OPERA: Alleviating Hallucination in Multi-Modal Large Language Models
via Over-Trust Penalty and Retrospection-Allocation [124.9] OPERA(Over-trust PenaltyとRetrospection-Allocation戦略に基づく新しいMLLM復号法)を提案する。
私たちのアプローチは、ほとんどの幻覚は自己注意行列の知識集約パターンと密接に結びついているという興味深い観察から始まります。
この観察に基づいて、OPERAは、ビーム探索復号時にモデルロジットにペナルティ項を導入し、オーバートラスト問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:26:19 GMT)
Understanding the Reasoning Ability of Language Models From the
Perspective of Reasoning Paths Aggregation [117.3] 我々は、LMを、事前学習時に見られる間接的推論経路を集約することで、新たな結論を導出すると考えている。
我々は、推論経路を知識/推論グラフ上のランダムウォークパスとして定式化する。
複数のKGおよびMWPデータセットの実験と分析により、ランダムウォークパスに対するトレーニングの効果が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:54:09 GMT)
StarCoder 2 and The Stack v2: The Next Generation [105.9] 私たちは3.3から4.3兆のトークンで3B、7B、15BパラメータでStarCoder2モデルをトレーニングします。
我々は、それらをCode LLMベンチマークの包括的なセットで徹底的に評価する。
私たちの大きなモデルであるStarCoder2-15Bは、同等の大きさの他のモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:53:35 GMT)
Fine Structure-Aware Sampling: A New Sampling Training Scheme for
Pixel-Aligned Implicit Models in Single-View Human Reconstruction [105.5] 本研究では,単一視点の人物再構成のための暗黙的画素アライメントモデルをトレーニングするために,FSS(Final Structured-Aware Sampling)を導入する。
FSSは表面の厚さと複雑さに積極的に適応する。
また、画素アライメント型暗黙的モデルのためのメッシュ厚み損失信号を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:26:46 GMT)
Retrieval is Accurate Generation [104.2] 本稿では,支援文書の集合からコンテキスト認識句を選択する新しい手法を提案する。
本モデルでは,検索対象のベースラインの中で,最高の性能と低レイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:56:14 GMT)
DeepEraser: Deep Iterative Context Mining for Generic Text Eraser [103.4] DeepEraserは反復操作によってイメージ内のテキストを消去するリカレントアーキテクチャである。
DeepEraserは1.4Mのパラメータしか持たず、エンドツーエンドでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:39:04 GMT)
Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for
Efficient Language Models [101.7] 我々は、ゲート線形再帰を持つRNNのHawkと、ゲート線形再帰と局所的な注意を混合したハイブリッドモデルGriffinを提案する。
ホークは下流でのマンバのパフォーマンスを上回り、グリフィンは6倍以上のトークンで訓練されているにもかかわらず、ラマ-2のパフォーマンスに匹敵する。
Griffinを14Bパラメータまで拡張し、効率的な分散トレーニングのためにモデルをシャーディングする方法を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:24:46 GMT)
AdaMergeX: Cross-Lingual Transfer with Large Language Models via
Adaptive Adapter Merging [96.4] 言語間移動は、特定の言語における目標タスクを直接微調整することの効果的な代替手段である。
本稿では,適応型アダプティブマージを利用した新しい言語間変換法である$textttAdaMergeX$を提案する。
実験の結果,提案手法は,すべての設定において既存の手法よりも優れ,新しい,効果的な言語間移動をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:11:24 GMT)
Panda-70M: Captioning 70M Videos with Multiple Cross-Modality Teachers [93.7] 高品質なキャプションを持つビデオデータセットを自動構築する手法を提案する。
具体的には、公開されているHD-VILA-100Mデータセットから3.8Mの高解像度ビデオをキュレートする。
次に、複数のモダリティの教師モデルを適用して、各ビデオのキャプションを取得する。
こうして、高品質なテキストキャプションと、7000万のビデオが組み合わされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:59:50 GMT)
Generating, Reconstructing, and Representing Discrete and Continuous
Data: Generalized Diffusion with Learnable Encoding-Decoding [93.2] 学習可能なエンコーダデコーダ(DiLED)による一般化拡散を導入する。
DiLEDはパラメタライズされた符号化復号を導入することにより、標準拡散におけるガウス雑音化を一般化する。
テキスト、タンパク質、画像の実験では、多様なデータやタスクを扱うためのDiLEDの柔軟性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:08:57 GMT)
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language Models [92.0] 既成のLarge Language Models (LLM) の推論能力を高めるため, 単純で汎用的で効果的なプロンプト手法であるRe2を導入する。
CoT (Chain-of-Thought) など、ほとんどの思考を刺激する手法とは異なり、Re2 は質問を2回処理することで入力に焦点を移し、理解プロセスを強化する。
提案手法の有効性と汎用性を検証するため,14のデータセットにまたがる広範囲な推論ベンチマークでRe2を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:28:55 GMT)
A Preliminary Study of the Intrinsic Relationship between Complexity and
Alignment [90.7] 制御可能な方法で命令の複雑さを体系的に強化するツリーインストラクションを提案する。
命令のセマンティックツリーに指定された数のノードを追加することで、新しい命令データを得るだけでなく、修正された命令の難易度を制御することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:04:22 GMT)
An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models [88.5] 現在の透かし検出アルゴリズムは、透かし生成プロセスで使用される秘密鍵を必要とする。
本稿では、2つの異なるニューラルネットワークを用いて透かしの生成と検出を行う、偽造不可能な検証可能な透かしアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:01:28 GMT)
Updating Language Models with Unstructured Facts: Towards Practical
Knowledge Editing [87.4] 我々は新しいベンチマークUnstructured Knowledge Editing (UKE)を提案する。
UKEは、構造化されていないテキストを直接知識更新として使用する編集性能を評価し、構造化されていない事実と呼ぶ。
新たに構築されたデータセットに関する広範な実験を行い、UKEが最先端の知識編集手法に重大な課題をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:08:34 GMT)
Self-Supervised Learning for Time Series Analysis: Taxonomy, Progress,
and Prospects [87.2] 自己教師付き学習(SSL)は、最近、様々な時系列タスクで印象的なパフォーマンスを達成した。
この記事では、時系列データに対する最先端のSSLメソッドについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:23:33 GMT)
How do Large Language Models Handle Multilingualism? [87.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語で顕著な性能を示す。
LLMの多言語入力処理を記述したフレームワークを提案する。
さらに,特定の言語処理における言語特異的ニューロンの存在について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:55:26 GMT)
Loose LIPS Sink Ships: Asking Questions in Battleship with
Language-Informed Program Sampling [86.5] ボードゲーム「バトルシップ」に基づく古典的根拠付き質問応答課題におけるトレードオフについて検討する。
我々のモデルは,大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語の質問を生成し,それらを記号型プログラムに変換し,期待される情報取得を評価する。
驚くほど控えめなリソース予算で、このシンプルなモンテカルロ最適化戦略は、人間のパフォーマンスを反映する有意義な質問をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:58:15 GMT)
Let LLMs Take on the Latest Challenges! A Chinese Dynamic Question
Answering Benchmark [86.5] 我々は,中国インターネットの最新ニュースに関連する質問対を含む中国の動的QAベンチマークCDQAを紹介する。
我々は、人間とモデルを組み合わせたパイプラインを通じて高品質なデータを得る。
また,CDQA上での中国LLMの評価と分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:22:13 GMT)
Humanoid Locomotion as Next Token Prediction [84.2] 我々のモデルは感覚運動軌道の自己回帰予測によって訓練された因果変換器である。
われわれのモデルでは、フルサイズのヒューマノイドがサンフランシスコでゼロショットで歩けることが示されている。
われわれのモデルは、わずか27時間の歩行データで訓練された場合でも現実世界に移行でき、後方歩行のような訓練中に見えないコマンドを一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:57:37 GMT)
Adaptive Federated Minimax Optimization with Lower Complexities [82.5] 本稿では,これらのミニマックス問題の解法として,適応最小最適化アルゴリズム(AdaFGDA)を提案する。
運動量に基づく還元および局所SGD技術を構築し、様々な適応学習率を柔軟に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:00:32 GMT)
Compact Speech Translation Models via Discrete Speech Units Pretraining [82.2] 音声翻訳(ST)において、自己監督学習(SSL)が強い結果を得るのが一般的である。
本稿では、離散音声ユニット(DSU)でより小さなモデルを事前学習することでSSLモデルを活用する。
1) フィルタバンク・トゥ・DSUおよび2) DSU・トゥ・トランスレーションデータ上でエンコーダ・デコーダモデルを事前訓練し, 1) とデコーダを 2) から取り出して新しいモデルを初期化し,これを限定的な音声翻訳データに基づいて微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:36:51 GMT)
RL-GPT: Integrating Reinforcement Learning and Code-as-policy [82.2] 本稿では,低速エージェントと高速エージェントからなる2レベル階層型フレームワークRL-GPTを提案する。
遅いエージェントはコーディングに適したアクションを分析し、速いエージェントはコーディングタスクを実行する。
この分解は、各エージェントが特定のタスクに効果的に集中し、パイプライン内で非常に効率的なことを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:07:22 GMT)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with
Exogenous Variables [82.1] 内因性変数の予測を強化するために外部情報を利用する新しいフレームワークであるTimeXerを提案する。
TimeXerは、内在変数による時系列予測を大幅に改善し、12の実世界の予測ベンチマークで一貫した最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:54:35 GMT)
MISC: Ultra-low Bitrate Image Semantic Compression Driven by Large
Multimodal Model [81.4] 本稿では,マルチモーダル画像セマンティック圧縮法を提案する。
画像の意味情報を抽出するLMMエンコーダと、その意味に対応する領域を特定するマップエンコーダと、非常に圧縮されたビットストリームを生成する画像エンコーダと、前記情報に基づいて画像を再構成するデコーダとからなる。
知覚50%を節約しながら最適な一貫性と知覚結果を達成することができ、これは次世代のストレージと通信において強力な可能性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:53:20 GMT)
ArCHer: Training Language Model Agents via Hierarchical Multi-Turn RL [80.1] 大規模言語モデルを微調整するためのマルチターンRLアルゴリズムを構築するためのフレームワークを開発する。
我々のフレームワークは階層的なRLアプローチを採用し、2つのRLアルゴリズムを並列に実行している。
実験により,ArCHerはエージェントタスクの効率と性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:45:56 GMT)
Direct Language Model Alignment from Online AI Feedback [78.4] 嗜好からの直接アライメント(DAP)手法は、人間フィードバックからの強化学習(RLHF)の効果的な代替手段として最近登場した。
本研究では,オンラインフィードバックが鍵であり,DAP法の改善を図っている。
オンラインAIフィードバック(OAIF)はLLMをアノテータとして使用し、トレーニング毎に現在のモデルから2つのレスポンスをサンプリングし、LLMアノテータにどちらが好まれるかを選択し、オンラインフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:59:17 GMT)
CricaVPR: Cross-image Correlation-aware Representation Learning for
Visual Place Recognition [77.9] 視覚的位置認識(VPR)のための画像間相関認識を用いたロバストなグローバル表現法を提案する。
提案手法はPitts30k上の94.5%のR@1を512dimのグローバルな特徴を用いて達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:05:11 GMT)
Efficient Model-Free Exploration in Low-Rank MDPs [76.9] 低ランクマルコフ決定プロセスは、関数近似を持つRLに対して単純だが表現力のあるフレームワークを提供する。
既存のアルゴリズムは、(1)計算的に抽出可能であるか、または(2)制限的な統計的仮定に依存している。
提案手法は,低ランクMPPの探索のための最初の実証可能なサンプル効率アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:40:41 GMT)
Ask Your Distribution Shift if Pre-Training is Right for You [74.2] 実際に、事前訓練されたモデルの微調整は、いくつかのケースではロバスト性を大幅に改善するが、他のケースではまったく改善しない。
分散シフト中のモデルの2つの障害モード – トレーニングデータの補間不足とバイアス – に注目する。
我々の研究は、親指の規則として、事前学習は、粗悪な外挿を緩和するがデータセットのバイアスを緩和する助けとなることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:46:28 GMT)
GSM-Plus: A Comprehensive Benchmark for Evaluating the Robustness of
LLMs as Mathematical Problem Solvers [73.8] 大規模言語モデル (LLM) は、様々な数学的推論ベンチマークで顕著な性能を達成している。
1つの必須かつ頻繁な証拠は、数学の質問がわずかに変更されたとき、LLMは誤って振る舞うことができることである。
このことは, LLMの数学推論能力の頑健性を評価するために, 幅広い質問のバリエーションを試すことによるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:26:14 GMT)
Evaluating Psychological Safety of Large Language Models [72.9] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の心理的安全性を評価するために,バイアスのないプロンプトを設計した。
短い暗黒トライアド(SD-3)とビッグファイブインベントリ(BFI)の2つのパーソナリティテストを用いて5種類のLDMを試験した。
毒性を減らすための安全基準を微調整したものの、InstructGPT, GPT-3.5, GPT-4は依然として暗い性格パターンを示した。
直接選好最適化を用いたBFIからの反応を微調整したLlama-2-chat-7Bは、モデルの心理的毒性を効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:14:37 GMT)
RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective [71.9] 軽量ビジョントランス (ViT) は、軽量畳み込みニューラルネットワーク (CNN) と比較して、優れた性能と低レイテンシを示す
本研究では、ViTの観点から軽量CNNの効率的な設計を再考し、モバイルデバイスへの将来性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:59:04 GMT)
RepViT-SAM: Towards Real-Time Segmenting Anything [71.9] Segment Anything Model (SAM) は、様々なコンピュータビジョンタスクに対して印象的なゼロショット転送性能を示した。
MobileSAMは蒸留を用いてSAMの重い画像エンコーダをTinyViTに置き換えることを提案する。
RepViT-SAMはMobileSAMよりもはるかに優れたゼロショット転送機能を持ち、推論速度は10倍近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:09:52 GMT)
HallusionBench: An Advanced Diagnostic Suite for Entangled Language
Hallucination and Visual Illusion in Large Vision-Language Models [71.4] 本稿では,画像コンテキスト推論評価のためのベンチマークであるHalusionBenchを紹介する。
このベンチマークは、1129の質問と組み合わせた346の画像で構成されており、すべて人間の専門家によって細心の注意を払って作成されている。
我々は14種類のモデルをベンチマークし、最先端のGPT-4Vによって達成された31.42%の質問対精度を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:04:49 GMT)
CorruptEncoder: Data Poisoning based Backdoor Attacks to Contrastive
Learning [71.3] コントラスト学習は、ラベル付き事前学習データセットを使用して汎用エンコーダを訓練する。
DPBAはトレーニング前のデータセットに有毒な入力を注入してエンコーダをバックドアにする。
CorruptEncoderは、有毒な入力を生成するための新しい攻撃戦略を導入し、攻撃効率を最大化するために理論誘導方式を使用している。
我々の防衛はDPBAの有効性を低下させるが,エンコーダの実用性を犠牲にし,新たな防衛の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:26:45 GMT)
Causal Graph ODE: Continuous Treatment Effect Modeling in Multi-agent
Dynamical Systems [70.8] 実世界のマルチエージェントシステムは、しばしば動的で連続的であり、エージェントは時間とともにその軌道や相互作用を共進化させ、変化させる。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)をODE関数として,エージェント間の連続的な相互作用をキャプチャする新しいモデルを提案する。
我々のモデルの主な革新は、治療の時間依存表現を学習し、ODE関数にそれらを組み込むことで、潜在的な結果の正確な予測を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:07:07 GMT)
SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360$^\circ$ Camera Sets [70.4] マルチカメラシステムは、360ドル周の知覚を達成するために、しばしば自律走行に使用される。
360ドル(約3万3000円)のカメラセットは、しばしば制限または低品質のオーバーラップ領域を持ち、画像全体に対してマルチビューステレオメソッドを実現する。
重なりの重なりに多視点ステレオ結果を明示的に利用することにより、全画像の深さ推定を強化するステレオガイド深度推定法(SGDE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:33:12 GMT)
Towards Automatic Power Battery Detection: New Challenge, Benchmark
Dataset and Baseline [70.3] PBD(パワーバッテリ検出)と呼ばれる新しいタスクに関する総合的研究を行う。
X線画像から高密度陰極と陽極板のエンドポイントをローカライズし、電池の品質を評価することを目的としている。
我々は,多次元協調ネットワーク(MDCNet)と呼ばれるPBDのための新しいセグメンテーションベースソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:56:57 GMT)
Facility Location Games with Scaling Effects [69.3] 古典的な施設配置問題を考慮し、各エージェントの個々のコスト関数が、スケーリング係数によって乗算された施設からの距離と等しくなる変動を考察する。
戦略と匿名のメカニズムによって達成できる総コストと最大コストの近似比について結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:08:18 GMT)
Refined Coreset Selection: Towards Minimal Coreset Size under Model
Performance Constraints [69.3] コアセットの選択は、計算コストの削減とディープラーニングアルゴリズムのデータ処理の高速化に強力である。
本稿では,モデル性能とコアセットサイズに対する最適化優先順序を維持する革新的な手法を提案する。
実験的に、広範な実験によりその優位性が確認され、しばしばより小さなコアセットサイズでモデル性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:31:40 GMT)
DIGIC: Domain Generalizable Imitation Learning by Causal Discovery [69.1] 因果性は機械学習と組み合わせて、ドメインの一般化のための堅牢な表現を生成する。
我々は、実証データ分布を活用して、ドメインの一般化可能なポリシーの因果的特徴を発見するために、異なる試みを行っている。
DIGICと呼ばれる新しいフレームワークを設計し、実演データ分布から専門家行動の直接的な原因を見出すことにより因果的特徴を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:09:01 GMT)
Redefining Digital Health Interfaces with Large Language Models [69.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な情報を処理できる汎用モデルとして登場した。
LLMが臨床医とデジタル技術との新たなインターフェースを提供する方法を示す。
自動機械学習を用いた新しい予後ツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:37:40 GMT)
Beyond Language Models: Byte Models are Digital World Simulators [68.9] bGPTは、デジタルワールドをシミュレートする次のバイト予測モデルである。
これは、テキスト、オーディオ、画像など、様々なモダリティにわたるパフォーマンスの特殊なモデルと一致している。
シンボリックな音楽データを変換する過程をほぼ完璧に再現し、1バイトあたり0.0011ビットの誤り率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:38:07 GMT)
Learnability Gaps of Strategic Classification [68.7] 我々は,戦略的分類と標準学習の間にある学習可能性のギャップという,根本的な問題に対処することに注力する。
ほぼ厳密なサンプルの複雑さと後悔の限界を提供し、以前の結果よりも大幅に改善します。
この設定における我々のアルゴリズムは、独立して興味を持ち、マルチラベル学習のような他の問題にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:09:19 GMT)
WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal
Models [68.0] 既存のWebエージェントは1つの入力モダリティしか処理せず、単純化されたWebシミュレータや静的なWebスナップショットでのみ評価される。
我々は,WebVoyagerを紹介した。LMM(Large Multimodal Model)を利用したWebエージェントで,現実世界のWebサイトと対話することで,エンド・ツー・エンドでのユーザ指示を完了することができる。
GPT-4(All Tools)とWebVoyager(text-only)の両方のパフォーマンスを大幅に上回る、59.1%のタスク成功率を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:07:42 GMT)
Theoretically Achieving Continuous Representation of Oriented Bounding
Boxes [68.0] 本論文は,オブジェクト指向境界ボックス表現における不連続性を完全に解決しようとする試みである。
本研究では,既存の検出器に容易に統合可能なCOBB(Continuous OBB)という新しい表現法を提案する。
OOD評価のためのオープンソースのディープラーニングフレームワークJittorの検出ツールボックスJDetをベースとした,モジュール化されたベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:27:40 GMT)
VEC-SBM: Optimal Community Detection with Vectorial Edges Covariates [67.5] 本稿では,コミュニティ検出のための統計フレームワークであるブロックモデル(SBM)の拡張について検討する。
本稿では,反復的改良手法に基づく新しいアルゴリズムを提案し,潜在コミュニティを最適に回復することを示す。
コミュニティ検出プロセスにおいて,エッジ側情報を活用する付加価値を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:19:55 GMT)
The NPU-ASLP-LiAuto System Description for Visual Speech Recognition in
CNVSRC 2023 [67.1] 本稿では,第1回中国連続視覚音声認識チャレンジ(CNVSRC)2023において,NPU-ASLP-LiAuto(Team 237)が導入した視覚音声認識システムについて述べる。
データ処理に関しては,ベースライン1からリップモーション抽出器を利用してマルチスケール映像データを生成する。
トレーニング中に、速度摂動、ランダム回転、水平反転、色変換を含む様々な拡張技術が適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:09:40 GMT)
OpticalDR: A Deep Optical Imaging Model for Privacy-Protective
Depression Recognition [66.9] 抑うつ認識(DR)は、特にプライバシー上の懸念の文脈において、大きな課題となる。
我々は,疾患関連特徴を保持しつつ,撮像した顔画像の識別情報を消去する新しいイメージングシステムを設計した。
正確なDRに必要な本態性疾患の特徴を保ちながら、アイデンティティ情報の回復には不可逆である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:20:29 GMT)
FLATTEN: optical FLow-guided ATTENtion for consistent text-to-video
editing [65.6] 拡散モデルのU-Netにおける注目モジュールに光フローを導入し,テキスト対ビデオ編集の不整合問題に対処する。
提案手法であるFLATTENでは,異なるフレームにまたがる同一フローパス上のパッチを適用して,アテンションモジュール内の相互にアテンションする。
既存のテキスト・ビデオ編集ベンチマークの結果から,提案手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:06:58 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） (Thu, 29 Feb 2024 17:08:51 GMT)
RelayAttention for Efficient Large Language Model Serving with Long
System Prompts [65.0] 本稿では,長いシステムプロンプトを含むLCMサービスの効率を向上させることを目的とする。
これらのシステムプロンプトの処理には、既存の因果注意計算アルゴリズムにおいて、冗長なメモリアクセスが必要となる。
本稿では,DRAMから入力トークンのバッチに対して,これらの隠れ状態を正確に1回だけ読み取ることのできるアテンションアルゴリズムRelayAttentionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:09:58 GMT)
A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and
Machine Intelligence [62.9] この分析は、様々な観点からPAMI分野のレビューを徹底的にレビューすることを目的としている。
書評を自動評価するために,大規模言語モデルを用いた書評指標を提案する。
新たに登場したAI生成の文献レビューも評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:34:40 GMT)
GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.6] グラフ構造学習(GSL)は、新しいグラフ構造を生成することにより、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てる。
グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:15:44 GMT)
LoRA-as-an-Attack! Piercing LLM Safety Under The Share-and-Play Scenario [62.0] LoRAモジュールにバックドアを注入し,LoRA感染機構を深く掘り下げる方法について検討した。
我々の狙いは、LoRA-as-an-Attackによる潜在的な影響を積極的に防止するため、新興のシェア・アンド・プレイシナリオにおける潜在的なリスクの認識を高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:25:16 GMT)
Enhancing Long-Term Recommendation with Bi-level Learnable Large
Language Model Planning [61.7] 即時利益と長期関与の両方を考慮に入れた政策を策定するために、計画能力を推薦決定プロセスに組み込むことが不可欠である。
マクロラーニングとマイクロラーニングを階層的な機構で組み合わせたバイレベルLearningable LLM Plannerフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:49:56 GMT)
SemEval 2024 -- Task 10: Emotion Discovery and Reasoning its Flip in
Conversation (EDiReF) [61.5] SemEval-2024 Task 10は、コードミキシングされた対話における感情の識別に焦点を当てた共有タスクである。
このタスクは3つの異なるサブタスクから構成される - コードミックス対話のための会話における感情認識、コードミックス対話のための感情フリップ推論、および英語対話のための感情フリップ推論である。
このタスクには84人の参加者が参加し、各サブタスクのF1スコアは0.70、0.79、0.76に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:20:06 GMT)
FedStruct: Federated Decoupled Learning over Interconnected Graphs [60.9] 複数のクライアントに分散したグラフ構造化データに対するフェデレーション学習の課題に対処する。
我々は、このシナリオのための新しいフレームワーク、FedStructを紹介します。
半教師付きノード分類のための6つのデータセットを用いて実験結果を用いてFedStructの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:47:23 GMT)
Cognitive Overload: Jailbreaking Large Language Models with Overloaded
Logical Thinking [60.8] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の認知的構造とプロセスをターゲットにした新しいジェイルブレイク攻撃のカテゴリについて検討する。
提案する認知的オーバーロードはブラックボックス攻撃であり、モデルアーキテクチャやモデルウェイトへのアクセスの知識は不要である。
AdvBenchとMasterKeyで実施された実験では、人気のあるオープンソースモデルであるLlama 2とプロプライエタリモデルであるChatGPTの両方を含む様々なLLMが、認知的オーバーロードによって妥協可能であることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:20:07 GMT)
Towards Robust and Efficient Cloud-Edge Elastic Model Adaptation via
Selective Entropy Distillation [60.2] Cloud-Edge Elastic Model Adaptation (CEMA)パラダイムを確立し、エッジモデルが前方伝播のみを実行するようにします。
CEMAでは,通信負担を軽減するため,不要なサンプルをクラウドにアップロードすることを避けるための2つの基準を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:39:29 GMT)
The All-Seeing Project V2: Towards General Relation Comprehension of the
Open World [60.0] 本稿では,画像のオブジェクト関係を理解するために設計された新しいモデルとデータセットであるAll-Seeing Project V2を紹介する。
本稿では,テキスト生成,オブジェクトローカライゼーション,関係理解の定式化を関係会話タスクに統合するAll-Seeing Model V2を提案する。
我々のモデルは、画像内の全ての物体を知覚・認識するだけでなく、それらの間の複雑な関係グラフの把握にも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:59:17 GMT)
VIXEN: Visual Text Comparison Network for Image Difference Captioning [59.9] 画像間の視覚的差異をテキストで簡潔に要約する手法であるVIXENを提案する。
提案するネットワークは,事前学習された大規模言語モデルに対するソフトプロンプトを構築し,画像特徴を一対にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:56:18 GMT)
Training Dynamics of Multi-Head Softmax Attention for In-Context
Learning: Emergence, Convergence, and Optimality [59.2] マルチタスク線形回帰の文脈内学習のためのマルチヘッドソフトマックスアテンションモデルを訓練するための勾配流のダイナミクスについて検討する。
我々は,勾配流のダイナミックス中に,興味深い「タスク割り当て」現象が現れることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:43:52 GMT)
Physically Grounded Vision-Language Models for Robotic Manipulation [59.1] 39.6Kのクラウドソースと417Kの自動物理概念アノテーションからなるオブジェクト中心のデータセットであるPhysObjectsを提案する。
本稿では,PhysObjects上での視覚言語モデルの微調整により,物理オブジェクト概念の理解が向上することを示す。
我々は、この物理的基盤を持つVLMを、大規模言語モデルに基づくロボットプランナーと対話的なフレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:44:12 GMT)
Longitudinal Counterfactuals: Constraints and Opportunities [59.1] 本稿では,反ファクトの妥当性を評価・改善するために,縦断データを用いた手法を提案する。
本研究では, 縦差と反実差を比較する指標を開発し, 先行観測した変化と反実差の類似性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:17:08 GMT)
PROC2PDDL: Open-Domain Planning Representations from Texts [58.8] Proc2PDDLは、専門家によるPDDL表現と組み合わせたオープンドメインの手続きテキストを含む最初のデータセットである。
以上の結果から, GPT-3.5は0%, GPT-4は35%, Proc2PDDLは極めて困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:40:25 GMT)
Weakly Supervised Monocular 3D Detection with a Single-View Image [58.6] モノクロ3D検出は、単一視点画像からの正確な3Dオブジェクトのローカライゼーションを目的としている。
SKD-WM3Dは弱い教師付き単分子3D検出フレームワークである。
我々は,SKD-WM3Dが最先端技術を超え,多くの完全教師付き手法と同等であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:26:47 GMT)
Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive
Backpropagation [58.6] ファインチューニングは、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)を下流アプリケーションに適用する最も効果的な方法である。
既存の高速微調整技術は, FLOPの低減に限界がある。
本稿では,異なるテンソルのバックプロパゲーションコストを適応的に評価する新しい手法であるGreenTrainerについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:27:47 GMT)
