Take the Bull by the Horns: Hard Sample-Reweighted Continual Training
Improves LLM Generalization [166.0] 大きな言語モデル(LLM)の能力を高めることが大きな課題だ。
本研究は,従来の事前学習データセットを用いたLCMの光連続訓練に関する実証的戦略から始まった。
次に、この戦略をインスタンス重み付け分散ロバスト最適化の原則化されたフレームワークに定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:21:16 GMT)
Region-Adaptive Transform with Segmentation Prior for Image Compression [105.2] 本稿では,地域適応型文脈情報抽出のためのクラス非依存セグメンテーションマスクを提案する。
提案モジュールであるRerea-Adaptive Transformは,マスクによって導かれる異なる領域に適応的な畳み込みを適用する。
我々は、特権情報としてクラス非依存マスクを初めて採用し、画素忠実度測定において優れた性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:03:37 GMT)
Rethinking Classifier Re-Training in Long-Tailed Recognition: A Simple
Logits Retargeting Approach [102.1] 我々は,クラスごとのサンプル数に関する事前知識を必要とせず,シンプルなロジットアプローチ(LORT)を開発した。
提案手法は,CIFAR100-LT, ImageNet-LT, iNaturalist 2018など,様々な不均衡データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:27:08 GMT)
When ControlNet Meets Inexplicit Masks: A Case Study of ControlNet on
its Contour-following Ability [97.8] ControlNetは、ユーザーが提供するマスクの正確な輪郭と密に一致したコンテンツを作成するのに長けている。
これらのマスクがノイズを含む場合、非専門家で頻繁に発生するため、出力には不要なアーティファクトが含まれる。
筆者らはまず, 深部分析により, 種々の劣化レベルを有する非説明マスクの影響を抑える上で重要な役割について述べる。
不特定マスクによる制御性を高めるため、劣化推定器と形状優先変調ブロックからなる高度な形状認識制御ネットを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:45:29 GMT)
Invariant Test-Time Adaptation for Vision-Language Model Generalization [90.7] 学習可能なプロンプトを最適化するテスト時間プロンプトチューニングのパラダイムを導入し,真の因果不変性を活用できるようにモデルを説得する。
提案手法は,潜在的に誤解を招く可能性のあるタスク関連文脈情報への過度な依存を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:01:53 GMT)
MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control [86.8] 多様な3D幾何学制御を提供する新しいストリートビュー生成フレームワークであるMagicDriveを紹介した。
私たちの設計では、複数のカメラビュー間の一貫性を確保するために、クロスビューアテンションモジュールが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:29:29 GMT)
Fortify the Shortest Stave in Attention: Enhancing Context Awareness of
Large Language Models for Effective Tool Use [77.9] 大規模言語モデル(LLM)の注意配分における固有波形パターンは、高い文脈認識を必要とするタスクにおいて、その性能に大きな影響を及ぼす。
この問題に対処するため,Attention Buckets という新しい推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:56:37 GMT)
Abductive Ego-View Accident Video Understanding for Safe Driving
Perception [75.6] マルチモーダル・アクシデント・ビデオ理解のための新しいデータセットMM-AUを提案する。
MM-AUには1,727件の映像が収録されている。
安全運転認識のための誘導型事故映像理解フレームワーク(AdVersa-SD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:42:52 GMT)
Gradient Cuff: Detecting Jailbreak Attacks on Large Language Models by
Exploring Refusal Loss Landscapes [69.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザがクエリを入力し、LLMが回答を生成する、顕著な生成AIツールになりつつある。
害と誤用を減らすため、人間のフィードバックからの強化学習のような高度な訓練技術を用いて、これらのLLMを人間の価値に合わせる努力がなされている。
近年の研究では、組込み安全ガードレールを転覆させようとする敵のジェイルブレイクの試みに対するLLMの脆弱性を強調している。
本稿では,脱獄を検知するGradient Cuffという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:29:54 GMT)
Point Could Mamba: Point Cloud Learning via State Space Model [69.6] 我々は,マンバをベースとしたポイントクラウド手法が,ポイントベースの手法より優れていることを示す。
ローカル・グローバル・モデリングを組み合わせたポイント・クラウド・マンバ(Point Cloud Mamba)というポイント・クラウド・ネットワークを構築した。
Point Cloud Mambaは、SOTAポイントベースのPointNeXtを超え、ScanObjectNN、ModelNet40、ShapeNetPartデータセットで新しいSOTAパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:59:03 GMT)
Personalized Abstractive Summarization by Tri-agent Generation Pipeline [69.4] 出力パーソナライゼーションを強化するために,ジェネレータ,インストラクター,エディタからなる三エージェント生成パイプラインを提案する。
生成装置は、初期出力を生成し、インストラクターは、ユーザの好みに基づいて編集命令を自動的に生成し、編集者は、それらの好みに合わせて出力を洗練する。
我々は,大規模編集者モデルからのフィードバックを活かし,教師の指導力を高めるために,編集者による強化学習を用いて指導を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 23:41:24 GMT)
Hierarchical Indexing for Retrieval-Augmented Opinion Summarization [68.1] 本稿では,抽出アプローチの帰属性と拡張性と,大規模言語モデル(LLM)の一貫性と拡散性を組み合わせた,教師なし抽象的意見要約手法を提案する。
我々の方法であるHIROは、意味的に整理された離散的な階層を通して文を経路にマッピングするインデックス構造を学習する。
推測時にインデックスを投入し、入力レビューから人気意見を含む文群を識別し、検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:38:07 GMT)
A Survey of Geometric Graph Neural Networks: Data Structures, Models and
Applications [67.3] 本稿では、幾何学的GNNに関するデータ構造、モデル、および応用について調査する。
幾何学的メッセージパッシングの観点から既存のモデルの統一的なビューを提供する。
また、方法論開発と実験評価の後の研究を促進するために、アプリケーションと関連するデータセットを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:13:04 GMT)
EVE: Efficient Vision-Language Pre-training with Masked Prediction and
Modality-Aware MoE [66.5] 効率的なビジョン・ランガグ(Efficient Vision-languagE)は、1つの統合された事前訓練タスクによってのみ事前訓練された1つの統合マルチモーダルトランスである。
Eveは、Modality-aware sparse Mixture-of-Expertsと統合された共有トランスフォーマーネットワーク内の視覚と言語をエンコードする。
Eveは、視覚的質問応答、視覚的推論、画像テキスト検索など、様々な視覚言語下流タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:22:54 GMT)
VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks [65.8] 我々は,LLaMAライクな視覚トランスフォーマーを,この目的のために設計されたVisionLLaMAと呼ばれる,平らでピラミッド的な形状で披露する。
VisionLLaMAは、ほとんどのビジョンタスクを解決するための統一的で汎用的なモデリングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:30:51 GMT)
On the Role of Information Structure in Reinforcement Learning for
Partially-Observable Sequential Teams and Games [65.3] 情報構造の明示的表現は、強化学習問題を解析・解決する重要な要素であると主張する。
これにより、シーケンシャルな意思決定問題のよりリッチな分析が可能となり、より適切なアルゴリズム設計が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:28:19 GMT)
Hard Regularization to Prevent Deep Online Clustering Collapse without
Data Augmentation [65.3] オンラインディープクラスタリング(オンラインディープクラスタリング)とは、機能抽出ネットワークとクラスタリングモデルを組み合わせて、クラスタラベルを処理された各新しいデータポイントまたはバッチに割り当てることである。
オフラインメソッドよりも高速で汎用性が高いが、オンラインクラスタリングは、エンコーダがすべての入力を同じポイントにマッピングし、すべてを単一のクラスタに配置する、崩壊したソリューションに容易に到達することができる。
本稿では,データ拡張を必要としない手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:22:56 GMT)
Rethinking Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation [62.8] 本稿では,FS-PCSによる3Dポイント・クラウドセマンティックセマンティックセグメンテーションについて再検討する。
我々は、最先端の2つの重要な問題、前景の漏洩とスパースポイントの分布に焦点をあてる。
これらの問題に対処するために、新しいベンチマークを構築するための標準化されたFS-PCS設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:14:47 GMT)
ALEXR: An Optimal Single-Loop Algorithm for Convex Finite-Sum Coupled
Compositional Stochastic Optimization [62.8] ALEXRと呼ばれる,効率的な単ループプリマルデュアルブロックコーディネートアルゴリズムを提案する。
本研究では, ALEXR の凸面および強凸面の収束速度を滑らか性および非滑らか性条件下で確立する。
本稿では,ALEXRの収束速度が,検討されたcFCCO問題に対する1次ブロック座標アルゴリズムの中で最適であることを示すために,より低い複雑性境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:26:57 GMT)
Attribute Structuring Improves LLM-Based Evaluation of Clinical Text
Summaries [62.3] 大規模言語モデル(LLM)は、正確な臨床テキスト要約を生成する可能性を示しているが、根拠付けと評価に関する問題に苦慮している。
本稿では、要約評価プロセスを構成するAttribute Structuring(AS)を用いた一般的な緩和フレームワークについて検討する。
ASは、臨床テキスト要約における人間のアノテーションと自動メトリクスの対応性を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:59:03 GMT)
Mitigating Reversal Curse via Semantic-aware Permutation Training [61.2] 我々は、大きな言語モデル(LLM)が「逆の呪い」に苦しむことを示す。
逆の呪いの根本原因は、訓練と推論の段階で異なる単語順にある。
この問題に対処するために,SPT(Semantic-Aware Permutation Training)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:55:20 GMT)
HyperSDFusion: Bridging Hierarchical Structures in Language and Geometry
for Enhanced 3D Text2Shape Generation [61.1] 与えられたテキストから3次元形状を生成する二分岐拡散モデルを提案する。
双曲空間におけるテキストと3次元形状の階層的表現を学習する。
本手法は,テキスト・ツー・シェイプ生成のための双曲的階層表現を初めて探求する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:57:28 GMT)
Bures-Wasserstein Means of Graphs [60.4] 本研究では,スムーズなグラフ信号分布の空間への埋め込みを通じて,グラフ平均を定義する新しいフレームワークを提案する。
この埋め込み空間において平均を求めることにより、構造情報を保存する平均グラフを復元することができる。
我々は,新しいグラフの意味の存在と特異性を確立し,それを計算するための反復アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:45:50 GMT)
Tree Cross Attention [59.9] Tree Cross Attention (TCA) は、Cross Attentionに基づくモジュールで、パラメータ $mathcalO(log(N))$ のトークン数からのみ情報を取得する。
さまざまな分類や不確実性回帰タスクに対して,TCAはクロスアテンションに匹敵する性能を示し,トークン効率は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:15:38 GMT)
SELFI: Autonomous Self-Improvement with Reinforcement Learning for
Social Navigation [59.0] 体験と対話し、改善する自己改善ロボットは、ロボットシステムの現実的な展開の鍵となる。
本研究では,オンラインロボット体験を活用したオンライン学習手法であるSELFIを提案する。
本研究では, 衝突回避の観点からの改善と, より社会的に順応する行動について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:27:03 GMT)
Enhancing Protein Predictive Models via Proteins Data Augmentation: A
Benchmark and New Directions [58.8] 本稿では,これまで画像やテキストに用いたデータ拡張手法をタンパク質に拡張し,タンパク質関連タスクでこれらの手法をベンチマークする。
本稿では,2つの新規な意味レベルタンパク質増強法,すなわち,統合的グラディエント置換法とバック翻訳置換法を提案する。
最後に、拡張および提案された拡張を拡張プールに統合し、シンプルで効果的なフレームワークであるAutomated Protein Augmentation (APA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:58:29 GMT)
Defining Expertise: Applications to Treatment Effect Estimation [58.8] 専門知識(特にドメインの意思決定者が持つであろう専門知識の種類)は、治療効果の推定方法の設計と選択において有益である、と我々は主張する。
予測的および予測的2種類の専門知識を定義し,(i)ドメインにおける顕著な専門知識のタイプが治療効果推定における異なる手法の性能に大きく影響し,(ii)データセットに存在する専門知識のタイプを予測することが可能であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:30:49 GMT)
Robustifying a Policy in Multi-Agent RL with Diverse Cooperative
Behavior and Adversarial Style Sampling for Assistive Tasks [58.7] 多様な介護者対応を訓練することで、ロバストな介護者の方針を学習する枠組みを提案する。
一般的な深層RL法で訓練されたポリシーは、他のエージェントのポリシーの変更に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:15:18 GMT)
RealCustom: Narrowing Real Text Word for Real-Time Open-Domain
Text-to-Image Customization [57.9] テキスト・ツー・イメージのカスタマイズは、与えられた被験者に対してテキスト駆動の画像を合成することを目的としている。
既存の作品は擬似語パラダイム、すなわち、与えられた主題を擬似語として表現し、与えられたテキストで合成する。
我々は、RealCustomを初めて、被写体の影響を関連部分のみに正確に制限することで、制御性から類似性を解き放つことを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:12:09 GMT)
The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional
Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [57.7] 深層学習に基づくコンピュータビジョンのアルゴリズムを、15カ国の政治指導者を描いた220本のYouTubeビデオのサンプルに適用する。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での否定的感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:44:49 GMT)
Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather
forecasting system [56.6] 我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。
我々は,アダスが希少な地球観測を同化して高品質な分析を行うことを示す。
我々は,提案手法を実世界のシナリオに適用した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:13:41 GMT)
ASPEST: Bridging the Gap Between Active Learning and Selective
Prediction [56.0] 選択予測は、不確実な場合の予測を棄却する信頼性のあるモデルを学ぶことを目的としている。
アクティブラーニングは、最も有意義な例を問うことで、ラベリングの全体、すなわち人間の依存度を下げることを目的としている。
本研究では,移動対象領域からより情報のあるサンプルを検索することを目的とした,新たな学習パラダイムである能動的選択予測を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:55:08 GMT)
Improving Acne Image Grading with Label Distribution Smoothing [56.0] 難病の重症度評価には、典型的には病変数と世界的評価が含まれる。
画像グレーディングの有効な枠組みとしてラベル分布学習 (LDL) が提案されたが, その有効性は, 病変数を異なる重度尺度に割り当てる重度尺度によって阻害されている。
そこで本研究では,LCLとラベルスムースメントを組み合わせることで,重症度尺度情報を病変カウントに組み入れ,グローバルアセスメントから切り離すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:02:48 GMT)
Small-time controllability for the nonlinear Schr\"odinger equation on
$\mathbb{R}^N$ via bilinear electromagnetic fields [55.2] 非線形シュラー・オーディンガー方程式(NLS)の磁場および電場の存在下での最小時間制御可能性問題に対処する。
詳細は、十分に大きな制御信号によって、所望の速度で(NLS)のダイナミクスを制御できる時期について調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:51:23 GMT)
Optimal Budgeted Rejection Sampling for Generative Models [54.1] 判別器を用いた生成モデルの性能向上のために, 還元サンプリング法が提案されている。
提案手法は,まず,最適に最適である最適予算削減サンプリング方式を提案する。
第2に,モデル全体の性能を高めるために,サンプリング方式をトレーニング手順に組み込んだエンドツーエンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:56:19 GMT)
GAMMA: Generalizable Articulation Modeling and Manipulation for
Articulated Objects [54.0] 本稿では,GAMMA(Generalizable Articulation Modeling and Manipulating for Articulated Objects)の新たな枠組みを提案する。
GAMMAは,異なるカテゴリーの多種多様な調音オブジェクトから,調音モデルと手取りポーズの相違を学習する。
その結果, GAMMA はSOTA の調音モデルおよび操作アルゴリズムを, 目に見えない, 横断的な調音オブジェクトで著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:29:38 GMT)
Hierarchical clustering with dot products recovers hidden tree structure [53.7] 本稿では,階層構造の回復に着目した凝集クラスタリングアルゴリズムの新しい視点を提案する。
クラスタを最大平均点積でマージし、例えば最小距離やクラスタ内分散でマージしないような、標準的なアルゴリズムの単純な変種を推奨する。
このアルゴリズムにより得られた木は、汎用確率的グラフィカルモデルの下で、データ中の生成的階層構造をボナフェイド推定することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:25:54 GMT)
Scalable Learning of Item Response Theory Models [53.4] 項目応答理論(IRT)モデルは、分類データから、$m$テスト項目の遅延困難特性とともに、$n$試験の潜時能力を評価することを目的としている。
我々はこれらのモデルの類似性をロジスティック回帰に利用し、コアセットと呼ばれる小さな重み付き部分集合を用いて正確に近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:12:53 GMT)
Diff-Plugin: Revitalizing Details for Diffusion-based Low-level Tasks [49.8] 本稿では,複数の低レベルタスクにまたがって,単一の事前学習拡散モデルによる高忠実度結果の生成を可能にする新しいDiffフレームワークを提案する。
具体的には、まず、イメージコンテンツを保存するための拡散過程を導くために、二重分岐設計の軽量なTask-モジュールを提案する。
次に、テキスト命令に基づいて異なるタスクを自動選択できるタスクセレクタを提案し、複数の低レベルタスクを自然言語で示すことで画像を編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:25:17 GMT)
"Lossless" Compression of Deep Neural Networks: A High-dimensional
Neural Tangent Kernel Approach [49.7] 広帯域かつ完全接続型エンフディープニューラルネットに対する新しい圧縮手法を提案する。
提案手法の利点を支えるために, 合成データと実世界のデータの両方の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:46:28 GMT)
On Neural Networks as Infinite Tree-Structured Probabilistic Graphical
Models [47.9] 本稿では,ニューラルネットワークに対応する無限木構造PGMを構築することにより,革新的な解を提案する。
我々の研究は、DNNが前方伝播中に、この代替のPGM構造において正確であるPGMの近似を実行することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:30:15 GMT)
SAIE Framework: Support Alone Isn't Enough -- Advancing LLM Training
with Adversarial Remarks [47.6] この研究は、学習者とパートナーモデルの間の支援的および敵対的な議論を促進するSAIEフレームワークを紹介している。
実験により,SAIEフレームワークで微調整したモデルでは,従来の微調整手法で訓練したモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:42:58 GMT)
Multimodality Representation Learning: A Survey on Evolution,
Pretraining and Its Applications [47.5] マルチモダリティ表現学習は、異なるモダリティとそれらの相関から情報を埋め込む学習手法である。
異なるモダリティからのクロスモーダル相互作用と補完情報は、高度なモデルが任意のマルチモーダルタスクを実行するために不可欠である。
本調査では,深層学習型マルチモーダルアーキテクチャの進化と拡張に関する文献を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:44:59 GMT)
Semi-Instruct: Bridging Natural-Instruct and Self-Instruct for Code
Large Language Models [47.4] チューニングデータを収集する2つの主要なパラダイムは、自然なインストラクトと自己インストラクトである。
半インストラクトは自然インストラクトや自己インストラクトよりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:05:44 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） (Fri, 1 Mar 2024 05:48:17 GMT)
Adaptive Learning Rate for Follow-the-Regularized-Leader: Competitive
Ratio Analysis and Best-of-Both-Worlds [46.3] FTRL(Follow-The-Regularized-Leader)は、オンライン学習における効果的で汎用的なアプローチとして知られている。
逐次意思決定問題としてFTRLの学習率を調整する問題を定式化する。
我々は,この下限の定数係数内で上限を達成できる学習率の更新ルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:03:49 GMT)
Embedded Multi-label Feature Selection via Orthogonal Regression [45.6] 少なくとも2乗回帰に基づく最先端の組込みマルチラベル特徴選択アルゴリズムは、マルチラベルデータに十分な識別情報を保存できない。
複数ラベルの特徴選択を容易にするために, 組込み多ラベル特徴選択法を提案する。
10個の多ラベルデータセットの大規模な実験結果から,GRROORの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:18:40 GMT)
Fractal interpolation in the context of prediction accuracy optimization [45.0] 本稿ではフラクタル手法を用いて時系列予測を最適化する仮説に焦点をあてる。
LSTMモデルにより得られた予測結果は,生のデータセットと比較して有意に精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:49:53 GMT)
PRIME: Scaffolding Manipulation Tasks with Behavior Primitives for
Data-Efficient Imitation Learning [44.8] PRIME(Primitive-based imitation with data efficiency)は、模倣学習のデータ効率を改善するために設計された行動プリミティブベースのフレームワークである。
本実験は,多段階操作タスクにおいてPRIMEが大幅な性能向上を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:19:56 GMT)
Graph Construction with Flexible Nodes for Traffic Demand Prediction [44.2] 本稿では,自由フローティング交通モードに適したグラフ構築手法を提案する。
グラフ内のノードのフレキシブルな位置決めを決定するために,新しい密度ベースクラスタリングアルゴリズム (HDPC-L) を提案する。
深セン自転車シェアリングデータセットとハイコウライドシェアリングデータセットの2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験は、この手法がモデルの性能を大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:38:51 GMT)
Enhancing Group Fairness in Online Settings Using Oblique Decision
Forests [43.9] 我々は,オンライン設定において公平な判断を行うために,斜めの意思決定ツリーのアンサンブルであるアラニーニを提案する。
アラニーニの階層木構造はパラメータ分離を可能にし、フェアネス勾配を効率的に計算することができる。
Aranyaniはベースラインアプローチよりも精度と公正性のトレードオフが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:17:52 GMT)
VoxGenesis: Unsupervised Discovery of Latent Speaker Manifold for Speech
Synthesis [43.4] VoxGenesisは、教師なし音声合成フレームワークである。
教師なしで潜在話者多様体と有意義な音声編集方向を見つけることができる。
本稿では,VoxGenesisが従来のアプローチとは大きく異なる特徴を持つ,より多彩で現実的な話者を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:39:56 GMT)
Revisiting Disentanglement in Downstream Tasks: A Study on Its Necessity
for Abstract Visual Reasoning [43.3] 表現学習では、分離可能かつコンパクトなパターンでデータの生成因子を符号化するため、非絡み合い表現が極めて望ましい。
そこで本研究では,下流アプリケーションにおける不整合表現の必要性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:31:58 GMT)
Event-Driven Learning for Spiking Neural Networks [43.2] 脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックコンピューティングの分野で注目されている。
バックプロパゲーション学習コストを最小限に抑えるために、SNNのスパースイベント駆動プロパティから効果的に利益を得るには、依然としてオープンな課題である。
