Towards Optimal Learning of Language Models [124.7] 言語モデル(LM)の最適学習の理論を提案する。
我々は、最適学習過程における力学の性質を明らかにするために、学習法則という定理を導出した。
我々は、LMの最適学習が、LMのスケーリング法則における係数の改善に起因することを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:07:50 GMT)
Retrosynthetic Planning with Dual Value Networks [108.0] 我々は、PDVN(Planning with Dual Value Networks)と呼ばれる新しいオンライントレーニングアルゴリズムを提案する。
PDVNは計画段階と更新段階を交互に行い、分子の合成性とコストを予測する。
広く使われているUSPTOデータセットでは、PDVNアルゴリズムが既存のマルチステッププランナの探索成功率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 14:23:21 GMT)
Settling the Sample Complexity of Online Reinforcement Learning [100.5] バーンインコストを発生させることなく、最小限の最適後悔を実現する方法を示す。
最適値/コストや一定の分散といった問題依存量の影響を明らかにするために、我々の理論を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:09:47 GMT)
Image2Sentence based Asymmetrical Zero-shot Composed Image Retrieval [92.1] 合成画像検索(CIR)の課題は,検索画像とユーザの意図を記述したテキストに基づいて画像を取得することである。
既存の手法は、CIRタスクにおける高度な大規模視覚言語(VL)モデルにおいて大きな進歩を遂げているが、それらは一般的に、モデルトレーニングのためのラベル付き三重項の欠如とリソース制限された環境への展開の困難という2つの大きな問題に悩まされている。
本稿では、VLモデルを利用して合成学習のためのラベルなし画像のみに依存する画像2Sentenceに基づく非対称ゼロショット合成画像検索(ISA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:58:03 GMT)
Rethinking CLIP-based Video Learners in Cross-Domain Open-Vocabulary
Action Recognition [91.3] Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) は、様々な画像理解タスクにおいて顕著な開語彙能力を示している。
近年の先駆的な研究は、強力なCLIPをビデオデータに適用することを提案しており、オープン語彙アクション認識のための効率的で効果的なビデオ学習者を生み出している。
CLIPベースのビデオ学習者は、トレーニング中に遭遇していないビデオドメインに効果的に一般化できますか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 16:48:16 GMT)
Revisiting Dynamic Evaluation: Online Adaptation for Large Language
Models [88.5] 我々は、動的評価(動的評価)としても知られる、テスト時の言語モデルのパラメータをオンラインで微調整する問題を考察する。
オンライン適応はパラメータを時間的に変化する状態に変換し、メモリを重み付けしたコンテキスト長拡張の形式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 14:03:48 GMT)
Tweets to Citations: Unveiling the Impact of Social Media Influencers on
AI Research Visibility [88.2] 機械学習研究の可視性向上におけるソーシャルメディアインフルエンサーの役割について検討する。
2018年12月から2023年10月までの間に、8000以上の論文の包括的なデータセットを収集しました。
我々の統計的および因果推論分析は、これらのインフルエンサーが支持する論文の引用が著しく増加することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:16:52 GMT)
A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application,
and Challenge [86.4] 大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解し、生成する能力のために大きな注目を集めている。
本総説は,医学におけるLSMの開発と展開について概説することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:15:36 GMT)
Functional Interpolation for Relative Positions Improves Long Context
Transformers [86.1] 本稿では,より長いコンテキストに変換器の一般化を改善するために,プログレッシブなFIREを用いた関数的相対的位置符号化を提案する。
理論的には、これはT5のRPE、Alibi、Kerpleなどの一般的な相対的な位置エンコーディングのいくつかを表現できる。
FIREモデルは、ゼロショット言語モデリングと長文ベンチマークの両方において、より長い文脈での一般化がより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:13:27 GMT)
SA-MixNet: Structure-aware Mixup and Invariance Learning for
Scribble-supervised Road Extraction in Remote Sensing Images [85.5] 複雑化の進んだ画像シーンを作成するために,ある画像から別の画像へ道路領域を貼り付ける構造を意識したミックスアップ方式を提案する。
道路構造を保ちながら接続性を高めるために,識別器に基づく正規化が設計されている。
われわれのフレームワークは、DeepGlobe、Wuhan、およびマサチューセッツのデータセット上で優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:56:43 GMT)
Soft Reasoning on Uncertain Knowledge Graphs [85.2] 本研究では,ソフト制約プログラミングの確立を動機とした,不確実な知識に対するソフトクエリの設定について検討する。
本稿では,大規模,不完全,不確実な知識グラフ上でのソフトクエリに応答する,前方推論と後方校正を併用したMLベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:13:53 GMT)
Structurally Prune Anything: Any Architecture, Any Framework, Any Time [84.6] ニューラルネットワークのための汎用的な構造化プルーニングフレームワークであるStructurely Prune Anything (SPA)を紹介した。
SPAは、トレーニング前、微調整後のトレーニング後、または微調整なしでのトレーニング後、いつでもプランニングをサポートする。
大規模な実験では、SPAは様々なアーキテクチャで最先端のプルーニング性能と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:49:49 GMT)
Logit Standardization in Knowledge Distillation [83.3] 教師と学生の共用温度の仮定は、ロジット範囲と分散の点で、ロジット間の厳密な一致を暗示している。
温度をロジットの重み付け標準偏差として設定し、ロジット標準化のプラグアンドプレイZスコア前処理を実行することを提案する。
我々の前処理により、学生はマグニチュードマッチを必要とせず、教師の本質的なロジット関係に集中することができ、既存のロジットベースの蒸留法の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:54:03 GMT)
InfiMM-HD: A Leap Forward in High-Resolution Multimodal Understanding [80.4] InfiMM-HDは、計算オーバーヘッドの少ない様々な解像度の画像を処理するために特別に設計された新しいアーキテクチャである。
このアーキテクチャ設計を4段階のトレーニングパイプラインに統合することにより、我々のモデルは視覚的知覚を効率よく、コスト効率良く向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:39:41 GMT)
Recent Advances, Applications, and Open Challenges in Machine Learning
for Health: Reflections from Research Roundtables at ML4H 2023 Symposium [72.2] 第3回ML4Hシンポジウムは2023年12月10日にアメリカ合衆国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催された。
ML4H 2022では,11個の個人用ラウンドテーブルと4つの仮想ラウンドテーブルを編成した。
この文書は、医療における機械学習の最近の進歩を要約した総合的なレビュー論文として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:21:58 GMT)
Automatic Question-Answer Generation for Long-Tail Knowledge [65.1] テールエンティティのための特別なQAデータセットを生成するための自動アプローチを提案する。
我々は,新たに生成された長尾QAデータセットに事前学習したLLMを用いて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:06:31 GMT)
Evaluating and Mitigating Number Hallucinations in Large Vision-Language
Models: A Consistency Perspective [64.5] 本稿では,画像中の物体の量を正確に識別できない場合を例示する,新しい幻覚,特に数幻覚と呼ばれるものに焦点を当てる。
本研究では,このような幻覚を緩和する手段としての一貫性トレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:31:11 GMT)
What Is Missing in Multilingual Visual Reasoning and How to Fix It [64.5] 視覚的推論タスクを用いてNLPモデルの多言語・多モーダル機能を評価する。
GPT-4Vのようなプロプライエタリなシステムは、現在このタスクで最高のパフォーマンスを得るが、オープンモデルは比較に遅れている。
我々の介入はゼロショット設定でこのタスク上で最高のオープンパフォーマンスを実現し、オープンモデルLLaVAを13.4%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 05:45:27 GMT)
Adversarial Attacks on Fairness of Graph Neural Networks [63.2] 公正を意識したグラフニューラルネットワーク(GNN)は、どの人口集団でも予測のバイアスを減らすことができるため、注目を集めている。
これらの手法はGNNのアルゴリズム的公正性を大幅に改善するが、慎重に設計された敵攻撃によって容易に公正性を損なうことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:38:40 GMT)
Query Augmentation by Decoding Semantics from Brain Signals [61.9] 本稿では,脳信号からデコードされた意味情報を組み込んでクエリを強化するBrain-Augを提案する。
fMRIデータセットの実験的結果は、Brain-Augが意味的により正確なクエリを生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:18:07 GMT)
One-Step Multi-View Clustering Based on Transition Probability [61.8] 遷移確率に基づくワンステップマルチビュークラスタリング(OSMVC-TP)を導入する。
本手法は,アンカーポイントからカテゴリへの遷移確率を直接学習し,サンプルからカテゴリへの遷移確率を計算する。
異なる視点でラベルの整合性を維持するために、ソフトラベルからなるテンソルにシャッテン p-ノルムの制約を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:43:23 GMT)
Fusion of Gaussian Processes Predictions with Monte Carlo Sampling [61.3] 科学と工学において、私たちはしばしば興味のある変数の正確な予測のために設計されたモデルで作業します。
これらのモデルが現実の近似であることを認識し、複数のモデルを同じデータに適用し、結果を統合することが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:21:21 GMT)
The Hidden Attention of Mamba Models [61.3] Mamba層は効率的な選択状態空間モデル(SSM)を提供する。
このようなモデルを注意駆動モデルとみなすことができる。
この新たな視点により、トランスの自己注意層と基礎となるメカニズムを比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:58:21 GMT)
MatchU: Matching Unseen Objects for 6D Pose Estimation from RGB-D Images [61.2] RGB-D画像からの6次元ポーズ推定のためのFuse-Describe-Match戦略を提案する。
MatchUは、2Dテクスチャと6Dポーズ予測のための3D幾何学的手がかりを融合する汎用的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 14:01:03 GMT)
Bongard-OpenWorld: Few-Shot Reasoning for Free-form Visual Concepts in
the Real World [60.7] Bongard-OpenWorldは、マシンビジョンの実際の数ショット推論を評価するための新しいベンチマークである。
これは、現在の数発の推論アルゴリズムにすでに大きな課題を課している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:20:10 GMT)
C-RAG: Certified Generation Risks for Retrieval-Augmented Language
Models [59.7] RAGモデルの生成リスクを認証する最初のフレームワークであるC-RAGを提案する。
具体的には、RAGモデルに対して共形リスク分析を行い、生成リスクの上限以上の信頼度を認定する。
検索モデルと変圧器の品質が非自明な場合, RAG は単一の LLM よりも低い共形生成リスクを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:13:54 GMT)
Theoretical Insights for Diffusion Guidance: A Case Study for Gaussian
Mixture Models [59.3] 拡散モデルは、所望の特性に向けてサンプル生成を操るために、スコア関数にタスク固有の情報を注入することの恩恵を受ける。
本稿では,ガウス混合モデルの文脈における拡散モデルに対する誘導の影響を理解するための最初の理論的研究を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:15:48 GMT)
Physically Grounded Vision-Language Models for Robotic Manipulation [59.1] 39.6Kのクラウドソースと417Kの自動物理概念アノテーションからなるオブジェクト中心のデータセットであるPhysObjectsを提案する。
本稿では,PhysObjects上での視覚言語モデルの微調整により,物理オブジェクト概念の理解が向上することを示す。
我々は、この物理的基盤を持つVLMを、大規模言語モデルに基づくロボットプランナーと対話的なフレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:12:36 GMT)
Deep Attentive Features for Prostate Segmentation in 3D Transrectal
Ultrasound [59.1] 本稿では,経直腸超音波(TRUS)画像における前立腺のセグメンテーションを改善するために,アテンションモジュールを備えた新しい3次元ディープニューラルネットワークを開発した。
我々のアテンションモジュールは、アテンション機構を利用して、異なるレイヤから統合されたマルチレベル特徴を選択的に活用する。
3次元TRUSボリュームに挑戦する実験結果から,本手法は良好なセグメンテーション性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:57:48 GMT)
Decoupling Weighing and Selecting for Integrating Multiple Graph
Pre-training Tasks [58.7] 本稿では、複数のグラフ事前学習タスク、Weigh And Select (WAS)を統合するための新しいインスタンスレベルフレームワークを提案する。
まず、カスタマイズされたインスタンスレベルのタスク重み付け戦略を学習したタスクプールから、各インスタンスのタスクの最適な組み合わせを適応的に学習する。
ノードレベルおよびグラフレベルのダウンストリームタスクにわたる16のグラフデータセットの実験は、WASが他の主要なタスクと同等のパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 05:29:49 GMT)
OVEL: Large Language Model as Memory Manager for Online Video Entity
Linking [57.7] 我々は,オンラインビデオにおける言及と,高精度かつ時系列の知識ベースとの接続を確立することを目的とした,オンラインビデオエンティティリンクOVELというタスクを提案する。
