新しい,ほぼ最適なサンプル効率($k$)アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは雑音の仮定をかなり緩めることに成功し、従って関連する最大線形回帰の設定にも成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:20:24 GMT)
Typographic Text Generation with Off-the-Shelf Diffusion Model [7.5] 本稿では,タイポグラフィのテキストを付加・修正するタイポグラフィテキスト生成システムを提案する。
提案システムは,拡散モデルのための2つのオフ・ザ・シェルフ法,ControlNetとBlended Latent Diffusionを組み合わせた新しいシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:15:51 GMT)
Contrastive Learning of Shared Spatiotemporal EEG Representations Across
Individuals for Naturalistic Neuroscience [7.5] 本研究は、個人間での共有時空間脳波表現(CL-SSTER)のコントラスト学習の枠組みを提案する。
このネットワークは、脳波に固有の空間的パターンと時間的パターンを同時に学習するために、空間的・時間的畳み込みを用いた。
CL-SSTERは、自然主義神経科学の領域において、オブジェクト間共有神経表現を識別するための解釈可能でスケーラブルな基礎的枠組みとして機能した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:42:12 GMT)
MaxK-GNN: Towards Theoretical Speed Limits for Accelerating Graph Neural
Networks Training [7.5] アルゴリズムとシステム革新を統合した高性能GPUトレーニングシステムMaxK-GNNを提案する。
実験により、マックスK-GNNシステムは、アムダールの法則に従って理論的なスピードアップ限界に接近できることが示された。
我々はSOTA GNNに匹敵する精度を達成したが、Redditでは3.22/4.24倍のスピードアップ(理論上の限界vs, 5.52/7.27倍)を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:35:52 GMT)
Persuading a Learning Agent [7.4] 本研究では,主役がコミットメント能力を持っておらず,エージェントがアルゴリズムを用いて主役の信号に応答することを繰り返すベイズ的説得問題について検討する。
エージェントが文脈非回帰学習アルゴリズムを使用する場合、主元は、約束付き古典的非学習モデルにおいて、主元が最適に有効に近いユーティリティを保証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:48:02 GMT)
Persuading a Behavioral Agent: Approximately Best Responding and
Learning [7.4] 本研究では,受信機が送信者の信号処理方式にほぼ最もよく対応できるベイズ説得モデルの緩和について検討する。
自然な仮定の下では,送信側は,予測ユーティリティが最適ユーティリティとほぼ同等に優れたことを保証した信号処理方式を見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:43:12 GMT)
Dynamic Anchor Selection and Real-Time Pose Prediction for
Ultra-wideband Tagless Gate [7.3] そこで我々は,DynaPose と呼ばれる DS-TWR の極めて正確な DL-TDoA 局所化とポーズ予測のための動的アンカー選択を提案する。
DynaPoseは、アンカー選択とポーズ予測にディープラーニングを用いたLOS(Line-of-sight)とNLOS(Non-LOS)の分類に基づいている。
LOS/NLOS分類精度は0.984、DL-TDoAローカライゼーション精度は62%で、最終的には0.961の精度で4つの異なるポーズを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:41:49 GMT)
DiCoM -- Diverse Concept Modeling towards Enhancing Generalizability in
Chest X-Ray Studies [7.2] 胸部X線(胸部X線、CXR)は、広く用いられている画像モダリティである。
自己指導型プレトレーニングは、多くの下流視覚タスクにおいて教師付きプレトレーニングよりも優れていることが証明されている。
本稿では,新しい自己教師型トレーニングパラダイムであるDiCoMについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:51:37 GMT)
Verifiable Boosted Tree Ensembles [7.1] 検証可能な学習支持者は、効率的なセキュリティ検証が可能な機械学習モデルをトレーニングする。
本研究は,基本アンサンブル法による検証学習の先行研究を拡張した。
我々は,$L_in$-normに基づいて,攻撃者に対するロバスト性を検証するための擬似多項式時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:56:20 GMT)
Mitigating Gender Bias in Face Recognition Using the von Mises-Fisher
Mixture Model [7.0] 本研究では,ディープ顔認識ネットワークの性別バイアスについて検討する。
幾何学的考察により、新しいポストプロセッシング手法により性別バイアスを緩和する。
実際、様々なデータセットに関する広範な数値実験は、慎重に選択することで性バイアスが大幅に減少することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:01:36 GMT)
Deep Learning for Survival Analysis: A Review [7.0] 深層学習(DL)技術の生存分析分野への流入は,方法論的な進歩をもたらした。
本研究は,DL関連属性およびDL関連属性に基づいて,DLに基づく時間-時間分析手法の体系的レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:17:17 GMT)
Circuit QED with a Giant Atom Coupling to Left-handed Superlattice
Metamaterials [6.9] 左利き超格子メタマテリアルと相互作用する巨大原子の量子力学について検討する。
非対称なバンドエッジの存在は、様々な干渉ダイナミクスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:54:30 GMT)
Font Style Interpolation with Diffusion Models [6.7] 異なるスタイルの参照フォントを補間することにより、拡散モデルを用いて新しいフォントスタイルを生成する。
3つの提案されたアプローチは、期待されるフォントスタイルだけでなく、いくらかセレンディピティーなフォントスタイルも生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:00:42 GMT)
Attention, Distillation, and Tabularization: Towards Practical Neural
Network-Based Prefetching [6.7] 本稿では,予測精度を犠牲にすることなく,モデル複雑性と推論遅延を大幅に低減する手法を提案する。
そこで我々は,テーブルの単純な階層構造からなるプレフェッチャーであるDARTを開発した。
DARTは最先端のNNベースのPrefetchers TransFetchを33.1%、Voyagerを37.2%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:15:45 GMT)
Identifying Multiple Personalities in Large Language Models with
External Evaluation [6.7] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の日常的なアプリケーションと迅速に統合されます。
近年の多くの研究は、人間のために作られた自己評価テストを用いて、LLMの個性を定量化している。
しかし、LCMに適用した場合、これらの自己評価テストの適用性と信頼性に疑問を呈する批評家も多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:57:20 GMT)
EdgeServe: A Streaming System for Decentralized Model Serving [6.6] 本稿では,機械学習モデルからの予測をリアルタイムに処理できる分散ストリーミングシステムEdgeServeを提案する。
人間の行動認識, 自律運転, ネットワーク侵入検出の3つのタスクについてEdgeServeを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:44:58 GMT)
Attention-stacked Generative Adversarial Network (AS-GAN)-empowered
Sensor Data Augmentation for Online Monitoring of Manufacturing System [6.6] 本稿では,製造システムにおけるオンライン監視のセンサデータ拡張のための注意喚起型GAN(AS-GAN)アーキテクチャを提案する。
GANのジェネレータを強化し、シーケンシャルな情報をキャプチャする新しいアテンションスタックフレームワークが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:17:54 GMT)
A hierarchical decomposition for explaining ML performance discrepancies [6.6] 機械学習アルゴリズムは、ドメイン間でパフォーマンスが異なることが多い。$textitwhy$とそのパフォーマンスを理解することは、パフォーマンスギャップを埋める上で最も効果的な介入の種類を決定するために不可欠である。
本稿では,機械学習アルゴリズムの性能が,因果的知識を必要とせず,ドメイン間で異なる理由を説明するために,集約的および詳細な分解を提供する非パラメトリック階層型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:41:05 GMT)
A Landmark-Aware Visual Navigation Dataset [6.6] ランドマークを意識したビジュアルナビゲーションデータセットを提示し、人中心の探索ポリシーと地図構築の教師あり学習を可能にする。
我々は,仮想環境と実環境を探索するアノテータとして,RGB観測と人間のポイントクリックペアを収集する。
私たちのデータセットは、屋内環境の部屋や屋外の通路など、幅広い場面をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:43:20 GMT)
Parallelized Midpoint Randomization for Langevin Monte Carlo [6.6] 対象分布は滑らかで対数対数密度が強いことが特徴である。
並列化されたランダム化中間点法を再検討し、最近開発された純粋にシーケンシャルなバージョンを解析するための証明手法を用いる。
サンプリングとターゲット密度の間のワッサーシュタイン距離の上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:26:46 GMT)
AesFA: An Aesthetic Feature-Aware Arbitrary Neural Style Transfer [6.5] この研究は軽量だが効果的なモデルであるAesFA -- Aesthetic Feature-Aware NSTを提案する。
第一の考え方は、イメージをその周波数で分解して、参照画像から美的スタイルをうまく切り離すことである。
ネットワークがより明確な表現を抽出する能力を改善するために、この研究は新たな美的特徴であるコントラッシブ・ロスを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:57:44 GMT)
Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph
Transformers to Detect Hate Speech on Social Media [6.4] Reddit のようなオンラインソーシャルネットワーク上でヘイトスピーチを検出する新しい手法である Multi-Modal discussion Transformer (mDT) を提案する。
従来のコメントのみの手法とは対照的に、ヘイトスピーチとしてコメントをラベル付けするアプローチには、議論の文脈に根ざしたテキストや画像の全体的分析が含まれる。
これは、コメントを取り巻く議論において、グラフトランスフォーマーを活用してコンテキスト関係をキャプチャし、モーダルを別々に処理するのではなく、テキストと画像の埋め込みを組み合わせた相互融合層を基盤とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:17:39 GMT)
Practical Insights into Knowledge Distillation for Pre-Trained Models [6.1] 本研究では,事前学習モデルにおける知識蒸留(KD)プロセスの強化について検討する。
事前訓練されたモデル間で知識を伝達するための多くのKDアプローチが採用されているにもかかわらず、KDの応用に関する包括的な理解は欠如している。
本研究は,標準KD,調整KD(最適化温度および重みパラメータ),深層相互学習,データ分割KDなど,複数のKD技術の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:07:08 GMT)
Do LLM Agents Exhibit Social Behavior? [6.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) がいかに社会的相互作用の原理を示すかを検討する。
分析の結果, LLMエージェントは, 多様な社会的行動を示すことが示唆された。
LLMは明らかに公正な好みを示し、正の相反性は弱く、社会学習において人間に比べてより計算的なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:31:26 GMT)
DP-SGD Without Clipping: The Lipschitz Neural Network Way [5.9] ディファレンシャル・プライベート(DP)ディープ・ニューラル・ニューラルネットワーク(DNN)の訓練
パラメータに関して各レイヤのリプシッツ定数をバウンドすることで、これらのネットワークをプライバシ保証でトレーニングできることを証明します。
我々の分析では、上記の感性度を大規模に計算できるだけでなく、固定されたプライバシー保証のための勾配-雑音比を最大化するためのガイダンスも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:59:51 GMT)
Brant-2: Foundation Model for Brain Signals [5.9] 基礎的なモデルは、大量のラベルのないデータに対する事前トレーニングの恩恵を受ける。
ブラント-2は脳信号における最大の基礎モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:32:53 GMT)
Generalising realisability in statistical learning theory under
epistemic uncertainty [5.7] 本稿では, 確率分布の凸集合(convex set of probability distributions)という, 同じ潮流集合から列車および試験分布が発行されるという仮定の下で, 可逆性などの統計学習理論における中心的な概念を一般化する方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:20:25 GMT)
SENet: A Spectral Filtering Approach to Represent Exemplars for Few-shot
Learning [5.6] 少人数の分類のために,Shrinkage Exemplar Networks (SENet)を提案する。
SENetでは、カテゴリはスペクトルフィルタリングによって平均に向かって縮小するサンプルの埋め込みによって表現される。
個々の収縮サンプルの情報を取得するために広く用いられるクロスエントロピー損失を置き換えるために, 縮退前の損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:26:31 GMT)
Dissenting Explanations: Leveraging Disagreement to Reduce Model
Overreliance [5.6] 本稿では, 矛盾する説明, 付随する説明と矛盾する予測について紹介する。
まず、モデル乗法の設定における不一致の説明の利点を考察する。
本研究では,不一致説明が全体の精度を低下させることなく,モデル予測の過度な信頼性を低下させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:47:23 GMT)
ChatGPT as a Software Development Bot: A Project-based Study [5.5] 本研究では,生成型AIツール,特にChatGPTが大学生のソフトウェア開発経験に与える影響について検討した。
その結果,ChatGPTはソフトウェア開発教育におけるスキルギャップに大きく対処し,効率性,正確性,協調性を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:40:18 GMT)