本稿では,スパイクタイミング依存イベント駆動(STD-ED)アルゴリズムと膜電位依存イベント駆動(MPD-ED)アルゴリズムの2つの新しい学習手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:17:59 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） (Fri, 1 Mar 2024 15:29:52 GMT)
UFO: A UI-Focused Agent for Windows OS Interaction [42.0] われわれは,Windows OS上のアプリケーションに適したユーザ要求を満たす,革新的なUIフォーカスエージェントであるUFOを紹介した。
UFOはデュアルエージェントフレームワークを使用して、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を注意深く観察し、分析し、Windowsアプリケーションの情報を制御する。
我々は9つの人気のあるWindowsアプリケーションでUFOのテストを行い、ユーザの日々の使用を反映したさまざまなシナリオを網羅した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:20:47 GMT)
Multi-modal Attribute Prompting for Vision-Language Models [41.7] 大規模な事前訓練されたビジョンランゲージモデル(VLM)は、下流のタスクに対して強力な一般化能力を示すが、少数のシナリオでは苦労する。
既存のプロンプト技術は主にグローバルテキストと画像表現に重点を置いているが、マルチモーダル属性の特徴を見落としている。
テキスト属性プロンプト,視覚属性プロンプト,属性レベルのアライメントを共同で探索し,マルチモーダル属性プロンプト法(MAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:28:10 GMT)
A Randomized Controlled Trial on Anonymizing Reviewers to Each Other in
Peer Review Discussions [41.4] 政策立案者の間での疑問は、議論の間、論文のレビュアーが互いに匿名であるべきかどうかである。
我々はランダムにレビュアーと論文を2つの条件に分けた。
この実験は、ピアレビュープロセスにおける匿名の議論設定を支持する証拠を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:26:52 GMT)
Teach LLMs to Phish: Stealing Private Information from Language Models [41.2] 我々はニューラルフィッシングと呼ばれる新しい実用的なデータ抽出攻撃を提案する。
我々の攻撃は、ユーザデータの構造に関する曖昧な事前情報のみを用いて、相手が10秒の良性出現文をトレーニングデータセットに挿入できると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:15:07 GMT)
G3DR: Generative 3D Reconstruction in ImageNet [40.8] 本稿では,新しい3D生成手法であるジェネレーティブ3Dレコンストラクション(G3DR)をImageNetに導入する。
G3DRは単一画像から多種多様な高品質の3Dオブジェクトを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:36:11 GMT)
LUCID: LLM-Generated Utterances for Complex and Interesting Dialogues [40.1] 仮想アシスタントは、トランスフォーマーベース大規模言語モデル(LLM)の進歩によって、対話能力の面で劇的な飛躍を遂げる可能性がある。
しかし、真にトランスフォーメーションされたタスク指向対話機能を実現するための大きなボトルネックは、高品質で言語学的に洗練されたデータの不足である。
LUCIDを使用して、100のインテントにまたがる4,277のマルチドメイン、マルチインテリジェントな会話のシードデータセットを生成し、その能力を実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:33:53 GMT)
Likelihood-based Mitigation of Evaluation Bias in Large Language Models [39.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成タスクを自動メトリクスとして評価するために広く使われている。
LLMが評価に使用される場合、確率バイアスが存在する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:44:44 GMT)
Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing
Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response [39.6] 本研究は、需要応答(DR)プログラムを通じて、フレキシビリティを活性化する際のアグリゲータと居住者の相互作用について検討する。
限られたデータを持つ環境において、集約された柔軟性の提供戦略を最適化する手法を導入する。
本稿では,アグリゲータのバランスとフレキシビリティ市場における重要な機会を明らかにするだけでなく,アグリゲータのためのエンドツーエンドの実践ツールの開発にも成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:18:30 GMT)
Structural Estimation of Markov Decision Processes in High-Dimensional
State Space with Finite-Time Guarantees [39.3] 本研究では,実施行動と訪問状態の観測可能な履歴に基づいて,人間エージェントによる動的決定の構造モデルの推定作業を検討する。
この問題には固有のネスト構造があり、内部問題では与えられた報酬関数に対する最適ポリシーが特定され、外部問題では適合度の測定が最大化される。
本研究では,高次元状態空間を扱うための有限時間保証付き単一ループ推定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:31:18 GMT)
Efficient Adapter Tuning of Pre-trained Speech Models for Automatic
Speaker Verification [38.2] 自己教師型音声モデルは、下流の様々な音声タスクにおいて印象的な性能を示した。
大量の計算とストレージオーバーヘッドのため、微調整は事実上不可能になる。
話者検証タスクに自己教師付き音声モデルを適用するための効果的なアダプタフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:32:14 GMT)
Causal Bandits with General Causal Models and Interventions [38.1] 本稿では、因果系における介入の逐次的設計のための因果バンドイット(CB)について考察する。
報奨関数の最適化は、後ろ視における最良の介入の順序に対する累積的後悔の尺度を最小化することによるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:28:49 GMT)
One Size Does Not Fit All: Customizing Open-Domain Procedures [37.9] 庭の植え方などのハウツー手順は、今や何百万人ものユーザーが利用している。
例えば、殺虫剤を使わずに庭を植えることなどである。
我々のゴールは、このようなカスタマイズを行うLLMの能力の測定と改善です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:04:28 GMT)
Niobium coaxial cavities with internal quality factors exceeding 1.5
billion for circuit quantum electrodynamics [37.7] ニオブやタンタルのようなグループV材料は、回路量子電磁力学(cQED)プラットフォームの性能を拡大するための一般的な選択肢となっている。
ニオブの複雑な表面化学は、ミリケルビン温度と単光子パワーにおいてデコヒーレンスの主要なモードの同定を困難にする。
ニオブ同軸4次波キャビティを用いて,エッチング化学の影響,大気暴露の長期化,キャビティ前後の空洞環境の意義について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:07:10 GMT)
TempCompass: Do Video LLMs Really Understand Videos? [37.7] 既存のベンチマークでは、ビデオLLMの時間知覚能力に関する包括的なフィードバックが得られていない。
時間的側面とタスクフォーマットの多様性を導入した textbfTemp ベンチマークを提案する。
Tempをベースとして,8つの最先端(SOTA)ビデオLLMと3つの画像LLMを総合的に評価し,これらのモデルが時間知覚能力に劣ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:02:19 GMT)
LabelBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Adaptive
Label-Efficient Learning [37.2] ラベル付きデータは現代の機械学習アプリケーションには不可欠だが、ラベルの取得には費用がかかる。
このコストを軽減するために、トランスファーラーニング、セミ教師付きラーニング、アクティブラーニングといった機械学習手法はラベル効率を目標としている。
本稿では,複数のラベル効率の学習手法を共同評価するための新しいフレームワークであるLabelBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:38:16 GMT)
Mass-Producing Failures of Multimodal Systems with Language Models [37.1] MultiMonは、システム障害を自動的に識別するシステムである。
誤った合意の例としてコーパスをスクラップする。
その後、言語モデルに障害の系統的なパターンを見つけるように促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:28:00 GMT)
Concise and Organized Perception Facilitates Large Language Models for
Deductive Reasoning [36.6] コンシス・アンド・オーガナイズド・パーセプション(COP)という新しい推論手法を提案する。
COPは与えられたステートメントを慎重に分析し、冗長性を排除しつつ、最も関連する情報を効率的に識別する。
その後、モデルの推論プロセスに適応するより組織化された形式でLLMを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:47:50 GMT)
Dialect prejudice predicts AI decisions about people's character,
employability, and criminality [36.4] 言語モデルが方言偏見の形で隠蔽的人種差別を具現化することを示す。
我々の発見は、言語技術の公正かつ安全な利用に、はるかに影響している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:43:09 GMT)
Transparent Image Layer Diffusion using Latent Transparency [36.4] 本稿では,大規模な事前学習型潜伏拡散モデルを用いて透過的な画像を生成する手法であるLayerDiffuseを提案する。
この手法は,アルファチャネル透過性を事前学習した潜伏拡散モデルの潜伏多様体に符号化する「潜伏透過性」を学習する。
これは、付加された透明性を潜在オフセットとして調節することにより、大きな拡散モデルの生産可能な品質を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:36:19 GMT)
Large spin shuttling oscillations enabling high-fidelity single qubit
gates [36.1] より大きな空間移動性を利用して、より大きなRabi周波数を実現することにより、静的EDSR型シングルキュービットパルスを著しく上回る可能性を示す。
我々の理論的結果は、有限性は究極的にはスピン-ヴァレー物理学によってボトルネックとなり、量子最適制御を用いることで抑制できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:27:57 GMT)
A Semantic Distance Metric Learning approach for Lexical Semantic Change
Detection [36.1] Lexical Semantic Change Detection (SCD)タスクは、与えられたターゲット語である$w$が2つの異なるテキストコーパス間で意味を変えるかどうかを予測する問題を考える。
既存のWord-in-Contextデータセットを用いた教師付き2段階SCD手法を提案する。
SCDのための複数のベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法は従来提案していたSCD手法よりも一貫して優れていたことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:09:25 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） (Fri, 1 Mar 2024 03:06:37 GMT)
Learning and Leveraging World Models in Visual Representation Learning [34.8] JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)は,世界モデルを活用することで学ぶ,有望な自己教師型アプローチとして登場した。
我々は,マスク付き画像モデリングを超越したアプローチであるイメージワールドモデルを導入し,潜在空間におけるグローバルな測光変換の効果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:05:38 GMT)
Bayesian Robust Optimization for Imitation Learning [34.4] 逆強化学習は、パラメータ化された報酬関数を学習することにより、新しい状態への一般化を可能にする。
既存のIRLに基づく安全な模倣学習アプローチは、maxminフレームワークを使用してこの不確実性に対処する。
BROILは、リターン最大化とリスク最小化の動作を補間する自然な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:31:22 GMT)
Improving Explicit Spatial Relationships in Text-to-Image Generation
through an Automatically Derived Dataset [34.2] 現在のテキスト画像システムは「左」や「下」のような対象間の空間的関係を正確に反映していない
14の空間関係を含む合成キャプションを自動生成する手法を提案する。
異なる2つの安定度モデルを微調整すると、VISOR測定値の最大9ポイントの改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:09:37 GMT)
Robust deep labeling of radiological emphysema subtypes using squeeze
and excitation convolutional neural networks: The MESA Lung and SPIROMICS
Studies [34.2] 肺気腫は進行性で不可逆的な肺組織喪失である。
最近の研究は、肺CTにおける空間的インフォームド肺テクスチャパターン(ss)の教師なし学習につながっている。
肺CT上のss CNNとCTESの教師あり分類のための3次元圧縮・励起モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:45:56 GMT)
Crosstalk-Robust Quantum Control in Multimode Bosonic Systems [34.0] 高コヒーレンス超伝導キャビティは、量子情報処理のためのハードウェア効率の良いプラットフォームを提供する。
ボゾンモードの普遍的な操作を実現するために、それらをトランスモンアンシラに結合することにより、所望の非線形性を実現する。
我々は、周波数シフトに頑健なアシラパルスを設計するために、量子最適制御を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:33:12 GMT)
CLoVe: Encoding Compositional Language in Contrastive Vision-Language
Models [33.8] VLM(Foundational Vision-Language Models)は、オブジェクト中心認識において優れているが、単語順に不変と思われるテキスト表現を学習する。
GPT-4Vのような大規模単一ストリームモデルを含む任意のVLMが、組成を正常に識別する証拠は存在しない。
本稿では,既存のモデルが構成言語をエンコードする能力を大幅に向上するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:52:58 GMT)
Can Transformers Capture Spatial Relations between Objects? [33.6] 本研究では,現在のコンピュータビジョンシステムによる空間的関係の認識能力について検討する。
本稿では,この課題に対する変圧器の長距離注意力を利用した新しい手法を提案する。
単純な"RelatiViT"アーキテクチャを特定し、現在のアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:25:26 GMT)
Blockchain-empowered Federated Learning: Benefits, Challenges, and
Solutions [33.5] Federated Learning(FL)は、クライアント上でモデルをトレーニングし、パラメータサーバ上でそれらを集約することによって、ユーザのデータプライバシを保護する分散機械学習アプローチである。
プライバシーの保護には有効だが、FLシステムは単一障害点、インセンティブの欠如、セキュリティの不十分といった制限に直面している。
これらの課題に対処するため、ブロックチェーン技術はFLシステムに統合され、より強力なセキュリティ、公正性、スケーラビリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:41:05 GMT)
Neural Refinement for Absolute Pose Regression with Feature Synthesis [33.3] APR(Absolute Pose Regression)メソッドは、ディープニューラルネットワークを使用して、RGBイメージからカメラのポーズを直接回帰する。
本研究では,暗黙的幾何制約を利用するテスト時間改善パイプラインを提案する。
また、トレーニング中に3次元幾何学的特徴を符号化し、テスト時に高密度な新しいビュー特徴を直接レンダリングしてAPR法を洗練させるニューラル・フィーチャー・シンセサイザー(NeFeS)モデルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:40:52 GMT)
Spatial Cascaded Clustering and Weighted Memory for Unsupervised Person
Re-identification [33.0] 教師なしの人物再識別(re-ID)手法は、きめ細かい局所的コンテキストを利用して高い性能を達成する。
パートベース手法は, 様々なポーズによる不適応に苦しむ水平分割を通して, 局所的文脈を求める。
本稿では,これらの課題に対処するため,空間カスケードクラスタリングと重み付けメモリ(SCWM)手法を提案する。
SCWMは、メモリモジュールがハードサンプルマイニングとノイズ抑制のバランスを保ちながら、異なる人体部分のより正確なローカルコンテキストを解析、調整することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:52:29 GMT)
Multi-scale Transformers with Adaptive Pathways for Time Series
Forecasting [32.9] 適応経路を持つマルチスケールトランスであるPathformerを提案する。
提案したPathformerは,時間分解能と時間差を統合してマルチスケールモデリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:18:33 GMT)
CMNER: A Chinese Multimodal NER Dataset based on Social Media [32.4] Weiboから得られたデータを利用して、中国のマルチモーダルNERデータセット(CMNER)をコンパイルする。
データセットには、5000のWeiboポストと18,326の対応画像が組み合わされている。
公開英語MNERデータセット(Twitter2015)の言語間実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:12:20 GMT)
HALC: Object Hallucination Reduction via Adaptive Focal-Contrast
Decoding [32.1] HALCは、大規模視覚言語モデル(LVLM)における物体幻覚(OH)を軽減するために設計された新しい復号アルゴリズムである。
HALCは、ハエの幻覚トークンを補正するために(局所的に)堅牢なオートフォーカスグラウンド機構と、OHを著しく低減するために(球面的に)特殊なビームサーチアルゴリズムを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:21:52 GMT)
Peacock: A Family of Arabic Multimodal Large Language Models and
Benchmarks [32.0] MLLM(Multimodal large language model)は、複雑な推論と言語理解を必要とする幅広いタスクにおいて有効であることが証明されている。
我々は、強力なビジョンと言語能力を備えた、textitPeacockと呼ばれる、アラビア語のMLLMの包括的なファミリーを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 23:38:02 GMT)
ModelObfuscator: Obfuscating Model Information to Protect Deployed ML-based Systems [32.0] デバイス上でのTFLiteモデルを自動的に難読化するためのプロトタイプツールModelObfuscatorを開発した。
実験の結果,提案手法はモデルセキュリティを劇的に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:52:04 GMT)
SalUn: Empowering Machine Unlearning via Gradient-based Weight Saliency
in Both Image Classification and Generation [32.0] 本稿では,機械学習における「重み値」の概念を導入し,モデル説明における入力値値と並列性について述べる。
サリエンシ・アンラーニング(SalUn)と呼ばれる結果の手法は、パフォーマンスのギャップを「正確な」アンラーニングで狭める。
SalUnは、画像分類と生成タスクの両方において、データ、クラス、概念を忘れることの影響を効果的に消すことができる最初の原則MUアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:40:13 GMT)
Parameter-Efficient Tuning of Large Convolutional Models [31.7] 本稿では,各ネットワーク層内の畳み込みカーネルをフィルタ部分空間の小さな集合上に分解してフィルタ部分空間を導入する。
次に、これらのモデルを微調整して、一般に数百のパラメータであるフィルタ原子のみを適応させることで、タスク固有の表現を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:16:08 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） (Fri, 1 Mar 2024 17:40:04 GMT)
Standardizing the Measurement of Text Diversity: A Tool and a
Comparative Analysis of Scores [30.1] 圧縮アルゴリズムは,n$-gramのオーバーラップスコアの計算を遅くすることで,測定値に類似した情報を取得する。
スコアの適用性は、生成モデルの解析を超えて拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:23:12 GMT)
Fast Graph Condensation with Structure-based Neural Tangent Kernel [30.1] グラフ構造化データのための新しいデータセット凝縮フレームワーク(GC-SNTK)を提案する。
構造ベースのニューラルタンジェントカーネル(SNTK)はグラフのトポロジを捉えるために開発され、KRRパラダイムのカーネル関数として機能する。
高い予測性能を維持しつつ,グラフ凝縮の高速化における提案モデルの有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:41:43 GMT)
Optimal Transport for Measures with Noisy Tree Metric [30.0] 木メートル空間上での確率測度に対する最適輸送問題について検討する。
一般に、1つの空間でサポートされている測度であっても、このアプローチは計算が難しい。
我々は、ロバスト OT が計量特性を満たすことを示し、負の定値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:23:59 GMT)
Neeko: Leveraging Dynamic LoRA for Efficient Multi-Character
Role-Playing Agent [29.7] Neekoは、効率的なマルチキャラクタ模倣のために設計された革新的なフレームワークである。
本フレームワークは,ロールプレイングのプロセスをエージェント事前学習,複数キャラクタプレイ,文字インクリメンタル学習に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:20:48 GMT)
SureFED: Robust Federated Learning via Uncertainty-Aware Inward and
Outward Inspection [29.5] 本稿では,堅牢なフェデレーション学習のための新しいフレームワークであるSureFEDを紹介する。
SureFEDは、良識のあるクライアントのローカル情報を使って信頼を確立する。
理論的には、データとモデル中毒攻撃に対するアルゴリズムの堅牢性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:33:40 GMT)
A Regularization-based Transfer Learning Method for Information
Extraction via Instructed Graph Decoder [29.2] グラフデコーダを用いたIE(TIE)の正規化に基づく転送学習手法を提案する。
具体的には、まず、よく知られたすべてのIEタスクからデータセットの命令プールを構築し、次に指示されたグラフデコーダを提示する。
このようにして、既存のデータセットと共有される共通知識を学び、新しいラベルを持つ新しいデータセットに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:04:12 GMT)
AutoRD: An Automatic and End-to-End System for Rare Disease Knowledge
Graph Construction Based on Ontologies-enhanced Large Language Models [29.2] 我々は,まれな疾患に関する臨床テキストから情報を抽出するAutoRDというエンドツーエンドシステムを構築した。
本稿では,エンティティ抽出,関係抽出,知識グラフの性能について定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:06:39 GMT)
Escaping mediocrity: how two-layer networks learn hard generalized
linear models with SGD [29.2] 本研究では,グラディエント・Descent (SGD) の下で一般化線形目標関数を学習するための2層ニューラルネットワークのサンプル複雑性について検討する。
オーバーファクター化は、この問題クラス内の定数因子による収束を増大させることしかできないことを示す。
しかし,このプロセスの決定論的近似は脱走時間を適切に表現し,SGDityの役割は最小限である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:45:05 GMT)
Authors' Values and Attitudes Towards AI-bridged Scalable
Personalization of Creative Language Arts [29.1] ジェネレーティブAIは、インタラクティブメディアの新たな形式、AIをブリッジしたクリエイティブな言語芸術を作り出す可能性がある。
我々は8つのジャンルにわたる18人の著者とのインタビュー研究を行った。
著者,アーティファクト,オーディエンス間のダイナミクスから得られた3つのメリットを特定した。
AIでブリッジされたCLAは、著者の懸念とともに、これらのメリットを促進または削減する方法を見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:53:10 GMT)
Adaptive Restructuring of Merkle and Verkle Trees for Enhanced Blockchain Scalability [28.7] 本稿ではブロックチェーンアーキテクチャの基本コンポーネントであるMerkleとVerkleツリーの適応的再構成を提案する。
従来の静的木構造とは異なり、適応モデルは使用パターンに基づいてこれらの木の構成を動的に調整する。
この研究の意味は理論的な進歩を超えて、スケーラブルでセキュアで効率的なブロックチェーンデータ検証方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:52:50 GMT)
DiaHalu: A Dialogue-level Hallucination Evaluation Benchmark for Large
Language Models [28.2] 本稿では,対話レベルの幻覚評価ベンチマークDiaHaluを提案する。
収集したトピックをシステムプロンプトに統合し、2つのChatGPT3.5間の対話を促進する。
人間の言語規則に従わない内容を手動で修正し、LLMを再生させ、人間と機械の相互作用のシナリオをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:38:55 GMT)
Self-Consistent Decoding for More Factual Open Responses [28.2] Sample & Selectは、DoLA、P-CRR、S-CRRのデコーダに対して、30%の相対的なマージンで事実性を向上する。
生成した要約の人間による検証を収集し,本手法の実際的優位性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:31:09 GMT)
Making SGD Parameter-Free [28.1] 我々のアルゴリズムは概念的には単純で、高い確率保証を持ち、未知の勾配ノルム、滑らかさ、強い凸性に部分的に適応している。
結果の核心は,SGDステップサイズ選択のための新しいパラメータフリー証明書と,SGDのa-プリオリ境界が反復しないと仮定する時間一様濃度の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:45:21 GMT)
Towards Interpretable Deep Reinforcement Learning Models via Inverse
Reinforcement Learning [27.8] 本稿では,逆逆強化学習を利用した新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、強化学習モデルによる決定のグローバルな説明を提供する。
モデルの意思決定過程を要約することで、モデルが従う直感的な傾向を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:40:56 GMT)
Imagine, Initialize, and Explore: An Effective Exploration Method in
Multi-Agent Reinforcement Learning [27.8] 複雑なシナリオにおける効率的なマルチエージェント探索法を提案する。
我々は、状態、観察、プロンプト、行動、報酬が自己回帰的に予測されるシーケンスモデリング問題として想像を定式化する。
