Search-in-the-Chain: Interactively Enhancing Large Language Models with
Search for Knowledge-intensive Tasks [121.7] 本稿では、情報検索(IR)とLarge Language Model(LLM)のインタラクションのための、textbfSearch-in-the-Chain(SearChain)という新しいフレームワークを提案する。
実験の結果、SearChainは複雑な知識集約タスクにおける最先端のベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:54:29 GMT)
A Heterogeneous Dynamic Convolutional Neural Network for Image
Super-resolution [112.0] 画像超解像(HDSRNet)における異種動的畳み込みネットワークを提案する。
下位のネットワークは対称アーキテクチャを使用して、異なるレイヤの関係を強化し、より構造的な情報をマイニングする。
実験結果から,HDSRNetは画像解決に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:44:06 GMT)
Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model
Reasoning [104.9] 大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクにおいて顕著な推論能力を示している。
彼らは推論中に最新の知識と幻覚を欠いている。
知識グラフ(KG)は、推論のための信頼できる知識源を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:03:12 GMT)
HD-Eval: Aligning Large Language Model Evaluators Through Hierarchical
Criteria Decomposition [92.2] HD-Evalは、大規模な言語モデル評価ツールと人間の好みを反復的に調整するフレームワークである。
HD-Evalは、人間の専門家の評価思想から本質を継承し、LLMに基づく評価器のアライメントを強化する。
3つの評価領域に関する広範囲な実験は、HD-Evalのさらなる整合状態評価器の優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:01:32 GMT)
A Geometric Notion of Causal Probing [91.1] 言語モデルの表現空間では、動詞数のような概念に関するすべての情報が線形部分空間に符号化される。
理想線型概念部分空間を特徴づける内在的基準のセットを与える。
LEACEは概念情報の約半分を含む1次元の部分空間を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 19:53:58 GMT)
BUS:Efficient and Effective Vision-language Pre-training with Bottom-Up
Patch Summarization [89.5] 本稿では,BUS という名前のボトムアップ・パッチ・サマリゼーション手法を提案し,視覚的トークン列の簡潔な要約を効率的に学習する。
テキスト・セマンティックス・アウェア・パッチセレクタ(TSPS)をViTバックボーンに組み込んで粗い粒度のビジュアルトークン抽出を行う。
このボトムアップコラボレーションによって、BUSは高いトレーニング効率を得られると同時に、効率性を維持したり、改善したりすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:54:37 GMT)
Empowering Large Language Model Agents through Action Learning [89.1] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは最近ますます関心を集めているが、試行錯誤から学ぶ能力は限られている。
我々は、経験から新しい行動を学ぶ能力は、LLMエージェントの学習の進歩に欠かせないものであると論じる。
我々はPython関数の形式でアクションを作成し改善するための反復学習戦略を備えたフレームワークLearningActを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:13:04 GMT)
Learning Hidden Markov Models Using Conditional Samples [72.2] 本稿では,隠れマルコフモデル(HMM)の学習における計算複雑性について述べる。
本稿では,HMMの条件分布からサンプルを問合せする対話型アクセスモデルを提案する。
具体的には、正確な条件付き確率に対するクエリアクセスが可能な設定において、HMMを学習するための効率的なアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:17:11 GMT)
Sparse MeZO: Less Parameters for Better Performance in Zeroth-Order LLM
Fine-Tuning [67.4] 本稿では,ZOをパラメータの慎重に選択したサブセットにのみ適用するメモリ効率のゼロ階最適化手法であるSparse MeZOを紹介する。
その結果,Sparse-MeZO はオーバーヘッドを伴わずに,MeZO 上での性能と収束速度を安定的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:22:04 GMT)
Truly No-Regret Learning in Constrained MDPs [66.3] 未知のCMDPで学習するモデルベース原始双対アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,誤差のキャンセルを伴わずにサブ線形後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 09:47:46 GMT)
Ground-A-Video: Zero-shot Grounded Video Editing using Text-to-image
Diffusion Models [65.3] Ground-A-Videoは、マルチ属性ビデオ編集のためのビデオからビデオへの変換フレームワークである。
トレーニング不要な方法で、時間的に一貫した入力ビデオの編集を可能にする。
実験と応用により、Ground-A-Videoのゼロショットキャパシティは、編集精度とフレームの整合性の観点から、他のベースライン手法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） (Sat, 24 Feb 2024 19:39:37 GMT)
GAOKAO-MM: A Chinese Human-Level Benchmark for Multimodal Models
Evaluation [65.3] LVLM(Large Vision-Language Models)は画像認識と言語理解に優れた能力を示す。
中国大学入学試験(GAokao-MM)に基づくマルチモーダルベンチマークであるGAokao-MMを提案する。
GPT-4-Vison(48.1%)、Qwen-VL-Plus(41.2%)、Gemini-Pro-Vision(35.1%)が上位3位である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:57:15 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） (Sat, 24 Feb 2024 15:07:55 GMT)
Query Augmentation by Decoding Semantics from Brain Signals [61.9] 本稿では,脳信号からデコードされた意味情報を組み込んでクエリを強化するBrain-Augを提案する。
fMRIデータセットの実験的結果は、Brain-Augが意味的により正確なクエリを生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:08:51 GMT)
Overcoming Pitfalls in Graph Contrastive Learning Evaluation: Toward
Comprehensive Benchmarks [60.8] 本稿では,グラフコントラスト学習(GCL)手法の有効性,一貫性,全体的な能力をより正確に評価するために,拡張された評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:47:56 GMT)
ExBluRF: Efficient Radiance Fields for Extreme Motion Blurred Images [58.2] 極端運動ぼかし画像の新しいビュー合成法であるExBluRFを提案する。
提案手法は,6-DOFカメラトラジェクトリをベースとしたモーションブラー定式化と,ボクセルをベースとした放射場からなる。
既存の作業と比較して、トレーニング時間とGPUメモリ使用量の10倍の順序で、よりシャープな3Dシーンを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:36:49 GMT)
Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian
Splatting [57.8] 3D-GSはしばしば、特異成分と異方性成分を正確にモデル化するのに困難に直面する。
球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチであるSpec-Gaussianを導入する。
実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:22:15 GMT)
Sequential Visual and Semantic Consistency for Semi-supervised Text
Recognition [57.0] Scene Text Recognition (STR) は、大規模なアノテートデータを必要とする課題である。
既存のSTR法の多くは、STRモデルの性能を低下させ、ドメイン差を生じさせる合成データに頼っている。
本稿では,視覚的・意味的両面から単語レベルの整合性正則化を取り入れたSTRの半教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:00:54 GMT)
CoRelation: Boosting Automatic ICD Coding Through Contextualized Code
Relation Learning [56.8] 我々は,ICDコード表現の学習を促進するために,文脈的かつ柔軟なフレームワークである新しい手法を提案する。
提案手法では,可能なすべてのコード関係をモデル化する際の臨床ノートのコンテキストを考慮した,依存型学習パラダイムを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:25:28 GMT)
Smaller Language Models are Better Black-box Machine-Generated Text
Detectors [56.4] 小型で部分的に訓練されたモデルは、より優れたユニバーサルテキスト検出器である。
検出器とジェネレータが同一データでトレーニングされたかどうかが検出成功にとって重要でないことが判明した。
例えば、OPT-125Mモデルは、ChatGPT世代を検出するのにAUCが0.81であり、GPTファミリーのより大きなモデルであるGPTJ-6BはAUCが0.45である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 19:47:14 GMT)
A Theoretical Result on the Inductive Bias of RNN Language Models [56.1] Hewittらによる最近の研究(2020年)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の言語モデル(LM)としての実証的成功の解釈を提供する。
それらの構成を一般化し、RNNがより大規模なLMを効率的に表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:42:06 GMT)
Multimodal Instruction Tuning with Conditional Mixture of LoRA [54.7] 本稿では,Low-Rank Adaption (LoRA) とマルチモーダル命令チューニングを統合した新しい手法を提案する。
各入力インスタンスのユニークな要求に合わせた低ランク適応行列を動的に構築することで、LoRAを革新する。
様々なマルチモーダル評価データセットの実験結果から、MixLoRAは従来のLoRAを同等以上のランクで上回るだけでなく、性能も向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:15:31 GMT)
Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark [53.7] 本稿では,中国のガオカオ検定の質問をサンプルとして用いた直感的なベンチマークであるガオカオベンチについて紹介する。
人間の評価により, GPT-4, ChatGPT, ERNIE-Botを含むLLMの変換総得点を得た。
また、LLMを用いて主観的質問を格付けし、モデルスコアが人間のスコアと適度な一貫性を達成することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:44:21 GMT)
Hallucination Augmented Contrastive Learning for Multimodal Large
Language Model [53.7] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、自然言語と視覚情報を効率的に統合し、マルチモーダルタスクを処理できることが示されている。
しかし、MLLMは幻覚の基本的な限界に直面しており、誤った情報や偽情報を生成する傾向がある。
本稿では,MLLMにおける幻覚を表現学習の新たな視点から論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:34:59 GMT)
Image-to-Image Translation with Deep Reinforcement Learning [52.5] 画像から画像への変換(I2IT)手法は,ディープラーニング(DL)モデルの単一実行時に画像を生成する。
深部強化学習(DRL)によるステップワイド意思決定問題としてI2ITを再構成する。
RLベースのI2IT(RL-I2IT)を実現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） (Sat, 24 Feb 2024 16:00:59 GMT)
Contextualization Distillation from Large Language Model for Knowledge
Graph Completion [51.1] 我々は、差別的かつ生成的なKGCフレームワークと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイ方式であるContextualization Distillation戦略を導入する。
提案手法は,大規模言語モデルに対して,コンパクトで構造的な三重項を文脈に富んだセグメントに変換するように指示することから始まる。
多様なデータセットとKGC技術にわたる総合的な評価は、我々のアプローチの有効性と適応性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:01:22 GMT)
Efficient Convex Algorithms for Universal Kernel Learning [50.9] カーネルの理想的な集合: 線形パラメータ化(トラクタビリティ)を認める; すべてのカーネルの集合に密着する(正確性)。
従来のカーネル最適化アルゴリズムは分類に限られており、計算に複雑なセミデフィニティプログラミング(SDP)アルゴリズムに依存していた。
本稿では,従来のSDP手法と比較して計算量を大幅に削減するSVD-QCQPQPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:47:43 GMT)
On the Safety Concerns of Deploying LLMs/VLMs in Robotics: Highlighting
the Risks and Vulnerabilities [50.3] ロボットの動作を操作または誤操作することは容易であり、安全上の危険をもたらす。
我々のデータは、即時攻撃で21.2%、知覚攻撃で30.2%の平均的なパフォーマンス劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:34:35 GMT)
GeoLLM: Extracting Geospatial Knowledge from Large Language Models [49.2] 大規模言語モデルから地理空間的知識を効果的に抽出する新しい手法であるGeoLLMを提案する。
我々は、人口密度や経済生活の計測など、国際社会への関心の中心となる複数の課題にまたがるアプローチの有用性を実証する。
実験の結果, LLMは試料効率が高く, 地理空間情報に富み, 世界中のロバストであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:11:57 GMT)
