Reliable, Adaptable, and Attributable Language Models with Retrieval [144.3] パラメトリック言語モデル(LM)は大量のWebデータに基づいて訓練されている。
幻覚、新しいデータ分布への適応の困難、妥当性の欠如など、実践的な課題に直面している。
我々は、次世代のLMとしてパラメトリックLMを置き換えるための検索拡張LMを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:22:33 GMT)
Few-shot Learner Parameterization by Diffusion Time-steps [143.7] 大規模なマルチモーダル・ファンデーション・モデルを使用する場合、ほとんどショット・ラーニングは難しい。
我々は、失った属性を補うために、時間ステップFew-shot(TiF)学習者を提案する。
TiF学習者は、OpenCLIPとそのアダプタを様々な細粒度でカスタマイズされた数発の学習タスクで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:38:13 GMT)
NaturalSpeech 3: Zero-Shot Speech Synthesis with Factorized Codec and
Diffusion Models [129.5] ゼロショット方式で自然な音声を生成するために,分解拡散モデルを備えたTSSシステムであるNaturalSpeech 3を提案する。
実験により、NaturalSpeech 3は、品質、類似性、韻律、知性において最先端のTSSシステムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:35:25 GMT)
What do we learn from inverting CLIP models? [116.1] CLIPモデルを反転すると、指定されたターゲットプロンプトとセマンティックアライメントを示すイメージが生成される。
これらの逆画像を利用して、CLIPモデルの様々な側面について洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:32:29 GMT)
Fast Training of Diffusion Models with Masked Transformers [107.8] マスク付き変圧器を用いた大規模拡散モデルの学習に有効な手法を提案する。
具体的には、トレーニング中に拡散された入力画像のパッチの割合をランダムにマスキングする。
ImageNet-256x256 と ImageNet-512x512 の実験により,我々の手法は最先端の拡散変換器 (DiT) モデルよりも競争力があり,より優れた生成性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:10:18 GMT)
Query of CC: Unearthing Large Scale Domain-Specific Knowledge from
Public Corpora [104.2] 大規模言語モデルに基づく効率的なデータ収集手法を提案する。
この方法は、大きな言語モデルを通してシード情報をブートストラップし、公開コーパスから関連データを検索する。
特定のドメインに関する知識関連のデータを収集するだけでなく、潜在的な推論手順でデータを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:45:41 GMT)
Mitigating Biases with Diverse Ensembles and Diffusion Models [99.6] 本稿では,拡散確率モデル(DPM)を用いた短絡バイアス軽減のためのアンサンブル多様化フレームワークを提案する。
DPMは、相関した入力特徴を示すサンプルを用いて訓練しても、新しい特徴の組み合わせで画像を生成することができることを示す。
そこで本研究では,DPM誘導の多様化は,制御信号の追加を必要とせず,一次ショートカットキューへの依存を取り除くのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:16:08 GMT)
ActiveAD: Planning-Oriented Active Learning for End-to-End Autonomous
Driving [96.9] 自動運転のためのエンドツーエンドの差別化学習は、最近顕著なパラダイムになっている。
第一のボトルネックは、高品質なラベル付きデータに対する大胆な欲求にある。
収集した生データの一部を段階的に注釈付けする計画指向のアクティブラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:39:07 GMT)
Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are
End-to-End Approaches Competitive? [93.1] 実世界の知覚入力を用いた予測手法の統一評価パイプラインを提案する。
我々の詳細な調査では、キュレートされたデータから知覚ベースのデータへ移行する際の大きなパフォーマンスギャップが明らかになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:39:05 GMT)
AceMap: Knowledge Discovery through Academic Graph [91.1] AceMapは学術グラフによる知識発見のために設計された学術システムである。
本稿では,AceMapデータベースを構築するための高度なデータベース構築手法を提案する。
AceMapはまた、学術機関間の関連や論理的関係を探求するために、革新的な可視化、定量化、分析手法も採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:17:56 GMT)
Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer [90.1] MAGNeTは、複数のオーディオトークンストリーム上で直接動作するマスク付き生成シーケンスモデリング手法である。
テキスト・トゥ・ミュージック・アンド・テキスト・トゥ・オーディオ・ジェネレーションのタスクにおけるMAGNeTの有効性を実証する。
我々は、自己回帰と非自己回帰モデリングのトレードオフを指摘するとともに、MAGNeTを構成する各コンポーネントの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:12:35 GMT)
The WMDP Benchmark: Measuring and Reducing Malicious Use With Unlearning [88.5] ホワイトハウス人工知能に関する大統領令は、生物、サイバー、化学兵器の開発において悪意あるアクターに力を与える大きな言語モデル(LLM)のリスクを強調している。
現在の評価は非公開であり、リスク軽減のさらなる研究を妨げている。
Weapons of Mass Destruction Proxyベンチマークを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:59:35 GMT)
Incremental Spatial and Spectral Learning of Neural Operators for
Solving Large-Scale PDEs [86.4] Incrmental Fourier Neural Operator (iFNO)を導入し、モデルが使用する周波数モードの数を徐々に増加させる。
iFNOは、各種データセット間の一般化性能を維持したり改善したりしながら、トレーニング時間を短縮する。
提案手法は,既存のフーリエニューラル演算子に比べて20%少ない周波数モードを用いて,10%低いテスト誤差を示すとともに,30%高速なトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:42:21 GMT)
LoRAMoE: Alleviate World Knowledge Forgetting in Large Language Models
via MoE-Style Plugin [85.2] ルータネットワークを用いてローランクアダプタ(LoRA)を複数導入し,それらを統合する新しいフレームワークであるLoRAMoEを提案する。
バックボーンモデルを凍結し、LoRAの一部をダウンストリームタスクの解決に世界の知識を活用することに集中させます。
実験の結果、命令データが増加するにつれて、LoRAMoEは下流タスクの処理能力を大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:26:56 GMT)
Feast Your Eyes: Mixture-of-Resolution Adaptation for Multimodal Large
Language Models [84.8] MRA(Mixture-of-Resolution Adaptation)と呼ばれるMLLMの新規かつ効率的な手法を提案する。
MRAは解像度の異なる画像に対して2つの視覚経路を採用し、高解像度の視覚情報を低解像度の経路に埋め込む。
MRAを検証するために、LLaVAと呼ばれる最近のMLLMに適用し、新しいモデルLLaVA-HRと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:31:24 GMT)
Volumetric Semantically Consistent 3D Panoptic Mapping [84.3] 非構造環境における自律エージェントに適したセマンティック3Dマップを生成することを目的としたオンライン2次元から3次元のセマンティック・インスタンスマッピングアルゴリズムを提案する。
マッピング中にセマンティック予測の信頼性を統合し、セマンティックおよびインスタンス一貫性のある3D領域を生成する新しい方法を導入する。
提案手法は,パブリックな大規模データセット上での最先端の精度を実現し,多くの広く使用されているメトリクスを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:25:00 GMT)
Design2Code: How Far Are We From Automating Front-End Engineering? [83.1] これを Design2Code タスクとして形式化し,包括的なベンチマークを行う。
具体的には、テストケースとして、484の多様な現実世界のWebページのベンチマークを手動でキュレートする。
我々は,GPT-4V と Gemini Pro Vision 上で,マルチモーダルプロンプト手法のスイートを開発し,その有効性を示す。
人的評価と自動測定の両方で、GPT-4Vは他のモデルと比較して、このタスクにおいて最善であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:56:27 GMT)
Found in the Middle: How Language Models Use Long Contexts Better via
Plug-and-Play Positional Encoding [78.4] 本稿では,マルチスケール位置決めについて紹介する。
(Ms-PoE)は、シンプルで効果的なプラグアンドプレイ方式で、キャパシティを向上させる。
LLMはコンテキストの中央に位置する関連情報を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:58:37 GMT)
VILA: On Pre-training for Visual Language Models [76.5] ステップ・バイ・ステップ制御可能な比較によるVLM事前学習の設計オプションについて検討した。
私たちは、最先端のモデルよりも一貫して優れたVisual LanguageモデルファミリであるVILAを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:13:18 GMT)
Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Large Language
Models [76.0] 大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。
本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。
その結果,ETPO は CodeLlama-7B モデルで有効な性能向上を実現し,RLHF から受け継いだ変種 PPO ベースラインを超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:17:21 GMT)
Leveraging Biomolecule and Natural Language through Multi-Modal
Learning: A Survey [75.5] 生物分子モデリングと自然言語(BL)の統合は、人工知能、化学、生物学の交差点において有望な学際領域として現れてきた。
生体分子と自然言語の相互モデリングによって達成された最近の進歩について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:12:47 GMT)
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model
Pre-training [74.5] ソフィアは異なる次元のヘテロジニアス曲率に適応することを示す。
より単純化された設定で、ソフィアは異なる次元の不均一曲率に適応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:07:16 GMT)
Are Dense Labels Always Necessary for 3D Object Detection from Point
Cloud? [72.4] 現在のSOTA(State-of-the-art)3Dオブジェクト検出法は、トレーニングのために大量の3Dバウンディングボックスアノテーションを必要とすることが多い。
シーン毎に1つの3Dオブジェクトにアノテートするだけでよい,スプリスアノテートされた新しいフレームワークを提案する。
SS3D++法は、代わりに3D検出器のトレーニングを改善し、完全に注釈付けされたシーン生成を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:38:11 GMT)
Prospect Personalized Recommendation on Large Language Model-based Agent
Platform [71.7] 本稿では,エージェントアイテムとエージェントレコメンダで構成されるRec4Agentverseという新しいレコメンデーションパラダイムを紹介する。
Rec4AgentverseはAgentItemsとAgent Recommenderのコラボレーションを強調し、パーソナライズされた情報サービスを促進する。
Rec4Agentverseのいくつかの症例に関する予備研究は、その応用の可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:14:52 GMT)
MathScale: Scaling Instruction Tuning for Mathematical Reasoning [70.9] 大規模言語モデル(LLM)は問題解決において顕著な能力を示した。
しかし、数学的な問題を解く能力は依然として不十分である。
高品質な数学的推論データを作成するためのシンプルでスケーラブルな方法であるMathScaleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:42:59 GMT)
Minimum Topology Attacks for Graph Neural Networks [70.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、敵対的トポロジ攻撃に対する堅牢性において大きな注目を集めている。
本稿では,各ノードに対する攻撃を成功させるのに十分な最小摂動を適応的に見つけることを目的とした,最小予算トポロジ攻撃という新しいタイプのトポロジ攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:29:12 GMT)
Gradient Cuff: Detecting Jailbreak Attacks on Large Language Models by
Exploring Refusal Loss Landscapes [69.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザがクエリを入力し、LLMが回答を生成する、顕著な生成AIツールになりつつある。
害と誤用を減らすため、人間のフィードバックからの強化学習のような高度な訓練技術を用いて、これらのLLMを人間の価値に合わせる努力がなされている。
近年の研究では、組込み安全ガードレールを転覆させようとする敵のジェイルブレイクの試みに対するLLMの脆弱性を強調している。
本稿では,脱獄を検知するGradient Cuffという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:46:50 GMT)
AutoGL: A Library for Automated Graph Learning [67.6] グラフ上での機械学習を自動化するための,最初の専用ライブラリであるAutomated Graph Learning(AutoGL)を紹介する。
AutoGLはオープンソースで、使いやすく、拡張も柔軟です。
また、パイプラインのカスタマイズとアプリケーションの強化を容易にする、AutoGLの軽量バージョンであるAutoGL-lightも紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:01:21 GMT)
Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X
Learning [67.5] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データ収集とモデルトレーニングを、マルチパーティの計算とモデルアグリゲーションを通じて分離する新しいパラダイムである。
我々は、他の学習アルゴリズムとともに、フェデレーション学習の焦点を絞った調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:03:57 GMT)
What's In My Big Data? [67.0] 大規模なテキストコーパスの内容を明らかにするためのプラットフォームと16の分析セットであるWIMBD(What's In My Big Data?)を提案する。
WIMBDは2つの基本的な機能 – カウントとサーチ – を大規模に構築することで,標準的な計算ノード上で35テラバイト以上を解析することが可能になります。
これらのコーパスについて, 重複, 合成, 品質の低下など, 意外かつ未発表の発見がいくつか見出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:02:31 GMT)
Improving Event Definition Following For Zero-Shot Event Detection [66.3] ゼロショットイベント検出に対する既存のアプローチは通常、既知のイベントタイプをアノテートしたデータセット上でモデルをトレーニングする。
イベント定義に従うためのトレーニングモデルによるゼロショットイベント検出の改善を目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:46:50 GMT)
Some consequences of Sica's approach to Bell's inequalities [65.3] ルイ・シカ(Louis Sica)は、ベルの不等式を、あるステーションで観測された結果の時系列が、他のステーションの設定が変更された場合に変化しないという単純な仮説から導いた。
この導出は算術的性質のみに基づいている。
局所性とリアリズムの議論を巻き起こす定義は含まないが、確率の定義は必要とせず、任意の長さの連続に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:59:52 GMT)
AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven
Agents [65.2] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。
しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。
本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:07:04 GMT)
Alpaca against Vicuna: Using LLMs to Uncover Memorization of LLMs [63.7] 本稿では,攻撃者によるLSMエージェントを用いたブラックボックスプロンプト最適化手法を提案する。
ベースラインプレフィックス・サフィックス測定と比較すると,命令ベースのプロンプトは,トレーニングデータと23.7%のオーバラップで出力を生成する。
以上の結果から,命令調整モデルでは,ベースモデルと同等に事前学習データを公開することが可能であり,他のLSMが提案する命令を用いることで,新たな自動攻撃の道を開くことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:32:01 GMT)
F$^3$Loc: Fusion and Filtering for Floorplan Localization [63.3] 本研究では,フロアプラン内での自己ローカライズのための効率的なデータ駆動型ソリューションを提案する。
本手法では,地図や位置情報ごとのリトレーニングや,関心領域の画像の大規模なデータベースの要求は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:32:26 GMT)
Provable Training for Graph Contrastive Learning [63.1] Graph Contrastive Learning (GCL)は、ラベルのない拡張グラフからノード埋め込みを学習するための一般的なトレーニング手法として登場した。
GCLのトレーニングは、実際にはすべてのノードで不均衡であることを示す。
ノードがGCLの原理に従う方法の下位境界である計量「ノードコンパクト性」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:35:15 GMT)
Multi-modal Instruction Tuned LLMs with Fine-grained Visual Perception [63.0] マルチモーダル参照から画素単位のオブジェクト認識と自然言語記述を生成できる汎用MLLMモデルであるbfAnyRefを提案する。
本モデルでは,領域レベルの参照表現生成とセグメンテーションの多様さを含む,複数のベンチマークにおける最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:45:46 GMT)
GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.6] グラフ構造学習(GSL)は、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てている。
既存のGSL法は、監督信号として明示的なグラフ構造情報に大きく依存している。
グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:22:00 GMT)
A General and Flexible Multi-concept Parsing Framework for Multilingual
Semantic Matching [62.5] 我々は,テキストを多言語セマンティックマッチングのためのマルチコンセプトに分解し,NERモデルに依存するモデルからモデルを解放することを提案する。
英語データセットのQQPとMRPC、中国語データセットのMedical-SMについて包括的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:55:16 GMT)
Learning to Use Tools via Cooperative and Interactive Agents [61.7] ツール学習は、大きな言語モデル(LLM)をエージェントとして、その能力を拡張するために外部ツールを使用する権限を与える。
既存の手法では、1つのLCMベースのエージェントを使用してツールを反復的に選択し実行し、その結果を次のアクション予測に組み込む。
本研究では,協調型対話型エージェントフレームワークであるConAgentsを提案し,ツール学習のワークフローをグラウンディング,実行,監視エージェントにモジュール化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:08:16 GMT)
The Who in XAI: How AI Background Shapes Perceptions of AI Explanations [61.5] 私たちは、2つの異なるグループ、つまりAIのバックグラウンドを持つ人々といない人たちの、異なるタイプのAI説明に対する理解について、混合手法による研究を行います。
その結果,(1) 両群は異なる理由から不合理な数に対する信頼を示し,(2) それぞれの群は意図した設計以上の異なる説明に価値を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:33:44 GMT)
Evaluating and Optimizing Educational Content with Large Language Model
Judgments [58.8] 言語モデル(LM)を教育専門家として活用し,学習結果に対する様々な指導の影響を評価する。
本稿では,一方のLMが他方のLMの判断を報酬関数として利用して命令材料を生成する命令最適化手法を提案する。
ヒトの教師によるこれらのLM生成ワークシートの評価は、LM判定と人間の教師の嗜好との間に有意な整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:09:15 GMT)
Mitigating Temporal Misalignment by Discarding Outdated Facts [58.6] 大規模な言語モデルは、しばしば時間的ミスアライメントの下で使われ、現在に関する質問に答える。
我々は、ある事実がいつまで真実であるかを予測するタスクとして、事実期間予測を提案する。
私たちのデータとコードはhttps://github.com/mikejqzhang/mitigating_misalignment.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:32:58 GMT)
Trust Your $\nabla$: Gradient-based Intervention Targeting for Causal
Discovery [56.8] 本稿では,GIT を短縮した新しいグラディエント型インターベンションターゲティング手法を提案する。
GITは、介入獲得関数の信号を提供するために勾配に基づく因果探索フレームワークの勾配推定器を「信頼」する。
我々はシミュレーションおよび実世界のデータセットで広範な実験を行い、GITが競合するベースラインと同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:33:45 GMT)
In-Memory Learning: A Declarative Learning Framework for Large Language
Models [56.6] 本研究では,人間ラベルデータに頼らずにエージェントが環境に整合できる新しい学習フレームワークを提案する。
このプロセス全体がメモリコンポーネント内で変換され、自然言語で実装される。
フレームワークの有効性を実証し、この問題に対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:25:11 GMT)
WikiTableEdit: A Benchmark for Table Editing by Natural Language
Instruction [56.2] 本稿では,表編集作業におけるLarge Language Models(LLM)の性能について検討する。
Wikiデータセットから26,531のテーブルを活用し、6つの異なる基本操作のための自然言語命令を生成する。
WikiTableEditデータセット上でいくつかの代表的大規模言語モデルを評価し,その課題を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:33:12 GMT)
Towards General Computer Control: A Multimodal Agent for Red Dead
Redemption II as a Case Study [55.5] コンピュータタスクをマスターできる基礎エージェントを構築する。
自己回帰,タスク推論,スキルキュレーションなど,強力な推論能力を持つエージェントフレームワークであるCradleを提案する。
我々は、複雑なAAAゲーム『Red Dead Redemption II』にクレイドルを配置し、挑戦的な目標を持つGCCに向けた予備的な試みとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:22:29 GMT)
Role Prompting Guided Domain Adaptation with General Capability Preserve
for Large Language Models [55.5] 特定のドメインに合わせると、LLM(Large Language Models)は破滅的な忘れを経験する傾向がある。
同時に複数のドメインのための汎用モデルを構築することで、全体的なパフォーマンスが低下することが多い。
RolE Prompting Guided Multi-Domain Adaptation (REGA) 戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:22:41 GMT)
Robust Federated Learning Mitigates Client-side Training Data
Distribution Inference Attacks [53.2] InferGuardは、クライアント側のトレーニングデータ分散推論攻撃に対する防御を目的とした、新しいビザンチン・ロバスト集約ルールである。
実験の結果,我々の防衛機構はクライアント側のトレーニングデータ分布推定攻撃に対する防御に極めて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:41:35 GMT)
Enhancing Weakly Supervised 3D Medical Image Segmentation through
Probabilistic-aware Learning [52.2] 3次元医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と治療計画に重要な意味を持つ課題である。
近年の深層学習の進歩は、完全に教師付き医療画像のセグメンテーションを著しく強化している。
本稿では,3次元医用画像に特化して設計された,確率的適応型弱教師付き学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:46:53 GMT)
DevEval: Evaluating Code Generation in Practical Software Projects [52.2] 我々はDevEvalという名の新しいベンチマークを提案し、実践プロジェクトにおける開発者の経験と一致している。
DevEvalは、119の実用的なプロジェクトから2,690のサンプルを含む厳格なパイプラインを通じて収集される。
DevEvalの5つの人気のあるLCMを評価し、コード生成における実際の能力を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:41:48 GMT)
Using LLMs for the Extraction and Normalization of Product Attribute
Values [51.5] 本稿では,大型言語モデル(LLM)を用いて,製品タイトルや製品記述から属性値を抽出し,正規化する可能性について検討する。
実験の結果, GPT-4はPLMに基づく抽出法を10%上回り, F1スコア91%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:12:18 GMT)
Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs [51.3] トレーニンググラフとテストグラフの分散シフトを考慮せずにグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
このような環境では、GNNは、たとえ素早い相関であるとしても、予測のためのトレーニングセットに存在する微妙な統計的相関を利用する傾向がある。
本稿では,スプリアス相関の影響を排除するため,StableGNNと呼ばれる一般的な因果表現フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:25:15 GMT)
Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue:
An Empirical Study [51.1] 本稿では、トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおけるChatGPTの性能を体系的に検証する。
ChatGPTは、一般的なドメイン間会話においてトピック構造を特定する能力を示すが、特定のドメイン間会話ではかなり困難である。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析することしかできないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:52:20 GMT)
The Case for Globalizing Fairness: A Mixed Methods Study on Colonialism,
AI, and Health in Africa [50.5] 我々は,アフリカにおける公平性を考慮した不均質の軸を提案するために,スコーピングレビューを実施している。
次に,一般人口調査参加者672名と,ML,健康,政策の専門家28名と質的研究を行った。
我々の分析は、関心の属性として植民地主義に焦点を当て、人工知能(AI)、健康、植民地主義の相互作用を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:54:15 GMT)
Towards Robust Federated Learning via Logits Calibration on Non-IID Data [49.3] Federated Learning(FL)は、エッジネットワークにおける分散デバイスの共同モデルトレーニングに基づく、プライバシ保護のための分散管理フレームワークである。
近年の研究では、FLは敵の例に弱いことが示されており、その性能は著しく低下している。
本研究では,対戦型訓練(AT)フレームワークを用いて,対戦型実例(AE)攻撃に対するFLモデルの堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:18:29 GMT)
Novel approach of exploring ASEP-like models through the Yang Baxter
Equation [49.2] ASEPスピンモデルのBethe Ansatz処理にインスパイアされたYang Baxter方程式のAnsatz
2種類のR-行列から到達するハミルトン密度の様々なクラスが、定数 YBE の解として現れる。
最終的な結果の要約は、一般的な非エルミートスピン-1/2連鎖モデルを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:52:20 GMT)
Data Augmentation using LLMs: Data Perspectives, Learning Paradigms and
Challenges [49.0] データ拡張(DA)は、モデルパフォーマンスを向上させるための重要なテクニックとして現れている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)がDAに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:11:54 GMT)
Equilibria in Two-Stage Facility Location with Atomic Clients [48.8] 2種類のクライアントを持つ2段階のマルチエージェントシステムとして,競争力のある施設配置を検討する。
すべてのクライアント重みが同一であれば、純粋なサブゲーム完全平衡が常に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:56:09 GMT)
Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9] 我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。
Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。
注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:39:58 GMT)
Neural network relief: a pruning algorithm based on neural activity [47.6] 重要でない接続を非活性化する簡易な重要スコア計量を提案する。
MNIST上でのLeNetアーキテクチャの性能に匹敵する性能を実現する。
このアルゴリズムは、現在のハードウェアとソフトウェアの実装を考えるとき、FLOPを最小化するように設計されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:23:52 GMT)
FastOcc: Accelerating 3D Occupancy Prediction by Fusing the 2D
Bird's-Eye View and Perspective View [46.8] 自律運転において、3D占有率予測は、より包括的な3Dシーンの理解のために、ボクセル的なステータスとセマンティックラベルを出力する。
近年,ビュートランスフォーメーション技術,地味ラベル生成,精巧なネットワーク設計など,この課題のさまざまな側面を幅広く研究している。
FastOccと呼ばれる新しい手法が提案され、精度を維持しながらモデルを高速化する。
Occ3D-nuScenesベンチマークの実験は、FastOccが高速な推論速度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:01:53 GMT)
SeaEval for Multilingual Foundation Models: From Cross-Lingual Alignment
to Cultural Reasoning [46.8] SeaEvalは多言語基盤モデルのベンチマークである。
これらのモデルがどのように理解し、自然言語で推論するかを特徴付ける。
また、文化の実践やニュアンス、価値観をいかに理解したかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:45:51 GMT)
How Well Can Transformers Emulate In-context Newton's Method? [46.1] 線形回帰以外の高次最適化手法をトランスフォーマーで行うことができるかどうかを考察する。
2層のみの行列逆転に対するニュートンの反復の単一ステップの実装において、線形注意のみの変換器が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:20:10 GMT)
LC-Tsalis-INF: Generalized Best-of-Both-Worlds Linear Contextual Bandits [45.4] 本研究では、独立かつ同一に分散したコンテキストを持つ線形文脈帯域問題について考察する。
提案アルゴリズムは、Tsallisエントロピーを持つFollow-The-Regularized-Leaderに基づいており、$alpha$-textual-Con (LC)-Tsallis-INFと呼ばれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:59:47 GMT)
Low-Res Leads the Way: Improving Generalization for Super-Resolution by
Self-Supervised Learning [45.1] 本研究は,SRモデルの現実の画像への適応性を高めるために,新しい"Low-Res Leads the Way"(LWay)トレーニングフレームワークを導入する。
提案手法では,低分解能(LR)再構成ネットワークを用いて,LR画像から劣化埋め込みを抽出し,LR再構成のための超解出力とマージする。
私たちのトレーニング体制は普遍的に互換性があり、ネットワークアーキテクチャの変更は不要です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:29:18 GMT)
Near-Optimal Non-Parametric Sequential Tests and Confidence Sequences
with Possibly Dependent Observations [44.7] 我々は、一般の非退避時間保証の下で、最初のI型エラーと予測退避時間保証を提供する。
方程式を推定することによって定義されるパラメータの逐次推論に結果を適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:24:36 GMT)
DenseMamba: State Space Models with Dense Hidden Connection for
Efficient Large Language Models [44.3] 本稿では,SSM層間の隠れ情報の流れを改善する新しい手法であるDenseSSMを紹介する。
同様のモデルサイズで、DenseSSMは、DenseRetNetが示すように、公開ベンチマークで最大5%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:31:03 GMT)
Directed Acyclic Graph Structure Learning from Dynamic Graphs [44.2] 特徴(変数)の有向非巡回グラフ(DAG)の構造を推定することは、潜在データ生成プロセスを明らかにする上で重要な役割を果たす。
このようなユビキタスな動的グラフデータに基づくノード特徴生成機構の学習問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:57:30 GMT)
PromptKD: Unsupervised Prompt Distillation for Vision-Language Models [43.8] 本稿では,教師モデルの知識を軽量ターゲットモデルに伝達することを目的とした,教師なしドメインプロンプト蒸留フレームワークを提案する。
本フレームワークは,2つの異なる段階から構成される。初期段階では,ドメイン(フェーショット)ラベルを用いて,大規模なCLIP教師モデルを事前訓練する。
その後の段階では、記憶されたクラスベクトルを教師と生徒の画像エンコーダ間で共有し、予測ロジットを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:53:30 GMT)
Semantic Human Mesh Reconstruction with Textures [43.0] SHERTは、セマンティックなヒューマンメッシュをテクスチャと高精度で再構築する、新しいパイプラインである。