臨界状態のエージェントを初期化することにより、IIEは潜在的に重要な未探索領域を発見する可能性を大幅に高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:08:48 GMT)
Proving Linear Mode Connectivity of Neural Networks via Optimal
Transport [27.8] この経験的観察を理論的に説明する枠組みを提供する。
ワッサーシュタイン収束率を規定する支持重み分布ニューロンがモード接続性とどのように相関するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:45:38 GMT)
CyberDemo: Augmenting Simulated Human Demonstration for Real-World
Dexterous Manipulation [27.1] CyberDemoは、シミュレーションされた人間のデモを現実世界のタスクに活用するロボット模倣学習の新しいアプローチだ。
本研究は,実世界のデクスタラスな操作作業において,シミュレーションされた人間の実演の有意な可能性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:53:57 GMT)
Rethinking Inductive Biases for Surface Normal Estimation [26.9] 本稿では,画素当たりの光線方向を利用して,その相対回転を学習し,隣接する表面の正常値の関係を符号化する。
提案手法は,任意の解像度とアスペクト比の画素内画像に挑戦する際の,クリップかつスムーズな予測を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:54:37 GMT)
Bias Mitigation in Fine-tuning Pre-trained Models for Enhanced Fairness
and Efficiency [26.9] 新しいタスクにおけるバイアスを軽減するために特別に設計された、効率的で堅牢な微調整フレームワークを導入します。
我々の経験的分析は、異なる人口集団の予測に影響を与える事前学習モデルのパラメータが異なることを示している。
我々は、人口集団間でフィッシャー情報を用いて決定された、これらの影響力のある重みの重要性を中和する伝達学習戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:01:28 GMT)
Post-decoder Biasing for End-to-End Speech Recognition of Multi-turn
Medical Interview [26.8] エンドツーエンド(E2E)アプローチは、自動音声認識(ASR)タスクのハイブリッドモデルを徐々に置き換えている。
そこで本研究では,トレーニング文字の分布に基づいて変換確率行列を構成する,新しい手法であるポストデコーダバイアスを提案する。
実験では,訓練音声に10回から20回出現する稀な単語のサブセットに対して,それぞれ9.3%,5.1%の相対的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:53:52 GMT)
Demonstration of a parity-time symmetry breaking phase transition using
superconducting and trapped-ion qutrits [26.5] 我々は、この非平衡相転移を実現することができる3レベル量子系であるクォートリットを示す。
結果は、物理効果をシミュレートするマルチレベル(量子)プロセッサの潜在的な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:33:26 GMT)
Leveraging Gradients for Unsupervised Accuracy Estimation under
Distribution Shift [26.0] さまざまなテスト環境下での地味なテストラベルへのアクセスなしにテスト精度を推定することは難しいが、非常に重要な問題である。
テストデータのたった1ステップの後に、クロスエントロピー損失から逆転した分類層勾配のノルムを用いる。
我々のキーとなる考え方は、分布シフトを伴うテストデータセットに一般化しない場合、モデルがより高次勾配で調整されるべきであるということです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:21:42 GMT)
Identify Critical Nodes in Complex Network with Large Language Models [25.5] 大規模言語モデル(LLM)を用いた進化的アルゴリズムによる「スコアノード」と呼ばれる関数生成手法を提案する。
多様な効率的なノードスコアリング関数を一貫して、秩序的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:23:26 GMT)
Softened Symbol Grounding for Neuro-symbolic Systems [24.6] 本稿では,2つの世界間のギャップを埋める,新しい,軟化されたシンボル接地プロセスを提案し,効果的かつ効率的なニューロシンボリック学習の枠組みを提示する。
本フレームワークは,(1)ボルツマン分布としてシンボル解状態のモデル化を特徴とし,高コストな状態探索を回避し,ネットワークトレーニングとシンボル推論の相互に有益な相互作用を促進する。
3つの代表的なニューロシンボリック・ラーニング・タスクを用いた実験により,その優れたシンボルグラウンドリング能力により,我々のフレームワークは,既存の提案のフロンティアを越えた問題解決に成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:57:09 GMT)
EfficientZero V2: Mastering Discrete and Continuous Control with Limited
Data [24.3] 本稿では,サンプル効率のよい強化学習(RL)アルゴリズム用に設計されたフレームワークであるEfficientZero V2を紹介する。
一連の改善により、EfficientZero V2は、様々なタスクにおいて、現在の最先端(SOTA)を上回っている。
効率的なZero V2は一般的なアルゴリズムであるDreamerV3よりも顕著な進歩を示し、66のタスクのうち50で優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:42:25 GMT)
ChaosBench: A Multi-Channel, Physics-Based Benchmark for
Subseasonal-to-Seasonal Climate Prediction [24.2] ChaosBenchは、S2S(Subseasonal-to-seasonal)予測のための大規模でマルチチャネルな物理ベースのベンチマークである。
ChaosBenchには460Kフレームの現実世界の観測とシミュレーションがあり、それぞれが60の可変チャネルを持ち、最大45年間をカバーしている。
複雑度が異なる2つのタスク、フルとスパースなダイナミクス予測を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:53:36 GMT)
Enhancing Multivariate Time Series Forecasting with Mutual
Information-driven Cross-Variable and Temporal Modeling [24.0] チャネル混合手法のためのCDAM(Cross-var-Decorrelation Aware Feature Modeling)を提案する。
また,従来の一段階予測手法を超越した時間的相関を利用するための時間的相関認識モデリング(TAM)も導入した。
我々の新しいフレームワークは、包括的テストにおいて、これまで最先端と見なされていたものを含め、既存のモデルを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:42:47 GMT)
Approximately optimal domain adaptation with Fisher's Linear
Discriminant [23.8] 本稿では,Fisher's Linear Discriminant (FLD) に基づくモデル群を提案する。
特定の生成的設定に対しては、2つのモデルの最適凸結合を0-1の損失で導出する。
脳波とECGに基づく分類設定の文脈における最適分類器の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:20:09 GMT)
Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Review [23.3] コンピュータビジョンアルゴリズムの能力が向上するにつれて、臨床システムにおけるその応用はより広まりつつある。
これらの応用には、大腸内視鏡や気管支内視鏡などの診断、生検の導出、侵襲的介入の最小化、手術などがある。
これらのアプリケーションの多くは、医療シーンの視覚的特性に依存しており、この環境での実行には設計アルゴリズムが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:11:26 GMT)
Few-Shot Panoptic Segmentation With Foundation Models [23.2] 約0ラベルのSegmenting Panoptic Information(SPINO)を提示することで、タスク非依存の画像特徴を活用して、少ショットのパノプティクスセグメンテーションを可能にすることを提案する。
本手法では,DINOv2のバックボーンと,セマンティックセグメンテーションと境界推定のための軽量なネットワークヘッドを組み合わせる。
提案手法は,10個の注釈付き画像のみを用いてトレーニングし,既存の汎視的セグメンテーション法で使用可能な高品質な擬似ラベルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:48:34 GMT)
Learning with Logical Constraints but without Shortcut Satisfaction [23.2] 論理的制約による学習のための新しいフレームワークを提案する。
具体的には、論理接続のための双対変数を導入することで、ショートカット満足度問題に対処する。
本稿では,符号化された論理制約を分布損失として表現する変分フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:17:20 GMT)
Unfolding Local Growth Rate Estimates for (Almost) Perfect Adversarial
Detection [23.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くの知覚的タスクにおける最先端のソリューションを定義する。
現在のCNNアプローチは、システムを騙すために特別に作られた入力の敵の摂動に対して脆弱なままである。
本稿では,ネットワークの局所固有次元(LID)と敵攻撃の関係について,最近の知見を生かした,シンプルで軽量な検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:38:32 GMT)
LocalRQA: From Generating Data to Locally Training, Testing, and
Deploying Retrieval-Augmented QA Systems [22.9] LocalRQAは、研究者と開発者がモデルトレーニング、テスト、デプロイメントプロセスをカスタマイズできるオープンソースのツールキットである。
DatabricksとFaireのWebサイトから得られたオンラインドキュメントを使ってシステムを構築します。
OpenAIのtext-adaやGPT-4 QAT-4と比較すると,LocalRQAを用いてトレーニングし,デプロイした7Bモデルと同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:10:20 GMT)
Computational supremacy in quantum simulation [22.6] 超伝導量子アニールプロセッサは、シュリンガー方程式の解と密に一致してサンプルを生成することができることを示す。
我々は、合理的な時間枠内で量子アニールと同じ精度を達成できる既知のアプローチは存在しないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:00:04 GMT)
An Interpretable Ensemble of Graph and Language Models for Improving
Search Relevance in E-Commerce [22.4] プラグアンドプレイグラフLanguage Model (PP-GLAM) を提案する。
このアプローチでは、均一なデータ処理パイプラインを備えたモジュラーフレームワークを使用します。
PP-GLAMは,実世界のマルチリンガル,マルチリージョンのeコマースデータセット上で,最先端のベースラインとプロプライエタリなモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:08:25 GMT)
Search to Fine-tune Pre-trained Graph Neural Networks for Graph-level
Tasks [22.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ関連タスクで前例のない成功を収めた。
最近の取り組みでは、大規模未ラベルグラフ上でGNNを事前訓練し、未ラベルグラフからの知識を目標下流タスクに適応させようとしている。
微調整の重要性にもかかわらず、現在のGNNの事前訓練作業は、優れた微調整戦略の設計を無視することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:52:33 GMT)
Federated Learning via Lattice Joint Source-Channel Coding [22.3] 本稿では,デジタル通信によるオーバー・ザ・エア計算を実現するユニバーサル・フェデレーション・ラーニング・フレームワークを提案する。
このスキームは、デバイスにおけるチャネル状態情報に頼ることなく、モデルパラメータの定量化とデバイスからの干渉の活用の両方に格子コードを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:53:57 GMT)
Rethinking The Uniformity Metric in Self-Supervised Learning [21.9] 次元崩壊に対する感度を示す新しい均一度指標を導入する。
各種自己監督手法の補助的損失として適用した場合,提案手法は下流タスクの性能を継続的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:22:05 GMT)
Distributed Influence-Augmented Local Simulators for Parallel MARL in
Large Networked Systems [21.8] 本稿では,多数のエージェントからなる大規模ネットワークシステムを複数のローカルコンポーネントに分割する方法を示す。
異なるローカルコンポーネントが互いに与える影響を監視するため、各シミュレータには学習モデルが備わっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:36:33 GMT)
3DSFLabelling: Boosting 3D Scene Flow Estimation by Pseudo
Auto-labelling [21.7] 本稿では,現実のLiDAR点雲に対して,多数の3次元シーンフロー擬似ラベルを生成するための新しい手法を提案する。
具体的には、自律走行シナリオにおける物体レベルの剛体運動をシミュレートするために、剛体運動の仮定を用いる。
拡張運動パラメータに基づいてターゲット点雲を完全合成することにより,実シナリオと高度に整合した点雲内に多数の3次元シーンフローラベルを容易に取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:26:59 GMT)
A Survey of Route Recommendations: Methods, Applications, and
Opportunities [21.7] 本調査は、都市コンピューティングに基づくルートレコメンデーション業務の総合的なレビューを提供する。
従来の機械学習と最新のディープラーニングの手法を多数分類する。
本稿では,都市コンピューティングのシナリオにおける経路変換に関する新しい応用を多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:04:00 GMT)
WanJuan-CC: A Safe and High-Quality Open-sourced English Webtext Dataset [21.7] 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） (Fri, 1 Mar 2024 15:48:32 GMT)
LatestEval: Addressing Data Contamination in Language Model Evaluation
through Dynamic and Time-Sensitive Test Construction [21.6] LatestEvalは、最新のテキストを活用して、非汚染読影理解評価を作成する自動手法である。
これは、最近のタイムウインドウで公開されたテキストのみを使用することでデータ汚染を回避し、事前訓練された言語モデルのトレーニングコーパスと重複しないようにする。
実験の結果,従来のベンチマークとは対照的に,言語モデルは LatestEval 上で無視可能な記憶行動を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:17:21 GMT)
Modeling the Quality of Dialogical Explanations [21.4] 本研究では,説明者と説明者の相互作用の観点から,説明対話について検討する。
対話の流れを分析し、専門家の対話に現れるものと比較する。
長い入力を処理できる2つの言語モデルを用いてインタラクションフローを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:49:55 GMT)
Investigating White-Box Attacks for On-Device Models [21.3] オンデバイスモデルは、対応するモバイルアプリから簡単に抽出できるため、攻撃に対して脆弱である。
本稿では,デバイス上でのTFLiteモデルをデバッギング可能なモデルに自動的に変換する,デバイス上でのReverse Engineering framework for On-Device Models (REOM)を提案する。
以上の結果から,REOMは攻撃者の攻撃成功率を100倍に抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:22:38 GMT)
Data-efficient Event Camera Pre-training via Disentangled Masked
Modeling [21.0] イベントカメラのための新しいデータ教師付きボクセルベースの自己教師付き学習手法を提案する。
提案手法は,時間的情報を犠牲にしたり,ペア画像データを直接利用したりする従来の手法の限界を克服する。
優れた一般化性能を示し、パラメータが少なく、計算コストも低い様々なタスクで大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:02:25 GMT)
DAE-Talker: High Fidelity Speech-Driven Talking Face Generation with
Diffusion Autoencoder [20.8] そこで本研究では,DAE-Talkerを用いて全映像フレームを合成し,音声の内容に合わせて自然な頭部の動きを生成する。
また、ポーズ制御性のための音声2latentのポーズモデリングも導入する。
実験の結果,DAE-Talkerはリップシンク,ビデオの忠実さ,自然さなどの既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:43:46 GMT)
AXOLOTL: Fairness through Assisted Self-Debiasing of Large Language
Model Outputs [20.8] AXOLOTLはタスクやモデル間で不可知的に動作する新しい後処理フレームワークである。
バイアスを識別し、解像度を提案し、モデルにアウトプットを自己バイアスさせる。
このアプローチは計算コストを最小化し、モデル性能を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:02:37 GMT)
End-to-End Quantum Vision Transformer: Towards Practical Quantum Speedup
in Large-Scale Models [20.7] 本稿では、革新的な量子残差接続技術を含む、エンドツーエンドの量子ビジョン変換器(QViT)を紹介する。
QViTの徹底的な分析により、理論上指数関数的複雑性と経験的スピードアップが明らかとなり、量子コンピューティングアプリケーションにおけるモデルの効率性とポテンシャルが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:05:47 GMT)
Spatially-Aware Transformer for Embodied Agents [20.5] 本稿では,空間情報を含む空間認識変換器モデルの利用について検討する。
メモリ利用効率が向上し,様々な場所中心の下流タスクにおいて精度が向上することが実証された。
また,強化学習に基づくメモリ管理手法であるAdaptive Memory Allocatorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:58:50 GMT)
DCTX-Conformer: Dynamic context carry-over for low latency unified
streaming and non-streaming Conformer ASR [20.4] 本稿では,最先端統合型ASRシステムにおける動的コンテキスト搬送機構の統合を提案する。
提案する動的コンテキストコンバータ (DCTX-Conformer) は、重複しないコンテキスト搬送機構を利用する。
単語誤り率25.0%でSOTAを上回り、追加のコンテキスト埋め込みによる遅延の影響は無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:25:16 GMT)
NaVid: Video-based VLM Plans the Next Step for Vision-and-Language
Navigation [19.4] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが言語命令に従って見えない環境でナビゲートできるようにすることを目的として、Embodied AIの重要な研究課題である。
本稿では,映像ベース大規模視覚言語モデル(VLM)であるNaVidを提案する。
NaVidは、地図、オドメーター、深さ入力を使わずに最先端のナビゲーション性能を実現するVLMの能力を示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:09:02 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） (Fri, 1 Mar 2024 04:55:02 GMT)
A Transformer-Based Deep Learning Approach for Fairly Predicting
Post-Liver Transplant Risk Factors [19.0] 肝移植は、末期肝疾患患者の救命法である。
現在のスコアシステムは、90日以内に臓器を受け取らなければ患者の死亡リスクを評価する。
心血管疾患や慢性拒絶などの移植後リスク因子は移植後の合併症である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:59:29 GMT)
Do Zombies Understand? A Choose-Your-Own-Adventure Exploration of
Machine Cognition [18.9] 我々は、この議論の反対者は理解のために異なる定義を持ち、特に意識の役割に対する彼らの見解が異なると論じる。
我々は、Z$が理解できるかどうかを問うとともに、初歩的なAI研究における異なる思考の流派が、この疑問に異なる形で答えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:42:47 GMT)
"There is a Job Prepared for Me Here": Understanding How Short Video and
Live-streaming Platforms Empower Ageing Job Seekers in China [18.9] 中国の高齢化はしばしば、年齢差別の流行による雇用の探究の課題に遭遇する。
ソーシャルメディアの出現に伴い、高齢労働者を雇うためのショートビデオやライブストリームの人気が高まっている。
以上の結果から,これらのプラットフォームは,特に高齢の求職者にとって親しみやすい求職選択を提供することができることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:35:34 GMT)
Metamorpheus: Interactive, Affective, and Creative Dream Narration
Through Metaphorical Visual Storytelling [18.6] 本稿では,夢の中の感情体験の創造的なビジュアルストーリーテリングにユーザを巻き込む,感情的なインターフェースであるMetamorpheusを紹介する。
このシステムはメタファーの提案を提供し、生成AIモデルを用いて視覚的なメタファーとテキストの描写を生成する。
体験中心の評価は、Metamorpheusと対話することで、ユーザーは自分の夢を鮮明なディテールで思い出すことができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:09:32 GMT)
Global Convergence Rate of Deep Equilibrium Models with General
Activations [18.6] 本稿は、一階微分と二階微分との一般に有界な活性化を持つDECに対して、この事実が依然として成り立つことを示す。
新しい活性化関数は一般に非均一であるため、平衡点のグラム行列の最小固有値の有界化は特に困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:23:01 GMT)
YOLO-MED : Multi-Task Interaction Network for Biomedical Images [18.5] YOLO-Medは、オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションを同時に行うことができる効率的なエンドツーエンドマルチタスクネットワークである。
Kvasir-segデータセットとプライベートバイオメディカルイメージデータセットで評価すると,精度と速度のバランスが期待できる結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:20:42 GMT)
Self-Consistent Reasoning-based Aspect-Sentiment Quad Prediction with
Extract-Then-Assign Strategy [18.5] 自己整合性推論に基づくアスペクト知覚四重項予測(SCRAP)を提案する。
SCRAPはそのモデルを最適化し、推論とそれに対応する感情四重項を順番に生成する。
最終的に、SCRAPは、複雑な推論タスクを処理し、一貫性投票によって四重項を正確に予測するモデルの能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:34:02 GMT)
ImpNet: Imperceptible and blackbox-undetectable backdoors in compiled
neural networks [18.3] データ準備およびモデルトレーニング段階における安全対策を回避するため,コンパイル中にバックドアを追加することができることを示す。
攻撃者は、コンパイル中に既存の重みベースのバックドアを挿入できるだけでなく、ImpNetのような新しい重みに依存しないバックドアも挿入できる。
ImpNetを含むいくつかのバックドアは、挿入され、他の場所で削除されるステージにおいてのみ確実に検出できるため、重大な課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:17:56 GMT)
GLFNET: Global-Local (frequency) Filter Networks for efficient medical
image segmentation [18.3] 医用画像分割のためのGlobal-Local Filter Network (GLFNet) と呼ばれるトランスフォーマースタイルのアーキテクチャを提案する。
モデル効率を最適化するために,自己認識機構をグローバルローカルフィルタブロックの組み合わせに置き換える。
GLFNetを3つのベンチマークデータセットでテストし、GFLOP操作の約2倍の効率を保ちながら、最先端のパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:35:03 GMT)
Distributional Dataset Distillation with Subtask Decomposition [18.3] 本稿では,TinyImageNet と ImageNet-1K のデータセットに対して,最新の結果が得られることを示す。
具体的には、クラス毎に2つのイメージのストレージ予算の下で、ImageNet-1Kで6.9%の先行技術より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:49:34 GMT)
DyPyBench: A Benchmark of Executable Python Software [18.1] 我々は、Pythonプロジェクトの最初のベンチマークであるDyPyBenchを紹介します。
ベンチマークには、さまざまなアプリケーションドメインから50の人気のあるオープンソースプロジェクトが含まれており、合計681万行のPythonコードと30万のテストケースが含まれている。
我々は、DyPyBenchが他の動的解析の基礎を提供し、Pythonコードの実行時の振る舞いを研究することを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:53:15 GMT)
ATP: Enabling Fast LLM Serving via Attention on Top Principal Keys [17.9] ATPは個々のトークンではなく、textbfTop textbfPrincipalキーでtextbfAttentionを修正する。
ATPは通常のアテンション機構よりも計算の複雑さがはるかに低い精度で達成されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:24:37 GMT)
New Characterizations and Efficient Local Search for General Integer
Linear Programming [17.8] 本研究では境界解の概念を用いた線形プログラミング(ILP)の新たな特徴付けを提案する。
そこで我々は,局所探索アルゴリズムのLocal-ILPを開発した。
MIPLIBデータセットで行った実験は、大規模ハードILP問題の解法におけるアルゴリズムの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:56:59 GMT)
Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and
Understanding -- A Survey [17.8] 現在、この研究領域における主要なテクニック、メトリクス、データセット、モデル、最適化アプローチを要約し比較する包括的なレビューが欠如しています。
この調査は、これらの領域における最近の進歩を集約し、使用するデータセット、メトリクス、方法論の詳細な調査と分類を提供することによって、このギャップに対処することを目的としている。
既存の文献の強さ、限界、未探索領域、ギャップを識別し、この重要かつ急速に発展する分野における将来の研究の方向性についていくつかの洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:14:42 GMT)
Assessing the Efficacy of Heuristic-Based Address Clustering for Bitcoin [17.5] クラスタリングは、ほとんどの分析研究において最初のステップとなる。
我々は、与えられた実体の数の減少を定量化するために設計された計量であるテキストクラスタリング比を導入する。
我々は、各エンティティのクラスタリング比の時間的進化を研究するために、研究を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:31:05 GMT)
Scale-free Adversarial Reinforcement Learning [17.3] 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)におけるスケールフリー学習の研究を開始する。
We design a generic algorithmic framework underlineScale underlineClipping underlineBound (textttSCB)
我々は,最小限の最適再帰限界を達成し,大規模無敵MABにおける最初の高確率再帰限界を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:21:10 GMT)