An Exploratory Analysis of COVID Bot vs Human Disinformation
Dissemination stemming from the Disinformation Dozen on Telegram [5.5] 2021年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、世界的な健康危機を引き起こし、インフォデミックを引き起こした。
新型コロナウイルス(COVID-19)や治療、ワクチンなどの偽情報を広める鍵として、12人のソーシャルメディアパーソナリティが特定された。
本研究は、モバイルメッセージングおよびソーシャルメディアプラットフォームであるTelegram上で、このグループによって広められた偽情報の拡散に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:10:11 GMT)
Leak, Cheat, Repeat: Data Contamination and Evaluation Malpractices in
Closed-Source LLMs [5.3] 我々は OpenAI の GPT-3.5 と GPT-4 を用いた最初の系統解析を行った。
モデルのリリース後最初の1年間に、これらのモデルにリークされたデータ量について文書化します。
我々はこれらのモデルが263ベンチマークから$sim$4.7Mのサンプルに世界中で公開されていることを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:32:24 GMT)
Novelty Detection on Radio Astronomy Data using Signatures [5.3] SigNovaは、ストリームデータ中の異常を検出するための、新しい半教師付きフレームワークである。
我々は、シグネチャ変換を用いて観測シーケンスから統計の標準的コレクションを抽出する。
各特徴ベクトルは、RFIフリートレーニングセットにおいて、マハラノビスから隣人への距離として計算されたノベルティスコアが割り当てられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:13:44 GMT)
Link Prediction under Heterophily: A Physics-Inspired Graph Neural
Network Approach [5.2] 本稿では,リンク予測のためのGRAFFの拡張であるGRAFF-LPを紹介する。
ヘテロ親和性グラフの最近のコレクションにおける有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:56:31 GMT)
Life in a random universe: Sciama's argument reconsidered [5.2] ランダムな宇宙は、知的な設計で、その代わりに、生命の最も高い確率を達成するために罰金を課されるように見える基本定数で、マスクレードすることができることを示す。
我々の宇宙にとって、このメカニズムは、現在未知の基本定数が約1ダースしか必要としないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:35:10 GMT)
CEV-LM: Controlled Edit Vector Language Model for Shaping Natural
Language Generations [5.1] CEV-LMは,制約付き編集ベクトルを用いて3つの相補的メトリクスを制御する軽量な半自己回帰型言語モデルである。
我々は,CEV-LMがこれらの3つの指標に対して,よりターゲット的かつ正確な制御を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:07:31 GMT)
Understanding and Detecting Annotation-Induced Faults of Static
Analyzers [4.8] 本稿では,注釈誘発断層(AIF)の総合的研究について紹介する。
PMD、SpotBugs、CheckStyle、Infer、SonarQube、Sootの6つのオープンソースおよび人気のある静的アナライザの246の問題を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:09:01 GMT)
Unraveling the origin of antiferromagnetic coupling at YIG/permalloy
interface [4.6] 反強磁性結合は、酸素を介する四面体FeのYIG表面上の超交換結合機構によって主に駆動される。
本研究は, 磁気界面力学の制御における酸化物表面の終端の役割を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:48:03 GMT)
Text me the data: Generating Ground Pressure Sequence from Textual
Descriptions for HAR [4.5] Text-to-Pressure (T2P) は、テキスト記述から地圧シーケンスを生成するために設計されたフレームワークである。
センサデータのベクトル量子化と簡単なテキスト条件付き自己回帰戦略を組み合わせることで,高品質な圧力系列が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:14:59 GMT)
From Abstractions to Grounded Languages for Robust Coordination of Task
Planning Robots [4.5] コーディネーションに十分な説明性を有しつつ,最大限柔軟である言語の自動構築について検討する。
我々の言語は、任意のタスクの計画を「計画スケッチ」として表現し、それを実現する柔軟性を最大化しつつ、十分な詳細を伝達します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:07:35 GMT)
Credal Bayesian Deep Learning [4.4] 分散シフトに対する不確実性と堅牢性は、機械学習と人工知能において重要な目標である。
クレダルベイズ深層学習(CBDL)について紹介する。
CBDLは有限個の要素しか使わず、無限のBNNのアンサンブルを訓練することができる。
CBDLは,単一のBNNやBNNのアンサンブル,ベイズモデル平均化よりも,さまざまな不確実性を定量化・解離する方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:55:03 GMT)
Towards Automated Causal Discovery: a case study on 5G telecommunication
data [4.3] 私たちはAutomated Causal Discovery (AutoCD)の概念を紹介します。
AutoCDは因果発見と因果推論手法の応用を完全に自動化することを目的としている。
このようなプラットフォームのアーキテクチャを説明し、その性能を合成データセット上で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:13:58 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） (Thu, 22 Feb 2024 11:17:11 GMT)
From Adoption to Adaption: Tracing the Diffusion of New Emojis on
Twitter [4.2] 新たにリリースされた絵文字がいかに勢いを増し、意味を進化させるかを検討する。
アーリーアダプターと絵文字のセマンティクスのコミュニティサイズは、彼らの人気を決定する上で不可欠である。
本稿では,言語モデルを用いて単語を抽出し,意味的に類似した文脈で既存の絵文字を抽出する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:24:44 GMT)
MM-Point: Multi-View Information-Enhanced Multi-Modal Self-Supervised 3D
Point Cloud Understanding [4.2] マルチビュー2D情報は、3Dオブジェクトに対して優れた自己教師付き信号を提供することができる。
MM-Pointは、モーダル内およびモーダル間類似性目的によって駆動される。
合成データセットModelNet40で92.4%、実世界のデータセットScanObjectNNで87.8%のピーク精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:42:24 GMT)
Filter Bubble or Homogenization? Disentangling the Long-Term Effects of
Recommendations on User Consumption Patterns [4.2] より洗練されたホモジェナイゼーションとフィルタバブル効果の定義を2つの重要な指標に分解して開発する。
次に,提案手法が均質化やフィルタバブル効果に与える影響を総合的に把握する新しいエージェント・ベース・シミュレーション・フレームワークを用いる。
両タイプの多様性を考慮し、より曖昧なアプローチをとる2つの新しい推奨アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:12:20 GMT)
Stable Neural Stochastic Differential Equations in Analyzing Irregular
Time Series Data [4.1] 実世界の時系列データにおける不規則サンプリング間隔と欠落値は,従来の手法の課題である。
本稿では,Langevin-type SDE,Linear Noise SDE,Geometric SDEの3つの安定クラスを提案する。
本研究は,実世界の不規則時系列データを扱う上で,提案手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:00:03 GMT)
Automating Psychological Hypothesis Generation with AI: Large Language
Models Meet Causal Graph [4.1] 我々は,大言語モデル(LLM)を用いて43,312の心理学記事を分析し,因果関係のペアを抽出した。
リンク予測アルゴリズムを適用して、幸福に焦点をあてた130の心理学的仮説を作成した」
この結果から,因果知識グラフなどの機械学習技術を組み合わせることで,心理学における自動発見に革命をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:12:16 GMT)
ScreenQA: Large-Scale Question-Answer Pairs over Mobile App Screenshots [4.1] 質問応答による画面コンテンツ理解のための新しいタスクとデータセットScreenQAを提案する。
既存のスクリーンデータセットは、構造とコンポーネントレベルの理解、あるいはナビゲーションやタスク補完といったより高度な複合タスクに焦点を当てている。
我々は,画面読取能力のベンチマークを期待して,86K問合せペアをRICOデータセット上にアノテートすることで,この2つのギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:07:33 GMT)
NLAS-multi: A Multilingual Corpus of Automatically Generated Natural
Language Argumentation Schemes [4.0] 本稿では,異なるトピックや言語における自然言語引数の自動生成のための効果的な方法論を提案する。
また、議論スキームの自動識別のための一組のソリッドベースラインと微調整モデルも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:31:50 GMT)
GistScore: Learning Better Representations for In-Context Example
Selection with Gist Bottlenecks [4.0] In-context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)がプロンプトで条件付きで新しいタスクを実行する機能である。
本稿では,教師付き微調整によるサンプルエンコーダの学習手法であるサンプルギストリングを提案する。
我々の微調整モデルでは、既成のレトリバーよりも20%以上向上し、最先端のICL性能が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:15:55 GMT)
Radiative recombination rate suppressed in a quantum photocell with
three electron donors [4.0] 電子-ホール対の放射的再結合は、光セルの光子間電荷効率にとって大きな課題である。
その結果, 環境温度が抑制されたRRRにおいて, 異なるギャップが同じ役割を果たす一方で, 環境温度が異なる役割を担っていることが明らかとなった。
提案手法は, 抑制されたRRRを経由した効率的な変換効率の制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:57:56 GMT)
Enhanced quantum yields and efficiency in a quantum dot photocell
modeled by a multi-level system [4.0] 量子収率と光電荷効率の限界に対するマルチレベルシステムによりモデル化された量子ドット(QD)光セルを提案する。
理論的な結果は、単一バンドギャップ太陽電池と比較して量子収率が向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:58:52 GMT)
Generalizing Reward Modeling for Out-of-Distribution Preference Learning [3.9] 大規模言語モデル(LLM)による嗜好学習は、LLM世代を人間の嗜好に合わせることを目的としている。
人間のフィードバックを得るのが難しいため、遭遇した各分布に対する報酬モデルを個別に訓練することは困難である。
本研究は,メタラーニングアプローチによる一般報酬モデルの最適化により,OOD PLに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:20:33 GMT)
Reframing the Expected Free Energy: Four Formulations and a Unification [3.9] 能動推論は期待される自由エネルギーに基づいている。
本稿では、これらの定式化を1つのルート予測自由エネルギー定義から導出する問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:38:43 GMT)
MLSTL-WSN: Machine Learning-based Intrusion Detection using SMOTETomek
in WSNs [3.9] 無線センサネットワーク(WSN)は、静止センサーと移動センサの両方を含むインフラとして重要な役割を担っている。
既存のWSNの侵入検知方法は、低検出率、計算オーバーヘッド、誤警報などの問題に遭遇する。
本稿では,機械学習(ML)技術とSMOTE-TomekLink(Synthetic Minority Oversampling Technique Tomek Link)アルゴリズムを融合した,革新的な侵入検出手法を提案する。
このブレンドはマイノリティなインスタンスを合成し、Tomekリンクを排除し、結果としてバランスの取れたデータセットがWSNの検出精度を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:17:37 GMT)
LLM-Powered Code Vulnerability Repair with Reinforcement Learning and
Semantic Reward [3.7] 我々は,大規模な言語モデルであるCodeGen2を利用した多目的コード脆弱性解析システム texttSecRepair を導入する。
そこで本研究では,LLMを用いた脆弱性解析に適した命令ベースデータセットを提案する。
GitHub上の6つのオープンソースIoTオペレーティングシステムにおいて、ゼロデイとNデイの脆弱性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:29:37 GMT)
Tokenization counts: the impact of tokenization on arithmetic in
frontier LLMs [3.7] トークン化とは、入力テキストを入力トークンに分割することである。
この選択が算術的タスクを用いて数値推論に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:14:09 GMT)
An Identity-Preserved Framework for Human Motion Transfer [3.6] HMT(Human Motion Transfer)は、被写体の動きを模倣することにより、被写体のためのビデオクリップを生成することを目的とする。
従来の手法は高品質なビデオでは良い結果を得たが、ソースとターゲットの動きから個々の動き情報を見失った。
我々は、textitIDPresと呼ばれる新しいID保存型HMTネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:29:23 GMT)
KoCoSa: Korean Context-aware Sarcasm Detection Dataset [3.6] サルカズム(英: Sarcasm)は、言葉による皮肉の一種で、ある人、状況、あるいは考えを笑うために、誰かがその意味とは逆の言葉を言う。
本稿では,韓国のSarcasm検出タスクKoCoSaの新しいデータセットについて紹介する。
