The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits [129.7] 我々は1ビットのLarge Language Models (LLMs) 、すなわちBitNet b1.58を導入する。
1.58ビット LLM は、新しい世代の LLM を訓練するための新しいスケーリング法則とレシピを定義している。
これは新しいパラダイムを可能にし、1ビットLLM向けに最適化された特定のハードウェアを設計するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:56:19 GMT)
Towards Optimal Learning of Language Models [124.7] 言語モデル(LM)の最適学習の理論を提案する。
我々は、最適学習過程における力学の性質を明らかにするために、学習法則という定理を導出した。
我々は、LMの最適学習が、LMのスケーリング法則における係数の改善に起因することを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:52:19 GMT)
REAR: A Relevance-Aware Retrieval-Augmented Framework for Open-Domain
Question Answering [122.6] 既存の手法では,大規模言語モデル (LLM) は検索した文書の関連性を正確に評価することはできない。
Relevance-Aware Retrieval-augmented approach for open- domain question answering (QA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:22:51 GMT)
Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models [120.3] 我々は、Llama2 70Bが連続的なトレーニングなしで100k以上のトークンのコンテキストウィンドウをサポート可能なDual Chunk Attentionを提案する。
長いシーケンスの注意をチャンクベースのモジュールに分解することで、DCAはトークンの相対的な位置情報を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:39:23 GMT)
Communication-Efficient Federated Bilevel Optimization with Local and
Global Lower Level Problems [118.0] 我々はFedBiOAccという通信効率の高いアルゴリズムを提案する。
我々は、FedBiOAcc-Localがこの種の問題に対して同じ速度で収束していることを証明する。
実験結果から,アルゴリズムの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:47:19 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers:
An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [115.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。
モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。
特に、勾配に基づく最適化から理論的な枠組みや学習手法を借用し、改良された戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:05:32 GMT)
PonderV2: Pave the Way for 3D Foundation Model with A Universal
Pre-training Paradigm [114.5] 本稿では,効率的な3D表現の獲得を容易にするために,新しいユニバーサル3D事前学習フレームワークを提案する。
PonderV2は、11の室内および屋外ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成したことで、その効果が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:53:43 GMT)
BASES: Large-scale Web Search User Simulation with Large Language Model
based Agents [109.0] BASESは、大きな言語モデル(LLM)を持つ新しいユーザーシミュレーションフレームワークである。
シミュレーションフレームワークは,大規模に独自のユーザプロファイルを生成することができ,その結果,多様な検索行動が生まれる。
WARRIORSは、中国語と英語の両方のバージョンを含む、Web検索ユーザ行動を含む、新しい大規模なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:44:09 GMT)
Unsupervised Zero-Shot Reinforcement Learning via Functional Reward
Encodings [107.2] 本稿では、このゼロショットRL問題に対する汎用的でスケーラブルな解として、関数型報酬符号化(FRE)を提案する。
我々の主な考え方は、任意のタスクの関数表現を、状態逆サンプルを符号化することで学習することである。
多様なランダムな非教師付き報酬関数で訓練されたFREエージェントが、新しいタスクを解くために一般化できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:59:02 GMT)
Retrieval is Accurate Generation [104.2] 本稿では,支援文書の集合からコンテキスト認識句を選択する新しい手法を提案する。
本モデルでは,検索対象のベースラインの中で,最高の性能と低レイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:16:19 GMT)
Video as the New Language for Real-World Decision Making [100.7] ビデオデータは、言語で表現しにくい物理世界に関する重要な情報をキャプチャする。
ビデオは、インターネットの知識を吸収し、多様なタスクを表現できる統一インターフェースとして機能する。
ロボット工学、自動運転、科学といった分野における大きなインパクトの機会を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:05:29 GMT)
AlignMiF: Geometry-Aligned Multimodal Implicit Field for LiDAR-Camera
Joint Synthesis [98.4] 近年,複数のモダリティを単一のフィールド内で探索する手法がいくつか存在しており,異なるモダリティから暗黙的な特徴を共有して再現性能を向上させることを目的としている。
本研究では,LiDAR-カメラ共同合成の多モード暗黙的場に関する包括的解析を行い,その根底にある問題はセンサの誤配にあることを示した。
幾何学的に整合した多モード暗黙の場であるAlignMiFを導入し,2つのモジュール,Geometry-Aware Alignment (GAA) とShared Geometry Initialization (SGI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:08:47 GMT)
A Frustratingly Simple Decoding Method for Neural Text Generation [96.1] 我々は、FSD(Frustratingly Simple Decoding)と呼ばれる、非常に単純で、超効率的で驚くほど効果的な復号法を導入する。
FSDの背景にある考え方は単純で、私たちは以前に生成されたテキストに基づいてアンチLMを構築し、このアンチLMを使用して、生成したものの将来の世代をペナルティ化する。
実験では、FSDは現在の標準法よりも優れていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:57:36 GMT)
DivAvatar: Diverse 3D Avatar Generation with a Single Prompt [96.0] DivAvatarは、単一のテキストプロンプトから多様なアバターを生成するフレームワークである。
生成の多様性と視覚的品質を達成するための2つの重要な設計がある。
大規模な実験により、ディヴァバターは様々な外観のアバターを生成するのに非常に多用途であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:10:31 GMT)
Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents [95.8] 我々は,高品質で長期的な対話を生成するための,マシン・ヒューマン・パイプラインを導入する。
我々は、各エージェントに画像の共有と反応の能力を持たせる。
生成した会話は、長距離一貫性のために人間のアノテーションによって検証され、編集される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:42:31 GMT)
Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning?
Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data [94.6] 実世界のデータを用いた統計的および因果推論において,大規模言語モデルの能力を評価するために,データベンチマークを用いた定量的推論を導入する。
このベンチマークは、教科書、オンライン学習教材、学術論文のデータシートを伴って、411の質問を慎重に構築したデータセットで構成されている。
データとテキストに対するモデルの量的推論能力を比較するために、ベンチマークを290のテキストのみの質問、すなわちQRTextで強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:15:03 GMT)
On the Societal Impact of Open Foundation Models [93.7] ここでは、広く利用可能なモデルウェイトを持つものとして定義されている、オープンファンデーションモデルに重点を置いています。
オープンファンデーションモデルの5つの特徴を識別し,その利点とリスクを両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:49:53 GMT)
SED: A Simple Encoder-Decoder for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [91.9] オープンボキャブラリセマンティックセグメンテーションは、ピクセルをオープンなカテゴリの集合から異なるセマンティックグループに区別する試みである。
オープン語彙セマンティックセグメンテーションのための単純なエンコーダデコーダSEDを提案する。
SED法では、ADE20KではmIoUスコアが31.6%、A6000では画像あたり82ミリ秒(ms$)のカテゴリが150である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:59:30 GMT)
Preference Ranking Optimization for Human Alignment [90.7] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば誤解を招くコンテンツを含み、それらを人間の価値と整合させる必要性を強調している。
人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)が、このアライメントを達成するために採用されている。
我々は、人間のアライメントのための微調整LDMのための効率的なSFTアルゴリズムとして、優先度ランク付け最適化(PRO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:42:42 GMT)
SoFA: Shielded On-the-fly Alignment via Priority Rule Following [90.3] 本稿では,各ダイアログにおけるルールを主制御機構として定義する,新たなアライメントパラダイムである優先ルールを提案する。
そこで本研究では,厳密な規則統合と固着性を確保するために,シミュレーションから優先信号に従う半自動蒸留手法であるプライオリティディスティルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:52:27 GMT)
Fact-and-Reflection (FaR) Improves Confidence Calibration of Large
Language Models [89.2] ファクト・アンド・リフレクション(FaR)プロンプトを提案し,LLMキャリブレーションを2ステップで改善する。
実験の結果、FaRはキャリブレーションが大幅に向上し、期待される誤差を23.5%下げた。
FaRは、信頼性の低いシナリオにおいて、言語的に関心を表現できる能力さえも持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:37:23 GMT)
SongComposer: A Large Language Model for Lyric and Melody Composition in
Song Generation [88.3] SongComposerは、シンボリックな歌の表現でメロディーや歌詞を理解し、生成することができた。
我々は、人間が音楽のためにデザインした成熟した効率的な方法である象徴的な歌の表現に頼っている。
広範な実験により、SongComposerは、歌詞からメロディ生成、メロディから歌詞への生成、歌の継続、テキストから歌への生成において優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:15:28 GMT)
Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [85.8] 本調査では,コンピュータ支援設計における学習手法の概要について概観する。
類似性解析と検索、2Dおよび3DCADモデル合成、点雲からのCAD生成を含む。
ベンチマークデータセットとその特性の完全なリストと、この領域の研究を推進しているオープンソースコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:11:35 GMT)
Massive Activations in Large Language Models [84.7] 様々な大規模言語モデル(LLM)にまたがる大規模アクティベーションの存在を示す。
大量活性化は、対応するトークンに対する注意確率の集中、さらに自己注意出力における暗黙のバイアス項をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:55:17 GMT)
PreRoutGNN for Timing Prediction with Order Preserving Partition: Global
Circuit Pre-training, Local Delay Learning and Attentional Cell Modeling [84.3] 本稿では,事前のタイミング予測に対する2段階のアプローチを提案する。
まず、回路網リストからグローバルグラフ埋め込みを学習するグラフオートエンコーダを事前学習するためのグローバル回路トレーニングを提案する。
第2に、GCN上のメッセージパッシングのための新しいノード更新方式を、学習したグラフ埋め込みと回路グラフのトポロジ的ソートシーケンスに従って使用する。
21個の実世界の回路の実験では、スラック予測のための新しいSOTA R2が0.93で達成され、以前のSOTA法では0.59をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:23:07 GMT)
BioT5+: Towards Generalized Biological Understanding with IUPAC
Integration and Multi-task Tuning [80.8] 本稿では,BioT5フレームワークの拡張であるBioT5+を紹介する。
BioT5+ には、分子理解のための IUPAC 名の統合、bioRxiv や PubChem などのソースからの広範なバイオテキストと分子データの統合、タスク間の汎用性のためのマルチタスク命令チューニング、数値データの処理を改善するための新しい数値トークン化技術など、いくつかの新しい特徴が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:43:09 GMT)
AttriHuman-3D: Editable 3D Human Avatar Generation with Attribute
Decomposition and Indexing [79.4] 編集可能な3次元人体生成モデルであるAttriHuman-3Dを提案する。
属性空間全体のすべての属性を生成し、6つの特徴平面を分解し、異なる属性インデックスで操作する。
我々のモデルは、異なる属性間の強い絡み合いを提供し、きめ細かい画像編集を可能にし、高品質な3Dアバターを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:47:55 GMT)
Spatial super-resolution in nanosensing with blinking emitters [79.2] 本稿では, 点滅型蛍光ナノセンサを用いたメロロジーにおける空間分解能向上手法を提案する。
我々は, 生活科学分野において, 画像解析技術に補完される点滅蛍光センシング剤を日常的に活用できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:38:05 GMT)
Why do Learning Rates Transfer? Reconciling Optimization and Scaling
Limits for Deep Learning [77.8] 学習速度伝達が$mu$Pとその深さ拡張の下では、トレーニング損失Hessianの最大の固有値がネットワークの幅と深さに大きく依存しているという事実から、経験的証拠が得られている。
ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)体制下では、シャープネスは異なるスケールで非常に異なるダイナミクスを示し、学習速度の伝達を妨げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:28:01 GMT)
ProSparse: Introducing and Enhancing Intrinsic Activation Sparsity
within Large Language Models [76.8] 活性化スパーシリティ(Activation sparsity)とは、活性化出力の間に弱い分散要素が存在することを指す。
ほとんどの大きな言語モデル(LLM)は、固有のアクティベーション間隔のないアクティベーション機能を採用している。
本稿では, モデル性能を低下させることなく, LLMを高機能化するために, プロスパース (ProSparse) と呼ばれる効果的なスペーシフィケーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:27:07 GMT)
VRP-SAM: SAM with Visual Reference Prompt [75.8] そこで我々は,Segment Anything Model (SAM) を利用した新しいVisual Reference Prompt (VRP) エンコーダを提案する。
本質的には、VRP-SAMは注釈付き参照画像を使用して特定のオブジェクトを理解し、ターゲット画像内の特定のオブジェクトのセグメンテーションを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:58:09 GMT)
Sora Generates Videos with Stunning Geometrical Consistency [75.5] そこで本研究では,実世界の物理原理に則って生成した映像の質を評価する新しいベンチマークを提案する。
生成した映像を3次元モデルに変換する手法を用いて,3次元再構成の精度が映像品質に大きく影響しているという前提を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:49:05 GMT)
Variational Learning is Effective for Large Deep Networks [75.2] 改良された変分オンラインニュートンは、大規模ネットワークのトレーニングにおいて、Adamと一貫して一致し、より優れていることを示す。
IVONの計算コストはAdamとほぼ同じであるが、予測の不確実性の方が優れている。
我々は,変分学習の有効性を裏付ける圧倒的な証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:11:05 GMT)
Enhancing EEG-to-Text Decoding through Transferable Representations from
Pre-trained Contrastive EEG-Text Masked Autoencoder [73.9] コントラスト型脳波テキストマスケード自動エンコーダ(CET-MAE)を提案する。
また、E2T-PTR(Pretrained Transferable Representationsを用いたEEG-to-Text decoding)と呼ばれるフレームワークを開発し、EEGシーケンスからテキストをデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:45:21 GMT)
Accelerating Diffusion Sampling with Optimized Time Steps [72.7] 拡散確率モデル(DPM)は高分解能画像合成において顕著な性能を示した。
彼らのサンプリング効率は、通常多くのサンプリングステップのため、依然として望まれている。
DPM用高次数値ODEソルバの最近の進歩により、サンプリングステップがはるかに少ない高品質な画像の生成が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:13:30 GMT)
Federated Causal Discovery from Heterogeneous Data [70.3] 任意の因果モデルと異種データに対応する新しいFCD法を提案する。
これらのアプローチには、データのプライバシを保護するために、生データのプロキシとして要約統計を構築することが含まれる。
提案手法の有効性を示すために, 合成および実データを用いた広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:45:47 GMT)
Extreme Miscalibration and the Illusion of Adversarial Robustness [70.2] 敵の訓練は、しばしばモデルの堅牢性を高めるために使用される。
我々は、この観測されたロバストネスの利得はロバストネスの錯覚(IOR)であることを示した。
我々は,NLPコミュニティに対して,試験時間温度のスケーリングを堅牢性評価に組み込むよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:49:12 GMT)
Connecting Large Language Models with Evolutionary Algorithms Yields
Powerful Prompt Optimizers [70.2] EvoPromptは離散的なプロンプト最適化のためのフレームワークである。
進化的アルゴリズム(EA)の概念は、優れた性能と高速収束を示すものである。
人為的なプロンプトと既存の方法で自動プロンプト生成を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:13:46 GMT)
Principled Architecture-aware Scaling of Hyperparameters [70.0] 高品質のディープニューラルネットワークをトレーニングするには、非自明で高価なプロセスである適切なハイパーパラメータを選択する必要がある。
本研究では,ネットワークアーキテクチャにおける初期化と最大学習率の依存性を正確に評価する。
ネットワークランキングは、ベンチマークのトレーニングネットワークにより容易に変更可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:52:49 GMT)
Seeing and Hearing: Open-domain Visual-Audio Generation with Diffusion
Latent Aligners [69.7] ビデオとオーディオのコンテンツ制作は、映画産業とプロのユーザーにとって重要な技術である。
既存の拡散に基づく手法は、ビデオと音声を別々に生成する。
本研究では,このギャップを埋めることを目的として,クロス・ビジュアル・オーディオとジョイント・ヴィジュアル・オーディオ生成のためのフレームワークを慎重に設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:57:04 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） (Tue, 27 Feb 2024 08:21:35 GMT)
In Search of the Long-Tail: Systematic Generation of Long-Tail
Inferential Knowledge via Logical Rule Guided Search [69.6] 最先端のLLMは、自然言語推論のような推論タスクにおいて人間よりも優れています。
LLMを評価する最近の研究は、低確率分布、すなわち、ロングテールからの入力データに対する顕著な性能低下に注目している。
本稿では,象徴的ルールテンプレートに基づく事実的正確で長い知識文を生成する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:28:52 GMT)
TEA: Test-time Energy Adaptation [67.5] テスト時間適応(TTA)は、テストデータがトレーニング分布から分岐する際のモデル一般化性を改善することを目的としている。
本稿では,対象データ分布に対するモデルによる認識を高めるための,新しいエネルギーベース視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:29:37 GMT)
Continuous Pose for Monocular Cameras in Neural Implicit Representation [65.4] 本稿では,時間的連続的な機能として単眼カメラのポーズを最適化することの有効性を示す。
提案手法を4つの異なる実験環境において活用する。
連続運動の仮定を用いて、ポーズの変化は実際には6度以下の自由度(DOF)を持つ多様体に生きることができる。
我々はこの低DOF動作表現を固有運動と呼び、vSLAM設定でのアプローチを用い、カメラ追跡性能を高く評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:03:20 GMT)
Stochastic Gradient Succeeds for Bandits [64.2] エンフィスト確率勾配帯域幅アルゴリズムは,O (1/t)$レートで,エンフィグロブな最適ポリシに収束することを示す。
興味深いことに、勾配帯域アルゴリズムのグローバル収束は以前に確立されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:05:01 GMT)
Bootstrap Fine-Grained Vision-Language Alignment for Unified Zero-Shot
Anomaly Localization [63.6] 対照的な言語-画像事前学習モデルは、ゼロショット視覚認識タスクで有望なパフォーマンスを示した。
本研究では,ゼロショット異常局所化のためのAnoCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:07:47 GMT)
Efficiently Leveraging Linguistic Priors for Scene Text Spotting [63.2] 本稿では,大規模テキストコーパスから言語知識を活用する手法を提案する。
シーンテキストデータセットとよく一致したテキスト分布を生成し、ドメイン内の微調整の必要性を取り除く。
実験結果から,本手法は認識精度を向上するだけでなく,単語のより正確な局所化を可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:57:09 GMT)
From Text Segmentation to Smart Chaptering: A Novel Benchmark for
Structuring Video Transcriptions [63.1] 音声コンテンツに焦点をあてた新しいベンチマークYTSegを導入し、その内容は本質的に非構造的であり、トポロジと構造的にも多様である。
また,高効率な階層分割モデルMiniSegを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:59:37 GMT)
Demonstrating and Reducing Shortcuts in Vision-Language Representation
Learning [62.8] 本稿では,視覚言語のための合成ショートカットについて紹介する。
我々は,これらの合成ショートカットを含むデータを用いて,スクラッチや微調整で訓練された対照的なVLMが,主にショートカットを表す特徴を学習していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:50:34 GMT)
GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.6] グラフ構造学習(GSL)は、新しいグラフ構造を生成することにより、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てる。
グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:22:11 GMT)
Robust Unsupervised Crowd Counting and Localization with Adaptive
Resolution SAM [61.1] 本稿では,SEEM(Seegment-Everything-Everywhere Model)を用いた簡易かつ効果的な群集カウント手法を提案する。
密集した群集シーンにおけるSEEMの性能は,高密度領域の多くの人々が欠落していることが主な原因である。
提案手法は,群集カウントにおいて最高の教師なし性能を実現すると同時に,いくつかの教師付き手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:55:17 GMT)
Probing Multimodal Large Language Models for Global and Local Semantic
Representation [60.7] 本研究では,マルチモーダル大言語モデル (MLLM) が完全な画像情報を真に理解しているかどうかを考察する。
モデルの中間層は、よりグローバルな意味情報をエンコードすることができ、その表現は視覚言語によるエンタテインメントタスクでより良く機能する。
そして、最上位層が過度にローカル情報にフォーカスする可能性があるという結論を導き、グローバル情報をエンコードする能力は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:27:15 GMT)
DS-Agent: Automated Data Science by Empowering Large Language Models
with Case-Based Reasoning [60.3] 大規模言語モデル(LLM)エージェントとケースベース推論(CBR)を利用した新しいフレームワークであるDS-Agentを提案する。
開発段階では、DS-AgentはCBRフレームワークに従い、自動イテレーションパイプラインを構築する。
デプロイメントの段階では、DS-Agentは、シンプルなCBRパラダイムで低リソースのデプロイメントステージを実装し、LCMの基本能力に対する需要を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:26:07 GMT)
Towards Robust and Efficient Cloud-Edge Elastic Model Adaptation via
Selective Entropy Distillation [60.2] Cloud-Edge Elastic Model Adaptation (CEMA)パラダイムを確立し、エッジモデルが前方伝播のみを実行するようにします。
CEMAでは,通信負担を軽減するため,不要なサンプルをクラウドにアップロードすることを避けるための2つの基準を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:47:19 GMT)
Interactive Multi-Head Self-Attention with Linear Complexity [60.1] 本研究では,アテンション行列のクロスヘッド間相互作用により,アテンション操作の情報フローが向上することを示す。
本稿では,アテンション操作をクエリとキーレスコンポーネントに分解する効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:47:23 GMT)
SDR-Former: A Siamese Dual-Resolution Transformer for Liver Lesion
Classification Using 3D Multi-Phase Imaging [59.8] 本研究は肝病変分類のための新しいSDR-Formerフレームワークを提案する。
提案フレームワークは2つの臨床データセットに関する総合的な実験を通じて検証された。
科学コミュニティを支援するため,肝病変解析のための多段階MRデータセットを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:32:56 GMT)
Extreme Encoder Output Frame Rate Reduction: Improving Computational
Latencies of Large End-to-End Models [59.6] エンコーダに複数のフレーム削減層を適用し,少数の出力フレームにエンコーダ出力を圧縮する。
入力音声の2.56秒毎に1つのエンコーダ出力フレームを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:40:44 GMT)
Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities
of Large Vision Models [59.5] Sora(ソラ)は、OpenAIが2024年2月にリリースした、テキストからビデオへの生成AIモデルである。
本稿では,モデルの背景,関連する技術,応用,残る課題,今後の方向性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:30:58 GMT)
VastGaussian: Vast 3D Gaussians for Large Scene Reconstruction [59.4] VastGaussianは3次元ガウススティングに基づく大規模シーンにおける高品質な再構成とリアルタイムレンダリングのための最初の方法である。
提案手法は既存のNeRF手法より優れており,複数の大規模シーンデータセットの最先端結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:40:50 GMT)
LiveHPS: LiDAR-based Scene-level Human Pose and Shape Estimation in Free
Environment [59.3] シーンレベルの人間のポーズと形状推定のための単一LiDARに基づく新しいアプローチであるLiveHPSを提案する。
多様な人間のポーズを伴う様々なシナリオで収集される巨大な人間の動きデータセットFreeMotionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:08:44 GMT)
Deployment Prior Injection for Run-time Calibratable Object Detection [58.6] 検出器に追加のグラフ入力を導入し、事前にグラフが配置コンテキストを表す。
テストフェーズでは、事前に適切なデプロイメントコンテキストをグラフ編集を通じて検出器に注入することができる。
事前の配置が分かっていない場合でも、検出器は独自の予測を用いて、事前に近似した配置を用いて自己校正を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:56:04 GMT)
Advancing Translation Preference Modeling with RLHF: A Step Towards
Cost-Effective Solution [57.4] 人間のフィードバックによる強化学習の活用による翻訳品質の向上について検討する。
強力な言語能力を持つ報酬モデルは、翻訳品質の微妙な違いをより敏感に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:12:38 GMT)
Robust Saliency-Aware Distillation for Few-shot Fine-grained Visual
Recognition [57.1] サンプルが少ない新しいサブカテゴリを認識することは、コンピュータビジョンにおいて不可欠で挑戦的な研究課題である。
既存の文献は、ローカルベースの表現アプローチを採用することでこの問題に対処している。
本稿では,ロバスト・サリエンシ・アウェア蒸留法(RSaD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:44:55 GMT)
Reasoning in Conversation: Solving Subjective Tasks through Dialogue
Simulation for Large Language Models [56.9] 本稿では,対話シミュレーションによる主観的課題の解決に焦点を当てたRiC(Reasoning in Conversation)を提案する。
RiCのモチベーションは、チェーン・オブ・ソート・スタイルの合理性を提供するのではなく、対話をシミュレートすることで有用な文脈情報をマイニングすることである。
GPT-4、ChatGPT、OpenChatなど、APIベースのLLMとオープンソースのLLMの両方を12のタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:37:10 GMT)
When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and
Finetuning Method [56.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームアプリケーションにその機能をアンロックするためにファインチューニングを採用することが多い。
LLMモデルのサイズ、事前学習データサイズ、新しい微調整パラメータサイズ、微調整データサイズなどの異なるスケーリング要因が微調整性能に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:18:49 GMT)
COPR: Continual Human Preference Learning via Optimal Policy
Regularization [56.1] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合性を改善するために一般的に用いられる。
本稿では,最適政策理論からインスピレーションを得たCOPR法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:47:37 GMT)
Agent-Pro: Learning to Evolve via Policy-Level Reflection and
Optimization [55.3] Agent-Proはポリシーレベルのリフレクションと最適化を備えたLLMベースのエージェントである。
過去の軌道と信念を反復的に反映し、より良い政策のために不合理な信念を微調整する。
Agent-Proは、BlackjackとTexas Hold'emの2つのゲームで評価され、バニラLLMと特殊モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:09:20 GMT)
Spot the bot: Coarse-Grained Partition of Semantic Paths for Bots and
Humans [55.2] 本稿では,人書きテキストとボット生成テキストのセマンティックパスの粗粒度分割構造の比較に焦点をあてる。
意味構造が言語によって異なる可能性があるため、ロシア語、英語、ドイツ語、ベトナム語を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:38:37 GMT)
OSCaR: Object State Captioning and State Change Representation [55.2] 本稿では,OSCaR(Object State Captioning and State Change Representation)データセットとベンチマークを紹介する。
OSCaRは14,084の注釈付きビデオセグメントで構成され、様々なエゴセントリックなビデオコレクションから1,000近いユニークなオブジェクトが集められている。
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を評価するための新しいテストベッドを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:48:19 GMT)
QoS prediction in radio vehicular environments via prior user
information [54.9] セルラーテストネットワークから収集したデータを用いて,時間帯を予測するためのMLツリーアンサンブル手法の評価を行った。
具体的には、先行車両の情報を含め、無線環境から得られる測定値の相関を利用して、目標車両の予測を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:05:41 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） (Tue, 27 Feb 2024 18:54:40 GMT)
Enhancing Systematic Decompositional Natural Language Inference Using
Informal Logic [53.4] 我々は,分解包含データセットに注釈を付けるための一貫した理論的なアプローチを開発した。
得られたデータセットRDTEは,従来よりも内部整合性(+9%)が高いことがわかった。
また, 知識蒸留によるRDTE指向エンテーメント分類器の訓練や, 現代のニューロシンボリック推論エンジンへの導入により, 結果が大幅に向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:53:24 GMT)
Pragmatic Instruction Following and Goal Assistance via Cooperative
Language-Guided Inverse Planning [52.9] 本稿では,協調型言語誘導逆計画探索(CLIPS)を紹介する。
我々のエージェントは、協力的なプランナーとして人間をモデル化し、アシスタントに共同計画を伝える。
2つの協調計画領域(ドア,キー&ジェム,バーチャルホーム)におけるこれらの機能の評価
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:06:53 GMT)
T-HITL Effectively Addresses Problematic Associations in Image
Generation and Maintains Overall Visual Quality [52.6] 我々は、人口集団と意味概念の間の問題的関連性の生成に焦点をあてる。
本稿では,問題のある関連の低減と視覚的品質の維持を両立させるため,T-HITL(two- Human-in-the-loop)を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:29:33 GMT)
