OLMo: Accelerating the Science of Language Models [166.1] 言語モデル(LM)は、NLP研究と商用製品製品の両方で広く普及している。
我々は、研究コミュニティが強力で真にオープンなLMにアクセスできることが不可欠であると信じている。
このテクニカルレポートは、最先端の真にオープンな言語モデルであるOLMoの最初のリリースを詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:26:07 GMT)
PROM: A Phrase-level Copying Mechanism with Pre-training for Abstractive
Summarization [139.2] 本研究は,n-gramの注目度を高める新しいPhRaseレベルのcOpying機構であるPROMを提案する。
PROMは、ソースからコピーできるn-gramのトークンを明示的にピックアップするインジケータ層を追加し、コピー予測の補助損失を算出する。
ゼロショット設定では、PROMは生コーパスの自己教師付き事前学習に利用され、広範囲の要約データセットに新しい一般的なベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:12:35 GMT)
RealTime QA: What's the Answer Right Now? [137.0] 本稿では,動的質問応答(QA)プラットフォームであるREALTIME QAを紹介する。
GPT-3 や T5 など,大規模事前学習型言語モデルに基づく強力なベースラインモデルを構築した。
GPT-3は、検索された文書が答えを見つけるのに十分な情報を提供していない場合、時代遅れの回答を返す傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:45:37 GMT)
On the Challenges and Opportunities in Generative AI [135.3] 現在の大規模生成AIモデルは、ドメイン間で広く採用されるのを妨げるいくつかの基本的な問題に十分対応していない、と我々は主張する。
本研究は、現代の生成型AIパラダイムにおける重要な未解決課題を特定し、その能力、汎用性、信頼性をさらに向上するために取り組まなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:19:33 GMT)
Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models
for Retrieval-Augmented Generation [133.5] InFO-RAG という情報改質訓練手法を提案する。
InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。
LLaMA2の性能を平均9.39%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:24:38 GMT)
A Call for Clarity in Beam Search: How It Works and When It Stops [125.6] 我々は、このビーム復号化実装の簡単な修正である忍耐係数を導入し、停止基準を一般化し、探索深度に柔軟性を提供する。
実験結果から,この忍耐率の調整は,ニューステキスト要約および多言語対における機械翻訳において,強い事前学習されたモデルの復号性能を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:03:28 GMT)
MiniLLM: Knowledge Distillation of Large Language Models [123.4] 知識蒸留(KD)は,大規模言語モデル(LLM)の高い計算要求を低減させる,有望な手法である。
より小さな言語モデルにLPMを蒸留するKD手法を提案する。
提案手法は,120Mから13Bのパラメータを持つ異なるモデルファミリに対してスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:48:19 GMT)
Cross-Modal Causal Intervention for Medical Report Generation [109.8] 医療報告生成(MRG)は、コンピュータ支援診断と治療指導に不可欠である。
視覚的および言語的バイアスによって引き起こされる画像テキストデータ内の素早い相関のため、病変領域を確実に記述した正確なレポートを生成することは困難である。
本稿では,視覚分解モジュール (VDM) と言語分解モジュール (LDM) からなるMRGのための新しい視覚言語因果干渉 (VLCI) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:57:09 GMT)
Defending Large Language Models against Jailbreak Attacks via Semantic
Smoothing [108.0] 適応型大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。
提案するSEMANTICSMOOTHは,与えられた入力プロンプトのセマンティック変換されたコピーの予測を集約するスムージングベースのディフェンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:11:33 GMT)
Towards Generalist Prompting for Large Language Models by Mental Models [105.0] 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを示している。
最適な性能を達成するには、特別に設計されたプロンプト法が必要である。
本稿では,最適あるいは準最適性能を実現する設計原理に基づくジェネラリストプロンプトの概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:29:09 GMT)
Classes Are Not Equal: An Empirical Study on Image Recognition Fairness [100.4] 我々は,クラスが等しくないことを実験的に証明し,様々なデータセットにまたがる画像分類モデルにおいて,公平性の問題が顕著であることを示した。
以上の結果から,モデルでは認識が困難であるクラスに対して,予測バイアスが大きくなる傾向が示唆された。
データ拡張および表現学習アルゴリズムは、画像分類のある程度の公平性を促進することにより、全体的なパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:54:50 GMT)
Multilingual Jailbreak Challenges in Large Language Models [96.7] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における多言語ジェイルブレイク問題の存在を明らかにする。
我々は、意図しないシナリオと意図的なシナリオの2つを考えます。
安全な微調整のための多言語学習データを自動的に生成する新しいtextscSelf-Defense フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:28:35 GMT)
ResLoRA: Identity Residual Mapping in Low-Rank Adaption [96.6] 低ランク適応(LoRA)の改良フレームワークであるResLoRAを提案する。
提案手法は,LoRAと比較してトレーニング可能なパラメータや推論コストを必要とせずに,より少ないトレーニングステップでより良い結果を得ることができる。
NLG,NLU,テキスト・ツー・イメージタスクの実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:33:20 GMT)
Editing Factual Knowledge and Explanatory Ability of Medical Large
Language Models [95.4] モデル編集は、特定の知識に基づいて大きな言語モデル(LLM)の振る舞いを正確に修正することを目的としている。
LLMの幻覚や時代遅れの問題の解決に有効であることが証明されている。
本稿では,2つのモデル編集研究を提案し,それらを医療領域で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:40:57 GMT)
Exploring Precision and Recall to assess the quality and diversity of
LLMs [86.3] 本稿では,Llama-2やMistralといった大規模言語モデル(LLM)の新たな評価フレームワークを提案する。
このアプローチにより、コーパスの整合を必要とせず、生成したテキストの品質と多様性を微妙に評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:12:34 GMT)
Rethinking the Bounds of LLM Reasoning: Are Multi-Agent Discussions the
Key? [84.4] 本稿では,議論機構の集合を充実させる新しいグループディスカッションフレームワークを提案する。
マルチエージェントの議論は,プロンプトに実演がない場合にのみ,単一のエージェントよりも優れていることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:04:05 GMT)
Generative AI for Unmanned Vehicle Swarms: Challenges, Applications and
Opportunities [84.0] Generative AI(GAI)は、無人車両群におけるこれらの課題を解決する大きな可能性を提供する。
本稿では,無人車及び無人車群の概要と,その利用事例と既存課題について述べる。
そこで本研究では,無人車両群におけるGAIの適用状況と課題について,さまざまな知見と議論を加えて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:46:23 GMT)
Beyond Natural Language: LLMs Leveraging Alternative Formats for
Enhanced Reasoning and Communication [82.8] 自然言語(NL)は長年、人間の認知とコミュニケーションの主要なフォーマットであった。
本研究では,異なる文脈における非NLフォーマットの有用性を検討することで,NLのデフォルト利用に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:07:54 GMT)
ProtLLM: An Interleaved Protein-Language LLM with Protein-as-Word Pre-Training [82.4] 本稿では,タンパク質中心タスクとタンパク質言語タスクの両方を対象とした多機能多言語多言語言語モデル (LLM) を提案する。
ProtLLMはユニークな動的タンパク質実装機構を備えており、複雑な入力を処理できる。
専門的なタンパク質語彙を開発することで、自然言語だけでなく、膨大な候補からタンパク質を予測できる能力をモデルに装備する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:29:55 GMT)
Diffusion Language Models Are Versatile Protein Learners [80.5] 拡散タンパク言語モデル (DPLM) は、タンパク質配列の強力な生成および予測能力を示す多用途タンパク言語モデルである。
まず, 自己制御型離散拡散確率フレームワークを用いて, 進化的タンパク質配列からのスケーラブルDPLMの事前学習を行った。
プレトレーニング後、DPLMは非条件生成のための構造的に可塑性で新規で多様なタンパク質配列を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:57:56 GMT)
Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.3] ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。
提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。
複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:01:47 GMT)
Multitask Learning Can Improve Worst-Group Outcomes [76.9] マルチタスク学習(MTL)は、そのような広く使われている技法の一つである。
我々は,共同マルチタスク表現空間を正規化することにより,標準MTLを変更することを提案する。
正規化MTLアプローチは,平均群と最低群の両方でJTTを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:27:31 GMT)
UniMODE: Unified Monocular 3D Object Detection [76.8] 我々は,鳥眼視(BEV)検出パラダイムに基づく検出器を構築した。
本稿では,この課題に起因する収束不安定性に対応するために,不均一なBEVグリッド設計を提案する。
統一検出器UniMODEが導出され、挑戦的なOmni3Dデータセットの先行技術を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:59:31 GMT)
Mutual Information Regularized Offline Reinforcement Learning [76.1] 我々は、データセットにおける状態と行動間の相互情報の観点から、オフラインRLにアプローチする新しいMISAフレームワークを提案する。
この下位境界の最適化は、オフラインデータセット上での一段階改善されたポリシーの可能性の最大化と等価であることを示す。
MISAの3つの異なる変種を導入し、より厳密な相互情報によりオフラインのRL性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:37:49 GMT)
ChOiRe: Characterizing and Predicting Human Opinions with Chain of
Opinion Reasoning [74.8] 人間の意見を予測する枠組みであるChOiReを提示する。
ChOiRe は (i) ユーザの明示的ペルソナを分析して無関係な属性をフィルタリングする LM と (ii) 暗黙的ペルソナの意見を優先的なリストにランク付けする LM と (iii) 明示的ペルソナと最も関連する暗黙的ペルソナを順次分析して意見予測を行う CoO (Chain-of-Opinion) 推論からなる。
ChOiReは、限られた推論呼び出しで新しい最先端の有効性を実現し、以前の手法を3.22%大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:30:53 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） (Wed, 28 Feb 2024 03:34:00 GMT)
DAGnosis: Localized Identification of Data Inconsistencies using
Structures [73.4] 機械学習モデルを確実に使用するためには、デプロイメント時のデータの不整合の特定と適切な処理が不可欠である。
我々は,有向非巡回グラフ(DAG)を用いて,トレーニングセットの特徴分布と非依存性を構造として符号化する。
我々の手法はDAGnosisと呼ばれ、これらの構造的相互作用を利用して、価値があり洞察に富んだデータ中心の結論をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:46:07 GMT)
Prospect Personalized Recommendation on Large Language Model-based Agent
Platform [71.7] 本稿では,エージェントアイテムとエージェントレコメンダで構成されるRec4Agentverseという新しいレコメンデーションパラダイムを紹介する。
Rec4AgentverseはAgentItemsとAgent Recommenderのコラボレーションを強調し、パーソナライズされた情報サービスを促進する。
Rec4Agentverseのいくつかの症例に関する予備研究は、その応用の可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:12:17 GMT)
Towards Video Anomaly Retrieval from Video Anomaly Detection: New
Benchmarks and Model [71.0] ビデオ異常検出(VAD)はその潜在的な応用により注目されている。
Video Anomaly Retrieval (VAR)は、関連のある動画をモダリティによって実用的に検索することを目的としている。
一般的な異常データセットの上に構築されたUCFCrime-ARとXD-Violenceの2つのベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:24:09 GMT)
FOFO: A Benchmark to Evaluate LLMs' Format-Following Capability [70.8] FoFoは、大規模言語モデル(LLM)の複雑なドメイン固有のフォーマットに従う能力を評価するための先駆的なベンチマークである。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の複雑なドメイン固有フォーマットに従う能力を評価するための先駆的ベンチマークであるFoFoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:23:27 GMT)
MLNet: Mutual Learning Network with Neighborhood Invariance for
Universal Domain Adaptation [70.6] ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は実用的だが難しい問題である。
既存のUniDAメソッドは、ターゲットドメイン内のドメイン内バリエーションを見落としている問題に悩まされる可能性がある。
そこで我々は,UniDA の近傍不変性を考慮した新しい相互学習ネットワーク (MLNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:00:42 GMT)
Coarse-to-Fine Latent Diffusion for Pose-Guided Person Image Synthesis [70.6] PGPIS(Pose-Guided Person Image Synthesis)のためのCFLD(Coarse-to-Fine Latent Diffusion)法を提案する。
認識修正デコーダは、学習可能なクエリの集合を段階的に洗練し、粗いプロンプトとして人物画像の意味的理解を抽出するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:07:07 GMT)
Block and Detail: Scaffolding Sketch-to-Image Generation [70.3] アーティストの反復的な洗練プロセスと整合する新しいスケッチ・ツー・イメージ・ツールを提案する。
私たちのツールは、ブロックされたストロークをスケッチして、オブジェクトの配置や形を粗く表現し、詳細なストロークを表現して、形やシルエットを洗練します。
反復過程の任意の点において、そのようなスケッチから高忠実度画像を生成するための2パスアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:09:31 GMT)
Trends, Applications, and Challenges in Human Attention Modelling [68.4] 人間の注意モデリングは視覚探索の基礎となる認知過程を理解するのに特に有用であることが証明されている。
画像やビデオ処理、視覚・言語アプリケーション、言語モデリングなど、さまざまな領域の問題を解決することを目的とした人工知能モデルのサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:35:30 GMT)
EchoTrack: Auditory Referring Multi-Object Tracking for Autonomous
Driving [67.8] 聴覚参照マルチオブジェクトトラッキング(AR-MOT)は、自律運転において難しい問題である。
音声やビデオのセマンティックモデリング能力が不足しているため、既存の研究は主にテキストベースの多目的追跡に焦点を当てている。
私たちは、デュアルストリーム・ビジョン・トランスフォーマーを備えたエンドツーエンドのAR-MOTフレームワークであるEchoTrackを提案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:50:16 GMT)
Defending LLMs against Jailbreaking Attacks via Backtranslation [67.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。
「我々は、バックトランスレーションによる脱獄攻撃からLLMを守る新しい方法を提案する。」
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:21:05 GMT)
Communication Efficient ConFederated Learning: An Event-Triggered SAGA
Approach [67.3] Federated Learning(FL)は、さまざまなデータソース上のローカルデータを収集することなく、モデルトレーニングをターゲットとする機械学習パラダイムである。
単一のサーバを使用するStandard FLは、限られた数のユーザしかサポートできないため、学習能力の低下につながる。
本研究では,多数のユーザに対応するために,emphConfederated Learning(CFL)と呼ばれるマルチサーバFLフレームワークを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:27:10 GMT)
Dimensionless Policies based on the Buckingham $\pi$ Theorem: Is This a
Good Way to Generalize Numerical Results? [66.5] 本稿では,バッキンガムの$pi$定理を,物理系の制御ポリシを汎用的な知識形式にエンコードするツールとして活用する。
本研究では,(1) パラメータの削減,(2) 特定のシステムに対して数値的に生成された制御ポリシを,入力変数と出力変数を適切にスケーリングすることにより,次元的に類似したシステムのサブセットに正確に転送可能であることを示す。
より複雑な高次元問題に対するポリシーを一般化するために、このアプローチがいかに実用的であるかは、まだわからないが、初期の結果は、それがaであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:52:19 GMT)
LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [65.4] 大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:36:42 GMT)
Biquaternion representation of the spin one half and its application on
the relativistic one electron atom [65.3] この研究では、複素四元数を持つ1/2$スピン粒子を表現している。
複素四元数空間における状態、回転作用素および全角運動量関数を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:24:13 GMT)
Chinese Spelling Correction as Rephrasing Language Model [63.7] 文中のスペル誤りを検知し,訂正することを目的とした中国語スペル補正(CSC)について検討する。
現在の最先端の手法は、CSCをシーケンスタギングタスクと文対上の細いBERTベースのモデルとみなしている。
本稿では,文字から文字へのタグ付けではなく,追加のスロットを埋め込むことで文全体を言い換える言語モデル(ReLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:12:08 GMT)
Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with
Local Intrinsic Dimension [63.3] 大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。
モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:56:21 GMT)
Efficient ConvBN Blocks for Transfer Learning and Beyond [62.5] ConvBNブロックはTrain、Eval、Deployの3つのモードで操作できる。
本稿では,ConvBNブロックの安定性と効率のトレードオフに着目した。
EvalモードとDeployモードのギャップを埋める新しいTuneモードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:34:06 GMT)
From Summary to Action: Enhancing Large Language Models for Complex
Tasks with Open World APIs [62.5] 大規模な現実世界のAPIを制御するために設計された新しいツール呼び出しパイプラインを導入します。
このパイプラインは人間のタスク解決プロセスを反映し、複雑な実際のユーザクエリに対処する。
ToolBenchベンチマークにおけるSum2Actパイプラインの実証的な評価は、大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:42:23 GMT)
NewsQs: Multi-Source Question Generation for the Inquiring Mind [62.4] 我々は複数のニュース文書に対して質問応答ペアを提供するデータセットであるNewsQsを紹介する。
FAQスタイルのニュース記事に微調整されたT5-Largeモデルによって自動生成される質問を,従来のマルチドキュメント要約データセットに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:59:35 GMT)
A Survey on Neural Question Generation: Methods, Applications, and
Prospects [62.2] 調査は、NQGの背景の概要から始まり、タスクの問題を定式化している。
その後、NQGアプローチを構造化NQG、非構造化NQG、ハイブリッドNQGの3つの主要なカテゴリに分類する。
この調査は、NQGの軌跡を前方視し、創発的な研究動向と今後の発展の道筋を見極めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:57:12 GMT)
When Demonstrations Meet Generative World Models: A Maximum Likelihood
Framework for Offline Inverse Reinforcement Learning [62.0] 本稿では, 専門家エージェントから, 一定の有限個の実演において観測された動作を過小評価する報酬と環境力学の構造を復元することを目的とする。
タスクを実行するための正確な専門知識モデルは、臨床的意思決定や自律運転のような安全に敏感な応用に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:58:23 GMT)
Prompt-Driven Dynamic Object-Centric Learning for Single Domain
Generalization [61.6] 単一ドメインの一般化は、単一のソースドメインデータからモデルを学び、他の見えないターゲットドメイン上での一般的なパフォーマンスを達成することを目的としている。
本稿では,画像の複雑さの変化に対応することを目的とした,素早い学習に基づく動的物体中心知覚ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:16:51 GMT)
Inferring Dynamic Networks from Marginals with Iterative Proportional
Fitting [60.9] 実世界のデータ制約から生じる一般的なネットワーク推論問題は、その時間集約された隣接行列から動的ネットワークを推論する方法である。
本稿では,ネットワーク構造に対する最小限の変更の下でIPFの収束を保証するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:24:56 GMT)
BitDelta: Your Fine-Tune May Only Be Worth One Bit [60.4] 大規模言語モデル(LLM)は通常、大規模なインターネットスケールデータセットの事前トレーニングと、下流タスクの微調整という2つのフェーズでトレーニングされる。
我々は,このデルタを1ビットまで量子化する簡単な手法BitDeltaを導入し,性能を損なうことなく実現した。
複数の1ビットデルタを伴う1つの高精度ベースモデルを使用することで、BitDeltaはGPUメモリの要求を劇的に10倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:42:10 GMT)
Toward Robust Imperceptible Perturbation against Unauthorized
Text-to-image Diffusion-based Synthesis [60.0] テキストから画像への拡散モデルにより、スキャンされた参照写真からパーソナライズされた画像をシームレスに生成できる。
既存のアプローチは、悪意のある使用から"学習不能"なイメージをレンダリングするために、知覚不可能な方法でユーザーイメージを摂動させる。
メタ学習フレームワークを用いて,バイレベル中毒の問題を解決するメタクラックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:05:31 GMT)
Have Seen Me Before? Automating Dataset Updates Towards Reliable and
Timely Evaluation [59.9] 大きな言語モデル(LLM)は、ますます深刻な評価課題に直面しています。
本稿では,信頼性とタイムリーな評価のために,データセットの更新を自動化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:21:09 GMT)
Social Intelligence Data Infrastructure: Structuring the Present and Navigating the Future [59.8] 私たちは、包括的な社会AI分類と480のNLPデータセットからなるデータライブラリで構成される、ソーシャルAIデータインフラストラクチャを構築しています。
インフラストラクチャにより、既存のデータセットの取り組みを分析し、異なるソーシャルインテリジェンスの観点から言語モデルのパフォーマンスを評価することができます。
多面的なデータセットの必要性、言語と文化の多様性の向上、より長期にわたる社会的状況、そして将来のソーシャルインテリジェンスデータ活動におけるよりインタラクティブなデータの必要性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:22:42 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） (Wed, 28 Feb 2024 18:20:20 GMT)
Efficient local linearity regularization to overcome catastrophic
overfitting [59.5] 単段階逆行訓練におけるカタストロフィックオーバーフィッティング(CO)は、逆行性テスト精度(最大0%まで)の急激な低下をもたらす。
我々は,従来のAT評価においてCOを効果的かつ効率的に緩和するために,ELLEと呼ばれる正規化項を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:37:00 GMT)
Keeping LLMs Aligned After Fine-tuning: The Crucial Role of Prompt
Templates [59.0] 本稿では、安全プロンプトを使わずに、テスト時に組み込む"Pure Tuning, Safe Testing"(PTST)の原則を提案する。
GSM8K、ChatDoctor、OpenOrcaの微調整実験は、PTSTが安全でない振る舞いの増大を著しく減少させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:23:49 GMT)
Pre-training Differentially Private Models with Limited Public Data [58.9] ディファレンシャルプライバシ(DP)は、モデルに提供されるセキュリティの度合いを測定するための重要な手法である。
DPはまだ、最初の事前訓練段階で使用されるデータのかなりの部分を保護することができない。
公開データの10%しか利用しない新しいDP継続事前学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:26:27 GMT)
Self-Supervised High Dynamic Range Imaging with Multi-Exposure Images in
Dynamic Scenes [58.7] Selfは、訓練中にダイナミックなマルチ露光画像のみを必要とする自己教師型再構成手法である。
Selfは最先端の自己管理手法に対して優れた結果を出し、教師付き手法に匹敵するパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:45:20 GMT)
Learning with Language-Guided State Abstractions [58.2] 高次元観測空間における一般化可能なポリシー学習は、よく設計された状態表現によって促進される。
我々の手法であるLGAは、自然言語の監視と言語モデルからの背景知識を組み合わせて、目に見えないタスクに適した状態表現を自動構築する。
シミュレーションされたロボットタスクの実験では、LGAは人間によって設計されたものと同様の状態抽象化をもたらすが、そのほんの少しの時間で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:57:04 GMT)
OpenCodeInterpreter: Integrating Code Generation with Execution and
Refinement [58.0] 我々はOpenCodeInterpreterを紹介した。OpenCodeInterpreterは、コードを生成、実行、反復的に精製するためのオープンソースのコードシステムのファミリーである。
我々は,HumanEvalやMBPP,EvalPlusの強化バージョンなど,主要なベンチマークを対象としたOpenCodeInterpreterの総合評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:15:24 GMT)
Collaborative decoding of critical tokens for boosting factuality of
large language models [57.5] 微調整および整列モデルでは、命令追従と安全な生成の能力が改善されている。
世代ごとのサンプリングの一般的な実践は、幻覚の確率を増大させる。
我々は、クリティカルトークンの概念を通じて、事前訓練されたモデル内の高い事実性を活用するための協調的復号化フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:53:37 GMT)
Meta-Task Prompting Elicits Embedding from Large Language Models [57.5] 本稿では,新しい教師なし埋め込み手法であるMeta-Task Prompting with Explicit One-Word Limitationを提案する。
モデル微調整やタスク固有のエンジニアリングを必要とせずに、大規模言語モデルから高品質な文の埋め込みを生成する。
実験により, 各種メタタスクから平均化された埋め込みは, セマンティックテキスト類似度ベンチマーク上での競合性能を示すことを示した。
本研究は, 埋込抽出のための多用途, 資源効率のよい手法を提供する, 埋込生成のための新しいスケーリング法則を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:35:52 GMT)
Learning to Compress Prompt in Natural Language Formats [57.3] 大規模言語モデル(LLM)は、複数の自然言語処理タスクを処理するのに優れている。
LLMは、長いコンテキスト、遅い推論速度、高い計算コストによる性能の低下によって制約される。
本研究の目的は、LLM転送性を備えた自然言語形式で長いプロンプトを圧縮することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:41:21 GMT)
Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and
Prompting [56.3] この調査は、最近の展開を合成し、比較洞察を提供し、将来の方向性を特定するための取り組みである。
我々は,既存の研究をメタラーニングアプローチ,事前学習アプローチ,ハイブリッドアプローチの3つの主要なファミリーに体系的に分類した。
これらの手法間の関係を解析し,その強みと限界を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:42:01 GMT)
Green AI: A Preliminary Empirical Study on Energy Consumption in DL
Models Across Different Runtime Infrastructures [56.2] トレーニング済みのモデルを、ネイティブな開発環境とは異なる環境にデプロイするのは、一般的なプラクティスです。
これにより、インフラを含むONNXや標準フォーマットとして機能するONNXなどの交換フォーマットが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:48:06 GMT)
OpenMEDLab: An Open-source Platform for Multi-modality Foundation Models
in Medicine [55.3] マルチモダリティ基盤モデルのためのオープンソースプラットフォームであるOpenMEDLabについて紹介する。
これは、最前線臨床および生体情報学応用のための大規模言語とビジョンモデルを刺激し、微調整する先駆的な試みの解決策をカプセル化する。
様々な医用画像のモダリティ、臨床テキスト、タンパク質工学など、事前訓練された基礎モデル群へのアクセスが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:51:02 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） (Wed, 28 Feb 2024 02:48:31 GMT)
Provable Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with
General Function Approximation [54.6] 本稿では,リスク感性分布強化学習(RS-DisRL)と静的リプシッツリスク対策(LRM),一般関数近似について紹介する。
モデルに基づく関数近似のためのモデルベース戦略であるtextttRS-DisRL-M と、一般値関数近似のためのモデルフリーアプローチである textttRS-DisRL-V の2つの革新的なメタアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:43:18 GMT)
A Closer Look at the Limitations of Instruction Tuning [54.6] インストラクションチューニング(IT)は,大規模言語モデル(LLM)における知識やスキルの向上に失敗することを示す。
また、一般的なIT改善手法は、シンプルなLoRA微調整モデルよりも性能改善につながるものではないことも示している。
この結果から,事前学習した知識のみから生成した応答は,オープンソースデータセット上でITから新たな知識を学習するモデルによって,一貫した応答性能が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:47:08 GMT)
Fine-Tuning of Continuous-Time Diffusion Models as Entropy-Regularized
Control [54.1] 拡散モデルは、自然画像やタンパク質のような複雑なデータ分布を捉えるのに優れている。
拡散モデルはトレーニングデータセットの分布を表現するために訓練されるが、私たちはしばしば、生成された画像の美的品質など他の特性にもっと関心を持っている。
本稿では,本フレームワークが真に報酬の高い多種多様なサンプルを効率よく生成できることを示す理論的,実証的な証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:21:46 GMT)
PiShield: A NeSy Framework for Learning with Requirements [53.6] ディープラーニングモデルは、アウトプットの安全性要件を満たすのに苦労することが多い。
本稿では,ニューラルネットワークのトポロジへの要求の統合を可能にする最初のフレームワークであるPiShieldを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:24:27 GMT)
Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.4] エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:09:56 GMT)
Prompt Optimization via Adversarial In-Context Learning [53.1] adv-ICLは、ジェネレータとディスクリミネータの間の2プレイヤーゲームとして実装される。
ジェネレータは、判別器を騙すのに十分な出力を生成する。
本稿では,Adv-ICLが最先端のプロンプト最適化技術を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:42:46 GMT)
Hire a Linguist!: Learning Endangered Languages with In-Context
Linguistic Descriptions [53.0] lingOLLMは、LLMが事前トレーニングでほとんど起こらない未知の言語を処理できるようにする、トレーニング不要のアプローチである。
GPT-4とMixtralの2つのモデル上にlingOLLMを実装し,その性能評価を行った。
GPT-4 の 0 から 10.5 BLEU への翻訳能力が 10 言語方向に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:44:01 GMT)
NiteDR: Nighttime Image De-Raining with Cross-View Sensor Cooperative
Learning for Dynamic Driving Scenes [52.9] 夜間の運転シーンでは、不十分で不均一な照明が暗闇の中でシーンを遮蔽し、画質と可視性が低下する。
雨天時の運転シーンに適した画像デライニング・フレームワークを開発した。
雨の人工物を取り除き、風景表現を豊かにし、有用な情報を復元することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:02:33 GMT)
ROG$_{PL}$: Robust Open-Set Graph Learning via Region-Based Prototype
Learning [52.6] 本稿では,複雑な雑音グラフデータに対する堅牢なオープンセット学習を実現するために,ROG$_PL$という統一フレームワークを提案する。
このフレームワークは2つのモジュール、すなわちラベルの伝搬による認知と、リージョンによるオープンセットのプロトタイプ学習で構成されている。
我々の知る限り、ROG$_PL$は複雑なノイズを持つグラフデータに対して、最初の堅牢なオープンセットノード分類法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:25:06 GMT)
TFMQ-DM: Temporal Feature Maintenance Quantization for Diffusion Models [52.5] 拡散モデルは非常に時間ステップ$t$に大きく依存し、良好なマルチラウンドデノジングを実現している。
本稿では,時間情報ブロック上に構築した時間的特徴保守量子化(TFMQ)フレームワークを提案する。
先駆的なブロック設計により、時間情報認識再構成(TIAR)と有限集合キャリブレーション(FSC)を考案し、完全な時間的特徴を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:58:20 GMT)
Catastrophic Overfitting: A Potential Blessing in Disguise [52.0] FAT(Fast Adversarial Training)は、敵の堅牢性向上に効果があるとして、研究コミュニティ内で注目を集めている。
既存のFATアプローチではCOの緩和が進んでいるが, クリーンサンプルの分類精度が低下するにつれて, 対向ロバスト性の上昇が生じる。
クリーンな例と逆向きな例に特徴アクティベーションの相違を利用して,COの根本原因を分析した。
我々は, モデル性能を高めることを目的として, 「攻撃難読化」を実現するためにCOを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:01:44 GMT)
Model Pairing Using Embedding Translation for Backdoor Attack Detection
on Open-Set Classification Tasks [51.8] バックドア検出のためのオープンセット分類タスクにモデルペアを用いることを提案する。
両モデルがバックドアされている場合でも,バックドアが検出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:29:16 GMT)
PerfectDou: Dominating DouDizhu with Perfect Information Distillation [51.1] 本研究では,現在最先端のDouDizhuAIシステムであるPerfectDouを提案する。
実験では、PerfectDouが既存のAIプログラムをすべて破り、最先端のパフォーマンスを達成する方法と理由を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:19:42 GMT)
Misalignment-Robust Frequency Distribution Loss for Image Transformation [51.0] 本稿では,画像強調や超解像といった深層学習に基づく画像変換手法における共通の課題に対処することを目的とする。
