DNA Family: Boosting Weight-Sharing NAS with Block-Wise Supervisions [121.1] 蒸留型ニューラルアーキテクチャ(DNA)技術を用いたモデル群を開発した。
提案するDNAモデルでは,アルゴリズムを用いてサブサーチ空間にのみアクセス可能な従来の手法とは対照的に,すべてのアーキテクチャ候補を評価できる。
当社のモデルでは,モバイルコンボリューションネットワークと小型ビジョントランスフォーマーにおいて,ImageNet上で78.9%,83.6%の最先端トップ1精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:16:47 GMT)
Dynamic 3D Point Cloud Sequences as 2D Videos [87.4] 3Dポイントクラウドシーケンスは、現実世界の環境における最も一般的で実用的な表現の1つとして機能する。
textitStructured Point Cloud Videos (SPCV) と呼ばれる新しい汎用表現を提案する。
SPCVは点雲列を空間的滑らかさと時間的一貫性を持つ2Dビデオとして再編成し、画素値は点の3D座標に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:18:57 GMT)
GraphRCG: Self-conditioned Graph Generation via Bootstrapped
Representations [83.4] 本稿では,グラフ分布を明示的にモデル化する自己条件付きグラフ生成フレームワークを提案する。
本フレームワークは, 既存のグラフ生成手法に比べて, 学習データに対するグラフ品質と忠実度において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:28:20 GMT)
Deep Temporal Graph Clustering [80.9] 深部時間グラフクラスタリング(GC)のための汎用フレームワークを提案する。
GCは、時間グラフの相互作用シーケンスに基づくバッチ処理パターンに適合するディープクラスタリング技術を導入している。
我々のフレームワークは、既存の時間グラフ学習手法の性能を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 06:32:03 GMT)
Auxiliary Tasks Enhanced Dual-affinity Learning for Weakly Supervised
Semantic Segmentation [79.1] AuxSegNet+は、サリエンシマップから豊富な情報を探索する弱教師付き補助学習フレームワークである。
また,サリエンシとセグメンテーションの特徴マップから画素レベルの親和性を学習するためのクロスタスク親和性学習機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:03:21 GMT)
SceneCraft: An LLM Agent for Synthesizing 3D Scene as Blender Code [76.2] SceneCraftはLarge Language Model (LLM)エージェントで、テキスト記述をBlender-executable Pythonスクリプトに変換する。
SceneCraftは、100個の3Dアセットで複雑なシーンをレンダリングする。
高度な抽象化、戦略的計画、ライブラリ学習を組み合わせることで、これらの課題に取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:16:26 GMT)
Discovering Latent Knowledge in Language Models Without Supervision [73.0] 既存の言語モデルをトレーニングするテクニックは、真実と正しく一致していない可能性がある。
本稿では,言語モデルの内部アクティベーション内部の潜伏知識を,純粋に教師なしの方法で直接見つけることを提案する。
本手法は, 教師なし, モデル出力がないにもかかわらず, 大規模言語モデルで表される多様な知識を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:33:53 GMT)
Let LLMs Take on the Latest Challenges! A Chinese Dynamic Question
Answering Benchmark [69.3] 我々は,中国インターネットの最新ニュースに関連する質問対を含む中国の動的QAベンチマークCDQAを紹介する。
我々は、人間とモデルを組み合わせたパイプラインを通じて高品質なデータを得る。
また,CDQA上での中国LLMの評価と分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:37:37 GMT)
Continuous Pose for Monocular Cameras in Neural Implicit Representation [65.4] 本稿では,時間的連続的な機能として単眼カメラのポーズを最適化することの有効性を示す。
提案手法を4つの異なる実験環境において活用する。
連続運動の仮定を用いて、ポーズの変化は実際には6度以下の自由度(DOF)を持つ多様体に生きることができる。
我々はこの低DOF動作表現を固有運動と呼び、vSLAM設定でのアプローチを用い、カメラ追跡性能を高く評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:07:56 GMT)
Learning Safety Constraints from Demonstrations with Unknown Rewards [64.9] 強化学習のための凸制約学習(CoCoRL)を提案する。
CoCoRLは、環境力学の知識なしに、未知の報酬を持つデモから制約を学ぶことができる。
グリッドワールド環境におけるCoCoRLの評価と,複数制約による運転シミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:37:59 GMT)
NeRF-VPT: Learning Novel View Representations with Neural Radiance
Fields via View Prompt Tuning [63.4] 本研究では,これらの課題に対処するための新しいビュー合成手法であるNeRF-VPTを提案する。
提案するNeRF-VPTは、先行レンダリング結果から得られたRGB情報を、その後のレンダリングステージのインストラクティブな視覚的プロンプトとして機能するカスケーディングビュープロンプトチューニングパラダイムを用いている。
NeRF-VPTは、追加のガイダンスや複雑なテクニックに頼ることなく、トレーニングステージ毎に前のステージレンダリングからRGBデータをサンプリングするだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:08:10 GMT)
ShapeBoost: Boosting Human Shape Estimation with Part-Based
Parameterization and Clothing-Preserving Augmentation [58.5] 本研究では,新しい形状復元フレームワークであるShapeBoostを提案する。
稀な体型であってもピクセルレベルのアライメントを実現し、異なるタイプの服を着ている人には高い精度が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:40:23 GMT)
A Library of Mirrors: Deep Neural Nets in Low Dimensions are Convex
Lasso Models with Reflection Features [57.6] 1次元データ上でニューラルネットワークをトレーニングすることは、凸ラッソ問題を固定的、明示的に定義された特徴の辞書行列で解くのと等価であることを示す。
分割線形アクティベーションを持つ2層ネットワーク,最大4層までの細いReLUネットワーク,符号アクティベーションと任意の深さを持つ長方形およびツリーネットワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:33:45 GMT)
Online Learning under Budget and ROI Constraints via Weak Adaptivity [57.1] 制約付きオンライン学習問題に対する既存の原始双対アルゴリズムは、2つの基本的な仮定に依存している。
このような仮定は、標準の原始双対テンプレートを弱適応的後悔最小化器で与えることによって、どのように回避できるのかを示す。
上記の2つの前提が満たされていない場合に保証される、世界の最高の保証を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:26:22 GMT)
Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and
Prompting [56.3] この調査は、最近の展開を合成し、比較洞察を提供し、将来の方向性を特定するための取り組みである。
我々は,既存の研究をメタラーニングアプローチ,事前学習アプローチ,ハイブリッドアプローチの3つの主要なファミリーに体系的に分類した。
これらの手法間の関係を解析し,その強みと限界を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:27:26 GMT)
LeftRefill: Filling Right Canvas based on Left Reference through
Generalized Text-to-Image Diffusion Model [55.2] leftRefillは、参照誘導画像合成のための大規模なテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルを利用する革新的なアプローチである。
本稿では、参照誘導画像合成に大規模なテキスト・ツー・イメージ拡散モデル(T2I)を効果的に活用するための革新的なアプローチであるLeftRefillを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:03:56 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting in Large Language Models with
Self-Synthesized Rehearsal [51.4] 大規模言語モデル(LLM)は、連続学習中に破滅的な忘れ込みに悩まされる。
自己合成リハーサル(Self-Synthesized Rehearsal, SSR)と呼ばれるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:11:23 GMT)
Improving the Validity of Automatically Generated Feedback via
Reinforcement Learning [50.1] 強化学習(RL)を用いた正当性と整合性の両方を最適化するフィードバック生成フレームワークを提案する。
具体的には、直接選好最適化(DPO)によるトレーニングのための拡張データセットにおいて、GPT-4のアノテーションを使用してフィードバックペアよりも好みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 20:25:50 GMT)
Learn Suspected Anomalies from Event Prompts for Video Anomaly Detection [49.9] イベントプロンプトから疑わしい異常の学習を導くための新しい枠組みが提案されている。
これにより、新しいマルチプロンプト学習プロセスにより、すべてのビデオの視覚的セマンティックな特徴を制限できる。
提案手法はAPやAUCといった最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:42:47 GMT)
Beyond Night Visibility: Adaptive Multi-Scale Fusion of Infrared and
Visible Images [49.8] 赤外線および可視画像を用いた適応型マルチスケール核融合ネットワーク(AMFusion)を提案する。
まず、赤外画像と可視画像から空間的特徴と意味的特徴を分離し、前者が光分布の調整に使用される。
第2に,事前学習したバックボーンから抽出した検出機能を利用して,意味的特徴の融合を誘導する。
第3に、通常の光強度で融合画像を制約する新しい照明損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:52:07 GMT)
Pseudorandom and Pseudoentangled States from Subset States [49.7] 計算基底の部分集合である$S$に対する部分集合状態は [ frac1sqrt|S|sum_iin S |irangle である。
固定された部分集合サイズ $|S|=s$ に対して、$s = 2n/omega(mathrmpoly(n))$ と $s=omega(mathrmpoly(n))$ が与えられたとき、ランダムな部分集合状態は情報理論上はHaarランダム状態と区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:34:39 GMT)
CLIP-AD: A Language-Guided Staged Dual-Path Model for Zero-shot Anomaly
Detection [49.5] 大規模視覚言語モデルCLIPのゼロショット機能を活用するために,CLIP-ADというフレームワークを提案する。
異常写像の直接計算における逆の予測と無関係なハイライトについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:54:31 GMT)
Inexact Unlearning Needs More Careful Evaluations to Avoid a False Sense
of Privacy [48.7] 会員推論攻撃(MIA)の未学習環境への適応について論じる。
未学習文学において一般的に用いられるU-MIAは、既存の未学習技術が視覚モデルと言語モデルの両方で持つプライバシー保護を過大評価していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:22:40 GMT)
IntactKV: Improving Large Language Model Quantization by Keeping Pivot
Tokens Intact [48.1] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に優れるが、集中的な計算を必要とする。
本稿では,LLMにおける従来見過ごされていた外れ値について紹介する。
IntactKVを提案することで、完全精度モデルからピボットトークンのKVキャッシュを損失なく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:05:26 GMT)
Learning or Self-aligning? Rethinking Instruction Fine-tuning [47.3] 我々は、IFTの潜在的な要因を分離するための知識介入フレームワークを設計する。
実験の結果、IFTを通じて追加の世界知識を習得しようとする試みは、ポジティブな影響をもたらすのにしばしば苦労していることが明らかになった。
IFTの前後における内部知識の整合性を維持することは、IFTを成功させる上で重要な要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:28:14 GMT)
Causal Mode Multiplexer: A Novel Framework for Unbiased Multispectral
Pedestrian Detection [47.0] 多スペクトル歩行者検出器は, 統計的相関を超える例において, 一般化能力の低下を示す。
マルチスペクトル入力と予測の因果関係を効果的に学習する新しい因果モード多重化フレームワークを提案する。
我々は,マルチスペクトル歩行者検出におけるモダリティバイアスを評価するために,新しいデータセット(ROTX-MP)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:54:53 GMT)
Universal features of entanglement entropy in the honeycomb Hubbard
model [45.0] 本稿では、補助場量子モンテカルロシミュレーションにおいて、R'enyiエンタンジメントエントロピーを計算する新しい方法を提案する。
相互作用するフェルミオンの2次元モデルにおいて、この手法の効率性を初めて、普遍的なサブリーディング対数項を抽出して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 18:17:22 GMT)
MulCogBench: A Multi-modal Cognitive Benchmark Dataset for Evaluating
Chinese and English Computational Language Models [44.7] 本稿では、中国語と英語のネイティブ参加者から収集した認知ベンチマークであるMulCogBenchを提案する。
主観的意味評価、視線追跡、機能的磁気共鳴画像(fMRI)、脳磁図(MEG)など、さまざまな認知データを含んでいる。
その結果、言語モデルは人間の認知データと大きな類似性を共有しており、類似性パターンはデータモダリティと刺激の複雑さによって変調されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:49:57 GMT)
LLMCRIT: Teaching Large Language Models to Use Criteria [43.5] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) がタスク実行に対する自然言語フィードバックの提供において,タスクの包括的基準を利用できるフレームワークを提案する。
特に,各基準に対する異なる記述タスクのガイドラインとコンテクスト内デモの構成から,半自動で基準を導出するモデル・イン・ザ・ループ・フレームワークを提案する。
その結果, 基準と実演を取り入れることによるきめ細かい効果を明らかにし, 基準をより効果的に活用するためのLLMの教え方に関する貴重な知見を提供することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:25:55 GMT)
Accelerating Greedy Coordinate Gradient via Probe Sampling [42.6] 我々はGCGアルゴリズムを高速化するために$ttexttProbe sample$という新しいアルゴリズムを研究している。
ターゲットモデルがドラフトモデルと類似している場合、多くの潜在的なプロンプト候補をフィルタリングするために、ドラフトモデルに大きく依存します。
プローブサンプリングは、Llama2-7bを使用して最大5.6ドルのスピードアップを達成し、AdvBench上での攻撃成功率(ASR)を同等または改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:23:44 GMT)
LDB: A Large Language Model Debugger via Verifying Runtime Execution
Step-by-step [42.4] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成の大きな進歩を導いている。
本研究では,Large Language Model Debugger (LDB)を紹介する。
LDBはプログラムを基本ブロックに分割し、実行中の各ブロックの後に中間変数の値を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:04:53 GMT)