High-Speed Detector For Low-Powered Devices In Aerial Grasping [16.9] Fast Fruit Detector (FFD) は、資源効率が高く、シングルステージで、後処理のない物体検出器である。
FFDは最新の10W NVIDIA Jetson-NX組み込みデバイスで100FPS@FP32精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:58:43 GMT)
Task Indicating Transformer for Task-conditional Dense Predictions [16.9] この課題に対処するために,タスク表示変換(TIT)と呼ばれる新しいタスク条件フレームワークを導入する。
本手法では,行列分解によるタスク指示行列を組み込んだMix Task Adapterモジュールをトランスフォーマーブロック内に設計する。
また,タスク表示ベクトルとゲーティング機構を利用するタスクゲートデコーダモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:06:57 GMT)
Measuring Moral Inconsistencies in Large Language Models [16.5] 大言語モデル(LLM)は、意味的に等価なプロンプトが意味的に等価な応答を生成する場合、一貫性があると考えられる。
現状のLLMでさえ、その世代では非常に不整合であり、信頼性に疑問を呈している。
本稿では,SGE (Semantic Graph Entropy) と呼ばれる新たな情報理論尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:35:29 GMT)
Multi-FAct: Assessing Multilingual LLMs' Multi-Regional Knowledge using
FActScore [16.3] 大規模言語モデル(LLM)は、確立された知識と矛盾するテキストを生成するために、事実の幻覚を起こす傾向がある。
本稿では,言語と地理的領域をまたいだ多言語LLMの事実的精度を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:35:55 GMT)
Safeguarding Data in Multimodal AI: A Differentially Private Approach to
CLIP Training [15.9] 本稿では,コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)モデルの個人適応について紹介する。
提案手法であるDp-CLIPをベンチマークデータを用いて厳密に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:24:04 GMT)
Out-of-Distribution Detection using Neural Activation Prior [15.8] 分布外検出(OOD)のためのシンプルだが効果的なニューラルアクティベーション先行(NAP)を提案する。
提案手法は,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNet上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:15:46 GMT)
GOAT-Bench: Safety Insights to Large Multimodal Models through
Meme-Based Social Abuse [15.6] 我々は、暗黙のヘイトスピーチ、サイバーいじめ、性差別などのテーマをカプセル化した6K以上の様々なミームからなる包括的なミームベンチマークGOAT-Benchを紹介した。
我々はLMMがヘイトフルネス、軽蔑、攻撃性、皮肉、有害なコンテンツを正確に評価する能力について検討した。
LMMの幅広い実験により、現在のモデルは安全意識に欠けており、様々な形態の暗黙的虐待に敏感であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:26:39 GMT)
Overestimation, Overfitting, and Plasticity in Actor-Critic: the Bitter
Lesson of Reinforcement Learning [15.6] 我々は60以上の異なる非政治エージェントを実装し、それぞれが最新の最先端アルゴリズムから確立された正規化技術を統合する。
2つのシミュレーションベンチマークから14のタスクにまたがってこれらのエージェントをテストした。
その結果、特定の正規化設定の有効性はタスクによって異なるが、特定の組み合わせは一貫して堅牢で優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:25:10 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） (Fri, 1 Mar 2024 02:21:23 GMT)
Zero-Shot Aerial Object Detection with Visual Description Regularization [15.1] 本稿では,視覚的記述規則化(DescReg)と呼ばれる空中物体検出のためのゼロショット手法を提案する。
航空物体の弱い意味的・視覚的相関を同定し,その視覚的外観を事前に記述した上で,課題に対処することを目的とする。
我々は、DIOR、xView、DOTAを含む3つの挑戦的空中物体検出データセットを用いて、広範囲にわたる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:07:15 GMT)
Diffraction and Scattering Aware Radio Map and Environment
Reconstruction using Geometry Model-Assisted Deep Learning [15.0] 本稿では、受信信号強度(RSS)データを用いて、無線マップと仮想環境を共同構築することを提案する。
我々は,仮想障害物モデルを開発し,伝搬経路と仮想障害物との間の幾何学的関係を特徴づける。
数値実験により, 3次元仮想環境の再構築に加えて, 提案したモデルは, 精度10%-18%向上した無線地図構築において, 最先端の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:20:01 GMT)
Dual-Granularity Medication Recommendation Based on Causal Inference [14.8] 医薬推奨は、患者の長期健康記録と医療知識を統合することを目的としている。
既存の研究の多くは、従来のレコメンデーションシステムの変種としてのみ、医薬品レコメンデーションシステムを扱っている。
医薬品推奨のためのフレームワークであるDGMedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:50:27 GMT)
Scale-Invariant Gradient Aggregation for Constrained Multi-Objective
Reinforcement Learning [14.5] 制約付き多目的グラディエントアグリゲータ(CoMOGA)という制約付きMORLアルゴリズムを提案する。
複数の目的と制約を同時に扱うことの難しさを認識し、CoMOGAは元のCMORL問題を制約付き最適化問題に緩和する。
提案手法は,事前定義された制約を満たすことなく,局所的なパレート最適ポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:57:13 GMT)
CFMatch: Aligning Automated Answer Equivalence Evaluation with Expert
Judgments For Open-Domain Question Answering [14.4] 質問応答(QA)は、答えが正しいかどうかを知る場合にのみ進行する。
回答等価性(AE)を決定するための現在の評価基準は、しばしば人間の判断と一致しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:12:08 GMT)
Symplectic ODE-Net: Learning Hamiltonian Dynamics with Control [14.2] 物理系の力学を推論できるディープラーニングフレームワークであるSymlectic ODE-Net(SymODEN)を紹介する。
特に、ハミルトン力学を制御して、基礎となる力学を透過的に学習する。
このフレームワークは、物理的システムに対して解釈可能で物理的に一貫性のあるモデルを提供することで、モデルベースの制御戦略を合成する新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:10:17 GMT)
How Good Are Large Language Models at Out-of-Distribution Detection? [14.2] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習(ML)モデルの信頼性を高める上で重要な役割を果たす。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の領域におけるOOD検出の先駆的実証研究について述べる。
我々は,一般用OOD検出器を徹底的に評価し,ゼログレードおよび微調整のシナリオにおいて,その性能を精査した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:56:07 GMT)
Private Benchmarking to Prevent Contamination and Improve Comparative
Evaluation of LLMs [14.1] テストデータセットをプライベートに保持し、モデルにテストデータを公開せずにモデルを評価するソリューションであるPrivate Benchmarkingを提案する。
モデル所有者やデータセット所有者の信頼度に依存する)様々なシナリオを説明し、プライベートベンチマークによるデータの汚染を避けるためのソリューションを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:28:38 GMT)
Small, Versatile and Mighty: A Range-View Perception Framework [13.9] 本稿では,LiDARデータの3次元検出のための新しいマルチタスクフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,LiDARポイントクラウドのためのセグメンテーションとパノプティクスセグメンテーションタスクを統合している。
レンジビューに基づく手法の中で,本モデルでは,Openデータセット上での新たな最先端検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:02:42 GMT)
$\infty$-Diff: Infinite Resolution Diffusion with Subsampled Mollified
States [13.8] $infty$-Diff は無限次元ヒルベルト空間で定義される生成拡散モデルである。
ランダムにサンプリングされた座標部分集合のトレーニングにより、任意の分解能サンプリングのための連続関数を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:28:36 GMT)
Attacking Delay-based PUFs with Minimal Adversary Model [13.7] Physically Unclonable Functions (PUF)は、軽量デバイス認証のための合理化されたソリューションを提供する。
遅延ベースのArbiter PUFは実装の容易さと膨大なチャレンジスペースを持ち、大きな注目を集めている。
モデリングに抵抗するPUFの開発と、それらに対する機械学習攻撃の考案の間には、研究が偏在している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:35:39 GMT)
When Large Language Models Confront Repository-Level Automatic Program
Repair: How Well They Done? [13.7] オープンソースリポジトリから124の典型的なリポジトリレベルのバグで構成される新しいベンチマークであるRepoBugsを紹介します。
GPT3.5を用いた予備実験では,RepoBugsの修復率は22.58%に過ぎなかった。
本稿では,リポジトリレベルのコード修復タスクに対して,より正確なコンテキストを提供するために,シンプルで普遍的なリポジトリレベルのコンテキスト抽出手法(RLCE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:07:41 GMT)
Beyond Single-Model Views for Deep Learning: Optimization versus
Generalizability of Stochastic Optimization Algorithms [13.1] 本稿では、勾配降下(SGD)とその変種に着目し、ディープラーニングの最適化に新しいアプローチを採用する。
我々はSGDとその変種がSAMのような平らなミニマと同等の性能を示すことを示した。
本研究は、トレーニング損失とホールドアウト精度の関係、およびSGDとノイズ対応変種の性能について、いくつかの重要な知見を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:55:22 GMT)
SPEED: Experimental Design for Policy Evaluation in Linear
Heteroscedastic Bandits [13.0] 線形帯域における政策評価のための最適データ収集の問題について検討する。
まず,重み付き最小二乗推定値に対して,重み付き線形帯域設定で最適設計を定式化する。
次に、この定式化を使用して、データ収集中にアクション毎のサンプルの最適な割り当てを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:24:03 GMT)
On Cyclical MCMC Sampling [13.0] 循環型MCMCはマルコフカーネルが高速な混合を行う場合の所望の確率分布に収束することを示す。
また, 循環MCMCは, 目標に収束しない場合でも, 各モードの周囲の分布の局所的な形状をよく推定することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:20:44 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） (Fri, 1 Mar 2024 15:38:15 GMT)
Federated Domain Generalization: A Survey [12.8] 機械学習では、データはさまざまなデバイス、組織、エッジノードに分散されることが多い。
この課題に応えて、連邦領域の一般化への関心が高まっている。
本稿では,この領域における最近の進歩に関する最初の調査について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:05:48 GMT)
MATHWELL: Generating Educational Math Word Problems at Scale [12.7] 教育を行うためには,(1)解決可能,(2)正確,(3)適切でなければならない。
我々は,専門家アノテーションから得られたデータを用いて,K-8数学語問題を生成するために繰り返し微調整されたLlama-2 (70B)モデルであるMATHWELLを紹介する。
MATHWELLを用いて、20,490個の問題を含むPoT(Program of Thought)論理を用いた最大英語単語問題データセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:39:30 GMT)
Fast and Efficient Local Search for Genetic Programming Based Loss
Function Learning [12.6] 本稿では,タスクとモデルに依存しない損失関数学習のためのメタラーニングフレームワークを提案する。
その結果, 学習した損失関数は, 収束性, サンプル効率, グラフ化, コンピュータビジョン, 自然言語処理問題に対する推論性能の向上をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:20:04 GMT)
Graph Learning Across Data Silos [12.3] 本稿では,スムーズなグラフ信号からグラフトポロジを推定する問題を考える。
データは分散クライアントにあり、プライバシー上の懸念などの要因により、ローカルクライアントを去ることは禁じられている。
本稿では,各ローカルクライアントに対してパーソナライズされたグラフと,全クライアントに対して単一のコンセンサスグラフを共同で学習する,自動重み付き多重グラフ学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:32:40 GMT)
SURE: SUrvey REcipes for building reliable and robust deep networks [12.3] 本稿では,深層ニューラルネットワークにおける不確実性推定手法を再検討し,信頼性を高めるために一連の手法を統合する。
我々は,不確実性推定の有効性を示す重要なテストベッドである故障予測のベンチマークに対して,SUREを厳格に評価する。
データ破損、ラベルノイズ、長い尾のクラス分布といった現実世界の課題に適用した場合、SUREは顕著な堅牢性を示し、現在の最先端の特殊手法と同等あるいは同等な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:58:19 GMT)
Learning Causal Features for Incremental Object Detection [12.3] より多くのタスクに適応できる因果的特徴を学習し、段階的因果的対象検出(ICOD)モデルを提案する。
我々のICODは、検出器を訓練する際のデータバイアスの特徴ではなく、因果的特徴を学習するために導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:14:43 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Solving Management Problems: Towards A
Large Management Mode [12.2] 本稿では,在庫管理や動的価格設定,レコメンデーションといった管理問題を解決するために,深層強化学習(DRL)アプローチを導入する。
このDRLアプローチは、特定のトランスフォーマーニューラルネットワーク構造に基づく大規模な管理モデルにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:40:02 GMT)
Provably Robust DPO: Aligning Language Models with Noisy Feedback [11.8] ランダムな選好フリップが存在する場合に、ポリシー最適化のための一般的なフレームワークを導入する。
本研究では,ノイズが平均値に与える影響を非バイアス化する新しい損失関数を設計し,その損失を騒音に頑健に抑えることで訓練を行う。
IMDb 感情生成と Anthropic's useful-harmless データセットを用いた実験により,rDPO はバニラ DPO と比較して好みラベルのノイズに対して頑健であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:55:18 GMT)
Designing for Harm Reduction: Communication Repair for Multicultural
Users' Voice Interactions [11.8] ボイスアシスタントが有色・非ネイティブの英語話者に提供できないことは、主にサービス品質の害として記録されている。
音声アシスタントにおける品質・サービス障害から伝播する6つの下流障害を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:57:04 GMT)
PIP-Net: Pedestrian Intention Prediction in the Wild [11.8] PIP-Netは、現実の都市シナリオにおいて、AVによる歩行者横断意図を予測するために設計された新しいフレームワークである。
我々は、異なるカメラマウントとセットアップ用に設計された2種類のPIP-Netを提供する。
提案モデルでは、繰り返し時間的注意に基づく解を用いて、最先端の性能を向上する。
最初に、カスタマイズされた歩行者意図予測データセットであるUrban-PIPデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:02:25 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） (Fri, 1 Mar 2024 09:10:38 GMT)
Transfer Learning for Security: Challenges and Future Directions [11.3] トランスファーラーニング(TL)はこの課題に取り組むための有望なフレームワークとして登場した。
本稿では,TL技術を活用したセキュリティの最近の進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:27:53 GMT)
Incentive Compatibility for AI Alignment in Sociotechnical Systems:
Positions and Prospects [11.1] 既存の方法論は主に技術的側面に焦点を当てており、しばしばAIシステムの複雑な社会技術的性質を無視している。
Incentive Compatibility Sociotechnical Alignment Problem (ICSAP)
ICを実現するための古典的なゲーム問題として,機構設計,契約理論,ベイズ的説得の3つを論じ,ICSAP解決の視点,可能性,課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:18:44 GMT)
DEEP-IoT: Downlink-Enhanced Efficient-Power Internet of Things [10.7] 本稿では,IoTデバイスの通信方法を再定義するための,革新的な通信パラダイムであるDEEP-IoTを提案する。
DEEP-IoTは、先駆的な"より多く、より少ない送信"戦略を通じて、従来の送信機(IoTデバイス)中心の通信モデルに挑戦し、変革する。
我々はDEEP-IoTを概念化するとともに,学習の強化したフィードバックチャネルコードを狭帯域システムに組み込むことで実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:48:58 GMT)
Structured Deep Neural Networks-Based Backstepping Trajectory Tracking
Control for Lagrangian Systems [10.5] 提案したコントローラは、任意の互換性のあるニューラルネットワークパラメータに対してクローズループ安定性を確保することができる。
モデル近似誤差や外乱の存在下では、閉ループ安定性と追従制御性能が保証されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:09:37 GMT)
CustomListener: Text-guided Responsive Interaction for User-friendly
Listening Head Generation [10.3] 話者とリスナーの動的変換の相関をモデル化することにより,非言語対応型リスナーヘッドを合成することを目的とする。
ユーザフレンドリーなフレームワークであるCustomListenerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:31:56 GMT)
Gender Bias in Large Language Models across Multiple Languages [10.1] 異なる言語で生成される大言語モデル(LLM)の性別バイアスについて検討する。
1) 性別関連文脈から記述的単語を選択する際の性別バイアス。
2) 性別関連代名詞を選択する際の性別バイアスは, 記述語を付与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:47:16 GMT)
The Risks of Recourse in Binary Classification [10.1] 人口レベルでは,アルゴリズムによる談話の提供が有益か有害かを検討した。
会話を提供することが有害であることが判明した、もっともらしいシナリオがたくさんあることが分かりました。
結論として,現在のアルゴリズム・リコースの概念は確実な有用性を持たず,再考が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:15:25 GMT)
A Novel Quantum Algorithm for Ant Colony Optimization [9.8] 本稿では,クラスタリングアルゴリズムとQACOアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
開発したQACOアルゴリズムは、複数のデータセットにおいてより良い性能を示す。
我々の研究は、クラスタリングアルゴリズムとQACOの組み合わせが、現在のNISQ時代の量子コンピューティングにおけるQACOの適用シナリオを効果的に拡張したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:49:33 GMT)
Stability-Certified Learning of Control Systems with Quadratic
Nonlinearities [9.6] この研究は、主に低次元の力学モデルを構築することを目的とした演算子推論手法に焦点を当てている。
本研究の目的は,本質的な安定性を保証する2次制御力学系の推論を容易にする手法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:26:47 GMT)
Training generative models from privatized data [9.6] ローカル差分プライバシーは、プライバシを保存するデータ収集の強力な方法である。
本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks)を差分民営化データに基づいて学習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） (Fri, 1 Mar 2024 01:54:15 GMT)
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Heterogeneous
Face Attribute Estimation [9.5] 本稿では,情報共有に基づく順序属性と名属性を共同で推定する枠組みを提案する。
複数の顔属性を持つベンチマーク実験の結果,提案手法は最先端技術よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:39:15 GMT)
SegReg: Segmenting OARs by Registering MR Images and CT Annotations [9.4] OAR(Organ at risk)セグメンテーションは放射線治療計画において重要なプロセスである。
我々は,MRIの登録にElastic Symmetric Normalizationを用いてOARセグメンテーションを行うSegRegという手法を提案する。
SegRegはCTのみのベースラインを16.78%、mIoUは18.77%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:55:32 GMT)
Flatten Long-Range Loss Landscapes for Cross-Domain Few-Shot Learning [9.4] クロスドメインの少数ショット学習は、ターゲットドメイン内の限られたトレーニングデータから知識を取得することを目的としている。
我々は、CNNとViTの両方で元のものを置き換える新しい正規化レイヤを導入する。
提案手法は,個々のデータセットに対する現在のベストアプローチと比較して,最大9%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:44:41 GMT)
Word Order and World Knowledge [9.2] 言語モデルを用いて,語順が生テキストから世界知識の誘導にどう影響するかを考察する。
具体的には、自然語順に加えて、5つの言語からそれぞれ6つの固定語順のテキストを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:13:48 GMT)
A Survey on Effective Invocation Methods of Massive LLM Services [9.2] 言語モデル・アズ・ア・サービス(LM)は、サービスプロバイダに課金するだけで、特別な知識を必要とせずにタスクを達成できる。
さまざまなプロバイダが、レイテンシ、パフォーマンス、価格のバリエーションを備えた大規模な大規模言語モデル(LLM)サービスを提供している。
本稿では, LLMサービス呼び出し方式の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:33:21 GMT)
ODM: A Text-Image Further Alignment Pre-training Approach for Scene Text
Detection and Spotting [9.0] 我々は OCR-Text Destylization Modeling (ODM) と呼ばれる新しい事前学習手法を提案する。
ODMは、画像中の様々なスタイルのテキストを、テキストプロンプトに基づいて一様に転送する。
本手法は,シーンテキストの検出やスポッティング作業において,現在の事前学習方法よりも性能が大幅に向上し,性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:13:53 GMT)
Adversarial Examples are Misaligned in Diffusion Model Manifolds [9.0] 本研究は,拡散モデルのレンズによる敵攻撃の研究に焦点をあてる。
我々の焦点は、拡散モデルを利用して、画像に対するこれらの攻撃によって引き起こされる異常を検出し、分析することにある。
その結果、良性画像と攻撃画像とを効果的に識別できる顕著な能力が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:02:10 GMT)
Reusing Historical Trajectories in Natural Policy Gradient via
Importance Sampling: Convergence and Convergence Rate [8.9] 本研究では,重要度勾配サンプリングを用いて,歴史軌道を再利用した自然政策の変種について検討する。
勾配サンプリングの予測器のバイアスは勾配無視可能であり, 結果のアルゴリズムは収束し, 過去の軌道の再利用は収束率の向上に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:08:30 GMT)
LoMOE: Localized Multi-Object Editing via Multi-Diffusion [8.9] 本稿では,ゼロショットローカライズされたマルチオブジェクト編集のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は, 前景マスクとそれに対応する簡単なテキストプロンプトを利用して, 対象領域に局所的な影響を与える。
ラテント空間内のクロスアテンションとバックグラウンドロスの組み合わせにより、編集対象の特性が保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:46:47 GMT)
EUROPA: A Legal Multilingual Keyphrase Generation Dataset [8.9] 法律領域における多言語キーフレーズ生成のためのデータセットであるEUROPAを提案する。
欧州連合司法裁判所(EU)の法的判断から派生したもので、EUの公用語24言語全てに該当する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:30:38 GMT)
OPAF: Optimized Secure Two-Party Computation Protocols for Nonlinear Activation Functions in Recurrent Neural Network [8.8] 本稿では,二者間設定の半正直モデルにおける非線形関数の実装について,特に注目する。
そこで本研究では,分割・対数戦略を用いた指数関数の新しい,効率的なプロトコルを提案する。
次に,Sigmoid と Tanh の対称性を利用し,入力を微調整して2PC 構築ブロックを小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:49:40 GMT)
Abrupt and spontaneous strategy switches emerge in simple regularised
neural networks [8.7] 単純な人工ニューラルネットワークにおいて、洞察的な振る舞いが生じるかどうかを考察する。
ネットワークアーキテクチャと学習力学の分析により、洞察的な振る舞いは規則化されたゲーティング機構に大きく依存していることが判明した。
このことは、単純なニューラルネットワークにおける漸進的な学習から、洞察のような振る舞いが自然に生じることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:54:07 GMT)