本稿では、周波数領域内における分布距離を計算するための、新しいシンプルな周波数分布損失(FDL)を提案する。
本手法は,周波数領域におけるグローバル情報の思慮深い活用により,トレーニング制約として実証的に有効であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:27:41 GMT)
StructLM: Towards Building Generalist Models for Structured Knowledge
Grounding [50.7] StructLMは、評価された18のデータセットのうち14のタスク固有のモデルを上回る一連のモデルである。
予測とは対照的に,StructLM-34BはStructLM-7Bよりもわずかに改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:49:03 GMT)
BLT: Can Large Language Models Handle Basic Legal Text? [50.5] GPT-4、Claude、PaLM 2は基本的な法的テキスト処理では性能が良くない。
これらのタスクの微調整は、テストセット上でのほぼ完全なパフォーマンスにさらに小さなモデルをもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:46:25 GMT)
Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation [50.4] 少数ショット学習(FSL)の観点から、アノテーション効率の良い核インスタンスセグメンテーションを定式化することを提案する。
我々の研究は、計算病理学の隆盛とともに、多くの完全注釈付きデータセットが一般に公開されていることに動機づけられた。
いくつかの公開データセットに対する大規模な実験は、SGFSISが他のアノテーション効率のよい学習ベースラインより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:49:16 GMT)
Knowledge Guided Entity-aware Video Captioning and A Basketball
Benchmark [49.5] バスケットボールゲーム知識グラフ(KG_NBA_2022)を構築し,ビデオ以外の知識を提供する。
そして、KG_NBA_2022に基づいて、9種類のきめ細かいシューティングイベントと286人のプレイヤーの知識を含むデータセットを構築する。
バスケットボールのライブテキスト放送のためのエンコーダデコーダ形式の候補選手リストに基づいて,知識ガイド付きエンティティ対応ビデオキャプションネットワーク(KEANet)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:26:03 GMT)
Interruption-Aware Cooperative Perception for V2X Communication-Aided
Autonomous Driving [49.4] 本稿では,V2X通信支援自律運転のためのV2X通信入出力対応協調知覚(V2X-INCOP)を提案する。
我々は、過去の協力情報を用いて、割り込みによる行方不明情報を復元し、割り込み問題の影響を軽減する。
3つの公的な協調認識データセットの実験から,コミュニケーション中断が協調知覚に与える影響を緩和するために提案手法が有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:01:31 GMT)
Phononic Crystals in Superfluid Thin-Film Helium [49.2] 超流動薄膜の機械的励起は、その有効屈折率の変調によって光学マイクロ共振器の光学モードと相互作用する。
超流動ヘリウム膜において、第3の音モードを閉じ込めた音速結晶空洞を、第3の音波長に近い長さのスケールで実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:45:35 GMT)
Low-depth Clifford circuits approximately solve MaxCut [49.2] 低深さクリフォード回路に基づくMaxCutの量子インスピレーション近似アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,深さクリフォード回路を構築することにより,$N$-vertexグラフ上のMaxCutの近似解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:08:24 GMT)
Fast and Interpretable 2D Homography Decomposition:
Similarity-Kernel-Similarity and Affine-Core-Affine Transformations [49.1] 本稿では,SKSとACA変換という2次元ホモグラフィの分解法について述べる。
プラグインモジュールとして、ACAは従来の機能ベースのRandom Sample Consensus(RANSAC)パイプラインを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:46:06 GMT)
LLM Task Interference: An Initial Study on the Impact of Task-Switch in
Conversational History [48.7] 本研究では,会話履歴におけるタスクスイッチによる会話型大言語モデル(LLM)の脆弱性とタスクの干渉について検討する。
実験の結果,タスクスイッチの多くで性能が著しく低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:19:05 GMT)
How to think step-by-step: A mechanistic understanding of
chain-of-thought reasoning [48.1] 理解の欠如は、CoT(Chain-of-Thought)の促進を促進するモデルの内部メカニズムに大きく影響する。
本研究では,CoT推論を一視点から示す大規模言語モデル内の神経サブ構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:14:20 GMT)
Do Large Language Models Mirror Cognitive Language Processing? [47.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と論理的推論において顕著な能力を示した。
本研究では,LLM表現と人間の認知信号をブリッジして,LLMが認知言語処理をいかに効果的にシミュレートするかを評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:38:20 GMT)
UniRetriever: Multi-task Candidates Selection for Various
Context-Adaptive Conversational Retrieval [47.4] 本稿では,対話中の3つの支配的検索タスク(ペルソナ選択,知識選択,応答選択)に対する共通検索機能としてマルチタスクフレームワーク機能を提案する。
そこで我々は,文脈適応型対話エンコーダと候補エンコーダからなる二重エンコーダアーキテクチャを設計する。
実験と分析は、そのトレーニング領域内と外部の両方で最先端の検索品質を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:43:48 GMT)
A New Era in LLM Security: Exploring Security Concerns in Real-World
LLM-based Systems [47.2] 我々は,LLMではなく,Large Language Model(LLM)システムのセキュリティを分析する。
我々は,多層・多段階のアプローチを提案し,これを最先端のOpenAI GPT4に適用する。
OpenAI GPT4は安全機能を改善するために多くの安全制約を設計しているが、これらの安全制約は攻撃者に対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:12 GMT)
Hyperbolic Active Learning for Semantic Segmentation under Domain Shift [47.0] HALOは、ドメインシフトの下でセマンティックセグメンテーションをアクティブに学習する上で、新たな最先端を設定できる。
これは、少数のラベルを使用しながら、教師付きドメイン適応の性能を上回る最初のアクティブな学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:06:42 GMT)
DiffuseKronA: A Parameter Efficient Fine-tuning Method for Personalized
Diffusion Models [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） (Wed, 28 Feb 2024 09:49:32 GMT)
A Game-theoretic Framework for Privacy-preserving Federated Learning [46.5] そこで我々は,それぞれの支払額の観点から,守備側と攻撃側の両方を考慮に入れた最初のゲーム理論フレームワークを提案する。
我々はこのゲームをFLPG(Federated Learning Privacy Game)と名付け、ディフェンダーもアタッカーもすべての参加者の報酬を意識していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:08:09 GMT)
Learning or Self-aligning? Rethinking Instruction Fine-tuning [46.4] 我々は、IFTの潜在的な要因を分離するための知識介入フレームワークを設計する。
実験の結果、IFTを通じて追加の世界知識を習得しようとする試みは、ポジティブな影響をもたらすのにしばしば苦労していることが明らかになった。
IFTの前後における内部知識の整合性を維持することは、IFTを成功させる上で重要な要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:16:00 GMT)
Exploring Multi-Document Information Consolidation for Scientific
Sentiment Summarization [45.9] 本稿では,ヒトのメタレビュアのピアレビューにおいて,メタレビュアを書くために,感情統合の3層フレームワークに従うことを示す。
生成したメタレビューの品質を評価するための評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:40:09 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） (Wed, 28 Feb 2024 17:27:39 GMT)
Video ReCap: Recursive Captioning of Hour-Long Videos [45.4] Video ReCapは、1秒から2時間までの動画入力を劇的に異なる長さで処理し、複数の階層レベルで動画キャプションを出力することができる。
ビデオの階層構造を,クリップレベルのキャプションからセグメントレベルの記述に至るまで,カリキュラム学習方式を用いて学習する。
我々のモデルは、様々な階層レベルのキャプションを柔軟に生成できると同時に、他の複雑なビデオ理解タスクにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:55:56 GMT)
MIKO: Multimodal Intention Knowledge Distillation from Large Language
Models for Social-Media Commonsense Discovery [45.4] MIKOは、ユーザ意図を明らかにするために、LLM(Large Language Model)とMLLM(Multimodal Large Language Model)を協調的に利用するフレームワークである。
公開されているソーシャルメディアデータセットにMIKOを適用し,137,287の投稿に根ざした1,372Kの意図を特徴とする意図的知識ベースを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:57:42 GMT)
An Exponential Reduction in Training Data Sizes for Machine Learning
Derived Entanglement Witnesses [45.2] 本稿では, 絡み付きビクターを生成するためのサポートベクターマシン (SVM) を用いたアプローチを提案する。
このアプローチのSVM部分は、$N$ qubitsの場合、トレーニングステートが$O(6N)であるのに対して、既存のメソッドは$O(24N)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:40:50 GMT)
State-dependent Trotter Limits and their approximations [45.0] この近似離散化物理学の有効性を結論付けるのに十分な条件を与える。
本質的には、状態依存のトロッター誤差に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:29:50 GMT)
GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for
Open-ended Tasks [44.0] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は強力なゼロショットと命令追従機能を備えている。
GraphTranslatorは、事前に定義されたタスクを効果的に処理するためにGMを活用することを目的としている。
ノード表現をトークンに変換することで、GraphTranslatorはLLMに言語命令に基づいた予測を行う権限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:42:35 GMT)
Advancing Parameter Efficiency in Fine-tuning via Representation Editing [43.2] 我々はRepresentation EDiting(RED)と呼ばれる微細チューニングニューラルモデルに対する新しいアプローチを提案する。
REDは、フルパラメータの微調整に比べて、トレーニング可能なパラメータの数を25,700ドルと大幅に削減する。
注目すべきは、REDが完全なパラメータの微調整に匹敵する、あるいは優れた結果をもたらすことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:09:23 GMT)
Downstream Task Guided Masking Learning in Masked Autoencoders Using
Multi-Level Optimization [42.8] Masked Autoencoder (MAE) は視覚表現学習における自己教師付き事前学習のための重要な手法である。
プリトレーニング中に最適なマスキング戦略を学習する新しいフレームワークであるMulti-level Optimized Mask Autoencoder (MLO-MAE)を紹介する。
視覚表現学習におけるMLO-MAEの進歩について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:37:26 GMT)
Almost device-independent certification of GME states with minimal
measurements [41.9] デバイスに依存しない量子状態の認証は、デバイス内部に存在する量子状態の特徴付けを可能にする。
この点における大きな問題は、最小限の資源を用いて量子状態を検証することである。
我々は、任意の数のパーティを持つマルチパーティの量子ステアリングシナリオを考えるが、信頼できるパーティによる測定が知られているという意味で信頼されているのは1つだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:54:55 GMT)
LatentSwap: An Efficient Latent Code Mapping Framework for Face Swapping [41.6] 我々は、与えられたジェネレータのフェイススワップ潜在コードを生成するフレームワークであるLatentSwapを提案する。
私たちのフレームワークは軽量で、トレーニング済みのモデル以外にデータセットを必要としない。
このフレームワークはStyleNeRFなどの他のジェネレータにも適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:17:32 GMT)
LegalDuet: Learning Effective Representations for Legal Judgment
Prediction through a Dual-View Legal Clue Reasoning [40.4] 本稿では,法的な判断を行うための適切な埋め込み空間を学習するために,言語モデルを事前訓練するLegalDuetモデルを提案する。
実験の結果,LegalDuetはCAIL2018データセット上で最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:38:25 GMT)
Simple linear attention language models balance the recall-throughput
tradeoff [40.1] 線形およびすべり窓の注意を結合したシンプルなアーキテクチャであるBASEDを提案する。
我々は、最大1.3bパラメータの言語モデルをトレーニングし、BASEDがパープレキシティにおいて最強のサブクワッドラティックモデルと一致し、実世界のリコール集約タスクにおいて6.22の精度ポイントでそれらのモデルを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:28:27 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） (Wed, 28 Feb 2024 08:52:36 GMT)
Quantitative investigation of quantum emitter yield in drop-casted
hexagonal boron nitride nanoflakes [39.6] 単一光子エミッタ(SPE)は、量子技術における純光子源としての利用において重要な要素である。
本研究では, 落下鋳造した六方晶窒化ホウ素(hBN)ナノフレークからのSPEの生成について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:40:47 GMT)
Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown
Constraints [39.5] 拡散モデルを用いてデータ多様体内で最適化を行う。
ボルツマン分布の積からサンプリング問題として元の最適化問題を再構成する。
提案手法は,従来の最先端のベースラインよりも優れた,あるいは同等のパフォーマンスを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:09:12 GMT)
Diffusion-Based Speech Enhancement with Joint Generative and Predictive
Decoders [38.8] 本稿では,2段階にわたる共同生成型および予測型デコーダを用いた統合システムを提案する。
Voice-Bankデータセットで実施された実験は、予測情報を組み込むことで、より高速な復号化とより高いPSSQスコアが得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:10:19 GMT)
Foundation Metrics for Evaluating Effectiveness of Healthcare
Conversations Powered by Generative AI [38.5] ジェネレーティブ・人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、従来の医療をよりパーソナライズされ、効率的で、積極的なプロセスに変えることで、医療提供に革命をもたらす。
本稿では,医療における対話型対話モデルの評価に特に適用可能な最先端評価指標について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:15:54 GMT)
Improving Convergence and Generalization Using Parameter Symmetries [38.1] 異なる曲率を持つミニマへのテレポーティングにより一般化が向上し,最小曲率と一般化能力の関連性が示唆された。
本結果は, テレポーテーションの汎用性を示し, 最適化に対称性を組み込むことの可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:24:08 GMT)
Adaptively Enhancing Facial Expression Crucial Regions via Local
Non-Local Joint Network [37.7] 表情認識の特徴学習において, 顔重要領域を適応的に照らすために, 局所的非局所関節ネットワークを提案する。
提案手法は,5つのベンチマークデータセット上での最先端手法と比較して,より競争力のある性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:13:16 GMT)
IBD: Alleviating Hallucinations in Large Vision-Language Models via
Image-Biased Decoding [37.2] 言語的先行性への過度な依存は幻覚に繋がる重要な要因として認識されている。
本稿では,新しい画像バイアスデコーディング手法を導入することにより,この問題を軽減することを提案する。
提案手法は,従来のLVLMと画像バイアスLVLMの予測を対比することにより,次の確率分布を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:57:22 GMT)
Datasets for Large Language Models: A Comprehensive Survey [37.2] この調査は、LLMデータセットの基本的側面を5つの観点から統合し、分類する。
この調査は、一般的な課題を浮き彫りにし、今後の調査への道のりを指摘している。
調査対象のデータサイズは、事前トレーニングのコーパスが774.5TB、他のデータセットが700万インスタンスを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:35:51 GMT)
Exploring Multilingual Human Value Concepts in Large Language Models: Is
Value Alignment Consistent, Transferable and Controllable across Languages? [36.9] 異なる多言語性を持つ7種類の人的価値、16の言語、3のLLM系列を探索する。
これらの概念の言語間分析は、言語資源の相違から生じる3つの特徴を明らかにしている。
LLMの事前学習のための多言語データの合成について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:18:39 GMT)
Towards Transferable Targeted 3D Adversarial Attack in the Physical
World [36.4] 移動可能な敵攻撃は、セキュリティクリティカルなタスクにより大きな脅威をもたらす可能性がある。
我々は、少数のマルチビュー画像からTransferable Targeted 3Dのテクスチャメッシュに迅速に再構成できるTT3Dという新しいフレームワークを開発した。
実験結果から,TT3Dは優れたクロスモデル転送性を示すだけでなく,異なるレンダリングやビジョンタスクにも適応性を維持することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:28:46 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） (Wed, 28 Feb 2024 06:07:56 GMT)
TroubleLLM: Align to Red Team Expert [36.1] 大きな言語モデル(LLM)は、望ましくない安全性の問題を示すのに潜在的に有害である。
安全問題に対する制御可能なテストプロンプトを生成するために,最初のLLMであるTroubleLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:40:46 GMT)
Corpus-Steered Query Expansion with Large Language Models [35.6] 我々はCSQE(Corpus-Steered Query Expansion)を導入し,コーパス内に埋め込まれた知識の取り込みを促進する。
CSQEは、LLMの関連性評価機能を利用して、最初に検索された文書の重要文を体系的に同定する。
大規模な実験により、CSQEは訓練を必要とせず、特にLLMが知識を欠いているクエリで強い性能を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:58:58 GMT)
Cooperative Open-ended Learning Framework for Zero-shot Coordination [35.3] 本研究では,2人のプレーヤーによる協調ゲームにおいて,オープンエンドの目標を構築するための枠組みを提案する。
また,ゲーム理論やグラフ理論からの知識を活用する実用的なアルゴリズムを提案する。
本手法は,異なるレベルのパートナーとコーディネートする場合に,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:58:20 GMT)
FinAgent: A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading:
Tool-Augmented, Diversified, and Generalist [34.7] FinAgentは金融取引タスクのためのマルチモーダル・ファンデーション・エージェントである。
金融市場を正確に分析するために、多種多様なデータ数字、テキスト、視覚的に処理する。
既存のトレーディング戦略と専門家の洞察を統合し、そのトレーディングアプローチがデータ駆動であり、健全な金融原則に根ざしていることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:06:54 GMT)
MindShift: Leveraging Large Language Models for Mental-States-Based
Problematic Smartphone Use Intervention [34.2] 問題のあるスマートフォンの使用は、身体的および精神的な健康に悪影響を及ぼす。
先行研究の幅広い範囲にもかかわらず、既存の説得技術は動的説得内容を提供するのに十分な柔軟性を持っていない。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,効果的な説得コンテンツの自動生成と動的生成を実現した。
我々は,新しいLLMを利用したスマートフォン利用介入技術であるMindShiftを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:45:17 GMT)
Approaching Human-Level Forecasting with Language Models [34.2] 我々は,言語モデル(LM)が競争力のある人間の予測能力のレベルで予測できるかどうかを検討した。
本研究では,関連する情報を自動的に検索し,予測を生成し,予測を集約する検索拡張型LMシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:54:18 GMT)
Data Interpreter: An LLM Agent For Data Science [34.0] Data Interpreterは、コードで解決するように設計されたソリューションである。
データサイエンスにおける問題解決を強化するための3つの重要なテクニックを強調している。
MATHデータセットは26%増加し、オープンなタスクは112%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:49:55 GMT)
Retrieval-based Full-length Wikipedia Generation for Emergent Events [33.8] 我々は、Webソースから取得した入力を用いて、創発的なイベントに対して構造化されたフル長のウィキペディア文書を生成する現実世界のシナリオをシミュレートする。
大規模言語モデル(LLM)が最近発生したイベントに関連するコーパスでトレーニングされないことを保証するため、最近発生したイベントを選択し、新しいベンチマークWiki-GenBenを導入する。
本研究は,LLMの実際の全長ウィキペディア文書作成能力を評価するために,体系的評価指標と基準手法の総合的なセットを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:51:56 GMT)
Lemur: Log Parsing with Entropy Sampling and Chain-of-Thought Merging [33.5] textbfEntropy サンプリングと Chain-of-Thought textbfMerging (Lemur) を用いた最先端 textbfLog 解析フレームワークを提案する。
本稿では,典型的なログを効率的にクラスタリングする情報エントロピーにインスパイアされた新しいサンプリング手法を提案する。
Lemurは最先端のパフォーマンスと素晴らしい効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:51:55 GMT)
Balancing Act: Distribution-Guided Debiasing in Diffusion Models [33.3] 拡散モデル(DM)は、前例のない画像生成能力を持つ強力な生成モデルとして登場した。
DMはトレーニングデータセットに存在するバイアスを反映します。
本稿では、追加データやモデル再学習に頼ることなく、DMをデバイアスする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:53:17 GMT)
A Cognitive Evaluation Benchmark of Image Reasoning and Description for
Large Vision Language Models [33.2] リッチなセマンティクスを持つ画像を用いて,LVLMの高レベル認知能力を評価するための新しい評価ベンチマークを提案する。
8つの推論機能を定義し、画像記述タスクと視覚的質問応答タスクで構成される。
LVLMの評価は,LVLMとヒトの認知能力にはまだ大きなギャップがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:28:36 GMT)
Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few
Queries via Disguise and Reconstruction [33.0] 攻撃者は、大きな言語モデル(LLM)から有害な応答を誘導する敵のプロンプトを作成できる
安全微調整におけるバイアスの脆弱性を特定することによって,LLMのセキュリティに関する理論的基盤を開拓した。
我々は、さまざまなオープンソースモデルとオープンソースモデルにまたがってDRAを評価し、最先端のジェイルブレイク成功率と攻撃効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:50:14 GMT)
Token-Specific Watermarking with Enhanced Detectability and Semantic
Coherence for Large Language Models [32.9] 大規模言語モデルは、潜在的な誤報を伴う高品質な応答を生成する。
現在の透かしアルゴリズムは、挿入された透かしの検出可能性と生成されたテキストの意味的整合性の両方を達成するという課題に直面している。
本稿では,トークン固有の透かしロジットと分割比を生成するために,軽量ネットワークを利用した透かしのための新しい多目的最適化(MOO)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:43:22 GMT)
Arithmetic Control of LLMs for Diverse User Preferences: Directional
Preference Alignment with Multi-Objective Rewards [32.8] 大規模言語モデル(LLM)の整合化のためのDPA(Directional Preference Alignment)フレームワークを導入する。
スカラー・リワードのRLHFとは異なり、DPAは多目的報酬モデルを導入し、多様な好みプロファイルを表現している。
本手法は有用性と冗長性の間のトレードオフを算術的に簡単に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:58:25 GMT)
Biologically Plausible Training of Deep Neural Networks Using a Top-down
Credit Assignment Network [32.6] トップダウン・クレジット・アサインメント・ネットワーク(TDCA-network)は、トップダウン・クレジット・アサインメント・ネットワーク(TDCA-network)を用いてボトムアップ・ネットワークを訓練するように設計されている。
TDCAネットワークは、ニューラルネットワークトレーニングで広く使われている従来の損失関数とバックプロパゲーションアルゴリズムの代用として機能する。
その結果、TDCA-networkは様々なデータセットでニューラルネットワークをトレーニングする有望な可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:06:35 GMT)
A Joint Study of Phrase Grounding and Task Performance in Vision and
Language Models [32.3] 視覚的文脈における自然言語の推論を必要とするタスクの鍵は、言葉とフレーズを画像領域に接地することである。
本稿では,タスクのパフォーマンスとフレーズのグラウンド化を共同で研究する枠組みを提案する。
地中表現アノテーションのブルートフォーストレーニングを通じてこの問題に対処する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:44:46 GMT)
Implicit Bias of Next-Token Prediction [32.3] Next-its Prediction (NTP) は、シーケンス内の次のトークンを予測する。
この研究は、NTPトレーニングを異なる経験的文脈上でのクロスエントロピー最小化として捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:34:53 GMT)
OccTransformer: Improving BEVFormer for 3D camera-only occupancy
prediction [32.2] OccTransformer」はCVPR 2023の自動運転チャレンジにおける3D占有予測トラックに使用される。
提案手法は強力なベースラインBEVFormer上に構築され, 単純かつ効果的な手法によって性能を向上させる。
これらの手法を用いて,自律走行課題における3D占有率予測トラックにおいて49.23 miouを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:03:34 GMT)
How Much Annotation is Needed to Compare Summarization Models? [31.9] ニュース要約の文脈で好むモデルを選択するのに必要なテストサンプルサイズについて検討する。
自動メトリクスはより小さなサンプルサイズで安定しているが、人間の好みに応じてモデルの勝利率を適度に予測できるのは一部の自動メトリクスのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:34:51 GMT)
No Token Left Behind: Reliable KV Cache Compression via Importance-Aware
Mixed Precision Quantization [31.8] キーバリューキャッシングは、生成型大規模言語モデル(LLM)の推論速度とスループットを加速する重要な技術となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:34:54 GMT)
TAMM: TriAdapter Multi-Modal Learning for 3D Shape Understanding [31.6] TriAdapter Multi-Modal Learning (TAMM)は3つの相乗的アダプタに基づく新しい2段階学習手法である。
TAMMは、広範囲の3Dエンコーダアーキテクチャ、事前トレーニングデータセット、下流タスクの3D表現を一貫して強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:18:38 GMT)
Exploring Privacy and Fairness Risks in Sharing Diffusion Models: An
Adversarial Perspective [31.0] 我々は,拡散モデルの共有に伴う潜在的なプライバシーと公平性リスクについて,敵対的な視点で検討する。
提案手法は,受信機の下流モデルに悪影響を及ぼすために,フェアネス中毒攻撃を実施できることを実証する。
実世界のデータセットで行った実験は、異なる種類の拡散モデルに対して顕著な攻撃性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:21:12 GMT)
End-to-End Dense Video Grounding via Parallel Regression [31.0] ビデオグラウンドイングは、言語クエリが与えられた未トリミングビデオに対応するビデオモーメントをローカライズすることを目的としている。
本稿では,Transformer-alike Architecture (PRVG) を再構成することで,エンドツーエンドの並列デコーディングパラダイムを提案する。
設計の単純さのおかげで、私たちのPRVGフレームワークは異なるテストスキームに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:04:24 GMT)
GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge
Transfer and Reasoning [30.7] 無線ネットワークを介してGenAIエージェントを接続することは、集団知能の力を解き放つ可能性がある。
現在の無線ネットワークは「データパイプ」として設計されており、GenAIのパワーに対応・活用するには適していない。
本稿では,分散GenAIエージェントが任意のタスクを遂行するために知識を伝達するGenAINetフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:43:51 GMT)
Exploration of Adapter for Noise Robust Automatic Speech Recognition [30.7] ニューラルネットワークへのアダプタの統合は、トランスファーラーニングの強力なテクニックとして現れている。
本稿では,アダプタをベースとしたノイズロバストASR適応について,徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:06:08 GMT)
Context-aware Talking Face Video Generation [30.5] 顔画像生成の斬新で実践的な事例を考察する。
顔のランドマークを制御信号にして、運転中の音声、会話コンテキスト、生成ビデオのブリッジを作ります。
実験により,提案手法の他のベースラインに対する利点を,音声・ビデオ同期,映像の忠実度,フレームの整合性の観点から検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:25:50 GMT)
Clustering and Ranking: Diversity-preserved Instruction Selection
through Expert-aligned Quality Estimation [30.5] クラスタリングとランク付け(CaR)は、専門家による多様性に配慮した命令データ選択手法である。
実験では、AlpacaのITデータのわずか1.96%しか含まないサブセットを選択したが、このサブセットでトレーニングされたAlpaCaRモデルは、GPT-4評価において平均32.1%Alpacaを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:27:29 GMT)
Six-Point Method for Multi-Camera Systems with Reduced Solution Space [30.4] マルチカメラシステムの6DOF相対的なポーズを計算するために6台のPCを使用する最小限のソルバを提案する。
我々の解法は最先端の6点法よりも精度が高く、効率性も向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:52:25 GMT)
Graph Regularized Encoder Training for Extreme Classification [30.3] RAMENは最大100万のラベルを持つデータセットにスケールし、ベンチマークデータセット上での予測精度を、最先端のメソッドよりも最大15%高く提供する。
RAMENはまた、人気のある検索エンジンのクリックログから得られたプロプライエタリなレコメンデーションデータセットに対して、最高のベースラインよりも10%高い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:00:25 GMT)
A BiRGAT Model for Multi-intent Spoken Language Understanding with
Hierarchical Semantic Frames [30.2] まず、MIVSと呼ばれる現実的な車載対話システムから収集されるマルチインテントデータセットを提案する。
対象のセマンティックフレームは、3層階層構造で構成され、多目的ケースにおけるアライメントとアライメントの問題に対処する。
我々は,2つの関係グラフアテンションネットワークであるアイテムの階層構造を符号化するBiRGATモデルを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:39:26 GMT)
Learning Intrinsic Dimension via Information Bottleneck for Explainable
Aspect-based Sentiment Analysis [30.2] Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) のためのInformation Bottleneck-based Gradient (texttIBG) の説明フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,単語の埋め込みを簡潔な内在次元に洗練し,本質的な特徴を維持し,無関係な情報を省略する。
感傷的特徴を識別することで、モデルの性能と解釈可能性の両方を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:11:05 GMT)
False Claims against Model Ownership Resolution [29.7] モデルオーナシップ解決(モデルオーナシップ解決、MOR)は、モデル盗難を抑える手法のクラスである。
既存のMORスキームのほとんどは、悪意のある容疑者に対して堅牢性を優先している。
我々は、一般的なMORスキームが、異なる、等しく重要だが不十分に調査された堅牢性に関する懸念に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:12:37 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） (Wed, 28 Feb 2024 08:13:38 GMT)
Grounding Language Models for Visual Entity Recognition [29.4] AutoVERは、Visual Entity Recognitionのための自動回帰モデルである。
ドメイン外エンティティの低パフォーマンスを軽減し、視覚的な推論を必要とするクエリに優れています。
これは、最近提案されたOven-Wikiベンチマークで、異なるデータセット分割間で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:22:17 GMT)
A Modular System for Enhanced Robustness of Multimedia Understanding
Networks via Deep Parametric Estimation [29.4] マルチメディア理解タスクでは、破損したサンプルは、機械学習モデルにフィードされるとパフォーマンスが低下するので、重要な課題となる。
我々はSyMPIEを提案し、最小の計算コストで下流マルチメディア理解のための入力データを強化する。
私たちの重要な洞察は、ほとんどの入力汚職は、画像の色チャネルや小さなカーネルを持つ空間フィルタのグローバルな操作によってモデル化できるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:24:58 GMT)
Boosting Neural Representations for Videos with a Conditional Decoder [29.3] Inlicit Neural representations (INRs) は、ビデオストレージと処理において有望なアプローチとして登場した。
本稿では,現在の暗黙的ビデオ表現手法のための普遍的なブースティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:32:19 GMT)
Lower Bounds for Differential Privacy Under Continual Observation and
Online Threshold Queries [29.1] 我々は、$Omegaleft(minn,log Tright)$の新しい下限を示す。
また、我々の低い境界は"オンラインしきい値問題"にまで拡張され、そこでは、多くの"量子クエリ"をプライベートに答えることが目標であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:45:54 GMT)
Ask Again, Then Fail: Large Language Models' Vacillations in Judgement [28.7] 我々は、現在の会話言語モデルは、フォローアップ質問に直面した場合、判断を揺るがすことが多いことを観察する。
我々は、この矛盾を定量化するための2つの指標とともに、textscFollow-up Questioning Mechanismを紹介した。
トレーニングベースのフレームワーク TextscUnwavering-FQ を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:29:56 GMT)