Memorization Capacity of Multi-Head Attention in Transformers [41.6] 本稿では, マルチヘッドアテンション機構の記憶能力について検討し, 記憶可能な事例数について検討する。
視覚変換器の実験結果により,入力データの線形独立性に関する新たな仮定が導入された。
我々の分析では、ソフトマックス演算子の飽和特性によって、異なる注目ヘッドが様々なサンプルシーケンスをどのように扱うかについて光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:50:37 GMT)
LatentSwap: An Efficient Latent Code Mapping Framework for Face Swapping [41.6] 我々は、与えられたジェネレータのフェイススワップ潜在コードを生成するフレームワークであるLatentSwapを提案する。
私たちのフレームワークは軽量で、トレーニング済みのモデル以外にデータセットを必要としない。
このフレームワークはStyleNeRFなどの他のジェネレータにも適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:08:03 GMT)
On the Road to Portability: Compressing End-to-End Motion Planner for
Autonomous Driving [41.2] ディープニューラルネットワークを備えたエンドツーエンドのモーションプランニングモデルは、完全な自律運転を可能にする大きな可能性を示している。
過大なニューラルネットワークは、リソースに制約のあるシステムへのデプロイにおいて実用的ではなく、参照中により多くの計算時間とリソースを必要とする。
エンド・ツー・エンド・モーション・プランナの圧縮に適した最初の知識蒸留フレームワークであるPlanKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:47:42 GMT)
BLO-SAM: Bi-level Optimization Based Overfitting-Preventing Finetuning
of SAM [40.6] BLO-SAMを導入し、二段階最適化(BLO)に基づいてSAM(Segment Anything Model)を微調整する。
BLO-SAMは、モデルの重みパラメータのトレーニングと、トレーニングデータセットの2つの別々のサブセットへの迅速な埋め込みによって、過適合のリスクを低減する。
その結果、BLO-SAMは様々な最先端画像セマンティックセグメンテーション法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:22:06 GMT)
Characterizing Graph Datasets for Node Classification:
Homophily-Heterophily Dichotomy and Beyond [39.9] ホモフィリー(英: Homophily)は、類似したノードを接続するエッジの傾向を記述するグラフ特性である。
文学において、ホモフィリーの普遍的に合意された尺度は存在しない。
一般的に使用されるホモフィリー測度は、異なるデータセット間でのホモフィリーレベルの比較を防止するために、重大な欠点があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:01:00 GMT)
ICC: Quantifying Image Caption Concreteness for Multimodal Dataset
Curation [39.8] ペア化されたテキストイメージデータのWebスケールトレーニングは、ますますマルチモーダルな学習の中心になりつつある。
標準的なデータフィルタリングアプローチでは、ミスマッチしたテキストイメージペアを削除できない。
画像参照なしで字幕テキストを評価し,その具体性を計測する新しい指標である画像キャプション具体性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 20:36:10 GMT)
A critical look at the evaluation of GNNs under heterophily: Are we
really making progress? [39.6] 標準的なグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ホモ親和性グラフに対してのみ有効であるとしばしば信じられている。
異種特異的モデルの評価に使用される標準データセットには深刻な欠点があることが示されている。
ヘテロフィリー条件下でのGNNの性能を評価するためのより良いベンチマークとして,我々は様々な特性のヘテロフィラスグラフのセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:17:13 GMT)
Neural Field Classifiers via Target Encoding and Classification Loss [38.3] 本稿では,既存のニューラルネットワーク手法を分類タスクとして定式化する新しいニューラルネットワーク(NFC)フレームワークを提案する。
NFCの目覚ましい効果を、ほぼ無料の余剰計算コストで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:20:59 GMT)
DiffusionVMR: Diffusion Model for Joint Video Moment Retrieval and
Highlight Detection [38.1] DiffusionVMRという新しいフレームワークは、2つのタスクを統一された条件記述生成プロセスとして再定義するために提案されている。
5つの広く利用されているベンチマークで実施された実験は、提案されたDiffusionVMRの有効性と柔軟性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:34:42 GMT)
Bespoke Non-Stationary Solvers for Fast Sampling of Diffusion and Flow
Models [37.9] Bespoke Non-Stationary (BNS) は拡散流モデルの試料効率を改善するための蒸留法である。
モデル蒸留と比較して、BNSソルバは小さなパラメータ空間、高速な最適化、サンプルの多様性の維持の恩恵を受ける。
我々は, 条件付き画像生成, テキスト・ツー・イメージ生成, テキスト・ツー・オーディオ生成のためのBNSソルバを用いて実験を行い, 試料近似(PSNR)を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:27:44 GMT)
Prompt Injection attack against LLM-integrated Applications [37.9] 本研究では,実際のLCM統合アプリケーションに対するインジェクション攻撃の複雑さと意味を分解する。
従来のWebインジェクション攻撃からインスピレーションを得る新しいブラックボックスプロンプトインジェクション攻撃手法であるHouYiを定式化した。
我々は,実際のLLM統合アプリケーション36にHouYiをデプロイし,インジェクションの容易な31のアプリケーションを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:12:23 GMT)
Quantum Speedups in Regret Analysis of Infinite Horizon Average-Reward
Markov Decision Processes [36.1] 我々は,未知のMDPとエージェントのエンゲージメントのための革新的な量子フレームワークを提案する。
平均推定における量子的優位性は、無限の地平線強化学習に対する後悔の保証において指数的な進歩をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:07:36 GMT)
Making Images Real Again: A Comprehensive Survey on Deep Image
Composition [35.8] 画像合成タスクは複数のサブタスクに分割でき、各サブタスクは1つ以上の課題を目標とすることができる。
本稿では,サブタスクの包括的調査と画像合成のブレンディングを行う。
それぞれについて、既存のメソッド、利用可能なデータセット、一般的な評価指標を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:17:24 GMT)
NoMAD-Attention: Efficient LLM Inference on CPUs Through
Multiply-add-free Attention [35.8] NoMAD-Attentionは、MAD操作を登録内ルックアップに置き換える効率的なアテンションアルゴリズムである。
NoMAD-AttentionはSIMDレジスタへの高速アクセスを繰り返すことで注目スコアの計算を行う。
In this show that NoMAD-Attention has well to the quality of the original LLMs and improve up the 4bit Quantized LLaMA-7B-based model to up 2$times$ at 16k context length。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:29:22 GMT)
MindMap: Knowledge Graph Prompting Sparks Graph of Thoughts in Large
Language Models [34.4] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解および生成タスクにおいて顕著な性能を達成した。
しかし、新しい知識を取り入れることの難しさや幻覚を生じさせ、推論過程を説明するといった制限に悩まされることが多い。
本稿では,知識グラフ(KG)を利用してLLMの推論と透過性を向上する新しいプロンプトパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:02:33 GMT)
Lemur: Log Parsing with Entropy Sampling and Chain-of-Thought Merging [33.5] textbfEntropy サンプリングと Chain-of-Thought textbfMerging (Lemur) を用いた最先端 textbfLog 解析フレームワークを提案する。
本稿では,典型的なログを効率的にクラスタリングする情報エントロピーにインスパイアされた新しいサンプリング手法を提案する。
Lemurは最先端のパフォーマンスと素晴らしい効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:47:13 GMT)
MPIPN: A Multi Physics-Informed PointNet for solving parametric
acoustic-structure systems [33.3] パラメトリック音響構造を解くために,MPIPN(Multi Physics-Informed PointNet)を提案する。
MPIPNは、計算領域の明示的な物理量と幾何学的特徴を含む拡張されたポイントクラウドアーキテクチャを誘導する。
このフレームワークは、対応する計算領域に対する適応物理学インフォームド損失関数によって訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:27:05 GMT)
Fusion is Not Enough: Single Modal Attacks on Fusion Models for 3D
Object Detection [33.0] 本稿では,高度なカメラ-LiDAR融合型3次元物体検出モデルを対象として,カメラ専用対向攻撃による攻撃フレームワークを提案する。
提案手法では,2段階の最適化手法を用いて,まず,敵対的攻撃下での脆弱な画像領域を徹底的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:56:07 GMT)
FedTracker: Furnishing Ownership Verification and Traceability for
Federated Learning Model [33.0] Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルデータを共有せずにグローバルモデルを共同でトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。
これにより、悪意のあるクライアントによる不正なモデル配布や再販のリスクが生じ、FLグループの知的財産権が損なわれる。
オーナシップ検証とトレーサビリティの両方を提供する最初のFLモデル保護フレームワークであるFedTrackerを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:52:16 GMT)
Mitigating the Bias in the Model for Continual Test-Time Adaptation [32.3] 連続的テスト時間適応(Continuous Test-Time Adaptation, CTA)は、ソース事前学習モデルを目標ドメインの継続的な変更に適応させることを目的とした、困難なタスクである。
対象データの連鎖分布に常に適応するため、モデルは非常に偏りのある予測を示す。
本稿では,CTAシナリオの性能向上のために,この問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:37:16 GMT)
Recursive Joint Simulation in Games [31.8] AIエージェント間のゲーム理論のダイナミクスは、従来の人間と人間の相互作用とは異なる可能性がある。
そのような違いの1つは、例えばソースコードが知られているため、AIエージェントを正確にシミュレートすることができることである。
得られた相互作用は、元のゲームの無限に繰り返されるバージョンと戦略的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:01:57 GMT)
Arbitrariness and Social Prediction: The Confounding Role of Variance in
Fair Classification [31.4] 異なる訓練されたモデル間での予測のばらつきは、公正なバイナリ分類における重要な、未探索のエラーの原因である。
実際には、いくつかのデータ例のばらつきは非常に大きいので、決定を効果的に任意にすることができる。
予測が任意である場合に分類を省略するアンサンブルアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:48:41 GMT)
Towards Accurate Lip-to-Speech Synthesis in-the-Wild [31.3] そこで本研究では,唇の動きのみをベースとしたサイレントビデオから音声を合成する手法を提案する。
リップビデオから直接音声を生成する従来のアプローチは、音声だけで堅牢な言語モデルを学べないという課題に直面している。
我々は,我々のモデルに言語情報を注入する最先端のリップ・トゥ・テキスト・ネットワークを用いて,ノイズの多いテキスト管理を導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:07:24 GMT)
Sora OpenAI's Prelude: Social Media Perspectives on Sora OpenAI and the Future of AI Video Generation [30.6] 本研究では, Reddit 上でソーシャルメディア上での議論を通じて, 先駆的なGen-AI ビデオ生成ツールである Sora OpenAI に対する一般大衆の認識を調査した。
この分析は、コンテンツ制作のポジティブな変化を予測し、Soraがビデオマーケティングを民主化し、ゲーム開発を革新すると予想している。
ディープフェイクと偽情報の可能性には懸念があり、偽情報と偏見に対処する戦略の必要性が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:16:22 GMT)
A Composite Decomposition Method for Large-Scale Global Optimization [30.0] グループ化の効率性と精度は最適化プロセスの性能に大きく影響した。
本稿では,GSG法をシームレスに統合したCSG法を提案する。
CSGはGSGや最先端DGシリーズの設計と比較して計算量が少なく、より正確な変数グループ化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:12:04 GMT)
False Claims against Model Ownership Resolution [29.7] モデルオーナシップ解決(モデルオーナシップ解決、MOR)は、モデル盗難を抑える手法のクラスである。
既存のMORスキームのほとんどは、悪意のある容疑者に対して堅牢性を優先している。
我々は、一般的なMORスキームが、異なる、等しく重要だが不十分に調査された堅牢性に関する懸念に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:14:47 GMT)
Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps [28.1] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、投影された2次元画像データから3次元表現を合成することにより、医用画像に革命をもたらす大きな可能性を提供する。
本稿では,医療画像におけるNeRFの応用を包括的に検討し,重要な課題を4つ挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 18:31:36 GMT)
Structure-agnostic Optimality of Doubly Robust Learning for Treatment
Effect Estimation [27.6] 平均処理効果推定は因果推論において最も中心的な問題であり、多くの分野に適用できる。
我々は最近導入された統計的下界の構造非依存の枠組みを採用し、ニュアンス関数に構造的特性を生じさせない。
平均治療効果 (ATE) と平均治療効果 (ATT) の両方に対して, 有意かつ広く用いられている2重頑健性評価器の統計的最適性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:00:58 GMT)
Reading Subtext: Evaluating Large Language Models on Short Story
Summarization with Writers [27.6] 我々は,最近のLarge Language Models (LLMs) について,短いストーリーを要約する難しい課題について評価する。
私たちは著者と直接協力して、ストーリーがオンラインで共有されていないことを保証しています(従ってモデルによって見つからないのです)。
GPT-4、Claude-2.1、LLama-2-70Bを比較し、全3モデルが50%以上の要約で忠実さの誤りを犯していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:52:14 GMT)
Statistically Optimal K-means Clustering via Nonnegative Low-rank
Semidefinite Programming [27.5] K$-meansクラスタリングは、大規模なデータセットのパターンを識別する機械学習手法として広く使用されている。
本稿では,非負の低ランク因数分解問題を解くことでNMFライクなアルゴリズムについて述べる。