Benchmarking GPT-4 on Algorithmic Problems: A Systematic Evaluation of
Prompting Strategies [51.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらした。
LLMは体系的な一般化を欠き、学習された統計正則をトレーニング分布の外へ外挿することができる。
本稿では,最も先進的なLCMの1つであるGPT-4の系統的なベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:44:52 GMT)
A Neural Rewriting System to Solve Algorithmic Problems [51.5] 本稿では,特殊なモジュールで構成されたニューラルアーキテクチャとして,書き換えシステムを実装可能であることを示す。
シンボリック・フォーミュラの簡素化を必要とする3種類のアルゴリズムタスクに対して,本モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:57:07 GMT)
Adaptive Perturbation for Adversarial Attack [50.8] そこで本研究では,新たな逆例に対する勾配に基づく攻撃手法を提案する。
逆方向の摂動を発生させるために,スケーリング係数を用いた正確な勾配方向を用いる。
本手法は, 高い伝達性を示し, 最先端の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:18:48 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） (Tue, 27 Feb 2024 02:45:34 GMT)
Accelerating Cutting-Plane Algorithms via Reinforcement Learning
Surrogates [49.8] 凸離散最適化問題に対する現在の標準的なアプローチは、カットプレーンアルゴリズムを使うことである。
多くの汎用カット生成アルゴリズムが存在するにもかかわらず、大規模な離散最適化問題は、難易度に悩まされ続けている。
そこで本研究では,強化学習による切削平面アルゴリズムの高速化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:55:22 GMT)
Multiplexed quantum repeaters with hot multimode alkali-noble gas
memories [49.7] 我々は、原子周波数コムプロトコルに基づく希ガス核スピンのための非低温光量子メモリを提案する。
そこで本研究では,基本リンクがわずか8ドルで,最大2300Mathrmkm$までの距離での絡み合い分布を可能にする量子リピータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:39:15 GMT)
Private, fair and accurate: Training large-scale, privacy-preserving AI
models in medical imaging [49.6] 我々は,AIモデルのプライバシ保護トレーニングが,非プライベートトレーニングと比較して精度と公平性に与える影響を評価した。
我々の研究は、実際の臨床データセットの困難な現実的な状況下では、診断深層学習モデルのプライバシー保護トレーニングは、優れた診断精度と公正さで可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:42:10 GMT)
Enhanced Bayesian Optimization via Preferential Modeling of Abstract
Properties [49.4] 本研究では,非測定抽象特性に関する専門家の嗜好を代理モデルに組み込むための,人間とAIの協調型ベイズフレームワークを提案する。
優先判断において、誤った/誤解を招く専門家バイアスを処理できる効率的な戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:23:13 GMT)
Controller-Guided Partial Label Consistency Regularization with
Unlabeled Data [49.2] 本稿では,ラベルレベルと表現レベルの両方において,コントローラ誘導整合正則化を提案する。
信頼度閾値を動的に調整し、整合正則化に参加する各クラスのサンプル数が大まかに等しいようにし、クラス不均衡の問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:51:07 GMT)
SAM-DiffSR: Structure-Modulated Diffusion Model for Image
Super-Resolution [49.2] 本稿では,SAM-DiffSRモデルを提案する。このモデルでは,ノイズをサンプリングする過程において,SAMからの微細な構造情報を利用することで,推論時に追加の計算コストを伴わずに画像品質を向上させることができる。
DIV2Kデータセット上でPSNRの最大値で既存の拡散法を0.74dB以上越えることにより,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:57:02 GMT)
Towards an Enforceable GDPR Specification [49.2] プライバシ・バイ・デザイン(PbD)は、EUなどの現代的なプライバシー規制によって規定されている。
PbDを実現する1つの新しい技術は強制(RE)である
法律規定の正式な仕様を作成するための一連の要件と反復的な方法論を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:38:51 GMT)
Casimir Physics beyond the Proximity Force Approximation: The Derivative
Expansion [49.2] 我々は、近接力近似(PFA)を拡張するアプローチであるカシミール物理学における微分展開(DE)法についてレビューする。
我々は、異なる特定の測地、境界条件、フィールドの種類、および量子および熱ゆらぎに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:56:52 GMT)
Extracting Lexical Features from Dialects via Interpretable Dialect
Classifiers [47.8] 本稿では,解釈可能な方言を用いて,方言の語彙的特徴を識別する新しい手法を提案する。
本手法は,方言の変種に寄与する重要な言語固有の語彙の特徴を同定し,その同定に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:06:55 GMT)
Diffusion Model-Based Image Editing: A Survey [47.8] 様々な画像生成や編集作業のための強力なツールとして,拡散モデルが登場している。
本稿では,画像編集のための拡散モデルを用いた既存手法の概要について述べる。
テキスト誘導画像編集アルゴリズムの性能を更に評価するために,系統的なベンチマークであるEditEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:07:09 GMT)
HarmBench: A Standardized Evaluation Framework for Automated Red Teaming
and Robust Refusal [47.4] HarmBenchは、自動化されたレッドチームのための標準化された評価フレームワークである。
我々は18のレッドチーム法と33のLLMとディフェンスを大規模に比較した。
また,多岐にわたる攻撃に対する堅牢性を大幅に向上させる,高効率な対人訓練手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:43:08 GMT)
Few-Shot Dialogue Summarization via Skeleton-Assisted Prompt Transfer in
Prompt Tuning [47.3] Skeleton-Assisted Prompt Transferは、対話状態追跡から対話要約へのプロンプト転送を改善する。
本稿では,アノテーションやドメイン知識を必要としない摂動型プローブを用いた新しい手法を提案する。
In-deepth analysis is demonstrated the effective of our method in help a cross-task knowledge transfer in few-shot dialogue summarization。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:51:16 GMT)
Asymmetry in Low-Rank Adapters of Foundation Models [47.3] 本稿では、低ランクアダプタ行列の重要性において、予期せぬ非対称性を特徴付け、活用する。
我々は、細調整の$B$が、細調整の$A$よりも本質的に効果的であることを示し、ランダムな未トレーニングの$A$は、細調整の$A$よりもほぼ同等に機能することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:06:29 GMT)
DiffuseKronA: A Parameter Efficient Fine-tuning Method for Personalized
Diffusion Model [46.6] textbftextitDiffuseKronAは、対象駆動型テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成モデルのための製品ベースの適応モジュールである。
LoRA-DreamBoothとDreamBoothをそれぞれ35%、99.947%削減する。
LoRA-DreamBoothに匹敵する結果で最大50%の削減が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:05:34 GMT)
Enhancing Quality of Compressed Images by Mitigating Enhancement Bias
Towards Compression Domain [46.3] 既存の圧縮画像の品質向上手法は圧縮領域に対する広範化バイアスを示す。
本稿では,このバイアスを緩和し,圧縮画像の品質を高めるための簡易かつ効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:37:04 GMT)
Scaling the Authoring of AutoTutors with Large Language Models [46.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自動質問生成からエッセイ評価まで、いくつかのユースケースを教育で発見した。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて知的チューリングシステムを構築する可能性について検討する。
MWPTutor は LLM を用いて事前定義された有限状態トランスデューサの状態空間を補う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:27:27 GMT)
Multitask Multilingual Model Adaptation with Featurized Low-Rank
Mixtures [46.3] Featurized Low-rank Mixtures (FLix) はマルチタスク多言語チューニングのための新しいPEFT手法である。
FLixは、データセットの言語やタスクなど、それぞれのユニークなデータセット機能と、独自の低ランクの重み更新パラメータを関連付ける。
実験の結果,FLixは教師付き学習とゼロショット設定の両方において,様々なタスクに対して大幅な改善をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:12:45 GMT)
OmniACT: A Dataset and Benchmark for Enabling Multimodal Generalist
Autonomous Agents for Desktop and Web [45.8] エージェントがプログラムを生成する能力を評価するためのベンチマークであるOmniACTを紹介した。
このデータセットは、「次の曲を再生する」といった基本的なタスクと、「ジョン・ドーにメールを送る」といった長い水平線タスクで構成されている。
我々のベンチマークは、コンピュータタスクの自動化における言語モデルエージェントの進捗を計測し、評価するプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:47:53 GMT)
Bit Rate Matching Algorithm Optimization in JPEG-AI Verification Model [45.6] ニューラルネットワーク(NN)に基づく画像圧縮の研究は、古典的な圧縮フレームワークよりも優れた性能を示している。
JPEG-AI検証モデルの現在の状態は、ビットレートマッチング時に顕著なスローダウンを経験する。
提案手法は, 基本動作点における4倍加速とBDレートの1%以上の改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:12:18 GMT)
Wisdom of Committee: Distilling from Foundation Model to Specialized
Application Model [45.2] 我々は,基礎モデル教員と補完教師の両方からなる教育委員会を創設することを提案する。
補完的な教師は、基礎モデルと専門的な応用モデルの間のギャップを埋めることを目的として、学生と同様のモデル特性を持っている。
本評価は,補完的な教員の増員が学生のパフォーマンスを向上させることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:44:36 GMT)
Measurement incompatibility is strictly stronger than disturbance [45.0] ハイゼンベルクは、測定はそれらが行動しているシステムの状態を不可逆的に変化させ、その後の測定に不可逆的な障害を引き起こすと主張した。
本稿では,測定の不整合性は測定障害の不可逆性に十分な条件であることを示す。
しかし、我々は最小古典理論(MCT)と呼ばれるおもちゃ理論を示し、これは逆の含意の反例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:10:22 GMT)
Coherence generation with Hamiltonians [45.0] 我々は、ユニタリ進化を通して量子コヒーレンスを生成する方法を探究する。
この量は、ハミルトニアンによって達成できるコヒーレンスの最大微分として定義される。
我々は、ハミルトニアンによって誘導される最大のコヒーレンス微分につながる量子状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:06:40 GMT)
A Synergistic Approach to Wildfire Prevention and Management Using AI, ML, and 5G Technology in the United States [45.0] 本研究は、アメリカ合衆国における山火事の検出および対処のための積極的な方法を検討する。
本研究の目的は,高度技術を用いた山火事の予防的検出と防止である。
AI対応のリモートセンシングや5Gベースのアクティブモニタリングなど、さまざまな方法により、アクティブな山火事の検出と管理が強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:09:30 GMT)
EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on
User-Defined Criteria [43.9] 本稿では,ユーザ定義基準に基づいて複数の出力を評価することで,プロンプトを反復的に精錬するインタラクティブシステムであるEvalLMを提案する。
自然言語の基準を記述することで、ユーザはシステムのLCMベースの評価器を使って、どのプロンプトがエキサイティングか、失敗かを概観することができる。
比較研究では、EvalLMは手動による評価と比較して、参加者がより多様な基準を策定し、アウトプットの2倍を検査し、59%のリビジョンで満足なプロンプトに達するのに役立った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:10:30 GMT)
Comparing the Robustness of Modern No-Reference Image- and Video-Quality
Metrics to Adversarial Attacks [43.9] 本稿では、現代のメトリクスのロバスト性を、異なる敵攻撃に対して分析する。
いくつかのメトリクスは、敵攻撃に対する高い耐性を示し、弱いメトリクスよりも安全なベンチマークでの使用を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:34:43 GMT)
InteractDiffusion: Interaction Control in Text-to-Image Diffusion Models [43.6] 本研究では,Human-Object Interaction (HOI) 情報を用いたT2I拡散モデルの条件付け問題について検討する。
我々は、既存の訓練済みT2I拡散モデルを拡張する、InteractDiffusionと呼ばれるプラグイン可能な相互作用制御モデルを提案する。
我々のモデルは既存のT2I拡散モデルにおける相互作用と位置を制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:00:58 GMT)
ANLS* -- A Universal Document Processing Metric for Generative Large
Language Models [43.4] 本稿ではANLS*と呼ばれる生成モデルを評価するための新しい指標を提案する。
ANLS*メトリックは、既存のANLSメトリクスをドロップ・イン・リプレースとして拡張し、以前報告されたANLSスコアと互換性がある。
また、SFTと呼ばれる文書のプロンプトを生成する新しい手法を、LATINなどの他のプロンプト技術に対してベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:14:28 GMT)
PHNet: Patch-based Normalization for Portrait Harmonization [41.9] 合成画像の一般的な問題は、前景と背景の部品の非互換性である。
本稿では,新しいパッチベース正規化ブロックと特徴抽出器からなるパッチベースの調和ネットワークを提案する。
我々のネットワークは、iHarmony4データセット上で最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:59:48 GMT)
Learning dynamic representations of the functional connectome in
neurobiological networks [41.9] 我々は、生きた行動する動物のニューロン間の動的親和性を学ぶために、教師なしのアプローチを導入する。
本研究では,ニューロン間の因果関係を強く予測し,行動を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:54:21 GMT)
RAVEL: Evaluating Interpretability Methods on Disentangling Language
Model Representations [41.6] 本稿では,解釈可能性法間の厳密に制御された定量的な比較を可能にするデータセットであるRAVELを紹介する。
得られた概念的枠組みを用いて,マルチタスク分散アライメント探索の新しい手法を定義する。
Llama2-7Bをターゲット言語モデルとして、MDASはRAVELで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:25:37 GMT)
ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection [41.4] ポストホックアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、信頼性の高い機械学習において大きな注目を集めている。
本稿では,密度に基づくスコア設計の統一的な視点を提供するために,Bregmanの発散に基づく理論的枠組みを提案する。
我々は,提案するtextscConjNormが,様々なOOD検出設定において,新たな最先端技術を確立したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:02:47 GMT)
Small Language Models Fine-tuned to Coordinate Larger Language Models
improve Complex Reasoning [41.0] 大きな言語モデル(LLM)は、印象的な推論能力を示すチェーン・オブ・シントを生成するように促された。
本稿では、分解生成器を用いて複雑な問題をより少ない推論ステップを必要とするサブプロブレムに分解するDaSLaMを紹介する。
本稿では,DaSLaMがスケール関数としての解の能力に制限されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:24:06 GMT)
Confidence-Aware Multi-Field Model Calibration [40.9] フィールド対応キャリブレーションは、異なる特徴フィールド値のモデル出力を調整することで、きめ細かい広告要求を満たすことができる。
本稿では,サンプル統計から得られた信頼度に基づいてキャリブレーション強度を適応的に調整する,信頼性を考慮したマルチフィールドキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:24:28 GMT)
Robustly Learning Single-Index Models via Alignment Sharpness [40.9] 単行数モデル学習の問題点を,無知モデルにおける損失$L2$で検討する。
最適損失に対する定数係数近似を達成し,効率的な学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:48:07 GMT)
An Interpretable Evaluation of Entropy-based Novelty of Generative
Models [40.8] 本研究は,マルチモーダル生成モデルに基づく新規性評価に焦点を当てた。
本稿では,カーネルベースのエントロピーノベルティ(KEN)スコアを提案し,分布のモードベースノベルティを定量化する。
以上の結果から,提案手法が新しいモードの検出に有効であること,および最先端の生成モデルとの比較が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:00:52 GMT)
Automated Machine Learning: From Principles to Practices [40.6] AutoMLは、与えられたタスクに対して、データ駆動方式で満足いくML構成を生成することを目的としている。
まずはAutoMLの正式な定義から始め、二段階学習の目的を含むその原則を導入します。
MLパイプラインの設定、ワンショットのニューラルアーキテクチャサーチ、基礎モデルとの統合など、模範的なアプリケーションによる原則とプラクティスについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:59:46 GMT)
A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs [40.3] 我々は, 拡散過程とより多くのGNNの関係を正式に確立する, 忠実度項を持つ一般拡散方程式フレームワークを提案する。
高次拡散方程式では、HiD-Netは攻撃に対してより堅牢であり、ホモフィリーグラフとヘテロフィリーグラフの両方で作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:21:41 GMT)
PolypNextLSTM: A lightweight and fast polyp video segmentation network
using ConvNext and ConvLSTM [40.0] PolypNextLSTMは、UNetライクな構造で、ConvNext-Tinyをバックボーンとして、パラメータオーバーヘッドを減らすために、最後の2つのレイヤを戦略的に省略する。
我々の第一の斬新さはPolypNextLSTMであり、パラメータの最もリーンで最速のモデルとして際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:33:05 GMT)
Bit Distribution Study and Implementation of Spatial Quality Map in the
JPEG-AI Standardization [39.7] JPEG-AI検証モデルがリリースされ、現在標準化に向けて開発中である。
本稿では,JPEG-AI検証モデルのビット分布を最適化し,視覚的品質を向上させるための空間ビット割り当て手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:52:44 GMT)
Material Microstructure Design Using VAE-Regression with Multimodal
Prior [39.5] 本稿では,フォワードおよび逆構造-プロパティ結合を構築するための変分オートエンコーダに基づくモデルを提案する。
我々のモデルは最先端のフォワードオンリーモデルと同じくらい正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:27:32 GMT)
ShapeLLM: Universal 3D Object Understanding for Embodied Interaction [38.6] 本稿では,3次元マルチモーダル大言語モデル(LLM)を具体化して構築したShapeLLMについて述べる。
ShapeLLMはReConをReCon++に拡張することで改良された3Dエンコーダの上に構築されている。
ShapeLLMは、構築した命令追従データに基づいて訓練され、新しい評価ベンチマークである3D MM-Vetでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:57:12 GMT)
Does Negative Sampling Matter? A Review with Insights into its Theory
and Applications [38.3] 我々は5つの進化経路を通して負のサンプリングの発達を辿った。
本稿では, 静的, ハード, GANベース, Auxiliaryベース, In-batchメソッドの5つのタイプに分類する。
我々は,開放的な問題と,ネガティブサンプリングの今後の方向性を簡潔に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:13:02 GMT)
Automated Statistical Model Discovery with Language Models [38.3] 本稿では,言語モデルを用いた自動統計モデル探索手法を提案する。
ドメイン固有のモデル言語を定義したり、手作りの検索手順を設計する必要はありません。
提案手法は,従来のシステムの性能と一致し,人間の専門家設計モデルに匹敵するモデルを特定し,古典的モデルを解釈可能な方法で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:33:22 GMT)
Purified and Unified Steganographic Network [37.1] ステガノグラフィー(英: Steganography)とは、秘密データを秘密メディアに隠して隠蔽通信を行う技術である。
我々はPUSNet(Purified and Unified Steganographic Network)を提案する。
通常の機械学習タスクを浄化ネットワークで実行し、シークレット埋め込みやリカバリのためにステガノグラフネットワークにトリガーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:04:00 GMT)
ActiveDC: Distribution Calibration for Active Finetuning [36.6] 本研究では,アクティブ微調整タスクのためのActiveDCと呼ばれる新しい手法を提案する。
我々は,無ラベルプールにおける暗黙のカテゴリ情報を利用して,選択したサンプルの分布を校正する。
その結果,ActiveDCは画像分類タスクのベースライン性能を一貫して上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:52:16 GMT)
Rethinking Mutual Information for Language Conditioned Skill Discovery
on Imitation Learning [36.6] 我々はLanguage Conditioned Skill Discovery (LCSD)として知られるエンドツーエンドの模倣学習手法を提案する。
ベクトル量子化を利用して離散潜在スキルを学習し、軌跡のスキルシーケンスを活用して高レベルの意味的命令を再構築する。
提案手法は,未確認タスクに対する一般化能力の向上,スキル解釈性の向上,タスク完了の成功率の向上などを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:53:52 GMT)
Transparent Image Layer Diffusion using Latent Transparency [36.4] 本稿では,大規模事前学習型潜伏拡散モデルを用いて透過的な画像を生成する手法であるLayerDiffusionを提案する。
この手法は,アルファチャネル透過性を事前学習した潜伏拡散モデルの潜伏多様体に符号化する「潜伏透過性」を学習する。
これは、付加された透明性を潜在オフセットとして調節することにより、大きな拡散モデルの生産可能な品質を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:19:53 GMT)
Analyzing Regional Organization of the Human Hippocampus in 3D-PLI Using
Contrastive Learning and Geometric Unfolding [36.1] 3D偏光イメージング(3D-PLI)は、高分解能で死後脳の繊維構造を可視化するための画像モダリティである。
3D-PLI画像の豊かなテクスチャは、このモダリティを特に分析し難くし、なおもアーキテクチャパターンを特徴づけるためのベストプラクティスを確立する必要がある。
本研究では,ヒト海馬の3D-PLIにおける局所構造を解析するための新しい手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:25:16 GMT)
A Dataset for Metaphor Detection in Early Medieval Hebrew Poetry [36.0] 詩は古代後期や中世ヘブライ語で顕著である。
比喩的・リテラル言語の使用の廃止は、人文科学研究者にとって大きな課題である。
本稿では,古古今・中世ヘブライ詩のメタファーを専門とする,新しい,挑戦的なデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:09:40 GMT)
TruthX: Alleviating Hallucinations by Editing Large Language Models in
Truthful Space [35.7] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の真偽を推論時間で推定する方法である TruthX を提案する。
TruthXは自動エンコーダを使用して、LLMの表現をそれぞれ意味的および真正な潜在空間にマッピングし、真正空間内の真正な編集方向を特定するために対照的な学習を適用する。
実験の結果,TruthfulQAベンチマークでは,13の高度なLCMの真偽を平均20%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:45:04 GMT)
FaultProfIT: Hierarchical Fault Profiling of Incident Tickets in
Large-scale Cloud Systems [35.3] 本稿では,インシデントチケットの自動プロファイリング手法であるFaultProfITを提案する。
階層型指導型コントラスト学習を利用して、階層型インシデントエンコーダをトレーニングし、インシデント表現を強化したフォールトパターンを予測する。
これまで、FactProfITは30以上のクラウドサービスから1万以上のインシデントを分析し、システム改善を知らせるいくつかの障害トレンドを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:14:19 GMT)
Reinforcement Learning with Maskable Stock Representation for Portfolio
Management in Customizable Stock Pools [35.0] ポートフォリオ・マネジメント(PM)は、長期的利益を追求するために、資本を異なる株式に最適な定期的な再配置を探求する基本的な金融取引課題である。
既存のReinforcement Learning (RL) 法では,ストックプールを少し変更してもRLエージェントを再訓練する必要があるため,高い計算コストと不安定な性能が得られる。
我々は,グローバルストックプールにおけるワンショットトレーニングを通じて,PMをCSPで扱うためのEarnMoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:08:03 GMT)
Beyond the Known: Investigating LLMs Performance on Out-of-Domain Intent
Detection [34.1] 本稿では,ChatGPTで表される大規模言語モデル(LLM)を包括的に評価する。
LLMには強力なゼロショット機能と少数ショット機能があるが、フルリソースで微調整されたモデルに比べれば依然として不利である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:02:10 GMT)
A Language Model based Framework for New Concept Placement in Ontologies [33.3] 言語モデルを用いて,テキストから抽出した概念をオントロジーに挿入する作業について検討する。
本稿では,埋め込み型手法とコントラスト学習を応用したニューラルネットワーク手法を提案する。
SNOMED CTとMedMentionsエンティティリンクベンチマークを用いて作成した最近のデータセットの手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:27:35 GMT)
Differentially Private Neural Tangent Kernels for Privacy-Preserving
Data Generation [32.8] 本研究は,$textitneural tangent kernels (NTKs)$,より正確には$textitempirical$ NTKs (e-NTKs) の機能の利用を検討する。
おそらく意外なことに、トレーニングされていないe-NTK機能の表現力は、公開データを使って事前トレーニングされた知覚機能から得られる機能と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:01:30 GMT)
Online Search with Predictions: Pareto-optimal Algorithm and its
Applications in Energy Markets [32.5] 本稿では、揮発性電力市場におけるエネルギー取引のための学習強化アルゴリズムを開発する。
オンライン検索問題に対する競合アルゴリズムの設計には,機械学習による予測が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:19:08 GMT)
Reducing leakage of single-qubit gates for superconducting quantum
processors using analytical control pulse envelopes [32.4] 高速論理ゲートは、トランスモンのような非調和性の低い量子ビットに基づく超伝導量子プロセッサのリークエラーを増大させる。
本稿では,Adiabatic gate (FAST DRAG) によるフーリエアンサッツスペクトルチューニング微分除去法と高導出性 (HD) DRAG (HD) の2つの新しい解析手法を提案し,実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:48:08 GMT)
Efficient Backpropagation with Variance-Controlled Adaptive Sampling [32.3] 前方および/または後方伝播(BP)中の'重要'な計算を排除したサンプリングベースのアルゴリズムは、ニューラルネットワークトレーニングを加速するための潜在的なソリューションを提供する。
本稿では,BPの高速化を目的とした分散制御型適応サンプリング(VCAS)手法を提案する。
VCASは、トレーニングプロセス全体の73.87%のFLOPs削減と49.58%のFLOPs削減で、元のトレーニング損失軌跡と検証精度を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:40:36 GMT)
Learning Dynamic Tetrahedra for High-Quality Talking Head Synthesis [31.9] 我々は、ニューラルネットワークによる明示的な動的メッシュをエンコードする新しいハイブリッド表現であるDynamic Tetrahedra(DynTet)を紹介する。
以前の研究と比較すると、DynTetは様々なメトリクスに従って忠実さ、唇の同期、リアルタイムのパフォーマンスを著しく改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:56:15 GMT)
Interpreting Grokked Transformers in Complex Modular Arithmetic [31.8] 解析可能なリバースエンジニアリングにより複雑なモジュラー算術で学習した内部回路を観察する。
実験分析では,様々な組み合わせの総合評価の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:58:24 GMT)
A Vanilla Multi-Task Framework for Dense Visual Prediction Solution to
1st VCL Challenge -- Multi-Task Robustness Track [31.8] 様々な視覚認識アルゴリズムをマルチタスクモデルにシームレスに結合するUniNetというフレームワークを提案する。
具体的には,DreTR3D,Mask2Former,BinsFormerを3次元オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,深さ推定タスクとして選択する。
最後のエントリーは、InternImage-Lバックボーンを備えた単一のモデルで、総合スコアは49.6である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:51:20 GMT)
Nissist: An Incident Mitigation Copilot based on Troubleshooting Guides [31.6] サービスチームはトラブルシューティングの知識を、オンコールエンジニア(OCE)にアクセス可能なガイド(TSG)にコンパイルする。
TSGは、しばしば非構造的で不完全であり、OCEによる手動解釈が必要であり、オンコール疲労と生産性の低下につながる。
我々は、TSGとインシデント緩和履歴を活用して積極的な提案を行い、人間の介入を減らすニシストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:14:23 GMT)
Optimal Zero-Shot Detector for Multi-Armed Attacks [30.9] 本稿では,悪意あるアクターが多武器攻撃戦略を用いてデータサンプルを操作するシナリオについて考察する。
私たちの中心的な目的は、入力の変更を検出してデータを保護することです。
我々はこれらの検出器による決定を最適に集約する革新的な情報理論防衛手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:08:16 GMT)
Semantic Mirror Jailbreak: Genetic Algorithm Based Jailbreak Prompts
Against Open-source LLMs [30.8] 大規模言語モデル(LLM)は入力シーケンスに基づいてテキストを生成するが、ジェイルブレイク攻撃には弱い。
ジェイルブレイクプロンプトは、クエリに使用する元の質問よりも意味的に多様である。
セマンティック・ミラー・ジェイルブレイク(SMJ)アプローチを導入し,従来の質問と意味的に類似したジェイルブレイクプロンプトを生成することでLCMをバイパスする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:49:22 GMT)
Enhancing Efficiency in Sparse Models with Sparser Selection [30.7] ツールは、スパースMoEモデルの有効性と効率を高めるために設計された新しいMoEである。
パフォーマンスを犠牲にすることなく、MoE層の計算負荷を50%以上削減しながら、モデルパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:18:02 GMT)
PANDAS: Prototype-based Novel Class Discovery and Detection [30.3] 我々は,一組のベースクラスに対して訓練された検出器を拡張して,新しいクラスの存在を検出する方法を検討する。
本研究では,新しいクラス発見・検出手法であるPANDASを提案する。
VOC 2012 と COCO-to-LVIS ベンチマークにおける PANDAS の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:23:39 GMT)
KnowGPT: Knowledge Injection for Large Language Models [30.3] 我々は,ジェネレーティブ・大型言語モデル(LLM)のためのブラックボックス知識注入フレームワークであるKnowGPTを紹介した。
KnowGPTは、深い強化学習(RL)を活用して知識グラフ(KGs)から関連する知識を抽出し、マルチアーメッド帯域(MAB)を使用して各質問に最も適したプロンプトを構築する。
KnowGPTはChatGPTよりも平均23.7%改善し、GPT-4より平均2.9%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:05:04 GMT)
A Review of Data Mining in Personalized Education: Current Trends and
Future Prospects [30.0] 本稿では,教育推薦,認知診断,知識追跡,学習分析の4つのシナリオに焦点をあてる。
教育プラットフォームにおけるAIの統合は、学術的パフォーマンス、学習の好み、行動に関する洞察を提供し、個人の学習プロセスを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:09:48 GMT)
Learning Topological Representations with Bidirectional Graph Attention
Network for Solving Job Shop Scheduling Problem [29.9] 既存の学習に基づくジョブショップスケジューリング問題(JSSP)の解法は、通常、非方向グラフに適した既製のGNNモデルを使用する。