データセットは、1日12.8Kの韓国の対話と、最後のレスポンスでこのタスクのラベルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:17:57 GMT)
A differentiable brain simulator bridging brain simulation and
brain-inspired computing [3.6] 脳シミュレーションは、脳の構造と機能を模倣する動的モデルを構築する。
脳にインスパイアされたコンピューティングは、脳の構造と機能から学習することで知的なシステムを発達させる。
BrainPy は JAX と XLA を用いて開発された微分可能な脳シミュレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:13:35 GMT)
The Impact of Word Splitting on the Semantic Content of Contextualized
Word Representations [3.5] 分割される単語の表現の質は、しばしば、必ずしも、既知の単語の埋め込みの質よりも悪いとは限らない。
分析の結果, 単語の表現の質は, 単語の埋め込みよりも必ずしも悪くはないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:04:24 GMT)
Whose LLM is it Anyway? Linguistic Comparison and LLM Attribution for
GPT-3.5, GPT-4 and Bard [3.4] LLM(Large Language Model)は、人間の品質に類似したテキストを生成する能力を持つ。
我々は,最もポピュラーな3つのLLMから生成されるテキストの語彙,部分音声(POS)分布,依存性分布,感情を多様な入力と比較した。
その結果、言語学的に有意な変化を示し、88%の精度で所与のテキストをLLM起源とみなすことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:25:17 GMT)
Efficient Temporally-Aware DeepFake Detection using H.264 Motion Vectors [3.4] Video DeepFakesはDeep Learning(DL)で作成された偽のメディアで、人の表情やアイデンティティを操作する。
本稿では,DeepFakesにおける時間的不整合を検出するために,MV(Motion Vectors)とIM(Information Masks)を併用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:51:22 GMT)
Large Language Models As MOOCs Graders [3.4] 大規模言語モデル(LLM)を活用したMOOCのピアグレーディングの実現可能性について検討する。
LLMを指示するには、ゼロショットチェーン・オブ・シークレット・プロンプトの変種に基づく3つの異なるプロンプトを使用する。
以上の結果から,Zero-shot-CoTはインストラクターが提供する回答やルーリックと統合された場合,インストラクターが割り当てたものとより整合したグレードを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:43:19 GMT)
GenCeption: Evaluate Multimodal LLMs with Unlabeled Unimodal Data [3.4] GenCeptionは、新しくてアノテーションのないMLLM評価フレームワークである。
モダリティ間のセマンティックコヒーレンスを評価するために一元的データが必要であり、逆に幻覚へのモデルの傾きを反映している。
我々はGenCeptionの有効性を実証し,MLLMベンチマークの結果と強い相関関係を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:22:04 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Approach based on the Hadamard Transform for
the Convolutional Layer [3.3] 本稿では,ハイブリッド量子古典計算のための新しいアダマール変換に基づくニューラルネットワーク層を提案する。
この考えは HT の畳み込み定理に基づいており、2つのベクトル間の二進畳み込みは HT 表現の要素ワイド乗法と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:38:34 GMT)
Diversity-Aware Ensembling of Language Models Based on Topological Data
Analysis [3.2] 既存のアプローチは主に、各モデルに等しい重みを持つアンサンブルによる予測の単純な平均化に依存している。
我々は,NLPモデルのアンサンブルに対する重み付けを,個々の性能の知識だけでなく,互いに類似した知識を用いて推定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:04:21 GMT)
A Conversational Brain-Artificial Intelligence Interface [3.2] 脳知能インタフェース(BAI)を脳コンピュータインタフェース(BCI)の新しいクラスとして導入する。
BAIは人工知能の力を活用して、神経認知処理パイプラインの一部を置き換える。
本研究では,対話型BAIが言語を生成することなく,複雑なコミュニケーションを実現するための電話会話のシミュレーション実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:11:12 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） (Thu, 22 Feb 2024 12:23:06 GMT)
QIS : Interactive Segmentation via Quasi-Conformal Mappings [3.1] ユーザ入力を正と負のクリックという形で組み込んだ準コンフォルマルな対話型セグメンテーション(QIS)モデルを提案する。
本稿では,QISが関心領域を含ませたり排除したりする能力の理論的支援を含む,提案モデルの徹底的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:49:58 GMT)
Towards Spatially-Lucid AI Classification in Non-Euclidean Space: An
Application for MxIF Oncology Data [3.1] 異なる場所タイプの複数カテゴリの点集合が与えられた場合、我々のゴールは空間分解型分類器を開発することである。
この問題は、腫瘍と腫瘍の関係を解析し、新しい免疫療法を設計するために、腫瘍学などの多くの応用において重要である。
我々は、重み付き距離学習率や空間領域適応など、異なるトレーニング戦略を明示的に用いた空間アンサンブルフレームワークを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:22:21 GMT)
Difference Learning for Air Quality Forecasting Transport Emulation [3.0] アメリカ合衆国海洋大気局(National Oceanic and Atmospheric Administration)は、アメリカ合衆国大陸に対して大気質の予測ガイダンスを提供している。
彼らの大気質予測モデルは15kmの空間分解能に基づいているが、その目標は3kmの空間分解能に達することである。
現在では、化学種の輸送をモデル化するための計算的要求が禁止されているため、これは実現不可能である。
本手法は, 極端に空気質なイベントが存在する場合に, いかに技術が維持され, 運用上の潜在的な候補となるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:58:05 GMT)
Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid
mechanics [3.0] 低分解能および雑音測定による流れ場データの高分解能再構成は実験流体力学において重要である。
ディープラーニングのアプローチは、このような超高解像度なタスクに適していることが示されている。
本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を時間空間における流れ場データの超解像に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:37:31 GMT)
The European Commitment to Human-Centered Technology: The Integral Role
of HCI in the EU AI Act's Success [3.0] EUはAI法を制定し、AIベースのシステムの市場アクセスを規制している。
この法律は、透明性、説明可能性、AIシステムを理解し制御する人間の能力に関する規制に焦点を当てている。
EUは、人間中心のAIシステムに対する民主的な要求を発行し、それによって、AI開発における人間中心のイノベーションのための学際的な研究課題を発行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:35:29 GMT)
Incorporating Expert Rules into Neural Networks in the Framework of
Concept-Based Learning [2.9] 論理規則とニューラルネットワークを組み合わせて概念の確率を予測する方法が提案されている。
提案する課題の解決とニューラルネットワークのトレーニングに,いくつかのアプローチを提案する。
提案されたアルゴリズムのコードは公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:33:49 GMT)
Who are the users of ChatGPT? Implications for the digital divide from
web tracking data [2.8] 本稿では,AIを利用した会話エージェントChatGPTのユーザ特性について検討する。
年齢や高等教育はChatGPTの使用に影響を与えるが、性別や収入には影響しない。
フルタイム雇用とより多くの子供がChatGPT活動の障壁となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:59:14 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation within Deep Foundation Latent Spaces [2.7] ViTやDino-V2のようなビジョントランスフォーマーベースの基礎モデルは、機能の微調整をほとんどあるいは全く行わずに問題を解決することを目的としている。
我々は、ソースやターゲットドメインを微調整することなく、そのような基礎モデルが教師なしドメイン適応をどの程度解決できるかを、プロトタイプで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:25:20 GMT)
Overcoming Dimensional Collapse in Self-supervised Contrastive Learning
for Medical Image Segmentation [2.7] 医用画像解析分野へのコントラスト学習の適用について検討する。
以上の結果から,最先端のコントラスト学習手法であるMoCo v2は,医用画像に適用すると次元的崩壊に遭遇することが明らかとなった。
これを解決するために,局所的な特徴学習と特徴デコレーションという2つの重要な貢献を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:02:13 GMT)
Dynamic IFC Theorems for Free! [2.5] 我々は、動的IFCライブラリの鍵となる音性定理である非干渉と透明性を「無償」で得ることを示す。
私たちの証明は、型抽象化の観点から、ライブラリのAgda実装を完全に機械化しても、短いままです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:58:36 GMT)
Enhancing SCADA Security: Developing a Host-Based Intrusion Detection System to Safeguard Against Cyberattacks [2.5] SCADAシステムはサイバー攻撃を受けやすく、重要なインフラにリスクを及ぼす。
本研究は、スマートグリッドにおけるSCADAシステムに適したホストベースの侵入検知システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:47:42 GMT)
Interpreting Shared Circuits for Ordered Sequence Prediction in a Large
Language Model [2.4] この研究は、トランスフォーマーモデルを回路と呼ばれる人間可読表現にリバースエンジニアリングすることを目的としている。
我々は、シーケンスメンバーの検出と、シーケンス内の次のメンバの予測に責任があるキーサブ回路を同定する。
解析の結果、意味的関連配列は類似した役割を持つ共有回路サブグラフに依存していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:07:39 GMT)
Securing Transactions: A Hybrid Dependable Ensemble Machine Learning
Model using IHT-LR and Grid Search [2.4] 本稿では,複数のアルゴリズムをインテリジェントに組み合わせて不正識別を強化する,最先端のハイブリッドアンサンブル(ENS)機械学習(ML)モデルを提案する。
実験は,284,807件の取引からなる公開クレジットカードデータセットを用いて実施した。
提案したモデルは、99.66%、99.73%、98.56%、99.79%の精度で、それぞれDT、RF、KNN、ENSモデルに完全100%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:01:42 GMT)
Modeling 3D Infant Kinetics Using Adaptive Graph Convolutional Networks [2.3] 自発運動、または運動学は、今後の神経発達の強力なサロゲート指標を提供する。
そこで本研究では,乳児の神経発達発達の成熟を,個々の運動パターンのデータ駆動による評価に基づいて予測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:34:48 GMT)
Learning and Sustaining Shared Normative Systems via Bayesian Rule
Induction in Markov Games [2.3] 私たちは、組み込まれた人間の機関と柔軟に協力する学習エージェントを構築します。
共有規範を仮定することにより、新しく導入されたエージェントは、コンプライアンスと違反の観察から既存の人口の規範を推測することができる。
エージェントは規範に関する共通の知識をブートストラップできるため、このことは規範を広く定着させ、新しい参加者がこれらの規範を迅速に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:46:21 GMT)
Cascaded multitask U-Net using topological loss for vessel segmentation
and centerline extraction [2.3] 本稿では,血管骨格をセグメント化から直接計算するU-Netによるソフトスケルトンアルゴリズムの置き換えを提案する。
セグメンテーション中にトポロジ的制約を埋め込むために、clDice損失をトレーニングしたカスケードU-Netをこのネットワーク上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:47:18 GMT)
Quantum Theory and Application of Contextual Optimal Transport [2.2] 本稿では、文脈化された輸送計画の記憶的最適化のための、第一種量子コンピューティングの定式化を提案する。
薬物摂取量からパラメータ化された細胞型分布の変動を文脈として予測し, 合成計算と実データに対する本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:03:16 GMT)
CCPA: Long-term Person Re-Identification via Contrastive Clothing and
Pose Augmentation [2.2] 長期の人物再同定は、長期にわたるカメラ間で個人をマッチングすることを目的としている。
我々は,LRe-IDのためのコントラスト的衣服とポース拡張フレームワークであるCCPAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:16:34 GMT)
Malaysian English News Decoded: A Linguistic Resource for Named Entity
and Relation Extraction [2.0] 本稿では、アノテートされたデータセットのデータの取得、アノテーションの方法論、そして徹底的な分析における我々の取り組みについて述べる。
我々は6,061個のエンティティと3,268個のリレーショナルインスタンスを持つデータセットを開発した。
このユニークなデータセットは、マレーシア英語におけるNLP研究の進展に大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:12:05 GMT)
High-arity PAC learning via exchangeability [1.9] 我々は「構造化相関」の存在下での統計的学習である高純度PAC学習の理論を開発する。
