Beyond SOT: Tracking Multiple Generic Objects at Once [141.4] ジェネリックオブジェクト追跡(ジェネリックオブジェクト追跡、英: Generic Object Tracking、GOT)は、ビデオの最初のフレームでボックスをバウンディングすることによって指定されたターゲットオブジェクトを追跡する問題である。
大規模GOTベンチマークであるLaGOTを導入し,複数のアノテート対象オブジェクトをシーケンス毎に含む。
提案手法は単一オブジェクトのGOTデータセットに対して高い競合性を実現し,TrackingNet上での新たな技術状態が84.4%の成功率で設定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:59:38 GMT)
Learning Dynamic Mechanisms in Unknown Environments: A Reinforcement
Learning Approach [130.9] 本稿では,複数ラウンドの対話を通して動的ビックレー・クラーク・グローブ(VCG)機構を回復するための新しい学習アルゴリズムを提案する。
当社のアプローチの重要な貢献は、報酬のないオンライン強化学習(RL)を取り入れて、リッチな政策分野の探索を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:43:57 GMT)
Xformer: Hybrid X-Shaped Transformer for Image Denoising [114.4] 本稿では,XformerというハイブリッドX字型視覚変換器について紹介する。
Xformerは、合成および実世界の画像復調タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:29:01 GMT)
Defending Large Language Models against Jailbreak Attacks via Semantic
Smoothing [108.0] 適応型大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。
提案するSEMANTICSMOOTHは,与えられた入力プロンプトのセマンティック変換されたコピーの予測を集約するスムージングベースのディフェンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:36:03 GMT)
RoboCodeX: Multimodal Code Generation for Robotic Behavior Synthesis [102.2] 汎用ロボット行動合成のための木構造多モードコード生成フレームワークRoboCodeXを提案する。
RoboCodeXは、高レベルの人間の命令を複数のオブジェクト中心の操作ユニットに分解する。
概念的および知覚的理解を制御コマンドにマッピングする能力をさらに強化するため、事前学習のための特別なマルチモーダル推論データセットを収集し、教師付き微調整のための反復的自己更新手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:31:43 GMT)
Multimodal Web Navigation with Instruction-Finetuned Foundation Models [99.1] 視覚言語基礎モデルを用いたWebエージェントのためのデータ駆動オフライントレーニングについて検討する。
本稿では,WebページのスクリーンショットとHTMLページの両方を観察する命令追従型マルチモーダルエージェントWebGUMを提案する。
このレシピは,マルチモーダル認識,HTML理解,マルチステップ推論といったエージェントの能力を向上させることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:21:00 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。
具体的には,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を議論し、より効果的なGNNの開発を促進することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 01:26:36 GMT)
TMT: Tri-Modal Translation between Speech, Image, and Text by Processing
Different Modalities as Different Languages [96.9] Tri-Modal Translation (TMT) モデルは、音声、画像、テキストにまたがる任意のモダリティを翻訳する。
音声と画像データを個別のトークンにトークン化し、モダリティをまたいだ統一インターフェースを提供する。
TMTは単一モデルの性能を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:46:57 GMT)
Instance-aware Exploration-Verification-Exploitation for Instance
ImageGoal Navigation [95.3] インスタンスイメージゴールナビゲーション(IIN)は、探索されていない環境でゴールイメージによって表現された指定されたオブジェクトにナビゲートすることを目的としている。
本稿では、インスタンスレベルの画像目標ナビゲーションのための新しいモジュール型ナビゲーションフレームワーク、Exploration-Verification-Exploitation (IEVE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:59:10 GMT)
How Well Does GPT-4V(ision) Adapt to Distribution Shifts? A Preliminary
Investigation [90.9] GPT-4Vは最も先進的な多モード基盤モデルとして機能する。
本研究は, GPT-4Vの動的環境における適応性と一般化能力について, 厳密に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:10:18 GMT)
Evaluating Robustness of Generative Search Engine on Adversarial Factual Questions [89.4] 生成検索エンジンは、人々がオンラインで情報を求める方法を変える可能性を秘めている。
しかし,既存の大規模言語モデル(LLM)が支援する生成検索エンジンからの応答は必ずしも正確ではない。
検索強化世代は、敵がシステム全体を回避できるため、安全上の懸念を増す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:22:19 GMT)
Multiple-environment Self-adaptive Network for Aerial-view
Geo-localization [85.5] 航空ビューのジオローカライゼーションは、ドローンビュー画像とジオタグの衛星ビュー画像とをマッチングすることにより、未知の位置を決定する傾向がある。
本研究では,環境変化に伴う領域シフトを調整するために,マルチ環境自己適応ネットワーク(MuSe-Net)を提案する。
特に、MuSe-Netは、1つの多重環境スタイル抽出ネットワークと1つの自己適応的特徴抽出ネットワークを含む2分岐ニューラルネットワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:22:08 GMT)
On Bilingual Lexicon Induction with Large Language Models [81.7] 本稿では,バイリンガル辞書開発における次世代大規模言語モデルの可能性について検討する。
本研究では,1) 教師なしBLIにおけるゼロショットプロンプトと,2) シード翻訳ペアの組による少数ショットインコンテキストプロンプトについて検討する。
私たちの研究は、テキストからテキストへのmLLMの強力なBLI機能を示す最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:34:50 GMT)
ChatMusician: Understanding and Generating Music Intrinsically with LLM [81.5] ChatMusicianは、固有の音楽能力を統合するオープンソースのLarge Language Models(LLM)である。
外部のマルチモーダル・ニューラル構造やトークンーザを使わずに、純粋なテキスト・トークンーザで音楽を理解して生成することができる。
我々のモデルは、テキスト、コード、メロディ、モチーフ、音楽形式など、よく構造化されたフル長の音楽を構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:19:41 GMT)
A Real-World WebAgent with Planning, Long Context Understanding, and
Program Synthesis [69.2] 本稿では,WebAgentについて紹介する。WebAgentは自己経験から学習し,実際のWebサイト上でタスクを完了させるエージェントである。
WebAgentは、指示を標準のサブ命令に分解し、長いHTMLドキュメントをタスク関連スニペットに要約し、ウェブサイトで作用する計画である。
我々は、我々のモジュラーレシピが実際のWebサイトの成功を50%以上改善し、HTML-T5が様々なHTML理解タスクを解決する最良のモデルであることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:17:43 GMT)
How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach [68.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、将来の行動方針をフィードバックで改善することにより、シーケンシャルな意思決定問題の事実上の標準的実践となった。
大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、言語理解と生成において印象的な能力を示したが、探索と自己改善能力に欠けていた。
我々はLINVITというアルゴリズムを開発し、LLMガイダンスを値ベースRLの正規化因子として組み込んで学習に必要なデータ量を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:07:13 GMT)
Towards Efficient Quantum Hybrid Diffusion Models [68.4] 本稿では,量子ハイブリッド拡散モデルの設計手法を提案する。
量子コンピューティングの優れた一般化と古典的ネットワークのモジュラリティを組み合わせた2つのハイブリダイゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:57:51 GMT)
Archer: A Human-Labeled Text-to-SQL Dataset with Arithmetic, Commonsense
and Hypothetical Reasoning [67.7] このデータセットは、既存の公開データセットと比較して、はるかに高い複雑さを示している。
アーチャーは現在の最先端モデルの能力に挑戦し、スパイダーのリーダーボードの上位モデルはアーチャーのテストセットで6.73%の精度しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 00:12:38 GMT)
Towards Robust Image Stitching: An Adaptive Resistance Learning against
Compatible Attacks [67.0] 画像縫合は、様々な視点から捉えた画像をシームレスに単一の視野画像に統合する。
一対の撮像画像が与えられたとき、人間の視覚システムに気づかない微妙な摂動と歪みは、対応の一致を攻撃しがちである。
本稿では,敵対的攻撃に対する画像縫合の堅牢性向上に向けた最初の試みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:36:33 GMT)
Pre-Training LiDAR-Based 3D Object Detectors Through Colorization [65.0] 我々は,データとラベルのギャップを埋めるために,革新的な事前学習手法であるグラウンドドポイントカラー化(GPC)を導入する。
GPCは、LiDAR点雲を色付けし、価値あるセマンティック・キューを装備するモデルを教えている。
KITTIとデータセットの実験結果は、GPCの顕著な効果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 21:56:37 GMT)
From Noise to Clarity: Unraveling the Adversarial Suffix of Large
Language Model Attacks via Translation of Text Embeddings [64.3] 近年の研究では、有害な指示に接尾辞を付けることで、LSMの防御をハックできることが判明している。
本稿では,非可読な逆接尾辞をコヒーレントかつ可読なテキストに翻訳可能な逆接尾辞埋め込み翻訳フレームワーク(ASETF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:46:27 GMT)
Distribution-Free Fair Federated Learning with Small Samples [64.0] FedFaiREEは、分散化された環境で分散のないフェアラーニングのために小さなサンプルで開発された後処理アルゴリズムである。
公正性と精度の両面において厳密な理論的保証を提供し,実験結果により,提案手法の堅牢な実証検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:37:53 GMT)
Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities,
Potentials, and Challenges [62.9] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を提供する。
本稿では, 数学, 文章, プログラミング, 推論, 知識に基づく質問応答など, 教育能力に関する最近のLLM研究を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:41:24 GMT)
Detecting Machine-Generated Texts by Multi-Population Aware Optimization
for Maximum Mean Discrepancy [61.8] 機械生成テキスト(MGT)は、盗作、誤解を招く情報、幻覚などの重大なリスクを負う可能性がある。
MGTと人文テキストを区別することは困難である。
そこで本研究では,MDD-MPと呼ばれるMDDのテキストマルチユーザ対応最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:44:56 GMT)
Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance [61.1] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフベースのクラスタリングを改善する上で大きな可能性を秘めている。
モデルはGCNを適用するために初期グラフを事前に推定する。
一般的なデータクラスタリングには,Deep Contrastive Graph Learning (DCGL)モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:03:37 GMT)
LLM Blueprint: Enabling Text-to-Image Generation with Complex and
Detailed Prompts [60.5] 拡散に基づく生成モデルは、テキストと画像の生成が著しく進歩するが、長く複雑なテキストプロンプトを処理する際には困難に直面する。
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用してテキストプロンプトから重要なコンポーネントを抽出する手法を提案する。
複数のオブジェクトを特徴とする複雑なプロンプトの評価は,ベースライン拡散モデルと比較して,リコールの大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:23:00 GMT)
Defending Against Weight-Poisoning Backdoor Attacks for
Parameter-Efficient Fine-Tuning [60.4] パラメータ効率のよい微調整(PEFT)は,重み付けによるバックドア攻撃の影響を受けやすいことを示す。
PEFTを利用したPSIM(Poisoned Sample Identification Module)を開発した。
テキスト分類タスク,5つの微調整戦略,および3つの重み付けバックドア攻撃手法について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:21:01 GMT)
Towards A Unified View of Answer Calibration for Multi-Step Reasoning [58.9] 回答校正手法の分類を精査し、ステップレベルとパスレベルに分類する。
実験結果から、両戦略の優位性の統合は最適な結果をもたらす傾向があることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:53:37 GMT)
Shaving Weights with Occam's Razor: Bayesian Sparsification for Neural
Networks Using the Marginal Likelihood [56.0] ニューラルネットワークのスパーシフィケーションは、計算時間とメモリコストを削減できる有望な方法である。
Sparsifiability via the Marginal chance (SpaM) a pruning framework。
当社のフレームワークの有効性を,特に高頻度で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:48:13 GMT)
Art or Artifice? Large Language Models and the False Promise of
Creativity [53.0] 本稿では,創造性を製品として評価するTorrance Test of Creative Writing (TTCW)を提案する。
TTCWは14のバイナリテストで構成されており、Fluency、Flexibility、Originality、Elaborationの3次元に分かれている。
分析の結果,LPM生成したストーリーはプロのストーリーよりもTTCWが3～10倍少ないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:57:01 GMT)
GumbelSoft: Diversified Language Model Watermarking via the
GumbelMax-trick [52.9] 大型言語モデル(LLM)は、人間のようなテキストを生成するだけでなく、フェイクニュースや学術的不正の誤用も懸念している。
デコードベースの透かし、特にGumbelMax-trickベースの透かし(GM透かし)は、機械生成テキストを保護するためのスタンドアウトソリューションである。