本稿では,JSSP を解決するための DG を局所検索フレームワークに組み込むためのトポロジ対応双方向グラフアテンションネットワーク (TBGAT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:33:20 GMT)
Scaling Supervised Local Learning with Augmented Auxiliary Networks [29.8] 本稿では,深層ニューラルネットワークのためのAugLocalと呼ばれる局所学習手法を提案する。
AugLocalは、BP学習ネットワークと同等の精度で、数十のローカルレイヤに効果的にスケールアップできることを示す。
提案したAugLocalメソッドは、リソース制約のあるプラットフォーム上で、高性能なディープニューラルネットワークをトレーニングする多くの機会を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:50:45 GMT)
Fractional Denoising for 3D Molecular Pre-training [29.7] コーディネート・デノナイジング(Coordinate denoising)は、様々な下流の薬物発見タスクにおいて顕著な性能を発揮した3D分子前処理法である。
効果的な力場、すなわち低カバレッジサンプルと等方性力場を学習するために、コーディネート認知には2つの課題がある。
本稿では,2面エンジェルと座標の両方のノイズを含む,新しいハイブリッドノイズ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:26:27 GMT)
Enhancing Hyperspectral Images via Diffusion Model and Group-Autoencoder
Super-resolution Network [29.6] Group-Autoencoder (GAE)フレームワークは、高次元ハイパースペクトルデータを低次元潜在空間に符号化する。
DMGASRの高効率HSI SRモデル(DMGASR)
自然と遠隔の両方のハイパースペクトルデータセットに対する実験結果から,提案手法は視覚的・計量的にも他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） (Tue, 27 Feb 2024 07:57:28 GMT)
Inverse Transfer Multiobjective Optimization [29.6] 我々は,多目的最適化における逆変換という新しい概念を導入する。
逆移動は確率的逆モデルを用いることで際立つ。
InvTrEMO(InvTrEMO)の第1回リバーストランスファー・マルチオブジェクト(InvTrEMO)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:04:34 GMT)
CharacterGen: Efficient 3D Character Generation from Single Images with
Multi-View Pose Canonicalization [29.6] 本稿では,3Dキャラクタを効率的に生成するフレームワークである characterGen を提案する。
変換器ベースで一般化可能なスパースビュー再構成モデルが,我々のアプローチの他のコアコンポーネントである。
複数のポーズやビューでレンダリングされたアニメキャラクタのデータセットをキュレートして,モデルをトレーニングし,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:10:59 GMT)
VCD: Knowledge Base Guided Visual Commonsense Discovery in Images [29.4] ビジュアルコモンセンスは、視覚データ内のオブジェクトの特性、関係、行動に関する知識を含んでいる。
既存のビジュアルコモンセンス発見研究は粗く、不完全である。
画像内の異なるオブジェクトに含まれる異なる種類の細かなコモンセンスを抽出することを目的とした,新しいタスク Visual Commonsense Discovery (VCD) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:10:44 GMT)
FedSOL: Stabilized Orthogonal Learning in Federated Learning [29.3] フェデレートラーニング(FL)は、個々のクライアントからローカルに訓練されたモデルを集約し、グローバルモデルを構築する。
FLはデータのプライバシを持つモデルを学ぶことができるが、クライアントデータの分散が不均一である場合、大きなパフォーマンス劣化に悩まされることが多い。
本稿では,グローバルアライメントの概念と局所的一般性を組み合わせたFedSoL(Federated Stability on Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:21:16 GMT)
Generative 3D Part Assembly via Part-Whole-Hierarchy Message Passing [28.8] 効率的な3次元部分集合のための部分階層型メッセージパッシングネットワークを提案する。
まず、意味ラベルを使わずに幾何学的に類似した部分をグループ化してスーパーパーツを導入する。
我々は、潜在ポーズを用いて点雲を変換し、超部分情報を集約する部分エンコーダに供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:42:06 GMT)
Ask Again, Then Fail: Large Language Models' Vacillations in Judgement [28.7] ジェネレーティブな会話型大言語モデル(LLM)は、懐疑論や意見の相違を表すユーザからのフォローアップ質問に直面すると、判断を揺さぶる傾向がある。
LLMの判定一貫性を評価するための2つの評価指標とともに、textscFollow-up Questioning Mechanismを提案する。
実験結果から, LLMが疑問, 否定, 誤解などの障害に直面した場合には, 最初の回答が正しい場合でも, 判定一貫性は急激に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:17:53 GMT)
Data-Efficient Learning via Clustering-Based Sensitivity Sampling:
Foundation Models and Beyond [28.7] 我々は$k$-meansクラスタリングとサンプリング感度に基づく新しいデータ選択手法を提案する。
線形回帰にどのように適用できるかを示すとともに,レバレッジスコアサンプリングの性能と驚くほど一致した新しいサンプリング戦略がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:03:43 GMT)
Box It to Bind It: Unified Layout Control and Attribute Binding in T2I
Diffusion Models [28.3] Box-it-to-Bind-it (B2B) は、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)拡散モデルにおける空間制御と意味的精度を改善するためのトレーニング不要なアプローチである。
B2Bは、破滅的な無視、属性バインディング、レイアウトガイダンスという、T2Iの3つの重要な課題をターゲットにしている。
B2Bは既存のT2Iモデルのプラグイン・アンド・プレイモジュールとして設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:51:32 GMT)
MedContext: Learning Contextual Cues for Efficient Volumetric Medical
Segmentation [28.1] 医用3次元セグメンテーションのためのユニバーサルトレーニングフレームワークMedContextを提案する。
本手法は,教師付きボクセルセグメンテーションタスクと協調して,自己教師付きコンテキストキューを効果的に学習する。
MedContextの有効性は、複数の3D医療データセットと4つの最先端モデルアーキテクチャで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:58:05 GMT)
Neural Video Compression with Feature Modulation [28.1] 条件付き符号化ベースニューラルビデオ(NVC)は、一般的に使用される残留符号化ベースニューラルビデオ(NVC)よりも優れていることを示す
本稿では,特徴変調による2つの重要な問題を解くための,条件付き符号化に基づく強力なNVCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:08:51 GMT)
Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity
Framework [28.0] 本研究では, 因果フェアネスの非観測的コンバウンディングに対する感度分析を行った。
公正な予測を学習するための新しいニューラルネットワークフレームワークを提案する。
我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、観測されていない発見の下で因果フェアネスを研究する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:39:49 GMT)
In Defense and Revival of Bayesian Filtering for Thermal Infrared Object
Tracking [28.0] 本稿では、複雑なシナリオにおけるTIR追跡を強化するための新しいディープベイズフィルタ(DBF)手法を提案する。
DBFは、システムと観測モデルという二重モデル構造に特有である。
いくつかのベンチマークデータセットの実験的解析により、DBFが競合性能を達成することが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:25:27 GMT)
Unsupervised multiple choices question answering via universal corpus [27.8] 本稿では,MCQAデータを生成するための新しいフレームワークを提案する。
我々は、名前付きエンティティ(NE)と知識グラフの両方を活用して、完全な合成サンプルを形成するための可視な乱れを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:10:28 GMT)
Consistency-guided Prompt Learning for Vision-Language Models [27.8] 視覚言語モデルのための新しい微調整手法であるConsistency-Guided Prompt Learning (CoPrompt)を提案する。
提案手法は,下流タスクを数ショットで微調整した場合に,大規模な基礎モデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:40:01 GMT)
Structure-Guided Adversarial Training of Diffusion Models [27.7] 拡散モデル(SADM)の構造誘導型逆トレーニングについて紹介する。
トレーニングバッチ毎にサンプル間の多様体構造を学習するようにモデルを強制する。
SADMは既存の拡散変換器を大幅に改善し、画像生成や微調整タスクにおいて既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:05:13 GMT)
Neural Speech Embeddings for Speech Synthesis Based on Deep Generative
Networks [27.6] 脳信号から音声合成が可能な脳音声合成技術について紹介する。
また, 音声処理中に神経生理学的活性化の基盤となる神経特徴と音声の埋め込みを包括的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:25:28 GMT)
Self-Refinement of Language Models from External Proxy Metrics Feedback [27.6] ProMiSe(Proxy Metric-based Self-Refinement)
ProMiSeは、その応答を一度に1つの原則を反復的に洗練する。
オープンソース言語モデルFlan-T5-XXLとLlama-2-13B-ChatにProMiSeを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:13:01 GMT)
HardTaint: Production-Run Dynamic Taint Analysis via Selective Hardware
Tracing [27.5] HardTaintは、プロダクション実行動的テナントトラッキングを実現するシステムである。
実行時のオーバーヘッドは9%程度で、これは最先端よりも桁違いに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:24:01 GMT)
Tower: An Open Multilingual Large Language Model for Translation-Related
Tasks [27.2] 本稿では,翻訳に含まれる複数のタスクに対して,大規模言語モデル(LLM)を調整するためのレシピを提案する。
我々の最終モデルは、翻訳に関連するいくつかのタスクにおいて、オープンな代替案を超越し、汎用的な閉LLMと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:09:36 GMT)
FedBRB: An Effective Solution to the Small-to-Large Scenario in
Device-Heterogeneity Federated Learning [26.8] 最近のデバイス・ヘテロジニティ・フェデレーション・ラーニング・アプローチがこの分野を探求し始めている。
ブロック概念に基づくtextbfFedBRB (underlineBlock-wise underlineRolling and weighted underlineBroadcast) という手法を提案する。
実験では、FedBRBがかなりのパフォーマンス向上を実証し、このシナリオで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:50:13 GMT)
SocialCVAE: Predicting Pedestrian Trajectory via Interaction Conditioned
Latents [26.8] 本研究では,歩行者軌跡予測のための社会条件変分オートエンコーダ(SocialCVAE)を提案する。
SocialCVAEは、社会的に説明可能な相互作用エネルギーマップを利用して、社会的に合理的な動きランダム性を学ぶ。
25のシーンを含む2つの公開ベンチマーク実験の結果、SocialCVAEは最先端の手法と比較して予測精度を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:13:27 GMT)
Case-Based or Rule-Based: How Do Transformers Do the Math? [26.4] 変圧器はルールベースかケースベースの推論を数学問題に用いているかを検討する。
入力に明示的なルールを提供し、次にトランスフォーマーに、ルールを段階的に引用し、従うように指示します。
重要な改善は、LLMにルールを明示的に使用するように教えることが、ルールベースの推論を学習し、長さを一般化するのに役立つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:41:58 GMT)
Understanding Neural Network Binarization with Forward and Backward
Proximal Quantizers [26.3] ニューラルネットワークバイナライゼーションでは、BinaryConnect(BC)とその変種が標準とされている。
最適化の観点から、これらのトレーニングのトリックにいくつかの光を当てることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:43:51 GMT)
Learning Exposure Correction in Dynamic Scenes [26.1] 我々は、露光不足と露光過多の両方を含む、世界初の実世界のペアビデオデータセットを構築した。
空間アライメントを実現するために,2台のデジタル一眼レフカメラとビームスプリッタを用いて不適切な露光映像と通常の露光映像を同時に撮影する。
本稿では,Retinex理論に基づくビデオ露光補正ネットワーク(VECNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:19:51 GMT)
RIME: Robust Preference-based Reinforcement Learning with Noisy
Preferences [24.8] 嗜好に基づく強化学習(PbRL)は、報酬信号として人間の嗜好を活用することにより、報酬工学の必要性を回避する。
現在のPbRLアルゴリズムは、ドメインエキスパートからの高品質なフィードバックを過度に頼っているため、堅牢性が欠如している。
雑音の選好から効果的な報酬学習のための頑健なPbRLアルゴリズムであるRIMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:03:25 GMT)
SKT5SciSumm - A Hybrid Generative Approach for Multi-Document Scientific
Summarization [24.7] マルチドキュメント科学要約(MDSS)のためのハイブリッドフレームワークSKT5SciSummを提案する。
我々は,Citation-Informed Transformer (SPECTER) を用いたScientific Paper Embeddingsの文変換バージョンを活用し,文のエンコードと表現を行う。
我々は、抽出文を用いて抽象要約を生成するために、T5モデルのファミリを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:33:31 GMT)
Multi-Task Media-Bias Analysis Generalization for Pre-Trained Identification of Expressions [24.6] MAGPIEは、メディアバイアス検出用に明示的に調整された、最初の大規模マルチタスク事前学習アプローチである。
Bias By Expertsデータセットでは、メディアバイアス検出のこれまでのアプローチよりも優れています。
シングルタスクアプローチと比較して、微調整ステップの15%しか必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:00:28 GMT)
Confidence Matters: Revisiting Intrinsic Self-Correction Capabilities of
Large Language Models [24.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自己訂正能力への関心が高まっている。
本稿では,LLMの内在的自己補正に関する包括的研究について述べる。
We developed a "If-or-Else" prompting framework, designed to guide LLMs in evaluation of their "confidence"。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:32:35 GMT)
SequentialAttention++ for Block Sparsification: Differentiable Pruning
Meets Combinatorial Optimization [24.6] ニューラルネットワークプルーニングは、大規模で拡張性があり、解釈可能で、一般化可能なモデルを構築するための重要な技術である。
群スパース最適化の非正規化として,既存の微分可能なプルーニング手法がいくつあるかを示す。
我々は、ImageNetとCriteoデータセット上の大規模ニューラルネットワークブロックワイドプルーニングタスクの最先端技術であるSequentialAttention++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:42:18 GMT)
A Pioneering Study and An Innovative Information Theory-based Approach to Enhance The Transparency in Phishing Detection [24.0] フィッシング攻撃は、検出、説明、防衛において深刻で困難な問題となっている。
本稿では,メールフィッシング攻撃ローカライゼーションのための革新的な深層学習手法を提案する。
本手法は,メールデータの脆弱性を予測できるだけでなく,フィッシングメールにおける最も重要なフィッシング関連情報を自動的に抽出し,ハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:03:07 GMT)
Explicit Interaction for Fusion-Based Place Recognition [23.9] 本稿では,2つのモードの明示的な相互作用を実現するために,EINetと呼ばれる新しい融合型ネットワークを提案する。
我々はnuScenesデータセットに基づく位置認識タスクのための新しいベンチマークを開発する。
我々のEINetは、最先端のフュージョンベースの位置認識アプローチと比較して、認識性能とソリッド・ジェネライゼーション能力に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:19:50 GMT)
Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from
Retrieval-Augmented Generation Systems [23.8] 本稿では,命令調整されたLMを組み込んだRAGシステムのデータストアから,命令追従機能を利用してテキストデータを冗長に抽出できることを,インプロンプトインジェクションにより示す。
ランダムに選択された25個のGPTに対して、100%の成功率でデータストアリークを引き起こす攻撃を設計する。
我々は,1,569,000語のコーパスから77,000語の本から41%の動詞率でテキストデータを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:08:05 GMT)
All the Feels: A dexterous hand with large-area tactile sensing [23.6] 高いコストと信頼性の欠如は、ロボット工学における器用な手の普及を妨げている。
触覚センサーがなければ、手の領域全体を感知できるので、巧妙な操作スキルの学習を改善するような、リッチで低レベルなフィードバックが妨げられます。
本稿では、DManusという、安価でモジュール化され、堅牢でスケーラブルなプラットフォームを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:43:00 GMT)
Pretrained deep models outperform GBDTs in Learning-To-Rank under label
scarcity [23.5] タブラルデータにはラベルなしデータが多く、ラベル付きデータが不足している。
DLローカは、教師なし事前学習を利用して、ラベルのないデータを活用できることが示される。
パブリックデータセットとプロプライエタリデータセットの両方を対象とした実験では、事前訓練されたDLランキングが、ランキングメトリクスでGBDTランキングを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:41:32 GMT)
CoLo-CAM: Class Activation Mapping for Object Co-Localization in
Weakly-Labeled Unconstrained Videos [23.4] コローカライゼーション-CAM法は、物体の位置を拘束することなく、訓練中のアクティベーションマップの時間情報を利用する。
共同ローカライゼーションは、共同学習がすべての画像位置を横断する画素間の直接通信を生成するため、ローカライゼーション性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:24:31 GMT)
Weakly Supervised Co-training with Swapping Assignments for Semantic
Segmentation [23.3] クラスアクティベーションマップ(CAM)は通常、擬似ラベルを生成するために弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)で使用される。
我々は、ガイド付きCAMを組み込んだエンドツーエンドWSSSモデルを提案し、CAMをオンラインで同時最適化しながらセグメンテーションモデルを訓練する。
CoSAは、追加の監督を持つものを含む、既存のマルチステージメソッドをすべて上回る、最初のシングルステージアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:08:23 GMT)
Context-based and Diversity-driven Specificity in Compositional
Zero-Shot Learning [23.3] コンポジションゼロショット学習(CZSL)のためのコンテキストベースおよび多様性駆動型特異性学習フレームワークについて紹介する。
本フレームワークは, 属性の特異性について, 適用対象の多様性と関連するコンテキストを考慮して評価する。
この手法により、特定の属性オブジェクト対を強調してより正確な予測が可能となり、OW-CZSLにおける合成フィルタリングが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:50:31 GMT)
CARZero: Cross-Attention Alignment for Radiology Zero-Shot
Classification [22.4] 放射線学ゼロショット分類のためのクロスアテンションアライメント(CARZero)という新しいアプローチを導入する。
提案手法では,画像の処理と特徴の報告にクロスアテンション機構を革新的に活用し,医用意味論における複雑な関係をより正確に反映した類似性表現を創出する。
本手法は単純かつ有効であり, 胸部X線写真診断5セットのゼロショット分類における最先端性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:17:46 GMT)
MIGC: Multi-Instance Generation Controller for Text-to-Image Synthesis [22.3] 本稿では,複数のインスタンスを同時に生成するマルチインスタンス生成(MIG)タスクを提案する。
我々は、MIGタスクの課題に対処するために、MIGC(Multi-Instance Generation Controller)という革新的なアプローチを導入する。
MIGタスクにおける生成モデルの性能を評価するため、COCO-MIGベンチマークと評価パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:04:11 GMT)
Large Language Model for Participatory Urban Planning [22.2] 大きな言語モデル(LLM)は、人間のようなエージェントをシミュレートする能力を示す。
参加型都市計画のためのLLMに基づくマルチエージェント協調フレームワークを提案する。
本手法は, 住民満足度と包括性の測定値において, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:47:50 GMT)
Exploiting Code Symmetries for Learning Program Semantics [22.1] コード対称性をセマンティクス保存変換として定義するグループ理論フレームワークを導入する。
プログラム依存グラフ上に定義された置換群から符号対称性に即時同値な自己意図の新たな変種を開発する。
この結果から,コード対称性群を経由したコード構造を符号化するコードLLMが,より高速に一般化されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:18:17 GMT)
Few-shot Transfer Learning for Knowledge Base Question Answering: Fusing
Supervised Models with In-Context Learning [22.0] 知識ベース質問回答 (KBQA) における数発移動学習の問題点について紹介する。
本稿では,複数のソーストレーニングされたレトリバーを用いてKB-retrievalを実行するFuSIC-KBQAを提案する。
ソースターゲットKBQAの4組の実験により、FuSIC-KBQAはSoTA KBQAモデルの適応を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:04:44 GMT)
Researchy Questions: A Dataset of Multi-Perspective, Decompositional
Questions for LLM Web Agents [22.0] 我々は,検索エンジンクエリのデータセットであるResearchy Questionsを紹介した。
クリックやセッションの長さといったシグナルによって,これらの質問に多くの労力が費やされていることを,私たちは示しています。
また、サブクエストへの分解のようなスロー思考の解答技術は、直接解答するよりも有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:27:16 GMT)
Chain-of-Thought Prompting of Large Language Models for Discovering and Fixing Software Vulnerabilities [21.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域において顕著な可能性を示している。
本稿では,LLMとチェーン・オブ・シント(CoT)を利用して,3つの重要なソフトウェア脆弱性解析タスクに対処する方法について検討する。
ベースラインよりもCoTにインスパイアされたプロンプトのかなりの優位性を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:48:18 GMT)
Where Do People Tell Stories Online? Story Detection Across Online
Communities [21.6] オンラインコミュニティにおけるストーリーの検出は、ストーリーがコミュニティに散らばっていて、1つのテキスト内でノンストーリーテリングスパンと織り交ぜられるため、難しい作業である。
Redditの投稿とコメント502件のデータセット、ソーシャルメディアのコンテキストに適合したコードブック、ドキュメントとスパンレベルでのストーリーテリングを予測するモデルを含むStorySeekerツールキットをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:37:03 GMT)
KoDialogBench: Evaluating Conversational Understanding of Language
Models with Korean Dialogue Benchmark [21.5] 韓国語における言語モデルの対話能力を評価するためのベンチマークであるKoDialogBenchを紹介する。
日常の話題に関する韓国語の対話を公開情報源から収集したり、他言語からの対話を翻訳したりする。
次に、これらの会話を多様なテストデータセットに構成し、対話理解から応答選択タスクにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:14:57 GMT)
Adaptive Chameleon or Stubborn Sloth: Revealing the Behavior of Large
Language Models in Knowledge Conflicts [21.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の知識衝突時の行動に関する包括的かつ制御された最初の調査について述べる。
LLMは, パラメトリックメモリと矛盾しても, 外部の証拠に対して高い受容性を有することが判明した。
一方、LCMは、外部証拠がパラメトリックメモリと整合した情報を含む場合、強い確証バイアスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:08:49 GMT)
EmMark: Robust Watermarks for IP Protection of Embedded Quantized Large
Language Models [21.3] 本稿では,リソース制約されたエッジデバイス上に展開された組み込み大言語モデルの知的財産権(IP)を保護するための新しい透かしフレームワークであるEmMarkを紹介する。
悪意のあるエンドユーザーによって引き起こされるIP盗難のリスクに対処するため、EmMarkは、所有者がウォーターマークされたモデルの重みを問い合わせ、挿入されたシグネチャをマッチングすることで、所有権を認証することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:30:17 GMT)
BS-Diff: Effective Bone Suppression Using Conditional Diffusion Models
from Chest X-Ray Images [21.2] 胸部X線(CXR)は肺検診の低用量モダリティとして一般的に用いられる。
肺領域の約75%は骨と重なり、疾患の検出と診断を妨げている。
骨抑制技術が導入されたが、現在の病院の二重エネルギーサブトラクションイメージング技術は、高価な機器と高放射線にさらされる被検体を必要としている。
本稿では,U-Netアーキテクチャを備えた条件拡散モデルと,オートエンコーダを組み込むシンプルな拡張モジュールを備える骨抑制フレームワークBS-Diffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:23:38 GMT)
CustomSketching: Sketch Concept Extraction for Sketch-based Image
Synthesis and Editing [21.1] 大規模なテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルのパーソナライズ技術により、ユーザーは参照画像から新しい概念を組み込むことができる。
既存の手法は主にテキスト記述に依存しており、カスタマイズされた画像の制御が制限されている。
スケッチを直感的で汎用的な表現として識別し,このような制御を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:52:59 GMT)
Understanding Subjectivity through the Lens of Motivational Context in Model-Generated Image Satisfaction [21.0] 画像生成モデルは、様々なアプリケーションでユビキタスになる可能性がある。
これらのモデルは、しばしば、普遍的な標準を仮定する人間の品質判断を用いて微調整され評価される。
主観性とその影響の規模を定量化するために, 異なるユースケースにおいて, 人間のアノテータ間で評価がどう異なるかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:16:55 GMT)
DifFlow3D: Toward Robust Uncertainty-Aware Scene Flow Estimation with
Iterative Diffusion-Based Refinement [20.9] 拡散確率モデルを用いた不確実性を考慮したシーンフロー推定ネットワーク(DifFlow3D)を提案する。
提案手法は,KITTIデータセット上での前例のないミリレベルの精度(EPE3Dで0.0089m)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:05:30 GMT)
Online Neural Path Guiding with Normalized Anisotropic Spherical
Gaussians [20.7] 1つの小さなニューラルネットワークを用いて空間変動密度モデルを学習するための新しいオンラインフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、段階的に分布を学習し、ウォームアップフェーズは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:32:03 GMT)
Automatic Prompt Augmentation and Selection with Chain-of-Thought from
Labeled Data [20.7] 思考の連鎖(CoT)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を向上させる
ほとんどのCoT研究は、LSMを促進するために慎重に設計された有理鎖に依存している。
本稿では,CoTの人間工学を回避できる新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:49:43 GMT)
EFLNet: Enhancing Feature Learning for Infrared Small Target Detection [20.5] 単一フレームの赤外線小目標検出は難しい課題であると考えられている。
ターゲットと背景の極端に不均衡のため、境界ボックスの回帰は赤外線小ターゲットに対して非常に敏感である。
本稿では,これらの問題に対処する機能学習ネットワーク(EFLNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:19:09 GMT)
Can LLMs Effectively Leverage Graph Structural Information through
Prompts, and Why? [20.0] 大きな言語モデル(LLM)は、リッチテキスト属性でグラフを処理する能力に注目が集まっている。
グラフデータに固有の構造情報の取り込みにより,LLMの予測性能が向上する理由を理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:45:03 GMT)
Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels [19.7] 本稿では,難解な複合テスト問題に対するカーネルベースの仮説テストを提案する。
実験では,最小距離推定器を用いて,最大平均誤差とカーネルのStein誤差を推定した。
主な結果として、パラメータを推定し、正しいテストレベルを維持しながら、同じデータ上でテストを実行することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:32:09 GMT)
Acquiring Clean Language Models from Backdoor Poisoned Datasets by
Downscaling Frequency Space [19.6] 周波数空間におけるバックドアLMの学習機構をフーリエ解析により検討した。
本稿では,マルチスケール低ランク適応 (MuScleLoRA) を提案する。
MuScleLoRAは、さまざまなバックドア攻撃の平均成功率を、複数のデータセットで15%以下に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:22:49 GMT)
NextLevelBERT: Investigating Masked Language Modeling with Higher-Level
Representations for Long Documents [19.6] 我々は,トークンではなく,テキスト埋め込みの形で高レベルな意味表現を操作できるマスケッド言語モデルであるNextLevelBERTを提案する。
次のレベルのMasked Language Modelingは、ドキュメントの長いユースケースに対処するための効果的なテクニックであり、必要な詳細レベルが高すぎる限り、はるかに大きな埋め込みモデルより優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:56:30 GMT)
NaVid: Video-based VLM Plans the Next Step for Vision-and-Language
Navigation [19.4] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが言語命令に従って見えない環境でナビゲートできるようにすることを目的として、Embodied AIの重要な研究課題である。
本稿では,映像ベース大規模視覚言語モデル(VLM)であるNaVidを提案する。
NaVidは、地図、オドメーター、深さ入力を使わずに最先端のナビゲーション性能を実現するVLMの能力を示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:00:03 GMT)
A Piece of Theatre: Investigating How Teachers Design LLM Chatbots to
Assist Adolescent Cyberbullying Education [19.4] 大規模言語モデルと即時連鎖により,教師は対話フローのプロトタイプを作成できる。
調査の結果,教師が熱心にツールを歓迎していることが判明した。
彼らの目標は、学生が安全な環境でのサイバーいじめに対する望ましい反応と望ましくない反応の両方をリハーサルできるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:27:51 GMT)
Snapture -- A Novel Neural Architecture for Combined Static and Dynamic
Hand Gesture Recognition [19.3] そこで本研究では,新しいハイブリットハンドジェスチャ認識システムを提案する。
我々のアーキテクチャは静的なジェスチャーと動的ジェスチャーの両方を学ぶことができる。
本研究は,ロボットとの非言語コミュニケーションのためのジェスチャー認識研究と機械学習応用の両方に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:59:33 GMT)
We're Not Using Videos Effectively: An Updated Domain Adaptive Video
Segmentation Baseline [19.1] Video-DASの研究は歴史的にImage-DASと異なるベンチマークのセットを最小のベンチマークで研究してきた。
我々は,データとモデルアーキテクチャを慎重に制御した後でも,既存のビデオDASベンチマークにおいて,最先端のImage-DAS法がビデオDAS法より優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:25:15 GMT)
Independent Learning in Constrained Markov Potential Games [19.1] 制約付きマルコフゲームは、マルチエージェント強化学習問題をモデル化するための正式なフレームワークを提供する。
近似的制約付きナッシュ平衡を学習するための独立ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:57:35 GMT)
Mitigating Distributional Shift in Semantic Segmentation via Uncertainty
Estimation from Unlabelled Data [19.0] 本研究では,1回のフォワードパスで追加のアノテーションを使わずに,テストドメインの挑戦によるエラーを検出するセグメンテーションネットワークを提案する。
我々は、データ拡張に対する一貫性を強制することによって、不確実性推定を選択的に行うことを学ぶために、簡単で不正確で不確実なデータを使用する。