統計的学習の基本定理の高アリティ版を、高アリティ(不可知性)PAC学習性を特徴付けることによって証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:16:04 GMT)
Quantum Markov Decision Processes Part II: Optimal Solutions and
Algorithms [1.9] 本論文は、古典マルコフ決定過程(MDP)に量子アナログを導入することを目的としている。
パートIIでは,オープンループポリシとクローズループポリシの両方の値関数を最適化するアルゴリズムの開発に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:00:21 GMT)
Quantum Markov Decision Processes Part I: General Theory,
Approximations, and Classes of Policies [1.9] 本稿では,新しいフレームワーク,アルゴリズム,今後の研究手法を導入することを目的とした,新しい量子MDPモデルを提案する。
我々は、離散時間量子制御における新しい研究方向の道を開くことができると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:59:09 GMT)
Privacy-Enhancing Collaborative Information Sharing through Federated
Learning -- A Case of the Insurance Industry [1.8] このレポートは、複数の保険業界データセットにまたがる単一のモデルを学ぶために、フェデレートラーニング(FL)の価値を活用する利点を実証している。
FLは、プライバシの懸念によって引き起こされる、データボリュームの制限とデータの多様性の2つに対処する。
FLの各ラウンドにおいて、コラボレータはローカルなプライベートデータを使用してモデルの改善を計算し、これらの洞察を組み合わせてグローバルなモデルを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:46:24 GMT)
Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource
Languages Using Vocabulary Matching [1.7] 本研究は、語彙マッチングを用いてBERT機能を高リソース言語から低リソース言語に転送する新しい手法を提案する。
我々はシレジア語とカシュビ語で実験を行い、目標言語が最小限の訓練データを持つ場合でもBERTモデルの性能向上のためのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:49:26 GMT)
On Feynman--Kac training of partial Bayesian neural networks [1.6] 部分ベイズニューラルネットワーク(pBNN)は、完全なベイズニューラルネットワークと競合することが示されている。
本稿では,Feynman-Kacモデルのシミュレーションとして,pBNNのトレーニングを定式化した効率的なサンプリングベーストレーニング戦略を提案する。
提案手法は, 予測性能において, 技術状況よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:21:39 GMT)
Efficient data selection employing Semantic Similarity-based Graph
Structures for model training [1.6] 本稿では,SeSaME(Semantics for Data SAliency in Model Performance Estimation)を紹介する。
これはテキスト情報のみに基づく効率的なデータサンプリング機構であり、計算量の多いモデルにデータを渡すことなく利用できる。
このアプローチの適用例は、低リソース自動音声認識(ASR)モデルの使用例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:43:53 GMT)
Improving Data Quality with Training Dynamics of Gradient Boosting
Decision Trees [1.6] そこで本研究では,GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)のトレーニングダイナミクスを指標として,各トレーニング例の振る舞いを評価する手法を提案する。
提案手法を応用した業界事例では, 秩序なデータセットにおけるノイズラベルの検出, 合成および実際の公開データセットにおけるモデルのメトリクスの改善, および, 提案手法に基づくモデル展開の事例について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:28:25 GMT)
Multivariate Online Linear Regression for Hierarchical Forecasting [1.5] 我々は、よく知られたVovk-Azoury-Warmuthアルゴリズムを多変量設定に拡張するMultiVAWを紹介する。
本稿では,オンライン階層予測問題に適用し,この論文からアルゴリズムを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:33:54 GMT)
EduGym: An Environment and Notebook Suite for Reinforcement Learning
Education [1.5] EduGymは、教育強化学習環境と関連する対話型ノートブックのセットである。
それぞれのEduGym環境は、強化学習の特定の側面/側面を示すように設計されている。
RL学生と研究者の86%が、EduGymは強化学習教育に有用なツールだと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:05:50 GMT)
CoLoRA: Continuous low-rank adaptation for reduced implicit neural
modeling of parameterized partial differential equations [1.5] Continuous Low Rank Adaptation (CoLoRA)
適応は純粋にデータ駆動か、あるいは方程式駆動の変分アプローチで行うことができる。
CoLoRA は解体を時間的に局所的に近似するので、重みのランクは小さく保つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:45:31 GMT)
Quantum Convolutional Neural Networks with Interaction Layers for
Classification of Classical Data [1.5] 本稿では,3量子相互作用を利用した新しい相互作用層を持つ量子畳み込みネットワークを提案する。
画像と1次元データの両方を分類するために,ネットワークの表現性とエンタングル能力について検討した。
提案手法は、MNIST、Fashion MNIST、Irisデータセットという3つの公開データセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:44:52 GMT)
Transformable Gaussian Reward Function for Socially-Aware Navigation
with Deep Reinforcement Learning [1.4] 変形型ガウス報酬関数(TGRF)を導入する。
TGRFは、ハイパーパラメータチューニングの負担を大幅に軽減し、様々な報酬関数をまたいだ表示を行い、学習速度の高速化を示す。
我々は,TGRFの概念的背景,特徴,実験,実世界の応用を明らかにするセクションを通じて,TGRFを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:20:07 GMT)
Learning-Augmented Online Packet Scheduling with Deadlines [1.4] 現代のネットワークは、重要でないトラフィックよりも重要なトラフィックを優先することを目的としている。
本研究では,予測に対処する新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
予測誤差が小さい場合には,予測誤差によらず,有界競争比を維持しながら競争率を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:53:40 GMT)
A Bio-Medical Snake Optimizer System Driven by Logarithmic Surviving Global Search for Optimizing Feature Selection and its application for Disorder Recognition [1.4] 人間の生命を守ることがいかに重要かを考えると、医療実践を強化することが最重要である。
機械学習技術を用いて患者の予測を自動化することで、医療療法を加速することができる。
この分野における重要な任務のために、いくつかの前処理戦略を採用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:08:18 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） (Thu, 22 Feb 2024 07:22:51 GMT)
Adaptive time series forecasting with markovian variance switching [1.3] 本稿では,オンライン学習理論に基づく分散を推定する新しい手法を提案する。
専門的なアグリゲーション手法を適用して、時間とともにばらつきを学習する。
本手法は, 誤特定に対して頑健であり, 従来の専門家アグリゲーションよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:40:55 GMT)
Assessing the importance of long-range correlations for
deep-learning-based sleep staging [1.3] S4Sleep(TS)は自動睡眠ステージリングのためのモデルである。
最近の文献では、数百の入力エポックにまたがる非常に長い相関を組み込むことによる潜在的な利点が示唆されている。
文献では,S4Sleep(TS)の性能は,S4Sleep(TS)の性能が著しく向上しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:39:10 GMT)
Annotation and Classification of Relevant Clauses in
Terms-and-Conditions Contracts [1.2] 本稿では,契約条件と契約条件の異なる節を分類するアノテーション手法を提案する。
検証作業において,79～95の精度を達成し,カテゴリの自動分類の実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:24:45 GMT)
Unleashing the Power of AI. A Systematic Review of Cutting-Edge Techniques in AI-Enhanced Scientometrics, Webometrics, and Bibliometrics [1.2] この研究は、人工知能(AI)のシナジーを、サイエントメトリックス、webometrics、Bibliometricsで分析することを目的としている。
我々の目的は、学術的なコミュニケーションを計測し分析するための方法に革命をもたらすAIの可能性を探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:10:02 GMT)
KetGPT -- Dataset Augmentation of Quantum Circuits using Transformers [1.2] 量子回路として表現される量子アルゴリズムは、量子システムの性能を評価するためのベンチマークとして用いられる。
しかしランダム回路は、実際の量子アルゴリズム固有の性質を欠いているため、代表的なベンチマークではない。
この研究は、我々が「リアルに見える」回路と呼ぶものを生成することによって、既存の量子回路データセットを強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:34:37 GMT)
Estimating Unknown Population Sizes Using the Hypergeometric
Distribution [1.2] 総人口と構成カテゴリーの規模が不明な場合, 個別分布の推定に挑戦する。
本研究では,連続潜伏変数上での分布条件の混合となるデータ生成過程について考察する。
実験データシミュレーションにより,本手法は数値データをモデル化する他の可能性関数よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 01:53:56 GMT)
Secure Navigation using Landmark-based Localization in a GPS-denied
Environment [1.2] 本稿では,ランドマークに基づくローカライゼーション(LanBLoc)と拡張カルマンフィルタ(EKF)を統合した新たなフレームワークを提案する。
本稿では,障害物や危険のない経路を移動する物体を誘導する2つのアプローチについて,シミュレーションした戦場シナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:41:56 GMT)
Reversal of Orbital Hall Conductivity and Emergence of Tunable
Topological Quantum States in Orbital Hall Insulator [1.1] 最近の知見は、軌道角運動量(OAM)が固有軌道ホール効果(OHE)を誘導する能力を持っていることを示している。
我々は,k cdot p$モデルと第一原理計算を併用することにより,ひずみ工学による符号反転軌道チャーン数を実証する。
我々の研究は、OAMを持つ電子やホールが軌道に反する軌道を示し、軌道のホール伝導率が逆転することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:17:03 GMT)
Imbalanced Data Clustering using Equilibrium K-Means [1.1] 平衡 K-平均 (EKM) は、単純な K-平均型アルゴリズムである。
EKMは、センチロイドの群集傾向を減少させることにより、不均衡なデータのクラスタリング結果を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:27:38 GMT)
Learning under Singularity: An Information Criterion improving WBIC and
sBIC [1.1] 我々は、Singularity(LS)の下での学習と呼ばれる新しい情報基準(IC)を導入する。
LSは規則性制約なしで有効であり、安定性を示す。
このアプローチは、規則性制約のないモデル選択に対して、柔軟で堅牢な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:32:24 GMT)
Archetypal Analysis++: Rethinking the Initialization Strategy [1.1] アーチティパル解析は凸性制約を持つ行列分解法である。
本稿では,アーキティパル解析の確率論的初期化戦略であるアーキティパル解析++ (AA++) を提案する。
AA++は、最も頻繁に使われるものを含め、ほぼ常にすべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:13:29 GMT)
Enhancing Power Quality Event Classification with AI Transformer Models [1.1] 本稿では,PQEを正確に分類するツールとして,注目対応トランスフォーマーを活用したディープラーニングフレームワークを提案する。
信号対雑音比、DCオフセット、信号振幅と周波数の変化に応じて99.81%$-91.43%の精度でPQEを正確に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:09:58 GMT)
TIE-KD: Teacher-Independent and Explainable Knowledge Distillation for
Monocular Depth Estimation [1.0] 本稿では、複雑な教師モデルからコンパクトな学生ネットワークへの知識伝達を合理化するTIE-KD(Teacher-Independent Explainable Knowledge Distillation)フレームワークを紹介する。
TIE-KDの基盤はDPM(Depth Probability Map)であり、教師の出力を解釈する説明可能な特徴マップである。
KITTIデータセットの大規模な評価は、TIE-KDが従来の応答に基づくKD法より優れているだけでなく、多様な教師や学生のアーキテクチャで一貫した有効性を示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:17:30 GMT)
Can Large Language Models Detect Misinformation in Scientific News
Reporting? [1.0] 本稿では,科学的報告における誤情報の検出に大規模言語モデル(LLM)を用いることが可能であるかを検討する。
最初にラベル付きデータセットSciNewsを提示し、信頼できない情報源から抜粋された2.4万の科学ニュース記事を含む。
科学ニュース記事の科学的妥当性の次元を識別し、科学的誤報の自動検出にどのように組み込むかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:07:00 GMT)
Pre- to Post-Contrast Breast MRI Synthesis for Enhanced Tumour