提案アルゴリズムは,既存の最先端技術と比較して,誤クラスタリング誤差を著しく小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:15:18 GMT)
LLaMoCo: Instruction Tuning of Large Language Models for Optimization
Code Generation [27.0] 我々はLLaMoCoを紹介した。LLaMoCoは、大規模言語モデルをコード・コード方式で最適化問題を解くために設計した最初の命令チューニングフレームワークである。
具体的には、よく記述された問題プロンプトと効果的な最適化コードを含む包括的命令セットを確立する。
LLaMoCoにより微調整された CodeGen (350M) モデルでは, GPT-4 Turbo よりも優れた最適化性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:21:59 GMT)
Contributing Dimension Structure of Deep Feature for Coreset Selection [26.8] Coreset selectionは、効率的な学習のための重要なトレーニングサンプルのサブセットを選択することを目指している。
サンプル選択は、パフォーマンス向上におけるサンプルの表現と、オーバーフィッティングを回避するためのサンプルの多様性の役割である。
既存の手法は典型的には類似度の測定値に基づいてデータの表現と多様性を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:27:52 GMT)
Tomography of entangling two-qubit logic operations in exchange-coupled
donor electron spin qubits [26.7] 量子プロセッサは高忠実な普遍量子論理演算を必要とする。
ドナー結合電子スピン間の絡み合いは今のところ証明されていない。
これらの結果は、ドナーベースの量子コンピュータのスケールアップに必要な基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:25:45 GMT)
A Compositional Typed Semantics for Universal Dependencies [26.7] 本稿では,語彙項目に対する意味型と論理形式を構成的,原則的,言語に依存しないシステムであるUD Type Calculusを紹介する。
本稿では,UD型計算の本質的特徴について説明する。
既存の文のコーパスとその論理形式について,UD-TCがベースラインに匹敵する意味を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:58:24 GMT)
Dual Graph Attention based Disentanglement Multiple Instance Learning
for Brain Age Estimation [26.3] 本稿では,DGA-DMIL(Dual Graph Attention based Disentanglement Multi-instance Learning)フレームワークを提案する。
次に,双対グラフ注意アグリゲータを提案し,instance内およびinter-instance間関係を利用してバックボーンの特徴を学習する。
提案モデルでは,脳年齢推定における異常な精度を示し,英国バイオバンクで2.12年間の絶対誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:13:06 GMT)
RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model
Feedback [26.0] リワードエンジニアリングは、強化学習研究における長年の課題である。
エージェントが新しいタスクを学習するための報酬関数を自動生成するRL-VLM-Fを提案する。
我々は、RL-VLM-Fが、様々な領域にまたがる効果的な報酬とポリシーを効果的に生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:19:06 GMT)
Leveraging Image Augmentation for Object Manipulation: Towards
Interpretable Controllability in Object-Centric Learning [25.5] Slot Attention with Image Augmentation (SlotAug) を導入し、自己教師型でスロット上で解釈可能な制御性を学ぶ可能性を探る。
また、制御可能なスロットの持続可能性の概念を、2つのサブメソッドを持つスロット上で反復的かつ可逆的な制御を導入することにより考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:51:18 GMT)
Benchmarking Segmentation Models with Mask-Preserved Attribute Editing [25.1] 本研究では,ロバストネス評価のための局所特性およびグローバル特性の変動について検討する。
そこで我々は,実際の画像の視覚的属性を編集するマスク保存属性編集パイプラインを構築した。
パイプラインを使用して、オブジェクト属性とイメージ属性の両方をカバーするベンチマークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:20:09 GMT)
Teaching MLP More Graph Information: A Three-stage Multitask Knowledge
Distillation Framework [24.9] 大規模グラフデータセットにおける推論タスクの課題について検討する。
本稿では,新しい3段階蒸留フレームワークを提案する。
GNNでグラフデータ処理を担当するHeat Kernelsは、隠れたレイヤ出力をマッチングして、学生の隠れたレイヤのパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:29:11 GMT)
BootTOD: Bootstrap Task-oriented Dialogue Representations by Aligning
Diverse Responses [24.8] 本稿では,BootTODと呼ばれる対話事前学習モデルを提案する。
セルフブートストラッピングフレームワークを通じてタスク指向の対話表現を学習する。
BootTODは、さまざまなダウンストリーム対話タスクにおいて、強力なTODベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:34:11 GMT)
STAR: Constraint LoRA with Dynamic Active Learning for Data-Efficient
Fine-Tuning of Large Language Models [24.0] 我々は不確実性に基づくアクティブラーニングとLoRAを統合する新しい手法を提案する。
不確実性ギャップについて、ベースモデルの不確実性とフルモデルの不確実性を組み合わせた動的不確実性測定を導入する。
モデルのキャリブレーションが不十分な場合、LoRAトレーニング中に正規化手法を導入し、モデルが過度に信頼されないようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:38:10 GMT)
DINER: Debiasing Aspect-based Sentiment Analysis with Multi-variable
Causal Inference [24.0] 本稿では,多変量因果推論に基づく新しいフレームワークを提案する。
レビューブランチでは、バイアスはコンテキストからの間接的なコンバウンドとしてモデル化される。
アスペクトブランチでは、バイアスはラベルとの直接的な相関として記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:38:31 GMT)
Data-free Multi-label Image Recognition via LLM-powered Prompt Tuning [23.7] 本稿では,学習データを持たないマルチラベル画像認識のための新しいフレームワークを提案する。
事前学習されたLarge Language Modelの知識を使用して、CLIPのような事前学習されたVision-Language Modelをマルチラベル分類に適応させるプロンプトを学ぶ。
本フレームワークは,新しいカテゴリー認識のための複数の事前学習モデル間の相乗効果を探索する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:43:32 GMT)
Skeleton-of-Thought: Prompting LLMs for Efficient Parallel Generation [23.7] 本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)のエンドツーエンド生成レイテンシの削減である。
そこで我々は,まずLSMを誘導して回答のスケルトンを生成し,次に並列API呼び出しやバッチデコードを行い,各スケルトン点の内容を並列に処理するSkeleton-of-Thought (SoT)を提案する。
SoTは推論効率をデータ中心で最適化するための最初の試みであり、言語で回答構造を明示的に計画することで高品質な回答を引き出す可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:45:33 GMT)
Mixer is more than just a model [23.3] 本研究は、ロールタイムとハーミットFFT(ASM-RH)を用いたオーディオスペクトログラムミキサーという新しいモデルを導入することで、音声認識の領域に焦点を当てる。
実験により、ASM-RHは音声データに特に適しており、複数の分類タスクで有望な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:32:40 GMT)
Distilling Text Style Transfer With Self-Explanation From LLMs [23.3] Text Style Transfer (TST)は、中核的なコンテンツを保持しながら、テキストのスタイルを変えようとしている。
大型言語モデル(LLM)とチェーン・オブ・シント(CoT)を併用したフレームワークを提案する。
Coは従来の微調整法や知識蒸留法を超越していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 06:38:15 GMT)
OpenGraph: Towards Open Graph Foundation Models [22.9] 本研究では,多種多様なグラフデータに存在する複雑なトポロジ的パターンを理解するための一般グラフ基盤モデルを構築した。
本稿では,グラフモデルに統一的なグラフトークン化手法を提案する。
また,グローバルなトポロジ的コンテキスト内のノード依存性を効果的にキャプチャするスケーラブルなグラフ変換器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:05:03 GMT)
An Edge-Aware Graph Autoencoder Trained on Scale-Imbalanced Data for
Traveling Salesman Problems [22.8] 本研究では、トラベリングセールスマン問題(TSP)を解決するためのデータ駆動グラフ表現学習法を提案する。
残留ゲートエンコーダは遅延エッジ埋め込みを学習するために訓練され、次いでエッジ中心のデコーダでリンク予測をエンドツーエンドに出力する。
実験結果から,提案したエッジ対応グラフオートエンコーダモデルにより,高い競合性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:53:46 GMT)
Emotion Analysis in NLP: Trends, Gaps and Roadmap for Future Directions [22.2] 我々は過去10年間の154件のNLP出版を徹底的にレビューする。
EAやタスク、使用されている感情フレームワーク、既存のデータセット、メソッド、アプリケーションなど、さまざまなトレンドを抱えています。
私たちの研究は、EAに関するより集中的な研究と、NLPの感情をモデリングするためのより包括的なアプローチを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:38:03 GMT)
Query Recovery from Easy to Hard: Jigsaw Attack against SSE [22.0] 対称暗号方式は、アクセス、ボリューム、検索パターンなどの特定の機密情報を意図せずに開示することが多い。
クエリリカバリ攻撃の有効性は,キーワードのボリューム/周波数分布に依存することがわかった。
我々は、これらの特異なクエリを正確に識別し、復元することから始まるJigsaw攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:57:05 GMT)
High-Dimensional Tail Index Regression: with An Application to Text
Analyses of Viral Posts in Social Media [21.6] 正規化推定器を提案し、その整合性を確立し、収束率を導出する。
そこで本研究では,正規化推定を偏り,非偏り推定器の正規性を確立することを提案する。
これらの方法は、LGBTQ+に関するX(旧Twitter)のバイラルポストのテキスト解析に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:37:40 GMT)
Defending Against Data Reconstruction Attacks in Federated Learning: An
Information Theory Approach [21.0] フェデレートラーニング(FL)は、直接データ共有の代わりにパラメータを交換することで、異なるクライアント間でブラックボックスと高次元のモデルを訓練する。
FLは依然として、メンバーシップ推論攻撃 (MIA) やデータ再構成攻撃 (DRA) に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:12:32 GMT)
AutoDefense: Multi-Agent LLM Defense against Jailbreak Attacks [20.5] 大規模言語モデル(LLM)から有害な応答をフィルタリングする応答フィルタリングに基づくマルチエージェントディフェンスフレームワークを提案する。
このフレームワークはLLMエージェントに異なる役割を割り当て、防衛タスクを協調的に完了するためにそれらを利用する。
我々は,通常のユーザ要求での性能を維持しつつ,脱獄攻撃に対する堅牢性を向上するためのAutoDefenseの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:52:22 GMT)
Temporal Knowledge Graph Completion with Time-sensitive Relations in
Hypercomplex Space [20.2] 時間的知識グラフ補完(TKGC)は、特定の時間における時間的知識グラフ内の行方不明事実を埋めることを目的としている。
本稿では,超複素空間内のTKGCに対して,より表現力の高い四元数表現を導入することで,従来のアプローチを超えて前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:50:48 GMT)
Can a Confident Prior Replace a Cold Posterior? [20.0] 冷間後部の性能をサンプリングし,ほぼ一致させる「DirClip」を導入する。
第2に, 温度低下の限界において, 直接的に寒冷度を近似する「信頼先行」を導入するが, 容易にはサンプル化できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:28:55 GMT)
OSSCAR: One-Shot Structured Pruning in Vision and Language Models with Combinatorial Optimization [19.6] 本研究では, プレニング後のモデル再訓練を必要としないワンショット(ポストトレーニング)設定における構造化プルーニングに着目した。
本稿では,階層的な再構築目標と注意深い修正に基づく,この問題に対する新たな最適化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは時間とメモリ効率が高く、最先端のワンショット方式で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:38:10 GMT)
Human Simulacra: A Step toward the Personification of Large Language
Models [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の知性の側面を忠実に模倣するシステムとして認識されている。
本稿では,仮想キャラクタのライフストーリーをゼロから構築するためのフレームワークを提案する。
実験により, 構築したシミュラクラは, 対象キャラクタと一致した擬人化応答を生成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:49:08 GMT)
Top-Down Framework for Weakly-supervised Grounded Image Captioning [19.0] 弱教師付き接地画像キャプションは、バウンディングボックスの監督を使わずに、入力画像中のキャプションとグラウンド(局所化)予測対象語を生成することを目的としている。
本稿では,RGB画像を直接入力として,トップダウン画像レベルでのキャプションとグラウンド実行を行う一段弱教師付き接地キャプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:10:16 GMT)
Is Crowdsourcing Breaking Your Bank? Cost-Effective Fine-Tuning of
Pre-trained Language Models with Proximal Policy Optimization [18.8] ChatGPTは、人間のフィードバックによる強化学習の可能性を強調している。
労働コストを削減するために,自己監督型テキストランキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:19:27 GMT)
ParallelPARC: A Scalable Pipeline for Generating Natural-Language
Analogies [18.5] 複雑な段落に基づくアナロジーを作成するパイプラインを開発する。
我々は人によって検証された金のセットと銀のセットを自動生成する。
私たちは、銀のセットがトレーニングモデルに役立つことを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:53:40 GMT)
Analysis of Privacy Leakage in Federated Large Language Models [18.3] 大規模言語モデル(LLM)の訓練に使用するフェデレートラーニング(FL)のプライバシ分析について検討する。
特に、様々なFL構成のプライバシー漏洩を評価するために、理論的成功率を保証した2つのアクティブメンバーシップ推論攻撃を設計する。
我々の理論的な発見は、BERT、RoBERTa、DistilBERT、OpenAIのGPTなど、人気のあるLCMの重大なプライバシー上の脆弱性を明らかにする実用的な攻撃に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 20:25:38 GMT)
