Discriminative Probing and Tuning for Text-to-Image Generation [137.1] テキスト・ツー・イメージ生成(T2I)は、しばしば、生成された画像における関係の混乱のようなテキスト・イメージの誤調整問題に直面している。
本稿では,T2Iモデルの識別能力を向上し,より正確なテキストと画像のアライメントを実現することを提案する。
本稿では,T2Iモデル上に構築された識別アダプターを用いて,2つの代表課題における識別能力を探索し,テキスト画像のアライメントを改善するために識別微調整を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:37:33 GMT)
A Safe Harbor for AI Evaluation and Red Teaming [124.9] 一部の研究者は、そのような研究の実施や研究成果の公表が、アカウント停止や法的報復につながることを恐れている。
我々は、主要なAI開発者が法的、技術的に安全な港を提供することを約束することを提案します。
これらのコミットメントは、ジェネレーティブAIのリスクに取り組むための、より包括的で意図しないコミュニティ努力への必要なステップである、と私たちは信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:55:08 GMT)
Fact-Checking the Output of Large Language Models via Token-Level
Uncertainty Quantification [119.4] 大型言語モデル(LLM)は幻覚、すなわちその出力に誤った主張を生じさせることで有名である。
本稿では,トークンレベルの不確実性定量化に基づくファクトチェックと幻覚検出パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:44:17 GMT)
AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling [115.9] 我々は,様々なモーダルの統一処理に離散表現を利用する,任意のマルチモーダル言語モデルであるAnyGPTを紹介する。
我々は、マルチモーダルテキスト中心のデータセットを構築し、マルチモーダルアライメント事前学習を行う。
我々は,AnyGPTが任意のマルチモーダル対話を円滑に行うと同時に,すべてのモダリティにまたがる特化モデルに匹敵する性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:31:46 GMT)
PixArt-\Sigma: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K
Text-to-Image Generation [113.8] PixArt-Sigmaは4K解像度で画像を直接生成できる拡散変換器モデルである。
PixArt-Sigmaは、非常に高い忠実度とテキストプロンプトとのアライメントを改善した画像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:41:37 GMT)
Vision-RWKV: Efficient and Scalable Visual Perception with RWKV-Like
Architectures [99.2] 本稿では、NLPフィールドで使用されるRWKVモデルから適応したVision-RWKVを紹介する。
我々のモデルは、スパース入力を効率的に処理し、ロバストなグローバル処理能力を実証するために設計されている。
評価の結果,VRWKVは画像分類におけるViTの性能を超え,高速化とメモリ使用量の削減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:43:08 GMT)
On the Markov Property of Neural Algorithmic Reasoning: Analyses and
Methods [94.7] ForgetNetは歴史的埋め込みを使わないので、タスクのマルコフの性質と一致している。
また、G-ForgetNetを導入し、G-ForgetNetは歴史的埋め込みの選択的統合を可能にするゲーティング機構を使用している。
我々の実験はCLRS-30アルゴリズム推論ベンチマークに基づいて、ForgetNetとG-ForgetNetの両方が既存の手法よりも優れた一般化を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:35:22 GMT)
Radiative Gaussian Splatting for Efficient X-ray Novel View Synthesis [92.7] 我々は,X線ノベルビュー可視化のための3次元ガウシアンスプラッティングに基づくフレームワーク,すなわちX-ガウシアンを提案する。
実験の結果,X-Gaussianは6.5dBの最先端手法より優れており,トレーニング時間は15%未満であり,推論速度は73倍であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:12:08 GMT)
DPOT: Auto-Regressive Denoising Operator Transformer for Large-Scale PDE
Pre-Training [90.8] 我々は,PDEデータに対するより安定的で効率的な事前学習を可能にする,自己回帰型事前学習戦略を提案する。
我々は,100k以上の軌道を持つ10以上のPDEデータセットに対して,最大0.5BパラメータでPDEファンデーションモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:53:51 GMT)
Interpreting User Requests in the Context of Natural Language Standing
Instructions [89.1] 我々は17のドメインにまたがる2.4K以上の対話からなる言語とプログラムのデータセットであるNLSIを開発した。
NLSIの鍵となる課題は、ある対話に適用可能なスタンディング命令のサブセットを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:49:07 GMT)
MUSTARD: Mastering Uniform Synthesis of Theorem and Proof Data [88.7] MUSTARDは、高品質で多様性のある定理と証明データの均一な合成をマスターするフレームワークである。
5,866個の有効なデータポイントを持つMUSTARDSAUCEベンチマークを示す。
我々は広範囲な解析を行い、MUSTARDが検証された高品質なステップバイステップデータを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:02:58 GMT)
Online Adaptation of Language Models with a Memory of Amortized Contexts [86.9] MAC(Memory of Amortized Contexts)は、大規模言語モデルのための効率的かつ効果的なオンライン適応フレームワークである。
本稿では,新しい文書から情報を圧縮・抽出するメモリ拡張手法を提案する。
実験では,オンライン適応性能,時間,メモリ効率など,MACの複数の面での優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:34:57 GMT)
DAMSDet: Dynamic Adaptive Multispectral Detection Transformer with