Segmentation [1.0] 本研究は, GAN(Generative Adversarial Network)を用いて, コントラスト前T1強調脂肪飽和乳房MRIを対応する第1DCE-MRIシーケンスに翻訳することにより, 合成コントラスト増強の実現可能性について検討した。
定量的な画像品質指標を用いて生成したDCE-MRIデータを評価し、3D乳房切片の下流タスクに適用する。
以上の結果から, 造影後DCE-MRI合成が乳房のセグメンテーションモデルの堅牢性向上に寄与する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:46:16 GMT)
Data structure > labels? Unsupervised heuristics for SVM hyperparameter
estimation [0.9] Support Vector Machineは多くの機械学習アプローチのデファクト参照である。
パラメータの選択は通常、時間を要するグリッドサーチクロスバリデーション手順(GSCV)によって達成される
我々は、SVMパラメータ選択の改善を提案し、GSCVと、30以上の標準分類データセット上で、最先端のアーティファクトに対してテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:05:10 GMT)
Fidelity and Entanglement of Random Bipartite Pure States: Insights and
Applications [0.8] 固定参照量子状態からのハールランダム二分項純状態とその二分項絡みについて検討する。
軸上の忠実度と絡み合いをプロットすることにより、結果のプロットが非一様分布を示すことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:28:47 GMT)
A Systematic Comparison of Contextualized Word Embeddings for Lexical
Semantic Change [0.7] 我々は、勾配変化検出(GCD)のための最先端モデルとアプローチを評価する。
我々はLCC問題をWord-in-Context(WiC)タスクとWord Sense Injection(WSI)タスクに分解し、これらの異なるレベルのモデルと比較する。
i) APDはGCDの他のアプローチよりも優れており、 (ii) XL-LEXEMEはGPT-4と同等でありながら、WiC、WSI、GCDの他の文脈モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:13:38 GMT)
A Simple Framework Uniting Visual In-context Learning with Masked Image
Modeling to Improve Ultrasound Segmentation [0.6] ビジュアル・イン・コンテクスト・ラーニング(ICL)はコンピュータ・ビジョンの新しい研究分野である。
視覚的ICLペアリング画像とマスク画像モデリング(MIM)を組み合わせ,教師あり学習のための簡易な視覚的ICL手法SimICLを提案する。
SimICL は Dice coeffient (DC) が 0.96 で Jaccard Index (IoU) が 0.92 で、最先端のセグメンテーションとビジュアル ICL モデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:34:22 GMT)
Exploring limits of dipolar quantum simulators with ultracold molecules [0.6] 超低温双極子分子または磁性原子を用いた二次元量子シミュレータを実現するための青写真を提供する。
量子シミュレータで準備された状態と対象格子状態との一致をマップする。
コンメンサビリティとインタラクションの相互作用が準世代化に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:00:01 GMT)
On the communication complexity of finding a king in a tournament [0.6] エッジが2つのプレイヤー間で分割されるタスクの通信複雑性について検討する。
トーナメントのソースを見つけることは、無向グラフ上のよく研究されているClique vs. Independent Set(CIS)問題と同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:11:19 GMT)
WindDragon: Enhancing wind power forecasting with Automated Deep
Learning [0.6] 本稿では,国家レベルでの短期(1～6時間地平線)風力予測への革新的アプローチを提案する。
この手法は,風速マップと数値気象予測を組み合わせた自動ディープラーニングを利用して,風力の正確な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:55:21 GMT)
Improved Accuracy for Trotter Simulations Using Chebyshev Interpolation [0.6] アルゴリズム手法を用いることで, 時間変化による誤差を軽減できることを示す。
我々のアプローチは、ハードウェアエラーを緩和するゼロノイズ外挿法に似て、ゼロトロッターステップサイズに外挿することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:39:02 GMT)
Realization of a Laughlin state of two rapidly rotating fermions [0.6] 光学式ツイーザにおける2つの高速回転するフェルミオン原子のラウリン状態を実現する。
我々の研究は、回転する原子ガスにおける分数量子ホール状態の原子間結合の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:31 GMT)
Bosonic Pauli+: Efficient Simulation of Concatenated
Gottesman-Kitaev-Preskill Codes [0.5] フォールトトレラントな量子誤り訂正への有望な経路は、Gottesman-Kitaev-Preskill符号とqubit符号との結合である。
このようなコードの開発には、多くのモードの力学をシミュレートしながら、現実的にノイズをモデル化するシミュレーションツールが必要である。
ここでは、ボソニック多モードヒルベルト空間のリッチダイナミクスを捕捉しながら、多数のモードで効率的にシミュレートできるボソニック・パウリ+モデル(BP+)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:12:52 GMT)
SynthBrainGrow: Synthetic Diffusion Brain Aging for Longitudinal MRI Data Generation in Young People [0.5] 合成長手脳MRIは、脳の老化をシミュレートし、神経発達と神経変性の条件についてより効率的な研究を可能にする。
人工脳老化のための拡散型アプローチであるSynthBrainGrowを2年連続で提案する。
以上の結果から,SynthBrainGrowは細部構造を正確に把握し,心室拡張や大脳皮質の薄化などの構造変化をシミュレートできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:47:40 GMT)
Estimating the entanglement of random multipartite quantum states [0.5] 本研究では,多用される最小二乗法あるいは新しい正規化降下法に基づいて,様々なアルゴリズムを研究・比較する。
この結果は、ランダムな多粒子純状態の様々なモデルに典型的に存在する真の多粒子エンタングルメントの量に関する最初の数値計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:03:42 GMT)
Accelerating a Triton Fused Kernel for W4A16 Quantized Inference with
SplitK work decomposition [0.4] W4A16量子化推論のための効率的な融合行列乗算カーネルの実装を提案する。
本実装では,基礎モデル推論ワークロードに見られるスキン行列行列行列乗法の改良について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:38:47 GMT)
Amplified Amplitude Estimation: Exploiting Prior Knowledge to Improve
Estimates of Expectation Values [0.4] 本稿では、事前知識を利用して量子コンピュータ上での学習プロセスを高速化できる演算子の期待値を推定する方法を提供する。
量子化学応用におけるポテンシャルエネルギー面の学習コストの削減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） (Thu, 22 Feb 2024 18:50:10 GMT)
A Class of Topological Pseudodistances for Fast Comparison of
Persistence Diagrams [0.4] 拡張トポロジカル擬似距離(ETD)という擬似距離のクラスを導入する。
ETDはチューナブルな複雑さを持ち、スライク距離と古典的なワッサーシュタイン距離を高複素度極大で近似することができる。
ETDがPSよりも精度が高く、計算複雑性の点でワッサースタインとスライスされたワッサースタイン距離より優れていることを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:27:35 GMT)
Entanglement Microscopy: Tomography and Entanglement Measures via
Quantum Monte Carlo [0.4] 我々は、量子モンテカルロシミュレーションにおいて、部分領域に付随する完全に還元された密度行列を得るために、エンタングルメント顕微鏡と呼ばれるプロトコルを開発する。
我々は、一般的な相互作用系に対するフェルミオンLNの大規模温度法則スケーリングを解析的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:00:03 GMT)
Deep vessel segmentation based on a new combination of vesselness
filters [0.4] 本研究では, 容器分割モデルの有効性を増幅する新しいフィルタ融合法を提案する。
本研究は, 比較分析により, フィルタに基づく学習手法のメリットを確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:57:15 GMT)
Large Language Models in Cryptocurrency Securities Cases: Can a GPT
Model Meaningfully Assist Lawyers? [0.3] GPT-3.5の法的推論とChatGPTの法的な起草能力について検討した。
我々は実生活の事例からGPT-3.5に事実パターンを供給し、その可能性を正しく判断する能力を評価する。
第2に、ChatGPTと弁護士が書いた苦情を審査員に評価させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:21:51 GMT)
Don't mention it: An approach to assess challenges to using software
mentions for citation and discoverability research [0.3] 本研究では,このようなデータセットのユーザビリティを研究ソフトウェア研究のために評価する手法を提案する。
1つのデータセットは、前述のソフトウェアへのリンクをまったく提供しないが、もう1つのデータセットは、定量的研究の取り組みを妨げることができる。
ソフトウェア参照データセットを扱う際の最大の課題と根底にある問題は、ソフトウェア引用のまだ最適なプラクティスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:51:17 GMT)
A Framework for Variational Inference of Lightweight Bayesian Neural
Networks with Heteroscedastic Uncertainties [0.3] 異種性失語症とてんかんのばらつきを学習したBNNパラメータのばらつきに埋め込むことができることを示す。
軽量BNNに適したサンプリング不要な変分推論のための比較的単純なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:24:43 GMT)
Interferometry of Atomic Matter Waves in the Cold Atom Lab onboard the
International Space Station [0.3] NASAのコールド原子研究所は、超低温原子の研究のためのマルチユーザー施設として国際宇宙ステーションで活動している。
原子干渉計(Atom Interferometer)は、サブフォトン・リコイル温度に冷却された原子の自由に落下するガスを使用する量子センサーの一種である。
ISSの振動の影響から限界を理解するために、3パルスのマッハ・ツェンダー干渉計が研究された。
ラムゼーせん断波干渉計は,150ms以上の自由膨張時間で観測できる単一ランで干渉パターンを示すために用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:41:00 GMT)
Deep Hedging with Market Impact [0.2] 本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づく新しい市場インパクト動的ヘッジモデルを提案する。
DRLモデルから得られた最適ポリシーは、いくつかのオプションヘッジシミュレーションを用いて分析され、デルタヘッジのような一般的な手順と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:25:42 GMT)
Atom interferometry with quantized light pulses [0.2] 強いコヒーレント状態にある光パルスビームスプリッタとミラーを用いた原子干渉計の干渉信号が古典場の限界に近づくことを示す。
低光子数は光の粒度構造を明らかにし、ウェルチャー・ウェッグ情報がフィールドに符号化されているため視界が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:24:43 GMT)
Data-Driven Ground-Fault Location Method in Distribution Power System
With Distributed Generation [0.2] 本稿では,配電系統におけるデータ駆動地すべり位置推定手法を提案する。
11バス20kVの電力システムはマットラブ/シムリンクで地上断層をシミュレートするためにモデル化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:25:32 GMT)
Analytical Verification of Performance of Deep Neural Network Based
Time-Synchronized Distribution System State Estimation [0.2] 近年,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた時間同期状態推定器の成功例が報告されている。
本稿では,入力測定における摂動関数として,その状態推定器の性能に関する解析的バウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:33:10 GMT)
Entanglement Detection by Approximate Entanglement Witnesses [0.1] 我々は凸多面体の高次元近似に基づくこの問題に対するアプローチを開発する。
ユークリッドサイズのおおよその絡み合いの目撃者が、高い確率で状態の絡み合いを決定するのに十分であることを示す証拠を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:18:57 GMT)
Signatures From Pseudorandom States via $\bot$-PRFs [0.1] 我々は $bot$-PRG と $bot$-PRF の新たな定義を導入する。
私たちの主な応用は、古典的な公開鍵と署名を備えた(量子)デジタル署名スキームです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:27:13 GMT)
Machine Learning Reveals Large-scale Impact of Posidonia Oceanica on
Mediterranean Sea Water [0.1] ポシドニア海洋は地中海の保護区であり、生物多様性を育み、炭素を貯蔵し、酸素を放出し、多くの海洋生物に生息地を提供する。
この研究は、植物が環境に世界的影響を及ぼし、この植物が海洋生態系において重要な役割を担っていることを示す証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:35:52 GMT)
opp/ai: Optimistic Privacy-Preserving AI on Blockchain [0.0] これらの問題の先駆的なソリューションとして、最適化プライバシ保護AI(opp/ai)フレームワークが導入されている。
このフレームワークはプライバシーのためのZero-Knowledge Machine Learning (zkML)と効率のためのOptimistic Machine Learning (opML)を統合している。