我々は,新しいタイプのGM透かし,Logits-Addition透かし,およびその3つの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:26:13 GMT)
Parameter-Efficient Conversational Recommender System as a Language
Processing Task [52.5] 会話レコメンデータシステム(CRS)は,自然言語会話を通じてユーザの嗜好を喚起することで,ユーザに対して関連項目を推薦することを目的としている。
先行作業では、アイテムのセマンティック情報、対話生成のための言語モデル、関連する項目のランク付けのためのレコメンデーションモジュールとして、外部知識グラフを利用することが多い。
本稿では、自然言語の項目を表現し、CRSを自然言語処理タスクとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:00:48 GMT)
Deep Homography Estimation for Visual Place Recognition [51.7] 本稿では,変換器を用いたディープホモグラフィー推定(DHE)ネットワークを提案する。
バックボーンネットワークによって抽出された濃密な特徴写像を入力とし、高速で学習可能な幾何的検証のためにホモグラフィーに適合する。
ベンチマークデータセットを用いた実験により,本手法はいくつかの最先端手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:22:17 GMT)
ARIN: Adaptive Resampling and Instance Normalization for Robust Blind
Inpainting of Dunhuang Cave Paintings [51.4] この研究で我々は、ダンワン洞窟のイメージを描き出すという現実世界の環境に取り組みました。
ダンファンのデータセットは壁画で構成されており、その半数は腐食と老化に悩まされている。
我々は、最先端(SOTA)の超解像とデブロアリングネットワークに基づく2つの既存手法を修正した。
これらの劣化した洞窟画をうまく塗布し,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） (Sun, 25 Feb 2024 20:27:20 GMT)
PDETime: Rethinking Long-Term Multivariate Time Series Forecasting from
the perspective of partial differential equations [49.8] 本稿では,ニューラルPDEソルバの原理に着想を得た新しいLMTFモデルであるPDETimeを提案する。
7つの異なる時間的実世界のLMTFデータセットを用いた実験により、PDETimeがデータ固有の性質に効果的に適応できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:39:44 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） (Sun, 25 Feb 2024 02:00:07 GMT)
RAM-EHR: Retrieval Augmentation Meets Clinical Predictions on Electronic
Health Records [49.2] RAM-EHRはRetrieval AugMentationパイプラインであり、Electronic Health Recordsにおける臨床予測を改善する。
RAM-EHRはまず複数の知識ソースを収集し、それらをテキスト形式に変換し、密度の高い検索を用いて医療概念に関する情報を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:10:20 GMT)
Rewards-in-Context: Multi-objective Alignment of Foundation Models with
Dynamic Preference Adjustment [48.8] リワード・イン・コンテキスト(Rewards-in-Context, RiC)を導入する。
RiCは単一のファンデーションモデルの教師付き微調整のみを必要とし、推論時間中にユーザの好みを動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:38:48 GMT)
CompoDiff: Versatile Composed Image Retrieval With Latent Diffusion [46.9] 本稿では,ゼロショット合成画像検索(ZS-CIR)を遅延拡散で解くための新しい拡散モデルCompoDiffを提案する。
また,CIRモデルをトレーニングするための1880万の参照画像,条件,および対応するターゲット画像三重項を含む,SynthTriplets18Mという新しい合成データセットも紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:22:29 GMT)
Function Vectors in Large Language Models [45.3] 自己回帰変換言語モデル(LM)内のベクトルとして入力出力関数を表す単純な神経機構の存在を報告する。
多様なコンテキスト内学習(ICL)タスクの因果媒介分析を用いて、少数の注意ヘッドがデモされたタスクのコンパクトな表現を伝達し、関数ベクトル(FV)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:32:18 GMT)
Error-Robust Retrieval for Chinese Spelling Check [43.6] Chinese Spelling Check (CSC)は、中国のコンテキストにおけるエラートークンの検出と修正を目的としている。
これまでの方法では、既存のデータセットを完全に活用できない場合がある。
そこで我々は,中国語スペルチェックのための誤り情報付きプラグ・アンド・プレイ検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:17:52 GMT)
GraphWiz: An Instruction-Following Language Model for Graph Problems [43.3] GraphInstructは、言語モデルに明示的な推論パスを用いて、幅広いグラフ問題に対処する機能を持たせるために設計されたデータセットである。
GraphWizは、明確な推論プロセスを生成しながら、さまざまなグラフ問題タイプを解決できるオープンソースの言語モデルです。
拡張モデルであるGraphWiz-DPOは、9つのタスクで平均65%の精度を達成し、GPT-4を平均43.8%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:41:32 GMT)
Budget-Constrained Tool Learning with Planning [42.9] 本稿では,予算制約ツール学習のための新しい手法を提案する。
当社のアプローチでは、ツールを利用する前に、予算制約の下で望ましいプランを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:46:33 GMT)
Diving Deep into Regions: Exploiting Regional Information Transformer
for Single Image Deraining [42.7] Region Transformer Block (RTB) は Region Masked Attention (RMA) 機構と Mixed Gate Forward Block (MGFB) を統合している
我々のモデルは最先端の性能に到達し、画像劣化の品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:09:30 GMT)
LDB: A Large Language Model Debugger via Verifying Runtime Execution
Step-by-step [42.4] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成の大きな進歩を導いている。
本研究では,Large Language Model Debugger (LDB)を紹介する。
LDBはプログラムを基本ブロックに分割し、実行中の各ブロックの後に中間変数の値を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 00:56:27 GMT)
Text-based Person Search in Full Images via Semantic-Driven Proposal
Generation [42.3] 本稿では,歩行者検出,識別,視覚意味的特徴埋め込みタスクを協調的に最適化するエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
クエリテキストを最大限に活用するために、セマンティック機能を活用して、リージョン提案ネットワークにテキスト記述された提案にもっと注意を払うように指示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:17:11 GMT)
Decoding Emotional Experiences in Dyadic Conversations of Married
Couples: Leveraging Semantic Similarity through Sentence Embedding [41.9] 本研究は,10分間の会話と10分間の肯定的な会話を交互に行う50人の夫婦の会話を分析した。
変換器ベースモデルであるGeneral Text Embeddings-Large を用いて各話者からの発話の埋め込みを求める。
その結果、類似度が低いことは、ポジティブな(しかし対立しない)会話においてよりポジティブな感情経験と関連していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 19:43:20 GMT)
Combining Machine Learning with Computational Fluid Dynamics using
OpenFOAM and SmartSim [41.9] OpenFOAMとSmartSimを使ってCFD+MLアルゴリズムを開発するための効果的でスケーラブルなソリューションを提供する。
SmartSimはCFD+MLアルゴリズムとRedisデータベースのプログラミングを大幅に単純化するOrchestratorを提供する。
我々はSmartSimを利用してOpenFOAMのさまざまなセグメントをMLに効果的に結合する方法を示し、これにはプリ/ポスト処理アプリケーション、ソルバ、関数オブジェクト、メッシュモーションソルバが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:39:44 GMT)
LoRA Meets Dropout under a Unified Framework [40.8] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのNLPアプリケーションにおいて重要な要素として現れている。
様々なドロップアウト手法は、当初は全てのパラメータを更新した完全な微調整のために設計されていたが、過剰なパラメータ冗長性に関連する過度な適合を緩和した。
我々は,これらの手法を,落下位置,構造パターン,補償基準に基づいてインスタンス化する総合的な調査のための統一的な枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:09:10 GMT)
InstructEdit: Instruction-based Knowledge Editing for Large Language
Models [40.7] InstructEditと呼ばれる命令ベースの編集技術を開発し、簡単な命令を使って様々なタスクパフォーマンスへのエディタの適応を容易にする。
予期せぬタスクを含む実験は、InstructEditが以前の強いベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:46:33 GMT)
Phonetic and Lexical Discovery of a Canine Language using HuBERT [40.6] 本稿では,犬の発声における潜在的なコミュニケーションパターンについて検討し,従来の言語分析障壁を超越する。
本稿では,HuBERTを用いた自己教師型アプローチを提案し,音素ラベルの正確な分類を可能にした。
我々は,ユーザのアップロードした犬の音声に語彙内に存在する音素n-gramを強調表示するWebベースの犬声分類ラベリングシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:35:45 GMT)
Likelihood-based Mitigation of Evaluation Bias in Large Language Models [39.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成タスクを自動メトリクスとして評価するために広く使われている。
LLMが評価に使用される場合、確率バイアスが存在する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:52:02 GMT)
PeriodicLoRA: Breaking the Low-Rank Bottleneck in LoRA Optimization [39.3] 監視された微調整は、下流タスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する最も一般的な方法である。
完全な微調整には膨大な計算資源が必要である。
LoRAは最も広く使われている手法の1つであり、最適化過程は本質的に低次元であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:43:41 GMT)
PST-Bench: Tracing and Benchmarking the Source of Publications [39.3] 本稿では,PST(Paper Source Trace)の問題について検討し,コンピュータ科学における高品質かつ継続的なデータセットPST-Benchを構築した。
PST-Benchに基づいて、様々なトピックにまたがる進化パターンの相違など、興味深い発見をいくつか明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:56:43 GMT)
Say More with Less: Understanding Prompt Learning Behaviors through Gist
Compression [39.2] 大規模言語モデル(LLM)は、入力コンテキストがユーザの意図に沿った出力を生成するために、長いプロンプトを必要とする。
本稿では,素早い解釈と工学を支援するプロンプトを圧縮する新しい手法を提案する。
Gist-COCOはエンコーダ-デコーダベースの言語モデルを採用し、その後追加のエンコーダをプラグインモジュールとして組み込んでgistトークンを使用してプロンプトを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:07:08 GMT)
Towards Fair Graph Anomaly Detection: Problem, New Datasets, and
Evaluation [38.6] 本稿では、FairGAD問題の公式定義と、世界的に有名なソーシャルメディアプラットフォームであるRedditとTwitterから構築された2つの新しいグラフデータセットについて紹介する。
研究コミュニティが現在使用している合成データセットと,FairGADデータセットとは大きく異なることを示す。
本データセットを用いて,既存のGAD11手法と非グラフAD法を用いて,5つの最先端フェアネス法の性能・公正トレードオフについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:00:20 GMT)
Scalable Diffusion Models with State Space Backbone [37.1] 拡散状態空間モデルは、時間、条件、ノイズの多いイメージパッチを含む全ての入力をトークンとして扱う。
我々はGflopsのフォワードパス複雑性によって測定されたDiSのスケーラビリティを解析する。
遅延空間におけるDiS-H/2モデルは、クラス条件のImageNetベンチマークにおける事前拡散モデルと同様のパフォーマンスレベルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:06:17 GMT)
Building Flexible Machine Learning Models for Scientific Computing at
Scale [36.5] 我々は科学計算の基礎モデル構築のためのパラダイムシフトアプローチであるOmniArchを紹介する。
包括的なPDEBenchデータセットで事前トレーニングされたOmniArchは、新しいパフォーマンスベンチマークを1D、2D、3D PDE用に設定する。
モデルの表現はさらに逆問題解決にまで拡張され、AI対応科学コンピューティング(AI4SC)の変革の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:19:01 GMT)
Safety of Multimodal Large Language Models on Images and Text [36.4] 本稿では,MLLMの安全性の評価,攻撃,防衛に関する現在の取り組みを,画像やテキスト上で体系的に調査する。
MLLMの安全性を評価するための評価データセットと指標について概説する。
次に,MLLMの安全性に関する攻撃・防御技術について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:20:54 GMT)
UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models [36.3] 本稿では,時空間エンコーダと命令調整パラダイムをシームレスに統合するUrbanPTを提案する。
我々は、様々な公開データセットに対して広範囲な実験を行い、異なる時間的予測タスクをカバーした。
結果は、慎重に設計されたアーキテクチャを持つUrbanPTが、最先端のベースラインを一貫して上回っていることを一貫して示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:37:29 GMT)
People Make Better Edits: Measuring the Efficacy of LLM-Generated
Counterfactually Augmented Data for Harmful Language Detection [35.9] NLPモデルは、刺激的な特徴に対して堅牢であることは必須である。
過去の作業は、トレーニングデータ拡張を使用して、このような急激な機能に対処しようと試みてきた。
生成NLPモデルを用いて,このタスクが自動化可能かどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:17:42 GMT)
Off-Path TCP Hijacking in Wi-Fi Networks: A Packet-Size Side Channel Attack [35.0] 我々は、Wi-Fiネットワークにおける基本的なサイドチャネル、特に観測可能なフレームサイズを明らかにし、攻撃者がTCPハイジャック攻撃を行うために利用することができる。
本研究は,オフパス攻撃者が,被害者のTCP接続をハイジャックするために,フレームサイズ側チャネルから十分な情報を抽出できることを明らかにする。