Open-RadVLAD: Fast and Robust Radar Place Recognition [18.3] レーダー位置認識は、しばしばライブスキャンをベクトルとして符号化し、車両が以前訪れた場所にあることを認識するために、このベクトルをデータベースにマッチさせる。
360度のレーダーでは、回転は方位を横切ることで容易に処理される。
計算効率は極表現のみを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:23:57 GMT)
Training Unbiased Diffusion Models From Biased Dataset [18.1] 本稿では,拡散モデルのバイアスを軽減するために,時間依存性の重要度再重み付けを提案する。
時間依存密度比が従来の手法よりも精度が高いことを示す。
スコアマッチングに直接適用することは難解であるが、再重み付けとスコア補正の両方に時間依存密度比を用いることで、目的関数の抽出可能な形式に繋がることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:06:42 GMT)
Removal and Selection: Improving RGB-Infrared Object Detection via
Coarse-to-Fine Fusion [17.8] 既存の融合戦略は、RGBとIR画像を畳み込みニューラルネットワークに直接注入し、検出性能が劣る。
マルチモーダル情報を処理する人間の脳のメカニズムに触発されて、この研究は2つのモダリティの特徴を浄化し、融合させるために、新しい粗い視点を導入した。
粗大な核融合戦略の有効性を検証するため、除去・選択検出器(RSDet)と呼ばれる新しい物体検出器を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 05:20:54 GMT)
Data Augmentation for Conversational AI [17.5] データ拡張(DA)は、会話システムにおけるデータ不足問題を軽減するための感情的なアプローチである。
このチュートリアルは、会話システムのコンテキストにおけるDAアプローチの包括的で最新の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:14:47 GMT)
Assisted Learning for Organizations with Limited Imbalanced Data [17.3] 組織が学習能力を向上させるための支援学習フレームワークを開発する。
当社のフレームワークでは,学習者が時々サービスプロバイダと情報を共有するだけでなく,ニアオーラルなパフォーマンスを実現するモデルも取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:29:42 GMT)
Spatio-Temporal Field Neural Networks for Air Quality Inference [16.7] 本稿では,新しいモデルSpatio-Temporal Field Neural Networkとその対応するフレームワークであるPraamidal Inferenceを提案する。
本モデルは中国本土における大気質の全国的推定における最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:14:42 GMT)
A Survey on Temporal Knowledge Graph: Representation Learning and Applications [16.4] 時間的知識グラフ表現学習は、知識グラフにおける実体と関係のための低次元ベクトル埋め込みを学習することを目的としている。
時間知識グラフ表現学習とその応用に関する総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:21:45 GMT)
G4G:A Generic Framework for High Fidelity Talking Face Generation with
Fine-grained Intra-modal Alignment [16.3] 本稿では,モーダル内アライメントを微粒化した高忠実度音声顔生成のための汎用フレームワークであるG4Gを紹介する。
G4Gは、与えられた音声のトーンやボリュームに関わらず、高度に同期された唇の動きを生成しながら、オリジナルビデオの忠実度を再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:47:58 GMT)
ELA: Efficient Local Attention for Deep Convolutional Neural Networks [16.0] 本稿では、簡単な構造で大幅な性能向上を実現するための効率的な局所注意法(ELA)を提案する。
これらの課題を克服するため、我々は1次元畳み込みとグループ正規化機能強化技術の導入を提案する。
ELAはResNet、MobileNet、DeepLabといったディープCNNネットワークにシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:06:18 GMT)
LiDARFormer: A Unified Transformer-based Multi-task Network for LiDAR
Perception [15.9] 変換器に基づく新しいLiDARマルチタスク学習パラダイムを提案する。
LiDARFormerはクロスタスクのシナジーを利用して、LiDAR知覚タスクのパフォーマンスを向上させる。
LiDARFormerは3D検出とセマンティックセグメンテーションの両方のために、大規模なnuScenesとOpenデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:18:12 GMT)
A Truly Joint Neural Architecture for Segmentation and Parsing [15.9] 形態的リッチ言語(MRL)の性能は他の言語よりも低い。
空間的に制限された入力トークンのモルフォロジーの複雑さとあいまいさのため、ツリーのノードとして機能する言語単位は事前に分かっていない。
本稿では,入力のすべての形態的あいまいさを保存する格子型表現をアーク分解モデルに提供し,その形態的・構文的解析タスクを一度に解く,結合型ニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:33:32 GMT)
Large Language Multimodal Models for 5-Year Chronic Disease Cohort Prediction Using EHR Data [15.5] 糖尿病などの慢性疾患が世界中で致死率と死亡率の主な原因となっている。
我々は,慢性疾患リスクの予測にマルチモーダルデータを組み込んだLarge Language Multimodal Models (LLMMs) フレームワークを提案する。
本手法では, テキスト埋め込みエンコーダとマルチヘッドアテンション層を組み合わせて, 深層ニューラルネットワーク(DNN)モジュールを用いて, 血液の特徴と慢性疾患のセマンティクスを潜在空間にマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:33:17 GMT)
Sophisticated Behavioral Simulation: A Possible Solution to Problems of
Organized Complexity [15.4] 本稿では,科学的パラダイムと問題の分析に基づくシミュレーション技術の有効性と嗜好について検討する。
本稿では,行動シミュレーション(BS)の概念と,さらに洗練された行動シミュレーション(SBS)を提案する。
社会科学の科学研究分野におけるより強力なBSとSBSの応用を楽しみにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:24:06 GMT)
Characterizing Ethereum Upgradable Smart Contracts and Their Security Implications [15.4] アップグレード可能なスマートコントラクト(USC)は、デプロイされたスマートコントラクトの変更を可能にするために広く採用されている。
不正使用は新たなセキュリティ問題を引き起こし、攻撃者がUSCとそのユーザをハイジャックする可能性がある。
一般的なUSCパターンを6つまとめて,ソースコードを必要とせずにUSCを識別するツールであるUSCDetectorを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:04:20 GMT)
REWIND Dataset: Privacy-preserving Speaking Status Segmentation from
Multimodal Body Movement Signals in the Wild [14.5] プロフェッショナルなネットワークイベントにおいて,33人の被験者による高品質な個人音声記録を備えた,初めて公開されているマルチモーダルデータセットを提示する。
いずれの場合も、従来のデータセットでは利用できない時間分解能である音声から抽出した20Hzのバイナリ音声のステータス信号を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:14:58 GMT)
LAB: Large-Scale Alignment for ChatBots [14.5] LAB (Large-scale Alignment for chatBots) は,大規模言語モデル(LLM)訓練における命令調整フェーズにおけるスケーラビリティの課題を克服するために設計された,新しい方法論である。
従来の人間アノテーションやGPT-4生成合成データを用いて学習したモデルと比較して,LAB学習モデルが複数のベンチマークで競合性能を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:48:37 GMT)
AutoChunk: Automated Activation Chunk for Memory-Efficient Long Sequence
Inference [14.3] チャンク戦略による長周期推論のためのアクティベーションメモリを効率よく削減する自動適応型コンパイラであるAutoChunkを提案する。
実験により、AutoChunkは10%の速度損失を維持しながらアクティベーションメモリの80%以上を削減し、最大シーケンス長を3.2倍から11.7倍に拡張し、最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:33:15 GMT)
Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data [14.2] 本稿では,統計的に有効な信頼区間と仮説テストを生成するためのシミュレーションベースの"repro sample"手法を提案する。
本手法は様々な個人推論問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 18:43:44 GMT)
AutoAttacker: A Large Language Model Guided System to Implement
Automatic Cyber-attacks [14.0] 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理における印象的な結果を示している。
LLMは必然的に前進するので、前と後の両方の攻撃段階を自動化できるかもしれない。
この研究は、防衛システムやチームが、野生で使用する前に予防的に新しい攻撃行動を検出することを学ぶのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:10:45 GMT)
Reconciling Shared versus Context-Specific Information in a Neural
Network Model of Latent Causes [13.9] LCNet(Latent Cause Network)は、LC推論のニューラルネットワークモデルである。
ネットワーク重みの中でタスク間で共有される構造を格納する。
これはコンテキストモジュールを使用してコンテキスト固有の構造を表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:39:35 GMT)
Run-time Introspection of 2D Object Detection in Automated Driving
Systems Using Learning Representations [13.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく2次元物体検出のための新しいイントロスペクションソリューションを提案する。
KITTIとBDDのデータセットで評価された1段階および2段階のオブジェクト検出器を用いて,2次元オブジェクト検出におけるエラー検出のためのSOTAイントロスペクション機構を実装した。
性能評価の結果,提案手法はSOTA法より優れており,BDDデータセットのエラー率を9%から17%まで絶対的に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:56:14 GMT)
A Survey of AI-generated Text Forensic Systems: Detection, Attribution,
and Characterization [13.4] AI生成テキスト鑑定は、LLMの誤用に対処する新たな分野である。
本稿では,検出,帰属,特性の3つの主要な柱に着目した詳細な分類法を紹介する。
我々は、AI生成テキスト法医学研究の利用可能なリソースを探究し、AI時代の法医学システムの進化的課題と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:39:13 GMT)
Less is More: Hop-Wise Graph Attention for Scalable and Generalizable
Learning on Circuits [13.1] HOGAは、スケーラブルで一般化可能な方法で回路表現を学習するための新しいアテンションベースモデルである。
その結果、HOGAは様々な回路の様々な構造に適応し、分散的に効率的に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:33:23 GMT)
LPFormer: LiDAR Pose Estimation Transformer with Multi-Task Network [13.0] 従来のヒトのポーズ推定法は2次元画像の特徴や連続した2次元アノテーションに頼っていた。
本稿では,LDARのみを入力として使用するLPFormerという,エンドツーエンドの3次元ポーズ推定のための第1のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:36:04 GMT)
Adversarial Testing for Visual Grounding via Image-Aware Property
Reduction [12.7] PEElingは、画像認識特性の低減によるテキスト摂動手法であり、視覚的グラウンドリングモデルの対角テストを行う。
マルチモーダルインパクトスコア(MMI)は21.4%に達し、画像やテキストの最先端のベースラインを8.2%から15.1%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:03:42 GMT)
A Global and Patch-wise Contrastive Loss for Accurate Automated Exudate
Detection [12.7] 糖尿病網膜症(DR:diabetic retinopathy)は、視覚障害の主要な原因である。
硬口蓋の早期発見は、糖尿病の治療と視力喪失の予防に役立つDRの同定において重要な役割を担っている。
ハード・エクスデュート・セグメンテーションを最適化する新しい教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:09:37 GMT)
When No-Rejection Learning is Consistent for Regression with Rejection [12.3] 本研究では,すべてのデータを用いて予測を学習するノンリジェクト学習戦略について検討する。
本稿では,すべてのデータを用いて予測を学習するノンリジェクト学習戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:44:00 GMT)
Boosting Box-supervised Instance Segmentation with Pseudo Depth [12.2] インスタンスセグメンテーションネットワークのトレーニングプロセスに擬似深度マップを導入する。
これらの擬似深度マップは、容易に利用可能な深度予測器を用いて生成される。
マスク予測時にネットワークが深度特徴を識別できるようにするため,奥行き予測層をマスク予測ヘッドに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:05:15 GMT)
Consistent and Asymptotically Statistically-Efficient Solution to Camera
Motion Estimation [11.7] 画像ペア間の2Dポイント対応を考えると、カメラの動きを推定することはコンピュータビジョンのコミュニティにおいて基本的な問題である。
点数が数百の順序に達すると、推定器は推定精度とCPU時間で最先端の値より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:56:27 GMT)
MatSAM: Efficient Extraction of Microstructures of Materials via Visual
Large Model [11.1] Segment Anything Model (SAM)は、強力な深い特徴表現とゼロショットの一般化機能を備えた大きなビジュアルモデルである。
本稿では,SAMに基づく汎用的で効率的なマイクロ構造抽出法であるMatSAMを提案する。
簡単なが効果的な点ベースのプロンプト生成戦略が設計され、ミクロ構造の分布と形状に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:23:23 GMT)
Consistency Matters: Explore LLMs Consistency From a Black-Box
Perspective [11.1] LLMの一貫性についてはまだ研究されていない。
LLM一貫性タスクデータセットを構築し、いくつかのベースラインを設計する。
従来のNLGメトリクス(ROUGE、BLEU、METEOR)をモデルトレーニングに必要な機能として使用しています。
最終的に、評価ツールを構築するために、最高のパフォーマンスのLightGBMモデルをベースモデルとして使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:08:06 GMT)
Using Forwards-Backwards Models to Approximate MDP Homomorphisms [11.0] 離散作用空間における準同型を構成するための新しい手法を提案する。
環境力学の学習モデルを用いて、どの状態-作用ペアが同じ状態につながるかを推定する。
MinAtarでは,低サンプリング限界における値ベースオフ政治ベースラインに対して,ほぼ4倍の改善が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:02:40 GMT)
Optimal Integrated Task and Path Planning and Its Application to
