Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM
Fine-Tuning: A Benchmark [170.5] 本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。
従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。
本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:42:22 GMT)
A Survey on Data Selection for Language Models [151.6] データ選択方法は、トレーニングデータセットに含まれるデータポイントを決定することを目的としている。
ディープラーニングは、主に実証的な証拠によって駆動され、大規模なデータに対する実験は高価である。
広範なデータ選択研究のリソースを持つ組織はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:54:35 GMT)
Language-Specific Neurons: The Key to Multilingual Capabilities in Large
Language Models [122.3] 大規模言語モデル(LLM)は、特別にキュレートされた多言語並列コーパスで事前訓練されることなく、顕著な多言語機能を示す。
LLM内の言語特異的ニューロンを識別するための新しい検出手法である言語アクティベーション確率エントロピー(LAPE)を提案する。
以上の結果から,LLMが特定の言語を処理できる能力は,神経細胞のサブセットが少なすぎるためであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:36:05 GMT)
AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling [115.9] 我々は,様々なモーダルの統一処理に離散表現を利用する,任意のマルチモーダル言語モデルであるAnyGPTを紹介する。
我々は、マルチモーダルテキスト中心のデータセットを構築し、マルチモーダルアライメント事前学習を行う。
我々は,AnyGPTが任意のマルチモーダル対話を円滑に行うと同時に,すべてのモダリティにまたがる特化モデルに匹敵する性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:24:20 GMT)
Multi-LoRA Composition for Image Generation [111.9] 復号化中心の観点から,マルチロラ合成について検討する。
我々は,各聴覚ステップで異なるLoRAを交互に切り替えるLoRA Switchと,より密着的な画像合成を導くためにすべてのLoRAを同時に組み込むLoRA Compositeの2つのトレーニングフリー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:18 GMT)
CorpusBrain++: A Continual Generative Pre-Training Framework for
Knowledge-Intensive Language Tasks [111.1] 知識集約型言語タスク(KILT)は通常、特定の回答を生成するために、信頼できるコーパス(例えばウィキペディア)から関連文書を取得する必要がある。
近年,コーパスブライン(CorpsBrain)と呼ばれるKILTの事前学習型生成検索モデルが提案され,新しい最先端検索性能に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:35:44 GMT)
Disentangled 3D Scene Generation with Layout Learning [109.0] 本稿では,コンポーネントオブジェクトに絡み合った3Dシーンを生成する手法を提案する。
私たちの重要な洞察は、オブジェクトは空間的に再構成された場合、同じシーンの有効な構成を生成する3Dシーンの一部を見つけることで発見できるということです。
単純さにもかかわらず、我々のアプローチは個々のオブジェクトに3Dシーンを生成することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:54:15 GMT)
SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360$^\circ$ Camera Sets [105.5] マルチカメラシステムは、360ドル周の知覚を達成するために、しばしば自律走行に使用される。
360ドル(約3万3000円)のカメラセットは、しばしば制限または低品質のオーバーラップ領域を持ち、画像全体に対してマルチビューステレオメソッドを実現する。
重なりの重なりに多視点ステレオ結果を明示的に利用することにより、全画像の深さ推定を強化するステレオガイド深度推定法(SGDE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:01:55 GMT)
AgentOhana: Design Unified Data and Training Pipeline for Effective
Agent Learning [102.1] textbfAgentOhanaは、さまざまなシナリオにまたがって、異なる環境からエージェントのトラジェクトリを集約する。
AIエージェント用に調整された大規模なアクションモデルである textbfxLAM-v0.1 は、さまざまなベンチマークで例外的なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:24:46 GMT)
Data-freeWeight Compress and Denoise for Large Language Models [101.5] パラメータ行列を圧縮する手法として,データフリーなジョイントランクk近似を提案する。
キャリブレーションデータなしで、元の性能の93.43%を維持しながら80%のパラメータのモデルプルーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:51:47 GMT)
Stabilizing Contrastive RL: Techniques for Robotic Goal Reaching from
Offline Data [101.4] 自己指導型学習は、制御戦略を学ぶのに必要な人間のアノテーションとエンジニアリングの労力を減らす可能性がある。
我々の研究は、強化学習(RL)自体が自己監督的な問題であることを示す先行研究に基づいている。
コントラスト学習に基づく自己教師付きRLアルゴリズムは,実世界の画像に基づくロボット操作タスクを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:25:12 GMT)
Set the Clock: Temporal Alignment of Pretrained Language Models [97.3] 言語モデル(LM)は、多くの時点から派生したWebテキストで訓練されており、一般には、明確な時間的根拠は持たない。
本研究では、事前訓練されたLMの時間的カオスを調査し、その内部知識を目標時間に合わせるための様々な手法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:10:56 GMT)
HOISDF: Constraining 3D Hand-Object Pose Estimation with Global Signed
Distance Fields [96.0] HOISDFは手動ポーズ推定ネットワークである。
手とオブジェクトのSDFを利用して、完全な再構築ボリュームに対してグローバルで暗黙的な表現を提供する。
そこで, HOISDFは手動ポーズ推定ベンチマークにおいて, 最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:48:37 GMT)
Federated Contextual Cascading Bandits with Asynchronous Communication
and Heterogeneous Users [95.8] 繊細な通信プロトコルを用いたUPB型アルゴリズムを提案する。
同期フレームワークで達成されたものと同等のサブ線形後悔境界を与えます。
合成および実世界のデータセットに関する実証評価は、後悔と通信コストの観点から、我々のアルゴリズムの優れた性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:31:14 GMT)
ShieldLM: Empowering LLMs as Aligned, Customizable and Explainable
Safety Detectors [93.4] ShieldLMはLarge Language Models (LLMs) の安全検知装置であり、一般的な人間の安全基準に適合する。
ShieldLMは4つのテストセットにまたがる強力なベースラインを超えており、優れたカスタマイズ性と説明可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:43:02 GMT)
DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT
Models [92.7] 本稿では,GPT-4とGPT-3.5に着目した大規模言語モデルの総合的信頼性評価を提案する。
GPTモデルは、有害で偏りのある出力を生成し、個人情報を漏らすために、容易に誤解され得る。
我々の研究は、GPTモデルの総合的な信頼性評価を示し、信頼性のギャップに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:41:01 GMT)
Unifying Latent and Lexicon Representations for Effective Video-Text
Retrieval [87.7] ビデオテキスト検索における微細な意味を捉えるために語彙表現を学習するUNIFYフレームワークを提案する。
MSR-VTT と DiDeMo をそれぞれ4.8%,Recall@1 を8.2%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:36:50 GMT)
MobiLlama: Towards Accurate and Lightweight Fully Transparent GPT [87.5] 近年のLarge Language Models (LLM) 開発において,"Bigger the Better" が主流となっている。
本稿では、リソース制約のあるデバイスに対して、正確かつ効率的なSLM(Small Language Models)を設計する上での課題に対処し、"less is more"パラダイムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:03 GMT)
Towards Open-ended Visual Quality Comparison [87.5] 我々は、新しい大規模マルチモーダリティモデル(LMM)のエッジを拡張し、視覚的品質比較をオープンエンド設定に進める。
Co-Instructはオープンソースのビジュアル品質比較ツールだ。
我々はCo-Instructが最先端のオープンソースLMMよりも30%高い精度で達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:10:56 GMT)
Let Models Speak Ciphers: Multiagent Debate through Embeddings [84.2] この問題を解決するためにCIPHER(Communicative Inter-Model Protocol Through Embedding Representation)を導入する。
自然言語から逸脱することで、CIPHERはモデルの重みを変更することなく、より広い範囲の情報を符号化する利点を提供する。
このことは、LLM間の通信における代替の"言語"としての埋め込みの優越性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:36:48 GMT)
Unified View of Grokking, Double Descent and Emergent Abilities: A
Perspective from Circuits Competition [83.1] 近年の研究では、グラッキング、二重降下、大規模言語モデルにおける創発的能力など、ディープラーニングにおける興味深い現象が明らかにされている。
本稿では,記憶回路と一般化回路の競合に着目し,これら3つの現象の統一的な見方を提供する包括的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:49:16 GMT)
Label Learning Method Based on Tensor Projection [82.5] テンソルプロジェクション(LLMTP)に基づくラベル学習手法を提案する。
行列射影変換をテンソル射影に拡張し、ビュー間の空間構造情報を活用できるようにする。
さらに、テンソルのSchatten $p$-norm正規化を導入し、異なるビューのクラスタリングラベル行列を可能な限り一貫性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:03:26 GMT)
Neural Operators with Localized Integral and Differential Kernels [81.7] 本稿では,2つのフレームワークで局所的な特徴をキャプチャできる演算子学習の原理的アプローチを提案する。
我々はCNNのカーネル値の適切なスケーリングの下で微分演算子を得ることを示す。
局所積分演算子を得るには、離散連続的畳み込みに基づくカーネルの適切な基底表現を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:31 GMT)
MISC: Ultra-low Bitrate Image Semantic Compression Driven by Large
Multimodal Model [81.4] 本稿では,マルチモーダル画像セマンティック圧縮法を提案する。
画像の意味情報を抽出するLMMエンコーダと、その意味に対応する領域を特定するマップエンコーダと、非常に圧縮されたビットストリームを生成する画像エンコーダと、前記情報に基づいて画像を再構成するデコーダとからなる。
知覚50%を節約しながら最適な一貫性と知覚結果を達成することができ、これは次世代のストレージと通信において強力な可能性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:11:11 GMT)
Quality-Aware Translation Models: Efficient Generation and Quality
Estimation in a Single Model [80.5] そこで我々は,ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを用いて,その品質を学習し,その品質を推定する手法を提案する。
我々は、単一パスの復号化の効率性よりも、品質向上や品質改善のアプローチよりも優れた品質向上を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:38:43 GMT)
Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.0] 量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:32:07 GMT)
RepoAgent: An LLM-Powered Open-Source Framework for Repository-level
Code Documentation Generation [79.8] コードドキュメンテーションを積極的に生成、保守、更新することを目的とした、大規模な言語モデルによるオープンソースフレームワークであるRepoAgentを紹介します。
RepoAgentは高品質なリポジトリレベルのドキュメントを生成するのに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:39:52 GMT)
Can Large Language Models Transform Computational Social Science? [79.6] 大規模言語モデル(LLM)は、(トレーニングデータなしで)ゼロショットで多くの言語処理タスクを実行することができる
この研究は、計算社会科学ツールとしてLLMを使用するためのロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:16:12 GMT)
Vision-by-Language for Training-Free Compositional Image Retrieval [78.6] 合成画像検索(CIR)は、データベース内の関連する対象画像を検索することを目的としている。
大規模視覚言語モデル(VLM)を用いた最近の研究動向
我々は、CIReVL(Vision-by-Language)による学習自由なCIRへの取り組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:49 GMT)
Fantastic Gains and Where to Find Them: On the Existence and Prospect of
General Knowledge Transfer between Any Pretrained Model [74.6] 事前訓練されたモデルの任意のペアリングに対して、一方のモデルは他方では利用できない重要なデータコンテキストを抽出する。
このような「補的」な知識を,性能劣化を伴わずに,あるモデルから別のモデルへ伝達できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:58:43 GMT)
DAGnosis: Localized Identification of Data Inconsistencies using
Structures [73.4] 機械学習モデルを確実に使用するためには、デプロイメント時のデータの不整合の特定と適切な処理が不可欠である。
我々は,有向非巡回グラフ(DAG)を用いて,トレーニングセットの特徴分布と非依存性を構造として符号化する。
我々の手法はDAGnosisと呼ばれ、これらの構造的相互作用を利用して、価値があり洞察に富んだデータ中心の結論をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:29:16 GMT)
Single Neuromorphic Memristor closely Emulates Multiple Synaptic
Mechanisms for Energy Efficient Neural Networks [71.8] 我々はこれらのシナプス機能を本質的にエミュレートするSrTiO3に基づく膜状ナノデバイスを実証する。
これらのメムリスタは、安定かつエネルギー効率の良い運転を可能にする非定常低導電系で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:01:54 GMT)
AI Alignment: A Comprehensive Survey [71.1] AIアライメントは、AIシステムが人間の意図や価値観に沿って振る舞うようにすることを目的としている。
AIアライメントの重要な目的として、ロバストネス、解釈可能性、制御可能性、倫理という4つの原則を特定します。
我々は、現在のアライメント研究を、前方アライメントと後方アライメントの2つの重要なコンポーネントに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:19:25 GMT)
Cross-Modal Contextualized Diffusion Models for Text-Guided Visual
Generation and Editing [71.1] 条件拡散モデルは高忠実度テキスト誘導視覚生成および編集において優れた性能を示した。
本研究では,テキスト条件と視覚的サンプル間の相互作用とアライメントを包含するクロスモーダルコンテキストを組み込むことにより,コンテキスト拡散モデル(ContextDiff)を提案する。
理論的導出を伴うDDPMとDDIMの両方にモデルを一般化し、テキスト・ツー・イメージ生成とテキスト・ツー・ビデオ編集という2つの課題を伴う評価において、モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:01:16 GMT)
Cross-domain Chinese Sentence Pattern Parsing [69.7] 文パターン構造解析(SPS)は、主に言語教育に使用される構文解析法である。
既存のSPSは教科書のコーパスに大きく依存しており、クロスドメイン機能に欠ける。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自己学習フレームワーク内で活用する革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:30:48 GMT)
When do Generative Query and Document Expansions Fail? A Comprehensive
Study Across Methods, Retrievers, and Datasets [69.3] LMに基づく拡張の最初の包括的解析を行う。
抽出器の性能と拡張による利得との間には強い負の相関関係があることが判明した。
より弱いモデルに拡張を使用するか、ターゲットデータセットがフォーマットのトレーニングコーパスと大きく異なる場合。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:57:33 GMT)
Finer: Investigating and Enhancing Fine-Grained Visual Concept
Recognition in Large Vision Language Models [68.5] 詳細な分析では、命令調整されたLVLMはモダリティギャップを示し、同じ概念に対応するテキスト入力と視覚入力の相違を示す。
我々は,LVLMの細粒度視覚理解能力を評価するために,複数の属性中心評価ベンチマークであるFinerを提案し,説明可能性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:43:51 GMT)
LLM-based Privacy Data Augmentation Guided by Knowledge Distillation
with a Distribution Tutor for Medical Text Classification [67.9] ノイズの多いプライベートディストリビューションをモデル化し,プライバシコストの低いサンプル生成を制御するDPベースのチュータを提案する。
理論的には、モデルのプライバシ保護を分析し、モデルを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:52:55 GMT)
Defending LLMs against Jailbreaking Attacks via Backtranslation [67.6] 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。
「我々は、バックトランスレーションによる脱獄攻撃からLLMを守る新しい方法を提案する。」
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:03:33 GMT)
Depth-aware Volume Attention for Texture-less Stereo Matching [67.5] 実用的な屋外シナリオにおけるテクスチャ劣化に対処する軽量なボリューム改善手法を提案する。
画像テクスチャの相対的階層を抽出し,地中深度マップによって教師される深度体積を導入する。
局所的な微細構造と文脈は、体積凝集時のあいまいさと冗長性を緩和するために強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:47:04 GMT)
Dynamic Sparse No Training: Training-Free Fine-tuning for Sparse LLMs [67.4] そこで我々は,DSnoT(Dynamic Sparse No Training, 動的スパース・ノー・トレーニング)を導入した。
動的スパーストレーニングにインスパイアされたDSnoTは、密度とスパースLLM間の再構成誤差を最小限に抑える。
本稿は, LLMのスパースを, 効率的なトレーニング自由な方法で微調整し, 新たな会場をオープンして, LLMの空間性に大きな可能性を拡大する方法について, 新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:51:30 GMT)
A Simple LLM Framework for Long-Range Video Question-Answering [66.7] 長距離ビデオ質問応答(LVQA)のための言語ベースのフレームワークであるLLoViを提案する。
我々のアプローチでは、フレーム/クリップレベルの視覚キャプタと大言語モデル(GPT-3.5, GPT-4)を併用する。
提案手法は50.3%の精度を達成し,従来のベストパフォーマンスアプローチを18.1%(絶対ゲイン)で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:29:30 GMT)
LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [65.4] 大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:33:05 GMT)
Domain Embeddings for Generating Complex Descriptions of Concepts in
Italian Language [65.3] 電子辞書から抽出した言語情報と語彙情報に富んだ分布意味資源を提案する。
リソースは21のドメイン固有の行列と1つの包括的なマトリックスとグラフィカルユーザインタフェースから構成される。
本モデルは,具体的概念知識に直接関連した行列を選択することにより,概念の意味的記述の推論を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:04:35 GMT)
Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning [65.2] 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識に対する推論の基礎となる必要がある。
マルチステップ推論問題におけるツールの実行には,微調整LDMエージェントの課題が残されている。
マルチステップ推論におけるツールの活用方法として, LLM の新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:26:40 GMT)
Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology
View [64.4] 本稿では,理論的洞察を用いた実用実験により,現代NLPシステム間の協調機構を解明する。
我々は, LLMエージェントからなる4つの独特な社会をつくり, それぞれのエージェントは, 特定の特性(容易性, 過信性)によって特徴づけられ, 異なる思考パターン(議論, ふりかえり)と協調する。
以上の結果から, LLMエージェントは, 社会心理学理論を反映した, 適合性やコンセンサスリーディングといった人間的な社会的行動を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:24:35 GMT)
Don't Miss Out on Novelty: Importance of Novel Features for Deep Anomaly
Detection [64.2] 異常検出(AD)は、正規性の学習モデルに適合しない観察を識別する重要なタスクである。
本稿では, 入力空間における説明不能な観測として, 説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。
当社のアプローチでは,複数のベンチマークにまたがる新たな最先端性を確立し,さまざまな異常な型を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:02:07 GMT)
Placing Objects in Context via Inpainting for Out-of-distribution
Segmentation [63.3] コンテキスト内のオブジェクトの配置(POC)は、イメージにオブジェクトを現実的に追加するためのパイプラインである。
POCは、いくつかの標準化されたベンチマークにおいて、最新の最先端の異常な微調整手法の性能を向上させることができる。
POCは、新しいクラスを学ぶのにも有効である。例えば、Pascalクラスのサブセットを追加して、Cityscapesサンプルの編集に使用し、そのようなデータでトレーニングされたモデルがPascalでトレーニングされたベースラインと同等のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:32:41 GMT)
Multistage Collaborative Knowledge Distillation from a Large Language
Model for Semi-Supervised Sequence Generation [63.3] 本研究は半教師付きシーケンス生成タスクについて検討し,いくつかのラベル付き例ではモデルを微調整するには不十分である。
数発の試薬で抽出した学生モデルは、教師よりも一般的に一般化できるという発見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:30:53 GMT)
DecompDiff: Diffusion Models with Decomposed Priors for Structure-Based Drug Design [62.7] 既存の構造に基づく薬物設計法は、すべての配位子原子を等しく扱う。
腕と足場を分解した新しい拡散モデルDecompDiffを提案する。
提案手法は,高親和性分子の生成における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:21:21 GMT)
Chain-of-Discussion: A Multi-Model Framework for Complex Evidence-Based
Question Answering [62.1] 本稿では,オープンソースのLarge Language Model間の相乗効果を利用する新しいChain-of-Discussionフレームワークを提案する。
実験の結果,複数のLSM間の議論は回答の質を高める上で重要な役割を担っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:31:34 GMT)
Unveiling Vulnerability of Self-Attention [61.9] 事前訓練された言語モデル(PLM)は、マイナーな単語変更に対して脆弱であることが示されている。
本稿では,変圧器を用いたPSMの基本構造,自己注意機構について検討する。
構造的摂動によってSAを効果的に堅牢にする新しい平滑化技術である textitS-Attend を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:31:45 GMT)
An Integrated Data Processing Framework for Pretraining Foundation
Models [61.7] 研究者や実践者は、しばしば異なるソースからデータセットを手動でキュレートする必要がある。
本稿では,処理モジュールと解析モジュールを統合したデータ処理フレームワークを提案する。
提案されたフレームワークは使いやすく、柔軟です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:22:51 GMT)
Foundation Model Transparency Reports [61.3] 本稿では,ソーシャルメディアにおける透明性レポートの実践を参考に,基礎モデル透明性レポートを提案する。
ソーシャルメディアの透明性レポートの成功と欠点から、6つの設計原則を特定します。
十分に設計された透明性レポートは、規制要件の重複によるコンプライアンスコストの低減につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:09:06 GMT)
Localized Randomized Smoothing for Collective Robustness Certification [60.8] 我々は、あらゆる種類のモデルに対してより一般的な集合的ロバスト性証明を提案する。
このアプローチは、より大規模なソフトな局所モデルに対して有益であることを示す。
この証明書は、我々の新しい局所的ランダム化平滑化アプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:20:49 GMT)
LaneSegNet: Map Learning with Lane Segment Perception for Autonomous
Driving [60.6] 道路構造の完全な表現を得るために,レーンセグメントを生成する最初のエンドツーエンドマッピングネットワークであるLaneSegNetを紹介した。
提案アルゴリズムは2つの重要な修正点を特徴としている。1つは、長距離特徴空間内の重要な領域の詳細をキャプチャするレーンアテンションモジュールである。
OpenLane-V2データセットでは、LaneSegNetは3つのタスクにまたがって大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:24:30 GMT)
Don't Play Favorites: Minority Guidance for Diffusion Models [59.8] 本稿では,拡散モデルの生成過程をマイノリティ標本に集中させる新しい枠組みを提案する。
我々は、所望の確率レベルを持つ領域に向けて生成過程をガイドできるサンプリング技術であるマイノリティガイダンスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:38:28 GMT)
On the Generalization Capability of Temporal Graph Learning Algorithms:
Theoretical Insights and a Simpler Method [59.5] テンポラルグラフ学習(TGL)は、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる一般的なテクニックとなっている。
本稿では,異なるTGLアルゴリズムの一般化能力について検討する。
一般化誤差が小さく、全体的な性能が向上し、モデルの複雑さが低下する単純化されたTGLネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:22:22 GMT)
GEA: Reconstructing Expressive 3D Gaussian Avatar from Monocular Video [58.5] GEAは3Dガウスに基づく高忠実度体と手を再現した表現力のある3Dアバターを作成する新しい方法である。
人体とポーズのきめ細かい制御を提供しながら、フォトリアリスティックなビュー合成における最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:40:15 GMT)
Sample Complexity of Preference-Based Nonparametric Off-Policy
Evaluation with Deep Networks [58.5] 我々は、OPEのサンプル効率を人間の好みで研究し、その統計的保証を確立する。
ReLUネットワークのサイズを適切に選択することにより、マルコフ決定過程において任意の低次元多様体構造を活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:19:35 GMT)
PhyGrasp: Generalizing Robotic Grasping with Physics-informed Large
Multimodal Models [58.3] 人間は、自分の直感的な物理学を巧みに把握し、これまで見たことのない物体であっても、効率的に把握を変更できる。
この研究は、そのような物理的常識的推論をロボット操作に注入することに注力している。
自然言語と3次元点雲の2つのモードからの入力を利用するマルチモーダル大モデルであるPhyGraspを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:57:52 GMT)
Layer-wise Regularized Dropout for Neural Language Models [57.4] レイヤワイド正規化ドロップアウト(LR-Drop)は、トランスフォーマーベースの言語モデルのために特別に設計されている。
LR-Dropは、最先端の結果を含む優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:31:35 GMT)
A Note on Bayesian Networks with Latent Root Variables [56.9] 残りの, 証明, 変数に対する限界分布もまたベイズ的ネットワークとして分解され, 経験的と呼ぶ。
マニフェスト変数の観測のデータセットにより、経験的ベイズネットのパラメータを定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:53:34 GMT)
Towards Building Multilingual Language Model for Medicine [56.5] 我々は、様々な地域から広く、言語的に多様な聴衆に利益をもたらす、医療のためのオープンソースの多言語言語モデルを開発することを目指している。
MMedCと呼ばれる6つの主要言語を含む約25.5Bトークンを含む多言語医療用コーパスを構築した。
本稿では,MMedBenchと呼ばれる有理性を持つ多言語医療用多言語質問応答ベンチマークを提案する。
コード、モデルの重み付け、データセットを含むリソースを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:01:25 GMT)
A Paradigm Shift: The Future of Machine Translation Lies with Large
Language Models [55.8] 深層ニューラルネットワークの発展により、機械翻訳は長年にわたって大きく進歩してきた。
GPT-4やChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の出現は、MTドメインに新しいフェーズを導入している。
我々は、Long-Document Translation、Stylized Translation、Interactive TranslationなどのシナリオにおけるLLMの利点を強調し、新しいMT方向を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:23:33 GMT)
A Phase Transition in Diffusion Models Reveals the Hierarchical Nature
of Data [55.7] 最近の進歩は、拡散モデルが高品質な画像を生成することを示している。
我々はこの現象を階層的なデータ生成モデルで研究する。
本分析は拡散モデルにおける時間とスケールの関係を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:52:33 GMT)
Hierarchical Forecasting at Scale [55.7] 既存の階層予測技術は、時系列の数が増加するとスケールが低下する。
我々は,1つのボトムレベル予測モデルを用いて,数百万の時系列のコヒーレントな予測を学習することを提案する。
欧州の大規模なeコマースプラットフォームであるbolの既存の予測モデルにおいて、スパース階層的損失関数を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:06:16 GMT)
FedCQA: Answering Complex Queries on Multi-Source Knowledge Graphs via
Federated Learning [55.0] 複雑な論理的問合せ応答は知識グラフ(KG)の課題である
近年、KGエンティティを埋め込みベクトルに表現し、KGからの論理的クエリに対する回答を求める手法が提案されている。
マルチソースKGのクエリにどのように答えるかは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:15:24 GMT)
Poisson-Gamma Dynamical Systems with Non-Stationary Transition Dynamics [54.2] 非定常PGDSは、基礎となる遷移行列が時間とともに進化できるように提案されている。
後続シミュレーションを行うために, 完全共役かつ効率的なギブスサンプリング装置を開発した。
実験により,提案した非定常PGDSは,関連するモデルと比較して予測性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:39:01 GMT)
Feedback Efficient Online Fine-Tuning of Diffusion Models [54.1] 提案手法は, 実現可能なサンプルの多様体上で効率的に探索できる新しい強化学習手法である。
本稿では,3つの領域にまたがる実証的検証とともに,後悔の保証を提供する理論的解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:24:32 GMT)
Graph Learning under Distribution Shifts: A Comprehensive Survey on
Domain Adaptation, Out-of-distribution, and Continual Learning [53.8] グラフ学習の文脈における分布変化に対処する最新のアプローチ、戦略、洞察のレビューと要約を提供する。
既存のグラフ学習手法を,グラフ領域適応学習,グラフ配布学習,グラフ連続学習など,いくつかの重要なシナリオに分類する。
本稿では,この領域における現状を体系的に分析し,分散シフト下でのグラフ学習の可能性と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:52:40 GMT)
"According to ...": Prompting Language Models Improves Quoting from
Pre-Training Data [52.0] LLM(Large Language Models)は、実データに基づいて事前訓練されているにもかかわらず、幻覚と偽情報を生成する。
本稿では,従来観察されていたテキストに対してLLMを接地応答に誘導する手法を提案する。
基礎となるテキストコーパスにモデル生成回答が直接現れる範囲を計測する新しい評価指標(QUIP-Score)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:50:33 GMT)
MoZIP: A Multilingual Benchmark to Evaluate Large Language Models in