Learning in Deep Factor Graphs with Gaussian Belief Propagation [28.6] 我々は,すべての関連する量をグラフィカルモデルにおけるランダム変数として扱い,学習と予測の両方を異なる観測ノードでの推論問題とみなす。
本実験は,更新が本質的に局所的である信念伝播(BP)を用いて,これらの問題を効率的に解けることを示す。
私たちのアプローチはディープネットワークに拡張することができ、継続的な学習を行う自然な手段を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:56:48 GMT)
DecisionNCE: Embodied Multimodal Representations via Implicit Preference
Learning [28.4] 自律型ロボットにおける表現学習の目標のトリニティのための効果的な戦略として,マルチモーダル事前学習が登場した。
画像シーケンスから意味のあるタスク進行情報を同時に抽出できる統一目的を提案する。
DecisionNCEは、ローカルおよびグローバルなタスク進行機能の両方をエレガントに抽出する、具体化された表現学習フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:58:24 GMT)
Look Before You Leap: Towards Decision-Aware and Generalizable
Tool-Usage for Large Language Models [28.2] 意思決定・汎用ツール・ユース・フレームワーク(DEER)を提案する。
具体的には、まず、自動生成パイプラインを介して、複数の決定ブランチを持つツール使用サンプルを構築します。
提案するDEERは, 各種データセットのベースラインよりも効果的で, 著しく優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:31:28 GMT)
Attentive Illumination Decomposition Model for Multi-Illuminant White
Balancing [28.0] 多くの商用カメラにおけるホワイトバランス(WB)アルゴリズムは、単色および均一な照明を前提としている。
スロットアテンションを利用して,各スロットが個別の照度を表すようなホワイトバランスモデルを提案する。
この設計により、モデルは個々の照度に対する色度と重量マップを生成でき、最終照明マップを構成するために融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:15:29 GMT)
A Meta-learning Framework for Tuning Parameters of Protection Mechanisms
in Trustworthy Federated Learning [27.9] 信頼できるフェデレートラーニング(TFL)は通常、プライバシを保証するために保護メカニズムを活用する。
プライバシリーク, ユーティリティ損失, 効率低下のトレードオフを最適化する保護機構を見つける問題として, TFLを定式化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:45:53 GMT)
Imagine, Initialize, and Explore: An Effective Exploration Method in
Multi-Agent Reinforcement Learning [27.8] 複雑なシナリオにおける効率的なマルチエージェント探索法を提案する。
我々は、状態、観察、プロンプト、行動、報酬が自己回帰的に予測されるシーケンスモデリング問題として想像を定式化する。
臨界状態のエージェントを初期化することにより、IIEは潜在的に重要な未探索領域を発見する可能性を大幅に高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:45:01 GMT)
Evaluating Decision Optimality of Autonomous Driving via Metamorphic
Testing [27.8] 自律運転システム(ADS)の意思決定品質の評価に焦点をあてる。
非最適決定シナリオ(NoDS)を検出するための最初の方法を提案する。
我々は,NoDSを効率的に生成するための新しいフレームワークであるDecictorを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:13:33 GMT)
HOP to the Next Tasks and Domains for Continual Learning in NLP [27.6] CL(Continuous Learning)は、従来の問題に基づいて獲得した知識を伝達することで、一連の問題を学習することを目的としている。
本稿では、一意のフレームワークにおける一連の問題から学ぶための、より一般的なCL設定について述べる。
提案手法であるHOPでは,CL問題に3方向に対処することで,タスクやドメインをホップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:21:02 GMT)
Explainable Session-based Recommendation via Path Reasoning [27.2] 本稿では,既存のSRモデルのパス推論による説明可能性,すなわちPR4SRに関する階層的強化学習フレームワークを提案する。
セッションにおける項目の重要性を考慮し、セッション内の項目を経路推論の出発点として選択するセッションレベルエージェントと、経路推論を行うパスレベルエージェントを設計する。
特に、SRにおける逐次パターンのスキップ動作に適応する多目的報酬機構を設計し、知識グラフの探索効率を高めるために経路中点報酬を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:11:08 GMT)
Vision Language Model-based Caption Evaluation Method Leveraging Visual
Context Extraction [27.0] 本稿では視覚言語モデルに基づくキャプション評価手法VisCE$2$を提案する。
本手法は,オブジェクト,属性,関係性を含む画像の詳細な内容を参照する視覚的コンテキストに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:29:36 GMT)
Leveraging Diverse Modeling Contexts with Collaborating Learning for
Neural Machine Translation [26.8] 自己回帰(AR)モデルと非自己回帰(NAR)モデル(NAR)モデルはニューラルマシン翻訳(NMT)のための2種類の生成モデルである
本稿では,教師や学生の代わりにARモデルとNARモデルを協調者として扱う,新しい総合的協調学習手法であるDCMCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:55:02 GMT)
Deep Confident Steps to New Pockets: Strategies for Docking
Generalization [26.5] 既存のベンチマークは、厳格に一般化性を評価することができません。
既存の機械学習ベースのドッキングモデルは、非常に弱い一般化能力を持つことを示す。
拡散モデルと信頼モデルとの相互作用に依存する新しいトレーニングパラダイムである信頼性ブートストラップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:15:23 GMT)
Grid-Based Continuous Normal Representation for Anomaly Detection [26.4] 連続的特徴空間内での正規特徴を表現するための新しい異常検出手法であるGRADを提案する。
MVTec ADデータセットを用いた評価では、GRADは従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:38:44 GMT)
Unsupervised Cross-Domain Image Retrieval via Prototypical Optimal
Transport [26.4] 教師なしクロスドメイン画像検索は、ラベル付きデータに頼ることなく、さまざまな領域で同じカテゴリを共有する画像を検索することを目的としている。
従来のアプローチでは、UCIRの問題をドメイン内表現学習とドメイン間特徴アライメントという2つの異なるタスクに分解していた。
本稿では,UCIR に最適化された新規な Optimal Transport の定式化である ProtoOT を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:31:45 GMT)
Region-Aware Exposure Consistency Network for Mixed Exposure Correction [26.3] 本研究では,複合露光処理が可能な領域対応露光補正ネットワーク(RECNet)を提案する。
混合露光シナリオの局所的特徴を露光不変の特徴空間に効果的に変換する領域認識型露光モジュールを開発した。
本研究では,地域間露光連続性と地域間露光連続性の制約下での露光コントラスト正則化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:24:36 GMT)
Sunshine to Rainstorm: Cross-Weather Knowledge Distillation for Robust
3D Object Detection [26.3] 従来の研究では、雨からの騒音をシミュレートし、検出モデルの堅牢性を改善することで、この問題に対処しようと試みてきた。
本研究では,動的・降雨環境理論を統一した新しい降雨シミュレーション手法DRETを提案する。
また,降雨条件下での3次元検出を強化するために,サニー・ツー・レイニー知識蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:21:02 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning [26.2] グラフ表現学習は、高次元スパースグラフ構造化データを低次元密度ベクトルに符号化することを目的としている。
従来の手法ではモデル能力に制限があり、学習性能に制限がある。
深層グラフ表現学習は、浅い(伝統的な)方法よりも大きな可能性と利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:55:09 GMT)
InstructCoder: Instruction Tuning Large Language Models for Code Editing [26.2] ユーザインストラクションに基づいたコード編集にLLM(Large Language Models)を用いる方法について検討する。
InstructCoderは、汎用コード編集にLLMを適用するために設計された最初の命令チューニングデータセットである。
InstructCoderで微調整されたオープンソースのLLMは、コード編集の精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:47:11 GMT)
Score-Based Point Cloud Denoising [26.1] 走査装置から取得した点雲は、しばしばノイズによって乱れ、表面の再構成や解析のような下流のタスクに影響を及ぼす。
我々は,各点の位置を反復的に更新することにより,各点のログ類似度を,勾配上昇による$p * n$から増加させることを提案する。
ネットワークを訓練する目的関数を導出し,推定したスコアを活かした復調アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:29:41 GMT)
Generalizability Under Sensor Failure: Tokenization + Transformers
Enable More Robust Latent Spaces [26.0] 神経科学の主要な目標は、一般化する神経データ表現を発見することである。
最近の研究は、セッションや主題間の一般化に対処し始めているが、センサ障害に対する堅牢性の研究はほとんどない。
まず、多数のセッション、被験者、センサーで脳波データを収集し、2つの時系列モデル(EEGNetとTOTEM)を研究します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:29:25 GMT)
HyperAgent: A Simple, Scalable, Efficient and Provable Reinforcement
Learning Framework for Complex Environments [25.9] HyperAgentはハイパーモデルとインデックスサンプリングスキームを備えたRLフレームワークである。
HyperAgentの実装は簡単で、Double-DQNに必要なモジュールをひとつ追加するだけでよい。
この研究はRLの理論的および実践的な領域を橋渡しし、RLアルゴリズム設計の新しいベンチマークを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:08:00 GMT)
CoCA: Fusing Position Embedding with Collinear Constrained Attention in
Transformers for Long Context Window Extending [25.7] 自己注意と位置埋め込みは、トランスフォーマーベースの大規模言語モデルにおける重要なモジュールである。
我々は新しい注意機構であるCoCA(Collinear Constrained Attention)を提案する。
コンテクストウィンドウの拡張において,CoCAは極めて良好に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:56:43 GMT)
Large Trajectory Models are Scalable Motion Predictors and Planners [25.0] 自律走行において、運動予測と計画が不可欠である。
STR(State Transformer)と呼ばれるスケーラブルな軌道モデルを導入する。
STRは、観測、状態、動作を1つの統合シーケンスモデリングタスクにアレンジすることで、動作予測と動作計画の問題を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:37:51 GMT)
Application of Zone Method based Physics-Informed Neural Networks in
Reheating Furnaces [25.0] ファウンデーション・インダストリーズ(FIs)はガラス、金属、セメント、セラミックス、バルク化学、紙、鋼などを構成する。
FIの製造チェーン内の再加熱炉はエネルギー集約的である。
再加熱炉の地下温度の正確なリアルタイム予測は、全体の加熱時間を短縮する可能性がある。
本稿では,新しいエネルギーベース正規化器を用いた物理知識を取り入れた物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:26:34 GMT)
Escaping Local Optima in Global Placement [25.0] 本稿は,局所最適化に留まっている主な課題を強調し,局所最適化を効率的に回避するためのハイブリッド最適化フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,2つのベンチマークの最先端手法と比較して,大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:11:06 GMT)
Black-box Targeted Adversarial Attack on Segment Anything (SAM) [24.9] 本研究は,Segment Anything Model (SAM) におけるターゲット対敵攻撃 (TAA) の実現を目的とする。
具体的には、特定のプロンプトの下では、敵の例の予測マスクを所定のターゲット画像のマスクに類似させることが目的である。
本稿では, ランダムな自然画像に対する逆画像の特徴優位性を高めることで, クロスモデル転送可能性を高める新たな正規化損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:10:39 GMT)
Exploring Self-Supervised Learning for SAR ATR: A Knowledge-Guided
Predictive Perspective [24.4] Self-Supervised Learning (SSL)は、データから直接監視信号を引き出すことを目的としている。
本研究では,SAR自動目標認識(ATR)のための有効SSL手法について検討する。
我々は知識誘導予測アーキテクチャ(SAR-KPGA)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:09:27 GMT)
Human Choice Prediction in Language-based Persuasion Games:
Simulation-based Off-Policy Evaluation [24.1] 本稿では,このようなエージェントの設計における重要な側面について論じる。
人工エージェントを用いた意思決定ゲームを繰り返し行う人間による87Kの意思決定データセットを収集した。
我々のアプローチでは、あるエージェントサブセットと人間のインタラクションに関するモデルをトレーニングして、他のエージェントとのインタラクションにおける決定を予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:36:54 GMT)
An Iterative Associative Memory Model for Empathetic Response Generation [23.8] 共感的応答生成は、対話発話における認知的状態と感情的状態を理解することである。
共感応答生成のための反復連想記憶モデル(IAMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:49:06 GMT)
All in a Single Image: Large Multimodal Models are In-Image Learners [23.6] 本稿では,In-Image Learning (I$2$L) と呼ばれる新しいコンテキスト内学習(ICL)機構を提案する。
I$2$Lは、デモ例、視覚的手がかり、命令を単一のイメージに組み合わせて、GPT-4Vの能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:32:59 GMT)
Log Neural Controlled Differential Equations: The Lie Brackets Make a
Difference [23.5] ニューラルCDE(英語版)(NCDE)は、時系列データを制御経路からの観測として扱う。
NCDEをトレーニングするための新しい効果的な方法であるLog-NCDEを紹介する。
時系列分類ベンチマークでは、NCDE、NRDE、および2つの最先端モデルであるS5と線形リカレントユニットよりも平均テストセット精度が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:40:05 GMT)
UniVS: Unified and Universal Video Segmentation with Prompts as Queries [23.5] 本稿では、プロンプトをクエリとして使用することにより、新しい統合ビデオセグメンテーションアーキテクチャ、すなわちUniVSを提案する。
以前のフレームから予測されたエンティティのマスクを視覚的なプロンプトとすることで、UniVSは異なるVSタスクをプロンプト誘導されたターゲットセグメンテーションに変換する。
UniVSは、VSベンチマーク10の課題に対して、パフォーマンスと普遍性の合計バランスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:05:27 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） (Wed, 28 Feb 2024 13:53:28 GMT)
Mixer is more than just a model [23.3] 本研究は、ロールタイムとハーミットFFT(ASM-RH)を用いたオーディオスペクトログラムミキサーという新しいモデルを導入することで、音声認識の領域に焦点を当てる。
実験により、ASM-RHは音声データに特に適しており、複数の分類タスクで有望な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:45:58 GMT)
HearHere: Mitigating Echo Chambers in News Consumption through an
AI-based Web System [23.3] We present HearHere, a AI-based web system, designed to help users accommodate information and opinion from various perspectives。
本研究は、政治的偏極を緩和する手段として、政治的スタンス情報の提供とユーザの政治的地位の定量化の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:37:14 GMT)
Deep Neural Network Models Trained With A Fixed Random Classifier
Transfer Better Across Domains [23.1] 最近発見されたニューラル崩壊(NC)現象は、ディープ・ニューラル・ニューラルネットワークの最後の層重みが、訓練の最終段階において、いわゆるEquiangular Tight Frame (ETF) Simplexに収束することを示している。
NC特性にインスパイアされた本論文では,最終層重みをETFにより固定したDNNモデルの伝達性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:52:30 GMT)
Towards Better Understanding of Contrastive Sentence Representation
Learning: A Unified Paradigm for Gradient [22.9] 文表現学習(SRL)は自然言語処理(NLP)において重要な課題であり、対照的な自己監督学習(SSL)は現在主流のアプローチである。
ここでは、対照的なSSLは、SRLにおいて非コントラストSSLを著しく上回っていることを示す。
4つの効果的な対照的な損失を統一パラダイムに統合できることが示され、これは3つのコンポーネント(グラディエント散逸、重み、比)に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:17:40 GMT)
Focus on Your Question! Interpreting and Mitigating Toxic CoT Problems
in Commonsense Reasoning [22.9] 大規模言語モデルは高レベルのコモンセンス推論能力を示す。
CoTライクな手法は、もともとは正しい答えが間違っていた、というかなりの数に繋がる。
帰属的追跡法と因果的追跡法を用いて,モデルの内部動作機構を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:09:02 GMT)
3D-U-SAM Network For Few-shot Tooth Segmentation in CBCT Images [22.9] 本稿では, 3次元画像分割のための新しい3D-U-SAMネットワークを提案する。
3次元データセット上での2次元事前学習重み付けの問題を解決するために,畳み込み近似法を採用した。
本手法の有効性は, アブレーション実験, 比較実験, 試料サイズ実験で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:35:38 GMT)
Improving Low-resource Prompt-based Relation Representation with
Multi-view Decoupling Learning [22.4] 本稿では,MVREという新しいプロンプトに基づく関係表現手法を提案する。
MVREは、各関係を異なる視点に分離し、多視点関係表現を包含する。
提案手法は,低リソース環境下での最先端化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:53:28 GMT)
Do Text Simplification Systems Preserve Meaning? A Human Evaluation via
Reading Comprehension [22.2] 簡単な文章が意味を保っているかどうかを,読解質問を用いて評価するための人的評価フレームワークを提案する。
我々は、人間によるテキストと9つの自動システムによるテキストの徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:16:29 GMT)
Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for
Machine Learning and Process-based Hydrology [22.1] 我々は、認識される障壁を克服し、両方の分野に革命をもたらすための変革的アプローチとして、物理認識機械学習(ML)を紹介した。
まず, 降雨流出水理プロセスと流体力学プロセスを含む, PaML における水文学の体系的な検討を行った。
最後に、新しいPaMLベースの水文学プラットフォームであるHydroPMLが、水学応用の基礎としてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:04:37 GMT)
Hierarchical Multimodal Pre-training for Visually Rich Webpage
Understanding [22.0] WebLMは、WebページにおけるHTMLの構造的モダリティとテキストのみをモデリングする制限に対処するために設計されたマルチモーダル事前学習ネットワークである。
本稿では,テキスト,構造,画像モダリティ間の相互作用を効果的にモデル化するための事前学習タスクを提案する。
実験の結果、事前学習されたWebLMは、いくつかのWebページ理解タスクにおいて、従来の最先端の事前学習モデルを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:50:36 GMT)
GraphPub: Generation of Differential Privacy Graph with High
Availability [21.8] 差分プライバシー(DP)は、グラフデータのプライバシーを保護する一般的な方法である。
グラフデータの複雑なトポロジ構造のため、グラフにDPを適用すると、GNNモデルのメッセージパッシングや集約に影響を及ぼすことが多い。
グラフトポロジを保護しつつ,データの可用性が基本的に変化しないことを保証するグラフパブリッシャ(GraphPub)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:02:55 GMT)
3DSFLabelling: Boosting 3D Scene Flow Estimation by Pseudo
Auto-labelling [21.7] 本稿では,現実のLiDAR点雲に対して,多数の3次元シーンフロー擬似ラベルを生成するための新しい手法を提案する。
具体的には、自律走行シナリオにおける物体レベルの剛体運動をシミュレートするために、剛体運動の仮定を用いる。
拡張運動パラメータに基づいてターゲット点雲を完全合成することにより,実シナリオと高度に整合した点雲内に多数の3次元シーンフローラベルを容易に取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:12:31 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning via Regularized Sparse Random
Networks [21.5] 本研究では,フェデレート学習におけるコミュニケーション効率向上のための新しい手法を提案する。
この設定では、二項マスクはモデル重みの代わりに最適化され、固定される。
伝統的な連邦学習における浮動小数点の重みよりも、Sの疎二元マスクが交換される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:22:15 GMT)
Benchmarking Large Language Models on Answering and Explaining
Challenging Medical Questions [21.2] JAMAクリニカルチャレンジとメドブルレットという2つの新しいデータセットを構築した。
JAMA 臨床チャレンジは、挑戦的な臨床ケースに基づく質問から成り、Medbullets は USMLE Step 2&3 スタイルの臨床質問から成り立っている。
どちらのデータセットも複数の質問回答タスクとして構成されており、各質問には専門家による説明が添えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:44:41 GMT)
CoFi: Coarse-to-Fine ICP for LiDAR Localization in an Efficient
Long-lasting Point Cloud Map [21.2] 本稿では,点集合を微細な点集合に変換するアルゴリズムを提案する。
また、フレームから意味点を抽出し、ポーズを推定するためにCoFiを適用した地図ベースのLiDARローカライゼーションアルゴリズムを提案する。
提案したCoFiの助けを借りて,提案したCoFiはセマンティックセグメンテーションのためのCylinder3Dアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:21:50 GMT)
Learning Associative Memories with Gradient Descent [21.2] この研究は、トークン埋め込みの外部積を格納する1つの連想メモリモジュールのトレーニングダイナミクスに焦点を当てている。
相関埋め込みによるトークン周波数とメモリ干渉の不均衡が過渡的状態を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:47:30 GMT)
Looping in the Human Collaborative and Explainable Bayesian Optimization [20.9] 我々は,協調的・説明可能なベイズ最適化フレームワークと,よりバランスのとれた人間-AIパートナーシップを提案する。
ユーザが知識モデルを提供することを明示的に要求する代わりに、CoExBOでは、最適化に対する人間の洞察をシームレスに統合するために、好みの学習を採用している。
リチウムイオン電池設計における人間-AI実験によるCoExBOの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:12:21 GMT)
One for Multiple: Physics-informed Synthetic Data Boosts Generalizable
Deep Learning for Fast MRI Reconstruction [20.8] Deep Learning (DL)は、高速MRI画像再構成に有効であることが証明されているが、その広範な適用性は制限されている。
本稿では,高速MRIのための物理インフォームド・シンセティック・データ学習フレームワークPISFを提案する。
PISFは、訓練された1つのモデルを通して、マルチシナリオMRI再構成のための一般化されたDLを可能にすることで、画期的な成果を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:56:57 GMT)
Spatially-Aware Transformer Memory for Embodied Agents [20.5] 本稿では,空間情報を含む空間認識変換器モデルの利用について検討する。
メモリ利用効率が向上し,様々な場所中心の下流タスクにおいて精度が向上することが実証された。
また,強化学習に基づくメモリ管理手法であるAdaptive Memory Allocatorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:46:47 GMT)
Unveiling the Potential of Robustness in Evaluating Causal Inference
Models [20.4] 本稿では,CATE推定器選択のための新しい手法であるdistributally Robust Metric (DRM)を提案する。
DRMは追加モデルに適合する必要をなくし、堅牢なCATE推定器を選択するのに優れる。
DRM法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:12:24 GMT)
ChatGPT as a Math Questioner? Evaluating ChatGPT on Generating
Pre-university Math Questions [20.3] 大規模言語モデル (LLM) は論理的推論と算術的推論を含む多くのNLPタスクで優れている。
我々の分析は、コンテキスト認識とコンテキスト認識の2つの主要な設定に分類される。
われわれのクローリングの結果はTopicMathだ。これは大学以前の数学のカリキュラムを包括的で斬新なコレクションだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:33:33 GMT)
FedPEAT: Convergence of Federated Learning, Parameter-Efficient Fine
Tuning, and Emulator Assisted Tuning for Artificial Intelligence Foundation
Models with Mobile Edge Computing [20.1] Emulator-Assisted Tuning and Federated PEAT (FedPEAT)について紹介する。
FedPEATは、フェデレーションモデルチューニング、モデルのプライバシとメモリ効率の向上にアダプタ、エミュレータ、PEFTを使用している。
私たちは、サーバが協調的なチューニングに参加するというユニークなシナリオでFedPEATをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:47:33 GMT)
On the Inductive Biases of Demographic Parity-based Fair Learning
Algorithms [19.7] 本研究では, 標準DP法が評価されたラベルの条件分布に及ぼす影響を解析的に検討した。
本研究では, 感度特性の限界分布に対するロバスト性を改善するために, 感度特性に基づく分布ロバスト最適化法 (SA-DRO) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:39:58 GMT)
ELA: Exploited Level Augmentation for Offline Learning in Zero-Sum Games [19.6] 本稿では,多様なデモ参加者によるゼロサムゲームのオフラインデータセットから,各トラジェクトリの悪用レベルを推定するための新しい手法を提案する。
評価された搾取レベルをオフライン学習に組み込んで,支配的戦略の影響を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:44:02 GMT)
Right on Time: Revising Time Series Models by Constraining their
Explanations [19.6] 時系列データにおいて共同ファウンダーを緩和する問題に対処するため、Right on Time(RioT)を導入します。
RioTは時間領域と周波数領域の両方にわたるモデル説明との相互作用を可能にする。
私たちは、RioTがP2Sの間違った理由や一般的な時系列分類や予測データセットからモデルを効果的に誘導できることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:36:32 GMT)
Machina Economicus: A New Paradigm for Prosumers in the Energy Internet of Smart Cities [19.5] スマートシティにおけるフレキシブルな地域エネルギー供給のための新しいシェアエコノミープラットフォームとして、Energy Internet(EI)が登場している。
EIは、ピアツーピアのエネルギー取引とプロシューマー間の共有をアンロックすることを目指している。
この研究は、AIの導入がEI上でのプロシューマーの振る舞いをどう変えるかに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:53:17 GMT)
CLLMs: Consistency Large Language Models [19.5] Jacobiデコーディングは、従来の自己回帰(AR)デコーディングと比較して、ほとんどスピードアップしない。
ヤコビ軌道上の任意の状態から固定点への高速収束を実現するための新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:17:04 GMT)
Small But Funny: A Feedback-Driven Approach to Humor Distillation [19.5] 本研究では,2つの役割を大規模言語モデル(LLM)に割り当てる効果を「教師」生成データとして,学生のパフォーマンスを評価する「批判的」として検討する。
ユーモア生成実験により, フィードバックの組み込みにより, SLMとそれより大きいSLMの性能ギャップが著しく狭まることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:02:38 GMT)
Human Simulacra: A Step toward the Personification of Large Language
Models [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の知性の側面を忠実に模倣するシステムとして認識されている。
本稿では,仮想キャラクタのライフストーリーをゼロから構築するためのフレームワークを提案する。
実験により, 構築したシミュラクラは, 対象キャラクタと一致した擬人化応答を生成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:11:14 GMT)
Digging Into Normal Incorporated Stereo Matching [18.8] NDP(Non-local Disparity propagation)とARL(Affinity-aware residual Learning)という2つのモジュールからなる通常の統合型共同学習フレームワークを提案する。
この作業が完了するまでに、我々のアプローチは、KITTI 2015データセットにおける前景ピクセル間のステレオマッチングで1位、Scene Flowデータセットで3位にランクインしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:01:50 GMT)
Point-Unet: A Context-aware Point-based Neural Network for Volumetric
Segmentation [18.8] 本稿では,3次元点雲による深層学習の効率をボリュームセグメンテーションに組み込む新しい手法であるPoint-Unetを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、まず注意確率マップを学習することで、ボリュームに対する関心領域を予測することです。
異なるメトリクスに関する包括的なベンチマークでは、私たちのコンテキスト認識のPoint-UnetがSOTAのボクセルベースネットワークより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:09:06 GMT)
Is Crowdsourcing Breaking Your Bank? Cost-Effective Fine-Tuning of
Pre-trained Language Models with Proximal Policy Optimization [18.8] ChatGPTは、人間のフィードバックによる強化学習の可能性を強調している。
労働コストを削減するために,自己監督型テキストランキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:24:07 GMT)
Questioning the Survey Responses of Large Language Models [18.6] 我々は,米国国勢調査局が確立したアメリカン・コミュニティ・サーベイに基づいて,言語モデルの調査結果を批判的に調査する。
モデル応答は、バイアスの順序付けとラベル付けによって制御され、体系的バイアスの調整後に持続しないモデル間のバリエーションが生じる。
本研究は, モデルによる調査回答を, 個体群と同等に扱うことの注意を喚起するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:37:53 GMT)
Evaluating Quantized Large Language Models [18.6] 学習後量子化(PTQ)は,大規模言語モデル(LLM)のコスト削減のための有望な手法として登場した。
本稿では,PTQがOPT, LLaMA2, Falcon, Bloomz, Mistral, ChatGLM, Vicuna, LongChat, StableLM, Gemma, Mambaを含む11種類のモデルファミリに与える影響を評価することにより,これらの因子の徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:43:05 GMT)
Partial Label Supervision for Agnostic Generative Noisy Label Learning [18.3] ノイズラベル学習は差別的アプローチと生成的アプローチの両方に取り組んできた。
本稿では,これらの課題に対処する生成ノイズラベル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） (Wed, 28 Feb 2024 16:09:24 GMT)
Cutting Off the Head Ends the Conflict: A Mechanism for Interpreting and
Mitigating Knowledge Conflicts in Language Models [18.3] 内部記憶と外部コンテキストは必然的に衝突し、言語モデル(LM)内の知識の衝突につながる
モデルパラメータを更新することなく、対立する注意を抑えることで、知識の衝突を効果的に軽減できるPatH PatcHing (PH3) という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:34:41 GMT)
OrchestraLLM: Efficient Orchestration of Language Models for Dialogue
State Tracking [18.0] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理システムの状況に革命をもたらしたが、計算コストは高い。
従来,Small Language Models (SLMs) の可能性を,大規模言語に対する費用対効果の代替手段として活用するための様々なアプローチが検討されてきた。
本研究では,計算効率の向上とタスク性能の向上を目的とした新しいSLM/LLMルーティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:41:25 GMT)
Tight Verification of Probabilistic Robustness in Bayesian Neural
Networks [17.5] ベイズニューラルネットワーク(BNN)の確率論的ロバスト性に関する厳密な保証を計算するための2つのアルゴリズムを導入する。
提案アルゴリズムは,反復的拡張とネットワークの勾配を用いて,パラメータの空間を安全に探索する。
アルゴリズムがSoAよりも厳密なバウンダリを計算できることの証明に加えて、標準ベンチマーク上でのSoAに対するアルゴリズムの評価も行っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:04:12 GMT)
Aligning Large Language Models to a Domain-specific Graph Database [17.5] 本研究では,NLGQLデータペアを自己インストラクト付きグラフDBに基づいて,適切に定義したパイプラインを提案する。
ファイナンスドメインと医療ドメイン,すなわちFinGQLとMediGQLのグラフDBから得られた2つの構築データセットについて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:24:19 GMT)
Merino: Entropy-driven Design for Generative Language Models on IoT Devices [17.3] モバイルフレンドリーな生成言語モデルを設計するための新しい情報エントロピーフレームワークを提案する。
我々の設計パラダイムは、与えられた計算予算内でトランスフォーマーデコーダのエントロピーを最大化することである。
我々は,9つのNLP下流タスクにまたがるMeRinoと呼ばれる設計モデルを評価し,最先端の自己回帰変換モデルと競合する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:20:27 GMT)
A Multimodal Handover Failure Detection Dataset and Baselines [17.3] ロボットと人間の間のオブジェクトハンドオーバは、失敗しがちな協調アクションである。
人間の参加による予防不可能な失敗を考慮に入れたデータセットや評価方法が欠如している。
本稿では,人間によって誘導される障害からなるマルチモーダルハンドオーバエラー検出データセットを提案する。
また、3次元CNNを用いたビデオ分類法と、時間的アクションセグメンテーション法という、ハンドオーバ障害検出のための2つのベースライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:29:28 GMT)
Robust Single Rotation Averaging Revisited [17.2] 本稿では, 極端に多くの外乱を効率的に処理できるロバストな単回転平均化法を提案する。
本手法は, 高い精度のインレーヤが与えられた場合, 最大99%のアウトレーヤに対して頑健であり, 現状よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:14:48 GMT)
Dual-Context Aggregation for Universal Image Matting [16.6] 我々は、Dual-Context Aggregation Matting (DCAM)という、シンプルで普遍的なマッチングフレームワークを提案する。
特に、DCAMは、まずセマンティックバックボーンネットワークを採用し、入力画像とガイダンスから低レベル特徴とコンテキスト特徴を抽出する。
グローバルな輪郭セグメンテーションと地域境界の洗練を両立させることにより、DCAMは様々な種類のガイダンスやオブジェクトに対して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:56:24 GMT)
Errors are Robustly Tamed in Cumulative Knowledge Processes [16.6] 我々は,新たな知識単位の有効性が,その導出の正確性に依存する社会知識蓄積の過程を研究する。
根本的な疑問は、もし新しい導出の一定割合が間違っているなら、社会における一定の知識の一定割合が有効であることを保証できるか?