再構成メッシュには、安定した紫外線アンラッピング、高品質なトライアングルメッシュ、一貫性のあるセマンティック情報がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:34:05 GMT)
Powering an autonomous clock with quantum electromechanics [42.9] 理論的には、電子トンネルにより駆動される自己振動を行うナノエレクトロメカニカルシステムからなる自律時計を解析する。
機械運動の遅い準断熱極限における系の力学をシミュレートし、現在の自己相関関数から時計のくちばしの統計的特性を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:20:17 GMT)
Behavior Generation with Latent Actions [42.6] 本稿ではベクトル量子化動作変換器(VQ-BeT)について述べる。
VQ-BeTは、多モード動作予測、条件生成、部分観察を扱う振る舞い生成のための汎用モデルである。
本稿では,VQ-BeTによる動作モードのキャプチャ能力の向上と,拡散ポリシに対する推論速度の5倍の高速化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:19:29 GMT)
PaperWeaver: Enriching Topical Paper Alerts by Contextualizing
Recommended Papers with User-collected Papers [42.0] PaperWeaverは、ユーザが編集した論文に基づいて推奨論文のコンテキスト化されたテキスト記述を提供する、リッチな紙警告システムである。
ユーザ調査の結果,PaperWeaverの参加者は推奨論文の関連性をよりよく理解することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:10:06 GMT)
Mutual Information Estimation via Normalizing Flows [41.9] 本稿では,正規化フローベース推定器の導入による相互情報(MI)推定問題に対する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,元のデータに対してMI推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:43:12 GMT)
A new computationally efficient algorithm to solve Feature Selection for
Functional Data Classification in high-dimensional spaces [41.8] 本稿では,機能的分類のための特徴選択手法FSFCを紹介し,特徴選択と機能的データの分類を共同で行うという課題に対処する。
我々は機能的主成分を採用し、Dual Augmented Lagrangianアルゴリズムの新しい適応バージョンを開発した。
FSFCの計算効率は、特徴数が統計単位数よりかなり多いような高次元シナリオを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:48:22 GMT)
Confident Sinkhorn Allocation for Pseudo-Labeling [40.9] 半教師付き学習は、ラベル付きデータへの機械学習の依存を減らす重要なツールである。
本稿では,疑似ラベル作成における不確実性の役割を理論的に研究し,CSA(Confident Sinkhorn Allocation)を提案する。
CSAは、信頼度の高いサンプルのみへの最適な輸送を通して、最高の擬似ラベル割り当てを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:18:44 GMT)
Identifying Representations for Intervention Extrapolation [40.7] これらの介入がトレーニング時に観察されない場合でも、介入が結果にどのように影響するかを予測する。
我々は,介入が結果に非線形に影響を与えても,識別可能な表現は,この課題に対する効果的な解決策を提供することができることを示した。
本研究は, 合成実験により理論的知見を検証し, 未確認介入の効果を予測することに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:32:26 GMT)
ImgTrojan: Jailbreaking Vision-Language Models with ONE Image [40.6] 視覚言語モデル(VLM)に対する新しいジェイルブレイク攻撃を提案する。
トレーニングデータに有毒な(画像、テキスト)データペアを含めるシナリオが想定されます。
原文のキャプションを悪意のあるジェイルブレイクプロンプトに置き換えることにより、この手法は毒画像を用いてジェイルブレイク攻撃を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:21:57 GMT)
A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs [40.3] 我々は, 拡散過程とより多くのGNNの関係を正式に確立する, 忠実度項を持つ一般拡散方程式フレームワークを提案する。
高次拡散方程式では、HiD-Netは攻撃に対してより堅牢であり、ホモフィリーグラフとヘテロフィリーグラフの両方で作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:31:00 GMT)
Android in the Zoo: Chain-of-Action-Thought for GUI Agents [39.7] Chain-of-Action-Thought(CoATと呼ばれる)は、標準的なコンテキストモデリングよりも目標の進捗を改善する。
AitZ(Android-In-The-Zoo)は18,643のスクリーンアクションペアとチェーン・オブ・アクション・アノテーションを含むベンチマークである。
実験の結果、AitZデータセット上で2億のモデルを微調整すると、CogAgent-Chat-18Bで同等のパフォーマンスが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:09:35 GMT)
MEBS: Multi-task End-to-end Bid Shading for Multi-slot Display
Advertising [39.7] 本稿では,マルチタスク・エンド・ツー・エンド・バイド・シェーディング(MEBS)手法を用いて,入札価格調整のためのマルチスロットディスプレイ広告に入札シェーディングを導入する。
我々はGross Merchandise Volumeの7.01%のリフト、Return on Investmentの7.42%のリフト、広告購入の3.26%のリフトを取得している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:44:58 GMT)
Codebook-enabled Generative End-to-end Semantic Communication Powered by
Transformer [39.6] 本稿では,堅牢なコードブック支援画像意味コミュニケーションシステムを提案する。
受信機で生成された画像は、視覚的知覚の観点から比較した手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:10:21 GMT)
"In Dialogues We Learn": Towards Personalized Dialogue Without
Pre-defined Profiles through In-Dialogue Learning [39.2] In-Dialogue Learning (IDL) は、対話履歴を利用してペルソナを特徴づける、事前訓練された大規模言語モデルの能力を高めるための微調整フレームワークである。
3つのデータセットに対する実験により,IDLはBLEUとROUGEのスコアを最大200%,ROUGEは247%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:43:03 GMT)
DPPA: Pruning Method for Large Language Model to Model Merging [39.1] 本稿では、複雑な微調整モデルを統合するという課題に対処するため、DPPA(Dynamic Pruning Partition Amplification)と呼ばれる2段階の手法を提案する。
提案手法は,ドメイン固有のパラメータの20%しか保持せず,他の手法に匹敵する性能を提供する。
提案手法では, プレニング後の性能が優れており, モデルマージにおける性能が20%近く向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:12:49 GMT)
OPEx: A Component-Wise Analysis of LLM-Centric Agents in Embodied
Instruction Following [39.0] EIF(Embodied Instruction following)は、自然言語の指示を満たすために、エージェントが自我中心の観察を通して環境と対話することを要求する、実践的な学習において重要なタスクである。
近年,大規模な言語モデル(LLM)をフレームワーク中心のアプローチで採用し,EDFの性能向上が図られている。
EIFタスクの解決に不可欠なコアコンポーネント(Observer、Planner、Executor)を記述した包括的なフレームワークであるOPExを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:53:53 GMT)
Finetuned Multimodal Language Models Are High-Quality Image-Text Data
Filters [38.4] 微調整多モーダル言語モデル(MLM)を利用した画像テキストデータのフィルタリングのための新しいフレームワークを提案する。
我々のフィルタは、異なるモデルやタスクに一般化することができ、CLIPScoreのドロップイン代替として使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:05:15 GMT)
Chained Information-Theoretic bounds and Tight Regret Rate for Linear
Bandit Problems [37.8] バンドイット問題に対するトンプソン・サンプリングアルゴリズムの変形に対する後悔について検討する。
報酬の適切な連続性仮定の下で、我々の境界は、$d$次元線形バンディット問題に対して$O(dsqrtT)$の厳密なレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:08:18 GMT)
A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient
Federated Learning in Wireless Communication Networks [37.7] Federated Learning(FL)は、分散AI技術を保存する重要なプライバシとして登場した。
現在FLで行われている努力にもかかわらず、その環境への影響は依然として未解決の問題である。
本稿では,必要な総エネルギーを最小化するために,関連機器の計算・通信資源のオーケストレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:31:23 GMT)
Neural Codebook Design for Network Beam Management [37.5] 5Gのようなモバイルシステムは、ビーム管理フレームワークを使用して、最初の取得、アクセス、CSINB、ビームフォーミング、データ転送を結合する。
本稿では、干渉を軽減するためにコードブックをキャプチャし、最適化する、ハイブリッド・ツー・エンドの学習用コードブック設計アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは共有情報に制限を課すが、従来のコードブックよりも10dB以上のアライメントを実現し、ネットワークスペクトル効率を25%以上改善するコードブックを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:37:06 GMT)
Towards Training A Chinese Large Language Model for Anesthesiology [37.4] 既存の医療用大言語モデル(例えばLlama)に基づいて構築された中国語麻酔モデルを紹介する。
ヒュプノスの貢献には3つの側面がある: 1) 現在のLSMから取得した自己指示(Self-Instruct)などのデータは、おそらく不正確である。
Hypnos は、一般的な医学データを用いて微調整 LLM から始まり、麻酔学からのデータを用いて微調整 LLM を改善する、汎用的な訓練戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:53:49 GMT)
Book2Dial: Generating Teacher-Student Interactions from Textbooks for
Cost-Effective Development of Educational Chatbots [37.3] 教科書の集合に根ざした合成教師と学生の相互作用を生成するための枠組みを提案する。
我々は、このような対話が満たすべき様々な品質基準を強調し、プロンプトや微調整の大きな言語モデルに依存するいくつかのアプローチを比較した。
我々の研究は、サイズと品質のバランスをとる会話データを合成する今後の取り組みに対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:12:05 GMT)
Reducing system dimensionality with long-range collective dipole-dipole
interactions [37.0] 次元性は長距離双極子-双極子相互作用において重要な役割を果たす。
共振性ナノフォトニック構造は、相互作用するエミッタのアンサンブルにおける見かけの次元性を変化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:17:00 GMT)
LiDAR-CS Dataset: LiDAR Point Cloud Dataset with Cross-Sensors for 3D
Object Detection [36.8] ディープラーニングの手法は注釈付きデータに大きく依存しており、ドメインの一般化の問題に直面することが多い。
LiDAR-CSデータセットは、リアルタイムトラフィックにおける3Dオブジェクト検出の領域におけるセンサ関連ギャップに対処する最初のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:54:50 GMT)
GTM: General Trajectory Modeling with Auto-regressive Generation of
Feature Domains [36.7] General Trajectory Model (GTM) は、正規およびスパース軌跡に基づく様々なタスクをサポートすることを目的としている。
GTMは、再サンプリングされたスパース粒子が与えられた高密度サンプル軌道を再構成することで事前訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:11:39 GMT)
Pareto-Optimal Estimation and Policy Learning on Short-term and
Long-term Treatment Effects [36.5] 短期的効果と長期的効果のトレードオフ、あるいは最適な治療を達成するための両者のトレードオフは、依然としてオープンな課題である。
本稿では,これらの問題を体系的に検討し,POEとPOPLを組み合わせたPareto-Efficientアルゴリズムを提案する。
合成と実世界の両方のデータセットで,本手法の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:32:02 GMT)
Caduceus: Bi-Directional Equivariant Long-Range DNA Sequence Modeling [36.4] 長範囲のトークン相互作用、ゲノムの上流および下流領域の影響、およびDNAの逆相補性について研究した。
本稿では,長距離マンバブロックから構築したこれらの課題を動機とするアーキテクチャを提案する。
RC同種二方向長範囲DNA言語モデルの最初のファミリーであるCaduceusの基盤として,MambaDNAを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:42:51 GMT)
In-Context Sharpness as Alerts: An Inner Representation Perspective for
Hallucination Mitigation [36.3] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば幻覚を起こし、事実の誤りを引き起こす。
正しい世代は、不正な世代に比べて、コンテキスト内のトークンの隠された状態において、よりシャープなコンテキストアクティベーションを持つ傾向がある。
本研究では,テキスト内隠れ状態のシャープネス'を定量化し,デコード処理に組み込むエントロピーに基づく計量法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:41:07 GMT)
Let's Go Shopping (LGS) -- Web-Scale Image-Text Dataset for Visual
Concept Understanding [36.0] Let's Go Shoppingデータセットは、パブリックなEコマースWebサイトから1500万のイメージキャプチャペアを備えた、大規模なパブリックデータセットである。
実験の結果,既存のベンチマークデータセットでトレーニングされた分類器は,電子商取引データに容易に一般化できないことがわかった。
LGSは、画像キャプチャーモデルにより、よりリッチなキャプションを生成することができ、テキスト・ツー・イメージ生成モデルがEコマーススタイルの転送を実現するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:02:33 GMT)
Car-Following Models: A Multidisciplinary Review [35.6] 自動車追従モデルには、交通工学、物理学、動的システム制御、認知科学、機械学習、強化学習など、様々な分野が含まれる。
それは、理論に基づくキネマティックモデル、心理物理モデル、適応クルーズ制御モデルから強化学習(RL)や模倣学習(IL)のようなデータ駆動アルゴリズムまで、代表的アルゴリズムをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:50:50 GMT)
From Artificially Real to Real: Leveraging Pseudo Data from Large
Language Models for Low-Resource Molecule Discovery [35.6] 分子発見のためのクロスモーダル技術は、しばしばデータ不足の問題に遭遇し、その性能と応用を妨げる。
我々は,高品質な擬似データを構築するための検索ベースのプロンプト戦略を導入し,この擬似データを効果的に活用するための最適手法を探る。
実験により、ドメイン適応のための擬似データの使用は、既存のすべてのメソッドより優れており、モデルスケールが小さく、データサイズが小さく、トレーニングコストも低いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:51:23 GMT)
Modular Blind Video Quality Assessment [35.3] Blind Video Quality Assessment (BVQA) は、幅広いビデオベースのプラットフォームやサービスにおけるエンドユーザーの視聴体験を評価し改善する上で重要な役割を担っている。
本稿では,モジュール型BVQAモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:48:07 GMT)
NPHardEval4V: A Dynamic Reasoning Benchmark of Multimodal Large Language
Models [34.9] MLLMの純粋推論能力を評価するためのベンチマークであるNPHardEval4Vを導入する。
異なるモデルにまたがる推論能力に有意な差が認められた。
また,視覚,テキスト,視覚とテキストの組み合わせがMLLMの推論能力に与える影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:26:04 GMT)
An Empirical Study of LLM-as-a-Judge for LLM Evaluation: Fine-tuned
Judge Models are Task-specific Classifiers [34.8] 本研究では,その評価能力について,異なる判断モデルの実証的研究を行った。
提案手法は, GPT4を超越しても, ドメイン内テストセットの精度は高いが, 本来はタスク固有の分類器であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:20:52 GMT)
Improving the quality of individual-level online information tracking:
challenges of existing approaches and introduction of a new content- and
long-tail sensitive academic solution [34.8] 本稿は、社会科学で使用される個人レベルのデスクトップ情報追跡におけるデータ収集の質を評価する。
それは、ヨーロッパの大手研究機関が管理しているオープンソースの追跡ツールWebTrackだ。
この記事では、WebTrackによるデータ収集の改善が、トラッキングデータの処理において、新たな革新的な変化をもたらすことを実証的に説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:49:25 GMT)
SplAgger: Split Aggregation for Meta-Reinforcement Learning [34.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、新しいタスクにおいて迅速な学習が可能なエージェントを作成することを目的としている。
ブラックボックス法(ブラックボックス法)と呼ばれるメタRL法の一つのカテゴリは、オフザシェルフシーケンスモデルをエンドツーエンドにトレーニングすることで実現している。
未知のタスクに対する後続分布を明示的に推測する手法も開発されている。
最近の証拠は、実際にはタスク推論の目的は不要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:57:04 GMT)
A Note on High-Probability Analysis of Algorithms with Exponential,
Sub-Gaussian, and General Light Tails [34.5] このようなアルゴリズムの解析はブラックボックス方式で削減でき、対数係数の損失はわずかである。
このアプローチは指数関数、準ガウス分布、より一般的な高速分解分布を含む任意の光尾ランダム化にも同時に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:38:20 GMT)
A Distance Metric Learning Model Based On Variational Information
Bottleneck [34.1] 本稿では、評価予測のための新しいメトリクス学習モデルVIB-DML(Variational Information Bottleneck Distance Metric Learning)を提案する。
その結果、VIB-DMLの一般化は優れており、一般的なメトリック学習モデルであるMetricFと比較すると、予測誤差は7.29%減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:08:20 GMT)
DPAdapter: Improving Differentially Private Deep Learning through Noise
Tolerance Pre-training [33.9] DPAdapterは,パラメータのロバスト性を高め,DPMLアルゴリズムのモデル性能を向上する先駆的手法である。
我々の実験によると、DPAdapterは最先端のDPMLアルゴリズムを大幅に強化し、平均精度は72.92%から77.09%に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:58:34 GMT)
Optimising Event-Driven Spiking Neural Network with Regularisation and
Cutoff [33.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算効率を有望に改善する。
現在のSNNトレーニング手法は、主に固定時間ステップアプローチを採用している。
本稿では,効率的な推論を実現するために,推論中にいつでもSNNを終了できるSNNの遮断を検討することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:57:27 GMT)
DINOv2 based Self Supervised Learning For Few Shot Medical Image
Segmentation [33.5] 少数のショットセグメンテーションは、限られたラベル付き例から新しいクラスを学ぶ能力を持つモデルを提供することで、有望なソリューションを提供する。
FSSの主要な手法はALPNetで、クエリイメージと数少ないサポートセグメントイメージの機能を比較する。
本研究は, 高性能化だけでなく, より堅牢で適応可能な医用画像解析の道を開く, 少数ショットセグメンテーションへの新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:13:45 GMT)
Benchmarking the Text-to-SQL Capability of Large Language Models: A
Comprehensive Evaluation [33.4] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストからタスクへ進むための強力なツールとして登場した。
最適なプロンプトテンプレートと設計フレームワークについてはまだ合意が得られていない。
既存のベンチマークでは、テキスト・ツー・プロセスの様々なサブタスクにまたがるLCMのパフォーマンスが不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:23:48 GMT)
Self-supervised 3D Patient Modeling with Multi-modal Attentive Fusion [32.7] 3次元患者体モデリングは、スマート・メディカル・スキャンおよび手術室における患者の自動位置決めの成功に不可欠である。
既存のCNNベースのエンドツーエンドの患者モデリングソリューションは、通常、大量の関連するトレーニングデータを必要とするカスタマイズされたネットワーク設計を必要とする。
a) 2次元関節局所化のための注意融合を伴うマルチモーダルキーポイント検出モジュールからなる汎用的なモジュール化された3次元患者モデリング手法を提案する。
本手法の有効性を,公用および臨床用両方のデータを用いた広範囲な患者位置決め実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:58:55 GMT)
Multi-Scale Protein Language Model for Unified Molecular Modeling [32.7] ms-ESM (multi-scale ESM) は、マルチスケール統一分子モデリングを可能にする新しいアプローチである。
実験の結果,ms-ESMはタンパク質分子タスクの従来の手法を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:35:41 GMT)
Input-gradient space particle inference for neural network ensembles [32.6] FoRDE (First-order Repulsive Deep Ensemble) は、ParVIに基づくアンサンブル学習手法である。
画像分類データセットと転写学習タスクの実験は、FORDEがゴールドスタンダードのDsよりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:44:43 GMT)
Attacks on Node Attributes in Graph Neural Networks [32.4] 本研究では,特徴に基づく敵対攻撃の適用を通じて,グラフモデルの脆弱性について検討する。
以上の結果から,GAD(Projected Gradient Descent)を用いた決定時間攻撃は,平均ノード埋め込みとグラフコントラスト学習戦略を用いた中毒攻撃に比べ,より強力であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:31:53 GMT)
RulePrompt: Weakly Supervised Text Classification with Prompting PLMs
and Self-Iterative Logical Rules [32.0] 弱教師付きテキスト分類(WSTC)は、大量のテキストを分類できるため、注目を集めている。
本稿では,ルールマイニングモジュールとルール強化擬似ラベル生成モジュールからなるWSTCタスクに対して,ルールプロンプトというPLMベースのアプローチを提案する。
提案手法は解釈可能なカテゴリー規則を導出し,難解なカテゴリを曖昧にすることの利点を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:50:36 GMT)
Memories are One-to-Many Mapping Alleviators in Talking Face Generation [31.6] 対話型顔生成は、入力音声によって駆動される対象者の写実的映像像を生成することを目的としている。
本稿では,失われた情報を暗黙記憶と明示記憶で補完するMemFaceを提案する。
実験結果から,提案したMemFaceは,複数のシナリオにまたがる最先端のすべての結果を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:03:48 GMT)
BSDP: Brain-inspired Streaming Dual-level Perturbations for Online Open
World Object Detection [31.5] 私たちは、深層学習モデルを、人々の学習方法をシミュレートすることを目指しています。
既存のOWODアプローチは未知のカテゴリの同定に注意を払う一方で、漸進的な学習も非常に重要である。
本稿では,古い知識を忘れることなく,新しい知識を学習しやすくするために,古いサンプルの二重レベル情報を新しいサンプルの摂動として捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:00:50 GMT)
Tree Counting by Bridging 3D Point Clouds with Imagery [31.0] 2次元リモートセンシング画像は、主に高層キャノピーを示すが、密集したキャノピーを持つ地域では、個々の木の分化が容易ではない。
我々は,3次元LiDAR測定と2次元画像の融合を利用して,正確な木数計測を行う。
我々は,3次元空中LiDARデータと2次元画像を用いて,森林内の木を数える深層学習手法の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:34:21 GMT)
Making deep neural networks right for the right scientific reasons by
interacting with their explanations [30.9] 探索的対話型学習(XIL)の新たな学習環境について紹介する。
XILは、科学者をトレーニングループに追加し、その説明に対するフィードバックを提供することで、オリジナルのモデルをインタラクティブに修正する。
我々の実験結果から、XILは機械学習におけるClever Hansモーメントを回避するのに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:49:00 GMT)
MAGID: An Automated Pipeline for Generating Synthetic Multi-modal
Datasets [30.7] マルチモーダル対話システムの開発は、リッチでマルチモーダルな(テキスト、画像)対話データ不足によって妨げられている。
textbfMultimodal textbfAugmented textbfGenerative textbfImages textbfDialogues (MAGID)を導入し,多彩で高品質な画像によるテキストのみの対話を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:31:28 GMT)
FAR: Flexible, Accurate and Robust 6DoF Relative Camera Pose Estimation [30.7] 画像間の相対的なカメラのポーズを推定することは、コンピュータビジョンにおいて中心的な問題となっている。
私たちのアプローチは、正確かつ堅牢な結果をもたらします。
包括的解析は設計選択をサポートし,提案手法が様々な特徴抽出器や対応推定器に柔軟に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:59:51 GMT)
Fine-tuning Language Models with Generative Adversarial Reward Modelling [30.4] RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)は、大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させることが実証されている。
我々は、RLHFとSFTに対するRLGAF(Reinforcement Learning with Generative Adversarial Feedback)という別のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:18:54 GMT)
ChatCite: LLM Agent with Human Workflow Guidance for Comparative
Literature Summary [30.4] ChatCiteは、人間によるワークフローガイダンスを備えたLLMエージェントで、比較文学の要約を提供する。
ChatCiteエージェントは実験において様々な次元で他のモデルよりも優れていた。
ChatCiteが生成した文献要約は、文学レビューの起草にも直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:13:56 GMT)
Deep Common Feature Mining for Efficient Video Semantic Segmentation [29.1] ビデオセマンティックセグメンテーションのためのDeep Common Feature Mining(DCFM)を提案する。
DCFMは、機能を2つの補完的なコンポーネントに明示的に分解する。
本手法は精度と効率のバランスが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:17:59 GMT)
On a Neural Implementation of Brenier's Polar Factorization [28.9] 1991年、ブレニエは任意のベクトル場 $F:mathbbRdrightarrow mathbbRdd に一般化する定理を証明した。
ここでは、M を囲む $F=nabla u circ の測度保存写像という、より遠い理論的結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:59:54 GMT)
CoGenesis: A Framework Collaborating Large and Small Language Models for
Secure Context-Aware Instruction Following [28.9] 本稿では,大規模(クラウドインフラストラクチャにホストされている)と小型(ローカルデバイスにデプロイされている)を統合し,論理的にプライバシー問題に対処する協調生成フレームワークを提案する。
1) ユーザコンテキストが提供されると大規模モデルの性能は良好に向上するが,そのようなコンテキストの欠如に苦慮する。
我々のフレームワークは、混合スケールモデルを利用して、競争性能を示し、プライバシー問題に対する実現可能な解決策を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:15:28 GMT)
A Dual-Level Cancelable Framework for Palmprint Verification and Hack-Proof Data Storage [28.7] 既存のシステムはテンプレートを保護するためにキャンセル可能な技術を使うことが多いが、これらの技術はデータ漏洩の潜在的なリスクを無視している。
本稿では,2レベルキャンセル可能なヤシプリント検証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:09:35 GMT)
Evaluating Spatial Understanding of Large Language Models [28.4] 大規模言語モデルは、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示している。
近年の研究では、LLM表現は基礎となる基礎概念の側面を暗黙的に捉えていることが示唆されている。
自然言語ナビゲーションタスクを設計し,空間構造を表現・推論するLLMの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:02:54 GMT)
Neural Redshift: Random Networks are not Random Functions [28.4] NNには固有の「単純さバイアス」がないことを示す。
代替アーキテクチャは、あらゆるレベルの複雑さに対してバイアスで構築することができる。
これは、トレーニングされたモデルによって実装されたソリューションを制御するための有望な道を指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:43:24 GMT)
Non-Convex Stochastic Composite Optimization with Polyak Momentum [28.2] 一般化近位勾配は広く用いられる勾配降下法(SGD)の強力な一般化である。
しかし、メソッドがマシン内の多くのアプリケーションに収束しないことは知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:43:58 GMT)
InjectTST: A Transformer Method of Injecting Global Information into
Independent Channels for Long Time Series Forecasting [28.1] 本稿では,チャネルに依存しないトランスフォーマーInjectTSTへのグローバル情報注入手法を提案する。
実験の結果,InjectTSTは最先端モデルと比較して安定的に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:33:36 GMT)
Credibility-Aware Multi-Modal Fusion Using Probabilistic Circuits [28.1] 差別学習における後期マルチモーダル融合の問題点を考察する。
ノイズの多いマルチソースドメインをモチベーションとし、マルチモーダル融合の文脈における信頼性の概念を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:25:55 GMT)
Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts [28.0] 短文検出の難しさに対処するため,MPUトレーニングフレームワークを提案する。
MPU法は、長いAI生成テキストの検出性能を向上し、言語モデル検出器の短文検出を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:27:12 GMT)
AIx Speed: Playback Speed Optimization Using Listening Comprehension of
Speech Recognition Models [27.9] 本研究では,音声の可聴性を確保しつつ,音素単位の再生速度を自動的に調整するシステムを提案する。
このシステムは、音声認識スコアを、人間が特定の単位の音声を聴くことができるかのプロキシとして使用し、音声再生速度を人間が聴くことができる程度に最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:08:52 GMT)
LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents [27.3] 交通信号制御(TSC)は都市交通管理において重要な要素であり、道路網の効率を最適化し渋滞を軽減することを目的としている。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた新しいフレームワーク LLMLight について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:21:38 GMT)
DomainVerse: A Benchmark Towards Real-World Distribution Shifts For
Tuning-Free Adaptive Domain Generalization [27.1] 我々はAdaptive Domain Generalization (ADG)のための新しいデータセットDomainVerseを確立する。
DomainVerseは、導入した階層的なドメインシフトの定義に相応しく、390のきめ細かい現実的なドメインから約0.5万の画像で構成されている。
チューニング不要適応型ドメイン一般化のためのDomain CLIPとDomain++ CLIPという2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:10:25 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） (Tue, 5 Mar 2024 11:11:41 GMT)
Not all tickets are equal and we know it: Guiding pruning with
domain-specific knowledge [27.0] 本稿では、利用可能なドメイン固有構造情報によってプルーニングをガイドするDASHを提案する。