そこで本研究では,zkMLのプライバシ機能に関するopp/aiフレームワークを提案するとともに,さまざまなシナリオにおけるフレームワークのパフォーマンスと適応性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:54:41 GMT)
latrend: A Framework for Clustering Longitudinal Data [0.0] 縦クラスタリングのためのメソッドの統一的な適用のためのフレームワークとして,Rパッケージ"latrend"を紹介した。
dtwclust"、"flexmix"、"kml"、"lcmm"、"mclust"、"mixAK"、"mixtools"などの長手データのクラスタリングに使われるパッケージのインターフェースとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:09:13 GMT)
Zero-Shot Pediatric Tuberculosis Detection in Chest X-Rays using
Self-Supervised Learning [0.0] 世界保健機関(WHO)は、TBスクリーニングのための胸部X線(CXR)を提唱している。
放射線医による視覚的解釈は、特に小児TBにおいて主観的、時間的、誤認しがちである。
本稿では,CXR における TB 検出を改善するために視覚変換器 (ViT) を利用した新たな自己監督パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:55:18 GMT)
Variational Self-Supervised Contrastive Learning Using Beta Divergence
For Face Understanding [0.0] 本稿では,データノイズに対して頑健な自己教師付き学習手法を提案する。
顔理解領域における多ラベルデータセットを用いた線形評価と微調整シナリオを含む厳密な実験により,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:32:31 GMT)
Useful variants and perturbations of completely entangled subspaces and
spans of unextendible product bases [0.0] 我々は,ある UPB の線形スパンの変動と摂動の方法と理論を開発した。
無限に多くの純積状態を持つ摂動の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:50:32 GMT)
Universal quantum dynamics of Bose polarons [0.0] 等質ボース-アインシュタイン凝縮体に注入された移動不純物のスペクトル特性と実時間ダイナミクスを測定した。
我々は、ポーラロン準粒子の魅力的な分岐と反発的な分岐の両方をマッピングする。
近共鳴相互作用では、ポーラロンはもはや十分に定義されていないが、普遍性は保たれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:59:55 GMT)
Underspecification in Language Modeling Tasks: A Causality-Informed
Study of Gendered Pronoun Resolution [0.0] 本稿では,素因性相関の生成における不特定性の役割を説明するための簡単な因果機構を提案する。
その単純さにもかかわらず、我々の因果モデルは2つの軽量ブラックボックス評価手法の開発を直接的に知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:52:15 GMT)
Uncertainty-Aware Evaluation for Vision-Language Models [0.0] 現在の評価手法は重要な要素である不確実性を見落としている。
精度の高いモデルも高い不確実性を持つ可能性があることを示す。
また, 実験結果から, モデルの不確かさと言語モデル部分との相関が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:04:17 GMT)
Tunneling time, the barrier time-delay and weak measurement What was or
can actually be measured with the Attoclock? [0.0] 断熱型トンネル電離の時間遅れと非断熱型トンネル電離の時間遅れの差から,バリアの時間遅れを合理的に定義し,決定できることを示す。
弱い測定限界では、バリアの時間遅延はラーモア時計時間とバリア内の相互作用時間に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:20:05 GMT)
Transformer tricks: Precomputing the first layer [0.0] このマイクロペーパーは、RoPEでトランスフォーマーの推論を高速化するトリックを記述している。
第1変圧器層の大部分をプリ計算できるため、レイテンシがわずかに小さく、コスト対トーケンが低くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:32:51 GMT)
Timescales of quantum and classical chaotic spin models evolving toward
equilibrium [0.0] 相互作用するスピンが$L$の強いカオス格子のクエンチダイナミクスについて検討する。
古典力学と量子力学の両方を解析することにより、緩和過程の2つのメカニズムを特定し解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:19:32 GMT)
Time-domain programmable beam-splitter operations for an optical
phase-sensitive non-Gaussian state [0.0] 位相感受性非ガウス状態に対する時間領域プログラマブルビームスプリッタ(BS)演算を可能にするループベース光プロセッサを提案する。
ループ自体は高品質であり、ウィグナーの負性性と位相コヒーレンスを保ちながら、7回の往復で非ガウス状態の保存を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:26:54 GMT)
The intricate path of energy conservation in Quantum Mechanics:
exploring Coherent Population Return and laser-matter interaction [0.0] この原稿は、レーザーとマッターの相互作用が広く受け入れられている半古典的な記述から生まれた一見単純な調査が、物理学の基本原理の理解にどのように挑戦するかを探求している。
我々は基本的な概念を掘り下げ、量子力学の形式論に固有の側面の理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:55:11 GMT)
The Universe as a Learning System [0.0] 一般の要求の下では、量子系は勾配降下モデルの破壊的なバージョンに従い、量子系の自己組織化過程によって学習が歪む。
このような学習プロセスは、散逸を仮定した場合、すなわち量子システムがオープンである場合にのみ可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:11:51 GMT)
The Stability of Gapped Quantum Matter and Error-Correction with
Adiabatic Noise [0.0] 量子コードは、位相を通しての符号状態のランダムな断熱的ドリフトに対応して、断熱的ノイズチャネルから回復することができると論じる。
安定度測定とパウリフィードバックを用いて, 位相境界までも量子情報を復元できる例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Symmetry protected topological phases under decoherence [0.0] 特に、様々な種類のデコヒーレンスの下で対称性保護トポロジカル位相(SPT)のクラスについて検討する。
本研究では,SPT基底状態からの非自明な位相情報をデコヒーレンスの下でも保持できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:47:36 GMT)
Structuring Concept Space with the Musical Circle of Fifths by Utilizing
Music Grammar Based Activations [0.0] スパイクネットワークなどの離散ニューラルネットワークの構造とピアノ作品の構成との興味深い類似性について検討する。
スパイクニューラルネットワークにおけるアクティベーションの制御に音楽文法を活用する新しい手法を提案する。
本稿では,本モデルにおける概念マップが5番目の音楽サークルによって構成されていることを示し,深層学習アルゴリズムにおける音楽理論の原理を活用する可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:28:25 GMT)
Spin-dependent edge states in two-dimensional Dirac materials with a
flat band [0.0] 2次元擬似スピン-1型ディラック材料におけるスピン依存型ディラック電子光学について検討する。
特定のスピン配向(例えばスピンダウン)を持つ電子は、長寿命のエッジモードのクラスに閉じ込められ、共鳴散乱を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:24:48 GMT)
Spin projection noise and the magnetic sensitivity of optically pumped
magnetometers [0.0] スピンプロジェクションノイズ(SPN)制限信号とノイズ比(SNR)とOPMの磁気感度を計算するための新しい手法を提案する。
我々のモデルは平均場密度行列ダイナミクスのみに基づいている。
強い相関を持つ超微細スピンの結果として、スピン先行周波数におけるスピン投射ノイズの低減という新しいSERF特性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:41:35 GMT)
Spectral invariance and maximality properties of the frequency spectrum
of quantum neural networks [0.0] 最大周波数スペクトルは、$A = RL$にのみ依存し、$R$と$L$には依存しないことを示す。
また、生成器のスペクトルの関数として、任意に多くの層を持つQNNの最大周波数スペクトルを規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:04:50 GMT)
SpanSeq: Similarity-based sequence data splitting method for improved
development and assessment of deep learning projects [0.0] 本稿では,ほとんどの生物学的シーケンスにスケール可能な機械学習のためのデータベース分割手法であるSpanSeqを提案する。
また,最新のDeepLocモデルの開発を再現することにより,集合間の類似性を抑える効果についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:15:05 GMT)
Semiclassical geometrodynamics of homogeneous cosmology [0.0] ハミルトンの視点から、同質宇宙論の古典量子ハイブリッド力学を研究する。
以上の結果から, 宇宙進化の後期には, 完全なバックリアクション効果が痕跡を残していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:30:58 GMT)
SHM-Traffic: DRL and Transfer learning based UAV Control for Structural
Health Monitoring of Bridges with Traffic [0.0] 本研究は,橋梁における構造的健康モニタリング(SHM)の高度化に焦点をあてる。
無人航空機(UAV)の深部強化学習(DRL)に基づく制御手法を提案する。
本手法は,交通が進行している間にコンクリート橋脚の調査を行い,ひび割れを検知する。
我々は、CNNが最大12%のダメージ検出と1.8倍の報酬で、Cannyエッジ検出器がタスク完了時間を最大40%短縮するのを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:19:45 GMT)
Room-temperature ladder-type optical memory compatible with single
photons from InGaAs quantum dots [0.0] 我々はCs D1線で動作する室温ラダー型原子蒸気メモリを実験的に実現した。
メモリは、$eta_textint=15(1)%$の最大内部記憶効率を達成する。
これらの結果は、不均一なオンデマンド量子光インタフェースを開発するための明確な可能性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:41:34 GMT)
Quantum symmetry in multigraphs (part I) [0.0] 有向あるいは無向の多重グラフに量子対称性の様々な概念を導入する。
多重グラフが単辺であれば、量子対称性の概念はすべて、ビチョンとバニカによって提供される既存の概念に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:24:00 GMT)
Quantum education in the frontier city of Kharkiv [0.0] SPTにおける量子教育の主な特徴は、国家および国際研究センターの科学者と専門家の関与である。
特定の量子コースの例を例にとり、大規模軍事攻撃時の教育過程における主な課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 05:43:28 GMT)
Quantum Control for Zeno effect with noises [0.0] 量子ゼノ効果(英: quantum Zeno effect)は、量子力学において特徴的な現象であり、頻繁な射影測定が量子系の進化を妨げる非自明な効果を記述するものである。
この研究は、ノイズの存在下での量子ゼノ効果の崩壊の物理的メカニズムを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:28:30 GMT)
Quantum Annealing Inspired Algorithms for Track Reconstruction at High
Energy Colliders [0.0] トラック再構成は二次的制約のない2進最適化問題として定式化することができる。
本研究では,シミュレートされた分岐アルゴリズムを用いて粒子追跡問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:19:03 GMT)
Quadruplet Loss For Improving the Robustness to Face Morphing Attacks [0.0] 顔認識システムは高度な攻撃に弱い。
本研究では, 顔認証システムのフォーミング攻撃に対するロバスト性を高めるために, 新たな四重項損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:10:39 GMT)
Probabilistically-sound beam search with masked language models [0.0] ビームサーチマスキング言語モデル(MLM)は,分布上の結合確率が得られないため,部分的には困難である。
このような分布を推定することは、タンパク質工学や古代のテキスト復元など、多くの分野で応用されている。
本稿では,領域を用いたビームサーチの確率論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:36:26 GMT)
Performing Non-Local Phase Estimation with a Rydberg-Superconducting Qubit Hybrid [0.0] 提案する超伝導-共振器-原子ハイブリッドシステムにおいて,分散位相推定アルゴリズムの実行を数値シミュレーションする。
2つの量子ビット間の絡み合うゲートは、E2ゲートと呼ばれる分散位相推定アルゴリズムで利用される。
GRAPEアルゴリズムは、90%以上の忠実度を持つRydberg原子とマルチキュービットゲートの非常に正確なエンジニアリングを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:11:48 GMT)
Optimal Quantum State Tomography via Weak Value [0.0] 任意のd次元量子系に対して、密度行列の実部と虚部を測定するのに使用される最適な強度を求める。
状態トモグラフィーの最適効率についても平均二乗誤差を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:27:40 GMT)
Optical properties of two dimensional Dirac Weyl materials with a
flatband [0.0] 平らなバンド状ディラック・ワイル材料のスペクトルの光伝導性に関する新しい理論が開発されている。
平面バンドのディラック・ワイル材料の光学特性の理解は、テラヘルツ周波数領域における光学デバイス応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:42:33 GMT)
Novi jezi\v{c}ki modeli za srpski jezik [0.0] 本稿では,セルビア語におけるトランスフォーマーに基づく言語モデルの開発史について概説する。