Low-Rank Bandits via Tight Two-to-Infinity Singular Subspace Recovery [48.9] 本稿では,政策評価,最良政策識別,後悔の最小化のための効率的なアルゴリズムを提案する。
政策評価と最良の政策識別のために,我々のアルゴリズムは最小限に最適であることを示す。
提案アルゴリズムは、まずスペクトル法を利用して、低ランク報酬行列の左特異部分空間と右特異部分空間を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:36:08 GMT)
Data-Efficient Operator Learning via Unsupervised Pretraining and
In-Context Learning [48.5] PDE演算子学習のための教師なし事前学習とコンテキスト学習を設計する。
提案手法は,データ効率が高く,より一般化可能であり,従来の視覚予測モデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:27:33 GMT)
Gradient Estimation with Discrete Stein Operators [47.9] 離散分布に対するスタイン演算子に基づく分散化手法を提案する。
提案手法は,同数の関数評価値を持つ最先端推定値よりも,かなり低い分散性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:57:04 GMT)
Large Stepsize Gradient Descent for Logistic Loss: Non-Monotonicity of
the Loss Improves Optimization Efficiency [47.9] 線形分離可能なデータを用いたロジスティック回帰に一定の段差を持つ勾配降下(GD)を考える。
GD はこの初期振動位相を急速に終了し、$mathcalO(eta)$ steps となり、その後$tildemathcalO (1 / (eta t) )$ convergence rate が得られることを示す。
我々の結果は、予算が$T$ ステップであれば、GD は攻撃的なステップサイズで $tildemathcalO (1/T2)$ の加速損失を達成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:10:28 GMT)
PRoLoRA: Partial Rotation Empowers More Parameter-Efficient LoRA [47.7] 部分回転付低ランク適応(PRoLoRA)を導入する。
PRoLoRAはその利点にかかわっており、ピアパラメータ共有手法の欠点を効果的に回避している。
実験によりPRoLoRAのパラメータ効率が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:39:05 GMT)
Intelligent Director: An Automatic Framework for Dynamic Visual
Composition using ChatGPT [47.4] ユーザ要求に基づいて様々なメディア要素を自動的に統合し,ストーリーテリングビデオを作成するための動的ビジュアルコンポジション(DVC)タスクを提案する。
我々は、LENSを利用して画像やビデオフレームの記述を生成し、ChatGPTを組み合わせてコヒーレントキャプションを生成するIntelligent Directorフレームワークを提案する。
UCF101-DVCとPersonal Albumデータセットを構築し,本フレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:58:15 GMT)
Prompt Perturbation Consistency Learning for Robust Language Models [47.0] 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印象的なパフォーマンスを示している。
微調整を十分に行うと,識別モデルに匹敵するIC-SF性能が得られることを示す。
クリーンサンプルと摂動サンプルの損失の分散を規則化して機能する,効率的な緩和手法であるPrompt Perturbation Consistency Learning(PPCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:00:58 GMT)
Label-free Node Classification on Graphs with Large Language Models
(LLMS) [46.9] 本研究では,Large Language Models パイプライン LLM-GNN を用いたグラフ上でのラベルなしノード分類を導入する。
制限を緩和しながら、GNNとLLMの長所を反復する。
特に、LLM-GNNは1ドル未満の大規模データセットで74.9%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:44:45 GMT)
OAG-Bench: A Human-Curated Benchmark for Academic Graph Mining [46.9] OAG-BenchはOpen Academic Graph (OAG)をベースにした、包括的で、多面的で、きめ細かい人為的なベンチマークである。
OAG-Benchは10のタスク、20のデータセット、70以上のベースライン、120以上の実験結果をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:15:54 GMT)
xTrimoGene: An Efficient and Scalable Representation Learner for
Single-Cell RNA-Seq Data [45.0] 我々は、xTrimoGene$alpha$(略してxTrimoGene)と呼ばれる、cRNA-seqデータのための新しい非対称エンコーダデコーダトランスを提案する。
xTrimoGeneは、高い精度を維持しながら、古典的なトランスフォーマーと比較して、FLOPを1～2桁削減する。
また,モデルサイズをスケールアップすることで,xTrimoGeneの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:03:49 GMT)
An Actionable Framework for Understanding and Improving Talent Retention
as a Competitive Advantage in IT Organizations [44.3] この作業は、IT組織で使用されるTalent Retention(TR)のための実行可能なフレームワークを提示します。
我々のフレームワークには、一連の要因、文脈特性、障壁、戦略、対処メカニズムが含まれています。
この結果から,ソフトウェア技術者は他の専門家グループと区別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:44:47 GMT)
Revisit and Outstrip Entity Alignment: A Perspective of Generative
Models [43.1] 組込み型エンティティアライメント(EEA)を生成モデルの観点から検討する。
近年開発されたGAN(Generative Adversarial Network)に基づくEEA手法の有効性が理論的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:48:20 GMT)
Generative Human Motion Stylization in Latent Space [42.8] 単一動作(遅延)符号の多種多様なスタイリング結果を生成する新しい生成モデルを提案する。
推論では、ユーザーは参照動作やラベルからスタイルキューを使用して動きをスタイル化することができる。
提案手法は, 軽量な設計にもかかわらず, スタイル再現, コンテンツ保存, 一般化において, 最先端のスタイリングモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:18:17 GMT)
TiMix: Text-aware Image Mixing for Effective Vision-Language
Pre-training [42.1] クロスモーダルなコントラスト学習のための混合データサンプルは、暗黙的にコントラスト損失のレギュレータとして機能する。
TiMixは、既存のメソッドに対してベンチマークした場合、トレーニングデータの量が減り、トレーニング時間が短縮された場合でも、ダウンストリームタスクで同等のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:30:56 GMT)
Graph Descriptive Order Improves Reasoning with Large Language Model [40.5] グラフ記述順序がLLMのグラフ推論性能に与える影響を明らかにする。
本稿では,LLMの性能をグラフサイズで評価するためのスケールドグラフ推論ベンチマークを提案する。
LLMのグラフ推論性能はグラフサイズの増加とともに単調に低下しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:05:37 GMT)
Multi-Object Tracking by Hierarchical Visual Representations [40.5] マルチオブジェクト追跡のための新しい視覚的階層表現パラダイムを提案する。
対象の合成視覚領域に参画し、背景の文脈情報と対比することにより、対象間の識別がより効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:10:44 GMT)
Simple and Asymmetric Graph Contrastive Learning without Augmentations [39.3] グラフのための非対称コントラスト学習(GraphACL)は実装が容易であり、グラフ拡張やホモフィリー仮定に依存しない。
実験結果から, 単純グラフACLは, ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの対比学習法と自己教師学習法を著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:08:28 GMT)
A Statistical Analysis of Wasserstein Autoencoders for Intrinsically
Low-dimensional Data [39.0] We show that Wasserstein Autoencoders (WAE) can learn the data distributions when the network architectures。
その結果,WAEの試料数における余剰リスクの収束率は,高い特徴次元に依存しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:13:40 GMT)
HIR-Diff: Unsupervised Hyperspectral Image Restoration Via Improved
Diffusion Models [38.7] ハイパースペクトル画像(HSI)の復元は、劣化した観察からクリーンなイメージを復元することを目的としている。
既存のモデルに基づく手法は、複雑な画像の特徴を正確にモデル化するのに限界がある。
本稿では,事前学習拡散モデル(HIR-Diff)を用いた教師なしHSI復元フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:15:05 GMT)
Leveraging ChatGPT in Pharmacovigilance Event Extraction: An Empirical
Study [38.6] 本研究の目的は,大規模言語モデル,特にChatGPTの薬物移動イベント抽出における能力を検討することである。
薬物移動イベント抽出タスクにおけるChatGPTの性能を評価するための広範囲な実験を行った。
合成データを微調整に組み込むことは、ChatGPT生成ラベルのノイズに起因する可能性があるため、性能の低下につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:38:29 GMT)
SafeDecoding: Defending against Jailbreak Attacks via Safety-Aware
Decoding [37.9] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の安全性を意識したデコーディング戦略であるSafeDecodingを導入し,ユーザクエリに対する有用かつ無害な応答を生成する。
この結果から,SafeDecodingは,ユーザクエリに対する応答の利便性を損なうことなく,攻撃成功率やジェイルブレイク攻撃の有害性を著しく低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:17:16 GMT)
Hal-Eval: A Universal and Fine-grained Hallucination Evaluation
Framework for Large Vision Language Models [37.0] 我々は,新しいカテゴリーであるイベント幻覚(Event Hallucination)を特徴とする,幻覚の洗練された分類を導入した。
次に,多種多様な幻覚からなる微粒な幻覚データの生成とフィルタリングに高度LLMを利用する。
提案するベンチマークでは,広帯域の幻覚に対処するLVLMの能力を顕著に評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:14:52 GMT)
Improving Automatic Parallel Training via Balanced Memory Workload
Optimization [36.9] トランスフォーマーモデルは、様々なアプリケーションドメインで最先端のパフォーマンスを達成するための主要なアプローチとして現れています。
本稿では,複数の並列性を持つ次元を統合し,最も効率的なハイブリッド並列性戦略を自動的に識別する新しいシステムフレームワークであるGalvatron-BMWを提案する。
異なるTransformerモデルを用いた評価では,Galvatron-BMWがGPUメモリ制約の異なる分散トレーニングを自動化できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:12:53 GMT)
FGBERT: Function-Driven Pre-trained Gene Language Model for Metagenomics [35.5] タンパク質をベースとした遺伝子表現をコンテキスト認識および構造関連トークン化剤として導入する。
MGMとTEM-CLは1億のメダゲノミクス配列を事前訓練した新しいメダゲノミクス言語モデルであるNAMEを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:13:17 GMT)
Generalization or Memorization: Data Contamination and Trustworthy
Evaluation for Large Language Models [34.6] CDD は LLM の出力分布による汚染検出の略である。
評価におけるデータ汚染の影響を軽減するため、TED:出力分布による信頼に値する評価も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:54:41 GMT)
Sparse Orthogonal Variational Inference for Gaussian Processes [34.5] 誘導点を用いたガウス過程に対するスパース変分近似の新しい解釈を導入する。
この定式化は既存の近似を復元し、同時に限界確率と新しい変分推論アルゴリズムのより厳密な下界を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:32:32 GMT)
Batch Active Learning of Reward Functions from Human Preferences [33.4] 嗜好に基づく学習は、ユーザが好みの質問をすることで、信頼できるラベル付けを可能にする。
アクティブクエリ手法は、より情報性の高いデータを生成するために、好みに基づく学習で一般的に使用される。
我々は,データサンプルを極力少なくして,報酬関数の効率的な学習を可能にする,新しいアルゴリズムのセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:07:48 GMT)
Mixed Policy Gradient: off-policy reinforcement learning driven jointly
by data and model [32.6] 強化学習(RL)はシーケンシャルな意思決定において大きな可能性を秘めている。
メインストリームのRLアルゴリズムはデータ駆動であり、通常、モデル駆動の手法に比べて性能は向上するが、収束は遅くなる。
本稿では,政策勾配(PG)における経験的データと遷移モデルを融合したMPGアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:38:46 GMT)
Multiple Instance Learning for Glioma Diagnosis using Hematoxylin and
Eosin Whole Slide Images: An Indian cohort Study [31.8] 本研究は, 厳密なマルチインスタンスラーニング実験から得られた知見をもとに, 患者ケアを推進している。