動的遺伝子制御ネットワークモデル学習の文脈において、DASHと相互作用パートナーに関する既存の一般的な知識が組み合わさって、生物学的に整合したデータ固有の洞察を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:02:55 GMT)
Tel2Veh: Fusion of Telecom Data and Vehicle Flow to Predict Camera-Free Traffic via a Spatio-Temporal Framework [26.9] 特徴を抽出し,その特徴をグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの融合と統合し,差分を識別するフレームワークを提案する。
この研究は、輸送における通信データの利用を促進し、通信とビジョンベースのデータの融合を開拓し、交通管理のためのソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:37:14 GMT)
Suppress and Rebalance: Towards Generalized Multi-Modal Face
Anti-Spoofing [26.9] Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認証システムのプレゼンテーション攻撃に対する保護に不可欠である。
多くのマルチモーダルなFASアプローチが出現しているが、見当たらない攻撃や展開条件を一般化する上での課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:59:29 GMT)
Learning at the Speed of Wireless: Online Real-Time Learning for
AI-Enabled MIMO in NextG [26.3] 人工知能(AI)と機械学習(ML)を空気インターフェースに統合することは、次世代(NextG)セルネットワークの重要な技術として想定されている。
エアインターフェースでは、Multiple-input multiple-output (MIMO)とその変種が重要なイネーブルである。
オンラインリアルタイムAI/MLベースのアプローチは、有望なパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:48:24 GMT)
Can LLMs Fix Issues with Reasoning Models? Towards More Likely Models
for AI Planning [26.2] これは、大規模言語モデル(LLM)の自動化計画タスクにおけるモデル空間の編集を目的とした、最初の研究である。
LLMの性能とサーチ(CS)の対比を実証的に示す。
実験の結果,今後の計画課題に対するモデル空間推論のエキサイティングな世界へのさらなる進出を示唆する有望な成果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:19:24 GMT)
Understanding Distributed Representations of Concepts in Deep Neural
Networks without Supervision [25.4] 本稿では,ニューロンの主部分集合を選択することによって,概念の分散表現を発見する教師なし手法を提案する。
我々の経験から、類似のニューロン活性化状態のインスタンスはコヒーレントな概念を共有する傾向があることが示されている。
データ内のラベルなしサブクラスを特定し、誤分類の原因を検出するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:40:45 GMT)
Online Learning of Human Constraints from Feedback in Shared Autonomy [25.2] 人間とのリアルタイムなコラボレーションは、様々な物理的制約によって生じる人間の行動パターンが異なるため、課題を提起する。
我々は、異なる人間のオペレータの多様な振る舞いを考慮した人間の制約モデルを学ぶ。
本研究では,人間の身体的制約を学習し,適応できる補助エージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:53:48 GMT)
AtomoVideo: High Fidelity Image-to-Video Generation [25.0] AtomoVideo という画像合成のための高忠実度フレームワークを提案する。
多粒度画像インジェクションに基づいて、生成した映像の忠実度を所定の画像に高める。
我々のアーキテクチャは、ビデオフレーム予測タスクに柔軟に拡張し、反復生成による長いシーケンス予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:19:51 GMT)
Causal Prompting: Debiasing Large Language Model Prompting based on
Front-Door Adjustment [24.9] 大規模言語モデルのバイアスを効果的に軽減するために,正面調整に基づく新たな因果的プロンプト手法を提案する。
実験結果から,提案手法は3つの自然言語処理データセットにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:47:34 GMT)
Learning-augmented Online Minimization of Age of Information and
Transmission Costs [24.9] 我々は,送信コストと安定化コストの合計を最小化し,最悪の性能保証を実現するために,オンラインアルゴリズムを開発した。
オンラインアルゴリズムは堅牢だが、概して保守的であり、典型的なシナリオでは平均的なパフォーマンスが劣っている。
学習強化アルゴリズムは一貫性と堅牢性の両方を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:06:25 GMT)
Pooling Image Datasets With Multiple Covariate Shift and Imbalance [24.2] カテゴリー論の観点からこの問題がいかに単純かつ効果的な解をもたらすかを示す。
提案手法の有効性を,実データを用いた広範囲な実験により示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:20:33 GMT)
HoloVIC: Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-Sensor Holographic
Intersection and Vehicle-Infrastructure Cooperative [24.2] 複数レイアウトのホログラフィック交差点を構築し,HoloVICと呼ばれる大規模多センサのホログラフィック車両・赤外線協調データセットを構築した。
私たちのデータセットには3種類のセンサー(Camera, Lidar, Fisheye)が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:08:19 GMT)
DynST: Dynamic Sparse Training for Resource-Constrained Spatio-Temporal
Forecasting [24.0] 地球科学システムは、センサーの広範な展開に大きく依存している。
従来のセンサー配置アプローチでは、特定のアルゴリズムを使用してセンサーを設計および展開する。
本稿では,ダイナミックスパーストレーニングのコンセプトを初めて紹介し,重要なセンサデータを動的にフィルタリングすることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:31:24 GMT)
Search Intenion Network for Personalized Query Auto-Completion in
E-Commerce [23.8] QACシステムは2つの大きな課題に直面している: 1)意図的同型性(IE): ユーザのタイピングプロセスの間、プレフィックスは文字とサブワードの組み合わせを含むことが多く、現在の意図が曖昧でモデル化が難しい。
過去の作業では、ユーザの履歴シーケンスに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションが作成されていたが、検索意図の移動は無視されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:53:24 GMT)
PALO: A Polyglot Large Multimodal Model for 5B People [23.8] より包括的な視覚言語モデル(VLM)を追求するために,PALOと呼ばれる大規模マルチモーダルモデルを導入する。
PALOは、英語、中国語、ヒンディー語、スペイン語、フランス語、アラビア語、ベンガル語、ロシア語、ウルドゥー語、日本語を含む10の主要言語で視覚的推論機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:22:07 GMT)
Tuning-Free Noise Rectification for High Fidelity Image-to-Video
Generation [23.8] イメージ・ツー・ビデオ(I2V)生成タスクは常に、オープンドメインで高い忠実さを維持することに苦しむ。
いくつかの最近のI2Vフレームワークは、オープンドメインイメージの動的コンテンツを生成できるが、忠実さを維持できない。
本稿では,主流映像拡散モデルに適用可能な効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:57:47 GMT)
Distributed Policy Gradient for Linear Quadratic Networked Control with
Limited Communication Range [23.5] 局所的な情報のみを用いて正確な勾配を近似できることを示す。
集中型最適制御器と比較して、通信と制御範囲が増加するにつれて性能ギャップは指数関数的に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:38:54 GMT)
Online Local False Discovery Rate Control: A Resource Allocation
Approach [23.2] 我々は、オンラインリソース割り当て問題として問題を定式化し、決定を受理/退避する。
我々は、小さな対数バッファが$Omega(sqrtT)$または$Omega(T)$から$O(ln2T)$への後悔を減らすのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:55:15 GMT)
Machine Unlearning: Solutions and Challenges [23.1] 機械学習モデルは、機密性、不正、悪意のあるデータを不注意に記憶し、プライバシ侵害、セキュリティ脆弱性、パフォーマンス劣化のリスクを生じさせる可能性がある。
これらの問題に対処するために、機械学習は訓練されたモデルに対する特定の訓練データポイントの影響を選択的に除去する重要なテクニックとして登場した。
本稿では,機械学習における解の包括的分類と解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:48:36 GMT)
Zero-Shot Cross-Lingual Document-Level Event Causality Identification
with Heterogeneous Graph Contrastive Transfer Learning [23.0] 事象因果同定(英: Event Causality Identification、ECI)とは、テキスト中の事象間の因果関係を検出すること。
文書レベルのECIのための多粒性コントラスト変換学習(GIMC)を用いた異種グラフ相互作用モデルを提案する。
本フレームワークは, 単言語および多言語シナリオの平均F1スコアの9.4%と8.2%で, 従来の最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:57:21 GMT)
An Effective Learning Management System for Revealing Student Performance Attributes [22.9] 本研究では,学生の成績記録から効率的にマイニングするために,先進的な教育用マイニングモジュールを組み込んだLMSを提案する。
その結果,従来の教育用マイニングアルゴリズムと比較して,情報損失のないマイニングモジュールのマイニング効率が向上した。
このような効果的なLMSの設計と応用により、教育者は過去の学生のパフォーマンス経験から学び、時間内に生徒と交流し、最終的に学業成功を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:56:49 GMT)
Momentum Benefits Non-IID Federated Learning Simply and Provably [22.8] フェデレートラーニングは大規模機械学習の強力なパラダイムである。
FedAvgとSCAFFOLDは、これらの課題に対処する2つの顕著なアルゴリズムである。
本稿では,FedAvgとSCAFFOLDの性能向上のための運動量の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:51:19 GMT)
HUNTER: Unsupervised Human-centric 3D Detection via Transferring
Knowledge from Synthetic Instances to Real Scenes [22.3] 本研究では,人間中心のシナリオに対する教師なし3次元検出手法を提案する。
注目に値することに,本手法は現在の最先端技術と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:37:05 GMT)
Geometric Dynamics of Signal Propagation Predict Trainability of
Transformers [22.3] 深部変圧器における前方信号伝搬と勾配バック伝搬について検討する。
我々のアプローチは、変換器層を通して伝播する$nトークンの進化を扱う。
実験を通して、トレーニング終了時の最終的なテスト損失は、これらの2つの指数だけで十分に予測されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:30:34 GMT)
Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis [22.1] 整流流(rectified flow)は、データとノイズを直線で接続する最近の生成モデルである。
我々は,既存のノイズサンプリング手法を改良し,それらを知覚的に関係のあるスケールに偏りを持たせることにより,整流モデルの訓練を行う。
本稿では,2つのモードの重みを分離したテキスト・画像生成のためのトランスフォーマー・ベースアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:45:39 GMT)
Contextual Text Denoising with Masked Language Models [21.9] そこで本研究では,既使用マスキング言語モデルに基づく文脈記述型音声認識アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはモデルの再学習を必要とせず,任意のNLPシステムに統合可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:01:13 GMT)
Level Set Teleportation: An Optimization Perspective [21.8] 勾配法を高速化する最適化サブルーチンであるレベルセットテレポーテーションについて検討する。
ヘッセン安定度を満たす凸関数に対して、レベルセットのテレポーテーションを持つ GD が標準 GD よりも厳密に高速な結合線型/線形収束率を得ることを示す。
これは、レベルセットのテレポーテーションが改善せず、収束率を悪化させるような標準(強く)凸設定とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:16:13 GMT)
GraphPub: Generation of Differential Privacy Graph with High
Availability [21.8] 差分プライバシー(DP)は、グラフデータのプライバシーを保護する一般的な方法である。
グラフデータの複雑なトポロジ構造のため、グラフにDPを適用すると、GNNモデルのメッセージパッシングや集約に影響を及ぼすことが多い。
グラフトポロジを保護しつつ,データの可用性が基本的に変化しないことを保証するグラフパブリッシャ(GraphPub)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:34:55 GMT)
State-Constrained Zero-Sum Differential Games with One-Sided Information [21.8] 状態制約と一方的な情報を持つゼロサム差分ゲームについて検討する。
このようなゲームの価値は存在しており、プレイヤーの共通の信念と一致していることを示す。
この作業の有用性を実証するために、単純化されたフットボールゲームを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:51:38 GMT)
SelectLLM: Can LLMs Select Important Instructions to Annotate? [21.4] 我々はSelectLLMを紹介した。これは大規模言語モデルで未記述の命令を選択的にアノテートするためのフレームワークである。
我々の実験では、SelectLLMは命令チューニングベンチマークにおいて、他の最先端の手法と一致し、性能が良くなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:55:35 GMT)
Angry Men, Sad Women: Large Language Models Reflect Gendered Stereotypes
in Emotion Attribution [21.4] 本研究は,感情がジェンダー化されているか,社会的ステレオタイプに基づくのかを考察する。
すべてのモデルは、ジェンダーステレオタイプの影響を受けながら、一貫して性的な感情を示す。
私たちの研究は、言語、性別、感情の間の複雑な社会的相互作用に光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:04:05 GMT)
Pre-trained Model-based Actionable Warning Identification: A Feasibility
Study [21.2] Actionable Warning Identification (AWI)は、静的コードアナライザのユーザビリティ向上に重要な役割を果たす。
現在、ラベル付き警告からAWI分類器を主に学習する機械学習(ML)ベースのAWIアプローチが特に一般的である。
本稿では,様々な事前学習モデル(PTM)をAWIに適用する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:15:07 GMT)
Towards Measuring and Modeling "Culture" in LLMs: A Survey [21.1] いずれの研究でも、複雑で多面的な概念である「文化」は定義されていない。
これらの側面を文化のプロキシと呼び、人口統計学、意味学、言語-文化的相互作用の3つの側面にまたがってそれらを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:29:36 GMT)
WanJuan-CC: A Safe and High-Quality Open-sourced English Webtext Dataset [21.1] 本稿では,Common Crawlデータから得られた安全で高品質なウェブテキストデータセットであるWanJuan-CCを提案する。
包括的なプロセスは、抽出、ルールフィルタリング、ファジィ重複、コンテントセーフティフィルタリング、データ品質フィルタリングを含むCommon Crawlデータを扱うように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:54:16 GMT)
PPS-QMIX: Periodically Parameter Sharing for Accelerating Convergence of
Multi-Agent Reinforcement Learning [20.7] マルチエージェント強化学習(MARL)の訓練は時間を要するプロセスである。
1つの欠点は、MARLの各エージェントの戦略が独立しているが、実際に協力していることである。
本稿では,A-PPS(Average Sharing),Reward-Scalability Periodically,Partial Personalized Periodicallyという3つの簡単なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:59:01 GMT)
DiffDA: a Diffusion model for weather-scale Data Assimilation [20.7] 本研究では,予測状態とスパース観測を用いて大気変数を同化可能な拡散モデルとしてDiffDAを提案する。
天気予報モデルと天気予報専用拡散モデルとの類似性を認識し,事前学習したGraphCastニューラルネットワークを拡散モデルのバックボーンとして適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:48:11 GMT)
DiffusionNOCS: Managing Symmetry and Uncertainty in Sim2Real Multi-Modal
Category-level Pose Estimation [20.7] 本研究では,部分物体形状の復元に不可欠な高密度正準写像を推定するために拡散に依存する確率モデルを提案する。
マルチモーダル入力表現を用いた拡散モデルの強度を活用することにより,性能向上のための重要なコンポーネントを導入する。
提案手法は, 生成した合成データのみに基づいて訓練されているにもかかわらず, 最先端の性能と前例のない一般化特性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:12:34 GMT)
SimuCourt: Building Judicial Decision-Making Agents with Real-world
Judgement Documents [20.4] 本稿では,審査員の意思決定をシミュレートする新しいマルチエージェントフレームワーク,AgentsCourtを提案する。
われわれの枠組みは,裁判所の審理シミュレーション,法的情報検索,判決の精査という,現実世界の古典的法廷裁判プロセスに従う。
私たちのモデルは、第1および第2のインスタンス設定で8.6%と9.1%のF1スコアを大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:30:02 GMT)
CRISPR: Ensemble Model [20.3] 正確で一般化可能なsgRNA設計のための新しいアンサンブル学習法を提案する。
本手法は, 新規遺伝子や細胞に対しても高い感度, 特異性を有するsgRNAの設計に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:55:14 GMT)
Zipformer: A faster and better encoder for automatic speech recognition [20.0] Zipformerと呼ばれる,高速で,メモリ効率が高く,パフォーマンスも向上したトランスフォーマーについて述べる。
モデル変更にはU-Netライクなエンコーダ構造が含まれており、ミドルスタックは低いフレームレートで動作する。
また、各テンソルの現在のスケールによる更新をスケールし、相対的な変化をほぼ同じに維持するScaledAdamという新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:59:16 GMT)
Neural Image Compression with Text-guided Encoding for both Pixel-level
and Perceptual Fidelity [19.6] 我々は,高知覚率と画素ワイド忠実度を両立させる新しいテキスト誘導画像圧縮アルゴリズムを開発した。
これにより、テキスト誘導生成モデルに基づく復号化を避けることができる。
提案手法は,人や機械が生成するキャプションを用いて,高いピクセルレベルと知覚品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:15:01 GMT)
CLLMs: Consistency Large Language Models [19.5] Jacobiデコーディングは、従来の自己回帰(AR)デコーディングと比較して、ほとんどスピードアップしない。
ヤコビ軌道上の任意の状態から固定点への高速収束を実現するための新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:01:01 GMT)
Densely Decoded Networks with Adaptive Deep Supervision for Medical
Image Segmentation [19.3] 本稿では「クラッチ」ネットワーク接続を選択的に導入し、高密度デコードネットワーク(ddn)を提案する。
ネットワークデコーダの各アップサンプリングステージにおける「クラッチ」接続により、ターゲットのローカライゼーションが向上する。
また、適応的な深層監視(ads)に基づくトレーニング戦略を提案し、入力データセットの特定の属性を利用して適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:28:03 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） (Tue, 5 Mar 2024 13:03:51 GMT)
Eliciting Better Multilingual Structured Reasoning from LLMs through
Code [19.2] 我々は6言語にまたがる4つのタスクを網羅する,xSTREETと呼ばれる多言語構造推論と説明データセットを提案する。
xSTREETは、英語と非英語の推論タスクの基本的なLLMパフォーマンスのギャップを露呈する。
このギャップを緩和する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:48:56 GMT)
SGD with Partial Hessian for Deep Neural Networks Optimization [18.8] 本稿では,チャネルワイドパラメータを更新するための2次行列と,他のパラメータを更新するための1次勾配降下(SGD)アルゴリズムを組み合わせた化合物を提案する。
一階述語と比較して、最適化を支援するためにヘッセン行列からの一定の量の情報を採用するが、既存の二階述語一般化と比較すると、一階述語一般化の性能は不正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:10:21 GMT)
Dirichlet-based Per-Sample Weighting by Transition Matrix for Noisy
Label Learning [18.7] 本稿では,再サンプリングに基づく新しい利用法 RENT を提案する。
Rentは、さまざまなベンチマークデータセット上で、再重み付けを含む既存の遷移行列利用法を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:20:49 GMT)
Unifying and Certifying Top-Quality Planning [18.7] 既存の定義は支配関係に基づいて一つの定義に統一可能であることを示す。
ループレストップクオリティプランニングを効率的に認証するための新しい変換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:13:18 GMT)
Interactive Continual Learning: Fast and Slow Thinking [18.4] 本稿では,対話型連続学習(Interactive Continual Learning, ICL)フレームワークを提案する。
System1におけるメモリ検索を改善するために,von Mises-Fisher(vMF)分布に基づくCL-vMF機構を導入する。
また、ハードサンプルを特定するために、von Mises-Fisher Outlier Detection and Interaction (vMF-ODI)戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:37:28 GMT)
SNIFFER: Multimodal Large Language Model for Explainable Out-of-Context
Misinformation Detection [18.4] アウト・オブ・コンテクスト(OOC)の誤報は、聴衆を誤解させる最も簡単かつ効果的な方法の1つである。
現在の手法は、画像テキストの一貫性を評価することに重点を置いているが、その判断には説得力のある説明が欠けている。
我々は、OOC誤情報検出と説明のために特別に設計された、新しいマルチモーダルな大規模言語モデルであるSNIFFERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:04:59 GMT)
Constrained Policy Optimization with Explicit Behavior Density for
Offline Reinforcement Learning [18.0] 本研究では, 明示的行動密度 (CPED) を用いた制約付き政策最適化手法を提案し, 行動ポリシーの密度を推定する。
明示密度を推定することにより、CPEDは安全領域を正確に識別し、領域内の最適化を可能にする。
実証的には、CPEDは様々な標準的なオフライン強化学習タスクにおいて既存の選択肢よりも優れており、より高い期待リターンをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:01:10 GMT)
Federated Learning Under Attack: Exposing Vulnerabilities through Data
Poisoning Attacks in Computer Networks [17.9] Federated Learning(FL)は、複数の分散デバイスやエッジサーバが生データを交換することなく、共同で共有モデルをトレーニングできる機械学習アプローチである。
クライアントとサーバ間のモデル更新のトレーニングと共有の間、データとモデルは異なるデータポゾン攻撃の影響を受けやすい。
我々は,ラベルフリップ (LF) と特徴中毒 (FP) の2種類のデータ中毒攻撃を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:03:15 GMT)
Best of Both Worlds: A Pliable and Generalizable Neuro-Symbolic Approach
for Relation Classification [17.4] 本稿では,関係分類のための新しいニューロシンボリックアーキテクチャを提案する。
ルールベースの手法と現代のディープラーニング技術を組み合わせる。
提案手法は4つの設定のうち3つで従来の最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:08:32 GMT)
Why Not Use Your Textbook? Knowledge-Enhanced Procedure Planning of
Instructional Videos [17.3] 本稿では,エージェントが行動手順を論理的に構築し,戦略的手続き計画を構築する能力について考察する。
この計画は、実生活の指導ビデオに示されているように、初期視覚観察から対象視結果へのナビゲートに不可欠である。
我々は,学習データから抽出した確率論的手続き的知識グラフを利用する,知識向上型プロジェクションプランニングシステムKEPPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:55:51 GMT)
Remove that Square Root: A New Efficient Scale-Invariant Version of
AdaGrad [17.2] 本稿では,複雑な機械学習タスクに一貫した適応アルゴリズムKATEを提案する。
我々はKATEと他の最先端適応アルゴリズムAdam AdaGradを比較し、異なる問題を持つ数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:35:59 GMT)
A Prefrontal Cortex-inspired Architecture for Planning in Large Language
Models [16.5] 大規模言語モデル(LLM)は、多段階の推論や目標指向の計画を必要とするタスクに悩まされることが多い。
我々はヒト脳からインスピレーションを受け、前頭前皮質(PFC)の特殊モジュールの反復的相互作用によって計画が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:12:06 GMT)
SynArtifact: Classifying and Alleviating Artifacts in Synthetic Images
via Vision-Language Model [16.4] 総合的なアーティファクト分類法を開発し、微調整視覚言語モデル(VLM)のためのアーティファクトアノテーションを用いた合成画像のデータセットを構築する。
微調整されたVLMは、アーティファクトを識別し、ベースラインを25.66%上回る優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:00:41 GMT)
A Unified Framework for Exploratory Learning-Aided Community Detection
Under Topological Uncertainty [16.3] META-CODEは、ソーシャルネットワークにおける重複コミュニティを検出する統合フレームワークである。
1)新たな再構築損失によってトレーニングされたグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくノードレベルのコミュニティアフィリエイト埋め込み,2)コミュニティアフィリエイトベースのノードクエリによるネットワーク探索,3)エッジ接続に基づくSiameseニューラルネットワークモデルを用いたネットワーク推論,の3つのステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:36:02 GMT)
Enhancing Generalization in Medical Visual Question Answering Tasks via
Gradient-Guided Model Perturbation [16.2] 本稿では,事前学習と微調整の両段階における多モードモデルの視覚エンコーダに勾配誘導摂動を組み込む手法を提案する。
その結果,訓練前の画像キャプションデータセットが大幅に小さくても,本手法は競合的な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:57:37 GMT)
Mitigating Label Flipping Attacks in Malicious URL Detectors Using
Ensemble Trees [16.2] 悪意のあるURLは、交通、医療、エネルギー、銀行など、様々な産業で敵対的な機会を提供する。
バックドア攻撃は、ラベルフリップ(LF)など、少数のトレーニングデータラベルを操作することで、良質なラベルを悪意のあるラベルに変更し、その逆を処理します。
本稿では,有毒なラベルの存在を検知するアラームシステムと,オリジナルクラスラベルの発見を目的とした防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:21:57 GMT)
XRMDN: An Extended Recurrent Mixture Density Network for Short-Term
Probabilistic Rider Demand Forecasting with High Volatility [16.0] 本稿では,XRMDN (Extended Recurrent Mixture Density Network) を提案する。
XRMDNは需要動向を順応的に捉え、特に高ボラティリティシナリオにおいて予測精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:49:52 GMT)
An Ensemble Framework for Explainable Geospatial Machine Learning Models [16.0] 本稿では,局所空間重み付け手法,説明可能な人工知能(XAI),最先端機械学習技術を融合した統合フレームワークを提案する。
この枠組みは、地理的回帰と分類の両方において、予測の解釈可能性と精度を高めるために検証される。
これは予測精度を大幅に向上させ、空間現象を理解するための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:12:10 GMT)
FedHCDR: Federated Cross-Domain Recommendation with Hypergraph Signal
Decoupling [15.9] 我々は,ハイパーグラフ信号デカップリングを用いた新しいクロスドメイン勧告フレームワークであるFedHCDRを提案する。
本研究では,ハイパーグラフ信号デカップリング(HSD)と呼ばれる手法を導入し,ユーザ特徴をドメイン排他的・ドメイン共有的特徴に分離する。
3つの実世界のシナリオで実施された大規模な実験は、FedHCDRが既存のベースラインを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:40:39 GMT)
Guardrail Baselines for Unlearning in LLMs [15.9] ガードレールをベースとしたプロンプトやフィルタリングは,微調整に匹敵する未学習結果が得られることを示す。
私たちの研究は、ガードレールのパワーと微調整の力をよりよく分離できる評価指標の必要性を示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:19:06 GMT)
A Comprehensive Survey on Process-Oriented Automatic Text Summarization
with Exploration of LLM-Based Methods [15.8] 自動テキスト要約(ATS)は、簡潔で正確な要約を作成することを目的としている。
ATSは学術界と産業界の両方に大きな関心を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:11:07 GMT)
Linear quadratic control of nonlinear systems with Koopman operator
learning and the Nystr\"om method [15.7] 計算量を大幅に削減するために,ランダムな部分空間をどのように利用できるかを示す。
我々の主な技術的貢献は、Nystr"om近似の効果に関する理論的保証を導出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:28:40 GMT)
Active Statistical Inference [15.7] 方法論は、どのデータポイントがラベルにとって最も有益かを特定するために、機械学習モデルを使用する。
既存のベースラインよりもはるかに少ないサンプルで、同じレベルの精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:46:50 GMT)
Dual Mean-Teacher: An Unbiased Semi-Supervised Framework for
Audio-Visual Source Localization [15.6] 既存の手法は、音声-視覚対応の自己教師付きコントラスト学習に依存している。
AVSLのための新しい半教師付き学習フレームワーク、すなわちDual Mean-Teacher(DMT)を提案する。
限られたラベル付きデータに基づいて事前訓練された2人の教師が、ノイズの多いサンプルをフィルタリングするために雇われている。
DMTは信頼性マップを交差させて高品質な擬似ラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:35:46 GMT)
ASGEA: Exploiting Logic Rules from Align-Subgraphs for Entity Alignment [15.5] 本稿では,Align-Subgraph Entity Alignment(ASGEA)フレームワークを提案する。
また、解釈可能なパスベースのグラフニューラルネットワークASGNNを設計し、KG間の論理規則を効果的に識別し、統合する。
実験の結果,既存の組込み方式に比べて,MMEA(Multi-Modal EA)タスクにおけるASGEAの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:57:28 GMT)
PCB-RandNet: Rethinking Random Sampling for LIDAR Semantic Segmentation
in Autonomous Driving Scene [15.5] 大規模LiDAR点雲のセマンティックセグメンテーションのための新しいポーラシリンダバランスランダムサンプリング法を提案する。
さらに,セグメント化性能を向上し,異なるサンプリング法下でのモデルのばらつきを低減するため,サンプリング一貫性損失が導入された。
提案手法は,SemanticKITTIベンチマークとSemanticPOSSベンチマークの両方で優れた性能を示し,それぞれ2.8%と4.0%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:47:16 GMT)
GroundingGPT:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model [15.4] 言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルである GroundingGPT を提案する。
提案モデルでは,入力中の局所情報の詳細な理解を求めるタスクを抽出する。
ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:36:12 GMT)
Evidence-Focused Fact Summarization for Knowledge-Augmented Zero-Shot
Question Answering [15.4] 本稿では,QA(Quesetion Answering)の性能向上を目的とした,エビデンスに着目したFact SummarizationフレームワークであるEFSumを提案する。
実験の結果,EFSumはLDMのゼロショットQA性能を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:43:58 GMT)
Norm Enforcement with a Soft Touch: Faster Emergence, Happier Agents [15.3] マルチエージェントシステム(マルチエージェントシステム、英: multiagent system)は、社会的規範によって相互作用を規制できる自律的なエージェントの社会である。