Less is More: Fewer Interpretable Region via Submodular Subset Selection [58.0] 本稿では,上述の画像帰属問題を部分モジュラ部分選択問題として再モデル化する。
我々は、より正確な小さな解釈領域を発見するために、新しい部分モジュラー関数を構築する。
正しく予測されたサンプルに対しては,HSIC-Attributionに対する平均4.9%と2.5%の利得で,Deletion and Insertionスコアを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:29:41 GMT)
Pre-trained Model Guided Fine-Tuning for Zero-Shot Adversarial
Robustness [57.8] 我々は, モデルがゼロショットの対角強靭性を高めるために, 事前訓練されたモデル誘導適応調整(PMG-AFT)を提案する。
PMG-AFTは最先端の手法よりも優れており、トップ1の精度は平均4.99%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:28:00 GMT)
Learning Logic Specifications for Policy Guidance in POMDPs: an
Inductive Logic Programming Approach [57.8] 我々は任意の解法によって生成されるPOMDP実行から高品質なトレースを学習する。
我々は、データと時間効率のIndu Logic Programming(ILP)を利用して、解釈可能な信念に基づくポリシー仕様を生成する。
ASP(Answer Set Programming)で表現された学習は、ニューラルネットワークよりも優れた性能を示し、より少ない計算時間で最適な手作りタスクに類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:36:01 GMT)
FAC$^2$E: Better Understanding Large Language Model Capabilities by
Dissociating Language and Cognition [57.7] 大規模言語モデル(LLM)は、主に様々なテキスト理解および生成タスクにおける全体的なパフォーマンスによって評価される。
FAC$2$E, FAC$2$Eについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:05:37 GMT)
Impact of Decentralized Learning on Player Utilities in Stackelberg
Games [57.1] 多くの2エージェントシステムでは、各エージェントは別々に学習し、2つのエージェントの報酬は完全に一致しない。
分散学習を用いたStackelbergゲームとしてこれらのシステムをモデル化し、標準後悔ベンチマークが少なくとも1人のプレイヤーにとって最悪の線形後悔をもたらすことを示す。
我々は,これらのベンチマークに関して,両プレイヤーにとってほぼ最適な$O(T2/3)を後悔するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:38:28 GMT)
Enhancing Visual Document Understanding with Contrastive Learning in
Large Visual-Language Models [56.8] 文書オブジェクト協調学習(Document Object Contrastive Learning, DoCo)と呼ばれる対照的な学習フレームワークを提案する。
DoCoは補助的なマルチモーダルエンコーダを利用して文書オブジェクトの特徴を取得し、それをLVLM(Large Visual-Language Models)の視覚エンコーダによって生成された視覚的特徴に合わせる。
提案するDoCoは,様々なLVLMの事前学習において,推論過程における計算複雑性の増大を招くことなく,プラグイン・アンド・プレイの事前学習手法として機能することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:17:27 GMT)
Offline detection of change-points in the mean for stationary graph
signals [56.0] グラフ信号定常性の概念に依存するオフライン手法を提案する。
我々の検出器は、漸近的でない不等式オラクルの証拠を伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:30:48 GMT)
The Power of Unentangled Quantum Proofs with Non-negative Amplitudes [55.9] 非負の振幅を持つ非絡み合った量子証明のパワー、つまり $textQMA+(2)$ を表すクラスについて研究する。
特に,小集合拡張,ユニークなゲーム,PCP検証のためのグローバルプロトコルを設計する。
QMA(2) が $textQMA+(2)$ に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:35:46 GMT)
Airport take-off and landing optimization through genetic algorithms [55.2] 本研究は, 航空機の運転における汚染問題に対処し, ゲート割り当てと滑走路スケジューリングを同時に最適化することに焦点を当てた。
本研究は,航空機の離陸・着陸時の燃料燃焼による汚染を最小化するための,革新的な遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:53:55 GMT)
Disentangling the Causes of Plasticity Loss in Neural Networks [55.2] 可塑性の喪失は複数の独立したメカニズムに分解できることを示す。
種々の非定常学習タスクにおいて, 層正規化と重み劣化の組み合わせは, 可塑性維持に極めて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:02:33 GMT)
A Quantitative Evaluation of Score Distillation Sampling Based
Text-to-3D [54.8] 本研究では,SDS手法の故障事例を定量的に分析し,人間の評価によって相互に検証する,より客観的な定量的評価指標を提案する。
計算効率の良い新しいベースラインモデルを設計することで,この解析の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:54:09 GMT)
Rehearsal: Simulating Conflict to Teach Conflict Resolution [54.3] リハーサル(Rehearsal)は、ユーザーがシミュレート可能なインターロケータで競合をリハーサルできるシステムである。
ユーザはRehearsalを使って、事前に定義されたさまざまなコンフリクトシナリオの処理を実践できる。
リハーサルはIRPを使って紛争解決理論に基づく発話を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:38:27 GMT)
Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective
Large Language Models [54.2] 説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。
反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。
我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:10:37 GMT)
Spectral Meets Spatial: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation [54.0] 本稿では,3次元形状の対応と形状の両面を統一的に予測する枠組みを提案する。
我々は、スペクトル領域と空間領域の両方の形状を地図化するために、奥行き関数写像フレームワークと古典的な曲面変形モデルを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:26:23 GMT)
Evaluating LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question
Answering [53.6] 本研究では,大言語モデルによる4つの財務質問応答データセットの数学的推論について検討する。
数理推論のステップの数が増えるにつれて、テーブルの複雑さや性能の変化に対する感度に焦点をあてる。
半構造化文書に適した新しいプロンプト技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:13:58 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） (Thu, 29 Feb 2024 13:02:50 GMT)
Lower-Left Partial AUC: An Effective and Efficient Optimization Metric
for Recommendation [52.5] 我々は,AUCのように計算効率が良く,Top-Kランキングの指標と強く相関する新しい最適化指標であるLLPAUCを提案する。
LLPAUCはローワーレフト角のROC曲線の下の部分領域のみを考慮し、最適化はトップKに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:58:33 GMT)
The 6th Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) Competition [52.3] 本稿では,第6回ABAWコンペティションについて述べる。
第6回ABAWコンペティションは、人間の感情や行動を理解する上での現代の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:49:38 GMT)
Graph Generation via Spectral Diffusion [51.6] 本稿では,1)グラフラプラシア行列のスペクトル分解と2)拡散過程に基づく新しいグラフ生成モデルGRASPを提案する。
具体的には、固有ベクトルと固有値のサンプリングにデノナイジングモデルを用い、グラフラプラシアン行列と隣接行列を再構成する。
我々の置換不変モデルは各ノードの固有ベクトルに連結することでノードの特徴を扱える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:26:46 GMT)
Towards Generalizable Tumor Synthesis [50.9] 腫瘍合成は、医用画像における人工腫瘍の作成を可能にし、腫瘍の検出とセグメンテーションのためのAIモデルのトレーニングを容易にする。
本論文は, 臨界観察を生かして, 一般化可能な腫瘍合成に向けて進歩的な一歩を踏み出した。
私たちは、Diffusion Modelsのような生成AIモデルが、単一の臓器から限られた数の腫瘍例を訓練しても、様々な臓器に一般化された現実的な腫瘍を作成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:57:39 GMT)
A SAM-guided Two-stream Lightweight Model for Anomaly Detection [50.3] 我々は、教師なし異常検出(STLM)のためのSAM誘導2ストリーム軽量モデルを提案する。
MVTec ADベンチマークを用いて行った実験により,約16Mのパラメータを持ち,20msの推論時間を実現したSTLMは,最先端の手法と効果的に競合することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:29:10 GMT)
MemoNav: Working Memory Model for Visual Navigation [49.8] イメージゴールナビゲーションは、不慣れな環境でイメージによって示されるゴールにエージェントがナビゲートする必要がある、困難なタスクである。
様々な場面の記憶を利用する既存の手法は、すべての歴史的観察を意思決定に用いているため、非効率な探索に苦しむ。
動作メモリにインスパイアされたパイプラインを用いてナビゲーション性能を向上させる,イメージゴールナビゲーションのための新しいメモリモデルであるMemoNavを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:45:13 GMT)
Towards Tracing Trustworthiness Dynamics: Revisiting Pre-training Period
of Large Language Models [49.5] プレトレーニング中のLLMの信頼性の探索を開拓した。
信頼性、プライバシー、毒性、公平性、堅牢性という5つの重要な側面に注目します。
我々は、同様の2相現象、すなわちフィッティングと圧縮を初めて観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:55:06 GMT)
What's in a Name? Auditing Large Language Models for Race and Gender
Bias [49.3] 我々は、GPT-4を含む最先端の大規模言語モデルのバイアスを調査するために監査設計を採用する。
このアドバイスは、一般的に人種的マイノリティや女性に結びついている名前に系統的に不利であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:39:35 GMT)
Does the system entanglement care about the readout efficiency of
quantum measurement? [49.2] 非効率なモニタリングの下で、1d量子ランダムウォークにおける粒子の絡み合いを定量化する。
測定によって引き起こされる量子-古典的交叉における系の最大平均絡み合いは、測定強度と非効率性によって異なる方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:10:05 GMT)
Infinite dSprites for Disentangled Continual Learning: Separating Memory
Edits from Generalization [48.8] Infinite dSpritesは任意の長さの連続的な分類ベンチマークを作成するための擬似ツールである。
この単純なベンチマークでは、十分に長い時間をかけて、全ての主要な連続学習手法の性能が低下していることが示される。
生成因子を直接監督した簡単な設定では、学習階級に依存しない変換が破滅的な忘れを回避できる方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:10:56 GMT)
ViewFusion: Towards Multi-View Consistency via Interpolated Denoising [48.0] 既存のトレーニング済み拡散モデルにシームレスに統合可能なトレーニングフリーアルゴリズムであるViewFusionを導入する。
提案手法では,事前生成したビューを,次のビュー生成のコンテキストとして暗黙的に活用する自動回帰手法を採用する。
我々のフレームワークは、追加の微調整なしで複数ビュー条件設定で機能するように、単一ビュー条件付きモデルをうまく拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:21:38 GMT)
Detecting Machine-Generated Texts by Multi-Population Aware Optimization
for Maximum Mean Discrepancy [47.4] 機械生成テキスト(MGT)は、盗作、誤解を招く情報、幻覚などの重大なリスクを負う可能性がある。
MGTと人文テキストを区別することは困難である。
そこで本研究では,MDD-MPと呼ばれるMDDのテキストマルチユーザ対応最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:46:44 GMT)
Navigating Beyond Dropout: An Intriguing Solution Towards Generalizable
Image Super Resolution [46.3] 我々は、Dropoutがモデルが細部を忠実に再構築する能力を損なう、望ましくない副作用を同時に導入すると主張している。
本稿では,1次および2次の特徴統計を単純に調整することで,モデルの一般化能力を向上する,簡単かつ効果的なトレーニング戦略を提案する。
実験結果から,本手法はモデルに依存しない正規化や,7つのベンチマークデータセット上でのDropoutよりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:44:31 GMT)
Self-Alignment of Large Language Models via Monopolylogue-based Social
Scene Simulation [46.1] 本稿では,ユーザの入力クエリを取り巻く現実的なシーンをエミュレートするソーシャルシーンシミュレータMATRIXを提案する。
推論速度を損なうことなく,MATRIX で LLM を微調整し,人間の値への付着性を確保する。
調整した13BサイズのLCMは、人間の値に合わせるとGPT-4を超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:46:47 GMT)
DistriFusion: Distributed Parallel Inference for High-Resolution
Diffusion Models [45.9] 本研究では拡散モデルを用いて高解像度画像を生成する問題に対処するDistriFusionを提案する。
提案手法では,モデル入力を複数のパッチに分割し,各パッチをGPUに割り当てる。
提案手法は,最近の安定拡散XLに品質劣化のない適用が可能であり,NVIDIA A100の8台に対して最大6.1$timesの高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:59:58 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） (Thu, 29 Feb 2024 06:45:56 GMT)
On the evolution of expected values in open quantum systems [45.0] 期待値の進化に寄与する3つの要因を同定する。
場合によっては、変化のエネルギーレートに対する非熱的寄与は、エルミート作用素の期待値として表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:47:28 GMT)
Neural Galerkin Schemes with Active Learning for High-Dimensional
Evolution Equations [44.9] 本研究では,高次元偏微分方程式を数値的に解くために,能動的学習を用いた学習データを生成するディープラーニングに基づくニューラル・ガレルキンスキームを提案する。
ニューラル・ガレルキンスキームはディラック・フランケル変分法に基づいて、残余を時間とともに最小化することで、ネットワークを訓練する。
提案したニューラル・ガレルキン・スキームの学習データ収集は,高次元におけるネットワークの表現力を数値的に実現するための鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:33:52 GMT)
ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential
Behavior Comprehension in Recommendation [44.9] ゼロショットと少数ショットのレコメンデーションタスクのために、純粋に大きな言語モデルを適応し、強化することに重点を置いています。
ゼロショット設定と少数ショット設定の両方でレコメンデーションタスクを行うRetrieval-enhanced Large Language Model (ReLLa)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:55:30 GMT)
PRSA: Prompt Reverse Stealing Attacks against Large Language Models [44.4] 本稿では,商用LLM,すなわちPRSAに対するリバースステアリングプロンプトに対する新たな攻撃フレームワークを提案する。
PRSAは主に2つの重要な段階、即時突然変異と即時切断から構成される。
われわれはこれらの発見をサービス提供者に促し、積極的に協力して著作権保護措置を講じるよう報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:30:28 GMT)
Federated Linear Contextual Bandits with Heterogeneous Clients [44.2] フェデレートされたバンディット学習は、プライベートで効率的で分散化されたオンライン学習のための有望なフレームワークである。
我々は,フェデレーション学習環境下での協調的バンディット学習のためのクライアントをクラスタ化する,異種クライアントのためのフェデレーション付きバンディットの新しいアプローチを提案する。
提案アルゴリズムは,すべてのクライアントに対して,連合学習下での通信プロトコルを前提として,非自明なサブ線形後悔と通信コストを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:39:31 GMT)
TELEClass: Taxonomy Enrichment and LLM-Enhanced Hierarchical Text
Classification with Minimal Supervision [44.2] 階層的なテキスト分類は、ラベル分類における各文書を一連のクラスに分類することを目的としている。
初期の研究は、大量の人間の注釈付きデータを必要とする完全または半教師付き手法に重点を置いていた。
我々は、最小限の監督量で階層的なテキスト分類に取り組んでおり、各ノードのクラス名のみを唯一の監督として使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:26:07 GMT)
ToolNet: Connecting Large Language Models with Massive Tools via Tool
Graph [44.0] 既存のテキスト内学習アプローチは、ツールを単純なテキスト記述のリストにフォーマットし、大きな言語モデルに入力する。
本稿では,トークン消費を適度に増加させ,ツールの数を数千にスケールアップするプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークであるToolNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:04:00 GMT)
Curiosity-driven Red-teaming for Large Language Models [43.4] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの自然言語アプリケーションにとって大きな可能性を秘めているが、誤ったまたは有害なコンテンツを生成するリスクがある。
ヒューマンテスタにのみ依存することは、高価で時間を要する。
好奇心駆動型レッド・チームリング (CRT) の手法は, 既存の方法と比較して, 有効性を維持したり, 向上させたりしながら, テストケースのカバレッジを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:55:03 GMT)
$\texttt{COSMIC}$: Mutual Information for Task-Agnostic Summarization
Evaluation [42.9] 本稿では,タスク成果を保存しつつ,下流タスクに有用な要約を生成するために,その能力に基づいて要約者を評価する新しいタスク指向評価手法を提案する。
我々は,この指標の実践的実装として$textttCOSMIC$を導入し,人間の判断に基づく指標との強い相関と下流タスク性能の予測の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:51:23 GMT)
Lifelong Benchmarks: Efficient Model Evaluation in an Era of Rapid
Progress [42.6] 繰り返しテストすることで、アルゴリズムが過剰に露出するベンチマークの慣用性によって、オーバーフィッティングのリスクが増大する。
私たちの研究では、Lifelong Benchmarksと呼ばれる大規模ベンチマークを継続的に展開することで、この課題を緩和しようとしています。
オーバーフィッティングを減らす一方で、寿命の長いベンチマークでは重要な課題が紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:58:26 GMT)
A machine learning approach to predict university enrolment choices through students' high school background in Italy [42.6] 本稿では,イタリアの高校生の数学とイタリア語の習熟度が大学入学選択に及ぼす影響を考察する。
従来と同様の教育的選択や達成に対する性別差について検討した。
研究成果は、大学教育に関する学生の選択を形作る際に、学力、性別、高校の背景の複雑な相互作用を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:05:37 GMT)
Unsupervised Learning of High-resolution Light Field Imaging via Beam
Splitter-based Hybrid Lenses [42.6] ビームスプリッタを用いたハイブリッド光フィールドイメージングプロトタイプを設計し、4次元光フィールド画像と高分解能2次元画像とを同時に記録する。
2次元画像は、4次元光場画像の低分解能中心部分開口像に対応する高分解能基底真理とみなすことができる。
ハイブリッド光場データセットを用いた教師なし学習に基づく超解像フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:30:02 GMT)
Two-colour photon correlations probe coherent vibronic contributions to
electronic excitation transport under incoherent illumination [41.9] 我々は,コヒーレントかつ集合的な励起子-振動相互作用を示す光ハーヴェスティングヘテロ二量体を試作した。
本研究では,コヒーレントな振動機構が時間分解光子相関の非対称性に強く影響を与えることを示す。
このような二階相関非対称性が、コヒーレントな振動子相互作用、指向性エキシトン集団輸送、量子詳細バランス違反の間の重要な関係を確立する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:00:05 GMT)
Mirror Diffusion Models for Constrained and Watermarked Generation [41.3] ミラー拡散モデル(MDM)は、トラクタビリティを損なうことなく凸制約セット上のデータを生成する新しい拡散モデルである。
安全とプライバシーのために、我々は、生成したデータに目に見えないが定量的な情報を埋め込む新しいメカニズムとして制約セットを探求する。
私たちの研究は、複雑なドメイン上での抽出可能な拡散を学習する新しいアルゴリズムの機会をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:07:33 GMT)
$\widetilde{O}(N^2)$ Representation of General Continuous Anti-symmetric
Function [41.2] 量子力学において、多体電子系のようなフェルミオン系の波動関数は反対称で連続である。
我々は、我々のアンサッツが任意のAS連続関数を表現できることを証明し、Hutterによって提案された行列式に基づく構造を適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:05:58 GMT)
BLO-SAM: Bi-level Optimization Based Overfitting-Preventing Finetuning
of SAM [40.6] BLO-SAMを導入し、二段階最適化(BLO)に基づいてSAM(Segment Anything Model)を微調整する。
BLO-SAMは、モデルの重みパラメータのトレーニングと、トレーニングデータセットの2つの別々のサブセットへの迅速な埋め込みによって、過適合のリスクを低減する。
その結果、BLO-SAMは様々な最先端画像セマンティックセグメンテーション法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:04:01 GMT)
Resonance RoPE: Improving Context Length Generalization of Large
Language Models [40.5] 本稿では,ロータリー位置埋め込み(RoPE)を備えた大規模言語モデル(LLM)におけるTSTLシナリオの課題について述べる。
本稿では,TSTLシナリオの一般化ギャップを狭めるための新しい手法であるResonance RoPEを紹介する。
本稿では,TSTLシナリオの微粒化挙動解析に特化して設計された,新しい合成ベンチマークPosGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:02:03 GMT)
One model to use them all: Training a segmentation model with
complementary datasets [40.3] 補足アノテーションを提供する部分注釈付きデータセットを1つのモデルに結合する手法を提案する。
このアプローチは6つのクラスを1つのモデルにうまく組み合わせ、全体のDice Scoreを4.4%増加させました。
胃と大腸の混同を24%減らすことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:46:49 GMT)
Debiased Novel Category Discovering and Localization [40.0] 新たなクラスディスカバリー・ローカライゼーション(NCDL)の課題に焦点をあてる。
本稿では,クラス非依存領域提案ネットワーク(RPN)とクラス対応RPNを組み合わせたデバイアスドリージョンマイニング(DRM)手法を提案する。
我々はNCDLベンチマークで広範な実験を行い、提案手法が従来の手法よりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:09:16 GMT)
Can You Learn Semantics Through Next-Word Prediction? The Case of
Entailment [39.5] Merrillらは、理論上、最適なLMによって予測される確率は、包含関係に関する意味情報を符号化すると主張している。
本稿では,その理論がニューラルネットワークから係り受け判定を復号化するのに有効かどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:18:03 GMT)
TEncDM: Understanding the Properties of Diffusion Model in the Space of
Language Model Encodings [39.3] テキスト拡散モデル(TEncDM)という新しいアプローチを導入する。
一般的に使用されるトークン埋め込みスペースの代わりに、言語モデルエンコーディングの空間でモデルをトレーニングします。
また、自己条件分析を行い、モデル出力の規模を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:25:45 GMT)
Towards Task Sampler Learning for Meta-Learning [39.2] メタラーニングは、限られたデータから行われる多様なトレーニングタスクで一般的な知識を学び、それを新しいタスクに転送することを目的としている。
タスク多様性の増大はメタラーニングモデルの一般化能力を高めると一般的に信じられている。
本稿では、経験的および理論的分析を通して、この見解に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:53:32 GMT)
SEED: Customize Large Language Models with Sample-Efficient Adaptation
for Code Generation [39.2] 大規模言語モデル(LLM)は、特定のシナリオでコード生成タスクに苦労する。
コード生成のための誤り駆動学習を用いたサンプル効率適応のためのSEEDという新しい適応手法を提案する。
その結果,SEEDではPass@1で27.2%-325.0%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:09:02 GMT)
Partially Observable Multi-agent RL with (Quasi-)Efficiency: The
Blessing of Information Sharing [39.2] 部分的に観察可能なゲーム(POSG)の一般的な枠組みにおける証明可能なマルチエージェント強化学習(MARL)について検討する。
我々は,エージェント間での情報共有の可能性,経験的MARLにおける一般的な実践,コミュニケーションを伴うマルチエージェント制御システムの標準モデルを活用することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:25:14 GMT)
Optimal ANN-SNN Conversion with Group Neurons [39.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、有望な第3世代のニューラルネットワークとして登場した。
効果的な学習アルゴリズムの欠如は、SNNにとって依然として課題である。
我々はグループニューロン(GN)と呼ばれる新しいタイプのニューロンを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:41:12 GMT)
UMedNeRF: Uncertainty-aware Single View Volumetric Rendering for Medical
Neural Radiance Fields [38.6] 生成した放射場に基づく不確実性を考慮したMedNeRF(UMedNeRF)ネットワークを提案する。
我々は,CTプロジェクションレンダリングの結果を1つのX線で示し,生成した放射場に基づく他の手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:21:41 GMT)
Stop Relying on No-Choice and Do not Repeat the Moves: Optimal,
Efficient and Practical Algorithms for Assortment Optimization [38.6] 本研究では,emphPlackett Luce (PL) を用いたコンソーシアム選択問題に対する効率的なアルゴリズムを開発した。
提案手法は,既存の手法の限界を無視し,実用的かつ確実に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:17:04 GMT)
Distribution-Specific Auditing For Subgroup Fairness [38.0] Kearnsらは、サブグループの公正さを監査する問題は、不可知学習と同じくらい難しいことを示した。
特徴がガウス群であるとき、同次半空間部分群に対する公正性の統計的概念の監査方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:18:38 GMT)
BFRFormer: Transformer-based generator for Real-World Blind Face
Restoration [37.8] 本稿では,トランスフォーマーをベースとしたブラインドフェイス復元手法BFRFormerを提案する。
提案手法は, 合成データセットと実世界の4つのデータセットにおいて, 最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:31:54 GMT)
On the Convergence of Differentially-Private Fine-tuning: To Linearly
Probe or to Fully Fine-tune? [37.6] 差分プライベート(DP)機械学習パイプラインは通常、プライベートデータの非プライベート事前トレーニングと微調整という、2段階のプロセスを含む。
完全な微調整は、分散データであっても、必ずしも最良のテスト精度が得られるとは限らないことが観察されている。
本稿では,DPリニアプローブ(LP)とフル微調整(FT)のトレーニングダイナミクスを解析し,逐次微調整現象について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:01:48 GMT)
Knowledge Accumulation in Continually Learned Representations and the
Issue of Feature Forgetting [37.6] 新たに学習した情報は、出力レベルでの表現のレベルで破滅的に忘れられがちであることを示す。
また、知識の蓄積を著しく遅くするので、この機能を忘れることは問題であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:04:41 GMT)
Distributional Bellman Operators over Mean Embeddings [37.5] 本研究では,帰還分布の有限次元平均埋め込みを学習し,分布強化学習のための新しい枠組みを提案する。
動的プログラミングと時間差学習のための新しいアルゴリズムをこのフレームワークに基づいて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:49:37 GMT)
Deep Network for Image Compressed Sensing Coding Using Local Structural
Sampling [37.1] 局所構造サンプリング(CSCNet)を用いた新しいCNNベースの画像CS符号化フレームワークを提案する。
提案するフレームワークでは、GRMの代わりに、新しい局所構造サンプリング行列が最初に開発された。
高相関の計測結果が生成され、サードパーティ画像によって最終ビットストリームに符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:43:28 GMT)
Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey [36.6] このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。
RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することでAIGC結果を強化する。
本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:59:01 GMT)
Percept, Chat, and then Adapt: Multimodal Knowledge Transfer of
Foundation Models for Open-World Video Recognition [36.6] オープンワールドビデオ認識を促進するための汎用的な知識伝達パイプラインを提案する。
私たちはPCAと命名し、Percept、Chat、Adaptの3つのステージに基づいています。
提案手法は,3つのデータセットすべてに対して最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:29:03 GMT)
Teaching Large Language Models an Unseen Language on the Fly [35.9] テキスト内学習によりLLMを未知の言語に適応させるフレームワークであるtextscDiPMT++を導入する。
辞書と5Kパラレル文のみを用いて、textscDiPMT++は、中国語から中国語への翻訳は0から16BLEU、中国語への翻訳は32BLEUである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:50:47 GMT)
TV-TREES: Multimodal Entailment Trees for Neuro-Symbolic Video Reasoning [35.5] 我々は,最初のマルチモーダル・エンターメント・ツリー・ジェネレータであるTV-TREESを提案する。
TV-TREESは、解釈可能な共同モダリティ推論を促進するビデオ理解のアプローチとして機能する。
そこで我々は,このような手法の推論品質を評価するために,マルチモーダル・エンテーメント・ツリー生成の課題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:57:01 GMT)
Batch size invariant Adam [35.4] 本稿では,大規模分散環境におけるAdamのバッチサイズ不変バージョンを提案する。
v 項の場合、標準アダムはまずマイクロバッチ勾配の平均を計算し、次に正方形となる。
ここでAdamが提案したバッチサイズ不変量では、まずマイクロバッチ勾配を2乗し、次に平均とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:16:47 GMT)
Modular Blind Video Quality Assessment [35.3] Blind Video Quality Assessment (BVQA) は、幅広いビデオベースのプラットフォームやサービスにおけるエンドユーザーの視聴体験を評価し改善する上で重要な役割を担っている。
本稿では,モジュール型BVQAモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:44:00 GMT)
Approximate Control for Continuous-Time POMDPs [35.3] 本研究では、離散状態とアクション空間を持つ連続的に部分的に観測可能なシステムの意思決定フレームワークを提案する。
フィルタと制御問題に対して近似法を用い, 増大する状態によく対応している。
本稿では,キューシステムや化学反応ネットワークなど,いくつかの部分的に観測されたシステムに対して,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:36:17 GMT)
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） (Thu, 29 Feb 2024 12:49:03 GMT)