Intellectual Property [51.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。
我々は,知的財産に関する初のマルチ言語指向クイズ (Multilingual-oriented quiZ on Intellectual Property, MoZIP) をIP領域におけるLLMの評価のために提案する。
我々はまた,多言語IP関連テキストデータを微調整したBLOOMZベースモデルである,新しいIP指向多言語大言語モデル(MoZi)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:27:50 GMT)
Self-Supervised Speech Quality Estimation and Enhancement Using Only
Clean Speech [51.0] ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)の量子化誤差に基づく音声評価のための自己教師付きメトリックであるVQScoreを提案する。
VQ-VAEのトレーニングはクリーン音声に依存するため、音声が歪んだときに大きな量子化誤差が期待できる。
また,ベクトル量子化機構は,自己教師付き音声強調(SE)モデルトレーニングにも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:01:38 GMT)
StructLM: Towards Building Generalist Models for Structured Knowledge
Grounding [50.7] StructLMは、評価された18のデータセットのうち14のタスク固有のモデルを上回る一連のモデルである。
予測とは対照的に,StructLM-34BはStructLM-7Bよりもわずかに改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:47:01 GMT)
Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation [50.4] 少数ショット学習(FSL)の観点から、アノテーション効率の良い核インスタンスセグメンテーションを定式化することを提案する。
我々の研究は、計算病理学の隆盛とともに、多くの完全注釈付きデータセットが一般に公開されていることに動機づけられた。
いくつかの公開データセットに対する大規模な実験は、SGFSISが他のアノテーション効率のよい学習ベースラインより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:49:18 GMT)
DisenBooth: Identity-Preserving Disentangled Tuning for Subject-Driven
Text-to-Image Generation [50.4] 主観駆動型テキスト・ツー・イメージ生成のためのID保存型アンタングル型チューニングフレームワークであるDisenBoothを提案する。
DisenBoothは、ID保存の埋め込みとアイデンティティ関連の埋め込みを組み合わせることで、より世代的柔軟性と制御性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:53:58 GMT)
FRAPP\'E: A Group Fairness Framework for Post-Processing Everything [50.2] 本稿では,任意の正規化インプロセッシング手法をポストプロセッシング手法に変換するフレームワークを提案する。
理論的および実験を通して、我々のフレームワークは、内部処理で達成された優れた公正なエラートレードオフを保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:58:42 GMT)
Training Neural Networks from Scratch with Parallel Low-Rank Adapters [50.2] 計算ノード間の複数の低ランクヘッドの並列トレーニングを実現するために設計された,新しい双方向最適化アルゴリズムである LoRA-the-Explorer (LTE) を導入する。
我々のアプローチには、様々なビジョンデータセットを用いたビジョントランスフォーマーの広範な実験が含まれており、LTEが標準の事前トレーニングと競合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:55:13 GMT)
Enhancing Hypergradients Estimation: A Study of Preconditioning and
Reparameterization [49.7] 双レベル最適化は、内部最適化問題の解に依存する外的目的関数を最適化することを目的としている。
外部問題の過次性を計算する従来の方法は、Implicit Function Theorem (IFT) を使うことである。
IFT法の誤差について検討し,この誤差を低減するための2つの手法を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:09:18 GMT)
CodeChameleon: Personalized Encryption Framework for Jailbreaking Large
Language Models [49.6] パーソナライズされた暗号化手法に基づく新しいジェイルブレイクフレームワークであるCodeChameleonを提案する。
我々は、7つの大規模言語モデルに関する広範な実験を行い、最先端の平均アタック成功率(ASR)を達成する。
GPT-4-1106上で86.6%のASRを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:35:59 GMT)
SelectIT: Selective Instruction Tuning for Large Language Models via
Uncertainty-Aware Self-Reflection [49.5] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) の基本機能を活用する新しいアプローチ SelectIT を提案する。
具体的には、LLMに存在する本質的な不確実性を利用して、余分なリソースを必要とせずに、より効果的に高品質なITデータを選択する。
実証的な結果は、Selective Alpacaを使用したITが、実質的なモデル能力の向上につながることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:21:53 GMT)
Pre-training Cross-lingual Open Domain Question Answering with
Large-scale Synthetic Supervision [49.5] CLQAは単一エンコーダデコーダモデルを用いて処理可能であることを示す。
ウィキペディア内の言語間リンク構造を利用した自己教師型手法を提案する。
教師付き言語適応設定とゼロショット言語適応設定の両方で同等の手法を上回り、我々のアプローチである textttCLASS を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:42:29 GMT)
Introducing User Feedback-based Counterfactual Explanations (UFCE) [49.2] 対実的説明(CE)は、XAIで理解可能な説明を生成するための有効な解決策として浮上している。
UFCEは、アクション可能な機能のサブセットで最小限の変更を決定するために、ユーザー制約を含めることができる。
UFCEは、textitproximity(英語版)、textitsparsity(英語版)、textitfeasibility(英語版)の2つのよく知られたCEメソッドより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:09:44 GMT)
Unveiling the Truth and Facilitating Change: Towards Agent-based
Large-scale Social Movement Simulation [48.8] ソーシャルメディアは社会運動の基盤として現れ、社会変革の推進に大きな影響を与えている。
ソーシャルメディアユーザシミュレーションのためのハイブリッドフレームワークを導入し、ユーザを2つのタイプに分類する。
我々は、トリガーイベントに続く応答ダイナミクスを再現するために、Twitterのような環境を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:28:54 GMT)
Rainbow Teaming: Open-Ended Generation of Diverse Adversarial Prompts [48.8] 我々は、様々な敵のプロンプトを生産するための新しいアプローチであるレインボー・ブッキングを提示する。
この論文では、安全性、質問応答、サイバーセキュリティなど、幅広い領域にわたるモデルの脆弱性を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:47:27 GMT)
UN-SAM: Universal Prompt-Free Segmentation for Generalized Nuclei Images [47.6] デジタル病理学において、正確な核分割は、組織の種類、染色プロトコル、イメージング条件の多様性によって、重要な課題である。
我々はUniversal prompt-free SAM framework for Nuclei segmentation (UN-SAM)を提案する。
例外的な性能を持つUN-SAMは、核インスタンスやセマンティックセグメンテーションの最先端、特にゼロショットシナリオにおける一般化能力を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:35:18 GMT)
UniRetriever: Multi-task Candidates Selection for Various
Context-Adaptive Conversational Retrieval [47.4] 本稿では,対話中の3つの支配的検索タスク(ペルソナ選択,知識選択,応答選択)に対する共通検索機能としてマルチタスクフレームワーク機能を提案する。
そこで我々は,文脈適応型対話エンコーダと候補エンコーダからなる二重エンコーダアーキテクチャを設計する。
実験と分析は、そのトレーニング領域内と外部の両方で最先端の検索品質を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:48:43 GMT)
A Gentle Introduction to Gradient-Based Optimization and Variational
Inequalities for Machine Learning [47.0] 機械学習における勾配に基づくアルゴリズムのフレームワークを提供する。
まず、サドル点と単調ゲームから始め、一般的な変分不等式へと進む。
いくつかのアルゴリズムに収束証明を提供していますが、主な焦点はモチベーションと直感を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:05:42 GMT)
NevIR: Negation in Neural Information Retrieval [45.9] 否定は日常的な現象であり、言語モデル(LM)の弱点の一貫した領域である。
我々は、否定のみが異なる2つの文書のランク付けをIRモデルに求めるベンチマークを構築した。
クロスエンコーダは最適に動作し、後続の遅延相互作用モデルが続き、最後にはバイエンコーダとスパースニューラルアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:55:25 GMT)
Cross-Class Feature Augmentation for Class Incremental Learning [45.9] 本稿では,敵対的攻撃を動機とした機能強化手法を取り入れた新しいクラスインクリメンタルラーニング手法を提案する。
提案手法は,任意の対象クラスの特徴を増大させるため,クラスインクリメンタルラーニングにおける従来の知識を活用するためのユニークな視点を持つ。
提案手法は,様々なシナリオにおいて,既存の段階的学習手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:19:21 GMT)
Symmetry-restricted quantum circuits are still well-behaved [45.9] 対称性で制限された量子回路は、全特殊ユニタリ群 $SU(2n)$ の性質を継承することを示す。
これは、対称状態に関する先行研究を作用素に拡張し、作用素空間が状態空間と同じ構造に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:23:39 GMT)
Modeling of electronic dynamics in twisted bilayer graphene [45.0] ツイスト二層グラフェン中の電子の量子力学を数値計算する問題を考察する。
まず, 有限領域上の計算により, 非共分散二層グラフェンの強結合モデルのダイナミクスを近似できることを証明した。
次に,Bistritzer-MacDonaldモデルの有効性の範囲を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:01:09 GMT)
Error bounds for Lie Group representations in quantum mechanics [45.0] リー群の強連続ユニタリ表現に対する状態依存誤差境界を提供する。
我々の方法は任意の連結リー群に対して作用し、計量は選択された表現とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:24:34 GMT)
Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts
through Storytelling [44.3] 我々は,非専門家がストーリーテリングを通じて複雑な法的概念を学ぶのを支援するために,法律教育における大規模言語モデル(LLM)の新たな応用法を提案する。
295の複雑な法的教義からなり、それぞれに物語と複数の選択肢の質問が伴う。
LLMが生成した物語は、定義のみに比較して、法的概念の理解と、非ネイティブ話者間の法律への関心を高めることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:56:06 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Quantization Strategies for Large Language
Models [44.1] 大規模言語モデル(LLM)におけるパラメータの数を増やすことで、ダウンストリームタスクのパフォーマンスが向上するが、計算とメモリコストが上昇する。
モデルウェイトやアクティベーションに必要なビットを最小性能で削減する量子化技術が普及している。
本稿では,知識とキャパシティ,(2)アライメント,(3)効率の3つの重要な次元からなる構造化評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:45:36 GMT)
Flow Matching on General Geometries [43.3] 本稿では,多様体上の連続正規化フローをトレーニングするための,単純かつ強力なフレームワークを提案する。
単純な測地ではシミュレーションが不要であり、発散を必要としないことを示し、その対象ベクトル場を閉形式で計算する。
本手法は,多くの実世界の非ユークリッドデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:52:00 GMT)
RoCoIns: Enhancing Robustness of Large Language Models through
Code-Style Instructions [43.2] より構造的であいまいなコードスタイルの命令を使用して、典型的には自然言語命令を置き換える。
そこで本研究では,クリーンサンプルと逆サンプルの両方を用いて,コンテキスト内デモを構成する新しい手法を提案する。
8つのロバスト性データセットの実験により、我々の手法は自然言語命令によるLLMよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:30:55 GMT)
Resolution-Agnostic Neural Compression for High-Fidelity Portrait Video
Conferencing via Implicit Radiance Fields [42.9] 高忠実度と低帯域幅はビデオ会議アプリケーションにおけるビデオ圧縮の2つの主要な目的である。
本稿では,高忠実度映像会議のための新しい低帯域幅ニューラル圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:29:13 GMT)
Deep Generative Models for Offline Policy Learning: Tutorial, Survey,
and Perspectives on Future Directions [42.9] オフライン政策学習における深層生成モデルの適用に関する最初の体系的なレビューを提供する。
本稿では、変分オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、正規化フロー、トランスフォーマー、拡散モデルを含む5つの主流の深部生成モデルについて述べる。
各タイプのDGMに基づくオフライン政策学習において、基本スキームを抽出し、DGMの使用状況に基づいて関連作業の分類を行い、アルゴリズムの開発プロセスを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:11:41 GMT)
Explainable Modeling for Wind Power Forecasting: A Glass-Box Approach
with High Accuracy [42.6] 本稿では,風力予測における高精度と透明性を組み合わせたガラスボックス手法を提案する。
提案手法は, 風力予測の結果を, 地球とインスタンスの両方の観点から効果的に解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:34:40 GMT)
FedReview: A Review Mechanism for Rejecting Poisoned Updates in
Federated Learning [42.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ユーザデータにアクセスせずに高性能モデルを学ぶための分散アプローチとして最近登場した。
我々は,フェデレーション学習における有毒な更新の可能性を特定するためのFedReviewと呼ばれるレビューメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:53:15 GMT)
Long-Context Language Modeling with Parallel Context Encoding [42.3] 既存のデコーダのみのLLMに適用可能なフレームワークを導入し、コンテキストウィンドウを拡張する。
CEPEは小さなエンコーダを採用して長い入力チャンクをチャンク単位で処理し、凍結したデコーダはクロスアテンションを通じて追加のコンテキストを活用することができる。
CEPEは、言語モデリングとコンテキスト内学習に強いパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:47:35 GMT)
Tube-NeRF: Efficient Imitation Learning of Visuomotor Policies from MPC
using Tube-Guided Data Augmentation and NeRFs [42.2] 感性学習(IL)は資源集約型モデル予測制御器(MPC)から計算効率の高い感触者ポリシーを訓練できる
本稿では,ビジョンベースのポリシーを効率的に学習するデータ拡張(DA)戦略を提案する。
実演効率は80倍に向上し,現行のIL法に比べてトレーニング時間を50%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:10:00 GMT)
CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL [42.1] 1Bから15Bまでのパラメータを持つ事前学習言語モデルであるCodeSを紹介する。
CodeSは完全にオープンな言語モデルであり、パラメータサイズをはるかに小さくすることで精度が向上する。
我々は、広く使われているスパイダーベンチマークを含む、複数のデータセットの包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:00:58 GMT)
Cross-Level Multi-Instance Distillation for Self-Supervised Fine-Grained
Visual Categorization [41.9] 本稿では,粒度の細かいプレテキスト表現の課題を解決するために,クロスレベルマルチインスタンス蒸留(CMD)フレームワークを提案する。
私たちのキーとなる考え方は、複数のインスタンス学習による微細なプレテキスト表現の決定において、各イメージパッチの重要性を検討することです。
提案手法は,最新の手法を10.14%,既存の最先端の自己教師型学習手法を19.78%,トップ1精度とランク1検索基準の両方で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:39:53 GMT)
LLM-based NLG Evaluation: Current Status and Challenges [41.7] 自然言語生成(NLG)を評価することは、人工知能において不可欠だが難しい問題である。
大規模言語モデル (LLM) は近年, NLG 評価において大きな可能性を示している。
LLMに基づく各種自動評価手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:55:48 GMT)
SPC-NeRF: Spatial Predictive Compression for Voxel Based Radiance Field [41.3] 本稿では,EVG圧縮に空間予測符号化を適用した新しいフレームワークであるSPC-NeRFを提案する。
我々の手法は最先端のVQRFに比べて32%のビット節約が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:40:45 GMT)
Enhancing Representation in Medical Vision-Language Foundation Models
via Multi-Scale Information Extraction Techniques [41.1] 本稿では,医療基盤モデルの性能向上のために,マルチスケール情報を効果的に活用する手法を提案する。
本研究では,6つのオープンソースデータセットに対する提案手法の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:35:03 GMT)
Language-guided Skill Learning with Temporal Variational Inference [40.3] 専門家によるデモンストレーションからスキル発見のためのアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,本手法を応用したエージェントが,学習の促進に役立つスキルを発見できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:19:23 GMT)
LLMBind: A Unified Modality-Task Integration Framework [40.1] 本稿では,大規模言語モデルとタスク固有のトークンを結合したモータリティタスク統合のための統合フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、他のモダリティタスクに容易に拡張することができ、統合AIエージェントを作成する有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:44:56 GMT)
MathGenie: Generating Synthetic Data with Question Back-translation for
Enhancing Mathematical Reasoning of LLMs [39.8] MathGenieは、小規模の問題解決データセットから多様で信頼性の高い数学問題を生成する新しい方法である。
7Bから70Bまでの各種事前学習モデルについて, 提案手法の有効性を検証するために, 新たなキュレートデータを用いて訓練を行った。
MathGenieLM-InternLM2はGSM8Kで87.7%、MATHで55.7%の精度を達成し、オープンソース言語モデルで最高のスコアを確保している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:17:25 GMT)
Defending Against Disinformation Attacks in Open-Domain Question
Answering [39.2] 探索収集の敵の毒殺は 生産システムの精度を大幅に低下させます
そこで本研究では,クエリ拡張を用いて,元の質問に答えられるが有毒である可能性が低い多種多様なパスを探索する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:52:59 GMT)
Decentralized Bilevel Optimization over Graphs: Loopless Algorithmic
Update and Transient Iteration Complexity [38.5] 単一ループ分散SBO(D-SOBA)アルゴリズムを導入し,その過渡的複雑性を確立する。
D-SOBAは、より緩和された仮定の下で、最先端の速度、勾配/ヘッセンの複雑さ、過渡的な反復の複雑さを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:30:42 GMT)
On the Tip of the Tongue: Analyzing Conceptual Representation in Large
Language Models with Reverse-Dictionary Probe [36.7] 我々は、言語記述に暗示される対象概念の用語を生成するために、文脈内学習を用いてモデルを誘導する。
実験結果から,逆ディファレンシャルタスクによって探索された概念推論能力は,モデルの一般的な推論性能を予測することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:40:45 GMT)
LLMArena: Assessing Capabilities of Large Language Models in Dynamic
Multi-Agent Environments [35.9] マルチエージェント動的環境における大規模言語モデルの能力を評価するためのフレームワークであるLLMArenaを紹介する。
LLArenaはTrueskillスコアを使用して、空間推論、戦略的計画、数値推論、リスク評価、コミュニケーション、相手モデリング、チームコラボレーションなど、LLMエージェントの重要な能力を評価する。
我々は、LLMの規模や種類によって、広範囲にわたる実験と人的評価を行い、LLMは、完全に自律的なエージェントへと発展する上で、依然として重要な道のりを歩んでいることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:31:48 GMT)
Score-based Causal Representation Learning: Linear and General
Transformations [35.8] 本稿は、識別可能性と達成可能性の両面について論じる。
スコアに基づくアルゴリズムのクラスを設計し、識別性と達成性の両方を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:30:37 GMT)
Positive Semidefinite Supermartingales and Randomized Matrix
Concentration Inequalities [35.6] 種々の尾条件下でのマルティンゲール依存あるいは交換可能なランダム対称行列に対する新しい濃度不等式を示す。
これらの不等式はしばしば、文学における既存の決定論的結果よりも厳密な方法でランダム化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:12:46 GMT)
Constrained Hierarchical Monte Carlo Belief-State Planning [35.6] オンライン検索ベースのCPOMDPプランニングを大規模ロボット問題に拡張するために,Constrained Options Belief Tree Search (COBeTS)を導入した。
プリミティブオプションコントローラが割り当てられた制約予算を満たすように定義された場合、COBeTSはいつでも制約を満たす。
我々はCOBeTSをいくつかの安全クリティカルで制約のある部分的に観測可能なロボットドメインで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:17:25 GMT)
SmartTrim: Adaptive Tokens and Attention Pruning for Efficient
Vision-Language Models [35.6] 視覚言語モデル(VLM)のための適応加速度フレームワークであるSmartTrimを提案する。
軽量なモジュールを元のバックボーンに統合し、各レイヤ内で冗長なトークン表現とアテンションヘッドを特定し、実行します。
我々は,プレナードモデルの予測と完全容量との整合性を高めるための自己蒸留戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:26:20 GMT)
Referee Can Play: An Alternative Approach to Conditional Generation via
Model Inversion [35.2] 拡散確率モデル(DPM)はテキスト・画像生成タスクにおいて支配的な力である。
先進視覚言語モデル(VLM)の逆転手法として、最先端DPMの代替的視点を提案する。
差別的VLMを監督した画像を直接最適化することにより、提案手法はより優れたテキスト画像アライメントを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:08:40 GMT)
Against Filter Bubbles: Diversified Music Recommendation via Weighted
Hypergraph Embedding Learning [34.4] 本稿ではDWHRec(Diversified Weighted Hypergraph Music Recommendation Algorithm)を紹介する。
DWHRecでは、ユーザとリスニングトラックの関連は重み付きハイパーグラフで表される。
2つの実世界の音楽データセットを用いて,DWHRecを7つの最先端レコメンデーションアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:43:44 GMT)
Rethinking Human-AI Collaboration in Complex Medical Decision Making: A
Case Study in Sepsis Diagnosis [34.2] 我々は、最先端のAIアルゴリズムに基づいてSepsisLabを構築し、それを拡張して、セプシス開発の将来予測を予測する。
我々は、SepsisLabがAIによる敗血症診断の将来に向けて有望な人間とAIのコラボレーションパラダイムを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:57:06 GMT)
Do Large Language Models Latently Perform Multi-Hop Reasoning? [33.4] 我々は,Large Language Models (LLMs) が "The mother of the singer of 'Superstition' is" のような複雑なプロンプトを用いて,最近マルチホップ推論を行っているかを検討する。
特定の関係型のプロンプトに対する潜在マルチホップ推論の強い証拠が得られ,プロンプトの80%以上で推論経路が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:57:54 GMT)
Airavata: Introducing Hindi Instruction-tuned LLM [33.3] AiravataはOpenHathiを細調整し、多様なインストラクションチューニングされたHindiデータセットによって作成された。
AiravataはHindiをサポートしますが、22の予定のIndic言語に拡張する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:17:25 GMT)
Comparative study of quantum emitter fabrication in wide bandgap
materials using localized electron irradiation [33.2] 量子光源は、様々な量子技術応用のための重要な基礎となる要素である。
量子技術の急速な発展に伴い、量子エミッターをホストできる材料への需要が高まっている。
そのような物質の1つのプラットフォームは、六方晶窒化ホウ素(hBN)の蛍光欠陥を使用し、バンドギャップ内の深いサブレベルをホストすることができる。
局所電子照射は、hBNの単一エミッタを誘導する深いサブレベルを生成する効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:38:23 GMT)
Fusion is Not Enough: Single Modal Attacks on Fusion Models for 3D
Object Detection [33.0] 本稿では,高度なカメラ-LiDAR融合型3次元物体検出モデルを対象として,カメラ専用対向攻撃による攻撃フレームワークを提案する。
提案手法では,2段階の最適化手法を用いて,まず,敵対的攻撃下での脆弱な画像領域を徹底的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:36:32 GMT)
TOTEM: TOkenized Time Series EMbeddings for General Time Series Analysis [32.9] 本稿では,自己教師型で学習した離散ベクトル化表現を用いて,様々な領域からの時系列データを埋め込んだ簡易なトークン化アーキテクチャを提案する。
3つのタスクにわたる17のリアルタイム時系列データセットに対して,TOTEMの有効性を広範囲に評価して検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:11:12 GMT)
Et Tu Certifications: Robustness Certificates Yield Better Adversarial
Examples [32.6] 認証機構は神経網の堅牢性を示す上で重要な役割を担っている。
我々の新しいEmphCertification Aware Attackは、計算効率のよい規範最小化対逆例を生成するために認証を利用する。
これらの攻撃は、認証境界の厳密さを評価するために使用できるが、証明がセキュリティを低下させる、明らかなパラドックスを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:28:40 GMT)
PersonaLLM: Investigating the Ability of Large Language Models to
Express Personality Traits [32.6] 本研究では,ビッグファイブ・パーソナリティ・モデルに基づく大規模言語モデル(LLM)の行動について検討する。
その結果, LLMペルソナの自己申告したBFIスコアは, 指定した性格タイプと一致していることがわかった。
人間の評価は、人間は最大80%の精度でいくつかの性格特性を知覚できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:01:15 GMT)
Polarization dynamics of solid-state quantum emitters [32.5] 固体結晶中の量子エミッタは、光学量子技術における単純な応用性から、多くの注目を集めている。
量子エミッターによって生成される単一光子の偏光は、応用において重要な役割を果たす重要なパラメータの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:23:07 GMT)
UnlearnCanvas: A Stylized Image Dataset to Benchmark Machine Unlearning
for Diffusion Models [32.3] マシン・アンラーニング(MU)は、拡散モデル(DM)の望ましくない生成能力を除去する潜在的な解決策として登場した。
UnlearnCanvasは、画像オブジェクトと連動して芸術的絵画スタイルの非学習を評価するためのデータセットである。
我々は5つの最先端のMU手法をベンチマークし、その長所と短所、基礎となる未学習メカニズムに関する新たな洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:38:36 GMT)
A Quasi-Wasserstein Loss for Learning Graph Neural Networks [32.1] グラフ上で定義された最適輸送の助けを借りて、新しい準ワッサーシュタイン(QW)損失を提案する。
提案したQW損失は,様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)に適用され,ノードレベルの分類や回帰タスクの性能向上に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:38:25 GMT)
Automatic Answerability Evaluation for Question Generation [32.1] 提案するPMANは,提案した質問が参照回答によって答えられるかどうかを評価するための,新しい自動評価指標である。
GPTに基づくQGモデルの実装は,回答可能な質問を生成する上で,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:39:08 GMT)
On Distributed Larger-Than-Memory Subset Selection With Pairwise
Submodular Functions [32.1] 凸性の離散的な類似である部分モジュラリティは、一般に部分集合選択問題を解くために用いられる。
本稿では,証明可能な近似保証付き分散境界アルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは,CIFAR-100 と ImageNet の高品質なサブセットを,集中型手法と比較すると,品質が損なわれ,あるいは損なわれていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:38:39 GMT)
Political Compass or Spinning Arrow? Towards More Meaningful Evaluations
for Values and Opinions in Large Language Models [32.0] 我々は,大規模言語モデルにおける価値と意見の制約評価パラダイムに挑戦する。
強制されない場合、モデルが実質的に異なる答えを与えることを示す。
我々はこれらの知見をLLMの価値と意見を評価するための推奨とオープンな課題に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:00:49 GMT)
Don't Go To Extremes: Revealing the Excessive Sensitivity and
Calibration Limitations of LLMs in Implicit Hate Speech Detection [31.8] 本稿では,暗黙のヘイトスピーチを検出し,その応答に自信を表現できる大規模言語モデルを提案する。
1) LLMは, 公平性問題を引き起こす可能性のあるグループやトピックに対して過度な感受性を示し, ヘイトスピーチとして良心的発言を誤分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:43:37 GMT)
GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge
Transfer and Reasoning [30.7] 無線ネットワークを介してGenAIエージェントを接続することは、集団知能の力を解き放つ可能性がある。
現在の無線ネットワークは「データパイプ」として設計されており、GenAIのパワーに対応・活用するには適していない。
本稿では,分散GenAIエージェントが任意のタスクを遂行するために知識を伝達するGenAINetフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:03:46 GMT)
Are Large Language Models Post Hoc Explainers? [30.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで有効な強力なツールとして登場した。
我々は,LLMの文脈内学習機能を利用した3つの新しい手法を提案し,他の複雑なモデルによる予測を説明する。
我々は、これらのアプローチを実世界のデータセット上で広範囲に実験し、LLMが最先端のポストホック説明器と同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:33:36 GMT)
Optimal Transport for Measures with Noisy Tree Metric [30.0] 木メートル空間上での確率測度に対する最適輸送問題について検討する。
一般に、1つの空間でサポートされている測度であっても、このアプローチは計算が難しい。
我々は、ロバスト OT が計量特性を満たすことを示し、負の定値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:02:26 GMT)
Label Informed Contrastive Pretraining for Node Importance Estimation on
Knowledge Graphs [29.9] NIE問題にラベルインフォームド・コントラアッティブ・プレトレーニング(licAP)を導入する。
licAPは、連続ラベルを完全に活用することを目的とした、新しいタイプのコントラスト学習フレームワークである。
licAP事前訓練された埋め込みは、既存のNIEメソッドのパフォーマンスをさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:28:51 GMT)
Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning
from Human Feedback in LLMs [29.5] ヒューマンフィードバックからの強化学習の形でのAIアライメントは、ハイパフォーマンスな大規模言語モデルにとって重要な要素として扱われている。
近年,RLHF の RL 部分の正準法としてPPO ( Proximal Policy Optimization) が位置づけられている。
PPO の多くのコンポーネントは RLHF の文脈では不要であり、より単純な REINFORCE スタイルの最適化は PPO と DPO や RAFT のような新たに提案された "RL-free" 手法の両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:26:25 GMT)
REFACTOR: Learning to Extract Theorems from Proofs [29.4] 我々は、REFACTORが、人間が証明を書くのに使用する定理の19.6%を抽出できることを示した。
新たに抽出された定理により,既存のMetaMathデータベースが構築可能であることを示す。
また、新理論データセットでトレーニングされた証明者が、より多くのテスト定理を証明し、最先端のベースラインを上回ることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:21:30 GMT)
What Do Language Models Hear? Probing for Auditory Representations in
Language Models [29.4] 我々は、そのオブジェクトに関連する音声のスニペットが与えられたオブジェクトの正しいテキスト表現を検索する線形プローブを学習する。
このプローブは、互いに近接するオブジェクトの言語表現と音声表現をプッシュする、対照的な損失によって訓練される。
異なる言語モデルと音声モデルの間で、プローブの一般化は多くの場合、高い確率で起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:13:58 GMT)
m2mKD: Module-to-Module Knowledge Distillation for Modular Transformers [28.9] 本稿では,モジュール間の知識伝達のための一般モジュール間知識蒸留法(m2mKD)を提案する。
ニューラルネットワーク(NAC)とVision Mixture-of-Experts(V-MoE)の2つの異なるモジュール型ニューラルネットワークに対するm2mKDの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:47:32 GMT)
Reading Relevant Feature from Global Representation Memory for Visual
Object Tracking [28.9] テンプレートや過去のフレームからの参照機能は、ビジュアルオブジェクト追跡に不可欠である。
ビデオのダイナミックな性質のため、異なる時間ステップで異なる検索領域に対して要求される参照履歴情報も矛盾する。
本稿では,関連性注意機構とグローバル表現メモリからなる新しいトラッキングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:13:32 GMT)
Ask Again, Then Fail: Large Language Models' Vacillations in Judgement [28.7] 我々は、現在の会話言語モデルは、フォローアップ質問に直面した場合、判断を揺るがすことが多いことを観察する。
この矛盾を定量化するために,フォローアップ質問機構と2つの指標を導入する。
トレーニングベースのフレームワークUnwavering-FQを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:26:30 GMT)
Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language
Models with IdentityChain [28.7] 本稿では、コード大言語モデル(Code LLM)の自己整合性を定義する。
次に、モデルの自己整合性と従来の精度を効果的かつ効率的に評価するフレームワーク、IdentityChainを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:56:08 GMT)
WIPI: A New Web Threat for LLM-Driven Web Agents [28.7] 我々は、Web Agentを間接的に制御し、公開されているWebページに埋め込まれた悪意ある命令を実行する、新しい脅威WIPIを導入する。
WIPIを成功させるためには、ブラックボックス環境で動作させる。
提案手法は,純ブラックボックスシナリオにおいても平均攻撃成功率(ASR)が90%を超えることを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:01:54 GMT)
BLO-SAM: Bi-level Optimization Based Overfitting-Preventing Finetuning
of SAM [28.6] BLO-SAMを導入し、二段階最適化(BLO)に基づいてSAM(Segment Anything Model)を微調整する。
BLO-SAMは、モデルの重みパラメータのトレーニングと、トレーニングデータセットの2つの別々のサブセットへの迅速な埋め込みによって、過適合のリスクを低減する。
その結果、BLO-SAMは様々な最先端画像セマンティックセグメンテーション法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:36:32 GMT)
Long Dialog Summarization: An Analysis [28.2] この研究は、様々なアプリケーションにおける効果的なコミュニケーションのために、一貫性と文脈的に豊かな要約を作成することの重要性を強調している。
異なる領域における長いダイアログの要約に対する現在の最先端のアプローチについて検討し、ベンチマークに基づく評価により、異なる要約タスクのために、各領域で1つのモデルがうまく機能しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:35:45 GMT)
Look Before You Leap: Towards Decision-Aware and Generalizable
Tool-Usage for Large Language Models [28.2] 意思決定・汎用ツール・ユース・フレームワーク(DEER)を提案する。
具体的には、まず、自動生成パイプラインを介して、複数の決定ブランチを持つツール使用サンプルを構築します。
提案するDEERは, 各種データセットのベースラインよりも効果的で, 著しく優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:11:03 GMT)
Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps [28.1] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、投影された2次元画像データから3次元表現を合成することにより、医用画像に革命をもたらす大きな可能性を提供する。
本稿では,医療画像におけるNeRFの応用を包括的に検討し,重要な課題を4つ挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:00:59 GMT)
Abstract Meaning Representation-Based Logic-Driven Data Augmentation for
Logical Reasoning [27.9] 本稿では,論理駆動型データ拡張手法AMR-LDAを提案する。
AMR-LDAは元のテキストを抽象的意味表現(AMR)グラフに変換する。
修正されたAMRグラフは、拡張データを生成するためにテキストに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:44:36 GMT)
PerLTQA: A Personal Long-Term Memory Dataset for Memory Classification,
Retrieval, and Synthesis in Question Answering [27.8] 本研究は、意味記憶とエピソード記憶を組み合わせた革新的なQAデータセットであるPerLTQAを紹介する。
PerLTQAは2種類のメモリと、30文字に対して8,593質問のベンチマークを備えている。
本稿では,メモリ分類,メモリ検索,メモリ合成という3つの主要コンポーネントからなる,メモリ統合と生成のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:09:53 GMT)
Improving LLM-based Machine Translation with Systematic Self-Correction [27.7] 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳(MT)において印象的な結果を得た
我々は,この方向への大きな一歩を踏み出した,系統的LLMに基づく自己修正翻訳フレームワーク TER を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:58:12 GMT)
Decentralized Federated Unlearning on Blockchain [27.6] FLプロセスの完全性とトレーサビリティを保証するために、フェデレートドラーニング(FL)が注目を集めている。
本稿では,Chameleon Hash(CH)技術を用いてブロックチェーン構造を再設計する汎用フレームワークであるBlockFULを提案する。
我々は、勾配上昇と再学習という2つの典型的なアンラーニング手法の総合的研究を行い、効率的なアンラーニングワークフローを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:31:53 GMT)
Edge Detectors Can Make Deep Convolutional Neural Networks More Robust [27.2] 本稿では、まずエッジ検出器をレイヤカーネルとして使用し、バイナリエッジ特徴分枝(BEFB)を設計し、バイナリエッジ特徴を学習する。
BEFB統合モデルの精度は、FGSM、PGD、C&W攻撃に直面する場合、すべてのデータセットのオリジナルのモデルよりも優れている。
本研究は,DCNNの形状的特徴とテクスチャ的特徴を組み合わせることで,DCNNの堅牢性を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:54:26 GMT)
Watch Your Head: Assembling Projection Heads to Save the Reliability of
Federated Models [27.2] フェデレーション学習は異種データによる重大な課題に遭遇し、パフォーマンスの低下と収束の問題を引き起こす。
本研究では,汎用モデルとパーソナライズドフェデレーションモデルの両方の信頼性について,広範な実験を行った。
本稿では,連合型モデルの信頼性を高めるために,アセンブルプロジェクションヘッド (APH) 法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:37:39 GMT)
GEM3D: GEnerative Medial Abstractions for 3D Shape Synthesis [26.7] GEM3Dは3次元形状の新しい深層トポロジ対応生成モデルである。
本手法の主な要素は,形状トポロジーと幾何学の両方の情報をコードする神経骨格に基づく表現である。
我々は,最先端技術と比較して,表面の忠実な再構築と多様な形状生成結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:00:57 GMT)
ChatEarthNet: A Global-Scale Image-Text Dataset Empowering
Vision-Language Geo-Foundation Models [26.6] ChatEarthNetは、グローバルカバレッジ、高品質、広範囲の多様性、詳細な説明を特徴とする大規模な画像テキストデータセットである。
ChatEarthNetは、ChatGPT-3.5で生成されたキャプション付き163,488のイメージテキストペアと、ChatGPT-4Vで生成されたキャプション付き1万のイメージテキストペアで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:29:22 GMT)
Fine-Grained Detoxification via Instance-Level Prefixes for Large
Language Models [26.5] インスタンスレベルのプレフィックス(FGDILP)によるきめ細かいデトックス化は、有害なテキストを余分なコストで軽減する。
FGDILPは、正のプレフィックス予測プロンプトを用いて、注意空間における文脈化された表現と対比する。
我々は、FGDILPが発話レベルと文脈レベルの両方において有害性に関して制御されたテキスト生成を可能にすることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:37:15 GMT)
LLMeBench: A Flexible Framework for Accelerating LLMs Benchmarking [26.4] 言語に関係なく,任意のNLPタスクに対してLLM(Large Language Models)を評価するために,シームレスにカスタマイズできるLLMeBenchフレームワークを紹介した。
特定のデータセットとタスクは、20行未満のコードで所定のLLMに対して評価できると同時に、カスタムデータセット、モデル、タスクのためのフレームワークを完全な柔軟性で拡張することができる。
このフレームワークは、約296Kのデータポイントを含む90の実験的なセットアップ内で53の公開データセットを使用して、31のユニークなNLPタスクでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:33:43 GMT)
SeqTrack3D: Exploring Sequence Information for Robust 3D Point Cloud
Tracking [26.4] 本稿では,SeqTrack3DというトラッカーとSequence-to-Sequenceトラッキングパラダイムを導入し,連続フレーム間の目標運動をキャプチャする。
本手法は, 重要点の少ないシーンにおいても, 歴史的ボックスからの位置情報を有効活用することにより, ロバストなトラッキングを実現する。
大規模なデータセットで実施された実験は、SeqTrack3Dが新しい最先端のパフォーマンスを実現することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:14:54 GMT)
TrustMol: Trustworthy Inverse Molecular Design via Alignment with
Molecular Dynamics [26.4] 近年, 逆分子設計 (IMD) が注目されている。
既存のIMD手法は信頼性の点で遅れている。
信頼性の高いIMD手法であるTrustMolを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:14:38 GMT)
Convolutional Deep Kernel Machines [26.0] 最近の研究は、表現学習を維持するためにベイズニューラルネットワークのNNGP(Neural Network Gaussian Process)制限を変更している。
この修正された制限をディープ・ガウス・プロセスに適用すると、ディープ・カーネル・マシン(DKM)と呼ばれる実用的な学習アルゴリズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:11:13 GMT)
Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition [25.9] GNERはジェネレーティブNERシステムであり、見えないエンティティドメイン間でゼロショットのパフォーマンスが改善されている。
本稿では,非構造的予測を構造化エンティティに変換するために最適化した階層マッチングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:30:37 GMT)
HealMe: Harnessing Cognitive Reframing in Large Language Models for Psychotherapy [25.9] メンタルエンハンスメント(HealMe)モデルにおける適応言語によるヘルピングとエンパワーメントについて紹介する。
この新しい認知的リフレーミング療法は、根深い否定的思考に効果的に対処し、合理的でバランスの取れた視点を育む。
我々は、認知リフレーミングのパフォーマンスを厳格に評価するために特別に設計された、包括的で専門的な心理学的評価指標を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:10:34 GMT)
Why Transformers Need Adam: A Hessian Perspective [25.9] ブロックのヘッセンスペクトルは、ブロックの不均一性と呼ばれる現象として、劇的に変化する」。
SGDは、ブロック間の不均一性を扱うことができない、すべてのブロックに対して1つの学習率を適用するため、フェールする。
Adam氏が設計したように、ブロック毎に異なる学習率を割り当てることができれば、失敗は解決できるでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:01:41 GMT)
Two-stage Generative Question Answering on Temporal Knowledge Graph
Using Large Language Models [25.9] 本稿ではまず,LLM に時間的質問への回答を誘導する新たな時間的知識グラフ質問応答フレームワークであるGenTKGQAを提案する。
実験結果から,本モデルは最先端のベースラインよりも優れており,単純な質問型の指標で100%達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:47:09 GMT)
Contrastive Initial State Buffer for Reinforcement Learning [25.8] 強化学習(Reinforcement Learning)では、探究と搾取のトレードオフは、限られたサンプルから効率的な学習を実現するための複雑な課題となる。
本稿では,過去の経験から状態を戦略的に選択し,エージェントを環境に初期化するContrastive Initial State Bufferの概念を紹介する。
環境に関する事前情報に頼ることなく、2つの複雑なロボットタスクに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:22:04 GMT)
Rendering Graphs for Graph Reasoning in Multimodal Large Language Models [25.8] 本稿では,視覚情報をグラフ推論タスクに組み込む第一歩として,新しいベンチマークGITQAを提案する。
我々は、最先端のマルチモーダルLLMを用いて、GITQAベンチマークで広範な実験を行う。
その結果,テキスト情報と視覚情報の組み合わせは,一つのモダリティを単独で使用するよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:33:07 GMT)
Rethinking Diversity in Deep Neural Network Testing [25.6] 深層ニューラルネットワーク(DNN)のテストにおける視点の変化を提案する。
我々は、多様性に基づくテストタスクよりも、指向的なテスト問題としてDNNテストを考えることを提唱する。
評価の結果, 多様性指標は, 入力の摂動が小さいことによるバギーな入力を識別する指標として特に弱いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:17:41 GMT)
Unraveling Babel: Exploring Multilingual Activation Patterns within
Large Language Models [25.6] 大規模言語モデル(LLM)の多言語アクティベーションパターンについて検討する。
我々は,非言語特異的ニューロンと言語特異的活性化ニューロンの存在を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:44:56 GMT)
MIP: CLIP-based Image Reconstruction from PEFT Gradients [25.4] 本稿では,CLIPをベースとした分散機械学習アーキテクチャを対象とした,独自の再構築攻撃手法を提案する。
特に、MIPはソフトプロンプトやアダプタの勾配に応じてCLIPトレーニングイメージを再構成することができる。
実験の結果,MIPはCLIPモデルのソフトプロンプトやアダプタの勾配に応じて,トレーニングイメージを効果的に再構築できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:19:01 GMT)
FrameNeRF: A Simple and Efficient Framework for Few-shot Novel View
Synthesis [25.4] FrameNeRFは、高速なトレーニング速度と高速なレンダリング品質を備えた市販の高速高忠実度NeRFモデルを、数発の新規ビュー合成タスクに適用するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:13:30 GMT)
Automated Code Editing with Search-Generate-Modify [25.0] 本稿では,コード検索,生成,修正のパワーを活用して,コード編集をより良く合成するためのハイブリッドアプローチを提案する。
SARGAMは、実際の開発者のコード編集動作を模倣するように設計された新しいツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:03:24 GMT)
Gradient-Guided Modality Decoupling for Missing-Modality Robustness [25.0] 我々は,モダリティの優位性を監視し,抑制するために,新しい指標,勾配を導入する。
本稿では, 支配的モダリティへの依存を分離するために, GMD法を提案する。
さらに,モーダル不完全データを柔軟に処理するために,パラメータ効率のよい動的共有フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:50:43 GMT)
An optimal tradeoff between entanglement and copy complexity for state
tomography [24.7] 本研究では,1回に$t$のコピーを計測できる自然環境下でのトモグラフィーについて検討する。
これは量子学習タスクで知られている最初のスムーズなエンタングルメント・コピープロトコルである。
重要な洞察は、シュリロンワイルサンプリングを用いて$rho$のスペクトルを推定するのではなく、最大混合状態から$rho$の偏差を推定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:18:57 GMT)
Beyond Accuracy: An Empirical Study on Unit Testing in Open-source Deep
Learning Projects [24.7] ディープラーニング(DL)モデルは急速に進歩し、モデルの精度と堅牢性をテストすることによって高いパフォーマンスを達成することに重点を置いている。
DLプロジェクトは、ソフトウェアシステムとして、他のソフトウェアシステムのように扱い、テストする必要がある場合、徹底的にテストされるか、機能的に正しいかは定かではない。
オープンソースのDLプロジェクトでユニットテストを経験的に研究し、GitHubから9,129のプロジェクトを分析しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:08:44 GMT)
Operationalizing content moderation "accuracy" in the Digital Services
Act [24.4] EUが採択したデジタルサービス法(Digital Services Act)では、ソーシャルメディアプラットフォームが自動コンテンツモデレーションシステムの「正確性」を報告する必要がある。
さらなる仕様がなければ、規制要件は不十分な報告を可能にする。
我々は、法的概念を精査し、技術的実装に関連する「正確さ」レポートを運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:13:39 GMT)
Likes and Fragments: Examining Perceptions of Time Spent on TikTok [24.1] この研究は、TikTokというユースタイムの文脈で新しいソーシャルメディアプラットフォームを探求するための先行研究に基づいている。
我々は、ユーザの人口統計とプラットフォームエンゲージメントが、プラットフォームに費やす時間とその推定精度に対する認識にどのように影響するかを理解するために、ユーザの自己申告およびサーバログによるTikTok使用状況のプラットフォームに依存しない測定を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:47:51 GMT)
Mysterious Projections: Multimodal LLMs Gain Domain-Specific Visual
Capabilities Without Richer Cross-Modal Projections [24.0] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、言語モーダルを伴う画像に関する汎用的な会話を可能にする。
市販のMLLMは皮膚科や農業などの領域の画像に制限があるため、ドメイン固有のアプリケーションをアンロックするためには微調整が必要である。
本研究は,MLLMアーキテクチャにおけるクロスモーダル射影の役割を再解釈する可能性を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:56:48 GMT)
GROUNDHOG: Grounding Large Language Models to Holistic Segmentation [23.7] 本稿では,Large Language ModelsをベースとしたMLLMであるGROUNDHOGを紹介する。
GROUNDHOGはマスク付き特徴抽出器を内蔵し、抽出した特徴をMLLMバックボーンの視覚的実体トークンに変換する。
実験結果から,GROUNDHOGはタスク固有の微調整を伴わずに,様々な言語基盤タスクにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:33 GMT)
Multiple Access in the Era of Distributed Computing and Edge Intelligence [23.7] まず,マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)について検討し,ネットワークのエッジにおけるデータ処理と計算能力の増大に対応するために重要である。
次に,様々な関数を高速かつ効率的に計算する手法として,OTA(Over-the-air)コンピューティングについて検討する。
機械学習(ML)とマルチアクセステクノロジの分離についても、フェデレーションラーニング、強化ラーニング、MLベースのマルチアクセスプロトコルの開発に重点が置かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:04:04 GMT)
Real-time two-axis control of a spin qubit [23.4] 2つの変動するハミルトンパラメータを持つ2電子一重項量子ビットのリアルタイム制御プロトコルを実証する。
場のプログラム可能なゲートアレイ(FPGA)によって駆動される量子制御エレクトロニクスは、2つの電子間のオーバーハウザー場勾配をリアルタイムで推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:39:08 GMT)
Immunization against harmful fine-tuning attacks [23.1] 本稿では,アライメント回避と微調整攻撃から発生した脅威モデルを提案する。
免疫条件」と呼ばれるLSMにおける有害微調整に対する効果的な防御条件のセットを提案する。
LLama2-7b-chatを接種するために, 逆行性障害の初期成績を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:08:03 GMT)
MM-SAP: A Comprehensive Benchmark for Assessing Self-Awareness of
Multimodal Large Language Models in Perception [22.9] MLLM(Multimodal Large Language Models)は視覚的知覚と理解において例外的な能力を示す。
これらのモデルも幻覚に悩まされ、AIシステムとしての信頼性が制限される。
本稿では,MLLMの認識における自己認識性を定義し,評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:28:34 GMT)
Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings [22.7] 本稿では,最先端のバイリンガルテキスト埋め込みモデルについて紹介する。
これらのモデルは、最大8192トークンで長いテキスト入力を処理することができる。
STSタスクのモデル性能を大幅に改善しました。
我々は、ドイツ語とスペイン語の埋め込みモデルのベンチマークを含むように、Massive Text Embedding Benchmarkを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:53:12 GMT)
CLAP: Learning Transferable Binary Code Representations with Natural
Language Supervision [22.4] 本稿では,言語指導を利用してバイナリコードのより良い表現を学習するCLAP(Contrastive Language-Assembly Pre-training)を提案する。
中心となるアプローチは、バイナリコードとセマンティックスの説明を効果的に整合させることで、優れたトランスファー学習能力を向上する。
私たちは1億9500万のバイナリコードと説明を生成し、CLAPのプロトタイプをトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:49:52 GMT)
A Benchmark Study on Calibration [22.4] このデータセットは、117,702のユニークなニューラルネットワークにわたる90ビンベースと12の追加キャリブレーション測定を評価する。
本研究は, キャリブレーション特性の大規模調査およびNAS内部のキャリブレーション問題に関する主要な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 00:02:22 GMT)
TimeSeriesBench: An Industrial-Grade Benchmark for Time Series Anomaly
Detection Models [22.2] 時系列異常検出(TSAD)は学術的にも産業的にも大きな関心を集めている。
しかし,既存のアルゴリズムでは,トレーニングパラダイム,オンライン検出パラダイム,評価基準の面でギャップがある。
業界グレードのベンチマークであるTimeSeriesBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:13:52 GMT)
Best of Three Worlds: Adaptive Experimentation for Digital Marketing in
Practice [22.2] 適応的実験設計(Adaptive Experimental Design, AED)手法は、テストのスループットを向上したり、実験コストを削減したりするためのツールとして、業界でますます使われている。
本稿では,非定常な産業環境でのAEDシステム導入の課題について報告する。
そこで我々は,これらの経験に基づく実例推論のためのAEDフレームワークを開発し,商業環境でテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:55:34 GMT)
Kernel Two-Sample Tests for Manifold Data [22.1] 本稿では, 最大平均離散性(MMD)に関連するカーネルベースの2サンプルテスト統計を, 多様体データ設定で提示する。
本稿では, カーネル帯域幅, サンプル数, 多様体の内在的次元性に関して, テストレベルとパワーを特徴付ける。
この結果は,低次元多様体上あるいは近傍にデータを置く場合,カーネルの2サンプルテストは,ストローク・オブ・次元性を持たないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:36:46 GMT)
"We Demand Justice!": Towards Social Context Grounding of Political
Texts [22.0] ソーシャルメディアの談話は、しばしば「政治的スペクトルの対立する側が使用する、見事に類似した言語」で構成されている。
本稿では、そのような曖昧な文を計算環境で完全に理解するために必要なコンテキストを定義する。
本論文では,テキストの現実的コンテキストを理解する必要がある2つの挑戦的データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:34:42 GMT)
Monitoring Fidelity of Online Reinforcement Learning Algorithms in
Clinical Trials [22.0] 本稿では,オンラインRLアルゴリズムを臨床試験に導入するための重要な要件として,アルゴリズムの忠実性を提案する。
我々は,アルゴリズム開発者や臨床研究者がアルゴリズムの忠実性を確保するのに役立つ,事前デプロイ計画とリアルタイムモニタリングのためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:19:14 GMT)
C-GAIL: Stabilizing Generative Adversarial Imitation Learning with
Control Theory [21.9] GAIL(Generative Adversarial Learning)は、デモンストレーターを模倣する生成ポリシーを訓練する。
オンラインImitation Reinforcement Learning (RL) を用いて、GANライクな識別器から得られる報酬信号を最適化する。
近年の研究では、制御理論がガンの訓練の収束に役立つことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:07:00 GMT)
Investigating White-Box Attacks for On-Device Models [21.3] オンデバイスモデルは、対応するモバイルアプリから簡単に抽出できるため、攻撃に対して脆弱である。
本稿では,デバイス上でのTFLiteモデルをデバッギング可能なモデルに自動的に変換する,デバイス上でのReverse Engineering framework for On-Device Models (REOM)を提案する。
以上の結果から,REOMは攻撃者の攻撃成功率を100倍に抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:49:53 GMT)
LAMPAT: Low-Rank Adaption for Multilingual Paraphrasing Using
Adversarial Training [20.9] パラフレーズ(英: Paraphrase)とは、異なる単語や文構造を用いて同じ意味を伝えるテキストである。
これまでの研究は機械翻訳の知識を活用し、ゼロショット機械翻訳によるパラフレーズを同じ言語で生成してきた。
単言語データセットが人間に似た多文を生成するのに十分である最初の教師なし多言語パラフレーズモデル LAMPAT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:22:43 GMT)
Doubly Calibrated Estimator for Recommendation on Data Missing Not At
Random [20.9] 既存の推定器は誤判定された暗黙の誤りと正当性スコアに依存していると我々は主張する。
本稿では,計算モデルと確率モデルの両方のキャリブレーションを含む二重校正推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:08:52 GMT)
Uncertainty Driven Bottleneck Attention U-net for Organ at Risk
Segmentation [20.9] CT画像におけるオルガン・アット・リスク(OAR)セグメンテーションは,自動セグメンテーション法では難しい課題である。
本稿では,複数のデコーダU-netアーキテクチャを提案し,ネットワークのボトルネックに注目するために,デコーダ間のセグメンテーションの不一致を利用する。
正確なセグメンテーションのために,CT強度統合正規化損失も提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:45:56 GMT)
A Surprising Failure? Multimodal LLMs and the NLVR Challenge [20.9] 本研究では,GPT-4V,Gemini Pro,オープンソースモデルIDEFICSの3つの最先端MLLMを,合成自然言語ビジョン推論タスクNLVR上で評価する。
合成画像と組み合わされた人文が与えられた場合、このタスクは、画像に関する文の真理値を決定するためにモデルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:37:18 GMT)
LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs
from the Programming Language [20.8] LLMのプログラミング言語としての2層プロンプト設計フレームワークであるLangGPTを提案する。
LangGPTは、簡単に学習できる規範構造を持ち、マイグレーションと再利用のために拡張された構造を提供する。
我々は,プロンプトデザインの授業と共有を容易にするため,LangGPT上にコミュニティを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:05:16 GMT)
On the Identifiability of Nonlinear ICA: Sparsity and Beyond [20.6] 自明な不確定点を特定できる非線形ICAモデルをいかにして特定させるかは、教師なし学習における長年の問題である。
最近のブレークスルーは、いくつかの補助変数が与えられた条件付き独立としてソースの標準独立仮定を再構成する。
このような制約の特定のインスタンス化の下では、独立潜水源はそれらの非線形混合から置換まで同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:10:37 GMT)
Label-efficient Time Series Representation Learning: A Review [20.4] ラベル付きデータの不足は,実世界の時系列データにディープラーニングモデルを適用する上で,大きな課題のひとつだ。
移動学習、自己教師付き学習、半教師付き学習といったいくつかのアプローチは、最近、限られた時系列ラベルから深層学習モデルの学習能力を促進するために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:27:46 GMT)
COMAE: COMprehensive Attribute Exploration for Zero-shot Hashing [20.3] COMAEと呼ばれるゼロショットハッシュ(ZSH)のための総合属性探索を行う。
COMAEは、3つの精巧に設計された探索を通して、見知らぬクラスから目に見えないクラスとの関係を描いている。
一般的なZSHデータセットの結果は、COMAEが最先端のハッシュ技術より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:22:57 GMT)
Unveiling Delay Effects in Traffic Forecasting: A Perspective from
Spatial-Temporal Delay Differential Equations [20.2] 交通流予測は交通計画と管理の基本的な研究課題である。
近年,グラフニューラルネットワーク (GNN) とリカレントニューラルネットワーク (RNN) は交通流予測のための空間的時間的相関を捉えることに成功している。
1) GNNでのメッセージパッシングは即時であり、実際には近隣ノード間の空間的メッセージインタラクションは遅延する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:01:38 GMT)
Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots [20.1] 我々は、人間の動きをできるだけリアルに模倣するために、人間サイズのロボットで全身制御ポリシーを学習する。
シミュレーションとSim2Real転送のトレーニングにより、私たちのポリシーはヒューマノイドロボットを制御して、さまざまなスタイルで歩いたり、人と握手したり、現実世界で人間と踊ったりできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:09:24 GMT)
VOOM: Robust Visual Object Odometry and Mapping using Hierarchical
Landmarks [19.8] 本稿では,ビジュアルオブジェクトのオドメトリとマッピングフレームワーク VOOM を提案する。
粗い方法で階層的なランドマークとして、高レベルのオブジェクトと低レベルのポイントを使用します。
VOOMはオブジェクト指向SLAMと特徴点SLAMシステムの両方をローカライゼーションで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:02:57 GMT)
Improving the JPEG-resistance of Adversarial Attacks on Face Recognition
by Interpolation Smoothing [19.8] 本稿では,JPEG圧縮に対する対立例の抵抗性を改善することを目的とした,顔認識に対する新たな敵攻撃を提案する。