提案手法はGamma-SSLと名付けられ,不確実性推定とOoD(Out-of-Distribution)技術より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:23:11 GMT)
Dataset Fairness: Achievable Fairness on Your Data With Utility
Guarantees [18.9] 機械学習フェアネスでは、異なるセンシティブなグループ間の格差を最小限に抑えるトレーニングモデルが、しばしば精度を低下させる。
本稿では,各データセットに適合する公平性-正確性トレードオフ曲線を近似する計算効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:59:32 GMT)
Quality-Diversity Generative Sampling for Learning with Synthetic Data [18.6] 生成モデルは、合成トレーニングデータセットを作成することによって、実際のデータソースのサロゲートとして機能する。
本研究では,QDGS(Quality-diversity Generative sample)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:21:46 GMT)
Application of Machine Learning Optimization in Cloud Computing Resource
Scheduling and Management [18.5] 中国のクラウドコンピューティングの規模は209億元に達した。
本稿では,クラウドコンピューティング資源のスケジューリングと管理において,複雑な問題を解くための革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:14:27 GMT)
Goal-Space Planning with Subgoal Models [18.4] 本稿では,背景計画を用いたモデルに基づく強化学習への新たなアプローチについて検討する。
GSPアルゴリズムは抽象空間から様々な基礎学習者が異なる領域でより高速に学習できるような方法で価値を伝播することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:15:53 GMT)
Exploiting Emotion-Semantic Correlations for Empathetic Response
Generation [18.3] 共感応答生成は、対話言語から話者の感情的感情を理解することによって共感応答を生成することを目的としている。
近年の手法では、コミュニケーション者の言語における感情的な言葉を捉え、それらを静的なベクトルとして構築し、ニュアンス化された感情を知覚する。
本研究では,感情・感情相関モデル(ESCM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:50:05 GMT)
Machine Unlearning of Pre-trained Large Language Models [18.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈における「忘れられる権利」の概念について検討する。
我々は、事前学習されたモデルに焦点をあてて、機械学習を重要なソリューションとして探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:23:35 GMT)
Multiclass Learning from Noisy Labels for Non-decomposable Performance
Measures [18.1] 非分解性性能尺度の2つのクラスに対して雑音ラベルから学習するアルゴリズムを設計する。
どちらの場合も、広範に研究されているクラス条件雑音モデルの下で、アルゴリズムのノイズ補正バージョンを開発する。
実験では,ラベルノイズ処理におけるアルゴリズムの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:24:13 GMT)
How Good is ChatGPT at Face Biometrics? A First Look into Recognition,
Soft Biometrics, and Explainability [17.9] ChatGPTは、誰でも大きな言語モデルと単純な会話で対話できる。
本稿では,ChatGPTによる顔認証,ソフトバイオメトリックス推定,結果の説明可能性などのタスクの実行能力について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:00:35 GMT)
Removal and Selection: Improving RGB-Infrared Object Detection via
Coarse-to-Fine Fusion [17.8] 既存の融合戦略は、RGBとIR画像を畳み込みニューラルネットワークに直接注入し、検出性能が劣る。
マルチモーダル情報を処理する人間の脳のメカニズムに触発されて、この研究は2つのモダリティの特徴を浄化し、融合させるために、新しい粗い視点を導入した。
粗大な核融合戦略の有効性を検証するため、除去・選択検出器(RSDet)と呼ばれる新しい物体検出器を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:37:52 GMT)
Large Language Models on Tabular Data -- A Survey [17.8] 現在、この研究領域における主要なテクニック、メトリクス、データセット、モデル、最適化アプローチを要約し比較する包括的なレビューが欠如しています。
この調査は、これらの領域における最近の進歩を集約し、使用するデータセット、メトリクス、方法論の詳細な調査と分類を提供することによって、このギャップに対処することを目的としている。
既存の文献の強さ、限界、未探索領域、ギャップを識別し、この重要かつ急速に発展する分野における将来の研究の方向性についていくつかの洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:59:01 GMT)
Meta-Tasks: An alternative view on Meta-Learning Regularization [17.7] 本稿では,未ラベルのサンプルを生かしながら,トレーニングと新規タスクの両方に一般化できる新しいソリューションを提案する。
実験の結果,提案手法はプロトタイプネットワークを3.9%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:15:40 GMT)
Variational Gaussian Process Diffusion Processes [17.7] 拡散過程(英: Diffusion process)は、微分方程式(SDE)のクラスであり、表現的モデルの豊富な族を提供する。
非線型拡散過程が先行する潜在過程を持つ生成モデルの下での確率的推論と学習は難解な問題である。
本研究では, 線形拡散過程として後続過程を近似し, アプローチの病理を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:18:27 GMT)
Structural Teacher-Student Normality Learning for Multi-Class Anomaly
Detection and Localization [17.5] SNL(Structure Teacher-Student Normality Learning)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
提案手法をMVTecADとVisAの2つの異常検出データセットで評価した。
この方法では, MVTecADが3.9%, MVTecADが1.5%, VisAが1.2%, 2.5%と, 最先端の蒸留アルゴリズムをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:02:24 GMT)
When Your AI Deceives You: Challenges with Partial Observability of
Human Evaluators in Reward Learning [17.5] 人間のフィードバックが部分的な観察にのみ基づいている場合、それは誤認や過度な修正をもたらす可能性があることを示す。
我々は,環境の部分的可観測性が学習された戻り関数のあいまいさにどのように変換するかを数学的に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:32:11 GMT)
GUARD: Role-playing to Generate Natural-language Jailbreakings to Test
Guideline Adherence of Large Language Models [17.1] 主要な安全策の1つは、リリース前にジェイルブレイクで大規模言語モデルを積極的にテストすることである。
我々は,人間の世代スタイルでジェイルブレイクを発生させるための,新しい直感的かつ直感的な戦略を提案する。
我々の異なる役割のシステムは、この知識グラフを利用して新しいジェイルブレイクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:09:00 GMT)
SMORE: Similarity-based Hyperdimensional Domain Adaptation for
Multi-Sensor Time Series Classification [17.1] マルチセンサ時系列分類のための新しい資源効率ドメイン適応(DA)アルゴリズムであるSMOREを提案する。
SMOREは、最先端(SOTA)のDNNベースのDAアルゴリズムよりも平均1.98%高い精度で18.81倍高速トレーニングと4.63倍高速推論を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:25:25 GMT)
LocalGCL: Local-aware Contrastive Learning for Graphs [17.0] グラフ表現学習者として、アンダーラインローカル認識アンダーライングラフアンダーライン比較アンダーラインラーニング(textbfmethnametrim)を提案する。
実験は、最先端の手法に対するミートネームの優位性を検証し、包括的なグラフ表現学習者としての可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:23:54 GMT)
AVS-Net: Point Sampling with Adaptive Voxel Size for 3D Point Cloud
Analysis [16.8] 本稿では,精度と効率性を両立する高度サンプリング器を提案する。
本稿では,Voxel Adaptation Module(Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module)を提案する。
提案手法は,ShapeNetPartとScanNetベンチマークにおける最先端の精度を有望な効率で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:05:05 GMT)
On the Evaluation of Generative Models in Distributed Learning Tasks [16.8] 不均一なデータ分布を持つ分散学習タスクにおける生成モデルの評価について検討する。
FID-allとFID-avgのスコアによるモデルランキングは矛盾する可能性があることを証明した。
FIDの場合とは異なり、KID-allとKID-avgは生成モデルと同じランキングになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:06:43 GMT)
Scribble Hides Class: Promoting Scribble-Based Weakly-Supervised
Semantic Segmentation with Its Class Label [16.7] 画像レベルのクラスから情報を得たスクリブルアノテーションと擬似ラベルと、監督のためのグローバルセマンティクスの両方を利用するクラス駆動型スクリブルプロモーションネットワークを提案する。
スクリブルアノテーションの異なる性質を持つScribbleSupデータセットの実験は、従来の手法よりも優れており、本手法の優位性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:51:56 GMT)
Multi-Agent, Human-Agent and Beyond: A Survey on Cooperation in Social
Dilemmas [16.7] 社会ジレンマにおける協力の研究は、長年、様々な分野の基本的なトピックであった。
人工知能の最近の進歩は、この分野を大きく変えた。
この調査は、AIの交差点における3つの重要な領域と、社会的ジレンマにおける協力について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:31:30 GMT)
DeepDRK: Deep Dependency Regularized Knockoff for Feature Selection [16.7] ディープ依存正規化ノックオフ(Deep Dependency Regularized Knockoff)とは、FDRと電力のバランスをとる分布自由なディープラーニング手法である。
我々のモデルは、合成、半合成、および実世界のデータにおいて、他のベンチマークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:24:54 GMT)
Blockchain for Finance: A Survey [16.7] ブロックチェーン技術が金融サービスにおいて重要な役割を果たすブロックチェーンベースの証券取引に注目しています。
我々は、最も人気のある12のブロックチェーンプラットフォームを調査し、金融に関連する6つのプラットフォームについて詳しく調査する。
この調査は、ブロックチェーンベースの証券取引アプリケーションの包括的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:25:05 GMT)
Pay Attention to the Atlas: Atlas-Guided Test-Time Adaptation Method for
Robust 3D Medical Image Segmentation [16.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、トレーニング(ソース)データ分布とは異なるターゲットデータでテストした場合、パフォーマンスが低下することが多い。
そこで我々は,AdaAtlas という3次元医用画像分割のための新しいアトラス誘導テスト時間適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:46:11 GMT)
GIN-SD: Source Detection in Graphs with Incomplete Nodes via Positional
Encoding and Attentive Fusion [16.2] グラフにおけるソース検出は、噂ソース識別の領域において堅牢な有効性を示している。
近年のソリューションでは、ディープニューラルネットワークを活用することでパフォーマンスが向上しているが、完全なユーザデータを必要とすることが多い。
位置と注意融合(GIN-SD)による不完全なノードを持つグラフのソース検出という,新たなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:35:54 GMT)
Opening Cabinets and Drawers in the Real World using a Commodity Mobile
Manipulator [16.0] 我々は,コモディティ移動マニピュレータがオープンキャビネットや引き出しを引き出すことができるエンドツーエンドシステムを構築した。
私たちは、13の異なる現実世界環境から31の異なるオブジェクトにまたがる、このシステムの現実世界での4日間のテストを行ないました。
本システムでは, 新規キャビネットや引き出しをゼロショットで開封した場合, 61%の成功率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:58:54 GMT)
Can LLM Generate Culturally Relevant Commonsense QA Data? Case Study in
Indonesian and Sundanese [15.8] 大規模言語モデル(LLM)は、モデルを訓練し、評価するために合成データを生成するために、ますます使われている。
インドネシア語とスンダ語における文化関連コモンセンスQAデータセット作成におけるLLMの使用の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:24:32 GMT)
Zeroth-Order Sampling Methods for Non-Log-Concave Distributions:
Alleviating Metastability by Denoising Diffusion [15.5] 本稿では,非正規化密度の問合せに基づく非ログコンケーブ分布からのサンプリング問題について考察する。
最初に、ディフュージョン・モンテカルロ(DMC)というフレームワークについて記述し、モンテカルロ推定器で近似されたスコア関数を持つ偏微分拡散過程のシミュレーションに基づく。
我々は、サンプリング拒絶に基づくこのオラクルの実装を提供し、これによりDMCをZODMC(ZerothOrder Diffusion Monte Carlo)と呼ばれる真のアルゴリズムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:00:00 GMT)
BarraCUDA: GPUs do Leak DNN Weights [15.5] BarraCUDAは汎用グラフ処理ユニット(GPU)に対する新たな攻撃である
人気の高いNvidia Jetson Nanoデバイス上で動作するニューラルネットワークのパラメータを抽出することができる。
BarraCUDAは相関電磁分析を用いて、現実世界の畳み込みニューラルネットワークのパラメータを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:56:46 GMT)
Distinguishing the Knowable from the Unknowable with Language Models [15.5] 地中真理確率の欠如において、与えられた不確実性を解き放つために、より大きなモデルが地中真理の代用として現れるような設定を探索する。
凍結, 事前訓練されたモデルの埋め込みを訓練した小さな線形プローブが, トークンレベルでより大きなモデルがより自信を持つようになる時期を正確に予測することを示した。
我々は,同じタスクにおいて非自明な精度を実現する,完全に教師なしの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:37:08 GMT)
The KANDY Benchmark: Incremental Neuro-Symbolic Learning and Reasoning
with Kandinsky Patterns [15.4] 我々は、Kandinskyパターンにインスパイアされた様々な学習や推論タスクを生成するのに使用できるベンチマークフレームワークであるKanDYを紹介する。
複雑さを増したバイナリ分類タスクのカリキュラムを作成することで、KADYは連続的および半教師付き学習のためのベンチマークを実装することができる。
我々は、最先端のニューラルモデルと純粋に象徴的なアプローチの両方が、ほとんどのタスクを解決するのにどのように苦労しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:43:41 GMT)
FairSeg: A Large-Scale Medical Image Segmentation Dataset for Fairness
Learning Using Segment Anything Model with Fair Error-Bound Scaling [15.3] フェアネス学習研究を促進するためには、高品質な医療フェアネスデータセットが必要である。
既存の医療フェアネスデータセットはすべて分類タスク用であり、医療セグメント化にはフェアネスデータセットが使用できない。
我々は,1万件の被験者を対象に,ハーバード=フェアセグという医用セグメンテーションのための最初のフェアネスデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:38:50 GMT)
Leveraging Enhanced Queries of Point Sets for Vectorized Map
Construction [15.3] 自律運転では、ハイデフィニション(HD)マップはローカライゼーションと計画において重要な役割を果たす。
本稿では,オンラインベクトル化マップ構築のためのクエリ機能の向上を重視したエンドツーエンド手法であるMapQRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:43:09 GMT)
Towards Fairness-Aware Adversarial Learning [14.9] フェアネス・アウェア・アドバーサリアル・ラーニング(FAAL)という新しい学習パラダイムを提案する。
提案手法は,異なるカテゴリ間で最悪の分布を求めることを目的としており,高い確率で上界性能が得られることを保証している。
特にFAALは、不公平なロバストモデルを2つのエポックで公平に調整できるが、全体的なクリーンで堅牢なアキュラシーを損なうことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:01:59 GMT)
Time-Restricted Double-Spending Attack on PoW-based Blockchains [14.9] TR-DSAの成功確率に対する一般閉形式表現を開発する。
ネットワーク内のハッシュレートの半分以上を攻撃者が制御しているにもかかわらず、TR-DSAの成功確率は常に1よりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:32:13 GMT)
Preserving Fairness Generalization in Deepfake Detection [14.5] ディープフェイク検出モデルは、人種や性別などの人口集団間で不公平なパフォーマンス格差をもたらす可能性がある。
本稿では,特徴,損失,最適化の両面を同時に考慮し,深度検出における公平性一般化問題に対処する手法を提案する。
本手法では, ゆがみ学習を用いて, 人口動態やドメインに依存しない特徴を抽出し, 平らな失われた風景を公平に学習することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:47:33 GMT)
Prediction-Powered Ranking of Large Language Models [14.5] 大規模な言語モデルは、しばしば人間の好みに合わせてランク付けされる。
我々は,人間とモデルの間のギャップを埋める統計的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Fine-Grained Natural Language Inference Based Faithfulness Evaluation
for Diverse Summarisation Tasks [14.3] 既成の自然言語推論(NLI)モデルを用いた要約忠実度の評価手法について検討した。
InFusEという新しい手法を提案する。これは、変数の前提サイズを使い、要約文を短い仮説に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:57:11 GMT)
The good, the bad and the ugly sides of data augmentation: An implicit
spectral regularization perspective [14.2] データ拡張(DA)は、現代の機械学習のパフォーマンス向上のための強力なワークホースである。
本研究では,DAの一般クラスが一般化に与える影響を特徴付ける新しい理論的枠組みを開発する。
本フレームワークは,DAの一般化に対する微妙な影響と,時として驚くべき影響を強調し,新しい拡張設計のためのテストベッドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:55:18 GMT)
Exploring the Promise and Limits of Real-Time Recurrent Learning [14.2] シーケンス処理リカレントニューラルネットワーク(RNN)のためのリアルタイムリカレント学習(RTRL)は、時間によるバックプロパゲーション(BPTT)よりもある種の概念上の利点を提供する
DMLab-30, ProcGen, Atari-2600環境のいくつかのサブセットにおいて, RTRLとポリシー勾配を組み合わせたアクタ批判手法を検証した。
本システムは,10BフレームでトレーニングしたIMPALAおよびR2D2ベースラインに比較して,1.2B未満の環境フレームでトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:15:20 GMT)
Split-State Non-Malleable Codes and Secret Sharing Schemes for Quantum
Messages [14.2] 本稿では,共有エンタングルメントを持つ量子敵に対してセキュアな量子メッセージに対して,分割状態の非有理符号と秘密共有方式を導入する。
より正確には、外部システムとの絡み合いを保った量子メッセージのための、効率よくエンコード可能でデオード可能な分割可能な非有理状態符号と秘密共有スキームを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:05:45 GMT)
Robustness-Congruent Adversarial Training for Secure Machine Learning
Model Updates [13.9] 機械学習モデルにおける誤分類は、敵の例に対して堅牢性に影響を及ぼす可能性があることを示す。
この問題に対処するために,ロバストネス・コングロレント・逆行訓練という手法を提案する。
我々のアルゴリズムと、より一般的には、非回帰的制約で学習することは、一貫した推定器を訓練するための理論的に基底的なフレームワークを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:37:13 GMT)
Measuring Vision-Language STEM Skills of Neural Models [13.9] 私たちのデータセットは、この課題のための最大かつ最も包括的なデータセットの1つです。
448のスキルと、全STEM科目の1,073,146の質問が含まれている。
その結果,近年のモデルでは,下級レベルのスキルの習得が極めて少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:55:03 GMT)
Multidimensional unstructured sparse recovery via eigenmatrix [13.8] 固有行列は、所望の近似固有値と1次元問題に対して提案される固有ベクトルを持つデータ駆動構成である。
このノートは多次元問題に対する固有行列アプローチを拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:11:14 GMT)
DropBP: Accelerating Fine-Tuning of Large Language Models by Dropping
Backward Propagation [13.8] 精度を保ちながら計算コストを削減するために,DropBP(Drop Backward propagation)を提案する。
DropBPは後方伝播中にランダムに層を落とし、前方伝播を逸脱しない。
QLoRAにおけるDropBPは、トレーニング時間を44%削減し、コンバージェンス速度を1.5$times$に向上し、6.2$times$大きなシーケンス長でトレーニングできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:51:11 GMT)
COCOA: CBT-based Conversational Counseling Agent using Memory
Specialized in Cognitive Distortions and Dynamic Prompt [13.8] 本研究では,認知行動療法(CBT)を応用した心理カウンセリングエージェントを開発した。
クライアントに関する高レベルな洞察を抽出しながら,カウンセリングに必要な情報を効率的に管理するメモリシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:38:47 GMT)
Language Agents as Optimizable Graphs [13.5] 本稿では,Large Language Models (LLM) ベースのエージェントを計算グラフとして記述する。
我々のフレームワークは、様々なLSMエージェントを効率的に開発し、統合し、自動的に改善するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:03:10 GMT)
Vision Transformers with Natural Language Semantics [13.5] 視覚変換器(ViT)には、自然言語処理(NLP)と異なり、基本的な意味情報がない。
セマンティック・ビジョン・トランスフォーマー (Semantic Vision Transformers, SViT) は, セマンティック・インフォメーションを利用したトランスフォーマモデルである。
SViTは意味情報を効果的に活用し、畳み込みニューラルネットワークを連想させる誘導バイアスを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:54:42 GMT)
A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical
Images [13.4] 移動物体(MOS)は自然画像において大きな進歩を遂げた。
医用画像におけるMOSのための基礎モデルiMOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:14:59 GMT)
CAD-SIGNet: CAD Language Inference from Point Clouds using Layer-wise
Sketch Instance Guided Attention [13.2] CADモデルの設計履歴を復元するために,エンドツーエンドでトレーニング可能な自動回帰アーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、ポイントクラウドとCAD言語埋め込みの階層的相互注意により視覚言語表現を学習する。
CAD-SIGNetは自己回帰的な性質により、入力ポイントクラウドが与えられたCADモデルのユニークな完全な設計履歴を再構築するだけでなく、複数の可能な設計選択も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:53:16 GMT)
From Inverse Optimization to Feasibility to ERM [13.2] 逆最適化では、未知のパラメータを既知の解から推測する。
本研究では、未知のパラメータをより正確に予測するために、追加の文脈情報を利用する文脈逆設定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:06:42 GMT)
Conditional Unscented Autoencoders for Trajectory Prediction [13.1] CVAEはADの軌道予測において最も広く使われているモデルの一つである。
CVAEの基礎となるVAEの空間における最近の進歩を利用して,サンプリング手順の簡単な変更が性能に大きな恩恵をもたらすことを示す。
CelebAデータセット上の画像モデリングのタスクだけでなく、InterAction予測データセット上で評価することで、我々のモデルの幅広い適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:16:32 GMT)
Transfer Learning Bayesian Optimization to Design Competitor DNA
Molecules for Use in Diagnostic Assays [12.6] 最適化タスク間で情報を共有することで,実験の総数を削減する方法を示す。
我々は,DNAコンペティターの開発から得られたデータを用いて,実験数の減少を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:30:33 GMT)
Feature Re-Embedding: Towards Foundation Model-Level Performance in
Computational Pathology [12.5] マルチプル・インスタンス・ラーニング(MIL)は、計算病理学において最も広く使われているフレームワークである。
既存のMILパラダイムは、通常、トレーニング済みのResNetやファンデーションモデルのようなオフラインのインスタンス機能抽出器を必要とする。
本稿では,インスタンス機能を再埋め込みするR$2$T(Re-embedded Regional Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:42:38 GMT)
LinkNER: Linking Local Named Entity Recognition Models to Large Language
Models using Uncertainty [12.3] 名前付きエンティティ認識は、自然言語理解の基本的なタスクとして機能する。
ファインチューニングされたNERモデルは標準のNERベンチマークで満足な性能を示す。
しかし、微調整データに制限があり、知識が不足しているため、見当たらないエンティティ認識では不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:08:02 GMT)
Evolutionary Pareto Set Learning with Structure Constraints [12.3] 本稿では,多目的最適化のための構造制約付き解集合全体を学習する最初のモデルベースアルゴリズムフレームワークを提案する。
また,構造制約のある集合モデルを学習するための効率的な進化的学習手法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:08:11 GMT)
An Efficient MLP-based Point-guided Segmentation Network for Ore Images
with Ambiguous Boundary [12.3] 本稿では,エッジバーリングの問題を解決することを目的とした,MLP(Multi-Layer Perceptron)に基づく軽量フレームワークを提案する。
提案手法は, 73MBのモデルサイズで, 毎秒27フレーム以上の処理速度を実現する。
提案手法は,性能スコアが60.4,48.9 in$AP_50box$と$AP_50mask$の順に高い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:09:29 GMT)
Citation-Enhanced Generation for LLM-based Chatbot [12.0] 大規模言語モデル(LLM)は多様なシナリオにまたがる強力な汎用知性を示す。
幻覚コンテンツは反応で生成され、適用性が著しく制限される。
提案手法は,検索議論と組み合わせた,ポストホックなCitation-Enhanced Generation手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:07:23 GMT)
REPrune: Channel Pruning via Kernel Representative Selection [11.7] 本稿では,カーネルプルーニングをエミュレートする新しいチャネルプルーニング手法であるREPruneを提案する。
REPruneは、既存の方法よりもコンピュータビジョンタスクにおいて優れており、アクセラレーション比と性能保持のバランスを効果的に達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:54:30 GMT)
NocPlace: Nocturnal Visual Place Recognition Using Generative and
Inherited Knowledge Transfer [11.7] 視覚的位置認識(VPR)はコンピュータビジョンにおいて重要であり、既知の画像の広範なコレクションからクエリ画像に似たデータベースイメージを取得することを目的としている。
VPRは、単にナイトタイムドメインの問題ではなく、ナイト・ツー・デイのドメイン横断の問題に対処する必要がある。
我々は、大規模で多視点の夜間VPRデータセットを利用して、学習したグローバルディスクリプタに、ダズリングライトと極暗光に対するレジリエンスを埋め込むNocPlaceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:47:09 GMT)
FViT: A Focal Vision Transformer with Gabor Filter [11.7] 視覚変換器とGaborフィルタの統合による潜在的な利点を再考する。
畳み込みを用いた学習可能なガバーフィルタ(LGF)を提案する。
我々はFocal Vision Transformers (FViTs) と呼ばれる統合的で効率的なピラミッドバックボーンネットワークファミリーを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:04:04 GMT)
Can GPT-4 Identify Propaganda? Annotation and Detection of Propaganda
Spans in News Articles [11.6] これまでで最大のプロパガンダデータセットを開発し、23のプロパガンダ手法の分類に従ってテキストスパンレベルにラベル付けされた新聞記事から8K節からなる。
我々の研究は、GPT-4を用いてテキストから微細なプロパガンダ検出を行う大規模言語モデル(LLM)の性能を理解するための最初の試みである。
その結果, GPT-4の性能低下は, 段落を単にプロパガンダ的か否かの分類から, プロパガンダ技術の検出やテキストでの表現のきめ細かいタスクへと移行することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:02:19 GMT)
Benchmarking Data Science Agents [11.6] 大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスエージェントとして有望な支援として登場し、データ分析と処理において人間を支援している。
しかし、現実の応用の様々な要求と複雑な分析プロセスによって、それらの実用的有効性は依然として制限されている。
我々は、新しい評価パラダイムであるDSEvalと、これらのエージェントの性能を評価するための一連の革新的なベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:03:06 GMT)
Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential
Transducers for Generative Recommendations [11.5] 大規模なレコメンデーションシステムは、毎日数千億のユーザーアクションを扱う必要がある。
何千もの機能を備えた大量のデータでトレーニングされているにも関わらず、業界におけるほとんどのDeep Learning Recommendation Model(DLRM)は、計算処理ではスケールできない。
言語および視覚領域におけるトランスフォーマーの成功に触発され、推奨システムの基本設計選択を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:37:37 GMT)
Synthetic Data: Methods, Use Cases, and Risks [11.4] 研究コミュニティと業界の両方で勢いを増す可能性のある選択肢は、代わりに合成データを共有することだ。
我々は、合成データについて穏やかに紹介し、そのユースケース、未適応のプライバシー問題、そしてその固有の制限を効果的なプライバシー強化技術として論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:03:15 GMT)
Multimodal Fusion of EMG and Vision for Human Grasp Intent Inference in
Prosthetic Hand Control [11.4] 前腕の視線映像,視線,筋電図を用いた意図推定のためのベイズ的エビデンス融合フレームワークを提案する。
我々は、手が物体に近づくと、時間関数として個人と融合性能を解析し、それを把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:49:26 GMT)
Cross-lingual Text-To-Speech with Flow-based Voice Conversion for
Improved Pronunciation [11.3] 本稿では,エンドツーエンドの言語間テキスト合成手法を提案する。
本来の話者の言語によらず、対象言語の発音を維持することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:14:51 GMT)
Markovletics: Methods and A Novel Application for Learning
Continuous-Time Markov Chain Mixtures [11.1] 連続時間マルコフ連鎖(CTMC)の学習混合物の研究
CTMCは、ソーシャルメディア、金融、生物学など、様々な分野で広く使われている複雑な連続的なプロセスをモデル化することができる。
我々はCTMCを探索する新しい枠組みを導入し、観測された軌跡の長さと混合パラメータが問題状態に与える影響を強調した。
3年間にわたるLastfmのユーザ生成パスの広範なコレクションにアルゴリズムを適用し、多様なユーザの好みを識別するアルゴリズムの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:04:59 GMT)
Consistency Matters: Explore LLMs Consistency From a Black-Box
Perspective [11.1] LLMの一貫性についてはまだ研究されていない。
LLM一貫性タスクデータセットを構築し、いくつかのベースラインを設計する。
従来のNLGメトリクス(ROUGE、BLEU、METEOR)をモデルトレーニングに必要な機能として使用しています。
最終的に、評価ツールを構築するために、最高のパフォーマンスのLightGBMモデルをベースモデルとして使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:02:12 GMT)
Towards Understanding What Code Language Models Learned [11.0] 事前訓練された言語モデルは、様々な自然言語処理に有効である。
彼らの能力は、完全に学習する意味や言語を理解する能力に欠けている、と論じられている。
本研究は,表面周波数と共起を超越した,コードのセマンティクスをキャプチャする能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:24:14 GMT)
Acquiring Linguistic Knowledge from Multimodal Input [11.0] 子どもとは対照的に、言語モデル(LM)は言語習得時のデータ効率が著しく劣っている。
我々は、このデータ効率ギャップは、典型的な言語モデルの学習環境におけるマルチモーダル入力の欠如と基礎化によって生じるという仮説を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:29:10 GMT)
MCF-VC: Mitigate Catastrophic Forgetting in Class-Incremental Learning
for Multimodal Video Captioning [11.0] マルチモーダルビデオキャプション(MCF-VC)のためのクラス増分学習におけるカタストロフィックフォーミングの軽減手法を提案する。