OVEL タスクを効果的に処理するために,Large Language Model が管理するメモリブロックを活用し,知識ベースからエンティティ候補を抽出し,メモリ管理における LLM 性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:47:51 GMT)
Retrieval-augmented Multi-modal Chain-of-Thoughts Reasoning for Large
Language Models [56.3] Chain of Thought (CoT)アプローチは、複雑な推論タスクにおいて、LLM(Large Language Models)の能力を高めるために使用できる。
しかし、マルチモーダル推論における最適なCoT実例の選択は、まだ検討されていない。
本稿では,この課題に対処する新しい手法として,検索機構を用いて実演例を自動的に選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:12:44 GMT)
Agent with Warm Start and Active Termination for Plane Localization in
3D Ultrasound [56.1] 超音波(US)診断には標準面の局在が不可欠である。
出生前のアメリカでは、何十もの標準的な飛行機が手動で2Dプローブで取得される。
胎児脳標準平面を3DUSで自動的に局所化するための新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 12:01:18 GMT)
Fantastic Semantics and Where to Find Them: Investigating Which Layers
of Generative LLMs Reflect Lexical Semantics [55.7] 本研究では,Llama2という大言語モデルの語彙的意味論の進化について,各層の末尾に隠れた状態を探索することによって検討する。
実験の結果,下位層の表現は語彙的意味論を符号化しているが,上位層はより弱い意味帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰属的帰属的帰属的帰属的存在であることがわかった。
これは、高層層がより良い語彙意味論を得るマスク言語モデリングのような差別的な目的を持つモデルとは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:14:47 GMT)
SCHEMA: State CHangEs MAtter for Procedure Planning in Instructional
Videos [54.0] 本研究では,視覚状態の部分的な観察を目標とする行動手順を目標とする指導ビデオにおけるプロシージャ計画の課題について検討する。
最近の研究は、訓練中にアクセス可能なシーケンスレベルのアノテーションのみを持つステップのシーケンスモデリングに成功し、手順における状態の役割を見落としている。
我々は,手順におけるステップと状態の因果関係を調べることによって,より構造化された状態空間を確立することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:53:06 GMT)
Dynamic Adapter Meets Prompt Tuning: Parameter-Efficient Transfer
Learning for Point Cloud Analysis [53.7] ポイントクラウド分析は、事前訓練されたモデルのポイントクラウドの転送によって、優れたパフォーマンスを実現している。
モデル適応のための既存の方法は通常、高い計算コストに依存するため、非効率な全てのモデルパラメータを更新する。
本稿では,タスク性能とパラメータ効率のトレードオフを考慮した,ポイントクラウド解析のためのパラメータ効率変換学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:25:04 GMT)
Sample Efficient Myopic Exploration Through Multitask Reinforcement
Learning with Diverse Tasks [53.4] 本稿では, エージェントが十分に多様なタスクセットで訓練された場合, 筋電図探索設計による一般的なポリシー共有アルゴリズムは, サンプル効率がよいことを示す。
我々の知る限りでは、これはMTRLの「探索的利益」の初めての理論的実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:57:44 GMT)
Aligning Large Language Models by On-Policy Self-Judgment [52.3] 大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる既存のアプローチは、オンライン学習のために別々の報酬モデル(RM)を必要とするトレードオフに直面しています。
本稿では,オンライン学習を行い,パラメータ効率の高いアライメントフレームワーク,メソッドを提案する。
また, さらなる評価を行なわずに, サンプリング自体がさらなる性能向上に寄与することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:37:16 GMT)
Kick Back & Relax++: Scaling Beyond Ground-Truth Depth with SlowTV &
CribsTV [50.6] 本稿では,SlowTV と CribsTV の2つの新しいデータセットを提案する。
これらは、一般公開されているYouTubeビデオから収集された大規模なデータセットで、合計200万のトレーニングフレームが含まれている。
我々はこれらのデータセットを活用し、ゼロショット一般化の難しい課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:29:03 GMT)
Settling the Sample Complexity of Model-Based Offline Reinforcement
Learning [50.6] オフライン強化学習(RL)は、事前収集されたデータを用いて、さらなる探索を行わずに学習する。
事前のアルゴリズムや分析は、最適なサンプルの複雑さに悩まされるか、サンプルの最適性に到達するために高いバーンインコストがかかるかのいずれかである。
モデルベース(あるいは"プラグイン")アプローチは,バーンインコストを伴わずに,最小限のサンプル複雑性を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:21:25 GMT)
Voxel or Pillar: Exploring Efficient Point Cloud Representation for 3D
Object Detection [49.3] 我々は3次元および2次元のスパース畳み込みにより点雲をボクセルと柱の特徴に符号化するスパース・ボクセル・ピラーエンコーダを開発した。
我々の効率的で完全なスパース法は、密度検出器とスパース検出器の両方にシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:15:05 GMT)
Measuring Technological Convergence in Encryption Technologies with
Proximity Indices: A Text Mining and Bibliometric Analysis using OpenAlex [46.4] 本研究は,サイバーセキュリティにおける新興技術間の技術的収束を明らかにする。
提案手法は,テキストマイニングとバイオロメトリ分析を統合し,技術的近接指標の定式化と予測を行う。
我々のケーススタディでは、ブロックチェーンと公開鍵暗号の間にかなりの収束が見られ、その近さが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:03:03 GMT)
SyllabusQA: A Course Logistics Question Answering Dataset [45.9] 我々はSyllabusQAを紹介した。63のリアルコースシラビを持つオープンソースデータセットで、36のメジャーをカバーし、5,078のオープンエンドコース関連質問応答ペアを含む。
従来のテキスト類似性の指標で人間に近づいたとしても、事実の正確さという点では、自動化アプローチと人間の間には大きなギャップが残っていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:01:14 GMT)
Pixel-wise Smoothing for Certified Robustness against Camera Motion
Perturbations [45.6] 本稿では,3D-2Dプロジェクティブ・トランスフォーメーションのロバスト性を証明するための枠組みを提案する。
本手法は3次元物理空間ではなく2次元画素空間上の滑らかな分布を利用する。
提案手法は,約80%の精度を達成し,投影された画像フレームの30%しか利用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:54:34 GMT)
Few-shot Personalized Saliency Prediction Based on Inter-personnel Gaze
Patterns [44.9] パーソナライズされた唾液マップ(PSM)は、個別の視覚的嗜好を得るのに役立つ個人固有の視覚的注意を示す。
各人物から得られた視線追跡データは、PSMの構築と予測に必要である。
本稿では、視線追跡データを取得するための画像の選択と、他者のPSMの構造情報の保存に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:56:01 GMT)
Knowledge Distillation from Language-Oriented to Emergent Communication
for Multi-Agent Remote Control [43.6] 我々は,マルチエージェント深層学習(MADRL)に基づく創発的コミュニケーション(EC)と,人間の言語を用いた事前学習された大規模言語モデル(LLM)によって強化された言語指向意味コミュニケーション(LSC)を比較した。
位置情報とチャネルマップからなるマルチモーダル入力データであるマルチエージェント遠隔ナビゲーションタスクにおいて、LCCはLLMの規模が大きいため、高いトレーニングコストとマルチモーダルデータの使用に苦労する。
それぞれのボトルネックに対処するため,言語誘導型EC(LEC)の新たなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 14:15:52 GMT)
FetusMap: Fetal Pose Estimation in 3D Ultrasound [42.6] そこで本研究では, 胎児の3次元姿勢を推定し, その定量的解析を容易にすることを提案する。
これは文学における胎児の3次元ポーズ推定に関する最初の研究である。
本稿では、深層ネットワークを微調整し、視覚的に妥当なポーズ予測を形成するための自己教師付き学習(SSL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 12:08:37 GMT)
SERVAL: Synergy Learning between Vertical Models and LLMs towards
Oracle-Level Zero-shot Medical Prediction [41.8] SERVALは、大規模言語モデルと小型モデルの両方において、教師なしの垂直機能開発のために設計されたシナジー学習パイプラインである。
複雑な垂直的な知識と高価なアノテーションで知られる医療分野において、SERVALは10の広く使用されている医療データセットで完全に監督された競争性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:35:52 GMT)
MRKE: The Multi-hop Reasoning Evaluation of LLMs by Knowledge Edition [41.8] 市販のHotpotQAデータセットを編集して,新たな知識に基づくLCM MHQA評価ベンチマークを導入する。
また,マルチホップ質問に対応するサブクエストと中間回答の形式で推論連鎖を注釈し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:23:19 GMT)
Advocating for the Silent: Enhancing Federated Generalization for
Non-Participating Clients [41.6] 本稿では,フェデレートラーニングのための情報理論の一般化フレームワークについて紹介する。
局所分布の情報エントロピーを評価することで一般化誤差を定量化する。
導出一般化境界に着想を得て、重み付け集約アプローチとクライアント選択戦略の二重化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:58:38 GMT)
CrIBo: Self-Supervised Learning via Cross-Image Object-Level
Bootstrapping [40.9] 本稿では,高密度な視覚表現学習を実現するために,クロスイメージオブジェクトレベルブートストラップ法を提案する。
CrIBoは、テスト時に最も近い隣人検索を利用して、コンテキスト内学習の特に強力で適切な候補として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:57:57 GMT)
Collaborate to Adapt: Source-Free Graph Domain Adaptation via
Bi-directional Adaptation [40.3] 教師なしグラフドメイン適応(Unsupervised Graph Domain Adaptation, UGDA)は、ラベル豊富なソースグラフから完全にラップされていないターゲットグラフへ知識を転送する実用的なソリューションとして登場した。
本稿では,モデル適応とグラフ適応を協調的に行う,GraphCTAという新しいパラダイムを提案する。
提案手法は,近年のソースフリーベースラインを大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:23:08 GMT)
Regeneration Based Training-free Attribution of Fake Images Generated by
Text-to-Image Generative Models [39.3] そこで本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成された偽画像をソース・モデルに属性付けするためのトレーニング不要な手法を提案する。
テスト画像と候補画像の類似性を計算し、ランキングすることにより、画像のソースを決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:55:49 GMT)
Learning General Parameterized Policies for Infinite Horizon Average
Reward Constrained MDPs via Primal-Dual Policy Gradient Algorithm [38.9] 本稿では, 制約を適切に管理し, グローバルな最適政策の実現に向けて, 後悔の少ない保証を確実にする主元的二元的ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
具体的には,提案アルゴリズムが目的的後悔と制約違反境界を$tildemathcalO(T4/5)$で達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:25:18 GMT)
Social-Aware Clustered Federated Learning with Customized Privacy
Preservation [38.0] 本稿では,ソーシャル・アウェア・クラスタ・フェデレーション・ラーニングの新たな手法を提案する。
モデル更新をソーシャルグループに混ぜ合わせることで、敵はソーシャル層を組み合わせた結果のみを盗むことができるが、個人のプライバシーを盗むことはできない。
FacebookネットワークとMNIST/CIFAR-10データセットの実験は、SCFLが学習ユーティリティを効果的に強化し、ユーザの支払いを改善し、カスタマイズ可能なプライバシ保護を強制できることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:37:05 GMT)
Improving Cross-lingual Representation for Semantic Retrieval with
Code-switching [35.5] コードスイッチングによるSRのための代替言語間PTMを提案する。
我々は、コードスイッチング方式を初めて言語間SRに利用し、また、SRタスク上で直接 PTM を使用する代わりに、コードスイッチング型継続事前学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:47:52 GMT)
Time2Stop: Adaptive and Explainable Human-AI Loop for Smartphone Overuse Intervention [35.1] 我々は、最適な介入タイミングを特定し、透明なAI説明を伴う介入を導入する、インテリジェントで適応的で説明可能なJITAIシステムを開発する。
Time2Stopは、アプリ訪問頻度を7.0$sim$8.9%削減する。
我々は,ユーザとともに進化する人間-AIループを用いたJITAIシステムに関する今後の研究をインスピレーションできることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:57:48 GMT)
Enabling Intelligent Interactions between an Agent and an LLM: A
Reinforcement Learning Approach [33.2] 大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータセットから得られた膨大な量の世界の知識を符号化する。
LLMは、高レベルな命令を提供することで、複雑なシーケンシャルな意思決定タスクを解決するための実施エージェントを支援することができる。
本研究では,高レベルの命令に対してLLMを問合せする必要がある場合に学習する強化学習ベースのアプローチである When2Ask を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:59:28 GMT)