複数のデータセットにまたがるグリオーマサブタイプ分類において、新しいパフォーマンスベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:59:19 GMT)
Optimal Zero-Shot Detector for Multi-Armed Attacks [30.9] 本稿では,悪意あるアクターが多武器攻撃戦略を用いてデータサンプルを操作するシナリオについて考察する。
私たちの中心的な目的は、入力の変更を検出してデータを保護することです。
我々はこれらの検出器による決定を最適に集約する革新的な情報理論防衛手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:08:39 GMT)
Importance Guided Data Augmentation for Neural-Based Code Understanding [29.7] 我々は、コード理解モデルのトレーニングを強化するために、汎用データ拡張フレームワークGenCodeを紹介した。
最先端(SOTA)のコード拡張手法であるMixCodeと比較すると、GenCodeは平均で2.92%高い精度と4.90%の堅牢性を持つコードモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:57:12 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） (Sat, 24 Feb 2024 03:53:01 GMT)
Make Lossy Compression Meaningful for Low-Light Images [26.1] 低照度画像の圧縮率と高精細化性能を同時に達成する新しいジョイントソリューションを提案する。
我々は,主エンハンスメント分岐と信号-雑音比(SNR)対応分岐を含むエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:50:22 GMT)
PRP: Propagating Universal Perturbations to Attack Large Language Model
Guard-Rails [26.1] 大規模言語モデル(LLM)は通常、人間に無害であるように整列される。
近年の研究では、このようなモデルが、有害なコンテンツを生成するよう誘導する自動ジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすいことが示されている。
私たちの重要な貢献は、新しい攻撃戦略であるRPPを示すことです。これは、いくつかのオープンソース(例えば、Llama 2)とGPT 3.5)実装のクローズドソース(例えば、GPT 3.5)に対して成功したものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:27:13 GMT)
Exploiting Pseudo Image Captions for Multimodal Summarization [26.0] 視覚言語におけるクロスモーダルなコントラスト学習は、(一部)偽陰性の挑戦に直面している。
画像/テキストアンカーとその負のテキスト/画像間のMIをより正確に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:23:25 GMT)
Is Offline Decision Making Possible with Only Few Samples? Reliable
Decisions in Data-Starved Bandits via Trust Region Enhancement [25.7] データスターブされた設定であっても、最適な設定と競合するポリシーを見つけることが可能であることを示す。
これは、少数のサンプルにのみ依存することで重要な決定をしなければならない設定において、信頼性の高い意思決定への道を開くものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:41:09 GMT)
Chimera: A Lossless Decoding Method for Accelerating Large Language
Models Inference by Fusing all Tokens [25.7] 投機的サンプリングに特化して設計された新しいフレームワークを提案する。
このフレームワーク内では、以前に生成されたトークンを効果的に活用し、後続の単語を予測する軽量なドラフトモデルを導入する。
我々は、バニラ自動回帰復号方式と比較して平均遅延速度比が2.7倍になるという印象的な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:10:39 GMT)
ESFL: Efficient Split Federated Learning over Resource-Constrained
Heterogeneous Wireless Devices [24.0] フェデレートラーニング(FL)は、複数のパーティ(分散デバイス)が生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,中央サーバにおける強力な計算能力を最大限に活用するために,効率的な分割フェデレーション学習アルゴリズム(ESFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:50:29 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） (Sat, 24 Feb 2024 23:20:28 GMT)
Learning Semilinear Neural Operators : A Unified Recursive Framework For
Prediction And Data Assimilation [23.2] 無限次元半線形PDEに対する解演算子に対する学習に基づく状態空間アプローチを提案する。
本研究では,予測と修正操作を組み合わせることで,予測とデータ同化の両立を可能にするフレキシブルな手法を開発した。
本研究では, 倉本・シヴァシンスキー, ナヴィエ・ストークス, コルテヴェーグ・ド・ブリーズ方程式を用いて, 提案モデルが雑音に対して頑健であり, 任意の量の測定値を用いて, 計算オーバーヘッドが少なく, 長期間の地平線上での予測を補正できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:10:51 GMT)
Deep Separable Spatiotemporal Learning for Fast Dynamic Cardiac MRI [23.1] ダイナミックMRI(Dynamic MRI)は心臓の診断に不可欠である。
高速撮像を実現するため、k空間データをアンサンプできるが、画像再構成は高次元処理の大きな課題となる。
本研究は,高度に制限された学習データでも優れた次元再現型分離学習手法を応用した,新規で効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:56:15 GMT)
MIM-Reasoner: Learning with Theoretical Guarantees for Multiplex
Influence Maximization [22.9] マルチプレックス・インフルエンス(MIM)は、マルチプレクサネットワークにおいて、期待される影響のあるユーザ数を最大化するために、シードユーザのセットを特定するように要求する。
多重化ネットワークの層内および層間における複雑な伝搬過程をキャプチャするMIM-Reasonerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:48:22 GMT)
Does DetectGPT Fully Utilize Perturbation? Bridge Selective Perturbation
to Fine-tuned Contrastive Learning Detector would be Better [22.8] 選択的摂動の対照的な学習により,新しい微調整検出器Pecolaを提案する。
実験の結果、ペコラは4つの公開データセットで平均して1.20%の精度で最先端であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:46:21 GMT)
Mobile-Env: An Evaluation Platform and Benchmark for LLM-GUI Interaction [22.2] GUIインタラクションプラットフォームであるMobile-Envについて紹介する。
WikiHowアプリに基づくGUIタスクセットはMobile-Envで収集され、さまざまなGUIインタラクション機能をカバーするベンチマークを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:43:14 GMT)
Res-VMamba: Fine-Grained Food Category Visual Classification Using
Selective State Space Models with Deep Residual Learning [21.6] 我々は,学術的に過小評価された食品データセットCNFOOD-241を導入し,VMambaモデルにおける残留学習フレームワークの統合の先駆者となった。
その結果,VMambaは細粒度および食品の分類において,現在のSOTAモデルを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:20:39 GMT)
RAUCA: A Novel Physical Adversarial Attack on Vehicle Detectors via
Robust and Accurate Camouflage Generation [21.1] 本稿では,頑健で正確なカモフラージュ生成手法であるRAUCAを提案する。
RAUCAのコアはニューラルレンダリングコンポーネントであるNeural Renderer Plus(NRP)で、車両のテクスチャを正確に投影し、照明や天気などの環境特性を持つ画像を描画することができる。
6つの一般的な物体検出器の実験結果から、RAUCAはシミュレーションと実世界の両方の設定において、既存の手法を一貫して上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:50:10 GMT)
Contact Complexity in Customer Service [21.1] カスタマーサービスサポートに手を差し伸べる顧客は、複雑さのさまざまな問題に直面している可能性がある。
これに取り組むために、顧客の問題の複雑さを正確に予測する機械学習モデルが非常に望ましい。
我々は,接触複雑性を定義するための新しい機械学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:09:27 GMT)
Spin: An Efficient Secure Computation Framework with GPU Acceleration [20.7] SpinはGPUアクセラレーションされたMPCフレームワークで、複数の計算パーティをサポートする。
Spinは、ディープニューラルネットワークトレーニングの最先端技術よりも最大2倍高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:49:28 GMT)
Automatic Prompt Augmentation and Selection with Chain-of-Thought from
Labeled Data [20.7] チェーン・オブ・シークレット・プロンプト(CoT)は、大きな言語モデルの推論能力を向上させる。
ほとんどのCoT研究は、言語モデルを促進するために、慎重に設計された人間の注釈付き有理連鎖に依存している。
本稿では,CoTの人的工学を回避できる新しい戦略であるAutomatic-CoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:33:14 GMT)
Effective Gradient Sample Size via Variation Estimation for Accelerating Sharpness aware Minimization [19.5] シャープネス認識最小化(SAM)はモデル一般化能力を改善するために最近提案されている。
SAMは各最適化ステップで勾配を2回計算し、計算コストを2倍にする。
そこで本研究では,SAMを大幅に高速化する簡易かつ効率的なサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:48:05 GMT)
NaVid: Video-based VLM Plans the Next Step for Vision-and-Language
Navigation [19.4] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが言語命令に従って見えない環境でナビゲートできるようにすることを目的として、Embodied AIの重要な研究課題である。
本稿では,映像ベース大規模視覚言語モデル(VLM)であるNaVidを提案する。
NaVidは、地図、オドメーター、深さ入力を使わずに最先端のナビゲーション性能を実現するVLMの能力を示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:39:16 GMT)
Universal Model in Online Customer Service [19.4] 本稿では,eコマースにおけるオンライン顧客サービスを改善するためのソリューションについて紹介する。
我々の新しいアプローチは、機械学習技術を用いて顧客の質問をテキストにタグ付けし、質問と対応するラベルのレポジトリを作成することである。
個別のモデルトレーニングとメンテナンスの必要性をなくすことで、我々のアプローチはモデル開発サイクルとコストの両方を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:41:16 GMT)
Teacher-Student Learning on Complexity in Intelligent Routing [19.3] 我々は、顧客の連絡先の複雑さを予測する機械学習フレームワークを開発し、それらを適切なエージェントにルーティングする。
実験によると、このようなフレームワークは成功しており、顧客のエクスペリエンスを大幅に改善できる。
本稿では、顧客サービスの有効性を統計的に評価する、複雑性AUCと呼ばれる有用な指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:40:40 GMT)
Anchor-free Clustering based on Anchor Graph Factorization [18.8] Anchor Graph Factorization(AFCAGF)に基づくAnchor-free Clusteringと呼ばれる新しい手法を提案する。
AFCAGFはアンカーグラフの学習において革新的であり、サンプル間のペア距離の計算のみを必要とする。
我々は,クラスタセンターとFKMのサンプル間のメンバシップ行列の概念を,複数のアンカーポイントとサンプルを含むアンカーグラフに進化させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 02:16:42 GMT)
CLIPose: Category-Level Object Pose Estimation with Pre-trained
Vision-Language Knowledge [18.6] 本稿では、事前学習された視覚言語モデルを用いて、オブジェクトカテゴリ情報の学習を改善する新しい6Dポーズフレームワークを提案する。
CLIPoseは、2つの主要なベンチマークデータセットであるREAL275とCAMERA25で最先端のパフォーマンスを達成し、推論中(40FPS)にリアルタイムに実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:31:53 GMT)
MultiContrievers: Analysis of Dense Retrieval Representations [18.4] 我々は,高密度検索者が取得した情報を,ベースとした言語モデルと比較して初めて分析する。
ウィキペディアのような文書のコントリバーベクターから、性別や職業などの特定の情報を抽出できるかどうかを検証した。
本研究は,抽出可能性と性バイアスとの関係と,これらの結果の無作為な初期化やデータシャッフルに対する感受性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:01:21 GMT)
Measuring Bargaining Abilities of LLMs: A Benchmark and A
Buyer-Enhancement Method [18.3] 本稿では,Bargainingタスクを非対称な不完全情報ゲームとして記述する。
これにより、Bargainタスクにおけるエージェントのパフォーマンスを定量的に評価することができます。
本稿では,OG-Narratorと呼ばれる新手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:36:58 GMT)
Kuaiji: the First Chinese Accounting Large Language Model [17.9] 本稿では,会計大言語モデルであるKuaijiを紹介する。
Kuaijiは、連続的な事前トレーニングと監督された微調整プロセスを含むBaichuanフレームワークを使用して、慎重に微調整されている。
コントリビューションには、最初の中国の会計データセットの作成、オープンソースの中国の会計LLMとしてのKuaijiの確立、実世界の会計シナリオによるその有効性検証が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:03:44 GMT)