特徴レベルでの旧タスクと新タスクの知識特性をよりよく制約するために,2段階知識蒸留(TsKD)を作成した。
公開データセットMSR-VTTを用いた実験により,提案手法は古いサンプルを再生することなく過去のタスクを忘れることに対して著しく抵抗し,新しいタスクでうまく機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:54:08 GMT)
Securing Reliability: A Brief Overview on Enhancing In-Context Learning
for Foundation Models [10.9] In-context Learning(ICL)パラダイムは成長するが、毒性、幻覚、相違、敵対的脆弱性、矛盾といった問題にも遭遇する。
ファンデーションモデル(FM)の信頼性と責任を保証することは、AIエコシステムの持続可能な開発に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:44:09 GMT)
Metasql: A Generate-then-Rank Framework for Natural Language to SQL
Translation [10.8] 本稿では,既存のNLIDBに柔軟に組み込むことができ,翻訳精度を一貫して向上する統合生成列フレームワークを提案する。
Metasqlは、より良いクエリ候補の生成を制御するためにクエリメタデータを導入し、グローバルに最適化されたクエリを検索するために学習からランクアルゴリズムを使用する。
その結果,Metasqlを用いて翻訳モデルの性能を効果的に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:16:07 GMT)
Speak Out of Turn: Safety Vulnerability of Large Language Models in
Multi-turn Dialogue [10.7] 大規模言語モデル(LLM)は、違法または非倫理的な応答を生成することが実証されている。
本稿では,人間は多ターン対話を利用してLSMを誘導し,有害な情報を生成することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:11:59 GMT)
Adversarial example soups: averaging multiple adversarial examples
improves transferability without increasing additional generation time [10.6] 転送ベースの攻撃では、敵の例は代理モデルに基づいて作成され、ターゲットモデルを効果的に誤解させるように実装できる。
複数の対向的な例を平均化すれば、しばしば対向的な移動性が向上することを示す。
我々の手法は、最先端の攻撃よりも高い攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:21:37 GMT)
Dynamic fairness-aware recommendation through multi-agent social choice [10.6] 我々は、現実世界のアプリケーション設定における公平性、特にパーソナライズされたレコメンデーションの文脈において、より複雑で多面的であると主張している。
本稿では,2段階の社会的選択問題として,推薦システムにおけるマルチステークホルダフェアネスを定式化するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:44:19 GMT)
Re-Ex: Revising after Explanation Reduces the Factual Errors in LLM
Responses [10.5] 本稿では,LLM生成テキストの修正手法であるRe-Exを提案する。
Re-Exは、複数のベンチマークでより少ない時間と少ないトークンで、より良いリビジョンパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:22:18 GMT)
MGE: A Training-Free and Efficient Model Generation and Enhancement
Scheme [10.5] 本稿では,MGE(Merning-free and Efficient Model Generation and Enhancement Scheme)を提案する。
モデル生成プロセスにおいて、モデルパラメータの分布とモデルパフォーマンスの2つの側面を考慮する。
実験の結果、生成したモデルは通常の訓練によって得られたモデルに匹敵し、場合によっては優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:12:00 GMT)
Towards a Digital Twin Framework in Additive Manufacturing: Machine
Learning and Bayesian Optimization for Time Series Process Optimization [10.5] レーザー指向エネルギー堆積(DED)は、複雑なジオメトリーと材料グレーディングを作るための添加性製造(AM)の利点を提供する。
鍵となる問題は、DED中の熱蓄積であり、それは材料のミクロ構造と性質に影響を与える。
本稿では、DEDプロセスパラメータをリアルタイムに予測制御し、特定の設計目的を満たすためのデジタルツイン(DT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:53:13 GMT)
Information Flow Routes: Automatically Interpreting Language Models at
Scale [10.3] 情報は、モデルに実装されたメカニズムを介して、ネットワーク内のルートによって流れる。
私たちはこれらのグラフをトップダウンで構築し、各予測は最も重要なノードとエッジだけを残します。
いくつかのモデルコンポーネントは、コーディングや多言語テキストのようなドメインに特化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:24:42 GMT)
A Dynamical View of the Question of Why [10.2] 因果的貢献を計算し、それらを強化学習問題とみなすための2つの重要な補題を提示する。
我々の手法は拡散過程における因果関係の解明と定量化のための形式的および計算ツールを提供する。
かなり複雑な実験やせん断学習によって、我々のフレームワークは因果関係を明らかにし、定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:11:42 GMT)
A Computational Tsirelson's Theorem for the Value of Compiled XOR Games [10.2] Kalaiらによって提案されたコンパイラは,任意の2プレーヤXORゲームに対して健全であることを示す。
提案手法を用いて並列繰り返しXORゲームのコンパイル値の厳密なバウンダリを含む,いくつかの追加結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:24:21 GMT)
Bayesian Differentiable Physics for Cloth Digitalization [9.8] 布のデジタル化のための新しい手法を提案する。
まず,布の正確な測定を行う新しいデータセットを提案する。
小型データから学習するために,新しいベイズ微分可能な布モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:35:07 GMT)
EHRNoteQA: A Patient-Specific Question Answering Benchmark for
Evaluating Large Language Models in Clinical Settings [9.8] 本研究では,臨床環境におけるLarge Language Models (LLMs) の評価に適した,患者固有の質問応答ベンチマークであるEHRNoteQAを紹介する。
MIMIC-IV Electronic Health Record (EHR)に基づいて、3人の医療専門家からなるチームが、962のユニークな質問からなるデータセットをキュレートした。
このデータセットは、PhyloNetクレデンシャルアクセスの下で一般公開され、この重要な分野におけるさらなる研究が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:25:25 GMT)
Investigating Continual Pretraining in Large Language Models: Insights
and Implications [9.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における継続学習の進化領域について考察する。
我々の主な重点は、LLMに様々なドメインからの新たな情報を統合する能力を持たせるために設計された、連続的なドメイン適応型事前訓練である。
モデルサイズが学習の効率性や忘れに及ぼす影響や、新興ドメインの進行と類似性がこれらのモデル内の知識伝達に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:47:24 GMT)
HandGCAT: Occlusion-Robust 3D Hand Mesh Reconstruction from Monocular Images [9.6] モノクロ画像から3Dハンドメッシュを再構築するための頑健で正確な手法を提案する。
HandGCATは、隠された領域の機能を強化するために、補償情報としてハンドプレッシャを完全に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:40:43 GMT)
Stochastic Approximation with Biased MCMC for Expectation Maximization [9.5] マルコフ連鎖モンテカルロを用いた近似スキームはMCMC-SAEMと呼ばれるアルゴリズムを作成するのに利用できる。
MCMC-SAEMは、理論上はあまり理解されていないMCMCアルゴリズムによってしばしば実行される。
ULA はランゲヴィンの段階的な選択に関してより安定であり、時としてより高速な収束をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:10:03 GMT)
An Effective Mixture-Of-Experts Approach For Code-Switching Speech
Recognition Leveraging Encoder Disentanglement [9.3] コードスイッチング現象は、自動音声認識を妨げる大きな障害である。
エンコーダの下層層が言語間音響情報を捕捉できるようにするために, 新たなアンタングルメント損失を導入する。
提案手法は,事前訓練されたデュアルエンコーダを用いた先行技術よりも優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:08:59 GMT)
JMLR: Joint Medical LLM and Retrieval Training for Enhancing Reasoning
and Professional Question Answering Capability [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は,医療知識獲得や質問応答システムにおいて,ますます重要な役割を担っている。
本稿では,情報検索システム(IR)とLDMを微調整時に共同で訓練する革新的な手法を提案する。
JMLR(Joint Medical LLM and Retrieval Training)と呼ばれるこのアプローチは、医療質問応答タスクの処理において従来のモデルが直面する課題を克服するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:01:41 GMT)
ISCUTE: Instance Segmentation of Cables Using Text Embedding [9.2] そこで本研究では,テキストプロンプブルでユーザフレンドリな,基礎モデルに基づくDLOインスタンスセグメンテーション手法を提案する。
提案手法はDLOインスタンスセグメンテーションにおけるSOTA性能を超え,mIoUが91.21%$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:53:53 GMT)
Geometrizing the Partial Entanglement Entropy: from PEE Threads to Bit
Threads [9.2] ホログラフィックCFTにおける部分絡み合いエントロピー(PEE)をAdS/CFTの文脈で測る手法を提案する。
任意の静的区間または球面領域$A$に対して、状態によって決定されるPEEスレッド構成からユニークなビットスレッド構成を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:44:40 GMT)
Hyperdimensional computing: a fast, robust and interpretable paradigm
for biological data [9.1] 多様な生物学的データソースを処理するための新しいアルゴリズムは、バイオインフォマティクスに革命をもたらした。
深層学習は、バイオインフォマティクス、アドレス配列、構造、機能解析を大きく変えてきた。
超次元コンピューティングは興味深い代替手段として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:09:20 GMT)
SDDGR: Stable Diffusion-based Deep Generative Replay for Class
Incremental Object Detection [9.0] 本稿では,クラスインクリメンタルオブジェクト検出(CIOD)のためのSDDGRという新しい手法を提案する。
本手法は,事前学習したテキストから拡散ネットワークを用いた拡散モデルを用いて,現実的で多様な合成テーマ画像を生成する。
COCO 2017データセットの実験では、SDDGRが既存のアルゴリズムを大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:01:03 GMT)
Predict the Next Word: <Humans exhibit uncertainty in this task and
language models _____> [9.0] 言語モデル(LM)は、人間の生成したテキストに確率を割り当てるように訓練されている。
我々は、この事実を利用して、人間が「次の単語予測」タスクで示す変動性を再現するLMの能力を評価する。
我々は、GPT2、BLOOM、ChatGPTを評価し、人間の不確実性に対するキャリブレーションがかなり低いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:11:32 GMT)
Federated Learning for Estimating Heterogeneous Treatment Effects [9.0] ヘテロジニアス処理効果(HTE)を推定するための現在の機械学習アプローチでは、処理毎にかなりの量のデータにアクセスする必要がある。
フェデレートラーニング(Federated Learning)を通じて,組織間におけるHTE推定者の協調学習のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:33:23 GMT)
The SMART approach to instance-optimal online learning [8.9] 我々は、データに適応し、例えば最適な後悔を実現するオンライン学習アルゴリズムを考案する。
入力シーケンスに対するSMARTポリシーの後悔は,(1)FTLがシーケンス上で得た後悔,2)与えられた最悪のケースポリシーによって保証される後悔の上限という,乗算係数$e/(e-1)近似の1.58$の範囲内にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:55:33 GMT)
CoDream: Exchanging dreams instead of models for federated aggregation
with heterogeneous models [8.9] 我々はCoDreamという新しいフレームワークを提案し、クライアントはランダムなデータを協調的に最適化する。
私たちの重要な洞察は、このデータを共同で最適化することで、グローバルなデータ分布の特性を効果的に捉えることができるということです。
モデルパラメータを共有しないにもかかわらず、標準的なFLタスクでCoDreamを実証的に検証し、競争性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:55:44 GMT)
Viblio: Introducing Credibility Signals and Citations to Video-Sharing
Platforms [8.8] Viblioは、YouTubeユーザーが参加者のニーズに基づいてビデオを見ながら、引用を閲覧、追加できるプロトタイプシステムである。
12人の被験者による評価から、ビブリオはビデオの信頼性を評価する過程において直感的で有用であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:21:39 GMT)
Gradient-based Discrete Sampling with Automatic Cyclical Scheduling [8.8] マルチモーダル離散分布における効率的かつ正確なサンプリングのための自動循環スケジューリングを提案する。
一般離散分布における非漸近収束と推論保証の証明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:23:40 GMT)
Latent Attention for Linear Time Transformers [8.6] 双方向タスクと一方向タスクの両方に"ラッテトランスフォーマー"モデルを実装できる。
双方向タスクと一方向タスクの両方に"ラッテトランスフォーマー"モデルを実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:54:48 GMT)
Generating High-Precision Force Fields for Molecular Dynamics
Simulations to Study Chemical Reaction Mechanisms using Molecular
Configuration Transformer [8.6] 本稿では,以前に開発されたグラフニューラルネットワークに基づく分子モデルを用いて,分子モデリングのための高精度力場を訓練する手法を提案する。
このポテンシャルエネルギー関数は計算コストの低い高精度なシミュレーションを可能にし、化学反応のメカニズムをより正確に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:08:43 GMT)
Beyond prompt brittleness: Evaluating the reliability and consistency of
political worldviews in LLMs [8.6] 大型言語モデル(LLM)は左利きの傾きを示す。
これらの傾きが信頼できるか(変化を促すために悪用されている)、また、その傾きが政策や政治的傾きに一貫しているかは、いまだに不明である。
本研究では、EU7カ国から収集した投票支援票のデータセットに基づいて、政治声明に対するLCMの姿勢の信頼性と整合性を評価する一連のテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:19:37 GMT)
ID-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） (Tue, 27 Feb 2024 12:52:24 GMT)
Locality Bounds for Sampling Hamming Slices [8.5] ブール関数の局所性に関する超コンスタントな下界を与えるために、ヴィオラの初期暗黙の結果を明示し、特定のハミング重みのバイナリ列上の一様分布を概ねサンプリングする。
データ構造下限と量子古典的分離への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:45:29 GMT)
Fraud Detection with Binding Global and Local Relational Interaction [8.5] 本稿では,transFormer(RAGFormer)を用いたRelation-Aware GNNという新しいフレームワークを提案する。
RAGFormerは、ローカル機能とグローバル機能を同時にターゲットノードに埋め込む。
2つの人気のあるパブリックデータセットと産業データセットの実験は、RAGFormerが最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:53:15 GMT)
Adaptive quantization with mixed-precision based on low-cost proxy [8.5] 本稿では,Low-Cost Proxy-Based Adaptive Mixed-Precision Model Quantization (LCPAQ) と呼ばれる新しいモデル量子化法を提案する。
ハードウェア対応モジュールはハードウェアの制約を考慮して設計され、適応型混合精度量子化モジュールは量子化感度を評価するために開発された。
ImageNetの実験では、提案したLCPAQが既存の混合精度モデルに匹敵するあるいは優れた量子化精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:36:01 GMT)
Inpainting Computational Fluid Dynamics with Deep Learning [8.4] 有効な流体データ補完法は、流体力学実験において必要なセンサー数を削減する。
流体データ完備化問題の誤った性質は、理論解を得るのを違法に困難にしている。
ベクトル量子化法を用いて、完全および不完全流体データ空間を離散値下次元表現にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:44:55 GMT)
Prescribing Large Language Models for Perioperative Care: What's The
Right Dose for Pre-trained Models? [8.0] 術後のリスク予測は、効果的なケア管理と計画に影響を及ぼす。
臨床大言語モデル (LLM) が術後のリスクを予測できるかどうかを, 各種トレーニング戦略を用いた臨床テキストを用いて評価することを目的とした。
BJHデータセットでは,30日間の死亡,肺塞栓症(PE),肺炎が認められた。
事前訓練されたLLMは従来の単語の埋め込みよりも優れており、AUROCは38.3%、AUPRCは14%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:18:00 GMT)
Learning of Linear Dynamical Systems as a Non-Commutative Polynomial
Optimization Problem [7.9] 線形力学系(LDS: linear dynamical system)の次の観測を予測する手法は,不適切な学習(inroper learning)として知られている。
LDS問題の非二乗収束にもかかわらず、我々はアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:15:10 GMT)
Learning reduced-order Quadratic-Linear models in Process Engineering
using Operator Inference [7.9] この研究は、プロセス工学における動的システムの効率的なモデリングという課題に対処する。
我々は、低次モデル学習、特に演算子推論を用いる。
本研究の応用は、パワー・トゥ・Xフレームワークにおける重要な反応である二酸化炭素のメタン化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:21:10 GMT)
Hidden subsystem symmetry protected states in competing topological
orders [7.9] 本研究では,2次元サブシステム対称性保護トポロジカル状態と2次元トポロジカル秩序の相互関係を明らかにする。
このモデルは、サブシステム対称性と亜指数基底状態縮退を持つ双対格子上で定義されるモデルにマッピングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:14:51 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Satellite
Routing [7.8] 本稿では、低軌道衛星コンステレーション(LSatC)におけるルーティングのためのマルチエージェント深部強化学習(MA-DRL)手法を提案する。
その結果,MA-DRLはオフラインで最適な経路を効率よく学習し,効率の良い分散ルーティングのためにロードすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:36:53 GMT)
Learning-Based Algorithms for Graph Searching Problems [7.8] 本稿では,Banerjeeらによって最近導入された予測付きグラフ探索の問題点について考察する。
この問題では、ある$r$から始まるエージェントは、隠れたゴールノード$g$を見つけるために、(潜在的に未知の)グラフ$G$をトラバースしなければならない。
我々は未知のグラフ上でこの探索タスクのアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:12:58 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） (Tue, 27 Feb 2024 08:57:43 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） (Tue, 27 Feb 2024 13:25:18 GMT)
Functional sufficient dimension reduction through information
maximization with application to classification [7.6] 2つの新しい機能的十分次元還元法 (FSDR) が, 相互情報と正方損失の相互情報に基づいて提案されている。
この2つの手法は,シミュレーションと実データ解析による既存のFSDR法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:49:34 GMT)
LLM-Resistant Math Word Problem Generation via Adversarial Attacks [7.6] 大型言語モデル(LLM)は教育の景観を大きく変えた。
LLMは、問題の数値を単純に編集することで、誤った答えを生成する。
本稿では,高コストモデルを攻撃するための費用対効果のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:07:52 GMT)
Deep Learning Based Named Entity Recognition Models for Recipes [7.5] 名前付きエンティティ認識(NER)は、構造化されていない、または半構造化されていないデータから既知のラベルで情報を抽出する技術である。
私たちは26,445のフレーズを累積してデータセットを作成しました。
金本位レシピデータレポジトリRecipeDBの成分句を分析し,Stanford NERを用いて注釈した。
深層学習に基づく言語モデルの統計的、微調整を含むこれらのデータセットに対するNERアプローチの徹底的な調査は、深い洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:03:56 GMT)
Implicit Visual Bias Mitigation by Posterior Estimate Sharpening of a
Bayesian Neural Network [7.5] ベイズニューラルネットワークを用いた新しい暗黙的緩和法を提案する。
提案手法は,高い不確実性に寄与しないコア特徴に注目することを促す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:08:57 GMT)
Integrating Multimodal Data for Joint Generative Modeling of Complex
Dynamics [7.5] 最適復元のための様々な情報ソースを組み合わせるための効率的なフレームワークを提供する。
我々のフレームワークは完全にテキスト生成され、訓練後に、基底真理系と同じ幾何学的、時間的構造を持つ軌道を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:37:06 GMT)
Empirical Risk Minimization with Relative Entropy Regularization [7.0] 相対エントロピー正則化(ERM-RER)を伴う経験的リスク最小化(ERM)問題について検討した。
この問題の解が存在すれば、一意の確率測度であることが示され、互いに基準測度と絶対的に連続である。
固定されたデータセットと特定の条件の下では、経験的リスクはガウス以下の確率変数であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:36:52 GMT)
The curse of dimensionality in operator learning [6.8] 本稿では、Cr$-あるいはLipschitz-regularityのみによって特徴づけられる作用素の一般クラスに対して、作用素学習が次元性の呪いに苦しむことを証明する。
この論文の第二の貢献は、ハミルトン・ヤコビ方程式によって定義される解作用素に対して、次元性の一般的な呪いが克服可能であることを証明することである。
HJ-Netと呼ばれる新しいニューラル演算子アーキテクチャが導入され、基礎となるハミルトン系の特性情報を明示的に考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:20:54 GMT)
On the different regimes of Stochastic Gradient Descent [6.8] 教師/学生の知覚論分類モデルの鍵となる予測が深層ネットワークにも適用可能であることを示す。
3つの動的位相を分離するB$-$eta$平面の位相図を得る。
これらの異なる位相もまた異なる誤差の規則に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:52:16 GMT)
Clustering Document Parts: Detecting and Characterizing Influence
Campaigns From Documents [6.7] 本稿では,文書からの影響を検知し,特徴付ける新しいクラスタリングパイプラインを提案する。
このアプローチでは、ドキュメントの一部をクラスタ化し、影響キャンペーンを反映する可能性のあるクラスタを検出し、高影響クラスタとの関連性を通じて影響キャンペーンに関連するドキュメントを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:36:43 GMT)
Understanding Certified Training with Interval Bound Propagation [6.7] 確実に堅牢なニューラルネットワークのトレーニングが、ますます重要になっている。
Inrecise interval bound propagation (IBP) に基づくトレーニング手法は、より正確なバウンディング手法を利用する場合よりも一貫して優れていることを示す。
このことは、厳密なIPP境界に必要な強い正規化を誘発しない新しい訓練方法の存在を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:14:47 GMT)
Repeated Contracting with Multiple Non-Myopic Agents: Policy Regret and
Limited Liability [6.5] 本稿では,各ラウンドにおいて,主役が$k$エージェントの中から適応的に選択する契約条件について検討する。
エージェントは非ミオニックであり、プリンシパルのメカニズムはエージェント間でT$ラウンドの広範なフォームゲームを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:01:59 GMT)
Multidimensional Compressed Sensing for Spectral Light Field Imaging [6.5] 我々は, 圧縮センシング技術を用いて, アンダーサンプド計測から全マルチスペクトル光場を再構成するモデルを提案する。
我々は, 5D と 1D のセンシングモデルの等価性を数学的かつ経験的に示し, 最も重要なことは, メモリのごく一部を必要としながら, 5D フレームワークが桁違いに高速な再構成を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:49:43 GMT)
An Empirical Study of the Generalization Ability of Lidar 3D Object
Detectors to Unseen Domains [6.4] 3Dオブジェクト検出器(3D-OD)は多くのロボット作業、特に自律運転における環境理解に不可欠である。
ここでは、ドメイン適応に先立って堅牢性に影響を与える基本的な要素に焦点を当て、3D-ODの詳細に焦点を当てる。
主な知見は,(1) 局地的特徴を持つトランスフォーマーバックボーンは3次元CNNよりも頑丈であり,(2) テスト時アンカーサイズ調整は地理的な位置の適応に不可欠であり,また,再トレーニングを伴わずにスコアを著しく向上させ,(4) 意外なことに,悪天候に対するロバスト性は,悪天候データを用いたトレーニングよりもクリーンな気象データを直接トレーニングする場合に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:02:17 GMT)
Natural Language Processing Methods for Symbolic Music Generation and
Information Retrieval: a Survey [6.4] シンボリック・ミュージック・ジェネレーションと情報検索研究に応用されたNLP手法について検討する。
まず,自然言語の逐次表現から適応した記号音楽の表現について概説する。
我々はこれらのモデル、特に深層学習モデルについて、異なるプリズムを通して記述し、音楽に特化されたメカニズムを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:48:01 GMT)
Distributed Deep Joint Source-Channel Coding with Decoder-Only Side
Information [6.4] 本稿では,受信側のみに相関する側情報が存在する場合,ノイズの多い無線チャネル上での低遅延画像伝送について検討する。
本稿では,デコーダのみの側情報をレシーバ側の複数段階に組み込んだ新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:10:02 GMT)
TriAug: Out-of-Distribution Detection for Imbalanced Breast Lesion in
Ultrasound [6.3] 乳房超音波画像のための長尾OOD検出タスクに基づく新しい枠組みを提案する。
有望なOOD検出性能を維持しつつ、ID分類精度を向上させる三重項状態拡張を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:19:54 GMT)
Standing on FURM ground -- A framework for evaluating Fair, Useful, and Reliable AI Models in healthcare systems [6.3] スタンフォードヘルスケアは、公正で有用で信頼性の高いAIモデル(FURM)を識別するメカニズムを開発した
評価プロセスを説明し、6つのアセスメントを要約し、同様のアセスメントを行うためのフレームワークを共有します。
我々の新しい貢献 - シミュレーションによる有用性推定、持続可能性の定量化のための財務予測、倫理的評価を行うプロセス - は、他の医療システムにおいて、候補AIソリューションの実用的な評価を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:33:40 GMT)
BlendSQL: A Scalable Dialect for Unifying Hybrid Question Answering in
Relational Algebra [6.2] ブレンドは構造化データと非構造化データの両方にわたる推論をオーケストレーションするための統一方言として機能する。
Blendは大規模なデータセットにスケールでき、トークンを35%減らしながらエンドツーエンドシステムの性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:48:24 GMT)
FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning [5.9] フェデレーション学習は、広く分散されたデータでニューラルネットワークをトレーニングするための有望なフレームワークである。
最近の研究によると、ネットワークの最終層が局所バイアスの傾向が最も大きいためである。
凍結重量が一定の特異値をもたらすという観測によって動機付けられた重みにSVDを適用して分類器の訓練力学を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:53:15 GMT)
Emergent Dominance Hierarchies in Reinforcement Learning Agents [5.8] 現代の強化学習(RL)アルゴリズムは、様々なタスクにおいて人間より優れている。
我々は、RLエージェントの集団が、新しい集団に支配階層を発明し、学習し、強制し、伝達できることを示します。
支配的な階層構造は、鶏、マウス、魚、その他の種で研究されるものと類似した構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:36:43 GMT)
Detecting Heart Disease from Multi-View Ultrasound Images via Supervised
Attention Multiple Instance Learning [5.8] 大動脈狭窄症 (Aortic stenosis, AS) は変性弁の状態であり、かなりの死亡率と死亡率を引き起こす。
AS検出に対する従来のアプローチでは、画像間の非フレキシブル平均に依存するため、精度が不十分であった。
2つの重要な方法論的革新とともに、新しいエンドツーエンドのMILアプローチに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:12:18 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） (Tue, 27 Feb 2024 21:26:05 GMT)
Generative Learning for Forecasting the Dynamics of Complex Systems [5.4] 本稿では,複雑なシステムのシミュレーションを高速化するための生成モデルについて紹介する。
その結果、生成学習は、計算コストを削減し、複雑なシステムの統計特性を正確に予測するための新たなフロンティアを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:44:40 GMT)
TaxDiff: Taxonomic-Guided Diffusion Model for Protein Sequence
Generation [5.4] TaxDiffは、制御可能なタンパク質配列生成のための分類学的誘導拡散モデルである。
生物種の情報と拡散モデルの生成能力を組み合わせて、構造的に安定なタンパク質を生成する。
実験により、TaxDiffは複数のタンパク質配列生成ベンチマークで一貫してより良いパフォーマンスを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:41:46 GMT)
Point Transformer with Federated Learning for Predicting Breast Cancer
HER2 Status from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images [5.3] HE-stained WSIs を用いた多地点 HER2 状態予測のためのフェデレート学習を用いた点変換器を提案する。
提案手法は,2687個のWSIを持つ4つのサイトにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:54:36 GMT)
DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning
in R [5.2] RパッケージのDoubleMLは、ダブル/デバイアスの機械学習フレームワークを実装している。
機械学習手法に基づいた因果モデルでパラメータを推定する機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:10:16 GMT)
Exploring Gene Regulatory Interaction Networks and predicting
therapeutic molecules for Hypopharyngeal Cancer and EGFR-mutated lung
adenocarcinoma [5.2] 本研究では,下咽頭癌におけるEGFR変異肺腺癌と下咽頭癌について検討した。
本研究は,10のハブ遺伝子に基づく選択疾患に対する共通治療分子を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:29:36 GMT)
Leverage Staking with Liquid Staking Derivatives (LSDs): Opportunities and Risks [5.2] リーベージ・ステーク(leverage stake)とは、ユーザがリドにETHを賭けてstETHを取得し、stETHをAaveに担保として利用してETHを借り、リドに借りたETHをリドに再作成する新しい戦略である。
我々は,リド・アーブ生態系におけるレバレッジ・ステーク(レバレッジ・ステーク)の機会とリスクについて検討する。
我々はレバレッジ・ステークがカスケード液化のリスクを著しく増幅することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:44:16 GMT)
Impact of Computation in Integral Reinforcement Learning for
Continuous-Time Control [5.1] 計算法の選択(この場合、二次規則)が制御性能に大きな影響を及ぼすことを示す。
我々は、IntRLのポリシー反復とハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式に適用されたニュートンの方法とを平行に描いている。
IntRL の局所収束速度は、Prapezoidal rule と、Mat'ern kernel を持つベイズ二次函数を用いて、$O(N-2)$ および $O(N-b)$ となることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:12:47 GMT)
Outdoor Environment Reconstruction with Deep Learning on Radio
Propagation Paths [5.0] 本稿では,屋外環境再建のための環境無線信号を利用した新しいアプローチを提案する。
無線周波数(RF)データを解析することにより,環境特性を推定し,屋外環境をデジタル的に再構築することを目的とする。
2つのDL駆動アプローチが評価され、交差対ユニオン(IoU)、ハウスドルフ距離、シャンファー距離などの指標を用いて性能が評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:11:10 GMT)