Unsigned Orthogonal Distance Fields: An Accurate Neural Implicit
Representation for Diverse 3D Shapes [31.1] 本稿では,符号なし距離場(UDF)に基づくニューラル暗黙表現を提案する。
UODFでは、任意の空間点から形状表面への最小符号なし距離は、SDFとUDFの多方向決定とは対照的に、一方向のみに定義される。
本研究では,水密形状から水密形状から複雑な形状まで,様々な復元例を用いてUODFの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:58:35 GMT)
A Simple-but-effective Baseline for Training-free Class-Agnostic
Counting [30.8] CAC(Class-Agnostic Counting)は、いくつかの参照例だけで、与えられた画像内のオブジェクトを正確にカウントすることを目指している。
近年の取り組みでは、既存の基礎モデルを利用することで、トレーニングなしでこれを達成できることが示されている。
我々は、このパフォーマンスギャップを効果的に橋渡しし、強力なベースラインとして機能する、トレーニング不要のソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:19:50 GMT)
CRPWarner: Warning the Risk of Contract-related Rug Pull in DeFi Smart
Contracts [30.7] ラグビープルは「ラグビープル」詐欺の最も悪名高い例の1つである。
ラグビープルのイベントは、既に大きな財政的損失をもたらしている。
ルーグプルイベントの解析に基づいて、スマートコントラクトにおける悪意のある関数を識別するCRPWarnerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:48:38 GMT)
Ever-Evolving Memory by Blending and Refining the Past [30.6] メモリを作るための単純なアプローチは、単に要約された対話をリストアップするだけである。
本稿では,長期会話のための新しい記憶方式 CREEM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:12:59 GMT)
SortedNet, a Place for Every Network and Every Network in its Place:
Towards a Generalized Solution for Training Many-in-One Neural Networks [30.1] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の固有のモジュラリティを活用するためにSortedNetを提案する。
SortedNetは、多数のサブモデルの同時トレーニングを可能にし、推論中に動的モデルの選択とデプロイを簡略化し、モデルストレージの要求を大幅に削減する。
一度に160台のサブモデルを訓練でき、オリジナルのモデルの性能の少なくとも96%を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 05:26:03 GMT)
ArtiGrasp: Physically Plausible Synthesis of Bi-Manual Dexterous
Grasping and Articulation [30.0] ArtiGraspは、握りと調音を含む双方向の手-物体の相互作用を合成する方法である。
我々のフレームワークは、単一の手ポーズ参照によってガイドされた単一のポリシー内での把握と明瞭化を統一する。
提案手法は,市販画像ベース回帰器からノイズの多い手動ポーズ推定を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:53:09 GMT)
FIMP: Foundation Model-Informed Message Passing for Graph Neural
Networks [29.6] Foundation-Informed Message Passing (FIMP)は基礎モデルとグラフニューラルネットワーク(GNN)の分野を橋渡しする
この手法により,複数のデータ領域におけるグラフベースタスクの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:26:09 GMT)
Syn3DWound: A Synthetic Dataset for 3D Wound Bed Analysis [29.0] 本稿では,2Dおよび3Dアノテーションを用いた高忠実度創傷のオープンソースデータセットであるSyn3DWoundを紹介する。
自動3次元形態計測と2D/3D創傷分割のためのベンチマークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:42:57 GMT)
A Comprehensive Survey of Federated Transfer Learning: Challenges,
Methods and Applications [28.7] Federated Learning(FL)は、分散機械学習パラダイムであり、参加者がプライバシ保護を備えた集中型モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
多くのFL法は、各参加者のトレーニングデータとテストデータが同じ特徴空間と同じ基礎分布からサンプリングされないため、うまく機能しない。
この問題を解決するために、フェデレートトランスファーラーニング(FTL)が多くの研究者の注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:52:27 GMT)
Modality-Aware Integration with Large Language Models for
Knowledge-based Visual Question Answering [28.5] KVQA(MAIL)のための大規模言語モデル(LLM)との新たなモダリティ対応統合を提案する。
MAILは画像理解と知識推論の両方にマルチモーダル知識を慎重に活用する。
2つのベンチマークデータセットの実験は、リソースが24倍少ないMAILの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:51:28 GMT)
End-to-End Human Instance Matting [28.0] ヒューマン・インスタンス・マッティングは画像内の各人間のインスタンスのアルファ・マットを推定することを目的としている。
本稿では,複数インスタンスの同時マッチングのための新しいエンド・ツー・エンドヒューマン・インスタンス・マッティング(E2E-HIM)フレームワークを提案する。
E2E-HIMは、既存のメソッドよりも50%低いエラーと5倍速いスピードで、人間のインスタンスマッチングに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:17:10 GMT)
Improving Protein Optimization with Smoothed Fitness Landscapes [27.3] 本稿では,タンパク質の最適化を容易にするため,フィットネスランドスケープの平滑化を提案する。
このスムーズなランドスケープを最適化すると、複数のメソッドのパフォーマンスが向上する。
本手法は,Gibs sample with Graph-based Smoothing (GGS) と呼ばれ,2.5倍の適合性向上を実現するユニークな能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:32:07 GMT)
Navigating Hallucinations for Reasoning of Unintentional Activities [27.2] ゼロショットシナリオでは、この問題を推論タスクとして形式化し、意図しないアクティビティのビデオが与えられたら、なぜそれが意図しないものから意図しないものへと移行したのかを知りたい。
我々はまず,現在最先端の大規模マルチモーダルモデルがこの推論課題に与える影響を評価し,幻覚に悩まされていることを観察する。
そこで我々は,幻想的思考を通してモデルをナビゲートし,より良い推論を実現するための新しいプロンプト技術(DoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:19:44 GMT)
Tackling the Curse of Dimensionality with Physics-Informed Neural
Networks [27.2] 我々は、任意の高次元PDEを解決するために、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)をスケールアップする新しい方法を開発した。
本研究では,提案手法が多くの高次元PDEを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 12:03:05 GMT)
Hutchinson Trace Estimation for High-Dimensional and High-Order
Physics-Informed Neural Networks [27.2] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)を解くのに有効であることが証明された
我々は,Hutchinson Trace Estimation (HTE)を導入し,高次元・高次PDE処理におけるPINNの限界に対処する。
HTEはヘッセン行列全体の計算をヘッセンベクトル積(HVP)に変換する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:22:50 GMT)
Neural Graph Generator: Feature-Conditioned Graph Generation using
Latent Diffusion Models [26.0] グラフ生成に条件付き潜在拡散モデルを利用する新しい手法であるニューラルグラフ生成器(NGG)を導入する。
NGGは複雑なグラフパターンをモデル化し、グラフ生成プロセスの制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:28:47 GMT)
CAMANet: Class Activation Map Guided Attention Network for Radiology
Report Generation [24.1] 放射線医学報告生成(RRG)は、医療資源不足を緩和する大きな可能性を秘めているため、研究の注目を集めている。
RRGの最近の進歩は、単一モーダルな特徴表現を符号化する際のモデルの能力の向上によって引き起こされる。
画像領域と単語間のクロスモーダルアライメントを明示的に検討する研究はほとんどない。
クロスモーダルアライメントを明示的に促進するクラス活性化マップガイドアテンションネットワーク(CAMANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:41:29 GMT)
CPSDBench: A Large Language Model Evaluation Benchmark and Baseline for
Chinese Public Security Domain [23.1] 本研究は,中国の公安ドメインであるCPSDbenchに合わせた,特別な評価ベンチマークを構築することを目的とする。
CPSDbenchは、現実世界のシナリオから収集されたパブリックセキュリティに関連するデータセットを統合する。
本研究では,公共の安全に関わるタスクの実行において,LLMの有効性をより正確に定量化するための,革新的な評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:26:01 GMT)
Extended Flow Matching: a Method of Conditional Generation with
Generalized Continuity Equation [23.1] 本研究では,フローマッチングに基づく条件生成理論を開発する。
確率経路を経路空間上の分布として解釈することで、流れに基づく条件分布の生成の新しい理論を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 05:28:11 GMT)
MovieLLM: Enhancing Long Video Understanding with AI-Generated Movies [22.6] MovieLLMは、長いビデオのための合成で高品質なデータを作成するために設計された新しいフレームワークである。
実験により,MovieLLMが生成したデータにより,マルチモーダルモデルの性能が著しく向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:43:39 GMT)
Improving Robustness via Tilted Exponential Layer: A
Communication-Theoretic Perspective [22.1] 通信理論は、ニューラルネットワーク層の出力における信号対雑音比を、ニューラルコンペティションを介して向上することを目的としている。
TEXP学習はマッチングフィルタの最大推定値として解釈できる。
TEXP推論はノイズや他の一般的な腐敗に対する堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:06:21 GMT)
CR-LT-KGQA: A Knowledge Graph Question Answering Dataset Requiring
Commonsense Reasoning and Long-Tail Knowledge [21.7] 質問応答とクレーム検証という2つのサブタスクを備えた新しいCommonsense Reasoning(CR)とLong-Tail(LT)KGQAデータセットを作成します。
既存のKGQA法は、コモンセンス推論サポートの欠如により適用できないが、CR-LT KGQA上のLCMのベースライン評価は、幻覚の頻度が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:47:01 GMT)
a-DCF: an architecture agnostic metric with application to
spoofing-robust speaker verification [21.4] アーキテクチャに依存しない検出コスト関数(a-DCF)を提案する。
A-DCFは、明確に定義されたクラス事前と検出コストモデルにより、ベイズリスクセンスにおける決定のコストを反映する。
アーキテクチャ上不均一なスプーフィング・ロバスト ASV ソリューションのベンチマーク評価により,a-DCF の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:58:27 GMT)
DSLR: Diversity Enhancement and Structure Learning for Rehearsal-based
Graph Continual Learning [21.1] 本稿では,グラフ学習法(GCL)におけるリハーサルベースアプローチにおけるリプレイバッファについて検討する。
本稿では,DSLR という名前の GCL モデルを提案する。具体的には,クラスの代表性と各クラスにおける多様性を両立させるために,カバレッジベース多様性 (CD) アプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:01:54 GMT)
Diffusion-based Blind Text Image Super-Resolution [20.9] リアルなスタイルでテキストイメージを復元する画像拡散モデル(IDM)を提案する。
拡散モデルでは、現実的な画像分布をモデル化するだけでなく、テキスト分布の学習にも適している。
テキスト認識のためのテキスト拡散モデル(TDM)も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:08:03 GMT)
Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering [20.4] 簡単な指示追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルを分析する。
本研究は,本モデルが隠れ空間内のデータをクラスタリングすることで,タスク固有の情報を学習し,学習中にこのクラスタリングプロセスが動的に進化することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:06:24 GMT)
SPEAL: Skeletal Prior Embedded Attention Learning for Cross-Source Point
Cloud Registration [20.3] ポイントクラウドの登録は、クロスソースのポイントクラウドと非構造化のシーンでほとんど探索されていない。
そこで我々は,SPEALと呼ばれる新しい手法を提案し,スケルトン表現を利用して点雲の固有位相を効果的に学習する。
我々の知識を最大限に活用するために、我々のアプローチは骨格幾何学的な先行した点雲の登録を容易にする最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:33:01 GMT)
Right for Right Reasons: Large Language Models for Verifiable
Commonsense Knowledge Graph Question Answering [20.2] 知識グラフ質問回答法(KGQA)は,知識グラフ(KGs)に格納された関係情報を用いて自然言語の質問に答えようとする方法である。
近年のLarge Language Models(LLM)の進歩と、その顕著な推論能力により、KGQAにそれらを活用する傾向が高まっている。
検証可能な推論手順を可能にする共通知識KGQA手法であるRight for Right Reasons (R3)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:22:13 GMT)
Exploring the Design of Generative AI in Supporting Music-based
Reminiscence for Older Adults [19.9] 音楽に基づく思い出は、高齢者の心理的幸福に肯定的な影響を与える可能性がある。
本研究の目的は、高齢者における音楽に基づく思い出を支援するための生成型AIの設計を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:53:04 GMT)
Retrieving Evidence from EHRs with LLMs: Possibilities and Challenges [19.5] 時間的制約を伴って患者に関連付けられた大量のメモは、実質的に不可能な証拠を手作業で特定する。