提案手法の有効性を実験的に検証し, 逆顔例のJPEG抵抗性向上に有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:09:50 GMT)
When Are Two Lists Better than One?: Benefits and Harms in Joint
Decision-making [19.6] 我々は、アルゴリズムが$n$アイテムのセットにアクセス可能な、人間とアルゴリズムのコラボレーションのタイプを分析し、そのサブセットを人間に提示する。
このシナリオは、コンテントレコメンデーション、ルート計画、あるいはあらゆる種類のラベリングタスクをモデル化することができる。
複数のノイズモデルに対して、[2, n-1]$で$kを設定するのが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:04:14 GMT)
Model-Based Reinforcement Learning for Offline Zero-Sum Markov Games [18.8] 本稿では,オフラインデータから2プレイヤーゼロサムマルコフゲームにおけるナッシュ均衡の学習に向けて前進する。
ベルンシュタイン型低信頼境界を持つ悲観的モデルベースアルゴリズム(VI-LCB-Game)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:18:31 GMT)
Where Do We Go from Here? Multi-scale Allocentric Relational Inference
from Natural Spatial Descriptions [18.7] 本稿では,Rendezvous (RVS) タスクとデータセットについて紹介する。
解析の結果、RVSは空間的同心関係のよりリッチな利用を示し、従来のテキストベースのナビゲーションベンチマークと比較すると、空間的関係を同時に解決する必要があることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:33:28 GMT)
Deep Augmentation: Self-Supervised Learning with Transformations in
Activation Space [18.7] 我々は、Deep Augmentationを導入し、DropoutまたはPCAを使用して暗黙のデータ拡張を行い、ニューラルネットワーク内のターゲット層を変換し、パフォーマンスと一般化を改善する。
我々は、NLP、コンピュータビジョン、グラフ学習におけるコントラスト学習タスクに関する広範な実験を通して、Deep Augmentationを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:42:20 GMT)
On Independent Samples Along the Langevin Diffusion and the Unadjusted
Langevin Algorithm [18.6] マルコフ連鎖に沿って初期および現在の確率変数が独立になる速度について検討する。
連続時間におけるランゲヴィン拡散と離散時間における非調整ランゲヴィンアルゴリズム(ULA)に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:05:02 GMT)
Investigating Deep Watermark Security: An Adversarial Transferability
Perspective [18.4] 本研究では, 消毒・改ざん防止対策として, 深層透かしの脆弱性を評価するために, 2つの効果的なトランスファー可能な攻撃手法を提案する。
簡単なサンプル選択(ESS)機構と簡単なサンプルマッチング攻撃(ESMA)手法を提案する。
ESMA法とBEM-ESMA法の両方において,標的移動攻撃の成功率を著しく向上させる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:41:14 GMT)
Robust Multimodal Learning with Missing Modalities via
Parameter-Efficient Adaptation [18.2] 本稿では,事前学習型マルチモーダルネットワークに対するシンプルでパラメータ効率の良い適応手法を提案する。
このような適応は、モダリティの欠如による性能低下を部分的に補うことができることを示す。
提案手法は,様々なタスクやデータセットにまたがる多角性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:45:02 GMT)
CMC: Few-shot Novel View Synthesis via Cross-view Multiplane Consistency [18.1] 本稿では,入力ビュー間の奥行き認識一貫性を明確かつ効果的に構築する手法を提案する。
我々の重要な洞察は、同じ空間点を異なる入力ビューで繰り返しサンプリングすることで、ビュー間の相互作用を強化することができるということである。
単純かつ広範な実験により,提案手法は最先端の手法よりも優れた合成品質が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:04:04 GMT)
Unveiling ChatGPT's Usage in Open Source Projects: A Mining-based Study [18.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学コミュニティで大きな注目を集めています。
1,501件のコミット、プルリクエスト、そして、そのタスクを達成するためのChatGPTの使用を示す正規表現をマッチングすることで、オープンソースプロジェクトからの問題に対処しています。
これにより、開発者はChatGPTを介して自動化される45のタスクの分類結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:58:51 GMT)
InterroGate: Learning to Share, Specialize, and Prune Representations
for Multi-task Learning [17.7] 推論計算効率を最適化しつつ,タスク干渉を緩和する新しいマルチタスク学習(MTL)アーキテクチャを提案する。
学習可能なゲーティング機構を用いて、すべてのタスクのパフォーマンスを保ちながら、共有表現とタスク固有の表現を自動的にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:52 GMT)
Multi-Armed Bandits and Quantum Channel Oracles [17.5] 我々は、報酬のランダム性に制限されたアクセスしか持たないバンディットモデルを導入するが、それでも重ね合わせの腕に問い合わせることができる。
これは、オラクルが正の故障確率を持つ場合、非構造化探索ではスピードアップが不可能である、という事前の結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:47:32 GMT)
Aligning Large Language Models to a Domain-specific Graph Database [17.5] 本研究では,NLGQLデータペアを自己インストラクト付きグラフDBに基づいて,適切に定義したパイプラインを提案する。
ファイナンスドメインと医療ドメイン,すなわちFinGQLとMediGQLのグラフDBから得られた2つの構築データセットについて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:46:51 GMT)
Robust Single Rotation Averaging Revisited [17.2] 本稿では, 極端に多くの外乱を効率的に処理できるロバストな単回転平均化法を提案する。
本手法は, 高い精度のインレーヤが与えられた場合, 最大99%のアウトレーヤに対して頑健であり, 現状よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:10:27 GMT)
On the (In)feasibility of ML Backdoor Detection as an Hypothesis Testing
Problem [17.0] 機械学習システムにおけるバックドア検出問題に対する公式な統計的定義を導入する。
我々は、非常に小さなアルファベットサイズを除いて、普遍的な(敵の知らない)バックドア検出は不可能であることを示す。
我々はこの定義を,分布外検出問題のほぼ正解(PAC)学習可能性に結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:43:01 GMT)
O3D: Offline Data-driven Discovery and Distillation for Sequential
Decision-Making with Large Language Models [16.9] 大規模言語モデル(LLM)を改善するために,オフラインデータ駆動型ディスカバリ・蒸留(O3D)を提案する。
O3Dは、再利用可能なスキルを自動的に発見し、オフラインインタラクションデータに基づいて、複数のタスクにまたがる一般化可能な知識を蒸留する。
2つの対話型意思決定ベンチマーク (ALFWorld と WebShop) による実証結果から,O3D が LLM の意思決定能力を著しく向上できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:29:45 GMT)
AttackGNN: Red-Teaming GNNs in Hardware Security Using Reinforcement
Learning [16.8] 我々は,ハードウェアセキュリティにおけるGNNベースの技術に対する最初のレッドチーム攻撃であるAttackGNNを提案する。
我々は,IP海賊行為,HTの検出とローカライズ,リバースエンジニアリング,ハードウェア難読化という,ハードウェアセキュリティにおける4つの重要な問題に対して,GNNベースの5つのテクニックをターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:18:38 GMT)
ULMA: Unified Language Model Alignment with Human Demonstration and
Point-wise Preference [16.7] 典型的なアライメント手順は、教師付き微調整と選好学習からなる。
本稿では,ポイントワイズフィードバックを効果的に活用する新しい選好学習手法であるPoint-wise Direct Preference Optimizationを紹介する。
我々の研究は、教師付き微調整とポイントワイド選好学習の新たなつながりを明らかにし、統一言語モデルアライメント(英語版)に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:51:03 GMT)
Think Big, Generate Quick: LLM-to-SLM for Fast Autoregressive Decoding [16.7] 大規模言語モデル(LLM)は、実際にはユビキタスなものとなり、翻訳、要約、命令の追従といった生成タスクに広く利用されている。
本稿では,異なるサイズの言語モデルを組み合わせて,自己回帰復号化の効率を高めるハイブリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:28 GMT)
Contingency Planning Using Bi-level Markov Decision Processes for Space
Missions [16.6] この研究は、科学ミッションのための自律的な緊急計画に焦点を当てている。
これは、名目上のミッション計画からの遅延や逸脱が発生した場合に、州空間の任意の非正規点からの迅速なポリシー計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:42:30 GMT)
Semi-Supervised Learning for Visual Bird's Eye View Semantic
Segmentation [16.4] トレーニング中にラベルのない画像を活用することで性能を向上させるために,視覚的BEVセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスのための新しい半教師付きフレームワークを提案する。
次に、ラベルのないデータを完全に利用する一貫性損失を提案し、セマンティックな予測だけでなく、BEV機能にもモデルを制約する。
nuScenesとArgoverseデータセットの実験により、我々のフレームワークは予測精度を効果的に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:21:48 GMT)
An inexact Bregman proximal point method and its acceleration version
for unbalanced optimal transport [16.1] 不均衡最適輸送(UOT)問題は、計算生物学、計算イメージング、ディープラーニングにおいてますます重要な役割を担っている。
スケーリングアルゴリズムは、その利便性と優れた収束特性のために、UTTを解くために広く用いられている。
UOTを解くための不正確なBregman近点法を開発することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:25:21 GMT)
Re-Examine Distantly Supervised NER: A New Benchmark and a Simple
Approach [15.9] 我々は,QTLという実世界のベンチマークデータセットを用いて,現在のDS-NER手法の有効性を批判的に評価する。
ラベルノイズの一般的な問題に対処するため,カリキュラムベースのポジティブ・アンラベル学習CuPULを提案する。
実験の結果,CuPULはノイズラベルの影響を著しく低減し,既存手法よりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:59:58 GMT)
PCR-99: A Practical Method for Point Cloud Registration with 99%
Outliers [15.8] 本稿では,未知のスケールと極端外周比の両方を扱える点雲登録法を提案する。
速度を著しく向上させる2つの新しいメカニズムを持つ決定論的3点サンプリング手法を用いる。
提案手法は, 最大98%の外れ値比で, 最先端技術に匹敵する性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:28:39 GMT)
Searching a Lightweight Network Architecture for Thermal Infrared
Pedestrian Tracking [15.6] 本稿では,熱赤外歩行者追跡のための最適ネットワークアーキテクチャを探索する。
単一のボトム細胞と二重ボトム細胞を基本探索ユニットとして使用し、8つのオペレーティング候補を検索空間に組み込んでいる。
その結果、パラメータと計算効率の両方で高性能なネットワークアーキテクチャが実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:48:44 GMT)
Stochastic Re-weighted Gradient Descent via Distributionally Robust
Optimization [15.6] 本稿では,動的サンプル重み付けによるディープニューラルネットワークの性能向上を目的とした新しい最適化手法であるReweighted Gradient Descent(RGD)を提案する。
我々は,+0.7% (BedDomain), +1.44% (タブラル分類),+1.94% (GLUE with BERT), +1.01% (ImageNet-1K with ViT) など,多種多様なベンチマークにおけるRGDの適用性と影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:22:52 GMT)
On Limitations of the Transformer Architecture [15.3] 本稿では,関数の領域が十分に大きい場合,Transformer層は関数を構成することができないことを示す。
また,LLMにとって難しいと思われる構成課題の中核にある数種類の数学的タスクは,トランスフォーマーが解けるとは考えにくいことを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:12:37 GMT)
Social Orientation: A New Feature for Dialogue Analysis [15.2] ソーシャル指向タグをラベル付けした対話音声のデータセットを新たに導入する。
ソーシャル・オリエンテーション・タグは特に低リソース環境においてタスク・パフォーマンスを向上させることを示す。
また、ニューラルモデルにおける社会的相互作用の結果を説明する上で、ソーシャルオリエンテーションタグがどのように役立つかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:55:45 GMT)
Multi-scale Traffic Pattern Bank for Cross-city Few-shot Traffic
Forecasting [15.1] 本稿では,マルチスケール交通パターンバンクと呼ばれる都市間交通予測問題に対する解決策を提案する。
このフレームワークは高度なクラスタリング技術を用いて、マルチスケールのトラフィックパターンバンクを体系的に生成する。
実世界の交通データセットを用いた実証評価により,MTPBの優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:55:02 GMT)
Cost Aware Best Arm Identification [15.0] emphCost Aware Best Arm Identification (CABAI)と呼ぶ。
そこで我々は,2本腕の単純化モデルにおいて最適であることが証明され,数値実験で驚くほどよく一般化されるCOという低複素性アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:27:08 GMT)
What Text Design Characterizes Book Genres? [14.4] 本研究は,書誌表紙のテキストデザインを用いた書誌ジャンルの分類を通じて,非言語情報(ジャンルなど)とテキストデザイン(フォントスタイル,文字色など)の関係を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:21:10 GMT)
Diagnosing Transformers: Illuminating Feature Spaces for Clinical
Decision-Making [14.4] 事前訓練されたトランスフォーマーは、限られた臨床ノートを使用して臨床意思決定を支援するために微調整されることが多い。
モデルの解釈可能性は、特に医学のような高度な領域において、信頼を確立し、安全性を確保するために不可欠である。
本稿では,微調整型変換器の特徴空間の解釈可能性を高めるための体系的フレームワークであるSUFOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:11:03 GMT)
Real-Time Vehicle Detection and Urban Traffic Behavior Analysis Based on
UAV Traffic Videos on Mobile Devices [14.3] 本稿では,ドローン技術,iOS開発,深層学習技術を統合し,モバイル端末上での交通映像取得,物体検出,物体追跡,交通行動解析機能を統合する。
車両物体検出は精度98.27%、リコール率87.93%に達し、リアルタイム処理能力は毎秒30フレームで安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:09:36 GMT)
Quality Assurance for Artificial Intelligence: A Study of Industrial
Concerns, Challenges and Best Practices [14.2] 我々は,AIシステムの品質保証(QA4AI)の課題とベストプラクティスについて報告する。
以上の結果から, 最も重要な特性として正しさが示唆され, モデル関連性, 効率性, 展開性などが示唆された。
AI開発の各段階で、21のQA4AIプラクティスを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:31:45 GMT)
Real-time 3D human action recognition based on Hyperpoint sequence [14.2] リアルタイム3次元行動認識のための軽量で効果的な点列ネットワークを提案する。
SequentialPointNetは、時間的時間的局所構造をキャプチャする代わりに、静的な外見の時間的進化をコード化し、人間の行動を認識する。
広く使用されている3つの3次元行動認識データセットの実験により、提案されたSequentialPointNetは、既存のアプローチよりも最大10倍高速で、競合する分類性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:48:08 GMT)
Rate-Optimal Rank Aggregation with Private Pairwise Rankings [14.1] 生のペアワイズランキングを保護するために,デバイアス付きランダム化応答機構を提案する。
プライバシ保証全体とプライベートランキングデータからの推定エラーの関係に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:05:55 GMT)
Mixed Variational Flows for Discrete Variables [14.0] 連続的な埋め込みを伴わない離散分布のための変動流ファミリを開発した。
まず、測度保存および離散可逆写像(MAD)を開発し、離散的対象不変性を残した。
また、連立離散モデルおよび連続モデルを扱うMAD Mixの拡張も開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:55:23 GMT)
Online Efficient Safety-Critical Control for Mobile Robots in Unknown
Dynamic Multi-Obstacle Environments [13.9] 本稿では,LiDARに基づく目標探索・探索フレームワークを提案する。
静的障害物と移動障害物が混在する非構造環境におけるオンライン障害物回避の効率性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:53:37 GMT)
If in a Crowdsourced Data Annotation Pipeline, a GPT-4 [13.8] 本稿では,GPT-4と倫理的かつ優れたMTurkパイプラインを比較した。
ベストプラクティスにもかかわらず、MTurkパイプラインの最高精度は81.5%であり、GPT-4は83.6%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:08:52 GMT)
Learning high-dimensional targets by two-parameter models and gradient
flow [13.8] Wd$ に対して、GF-非学習可能なターゲットの大規模な部分集合が必ず存在することを示す。
特に、学習可能な対象の集合は $mathbb Rd$ では密でなく、$mathbb Rd$ の任意の部分集合は $W$-次元球面に同型であり、非学習可能な対象を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:56:11 GMT)
Deconstructing the Veneer of Simplicity: Co-Designing Introductory
Generative AI Workshops with Local Entrepreneurs [13.8] 生成AIプラットフォームと機能は、仕事の多くの側面に浸透している。特にリーン経済の起業家は、限られたリソースを与えられた生成AIにタスクをアウトソースする立場にある。
私たちは、テクノロジーと起業家精神の株式を専門とする地元の起業家ハブと4年間のパートナーシップを組むことで、これらの技術の使用の格差の増大に対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:40:33 GMT)
A Unified Multiscale Encoder-Decoder Transformer for Video Segmentation [13.7] 本稿では,ビデオ中の高密度な予測タスクに着目した,エンドツーエンドのトレーニング可能なマルチスケールエンコーダ・デコーダ変換器を提案する。
提示されたMED-VT(Multiscale-Decoder Video)は、ビデオ全体にわたってマルチスケール表現を使用し、ビデオ以外の任意の入力を使用する。
本稿では,時間的に一貫したビデオ予測を提供するため,多対多のラベル伝搬によるトランスダクティブ学習方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:25:03 GMT)
The Role of Contextual Information in Best Arm Identification [13.7] 本研究では,帯域でコンテキスト情報が得られる場合に,信頼度を固定したベストアーム識別問題について検討する。
この問題に対して、インスタンス固有のサンプル複雑性の低い境界を示す。
我々は、文脈情報がより高速なベストアーム識別に寄与することを実験的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:19:20 GMT)
SAND: Decoupling Sanitization from Fuzzing for Low Overhead [13.5] Sanitizersは、さまざまなソフトウェア脆弱性に対して堅牢なテストオラクルを提供する。
サニタイザ対応プログラムのファジィングは、ソフトウェアバグを見つけるためのベストプラクティスです。
ファジィリングループから衛生化を分離する新しいファジィングフレームワークであるSANDを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:30:34 GMT)
Tricking LLMs into Disobedience: Formalizing, Analyzing, and Detecting
Jailbreaks [13.5] 我々は、既知の(そして可能な)ジェイルブレイクの形式主義と分類法を提案する。
4つのタスクにわたる3700のJailbreakプロンプトのデータセットを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:42:37 GMT)
On the connection between Noise-Contrastive Estimation and Contrastive
Divergence [13.3] ノイズコントラスト推定(NCE)は、非正規化確率モデルを推定するための一般的な手法である。
NCEと条件付きNCEの2つの基準をML推定法とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:04:47 GMT)
Mafin: Enhancing Black-Box Embeddings with Model Augmented Fine-Tuning [13.2] マフィン(Mafin)は、トレーニング可能な埋め込みモデルで強化することで、ブラックボックスの埋め込みモデルを微調整するための新しいアプローチである。
以上の結果から,Mafinは小さな拡張モデルの訓練を必要とせず,ブラックボックス埋め込みの性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:54:12 GMT)
Beyond Predictive Algorithms in Child Welfare [13.0] 児童福祉(CW)セクターのケースワーカーは、リスクアセスメント(RA)データに基づく予測的意思決定アルゴリズムを使用して、CW決定をガイドし、支援する。
我々の研究では、家族の評価やCWS予測リスクモデル(PRM)の構築に使用される共通リスク指標は、出生親と再結合していない子どもの退院を予測できないことが判明した。
ケースノートは放電結果を予測することはできないが、文脈的なケース信号を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:59:46 GMT)
From Large to Small Datasets: Size Generalization for Clustering
Algorithm Selection [13.0] 我々は,未知の地下構造クラスタリングを用いて,半教師付き環境で問題を研究する。
本稿では,クラスタリングアルゴリズムの精度向上のためのサイズ一般化の概念を提案する。
データセット全体においてどのアルゴリズムが最適かを特定するために、データの5%をサブサンプルとして使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:11:10 GMT)
HumanEval-XL: A Multilingual Code Generation Benchmark for Cross-lingual
Natural Language Generalization [12.8] HumanEval-XLは、多言語コード生成ベンチマークである。
22,080件のプロンプトで構成され、平均8.33件のテストケースがある。
複数のNLとPLの並列データを保証することで、HumanEval-XLは包括的な評価プラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:09:00 GMT)
GARNN: An Interpretable Graph Attentive Recurrent Neural Network for
Predicting Blood Glucose Levels via Multivariate Time Series [12.6] マルチモーダルデータをモデル化するための解釈可能なグラフ減衰ニューラルネットワーク(GARNN)を提案する。
GARNNは最高の予測精度を達成し、高品質な時間的解釈性を提供する。
これらの知見は糖尿病治療改善のための堅牢なツールとしてのGARNNの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:18:53 GMT)
Investigating the Effectiveness of HyperTuning via Gisting [12.5] 我々は、GistingベースのハイパーネットワークのセットであるHyperLlamaを紹介し、少数ショットの入力に基づいてタスク固有のソフトプレフィックスを生成する。
P3, Super-Natural および Symbol Tuning データセットを用いた実験では、HyperLlama モデルが少数の例からソフトプレフィックスに効果的に情報を圧縮できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:42:26 GMT)
Infrared and visible Image Fusion with Language-driven Loss in CLIP
Embedding Space [11.8] Infrared-visible Image fusion (IVIF) は2つの画像の高相性により注目されている。
基底構造融合画像の欠如により、現在のディープラーニングベースの手法の融合出力は、数学的に定義された損失関数に大きく依存する。
本稿では,IVIFの目的を自然言語で表現することを提案する。これは,現在の損失における融合出力の明確な数学的モデリングを回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:08:01 GMT)
Taming the Tail in Class-Conditional GANs: Knowledge Sharing via
Unconditional Training at Lower Resolutions [11.7] GANはより多くのサンプルを持つクラスを好む傾向があり、尾クラスの低品質で多様性の低いサンプルが生成される。
そこで我々は,より豊富な学習データを持つクラスから,テールクラスが豊富な情報から借用できる,知識共有の単純かつ効果的な方法を提案する。
いくつかのロングテールベンチマークとGANアーキテクチャの実験は、生成された画像の多様性と忠実さの両方において、既存の手法よりも大幅に改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:03:00 GMT)
Generalized quantum measurement in spin-correlated hyperon-antihyperon
decays [11.6] スピン1/2超音速の崩壊過程に対する一般化された量子計測記述を導入する。
我々は、この手法を確立された理論計算と整合させることで検証する。
我々は超音速崩壊におけるCHSH不等式違反の観測に量子シミュレーションを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:54:20 GMT)
Towards Faithful and Robust LLM Specialists for Evidence-Based
Question-Answering [11.4] 我々は、ソースの品質向上と属性応答性向上のために、LLM(Large Language Models)を頑健に微調整する方法について検討する。
具体的には、自動データ品質フィルタを備えたデータ生成パイプラインを導入し、多様な高品質なトレーニングおよびテストデータを大規模に合成する。
総合評価の結果, 合成データの微調整により, 内分布と外分布の両方の性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:59:28 GMT)
Outline-Guided Object Inpainting with Diffusion Models [11.4] インスタンスセグメンテーションデータセットは、正確で堅牢なコンピュータビジョンモデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たす。
この問題は、小さなアノテーション付きインスタンスセグメンテーションデータセットから始めて、拡張して、サイズが拡大されたアノテーション付きデータセットを取得することで緩和できることを示す。
オブジェクトアウトラインの拡散を導くことで,対象クラスでマスク領域を埋めるために,拡散ベースの塗装モデルを用いて新しい画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:21:17 GMT)
Internal Cross-layer Gradients for Extending Homogeneity to
Heterogeneity in Federated Learning [11.3] フェデレートラーニング(FL)は必然的にシステム不均一性の課題に直面する。
本稿では,ほとんどのモデル同次FL法の能力を拡張可能なトレーニングスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:48:00 GMT)
Automated Evaluation of Classroom Instructional Support with LLMs and
BoWs: Connecting Global Predictions to Specific Feedback [11.2] 大規模言語モデル(LLM)は、CLLASS(CLassroom Assessment Scoring System)のインストラクショナルサポートのドメインスコアを推定するために用いられる。
我々はメタピアソンのLlama2のゼロショットプロンプトと/または古典的なBag of Words(BoW)モデルを用いて、教師の発話の個々の発話を分類する機械学習アーキテクチャを設計する。
これらの発話レベルの判断は15分間の観察セッションに集約され、グローバルなCLASSスコアを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:12:58 GMT)
Probabilistic 3D Multi-Object Cooperative Tracking for Autonomous
Driving via Differentiable Multi-Sensor Kalman Filter [11.1] 微分可能マルチセンサカルマンフィルタを用いた自律走行のための新しい3次元多目的協調追従アルゴリズムを提案する。
V2V4Realの最先端手法と比較して,通信コストが0.037倍の追跡精度を17%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:04:44 GMT)
CEDAS: A Compressed Decentralized Stochastic Gradient Method with
Improved Convergence [10.8] 本稿では,通信制限条件下でのマルチエージェントネットワークの分散最適化問題について考察する。
提案手法は,CEDAS (Convexizes) を圧縮し,滑らかな凸関連ステップの適応的なステップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:26:05 GMT)
Accelerating Graph Neural Networks on Real Processing-In-Memory Systems [10.7] 実PIMシステム上でグラフニューラルネットワークを高速化する,効率的なMLフレームワークであるPyGimを紹介する。
我々は、プロセッサ中心およびメモリ中心のコンピューティングシステムにおいて、計算集約型およびメモリ集約型のカーネルが実行されるハイブリッドGNN実行を提供する。
我々は、1992年のPIMコアを持つ実世界のPIMシステム上で、新しいGNNモデルを用いてPyGimを広範囲に評価し、Intel Xeonの最先端CPUを平均3.04倍に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:52:35 GMT)
CURSOR: Scalable Mixed-Order Hypergraph Matching with CUR Decomposition [10.7] 本研究は,高速なハイパーグラフマッチングを実現するために,新しい第2および第3次ハイパーグラフマッチングフレームワーク(CURSOR)を導入する。
CURベースの2階グラフマッチングアルゴリズムを用いて粗マッチングを行い、繊維CURベースのテンソル生成法であるCURSORのコアは、互換性テンソルのエントリを直接計算する。
大規模合成データセットと広く評価されたベンチマークセットの実験結果は、既存の手法よりもCURSORの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:18:12 GMT)
Active Level Set Estimation for Continuous Search Space with Theoretical
Guarantee [10.6] 本稿では,離散化を必要とせず,連続的な探索空間で直接動作する新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は,与えられた閾値よりも高いあるいは低い関数の信頼度尺度として定義される獲得関数を構築することによって,ポイントを提案する。
複数の合成および実世界のデータセットにおいて、我々のアルゴリズムは最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:46:56 GMT)
Achieving the fundamental quantum limit of linear waveform estimation [10.4] 特定のケースでは、既知の波形推定量子クラム・ラオバウンドと、デバイスからの出力モードの2次測定による最適感度との間には、説明がつかないギャップがある。
我々は,このギャップを,基本精度限界,波形推定,Holevo Cram'er-Rao Bound,および非定常測定を用いて実現する方法によって解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:23:09 GMT)
How Far Can 100 Samples Go? Unlocking Overall Zero-Shot Multilingual
Translation via Tiny Multi-Parallel Data [10.3] リソースを消費する一般的な解決策は、トレーニングコーパスに可能な限り多くの関連する翻訳方向を追加することである。
英語中心のモデルでは、非常に少量のマルチ並列データで簡単に微調整することで驚くほど大きなゼロショット改善が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:23:31 GMT)
Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning [10.1] メタコンチネンタルアクティブラーニング(Meta-Continual Active Learning)と呼ばれる,シンプルだが効率的な手法を提案する。
メタラーニングと経験リプレイを併用して、タスク間の混乱と破滅的な忘れを解消する。
提案手法の有効性を検証するため,テキスト分類データセットのベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:59:34 GMT)
Eight Methods to Evaluate Robust Unlearning in LLMs [9.9] まず、既存の未学習評価のテクニックと限界について調査する。
We apply a comprehensive tests for the robustness and competitiveness of unlearning in the "Who's Harry Potter" model。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:57:37 GMT)
Iterated INLA for State and Parameter Estimation in Nonlinear Dynamical
Systems [9.9] 本稿では,動的モデルの反復線形化に基づくDAの代替手法を提案する。
これにより、各イテレーションでガウスマルコフランダムフィールドを生成し、INLAを使って状態とパラメータを推測することができる。
本手法は,解釈可能性を維持しながら任意の非線形システムに利用することができ,さらにDAタスクにおける既存手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:35:33 GMT)
Benchmarking LLMs on the Semantic Overlap Summarization Task [9.7] 本稿では,セマンティック・オーバーラップ・サマリゼーション(SOS)タスクにおいて,Large Language Models (LLM) を包括的に評価する。