Relaxometry Guided Quantitative Cardiac Magnetic Resonance Image
Reconstruction [8.5] データから空間的事前学習を行うために,リラクソメトリー誘導定量的MRI再構成フレームワークを提案する。
実験により,提案手法は定量的MRI再構成において高い有望な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:18:00 GMT)
Robust Deep Reinforcement Learning Through Adversarial Attacks and
Training : A Survey [8.5] Deep Reinforcement Learning (DRL)は、さまざまな複雑な環境で自律エージェントを訓練するためのアプローチである。
微妙な条件の変化の影響を受けながらも、現実のアプリケーションにおける信頼性への懸念が高まっている。
DRLの未知の変化に対するロバスト性を改善する方法として, 対人訓練がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:16:46 GMT)
Resilience of Entropy Model in Distributed Neural Networks [8.3] エントロピー符号化は、通信オーバーヘッドをさらに減らすために導入された。
本稿では,エントロピーモデルの意図的干渉と意図的干渉に対するレジリエンスについて検討する。
本研究では,攻撃入力の送信オーバーヘッドを約9%削減できる新しい防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:39:19 GMT)
CASIMIR: A Corpus of Scientific Articles enhanced with Multiple
Author-Integrated Revisions [8.1] 本稿では,学術論文の執筆過程の改訂段階について,原文資料を提案する。
この新しいデータセットはCASIMIRと呼ばれ、OpenReviewの15,646の科学論文の改訂版とピアレビューを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:07:32 GMT)
Sociodemographic Bias in Language Models: A Survey and Forward Path [8.0] 我々は,既存の文献を,バイアスの種類,偏見の定量化,偏見の手法の3つの分野に体系的に分類する。
バイアス研究における現在の傾向、限界、および潜在的将来方向を特定します。
我々は、LMバイアスに関する作業と潜在的な害の理解を組み合わせるために、学際的アプローチを使うことを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:40:27 GMT)
Prediction of Activated Sludge Settling Characteristics from Microscopy
Images with Deep Convolutional Neural Networks and Transfer Learning [7.9] 本研究では, 活性汚泥沈降特性を評価するために, コンピュータビジョンに基づく革新的な手法を提案する。
深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルの伝達学習の実装により,既存の定量的画像解析技術の限界を克服することを目的とした。
Inception v3, ResNet18, ResNet152, ConvNeXt-nano, ConvNeXt-S などのCNNアーキテクチャを用いて, 汚泥沈降特性の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:19:06 GMT)
An Ordinal Diffusion Model for Generating Medical Images with Different
Severity Levels [7.8] クラス間における推定ノイズ画像の順序関係を制御できる順序拡散モデル(ODM)を提案する。
複数の重度クラスの網膜および内視鏡像を作製し,本モデルの有効性を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:20:22 GMT)
Merging Text Transformer Models from Different Initializations [7.8] 異なるTransformer minimaが類似した特徴を学習する程度について検討する。
損失景観におけるこれらのミニマの関係を調べるためのモデルマージ手法を提案する。
以上の結果から,これらのモデルのミニマは従来理解されていたよりもシャープで孤立していないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:16:29 GMT)
MuLTI: Efficient Video-and-Language Understanding with Text-Guided
MultiWay-Sampler and Multiple Choice Modeling [7.7] 本稿では,高精度かつ効率的な映像・言語理解モデル MuLTI を提案する。
適応プール残差マッピングと自己アテンションモジュールに基づくテキストガイド型マルチウェイサンプラーを設計する。
また,新しい事前学習タスクであるMultiple Choice Modelingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:32:38 GMT)
Robust Policy Learning via Offline Skill Diffusion [7.7] 本稿では,新しいオフラインスキル学習フレームワークDuSkillを紹介する。
DuSkillはガイド付き拡散モデルを使用して、データセットの限られたスキルから拡張された多目的スキルを生成する。
我々は,DuSkillが複数の長期タスクに対して,他のスキルベースの模倣学習やRLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:00:44 GMT)
Semantic Text Transmission via Prediction with Small Language Models:
Cost-Similarity Trade-off [7.7] 我々は,言語固有の相関や予測可能性を利用して,送信コストを制約し,目的地の単語の予測や完全化を可能にする。
ニューラルネットワークとマルコフ連鎖に基づく1次小言語モデルに対して$(barc, bars)$ペアを得る。
雑音のないチャネル上で通信を行う場合、しきい値ポリシーは、周期的なポリシーよりも与えられた$barc$に対して高い$bars$を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:20:16 GMT)
Multiple Classical Noise Mitigation by Multiobjective Robust Quantum
Optimal Control [7.4] 我々は、複数のノイズに同時に抵抗するスムーズでロバストなパルスを、頑健な最適制御で見つけることができることを示した。
この手法は、現在の雑音量子コンピューティングデバイスに広く応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:52:23 GMT)
PowerFlowMultiNet: Multigraph Neural Networks for Unbalanced Three-Phase
Distribution Systems [7.4] このレターでは、非平衡三相電力グリッド用に明示的に設計された新しいマルチグラフGNNフレームワークであるPowerFlowMultiNetを紹介する。
メッセージパッシングを利用したグラフ埋め込み機構を導入し、電力系統ネットワーク内の空間的依存関係をキャプチャする。
厳密なテストでは、大規模な電力ネットワークにおけるエラー率と計算速度の顕著な増加が明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:47:39 GMT)
Universal Auto-encoder Framework for MIMO CSI Feedback [7.3] 実世界のシナリオでは、入力と出力のサイズはBSとUEのアンテナ数によって異なる可能性がある。
異なる入力サイズと出力サイズをサポートする単純なアプローチは複数のAEモデルを使用することであり、UEでは実用的ではない。
本稿では,異なる入力サイズと複数圧縮比をサポート可能なユニバーサルAEフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:57:08 GMT)
Dissipative stabilization of high-dimensional GHZ states for neutral
atoms [7.3] 高次元の量子絡み合いは、より大きなヒルベルト空間内の量子系の絡み合いを特徴づける。
高次元グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態(GHZ)は、このタイプの絡み合いの象徴であり、様々な量子情報処理アプリケーションにおいて重要である。
本研究では,中性原子プラットフォームを量子貯水池工学に統合し,高次元GZ状態を決定論的に生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:02:12 GMT)
Talkin' 'Bout AI Generation: Copyright and the Generative-AI Supply
Chain [7.3] 「生成AIは著作権を侵害するのか?」というのは緊急の質問である。
ジェネレーティブAIは、一つの企業の製品だけではない。
それは、ゆるい関連技術の巨大なエコシステムのキャッチオールな名前です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:28:59 GMT)
Spectral Ranking Inferences based on General Multiway Comparisons [7.2] 本研究では,2段階のスペクトル法により,最大近似エスタと同じバニラ効率が得られることを示す。
有効な2サンプルランク試験法が提案されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:24:23 GMT)
Predicting UAV Type: An Exploration of Sampling and Data Augmentation
for Time Series Classification [7.1] 無人航空機のタイプを知ることは、それが持ってくる潜在的なリスクを判断する上で、長い道のりを歩むことができる。
本稿では,無人航空機を四輪車,六輪車,固定翼車として分類する機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:43:55 GMT)
Microwave-to-optics conversion using magnetostatic modes and a tunable
optical cavity [7.0] 量子コンピューティング、量子通信、量子ネットワークは異なる周波数範囲で動作するハイブリッド量子システムに依存している。
量子インタフェースが要求され、異なる周波数で動作する異なる量子システム間の情報リンクを確立するブリッジとして機能する。
ここでは、調整可能な自由スペクトル範囲の光学キャビティを採用することにより、マグノン系マイクロ波光インタフェースを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:17:18 GMT)
Benchmarking zero-shot stance detection with FlanT5-XXL: Insights from
training data, prompting, and decoding strategies into its near-SoTA
performance [7.0] 我々は、SemEval 2016 Tasks 6A, 6B, P-Stanceデータセットを備えた、命令調整のオープンソースLLMであるFlanT5-XXLを使用している。
ゼロショットアプローチは、微調整されたモデルを含む最先端のベンチマークと一致し、性能が良くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:33:26 GMT)
Extracting double-quantum coherence in two-dimensional electronic
spectroscopy under pump-probe geometry [7.0] 2次元電子分光法(2DES)は異なる測地で実装できる。
ポンププローブ形状は、2つのビームのみを重畳し、位相周期を減少させるという利点がある。
パルス列を設計したポンププローブ形状下での2DES実験手法と2Qコヒーレンスを抽出する信号処理法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:31:26 GMT)
Generalized User Representations for Transfer Learning [7.0] 本稿では,大規模レコメンデーションシステムにおけるユーザ表現のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,表現学習と伝達学習を組み合わせた2段階の手法を用いる。
提案するフレームワークは,代替手法と比較して,インフラコストを大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:05:21 GMT)
Shifted Interpolation for Differential Privacy [6.9] 雑音勾配勾配とその変種は、微分プライベート機械学習の主要なアルゴリズムである。
本稿では、$f$差分プライバシーの統一フレームワークにおける「反復によるプライバシー増幅」現象を確立する。
これは、強力な凸最適化の基礎的な設定において、最初の正確なプライバシー分析につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:50:04 GMT)
Prompting Explicit and Implicit Knowledge for Multi-hop Question
Answering Based on Human Reading Process [6.9] 心理学的研究は、通過中の明示的な情報と読書中の人間の事前知識の間に重要なつながりがあることを示唆している。
本稿では,明示的知識と暗黙的知識を結び付けるためにプロンプトを利用するPmpting Explicit and Implicit Knowledge (PEI)フレームワークを提案する。
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） (Fri, 1 Mar 2024 11:48:28 GMT)
Formulation Comparison for Timeline Construction using LLMs [6.8] 我々は,文書レベルの順序アノテーションを付加した単一文書タイムラインからなる新しい評価データセットTimeSETを開発した。
TimeSETは、サリエンシベースのイベント選択と部分順序付けを備えており、実用的なアノテーションのワークロードを可能にする。
実験の結果,(1) Flan-T5によるNLIの定式化は互いに強い性能を示し,(2)タイムライン構築とイベント時間順序付けは,まだ数発のLLMでは難しい課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:24:24 GMT)
Time-bound Contextual Bio-ID Generation for Minimalist Wearables [6.8] 本稿では,時間境界型バイオIDの革新的な概念を実現するProteusを紹介する。
これらのバイオIDはデバイス上のセンサーデータから生成され、一般的な潜伏空間に埋め込まれる。
Proteusは、動的かつコンテキストのデバイスコラボレーションと、堅牢なデバイス間インタラクションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:55:37 GMT)
The Parametric Complexity of Operator Learning [6.8] 「本論は、Cr$-またはLipschitz-regularityのみによって特徴づけられる作用素の一般クラスに対して、演算子学習がパラメトリック複雑性の呪いに苦しむことを証明することを目的としている。」
この論文の第二の貢献は、ハミルトン・ヤコビ方程式で定義される解作用素に対して、この一般的な呪いが克服可能であることを証明することである。
HJ-Netと呼ばれる新しいニューラル演算子アーキテクチャが導入され、基礎となるハミルトン系の特性情報を明示的に考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:01:50 GMT)
Selective-Stereo: Adaptive Frequency Information Selection for Stereo
Matching [6.7] SRU(Selective Recurrent Unit)は、ステレオマッチングのための新しい反復更新演算子である。
SRUは、エッジとスムーズな領域の複数の周波数で隠れた不均一情報を適応的に融合する。
KITTI 2012、KITTI 2015、ETH3D、およびミドルベリーのリーダーボードで1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:13:20 GMT)
Margin Discrepancy-based Adversarial Training for Multi-Domain Text
Classification [6.6] マルチドメインテキスト分類(MDTC)は、対象ドメインの分類精度を高めるために、関連ドメインから利用可能なリソースを活用する。
ほとんどのMDTCアプローチは、敵の訓練を取り入れ、共有私的パラダイムは最先端のパフォーマンスを示す。
MDTCに対する差分差に基づく対位法 (MDAT) のアプローチを理論的解析に基づいて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:54:14 GMT)
Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF
Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures [6.5] PiML法は、非線形構造の地震応答をモデル化するためのディープニューラルネットワークに科学的原理と物理法則を取り入れている。
モデル順序の低減は、固有冗長性を持つ構造系の処理とモデル効率の向上に不可欠である。
運動方程式は系の非線形性を学ぶために操作され、物理的に解釈可能な結果の中で解空間を閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:09:44 GMT)
AtP*: An efficient and scalable method for localizing LLM behaviour to
components [6.5] Attribution Patching (AtP) は高速勾配に基づく Activation Patching の近似である。
本稿では,アクティベーションパッチの高速化のためのAtPと代替手法に関する最初の体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:43:51 GMT)
Leveraging Prompt-Based Large Language Models: Predicting Pandemic
Health Decisions and Outcomes Through Social Media Language [6.4] 我々は、ソーシャルメディアの言語パターンと国民健康結果の傾向との関連性を検討するために、プロンプトベースのLCMを用いている。
私たちの研究は、ソーシャルメディアの言語パターンと現実の公衆衛生トレンドを実証的に結びつける最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:29:32 GMT)
Safe Hybrid-Action Reinforcement Learning-Based Decision and Control for
Discretionary Lane Change [6.2] 安全かつ適切な車線変更の実施方法は、自動運転分野における研究の一般的なトピックである。
安全なハイブリッド強化作用学習を初めて, 選別レーン変更に導入する。
PASAC-PIDLagアルゴリズムは,1kmあたり15両の交通密度において,衝突率0%,衝突率1%のPASACアルゴリズムよりも優れた安全性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:03:17 GMT)
Differentially Private Knowledge Distillation via Synthetic Text
Generation [6.1] 大規模言語モデル(LLM)は多くの下流タスクで最先端のパフォーマンスを実現している。
データプライバシの緊急性には、LPMがプライベートデータ上で差分プライバシー(DP)をトレーニングする必要がある。
本稿では, 微分プライベートLLMによって生成される合成データを利用した, 微分プライベートな知識蒸留アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:22:24 GMT)
Subhomogeneous Deep Equilibrium Models [6.1] 暗黙のニューラルネットワークは、様々なアプリケーションにおける従来のネットワークの強力な代替手段として成長してきた。
我々は,非同次作用素の概念と非線形ペロン・フロベニウス理論に基づく暗黙深度ニューラルネットワークにおける固定点の存在と特異性について,新たな解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:12:46 GMT)
VisRec: A Semi-Supervised Approach to Radio Interferometric Data
Reconstruction [6.0] VisRecは、可視性データの再構築のためのモデルに依存しない半教師付き学習手法である。
比較として、VisRecの教師なし学習モジュールは、ラベルなしデータを増強し、拡張されていない可視データからの再構成をトレーニング用の擬似ラベルとして使用する。
評価の結果,VisRecは再建品質においてすべての基準手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:27:33 GMT)
Implicit regularization of deep residual networks towards neural ODEs [6.0] 我々は、ニューラルネットワークに対する深い残留ネットワークの暗黙的な正規化を確立する。
ネットワークがニューラルなODEの離散化であるなら、そのような離散化はトレーニングを通して維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:54:13 GMT)
Efficient Reinforcement Learning for Global Decision Making in the
Presence of Local Agents at Scale [6.0] 多くの現地エージェントの存在下で,グローバルな意思決定のための強化学習について検討した。
学習されたポリシーは、サブサンプリングエージェントの数が増加するにつれて、$tildeO (1/sqrtk+epsilon_k,m)$の順序で最適ポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:49:57 GMT)
InceptionXML: A Lightweight Framework with Synchronized Negative
Sampling for Short Text Extreme Classification [6.0] インセプションXMLは軽量で、強力で、短文クエリにおけるワードオーダーの欠如に対して堅牢です。
InceptionXML+フレームワークも提案し、最近提案された動的ハード負のマイニング手法の欠点を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:39:26 GMT)
FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning [5.9] フェデレーション学習は、広く分散されたデータでニューラルネットワークをトレーニングするための有望なフレームワークである。
最近の研究によると、ネットワークの最終層が局所バイアスの傾向が最も大きいためである。
凍結重量が一定の特異値をもたらすという観測によって動機付けられた重みにSVDを適用して分類器の訓練力学を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:53:26 GMT)
Even-Ifs From If-Onlys: Are the Best Semi-Factual Explanations Found
Using Counterfactuals As Guides? [5.9] いくつかの半実生産法は、半実生産を誘導するために反実物を用いる。
5つの主要な指標を用いて、7つのデータセットに対して8つの半実例メソッドの包括的なテストを行う。
これらのテストの結果は、決定領域の他の側面の計算は、より優れた半現実的XAIをもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:04:48 GMT)
Learning About Social Context from Smartphone Data: Generalization
Across Countries and Daily Life Moments [5.8] 5か国581人の若者から収集した216万件以上の自己申告データを用いて,新しい,大規模,マルチモーダルなスマートフォンセンシングデータセットを使用した。
いくつかのセンサは社会的文脈に影響を与えており、部分的にパーソナライズされたマルチカントリーモデル(すべての国からのデータでトレーニングおよびテスト)と国固有のモデル(国内でトレーニングおよびテスト)は、90%のAUC以上で同様のパフォーマンスを達成することができる。
これらの結果は、異なる国における社会的文脈推論モデルをよりよく理解するために、モバイルデータの多様性の重要性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:48:48 GMT)
Inter-object Discriminative Graph Modeling for Indoor Scene Recognition [5.7] 本稿では,シーン特徴表現を強化するために,識別対象知識を活用することを提案する。
画素レベルのシーン特徴をノードとして定義する識別グラフネットワーク(DGN)を構築する。
提案した IODP と DGN を用いて, 広く使用されているシーンデータセットの最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:38:40 GMT)
Unraveling the Single Tangent Space Fallacy: An Analysis and
Clarification for Applying Riemannian Geometry in Robot Learning [5.6] 幾何学的制約を効果的に扱うには、微分幾何学から機械学習手法の定式化へのツールの導入が必要である。
ロボット学習の最近の普及は、主に数学的に定型化された単純化によって特徴づけられている。
本論文は, このアプローチを取り巻く様々な誤解を理論的に解明し, その欠点を実験的に証明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:13:56 GMT)
Deciphering diffuse scattering with machine learning and the equivariant
foundation model: The case of molten FeO [5.6] 拡散X線または中性子散乱測定のギャップを埋めることと、不規則物質中の原子-原子対ポテンシャルから予測される構造は、凝縮物質物理学において長年の課題であった。
機械学習による原子間ポテンシャルの利用はここ数年で増加しており、特にイオン系や酸化物系では成功している。
ここでは、新たに導入された同変基礎モデルであるMACE-MP-0を活用し、溶融鉄(II)酸化物(FeO)の場合の高品質な実験散乱データに対して結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:50:03 GMT)
Predictions from language models for multiple-choice tasks are not
robust under variation of scoring methods [5.6] 本稿では,複数選択タスクに対する言語モデルの項目レベルの予測を系統的に比較する。
応答の自由生成に基づく解答オプションのスコアリング方法,様々な確率ベースのスコア,Quat-scaleスタイルの評価方法,および類似点の埋め込みを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:48:08 GMT)
SoftTiger: A Clinical Foundation Model for Healthcare Workflows [5.6] 医療基盤モデルとして設計された臨床用大規模言語モデル(CLaM)であるSoftTigerをリリースし紹介する。
我々は,臨床ノートを臨床データに構造化する上で重要な問題に対処する。
我々は,3つの重要なサブタスク,すなわち国際的患者要約,臨床的印象,医療的出会いのデータを収集し,注釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:39:16 GMT)
Advancing Additive Manufacturing through Deep Learning: A Comprehensive
Review of Current Progress and Future Challenges [5.4] 本稿では, 添加性製造プロセスの改善にディープラーニングを適用した最近の研究を概観する。
本研究は, 広範囲の幾何学型用DLモデルの一般化, AMデータとDLモデルの両方の不確実性の管理, 生成モデルを組み込んだ限定的かつノイズの多いAMデータ問題への克服, AM用解釈可能なDLの可能性を明らかにすることに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:01:47 GMT)
FedRDMA: Communication-Efficient Cross-Silo Federated LLM via Chunked
RDMA Transmission [5.2] FedRDMAは、RDMAをFL通信プロトコルに統合する通信効率の高いクロスサイロFLシステムである。
従来のTCP/IPベースのFLシステムと比較して,sysは通信効率を最大3.8$times$で向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:14:10 GMT)
How (un)ethical are instruction-centric responses of LLMs? Unveiling the
vulnerabilities of safety guardrails to harmful queries [5.1] 大型言語モデル(LLM)の安全性と倫理的利用に関する懸念が高まっている。
当社の作業は,特定の問題に対してゼロになっている – 命令中心の応答を生成するように要求することで,LLMをどの程度の頻度で誘導することが可能か,という点です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:54:44 GMT)
Credal Learning Theory [5.1] 我々は,データ生成分布の変動をモデル化するために,凸集合の確率を用いて,不規則な学習理論の基礎を定めている。
境界は、古典的な結果を直接一般化する有限仮説空間と無限モデル空間の場合に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:07:05 GMT)
Cyclic Quantum Annealing: Searching for Deep Low-Energy States in
5000-Qubit Spin Glass [5.0] 提案した量子アルゴリズムは、記録時間内に深い低エネルギー状態を見つけることができることを示す。
また、スピングラスの低エネルギーな風景にも複雑な構造が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 23:49:05 GMT)
Crimson: Empowering Strategic Reasoning in Cybersecurity through Large
Language Models [5.0] サイバーセキュリティの領域において,大規模言語モデル(LLM)の戦略的推論能力を高めるシステムであるCrimsonを紹介する。
CVEとMITRE ATT&CK技術とを関連付けることで、クリムソンは脅威予測と戦略防衛の取り組みを進めた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:43:43 GMT)
DISORF: A Distributed Online NeRF Training and Rendering Framework for
Mobile Robots [4.9] DISORFは、リソースに制約された移動ロボットとエッジデバイスによってキャプチャされたシーンのオンライン3D再構成と視覚化を可能にするフレームワークである。
デバイス上のSLAMシステムを利用してポーズを生成し、それをリモートサーバに送信し、実行時に高品質な3D再構成と可視化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:19:40 GMT)