Offline Fictitious Self-Play for Competitive Games [34.4] Off-FSPは、競争ゲームのための最初のモデルなしオフラインRLアルゴリズムである。
本稿では,FSP(Off-FSP)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:36:48 GMT)
Random Projection Layers for Multidimensional Time Series Forecasting [34.4] RPMixerと呼ばれる全MLP時系列予測アーキテクチャを提案する。
本手法は,各ブロックがアンサンブルモデルにおいてベース学習者のように振る舞う深層ニューラルネットワークのアンサンブル的挙動を利用する。
提案手法は時空間グラフモデルと一般予測モデルの両方を含む代替手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:04:15 GMT)
Negative-Binomial Randomized Gamma Markov Processes for Heterogeneous
Overdispersed Count Time Series [34.3] 提案する力学系の予測性能を向上する負二項ランダム化ガンママルコフ過程を提案する。
また、因子構造とグラフ構造遷移ダイナミクスの両方を推定し、より説明可能な潜在構造を推測する手法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:46:47 GMT)
Boosting Semi-Supervised Object Detection in Remote Sensing Images With
Active Teaching [34.3] リモートセンシング画像における物体検出を促進するために,新しい能動学習法(AL)を提案する。
提案手法では,RoI 比較モジュール (RoICM) を組み込んで,関心領域に対する高信頼な擬似ラベルを生成する。
提案手法は,RSIにおけるオブジェクト検出の最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:52:38 GMT)
Utilizing Local Hierarchy with Adversarial Training for Hierarchical
Text Classification [34.1] 階層的テキスト分類(HTC)は、その複雑な分類学的構造のために難しいサブタスクである。
我々は,ほぼすべてのHTCモデルに適合するHiAdvフレームワークを提案し,それを補助情報としてローカル階層で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:20:45 GMT)
Towards Open Federated Learning Platforms: Survey and Vision from
Technical and Legal Perspectives [34.1] 従来のフェデレートラーニング(FL)は、サーバが支配する協調パラダイムに従っています。
私たちは、現在のFLフレームワークの設計を再考し、より一般的な概念であるOpen Federated Learning Platformに拡張することを提唱します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:42:23 GMT)
Supervised Contrastive Representation Learning: Landscape Analysis with
Unconstrained Features [33.7] 最近の研究では、ゼロトレーニングを超えて訓練された過度パラメータ化されたディープニューラルネットワークが、最終層に特徴的な構造パターンを示すことが明らかになっている。
これらの結果から,これらのネットワークにおける最終層出力はクラス内変動が最小限であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:02:45 GMT)
UniTS: Building a Unified Time Series Model [33.6] UNITSは統一された時系列モデルであり、普遍的なタスク仕様、分類の調整、予測、計算、異常検出タスクをサポートする。
38のマルチドメインデータセットにまたがって、UNITSはタスク固有のモデルや自然言語ベースのLLMよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:25:58 GMT)
A Simple yet Effective Network based on Vision Transformer for
Camouflaged Object and Salient Object Detection [33.3] 視覚変換器(ViT)に基づく簡易で効果的なネットワーク(SENet)を提案する。
ローカル情報をモデル化するTransformerの機能を強化するために,ローカル情報キャプチャモジュール(licM)を提案する。
また,BCE(Binary Cross-Entropy)とIoU(Intersection over Union)に基づく動的重み付き損失(DW損失)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:29:28 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） (Thu, 29 Feb 2024 13:12:34 GMT)
SMORE: Score Models for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning [33.1] オフライン目標定義強化学習(GCRL)は、スパース報酬関数を使用して、オフラインデータセットから純粋な環境において、複数の目標を達成するための学習を行う。
我々は混合分布マッチングの新しいレンズの下でGCRLに新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:47:12 GMT)
Scaling up Dynamic Edge Partition Models via Stochastic Gradient MCMC [33.1] エッジ分割モデル (EPM) は静的グラフ構造データから重なり合うコミュニティ構造を抽出する生成モデルである。
多くの魅力的な性質があるにもかかわらず、EMMの推論は通常、マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 法を用いて行われ、大規模なネットワークデータに適用されないようにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:19:35 GMT)
MaskFi: Unsupervised Learning of WiFi and Vision Representations for
Multimodal Human Activity Recognition [32.9] 我々は、未ラベルのビデオとWiFiのアクティビティデータのみをモデルトレーニングに活用する、新しい教師なしマルチモーダルHARソリューションMaskFiを提案する。
教師なしの学習手順から恩恵を受けるため、ネットワークは微調整のために少量の注釈付きデータしか必要とせず、より良いパフォーマンスで新しい環境に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:27:55 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） (Thu, 29 Feb 2024 04:33:29 GMT)
Artwork Explanation in Large-scale Vision Language Models [32.6] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、画像と命令からテキストを出力し、テキスト生成と理解の高度な能力を示す。
そこで我々は,その評価データセットとメトリクスとともに,アートワークの説明生成タスクを提案する。
画像と作品名の両方から説明を生成することと、画像のみを用いて説明を生成することの2つの部分で構成されている。
以上の結果から,LVLMは言語情報と視覚情報の統合に苦慮するだけでなく,画像のみからの知識獲得にも限界があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:01:03 GMT)
Backdoor Federated Learning by Poisoning Backdoor-Critical Layers [32.5] フェデレートラーニング(FL)は、分散デバイス間の機密データに対する機械学習トレーニングを可能にするために広くデプロイされている。
本稿では,攻撃者の視点からバックドア層を同定し,検証する一般的なin-situアプローチを提案する。
特定されたBC層に基づいて、様々な防衛戦略の下で攻撃効果とステルスネスの基本的なバランスを適応的に求める新しいバックドアアタック手法を慎重に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:45:38 GMT)
T3DNet: Compressing Point Cloud Models for Lightweight 3D Recognition [32.1] 3Dポイントクラウドは、自律運転やモバイルデバイスでの3Dセンシングなど、多くのモバイルアプリシナリオで広く使用されている。
既存の3Dポイントのクラウドモデルは巨大で扱いにくいため、エッジデバイスへのデプロイが困難である。
3Dポイントのクラウドモデルを軽量モデルに圧縮する方法に関する研究が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:35:40 GMT)
Time-Uniform Confidence Spheres for Means of Random Vectors [31.9] 我々は、時間一様信頼球-信頼球列(CSS)を導出し、研究する。
カトーニとジュリーニのオリジナルの研究に触発されて、我々はそれらの解析を統一して拡張し、シーケンシャルな設定の両方をカバーし、様々な分布的な仮定を扱うようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:53:39 GMT)
SNE-RoadSegV2: Advancing Heterogeneous Feature Fusion and Fallibility
Awareness for Freespace Detection [31.5] 本稿では、全体的注意モジュール、異種特徴コントラスト記述子、親和性重み付き特徴校正器からなる新規な異種特徴融合ブロックを提案する。
スケール内およびスケール内の両方のスキップ接続をデコーダアーキテクチャに組み込むと同時に、冗長な接続を排除し、精度と計算効率を向上させる。
セマンティック・トランジションと深度不整合領域に別々に焦点をあてる2つの誤認認識損失関数を導入し、モデルトレーニングにおけるより深い監督に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:20:02 GMT)
Differentially Private Synthetic Data via Foundation Model APIs 1:
Images [31.4] この問題を解決するために,PE(Private Evolution)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
PEは、モデルトレーニングなしで、最先端のSOTA(State-of-the-art)メソッドと一致させることができる。
例えば、CIFAR10では、プライバシコストのエプシロン=0.67でFID = 7.9を達成し、以前のSOTAをエプシロン=32から大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:14:16 GMT)
NARUTO: Neural Active Reconstruction from Uncertain Target Observations [31.2] 本稿では,ハイブリッド型ニューラル表現と不確実性学習を組み合わせたニューラルアクティブリコンストラクションシステムであるナルートについて述べる。
我々のシステムは、不確実な観測をターゲットとして自律的に探索し、顕著な完全性と忠実さで環境を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:25:26 GMT)
When does word order matter and when doesn't it? [31.1] 言語モデル(LM)は、自然言語理解タスクにおける語順の変化に敏感に見える。
言語的冗長性はこの現象を説明することができ、語順や他の言語的手がかりが重複し、結果として冗長な情報を提供する。
我々は,非スクランブル文とスクランブル文の相互情報(MI)を用いて,情報的単語順序の定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:11:10 GMT)
A Modular System for Enhanced Robustness of Multimedia Understanding
Networks via Deep Parametric Estimation [30.9] 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） (Thu, 29 Feb 2024 09:14:17 GMT)
Investigation of Adapter for Automatic Speech Recognition in Noisy
Environment [30.7] 音声認識システム(ASR)を未確認ノイズ環境に適用することは重要である。
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。
本研究は, 雑音環境下でのアダプタに基づく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） (Thu, 29 Feb 2024 05:28:18 GMT)
SeMoLi: What Moves Together Belongs Together [30.7] 動作手がかりに基づく半教師付き物体検出に挑戦する。
近年,移動物体の擬似ラベルインスタンスに対して,動きに基づくクラスタリング手法が適用可能であることが示唆された。
我々は、このアプローチを再考し、オブジェクト検出とモーションインスパイアされた擬似ラベルの両方が、データ駆動方式で取り組めることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:54:53 GMT)
Loss-aware Curriculum Learning for Heterogeneous Graph Neural Networks [30.3] 異種グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能向上のためのカリキュラム学習手法の適用について検討する。
データの品質をよりよく分類するために、データの全ノードの品質を測定するLTSと呼ばれる損失認識トレーニングスケジュールを設計する。
本研究は,複雑なグラフ構造データ解析のためのHGNNの能力向上のためのカリキュラム学習の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:44:41 GMT)
Alt-Text with Context: Improving Accessibility for Images on Twitter [30.3] 本稿では,ソーシャルメディア,特にTwitterで共有された画像のアルトテキスト記述を生成するアプローチを提案する。
Twitterに投稿された画像には、便利なコンテキストを提供するユーザ記述のテキストが添付されることが多い。
従来の作業では, BLEU@4で2倍以上に向上し, ツイートテキストと視覚情報の両方の条件付けのアプローチが著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:31:53 GMT)
Hard-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling [30.3] 高解像度の気候と気象データは、気候適応と緩和に関する長期的な決定を知らせるために重要である。
予測モデルは計算コストによって制限されるため、しばしば粗い解像度の予測を生成する。
深層学習からの超解像法を含む統計的ダウンスケーリングは、低分解能データをアップサンプリングする効率的な方法を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:31:03 GMT)
The committee machine: Computational to statistical gaps in learning a
two-layers neural network [29.9] 統計物理学からのヒューリスティックツールは、教師-学生シナリオにおける位相遷移の発見と最適学習および一般化誤差の計算に使われてきた。
本稿では, パラメータ集合の時間的最適学習を可能にする, AMPアルゴリズムのバージョンを提案する。
AMPアルゴリズムが実現に失敗する一方で,低一般化誤差が情報理論的に達成可能であるレジームがあることが分かり,これらのケースに効率的なアルゴリズムが存在しないことを強く示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:10:45 GMT)
A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models [29.5] 大規模言語モデル(LLM)に対する意味不変な透かし手法を提案する。
私たちの研究における透かしのロジットは、前のトークンのセマンティクスによって決定されます。
私たちの透かしには適切なセキュリティの堅牢性があることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:15:30 GMT)
RobWE: Robust Watermark Embedding for Personalized Federated Learning
Model Ownership Protection [29.5] 本稿では,PFLにおけるパーソナライズされたモデルの所有権を保護するために,RobWEという名前の堅牢な透かし埋め込み方式を提案する。
まず、パーソナライズされたモデルの透かしを、ヘッド層埋め込みと表現層埋め込みという2つの部分に分割する。
表現層埋め込みには透かしスライス埋め込み操作を用い,透かしの埋め込み競合を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:31:50 GMT)
DOZE: A Dataset for Open-Vocabulary Zero-Shot Object Navigation in
Dynamic Environments [29.3] Zero-Shot Object Navigation (ZSON)は、エージェントが不慣れな環境で見えないオブジェクトを自律的に見つけ、アプローチすることを要求する。
ZSONアルゴリズムを開発するための既存のデータセットには、動的な障害、オブジェクトの多様性、シーンテキストが考慮されていない。
オープンボキャブラリーゼロショットオブジェクトナビゲーション(DOZE)のためのデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:03:57 GMT)
NewsBench: Systematic Evaluation of LLMs for Writing Proficiency and
Safety Adherence in Chinese Journalistic Editorial Applications [29.3] 本研究では,中国語ジャーナリスティック・ライティング(JWP)におけるLarge Language Models(LLM)の能力を評価するために開発された,新しいベンチマークフレームワークであるNewsBenchを提案する。
GPT-4, ERNIE Botをトップパフォーマーとして紹介したが, クリエイティブな執筆作業において, ジャーナリストの倫理的順守が比較的欠如していることが判明した。
これらの発見は、AIが生成するジャーナリストコンテンツにおける倫理的ガイダンスの強化の必要性を強調しており、AI能力をジャーナリストの基準と安全に関する考慮に合わせるための一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:05:14 GMT)
Evolving to the Future: Unseen Event Adaptive Fake News Detection on
Social Media [29.2] 本稿では,Future Adaptive Event-based Fake News Detection (FADE)フレームワークを紹介する。
我々は、適応的な拡張戦略とグラフのコントラスト学習を用いて目標予測器を訓練し、より堅牢な全体予測を行う。
対象予測器の出力からイベントのみ予測器の出力を減じることで、イベントバイアスをさらに軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:40:53 GMT)
Deep Learning for Cross-Domain Data Fusion in Urban Computing: Taxonomy,
Advances, and Outlook [28.9] 本稿では,都市コンピューティングに適した深層学習に基づくデータ融合手法の最近の進歩を体系的にレビューする最初の調査を提案する。
提案手法は,特徴ベース,アライメントベース,コントラストベース,生成ベース融合の4つのカテゴリに分類される。
さらに, 都市計画, 交通, 経済, 公共安全, 社会, 環境, エネルギーの7つのタイプに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:56:23 GMT)
EBBS: An Ensemble with Bi-Level Beam Search for Zero-Shot Machine
Translation [28.7] ゼロショット翻訳は、第3の言語をピボットすることで実現できる。
本稿では,新しい2レベルビーム探索アルゴリズムを用いたアンサンブル手法であるESBSを提案する。
2つの人気のある多言語翻訳データセットの結果は、ESBSが直接変換とピボット翻訳を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:49:31 GMT)
Description on IEEE ICME 2024 Grand Challenge: Semi-supervised Acoustic
Scene Classification under Domain Shift [28.5] 音響シーン分類(ASC)は,音響シーン解析において重要な研究課題である。
ASCタスクの課題の1つは、トレーニングとテストデータのドメインシフトである。
ICME 2024 Grand Challengeにおいて,ドメインシフトに基づく半教師付き音響シーン分類の課題を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:35:54 GMT)
Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks [28.4] フェデレートラーニングは、プライベートデータを直接共有することなく、複数のクライアントで高ユーティリティモデルをトレーニングすることを可能にする。
欠点として、フェデレートされた設定は、悪意のあるクライアントの存在下での様々な敵攻撃に対して、モデルを脆弱にする。
本稿では、集約された更新を一般的に有用である不変方向へリダイレクトする不変アグリゲータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:29:20 GMT)
Neural Video Compression with Feature Modulation [28.1] 条件付き符号化ベースニューラルビデオ(NVC)は、一般的に使用される残留符号化ベースニューラルビデオ(NVC)よりも優れていることを示す
本稿では,特徴変調による2つの重要な問題を解くための,条件付き符号化に基づく強力なNVCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:49:21 GMT)
Poincar\'e Differential Privacy for Hierarchy-Aware Graph Embedding [27.8] 本稿では,双曲幾何学に基づく階層型グラフ埋め込みを保護するため,Poincarの微分プライバシーフレームワークであるPoinDPを提案する。
具体的には、PoinDPはまず、双曲空間のポインカーモデルに基づいて各エンティティの階層重みを学習する。
次に、パーソナライズされた階層認識感性は、階層構造の感度を測定し、プライバシ保護強度を適応的に割り当てるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:41:45 GMT)
SegVol: Universal and Interactive Volumetric Medical Image Segmentation [27.7] 本稿では,汎用的,インタラクティブな医用画像セグメンテーションを支援する3D基盤セグメンテーションモデルSegVolを提案する。
トレーニングデータを90kの未ラベルCTボリュームと6kのラベル付きCTボリュームにスケールアップすることにより、この基礎モデルは200以上の解剖学的カテゴリのセグメンテーションをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:27:28 GMT)
Reducing Hallucinations in Entity Abstract Summarization with
Facts-Template Decomposition [27.6] 要約を2つの要素に分解する: 与えられたエンティティの事実情報を表すファクトと、指定したスロットをファクトに含むジェネリックコンテンツを構成するテンプレート。
そこで本研究では,エンティティ抽象要約のための説明可能なフレームワークであるSlotSumを提案する。
SlotSumは、事実のテンポレート分解に相応しいので、容易にエラーを見つけ出し、さらに外部の知識で幻覚予測を修正できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:43:43 GMT)
ASAP: Automated Sequence Planning for Complex Robotic Assembly with
Physical Feasibility [27.4] 本稿では,一般型アセンブリのシーケンスを自動生成する物理ベースの計画手法であるASAPを提案する。
サーチは、シミュレーションラベルでデータに基づいてトレーニングされた幾何学的またはグラフニューラルネットワークによってガイドすることができる。
数百の複雑な製品集合体からなる大規模データセット上で, 物理的に現実的な組み立て計画を生成する上で, ASAPの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:05:52 GMT)
Convergence Analysis for Learning Orthonormal Deep Linear Neural
Networks [27.3] 本稿では,正規直交深部線形ニューラルネットワークの学習のための収束解析について述べる。
その結果、隠れた層の増加が収束速度にどのように影響するかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:14:28 GMT)
Navigating Hallucinations for Reasoning of Unintentional Activities [27.2] ゼロショットシナリオでは、この問題を推論タスクとして形式化し、意図しないアクティビティのビデオが与えられたら、なぜそれが意図しないものから意図しないものへと移行したのかを知りたい。
我々はまず,現在最先端の大規模マルチモーダルモデルがこの推論課題に与える影響を評価し,幻覚に悩まされていることを観察する。
そこで我々は,幻想的思考を通してモデルをナビゲートし,より良い推論を実現するための新しいプロンプト技術(DoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:03:23 GMT)
Effective Two-Stage Knowledge Transfer for Multi-Entity Cross-Domain
Recommendation [27.1] 我々は,MKTと呼ばれる,事前学習および微調整に基づく多言語知識伝達フレームワークを提案する。
MKTはマルチエンタリティ事前学習モジュールを使用して、異なるエンティティ間で伝達可能な知識を抽出する。
最後に,抽出した共通知識を対象エンティティモデルトレーニングに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:29:58 GMT)
Suppress and Rebalance: Towards Generalized Multi-Modal Face
Anti-Spoofing [26.9] Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認証システムのプレゼンテーション攻撃に対する保護に不可欠である。
多くのマルチモーダルなFASアプローチが出現しているが、見当たらない攻撃や展開条件を一般化する上での課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:06:36 GMT)
OK-Robot: What Really Matters in Integrating Open-Knowledge Models for
Robotics [26.7] 我々はOK-Robotと呼ばれる新しいオープンナレッジベースのロボティクスフレームワークを開発した。
オブジェクト検出のためのビジョンランゲージモデル(VLM)、移動のためのナビゲーションプリミティブ、オブジェクト操作のためのプリミティブの把握を組み合わせることで、OK-Robotはトレーニングを必要とせずにピック・アンド・ドロップ操作のための統合ソリューションを提供する。
その結果、OK-Robotは、オープンエンドピック・アンド・ドロップタスクにおいて58.5%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:20:08 GMT)
VideoMAC: Video Masked Autoencoders Meet ConvNets [26.7] VideoMACはランダムにサンプリングされたビデオフレームに対称マスキングを用いる。
本稿では,デュアルエンコーダアーキテクチャであるMVMアプローチを提案する。
古典的(ResNet)/現代的(ConvNeXt)畳み込みエンコーダを強化するビデオMACは、下流タスクにおけるViTベースのアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:09:25 GMT)
Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing [26.5] 本稿では,新たな学習目標であるGAC-FASを紹介する。
従来のシャープネス対応最小化器とは異なり、GAC-FASは各領域の上昇点を特定し、一般化勾配の更新を制御する。
ドメイン間FASデータセットの厳密な検証によりGAC-FASの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:57:44 GMT)
Generalized Large-Scale Data Condensation via Various Backbone and
Statistical Matching [26.2] Generalized Various Backbone and Statistical Matching (G-VBSM) は、小規模なデータセットと大規模データセットの両方で高い性能を得るアルゴリズムである。
G-VBSMは、CIFAR-100で38.7%、128インチのConvNetで47.6%、ResNet18でTiny-ImageNetで47.6%、ResNet18で224x224 ImageNet-1kで31.4%のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:23:00 GMT)
Deciphering Digital Detectives: Understanding LLM Behaviors and
Capabilities in Multi-Agent Mystery Games [26.1] 本稿では,Jubenshaに特化している最初のデータセットについて紹介する。
我々の研究は、LSMを使ったユニークなマルチエージェントインタラクションフレームワークも提供し、AIエージェントがこのゲームに自律的に関与できるようにする。
これらのAIエージェントのゲーム性能を評価するために,ケース情報と推論スキルの熟達度を測定する新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:24:28 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） (Thu, 29 Feb 2024 18:35:58 GMT)
Progressive Contrastive Learning with Multi-Prototype for Unsupervised
Visible-Infrared Person Re-identification [26.0] 教師なし可視人物再識別(USVI-ReID)は、赤外線画像中の特定人物と、アノテーションなしで可視画像とをマッチングすることを目的としており、その逆も目的である。
既存のほとんどの手法はクラスタベースのコントラスト学習を用いてUSVI-ReID問題に対処する。
UVI-ReIDのためのマルチプロトタイプ(PCLMP)法によるプログレッシブコントラスト学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:37:49 GMT)
Ensemble-Based Unsupervised Discontinuous Constituency Parsing by Tree
Averaging [26.0] 私たちは、既存の不連続なパーシング選挙区の異なる実行のアンサンブルを構築します。
タスクに取り組むための効率的な正確なアルゴリズムを開発し、全てのサンプルに対して妥当な時間で実行します。
3つのデータセットの結果は、我々のメソッドがすべてのメトリクスですべてのベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:49:31 GMT)
Leveraging Image Augmentation for Object Manipulation: Towards
Interpretable Controllability in Object-Centric Learning [25.5] Slot Attention with Image Augmentation (SlotAug) を導入し、自己教師型でスロット上で解釈可能な制御性を学ぶ可能性を探る。
また、制御可能なスロットの持続可能性の概念を、2つのサブメソッドを持つスロット上で反復的かつ可逆的な制御を導入することにより考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:23:02 GMT)
Seeking Soulmate via Voice: Understanding Promises and Challenges of
Online Synchronized Voice-Based Mobile Dating [25.3] 音声ベースのデートアプリ「Soul」を開発中
プロファイル情報に大きく依存する従来のプラットフォームとは異なり、Soulは音声ベースのコミュニケーションを通じてユーザーインタラクションを促進する。
本研究は,モデレーターとしての音声の役割が印象管理に影響を及ぼし,発信者と受信者の知覚に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:30:07 GMT)
Heavy-Tailed Class Imbalance and Why Adam Outperforms Gradient Descent
on Language Models [25.2] 言語モデリングタスクで見られる重み付きクラス不均衡は、最適化のダイナミクスに困難をもたらすことを示す。
アダムとサインベースの手法はこの問題に悩まされず、全てのクラスの予測を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:47:52 GMT)
Learning Granger Causality from Instance-wise Self-attentive Hawkes
Processes [25.0] インスタンスワイド・セルフアテンティブ・ホークス・プロセス(ISAHP)は、インスタンスレベルでGranger因果関係を直接推測できる新しいディープラーニングフレームワークである。
ISAHPは、古典的なモデルでは扱えない複雑なインスタンスレベルの因果構造を発見することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:14:00 GMT)
Dispersive Non-reciprocity between a Qubit and a Cavity [24.9] 量子ビットと空洞の間の分散相互作用は、回路と空洞の量子電磁力学においてユビキタスである。
本研究では,トランスモン量子ビットと超伝導空洞との間の非相互分散型相互作用の実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:43:17 GMT)
The Blessing of Randomness: SDE Beats ODE in General Diffusion-based
Image Editing [24.8] 拡散に基づく画像編集のための統一的な確率的定式化を行い,タスク固有の方法で潜在変数を編集する。
画像から画像への変換を含む様々なタスクにおいて、広く使われているODEベースラインに対して、SDE対応を提供する。
SDE-Drag - ポイントベースのコンテンツドラッグのためのSDE定式化の上に構築されたシンプルで効果的な手法。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:31:13 GMT)
Investigating VTubing as a Reconstruction of Streamer Self-Presentation:
Identity, Performance, and Gender [24.5] VTuberは、アニメーション2Dまたは3D仮想アバターを使用してストリーミングコンテンツを作成するライブストリーマーである。
本研究は、この柔軟性がクリエーター自身の提示方法にどのように影響するかを考察する。
VTubingの社会技術的側面は、性嫌がらせや性差別を減らし、自己目的化の懸念も高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:43:09 GMT)
Unraveling Adversarial Examples against Speaker Identification --
Techniques for Attack Detection and Victim Model Classification [24.5] 敵対的な例は話者識別システムを脅かすことが証明されている。
本稿では,敵対的事例の存在を検出する手法を提案する。
また、敵攻撃を行う被害者モデルを特定する方法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:06:52 GMT)
Federated attention contrastive learning models for prostate cancer
diagnosis and Gleason grading [24.5] 本稿では,大規模病理画像とデータ不均一性に関連する課題に対処するために,フェデレート・アテンション・コントラシティブ・ラーニング・フレームワークを提案する。
複数施設から得られた前立腺癌19,461例のスライド画像を用いて, がん診断およびGleason grading タスクにおけるFACLの有効性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:57:29 GMT)
Is your data alignable? Principled and interpretable alignability
testing and integration of single-cell data [24.5] 単細胞データ統合は、細胞の包括的な分子ビューを提供する。
既存の方法にはいくつかの基本的な制限がある。
スペクトル多様体アライメントと推論の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:35:45 GMT)
ADAPT: Alzheimer Diagnosis through Adaptive Profiling Transformers [24.1] アルツハイマー病(AD)の診断のための新しいモデル構造について紹介する。
基本的には2次元法(計算効率が良い)であるにもかかわらず、3Dモデルのパフォーマンスで完成することができる。
適応型プロファイリング変換器を用いたアルツハイマー診断のためのADAPT法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:31:09 GMT)
Two Counterexamples to Tokenization and the Noiseless Channel [24.1] トークン化およびノイズレスチャネルでは、トークン化剤を評価するための本質的なメカニズムとしてR'enyi効率が提案される。
有用ではあるが、この計量の予測力は完全ではなく、著者らはR'enyi効率だけでは達成できない優れたトークン化スキームのさらなる性質があることを指摘している。
下流モデルの性能を低下させながらR'enyi効率を任意に向上させるBPEトークン化の2つの変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:20:37 GMT)
A Scalable and Transferable Time Series Prediction Framework for Demand
Forecasting [24.1] 時系列予測は多くのビジネス問題において最も不可欠でユビキタスなタスクの1つである。
本稿では,多種多様なアイテムの今後の需要を正確に予測できる,シンプルかつ強力なフレームワークであるフォレスティング・オーケストラ(Forchestra)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:01:07 GMT)
CEBin: A Cost-Effective Framework for Large-Scale Binary Code Similarity
Detection [23.9] バイナリコード類似度検出(BCSD)は様々なアプリケーションの基本技術である。
本稿では,組込み型および比較型アプローチを融合した,費用対効果の高いBCSDフレームワークCEBinを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:02:07 GMT)
Revisiting the Hypothesis: Do pretrained Transformers Learn In-Context
by Gradient Descent? [23.9] 言語モデルにおける文脈学習は、ほとんど理解されていない重要な現象である。
この接続は、実際にトレーニング済みのモデルで保留されているのでしょうか?