我々は、エージェントが他のエージェントの満足感や満足感に欠ける行動に対して、これらの反応を、第1のエージェントから第2のエージェントへの通信として考える。
我々は,これまでよりも幅広いコミュニケーションと理解を通じて,ソーシャルインテリジェンスをモデル化するフレームワークであるNestを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:58:33 GMT)
Language Guided Exploration for RL Agents in Text Environments [15.3] LLM(Large Language Models)は、世界知識の豊富な言語モデルであり、RLエージェントが素早く学習し、分散シフトに適応するのに役立つ。
我々は、事前訓練された言語モデルを用いて、RLエージェント(EXPLORER)に決定レベルのガイダンスを提供するLanguage Guided Exploration(LGE)フレームワークを紹介する。
我々は,難易度の高いテキスト環境であるScienceWorldにおいて,LGEがバニラRLエージェントを著しく上回り,Behaviour CloningやText Decision Transformerなどの高度な手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:26:41 GMT)
High-Rate 16-node quantum access network based on passive optical
network [14.9] 多くの構築された量子セキュアネットワークにおいて、ポイントツーマルチポイント(PTMP)トポロジは最も一般的なスキームの一つである。
本稿では、受動光ネットワークに基づく16ノードの高速量子アクセスネットワークの実験実験を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:44:13 GMT)
Real-Time Adaptive Safety-Critical Control with Gaussian Processes in
High-Order Uncertain Models [14.8] 本稿では,不確実なパラメータを持つシステムを対象とした適応型オンライン学習フレームワークを提案する。
まず,差分スパースGPアルゴリズムを改良するために,まず忘れ係数を積分する。
第2フェーズでは,高次制御バリア関数に基づく安全フィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:00:29 GMT)
SHMC-Net: A Mask-guided Feature Fusion Network for Sperm Head Morphology
Classification [14.8] 我々はSHMC-Netと呼ばれる精子頭部形態分類の新しい手法を提案する。
SHMC-Netは精子画像の形態分類を導くために精子頭部のセグメンテーションマスクを使用する。
我々は、SCIANとHuSHeMデータセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:55:44 GMT)
Complexity Matters: Dynamics of Feature Learning in the Presence of
Spurious Correlations [14.7] 突発的な相関の下で特徴学習のダイナミクスを考察する。
以上の結果から, 最終層の再トレーニングの成功を正当化し, 急激な相関を除去できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:54:00 GMT)
World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey [14.7] 将来の出来事を正確に予測し、その影響を評価する能力は、安全性と効率の両方において最重要である。
世界モデルは変革的なアプローチとして現れており、自律運転システムは大量のセンサーデータを合成し、解釈することができる。
本稿では,自律運転における世界モデルの現状と今後の展開について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:23:55 GMT)
Modeling Collaborator: Enabling Subjective Vision Classification With
Minimal Human Effort via LLM Tool-Use [14.6] 本稿では,人間のラベリングを自然言語操作に置き換えることで,手作業の軽減を図る新しいフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,クラウドソースアノテーションの必要性を排除している。
トレーニングされたモデルは、従来のアジャイルモデリングや最先端のゼロショット分類モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:34:11 GMT)
Graph Learning for Parameter Prediction of Quantum Approximate
Optimization Algorithm [14.6] 量子近似最適化(Quantum Approximate Optimization, QAOA)は、Max-Cutの問題を効率的に解く可能性において際立っている。
我々は,GNNをウォームスタート手法として,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてQAOAを最適化する。
以上の結果から,量子コンピューティングにおけるGNNのQAOA性能向上の可能性が示唆され,量子古典的ハイブリッドコンピューティングへの新たな道が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:23:25 GMT)
VEglue: Testing Visual Entailment Systems via Object-Aligned Joint
Erasing [14.5] VEシステムテストのためのオブジェクト整合型共同消去手法VEglueを提案する。
2つの公開データセットを含む4つの広く使われているVEシステム上でVEglueを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:32:49 GMT)
Learning to Maximize Mutual Information for Chain-of-Thought
Distillation [14.5] CoT蒸留を利用した新しい手法であるDistilling Step-by-Step (DSS) は、より大型のモデルに対して優れた推論能力を持つ小型モデルを投入することで、約束を証明している。
しかし、DSSは2つのトレーニングタスクの本質的な関係を見落とし、CoT知識とラベル予測のタスクの非効率な統合につながる。
本稿では,この最適化問題を学習に基づく手法を用いて解くための変分手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:21:45 GMT)
FinReport: Explainable Stock Earnings Forecasting via News Factor
Analyzing Model [14.2] 我々は、一般投資家が情報を収集し、分析し、要約後にレポートを生成するための自動システムFinReportを構築することを目指している。
具体的には、ファイナンシャルニュースの発表と、レポートのプロフェッショナル主義を保証するための多要素モデルに基づいています。
FinReportは3つのモジュールで構成されている。ニュース分解モジュール、リターン予測モジュール、リスクアセスメントモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:33:36 GMT)
Partially Observable Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning Based
on Graph-Attention [14.1] グラフ認識(GAMFQ)に基づく部分観測可能な平均場多エージェント強化学習法を提案する。
GAMFQは、グラフアテンションモジュールと平均フィールドモジュールを使用して、エージェントが各ステップにおける他のエージェントのアクションにどのように影響されるかを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:25:06 GMT)
AXNav: Replaying Accessibility Tests from Natural Language [14.1] 大規模言語モデル(LLM)は、UIの自動化を含む様々なタスクに使用されている。
本稿では,自然言語ベースのアクセシビリティテストワークフローの要件について検討する。
手動アクセシビリティテスト(例えばVoiceOver''のショー検索)を入力として、LLMとピクセルベースのUI理解モデルを組み合わせてテストを実行するシステムを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:28:25 GMT)
Learning Group Activity Features Through Person Attribute Prediction [14.0] グループ活動特徴(GAF)学習を提案する。
ネットワーク全体をエンドツーエンドで学習することにより、グループ内の人々の特性をトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:19:44 GMT)
A Variational Approach for Joint Image Recovery and Feature Extraction
Based on Spatially-Varying Generalised Gaussian Models [14.0] 再構成/抽出最適化の連立問題は画像処理において難しい課題である。
共同で画像の復元と画像の抽出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:50:18 GMT)
A^3-CodGen: A Repository-Level Code Generation Framework for Code Reuse
with Local-Aware, Global-Aware, and Third-Party-Library-Aware [13.9] 本稿では,A3-CodGenと呼ばれる新しいコード生成フレームワークを提案する。
コードリポジトリの代表的な情報として,現在のコードファイルからのローカルアウェア情報,他のコードファイルからのグローバルアウェア情報,サードパーティライブラリ情報という3つのカテゴリを識別する。
その結果、A3-CodGenフレームワークを採用することで、コードリポジトリ情報をLLMに抽出、ヒューズ、フィードし、より正確で、効率的で、再利用性の高いコードを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:52:59 GMT)
MiKASA: Multi-Key-Anchor & Scene-Aware Transformer for 3D Visual
Grounding [13.6] 3Dビジュアルグラウンドティングでは、自然言語記述と対応するオブジェクトを3D空間でマッチングする。
既存の手法は、オブジェクト認識の正確さや複雑な言語クエリの解釈に苦慮している場合が多い。
我々は,自己注意に基づくシーン認識オブジェクトエンコーダと,元来のマルチキーアンカー技術を統合したMiKASA変換器を提案する。
我々のモデルは、Sr3DとNr3Dの両方のデータセットに対するReferit3Dチャレンジにおいて、最も高い総合的精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:01:55 GMT)
Large Language Models for Code Analysis: Do LLMs Really Do Their Job? [13.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解とプログラミングコード処理タスクの領域において大きな可能性を証明している。
本稿では、コード解析タスクの実行におけるLLMの能力を総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:30:14 GMT)
Time Weaver: A Conditional Time Series Generation Model [13.3] 時系列は、しばしば一対の不均一な文脈メタデータで富む。
Time Weaverは、異種メタデータを活用する新しい拡散ベースのモデルである。
Time Weaverは、実世界のエネルギー、医療、空気質、交通データに関する最先端のベンチマークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:10:22 GMT)
Mafin: Enhancing Black-Box Embeddings with Model Augmented Fine-Tuning [13.2] マフィン(Mafin)は、トレーニング可能な埋め込みモデルで強化することで、ブラックボックスの埋め込みモデルを微調整するための新しいアプローチである。
以上の結果から,Mafinは小さな拡張モデルの訓練を必要とせず,ブラックボックス埋め込みの性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:08:16 GMT)
In Search of Truth: An Interrogation Approach to Hallucination Detection [13.2] 大きな言語モデル(LLM)は、現実的に聞こえる答えを発明するが、現実の真実から遠ざかる。
本稿では,大規模言語モデルにおける幻覚検出手法を提案する。
実験では,Llama-2の幻覚を最大62%観察し,外的知識に依存しない平衡精度(B-ACC)を87%の精度で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:50:01 GMT)
Preventing Reward Hacking with Occupancy Measure Regularization [13.0] リワードハッキングは、エージェントが未知の真の報酬に対して不適切なパフォーマンスをした場合に発生する。
我々は、報酬ハッキングを防止するために、AD分散ではなくポリシー間のOM分散に基づく正規化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:22:15 GMT)
An Effective Universal Polynomial Basis for Spectral Graph Neural
Networks [12.7] スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)はヘテロフィリーグラフの出現率を高めている。
グラフヘテロフィリー次数を導入して適応的なヘテロフィリー基底を開発する。
そして、このヘテロフィ基底をホモフィ基底と統合し、普遍基底UniBasisを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:07:34 GMT)
Generative AI in Higher Education: Seeing ChatGPT Through Universities'
Policies, Resources, and Guidelines [12.5] 本研究は、高等教育におけるChatGPTの利用に関して、上位の米国大学が確立した学術的方針とガイドラインを分析した。
その結果、これらの大学の大部分は、GenAIの統合に向けて、オープンだが慎重なアプローチを採用していることが明らかとなった。
発見は、政策立案における教育者に2つの提案を提供する: 規律固有の方針を確立し、機密情報を慎重に管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:49:24 GMT)
Rethinking Symbolic Regression Datasets and Benchmarks for Scientific
Discovery [12.5] 本稿では,シンボリック回帰(SR)のデータセットと評価基準を再検討する。
科学的発見のための象徴的回帰(SRSD)のパフォーマンスを議論するために120個のデータセットを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:36:09 GMT)
LLP-Bench: A Large Scale Tabular Benchmark for Learning from Label
Proportions [12.4] 我々は,Criteo CTR予測とCriteo Sponsored Search Conversion Logsデータセットから作成した70のLPPデータセット(62のフィーチャーバッグと8のランダムバッグデータセット)からなるLLP-Benchを提案する。
62個のデータセットに対して,9個のSOTAおよび一般的なLPP技術の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:12:49 GMT)
Crossing Linguistic Horizons: Finetuning and Comprehensive Evaluation of
Vietnamese Large Language Models [12.1] オープンソースの大言語モデル(LLM)はベトナム語処理において限られた効果を示す。
これらの問題を緩和するため、ベトナム専用にLLMを微調整しました。
以上の結果より, ベトナムでは, 微調整LDMは理解能力と生成能力が向上していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:13:28 GMT)
Knowledge Distillation in Federated Edge Learning: A Survey [11.9] Federated Edge Learningは、デバイスがプライベートデータを共有せずにデバイス上で機械学習(ML)モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
知識蒸留(KD)は、FELの課題に取り組む重要な技術として活用されている。
本稿は,KD が FEL に適用した作業について検討し,既存の KD ベースの FEL アプローチの限界とオープンな問題について議論し,実際の展開のガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:57:22 GMT)
Recursive Speculative Decoding: Accelerating LLM Inference via Sampling
Without Replacement [11.9] 投機的復号法(英: Speculative decoding)は、大規模言語モデルの推論・加速度法である。
近年の作業では、草稿の伐採によってこの方法が進歩している。
再帰的投機的復号法(Recursive Speculative Decoding:RSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:55:26 GMT)
SAM3D: Segment Anything Model in Volumetric Medical Images [11.8] 本稿では,3次元ボリューム画像解析に適した革新的適応であるSAM3Dを紹介する。
我々のSAM3Dモデルは、ボリュームを個別に2次元スライスに変換することでボリュームデータを分割する現在のSAMベース手法とは異なり、統一的なアプローチで全3次元ボリューム画像を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:43:00 GMT)
DeconfuseTrack:Dealing with Confusion for Multi-Object Tracking [11.7] Decomposed Data Association (DDA) と呼ばれる,単純で汎用的で解釈可能なデータアソシエーション手法を提案する。
DDAは、従来のアソシエーション問題を、一連の非学習ベースのモジュールを用いて複数のサブプロブレムに分解する。
また,Occlusion-aware Non-Maximum Suppression (ONMS)を導入し,より閉塞な検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:35:09 GMT)
On the Asymptotic Mean Square Error Optimality of Diffusion
Probabilistic Models [11.4] 拡散確率モデル (DPM) は近年, タスクをデノナイズする大きな可能性を示している。
本論文は, DPM復調戦略を平均二乗誤差(MSE)-最適条件平均推定器に厳密に収束させることにより, 新たな理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:25:44 GMT)
Time Series Predictions in Unmonitored Sites: A Survey of Machine
Learning Techniques in Water Resources [11.3] モニタリングされていない場所での動的環境変数の予測は、水資源科学の長年の課題である。
現代の機械学習手法は、水文時系列予測のためのプロセスベースおよび経験的モデルよりもますます優れている。
ストリームフロー,水質,その他の水資源予測における機械学習の最先端技術応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:45:06 GMT)
CLEVR-POC: Reasoning-Intensive Visual Question Answering in Partially
Observable Environments [11.2] 我々は、推論集約型視覚質問応答(VQA)のためのCLEVR-POCと呼ばれる新しいベンチマークに貢献する。
CLEVR-POCでは、ある部分的なシーンに隠されたオブジェクトに関する質問に対して、論理的制約の形での知識を活用する必要がある。
GPT-4のようなLLMを視覚知覚ネットワークと論理的論理的論理的推論と統合したニューロシンボリックモデルが,CLEVR-POCにおいて例外的な性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:41:37 GMT)
SOFIM: Stochastic Optimization Using Regularized Fisher Information
Matrix [11.2] 本稿では、正規化フィッシャー情報行列(FIM)に基づく新しい最適化手法を提案する。
大規模な機械学習モデルにおいて、FIMを効率的に利用して、ニュートンの勾配更新を見つけるためにヘッセン行列を近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:09:31 GMT)
Over-The-Air Double-Threshold Deep Learner for Jamming Detection in 5G
RF domain [11.2] 本研究は,5Gネットワークにおけるジャマー検出のための新しい深層学習手法を提案する。
ネットワークパラメータに大きく依存する既存のジャミング検出アルゴリズムとは異なり、二重しきい値のディープラーニングジャミング検出を導入する。
この検出方法は,既存のネットワークインフラストラクチャと統合することなく,RF領域の特徴に着目し,ネットワークの堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:29:31 GMT)
3DGStream: On-the-Fly Training of 3D Gaussians for Efficient Streaming
of Photo-Realistic Free-Viewpoint Videos [10.9] 3DGStreamは実世界のダイナミックシーンの効率的なFVVストリーミングのために設計された手法である。
提案手法は,12秒以内のフレーム毎の高速な再構築と,200FPSでのリアルタイムレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:06:58 GMT)
Exploring Neuron Interactions and Emergence in LLMs: From the
Multifractal Analysis Perspective [10.8] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の出現を,モデルサイズと学習過程の両面から検討する。
自己組織化」と「マルチフラクタル分析」の概念を導入することで、トレーニング中にニューロンの相互作用がどのように動的に進化するかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:44:36 GMT)
VEnvision3D: A Synthetic Perception Dataset for 3D Multi-Task Model
Research [10.8] VEnvision3Dは、マルチタスク学習のための大規模な3D合成知覚データセットである。
サブタスクは、使用データの観点から本質的に整列している。
私たちのデータセットとコードは、受け入れ次第オープンソースになります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:18:18 GMT)
Collision Avoidance Verification of Multiagent Systems with Learned
Policies [10.7] 本稿では,Multi-Agent Neural Feedback Loops (MA-NFLs) の衝突回避特性を検証するための後方到達性に基づくアプローチを提案する。
提案アルゴリズムは,各エージェントの動的モデルと訓練された制御ポリシを考慮し,各エージェントに対して一連の混合線形プログラム(MILP)をオフラインで解くことで,相対的なバックプロジェクションセットを計算する。
提案アルゴリズムは,MA-NFLの衝突回避アルゴリズムを模倣するエージェントを用いて,衝突回避特性を検証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:36:26 GMT)
Triple/Debiased Lasso for Statistical Inference of Conditional Average
Treatment Effects [10.5] 本研究では,条件付き平均処理効果(CATE)の推定と統計的推定について検討する。
我々は、二項処理に関連する結果に対する線形モデルを仮定し、CATEをこれらの線形モデルの期待結果の差として定義する。
DML法とデバイアスド・ラッソ法の両方を応用した3重・デバイアスド・ラッソ (TDL) と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:29:36 GMT)
KorMedMCQA: Multi-Choice Question Answering Benchmark for Korean
Healthcare Professional Licensing Examinations [10.5] KorMedMCQAは,韓国の医療専門家の認定試験から得られた,韓国初のマルチチョイス質問応答(MCQA)ベンチマークである。
このデータセットは、医師、看護師、薬剤師の免許試験から選択された質問から成り、多様な被験者を特徴とする。
我々は,プロプライエタリ/オープンソース,マルチリンガル/韓国付加事前訓練,臨床コンテキスト事前訓練モデルなど,さまざまな大規模言語モデルのベースライン実験を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:58:08 GMT)
EasyQuant: An Efficient Data-free Quantization Algorithm for LLMs [10.4] 大規模言語モデルのためのトレーニング不要かつデータ非依存な重みのみ量子化アルゴリズムであるEasyQuantを提案する。
EasyQuantはオリジナルのモデルに匹敵するパフォーマンスを実現している。
我々のアルゴリズムはデータ依存手法の10倍以上の速度で動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:45:30 GMT)
Macroscopic quantum entanglement between an optomechanical cavity and a
continuous field in presence of non-Markovian noise [10.4] 我々は,システム内の絡み合い量を数値的に定量化する枠組みを開発した。
本稿では,先進レーザ干渉計重力波観測装置の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:07:16 GMT)
TNF: Tri-branch Neural Fusion for Multimodal Medical Data Classification [10.3] マルチモーダル医療画像と表データの分類を目的としたTNF(Tri-branch Neural Fusion)アプローチ
また、マルチモーダル分類におけるラベルの不整合に対処する2つの解決策も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:47:19 GMT)
Improving Visual Perception of a Social Robot for Controlled and
In-the-wild Human-robot Interaction [10.3] ソーシャルロボットが深層学習に基づく視覚知覚モデルを採用すると、客観的相互作用性能と主観的ユーザ体験がどう影響するかは明らかでない。
我々は、ペッパーロボットの視覚知覚機能を改善するために、最先端の人間の知覚と追跡モデルを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:55:23 GMT)
DRAGON: A Dialogue-Based Robot for Assistive Navigation with Visual
Language Grounding [10.0] DRAGONは対話システムと環境と自然言語を関連付ける能力を備えた誘導ロボットである。
ユーザからのコマンドを理解することで、DRAGONはユーザを地図上の望ましいランドマークに誘導し、環境を記述し、視覚的な観察から質問に答えることができる。
本研究は,DRAGONがユーザと円滑にコミュニケーションし,優れたガイド体験を提供し,ユーザと周囲環境を直感的に接続できることを実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:02:49 GMT)
Fine Robotic Manipulation without Force/Torque Sensor [9.9] 典型的な6軸力/トルクセンサ(F/T)がロボットの手首と端エフェクターの間に装着され、環境がロボットに与える力(外部レンチ)を測定する。
典型的な6軸F/Tセンサーは高い精度で測定できるが、ドリフトや外部の衝撃に対して高価で脆弱である。
ロボットの内部信号のみを用いて外部レンチを推定する既存の手法は、スコープに限られている。
我々はニューラルネットワークに基づく手法を提案し、トレーニングデータ構造に特に注意を払うことで、正確に見積もることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:17:05 GMT)
Zero-shot sketch-based remote sensing image retrieval based on
multi-level and attention-guided tokenization [9.9] 本研究では,リモートセンシング画像を対象としたゼロショット・スケッチベース検索手法を提案する。
マルチレベルの特徴抽出、自己アテンション誘導トークン化とフィルタリング、モダリティ間のアテンション更新が採用されている。
本手法は,既存のスケッチベースリモートセンシング画像検索技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:15:57 GMT)
Cross Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Audio-Visual Source
Localization [9.8] 本稿では,クロス擬似ラベル法 (XPL) という新しい手法を提案する。
XPLは既存の手法よりも優れており、最先端の性能を達成しつつ、検証バイアスを効果的に軽減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:28:48 GMT)
Linear Codes for Hyperdimensional Computing [9.8] ランダムな線形符号は、キー-値ストアを形成するために使用できるリッチなサブコード構造を提供する。
筆者らが開発しているフレームワークでは、ランダムな線形符号は単純なリカバリアルゴリズムを(束縛あるいは束縛された)構成表現に含めていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:18:44 GMT)
TSRNet: Simple Framework for Real-time ECG Anomaly Detection with
Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network [9.8] 本稿では,異常検出を利用したトレーニング用心電図データのみを用いた不健康状態の同定手法を提案する。
本稿では,心電図信号の異常検出に特化して設計されたTSRNet(Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:40:24 GMT)
Bridge the Future: High-Performance Networks in Confidential VMs without Trusted I/O devices [9.6] 信頼されたI/O(Trusted I/O, TIO)は、秘密インパクト(CVM)のためのI/Oパフォーマンスを改善するための魅力的なソリューションである。
本稿では,すべてのI/Oタイプが,特にネットワークI/Oのメリットを享受できるわけではないことを強調する。
セキュアで効率的なデータプレーン開発キット(DPDK)拡張から構築したソフトウェアソリューションであるFOlioについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:06:34 GMT)
HARGPT: Are LLMs Zero-Shot Human Activity Recognizers? [9.4] 我々は,Large Language Models (LLM) が生のIMUデータを理解し,ゼロショットで人間の活動認識タスクを実行できることを示す。
我々は、GPT4上のHARGPTを、クラス間の類似性の異なる2つの公開データセットを用いてベンチマークし、従来の機械学習と最先端の深い分類モデルの両方に基づいて、様々なベースラインを比較した。
注目すべきは、LLMは生のIMUデータから人間の活動を認識し、両方のデータセットのベースラインを一貫して上回っていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:34:51 GMT)
Operational Nonclassicality in Quantum Communication Networks [9.3] 通信ネットワークにおける量子非古典性を目撃するための運用フレームワークを適用した。
絡み合い支援のポイント・ツー・ポイント・チャンネルやマルチポイント・チャネルなど,多くの基本ネットワークにおいて非古典性を示す。
我々のアプローチは量子ネットワークハードウェア上で実装され、特定のプロトコルを自動的に確立するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:07:37 GMT)
CrackNex: a Few-shot Low-light Crack Segmentation Model Based on Retinex
Theory for UAV Inspections [9.3] CrackNexは、Retinex Theoryに基づく反射情報を利用して、モデルが統一された照明不変表現を学ぶのを助けるフレームワークである。
LCSDは102個の高照度き裂画像と41個の低照度き裂画像からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:52:54 GMT)
AttentionStitch: How Attention Solves the Speech Editing Problem [8.9] 我々は、FastSpeech 2のような事前訓練されたテキスト音声合成(TTS)モデルを活用することによって、音声編集に新しいアプローチを提案する。
我々はこのモデルをAttentionStitchと呼び、オーディオサンプルの縫合に注意を払っている。
15名の被験者を対象とし,主観的評価試験と主観的評価試験により,その優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:09:58 GMT)
Minimum width for universal approximation using ReLU networks on compact
domain [8.8] 活性化関数が ReLU-like (ReLU, GELU, Softplus) であれば、$Lp$関数の近似の最小幅は正確に$maxd_x,d_y,2$であることを示す。
ReLUネットワークの既知の結果と比較すると、$w_min=maxd_x+1,d_y$ ドメインが $smashmathbb Rd_x$ の場合、まず、コンパクトなドメインでの近似はそれよりも小さい幅を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:55:28 GMT)
Learning Temporal Distribution and Spatial Correlation for Universal
Moving Object Segmentation [8.8] 本稿では,時空間分布と空間相関(LTS)の学習手法を提案する。
提案手法では,時間画素からの分布を,シーン非依存のセグメンテーションのための欠陥反復分布学習(DIDL)ネットワークで学習する。
提案手法は、パラメータが固定された多様で複雑な自然シーンのほとんどすべてのビデオに対してよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:55:01 GMT)
A Good Feature Extractor Is All You Need for Weakly Supervised Pathology
Slide Classification [8.7] 染色正規化と画像強調は下流のスライドレベルの分類性能を損なうことはない。
我々は、最も公開性の高い抽出器を特定し、それらの潜伏空間は、回転のような染色や強化のバリエーションに対して著しく堅牢であることを示す。
本研究は,前処理の必要性を最小化し,特徴抽出器の選択を通知することで,デジタル病理の合理化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:56:20 GMT)
Unifying Controller Design for Stabilizing Nonlinear Systems with
Norm-Bounded Control Inputs [8.6] 本稿では,ノルム有界な入力制約を持つ非線形システムの安定化制御系の設計における課題を再考する。
Lin-Sontagの普遍的な公式を拡張し、汎用的な(状態に依存した)スケーリング項を導入することにより、統一的なコントローラ設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:06:16 GMT)
User-Driven Adaptation: Tailoring Autonomous Driving Systems with
Dynamic Preferences [8.6] 本研究は,フィードバック駆動適応によるシステム行動とユーザ期待の整合性に着目した。
この結果は、アルゴリズムによる調整とユーザの苦情を効果的にマージするアプローチの能力を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:44:54 GMT)
Automated Detection of Cat Facial Landmarks [8.4] 猫の顔画像に境界ボックスと48個の顔のランドマークを付加した新しいデータセットを提出した。
本稿では、拡大エンセムベ法を用いて、ランドマーク検出畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
本モデルは猫の顔に優れた性能を示し,ヒトの顔のランドマーク検出に一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:12:49 GMT)
A general approach to enhance the survivability of backdoor attacks by
decision path coupling [8.4] 本研究は,モデル再構築型防衛に対する既存のバックドア攻撃の生存性を改善するための,初の汎用バックドア攻撃であるVenomを提案する。
第2の課題を実現するため,有毒試料の決定経路と良性試料の重要な決定経路とを対応させるため,注意模倣損失を提案する。
2つのエンハンサーと3つのデータセットに対する評価は、Venomが8つの最先端防御に対する8つの最先端攻撃の生存可能性を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:21:20 GMT)
Enhancing Long-Term Person Re-Identification Using Global, Local Body
Part, and Head Streams [8.3] 本稿では,グローバル情報とローカル情報の両方を効果的に学習し,活用する新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、識別分類損失の重み付け和をバックプロパゲートすることによって訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:57:10 GMT)
The Normal Distributions Indistinguishability Spectrum and its
Application to Privacy-Preserving Machine Learning [8.3] ビッグデータ分析では、ランダムなスケッチ/アグリゲーションアルゴリズムを使用して、高次元データの処理を可能にすることが多い。
本研究では,非識別性スペクトル定理の正規分布を理論的に証明する。
我々の新しいDPメカニズムは、基礎となるアルゴリズムのランダム性を生かして、優れたプライバシー/ユーティリティトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:23:15 GMT)
How to Save My Gas Fees: Understanding and Detecting Real-world Gas
Issues in Solidity Programs [8.3] スマートコントラクトの実行は、その計算とデータストアの消費に対して、ガス料金と呼ばれる手数料を発生させる。
プログラマがスマートコントラクトを開発するとき、不要により多くのガス料金を発生させるコードスニペットを無意識に書くことができる。
本稿では,2つの重要なステップにおいて,ガス料金の削減を支援するためのイニシアティブについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:12:10 GMT)