Binary Gaussian Copula Synthesis: A Novel Data Augmentation Technique to
Advance ML-based Clinical Decision Support Systems for Early Prediction of
Dialysis Among CKD Patients [4.8] アメリカ疾病管理センターは、米国成人3700万人以上が慢性腎臓病(CKD)を患っていると推定している。
このうち10人のうち9人は、早期に症状がないことから、自分の状態に気付いていない。
透析の早期予測は、患者の結果を大幅に改善できるため、重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:32:17 GMT)
A Bit of a Problem: Measurement Disparities in Dataset Sizes Across
Languages [4.8] 我々は,2言語間のバイトプレミアムを,それらの言語におけるコンテンツマッチングテキストのエンコードに使用されるバイトの比率として定義する。
1155言語のバイトプレミアムを計算し、線形回帰を用いて他の言語のバイトプレミアムを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:20:11 GMT)
Spatio-temporal reconstruction of substance dynamics using compressed
sensing in multi-spectral magnetic resonance spectroscopic imaging [4.8] 本研究の目的は、MRSI(Multi-spectral magnetic resonance imaging)データから高時間分解能の複数の物質をin vivoで観察することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:46:41 GMT)
Surveying the Dead Minds: Historical-Psychological Text Analysis with
Contextualized Construct Representation (CCR) for Classical Chinese [4.8] 古典中国語における歴史的・心理学的テキスト分析のためのパイプラインを構築した。
このパイプラインは、サイコメトリックにおける専門家の知識と、トランスフォーマーベースの言語モデルによって生成されたテキスト表現を組み合わせる。
利用可能なデータの不足を考慮し,間接的教師付きコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:14:45 GMT)
A Generalized Shuffle Framework for Privacy Amplification: Strengthening Privacy Guarantees and Enhancing Utility [4.8] パーソナライズされたプライバシパラメータで$(epsilon_i,delta_i)$-PLDP設定をシャッフルする方法を示す。
shuffled $(epsilon_i,delta_i)$-PLDP process approximately saves $mu$-Gaussian Differential Privacy with mu = sqrtfrac2sum_i=1n frac1-delta_i1+eepsilon_i-max_ifrac1-delta_i1+e
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:52:50 GMT)
ICE-SEARCH: A Language Model-Driven Feature Selection Approach [4.7] 本研究では,In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) 法について述べる。
言語モデル(LM)と特徴選択(FS)タスクの進化的アルゴリズムを融合する。
ICE-SEARCHは、進化の枠組みの中でLMに固有の交叉と突然変異の機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:19:25 GMT)
Towards Hamiltonian Simulation with Decision Diagrams [4.7] 決定図(Decision Diagrams, DD)は、量子状態や演算の表現における冗長性を利用した正確な表現である。
DDはハミルトンシミュレーションにはまだ適用されていない代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:39:12 GMT)
Edge Caching Based on Deep Reinforcement Learning and Transfer Learning [4.6] トラフィックの急増はバックホールリンクやバックボーンネットワークを歪め、エッジルータでのキャッシュソリューションの探索を促した。
半マルコフ決定プロセス(SMDP)を用いてキャッシング問題を定式化し、実世界のシナリオの連続的な性質に対応する。
本稿では、生涯、サイズ、重要性といったファイルの特徴を包括的に考慮した、ダブルディープQラーニングに基づくキャッシュ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:21:38 GMT)
Tri-Modal Motion Retrieval by Learning a Joint Embedding Space [4.6] LAVIMOは、人間中心の動画を付加的なモダリティとして統合した3つのモダリティ学習のためのフレームワークである。
我々は,HumanML3DとKIT-MLのデータセットを用いて,LAVIMOが動作関連クロスモーダル検索タスクにおいて最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:23:30 GMT)
Messenger RNA Design via Expected Partition Function and Continuous
Optimization [4.5] 古典的分割関数の一般化に基づく連続最適化のための一般的なフレームワークを開発する。
ワクチンや治療に広く応用されたmRNA設計の課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:01:10 GMT)
Microscopic many-body theory of two-dimensional coherent spectroscopy of
exciton-polarons in one-dimensional materials [4.4] 我々は1次元材料におけるポラロンモデルに対する2次元コヒーレント分光(2DCS)の理論を開発した。
我々の理論は、励起状態放出(ESE)、基底状態漂白(GSB)、励起状態吸収(ESA)の3つのプロセスからの貢献を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:55:42 GMT)
Fine-tuning with Very Large Dropout [4.4] 今日では、機械学習の実践が、トレーニングデータとテストデータが同じ分布に従うという考えと互換性があるというふりは不可能である。
何人かの著者が最近、複数のデータ分散に関わるシナリオが、リッチな表現によってどのように最も役立っているかを示すためにアンサンブル技術を使用している。
この貢献は、このようなリッチな表現を得るために、アンサンブルの代わりに非常に高いドロップアウト率を使用することを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:50:22 GMT)
Getting Bored of Cyberwar: Exploring the Role of Low-level Cybercrime
Actors in the Russia-Ukraine Conflict [4.4] 我々は358kのウェブ偽装攻撃、1.7MのDDoS攻撃と1764のHackフォーラムの2つの国について分析した。
この論争は短期間ではあるが、低レベルのサイバー犯罪俳優たちの注目を集めた。
現在進行中のハイブリッド戦争におけるこれらのプレイヤーの役割はマイナーであり、国家が支援する作戦において、永続的で動機づけられた「ハックティビスト」から分離されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:34:29 GMT)
Certain and Approximately Certain Models for Statistical Learning [4.3] 特定のトレーニングデータや対象モデルに対して,不足値を持つデータから,正確なモデルを直接学習することが可能であることを示す。
我々は、理論的に保証された効率的なアルゴリズムを構築し、この必要条件を確認し、計算が不要な場合に正確なモデルを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:48:53 GMT)
Continuous Phase Transition in Anyonic-PT Symmetric Systems [4.3] 我々は、離散(反)PT対称性に対応する不連続相転移と対照的に、任意の音速-PT対称系の連続相転移を明らかにする。
開量子系における負のエントロピーの数学と物理的意味を探索することにより、負の非エルミート量子R'enyiエントロピーと負の量子条件エントロピーを接続し、開量子系における負のエントロピーを厳密に研究する新たな旅を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:30:33 GMT)
Sketching the Heat Kernel: Using Gaussian Processes to Embed Data [4.2] 本稿では, ガウス過程の実現に基づく低次元ユークリッド空間にデータを埋め込む新しい非決定論的手法を提案する。
我々の手法は、その強靭性から外れ値へのさらなる優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:56:19 GMT)
SINDy vs Hard Nonlinearities and Hidden Dynamics: a Benchmarking Study [4.2] 非線形同定のための3つのベンチマークデータセットに対するSparse Identification of Dynamics法の有効性を解析した。
SINDyは、物理学に基づく学習を追求する上で魅力的な戦略であるが、我々の分析は、観測されていない状態や非滑らかなダイナミクスを扱う上での難しさを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:58:36 GMT)
Deep Learning Computed Tomography based on the Defrise and Clack
Algorithm [4.1] 本研究では、既知の演算子学習を用いて、特定の軌道に対するコーンビーム計算トモグラフィー(CBCT)を再構成する新しい手法を提案する。
従来の手法とは異なり、この手法では独自の適応フィルタリングプロセスを統合するフィルタバックプロジェクション型(FBP型)アルゴリズムを採用している。
このフィルタは、特定の軌道幾何学のために設計され、深層学習に基づくデータ駆動型アプローチを用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:24:04 GMT)
Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization [3.9] トンプソンサンプリング(TS)はベイズ最適化(BO)における搾取探索ジレンマに対処するための解となる。
本研究では,強化学習において確立された選択戦略であるepsilon-greedy(varepsilon$-greedy)政策をTSに組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:53:44 GMT)
Convergence of policy gradient methods for finite-horizon exploratory
linear-quadratic control problems [3.9] 有限水平連続時間探索線形四元数制御(LQC)問題に対する政策勾配法(PG法)の大域的線形収束について検討する。
本稿では,離散時間ポリシーを持つ新しいPG法を提案する。このアルゴリズムは連続時間解析を活用し,動作周波数の異なる線形収束性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:42:36 GMT)
Global universal approximation of functional input maps on weighted
spaces [3.8] 無限次元の重み付き空間上で定義されたいわゆる関数型入力ニューラルネットワークを導入し、無限次元の出力空間にも値を導入する。
連続函数に対する重み付き空間上の大域的普遍近似結果が、コンパクト集合上の通常の近似を超えていることを証明する。
署名核のヒルベルト核空間の再現は、ある種のガウス過程のキャメロン・マルティン空間であることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:17:43 GMT)
Memory-Efficient Sequential Pattern Mining with Hybrid Tries [3.6] 本稿では,逐次パターンマイニング(SPM)のためのメモリ効率向上手法を提案する。
実時間テストインスタンスの数値結果は、メモリ消費量が88%、計算時間が41%の平均的な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:35:35 GMT)
Motif distribution and function of sparse deep neural networks [3.5] 我々は,ネットワークモチーフ理論を用いて,フィードフォワード,ディープニューラルネットワーク(DNN)の接続構造を特徴付ける。
そこで本研究では,DNNが,そのモチーフ分布によって特徴付けられる類似の接続パターンに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:51:10 GMT)
The Agile Coach Role: Coaching for Agile Performance Impact [3.5] 本稿では,10社のアジャイルコーチに対する19の半構造化インタビューを通じて,アジャイルコーチの役割について検討する。
私たちの調査結果は、アジャイルコーチがチームや組織レベルで機能していることを示しています。
アジャイルコーチの最も重要な特徴は、強調され、人々指向で、耳を傾け、外交的、永続的であることです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:27:00 GMT)
Large Language Models As MOOCs Graders [3.4] 大規模言語モデル(LLM)を活用したMOOCのピアグレーディングの実現可能性について検討する。
LLMを指示するには、ゼロショットチェーン・オブ・シークレット・プロンプトの変種に基づく3つの異なるプロンプトを使用する。
以上の結果から,Zero-shot-CoTはインストラクターが提供する回答やルーリックと統合された場合,インストラクターが割り当てたものとより整合したグレードを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:48:41 GMT)
Are your comments outdated? Towards automatically detecting code-comment
consistency [3.2] 古いコメントは危険で有害であり、その後の開発者を誤解させる可能性がある。
コードとコメントの一貫性を検出するための,CoCCと呼ばれる学習手法を提案する。
実験の結果,COCCは90%以上の精度で時代遅れのコメントを効果的に検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:30:13 GMT)
Prompt-based Zero-shot Relation Extraction with Semantic Knowledge
Augmentation [3.2] 関係3重項抽出では、トレーニングインスタンスが存在しない見知らぬ関係を認識することは難しい課題である。
ゼロショット設定下での未知の関係を認識するために,意味知識増強(ZS-SKA)を用いたプロンプトベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:14:27 GMT)
FlaKat: A Machine Learning-Based Categorization Framework for Flaky
Tests [3.1] 不安定なテストは、ソフトウェアシステムに変更を加えることなく、非決定的に通過または失敗する可能性がある。
State-of-the-art Researchは、機械学習ソリューションを不安定なテスト検出に取り入れ、合理的に優れた精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:00:44 GMT)
Policy Optimization for PDE Control with a Warm Start [3.1] 非線形偏微分方程式(PDE)の制御には次元減少が不可欠である
我々は,次元の減少からモデル誤差を補うために,ポリシー最適化ステップで削減設計手順を拡大する。
我々の手法は、エンドツーエンドの強化学習を用いたPDE制御に代わる費用対効果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:03:22 GMT)
MALTO at SemEval-2024 Task 6: Leveraging Synthetic Data for LLM
Hallucination Detection [3.0] 自然言語生成(NLG)では、現代のLarge Language Models(LLM)がいくつかの課題に直面している。
これはしばしば「幻覚」を示すニューラルネットワークにつながる
SHROOMチャレンジは、生成されたテキストでこれらの幻覚を自動的に識別することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:31:10 GMT)
SFQ counter-based precomputation for large-scale cryogenic VQE machines [3.0] 変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピューティングの実用的な利点をもたらす有望な候補である。
本稿では,VQE計算の一部をプリコンプリートする4-Kステージにおいて,単一磁束量子回路を備えた対向モジュールを提案する。
評価の結果,本システムでは必要な帯域幅を97%削減し,この劇的な削減により総消費電力を93%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:47:15 GMT)
Substitute adjustment via recovery of latent variables [3.0] 因果パラメータを複数の原因と観測不能な共起を伴う文脈で推定する手法として, 創始者の提案を行った。
我々は、因果解釈を統計的推定問題から切り離し、一般に回帰目標パラメータを調整した回帰推定を行う。
その結果, 回帰器の潜在変数モデルが保たれた場合, 代用調整は回帰の調整に有効な方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:23:44 GMT)
Secure Routing for Mobile Ad hoc Networks [3.0] 本稿では,MANETネットワークにおける悪意行動の影響を緩和する経路探索プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、生成された、妥協された、あるいは再生されたルート応答が拒否されるか、クエリノードに決して届かないことを保証します。
このスキームは、多数の非凝固ノードの存在下で堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:50:00 GMT)
Signal crosstalk in a flip-chip quantum processor [2.9] 実装されたフリップチップ超伝導量子プロセッサの信号クロストーク性能は,他のプラットフォームと競合することを示す。
容量結合したqubit-drive線の場合、-27dB(平均-37dB)よりも共振形クロストークの方がよい。
我々は,低クロストーク・オンチップ信号配信アーキテクチャの設計において,この結果がもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:05:37 GMT)
Beyond Beats: A Recipe to Song Popularity? A machine learning approach [2.6] 本研究は,歌の人気予測における各種機械学習モデルの予測力について検討することを目的とする。
楽曲の特徴と人気に対する影響を分析するために,通常最小方形(OLS)回帰分析を用いる。
ランダムフォレストが最も効果的なモデルとして登場し、平均スコアに比べて予測精度が7.1%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:14:41 GMT)
List-Mode PET Image Reconstruction Using Dykstra-Like Splitting [2.6] 我々はDykstra-like splitting PET reconstruction (LM-MLDS)を提案する。
LM-MLDSは高いピーク信号対雑音比を提供し、ノイズとコントラストの間のトレードオフ曲線の振動を抑制する。
臨床研究において、LM-MLDSは軸方向視野の端にある偽ホットスポットを除去し、頭頂部から小脳までを覆うスライスの画像品質を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:29:41 GMT)
Optimization of Array Encoding for Ultrasound Imaging [2.6] 我々は機械学習(ML)を用いて、高品質なBモード画像を生成する、時間遅延とアポッド化重みによってパラメータ化されたスキャンシーケンスを構築する。
これらの結果は,ワイヤターゲットと組織模倣ファントムで実験的に実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:19:59 GMT)
Killer Apps: Low-Speed, Large-Scale AI Weapons [2.6] 人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩は、戦争と安全保障における新たな課題と機会を提示する。
本稿では,AI兵器の概念,その展開,検出,潜在的な対策について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:34:36 GMT)
Reducing the error rate of a superconducting logical qubit using analog
readout information [2.5] 従来の誤り復号法は、アナログ(ソフト)読み出し信号に埋め込まれた貴重な情報を無視する。
本稿では,復号処理にソフト情報を組み込むことの利点を示す実験結果を示す。
その結果,ソフト情報を用いて抽出した論理誤差率を最大6.8%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:48:23 GMT)
Improving Socratic Question Generation using Data Augmentation and
Preference Optimization [2.5] 大規模言語モデル(LLM)は、学生のためのソクラテス的質問を自動的に生成することにより、人間の努力を強化するために使用できる。
これらの LLM をプロンプトする既存の手法は、時に無効な出力を生成する。
本研究では,既存のソクラテス質問データセットを,特定の方法で無効な質問で強化するデータ拡張手法を提案する。
次に,LLama 2 などのオープンソース LLM の最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:08:20 GMT)
SoK: Cross-Chain Bridging Architectural Design Flaws and Mitigations [2.5] クロスチェーンブリッジは、異種ブロックチェーン間の相互運用性を実現するソリューションである。
基盤となるブロックチェーンとは対照的に、ブリッジはセキュリティ保証が劣ることが多い。
過去3年間に60の異なる橋と34の橋のエクスプロイトを分析してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:50:56 GMT)
SoK: Security of Programmable Logic Controllers [2.5] PLCの安全性を探求する知識の包括的体系化を行う。
PLCと産業制御システムのための新しい脅威分類法を導入する。
我々は、もし無視されたとしても、重要なインフラに対する新たな破滅的な攻撃に繋がる研究のギャップを特定して指摘します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:53:41 GMT)
Flattening Singular Values of Factorized Convolution for Medical Images [2.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、長い間、堅牢な医療画像処理(MIP)のパラダイムとして選択されてきた。
多くの方法は、限られた計算資源の負担を軽減するために、分解された畳み込み層を用いる。
MIPモデルにおける因子化畳み込みの表現力を向上させるために,Singular value equalization generalizer-induced Factorized Convolution (SFConv)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:30:50 GMT)
MediSwift: Efficient Sparse Pre-trained Biomedical Language Models [2.3] MediSwiftは、ドメイン固有のバイオメディカルテキストデータに対するスパース事前トレーニングを利用するバイオメディカルLMのスイートである。
トレーニング前段階で最大75%の重量幅を誘導することにより、トレーニングFLOPの2-2.5倍の削減を実現している。
この結果から,スパース事前学習と高密度微調整およびソフトプロンプトが,特殊領域における高性能で計算効率の良いモデル作成に有効な方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:03:44 GMT)
On Non-Interactive Simulation of Distributed Sources with Finite Alphabets [2.3] 本研究では,非インタラクティブソースシミュレーション(NISS)問題に対するフーリエ解析フレームワークを提案する。
2つの分散エージェントは、共同分布$P_XdYd$に従って描画されたシーケンスのペア$Xd$と$Yd$を観測する。
エージェントは、出力を$U=f_d(Xd)$と$V=g_d(Yd)$にし、目標分布を$Q_UV$に十分近いジョイント分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:23:08 GMT)
Multi-modal Heart Failure Risk Estimation based on Short ECG and Sampled Long-Term HRV [2.1] 心臓不全(HF)を含む心臓血管疾患は、早期発見を回避し、世界的死亡率の高い原因となっている。
従来のアプローチはリソース集約的な診断テストに依存しており、通常は症状の発症後に投与される。
本稿では,30秒間の心電図記録と長期心拍変動データを組み合わせてHF入院リスクを推定するマルチモーダル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:16:27 GMT)
Protect and Extend -- Using GANs for Synthetic Data Generation of
Time-Series Medical Records [2.0] 本研究は、認知症患者の時系列合成医療記録を生成するために、現在最先端のGANベースの合成データ生成モデルと比較する。
本実験は,プライバシ保護に関する他のモデルよりも,プライバシ保護GAN(PPGAN)モデルの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:46:26 GMT)
Tuning-Free Maximum Likelihood Training of Latent Variable Models via
Coin Betting [1.8] 限界最大推定による潜在変数モデル学習のための2つの新しい粒子ベースアルゴリズムを提案する。
1つのアルゴリズムは完全にチューニング不要です。
我々は,高次元設定を含むいくつかの数値実験において,アルゴリズムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:37:49 GMT)
Evaluating and Correcting Performative Effects of Decision Support
Systems via Causal Domain Shift [1.7] 決定支援システムは、ターゲット変数の値に影響を与えるエージェントの予測を提供する。
高スループット環境でDSSをデプロイする場合、DSSのパフォーマンス効果を慎重に評価することが不可欠である。
本稿では,DSSの展開を因果領域シフトとしてモデル化し,新たなクロスドメイン識別結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:19:17 GMT)
Know your exceptions: Towards an Ontology of Exceptions in Knowledge
Representation [1.7] 定義可能な推論は、すべての状況においていくつかの一般化が有効でないような推論の一種である。
このような推論をモデル化する様々な形式主義が開発されている。
モデラーがこれらのシステムの中から、オントロジの観点からドメインに合うものを選ぶのは容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:19:35 GMT)
Deep learning insights into cosmological structure formation [1.6] 我々は,暗黒物質ハロの最終質量の確立において,初期条件における異方性情報の役割を研究するためのディープラーニングフレームワークを構築した。
異方性は, 最終ハロ質量に関する密度場の球面平均内に含まれる情報に対して, 統計的に有意な量の情報を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:17:17 GMT)
Equipment Health Assessment: Time Series Analysis for Wind Turbine
Performance [1.5] 各種風力タービンのSCADAデータを利用して出力を予測する。
重要なイノベーションは、FNNとLSTMモデルのアンサンブルであり、それらの集合的学習に乗じている。
風力タービンの性能劣化を検知するために機械学習技術が適用され、アクティブなメンテナンス戦略が実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:54:31 GMT)
A Case for Validation Buffer in Pessimistic Actor-Critic [1.5] 評価誤差はベルマン値と同様の固定点モデルにより近似できることを示す。
本稿では,悲観的批判が偏りのない条件を抽出するための検証ペシミズム学習(VPL)アルゴリズムを提案する。
VPLは、エージェントトレーニングを通してペシミズムのレベルを調整するために、小さなバリデーションバッファを使用し、批判対象の近似誤差を最小限に抑えるように悲観的セットをセットする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:24:11 GMT)
Can Interpretability Layouts Influence Human Perception of Offensive Sentences? [1.5] 本稿では、3つの機械学習(ML)の解釈可能性レイアウトが、ヘイトスピーチを含む文を評価する際の参加者の視点に影響を及ぼすかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:25:54 GMT)
ARIA: On the Interaction Between Architectures, Initialization and
Aggregation Methods for Federated Visual Classification [1.5] 第1回ARchitecture-Initialization-Aggregation study and benchmark ARIAs across a range of medical image classification task。
私たちは、現在のプラクティスとは違って、最高のパフォーマンスを達成するために、ARIA要素を一緒に選択する必要があることに気付きました。
結果から,タスク,正規化レイヤの効果,SSL事前トレーニングの有用性などによって,各要素の適切な選択が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:16:19 GMT)
MS-Net: A Multi-Path Sparse Model for Motion Prediction in Multi-Scenes [1.4] マルチシーンネットワーク(Multi-Scenes Network、別名MS-Net)は、進化過程によって訓練されたマルチパススパースモデルである。