これらのモデルの$textitall$については、多くのユニットが依存するユニットの有界数をチェックするための単純な相互依存に従う限り、すべてのエラーを排除します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:02:58 GMT)
Identification and Estimation for Nonignorable Missing Data: A Data
Fusion Approach [16.6] MNAR(MNAR)では、データの欠落した設定において、興味のあるパラメータを特定し、推定するタスクについて検討する。
本稿では、MNARデータセットの情報を、ランダムな無作為(MAR)に基づく補助データセットの情報によって拡張する、別のアプローチをとる。
同定されたパラメータに対する逆確率重み付き(IPW)推定器を導出し,シミュレーション研究およびデータアプリケーションを用いて推定手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:36:15 GMT)
Inference for Heteroskedastic PCA with Missing Data [16.5] 本稿では,主成分分析(PCA)のための信頼性領域を高データセットで構築する方法を示す。
我々はヘテロPCAの非漸近分布保証を開発し、これらが主部分空間の両信頼領域を計算するためにどのように呼び出されるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:22:09 GMT)
Language Models Represent Beliefs of Self and Others [16.4] 本稿では,言語モデルのニューラルアクティベーションを通じて,様々なエージェントの観点から,信念の状態を線形に復号化できることを述べる。
我々は,モデルにおけるToMパフォーマンスの劇的な変化を観察し,社会的推論プロセスにおけるそれらの重要な役割を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:25:59 GMT)
SynArtifact: Classifying and Alleviating Artifacts in Synthetic Images
via Vision-Language Model [16.4] 総合的なアーティファクト分類法を開発し、微調整視覚言語モデル(VLM)のためのアーティファクトアノテーションを用いた合成画像のデータセットを構築する。
微調整されたVLMは、アーティファクトを識別し、ベースラインを25.66%上回る優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:54:02 GMT)
G4G:A Generic Framework for High Fidelity Talking Face Generation with
Fine-grained Intra-modal Alignment [16.3] 本稿では,モーダル内アライメントを微粒化した高忠実度音声顔生成のための汎用フレームワークであるG4Gを紹介する。
G4Gは、与えられた音声のトーンやボリュームに関わらず、高度に同期された唇の動きを生成しながら、オリジナルビデオの忠実度を再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:23:17 GMT)
Multi-FAct: Assessing Multilingual LLMs' Multi-Regional Knowledge using
FActScore [16.3] 大規模言語モデル(LLM)は、確立された知識と矛盾するテキストを生成するために、事実の幻覚を起こす傾向がある。
本稿では,言語と地理的領域をまたいだ多言語LLMの事実的精度を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:43:46 GMT)
RNNs are not Transformers (Yet): The Key Bottleneck on In-context
Retrieval [16.2] 長いシーケンスの処理においてメモリ効率が知られているRNNがトランスフォーマーの性能にマッチするかどうかを理解することに注力する。
重要なボトルネックは、Chain-of-Thought(CoT)であっても、RNNがコンテキストから情報を完全に取得できないことだ。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) や単一トランスフォーマー層の追加など,RNNのコンテキスト内検索能力を向上する手法を採用することで,CoT によるリアルタイム解決可能な問題を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:38:06 GMT)
Living-off-The-Land Reverse-Shell Detection by Informed Data
Augmentation [16.1] リビング・オブ・ザ・ランド(LOTL)の攻撃手法は、正当なアプリケーションによって実行されるコマンドの連鎖を通じて悪意ある行為を犯すことに依存している。
LOTL技術は、共通の正当な活動によって生成されたイベントストリームの中によく隠されている。
正規ログ内でのLOTL悪意のある活動の促進と多様化を目的とした拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:49:23 GMT)
A Mechanistic Analysis of a Transformer Trained on a Symbolic Multi-Step
Reasoning Task [16.0] 合成推論タスクで訓練された変圧器の包括的力学解析について述べる。
モデルがタスクの解決に使用する解釈可能なメカニズムのセットを特定し,相関的および因果的証拠を用いた結果の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:31:19 GMT)
Learning Degradation-Independent Representations for Camera ISP
Pipelines [16.0] 本稿では, 自己教師付き学習ベースライン表現の洗練を通じて, 劣化非依存表現(DiR)を学習するための新しい手法を提案する。
提案手法はドメイン一般化能力に優れ,様々なダウンストリームタスクにおいて最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:40:54 GMT)
PRCL: Probabilistic Representation Contrastive Learning for
Semi-Supervised Semantic Segmentation [15.9] 本稿では、教師なし学習プロセスの堅牢性を高めるために、確率的表現コントラスト学習(PRCL)フレームワークと呼ばれる頑健なコントラストベースのS4フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:10:37 GMT)
PCR-99: A Practical Method for Point Cloud Registration with 99%
Outliers [15.8] 本稿では,未知のスケールと極端外周比の両方を扱える点雲登録法を提案する。
速度を著しく向上させる2つの新しいメカニズムを持つ決定論的3点サンプリング手法を用いる。
提案手法は, 最大98%の外れ値比で, 最先端技術に匹敵する性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:16:36 GMT)
Out-of-Distribution Detection using Neural Activation Prior [15.8] 分布外検出(OOD)のためのシンプルだが効果的なニューラルアクティベーション先行(NAP)を提案する。
提案手法は,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNet上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:45:07 GMT)
Tokenization Is More Than Compression [15.7] Byte-Pairのような既存のトークン化アプローチ。
(BPE)はデータ圧縮の分野から来ており、BPEはテキストを比較的少数のトークンに凝縮する能力に由来することが示唆されている。
PathPieceは、文書のテキストを与えられた語彙に対して最小のトークン数に分割する新しいトークンライザである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:52:15 GMT)
SFTformer: A Spatial-Frequency-Temporal Correlation-Decoupling
Transformer for Radar Echo Extrapolation [15.6] レーダエコーの空間形態と時間的進化はある程度の相関関係を示すが、それらは独立性を持っている。
レーダエコーのダイナミックスを効果的にモデル化するために,時空間相関分離変換器(SFTformer)を提案する。
HKO-7 と ChinaNorth-2021 データセットの実験結果から,SFTfomer の短時間 (1h), 中期 (2h), 長期 (3h) 降水量に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:43:41 GMT)
VerifiNER: Verification-augmented NER via Knowledge-grounded Reasoning
with Large Language Models [15.4] 本稿では,知識を用いて既存のNERメソッドからの誤りを識別し,より忠実な予測へと修正するポストホック検証フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,大規模言語モデルの推論能力を利用して,検証プロセスにおける知識と文脈情報を適切に基盤とする。
この結果から,VerifiNERはモデルに依存しないアプローチとして既存のモデルからの誤りを検証できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:49:05 GMT)
Random Silicon Sampling: Simulating Human Sub-Population Opinion Using a
Large Language Model Based on Group-Level Demographic Information [15.4] 大規模言語モデルは、人口統計情報に関連する社会的バイアスを示す。
人口サブグループの意見をエミュレートする「ランダムシリコンサンプリング」を提案する。
言語モデルは、実際のアメリカの世論調査と非常によく似た応答分布を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:09:14 GMT)
Embodied Adversarial Attack: A Dynamic Robust Physical Attack in
Autonomous Driving [15.4] Embodied Adversarial Attack (EAA) は、インボディード・インテリジェンス(英語版)のパラダイムである知覚-決定-制御(英語版)を採用することを目的としている。
EAAは、物理的攻撃を実施するために、レーザーを高度に操作可能な媒体として採用し、さらに強化学習で攻撃エージェントを訓練し、最良の攻撃戦略を瞬時に決定できるようにする。
複雑な環境下での手法の有効性を検証した実験は多種多様である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:31:52 GMT)
Learning to Deblur Polarized Images [15.4] 偏光カメラは、1枚のショットで異なる偏光子角度で4つの偏光画像をキャプチャすることができる。
捕捉した偏光画像から直接、偏光度(DoP)と偏光角度(AoP)を直接計算することができる。
そこで本研究では,偏光を意識してこの問題を解決するために,偏光画像デブロアリングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:56:28 GMT)
The First Place Solution of WSDM Cup 2024: Leveraging Large Language
Models for Conversational Multi-Doc QA [15.4] 我々は、WSDMカップ2024における「会話型マルチドキュメントQA」の挑戦に対する勝利のアプローチを紹介します。
まず、タスクにLarge Language Modelsを適応させ、次に、ドメイン内のラベルなしデータを最大限活用するためのハイブリッドトレーニング戦略を考案します。
われわれのソリューションは、WSDMカップ2024で1位にランクインし、ライバルをはるかに上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:05:43 GMT)
Separate and Conquer: Decoupling Co-occurrence via Decomposition and
Representation for Weakly Supervised Semantic Segmentation [15.3] 画像空間と特徴空間の次元から共起する「分離コンカヤ」スキームSeCoを考案する。
画像空間では,イメージをパッチに分割することで,画像分解を伴う共起オブジェクトを分離することを提案する。
特徴空間において,多粒度知識コントラストを用いた意味表現の強化により,偽のアクティベーションを「一致」することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:43:27 GMT)
Location-guided Head Pose Estimation for Fisheye Image [15.2] 我々は,頭部ポーズと頭部位置のマルチタスク学習を用いて頭部ポーズを推定する,エンドツーエンドの畳み込みニューラルネットワークを開発した。
我々のネットワークは,他の最先端の1段階および2段階の手法と比較して,頭部ポーズ推定の精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:33:43 GMT)
Test-Case-Driven Programming Understanding in Large Language Models for
Better Code Generation [15.2] muFiXは、大きな言語モデル(LLM)のコード生成性能を改善する新しいプロンプト技術である。
まず、テストケース分析を利用して仕様の理解を得、自己改善プロセスを可能にする。
muFiXはさらに、提供された理解と実際の理解の間のギャップを減らす方向に向けた仕様理解を修正している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:18:02 GMT)
Zero-Shot Aerial Object Detection with Visual Description Regularization [15.1] 本稿では,視覚的記述規則化(DescReg)と呼ばれる空中物体検出のためのゼロショット手法を提案する。
航空物体の弱い意味的・視覚的相関を同定し,その視覚的外観を事前に記述した上で,課題に対処することを目的とする。
我々は、DIOR、xView、DOTAを含む3つの挑戦的空中物体検出データセットを用いて、広範囲にわたる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:58:01 GMT)
An Empirical Study of Challenges in Machine Learning Asset Management [15.1] 既存の研究にもかかわらず、モデルバージョニングやデータトレーサビリティ、コラボレーションといった運用上の課題には、大きな知識ギャップが残っている。
本研究の目的は,開発者フォーラムやプラットフォームから15,065件の投稿を分析し,このギャップに対処することである。
ソフトウェア依存性、モデルデプロイメント、モデルトレーニングが最も議論されている16のマクロトピックにグループ化された、資産管理の課題に関連する133のトピックを明らかにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:58:18 GMT)
MambaMIR: An Arbitrary-Masked Mamba for Joint Medical Image
Reconstruction and Uncertainty Estimation [15.0] 本研究では,マンバをベースとした医用画像再構成モデルであるMambaMIRと,そのジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワーク・モデルであるMambaMIR-GANを紹介する。
提案したMambaMIRは,線形複雑性,大域受容場,動的重み付けなどの利点を元のMambaモデルから継承する。
高速MRIやSVCTなどの様々な医用画像再構成タスクで行った実験により,MambaMIRとMambaMIR-GANは,最先端の手法と比較して,同等あるいは優れた再建結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:24:08 GMT)
MambaMorph: a Mamba-based Framework for Medical MR-CT Deformable
Registration [15.0] MambaMorphは磁気共鳴(MR)およびCT画像アライメント用に設計された変形可能な登録ネットワークである。
効率的な長距離モデリングと高次元データ処理のためのマンバブロックと、詳細な特徴を学習して登録精度を向上させる特徴抽出器を併用する。
本研究は,マルチモダリティ登録における特徴学習の重要性を浮き彫りにして,MambaMorphをこの分野におけるパスブレージングソリューションとして位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:40:00 GMT)
Reflection Removal Using Recurrent Polarization-to-Polarization Network [15.0] 本稿では, 偏光画像を入力として適用し, 「偏光」反射・透過画像の予測を行う偏光-偏光アプローチを提案する。
公開データセットにおける実験結果から,本手法が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） (Wed, 28 Feb 2024 09:08:22 GMT)
Dynamical Regimes of Diffusion Models [14.8] 空間の次元とデータ数が大きい体制における生成拡散モデルについて検討する。
本研究は, 逆向き発生拡散過程における3つの異なる動的状態を明らかにするものである。
崩壊時間の次元とデータ数への依存性は、拡散モデルにおける次元の呪いの徹底的な評価を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:19:26 GMT)
AI-assisted Tagging of Deepfake Audio Calls using Challenge-Response [14.6] Scammersは、AI音声閉鎖技術を社会工学の攻撃に積極的に活用している。
リアルタイムディープフェイク(RTDF)は、電話でターゲットの声をリアルタイムでクローンすることができる。
本稿では,ディープフェイク音声通話を検出するための頑健なチャレンジ応答方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:17:55 GMT)
Domain Generalization of 3D Object Detection by Density-Resampling [14.5] ポイントクラウドベースの3Dオブジェクト検出は、新しいドメインギャップを持つデータに遭遇する際のパフォーマンス劣化に悩まされる。
対象領域に対する3次元物体検出の一般化性を向上させるためのSDG法を提案する。
本研究では,新しいデータ拡張手法を導入し,その方法論に新しいマルチタスク学習戦略を貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:05:53 GMT)
Self-Supervised Spatially Variant PSF Estimation for Aberration-Aware
Depth-from-Defocus [14.4] 収差認識に基づくデフォーカスからの深度学習(DfD)のための新しい自己教師型学習法を提案する。
PSF推定では、回転対称なPSFを仮定し、極座標系を導入する。
また、実際のDfDの状況で発生する集中呼吸現象にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:07:26 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） (Wed, 28 Feb 2024 16:40:38 GMT)
Evaluating the Utility of Conformal Prediction Sets for AI-Advised Image
Labeling [14.0] コンフォーマル予測セット(Conformal prediction set)は、特定のカバレッジで予測セットを生成するための、配布不要なメソッドのクラスである。
我々は、共形予測セットの有用性を、AIが推奨する画像ラベリングのためのTop-$とTop-k$の表示と比較する。
本研究は,共形予測セットの実践的課題を実証的に特定し,実世界の意思決定に組み込む方法について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:47:27 GMT)
M3-VRD: Multimodal Multi-task Multi-teacher Visually-Rich Form Document
Understanding [13.9] このモデルは、トークンとエンティティ表現の微妙な相関を容易にすることで、きめ細かいレベルと粗いレベルの両方からの洞察を活用するように設計されている。
多様な多教師の知識蒸留プロセスを改善するために,新たな粒度間・粒度間損失関数を導入する。
公開形式の文書理解データセットを包括的に評価することにより,提案モデルは既存のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:56:00 GMT)
BIBench: Benchmarking Data Analysis Knowledge of Large Language Models [13.7] 大きな言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる印象的な機能を示している。
しかし、データ分析の専門分野、特にデータ駆動思考に焦点をあてた能力と信頼性はいまだに不明である。
本ベンチマークは,データ解析分野におけるLCMの深度分析とLCMの進歩の促進を図ることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:25:03 GMT)
Synthetic Datasets for Autonomous Driving: A Survey [13.3] 実世界のデータセットは、高価で時間を要する実験とラベル付けのコストのために、要求の変化のペースに遅れずにはいられない。
ますます多くの研究者が、リッチで変化しやすいデータを生成するために、合成データセットに目を向けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:41:42 GMT)
MMSR: Symbolic Regression is a Multimodal Task [13.1] 記号回帰は、もともと最適化問題として定式化され、GPと強化学習アルゴリズムがそれを解決するために用いられた。
この問題を解決するために、研究者はデータから表現へのマッピングを翻訳問題として扱う。
本稿では,複数の主流データセット上で最も高度な結果が得られるMMSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:29:42 GMT)
A Survey on Recent Advances in LLM-Based Multi-turn Dialogue Systems [13.0] 本稿では,既存のLLMの概要と,下流タスクにLLMを適用するためのアプローチを提案する。
LLMベースのオープンドメイン対話(ODD)とタスク指向対話(TOD)の両方をカバーするマルチターン対話システムにおける最近の進歩を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:16:44 GMT)
CogBench: a large language model walks into a psychology lab [13.0] 本稿では,7つの認知心理学実験から得られた10の行動指標を含むベンチマークであるCogBenchを紹介する。
本稿では,CagBenchを35大言語モデル(LLM)に適用し,統計的多レベルモデリング手法を用いて解析する。
オープンソースモデルは、プロプライエタリなモデルよりもリスクが高く、コードの微調整は必ずしもLLMの振舞いを促進しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:43:54 GMT)
Weighted strategies to guide a multi-objective evolutionary algorithm
for multi-UAV mission planning [13.0] この研究は、新しい個体の生成と突然変異のための重み付きランダム・ジェネレータを提案する。
この研究の主な目的は、マルチUAVミッション計画のためのMOEAソルバの収束率を下げることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:05:27 GMT)
Gradient-Free Adaptive Global Pruning for Pre-trained Language Models [12.9] アダプティブ・グローバル・プルーニング(Adaptive Global Pruning, AdaGP)は、グローバル・プルーニングプロセスを管理可能で調整可能なサブプロブレムに再定義する新しいフレームワークである。
AdaGPのアプローチは、LLMをモジュラー関数の連鎖として概念化し、問題の分解に補助変数を利用する。
高いスパーシティ・レシエーションにおいて、特に顕著なパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:09:07 GMT)
Symmetry-aware Reinforcement Learning for Robotic Assembly under Partial
Observability with a Soft Wrist [12.9] 本研究は,ロボット組立における接触に富むペグ・イン・ホール・タスクの代表的課題に取り組む。
我々は、部分的に観察可能な定式化とデモからの深い強化学習を用いて、メモリベースのエージェントを学習する。
5種類の対称ペグ形状のシミュレーションの結果から,提案するエージェントは状態ベースエージェントに匹敵するか,さらに優れる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:30:59 GMT)
CLEAN-EVAL: Clean Evaluation on Contaminated Large Language Models [12.8] clean-Evalは、データ汚染の問題を緩和し、よりクリーンな方法でモデルを評価する。
clean-Eval は LLM を使用して、汚染されたデータを候補セットに逆変換する。
次にセマンティック検出器を使用して、生成された低品質サンプルをフィルタリングする。
ベスト候補は最終的にBLEURTスコアに基づいてこのセットから選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:43:12 GMT)
Emotion Classification in Low and Moderate Resource Languages [12.7] 世界中の人々の感情状態を分析することは重要である。
世界中で7100以上のアクティブ言語が話されており、各言語に対する感情分類を構築することは労働集約的である。
私たちは、Farsi、アラビア語、スペイン語、Ilocano、Odia、Azerbaijaniの6つの言語に対するアプローチの有効性を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:46:09 GMT)
Decomposed Prompting: Unveiling Multilingual Linguistic Structure
Knowledge in English-Centric Large Language Models [12.7] GPT-3やLLaMAのような英語中心のLarge Language Models (LLM)は、多言語タスクを実行する素晴らしい能力を示している。
本稿では,シーケンスラベリングタスクにおいて,これらのLLMの言語構造理解を探索するための分解的プロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:15:39 GMT)
MATHWELL: Generating Educational Math Word Problems at Scale [12.7] 教育を行うためには,(1)解決可能,(2)正確,(3)適切でなければならない。
我々は,専門家アノテーションから得られたデータを用いて,K-8数学語問題を生成するために繰り返し微調整されたLlama-2 (70B)モデルであるMATHWELLを紹介する。
MATHWELLを用いて、20,490個の問題を含むPoT(Program of Thought)論理を用いた最大英語単語問題データセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:19:21 GMT)
Learning Invariant Inter-pixel Correlations for Superpixel Generation [12.6] 学習可能な特徴は、制約付き判別能力を示し、不満足なピクセルグループ化性能をもたらす。
本稿では,不変画素間相関と統計特性を選択的に分離するContentangle Superpixelアルゴリズムを提案する。
4つのベンチマークデータセットの実験結果は、既存の最先端手法に対するアプローチの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:46:56 GMT)
Constrained Decoding for Code Language Models via Efficient Left and
Right Quotienting of Context-Sensitive Grammars [12.3] 任意の文脈自由文法の左と右の商に対して作用するアールレー型タスクを開発する。
我々は、多くの共通プログラミング言語の文法に現れるいくつかの文脈依存機能に、インクリメンタル解析と商演算を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:12:47 GMT)
When Should Algorithms Resign? [12.1] 組織内におけるAIシステムの利用を管理する戦略的アプローチであるアルゴリズム辞退について議論する。
アルゴリズムの辞退には、ガバナンスメカニズムを直接AIシステムに組み込むことによって、特定のシナリオにおけるAIアシストからの意図的に取り除かれることが含まれる。
我々は,アルゴリズムによる辞任,経済効率,評判向上,法順守の多面的メリットについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:48:44 GMT)
Large Scale Generative AI Text Applied to Sports and Music [12.0] 我々は,2023年USオープン,ウィンブルドン,マスターズトーナメントのハイライトパッケージに自動ナレーションを生成するAIコメンタリーシステムを導入する。
同じやり方で、私たちのソリューションはESPN Fantasy Footballのためのパーソナライズされたコンテンツと、グラミー賞の音楽アーティストに関するストーリーを作成するために拡張されました。
これらのアプリケーションは一般的なソフトウェアアーキテクチャを使用して構築され、平均ルージュ-Lは82.00、パープレキシティは6.6で15倍の速度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:03:57 GMT)
Fast and Accurate Estimation of Low-Rank Matrices from Noisy
Measurements via Preconditioned Non-Convex Gradient Descent [11.7] 非勾配降下は、雑音測定から低ランクn基底真理行列を推定する一般的な方法である。
本稿では,局所収束を最小限の最適度に加速させるため,雑音測定のためのプレコンディショニングをいかに行うべきかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:14:13 GMT)
DiffCPS: Diffusion Model based Constrained Policy Search for Offline
Reinforcement Learning [11.7] 制約付きポリシー探索はオフライン強化学習の基本的な問題である。
我々は新しいアプローチとして$textbfDiffusion-based Constrained Policy Search$(dubed DiffCPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:48:09 GMT)
CFDNet: A Generalizable Foggy Stereo Matching Network with Contrastive
Feature Distillation [11.7] コントラスト的特徴蒸留(CFD)に基づく枠組みを導入する。
この戦略は、統合されたクリーンフォグの特徴からの特徴蒸留と対照的な学習を組み合わせることで、霧の深さのヒントとクリーンマッチングの特徴へのバランスのとれた依存を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:12:01 GMT)
Multistatic-Radar RCS-Signature Recognition of Aerial Vehicles: A
Bayesian Fusion Approach [11.6] 無人航空機(UAV)用のレーダー自動目標認識(RATR)は、電磁波(EMW)を送信し、受信したレーダーエコーに対して目標型認識を行う。
これまでの研究では、RATRにおけるモノスタティックレーダよりも、マルチスタティックレーダの構成の利点を強調していた。
本稿では,複数のレーダからの分類確率ベクトルを集約するために,OBF(Optimal Bayesian Fusion)を用いた完全ベイズRATRフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:11:47 GMT)
Unveiling Privacy, Memorization, and Input Curvature Links [11.3] 記憶は一般化、ノイズ学習、プライバシーといったいくつかの概念と密接に関連している。
近年の研究では、入力損失曲率(ロスヘシアン w.r.t 入力の痕跡によって測定される)と記憶とを結びつける証拠が示されている。
解析を拡張して、差分プライバシー、記憶、入力損失曲線の理論的関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:02:10 GMT)
On the Robustness of Bayesian Neural Networks to Adversarial Attacks [11.3] 敵対的攻撃に対する脆弱性は、安全クリティカルなアプリケーションでディープラーニングを採用する上で、大きなハードルのひとつです。
データ分布の縮退の結果、勾配に基づく攻撃に対する脆弱性が生じることを示す。
BNN後部分布に対する損失の予測勾配は、後部からサンプリングされた各ニューラルネットワークが勾配に基づく攻撃に対して脆弱である場合でも消滅していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:20:03 GMT)
NERV++: An Enhanced Implicit Neural Video Representation [11.3] 強調された暗黙的ニューラルビデオ表現であるNeRV++のニューラル表現を導入する。
NeRV++は、オリジナルのNeRVデコーダアーキテクチャよりも単純だが効果的な拡張である。
提案手法をUVG,MCL JVC,Bunnyのデータセット上で評価し,INRによる映像圧縮の競合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:00:32 GMT)
Enhanced micromotion compensation using a phase modulated light field [11.2] トラップ駆動周波数で変調されたプローブレーザ位相を用いて、トラップイオンのサイドバンド分光について検討する。
従来のサイドバンド分光法よりも高い感度で、時間スケールで0.01,mathrmV/m$のひずみ場を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:06:32 GMT)
Zero-error communication, scrambling, and ergodicity [10.5] 繰り返しの量子チャネルの長期的挙動は、多くの興味深い性質をもたらす。
我々は、これらの一見異なる性質の間の関係を導き、インデックスに新しい境界を見出す。
補助的な結果として、量子チャネルの1ショットゼロ誤差古典と量子容量のトレードオフ関係を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:58:20 GMT)
Learning to Generate Instruction Tuning Datasets for Zero-Shot Task
Adaptation [10.5] Bonitoは、注釈のないテキストをタスク固有のトレーニングデータセットに変換して、インストラクションチューニングを行うモデルである。
既存のインストラクションチューニングデータセットをメタテンプレートにリミックスして作成した1.65万のサンプルを備えた,新たな大規模データセットでBonitoをトレーニングする。
そこで,本研究では,自己教師付きベースライン上での事前学習モデルと指導モデルの平均性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:54:57 GMT)
Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength [10.4] 本稿では,画素単位や画像領域ごとの変化量をカスタマイズできる新しいフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは既存の拡散モデルに統合することができ、この機能で拡張できます。
提案手法を現在のオープン・オブ・ザ・アーティファクト・モデルで実証し,定量的および定性的な比較によって検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:10:08 GMT)
Assessing the Efficacy of Grammar Error Correction: A Human Evaluation
Approach in the Japanese Context [10.0] 我々は,最先端のシーケンスタギング文法誤り検出・修正モデル(SeqTagger)の性能評価を行った。
自動アノテーションツールキット ERRANT を用いて,SeqTagger の性能評価を行った。
その結果、精度は63.66%、リコールは20.19%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:43:43 GMT)
Understanding the Impact of AI Generated Content on Social Media: The
Pixiv Case [10.0] 筆者らは、イラストの共有やフィードバックを希望するアーティストのためのオンラインコミュニティPixivについて、総合的研究を行った。
我々は1520万件の投稿(240万件のAI生成画像を含む)のデータセットに基づいて、AIGCがコミュニティに与える影響を測定する。
我々の結果は、AIGCがPixivのようなソーシャルメディアプラットフォームのダイナミクスをどのように変えつつあるか、重要な洞察を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:39:34 GMT)
On the Computational Entanglement of Distant Features in Adversarial
Machine Learning [10.0] 機械学習の敵対的な例は、一見目立たない入力摂動を伴うモデルを欺く顕著な能力のために、研究の焦点として現れてきた。
我々は,空間的分離によらず,遠方の特徴を絡めて完全な相関や反相関を示す,計算絡みという新しい概念を公表した。
計算エンタングルメントが時間拡張や特徴対に対する長さ収縮などの相対論的効果とどのように一致し、最終的にそれらの角度差と距離がゼロに向かって収束し、完全な相関関係を示すか、最大値に向かって、完全な反相関関係を示すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:22:41 GMT)
Gradient Reweighting: Towards Imbalanced Class-Incremental Learning [10.0] CIL(Class-Incremental Learning)は、非定常データから新しいクラスを継続的に認識するためにモデルを訓練する。
CILの大きな課題は、非一様分布を特徴とする実世界のデータに適用する場合である。
この二重不均衡問題により、FC層に偏りのある勾配更新が生じ、CILの過度/過度な適合と破滅的な忘れが引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:08:03 GMT)
Fine-Tuned Machine Translation Metrics Struggle in Unseen Domains [9.7] このデータセットを用いて、人為的なMT品質判断に基づいて微調整された機械翻訳(MT)メトリクスが、トレーニングと推論の間のドメインシフトに対して堅牢であるかどうかを調べる。