Quantum Many-Body Physics Calculations with Large Language Models [8.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複数のドメインで複雑なタスクを実行する前例のない能力を示している。
我々は、量子物理学において広く用いられている近似法、Hartree-Fock法に焦点をあてる。
解析計算を標準化されたステップに分解する多段階プロンプトテンプレートを設計する。
我々は過去10年間の15の研究論文の計算におけるGPT-4の性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:47:22 GMT)
An Online Approach to Solving Public Transit Stationing and Dispatch
Problem [7.9] 交通機関は限られた数の車両を予備に保管し、破壊時に被害経路を緩和するために派遣する。
本稿では、この問題を解決するために、非ミオピックシーケンシャルな決定手順を用いた原則的アプローチについて述べる。
実験の結果、提案手法は乗客を2%増やし、デッドヘッドマイルを40%削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:48:29 GMT)
Learn to Code Sustainably: An Empirical Study on LLM-based Green Code
Generation [7.8] 生成型商用AI言語モデルにより生成された自動生成符号の持続可能性を評価する。
3つのAI言語モデルによって生成された人為的なコードとコードのパフォーマンスとグリーンキャパシティを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:12:01 GMT)
Robust Policy Learning via Offline Skill Diffusion [7.7] 本稿では,新しいオフラインスキル学習フレームワークDuSkillを紹介する。
DuSkillはガイド付き拡散モデルを使用して、データセットの限られたスキルから拡張された多目的スキルを生成する。
我々は,DuSkillが複数の長期タスクに対して,他のスキルベースの模倣学習やRLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:23:41 GMT)
Hypothesis Spaces for Deep Learning [7.7] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた深層学習のための仮説空間を提案する。
DNNを2つの変数の関数として扱うことにより、DNNの所定の深さと幅によって決定される重み行列とバイアスのセットに位置するパラメータ変数に対するDNNの原始集合を考える。
このように構成されたバナッハ空間は、バナッハ空間(RKBS)を再現したカーネルであり、その再現されたカーネルを構築することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:42:29 GMT)
Averaging Rate Scheduler for Decentralized Learning on Heterogeneous
Data [7.6] 最先端の分散学習アルゴリズムは、通常、データ分散を独立的かつ特定的分散(IID)でなければならない。
本稿では,分散学習における異種性の影響を低減するための,単純かつ効果的な手法として平均化率スケジューリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:47:51 GMT)
Enhancing the Rate-Distortion-Perception Flexibility of Learned Image
Codecs with Conditional Diffusion Decoders [7.5] 本研究では,デコーダとして使用する場合,条件拡散モデルが生成圧縮タスクにおいて有望な結果をもたらすことを示す。
本稿では,デコーダとして使用する場合,条件拡散モデルが生成圧縮タスクにおいて有望な結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:48:35 GMT)
SATBA: An Invisible Backdoor Attack Based On Spatial Attention [7.4] バックドア攻撃には、隠れたトリガーパターンを含むデータセットに対するDeep Neural Network(DNN)のトレーニングが含まれる。
既存のバックドア攻撃のほとんどは、2つの重大な欠点に悩まされている。
空間的注意とU-netモデルを用いてこれらの制限を克服するSATBAという新しいバックドアアタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:10:04 GMT)
CenterDisks: Real-time instance segmentation with disk covering [7.4] 我々は、マスク近似を予測するために、セットカバー問題からインスピレーションを得る。
提案手法は,IDDおよびKITTIデータセット上で,推定時間0.040秒で最先端の成果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:51:52 GMT)
Improving Variational Autoencoder Estimation from Incomplete Data with
Mixture Variational Families [7.4] 欠落したデータは、潜在変数に対するモデルの後部分布の複雑さを増大させることを示す。
複雑さの増大は、モデル後部分布とモデル後部分布のミスマッチに起因するモデルの適合性に悪影響を及ぼす可能性がある。
我々は, (i) 有限変分混合と (ii) 計算に基づく変分混合分布に基づく2つの戦略を導入し, 後続の複雑さの増加に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:57:52 GMT)
Can It Edit? Evaluating the Ability of Large Language Models to Follow
Code Editing Instructions [7.3] コード編集タスクのベンチマークを導入し、いくつかの最先端LCMを評価する。
我々の評価は、最先端のオープンモデルとクローズドモデルの間の大きなギャップを露呈する。
我々は、新しく、慎重にキュレートされ、パーミッシブにライセンスされたコード編集のトレーニングセットと自然言語命令を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:51:25 GMT)
Blockchain-Enhanced UAV Networks for Post-Disaster Communication: A Decentralized Flocking Approach [7.2] 無人航空機(UAV)は、事故後のシナリオにおいて、アジャイルコミュニケーションとリリーフコーディネートに重要な可能性を秘めている。
異なるサービスプロバイダからヘテロジニアスなUAVの群れを効率的に調整し、確保することは、プライバシ、スケーラビリティ、軽量コンセンサスプロトコル、包括的なサイバーセキュリティメカニズムに関連する重要な課題を引き起こす。
この研究では、コンセンサスプロトコル、スマートコントラクト、暗号化技術を組み合わせて、これらの技術的課題に取り組むために設計された、堅牢なブロックチェーン対応フレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:59:23 GMT)
Pair-Matching: Links Prediction with Adaptive Queries [7.2] グラフが2つのコミュニティを持つブロックモデル(SBM)に従って生成される場合、サブ線形後悔が達成可能であることを示す。
この論文は, コミュニティの数が2より多い場合に, 最適後悔に関する予想によって締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:45:35 GMT)
VQSynery: Robust Drug Synergy Prediction With Vector Quantization
Mechanism [7.2] がん治療の最適化の追求は、薬物相乗効果の正確な予測によって大きく進んでいる。
臨床試験のような従来の手法は、広範囲の時間と財政的な要求によって信頼性は保たれている。
本稿では,ベクトル量子化(VQ)機構を利用した新しいフレームワークであるVQSynergyについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:21:53 GMT)
Analysis of the Two-Step Heterogeneous Transfer Learning for Laryngeal
Blood Vessel Classification: Issue and Improvement [7.2] 糖尿病網膜データセットの色眼写真を2段階の異種学習の中間領域として用いた。
実験の結果, 中間領域と対象領域の両方の画像が血管柄付き特性を共有しているにもかかわらず, 精度が劇的に低下していることが確認された。
本稿では,THTLの第2ステップにおいて,ResNet上でのステップワイズファインチューニング(SWFT)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:40:35 GMT)
Microwave-to-optics conversion using magnetostatic modes and a tunable
optical cavity [7.0] 量子コンピューティング、量子通信、量子ネットワークは異なる周波数範囲で動作するハイブリッド量子システムに依存している。
量子インタフェースが要求され、異なる周波数で動作する異なる量子システム間の情報リンクを確立するブリッジとして機能する。
ここでは、調整可能な自由スペクトル範囲の光学キャビティを採用することにより、マグノン系マイクロ波光インタフェースを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:11:02 GMT)
Here Comes The AI Worm: Unleashing Zero-click Worms that Target GenAI-Powered Applications [6.9] Morris IIは、敵対的な自己複製プロンプトを用いて、GenAIエコシステムをターゲットにした最初のワームである。
我々は、GenAIを利用した電子メールアシスタントに対するMoris IIの適用を2つのユースケースで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:37:13 GMT)
Enhancing single-atom loading in tightly confined dipole traps with
ancillary dipole beam [6.9] 密集した光双極子トラップに閉じ込められた単一原子は、量子コンピューティングのための優れた実験プラットフォームを提供する。
本稿では,弱陽極双極子ビームを導入し,単一原子の負荷を増大させる新しいアプローチを提案し,実証する。
また、反伝播ビームの助けを借りて複数の原子をロードすることも実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:57:11 GMT)
TESTAM: A Time-Enhanced Spatio-Temporal Attention Model with Mixture of
Experts [6.8] 本稿では,再帰的および非帰的トラフィックパターンを個別にモデル化する,TESTAMという新しいディープラーニングモデルを提案する。
我々は,TESTAMが再帰的および非再帰的トラフィックのより優れた表示とモデリングを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:27:52 GMT)
MUSIC: Accelerated Convergence for Distributed Optimization With Inexact
and Exact Methods [6.8] 本稿では,MUSICと名づけられた高速化されたフレームワークを提案し,各エージェントが複数のローカル更新と1つの組み合わせをイテレーション毎に実行できるようにする。
そこで我々は, 線形収束を高速化し, 通信効率を向上する2つの新しいアルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:02:00 GMT)
DDF: A Novel Dual-Domain Image Fusion Strategy for Remote Sensing Image
Semantic Segmentation with Unsupervised Domain Adaptation [6.8] 非教師なしドメイン適応(UDA)は、対象ドメインからの未分類情報を組み込む際に有利であることが証明されている。
本稿では,新しいデュアルドメイン画像融合戦略とともに,ハイブリッドトレーニング戦略を提案する。
提案手法の有効性は,ISPRS Vaihingen および Potsdam データセットを用いて行った広範囲なベンチマーク実験およびアブレーション研究によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:57:28 GMT)
RDR: the Recap, Deliberate, and Respond Method for Enhanced Language
Understanding [6.7] Recap、Deliberate、Respond(RDR)パラダイムは、ニューラルネットワークパイプラインに3つの異なる目的を組み込むことで、この問題に対処する。
これら3つのモデルをカスケードすることにより、ベンチマークをゲームする可能性を軽減し、基盤となるセマンティックパターンをキャプチャする堅牢な方法を確立する。
その結果,標準基準値の最大2%向上とともに,競争基準値と比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:29:48 GMT)
G-EvoNAS: Evolutionary Neural Architecture Search Based on Network
Growth [6.7] 本稿では,ネットワーク成長(G-EvoNAS)に基づく計算効率の良いニューラルネットワーク進化探索フレームワークを提案する。
G-EvoNASはCIFAR10、CIFAR100、ImageNetの3つの一般的な画像分類データセットでテストされている。
実験の結果、G-EvoNASは0.2GPU日で最先端の設計に匹敵するニューラルネットワークアーキテクチャを見出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:44:38 GMT)
Cross-Domain Image Conversion by CycleDM [6.7] 本稿では,CycleGANの概念を拡散モデルに取り入れた,未ペア画像から画像への領域変換手法であるCycleDMを提案する。
CycleDMは2つの画像領域の復調過程をブリッジする2つの内部変換モデルを持つ。
変換画像を定量的に定性的に評価するための実験により,他の同等の手法よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:35:55 GMT)
TaylorShift: Shifting the Complexity of Self-Attention from Squared to
Linear (and Back) using Taylor-Softmax [6.7] 本稿では,線形時間と空間におけるトークン間相互作用の完全な計算を可能にするテイラーソフトマックスの新たな再構成であるTaylorShiftを紹介する。
具体的には,TaylorShiftは800トークンまでのシーケンスのメモリ効率を向上し,約1700トークン以上の入力の推論を高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:38:14 GMT)
The Independence Postulate, the Many Worlds Theory, and Constructor
Theory [6.5] 多くの世界理論と建設論は独立宣言と矛盾している。
この衝突は、多数の電子のスピンを測定する有限の実験の存在によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:34:59 GMT)
AnatoMix: Anatomy-aware Data Augmentation for Multi-organ Segmentation [6.5] 本稿では,多臓器セグメンテーションデータセットの一般化性を高めるための新しいデータ拡張戦略を提案する。
オブジェクトレベルのマッチングと操作により,本手法は解剖学的に正しい画像を生成することができる。
拡張法は, ベースライン法74.8と比較して76.1ディスとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:07:50 GMT)
Mirror Descent Algorithms with Nearly Dimension-Independent Rates for
Differentially-Private Stochastic Saddle-Point Problems [6.4] 多面体設定における微分プライベートなサドル点の問題を解くために、$sqrtlog(d)/sqrtn + log(d)/[nvarepsilon]2/5$を提案する。
我々のアルゴリズムは、一定の成功率で$sqrtlog(d)/sqrtn + log(d)/[nvarepsilon]2/5$に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:28:00 GMT)
Simplicity in Complexity [6.4] 画像のセグメントベース表現を用いた複雑性のモデル化を提案する。
この2つの特徴を6つの多様な画像集合にまたがる単純な線形モデルにより,複雑性がよく説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:21:31 GMT)
Simple Full-Spectrum Correlated k-Distribution Model based on Multilayer Perceptron [6.4] FSCK(SFM)モデルは、精度、効率、ストレージを補うために開発された。
開発したSFMモデルと、ルックアップテーブルや従来のFSCK(TFM)モデルを含む他のFSCKツールを比較するために、いくつかのテストケースが実施されている。
その結果, SFMモデルでは, 少ない計算コストで, ルックアップテーブルよりも優れた精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:04:01 GMT)
Toward Improved Deep Learning-based Vulnerability Detection [6.2] データセットの脆弱性は、コード行、関数、あるいは脆弱性が存在するプログラムスライスなど、特定の方法で表現する必要がある。
検出器は、基地ユニットがどのように脆弱であるかを学び、その後、他の基地ユニットが脆弱かどうかを予測する。
我々は、個々のベースユニットに焦点をあてることが、複数のベースユニットにまたがる脆弱性を正しく検出する検出器の能力を損なうと仮定した。
本研究は,MBU脆弱性の適切な適用に向けて,DLベースの検出を支援するためのフレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:57:28 GMT)
Solution Simplex Clustering for Heterogeneous Federated Learning [6.0] 我々は、高度に異種なクライアント分布下での優れたパフォーマンスを達成するために、連邦学習(FL)における大きな課題に取り組みます。
本稿では,このような矛盾を解消するためのソリューション単純クラスタ型フェデレートラーニング(SosicFL)を提案する。
実験の結果,SosicFLは性能を向上し,計算オーバーヘッドを最小限に抑えたグローバルかつパーソナライズされたFLのトレーニングプロセスを加速することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:34:23 GMT)
Quantum Advantage: A Single Qubit's Experimental Edge in Classical Data
Storage [5.9] 我々は,古典情報記憶における基本量子システムの有効性を確立するためのフォトニック量子プロセッサの実験を行った。
この利点は、通信リソースqubitと古典ビット(c-bit)でプレイされる単純な2部ゲームの種類を考慮することで確立される。
単一量子ビットの堅牢な通信の利点を示すことに加えて、我々の実験は、短期量子技術における即時的な応用への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:09:32 GMT)
Autonomous vehicle decision and control through reinforcement learning
with traffic flow randomization [5.9] 本研究では, 車両追従モデルのパラメータとルールに基づく微視的交通流の車線変化モデルのパラメータをランダム化することにより, 周囲の車両の運転形態と挙動をランダム化する手法を提案する。
提案手法は, 領域ランダム化されたルールベース微視的トラフィックフローとマージシーンを併用し, ルールベース微視的トラフィックフローと高忠実性微視的トラフィックフローで個別にテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:41:43 GMT)
Recall-Oriented Continual Learning with Generative Adversarial
Meta-Model [5.7] 本稿では,安定性・塑性ジレンマに対処するリコール指向連続学習フレームワークを提案する。
人間の脳が安定性と可塑性のメカニズムを分離する能力に触発されて、私たちのフレームワークは2段階のアーキテクチャで構成されています。
我々は,新たな知識を効果的に学習するだけでなく,従来の知識の安定性も高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:08:59 GMT)
A Backpack Full of Skills: Egocentric Video Understanding with Diverse
Task Perspectives [5.5] 人間の行動の共有時間モデリングを最小限のオーバーヘッドで組み合わせたビデオ理解への統一的アプローチを模索する。
EgoPackは、下流のタスクにまたがって実行され、追加の洞察源となる可能性のあるタスクパースペクティブのコレクションを作成するソリューションである。
提案手法の有効性と効率を4つのEgo4Dベンチマークで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:18:02 GMT)
Quantum Algorithms in a Superposition of Spacetimes [5.5] 量子コンピュータは私たちの情報処理能力に革命をもたらすと期待されている。
量子重力(QG)に基づく自然計算モデルの最初の例を示す。
量子コンピュータは,計算機科学の基本的な2つの問題を時間内に解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:05:07 GMT)
Fuzzy Datalog$^\exists$ over Arbitrary t-Norms [5.5] ニューロ・シンボリックAIの領域における大きな課題の1つは、ニューラルデータとシンボリックデータの両方の存在下で論理的推論を行うことである。
これは知識グラフ、ニューラルモデル予測、構造化データベース、クラウドソースデータなどの異種データソースを組み合わせる必要がある。
規則体における古典的な接続の代わりとして任意のt-ノルムを許容することにより、規則ベースの標準言語Datalogをその設定に存在規則で一般化する。
結果のフォーマリズムにより、計算複雑性結果の保存と確立された推論技術の適用性を保ちながら、関連するデータを不確実性の度合いで推論することが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:51:40 GMT)
UniCtrl: Improving the Spatiotemporal Consistency of Text-to-Video
Diffusion Models via Training-Free Unified Attention Control [5.4] テキスト・ツー・ビデオモデルによって生成されたビデオの一貫性と多様性を、追加のトレーニングなしで向上するプラグイン・アンド・プレイ方式であるUniCtrlを紹介する。
本研究は、UniCtrlが様々なテキスト・ビデオ・モデルの強化に有効であることを示し、その有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:58:02 GMT)
Mean Estimation with User-Level Privacy for Spatio-Temporal IoT Datasets [5.3] 実世界のデータセット上での低い推定誤差を保証するために,ユーザレベルの差分プライベートアルゴリズムを開発した。
インド都市のITMS(Intelligent Traffic Management System)データを用いて,本アルゴリズムを検証した。
ファストケースデータセットにおける擬似ユーザ生成に基づくアルゴリズムの性能を,ミニマックスアプローチを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:44:36 GMT)
3D Human Pose Estimation Based on 2D-3D Consistency with Synchronized
Adversarial Training [5.3] 本稿では,3次元ポーズから2次元ポーズへの分布のマッピングを学習するために,再投影ネットワークを用いた3次元ポーズ推定のためのGANモデルを提案する。
典型的なキネマティック連鎖空間(KCS)行列に着想を得て、重み付きKCS行列を導入し、関節角度と骨長の制約を課す判別器の入力の1つとする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:01:34 GMT)
ChatGPT4PCG 2 Competition: Prompt Engineering for Science Birds Level
Generation [5.3] 本稿では2024年のIEEE Conference on Gamesで第2回ChatGPT4PCGコンテストを開催する。
参加者の提出に対して、より柔軟なフォーマットを可能にするとともに、新しい評価基準を導入する。
各種PE手法の実装例をPythonで提供し,その予備性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:58:57 GMT)
Generation of True Quantum Random Numbers with On-Demand Probability
Distributions via Single-Photon Quantum Walks [5.2] 単一光子量子ウォークは、オンデマンド確率分布を持つ多ビットランダム数を生成することができることを示す。
理論的および実験的結果は, 種々の分布に対して高い忠実度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:05:19 GMT)
Learning without Exact Guidance: Updating Large-scale High-resolution
Land Cover Maps from Low-resolution Historical Labels [5.2] 大規模な高解像度(HR)の土地被覆マッピングは、地球の表面を調査し、人類が直面する多くの課題を解決するための重要な課題である。
低解像度(LR)のアクセスが容易な歴史的土地被覆データを用いた大規模人事土地被覆地図作成のための効率的で弱教師付きフレームワーク(Paraformer)を提案する。
2つの大規模データセットの実験は、LR履歴ラベルからHRランドカバーマップを自動更新する他の最先端手法よりもParaformerの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:02:00 GMT)
Quantum 2D Liouville Path-Integral Is a Sum over Geometries in AdS$_3$
Einstein Gravity [5.2] 任意の2次元曲面 $mathcalM$ 上で、リウヴィル理論の経路積分を三角化する。
これは本質的には3次元トポロジカル理論の状態を解釈するテンソルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:16:49 GMT)
Unsupervised Spatio-Temporal State Estimation for Fine-grained Adaptive
Anomaly Diagnosis of Industrial Cyber-physical Systems [5.2] 本稿では, MTSの異常を同定し, 診断するための微粒化適応型異常診断法(MAD-Transformer)を提案する。
その結果,MAD-Transformerは短時間で微粒な異常を適応的に検出でき,ノイズの堅牢性や局所化性能の点で最先端のベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:11:02 GMT)
Zero-LED: Zero-Reference Lighting Estimation Diffusion Model for
Low-Light Image Enhancement [5.0] ゼロLEDと呼ばれる低照度画像強調のための新しいゼロ参照光推定拡散モデルを提案する。
拡散モデルの安定収束能力を利用して、低照度領域と実常照度領域の間のギャップを埋める。
ゼロ参照学習を通じてペアのトレーニングデータへの依存を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:39:17 GMT)
METAVerse: Meta-Learning Traversability Cost Map for Off-Road Navigation [5.0] 本稿では,地形変動を正確に予測するグローバルモデル学習用メタラーニングフレームワークMETAVerseを提案する。
トラバーサビリティ予測ネットワークをトレーニングし、疎いLiDAR点雲から高密度で連続的なコストマップを生成する。
近年の交流体験を生かして,ネットワークをローカル環境に迅速に適応させるために,オンライン適応を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:43:32 GMT)
Learning to Defer to a Population: A Meta-Learning Approach [5.0] テスト時に目に見えない専門家に対処できるL2Dシステムを定式化します。
テストポイントに類似したコンテキストセット内のポイントを検索できるアテンションメカニズムを採用しています。
実験では,画像認識,交通標識検出,皮膚病変診断ベンチマークについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:10:28 GMT)
Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models [4.9] この研究は、生成拡散モデルを利用してサイクロン軌道と降水パターンを予測する。
予測は1台のNvidia A30/RTX 2080 Tiで30分で作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:03:48 GMT)
Tsirelson bounds for quantum correlations with indefinite causal order [4.9] 任意の量子プロセスによる因果不等式の不等式を不確定な因果順序で境界付ける方法を提案する。
任意の因果不平等の最大化は、情報が不確定な方向に流れることを可能にする新しいタイプのプロセスによって達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:07:10 GMT)
An Empirical Analysis on the Use and Reporting of National Security
Letters [4.9] 国家安全保障書簡(NSL)は行政上の召喚状と類似している。
NSLは、受信者に対して非開示命令(別名「ギャグ命令」)を付与することを認可する。
この権限の濫用の可能性に関する論争は、様々な法的・政策的な議論を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:36:35 GMT)
Game-based Platforms for Artificial Intelligence Research [4.8] 本稿では,人工知能研究のためのゲームベースのプラットフォームについてレビューする。
特定のタイプの人工知能と、適切な人工知能技術を用いて、ゲームにおける特定のニーズをテストし、マッチングするための適切なゲームとのマッチングに関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:40:48 GMT)
AlloyInEcore: Embedding of First-Order Relational Logic into Meta-Object
Facility for Automated Model Reasoning [4.7] AlloyInEcoreは静的セマンティクスでメタモデルを指定するツールである。
自動車分野における3つの産業ケーススタディで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:49:21 GMT)
Duplicate Question Retrieval and Confirmation Time Prediction in
Software Communities [4.7] 異なるドメインにおけるコミュニティ質問回答(CQA)は、複数のプラットフォームが利用可能であり、ユーザ間で大きな共有情報があるため、大規模に成長している。
このようなオンラインプラットフォームが急速に成長する中で、大量のアーカイブデータによって、モデレーターが新たな疑問のために可能な複製を検索することが困難になる。
我々は、テキストとネットワークベースの両方の特徴を生かして、シームズニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:29:19 GMT)
Certifying ground-state properties of quantum many-body systems [4.6] 我々は、基底状態にある観測可能な値の証明可能な境界を導出する方法を示す。
我々は、考慮されたシステムの対称性と疎性を利用して、数百の粒子の大きさに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:31:46 GMT)
Design of Stochastic Quantizers for Privacy Preservation [4.4] 十分に大きな量子化ステップが$(0, delta)$差分プライバシーを保証することを実証する。
出力制御の追従誤差として量子化による制御性能の劣化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:31:35 GMT)
Context Matters: Pushing the Boundaries of Open-Ended Answer Generation
with Graph-Structured Knowledge Context [4.4] 本稿では,知識グラフに基づく拡張と合わせて,グラフ駆動型コンテキスト検索を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
我々は,様々なパラメータサイズを持つ大規模言語モデル(LLM)の実験を行い,知識の基盤化能力を評価し,オープンな質問に対する回答の事実的正確性を決定する。
われわれの方法であるGraphContextGenは、テキストベースの検索システムよりも一貫して優れており、その堅牢性と多くのユースケースへの適応性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:18:53 GMT)
CoRMF: Criticality-Ordered Recurrent Mean Field Ising Solver [4.4] 我々は、RNNに基づく効率的なIsingモデル解法、Criticality-ordered Recurrent Mean Field (CoRMF)を提案する。
基礎となるIsingグラフの近似木構造を利用することで、新しく得られた臨界度順序は、変動平均場とRNNの統一を可能にする。
CoRFMはデータ/証拠のない自己学習方式でIsing問題を解き、RNNから直接サンプリングすることで推論タスクを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:55:06 GMT)
Measuring Impacts of Poisoning on Model Parameters and Neuron
Activations: A Case Study of Poisoning CodeBERT [4.3] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発プラクティスに革命をもたらしたが、その安全性に関する懸念が生まれている。
バックドア攻撃には、トレーニングデータにトリガーを挿入することが含まれており、攻撃者はモデルの振る舞いを悪意を持って操作することができる。
本稿では,コードモデルにおける潜在的なバックドア信号を検出するためのモデルパラメータの解析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:22:01 GMT)
DP-CRE: Continual Relation Extraction via Decoupled Contrastive Learning
and Memory Structure Preservation [4.3] 連続関係抽出(CRE)は、非定常データストリームから関係知識を漸進的に学習することを目的としている。
現在のリプレイベースのトレーニングパラダイムは、すべてのデータを均一に優先順位付けし、複数のラウンドでメモリサンプルをトレーニングする。
我々は、事前情報保存と新たな知識獲得のプロセスを分離するDecouPled CREフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:16:51 GMT)
RiskBench: A Scenario-based Benchmark for Risk Identification [4.3] この研究は、リスク識別、ダイナミックなトラフィック参加者と予期せぬイベントから生じるリスクを特定し分析するプロセスに焦点を当てている。
リスク識別のための大規模シナリオベースベンチマークである textbfRiskBench を紹介する。
我々は,(1)リスクの検出と発見,(2)リスクの予測,(3)意思決定の促進を行う10のアルゴリズムの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:39:32 GMT)
3D Kinematics Estimation from Video with a Biomechanical Model and
Synthetic Training Data [4.1] 2つの入力ビューから3Dキネマティクスを直接出力するバイオメカニクス対応ネットワークを提案する。
実験により, 提案手法は, 合成データにのみ訓練されたものであり, 従来の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:01:35 GMT)
Citizen Science and Machine Learning for Research and Nature
Conservation: The Case of Eurasian Lynx, Free-ranging Rodents and Insects [4.0] 本稿では,自然科学と機械学習の活用の機会として,自然研究と保全に関する考察について論じる。
このパネルでは、データ準備、ラベル付け、分析のプロセスの迅速化に市民科学と機械学習を利用する機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:13:27 GMT)
Exploring the Limitations of Large Language Models in Compositional
Relation Reasoning [3.9] 本稿では,1500の英語テストケースを含むベンチマークを用いて,大規模言語モデルの合成関係を推論する能力を総合的に評価する。
多言語能力の重要性を認め,これらの症例の中国語,日本語,フランス語,韓国語への翻訳を含むように評価を拡大した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:07:10 GMT)
InjecAgent: Benchmarking Indirect Prompt Injections in Tool-Integrated
Large Language Model Agents [3.9] IPI攻撃に対するツール統合LDMエージェントの脆弱性を評価するためのベンチマークであるInjecAgentを紹介する。
InjecAgentは17の異なるユーザーツールと62の攻撃ツールをカバーする1,054のテストケースで構成されている。
エージェントはIPI攻撃に対して脆弱であり、ReAct-prompted GPT-4は24%の時間攻撃に対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:21:45 GMT)
Correlated decoding of logical algorithms with transversal gates [3.8] ゲートの絡み合いにおける物理誤差の伝搬を考慮した量子ビットの復号化により,論理アルゴリズムを大幅に改善できることを示す。
深い論理的クリフォード回路を考慮し, 相関復号化により, ゲート当たりのノイズ症候群抽出のラウンド数を削減することにより, 時空間コストを大幅に向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:13:32 GMT)
Comparative analysis of diverse methodologies for portfolio optimization
leveraging quantum annealing techniques [3.7] 関連する資産や制約の数が増えるにつれて、ポートフォリオ最適化問題はますます解決が困難になる。
量子アニールアルゴリズムは、NISQ時代の複雑なポートフォリオ最適化問題の解決を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:21:54 GMT)
Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and
Taxonomy [3.6] 我々は、構成されたソフトウェアの性能学習におけるディープラーニングのトピックについてレビューを行う。
調査対象は6つの索引付けサービスにまたがる948件の検索論文で,85件の一次論文を抽出,分析した。
この結果から,構成データの作成方法,深層構成性能学習モデルの構築方法,モデルの評価方法,活用方法など,重要なトピックと統計情報を要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:05:16 GMT)