セルビアで選択されたベクトル化モデルのうち2つの新しいモデルを含む10つは、4つの自然言語処理タスクで比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:48:21 GMT)
Non-perturbative method for particle detectors with continuous
interactions [0.0] デルタ結合の列車からなる検出器切替プロファイルは連続的な切換関数を含む結果を効率的に近似するための有用な計算ツールであることを示す。
十分に正則なスイッチングに対する摂動理論の全ての順序における連続結果への迅速な収束は、このツールが一般粒子検出器現象の非摂動結果を得るために使用できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:14:04 GMT)
Non-coherent evolution of closed weakly interacting system leads to
equidistribution of probabilities of microstates [0.0] マクロ量子系の非コヒーレント進化の概念を導入する。
弱い相互作用を持つ系では、このような進化は対称な連続時間マルコフ連鎖によって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:13:50 GMT)
Non-Abelian generalization of non-Hermitian quasicrystal: PT-symmetry
breaking, localization, entanglement and topological transitions [0.0] 非エルミート準結晶は、対称性の破れ、局在化、位相遷移を伴う一意な種類の物質を形成する。
本研究では、非エルミート準結晶の非アーベル一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:49:36 GMT)
Multi-stakeholder Perspective on Responsible Artificial Intelligence and
Acceptability in Education [0.0] この研究は、多職種の視点から、教育における異なるAI応用の受容性について検討した。
データプライバシ、AIエージェンシー、透明性、説明可能性、AIの倫理的展開に関する懸念に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:59:59 GMT)
More Excitement Across the Horizon [0.0] 我々は、ブラックホールに放射状に落下する検出器の遷移速度に同様の現象が存在することを示す。
この結果は、この効果が強固であり、他のブラックホールの時空における同様の効果の探索を動機付けていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Model-Based Reinforcement Learning Control of Reaction-Diffusion
Problems [0.0] 強化学習はいくつかのアプリケーション、特にゲームにおいて意思決定に応用されている。
輸送されたフィールドの流れを駆動する2つの新しい報酬関数を導入する。
その結果、これらのアプリケーションで特定の制御をうまく実装できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 11:06:07 GMT)
Limitations and Separations in the Quantum Sum-of-squares, and the
Quantum Knapsack Problem [0.0] 我々は、SYKモデルの平方和に関する2つの質問に答える。
次数-$4$マヨラナ作用素の可換関係を考えるが、それらに他の関係を課さない二乗和の断片は、基底状態エネルギーに縛られる正しい等級を与えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:12:03 GMT)
Learning Inverse Kinodynamics for Autonomous Vehicle Drifting [0.0] 我々は、小型自動運転車のキノダイナミックモデルを学び、それが運動計画、特に自律ドリフトに与える影響を観察する。
提案手法は,高速循環航法のためのキノダイナミックモデルを学ぶことができ,緩やかなドリフトに対して実行された曲率を補正することにより,自律的なドリフトの障害物を高速で回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:24:56 GMT)
Latent space configuration for improved generalization in supervised
autoencoder neural networks [0.0] 所望のトポロジを持つLSを得るための2つの手法を提案する。
LS構成を知ることで、LSで類似度尺度を定義し、ラベルを予測したり、複数の入力に対して類似度を推定することができる。
提案手法を用いて衣服のテクスチャ分類を訓練したSAEは,細調整をせずに,LIP,Market1501,WildTrackのデータセットから見当たらないデータによく一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:38:30 GMT)
Lagrangian partition functions subject to a fixed spatial volume
constraint in the Lovelock theory [0.0] 我々は、固定された固有体積の単連結空間領域のヒルベルト空間の次元を数える量子重力分割関数を評価する。
ラヴロック理論では, 空間体積が一定であるとき, 分割関数の球面サドル測度が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 02:34:05 GMT)
Irregular Bloch Zener oscillations in two-dimensional flat-band Dirac
materials [0.0] ランドウ-ツェナー遷移(LZT)とブロッホ-ツェナー振動は、静電場が2次元ディラック材料に印加されたときに起こる。
本研究では,ランダウ-ツェナー-シュタッケルベルク干渉法を記述した断熱インパルスモデルを用いて位相を計算できることを実証する。
ブロッホ・ツェナー振動の不規則性の度合いは、おそらく実験的に実現可能な形態パターンを選択することで利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 03:04:34 GMT)
Impulsive Spin-Motion Entanglement for Fast Quantum Computation and
Sensing [0.0] 我々は、1つの基底状態に閉じ込められたイオンのスピンと運動自由度の絡み合いを16ドルpsレーザーパルスを用いて行う。
相互作用の持続時間は、運動時間スケール(30$mu$s)とスピンプレセッション時間スケール(1$ns)の両方よりも大幅に短い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:11:43 GMT)
Improving Deep Generative Models on Many-To-One Image-to-Image
Translation [0.0] 我々は,画像から画像への翻訳において,既存の深層生成モデルを改善するための新しい非対称フレームワークを提案する。
教師なしと半教師付きの両方の設定において、この新しいモデルの性能は多対一のイメージ・ツー・イメージの翻訳を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:49:53 GMT)
Identifying families of multipartite states with non-trivial local
entanglement transformations [0.0] 古典的コミュニケーション(LOCC)による局所的操作を伴う空間分離パーティによる状態変換について検討する。
我々の主な成果の1つは、三重項完全非対称状態のSLOCCクラスも孤立しないことを示すことである。
実際、非常に一般的なクラスに対して弱い孤立性(すなわち有限円LOCCでは得られず、一円LOCCでは変換されない状態)を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:10:05 GMT)
IODeep: an IOD for the introduction of deep learning in the DICOM
standard [0.0] 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)の重みとアーキテクチャの両方を記憶するための新しいDICOM情報オブジェクト定義(IOD)を提案する。
IODeepは、トレーニングされたAIモデルをDICOMインフラストラクチャに完全に統合することを保証する。
これにより、AIモデルは、Radiology病棟が生成する実際のデータに合わせて調整され、医師の意思決定プロセスが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:06:16 GMT)
Human-machine social systems [0.0] 本稿では, 様々な分野の実験的, 理論的, 観察的研究について概説する。
競争、協調、協力、伝染、集団意思決定の状況における一般的なダイナミクスとパターンを特定します。
我々は、人間機械社会システムの研究、設計、およびガバナンスの提案で締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:54:41 GMT)
How to Sign Quantum Messages [0.0] 本稿では、時間依存(TD)シグネチャの概念を紹介し、量子メッセージのシグネチャは署名の時間に依存する。
次に,量子記憶モデルについて考察する。
このモデルでは、量子メッセージは情報理論のセキュリティで署名できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:15:14 GMT)
How do digital threats change requirements for the software industry? [0.0] このアプローチは致命的な間違いであり、すでに実現済みの多くの問題を引き起こし、さらに将来への懸念も高まっている、と私は主張する。
デジタル社会によって、私は、デジタルシステムと進行中の社会変革に影響される社会システムを意味します。
私は、デジタル社会の現在および将来の課題の全体像を提供し、これらの課題が将来のソフトウェア産業にどのような意味を持つかについて議論します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:43:49 GMT)
Homomorphic Encryption Based on Post-Quantum Cryptography [0.0] 本研究では,量子後暗号(QCP)に基づく同型暗号手法を提案する。
これは、量子コンピューティング攻撃を避けるためのコードベースの暗号法に基づく同型暗号化機能を含んでいる。
その結果,提案手法の暗号化時間は,他の暗号手法よりも短いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:38:23 GMT)
Hamiltonian for the Hilbert-P\'olya Conjecture [0.0] ヒルベルト・ポリヤ予想に対処するためにハミルトニアンを導入する。
我々は自己随伴である導入ハミルトニアンの類似性変換の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:31:43 GMT)
Generative Adversarial Network with Soft-Dynamic Time Warping and
Parallel Reconstruction for Energy Time Series Anomaly Detection [0.0] 本研究では,エネルギー時系列データにおける逐次異常検出にDCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) を用いる。
異常検出は、エネルギーサブシーケンスを再構成するために勾配降下を伴い、ジェネレータネットワークを介してそれらを生成するノイズベクトルを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:54:57 GMT)
GATE X-E : A Challenge Set for Gender-Fair Translations from
Weakly-Gendered Languages [0.0] 我々は、トルコ語、ハンガリー語、フィンランド語、ペルシア語から英語への翻訳からなるGATEコーパスの拡張であるGATE X-Eを紹介する。
このデータセットは、幅広い文の長さと領域を持つ自然文を特徴とし、様々な言語現象に関する翻訳書き直しに挑戦する。
GPT-4で構築した翻訳性書換えソリューションをGATE X-Eを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 04:36:14 GMT)
Fundamental bounds for parameter estimation with few measurements [0.0] 我々は、推定器に課せられる異なる線形(Barankin-like)条件について議論し、これらの条件が有限分散の最適推定器を持つことを解析する。
負荷条件の数が測定結果の数より大きい場合、一般に有限分散の対応する推定器は存在しないことを示す。
我々は、バランキン境界が未定義の状況において有限分散と互換性のある拡張クラムエル・ラオ境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:40:08 GMT)
Full quantum tomography of top quark decays [0.0] 高エネルギー物理過程における量子トモグラフィは通常、スピン自由度に制限されている。
トップクォークが$t から Wb$ に崩壊した場合、角運動量(L$)と$W$ と $b$ のスピンが54次元の$LWb$密度演算子に絡み合う。
L$と$W$または$b$のスピンの間の絡み合いは大きいので、大型ハドロン衝突型加速器で生成される1つのトップクォークの崩壊について決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:33:33 GMT)
From Keywords to Structured Summaries: Streamlining Scholarly Knowledge
Access [0.0] 本稿では,科学コミュニティにおける情報検索(IR)エンジンの重要性の高まりについて述べる。
出版物の量が増えているため、従来のキーワードベースの検索エンジンの非効率性に対処する。
提案するソリューションには、構造化されたレコード、視覚化ダッシュボードを含む高度な情報技術(IT)ツールの基盤となるものが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 15:10:45 GMT)
Finetuning Large Language Models for Vulnerability Detection [0.0] 本稿では,ソースコードの脆弱性を検出するために,大規模言語モデル(LLM)の微調整を行った結果について述べる。
我々は、最新のLLM StarCoderの改良であるWizardCoderを活用し、さらなる微調整により脆弱性検出に適応する。
主なコントリビューションは、最先端のコードLLMであるWizardCoderの微調整、パフォーマンスを損なわないトレーニング速度の向上、トレーニング手順とレシフィケーションの最適化、クラス不均衡の処理、困難な脆弱性検出データセットのパフォーマンス向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:09:39 GMT)
Federated Learning on Transcriptomic Data: Model Quality and Performance
Trade-Offs [0.0] 大規模なゲノムまたは転写データの機械学習は、多くの新しい健康アプリケーションにとって重要である。
プライバシーと規制上の理由から、信頼できるサードパーティですべてのデータを集約することも問題となる。
生データを交換することなく、分散型で協調的な機械学習を可能にするため、フェデレーション学習は有望なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:21:26 GMT)
Exploring and Applying Audio-Based Sentiment Analysis in Music [0.0] 音楽的感情を解釈する計算モデルの能力は、ほとんど解明されていない。
本研究は,(1)音楽クリップの感情を時間とともに予測し,(2)時系列の次の感情値を決定し,シームレスな遷移を保証することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:34:06 GMT)
Entanglement and absorbing state transitions in $(d+1)$-dimensional
stabilizer circuits [0.0] ユニタリダイナミクスと測定の競合は、絡み合い相転移をもたらす。
フィードバックは、ダイナミクスを吸収状態に向けて操り、吸収状態の相転移をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:12:54 GMT)
Enhanced quantum synchronization of a driven qubit under non-Markovian
dynamics [0.0] 半古典レーザー場によって駆動される2レベル系の量子位相同期について検討する。
マルコフ系では、クォービットの位相選好は長い時間制限で消えるが、長い時間位相の局在は非マルコフ系では持続する。
様々なシステム環境パラメータが同期領域を決定し、非マルコフ状態において量子位相同期が強化されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 10:07:28 GMT)