Representation learning in multiplex graphs: Where and how to fuse
information? [5.0] 多重グラフはよりリッチな情報を持ち、より良いモデリング機能を提供し、潜在的に異なるソースからより詳細なデータを統合する。
本稿では,マルチプレックスネットワークにおけるノードの表現を教師なしあるいは自己管理的に学習する問題に対処する。
多重グラフを扱うGNNアーキテクチャの構築方法の改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:47:06 GMT)
AI-Driven Anonymization: Protecting Personal Data Privacy While
Leveraging Machine Learning [5.0] 本稿では、個人データのプライバシー保護と匿名化の促進を研究の中心的目的とする。
機械学習の差分プライバシー保護アルゴリズムを使用して、個人データのプライバシ保護と検出を実現する。
また、プライバシと個人データ保護に関連する機械学習の既存の課題に対処し、改善提案を提供し、データセットに影響を与える要因を分析して、タイムリーな個人データプライバシ検出と保護を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:12:25 GMT)
PE-MVCNet: Multi-view and Cross-modal Fusion Network for Pulmonary
Embolism Prediction [4.8] 画像ベースと非画像ベースの両方の特徴は、医療分類タスクにおいて最も重要である。
PE-MVCNetとよばれる多モード核融合法を提案する。
AUROCは94.1%、精度は90.2%、F1スコアは90.6%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:53:27 GMT)
V2C-Long: Longitudinal Cortex Reconstruction with Spatiotemporal
Correspondence [4.8] V2-Longは経時的MRIの深層学習に基づく最初の大脳皮質再建法である。
既存の方法とは対照的に、V2C-Long曲面は断面的および縦方向の方法で直接比較される。
内部および外部試験データによる結果から,V2-Longは従来法に比べて精度と整合性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:50:44 GMT)
Prioritizing Informative Features and Examples for Deep Learning from
Noisy Data [4.7] 本稿では,開発プロセスの各段階を強化するために,情報的特徴や事例を優先するシステムフレームワークを提案する。
まず,目的課題の解決に固有の情報的特徴のみを,補助的なアウト・オブ・ディストリビューションデータを用いて抽出する手法を提案する。
次に、能動学習のラベル付けコストを削減するために、ラベルなしノイズデータから情報的サンプルを優先する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:15:35 GMT)
Deep Umbra: A Generative Approach for Sunlight Access Computation in
Urban Spaces [4.7] 本研究では,地球規模での日光アクセスと影の定量化を可能にする新しいフレームワークを提案する。
筆者らの枠組みは,都市の物理的形態を考慮した条件付き生成的敵ネットワークに基づいている。
私たちは7つの異なる都市からのデータを使ってモデルをトレーニングし、広範囲にわたる実験を通して、その全体のRMSEが低いことを示す。
我々は,6大陸100都市以上の日光アクセス情報を用いたケーススタディと包括的データセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:05:05 GMT)
Energy-Efficient Scheduling with Predictions [4.7] エネルギー効率のスケジューリングにおいて、オペレーティングシステムは、マシンがジョブを処理する速度を制御する。
学習強化アルゴリズムの最近の研究は、予測を利用して性能保証を改善することを目的としている。
所望のエネルギー効率スケジューリング問題に対して、オフラインとオンラインのアルゴリズムを入力として、フレキシブルな学習強化アルゴリズムフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:13:32 GMT)
Surgment: Segmentation-enabled Semantic Search and Creation of Visual
Question and Feedback to Support Video-Based Surgery Learning [4.5] Surgmentは、専門家の外科医が手術記録に基づいたフィードバックで運動を作成するのを助けるシステムだ。
セグメンテーションパイプラインは、外科医が望む視覚的な質問やフィードバックを作成することができる。
11名の外科医による評価研究において、被験者は関心のフレームを特定するための検索・バイ・スケッチ・アプローチを称賛し、結果として得られた画像に基づく質問やフィードバックは高い教育的価値を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:42:23 GMT)
Enhancing Credit Card Fraud Detection A Neural Network and SMOTE Integrated Approach [4.3] 本研究では、ニューラルネットワーク(NN)とSMOTE(Synthet ic Minority Over-Sampling Technique)を組み合わせて検出性能を向上させる革新的な手法を提案する。
この研究は、クレジットカード取引データに固有の不均衡に対処し、堅牢で正確な不正検出のための技術的進歩に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:26:04 GMT)
Time-Efficient Qudit Gates through Incremental Pulse Re-seeding [4.3] 量子コンピュータを構築するための現在の取り組みは、2状態の量子ビットに重点を置いている。
本研究では、この抽象化を破り、一般化されたd状態四重項上のゲートに対する短周期制御パルスを合成する。
トランスモン上の1量子と2量子のゲートに対する明示的なパルス最適化により,ヒルベルト空間次元とゲート長の近距離関係を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:33:10 GMT)
ADL4D: Towards A Contextually Rich Dataset for 4D Activities of Daily
Living [4.2] ADL4Dは、日々の生活活動(ADL)を行う異なる対象のセットで行動する、最大2人の被験者のデータセットである
我々のデータセットは75のシーケンスで構成されており、合計1.1MのRGB-Dフレーム、手とオブジェクトのポーズ、手ごとのきめ細かいアクションアノテーションで構成されています。
マルチビュー・マルチハンド3Dポーズ・アンノベーションのための自動システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:51:52 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） (Tue, 27 Feb 2024 07:06:00 GMT)
Neural Automated Writing Evaluation with Corrective Feedback [4.2] 本稿では,修正フィードバックを用いた自動筆記評価システムを提案する。
このシステムにより、言語学習者はエッセイの執筆テストをシミュレートできる。
また、無数のエッセイを手作業で修正することの負担を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:42:33 GMT)
AmbigNLG: Addressing Task Ambiguity in Instruction for NLG [4.1] 本稿では,自然言語生成(NLG)タスクにおけるタスク曖昧性の課題に対処するための新しいタスクであるAmbigNLGを紹介する。
提案手法は,テキスト生成の質を著しく向上させ,明快かつ具体的命令の重要な役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:52:33 GMT)
On Central Primitives for Quantum Cryptography with Classical Communication [4.1] OWPuzzのコンバインダ、正確性、セキュリティの増幅、ユニバーサルな構成について述べる。
OWPuzzは、コミットメント、対称鍵暗号、従って擬似ランダム状態(PRS)を含む他のプリミティブのプリミティブによって暗示されていることが以前は知られていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:49:52 GMT)
Playground v2.5: Three Insights towards Enhancing Aesthetic Quality in
Text-to-Image Generation [4.0] 色とコントラストの強化、複数アスペクト比での生成の改善、人中心の細部の改善に重点を置いている。
われわれのモデルはオープンソースであり、Playground v2.5の開発は、拡散型画像生成モデルの美的品質を高めることを目的とした研究者に貴重なガイドラインを提供することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:31:52 GMT)
HRTF upsampling with a generative adversarial network using a gnomonic
equiangular projection [3.9] 本稿では、HRTFアップサンプリングにGAN(Generative Adversarial Network)を適用する方法について述べる。
畳み込み型超解像生成対向ネットワーク(SRGAN)を用いてHRTFデータを直接利用するための新しい手法を提案する。
実験の結果, 提案手法は, 対数スペクトル歪み(LSD)と局所化性能において, 3つの基準線すべてより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:40:40 GMT)
The Emergence of Large Language Models in Static Analysis: A First Look
through Micro-Benchmarks [3.8] 我々は,Pythonプログラムのコールグラフ解析と型推論を改善する上で,現在のLarge Language Models (LLM) が果たす役割について検討する。
本研究により, LLMは型推論において有望な結果を示し, 従来の手法よりも高い精度を示したが, コールグラフ解析では限界が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:53:53 GMT)
CharNeRF: 3D Character Generation from Concept Art [3.8] 本稿では,一貫したターンアラウンドコンセプトアートから3次元文字の体積表現を作成する新しい手法を提案する。
学習可能なビュー指向のマルチヘッド自己アテンション層を通じて,これらの3Dポイントの事前情報を利用するようにネットワークをトレーニングする。
我々のモデルは、高品質な360度キャラクタビューを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:22:08 GMT)
A Large-scale Evaluation of Pretraining Paradigms for the Detection of
Defects in Electroluminescence Solar Cell Images [3.7] この研究は、太陽電池欠陥検出のための様々な事前学習手法の大規模評価とベンチマークである。
セマンティックセグメンテーション、半教師あり学習、そして2つの自己教師あり技術を用いて教師あり訓練を網羅する。
我々はSCDDのための新しい最先端技術を実現し、特定の事前学習スキームが、表現不足のクラスにおいて優れたパフォーマンスをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:37:15 GMT)
Learning to Program Variational Quantum Circuits with Fast Weights [3.7] 本稿では,時間的あるいはシーケンシャルな学習課題に対する解決法として,QFWP(Quantum Fast Weight Programmers)を提案する。
提案したQFWPモデルは、量子リカレントニューラルネットワークの使用を必要とせずに、時間的依存関係の学習を実現する。
本研究では, 時系列予測とRLタスクにおいて, 提案したQFWPモデルの有効性を示す数値シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:53:18 GMT)
LLMGuard: Guarding Against Unsafe LLM Behavior [3.7] LLMGuard"はLLMアプリケーションとのユーザインタラクションを監視し、特定の動作や会話トピックに対してコンテンツをフラグする。
LLMGuardは、これをしっかりと行うために、検出器のアンサンブルを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:22:45 GMT)
Few-shot adaptation for morphology-independent cell instance
segmentation [3.6] 我々は、非常に困難なバクテリアデータセットに適応するために、セルインスタンスセグメンテーションモデルを適用する方法を示す。
本研究は, 細菌データセットへの適応により, 精度が著しく向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:54:22 GMT)
ICP-Flow: LiDAR Scene Flow Estimation with ICP [3.5] シーンフローは、近くの時間ステップで自動運転車が捉えた2つのLiDARスキャン間の3D運動を特徴付ける。
我々は,学習不要なフロー推定器であるICP-Flowを提案し,オブジェクトをスキャン上で関連付け,局所的な剛性変換を推定する。
教師付きモデルを含む最先端のベースラインをデータセット上で上回り、Argoverse-v2とnuScenesで競合的に実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:41:59 GMT)
Multimodal and multicontrast image fusion via deep generative models [3.4] 本稿では,モジュール型アプローチと分離可能な畳み込みブロックに根ざした生成モデルに基づく深層学習アーキテクチャを提案する。
これは、病気の進化を予測し、薬の反応を予測し、機械的な理解と臨床試験の強化を支援するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:42:15 GMT)
Exploring the Market Dynamics of Liquid Staking Derivatives (LSDs) [3.4] 液状溶出誘導体(LSD)は, 単独溶出に伴う液状溶出の問題に効果的に対処している。
本稿では流動性テイカー(LT)と流動性プロバイダ(LP)の両方の観点からLCD市場ダイナミクスを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:34:15 GMT)
reBandit: Random Effects based Online RL algorithm for Reducing Cannabis
Use [3.2] 大麻の使用と関連する大麻使用障害(CUD)は、世界中の公衆衛生上の問題を引き起こす。
我々はreBanditと呼ばれるオンライン強化学習(RL)アルゴリズムを開発し、パーソナライズされたモバイルヘルス介入を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:18:23 GMT)
FAIR Enough: How Can We Develop and Assess a FAIR-Compliant Dataset for
Large Language Models' Training? [3.2] 我々は、FAIR原則を大規模言語モデルトレーニングプロセスに組み込む新しいフレームワークを紹介します。
このアプローチの重要な側面は、研究者や開発者が一貫してFAIRデータ原則を適用するのを支援するために設計された包括的なチェックリストである。
我々は、技術的に先進的で健全で社会的に責任のあるAIモデルを推進するための手段として、このフレームワークをコミュニティに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:51:48 GMT)
MATHSENSEI: A Tool-Augmented Large Language Model for Mathematical
Reasoning [3.2] 数学的推論のためのツール強化された大規模言語モデルMATHSENSEIを提案する。
数学的推論データセットの評価を通じて,これらのツールの補足的メリットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:50:35 GMT)
A Scalable Multi-Layered Blockchain Architecture for Enhanced EHR Sharing and Drug Supply Chain Management [3.1] 本稿では、革新的な電子健康記録(EHR)と医薬品サプライチェーン管理フレームワークについて述べる。
このフレームワークは5つのレイヤとトランザクションを導入し、患者の健康情報に対する包括的なアクセス制御を提供することで、患者中心の医療を優先する。
透明性とリアルタイムの薬物供給監視を提供し、意思決定者に実用的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:20:16 GMT)
Optimal lower bounds for Quantum Learning via Information Theory [3.1] 我々は、PACとモデルの両方において、情報理論的アプローチにより、量子サンプルの複雑さに対して最適な下界を導出する。
次に、確率論から古典的な問題であるクーポンコレクタ問題(英語版)の量子アナログに目を向ける。
量子クーポンコレクター問題のすべての側面は、関連するグラム行列のスペクトルの性質について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:20:19 GMT)
Using Graph Neural Networks to Predict Local Culture [3.1] 本研究では, 周辺地域の内部特性に関する複数の情報ソースを結合し, 評価するグラフニューラルネットワーク(GNN)手法を提案する。
Yelpからパブリックな大規模データセットを探索することにより、近隣属性の予測における構造的連結性を考慮したアプローチの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:43:14 GMT)
Quantum entanglement enabled ellipsometer for phase retardance
measurement [2.9] 精度は極端に低い入力強度でナノメートルスケールに達することができ、その安定性は補償器で試験された全ての試料の1%以内である。
我々の研究は、低入射光強度での精度測定の道を切り開いており、感光性材料、能動生物サンプル、その他の遠隔監視シナリオに潜在的に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:48:22 GMT)
Certain and Approximately Certain Models for Statistical Learning [2.9] 特定のトレーニングデータや対象モデルに対して,不足値を持つデータから,正確なモデルを直接学習することが可能であることを示す。
我々は、理論的に保証された効率的なアルゴリズムを構築し、この必要条件を確認し、計算が不要な場合に正確なモデルを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:49:33 GMT)
Break the Breakout: Reinventing LM Defense Against Jailbreak Attacks
with Self-Refinement [2.9] 言語モデル(LM)は、敵の誤用に対する悪用に対して脆弱である。
安全でないLMであっても、優れた安全性を実現するフォーマッティングによる自己再定義を提案する。
また、安全性に配慮しないLMは、より便利で安全な応答を提供することで、安全に配慮したLMよりも優れていることも見てきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:39:20 GMT)
Proposal for an experiment to verify Wigner's rotation at
non-relativistic speeds with massive spin-$1/2$ particles [2.8] スピンを持つ量子粒子のウィグナー回転は、特殊相対性理論と量子力学の間の相互作用の魅力的な結果の1つである。
スピン=1/2$の粒子のウィグナー回転角の直接的高精度な検証は、一方の自然のローレンツ対称性と他方の量子力学におけるその実現を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:41:29 GMT)
Ansible Lightspeed: A Code Generation Service for IT Automation [2.8] IT自動化に不可欠なようなドメイン固有言語はあまり注目されていません。
本稿では,ドメイン固有言語において,比較的小さな専用モデルがどのように機能するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:57:28 GMT)
Creating Suspenseful Stories: Iterative Planning with Large Language
Models [2.7] 本稿では,ストーリー・サスペンスの2つの理論的基礎に根ざした,反復型提案型計画手法を提案する。
本論文は,我々の知る限りでは,大規模言語モデルを用いたサスペンスな物語生成の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:25:52 GMT)
Overcoming Dimensional Collapse in Self-supervised Contrastive Learning
for Medical Image Segmentation [2.7] 医用画像解析分野へのコントラスト学習の適用について検討する。
以上の結果から,最先端のコントラスト学習手法であるMoCo v2は,医用画像に適用すると次元的崩壊に遭遇することが明らかとなった。
これを解決するために,局所的な特徴学習と特徴デコレーションという2つの重要な貢献を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:39:35 GMT)
How we won BraTS 2023 Adult Glioma challenge? Just faking it! Enhanced
Synthetic Data Augmentation and Model Ensemble for brain tumour segmentation [2.6] ディープラーニングは、脳腫瘍をセグメント化するための最先端技術である。
大量の高品質なデータが必要ですが、入手は困難です。
我々は、データ拡張に非従来的なメカニズムを用いることで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:49:30 GMT)
Linguistic Knowledge Can Enhance Encoder-Decoder Models (If You Let It) [2.6] 文の構造的言語特性を予測する中間タスクにおけるT5モデルの微調整が,文レベルの複雑さを予測する目的タスクの性能を変化させるかどうかを検討する。
言語と言語間構成の両方で得られた結果は、言語的に動機付けられた中間微調整が、特により小さなモデルや限られたデータ可用性を持つシナリオに適用した場合、一般的に目標タスクのパフォーマンスにプラスの影響を及ぼすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:34:15 GMT)
Killer Apps: Low-Speed, Large-Scale AI Weapons [2.6] 人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩は、戦争と安全保障における新たな課題と機会を提示する。
本稿では,AI兵器の概念,その展開,検出,潜在的な対策について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:58:26 GMT)
Two-stage Quantum Estimation and the Asymptotics of Quantum-enhanced
Transmittance Sensing [2.5] 量子クラム・ラオ境界(Quantum Cram'er-Rao bound)は、量子状態に埋め込まれた未知のパラメータの偏りのない推定に対する平均2乗誤差の極限である。
本研究は、量子化透過率センシングのコストに応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:28:42 GMT)
NECO: NEural Collapse Based Out-of-distribution detection [2.5] OOD検出のための新しいポストホック法NECOを紹介する。
実験の結果,NECOは小型・大規模OOD検出タスクの両方を達成できた。
OOD検出における本手法の有効性を理論的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:33:52 GMT)
A Systematic Review of Data-to-Text NLG [2.5] 高品質なテキストを生成する手法を探索し、テキスト生成における幻覚の課題に対処する。
テキスト品質の進歩にもかかわらず、このレビューは低リソース言語における研究の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:05:28 GMT)
Labor Space: A Unifying Representation of the Labor Market via Large
Language Models [2.5] 労働市場は、産業、職業、技術、企業などの多様な相互接続された組織からなる複雑な生態系である。
ここでは、不均一な労働市場を埋め込んだベクトル空間である労働空間を紹介する。
労働空間は、様々な労働市場構成員の複雑なリレーショナル・ファブリックを露出し、タイプ固有のクラスタリングを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:20:07 GMT)
Differentiable Biomechanics Unlocks Opportunities for Markerless Motion
Capture [2.4] 微分物理学シミュレータはGPU上で加速することができる。
これらのシミュレータは,逆運動学とマーカーレスモーションキャプチャーデータとの適合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:18:15 GMT)
HeySQuAD: A Spoken Question Answering Dataset [2.4] 本研究では,HeySQuADと呼ばれる大規模コミュニティ共有SQAデータセットを提案する。
我々の目標は、機械が雑音の多い質問を正確に理解し、信頼できる回答を提供する能力を測定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:57:08 GMT)
Content-Centric Prototyping of Generative AI Applications: Emerging
Approaches and Challenges in Collaborative Software Teams [2.4] 私たちの研究は、共同ソフトウェアチームがいかにして設計ガイドラインと価値を適用して適用し、反復的にプロトタイププロンプトを作成し、望ましい結果を達成するためのプロンプトを評価するかを理解することを目的としています。
その結果,コンテンツ中心のプロトタイピングアプローチとして,生成したいコンテンツから始めて,特定の属性,制約,値を識別し,ユーザがそれらの属性に影響を与えて対話する手段を探索する,という方法が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:56:10 GMT)
Designing Chatbots to Support Victims and Survivors of Domestic Abuse [2.3] このような状況や支援への直接アクセスが制限される状況において、チャットボットが被害者や生き残りを支援する役割について検討する。
家庭内虐待支援サービスや組織に携わる専門家とインタビューを行った。
Thematic Content Analysis was applied to evaluate and extract insights from the interview data and the content on victims- supported Website。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:40:15 GMT)
The Cost of Emulating a Small Quantum Annealing Problem in the
Circuit-Model [2.3] 簡単な問題であってもエミュレーションのオーバーヘッドがかなり大きいことを示す。
これはアナログ量子計算を用いて、短期および中期の時間依存ハミルトン力学を解くのをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:41:54 GMT)
Dynamic Neighborhood Construction for Structured Large Discrete Action
Spaces [2.3] 大規模離散行動空間(LDAS)は、強化学習における中心的な課題である。
既存のソリューションアプローチでは、最大数百万のアクションで非構造化LDASを処理できる。
本研究では, SLDAS の新たな活用パラダイムである Dynamic Neighborhood Construction (DNC) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:07:06 GMT)
Emergent conformal boundaries from finite-entanglement scaling in matrix
product states [2.3] 有限絡み合いは、臨界理論に関連する変形をもたらすと主張する。
物理共形境界条件を設計するために,MPSの対称性特性を利用する。
Ising, Potts, and free compact boson CFTsによって記述された臨界格子モデルを用いて、対称性と関連する変形が共形境界に与える影響を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:18:23 GMT)
Thermodynamics-informed super-resolution of scarce temporal dynamics
data [2.2] 本稿では,物理系の測定値の分解能を高め,その時間進化を予測する手法を提案する。
本手法では, 逆自己エンコーダを用いて全順序モデルの次元性を, 先行値に適合するように強制される潜在変数の集合に還元する。
第2のニューラルネットワークは、潜伏変数の物理的構造を学び、その時間的進化を予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:46:45 GMT)
TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular
Simulations [2.2] 本稿では,TorchMD-Netソフトウェアにおける大幅な進歩について述べる。
TorchMD-Netのより包括的で汎用的なフレームワークへの進化が強調されている。
最も顕著な拡張は、計算効率の大幅な改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:27:06 GMT)
Implicit Regularization via Spectral Neural Networks and Non-linear
Matrix Sensing [2.2] スペクトルニューラルネットワーク(SNN)は行列学習問題に特に適している。
SNNアーキテクチャは本質的にバニラニューラルネットよりも理論解析に適していることを示す。
我々は、SNNアーキテクチャは、幅広い種類の行列学習シナリオにおいて、幅広い適用性を持つ可能性があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:28:01 GMT)
On the power of graph neural networks and the role of the activation
function [2.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性に関する新しい結果を示す。
部分的活性化を持つ任意のGNNに対して、GNNが任意の反復数までルートを区別できないような、深さ2の非同型ルート木が一対存在することを証明している。
このことは、ニューラルネットワークの活性化関数を変更すると、グラフニューラルネットワークのパワーが劇的に変化することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:06:24 GMT)
AsymFormer: Asymmetrical Cross-Modal Representation Learning for Mobile
Platform Real-Time RGB-D Semantic Segmentation [2.1] AsymFormerはリアルタイムRGB-Dセマンティックセグメンテーションのための新しいネットワークである。
計算資源の分布を最適化することにより、超流動パラメータの最小化を目標とする。
AsymFormerは65 FPSの推論速度を達成し、混合精度の量子化を実装した後、79 FPSの印象的な推論速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:50:39 GMT)
On the dynamics of three-layer neural networks: initial condensation [2.0] 凝縮は、勾配法が自然にニューラルネットワークの複雑さを減少させるときに起こる。
有効動力学の爆破特性を確立し, 凝縮の発生に十分な条件を示す。
また, 深部行列分解における凝縮と低ランクバイアスの関係についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:54:10 GMT)
Efficient Contextformer: Spatio-Channel Window Attention for Fast
Context Modeling in Learned Image Compression [1.9] 学習画像に対する変換器に基づく自己回帰的文脈モデルである、効率的なコンテキストフォーマ(eContextformer)を導入する。
並列コンテキストモデリングのためのパッチワイド、チェッカー、チャンネルワイドのグルーピングテクニックを融合する。
モデル複雑性が145倍、デコード速度が210Cx向上し、Kodak、CLI、Tecnickデータセット上での平均ビット節約を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:01:23 GMT)
Adapting Learned Image Codecs to Screen Content via Adjustable
Transformations [1.9] 本稿では,基礎となるベースラインの動作フローを変更することなく,パラメータ化および可逆線形変換を符号化パイプラインに導入することを提案する。
我々のエンドツーエンドのトレーニングソリューションは、ベースラインのコンプレックスと比較して最大10%のSC圧縮を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:34:14 GMT)
Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference [1.9] CMPEは,スケーラブルで高速でアモータイズされたニューラルネットワークのための新しい自由形式の条件付きサンプルである。
基本的に連続的な確率フローを蒸留し、制約のないアーキテクチャで高速な数発の推論を可能にする。
ハイ次元ベイズ・デノナイジング実験において競争性能を達成し,腫瘍球状成長のマルチスケールモデルの推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:21:41 GMT)
Intensive Care as One Big Sequence Modeling Problem [1.9] 本稿では、患者と医療提供者とのインタラクションをイベントストリームとして表現する、シーケンスモデリングとしてのヘルスケアのパラダイムを提案する。
我々はMIMIC-IVデータセットから一様イベントストリームフォーマットに異種臨床記録を変換したシーケンスモデリングベンチマークMIMIC-SEQを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:36:55 GMT)
A Quantum Approach to Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) [1.9] 本稿では,機械学習データセットにおけるクラス不均衡の問題を解くために,Quantum-SMOTE法を提案する。
この方法はスワップテストや量子回転といった量子プロセスを用いて合成データポイントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:46:36 GMT)
Two-scale Neural Networks for Partial Differential Equations with Small
Parameters [1.8] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた偏微分方程式(PDE)を小さなパラメータで解くための2スケールニューラルネットワーク手法を提案する。
提案手法は, トラルニケートパラメータの探索にフーリエ特徴やその他の計算的課税を加えることなく, 簡単な方法で小さなパラメータでPDEを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:57:45 GMT)
Towards AI Accountability Infrastructure: Gaps and Opportunities in AI
Audit Tooling [1.8] 監査は、デプロイされた人工知能(AI)システムのリスクと限界を特定するための重要なメカニズムである。
私たちは利用可能なAI監査ツールの現在のエコシステムをマップします。
我々は、多くのAI監査実践者にとって、ニーズの全範囲を適切にサポートするリソースが不足していると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:52:54 GMT)
QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for
Generative Counterfactual Explanations [1.8] Quantified Uncertainty Counterfactual Explanations (QUCE) は、経路の不確実性を最小化する手法である。
そこで本研究では,QUCEが説明文の提示時に不確実性を定量化し,より確実な逆実例を生成することを示す。
本稿では,QUCE法の性能を,経路に基づく説明法と生成対実例の両方の競合手法と比較することによって示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:00:08 GMT)
The Impact of Loss Functions and Scene Representations for 3D/2D
Registration on Single-view Fluoroscopic X-ray Pose Estimation [1.8] 我々はまずデジタル再構成ラジオグラフィー(DRR)の効率的な計算のための微分可能プロジェクションレンダリングフレームワークを開発する。
次に, 合成したDRRの画像差を, 地表面の蛍光X線画像に対して定量化する, 様々な候補損失関数を用いて, 反復降下によるポーズ推定を行う。
Mutual Information Loss を用いて,50 人の頭蓋骨の断層X線データを用いて行ったポーズ推定を総合的に評価した結果,DiffProj における識別 (CBCT) とニューラル (NeTT/mNeRF) のシーン表現のどちらを用いたかが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:41:58 GMT)
Advancing sleep detection by modelling weak label sets: A novel weakly
supervised learning approach [1.7] 本研究では,弱い教師付き学習を用いた睡眠検出手法を提案する。
提案手法は、従来の睡眠検出アルゴリズムによって生成された予測から導かれる弱いラベルの集合に依存する。
ソフトクロスエントロピーで訓練されたglslstmは、従来の睡眠検出アルゴリズムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:30:01 GMT)
SoK: Cryptocurrency Wallets -- A Security Review and Classification based on Authentication Factors [1.7] 本稿では,ユーザの視点から,既存の暗号通貨ウォレットソリューションの認証方法と要因についてレビューする。
ブロックチェーンに対する$k-factor$認証と、認証ファクタに対する$k-factor$認証の概念を定義します。
我々は、しきい値の署名と、中央集権的な当事者による署名取引に対応するために、分類を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:26:05 GMT)
The Second Round: Diverse Paths Towards Software Engineering [1.7] 平均して、女性は男性よりもソフトウェア工学の研究に後で適用します。
ライブイベントやプラットフォームにおける個人的なガイダンスは、女性にとって最も影響力がある。
教師やソーシャルメディアは男性に大きな影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:31:12 GMT)
FedLPPA: Learning Personalized Prompt and Aggregation for Federated
Weakly-supervised Medical Image Segmentation [1.7] フェデレートラーニング(FL)は、ポリシーやプライバシの懸念によって引き起こされるデータサイロの課題を効果的に緩和する。
従来の集中型FLモデルは、特に医学的文脈において、多様なマルチセンターデータに対応している。
医用画像セグメンテーションのための不均一な弱い監督を均一に活用するために,学習可能なプロンプトとアグリゲーション(FedLPPA)を備えた新規なパーソナライズFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:41:32 GMT)
Universal device for two-qubit entangled measurements via photonic