微調整されたメトリクスは、表面形状に依存するメトリクスと、MT品質判断に基づいて微調整されていない事前訓練されたメトリクスとに対して、目に見えない領域シナリオにおいて、かなりのパフォーマンス低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:01:24 GMT)
Fully Convolutional Slice-to-Volume Reconstruction for Single-Stack MRI [9.5] 磁気共鳴イメージング(MRI)において、スライス・ツー・ボリューム再構成(SVR)とは、未知の3次元磁気共鳴体積を運動によって破壊された2次元スライススタックからコンピュータで再構成することである。
本稿では,従来の作業の欠点を克服するSVR手法を提案する。
成人脳と胎児脳のSVR実験により、我々の完全畳み込み法は以前のSVR法より2倍正確であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:58:28 GMT)
Out-of-Domain Generalization in Dynamical Systems Reconstruction [9.0] DSRの一般化に対処する形式的なフレームワークを提供する。
ブラックボックス DL 技術は,十分な構造的先行性を持たず,一般に一般化された DSR モデルを学ぶことができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:52:58 GMT)
Symphony: Optimized DNN Model Serving using Deferred Batch Scheduling [9.0] Symphonyは、遅延バッチスケジューリングを探索し、システムの効率とスループットを最適化するモデルサービスシステムである。
スケジュール可能なウィンドウでリクエストをディスパッチおよび実行するために、アクセラレータ間でスケーラブルで低レイテンシできめ細かい調整スキームを実装している。
Symphonyは毎秒数百万のリクエストをスケジュールし、数千のGPUを調整すると同時に、堅牢な自動スケーリングを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:40:00 GMT)
Localization of cold $^{87}Rb$ atom within half-wavelength domain [8.9] x-y平面における半波長領域内の局在は、プローブ吸収を監視して達成される。
提案手法は, 低温の87Rb$原子の局在化のためのフレキシブルパラメータの操作方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:41:48 GMT)
Ensemble Methodology:Innovations in Credit Default Prediction Using
LightGBM, XGBoost, and LocalEnsemble [8.8] 本研究は、信用デフォルト予測の進化状況、従来のモデルへの挑戦、革新的なアプローチの導入に対応している。
本稿では,LightGBM,XGBoost,LocalEnsembleモジュールで構成されるEnsemble Methodsフレームワークについて述べる。
実験により,データセット上でのアンサンブルモデルの有効性が検証され,フィールドへの実質的な貢献が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:48:54 GMT)
FineDiffusion: Scaling up Diffusion Models for Fine-grained Image
Generation with 10,000 Classes [8.8] 我々は,1万のカテゴリからなる大規模きめ細粒度画像生成にスケールする大規模な事前学習拡散モデルに対して,FunDiffusionと呼ばれるパラメータ効率の戦略を提案する。
FineDiffusionは、微調整されたクラス埋め込み、バイアス項、正規化レイヤのパラメータのみによって、トレーニングを著しく加速し、ストレージオーバーヘッドを低減する。
本稿では,特に細粒度分類に適したスーパークラス条件付きガイダンスを用いた,微細粒度画像生成のための新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:50:46 GMT)
DBAT: Dynamic Backward Attention Transformer for Material Segmentation
with Cross-Resolution Patches [8.8] クロスレゾリューション特徴を集約する動的後方アテンション変換器(DBAT)を提案する。
実験の結果,DBATの精度は86.85%であり,最先端のリアルタイムモデルの中では最高の性能であることがわかった。
さらに,提案モデルが他の手法よりも優れた材料関連特徴を抽出できることを示すため,セマンティックなラベルにアライメントし,ネットワーク分割を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:22:03 GMT)
Detecting algorithmic bias in medical AI-models [8.7] 本稿では,医療AI意思決定支援システムにおけるアルゴリズムバイアスの領域を検出するための革新的な枠組みを提案する。
本手法は,医学・AIモデルにおける潜在的なバイアスを,特に敗血症予測の文脈で効果的に同定する。
AIベースの医療判断における公平性と公平性を保証するための重要な手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:40:32 GMT)
Chaining text-to-image and large language model: A novel approach for generating personalized e-commerce banners [8.5] オンライン買い物客向けにパーソナライズされたWebバナーを生成するために,テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いることを実証する。
このアプローチの新規性は、ユーザーのインタラクションデータを人間の介入なしに意味のあるプロンプトに変換することである。
提案手法は,ユーザに対して高品質なパーソナライズバナーを作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:56:04 GMT)
Precision magnetometry exploiting excited state quantum phase
transitions [8.4] 我々は、異なる磁場で励起状態量子相転移を示すリプキン-メシュコフ-グリックモデルに焦点を当てる。
我々はフィッシャー情報の広いピークを示し、高精度磁力計の効率的なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:21:40 GMT)
Eicient Recruitment Strategy for Collaborative Mobile Crowd Sensing
Based on GCN Trustworthiness Prediction [8.2] CMCS(Collaborative Mobile Crowd Sensing)は、タスクセンシングにおけるチームワークを促進することで、データ品質とカバレッジを向上させる。
既存の戦略は主に労働者の性格に重点を置いており、労働者間の非対称な信頼関係を無視している。
本稿ではまず,Mini-Batch K-Meansクラスタリングアルゴリズムを用いてエッジサーバをデプロイし,効率的な分散ワーカー採用を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:08:06 GMT)
Attention-Propagation Network for Egocentric Heatmap to 3D Pose Lifting [8.1] EgoTAPは,高度に高精度な立体エゴセントリックな3Dポーズ推定のためのヒートマップから3Dポーズリフト法である。
本手法は,従来の最先端技術よりも質的,定量的に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:50:39 GMT)
Remote Charging and Degradation Suppression for the Quantum Battery [8.1] 量子電池(QB)は、量子効果を利用してエネルギーを蓄え供給する。
一つは環境誘起脱コヒーレンスがQBのエネルギー損失と老化を引き起こすことであり、もう一つは充電器-QB結合強度の低下と距離の増大によりQBの充電が非効率になる。
本稿では、QBと充電器を矩形中空金属導波路に結合させることにより、遠隔充電を実現するQB方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:03:19 GMT)
Detection of Micromobility Vehicles in Urban Traffic Videos [8.0] 本研究では、単一フレームオブジェクト検出の精度と速度と、オブジェクト検出フレームワークが提供するよりリッチな機能を組み合わせた、適応型検出モデルを導入する。
この融合は、YOLOX検出能力に時間的視点をもたらし、都市移動パターンをよりよく理解することができる。
都市マイクロモビリティのシナリオをキュレートしたデータセットを用いて実験し、既存の最先端手法よりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:31:39 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） (Wed, 28 Feb 2024 05:51:15 GMT)
LoRA-SP: Streamlined Partial Parameter Adaptation for Resource-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models [7.9] LoRA-SPはランダム化半選択パラメータ凍結を利用した新しい手法である。
LoRA-SPは、モデル性能を損なうことなく、計算とメモリの要求を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:50:10 GMT)
Artificial Intelligence and Diabetes Mellitus: An Inside Look Through
the Retina [7.7] 本稿では,糖尿病診断,予後,管理に関連する網膜画像に基づくAI応用研究の文献をレビューする。
総合的なAI支援糖尿病治療の成果について述べるが,DRスクリーニングに限らない。
倫理、データプライバシ、公平なアクセス、説明可能性といった問題を含む、このようなシステムを実装する上での障壁について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:31:17 GMT)
Few-Shot Fairness: Unveiling LLM's Potential for Fairness-Aware
Classification [7.7] フェアネス定義に適合するフェアネス規則を概説する枠組みを導入する。
本稿では,テキスト内学習のための構成と,RAGを用いてテキスト内デモを選択する手順について検討する。
異なるLCMを用いて行った実験では、GPT-4は他のモデルと比較して精度と公平性の両方において優れた結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:29:27 GMT)
Crowdsourcing Dermatology Images with Google Search Ads: Creating a
Real-World Skin Condition Dataset [7.6] このデータセットは、2023年3月から8ヶ月にわたって、米国のインターネットユーザーから5,033件のコントリビューションから10,408件の画像を含んでいる。
女性(66.72%)と若年(52%が40歳)のコントリビューターは、アメリカの人口と比較してデータセットの表現率が高い。
鑑別診断における皮膚科医の信頼性は, 変数数の増加とともに増大した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:29:07 GMT)
Improving Open-Ended Text Generation via Adaptive Decoding [7.2] 本研究では,適応的復号化(Adaptive Decoding)を導入する。
我々は,信頼度と呼ばれるエントロピーに基づく尺度を導入し,信頼度の増加過程として最適候補セットを決定する。
実験結果から,本手法はストーリー生成タスクにおいて高いMAUVEと多様性を概念化し,一貫性を維持していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:38:21 GMT)
Objective and Interpretable Breast Cosmesis Evaluation with Attention
Guided Denoising Diffusion Anomaly Detection Model [7.2] 手術後の乳房コスメシスを評価するために,注意ガイド下乳房拡散異常検出法(AG-DDAD)を施行した。
提案手法は,拡散モデルと組み合わせたラベル付き自己監督型ビジョントランス (ViT) を用いた蒸留の注意機構を活用し,高品質な画像再構成を実現する。
我々の異常検出モデルは、既存のモデルを上回る精度で最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:33:14 GMT)
Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for
Stochastic Processes [7.2] パス空間上での条件独立性(CI)のカーネルベーステストを開発する。
我々は非循環力学系に対する制約に基づく因果探索アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:58:31 GMT)
Finding Foundation Models for Time Series Classification with a PreText
Task [7.2] 本稿では,時系列分類のための事前訓練済みドメイン基盤モデルを提案する。
我々の方法論の重要な側面は、複数のデータセットにまたがる新しいプリテキストタスクである。
UCRアーカイブの実験では,この事前学習戦略が,事前学習を伴わずに従来の訓練方法よりも有意に優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:58:20 GMT)
Generalizable Two-Branch Framework for Image Class-Incremental Learning [7.2] ディープニューラルネットワークは、新しい知識を学ぶ際に、これまで学んだ知識を忘れることが多い。
本稿では,既存のCL手法をさらに強化するために,新しい2分岐連続学習フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、最先端の手法よりも一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:18:33 GMT)
Entanglement cost of discriminating quantum states under locality
constraints [7.1] 1つのベル状態の助けを借りて、純粋な状態が他の状態と最適に区別できることが示される。
この研究は、量子状態の識別における絡み合いによって引き起こされる中心的な役割について理解を深め、局所的に制約された測定値に対して量子データを隠蔽する重要な要素として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:16:50 GMT)
MedAide: Leveraging Large Language Models for On-Premise Medical
Assistance on Edge Devices [7.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その顕著な自然言語処理(NLP)能力によって、様々な領域に革命をもたらしている。
しかし,資源制約のあるエッジコンピューティングや組み込みシステムにLLMをデプロイすることは,大きな課題となる。
これらの課題には、限られた医療施設とインフラを備えた遠隔地での医療支援の提供が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:30:49 GMT)
From Generalization to Precision: Exploring SAM for Tool Segmentation in
Surgical Environments [7.0] セグメンテーションモデルでは, 汚損レベルの高い画像が大幅に過大評価され, 性能が低下する。
我々は,最高の単一マスクを予測として選択した場合のSAMの結果を分析するために,接地型ツールマスクを用いている。
本研究では,様々な強みの合成汚損データを用いて,Endovis18とEndovis17の計器セグメンテーションデータセットを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:33:49 GMT)
On the use of Silver Standard Data for Zero-shot Classification Tasks in
Information Extraction [7.0] 本稿では,銀標準データを利用したゼロショット性能向上を目的とした新しいフレームワークであるClean-LaVeを提案する。
clean-LaVeは、(1)銀データを取得すること、(2)銀データから比較的きれいなデータを識別すること、(3)クリーンデータを用いて市販のモデルを微調整すること、(4)テストデータに対する推論である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:45:37 GMT)
FlattenQuant: Breaking Through the Inference Compute-bound for Large
Language Models with Per-tensor Quantization [6.9] テンソル内の大きなチャネルを平らにすることでテンソルの最大値を大幅に低減し、最小の精度でテンソル当たりの量子化を実現するFlattenQuantという手法を提案する。
我々の研究は2$times$ speedupと2.3$times$ memory reduction for LLMs with negligible loss in accuracyを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:00:34 GMT)
DriveSceneGen: Generating Diverse and Realistic Driving Scenarios from
Scratch [6.9] この研究は、実世界の運転データセットから学習するデータ駆動駆動シナリオ生成メソッドであるDriveSceneGenを紹介する。
DriveSceneGenは、実世界のデータ配信と高い忠実度と多様性を備えた新しい駆動シナリオを生成することができる。
私たちの知る限り、DriveSceneGenは、静的マップ要素と動的トラフィック参加者の両方をスクラッチから含む、新しい駆動シナリオを生成する最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:31:22 GMT)
Large Language Models As Evolution Strategies [6.9] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) が進化的最適化アルゴリズムを実装可能であるかどうかを考察する。
我々は,最小から最多の集団集団を選別する新規なプロンプト戦略を導入する。
我々の設定により、ユーザがLLMベースの進化戦略を得ることができ、それはEvoLLM'と呼ばれ、ベースラインアルゴリズムを頑健に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:02:17 GMT)
Quantum State Compression with Polar Codes [6.8] 古典的シンドロームの音源符号化に基づくアプローチを, 若干異なるアプローチで検討する。
そのアイデアは、線形エラー訂正コードを使用して、メッセージを圧縮してエラーパターンとして扱うことである。
極性符号に基づく実装を記述し、シミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:03:59 GMT)
Spatial Variation-Aware Read Disturbance Defenses: Experimental Analysis of Real DRAM Chips and Implications on Future Solutions [6.7] 本報告では,読み出し障害の空間的変動の厳密な実DRAMチップ特性について述べる。
Sv"ardは、行レベルの読み取り障害プロファイルに基づいて、既存のソリューションの攻撃性を動的に適応する新しいメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:55 GMT)
A Quick Framework for Evaluating Worst Robustness of Complex Networks [6.7] 本稿では,知識の積み重ねに基づくMDA(Most Destruction Attack)の概念を紹介する。
ネットワークの最悪のロバスト性を評価するためにMDAが使用され、続いて適応されたCNNアルゴリズムが高速な最悪のロバスト性予測に使用される。
各種ネットワークトポロジにおける最悪のロバスト性を予測するため,適応型CNNアルゴリズムの異常な性能を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:32:47 GMT)
Valley relaxation in a single-electron bilayer graphene quantum dot [6.6] 単一電子二層グラフェン量子ドットにおける間隔結合による谷の緩和について検討する。
高磁場状態における支配的な谷緩和チャネルは、変形電位による電子-フォノンカップリングである。
層間ホッピング$gamma_3$は、二層グラフェンの回転対称量子ドットに対する電荷雑音に対する谷緩和チャネルを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:49:14 GMT)
Efficiently Computable Safety Bounds for Gaussian Processes in Active
Learning [6.6] 多くの技術応用において、設計空間は連続的な軌跡を通して探索され、その上で安全性を評価する必要がある。
これはGP法における厳格な安全性要件に対して特に困難である。
本稿では,後GPの上限値の適応的なサンプル化中央値に基づいて,証明可能な安全性境界を提供することにより,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:47:15 GMT)
Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF
Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures [6.5] PiML法は、非線形構造の地震応答をモデル化するためのディープニューラルネットワークに科学的原理と物理法則を取り入れている。
モデル順序の低減は、固有冗長性を持つ構造系の処理とモデル効率の向上に不可欠である。
運動方程式は系の非線形性を学ぶために操作され、物理的に解釈可能な結果の中で解空間を閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:16:03 GMT)
On Defeating Graph Analysis of Anonymous Transactions [6.4] リングベースの匿名暗号通貨では、取引のシグナは、リングと呼ばれる潜在的なシグナのセットの中に隠される。
リングサイズをユーザ数で少なくとも対数的に設定することで、非匿名化においてランダムな推測を行う逆解析は2の定数係数まで向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:29:27 GMT)
Replacing Language Model for Style Transfer [6.4] テキストスタイル転送(TST)のためのシーケンス・ツー・シーケンス言語モデリングフレームワークである置換言語モデル(RLM)を導入する。
提案手法は,ソース文の各トークンを類似した意味を持つテキストスパンで自動回帰的に置き換える。
新しいスパンは非自己回帰型マスキング言語モデルによって生成され、置換されたトークンのローカルコンテキストの意味をよりよく保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:51:09 GMT)
Fault Tolerant Neural Control Barrier Functions for Robotic Systems
under Sensor Faults and Attacks [6.3] センサ故障および攻撃下でのロボットシステムの安全臨界制御合成について検討した。
我々の主な貢献は、障害耐性神経制御バリア機能(FT-NCBF)と呼ばれる新しいCBFの開発と合成である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:44:19 GMT)
Controlling Vision-Language Models for Multi-Task Image Restoration [6.2] 我々は、事前学習された視覚言語モデルを低レベル視覚タスクに転送するための劣化認識型視覚言語モデル(DA-CLIP)を提案する。
本手法は, 画像修復作業の高度化と高度化の両面において, 最先端の性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:28:51 GMT)
Feynman Diagrams as Computational Graphs [6.1] 量子場理論(QFT)における高階ファインマン図の計算グラフ表現を提案する。
提案手法は,これらの図をテンソル演算のフラクタル構造に効果的に整理し,計算冗長性を著しく低減する。
我々の研究は、QFTと機械学習の相乗効果を実証し、複雑な量子多体問題にAI技術を適用するための新たな道を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:45:55 GMT)
MEGAnno+: A Human-LLM Collaborative Annotation System [6.1] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなNLPタスクにおいて、人間よりも高速で安価にデータをラベル付けすることができる。
それらの長所にもかかわらず、LLMは複雑な、社会文化的、あるいはドメイン固有の文脈の理解に不足する可能性がある。
我々は、人間とLLMが協力して信頼性と高品質のラベルを作成する、協調的なアプローチを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:58:07 GMT)
Does resistance to Style-Transfer equal Shape Bias? Evaluating Shape
Bias by Distorted Shape [6.0] モデルの形状バイアスを評価するための最新のベンチマークは、スタイル変換された画像のセットである。
スタイル伝達画像で訓練されたネットワークは、実際にスタイルを無視することを学ぶが、その形状バイアスは、主に局所的な形状から生じる。
我々は,大域的形状感度の代替測定手段として,歪形状試験ベンチ(DiST)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:15:22 GMT)
Hilbert Space Fragmentation and Subspace Scar Time-Crystallinity in
Driven Homogeneous Central-Spin Models [6.0] 我々は、周期的に蹴られたハミルトンのストロボスコピックな非平衡量子力学について、同質な中心スピン相互作用に関する研究を行った。
このシステムはヒルベルト空間の4次元フロケ・クリロフ部分空間への強い断片化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:30:40 GMT)
Unveiling NPT bound problem: From Distillability Sets to Inequalities
and Multivariable Insights [5.9] 正部分変換(PPT)の絡み合いと有界絡み合いの等価性は、量子情報理論における長年の未解決問題である。
本研究では,Nundi-Nundistillability 検証の分解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:29:10 GMT)
ToDo: Token Downsampling for Efficient Generation of High-Resolution
Images [5.9] 本稿では、しばしば冗長な特徴を含む生成画像モデルにおける高密度注意の重要性を考察し、スペーサーの注意機構に適合させる。
2048x2048のような高分解能では最大2倍、最大4.5倍の安定拡散推論を加速するために、キーと値トークンのトークンダウンサンプリングに依存する新しいトレーニングフリーなToDoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:31:50 GMT)
Neuromorphic Event-Driven Semantic Communication in Microgrids [5.8] 本稿では,各ノードにスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて通信機能を埋め込むニューロモルフィック学習を提案する。
スパイキング信号で作動する従来のニューロモルフィックセンサとは対照的に、イベント駆動選択的プロセスを用いてスパースデータを収集し、SNNの訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:11:02 GMT)
Towards Interpreting Multi-Objective Feature Associations [5.8] 農業環境における特徴の最適な組み合わせを見つけるために,多ラベルを用いた客観的な特徴相互作用を提案する。
その結果、説明に基づくアプローチは、ベースライン未満の病原体の存在を減少させる特徴の組み合わせを識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:24:04 GMT)
Deep Sensitivity Analysis for Objective-Oriented Combinatorial
Optimization [5.8] 病原性制御は現代の養鶏における重要な側面であり、公衆衛生と生産性の両方に重要な利益をもたらす。
本研究では、ニューラルネットワーク最適化問題として、複数の病原体の存在を最小限に抑える最適な管理手法の探索を行う。
予備実験は、2つの実世界の農業データセットに適用した場合に有望な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:15:47 GMT)
A Comprehensive Survey of Convolutions in Deep Learning: Applications,
Challenges, and Future Trends [5.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、オブジェクト検出、画像分割といった様々なコンピュータビジョンタスクに使用される。
1D、2D、3D CNNなど、特定のニーズと要求を満たすように設計されたCNNには、数多くの種類がある。
これらの異なるCNNタイプを比較して、それらの長所と短所を理解するためには、徹底的な理解を得ることが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:51:35 GMT)
Knowledge-Infused LLM-Powered Conversational Health Agent: A Case Study
for Diabetes Patients [5.7] 糖尿病患者に対する知識注入型LLMを用いた会話型健康エージェント(CHA)を提案する。
オープンソースのopenCHAフレームワークをカスタマイズして活用し、外部知識と分析能力でCHAを強化します。
本評価では,毎日の食事選択に関する糖尿病関連質問100件と,提案した食事に関する潜在的なリスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:40:13 GMT)
Towards Efficient Communication and Secure Federated Recommendation
System via Low-rank Training [5.6] Federated Recommendation (FedRec) システムは,規制上の懸念の高まりに応じてユーザのデータを保護するためのソリューションとして登場した。
これらのシステムの大きな課題の1つは、ユーザデバイスと中央サーバ間でニューラルネットワークモデルを送信する必要性から生じる通信コストである。
我々は、ほとんどのパラメータを凍結させながら軽量なトレーニング可能なパラメータを調整するという概念を活用する、Correlated Low-rank Structure (CoLR) と呼ばれ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） (Wed, 28 Feb 2024 09:44:16 GMT)
Improving Generalization in Reinforcement Learning Training Regimes for
Social Robot Navigation [5.5] カリキュラム学習を用いたRLソーシャルナビゲーション手法の一般化性能を向上させる手法を提案する。
本研究は,カリキュラム学習を学習に活用することで,従来の学習方法よりも優れた一般化性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:59:22 GMT)
Modeling and Analysis of Crypto-Backed Over-Collateralized Stable Derivatives in DeFi [5.4] 分散型金融(DeFi)では、DAIのような安定型コインは、暗号通貨の変動する性質の中で安定した価値を提供するように設計されている。
本稿では,暗号支援型安定誘導体のクラスについて検討し,価格安定化のメカニズムに着目した上で,MakerDAOの有名な安定型DAIを例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:14:25 GMT)
Multi-Sensor and Multi-temporal High-Throughput Phenotyping for
Monitoring and Early Detection of Water-Limiting Stress in Soybean [5.4] 水制限ストレス(すなわち干ばつ)はダイズ生産の重大なリスクとして現れる。
このプロジェクトはマルチモーダル情報を組み合わせて、干ばつ応答を調査するための最も効率的かつ効率的な自動化方法を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:18:15 GMT)
IRConStyle: Image Restoration Framework Using Contrastive Learning and
Style Transfer [5.4] 我々は、任意のU-Net構造ネットワークに効率的に統合できる textbfConStyle と呼ばれる、画像復元のための新しいモジュールを提案する。
我々は,デノナイジング,デラミニング,デヘイジングなど,様々な画像修復作業について広範囲にわたる実験を行った。
19のベンチマークの結果は、ConStyleが任意のU-Netベースのネットワークと統合でき、性能を大幅に向上できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:33:43 GMT)
Decentralised Traffic Incident Detection via Network Lasso [5.3] これまで、機械学習(ML)に基づく検出手法は、集中型コンピューティングパラダイムの下で優れた性能を発揮してきた。
深層ニューラルネットワークに基づくフェデレーション学習(FL)は、モデルトレーニングを分散的に実現するための主流検出アプローチとなっている。
本研究では,分散データによって特徴付けられる現代の交通シナリオにおいて,従来のMLに基づく強力な検出モデルの可能性を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:56:00 GMT)
Model Predictive Control with adaptive resilience for Denial-of-Service Attacks mitigation on a Regulated Dam [5.3] SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) システムはサイバー攻撃の標的となっている。
本稿では,適応型レジリエンスを備えたモデル予測制御アーキテクチャを提案する。
実データを用いた実システム上での2つの攻撃シナリオにおいて, MPC 戦略の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:47:27 GMT)
Learning to Deliver: a Foundation Model for the Montreal Capacitated
Vehicle Routing Problem [5.3] モントリオール静電容量車両ルーティング問題(FM-MCVRP)の基礎モデルについて述べる。
FM-MCVRPは、キャパシタント車両ルーティング問題(CVRP)の変種に対する高品質な解を近似する新しいディープラーニング(DL)モデルである。
FM-MCVRP はトレーニングデータよりも優れた MCVRP ソリューションを生成し,トレーニング中に見られない大規模問題に一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:02:29 GMT)
FORML: A Riemannian Hessian-free Method for Meta-learning with
Orthogonality Constraint [5.2] 本稿では、スティーフェル多様体上の微分の1次近似を用いたヘッセンフリーアプローチを提案する。
本手法は計算負荷とメモリフットプリントを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:57:30 GMT)
VulMCI : Code Splicing-based Pixel-row Oversampling for More Continuous Vulnerability Image Generation [5.2] 脆弱性画像は、オブジェクト検出で使用される画像とは異なり、明瞭で連続的な輪郭を欠いている。
本稿では,より連続的なコード特徴を生成するために,コード行結合に基づく画素行オーバーサンプリング手法を提案する。
実験の結果、VulMCIは7つの最先端の脆弱性検知器より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:25:55 GMT)
A Modular Approach to Unclonable Cryptography [5.1] 本稿では,不規則な句読解難読解法(UPO)を提案する。
我々は、多くのプリミティブのモジュラー構造(そして間違いなく単純な)を、制限不能な暗号で提示する。
暗号化機能は、この機能がセキュリティの概念を満たす限り、コピープロテクト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:55:19 GMT)
Subspace-Guided Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly
Localization [5.1] 監督されていない異常なローカライゼーションは工業生産において重要な役割を担っている。
最近の手法では、事前訓練されたディープニューラルネットワークを用いて、ターゲットサンプルの特徴マッチングや再構成を行う。
本稿では,アノマライゼーションのための適応的特徴近似を追求する,新しいサブスペース誘導型特徴再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:16:53 GMT)
PeP: a Point enhanced Painting method for unified point cloud tasks [5.1] PePは2つの主要部品、精細点描画法とLMベースの点エンコーダを含んでいる。
PePモジュールはモデル非依存でプラグイン&プレイです。コードも間もなく公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:11:15 GMT)
Sparse Variational Contaminated Noise Gaussian Process Regression for
Forecasting Geomagnetic Perturbations [5.0] 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） (Wed, 28 Feb 2024 03:16:39 GMT)
Orchid: Flexible and Data-Dependent Convolution for Sequence Modeling [5.0] 本稿では,新たなデータ依存畳み込み機構を導入することで,シーケンスモデリングを再現する新しいアーキテクチャであるOrchidを紹介する。
Orchidのコアにはデータ依存の畳み込み層があり、専用のコンディショニングニューラルネットワークを使用して、入力データに条件付けされたカーネルを動的に調整する。
言語モデリングや画像分類など,複数の領域にわたるOrchidを厳格に評価し,その性能と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:36:45 GMT)
Imitation-regularized Optimal Transport on Networks: Provable Robustness