患者EHRにおける非構造的証拠を効率よく回収・要約するためのメカニズムとして, LLMを用いたゼロショット戦略を提案し, 評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:48:02 GMT)
AIO2: Online Correction of Object Labels for Deep Learning with
Incomplete Annotation in Remote Sensing Image Segmentation [19.2] OpenStreetMapのようなクラウドソーシングプロジェクトは、アノテーションの負荷をコミュニティに分散させる。
不完全なラベルセットによって誘導されるアノテーションノイズに対処するため、適応的trIggered Online Object-wise correct (AIO2)を提案する。
AIO2はアダプティブ・コレクション・トリガー (ACT) モジュールを備えており、モデルトレーニングの過小評価や過小評価の際のラベル修正を回避し、オンライン・オブジェクト・ワイド・コレクション (O2C) 方法論は自動ラベル修正に空間情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:35:49 GMT)
Breaking Down the Defenses: A Comparative Survey of Attacks on Large Language Models [18.6] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)分野の基盤となっている。
本稿では,LSMを標的とした様々な攻撃形態の包括的調査を行う。
モデルアウトプットを操作するための敵攻撃、モデルトレーニングに影響を与えるデータ中毒、データエクスプロイトのトレーニングに関連するプライバシー上の懸念などについて調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:46:21 GMT)
On the Expressive Power of Geometric Graph Neural Networks [18.6] 基礎となる物理対称性を尊重しながら幾何グラフを識別するための幾何版WLテスト(GWL)を提案する。
鍵となる設計選択が幾何的GNN表現性に与える影響を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:32:24 GMT)
Privacy-Preserving Collaborative Split Learning Framework for Smart Grid
Load Forecasting [18.2] 従来のMLでは、中央サーバにデータ転送を必要とする複数のスマートメーターのデータを使用して、単一のグローバルモデルをトレーニングすることができる。
本稿では,この問題を緩和するために,負荷予測のための分割学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:24:39 GMT)
Designing Decision Support Systems Using Counterfactual Prediction Sets [17.9] 分類タスクの意思決定支援システムは主に、基底真理ラベルの価値を予測するために設計されている。
本稿では,オンライン学習の観点から,このようなシステムの設計を再考する。
私たちは専門家のモデルを必要としない方法論を開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:38:27 GMT)
When Your AIs Deceive You: Challenges with Partial Observability of
Human Evaluators in Reward Learning [17.5] 人間のフィードバックが部分的な観察にのみ基づいている場合、それは誤認や過度な修正をもたらす可能性があることを示す。
我々は,環境の部分的可観測性が学習された戻り関数のあいまいさにどのように変換するかを数学的に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:06:42 GMT)
GuardT2I: Defending Text-to-Image Models from Adversarial Prompts [17.5] GuardT2Iは、T2Iモデルの敵のプロンプトに対する堅牢性を高めるための生成的アプローチである。
実験の結果、GardetT2IはOpenAI-ModerationやMicrosoft Azure Moderatorといった主要な商用ソリューションよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:04:34 GMT)
Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular
Knowledge [17.5] 低頻度トピックにおけるLLMの性能を高めるための2つのアプローチは、検索型拡張生成(RAG)と合成データに対する微調整(FT)である。
本稿では,RAGとFTが低周波エンティティの問合せ処理におけるLLMのカスタマイズに与える影響について検討し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:07:55 GMT)
Answerability in Retrieval-Augmented Open-Domain Question Answering [17.2] Open-Domain Question Answering (ODQA) 検索システムは準最適動作を示すことができ、テキストの抜粋は無関係である。
このギャップに対処する以前の試みは、ランダムテキストの抜粋とペアリングする単純なアプローチに頼っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:55:35 GMT)
A Closer Look at Wav2Vec2 Embeddings for On-Device Single-Channel Speech
Enhancement [16.9] 自己教師付き学習モデルは、特定の音声タスクに非常に効果的であることが判明した。
本稿では,単一チャンネル音声強調におけるSSL表現の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:05:17 GMT)
Catapults in SGD: spikes in the training loss and their impact on
generalization through feature learning [16.8] 我々は、勾配降下の訓練損失(SGD)のスパイクが「触媒」であることを示す。
我々は,カタパルトが真の予測器の平均勾配外積(AGOP)との整合性を高めて特徴学習を促進することを示す。
SGDのバッチサイズが小さくなれば、より多くのカタパルトが発生し、AGOPアライメントとテスト性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:28:01 GMT)
APISR: Anime Production Inspired Real-World Anime Super-Resolution [16.6] 我々は,手描きフレームの繰り返し使用により,映像ネットワークやデータセットはアニメSRでは不要であると主張している。
代わりに,ビデオソースから最も圧縮され,最も情報に富んだフレームを選択することにより,アニメ画像収集パイプラインを提案する。
提案手法は,公開ベンチマークによる広範な実験により評価され,最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:52:43 GMT)
ML4PhySim : Machine Learning for Physical Simulations Challenge (The
airfoil design) [16.1] この競争の目的は、物理的な問題を解決するための新しいML技術の開発を促進することである。
本研究では,AirfRANSというデータセットを用いて,翼設計シミュレーションを表現するタスクの学習を提案する。
我々の知る限りでは、これはMLベースのサロゲートアプローチを使用して物理シミュレーションのトレードオフ計算コスト/精度を改善するための最初の競争である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:10:21 GMT)
Language-assisted Vision Model Debugger: A Sample-Free Approach to
Finding and Fixing Bugs [16.0] 本稿では,画像の代わりにテキストを用いて視覚モデルのバグを診断する言語支援診断手法を提案する。
当社のアプローチは,CLIPの埋め込み空間と診断対象のバギービジョンモデルとを結びつける。
水鳥とCelebAの言語を用いて既存の視覚モデルを診断する能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:11:38 GMT)
LUM-ViT: Learnable Under-sampling Mask Vision Transformer for Bandwidth
Limited Optical Signal Acquisition [14.8] 本稿では, 取得量を削減するために, 事前取得変調を利用した新しいアプローチを提案する。
同様に、LUM-ViTは、事前取得の調整に適した学習可能なアンダーサンプリングマスクを組み込んでいる。
評価の結果,LUM-ViTは画像画像の10%をサンプリングすることで,画像ネット分類タスクにおいて1.8%以内の精度低下を維持できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:49:01 GMT)
RoadRunner - Learning Traversability Estimation for Autonomous Off-road
Driving [13.9] 我々は、カメラとLiDARセンサーの入力から直接地形変動を予測できるフレームワークであるRoadRunnerと、標高マップを提示する。
RoadRunnerは、センサ情報、不確実性の処理、コンテキスト情報による予測の生成を融合させることで、信頼性の高い自律ナビゲーションを可能にする。
我々は,非構造砂漠環境を通した複数の現実の運転シナリオにおいて,安全かつ信頼性の高いオフロードナビゲーションを実現する上で,ロードランナーの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:21:03 GMT)
Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing [13.7] 我々は、マーケティング支出のような価格変数と補助変数の両方を最適化し、逐次利益最大化問題を研究する。
本結果は, 逆帯域設定におけるこの問題に対して, ほぼ最適アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:33:47 GMT)
New observables for testing Bell inequalities in $W$ boson pair
production [13.7] 角相関測定によるWpm$ペア系のベル不等式試験は, ディレプトン崩壊モードの運動的再構成における曖昧さに悩まされることを示した。
本稿では,W$ボソンの線形偏光測定に基づく新しいベル観測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:19:46 GMT)
On the Compressibility of Quantized Large Language Models [13.4] 大規模言語モデル(LLM)は、エッジまたはモバイルデバイスにデプロイされ、データプライバシとリアルタイム処理機能を提供する。
LLMは、エッジやモバイルデバイスの限られたメモリに完全に収まるには大きすぎるかもしれないし、推論を完了するには、部分的にストレージからロードする必要がある。
データ圧縮技術を適用してデータ移動を減らし、メモリ制約デバイス上での量子化LDMの推論を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:27:07 GMT)
On the Model-Agnostic Multi-Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [12.8] Multi-Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (MSFDA)は、複数の well-labeled ソースドメインから unlabeled ターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。
モデル非依存型マルチソース非教師なしドメイン適応(MMDA)の新たなMSFDA設定について紹介する。
MMDAは有望な可能性を秘めているが、多数のソースモデルを組み込むことで、望ましくないモデルを含めるリスクが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:22:39 GMT)
Multiview Subspace Clustering of Hyperspectral Images based on Graph
Convolutional Networks [12.3] 本研究では、グラフ畳み込みネットワークに基づくハイスペクトル画像(HSI)のマルチビューサブスペースクラスタリングを提案する。
このモデルは、インディアンパインズ、パヴィア大学、ヒューストンを含む3つの人気のあるHSIデータセットで評価された。
合計で92.38%、93.43%、83.82%の精度を達成し、最先端のクラスタリング法を著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:19:18 GMT)
Self-Supervised Representation Learning with Meta Comprehensive
Regularization [11.4] 既存の自己管理フレームワークに組み込まれたCompMod with Meta Comprehensive Regularization (MCR)というモジュールを導入する。
提案したモデルを双方向最適化機構により更新し,包括的特徴を捉える。
本稿では,情報理論と因果対実的視点から提案手法の理論的支援を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:53:48 GMT)
OccFusion: A Straightforward and Effective Multi-Sensor Fusion Framework
for 3D Occupancy Prediction [11.3] 本稿では,3次元占有率を予測するための簡易かつ効率的なセンサ融合フレームワークであるOccFusionを紹介する。
ライダーやサラウンドビューレーダなどの付加センサの機能を統合することで、我々のフレームワークは占有率予測の精度と堅牢性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:46:06 GMT)
Transformers for Supervised Online Continual Learning [11.3] オンライン連続学習に変換器のコンテキスト内学習機能を活用する手法を提案する。
本手法は,画像位置定位のための大規模実世界ベンチマークであるCLOCにおいて,過去の最先端結果よりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 16:12:20 GMT)
Critical windows: non-asymptotic theory for feature emergence in
diffusion models [11.0] 我々は,重要なウィンドウと呼ぶ画像生成のための拡散モデルの興味深い性質を理解するための理論を開発する。
本稿では,これらのウィンドウを解析するための公式な枠組みを提案し,強対数凹凸密度の混合から得られるデータに対して,これらのウィンドウを証明可能な有界化が可能であることを示す。
安定拡散に関する予備実験は、クリティカルウィンドウが現実世界の拡散モデルにおける公正さとプライバシー侵害を診断するための有用なツールとして役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:43:47 GMT)
CDSE-UNet: Enhancing COVID-19 CT Image Segmentation with Canny Edge
Detection and Dual-Path SENet Feature Fusion [10.8] CDSE-UNetは、Canny演算子エッジ検出とデュアルパスSENet機能融合機構を統合した、新しいUNetベースのセグメンテーションモデルである。
我々は,UNetの標準畳み込みを代替するマルチスケール畳み込み手法を開発し,病変の大きさや形状に適応した。
公開データセットの評価では、他の主要なモデルよりもCDSE-UNetの方が優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:36:07 GMT)
The Implicit Bias of Heterogeneity towards Invariance and Causality [10.7] 回帰損失の変種を訓練した大規模言語モデル(LLM)は,ある程度の因果関係を明らかにすることができる。
これは「因果関係は因果関係ではない」という伝統的な知恵と伝統的な因果推論のパラダイムに反する。
本稿では,アソシエーション指向トレーニングによる因果関係の出現は,情報源データからのカップリング効果に起因していると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:38:24 GMT)
Large-scale variational Gaussian state-space models [10.7] 非線形力学を持つ状態空間モデルに対して、アモータイズされた変分推論アルゴリズムと構造化された変分近似を導入する。
我々はモンテカルロ近似の低ランク構造を利用して、力学を通して潜伏状態の辺縁化を行う。
全体としては、必要な統計値とELBOは、$O(TL(Sr + S2 + r2))$ time where $T$ is the series length, $L$ is the state-space dimensionality, $S$ is the number of sample used to approximately the predict step statistics, $r$ is the rank of the series length, $L$ is the $L$ is the state-space dimensionality, $S$ is the number of the sample。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:19:49 GMT)