MS-Netは、推論段階でパラメータのサブセットを選択的に活性化し、各シーンの予測結果を生成する。
実験の結果,MS-Netは既存の歩行者行動予測データセットの最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:32:12 GMT)
The Presence and the State-of-Practice of Software Architects in the
Brazilian Industry - A Survey [1.3] 本研究の目的は,ブラジルにおけるソフトウェアアーキテクトの存在の有無に関する企業特性を理解することである。
この研究は、ブラジルの24の州に分布する105人の専門家のデータを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:10:37 GMT)
Anonymizing Speech: Evaluating and Designing Speaker Anonymization
Techniques [1.3] 音声ユーザインタフェースの利用が増加し、音声データの収集と保存が急増した。
本論文は、音声の匿名化と匿名化の程度を評価するためのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:52:19 GMT)
Advancing dermatological diagnosis: Development of a hyperspectral
dermatoscope for enhanced skin imaging [1.2] 本稿では,ヒト皮膚分析に適した近縁型ハイパースペクトル皮膚内視鏡(Hyperscope)の開発について紹介する。
15人と160人の皮膚画像から得られた予備的な結果は、様々な皮膚状態を特定し、特徴付けるためのハイパースコープの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:35:48 GMT)
Advancing Generative Model Evaluation: A Novel Algorithm for Realistic
Image Synthesis and Comparison in OCR System [1.2] 本研究は、生成モデル分野における重要な課題、特に合成画像の生成と評価について論じる。
合成画像のリアリズムを客観的に評価するための先駆的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、アラビア文字の手書き数字の現実的な画像の生成と評価の課題に対処するために特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:02:29 GMT)
MaskLRF: Self-supervised Pretraining via Masked Autoencoding of Local
Reference Frames for Rotation-invariant 3D Point Set Analysis [1.2] 本稿では,3次元点集合解析のための回転不変な自己教師付き事前学習フレームワークを初めて開発する。
提案したアルゴリズムはMaskLRFと呼ばれ、3Dポイントのマスク付きオートエンコーディングにより回転不変かつ高度に一般化可能な潜在特徴を学習する。
そこで,MaskLRFは,非矛盾な向きを持つ3次元点集合の解析において,最先端の精度を実現していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:42:49 GMT)
Cross-Lingual Learning vs. Low-Resource Fine-Tuning: A Case Study with
Fact-Checking in Turkish [1.0] 実世界で3238件のクレームからなるFCTRデータセットを紹介した。
このデータセットは複数のドメインにまたがり、3つのトルコのファクトチェック組織から収集された証拠が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:57:46 GMT)
Autonomous Strike UAVs for Counterterrorism Missions: Challenges and
Preliminary Solutions [1.0] 無人航空機(UAV)は現代の戦争において重要な道具となっている。
この研究の焦点は、自律型UAVによる高度に価値の高い目標に対するストライキミッションの実施である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:52:30 GMT)
Imitation Learning Datasets: A Toolkit For Creating Datasets, Training
Agents and Benchmarking [1.0] 模倣学習分野は、タスク内のエージェントを訓練するために専門家データを必要とする。
多くの場合、この学習アプローチは利用可能なデータの欠如に悩まされる。
この作業は、Imitation Learningデータセットを作成することで、これらの問題に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:18:46 GMT)
Optimal quantum circuit cuts with application to clustered Hamiltonian
simulation [1.0] 量子計算において,エンタングリング演算をランダムな局所演算に置き換える手法について検討する。
進化時間の強さの総和において、コスト指数で相互作用を除去できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:31:33 GMT)
Families of Schmidt-number witnesses for high dimensional quantum states [1.0] シュミット数(Schmidt number)は、二部状態の次元の絡み合いの量である。
我々は、二部状態とシュミット数 k 未満の状態の集合の間の距離を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:25:53 GMT)
End-to-end Graph-Sequential Representation Learning for Accurate
Recommendations [0.9] 本稿では,この2つのパラダイム間の相乗効果を利用する,新しい多表現学習フレームワークを提案する。
いくつかのデータセットに対する実験的な評価から,提案フレームワークによる逐次的およびグラフ的コンポーネントの相互学習が推奨性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:32:44 GMT)
Trustworthy Self-Attention: Enabling the Network to Focus Only on the
Most Relevant References [0.9] 近年の手法では、自己相似性の仮定に基づいて、隠蔽点の光学的流れを推定するための基準として、関連する非閉塞点を見つけるために自己注意を用いる。
我々は, 閉塞性拡張視覚特徴と2つの強い制約を構築するために, オンライン閉塞性認識情報をフル活用する。
Sintel Albedo パス上の最新 GMA-base 法である MATCHFlow(GMA) を用いて,全点,非包含点,非包含点,非包含点に対して 18.6%,16.2%,20.1% の誤差低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:07:40 GMT)
Autonomous Robotic Arm Manipulation for Planetary Missions using Causal
Machine Learning [0.8] 我々は、惑星の岩石のような事前の知識を持たない物体を自律的に研究するようにマニピュレータを訓練する。
これは、シミュレーションされた惑星環境で因果機械学習を用いて達成される。
本手法は,オブジェクトの事前知識や事前に収集したトレーニングデータなしでも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:54:25 GMT)
The Algorithm Configuration Problem [0.8] 本稿では、決定/最適化問題の特定事例を解決するためのパラメータ化アルゴリズムの最適化に焦点を当てる。
本稿では,アルゴリズム構成問題の定式化だけでなく,その解決のための様々なアプローチを概説する包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:29:34 GMT)
Dual Pose-invariant Embeddings: Learning Category and Object-specific
Discriminative Representations for Recognition and Retrieval [0.8] 学習中にカテゴリベースとオブジェクトアイデンティティベースの埋め込みを同時に学習すれば,性能の大幅な向上が達成できることを示す。
本稿では,クラス間距離とクラス間距離を最適化する特別に設計された損失関数を持つ注目型デュアルエンコーダアーキテクチャを提案する。
3つの挑戦的なマルチビューデータセットでアプローチのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:20:13 GMT)
Data Science Education in Undergraduate Physics: Lessons Learned from a
Community of Practice [0.7] 本稿では,データサイエンス教育実践コミュニティ(DSECOP)の知見と経験を紹介する。
DSECOPは、大学院生と物理教育者を集めて、データサイエンスを学部の物理学教育に組み込むことで学んだベストプラクティスと教訓を共有する。
私たちのゴールは、データサイエンスを教育に統合し、次世代の物理学者をデータ駆動の世界に向けて準備する教育者へのガイダンスとインスピレーションを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:21:42 GMT)
PoTeC: A German Naturalistic Eye-tracking-while-reading Corpus [0.6] Potsdam Textbook Corpus(ポツダムテキストブックコーパス、PoTeC)は、自然主義的な視線追跡読影コーパスで、75人の参加者が12の科学テキストを読んでいる。
PoTeCは、ドメインエキスパートからの眼球運動と、参加者内操作の初心者を含む、最初の自然主義的な視線追跡読取コーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:07:39 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） (Fri, 1 Mar 2024 08:54:53 GMT)
IDTrust: Deep Identity Document Quality Detection with Bandpass
Filtering [0.6] IDTrustは、深層学習に基づくアプローチを用いて、識別文書の品質を高めるシステムである。
バンドパスフィルタリングに基づく手法を用いて,IDの品質を効果的に検出し,識別することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:53:31 GMT)
Parallel Hyperparameter Optimization Of Spiking Neural Network [0.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、通常の人工ニューラルネットワークよりも生物学的にインスパイアされたアプローチに基づいている。
我々は、サイレントネットワークと呼ぶSNNの信号損失問題に取り組む。
早期停止基準を定義することで、我々はより大きく柔軟な検索空間をインスタンス化することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:11:59 GMT)
Training Computer Scientists for the Challenges of Hybrid
Quantum-Classical Computing [0.5] 本稿では,ハイブリッド量子古典システムに関する講義とエクササイズシリーズを提案する。
学生は、アプリケーションを分解し、ハイブリッド量子古典計算連続体上で計算タスクを実装する方法を学ぶ。
量子システムの根底にある概念を学習している間、学生は自分たちがすでに親しんでいる技術や方法を適用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:14:50 GMT)
Recursive Chain-of-Feedback Prevents Performance Degradation from
Redundant Prompting [0.5] 本稿では,このような反復行動とその効果について,新しい設定,CoF(Chain-of-Feedback)を定義することによって検討する。
これらの問題を緩和するために、新しい手法、Recursive Chain-of-Feedback (R-CoF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:46:01 GMT)
Amplified Amplitude Estimation: Exploiting Prior Knowledge to Improve
Estimates of Expectation Values [0.4] 本稿では、事前知識を利用して量子コンピュータ上での学習プロセスを高速化できる演算子の期待値を推定する方法を提供する。
量子化学応用におけるポテンシャルエネルギー面の学習コストの削減にどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:30:55 GMT)
Interpretable Feature Learning in Multivariate Big Data Analysis for
Network Monitoring [0.4] 最近提案された解釈可能なデータ解析ツールであるMultivarate Big Data Analysis (MBDA) の方法論の拡張について述べる。
本稿では,データ量が大きければMBDAを応用するための基礎的なステップである特徴の自動導出の解決策を提案する。
拡張MBDAを2つのケーススタディに適用する。フローベースの異常検出のためのベンチマークデータセットであるUGR'16と、これまで知られている中で最長かつ最大のWi-FiトレースであるDartmouth'18だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:28:03 GMT)
Joint Spatial-Temporal Calibration for Camera and Global Pose Sensor [0.4] ロボット工学において、モーションキャプチャシステムはローカライズアルゴリズムの精度を測定するために広く利用されている。
これらの機能は、カメラとグローバルポーズセンサーの間で正確で信頼性の高い時空間キャリブレーションパラメータを必要とする。
本研究では,これらのキャリブレーションパラメータを推定する新しい2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:56:14 GMT)
VI-PANN: Harnessing Transfer Learning and Uncertainty-Aware Variational
Inference for Improved Generalization in Audio Pattern Recognition [0.4] 変動予測事前学習型音声ニューラルネットワーク(VI-PANN)を提案する。
我々は、VI-PANNから他の下流音響分類タスクに知識を移す際に生じる不確実性の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 21:49:23 GMT)
Generation and optimization of entanglement between giant atoms chirally
coupled to spin cavities [0.4] キャビティとして振る舞う有限の1次元スピン配列に結合することで、巨大原子の絡み合いの発生と最適化のスキームを探求する。
小型キャビティでは, コンカレンスに対する高い値が得られ, 生成時間が極めて短いことが判明した。
本研究では, 現場のエネルギーやホッピングの工学的手法により, 1 付近のコンカレンスを極端に短時間で到達できる最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:55:47 GMT)
Microwave Control of the Tin-Vacancy Spin Qubit in Diamond with a
Superconducting Waveguide [0.4] ダイヤモンドにおけるグループIVカラーセンターは量子ネットワークの候補として有望である。
我々は、コヒーレントスピン操作を実証し、最大で430,mu$sのコヒーレンス時間を得る。
近くの結合した13mathrmC$ spinは量子メモリとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:30:39 GMT)
Cloud-based Federated Learning Framework for MRI Segmentation [0.1] 本稿では,農村医療施設における脳組織セグメンテーションに適した新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは、田園部医療施設にローカルに展開する改良モデル(RM)と密接な強化学習環境を採用している。
我々は,限られたデータセットでネットワークをトレーニングし,大幅な性能向上を観察することで,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:39:17 GMT)
Your Model Is Not Predicting Depression Well And That Is Why: A Case
Study of PRIMATE Dataset [0.0] ソーシャルメディアのテキストからNLPに基づく抑うつレベル推定に使用されるメンタルヘルスデータセットのアノテーションの品質について検討する。
本研究は,アノテーションの妥当性,特に関心の欠如や快楽症状に対する懸念を明らかにする。
Data Use Agreementの下でリリースされる当社の洗練されたアノテーションは、アンヘドニア検出のための高品質なテストセットを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:47:02 GMT)
Variational Phase Estimation with Variational Fast Forwarding [0.0] 本稿では、任意の分子系に対する変分量子位相推定(VQPE)の回路ベース実装について報告する。
近似は、実時間発展状態に対する忠実度が低い場合でも、ハミルトン対角化のよい基礎となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:17:03 GMT)
Validation of ML-UQ calibration statistics using simulated reference
values: a sensitivity analysis [0.0] いくつかの一般的な機械学習不確実量化(ML-UQ)キャリブレーション統計は、予め定義された参照値を持っていない。
実際の不確実性から導出される合成校正データセットに基づく模擬参照値は,この問題を緩和するために提案されている。
本研究は, この問題の諸側面を考察し, 検証に使用する生成分布の選択に過度に敏感な統計結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:19:32 GMT)
Universality of almost periodicity in bounded discrete time series [0.0] 任意の有界離散時系列を考える。
フーリエ変換を使わずに、対応する時系列を適切に特徴づける概周期関数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:35:36 GMT)
Unifying Collisional Models and the Monte Carlo Metropolis Method:
Algorithms for Dynamics of Open Quantum Systems [0.0] コリシアルモデル(Colisional model)は、量子熱化の研究で使われるようになった顕微鏡的オープン量子系のモデルのカテゴリである。
本研究では, 各浴室アンシラを, 系のエネルギー固有状態遷移に一致する離散スペクトルで熱状態で調製した場合, 衝突モデルフレームワークによって生成された系力学は, メトロポリス法で生成されたものと同一であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:01:22 GMT)
Ultimate limits in energy extraction from quantum batteries [0.0] 非完全正のトレース保存(NCPTP)操作を用いてCPTP局所受動的状態から効率よくエネルギーを抽出できることを示す。
局所CPTP演算を用いて最大抽出可能エネルギーを提供し、次に、明示的な状態のクラスと対応するハミルトニアンを示す。
CPTPパッシブおよびCPTP非パッシブ電池状態のためのCPTPマップで抽出可能な最大エネルギーの超過は、量子マップの非CPTP性の検出器として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:05:49 GMT)
Transcription and translation of videos using fine-tuned XLSR Wav2Vec2
on custom dataset and mBART [0.0] 本研究は、最小限のデータを用いたパーソナライズされた音声に対するASRモデルの訓練の課題に対処する。
我々は、独自のコモンボイス16.0コーパスを作成するために、Retrievalベースの音声変換を利用する。
開発したWebベースのGUIは、入力されたヒンディー語ビデオを効率よく書き起こし、翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:15:45 GMT)
Thermalization rate of polaritons in strongly-coupled molecular systems [0.0] ポラリトン熱化は光物質ボース-アインシュタイン凝縮を達成するための重要な過程である。
我々は、強結合分子系における偏光子熱化に対処する顕微鏡理論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:40:38 GMT)
The Definitive Guide to Policy Gradients in Deep Reinforcement Learning:
Theory, Algorithms and Implementations [0.0] 近年、深層強化学習において、様々な強力なポリシー勾配アルゴリズムが提案されている。
本稿では,その理論的基礎と実践的実装の両方の理解を容易にするために,オン・ポリシー・グラデーション・アルゴリズムの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:58:05 GMT)
Text classification of column headers with a controlled vocabulary:
leveraging LLMs for metadata enrichment [0.0] 本稿では,3つのLarge Language Model (LLM) を用いて,列ヘッダのトピックアノテーションを用いたメタデータの充実を支援する手法を提案する。
本研究では, LLMの内部整合性, マシン間アライメント, トピック分類タスクに対する人間と機械の合意性を評価することによって, アプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:01:36 GMT)
Speaker attribution in German parliamentary debates with QLoRA-adapted
large language models [0.0] 我々は,2017-2021年のドイツ議会討論会において,大型言語モデルLlama 2の話者属性の自動化の可能性について検討した。
本稿の結果は,話者帰属の自動化における大規模言語モデルの能力に光を当て,政治談話の計算分析や意味的役割ラベルシステムの開発に期待できる道のりを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:39:29 GMT)
Skew-Gaussian model of small-photon-number coherent Ising machines [0.0] ボソニックモードのガウス量子論は量子光学系を記述するために広く用いられている。
2つの3階揺らぎ積を含む拡張ガウスモデルを開発した。
この新モデルは量子マスター方程式(QME)によって予測される成功確率をより正確に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:08:48 GMT)
Single vibronic level fluorescence spectra from Hagedorn wavepacket
dynamics [0.0] Hagedorn関数は任意の初期振動レベルからの放射をシミュレートするために利用できることを示す。
また, 変位, 歪曲, ダスチンスキー回転調和モデル上での高次元システムにおけるHagedornアプローチの実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:58:07 GMT)
Sharp bounds for the max-sliced Wasserstein distance [0.0] 分離可能なヒルベルト空間上の確率測度と、$n$サンプルからの経験的分布の間の予想最大スライス1-ワッサーシュタイン距離について、鋭い上と下の境界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:55:10 GMT)
Scalable Quantum Algorithms for Noisy Quantum Computers [0.0] この論文は、量子計算資源の要求を減らす2つの主要な技術を開発した。
目的は、現在の量子プロセッサでアプリケーションサイズをスケールアップすることだ。
アルゴリズムの応用の主な焦点は量子システムのシミュレーションであるが、開発したサブルーチンは最適化や機械学習の分野でさらに活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:36:35 GMT)
Scalable Multispecies Ion Transport in a Grid Based Surface-Electrode
Trap [0.0] 格子型表面電極ポールトラップにおけるイオン結晶制御のためのスケーラブルな方法を提案する。
多種結晶を並べ替える輸送操作の文脈で特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:53:11 GMT)
SPT indices emerging from translation invariance in two dimensional
quantum spin systems [0.0] 2次元量子スピン系のオンサイト$G$対称性を持つSPT相を考える。
H3(G,mathbbT)$-valuedインデックスに加えて、追加の$H1(G,mathbbT)$-valuedインデックスが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:21:37 GMT)
SEGAA: A Unified Approach to Predicting Age, Gender, and Emotion in
Speech [0.0] この研究は、膨大な応用分野である声道の年齢、性別、感情を予測することを目的としている。
これらの予測のためのディープラーニングモデルを探索するには、本論文で強調された単一、複数出力、シーケンシャルモデルを比較する必要がある。
実験により,複数出力モデルが個々のモデルと相容れない性能を示し,変数と音声入力の複雑な関係を効率よく把握し,実行環境の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:28:37 GMT)
Robotic Process Automation as a Driver for Sustainable Innovation and
Entrepreneurship [0.0] 本研究は、技術革新がより持続可能な未来にどの程度貢献するかを調査し、起業家精神を育成する。
私たちの調査では、市場資本化の観点から、300の大企業からのデータ収集を行ないました。
RPAとESGの相関は統計的に有意な相関を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:32:48 GMT)
Retrieving non-stabilizerness with Neural Networks [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した量子状態の分類手法を提案する。
本手法は, フル状態トモグラフィの限界を回避し, 実世界の量子実験に実用的な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:02:09 GMT)
Rethinking Tokenization: Crafting Better Tokenizers for Large Language
Models [0.0] トークン化は言語モデル(LM)のパフォーマンスに大きく影響する。
本稿では,トークンと型とのバランスを,単語レベルからサブワードレベルへのトークン化の進化を追究する。
Less-is-Better (LiB) モデルは LLM トークンの新たなアプローチになり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:03:07 GMT)
Resolution of Simpson's paradox via the common cause principle [0.0] シンプソンのパラドックスは、2つの事象の間の確率的関連を確立するための障害である。
ランダム変数$A$と$B$が、観測する必要のない共通原因$C$を持つ場合のシナリオに焦点を当てる。
最小限の共通原因については、$B$を超える条件を仮定するシンプソンのパラドックスの選択肢を選択するべきである。
第3次(観測されていない)の一般的な場合、シンプソンのパラドックスの3つのオプションはすべて$Cとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:15:28 GMT)
Reservoir Computing Using Measurement-Controlled Quantum Dynamics [0.0] 共振器内のプローブ原子の力学を利用する量子RCシステムを提案する。
提案した量子貯水池は、少数の人工ニューロンを用いて高速で信頼性の高い予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:59:41 GMT)
Reinforcement learning for freeform robot design [0.0] 任意の外部構造と内部構造を持つ自由形ロボットを設計するためのポリシー勾配を示す。
これは、原子構造ブロックの束を堆積または除去して、付属物、臓器、空洞のような高いレベルの非パラメトリックマクロ構造を形成する作用によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:20:18 GMT)
Rapid cooling of the in-plane motion of two-dimensional ion crystals in
a Penning trap to millikelvin temperatures [0.0] ペニングトラップにおける2次元イオン結晶の面内自由度を高速に冷却する手法を提案する。
提案手法により,10ms以下の温度で面内モードを約1mKまで冷却することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:36:54 GMT)
Quantum symmetry in multigraphs (part II) [0.0] 本項は「多グラフにおける量子対称性」(その1)」の連続である。
我々は、(V,E) の量子対称性を我々の意味で保存するが、常にビコンの意味では保存しない多重グラフ上の非ビコン型の共作用を明示的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:08:24 GMT)
Quantum reservoir probing of quantum information scrambling [0.0] 我々は,任意の自由度でスクランブルを統一的に診断する量子貯水池探索法(QRP)を提案する。
我々は,QRPが量子カオス系における準粒子媒介情報伝達と相関媒介情報伝達の区別に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:12:20 GMT)
Projective measurements are sufficient for recycling nonlocality [0.0] 非局所性は標準射影測度のみを用いて再生可能であることを示す。
逐次的非局所性の実験的実装における実験結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:39:31 GMT)
Probing Hilbert space fragmentation and the block inverse participation
ratio [0.0] 我々は、特定の極限においてヒルベルト空間の分断を正確に示す量子多体ハミルトン多様体の族を考える。
この問題は、断片化がこれらの正確な断片化モデルによって定義される部分集合の近傍でハミルトン多様体に意味を持つかどうかを問うものである。