Multi-Robot Pickup and Delivery [10.5] 本稿では,最適なタスクプランナと最適なパスプランナを組み合わせた,汎用的なマルチロボット計画機構を提案する。
統合プランナーは、タスクプランナーとパスプランナーの相互作用を通じて、ロボットに対して最適な衝突のない軌道を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:48:40 GMT)
GAMMA: Graspability-Aware Mobile MAnipulation Policy Learning based on
Online Grasping Pose Fusion [10.4] 本稿では,オンライングルーピングポーズ融合フレームワークを利用した,把握可能性を考慮したモバイル操作手法を提案する。
予測された把握ポーズは、冗長で外れやすい把握ポーズを排除するためにオンラインで整理される。
つかみポーズをオンザフライで融合させることにより、つかみポーズの量と品質の両方を包含して、把握可能性を直接評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:50:24 GMT)
COOL: A Conjoint Perspective on Spatio-Temporal Graph Neural Network for
Traffic Forecasting [10.4] 本稿では,先行情報と後続情報から異種グラフをモデル化し,高次時間関係を連続的に捉えるコンジョイント時空間グラフニューラルネットワーク(COOL)を提案する。
交通予知性を高めるために,マルチランクとマルチスケールの両方から多様な時間パターンをモデル化するコンジョイント・アテンション・デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:30:09 GMT)
Polynormer: Polynomial-Expressive Graph Transformer in Linear Time [10.4] グラフトランスフォーマー(GT)は、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)よりも理論的に表現力のある、有望なアーキテクチャとして登場した。
典型的なGTモデルは少なくとも2次複雑さを持つので、大きなグラフにスケールすることはできない。
線形複雑性を持つ線形GTモデルであるPolynormerを提案する。
実験の結果,Polynormerは,ほとんどのデータセットにおいて,最先端のGNNおよびGTベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:32:01 GMT)
LPR: Large Language Models-Aided Program Reduction [10.4] 本稿では,LLMを用いて複数の言語に対して言語固有のプログラム還元を行う最初の手法であるLPRを提案する。
有効性のために、LPRは、C、Rust、JavaScriptのベンチマークで24.93%、4.47%、11.71%の小さなプログラムを生成することでVulcanを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:31:20 GMT)
Depth Information Assisted Collaborative Mutual Promotion Network for
Single Image Dehazing [10.3] 単一画像のデハジングを実現するために,デュアルタスク協調促進フレームワークを提案する。
このフレームワークは、デュアルタスク相互作用機構による深度推定とデハジングを統合している。
提案手法は,最先端手法よりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 06:29:44 GMT)
Knowledge-Reuse Transfer Learning Methods in Molecular and Material Science [10.0] ビッグデータに基づく機械学習(ML)手法はこのジレンマを破ると予想されている。
トランスファーラーニングの応用は、モデルトレーニングにおけるデータ要求を低くする。
本稿では, 分子・物質発見のための伝達学習手法の応用に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:41:25 GMT)
A connection between Tempering and Entropic Mirror Descent [9.9] テンパリングSMCは,逆Kulback-Leibler分散に適用されるエントロピーミラー降下に対応することが確認された。
文献における他のベンチマークよりも優れた適応的テンパリングルールを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:25:24 GMT)
Stochastic gradient descent for streaming linear and rectified linear
systems with Massart noise [9.8] 我々は,SGD-expを最大50%のMassart汚職率で真のパラメータにほぼ線形収束する新しい保証を示す。
これはストリーミング環境での堅牢なReLU回帰に対する初めての収束保証結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:45:01 GMT)
Near-optimal Per-Action Regret Bounds for Sleeping Bandits [9.8] 睡眠中の包帯に対して, 行動毎のほぼ最適な後悔境界を導出する。
合計で$K$、最大で$A$の武器が各ラウンドで$T$以上の場合、最もよく知られている上限は$O(KsqrtTAlnK)$である。
本研究は睡眠専門家のアドバイスで盗賊の設定まで拡張し,その過程でEXP4を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:22:46 GMT)
LLM-PQ: Serving LLM on Heterogeneous Clusters with Phase-Aware Partition
and Adaptive Quantization [9.5] 本稿では、不均一GPUクラスタ上でのLCM機能効率を改善するために、適応モデル量子化と位相認識分割を提案する。
11の異なるクラスタでのプロダクション推論ワークロードの実験は、LLM-PQが推論のスループットを最大2.88倍(2.26倍)向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:40:07 GMT)
JMLR: Joint Medical LLM and Retrieval Training for Enhancing Reasoning
and Professional Question Answering Capability [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は,医療知識獲得や質問応答システムにおいて,ますます重要な役割を担っている。
本稿では,情報検索システム(IR)とLDMを微調整時に共同で訓練する革新的な手法を提案する。
JMLR(Joint Medical LLM and Retrieval Training)と呼ばれるこのアプローチは、医療質問応答タスクの処理において従来のモデルが直面する課題を克服するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:03:18 GMT)
FlorDB: Multiversion Hindsight Logging for Continuous Training [9.2] Multiversion Hindsight Loggingでは、古いバージョンが異なるデータをログしている場合でも、エンジニアが過去のバージョンをクエリできる。
FlorDBは、履歴クエリの効率的な処理のための統一リレーショナルモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:12:56 GMT)
DiffSal: Joint Audio and Video Learning for Diffusion Saliency
Prediction [9.1] 余分なネットワークSaliency-UNetは、ノイズマップから地道なSaliency Mapの進行にマルチモーダルな注意を向けるように設計されている。
実験により、提案されたDiffSalは、難易度の高い6つのオーディオ視覚ベンチマークで優れたパフォーマンスを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:52:58 GMT)
Leveraging Self-Supervised Learning for Scene Recognition in Child
Sexual Abuse Imagery [7.9] 毎年、1000万人以上の児童性的虐待の報告が全米少年・爆発児センターに提出されている。
80%以上がオンラインソースから生まれた。
この研究は、シーン中心のデータに基づいて事前訓練された自己教師型ディープラーニングモデルが71.6%の精度に達することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:44:14 GMT)
GCD-DDPM: A Generative Change Detection Model Based on
Difference-Feature Guided DDPM [7.9] 深層学習法は近年,バイテンポラルチェンジ検出(CD)において大きな可能性を秘めている
本研究は,CDマップを直接生成するGCD-DDPMと呼ばれる生成的変化検出モデルを提案する。
4つの高解像度CDデータセットの実験により、提案したGCD-DDPMの優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:37:25 GMT)
Different Debt: An Addition to the Technical Debt Dataset and a
Demonstration Using Developer Personality [7.0] 技術的負債データセット(TDD)は、30以上のJavaプロジェクトのメインブランチにおける技術的負債(TD)に関する包括的なデータセットである。
SonarQubeによって生成されるいくつかのTDアイテムは、例えばコミットがコンパイルに失敗したため、多くのコミットには含まれない。
Teamscaleを使って37のプロジェクトからなるスーパーセットにおいて、すべてのブランチの278,320のコミットの分析を含むデータセットの追加を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:11:07 GMT)
The Limits of Assumption-free Tests for Algorithm Performance [6.7] 与えられたモデリングタスクにおいてアルゴリズムはどの程度うまく機能し、どのアルゴリズムが最善を尽くすか?
一方、特定のトレーニングデータセットに対して$A$を実行して生成された特定の適合モデルが$n$であるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:36:09 GMT)
Lossy Compression for Schr\"odinger-style Quantum Simulations [6.5] 我々は、量子回路をシミュレートするために必要なビット数を減らすために、損失圧縮スキームとして、スカラーおよびベクトル量子化をシュリンガー型量子回路シミュレーションに適用する。
量子フーリエ変換の6量子ビットシミュレーションでは、15ビット/振幅で忠実度を104ドルの深さで0.9ドルに保つのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:56:34 GMT)
API Is Enough: Conformal Prediction for Large Language Models Without
Logit-Access [6.5] 本研究では,ロジットアクセスを伴わない大規模言語モデル (LLM) における不確実性を定量化する,広範囲にわたる課題に対処することを目的とする。
LLM の既存の Conformal Prediction (CP) メソッドは一般的に、APIのみの LLM では利用できないロジットへのアクセスを前提としている。
本稿では,ロジットアクセスのないAPIのみのLCMに適した新しいCP手法を提案する。(2)予測セットのサイズを最小化し,(3)ユーザ定義のカバレッジの統計的保証を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:14:45 GMT)
Beyond Inference: Performance Analysis of DNN Server Overheads for Computer Vision [6.3] スループット最適化サービスシステムで実行されたコンピュータビジョンの推論要求を評価する。
データ移動、前処理、メッセージブローカなどのサーバオーバーヘッドのパフォーマンスへの影響を定量化する。
我々の研究は、異なるアプリケーションシナリオにおける重要なパフォーマンスボトルネックを特定し、2.25$times$優れたスループットを実現し、より包括的なディープラーニングシステム設計の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:35:08 GMT)
What Can Self-Admitted Technical Debt Tell Us About Security? A
Mixed-Methods Study [6.3] 自己充足型技術的負債(SATD)
潜在的に悪用可能な脆弱性や セキュリティ上の欠陥に関する 恐ろしい情報源と見なすことができます
本研究は、SATDのセキュリティへの影響を、技術と開発者中心の観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:06:17 GMT)
Seeing the World through Your Eyes [6.3] 人間の目の反射的な性質は、私たちの周りの世界がどのように見えるかという、未熟な情報源です。
本稿では,眼の反射を含むポートレート画像を用いて,カメラの視線を越えて3次元シーンを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:48:59 GMT)
Safe POMDP Online Planning via Shielding [6.2] 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定のために多くのロボットアプリケーションで広く利用されている。
部分的に観測可能なモンテカルロ計画(POMCP)のようなPOMDPオンライン計画アルゴリズムは、期待されるリターンを最大化することを目的として、非常に大きなPOMDPを解決することができる。
しかし、結果として生じる政策は、現実世界の安全に不可欠なタスクに欠かせない安全保証を提供することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:49:21 GMT)
Chaining thoughts and LLMs to learn DNA structural biophysics [6.2] 汎用的な大規模言語モデルであるchatGPT 3.5-turboは、DNAの構造的生理学を学ぶために微調整できることを示す。
チェーン・オブ・シンクの応答を返すための微調整モデルとサブタスク用に微調整されたモデルの両方が、DNA配列とその構造を解析・設計する能力を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:38:01 GMT)
RAGged Edges: The Double-Edged Sword of Retrieval-Augmented Chatbots [6.1] ChatGPTの幻覚(もっともらしいが偽の情報を生み出す)は大きな課題となる。
本稿では、外部知識をプロンプトと統合することにより、検索・拡張生成が幻覚にどのように対処できるかを考察する。
以上の結果から,RAGの精度は向上するが,事前学習されたモデル理解と直接矛盾する場合は,まだ誤解が残る可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:19:04 GMT)
Identity information based on human magnetocardiography signals [5.8] 我々は,光ポンピング磁気センサ(OPM)を用いた心磁図(MCG)信号に基づく個人識別システムを開発した。
本システムは,MCG信号からなる行列を2*2ウィンドウで走査することにより,身体上の異なる位置から得られる信号をパターン認識を用いて解析する。
その結果,個人識別の精度は97.04%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:18:40 GMT)
SGS-SLAM: Semantic Gaussian Splatting For Neural Dense SLAM [5.7] 高精度な3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションと高忠実度再構成を実現するSGS-SLAMを提案する。
カメラポーズ推定、マップ再構成、セマンティックセグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:49:10 GMT)
AcME-AD: Accelerated Model Explanations for Anomaly Detection [5.7] AcME-ADは相互運用性のためのモデルに依存しない効率的なソリューションです。
ローカルな特徴重要度スコアと、各異常に寄与する要因を隠蔽するWhat-if分析ツールを提供する。
本稿では,AcME-ADの基礎とその既存手法に対する利点を解明し,合成データと実データの両方を用いて,その有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:11:58 GMT)
Evaluating Large Language Models as Virtual Annotators for Time-series
Physical Sensing Data [5.6] 時系列物理センシングデータをラベル付けするための仮想アノテータとして, 最先端(SOTA) LLM が利用できるかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:29:08 GMT)
Translating Legalese: Enhancing Public Understanding of Court Opinions
with Legal Summarizers [5.4] 我々は、AIアシスタントを使用して、簡易な司法意見要約を生成するパイプラインを提案する。
既存の専門家による要約と比較すると、これらのAI生成された単純な要約は、一般によりアクセスしやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:18:34 GMT)
Feature Alignment: Rethinking Efficient Active Learning via Proxy in the
Context of Pre-trained Models [5.3] トレーニング済みモデルをアクティブな学習で微調整することは、アノテーションコストの削減を約束する。
近年,プロキシに基づく能動学習が提案されている。
このアプローチは、しばしばアクティブな学習性能を著しく低下させ、計算コストの削減を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 06:01:34 GMT)
Making Differential Privacy Easier to Use for Data Controllers and Data Analysts using a Privacy Risk Indicator and an Escrow-Based Platform [5.3] 差分プライバシー(DP)は個人データ分析を可能にするが、実際には利用が難しい。