quantum walks [1.6] 本研究では,非理想状態からでも最適方向推定を再現できることを示す。
棄権により,方向推定スコアの10倍以上の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:37:08 GMT)
On Feynman--Kac training of partial Bayesian neural networks [1.6] 部分ベイズニューラルネットワーク(pBNN)は、完全なベイズニューラルネットワークと競合することが示されている。
本稿では,Feynman-Kacモデルのシミュレーションとして,pBNNのトレーニングを定式化した効率的なサンプリングベーストレーニング戦略を提案する。
提案手法は, 予測性能において, 技術状況よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:35:00 GMT)
Simple, unified analysis of Johnson-Lindenstrauss with applications [1.6] ジョンソン・リンデンシュトラウス(JL)補題の単純かつ統一的な解析法を提案する。
提案手法は, 球面, バイナリコイン, スパースJL, ガウスモデル, ガウスモデルなど, JL フレームワーク下での様々な構成を統一する。
私たちの貢献の中心は、ハンソン・ライトの不等式から高次元への革新的拡張であり、明示的な定数で完備である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:05:09 GMT)
Probability Tools for Sequential Random Projection [1.6] 逐次ランダムプロジェクションに適した最初の確率的フレームワークを提案する。
この解析は、確率変数の逐次的依存と高次元の性質によって複雑である。
自己正規化過程において混合法を用いることで、所望の非漸近確率境界を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:47:33 GMT)
Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with
Shallow Shadows [1.4] 本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態のキャラクタリゼーションのための,頑健な浅層影プロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。
この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:53:32 GMT)
Multi-level protein pre-training with Vabs-Net [1.4] 本研究では, 3次元タンパク質鎖上でのスパンマスク事前学習戦略を導入し, 残基および原子の有意義な表現を学習する。
これにより、多様な下流タスクに適したタンパク質表現を学習するための、シンプルで効果的なアプローチが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:25:17 GMT)
Series of Hessian-Vector Products for Tractable Saddle-Free Newton
Optimisation of Neural Networks [1.4] 絶対値固有値を持つ正逆 Hessian を,一階乗算可能な最適化アルゴリズムで効率的に利用できることを示す。
この級数のt-runは、他の1階と2階の最適化手法に匹敵する新しい最適化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:13:44 GMT)
Deep Learning-Based Speech and Vision Synthesis to Improve Phishing
Attack Detection through a Multi-layer Adaptive Framework [1.3] 現在のアンチフィッシング法は、攻撃者が採用する高度化戦略のために、複雑なフィッシングに対して脆弱なままである。
本研究では,Deep LearningとRandon Forestを組み合わせて,画像の読み上げ,ディープフェイクビデオからの音声合成,自然言語処理を行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:47:52 GMT)
SDF2Net: Shallow to Deep Feature Fusion Network for PolSAR Image
Classification [1.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は, PolSAR画像の特徴を捉える上で重要な役割を担っている。
本研究では,PolSAR画像分類において,Shallow to Deep Feature Fusion Network (SDF2Net) と呼ばれる複素数値CNNの3分岐融合を提案する。
その結果、提案手法は全体的な精度の向上を示し、AIRSARデータセットは1.3%、0.8%、ESARデータセットは0.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:46:21 GMT)
Advancing Generative Model Evaluation: A Novel Algorithm for Realistic
Image Synthesis and Comparison in OCR System [1.2] 本研究は、生成モデル分野における重要な課題、特に合成画像の生成と評価について論じる。
合成画像のリアリズムを客観的に評価するための先駆的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、アラビア文字の手書き数字の現実的な画像の生成と評価の課題に対処するために特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:53:53 GMT)
Method to deterministically generate large-amplitude optical cat states [1.1] 大振幅光猫状態の決定的準備法を提案する。
量子マイクロシステムが大きな光子損失を被った場合でも, キャット状態の調製が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:09:27 GMT)
Quantum Distance Approximation for Persistence Diagrams [1.1] 永続図間の距離を推定するために,量子コンピュータの可能性を探る。
本稿ではワッサーシュタイン距離と$dc_p$距離の変分量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:16:17 GMT)
Time Series Analysis in Compressor-Based Machines: A Survey [1.0] 圧縮機ベースの機械は、生産と消費者のニーズを満たすのに不可欠である。
本研究の目的は, 断層検出, 故障予測, 予測, 変化点検出に関する最近の研究を調査することである。
上記の課題に対するアプローチを特定して分類し、採用したアルゴリズムを比較し、現状のギャップを浮き彫りにし、この分野における最も有望な研究方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:34:48 GMT)
Predicting machine failures from multivariate time series: an industrial
case study [1.0] 非ニューラル機械学習(ML)とディープラーニング(DL)モデルは、産業保守の文脈でシステム障害を予測するためにしばしば使用される。
本研究では, 予測窓の大きさと予測窓の大きさが, 故障予測モデルの性能に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:07:59 GMT)
Spectral Gap Superposition States [0.9] この研究は、量子系のスペクトルギャップを推定するための新しいNISQフレンドリーな手順を導入する。
断熱熱を利用して、スペクトルギャップ重畳状態を作成することができる。
本手法は, 1次元および2次元イジングモデルにおいて, 地上と第1励起状態の間のエネルギーギャップを推定し, 実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:42:26 GMT)
A Robust Cybersecurity Topic Classification Tool [0.9] 本研究は,21種類の機械学習モデルを,自然テキストにおけるサイバーセキュリティの議論を検出するトピック分類タスクとして訓練する。
我々は、サイバーセキュリティ関連テキストを検出するための決定メカニズムとして、21のトレーニングされた機械学習モデルの過半数を採決するサイバーセキュリティトピック分類(CTC)ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:18:22 GMT)
Comparing effectiveness of regularization methods on text
classification: Simple and complex model in data shortage situation [0.9] ラベル付きデータが少ない場合, 各種分類モデルに対する正規化手法の効果について検討する。
簡単な単語埋め込みモデルと複雑なモデルを比較する。
4つのテキスト分類データセットの正規化効果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:26:16 GMT)
Navigator: A Decentralized Scheduler for Latency-Sensitive ML Workflows [0.8] 我々は、GPU対応のワーカが協調して複雑なクエリを実行する分散システムにおけるMLクエリ処理について検討する。
このようなシステムでは、GPUメモリ管理とタスク配置の共スケジューリングが有望な機会である。
Navigatorは、リソースを効率的に使用しながら、仕事の遅延を減らすためにこれらの機能を統一する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:21:28 GMT)
Denoising Diffusion Models for Inpainting of Healthy Brain Tissue [0.8] 本論文は,健康な脳組織の局所的合成技術であるBraTS 2023への貢献である。
この課題の課題は、腫瘍組織を脳磁気共鳴(MR)画像の健康な組織に変換することである。
我々は、健康な組織を採取し、再び塗布されることを学ぶスライスを用いて訓練された2Dモデルを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:31:39 GMT)
Using AI libraries for Incompressible Computational Fluid Dynamics [0.8] 本稿では,AIソフトウェアとハードウェアの両方のパワーを数値モデリングの分野に持ち込む新しい手法を提案する。
提案手法を用いて, 対流拡散方程式, 非線型バーガース方程式, ブラフ体を過ぎる非圧縮性流れを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:00:50 GMT)
Hybrid Online Certificate Status Protocol with Certificate Revocation List for Smart Grid Public Key Infrastructure [0.7] Hsuらは、スマートグリッドメーターのセキュリティを強化するために、公開鍵インフラストラクチャ内の暗号スキームを提案した。
本稿では,Hybrid Online Certificate Status Protocol メカニズムを提案する。
我々のシミュレーションでは、メーターの挙動を模倣して効率を向上し、スマートグリッドメーターのランドスケープに合わせてより堅牢なアーキテクチャを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:15:21 GMT)
Scaling quantum computing with dynamic circuits [0.7] 量子コンピュータは、量子力学の法則で情報を処理している。
現在の量子ハードウェアはノイズが多く、短時間しか情報を保存できず、量子ビット(qubits)と呼ばれる数ビットに制限されている。
ここでは、これらの制限を、最大142量子ビットの周期接続を必要とする量子状態を生成するために、エラー軽減された動的回路と回路切断で克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:00:07 GMT)
Sequential transport maps using SoS density estimation and
$\alpha$-divergences [0.7] 輸送ベース密度推定法は, 近似密度から試料を効率よく生成できるため, 関心が高まりつつある。
我々は、合成されたKnothe-Rosenblatt (KR) マップの列の上に構築し、中間密度を近似する Sum-of-Squareimats (SoS) 密度と$alpha$-divergences の利用を探索する。
ベイジアン推論問題や教師なし学習タスクなど,いくつかのベンチマークで数値的に手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:52:58 GMT)
Lattice Hamiltonians and Stray Interactions Within Quantum Processors [0.6] 本研究は,格子ハミルトニアンを量子回路設計に組み込むことの重要性を強調した。
3体対2体層結合の強度を比較することにより、2量子ゲートの忠実度を高めるのに役立つ非自明な回路パラメータ領域を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:17:55 GMT)
IRFundusSet: An Integrated Retinal Fundus Dataset with a Harmonized
Healthy Label [0.6] 統合網膜ファンドセット(IRFundusSet)は、複数の公開データセットを統合し、調和させ、キュレートするデータセットである。
IRFundusSetはPythonパッケージで構成されており、調和を自動化し、PyTorchアプローチに従ってデータセットオブジェクトを活用する。
10の公開データセットが46064の画像で検討され、そのうち25406が新しいis_normalラベルのためにキュレートされ、3515はソース全体で健全であると見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:44:39 GMT)
Chronicles of CI/CD: A Deep Dive into its Usage Over Time [0.6] 本稿では、GitHubリポジトリを分析し、開発者がCI/CDに使用する技術を分析する。
最先端のCI/CDテクノロジのリストを使用して、GitHub検索APIを使用して、それぞれのテクノロジを使用してリポジトリを見つけます。
当社の時代におけるCI/CDテクノロジの使用状況の概要に加えて,過去12年間に何が起こったのかについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:20:11 GMT)
Prediction of the SYM-H Index Using a Bayesian Deep Learning Method with
Uncertainty Quantification [0.6] 本研究では,太陽風と惑星間磁場パラメータからパターンを協調的に学習する,SYMHnetという新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
SYMHnetは、入力として、NASAのSpace Science Data Coordinated Archiveが提供するパラメータ値の時系列を取る。
出力として、w が 1 または 2 である所定の時間点 t に対して、時間点 t + w 時間における SYM-H 指数値を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:23:35 GMT)
How to Measure Evidence and Its Strength: Bayes Factors or Relative
Belief Ratios? [0.6] ベイズ因子と相対的信念比の両方が証拠の原理を満たす。
ここでは、ベイズ因子の現在よく使われている定義の妥当性について疑問がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:48:28 GMT)
ACTrack: Adding Spatio-Temporal Condition for Visual Object Tracking [0.5] 視覚的物体追跡(VOT)において,物体の時間的関係を効果的にモデル化することが重要な課題である
既存の手法は外観に基づく類似性や長期関係モデリングによって追跡され、連続するフレーム間の時間的コンテキストは容易に見過ごされてしまう。
本稿では,大規模な記憶条件を持つ付加的前時間追跡フレームワークであるACTrackについて述べる。このフレームワークは,そのパラメータを凍結することにより,トレーニング済みバックボーンの品質と性能を保ち,トラッキングにおける時間関係をモデル化するためのトレーニング可能な軽量付加性ネットを作成する。
我々は空間的特徴と時間的順序の整合性を確保するための付加的なシアム畳み込みネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:34:08 GMT)
CGGM: A conditional graph generation model with adaptive sparsity for
node anomaly detection in IoT networks [0.5] 本稿では,マイノリティクラスに属するノードを多数生成することを目的として,CGGMと呼ばれる新しいグラフ生成モデルを提案する。
大規模な実験では、CGGMの合成データが様々な指標で最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:55:34 GMT)
Real-time Low-latency Music Source Separation using Hybrid
Spectrogram-TasNet [0.4] 本稿では、低レイテンシアプリケーションのための文献における現在のデミックスモデルの適用に関する課題について検討する。
本稿では,Hybrid Spectrogram Time- domain Audio separation Network HS-TasNetを提案する。
23ミリ秒のレイテンシでは、HS-TasNetはMusDBテストセットで4.65の信号対歪み比(SDR)を取得し、追加のトレーニングデータで5.55に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:26:33 GMT)
CAPT: Category-level Articulation Estimation from a Single Point Cloud
Using Transformer [0.4] 関節パラメータを推定する能力は、ロボット工学やコンピュータビジョンにおける様々な応用に不可欠である。
本稿では,Transformer を用いた点群からのカテゴリーレベルの調音推定手法を提案する。
提案手法は, 高精度で頑健な各種調音物体の接合パラメータと状態を高精度に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:53:16 GMT)
GmGM: a Fast Multi-Axis Gaussian Graphical Model [0.3] この領域の先行作業は、軸を共有する数個のテンソルにまたがって同時にこの表現を学習することによって一般化される。
我々のアルゴリズムは1軸あたり1つの固有分解しか使用せず、先行処理よりも桁違いのスピードアップを実現している。
合成データと実世界の5つのデータセットでモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:29:56 GMT)
Evaluation of Predictive Reliability to Foster Trust in Artificial
Intelligence. A case study in Multiple Sclerosis [0.3] 機械学習の失敗のスポッティングは、ML予測を使用して臨床上の決定を下す場合、最重要事項である。
我々は,任意のMLモデルのデプロイメントフェーズで使用可能なシンプルなアプローチを提案し,予測を信頼するか否かを提案する。
本手法は,デプロイメント中のML障害の可能性を見極めることによって,臨床医に効果的な支援を提供することを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:48:07 GMT)
Weighted Monte Carlo augmented spherical Fourier-Bessel convolutional
layers for 3D abdominal organ segmentation [0.3] フィルタ分解に基づく3次元群同変ニューラルネットワークは, 3次元画像特徴抽出において有望な安定性とデータ効率を示す。
本稿では、3次元医用画像分割のためのパラメータ共有アフィン群同変ニューラルネットワークについて述べる。
採用した非パラメータ戦略の効率性と柔軟性は、体積データに対する3次元アフィン群同変畳み込みニューラルネットワークの効率的な実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:30:07 GMT)
Enhancement of mechanical squeezing via feedback control [0.3] 連続的な位置計測とフィードバック制御を組み合わせた非古典的機械状態の生成について検討する。
フィードバックによるばね軟化は, 位置スクイーズを著しく向上させる可能性がある。
フィードバックは、バックグラウンドの機械的モードによってもたらされる劣化を軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:32:42 GMT)
Understanding the training of PINNs for unsteady flow past a plunging
foil through the lens of input subdomain level loss function gradients [0.3] 近年,水没境界法にインスパイアされた物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) は, 速度を正確に再構成し, 圧力を非定常流れを過ぎる物体の隠れ変数として回復する能力を示した。
懸垂翼を過ぎる流れを考えると、MB-PINNは地球物理学の損失緩和と物理に基づくアンダーサンプリング法を併用して訓練され、精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:27:54 GMT)
Digital Quantum Simulations of Hong-Ou-Mandel Interference [0.3] 本稿では,デジタル量子シミュレーションによるボゾン系,ビームスプリッタのシミュレーションについて論じる。
香港・奥羽・マンデル干渉実験を模擬し,ビームスプリッタの動作を模倣する量子回路の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:05:34 GMT)
Warm-Starting the VQE with Approximate Complex Amplitude Encoding [0.3] 変分量子固有解法(VQE)は、量子力学系の基底状態を決定する量子アルゴリズムである。
本稿では,VQEの初期パラメータ値を近似を用いて生成するウォームスタート手法を提案する。
このようなウォームスタートは、古典近似アルゴリズムと量子アルゴリズムの実りある組み合わせへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:15:25 GMT)
Identifying Potential Inlets of Man in the Artificial Intelligence Development Process [0.2] 本稿の目的は、WynterのバイオセントリックマンがどのようにAIライフサイクルで生み出されている技術で表現され、強化されているのかをよりよく理解することである。
この開発プロセスのデコンストラクションによって、一般的に人間が優先順位付けされていない方法や、その影響が疎外された人々にどのように影響するかを特定できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:52:18 GMT)
Automated Classification of Phonetic Segments in Child Speech Using Raw
Ultrasound Imaging [0.1] 音声障害 (SSD) は音声の発音の持続的障害であり、音声の明瞭さの低下と言語コミュニケーションの妨げとなる。
本研究では,超音波舌画像(UTI)とディープラーニングモデルを統合する技術ソリューションを提案する。
導入されたFusionNetモデルは、UTIデータを抽出したテクスチャ特徴と組み合わせてUTIを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:08:34 GMT)
Segment anything model for head and neck tumor segmentation with CT, PET
and MRI multi-modality images [0.0] 本研究は,最小限の人的プロンプトを必要とすると認識されるセグメンション・アプライシング・モデル(SAM)について検討する。
具体的には,大規模な医用画像を用いたSAMのバージョンであるMedSAMについて検討する。
本研究は,超微調整SAMのセグメンテーション精度が向上し,既に有効なゼロショット結果が得られたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:26:45 GMT)
syren-halofit: A fast, interpretable, high-precision formula for the
$\Lambda$CDM nonlinear matter power spectrum [0.0] シンボリック回帰を用いて、非線形スケールの単純な解析近似、$k_sigma$、有効スペクトル指数$n_rm eff$、曲率$C$を得る。
次に、ハロフィットの係数を広範囲の宇宙論と赤方偏移に合わせるように再最適化する。
提案手法は,現行のハロフィット実装の2350倍,アムコード実装の3170倍,EuclidEmulator2およびBACCOエミュレータの2680倍,64倍の速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:18:00 GMT)
Zero-shot generalization across architectures for visual classification [0.0] 未確認データへの一般化はディープネットワークにとって重要なデシダータムであるが、その分類精度との関係は不明確である。
我々は、ディープ・コンボリューショナル・ネットワーク(CNN)からトランスフォーマー(transformer)に至るまで、一般的なネットワークが、レイヤやアーキテクチャ全体にわたって、目に見えないクラスに外挿する能力に変化があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:04:43 GMT)
ViTaL: An Advanced Framework for Automated Plant Disease Identification
in Leaf Images Using Vision Transformers and Linear Projection For Feature
Reduction [0.0] 本稿では,植物葉画像中の疾患の自動識別のための堅牢な枠組みを提案する。
このフレームワークには、いくつかの重要なステージが組み込まれており、疾患の認識精度が向上している。
本報告では, 病原葉を全方位でスキャンするハードウェア設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:32:37 GMT)
Una interpretacion de colapso objetivo para los problemas de la medida y
la clasicalizacion donde no se conserva la informacion [0.0] この研究は古典化の問題を研究し、それらを単一の問題、すなわち崩壊の問題に統一した。
この研究では、ブラックホールにおける古典化のプログラムの拡張を行い、その熱力学における崩壊の役割について(まだ開発中のレベルで)説明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:56:37 GMT)
Time series generation for option pricing on quantum computers using
tensor network [0.0] 金融、特にオプション価格は、量子コンピューティングの恩恵を受ける可能性のある、有望な産業分野である。
時系列生成のための生成モデルとして, Matrix Product State (MPS) を用いた新しいアプローチを提案する。
我々は,MPSモデルがヘストンモデルで経路を生成する能力を示し,量子コンピュータ上での経路依存オプションの価格設定の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:29:24 GMT)
Thermodynamic perspective on quantum fluctuations [0.0] 小さな長さスケールでは、力学は揺らぎに支配されるが、大規模ではゆらぎは無関係である。
我々は、ゆらぎの力とゆらぎの定理という、一般的に別々に考えられている2つの密接に関連する研究分野を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:15:43 GMT)
The cross-sectional stock return predictions via quantum neural network
and tensor network [0.0] 本稿では,量子および量子に着想を得た機械学習アルゴリズムのストックリターン予測への応用について検討する。
本研究では、雑音の多い中間規模量子コンピュータに適したアルゴリズムである量子ニューラルネットワークと、量子に着想を得た機械学習アルゴリズムであるテンソルネットワークの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:49:22 GMT)
The Seeker's Dilemma: Realistic Formulation and Benchmarking for
Hardware Trojan Detection [0.0] 本研究は,ハードウェアトロイジャン検出(HT)の現実的問題を明確に定義することにより,ハードウェア設計分野におけるセキュリティ研究の進展に焦点を当てる。
目標は、HT検出をより現実世界に近いものにモデル化すること、すなわち、この問題を"The Seeker's Dilemma"と表現することである。
我々はHTフリーとHT感染した再構成回路を混合したベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:14:01 GMT)
The Mechanical Turkness: Tactical Media Art and the Critique of
Corporate AI [0.0] 私は、クリエイティブエージェンシーを象徴するアートプラクティス、クラウドソースの労働、そしてAI技術の社会的ルーツを明らかにするためにアートメイキングを委譲するアートプラクティスについて議論します。
私は、現代AIによる科学、技術、経済、社会の幅広い問題を示す詩的な特徴を持つ作品に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:16:50 GMT)
The Hadamard gate cannot be replaced by a resource state in universal
quantum computation [0.0] 我々は、ある固定資源の量子状態で実行される演算を含む量子計算のモデルを考える。
我々は、この文脈におけるコヒーレンス(あるいは重ね合わせ)の役割に焦点を当て、アダマール門を通して例示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:12:59 GMT)
Symmetry of graphs and perfect state transfer in Grover walks [0.0] グラバーウォークにおけるグラフの対称性と完全状態移動の関係について検討する。
完全状態移動を許容する価4ドルまでの循環グラフを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:20:09 GMT)
Supervised machine learning for microbiomics: bridging the gap between
current and best practices [0.0] 機械学習(ML)は、臨床微生物学の革新を加速する。
ここでは、マイクロバイオミクスデータへの教師付きMLの適用における現在のプラクティスのスナップショットをキャプチャする。
実験設計における様々なアプローチのメリットについて,データ駆動型アプローチをステアディスカッションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:49:26 GMT)
Study of quantum non-locality by CHSH function and its extension in
disordered fermions [0.0] 準周期性障害下でのフェルミオン多体系の量子非局在性について検討する。
特に臨界状態と遷移点において、系の一部の隣接する3つの量子ビット MKS は有限確率の量子非局所違反状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:54:58 GMT)
Spontaneously sliding multipole spin density waves in cold atoms [0.0] レーザー駆動型ルビジウム原子の基底状態における自発ドリフト結合スピンと四極子密度波の観測について報告する。
この観測は、非平衡磁気系における新しい輸送過程を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:36:10 GMT)
Sparse Variational Contaminated Noise Gaussian Process Regression for
Forecasting Geomagnetic Perturbations [0.0] 本研究では,スパース変分ガウス過程(SVGP)に基づく拡張性推論アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 人工ニューラルネットワークベースラインと比較して, 類似のカバレッジと精度の予測間隔が短いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:08:57 GMT)
Shallow unitary decompositions of quantum Fredkin and Toffoli gates for
connectivity-aware equivalent circuit averaging [0.0] 制御されたSWAPと制御されたNOTゲートは、可逆的な古典計算の提案の中心である。
トーフォリゲートとフレドキンゲートに論理的に等価な回路を複数用意する。
また, 短期量子コンピュータ上でのコヒーレントな誤差を緩和する上で, 得られた分解の顕著な効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:55:34 GMT)
Securing OPEN-RAN Equipment Using Blockchain-Based Supply Chain Verification [0.0] 本稿では,そのライフサイクルを通じてOPEN-RAN機器をセキュアにするための,ブロックチェーンベースの新たなアプローチを提案する。
私たちは、実績を追跡するために、タンパー耐性のエコシステムを設計します。
OPEN-RANサプライチェーンを安全な状態にし、さらなる研究と実世界の展開を後押しする、明確な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:58:32 GMT)
Role of Dilations in Reversing Physical Processes: Tabletop
Reversibility and Generalized Thermal Operations [0.0] 2つのレシピは、古典的および量子形式論の両方において、厳密に同一であることを示す。
逆チャネルが適切に定義されている場合、製品保存はテーブルトップの可逆性に十分な条件であるが必要ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:05:19 GMT)
Ricci flow-guided autoencoders in learning time-dependent dynamics [0.0] 時間的非線形力学、特に偏微分方程式(PDE)を学習するための多様体に基づくオートエンコーダ法を提案する。
これは、物理学的インフォームドな設定でリッチフローをシミュレートすることで実現でき、また、リッチフローが経験的に達成されるように、多様体の量と一致させることができる。
本稿では,周期性やランダム性などの望ましい特徴を包含するPDEを用いた数値実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:46:10 GMT)
Rate Function Modelling of Quantum Many-Body Adiabaticity [0.0] 量子多体系の相互作用における断熱過程のダイナミクスについて検討する。
我々は多体システムにおける断熱性の概念を制御・定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:10:33 GMT)
Quantum algorithm for the Vlasov simulation of the large-scale structure
formation with massive neutrinos [0.0] 特に、巨大ニュートリノは宇宙の大規模構造(LSS)の形成に影響を及ぼす。
我々は、ニュートリノの位相空間分布を符号化する量子状態を生成するためにハミルトニアンシミュレーションを実行する。
これはLSSシミュレーションのための最初の量子アルゴリズムであり、精度を保証して実用的関心の量を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:40:35 GMT)
Quantum Nonlocality: how does Nature do it? [0.0] 本稿では,文脈性,アインシュタイン因果性,グローバル対称性の重要性を論じる。
物理学や認知科学におけるベルの不平等の違反は、ボーアの文脈性の概念を用いて説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 23:00:20 GMT)
Quantum Computing in Logistics and Supply Chain Management - an Overview [0.0] この研究は、量子コンピューティングのロジスティクスとサプライチェーン管理への統合を探求している。
本稿では,ルーティング,ロジスティックネットワーク設計,艦隊維持,貨物積み込み,予測,スケジューリング問題に対する量子的アプローチの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:04:08 GMT)
Quantum Circuit Discovery for Fault-Tolerant Logical State Preparation
with Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,コンパクトかつハードウェアに適応した量子回路を自動検出する強化学習を提案する。
RLは、最大15個の物理量子ビットのハードウェア制約を伴わない結果よりも、ゲートと補助量子ビットの少ない回路を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:55:13 GMT)
Pyramidal Hidden Markov Model For Multivariate Time Series Forecasting [0.0] 隠れマルコフモデル(HMM)は、その現在の値と以前の値に基づいて時系列の将来値を予測することができる。
本稿では,複数の多段階状態をキャプチャ可能なピラミッド隠れマルコフモデル(PHMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:10:07 GMT)
PureLottery: Fair and Bias-Resistant Leader Election with a Novel Single-Elimination Tournament Algorithm [0.0] リーダ選挙(LE)は分散システムとブロックチェーン技術において重要であり、ひとつの参加者がリーダとして行動することを保証する。
従来のLEメソッドは、しばしば分散乱数生成(RNG)に依存しており、操作の脆弱性、公平性の欠如、検証遅延関数(VDF)や公開検証秘密共有(PVSS)といった複雑な手順の必要性といった問題に直面している。
この学説はランダム化されたLEに対する新しいアプローチを示し、ゲーム理論的な仮定を利用して、参加者がリーダーとして選ばれることを目指して、機会を減少させる行為を自然に避ける。
この観点は、分散化の必要性を排除してLEを単純化する
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:30:17 GMT)
Prequantisation from the path integral viewpoint [0.0] ファインマン積分における因子 $expbig[(i/hbar)S(gamma)big]$ の量子力学的許容可能な定義は、単射に置かれる。
この因子の異なる許容された式 -- 等価な前列化 -- は分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:57:04 GMT)
Predicting O-GlcNAcylation Sites in Mammalian Proteins with Transformers
and RNNs Trained with a New Loss Function [0.0] O-Glc Nacylationサイトを確実に予測する方法は、2023年まで利用できなかった。
この記事はまず、トランスフォーマーエンコーダを使ってこれらのメトリクスを改善することを試みた。
そこで我々は、重み付き焦点微分可能MCCと呼ばれる新しい損失関数を作成し、分類モデルの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:53:02 GMT)
Predicting Instability in Complex Oscillator Networks: Limitations and
Potentials of Network Measures and Machine Learning [0.0] 我々は46の関連するネットワーク測度を収集し、小さなサブセットが安定性を確実に予測できないことを発見した。
GNNの性能は、すべてのネットワーク測度とノードワイズ機械学習を組み合わせることでのみ一致できる。
このことは,ネットワーク計測と関数の相関関係が誤解を招く可能性があり,GNNが構造と安定性の因果関係をかなりよく捉えていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:34:08 GMT)
Particle detectors under chronological hazard [0.0] 我々は,CTCから因果的に切り離された時空領域に局所粒子検出器を配置することにより,時間マシンを特徴付ける閉時間曲線(CTC)の存在をいかに認識できるかを分析する。