我々は、自然データに基づいて事前訓練された言語モデルに関する総合的な経験分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:47:18 GMT)
Compositional API Recommendation for Library-Oriented Code Generation [23.4] 我々は、粗粒度要求のためのAPIを推奨するために、"diide-and-conquer"戦略を採用するCAPIRを提案する。
RAPID(Documentationに基づく推奨API)とLOCG(Library-Oriented Code Generation)の2つの挑戦的なベンチマークを提示する。
これらのベンチマーク実験の結果,既存のベースラインと比較してCAPIRの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:27:27 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） (Thu, 29 Feb 2024 05:11:05 GMT)
Beyond Anti-Forgetting: Multimodal Continual Instruction Tuning with
Positive Forward Transfer [23.2] MCIT(Multimodal Continual Instruction Tuning)は、Multimodal Large Language Models(MLLM)が、高価なリトレーニングなしで継続的な要求を満たすことを可能にする。
MCITは、破滅的な忘れ(古い知識が忘れられている)と負の転送という2つの大きな障害に直面している。
本稿では,タスク間の干渉を最小限に抑えるために,残空間への即時勾配を投影するプロンプトベースのFwd-Promptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:06:42 GMT)
Extended Flow Matching: a Method of Conditional Generation with
Generalized Continuity Equation [23.1] 本研究では,フローマッチングに基づく条件生成理論を開発する。
確率経路を経路空間上の分布として解釈することで、流れに基づく条件分布の生成の新しい理論を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:12:32 GMT)
Brain-inspired and Self-based Artificial Intelligence [23.1] 機械が人間レベルの知性を達成できるかを評価するチューリングテストは、AIのルーツのひとつです。
この論文は、現在のAIが支援している「思考機械」という概念に挑戦する。
現在の人工知能は、一見知的な情報処理であり、自分自身を真に理解したり、自覚したりしない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:15:17 GMT)
How to Train your Antivirus: RL-based Hardening through the
Problem-Space [23.0] 経験的ロバスト性を与える唯一の防御技術である逆行訓練は、この領域の最初から適用できない。
本稿では,敵のモデル構築のための新たな強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:38:56 GMT)
Modality-Agnostic Structural Image Representation Learning for
Deformable Multi-Modality Medical Image Registration [22.8] 本稿では,識別的・コントラスト的・非分散的な深部構造画像表現を学習するためのモダリティ非依存的構造表現学習法を提案する。
本手法は,従来の局所的構造表現や統計的類似度尺度よりも識別性と精度の点で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:01:31 GMT)
#PoetsOfInstagram: Navigating The Practices And Challenges Of Novice
Poets On Instagram [22.2] 私たちは、Instagramの詩コミュニティにおけるモチベーション、経験、アルゴリズムの影響を探るため、質的な分析を採用しています。
参加者は、可視性に対するアルゴリズム的制約に順応するが、コミュニティの整合性と独創性の価値は維持する。
非収益化の創造的ユーザに特化した現象であるアルゴリズムメディア創造労働の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:55:44 GMT)
Transferability-Guided Cross-Domain Cross-Task Transfer Learning [21.8] 本稿では,F-OTCEとJC-OTCEの2つの新しい転送可能性指標を提案する。
F-OTCEは、まずソースとターゲットの分布間の最適輸送問題を解くことで、転送可能性を推定する。
JC-OTCEは、OT問題にラベル距離を含めることで、F-OTCEの転送性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:53:00 GMT)
Contrastive Learning for Enhancing Robust Scene Transfer in Vision-based
Agile Flight [21.7] 本研究では、ゼロショットシーン転送と実世界展開を可能にする視覚表現学習のための適応型マルチペアコントラスト学習戦略を提案する。
私たちは、アジャイルでビジョンベースの4倍体飛行のタスクに対して、私たちのアプローチのパフォーマンスを実演します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:43:39 GMT)
DiffAssemble: A Unified Graph-Diffusion Model for 2D and 3D Reassembly [21.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアーキテクチャであるDiffAssembleを導入する。
本手法は,空間グラフのノードとして,2次元パッチや3次元オブジェクトフラグメントなどの集合の要素を扱う。
我々は、最も高速な最適化に基づくパズル解法よりも11倍高速に実行された、実行時間の大幅な削減を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:09:12 GMT)
CAREER: A Foundation Model for Labor Sequence Data [21.4] ジョブシーケンスの基礎モデルであるCAREERを開発した。
CAREERは最初、大規模で受動的に収集された履歴データに適合し、その後、経済的な推測のためにより小さく、より精度の良いデータセットに微調整される。
我々はCAREERがジョブシーケンスの正確な予測をし、広く使われている3つの経済データセットのエコノメトリベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:58:25 GMT)
Masks, Signs, And Learning Rate Rewinding [21.2] 反復的マグニチュード・プルーニング(IMP)の強力な変種としてLRR(Learning Rate Rewinding)が確立されている。
マスク学習とパラメータ最適化を両立させる実験を行った。
この仮説を支持するために、LRRがIMPよりも多くのケースで成功することを単純化された単一の隠れニューロン設定で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:32:02 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。
各種のプロンプトを用いて2つのデータセット上で4つのLSMを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:31:57 GMT)
BS-Diff: Effective Bone Suppression Using Conditional Diffusion Models
from Chest X-Ray Images [21.2] 胸部X線(CXR)は肺検診の低用量モダリティとして一般的に用いられる。
肺領域の約75%は骨と重なり、疾患の検出と診断を妨げている。
骨抑制技術が導入されたが、現在の病院の二重エネルギーサブトラクションイメージング技術は、高価な機器と高放射線にさらされる被検体を必要としている。
本稿では,U-Netアーキテクチャを備えた条件拡散モデルと,オートエンコーダを組み込むシンプルな拡張モジュールを備える骨抑制フレームワークBS-Diffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:49:26 GMT)
A Cognitive-Based Trajectory Prediction Approach for Autonomous Driving [21.1] 本稿では,教師による知識蒸留の枠組みを取り入れたHuman-Like Trajectory Prediction (H)モデルを提案する。
教師」モデルは人間の脳、特に後頭葉と側頭葉の機能の視覚的処理を模倣する。
学生」モデルはリアルタイムのインタラクションと意思決定に焦点を合わせ、正確な予測のために重要な知覚的手がかりを捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:22:26 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） (Thu, 29 Feb 2024 14:39:52 GMT)
"It Felt Like Having a Second Mind": Investigating Human-AI
Co-creativity in Prewriting with Large Language Models [20.5] 本研究では,前書き中の人間-LLM協調パターンとダイナミクスについて検討する。
共同作業では,3段階の反復的Human-AI共同創造プロセスが存在するようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:53:12 GMT)
Enhancing Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models
through Logic [20.5] そこで我々は,大規模言語モデルのゼロショット・チェーン・オブ・思想推論能力を改善するために,LoT (Logical Thoughts) を提案する。
LoTはシンボリック論理、特にReducetio ad Absurdumに根ざした原理を用いて、推論プロセスを段階的に体系的に検証し、修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:26:00 GMT)
Learning a Generalized Physical Face Model From Data [20.4] シミュレーション無しで大規模な3次元顔データセットから学習する、一般化された顔モデルを提案する。
我々のモデルは、目に見えないあらゆるアイデンティティに迅速に適合し、自動的に自己認識可能な物理顔モデルを生成することができる。
その間、得られたアニメーションは衝突回避、重力、麻痺、骨の変形などの物理的効果を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:59:31 GMT)
Convex Hulls of Reachable Sets [20.3] 到達可能な集合は制御において重要な役割を果たすが、計算が困難であることで知られる。
到達可能な集合の凸殻を、球面上の初期条件を持つ常微分方程式の解の凸殻として特徴づける。
この有限次元キャラクタリゼーションは、効率的なサンプリングベース推定アルゴリズムを解き放ち、精度良く到達可能な集合をオーバー近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:14:01 GMT)
Future of Pandemic Prevention and Response CCC Workshop Report [20.1] 2日間のワークショップでは、ヘルスケア、コンピュータサイエンス、社会科学の研究者と実践者が集まった。
参加者は新型コロナウイルスのパンデミックが私たちの健康とコンピューティングシステムのギャップを拡大する方法について議論した。
ワークショップでは、モデル、データ、インフラストラクチャという3つの主要なコンピューティングテーマが紹介された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:54:22 GMT)
Transferability Estimation for Semantic Segmentation Task [20.1] 我々は、最近の伝達可能性メートル法OTCEスコアをセマンティックセグメンテーションタスクに拡張する。
OTCEスコアを適用する際の課題は高次元セグメンテーション出力であり、非常に多くのピクセル間の最適な結合を許容コストで見つけることは困難である。
Cityscapes、BDD100K、GTA5データセットの実験的評価は、OTCEスコアが転送性能と高い相関性を示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:24:13 GMT)
Practical Transferability Estimation for Image Classification Tasks [20.1] 大きな課題は、クロスドメインのクロスタスク設定で転送可能性の推定を堅牢にする方法だ。
最近提案されたOTCEスコアは、ドメイン差とタスク差を考慮してこの問題を解決する。
本稿では,タスク差分推定のロバスト性を大幅に向上させる,JC-NCEスコアと呼ばれる実用的な転送可能性指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:29:09 GMT)
Whispers that Shake Foundations: Analyzing and Mitigating False Premise
Hallucinations in Large Language Models [20.0] 大規模言語モデル(LLM)は、誤った前提問題に直面した時に幻覚テキストを生成する。
疑似前提幻覚を緩和するための新しい効果的な方法であるtextbfFAITH(textbfFalse premises textbfAttention head constratextbfIining for mitextbfTigating textbfHallucinations)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:35:45 GMT)
COFT-AD: COntrastive Fine-Tuning for Few-Shot Anomaly Detection [19.9] FSADの課題に対処する新しい手法を提案する。
重みをモデル化するために、大規模なソースデータセットで事前トレーニングされたモデルを使用します。
提案手法の有効性を示すために,3つの制御されたADタスクと4つの実世界のADタスクに対して,数発の異常検出を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:48:19 GMT)
Benchmarking Uncertainty Disentanglement: Specialized Uncertainties for
Specialized Tasks [19.9] 本稿では,ImageNet上の様々なタスクにおける多数の不確実性推定器の包括的評価を行う。
我々は,有望な理論的努力にもかかわらず,実際に解離が達成されていないことを発見した。
特定のタスクをどの不確実性推定器で実行し、実践者に洞察を与えるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:52:56 GMT)
HyenaPixel: Global Image Context with Convolutions [19.6] コンボリューションに基づくアテンション置換であるハイエナを因果配列から非因果2次元画像空間に拡張する。
画像分類において、HyenaPixelとHyenaは競合するImageNet-1kトップ-1の精度を83.0%と83.5%で達成している。
我々は,後段における空間バイアスの欠如による注意の高まりと,この発見を双方向ハイエナで支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:10:49 GMT)
Dr. Strategy: Model-Based Generalist Agents with Strategic Dreaming [19.5] 本論文は,人間が空間分割戦略を計画に用いていることを示唆する認知科学の観察から着想を得たものである。
本稿では,新しいドリーム戦略を備えたモデルベース強化学習エージェントDr. Strategyを提案する。
提案するエージェントは,ドリームにおける配当型戦略のバージョンを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:34:05 GMT)
Rethinking Multi-domain Generalization with A General Learning Objective [19.3] マルチドメイン一般化(mDG)は、トレーニングとテストディストリビューションの相違を最小限にすることを目的としている。
既存のmDG文献には、一般的な学習目標パラダイムが欠けている。
制約緩和に$Y$-mappingを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:00:30 GMT)
E2USD: Efficient-yet-effective Unsupervised State Detection for
Multivariate Time Series [19.1] 本稿では,効率よくyet-accurate unsupervised MTS状態検出が可能なE2USDを提案する。
E2USDはFFTCompress(Fast Fourier Transform-based Time Series)とDDEM(Decomposed Dual-view Embedding Module)を利用している。
E2USDは、計算オーバーヘッドを大幅に削減したSOTA精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:37:12 GMT)
"Flex Tape Can't Fix That": Bias and Misinformation in Edited Language
Models [19.1] モデル編集手法は,編集後のモデルバイアスを予期せず増幅する方法について検討する。
具体的には、人種、地理的起源、性別などの人口特性に関するバイアスに焦点を当てる。
編集されたモデルは、アジア、アフリカ、および南米の被験者の属性に対する信頼性が低下するにつれて、様々な程度にバイアスのかかる行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:11:55 GMT)
How to Understand "Support"? An Implicit-enhanced Causal Inference
Approach for Weakly-supervised Phrase Grounding [19.0] WPG(Wakly-supervised Phrase Grounding)は,微粒な句領域マッチングを推定する新たな課題である。
本稿では,暗黙的な関係をモデル化する上での課題に対処するインプリシット強化因果推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:49:48 GMT)
Sequoia: Scalable, Robust, and Hardware-aware Speculative Decoding [18.8] 本稿では、投機的復号化のためのスケーラブルで堅牢でハードウェア対応のアルゴリズムであるSequoiaを紹介する。
我々はSequoiaがA100でLlama2-7B、Llama2-13B、Vicuna-33Bの復号速度を最大4.04times$、$3.73times$、$2.27times$に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:48:38 GMT)
FedHCA$^2$: Towards Hetero-Client Federated Multi-Task Learning [18.6] Federated Learning (FL)は、ローカルデータをプライベートに使用して、分散クライアント間の共同トレーニングを可能にする。
我々は,多様なタスク設定に対応するために,新しい問題設定であるヘテロクライアントフェデレーション・マルチタスク学習(HC-FMTL)を導入する。
我々は、異種クライアント間の関係をモデル化することでパーソナライズされたモデルのフェデレーショントレーニングを可能にするFedHCA$2$フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:32:35 GMT)
Edge Computing Enabled Real-Time Video Analysis via Adaptive
Spatial-Temporal Semantic Filtering [18.6] 本稿では,インテリジェント・ビジュアル・デバイスのためのエッジ・コンピューティングによるリアルタイム映像解析システムを提案する。
提案システムは,追跡支援対象検出モジュール(TAODM)と興味あるモジュールの領域(ROIM)から構成される。
TAODMは、トラッキングアルゴリズムで各ビデオフレームを局所的に処理するか、オブジェクト検出モデルにより推論されたエッジサーバにオフロードするか、オフロード決定を適応的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:42:03 GMT)
Ask more, know better: Reinforce-Learned Prompt Questions for Decision
Making with Large Language Models [18.4] 大規模言語モデル(LLM)は、アクションベースのポリシーと思考の連鎖(CoT)推論を組み合わせる。
人間の介入は、低レベルのコントローラがCoT推論を適切に処理することを保証する基盤機能を開発するためにも必要である。
複雑なタスク解決のための包括的学習フレームワークを提案し,人間の事前知識をアクションポリシーの学習に取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:41:23 GMT)
Measuring Bargaining Abilities of LLMs: A Benchmark and A
Buyer-Enhancement Method [18.3] 本稿では,Bargainingタスクを非対称な不完全情報ゲームとして記述する。
これにより、Bargainタスクにおけるエージェントのパフォーマンスを定量的に評価することができます。
本稿では,OG-Narratorと呼ばれる新手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:04:11 GMT)
WanJuan-CC: A Safe and High-Quality Open-sourced English Webtext Dataset [18.2] 本稿では,Common Crawlデータから得られた安全で高品質なウェブテキストデータセットであるWanJuan-CCを提案する。
包括的なプロセスは、抽出、ルールフィルタリング、ファジィ重複、コンテントセーフティフィルタリング、データ品質フィルタリングを含むCommon Crawlデータを扱うように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:49:15 GMT)
Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online
Self-Calibration [18.1] ステレオカメラのためのオンライン自己校正アルゴリズムを開発した。
外部パラメータ推定のロバスト性と精度を定量化するための4つの新しい評価指標を提案する。
私たちのソースコード、デモビデオ、サプリメントは、mias.group/StereoCalibratorで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:02:05 GMT)
Statistical Estimation in the Spiked Tensor Model via the Quantum
Approximate Optimization Algorithm [18.0] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、最適化のための汎用アルゴリズムである。
我々は,1ドルステップのQAOAの弱い回復しきい値が1ドルステップのテンソルパワーの繰り返し値と一致することを証明した。
ある$p$と$q$に対して、QAOAはテンソルパワーオーバーラップよりも定数係数が大きいオーバーラップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:50:28 GMT)
DocFinQA: A Long-Context Financial Reasoning Dataset [17.8] 長期の財務QAタスクを導入します。
平均文脈長をFinQAの700語未満からDocFinQAの123k語に拡張する。
検索に基づくQAパイプラインと長文言語モデルに関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:55:14 GMT)
Degradation Modeling and Prognostic Analysis Under Unknown Failure Modes [17.7] 操作ユニットは複雑なシステムで様々な障害モードを経験します。
現在の予測的アプローチは、劣化中の障害モードを無視したり、既知の障害モードラベルを仮定する。
センサ信号の高次元性と複雑な関係は、故障モードを正確に識別することが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:57:09 GMT)
PrPSeg: Universal Proposition Learning for Panoramic Renal Pathology
Segmentation [17.6] パノラマ性腎疾患セグメンテーション(PrPSeg)と呼ばれる新しい普遍命題学習手法を導入する。
PrPSegは、腎臓解剖学の広範な知識を統合することにより、腎臓内の包括的パノラマ構造をセグメント化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:51:14 GMT)
Continuous Sign Language Recognition Based on Motor attention mechanism
and frame-level Self-distillation [17.5] 本稿では,手話表現中の局所的な運動領域の変化を捉えるための新しい運動注意機構を提案する。
連続手話におけるフレームレベルの特徴抽出に,初めて自己蒸留法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:52:50 GMT)
Exploring the Efficacy of Large Language Models in Summarizing Mental
Health Counseling Sessions: A Benchmark Study [17.3] セッションの包括的な要約は、メンタルヘルスカウンセリングにおいて効果的な継続を可能にする。
手動要約は、専門家の注意をコアカウンセリングプロセスから逸脱させ、重要な課題を呈する。
本研究は、治療セッションの様々な構成要素を選択的に要約する上で、最先端の大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:29:47 GMT)
Here's a Free Lunch: Sanitizing Backdoored Models with Model Merge [17.3] オープンソースイニシアチブによる事前訓練された言語モデルの民主化は、急速に革新と最先端技術へのアクセスを拡大している。
本稿では, バックドアモデルと他の同種モデルとを組み合わせることで, 完全安全でない場合でも, バックドア脆弱性を軽減できることを示唆する。
複数の先進的な防御手法と比較して,本手法は,追加資源や特定の知識を使わずに,バックドア攻撃に対する効果的かつ効率的な推論ステージ防御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:37:08 GMT)
Cieran: Designing Sequential Colormaps via In-Situ Active Preference
Learning [17.1] CieranはデータアナリストがJupyter Notebooks内のチャートを設計しながら、品質のカラーマップを素早く見つけることができるツールだ。
我々のシステムは、専門家が設計したカラーマップをランク付けし、ペア比較から新しいものを作成するために、アクティブな選好学習パラダイムを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:04:24 GMT)
Aligning Knowledge Graph with Visual Perception for Object-goal
Navigation [16.9] オブジェクトゴールナビゲーションのための視覚知覚付きアライニング知識グラフ(AKGVP)を提案する。
提案手法では,階層型シーンアーキテクチャの連続的モデリングを導入し,自然言語記述と視覚知覚との整合性を確保するために,視覚-言語事前学習を活用する。
継続的知識グラフアーキテクチャとマルチモーダル機能アライメントの統合により、ナビゲータは目覚ましいゼロショットナビゲーション能力を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:31:18 GMT)
On the Error Analysis of 3D Gaussian Splatting and an Optimal Projection
Strategy [16.8] 3D Gaussian Splattingは、リアルタイムなニューラルレンダリングに広く注目され、応用されている。
しかし,局所アフィン近似による投射誤差の根本的な問題には注目されていない。
本稿では,プロジェクション関数の1次テイラー展開による残差誤差を考慮し,3次元ガウス散乱の射影誤差関数に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:49:55 GMT)
Exploring Advanced Methodologies in Security Evaluation for LLMs [16.8] 大規模言語モデル(LLM)は、初期のより単純な言語モデルの進化を象徴する。
複雑な言語パターンを処理し、一貫性のあるテキスト、画像、オーディオ、ビデオを生成する能力が強化されている。
LLMの急速な拡大は、学術コミュニティ内のセキュリティと倫理的懸念を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:17:45 GMT)
ManiFPT: Defining and Analyzing Fingerprints of Generative Models [16.7] 生成モデルにおけるアーティファクトと指紋の定義を形式化する。
我々は実際にそれらを計算するためのアルゴリズムを提案する。
指紋の構造について検討し,異なる設計選択が生成過程に与える影響を非常に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:02:27 GMT)
EyeTrans: Merging Human and Machine Attention for Neural Code
Summarization [16.7] 我々は,人間の注意を機械の注意に取り入れて,ニューラルネットワークの要約を強化する手法を開発した。
人間の注意をトランスフォーマーに組み込むことの有効性を実証するため、2つのコード要約タスクに関する包括的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:33:58 GMT)
Syntactic Ghost: An Imperceptible General-purpose Backdoor Attacks on
Pre-trained Language Models [16.5] 我々は、textbfSyntactic Ghost (synGhost) と呼ばれる、目に見えない、一般的なバックドア移植を実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、この方法は、あらかじめ定義された構文構造が異なる有毒なサンプルをステルストリガーとして敵対的に操作する。
シンゴーストは、難易度、細粒化、提案された最大エントロピーに基づく3つの対策に対して受容できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:20:49 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） (Thu, 29 Feb 2024 13:22:17 GMT)
Self-Initiated Open World Learning for Autonomous AI Agents [16.4] 実際にAIエージェントが使われるようになるにつれて、エージェントを完全に自律的にする方法を考える時が来た。
本稿では,自己開始型オープンワールド学習エージェントの構築研究を促進するための,この学習パラダイムの理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:50:25 GMT)
SwitchLight: Co-design of Physics-driven Architecture and Pre-training
Framework for Human Portrait Relighting [16.4] 物理誘導型アーキテクチャと事前学習フレームワークを組み合わせた人間の肖像画リライティングのための共同設計手法を提案する。
我々は、光-表面相互作用を正確にシミュレートするアーキテクチャ設計を慎重に構成した。
高品質なライトステージデータの制限を克服するため,我々は自己教師付き事前学習戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:52:04 GMT)
Leveraging Representations from Intermediate Encoder-blocks for
Synthetic Image Detection [16.4] SID(State-of-the-art Synthetic Image Detection)研究は、基礎モデルからの特徴抽出の利点を強く証明している。
軽量ネットワークを介してCLIPの画像エンコーダの中間トランスフォーマーブロックから抽出した画像表現を利用する。
本手法は,20個のテストデータセットで評価し,平均+10.6%の絶対性能向上を示すことにより,最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:18:43 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） (Thu, 29 Feb 2024 07:06:10 GMT)
Smooth Tchebycheff Scalarization for Multi-Objective Optimization [15.9] 多目的最適化問題は、現実世界の多くのアプリケーションで見られる。
本稿では,勾配に基づく多目的最適化のための新しいスムーズなTchebycheffスキャラライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:03:05 GMT)
Mode-resolved thermometry of trapped ion with Deep Learning [15.9] 閉じ込められたイオン系では、イオンの正確な温度測定は系の状態を評価し、量子演算を行うために重要である。
本研究では,トラップイオンの熱測定にディープラーニングを初めて適用する。
トレーニングされたニューラルネットワークモデルは、再トレーニングや後処理なしに、他の実験的な設定に直接適用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:33:04 GMT)
Non-Invasive Medical Digital Twins using Physics-Informed
Self-Supervised Learning [15.9] デジタルツイン(Digital twin)は、数学的モデリングを用いてその定義する特徴を特徴づけ、シミュレートする現実世界の物理現象の仮想レプリカである。
非侵襲的な患者健康データのみを用いてデジタル双対モデルパラメータを同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:04:42 GMT)
PCDepth: Pattern-based Complementary Learning for Monocular Depth
Estimation by Best of Both Worlds [15.8] イベントカメラは、高時間分解能でシーンダイナミクスを記録し、単眼深度推定のためのリッチなシーン詳細を提供する。
MDEの既存の補完学習アプローチは、画像からの強度情報とイベントデータからのシーン詳細を融合して、シーン理解を改善する。
単眼深度推定(PCDepth)のためのパターンベース補完学習アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:31:59 GMT)
Immersed figure-8 annuli and anyons [15.8] 本研究では, 背景物理系の基底状態と区別できない, 没入型8段丘上にアベリア国家が存在することを示す。
物理系における強同型をエノンで気にする理由を説明し、アベリアン・エノン理論の文脈で証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:35:13 GMT)
From Flies to Robots: Inverted Landing in Small Quadcopters with Dynamic
Perching [15.6] 逆着陸は、多くの動物のチラシの中で日常的な行動である。
我々は,任意の天井面接触条件に対する制御ポリシーを策定する。
小型クワッドコプターにおいて,強靭な逆着陸動作を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:09:08 GMT)
BIBench: Benchmarking Data Analysis Knowledge of Large Language Models [15.6] 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） (Thu, 29 Feb 2024 02:27:23 GMT)
Zeroth-Order Sampling Methods for Non-Log-Concave Distributions:
Alleviating Metastability by Denoising Diffusion [15.5] 本稿では,非正規化密度の問合せに基づく非ログコンケーブ分布からのサンプリング問題について考察する。
最初に、ディフュージョン・モンテカルロ(DMC)というフレームワークについて記述し、モンテカルロ推定器で近似されたスコア関数を持つ偏微分拡散過程のシミュレーションに基づく。
我々は、サンプリング拒絶に基づくこのオラクルの実装を提供し、これによりDMCをZODMC(ZerothOrder Diffusion Monte Carlo)と呼ばれる真のアルゴリズムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:27:06 GMT)
The Machine Can't Replace the Human Heart [15.4] Alex Castellanos: イノベーションや人間性という、メンタルヘルスケアの真の心臓は何でしょうか?
Castellanos: 仮想療法は、癒しが起こる深い人間の結合を再現できるでしょうか?
AIは思慮深く協力的な役割を担っていますか?
Castellanos: 究極的には,イノベーションと人間性を共に育むことで,これまで想像不可能だった新たな共感に到達したのかも知れません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:20:53 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） (Thu, 29 Feb 2024 08:35:47 GMT)
The Counterfeit Conundrum: Can Code Language Models Grasp the Nuances of
Their Incorrect Generations? [15.3] 中間温度で生成できる十分なログ確率を持つ言語モデルからサンプリングされたプログラム。
ほとんどのモデルは、3つの明確な障害モードを通して偽造の非常に浅い理解を持っている。
与えられたモデルの偽造は、他のモデルと同じように、モデル自体を混乱させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:59:25 GMT)
Theoretical Foundations of Deep Selective State-Space Models [15.0] ディープSSMは、さまざまなドメインセットで優れたパフォーマンスを示す。
最近の研究で、線形リカレンス電力が入力と隠れ状態の間の乗法的相互作用を可能にすることが示されている。
ランダム線形再帰が単純な入力制御遷移を備える場合、隠れ状態は強力な数学的対象の低次元射影であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:20:16 GMT)
Evaluating Webcam-based Gaze Data as an Alternative for Human Rationale
Annotations [14.9] 我々は、ウェブカメラによる視線追跡記録の形で、重要度を評価する際に有効な選択肢があるかどうかを議論する。
本研究では,視線データから得られる全視線時間,視線エントロピー,復号精度などの付加情報を評価する。
この結果から,視線データは課題の難易度を推定するために活用できる貴重な言語学的洞察を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:09:26 GMT)
Global and Local Prompts Cooperation via Optimal Transport for Federated
Learning [14.9] 本稿では,FedOTP(Federated Prompts Cooperation via Optimal Transport)を提案する。
各クライアントに対して、クライアント間のコンセンサス知識を抽出するためのグローバルなプロンプトと、クライアント固有のカテゴリ特性をキャプチャするローカルなプロンプトを学習する。
不均衡な最適輸送は、これらのプロンプトと局所的な視覚的特徴を整合させるために使用され、グローバルなコンセンサスと局所的なパーソナライゼーションのバランスを損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:43:04 GMT)
RMS: Redundancy-Minimizing Point Cloud Sampling for Real-Time Pose
Estimation [14.8] 本稿では,3次元点群内の冗長性を最小化する RMS という新しい点群サンプリング手法を提案する。
RMSをポイントベースKISS-ICPと機能ベースLOAMオドメトリーパイプラインに統合する。
実験により、RMSは高度で幾何学的に生成された設定において、最先端の手法よりも高速、圧縮、精度が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:05:58 GMT)
Real-Time Adaptive Safety-Critical Control with Gaussian Processes in
High-Order Uncertain Models [14.8] 本稿では,不確実なパラメータを持つシステムを対象とした適応型オンライン学習フレームワークを提案する。
まず,差分スパースGPアルゴリズムを改良するために,まず忘れ係数を積分する。
第2フェーズでは,高次制御バリア関数に基づく安全フィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:25:32 GMT)
Robotic Surgery Remote Mentoring via AR with 3D Scene Streaming and Hand
Interaction [14.6] 本稿では,3次元シーンの可視化と自然な3次元手動インタラクションを併用した,ARによるロボット手術遠隔指導システムを提案する。
ヘッドマウントディスプレイ(HoloLens)を使用して、メンターは訓練生の操作側から流れる手順を遠隔で監視することができる。
実際の手術ステレオビデオと、一般的なロボット訓練作業の生き残りシナリオの両方において、本システムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:42:47 GMT)
Learning Intra-view and Cross-view Geometric Knowledge for Stereo
Matching [14.5] 我々はICGNet(Intra-view and Cross-view Geometric Knowledge Learning Network)を提案する。
ICGNetは、ビュー内幾何学的理解のためのチャンネルとして機能するために、関心点の力を利用する。
我々の実験は、現代の先行モデルよりもICGNetの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:39:40 GMT)
A Compact Implicit Neural Representation for Efficient Storage of
Massive 4D Functional Magnetic Resonance Imaging [14.5] fMRI圧縮は、複雑な時間的ダイナミクス、低信号-雑音比、複雑な基礎的冗長性のために、ユニークな課題を生んでいる。
Inlicit Neural Representation (INR)に基づくfMRIデータに適した新しい圧縮パラダイムについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:32:40 GMT)
Exploration of Learned Lifting-Based Transform Structures for Fully
Scalable and Accessible Wavelet-Like Image Compression [14.5] 本稿では、ニューラルネットワークをリフティングベースのウェーブレット様変換に組み込む方法について検討する。
そこで本研究では,学習昇降ステップ数,チャネル数,レイヤ数,各学習昇降演算子におけるカーネルサポートの影響について検討する。
本論文で提案する学習ウェーブレット様変換は,コンパクトな空間サポートを持つJPEG 2000と比較して25%以上のビットレートの削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:01:33 GMT)
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient
Information [14.4] 本稿では、ディープネットワークを介してデータを送信する際のデータ損失に関する重要な問題について考察する。
我々は,深層ネットワークが必要とする様々な変化に対応するために,プログラマブル勾配情報(PGI)の概念を提案した。
提案したGELANとPGIを,MS COCOデータセットを用いたオブジェクト検出で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:43:24 GMT)
Anatomy-guided fiber trajectory distribution estimation for cranial
nerves tractography [14.4] 頭蓋底の複雑な環境は、拡散方向と繊維幾何学の間のあいまいな空間的対応をもたらす。
解剖学的に誘導された繊維軌道分布を有する新しいCN同定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:08:59 GMT)
To Pool or Not To Pool: Analyzing the Regularizing Effects of Group-Fair
Training on Shared Models [14.1] 我々は、福祉中心の公正機械学習の一般化誤差にグループ固有の境界を導出する。
我々は、制限された仮説クラスよりもグループ固有のラデマッハ平均を考えることで、これを行う。
シミュレーションにより、これらの境界は、より小さなグループサイズに対して特に顕著に改善され、理論上予想されるように、ナイーブな方法よりも改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:16:57 GMT)
Understanding Documentation Use Through Log Analysis: An Exploratory
Case Study of Four Cloud Services [14.1] クラウドベースの4つの産業サービスから,ドキュメントのページビューログを分析した。
10万人以上のユーザのページビューログを分析することで、さまざまなドキュメントページ訪問パターンが見つかる。
本論文では,文書の監査を行うための有効な手法として,文書のページビューログ分析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:41:27 GMT)
SoD$^2$: Statically Optimizing Dynamic Deep Neural Network [14.0] SoD$2$はDynamic DNNを最適化するための包括的なフレームワークである。
このフレームワークは、既知の定数、シンボリック定数、あるいはそれらの上の操作として演算子の形状を静的に決定する。
SoD$2$は、これらのシステムよりも3.9Times$高速に動作し、最大88%のピークメモリ消費を節約できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:04:01 GMT)
RoadRunner -- Learning Traversability Estimation for Autonomous Off-road