Uncovering Customer Issues through Topological Natural Language Analysis [17.7] 本稿では,新しい機械学習アルゴリズムを提案する。
このアプローチでは、エンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークが、各ユーザの書き起こしの第一問文を同時にタグ付けします。
我々は,様々な手法を用いてその結果を検証し,それらがニュースソースと高度に一致していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:15:09 GMT)
Enhancing Cloud-Based Large Language Model Processing with Elasticsearch
and Transformer Models [17.1] LLM(Large Language Models)は、Transformerネットワークを使用して構築された生成AIモデルのクラスである。
LLMは膨大なデータセットを活用して、言語を特定し、要約し、翻訳し、予測し、生成することができる。
大規模言語モデルにおける意味ベクトル探索は,検索結果の精度と妥当性を大幅に向上させる強力な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:31:22 GMT)
Enhanced User Interaction in Operating Systems through Machine Learning
Language Models [17.1] 本稿では,大規模言語モデル,機械学習,ユーザインタラクション設計のレコメンデーションシステムやオペレーティングシステムへの応用の可能性について検討する。
インタラクション設計と機械学習の組み合わせは、製品やサービスのより効率的でパーソナライズされたユーザエクスペリエンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:17:06 GMT)
Look Before You Leap: Problem Elaboration Prompting Improves
Mathematical Reasoning in Large Language Models [16.8] PEP(De problem Elaboration Prompting)という,LLMの数学的能力向上のための新しい手法を提案する。
PEPは、推論の前に問題コンテキストを分解し、解明し、グローバルなコンテキストモデリングを強化し、解析の難しさを軽減する。
データセットの実験は、複雑な推論における有望なパフォーマンスを示し、不整合問題に対する有益な影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:40:30 GMT)
LLMs Can Defend Themselves Against Jailbreaking in a Practical Manner: A
Vision Paper [16.1] Jailbreakingは、既成の大規模言語モデル(LLM)に配置された安全アライメントをバイパスする、新たな敵攻撃である。
本稿では,SELFDEFENDと呼ばれる軽量で実用的な防御手法を提案する。
jailbreakプロンプトが最小限の遅延と、通常のユーザプロンプトが無視できる遅延で、既存のjailbreak攻撃を防げます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:34:43 GMT)
Optimization with Access to Auxiliary Information [16.0] 本稿では,目標関数を$f$で最小化するための基本的な最適化問題について検討する。
これらすべての設定に適用可能な2つの新しいアルゴリズムを提案する。また、ターゲット情報と側情報の間のヘッセン類似性仮定の下で、このフレームワークの利点を証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:25:07 GMT)
Making Pre-trained Language Models Better Continual Few-Shot Relation
Extractors [15.4] 連射関係抽出(CFRE)は,新たな関係を連続的に学習するモデルを必要とする実践的問題である。
主な課題は、悲惨な忘れ物と過度に適合することである。
本稿では,事前学習した言語モデルの暗黙的能力を探るために,素早い学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:32:44 GMT)
Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual
Transformers [15.2] 我々は、英語が支配するコーパスが、英語を内的ピボット言語として使っているかどうかを問う。
本研究は、独特な正しい単語継続を伴う英語でないプロンプトを慎重に構築する。
これらの結果を、3つの位相が「入力空間」、「概念空間」、「出力空間」で機能する概念モデルにキャストした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:01:34 GMT)
Stepwise Self-Consistent Mathematical Reasoning with Large Language
Models [13.4] 我々はSSC-CoT(Stepwise Self-Consistent Chain-of-Thought)という新しいアルゴリズムを導入する。
SSC-CoTは、様々な推論チェーンの交叉に基づいて中間ステップを選択する戦略を採用している。
複雑な三角法問題に適した新しいデータセットTriMaster100を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:22:39 GMT)
SportQA: A Benchmark for Sports Understanding in Large Language Models [13.3] SportQAは、スポーツ理解の文脈で大規模言語モデル(LLM)を評価するために特別に設計されたベンチマークである。
SportQAには3つの難易度で70,000以上の複数の質問が含まれている。
以上の結果から,LSMは基本的なスポーツ知識において有能な性能を示す一方で,より複雑なシナリオベースのスポーツ推論に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:12:10 GMT)
MATHWELL: Generating Educational Math Word Problems at Scale [12.7] 教育を行うためには,(1)解決可能,(2)正確,(3)適切でなければならない。
我々は,専門家アノテーションから得られたデータを用いて,K-8数学語問題を生成するために繰り返し微調整されたLlama-2 (70B)モデルであるMATHWELLを紹介する。
我々はMATHWELLを用いて,20,490個の問題を含む,これまでで最大の英語単語問題データセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:08:45 GMT)
Pretraining Strategy for Neural Potentials [12.7] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のマスク事前学習手法を提案する。
GNNは、分子からマスクされた原子に関連する空間情報を回収し、原子の力場に移動して微調整することで事前訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:32:34 GMT)
Foot In The Door: Understanding Large Language Model Jailbreaking via
Cognitive Psychology [12.6] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の内在的意思決定論理に関する心理学的視点を構築する。
フットイン・ザ・ドア(FITD)技術に基づく自動ブラックボックスジェイルブレイク手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 02:27:55 GMT)
Increasing SAM Zero-Shot Performance on Multimodal Medical Images Using
GPT-4 Generated Descriptive Prompts Without Human Annotation [12.4] 本研究は,手動のアノテーションを使わずに,新しいマルチモーダル医用画像ゼロショットセグメンテーションアルゴリズムであるText-Visual-Prompt SAM(TV-SAM)を開発し,評価する。
TV-SAMは、大規模言語モデルGPT-4、ビジョン言語モデルGLIP、Segment Anything Model(SAM)を統合し、医療画像から記述的テキストプロンプトと視覚的バウンディングボックスプロンプトを自律的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:10:54 GMT)
Reward Design for Justifiable Sequential Decision-Making [12.3] 本稿では,強化学習エージェントに対する議論に基づく報酬モデルを提案する。
議論に基づく報酬モデルにより得られるフィードバック信号で報酬を増大させることで、裁判官の好意的な政策が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:29:30 GMT)
Clustering in Dynamic Environments: A Framework for Benchmark Dataset
Generation With Heterogeneous Changes [12.1] 動的環境におけるクラスタリングは、リアルタイムデータ分析やオンライン教師なし学習から動的施設配置問題まで幅広い応用において、重要性が増している。
静的クラスタリングタスクでは,メタヒューリスティックスが有望な有効性を示している。
これは、さまざまな動的シナリオにおけるクラスタリングアルゴリズムの体系的なパフォーマンス評価を妨げる、多様な、制御可能な、現実的な動的特性を備えた動的データセットの欠如による部分もある。
この欠陥は、動的環境におけるクラスタリングのアルゴリズムを効果的に設計する私たちの理解と能力のギャップにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:49:27 GMT)
A prior Estimates for Deep Residual Network in Continuous-time
Reinforcement Learning [12.0] 本研究は, 連続時間制御問題に焦点をあて, これらすべての問題に適用可能な手法を提案する。
この手法により,ベルマン最適損失のエンファ優先一般化誤差を直接解析できる。
我々は次元の呪いを伴わない強調優先一般化誤差を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:31:43 GMT)
On Computing Universal Plans for Partially Observable Multi-Agent Path
Finding [12.0] 汎用計画問題としてマルチエージェントルーティング問題を定式化することは有益である,と我々は主張する。
ASP-MAUPF (Answer Set Programming for Multi-Agent Universal Plan Finding) と呼ばれるシステムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:31:10 GMT)
BagStacking: An Integrated Ensemble Learning Approach for Freezing of
Gait Detection in Parkinson's Disease [11.9] BagStackingは、パーキンソン病(PD)における歩行凍結(FOG)の検出を高めるために設計された新しいアンサンブル学習法である
BagStackingは、バッグングとスタックングの原則に基づいて、バッグングのブートストラップサンプリングによる分散低減のメリットを達成することを目的としている。
実験による評価は、他の最先端の機械学習手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:13:48 GMT)
DART: Depth-Enhanced Accurate and Real-Time Background Matting [11.8] 静的な背景を持つマッティングは、しばしばバックグラウンド・マッティング(BGM)と呼ばれ、コンピュータビジョンコミュニティ内で大きな注目を集めている。
我々は,RGB-Dカメラによって提供される豊富な深度情報を活用し,リアルタイムの背景マッチング性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:10:17 GMT)
General Purpose Image Encoder DINOv2 for Medical Image Registration [11.1] 本稿では、画像特徴抽出のための汎用画像エンコーダDINOv2を活用する、トレーニング不要な変形可能な画像登録手法DINO-Regを提案する。
我々の知る限り、医用画像登録における一般ビジョン基盤モデルの適用はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 02:15:30 GMT)
Scalable Volt-VAR Optimization using RLlib-IMPALA Framework: A
Reinforcement Learning Approach [11.1] 本研究は, 深層強化学習(DRL)の可能性を活用した新しい枠組みを提案する。
DRLエージェントをRAYプラットフォームに統合することにより、RAYのリソースを効率的に利用してシステム適応性と制御を改善する新しいフレームワークであるRLlib-IMPALAの開発が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:25:35 GMT)
Traditional Transformation Theory Guided Model for Learned Image
Compression [10.9] 従来の変換理論で導かれる超低強度非可逆符号化ネットワークを提案する。
実験の結果,提案手法は圧縮性能と復元性能の両方において既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:54:29 GMT)
RaTrack: Moving Object Detection and Tracking with 4D Radar Point Cloud [10.6] レーダベースのトラッキングに適した革新的なソリューションであるRaTrackを紹介します。
本手法は,動き推定モジュールによって強化された動き分割とクラスタリングに焦点を当てる。
RaTrackは移動物体の追跡精度が優れており、最先端の技術をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:55:55 GMT)
Algorithmic Analysis of Termination Problems for Nondeterministic
Quantum Programs [10.5] 非決定性を持つ量子プログラムの終了問題の2つのカテゴリを考察する。
第1のカテゴリでは、到達可能な部分空間によって到達可能な量子プログラム状態の集合を過剰に近似する。
第2のカテゴリでは、決定問題を不変部分空間の存在に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:37:44 GMT)
Advancements in Repetitive Action Counting: Joint-Based PoseRAC Model
With Improved Performance [10.4] 反復カウント(RepCount)は、フィットネストラッキングやリハビリテーションなどの様々な応用において重要である。
以前はレッドグリーン・アンド・ブルー(RGB)フレームとボディポーズのランドマークの推定に頼っていた。
本稿では,これらの課題に対処し,最先端のRepCount法よりも優れた結果を得るために,ボディポーズのランドマークとジョイントアングルを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:40:51 GMT)
Privacy-Preserving State Estimation in the Presence of Eavesdroppers: A Survey [10.4] ネットワークシステムはますますサイバー攻撃の標的になっている。
盗聴攻撃は、システムデータを収集し、悪意のある目的のためにそれを悪用することで、情報を推測することを目的としている。
盗聴者による正確な状態推定を避けるために、開示されたシステムデータを保護することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:32:07 GMT)
Parameter-efficient Prompt Learning for 3D Point Cloud Understanding [10.2] 本稿では,3次元点雲理解のための大規模マルチモーダルモデルに適用するためのパラメータ効率のよいプロンプトチューニング手法を提案する。
PromptLearnerモジュールは、手作りのプロンプトを学習可能なコンテキストに置き換えるように設計されている。