Quantum Anomaly Detection with a Spin Processor in Diamond [10.1] 3量子ビット量子プロセッサを用いてオーディオサンプルを符号化した量子状態の異常検出を実験的に実証した。
数個の通常のサンプルで量子マシンを訓練することにより、量子マシンは最小エラー率15.4%で異常サンプルを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:30:37 GMT)
Layerwise complexity-matched learning yields an improved model of
cortical area V2 [9.8] ディープニューラルネットワークは、人間の能力にアプローチするオブジェクト認識のためのエンドツーエンドを訓練した。
我々は,連続する層に独立して機能する自己指導型トレーニング手法を開発した。
本モデルは, 霊長類領域V2における選択性特性と神経活動に適合していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 16:31:58 GMT)
Efficient User-Centric Privacy-Friendly and Flexible Wearable Data Aggregation and Sharing [9.5] ウェアラブルデバイスは個人や一般大衆にサービスを提供することができる。
クラウドプロバイダが収集するウェアラブルデータは、プライバシのリスクを引き起こす可能性がある。
我々は,SAMAという新しい,効率的で,ユーザ中心で,プライバシーに配慮した,フレキシブルなデータアグリゲーションと共有方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:31:56 GMT)
On Diffusion Process in SE(3)-invariant Space [9.5] SE(3)-不変性は自然に点間距離多様体によって特徴づけられる。
しかし、非自明な幾何学のため、そのような SE(3)-不変空間内の拡散機構の包括的理解はいまだに欠けている。
そこで我々は,高精度かつプロジェクションフリーな拡散SDEとODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:56:55 GMT)
Logic Rules as Explanations for Legal Case Retrieval [9.2] 本稿では,ケースレベルの論理則と法レベルの論理則を学習することで,訴訟の一致を推論する枠組みを提案する。
論理則の論理性と解釈性から、NS-LCRは忠実な説明性を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:22:21 GMT)
ModelWriter: Text & Model-Synchronized Document Engineering Platform [8.9] 本研究では,Airbus が使用する技術ドキュメントの一貫性と完全性を追跡するために,ModelWriter プラットフォームをどのように利用できるかを示す。
特に、意味解析と記述論理定理によるテキストの意味の推論という2つのタイプの推論をプラットフォームがどのように統合できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:26:12 GMT)
Pyramid Feature Attention Network for Monocular Depth Prediction [8.6] 本稿では,高レベルな文脈特徴と低レベルな空間特徴を改善するために,ピラミッド特徴注意ネットワーク(PFANet)を提案する。
提案手法は,KITTIデータセット上での最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:33:23 GMT)
ConvTimeNet: A Deep Hierarchical Fully Convolutional Model for
Multivariate Time Series Analysis [8.6] ConvTimeNetは、時系列解析のための汎用モデルとして設計された、新しい階層的完全畳み込みネットワークである。
結果は、ほとんどの状況において、有効性という点で、一貫して強いベースラインを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 12:05:49 GMT)
Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of
LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition [8.6] 大規模な言語モデルは、インジェクションとジェイルブレイクの即時実行に対して脆弱である。
われわれはグローバルなプロンプト・ハッキング・コンペティションを開催する。
我々は,600K以上の逆のプロンプトを,最先端の3つのLDMに対して提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:12:16 GMT)
Pure Differential Privacy for Functional Summaries via a Laplace-like
Process [8.6] この研究は、機能的な要約に差分プライバシーの新たなメカニズムを導入する。
独立成分置換プロセス(ICLP)機構は、関心の要約を真に無限次元のオブジェクトとして扱う。
合成および実データセットに関する数値実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:49:48 GMT)
Representation Learning on Heterophilic Graph with Directional
Neighborhood Attention [8.5] Graph Attention Network(GAT)は、最も人気のあるGraph Neural Network(GNN)アーキテクチャの1つである。
GATは、長距離およびグローバルグラフ情報をキャプチャする能力に欠けており、いくつかのデータセットで不満足なパフォーマンスをもたらす。
本稿では,特徴に基づく注意と,グラフトポロジから抽出したグローバルな方向性情報を組み合わせるために,DGAT(Directional Graph Attention Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:59:16 GMT)
WARDEN: Multi-Directional Backdoor Watermarks for Embedding-as-a-Service
Copyright Protection [8.4] 本稿では,複数の可能な透かし方向を組み込むことで,透かしの除去をより困難にするための新しいプロトコルを提案する。
我々の防衛アプローチであるWARDENは、特に透かしのステルスネスを高め、CSE攻撃に対して実証的に有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:39:27 GMT)
Applying Self-supervised Learning to Network Intrusion Detection for
Network Flows with Graph Neural Network [8.3] 本稿では,教師なし型ネットワークフローの特定のためのGNNの適用について検討する。
我々の知る限り、NIDSにおけるネットワークフローのマルチクラス分類のための最初のGNNベースの自己教師方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 12:34:13 GMT)
MELA: Multilingual Evaluation of Linguistic Acceptability [8.0] MELAは、言語受容性に関する最初の多言語ベンチマークであり、10言語をカバーする48Kの判断である。
多言語解釈可能性の追求において, 微調整XLM-Rの重み解析を行った。
言語間およびマルチタスク学習実験は、意味的タスクとは異なり、言語内トレーニングデータが受容性に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:37:11 GMT)
From Interpolation to Extrapolation: Complete Length Generalization for
Arithmetic Transformers [7.9] 対象の注意バイアスの助けを借りて,変圧器モデルを長大化することができることを示す。
ABC を用いて,変圧器モデルにより,ある種の算術課題において,前例のないほぼ完全長の一般化を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:19:51 GMT)
Matching Generalized-Bicycle Codes to Neutral Atoms for Low-Overhead
Fault-Tolerance [7.7] 本稿では,原子配列における空間効率のよい量子誤り訂正符号の制限セットを実装するためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは、表面符号の最大10倍の物理量子ビットを必要とする一般化された自転車符号を可能にする。
また,一般化自転車符号と一般計算のための曲面符号を併用した概念量子メモリハイアアーチの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 16:21:35 GMT)
Deep Learning for Multi-Label Learning: A Comprehensive Survey [7.4] マルチラベル学習は、単一の入力データポイントから複数のラベルを予測することを目的とした、急速に成長する研究分野である。
MLCでは、高次元データを扱うこと、ラベルの相関に対処すること、部分的なラベルを扱うことが含まれる。
近年,MDCにおけるこれらの課題をより効果的に解決するために,ディープラーニング(DL)技術の採用が顕著に増加していることが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:47:58 GMT)
Generalizable Two-Branch Framework for Image Class-Incremental Learning [7.2] ディープニューラルネットワークは、新しい知識を学ぶ際に、これまで学んだ知識を忘れることが多い。
本稿では,既存のCL手法をさらに強化するために,新しい2分岐連続学習フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、最先端の手法よりも一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 14:58:50 GMT)
$t^3$-Variational Autoencoder: Learning Heavy-tailed Data with Student's
t and Power Divergence [7.0] $t3$VAEは、学生のt-distributionsを前者、エンコーダ、デコーダに組み込んだ改良されたVAEフレームワークである。
t3$VAE は CelebA や不均衡な CIFAR-100 データセットにおいて,他のモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:58:36 GMT)
Can Poverty Be Reduced by Acting on Discrimination? An Agent-based Model
for Policy Making [6.7] Aporophobia Agent-Based Model (AABM) を提示し、アポロフォビアと貧困の相関性を示す。
我々は政策を貧困層に対する差別的または非差別的と分類する。
AABMの結果を、富の不平等への影響の観点から観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:59:42 GMT)
CMGAN: Conformer-based Metric GAN for Speech Enhancement [6.5] 本稿では,時間周波数領域に対する共振器を用いた距離生成逆ネットワーク(CMGAN)を提案する。
本生成装置では,2段コンバータブロックを用いて,全等級および複雑なスペクトログラム情報を集約する。
デコーダ段階では、大きさと複素スペクトルの推定を分離し、拡張された音声を再構成するために共同で組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:32:30 GMT)
Enhancing Retinal Vascular Structure Segmentation in Images With a Novel
Design Two-Path Interactive Fusion Module Model [6.4] 網膜血管セグメンテーションの精度を高めるために設計されたSwin-Res-Netについて紹介する。
Swin-Res-Netは、パーティショニングに変位のあるシフトウィンドウを使用するSwin Transformerを使用している。
提案したアーキテクチャは,他の公開されたモデルに適合するか,あるいは超越するかという,優れた結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:36:11 GMT)
Learning A Physical-aware Diffusion Model Based on Transformer for
Underwater Image Enhancement [6.2] 本稿では,拡散過程の導出に物理知識を活用するための新しいUIEフレームワークであるPA-Diffを紹介する。
拡散過程を導くために物理の事前知識を利用することで、PDTブランチは水中認識能力を獲得し、現実世界の水中シーンにおける複雑な分布をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 12:17:49 GMT)
Towards Provable Log Density Policy Gradient [6.1] 政策勾配法は近代的な強化学習の成功を支える重要な要素である。
本研究は,この残留項が重要であり,強化学習手法のサンプル複雑度を向上させる可能性があることを論じる。
本稿では,この残差項を補正するポリシ勾配を推定するために,ログ密度勾配を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:09:09 GMT)
Mismatching-Aware Unsupervised Translation Quality Estimation For
Low-Resource Languages [6.0] XLMRScoreは、XLM-RoBERTa (XLMR)モデルで計算されたBERTScoreの言語間対応である。
WMT21QE共有タスクの4つの低リソース言語対に対して提案手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:27:26 GMT)
Semi-vortex solitons and their excited states in spin-orbit-coupled
binary bosonic condensates [6.0] 半渦型(SV)の2次元基本ソリトンは、渦度$(s_+,s_-)=(0,1)$で、スピン軌道結合(SOC)双対ボース=アインシュタイン凝縮状態の安定基底状態(GS)であることが知られている。
しかし、SVソリトンの励起状態(ESs)は、渦度が$(s_+,s_-)=(S_+,S_++1)となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:25:24 GMT)
EAGLE: Eigen Aggregation Learning for Object-Centric Unsupervised
Semantic Segmentation [6.0] 意味的類似性行列から派生した固有ベイズを通して意味的および構造的手がかりを提供する手法であるEiCueを紹介する。
オブジェクトレベルの表現を画像内および画像間の整合性で学習する。
COCO-Stuff、Cityscapes、Potsdam-3データセットの実験では、最先端のUSSの結果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:24:16 GMT)
Infusing Knowledge into Large Language Models with Contextual Prompts [5.9] 入力テキスト中の文脈からプロンプトを生成することにより,知識注入のためのシンプルだが一般化可能なアプローチを提案する。
本実験は, 微調整LDMを用いて評価する手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:19:26 GMT)
Troublemaker Learning for Low-Light Image Enhancement [5.8] 低照度画像強調(LLIE)は、未露出画像の色と明るさを復元する。
監督された手法は、低照度と通常照度の画像ペアの収集に高いコストがかかる。
教師なしの手法は、複雑な損失関数の作成に多大な努力を払っている。
TML戦略は、通常の光像をトレーニングの入力として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:48:48 GMT)
An Empirical Evaluation of Neural and Neuro-symbolic Approaches to
Real-time Multimodal Complex Event Detection [5.8] 従来のエンドツーエンドのニューラルネットワークは、コンテキストサイズや推論能力に制限があるため、長期にわたるイベントに苦労する。
人間の知識を活用するニューラルモデルとシンボリックモデルを統合するニューロシンボリック手法の最近の進歩は、少ないデータでパフォーマンスを向上させることを約束している。
本研究は,複合事象検出(CED)におけるこれらのアプローチの有効性のギャップを解消するものである。
マルチモーダルCEDタスクにおけるニューラル・ニューラル・シンボリック・アーキテクチャの性能について検討し,IMUおよび音響データストリームを分析してCEパターンを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:07:50 GMT)
When SMILES have Language: Drug Classification using Text Classification Methods on Drug SMILES Strings [5.6] 薬物のような複雑な化学構造は、通常SMILES文字列によって分子と結合の配列として定義される。
薬物のSMILESを従来の文章として扱い、薬物分類のためのテキスト分類に関わった場合はどうでしょう?