Driving [13.9] 我々は、カメラとLiDARセンサーの入力から直接地形変動を予測できるフレームワークであるRoadRunnerと、標高マップを提示する。
RoadRunnerは、センサ情報、不確実性の処理、コンテキスト情報による予測の生成を融合させることで、信頼性の高い自律ナビゲーションを可能にする。
我々は,非構造砂漠環境を通した複数の現実の運転シナリオにおいて,安全かつ信頼性の高いオフロードナビゲーションを実現する上で,ロードランナーの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:47:54 GMT)
BigGait: Learning Gait Representation You Want by Large Vision Models [13.5] 既存の歩行認識手法は、教師あり学習によって駆動されるタスク固有の上流に頼り、明確な歩行表現を提供する。
本研究では,タスクに依存しないLVM(Large Vision Models)が生み出す全目的知識に基づいて,効果的な歩行表現を探索し,BigGaitと呼ばれるシンプルで効率的な歩行フレームワークを提案する。
CCPG, CAISA-B* および SUSTech1K の実験結果から,BigGait は自己ドメインタスクとクロスドメインタスクの両方において,従来の手法よりも有意に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:00:22 GMT)
CAMixerSR: Only Details Need More "Attention" [13.4] 本稿では,コンボリューションを単純なコンテキストに割り当てるコンテンツ対応ミキサー (CAMixer) と,スパーステクスチャに変形可能なウィンドウアテンションを提案する。
具体的には、CAMixerは学習可能な予測器を使用して複数のブートストラップを生成する。ウィンドウのワープのオフセット、ウィンドウの分類のためのマスク、動的プロパティとの畳み込みのための畳み込みアテンションなどである。
単純にCAMixerを積み重ねることで、大画面SR、軽量SR、全方位SRにおいて優れた性能を実現するCAMixerSRを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:52:59 GMT)
Conjectural Online Learning with First-order Beliefs in Asymmetric
Information Stochastic Games [13.3] 汎用的な非対称情報ゲームのための概念的オンライン学習手法を提案する。
COLは、隠れた状態に対する一階の信念と、相手の戦略の主観的な予測を利用する。
その結果、COLは非定常攻撃に対する最先端の強化学習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） (Thu, 29 Feb 2024 01:07:29 GMT)
Towards Safe and Reliable Autonomous Driving: Dynamic Occupancy Set
Prediction [13.2] 本研究は, 軌道予測能力の向上を目的とした, DOS(Dynamic Occupancy Set)予測の新しい手法を提案する。
トラフィック参加者の潜在的占有セットを予測するための、包括的で適応可能なフレームワークを提供する。
本研究は、より安全で効率的な車両・輸送システムの進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:36:39 GMT)
Molecular Identification and Peak Assignment: Leveraging Multi-Level
Multimodal Alignment on NMR [13.2] 本稿では,知識誘導型インスタンスワイズ識別(K-M3AID)を用いたマルチレベルマルチモーダルアライメント(Multi-Level Multimodal Alignment)を提案する。
K-M3AIDは、グラフレベルのアライメントモジュール、ノードレベルのアライメントモジュール、通信チャネルの3つの主要なモジュールを持つ二重協調型コントラスト学習アーキテクチャを採用している。
経験的検証は、複数のゼロショットタスクにおけるK-M3AIDの有効性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:16:02 GMT)
LLM-Ensemble: Optimal Large Language Model Ensemble Method for
E-commerce Product Attribute Value Extraction [13.2] 大規模言語モデル(LLM)は多くの属性抽出タスクにおいて最先端の性能を示す。
属性値抽出のために異なるLLMの出力をアンサンブルするLLMアンサンブルと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は理論的に最適であるだけでなく,効率的な計算,高速収束,安全な配置も保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:03:19 GMT)
Temporal-Aware Deep Reinforcement Learning for Energy Storage Bidding in
Energy and Contingency Reserve Markets [13.0] 我々は、深層強化学習(DRL)を利用した新しいBESS共同入札戦略を開発し、そのスポットと同時周波数制御アシラリーサービス市場を入札する。
従来の「ブラックボックス」DRLモデルとは異なり、我々のアプローチはより解釈可能であり、BESSの時間入札行動に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:41:54 GMT)
Uncertainty-Based Extensible Codebook for Discrete Federated Learning in
Heterogeneous Data Silos [12.9] フェデレートラーニング(FL)は、大規模な分散データセットを活用することを目的としている。
従来の研究では、離散表現は小さな分布シフトをまたいだモデル一般化を促進するために研究されてきた。
FLから派生したモデルでは,不慣れな分布を持つデータサイロに適用した場合,不確実性が著しく向上することが確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:13:10 GMT)
Disentangling representations of retinal images with generative models [12.5] 患者属性をカメラ効果から切り離す網膜基底画像の新しい集団モデルを提案する。
以上の結果から,網膜基底画像生成における患者属性と技術共同創設者との複雑な関係について,新たな視点が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:11:08 GMT)
Direct Alignment of Draft Model for Speculative Decoding with
Chat-Fine-Tuned LLMs [11.9] 投機的復号化による推論アクセラレーションを実現するためには、高品質なドラフトモデルをトレーニングする必要がある。
我々は、Llama 2 Chat Drafter 115M、Llama 2 Chat 7B以上のドラフトモデル、オリジナルサイズの1.64%しか持たないLlama 2 Chat Drafter 115Mを訓練する。
Llama 2 Chat Dr After 115M with speculative decoding は最大2.3ブロック効率と2.4$times$ speed-upを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:55:06 GMT)
$\lambda$-models: Effective Decision-Aware Reinforcement Learning with
Latent Models [11.8] 本稿では,意思決定支援学習モデルに必要な要素について述べる。
実験的な設計決定は、関連するアルゴリズムの性能向上に不可欠である。
我々は,MuZero損失関数の使用が環境に偏りがあることを示し,この偏りが現実的な結果をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:46:10 GMT)
Understanding Iterative Combinatorial Auction Designs via Multi-Agent
Reinforcement Learning [11.7] 反復オークションにおいて,マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムが有効かどうかを検討する。
MARLは本当にオークション分析の恩恵を受けることができるが、効果的にデプロイすることは簡単ではない。
クロックオークションにおける特定のルール変更を評価するために,提案手法を用いた提案手法の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:16:13 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） (Thu, 29 Feb 2024 07:42:53 GMT)
AI-Augmented Brainwriting: Investigating the use of LLMs in group
ideation [11.5] 大規模言語モデル(LLM)のような生成AI技術は、創造的な作業に重大な影響を及ぼす。
本稿では,LLMを創造的プロセスに統合する2つの側面として,アイデア生成の分岐段階と,アイデアの評価と選択の収束段階について考察する。
我々は,グループ思考プロセスにLLMを組み込んだ協調グループAIブレインライト構想フレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:47:21 GMT)
X-ResQ: Reverse Annealing for Quantum MIMO Detection with Flexible
Parallelism [11.4] 量子アナリング(Quantum Annealing)は、NextG無線ネットワークにおける新たな研究手法である。
本稿では,QAベースのMIMO検出システムである textbfX-ResQ について述べる。
X-ResQは並列QA検出器に望ましい多くのシステム特性を有し、より多くのキュービットが割り当てられるにつれて検出性能を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:49:20 GMT)
OHTA: One-shot Hand Avatar via Data-driven Implicit Priors [11.4] 本稿では,1つの画像から詳細な手札を作成するための新しい手法であるOHTA(One-shot Hand avaTAr)を提案する。
OHTAは、データ駆動の手先を学習し活用することで、このデータ制限問題の本質的な困難に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:14:50 GMT)
PEM: Prototype-based Efficient MaskFormer for Image Segmentation [11.3] 最近のトランスベースのアーキテクチャは、画像セグメンテーションの分野で印象的な成果を上げている。
複数のセグメンテーションタスクで動作可能な効率的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるPEM(Prototype-based Efficient MaskFormer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:21:54 GMT)
ARTiST: Automated Text Simplification for Task Guidance in Augmented
Reality [11.2] ARTiSTは、数発のプロンプトとGPT-3モデルを使用して、拡張現実のためのテキストの長さとセマンティックコンテンツを最適化する自動テキスト単純化システムである。
16ユーザを対象にした実証実験の結果,ARTiSTは認知負荷を軽減し,従来の手法で修正した未修正テキストとテキストの両方よりも性能を著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:58:49 GMT)
Ruledger: Ensuring Execution Integrity in Trigger-Action IoT Platforms [11.0] 我々は、ルールの正しい実行を保証するために、Leadgerと呼ばれる台帳ベースのIoTプラットフォームを提案する。
特に,ルールドガーの台帳ウォールベースのアプリケーションを実現するために,3つのアルゴリズムを開発した。
実験の結果は、スマートホームシステムでは許容できる平均12.53%の遅延が生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:12:23 GMT)
Effective field theory of particle mixing [11.0] 本研究では, 媒体中の共通減衰チャネルへの結合によって誘導される2つの磁場の遠方混合について検討した。
この分析は、広く使われている非エルミート的有効ハミルトニアンの観点からの混合の記述に微妙な注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:25:20 GMT)
A Novel Approach to Industrial Defect Generation through Blended Latent
Diffusion Model with Online Adaptation [10.9] 本稿では,欠陥サンプルを増大させ,工業的異常検出(AD)性能を向上させる新しいアルゴリズムを提案する。
具体的には、広く知られているMVTec ADデータセットに基づいて、提案手法は、ADの最先端(SOTA)パフォーマンスを、ADメトリクスAP、IAP、IAP90に対してそれぞれ1.5%、1.9%、および3.1%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:33:12 GMT)
Opti-CAM: Optimizing saliency maps for interpretability [10.9] CAMに基づくアイデアとマスキングに基づくアプローチを組み合わせたOpti-CAMを紹介する。
われわれのサリエンシマップは特徴マップを線形に組み合わせたもので、画像ごとに重みが最適化されている。
いくつかのデータセットでは、Opti-CAMは最も関連する分類基準に従って、他のCAMベースのアプローチよりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:55:42 GMT)
Entry-Specific Bounds for Low-Rank Matrix Completion under Highly
Non-Uniform Sampling [10.8] 行列全体よりも小さい部分行列上で推定アルゴリズムを実行する方がよく、時には最適であることを示す。
我々の境界は、各エントリを局所的なサンプリング確率の関数として推定する難しさを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:24:43 GMT)
VEnvision3D: A Synthetic Perception Dataset for 3D Multi-Task Model
Research [10.8] VEnvision3Dは、マルチタスク学習のための大規模な3D合成知覚データセットである。
私たちのデータセットとコードは、受け入れ次第オープンソースになります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:38:44 GMT)
Sensing atomic superfluid rotation beyond the standard quantum limit [10.8] リングトラップ内のボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)を用いて形成された原子超流体は、超流動流体力学、量子センシング、物質波干渉計の文脈で研究されている。
近年の研究では、環BECを軌道角運動量を持つ光学キャビティモードに結合させることにより、縮合体の回転を最小限に破壊的に測定する手法が提案されている。
圧縮光とバックアクション回避技術を用いることで、凝縮体の角運動量が標準量子限界よりかなり低いノイズで感知できることを実証するために、詳細な理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:00:30 GMT)
StiefelGen: A Simple, Model Agnostic Approach for Time Series Data
Augmentation over Riemannian Manifolds [10.8] 時系列データ拡張のための3つの一般的なアプローチは、 (i) 物理モデルを構築し、係数空間上で不確実性を付与すること (ii) 観測されたデータセットにノイズを加えること (iii) 堅牢な生成ニューラルネットワークモデルを訓練できる膨大な時系列データセットにアクセスすること。
本稿では,これら3つの制約の全てを,広範囲に同時に取り組もうとする方法論を提案する。
この方法は、時系列信号を置く簡単な方法を提案するため、スティフェル多様体のよく研究された行列微分幾何学に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:52:21 GMT)
High Expectations: An Observational Study of Programming and Cannabis
Intoxication [10.6] 一部のプロフェッショナルは、仕事関連のタスクでもプログラミングしながら、定期的に大麻を使用します。
大麻のプログラミングへの影響は様々であり、しばしば矛盾する。
本稿では,大麻がプログラミング能力に与える影響について,初めて制御された観察的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:26:05 GMT)
Pivoting Retail Supply Chain with Deep Generative Techniques: Taxonomy,
Survey and Insights [10.5] ChatGPTやDALL-EといったジェネレーティブAIアプリケーションは、人間のようなテキストや画像を生成する上で、世界が印象的な能力を持っていることを示している。
ディープ・ジェネレーティブ・モデル(Deep Generative Models, DGM)は、データの基礎となる分布を学習し、新しいデータポイントを生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:03:46 GMT)
Understanding Fairness in Software Engineering: Insights from Stack
Exchange [10.5] この研究はStack Exchangeサイトのソフトウェア実践者による公正な議論を提供する。
私たちはまた、ソフトウェア実践者が最もよく話す公平さの側面を特定したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:02:47 GMT)
RSAM-Seg: A SAM-based Approach with Prior Knowledge Integration for
Remote Sensing Image Semantic Segmentation [10.4] Segment Anything Model (SAM)は、イメージセグメンテーションタスクのための普遍的な事前トレーニングモデルを提供する。
本稿では,セマンティックを用いたリモートセンシングSAM(RSAM-Seg)を提案する。
SAMのエンコーダ部分のマルチヘッドアテンションブロックにおいて,アダプタスケール(Adapter-Scale)が提案されている。
クラウド検出、フィールド監視、ビル検出、道路マッピングタスクを含む4つの異なるリモートセンシングシナリオで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:55:46 GMT)
Dual Operating Modes of In-Context Learning [10.2] In-context Learning (ICL)は、タスク学習とタスク検索という2つの操作モードを示す。
最近の理論的研究は、ICLを解析するための様々な数学的モデルについて研究している。
本稿では,ICLの二重動作モードを同時に説明できる確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:06:10 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） (Thu, 29 Feb 2024 10:53:40 GMT)
On Robustness and Generalization of ML-Based Congestion Predictors to
Valid and Imperceptible Perturbations [10.0] 最近の研究は、ニューラルネットワークが入力の小さな、慎重に選択された摂動に対して一般的に脆弱であることを示した。
現状のCNNとGNNをベースとした渋滞モデルでは、知覚不能な摂動に対する脆さが示される。
我々の研究は、CADエンジニアがEDAフローにニューラルネットワークベースのメカニズムを統合する際に注意すべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:11:47 GMT)
FlexLLM: A System for Co-Serving Large Language Model Inference and
Parameter-Efficient Finetuning [10.0] 既存のシステムは、推論とPEFTの微調整要求の混在を含むワークロードを処理できない。
同じイテレーションで推論およびパラメータ効率の良い微調整要求を処理できる最初のシステムであるFlexLLMを紹介します。
既存のシステムと比較して、FlexLLMの共サービスアプローチは、アクティベーションGPUメモリのオーバーヘッドを最大8倍、エンドツーエンドGPUメモリの要求を最大36%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:33:08 GMT)
Quantum coherence and entanglement under the influence of decoherence [9.7] 本稿では,量子コヒーレンス(REQC)の相対エントロピーの動的特性について検討する。
その結果, コンカレンスとは対照的にREQCの広範に普及し, 強靭性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:32:30 GMT)
Nano-Electromagnetic Super-dephasing in Collective Atom-Atom
Interactions [9.7] 損失物質界面近傍のフォトニック環境において,ナノ・EMスーパーデフォーカス現象を導入する。
我々は, 磁性体, 金属, 超伝導体近傍のナノ・EM超脱落挙動の普遍性を明らかにする。
我々は、スケーラブルな量子システムのための興味深いフロンティアを開くために、スーパーデフォーカスを実験的に分離し、制御する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:55:59 GMT)
Analyzing and Reducing Catastrophic Forgetting in Parameter Efficient
Tuning [9.4] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において顕著な性能を示す。
LLMは、複雑で多様なドメイン固有の下流タスクを継続的に微調整する。
可塑性学習とメモリ安定性のトレードオフを維持する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:27:45 GMT)
A Model-Based Approach for Improving Reinforcement Learning Efficiency
Leveraging Expert Observations [9.2] 本稿では,拡張損失関数における各成分の重みを自動的に調整するアルゴリズムを提案する。
様々な連続制御タスクの実験は、提案アルゴリズムが様々なベンチマークより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:53:02 GMT)
ADMap: Anti-disturbance framework for reconstructing online vectorized
HD map [9.2] 本稿では, 反ゆらぎマップ再構築フレームワーク (ADMap) を提案する。
点次ジッタを緩和するため、このフレームワークは、マルチスケール知覚ネック、インスタンスインタラクティブアテンション(IIA)、ベクトル方向差損失(VDDL)の3つのモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:58:07 GMT)
LoLiSRFlow: Joint Single Image Low-light Enhancement and
Super-resolution via Cross-scale Transformer-based Conditional Flow [8.9] ローライト強化(LLE)とスーパーレゾリューション(SR)に固有の劣化機構を検討するため,LoLiSRFLowと呼ばれる正規化フローネットワークを提案する。
LoLiSRFLowは、高解像度で露呈された画像に対する様々な実現可能な解に対する条件付き確率分布を学習する。
また,7100個の低分解能暗黒/高分解能のシャープペアを含むDFSR-LLEという,現実的な低分解能劣化をモデル化した合成データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:40:43 GMT)
Intelligent Monitoring Framework for Cloud Services: A Data-Driven Approach [8.9] 監視のギャップは、インシデント検出の遅延と、顧客の重大なネガティブな影響につながる可能性がある。
開発者は部族的知識と、主に試行錯誤に基づくプロセスを使ってモニターを作成する。
サービスプロパティに基づいたクラウドサービスの監視を推奨するインテリジェントな監視フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:40:32 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） (Thu, 29 Feb 2024 13:30:59 GMT)
Variable-Rate Learned Image Compression with Multi-Objective
Optimization and Quantization-Reconstruction Offsets [8.7] 本論文は,すべての潜伏テンソル要素の均一な量子化を行うために,単一量子化ステップサイズを変化させる従来のアプローチに従う。
可変レート圧縮性能を改善するために3つの改良が提案されている。
得られた可変レート圧縮結果から,複数のモデルのトレーニングと比較すると,圧縮性能の低下は無視できるか最小かのどちらかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:45:02 GMT)
Vaccine: Perturbation-aware Alignment for Large Language Model [8.6] ユーザがアップロードした有害なデータのいくつかは、微調整を簡単に騙してアライメントが壊れたモデルを生成することができる。
本稿では,ユーザが微調整を行う際のセキュリティリスクを軽減するために,摂動を考慮したアライメント手法であるVaccineを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:15:13 GMT)
Improving Group Connectivity for Generalization of Federated Deep
Learning [8.6] フェデレートラーニング(FL)では、複数のクライアントが反復的なローカル更新とモデル融合を通じてグローバルモデルを協調的にトレーニングする。
本稿では,基本的な接続性の観点からFLの一般化を研究・改善する。
我々はFedGuCciとFedGuCci+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:27:01 GMT)
Edge-aware Hard Clustering Graph Pooling for Brain Imaging [8.4] 本稿では,エッジ対応のハードクラスタリンググラフプール(EHCPool)を提案する。
EHCPoolは、データ駆動の観点から異なるタイプの機能不全脳ネットワークを探索する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:17:16 GMT)
PlanGPT: Enhancing Urban Planning with Tailored Language Model and
Efficient Retrieval [8.3] 汎用的な大規模言語モデルは、しばしばプランナーのニーズを満たすのに苦労する。
PlanGPTは、都市と空間計画に適した最初の大規模言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:41:20 GMT)
Dose Prediction Driven Radiotherapy Paramters Regression via Intra- and
Inter-Relation Modeling [8.3] 線量マップ予測段階と放射線治療パラメータ回帰段階を含む放射線治療パラメータを直接回帰する新しい2段階フレームワークを提案する。
ステージ1では、トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせて、豊かなグローバルおよびローカル情報で現実的な線量マップを予測する。
ステージ2では、イントラ・リレーショナル・モデリング(Intra-RM)モジュールとインター・リレーショナル・モデリング(Inter-RM)モジュール(Inter-RM)モジュールの2つの精巧なモジュールが、正確なパラメータ回帰のために臓器特異的および臓器共有の特徴を利用するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:57:35 GMT)
Improved Online Learning Algorithms for CTR Prediction in Ad Auctions [8.3] 広告オークションにおける収益のオンライン学習問題について検討する。
広告主の戦略的行動の2つのモデルに焦点を当てる。
我々は,高信頼度境界に基づくオンラインメカニズムを開発し,O(sqrtT)$後悔の度合いを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:10:26 GMT)
Query-OPT: Optimizing Inference of Large Language Models via Multi-Query
Instructions in Meeting Summarization [8.2] 我々は,同一の入力コンテキストに対するクエリをひとつのプロンプトで組み合わせて,繰り返し呼び出しを最小限に抑える方法が,要約に有効かどうかを検討する。
ほとんどのLLMはマルチクエリの命令に応答する傾向にあるが、そのほとんど全てが要求された出力形式で応答を適切に生成できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:00:47 GMT)
Multi-label Node Classification On Graph-Structured Data [7.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)では、グラフ上のノード分類タスクの最先端の改善が示されている。
それぞれのノードが複数のラベルを持つことができる、より一般的で現実的なシナリオは、これまでほとんど注目されなかった。
実世界の3つの生物データセットを収集・リリースし、マルチラベルグラフ生成器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:23:45 GMT)
Leveraging AI Predicted and Expert Revised Annotations in Interactive
Segmentation: Continual Tuning or Full Training? [7.7] 人間の専門家はAIによって予測されるアノテーションを改訂し、その結果、AIはこれらの改訂されたアノテーションから学習することで予測を改善する。
破滅的な忘れのリスク--AIは、専門家の改訂されたクラスを使用して再訓練された場合にのみ、以前に学んだクラスを忘れる傾向があります。
本稿では,ネットワーク設計とデータ再利用という2つの視点からこの問題に対処する継続的チューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:22:12 GMT)
Inference via robust optimal transportation: theory and methods [7.7] 最適輸送理論と関連する$p$-Wasserstein距離は統計学や機械学習に広く応用されている。
彼らの人気にもかかわらず、これらのツールに基づく推論にはいくつかの問題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:20:56 GMT)
Adaptive Testing Environment Generation for Connected and Automated
Vehicles with Dense Reinforcement Learning [7.7] 複数のサロゲートモデルを組み込んだアダプティブテスト環境を構築する。
そこで本研究では,高効率な高密度強化学習手法を提案し,新しい適応政策を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:42:33 GMT)
Harnessing Coding Theory for Reliable Network Quantum Communication [7.5] 我々は、リピータに基づく量子ネットワークをレビューし、符号化理論とフォールトトレラント量子演算の役割を強調した。
我々は,ベル測定のフォールトトレラント実装により,普遍的な量子ゲートを必要とすることなく,信頼性の高い量子通信が可能であることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:32:08 GMT)
Deep Learning for 3D Human Pose Estimation and Mesh Recovery: A Survey [7.3] 本稿では過去5年間の3次元ポーズ推定のためのディープラーニング手法の進歩を概観する。
我々の知る限りでは、この調査は人間の3次元ポーズ推定のためのディープラーニング手法を包括的にカバーした最初のものであることは間違いない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:30:39 GMT)
MS-RNN: A Flexible Multi-Scale Framework for Spatiotemporal Predictive
Learning [7.3] 予測学習のための最近のRNNモデルを強化するために,Multi-Scale RNN (MS-RNN) という汎用フレームワークを提案する。
我々はMS-RNNフレームワークを理論解析と徹底的な実験により検証する。
その結果、我々のフレームワークを組み込んだRNNモデルは、メモリコストが大幅に削減されるが、以前よりも性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:21:27 GMT)
Discovering Symmetry Group Structures via Implicit Orthogonality Bias [7.3] データ内の対称性グループ構造を自律的に発見するための新しいアプローチであるHyperCubeネットワークを導入する。
HyperCubeは、部分的に観測されたデータからジェネラルグループ操作を効率的に学習する。
結果から,本手法はデータ内の固有対称性を活用可能な,新たな学習モデルのクラスを解き放つことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:23:22 GMT)
Surgical Tattoos in Infrared: A Dataset for Quantifying Tissue Tracking
and Mapping [7.3] Infraredデータセットの手術用タトゥーは、in-vivoとex-vivoの両方のシーンで数百のステレオビデオクリップで構成されている。
3000以上のラベル付きポイントを持つSTIRは、トラッキングとマッピングの方法の定量化と、よりよい分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:57:17 GMT)
Probing the Information Encoded in Neural-based Acoustic Models of
Automatic Speech Recognition Systems [7.2] 本稿では,自動音声認識音響モデル(AM)における情報の位置と位置を決定することを目的とする。
話者検証,音響環境分類,性別分類,テンポ歪検出システム,音声感情・感情識別について実験を行った。
分析の結果、ニューラルベースAMは驚くほど音素認識と無関係に思える異種情報を持っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:43:53 GMT)
Hint of Thought prompting: an explainable and zero-shot approach to
reasoning tasks with LLMs [7.1] 本稿では、説明可能性とゼロショットの一般化を促進させる新しい思考ヒント(HoT)を提案する。
我々のHoTプロンプトは、既存のゼロショットCoTと比較してゼロショット推論タスクに大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:47:27 GMT)
Practical and Rich User Digitization [7.0] ユーザのデジタル化により、コンピュータはユーザーの行動、ポーズ、ルーチン、行動などを深く理解することができる。
今日の消費者向けデバイスは、歩数、心拍数、ランニングやサイクリングのような少数の人間の活動など、ユーザの粗いデジタル表現を提供する。
私の研究は、このトレンドを打破し、ユーザーデジタル化の忠実さを高めて、新しい強力なコンピューティング体験を作り出すセンサーシステムを開発することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:09:27 GMT)
Towards Modeling Learner Performance with Large Language Models [7.0] 本稿では,LLMのパターン認識とシーケンスモデリング機能が,知識追跡の領域にまで拡張できるかどうかを検討する。
ゼロショットプロンプト(ゼロショットプロンプト)とモデル微調整(モデル微調整)の2つの手法と,既存のLLM以外の知識追跡手法を比較した。
LLMベースのアプローチは最先端のパフォーマンスを達成しないが、微調整のLLMは素早いベースラインモデルの性能を上回り、標準的なベイズ的知識追跡手法と同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:06:34 GMT)
PopALM: Popularity-Aligned Language Models for Social Media Trendy
Response Prediction [7.0] 本研究では,ソーシャルメディアイベントに対するトップライクなユーザ応答を自動的に生成するためのトレンド応答予測について検討する。
PopALM(Popularity-Aligned Language Models)を提案する。
実験では,トレンド応答予測のための大規模Weiboデータセットを構築し,その結果から,PopALMが高度な言語モデルの性能向上に役立つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:28:04 GMT)
IMG2IMU: Translating Knowledge from Large-Scale Images to IMU Sensing
Applications [6.9] IMG2IMUは、大規模画像から多様なIMUセンシングタスクに事前訓練された表現を適応させる。
我々は,センサデータを視覚的に解釈可能なスペクトログラムに変換し,視覚から得られる知識を活用する。
IMG2IMUは、センサーデータに基づいて事前訓練されたベースラインを平均9.6%p F1スコアで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:20:59 GMT)
Prompting Explicit and Implicit Knowledge for Multi-hop Question
Answering Based on Human Reading Process [6.9] textbfPrompting textbfExplicitと textbfImplicitナレッジフレームワークを導入する。
我々は、入力文を明示的な知識とみなし、それらを統一的な素早い推論を通して暗黙的な知識を引き出す。
我々のモデルは、暗黙の知識の形式であるプロンプトによる型固有の推論を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:56:36 GMT)
Feature boosting with efficient attention for scene parsing [6.8] 本稿では,複数レベルの特徴抽出からコンテキストを収集する特徴抽出ネットワークを提案する。
各レベルの表現に対する注意重みを計算し、最終クラスラベルを生成する。
提案したモデルは、ADE20KとCityscapesのデータセットの両方において、最先端のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:22:21 GMT)
EyeGPT: Ophthalmic Assistant with Large Language Models [6.7] 一般世界の知識で訓練された大規模言語モデル(LLM)は、専門家レベルで医療関連タスクに取り組む能力を持っていないかもしれない。
本稿では、ロールプレイング、ファインタニング、検索強化生成を含む3つの最適化戦略を用いて、眼科に特化して設計された特殊なLCMであるEyeGPTを紹介する。
異なるEyeGPT変異体の性能を評価することにより、人間の眼科医に対する理解可能性、信頼性、共感のレベルに匹敵する、最も効果的なものを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:35:41 GMT)
CoMeT: Count-Min-Sketch-based Row Tracking to Mitigate RowHammer at Low Cost [6.7] CoMeTはRowHammerビットフリップを低面積、性能、エネルギーコストで防止する。
CoMeTは低コストでスケーラブルなハッシュベースのカウンタを使用してDRAM行のアクティベーションを追跡する。
CoMeTは、パフォーマンス、エネルギ、および領域オーバーヘッドの間の良いトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:21:29 GMT)
Always be Pre-Training: Representation Learning for Network Intrusion Detection with GNNs [6.6] グラフニューラルネットワークに基づくネットワーク侵入検知システムは、最近、ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実証した。
これらの手法は、データ前処理のターゲットエンコーディングに依存しており、アノテートされたラベルを必要とするため、広く採用されることが制限される。
本稿では,ラベル依存度制限を克服するために,文脈内事前学習とカテゴリ的特徴に対する高密度表現の利用を含むソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:40:07 GMT)
On the Decision-Making Abilities in Role-Playing using Large Language
Models [6.6] 大型言語モデル(LLM)はロールプレイングタスクにますます活用されている。
本稿では,LLMのポストロールプレイングにおける意思決定能力の評価に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:22:23 GMT)
Entanglement-enabled advantage for learning a bosonic random
displacement channel [6.5] 量子絡み合いは、ボソニック連続変数系の学習特性において指数関数的に有利であることを示す。
簡単な絡み合わせ支援スキームは、十分な量のスクイーズを条件に、$n$に依存しないサンプル数だけを必要とする。
本研究は, 連続変数システム学習における絡み合いの役割を照らし, 証明可能な絡み合いを生かした実験的な実証を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:30:39 GMT)
Towards Explaining Deep Neural Network Compression Through a
Probabilistic Latent Space [6.5] 本稿では, DNN重みの確率的潜在空間を活用する理論的枠組みを提案し, ネットワーク空間の最適性を説明する。
ネットワーク内のレイヤのAP3/AP2特性と性能との間には関係があることを実証する。
我々は,圧縮ネットワークの学習過程を説明する理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:13:12 GMT)
Enhancing the "Immunity" of Mixture-of-Experts Networks for Adversarial
Defense [6.4] 近年の研究では、敵対的な例に対するディープニューラルネットワーク(DNN)の脆弱性が明らかにされている。
そこで我々は,Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを改良した新たな敵防御手法 "Immunity" を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:27:38 GMT)
Training Generative Image Super-Resolution Models by Wavelet-Domain
Losses Enables Better Control of Artifacts [6.4] 本稿では,実際のHFの詳細とアーティファクトのキャラクタリゼーションを,GANベースSRモデルのトレーニングによりよりよく学習できることを示す。
我々は、RGB画像ではなく、HFウェーブレットサブバンド上でのみ識別器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:45:00 GMT)
Error mitigated shadow estimation based on virtual distillation [6.4] シャドウ推定 (Shadow Estimation) は、未知の量子状態の多数の特性を、限られた一連の測定によって推定する手法である。
本稿では,短期量子デバイスにおける仮想蒸留に基づく誤差緩和型シャドウ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:31:18 GMT)
Prompting for Automatic Log Template Extraction [6.3] DivLogは、大規模言語モデル(LLM)の非コンテキスト学習(ICL)能力に基づく効果的なログ解析フレームワークである。
プロンプト内の例のセマンティクスをマイニングすることで、DivLogはトレーニング不要な方法でターゲットログテンプレートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:33:13 GMT)
Assessing Visually-Continuous Corruption Robustness of Neural Networks
Relative to Human Performance [6.3] ニューラルネットワーク(NN)は、ImageNet上の画像分類において、人間の精度を上回っている。
NNは画像の破損に対する堅牢性、すなわち腐敗の堅牢性に欠けることが多い。
本稿では,人間の知覚的品質に応じた広範囲かつ連続的な変化を評価するために,視覚的に連続的な汚職堅牢性(VCR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:00:27 GMT)
Best Arm Identification with Resource Constraints [6.2] 資源制約付きベストアーム識別(BAIwRC)問題について検討する。
エージェントは、各アームプルにリソースが消費されるリソース制約の下で、最適なアームを特定することを目的としている。
資源集約アルゴリズム(SH-RR)を設計・解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:17:54 GMT)
Influencing Bandits: Arm Selection for Preference Shaping [6.1] 我々は、人口の嗜好が観察された報奨によって補強される非定常的多武装バンディットを考える。
このアルゴリズムの目的は、所定の腕を好む人口の比率を最大化するために、人口嗜好を形作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:59:27 GMT)
Does resistance to style-transfer equal Global Shape Bias? Measuring
network sensitivity to global shape configuration [6.0] モデル全体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、主に局所的な詳細から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:53:39 GMT)