本稿では, ROUGE, BERTscore, SEM-F1$などの定評ある指標を, 2種類の代替物語のデータセット上で報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:33:50 GMT)
Graph Learning with Distributional Edge Layouts [9.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、特定のトポロジ的レイアウト上のエッジに沿って隣接するノード間でローカルメッセージを渡すことによって、グラフ構造化データから学習する。
本稿では,これらのレイアウトを,ボルツマン分布に明示的な物理エネルギーを付加したランゲイン力学を用いて,世界規模でサンプル化できることを初めて提案する。
このようなサンプル/最適化レイアウトの集合は、広いエネルギー分布を捕捉し、WLテストの上に余分な表現性をもたらし、従って下流タスクを緩和することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:55:10 GMT)
Boosting Graph Pooling with Persistent Homology [9.5] GNN層にPH機能を鼻で接続すると、解釈可能性の低い限界改善が得られる。
本研究では,PHの濾過操作が自然にグラフプーリングを切断的に整列させるという観察に動機づけられた,グローバルなトポロジ的不変性を PH を用いてプール層に注入する新しいメカニズムについて検討する。
実験では,この機構をグラフプーリング手法の集合に適用し,複数の一般的なデータセットに対して一貫した,実質的な性能向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:00:24 GMT)
Beyond Self-learned Attention: Mitigating Attention Bias in
Transformer-based Models Using Attention Guidance [9.5] SyntaGuidはトランスフォーマーベースのモデルを重要なソースコードトークンへ導くための新しいアプローチである。
SyntaGuidは、全体的なパフォーマンスを3.25%改善し、28.3%の誤予測を修正できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:03:50 GMT)
RepairLLaMA: Efficient Representations and Fine-Tuned Adapters for
Program Repair [9.4] 本稿では,APRのコード表現と,LoRAと呼ばれるパラメータ効率の高いLLM微調整技術を組み合わせたプログラム修復手法を提案する。
この結果、LLaMAは言語モデルでバグを修正するのに非常に効果的なプログラム修復アダプタを作成した。
全体として、Re repairLLaMAは125のDefects4J v2と82のHumanEval-Javaバグを正しく修正し、すべてのベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:03:24 GMT)
Enhancing Continuous Domain Adaptation with Multi-Path Transfer
Curriculum [9.3] 継続的ドメイン適応(Continuous Domain Adaptation)は、トレーニングとテストデータの分散ギャップを埋める効果的なテクニックとして登場した。
本稿では,ドメインの順序付けとエラー蓄積の問題に厳密に対処する新しい手法W-MPOTを提案する。
我々は、複数のデータセット上でW-MPOTを広範囲に評価し、マルチセッションアルツハイマーMR画像分類における54.1%の精度向上と、バッテリ容量推定における94.7%のMSE削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:59:38 GMT)
ITEm: Unsupervised Image-Text Embedding Learning for eCommerce [9.3] 製品埋め込みは、電子商取引における幅広い応用の基礎となる。
本稿では,画像とテキストのモダリティによく対応できる画像テキスト埋め込みモデル(ITEm)を提案する。
我々は、非常に類似した商品の探索と製品カテゴリーの予測という2つのタスクにおいて、事前訓練されたITTmを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:28:13 GMT)
Robust agents learn causal world models [9.3] データ生成過程の因果関係を近似的に学習したと考えられる。
転帰学習や因果推論など,いくつかの研究領域において,この結果がもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:05:33 GMT)
Performance Evaluation of 3D Keypoint Detectors and Descriptors on
Coloured Point Clouds in Subsea Environments [9.2] 本稿では,商用水中レーザースキャナーを用いて収集したフィールドデータセットを用いて,最適な検出器/ディスクリプタペアを特定することを目的とする。
テクスチャ情報を組み込んで幾何学的特徴を拡張することで、合成データセットに特徴マッチングを追加することが研究で示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:14:18 GMT)
On the Growth of Mistakes in Differentially Private Online Learning: A
Lower Bound Perspective [9.1] 我々は、差分的プライベート(DP)オンライン学習アルゴリズムに対して、より低いバウンダリを提供する。
我々の研究は、DP-オンライン学習の下位境界の設定に向けた最初の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:49:37 GMT)
Quantum error thresholds for gauge-redundant digitizations of lattice
field theories [9.1] 一般有限ゲージ群に対する修正可能な誤差を考慮し、量子回路を設計して検出し、修正する。
ガウスの法則誤差補正によるゲージ依存ディジタル化がゲージ固定ディジタル化よりも忠実であるような誤差閾値を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:51:48 GMT)
Training Classical Neural Networks by Quantum Machine Learning [9.0] 本研究では、量子系の指数的に大きなヒルベルト空間を利用する古典的ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングスキームを提案する。
既存の量子機械学習(QML)法とは異なり、我々の手法を用いた量子コンピュータから得られた結果は、古典的なコンピュータで直接利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:16:21 GMT)
mEdIT: Multilingual Text Editing via Instruction Tuning [9.0] mEdITは、執筆支援のための最先端のテキスト編集モデルである。
我々は、公開されている複数人の注釈付きテキスト編集データセットからデータをキュレートしてmEdITを構築する。
我々は,mEdITが多言語ベースライン上の新しい言語に効果的に一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:33:36 GMT)
Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity [8.9] 本稿では,ベンチマークタスク間の類似性を計算するための理論的手法と実用的なアルゴリズムを提案する。
この類似度尺度の中核的な考え方は、タスク自体の特性ではなく、与えられたタスク上の「学生」の相対的なパフォーマンスに基づいていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:09:43 GMT)
The Shape of Learning: Anisotropy and Intrinsic Dimensions in
Transformer-Based Models [8.8] 本研究では, トランスアーキテクチャの異方性力学と内在次元について検討する。
その結果, トランスデコーダの異方性プロファイルは, 中層で最も高い異方性濃度のベル形状の曲線を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:46:17 GMT)
REPLAY: Modeling Time-Varying Temporal Regularities of Human Mobility
for Location Prediction over Sparse Trajectories [8.8] 位置予測のための時間変化の時間的規則性を把握するための一般RNNアーキテクチャ学習であるREPLAYを提案する。
特に、REPLAYは、情報の隠された過去の状態を探すために、スパース軌跡の距離を利用するだけでなく、時間変化の時間的規則性も許容する。
その結果、REPLAYは位置予測タスクにおいて、最先端の手法を7.7%から10.9%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:28:36 GMT)
Can Large Language Models Recall Reference Location Like Humans? [8.7] 本稿では,大規模言語モデルの事前学習期間中に記憶されたパラメータ化知識を活用して,任意の開始位置からの参照文を独立にリコールする方法について検討する。
KILTナレッジセンシティブなタスクの実験では、LLMが様々なタスク形式の参照通路位置を独立にリコールできることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:35:32 GMT)
Investigating the Robustness of Vision Transformers against Label Noise
in Medical Image Classification [8.6] 医用画像分類データセットにおけるラベルノイズは、教師付き深層学習法の訓練を邪魔する。
プレトレーニングは、教師あり訓練におけるラベルノイズに対するViTの堅牢性向上に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:53:23 GMT)
D-XCB: Data-independent Debiasing for Fair and Accurate
Transformer-based Cyberbullying Detection [8.6] ID-XCBは、逆行訓練、バイアス制約、微調整を組み合わせた最初のデータ非依存型デバイアス処理技術である。
我々は,ID-XCBがバイアスを緩和しながらロバストなサイバーいじめ検出能力を学習し,性能とバイアス軽減の両面で最先端のデバイアス法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:02:29 GMT)
Successfully Guiding Humans with Imperfect Instructions by Highlighting
Potential Errors and Suggesting Corrections [8.4] そこで本研究では,不完全な命令生成モデルと効果的なコミュニケーション機構を相補して,人間を指導する上でより効果的になることを示す。
この手法により,認知的負担を伴わずに,人間のナビゲーションエラーを最大29%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:16:04 GMT)
Asphalt Concrete Characterization Using Digital Image Correlation: A
Systematic Review of Best Practices, Applications, and Future Vision [8.3] デジタル画像相関(DIC)は、パターンの動きを追跡することで変位とひずみを測定する光学技術である。
DICは2000年代初頭からアスファルト舗装工学で認知されている。
本稿では, アスファルトコンクリートの試験試験における重要なツールとして, DICの現状について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:15:41 GMT)
MECH: Multi-Entry Communication Highway for Superconducting Quantum
Chiplets [8.3] 計算規模が大きくなるにつれて、量子ビット間の通信はより深刻なボトルネックとなる。
本稿では,マルチエントリー通信ハイウェイ(MECH)機構を提案する。
これは、量子プログラムのより効率的でエラーの少ないコンパイルを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:58:48 GMT)
Contextualizing Internet Memes Across Social Media Platforms [8.2] 我々は,知識のセマンティックリポジトリ,すなわち知識グラフを用いて,インターネットミームを文脈化できるかどうかを検討する。
RedditとDiscordという2つのソーシャルメディアプラットフォームから何千もの潜在的なインターネットミーム投稿を収集し、抽出-変換-ロード手順を開発し、候補ミーム投稿とデータレイクを作成します。
視覚変換器をベースとした類似性を利用して、これらの候補をIMKGでカタログ化されたミーム(インターネットミームの知識グラフ)と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:28:48 GMT)
Integrating Large Language Models with Graphical Session-Based
Recommendation [8.1] LLMGRというグラフィカルなセッションベースレコメンデーションを備えた大規模言語モデルを導入する。
このフレームワークは、SBRタスクのためのLLMとグラフニューラルネットワーク(GNN)を調和して統合することでギャップを埋める。
この統合は、自然言語理解におけるLLMとリレーショナルデータ処理におけるGNNの相補的な強みを活用することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:55:51 GMT)
Failures and Successes of Cross-Validation for Early-Stopped Gradient
Descent [8.0] 我々は、早期降下勾配(GD)に適用された一般クロスバリデーション(GCV)とアウトアウトクロスバリデーション(LOOCV)の統計的性質を解析する。
等方性を有する線形モデルであっても, GCV は早期停止型GD の予測リスクの予測器として不整合であることが証明された。
我々の理論はデータ分布に関する軽微な仮定しか必要とせず、根底にある回帰関数を線形とする必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:07:27 GMT)
Knowledge Sharing in Manufacturing using Large Language Models: User
Evaluation and Model Benchmarking [8.0] 大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムは、専門家が共有する工場文書や知識から情報を取得するように設計されている。
システムは、オペレータからの問い合わせに効率的に答え、新しい知識の共有を容易にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:46:37 GMT)
Self Supervised Correlation-based Permutations for Multi-View Clustering [8.0] 汎用データのためのエンドツーエンドのディープラーニングベースのMVCフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、新しい置換に基づく正準相関目標を用いて有意義な融合データ表現を学習することである。
10つのMVCベンチマークデータセットを用いて、モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:08:30 GMT)
Improving Buoy Detection with Deep Transfer Learning for Mussel Farm
Automation [7.9] ニュージーランドの養殖業は急速に拡大しており、特に貝類の輸出に重点を置いている。
ムッセル農業活動の需要が発展を続けるにつれ、人工知能とコンピュータビジョン技術の統合が、運用効率を高める効果的なアプローチとして現れつつある。
本研究は, 深層学習手法を活用して, ブイ検出の高度化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:54:21 GMT)
Hiding Access-pattern is Not Enough! Veil: A Storage and Communication Efficient Volume-Hiding Algorithm [7.8] ボリュームリークは、暗号文と現在のユーザクエリを明らかにすることができる。
我々は、キーを一組の等サイズのバケツにランダムにマッピングすることでデータセットを分割するVeilというボリュームリークを防止するソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:14:48 GMT)
Prototypical Information Bottlenecking and Disentangling for Multimodal
Cancer Survival Prediction [7.8] マルチモーダル学習は癌生存予測に大きく貢献する。
マルチモーダルデータにおける大規模な冗長性は、識別的かつコンパクトな情報を抽出することを防ぐ。
本稿では,新しいフレームワークであるプロトタイプ型インフォメーション・ブートネックとディペンタングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:21:24 GMT)
RoboGrind: Intuitive and Interactive Surface Treatment with Industrial
Robots [7.7] RoboGrindは、産業用ロボットによる表面処理タスクの直感的でインタラクティブな自動化のための統合システムである。
表面スキャンと自動欠陥識別のための高度な3D認識パイプラインを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:01:28 GMT)
Learning to Schedule Online Tasks with Bandit Feedback [7.7] オンラインタスクスケジューリングは、クラウドコンピューティングやクラウドソーシングにおけるタスク集約型アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,二重最適化学習に基づくRobins-Monro(DOL-RM)アルゴリズムを提案する。
DOL-RMは、報酬対コスト比の楽観的な推定と決定モジュールを組み込んだ学習モジュールを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:11:28 GMT)
Deep Generalized Max Pooling [7.7] Deep Generalized Max Poolingは、空間的コヒーレント領域のすべての活性化の寄与のバランスをとる。
この層は、中世中世の写本の分類において、平均と最大のプールよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:43:16 GMT)
A multidisciplinary framework for deconstructing bots' pluripotency in
dualistic antagonism [7.6] ボットに散在する誤報は、社会的過程を微妙に再形成する可能性がある。
本稿では,ボットの市民談話に対する創発的リスクを特徴付けるための学際的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:48:36 GMT)
Continual Learning Under Language Shift [7.6] 新しいデータが新しい言語から来るとき、言語モデルを更新する長所と短所について検討する。
本研究では,事前学習の順序や言語の特徴に,前向きおよび後向きの伝達効果がどのように依存するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:20:03 GMT)
Impression-CLIP: Contrastive Shape-Impression Embedding for Fonts [7.5] CLIP(Contrastive Language- Image Pre-training)に基づく新しい機械学習モデルであるImpression-CLIPを提案する。
実験では,共埋め込みによるフォントと印象間の相互モーダル検索を行った。
その結果,Impression-CLIPは最先端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） (Mon, 26 Feb 2024 07:07:18 GMT)
MaxK-GNN: Extremely Fast GPU Kernel Design for Accelerating Graph Neural
Networks Training [7.5] アルゴリズムとシステム革新を統合した高性能GPUトレーニングシステムMaxK-GNNを提案する。
実験により、マックスK-GNNシステムは、アムダールの法則に従って理論的なスピードアップ限界に接近できることが示された。
我々はSOTA GNNに匹敵する精度を達成したが、Redditでは3.22/4.24倍のスピードアップ(理論上の限界vs, 5.52/7.27倍)を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:09:37 GMT)
Tree-Guided Rare Feature Selection and Logic Aggregation with Electronic
Health Records Data [7.4] 希少な二項特徴を持つ大規模回帰のための木誘導的特徴選択と論理集約手法を提案する。
EHRデータを用いた自殺リスクスタディでは、我々のアプローチは、以前のメンタルヘルス診断を選択して集約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:29:50 GMT)
INACIA: Integrating Large Language Models in Brazilian Audit Courts:
Opportunities and Challenges [7.4] INACIAは、大規模言語モデル(LLM)をブラジル連邦会計裁判所(TCU)の運営枠組みに統合するために設計された画期的なシステムである。
我々は、事例文書から関連情報を抽出し、その法的妥当性を評価し、司法決定のための提案を定式化するINACIAの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:22:21 GMT)
Discovering Symmetry Group Structures via Implicit Orthogonality Bias [7.3] データ内の対称性グループ構造を自律的に発見するための新しいアプローチであるHyperCubeネットワークを導入する。
HyperCubeは、部分的に観測されたデータからジェネラルグループ操作を効率的に学習する。
結果から,本手法はデータ内の固有対称性を活用可能な,新たな学習モデルのクラスを解き放つことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:18:43 GMT)
Minimize Control Inputs for Strong Structural Controllability Using
Reinforcement Learning with Graph Neural Network [7.2] 我々は、強構造制御性(SSC)のグラフ理論条件に従って、マルコフ決定過程(MDP)としてグラフ着色過程を定式化する。
我々は,MDPを最適化するために,グラフの色情報を表すダイレクトグラフニューラルネットワークを用いたアクタクリティカルな手法を用いる。
入力ノードの数はネットワークの平均度によって決定され、入力ノードは低次ノードを選択して高次ノードを避ける傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:18:53 GMT)
From Cloud to Edge: Rethinking Generative AI for Low-Resource Design
Challenges [7.1] 私たちは、エッジで設計するための生成AIの可能性、課題、そして有望なアプローチを検討します。
目的は、設計問題に対する目覚ましいソリューションを作成する際に、生成AIのパワーを活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 00:23:45 GMT)
A Unified Instance Segmentation Framework for Completely Occluded
Objects and Dense Objects in Robot Vision Measurement [7.0] 本稿では,一貫した粗大なインスタンスセグメンテーションフレームワークCFNetを提案する。
ボックスプロンプトベースのセグメンテーション基礎モデル(BSM)を使用する。
CFNetは、産業用と公共用両方のデータセットにおいて、現在のインスタンスセグメンテーションメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:06:01 GMT)
SPINEPS -- Automatic Whole Spine Segmentation of T2-weighted MR images
using a Two-Phase Approach to Multi-class Semantic and Instance Segmentation [6.9] 我々は,T2wMRI画像中の14個の脊髄構造の意味とインスタンスセグメンテーションのためのオープンソースのディープラーニング手法を提案する。
SPIDERデータセット(被験者218名,女性63%)とドイツ国立コホート(被験者1423名,平均53名,女性49%)をトレーニングおよび評価に使用した。
自動生成アノテーションのトレーニングとGNCによる手動修正試験データによる評価では、脊椎では0.900点、椎間板では0.960点、脊椎では0.947点が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:45:14 GMT)
Textureless-aware Segmentation and Correlative Refinement Guided
Multi-View Stereo [6.9] マルチビューステレオによるテクスチャレス・アウェア・アンド・コリレーティブ・リファインメントについて述べる。
フィルター、精細化、セグメンテーションによる3次元再構成におけるテクスチャレス領域による課題に対処する。
本手法は,非学習手法よりも優れ,細部を保存しながらテクスチャのない領域に頑健性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:27:22 GMT)
Towards Generalizing Inferences from Trials to Target Populations [6.8] 本稿では,ブラウン大学における複数学際ワークショップをカプセル化して,外部の妥当性問題に対処する最前線について述べる。
社会科学、医学、公衆衛生、統計学、コンピュータ科学、教育など様々な分野の専門家は、外挿実験で各分野が直面する固有の障害に対処した。
そこで本論文は,因果効果の一般化性と輸送性に関する総合的理解を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:49:44 GMT)
LDTrack: Dynamic People Tracking by Service Robots using Diffusion
Models [6.8] 本稿では、条件付き潜伏拡散モデル(LDTrack)を用いて、複数の動的人物をクラス内変動下で追跡する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々は,高次元の潜伏空間内での拡散処理を可能にする潜在特徴エンコーダネットワークを導入し,人物の外観,動き,位置,アイデンティティ,文脈情報などのリッチな特徴の抽出と時間的改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:46:35 GMT)
QASE Enhanced PLMs: Improved Control in Text Generation for MRC [6.6] 本稿では,機械読取理解のための生成モデルにおける制御外生成の課題に対処するため,QASEモジュールを提案する。
事前学習された生成言語モデル(PLM)の微調整中に統合されたQASEは、これらのPLMをSOTA抽出法にマッチさせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:34:16 GMT)
Offline Writer Identification Using Convolutional Neural Network
Activation Features [6.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、最近、大規模な画像分類のための最先端のツールとなっている。
本研究では,CNNのアクティベーション機能を,ライター識別のためのローカル記述子として用いることを提案する。
ICDAR 2013ベンチマークデータベースとCVLデータセットの2つの公開データセットに対して,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:16:14 GMT)
OncoGPT: A Medical Conversational Model Tailored with Oncology Domain
Expertise on a Large Language Model Meta-AI (LLaMA) [6.5] オンコロジー関連のクエリに特化して、LLM(Large Language Models)の研究が限られている。
オンコロジーを中心としたオンライン質問応答の広範なデータ収集を行った。
実際の患者の質問に対するモデルの理解が大幅に向上するのを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:33:13 GMT)
Soft Contrastive Learning for Time Series [6.5] 時系列の簡易かつ効果的なソフトコントラスト学習戦略であるSoftCLTを提案する。
具体的には,1)データ空間上の時系列間の距離によるインスタンス単位のコントラスト損失,2)タイムスタンプの違いによる時間的コントラスト損失について,ソフトな割り当てを定義する。
実験では、SoftCLTは、分類、半教師付き学習、移動学習、異常検出など、様々な下流タスクのパフォーマンスを一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:29:39 GMT)
Learning to Embed Time Series Patches Independently [6.5] 近年,時系列モデリングは時系列の自己教師型表現学習戦略として注目されている。
このようなパッチをキャプチャすることは、時系列表現学習の最適戦略ではないかもしれない、と我々は主張する。
本論文では,1)他のパッチを見ることなく各パッチを自動エンコードするシンプルなパッチ再構築タスク,2)個別に各パッチを埋め込むシンプルなパッチワイド再構築タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:24:42 GMT)
Quality at the Tail of Machine Learning Inference [6.5] ディープラーニング推論の品質は、推論時間による変動を示す。
この現象を説明するために、著者らは「テールクオリティ」という新しい用語を作成し、より包括的な評価を与えた。
本研究は,品質変動に影響を及ぼす要因を分析するための初期評価枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:15:14 GMT)
Designing monitoring strategies for deployed machine learning
algorithms: navigating performativity through a causal lens [6.3] この研究の目的は、監視戦略を設計する際の比較的過小評価されている複雑さを強調することである。
MLに基づく未計画の読み出し予測のためのリスク予測アルゴリズムについて検討する。
このケーススタディの結果は、すべての監視システムが平等に作成されるわけではないという、一見単純な(そして明らかな)事実を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:51:44 GMT)
Adaptation of the Multi-Concept Multivariate Elo Rating System to Medical Students Training Data [6.2] エロ評価システムは,学生の成績を予測する能力で広く認知されている。
本稿では,医療訓練プラットフォームで収集したデータに対して,Elo評価システムのマルチコンセプトを適応させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:19:56 GMT)
On Languaging a Simulation Engine [6.2] Lang2Simは、シミュレーションエンジンのランゲージング上で対話的なナビゲーションを可能にする言語間シミュレーションフレームワークである。
この研究は、シミュレーションエンジンのランゲージングの時代を解き放つための、インテリジェントなプラットフォームとしての言語モデルを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:01:54 GMT)
Chiral spin liquid in a $\mathbb{Z}_3$ Kitaev model [6.2] 隣り合う相互作用を持つハニカム格子上での$mathbbZ_3$ Kitaevモデルについて検討する。
強磁性等方性結合により、このモデルがキラルスピン液体を実現する証拠が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:28:45 GMT)
Detecting data-driven robust statistical arbitrage strategies with deep
neural networks [5.8] 我々は、金融市場における堅牢な統計的仲裁戦略の特定を可能にする、ディープニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
提示された新しい手法は、大量の基礎証券を同時に検討することができる。
本研究では、観測された市場データから導出可能な許容確率尺度のあいまい性セットを構築する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:08:03 GMT)
Program-Based Strategy Induction for Reinforcement Learning [5.7] ベイジアンプログラム誘導を用いて、プログラムによって実行された戦略を発見することで、戦略の単純さがそれらの効果と引き換えにできる。
古典的な漸進的な学習では難しい、あるいは予期せぬ戦略を見つけます。例えば、報奨と無報酬トライアルからの非対称学習、適応的な地平線依存ランダム探索、離散状態切替などです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:40:46 GMT)
Closing the Gap Between SGP4 and High-Precision Propagation via
Differentiable Programming [5.6] 本研究では、PyTorchを用いて実装されたSGP4の新しい微分可能バージョンであるdSGP4を提案する。
SGP4を識別可能にすることで、dSGP4は宇宙船の軌道決定を含む様々な宇宙関連の応用を促進する。
本稿では,ニューラルネットを軌道伝搬器に統合した新しい軌道伝搬パラダイムML-dSGP4を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:04:03 GMT)
Excitonic enhancement of cavity-mediated interactions in a two-band
Hubbard model [5.6] 本研究では,光共振器に結合した2次元2バンドハバードモデルで発生するキャビティ媒介相互作用について検討した。
我々は、高エネルギー自由度を投影し、平均場レベルでの内在的相互作用を処理することによって、効果的な低エネルギーハミルトニアンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:26:23 GMT)
Anteater: Interactive Visualization of Program Execution Values in
Context [5.6] 我々はAnteaterを紹介した。AnteaterはPythonプログラムの実行をトレースし探索するためのインタラクティブな可視化システムである。
Anteaterの実用性を評価するために,Anteaterを用いてプログラマが独自のpythonプログラムでタスクを完了させる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:42:07 GMT)
Suppressing Overestimation in Q-Learning through Adversarial Behaviors [5.2] 本稿では,ダミー逆Q-ラーニング(DAQ)と呼ばれる,ダミー逆Q-ラーニングを行う新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
提案したDAQは、最大Qラーニングや最小Qラーニングなどの過大評価バイアスを制御するために、いくつかのQラーニングのバリエーションを統一する。
DAQの有限時間収束は、逆Q-ラーニングを適用することによって統合的な視点から解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:20:34 GMT)
A Curious Case of Remarkable Resilience to Gradient Attacks via Fully
Convolutional and Differentiable Front End with a Skip Connection [5.0] 勾配マスキングは新しい現象ではありませんが、マスキングの程度は、完全に微分可能なモデルにとって非常に顕著でした。
ブラックボックス攻撃は勾配マスキングに対して部分的に有効であるが、モデルとランダムなアンサンブルを組み合わせることで容易に打ち負かされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:55:47 GMT)
Addressing the Regulatory Gap: Moving Towards an EU AI Audit Ecosystem Beyond the AIA by Including Civil Society [5.0] 欧州議会は、プラットフォームとAI製品を規制するためのデジタルサービス法(DSA)と人工知能法(AIA)を提案した。
我々は、サードパーティの監査がどちらの法律にもどの程度含まれているか、また、モデルやデータへのアクセス範囲についてレビューする。
我々は、人工知能法が研究者や市民社会のデータへのアクセスを提供していないという規制のギャップを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:32:42 GMT)
A Robust Defense against Adversarial Attacks on Deep Learning-based
Malware Detectors via (De)Randomized Smoothing [5.0] 本稿では,(デ)ランダム化平滑化に触発された敵のマルウェアに対する現実的な防御法を提案する。
本研究では,マルウェア作者が挿入した敵対的コンテンツを,バイトの関連部分集合を選択することでサンプリングする可能性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:30:45 GMT)
Language Model Adaptation to Specialized Domains through Selective
Masking based on Genre and Topical Characteristics [5.0] 本稿では、ジャンルや話題情報を活用した革新的なマスキング手法を導入し、言語モデルを専門ドメインにカスタマイズする。
本手法では,その重要度に基づいて単語を優先順位付けし,マスキング手順を導出するランキング処理を取り入れた。
法域内での継続事前学習を用いて行った実験は、英語のLegalGLUEベンチマークにおいて、我々のアプローチの有効性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:47:36 GMT)
Data-driven Intra-Autonomous Systems Graph Generator [4.8] 本稿では,インターネット上での自律性を表す合成グラフの深層学習に基づく生成手法について紹介する。
DGGIは、中心性、クラスタリング、代替性、およびノード次数の特性を正確に再現する合成グラフを作成する。
平均して、DGGIはMDDのメートル法を8,4.4%、9,5.1%、9,7.9%、9,4.7%で改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:44:44 GMT)
Multi-Bit Distortion-Free Watermarking for Large Language Models [4.7] 透かしの一部としてメタ情報の複数ビットを埋め込むことにより,既存のゼロビット歪みのない透かし法を拡張した。
また,少ないビット誤り率で透かしから埋め込み情報を抽出する計算効率の良い復号器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:01:34 GMT)
Fixing confirmation bias in feature attribution methods via semantic
match [4.7] モデル上の仮説が特徴属性によって確認されるかどうかを検証するためには,構造的アプローチが必要である,と我々は主張する。
これは、人間の概念と(サブシンボリックな)説明の「セマンティックマッチ」と呼ばれるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:34:10 GMT)