個人プライバシに対する$epsilon$の選択の影響を示すプライバシーリスク指標を導入する。
また、DPが下流タスクに与える影響をアナリストが解釈するのに役立つユーティリティシグナリングプロトコルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:21:52 GMT)
A Comprehensive Empirical Evaluation of Existing Word Embedding
Approaches [5.1] 既存の単語埋め込み手法の特徴を概説し,多くの分類タスクについて解析する。
伝統的なアプローチでは、主に単語表現を生成するために行列分解を使い、言語の意味的および構文的規則性をうまく捉えることができない。
一方、ニューラルネットワークに基づくアプローチは、言語の洗練された規則性を捕捉し、生成した単語表現における単語関係を保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:19:44 GMT)
Quantization-aware Neural Architectural Search for Intrusion Detection [5.0] 本稿では、最先端NNの1000倍の規模を持つ量子化ニューラルネットワーク(NN)モデルを自動的に訓練し、進化させる設計手法を提案する。
FPGAにデプロイする際にこのネットワークが利用するLUTの数は2.3倍から8.5倍と小さく、性能は以前の作業に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:20:10 GMT)
Evaluating Terrain-Dependent Performance for Martian Frost Detection in Visible Satellite Observations [4.9] 火星の表面での季節的な凍結と解凍は、気候過程とグリーのような地形的特徴の形成と進化の両方を駆動すると考えられている。
過去の研究は、軌道からの高解像度の可視光観測を用いて、火星の北中緯度地域の凍土循環の挙動を手動で分析することに集中してきた。
モデル性能推定におけるバイアスを低減するため,空間的にデータを分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:13:46 GMT)
Balancing Exploration and Exploitation in LLM using Soft RLLF for
Enhanced Negation Understanding [4.8] NLPにおける微調整のアプローチは、しばしば探索よりも搾取に焦点を当てる。
論理フィードバックからの強化学習を活用して、言語モデルにおける探索と搾取の効果的なバランスを作る。
これは、より正確で信頼性があり、論理的に一貫した言語モデルの開発に意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:54:55 GMT)
Knowledge Sanitization of Large Language Models [4.7] 大規模な言語モデル(LLM)は、大量のWebデータをトレーニングすることで、機密情報や機密情報を明らかにする可能性がある。
我々の手法はローランド適応法(LoRA)を用いてこれらのモデルを効率的に微調整する。
クローズドブック質問応答タスクによる実験結果から,本手法は知識リークを最小限に抑えるだけでなく,LLMの全体的な性能も維持できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:50:40 GMT)
Greed is All You Need: An Evaluation of Tokenizer Inference Methods [4.7] 4つの異なるアルゴリズムと3つの語彙サイズにまたがる7つのトークン化手法の制御解析を行う。
我々は,最もよく使われているトークン化剤に対して,グリーディ推論が驚くほどよく機能し,最近導入された文脈的にインフォームドされたトークン化剤であるSaGeが,形態的アライメントにおいて他の全てより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:01:40 GMT)
Boosting the Efficiency of Quantum Divider through Effective Design
Space Exploration [4.6] 本稿では,加算器などのサブブロックの設計選択を探索することにより,量子緩やかな分割器の性能向上に焦点をあてる。
最先端の量子付加ブロックの包括的な設計空間探索を通じて、我々の研究は素晴らしい成果を上げた。
本稿では、量子分割器の効率的な設計について重要な視点を提供し、体系的な設計空間探索アプローチを採用することの重要性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:14:06 GMT)
Face Swap via Diffusion Model [4.0] 本稿では2つのポートレート画像間の顔交換のための拡散モデルに基づくフレームワークを提案する。
基本的なフレームワークは、IP-Adapter、ControlNet、Stable Diffusionの3つのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:02:17 GMT)
PBP: Path-based Trajectory Prediction for Autonomous Driving [3.6] 軌道予測は自動運転スタックにおいて重要な役割を果たす。
近年、ゴールに基づく予測モデルは、将来の軌道のマルチモーダルな性質に対処するために注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 20:54:01 GMT)
Criteria for Davies Irreducibility of Markovian Quantum Dynamics [3.5] マルコフ開量子系の力学はリンドブラッドマスター方程式によって記述される。
既約系の定常状態はユニークで忠実である。
量子チャネルと動的半群に対する(Davies)再現性とエバンス再現性との決定的な違いについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:37:01 GMT)
KinSPEAK: Improving speech recognition for Kinyarwanda via
semi-supervised learning methods [3.4] 本研究では, 自己教師付き事前学習を, 微調整中の簡単なカリキュラムスケジュールに従って実施し, 半教師付き学習により, キニャルワンダの音声認識性能を大幅に向上させることを示した。
我々のモデルは、新しいデータセットで3.2%のワードエラー率(WER)、Mozilla Common Voiceベンチマークで15.6%のWERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:14:02 GMT)
Similar Cases Recommendation using Legal Knowledge Graphs [3.3] 裁判、判決、法律、その他の法的文書から構築された法的な知識グラフは、質問応答、文書の類似性、検索などの多くのアプリケーションを可能にする。
本研究では,インド裁判所判決における類似事例の予測方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:46:51 GMT)
Understanding Energy Level Structure Using Quantum Rubik's Cube [3.2] 本稿では、量子ルービックキューブ行列とBBHモデルを組み合わせて、畳み込みの逆過程に基づく行列アルゴリズムを定義し、量子ルービックキューブ行列とハミルトン行列の式を構築する。
この研究は、ハミルトニアンを計算し、エネルギー準位構造を研究するための新しいアイデアと方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:23:02 GMT)
Towards Full Authorship with AI: Supporting Revision with AI-Generated
Views [3.1] 大きな言語モデル(LLM)は、ユーザーがプロンプトを通じてテキストを生成できるようにすることで、ツールを書く際に新しいユーザーインターフェイス(UI)パラダイムを形作っている。
このパラダイムは、ユーザからシステムへの創造的なコントロールを移行することで、書き込みプロセスにおけるユーザのオーサシップと自律性を低下させる。
テキストフォーカス(Textfocals)は,文章作成におけるユーザの役割を強調する,人間中心のアプローチを調査するためのプロトタイプである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:11:35 GMT)
Automatic Speech Recognition using Advanced Deep Learning Approaches: A
survey [3.1] 近年のディープラーニング(DL)の進歩は,自動音声認識(ASR)にとって重要な課題となっている。
ASRは、秘密のデータセットを含む広範なトレーニングデータセットに依存しており、かなりの計算とストレージリソースを必要としている。
ディープトランスファーラーニング(DTL)、フェデレーションラーニング(FL)、強化ラーニング(RL)といった高度なDL技術はこれらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:25:42 GMT)
Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An
Extensive Review [3.0] 本稿では,リフォームレコメンダシステムにおける大規模言語モデルの重要性について述べる。
LLMは、言葉の複雑な解釈において、その適応性を示す、アイテムを推薦するのに非常に熟練している。
トランスフォーメーションの可能性にもかかわらず、入力プロンプトに対する感受性、時には誤解釈、予期せぬ推奨など、課題は続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:29:40 GMT)
Inevitable-Metaverse: A Novel Twitter Dataset for Public Sentiments on
Metaverse [2.9] 本研究は,ソーシャルメディア上でのメタバースに関する世論の感情を調査することを目的とする。
86565件のメタバース関連ツイートが辞書ベースの感情分析に使用された。
BERTトランスモデルは、92.6%の精度と0.91のF測定値で感情カテゴリーを予測するのに最適であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 05:15:38 GMT)
Word Embeddings Revisited: Do LLMs Offer Something New? [2.8] 意味のある単語の埋め込みを学ぶことは、堅牢な言語モデルをトレーニングする上で鍵となる。
最近のLarge Language Models(LLMs)の増加は、多くの新しい単語/文/文書の埋め込みモデルを提供してくれました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:01:04 GMT)
CT Liver Segmentation via PVT-based Encoding and Refined Decoding [2.8] 本稿では,事前訓練されたピラミッド・ビジョン・トランスフォーマ上に構築された新しいディープラーニング手法であるtextittextbfPVTFormerを提案する。
PVTFormerはセマンティック機能を強化して高品質なセグメンテーションマスクを生成する。
その結果,最新の肝セグメンテーション法に対する新しいベンチマークの設定においてPVTFormerの有効性を裏付ける結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:08:16 GMT)
Differentiable Rendering with Reparameterized Volume Sampling [2.7] ビュー合成において、ニューラルネットワークは、シーン画像のスパースセットに基づいて、基礎となる密度と放射場を近似する。
このレンダリングアルゴリズムは、完全に微分可能であり、フィールドの勾配に基づく最適化を容易にする。
逆変換サンプリングに基づく単純なエンドツーエンドの微分可能サンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:31:18 GMT)
Machine Translation in the Covid domain: an English-Irish case study for
LoResMT 2021 [2.6] 翻訳総局からのコビッド適応55kコーパスを用いたドメイン適応手法を適用した。
微調整、混合微調整、組み合わせデータセットアプローチは、拡張されたドメイン内のデータセットでトレーニングされたモデルと比較した。
本研究では,わずか5k行で8kのドメイン内ベースラインデータセットを拡張することでBLEUスコアが27ポイント向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:29:28 GMT)
Mutation Analysis with Execution Taints [2.6] 各変異体を別々に評価することは、大量の冗長な計算を意味する。
本研究では, 動的データフロー・テナントを突然変異解析に活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:20:46 GMT)
A Two-Stage Algorithm for Cost-Efficient Multi-instance Counterfactual
Explanations [2.4] 本稿では,コスト効率のよいマルチインスタンス対実的説明とともに,インスタンス群を見つけるための柔軟な2段階アルゴリズムを提案する。
これは、ほとんどの過去の研究において、そのようなグループを見つけるという側面は対処されないという事実によって動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:30:57 GMT)
Decompose-and-Compose: A Compositional Approach to Mitigating Spurious
Correlation [2.4] 画像の要素を組み合わせることで相関シフトを改善するために,分解分解(DaC)を提案する。
経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)で訓練されたモデルでは, 通常, 因果成分, あるいはラベルとの急激な相関性が高い成分のいずれかに高い関与が認められた。
トレーニング中に,グループラベルやスプリアスの特徴に関する情報を必要とせず,画像に介入してグループバランスを行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:57:12 GMT)
SAR-AE-SFP: SAR Imagery Adversarial Example in Real Physics domain with
Target Scattering Feature Parameters [2.4] 現在のSAR画像の逆例生成法は、画像逆例として知られる2次元デジタルドメインで動作する。
本稿では,SAR-AE-SFP-Attackを提案する。
実験結果から,SAR-AE-SFPアタックはCNNモデルやTransformerモデルに対する攻撃効率を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:52:28 GMT)
A Photonic Physically Unclonable Function's Resilience to
Multiple-Valued Machine Learning Attacks [2.3] 非線形関連チャレンジ応答対(CRP)を用いた集積回路の同定
ランダムな確率よりも応答ビットを予測できるモデルをトレーニングするには,約1,000個のCRPが必要であることが判明した。
フォトニックPUFから大量のCRPを取得するという大きな課題を考えると,この攻撃に対するフォトニックPUFのレジリエンスを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:44:19 GMT)
Efficient Algorithm Level Error Detection for Number-Theoretic Transform Assessed on FPGAs [2.2] 本稿ではNTT乗算におけるアルゴリズムレベルの故障検出手法を提案する。
本研究は, 故障モデルのシミュレーションにより評価し, 結果が正確に反映されていることを確認した。
従来のハードウェア実装と比較して、9%の領域増加と13%のレイテンシ増加で、同等のスループットを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:05:56 GMT)
High-frequency suppression of inductive coupling between flux qubit and
transmission line resonator [2.0] 伝送線路共振器(TLR)に誘導的に結合されたフラックス量子ビットからなる回路において自然発生する高周波遮断について検討する。
モード周波数, qubit-TLR結合強度, qubit Lambシフトの式を導出する。
我々は、将来の実験で理論モデルのテストと検証に使用できるシステムのスペクトルの特徴を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:02:42 GMT)
Coupled generator decomposition for fusion of electro- and magnetoencephalography data [1.7] データ融合モデリングは、ソース固有の変数を考慮に入れながら、多様なデータソースにまたがる共通の特徴を識別することができる。
本稿では、テキスト結合型ジェネレータ分解の概念を導入し、データ融合のためのスパース主成分分析をいかに一般化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:09:16 GMT)
FaiMA: Feature-aware In-context Learning for Multi-domain Aspect-based
Sentiment Analysis [1.6] マルチドメインアスペクトベースの感情分析(ABSA)は、多様なドメインにわたってきめ細かい感情を捉えようとしている。
マルチドメインABSA(FaiMA)のための特徴認識型インコンテキスト学習フレームワークを提案する。
FaiMAはマルチドメインABSAタスクの適応学習を容易にする機能認識機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:00:51 GMT)
Quantum Lego Expansion Pack: Enumerators from Tensor Networks [1.5] 量子量列挙子を最も一般的な形式で計算するための最初のテンソルネットワーク法を提供する。
非(Pauli)安定化器符号の場合、これはコード距離を計算するのに最適なアルゴリズムである。
これらの列挙子は論理的誤り率を正確に計算するために使用することができ、従って任意の単一キュービットやキューディットのエラーチャネルに対してデコーダを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:29:13 GMT)
Adaptive Security in 6G for Sustainable Healthcare [1.5] 6Gは、新たな分散コンピューティングとセキュアな通信技術を通じて、将来のデジタルヘルスケアシステムの要件を満たす。