On the Convergence of Federated Learning Algorithms without Data
Similarity [6.0] 本稿では,データ類似性条件を必要とせずに,フェデレーション学習アルゴリズムの収束を解析するための新しい枠組みを提案する。
我々は,3つの広く使用されているステップサイズスケジュール(固定,縮小,ステップデカイステップサイズ)の正確な表現を導出する。
その結果,収束速度と全体的な性能は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:20:19 GMT)
Distributed Momentum Methods Under Biased Gradient Estimations [6.0] 分散勾配法は、複数のノードに分散したデータを含む大規模な機械学習問題の解決において、注目を集めている。
しかし、多くの分散機械学習アプリケーションでは、偏りのない勾配推定値を得るのは難しい。
本稿では,偏差勾配推定の下での分散運動量法における非同相収束境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:03:03 GMT)
Probabilistic Lipschitzness and the Stable Rank for Comparing
Explanation Models [6.0] ニューラルネットワークのブラックボックスの性質に対処するために、機械学習内で説明可能性モデルが普及した。
確率論的リプシッツネスは、ニューラルネットワークの滑らかさがポストホックの説明の質と根本的に関連していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:25:23 GMT)
Accelerating materials discovery for polymer solar cells: Data-driven
insights enabled by natural language processing [5.9] 論文から高分子太陽電池特性データを抽出するために使用した自然言語処理パイプラインについて述べる。
提案手法は, 材料革新の15年間の加速に相当し, 発見時間を約75%短縮する可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:54:46 GMT)
Achieving quantized transport in Floquet topological insulators via
energy filters [5.9] 帯域幅の狭い「エネルギーフィルタ」が、Floquet側バンドを経由する光子アシスト輸送を抑えることで量子化を回復できることを示す。
狭帯域フィルタを導入する際に, 平衡フェルミ・ディラック形式に近づくことを解析的, 数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:39:20 GMT)
Watermark Stealing in Large Language Models [5.8] 本研究では,透かし付きLLMのAPIをほぼリバースエンジニアリングにクエリすることで,実用的なスプーフィング攻撃を可能にすることを示す。
私たちは、自動化されたWSアルゴリズムを初めて提案し、それを、現実的な環境でのスプーフィングとスクラブの最初の包括的な研究で使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:12:39 GMT)
Saturation and recurrence of quantum complexity in random local quantum
dynamics [5.8] 量子複雑性 (quantum complexity) とは、与えられた状態またはユニタリチャネルを作成するのに必要な基本演算数の最小値である。
Brown と Susskind は、カオス量子系の複雑性は、系のサイズが最大値で飽和し、二重指数時間で再帰するまでの間、線形に成長すると予想した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:32:54 GMT)
Real-time Traffic Object Detection for Autonomous Driving [5.8] 現代のコンピュータビジョン技術は、効率よりも精度を優先する傾向がある。
既存の物体検出器はリアルタイムには程遠い。
リアルタイム要件を取り入れた,より適切な代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:58:43 GMT)
SPriFed-OMP: A Differentially Private Federated Learning Algorithm for
Sparse Basis Recovery [5.7] 我々は,SPriFed-OMP と呼ばれるフェデレート学習環境のための,新たな微分プライベートスパースベースリカバリアルゴリズムを開発した。
SPriFed-OMPは、$n = O(sqrtp)$サンプルだけで線形モデルの真のスパース基底を効率的に回収することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:23:23 GMT)
Can LLMs Capture Human Preferences? [5.7] 本研究では,人間の調査回答をエミュレートし,好みを提示する上で,Large Language Models (LLMs) の生存可能性について検討する。
我々はLLMからの反応を様々な言語で比較し、それらを人間の反応と比較し、より小さく、より早く、より大きい、後の報酬の間の好みを探求する。
以上の結果より, GPT-3.5はヒトの意思決定者とは異なり, 早期の報酬に対するレキソグラフィな嗜好を示し, GPT-3.5はヒトよりも忍耐力が低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:20:04 GMT)
Parkinson's Disease classification Using Contrastive Graph Cross-View
Learning with Multimodal Fusion of SPECT Images and Clinical Features [5.7] パーキンソン病(PD)は世界中の何百万もの人に影響を与え、運動に影響を与えている。
以前の研究では、ディープラーニングをPD予測に利用し、主に医療画像に焦点を当て、データの基盤となる多様体構造を無視した。
本研究では,画像特徴と非画像特徴の両方を包含するマルチモーダルアプローチを提案し,PD分類にコントラッシブなクロスビューグラフ融合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:21:07 GMT)
Synthesizing Tight Privacy and Accuracy Bounds via Weighted Model Counting [5.6] 2つの中核的な課題は、DPアルゴリズムの分布の表現的でコンパクトで効率的な符号化を見つけることである。
プライバシーと正確性に縛られた合成法を開発することで、最初の課題に対処する。
DPアルゴリズムに固有の対称性を活用するためのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:19:16 GMT)
Score dynamics: scaling molecular dynamics with picosecond timesteps via
conditional diffusion model [5.4] 分子動力学シミュレーションから大きな時間ステップを持つ加速進化演算子を学習するためのフレームワークであるスコアダイナミクス(SD)を提案する。
我々は10psの時間ステップで進化した現実的な分子系のグラフニューラルネットワークに基づくスコアダイナミクスモデルを構築した。
現在のSD実装は,本研究で研究したシステムに対して,MDよりも約2桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:57:56 GMT)
Enhancing Steganographic Text Extraction: Evaluating the Impact of NLP
Models on Accuracy and Semantic Coherence [5.3] 本研究では,画像ステガノグラフィー技術と自然言語処理(NLP)大モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。
このフレームワークは、エラー検出、修正、セマンティック一貫性分析などのNLP大規模モデルの高度な機能を統合する。
実験の結果,LSB-NLPハイブリッドフレームワークは,特に漢字処理において,ステガノグラフテキストの抽出精度の向上に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 04:53:06 GMT)
Analysis of the Two-Step Heterogeneous Transfer Learning for Laryngeal
Blood Vessel Classification: Issue and Improvement [5.3] 糖尿病網膜データセットの色眼写真を2段階の異種学習の中間領域として用いた。
実験の結果, 中間領域と対象領域の両方の画像が血管柄付き特性を共有しているにもかかわらず, 精度が劇的に低下していることが確認された。
本稿では,THTLの第2ステップにおいて,ResNet上でのステップワイズファインチューニング(SWFT)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:52:39 GMT)
Automated Efficient Estimation using Monte Carlo Efficient Influence
Functions [5.2] 本稿では,MC-EIF(TextitMonte Carlo Efficient Influence Function)を紹介する。
MC-EIFは効率的な影響関数を近似する完全自動化技術である。
我々は,MC-EIF が一貫したものであり,MC-EIF を用いた推定器が最適$sqrtN$収束率を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:19:46 GMT)
The Structure of Quantum Questions [5.2] 古典物理学において、1つの測定は原則として系の状態を明らかにすることができる。
量子論は物理系の多くの非等価な測定を可能にし、それぞれが状態に関する限られた情報しか提供しない。
有限個の結果を持つ質問として測定を概念化することにより、個人システムと複合システムの両方にこの構造を照明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:47:47 GMT)
VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for
Variational Quantum Algorithms [5.1] 可変量子アルゴリズム(VQA)は、今日のNISQデバイスの能力を超える高い精度を必要とする。
回路実行後のキュービット測定中に発生する測定誤差は、最もエラーを起こしやすい操作である。
VarSawは、VQAに対するJigSawアプローチの冗長性を識別することで、JigSawをアプリケーションに適した方法で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:12:42 GMT)
A Deep-Learning Technique to Locate Cryptographic Operations in
Side-Channel Traces [5.1] サイドチャネル攻撃は暗号プリミティブの実行から秘密情報を抽出することを可能にする。
本稿では,対象とする暗号処理の実行タイミングを推定する新たな深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:02:47 GMT)
LIR: A Lightweight Baseline for Image Restoration [4.9] 画像復元のための軽量ベースラインであるLIRを提案し,画像の効率的な再構成と劣化の除去を行う。
LIRは、現代のネットワークで無視される局所的および大域的残差接続に存在する劣化に対処する。
我々のLIRは,特定のタスクにおけるパラメータや計算量が少なく,最先端モデルに匹敵する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:56:08 GMT)
On Efficient Computation of DiRe Committees [4.9] ほぼ2つの大きさの任意のグループに分けられる候補者からなる委員会選挙を考えてみましょう。
多様性制約は、各グループから少なくとも1つの候補を選択することを規定する。
表現制約は、承認された候補の非無効なセットを持つ各集団から少なくとも1人の候補者を選択することを規定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:13:30 GMT)
Concurrent Learning of Policy and Unknown Safety Constraints in
Reinforcement Learning [4.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、過去数十年にわたって、幅広い領域で意思決定に革命をもたらした。
しかし、現実のシナリオにRLポリシーをデプロイすることは、安全性を確保する上で重要な課題である。
従来の安全RLアプローチは、事前に定義された安全制約を政策学習プロセスに組み込むことに重点を置いてきた。
本稿では,安全なRL制御ポリシを同時に学習し,その環境の未知の安全制約パラメータを同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:50:18 GMT)
Modern Code Reviews -- Survey of Literature and Practice [4.8] Modern Code Review (MCR)は、従来のコードインスペクションの軽量な代替品である。
研究コミュニティが実践者が重要と考えるテーマを目標にしているかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:29:20 GMT)
PE-MVCNet: Multi-view and Cross-modal Fusion Network for Pulmonary
Embolism Prediction [4.8] 肺塞栓症(PE)の早期発見は、患者の生存率を高めるために重要である。
PE-MVCNetとよばれる多モード核融合法を提案する。
提案モデルは既存の手法より優れており, 単一のデータモダリティを用いたモデルと比較して, マルチモーダル融合モデルの方が優れていることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:46:00 GMT)
Listening to the Noise: Blind Denoising with Gibbs Diffusion [4.7] 雑音分布の族に先立って信号のマッピングを訓練した条件拡散モデルからサンプリングステップを交互に行うギブスアルゴリズムを開発した。
我々の理論的分析は潜在的な落とし穴を強調し、診断利用をガイドし、ギブス定常分布の誤差を定量化する。
本研究では,1)未知の振幅とスペクトル指数を持つ有色雑音を含む自然画像の視覚的復調,2)宇宙論の問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:50:11 GMT)
Analysis of Kernel Mirror Prox for Measure Optimization [4.6] 我々は、MFNE(Mixed Functional Nash Equilibrium)と呼ばれる機能的サドル点最適化問題のクラスを統一したフレームワークで研究する。
我々は,サドル点最適化力学を相互作用するFisher-Rao-RKHS勾配流としてモデル化する。
このクラス MFNE 問題の無限次元設定において、KMP の統一収束解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:55:17 GMT)
On the effectiveness of Bayesian discrete feedback for quantum
information reclaiming [4.6] チャネル動作後の量子情報の再生を目的とした離散時間フィードバックについて検討する。
前者はクビットチャネルに何の利点も与えていないが、その優れた性能は高次元チャネルに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:13:57 GMT)
OpenMedLM: Prompt engineering can out-perform fine-tuning in medical
question-answering with open-source large language models [4.6] オープンソース(OS)モデルは、医療用LDMにとって重要な成長領域である。
医用ベンチマークでOS LLMに対してSOTA(State-of-the-art)パフォーマンスを提供するプロンプトプラットフォームであるOpenMedLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:19:39 GMT)
Tunable photon-photon correlations in waveguide QED systems with giant
atoms [4.5] 2つの巨大原子に結合した1次元導波路における2つの光子の散乱過程について検討した。
結合点間の累積位相シフトを調整することにより、これらの散乱光子の特性を効果的に操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:50:32 GMT)
A Protein Structure Prediction Approach Leveraging Transformer and CNN
Integration [4.5] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CCN)を用いた2次元融合深層ニューラルネットワークモデルDstruCCNと、単一配列タンパク質構造予測のための教師付きトランスフォーマー言語モデルを採用する。
両者のトレーニング特徴を組み合わせ、タンパク質トランスフォーマー結合部位マトリックスを予測し、エネルギー最小化を用いて三次元構造を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:24:20 GMT)
Experimental investigation of a multi-photon Heisenberg-limited
interferometric scheme: the effect of imperfections [4.5] N=3$光子パスを用いたアブ初期位相推定において、正確なハイゼンベルク極限(HL)を実現する方法を示す。
HLのSNLに対する優位性は、使用するリソースの数が増えるにつれて増大する。
その結果, HL位相推定における三重項状態の有用性は, 非常に小さな実験的不完全性により著しく低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:04:36 GMT)
Quantitative Assurance and Synthesis of Controllers from Activity
Diagrams [4.4] 確率的モデル検査は、定性的および定量的な性質を自動検証するために広く用いられている形式的検証手法である。
これにより、必要な知識を持っていない研究者やエンジニアにはアクセスできない。
本稿では,確率時間の新しいプロファイル,品質アノテーション,3つのマルコフモデルにおけるADの意味論的解釈,アクティビティ図からPRISM言語への変換ルールのセットなど,ADの総合的な検証フレームワークを提案する。
最も重要なことは、モデルをベースとした手法を用いて、完全自動検証のための変換アルゴリズムを開発し、QASCADと呼ばれるツールで実装したことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:40:39 GMT)
Typographic Attacks in Large Multimodal Models Can be Alleviated by More
Informative Prompts [4.4] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、驚くべき創発的能力を達成するために、事前訓練されたビジョン言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)に依存します。
破壊的なToVLMを示すTypographic Attackも、LMMのセキュリティ脆弱性として認定されている。
本研究では, まず, タイポグラフィーによるLMMの分散性について総合的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:31:56 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） (Thu, 29 Feb 2024 09:05:30 GMT)
Envisioning the Applications and Implications of Generative AI for News
Media [4.3] 本稿では,ニュースルームにおけるアルゴリズムによる意思決定支援システムと合成メディアの利用の増加について考察する。
我々は、ニュース制作に関わるタスクの分類から導き、生成モデルが記者を適切に支援できる場所について議論する。
我々のエッセイは、異なるタスクをサポートするために生成AIシステムを利用することを検討する実践者や研究者に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:40:25 GMT)
Trained Random Forests Completely Reveal your Dataset [4.3] ランダム森林のトレーニングに使用するデータセットを完全にあるいはほぼ完全に再構築できる最適化ベースの再構築攻撃を導入する。
本稿では, 最大目標条件下での復元問題を定式化する。
この問題はNPハードであり、制約プログラミングを用いて大規模に解決可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:05:59 GMT)
Recurrence Theorem for Open Quantum Systems [4.3] 非エルミート的(NH)記述による開量子系に対する再帰定理を提供する。
PT対称性と擬エルミート対称性は、NH開量子系における再帰性を保護する。
我々の定理をPT対称系に適用すると、なぜPT非破壊相で量子再帰が起こるのかが明らかになるが、PT-破壊相では失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:26:13 GMT)
Machine learning for modular multiplication [4.3] モジュラー乗算に対する機械学習アプローチについて検討する。
本稿では,モジュール型乗算における2つの機械学習手法について検討する。
この結果から,両手法の限定的な成功は,暗号系を基盤とするモジュラ乗算に関わるタスクの難しさを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:26:03 GMT)
MPAT: Building Robust Deep Neural Networks against Textual Adversarial
Attacks [4.2] 本稿では,敵対的攻撃に対する堅牢な深層ニューラルネットワーク構築のための悪質な摂動に基づく敵対的訓練法を提案する。
具体的には、悪意のある摂動を伴う敵例を生成するために、多段階の悪意のあるサンプル生成戦略を構築する。
本研究では, 目標達成のために, 目標達成のための新たな訓練目標関数を, 本来のタスクの性能を損なうことなく採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:49:18 GMT)
Team Formation amidst Conflicts [4.2] 本研究では、対立の中でチーム形成の問題を定式化する。
目的は、個人のタスク嗜好とそれらの間の対立を考慮して、与えられた能力を持つタスクに個人を割り当てることである。
依存するラウンドリングスキームを主要なツールボックスとして使用し、効率的な近似アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:15:13 GMT)
ROS-Causal: A ROS-based Causal Analysis Framework for Human-Robot
Interaction Applications [4.1] 本稿では,人間とロボットの空間的相互作用における因果発見の枠組みであるROS-Causalを紹介する。
ROSと統合されたアドホックシミュレータは、アプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:26:21 GMT)
CollaFuse: Navigating Limited Resources and Privacy in Collaborative
Generative AI [4.1] CollaFuseはスプリットラーニングにインスパイアされた新しいフレームワークだ。
共有サーバのトレーニングと推論を可能にし、クライアントの計算負担を軽減する。
エッジコンピューティングソリューションの設計、ヘルスケア研究、自動運転など、さまざまなアプリケーション分野に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:36:10 GMT)
High-Fidelity Detection on $^{171} \mathrm{Yb}^+$ Qubit via $^2D_{3/2}$
Shelving [3.9] 本稿では,2D_3/2$状態せん断法により捕捉されたイオン量子ビットの検出精度を高めるための効率的な手法を提案する。
我々は、99.88(2)%の忠実度を実験的に実現し、99.99%以上の忠実度を最先端のハードウェアを用いて予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:38:35 GMT)
Deep Reinforcement Learning: A Convex Optimization Approach [3.9] 本稿では,各エピソード毎に凸最適化を用いて,最適な$Q$関数の2層ニューラルネットワーク近似を求める。
安定な非線形系に対しては、アルゴリズムが収束し、トレーニングされたニューラルネットワークの収束パラメータを最適なニューラルネットワークパラメータに任意に近づけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:41:31 GMT)
FlatNAS: optimizing Flatness in Neural Architecture Search for
Out-of-Distribution Robustness [3.7] 本研究では、FlatNAS(Flat Neural Architecture Search)と呼ばれる新しいNASソリューションを提案する。
シャープネス・アウェア・ミニマライゼーション(SAM)を用いた1つのNN最適化と頑健さから重みへの摂動に基づく新しいメリット像の相互作用を探索する。
NAS設計モデルのOODロバスト性は、文献における一般的なベンチマークデータセットを用いて、入力データの破損に対するロバスト性に着目して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:33:14 GMT)
WWW: A Unified Framework for Explaining What, Where and Why of Neural
Networks by Interpretation of Neuron Concepts [3.7] 我々は、人間の理解可能な言葉でニューラルネットワーク決定の'What'、'where'、'why'を提供する新しいフレームワークWWWを提案する。
WWWは、適応的なコサイン類似性と閾値技術を用いて、概念発見のための適応的選択を利用する。
WWWは、グローバルな解釈からローカライズされた説明方法を導入し、"What"、"where"、"why"を説明する統一的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:51:51 GMT)
Principal Component Analysis as a Sanity Check for Bayesian
Phylolinguistic Reconstruction [3.7] ツリーモデルは、言語は共通の祖先の子孫であり、時間とともに修正されたと仮定する。
この仮定は接触やその他の要因によって異なる範囲で破ることができる。
本稿では,主成分分析によって生成された空間に再構成木を投影する,簡易な正当性チェックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:47:34 GMT)
Inverse Optimization for Routing Problems [3.6] Inverse Optimization (IO) を用いたルーティング問題における意思決定者の行動学習手法を提案する。
提案手法の柔軟性と実世界の可能性を示し,ルーティング問題における意思決定者の判断から学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:27:16 GMT)
Crafting Knowledge: Exploring the Creative Mechanisms of Chat-Based
Search Engines [3.6] 本研究の目的は,LLMを利用した検索エンジン,特にBing Chatが応答情報ソースを選択するメカニズムを解明することである。
Bing Chatは読みやすく、形式的に構造化されたコンテンツを好むだけでなく、より低いパープレキシティレベルを示す。
本調査では,RAG技術が引用するWebサイトと従来の検索エンジンの上位のWebサイトとの類似性を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:20:37 GMT)
Spatial Computing Opportunities in Biomedical Decision Support: The
Atlas-EHR Vision [3.6] 医療従事者が次世代のバイオメディカル意思決定支援を通じて患者の医療史を理解するために必要な時間を短縮する問題を考察する。
この制限を克服するために、患者の履歴(電子健康記録(EHR)など)の代替空間表現を構想する。
Google Mapsがグローバル、ナショナル、地域、ローカルのビューを可能にするように、Atlas-EHRは患者の解剖学と歴史の概要から始めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:29:10 GMT)
Derivative-enhanced Deep Operator Network [3.6] 本稿では, 予測精度を高め, 導関数のより正確な近似を行うために, 導関数強化深部演算ネットワーク(DE-DeepONet)を提案する。
我々は,De-DeepONetを3つの異なる方程式で検証し,その複雑性を増大させ,その効果をバニラのDeepONetと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:18:37 GMT)
CoT-BERT: Enhancing Unsupervised Sentence Representation through
Chain-of-Thought [3.4] 教師なし文表現学習は、入力文を複雑な意味情報に富んだ固定長ベクトルに変換することを目的としている。
本稿では,文表現の理解と要約という2段階のアプローチを提案する。
入力文に対するプロンプトの摂動効果を改善するため,既存のテンプレート復調手法を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:38:47 GMT)
Go Beyond Black-box Policies: Rethinking the Design of Learning Agent
for Interpretable and Verifiable HVAC Control [3.3] 熱力学モデルと過去のデータから抽出した決定木を用いてHVACコントローラを再設計することでボトルネックを克服する。
本手法は68.4%のエネルギーを節約し, 人間の快適度を14.8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:42:23 GMT)
Simultaneous vibrational resonance in the amplitude and phase
quadratures of an optical field based on Kerr nonlinearity [3.3] 振動共鳴 (VR) は、弱い信号に対するシステム応答を共鳴的に増強できる非線形現象である。
ここでは,Kerr非線形空洞における光学場の振幅と位相の2乗のVR現象について検討する。
最適なVR効果を達成するための変調信号の振幅と周波数の間には線形関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:00:20 GMT)
A Provably Accurate Randomized Sampling Algorithm for Logistic
Regression [3.3] 本稿では,ロジスティック回帰問題に対する単純なランダム化サンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
正確な近似は、観測総数よりもはるかに小さい試料で達成できることを示す。
概して、ロジスティック回帰における推定確率を効率的に近似するためにランダム化サンプリング手法を用いる可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:05:38 GMT)
Low Depth Virtual Distillation of Quantum Circuits by Deterministic
Circuit Decomposition [3.2] マルチキュービット期待値に対する低深さ回路分解を探索する。
提案手法は, 量子ビット数を持つ線形エンタングルゲートを付加するが, 余分な測定を必要とする。
ここでは,Bゲートを用いて,全ての期待値に対して低深さ分解を用いて保存した場合に,これが起こることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:43:50 GMT)
NeuraLUT: Hiding Neural Network Density in Boolean Synthesizable
Functions [3.2] Field-Programmable Gate Array (FPGA)アクセラレータは、レイテンシとリソースクリティカルなDeep Neural Network (DNN)推論タスクの処理に成功している。
本稿では、ニューロンの境界を緩和し、サブネットワーク全体を単一のLUTにマッピングすることを提案する。
提案手法は、既知の遅延クリティカルタスク、ジェットサブストラクチャタグ、古典的コンピュータビジョンタスク、MNISTを用いた桁分類で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:10:21 GMT)
LLMs in Political Science: Heralding a New Era of Visual Analysis [3.2] 画像分析は、政治科学界の比較的小さなグループに限られている。
本稿では,画像コンテンツ分析におけるジェミニの利用可能性の意識を高めることを目的とする。
ジェミニは、政治的科学者にとって画像分析において最も一般的かつ基本的な課題である物体検出を行うのに非常に正確であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:11:20 GMT)
Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning: A Review [3.2] 知識グラフ表現学習(KGRL)または知識グラフ埋め込み(KGE)は、知識構築と情報探索のためのAIアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本報告では, 各種陰性サンプリング法とそのKGRL成功への貢献について, 系統的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:26:20 GMT)
A Simple and Efficient Joint Measurement Strategy for Estimating
Fermionic Observables and Hamiltonians [3.1] 量子化学と相関するフェルミオン系に関係のあるフェルミオン可観測物とハミルトンを簡易に推定する手法を提案する。
提案手法は,N$モードフェルミオン系におけるマヨラナ作用素の任意の積のノイズバージョンを共同測定する手法の実装に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:04:34 GMT)
Relaxed bound on performance of quantum key repeaters and secure content
of generic private and independent bits [3.0] 量子鍵リピータレートに束縛された斬新な理論を定めている。
いわゆるキー関連状態の繰り返し鍵は、一方の蒸留可能な絡み合いの2倍を超える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:59:06 GMT)
FhGenie: A Custom, Confidentiality-preserving Chat AI for Corporate and
Scientific Use [2.9] 我々は、FhGenieと呼ばれるカスタマイズされたチャットAIを設計、開発しました。
リリース後数日で、何千人ものFraunhofer社員がこのサービスを使い始めた。
我々は、その生産的利用から学んだ課題、観察、および中核的な教訓について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:43:50 GMT)
Pointing out the Shortcomings of Relation Extraction Models with
Semantically Motivated Adversarials [2.8] 本稿では,エンティティの言及を置き換えることで,敵対的な例を生成するための意味論的動機付け戦略について述べる。
分析の結果,これらのモデルの性能は修正データセットで著しく低下していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:01:46 GMT)
BP-DeepONet: A new method for cuffless blood pressure estimation using
the physcis-informed DeepONet [2.8] 動脈血圧(ABP)波形は、心臓周期を通して連続的な血圧測定を提供する。
本研究では, ABP波形を予測するための物理情報を用いたDeepONetアプローチに基づく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） (Thu, 29 Feb 2024 06:11:21 GMT)
Parallel Algorithms for Exact Enumeration of Deep Neural Network
Activation Regions [2.8] フィードフォワードニューラルネットワークは、入力空間を一連の凸領域に分割することにより、入力から出力へのマッピングを構築する。
深部(および浅部)ニューラルネットワークにおける正確な列挙のための並列アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:48:39 GMT)
Speaker-Independent Dysarthria Severity Classification using
Self-Supervised Transformers and Multi-Task Learning [2.8] 本研究では, 生音声データから難聴度を自動的に評価するトランスフォーマーに基づく枠組みを提案する。
話者非依存型遅発性重度分類のための多タスク学習目標とコントラスト学習を組み込んだ,話者非依存型遅発性正規化(SALR)と呼ばれるフレームワークを開発した。
我々のモデルは従来の機械学習手法よりも優れた性能を示し、精度は70.48%$、F1スコアは59.23%$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:30:52 GMT)
Uniformly Decaying Subspaces for Error Mitigated Quantum Computation [2.7] リンドブラッドマスター方程式が支配する系において一様に崩壊する部分空間を得るための一般的な条件を示す。
このような部分空間に符号化されたダイナミクスの期待値は、ノイズフリー期待値の偏りのない推定値である。
このような部分空間は、ノイズの完全な知識を必要とせずに、崩壊率の1次変動を排除できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:25:19 GMT)
Inappropriate Pause Detection In Dysarthric Speech Using Large-Scale
Speech Recognition [2.7] 不適切な停止は重度評価や言語療法において重要な指標である。
変形性音声における不適切なポーズ検出のための大規模音声認識モデルを提案する。
本実験により, 変形性関節症音声における不適切なポーズを, ベースラインよりもよく検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:29:42 GMT)
CMISR: Circular Medical Image Super-Resolution [2.6] 本稿では,グローバルなフィードバックに基づくクローズドサイクルフレームワークである円形MISR(CMISR)を提案する。
CMISRには、モデルベースと学習ベースのアプローチを融合させるプラグアンドプレイ特性がある。
5つのCMISRアルゴリズムはそれぞれ、最先端のオープンループMISRアルゴリズムに基づいて提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:28:35 GMT)
Active propulsion noise shaping for multi-rotor aircraft localization [2.5] 既知の環境における自己雑音に基づくローカライゼーションのためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
学習時間変化ロータ位相変調と同時にトレーニングすることで,高精度でロバストなロータ位相変調を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:54:46 GMT)
BlockEcho: Retaining Long-Range Dependencies for Imputing Block-Wise
Missing Data [2.5] ブロックワイドなデータ不足は、実世界のデータ計算タスクにおいて重大な課題を生じさせる。
多くのSOTA行列補完法は、主に予測のために近隣の要素を過度に頼っているため、効果が低かった。
より包括的な解法として,新しい行列補完手法BlockEchoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:13:10 GMT)
A Study of Acquisition Functions for Medical Imaging Deep Active
Learning [2.5] データ不足の状況において,アクティブな学習がいかに効果的かを示す。
我々はISIC 2016データセットにおけるいくつかの選択基準(BALD, MeanSTD, MaxEntropy)を比較した。
その結果,メラノーマ検出には不確実性が有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:02:02 GMT)
Understanding Addition in Transformers [2.4] 本稿では,n桁整数加算のために訓練された1層トランスフォーマーモデルの深さ解析について述べる。
本モデルでは,タスクを並列な桁別ストリームに分割し,異なる桁位置の異なるアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:53:51 GMT)
Decompose-and-Compose: A Compositional Approach to Mitigating Spurious
Correlation [2.4] 画像の要素を組み合わせることで相関シフトを改善するために,分解分解(DaC)を提案する。
経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)で訓練されたモデルでは, 通常, 因果成分, あるいはラベルとの急激な相関性が高い成分のいずれかに高い関与が認められた。
トレーニング中に,グループラベルやスプリアスの特徴に関する情報を必要とせず,画像に介入してグループバランスを行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:24:24 GMT)
Exploring Linguistic Properties of Monolingual BERTs with Typological
Classification among Languages [2.4] 言語間の類型的類似性を利用して、それぞれのモノリンガルモデルがどのように構造情報を符号化するかを観察する。
統語型型的類似性は中層における重みの類似性と一致している。
意味論的に等価なテキストに対するドメイン適応は、重み行列間のこの類似性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:35:05 GMT)
Learning to Generalize towards Unseen Domains via a Content-Aware Style
Invariant Model for Disease Detection from Chest X-rays [2.3] 分布不一致による性能劣化は、インテリジェントイメージングにおける長年にわたる課題である。
近年の研究では、CNNはコンテンツよりもスタイルに偏っていることが示されている。
我々は、画像(SRM-IL)と特徴(SRM-FL)の両方において、新しいオンザフライスタイルのランダム化モジュールを使用し、リッチなスタイルの摂動特徴を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:18:00 GMT)
Towards Assessing Spread in Sets of Software Architecture Designs [2.2] 本稿では,建築的特徴を考慮し,選択肢の多様性を評価するスプレッドの品質指標を提案する。
文献から得られたデータセットにアーキテクチャ品質指標をどのように適用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:52:39 GMT)
Wisdom of the Silicon Crowd: LLM Ensemble Prediction Capabilities Match
Human Crowd Accuracy [2.2] 大規模言語モデル(LLM)は,ヒトの観衆予測トーナメントに匹敵する予測精度を達成可能であることを示す。
この結果から, LLMは, 簡易かつ実用的な予測集計手法により, 人の観衆予測トーナメントに匹敵する予測精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:27:59 GMT)
Attacks Against Mobility Prediction in 5G Networks [2.1] これらの予測の精度を損なう可能性のあるモビリティ攻撃が存在することを示す。
1万人規模の半現実的なシナリオでは、携帯端末を乗っ取る能力を備えた敵が、予測精度を75%から40%に大幅に低下させることを示した。
防御機構は特定の領域における攻撃と移動タイプに大きく依存するが,基本的KMeansクラスタリングは正反対のUEを識別するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:24:19 GMT)
Structural Resilience and Connectivity of the IPv6 Internet: An AS-level Topology Examination [2.1] データセットには17,232のASと10,000のIPv6プレフィックスが含まれている。
解析の結果,平均経路長約3ホップの相互接続ネットワークが明らかになった。
特にIPv6の採用が増加するにつれて、ネットワーク設計と戦略的計画にとって発見は不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:45:55 GMT)
Identification of important nodes in the information propagation network
based on the artificial intelligence method [2.1] 我々はDEMATEL(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory)とGSM(Global Structure Model)を組み合わせた新しい手法を提案する。
この方法は、社会、交通、通信システムなど、様々な複雑なネットワークに適用される。
我々の分析では、これらのネットワークの構造的ダイナミクスとレジリエンスを強調し、ノード接続とコミュニティ形成に関する洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:43:08 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Optimization and Learning [2.1] プライバシー保護に使用できる暗号、差分プライバシー、その他の技術について議論する。
プライバシと最適化の精度を同時に確保できる差分プライバシアルゴリズムをいくつか導入する。
これらのアルゴリズムの現実的有効性を確認するために、いくつかの機械学習問題に例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:18:05 GMT)
SegNet: A Segmented Deep Learning based Convolutional Neural Network Approach for Drones Wildfire Detection [2.1] 本研究は,無人航空機(UAV)/ドローンによる地球規模の山火事検出における処理時間と検出能力の向上という課題に対処するものである。