Competitive Query Selection and Adaptive Feature Fusion [82.2] 赤外可視物体検出は、赤外画像と可視画像の相補的情報を融合することにより、フルデイ物体検出の堅牢化を目指している。
本稿では,この2つの課題に対処する動的適応型マルチスペクトル検出変換器(DAMSDet)を提案する。
4つの公開データセットの実験は、他の最先端の手法と比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:08:16 GMT)
Effectiveness Assessment of Recent Large Vision-Language Models [82.1] 専門的・汎用的なタスクにおいて,一般的な大規模視覚言語モデル(LVLM)の能力を評価する。
視覚認識とローカライゼーションの領域における最近の3つのオープンソースLVLM(MiniGPT-v2,LLaVA-1.5,Shikra)の性能について検討する。
本研究により, これらのモデルは, 特殊タスクだけでなく, 一般タスクにおいても, 限られた習熟度を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:25:27 GMT)
Adapting Large Language Models for Content Moderation: Pitfalls in Data
Engineering and Supervised Fine-tuning [79.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインでタスクを処理するための実現可能なソリューションとなっている。
本稿では、コンテンツモデレーションのためにプライベートにデプロイ可能なLLMモデルを微調整する方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:04:54 GMT)
EasyPortrait -- Face Parsing and Portrait Segmentation Dataset [79.2] リアルタイムの背景除去や顔の美化といったコンピュータビジョンベースの機能を実現することで,ビデオ会議アプリが機能的になった。
これらのタスクを同時に行うために、新しいデータセット、EasyPortraitを作成します。
13,705人のユニークなユーザーと9つのクラスに分かれたきめ細かいセグメンテーションマスクを備えた、ビデオ会議のシナリオを繰り返す4万枚の屋内写真が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:34:00 GMT)
Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for
Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.1] この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。
都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。
多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:22:21 GMT)
On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches
for Big Models [77.9] ビッグデータはAIの分野で画期的なブレークスルーを達成したが、潜在的な懸念を生じさせるかもしれない。
このような懸念に対処するため、これらのモデルを人間の嗜好や価値観に適合させるアライメント技術が導入された。
過去1年間にかなりの進歩があったにもかかわらず、最適アライメント戦略の確立には様々な課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:19:13 GMT)
Machine learning and information theory concepts towards an AI
Mathematician [77.6] 人工知能の現在の最先端技術は、特に言語習得の点で印象的だが、数学的推論の点ではあまり重要ではない。
このエッセイは、現在のディープラーニングが主にシステム1の能力で成功するという考えに基づいている。
興味深い数学的ステートメントを構成するものについて質問するために、情報理論的な姿勢を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:12:06 GMT)
A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise,
Privacy and OOD Challenges [75.4] 本稿では,既存のグラフニューラルネットワーク(GNN)を体系的にレビューする。
まず、既存のGNNが直面している4つの重要な課題を強調し、現実のGNNモデルを探究する道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:10:37 GMT)
LibCity: A Unified Library Towards Efficient and Comprehensive Urban
Spatial-Temporal Prediction [74.1] 既存の分野には、さまざまなフォーマットで使用が難しいオープンソースデータなど、制限がある。
我々は、研究者に信頼性のある実験ツールと便利な開発フレームワークを提供するオープンソースライブラリ、LibCityを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:41:10 GMT)
Dissecting Sample Hardness: A Fine-Grained Analysis of Hardness
Characterization Methods for Data-Centric AI [74.0] 硬度評価法(HCM)は「硬度」サンプルの同定を目的とする。
硬さ」の定義と評価に関する合意の欠如
硬度分類の微粒化と硬度評価分析ツールキット(H-CAT)を提案する。
H-CATは、硬度分類におけるHCMの包括的かつ定量的なベンチマークをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:45:03 GMT)
CLIP the Bias: How Useful is Balancing Data in Multimodal Learning? [72.2] 比較言語画像事前学習(CLIP)におけるバイアス軽減のためのデータバランスの有効性について検討する。
表現バイアスと相関バイアスの両方を低減するために,Multi-Modal Moment Matching (M4) と呼ばれ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） (Thu, 7 Mar 2024 14:43:17 GMT)
Regularized DeepIV with Model Selection [72.2] 正規化DeepIV(RDIV)回帰は最小ノルムIV解に収束することができる。
我々の手法は現在の最先端の収束率と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:38:56 GMT)
The Selected-completely-at-random Complementary Label is a Practical
Weak Supervision for Multi-class Classification [71.4] 補完ラベル学習は、弱教師付き学習問題である。