この研究は、各原子と結合を文成分と見なすという概念を探求し、薬物の種類を分類するための基本的なNLP法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:09:32 GMT)
A Novel Truncated Norm Regularization Method for Multi-channel Color
Image Denoising [5.6] 本論文は,DtNFM法(DtNFM法)を用いて,二重重み付き核ノルム最小化法(double-weighted truncated nuclear norm minus truncated Frobenius norm minimization, DtNFM法)を用いてカラー画像のノイズ化を行う。
雑音像の非局所的な自己相似性を利用して、類似した構造を収集し、類似したパッチ行列を連続的に構築する。
合成および実雑音データセットの実験により、提案手法は、多くの最先端カラー画像復調法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:38:32 GMT)
TBD Pedestrian Data Collection: Towards Rich, Portable, and Large-Scale
Natural Pedestrian Data [5.6] ソーシャルナビゲーションと歩行者行動の研究は、機械学習ベースの方法に移行した。
そのためには、豊富な情報を含む大規模なデータセットが必要である。
本稿では,半自律型ラベリングパイプラインと組み合わせた携帯型データ収集システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:54:36 GMT)
Improving LLM Code Generation with Grammar Augmentation [5.5] 大規模言語モデル(LLM)を用いたコードの効率的かつ汎用的な構文復号化のためのフレームワークであるSynCodeを提案する。
プログラミング言語の文脈自由文法(CFG)を用いて,SynCodeの健全性と完全性を示す。
その結果、構文エラーの96.07%がSynCodeと最先端のLLMを組み合わせることで大幅に削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:38:35 GMT)
Minecraft-ify: Minecraft Style Image Generation with Text-guided Image
Editing for In-Game Application [5.4] 立方体多様体を有する3次元仮想キャラクタに適したテクスチャマッピングのための顔焦点画像を生成することができる。
StyleGANとStyleCLIPを使ってテキストガイダンスで操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:02:54 GMT)
Universal contributions to charge fluctuations in spin chains at finite
temperature [5.2] 我々は、$gamma(theta)$が、すべての例に対して$theta=pi$の孤立点において、非ゼロ値のみを取ることを示す。
2つの模範格子系において、U(1)対称性が他の対称性と特定のタイプの「t Hooft」異常を示すとき、$gamma(pi)$が量子化された値を取ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:10:27 GMT)
Primal Dual Alternating Proximal Gradient Algorithms for Nonsmooth
Nonconvex Minimax Problems with Coupled Linear Constraints [5.1] 近年,機械学習や信号処理の分野では,非数学的ミニマックス問題に注目が集まっている。
線形制約を用いた非ミニマックス点数問題の解法として,複雑性保証付き2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:53:27 GMT)
Collective Certified Robustness against Graph Injection Attacks [5.0] 既存の研究は、各ノードを独立して検証することで、サンプルワイズ証明書のみを提供する。
対象ノードの集合を同時に認証する最初の集合証明書を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:45:35 GMT)
Predicting Properties of Quantum Systems with Conditional Generative
Models [4.7] 生成モデルは、単一の量子状態の測定から学習し、局所的な観測可能な状態を予測するのに十分な精度で状態を再構築することができる。
分類と回帰モデルは、異なるが関連する状態の測定から学習することで、局所的な可観測物を予測することができる。
最大45キュービットのシミュレーションを用いて、2次元ランダムハイゼンベルクモデルに対する我々のアプローチを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:05:21 GMT)
BD-MSA: Body decouple VHR Remote Sensing Image Change Detection method
guided by multi-scale feature information aggregation [4.7] リモートセンシング画像変化検出(RSCD)の目的は、同じ場所で撮影された両時間画像の違いを検出することである。
深層学習はRSCDタスクに広く使われており、結果認識の点で重要な結果をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:39:20 GMT)
Fabry-P\'{e}rot nanocavities controlled by Casimir forces in electrolyte
solutions [4.6] カシミール力によって媒介されるファブリ・ペロトナノキャビティの共振スペクトルを調整するための設計法を提案する。
カシミール力の変調は、光周波数でファブリ・ペロトナノキャビティの共鳴を強くシフトさせる。
これらの結果は、光共鳴の一般的なチューニングと、再構成可能なマイクロ流体ナノフォトニクスの潜在的な応用に期待できる場所を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:41:14 GMT)
Region-Transformer: Self-Attention Region Based Class-Agnostic Point
Cloud Segmentation [4.4] そこで我々は,クラス非依存の点雲分割のための領域変換器と呼ばれる領域変換器モデルを提案する。
このモデルは、領域を反復的に拡大または縮小するために、領域成長アプローチと自己保持機構を利用する。
Region-Transformerモデルは、ロボット工学、デジタルツインニング、自動運転車などの応用で柔軟なポイントクラウドセグメンテーションを実現するための有望なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:13:43 GMT)
All-Pass Readout for Robust and Scalable Quantum Measurement [4.4] 我々は、全パス共振器を用いた超伝導量子ビットの伝送方式による分散読み出しを提案する。
これは、リードアウト信号が出力に向かって優先的に減衰するように、フィードラインを一方の端で意図的にミスマッチする典型的な読み出し方式とは対照的である。
我々は,600 nsで平均98.1%のシングルショット忠実度を持つ量子ビット読み出しを実証し,より大きな分散シフトの効果を評価するために,シェルビングプロトコルを実装し,300 nsで99.0%の忠実度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:38:37 GMT)
Align-to-Distill: Trainable Attention Alignment for Knowledge
Distillation in Neural Machine Translation [4.0] 本稿では,機能マッピング問題に対処するためのA2D(Align-to-Distill)戦略を紹介する。
実験の結果,WMT-2022->DsbおよびWMT-2014 En->Deに対して,最大3.61点,+0.63点のBLEU値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:13:44 GMT)
Quantized Hierarchical Federated Learning: A Robust Approach to
Statistical Heterogeneity [3.9] 本稿では,コミュニケーション効率に量子化を組み込んだ新しい階層型フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
最適性ギャップと収束率を評価するための包括的な分析フレームワークを提供する。
この結果から,本アルゴリズムはパラメータの範囲で常に高い学習精度を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:40:24 GMT)
Depth Estimation Algorithm Based on Transformer-Encoder and Feature
Fusion [3.5] この研究は、自然言語処理の成功で有名なトランスフォーマーモデルを採用し、深度推定タスクのための視覚データにおける複雑な空間関係をキャプチャする。
この研究の重要な革新は、構造類似度指標尺度(SSIM)と平均正方形誤差(MSE)を組み合わせた複合損失関数の統合である。
本研究は,MSEに基づく損失によく見られる過度な平滑化の課題に対処し,精度だけでなく,入力画像との整合性も維持する深度マップの予測能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:10:00 GMT)
SANGRIA: Stacked Autoencoder Neural Networks with Gradient Boosting for
Indoor Localization [3.3] そこで本研究では,SANGRIAと呼ばれる屋内位置推定のための新しいフィンガープリント・フレームワークを提案する。
屋内の様々な地域や異種デバイスにおける平均局所化誤差が42.96%低いことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:01:29 GMT)
IoT Device Labeling Using Large Language Models [3.3] AIソリューションは、これまで見たことがなく、ラベルが不明なIoTデバイスにラベルを付けることができるのか?
提案ソリューションでは,ネットワークトラフィックからドメイン名やカタログなどのテキスト機能を抽出し,Google検索データを用いて,ベンダやデバイス機能のカタログと並行して,これらの機能を充実させる。
このソリューションは、Large Language Models(LLM)を使用して、これらの新興デバイスタイプを更新する自動更新メカニズムも統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:41:22 GMT)
Data-driven local operator finding for reduced-order modelling of plasma
systems: II. Application to parametric dynamics [3.2] データ駆動型ローカル演算子探索アルゴリズムであるPhi Methodの2つの適応法を提案する。
パラメトリックPhi法とアンサンブルPhi法は, 2次元流体流-パスト-a-シリンダーと1次元ホール-スラスター-プラズマ放電問題によって実証される。
パラメトリックとアンサンブルの両方のテストケースにおいて、PhiメソッドはパラメトリックPDEの管理を確実に回復し、テストパラメータを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:09:49 GMT)
A Unified Model Selection Technique for Spectral Clustering Based Motion
Segmentation [3.1] スペクトルクラスタリングに基づく動き分割法において,運動群数を自動推定する統一モデル選択手法を提案する。
提案手法をKT3DMoSegデータセット上で評価し,ベースラインと比較した実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:16:14 GMT)
Data-driven local operator finding for reduced-order modelling of plasma
systems: I. Concept and verifications [2.9] 低次プラズマモデルでは、様々な設定や構成で効率的にプラズマの挙動を予測することができる。
この2つの記事では、"Phi Method"を紹介します。
第1部では,候補項ライブラリに制約付き回帰を用いた新しいアルゴリズムを提案する。
パートIIは、パラメトリックダイナミクス発見のためのメソッドの応用を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 14:50:15 GMT)
Few-shot Image Generation via Information Transfer from the Built
Geodesic Surface [2.6] 構築地表面からの情報伝達法(ITBGS)を提案する。
FAGSモジュールでは、トレーニングデータセットからPre-Shape Spaceにイメージ機能を投影することで、擬似ソースドメインが生成される。
提案手法は,多種多様なセマンティックなデータセットにまたがって,最適な,あるいは同等な結果が得られることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:00:33 GMT)
Automated Testing of Spatially-Dependent Environmental Hypotheses
through Active Transfer Learning [2.6] 本研究は,多タスクガウス過程と情報に基づく目的関数による伝達学習と能動的学習を組み合わせたものである。
提案手法の性能を合成データに対して評価し,複数の仮説を正しく評価した。
この手法は、中間的あるいは強い相関を示す仮説を同定し、活用することができ、最初の5つのサンプルで1.5--6の係数で予測誤差を低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:04:59 GMT)
Approximations to the Fisher Information Metric of Deep Generative
Models for Out-Of-Distribution Detection [2.6] 深層生成モデルは、訓練されたデータよりも高いログ類似度をOODデータに対して常に推測することを示す。
我々は,OODデータに対して,トレーニングデータよりも勾配基準が大きいという単純な直観に基づいて,OOD検出のための深部生成モデルのパラメータに関するデータ点の勾配を利用する。
実験結果から,本手法は,ほとんどの深層生成モデルと画像データセットのペアリングにおいて,典型性試験よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:36:35 GMT)
Function Aligned Regression: A Method Explicitly Learns Functional
Derivatives from Data [2.4] 本稿では,FAR(Function Aligned Regression)を,関数微分を捉えることにより,基底的真理関数に適合する,より効率的かつ効率的な解法として提案する。
提案手法は,6つのベンチマークデータセットから,2つの合成データセットと8つの広範囲な実世界のタスクに対して実効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:04:08 GMT)
Near Optimal Adversarial Attack on UCB Bandits [2.3] 本論文では2つの結果について述べる。
私はUCBとThompson Samplingに対する攻撃戦略を設計し、$widehatO(sqrtlog T)$コストしか使いません。
スムーズな分析と行動経済学に関する文献に触発されて、私は2つの単純なアルゴリズムを示し、任意の比を1に近く達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:39:55 GMT)
Graph Attention-based Deep Reinforcement Learning for solving the
Chinese Postman Problem with Load-dependent costs [2.1] 本稿では、負荷依存コストで中国ポストマン問題(CPP-LC)に対処する新しいDRLフレームワークを提案する。
本稿では,CPP-LC問題に効果的に対応するためのエンコーダとデコーダからなるDRL,すなわちArcDRLに基づく自己回帰モデルを提案する。
また,CPP-LCのためのアルゴリズム(EA)に基づくバイオインスパイアされた新しいメタヒューリスティックソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:39:21 GMT)
Gaussian Process-Gated Hierarchical Mixtures of Experts [2.0] 我々は専門家のプロセス付き階層的混合物(GPHME)を提案する。
入力に線形なゲーティングモデルを持つ他の専門家の混合物とは異なり、我々のモデルはガウス過程(GP)で構築されたゲーティング関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:33:34 GMT)
Personal Moderation Configurations on Facebook: Exploring the Role of
FoMO, Social Media Addiction, Norms, and Platform Trust [1.7] 行方不明者(FoMO)やソーシャルメディア中毒の恐れは、Facebookユーザーをコンテンツベースの被害に対してより脆弱にする。
Facebookのモデレーションシステムに対する信頼は、個人のモデレーションに対するユーザのエンゲージメントにも大きく影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:42:24 GMT)
Exploring Multimodal Large Language Models for Radiology Report
Error-checking [1.7] 本稿では, 放射線技師が報告の誤りを確認するための補助として, マルチモーダル大言語モデル (LLMs) を用いた最初の臨床応用の1つを提案する。
我々は、実世界の放射線学データセット(X線とCTスキャンを含む)から評価データセットを作成しました。
SIMPLEレベルでは,MIMIC-CXRとIU X線データでそれぞれ47.4%,25.4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:06:33 GMT)
GPTSee: Enhancing Moment Retrieval and Highlight Detection via
Description-Based Similarity Features [1.6] モーメント検索(MR)とハイライト検出(HD)は、自然言語クエリからビデオ中の関連モーメントとハイライトを特定することを目的としている。