PyGraft: Configurable Generation of Synthetic Schemas and Knowledge
Graphs at Your Fingertips [3.6] PyGraftはPythonベースのツールで、カスタマイズされたドメインに依存しないスキーマとKGを生成する。
我々は,グラフベース機械学習(ML)などの領域において,新たなアプローチをベンチマークする上で,より多様なKGの生成を促進することを目的としている。
MLでは、モデルパフォーマンスと一般化能力のより包括的な評価が促進され、利用可能なベンチマークの限られたコレクションを超えることになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:56:43 GMT)
Towards Geometric-Photometric Joint Alignment for Facial Mesh
Registration [3.6] 本稿では,幾何情報と測光情報を組み合わせることで,人間の表情を正確に整列する幾何学的・測光的関節アライメント法を提案する。
実験結果は,従来のICPに基づく手法と最先端のディープラーニングに基づく手法を超越した,様々な表現の下で忠実なアライメントを示す。
本手法は,多視点ステレオ顔スキャンからトポロジに一貫性のある顔モデルを得る効率を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:39:23 GMT)
A Unified Framework for Microscopy Defocus Deblur with Multi-Pyramid
Transformer and Contrastive Learning [3.6] マルチピラミド変圧器 (MPT) と拡張周波数コントラスト正規化 (EFCR) は、顕微鏡欠陥の2つの課題に対処するために提案されている。
MPTは、各ネットワークステージに明示的なピラミッド構造を採用し、クロススケールウィンドウアテンションを統合している。
EFCRは、周波数帯域の異なる遅延デブレ信号を探索することで、特徴不足問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:59:35 GMT)
Reference-less Analysis of Context Specificity in Translation with
Personalised Language Models [3.5] 本研究は、リッチキャラクタとフィルムアノテーションがいかにパーソナライズ言語モデル(LM)に活用できるかを考察する。
非文脈モデルと比較して、難易度を最大6.5%削減するために、リッチな文脈情報を活用するLMを構築している。
我々の領域における専門翻訳の文脈特化度は、文脈機械翻訳モデルによりよりよく保存できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:51:30 GMT)
Updating the Minimum Information about CLinical Artificial Intelligence
(MI-CLAIM) checklist for generative modeling research [3.4] 大規模言語モデル(LLM)を含む生成モデルの最近の進歩は、医学における自然言語と画像処理の分野を加速させてきた。
これらのモデルは、新しいタスクに非常に適応し、その使い方をスケーリングし、評価することで、新しい課題が浮かび上がっている。
我々は,トレーニング,評価,解釈可能性,コホート選択の報告の違いを強調させる,オリジナルのチェックリストの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:27:43 GMT)
Preserving Tangible and Intangible Cultural Heritage: the Cases of
Volterra and Atari [3.4] 我々は,次世代の有形無形文化財の保存方法について論じる。
本パネルでは,次世代の有形無形文化財の保存方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:18:08 GMT)
Proper vs Improper Quantum PAC learning [3.3] 本稿では,サンプリング複雑性を伴う量子クーポンコレクタ問題に対するアルゴリズムを提案する。
両学習モードにおける古典的クーポンコレクタ問題と,そのサンプルの複雑性が一致することを証明した。
パディングがより一般的に、古典的な学習行動から量子環境へと持ち上げられることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:49:44 GMT)
Enhancing Conceptual Understanding in Multimodal Contrastive Learning
through Hard Negative Samples [3.3] 本稿では,合成ハードネガティブテキストを取り入れた新しい事前学習手法を提案する。
硬い負の項は視覚的概念に対応し、よりきめ細かい視覚的概念とテキスト的概念のアライメントをもたらす。
InpaintCOCOは、視覚言語モデルにおける色、オブジェクト、サイズをきめ細かいアライメントを評価するための新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:38:48 GMT)
TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs form Finished Cyber Threat Reports [3.2] 敵の様相を知ることは、組織が効果的な防衛戦略を採用し、コミュニティで知性を共有するのを助ける。
脅威レポートの文で説明されたmodus operandiを解釈し、構造化フォーマットに変換するには、翻訳ツールが必要である。
本研究は、TTPXHunterという手法を用いて、サイバー脅威レポートから脅威情報を自動的に抽出する手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:04:09 GMT)
Fine-Grained Privacy Guarantees for Coverage Problems [3.2] 差分プライバシの下で、Max CoverやSet Coverなどのカバレッジ問題に対して、近隣データベースの新たな概念を導入する。
グラフのノードプライバシに類似した、これらの問題の標準的なプライバシー概念とは対照的に、私たちの新しい定義はよりきめ細かいプライバシー保証を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:40:10 GMT)
Learning-based sound speed estimation and aberration correction in
linear-array photoacoustic imaging [3.2] 光音響(PA)画像再構成は、伝搬媒質内の音速(SoS)の特定を伴う。
異種軟組織内のSoSの空間分布に関する情報が不足しているため、PA画像再構成では同種SoS分布が想定される。
デュアルモードPA/USイメージングシステムにおいて,SoS推定とその後の収差補正のためのディープラーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:11:34 GMT)
Emergent Equivariance in Deep Ensembles [3.2] 深層アンサンブルは、データ拡張を用いることで、全ての入力とあらゆる訓練時間に等しくなることを示す。
これは、個々のアンサンブルメンバーの予測が同変ではなく、集合的予測であるという意味で創発的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:43:25 GMT)
Fourier-basis Functions to Bridge Augmentation Gap: Rethinking Frequency
Augmentation in Image Classification [3.1] AFA(Auxiliary Fourier-Basis Augmentation)は、周波数領域の増大を狙った技法であり、視覚的な拡張によって残された拡張ギャップを埋めるものである。
以上の結果から,AFAは,一般的な汚職に対するモデルの堅牢性,OODの一般化,モデルの性能の整合性,摂動の増大に対するモデルの性能の整合性,モデルの標準性能に対する無視的欠陥に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:43:31 GMT)
Massively Scalable Inverse Reinforcement Learning in Google Maps [3.1] 逆強化学習は、ルートレコメンデーションにおいて人間の潜在的嗜好を学習するための強力で一般的な枠組みを提供する。
数億の州と実証軌道で惑星規模の問題に対処したアプローチはない。
我々は、ルーティングコンテキストにおける古典的IRL手法を再検討し、安価で決定論的プランナーと高価で堅牢なポリシーとの間にトレードオフがあることを重要視する。
Receding Horizon Inverse Planning (RHIP)は、従来のIRLアルゴリズムの新たな一般化であり、その計画的地平を通したパフォーマンストレードオフのきめ細かい制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:07:29 GMT)
A Two-Stage Training Method for Modeling Constrained Systems With Neural
Networks [3.1] 本稿では,ニューラルネットワークの2段階学習法について詳述する。
最初の段階は、制約違反の尺度を最小化することで、実現可能なNNパラメータを見つけることを目的としている。
第2段階は、許容領域内に留まりながら損失関数を最小化することにより、最適なNNパラメータを見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:37:47 GMT)
A Self-Adaptive Penalty Method for Integrating Prior Knowledge
Constraints into Neural ODEs [3.1] 本稿では,制約付き自然系のモデリングを可能にするために,ニューラルネットワークの自己適応型ペナルティアルゴリズムを提案する。
提案手法は3つの自然系を事前の知識制約でモデル化することで検証する。
自己適応型ペナルティアプローチは、信頼性と有意義な予測を備えたより正確で堅牢なモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:29:02 GMT)
Semi-Supervised Graph Representation Learning with Human-centric
Explanation for Predicting Fatty Liver Disease [3.0] 本研究では,半教師付き学習フレームワークにおけるグラフ表現学習の可能性について検討する。
本手法は,健康診断データからリスクパターンを識別する対象類似性グラフを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:59:45 GMT)
Decoherence and entropy generation at one loop in the inflationary de
Sitter spacetime for Yukawa interaction [3.0] 我々は、フェルミオンおよびスカラー量子場理論におけるデコヒーレンスに関する以前の分析を拡張した。
我々は、このような開量子系に適した非平衡実効場理論の定式化を用いる。
この結果は, 影響汎関数法を大規模湯川理論に用いた初期の結果と定性的に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:08:33 GMT)
Training Machine Learning models at the Edge: A Survey [2.8] この調査はエッジ学習(EL)、特にエッジでの機械学習モデルトレーニングの最適化に重点を置いている。
目的は、ELにおける多様なアプローチや方法論を包括的に探求し、既存の知識を合成し、課題を特定し、将来の動向を明らかにすることである。
この調査はさらに、エッジ学習のためにMLを最適化するために使用されるテクニックを比較するためのガイドラインと、ELで利用可能なさまざまなフレームワーク、ライブラリ、シミュレーションツールの探索を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:18:43 GMT)
ARNN: Attentive Recurrent Neural Network for Multi-channel EEG Signals
to Identify Epileptic Seizures [2.8] 本稿では,アテンテート・リカレント・ニューラルネットワーク (ARNN) を提案する。
提案モデルは単一チャネル信号ではなく,マルチチャネルEEG信号で動作し,並列計算を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:15:17 GMT)
An Adaptive Hydropower Management Approach for Downstream Ecosystem
Preservation [2.8] 適応的な生態放電を用いて生態系の保護体として水力発電所を利用するという見落とされがちな可能性を強調した。
ニューラルネットワークを用いて、所望の時間毎に最小の生態的排出値を予測することを提案する。
本稿では,水力管理ソフトウェアにシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:44:51 GMT)
A Second Look on BASS -- Boosting Abstractive Summarization with Unified
Semantic Graphs -- A Replication Study [2.8] 本稿では,統一意味グラフの概念に基づく抽象的な要約システムであるBASSフレームワークの詳細な複製について述べる。
本研究は、キーコンポーネントの複製における課題と、新しいコンポーネントの複製に根ざしたエラーソースを系統的に分離するアブレーション研究を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:48:29 GMT)
Magic Mirror on the Wall, How to Benchmark Quantum Error Correction
Codes, Overall ? [2.8] 量子誤り訂正符号(Quantum Error Correction Codes、QECC)は、ノイズやエラーの悪影響から量子状態を保護することにより、量子コンピューティングの進歩において重要なものである。
QECCの分野では大幅な改善があったが、それらを一貫した基準で評価するための統一的な方法論はいまだ解明されていない。
本稿では,QECCの最初のベンチマークフレームワークについて述べる。
我々は、与えられたシナリオの特定の要求に適応するQECCを選択するための体系的な戦略を開発し、量子誤り訂正に対する調整されたアプローチを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:23:07 GMT)
Lumbar spine segmentation in MR images: a dataset and a public benchmark [2.8] 本稿では,多心性腰椎MRI(Multi-center lumbar spine magnetic resonance imaging)データセットについて述べる。
このデータセットには、腰痛の既往歴を持つ218人の患者から447個の矢状T1とT2MRIシリーズが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:56:06 GMT)
Gaze-Vector Estimation in the Dark with Temporally Encoded Event-driven
Neural Networks [2.8] 本稿では,人間とコンピュータのインタラクションからドライバの監視システムまで,様々なアプリケーションにおいて重要な課題である視線ベクトル予測の難しさに対処する。
我々の革新的なアプローチは、新しい時間的イベントエンコーディングスキームと専用ニューラルネットワークアーキテクチャを活用して、非常に低照度な条件の設定を要求するように設計されています。
我々の研究は、低照度ビデオに挑戦する際の正確な視線ベクトル予測のために、時間的に連続した符号化された画像を扱うニューラルネットワークの有用性を強調し、視線予測技術の進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:18:12 GMT)
FLGuard: Byzantine-Robust Federated Learning via Ensemble of Contrastive
Models [2.8] フェデレートラーニング(FL)は、多くのクライアントとグローバルモデルのトレーニングで活躍する。
近年の研究では、世界モデルの精度に壊滅的な損失をもたらす中毒攻撃が提案されている。
本稿では、悪意のあるクライアントを検出し、悪意のあるローカル更新を破棄する新しいバイザンチン・ロバストFL法FLGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:36:27 GMT)
TartanAviation: Image, Speech, and ADS-B Trajectory Datasets for
Terminal Airspace Operations [2.7] TartanAviationは、画像、音声、およびADS-B軌道データを同時に収集することで、空港環境の全体像を提供する。
タルタンアビエーションは合計で3.1M画像、3374時間の航空交通管制音声データ、661日のADS-B軌道データを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:37:43 GMT)
On the lifting and reconstruction of nonlinear systems with multiple
invariant sets [2.7] 複数の不斉不変集合を持つ非線形系の線形再構成に基づくクープマン作用素の機構を説明する。
データ効率の良い方法でクープマン固有関数を構成するために、そのような不変集合間の離散対称性の使用について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:25:19 GMT)
Large Language Models and Video Games: A Preliminary Scoping Review [2.7] 大型言語モデル(LLM)は、ビデオゲームの設計、開発、研究に興味深い可能性を秘めている。
ゲームAI,ゲーム開発,物語,ゲーム研究とレビューを中心に,2022年から2024年にかけてのLLMとビデオゲームに関する76の論文をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:04:35 GMT)
DNNLasso: Scalable Graph Learning for Matrix-Variate Data [2.7] 我々は,Kronecker-sum構造精度行列を推定するための,対角非負のグラフィカルラッソモデルを提案する。
DNNLassoは、最先端の手法を精度と計算時間の両方で大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:49:00 GMT)
Scalable Bayesian inference for the generalized linear mixed model [2.7] 本稿では,AIとベイズ推論の交点に統計的推論アルゴリズムを導入する。
我々のアルゴリズムは、相関データの処理に対処する新しい貢献を伴う勾配MCMCの拡張である。
我々はこのアルゴリズムを大規模な電子健康記録データベースに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:35:34 GMT)
Learning quantum processes without input control [2.6] 古典的確率変数を入力として、量子状態を出力するプロセスに対して、一般的な統計的学習理論を導入する。
この枠組みは、観測者によって制御されていない天文学的な現象、無秩序なシステム、生物学的プロセスの研究に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:48:53 GMT)
Non-Gaussian two mode squeezed thermal states in continuous variable
quantum teleportation [2.6] 光触媒による2モード圧縮熱(TMST)状態は、量子テレポーテーションの文脈で検討されている。
非ガウス演算の実装のための実用的なスキームを考える。
入力コヒーレント状態をテレポートするのに最適な単一光子スクイーズと単一光子サブトラクションを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:41:48 GMT)
Bias in Generative AI [2.6] 本研究では、AIジェネレータの潜在的なバイアスを調べるために、3つの一般的な生成人工知能(AI)ツールによって生成された画像を分析した。
3つのAIジェネレータはすべて、女性とアフリカ系アメリカ人に対する偏見を示しました。
女性はより笑顔と幸福で若く描かれ、男性はより中立な表情と怒りで年上のように描かれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:34:41 GMT)
ChatGPT and biometrics: an assessment of face recognition, gender
detection, and age estimation capabilities [2.5] 本稿では, 顔認証, 性別検出, 年齢推定を中心に, 生体計測関連タスクにおけるChatGPTの能力について検討する。
本研究により,ChatGPTは顔の同一性を認識し,2つの顔画像の識別をかなり精度良く行うことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:41:25 GMT)
Precise Extraction of Deep Learning Models via Side-Channel Attacks on
Edge/Endpoint Devices [2.5] 被害者モデルを実行するデバイス上でのサイドチャネル攻撃 (SCA) について検討し, 各種のモデル情報を取得する。
私たちの仕事は、そのような関係を初めて包括的に理解します。
結果は、敵が犠牲者モデルに関するモデル情報を持っていない場合よりも、最大で5.8倍パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:26:22 GMT)
False Positive Sampling-based Data Augmentation for Enhanced 3D Object
Detection Accuracy [2.5] 限られた地中構造データによってもたらされる課題に対処するための拡張手法として,地中構造サンプリングが提案されている。
本研究は, 偽陽性サンプリングと呼ばれる新しい拡張手法を開発することにより, 地中構造サンプリングの限界を克服し, 3次元物体検出モデルの性能を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:07:54 GMT)
Rehabilitation Exercise Quality Assessment through Supervised
Contrastive Learning with Hard and Soft Negatives [2.4] 運動ベースのリハビリテーションプログラムは、生活の質を高め、死亡率と再入院率を減らすのに有効であることが証明されている。
これらのプログラムは一般的に様々なエクササイズタイプを規定しており、リハビリテーションエクササイズアセスメントデータセットにおいて明確な課題となっている。
本稿では,全データセットを効果的に活用し,すべてのエクササイズタイプに適用可能な単一モデルをトレーニングする,ハードかつソフトな負のサンプルを用いた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） (Tue, 5 Mar 2024 08:38:25 GMT)
Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive
Consensus-Based Model Update Validation [2.3] 本稿では,ラベルフリップ攻撃に対して,FL(Federated Learning)システムを構築するための高度なアプローチを提案する。
本稿では,適応的しきい値設定機構と統合されたコンセンサスに基づく検証プロセスを提案する。
以上の結果から,FLシステムのレジリエンスを高め,ラベルフリップ攻撃の顕著な緩和効果が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:54:56 GMT)
Bootstrapping Rare Object Detection in High-Resolution Satellite Imagery [2.2] 本稿では,このようなまれなオブジェクト検出タスクをブートストラップする問題に対処する。
我々は、パッチをサンプリングするための新しいオフラインおよびオンラインクラスタベースのアプローチを提案する。
ケニア・タンザニアのセレンゲティ・マラ地域において,牧畜動物に対するボマ(あるいは小さな囲い)の同定方法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:44:13 GMT)
Large Language Models to Identify Social Determinants of Health in
Electronic Health Records [2.2] 健康の社会的決定因子(SDoH)は、患者の結果に重要な影響を与えるが、電子健康記録(EHR)から不完全に収集される。
本研究では,EHRにおける自由テキストからSDoHを抽出する大規模言語モデルについて検討した。
800の患者ノートをSDoHカテゴリーにアノテートし,いくつかのトランスフォーマーモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:55:47 GMT)
Mad Libs Are All You Need: Augmenting Cross-Domain Document-Level Event
Argument Data [2.1] 我々は新しい生成型DocEAEデータ拡張フレームワークであるMad Lib Aug (MLA)を紹介する。
MLAを用いてF1スコア全体の平均2.6ポイントの改善を実現した。
また,ターゲット領域における役割を特定するために,統計的深度を用いた新しい指標であるRole-Depth F1(RDF1)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:07:42 GMT)
Triple-CFN: Restructuring Conceptual Spaces for Enhancing Abstract
Reasoning process [2.1] 抽象推論問題は人工知能アルゴリズムに重大な課題をもたらす。
本研究は、ボンガード・ローゴ問題に取り組むためのトリプル-CFNアプローチを紹介する。
また,問題空間を明示的に構成するMeta Triple-CFNネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:29:17 GMT)
Solving the bongard-logo problem by modeling a probabilistic model [2.1] 抽象推論問題は、AIアルゴリズムの知覚的および認知的能力に挑戦する。
本研究は、ボンガード・ローゴ問題に適した確率モデルであるPMoCを紹介する。
また、複雑な抽象的推論タスクのための拡張Transformer-EncoderであるPose-Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:08:29 GMT)
UFO: Uncertainty-aware LiDAR-image Fusion for Off-road Semantic Terrain
Map Estimation [2.0] 本稿では,BEVにおける高密度地形分類図を生成するための学習ベース融合法を提案する。
提案手法は,RGB画像とシングルスイープLiDARスキャンから生成されたセマンティックマップの精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:20:03 GMT)
Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations [2.0] 我々は,SE2に特化して,リー群を超越した最適輸送のための計算フレームワークを開発する。
我々はいくつかの理論的貢献をする(行列リー群に一般化できる)。
We developed a Sinkhorn like algorithm can be effective by fast and accurate distance approximations of the Lie group and GPU friendly group convolutions。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:10:52 GMT)
PARADISE: Evaluating Implicit Planning Skills of Language Models with
Procedural Warnings and Tips Dataset [2.0] PARADISE は,wikiHow をベースとした実践的な手続きテキスト上で,Q&A 形式を用いた帰納的推論タスクである。
計画の暗黙的な知識を与えられた目標からのみ推論するモデルの能力をテストすることを目的として、中間的なステップを除く、目標に直接関連した警告およびヒント推論タスクを含む。
我々の実験は、微調整言語モデルとゼロショットプロンプトを利用して、ほとんどのシナリオにおいて、大規模言語モデルに対するタスク固有小モデルの有効性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:01:59 GMT)
The VampPrior Mixture Model [2.0] 深層潜伏変数モデル(DLVM)のクラスタ化には、a-prioriのクラスタ数を定義する必要がある。
We adapt the VampPrior process into a Dirichlet Mixture Model, result to the VampPrior Mixture Model (VMM, a novel for DLVMs。
本稿では,変分推論と経験的ベイズを交互に交互に交互に行う推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:52:18 GMT)
Leveraging Federated Learning and Edge Computing for Recommendation
Systems within Cloud Computing Networks [2.0] エッジインテリジェンスの鍵となる技術は、フェデレートラーニング(FL)として知られる、プライバシ保護機械学習パラダイムである。
ノード障害とデバイス終了を減らすため、階層的フェデレートラーニング(HFL)フレームワークが提案され、指定されたクラスタリーダが中間モデルアグリゲーションを通じてデータオーナをサポートする。
ユーザエクスペリエンスの品質(QoE)に対するソフトクリックの影響を軽減するため、著者らは、ユーザQoEを包括的なシステムコストとしてモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:58:26 GMT)
Understanding the Transit Gap: A Comparative Study of On-Demand Bus Services and Urban Climate Resilience in South End, Charlotte, NC and Avondale, Chattanooga, TN [2.0] 都市デザインは持続可能性に大きな影響を及ぼし、特に公共交通機関の効率と二酸化炭素排出量の削減という文脈においてである。
本研究は, 南端, シャーロット, NC, 動的混在型都市デザインパターンを特徴とする2つの地区と, 郊外グリッドレイアウトを有するチャタヌーガ, アヴォンデールの2つの地区を探索する。
これらの異なる都市環境におけるバス利用の増加が交通とCO2排出量に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:50:21 GMT)
Systemic Biases in Sign Language AI Research: A Deaf-Led Call to
Reevaluate Research Agendas [1.9] 我々は手話AIに関する最近の101論文を体系的にレビューする。
我々は手話AI研究の現状における重要なバイアスを識別する。
私たちは、この分野にはDeaf利害関係者からの有意義なインプットがないという立場を取っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:37:36 GMT)
Emerging Synergies Between Large Language Models and Machine Learning in
Ecommerce Recommendations [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成の基本的なタスクにおいて優れた機能を持つ。
機能エンコーダとしてLLMを用いたユーザとアイテムの表現を学習するための代表的なアプローチを提案する。
次に、協調フィルタリング強化レコメンデーションシステムのためのLLM技術の最新技術について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:31:00 GMT)
Treat Different Negatives Differently: Enriching Loss Functions with
Domain and Range Constraints for Link Prediction [1.8] 知識グラフ埋め込みモデル(KGEM)は知識グラフ(KG)に関連する様々なタスクに使用される。
最近の研究は、偽三重項を等しく価値付けすべきではなく、特定の負のサンプリング手順をもたらすことを示唆している。
リンク予測のための3つの主要な損失関数を豊かにすることにより、全ての種類の負がサンプリングされるが、その意味論的妥当性に基づいて異なる扱いがなされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:49:10 GMT)
CURATRON: Complete Robust Preference Data for Robust Alignment of Large
Language Models [1.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と人間の価値観を協調させる上での課題について,嗜好学習(PL)を用いて検討する。
そこで本研究では,これらのデータセット内での値の頑健かつ完全再検討を行う新しい手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、一般と選好の両方のデータセット設定において、逆ノイズと観測されていない比較をうまく処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:58:12 GMT)
On Leakage in Machine Learning Pipelines [1.8] 機械学習(ML)は予測モデリングのための強力なツールを提供する。
MLパイプラインは、過度に最適化されたパフォーマンス見積と新しいデータへの一般化の失敗をもたらすリークを含む可能性がある。
具体例で示し、MLパイプラインで発生する可能性のあるさまざまな種類のリークについて、包括的概要と議論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:54:27 GMT)
Greedy receiver for photon-efficient optical communication [1.7] 局所最適グリードアルゴリズムに基づく新しい受信機を導入し、パルス位置変調に適用する。
受信機は、これまで提案された全ての信号強度系における戦略の誤差確率を低減し、検出プロセスの数値最適化による結果に匹敵する結果を得る。
深宇宙光通信のフォトン・スターベド状態特性において、グリーディ受信機は状態判別誤差の確率に基づいて量子最適ヘルストロームに接近する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:57:54 GMT)
SIC-POVMs from Stark Units: Dimensions n^2+3=4p, p prime [1.7] 実二次体における線量体拡大からのスターク単位が、SICが構築されるシードとして機能することを示す。
この形式の17の異なる次元に対して解を与え、$d = 39604$に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:36:33 GMT)
On the Alignment of Group Fairness with Attribute Privacy [1.7] グループフェアネスとプライバシは、信頼できる機械学習モデルを設計する上での基本的な側面である。
ブラックボックスの設定において、グループフェアネスと属性プライバシという特定のプライバシー概念との整合性を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:51:14 GMT)
Know your exceptions: Towards an Ontology of Exceptions in Knowledge
Representation [1.7] 定義可能な推論は、すべての状況においていくつかの一般化が有効でないような推論の一種である。
このような推論をモデル化する様々な形式主義が開発されている。
モデラーがこれらのシステムの中から、オントロジの観点からドメインに合うものを選ぶのは容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:35:43 GMT)
Towards a resolution of the spin alignment problem [1.6] 最近導入されたスピンアライメント予想から着想を得た最適化問題のクラスについて検討する。
我々の研究の動機は、最近導入されたスピンアライメント予想である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:42:08 GMT)
Prompting and Fine-Tuning Open-Sourced Large Language Models for Stance
Classification [1.6] スタンス分類は、社会科学から機械学習まで、領域における研究の焦点となっている。
現在のスタンス検出法は、主に文の手動アノテーションに依存し、次に教師付き機械学習モデルを訓練する。
我々は,手作業によるアノテーションの必要性を低減あるいは排除できるスタンス検出手法として,大規模言語モデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:26:54 GMT)
DIVERSE: Deciphering Internet Views on the U.S. Military Through Video
Comment Stance Analysis, A Novel Benchmark Dataset for Stance Classification [1.6] 本稿は、米軍のビデオに対する姿勢を示す173,000以上のYouTubeビデオコメントのデータセットであるDIVERSEを紹介する。
このスタンスは、人間が指導する機械支援ラベリング手法を通じて注釈付けされている。
平均すると、ビデオにはそれぞれ200のコメントがあり、コメントのスタンスは「アゲインスト」のキャラクタリゼーションに対してわずかに傾いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:36:23 GMT)
The Case for Evaluating Multimodal Translation Models on Text Datasets [1.6] マルチモーダル機械翻訳モデルは、視覚情報の利用と複雑な文の翻訳能力を測定することで評価されるべきである。
MMTの現在の作業のほとんどは、これらの特性を計測しないMulti30kテストセットに対して評価されている。
我々は,1)MMTモデルによる視覚情報の利用を測定するCoMMuTE評価フレームワーク,2)複雑な文に対する翻訳性能を評価するテキストのみのWMTニュース翻訳タスクテストセット,3)Multi30kテストセットを用いて,MMTモデルの性能を実MMTデータセットに対して測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:49:52 GMT)
Detecting Concrete Visual Tokens for Multimodal Machine Translation [1.6] 本稿では,情報文から視覚的かつ文脈的に関連のあるトークンを検出するための新しい手法を提案する。
また、検出されたトークンを最短の$n$トークン、最長の$n$トークン、そしてすべての検出された具体的なトークンを含む、検出されたトークンを選択する新しい方法を紹介します。
我々は、GRAM MMTアーキテクチャを用いて、マスク付き文によるソース画像の合成照合されたマルチモーダルデータセットに対してモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:01:09 GMT)
Adding Multimodal Capabilities to a Text-only Translation Model [1.6] マルチモーダル機械翻訳(MMT)における現在の作業は、トレーニングと評価にMulti30kデータセットを使用している。
結果のモデルがMulti30kデータセットに過度に適合していることが分かりました。
Multi30kと一般的なテキストオンリーのデータセットの両方でうまく機能するために、パフォーマンスの高いテキストオンリーの機械翻訳(MT)モデルを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:28:24 GMT)
Data-Driven Ergonomic Risk Assessment of Complex Hand-intensive
Manufacturing Processes [1.6] 手強い製造プロセスは、タスクの複雑さに対処するために、人間の器用さをかなり必要とします。
これらの激しい手の動きは、しばしば筋骨格障害やリハビリテーション手術につながる。
我々は,手強い製造プロセスに関連する人間工学的問題を特定し,対処するためのデータ駆動型人間工学的リスクアセスメントシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:32:45 GMT)
Identification for Tree-shaped Structural Causal Models in Polynomial
Time [1.5] ノード間の相関から因果パラメータを同定することは、人工知能におけるオープンな問題である。
本稿では,木を配向成分とするSCMについて検討する。
本稿では,木形SCMの同定問題を解くランダム時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:55:23 GMT)