Gaze-based dual resolution deep imitation learning for high-precision
dexterous robot manipulation [4.7] 針のスレッディングのような高精度な操作作業は困難である。
人間の視線に基づく双対分解能ビジュモータ制御システムにインスパイアされた、深層模倣学習に基づく手法は、ニードルスレッディングタスクを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:09:46 GMT)
Diffusion Model with Perceptual Loss [4.7] 平均二乗誤差損失で訓練された拡散モデルは非現実的なサンプルを生成する傾向がある。
分類者なし指導の有効性は、暗黙的な知覚誘導の一形態である事からもたらされる。
そこで本研究では,より現実的なサンプルを生成可能な拡散モデルを実現するための,新たな自己知覚的目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:58:12 GMT)
Analysis of Embeddings Learned by End-to-End Machine Learning Eye
Movement-driven Biometrics Pipeline [4.6] 本研究の目的は,眼球運動バイオメトリックスにおける機械学習による埋め込みが,従来のバイオメトリックスで観測された時間的持続性を反映しているかどうかを検証することである。
本手法は,眼球運動バイオメトリックスの性能に,入力データの長さと品質がどのような影響を及ぼすかを評価するための広範囲な実験を行った。
その結果、データ長が学習した埋め込みの安定性に大きく影響することがわかったが、埋め込み間の相関は最小限の効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:49:17 GMT)
Probing anyonic statistics via Mach-Zehnder interferometry in quantum
computers [4.5] ディジタル量子コンピューティングデバイスのための合成マッハ・ツェンダー干渉計を提案する。
電気的励起の運動から生じる干渉パターンを、磁気的励起の有無と存在下で観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Neural Population Geometry and Optimal Coding of Tasks with Shared
Latent Structure [4.5] 我々は,多タスク学習問題において,神経集団の活動のメソスコピック統計と一般化性能を関連付ける理論を開発した。
実験により得られた因子化(あるいは非絡み合い)表現が最適解として自然に現れることを示す。
続いて、データが不足している場合、最適なコードは情報に富んだ潜伏変数を圧縮せず、データが豊富であれば、最適なコードは状態空間にこの情報を拡大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:39:23 GMT)
Pandora's White-Box: Increased Training Data Leakage in Open LLMs [4.5] 我々はオープンソースのLarge Language Models(LLM)に対するプライバシー攻撃について研究する。
我々は,標準に基づく攻撃,教師付きニューラルネットワーク,単一ステップ損失比攻撃の3つの新しいホワイトボックスMIAを提案する。
微調整では、細調整されたモデルとベースモデルの損失を考慮に入れれば、細調整された損失比攻撃FLoRAは、ほぼ完全なMIA性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:41:50 GMT)
Kantian Deontology Meets AI Alignment: Towards Morally Grounded Fairness
Metrics [4.4] ディオントロジー倫理は、特にイマヌエル・カント(英語版)によって理解され、義務と原則の重要性を強調する道徳的枠組みを提供する。
本稿では,AIアライメント分野の一部として,公正度測定におけるカンティアン・デオントロジー・フレームワークの適合性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:22:51 GMT)
HSONet:A Siamese foreground association-driven hard case sample
optimization network for high-resolution remote sensing image change
detection [4.3] 我々は,前景アソシエーション駆動型ハードケースサンプル最適化ネットワーク(HSONet)を提案する。
4つの公開データセットの実験では、HSONetが現在の最先端のCDメソッドより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:03:08 GMT)
Social Media as a Sensor: Analyzing Twitter Data for Breast Cancer
Medication Effects Using Natural Language Processing [4.3] そこで我々は,NLP(Natural Language Processing, 自然言語処理)に基づく手法を開発し, ソーシャルメディアから乳がんコホートを自動培養して投稿した情報について検討した。
1,454,637件の投稿が583,962件のユニークユーザーから提供された。
198人のコホートメンバーがタモキシフェンによる乳がん治療について言及した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:17:19 GMT)
Training Robots without Robots: Deep Imitation Learning for
Master-to-Robot Policy Transfer [4.3] 深層模倣学習は、デモサンプルのみを必要とするため、ロボット操作に有望である。
既存の実証手法には欠点があり、双方向遠隔操作には複雑な制御方式が必要であり、高価である。
本研究は、力覚フィードバックに基づく操作タスクをロボットに教える必要がない新しいM2Rポリシー伝達システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:27:33 GMT)
Cost of quantum secret key [4.3] 我々は、形成の鍵と呼ばれる量のレンズを通して、量子状態とデバイスの性質を研究する。
本稿の主な結果は, 生成の正規化鍵が量子状態の鍵コストの上限であることである。
鍵コストは, エンタングルメントの正規化相対エントロピーによって下から有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:22:06 GMT)
MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of
Experts [4.3] 状態空間モデル(SSM)は、シーケンシャルモデリングの分野において真剣な競争者となっている。
MoEは、最近の最先端のオープンモデルを含むトランスフォーマーベースの大規模言語モデルを大幅に改善した。
スケーリングのためのSSMの可能性を解き放つためには、MoEと組み合わせるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:04:41 GMT)
Craftax: A Lightning-Fast Benchmark for Open-Ended Reinforcement
Learning [4.3] Craftaxは、JAXでCrafterをベースとして書き直したもので、Pythonネイティブのオリジナルよりも最大250倍高速である。
10億の環境相互作用を使ったPPOの実行は、1つのGPUだけで1時間以内で終了する。
本研究では,グローバル・エピソード探索を含む既存の手法と,教師なし環境設計がベンチマークで実質的な進歩を損なうことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:19:07 GMT)
Uncertainty estimation in satellite precipitation interpolation with
machine learning [4.2] 衛星データとゲージデータを機械学習と組み合わせることで、高解像度の降水データセットが生成されるが、不確実性推定はしばしば欠落している。
空間データの予測不確かさを定量化するために,6つのアルゴリズムをベンチマークすることで,このギャップに対処する。
本稿では,空間データの補間における不確実性を推定する機械学習アルゴリズムのスイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:33:25 GMT)
Scalable Superconductor Neuron with Ternary Synaptic Connections for
Ultra-Fast SNN Hardware [4.2] 超高性能スパイキングニューラルネットワーク(SNN)加速器のための新しい高ファンイン微分超伝導体ニューロン構造を設計する。
提案したニューロン設計は超伝導エレクトロニクスファブリックに基づいており、それぞれ2つのジョセフソン接合を持つ複数の超伝導ループが組み込まれている。
ネットワークのスループットは8.92GHzで、1回の推論で1.5nJしか消費せず、冷却に伴うエネルギー消費量は4Kである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:10:14 GMT)
Towards Agile Robots: Intuitive Robot Position Speculation with Neural
Networks [4.2] 本稿では,移動マニピュレータの俊敏性向上を目的とした学習に基づくロボット位置推定ネットワーク(RPSN)を提案する。
RPSNには、微分可能な逆運動アルゴリズムとニューラルネットワークが組み込まれており、エンドツーエンドのトレーニングを通じて、RPSNは高い成功率で位置を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:54:32 GMT)
Generating Effective Ensembles for Sentiment Analysis [4.2] 感性分析におけるこれらのアンサンブルの精度をさらに向上させる鍵は、トランスフォーマーだけでなく、従来のNLPモデルを含めることである。
8つの標準SAデータセットにわたる実証研究により、HECを介して構築されたモデルタイプを組み込んだアンサンブルが、従来のアンサンブルよりも大幅に優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:14:47 GMT)
Value Preferences Estimation and Disambiguation in Hybrid Participatory
Systems [4.1] 参加型システムにおける市民の価値を理解することは、市民中心の政策作成に不可欠である。
我々は、参加者が選択し、モチベーションを提供するハイブリッド参加システムを構想し、AIエージェントは、それらと対話することで価値の選好を見積もる。
本研究では,参加者の選択とモチベーションの対立が検出される状況に着目し,参加者との対話によって検出された矛盾に対処しながら,価値選好を推定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:16:28 GMT)
3D Kinematics Estimation from Video with a Biomechanical Model and
Synthetic Training Data [4.1] 2つの入力ビューから3Dキネマティクスを直接出力するバイオメカニクス対応ネットワークを提案する。
実験により, 提案手法は, 合成データにのみ訓練されたものであり, 従来の最先端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） (Mon, 26 Feb 2024 12:53:38 GMT)
Adaptation of Biomedical and Clinical Pretrained Models to French Long
Documents: A Comparative Study [4.0] BERTに基づく事前訓練された言語モデルは、フランスの生物医学領域に導入されている。
これらのモデルは512トークンの入力シーケンスの長さに制限されており、臨床記録に適用した場合に課題が生じる。
本稿では,Longformerアーキテクチャを利用した長周期モデルに対する3つの適応戦略の比較研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:05:33 GMT)
Generative Pretrained Hierarchical Transformer for Time Series
Forecasting [4.0] 本稿ではGPHTと呼ばれる予測のための新しい生成事前学習型階層型トランスフォーマアーキテクチャを提案する。
一方、我々は、様々なデータシナリオから様々なデータセットから構成される、モデルを事前訓練するための混合データセットの構築を提唱する。
一方、GPHTはチャネルに依存しない仮定の下で自己回帰予測手法を採用し、出力系列における時間的依存関係を効果的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:54:54 GMT)
Phonon-limited valley life times in single-particle bilayer graphene
quantum dots [3.8] 2D半導体、グラフェン、二層グラフェンなどのハニカム結晶のバレー自由度は、スピンと電荷と共に量子情報のキャリアとして有望である。
ゲート制御された単一粒子量子ドット (QD) は二層グラフェン (BLG) で実証され、スピンおよびバレー量子ビットの実現の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:06:04 GMT)
CFRet-DVQA: Coarse-to-Fine Retrieval and Efficient Tuning for Document
Visual Question Answering [3.8] Document Visual Question Answering (DVQA)は、画像の内容に基づいてクエリに応答するタスクである。
既存の作業は、単一のページ内で情報を見つけることに限定されており、ページ間の質問と回答のやり取りを容易にすることはない。
本稿では,CFRet-DVQAについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:17:50 GMT)
Actively Learning Reinforcement Learning: A Stochastic Optimal Control
Approach [3.8] 提案する枠組みは,2つある: (i) 活発な探索と意図的な情報収集を伴う強化学習, (i) ミスマッチのモデル化による状態と不確実性を制御し, (ii) 最適制御の膨大な計算コストを克服する。
我々は、強化学習を用いて最適制御法を達成することにより、両方の目的にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:51:13 GMT)
SADMoE: Exploiting Activation Sparsity with Dynamic-k Gating [3.7] トランスフォーマーモデルは、ネットワークの一部をMixture-of-Experts層に変換することで、推論コストを削減するために利用することができる。
本稿では,活性化空間化によるMoE変換の効率化について述べる。
また,より効果的な動的k専門家選択ルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:46:27 GMT)
An Automated End-to-End Open-Source Software for High-Quality
Text-to-Speech Dataset Generation [3.7] 本稿では,テキスト音声(TTS)モデルのための高品質なデータセットを生成するエンドツーエンドツールを提案する。
言語固有の音素分布をサンプル選択に統合する。
提案するアプリケーションは,これらの機能を通じて,TSモデルのデータセット作成プロセスを合理化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:58:33 GMT)
The Galerkin method beats Graph-Based Approaches for Spectral Algorithms [3.6] 我々は機械学習コミュニティを破り、Galerkin手法の統計的および計算的優位性を証明した。
構造化カーネルを用いて大次元の微分演算子を扱うための実装手法を導入する。
私たちは、ディープニューラルネットワークによってパラメータ化された関数など、関数の非線形空間に適用するために、私たちのアプローチ以外のコア原則を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:02:54 GMT)
Multi-qubit gates and 'Schr\"odinger cat' states in an optical clock [3.6] 我々は,グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー型で最大9個の光クロックキュービットを持つ「シュリンガー・キャット」状態を生成するために,マルチキュービットのRydbergゲート群を開発した。
十分に短い暗黒時間での原子-レーザー比較において、最大4キュービットのGHZ状態を用いて標準量子限界以下の周波数不安定性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:11:58 GMT)
Bridging the Gap between Chemical Reaction Pretraining and Conditional
Molecule Generation with a Unified Model [3.3] 反応表現学習と分子生成の両課題に対処する統合フレームワークを提案する。
有機化学機構にインスパイアされた我々は,モデルに誘導バイアスを組み込むことのできる,新しい事前学習フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、ダウンストリームタスクに挑戦する上で、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:13:28 GMT)
A Provably Accurate Randomized Sampling Algorithm for Logistic
Regression [3.3] 本稿では,ロジスティック回帰問題に対する単純なランダム化サンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
正確な近似は、観測総数よりもはるかに小さい試料で達成できることを示す。
概して、ロジスティック回帰における推定確率を効率的に近似するためにランダム化サンプリング手法を用いる可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:20:28 GMT)
Trapped ion qubit and clock operations with a visible wavelength
photonic coil resonator stabilized integrated Brillouin laser [3.3] トラップイオンは、高忠実な量子コンピューティング、高精度な光時計、高精度な量子センサのための主要なアプローチである。
現在のイオン系システムは、光時計や量子ビット操作のために、バルク状でラボスケールの精度のレーザーと光学安定化キャビティに依存している。
超低雑音レーザーのチップスケール統合と、光クロック遷移時に直接動作する参照キャビティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:05:19 GMT)
Communication Optimal Unbalanced Private Set Union [3.2] 2つの党はそれぞれプライベートな要素の集まりを持ち、その1つに2つの組の合同を学びたいと願っている。
我々のプロトコルは、受信機の設定サイズが送信機の設定サイズよりも大きい不均衡ケースをターゲットにしています。
漸近的に、送信者の(より小さい)設定サイズで通信コストを線形にし、各設定サイズでほぼ直線的な送信者と受信者の計算コストを計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:36:11 GMT)
Reasoning over Description Logic-based Contexts with Transformers [3.2] 我々は、記述論理知識ベースから生成される合成自然言語質問回答データセットを構築した。
知識ベースの生成には、表現力のある言語$mathcalALCQ$を使用します。
DELTA$_M$のDeBERTaモデルの性能は、推論深度が大きくなると影響を受けなくなり、文の長さが大きくなると全く影響しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:40:13 GMT)
Training Implicit Generative Models via an Invariant Statistical Loss [3.1] 暗黙的な生成モデルは任意の複雑なデータ分布を学習する能力を持つ。
マイナス面として、トレーニングでは、敵対的判別器を使用して人工的に生成されたデータと実際のデータを区別する必要がある。
本研究では,1次元(1次元)生成暗黙的モデルを学習するための判別器フリーな手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:32:28 GMT)
Scalable Robust Sparse Principal Component Analysis [3.1] 簡単な比率とソート手法を用いた新しいフィッティング法を提案する。
提案アルゴリズムは、O$(n2 m log n)$の最悪の時間複雑性を示し、ある場合にはスパース部分空間に対する大域的最適性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:30:58 GMT)
Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian
Inference [3.0] 本稿では,償却ベイズ推定の効率と精度を向上させる手法を提案する。
我々は,関節モデルの近似表現に基づいて限界確率を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:45:35 GMT)
Linear Log-Normal Attention with Unbiased Concentration [3.0] 本研究では,注意行列の分布と集中度を解析し,自己注意機構について検討した。
本稿では,これらの量を計測し,新たな自己注意機構である線形ログNormal Attentionを提案する。
ポピュラーな自然言語ベンチマークの実験結果から,提案した線形ログNormal Attentionは,他の線形化アテンションよりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:40:50 GMT)
Two mass-imbalanced atoms in a hard-wall trap: Deep learning
integrability of many-body systems [3.0] 我々は、統合可能システムと非可積分システムの間の遷移点を特定するために畳み込みニューラルネットワークを構築する。
ネットワークの能力の素晴らしい例は、等しい質量の既知可積分の場合から学習することで、新しい可積分質量比を1/3$で識別することである。
ニューラルネットワークのロバスト性は、確率密度画像と波動関数に混ざった標準および量子摂動によってサンプルを生成する逆学習によってさらに強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:09:00 GMT)
Dealing with Data for RE: Mitigating Challenges using NLP and Generative
AI [2.9] 本章では、ソフトウェア工学全般の進化する展望、特に要件工学(RE)について論じている。
自然言語処理(NLP)と生成AIをエンタープライズクリティカルなソフトウェアシステムに統合する際に生じる課題について論じる。
本は、読者に必要な知識とツールを提供するために、実践的な洞察、解決策、例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:19:47 GMT)
Dephasing Enabled Fast Charging of Quantum Batteries [2.9] 本稿では, 制御された純粋な充電器を用いた駆動充電器システムを用いて, 量子電池の高速充電を実現する普遍的な手法を提案し, 解析する。
電池は、弱い充電器の減圧のためのコヒーレントな過度なエネルギー振動を表示し、高い減圧時のチャージャーエネルギーの量子ゼノ凍結は、電池へのエネルギーの移動率を抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:14:48 GMT)
ArabianGPT: Native Arabic GPT-based Large Language Model [2.9] 本稿ではアラビアンLLMスイート内の一連のトランスフォーマーモデルであるアラビアンGPTを提案する。
これらのモデルに不可欠なアラナイザー・トークンーザはアラビア文字のユニークな形態的側面に対処する。
感情分析では、微調整されたアラビアのGPT-0.1Bモデルは95%の顕著な精度を達成し、ベースモデルの56%から大幅に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:54:47 GMT)
Cut Facets and Cube Facets of Lifted Multicut Polytopes [2.8] 線形プログラミングに基づく厳密なアルゴリズムは、持ち上げられたマルチカットポリトープを理解する必要がある。
必要かつ十分かつ効率的に決定可能な条件を確立することで、最初の質問に答える。
カット不等式のファセット定義性を決定することはNPハードであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:37:16 GMT)
Enhancing Electrical Impedance Tomography reconstruction using Learned
Half-Quadratic Splitting Networks with Anderson Acceleration [2.8] 物理を学習ベースのEITイメージングに組み込むための学習半四分法分割(HQSNet)アルゴリズムを提案する。
次に, HQSNetアルゴリズムにアンダーソン加速度(AA)を適用し, ガウスニュートンステップおよびHQSNetの学習近位勾配降下ステップに適用したAAと解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:23:51 GMT)
Towards Explainability and Fairness in Swiss Judgement Prediction:
Benchmarking on a Multilingual Dataset [2.7] 本研究は法定判断予測(LJP)モデルにおける説明可能性と公正性の領域を掘り下げるものである。
我々は,最先端モノリンガルおよび多言語BERTに基づくLJPモデルの説明可能性の評価を行った。
そこで我々は,下級裁判所情報の影響を定量的に予測できる新しい評価枠組みであるLCI(Lower Court Insertion)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:42:40 GMT)
Enhancing Kubernetes Automated Scheduling with Deep Learning and Reinforcement Techniques for Large-Scale Cloud Computing Optimization [2.5] 本稿では,ディープラーニングと強化学習に基づくタスク自動スケジューリング手法を提案する。
提案手法の有効性と性能について実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:12:44 GMT)
From Large Language Models and Optimization to Decision Optimization
CoPilot: A Research Manifesto [2.5] 我々は,大規模言語モデルと最適化の交点において,決定最適化CoPilot(DOCP)を作成するための研究を提案する。
DOCPは意思決定者を支援するために設計されたAIツールで、自然言語で対話してビジネスの問題を把握し、その後、対応する最適化モデルを定式化し、解決する。
a) LLMは、既にDOCPに関連する実質的な新しい能力を提供しており、b.主要な研究課題に対処する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:10:11 GMT)
MoD-SLAM: Monocular Dense Mapping for Unbounded 3D Scene Reconstruction [2.4] MoD-SLAMはモノクロの高密度マッピング手法であり、非有界シーンにおけるグローバルポーズ最適化と3次元再構成をリアルタイムに行うことができる。
これまでの作業と比べて、私たちのアプローチはより堅牢で、スケーラブルで、多用途です。
実験の結果,MoD-SLAMのマッピング性能は,特に大きな境界のないシーンにおいて,従来のSLAM法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:51:07 GMT)
Fuse It or Lose It: Deep Fusion for Multimodal Simulation-Based
Inference [2.3] MultiNPEは、シミュレーションベースの推論において、異なるソースからの異種データをニューラルネットワークと統合する手法である。
我々は,hboxMultiNPEのマルチモーダル融合法を定式化し,その性能を3つの挑戦実験で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:38:36 GMT)
Fourier series weight in quantum machine learning [2.2] この目的を達成するために、モデル、テスト、デモを提案します。
我々はハミルトニアン符号化を利用した量子機械学習を設計した。
我々はPennylaneフレームワークを使って提案されたモデルをすべて実行し、テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:24:29 GMT)
Performance Comparison of Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms on
Computational Fluid Dynamics Problems [2.2] 実世界の計算流体力学問題を用いて、11の最先端単目的SAEAの性能を比較する。
以上の結果から,最近発表された手法と,微分進化を最適化手法の1つとして活用する手法が,他の検討手法よりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:58:36 GMT)
Stable Training of Normalizing Flows for High-dimensional Variational
Inference [2.1] 正規化フロー(NFs)による変分推論は、MCMC法の代替としてますます人気が高まっている。
実際には、勾配のばらつきが大きいため、高次元分布を近似するための深い正規化フローの訓練は不可能であることが多い。
本研究では, 勾配勾配勾配の分散を安定化させる従来の手法は, 実NVPの安定トレーニングを実現するには不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:04:07 GMT)
Online Causal Inference for Advertising in Real-Time Bidding Auctions [1.9] 本稿では,リアルタイム入札システムを通じて購入した広告に対する因果推論を行うための新しい手法を提案する。
まず、広告の効果が最適な入札によって識別されることを示す。
マルチアームバンディット問題を解くために,適応型トンプソンサンプリング(TS)アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 00:00:47 GMT)
Generalized Quantum Stein's Lemma: Redeeming Second Law of Resource
Theories [1.9] この問題と、一般化された量子シュタインの補題の証明を完了させるために必要な条件を説明するため、さらに原稿を更新する計画である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:20:42 GMT)
Fractional quantum anomalous Hall phase for Raman superarray of Rydberg
atoms [1.9] ライドバーグ原子配列は、相関量子物質の量子シミュレーションのための有望なプラットフォームを提供する。
本研究では、ライドバーグ原子のラマン超アレイを用いた新しいストライプ格子モデルを提案し、ボゾン分数量子異常ホール位相を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:04:21 GMT)
Order from chaos: Interplay of development and learning in recurrent
networks of structured neurons [1.7] 2つの集団からなる再帰的ネットワークで複雑な配列を学習するために、完全に局所的で常に可塑性の規則を導入する。
我々のモデルは資源効率が良く、少数のニューロンのみを用いて複雑なシーケンスを学習することができる。
これらの特徴を鳥の鳴き声学習のモックアップで示し、ネットワークはまず長いマルコフ列を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:30:34 GMT)
Non-defective degeneracy in non-Hermitian bipartite system [1.7] 確率行列理論に従ってガウスアンサンブルに非エルミート二部奏法を構築する。
2つのサブシステムのうちの1つはフルランクであり、もう1つはランク不足である。
この領域における強い絡み合いと初期状態の忠実さの共存により、最大混合密度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:42:05 GMT)
EEG classifier cross-task transfer to avoid training sessions in
robot-assisted rehabilitation [1.7] 当社のアプローチでは,特定のトレーニングセッションを必要とせずにラベル付きトレーニングデータを記録できる。
治療中、ラベル付き脳波データを収集することで、患者の腕だけの動きを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:26:38 GMT)
Supersampling of Data from Structured-light Scanner with Deep Learning [1.6] 2つのディープラーニングモデルFDSRとDKNは、高解像度のデータを扱うように修正される。
得られた高分解能深度マップは定性的および定量的な測定値を用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:53:20 GMT)
Processing and Segmentation of Human Teeth from 2D Images using Weakly
Supervised Learning [1.6] そこで本研究では,手動アノテーションの必要性を低減するために,歯のセグメンテーションに対する弱教師付きアプローチを提案する。
本手法は,キーポイント検出ネットワークからの出力ヒートマップと中間特徴マップを用いて,セグメント化プロセスの導出を行う。
本手法は, 実際の歯科応用において, 歯のセグメンテーションに費用対効果, 効率のよいソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:54:34 GMT)
Evaluating the Significance of Outdoor Advertising from Driver's
Perspective Using Computer Vision [1.6] 運転者の視点で撮影したビデオにおいて,道路沿いの看板の重要性を評価するパイプラインを提案する。
我々は、視線追跡デバイスを装着して、事前に定義された経路を運転するドライバーが撮影した8つのビデオを含む、新しいBillboardLamacデータセットを収集し、注釈付けした。
YOLOv8検出器と組み合わせて様々な物体追跡手法を評価し,BillboardLamac上で38.5HOTAを達成できる最善のアプローチで広告広告を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:51:54 GMT)
Enhancement of 3D Camera Synthetic Training Data with Noise Models [1.6] 本研究の目的は,3次元撮影データにおけるノイズの影響を,撮像プロセスのノイズをモデル化して評価することである。
我々は、ノイズモデルを得るために、特別に構築されたシーンのデータセットをコンパイルした。
具体的には、画像面における捕獲点の位置と軸方向の雑音に影響を及ぼす横方向雑音をモデル化し、画像面に対する軸方向の位置に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:50:42 GMT)
GigaPevt: Multimodal Medical Assistant [1.6] GigaPevtは、大規模言語モデルのダイアログ機能と専門の医療モデルを組み合わせた、最初のマルチモーダル医療アシスタントである。
このようなアプローチは、質問応答タスクにおいて1.18%の精度向上を図り、ダイアログ品質とメートル法性能の即時的な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:26:56 GMT)
Human-AI Co-Creation of Worked Examples for Programming Classes [1.6] コード説明の開始バージョンを生成するJavaの動作例を作成するオーサリングシステムを導入する。
また,本手法を用いて作成した説明の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 01:44:24 GMT)
A kernel-based analysis of Laplacian Eigenmaps [1.5] ガウス核に基づく関連する経験グラフラプラシアンのスペクトル特性について検討する。
我々の主な結果は非漸近誤差境界であり、経験グラフラプラシアンの固有値と固有空間が$mathcalM$のラプラス・ベルトラミ作用素の固有値と固有空間に近いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:00:09 GMT)
Leveraging Pre-trained CNNs for Efficient Feature Extraction in Rice Leaf Disease Classification [1.5] 我々は、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における特徴抽出手法の統合の影響を厳格に評価する。
オリエントグラディエント(HOG)のヒストグラムはアーキテクチャ全体で大幅に改善され、特にEfficientNet-B7の精度は92%から97%に向上した。
Grad-CAMは、HOG統合が疾患特異的な特徴への注意を高め、観察されたパフォーマンス向上を裏付けることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:19:48 GMT)
Algorithmic Arbitrariness in Content Moderation [1.5] コンテンツモデレーションツールは、サンプルを任意に有毒と分類する方法を示す。
我々は、国際公民権条約(ICCPR)が定める人権の観点からこれらの知見について議論する。
本研究は、コンテンツモデレーションアプリケーションにおいて、任意性の透明性を識別し、向上する必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:27:00 GMT)
Graph Theoretic Analysis of Three-Terminal Quantum Dot Thermocouples:
Onsager Relations and Spin-Thermoelectric Effects [1.4] 我々は、リンドブラッドマスター方程式を量子遷移ネットワークにマッピングし、両方の相互効果の鍵となる作用原理を捉える。
解析の結果,クーロン相互作用とスピン沸騰過程の両方を包含する量子熱力学ネットワークが,スピン熱電効果の出現に繋がることが明らかとなった。
これは古典的および量子的領域にまたがる熱力学の原理の普遍的な一般化を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:19:29 GMT)
Stopping Bayesian Optimization with Probabilistic Regret Bounds [1.4] 事実上の停止規則を$(epsilon, delta)$-criterionに置き換えることを検討する。
本研究では,後部から引き出された限られた数を用いて,この条件を実際に検証する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:34:58 GMT)
Unveiling Intrinsic Many-Body Complexity by Compressing Single-Body
Triviality [1.4] 総軌道相関は波動関数の内在的な複雑さを実際に明らかにし、定量化する。
軌道を最適化するための反復的なスキームが提案されている。
最適化された軌道により、限られたTCCSDアンサッツはより非自明な情報をキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:59:08 GMT)
Some Entanglement Survives Most Measurements [1.4] 量子システム構築における非射影測定の繰り返しの限界について検討する。
測度作用素の1つが完全に射影的でない限り、いくつかの絡み合いが残ることを示す。
我々は、$n$-qubit および $n$-dimensional 入力状態について結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:39:14 GMT)