MR&HDの既存の手法はまだ大きな言語モデルと統合されていない。
本稿では,LLMの出力を第2段変換器エンコーダ・デコーダの入力とする2段階モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:24:28 GMT)
Is in-domain data beneficial in transfer learning for landmarks
detection in x-ray images? [1.5] 本研究では,大規模な自然画像データセットのみに事前学習したモデルに対して,小さな領域内X線画像データセットを使用することで,ランドマーク検出の精度が向上するかどうかを検討する。
我々の結果は、ドメイン内ソースデータセットを使用することで、ImageNetのドメイン外事前トレーニングに関して、限界があるか、まったく利益が得られないことを示している。
以上の結果から,大規模なアノテートデータセットが得られない場合の医用画像におけるロバストなランドマーク検出システムの開発が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:35:00 GMT)
ComTraQ-MPC: Meta-Trained DQN-MPC Integration for Trajectory Tracking
with Limited Active Localization Updates [1.3] 本稿では,DQN(Deep Q-Networks)とモデル予測制御(Model Predictive Control,MPC)を組み合わせた新しいフレームワークであるComTraQ-MPCを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:00:28 GMT)
Why are Sensitive Functions Hard for Transformers? [1.3] トランスアーキテクチャでは,ロスランドスケープは入力空間の感度によって制約されていることを示す。
我々は,この理論が変圧器の学習能力とバイアスに関する幅広い経験的観察を統一することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 08:42:07 GMT)
Hyperspectral Image Analysis in Single-Modal and Multimodal setting
using Deep Learning Techniques [1.2] ハイパースペクトルイメージングは、その例外的なスペクトル分解能のため、土地利用とカバーの正確な分類を提供する。
しかし、高次元化と空間分解能の制限による課題は、その効果を妨げている。
本研究では,深層学習技術を用いて特徴を効率的に処理し,抽出し,データを統合的に分類することで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:47:43 GMT)
Enhancing Data Provenance and Model Transparency in Federated Learning
Systems -- A Database Approach [1.2] Federated Learning (FL)は、分散型エッジデバイス間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムを提供する。
これらの分散環境におけるデータの完全性とトレーサビリティの確保は、依然として重要な課題である。
FLシステムにおけるデータプロファイランスとモデルの透明性を高めるための最初のアプローチの1つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:08:41 GMT)
ReMatch: Retrieval Enhanced Schema Matching with LLMs [1.0] 本稿では,検索強化大言語モデル(LLM)を用いたスキーママッチングのためのReMatchという新しい手法を提案する。
提案手法では,事前定義されたマッピングやモデルトレーニング,あるいはソースデータベースのデータへのアクセスが不要になる。
大規模な実世界のスキーマに関する実験結果から、ReMatchはマッチング機能を大幅に改善し、他の機械学習アプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:14:40 GMT)
Improving Uncertainty Sampling with Bell Curve Weight Function [0.9] ベル曲線重み関数を用いて新しいラベルを取得するベル曲線サンプリングを提案する。
タイムベル曲線のサンプリングのほとんどは、異なる性質のデータセットにおける不確実なサンプリングと受動的学習よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:14:12 GMT)
Fault-tolerant Quantum Error Correction Using a Linear Array of Emitters [0.9] 線形エミッタアレイと遅延線からなる耐故障性量子誤り訂正アーキテクチャを提案する。
遅延線誤差がない場合には、標準回路レベルの分極誤差モデルに対して0.32%から0.39%の範囲のしきい値を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 02:40:29 GMT)
Forecasting high-impact research topics via machine learning on evolving
knowledge graphs [0.8] 我々は、研究者がこれまでに出版したことのないアイデアの発症の影響を予測する方法を示す。
我々は、2200万以上の科学論文から構築された大きな進化した知識グラフを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:08:32 GMT)
Asyn2F: An Asynchronous Federated Learning Framework with Bidirectional
Model Aggregation [0.6] 双方向モデルアグリゲーションを備えた非同期フェデレーション学習フレームワークAsyn2Fを開発した。
双方向モデルアグリゲーションにより、Asyn2Fはサーバが複数のローカルモデルを非同期に集約し、結果として新しいグローバルモデルが得られる。
一方、トレーニング作業者は、グローバルモデルの新バージョンをローカルモデルに集約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:12:37 GMT)
Solving the Discretised Multiphase Flow Equations with Interface
Capturing on Structured Grids Using Machine Learning Libraries [0.6] 本稿では,機械学習ライブラリのツールと手法を用いて,離散化した多相流方程式を解く。
はじめて、(訓練されていない)畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチを用いて、多相流の有限要素判別を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:46:05 GMT)
Controlling Cloze-test Question Item Difficulty with PLM-based Surrogate
Models for IRT Assessment [0.6] 本稿では,項目応答理論(IRT)の評価を可能にする代理モデルとして,事前学習言語モデル(PLM)のトレーニングを提案する。
また,不正な邪魔者を減らすためのランキングルールを用いて,ギャップと邪魔者の双方の難易度を制御するための2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 09:18:05 GMT)
Blue and Green-Mode Energy-Efficient Chemiresistive Sensor Array
Realized by Rapid Ensemble Learning [0.6] 本研究では,迅速なアンサンブル学習に基づくモデル委員会アプローチを用いた新しい最適化手法を提案する。
この戦略は、正確な分類のためのCRSアレイにおける最も影響力のあるセンサーを特定する。
理論計算とモンテカルロシミュレーションによって検証され、その有効性と正確性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:38:37 GMT)
Fast Ergodic Search with Kernel Functions [0.5] カーネルベースのエルゴード計量を開発し、ユークリッド空間からリー群へ一般化する。
非線形システムに対するカーネルエルゴード計量の1次最適条件を導出する。
総合的な数値ベンチマークにより、提案手法は最先端のアルゴリズムよりも少なくとも2桁高速であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:30:31 GMT)
Machine learning predicts long-term mortality after acute myocardial
infarction using systolic time intervals and routinely collected clinical
data [0.4] 樹齢14年以内の死亡率を予測するため,木に基づくMLアルゴリズムの性能について検討した。
機能セットにbPEPとbETを追加することで,アルゴリズムの性能が大幅に向上した。
この進歩は、リスクの高い個人に対してより良い治療優先順位付けを可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:23:49 GMT)
ISSF: The Intelligent Security Service Framework for Cloud-Native Operation [0.3] 本研究は、クラウドネイティブ操作のためのエージェントベースのインテリジェントセキュリティサービスフレームワーク(ISSF)を開発する。
これには、クラウドネイティブ環境を表現する動的アクセスグラフモデルと、攻撃と防御のアクションを表現するアクションモデルが含まれている。
実験により、当社のフレームワークは、ディフェンダーのためのクラウドネイティブシステムのセキュリティ姿勢を十分にモデル化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:13:06 GMT)
A Post-Training Approach for Mitigating Overfitting in Quantum
Convolutional Neural Networks [0.2] 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)におけるオーバーフィッティング軽減のためのポストトレーニング手法の検討
古典的なポストトレーニング手法であるニューロトン・ドロップアウトの量子設定への直接的な適応は、QCNNの成功確率を著しく低下させる。
我々は、この効果がQCNNにおける絡み合いの重要な役割と、QCNNの絡み合い損失に対する脆弱性を明らかにすることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:44:23 GMT)
Parameter estimation with limited access of measurements [0.1] 本稿では,パラメータ推定を行うための理論的枠組みを提案する。
非最適測定が推定精度に与える影響を解析する。
観測可能点と最適点との最小ユークリッド距離を解析し, 観測可能点を最適点に閉じた方がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 05:26:47 GMT)
Spatially parallel decoding for multi-qubit lattice surgery [0.1] 量子エラー訂正によって保護される量子アルゴリズムの実行には、リアルタイム、古典的なデコーダが必要である。
リアルタイム復号化に関するこれまでのほとんどの研究は、表面コードに符号化された孤立論理量子ビットに焦点を当ててきた。
表面コードでは、実用性のある量子プログラムは格子手術によって実行されるマルチキュービットの相互作用を必要とする。
格子手術中に大規模なマージパッチが発生する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:17:13 GMT)
Nonreciprocal recovery of electromagnetically induced transparency by
wavenumber mismatch in hot atoms [0.1] 3段階の原子はしご系では、プローブと制御フィールドが共伝播しているときに、ドップラーは電磁誘導透過(EIT)の可視性を制限する。
k_pk_c$のときの原子速度関数として結合レーザーにdressした状態の交叉を避けるメカニズムを示す。
熱ルビジウム原子を用いた簡単なRydberg-EITシステムにおいて、非相互性は波長ミスマッチによってどのようにスケールするかを検証し、その効果を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 16:11:16 GMT)
You Need to Pay Better Attention [0.0] 我々は,効率と学習能力の点で,標準的なマルチヘッド・アテンションを上回る3つの新しいアテンション機構を導入する。
最初のコントリビューションはOptimized Attention(最適化注意)であり、標準的な注意と同様に機能するが、3/4のパラメータを持ち、1頭当たりの行列乗算は少ない。
次に,多くのパラメータと2つの行列乗算の2倍のパラメータしか持たない,標準的注意力に匹敵する効率な注意力を導入する。
最後に、スーパーアテンションを導入し、視力と自然言語処理の両タスクにおいて、標準的注目を集める一方で、パラメータや行列の乗算を少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:40:35 GMT)
Using LLMs for Tabletop Exercises within the Security Domain [0.0] ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は魅力的な代替手段を提供する。
より早く実現し、リッチで適応可能なシミュレーションを提供し、フィードバックやレコメンデーションの処理において無限の忍耐を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:15:38 GMT)
Unidirectional Cyclic Quantum Teleportation of Arbitrary Schrodinger Cat
Coherent-states via Bell Coherent-States [0.0] 同時に提案される一方向の周期量子テレポーテーションは、成功の確率が1/8に忠実である。
すべての検出項目が忠実なスキームを提供するわけではないため、ほぼ忠実なサイクル量子テレポーテーションの成功率と確率が評価され、数値的に解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:31:46 GMT)
Tunable disorder in accessories can enhance precision of atomic clocks [0.0] 精度測定を含むアクセサリーを有する量子デバイスは、その距離論的精度を高めることができる。
本稿では,非バイアス推定器の最小標準偏差のフィッシャー情報に基づく下界を,システム内のガラス性障害の有無で比較する。
この現象は原子時計のような特定の測定装置の効率を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:03:03 GMT)
The incompatibility of quantum channels in general probabilistic
theories [0.0] 量子論において、同時に実行できない操作の集合が存在する。
本稿では,エフェクト空間の複合系にmin-tensorを用いたmin-tensor-compatibilityを導入する。
min-tensor互換チャネル対の集合は、量子互換チャネル対の集合よりも厳密に広い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:28:25 GMT)
Summation formulas generated by Hilbert space eigenproblem [0.0] シュル」オミルチ様無限級数や級数のある種のクラスが閉形式で計算可能であることを示す。
我々は、ヒルベルト空間の固有プロブレムに基づく一般的なフレームワークを提供し、異なる正確な可解量子モデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:35:20 GMT)
Spectrum Broadcast Structures from von Neumann type interaction
Hamiltonians [0.0] 我々は、フォン・ノイマン型測定相互作用を介して、N環境と相互作用する中心系におけるSBSについて検討した。
我々はSBSが有限次元系に対して動的に発生するような新しい条件を述べ、証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:24:57 GMT)
Security and Privacy Enhancing in Blockchain-based IoT Environments via Anonym Auditing [0.0] ブロックチェーンの分散性とIoTコンテキストに適した高度なセキュリティプロトコルを組み合わせた,新たなフレームワークを提案する。
IoT環境でのブロックチェーンのアーキテクチャを概説し、ワークフローと使用する特定のセキュリティメカニズムを強調します。
本稿では,プライバシー向上ツールと匿名監査手法を統合したセキュリティプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:09:43 GMT)
Scattering wave packets of hadrons in gauge theories: Preparation on a
quantum computer [0.0] 本研究では,断熱進化を回避すべく,相互作用理論におけるウェーブ・パケット生成演算子を直接構築する。
本稿では,デジタル量子アルゴリズムを用いて,相互作用するメソニック波のパケットを効率的に,正確に作成可能であることを示す。
これらの忠実度は、単純な対称性に基づくノイズ緩和手法を採用した後、古典的なベンチマーク計算とよく一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:43:24 GMT)
Saturability of the Quantum Cram\'{e}r-Rao Bound in Multiparameter
Quantum Estimation at the Single-Copy Level [0.0] 量子クラム・ラオ境界(Quantum Cram'er-Rao bound, QCRB)は、量子パラメータ推定における精度の最終的な下界である。
本稿では, 部分可換性を示唆し, ほぼ十分である新しい必要条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 16:32:53 GMT)
SARD: A Human-AI Collaborative Story Generation [0.0] 本研究では,大規模言語モデルを用いたマルチチャプタストーリ生成のためのドラッグアンドドロップ型ビジュアルインタフェースであるSARDを提案する。