均一分布仮定に依存しない一貫した手法を提案する。
相補的なラベル学習は、負のラベル付きバイナリ分類問題の集合として表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:39:09 GMT)
Improved Algorithm for Adversarial Linear Mixture MDPs with Bandit
Feedback and Unknown Transition [71.3] 線形関数近似,未知遷移,および逆損失を用いた強化学習について検討した。
我々は高い確率で$widetildeO(dsqrtHS3K + sqrtHSAK)$ regretを実現す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） (Thu, 7 Mar 2024 15:03:50 GMT)
Pix2Gif: Motion-Guided Diffusion for GIF Generation [70.6] 画像からGIF(ビデオ)生成のための移動誘導拡散モデルPix2Gifを提案する。
本研究では,2種類のプロンプトに条件付きソース画像の特徴を空間的に変換する動き誘導型ワープモジュールを提案する。
モデルトレーニングの準備として、TGIFビデオキャプチャデータセットからコヒーレントな画像フレームを抽出し、精巧にデータをキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:18:28 GMT)
CAT: Enhancing Multimodal Large Language Model to Answer Questions in
Dynamic Audio-Visual Scenarios [69.9] 本稿では,リッチで複雑なダイナミック・オーディオ・ビジュアル・コンポーネントからなるシナリオにおいて,質問に答えることの課題に焦点をあてる。
本稿では,MLLM(Multimodal Large Language Models)を3つの方法で拡張するCATを紹介する。
CATは混合マルチモーダルデータセットでトレーニングされており、オーディオと視覚のシナリオで直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:31:02 GMT)
Polynomial Width is Sufficient for Set Representation with
High-dimensional Features [69.7] DeepSetsは集合表現のための最も広く使われているニューラルネットワークアーキテクチャである。
a) 線形 + パワーアクティベーション (LP) と (b) 線形 + 指数的アクティベーション (LE) の2つの集合要素埋め込み層を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:56:19 GMT)
ObjectCompose: Evaluating Resilience of Vision-Based Models on
Object-to-Background Compositional Changes [69.3] 本研究では,視覚モデルによる多様な背景背景環境に対するレジリエンスを評価する。
我々は、画像から画像への変換、画像から画像への変換、および画像から画像への変換モデルの生成機能を利用して、オブジェクトから背景への変換を自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:48:48 GMT)
Aligning GPTRec with Beyond-Accuracy Goals with Reinforcement Learning [67.7] GPTRecはアイテム・バイ・イテムレコメンデーションのためのTop-Kモデルの代替品である。
GPTRecは,従来のグリーディ・リグレード手法よりも精度とセカンダリ・メトリクスのトレードオフが優れていることを示す。
2つのデータセットに対する実験により、GPTRecのNext-K生成アプローチは、古典的なグリージーな再ランク技術よりも精度と二次メトリクスのトレードオフが優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:47:48 GMT)
Label Alignment Regularization for Distribution Shift [66.4] 最近の研究は、教師あり学習におけるラベルアライメント特性(LAP)を強調している。
対象領域の予測と最上位特異ベクトルとのアライメントを促進する非教師なし領域適応の正規化法を提案する。
MNIST-USPSドメイン適応や言語間感情分析などのよく知られたタスクにおいて、ドメイン適応ベースラインよりもパフォーマンスが向上したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:04:24 GMT)
VeCLIP: Improving CLIP Training via Visual-enriched Captions [65.3] 本研究は,ノイズキャプション書き換えのためのスケーラブルパイプラインを提案する。
視覚豊かなキャプション(VeCap)と呼ばれるキャプションへの視覚概念の組み入れを強調した。
本稿では,大規模なWebクローリングデータセットであるVeCLIP上でCLIPをトレーニングするためのこの手法の適用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:25:39 GMT)
A Modular Approach for Multimodal Summarization of TV Shows [65.2] 我々は、複雑な推論、複数のモダリティ、長い物語など、AI研究の重要な領域に触れるテレビ番組を要約するタスクに対処する。
本稿では,各コンポーネントが個別のサブタスクを実行するモジュール方式を提案する。
我々のモジュールは、シーン境界の検出、異なるイベント間のカット回数の最小化、視覚情報をテキストに変換すること、各シーンの対話を要約すること、シーン要約をエピソード全体の最終要約に融合することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:10:42 GMT)
Privacy Amplification for the Gaussian Mechanism via Bounded Support [64.9] インスタンスごとの差分プライバシー(pDP)やフィッシャー情報損失(FIL)といったデータ依存のプライバシ会計フレームワークは、固定されたトレーニングデータセット内の個人に対してきめ細かいプライバシー保証を提供する。
本稿では,データ依存会計下でのプライバシ保証を向上することを示すとともに,バウンドサポートによるガウス機構の簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 21:22:07 GMT)
TextMonkey: An OCR-Free Large Multimodal Model for Understanding
Document [63.0] テキスト中心タスクに適した大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるTextMonkeyを提案する。
このアプローチは、複数の次元にわたる拡張を導入します。
提案手法は,各種ベンチマークデータセットのパフォーマンス向上に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:16:24 GMT)
Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse
RL [62.8] ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。
このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。
本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:12:21 GMT)
DEEP-ICL: Definition-Enriched Experts for Language Model In-Context
Learning [61.9] 大規模言語モデル(LLM)におけるパラメータの多さは、コンテキスト内学習(ICL)の能力を促進すると長い間考えられてきた。
ICL のための新しいタスク定義拡張 ExPert Ensembling Method である DEEP-ICL を紹介する。
ICLの改善はモデルのサイズに直接依存するのではなく、基本的にはタスク定義やタスク誘導学習の理解に起因している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:26:41 GMT)
Common 7B Language Models Already Possess Strong Math Capabilities [61.6] 本稿では,LLaMA-2 7Bモデルと事前学習を併用したモデルが,すでに強力な数学的能力を示していることを示す。
拡張スケーリングの可能性は、公開されている数学の質問の不足によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:00:40 GMT)
Mitigating Reversal Curse via Semantic-aware Permutation Training [61.2] 我々は、大きな言語モデル(LLM)が「逆の呪い」に苦しむことを示す。
逆の呪いの根本原因は、訓練と推論の段階で異なる単語順にある。
この問題に対処するために,SPT(Semantic-Aware Permutation Training)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:54:19 GMT)
Active Generalized Category Discovery [60.7] GCD(Generalized Category Discovery)は、新しいクラスと古いクラスの未ラベルのサンプルをクラスタ化するための取り組みである。
我々は,能動的学習の精神を取り入れて,能動的一般化カテゴリー発見(AGCD)という新たな設定を提案する。
提案手法は, 汎用および微粒なデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:12:24 GMT)
AutoFT: Learning an Objective for Robust Fine-Tuning [60.6] ファンデーションモデルは、微調整によって下流タスクに適応できるリッチな表現をエンコードする。
手作り正則化技術を用いた頑健な微調整への最近のアプローチ
我々は、堅牢な微調整のためのデータ駆動型アプローチであるAutoFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:49:26 GMT)
Closing the Visual Sim-to-Real Gap with Object-Composable NeRFs [59.1] 本稿では,オブジェクト合成可能なNeRFモデルであるComposable Object Volume NeRF(COV-NeRF)を紹介する。
COV-NeRFは、実際の画像からオブジェクトを抽出し、それらを新しいシーンに合成し、フォトリアリスティックなレンダリングと多くのタイプの2Dおよび3D監視を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:00:02 GMT)
Measuring Meaning Composition in the Human Brain with Composition Scores
from Large Language Models [58.8] コンポジションスコアは、文理解中に意味合成の度合いを定量化するために設計された、新しいモデルに基づく計量である。
実験結果から, 単語の頻度, 構造処理, 単語に対する一般感性に関連する脳クラスタとの関連が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:44:42 GMT)
LLM-Based Agent Society Investigation: Collaboration and Confrontation
in Avalon Gameplay [57.2] Avalonのゲームプレイにシームレスに適応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の中核は,エージェント間の効率的な通信と対話を可能にするマルチエージェントシステムである。
本研究は,適応的かつインテリジェントなエージェントを生成する上で,我々のフレームワークの有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:41:58 GMT)
Noisy Spiking Actor Network for Exploration [56.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はノイズに対して強い堅牢性を持ち、局所的な障害による効率的な探索を実現することは困難である。
本稿では,充電・送信中の時間関連ノイズを発生させるノイズの多いスパイクアクタネットワーク(ノイズSAN)を提案する。
本手法は,OpenAI体育館の多種多様な連続制御タスクにおいて,最先端の性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:47:08 GMT)
Towards General Computer Control: A Multimodal Agent for Red Dead
Redemption II as a Case Study [55.5] 本稿では,コンピュータの画面イメージ(および音声)のみを入力とし,キーボードとマウスの操作を出力として生成することで,コンピュータタスクをマスターできる基盤エージェントを提案する。
Cradleは6つの主要なモジュールを持つエージェントフレームワークである。例えば、マルチモーダル情報抽出のための情報収集、過去の経験を再考するための自己反映、最高の次のタスクを選択するためのタスク推論、関連するスキルの生成と更新のためのスキルキュレーション、キーボードとマウス制御のための特定の操作を生成するアクションプランニング、6)過去の経験と既知のスキルの記憶と検索のためのメモリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:41:56 GMT)
Deep Variational Network Toward Blind Image Restoration [55.3] ブラインド画像復元はコンピュータビジョンでは一般的だが難しい問題である。
両利点を両立させることを目的として,新しいブラインド画像復元手法を提案する。
画像デノイングと超解像という2つの典型的なブラインド赤外線タスクの実験により,提案手法が現状よりも優れた性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:59:55 GMT)
Quantum One-Wayness of the Single-Round Sponge with Invertible