Efficient Unbiased Sparsification [0.0] ベクトル $pin mathbbRn$ の非バイアス付き $m$-スパーシフィケーション(unbiased $m$-sparsification of a vector $pin mathbbRn$)は、無作為なベクトル $Qin mathbbRn$ であり、平均 $p$ は少なくとも $mn$ でない座標を持つ。
本研究の主な成果は、置換不変あるいは加法的に分離可能な異種に対する効率的な非偏平スパーシフィケーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:15:50 GMT)
EE3P: Event-based Estimation of Periodic Phenomena Properties [0.0] 本稿では,イベントカメラを用いた周期現象の特性測定手法を提案する。
全ての実験において、本手法は、基底真理測定の誤差マージンである0.04%よりも相対的に低い誤差を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:37:30 GMT)
Dynamical quantum maps for single-qubit gates under non-Markovian phase
noise [0.0] 量子デバイスにおけるノイズはユビキタスであり、精度が必要な設定では一般的に有害である。
ここでは、単一実験入力のみを必要とする単一キュービットゲートに対して、コンパクトな顕微鏡誤差モデルを導出する。
ランダム化ベンチマークを用いて測定し,量子プロセストモグラフィーを用いて再構成した平均ゲート誤差の実験的推定は,解析的推定値によって厳しく下界していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:24:03 GMT)
Drivers and Barriers of AI Adoption and Use in Scientific Research [0.0] 我々は、科学者の人的資本と、協力者や機関のネットワークで利用可能な外部リソースに焦点をあて、科学研究におけるAIの統合について研究する。
我々の結果は、AIは探索の趣味を持つドメイン科学者によって開拓され、コンピュータ科学者、経験豊富なAI科学者、そして初期のキャリア研究者のネットワークに埋め込まれていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:30:31 GMT)
Double or nothing: a Kolmogorov extension theorem for multitime
(bi)probabilities in quantum mechanics [0.0] 複素数値双確率分布の族に適用されるコルモゴロフ拡大定理の一般化を証明した。
量子コム形式と結果の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:53:20 GMT)
Diversifying Investments and Maximizing Sharpe Ratio: a novel QUBO
formulation [0.0] 本稿では,記述されたタスクに対する新しいQUBOの定式化を提案し,数学的詳細と必要な仮定を提供する。
我々は、利用可能なQUBOソルバを用いて結果を得るとともに、この用語で大規模な問題に対処するハイブリッドアプローチの振る舞いについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:19:08 GMT)
Disjointness of inertial KMS states and the role of Lorentz symmetry in
thermalization [0.0] 一方の基準フレームに対するKMS条件を満たす状態は,他のフレームに対する熱平衡からは程遠いことを示す。
我々は、Unruh-DeWitt検出器からなる結合系は、一般的な条件下での後期のKMS状態に近づかないと論じる。
このことは、慣性系の熱浴と、移動検出器の観点からのウンルー効果の「熱浴」との物理的差異を例証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:54:04 GMT)
Dependency Annotation of Ottoman Turkish with Multilingual BERT [0.0] 本研究では,トルコ語で最初の依存ツリーバンクに対する事前訓練された大規模言語モデルに基づくアノテーション手法を提案する。
結果として得られたツリーバンクは、オスマン帝国の文書を自動解析し、この歴史的遺産に埋め込まれた言語的豊かさを解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 17:58:50 GMT)
Correlation-induced phase transitions and mobility edges in an
interacting non-Hermitian quasicrystal [0.0] 非エルミート準結晶の相転移と絡み合いダイナミクスに対する量子相関の影響を明らかにする。
我々の発見は、非エルミート量子物質における障害と相互作用の相互作用のさらなる研究の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:14:16 GMT)
Comparison of Machine Learning Classification Algorithms and Application
to the Framingham Heart Study [0.0] 医療における機械学習アルゴリズムの使用は、社会的不正と健康上の不平等を増幅することができる。
本研究は,機械学習分類アルゴリズムの開発と展開後における一般化可能性障害に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 22:49:35 GMT)
Comparative Analysis of Data Preprocessing Methods, Feature Selection
Techniques and Machine Learning Models for Improved Classification and
Regression Performance on Imbalanced Genetic Data [0.0] 本研究では,データ前処理,特徴選択,モデル選択が遺伝的データセット上で訓練されたモデルの性能に及ぼす影響について検討した。
予測変数や対象変数のアウトラヤ/スキューが回帰モデルに挑戦しないことがわかった。
また,クラス不均衡なターゲット変数とスキュード予測器が分類性能にほとんど影響を与えていないことも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:41:27 GMT)
Collective Lamb Shift and Modified Linewidth of An Interacting Atomic
Gas [0.0] 本研究では,2レベル原子の弱駆動・低励起アンサンブルを理論的に研究する手法を提案する。
我々は、自己一貫性の形式主義を通して、集合ラムシフトと直線幅の分析的な記述を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 20:59:56 GMT)
Coherently excited superresolution using intensity product of
phase-controlled quantum erasers via polarization-basis projection
measurements [0.0] 遅延チョイス量子消去器はコヒーレント励起超解像に応用されている。
提案手法は, 位相制御型量子消光器間の強度生成物であり, その結果, 従来のセンサ・メトロジーと超解像性を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:13:35 GMT)
Coherent transient exciton transport in disordered polaritonic wires [0.0] 本研究では、不規則極性ワイヤ上の過渡コヒーレント・エクシトン・ウェーブ・パケットのダイナミクスについて検討する。
その結果, 初期波のパケット拡散速度は, 初期励起子運動量分布と有効群速度の重なりによって制御されることがわかった。
この結果から,超高速なコヒーレントエキシトン輸送の最適化の指針として,障害の大きさと偏光子分散を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 23:11:27 GMT)
Closed compact forms of LQU and LQFI for general qubit-qutrit axially
symmetric states [0.0] 局所量子不確実性 (LQU) と局所量子フィッシャー情報 (LQFI) の閉じたコンパクトな形式を、ハイブリッド量子量子ビット軸対称状態に対して導出する。
導出式の適用として、熱平衡におけるこれらの2つの量子相関測度の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:57:59 GMT)
CaveSeg: Deep Semantic Segmentation and Scene Parsing for Autonomous
Underwater Cave Exploration [0.0] CaveSegは、水中洞窟内のAUVナビゲーションのためのセマンティックセグメンテーションとシーン解析のための最初のビジュアル学習パイプラインである。
重要なナビゲーションマーカー(洞窟線、矢印など)、障害物(地平原や頭上層など)、スキューバダイバー、サーボのためのオープンエリアのためのピクセルアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 21:23:44 GMT)
Bootstrap aggregation and confidence measures to improve time series
causal discovery [0.0] 本稿では,時間的依存関係とラグ構造を保存する時系列因果発見のための新しいブートストラップ手法を提案する。
我々は、この手法を、最先端の条件付き独立性に基づくアルゴリズムPCMCI+と組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 12:02:20 GMT)
BIONIB: Blockchain-based IoT using Novelty Index in Bridge Health Monitoring [0.0] ブリッジを監視するためにブロックチェーン上にリアルタイムIoTデータを格納するBIONIBを提案する。
EOSIOは橋梁の健全性を監視するのに非常に優れたスケーリング機能を備えている。
パフォーマンス分析は、健康状態と不健康な状態のブリッジでIoTセンサから収集されたリアルタイムデータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 18:11:51 GMT)
Atomic interferometer based on optical tweezers [0.0] 本稿では,光学トラップ(光学的ツイーザ)を用いて原子の動きを操作・制御する新しい原子干渉計を提案し,解析する。
新しい干渉計は、長い探査時間、サブミクロメータの位置決め精度、原子軌道の整形における最大限の柔軟性を可能にする。
ツイーザー干渉計のユニークな機能によく適合する2つの応用について論じる。重力力の測定と原子と表面の間のカシミール・ポルダー力の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 13:42:23 GMT)
Atomic clock interferometry using optical tweezers [0.0] 我々は、クロック干渉計を実装するための光ツイーザを提案する。
提案するクロック干渉計は、光学トラップに保持されるアルカリ性アース様原子を魔法の波長で利用している。
時間拡張の測定はツイーザービームの強度の相対的なゆらぎに敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 09:57:07 GMT)
Assessing generalization capability of text ranking models in Polish [0.0] Retrieval-augmented Generation (RAG) は、内部知識ベースと大規模言語モデルを統合する技術として、ますます人気が高まっている。
本稿では,ポーランド語におけるリランク問題に着目し,リランカーの性能について検討する。
私たちのモデルの中で最高のものは、ポーランド語で再ランク付けするための新しい最先端技術を確立し、最大30倍のパラメータを持つ既存のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 06:21:41 GMT)
Artificial intelligence is algorithmic mimicry: why artificial "agents"
are not (and won't be) proper agents [0.0] 人工知能(AGI)開発の可能性について検討する
私は「緊急性」の概念に特に焦点をあてて、生活システムとアルゴリズムシステムを比較します。
真のAGIが現在のAI研究のアルゴリズムフレームワークで開発される可能性は極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:48:13 GMT)
Applying Reinforcement Learning to Optimize Traffic Light Cycles [0.0] 本稿では,リアルタイムに信号サイクルを最適化するための強化学習の応用を提案する。
本稿では,シミュレーション都市モビリティシミュレータを用いて,深層Q-Networkアルゴリズムの学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:37:04 GMT)
An Iterative Method to Improve the Precision of Quantum Phase Estimation
Algorithm [0.0] 我々は,様々な時間帯におけるプロパゲータによるQPEの精度向上のための反復的手法を考案した。
我々の研究は、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上での固有値の正確な推定を実現するための、実現可能かつ有望な手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 00:33:08 GMT)
Algebraic Machine Learning with an Application to Chemistry [0.0] 我々はスムーズな仮定に頼ることなく、微粒な幾何学的情報をキャプチャする機械学習パイプラインを開発した。
特に,基礎変数の特異点近傍にある点を数値的に検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:55:01 GMT)
Agile Requirement Change Management Model for Global Software
Development [0.0] 我々は、既存のモデルの限界に対処する、高貴で包括的で堅牢なアジャイル要件変更管理(ARCM)モデルを提案する。
本研究は,実環境下でのRCMモデルの有効性を評価し,改善すべき限界や領域を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 14:46:37 GMT)
AURA: Natural Language Reasoning for Aleatoric Uncertainty in Rationales [0.0] 答の背後にある合理性は、モデル決定を説明するだけでなく、複雑な推論タスクをうまく推理するために言語モデルを促進する。
モデルパフォーマンスを促進するのに十分な根拠が忠実である程度を見積もるのは簡単ではない。
本稿では,不完全理理性に対処する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 07:12:34 GMT)
A quantum treatment of the Stern-Gerlach experiment [0.0] ほとんどの教科書は、ニュートンの原子軌道の助けを借りてスターン・ゲルラッハの実験を提示することでスピンの概念を紹介している。
我々はベーカー・カンベル・ハウスドルフの公式と相互作用図形におけるシュリンガー方程式の直接積分という2つの簡単な方法を提供し、対応する進化作用素を決定する。
我々は、波動関数を計算し、位置スピンの絡み合いの概念に触れ、Stern-Gerlach実験の完全な量子記述が量子測定や非局所性といったトピックへの扉を開くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 19:27:56 GMT)
A method to correct the temporal drift of single photon detectors, based
on asynchronous quantum ghost imaging [0.0] 画素内タイミング回路の大きな問題は、特に2次元画像処理において、画素内タイミング回路の実装である。
本稿では, 非同期量子ゴーストイメージングに基づく単一光子検出器の時間的ドリフトを同定し, 補正する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 08:07:56 GMT)
A Quick Introduction to Quantum Machine Learning for Non-Practitioners [0.0] この論文では、重ね合わせ、位相空間、絡み合いなど、基本的な量子力学の原理を取り上げている。
また、人工知能、勾配降下、バックプロパゲーションといった古典的なディープラーニングの概念もレビューしている。
量子ニューラルネットワークの潜在的な利点を例に挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Feb 2024 16:48:17 GMT)