実世界の80のWi-Fiネットワークで攻撃を実行し、被害者のTCP接続を69 (86%) のWi-Fiネットワークでハイジャックしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:56:18 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Task-Adaptive Retrieval via
Hypernetwork [34.8] 人間は、過去の作業経験から関連する情報を回収するために、海馬に依存している。
エージェントが過去の経験を確立された強化学習アルゴリズムに組み込むための海馬のようなモジュールは2つの課題を提示している。
本稿では,タスク条件付きハイパーネットワークに基づく検索ネットワークを利用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:49:54 GMT)
Representation Learning with Large Language Models for Recommendation [34.5] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた表現学習によるレコメンデータの強化を目的とした,モデルに依存しないフレームワーク RLMRec を提案する。
RLMRecには補助的なテキスト信号が組み込まれており、LLMが権限を持つユーザ/イテムプロファイリングパラダイムを開発し、LLMの意味空間と協調的関係信号の表現空間を整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:44:27 GMT)
DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large
Vision-Language Models [34.3] 視覚言語モデル(VLM)を活用した自律運転システムDriveVLMを紹介する。
DriveVLMは、シーン記述、シーン分析、階層的計画のためのチェーン・オブ・シント(CoT)モジュールのユニークな組み合わせを統合している。
本稿では,DriveVLMの強みを従来の自律走行パイプラインと相乗化するハイブリッドシステムであるDriveVLM-Dualを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:58:56 GMT)
LLMs with Chain-of-Thought Are Non-Causal Reasoners [34.2] 我々は,大規模言語モデルにおけるCoT/インストラクションと回答の因果関係を評価するために因果解析を用いる。
インプリードSCMと人間の推論とを比較することで,LLMと人間の推論プロセスの相違点を浮き彫りにする。
文脈内学習、教師付き微調整、人間のフィードバックに対する強化学習は因果関係に大きな影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:13:04 GMT)
Policy Improvement using Language Feedback Models [33.8] 本稿では, 言語フィードバックモデル (LFM) を導入し, 模擬学習に望ましい行動を特定する。
LFMを訓練するために,言語記述に適応した視覚的軌跡について,Large Language Models (LLMs) からフィードバックを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:47:01 GMT)
TREE-G: Decision Trees Contesting Graph Neural Networks [33.4] TREE-Gは、グラフデータに特化した新しい分割関数を導入することで、標準的な決定木を変更する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)やグラフカーネル(Graph Kernels)などのグラフ学習アルゴリズムでは,TREE-Gが他のツリーベースモデルより一貫して優れていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:30:43 GMT)
Plausible Extractive Rationalization through Semi-Supervised Entailment
Signal [33.4] 抽出された有理量の妥当性を最適化するために,半教師付きアプローチを採用する。
我々は、事前学習された自然言語推論(NLI)モデルを採用し、さらに教師付き論理の小さなセットに微調整する。
質問応答タスクにおける説明と回答のアライメント合意を強制することにより、真理ラベルにアクセスせずに性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:25:45 GMT)
LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecasters by
Long-Short-Term Prompting [33.2] 時系列予測(TSF)は、現実世界のシナリオにおいて幅広い応用を見出す。
既存のプロンプトメソッドは、言語としてのTSFを過度に単純化する。
本稿では,LST Promptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:14:26 GMT)
Flooding with Absorption: An Efficient Protocol for Heterogeneous
Bandits over Complex Networks [30.9] 我々は,各エージェントがそれぞれ異なるアームを持つバンドイットインスタンスを解くマルチエージェント設定について検討する。
彼らの目標は、あるネットワーク上の通信プロトコルを介して協力しながら、グループの後悔を最小限にすることである。
本稿では,複雑なネットワークの浸水による通信コストの低減を図るため,FwA(Flooding with absorption)と呼ばれる新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:05:43 GMT)
Graph Neural Networks Use Graphs When They Shouldn't [29.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータの学習において主流のアプローチである。
我々は、GNNが実際に与えられたグラフ構造に過度に適合する傾向があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:48:34 GMT)
Resource-Aware Hierarchical Federated Learning for Video Caching in
Wireless Networks [29.1] ユーザの要求が時間とともにどのように変化するかを学ぶためには,プライバシ保護手法が望ましい。
本稿では,ユーザの今後のコンテンツ要求を予測するために,リソースを意識した階層型学習(RawHFL)ソリューションを提案する。
シミュレーションの結果,提案手法は予測精度と総エネルギー消費率において,検討されたベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:51:18 GMT)
$C^3$: Confidence Calibration Model Cascade for Inference-Efficient
Cross-Lingual Natural Language Understanding [28.9] 言語間自然言語理解(NLU)は自然言語処理(NLP)において重要な課題である
近年,多言語事前学習言語モデル (mPLM) の進歩により,これらのタスクの性能が著しく向上している。
既存のモデルカスケード法は、様々なモデルから電流入力を処理できる最も軽量なモデルを選択して、推論効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:07:56 GMT)
HiGPT: Heterogeneous Graph Language Model [28.8] 不均一グラフ学習は、異種グラフ内のエンティティ間の複雑な関係や多様な意味を捉えることを目的としている。
異種グラフ学習のための既存のフレームワークは、多種多様な異種グラフデータセットをまたいだ一般化に制限がある。
異種グラフ命令チューニングパラダイムを用いた一般的なグラフモデルであるHiGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:07:22 GMT)
AVI-Talking: Learning Audio-Visual Instructions for Expressive 3D
Talking Face Generation [28.7] 本稿では,表情生成のための音声・視覚指導システムを提案する。
人間の音声から直接顔の動きを学習する代わりに、私たちの2段階の戦略はLLMが最初に音声情報を解釈することを含む。
この2段階のプロセスは、LLMの組み込みと組み合わせて、モデルの解釈可能性を高め、ユーザーに命令を理解する柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:51:05 GMT)
Diffusion Posterior Proximal Sampling for Image Restoration [28.4] 拡散に基づく画像復元アルゴリズムは、事前訓練された拡散モデルを利用してデータ事前を利用する。
これらの戦略は、純白色雑音による雑音発生プロセスを開始し、各生成段階にランダムノイズを取り入れ、過度に滑らかな結果をもたらす。
本稿では拡散に基づく画像復元のための洗練されたパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:24:28 GMT)
HiFT: A Hierarchical Full Parameter Fine-Tuning Strategy [28.4] 本稿では,各学習段階におけるパラメータのサブセットのみを更新する,新しい非独立なエンドツーエンドの階層的微調整戦略であるHiFTを提案する。
この結果から,HiFTはパラメータ効率の高いファインチューニングと標準のフルパラメータファインチューニングに匹敵する性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:33:50 GMT)
GreenLLaMA: A Framework for Detoxification with Explanations [28.3] 最初の包括的エンドツーエンドデトキシフィケーションフレームワークであるGreenLLaMAを提案する。
まず,マルチステップデータ処理と生成戦略を適用したクロスプラットフォーム擬似並列コーパスを提案する。
我々の脱毒モデルは、人間に注釈付き並列コーパスで訓練されたSoTAモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 01:56:47 GMT)
Zero-Shot Unsupervised and Text-Based Audio Editing Using DDPM Inversion [28.2] 大規模な事前学習モデルを用いて、ゼロショットで信号を編集する手法は、最近画像領域で急速に進歩している。
本稿では,事前学習した拡散モデルにおけるDDPMインバージョンを用いた2つのゼロショット音声信号編集手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:39:37 GMT)
ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local
Iterations [28.2] Federated Learning(FL)は、複数のデバイスや組織間のモデルトレーニングを可能にする分散機械学習技術である。
敵は推論攻撃で 個人情報を推測できる
ディファレンシャルプライバシ(DP)は、このような攻撃を防ぐためにFLで広く利用されている。
適応的局所反復法(ALI-DPFL)を用いた微分プライベート・フェデレーション学習のアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:56:16 GMT)
PIDformer: Transformer Meets Control Theory [28.1] 我々は、そのソリューションのスムーズさを本質的に促進する自律的状態空間モデルとして自己意識を公表する。
モデルに参照点を持つPID(Proportional-Integral-Derivative)クローズドループフィードバック制御システムを導入し,ロバスト性や表現能力の向上を図る。
この制御フレームワークにより、新しい変換器のクラス、PID制御変換器(PIDformer)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:04:51 GMT)
Mixed Distillation Helps Smaller Language Model Better Reasoning [27.9] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) におけるプログラム・オブ・シント (PoT) とチェーン・オブ・シント (CoT) の強みを生かした混合蒸留 (MD) フレームワークを紹介する。
実験の結果, MDは, 様々なタスクにおいて, より小さなモデルのシングルパスとマルチパス推論能力を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:43:00 GMT)
LuaTaint: A Static Taint Analysis System for Web Interface Framework
Vulnerability of IoT Devices [27.9] 我々は,一般的なWebインターフェースフレームワークであるLuaTaint用に,LuaTaintと呼ばれる自動脆弱性検出システムを開発した。
LuTaintは、モバイル端末プラットフォームのWebセキュリティ問題に対処し、検出カバレッジを確保するために、静的なテナント分析を使用している。
LuaTaintのプロトタイプを開発し、8つの有名なベンダの92のIoTファームウェアでテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:52:02 GMT)
Dont Add, dont Miss: Effective Content Preserving Generation from
Pre-Selected Text Spans [27.6] 制御されたテキストリダクション(CTR)タスクは、典型的な要約スタイルのタスクの中でテキスト生成ステップを分離する。
従来の2つの制約に対処する高品質なオープンソースCTRモデルを導入する。
我々はGPT-4蒸留による銀のトレーニングデータ品質を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 14:45:00 GMT)
How Large Language Models Encode Context Knowledge? A Layer-Wise Probing
Study [27.2] 本稿では,知識を符号化する大規模言語モデルのレイヤーワイド能力について検討する。
探索データセットの構築にはChatGPTの強力な生成能力を活用する。
矛盾する知識と新たに獲得した知識の実験は、LLMが上位層でより多くのコンテキスト知識をエンコードすることを好んでいることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:15:42 GMT)
Interpreting Predictive Probabilities: Model Confidence or Human Label
Variation? [27.2] 私たちは、非常に異なる評価プロトコルを駆動する2つの主要な視点を特定します。
我々は,それらのメリットと限界について論じ,両者が信頼に値する,公平なNLPシステムにとって重要であるという立場を取る。
我々はツールを推奨し、人間のラベルに関する不確実性や不確実性について不整合表現を持つモデルへのエキサイティングな方向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:00:13 GMT)
How Interpretable are Reasoning Explanations from Prompting Large
Language Models? [27.2] 本稿では,多面的解釈可能性の評価を包括的かつ多面的に行い,信頼度だけでなく,コモンセンス推論ベンチマークにおける堅牢性や有用性についても検討する。
さらに,複数次元の解釈可能性に70%以上の改善をもたらす,自己拡張アライメント・オブ・シント(Self-Entailment-Alignment Chain-of-Thought)と呼ばれる単純な解釈可能性アライメント手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:26:18 GMT)
HyperMoE: Paying Attention to Unselected Experts in Mixture of Experts
via Dynamic Transfer [27.0] 言語モデルのMixture of Experts (MoE)は、各入力トークンを特定の専門家のサブセットに動的にルーティングすることで、モデルのキャパシティを増大させる効果が証明されている。
我々はHypernetworks上に構築された新しいMoEフレームワークであるHyperMoEを提案する。
このフレームワークは、マルチタスク学習における知識伝達の概念とMoEの計算処理を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:34:41 GMT)
More Than Routing: Joint GPS and Route Modeling for Refine Trajectory
Representation Learning [26.6] 本稿では,JGRMという自己監督技術に基づく共同GPSとルートモデリングを提案する。
我々は2つのエンコーダを開発し、それぞれルートとGPSの軌跡を表現できるように調整した。
2つのモードからの表現は、モーダル間情報相互作用のための共有変換器に入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:27:25 GMT)
Don't Forget Your Reward Values: Language Model Alignment via
Value-based Calibration [26.5] そこで本稿では,textbfValue を用いた textbfCalitextbfBration (VCB) 手法を提案する。
実験の結果,VCBはAIアシスタントや要約データセット上の既存のアライメント手法を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:45:10 GMT)
M3D: Dataset Condensation by Minimizing Maximum Mean Discrepancy [26.2] 最先端の訓練(SOTA)の深層モデルは、しばしば膨大なデータを必要とするため、かなりの訓練と保存コストがかかる。
データセットの凝縮は、オリジナルの大規模データセットから必須情報を保存する小さな合成集合を学ぶために開発された。
本稿では,最大平均離散度を最小化することにより,データセットの凝縮を最小化するためのM3Dという新しいDMベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:49:05 GMT)
Efficient Online Learning for Networks of Two-Compartment Spiking