軽量のPointAdapterモジュールは、3Dポイントクラウド理解のためのプロンプトチューニングを強化するために、ターゲットタスクの近くに配置される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:20:50 GMT)
Universal Metallic Surface States in Electride [10.1] 新しい種類の新素材は、堅牢で普遍的なMSSをホストしなければならない。
新しいメカニズムは、TIのバンドギャップを制限する障害を回避する。
ギャップサイズは、既知の「ワイドギャップ」TIの最高記録の約6倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:06:23 GMT)
CHEAT: A Large-scale Dataset for Detecting ChatGPT-writtEn AbsTracts [10.0] 悪意のあるユーザーはChatGPTを通じてダミーな学術コンテンツを合成できる。
本稿では,検出アルゴリズムの開発を支援するために,大規模なCHatGPT-writtEn AbsTractデータセット(CHEAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:52:28 GMT)
Homogenizing Non-IID datasets via In-Distribution Knowledge Distillation
for Decentralized Learning [9.9] 分散学習により、複数のノード上で分散的にディープニューラルネットワーク(DNN)のサーバレストレーニングが可能になる。
分散学習における重要な課題の1つは、異種データ分散である。
異種データ分散の課題を解決するために,IDKD(In-Distribution Knowledge Distillation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:20:11 GMT)
Generalization in Healthcare AI: Evaluation of a Clinical Large Language
Model [9.8] 大規模言語モデル(LLM)は、患者のケアの改善、臨床的意思決定、医師と管理者の強化のための医療の機会を提供する。
これらのモデルのポテンシャルは、臨床環境や人口にわたって効果的に一般化する能力に大きく依存する。
本研究は,30日間の完全寛解予測において,HOSPITALの臨床ノートを用いたLCMであるクリニックLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:17:38 GMT)
Progressive-Proximity Bit-Flipping for Decoding Surface Codes [9.8] トリックやサーフェスコードのようなトポロジカル量子コードは、ハードウェア実装の優れた候補である。
既存のデコーダは、計算複雑性の低いような要求を満たすのに不足することが多い。
トリックおよび表面符号に適した新しいビットフリップ(BF)デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:38:05 GMT)
On Provable Length and Compositional Generalization [9.3] 様々なアーキテクチャの証明可能な長さと構成の一般化に向けた第一歩を踏み出す。
アーキテクチャによって、線形あるいは置換関係や接地真理表現など、表現の識別の度合いが異なることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:28:51 GMT)
MemeCraft: Contextual and Stance-Driven Multimodal Meme Generation [9.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)を活用して,特定の社会運動を提唱するミームを生成する,革新的なミームジェネレータであるMemeCraftを紹介した。
MemeCraftはエンドツーエンドのパイプラインを提供し、ユーザプロンプトを手作業で介入することなく、魅力的なマルチモーダルミームに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:14:34 GMT)
Scalable Density-based Clustering with Random Projections [9.0] 本稿では,コサイン距離の高い高次元密度クラスタリングアルゴリズムであるsDBSCANを提案する。
実証的には、sDBSCANは、現実世界の百万点データセット上の他の多くのクラスタリングアルゴリズムよりもはるかに高速で精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:45:51 GMT)
Homomorphism Counts for Graph Neural Networks: All About That Basis [9.0] グラフニューラルネットワークは、グラフ上の不変関数を学習するためのアーキテクチャである。
グラフ内の特定のパターンを数えることのできないことは、そのような制限の中心にある。
我々は、対象パターンの「基底」に全ての構造の準同型数を含むよりきめ細かいアプローチを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:31:40 GMT)
Operator Learning: Algorithms and Analysis [8.3] オペレータ学習(Operator learning)は、機械学習から、関数のバナッハ空間間の近似演算子へのアイデアの適用を指す。
このレビューは、有限次元ユークリッド空間上で定義される関数の近似におけるディープニューラルネットワークの成功に基づいて構築されたニューラル演算子に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:40:27 GMT)
IPED: An Implicit Perspective for Relational Triple Extraction based on
Diffusion Model [7.9] 拡散モデル(IPED)に基づく三重抽出のインプシット・パースペクティブ
拡散モデル(IPED)に基づく三重抽出のためのインプリシト視点を提案する。
私たちのソリューションでは、ブロックカバレッジを使用してテーブルを補完し、明示的なタグ付けメソッドの制限を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:18:11 GMT)
Gait-Based Privacy Protection for Smart Wearable Devices [7.4] 既存の歩行識別手法は、歩行特徴のプライバシーを保護するために、精度が低く、無視されている。
歩行識別段階が通過した後、歩行特徴をキーとして使用する安全なメッセージ対話を可能にする生体認証方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:05:42 GMT)
Exit Ripple Effects: Understanding the Disruption of Socialization
Networks Following Employee Departures [7.2] 残りの同僚のソーシャル化ネットワークに対する従業員の退社の影響について検討した。
残りの同僚間のコミュニケーションにおける「破壊の証拠」を見出す。
しかし、内部レベルでは、ネットワークの隣人が立ち去ると、個人がネットワークの配置が良くなる可能性があることを示すパターンが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 02:02:53 GMT)
BETA-UAV: Blockchain-based Efficient Authentication for Secure UAV Communication [6.9] 本稿では,UAV通信における高効率かつ信頼性の高い認証方式であるBETA-UAVを提案する。
BETA-UAVのスマートコントラクトにより、参加者はブロックチェーンネットワークからトランザクションをパブリッシュおよびコールすることができる。
取引の住所は 最新さと信頼の証だ
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:54:54 GMT)
Bridging the Gap between 2D and 3D Visual Question Answering: A Fusion
Approach for 3D VQA [6.7] 3D Visual Question Answering (3D VQA)では、完全注釈付きデータの不足と視覚内容の多様性が、新しいシーンや3Dコンセプトへの一般化を妨げている。
本稿では,重要な視覚的手がかりに対する意味的関連2次元入力をピンポイントする質問条件付き2次元ビュー選択手法を提案する。
次に、この2D知識を2分岐トランスフォーマー構造を介して3D-VQAシステムに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:31:34 GMT)
Construction and application of artificial intelligence crowdsourcing
map based on multi-track GPS data [6.7] 地図データ収集のためのソーシャルカーを多用したクラウドソース更新モデルが誕生した。
この種のアルゴリズムは、データ精度の向上、測定コストの削減、データストレージスペースの削減に重要な意味を持っている。
本稿では,クラウドソーシングマップの実装形態を分析し,実際の状況に応じて高精度マップの各種情報データを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:54:32 GMT)
Understanding Missingness in Time-series Electronic Health Records for
Individualized Representation [6.6] 我々は、現実の事例による欠落パターンの新たな洞察と、EHRにおける欠落の意味について強調する。
この研究が、真のパーソナライゼーションのための予測モデリングにおけるより良い表現のための方向を探究する新たな扉を開くことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:48:39 GMT)
A Machine Learning Approach Towards SKILL Code Autocompletion [6.6] 本研究は,ハードウェア設計技術者の生産性向上に向けて,SKILLコードオートコンプリートにトランスフォーマーを適用した最初の事例である。
ラベル付きデータとラベル付きデータの両方で高品質なSKILLデータセットを作成するための新しい手法を提案する。
提案手法を用いて訓練されたモデルは,人間の判断スコアとBLEUスコアにおいて,ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:58:26 GMT)
Graph Neural Networks as an Enabler of Terahertz-based Flow-guided
Nanoscale Localization over Highly Erroneous Raw Data [6.5] 本稿では,フロー誘導型ローカライゼーションのための生データの解析モデルを提案する。
また,グラフニューラルネットワーク(GNN)をフロー誘導型ローカライゼーションパラダイムに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:30:22 GMT)
Topological and superconducting properties of two-dimensional C6-2x(BN)x
biphenylene network: a first-principles investigation [6.3] 二次元C6-2x(BN)xビフェニルレンネットワークの電子的およびトポロジー的性質について検討した。
C4BN と C2(BN)2 の確率論を持つ非自明な位相的性質が2つある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:21:03 GMT)
PhyPlan: Compositional and Adaptive Physical Task Reasoning with
Physics-Informed Skill Networks for Robot Manipulators [5.7] 物理推論の既存の方法は、実世界固有の複雑さと不確実性に苦しむデータハングリーである。
本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と修正モンテカルロ木探索(MCTS)を組み合わせた物理インフォームド計画フレームワークであるPhyPlanについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:51:03 GMT)
SemEval-2024 Task 8: Weighted Layer Averaging RoBERTa for Black-Box
Machine-Generated Text Detection [5.5] この文書には、SemEval 2024のタスク8:マルチジェネレータ、マルチドメイン、マルチリンガルブラックボックスマシン生成テキスト検出サブタスクA(モノリンガル)とBの手順への著者の提出の詳細が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:44:56 GMT)
Exploring Failure Cases in Multimodal Reasoning About Physical Dynamics [5.5] 我々は、シンプルなシミュレーション環境を構築し、ゼロショット環境では、テキストとマルチモーダルLLMの両方が、様々なオブジェクトに関する原子世界の知識を示すが、オブジェクト操作と配置タスクのための正しいソリューションで、この知識を構成するのに失敗する例を示す。
また、より洗練されたクロスモーダルな注意で訓練された視覚言語モデルBLIPを使用して、そのモデルがグラウンドに失敗するオブジェクトの物理的特性に関連する事例を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:01:01 GMT)
From COBIT to ISO 42001: Evaluating Cybersecurity Frameworks for
Opportunities, Risks, and Regulatory Compliance in Commercializing Large
Language Models [5.5] 本研究は,4つの主要なサイバーセキュリティガバナンス,リスク・アンド・コンプライアンス(GRC)フレームワーク - NIST 2.0, 2019, ISO:2022, そして最新のISO 42001:2023の統合準備について検討した。
LLMと人的専門家の両方のループで分析した結果、LLM統合の可能性と、LLMのリスク監視の欠如が明らかになった。
我々は,セキュアでコンプライアンスのよいLLM統合をサポートするために,サイバーセキュリティフレームワークの強化に欠かせない技術として,人間-専門家によるループ検証プロセスの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 09:06:25 GMT)
Max-Linear Regression by Convex Programming [5.4] 我々は、最大線形回帰問題の推定器として、アンカーレグレッション(AR)によって与えられるスケーラブルな凸プログラムを定式化し、解析する。
以上の結果から, 対数係数まで, 正確な回復スケールについて, 十分な数のノイズのない観測結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:28:20 GMT)
IRConStyle: Image Restoration Framework Using Contrastive Learning and
Style Transfer [5.4] 我々は、任意のU-Net構造ネットワークに効率的に統合できる textbfConStyle と呼ばれる、画像復元のための新しいモジュールを提案する。
我々は,デノナイジング,デラミニング,デヘイジングなど,様々な画像修復作業について広範囲にわたる実験を行った。
19のベンチマークの結果は、ConStyleが任意のU-Netベースのネットワークと統合でき、性能を大幅に向上できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:52:50 GMT)
A Duality Analysis of Kernel Ridge Regression in the Noiseless Regime [5.2] 我々は、KRRが、対応するカーネルの固有値減衰とターゲット関数の相対的滑らかさの両方に依存する最小値の最適値が得られることを証明した。
我々の証明は Chen らによって導入された双対性フレームワーク (2023) の新たな拡張を利用しており、これはこの研究の範囲を超えてカーネルベースの手法を解析するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:57:59 GMT)
Analysis of Off-Policy Multi-Step TD-Learning with Linear Function
Approximation [5.2] 本稿では,線形関数近似,オフポリシー学習,ブートストラッピングを特徴とする多段階TD学習アルゴリズムを解析する。