SARDのユーザビリティとその創造性に対する評価は、物語のノードベースの可視化は、著者がメンタルモデルを構築するのに役立つかもしれないが、著者にとって不必要な精神的オーバーヘッドを生じさせることを示している。
また、AIはストーリーの複雑さに関係なく、語彙的に多様性の低いストーリーを生成することもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:48:42 GMT)
Respiratory motion forecasting with online learning of recurrent neural
networks for safety enhancement in externally guided radiotherapy [0.0] リアルタイム反復学習(Real-time Recurrent Learning, RTRL)は、非定常呼吸データ内のパターンを学習できるが、複雑さが高いため、潜在的な解決法である。
本研究は,放射線治療中の呼吸運動を正確に予測する資源効率の高いオンラインRNNアルゴリズムの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:16:16 GMT)
Relativistic and nonrelativistic Landau levels for Dirac fermions in the
cosmic string spacetime in the context of rainbow gravity [0.0] 宇宙弦時空におけるディラックフェルミオンの相対論的および非相対論的ランダウ準位について検討する。
我々は,3つのレインボー重力シナリオに対するランダウレベルの挙動をグラフィカルに解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 01:48:15 GMT)
Quantum Monte Carlo for Gauge Fields and Matter without the Fermion
Determinant [0.0] 強相互作用性フェルミオン系のモンテカルロシミュレーションはフェルミオン符号問題に悩まされている。
我々は,行列式を含まないモデル群におけるフェルミオン符号問題の解法として,メロンクラスタアルゴリズムに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 03:14:48 GMT)
Preserving correlations: A statistical method for generating synthetic
data [0.0] 本稿では,統計的に代表される合成データを生成する手法を提案する。
主なゴールは、元のデータセットに存在する特徴の相関関係を合成データセットで維持できるようにすることである。
本稿では,本アルゴリズムを原データセットの解析と合成データ点の生成に用いたアルゴリズムについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:35:46 GMT)
Plasmon Resonance Model: Investigation of Analysis of Fake News Diffusion Model with Third Mover Intervention Using Soliton Solution in Non-Complete Information Game under Repeated Dilemma Condition [0.0] 不完全な情報ゲームの枠組みの中で,偽ニュース拡散過程をモデル化する新しい手法を提案する。
本研究は, 社会科学と物理科学の概念を組み合わせることで, 偽ニュースの現代的問題に対する新たな理論的枠組みを構築しようとするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:46:12 GMT)
Planar two-region multi-partite maximally entangled states [0.0] 絡み合い理論では、ある状態が他の状態よりも絡み合っていると考える方法は異なる。
4-qubitと7-qubitの平面系には2領域の4-partite極大絡み合い状態が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:22:58 GMT)
Option pricing under stochastic volatility on a quantum computer [0.0] We developed quantum algorithm for pricing Asian and barrier options under the Heston model。
これらのアルゴリズムは、微分方程式と量子振幅法をうまく組み合わせた数値計算法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 19:09:57 GMT)
On the stochastics of human and artificial creativity [0.0] コンピュータにおける人間レベルの知性を達成するためには、人間レベルの創造性も必要である、と我々は主張する。
我々は、理論、心理学、哲学、神経科学、カオス理論からの事前の洞察を取り入れて、人間の創造性を統計的に表現する。
私たちの分析には、強化学習や拡散モデル、大規模言語モデルといった最新のAIアルゴリズムが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 10:38:57 GMT)
OSM: Leveraging Model Checking for Observing Dynamic 1 behaviors in
Aspect-Oriented Applications [0.0] 観測ベース統計モデルチェック(OSM)フレームワークは、基本的なシステムコードから直接実行可能な形式モデルを構築するために開発された。
これにより、プリコンディションシフト中の電子健康記録システムの未収量性能が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:03:34 GMT)
Nonequilibrium Casimir-Polder Interaction Between Nanoparticles and
Substrates Coated with Gapped Graphene [0.0] ナノ粒子とグラフェンでコーティングされた基板間の力はディラックモデルの枠組みで研究されている。
エネルギーギャップが増大すると、非平衡力の大きさは小さくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:20:08 GMT)
Non-Markovian Dynamics of Open Quantum Systems via Auxiliary Particles
with Exact Operator Constraint [0.0] 我々は、駆動散逸量子系の非マルコフ力学を扱う補助粒子場理論を導入する。
本手法は, 電子およびビブロニック励起を用いた色素分子の貯留層に結合した光子Bose-Einstein Condensate (BEC) に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 06:45:10 GMT)
Non-Gaussian dynamics of quantum fluctuations and mean-field limit in
open quantum central spin systems [0.0] 中心スピン系は窒素空孔中心と量子ドットのパラダイムモデルである。
ここでは、開量子中心スピン系の創発的挙動に関する正確な結果を得る。
我々の発見は、多体固体デバイスの完全な量子記述の開発に関係しているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 13:41:41 GMT)
Multi-level Product Category Prediction through Text Classification [0.0] 本稿では、テキスト分類における高度な機械学習モデル、特にLSTMとBERTを適用し、小売業における複数のカテゴリを予測する。
この研究は、ブラジルの堅牢な小売データセットを用いて、商品を複数のカテゴリに分類する際の精度を大幅に向上させる、データ拡張技術と焦点損失関数の適用方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 23:10:36 GMT)
Machine Learning vs Deep Learning: The Generalization Problem [0.0] 本研究では,従来の機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)アルゴリズムの比較能力について,外挿の観点から検討した。
本稿では,MLモデルとDLモデルの両方が指数関数で学習され,学習領域外の値でテストされる経験的分析を提案する。
その結果,ディープラーニングモデルには,学習範囲を超えて一般化する固有の能力があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:42:55 GMT)
Limits to classification performance by relating Kullback-Leibler
divergence to Cohen's Kappa [0.0] 理論と手法は詳細に議論され、モンテカルロのデータと実際のデータセットに適用される。
いずれの場合も、この分析は、2つのクラスに対する基礎となる確率密度関数のために、アルゴリズムがこれ以上良い性能を発揮できなかったことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:36:42 GMT)
Limits on quantum measurement engines [0.0] 磁場中におけるスピン1/2粒子に基づく量子エンジンを提案する。
私たちはその力学、仕事、力、効率を十分に研究しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:22:07 GMT)
Inverted-circuit zero-noise extrapolation for quantum gate error
mitigation [0.0] 本稿では,量子回路で発生する誤差の強度を簡易に推定する手法を提案する。
逆回路を付加し、初期状態の確率を測定することにより、回路の誤差強度を決定する。
提案手法は,現在のハードウェアにおいて特に有効であることが証明され,その短期量子コンピューティングアプリケーションへの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:27:27 GMT)
Introduction to Algogens [0.0] Algogensは、ジェネレーティブAIと従来のアルゴリズムの統合を約束する。
本書では、アルゴゲンの基礎、その開発、応用、および利点について論じている。
アルゴゲンが直面している展望と障害物をバランスよく見ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:52:10 GMT)
Exact algorithms and heuristics for capacitated covering salesman problems [0.0] 本稿では,CCSP(Capacitated Covering Salesman Problem)を紹介する。
目的は、車両が横断する距離を最小化しながら、車両群を補給することである。
ILP(Integer Linear Programming)とBRKGA(Biased Random-Key Genetic Routing)のメタヒューリスティックに基づくCCSPの最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 07:50:29 GMT)
Entanglement of a three-level atom interacting with two-modes field in a
cavity [0.0] キャビティ内の2つのモードの量子化場と相互作用する3つのレベルの原子間の相互作用のダイナミクスについて研究した。
等復調は、物質場の絡み合い、光子の統計的性質、原子の占有確率を決定すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 00:01:00 GMT)
Enhancing Neural Machine Translation of Low-Resource Languages: Corpus
Development, Human Evaluation and Explainable AI Architectures [0.0] Transformerアーキテクチャは、特に高リソースの言語ペアにおいて、ゴールドスタンダードとして際立っている。
低リソース言語のための並列データセットの不足は、機械翻訳開発を妨げる可能性がある。
この論文では、ニューラルネットワーク翻訳モデルの開発、微調整、デプロイのために合理化された2つのオープンソースアプリケーションであるAdaptNMTとAdaptMLLMを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:08:30 GMT)
Emergent parallel transport and curvature in Hermitian and non-Hermitian
quantum mechanics [0.0] 我々は、ハミルトニアンはクリスティーフェル記号のような作用素として解釈でき、シュレーディンガー方程式は平行輸送として解釈できることを示した。
創発次元に沿った状態と計量の進化方程式を導出し、任意の閉系に対するヒルベルト空間バンドルの曲率が局所平坦であることを見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:49:31 GMT)
Efficiency of neural quantum states in light of the quantum geometric
tensor [0.0] ニューラル量子状態 (NQS) ans" はモンテカルロの変分アルゴリズムにおいて有望であることが示されている。
両症例とも, アンザッツの精度が$alpha$で飽和していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 21:33:57 GMT)
Distilling Large Language Models into Tiny Models for Named Entity
Recognition [0.0] 本研究は, BERTモデルの性能向上を図るため, GPT-4の能力を活用した3段階学習戦略について検討する。
LLM アノテーションと LLM アノテーションを混合したデータを用いて BERT を訓練し,従来の手法に対する LLM アノテーションの有効性を分析した。
以上の結果から,蒸留とオリジナルデータの戦略的混合がBERTのNER能力を著しく高めていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:01:55 GMT)
Detecting and leaking a Majorana bound state through proximity to a
Kitaev ring [0.0] 北エフ鎖の一端におけるマヨラナ束縛状態の存在は、近傍の北エフ環の観測可能な量によって明らかに示される。
提案された設定はまた、マヨラナ州の編隊および/または融合の文脈におけるさらなる調査を招待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:45:20 GMT)
Deeply Embedded Wages: Navigating Digital Payments in Data Work [0.0] 本稿では、ベネズエラのプラットフォームワーカーが収入のためにデジタルプラットフォームをどのように依存しているかを考察する。
国家危機と急激なハイパーインフレの背景から、様々な金融プラットフォームを通じて賃金を受け取ることの難しさは、より安定した通貨へのアクセスを含んでいる。
しかし、多くのデジタル・ローカル・仲介業者に依存していると、取引手数料によって収入が減少することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 17:39:35 GMT)
Cybersecurity: Past, Present and Future [0.0] 本書で取り上げられるサイバーセキュリティの主な専門分野は、ソフトウェアセキュリティ、ハードウェアセキュリティ、マルウェアの進化、バイオメトリックス、サイバーインテリジェンス、サイバー法医学である。
この本は、ハイブリッド拡張現実や説明可能な人工知能(AI)など、サイバーインテリジェンスにおける今後の研究分野についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 04:00:37 GMT)
Constructions of Control Sequence Set for Hierarchical Access in Data Link Network [0.0] 制御シーケンスに基づく階層型アクセス制御方式を提案する。
異なるノードのニーズとレベルに対して、区別されたタイムスロット割り当てを実現する。
また、データリンクネットワークにおけるランダム性とアンチインターセプション性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 15:53:03 GMT)
Calibrating doubly-robust estimators with unbalanced treatment
assignment [0.0] 本稿では、確率スコアモデリングのためのデータをアンサンプするDML推定器の簡単な拡張を提案する。
本論文は, 推定器が推定器の特性を保ち, 校正値が元の分布に一致することを示す理論的結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 18:40:11 GMT)
CCC: Color Classified Colorization [0.0] カラー化問題を多項分類問題に定式化し、次に重み付き関数をクラスに適用する。
カラー値をカラークラスに変換するための式セットを提案し,その逆も提案する。
提案したモデルと5つの異なるデータセットを用いた最先端モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 11:00:15 GMT)
Application of Neural Ordinary Differential Equations for Tokamak Plasma
Dynamics Analysis [0.0] 本研究ではニューラル正規微分方程式(ニューラルODE)を用いたマルチリージョンマルチタイムトランスポートモデルを提案する。
本手法は,DIII-D からカマク実験データへの拡散係数の数値的導出にニューラルネットワークを利用する。
これらの領域は異なるノードとして概念化され、効率的なトカマク操作に必要な放射線および輸送過程の重要な時間スケールを捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 22:55:39 GMT)
Achieving the Heisenberg limit with Dicke states in noisy quantum
metrology [0.0] 我々は、ディック状態が標準量子極限を超え、開量子系におけるハイゼンベルク極限を達成するためにどのように使用できるかを示す。
本研究では, 共振器と共振器を対称に結合し, 共振器と共振器の結合を推定するシステムを提案する。
系が最適励起数を持つディック状態であるとき、その系は標準量子極限を超え、量子ビットと共振器上の崩壊の有限値に対してもハイゼンベルク極限を達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Mar 2024 20:10:48 GMT)