Neurons [23.7] 本稿では,TC-LIFニューロンのネットワークに適した新しいオンライン学習手法を提案する。
我々はまた、時間情報統合を強化するために慎重に設計された適応型TC-LIFニューロンモデル(Adaptive TC-LIF)を提案する。
本手法は, オンライン学習のトレーニング効率とハードウェアフレンドリさを両立させながら, TC-LIFニューロンの優れた逐次モデリング能力の維持に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:15:12 GMT)
DynaMITE-RL: A Dynamic Model for Improved Temporal Meta-Reinforcement
Learning [23.4] 本稿ではメタ強化学習(meta-RL)アプローチであるDynaMITE-RLを紹介する。
また,DynaMITE-RLは,サンプル効率と推論リターンにおいて,最先端のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:36:03 GMT)
The MSR-Video to Text Dataset with Clean Annotations [23.1] MSR Video to Text (MSR-VTT)と呼ばれる大規模なデータセットは、しばしばメソッドのパフォーマンスをテストするためのベンチマークデータセットとして使用される。
その結果,データセットの映像内容の記述は非常に騒々しいこと,例えば重複字幕が多く,多くの字幕には文法的な問題が含まれていることがわかった。
これらの問題を除去してMSR-VTTアノテーションをクリーン化し、クリーン化したデータセット上でいくつかの典型的なビデオキャプションモデルをテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:04:32 GMT)
Understanding Public Perceptions of AI Conversational Agents: A
Cross-Cultural Analysis [22.9] 会話エージェント(CA)は日々の生活に統合され、ソーシャルメディアで重要な議論が巻き起こった。
本研究では,CAを取り巻く約100万のソーシャルメディア議論を計算手法を用いて分析した。
また,中国の参加者は,CAを温かくて有能であると見なす傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:34:22 GMT)
Spectrum Extraction and Clipping for Implicitly Linear Layers [22.8] 暗黙的に線形作用素のスペクトルを効率よく正確に計算し、制御する上で、自動微分の有効性を示す。
一般的な畳み込み層に対して正しい第1の切り抜き法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:28:28 GMT)
Attacking LLM Watermarks by Exploiting Their Strengths [22.1] 生成モデルは、AIが生成したテキスト、コード、画像が、多くのアプリケーションで生成したコンテンツをミラーすることを可能にする。
モデル出力に情報を埋め込んでソースを検証する技術であるウォーターマーキングは、そのようなAI生成コンテンツの誤用を軽減するのに有用である。
既存の透かし方式が驚くほど攻撃を受けやすいことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:24:07 GMT)
AllSpark: A Multimodal Spatio-Temporal General Intelligence Model with
Thirteen Modalities [21.7] マルチモーダル統一モデルを構成する基本原理であるLanguage as Reference Framework(LaRF)を紹介する。
我々はAllSparkと呼ばれるマルチモーダル時間的汎用人工知能モデルを提案する。
我々のモデルは、13の異なるモダリティを1D(テキスト、コード)、2D(RGB、斜め、赤外線、マルチスペクトル、ハイパースペクトル)、テーブル、グラフ、クラウド、ビデオなど統合されたフレームワークに統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:18:20 GMT)
Structural Knowledge-Driven Meta-Learning for Task Offloading in
Vehicular Networks with Integrated Communications, Sensing and Computing [21.5] タスクオフロードは、オンボードコンピューティングリソースが限られているため、遅延に敏感な車両用アプリケーションの厳格な要件を満たすための潜在的なソリューションである。
本稿では,モデルに基づくAMアルゴリズムとニューラルネットワークを併用した,創造的構造的知識駆動型メタラーニング(SKDML)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:31:59 GMT)
Cognitive Bias in High-Stakes Decision-Making with LLMs [21.3] 我々は,大規模言語モデル(LLM)における認知バイアスの発見,評価,緩和を目的としたフレームワークを開発する。
心理学と認知科学の先行研究に触発され、16,800のプロンプトを含むデータセットを開発し、異なる認知バイアスを評価する。
我々は,LSMを用いた新たな手法を提案する中で,様々なバイアス緩和策を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:35:56 GMT)
GenNBV: Generalizable Next-Best-View Policy for Active 3D Reconstruction [21.2] 我々は、エンドツーエンドの一般化可能なNBVポリシーであるGenNBVを提案する。
我々の政策は強化学習(RL)ベースのフレームワークを採用し、典型的な制限されたアクション空間を5次元自由空間に拡張する。
実験により, 建築規模が不明瞭な対象に対して, 98.26%, 97.12%のカバレッジ比を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:59:29 GMT)
FedFDP: Federated Learning with Fairness and Differential Privacy [21.1] Federated Learning(FL)は、データサイロの課題を克服する新しい機械学習パラダイムであり、大きな注目を集めている。
我々は、FedFairと呼ばれる公正なフェデレーション付きアルゴリズムを提案する。FedFairに基づいて、プライバシ保護を導入し、FedFDPアルゴリズムを形成する。
FedFDPでは、公正度を調整しながら差分プライバシーを実現するために、公平性を考慮したクリッピング戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:35:21 GMT)
Optimistic Thompson Sampling for No-Regret Learning in Unknown Games [20.7] この研究は、悪名高いゲームにおけるマルチプレイヤーシナリオの複雑さに取り組む
本稿では,Thompson Sampling(TS)に基づくアルゴリズムを導入し,相手の行動や報酬構造に関する情報を活用する。
EmphOptimism-then-NoRegret(OTN)フレームワークは、確立されたアルゴリズムに私たちの進歩をシームレスに組み込む先駆的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:48:38 GMT)
Momentum Benefits Non-IID Federated Learning Simply and Provably [20.4] フェデレートラーニングは大規模機械学習の強力なパラダイムである。
FedAvgとSCAFFOLDは、これらの課題に対処する2つの顕著なアルゴリズムである。
本稿では,FedAvgとSCAFFOLDの性能向上のための運動量の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:07:24 GMT)
Sustainable Supercomputing for AI: GPU Power Capping at HPC Scale [20.3] 最近の大規模言語モデルは、トレーニングとデプロイにかなりのリソースを必要とする。
適切なパワーキャッピング量では、温度とパワードローの両方に顕著な低下が見られる。
私たちの研究は、スーパーコンピュータスケールでのGPUパワーキャッピングの効果を、初めて実施し、より詳細に分析したものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:22:34 GMT)
Task Specific Pretraining with Noisy Labels for Remote sensing Image
Segmentation [20.0] 本研究は,セグメンテーションタスク特定事前学習のためのノイズラベルの未発見の可能性について検討する。
2つのデータセットの実験は、ノイズラベルを用いたタスク特定教師付き事前学習の有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:01:42 GMT)
ViSTec: Video Modeling for Sports Technique Recognition and Tactical
Analysis [19.9] ViSTecは、人間の認知にインスパイアされたビデオベースのスポーツ技術認識モデルである。
提案手法は,ストロークシーケンスにおける戦略的知識を明示的にモデル化するグラフを統合し,文脈的帰納バイアスによる技術認識を強化する。
中国の卓球チームの専門家によるケーススタディは、分析を自動化するモデルの能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:04:56 GMT)
SAME++: A Self-supervised Anatomical eMbeddings Enhanced medical image
registration framework using stable sampling and regularized transformation [19.7] 本研究では,自己監督型解剖学的eMbeddingアルゴリズムを用いて,非教師付き3次元医用画像登録のための高速かつ高精度な手法を提案する。
我々は、画像登録をアフィン変換、粗い変形、深度非パラメトリック変換、インスタンス最適化の4つのステップに分割するアプローチSAM-Enhanced registration (SAME++) を命名した。
完全な登録フレームワークとして、Mate++はDiceスコアの点で、リードメソッドの4.2%$ - 8.2%$を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:05:34 GMT)
Demonstration of 3 V Programmable Josephson Junction Arrays Using
Non-Integer-Multiple Logic [19.6] 本稿では、プログラマブルなジョセフソン電圧標準に使用できる整数表現のための新しい種類のプログラマブル論理を実証する。
これは、ほとんどのビットにおけるジャンクションの数を、通常のバイナリ論理や三項論理とは異なる可変整数値にすることができる。
超伝導短絡による短絡の欠落は、この論理の下で許容することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:49:48 GMT)
DOS: Diverse Outlier Sampling for Out-of-Distribution Detection [19.0] 我々は,OOD検出性能の外れ値のサンプリングには多様性が重要であることを示した。
本稿では,多種多様かつ情報的外乱を選択するためにDOS (Diverse Outlier Smpling) という,単純で斬新なサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:59:50 GMT)
Ever: Mitigating Hallucination in Large Language Models through
Real-Time Verification and Rectification [18.6] リアルタイム検証(Real-time Verification and Rectification)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
エバーは、リアルタイムでステップワイズな生成と幻覚の修正戦略を採用しています。
さまざまなタスクにまたがって、信頼できる、事実的に正確なテキストを生成することにおいて、大きな改善が示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:39:07 GMT)
OmDet: Large-scale vision-language multi-dataset pre-training with
multimodal detection network [18.0] この研究は、新しい言語対応のオブジェクト検出アーキテクチャであるOmDetを紹介した。
自然言語を普遍的な知識表現として活用することで、OmDetは多様なデータセットから"視覚語彙"を蓄積する。
我々は,OmDetが野生におけるオブジェクト検出,オープンボキャブラリ検出,句接地において,強いベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:39:50 GMT)
SegMamba: Long-range Sequential Modeling Mamba For 3D Medical Image
Segmentation [17.7] 我々は,新しい3次元医用画像textbfSegmentation textbfMambaモデルであるSegMambaを紹介した。
SegMambaは、状態空間モデルの観点から、全ボリューム特徴モデリングに優れています。
BraTS2023データセットの実験では、SegMambaの有効性と効率が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 14:45:06 GMT)
Behavioral Refinement via Interpolant-based Policy Diffusion [17.6] 拡散モデルは、標準ガウスノイズから作用(あるいは状態)を拡散することでポリシーを形成することを学習する。
学習対象のポリシーはガウスとは大きく異なり、少数の拡散ステップを使用すると性能が低下する可能性がある。
我々の手法はBRIDGERと呼ばれ、補間フレームワークを利用して任意のポリシーをブリッジし、模倣学習への柔軟なアプローチを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:19:21 GMT)
Adversarial-Robust Transfer Learning for Medical Imaging via Domain
Assimilation [17.5] 医用画像が公開されていないため、現代のアルゴリズムは、大量の自然画像に基づいて事前訓練されたモデルに依存するようになった。
自然画像と医療画像の間に重要なエムドメインの相違があり、AIモデルは敵の攻撃に対するエムの脆弱性を高める。
本稿では,テクスチャと色適応を伝達学習に導入する Em ドメイン同化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:39:15 GMT)
Policy Optimization in RLHF: The Impact of Out-of-preference Data [17.1] 本稿では、DPO(Direct Preference Optimization)とReward-Model-Based Policy Optimization(RMB-PO)の2つの一般的なアライメント手法について検討する。
RMB-PO+とも呼ばれるRMB-POの変種も検討されている。
特に、DPOと比較して、RMB-POはポリシー生成データを使用し、RMB-PO+は新たな好みのないデータを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 19:15:26 GMT)
Cieran: Designing Sequential Colormaps via In-Situ Active Preference
Learning [17.1] CieranはデータアナリストがJupyter Notebooks内のチャートを設計しながら、品質のカラーマップを素早く見つけることができるツールだ。
我々のシステムは、専門家が設計したカラーマップをランク付けし、ペア比較から新しいものを作成するために、アクティブな選好学習パラダイムを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:45:36 GMT)
Joint Learning of Blind Super-Resolution and Crack Segmentation for
Realistic Degraded Images [16.5] 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いた超解像(SR)によるき裂分割を提案する。
SRネットワークは、エンドツーエンドでバイナリセグメンテーションネットワークで共同で訓練される。
現実的なシナリオでは、SRネットワークは未知のぼやけによって劣化した低解像度の画像を処理するために、非盲点から盲点へと拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:25:16 GMT)
Distributed Graph Embedding with Information-Oriented Random Walks [16.3] グラフ埋め込みはグラフノードを低次元ベクトルにマッピングし、機械学習タスクで広く採用されている。
数十億のエッジグラフを埋め込むためにスケール可能な,汎用的で分散された情報中心のランダムウォークベースのグラフ埋め込みフレームワークであるDistGERを提案する。
D DistGERは2.33x-129x加速、機械間通信の45%削減、下流タスクの10%改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:12:26 GMT)
A unified Fourier slice method to derive ridgelet transform for a
variety of depth-2 neural networks [16.2] リッジレット変換は、与えられた関数$f$をパラメータ分布$gamma$にマッピングする擬逆演算子である。
ユークリッド空間上のディープ2完全連結ネットワークに対して、リッジレット変換は閉形式表現まで発見されている。
有限体 $mathbbF_p$ 上のネットワーク、抽象ヒルベルト空間 $mathcalH$ 上の群畳み込みネットワーク、非コンパクト対称空間 $G/K$ 上の完全連結ネットワーク、プーリング層など、様々な現代的なネットワークに対して変換を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:30:04 GMT)
Key Design Choices in Source-Free Unsupervised Domain Adaptation: An
In-depth Empirical Analysis [16.0] 本研究では、画像分類におけるSF-UDA(Source-Free Unsupervised Domain Adaptation)のベンチマークフレームワークを提供する。