デジタル医療ソリューションは、インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)など、多くの低消費電力でリソースに制約のあるコネクテッドなものを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 05:48:52 GMT)
Improve Cost Efficiency of Active Learning over Noisy Dataset [1.4] 本稿では,正のインスタンスの取得が負のインスタンスに比べて著しくコストがかかる二項分類の事例について考察する。
本研究では,典型的な不確実性サンプリングよりも広い範囲からサンプルをサンプリングする正規分布サンプリング関数を提案する。
我々のシミュレーションは,提案したサンプリング関数がノイズと正のラベル選択を制限し,20%から32%のコスト効率が異なるテストデータセットよりも向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:53:24 GMT)
Deep learning the hierarchy of steering measurement settings of
qubit-pair states [1.0] 我々は、ディープラーニングモデルのパワーを活用して、特定の測定設定数で量子状態のステアビリティを推定する。
Alice-to-Bob steerability の最もコンパクトな特徴は Alice の定期的な整列型 steering ellipsoid である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:13:43 GMT)
Towards Trust and Reputation as a Service in a Blockchain-based Decentralized Marketplace [0.9] 分散市場のための新しい信頼と評価サービスを提案する。
私たちのサービスはLaplace Law of Successionにインスパイアされ、売り手の信頼は彼女が義務を果たす確率として定義される。
不完全な情報に基づいて,将来的な信頼と評価の予測方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:44:56 GMT)
On the Theory of Risk-Aware Agents: Bridging Actor-Critic and Economics [0.9] リスク対応強化学習アルゴリズムは、さまざまな継続的なタスクにおいて、リスクニュートラルなアルゴリズムよりも優れていた。
これらのアルゴリズムが採用する悲観的目的の理論的基礎は、まだ確立されていない。
本稿では,2つのアクターネットワークを特徴とするリスク認識型モデルフリーアルゴリズムとして,Dual Actor-Critic (DAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:40:15 GMT)
Dissecting Language Models: Machine Unlearning via Selective Pruning [0.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に特化して設計された機械学習手法を提案する。
我々は,LLMの選択的プルーニング法を導入し,ネットワーク全体の性能と比較して,標的能力に対するニューロンの重要性から神経細胞を除去する。
LLMのフィードフォワードニューロンとアテンションニューロンはどちらも専門的であり、特定のタスクにおいては、特定のニューロンは他のニューロンよりも重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:10:44 GMT)
Neural Implicit Morphing of Face Images [0.8] フェイスフォーミングは、多くの芸術的および法医学的応用を持つコンピュータグラフィックスにおける問題である。
このタスクは、特徴アライメントのためのワープと、歪んだ画像間のシームレスな遷移のためのブレンディングで構成される。
我々は,このような歪みや顔画像のブレンドを表現するために,協調型ニューラルネットワークを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:01:08 GMT)
Fast Low-parameter Video Activity Localization in Collaborative Learning
Environments [0.7] 本稿では,限られたデータセットで完全にトレーニング可能な,高速な推論機能を備えた低パラメータモジュールシステムを開発する。
このシステムは、実生活の教室のビデオで特定の活動を行う学生を正確に検出し、関連付けることができる。
また,長時間の教室ビデオ上での人間の活動マップを可視化するインタラクティブなWebベースアプリケーションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 18:28:32 GMT)
Summary Paper: Use Case on Building Collaborative Safe Autonomous
Systems-A Robotdog for Guiding Visually Impaired People [0.5] これは、スマートな交差点のような複雑な環境で視覚障害者を誘導するロボットドッグのユースケースである。
私たちは、同じ環境で動作しているRobotdogと他の自律システム間のデータ共有とコラボレーションを活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 18:59:03 GMT)
MATNet: Multi-Level Fusion Transformer-Based Model for Day-Ahead PV
Generation Forecasting [0.5] MATNetはPV発電予測のための新しい自己アテンショントランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
これは、AIパラダイムとPV発電に関する以前の物理的知識を組み合わせたハイブリッドアプローチで構成されている。
その結果,提案アーキテクチャは現在の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:51:25 GMT)
A Bayesian Committee Machine Potential for Oxygen-containing Organic
Compounds [0.5] 本稿では, 酸素含有有機化合物の予測を目的とした, アクティブベイズ委員会機械 (BCM) の可能性について紹介する。
その適応的な構造は、転送可能性とスケーラビリティの両方を維持しながら、効率的でコスト効率の良い拡張を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:18:37 GMT)
Prediction of Cellular Identities from Trajectory and Cell Fate
Information [0.4] 本稿では,機械学習を用いた早期のtextitC. elegansgenesisにおける細胞識別の革新的アプローチを提案する。
ランダムな森林, 胚, LSTMモデルを用いて, 最初の4時間にわたる3次元タイムラプスデータセットの細胞分類精度を検証した。
本研究は, 簡単な時空間的特徴から, タイムラプス画像における細胞アイデンティティの予測に成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:59:41 GMT)
Noise-Induced Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms [0.4] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータ上での量子優位性への道のりである。
騒音がトレーニングランドスケープに不規則な台地を生じさせることで、ノイズの多いVQAの深刻な制限を厳格に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 02:23:40 GMT)
A comprehensive cross-language framework for harmful content detection
with the aid of sentiment analysis [0.4] この研究は、初めて、どんな言語にも適応可能な詳細なフレームワークを紹介します。
フレームワークの重要なコンポーネントは、汎用的で詳細なアノテーションガイドラインの開発である。
感情分析の統合は、有害な言語検出を強化する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:13:47 GMT)
Supplier Recommendation in Online Procurement [0.3] 道路貨物オンライン調達におけるサプライヤー発見を支援するためのレコメンデーションシステムを提案する。
当社のシステムは、顧客ニーズや好みを考慮して、パーソナライズされたサプライヤレコメンデーションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:55:38 GMT)
Autonomous Intelligent Systems: From Illusion of Control to Inescapable
Delusion [0.3] 自律的なシステムを制御する態度が、法体系、プロプライエタリな権利、社会的責任の古典的な柱に根ざしていることを示す。
制御の錯覚が政府や規制当局を導くのに対して、自律的なシステムは我々を逃れられない妄想へと駆り立てているかもしれないことを、私たちは示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 19:19:06 GMT)
Active Deep Kernel Learning of Molecular Functionalities: Realizing
Dynamic Structural Embeddings [0.3] 本稿では,Deep Kernel Learning (DKL) を用いた分子探索における能動的学習手法について検討する。
DKLは構造と性質を関連付けることによってより全体論的視点を提供し、分子機能に優先順位をつける潜在空間を創出する。
特定の化合物を取り巻く排除領域の形成は、基盤となる機能を持つ未発見領域を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 15:34:31 GMT)
$\Gamma$-VAE: Curvature regularized variational autoencoders for
uncovering emergent low dimensional geometric structure in high dimensional
data [0.3] 創発的な振る舞いを持つ自然系は、しばしば高次元空間の低次元部分集合に沿って構成される。
生成モデルの曲率を正規化することで、より一貫性があり、予測可能で、一般化可能なモデルを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:26:09 GMT)
Neuro-GPT: Towards A Foundation Model for EEG [0.0] 脳波エンコーダとGPTモデルからなる基礎モデルであるNeuro-GPTを提案する。
ファンデーションモデルは、マスクされたEEGセグメントの再構築方法を学ぶ自己教師付きタスクを使用して、大規模なデータセット上で事前訓練される。
基礎モデルを適用することで、スクラッチからトレーニングしたモデルと比較して、分類性能が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:06:39 GMT)
Wigner and friends, a map is not the territory! Contextuality in
multi-agent paradoxes [0.0] マルチエージェントシナリオは、非古典的形式主義がエージェント間の知識を扱う必要がある場合に矛盾する結果を示す。
知識が信頼の概念と関係して扱われても、矛盾する結果はマルチエージェントのシナリオでも見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:54:06 GMT)
VBART: The Turkish LLM [0.0] VBARTはトルコで最初のシークエンス・ツー・シークエンス大型言語モデルであり、スクラッチから大きなコーパスで事前訓練されている。
微調整されたVBARTモデルは、抽象的なテキスト要約、タイトル生成、テキストパラフレーズ化、質問応答、質問生成タスクにおいて、従来の最先端結果を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 20:40:11 GMT)
Using Weyl operators to study Mermin's inequalities in Quantum Field
Theory [0.0] トミータ・竹崎モジュラー理論を用いてメルミン作用素の真空期待値を計算する。
我々は、スカラー場理論の真空状態内で調べると、メルミンの不等式が破られることを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:08:40 GMT)
Uniform $\mathcal{C}^k$ Approximation of $G$-Invariant and Antisymmetric
Functions, Embedding Dimensions, and Polynomial Representations [0.0] 必要な埋め込み次元は、対象関数の正則性、所望の近似の精度、および$k$に依存しないことを示す。
また、$K$の上と下の境界も提供し、$K$が対象関数の正則性、所望の近似精度、および$k$とは独立であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:19:10 GMT)
Uncertainty Quantification in Anomaly Detection with Cross-Conformal
$p$-Values [0.0] 本研究は, 異形間異常検出という, 異常検出のための新しい枠組みを導入する。
本研究では,不確実な量子化異常検出のための統計効率(完全整形)と計算効率(完全整形)の両立を両立させる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:40:04 GMT)
The legacy of Bletchley Park on UK mathematics [0.0] 第2次世界大戦では、暗号解析と暗号の分野に数学の才能が流入した。
本稿では、ブレッチリー・パークにおけるこれらの数学者と他の数学者の経験が、戦後のキャリアで生み出された数学にどのように影響したかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 22:32:49 GMT)
The Role of Geometry in Tailoring the Linear and Nonlinear Optical
Properties of Semiconductor Quantum Dots [0.0] 論文では、ナノプレート、球状QD、ナノコーン、ナノロッド、ナノタドポール、およびナノスターを探索する。
電子基底状態と最初の3つの励起状態の遷移に対するQDの複雑さと対称性とそれらの線形および非線形吸収スペクトルの間に明確な相関があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:00:27 GMT)
The Case for Animal-Friendly AI [0.0] 大型言語モデル(LLM)における動物行動評価のための概念実証システムを開発した。
予備的な結果は, 動物に与える考察に関して, 実験モデルの結果をベンチマークすることができることを示唆している。
この研究は、より有用で責任あるAIシステムへの一歩であり、すべての知覚的存在の重要な関心と視点をよりよく認識し、尊重する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:41:11 GMT)
TCIG: Two-Stage Controlled Image Generation with Quality Enhancement
through Diffusion [0.0] 画像生成における制御性と高品質を両立させる2段階の手法を提案する。
制御性と高品質を分離することにより,優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 13:59:02 GMT)
Spectral fluctuations of multiparametric complex matrix ensembles:
evidence of a single parameter dependence [0.0] 複素行列の多重パラメトリックガウスアンサンブルのスペクトル統計を数値的に解析し、対角線から離れた異なる崩壊経路のばらつきを解析した。
このようなアンサンブルは、例えば非エルミート系における局所化から非エルミート系への非局在化や、非エルミート系へのエルミート変換のような、幅広い位相遷移のよいモデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 05:53:52 GMT)
Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems [0.0] 原理として、指数関数的にスケールする多電子波関数を線形にスケールする量子ビットレジスタに符号化することは、従来の量子化学法の限界を克服するための有望な解決策を提供する。
基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。
量子状態準備(QSP)は、古典的な計算から得られる近似固有状態の生成を可能にするが、量子情報のオラクルとして頻繁に扱われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:11:43 GMT)
Single-image camera calibration with model-free distortion correction [0.0] 本稿では,センサ全体をカバーする平面スペックルパターンの単一画像から,キャリブレーションパラメータの完全な集合を推定する方法を提案する。
デジタル画像相関を用いて校正対象の画像点と物理点との対応を求める。
プロシージャの最後には、画像全体にわたって、密度が高く均一なモデルフリーな歪みマップが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:51:35 GMT)
Single photon scattering from a chain of giant atoms coupled to a
one-dimensional waveguide [0.0] 複数の巨大原子を含む導波路量子電磁力学系におけるコヒーレント単一光子輸送について検討した。
巨大原子の非双極子効果は、出力場のいくつかの種類の集合特性を強く操作できる。
我々は光子散乱スペクトルを用いて、ブレイドされた巨大原子鎖のトポロジカルな状態を調べることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:17:55 GMT)
Sensitivity Analysis On Loss Landscape [0.0] 我々はLoss Landscapeの利点を活用し、どの独立変数が依存変数に影響を与えるかを理解する。
第一、第二、第三の微分も有益であり、独立変数が依存変数に影響を与える範囲を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 08:18:32 GMT)
Selective Encryption using Segmentation Mask with Chaotic Henon Map for Multidimensional Medical Images [0.0] この方式は医療画像の保存とセキュリティの分野で革新的だ。