2つのnステップのTD学習アルゴリズムが提案され分析され、このアルゴリズムは勾配と制御理論のモデルなし強化学習とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:42:50 GMT)
DeepLight: Reconstructing High-Resolution Observations of Nighttime
Light With Multi-Modal Remote Sensing Data [5.1] 夜間光(NTL)リモートセンシング観測は、一連の持続可能な開発目標を達成するための進捗を定量的に評価するためのユニークなプロキシとして機能する。
本研究では,マルチモーダルリモートセンシングデータを用いた高解像度NTL画像の再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:25:22 GMT)
Linguistic Intelligence in Large Language Models for Telecommunications [5.1] 自然言語処理(NLP)分野において,Large Language Models (LLMs) が大きな進歩を遂げている。
本研究は,電気通信分野におけるLLMの知識と理解能力を評価することを目的とする。
評価の結果,ゼロショットLLMは現状の細調整モデルに匹敵する性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:01:07 GMT)
Learning to reconstruct the bubble distribution with conductivity maps
using Invertible Neural Networks and Error Diffusion [5.0] 電解時に発生するガスバブルは反応を妨げ、セル効率を低下させ、エネルギー消費を増加させる。
Invertible Neural Networks (INNs) を用いて導電性フィールドを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:57:28 GMT)
Pre-training with Synthetic Data Helps Offline Reinforcement Learning [4.9] 性能向上には言語が不可欠ではないことを示す。
次に、人気のあるオフラインDRLアルゴリズムである保守的Q-Learning(CQL)について検討する。
驚くべきことに、少数の更新のための単純な合成データによる事前トレーニングにより、CQLも改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:54:06 GMT)
Concurrent Learning of Policy and Unknown Safety Constraints in
Reinforcement Learning [4.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、過去数十年にわたって、幅広い領域で意思決定に革命をもたらした。
しかし、現実のシナリオにRLポリシーをデプロイすることは、安全性を確保する上で重要な課題である。
従来の安全RLアプローチは、事前に定義された安全制約を政策学習プロセスに組み込むことに重点を置いてきた。
本稿では,安全なRL制御ポリシを同時に学習し,その環境の未知の安全制約パラメータを同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:01:15 GMT)
Federated Learning with Convex Global and Local Constraints [4.6] 拡張ラグランジアン(AL)法に基づく機械学習問題に対する新しいFLアルゴリズムを提案する。
特に,拡張ラグランジアン(AL)法に基づくML問題に対する新しいFLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:12:23 GMT)
Multi-graph Graph Matching for Coronary Artery Semantic Labeling [4.5] 冠状動脈意味的ラベル付けのためのマルチグラフグラフマッチング(MGM)アルゴリズムを提案する。
MGMアルゴリズムは、複数の血管木グラフにおける動脈間の類似性を評価し、各グラフ間のサイクル一貫性を考慮に入れている。
提案したMGMモデルでは,冠動脈セマンティックラベリングの精度は0.9471である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:02:00 GMT)
Language models as master equation solvers [4.5] 本稿では,マスタ方程式を解くための機械学習手法として,言語モデルの再利用を提案する。
我々は,確率パラメータ,初期条件,時間値を直接状態結合確率分布にマッピングするプロンプトベースニューラルネットワークを設計する。
強化学習フレームワーク内のポリシ勾配アルゴリズムを用いてネットワークをトレーニングし,一連の変動自己回帰モデルから得られるフィードバックの報奨を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:48:42 GMT)
Optimal Hadamard gate count for Clifford$+T$ synthesis of Pauli
rotations sequences [4.4] 本稿では,最小数のアダマールゲートを持つ$pi/4$ Pauli回転列を合成するアルゴリズムを提案する。
本稿では,第1と第2のT$ゲートの間に位置するアダマールゲート数を最適に最小化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:43:10 GMT)
DynaConF: Dynamic Forecasting of Non-Stationary Time Series [4.3] 非定常条件分布を時間とともにモデル化する新しい手法を提案する。
我々のモデルは、最先端のディープラーニングソリューションよりも定常的でない時系列に適応できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:47:11 GMT)
A Generative Machine Learning Model for Material Microstructure 3D
Reconstruction and Performance Evaluation [4.2] 2次元から3次元への次元展開は、現在の技術的観点から非常に難しい逆問題と見なされている。
U-netのマルチスケール特性とGANの生成能力を統合する新しい生成モデルが提案されている。
さらに、画像正規化損失とワッサーシュタイン距離損失を組み合わせることにより、モデルの精度をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:42:34 GMT)
Variational learning algorithms for quantum query complexity [4.0] 量子クエリの複雑さを研究するための変分学習アルゴリズムを開発した。
量子クエリの複雑さの様々なケースを解析するために,本手法を適用した。
本手法は,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上で容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:01:03 GMT)
QuaCer-C: Quantitative Certification of Knowledge Comprehension in LLMs [4.0] 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのベンチマークで素晴らしいパフォーマンスを示している。
そこで我々は,LLM の知識理解能力の認定を行う新しい認証フレームワークである QuaCer-C を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:16:57 GMT)
Evaluating Prompting Strategies for Grammatical Error Correction Based
on Language Proficiency [3.8] オーバーコレクションは,習熟度A(初心者レベル)と習熟度B(中間レベル)ではなく,先進言語学習者の書記(習熟度C)で主に発生する。
微調整のLLMや、英語学習者の例を書いている数発のショットでさえ、実際にはリコール対策の低下を示す傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:17:56 GMT)
FedMM: Federated Multi-Modal Learning with Modality Heterogeneity in
Computational Pathology [3.8] Federated Multi-Modal (FedMM) は、複数の単一モード特徴抽出器を訓練し、その後の分類性能を向上させる学習フレームワークである。
FedMMは、精度とAUCメトリクスの2つのベースラインを特に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:58:42 GMT)
The qubit information logic theory for understanding multi-qubit
entanglement and designing exotic entangled states [3.7] 量子情報方程式 (QIE) と論理を用いて, 多ビット絡み合いの相関挙動を記述する「量子情報論理」(QIL) 理論を開発した。
QILは、それぞれの可能な量子ビットの相関と、他の量子ビットが測定されたときにどのように相関が変化するかを直接記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:21:05 GMT)
Securing Bluetooth Low Energy: A Literature Review [3.6] Bluetooth Low Energy (BLE)技術は2.4GHz ISM帯域内で動作しており、現代の無線通信フレームワークの基盤となっている。
本稿では、ニッチなコンポーネントを除くBLEの基本的側面を掘り下げ、その中核機能と多様な接続ニーズにおける重要な役割を探求する。
その汎用性は、消費者電子製品、産業自動化、医療にまたがる応用を見つけ、安全クリティカルなシステムの信頼性と効率を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:08:44 GMT)
ByteComposer: a Human-like Melody Composition Method based on Language
Model Agent [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は、マルチモーダル理解と生成タスクの進歩を奨励している。
我々は,人間の創造的パイプラインを4つのステップでエミュレートするエージェントフレームワークByteComposerを提案する。
我々は、GPT4およびオープンソースの大規模言語モデルに関する広範な実験を行い、フレームワークの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:35:07 GMT)
Selective Task offloading for Maximum Inference Accuracy and Energy
efficient Real-Time IoT Sensing Systems [3.1] 多次元クナップサック問題の解法として,軽量ハイブリッド遺伝的アルゴリズム(LGSTO)を提案する。
実験の結果,LGSTOは最高速のスキームよりも3倍高速であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:46:06 GMT)
A mathematical model for simultaneous personnel shift planning and
unrelated parallel machine scheduling [3.0] 本稿では,産業利用事例から得られた生産スケジューリング問題に対処する。
人件費制約を伴う非関連並列マシンスケジューリングに焦点を当てている。
機械間での人員共有を前提としており、作業処理中に機械の設置と監督に1人の人員を要している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:04:04 GMT)
A New Secure Memory System for Efficient Data Protection and Access Pattern Obfuscation [3.0] 我々は、暗号化なしでデータコンテンツの機密性を保持する包括的なセキュリティソリューションであるSecure Scattered Memory (SSM)を紹介する。
SSMは本質的にメモリアクセスパターンを曖昧にするために設計されており、メモリデータの機密性を大幅に向上させる。
また、データコンテンツとメモリアクセスパターンの両方のセキュリティを保証するためにPath ORAMを適用する拡張であるSSM+も導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:23:34 GMT)
High dynamic-range and portable magnetometer using ensemble
nitrogen-vacancy centers in diamond [2.6] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、広範囲なセンシング用途を実現するために研究されている。
ここでは、コンパクトでポータブルなNV中心のアンサンブルを備えた磁気センサを実現し、これをQuantum MagPIと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:10:11 GMT)
Broadcasting in random recursive dags [2.3] 均一な$k$-scダグは、既存のノードからランダムに$k$親を選択することでランダムランダムツリーを一般化する。
すべてのノードがビットを受信すると、$k$-sc dagがルートを特定せずに表示される。
以下の関数として$p$のしきい値は、すべてのノードの多数ルールが$c1/2$のエラーを$c+o(1)$とします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:35:40 GMT)
A Quick Guide to Quantum Communication [2.3] 我々は、量子通信の役割を中立的に検討し、その重要性を今後の無線に提示する。
量子エンタングルメント、量子重ね合わせ、量子テレポーテーションなど、量子通信に関わる原理と基本的なメカニズムを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 04:00:37 GMT)
How Do Humans Write Code? Large Models Do It the Same Way Too [2.2] 大規模言語モデル(LLM)は数値計算を行う際にしばしば誤りを犯す。
HTL(Human-Think Language)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:40:01 GMT)
Multimodal Generative Models for Bankruptcy Prediction Using Textual
Data [2.2] 本研究では、会計、市場、テキストデータモダリティから情報を埋め込んだマルチモーダル表現を学習するマルチモーダル識別条件(CMMD)モデルを提案する。
この新たな手法では、会計と市場データは、テキストデータとは異なり、すべての企業で利用可能であるため、破産予測モデルでテキストデータを使用することが現実的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:08:24 GMT)
SDiT: Spiking Diffusion Model with Transformer [1.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は消費電力が低く、生物解釈可能な特性を持つ。
我々は、主流拡散モデルにおいてよく使われるU-net構造を置き換えるためにトランスフォーマーを利用する。
比較的低い計算コストと短いサンプリング時間で高品質な画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:24:09 GMT)
Design, Implementation and Analysis of a Compressed Sensing
Photoacoustic Projection Imaging System [1.5] 我々は圧縮係数4:3$のCS PAPIシステムを実装し、16個のILDの別々のグループで測定を行う。
結果: スパースリカバリ能力の証明されたCSをPAPIに統合し, 数値的にこの設定をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:18:23 GMT)
Between Copyright and Computer Science: The Law and Ethics of Generative AI [1.5] 著作権とコンピュータ科学は相反し、衝突し続けているが、共存できる。
本条は、一部の学者の見解に反して、公正使用法は、誰かが著作権のある資料にアクセスできるあらゆる方法に恵まれていないことを示す。