この研究は、さまざまなSF-UDAテクニックを実証的に検証し、データセット間の一貫性を評価する。
トレーニング済みのデータセットと戦略を徹底的に評価し、特に教師付きおよび自己監督型の手法に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:37:36 GMT)
Enhancing Human Pose Estimation in Ancient Vase Paintings via
Perceptually-grounded Style Transfer Learning [15.9] 本研究では, 既知の人物の自然像のデータセットを適応させ, 画像スタイルの変換により, ギリシアの花瓶絵画の様式にアノテーションを付加する方法を示す。
我々は,スタイル変換学習を用いることで,平均平均精度(mAP)と平均平均リコール(mAR)を6%以上向上させることを示す。
徹底的なアブレーション研究では,スタイル強度の影響を対象とした解析を行い,モデルが汎用的なドメインスタイルを学習していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 21:07:14 GMT)
High-order topological pumping on a superconducting quantum processor [15.9] 16個の超伝導量子ビットからなる4$times$4平方格子アレイ上に4つの0次元角局在状態を形成する2次トポロジカルポンプを実験的に実証した。
超伝導量子ビットを用いた動的輸送画像からの高次トポロジカル位相の位相特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:43:02 GMT)
Inertial Navigation Meets Deep Learning: A Survey of Current Trends and
Future Directions [15.6] 近年,慣性センシングやセンサ融合の分野では,機械学習や深層学習技術の発達が著しく進んでいる。
本稿では,慣性センシングとセンサ融合のための深層学習手法を詳細に検討する。
キャリブレーションとデノナイズのための学習手法と、純粋な慣性航法とセンサ融合を改善するためのアプローチについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:24:09 GMT)
A VAE-based Framework for Learning Multi-Level Neural Granger-Causal
Connectivity [15.3] 本稿では, 関連系・異種系系の集合において, 成分間の顆粒・因果関係を共同で学習する変分オートエンコーダに基づくフレームワークを提案する。
提案するフレームワークの性能は,複数の合成データ設定に基づいて評価し,個別のシステム学習用に設計された既存手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:11:32 GMT)
An Empirical Study of Challenges in Machine Learning Asset Management [15.1] 既存の研究にもかかわらず、モデルバージョニングやデータトレーサビリティ、コラボレーションといった運用上の課題には、大きな知識ギャップが残っている。
本研究の目的は,開発者フォーラムやプラットフォームから15,065件の投稿を分析し,このギャップに対処することである。
ソフトウェア依存性、モデルデプロイメント、モデルトレーニングが最も議論されている16のマクロトピックにグループ化された、資産管理の課題に関連する133のトピックを明らかにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:05:52 GMT)
CodeAid: Evaluating a Classroom Deployment of an LLM-based Programming
Assistant that Balances Student and Educator Needs [14.9] LLMを使ったプログラミングアシスタントCodeAidは、コードソリューションを公開せずに技術的に正しい応答を提供する。
CodeAidは概念的疑問に答え、行ごとの説明で擬似コードを生成し、修正提案で生徒の誤ったコードに注釈を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:47:24 GMT)
Gender Biased Legal Case Retrieval System on Users' Decision Process [14.8] 法ケースサーチは、法律実務者の作業において重要な部分となっている。
判例検索における性差は, 裁判官の知覚に有意な影響を与えなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:54:13 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） (Sun, 25 Feb 2024 07:08:13 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） (Sun, 25 Feb 2024 09:03:40 GMT)
Large Language Models for Telecom: Forthcoming Impact on the Industry [13.5] 汎用的な言語理解と生成を実現するAI駆動型モデルであるLarge Language Models (LLMs)が、トランスフォーメーション・フォースとして登場した。
LLMの内部動作を掘り下げて、現在の機能と制限に関する洞察を提供しています。
通信分野におけるLCMの活用という特徴的課題に対処する,本質的な研究の方向性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:06:28 GMT)
A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical
Images [13.4] 移動物体(MOS)は自然画像において大きな進歩を遂げた。
医用画像におけるMOSのための基礎モデルiMOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:46:10 GMT)
Rethinking Software Engineering in the Era of Foundation Models: A
Curated Catalogue of Challenges in the Development of Trustworthy FMware [13.2] 企業FMware開発を非生産的でコストがかかり、リスクが高いものにした、SE4FMwareの10つの重要な課題を特定します。
我々はFMArtsを紹介します。これは、信頼できるFMウェアのエンジニアリングのためのクレードル・ツー・グラブプラットフォームを構築するための長期的な取り組みです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 00:53:16 GMT)
Language Models for Code Completion: A Practical Evaluation [13.2] 本研究は,実世界のコードを完成させる際の3つの公開言語モデルの定量的および定性的な評価を提供する。
1200以上のユーザから1年以上にわたって,実際の自動補完使用データを収集しました。
66.3%の障害はモデルの制限によるものであり、24.4%は開発コンテキストにおける不適切なモデル使用によるものであり、9.3%は開発者が過剰に記述した有効な要求であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:43:55 GMT)
Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey on Causal Emergence
and Related Quantitative Studies [12.8] 因果発生理論は出現を定量化するために因果関係の尺度を用いる。
因果の出現を定量化し、データを識別する。
因果表現学習,因果モデル抽象化,世界モデルに基づく強化学習によって,因果表現の出現を識別するアーキテクチャが共有されることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:15:22 GMT)
The effect of Leaky ReLUs on the training and generalization of
overparameterized networks [12.6] 絶対値活性化関数に対応する$alpha =-1$は、トレーニングエラー境界に対して最適であることを示す。
数値実験は、理論によって導かれる実践的な選択を実証的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 14:46:07 GMT)
A Step-by-step Introduction to the Implementation of Automatic
Differentiation [12.0] この文書は、単純な自動微分システムを実装するステップバイステップで導入する。
数学的概念と実装を合理化する。
それぞれの実装の詳細の背後にあるモチベーションを与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:41:08 GMT)
Citation-Enhanced Generation for LLM-based Chatbot [12.0] 大規模言語モデル(LLM)は多様なシナリオにまたがる強力な汎用知性を示す。
幻覚コンテンツは反応で生成され、適用性が著しく制限される。
ポストホック後のtextbfCitation-textbfEnhanced textbfGeneration (textbfCEG) アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:24:41 GMT)
Region Feature Descriptor Adapted to High Affine Transformations [11.3] 本稿では,アフィン変換をシミュレートした領域特徴記述子を提案する。
既存の古典的記述子に比べて精度と堅牢性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:09:49 GMT)
An Image Enhancement Method for Improving Small Intestinal Villi Clarity [11.3] 本稿では,Wireless Capsule Endoscopy (WCE)画像における小腸ビリの明瞭度向上を目的とした画像強調手法を提案する。
実験により,WCE画像強調法と比較すると,本手法は小腸ビリル像の縁部の詳細をアクセントするだけでなく,ノイズ増幅を巧みに抑制することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:43:07 GMT)
An Error-Matching Exclusion Method for Accelerating Visual SLAM [11.3] 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） (Sun, 25 Feb 2024 08:32:34 GMT)
A Robust Error-Resistant View Selection Method for 3D Reconstruction [11.3] 本稿では,頑健なエラー耐性ビュー選択法を提案する。
エラー耐性行列の各行のソート結果は、各ビューの候補ビューセットを決定する。
提案手法は,TUMデータセットとDTUデータセットの絶対軌道誤差の平均29.40%,および5.07%の減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:00:07 GMT)
A Highlight Removal Method for Capsule Endoscopy Images [11.3] 提案手法は,Crinimisi法やDeepGin法と比較して,ハイライト除去領域の変動係数が低いWCE画像からハイライトを効果的に除去する。
実験により,提案手法は,Crinimisi法やDeepGin法と比較して,ハイライト除去領域の変動係数が低いWCE画像からハイライトを効果的に除去することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:50:57 GMT)
A Feature Matching Method Based on Multi-Level Refinement Strategy [11.3] 実験により、KTGP-ORB法は、照明のバリエーションと曖昧さのある複雑なシーンにおいて、ORBアルゴリズムと比較して誤差を平均29.92%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:18:46 GMT)
Equivariant Frames and the Impossibility of Continuous Canonicalization [11.3] 非重み付きフレーム・アブラッシングは滑らかで非対称な関数を不連続な対称関数に変えることができることを示す。
我々は、点クラウド上の$SO(2)$,$SO(3)$,$S_n$の作用に対して、効率的で連続的な重み付きフレームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:40:42 GMT)
Cross-Resolution Land Cover Classification Using Outdated Products and
Transformers [11.2] 高解像度ラベル付きデータの欠如は依然として課題であり、土地被覆分類法の大規模適用を妨げる。
時代遅れデータを用いたクロスレゾリューション土地被覆分類のためのトランスフォーマーに基づく弱教師付き手法を提案する。
実験では、2013年から30m解像度の古い土地被覆製品をトレーニングラベルとして利用し、2017年から1m解像度の土地被覆地図を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:18:41 GMT)
Feature Selection Based on Orthogonal Constraints and Polygon Area [10.6] 特徴選択の目的は、各特徴の重要性を評価することにより、認識タスクにおける特徴の最適なサブセットを選択することである。
本稿では,特徴ラベルを拡張した依存関係間の非単調線形探索を提案する。
実験結果から,本手法は識別依存を効果的にとらえるだけでなく,次元分類性能を低下させる従来の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） (Sun, 25 Feb 2024 08:20:05 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning through Adaptive Weight
Clustering and Server-Side Distillation [10.5] Federated Learning(FL)は、複数のデバイスにわたるディープニューラルネットワークの協調トレーニングのための有望なテクニックである。
FLは、トレーニング中に繰り返しサーバー・クライアント間の通信によって、過剰な通信コストによって妨げられる。
本稿では,動的重みクラスタリングとサーバ側知識蒸留を組み合わせた新しいアプローチであるFedCompressを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:03:17 GMT)
Stochastic Online Instrumental Variable Regression: Regrets for
Endogeneity and Bandit Feedback [10.4] 本稿では,O2SLSのオンライン版であるO2SLS(O2SLS)を提案する。
O2SLS は $mathcal O(d_x$ および $d_z$)$ ID と $widetildemathcal O(sqrtd_zT)$ regret を示す。
内在性を持つ異なるデータセットに対しては、実験的に
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:55:12 GMT)
Domain Generalization In Robust Invariant Representation [10.1] 本稿では,分布外データに基づく不変表現の一般化について検討する。
不変モデルは分布シフトに頑健な非構造潜在表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:23:31 GMT)
EHRNoteQA: A Patient-Specific Question Answering Benchmark for
Evaluating Large Language Models in Clinical Settings [9.8] 本研究では,臨床環境におけるLarge Language Models (LLMs) の評価に適した,患者固有の質問応答ベンチマークであるEHRNoteQAを紹介する。
MIMIC-IV Electronic Health Record (EHR)に基づいて、3人の医療専門家からなるチームが、962のユニークな質問からなるデータセットをキュレートした。
このデータセットは、PhyloNetクレデンシャルアクセスの下で一般公開され、この重要な分野におけるさらなる研究が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:41:50 GMT)
CoDream: Exchanging dreams instead of models for federated aggregation
with heterogeneous models [8.9] 我々は、クライアントがランダムにデータを協調的に最適化する、codreamと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
私たちの重要な洞察は、このデータを共同で最適化することで、グローバルなデータ分布の特性を効果的に捉えることができるということです。
標準FLタスクのコドレームを実証的に検証し,モデルパラメータを共有せずに競合性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:07:32 GMT)
PokeLLMon: A Human-Parity Agent for Pokemon Battles with Large Language
Models [8.6] 戦術格闘ゲームにおいて,人間の対人性能を実現する最初のLDM型エージェントであるPokeLLMonを紹介する。
オンライン対人戦は、PokeLLMonの人間的な戦闘戦略とジャスト・イン・タイムの意思決定を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:54:49 GMT)
EncodingNet: A Novel Encoding-based MAC Design for Efficient Neural
Network Acceleration [8.3] 符号化に基づく新しいディジタル乗算累積(MAC)設計を提案する。
この新しい設計では、乗算器は単純な論理ゲートで置き換えられ、結果をワイドビット表現に投影する。
実験の結果、回路面積を最大79.63%削減し、DNNの実行電力を最大70.18%削減することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:35:30 GMT)
Feature-aligned N-BEATS with Sinkhorn divergence [8.2] ドメイン一般化時系列予測モデルとして特徴整列N-BEATSを提案する。