カオスなHenonマップのような強力な暗号化アルゴリズムを使って、画像の重要部分を暗号化することで、セキュリティをそのままに保つことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:20:24 GMT)
Requirements for building effective Hamiltonians using quantum-enhanced
density matrix downfolding [0.0] 密度行列ダウンフォールディング(DMD)は、量子多体ハミルトニアンから低エネルギー有効ハミルトニアンを退避させる技術である。
DMDの古典的実装の精度の制限要因の1つは、体系的誤りの定量化が難しいことである。
本稿では,この制限を回避するためのハイブリッド量子古典プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:27:18 GMT)
Replacing CAPTCHA with XNO micropayments [0.0] 本研究では,従来のCAPTCHA機構をNano(XNO)マイクロペイメントに置き換える手法と実現可能性について論じる。
このアプローチは、自動化されたボットの金融障壁を追加することによってセキュリティを強化するだけでなく、よりシームレスで効率的なユーザエクスペリエンスを提供する。
XNOマイクロペイメントの統合は、日々のオンライン取引におけるデジタル通貨の採用と受容に寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:26:01 GMT)
Quantum theory of orbital angular momentum in spatiotemporal optical
vortices [0.0] STOVは、時空領域における位相特異点を持つ自由空間で伝播する構造化電磁場である。
我々は、任意の傾きを持つSTOVの量子理論を開発し、同軸極限を超えて拡張する。
本研究は, 各種用途における構造光の量子効果の活用に向けた一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:03:00 GMT)
Quantum particle localization observables on Cauchy surfaces of
Minkowski spacetime and their causal properties [0.0] ミンコフスキー時空における量子系の空間的滑らかなコーシー曲面上の空間局在の一般概念について検討する。
このタイプのPOVMの族が自動的にカスティーリャーノ曲面を一般化する因果条件を満たすことを証明し、平坦な空間のようなコーシー曲面に制限するときにそれを暗示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:42:06 GMT)
Quantum Carleman Linearization of the Lattice Boltzmann Equation with
Boundary Conditions [0.0] 格子ボルツマン法(LBM)は流体流動をシミュレーションする効率的なアルゴリズムとして広く認識されている。
Bhatnagar Gross と Krook 平衡関数を用いて、格子ボルツマン方程式の量子カールマン線形化の定式化を記述する。
提案アルゴリズムの精度は, 矩形プリズムを過ぎる流れをシミュレートし, 流体流速と一致させることによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:50:37 GMT)
Polygonal Unadjusted Langevin Algorithms: Creating stable and efficient
adaptive algorithms for neural networks [0.0] 本稿では,Langevinベースのアルゴリズムを新たに導入し,一般的な適応的消滅アルゴリズムの欠点の多くを克服する。
特に、この新しいクラスのアルゴリズムの収束性についての漸近解析と完全な理論的保証を提供し、TH$varepsilon$O POULA(あるいは単にTheoPouLa)と名付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:55:56 GMT)
Optomechanical cooling with simultaneous intracavity and extracavity
squeezed light [0.0] 光学系における機械振動子の高効率地中冷却を実現するための,新しい,実験的に実現可能なアプローチを提案する。
キャビティ内スクイーズおよび外キャビティスクイーズによって生じる量子干渉効果は、非共鳴ストークス加熱過程を完全に抑制することができる。
従来のオプティメカル冷却方式と比較して、このジョイントスクイーズ方式の単光子冷却速度は、ほぼ3桁に拡大することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:15:00 GMT)
On the Time Orientation of Probability [0.0] サトシ・ウォタベの影響力のある定理は、非自明な前方遷移確率と後方遷移確率の両方を持つ真に確率論的理論が存在しないことを多くの人々に納得させた。
この結論は定理に従わないことを示す。
後方遷移確率と前方遷移確率をよく定義した理論の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:55:46 GMT)
Modular Superconducting Qubit Architecture with a Multi-chip Tunable
Coupler [0.0] 我々は、キュービット間の相互作用を別々のチップ上で仲介するために、フローティング・チューナブル・カプラを使用する。
各設計において、異なるチップ上のキュービット間のゼロカップリング条件が達成可能であることを示す。
単一チップ上の可変カプラを用いた2キュービットゲート動作を量子ビットと同レベルに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:15:00 GMT)
Metropolitan-scale Entanglement Distribution with Co-existing Quantum
and Classical Signals in a single fiber [0.0] 大都市圏の量子ネットワークのプロトタイプの開発には、展開された光ファイバを介して量子情報を伝達することが含まれる。
これらの課題に対処する1つのアプローチは、古典的なプローブ信号を量子信号と同じファイバーに共役させることである。
本稿では,WR-PTP(White Rabbit Precision Time Protocol)と共役する分極絡み量子信号の分布を,大都市圏で同一のシングルコアファイバストランドに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:56:02 GMT)
LM4OPT: Unveiling the Potential of Large Language Models in Formulating
Mathematical Optimization Problems [0.0] 本研究は, GPT-3.5, GPT-4, Llama-2-7bを含む著名な大規模言語モデルをゼロショットおよびワンショット設定で比較した。
以上の結果から,GPT-4は特にワンショットシナリオにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 23:32:33 GMT)
Inferring Properties of Graph Neural Networks [0.0] GNNにおける最初の自動プロパティ推論手法であるGNNInferを提案する。
GNNInferはまず、GNNの予測に大きく貢献する代表的影響力のある構造の集合を識別する。
我々は、GNNInferが、人気のある現実世界のGNNの潜在的な特性を推測するのに効果的であることを示し、さらに、これらの特性がGNNのバックドア攻撃を効果的に防御するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:15:00 GMT)
Image-Based Dietary Assessment: A Healthy Eating Plate Estimation System [0.0] 食生活の栄養質は過去20年から30年の間に著しく悪化し、人々はしばしば低下を過小評価している。
本稿では,イメージ分析による食事の健康度評価を目的とした,革新的なイメージベース食事アセスメントシステムを提案する。
本システムでは, 皿上の食品を解析し, その割合を評価し, ハーバード大学の健康食品推奨事項に対する食事の付着度を計算するために, 高度な画像分割と分類技術を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:01:01 GMT)
High-coherence superconducting qubits made using industry-standard,
advanced semiconductor manufacturing [0.0] 工業的製造法を用いて300mmCMOSパイロットラインで製造されたトランスモン量子ビットを初めて示す。
我々は,コヒーレンス,収量,変動性,老化など,我々のアプローチの妥当性を検証した大規模統計研究について述べる。
この結果により、超伝導量子コンピューティングプロセッサのより信頼性が高く、大規模で、真のCMOS互換な製造が誕生した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:10:06 GMT)
High-Throughput Secure Multiparty Computation with an Honest Majority in Various Network Settings [0.0] 安全な3次元計算(3-PC)と悪意のある4次元計算(4-PC)のためのリング上の新しいプロトコルを提案する。
同じ環境での最先端のプロトコルと比較して、我々のプロトコルは高いスループットを達成するために、当事者間の低レイテンシと高帯域のリンクを少なくする必要がある。
当社のプロトコルは、ゲート毎の基本命令を最大50%削減することで、計算の複雑さを低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 00:24:24 GMT)
Harnessing the Speed and Accuracy of Machine Learning to Advance Cybersecurity [0.0] 従来のシグネチャベースのマルウェア検出方法は、複雑な脅威を検出するのに制限がある。
近年、機械学習はマルウェアを効果的に検出する有望なソリューションとして出現している。
MLアルゴリズムは、大規模なデータセットを分析し、人間が識別するのが困難なパターンを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 10:47:19 GMT)
Extracting Usable Predictions from Quantized Networks through
Uncertainty Quantification for OOD Detection [0.0] OOD検出は、ネットワーク設計の進歩とタスクの複雑さの増大により、より重要になっている。
本稿では、事前学習された視覚モデルから予測の不確かさを定量化する不確実性定量化(UQ)手法を提案する。
我々の手法は、無視されたサンプルの80%が誤分類されるのを防いでいることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 03:03:29 GMT)
Exploring the Online Micro-targeting Practices of Small, Medium, and
Large Businesses [0.0] 欧州委員会は、新たな欧州民主主義行動計画(ECA)において、対象とする機能を制限または禁止する計画だ。
われわれは、誰がFacebookで広告をしているのか、ターゲット機能をどのように使っているのかを理解するための第一歩を踏み出した。
その結果、中小企業の32%、大企業の30%が広告の少なくとも1つをマイクロターゲットとしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 18:18:43 GMT)
Evault for legal records [0.0] 弁護士、裁判官、クライアント、さらには登録者さえも、法的文書のアップロードや検索、変更の追跡、およびプラットフォーム内での情報共有などを行うことができる。
この機能により、ユーザーは法的文書を生成、安全に保存でき、ドキュメントプロセス全体を合理化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 11:56:40 GMT)
Employing LLMs for Incident Response Planning and Review [0.0] 効果的なサイバーセキュリティ管理には、インシデント対応計画(IRP)が不可欠である。
しかし、包括的なIRPの作成は、複雑なシステム、高いターンオーバ率、ドキュメントの欠如といった課題に悩まされることが多い。
本稿では,ChatGPTのようなLarge Language Models (LLMs)を活用することで,IRPの開発,レビュー,改良が大幅に向上できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 17:23:41 GMT)
Diffusive Decay of Collective Quantum Excitations in Electron Gas [0.0] 確率電流とエネルギー密度分布の一般化された関係を求める。
正方形ウェルポテンシャルにおける準粒子のプラズモン準位は、平衡状態に不安定に崩壊する。
低レベル励起における半空間境界付近の顕著なエネルギー密度谷は、表面に近い魅力的な力を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 05:32:28 GMT)
Detection and Analysis of Stress-Related Posts in Reddit Acamedic
Communities [0.0] 本研究は,Reddit学術コミュニティにおけるストレス関連投稿の検出と分析に焦点をあてる。
テキストは、自然言語処理と機械学習分類器を用いて、強調されているか、そうでないかを分類する。
重要な発見は、Redditの教授コミュニティにおける投稿やコメントが最もストレスが強いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:53:37 GMT)
DMoERM: Recipes of Mixture-of-Experts for Effective Reward Modeling [0.0] 我々は、Mixture-of-Experts(MoE)のアイデアを、報酬モデル(RM)トレーニングの分野に導入する。
特定のタスクを複数の機能ディメンションに分解し、それぞれにLoRA専門家を個別に微調整する。
我々のモデルは、人間の嗜好との整合性に優れ、先進的な生成アプローチを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 12:31:22 GMT)
Augmenting Automation: Intent-Based User Instruction Classification with
Machine Learning [0.0] 本稿では,意図に基づくユーザ指導分類を導入することで,自動化の新たなアプローチを提案する。
ユーザの指示をインテントとして表現し,事前に定義された命令に頼らずに電気回路の動的制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 16:06:03 GMT)
Atom-photon dressed states in a waveguide-QED system with multiple giant
atoms [0.0] 結合共振器導波管に結合した複数の巨大原子からなる導波管-QED系における境界状態の性質について検討した。
これらの状態の一般的な解析式と対応するエネルギースペクトルに基づいて、境界状態の出現のしきい値条件を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 07:33:13 GMT)
Approximate Nash Equilibrium Learning for n-Player Markov Games in
Dynamic Pricing [0.0] 競技マルコフゲーム(MG)環境におけるナッシュ均衡学習について検討する。
我々は、近似的なナッシュ平衡を求めるための新しいモデルフリー手法を開発した。
我々は、特に動的価格領域において、近似的なナッシュ均衡を学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:54:10 GMT)
An Ontological Approach to Compliance Verification of the NIS 2 Directive [0.0] 本稿では,テキスト文書が規定するセキュリティ対策のコンプライアンスチェックに向けて,意味表現と推論の手法を活用するアプローチを提案する。
命令からの実体と関係の形式化と、それに伴う重大な散文に関する構造化の改善は、コンプライアンス検証の難しい作業を通じて、いかなる組織にとっても劇的に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 14:30:51 GMT)
Aharonov-Bohm effect for confined matter in lattice gauge theories [0.0] 有効磁場で貫通したメソスコピックサイズのリング状格子中に存在する中間子の力学について検討した。
粒子のような効果を超える新しいタイプのアハロノフ・ボーム効果を発見し、凝縮ゲージポテンシャルの特徴を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 01:06:10 GMT)
A Relation-Interactive Approach for Message Passing in Hyper-relational
Knowledge Graphs [0.0] 本稿では,ReSaEと呼ばれるグローバルな関係構造認識能力を備えたメッセージパス方式のグラフエンコーダを提案する。
実験により、ReSaEは複数のリンク予測ベンチマークで最先端の性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 04:59:36 GMT)
A Hybrid Model for Traffic Incident Detection based on Generative
Adversarial Networks and Transformer Model [0.0] 交通事故検出はインテリジェント交通システムにおいて不可欠である。
従来の研究では、検出の有効性は大規模なデータセットの取得に関わる課題に大きく影響されている。
これらの課題に対処するために,トランスフォーマと生成逆数ネットワーク(GAN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 09:28:04 GMT)
A Cross-Modal Approach to Silent Speech with LLM-Enhanced Recognition [0.0] サイレント音声インタフェース(SSI)は、無音音声通信のための脳-コンピュータインタフェースの非侵襲的な代替手段を提供する。
我々は,マルチモーダル・ニューラル・オーディオ(MONA)を導入し,多モーダル・アライメントを利用した多モーダル・モデルの学習を行う。
我々の知る限りでは、オープンボキャブラリ上の非侵襲的無声音声認識が15% WERの閾値をクリアした最初の事例である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Mar 2024 21:15:24 GMT)