An Investigation into the Performances of the State-of-the-art Machine
Learning Approaches for Various Cyber-attack Detection: A Survey [1.3] 機械学習は、ソフトウェアの脆弱性の早期検出から、システムの進行中の妥協のリアルタイム検出まで、システムを保護する上で最も効果的な方法である。
サイバー攻撃にはさまざまな種類があるため、既存の最先端の機械学習モデルはそれぞれ、トレーニングのための異なるアルゴリズムに依存している。
この研究は、過去10年間のさまざまなサイバー攻撃検出のための最先端の機械学習モデルについて分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:04:25 GMT)
Cybersickness Detection through Head Movement Patterns: A Promising
Approach [1.2] 本研究では,サイバーシック検出のための新しい生理指標としての頭部運動パターンについて検討する。
頭部の動きは、あらゆる商用VRヘッドセットに埋め込まれたセンサーを通して簡単に捉えられる、連続的で非侵襲的な測定手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:49:36 GMT)
Adapting to Teammates in a Cooperative Language Game [1.1] 本稿では,コードネームを再生するための適応エージェントを提案する。
私たちは、特定のチームメイトと対話する過程において、内部の専門家エージェントのどちらがベストマッチであるかを決定するために、アンサンブルアプローチを採用しています。
実験的な分析によると、このアンサンブルアプローチは個々のチームメイトに適応し、しばしばチームメイトにとって最高の内部エキスパートと同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:15:07 GMT)
Topic-to-essay generation with knowledge-based content selection [1.1] 本稿では,言語モデルからの豊富な意味的知識をデコーダに統合する,コンテンツ選択モジュールを備えた新しいコピー機構モデルを提案する。
実験結果から,提案手法により得られたテキストの多様性を35%から59%向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:14:42 GMT)
Quantum linear algebra is all you need for Transformer architectures [0.9] フォールトトレラント量子コンピューティングのレンズ下でのトランスフォーマーアーキテクチャについて検討する。
本稿では,ソフトマックス関数の行ワイド適用による自己アテンション行列のブロック符号化法を示す。
我々のサブルーチンは変換器出力の振幅エンコーディングを作成し、予測値を得るために測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:31:28 GMT)
Simulating Gaussian Boson Sampling with Tensor Networks in the
Heisenberg picture [0.9] 本論文では,ハイゼンベルク図におけるテンソルネットワークの時間発展に基づくボソンサンプリングの確率分布の計算法を提案する。
本研究は,本手法の有効性と量子コンピューティング研究を進展させる可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:00:01 GMT)
Avoiding Catastrophic Forgetting in Visual Classification Using Human
Concept Formation [0.8] 我々は,人間に似た学習システムであるCobweb上に構築された新しい視覚分類手法であるCobweb4Vを提案する。
本研究では,視覚概念の学習におけるCobweb4Vの有効性を示す総合的な評価を行う。
これらの特徴は、人間の認知における学習戦略と一致し、Cobweb4Vをニューラルネットワークアプローチの有望な代替品として位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:20:16 GMT)
Intelligent Known and Novel Aircraft Recognition -- A Shift from
Classification to Similarity Learning for Combat Identification [0.8] 本研究は,ノウン型に加えて,ノベル/アンノウン型航空機の正確な認識について論じる。
ヒトの専門家による戦闘識別と画像分類の伝統的な手法は、新しいクラスを特定するのに不足している。
我々の手法は、軍用と民間の幅広い航空機の特徴を明らかにするために類似性学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:08:26 GMT)
Learning Translations: Emergent Communication Pretraining for
Cooperative Language Acquisition [0.8] Emergent Communication (EC) エージェントは互いに通信することを学ぶが、彼らが開発するプロトコルはトレーニングコミュニティに特化している。
この観察は、訓練中に遭遇しないエージェントに対して堅牢なコミュニケーション戦略を学習するためのゼロショットコーディネーション(ZSC)の研究につながった。
本稿では,協調言語獲得問題(CLAP,Cooperative Language Acquisition Problem)と呼ばれる新たなAI課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:13:36 GMT)
InteraRec: Interactive Recommendations Using Multimodal Large Language
Models [0.8] InteraRecと呼ばれる洗練されたインタラクティブなレコメンデーションフレームワークを紹介します。
このフレームワークは、ユーザがWebサイトをナビゲートするときに、Webページの高周波スクリーンショットをキャプチャする。
これらのスクリーンショットから、ユーザの行動概要を生成することによって、ユーザの好みに関する貴重な洞察を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:47:57 GMT)
Exposing propaganda: an analysis of stylistic cues comparing human
annotations and machine classification [0.8] 本稿では,プロパガンダの言語とそのスタイル的特徴について検討する。
プロパガンダソースとして特定されたウェブサイトから抽出されたニュース記事からなるPPNデータセットを提示する。
我々は,アノテーションが使用する手がかりを識別するために異なるNLP手法を提案し,それらを機械分類と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:07:20 GMT)
LLMs-Healthcare : Current Applications and Challenges of Large Language
Models in various Medical Specialties [0.8] 本稿では,医療分野におけるLarge Language Models(LLMs)の最近の進歩を概観する。
LLMは、医師、医療提供者、患者を含む医療支援において重要な役割を担っている。
LLMががん治療、皮膚科、歯科医療、神経変性疾患、精神保健にどのように応用されているか、私たちは光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:18:12 GMT)
Exploratory Landscape Analysis for Mixed-Variable Problems [0.7] 決定空間が連続変数、バイナリ変数、整数変数、カテゴリー変数の混合である混合変数問題に対する探索的景観特徴を計算する手段を提供する。
実用化のためのメリットをさらに強調するため,自動アルゴリズム選択研究を設計・実施する。
トレーニングされたアルゴリズムセレクタは、すべてのベンチマーク問題に対して、単一のベストと仮想ベストのギャップを57.5%縮めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:19:23 GMT)
Zero-Fluctuation Quantum Work Extraction [0.7] 量子システムから作業を取り出すための決定論的プロトコルの可能性について検討する。
系の十分なコピーがあれば、ハミルトニアンが有理スペクトルを持つならば、そのようなゼロゆらぎプロトコルは常に存在することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:01:42 GMT)
Triad: Trusted Timestamps in Untrusted Environments [0.7] タイムリーディングの信頼できるタイムスタンプディスパッチであるTriadを紹介します。
このソリューションは、相互にサポートされたエンクレーブベースのクロックサーバによって強制される信頼できるタイムスタンプを提供する。
強制エグジットやCPUベースのカウンタなどのエンクレーブ特性を利用して、サーバのタイムスタンプカウンタに対する攻撃を軽減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:07:17 GMT)
Predicting Sustainable Development Goals Using Course Descriptions --
from LLMs to Conventional Foundation Models [0.7] ノイズの多いコース記述が入力として入力された場合,PALM 2 という名前の LLM を用いてトレーニングデータを生成する。
このデータを使って、大学コースのSDGを予測するために、いくつかの異なる言語モデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:19:46 GMT)
Investigation of a non-Hermitian edge burst with time-dependent
perturbation theory [0.7] エッジバースト(Edge burst)は、非エルミート量子力学における現象である。
この格子系における実空間波動関数の進化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:20:00 GMT)
Can Tree Based Approaches Surpass Deep Learning in Anomaly Detection? A
Benchmarking Study [0.6] 本稿では,機械学習に基づく異常検出アルゴリズムの多種多様さを評価する。
本論文は, 種々の異常検出アルゴリズムの非バイアス比較を行うことにより, 顕著に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:56:07 GMT)
CARTE: pretraining and transfer for tabular learning [0.6] 本稿では,列のスキーママッチングやエントリのエンティティマッチングを必要としないニューラルネットワークを提案する。
アーキテクチャ - CARTE for Context Aware Representation of Table Entries - はグラフ表現を使って異なる列のテーブルを処理する。
広範なベンチマークでは、CARTEが学習を容易にし、最高のツリーベースモデルを含む一連のベースラインを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:00:29 GMT)
A Survey of Large Language Models in Cybersecurity [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を処理しながら様々な分野における最先端の処理を行う能力により、急速に普及している。
この調査は、サイバーセキュリティのLLMがすでに適用されている分野、使用方法、分野における制限の特定を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:06:02 GMT)
Enhancing Health Care Accessibility and Equity Through a Geoprocessing Toolbox for Spatial Accessibility Analysis: Development and Case Study [0.5] 本研究では,従来の2段階式フローティング・キャッチメント・エリア法を用いて,医療サービスの空間的アクセシビリティを計測するツールを開発した。
それぞれのツールには,ユーザ選択に基づいてアクセシビリティスコアを計算するために,距離バッファと走行時間キャッチメントが組み込まれている。
4種類のアクセシビリティツールを用いて、テネシー州における血液透析サービスのアクセシビリティに着目したケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:16:32 GMT)
An Overview of the Development of Stereotactic Body Radiation Therapy [0.4] 立体体放射線療法(SBRT)とは、腫瘍の病変領域に3次元空間で高エネルギー線を集中させることである。
医用画像、放射線生物学、その他の分野の包括的発展に伴い、この低屈折率で高線量放射線治療法が臨床に応用されつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:38:22 GMT)
Hunting for quantum-classical crossover in condensed matter problems [0.4] テンソルネットワークに基づく最先端の古典的アルゴリズムの体系的誤り/実行解析を提案する。
我々は、凝縮物質問題は、実用的な量子優位性の実証のための最初期のプラットフォームを提供すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:32:50 GMT)
Spin Effect induced Momentum Spiral and Asymmetry Degree in Pair
Production [0.4] 単体であっても粒子スピン効果により渦巻きも誘導できることが初めて見いだされる。
運動量分布におけるスピン非対称性の度合いを調べた結果、スピンフリップが2つの磁場間の時間遅延を増大させる効果があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:48:41 GMT)
Spherical convolutional neural networks can improve brain microstructure
estimation from diffusion MRI data [0.4] 拡散磁気共鳴イメージングは脳組織の微細構造に敏感である。
測定された信号から臨床および科学的に関係する微細構造特性を推定することは、機械学習が解決するのに役立つ非常に難しい逆問題である。
我々は、効率的にシミュレートされた雑音データから地中構造パラメータ値を予測するために、球面畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:33:10 GMT)
mAPm: multi-scale Attention Pyramid module for Enhanced scale-variation
in RLD detection [0.3] mAPmは、拡張畳み込みをFPN(Feature Pyramid Network)に統合し、マルチスケール情報抽出を強化する新しいアプローチである。
MRLDおよびCOCOデータセットを用いて, YOLOv7上のmAPmを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:18:42 GMT)
Card-Based Overwriting Protocol for Equality Function and Applications [0.3] 1989年からは、カードの物理デッキを用いた非従来的な手法によるセキュアなマルチパーティ計算の研究が始まっている。
我々は、$k$-candidate $n$-variable equality関数を安全に計算できるオーバーライトプロトコルと呼ばれるカードベースのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:13:51 GMT)
An Online Bootstrap for Time Series [0.3] 本稿では,データ依存を考慮し,オンラインで実行できるブートストラップ手法を提案する。
一般条件下でのブートストラップ方式の理論的妥当性を検証した。
我々の研究は、古典的な再サンプリング技術と現代のデータ分析の要求のギャップを埋めるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:47:44 GMT)
MV-Swin-T: Mammogram Classification with Multi-view Swin Transformer [0.3] マンモグラフィ画像分類における課題に対処するために,トランスフォーマーに基づく革新的なマルチビューネットワークを提案する。
提案手法では,ウィンドウベースの動的アテンションブロックを導入し,マルチビュー情報の効果的な統合を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:41:04 GMT)
Technical Report on the Checkfor.ai AI-Generated Text Classifier [0.2] CheckforAIはトランスフォーマーベースのニューラルネットワークで、大きな言語モデルで書かれたテキストと人間の書いたテキストを区別するように訓練されている。
CheckforAIは、9倍以上のエラー率で、主要な商用AI検出ツールを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 05:28:41 GMT)
An $^{115}$In$^+$-$^{172}$Yb$^+$ Coulomb crystal clock with
$2.5\times10^{-18}$ systematic uncertainty [0.2] 我々は15$In$+$の遷移に基づいて、スケーラブルな混合種Coulombクリスタルクロックを提示する。
絶対周波数は1.3times10-16$で、光周波数比は171$Yb$+$(E3)と87$Srのクロック遷移と比較される。
後者は、これまでで最も正確な周波数比の測定であり、以前の15$In$+$/87$Sr比の不確かさを2桁程度改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:29:12 GMT)
Bias-Reduced Neural Networks for Parameter Estimation in Quantitative
MRI [0.1] ニューラルネットワーク(NN)に基づく定量的MRIパラメータ推定器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:57:55 GMT)
An improved Quantum Max Cut approximation via matching [0.1] 最近の研究の行は量子マックスカット(英語版)に焦点を当てており、そこでは与えられた反強磁性ハイゼンベルク・ハミルトンの高エネルギー状態を見つけるよう求められている。
一般的な入力に対して0.584の近似比を達成する量子マックスカットの古典的近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:10:09 GMT)
Quantum Pseudorandomness and Classical Complexity [0.1] 暗号擬似乱数量子状態と擬似乱数ユニタリ変換が存在することを示す。
本稿では、暗号、複雑性理論、量子トモグラフィーにおけるこれらの結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:11:01 GMT)
The Physics of (good) LDPC Codes II. Product constructions [0.0] 我々は、物理の観点から古典的および量子的低密度パリティチェック(LDPC)コードの研究を継続する。
我々は、一般的なユークリッドグラフと非ユークリッドグラフに様々な特徴を持つ体系的にコードを構築するための一般的なフレームワークを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:56:46 GMT)
Z-AGI Labs at ClimateActivism 2024: Stance and Hate Event Detection on
Social Media [0.0] この研究は、ケース2024における気候活動状況とヘイト事象の検出に関する共有タスクの確立につながった。
ソーシャルメディア上でヘイトスピーチと競合する気候活動家に焦点をあてて、我々の研究はツイートからのヘイトスピーチの識別に寄与する。
チームZ-AGI LabsはTLTM、Xgboost、LGBMなど様々なモデルをTf-Idfに基づいて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:43:48 GMT)
Video-Based Autism Detection with Deep Learning [0.0] 感覚刺激に反応する子供の映像クリップを解析する深層学習モデルを開発した。
以上の結果から,本モデルでは患者の動きの相違点をよく理解することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:45:00 GMT)
Unveiling Detuning Effects for Heat-Current Control in Quantum Thermal
Devices [0.0] 制御サブシステムにおける第3の励起レベルに特に重点を置いた,強結合型3サブシステム熱デバイスについて検討した。
我々の設定は、内部パラメータの特定の選択を条件とした多目的デバイスとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:46:52 GMT)
Universal flux-based control of a $\pi$-SQUID [0.0] 非イデアルな$pi$-周期超伝導量子ビットの普遍的な制御のためのプロトコルについて述べる。
提案手法は, 2 ドル周期回路素子で形成される超伝導ループである $pi$-SQUID に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:54:18 GMT)
Uncertainty Quantification in Anomaly Detection with Cross-Conformal
$p$-Values [0.0] 本研究は, 異形間異常検出という, 異常検出のための新しい枠組みを導入する。
本研究では,不確実な量子化異常検出のための統計効率(完全整形)と計算効率(完全整形)の両立を両立させる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:22:40 GMT)
Unambiguous preparation of Bell pairs [0.0] 実用的なスキームで完全なベルペアを作成する能力は、量子通信と分散量子コンピューティングに大きな関連性を持っている。
キュービット対の4つのコピーから完全ベル対を同じ任意の純粋量子状態に生成する手法を提案する。
このスキームはわずか3回のイテレーションで成功し、現実世界のアプリケーションにとって魅力的なものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:18:11 GMT)
Tuning-less Object Naming with a Foundation Model [0.0] 我々は、一度も見つからない名前付きエンティティの集合を学習できるリアルタイムオブジェクト命名システムを実装した。
私たちの貢献は、トランスフォーマーから知られている関連メカニズムを注目することです。
結果として、システムはワンショットで動作し、異なる内容で命名されたオブジェクトを正しく名付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:08:43 GMT)
Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing
Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques [0.0] この研究は、Transcorrelated (TC) アプローチと適応量子アンゼの併用による回路深さの低減方法を示す。
本研究は, 適応型アンサーゼとTC法を組み合わせることで, 小型, 耐雑音性, 容易に最適化できる量子回路が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:31:56 GMT)
Towards Decoding Brain Activity During Passive Listening of Speech [0.0] 深層学習法を用いて頭蓋内脳波(iEEG)データから発声音声を復号しようとする。
このアプローチは、従来の音声生成の焦点から外れ、知覚された音声の神経表現を調査することを選択する。
アプローチはまだ画期的な成果を上げていないが、この研究は、音声認識中の神経活動の復号化の可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:04:01 GMT)
Toward high-fidelity quantum information processing and quantum
simulation with spin qubits and phonons [0.0] 連続的動的デカップリング法の応用は量子状態のコヒーレンスを大幅に向上させることを示す。
このアプローチは、スピンとフォノンを持つ中規模および大規模量子デバイスへの現実的なパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:01:08 GMT)
Three Carleman routes to the quantum simulation of classical fluids [0.0] 古典流体の量子シミュレーションにおけるカールマンのアプローチについて論じ, 流体力学のLattice Boltzmann (CLB), ii) Navier-Stokes (CNS), iv) Grad (CG) の定式化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:04:12 GMT)
Theoretical Unification of the Fractured Aspects of Information [0.0] 知性、複雑さ、意識の概念化における情報の概念の概要。
不要な分割や優越性の主張から解放された情報の統一理論の発展における応用例。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:35:41 GMT)
The Paradox of Industrial Involvement in Engineering Higher Education [0.0] 工学教育におけるカリキュラムは、しばしば社会現実の深い理解を欠いていると論じる。
私たちは、数十年間エンジニアリングの高等教育を推進してきた業界と、この珍しいつながりを確立しています。
より批判的な視点を維持するために、エンジニアリングスクールの必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:35:23 GMT)
The Complexity of Algebraic Algorithms for LWE [0.0] 我々は、LWEシステム上でのGr"オブナー基底計算の複雑さを研究するために、Arora-Geモデルを再検討する。
我々は、Semaev & TentiのGr"obner基底アルゴリズムを有限の正則性を持つ任意の系に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:10:21 GMT)
Tests of Macrorealism in Discrete and Continuous Variable Systems [0.0] マクロリアリズム(MR)テストのいくつかの側面について研究し、与えられたデータセットに対して、非古典的行動の特定の概念の存在の定量的なシグナルを与える。
私は、Leggett-Gargの不等式とファインの定理の一般化を導いており、これは共にマクロ現実主義に必要な十分条件を確立するものである。
次に、連続変数系におけるマクロリアリズムのテストをサポートする理論的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:51:43 GMT)
Stabilizing Quantum Simulators Of Gauge Theories Against $1/f$ Noise [0.0] この論文は、進行中の「第2の」量子革命における量子シミュレーションの適用について研究している。
ゲージ理論は、低エネルギーテーブルトップデバイスに高エネルギー物理学の新しいプローブを提供するため、現代の量子シミュレーターに特に関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:37:35 GMT)
Stabilizer entropy of quantum tetrahedra [0.0] 安定度エントロピー(SE)のレンズ下での量子幾何学の構造について検討する。
定容積の状態は(ほぼ)最大SEによって選択され、利用可能な量子コンピュータ上での実験的なデモンストレーションを行うための検証プロトコルに正確な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:16:33 GMT)
Spectroscopy of photoionization from the $^1E$ singlet state in
nitrogen$-$vacancy centers in diamond [0.0] 我々は1E-1A$シングルト多様体と3A$および3E$グラウンドと励起三重項状態の間のエネルギーギャップについて報告する。
532nmから550nmの温度依存性しきい値が発見され、ダイヤモンドバンドギャップ内の一重項状態が検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:42:35 GMT)
Semantic change detection for Slovene language: a novel dataset and an
approach based on optimal transport [0.0] 我々は、200万人の話者を持つあまりリソースの乏しいスラヴ語であるSloveneにおける意味的変化の検出に焦点をあてる。
セマンティックチェンジ検出システムを評価するための最初のSloveneデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:27:06 GMT)
Security of hybrid BB84 with heterodyne detection [0.0] 量子鍵分布(QKD)は物理学の法則に基づく永続的なセキュリティを約束する。
最近のハイブリッドQKDプロトコルは、両方のカテゴリの利点を活用するために導入されている。
我々は2021年にQiによって導入されたプロトコルの厳密なセキュリティ証明を提供し、そこでは情報を離散変数に符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Scattering Amplitude from Quantum Computing with Reduction Formula [0.0] 本稿では,量子コンピュータを用いた量子場理論における散乱振幅の計算のための新しい一般フレームワークを提案する。
この枠組みでは、運動量ゼロの1粒子状態のみを構築する必要があり、入ってくる粒子の波のパケットは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:57:31 GMT)
Robot at the Mirror: Learning to Imitate via Associating Self-supervised
Models [0.0] 我々は、トレーニングや微調整の代わりにアソシエイトを通じて、準備済みの自己教師付きモデルからカスタムモデルを構築するアプローチを導入する。
そこで本研究では,鏡を映し出したヒューマノイドロボットが,知覚した画像から身体の3Dポーズを検出することを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:02:09 GMT)
Representing Pedagogic Content Knowledge Through Rough Sets [0.0] 教師の知識基盤は、数学の内容や教育的な知識に関する知識から成り立っている。
関連する問題はコヒーレントな形式化性である。
提案手法の主な利点は、あいまいさ、マルチモーダリティをコヒーレントに扱う能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:00:45 GMT)
Reflection of Federal Data Protection Standards on Cloud Governance [0.0] 本研究は、複数のデータセキュリティ対策と立法機関との調和によるクラウドガバナンスに焦点を当てる。
本稿では,データ漏洩防止を目的とした法的側面と,データ保護機構の実装に関する技術的要件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:04:01 GMT)
Realtime dynamics of hyperon spin correlations from string fragmentation
in a deformed four-flavor Schwinger model [0.0] Lambda$-hyperonsの自己偏極弱崩壊は、QCD弦における絡み合いの役割についての洞察を与える。
モデルハミルトニアンのリッチ構造に敏感な異なる文字列構成に対するこれらの相関関係の進化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:39:18 GMT)
Re-Envisioning Numerical Information Field Theory (NIFTy.re): A Library
for Gaussian Processes and Variational Inference [0.0] 我々は、NIFTyの書き直しを行い、NIFTy.reという、モデリングの原則を再検討し、推論戦略を拡張し、JAXへの重み付けの多くをアウトソースする。
このリライトはNIFTyで書かれたモデルを劇的に加速し、新しいタイプの推論マシンの基礎を築き、保守性を改善し、NIFTyとJAX機械学習エコシステムの相互運用性を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:01:35 GMT)
QuasiNet: a neural network with trainable product layers [0.0] 製品ニューロンと呼ばれる既存のニューラルネットワークモデルと、古典的エラーバックプロパゲーションに基づく学習規則に着想を得た新しいニューラルネットワークモデルを提案する。
我々のモデルは従来のモデルよりも明らかに成功しており、多くのタスクやアプリケーションで使える可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:10:22 GMT)
Quantum process tomography of structured optical gates with
convolutional neural networks [0.0] 本研究では,空間依存型SU(2)演算子の高速かつ高精度な再構成を可能にするディープラーニング手法について検討する。
スケーラブルなU-Netアーキテクチャに基づいて畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、実験画像全体を並列に処理する。
提案手法は、量子プロセストモグラフィーへのデータ駆動アプローチのツールボックスをさらに拡張し、複雑な光ゲートのリアルタイム評価において有望であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:47:13 GMT)
Quantum particle localization observables on Cauchy surfaces of
Minkowski spacetime and their causal properties [0.0] ミンコフスキー時空における量子系の空間的滑らかなコーシー曲面上の空間局在の一般概念について検討する。
このタイプのPOVMの族が自動的にカスティーリャーノ曲面を一般化する因果条件を満たすことを証明し、平坦な空間のようなコーシー曲面に制限するときにそれを暗示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:11:53 GMT)
Quantum gravity with dynamical wave-function collapse via a classical
scalar field [0.0] ハイブリッド古典量子論において、古典系の力学は量子系の古典性を誘導する。
この研究は古典量子モデルを導入し、量子重力は古典スカラー場と相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:07:05 GMT)
Quantum correlations in the steady state of light-emitter ensembles from
perturbation theory [0.0] 単一エミッターまたは2エミッター駆動を受ける発光器系では、U(1)限界から遠ざかる定常状態がスピンスクイーズを示す。
我々の主な成果は、単一エミッタまたは2エミッタ駆動を受ける発光器系において、U(1)限界から遠ざかる定常状態がスピンスクイーズを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:50:30 GMT)
Quantum Spread Complexity in Neutrino Oscillations [0.0] 我々は、ニュートリノ振動を研究するための代替手段として、量子複雑性形式(quantum complexity formalism)を用いる。
特に、量子拡散複雑性はニュートリノセクターにおける電荷-パリティ対称性の違反に関する追加情報を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:37:01 GMT)
Quantifying Marketing Performance at Channel-Partner Level by Using
Marketing Mix Modeling (MMM) and Shapley Value Regression [0.0] 本稿では、チャネルパートナーレベルでのマーケティングパフォーマンスの判別におけるShapley Value Regressionの適用について検討する。
我々は、個々のパートナーのコントリビューションを評価する上で、共有価値回帰の実践性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:02:17 GMT)
Protecting quantum correlations of negative quantum states using weak
measurement under non-Markovian noise [0.0] 量子状態の崩壊を保護するためには、弱測定(WM)と量子測度反転(QMR)が重要である。
離散ウィグナー関数を用いて開発された2ビット負量子状態の量子相関、最大忠実度、忠実度偏差について検討する。
いくつかの負の量子状態は、ノイズのある量子チャネルを介して進化中の異なるケースに対してベル状態よりもWMとQMRでより良く機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:49:46 GMT)
PromptSet: A Programmer's Prompting Dataset [0.0] PromptSetという,オープンソースのPythonプログラムで使用される61,000以上のユニークな開発者プロンプトを備えた,新しいデータセットを提示する。
このデータセット上で解析を行い、プロンプトのための静的linterの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:34:29 GMT)
Projected state ensemble of a generic model of many-body quantum chaos [0.0] 射影アンサンブルは部分系$A$の量子状態の研究に基づいている。
最近の研究では、カオス量子系の熱化に関するより洗練された尺度が、投影されたアンサンブルの量子状態設計への収束に基づいて定義されることが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Programmable integrated source of polarization and frequency-bin
hyperentangled photon pairs [0.0] 集積フォトニックデバイス上での分極および周波数結合光子対を生成することができる4つのリング共振器のシステムを提案する。
生成状態の密度演算子は、偏極および周波数2自由度における超絡み合った状態を表すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:25:13 GMT)
Prejudice and Caprice: A Statistical Framework for Measuring Social
Discrimination in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)における識別を包括的に計測するPCF(Prejudice-Caprice Framework)を提案する。
我々は,LLMの集合的文脈的識別リスクを,LLMの持続的偏見から生じる偏見リスクと,それらの世代的矛盾から生じるキャプライスリスクに数学的に分解する。
識別測定の枠組みを12の共通LLMに適用し,興味深い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:55:51 GMT)
Positivity in Amplitudes from Quantum Entanglement [0.0] 摂動散乱のための前方弾性振幅の想像的部分の正当性は、S行列によって生じる絡み合いの整合性に等しい。
我々は、S行列の作用がサブシステムエンタングルメントを減少させるような、非常に絡み合った初期状態である「異方体」を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:15 GMT)