これは N-BEATS の非自明な拡張であり、二重剰余な積み重ね原理を表現学習フレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:37:19 GMT)
RLtools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for
Continuous Control [8.2] 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, RL)は、複数のドメインで有能なエージェントとコントロールポリシーを得られるが、一般的には、非常に長い訓練時間によって悩まされる。
RLtoolsは依存性のない、ヘッダのみの純粋なC++ライブラリで、深い教師付きと強化学習のためのライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 21:13:07 GMT)
Hierarchical Bayes Approach to Personalized Federated Unsupervised
Learning [7.9] 階層型ベイズ統計フレームワークに着想を得た最適化基準に基づくアルゴリズムを開発する。
我々は,限られたローカルデータと協調情報とのバランスを検出する適応アルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムを合成データと実データを用いて評価し、パーソナライズされたタスクに対する効果的なサンプル増幅を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:32:50 GMT)
SegReg: Segmenting OARs by Registering MR Images and CT Annotations [7.8] OAR(Organ at risk)セグメンテーションは放射線治療計画において重要なプロセスである。
我々は,MRIの登録にElastic Symmetric Normalizationを用いてOARセグメンテーションを行うSegRegという手法を提案する。
SegRegはCTのみのベースラインを16.78%、mIoUは18.77%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:39:53 GMT)
Exploring Non-Regular Extensions of Propositional Dynamic Logic with
Description-Logics Features [7.8] ALCを拡張した記述論理において、非正規経路表現が満足度チェックとクエリの決定可能性に与える影響について検討する。
以上の結果から, ALCvpl における概念満足度問題に対する決定性は, 一見無作為な自己演算子を加えると失われることがわかった。
古典的なデータベース設定とは対照的に、r#s#の非正則な原子を含むクエリに対するクエリエンテーメントの不確定性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:07:36 GMT)
Closed-Loop View of the Regulation of AI: Equal Impact across Repeated
Interactions [7.7] 我々は、平等な待遇と平等な影響という概念に基づいて構築された市民権法に基づく見解を論じる。
AIシステムとそのユーザのクローズドループビューでは、同等の処理がループを通過する。
平等な影響は、我々の見解では、反復的な相互作用における平均的な長期的行動に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:16:15 GMT)
Lossy Compression for Schr\"odinger-style Quantum Simulations [6.5] 我々は、量子回路をシミュレートするために必要なビット数を減らすために、損失圧縮スキームとして、スカラーおよびベクトル量子化をシュリンガー型量子回路シミュレーションに適用する。
量子フーリエ変換の6量子ビットシミュレーションでは、15ビット/振幅で忠実度を104ドルの深さで0.9ドルに保つのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 00:31:44 GMT)
Photoassociation of multiple cold molecules in a dipole trap [6.5] Rb2分子は磁気光学トラップに光関連し、精密な可視光分光を得る。
この方法は、内部状態や原子種が異なる様々な分子を光解離させるように、普遍的に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 04:49:12 GMT)
Vanilla Bayesian Optimization Performs Great in High Dimensions [6.5] 高次元問題はベイズ最適化アルゴリズムのアキレスのヒールと見なされてきた。
既存のアルゴリズムが、モデルの複雑さを下げるレンズを通して、これらの退化にどのように対処しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:31:57 GMT)
Efficient Title Reranker for Fast and Improved Knowledge-Intense NLP [6.4] 既存のリランカは、クエリと大量の長い検索されたテキストを繰り返しエンコードする必要がある。
本稿では,バニラ通過リランカ上で20x-40倍の高速化を実現するタイトルリグレードの新技術であるブロードキャスティングクエリ(Broadcasting Query)を用いて,効率的なタイトルリランカを提案する。
KILTナレッジベンチマークを用いて,実験した4つのデータセットすべてに対して,その有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 21:51:21 GMT)
VOLoc: Visual Place Recognition by Querying Compressed Lidar Map [6.3] VOLOCは、圧縮されたLidarマップをリアルタイムにキャプチャした画像シーケンスで検索する類似性を利用した視覚的位置認識手法である。
VOLOCは、Lidar-to-Lidarの位置認識よりも、ローエンドのモバイルカメラで圧縮されたLidarマップを利用するための新しいレコードを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:51:44 GMT)
Optimizing single-photon quantum radar detection through partially
postselected filtering [6.2] コンタングルド光子状態の測定による吸収材料の透過・反射の促進を目的としたアプローチを探索する。
その結果,平均2乗誤差の増加にもかかわらず,画像の信号-雑音比が著しく向上した。
これらの知見は、量子レーダの実装における我々のアプローチの潜在的な実用的応用を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:46:48 GMT)
Beyond Spatio-Temporal Representations: Evolving Fourier Transform for
Temporal Graphs [6.2] 本稿では、時間グラフ上の進化的表現をキャプチャする、最初の可逆スペクトル変換を提案する。
我々は、進化するグラフスペクトルをキャプチャするために、EDTで誘導される単純なニューラルモデルを開発する。
我々は,多数の大規模および標準時相グラフベンチマークにおいて理論的知見を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:05:25 GMT)
Towards Accurate Post-training Quantization for Reparameterized Models [6.2] 現在のポストトレーニング量子化法(PTQ)は、しばしばかなりの精度の劣化を引き起こす。
これは主にチャネル特異的およびサンプル特異的な外れ値によって引き起こされる。
本稿では、量子化された再パラメータ化モデルの精度を維持する新しいフレームワークであるRepAPQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:42:12 GMT)
Implementing Recycling Methods for Linear Systems in Python with an
Application to Multiple Objective Optimization [6.1] 我々は, 一般的なリサイクル手法を用いた線形システムの解法において, 計算の全体的なコスト削減を図る。
本研究では, リサイクリング最小残差法 (RMINRES) の有効性と, 係数行列間の写像について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 00:15:30 GMT)
Honeybee: Decentralized Peer Sampling with Verifiable Random Walks for Blockchain Data Sharding [6.1] We present Honeybee, a decentralized algorithm for sample node that using verible random walk。
ハネビーは、多くのビザンツのノードが存在しても攻撃に対して安全である。
提案アルゴリズムは全ノードと軽ノードの両方においてDAS関数に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 21:29:44 GMT)
SGS-SLAM: Semantic Gaussian Splatting For Neural Dense SLAM [5.7] 高精度な3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションと高忠実度再構成を実現するSGS-SLAMを提案する。
カメラポーズ推定、マップ再構成、セマンティックセグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:44:22 GMT)
Local stochastic computing using memristor-enabled stochastic logics [5.5] メムリスタとメムリスタスイッチングを用いた信頼性論理を開発する。
実用的な応用として、エッジ検出のためのコンパクトなロバーツクロス演算子を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:23:02 GMT)
A statistical method for crack detection in 3D concrete images [5.5] クラック領域を事前に検出するためにはロバストなアルゴリズムが必要である。
提案手法は,CT画像中の亀裂領域を高い確率で識別する合理化手法を提供することにより,この問題に対処する。
興味のある領域を効率的に同定することにより、本アルゴリズムは材料構造内の潜在的な異常をより集中的に調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:55:24 GMT)
Deep Neural Network Initialization with Sparsity Inducing Activations [5.4] 広幅ガウス過程の限界を用いて、隠れ出力の空間性を引き起こす非線形活性化の挙動を解析する。
未報告のトレーニング不安定性は、隠蔽層スパリフィケーションの最も自然な候補の2つとして証明されている。
この不安定性は、関連するガウス過程の分散写像の形状によって規定されたレベルにおいて、非線形活性化度をクリップすることで克服されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:11:40 GMT)
Low-power SNN-based audio source localisation using a Hilbert Transform
spike encoding scheme [5.3] 音源の定位は、個々のスピーカーから音声を分離し、ノイズを除去するために、多くの家電機器で使われている。
超低消費電力スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の効率的な実装を目的とした任意のマイクロホンアレイにおける音源定位手法を提案する。
提案手法は,従来の非SNN超解像法に匹敵する,SNN法における最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:12:18 GMT)
Probing Topology of Gaussian Mixed States by the Full Counting
Statistics [5.1] 近年、トポロジカル物理学の傾向は、トポロジカル分類を混合状態に拡張している。
密度行列のモジュラハミルトニアンが二次自由フェルミオンモデルであるガウス混合状態に焦点を当てる。
バルク-バウンダリー対応は、モジュラーハミルトンおよび密度行列の退化スペクトルの安定なギャップレスモードとして表される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:55:56 GMT)
Optimizing Portfolio Management and Risk Assessment in Digital Assets
Using Deep Learning for Predictive Analysis [5.0] 本稿では,DQNアルゴリズムを新規かつ簡単な方法で資産管理ポートフォリオに導入する。
この性能はベンチマークをはるかに上回り、ポートフォリオ管理におけるDRLアルゴリズムの有効性を十分に証明している。
異なる資産は別々に環境として訓練されるので、異なる資産間でQ値が漂う現象があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:23:57 GMT)
Direct Punjabi to English speech translation using discrete units [4.9] 本稿では,Punjabi という言語を英語に翻訳する手法を提案する。
また、トランスフォーマーに基づく翻訳モデルへの入力として、離散音響単位と呼ばれる音声の離散表現を用いた場合の性能についても検討する。
以上の結果から,U2UTモデルは3.69BLEUスコアによるS2UTモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:03:34 GMT)
Generative Flow Networks as Entropy-Regularized RL [4.9] 生成フローネットワーク(ジェネレーティブフローネットワーク、英:generative flow network、GFlowNets)は、一連の行動を通じて与えられた報酬に比例確率を持つ合成対象をサンプリングするためのポリシーを訓練する手法である。
生成フローネットワークの学習作業は,エントロピー規則化強化学習問題として効率的に行うことができることを示す。
先に報告した結果とは対照的に,エントロピー的RLアプローチは,既存のGFlowNetトレーニング手法と競合する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 19:39:24 GMT)
DistALANER: Distantly Supervised Active Learning Augmented Named Entity
Recognition in the Open Source Software Ecosystem [4.7] 提案手法は,2段階の遠隔教師付きアノテーションプロセスを用いて,注釈付きソフトウェアデータの不足に対処することを目的としている。
これらの強力なテクニックを活用することで、私たちはパフォーマンスをモデル化するだけでなく、コストや専門家アノテータの不足に関連する制限を効果的に軽減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:40:49 GMT)
Can Authorship Attribution Models Distinguish Speakers in Speech
Transcripts? [4.7] オーサシップ検証は、2つの異なる書き込みサンプルが同じ著者を共有するかどうかを決定するタスクである。
本稿では,新たな課題を提起する書き起こし音声の属性について考察する。
会話音声の書き起こしに焦点をあてた話者属性のための新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:06:49 GMT)
Regulating AI: Applying insights from behavioural economics and
psychology to the application of article 5 of the EU AI Act [4.4] 欧州連合の人工知能法第5条は、AIの使用を規制することを意図している。
AIによってどの操作テクニックが呼び出されるかを特定できないため、潜在的に重大な損害を被る可能性がある。
本稿では、AIがこれらの技術をどのように呼び出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 19:27:28 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） (Sun, 25 Feb 2024 07:58:07 GMT)
From Text to Transformation: A Comprehensive Review of Large Language
Models' Versatility [4.2] 本研究では,GPT(Generative Pre-Trained Transformer)やBERT(Bidirectional Representations from Transformers)などの大規模言語モデル(LLM)の拡張について検討する。
自然言語処理(NLP)の確立した進歩にもかかわらず、これらのLLMは適合性、全体的幸福、都市計画、気候モデリング、災害管理といった領域に影響を及ぼすために体系的に検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:47:59 GMT)
ROS-Causal: A ROS-based Causal Analysis Framework for Human-Robot
Interaction Applications [4.1] 本稿では,人間とロボットの空間的相互作用における因果発見の枠組みであるROS-Causalを紹介する。
ROSと統合されたアドホックシミュレータは、アプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:37:23 GMT)
Scalable Multipartite Entanglement of Remote Rare-earth Ion Qubits [4.0] 内部スピンを持つ単一光子エミッタは、量子リピータネットワークの開発において主要な候補である。
我々は、周波数消去光子検出とリアルタイム量子制御を利用する量子ネットワークにスケーラブルなアプローチを導入する。
この結果は, 固体エミッタの非均一性と不安定性によって課される普遍的限界を克服するための実用的な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:55:29 GMT)
Universal quantum operations and ancilla-based readout for tweezer