Permutations [55.2] スポンジハッシュ(Spnge hashing)は、現在の国際ハッシュ関数標準SHA-3の基盤となる暗号ハッシュアルゴリズムの新たなクラスである。
ウンルーが提唱した「二重側ゼロ探索」予想を証明する。
また、ランダムな2n$-bit置換でゼロペアを見つけるには、少なくとも$Omega(2n/2)$多くのクエリが必要であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:46:58 GMT)
Enhancing Large Language Models Against Inductive Instructions with
Dual-critique Prompting [55.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のテクスト誘導的指示に対する行動を明らかにするとともに,その真しさと有用性を高める。
広範囲な人的・自動的な評価の結果,帰納的命令処理において LLM に共通する脆弱性が発見された。
異なる帰納的スタイルがモデルに同じエラーを識別する能力に影響を及ぼし、基礎となる仮定の複雑さがモデルの性能にも影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:11:47 GMT)
FIRE: A Failure-Adaptive Reinforcement Learning Framework for Edge
Computing Migrations [55.1] FIREは、エッジコンピューティングのディジタルツイン環境でRLポリシーをトレーニングすることで、まれなイベントに適応するフレームワークである。
ImREは重要なサンプリングに基づくQ-ラーニングアルゴリズムであり、希少事象をその値関数への影響に比例してサンプリングする。
FIREは故障時にバニラRLやグリーディベースラインと比較してコストを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:22:02 GMT)
LLMs in the Imaginarium: Tool Learning through Simulated Trial and Error [55.0] 既存の大規模言語モデル(LLM)は30%から60%の範囲でしか正当性に至らない。
試行錯誤(STE)を模擬したツール拡張LDMの生物学的なインスピレーション法を提案する。
STEは、試行錯誤、想像力、記憶という、生物学的システムにおけるツール使用行動の成功のための3つの重要なメカニズムを編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:50:51 GMT)
Enhancing Data Quality in Federated Fine-Tuning of Foundation Models [54.8] 本稿では,基礎モデルのファインチューニングのためのデータ品質制御パイプラインを提案する。
このパイプラインは、トレーニングデータの質を反映したスコアを計算し、統一された標準のグローバルしきい値を決定する。
実験の結果,提案した品質制御パイプラインはモデルトレーニングの有効性と信頼性を向上し,性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:28:04 GMT)
Graph Learning under Distribution Shifts: A Comprehensive Survey on
Domain Adaptation, Out-of-distribution, and Continual Learning [53.8] グラフ学習の文脈における分布変化に対処する最新のアプローチ、戦略、洞察のレビューと要約を提供する。
既存のグラフ学習手法を,グラフ領域適応学習,グラフ配布学習,グラフ連続学習など,いくつかの重要なシナリオに分類する。
本稿では,この領域における現状を体系的に分析し,分散シフト下でのグラフ学習の可能性と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:07:49 GMT)
A Study of Dropout-Induced Modality Bias on Robustness to Missing Video
Frames for Audio-Visual Speech Recognition [53.8] AVSR(Advanced Audio-Visual Speech Recognition)システムは、欠落したビデオフレームに敏感であることが観察されている。
ビデオモダリティにドロップアウト技術を適用することで、フレーム不足に対するロバスト性が向上する一方、完全なデータ入力を扱う場合、同時に性能損失が発生する。
本稿では,MDA-KD(Multimodal Distribution Approximation with Knowledge Distillation)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:06:55 GMT)
Physics-informed and Unsupervised Riemannian Domain Adaptation for Machine Learning on Heterogeneous EEG Datasets [53.4] 脳波信号物理を利用した教師なし手法を提案する。
脳波チャンネルをフィールド、ソースフリーなドメイン適応を用いて固定位置にマッピングする。
提案手法は脳-コンピュータインタフェース(BCI)タスクおよび潜在的なバイオマーカー応用におけるロバストな性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:17:33 GMT)
I Can't Believe It's Not Scene Flow! [52.7] 現在のシーンフロー法では、小さな物体の動きを記述できない。
我々は,クラス認識と速度正規化が可能な新しい評価プロトコル,Bucket Normalized EPEを提案する。
評価コードはhttps://github.com/kylevedder/BucketedSceneFlowEval.comで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:46:01 GMT)
Improving Retrieval in Theme-specific Applications using a Corpus
Topical Taxonomy [52.4] ToTER (Topical Taxonomy Enhanced Retrieval) フレームワークを紹介する。
ToTERは、クエリとドキュメントの中心的なトピックを分類学のガイダンスで識別し、そのトピックの関連性を利用して、欠落したコンテキストを補う。
プラグイン・アンド・プレイのフレームワークとして、ToTERは様々なPLMベースのレトリバーを強化するために柔軟に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:34:54 GMT)
Chain of Thought Explanation for Dialogue State Tracking [52.0] CoTE(Chain-of-Thought-Explanation)はスロット値の決定後にステップバイステップで詳細な説明を作成するように設計されている。
さらに,CoTEの推論能力を向上させるために,自動言い換えによるより流動的で高品質な説明を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:59:55 GMT)
Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference [49.0] 人間の好みに基づいた大規模言語モデル(LLM)を評価するオープンプラットフォームであるArenaを紹介する。
本手法は,クラウドソーシングを通じて,多種多様なユーザベースからのインプットを活用する。
本稿では,このプラットフォームについて述べるとともに,これまでに収集したデータを分析し,実際に使用している統計的手法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:22:38 GMT)
Enabling and Analyzing How to Efficiently Extract Information from
Hybrid Long Documents with LLMs [48.9] 本研究は,財務報告から重要な情報を理解するために,大規模言語モデルの可能性を活用することに焦点を当てる。
財務報告から情報を理解し抽出するLLMの能力を高める自動財務情報抽出フレームワークを提案する。
本フレームワークは, GPT-3.5とGPT-4で有効に検証され, 平均精度は53.94%, 33.77%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:44:27 GMT)
Zero-shot cross-modal transfer of Reinforcement Learning policies
through a Global Workspace [48.2] 筆者らは,2つの入力モダリティによって収集された環境情報を活用するために,「グローバルワークスペース」を訓練する。
2つの異なる環境とタスクにおいて、入力モダリティ間のゼロショット・クロスモーダル転送を行うモデルの能力を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:35:29 GMT)
Depth-aware Test-Time Training for Zero-shot Video Object Segmentation [48.2] テストタイムトレーニング(TTT)戦略を導入し,未確認ビデオへの一般化問題に対処する。
我々の重要な洞察は、TTプロセス中に一貫した深さを予測するためにモデルを強制することである。
提案するビデオTT戦略は,最先端のTT法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:40:53 GMT)
A Multimodal In-Context Tuning Approach for E-Commerce Product
Description Generation [47.7] マーケティングキーワードを付加した画像から製品記述を生成するための新しい設定を提案する。
本稿では, ModICT という, シンプルで効果的なマルチモーダル・インコンテキスト・チューニング手法を提案する。
実験の結果、ModICTは従来の方法と比較して精度(ルージュ-Lでは最大3.3%)と多様性(D-5では最大9.4%)を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:29:50 GMT)
Proxy-RLHF: Decoupling Generation and Alignment in Large Language Model
with Proxy [47.3] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、Large Language Models (LLM) が人間の価値と一致することを確実にするための一般的なアプローチである。
本稿では,LLMの生成とアライメントを分離するProxy-RLHFを紹介する。
本手法は他の手法のトレーニングパラメータの1%に匹敵するアライメントのレベルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:31:00 GMT)
HaluEval-Wild: Evaluating Hallucinations of Language Models in the Wild [47.1] 幻覚は、臨界領域における大きな言語モデル(LLM)の信頼性に重大な課題をもたらす。
HaluEval-Wildは、野生におけるLSM幻覚を評価するために特別に設計された最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:25:46 GMT)
Policy Gradient Methods in the Presence of Symmetries and State
Abstractions [46.7] 高次元および複雑な問題に対する強化学習(RL)は、効率と一般化を改善するための抽象化に依存している。
連続制御設定における抽象化を研究し、マルコフ決定過程(MDP)の準同型の定義を連続状態と作用空間の設定に拡張する。
本稿では,政策とMDP準同型写像を同時に学習できるアクター批判アルゴリズムのファミリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:26:06 GMT)
Read to Play (R2-Play): Decision Transformer with Multimodal Game
Instruction [46.7] 本稿では,エージェントに対するタスクガイダンスの強化について検討し,ゲームプレイ指導の理解を可能にした。
命令チューニングを決定変換器に組み込むためのマルチモーダルゲーム命令セットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:34:46 GMT)
DistriFusion: Distributed Parallel Inference for High-Resolution
Diffusion Models [45.9] 本研究では拡散モデルを用いて高解像度画像を生成する問題に対処するDistriFusionを提案する。
提案手法では,モデル入力を複数のパッチに分割し,各パッチをGPUに割り当てる。
提案手法は,最近の安定拡散XLに品質劣化のない適用が可能であり,NVIDIA A100の8台に対して最大6.1$timesの高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:35:52 GMT)
Persona Extraction Through Semantic Similarity for Emotional Support
Conversation Generation [45.2] PESS(Persona extract through Semantic similarity)は,対話から情報的かつ一貫したペルソナを自動的に推測できる新しいフレームワークである。
PESSによって推定される高品質のペルソナ情報が,情緒的支援反応の生成に有効であることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:33:11 GMT)
ProMoAI: Process Modeling with Generative AI [45.1] ProMoAIは、LLM(Large Language Models)を利用して、テキスト記述からプロセスモデルを自動的に生成する新しいツールである。
また、高度なプロンプトエンジニアリング、エラーハンドリング、コード生成技術も組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:48:04 GMT)
Shapes as Product Differentiation: Neural Network Embedding in the