しかし、著作権業界は、著作権のある素材のほとんど全ての使用は、非表現的な使用であっても補償されなければならないと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:20:44 GMT)
Cooperation and Control in Delegation Games [1.5] マルチプリンシパル・マルチエージェントシナリオをデリゲートゲームとして研究する。
このようなゲームでは、制御の問題と協調の問題の2つの重要な障害モードがある。
理論上、実証的に、これらの措置が校長の福祉をどのように決定するかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:17:41 GMT)
An Interpretable and Efficient Infinite-Order Vector Autoregressive
Model for High-Dimensional Time Series [1.5] 本稿では,高次元時系列に対する新しいスパース無限次VARモデルを提案する。
このモデルによって得られたVARMA型力学の時間的・横断的な構造は別々に解釈できる。
統計的効率と解釈可能性の向上は、時間的情報をほとんど失わずに達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:53:59 GMT)
Topology-Aware Loss for Aorta and Great Vessel Segmentation in Computed
Tomography Images [1.5] 本稿では, 地平と予測のトポロジの相違を罰する新たなトポロジ認識損失関数を提案する。
4327枚のCT画像から,提案したトポロジ・アウェア・ロス関数がそれより優れた結果をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:44:33 GMT)
Ultrafast Superconducting Qubit Readout with the Quarton Coupler [1.5] State-of-the-art Readoutは、キュービットとそのリードアウト共振器間の分散クロスカー結合に基づいている。
本稿では、クォートンカプラを用いてトランスモンキュービットと読み出し共振器との間の大きな(250MHzを超える)クロスカーを容易にする新しい方式を提案する。
完全なマスター方程式シミュレーションは、99%以上の読み出し時間とQND忠実度で5 nsの読み出し時間を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:39:35 GMT)
Physics-based material parameters extraction from perovskite experiments
via Gaussian process [1.4] 我々は有機金属ペロブスカイト半導体の8つの基本材料パラメータを過渡発光実験から抽出できる分析プラットフォームを開発した。
熱劣化の例としては、ドーピング濃度とキャリア移動度の変化が支配的であり、欠陥エネルギー準位はほぼ変化していないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 02:53:48 GMT)
First Hitting Times on a Quantum Computer: Topological Effects and Dark
States [1.4] 複雑なエッジ重みを持つ有向三角形グラフで表されるリング上の量子ウォークを、量子ウォークが検出されるまで一定の速度で監視する。
最初の打時統計は、単体力学を用いて、分光学的に観測によって記録される。
研究中のIBM量子コンピュータでは、監視された量子ウォークの最初のヒット時間はノイズに耐性があることを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:59:25 GMT)
Multimodal Sleep Apnea Detection with Missing or Noisy Modalities [1.4] 本研究では,睡眠時無呼吸検出を行う際の欠損や雑音を補うことを目的とした包括的パイプラインを提案する。
本実験は,睡眠時無呼吸の検出において,提案モデルが他の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:29:36 GMT)
Ergodicity Breaking Under Confinement in Cold-Atom Quantum Simulators [1.3] スピン$1/2$量子リンクは、トポロジカル$theta$-angleを持つ1+1$D量子電磁力学の定式化を考える。
閉じ込めと、量子多体散乱とヒルベルト空間の断片化というエルゴディディディティ破滅のパラダイムの相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:33:55 GMT)
Simultaneous measurement of multimode squeezing [1.2] マルチモード圧縮光は、フォトニック量子技術においてますます人気のあるツールである。
本稿では,複数の空間モードで同時にスキューズを計測する方法を実験的に示す。
我々は,最高値の5.2 pm 0.2$dB,最高値の8.6 pm 0.3$dBを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:01:49 GMT)
GiMeFive: Towards Interpretable Facial Emotion Classification [1.1] 深層畳み込みニューラルネットワークは、顔の感情をうまく認識することが示されている。
本稿では,階層アクティベーションと勾配重み付きクラスマッピングを用いたGiMeFiveモデルを提案する。
実験結果から,本モデルでは従来の手法よりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 00:37:37 GMT)
Enforcing Temporal Constraints on Generative Agent Behavior with
Reactive Synthesis [1.1] 生成エージェントを生成するために,形式論理に基づくプログラム合成と大規模言語モデルの組み合わせを提案する。
提案手法ではテンポラルストリーム論理(TSL)を用いてエージェントに時間的構造を強制するオートマトンを生成する。
我々は、様々なアプリケーションドメインに特化した協調型対話型エージェントの作成に関わる様々なタスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:36:26 GMT)
Frustratingly Simple Prompting-based Text Denoising [1.1] 本稿では,自動エッセイ評価(AES)タスクに関する新しい視点を紹介し,静的エンティティとしてのASAPデータセットの従来の見方に挑戦する。
本論文は,テキストの復号化によってデータセットに小さな変更を加えることで,最終的な結果が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:23:06 GMT)
On the representation and learning of monotone triangular transport maps [1.0] 滑らかな関数による単調三角写像を表現するための枠組みを提案する。
本稿では,この枠組みを接合密度推定や条件密度推定にどのように適用できるかを示す。
このフレームワークは、様々なサンプルサイズで安定した性能を持つ、可能性のない推論モデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:13:34 GMT)
Efficient Ensemble for Multimodal Punctuation Restoration using
Time-Delay Neural Network [1.0] 自動音声認識の処理過程において,句読解は重要な役割を担っている。
マルチモーダル時間遅延ニューラルネットワークを用いたアンサンブル手法であるEfficientPunctを提案する。
現在のベストモデルを1.0 F1ポイント上回り、推論ネットワークパラメータの10分の1以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:02:38 GMT)
RevOrder: A Novel Method for Enhanced Arithmetic in Language Models [0.9] RevOrder は出力の桁を 1-digit (nD by 1D) 乗算タスクの追加、減算、n-digit で反転させる。
本手法はCSID(Count of Sequential Intermediate Digits)を$mathcalO(1)$に大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:11:14 GMT)
Distributed Online Rollout for Multivehicle Routing in Unmapped
Environments [0.8] 我々は、よく知られた多車両ルーティング問題に対して、完全に分散し、オンラインでスケーラブルな強化学習アルゴリズムを提案する。
エージェントはローカルクラスタに自己組織化し、各クラスタにローカルにマルチエージェントロールアウトスキームを独立に適用する。
提案アルゴリズムは, 放射半径の2倍と3倍の精度で, 基本方針よりも約2倍のコスト向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:57:58 GMT)
A Geometry of entanglement and entropy [0.8] 我々は、量子力学におけるその重要な役割を強調する、絡み合いの包括的概要を提供する。
本稿では,幾何学的視点による絡み合いの定量化と特徴化について論じる。
状態テレポーテーションのタスクに必要なリソースとしての絡み合いの例を最後に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:26:32 GMT)
ArEEG_Chars: Dataset for Envisioned Speech Recognition using EEG for
Arabic Characters [0.7] 我々は、アラビア文字のためのEEGデータセットを作成し、それをArEEG_Charsと命名した。
LSTMで最良の結果が得られ、精度は97%に達した。
ArEEG_Charsデータセットは研究者向けに公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 06:05:15 GMT)
Lower bounds for quantum-inspired classical algorithms via communication
complexity [0.6] 線形回帰の解法,クラスタリング,主成分分析,レコメンデーションシステム,ハミルトンシミュレーションについて検討する。
我々は、スパース、ハイランク、良質な行列関連問題に対して、大きな量子スピードアップが存在することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 02:15:00 GMT)
On an inequality of Lin, Kim and Hsieh and Strong Subadditivity [0.5] 非エントロピーノイマンの強い部分加法性を意味するLin, Kim, Hsiehの不等式の初等証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:29:23 GMT)
Denoising OCT Images Using Steered Mixture of Experts with Multi-Model
Inference [0.4] マルチモデル推論とオートエンコーダ(BM-SMoE-AE)を用いたブロックマッチングステアリング
本研究では,マルチモデル推論とオートエンコーダ(BM-SMoE-AE)を用いた新しいデノナイズアルゴリズム,Block-Matching Steered-Mixture of Expertsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:46:13 GMT)
Optimal Clifford Initial States for Ising Hamiltonians [0.4] CAFQAは変分量子アルゴリズムのための古典的なブートストラップである。
我々はクリフォード状態を分析し、新しいタイプのハミルトン多様体、すなわち横フィールドイジング・ハミルトン多様体の最小化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 17:31:35 GMT)
Predicting Outcomes in Video Games with Long Short Term Memory Networks [0.4] 本研究は,ゲームトーナメントにおける観客エンゲージメントを高めるために,リアルタイムな勝利予測手法を導入することを目的とする。
概念実証として,従来の2人プレイのアーケードゲームSuper Street Fighter II Turboにおけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:36:23 GMT)
Dental Severity Assessment through Few-shot Learning and SBERT
Fine-tuning [0.4] 口腔医療における自動化システムの統合はますます重要になっている。
機械学習アプローチは、口腔疾患の診断における診断困難、非効率性、エラーなどの課題に対処するための実行可能なソリューションを提供する。
本研究では,13種類の機械学習,深層学習,および大規模言語モデルを用いて口腔健康問題の重症度を判定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:02:19 GMT)
Rapid transform optimisation strategy for decoherence-protected quantum
register in diamond [0.3] ダイヤモンド中の窒素空孔色中心に関連する脱コヒーレンス保護スピンは、顕著な長いコヒーレンス時間を保持している。
我々の研究は、複数の最適化手法を用いて最適化された全マイクロ波制御戦略を提供し、スムーズなニアゼロエンドポイント制御フィールドのセットで処理時間を80ドル削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:41:14 GMT)
Protocols for Quantum Weak Coin Flipping [0.1] 弱いコインフリップは重要な暗号プリミティブである。
我々は関連するユニタリ作用素の正確な構成を与える。
本稿では, 明快なコインフリッププロトコルの構築について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:52:54 GMT)
Stabilizing remote entanglement via waveguide dissipation [0.1] チップ上のオープン導波路で接続された一対の非相互作用量子ビット間のリモート絡み合いの自律安定化を実証する。
デコヒーレンスで保護され、散逸安定化によって提供される定常的なリモート絡み合いは、分散量子コンピューティング、センシング、通信に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 03:25:58 GMT)
Zig-zag dynamics in a Stern-Gerlach spin measurement [0.0] ボヘミアのジグザグ力学の軌跡を可視化する。
対応する軌道は、左利きの電子状態と右利きの電子状態のカップリングの結果、ジグザギングを示す。
その結果、SternGerlachのセットアップにおいて、波動関数の特性として、およびランダム変数として「スピン」の異なる意味を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:18:19 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） (Sat, 24 Feb 2024 12:30:40 GMT)
Towards a Participatory and Social Justice-Oriented Measure of
Human-Robot Trust [0.0] 本稿では,信頼度尺度の設計と評価のための参加的かつ社会的正義志向のアプローチを提案する。
このプロセスは、ロボットに対する信頼に影響を与える要因を正確に反映した信頼尺度を作成するために、コミュニティのニーズとユニークな状況が優先される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 01:04:19 GMT)
The power-spectrum tensor in steady-state systems and its role in
quantum friction [0.0] 一般定常状態における系に対するパワースペクトルテンソルの特定の性質について論じる。
ゼロ温度では、接触のない量子電気抵抗力が物質体の配列に近接して移動する粒子に作用する量子摩擦の特定の問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 09:51:52 GMT)
Statistical Games [0.0] フィッシャーゲームとベイズゲームは統計ゲームの制限事例と見なせることを示す。
この研究の主な動機はベイズ統計をより広範な意思決定の枠組みに組み込むことであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 19:59:15 GMT)