本稿では,断片化ブロック構造の出現を捉えるために,改良された逆参加比(IPR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:26:00 GMT)
Policy Gradient Methods for Discrete Time Linear Quadratic Regulator
With Random Parameters [0.0] 本稿では、離散時間線形系と二次基準に対する無限水平最適制御問題について検討する。
本研究では,パラメータの統計的知識を必要とせずに最適制御を探索するために,強化学習手法であるポリシ勾配法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:18:40 GMT)
Playing NetHack with LLMs: Potential & Limitations as Zero-Shot Agents [0.0] 大言語モデル(LLM)は、ゼロショットゲームプレイングエージェントのためのハイレベルプランナーとして大きな成功を収めている。
我々は,LLMを用いた最初のゼロショットエージェントであるNetPlayを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:22:16 GMT)
Otto cycles with a quantum planar rotor [0.0] ここでは, 量子平面回転子を用いたオットーサイクルの2つの実現法を, 外部場によって制御される作業媒体として提示する。
動作する媒体の量子と古典的な記述を比較することで、オットーサイクルの性能とエンジンおよび冷凍機モードに関する真の量子効果を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:19:09 GMT)
On the existence of unbiased resilient estimators in discrete quantum
systems [0.0] 我々は,パラメータの事前知識の不足に直面するとき,Cram'er-Rao と Bhattacharyya 境界の性能を比較した。
与えられた系次元に対して、事前の無知に対するロバスト性の増加を示す量子系における推定器を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:33:14 GMT)
Nonlinear Sheaf Diffusion in Graph Neural Networks [0.0] この研究は、グラフ関連タスクのためのシーフニューラルネットワークに非線形ラプラシアンを導入する際の潜在的な利点を探求することに焦点を当てている。
主な目的は、離散時間設定における拡散力学、信号伝搬、ニューラルネットワークアーキテクチャの性能に対するそのような非線形性の影響を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:01:27 GMT)
Non-stationary SQM/IST Correspondence 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） (Fri, 1 Mar 2024 07:51:04 GMT)
N-representable one-electron reduced density matrix reconstruction with
frozen core electrons [0.0] 量子結晶学の最近の進歩により、N表現性条件を満たす1電子還元密度行列(1-RDM)が再構成可能であることが示されている。
対称性の制約や凍結コア電子寄与を含む改良されたモデルを導入し、システムの複雑さの増大に対処する。
モデルと戦略のロバスト性は, 実際の実験散乱データから再構成問題に対処するために, 順応することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:48:05 GMT)
Multi-junction surface ion trap for quantum computing [0.0] トラップ領域の2次元レイアウトを持つ表面イオントラップは、大量のイオンを貯蔵するための自然なアーキテクチャである。
ここでは、RF電極のサイズが大きくなるにつれて、電力消費が増加するというスケーリングの課題に対処するトラップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 00:51:38 GMT)
Monte Carlo based techniques for quantum magnets with long-range
interactions [0.0] 長距離相互作用は、量子光学や凝縮物質物理学における様々な量子系に関係している。
理論的な見地からすると、長距離相互作用は扱いが複雑である。
長距離相互作用を持つ量子磁石の最近の進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:17:00 GMT)
Molecular unfolding formulation with enhanced quantum annealing approach [0.0] 分子展開問題は分子内の原子間距離を増加させるねじれ構造を見つけることを目的としている。
量子アニール法はまずこの問題を高階非制約二項最適化(HUBO)方程式にエンコードする。
結果のHUBOは、二次非制約二項最適化方程式(QUBO)に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:09:46 GMT)
Majorana zero-modes in a dissipative Rashba nanowire [0.0] 超伝導ラシュバナノワイヤにおける散逸の影響について検討した。
このシステムは、散逸の存在下では、有限寿命でマヨラナゼロモード(MZM)をホストできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:13:54 GMT)
Machine Learning Training Optimization using the Barycentric Correction
Procedure [0.0] 本研究では,機械学習アルゴリズムとBCP(Barycentric correct procedure)と呼ばれる効率的な手法を組み合わせることを提案する。
この組み合わせによって、実データと合成データの時間に関する大きな利点が得られ、インスタンス数や次元が増加すると精度を損なうことなく得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:56:36 GMT)
Machine Learning Predicts Upper Secondary Education Dropout as Early as the End of Primary School [0.0] 本研究は、幼稚園から9年生までのデータを含む13年間の縦断データセットを用いて、モデリングの地平を広げた。
本手法は,学生の学術的・認知的スキル,モチベーション,行動,幸福感,公式記録されたドロップアウトデータなど,幅広いパラメータを取り入れた。
本研究で開発された機械学習モデルでは, 曲線(AUC)の平均面積が0.61まで, 改善されたAUCは0.65まで, グレード9まで, 顕著な分類能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:18:08 GMT)
Linear and Non-Linear Response of Quadratic Lindbladians [0.0] 擬似リンドブレディアンは、散逸性電子およびボゾン量子系の豊富なクラスを含んでいる。
我々は、その定常応答特性を解明するオープン量子系に対するリンドブラッド・ケルディッシュ応答形式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:54:05 GMT)
Learning to Estimate Critical Gait Parameters from Single-View RGB
Videos with Transformer-Based Attention Network [0.0] 本稿では,一眼レフカメラで撮影したRGBビデオから重要な歩行パラメータを推定するトランスフォーマーネットワークを提案する。
脳性麻痺患者の公的データセットに関する実証的な評価は、このフレームワークが現在の最先端のアプローチを超越していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:33:56 GMT)
Large Language Models for Simultaneous Named Entity Extraction and
Spelling Correction [0.0] BERTのような言語モデル(LM)は、テキスト中の名前付きエンティティ(NE)を識別するタスクでうまく機能することが示されている。
本稿では,デコーダのみのLarge Language Model (LLMs) を生成的に使用して両NEを抽出し,また,NEの正しい表面形状を復元することができると仮定する。
日本語ショップの画像に光学文字認識(OCR)を適用して得られたテキストからNEを抽出する作業により,2つのBERT LMと8つのオープンソースLCMをベースラインとして微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:36:04 GMT)
LLMs for Targeted Sentiment in News Headlines: Exploring Different
Levels of Prompt Prescriptiveness [0.0] ニュースの見出しは、特定の方法でエンティティを意図的に描写することで感情を喚起し、見出しのターゲット感情分析(TSA)を価値はあるが難しいタスクにする。
微調整エンコーダモデルは良好なTSA性能を示すが、その背景知識は限られている。
ニュース見出しのTSAにおけるLCMの性能に及ぼすプロンプトデザインの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:10:34 GMT)
Introduction to Theoretical and Experimental aspects of Quantum Optimal
Control [0.0] このチュートリアルでは、ポントリャーギンの最大原理に基づいて、この理論の基本要素を紹介する。
古典ラグランジュ力学とハミルトン力学の類似性は、この分野で使われる主な結果を示すために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:45:57 GMT)
Inspiration from machine learning on example of optimization of the
Bose-Einstein condensate of thulium atoms in a 1064-nm trap [0.0] ボース=アインシュタイン凝縮体の原子数は実験の規模を決定する。
1064nmの双極子トラップにおけるツリウム原子の凝縮の例として,機械学習から物理を学ぶ可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 10:42:56 GMT)
Informed and Assessable Observability Design Decisions in Cloud-native
Microservice Applications [0.0] マイクロサービスアプリケーションの信頼性を確保するためには、可観測性が重要です。
アーキテクトは、観測可能性に関するトレードオフを理解して、異なる観測可能性設計の選択肢を重んじる必要がある。
我々は、情報的かつ継続的に評価可能な可観測性設計決定に到達するための体系的な方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:12:20 GMT)
Improving the performance of weak supervision searches using transfer
and meta-learning [0.0] 我々は、トランスファーとメタラーニングを使用して、実験の少ない信号から学習できるニューラルネットワークを作ろうとしている。
トランスファーとメタラーニングは、弱い監督探索の性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:24:40 GMT)
Improving Android Malware Detection Through Data Augmentation Using
Wasserstein Generative Adversarial Networks [0.0] GAN(Generative Adversarial Networks)は、様々なアプリケーションにまたがる汎用性を実証している。
本研究は,GAN生成データを用いたAndroidマルウェア検出モデルのトレーニングの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 12:38:52 GMT)
Hydra: Computer Vision for Data Quality Monitoring [0.0] Hydraは、コンピュータビジョンを利用して、ほぼリアルタイムのデータ品質管理を行うシステムである。
ジェファーソン研究所のすべての実験ホールに展開され、ホールBでのCLAS12コラボレーションはHydraをフル活用した最初のGlueXの外部である。
講演では、Hydraシステムの概要と、Hydraの機能セットの大幅な発展、すべてのホールでHydraを運用する上での急激な課題、その過程で学んだ教訓について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:20:58 GMT)
How to validate average calibration for machine learning regression
tasks ? [0.0] 機械学習回帰タスクの不確実性の平均校正は2つの方法で検証できる。
1つの方法は、キャリブレーション誤差(CE)を平均絶対誤差(MSE)と平均分散(MV)または平均二乗不確実性(MV)の差として推定することである。
もう1つは、平均二乗zスコアまたはスケールドエラー(ZMS)を 1 と比較することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:34:00 GMT)
Hardware-Efficient Bosonic Quantum Computing with Detection Capability
of Single Photon Loss [0.0] 本稿では,Kerrノンリニア共振器を近距離ボゾン量子計算に使用し,単一光子損失を検出する手法を提案する。
我々の結果は、実用的なボゾン量子計算の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:24:34 GMT)
Graph Theory and GNNs to Unravel the Topographical Organization of Brain
Lesions in Variants of Alzheimer's Disease Progression [0.0] 本研究は,アルツハイマー病(AD)神経病理の変動を評価するために,グラフ理論と深層学習を利用する。
死後脳組織におけるアミロイドプラークとタウタングルの分布を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:16:51 GMT)
General Construction of Bra-Ket Formalism for Identical Particle Systems
in Rigged Hilbert Space Approach [0.0] 本研究は、R・マドリッドによって修正されたリップされたヒルベルト空間を拡張するために、同一粒子系に対するディラックのブラケット形式について論じる。
ヒルベルト空間のテンソル積を用いて, 同一粒子系の基礎となる複合系のブラとケットベクトルを再構成した。
この定式化は、量子統計力学や量子場理論のような摂動理論に基づく現代の量子理論の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 02:29:15 GMT)
Gate-set evaluation metrics for closed-loop optimal control on
nitrogen-vacancy center ensembles in diamond [0.0] アプリケーション指向の方法で量子最適制御を適用する方法を示す。
ダイヤモンド中の窒素空孔中心のマクロなアンサンブルをテストベッドとして使用する。
本研究は,これらの対策とゲートセット性能を大幅に向上させる方法について,相対的なトレードオフを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:42:56 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） (Fri, 1 Mar 2024 09:53:48 GMT)
Exploring the dynamic interplay of cognitive load and emotional arousal
by using multimodal measurements: Correlation of pupil diameter and emotional
arousal in emotionally engaging tasks [0.0] 本研究の目的は,認知作業負荷の指標としての瞳孔径と,感情刺激の指標としての深層学習によるFACTの相関について検討することである。
28名の被験者が3つの認知的要求と感情的な日常的道徳的ジレンマに取り組み,視線追跡と感情認識データを収集した。
その結果,感情的覚醒と瞳孔径のデータストリームの間には負の相関と統計的に有意な相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 08:49:17 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） (Fri, 1 Mar 2024 07:39:44 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。
本研究では, 構成量子ビットの位相応答とシステム全体の位相応答について検討する。
本稿では,近年の散逸工学の進歩を生かした回路量子電気力学モデルの提案と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:16:40 GMT)
Experimental demonstration of scalable cross-entropy benchmarking to
detect measurement-induced phase transitions on a superconducting quantum
processor [0.0] 線形クロスエントロピーを用いた絡み合い位相遷移を検出するプロトコルを提案する。
我々は,IBMの量子ハードウェア上で最大22量子ビットの1次元および全対全接続性を持つシステムにおいて,このプロトコルを実証する。
我々の実証は、測定誘起絡み合い相転移と関連する臨界現象を、より大きな短期量子系で研究するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:35:54 GMT)
Equality in some symplectic eigenvalue inequalities [0.0] ワイルの不等式、リドスキーの不等式、シュル=ホルン多元化不等式のシンプレクティックアナログにおいて、必要十分条件を提供する。
シンプレクティックワイルとリドスキーの不等式に対する等式条件は、固有値に対する既知の等式条件と類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:08:31 GMT)
Emergence of Latent Binary Encoding in Deep Neural Network Classifiers [0.0] ディープ・ニューラル・ネットワーク分類器の潜時空間におけるバイナリエンコーディングの出現について検討する。
バイナリエンコーディングの出現はネットワークの堅牢性、信頼性、精度を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:16:48 GMT)
Efficient vacuum state preparation for quantum simulation of strongly
interacting local quantum field theories [0.0] 量子コンピュータ上での強い相互作用を持つ局所量子場理論の文脈で基底状態を作成するための効率的なアプローチを提案する。
この手法は、真空状態が体積の平方根に比例する時間で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 15:56:13 GMT)
Efficient Microwave Spin Control of Negatively Charged Group-IV Color
Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンド中の負電荷型グループIV色中心における電子スピン状態のマイクロ波誘起操作
磁場は、スピンレベルの縮退を持ち上げるためのdc磁場と、2つのスピンレベルのマイクロ波制御のためのac磁場である。
スピン状態制御において, 空間配向, 外部適応ひずみ, および結果として生じる有効性の間の複雑な相互依存性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:50:13 GMT)
Decoherence in Andreev spin qubits [0.0] 電気・磁気ノイズによるアンドレーフスピン量子ビット(ASQ)の劣化について検討した。
我々は,デファスティングの環境特性への依存性を質的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:51:37 GMT)
DFIN-SQL: Integrating Focused Schema with DIN-SQL for Superior Accuracy
in Large-Scale Databases [0.0] 本稿では,DIN-composed (Decomposed-In-Context) の革新的な拡張であるDFINを紹介する。
DFINは、不正確な主要なソースであるスキーマリンクエラーに対処することで、テキストからコンポジションへの変換を強化する。
実世界の挑戦的なベンチマークであるBIRDデータセットの評価では、DFINは効率だけでなく精度も向上し、51.69のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 07:14:45 GMT)
Critical Appraisal of Artificial Intelligence-Mediated Communication [0.0] この本は、言語教育におけるAIによるコミュニケーションの長所と短所について考察する。
言語教師がCALLの教師教育と専門的開発に従事して、進化を続けるテクノロジーの展望に追随し、その教育効果を向上させることが不可欠である、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 03:41:30 GMT)
Collapse of wave functions in Schroedinger's wave mechanics [0.0] 非弾性散乱は、シュレーディンガー方程式を通した標準進化における波動関数の崩壊をもたらすことを示す。
非弾性散乱における波動関数の初期幅は、主成分の散乱中心の大きさによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:28:28 GMT)
ClickTree: A Tree-based Method for Predicting Math Students' Performance Based on Clickstream Data [0.0] 我々は,学生のクリックストリームデータに基づいて,数学的課題における生徒のパフォーマンスを予測するための木ベースの手法であるClickTreeを開発した。
この手法は2023年の教育データマイニングカップで0.78844のAUCを達成し、大会では2位となった。
エンド・ユニット・アサイン問題への回答が良好であった学生は、イン・ユニット・アサイン問題により関与し、より多くの問題に正しく答えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 23:39:03 GMT)
Characterizing Signalling: Connections between Causal Inference and
Space-time Geometry [0.0] 因果関係は世界を理解する上で重要なものであり、情報理論と相対論的という異なる形態で自己を表現している。
PRA 106, 032204 (2022) で導入されたフレームワークを使用し、これら2つの概念を一般物理理論で正式に結合する。
本研究では,情報理論因果モデルの時空への埋め込みについて,相対論的原理に反することなく検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 19:00:45 GMT)
Characterization of process-related interfacial dielectric loss in
aluminum-on-silicon by resonator microwave measurements, materials analysis,
and imaging [0.0] 超伝導コプレーナー導波路共振器の誘電損失に及ぼす製造プロセスの影響について検討する。
これらのデバイスは超伝導量子プロセッサに不可欠なコンポーネントである。
基板-金属界面と基板-空気界面における損失低減の相対的重要性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:16:28 GMT)
CaveSeg: Deep Semantic Segmentation and Scene Parsing for Autonomous
Underwater Cave Exploration [0.0] CaveSegは、水中洞窟内のAUVナビゲーションのためのセマンティックセグメンテーションとシーン解析のための最初のビジュアル学習パイプラインである。
重要なナビゲーションマーカー(洞窟線、矢印など)、障害物(地平原や頭上層など)、スキューバダイバー、サーボのためのオープンエリアのためのピクセルアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 17:43:02 GMT)
COLON: The largest COlonoscopy LONg sequence public database [0.0] この疾患の主要なバイオマーカーであるポリープは、大腸内視鏡検査により検出され、局在し、特徴付けられる。
現在、一般に公開されているポリプデータセットは、非パラメトリックなポリプ形状を特徴づけるための計算戦略の大幅な進歩を可能にしている。
この研究は、約3万個のポリプラベル付きフレームと4万個の背景フレームを持つ、最大のコロノスコープLONgシーケンスデータセットであるCOLONを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 16:50:16 GMT)
BenchCloudVision: A Benchmark Analysis of Deep Learning Approaches for
Cloud Detection and Segmentation in Remote Sensing Imagery [0.0] 本稿では,雲の識別に応用した7つの最先端セマンティックセマンティックセマンティクスと検出アルゴリズムについて検討する。
モデルの適応性を高めるために、トレーニング中に使用される画像の種類とスペクトル帯域の量を含む重要な要素を解析する。
研究は、少数のスペクトルバンドだけでクラウドセグメンテーションを実行できる機械学習アルゴリズムを作成しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 13:39:07 GMT)
BasedAI: A decentralized P2P network for Zero Knowledge Large Language Models (ZK-LLMs) [0.0] BasedAIは、FHE(Fully Homomorphic Encryption)とLLM(Land Language Model)を統合したマシンの分散ネットワークである。
提案されたフレームワークは、"Cerberus Squeezing"と呼ばれるデフォルトのメカニズムをマイニングプロセスに組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 22:10:15 GMT)
Axe the X in XAI: A Plea for Understandable AI [0.0] 私は、XAI文献で現在使われている説明可能性の概念は、従来の科学的説明の概念とほとんど類似していないと論じる。
XAIの目標と目的を取り巻く混乱を避けるために、"理解可能なAI"というラベルを使用することは、より実りあることでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 06:28:53 GMT)
Assessing non-Markovian dynamics through moments of the Choi state [0.0] 我々は,Choi-matricesのモーメントに基づいて,情報バックフローを示す非マルコフ力学を目撃するための基準を提供する。
提案した非マルコビアン性検出スキームを支持するために,いくつかの明示的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 09:57:47 GMT)
Approximating intractable short ratemodel distribution with neural
network [0.0] 本稿では,抽出可能なショートレートモデルの前の時間ステップに対して,各時間ステップを予測するアルゴリズムを提案する。
本手法は,訓練されたデータセットと異なる検証データの両方において,偏りのない推定結果に対して優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 05:32:46 GMT)
Analysis of Logistic Map for Pseudorandom Number Generation in Game Development [0.0] 本研究では,ゲーム開発のためのロジスティックマップと呼ばれるカオスマップを解析する。
擬似乱数列生成アルゴリズムとゲームオブジェクトのランダムな位置の生成アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 01:06:20 GMT)
Abatement of Ionizing Radiation for Superconducting Quantum Devices [0.0] 電離放射線は超伝導量子回路の性能を低下させることが示されている。
宇宙線フラックスを低減させる浅層地下施設と自然発生ガンマ線フラックスを緩和する鉛遮蔽型クライオスタットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 23:38:56 GMT)
ARED: Argentina Real Estate Dataset [0.0] アルゼンチンの不動産市場は、不安定で急速に変化するマクロ経済の状況に特徴付けられるユニークなケーススタディを提示している。
価格予測用のデータセットはいくつか存在するが、アルゼンチンに特化している混合モダリティデータセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 04:25:39 GMT)
A, B, C of Three-Qubit Entanglement: Three Vectors to Control It All [0.0] 我々は、SU(4) 2-qubit 群の SO(6) 表現に付随する絡み合いのベクトル表現が、様々な制御問題を解くのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 20:05:46 GMT)
A time-stepping deep gradient flow method for option pricing in (rough)
diffusion models [0.0] 拡散モデルにおける欧州オプションの価格設定のための新しいディープラーニングアプローチを開発する。
提案手法は,大額の金銭に対するオプション価格の振舞いを尊重し,オプション価格の既知境界に固執する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:46:26 GMT)
A systematic evaluation of large language models for generating
programming code [0.0] GPT-4は、Gemini UltraやClaude 2など、他の大きな言語モデルよりも大幅に優れている。
この研究で評価されたほとんどのLeetCodeとGeeksforGeeksのコーディングコンテストにおいて、最適のプロンプト戦略を採用するGPT-4は、人間の参加者の85%を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 14:43:06 GMT)
A Universal Roadmap For Searching Repulsive Casimir Forces Between
Magneto-Electric Materials [0.0] 時間反転対称性および/またはパリティ対称性の破れを持つ材料間のカシミール力を計算する。
我々は、対称性破砕誘起カシミール力の符号を決定する普遍位相図を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 18:41:04 GMT)
A Survey on Self-healing Software System [0.0] 自己修復の主な目的は、人間の介入なしに自己修復できる自動システムを持つことである。
本研究では,異なる自己修復法を分類し,その概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Mar 2024 11:23:41 GMT)