我々の研究は、検出器がCTCが存在するかどうかを判断できるだけでなく、検出器が幾何学的情報から位相的情報を分離し、CTCなしで周期的時空を区別できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Outlier-Detection for Reactive Machine Learned Potential Energy Surfaces [0.0] 反応分子ポテンシャルエネルギー表面(PES)に、大きな予測誤差(外乱)を持つサンプルを検出する不確かさ定量(UQ)を適用する。
The three method - Ensembles, Deep Evidential Regression (DER), and Gaussian Mixture Models (GMM) were applied to the H-transfer reaction between $it syn-$Criegee and vinyl hydroxyperoxide。
その結果, アンサンブルモデルが外乱検出に最適な結果となり, 次いでGMMが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:01:21 GMT)
Origami: (un)folding the abstraction of recursion schemes for program
synthesis [0.0] 遺伝的プログラミングは入力仕様を満たす正しいプログラムを探索する。
特定の課題はループと再帰を扱う方法であり、終わらないプログラムを避けることである。
再帰スキーマは、データ生産と消費の組み合わせを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:13:38 GMT)
Optimal control transport of neutral atoms in optical tweezers at finite
temperature [0.0] ライドバーグ量子コンピュータにおける中性原子の輸送は、グリッドの初期配置の重要なステップである。
有限温度における光ツイーザ中における中性原子の輸送に対する最適制御と量子速度制限の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:00:02 GMT)
OpenAPI Specification Extended Security Scheme: A method to reduce the prevalence of Broken Object Level Authorization [0.0] API Securityは、OpenAPI標準の標準化された承認が欠如していることを考えると、懸念すべきトピックである。
本稿では,APIセキュリティにおける第1の脆弱性として,Broken Object Level Authorization(BOLA)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:33:25 GMT)
OneLog: Towards End-to-End Training in Software Log Anomaly Detection [0.0] OneLogは文字レベルでCNN(Conal Neural Networks)を使用して数字、数字、句読点を取得する。
Onelogは私たちのデータセットで最先端のパフォーマンスを提供します。
プロジェクト間の異常検出は、1つのプロジェクトペアで可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:07:34 GMT)
One-Half Topological Number in Entangled Quantum Physics [0.0] トポロジカル位相は、放射磁場の結果としてヘッジホッグ構造を示すスピン-1/2のブロッホ球からの量子物理学で設計することができる。
バンド構造における絡み合った波動関数の応用を示し、運動量空間に局所的位相マーカーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:49:16 GMT)
On the variety of X-states [0.0] 我々は、$scr X$ 上の$G$-不変有理関数の体が、次数 2,2n-1-n-1$ の複素数に対して純粋に超越的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:34:58 GMT)
Note: Evolutionary Game Theory Focus Informational Health: The Cocktail
Party Effect Through Werewolfgame under Incomplete Information and ESS Search
Method Using Expected Gains of Repeated Dilemmas [0.0] 非完全情報ゲームにおけるカクテルパーティー効果による情報破壊の実態を考察する。
疑似ニュースの汚染リスクがランダムに割り当てられると仮定して,各戦略選択の利得と進化安定戦略(ESS)の形成過程を数学的にモデル化し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:10:34 GMT)
Note on simple and consistent gateset characterization including
calibration and decoherence errors [0.0] 高忠実度量子コンピュータを構築するには、ゲートエラーのキャラクタリゼーションに効率的な方法が必要である。
モデルゲートセットにおけるデコヒーレンスに対応するパラメータを決定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 18:01:18 GMT)
Non-Hermitian Pseudomodes for Strongly Coupled Open Quantum Systems:
Unravelings, Correlations and Thermodynamics [0.0] Pseudomode フレームワークは、非マルコフ環境に結合した開量子系の力学の正確な記述を提供する。
提案手法は, 有限温度下の下水環境をモデル化するために必要な擬似モデムの数を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:12:33 GMT)
NoRA: A Tensor Network Ansatz for Volume-Law Entangled Equilibrium
States of Highly Connected Hamiltonians [0.0] 本稿では,体積法の絡み合いと大規模基底状態の縮退を緩和できるテンソルネットワークアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは,SYKモデルの接地空間の絡み合いや複雑さを捉えるのに十分な表現性を持っていることを示す。
我々はSYKモデルにインスパイアされた一連の符号を導入し、高重量安定器のコストで一定速度と線形距離を選択できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:11:27 GMT)
Method of Tracking and Analysis of Fluorescent-Labeled Cells Using
Automatic Thresholding and Labeling [0.0] 本稿では,細胞を効率的に追跡し,細胞質と核のシグナル比を定量的に検出する新しい方法を提案する。
自動しきい値とラベル付けアルゴリズムを用いて,各セルの位置を画像間で比較し,セルの信号比を連続的に測定・解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:33:03 GMT)
Measurement induced transitions in non-Markovian free fermion ladders [0.0] 自由フェルミオンの2つの結合鎖について検討し,その1つは興味の系として機能し,1つは入浴として機能する。
浴槽鎖はマルコフ測定の対象となり、システム鎖に作用するマルコフ非散逸ダイナミクスが有効となる。
我々は、系の連鎖力学の非マルコビアン性を定量化し、我々の研究するパラメータの体系において、より強い非マルコビアン性はシステム内のより大きな絡み合いと関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:00:31 GMT)
Many-body perturbation theory for strongly correlated effective
Hamiltonians using effective field theory methods [0.0] 我々は多体理論の拡張手法を開発する。
我々は、適切な極限を再現するために調整された自由パラメータを含むことで、レイリー=シュリンガー摂動理論の定式化を一般化する。
超低温原子、核、凝縮物質物理学に関連する様々な系の基底状態は、標準多体理論の妥当性の領域を超えた質的に再現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:55:05 GMT)
Machine Learning Driven Global Optimisation Framework for Analog Circuit Design [0.0] アナログ回路設計のための機械学習駆動最適化フレームワークを提案する。
最適化アルゴリズムを指向するために,機械学習モデルとスパイスシミュレーションを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:51:00 GMT)
Looking for Complexity at Phase Boundaries in Continuous Cellular
Automata [0.0] 本稿では,2つの位相間の境界に横たわるパラメータを効率的に生成する「位相遷移ファインダ(PTF)」アルゴリズムを提案する。
このような点が複雑な挙動を示す傾向が強く、PTFをレニアに適用することで2倍以上の興味深い挙動の頻度を増大させることができることが確認できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:28:18 GMT)
Looking Right is Sometimes Right: Investigating the Capabilities of
Decoder-only LLMs for Sequence Labeling [0.0] 最近のデコーダのみの大規模言語モデル(LLM)は、より小さなステートベースのエンコーダと同等に動作する。
因果マスクを階層的に除去することで,IEタスク上でのオープンLLMのSL性能を向上させる手法について検討する。
その結果,層依存性CM除去によるオープンLCMは,強いエンコーダや命令調整LDMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:48:17 GMT)
Large language models as probes into latent psychology [0.0] 言語モデルはフレキシブルなシミュレーションツールとして受け入れられるべきである、と私たちは主張する。
モデル自体が人間の心と同一視される、あるいは人為的な形態化されてはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:21:04 GMT)
Lane2Seq: Towards Unified Lane Detection via Sequence Generation [0.0] Lane2Seqは、レーン検出のための新しいシーケンス生成ベースのフレームワークである。
シーケンス生成タスクとしてレーン検出をキャストすることで、様々なレーン検出フォーマットを統一する。
Lane2Seqはベンチマークで競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 03:13:48 GMT)
LCEN: A Novel Feature Selection Algorithm for Nonlinear, Interpretable
Machine Learning Models [0.0] 本稿では,非線形で解釈可能な機械学習モデルを作成するためのLASSO-Clip-EN (LCEN)アルゴリズムを提案する。
LCENはさまざまな人工的および経験的データセットでテストされており、他の一般的なアーキテクチャよりも正確でスペーサーなモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:26:48 GMT)
Integrated, bright, broadband parametric down-conversion source for
quantum metrology and spectroscopy [0.0] 本研究では, グループ速度マッチングしたニオブ酸リチウム導波路を用いた2色SPDC源の試作を行った。
狭帯域のバンドポンプをブロードバンドパルスに変換することにより、生成した光子対の相関時間は$Delta tau approx 120,textfs$であり、狭帯域の$Delta omega_p ll 1,textMHz$はCWポンプ光の強い周波数絡みを生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:57:16 GMT)
How to Partition a Quantum Observable [0.0] 本稿では、ヒルベルト空間や構成空間の分割から継承される開量子系における量子可観測物の分割について述べる。
この分割は、一般の非局所可観測性に対する不均一連続性方程式の定義につながる。
ヒルベルト空間分割は、熱力学の法則と一致するフォン・ノイマンエントロピーの唯一の分割である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:49:27 GMT)
High-rate Generation and State Tomography of Non-Gaussian Quantum States
for Ultra-fast Clock Frequency Quantum Processors [0.0] ブロードバンド非ガウス状態の高速生成とその量子トモグラフィーについて述べる。
我々は非ガウス状態生成を0.9MHzで実証した。
超伝導検出器のタイミングジッタの制限を克服できれば、光量子プロセッサに対する非ガウス状態の生成と検出は、OPAで可能かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:57:23 GMT)
Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits [0.0] グラフニューラルネットワークアーキテクチャに従うニューラルネットワークの計算能力の特徴付けを行う。
多様なアクティベーション関数と実数演算を用いたGNNの表現率の正確な対応性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:04:06 GMT)
Generative AI and Copyright: A Dynamic Perspective [0.0] ジェネレーティブAIは、クリエイティブ産業をディスラプトしようとしている。
コンテンツが生成的AIモデル(フェアユース標準)のトレーニングに使用されているクリエーターへの補償と、著作権保護(AI-コピーライトビリティ)のためのAI生成コンテンツの適性は重要な問題である。
本稿では、これらの2つの規制問題とその相互作用の経済的意味をよりよく理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:12:48 GMT)
Full quantum state control of chiral molecules [0.0] 選択された回転状態は、テーラーマイクロ波場を用いて選択されたエナンチオマーに対して濃縮することができる。
96%のエナンチオマー純度がラセミミクス混合物から得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:32:23 GMT)
Fibre-integrated van der Waals quantum sensor with an optimal cavity
interface [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)からのホール型円形ブラッグ格子キャビティの設計と製造
我々は, 光学活性スピン欠陥をキャビティ内に設計し, 決定論的パターン伝達技術を用いて光ファイバーとキャビティを統合した。
ファイバー集積化hBN空洞は、hBNのスピン欠陥からの光信号の効率的な励起と収集を可能にし、全ファイバー集積量子センサーを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:17:20 GMT)
Fast storage of photons in cavity-assisted quantum memories [0.0] 理想的な量子メモリは、任意の光パルスを単位効率で保存することができる。
これは、パルスがメモリの帯域幅よりも長い時間を持つ断熱的な状態で動作する必要がある。
我々は、パルスの持続時間に関係なく、記憶・検索プロセスの効率を最適化するための効果的な戦略を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:19:40 GMT)
Exoplanets Prediction in Multi-Planetary Systems and Determining the
Correlation Between the Parameters of Planets and Host Stars Using Artificial
Intelligence [0.0] 我々は、少なくとも3つ以上の確認済みの惑星を収容する229個の多惑星系で、さらに太陽系外惑星を探索する。
我々は効率的な機械学習手法を用いて、762個の太陽系外惑星と8個の太陽系外惑星からなるデータセットを解析した。
巨大惑星では、惑星半径と主星の質量の間に強い相関関係が見られ、惑星形成と恒星の性質の関係に関する興味深い洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:28:08 GMT)
Evaluation of block encoding for sparse matrix inversion using QSVT [0.0] QSVTを用いて方程式の線形系を解く3つのブロック符号化法を評価する。
エンコーダの性能は30のテストケースを用いて評価する。
QSVTの性能は近似誤差に耐性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:13:41 GMT)
Enhanced entanglement in multi-bath spin-boson models [0.0] スピン結合を3つの独立した浴槽に等方的に考える。
複数浴室との結合は, スピンと環境との絡み合いを0温度で著しく増大させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:09:30 GMT)
Engineering Quantum Light Sources with Flat Optics [0.0] このレビューは、平面光学を利用して量子光源を生成する最近の進歩に焦点を当てている。
具体的には、非線形準曲面における自然パラメトリックダウンコンバージョンによる絡み合った光子対の生成について検討する。
これらのソースの多様な適用範囲について論じ、この分野における現在の課題と展望を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 04:32:58 GMT)
Emergent Time and Time Travel in Quantum Physics [0.0] 量子論においてハミルトンの制約を実装する玩具モデルについて検討する。
時間の創発的な概念がタイムトラベルの具体性について私たちに教えてくれるものを理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:18:23 GMT)
Electron-beam annealing of Josephson junctions for frequency tuning of
quantum processors [0.0] 電子ビームを用いて定周波量子ビットをチューニングし、ジョセフソン接合を局所的に無視する手法を提案する。
ジャンクションバリア抵抗の増大と減少を両立する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:43:51 GMT)
Eigenstate switching of topologically ordered states using non-Hermitian
perturbations [0.0] 局所非エルミート摂動は、位相的に順序付けられた基底状態間の遷移を誘導することができる。
非ハーミティシティの制御は、フォールトトレラントな量子情報処理において有望な戦略であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:51:33 GMT)
Eigenstate entanglement entropy in the integrable spin-$\frac{1}{2}$ XYZ
model [0.0] 積分可能なスピン-$frac12$XYZ鎖の高励起固有状態のエンタングルメントエントロピーの平均と標準偏差について検討した。
平均固有状態絡み合いエントロピーは、量子カオス相互作用モデルの普遍的よりも小さい体積-法則係数を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 07:14:28 GMT)
Dynamical quantum phase transitions from random matrix theory [0.0] 我々は、ロシミットエコーを通してXYハイゼンベルクスピンチェーンのリアルタイムダイナミクスを探索する。
1) 再スケールされた臨界時に第3次相転移があり、決定する。
臨界値以下の場合、熱力学限界と有限鎖の差は系の大きさとともに指数関数的に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:35:52 GMT)
Dual chiral density wave induced oscillating Casimir effect [0.0] 密度および薄いクォーク物質中のクォーク場からどのようなカシミール効果が生じるかを検討する。
特に、二重カイラル密度波において、カシミールエネルギーは物質の厚さの関数として振動する。
この振動カシミール効果は、ワイル半金属の類似と見なされ、クォーク場の運動量空間におけるワイル点に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:05:21 GMT)
Doppler sensitivity and resonant tuning of Rydberg atom-based antennas [0.0] ライドバーグ原子の蒸気細胞は、原則としてどんなワイヤアンテナよりも感度が高い。
本稿では、Rydbergアンテナ感度に関する詳細な理論的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 21:36:29 GMT)
Digital simulation of convex mixtures of Markovian and non-Markovian
single qubit Pauli channels on NISQ devices [0.0] Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) 設定では、様々なノイズ源とエラーが実験の実行時に考慮されなければならない。
我々のゴールは、NISQデバイス上の単一キュービットパウリチャネルの凸混合をシミュレートするより複雑な問題を解決することである。
第1のケースでは、マルコフ単量子パウリチャネルの混合について検討し、第2のケースでは、非マルコフ単量子偏極チャネルの混合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:55:15 GMT)
Dielectric Loss due to Charged-Defect Acoustic Phonon Emission [0.0] 欠陥毎の損失は、主にホスト材料の特性に依存する。
ダイヤモンド、立方晶BN、AlN、SiCはこの点において最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:10:18 GMT)
Determinants of LLM-assisted Decision-Making [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の意思決定プロセスを強化するための多面的サポートを提供する。
本研究は,LCM支援による意思決定に影響を及ぼす決定因子の構造的概要と詳細な分析を提供する。
我々の発見は、人間とAIのコラボレーションにおける意思決定の質向上に不可欠であると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:24:50 GMT)
Deep Learning Detection Method for Large Language Models-Generated
Scientific Content [0.0] 大規模言語モデルは、人間が書いたものと区別できない科学的内容を生成する。
本稿では,ChatGPTを用いた科学テキスト検出手法であるAI-Catcherを提案する。
AI-Catcherの精度は平均37.4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:16:39 GMT)
Data-driven discovery of statistically relevant information in quantum
simulators [0.0] 合成量子物質における情報抽出の理論的枠組みを提案する。
我々は、支配的な自由度を特定するためのシステムに依存しないアプローチを実証する。
仮定不要のアプローチは、すぐに様々な実験プラットフォームに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 09:04:15 GMT)
Dancing the Quantum Waltz: Compiling Three-Qubit Gates on Four Level
Architectures [0.0] 本稿では,超伝導系アーキテクチャへの3量子ゲートのコンパイルのために,最適制御により合成された数個の3量子ゲートの直接対パルス実装について述べる。
Toffoliゲートの実行に一時的に高レベル状態を使用し、量子回路の忠実性を改善するために常に高レベル状態を使用する戦略を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:03:27 GMT)
Coupled Laplacian Eigenmaps for Locally-Aware 3D Rigid Point Cloud
Matching [0.0] ポイントクラウドマッチングは、コンピュータビジョン、医療、ロボット分野において重要な技術である。
局所構造を考慮したグラフラプラシアン固有写像に基づく新しい手法を提案する。
これらの高次元空間間の類似性は、形状に一致するような局所的な意味のあるスコアを与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:10:12 GMT)
Complexity Assessment of Analog Security Primitives Using the Disentropy of Autocorrelation [0.0] 本研究は,Pseudo-Random Number Generators (PRNG) などのセキュリティプリミティブに焦点を当てる。
このようなプリミティブは、アプリケーションに対する十分なセキュリティを保証するために、レスポンスにおいて高いレベルの複雑さやエントロピーを持つ必要があります。
自己相関の非エントロピーは、ApEnやFuzEnよりも優れたコントラストを持つアナログドメインとバイナリドメインにおいて、よく知られたPRNGと最適化されていないPRNGとを区別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 13:12:58 GMT)
Comparison of Distances and Entropic Distinguishability Quantifiers for
the Detection of Memory Effects [0.0] 本稿では,量子状態の微分可能性量化器に基づくメモリ効果記述のためのフレームワークについて考察する。
我々は,デコヒーレンスを施した2レベルシステムの特性評価において,異なる量化器の性能を考慮した検証を行った。
異なる量化器の性能は同じ物理情報を伝達するが、異なる感度を持つため、アプローチの堅牢性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:21:30 GMT)
Collaborative learning of common latent representations in routinely
collected multivariate ICU physiological signals [0.0] 本アルゴリズムは,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークと協調フィルタリングの概念を統合し,患者間で共通する生理的状態を同定する。
脳損傷者における脳内高血圧(IH)検出のための実世界ICU臨床データを用いて,AUCが0.889,APが0.725であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:10:51 GMT)
Central Charge in Quantum Optics [0.0] 一つの指数の表現は、新しい要素の導入を犠牲にしてのみ可能であることを示す。
この現象を光らせる量子光学実験が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:21:37 GMT)
Bound-state confinement after trap-expansion dynamics in integrable
systems [0.0] スピン-1/2$異方性ハイゼンベルク鎖(XXZ$鎖)における有界輸送の研究
流体力学では、相互作用が十分に強い場合、境界状態は初期領域に留まる。
閉じ込めのフィンガープリントは局所スピン射影作用素の時空プロファイルで見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:50:19 GMT)
Bound states in the continuum in a tangential ring with pointlike
impurities [0.0] 我々は、連続体における境界状態が、環のブリルアンゾーンの高対称性モータにおける環状態から生じることを示す。
反転対称性の存在は、BIC生成に有利な共鳴状態の選択的分離を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 05:20:31 GMT)
Beacon, a lightweight deep reinforcement learning benchmark library for
flow control [0.0] 本研究では,7つの軽量な1次元フロー制御問題と2次元フロー制御問題からなるオープンソースのベンチマークライブラリであるBeaconを提案する。
このコントリビューションでは、考慮すべき7つの問題を記述し、参照制御ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:48:56 GMT)
Autonomous Vehicles: Evolution of Artificial Intelligence and Learning
Algorithms [0.0] 自動運転車の出現は、交通の変革の時代を告げた。
この中心となるのは、人工知能(AI)と学習アルゴリズムの統合であり、前例のない自律性の領域に車両を推進している。
本稿では,自律走行車におけるAIの進化軌道を包括的に探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:07:18 GMT)
Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to
Cybersecurity Threat Management [0.0] 本稿では,異常検出に焦点をあてた,サイバーセキュリティ向上のための革新的な注意-GANフレームワークを提案する。
提案手法は、多様なリアルな合成攻撃シナリオを生成し、データセットを充実させ、脅威識別を改善することを目的としている。
GAN(Generative Adversarial Networks)と注意機構を統合することが提案手法の重要な特徴である。
attention-GANフレームワークは先駆的なアプローチとして登場し、高度なサイバー防御戦略のための新しいベンチマークを設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 19:27:42 GMT)
Anyon condensation and confinement transition in a Kitaev spin liquid
bilayer [0.0] 量子スピン液体(QSL)間の遷移はランダウパラダイムを超えた基本的な問題である。
我々は, 凝縮遷移の機構を解明する具体的なスピンモデルを導入する。
高エネルギー物理学におけるクォーク閉じ込めと同様の「アニオン閉じ込め」現象を数値計算で観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:29:10 GMT)
Anatomy of Neural Language Models [0.0] トランスフォーマーベースの言語モデル(LM)は、幅広い応用において新しい最先端の結果をもたらしている。
言語モデリングのようなタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、コンピュータビジョンや時系列アプリケーションで広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:35:56 GMT)
An algebraic approach to gravitational quantum mechanics [0.0] 擬似あるいはg-計算を用いた重力量子力学の様々なモデルについて検討する。
外部誘引ポテンシャルで束縛された粒子のスペクトル特性について検討した。
有限幅と無限の壁を持つ箱の場合、有限深さの魅力的なポテンシャル井戸とデルタのようなポテンシャルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:54:18 GMT)
Adversarial Perturbations of Physical Signals [0.0] 我々は、ソースと干渉器が検出器への波として伝播する信号を発信するシナリオを考察する。
我々は、受信信号のスペクトルに対する摂動がほとんど知覚できないにもかかわらず、検出器がソースを誤分類する干渉信号を構築する。
実験により,様々な機械学習モデルに対して,効果的かつ物理的に実現可能な対向摂動を計算できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 00:41:00 GMT)
Advancing Investment Frontiers: Industry-grade Deep Reinforcement Learning for Portfolio Optimization [0.0] 本研究は,資産クラスポートフォリオ最適化におけるDeep Reinforcement Learning(DRL)の適用について検討する。
このフレームワークの核心は、高度なDRLアルゴリズムと現代的な計算技法を融合する堅牢なフレームワークです。
研究は、独自の強化学習エージェントであるAlpharNetの導入で頂点に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:08:31 GMT)
Adiabatically-manipulated systems interacting with spin baths beyond the
Rotating Wave Approximation [0.0] ほとんどの場合、環境の影響は無視可能であり、人口移動の堅牢性が確認されている。
本分析は、回転波近似を超えた相互作用項の摂動処理に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 16:29:40 GMT)
Adapt Before Comparison: A New Perspective on Cross-Domain Few-Shot
Segmentation [0.0] クロスドメイン小ショットセグメンテーション (CD-FSS) が登場した。
テスト時間タスク適応がCD-FSSの成功の鍵であることを示す。
テスト時にラベル付きサンプル以外の画像は使用しないが,CD-FSSでは新たな最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 15:43:53 GMT)
Active propulsion noise shaping for multi-rotor aircraft localization [0.0] 既知の環境における自己雑音に基づくローカライゼーションのためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
学習時間変化ロータ位相変調と同時にトレーニングすることで,高精度でロバストなロータ位相変調を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 08:02:48 GMT)
Accuracy of the Gross-Pitaevskii Equation in a Double-Well Potential [0.0] 二重井戸ポテンシャルのグロス=ピタエフスキー方程式(GPE)は、基礎となる非相互作用ハミルトニアン、すなわち非対称解の対称性を破る解を生成する。
このような解がより一般的な場合に現れるのか、あるいはGPEの成果物なのかを考察する。
二重凝縮体におけるFSEの正確な対角化は、位相状態表現によって非常に正確に適合する退化基底状態をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:36:49 GMT)
Acceptor-induced bulk dielectric loss in superconducting circuits on
silicon [0.0] シリコン中のホウ素アクセプターは超伝導回路のための強結合TLS浴であることを示す。
ホウ素のスピン軌道構造により, 磁場中での誘電損失を低減できることを示す。
この研究は超伝導回路のためのTLS浴に関する最初の詳細な顕微鏡的記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 02:41:40 GMT)
Accelerated variational quantum eigensolver with joint Bell measurement [0.0] 本稿では,VQEアルゴリズムを高速化し,測定回数を削減するためのジョイントベル計測VQEというプロトコルを提案する。
我々のアプローチはVQEに限らず、コスト関数が多くのパウリ作用素の期待値である様々な量子アルゴリズムで利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 06:53:52 GMT)
AN An ica-ensemble learning approach for prediction of uwb nlos signals
data classification [0.0] 本研究は、無線通信による情報調和と、超広帯域レーダ信号を用いたNLOSシナリオにおける個人識別に焦点を当てた。
実験では、静的データに対して88.37%、動的データに対して87.20%の分類精度を示し、提案手法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:42:26 GMT)
A supersymmetry journey from the Jaynes-Cummings to the anisotropic Rabi
model [0.0] 我々は、リー理論のレンズを通して、Jaynes-Cummingsモデルと反Jaynes-Cummingsモデルを再考する。
我々の研究は、数学物理学と実用的な量子光学を融合することを目的としており、リー理論の重要な役割を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 20:37:16 GMT)
A novel image space formalism of Fourier domain interpolation neural
networks for noise propagation analysis [0.0] 我々は、MRI再構成におけるフーリエ領域のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の画像空間形式を開発する。
画像領域で実行される推論は、k空間における推論と準同一である。
ノイズレジリエンスは、古典的並列画像の場合のように、よく特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 11:01:58 GMT)
A linear photonic swap test circuit for quantum kernel estimation [0.0] フォトニックスワップテスト回路は 2つの量子ビットをエンコードして スカラー積を0.05未満の根平均二乗誤差で推定する。
この結果は、室温で動作している堅牢なデバイスで量子機械学習タスクを実行できる統合フォトニックアーキテクチャの開発の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 22:34:14 GMT)
A heuristic for solving the irregular strip packing problem with quantum
optimization [0.0] 我々は不規則なストリップパッキング問題を解くための新しい量子コンピューティングを導入する。
提案アルゴリズムは、ストリップパッキング問題を2つのサブプロブレムに分解する量子に着想を得た複雑性を用いる。
量子近似最適化アルゴリズムと量子交互演算子アンサッツを用いてアルゴリズムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 14:27:05 GMT)
A heralded single-photon source based on superpositions of squeezed
states [0.0] ビームスプリッタに逆圧縮状態の重畳を注入し, 重み付き単一光子源を提案する。
我々の圧縮状態の重ね合わせは、光子数状態のみで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 01:25:31 GMT)
A case study of sending graph neural networks back to the test bench for
applications in high-energy particle physics [0.0] 高エネルギー粒子衝突では、一次衝突生成物は、通常さらに崩壊し、木のような階層構造と事前の未知の多重度が生じる。
数理グラフの類似性は、高エネルギー粒子物理学に関連する多くの課題に対処するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)が最適であるという考えを生み出している。
確立された完全接続型フィードフォワードアーキテクチャのニューラルネットワークに対する典型的なGNNのベンチマークテストについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 10:26:25 GMT)
A Holistic Approach for Bitcoin Confirmation Times & Optimal Fee Selection [0.0] Bitcoinは、相当な対速取引の対象だ。
ユーザーは取引手数料を増やすことで取引確認時間を短縮できる。
最適料金を決定するために,モデルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 12:55:36 GMT)
A Complete Graphical Language for Linear Optical Circuits with
Finite-Photon-Number Sources and Detectors [0.0] 無限次元ボソニックフォック空間を推論するグラフィカル言語であるtextbfLO_fi$-calculusを導入する。
2つの $textbfLO_fi$-circuits は同じ量子過程を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Feb 2024 17:08:47 GMT)