Sparse-IFT: Sparse Iso-FLOP Transformations for Maximizing Training
Efficiency [1.4] Sparse Iso-FLOP Transformations (Sparse-IFT) は密度モデルFLOPを維持しながら精度を向上させる。
本研究は,マスクトポロジ,重み,最終性能の相関性について明らかにした。
我々の知る限り、高密度モデルの精度を向上させるためにスパーシティの使用を実証する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:12:38 GMT)
Quantum communications feasibility tests over a UK-Ireland 224-km
undersea link [1.3] イギリス(イギリス)のサウスポート(イギリス)とアイルランド(アイルランド)のポートレーン(IE)の間に展開された産業用224km海底光ファイバーリンク上での量子通信の実現可能性研究を行う。
位相ドリフト, 偏光安定性, 絡み合った光子の到着時刻を特徴付けることにより, 初めて国際UK-IE量子通信を実現するためのリンクの適合性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:20:03 GMT)
Competition of decoherence and quantum speed limits for quantum-gate
fidelity in the Jaynes-Cummings model [1.3] エンタングルメントによって引き起こされる誤差は、駆動のエネルギーと逆向きにスケールすることを示す。
また、選択された忠実度で与えられた目標状態を達成するためには、論理量子ビットの単一駆動的進化をエネルギー的により効率的に行うことが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:01:51 GMT)
Basic quantum subroutines: finding multiple marked elements and summing
numbers [1.1] 量子クエリーの最適数$O(sqrtN k)$を用いて、サイズ$N$のリスト内のすべての$k$マーク要素を見つける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:07:53 GMT)
Agent-based Modeling and Simulation of Human Muscle For Development of
Human Gait Analyzer Application [1.1] この応用は、臨床の専門家が健康な筋肉と不健康な筋肉を区別するために使用できる。
Bootsアルゴリズムは、人間の動作の逆ダイナミクスを行うために、人間の下半身の生体力学的モデルに基づいて設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:26:52 GMT)
scDiffusion: conditional generation of high-quality single-cell data
using diffusion model [1.1] 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、単細胞レベルでの生命の法則を研究する上で重要である。
十分な高品質の scRNA-seq データを取得することは依然として困難である。
拡散モデルと基礎モデルを組み合わせた生成モデルである scDiffusion を開発し,高品質な scRNA-seq データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 04:45:14 GMT)
JMI at SemEval 2024 Task 3: Two-step approach for multimodal ECAC using
in-context learning with GPT and instruction-tuned Llama models [1.0] 本稿では,SemEval-2024タスク3におけるシステム開発について述べる:「会話におけるマルチモーダル感情原因分析の競争」
人間の会話における感情を効果的に捉えるには、テキスト、オーディオ、ビデオなどの複数のモダリティを統合する必要がある。
提案手法は2段階の枠組みでこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:07:18 GMT)
Improved LiDAR Odometry and Mapping using Deep Semantic Segmentation and
Novel Outliers Detection [1.0] 高速移動プラットフォームのためのLOAMアーキテクチャに基づくリアルタイムLiDARオドメトリーとマッピングのための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,ディープラーニングモデルによって生成された意味情報を用いて,ポイント・ツー・ラインとポイント・ツー・プレーンのマッチングを改善する。
高速動作に対するLiDARオドメトリーのロバスト性に及ぼすマッチング処理の改善効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:53:24 GMT)
A numerical algorithm for solving the coupled Schr\"odinger equations
using inverse power method [0.9] 逆パワー法は行列の固有ベクトルを求める数値アルゴリズムである。
本研究では,逆パワー法に基づく反復アルゴリズムを開発し,シュリンガー方程式を数値解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:02:18 GMT)
Operator Learning Renormalization Group [0.9] 演算子学習再正規化群(OLRG)と呼ばれる量子多体シミュレーションのための一般的なフレームワークを提案する。
機械学習の観点に触発されて、OLRGはウィルソンの数値的再正規化群とホワイトの密度行列再正規化群の一般化である。
古典的および量子シミュレーションのための演算子マップの2つのバージョンを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:37:37 GMT)
Transfer Learning across Different Chemical Domains: Virtual Screening
of Organic Materials with Deep Learning Models Pretrained on Small Molecule
and Chemical Reaction Data [0.9] 本研究は, 薬物様小分子のデータベースと化学反応を利用したBERTモデルの事前学習の可能性を示す。
BERTモデルを5つの仮想スクリーニングタスクのデータで微調整することで、USPTO-SMILESデータセットで事前訓練されたバージョンは、3つのタスクで0.94以上、2つのタスクで0.81以上に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:23:33 GMT)
Remote sensing of soil moisture using Rydberg atoms and satellite
signals of opportunity [0.8] ライドバーグ原子センサーは、バンド固有の電子回路を必要とせず、マイクロからミリ波をカバーするように調整することができる。
我々は、これらの原子をXM衛星電波信号に感度付け、信号相関を用いて、土壌水分のリモートセンシングにこれらの衛星信号を使用することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:09:05 GMT)
Leveraging Federated Learning for Automatic Detection of Clopidogrel
Treatment Failures [0.8] 本研究では,クロピドッグレル処理障害検出のためのフェデレーション学習戦略を活用する。
地理的中心に基づいてデータを分割し,フェデレート学習の性能を評価した。
クロピドッグレル治療障害検出におけるフェデレート学習の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:31:07 GMT)
Word Importance Explains How Prompts Affect Language Model Outputs [0.7] 本研究では,個々の単語をインプロンプトで変化させることにより,大規模言語モデルの説明可能性を向上させる手法を提案する。
古典的注目とは違って、単語の重要度は、任意に定義されたテキストスコアに対する急進的な単語の影響を測定する。
その結果,単語の重要度スコアは,複数のスコア機能において期待される接尾辞の重要度と密接に関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:04:18 GMT)
Self-adaptive Traffic Anomaly Detection System for IoT Smart Home Environments [0.7] 本稿では,未知の攻撃を含むIoTトラフィックに対する自己適応型異常検出システムを提案する。
提案システムは未知の攻撃に適応し、リアルタイムに捕捉されたトラフィックに基づいて異常なトラフィックのパターン変化を反映することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:58:02 GMT)
Demonstrating Mutual Reinforcement Effect through Information Flow [0.6] 相互強化効果(MRE)は,テキスト分類タスクにおける単語レベルとテキストレベルの分類の相乗的関係について検討する。
我々はMRE理論を観察・実証するために情報フロー解析を用いる。
我々は,文章レベルの分類ラベルの予測を促進するために,単語レベルの情報を動詞化子として活用し,学習を促すためのMREの適用を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:11:32 GMT)
Learning Zero-Shot Material States Segmentation, by Implanting Natural
Image Patterns in Synthetic Data [0.6] 自然画像から抽出したパターンを用いて、素材を合成シーンにマッピングする方法を示す。
また、クラス非依存の物質状態セグメンテーションのための最初の一般的なベンチマークを示す。
ここでは,MatchSeg 上のネット列車が既存の最先端手法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 20:21:49 GMT)
Mixed-Strategy Nash Equilibrium for Crowd Navigation [0.5] 混合ストラテジー・ナッシュ均衡は、ロボットが群衆の中で不確実で協調的な人間の行動を予測するための厳密なモデルを提供する。
単純な反復的ベイズ更新スキームが混合ストラテジーなソーシャルナビゲーションゲームのナッシュ平衡に収束することを証明する。
我々は,既存のナビゲーション手法に統合可能なサンプリングベースのクラウドナビゲーションフレームワークを開発し,ラップトップCPU上でリアルタイムに動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:48:15 GMT)
Deep-Learned Compression for Radio-Frequency Signal Classification [0.5] 次世代の細胞概念は、大量の高周波サンプルの処理に依存している。
RF信号の複雑な値のサンプルを圧縮する深層学習圧縮モデルHQARFを提案する。
RF信号の変調クラスを推定するために訓練されたAIモデルの性能に対するHQARFの効果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:42:39 GMT)
SAFFIRA: a Framework for Assessing the Reliability of
Systolic-Array-Based DNN Accelerators [0.4] 本稿では,シストリックアレイをベースとしたディープニューラルネットワーク(DNN)アクセラレータに適した,階層型ソフトウェアベースのハードウェア対応フォールトインジェクション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:17:09 GMT)
Who Said What? An Automated Approach to Analyzing Speech in Preschool
Classrooms [0.4] 本稿では,ソフトウェアを用いて話者を分類し,発話の書き起こしを行う自動フレームワークを提案する。
筆者らは,110分間の授業記録において,本フレームワークと人間専門家の結果を比較した。
その結果, 子どもの言語発達を支援する授業音声の分析において, かなり進歩したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:12:26 GMT)
Reconstruction for Sparse View Tomography of Long Objects Applied to
Imaging in the Wood Industry [0.4] 木材産業では、ログは、いくつかのソース位置から動くコンベヤベルト上の離散X線スキャンによって、一般的に品質が検査される。
本稿では,シーケンシャルスキャンに適した学習されたPrimal-Dualニューラルネットワークに基づく反復的再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:44:19 GMT)
Tooling Offline Runtime Verification against Interaction Models :
recognizing sliced behaviors using parameterized simulation [0.4] オフライン実行時の検証には、仕様に対するシステムの実行の静的解析が含まれる。
分散システムでは、グローバルクロックが存在しないため、グローバルトレースの形での実行を特徴付けることは一般的に不可能である。
本稿では,インタラクションと呼ばれる形式仕様に対して,そのようなトレースの適合性を検証するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:09:55 GMT)
On the use of associative memory in Hopfield networks designed to solve
propositional satisfiability problems [0.4] 自己最適化(SO)モデルは、生物学的に確立されたヘビアン学習規則を用いてホップフィールドネットワークに追加される。
いくつかの条件下では、学習したネットワークが最適な解を生成することによって、重要な情報が永久に失われる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:49:00 GMT)
AdAM: Adaptive Fault-Tolerant Approximate Multiplier for Edge DNN
Accelerators [0.4] ASICベースのDNN加速器に適した適応型耐故障性近似乗算器のアーキテクチャを提案する。
本稿では,ASICベースのDNN加速器に適した適応型耐故障近似乗算器のアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:03:31 GMT)
Advancing Generative AI for Portuguese with Open Decoder Gerv\'asio PT* [0.4] 本稿では,ポルトガル語のニューラルデコーディングにおける新たな技術状態を設定する,完全にオープンなTransformerベースの命令調整デコーダモデルを提案する。
Gerv'asioのすべてのバージョンはオープンソースであり、研究用と商用用の両方のライセンスで無償で配布されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:44:03 GMT)
Fostering the Ecosystem of Open Neural Encoders for Portuguese with
Albertina PT* Family [0.3] 本稿では,オープンソースであり,任意の目的のためにオープンライセンスの下で無償で配布されるファンデーションエンコーダモデルに貢献する。
本稿では,15億のパラメータを持つ最大パフォーマンス駆動モデルと,1億のパラメータを持つより小さな効率駆動モデルを用いて,ポルトガル語に対する最先端のオープンエンコーダのエコシステムの拡張について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:49:17 GMT)
Deep learning in a bilateral brain with hemispheric specialization [0.2] 左右対称の動物の脳は左右の半球に分けられる。
いくつかの計算モデルは、意味的および視覚的処理タスクに関する人間のデータを再現することに焦点を当てた半球の非対称性を模倣している。
本稿では,自然界で観察される側方化を模倣する2つの人工ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 01:18:45 GMT)
From Spectra to Biophysical Insights: End-to-End Learning with a Biased
Radiative Transfer Model [0.2] 本稿では,RTMを自動エンコーダアーキテクチャに統合し,エンドツーエンドの学習手法を提案する。
我々の手法は、RTMのバイアスを補正するだけでなく、ニューラルネットワークの回帰のような従来の変数検索技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:38:54 GMT)
Time-optimal multi-qubit gates: Complexity, efficient heuristic and
gate-time bounds [0.2] 固定されたマルチキュービットイジング型相互作用と単一キュービットXゲートは、グローバルZZゲートの合成に利用できる。
このような時間最適な量子ゲートの合成はNPハードであることが示される。
我々は任意の GZZ ゲートが n 個の量子ビットの時間 O(n) で実行可能であると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:17:33 GMT)
Smart Grids Secured By Dynamic Watermarking: How Secure? [0.2] 透かしは無条件の安全を保証できない グリッドシステム内の通信が 無条件で安全でない限り
動的に透かしを付けたスマートグリッドに対する攻撃は、グリッドの内部ノイズがあっても有効である。
オープンな疑問は、もしグリッド内の無条件で認証されたセキュアな通信が、重要な要素の改ざん抵抗とともに、グリッド操作に対する無条件のセキュリティを提供するのに十分な条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:51:50 GMT)
Device-independent certification of quantum gates under the dimension
assumption [0.2] ブラックボックスシナリオにおける単一量子ビット量子計算の効率的な検証法を提案する。
平均ゲートの不完全性に関して、サンプルの複雑性は O$(varepsilon-1)$ として増加することを証明している。
我々のアプローチは、自己検証から証明の強い概念と、量子システムの特徴から実際に高い関連性を持つアプローチのギャップを埋める第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:02:39 GMT)
Speckle Noise Reduction in Ultrasound Images using Denoising
Auto-encoder with Skip Connection [0.2] 超音波画像は、しばしばスペックルノイズを含み、解像度とコントラスト-ノイズ比を下げることができる。
これにより、画像の特徴を抽出、認識、分析することがより困難になる。
研究者はいくつかのスペックル低減法を提案しているが、関連するすべての要因を考慮に入れた単一の手法は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:08:59 GMT)
Using Smartphones to Study Vaccination Decisions in the Wild [0.2] 我々は,予防接種決定と病気の拡大を研究する新しい手法として,実世界のBluetoothコンタクトをゲームシナリオのいくつかのラウンドに統合することを提案する。
N$=494の学生を対象に12週間にわたる概念実証研究を行ったところ、参加者は意思決定ラウンドの前後に提供された情報に強く反応した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:27:05 GMT)
Fighting Game Adaptive Background Music for Improved Gameplay [0.1] 本稿では,DareFightingICEにおける背景音楽(BGM)の適応的機能の追加による改善について述べる。
適応型BGMは、2022年のDareFightingICEコンペティションの勝者サウンドデザインのBGMを演奏する3つの異なるカテゴリーの楽器で構成されている。
音声のみを入力として使用する深層強化学習AIエージェントを用いて適応的BGMを評価する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:46:43 GMT)
Adaptive Background Music for a Fighting Game: A Multi-Instrument Volume
Modulation Approach [0.1] 本稿では,適応的なBGMを追加することで,DareICEのバックグラウンド音楽(BGM)を強化する取り組みについて述べる。
適応的なBGMは、"Air on G-String"と呼ばれるクラシック曲を演奏する5つの異なる楽器で構成されている。
次に、音声のみを入力として使用する深層強化学習AIを用いて、適応的BGMを評価する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:33:40 GMT)
Enhanced DareFightingICE Competitions: Sound Design and AI Competitions [0.1] 本稿では,視覚障害のあるプレイヤー(VIP)に着目した新たな対戦ゲームプラットフォームであるDareFightingICEを提案する。
また、DareFightingICEコンペティションを、DareFightingICEサウンドデザインコンペティションとDareFightingICE AIコンペティションという2つの独立したコンペティションに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:15:48 GMT)
Scope of Large Language Models for Mining Emerging Opinions in Online
Health Discourse [0.0] 我々は、Redditから得られた(タイトル、コメント)ペア間のペアのスタンス検出問題として、新興の意見マイニングを定式化します。
i) クレーム識別の手法について詳述し, ポストタイトルがクレームを含むかどうかを識別するタスクと, (ii) LLMを用いたスタンス検出のための意見マイニング駆動評価フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:38:19 GMT)
Soft-prompt Tuning for Large Language Models to Evaluate Bias [0.0] ソフトプロンプトを用いてバイアスを評価することで、人間のバイアス注入を避けるというメリットが得られます。
グループフェアネス(バイアス)を用いて、異なる感度属性のモデルバイアスをチェックし、興味深いバイアスパターンを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:29:06 GMT)
XAI-Based Detection of Adversarial Attacks on Deepfake Detectors [0.0] 我々は,XAIを用いたディープフェイク検出器に対する敵攻撃を識別するための新しい手法を提案する。
本手法は, ディープフェイクの検出だけでなく, 敵攻撃の可能性に対する理解の向上にも寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:25:30 GMT)
Where the Really Hard Quadratic Assignment Problems Are: the QAP-SAT
instances [0.0] 二次割当問題 (QAP) は、進化的計算最適化の分野における主要な領域の1つである。
本稿では,QAPの相転移について検討し,問題の計算複雑性と充足可能性の劇的な変化と説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:56:30 GMT)
When Industry meets Trustworthy AI: A Systematic Review of AI for
Industry 5.0 [0.0] 私たちは、業界が進化する現在のパラダイムを分析し、より持続的で信頼できるものにすることに重点を置いています。
産業5.0では、人工知能(AI)が持続可能な、人間中心でレジリエントな視点からサービスを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:49:33 GMT)
Waveguide QED with Moessbauer Nuclei [0.0] 埋め込みM"オスバウアー核を持つ薄膜ナノ構造は、X線量子光学応用に成功している。
ここでは理論上、ハードなX線が前方の入射で結合される新しい幾何学について述べる。
本研究は, 放牧時応答における動的ビーティングとして観測される核前方散乱と, 誘導モードのスペクトルで観測される放牧時応答からの共鳴構造の両方の側面を組み合わせたものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:56:36 GMT)
Unsupervised Learning Approaches for Identifying ICU Patient Subgroups:
Do Results Generalise? [0.0] 患者サブグループを特定するための教師なし学習の使用は、ICU効率を改善するための潜在的に有望な方向として現れている。
ICUに共通するサブグループが存在するかは定かでないが,ICU再構成が標準化された方法で実施可能かは定かでない。
医療資源のニーズを表す16の特徴を抽出し,コンセンサスクラスタリングを用いて患者サブグループを抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:16:37 GMT)
Training-set-free two-stage deep learning for spectroscopic data
de-noising [0.0] ノイズ除去は、スペクトル後処理手順における顕著なステップである。
従来の機械学習ベースの手法は高速だが、主に教師付き学習に基づいている。
教師なしのアルゴリズムは遅く、実際の実験的な測定で一般的に高価なトレーニングセットを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:39:23 GMT)
Towards an AI-Enhanced Cyber Threat Intelligence Processing Pipeline [0.0] 本稿では,人工知能(AI)をサイバー脅威知能(CTI)に統合する可能性について検討する。
我々は、AIに強化されたCTI処理パイプラインの青写真を提供し、そのコンポーネントと機能について詳述する。
倫理的ジレンマ、潜在的なバイアス、そしてAIによる意思決定における透明性の必須事項について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:03:56 GMT)
Towards Democratized Flood Risk Management: An Advanced AI Assistant
Enabled by GPT-4 for Enhanced Interpretability and Public Engagement [0.0] 本研究は,GPT-4大言語モデルを用いたAIアシスタントをカスタマイズした,革新的なソリューションを提案する。
開発したプロトタイプでは,リアルタイムの洪水警報と,洪水マップと社会的脆弱性データを統合した。
また、複雑な洪水帯情報を行動可能なリスク管理アドバイスに効果的に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:24:52 GMT)
Towards Comprehensive Vietnamese Retrieval-Augmented Generation and
Large Language Models [0.0] 本稿では,ベトナムのレトリーバル強化世代(RAG)とLarge Language Models(LLMs)のためのオープンデータセットと事前学習モデルの開発と普及を通じて,ベトナム語理解・生成の高度化への貢献について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:15:49 GMT)
Three-dimensional imaging of single atoms in an optical lattice via
helical point-spread-function engineering [0.0] 本稿では,量子ガス顕微鏡システムにおける単一原子の3次元位置決定法について述べる。
システム内の収差を慎重に校正・補償すると, 原子の位置を1つの格子内で決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:16:09 GMT)
The noisy Landau-Streater or the Werner-Holevo channel in arbitrary
dimensions [0.0] Landau-Streater と Werner-Holevo の量子チャネルは3次元でのみ関係している。
偶数次元において、このチャネルはユニタリ演算の点で分解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:45:27 GMT)
The Vector-Model Wavefunction: spatial description and wavepacket
formation of quantum-mechanical angular momenta [0.0] 量子力学において、空間波動関数は粒子の位置や運動量の分布を記述するが、角運動量$j$ではない。
空間波動関数 $j_m (phi,theta,chi)$ が量子力学的角運動量の有用な記述を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:02:56 GMT)
The Future of MEV [0.0] 実行チケット(Execution Tickets)は、プロトコルが実行ペイロードの提案に関連する値を配布する方法を再定義する新しいチケット発行メカニズムである。
この革新的なアプローチにより、プロトコルは、伝統的にバリデータのための外部収益源であるMaximal Extractable Value(MEV)を直接ブローカーすることができる。
この分析によると、Execution Ticketシステムはエコシステム内の価値のより公平な分散を促進し、よりセキュアで経済的に堅牢なブロックチェーンネットワークを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:11:16 GMT)
The Causal Axioms of Algebraic Quantum Field Theory: A Diagnostic [0.0] 代数的場の量子論は、相対論的因果関係を実装した理論を特徴づけることを目的とした3つの「因果公理」(causal axioms)を前進させる。
本稿は,AQFTに適した因果関係の概念を完全に説明していないことを,最小限の技術的手法で示すことを目的としている。
私は、AQFTの因果構造が、その中の公理と特権に対抗して、文学における戦略に対してどのように特徴付けられるかという全体論的な解釈を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:43:52 GMT)
The CHSH Test is Sufficient to Observe the KCBS-Type Quantum
Contextuality [0.0] 我々は,Claus-Horne-Shimony-Holt (CHSH) と呼ばれるベル試験が,非局所性だけでなく,CBS型文脈性も示していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:05:16 GMT)
Text classification of column headers with a controlled vocabulary:
leveraging LLMs for metadata enrichment [0.0] 本稿では,3つのLarge Language Model (LLM) を用いて,列ヘッダのトピックアノテーションを用いたメタデータの充実を支援する手法を提案する。
本研究では, LLMの内部整合性, マシン間アライメント, トピック分類タスクに対する人間と機械の合意性を評価することによって, アプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:42:06 GMT)
THC: Accelerating Distributed Deep Learning Using Tensor Homomorphic
Compression [0.0] ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、画像分類、コンピュータビジョン、自然言語処理などの重要なユースケースのデファクトスタンダードである。
データセットが大きくなると、ますます大きなクラスタ上での分散トレーニングが必要になる。
このボトルネックに対処し、トレーニングを加速するために、広くデプロイされたアプローチは圧縮である。
我々は、圧縮された値の直接集約を可能にする新しい双方向圧縮フレームワークであるホモモルフィック圧縮(THC)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:40:25 GMT)
Strong Thermomechanical Noise Squeezing Stabilized by Feedback [0.0] センサとして使用される高調波発振器の4次雑音をスクイーズすることで、特定の測定方式における感度を高めることができる。
本手法を高強度窒化ケイ素膜共振器に適用し, 数ナノグラムの有効質量と品質係数を108以上とした。
我々は,記録高17dBと21dBによる最大熱力学的スクイージングを観測し,デバイス設計に最小限の変更を加えることで,さらに大きな値を得ることができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:54:39 GMT)
SpanSeq: Similarity-based sequence data splitting method for improved
development and assessment of deep learning projects [0.0] 本稿では,ほとんどの生物学的シーケンスにスケール可能な機械学習のためのデータベース分割手法であるSpanSeqを提案する。
また,最新のDeepLocモデルの開発を再現することにより,集合間の類似性を抑える効果についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:02:46 GMT)
Solving non-native combinatorial optimization problems using hybrid
quantum-classical algorithms [0.0] 組合せ最適化は、物流から金融まで幅広い分野に適用可能な、困難な問題である。
量子コンピューティングは、様々なアルゴリズムを用いてこれらの問題を解決するために使われてきた。
この研究は、量子と古典のリソースをハイブリッドなアプローチで統合することで、これらの課題を克服する枠組みを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:46:04 GMT)
Solving Differential-Algebraic Equations in Power System Dynamic
Analysis with Quantum Computing [0.0] 本稿では、電力系統の動的解析において、DAEを解くために量子コンピューティングアルゴリズムを用いることを実証する。
本稿では,電力系統のDAEを指数還元法を用いて正規微分方程式(ODE)に等価に変換するために,記号型プログラミングフレームワークを利用する。
系の非線形性は、量子線型方程式解法によって状態変数を更新できるように、テイラー展開を切断したハミルトンシミュレーションによって捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:36:57 GMT)
Simulation of Chemical Reactions on a Quantum Computer [0.0] 散乱行列要素の計算のための量子アルゴリズムを開発し,適用する。
量子アルゴリズムを用いて1次元半無限2乗井戸ポテンシャルと共線形水素交換反応に対する散乱行列要素の計算に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:36:11 GMT)
Should We Fear Large Language Models? A Structural Analysis of the Human
Reasoning System for Elucidating LLM Capabilities and Risks Through the Lens
of Heidegger's Philosophy [0.0] 本研究では,Large Language Models(LLM)の能力とリスクについて検討する。
LLM内の単語関係の統計的パターンと、Martin Heidegger氏の概念である"ready-to-hand"と"present-at-hand"の間には、革新的な並列性がある。
以上の結果から, LLMには直接的説明推論と擬似論理推論の能力があるが, 真理的推論に乏しく, 創造的推論能力がないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:40:53 GMT)
Shortcuts to Adiabaticity in Krylov Space [0.0] 反断熱項の方程式は、クリロフ基底を導入することによって解決されることを示す。
クリロフ基底は、力学が展開する極小作用素部分空間にまたがる。
クリャロフ基底の膨張が反断熱項における多体相互作用をどのように組み込むかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:12:31 GMT)
Shapley Values-Powered Framework for Fair Reward Split in Content Produced by GenAI [0.0] 本稿では,モデル開発者とデータ提供者間のコラボレーションを構築する手法を提案する。
安定拡散-v1.5モデルにより生成された画像におけるアーティストの寄与を定量化するために,Shapley Values を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:19:21 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） (Tue, 5 Mar 2024 14:37:36 GMT)
Resolving chiral transitions in Rydberg arrays with quantum Kibble-Zurek
mechanism and finite-time scaling [0.0] 本研究では,これらのキラル遷移を臨界力学を用いて実験的に診断する方法について検討した。
原子数が異なる配列上のキブル・ズールク動力学を比較することにより、キラル遷移と浮遊相との区別が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:06:00 GMT)
Relating the Hall conductivity to the many-body Chern number using
Fermi's Golden rule and Kramers-Kronig relations [0.0] 本項は、相関絶縁体の量子化されたホール伝導度が多体チャーン数によって与えられるという驚くほど単純な証明を提供する。
我々のアプローチは、クラーマース=クロニッヒ関係とフェルミの黄金律を円二元論の枠組みで組み合わせることに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 21:57:41 GMT)
RACE-SM: Reinforcement Learning Based Autonomous Control for Social
On-Ramp Merging [0.0] 既存の非学習ベースの車両制御ソリューションは主にルールと最適化に依存している。
近年のDeep Reinforcement Learningの進歩は、将来性を示し、学術的な関心を集めている。
エゴ車とその周辺車両の実用性を明確に考慮した,アクセラレーションと車線変更決定のための新しい学習ベースモデル。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:03:56 GMT)
Quasiparticle effects in magnetic-field-resilient 3D transmons [0.0] 本研究では, 面内界0.41Tまでの弾性体3Dトランスモンのパリティスイッチング時間の測定を行った。
超伝導ギャップ非対称性が観測行動において重要な役割を果たすことを示す。
我々は、Al-AlO$_x$-Al JJsが、位相量子ビットのパリティ読み出しと操作のためにアーキテクチャで使用できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:37:21 GMT)
Quantum teleportation implies symmetry-protected topological order [0.0] 標準」テレポーテーションプロトコルでは、すべての結果依存ユニタリは、測定結果の線形関数に条件付けられたパウリ作用素である。
このようなプロトコルはすべて、対称性保護トポロジカル(SPT)順序を示す「資源状態」を作成することを含み、Abelian protect symmetric $mathcalG_k= (mathbbZ times mathbbZ_2)k$である。
k$論理状態は、バルク内の対応する2k$文字列順序パラメータを測定し、結果依存のポールを適用することで、チェーンの端の間でテレポートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:04:25 GMT)
Quantum superpositions of current states in Rydberg-atom networks [0.0] 本稿では,GRAPEアルゴリズムを用いて量子電流状態を設計する量子最適制御プロトコルを提案する。