Analysis of Markets for Fonts [45.0] 本稿では,最もシンプルなデザイン製品について考察する。
世界最大のフォント市場からのオリジナルデータセットを使用して、合併と製品の差別化を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:44:17 GMT)
Privacy-preserving Fine-tuning of Large Language Models through Flatness [44.3] 微分プライバシ(DP)技術は、一般化劣化のコストでプライバシーリスクを軽減するために、既存の研究で検討されている。
本稿では,DP学習モデルにおける損失景観の平坦さが,プライバシと一般化のトレードオフにおいて重要な役割を担っていることを明らかにする。
適切なウェイトフラットネスを強制する全体的枠組みを提案し、競合するプライバシ保護を伴うモデルの一般化を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:44:11 GMT)
Embodied Understanding of Driving Scenarios [44.2] 身体的な場面理解は、自律的なエージェントがオープンな運転シナリオを理解し、解釈し、反応するための基盤となる。
本稿では,広い空間空間と時間空間を持つ運転シーンに対するエージェントの理解に適した包括的枠組みであるEmbodied Language Model (ELM)を紹介する。
ELMは、空間的ローカライゼーション能力の強いエージェントを実現するために、空間認識事前トレーニングを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:39:18 GMT)
Möbius Transform for Mitigating Perspective Distortions in Representation Learning [43.9] パースペクティブ歪み(PD)は、画像の形状、大きさ、向き、角度、その他の空間的関係に前例のない変化を引き起こす。
M"オビウス変換の特定の族に対して,パラメータ制御を微粒化することにより,MPDを緩和する手法を提案する。
我々は,この新たなデータセットに対して,ディープラーニングモデルの堅牢性を評価するために,視点的に歪んだベンチマークデータセットであるImageNet-PDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:39:00 GMT)
Dual-path Frequency Discriminators for Few-shot Anomaly Detection [43.8] 工業生産にはFSAD(Few-shot Anomaly Detection)が不可欠である。
本稿では、これらの問題に対処するために、周波数観点からDual-Path Frequency Discriminatorsネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:17:59 GMT)
Steering Llama 2 via Contrastive Activation Addition [43.6] コントラストアクティベーション付加(Contrastive Activation Addition、CAA)は、前方通過中にアクティベーションを変更することで言語モデルを操る手法である。
CAAは、Large Language Models (LLMs)において、どのようにハイレベルな概念が表現されるかを正確に判断し、明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:06:00 GMT)
How Far Are We from Intelligent Visual Deductive Reasoning? [43.5] 私たちは、より洗練されているが探求の少ない領域である、視覚に基づく誘惑的推論を掘り下げる。
現在のSOTA VLMでは、未公表の盲点が発見されている。
LLMに適用した場合に有効な標準的な戦略は、視覚的推論タスクによってもたらされる課題にシームレスに対応しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:35:54 GMT)
Enhancing Court View Generation with Knowledge Injection and Guidance [43.3] 裁判所ビュー生成(CVG)は、原告の主張と事実記述に基づいて裁判所ビューを生成することを目的としている。
PLMは自然言語生成の進歩を誇示しているが、CVGの複雑で知識集約的な領域への応用は、しばしば固有の制限を明らかにしている。
PLMを用いてCVGを活性化させる新しい手法であるKnowledge Injection and Guidance(KIG)を提案する。
訓練段階において,ドメイン知識を効率的に組み込むため,即時チューニングのための知識注入プロンプトエンコーダを導入し,計算オーバーヘッドを低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:51:11 GMT)
PromptKD: Unsupervised Prompt Distillation for Vision-Language Models [43.1] 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） (Thu, 7 Mar 2024 04:59:39 GMT)
Yi: Open Foundation Models by 01.AI [42.9] Yiモデルファミリは、6Bおよび34B事前訓練言語モデルに基づいており、チャットモデル、200K長コンテキストモデル、深度アップスケールモデル、ビジョン言語モデルに拡張する。
私たちのベースモデルは、MMLUのような幅広いベンチマークで強力なパフォーマンスを実現し、優れたチャットモデルは、AlpacaEvalやArenaといった主要な評価プラットフォーム上で、強い人間の嗜好率を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:52:49 GMT)
Efficient LoFTR: Semi-Dense Local Feature Matching with Sparse-Like
Speed [42.9] 従来は検出不要であったLoFTRは、大きな視点の変化とテクスチャ・ポーアのシナリオを扱う際、顕著な整合性を示した。
設計上の選択を再検討し、効率と精度の両面で複数の改善を導出する。
提案手法は,競争力のあるセミセンス・マーカと比較して高い精度を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:58:40 GMT)
RL-CFR: Improving Action Abstraction for Imperfect Information
Extensive-Form Games with Reinforcement Learning [42.8] 動的動作抽象化のための新しい強化学習(RL)手法であるRL-CFRを紹介する。
RL-CFRは、我々の革新的なマルコフ決定プロセス(MDP)の定式化に基づいており、公開情報に対応する状態と、特定のアクション抽象化を示す特徴ベクトルとして表される行動である。
ヘッドアップノーリミット・テキサスホールディングスの実験では、RL-CFRはReBeLのレプリケーションとスラムボットを上回り、それぞれ6,4pm 11$と8,4pm 17$ mbb/handの勝利率差を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:12:23 GMT)