clocks [3.4] 我々は、中性原子の超狭光遷移に対する普遍量子演算とアンシラに基づく読み出しを示す。
我々の研究は、中性原子を持つハイブリッドプロセッサクロックデバイスの基礎を築き、量子センサーにリンクされた量子プロセッサの実用的応用の可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:35:36 GMT)
MoodCapture: Depression Detection Using In-the-Wild Smartphone Images [3.2] MoodCaptureは、スマートフォンの前面カメラから自動的に撮影される画像に基づいて、うつ病を評価する新しいアプローチである。
うつ病と診断されたN=177人の被験者から,90日間,野生で125,000枚以上の写真を収集した。
分析では、角度、支配的な色、位置、物体、照明などの重要な画像特性について調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:08:58 GMT)
Discrete Prompt Compression with Reinforcement Learning [3.1] Compressed prompts aid instruction-tuned language model (LM) inovercoming context window limit and reduce computational cost。
既存のメソッドは、主にトレーニングの埋め込みに基づいているが、解釈可能性、埋め込みトークンの固定数、異なるLM間の再利用性、ブラックボックスAPIとのインタラクションにおける適用性など、さまざまな課題に直面している。
本研究では,これらの問題に対処する離散的プロンプト圧縮法であるPCRLを用いた即時圧縮を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:15:45 GMT)
Trustworthy Personalized Bayesian Federated Learning via Posterior
Fine-Tune [3.1] ベイズ的手法を取り入れた,個人化されたフェデレーション学習のための新しいフレームワークを提案する。
我々は,新しいアルゴリズムが精度を向上するだけでなく,OOD検出においてベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:28:08 GMT)
StochCA: A Novel Approach for Exploiting Pretrained Models with
Cross-Attention [3.0] トランスフォーマーアーキテクチャに特有なクロスアテンション(StochCA)と呼ばれる新しい微調整手法を提案する。
この方法はトランスフォーマーの自己保持機構を変更し、微調整中に事前学習したモデルからの知識を選択的に活用する。
両領域の最先端アプローチに対するStochCAの優位性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:53:49 GMT)
Training a Bilingual Language Model by Mapping Tokens onto a Shared
Character Space [3.0] 我々は、ヘブライ語でアラビア文字の翻訳版を用いてバイリンガルアラビア語・ヘブライ語モデルを訓練する。
両言語に統一的なスクリプトを用いた言語モデルの性能を機械翻訳を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:26:39 GMT)
Log-majorization and matrix norm inequalities with application to
quantum information [2.7] アラキの対数行列化の拡張を示し、量子情報の$alpha$-$z$-R'enyi分散に適用する。
本論文は、加重幾何平均の標準不等式における等しい場合の著者の古い結果の証明を補正するための付録を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:33:46 GMT)
Maximizing UAV Fog Deployment Efficiency for Critical Rescue Operations [2.6] 災害シナリオや高高度救助活動では、無人航空機(UAV)を霧のノードとして統合することが重要になっている。
このような環境でUAVを統合することは本質的に困難であり、主な目的は接続性とカバレッジの最大化である。
本稿では,UAVをベースとしたダイナミックな霧の配置を主軸とした新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:32:18 GMT)
ClickSAM: Fine-tuning Segment Anything Model using click prompts for
ultrasound image segmentation [2.6] 超音波画像のクリックプロンプトを使ってSegment Anything Modelを微調整する。
ClickSAMは他の超音波画像分割モデルと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:25:50 GMT)
IR2: Information Regularization for Information Retrieval [2.5] 本稿では,情報検索のための情報正規化手法IR2について述べる。
実験結果から,我々の正則化手法は,検討したタスクにおいて,従来の合成クエリ生成手法より優れているだけでなく,コストを最大50%削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 21:25:06 GMT)
Learning to Generalize towards Unseen Domains via a Content-Aware Style
Invariant Model for Disease Detection from Chest X-rays [2.3] 分布不一致による性能劣化は、インテリジェントイメージングにおける長年にわたる課題である。
近年の研究では、CNNはコンテンツよりもスタイルに偏っていることが示されている。
我々は、画像(SRM-IL)と特徴(SRM-FL)の両方において、新しいオンザフライスタイルのランダム化モジュールを使用し、リッチなスタイルの摂動特徴を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:24:36 GMT)
Hitting "Probe"rty with Non-Linearity, and More [2.2] 我々は, 非線形構造プローブの設計を簡素化し, 効果的に設計する。
文中の2つの単語が、予測された依存木にどれだけ強く結びついているかを定性的に評価する。
放射基底関数(RBF)はBERTモデルに対して有効な非線形プローブであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:33:25 GMT)
Improved Hardness Results for Learning Intersections of Halfspaces [2.1] 不適切な設定でハーフ空間の弱学習交差点に対して、強い(そして驚くほど単純な)下界を示す。
我々は、$omega(log log N)$ halfspaces を$N$で学習しても超多項式時間を要することを示すことで、このギャップを著しく狭めている。
具体的には、次元$N$の任意の$k$ハーフスペースに対して、精度$N-Omega(k)$、指数関数的に多くのクエリが必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:26:35 GMT)
Bayesian Neural Network For Personalized Federated Learning Parameter
Selection [2.1] 異種データの存在下でのフェデレーション学習の性能の低下は、この分野でもっとも差し迫った問題の一つである。
本研究では,従来の階層レベルのパーソナライズではなく,要素レベルのパーソナライズを提案する。
我々は,提案手法が既存のベースラインより優れていることを示すために,実世界の複数のデータセットに対してアルゴリズムの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:37:53 GMT)
On the dynamics of three-layer neural networks: initial condensation [2.0] 凝縮は、勾配法が自然にニューラルネットワークの複雑さを減少させるときに起こる。
有効動力学の爆破特性を確立し, 凝縮の発生に十分な条件を示す。
また, 深部行列分解における凝縮と低ランクバイアスの関係についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:36:14 GMT)
XAI-based gait analysis of patients walking with Knee-Ankle-Foot
orthosis using video cameras [1.9] 本稿では,カメラの動きに頑健な歩行解析システムを提案する。
提案システムは,前処理時に超解像とポーズ推定を用いる。
次に、ストライド長、ステップ長、フォーメーションの7つの特徴、正統および非正統の脚、ケイデンス、スピードの単独サポートを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 19:05:10 GMT)
Impact of Physical Activity on Quality of Life During Pregnancy: A
Causal ML Approach [1.8] QoL(Quality of Life、QoL)とは、個人の幸福を総合的に測定し、心理的・社会的側面を取り入れた概念である。
妊娠中の女性、特に肥満とストレスを持つ女性は、しばしばQoLの低下を経験する。
身体活動はQoLを増強する可能性を示している。
しかし、肥満で肥満の妊婦は、PAの推奨レベルに達することはめったにない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:07:32 GMT)
Pfeed: Generating near real-time personalized feeds using precomputed
embedding similarities [1.7] パーソナライズされたレコメンデーションシステムでは、埋め込みはしばしば顧客のアクションやアイテムをエンコードするために使用される。
このアプローチは2つの課題をもたらす可能性がある。1) ユーザの埋め込みは、取得した関心の多様性を制限することができ、2) それらを最新に保つためには、高価なリアルタイムインフラストラクチャが必要である。
本稿では,これらの課題を実践的,産業的に克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 12:06:33 GMT)
Unmasking Dementia Detection by Masking Input Gradients: A JSM Approach
to Model Interpretability and Precision [1.6] 本稿では,多段階進行に対するアルツハイマー病(AD)分類の解釈可能なマルチモーダルモデルを導入し,ヤコビアン・サリエンシ・マップ(JSM)をモダリティに依存しないツールとして組み込んだ。
アブレーション研究を含む評価では、モデルデバッグと解釈にJSMを用いることの有効性が示され、モデル精度も著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 06:53:35 GMT)
How to Privately Tune Hyperparameters in Federated Learning? Insights from a Benchmark Study [1.5] PrivTunaを使って、プライバシを保存するフェデレーション平均化と密度ベースのクラスタリングを実装しています。
PrivTunaは、多党同型暗号を用いたプライバシー保護HPチューニングのための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:25:51 GMT)
Hierarchical energy signatures using machine learning for operational
visibility and diagnostics in automotive manufacturing [1.4] 本研究では,ペンキショップの電力消費データから自動車のプロセスシグネチャを識別する階層型機械学習手法を提案する。
解析には、MLP(Multi-Layer Perceptron)、CNN(Convolutional Neural Network)、PCA(Principal Component Analysis)とロジスティック回帰(Logistic Regression)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 02:54:14 GMT)
Why are Sensitive Functions Hard for Transformers? [1.3] トランスアーキテクチャでは,ロスランドスケープは入力空間の感度によって制約されていることを示す。
我々は,この理論が変圧器の学習能力とバイアスに関する幅広い経験的観察を統一することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 08:13:21 GMT)
Supervised and Penalized Baseline Correction [1.1] 歪み(またはベースライン)は、しばしば不安定なオフセットまたは低周波振動として現れる。
現在の最先端のベースライン補正法は、分析液濃度を利用できなくても利用できない。
我々は,最先端の手法(ペナル化ベースライン補正)のクラスを検証し,それらが先行分析濃度に適合するように修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:15:13 GMT)
4-clique Network Minor Embedding for Quantum Annealers [1.1] ペガサスグラフ(ペガサスグラフ)は、現在のD-Wave量子アニールのネイティブなハードウェアグラフである。
4軸鎖は、ハードウェアグラフ上で追加の量子ビットの使用コストがかかるが、各チェーン内のより強い結合を可能にし、チェーンの整合性を高め、チェーンの切断を低減し、現在の量子アンナー上で論理的問題係数をプログラムするために利用可能なエネルギースケールをより多く使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:38:28 GMT)
Fault tolerance of stabilizer channels [1.0] 安定チャネルの耐故障特性を解析するために,厳密で汎用的な定式化を導入する。
これには厳格だが扱いやすい定義と、フォールト距離とフックフォールトのためのアルゴリズムが含まれる。
我々は,表面コードに対する耐故障性安定チャネルの設計と解析にフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 00:53:40 GMT)
SIR: Multi-view Inverse Rendering with Decomposable Shadow for Indoor
Scenes [1.0] 多視点データを用いた屋内シーンの逆レンダリングにおいて,識別可能な影を分解する効率的な方法であるSIRを提案する。
SIRは、未知の光位置下での物質推定において、現実性を高めるための影を明示的に学習する。
SIRの大幅な分解能力は、フリービューのリライト、オブジェクト挿入、材料置換といった高度な編集機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:28:01 GMT)
Bootstrapping Cognitive Agents with a Large Language Model [1.0] 大規模な言語モデルは、世界の騒々しい一般的な知識を含んでいるが、訓練や微調整は困難である。
この研究では、認知モデルと大きな言語モデルで符号化されたノイズの多い知識をブートストラップで組み合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 01:40:30 GMT)
Bridging the Global Divide in AI Regulation: A Proposal for a
Contextual, Coherent, and Commensurable Framework [1.0] 本稿では,様々な管轄区域におけるAI規制の現況について考察する。
グローバルな分断を橋渡しする代替の文脈的、一貫性があり、包括的(3C)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 07:58:50 GMT)
A Machine Learning Approach to Detect Customer Satisfaction From
Multiple Tweet Parameters [0.9] 肯定的なレビューは同社の成長に役立つが、ネガティブなレビューは収益と評判を急速に損なう可能性がある。
しかし、何千ものツイートを調査して分析して顧客の満足度を見つけることは、非常に難しい作業だ。
機械学習とディープラーニング技術を使用して手順を自動化するために、この戦略に関するいくつかの作業がすでに行われている。
この研究は、これらの性質を含める視点を広げた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:16:43 GMT)
chainBoost: A Secure Performance Booster for Blockchain-based Resource Markets [0.6] 分散資源市場のためのセキュアなパフォーマンス向上剤である chainBoost を提案する。
サービス関連の操作を高速化し、ブロックチェーンサイズを削減し、低オーバーヘッドでフレキシブルなサービス支払い交換モダリティをサポートする。
分散ファイルストレージ市場のための概念実証プロトタイプをユースケースとして実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 14:19:41 GMT)
Values That Are Explicitly Present in Fairy Tales: Comparing Samples
from German, Italian and Portuguese Traditions [0.4] ポルトガル、イタリア、ドイツの妖精の物語において、コンパスに単語を埋め込む手法を用いて、どのように価値が伝達されるかを研究する。
我々は、値チャージされたトークンのリストを指定し、それらの単語の幹を考慮し、これら間の距離を事前学習されたWord2Vecモデルで分析する。
予備的な発見は、ヨーロッパ社会全体にわたる文化的理解と、ベネヴォランス、コンフォーマル性、普遍主義といった価値観の表現を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:53:05 GMT)
Reinforcement Learning Jazz Improvisation: When Music Meets Game Theory [0.2] ジャズ即興化のための数学ゲーム理論モデルを提案する。
強化学習を用いて、多様な即興戦略とその組み合わせのパフォーマンスを探索する。
私たちの仕事はジャズを超える有望な応用の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:46:15 GMT)