and Application to Logistics Planning [4.9] I-OTソリューションは、ネットワーク上で定義されたコストの観点から堅牢性を示した。
また,提案手法の有効性と意義を実証するために,模倣とアプリオリリスク情報のシナリオについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:19:42 GMT)
TrustRate: A Decentralized Platform for Hijack-Resistant Anonymous Reviews [4.8] 私たちはTrustRateを紹介します。これは、真正、匿名、改ざん防止レビューのための、エンドツーエンドの分散、ハイジャック耐性プラットフォームです。
数千のノード規模のプロトタイプの実装と評価により、当社のプラットフォームの有効性と性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:06:29 GMT)
The QAOA with Few Measurements [4.7] 近似量子最適化アルゴリズム (QAOA) はもともと最適化問題の解法として開発された。
完全な記述型ベンチマーク技術は、多くの量子ビットに対してしばしば高価である。
中性原子量子コンピュータのような実験的な量子コンピューティングプラットフォームは、繰り返し速度が遅い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:42:47 GMT)
Are you Struggling? Dataset and Baselines for Struggle Determination in
Assembly Videos [4.6] 本稿では,3つの組立アクティビティとそれに対応するパフォーマンスベースラインを備えた新しいデータセットを提案する。
ビデオセグメントは、アノテータによって知覚される闘争のレベルが、強制的な選択4ポイントスケールで評価された。
このデータセットは、73人の参加者から5.1時間の動画と725,100フレームを収録した最初の闘争アノテーションデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:42:12 GMT)
Impact of network topology on the performance of Decentralized Federated
Learning [4.6] 分散機械学習は、インフラストラクチャの課題とプライバシの懸念に対処し、勢いを増している。
本研究では,3つのネットワークトポロジと6つのデータ分散手法を用いて,ネットワーク構造と学習性能の相互作用について検討する。
モデル集約時の希釈効果に起因する周辺ノードから中心ノードへの知識伝達の課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:13:53 GMT)
Auditable Homomorphic-based Decentralized Collaborative AI with
Attribute-based Differential Privacy [4.6] 我々は、Auditable Homomorphic-based Decentralized Collaborative AI(AerisAI)という、新しい分散協調型AIフレームワークを提案する。
提案したAerisAIは、暗号化されたパラメータを直接ブロックチェーンベースのスマートコントラクトに集約することで、信頼できるサードパーティの必要性を解消します。
また、モデル性能に対する差分プライバシーの負の影響を排除するための新しい概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:51:18 GMT)
Understanding the Role of Pathways in a Deep Neural Network [4.5] 分類タスクで訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分析し,個々の画素の拡散経路を抽出するアルゴリズムを提案する。
画像からの個々のピクセルの最も大きな経路は、分類に重要な各層の特徴マップを横断する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:53:19 GMT)
Exact solution of the Bose Hubbard model with unidirectional hopping [4.4] 一方向ホッピングを持つ1次元ボース・ハバードモデルは、正確に解けることが示されている。
モデルの可積分性を証明し、ベーテ・アンザッツ方程式を導出する。
正確な固有値スペクトルはこれらの方程式を解くことで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:16:15 GMT)
Privacy Policies and Consent Management Platforms: Growth and Users'
Interactions over Time [4.4] コンセントプラットフォーム(CMP)は、ウェブサイト管理者がユーザの同意を容易に管理できるように、実用的なソリューションとして登場した。
本稿では9年間にわたるCMPの進化を詳細に分析する。
プライバシ・バナーの設計の小さな変更が、ユーザのデータ収集に対する同意の付与や拒否にどれほど重大な影響を与えているかを観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:36:27 GMT)
Memory Injections: Correcting Multi-Hop Reasoning Failures during
Inference in Transformer-Based Language Models [4.3] そこで本研究では,アテンションヘッドにターゲットメモリを注入することで,マルチホップ推論失敗をピンポイントし,修正する手法を提案する。
キーアテンション層への単純で効率的で目標とするメモリインジェクションは、マルチホップタスクにおいて、所望の次のトークンの確率を最大424%向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:00:13 GMT)
Hierarchical Multi-Relational Graph Representation Learning for
Large-Scale Prediction of Drug-Drug Interactions [4.3] 本稿では,薬物と薬物の相互作用を予測するための階層型マルチリレーショナルグラフ表現学習(HMGRL)手法を提案する。
我々は、薬物に関連する豊富な異種データソースを活用して異種グラフを構築し、ノードは薬物を表し、エッジは明確で様々な関連性を示す。
DPのすべての表現ビューを組み合わせることで、DDIを予測するための高レベルDP表現を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:36:16 GMT)
Online Signal Estimation on the Graph Edges via Line Graph
Transformation [4.3] 線形グラフを用いて、グラフエッジ信号をエッジ-頂点双対のノードに変換する。
オンライン時間変化グラフエッジ信号予測のためのLGLMS(Line Graph Least Mean Square)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:58:04 GMT)
Priority Sampling of Large Language Models for Compilers [4.2] プライオリティサンプリングは、モデルの信頼性によって順序付けられたユニークなサンプルを生成する、単純で決定論的サンプリング技術である。
正規表現に基づいた生成をサポートし、制御可能で構造化された探索プロセスを提供する。
これは、オリジナルのモデルのトレーニングのためにラベルの生成に使用するオートチューニングを、わずか30のサンプルで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:27:49 GMT)
A revision on Multi-Criteria Decision Making methods for Multi-UAV
Mission Planning Support [4.2] 無人航空機(UAV)は多くの商業用途で広く使用されている。
検討されている主な問題のひとつは、複数のUAVのためのミッションプランニングである。
決定支援システム (DSS) は最適解の順序付けと削減を目的として設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:54:08 GMT)
Polarization entanglement by two simultaneous backward phase-matching
processes in a single crystal [4.2] 絡み合いは量子技術における多くの有望な応用を可能にする。
ここでは,Type-0 と Type-I の後方準位相マッチングを同時に行うことで,異なる偏光絡み源を実現する。
両方のプロセスで出力される光子は15.7GHzの帯域幅を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:26:54 GMT)
Robust Data Clustering with Outliers via Transformed Tensor Low-Rank
Representation [4.1] テンソルローランク表現 (TLRR) はテンソルデータリカバリとクラスタリングの一般的なツールとなっている。
本稿では,外乱テンソル低ランク表現(OR-TLRR)を開発する。
OR-TLRRは、t-SVDフレームワークに基づいて、外部検出とテンソルデータクラスタリングを同時に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:09:34 GMT)
Defect Detection in Tire X-Ray Images: Conventional Methods Meet Deep
Structures [4.1] 本研究は,欠陥検出システムの性能向上のための特徴工学の重要性を強調した。
実験により, タイヤ欠陥検出の精度と信頼性を, 微調整および機械学習モデルと組み合わせることで, タイヤ欠陥検出の精度と信頼性を著しく向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:07:47 GMT)
Tighter Bounds for Local Differentially Private Core Decomposition and Densest Subgraph [4.0] Dhulipalaらは、局所的な差分プライバシーの挑戦的で実践的に関係のある設定において、コア分解を近似するための最初のメカニズムを与えた。
近似的および正確なコア分解機構の加法誤差に関する第1の下位境界を示す。
また、局所モデルにおいて、ほぼ一致する加法誤差境界を持つ完全かつ近似的なコア分解の機構を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:30:31 GMT)
Multimodal Learning To Improve Cardiac Late Mechanical Activation
Detection From Cine MR Images [3.9] 本稿では,日常的に取得される標準画像に大きく依存する臨床分析の性能向上を目的とした多モードディープラーニングフレームワークを提案する。
本研究では,DENSE(Displacement with Stimulated Echo)から得られた心筋病変の精度と精度を初めて活用し,後期機械的アクティベーション(LMA)検出におけるCMR(cine heartc magnetic resonance)画像の解析をガイドするジョイントラーニングネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:34:58 GMT)
Large Language Models and Games: A Survey and Roadmap [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、ゲームを含む幅広いアプリケーションやドメインにおいて、顕著なポテンシャルを示している。
本稿では,ゲームにおけるLLMの様々な応用状況を調査し,ゲーム内でLLMが果たす役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:09:08 GMT)
Automatic driving lane change safety prediction model based on LSTM [3.9] LSTMネットワークに基づく軌道予測法は、長い時間領域における軌道予測において明らかな利点がある。
その結果、従来のモデルベース手法と比較して、LSTMネットワークに基づく軌道予測法は、長い時間領域における軌道予測において明らかな利点があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:34:04 GMT)
Windowed-FourierMixer: Enhancing Clutter-Free Room Modeling with Fourier
Transform [3.9] 室内空間の内部構造をモデル化する上で,単一画像からの室内環境の塗布が重要な役割を担っている。
我々はU-Formerアーキテクチャと新しいWindowed-FourierMixerブロックに基づく革新的なアプローチを提案する。
この新たなアーキテクチャは、対称性が普及する屋内シーンに関わるタスクに有利であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:27:28 GMT)
EAN-MapNet: Efficient Vectorized HD Map Construction with Anchor
Neighborhoods [3.7] EAN-MapNetは24時間トレーニング後の63.0 mAPで最先端のパフォーマンスを実現している。
メモリ消費をベースラインに比べて8198M削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:16:42 GMT)
Exploring Epipolar Consistency Conditions for Rigid Motion Compensation
in In-vivo X-ray Microscopy [3.7] 歯肉内X線顕微鏡(Intravital X-ray microscopy, XRM)は, 骨の微細構造変化の同定に重要である。
この方法の複雑さは、マウスの骨の高品質な3D再構成の必要性に起因している。
遠位偏極性条件 (ECC) を用いた運動補償は, 臨床CTでは有意な成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:53:11 GMT)
Anticipating Impacts: Using Large-Scale Scenario Writing to Explore
Diverse Implications of Generative AI in the News Environment [3.7] 我々は、ジェネレーティブAIの潜在的なネガティブな影響について、3つの利害関係者グループの展望を広げ、期待を捉えることを目的としている。
シナリオ記述と参加観を用いて、認知的に多様な未来の想像力を掘り下げる。
生成的AI影響評価のためのツールボックスとして,シナリオ記述と参加予測の有用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:15:52 GMT)
Measurement induced phase transitions in quantum raise and peel models [3.6] 古典的なアップ・アンド・ピールモデルの界面成長をエミュレートする量子回路モデルを提案する。
大規模シミュレーションにより, フィードバックルールによっては, 測定による絡み合い遷移がいくつか実施される可能性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:05:40 GMT)
Semi-Supervised Clustering of Sparse Graphs: Crossing the
Information-Theoretic Threshold [3.6] ブロックモデルは、ネットワーク構造データのクラスタリングとコミュニティ検出のための標準ランダムグラフモデルである。
ネットワークトポロジに基づく推定器は、モデルパラメータが一定の閾値以下である場合、スパースグラフの確率よりも大幅に向上する。
パラメータ領域全体でラベルの任意の部分で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:45:24 GMT)
Optimizing Initial State of Detector Sensors in Quantum Sensor Networks [3.6] 我々は、各センサが「発射」する量子ビット検出器である量子センサーのネットワークを考える。
我々は、完全な差別を可能にする初期状態の存在に必要な十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:37:52 GMT)
Rapid hyperspectral photothermal mid-infrared spectroscopic imaging from
sparse data for gynecologic cancer tissue subtyping [3.6] ミドル赤外線(Mid-Infrared、MIR)は、ラベルなし、生化学的に定量的な技術である。
この研究は、MIR光熱画像への新しいアプローチを示し、その速度を桁違いに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:57:35 GMT)
Driven-Dissipative Bose-Einstein Condensation and the Upper Critical
Dimension [3.5] 運転と消散はボース=アインシュタイン凝縮を安定化させる。
我々は,この現象を,オンサイト2粒子駆動,オンサイト1粒子損失,および2粒子損失を含むマルコフ系に対して解析する。
我々は,非相互作用理論の不安定領域内で凝縮遷移を求める一ループ再正規化群解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:24:21 GMT)
A Relational Inductive Bias for Dimensional Abstraction in Neural
Networks [3.5] 本稿では,関係ボトルネックが合成符号化による因子化表現の学習に与える影響について検討する。
このようなボトルネックは、一般化と学習効率の向上だけでなく、ネットワーク性能と人間の行動バイアスの整合性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:51:05 GMT)
Text2Pic Swift: Enhancing Long-Text to Image Retrieval for Large-Scale
Libraries [3.5] テキストから画像への検索は,デジタルライブラリやeコマースプラットフォーム,マルチメディアデータベースなど,さまざまなアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
MLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩にもかかわらず、大規模かつ多様であいまいな検索シナリオの適用性は、重要な計算要求によって制限されている。
本稿では,テキスト記述に対応する画像の効率的かつ堅牢な検索に適したText2Pic Swiftフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:49:13 GMT)
Robust Quantification of Percent Emphysema on CT via Domain Attention:
the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) Lung Study [3.4] 我々は,既存のHMMFセグメンテーションフレームワークに基づくエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを開発する。
スキャナーが不足しているため,通常のUNetでは既存のHMMF結果を再現できないことを示す。
次に、定量的スキャナーによる画像特徴の融合のための新しいドメインアテンションブロックを設計し、その結果を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:04:44 GMT)
Large-Scale Multi-Robot Coverage Path Planning via Local Search [3.4] 本稿では,複数のロボットのカバレッジパスを計算することを目的とした,グラフベースのマルチロボットカバレッジパス計画(MCPP)について検討する。
我々はLS-MCPPと呼ばれる新しいアルゴリズムフレームワークを導入し、ローカル検索を活用して$D$で直接操作する。
実験ではLS-MCPPの有効性を実証し,初期解法を一貫して改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:08:21 GMT)
Automated Machine Learning for Multi-Label Classification [3.3] 2つのアルゴリズムからなるシングルラベル分類タスクに対して,新しいAutoMLアプローチを考案する。
マルチラベル分類におけるAutoMLの課題複雑性を増大させるとともに,シングルラベル分類タスクにおける技術状態を形成するAutoMLアプローチがいかにスケールするかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:40:36 GMT)
ICE-SEARCH: A Language Model-Driven Feature Selection Approach [3.1] 本研究では,In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) 法について述べる。
言語モデル(LM)と特徴選択(FS)タスクの進化的アルゴリズムを融合する。
ICE-SEARCHは、進化の枠組みの中でLMに固有の交叉と突然変異の機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:06:25 GMT)
Dynamic Explanation Selection Towards Successful User-Decision Support
with Explainable AI [3.1] 本稿では,XAI (Explainable AI) を用いた知的意思決定支援システム (IDSS) の解説方法について述べる。
X-Selectorは、ユーザー決定に異なる説明の組み合わせが与える影響を予測することによって、より良い意思決定を促すことを目的としている。
その結果,X-Selectorは,AIの精度が高い場合や,低い場合の課題に対して,ユーザに推奨の意思決定を指導し,パフォーマンスを向上させることができる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:21:25 GMT)
Human Shape and Clothing Estimation [3.1] 人間の形や衣服の視覚的表現は、コンピュータビジョン研究者の焦点となっている。
本稿では, 人体形状推定, ファッション生成, ランドマーク検出, 属性認識の4つの重要な側面に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:00:57 GMT)
Spatial Coherence Loss for Salient and Camouflaged Object Detection and
Beyond [3.0] 本稿では,隣接画素間の相互応答を利用して画素の単一応答を抑制・強調する新たな損失関数である空間コヒーレンス損失(SCLoss)を提案する。
提案するSCLosは,その境界を検知し強調することにより,徐々にハード領域を学習できることを実証する。
そこで本研究では,SCLossのセマンティックセグメンテーションへの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:27:49 GMT)
GAIA: Categorical Foundations of Generative AI [3.0] GAIAはカテゴリー理論に基づく生成型AIアーキテクチャである。
バックプロパゲーションはパラメータの圏上の終端因子としてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:25:02 GMT)
Feature Denoising For Low-Light Instance Segmentation Using Weighted
Non-Local Blocks [3.0] 低照度画像のインスタンス分割のためのエンドツーエンドソリューションを提案する。
提案手法はMask R-CNNに基づいて,特徴抽出器に重み付き非局所ブロックを実装した。
実世界の騒音特性に対するネットワークの適応性を高めるため,各層に学習可能な重みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:07:16 GMT)
The NISQ Complexity of Collision Finding [2.9] 現代の暗号における基本的なプリミティブである衝突耐性ハッシュは、同じハッシュ値を生成する入力を効率的に見つける方法がないことを保証している。
現在、量子敵はNISQのパワーを備えたフルスケールのコンピュータを必要とする。
本稿では, NISQアルゴリズムの3つの異なるモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:00:06 GMT)
Dealing with Data for RE: Mitigating Challenges while using NLP and
Generative AI [2.9] 本章では、ソフトウェア工学全般の進化する展望、特に要件工学(RE)について論じている。
自然言語処理(NLP)と生成AIをエンタープライズクリティカルなソフトウェアシステムに統合する際に生じる課題について論じる。
本は、読者に必要な知識とツールを提供するために、実践的な洞察、解決策、例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:12:07 GMT)
Simulating decoherence of coupled two spin qubits using generalized
cluster correlation expansion [2.7] 核スピンの浴が存在する場合の2つの結合したスピン量子ビットのコヒーレンスについて検討する。
我々のモデルでは、2つの電子スピン量子ビットが等方性交換や磁気双極子相互作用と結合し、ランダムな核スピンの環境と相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:46:32 GMT)
Statistical Component Separation for Targeted Signal Recovery in Noisy
Mixtures [2.6] 統計的成分分離」問題は、雑音混合からターゲット信号の統計的記述子のセットを予め定義された状態に戻すことに焦点を当てている。
提案手法は,ほとんどの状況において,標準的なデノナイジング手法よりも,対象データのディスクリプタの回復性が高いことを示す。
我々は,この手法を,初期手法に新たな視点を与える拡散ステップワイズアルゴリズムを導入することで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:52:25 GMT)
Automated Testing of Spatially-Dependent Environmental Hypotheses
through Active Transfer Learning [2.6] 本研究は,多タスクガウス過程と情報に基づく目的関数による伝達学習と能動的学習を組み合わせたものである。
提案手法の性能を合成データに対して評価し,複数の仮説を正しく評価した。
この手法は、中間的あるいは強い相関を示す仮説を同定し、活用することができ、最初の5つのサンプルで1.5--6の係数で予測誤差を低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:49:08 GMT)
Estimating many properties of a quantum state via quantum reservoir
processing [2.5] 本稿では、任意の量子状態の古典的近似を量子貯水池で構築するための一般的な枠組みを提案する。
この手法の重要な利点は、任意の特性を推定するためには、単一の局所的な測定設定しか必要としない点である。
この推定スキームは、非単位局所次元を持つ高次元システムやハイブリッドシステムに拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:03:54 GMT)
Sample-Efficient Preference-based Reinforcement Learning with Dynamics
Aware Rewards [2.5] 優先度に基づく強化学習(PbRL)は、エージェントの行動に対する二項フィードバックから学習した報酬関数を介して、ロボットの行動と人間の嗜好を一致させる。
本研究では,PbRLの試料効率を桁違いに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:41:34 GMT)
Fair Ordering via Streaming Social Choice Theory [2.5] 先行研究は、複製された状態マシンにおける「かなり」順序付けトランザクションの問題を研究する。
我々は、この問題は社会選択論のレンズを通して最もよく見られていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:34:19 GMT)
Can GPT Improve the State of Prior Authorization via Guideline Based
Automated Question Answering? [2.4] 我々は、GPTが多くの重要な要因を検証できるかどうかを評価し、その結果、健康計画が決定を極めて早く下すのを助ける。
我々は,従来のプロンプト技術を試行するとともに,新しいプロンプト技術を導入する。
その結果,本手法はF1平均スコアが0.61であるのに対して,標準スコアに比べて優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:39:53 GMT)
LeMo-NADe: Multi-Parameter Neural Architecture Discovery with LLMs [2.4] ユーザ定義パラメータに基づいた新しいニューラルネットワークアーキテクチャの自動発見を目的とした,新しいフレームワークを提案する。
LeMo-NADeは非AIの専門家が使用するように調整されており、所定のニューラルネットワーク検索スペースを必要とせず、エッジデバイス固有のパラメータの大きなセットを考慮している。
提案するフレームワークは、さまざまなアプリケーション設定で非常によく機能する複雑なニューラルネットワークモデルを迅速に発見できることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:13:44 GMT)
ChatSpamDetector: Leveraging Large Language Models for Effective Phishing Email Detection [2.4] 本研究では,大規模な言語モデル(LLM)を用いてフィッシングメールを検出するシステムChatSpamDetectorを紹介する。
LLM解析に適したプロンプトに電子メールデータを変換することにより、電子メールがフィッシングされているか否かを高精度に判定する。
総合的なフィッシングメールデータセットを用いて評価を行い,複数のLLMおよびベースラインシステムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:28:15 GMT)
Low-Modeling of Software Systems [2.3] 新しいタイプのユーザインターフェース、インテリジェントなコンポーネントの必要性、持続可能性に関する懸念、...私たちが対処しなければならない新しい課題をもたらします。
本稿では,現在のモデル駆動工学技術を強化するためのソリューションとして,低モデリングの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:50:27 GMT)
Online Learning Models for Vehicle Usage Prediction During COVID-19 [2.3] 本研究は,オンライン機械学習モデルを用いて,1日1ドライブの出発時刻と距離を推定する。
オンライン機械学習モデルは、新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、一連のBEVから収集された歴史的運転データに基づいてトレーニングされ、評価される。
この結果から, 最良性能予測モデルでは, 出発時刻の予測では平均絶対誤差が2.75時間, 走行距離の予測では13.37kmとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:33:16 GMT)
Quantifying Human Priors over Social and Navigation Networks [2.2] 我々は、グラフの構造を活用して、そのような関係データに対する人間の優先順位を定量化する。
我々の実験は、進化の時間スケールにおいて、社会的相互作用と空間ナビゲーションという2つの領域に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:36 GMT)
Conservation laws and quantum error correction: towards a generalised
matching decoder [2.2] 原型量子低密度パリティチェック符号である表面符号の復号アルゴリズムについて検討する。
デコーダは、表面符号安定化素子間の物質化された対称性によって生じる基盤構造を利用する。
本研究では,特定の特性を持つ符号に対して,最小重み付き完全整合デコーダを構築する方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:39:23 GMT)
Efficient Fault Detection Architectures for Modular Exponentiation Targeting Cryptographic Applications Benchmarked on FPGAs [2.2] 本稿では,モジュールの指数化に適した軽量な故障検出アーキテクチャを提案する。
提案手法は, ほぼ100%に近い誤差検出率を実現し, 計算オーバーヘッドは7%程度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:02:41 GMT)
The Fusion of Deep Reinforcement Learning and Edge Computing for Real-time Monitoring and Control Optimization in IoT Environments [2.0] 本稿では,深層強化学習とエッジコンピューティングに基づく最適化制御システムを提案する。
その結果、このアプローチは、クラウドエッジ通信のレイテンシを低減し、異常な状況に対する応答を加速し、システム障害率を低減し、平均的な機器運用時間を延長し、手作業によるメンテナンスと置換のコストを削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:01:06 GMT)
NToP: NeRF-Powered Large-scale Dataset Generation for 2D and 3D Human
Pose Estimation in Top-View Fisheye Images [2.0] 魚眼カメラを用いたトップビューでのヒューマンポーズ推定(HPE)は、有望で革新的なアプリケーションドメインを示す。
我々は、Neural Radiance Fields(NeRF)技術を利用して、人間のポーズデータセットを生成するための包括的なパイプラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:36:22 GMT)
Challenges in Pre-Training Graph Neural Networks for Context-Based Fake
News Detection: An Evaluation of Current Strategies and Resource Limitations [2.0] 本稿では,文脈に基づく偽ニュース検出の分野において,グラフニューラルネットワーク(GNN)の事前学習を適用することを提案する。
本実験は,グラフに基づく誤情報検出のための事前学習手法の評価を行う。
現在の大きな問題は、事前トレーニングに使用できる適切な大規模リソースの欠如である、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:10:25 GMT)
Ef-QuantFace: Streamlined Face Recognition with Small Data and Low-Bit
Precision [1.9] 本稿では,MS1Mの440倍の14,000枚の画像でモデルを微調整する効率駆動型手法を提案する。
我々は、より小さなデータセットで有効量子化が達成可能であることを実証し、新しいパラダイムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:53:01 GMT)
Enhancing Tracking Robustness with Auxiliary Adversarial Defense
Networks [1.9] 視覚的物体追跡における敵対的攻撃は、高度なトラッカーの性能を著しく低下させた。
本稿では,追従過程における対向的摂動を解消するDuaLossDefという,効果的な前処理ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:42:31 GMT)
QAOA with random and subgraph driver Hamiltonians [1.9] カスタムドライバと呼ばれるハミルトンアン以外のハミルトンアンの使用がQAOAの性能にどのように影響するかを検討する。
p = 1のカスタムドライバであるハミルトニアンのQAOAに対する期待値式を導出し、これらのカスタムドライバのいくつかが元のアルゴリズムの実装よりも高い近似比を達成できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:32:35 GMT)
On the Pitfalls of Batch Normalization for End-to-End Video Learning: A
Study on Surgical Workflow Analysis [1.9] バッチの他のサンプルに依存するバッチ正規化(BN)固有の性質は、いくつかのタスクで問題を引き起こすことが知られている。
ビデオ学習におけるBNの落とし穴を解析し、期待する「暖房」効果などのオンラインタスクに特有な課題を含む。
外科的作業において,BNの落とし穴に対する意識は,効果的なエンドツーエンド学習に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:20:53 GMT)
Understanding random forests and overfitting: a visualization and
simulation study [1.8] 卵巣悪性度予測のケーススタディでは,c-statisticsを1。
これは過度な適合を示唆するが、パフォーマンスはテストデータで競争力があった。
本研究では,3つの実世界のケーススタディとシミュレーション研究において,データ空間を可視化し,ランダムな森林の挙動を理解することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:29:02 GMT)
A quantum algorithm for learning a graph of bounded degree [1.8] 本稿では,最大$tildeO(d2m3/4)$量子クエリにおいて,$G$のエッジを学習するアルゴリズムを提案する。
特に、確率の高い確率で$tildeO(sqrtm)$量子クエリでサイクルとマッチングを学習するランダム化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:23:40 GMT)
Universal Spreading of Conditional Mutual Information in Noisy Random
Circuits [1.8] 一般開放量子系における条件付き相互情報の進化について検討する。
誤差率$p$のノイズランダム回路は条件付き相互情報の超線形伝播を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:31:14 GMT)
Hamiltonian simulation for time-evolving partial differential equation
by scalable quantum circuits [1.7] ハミルトンシミュレーションは、この目的を達成するための潜在的かつ有望なアプローチである。
本稿では,ハミルトニアンシミュレーションのための量子回路を明示的に実装する手法を提案する。
構成回路の空間と時間の複雑さは、古典的アルゴリズムの時間よりも指数関数的に小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:17:41 GMT)
Boundary Treatment for Variational Quantum Simulations of Partial
Differential Equations on Quantum Computers [1.7] 本稿では偏微分方程式によって記述された初期境界値問題を解くための変分量子アルゴリズムを提案する。
このアプローチでは、現在のノイズの多い中間スケール量子時代の量子コンピュータに適した古典的/量子的ハードウェアを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:19:33 GMT)
A Quantum Approach to Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) [1.7] 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） (Wed, 28 Feb 2024 22:33:55 GMT)