Photon-Gravity Coupling in Schwarzschild Spacetime [0.0] 曲面時空における量子電磁力学の正準形式性を開発した。
重力赤方偏移は全てのスペクトルに対する光子の鋭い周波数の変化である」という主張が証明されている。
重力デコヒーレンスは、曲がった時空現象における光子-重力結合と観測者依存の量子電磁力学に起因することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:47:28 GMT)
Partial Rankings of Optimizers [0.0] 各種テスト関数に対する複数の基準に従ってベンチマークを行うフレームワークを提案する。
本手法では,アグリゲーションの悪名高い欠点を回避するため,全ての部分順序/ランクの分布を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:43:25 GMT)
Order $p$ quantum Wasserstein distances from couplings [0.0] 量子ワッサーシュタイン距離の新しい定義を示す。
我々のアプローチは量子情報理論に精通したメトリクスをシームレスに統合する。
我々はこの計量の属性をランダムな量子状態の文脈で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:48:46 GMT)
Orbital selective order and $\mathbb{Z}_3$ Potts nematicity from a
non-Fermi liquid [0.0] 高温非フェルミ液体が低温に$mathbbZ_3$Pottsネマティック秩序をもたらすシステムについて検討する。
3次元立方体格子では、低温の$mathbbZ_3$ネマティック状態は軌道選択層状態に対応する。
2次元三角格子上では、均一な軌道秩序を持つ低温状態も軌道選択輸送と相関する$mathbbZ_3$ネマティックである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:03 GMT)
Optical control and coherent coupling of spin diffusive modes in thermal
gases [0.0] 拡散伝播の条件下では、熱原子はガラスセル内の様々な安定な空間モードを占有することができる。
これらのモードのうち、レーザー光を用いて原子熱蒸気を選択的に励起し、操作し、尋問することができるものはほとんどない。
以上の結果から, 拡散ガスの多モード特性の体系的工学は, 量子技術応用の性能向上に大きな可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:16:16 GMT)
One-Shot Graph Representation Learning Using Hyperdimensional Computing [0.0] グラフ上の半教師あり学習のための,新しい,単純で,高速で,効率的なアプローチを提案する。
グラフニューラルネットワークのファミリのノード表現のインジェクティビティ特性を利用した超次元グラフ学習(HDGL)アルゴリズムを提案する。
広く使われているベンチマークデータセットを用いた実験の結果、HDGLは計算コストのかかるトレーニングを必要とせず、最先端のディープラーニング手法と競合する予測性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:15:01 GMT)
On the generalization of Tanimoto-type kernels to real valued functions [0.0] Tanimotoカーネル(Jaccard index)はバイナリ属性の集合間の類似性を記述するツールである。
本稿では,任意の実数値関数の類似性を計測できる,より一般的な谷本カーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:47:20 GMT)
Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization [0.0] 本稿では,段ボール箱の手続きモデルを用いた自動データ生成ツールを提案する。
簡単なニューラルネットワークをトレーニングすることにより,システムの性能,各種パラメータ,および生成した合成データの有用性を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:09:12 GMT)
Nonlinear spectroscopy of semiconductor moir\'e materials [0.0] 我々は、時間分解非線形ポンプ-プローブ測定を用いて、半導体モワール材料の特性を明らかにする。
我々は、様々なモーアのミニバンドにおいて、高密度の仮想励起子や励起子-ポラロンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:02:51 GMT)
Nonclassicality of induced coherence witnessed by contextuality [0.0] 経路同一性による量子不識別性は、誘導コヒーレンスと呼ばれる新しい光コヒーレンスを生成する」。
その真の量子の性質と結果が古典的な光でエミュレートできるかどうかについては論争がある。
我々は、設定が量子予測を区別する条件を決定するのに適した文脈性試験を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:37:51 GMT)
Non-invasive Liver Fibrosis Screening on CT Images using Radiomics [0.0] 本研究の目的は,肝のCTで肝線維症を検出するための放射能機械学習モデルの開発と評価である。
肝線維症スクリーニングモデルの開発には,AUCの最高値と組み合わせ,選択された特徴を併用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:08:10 GMT)
New Prospects for a Causally Local Formulation of Quantum Theory [0.0] 本稿では,ベルの基準を改善するための因果的局所性の新しい原理を紹介する。
空間的分離に留まる系が互いに因果的影響を及ぼさないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:19:51 GMT)
Neural Implicit Swept Volume Models for Fast Collision Detection [0.0] 本稿では,深層学習に基づく符号付き距離計算の高速化と幾何衝突チェッカーの精度保証を併用したアルゴリズムを提案する。
シミュレーションおよび実世界のロボット実験において、我々のアプローチを検証するとともに、商用ビンピッキングアプリケーションを高速化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:26:11 GMT)
Modeling error correction with Lindblad dynamics and approximate
channels [0.0] 雑音の異なる近似が5ビット符号の性能をいかに捉えるかを検討する。
パウリ近似は単一量子チャネルを超えており、ノイズ、状態、デコーダの詳細に敏感である。
このモデル内で出現する擬似閾値を計算し、より優れたデコーダの設計に量子ビットパラメータと接続性に関する知識をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:48:34 GMT)
Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from
flow simulations [0.0] フロー制御アプリケーションにおけるモデルベース強化学習の利点を実証する。
具体的には, 流れシミュレーションから採取した軌道と, 環境モデルのアンサンブルから採取した軌道とを交互に組み合わせることで, 政策を最適化する。
モデルベースの学習は、流動的なピンボールテストケースに対して、トレーニング全体の時間を最大85%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:01:45 GMT)
Mitigating Errors in DC Magnetometry via Zero-Noise Extrapolation [0.0] ゼロノイズ外挿法(ゼロノイズ外挿法、ZNE)は、ノイズスケーリングと外挿によって量子回路の期待値を推定する手法である。
傾斜検出方式では,ZNEを用いた場合の感度(最小検出信号の意味で)が向上しないことを示す。
この結果は、ZNEプロトコルの様々なノイズモデルと設計上の選択に対して堅牢であり、シングルキュービットとマルチキュービットの絡み合いに基づくセンシングを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:02 GMT)
Minimal time required to charge a quantum system [0.0] 本研究は、量子電荷を幾何学的に定式化し、解釈する。
将来の量子電池の充電速度を最大化するために最適化できる測定可能な量を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:44:38 GMT)
Memory GAPS: Would LLM pass the Tulving Test? [0.0] Tulving Testは、認識およびリコールタスクにおけるメモリパフォーマンスを調査するために設計された。
本稿は,44年以上のフレームワークがLLMの記憶行動に光を当てているかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:40:51 GMT)
Large-Enhancement Nanoscale Dynamic Nuclear Polarization Near a Silicon
Nanowire Surface [0.0] ナノスケールの糖滴中のプロトンスピンのボルツマン分極における6Kおよび0.33Tでの100倍の増強を示す。
これらの結果は、ナノスケールイメージングの実用的なツールとして、力検出磁気共鳴検出の能力を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:59:30 GMT)
Integrating Dark Pattern Taxonomies [0.0] 過去10年間で、悪質で挑発的なデザインが複数のドメインに拡張された。
本稿では,ネットワーク解析ツールや手法に頼って,有向グラフとして既存の要素を合成する。
そうすることで、ダークパターンの相互接続性は、コミュニティ検出によってより明確になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:26:31 GMT)
Integer Programming Using A Single Atom [0.0] 我々は,IP問題を元の形で任意の量子システムにマップし,解くアルゴリズムを開発した。
最適解は、最大8変数と最大4つの制約を持ついくつかのプロトタイプIP問題に対して、2-40mus以内で見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 12:59:20 GMT)
Indirect pumping of alkali-metal gases in a miniature silicon-wafer cell [0.0] 本報告では, マイクロシリコンウェハセルの設計と実現について述べる。
その結果、磁気共鳴線幅は約100Hzの最大信号対雑音比が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:09:37 GMT)
Incorporating climate change effects into the European power system
adequacy assessment using a post-processing method [0.0] 電力システムの需給バランスは、基本的に気候条件と結びついている。
本研究の目的は、気候変動が欧州の電力システム、特に長期的信頼性に与える影響をモデル化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:44:36 GMT)
Holographic properties of superposed quantum geometries [0.0] 離散幾何学データの重ね合わせを特徴とする量子幾何状態のクラスにおけるホログラフィック特性について検討する。
このクラスにはスピンネットワーク、格子ゲージ理論の運動状態、離散量子重力が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:40:48 GMT)
Geometric Quantum State Estimation [0.0] 最大エントロピー原理を用いて幾何量子状態を推定する方法を示す。
最大エントロピー原理を用いて幾何量子状態を推定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:23:00 GMT)
Generative Adversarial Networks for Weakly Supervised Generation and
Evaluation of Brain Tumor Segmentations on MR Images [0.0] 本研究は2次元磁気共鳴画像におけるセグメント異常に対する弱教師付きアプローチを示す。
我々は,癌画像を健全な変種に変換するGAN(Generative Adversarial Network)を訓練する。
非共役な変種は、弱監督的な方法で分割を評価するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:08:47 GMT)
Generative AI in Vision: A Survey on Models, Metrics and Applications [0.0] 生成AIモデルは、現実的で多様なデータサンプルの作成を可能にすることで、さまざまな分野に革命をもたらした。
これらのモデルの中で、拡散モデルは高品質な画像、テキスト、オーディオを生成するための強力なアプローチとして現れている。
本稿では,AI拡散モデルとレガシモデルについて概観し,その基礎となる技術,異なる領域にわたる応用,課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:47:12 GMT)
Gauge invariant quantum thermodynamics: consequences for the first law [0.0] 情報理論は熱力学関数の同定において重要な役割を果たしている。
熱力学の背後にある粗粒化の緩やかな変種をエンコードする物理的動機付けゲージ変換を明示的に構築する。
その結果、量子的仕事と熱、および量子コヒーレンスの役割を再解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:31:54 GMT)
GISTEmbed: Guided In-sample Selection of Training Negatives for Text
Embedding Fine-tuning [0.0] GISTEmbedは、ガイドモデルによる対照的なトレーニングにおいて、バッチ内のネガティブな選択を強化する新しい戦略である。
MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)に対してベンチマークされたGISTEmbedは、さまざまなモデルサイズで一貫したパフォーマンス改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:55:15 GMT)
From RAGs to riches: Using large language models to write documents for
clinical trials [0.0] 大言語モデル(LLM)は、臨床試験文書の最初のバージョンを迅速に生成する可能性を提供する。
本稿では, 1 つの文書, 臨床試験プロトコルの生成における LLM の評価について報告する。
性能向上のために、我々は検索拡張生成(RAG)を用いて、正確な最新情報を持つLLMを誘導した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:59:05 GMT)
Flying-cat parity checks for quantum error correction [0.0] 長距離マルチキュービットパリティチェックは、量子誤差補正と測定に基づく絡み合い発生の両方に応用できる。
我々は、シュル・オーディンガーの猫状態に対する量子非破壊(QND)であるエンタングル演算に基づいて、フライングキャットのパリティチェックを検討する。
これらの3キュービットパリティチェックを用いて6キュービットの四面体状態を作成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:18:21 GMT)
First-principles construction of symmetry-informed quantum metrologies [0.0] 我々は、正確に解ける最適化方程式のクラスを開発する。
最適測定を考案する規則は、閉じた形で与えられる。
良い戦略を見つけることは、どの対称性が最大の無知不変状態を残すかを特定することにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 09:06:37 GMT)
Feasibility analysis of a proposed test of quantum gravity via novel
optical magnetometry in xenon [0.0] 提案する量子重力探索実験の感度限界について解析する。
貴ガス同位体129ドルXeにおける光磁気計測に基づくアプローチを用いる。
先行量子重力補正の既存の限界は、既存の技術で107ドル改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:37:03 GMT)
FESS Loss: Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss for Optimizing
Medical Image Analysis [0.0] 本研究では,空間的精度と包括的特徴表現のバランスをとる上での課題を克服するために,特徴強化空間損失(FESS損失)を提案する。
FESS損失は、対照的な学習の利点と、Dice損失に固有の空間的精度を統合する。
医用画像のセグメント化において,空間的精度と特徴に基づく表現を両立させることが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:15:50 GMT)
Exact Calculations of Coherent Information for Toric Codes under
Decoherence: Identifying the Fundamental Error Threshold [0.0] トーリックコードは、トポロジカルなエラー訂正コードの典型例である。
近年の研究では、本質的な情報理論遷移のようなしきい値の挙動が研究されている。
本稿では,デコヒーレントなトーリックコードのコヒーレントな情報に対する最初の解析式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:00:00 GMT)
Evidence of a Four-Body Force in an Interaction-Tunable Trapped
Cold-Atom System [0.0] 深部光学格子に密閉された超低温ボソンからなる数体システムについて検討した。
これまでの数体量子システムでは観測されていない有効4体力の明確な証拠が得られている。
これにより、多体系の多体力の研究の扉が開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:35:16 GMT)
Estimating the electrical energy cost of performing arbitrary state
preparation using qubits and qudits in integrated photonic circuits [0.0] 我々は、量子状態の準備を行うためにフォトニック回路をプログラムするために費やされる電気エネルギーの量の観点から、qubitとquditのアプローチを比較した。
完全に再構成可能な干渉計の配列を持つPICを使用する場合、キュービットを使用するにはキュービットを使用するよりも多くのエネルギーを必要とする。
しかしながら、専用CNOTブロックを持つ回路はエネルギー消費がはるかに小さく、大きな量子ビット数でも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:31:46 GMT)
Entanglement-breaking channels are a quantum memory resource [0.0] エンタングルメント・ブレーキング・チャネルは、空間的量子相関を破壊する能力で注目される量子演算の重要なクラスである。
単一システムでのマルチタイムシナリオでは、絡み合うチャネルは依然として量子メモリリソースであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 18:03:15 GMT)
Enabling robust sensor network design with data processing and
optimization making use of local beehive image and video files [0.0] 最先端のエッジコンピューティング技術を使ってデータ転送とストレージを最適化する革命的なパラダイムです。
提案手法は,画像とビデオのデータ圧縮と数値データに対するデータ集約技術を組み合わせたものである。
このアプローチの重要な側面は、リソース制約のある環境での運用を可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:27:47 GMT)
Emergent pair localization in a many-body quantum spin system [0.0] 本質的には、非可積分量子系は固有状態熱化仮説に従って熱化することが期待されている。
強い障害がある場合、力学は実験可能な時間スケールでシステムが熱分解に失敗する程度まで減速する可能性がある。
ライドバーグ量子シミュレータにより実現されたランダムカップリング強度の可変分布を持つハイゼンベルクスピンのアンサンブルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:44:07 GMT)
Efficient Quantum Lattice Gas Automata [0.0] 本研究では1次元および2次元格子ガス自動シミュレーションのための新しい量子アルゴリズムを提案する。
ノイズの複雑さにも拘わらず,現在のノイズの多いデバイスでは,正確なシミュレーションが達成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:12:35 GMT)
Effects of noise on the overparametrization of quantum neural networks [0.0] ノイズがQFIMの既定ゼロ固有値を「オン」できることを示す。
その結果,ハードウェアノイズが存在する場合,現在のQNN容量測定値が未定義であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:10:53 GMT)
ESG Sentiment Analysis: comparing human and language model performance
including GPT [0.0] ESGは近年、金融セクターからの関心が高まり、重要性が増している。
ESGに関する評判を測定するための感情分析の利用が発展し、それを行う機械の使用に関心を持つようになった。
本研究は,ESG関連感情測定において,機械性能の最先端性と比較することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:22:30 GMT)
EGNN-C+: Interpretable Evolving Granular Neural Network and Application
in Classification of Weakly-Supervised EEG Data Streams [0.0] グラニュラーニューラルネットワーク(eGNN-C+)の進化のための改良型インクリメンタル学習アルゴリズムを提案する。
脳波(EEG)信号における感情関連パターンの分類に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:11:41 GMT)
Dynamical quasi-condensation in the weakly interacting Fermi-Hubbard
model [0.0] 系を1次元に拡大すると、力学的(準)凝縮は、ドバイロンの凝縮による大きな相互作用だけでなく、小さな相互作用に対しても起こることが示される。
本研究では, 2次元密度行列法を用いて, 大きなシステムサイズ, 長い伝搬時間, 二次元(2次元)システムへの拡張を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:32:52 GMT)
Discovering Decision Manifolds to Assure Trusted Autonomous Systems [0.0] 本稿では,システムが提示できる正誤応答の範囲を最適化した探索手法を提案する。
この多様体は、従来のテストやモンテカルロシミュレーションよりもシステムの信頼性をより詳細に理解する。
この概念実証では,本手法を自動運転車のループ内ソフトウェア評価に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 21:43:33 GMT)
Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin
Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning [0.0] 人工粘度モデルの発見を自動化する物理インフォームド機械学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは強化学習にインスパイアされ、細胞ごとに作用するニューラルネットワークを訓練する。
このアルゴリズムは,最先端のルンゲ・クッタ不連続ガレルキン解法に組み込むことで有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:58:02 GMT)
Differentiable Particle Filtering using Optimal Placement Resampling [0.0] 低分散推定を得るためには、良い提案分布とよい再サンプリング方式が不可欠である。
本研究では,経験的累積分布関数から決定論的サンプリングを行うことにより,微分可能な再サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:09:56 GMT)
Deep Learning Algorithms Used in Intrusion Detection Systems -- A Review [0.0] 本稿では,CNN,Recurrent Neural Networks(RNN),Deep Belief Networks(DBN),Deep Neural Networks(DNN),Long Short-Term Memory(LSTM),Autoencoders(AE),Multi-Layer Perceptrons(MLP),Self-Normalizing Networks(SNN),Hybrid Model(ネットワーク侵入検知システム)など,近年のディープラーニング技術の進歩について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 20:57:35 GMT)
Decoherence Implies Information Gain [0.0] 量子系の波動関数が、所望の可観測性に基づく密度行列の対角要素が一定であるような任意のランダム変換を受ける場合、(i)密度行列の対角要素が大きさ的に小さくなり、(ii)可観測性の不確かさが減少するという意味で、所望の可観測性に関する情報を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:03:14 GMT)
DEYO: DETR with YOLO for End-to-End Object Detection [0.0] 純粋な畳み込み構造エンコーダであるDETRとYOLO(DEYO)を併用した初のリアルタイムエンドツーエンドオブジェクト検出モデルを提案する。
トレーニングの第一段階では、エンドツーエンド検出器の背骨と首を初期化するために、1対1のマッチング戦略で事前訓練された古典的な検出器を用いる。
トレーニングの第2段階では,エンド・ツー・エンド検出器の背骨と頸部を凍結し,デコーダのトレーニングをスクラッチから行う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 07:48:19 GMT)
Could GUP Act as a Model for the ER=EPR Conjecture? [0.0] アインシュタイン、ポドルスキー、ローゼン(EPR)は思考実験を通じて、不確実性原理は現実の完全な記述を提供しないかもしれないと主張した。
線形一般化不確実性原理(GUP)は,最小測定可能な長さで消失不確実性を示すことによって,EPRパラドックスを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:47:05 GMT)
Convergence Analysis of Fractional Gradient Descent [0.0] 最適化のためには、分数微分を用いて性質の収束を理解することが重要である。
本稿では,分数勾配降下のポテンシャルを解析する。
実験結果が提示されます
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:26:30 GMT)
Controlling the Output of a Generative Model by Latent Feature Vector
Shifting [0.0] 制御された出力画像修正のための遅延ベクトルシフトのための新しい手法を提案する。
提案手法では,リアルな人間の顔の画像を生成するStyleGAN3の事前学習モデルを用いている。
我々の潜在特徴シフト器は、生成モデルの潜在ベクトルを特定の特徴方向にシフトさせるタスクを備えたニューラルネットワークモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 19:34:51 GMT)
Comparing resource requirements of noisy quantum simulation algorithms
for the Tavis-Cummings model [0.0] フォールトトレラントな量子コンピュータは、古典的な計算では不可能な量子システムのシミュレーションを促進することができる。
デバイスノイズを緩和するための量子エラー緩和(QEM)や、古典的な最適化とパラメータ化量子回路を組み合わせた変分量子アルゴリズム(VQA)などがある。
ゼロノイズ外挿法(ZNE)と回路折り畳みによる雑音増幅法、インクリメンタル構造学習法(ISL)を比較した。
システムサイズが小さい場合,ISL は ZNE よりも誤差が小さいが,ZNE が優れている 4 キュービットに対して正しいダイナミクスを生成できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:06:24 GMT)
Coherently excited superresolution using intensity product of
phase-controlled quantum erasers via polarization-basis projection
measurements [0.0] 遅延チョイス量子消去器はコヒーレント励起超解像に応用されている。
提案手法は, 位相制御型量子消光器間の強度生成物であり, その結果, 従来のセンサ・メトロジーと超解像性を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 08:08:39 GMT)
ChatGPT in Veterinary Medicine: A Practical Guidance of Generative Artificial Intelligence in Clinics, Education, and Research [0.0] 本総説は, 獣医学の臨床, 教育, 研究領域におけるChatGPTの最近の研究と実用化を簡潔にまとめたものである。
ChatGPTは、患者データを抽出し、進捗ノートを生成し、複雑な症例の診断を支援する。
このレビューは倫理的考察に対処し、学習資源を提供し、責任ある実装をガイドするための具体的な例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 02:59:07 GMT)
Characterizing the spatial potential of a surface electrode ion trap [0.0] 矩形電極の空間場を記述するために, 単純かつ高精度なパラメトリック表現を用いる。
パワー電極と層電界によって生じる軸方向電界強度を正確に特徴付ける最適化手法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 06:05:53 GMT)
Characterization and optimized engineering of bosonic quantum interfaces
under single-mode operational constraints [0.0] 単一モードのみの操作が可能であるという最も悲観的な制約の下で、線形二モードインタフェースを特徴付ける。
任意のガウス単モード演算を両方のモードに適用すると、すべてのインタフェースは不変の伝送強度によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:26:32 GMT)
Casimir-Polder attraction and repulsion between nanoparticles and
graphene in out-of-thermal-equilibrium conditions [0.0] 力の大きさはグラフェンシートの温度の上昇とともに増加する。
魅力的なカシミール・ポルダー力は、特定のナノ粒子-グラフェンの分離で消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 11:09:40 GMT)
CaloClouds: Fast Geometry-Independent Highly-Granular Calorimeter
Simulation [0.0] 高粒度検出器における粒子のシャワーのシミュレーションは、粒子物理学への機械学習の適用における重要なフロンティアである。
この研究は、初めて数千の空間点の点雲を3次元空間の検出器で直接生成し、固定格子構造に頼ることなく大きなブレークスルーを成し遂げた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:27:26 GMT)
CNN-based local features for navigation near an asteroid [0.0] 本稿では,小惑星探査と軌道上探査における近距離航法の課題について述べる。
従来の特徴抽出法は、散乱光が限られたため、小惑星の顕著な外観変化に苦慮している。
本研究では, 小惑星近接航法に適した軽量な特徴抽出器を提案し, 照度変化やアフィン変換に頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:17:09 GMT)
Born's rule from epistemic assumptions [0.0] ボルンの法則は、量子力学的振幅から確率を計算するためのレシピである。
ボルンの法則は、第一原理から一般的に受け入れられるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 23:03:37 GMT)
BenchCloudVision: A Benchmark Analysis of Deep Learning Approaches for
Cloud Detection and Segmentation in Remote Sensing Imagery [0.0] 本稿では,雲の識別に応用した7つの最先端セマンティックセマンティックセマンティクスと検出アルゴリズムについて検討する。
モデルの適応性を高めるために、トレーニング中に使用される画像の種類とスペクトル帯域の量を含む重要な要素を解析する。
研究は、少数のスペクトルバンドだけでクラウドセグメンテーションを実行できる機械学習アルゴリズムを作成しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:59:26 GMT)
Automated Floodwater Depth Estimation Using Large Multimodal Model for
Rapid Flood Mapping [0.0] 本稿では, 現場の洪水写真から洪水深度を推定するための, 自動的かつ高速なアプローチを提案する。
事前訓練された大型マルチモーダルモデルであるGPT-4 Visionは、特に洪水水を推定するために使用された。
その結果, 提案手法は, 洪水写真からの洪水深度を迅速かつ確実に推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 16:02:15 GMT)
Absolute separability witnesses for symmetric multiqubit states [0.0] 我々は、任意の数の量子ビットの対称絶対分離状態を検出するための基準を開発する。
我々のアプローチは、有限次元量子系に対するグラウバー・スダルシャン$P$表現に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 13:07:26 GMT)
A thermodynamic approach to quantifying incompatible instruments [0.0] 不整合性のシグネチャを消し去るのに必要な最小熱化時間を使って、楽器がどの程度不整合であるかを測定する。
いくつかの作業抽出作業において,この尺度は明確な運用上の意味を持つことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 14:28:16 GMT)
A hybrid quantum-classical fusion neural network to improve
protein-ligand binding affinity predictions for drug discovery [0.0] 本稿では,薬物発見における親和性予測に適したハイブリッド量子古典的深層学習モデルを提案する。
具体的には、最適化量子アーキテクチャにおいて、3次元および空間グラフ畳み込みニューラルネットワークを相乗的に統合する。
シミュレーションの結果、既存の古典的モデルと比較して予測精度が6%向上し、従来の古典的手法に比べてはるかに安定した収束性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 10:52:00 GMT)
A Temporal Bias Correction using a Machine Learning Attention model [0.0] バイアス補正(BC)法は、時間的バイアスを調整するのに苦労する。
BCメソッドは、連続するタイムポイント間の依存を無視します。
私たちは、時間的バイアスを修正するための新しいBC方法論を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 17:15:58 GMT)
A Self-matching Training Method with Annotation Embedding Models for
Ontology Subsumption Prediction [0.0] In-index Matrix Embedding (InME) と Co-occurrence Matrix Embedding (CoME) の2つのオントロジー埋め込みモデルに対する自己マッチングトレーニング手法を提案する。
自己マッチング学習法は、予測されたスーパークラスがサブクラスに類似しており、オントロジーにおいて他のエンティティに分離されたときに、概念の仮定予測の堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 03:46:01 GMT)
A Multi-Fidelity Methodology for Reduced Order Models with
High-Dimensional Inputs [0.0] 本研究では,高次元コンテキスト向けに設計された新しい多面的・パラメトリック・非侵入型ROMフレームワークを提案する。
これは、多様体アライメントと次元縮小のための機械学習技術を統合する。
我々のアプローチは、2D RAE2822翼と3D NASA CRM翼の2つのテストケースで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 22:47:03 GMT)
A Comprehensive Survey of Belief Rule Base (BRB) Hybrid Expert system:
Bridging Decision Science and Professional Services [0.0] BRBは曖昧さ、ランダムさ、無知を十分に処理する。
半定量的ツールは、数値データと言語知識の両方を処理するのに優れている。
BRBの透明で白いボックスの性質は、アクセシビリティと明確性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 15:23:27 GMT)
A Comparison of Deep Learning Models for Proton Background Rejection
with the AMS Electromagnetic Calorimeter [0.0] アルファ磁気分光計(Alpha Magnetic Spectrometer、AMS)は、国際宇宙ステーション(ISS)に搭載されている高精度粒子検出器である。
AMSによって宇宙空間で測定されたポジトロンフラックスは、予想外の25GeV以上の軟化と280GeV以上の硬化を伴っている。
深層学習(DL)を用いたAMS ECALを用いた新しい粒子識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 04:06:05 GMT)
A Closer Look at AUROC and AUPRC under Class Imbalance [0.0] 機械学習(ML)において、精度-リコール曲線(AUPRC)の下の領域は、クラス不均衡のバイナリ分類タスクにおいて、受信操作特性(AUROC)の下の領域とモデルの比較において優れた指標である。
本稿では, AUROC と AUPRC が確率論的用語で簡潔に関連できることを示す, 新たな数学的解析を通じて, この概念に挑戦する。
AUPRCは、一般的な信念に反して、クラス不均衡の場合には優れておらず、また、より頻度の高い正のラベルを持つサブポピュレーションのモデル改善を不当に支持する傾向にあるため、有害な指標である可能性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Feb 2024 00:13:22 GMT)