特に励起力学の特徴は、現在の状態の性質を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:39:01 GMT)
Quantum refrigeration powered by noise in a superconducting circuit [0.0] 本研究では、ノイズアシスト型量子輸送を利用して冷却エンジンを安定した状態に駆動する新しい量子熱機械を実証する。
この装置は超伝導人工分子と2つのマイクロ波導波路の間の対称性選択的結合を利用する。
貯水池の相対温度を変動させ, 分解能1aW以下で熱電流を測定することにより, 量子熱機関, 熱加速器, 冷凍機として動作できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:48:28 GMT)
Quantum for Good and the Societal Impact of Quantum Computing [0.0] 量子コンピューティングは、人類が古典的なコンピュータで難解な問題を解くのを助けることを約束する。
今日の機械とは異なり、量子コンピュータは自然の量子力学則を利用する新しい計算プロセスを使用する。
これにより、特定のアプリケーションに対して非並列の計算パワーを解放し、私たちの世代の最も残酷な課題の解決を支援することを約束します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:38:21 GMT)
Quantum communication networks with defects in silicon carbide [0.0] 炭化ケイ素(SiC)の欠陥は、強い光遷移、長いスピンコヒーレンス寿命、半導体デバイスとの統合の機会を提供する。
これらのユニークな性質は、SiCを量子通信ネットワークのための量子ノードの実装のための魅力的なプラットフォームにする。
我々は、直接点対点リンク性能を超えるために必要なパラメータを抽出するために、メモリ強化された量子通信プロトコルをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:33:45 GMT)
Quantum Zeno Monte Carlo for observable measurement [0.0] 本稿では,量子ゼノモンテカルロ法 (Quantum Zeno Monte Carlo) と呼ばれる新しいノイズ耐性・アンザッツフリーアルゴリズムを提案する。
量子ゼノ効果とモンテカルロ積分を利用して、ターゲット固有状態への多段階の断熱遷移を行う。
静的だけでなく、基底状態エネルギー、励起状態エネルギー、グリーン関数などの動的物理特性も、変動パラメータを使わずに効率的に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:32:17 GMT)
Quantifying information flow in quantum processes [0.0] 量子チャネルのシグナリングパワーを導入し、関連する運用特性について議論する。
この関数は高階写像への拡張をサポートし、一般的な量子因果ネットワークにおける情報フローの評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:39:02 GMT)
Quafu-RL: The Cloud Quantum Computers based Quantum Reinforcement
Learning [0.0] 本研究は,BAQIS Quafu量子コンピューティングクラウド上で,少なくとも136量子ビットを備えた実デバイス上で,ベンチマーク量子強化問題を実行するための第一歩である。
実験の結果,Reinforcement Learning (RL) エージェントはトレーニング段階と推論段階の両方でわずかに緩和された目標を達成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:20:41 GMT)
Pushing single atoms near an optical cavity [0.0] 光散乱力は、単一原子のキャビティモードへのロード時間を短縮するために用いられる。
我々は、プッシュビームが重力に照らされると、単一の原子が減速し、モードで回転するのをリアルタイムで観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:55:17 GMT)
Pseudorandom unitaries are neither real nor sparse nor noise-robust [0.0] Pseudorandom quantum state (PRSs) と pseudorandom unitary (PRUs) は、任意の効率的な量子アルゴリズムに完全にランダムに現れながら効率的に構成可能であるという双対の性質を持っている。
PRSとPRUは、エラーが発生する確率が無視可能である場合にのみ存在し、ノイズの多い中間スケールおよび早期フォールトトレラント量子コンピュータでそれらの生成を除外する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:52:53 GMT)
Proposal for simulating quantum spin models with Dzyaloshinskii-Moriya
interaction using Rydberg atoms, and construction of asymptotic quantum
many-body scar states [0.0] 本稿では,Rydberg atom 量子シミュレータにおける Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用 (DMI) を用いたチューナブル量子スピンモデルの実現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:20:40 GMT)
ProCNS: Progressive Prototype Calibration and Noise Suppression for
Weakly-Supervised Medical Image Segmentation [0.0] アノテーションコストとモデルパフォーマンスの衝突を軽減するソリューションとして、弱教師付きセグメンテーション(WSS)が登場した。
本稿では,プログレッシブプロトタイプキャリブレーションとノイズ抑圧の原理により考案された2つの相乗的モジュールを包含する新しいWSS手法ProCNSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:37:18 GMT)
Privacy-Aware Semantic Cache for Large Language Models [0.0] キャッシングは、繰り返しクエリの推論コストを削減するための自然なソリューションである。
本稿では,大規模言語モデルのためのセマンティックキャッシュであるMeanCacheを紹介する。
MeanCacheは、セマンティックに類似したクエリを特定して、キャッシュヒットやミスを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:23:50 GMT)
Passive and active suppression of transduced noise in silicon spin
qubits [0.0] シリコンスピン量子ビットの共振雑音に対する開ループ抑制技術について述べる。
適応量子ビット制御はシステム内の非マルコフノイズを低減させる。
この手法は、複数のハミルトンパラメータを学習するために使用することができ、回路パラメータの断続的な校正に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:44:23 GMT)
PalmProbNet: A Probabilistic Approach to Understanding Palm
Distributions in Ecuadorian Tropical Forest via Transfer Learning [0.0] ヤシは熱帯林では大きな役割を担っており、人間や野生動物にとって重要な資源である。
地理空間画像におけるヤシの正確な識別と位置特定は、重大な課題を呈する。
転送学習を利用した確率論的手法であるPalmProbNetを導入し,高分解能UAV由来のオルソモザイク画像の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:54:22 GMT)
Optimal Inference in Contextual Stochastic Block Models [0.0] 属性グラフの教師なしコミュニティ検出のために,文脈ブロックモデル (cSBM) を提案した。
cSBMは、半教師付きノード分類のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の性能を評価するための合成データセットとして広く利用されている。
本稿では,本アルゴリズムが到達した精度と,本論文で提案したGNNアーキテクチャの性能との間には,かなりのギャップが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:09:44 GMT)
On-demand Mobility Services for Urban Resilience: A Review Towards
Human-Machine Collaborative Future [0.0] モビリティ・オン・デマンド(MOD)サービスは、都市の物流・交通インフラの適応性と回復を著しく改善する可能性がある。
MOD-Rサービスは、異常検出、本質的な供給、避難および救助、現場医療、電力グリッド安定化、ダウンタイム中のトランジットサービス置換に利用されてきた。
このレビューは、危機時に多機能なMOD-Rサービスを効果的に実装するために、人間とインテリジェントマシンの集合能力を活用することの重要性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:51:02 GMT)
On Williamson's Simultaneous Symplectic Diagonalization [0.0] ウィリアムソンの正規形式はシンプレクティックベクトル空間上の対称正定値線型自己同型でよく知られている。
シンプレクティックベクトル空間上の2つの対称正定値線型自己同型が、共通シンプレクティック線型自己同型の下で、同時に正規形式を許容できる場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:46:20 GMT)
Note: Harnessing Tellurium Nanoparticles in the Digital Realm Plasmon
Resonance, in the Context of Brewster's Angle and the Drude Model for Fake
News Adsorption in Incomplete Information Games [0.0] 本稿では,デジタルヘルスプラットフォームにおけるユーザ行動とエンゲージメントのモデル化におけるソリトン理論とプラズモニック現象の革新的応用について考察する。
デジタルプラットフォームにおける光屈折・反射・情報伝播の類似性を探ることで,情報提示時の「角度」が受容・拡散にどのように影響するかを,新たな視点で明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:07:57 GMT)
Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through
Regularisation [0.0] 本研究では,データの低次元線形部分空間内に存在する情報を教師付き学習シナリオに焦点をあてる。
線形部分空間を同時に推定する非パラメトリック予測を用いた線形特徴学習法を提案する。
当社のアプローチでは,デリバティブに対するペナルティを付加した経験的リスク最小化を採用し,汎用性を確保している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:19:25 GMT)
Noise-induced transition in optimal solutions of variational quantum
algorithms [0.0] 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い量子ハードウェアで実用的な量子優位性を実現するための有望な候補である。
スピンチェーンモデルの基底状態を計算する変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムについて検討し,ノイズが最適化に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:31:49 GMT)
Noise misleads rotation invariant algorithms on sparse targets [0.0] 回転不変アルゴリズムのクラスは疎線形問題を学習するのに最適であることを示す。
回転対称問題に対してベイズ最適アルゴリズムの下位境界を用いてこれを証明する。
次に、単純な非回転不変アルゴリズムに対して、同じ問題に対してより低い上限を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:25:19 GMT)
Neural network backflow for ab-initio quantum chemistry [0.0] ニューラルネットワークのバックフロー波動関数を用いて,分子ハミルトニアンの最先端エネルギーを実現する方法を示す。
私たちが研究した分子では、NNBFはCCSDや他のニューラルネットワーク量子状態よりも低いエネルギー状態を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:37:21 GMT)
Neural Network Learning and Quantum Gravity [0.0] この研究の目的は、ニューラルネットワークベースの学習によって文字列のランドスケープがどの程度探索できるかを説明することである。
弦理論の低エネルギー有効理論には、ある統計的可学習性の性質が与えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:00:01 GMT)
Neural Control System for Continuous Glucose Monitoring and Maintenance [0.0] 持続的なグルコースモニタリングと管理のための新しいニューラルコントロールシステムを提供する。
我々のアプローチは、洗練されたニューラルポリシーと微分可能なモデリングによって導かれ、常にリアルタイムでインスリン供給を調整する。
このエンドツーエンドの方法は効率を最大化し、パーソナライズされたケアを提供し、健康状態を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:32:24 GMT)
Motion-Corrected Moving Average: Including Post-Hoc Temporal Information
for Improved Video Segmentation [0.0] 本稿では,任意のセグメント化モデルに時間情報を含める手法を提案する。
我々は、現在の予測と過去の予測の間の指数的な移動平均を洗練する。
我々は2つの公開セグメンテーションデータセットと2つの独自の内視鏡データセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:01:17 GMT)
Mobile Health Text Misinformation Identification Using Mobile Data
Mining [0.0] 本研究は、スマートフォンが人々の主要な情報ソースになるにつれて、モバイルヘルステキスト情報が人々のデバイスに送られるかどうかを確かめるものである。
提案手法は,語彙解析,ストップワード除去,ストーミング,決定木など,さまざまな移動情報検索およびデータマイニング技術を用いている。
実験の結果,提案手法の精度は閾値50パーセントを超えるが,最適ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:42:45 GMT)
Microelectronic readout of a diamond quantum sensor [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心に基づく量子センサーは、第一世代の商用用途に向けて科学的探索から急速に進歩している。
相補的金属酸化物半導体(CMOS)素子を用いたNVアンサンブルを用いた磁気共鳴(PDMR)の光電検出について報告する。
集積回路は、低ノイズおよび50フェムトアンペア分解能を有するダイヤモンドセンサのディジタル出力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:22:22 GMT)
Mem-elements based Neuromorphic Hardware for Neural Network Application [0.0] この論文は、低消費電力の機械学習アクセラレーターにおけるmemristiveとmemcapacitiveのクロスバーアレイの利用を調査し、ディープニューラルネットワーク(DNN)のための包括的な共設計フレームワークを提供する。
このモデルは、PythonとPyTorchのハイブリッドアプローチによって実装され、8層VGGネットワーク上のメモリとメモリ容量のクロスバーアレイを備えたCIFAR-10データセットに対して、例外的なトレーニング精度90.02%と91.03%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:28:40 GMT)
Measurement-induced phase transitions in the toric code [0.0] トーリック符号のサブシステム上でランダムな単一キュービット計測を行うことにより,物質相がいかに異なるかを示す。
異なるパウリ測定の確率の変動は、位相間の未測定境界における遷移を駆動できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:50:43 GMT)
Matrix Completion with Convex Optimization and Column Subset Selection [0.0] 本稿では,カラム選択行列補完法(CSMC)を実装した2つのアルゴリズムを提案する。
本研究では, 行列サイズ, ランク計算, 欠落要素の割合が解の質と時間に与える影響について検討するため, 合成データについて実験を行った。
我々の徹底的な分析により,CSMCは凸最適化に基づく行列補完アルゴリズムに匹敵する品質のソリューションを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:12:36 GMT)
Liouvillian skin effects and fragmented condensates in an integrable
dissipative Bose-Hubbard model [0.0] ホッピング振幅に適合する速度に調整された損失の有無で,任意の相互作用強度でBose-Hubbardモデルのダイナミクスを解くことができることを示す。
ベーテ・アンザッツ解を解析することにより、弱い相互作用でさえシステムの定性的特徴を変化させることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:37:02 GMT)
Learning Method for S4 with Diagonal State Space Layers using Balanced
Truncation [0.0] 直交状態空間層を組み込んだ構造化状態空間系列(S4)モデルの新たな学習手法を提案する。
この方法は,センサデータ分析やリアルタイム分析など,エッジインテリジェンスアプリケーションにおける時系列データの処理に適した方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:37:21 GMT)
Language-EXtended Indoor SLAM (LEXIS): A Versatile System for Real-time
Visual Scene Understanding [0.0] LEXISはリアルタイム屋内局地化マッピングシステムである。
大規模言語モデルのオープン語彙の性質を活用して、シーン理解と位置認識のための統一的なアプローチを作成する。
レイアウトや寸法の異なる部屋をうまく分類し、最先端のSOTA(State-of-the-art)より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:05:23 GMT)
Knowledge Graphs as Context Sources for LLM-Based Explanations of
Learning Recommendations [0.0] 大規模言語モデル(LLM)と生成AIは、最近、人間のような説明を生成するための新しい扉を開いた。
本稿では,知識グラフ(KG)を現実的文脈の源泉として利用する手法を提案する。
知識グラフのセマンティックな関係を利用して、学習勧告に関するキュレートされた知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:41:12 GMT)
Integrability is attractive [0.0] 2つの独立結合によってパラメータ化されるスピン鎖の2つの一般的なモデルを考える。
1つは、積分可能性の破れが大域的であり、もう1つは、積分可能性の破れは境界においてのみ破れることである。
これらの地域は、自然の河川流域と同様の断熱的な流れの引き付け役として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 02:59:52 GMT)
Improving Android Malware Detection Through Data Augmentation Using
Wasserstein Generative Adversarial Networks [0.0] GAN(Generative Adversarial Networks)は、様々なアプリケーションにまたがる汎用性を実証している。
本研究は,GAN生成データを用いたAndroidマルウェア検出モデルのトレーニングの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:33:33 GMT)
Hybrid classical-quantum systems in terms of moments [0.0] 古典と量子の混合自由度を持つハイブリッドシステムの力学について述べる。
特に、任意の数の自由度に対する任意の2つのモーメント間のポアソン括弧の閉公式が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:11:28 GMT)
Hierarchy of the echo state property in quantum reservoir computing [0.0] ESPの新しいカテゴリとして、textitnon-stationary ESP と textitsubspace/subset ESP がある。
量子貯水池計算機(QRC)における非定常ESPと典型的なハミルトン力学および入力符号化法との対応を数値的に示す。
本研究は,非定常システムとサブシステムを利用したQRCおよび非定常RCシステムの実用設計について,新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 06:15:42 GMT)
Hardware requirements for trapped-ion based verifiable blind quantum
computing with a measurement-only client [0.0] ブラインド量子コンピューティングでは、単純なクライアントデバイスを持つユーザは、リモート量子サーバ上で量子計算を行うことができる。
我々は、イオントラップをサーバとし、遠方の測定専用クライアントを用いて、検証可能なブラインド量子コンピューティングのハードウェア要件を数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 05:03:38 GMT)
Hardness results for decoding the surface code with Pauli noise [0.0] 曲面符号に対する量子極大極大復号法(QMLD)と退化量子極大復号法(DQMLD)はそれぞれNP-hardと#P-hardであることを示す。
我々は、式を立方体依存のパウリノイズモデルと、公式の満足度特性を符号化するシンドロームの集合に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:16:17 GMT)
G4-Attention: Deep Learning Model with Attention for predicting DNA
G-Quadruplexes [0.0] 本稿では,G4生成シーケンスを予測するために,Bi-LSTMとG4アテンションと呼ばれるアテンション層を用いた新しい畳み込みニューラルネットワークを提案する。
G4アテンションは精度が高く、G4予測タスクにおいて最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:34:04 GMT)
From PARIS to LE-PARIS: Toward Patent Response Automation with
Recommender Systems and Collaborative Large Language Models [0.0] 特許の訴追において、OAs(Office Actions)に対するタイムリーかつ効果的な対応は、特許の確保に不可欠である。
本稿では,特許庁行動応答情報システム(PARIS)とその先進版であるLarge Language Model (LLM) Enhanced PARIS (LE-PARIS)を紹介する。
これらのシステムは、AIと連携してOA応答を処理する際の特許弁護士の効率を高めるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 03:45:22 GMT)
From Noise to Signal: Unveiling Treatment Effects from Digital Health
Data through Pharmacology-Informed Neural-SDE [0.0] デジタルヘルス技術(DHT)は、患者をパーソナライズし、継続的に、リアルタイムにモニタリングする。
これらの技術から洞察を得るには、臨床に関連のある疾患状態の変化を捉えるための適切なモデリング技術が必要である。
本稿では,これらの課題に対処可能な新しい薬理インフォームド・ニューラル微分方程式(SDE)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:13:57 GMT)
Finite-size subthermal regime in disordered SU(N)-symmetric Heisenberg
chains [0.0] 我々は、SU(2)対称乱れハイゼンベルク模型の以前の研究をより大きな系に拡張した。
我々は弱い絡み合った初期状態から長い時間までのクエンチダイナミクスをシミュレートし、強い障害において堅牢な潜熱挙動を見いだした。
本研究は,非アベリア連続対称性を持つスピン鎖における亜熱水系のロバスト性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:56:21 GMT)
Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System
Model Fields with Generative Foundation Models [0.0] ゼロショット方式で再トレーニングすることなく、任意の地球系モデル(ESM)シミュレーションを効率的かつ正確にダウンスケールする一貫性モデル(CM)を開発した。
CMは,ダウンスケーリングタスクにおいて高い制御性を維持しつつ,計算コストのごく一部で最先端拡散モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:41:41 GMT)
Exchange-correlation energy from Green's functions [0.0] DFT計算は有用な基底状態エネルギーと密度をもたらすが、グリーンの関数技術(例えば$GW$)は、主にスペクトル関数を生成するために用いられる。
グリーン関数から直接DFTの交換相関を抽出する。
このスペクトル表現は、DFTの揺動散逸定理の代替となり、個々の単一粒子と多粒子の寄与を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:18:38 GMT)
Entanglement Entropy of a Scalar Field in a Squeezed State [0.0] 3+1次元の自由スカラー場に対する球面領域内の絡み合いエントロピーについて検討する。
小さいスクイーズであっても体積項が出現し、その係数は本質的に場の質量とは独立であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 17:22:59 GMT)
Electric Vehicle Enquiry (EVE) Pilot [0.0] このデータセットは、3年間のルノー動物園の利用データをカバーしている。
データセットの収集プロセス、その処理、および含むすべての変数の記述について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:32:21 GMT)
Efficient Representation of Gaussian Fermionic Pure States in
Non-Computational Bases [0.0] 本稿では、量子スピン系とフェルミオンモデルにおいて中心となるガウスフェルミオン状態を表現する革新的なアプローチを紹介する。
我々は、これらの状態が従来の計算基底(シグマズ)から(phi, fracpi2, α)のようなより複雑な基底へ遷移することに焦点を当てる。
本稿では,基底変換を単純化するだけでなく,計算複雑性を低減させる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:43:33 GMT)
Efficiency of k-Local Quantum Search and its Adiabatic Variant on Random
k-SAT [0.0] 本稿では、$k$-local quantum searchと呼ばれる、構造化量子探索アルゴリズムのファミリーを紹介する。
最大$k$-SSATは、平均ケース複雑性理論に基づく$m=Omega(n2+epsilon)$が平均であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:03:47 GMT)
Effective models for dense vortex lattices in the Kitaev honeycomb model [0.0] 渦フリープラケットが渦フル背景に対して三角形格子を形成する渦の構成を考察する。
渦密度によって、これらの「二重」構成は、翻訳と反転対称性によって分類された2つの族のいずれかに属する。
我々は,各家系に有効なモデルを構築し,これらのモデルのパラメータを状態の積分密度に適合させて決定し,キタエフハニカムモデルのエネルギースペクトルとチャーン数を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:18:19 GMT)
Early quantum computing applications on the path towards precision
medicine [0.0] 主要な投資は、医学における量子アプリケーションやハードウェアに割り当てられた数十億ドルで行われてきた。
本章は、ゲノム学、臨床研究、診断、治療と介入を含む、精密医療に関連する3つの主要なユースケース領域に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:41:29 GMT)
Dynamical Logical Qubits in the Bacon-Shor Code [0.0] Bacon-Shor符号(Bacon-Shor code)は、重み2チェック演算子からなる量子誤り訂正サブシステム符号である。
Floquetコードと見なすと、いくつかの動的論理量子ビットをホストできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:47:02 GMT)
Deterministic Bethe state preparation [0.0] 量子コンピュータ上で任意の$U(1)$-不変状態を作成する量子回路を提案する。
このアルゴリズムは決定論的であり、補助量子ビットを必要とせず、QR分解を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:31:25 GMT)
Demonstrating efficient and robust bosonic state reconstruction via
optimized excitation counting [0.0] 励起数サンプリング(ORENS)に基づく効率的でロバストな再構成手法を提案する。
我々の研究は、ボソニックモードを用いた実用的な量子情報処理のための重要かつ価値のあるプリミティブを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:05:02 GMT)
Deep Generative Models for Ultra-High Granularity Particle Physics Detector Simulation: A Voyage From Emulation to Extrapolation [0.0] この論文は、ベルIIの実験でPixel Vertex Detector (PXD)のこの課題を克服することを目的としている。
本研究は、粒子物理学における超高粒度検出器シミュレーションに深部生成モデルを用いた結果について初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 23:12:47 GMT)
Decoding Neuronal Networks: A Reservoir Computing Approach for
Predicting Connectivity and Functionality [0.0] 我々のモデルは神経培養の電気生理学的測定から得られたデータを解読する。
特に、ネットワーク接続マップの予測において、クロスコリレーションやトランスファーエントロピーのような一般的な手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:25:03 GMT)
Data Collaboration Analysis Over Matrix Manifolds [0.0] プライバシー保護機械学習(PPML)は、機密情報の保護によってこの問題に対処する。
NRI-DCフレームワークは革新的なアプローチとして登場し、機関間の「データアイランド」問題を解消する可能性がある。
本研究は,これらの協調関数の厳密な理論的基礎を確立し,新しい定式化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:52:16 GMT)
Counterfactual Effect Generalization: A Combinatorial Definition [0.0] まずは効果観察の背景概念を定式化する。
次に、その(観測可能で観測不能な)背景集合に基づいて効果一般化の条件を定式化する。
このアプローチは、非i.d.サンプルでこれらのメソッドを使用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:28:09 GMT)
Confinement in the Transverse Field Ising model on the Heavy Hex lattice [0.0] 装飾された六角形格子上の横フィールドIsingモデルにおける閉じ込めの出現について検討する。
崩壊した対称性状態からのクエンチが、持続的な振動と絡み合いエントロピーの飽和によって支えられる非熱的挙動にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 14:42:10 GMT)
Complexity of fermionic states [0.0] 粒子保存多フェルミオン状態の複雑性を、そのフォック空間確率分布のエントロピーとして定義する。
我々の研究は、フェルミオン状態においてどれだけの情報がエンコードされているかという根本的な意味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 07:13:03 GMT)
Cognition is All You Need -- The Next Layer of AI Above Large Language
Models [0.0] 我々は,大規模言語モデル以外のニューロシンボリック認知のためのフレームワークであるCognitive AIを紹介する。
我々は、認知AIがAGIのようなAI形態の進化に必須の先駆者であり、AGIは独自の確率論的アプローチでは達成できないと主張する。
我々は、大規模言語モデル、AIの採用サイクル、および商用の認知AI開発に関する議論で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 10:23:52 GMT)
Casimir effect in axion electrodynamics with lattice regularizations [0.0] カシミール効果は光子場と境界条件の間の相互作用によって引き起こされる。
本稿では, アクシオン電気力学におけるカシミール効果の導出に関する理論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 11:35:43 GMT)
Can a particle moves zigzag in time? [0.0] 時間ジグザグを含む量子遷移の振幅を考える。
波動関数はジグザグの瞬間に特異であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 09:23:58 GMT)
Bounding speedup of quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo [0.0] 最悪ケースの非構造サンプリング問題に対して,古典的なサンプリングよりも高速であることを示す。
我々は、任意のユニタリ量子提案のスピードアップを規定するマルコフギャップに上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 16:20:01 GMT)
Bodioid: philosophical reflections on the hybrid of bodies and artefacts
towards post-human [0.0] この研究は、ツール、機械、サイボーグという3つの技術形態の変換過程を分析し、体や人工物の構築を明らかにする。
ボダイイド(bodioid)という技術設計概念は、身体と人工物との一体性に対する類似性と相違点を巧みに表現するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:50:25 GMT)
Augmenting Replay in World Models for Continual Reinforcement Learning [0.0] 連続RLは、エージェントが一連のタスクに露呈する難しい問題である。
WMAR, World Models with Augmented Replay, a model-based RL algorithm with a world model and memory efficient replay buffer。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 00:52:06 GMT)
AI Literacy in Low-Resource Languages:Insights from creating AI in
Yoruba videos [0.0] このケーススタディでは、ヨルバでAIビデオを作成し、配布することで、このギャップを埋めることを探る。
プロジェクトは、ストーリーテリングとアクセス可能な説明を活用する、基礎的、中間的、そして高度なAI概念をカバーする26のビデオを開発した。
これらのビデオは費用対効果のある手法で制作され、YouTube、LinkedIn、Twitterに分散し、世界22か国で視聴された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 12:27:28 GMT)
AI Insights: A Case Study on Utilizing ChatGPT Intelligence for Research
Paper Analysis [0.0] この研究は、研究トピックとして、乳癌治療における人工知能のテキスト応用を選択した。
このトピックに関する研究論文は、Google Scholar、Pubmed、Scopusの3つの主要な出版データベースから収集された。
チャットGPTモデルを用いて,研究論文のカテゴリ,スコープ,関連情報を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 19:47:57 GMT)
A consensus-constrained parsimonious Gaussian mixture model for
clustering hyperspectral images [0.0] 食品エンジニアは、ハイパースペクトル画像を使用して、食品サンプルのタイプと品質を分類する。
これらの手法を訓練するには、各トレーニング画像の各ピクセルにラベルを付ける必要がある。
ハイパースペクトル画像に画素をラベル付けするために, コンセンサス制約付き擬似ガウス混合モデル (ccPGMM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 22:23:43 GMT)
A Zero-Shot Reinforcement Learning Strategy for Autonomous Guidewire
Navigation [0.0] 循環器疾患の治療にはガイドワイヤとカテーテルの複雑で困難なナビゲーションが必要である。
これは、患者と臨床医がX線に曝される長い介入につながることが多い。
深層強化学習アプローチは、このタスクを学習する上で有望であり、ロボットによる介入の間、カテーテルナビゲーションを自動化する鍵となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 08:46:54 GMT)
A Laboratory Experiment on Using Different Financial-Incentivization
Schemes in Software-Engineering Experimentation [0.0] 金融インセンティブの異なるスキームが開発者に与える影響について検討する。
提案手法は,ソフトウェア工学実験における参加者のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 15:21:08 GMT)
(Un)paired signal-to-signal translation with 1D conditional GANs [0.0] 対数学習アーキテクチャを持つ条件生成対数ネットワーク(cGAN)は、信号とシグ2シグ(sig2sig)の変換が不可能であることを示す。
本稿では,従来のU-NetモデルやCycleGANとして開発された敵アーキテクチャに大幅な変更を加えることなく,2次元画像から画像への変換タスクを深い畳み込みGANで1次元信号から信号への変換タスクにリキャスト可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 18:52:50 GMT)