我々は,リアルタイムの山火事検出における処理速度と精度を大幅に向上させるため,特徴マップの削減に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:23:12 GMT)
Narrowband telecom band polarization-entangled photon source by
superposed monolithic cavities [2.1] 光ファイバの長距離伝送における周波数分散を回避するために、通信帯域内の偏光絡み源が好ましい。
本稿では, 単一縦モード光子対の重畳に基づく狭帯域, テレコムバンド, 偏光束光子対の生成について報告する。
空洞から生成された光子対は、偶然の一致比が20000、帯域幅が500MHz以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:14:16 GMT)
SAT, Gadgets, Max2XOR, and Quantum Annealers [2.0] SATをMax2XORに還元するガジェットをいくつか提示する。
SATインスタンスを量子アニールの初期構成に変換する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:18:45 GMT)
Thermodynamic Trade-Off Relations in Trace-Preserving Completely
Positive Maps and Its Observation on a Quantum Computer [2.0] 観測値と量子時間相関器の精度は熱力学的コストに強く制約されていることを示す。
本研究は,現在の量子技術における熱力学的トレードオフ関係の関連性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:55:29 GMT)
PlaceNav: Topological Navigation through Place Recognition [1.9] そこで我々はPlaceNavを紹介し、ロボットに依存しない部分をナビゲーション固有の汎用コンピュータビジョンコンポーネントに分割する。
トポロジカルナビゲーションパイプラインのサブゴール選択に視覚的位置認識を利用する。
実験の結果,提案手法は室内で76%,屋外ナビゲーションでは23%,計算効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:09:33 GMT)
GoalNet: Goal Areas Oriented Pedestrian Trajectory Prediction [1.9] 歩行者の目標領域に基づく新しい軌道予測ニューラルネットワークを提案する。
GoalNetは、従来の最先端のパフォーマンスをJAADで48.7%、PIEデータセットで40.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:53:19 GMT)
Verification of Neural Networks' Global Robustness [1.9] VHAGaRは、最小限の大域的ロバストな境界を求めるための任意の検証器である。
VHAGaRは、既存の大域的ロバスト性検証器よりも130.6倍高速であることを示す。
以上の結果から,VHAGaR 78.6倍の高速化が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:27:59 GMT)
Here comes the SU(N): multivariate quantum gates and gradients [1.8] 変分量子アルゴリズムは非可換最適化法を用いてパラメタライズド量子回路の最適パラメータを求める。
ここでは、特殊ユニタリ群 $mathrm(N) ゲートを完全にパラメータ化するゲートを提案する。
提案したゲートとその最適化がユニタリ群の量子極限を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:39:47 GMT)
WDM: 3D Wavelet Diffusion Models for High-Resolution Medical Image
Synthesis [1.8] 本研究はウェーブレット画像に拡散モデルを適用するウェーブレットベースの医用画像合成フレームワークであるWDMを提案する。
BraTS と LIDC-IDRI の非条件画像生成実験結果から,FID (State-of-the-art image fidelity) とMS-SSIM (Simified diversity) のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:11:05 GMT)
FusionVision: A comprehensive approach of 3D object reconstruction and
segmentation from RGB-D cameras using YOLO and fast segment anything [1.7] 本稿では,RGB-D画像におけるオブジェクトの堅牢な3次元セグメンテーションに適応した,徹底的なパイプラインであるFusionVisionを紹介する。
提案したFusionVisionパイプラインでは、RGBイメージ領域内のオブジェクトの識別にYOLOを使用している。
これらのコンポーネント間の相乗効果と3次元シーン理解への統合により、オブジェクトの検出とセグメンテーションの密接な融合が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:59:27 GMT)
Inherent Diverse Redundant Safety Mechanisms for AI-based Software
Elements in Automotive Applications [1.6] 本稿では,自律走行システムにおける人工知能(AI)アルゴリズムの役割と課題について考察する。
主な関心事は、AIモデルの初期のトレーニングデータを超えて一般化する能力(と必要性)に関連している。
本稿では、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける過信AIモデルに関連するリスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:18:04 GMT)
Experimental Test of Quantum Nonlocality from Contextuality [1.6] ベルの不等式は状態に依存しない文脈性集合によって破られる。
両部フォトニック系における軌道角運動量エンタングルメントを用いて非局所性を生成する新しい方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:31:41 GMT)
A compendium and evaluation of taxonomy quality attributes [1.6] 分類学は、特定のドメインに関する知識を簡潔に捉え、仲間の間で共通の理解を確立する。
ソフトウェアエンジニアリングにおけるこの重要な役割にもかかわらず、その品質はめったに評価されない。
本研究の目的は,実測値を提供する分類品質特性を同定し,定義することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:29:00 GMT)
Shared lightweight autonomous vehicles for urban food deliveries: A
simulation study [1.6] 我々は,軽量自律型フードデリバリー車両の艦隊性能を評価するエージェントベースモデルと環境影響研究を開発した。
結果は、従来の自動車による配送を、共有された軽量自動運転車に置き換える上で、環境的な利点があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:06:46 GMT)
Enhancing key rates of QKD protocol by Coincidence Detection [1.6] 理論上、量子鍵分布(QKD)は無条件のセキュリティを提供する。
しかし、その実践的な実装は、悪用可能な脆弱性に影響を受けやすい。
本研究は,弱いコヒーレントパルスを用いたQKD実装の制約に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:23:41 GMT)
Quantum Bayesian Inference with Renormalization for Gravitational Waves [1.6] 重力波干渉計で検出された小型のバイナリコレッセンスからパラメータの量子推論を行うために,ハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
LIGO観測所から二元ブラックホール(BBH)の融合をアルゴリズムをテストする最初のケースとして選択するが、その応用はより一般的なインスタンスに拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:22:16 GMT)
Human-AI Co-Creation of Worked Examples for Programming Classes [1.6] コード説明の開始バージョンを生成するJavaの動作例を作成するオーサリングシステムを導入する。
また,本手法を用いて作成した説明の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:22:01 GMT)
Automated grading workflows for providing personalized feedback to
open-ended data science assignments [1.5] 本稿では、一般的なグレーティングワークフローのステップについて議論し、自動グレーディングワークフローと呼ばれるアプローチでどのステップを自動化できるかを強調します。
新しいRパッケージである gradetools が、RStudio 内でこのアプローチを実装し、個別化されたフィードバックを提供しながら、効率的で一貫したグレーディングを容易にする方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:22:15 GMT)
Realization of High-Fidelity CZ Gate based on a Double-Transmon Coupler [1.5] Double-transmon coupler (DTC) は、抑制された残差相互作用と高速な高忠実な2ビットゲートの両方を同時に実現することを目的としている。
我々は、強化学習に基づく最先端の加工技術とモデルフリーパルス最適化プロセスを利用する。
DTC方式の性能は、超伝導量子プロセッサの競争力のあるビルディングブロックとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:34:08 GMT)
Prognostic Covariate Adjustment for Logistic Regression in Randomized
Controlled Trials [1.5] 本研究では, 確率的スコア調整により, 条件付オッズ比のウォルド試験のパワーを一定のサンプルサイズで向上させることができることを示す。
我々はg-computationを用いて、確率的スコア調整の範囲を、限界リスク差、相対リスク、確率比推定に基づいて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 06:53:16 GMT)
Towards Out-of-Distribution Detection for breast cancer classification
in Point-of-Care Ultrasound Imaging [1.5] 本研究では, ソフトマックス, エネルギースコア, ディープアンサンブルの3種類の方法を用いてOOD検出を行う。
その結果,エネルギスコア法はソフトマックス法よりも優れており,2つのデータセットで良好に動作することがわかった。
アンサンブル法は最も堅牢で、3つのデータセットすべてに対してOODサンプルを検出するのに最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:59:51 GMT)
Functional Benchmarks for Robust Evaluation of Reasoning Performance,
and the Reasoning Gap [1.4] 推論テストを解決するモデルは、機能的変異のスナップショットよりもパフォーマンスに差を示さなければならない。
実世界のタスクよりも優れた推論性能を持つモデルでは,ギャップの定量化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:48:18 GMT)
Applications of 0-1 Neural Networks in Prescription and Prediction [1.4] 医学的意思決定の鍵となる課題は、限られた観察データを持つ患者に対する治療方針の学習である。
混合整数計画法を用いて学習した浅部0-1ニューラルネットワークであるプリメンティブ・ネットワーク(PNN)を導入する。
PNNは、合成データ実験においても、また、後部高血圧症に対する治療薬の割り当てのケーススタディにおいても、既存の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:00:01 GMT)
An approach for performance requirements verification and test
environments generation [1.4] モデルに基づく性能試験の系統的なマッピングを行った。
自然言語ソフトウェア要件の仕様について検討し、どの要件が典型的に規定されているか、そしてどのようにパフォーマンス要件が規定されているかを理解する。
MBT技術はいずれもモデリングの大きな利点を支えなかったため,本手法は性能要件を検証し,テスト環境のジェネラティオンアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:59:26 GMT)
Case Studies of AI Policy Development in Africa [1.3] 人工知能(AI)は、アフリカ諸国の国家技術利用と戦略を評価する新しい方法を必要とする。
我々は、既存のグローバルな準備性評価は、AIの準備性におけるアフリカの国家の進歩を完全には捉えていないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:17:11 GMT)
An AI based Digital Score of Tumour-Immune Microenvironment Predicts
Benefit to Maintenance Immunotherapy in Advanced Oesophagogastric
Adenocarcinoma [1.3] 胃癌と食道癌(OG)は世界中でがん死亡の原因となっている。
近年, PDL1免疫チェックポイントインヒビター (ICI) と化学療法の併用が患者の生存率を向上させることが報告されている。
FOXP3を発現するT細胞は治療効果と生存率に大きな影響を及ぼすと考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:59:42 GMT)
RiNALMo: General-Purpose RNA Language Models Can Generalize Well on
Structure Prediction Tasks [1.2] リボ核酸言語モデル(RiNALMo)を導入し,RNAの隠されたコードを明らかにする。
RiNALMoは、これまでで最大のRNAモデルであり、600万ドルの非コーディングRNA配列で事前訓練された650ドルのパラメータを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:50:58 GMT)
Neural Additive Models for Location Scale and Shape: A Framework for
Interpretable Neural Regression Beyond the Mean [1.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なタスクで非常に効果的であることが証明されている。
この成功にもかかわらず、DNNの内部構造はしばしば透明ではない。
この解釈可能性の欠如は、本質的に解釈可能なニューラルネットワークの研究の増加につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:00:21 GMT)
On Target Detection by Quantum Radar (Preprint) [1.1] ノイズレーダと量子レーダは、送信信号のランダム性を利用して、レーダの隠蔽性を高め、相互干渉を低減する。
様々な量子レーダーの提案は有用な結果、特にステルスターゲットの検出に限られるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:58:40 GMT)
Physics Sensor Based Deep Learning Fall Detection System [0.9] 我々は,組込みセンサを用いたデータ受信装置を備えたTSFallDetectというシステムを構築した。
我々は、慣性およびフィルム圧力センサによって収集されたデータに基づいて、この降下動作予測問題に対処するために、シーケンシャルな深層学習手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:50:06 GMT)
Improving Legal Judgement Prediction in Romanian with Long Text Encoders [0.9] 我々は,LJP(Lawal Judgment Prediction)と呼ばれる訴訟の最終判決を予測するための専門的および一般モデルについて検討する。
本研究では,Transformerをベースとしたモデルのシーケンス長に拡張する手法に着目し,法的なコーパスに存在する長いドキュメントをよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:52:33 GMT)
Implications of Identity of AI: Creators, Creations, and Consequences [0.9] 人工知能(AI)の分野は急速に進歩しており、社会を変える大きな可能性を秘めている。
しかしそれは、多様性の欠如、STEM分野における長年の問題など、注目すべき課題に直面している。
本稿では,AI開発と展開におけるバイアス,不平等,倫理的考察を理解する手段として,AIとアイデンティティの交わりについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:07:30 GMT)
Quantum Hardware Roofline: Evaluating the Impact of Gate Expressivity on
Quantum Processor Design [0.8] 本稿では,NISQシステム間のハードウェア設計トレードオフについて検討し,アルゴリズムとハードウェア設計の選択をガイドする。
評価はアルゴリズムのワークロードとアルゴリズムの忠実度モデルによって駆動される。
ハードウェアプラットフォームにおけるアルゴリズムの適合性を評価する方法を提供することにより、量子コンピューティングにおけるハードウェア・ソフトウェア共同設計の重要性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:28:18 GMT)
Learning interacting fermionic Hamiltonians at the Heisenberg limit [0.8] ハイゼンベルク極限でフェルミオンハバードハミルトニアン類を学ぶアルゴリズムを提供する。
このプロトコルは一定量の状態準備と測定誤差に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:01:05 GMT)
Assessing the Extrapolation Capability of Template-Free Retrosynthesis
Models [0.8] 本研究では, 最先端のテンプレートフリーモデルの外挿能力を実験的に評価し, 広範囲なオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)反応を巧みに組み立てた。
その結果, テンプレートフリーモデルでは新しい規則による合成を予測できるが, OOD反応におけるトップ10の精度は著しく低調であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:48:17 GMT)
AlloyASG: Alloy Predicate Code Representation as a Compact Structurally
Balanced Graph [0.8] 我々はCSBASG(Compplex Structurely Balanced Abstract Semantic Graph)という新しいコード表現スキーマを導入する。
CSBASGは、ある意味的要素をグラフのノードとしてリストする複雑な重み付き有向グラフとしてコードを表す。
実験により,CSBASGは複雑な重み付きグラフに対する合金述語を1対1で対応させることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:41:09 GMT)
BPDec: Unveiling the Potential of Masked Language Modeling Decoder in
BERT pretraining [0.7] BERT (Bidirectional Representations from Transformers) は、自然言語処理の分野に革命をもたらした。
マスク付き言語モデリングデコーダの設計と研究は不十分である。
本稿では,拡張デコーダの設計とBPDec(BERT Pretraining Decoder)の導入について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:02:56 GMT)
Multi-Excitation Projective Simulation with a Many-Body Physics Inspired
Inductive Bias [0.7] ハイパーグラフ上の複数の粒子のランダムウォークをチェーンオブ思考とみなす一般化であるMulti-Excitation Project Simulationive (mePS)を導入する。
量子多体物理学で著しく成功した少数体相互作用モデルにインスパイアされた帰納バイアスは、我々の古典的なmePSフレームワークで定式化される。
インダクティブバイアスは指数関数から数値への複雑性を減らし、その指数は相互作用する粒子の数を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:22:28 GMT)
DeepGD: A Multi-Objective Black-Box Test Selection Approach for Deep
Neural Networks [0.6] DeepGDはディープニューラルネットワーク(DNN)のためのブラックボックス多目的テスト選択アプローチ
大規模なラベル付けされていないデータセットから高い障害を露呈するパワーでテスト入力の選択を優先順位付けすることで、ラベル付けのコストを低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:37:29 GMT)
Occlusion Aware Student Emotion Recognition based on Facial Action Unit
Detection [0.6] 本研究は,教室における生徒の感情のモニタリングに焦点をあてる。
感情認識モデルの性能に及ぼす異なる顔部位の影響を実験により評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:17:48 GMT)
High-purity single-photon generation based on cavity QED [0.6] キャビティ量子電磁力学(QED)に基づく高純度単一光子生成手法を提案する。
この構造は、原子崩壊による再励起過程の抑制を可能にする。
提案手法は,分散量子計算や量子通信の高精度化に寄与することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:02:38 GMT)
SourceP: Detecting Ponzi Schemes on Ethereum with Source Code [0.6] SourcePは、事前訓練されたモデルとデータフローを使用して、プラットフォーム上のスマートPonziスキームを検出する方法である。
まず、スマートコントラクトのソースコードをデータフローグラフに変換し、学習コード表現に基づく事前学習モデルを導入し、分類モデルを構築する。
実験の結果、SourcePは87.2%のリコールと90.7%のFスコアを達成し、スマートPonziスキームを検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:30:55 GMT)
Graph Convolutional Neural Networks for Automated Echocardiography View
Recognition: A Holistic Approach [0.6] グラフ畳み込みによる3D心筋メッシュの学習について、同様の手法を用いて、自然な画像から3Dメッシュを学習する。
我々は,3次元メッシュから合成US画像を生成する。
この手法は合成画像に優れた性能をもたらし、合成データにのみ訓練されているにもかかわらず、臨床画像に適用された場合の可能性を既に示していた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:45:24 GMT)
Quantum Backtracking in Qrisp Applied to Sudoku Problems [0.5] 任意のバックトラックインスタンスに対して量子ステップ演算子を実装するための詳細な命令を提供する。
深さnのバイナリバックトラックツリーの単一の制御ディフューザに対して、我々の実装では、たった6n+14$ CXゲートしか必要としない。
これは、この一般化のコンパイル可能な実装の最初の例であり、量子ソフトウェア工学における重要な、そしてエキサイティングな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:00:48 GMT)
PeLLE: Encoder-based language models for Brazilian Portuguese based on
open data [0.4] 本稿では,ブラジルポルトガル語のRoBERTaアーキテクチャに基づく大規模言語モデルのファミリーであるPeLLEについて紹介する。
既存の多言語およびPT-BRによる事前学習型トランスフォーマーベースLLMエンコーダに対するPeLLEモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:34:03 GMT)
Advancing Generative AI for Portuguese with Open Decoder Gerv\'asio PT* [0.4] 本稿では,ポルトガル語のニューラルデコーディングにおける新たな技術状態を設定する,完全にオープンなTransformerベースの命令調整デコーダモデルを提案する。
Gerv'asioのすべてのバージョンはオープンソースであり、研究用と商用用の両方のライセンスで無償で配布されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:19:13 GMT)
Investigating Gender Fairness in Machine Learning-driven Personalized
Care for Chronic Pain [0.4] 本研究では、機械学習アルゴリズムを用いたパーソナライズされた鎮痛勧告における性別の公平性について検討する。
コンテキストブレイディットフレームワークを活用して、パーソナライズされたレコメンデーションをLinUCBアルゴリズムを使用して、それぞれ10ドルのセッションで164ドルの患者とのインタラクションで構成されるデータセット上で定式化し、評価する。
その結果、アルゴリズムパラメータの調整は、痛みケア推奨の質に影響を及ぼすが、この影響は性によって一定であることが明らかとなった。
しかし、自己申告した痛み測定などの患者情報が欠如している場合、女性に対する鎮痛勧告の質は特に男性に劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:58:15 GMT)
Single and bi-layered 2-D acoustic soft tactile skin (AST2) [0.3] 本稿では,音響ソフト触覚(AST)皮膚の革新的で費用対効果の高い設計を提案する。
我々のアプローチは、音響信号の送信と受信に責任があるハードウェアコンポーネントを分離することである。
この新規設計の有効性を実証し, 接触正常力推定(MAE 0.8N), 2次元接触局所化(MAE 0.7mm), 接触面径推定(MAE 0.3mm)の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:23:01 GMT)
Future proofing network encryption technology (and securing critical
infrastructure data) with continuous-variable quantum key distribution [0.3] デンマークにおける量子セキュアデータ転送リンクの確立を実証する。
デモでは、QKDが安全でないチャネル上で伝搬するネットワークトラフィックを保護するための追加レイヤとして機能できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:58:46 GMT)
Imputation of missing values in multi-view data [0.3] 多視点学習のための既存の累積ペナル化ロジスティック回帰アルゴリズムに基づく新しい計算法を提案する。
シミュレーションデータセットにおいて,新しい計算法の性能と既存の計算アルゴリズムを比較した。
その結果,新しい計算法は計算コストをはるかに低く抑えながら,競争的な結果をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:21:33 GMT)
Neural Likelihood Surfaces for Spatial Processes with Computationally
Intensive or Intractable Likelihoods [0.2] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いて空間過程の確率関数を学習する。
本手法は信頼性の高い不確実性定量化法を用いて高速かつ正確なパラメータ推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:22:28 GMT)
Quantum circuits for toric code and X-cube fracton model [0.2] 本研究では,表面符号モデルの基底状態をシミュレートするためのクリフォードゲートのみからなる量子回路を提案する。
このアプローチは、$lceil 2L+2+log_2(d)+fracL2d rceil$ time stepsでトーリックコードの基底状態を生成する。
我々のアルゴリズムは、問題を純粋に幾何学的に再構成し、その拡張により、特定の3次元位相の基底状態に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:17:55 GMT)
A citizen science toolkit to collect human perceptions of urban
environments using open street view images [0.2] ストリートビューレベルの画像(SVI)は、研究(環境アセスメント、緑地識別、土地被覆分類など)に有用なデータソースである。
オープンなSVIデータセットは、Mapillaryのような制限の少ないソースから容易に利用できる。
オープンなSVIを自動ダウンロード、処理、収穫、フィルタリングする効率的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:58:13 GMT)
Quantum Quench Dynamics of Geometrically Frustrated Ising Models [0.2] 逆場における三角形反強磁性体とビレイン模型について検討する。
この結果は,コヒーレント量子力学をシミュレートする量子アニールの能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:39:14 GMT)
Seeing the Intangible: Survey of Image Classification into High-Level
and Abstract Categories [0.2] コンピュータビジョン(CV)の分野は、高レベルの視覚感覚タスクへとシフトしつつある。
本稿では,画像の自動分類における抽象概念(AC)に着目し,高レベルの視覚的理解に関する研究を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:18:45 GMT)
Value Prediction for Spatiotemporal Gait Data Using Deep Learning [0.2] 我々は、時系列時間歩行データの価値予測へのディープラーニングの適用を拡大する。
その結果,短距離予測は 0.060675 以下であり,長距離予測は 0.106365 以下であった。
提案したカスタマイズされたモデルでは,転倒予測,家庭内進捗監視,外骨格運動の支援,認証など,付加的なアプリケーションに対して,価値予測がオープンな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:30:13 GMT)
Dual-stage optimizer for systematic overestimation adjustment applied to
multi-objective genetic algorithms for biomarker selection [0.2] 特徴選択法を用いたバイオマーカー同定は,特徴数における予測能力とパシモニーのトレードオフを伴う多目的問題として扱うことができる。
提案するDOSA-MOは多目的最適化ラッパーアルゴリズムで,元の推定値,分散度,および解の特徴セットサイズが過大評価を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:40:34 GMT)
Stitching Gaps: Fusing Situated Perceptual Knowledge with Vision
Transformers for High-Level Image Classification [0.2] 我々は,交流画像分類の性能と解釈性を高めるために,文化的イメージの位置認識的知識を活用する。
このリソースは、ACでラベル付けされた14,000以上の文化画像から得られた知覚的セマンティクスをキャプチャする。
本稿では,KGE埋め込みの知覚的知識と深部視覚モデルの知覚的知覚的理解の相乗効果と相補性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:46:48 GMT)
Almost Public Quantum Coins [0.2] 量子コインスキーム(quantum coins scheme)は、伝統的な通貨コインスキームと同様に、すべての貨幣状態が互いに正確なコピーである。
量子マネースキームはプライベート、すなわち銀行だけがマネー状態や公開を検証できる。
本稿では、パブリックな量子コインスキームによく似たスキームに、任意のプライベートな量子コインスキームを持ち上げる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:46:45 GMT)
PaECTER: Patent-level Representation Learning using Citation-informed
Transformers [0.2] PaECTERは、特許に特有のオープンソースドキュメントレベルのエンコーダである。
我々は,特許文書の数値表現を生成するために,受験者による引用情報付き特許用BERTを微調整する。
PaECTERは、特許ドメインで使用されている現在の最先端モデルよりも類似性タスクが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:09:03 GMT)
The optimal placement of the head in the noun phrase. The case of
demonstrative, numeral, adjective and noun [0.2] 言語において好まれる順序によって、名詞は終わりの1つに置かれる傾向があることを示す。
我々はまた、アンチローカリティ効果の証拠も示している: 望ましい順序における構文依存は、偶然に予想されるよりも長い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:13:01 GMT)
SoK: Exploring the Potential of Large Language Models for Improving
Digital Forensic Investigation Efficiency [0.2] この研究は、デジタル法医学におけるLLMの採用は、適切な制約により、捜査効率を高め、トレーサビリティを改善し、法執行機関が直面している技術的および司法的障壁を軽減する可能性を秘めていると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:13:44 GMT)
GDCNet: Calibrationless geometric distortion correction of echo planar
imaging data using deep learning [0.1] この研究はGDCNetと呼ばれる新しいアプローチを実装し、T1重み付き解剖画像への非線形登録により幾何学的歪みマップを推定する。
GDCNetモデルは、予測データセットのTOPUPよりも14倍高速な処理速度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:42:33 GMT)
Feedback cooling a levitated nanoparticle's libration to below 100
phonons [0.1] 我々は,光浮遊ナノ粒子の3つのリブレーションモードをすべて効率的に検出する後方散乱方式を実装した。
平均フォノン数84に対応する1.3mKまでの3自由度を16mK以下にパラメトリックフィードバック冷却した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:19:58 GMT)
On the Scaling Laws of Geographical Representation in Language Models [0.1] 地理的知識は,小さなモデルであっても観測可能であること,モデルのサイズが大きくなるにつれて連続的に拡張可能であることを示す。
特に、より大規模な言語モデルでは、トレーニングデータに固有の地理的バイアスを緩和できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:04:11 GMT)
Spyx: A Library for Just-In-Time Compiled Optimization of Spiking Neural
Networks [0.1] Spiking Neural Networks(SNN)は、小さくて低消費電力なハードウェアフットプリントによるエネルギー効率の向上を提供する。
本稿では、JAXで設計された新しい軽量SNNシミュレーションおよび最適化ライブラリSpyxを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:46:44 GMT)
Zero absorption and large negative refractive index in a left-handed
four-level atomic media [0.1] 原子系は、大きな負の屈折率とともに、吸収がゼロの左利き性を示す。
原子系のゼロ吸収特性は、従来のレンズによる撮像で失われたエバネッセント波を増幅するために用いられる。
左利きの原子系で作られたスラブは、完璧なレンズを設計するのに理想的な候補かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:13:42 GMT)
Negative refraction without absorption via both coherent and incoherent
fields in a four-level left-handed atomic system [0.1] 本稿では, 高密度4レベル原子系を結合する非コヒーレントポンプ場と強コヒーレント磁場を用いて, 吸収を伴わない負の屈折にプローブを試みている。
過度のコヒーレント場強度は吸収を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:50:35 GMT)
Coupling a single spin to high-frequency motion [0.0] 高周波機械共振器は単一スピンに結合した場合に様々な可能性を開く。
新しいメカニズムは、スピン軌道カップリングに由来するこのカップリングを引き起こす。
その結果、スピンメカニカルなプラットフォームは非チャートな状態へと伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:52:53 GMT)
Work Sum Rule for Open Quantum Systems [0.0] オープン量子系の熱力学における重要な問題は、エントロピー、仕事、内部エネルギーなどの熱力学量をシステムと環境の間でどのように分配するかである。
エントロピーが非特異である唯一のパーティションはヒルベルト空間のパーティションに基づいており、システムと環境の結合を半分に、環境を半分に割り当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:07:19 GMT)
Unveiling Molecular Moieties through Hierarchical Graph Explainability [0.0] Graph Neural Networks(GNN)は、サイリコ仮想スクリーニングをサポートする強力なツールとして登場した。
本稿では,グラフ畳み込みアーキテクチャを用いて,高精度なマルチターゲットスクリーニングを実現するGNNを提案する。
また,原子,環,分子レベルでの情報を直接取得する階層的説明可能な人工知能(XAI)技術も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:05:32 GMT)
Universal quantum computation using quantum annealing with the
transverse-field Ising Hamiltonian [0.0] 逆場イジング・ハミルトニアンを用いた普遍量子計算の実践的実装法を提案する。
我々の提案はD-Waveデバイスと互換性があり、大規模ゲートベースの量子コンピュータの実現の可能性を広げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:47:29 GMT)
Unification of energy concepts in generalised phase space theories [0.0] 一般化確率論においてハミルトン力学を記述する方法について考察する。
我々は一般化エネルギー固有状態を最も純粋な定常状態として定義する。
これにより、量子および古典的ハミルトン力学に適用される一般化されたリウヴィル時間進化方程式が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:04:13 GMT)
Training-set-free two-stage deep learning for Spectroscopic data
de-noising [0.0] ノイズ除去は、スペクトル後処理手順における顕著なステップである。
従来の機械学習ベースの手法は高速だが、主に教師付き学習に基づいている。
教師なしのアルゴリズムは遅く、実際の実験的な測定で一般的に高価なトレーニングセットを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 03:31:41 GMT)
Topology-Based Reconstruction Prevention for Decentralised Learning [0.0] プライバシ保存の要約を数回行った結果,受動的に誠実だが正確な敵が,他のユーザのプライベートデータを推測できることが判明した。
本稿では,復興攻撃に対する最初のトポロジに基づく分散型防衛法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:36:14 GMT)
The influence of pinholes and weak-points in aluminium-oxide Josephson
junctions [0.0] ジョセフソン接合 (Josephson junctions) は、量子コンピューティングの超伝導量子ビットにおいて用いられる鍵成分である。
接合部のピンホールは、これらの不安定性への寄与の1つとして提案されている。
分子動力学を用いて3次元原子モデルを作成し,Al-AlOx-Alトンネル接合を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:24:56 GMT)
The Constitutions of Web3 [0.0] 25のコンスティチューションを分析し、多くの共通パターンを観察し、テンプレートとレコメンデーションのセットを提供する。
私たちのテンプレートとレコメンデーションが、主要なブロックチェーンの実際の立案プロセスでどのように使用されたか、というレポートで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:14:24 GMT)
Taking Second-life Batteries from Exhausted to Empowered using
Experiments, Data Analysis, and Health Estimation [0.0] 電力網蓄電における電気自動車(EV)電池の再利用は、環境問題に対処し、経済価値を高めるための有望な戦略として浮上している。
本研究は、グリッドストレージアプリケーションに配備された電池の健康モニタリングアルゴリズムの開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 05:17:36 GMT)
Survey in Characterization of Semantic Change [0.0] 言葉の意味を理解することは、異なる文化からの文章を解釈するのに不可欠である。
意味的変化は、計算言語学アルゴリズムの結果の品質に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:13:50 GMT)
Superposition with Delayed Unification [0.0] 飽和に基づく証明システムでは、統一は原子と見なされている。
また、ユニフィケーションを計算レベルに移動させ、統一アルゴリズムのステップを推論に変換することもできる。
一階重ね合わせは、統一規則を計算レベルに移す際にも完備であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:35:49 GMT)
Structural Stability Hypothesis of Dual Unitary Quantum Chaos [0.0] 十分なエネルギースケールのスペクトル相関は、ランダム行列理論によって説明される。
この特性の運命は、双対ユニタリから汎用量子回路に移行する際に考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:25:29 GMT)
Stripe and checkerboard patterns in a stack of driven
quasi-one-dimensional dipolar condensates [0.0] 準1次元均質双極性凝縮体を駆動したスタックにおける一過性チェッカーボードとストライプパターンについて検討した。
最低モードの性格は、隣接する凝縮体における相外および相内密度変調に対応する双極子の配向に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:59:57 GMT)
Spinal Osteophyte Detection via Robust Patch Extraction on minimally
annotated X-rays [0.0] 本稿では,脊髄X線による脊椎骨芽細胞自動検出への最初の取り組みについて述べる。
SegPatchと呼ばれる新しい自動パッチ抽出プロセスが、深層学習による脊椎の分節に基づいて提案されている。
最終的なパッチ分類精度は84.5%であり、ベースラインのタイリングベースのパッチ生成技術を9.5%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:32:25 GMT)
Solving Jigsaw Puzzles using Iterative Random Sampling: Parallels with
Development of Skill Mastery [0.0] 繰り返しランダムサンプリングはジグソーパズルを2つのフェーズで解き、ラグフェーズは変化が少なく、時間の大半を占め、成長フェーズは急速かつ差し迫ったパズルの完成を示す。
パズルの完成度を高め、熟練度を高める指標となる作品間のつながりの発達に重点が置かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:48:24 GMT)
Solucion exacta para un modelo simplificado de un sistema cuantico
abierto [0.0] 貯水池として機能する多数の発振器と相互作用する量子系のモデルが開発されている。
これらの発振器は、互いに結合していない基底状態にあり、系と貯水池の間の弱い結合の限界にある。
この研究の第一の目的は、これらの条件下でシステムの密度行列の正確な解を得ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:15:04 GMT)
Social Links vs. Language Barriers: Decoding the Global Spread of