Analogue simulations of quantum gravity with fluids [0.0] 量子重力効果の探索に向けたアナログ流体力学系の可能性について論じる。
これには、情報損失パラドックス、プランクスケールの量子補正を伴うブラックホール物理学、創発的な重力シナリオ、曲率特異点の正則化に関する洞察が含まれる。
古典的および量子流体と量子重力理論を扱う実験者の非重複コミュニティ間のギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:21:43 GMT)
What Generative Artificial Intelligence Means for Terminological
Definitions [0.0] ChatGPTのようなGenAIツールは、従来の用語リソースと比べて利点と欠点が混在している。
認識資源における用語的定義は、その信頼性のために生き残る可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:36:51 GMT)
Transformer-VQ: Linear-Time Transformers via Vector Quantization [0.0] Transformer-VQ はデコーダのみの変換器であり、線形時間で密度の高い自己アテンションを演算する。
大規模な実験では、Transformer-VQは品質面で非常に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:48:53 GMT)
Thermodynamically reversible quantum measurements and related work costs [0.0] 量子計測の実現に必要なエネルギー資源を解析する。
一般的な熱力学の議論を通して、最小限の必要な作業は測定対象のシステムのエネルギー変動に依存することを示す。
有限時間熱力学過程に固有のエントロピー生成の増大に伴う作業コストの増加について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:31:48 GMT)
The Universe as a Learning System [0.0] 一般要求下では、量子系は勾配降下モデルの破壊的なバージョンに従うことが提案される。
このような学習過程は、散逸を仮定した場合、すなわち量子系が開である場合にのみ可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:01:01 GMT)
Text Understanding and Generation Using Transformer Models for
Intelligent E-commerce Recommendations [0.0] 本稿では,eコマーステキスト理解とレコメンデーション生成におけるTransformer事前学習モデルのコアアプリケーションシナリオについて概説する。
本稿では、複雑なユーザの意図を理解し、レコメンデーションの品質を向上する上で、事前学習モデルのユニークな利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:19:11 GMT)
State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey [0.0] 本稿では、機械学習(ML)の進化する展望と、その様々な分野における大きな影響について考察する。
プライバシ保護機械学習(PPML)の新たな分野に焦点を当てている。
MLアプリケーションは、通信、金融技術、監視といった産業にとってますます不可欠なものになりつつあるため、プライバシー上の懸念が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:31:06 GMT)
Single and Multi-Objective Optimization Benchmark Problems Focusing on
Human-Powered Aircraft Design [0.0] 本稿では,単目的最適化と多目的最適化の両方の研究を進めることを目的とした,新しいベンチマーク問題を提案する。
これらのベンチマーク問題は、流体力学や材料力学のような現実世界の設計上の考慮事項を取り入れているという点でユニークな問題である。
本稿では,これらの課題における3つの難易度と翼分割パラメータを提案し,様々な研究ニーズに適合するスケーラブルな複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 03:10:32 GMT)
On the Feasibility of Deep Learning Classification from Raw Signal Data
in Radiology, Ultrasonography and Electrophysiology [0.0] 本稿では,ラジオグラフィ,超音波,電気生理学におけるディープラーニングの主な応用について述べる。
提案するニューラルネットワークトレーニングが生信号に直接適用可能かどうかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:07:07 GMT)
Noisy Quantum Trees: Infinite Protection Without Correction [0.0] 我々は,木構造を持つ量子ネットワークについて研究し,そこでは根から葉まで情報を伝達する。
樹木の深さが大きくなるにつれて、ノイズの不可逆効果とそのような騒音に対する保護との間には競合がある。
距離$dgeq2$の符号と十分小さい(しかしゼロでない)ノイズに対して、古典的な情報と絡み合いは無限の深さを持つ雑音の多い木に伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:34:55 GMT)
NeSy is alive and well: A LLM-driven symbolic approach for better code
comment data generation and classification [0.0] 我々は,C言語におけるコードコメント分類のための合成データを生成するために,記号ベース学習技術と大言語モデル(LLM)エージェントを組み合わせたニューラルシンボリック(NeSy)ワークフローを提案する。
我々の最良のモデルであるニューラルネットワークは、データ拡張後の1.033%の増加でマクロF1スコアが91.412%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 13:20:13 GMT)
Memory loss is contagious in open quantum systems [0.0] メモリレス(マルコフアン)系-バス相互作用は物理学に基本的な関心を持つ。
その結果,第2浴槽とのマルコフ的相互作用により,システムが失われることが証明された。
システム損失によるマルコフ相互作用を前提としたBloch-Redfield-Inspireedアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 14:22:51 GMT)
Machine Learning-Based Vehicle Intention Trajectory Recognition and
Prediction for Autonomous Driving [0.0] 2016年3月、グーグルの自動運転車がバスと小さな衝突に巻き込まれた。
本稿では,自律走行車線変更行動の深層学習に基づく予測手法を提案する。
安全な車線変更を容易にし、道路の安全性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） (Sun, 25 Feb 2024 09:28:20 GMT)
Liquid-liquid transition in a Bose fluid near collapse [0.0] ルエル不安定性近傍の相転移と相転移に及ぼす影響について検討した。
eta$が$eta_c$より大きい場合、シミュレーションはどんな密度でも低温流体が崩壊する証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:55:00 GMT)
Learning method for S4 with Diagonal State Space Layers using Balanced
Truncation [0.0] 直交状態空間層を組み込んだ構造化状態空間系列(S4)モデルの新たな学習手法を提案する。
この方法は,センサデータ分析やリアルタイム分析など,エッジインテリジェンスアプリケーションにおける時系列データの処理に適した方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 05:22:45 GMT)
Integrating Preprocessing Methods and Convolutional Neural Networks for
Effective Tumor Detection in Medical Imaging [0.0] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた医用画像における腫瘍検出のための機械学習手法を提案する。
本研究は,腫瘍検出に関連する画像の特徴を高めるための前処理技術に焦点を当て,CNNモデルの開発と訓練を行った。
医用画像中の腫瘍を正確に検出する手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 23:49:05 GMT)
HypoTermQA: Hypothetical Terms Dataset for Benchmarking Hallucination
Tendency of LLMs [0.0] 幻覚は、大規模言語モデル(LLM)の信頼性と整合性に重大な課題をもたらす
本稿では,LLMの幻覚傾向のベンチマークと効率的な幻覚検出を組み合わせた,スケーラブルな自動フレームワークを提案する。
フレームワークはドメインに依存しないため、任意のドメインでのベンチマーク作成や評価に任意の言語モデルを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 22:23:37 GMT)
Gradient-enhanced deep Gaussian processes for multifidelity modelling [0.0] マルチファイダリティモデルは、複数のソースからのデータを統合して、基礎となるプロセスのための単一の近似器を生成する。
ディープガウス過程(GP)は、非パラメトリックで、オーバーフィッティングに頑健で、小さなデータセットでうまく機能するため、多忠実なモデリングには魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 11:08:19 GMT)
Enhancement of Entanglement via Josephson Parametric Amplifier in a Dual
Cavity-Magnon System [0.0] 2つのマイクロ波キャビティにおけるマルチパーティントエンタングルメントと量子ステアリングの手法について述べる。
現在の双対キャビティ-マグノン系では、二方向の量子ステアリングはオポマゴニカルカップリングが等しいときに見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:48:04 GMT)
Energetics of Fano coherence generation [0.0] ファノコヒーレンス(Fano Coherences)は、非コヒーレントソースが消滅したときに形成される量子コヒーレンスである。
本稿では,ファノコヒーレンス生成の根底にある真に量子的な特性の存在を証明した。
また、ファノのコヒーレンスの生成が非無視可能な量の抽出作業につながる非平衡状態の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 10:42:51 GMT)
Emotion Classification in Short English Texts using Deep Learning
Techniques [0.0] 本研究は,英語短文の感情を識別する深層学習手法の徹底的な検討を行う。
ディープラーニングアプローチでは、より優れた精度を達成するために、トランスファーラーニングとワード埋め込み(特にBERT)を採用している。
Small EnglishEmotions データセットは、5つの主要な感情カテゴリーに注釈付けされた6372種類のペルシャ語短文からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:17:22 GMT)
Differential equation for the Uehling potential [0.0] この微分方程式の右辺は、2つのマクドナルド函数の線型結合である$K_0(b r)$と$K_1(b r)$である。
これは、少数電子原子、多電子原子、イオン、モオン原子およびバイムオン原子/イオンにおける真空分極の最低次補正を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 19:45:10 GMT)
DeepForge: Leveraging AI for Microstructural Control in Metal Forming
via Model Predictive Control [0.0] 本研究では, 閉鎖型熱間鍛造における組織制御手法を提案する。
Model PredictiveCMPとDeepForgeというマシンを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 15:37:14 GMT)
Deep Learning Approaches for Improving Question Answering Systems in
Hepatocellular Carcinoma Research [0.0] 近年,自然言語処理(NLP)の進歩は,ディープラーニング技術によって加速されている。
膨大な量のデータに基づいてトレーニングされたBERTとGPT-3は、言語理解と生成に革命をもたらした。
本稿では,大規模モデルベースNLPの現状と今後の展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 09:32:17 GMT)
Consensus learning: A novel decentralised ensemble learning paradigm [0.0] この研究は、古典的なアンサンブルメソッドとピアツーピアシステムにデプロイされたコンセンサスプロトコルを組み合わせた、新しい分散機械学習パラダイム、Emphconsensus Learningを導入している。
特定のコンセンサスプロトコルの詳細な理論的解析を行い、コンセンサス学習アンサンブルの性能と集中型アンサンブル学習アルゴリズムの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:35:31 GMT)
Communication Traffic Characteristics Reveal an IoT Devices Identity [0.0] 本稿では,ネットワークに接続されたIoTデバイスを識別する機械学習デバイスフィンガープリント(DFP)モデルを提案する。
実験の結果,DFP法は個々のIoTデバイスを98%以上分類できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 18:58:09 GMT)
Classical acceleration temperature from evaporated black hole remnants
and accelerated electron-mirror radiation [0.0] 一定の速度で加速する電子からの放射と、そのアナログシグネチャを、残余を持つ蒸発ブラックホールとして検討する。
高速電子は高温であるが、低温のアナログ残基に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:22:06 GMT)
ChatGPT and Other Large Language Models for Cybersecurity of Smart Grid Applications [0.0] 本稿では, IEC 61850 ベースのディジタルサブステーション通信におけるサイバーセキュリティのための大規模言語モデル (LLM) である ChatGPT を提案する。
ハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)テストベッドを使用して、IEC 61850通信のデータセットを生成し、抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:40:06 GMT)
Bistochastically private release of data streams with zero delay [0.0] 本稿では、正式なプライバシー保証を示しながら遅延をゼロにするデータストリームの匿名化のためのプロトコルを提案する。
ストリームを入力した個人に対して,バッチ処理ではなく,アトミックな処理を実現することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 14:18:14 GMT)
Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to
Cybersecurity Threat Management [0.0] 本稿では,異常検出に焦点をあてた,サイバーセキュリティ向上のための革新的な注意-GANフレームワークを提案する。
提案手法は、多様なリアルな合成攻撃シナリオを生成し、データセットを充実させ、脅威識別を改善することを目的としている。
GAN(Generative Adversarial Networks)と注意機構を統合することが提案手法の重要な特徴である。
attention-GANフレームワークは先駆的なアプローチとして登場し、高度なサイバー防御戦略のための新しいベンチマークを設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 01:10:55 GMT)
Analog simulation of high harmonic generation in atoms [0.0] 非常に制御可能なポテンシャルを持つ 閉じ込められた超低温原子は 現象を記述できるツールになった
本研究では,高調波発生の放射スペクトルにアクセスするための実験プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 17:15:17 GMT)
An Adversarial Robustness Benchmark for Enterprise Network Intrusion
Detection [0.0] RF, XGB, LGBM, EBMモデルの定常的, 対角的に訓練されたロバスト性を評価した。
NewCICIDSは、特にXGBとEBMの性能向上に繋がったが、RFとLGBMはHIKARIのサイバー攻撃に対してより堅牢ではなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 16:45:39 GMT)
ASEM: Enhancing Empathy in Chatbot through Attention-based Sentiment and
Emotion Modeling [0.0] 本稿では,ユーザの発話の感情状態について,専門家の混在,複数エンコーダを用いた新たなソリューションを提案する。
本稿では,オープンドメインチャットボットの感情分析に基づいて感情分析を行うASEMというエンド・ツー・エンドのモデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Feb 2024 20:36:51 GMT)