Incorporating Prior Knowledge into Neural Networks through an Implicit
Composite Kernel [1.6] Implicit Composite Kernel (ICK) は、ニューラルネットワークによって暗黙的に定義されたカーネルと、既知のプロパティをモデル化するために選択された第2のカーネル関数を組み合わせたカーネルである。
合成データセットと実世界のデータセットの両方において、ICKの優れた性能と柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:30:23 GMT)
Web crawler strategies for web pages under robot.txt restriction [1.6] 本稿では,ユーザが入力したキーワードを検索して検索する検索エンジンについて紹介する。
本稿では,Webクローラのサーチエンジンとロボット排除プロトコルのルールを扱うWebクローラについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:29:43 GMT)
Development of Context-Sensitive Formulas to Obtain Constant Luminance
Perception for a Foreground Object in Front of Backgrounds of Varying
Luminance [1.6] 本稿では,文脈に敏感な輝度補正式を開発するための枠組みを提案する。
我々の公式は、背景のぼやけたバージョンと混ざり合うように、前景のオブジェクトをわずかに半透明にする。
この説明を用いて、ユーザーは式の一部を変更して、知覚的に一定の輝度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:27:35 GMT)
The Collective Coordinate Fix [1.6] 集合座標は、古典的対称性と整合するサドル点周辺のゆらぎによって引き起こされる発散を管理するためにしばしば経路積分に使用される。
サドル点付近の局所座標からより大域的な集合座標への変換は驚くほど微妙である。
これらの交点数を考慮に入れながら、集合座標の修正方法を示す。
また、相互作用する理論の修正に関する詳細な研究を行い、経路積分への高次交叉の寄与が非摂動的に抑制可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Reducing the Number of Qubits from $n^2$ to $n\log_{2} (n)$ to Solve the
Traveling Salesman Problem with Quantum Computers: A Proposal for
Demonstrating Quantum Supremacy in the NISQ Era [1.6] 本研究では、トラベリングセールスマン問題(TSP)に対処するため、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)フレームワークに根ざした新しいアプローチを導入する。
所要のキュービット数を$n2$から$nlog_2 (n)$に戦略的に削減することにより、我々のQAOAベースのアルゴリズムは、確立されたメトリクスに基づいたパフォーマンスの向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:08:52 GMT)
Numerical Stability of DeepGOPlus Inference [1.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は現在、最も広く使われているディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャの1つである。
最近の研究は、DNNにおける数値安定性の課題を強調しており、ノイズ注入に対する既知の感度にも関係している。
本稿では,タンパク質機能を予測するCNNであるDeepGOPlusについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:38:19 GMT)
Cotunneling effects in the geometric statistics of a nonequilibrium
spintronic junction [1.5] スピン交換フラックスに対する幾何学的あるいはパンチャラトナム・ベリーの寄与を数値的に評価する。
コツネリング寄与は、系-貯水池結合強度の左右非対称性を作成することによって、シーケンシャルな寄与に匹敵する。
幾何学的フラックスと最小エントロピーは、接合のスピン軌道の相互作用エネルギーの関数として非線形であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:24:05 GMT)
Clifford operations and homological codes for rotors and oscillators [1.5] 我々は円上の粒子の状態空間である平面ローターのプリミティブを開発する。
我々は、クリフォード演算の下での等価性に基づいて、ホモロジカルローターの誤り訂正符号と様々なローター状態の分類を行う。
これにより、新しい多モードホモロジーボゾン符号がデファス化や職業数の変化から保護される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:15:17 GMT)
Polos: Multimodal Metric Learning from Human Feedback for Image
Captioning [1.4] Polosはイメージキャプションモデルのための教師付き自動評価指標である。
我々は550人の評価者から131Kの人的判断を含むPolarisデータセットを構築した。
提案手法は,Composite, Flickr8K-Expert, Flickr8K-CF, PASCAL-50S, FOIL, およびPolarisデータセット上での最先端性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:24:39 GMT)
Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization [1.3] 軽量ニューラルネットワークが3Dポイントとラインの両方の特徴を表現するためにどのように学習できるかを示す。
テストにおいて,本手法は,最先端の学習手法に対する最も顕著な向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:07:05 GMT)
Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality? [1.3] 本研究では,CARE CA(Content Aware Reasoning Enhancement with Counterfactual Analysis)フレームワークという新しいアーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークには,ConceptNetと反ファクト文を備えた明示的な因果検出モジュールと,大規模言語モデルによる暗黙的な因果検出が組み込まれている。
ConceptNetの知識は、因果的発見、因果的識別、反事実的推論といった複数の因果的推論タスクのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:02:14 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） (Wed, 28 Feb 2024 03:45:50 GMT)
Quantum-Mechanical Modelling of Asymmetric Opinion Polarisation in
Social Networks [1.2] 本研究では,人間の信念を物理系の量子化エネルギーレベルとして表す量子力学モデルを提案する。
このモデルは、意見の過激化の非対称性を示す幅広い実験的および実世界のデータを再現し、意見のダイナミクスに関する新しい視点を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:50:32 GMT)
KVN: Keypoints Voting Network with Differentiable RANSAC for Stereo Pose
Estimation [1.2] 我々は、よく知られた単分子ポーズ推定ネットワークに微分可能なRANSAC層を導入する。
本稿では, RANSACが提案した層の精度に果たす役割について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:46:50 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） (Wed, 28 Feb 2024 03:19:10 GMT)
The VOROS: Lifting ROC curves to 3D [1.1] ROC曲線の下の領域は、しばしば異なる二項分類器の相対的な性能のランク付けに使用される測度である。
これらのコストを捉えるために3次元を導入し、自然な方法でROC曲面にROC曲線を持ち上げる。
VOROSは、古典的データセットと近代的なデータセットの両方において、異なる分類器のコストをよりよく捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:09:14 GMT)
Token-based Vehicular Security System (TVSS): Scalable, Secure, Low-latency Public Key Infrastructure for Connected Vehicles [1.1] 本稿では,従来よりも大幅に改善された新しいVPKIシステムであるTVSSについて紹介する。
TVSSは、ネットワークの端にある道路インフラの一部である道路側ユニット(RSU)の迅速な検証を可能にするために、忘れられないトークンのアイデアを活用している。
特に,高速道路を走行中に静止RSUを用いて,提案手法のボトルネック操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:35:52 GMT)
Why Attention Graphs Are All We Need: Pioneering Hierarchical
Classification of Hematologic Cell Populations with LeukoGraph [0.9] LeukoGraphは先駆的な取り組みであり、グラフ上の階層的推論のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の適用をマークしている。
LeukoGraphは、例えば4つの異なる細胞集団が平坦な分類を行うような分類パラダイムを複雑に扱う。
LeukoGraphの顕著な業績は、98%のFスコアであり、最先端の手法を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:10:25 GMT)
HemaGraph: Breaking Barriers in Hematologic Single Cell Classification
with Graph Attention [0.9] HemaGraphはフローデータから血液細胞の単細胞多クラス分類のための新しいフレームワークである。
HemaGraphは、30人の患者のデータに基づいて、5つの異なる細胞クラスにまたがる分類性能を示す。
本手法は, より大規模なコホート患者および他の血液疾患からの単細胞データに応用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:15:38 GMT)
Impact of etches on thin-film single-crystal niobium resonators [0.9] 単結晶ニオブ薄膜をc面サファイアウェハ上に分子線エピタキシーにより成長させた。
5GHz付近で測定されたコプラナー導波路共振器の内部品質係数は1光子パワーで有意な変動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:01:39 GMT)
FlowCyt: A Comparative Study of Deep Learning Approaches for Multi-Class
Classification in Flow Cytometry Benchmarking [0.9] FlowCytは、フローコードされたデータにおいて、マルチクラスのシングルセル分類のための最初の包括的なベンチマークである。
このデータセットは、30人の患者の骨髄サンプルからなり、各細胞は12個のマーカーで特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:01:59 GMT)
Saving the legacy of Hero Ibash: Evaluating Four Language Models for
Aminoacian [0.8] 本研究は,未探索のアミノアシアン語における4つの最先端言語モデルを評価する。
テキスト生成、セマンティックコヒーレンス、文脈理解における適応性、有効性、限界を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:22:13 GMT)
How Platform Exchange and Safeguards Matter: The Case of Sexual Risk in
Airbnb and Couchsurfing [0.8] 私は、Airbnbによる交渉された取引所と機関の安全を拘束する条項は、3つのメカニズムを通じてリスクを減らすと論じます。
Couchsurfingの相互交換と保護の欠如は、オン・アンド・オフ・プラットフォームの両方のユーザーにとって性的なプレカリティを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:00:36 GMT)
Compass: 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。
資源を効率的に利用しながら、仕事の遅延を軽減する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Compassを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:27:48 GMT)
Implementing Online Reinforcement Learning with Clustering Neural
Networks [0.8] 本稿では,生物学的に妥当なネオ・ヘビアン3要素合成学習ルールを持つエージェントを構築することにより,以前のクラスタリングニューラルネットワーク研究に基づいて構築する。
提案手法は最終的にはより一般的な手法の低レベル成分として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:50:05 GMT)
LEO Clock Synchronization with Entangled Light [0.7] 絡み合いは、損失の大きい衛星-衛星チャネルよりもクロック同期において量子的に有利であることを示す。
さらに、このリカバリ性は、単一モードのスクイーズセンシングよりも改善され、スペースベースセンシングアプリケーションに対する新たな複雑さとパフォーマンスのトレードオフが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:42:10 GMT)
Cross-modality Attention-based Multimodal Fusion for Non-small Cell Lung
Cancer (NSCLC) Patient Survival Prediction [0.6] 非小細胞肺癌(NSCLC)における患者生存予測のためのモダリティ特異的知識の統合を目的としたマルチモーダル核融合パイプラインを提案する。
組織画像データとRNA-seqデータのみを用いてc-index0.5772と0.5885を達成した単一モダリティと比較して, 提案した融合法はc-index0.6587を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:43:00 GMT)
Data augmentation method for modeling health records with applications
to clopidogrel treatment failure detection [0.6] 提案手法は,訪問中の医療記録の順序を並べ替えることで,拡張データを生成する。
提案手法をクロピドレル処理障害検出タスクに適用することにより,ROC-AUCで最大5.3%の絶対改善が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:47:32 GMT)
NCART: Neural Classification and Regression Tree for Tabular Data [0.5] NCARTはResidual Networksの修正版で、完全に接続されたレイヤを複数の識別不能な決定木で置き換える。
ニューラルネットワークのエンドツーエンド能力の恩恵を受けながら、解釈可能性を維持している。
NCARTアーキテクチャの単純さは、さまざまなサイズのデータセットに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:18:11 GMT)
Crisis talk: analysis of the public debate around the energy crisis and
cost of living [0.5] 2020年代初頭の英国における顕著なメディアの話題は、英国とヨーロッパの大半に影響を及ぼすエネルギー危機である。
これは、エネルギー依存と持続可能性、経済的負担の公平な分配、生活費に関する単一の公的な議論をもたらす。
エネルギー危機と生活費に関する公衆の談話を調査し、これらの重要かつ矛盾した問題がどのように和解されるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:42:59 GMT)
Breaking the Black-Box: Confidence-Guided Model Inversion Attack for
Distribution Shift [0.5] モデル反転攻撃(MIA)は、ターゲットクラスの特性を反映した合成画像を生成することにより、ターゲット分類器のプライベートトレーニングデータを推論しようとする。
これまでの研究はターゲットモデルへの完全なアクセスに依存してきたが、現実のシナリオでは実用的ではない。
本稿では,CG-MIと呼ばれるtextbfConfidence-textbfGuided textbfModel textbfInversion攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 03:47:17 GMT)
On the simulation of quantum multimeters [0.5] 我々は、量子チャネルと量子測定のシミュレーションを超えて、測定の集合をシミュレートすることの意味を研究し、それをマルチメーターと呼ぶ。
まず、マルチメーター間の完全正の変換を明示的に特徴づける。
次に、自明性保存の変換とゴミと前処理の変換を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:53:02 GMT)
Automatic Creative Selection with Cross-Modal Matching [0.4] 本稿では,事前学習したLXMERTモデルに基づいて,検索語にAppイメージをマッチングする手法を提案する。
提案手法は,あるアプリケーションに対する広告主関連(画像,検索語)ペアと,(画像,検索語)ペア間の関連性に関する人間評価の2つを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:05:38 GMT)
Using Large Context for Kidney Multi-Structure Segmentation from CTA
Images [0.4] 本稿は,MICCAI 2022 KIPA チャレンジにおける多構造セグメンテーション法の主な技術について概説する。
本論文の主な貢献は,大容量のコンテキスト情報処理機能を備えた3次元UNetを設計することである。
本手法は,MICCAI 2022 KIPA Chal-lengeオープンテストデータセットで8位,平均8.2。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:48:21 GMT)
Evolving machine learning workflows through interactive AutoML [0.4] We present ourmethod, an interactive G3P algorithm that users to prune the search space and focus on their region of interest。
実験の結果,人間の介入を伴わない手法に比べて,チューニング時間が少ない精度で高性能な手法の発見が可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:34:21 GMT)
Time to Cite: Modeling Citation Networks using the Dynamic Impact
Single-Event Embedding Model [0.3] 引用ネットワークはシングルイベント動的ネットワークの顕著な例である。
このような単一イベントネットワークのキャラクタリゼーションのための新しい可能性関数を提案する。
Dynamic Impact Single-Event Embedding Model (DISEE)は、静的潜伏距離ネットワークの埋め込みアプローチを古典的な動的影響評価と照合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:59:26 GMT)
Simple But Effective: Rethinking the Ability of Deep Learning in fNIRS
to Exclude Abnormal Input [0.3] 研究者はしばしば、fNIRSデータの分類問題に取り組むためにディープラーニングを使用する。
本研究は、fNIRSの現在のネットワークが、トレーニング分布内での予測に極めて正確である一方で、異常データの特定と排除を困難にしていることを示している。
本稿では,fNIRS研究にメトリクス学習と教師あり手法を組み込むことにより,アウト・オブ・ディストリビューション・アウトレイラを識別・排除するネットワーク能力を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:02:08 GMT)
Enhancing Roadway Safety: LiDAR-based Tree Clearance Analysis [0.3] 木やその他の植生は道路上に成長しており、交通標識や照明の視界を遮り、交通参加者に危険を及ぼす。
そこでLiDARの技術が活躍する。レーザースキャナーは3次元の視点を明らかにする。
街路で成長し、トリミングする必要がある木々のこれらの部分を自動的に検出する新しいポイントクラウドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:08:46 GMT)
DevPhish: Exploring Social Engineering in Software Supply Chain Attacks
on Developers [0.3] 敵はソフトウェア開発者に特化した社会工学(SocE)技術を利用する。
本稿では、ソフトウェア技術者(SWE)を騙して悪意あるソフトウェアを届けるために、敵が採用している既存のSocE戦術を包括的に探求することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:24:43 GMT)
Conditional Independence of 1D Gibbs States with Applications to
Efficient Learning [0.2] 熱平衡におけるスピン鎖は, 個々の領域が近傍に強く相関する相関構造を持つことを示す。
これらの測度が超指数的に崩壊することを証明し、スピン鎖ハミルトンが変換不変であるという仮定の下で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:28:01 GMT)
Performance Analysis of Superconductor-constriction-Superconductor
Transmon Qubits [0.2] 超伝導体-絶縁体-超伝導体(SIS)ジョセフソン接合は、共平面超伝導体-超伝導超伝導体(ScS)ナノブリッジ接合に置き換えられる。
ギンズバーグ・ランダウ理論の範囲内では、ナノブリッジScSトランスモンはSISトランスモンよりも電荷分散が良く、非調和性のトレードオフが小さいことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:22:44 GMT)
FSL Model can Score Higher as It Is [0.2] モデルは、トレーニング中に未確認のクラスに属するイメージを識別する必要があるため、ほとんどショット・ラーニングの分類はそれ自体が困難である。
本研究では、画像から画像への変換により、テストクラスの新しいサンプルを生成することにより、トレーニング済みのFSLモデルのテスト入力を修正することを目的とする。
提案手法はまず,テスト画像のスタイルや形状を抽出し,適切なクラスサンプルを同定する。
その後、テストイメージのスタイルや形状を列車級画像に転送し、より多くのテストクラスサンプルを生成し、代わりに生成されたサンプルのセットに基づいて分類を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:37:30 GMT)
A scalable cavity-based spin-photon interface in a photonic integrated
circuit [0.2] フォトニック集積回路(PIC)におけるスズ空洞(SnV)中心を含むナノフォトニックキャビティの集積性を示す。
この多重化アーキテクチャにより、高忠実度量子状態伝達が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 05:26:32 GMT)
Accelerating Computer Architecture Simulation through Machine Learning [0.1] 本稿では,機械学習技術を活用したコンピュータアーキテクチャシミュレーションの高速化手法を提案する。
提案モデルは,アプリケーションの性能を予測するために,アプリケーション機能とマイクロアーキテクチャ機能の組み合わせを利用する。
アーキテクチャ探索において大きなスピードアップを提供する機械学習モデルを構築し,評価することで,我々のアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:00:57 GMT)
GNSS Positioning using Cost Function Regulated Multilateration and Graph
Neural Networks [0.1] 衛星からの視線信号が高層物体によって頻繁に遮断される都市環境では、受信機は衛星範囲を測定する際に大きな誤差を受ける。
ヒューリスティック法は、これらの誤差を推定し、雑音測定が局所化精度に与える影響を減らすために一般的に用いられる。
本研究では,これらの誤り推定をグラフニューラルネットワークに基づくディープラーニングモデルに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Training normalizing flows with computationally intensive target
probability distributions [0.0] 本稿では,REINFORCEアルゴリズムに基づく流れの正規化のための推定器を提案する。
ウォールタイムでは最大10倍高速で、最大30%のメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:48:09 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） (Wed, 28 Feb 2024 02:16:42 GMT)
Universal neural network potentials as descriptors: Towards scalable
chemical property prediction using quantum and classical computers [0.0] 本稿では,化学特性予測のための汎用記述子として,普遍的ニューラルネットワークポテンシャルの中間情報を利用する汎用的アプローチを提案する。
M3GNetはNMR化学シフトを予測する最先端の手法に匹敵する精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:57:22 GMT)
Unitary coupled-cluster singles and doubles (UCCSD) calculations in
conjunction with fragment molecular orbital (FMO) scheme [0.0] フラグメント分子軌道法(FMO法)は、マクロ分子系を効率的に処理するための一般的な方法の1つである。
我々は、FMO計算の電子相関部分を実行するために、GPU加速量子シミュレータ(cuQuantum)を使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:16:14 GMT)
Unifying Finite-Temperature Dynamical and Excited-State Quantum Phase
Transitions [0.0] 我々は励起状態量子相転移(ESQPT)と2種類の動的相転移(DPT)の直接接続を確立する。
我々の研究は、非基底的臨界の様々な概念が密接に結びついており、遠方均衡の統一的な枠組みへの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:00 GMT)
UWB Based Static Gesture Classification [0.0] UWBに基づく静的ジェスチャー認識のためのロバストなフレームワークを提案する。
我々の最高の性能モデルは96.78%の精度を達成した。
本研究は,UWB技術を用いた静的ジェスチャー認識の高度化に向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:24:28 GMT)
Two-mode Squeezing in Floquet Engineered Power-law Interacting Spin
Models [0.0] 階層間の2モードのスケザリングという形で、スケーラブルな絡み合いの生成は、一般的にパワーローモデルで達成できる。
空間的に時間的に設計された相互作用は、生成した絡み合いを大幅に増加させ、実際にハイゼンベルク制限スケーリングを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:06 GMT)
Transient dynamical phase diagram of the spin-boson model [0.0] 我々は, 結合強度の幅広い範囲にわたって, サブオヘミックスピン-ボソンモデルのリアルタイムダイナミクスについて検討した。
局所化状態と非局在化状態の間のゼロ温度量子相転移のシグネチャを抽出する。
我々は,コヒーレント振動と非コヒーレント崩壊の交差する2つの機構を同定し,定量的に解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:52:23 GMT)
Transformer-based Parameter Estimation in Statistics [0.0] パラメータ推定のための変換器に基づく手法を提案する。
数値法で必要とされる確率密度関数を知る必要さえない。
提案手法は,平均二乗誤差で測定した手法と類似あるいは良好な精度を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:30:41 GMT)
Time-space dynamics of income segregation: a case study of Milan's
neighbourhoods [0.0] 本研究では,都市活動の時間的ダイナミクスに埋め込まれたソーシャルミキシングを3次元的に分析する空間を提案する。
住宅地は夜間に社会的な混合を奨励しないが、労働時間によって包摂が促進され、市中心部は交流のレベルが高められている。
レジャーエリアは、公共交通機関や様々な関心点といった都市の特徴によって、社会的相互作用の潜在的ファシリテーターとして出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:51:41 GMT)
Time Crystals and Phase-Space Noncommutative Quantum Mechanics [0.0] 我々は、時間結晶の性質は相空間非可換量子力学から自然に生じると論じる。
2次元非可換量子調和振動子を考察し、時間結晶として同定できる周期振動を励起することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:08:47 GMT)
SymTFT out of equilibrium: from time crystals to braided drives and
Floquet codes [0.0] 1次元(1D)周期駆動システムとその2次元SymTFTに焦点をあてて、SymTFTが非平衡について何を明らかにできるかを示す。
駆動環境では境界条件(BC)は動的であり、空間的にも時間的にも適用できる。
タイムクリスタル (TCs) を対称性に富んだ時間的BCを持つ系として、境界TCsのみと考えられる位相で「頑健なバルク双対TCs」、あるいは2次元フロケット符号を双対CBBを持つ1次元系への時空双対として同定することなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:32:13 GMT)
SuperdropNet: a Stable and Accurate Machine Learning Proxy for
Droplet-based Cloud Microphysics [0.0] 雲の微小物理学は気候や気象現象に重要な影響をもたらす。
大気モデルでは嵐や雲の解消がますます進んでいるが、基礎となる微小物理学の精度は依然として限られている。
SuperdropNetは、MLベースのラグランジアンスーパードロップレットシミュレーションエミュレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:26:16 GMT)
Structure-informed Positional Encoding for Music Generation [0.0] トランスフォーマーを用いた音楽生成のための構造インフォームド位置符号化フレームワークを提案する。
我々は、次のステップ予測と伴奏生成という2つのシンボリックな音楽生成タスクでそれらをテストした。
提案手法は, 生成した部品の旋律的および構造的整合性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:37:34 GMT)
Strongly interacting photons in 2D waveguide QED [0.0] 導波路量子力学(QED)における1次元閉じ込めは、光-物質相互作用を強化する上で重要な役割を担っている。
実測2次元特徴を持つ長寿命2光子反発性および有界状態の発生を実証した。
本研究は2次元導波路QEDにおける強い光子-光子相互作用の存在をパラダイム的に示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:51:54 GMT)
Streaming data recovery via Bayesian tensor train decomposition [0.0] 本研究では,高次ストリーミングデータ中の潜伏構造を近似することにより,ベイズテンソルトレイン(TT)分解法を用いてストリーミングデータを復元する。
TTフォーマットのベイズフレームワークのおかげで、提案アルゴリズム(SPTT)は高次、不完全、ノイズのある特性でストリーミングデータを復元するのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:32:02 GMT)
Stein Boltzmann Sampling: A Variational Approach for Global Optimization [0.0] 我々は,Stein Boltzmann Sampling (SBS) と呼ばれるリプシッツ関数の大域的最適化のための新しいフローベース手法を提案する。
本手法は,最適化対象関数の最小値集合上で一様となるボルツマン分布からサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:28:09 GMT)
Splitting and Parallelizing of Quantum Convolutional Neural Networks for
Learning Translationally Symmetric Data [0.0] 分割並列化QCNN(sp-QCNN)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
量子回路を翻訳対称性に基づいて分割することにより、sp-QCNNはキュービット数を増やすことなく従来のQCNNを実質的に並列化することができる。
本稿では,sp-QCNNが従来のQCNNと同等の分類精度を達成でき,必要な測定資源を大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:18:18 GMT)
Spannotation: Enhancing Semantic Segmentation for Autonomous Navigation
with Efficient Image Annotation [0.0] 本研究は,Spannotationの評価を行い,精度の高いセグメンテーションマスクの創出の有効性を示した。
アクセシビリティ、シンプルなアノテーションプロセス、非コスト機能はすべて、Spannotationの採用に寄与している。
Spannotationの今後の拡張は、複雑なナビゲーションシナリオへのアプリケーションの拡大と、追加の自動化機能の追加を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:17:01 GMT)
Sound Concurrent Traces for Online Monitoring Technical Report [0.0] 並列プログラムは通常、抽象的なプログラム実行のためのトレースの収集に依存します。
まず、トレースが並列実行を表すときの概念を定義します。
次に,非ブロッキングベクトルクロックアルゴリズムを提案し,音の同時トレースをハエで収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:11:39 GMT)
Smishing Dataset I: Phishing SMS Dataset from Smishtank.com [0.0] 我々は、smishtank.comからコミュニティソースのスマイシングデータセットを提示する。
本研究の貢献により,このサイトを通じて提出された1090個のスマイッシングサンプルのコーパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:56:28 GMT)
Silicon Photomultipliers for Detection of Photon Bunching Signatures [0.0] 光の束はSiPMを用いて初めて観測された。
括弧は97hsのデータを使用して7.3sigma$で観測された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:18:02 GMT)
Self-Supervised Learning in Electron Microscopy: Towards a Foundation
Model for Advanced Image Analysis [0.0] 本稿では,自己教師付き事前学習が,下流タスクの高精度な微調整をいかに促進するかを示す。
我々は、電子顕微鏡の文脈において、下流の様々なタスクにまたがる自己教師型事前学習の汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:25:01 GMT)
Selection of appropriate multispectral camera exposure settings and
radiometric calibration methods for applications in phenotyping and precision
agriculture [0.0] 被曝時間とゲイン設定がマルチスペクトル画像の放射能精度に及ぼす影響は十分に調査されなかった。
本研究の目的は、画像取得中に固定露光(FE)時間を持つことで、画像の放射能精度が向上するかどうかを判定することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:35:59 GMT)
Safe Reinforcement Learning in a Simulated Robotic Arm [0.0] 強化学習(RL)エージェントは、最適なポリシーを学ぶために環境を探索する必要がある。
本稿では,Pandaロボットアームを用いたカスタマイズ環境を構築することにより,安全なRLアルゴリズムの適用性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:04:12 GMT)
Robust measurements of $n$-point correlation functions of
driven-dissipative quantum systems on a digital quantum computer [0.0] 相関関数を測る統一階層的手法を提案し,実演する。
システムの時間進化は、システムとアンシラ量子ビットを相互作用することで、繰り返し中断される。
本手法を量子コンピュータ上に実装し, 単粒子グリーン関数を駆動散逸性フェルミオン系で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:51:05 GMT)
Recycling of a quantum field and optimal states for single-qubit