Sandwich GAN: Image Reconstruction from Phase Mask based Anti-dazzle
Imaging [0.0] 従来のカメラシステムはレーザーノズルの悪影響を受けやすい。
我々は,ポイントスプレッド機能工学とディープ・ニューラルサンドイッチ・ネットワークを組み合わせたアプローチを開発する。
本手法では,センサの保護に加えて,現場からレーザーを共同で除去し,良好な劣化像を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:22:02 GMT)
Role of quantum correlations in daemonic expected utility [0.0] 本研究では, ある局所演算と古典的通信によって行われるデーモン的作業抽出における二部量子システムについて検討し, 量子相関の役割について検討する。
具体的には、いわゆる絶対リスク回避によって、変動の影響を受けない非中立リスクエージェントが、平均的な作業にのみ影響を受ける中立リスクエージェントとは異なる量子相関をどう見るかを示し、説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:50:49 GMT)
Revolutionizing Retail Analytics: Advancing Inventory and Customer Insight with AI [0.0] 本稿では,最先端機械学習技術を活用した革新的なアプローチを提案する。
我々は、これらの技術を活用して小売効率と顧客エンゲージメントを向上させる、高度なスマート小売分析システム(SRAS)の構築を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:03:01 GMT)
Relativistic time dilation from a quantum mechanism [0.0] ローレンツ変換は量子機構によって得られることを示す。
我々は、このメカニズムを特殊相対性理論の現象の源として仮定する。
この理論では、光の速度の基本的な限界は、より速い光粒子に対して透明な条件を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 19:50:20 GMT)
Quantumness of electron transport in quantum dots through Leggett-Garg
inequalities: An exact NEGF Approach [0.0] 電子状態のコヒーレントな操作は、ナノファブリケーションツールを用いて量子ドット(QD)デバイスで実現できることを示す。
我々は、ナノ構造による古典的および量子的輸送の区別を可能にするため、Leggett-Garg不等式(LGI)の枠組みを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:49:06 GMT)
Optimal Chaining of Vehicle Plans with Time Windows [0.0] 本研究は,時間ウィンドウで許容される遅延を考慮した新しい計画連鎖定式化と解法を提案する。
静的ダイヤル・ア・ライド問題を解くための新しい車両ディスパッチ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:51:53 GMT)
Next Visit Diagnosis Prediction via Medical Code-Centric Multimodal
Contrastive EHR Modelling with Hierarchical Regularisation [0.0] NECHOは,階層的正規化を伴う新しい医用コード中心のマルチモーダル・コントラスト学習フレームワークである。
まず, 医用コード, 人口統計, 臨床ノートを含む多面的情報をネットワーク設計を用いて統合する。
また,EHRデータの階層構造を学習するために,医療オントロジーにおける親レベル情報を用いてモダリティ固有のエンコーダを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 16:08:22 GMT)
Lorentz invariance and quantum mechanics [0.0] ボーム力学と自然崩壊モデルは、量子測定問題を克服する理論である。
時空理論をローレンツ不変にする方法は自明であるが、ベルが真剣なローレンツ不変性と呼ぶものを達成することが課題である。」
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:33:19 GMT)
Localised Dynamics in the Floquet Quantum East Model [0.0] 古典ガラスの単純な運動論的拘束モデルに触発された相互作用量子スピンチェーンである量子イーストモデルの離散時間バージョンについて検討する。
従来の研究では、非熱的局所化された固有状態の指数関数的に大きなファミリーの出現によって引き起こされる無秩序な局所化遷移が連続的に現れることが証明されていた。
我々の発見は、この遷移が現在、デジタル量子シミュレーションの最先端プラットフォームで観測可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:53:54 GMT)
Krylov Complexity in $2d$ CFTs with SL$(2,\mathbb{R})$ deformed
Hamiltonians [0.0] 変形したSL$(2,mathbbR)$ハミルトニアンの2次元共形場理論におけるクリロフ複素度を解析する。
真空状態では、K-複素性は普遍相構造を示す。
我々は、大容量CFTと自由場理論の両方を考慮して、励起状態における光作用素のK-複素性を計算するために解析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 15:14:19 GMT)
Inverse Hamiltonian design of highly-entangled quantum systems [0.0] 量子スピン系に自動微分を用いた逆設計手法を適用する。
本手法は, 結合依存異方性相互作用を持つキタエフモデルを自動的に検出する。
比較研究は、等方性ハイゼンベルク相互作用よりも、結合依存的な異方性相互作用が量子絡みを増幅することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 12:33:50 GMT)
Introduction to Variational Quantum Algorithms [0.0] これは、変分量子固有解法(VQE)や量子近似アルゴリズム最適化(QAOA)など、基本的な変分アルゴリズムの説明を提供する。
さらに、これらのアルゴリズムをより効率的にするために使用できる、より高度なテクニックと、それを使用する際の課題についても説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 18:14:13 GMT)
Integrating large language models and active inference to understand eye
movements in reading and dyslexia [0.0] 本稿では,階層型能動推論を用いた新しい計算モデルを提案し,視線と視線の動きをシミュレートする。
本モデルでは、失読症などの読取時の眼球運動に対する不適応推論効果の探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:55:22 GMT)
Information-Theoretic Equivalence of Entropic Multi-Marginal Optimal
Transport: A Theory for Multi-Agent Communication [0.0] この等価性は、エントロピー最適輸送(OT)の場合に容易に還元できる。
OTは知識と信念の違いを比較するために広く用いられているため、異なる信念を持つエージェント間のコミュニケーションにこの結果を適用する。
我々は、将来のマルチエージェントチームシステムにおけるOT理論に光を当てることができると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:54:59 GMT)
Externalities in Chore Division [0.0] 雑用分割問題は、不均一で望ましくないリソースを複数のエージェントの間で公平に分割することをシミュレートする。
まず、外部性を考慮して古典的なモデルを拡張しながら、古典的な比例性やエンビーフリーネスの概念の一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 07:47:49 GMT)
Explainable Contrastive and Cost-Sensitive Learning for Cervical Cancer
Classification [0.0] 最初に、トレーニング済みの5つのCNNを微調整し、誤分類の全体的なコストを最小化する。
教師付きコントラスト学習は、モデルが重要な特徴やパターンを捉えやすくするために含まれます。
実験の結果, 精度97.29%を達成し, 開発システムの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:03:30 GMT)
Enhancing Grover's Search Algorithm: A Modified Approach to Increase the
Probability of Good States [0.0] 本稿では,Grover検索アルゴリズムを改良し,アルゴリズムの初期イテレーションにおける良好な状態を見つける可能性を高める。
これは (y+z) 軸のまわりに回転ゲートを組み込むことを提案し、その位相は初期反復時の微分器出力の微分から数学的に決定される。
以上の結果から,目標状態の特定に要する反復回数が約28%減少し,全体のプロセスが高速化されたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:01:42 GMT)
Enhanced Droplet Analysis Using Generative Adversarial Networks [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いて,液滴の人工画像を生成する方法を提案する。
我々の知る限りでは、この研究は初めて、液滴の検出を増強するための生成モデルを用いたものである。
その重要性は、効率的な噴霧システムを構築するためにノズル設計を最適化することだけでなく、様々な精密農業作業において不十分なデータに対する共通の課題に対処することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 21:20:53 GMT)
Efficient erasure of quantum information beyond Landauer's limit [0.0] 量子チャネルは、任意の量子ビット状態を単位確率で消去し、ランダウアーの極限を超えて動作することができる。
この方法は単体操作のみに基づいており、温度貯水池の非エネルギー的な自由度を純粋な状態に選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 13:33:40 GMT)
Detection Is Tracking: Point Cloud Multi-Sweep Deep Learning Models
Revisited [0.0] 自律運転では、ライダー測定は通常、ディープラーニングモデルによって実現された「仮想センサー」を介して行われる。
本稿では,このような入力には時間的情報が含まれており,仮想センサの出力には時間的情報も含むべきであると論じる。
本稿では,MULti-Sweep PAired Detector (MULSPAD)と呼ばれる深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 08:07:48 GMT)
Decoherence is an echo of Anderson localization in open quantum systems [0.0] 局所項を持つリンドブラッドマスター方程式により記述された単一粒子量子状態の時間発展について検討する。
我々は、時間進化状態または定常状態の位置ベースにおいて、外対角行列要素の崩壊に対する有限体積型基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:31:50 GMT)
Cryptanalysis and improvement of multimodal data encryption by
machine-learning-based system [0.0] このフィールドの様々な要求を満たす暗号化アルゴリズム。
暗号化アルゴリズムを分析するための最良のアプローチは、それを壊すための実用的で効率的なテクニックを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:02:21 GMT)
Complex behavior from intrinsic motivation to occupy action-state path
space [0.0] 行動の目標は、行動や状態の経路の将来の占有を最大化することである。
この占有原則によると、報酬はそれぞれの目標ではなく、パス空間を占有する手段である。
本研究では,舞踊,隠蔽,利他的行動の基本形態などの複雑な行動が,自然に経路空間を占有する本質的な動機から生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 05:29:54 GMT)
Brief Theory of Multiqubit Measurement [0.0] フォン・ノイマン・プロジェクターは、可能な純粋状態上のプロジェクターに対する数学的な期待の集合として、キューディット状態の位相像のアイデアを生成する。
エンタングルメントは、条件相像の形状が、他の粒子の測定に使用される可観測物の特性に依存することにより表される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 22:21:04 GMT)
Anomalous Casimir effect in an expanding ring [0.0] カシミール効果は真空の量子的性質のマクロ的な証拠である。
本研究では、この真空のエネルギーと圧力が、環の半径が十分に速くなったときに、追加で大きな補正が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:07:42 GMT)
Advancing BDD Software Testing: Dynamic Scenario Re-Usability And Step
Auto-Complete For Cucumber Framework [0.0] 本稿では,振る舞い駆動開発(BDD)Gherkinテストスクリプトのシナリオ内でのシナリオの再使用可能性について,Cucumber Javaフレームワークで紹介し,実装する。
この論文はまた、Cucumberのシングルスレッドシナリオ実行モデルの制限についても少し掘り下げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 23:15:39 GMT)
Adjusting exceptional points using saturable nonlinearities [0.0] 非エルミート二量体系における特異点の存在と位置に対する飽和非線形性の影響について検討した。
例外点を同定するために、定義された人口不均衡の方程式と完全に数値的な方法の両方から非線形固有値を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 11:40:23 GMT)
Abdelhak at SemEval-2024 Task 9 : Decoding Brainteasers, The Efficacy of
Dedicated Models Versus ChatGPT [0.0] 本研究では,BRAINTEASERタスク9を解くための専用モデルを提案する。
文と単語パズルによる側方思考能力の評価を目的とした新しい課題。
本モデルでは, 文パズル解法において, 総合スコア0.98でランク1を確保でき, 顕著な有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 20:00:03 GMT)
A novel data generation scheme for surrogate modelling with deep
operator networks [0.0] 本稿では,DeepONetsのトレーニングデータ生成に伴う計算負担を軽減するための新しい手法を提案する。
既存の文献とは異なり、データ生成のためのフレームワークは偏微分方程式の統合戦略を一切用いない。
提案手法は、他の演算子学習手法にも拡張可能であり、そのアプローチを広く適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 14:42:42 GMT)
A New Dynamic Distributed Planning Approach: Application to DPDP
Problems [0.0] このアプローチは、各エージェントが独自のプランを作成できる分散プランの分散計画のコンテキストに適合します。
当社のアプローチは、計画すべきアクションセットが変更されるたびに、各エージェントによる新しい計画を生成することです。
この新しい計画では、エージェントは、毎回、古い計画の古い実行されていないすべてのアクションと、変更によって強化された新しいアクションを計画し、新しい初期状態として、新しいアクションとして取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Feb 2024 10:06:04 GMT)