Streaming Content [0.0] 我々は、Netflix、Spotify、YouTubeの3つの重要なストリーミングサービスの社会的側面を、各国のコンテンツの普及に重点を置いて検討する。
2年間のトレンドチャートデータセットを使用して、ストリーミングコンテンツは、ビデオ指向(Netflix)とオーディオ指向(Spotify)の2つのタイプに分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:31:54 GMT)
Single-electron states of phosphorus-atom arrays in silicon [0.0] シリコン中の2, 3, 4個のリン原子を持つアレイの単一電子エネルギーと波動関数構造を特徴付ける。
我々は波動関数の重なりを解析し、配列状態を作るためにハイブリダイズする単一ドーパント状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:50:30 GMT)
Shortcuts to adiabaticity: theoretical framework, relations between
different methods, and versatile approximations [0.0] 我々は,異なる方法の近道理論と断定性,再検討について,教育学的に紹介する。
断熱に対するショートカットの一手法である反断熱駆動の多用途近似を詳しく説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:33:55 GMT)
SeaTurtleID: A novel long-span dataset highlighting the importance of
timestamps in wildlife re-identification [0.0] 本稿では,野生で捕獲されたウミガメの写真を収めた最初の大規模長大データセットであるSeaTurtleIDを紹介する。
このデータセットは、1081年の衝突で12年以内に収集された400個の個人からなる7774枚の高解像度写真で構成されている。
データセットの12年間の長さは、タイムスタンプを備えた最長の野生動物データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:11:59 GMT)
SIFT-Aided Rectified 2D-DIC for Displacement and Strain Measurements in
Asphalt Concrete Testing [0.0] 正確な2次元DIC測定は、カメラの主軸が平面標本表面に対して垂直である場合にのみ達成できる。
本稿では,非垂直性による誤差を補正する簡易かつ信頼性の高い手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:46:48 GMT)
SERNet-Former: Semantic Segmentation by Efficient Residual Network with
Attention-Boosting Gates and Attention-Fusion Networks [0.0] 本研究では,一意に効率的な残差ネットワークであるEfficient-ResNetを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
アテンションブーティングゲート(AbG)とアテンションブーイングモジュール(AbM)は、グローバルコンテキストの出力の等価サイズで同変および特徴に基づく意味情報を融合することを目的として展開される。
我々のネットワークは、挑戦的なCamVidとCityscapesのデータセットでテストされており、提案手法により、残余ネットワークに対する大幅な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:20:12 GMT)
Robust Guidance for Unsupervised Data Selection: Capturing Perplexing
Named Entities for Domain-Specific Machine Translation [0.0] 機械翻訳モデルは、しばしば特殊領域内での文の正確な翻訳に失敗する。
教師なしの設定で最も効果的なデータを見つけることは、ラベリングコストを減らすための実践的な戦略となる。
我々は、新しい教師なしデータ選択手法、'Capturing Perplexing Named Entities'を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:38:28 GMT)
Robust Experimental Signatures of Phase Transitions in the Variational
Quantum Eigensolver [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は量子古典アルゴリズムの候補として広く考えられている。
本研究では、複数のIBMデバイスを用いて、複数の位相様領域を持つ有限サイズのスピンモデルを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:34:11 GMT)
Rahmani Sort: A Novel Variant of Insertion Sort Algorithm with O(nlogn) Complexity [0.0] 本稿では,2進探索機構の新たな手法を用いて,前述した左サブアレイへの次のキー項目のソート位置を探索するアルゴリズムを提案する。
その結果,従来の挿入ソートアルゴリズムやマージソートアルゴリズムよりも,新しいアルゴリズムの方が優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:38:57 GMT)
Quantum entanglement and Bell inequality violation at colliders [0.0] エンタングルメントは、標準モデルを超える新しい粒子や場を制限するための新しいツールとして提案されている。
このレビューでは、これらの開発を理解するのに必要な定義、ツール、基礎的な結果について紹介する。
我々は、量子ビット系と量子ビット系の両方、すなわちスピン1/半とスピン1粒子を含む最終状態の結果に関する詳細な議論を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:25:26 GMT)
Quantum Readiness in Healthcare and Public Health: Building a Quantum
Literate Workforce [0.0] 量子コンピューティング、暗号、センシングを含む量子技術は、材料科学から薬物発見まで幅広い分野に革命をもたらす。
公衆衛生への影響はほとんど見過ごされ、認識と準備の重大なギャップが浮き彫りになっている。
疫学と健康情報学への量子原理の適用は、病気の監視、予測、モデリング、健康データの分析を根本的に変える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:55:56 GMT)
Quantum Covariance Scalar Products and Efficient Estimation of Max-Ent
Projections [0.0] 最大エントロピー原理(Max-Ent)は統計力学や量子情報理論において貴重な道具である。
測定可能な量に関連付けられたパラメータの縮小セットを利用して、システムの状態を推定する方法を提供する。
量子多体系のシミュレーションにMax-Entプロジェクションを用いる場合の計算コストは大きな欠点である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:27:39 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） (Thu, 29 Feb 2024 14:37:23 GMT)
ProtoP-OD: Explainable Object Detection with Prototypical Parts [0.0] 本稿では、原型的局所特徴を構築し、オブジェクト検出に使用するトランスフォーマーの検出拡張を提案する。
提案した拡張は、プロトタイプアクティベーションの離散化表現を演算するボトルネックモジュール、プロトタイプネックで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:25:15 GMT)
Prompting ChatGPT for Translation: A Comparative Analysis of Translation
Brief and Persona Prompts [0.0] 本稿では,ChatGPTにおける翻訳作業の素早い設計に,翻訳の簡潔さの概念ツールと翻訳者および著者のペルソナを組み込むことの有効性について論じる。
また, 翻訳作業において, 人から人へのコミュニケーションを促進するために構築的な要素があるものの, ChatGPTの翻訳品質の向上には有効性が限られていることが示唆された。
このことは、人間のマシンインタラクションを含むこの新たなワークフローにおいて、人間から人間のコミュニケーションパラダイムに根ざした、現在の概念的なツールセットをどのように開発するか、より爆発的な研究の必要性を暗示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:05:38 GMT)
Privacy Management and Interface Design for a Smart House [0.0] 本研究は,スマートハウスの制御におけるセキュリティとインターフェース設計の役割を強調した。
この研究は、どんな人でも簡単にデータや活動を管理することができるインターフェイスを提供することの重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:26:41 GMT)
Prejudice and Caprice: A Statistical Framework for Measuring Social
Discrimination in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)における識別を包括的に計測するPCF(Prejudice-Caprice Framework)を提案する。
我々は,LLMの集合的文脈的識別リスクを,LLMの持続的偏見から生じる偏見リスクと,それらの世代的矛盾から生じるキャプライスリスクに数学的に分解する。
識別測定の枠組みを12の共通LLMに適用し,興味深い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:50:10 GMT)
Physics-informed generative model for drug-like molecule conformers [0.0] 共振器生成のための拡散型生成モデルを提案する。
我々のモデルは結合構造の再現に焦点をあてており、古典的な力場において伝統的に見られる関連する用語から構築されている。
ディープラーニングは、トレーニングセットから原子タイピングと幾何学的パラメータを推測するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:11:08 GMT)
Particle-conserving quantum circuit ansatz with applications in
variational simulation of bosonic systems [0.0] 本稿では、量子変分アルゴリズムに用いるバイナリ符号化多層粒子回路アンサッツ(BEMPA)について紹介する。
鍵となる洞察は、対称性を保つ2ビットと3ビットのゲートのセットを慎重に配置することで回路ブロックを構築することである。
モット絶縁体から超流動相までの範囲のモデルパラメータについて,提案した回路アンサッツは,極端に短いランタイム内で基底状態固有値を求めることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:21:22 GMT)
Optimality and Noise-Resilience of Critical Quantum Sensing [0.0] ユニタリの場合、どちらの戦略も光子数と精度2次スケーリングを達成するが、散逸の存在下では、これは批判的戦略にのみ当てはまる。
また、例外的なポイントやしきい値を超えて作業することで、サブ最適パフォーマンスが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:57:22 GMT)
Open Quantum System Approaches to Superconducting Qubits [0.0] 超伝導量子ビットの設計および測定中の環境からの騒音は、量子ビットのコヒーレンス時間とゲート忠実度に制限をもたらす。
本研究の目的は、超伝導量子ビットとそれらの環境との相互作用を分析し定量化するための有用なオープン量子システムアプローチを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:17:25 GMT)
On the foundation of quantum decision theory [0.0] 各可アクセス変数は、特定の到達不能変数の関数と見なせると仮定される。
ボルン・ルールの背後にある2つの基本的な仮定は、1)可能性原理、2)問題のある俳優は、仮説的に完全に合理的なより高い存在によってモデル化できるモチベーションを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:05:06 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） (Thu, 29 Feb 2024 16:24:07 GMT)
On Rate-Optimal Partitioning Classification from Observable and from
Privatised Data [0.0] 分割分類の古典的手法を再検討し, 緩和条件下での収束率について検討する。
プライバシー制約は、データ$(X_i$), dots,(X_n,Y_n)$を直接観察できないことを意味する。
特徴ベクトル$X_i$とラベル$Y_i$のすべての可能な位置の停止にLaplace分散ノイズを付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:41:23 GMT)
Nuclear spin relaxation in solid state defect quantum bits via
electron-phonon coupling in their optical excited state [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)色中心について,グループ理論と密度汎関数理論を組み合わせた研究により実証した。
窒素核スピンのスピンフォノン緩和速度は、欠陥の光励起状態における強い電子-フォノンカップリングによって、数桁の精度で向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:15:19 GMT)
Normative Conditional Reasoning as a Fragment of HOL [0.0] 本稿では(参照に基づく)条件付き規範推論の機械化について論じる。
我々の焦点は条件付き義務のためのAqvistのシステムEとその拡張である。
フレームワークの2つの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:10:16 GMT)
Non-stationary SQM/IST Corespondence and ${\cal CPT}/{\cal
PT}$-invariant paired Hamiltonians on the line [0.0] 定常および非定常ハミルトニアン対の場合にも考慮を延長する。
我々は、初期のエルミートから非エルミートハミルトニアンを構築する方法を見つける。
量子光学および光導波路技術および非数値力学およびブラックホール物理学への提案の関連性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:48:10 GMT)
Non-asymptotic analysis of Langevin-type Monte Carlo algorithms [0.0] 連続性の有限モジュラーを持つギブス分布からサンプリングするランゲヴィン型アルゴリズムについて、必ずしも0に収束しない。
ランゲヴィン・モンテカルロアルゴリズムは、ポテンシャルが散逸し、勾配が一様連続である場合、ギブス分布を任意の精度で近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 02:54:55 GMT)
Noisy intermediate-scale quantum simulation of the one-dimensional wave
equation [0.0] 本研究では,量子H1-1量子コンピュータ上での1次元波動方程式のシミュレーションのための量子回路の設計と実装を行う。
波動方程式をシミュレートするアプローチは、他の量子プロセッサに容易に適用でき、アプリケーション指向のベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:21:41 GMT)
Mobile Health Text Misinformation Identification Using Mobile Data
Mining [0.0] 本研究は、スマートフォンが人々の主要な情報ソースになるにつれて、モバイルヘルステキスト情報が人々のデバイスに送られるかどうかを確かめるものである。
提案手法は,語彙解析,ストップワード除去,ストーミング,決定木など,さまざまな移動情報検索およびデータマイニング技術を用いている。
実験の結果,提案手法の精度は閾値50パーセントを超えるが,最適ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:48:11 GMT)
Metacognition is all you need? Using Introspection in Generative Agents
to Improve Goal-directed Behavior [0.0] 生成エージェントのメタ認知モジュールを導入し,それぞれの思考過程や行動の観察を可能にした。
生成因子がゾンビ黙示録を生き残らなければならない状況を含む,様々なシナリオでメタ認知モジュールを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 21:05:00 GMT)
Measurement Schemes in AQFT, Contextuality and the Wigner's Friend
Gedankenexperiment [0.0] 論文は、70年代にK. Heppによって提案された測定の記述と、C. FewsterとR. Verchによって提案されたフレームワークの間のギャップを埋めることを目的としている。
そうすることで、私たちは自然に測定装置の文脈特性の研究にたどり着きます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:12:06 GMT)
Magnetic-field dependence of a Josephson traveling-wave parametric
amplifier and integration into a high-field setup [0.0] フォトニック結晶ジョセフソン走行波パラメトリック増幅器(TWPA)における磁場の影響について検討する。
ジョセフソン接合部における臨界電流の抑制を考慮し,TWPAのフォトニックバンドギャップとプラズマ周波数の変化をモデル化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:57:03 GMT)
Loss-induced quantum information jet in an infinite temperature Hubbard
chain [0.0] 散逸性粒子シンクを用いた一次元無限温度ハバードモデルにおける情報伝達について検討した。
強く相互作用する極限では、2つの部位の相互情報と作用素の絡み合いエントロピーはリッチな構造を示す。
可逆的なセルオートマトンモデルは、相関の輸送と遅くて古典的な部分を定量的にキャプチャするが、急速に伝播する情報ジェットを記述できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:45:45 GMT)
Limits of noisy quantum metrology with restricted quantum controls [0.0] ハイゼンベルク極限と標準量子極限は推定精度のスケーリングを記述する。
HLは、ユニタリ制御しか利用できない有限サイズのデバイスでは達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 00:18:57 GMT)
Learning to Find Missing Video Frames with Synthetic Data Augmentation:
A General Framework and Application in Generating Thermal Images Using RGB
Cameras [0.0] 本稿では,センサフレームレートのミスマッチによるデータ不足の問題に対処する。
本研究では, 条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を用いて, 合成的かつ現実的な熱画像を作成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:52:15 GMT)
LLM Interactive Optimization of Open Source Python Libraries -- Case
Studies and Generalization [0.0] 本稿では,有名なオープンソースピトンライブラリーの枕とマンピーに適用した方法論的に厳密なケーススタディについて述べる。
現代のLLM ChatGPT-4は、エネルギーと計算効率の最適化に驚くほど適している。
LLMはオープンソースライブラリにおけるコード最適化のための有望なツールであるが、そのループの人間専門家は成功に不可欠である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:55:25 GMT)
Identifying gap-closings in open non-Hermitian systems by Biorthogonal
Polarization [0.0] 非エルミートホッピング項を含む1次元および2次元強結合モデルにおけるギャップ閉包と,一方の方向に沿って課される開放境界条件について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:28:35 GMT)
Hamiltonian Engineering of collective XYZ spin models in an optical
cavity: From one-axis twisting to two-axis counter twisting models [0.0] 合成量子システムを用いた量子シミュレーションは、多体物理学におけるオープンな疑問を探求するユニークな機会を提供する。
ここでは、任意の二次ハミルトニアンあるいは事実上無限の範囲チューナブルなハイゼンベルクXYZモデルとのオール・ツー・オールな相互作用を実現することができる。
我々のプラットフォームは、2つ以上の関連する運動量状態を含み、空洞のトーンを加えることでシミュレーションされたハミルトンの柔軟性が組み合わされ、量子シミュレーションと量子センシングの豊富な機会が開きます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:26:13 GMT)
Generative Adversarial Networks for Weakly Supervised Generation and
Evaluation of Brain Tumor Segmentations on MR Images [0.0] 本研究は2次元磁気共鳴画像におけるセグメント異常に対する弱教師付きアプローチを示す。
我々は,癌画像を健全な変種に変換するGAN(Generative Adversarial Network)を訓練する。
非共役な変種は、弱監督的な方法で分割を評価するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:19:56 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） (Thu, 29 Feb 2024 09:28:48 GMT)
GDP nowcasting with artificial neural networks: How much does long-term
memory matter? [0.0] 人工ニューラルネットワークを応用し、米国経済の四半期GDPの伸びを予測した。
より長い入力シーケンスは、バランスの取れた経済成長の期間において、より正確な現在の流れをもたらすことが分かっています。
本稿では,1D CNNの経済再生への応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:32:15 GMT)
From reasonable postulates to generalised Hamiltonian systems [0.0] ハミルトニアン力学は、ハミルトニアンを通して系の進化を記述する。
量子力学と古典力学の両方において、ハミルトン力学は時間進化と観測可能エネルギーの正確な関係を要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:50:51 GMT)
Folded Spectrum VQE : A quantum computing method for the calculation of
molecular excited states [0.0] 分子励起状態の計算のための変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの拡張としてのFolded Spectrum (FS)法
量子モンテカルロの文献の分散に基づく手法に触発され、FS法はエネルギーの分散を最小限に抑え、計算コストのかかる2乗ハミルトン式を必要とする。
FS-VQE法を小分子に適用し,計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:07:50 GMT)
Finetuning Large Language Models for Vulnerability Detection [0.0] 本稿では,ソースコードの脆弱性を検出するために,大規模言語モデル(LLM)の微調整を行った結果について述べる。
我々は、最新のLLM StarCoderの改良であるWizardCoderを活用し、さらなる微調整により脆弱性検出に適応する。
主なコントリビューションは、最先端のコードLLMであるWizardCoderの微調整、パフォーマンスを損なわないトレーニング速度の向上、トレーニング手順とレシフィケーションの最適化、クラス不均衡の処理、困難な脆弱性検出データセットのパフォーマンス向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 07:42:40 GMT)
Fault-tolerant structures for measurement-based quantum computation on a
network [0.0] 本稿では,故障耐性測定に基づく量子計算(MBQC)アーキテクチャを構築する手法を提案する。
考えられる応用は分散量子計算であり、別の計算ノードが絡み合うことでフォールトトレラントな計算を行う。
我々は、モノリシックな(非分散的な)実装と分散的な実装の両方において、ダイヤモンド格子に基づくアーキテクチャが従来の立方体格子よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:28:24 GMT)
Fault-tolerance of the [[8,1,4]] non-CSS code [0.0] 既知の[[8,1,4]]非CSSコードのフォールトトレランスを示し、コードの論理的エラー率について検討する。
我々は,Gottesman氏が提供した安定化器符号の符号化手順を選択し,CSS以外のコードのクラスの設定に適合するように修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:44:17 GMT)
FATE in MMLA: A Student-Centred Exploration of Fairness, Accountability,
Transparency, and Ethics in Multimodal Learning Analytics [0.0] 本研究は,MMLAビジュアライゼーションを用いて,学生の公正さ,説明責任,透明性,倫理(FATE)を評価した。
発見は、視覚的公正性を保証するために、正確で包括的なデータ表現の重要性を強調した。
学生は倫理的配慮の重要性も強調し、FATE問題を積極的に調査し対処するためにLAとMMLAのコミュニティに圧力をかける必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:52:06 GMT)
Extracting quantum-critical properties from directly evaluated enhanced
perturbative continuous unitary transformations [0.0] We focus on the quantum phase diagram of the bilayer antiferromagnetic TFIM on the triangular lattice with an Ising-type interlayer coupling。
位相図の未知部分の出発点は、孤立二量体の極限に関する高次摂動計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:43:54 GMT)
Extended Deep Adaptive Input Normalization for Preprocessing Time Series
Data for Neural Networks [0.0] 本研究では,与えられたタスクに対する不規則な時系列データをエンドツーエンドで適切に正規化する方法を学習する新しい適応型ニューラルネットワーク層であるEDAIN層を提案する。
筆者らは, 合成データ, 信用デフォルト予測データセット, 大規模リミットオーダーブックベンチマークデータセットを用いて, EDAIN層の優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 08:30:03 GMT)
Exploring a new machine learning based probabilistic model for
high-resolution indoor radon mapping, using the German indoor radon survey
data [0.0] ラドンは発癌性の放射性ガスであり、屋内で蓄積することができる。
全国規模のラドン濃度は通常、広範囲な測定キャンペーンに基づいて推定される。
室内ラドン分布をよりリアルに推定できるモデルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:38:27 GMT)
Exploring Quantum Synchronization with a Composite Two-Qubit Oscillator [0.0] 分離浴に結合した2つの相互作用量子ビットからなる複合発振器の最小モデルについて検討した。
個々の量子ビットの外部ドライブへの位相ロックは、干渉効果によって強く修正される。
我々の研究は、基本構成単位から複雑な量子同期系を組み立てる可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:15:59 GMT)
Explainable Self-Organizing Artificial Intelligence Captures Landscape Changes Correlated with Human Impact Data [0.0] 自己組織型機械学習は、人間の専門家が見ることができないかもしれない視覚データの解析において、非常に成功している。
これは、ネバダ州ラスベガス郡にある2つの地理的関心領域のイメージングデータに基づいて達成される。
SOM分析は、人間の影響を明らかにする人口統計データの統計分析と組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:22:59 GMT)
Examining the quantum signatures of optimal excitation energy transfer [0.0] 我々は,コヒーレンス,絡み合い,協調散逸が励起エネルギーの輸送と捕獲に与える影響について検討した。
系の量子コヒーレンスと絡み合いを最小限に抑える条件下では,エネルギー抽出の速度が最適化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:00:02 GMT)
Estimation and Deconvolution of Second Order Cyclostationary Signals [0.0] 我々は、デコンボリューションフィルタが存在することを証明し、時間とともに統計が変化する信号からTF効果を除去した。
この方法は盲目であり、信号やTFに関する事前の知識を必要としない。
同一システムからの信号の集約を必要とするが、TFが異なる機械学習モデルのトレーニングを改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:53:47 GMT)
Entropic partial orderings of quantum measurements [0.0] 量子測定空間上の4つの部分順序について検討し、粗さ/微細さの4つの概念について述べる。
これらは古典的な後処理、測定された相対エントロピー、観測エントロピー、およびPOVMの線形関係である。
この階層は一般のPOVMでは厳密であり、4つの順序がすべて厳密に等価でないことを示す例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:58:44 GMT)
Enabling large-depth simulation of noisy quantum circuits with positive
tensor networks [0.0] 行列積密度演算子(英: Matrix product density operator、MPDO)は、局所的に精製された密度行列のテンソルネットワーク表現である。
MPDOは混合状態表現に興味深い性質を持つ: 構築による肯定性を保証する、トレースの効率的な保存と局所的な可観測物の計算である。
本稿では, 精製状態の解消によりMPDOの結合寸法を小さくする体系的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:09:17 GMT)
Electron conductance of a cavity-embedded topological 1D chain [0.0] 電子-光子絡み合いは平均場理論の予測に関して劇的な差異をもたらすことを示す。
有限サイズの鎖に対する空洞真空場によって輸送の量子化がどのように修正されるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:19:15 GMT)
Electrically defined quantum dots for bosonic excitons [0.0] 単層半導体における励起子に対する電気的に定義された量子ドットを示す。
我々の研究は、エクシトン-エクシトン相互作用からのみ非線形応答が生じる量子閉じ込めボソニックモードを実現するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:45:22 GMT)
Efficient Online Scheduling and Routing for Automated Guided Vehicles In
Loop-Based Graphs [0.0] 本稿では,任意の容量を持つAGVに対して,オンラインかつ競合のないスケジューリングとルーティング問題を解決するループベースのアルゴリズムを提案する。
実生産プラントを表すモデル上で理論的および実例を用いて、このアルゴリズムが他のアルゴリズムより優れているか、より少ない計算時間で等しく良い解が得られることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:56:43 GMT)
Effective Message Hiding with Order-Preserving Mechanisms [0.0] StegaFormerはビット順序を保存し、モジュール間のグローバルな融合を可能にするように設計されたフレームワークである。
StegaFormerは、リカバリの正確性、メッセージキャパシティ、不可避性の点で、既存の最先端メソッドを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 13:44:19 GMT)
Effect of spontaneously generated coherence on left-handedness in a
degeneracy atomic system [0.0] 4レベルY型原子系の左利き性に及ぼす自然発生コヒーレンス(SGC)の影響について検討した。
自発的に生じるコヒーレンス強度の増強により、原子系は徐々に左利きを同時に負の誘電率と透過性で表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:11:57 GMT)
Deterministic generation of qudit photonic graph states from quantum
emitters [0.0] 提案手法は任意のquditグラフ状態を生成するために適用可能であることを示す。
我々は,量子誤り訂正符号の1次元および2次元キュートクラスタ状態,絶対最大絡み合った状態,論理状態を生成するためのプロトコルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 18:55:06 GMT)
Cyber Security issues and Blockchain-Deep Learning based solutions for UAV and Internet of Drones (FANETs) [0.0] センサーの攻撃耐性に対処することが不可欠である。
センサーはこれらのシステムにとって重要な要素であるため、センサーの攻撃耐性に対処することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:14:59 GMT)
Critical configurations for three projective views [0.0] 3台のプロジェクティブカメラの臨界構成について検討する。
十分な画像と点対応が提供されると、すべての情報を一意に復元できる。
すべての臨界構成が二次曲面の交叉上にあることを示し、どの交叉が臨界構成を構成するかを正確に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:35:48 GMT)
Controlling radiative heat flow through cavity electrodynamics [0.0] 我々は,物質と電磁環境との間の空洞を介するエネルギー交換を記述するフォーマリズムを開発する。
空洞共振器が自由空間放射熱が支配する周波数領域内にある場合,コプラナーキャビティが試料の熱負荷に顕著に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:09:03 GMT)
Conformalized Semi-supervised Random Forest for Classification and
Abnormality Detection [0.0] コンフォーマル化半監督ランダムフォレスト(CSForest)について紹介する。
CSForestは、未ラベルのテストサンプルを使用して、空のセットを生成して、精度を高め、目に見えないアウトリーチをフラグする。
我々はCSForestと、合成例と様々な実世界のデータセットを用いた最先端の手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:49:45 GMT)
Combination of Weak Learners eXplanations to Improve Random Forest
eXplicability Robustness [0.0] XAIにおけるロバスト性の概念は、学習モデルの予測に関する説明において観察されたバリエーションを指す。
我々は,アンサンブルを識別的平均化することで,弱い学習者の説明が組み合わさることで,アンサンブル法における説明の堅牢性を向上させることができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:37:40 GMT)
Coherent Electric-Field Control of Orbital state in a Neutral
Nitrogen-Vacancy Center [0.0] 軌道状態のコヒーレントな制御は、極端に低出力な操作を実現するためにダイヤモンドの色中心にとって不可欠である。
我々は、電場による軌道制御の理想的なシステムとして、中性帯電窒素空孔中心(NV$0$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:48:25 GMT)
Classification with Costly Features in Hierarchical Deep Sets [0.0] 本研究では,階層的深度集合と階層的ソフトマックスを用いて,既存の深度強化学習に基づくアルゴリズムを拡張した。
拡張された手法は、どの機能を取得できるかをよりよく制御し、7つのデータセットで実験した結果、性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:30:15 GMT)
Boom and bust cycles due to pseudospectra of matrices with unimodular
spectra [0.0] 直観的には、そのようなパワーの期待値は、パワーを増大させるにつれて成長できないと期待される。
我々は、むしろ逆向きに、全く逆の振る舞いが可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 14:31:19 GMT)
Atom interferometry at arbitrary orientations and rotation rates [0.0] ランダムな角度,回転速度,加速度の範囲で動作する原子干渉計を提案する。
期待される位相シフトの正確なモデルにより、回転と加速度信号を解き放つことができる。
我々のハイブリッド回転原子干渉計は、オンボード応用のための量子慣性センサーの完全なポテンシャルを解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 09:40:58 GMT)
Atmospheric Turbulence Removal with Video Sequence Deep Visual Priors [0.0] 大気画像は、その歪みの影響により、解釈と視覚的知覚に挑戦する。
モデルに基づくアプローチはこの問題に対処するために使われてきたが、そのような手法は、しばしば移動コンテンツに関連する成果物に悩まされる。
本稿では,基礎的真理を必要としない自己教師型学習手法を用いて,これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 11:06:14 GMT)
Anomaly Detection in Offshore Wind Turbine Structures using Hierarchical
Bayesian Modelling [0.0] オフショア・ウィンドファームは、名目上同定されたウィンドタービン構造の人口と見なすことができる。
例えば、幾何学、海底条件、温度差などである。
本稿では, 人口および地域レベルでの土壌硬度分布を推定するために, 階層型ベイズモデルを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 15:58:16 GMT)
Anisotropy-Induced Spin Parity Effects in an Antiferromagnetic Spin
Chain [0.0] 系の物理的挙動における二分法は、関連するスピン量子数が積分であるか半負積分であるかによってのみ生じる。
ここでは、異方性相互作用を用いて、任意の空間次元においてそのような効果を生成するための単純で一般的なスキームを提示する。
特定の1次元スピン鎖モデルの磁化挙動を詳細に解析することにより,その実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:15:43 GMT)
Analyzing Trendy Twitter Hashtags in the 2022 French Election [0.0] 本稿では,機械学習タスクのユーザレベル機能としてセマンティックネットワークを利用する手法を提案する。
われわれは、2022年のフランス大統領選挙に関連する370万ツイートのコーパスから、Twitterのハッシュタグ1037のセマンティックネットワークを用いて実験を行った。
我々のセマンティック機能は回帰とよく似ており、ほとんどの感情は0.5以上のR2$を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 01:25:43 GMT)
Analysis of sum-of-squares relaxations for the quantum rotor model [0.0] 非可換和-二乗階層は、非局所ゲームにおける量子値の近似のための半定値プログラミング緩和の列として、Navascu'es-Pironio-Ac'iによって導入された。
最近の研究は、地元のハミルトンの基底エネルギーを近似するための階層構造の分析を始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 20:54:31 GMT)
An assessment of quantum phase estimation protocols for early
fault-tolerant quantum computers [0.0] 早期のフォールトトレラント量子コンピュータを対象としたいくつかの量子位相推定プロトコルを比較した。
我々はこれらのプロトコルを用いて水素分子の基底状態エネルギーを計算するのに必要な論理的および物理的資源を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 19:08:42 GMT)
Advancing Legal Reasoning: The Integration of AI to Navigate
Complexities and Biases in Global Jurisprudence with Semi-Automated
Arbitration Processes (SAAPs) [0.0] 本研究は,米国,英国,ルワンダ,スウェーデン,香港の5カ国にまたがる裁判所判決の分析に焦点を当てた。
本稿では,高度言語モデル(ALM)と新たに導入された人間-AI協調フレームワークを組み込むことで,基礎理論に基づく研究設計をAIで分析することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:23:01 GMT)
Ab initio modelling of quantum dot qubits: Coupling, gate dynamics and
robustness versus charge noise [0.0] 商用半導体ファウントリは、従来のチップと同じプロセスを使用して量子プロセッサ(QP)を作成することができる。
製造において最も期待できる選択肢を特定するには、実際の測地における相互作用する電子の予測モデリングが必要である。
本研究では,デバイストポロジに関する仮定を伴わない,実空間グリッドに基づくモデリング手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 23:43:22 GMT)
A miniaturized magnetic field sensor based on nitrogen-vacancy centers [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、量子センシング技術の主要な候補である。
5.9,mathrmnT/sqrtmathrmHz$ magnetic field sensitivity。
我々は、最先端の超低温量子ガス実験で用いられる磁場におけるベクトル磁場測定の能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 17:20:13 GMT)
A Naive Approach for Automatic Line-level Code Completion [0.0] 本研究では,プログラム文の自動補完について検討する。
提案手法は,自動コード補完の基本的なフレームワークとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 12:57:32 GMT)
A Faster Algorithm for the Free Energy in One-Dimensional Quantum
Systems [0.0] 翻訳不変な1次元量子スピン系の自由エネルギー密度を有限範囲で近似する問題を考える。
この問題の複雑さは、既知の硬度問題と密接な関係にあるため自明ではないが、最近、古典的なサブポリノミカル時間アルゴリズムが提案されている。
そこで本研究では,これより優れたアルゴリズムを提案し,その実行時に厳密なバウンダリを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 10:42:18 GMT)
A Classical Luttinger liquid [0.0] ルッティンガー液体の古典的極限の例として,二成分非添加の朝倉大沢様混合物を提案する。
この混合状態の方程式と構造を決定し、基底状態のない量子液体を扱う際に直面するパラドックス的状況について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 22:56:13 GMT)
(Almost) Everything is a Dicke model -- Mapping correlated light-matter
systems to the exactly solvable Dicke model [0.0] ディック結合を持つ単一モードキャビティにおける相互作用量子スピン系のクラスについて検討する。
我々は、幅広いクラスのモデルの関連する低エネルギーセクターを、正確に解けるディックモデルにマッピングする。
平均場理論により得られた結果と一致して、Dicke-Isingモデルにパラダイム的な例として結果を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Feb 2024 16:57:10 GMT)