rotations [0.0] 2レベル原子の正確な(絡み合いとエラーのない)回転を行うことのできる量子化場状態の族を導入する。
我々はこれらの状態と最近導入された「トランスコヒーレントな状態」の類似性と相違について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:02:33 GMT)
Realizing Topological Quantum Walks on NISQ Digital Quantum Hardware [0.0] 本稿では,デジタル量子コンピュータを用いた準周期変調による対角線外オーブリー・アンドレ・ハーパー格子上の量子ウォークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 20:05:14 GMT)
Real-time scattering in the lattice Schwinger model [0.0] 格子シュウィンガーモデルにおける複合中間子のリアルタイム衝突をシミュレートする。
2つの重い中間子が生成される非弾性チャネルの開口を観察し、運動量閾値を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:55:37 GMT)
Rank lower bounds on non-local quantum computation [0.0] 非局所量子計算は、2つの量子システム間の相互作用を1ラウンドの通信と共有絡みに置き換える。
NLQCの2つのクラス、$f$-routingと$f$-BB84を研究し、これは古典的な情報理論の暗号と量子位置の検証に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:09 GMT)
Quantum state of Yang-Mills fields in $SU(\infty)$ Quantum Gravity
($SU(\infty)$-QGR) [0.0] SU(infty)$-QGRは、最近提案された宇宙の量子モデルである。
我々はより徹底的に$SU(infty)$-QGRの基本的な側面について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:06:45 GMT)
Quantum Random Number Generator Based on LED [0.0] 量子乱数生成器(QRNG)は、量子力学の固有確率性に基づく乱数を生成する。
本稿では,LEDにおける自然発光と吸収のゆらぎに基づいて乱数を生成する組込みQRNGの設計と製造を行う。
この装置はNISTテストに合格し、生成速度は1Mbit/s、出力データのランダム性が不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:52:00 GMT)
Quantification and Modeling of Broken Links Prevalence in Hyper Traffic Websites Homepages [0.0] ウェブサイトの外部リソースの破壊リンクは、サイバーセキュリティとウェブサイトの信頼性に深刻な脅威をもたらす。
我々は、世界で最も訪問者の多いウェブサイトのホームページにおける外部リソースの障害リンクの頻度に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:46:38 GMT)
QN-Mixer: A Quasi-Newton MLP-Mixer Model for Sparse-View CT
Reconstruction [0.0] 準ニュートン法に基づくアルゴリズムQN-Mixerを導入する。
Incept-Mixerは非局所正規化用語として機能する効率的なニューラルネットワークである。
我々のアプローチは知的に情報をサンプリングし、計算要求を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 00:20:25 GMT)
Probing Two-body Bound States in the Continuum and Nonlinear Breathers
Using Intensity Correlations [0.0] フェムト秒レーザー加工フォトニック格子におけるHanbury Brown-Twiss空間強度相関について検討した。
本研究では,2体のボゾンの連続体(BIC)におけるエッジ境界状態を,2体のボソン量子ウォークに相関関係をマッピングすることによって探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:05:50 GMT)
Prediction of recurrence free survival of head and neck cancer using
PET/CT radiomics and clinical information [0.0] 口腔咽頭HNC患者の再発性自由生存(RFS)を予測するコックス比例ハザード(CoxPH)モデルを構築した。
Computed Tomography (CT) と Positron Emission Tomography (PET) の腫瘍領域から抽出した臨床情報とマルチモーダルラジオミクスの特徴を利用する。
本研究は,放射線抽出におけるセグメンテーションの精度がPETとCTに異なる影響があることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:35:41 GMT)
Potentials of Green Coding -- Findings and Recommendations for Industry,
Education and Science -- Extended Paper [0.0] 本研究では,環境保全ソフトウェアの生産に関する3つの研究課題について,既存の文献の収集と提示を行う。
2010年から公開されたGreen Coding and Green Software Engineeringへのアプローチをコンパイルします。
我々は,研究成果を既存の産業プロセスと高等教育カリキュラムに統合し,環境に優しい形で将来の発展に影響を及ぼす方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:48:56 GMT)
Port-Based State Preparation and Applications [0.0] 本稿では,Alice が目標状態の古典的記述を完全保持するテレポーテーションタスクである Port-Based State Preparation (PBSP) を紹介する。
応用として、近似Universal Hybrid Processors (UPHP)を導入する。
ここでの目標は、ユニタリを量子状態としてエンコードすることであり、UPHPはこのユニタリを古典的な記述を知る際に量子状態に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:27:20 GMT)
Phase autoencoder for limit-cycle oscillators [0.0] 本稿では,リミットサイクル発振器の位相を符号化する位相オートエンコーダを提案する。
訓練されたオートエンコーダは、振動子の数学的モデルに頼ることなく、2つの機能を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 06:03:55 GMT)
Performance modeling of public permissionless blockchains: A survey [0.0] パブリックなパーミッションレスブロックチェーンは、ピアツーピアのデジタルトランザクションを促進するが、パフォーマンス上の課題に直面している。
この目的を達成するためには、パフォーマンス評価と予測が不可欠です。
本調査では,ブロックチェーンシステムのパフォーマンスモデリングに関する先行研究について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:58:04 GMT)
Particle Detectors from Localized Quantum Field Theories [0.0] 量子場理論における局所化プローブに対する完全相対論的モデルを提案する。
局所量子場理論から粒子検出器モデルを得ることが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:29:01 GMT)
Optical interferometer using two-mode squeezed light for enhanced
chip-integrated quantum metrology [0.0] 本研究では,2モード圧縮光発生部分,センサ領域,検出段階からなるシステムを分析する。
主な用途は小型でコンパクトなデバイスであり、量子化が最大10倍に向上する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 07:48:55 GMT)
On the exact solution for the Schr\"odinger equation [0.0] 我々は、ハミルトニアンの選択に関係なく、明らかにユニタリな別の構成を提供する。
我々の考察は、シュル・オーディンガーとリウヴィルの方程式が実際に同じコインの2つの側面であり、共に量子系の統一的な記述となることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:27:55 GMT)
On the Leakage of Fuzzy Matchers [0.0] 生体認証または識別システムにおいて、マッチング者は、格納されたテンプレートと新しいテンプレートを比較して、マッチがあるかどうかを判断する。
プライバシー法の遵守性を高めるために、マーカはしきい値ベースの難読化距離の上に構築することができる。
本稿では,距離評価における情報漏洩の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:28:01 GMT)
On the Accuracy of Edge Detectors in Number Plate Extraction [0.0] 本稿では,エッジ検出技術を用いたナンバープレート抽出手法を提案する。
ナンバープレートのエッジは画素値の強度の変化と同一視される。
これらのエッジは、単一のベースのピクセルまたはピクセルベースのアプローチのコレクションを使用して識別される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:28:56 GMT)
On probabilities in quantum mechanics [0.0] 私はまずQBist派で確率の概念を取り上げ、量子確率を計算するためのBorn公式について独自の議論をします。
その関係において、量子論の基礎と解釈への私のアプローチのいくつかの結果もスケッチします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:55:52 GMT)
Oil Spill Drone: A Dataset of Drone-Captured, Segmented RGB Images for
Oil Spill Detection in Port Environments [0.0] 海洋環境では、石油流出検知のためにRGB画像を使用するデータセットが不足しています。
本稿では,デスクトップおよびエッジコンピューティングプラットフォーム上でのニューラルネットワークを用いた,ユニークな注釈付きデータセットを提案する。
ドローンでキャプチャされたデータセットは、石油、水などに分類される1268のイメージと、Unetモデルアーキテクチャを用いてトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークで構成され、石油検出のためのF1スコアが0.71である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:47:35 GMT)
Non-Abelian anyons in a periodically-driven Abelian model [0.0] 本研究では,非アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア・アベリア
アベリア・アニオン理論を実現するトーリック符号の準粒子励起には、フェルミオンおよびボゾン準粒子が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:11:41 GMT)
Negative Temperature Pressure in Black Holes [0.0] 負の温度は、粒子のエネルギーに上限があるため、量子系においてのみ可能である。
事象の地平線がブラックホール内部に類似した上限を設けているかどうかを考察し、事象の地平線内だけに負の温度系が生じることを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:58:18 GMT)
Multi-stakeholder Perspective on Responsible Artificial Intelligence and
Acceptability in Education [0.0] この研究は、多職種の視点から、教育における異なるAI応用の受容性について検討した。
データプライバシ、AIエージェンシー、透明性、説明可能性、AIの倫理的展開に関する懸念に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 14:21:52 GMT)
Memory GAPS: Would LLMs pass the Tulving Test? [0.0] Tulving Testは、認識およびリコールタスクにおけるメモリパフォーマンスを調査するために設計された。
本稿は,44年以上のフレームワークがLLMの記憶行動に光を当てているかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:40:31 GMT)
Lossy anharmonic polaritons under periodic driving [0.0] 本研究では, 散逸性偏光子の定常エネルギー分布と熱力学における非調和的シグネチャについて検討した。
我々は高調波,中等度,強無調波の偏光子間のエネルギー分布と熱力学にかなりの差を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:51:10 GMT)
Linear gate bounds against natural functions for position-verification [0.0] 量子位置検証スキームは、証明者の空間的位置を検証しようとする。
我々は、$f$-routing と $f-BB84 という2つのよく研究された位置検証スキームについて考察する。
我々の証明は、古典的な通信と共有の絡み合いを伴う同時メッセージパッシングの削減を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:00:10 GMT)
Like-minded, like-bodied: How users (18-26) trust online eating and
health information [0.0] 本稿では,18～26歳のインターネット利用者42名を対象に,ソーシャルメディアと食行動の関係について検討する。
我々は米国とインドでエスノグラフィーを行い、オンラインで食事や健康情報をナビゲートする方法を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:27:15 GMT)
JCLEC-MO: a Java suite for solving many-objective optimization
engineering problems [0.0] 本稿では,多目的最適化と多目的最適化のためのJavaフレームワークであるJCLEC-MOを紹介する。
エンジニアは、コーディングをほとんど行わずに、多数の多目的アルゴリズムを適用したり、適用したりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:38:01 GMT)
Interpreting symplectic linear transformations in a two-qubit phase
space [0.0] ある離散ウィグナー函数に対して、シンプレクティック線型変換に従ってウィグナー函数の値を置換することは、状態に対してあるユニタリ変換を実行することと等価である。
位相空間の点のシンプレクティック線型置換とウィグナー函数のある種の再解釈はユニタリ変換と同値である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:23:07 GMT)
Integer Programming Using A Single Atom [0.0] 我々は,IP問題を元の形で任意の量子システムにマップし,解くアルゴリズムを開発した。
最適解は、最大8変数と最大4つの制約を持つプロトタイプIP問題に対して数マイクロ秒以内に見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:18:07 GMT)
Information scrambling and chaos induced by a Hermitian Matrix [0.0] 我々は、エネルギー(E)における多項式ポアンカーの写像と、それに対応するテクスト古典ポアンカーのマルコフ写像を同じエネルギーで構築する。
量子ポアンカレ写像と古典ポアンカレ-マルコフ写像の対応は、標準量子古典対応の代替となる。
我々は、基礎となる古典力学における情報の喪失が量子情報の指標であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:03:17 GMT)
Indirect Job-Shop coding using rank: application to QAOA (IQAOA) [0.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は、スケジューリングにおける最も有名な課題の1つです。
この問題を解決する複雑さは、解を表す可分グラフが非巡回でなければならないという要求から生じる。
本稿では,BierwithのベクトルをQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)に統合して,ジョブショップ問題に対処する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:17:21 GMT)
Incorporating climate change effects into the European power system
adequacy assessment using a post-processing method [0.0] 電力システムの需給バランスは、基本的に気候条件と結びついている。
本研究の目的は、気候変動が欧州の電力システム、特に長期的信頼性に与える影響をモデル化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:23:56 GMT)
Image2Flow: A hybrid image and graph convolutional neural network for
rapid patient-specific pulmonary artery segmentation and CFD flow field
calculation from 3D cardiac MRI data [0.0] この研究では、パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方から135個の3D心筋MRIを使用した。
Image2Flowは、ハイブリッド画像とグラフ畳み込みニューラルネットワークで、肺動脈テンプレートを患者固有の解剖学とCFD値に変換するために訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:01:14 GMT)
Hybrid optomechanical superconducting qubit system [0.0] ナノエレクトロメカニカルシャトルを用いた集積型非線形超伝導デバイスを提案する。
提案手法は, 大規模超伝導回路における機械的要素によるボソニック誤差補正の実現に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 13:23:02 GMT)
Human-Centric Aware UAV Trajectory Planning in Search and Rescue
Missions Employing Multi-Objective Reinforcement Learning with AHP and
Similarity-Based Experience Replay [0.0] 本稿では,UAV軌道計画における人中心的要因の影響について検討する。
包括的調査を通じて,UAV設計におけるジェンダー・キューと人格化が公衆の受容と信頼に与える影響を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:10:22 GMT)
High-resolution coincidence counting system for large-scale photonics
applications [0.0] デバイスは100ps以下のタイミングで動作し、最大入力周波数は1.5GHz、全体的なジッタは10ps未満である。
単位高レベルのタイミング性能は、低減衰ジッタ単光子検出器を用いた量子フォトニクス実験に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:58:57 GMT)
High-Energy Collision of Quarks and Mesons in the Schwinger Model: From
Tensor Networks to Circuit QED [0.0] 量子シミュレータの1+1次元における格子量子電磁力学の散乱ダイナミクスについて検討する。
我々は, 複数粒子の波束状態を構築し, 時間とともに進化させ, 衝突後に発生する粒子を検出する。
本研究は,量子場理論における散乱過程の理解を深める上で,古典的および量子シミュレーションの役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:25:29 GMT)
Generalised Hydrodynamics description of the Page curve-like dynamics of
a freely expanding fermionic gas [0.0] ブラックホールの蒸発過程における絡み合いエントロピーの進化について検討した。
絡み合いの成長は線形で普遍的であり、欠陥の詳細とは無関係である。
本研究は、半古典的アプローチの力を示し、ブラックホール情報パラドックスの解決に関する議論に関係している可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:42:23 GMT)
Gate Operations for Superconducting Qubits and Non-Markovianity:
Fidelities, Long-range Time Correlations, and Suppression of Decoherence [0.0] 広帯域ノイズ源が存在する場合の単一量子力学の包括的画像を示す。
オオミックから1/fvarepsilon$-likeのサブオーミックな振る舞いまでの熱貯水池は、超伝導量子ビットの現実的なシナリオを模倣すると考えられている。
リタードフィードバックと長距離クビット-貯留層相関の関係を定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 17:49:07 GMT)
Formalized Identification Of Key Factors In Safety-Relevant Failure
Scenarios [0.0] 本稿では、安全関連障害シナリオにおける重要な要因を系統的に同定する、データに基づくアプローチを提案する。
このアプローチでは、障害データベースの情報に基づいて影響要因を導出する。
本研究は、障害データベースの情報を用いて、安全関連障害シナリオの重要な要因を特定するための堅牢な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:28:36 GMT)
Experimental error suppression in Cross-Resonance gates via
multi-derivative pulse shaping [0.0] 固定周波数超伝導アーキテクチャに基づくクラウドコンピューティングゲートは停滞している。
これらのマルチキュービットクラウドデバイス上では、エラー抑制の実験的なデモンストレーションは行われていない。
この目的を達成するために,多導波性,多拘束性パルス整形に基づく新しい単純な制御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:54:12 GMT)
Essential implications of similarities in non-Hermitian systems [0.0] 3つの異なる一般化された類似性がすべてのユニタリ対称性と反ユニタリ対称性を包含していることが示される。
一般化された類似性条件は、ユニタリ対称性あるいは反ユニタリ対称性によって定義される任意のクラスよりもより大きな系のクラスをもたらすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:23:07 GMT)
Error correction of parity-encoding-based annealing through post-readout
decoding [0.0] 我々はモンテカルロシミュレーションを通して、この冗長符号化がパリティ符号化方式の不効率性と計算コストの問題を解決するために利用されることを示した。
本研究は,QAを短期量子技術で実現するためのパリティ符号化方式の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:37:25 GMT)
Entanglement dynamics of photon pairs and quantum memories in the
gravitational field of the earth [0.0] 香港・ウーマンデル干渉計における近未来技術の影響を目撃できる可能性は高い。
本稿は、宇宙ベースの量子メモリに対する相対論的重力効果に関する最初の分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:25:18 GMT)
Enhancing density functional theory using the variational quantum
eigensolver [0.0] 密度汎関数理論 (DFT) は、物質や分子の物理的性質を予測するための金標準の古典的アルゴリズムである。
我々は量子コンピュータから得られたデータを用いて、普遍関数の量子近似を構成する量子拡張DFT(QEDFT)と呼ばれるハイブリッド量子/古典的アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:16:56 GMT)
Enhanced detection of time-dependent dielectric structure: Rayleigh's
limit and quantum vacuum [0.0] 誘電体を動作させることは、その感受性を決定するのに有用であることを示す。
この逆量子光学問題は、2つの異なるバージョンで研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:57:14 GMT)
Emotion Based Prediction in the Context of Optimized Trajectory Planning
for Immersive Learning [0.0] 没入型学習の仮想要素として,Google Expeditionとタッチスクリーンによる感情の利用について検討した。
教育的応用、余裕、認知的負荷が関係する対応する手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:47:26 GMT)
Embracing Disorder in Quantum Materials Design [0.0] 歴史的に、障害は材料設計において避けるべきものだと考えられてきた。
我々は、このパラダイムの反転が、高エントロピー酸化物量子材料の出現する分野におけるエキサイティングな可能性を可能にしたことを示す。
このように障害を受け入れる戦略は、次世代のマイクロエレクトロニクスおよび量子情報システムのために機能状態を設計できる、より広範なパレットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:00:25 GMT)
Efficient learning of quantum states prepared with few fermionic
non-Gaussian gates [0.0] ガウスゲートの任意の数で用意された$n$フェルミオンモード上での学習状態の効率的なアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、ガウス門をほとんど持たない状態の構造に光を当て、回路の複雑さを改良した上界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:18:27 GMT)
Direct measure of DNA bending by quantum magnetic imaging of a
nano-mechanical torque-balance [0.0] DNAの柔軟性は生物学的機能の重要な決定要因である。
生体物理に関連のある短鎖DNA分子の曲げ応答を特徴づけるために、量子可能な測定方法を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:09:53 GMT)
DANSK and DaCy 2.6.0: Domain Generalization of Danish Named Entity
Recognition [0.0] 本稿では,高粒度タグ付けとドメイン内モデルの評価が可能なエンティティデータセットであるDANSKを紹介する。
既存モデルと新規モデルの評価は、ドメイン間での顕著なパフォーマンスの相違を明らかにした。
これらの制限にもかかわらず、デンマークのNERにおける一般化可能性に関するさらなる研究とともに、新たなデータセットDANSKの使用を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 10:01:00 GMT)
Cultural Bias in Explainable AI Research: A Systematic Analysis [0.0] 我々は、西洋、一般的に個人主義の国の人々と非西洋、しばしば集団主義の国の人々の間に、人間の説明に有意な違いがあるという心理学的な研究を強調した。
我々は200以上のXAIユーザスタディを体系的にレビューし、ほとんどの研究が関連する文化的バリエーションを考慮していないことを発見した。
ほとんどのレビューでは、説明的ニーズの文化的相違やXAIユーザ調査結果の広範囲にわたる異文化間外挿のフラグについて言及していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 19:30:32 GMT)
Crypto Technology -- Impact on Global Economy [0.0] 暗号空間のイノベーションは、インターネットが人間の生活に与える影響と比較されることが多い。
ブロックチェーン技術によって生じるすべての新しいコンピューティングイノベーションを示すために、Web 3.0と呼ばれる新しい用語がある。
Web 3技術、それが暗号経済とどのように結びついているか、今後数十年にわたってこの分野で何が期待できるかについて調査することが非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 02:30:59 GMT)
Conformer: Embedding Continuous Attention in Vision Transformer for
Weather Forecasting [0.0] トランスフォーマーベースのモデルは、天気予報に顕著な可能性を示している。
トランスフォーマーは、気象システムの継続的な時間的特徴を学習する能力を制限する離散モデルである。
Conformerは、マルチヘッドアテンション機構に連続性を実装することで、経時的に連続的な天気変化を学習するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 01:15:30 GMT)
Comparing Importance Sampling Based Methods for Mitigating the Effect of
Class Imbalance [0.0] 我々は,損失再加重,アンダーサンプリング,オーバーサンプリングという,重要なサンプリングから導かれる3つのテクニックを比較した。
アンダーサンプリングにおける損失の重み付けは、アンダー表現されたクラスの性能に悪影響を及ぼすことがわかった。
我々の発見は、プラネタリーデータセットに何らかの冗長性が存在することも示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:52:27 GMT)
Comparative Analysis of XGBoost and Minirocket Algortihms for Human
Activity Recognition [0.0] 本研究では,スマートフォンセンサから収集したデータを用いて,HAR(Human Activity Recognition)領域におけるeXtreme Gradient Boosting(XGBoost)とMiniRocketについて検討した。
XGBoostは、アクティビティ分類において、精度、F1スコア、AUC値が0.99まで到達する。
MiniRocketは精度とF1値が0.94であり、AUC値が0.96である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:41:06 GMT)
Brick Wall Quantum Circuits with Global Fermionic Symmetry [0.0] 大域フェルミオン対称性を享受するレンガ壁量子回路について検討する。
フェルミオン対称性は臨界点の曲面に$H_gamma$をピンするが、その対称性を破ると非自明な位相となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 16:09:54 GMT)
Autonomous Vehicles: Evolution of Artificial Intelligence and Learning
Algorithms [0.0] この研究は、長年にわたるAI/学習アルゴリズムの使用状況とタイプに関する統計的知見を提示する。
本論文では,トラックおよび自動車の精製アルゴリズムにおけるパラメータの役割について述べる。
結論は、さまざまなレベルの自律性を概説し、AIと学習アルゴリズムの微妙な使用を解明することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 15:53:07 GMT)
Automated Discovery of Integral with Deep Learning [0.0] 深層学習モデルは、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルまたは初歩的な統合原理を明らかにすることによって、積分を推論するタスクにアプローチできることを示す。
実験の結果、深層学習モデルは、シーケンス・ツー・シーケンス・モデル、あるいは初歩的な統合原理を明らかにすることによって、積分を推論するタスクにアプローチできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 04:34:15 GMT)
Autoencoder-based General Purpose Representation Learning for Customer
Embedding [0.0] 我々は、汎用的な埋め込みを構築するためのオートエンコーダベースのフレームワークを設計し、異なるオートエンコーダアーキテクチャの性能を評価し、高度に複雑なデータの埋め込みにおいて、より単純なモデルよりも優れていることを示す。
当社のフレームワークを適用して、任意のモデルで使用するためにAWSユーザを表すプラグイン、リッチ、匿名の埋め込みを生成し、開発時間の最大45%を節約し、ダウンストリームモデルの大幅な改善を観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:53:20 GMT)
Approximating intractable short ratemodel distribution with neural
network [0.0] 本稿では,抽出可能なショートレートモデルの前の時間ステップに対して,各時間ステップを予測するアルゴリズムを提案する。
本手法は,訓練されたデータセットと異なる検証データの両方において,偏りのない推定結果に対して優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 12:36:36 GMT)
Appearance-based gaze estimation enhanced with synthetic images using
deep neural networks [0.0] 人工ニューラルネットワークを用いて、別々に収穫された目の視線を推定するシステムを構築した。
提案手法は特別なハードウェアや赤外線フィルタを必要としない。
MetaHumanツールを使用して、57,000人以上の顔の大規模な合成データセットも生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:02:56 GMT)
All electrical cooling of an optically levitated nanoparticle [0.0] ナノ粒子の3次元フィードバック冷却のための全電気制御系を実装した。
制御器は、遅延位置測定により状態推定を行う最適ポリシーに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 18:12:33 GMT)
Affective State Detection using fNIRs and Machine Learning [0.0] そこで本研究では,9つの被験者を対象とする実験を行い,想い,娯楽,認知負荷の情緒的状態について考察した。
その結果,認知負荷の予測精度は,他の2つのクラスよりも高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:12:47 GMT)
A relativistic quantum broadcast channel [0.0] グローバルな双曲時空における3つの観測者間の古典的および量子的情報の伝達について検討する。
我々は、あるオブザーバが(古典的および量子的な)情報を他の2つのオブザーバに送信することを希望する量子放送チャネルのモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 23:58:25 GMT)
A note on the stabilizer formalism via noncommutative graphs [0.0] 私たちが考慮する非可換グラフのクラスはコンパクト群のユニタリ表現と有限次元ヒルベルト空間上の好ましく選択された作用素によって得られる。
このような非可換グラフが斜方形を持つかどうかを決定するために、この領域における以前の結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 21:47:09 GMT)
A non-intrusive machine learning framework for debiasing long-time
coarse resolution climate simulations and quantifying rare events statistics [0.0] 粗いモデルは、無視された「サブグリッド」スケールのために固有のバイアスに悩まされる。
ニューラルネット(NN)補正演算子を用いて,非侵襲的に粗大分解能気候予測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） (Wed, 28 Feb 2024 17:06:19 GMT)
A network-constrain Weibull AFT model for biomarkers discovery [0.0] AFTNetはWeibullAccelerated failure time (AFT)モデルに基づくネットワーク制約サバイバル分析手法である。
本稿では,近位勾配法に基づく効率的な反復計算アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 11:12:53 GMT)
A Self-matching Training Method with Annotation Embedding Models for
Ontology Subsumption Prediction [0.0] In-index Matrix Embedding (InME) と Co-occurrence Matrix Embedding (CoME) の2つのオントロジー埋め込みモデルに対する自己マッチングトレーニング手法を提案する。
自己マッチング学習法は、予測されたスーパークラスがサブクラスに類似しており、オントロジーにおいて他のエンティティに分離されたときに、概念の仮定予測の堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 09:53:56 GMT)
A Priori Uncertainty Quantification of Reacting Turbulence Closure
Models using Bayesian Neural Networks [0.0] 反応流モデルにおける不確実性を捉えるためにベイズニューラルネットワークを用いる。
我々は、BNNモデルが、データ駆動クロージャモデルの不確実性の構造に関するユニークな洞察を提供することができることを示した。
このモデルの有効性は,様々な火炎条件と燃料からなるデータセットに対する事前評価によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 22:19:55 GMT)
A Lightweight Low-Light Image Enhancement Network via Channel Prior and
Gamma Correction [0.0] LLIE(ローライト・イメージ・エンハンスメント)とは、低照度シーンの処理に適した画像エンハンスメント技術である。
我々は,暗/明のチャネル先行と深層学習によるガンマ補正を組み合わせた,革新的なLLIEネットワークであるCPGA-Netを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Feb 2024 08:18:20 GMT)