Electrocardiogram Instruction Tuning for Report Generation [42.7] 心電図(ECG)は、心臓の状態をモニタリングするための主要な非侵襲的診断ツールである。
最近の研究は心電図データを用いた心臓状態の分類に集中しているが、心電図レポートの生成は見落としている。
LLMとマルチモーダル命令によるECGレポート生成に対処するMultimodal ECG Instruction Tuning(MEIT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:20:56 GMT)
Transformer Multivariate Forecasting: Less is More? [42.6] 本稿では,実行効率を最適化しながら予測精度を高めるために冗長な情報を削減することに焦点を当てる。
このフレームワークは、5つの最先端(SOTA)モデルと4つの多様な実世界のデータセットによって評価される。
PCA+Crossformer(PCA+Crossformer)は平均平方誤差(MSE)を33.3%減らし、平均で49.2%減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:25:20 GMT)
From Graph to Word Bag: Introducing Domain Knowledge to Confusing Charge
Prediction [42.0] 本稿では,紛らわしい突撃に対処する小説『From Graph to Word Bag』を紹介する。
まず、各電荷に対するキーワードの選択を支援するために、構成要素を含む法的な知識グラフを構築し、ワードバッグを形成する。
次に,注意機構を拡張し,単語バッグ内の単語を通して注意を誘導する新たな損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:57:42 GMT)
Graph Contrastive Invariant Learning from the Causal Perspective [41.6] グラフコントラスト学習(GCL)は,2つの拡張グラフを自己教師付きで対比することでノード表現を学習する。
本稿ではまず,因果性の観点からGCLについて考察する。
構造因果モデル(SCM)を用いてGCLを解析することにより、従来のGCLはグラフに含まれる非因果情報により不変表現を十分に学習できないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:00:13 GMT)
UltraWiki: Ultra-fine-grained Entity Set Expansion with Negative Seed
Entities [40.1] 入力に負のシードエンティティを導入し、正のシードエンティティと同じ粒度のセマンティッククラスに属するが、特定の属性が異なる。
負の種実体は、正と負の属性の対比によって意味的あいまいさを排除している。
超きめ細かなエンティティセマンティクスの理解を強化するための3つの戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:10:02 GMT)
TrafPS: A Shapley-based Visual Analytics Approach to Interpret Traffic [39.9] TrafPSは、交通管理と都市計画における意思決定を支援するために、交通予測結果の視覚的分析手法である。
ドメインエキスパートのタスク要求に基づき,多視点探索と重要なフローパターンの解析にインタラクティブなビジュアルインタフェースを用いる。
2つの実世界のケーススタディは、TrafPSが重要なルートを特定し、都市計画における意思決定支援に有効であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:00:55 GMT)
PatchCraft: Exploring Texture Patch for Efficient AI-generated Image
Detection [39.8] 本稿では,多種多様な生成モデルを用いて生成した偽画像を識別できる新しいAI生成画像検出器を提案する。
グローバルな意味情報を消去し,テクスチャパッチを強化するために,新しいSmash&Reconstruction前処理を提案する。
我々のアプローチは最先端のベースラインよりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:26:32 GMT)
ShortGPT: Layers in Large Language Models are More Redundant Than You
Expect [39.8] LLM(Large Language Models)の多くの層は高い類似性を示し、いくつかの層はネットワーク機能において無視できる役割を担っている。
レイヤ除去という,冗長なレイヤを直接削除する,簡単なプルーニング手法を提案する。
実験により,我々はShortGPT(ショートGPT)と呼ぶ手法を,モデルプルーニングにおける従来のSOTA(State-of-the-art)手法よりも大幅に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:21:09 GMT)
GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding
and Reasoning Capability [39.4] 大規模言語モデル(LLM)のグラフ理解能力の評価と向上を行う。
本稿では,21の古典的グラフ推論タスクを含むGraphInstructというベンチマークを提案する。
我々は,グラフ理解能力の顕著な向上を示す効率的な命令チューニングにより,GraphLMを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:36:08 GMT)
Automatic and Universal Prompt Injection Attacks against Large Language
Models [38.7] LLM(Large Language Models)は、命令を解釈し、従う能力によって、人間の言語を処理し、生成する際、優れた言語モデルである。
これらの攻撃はアプリケーションを操作して、ユーザの実際の要求から逸脱して、攻撃者のインジェクトされたコンテンツに対応する応答を生成する。
本稿では,プロンプトインジェクション攻撃の目的を理解するための統合フレームワークを導入し,高効率で普遍的なインジェクションデータを生成するための自動勾配ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:46:20 GMT)
Teaching Large Language Models to Reason with Reinforcement Learning [38.2] 人間のフィードバックからの強化学習(textbfRLHF)は、LLM出力と人間の嗜好を整合させる主要なアプローチとして現れている。
RLHFの成功に触発され,フィードバックから学習する複数のアルゴリズムの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:36:29 GMT)
HeteroSwitch: Characterizing and Taming System-Induced Data
Heterogeneity in Federated Learning [37.8] Federated Learning(FL)は、ディープラーニングモデルをエンドユーザデバイス間で協調的にトレーニングするための実践的なアプローチである。
FLでは、ハードウェアやソフトウェアの構成に関して、参加するエンドユーザデバイスは極めて断片化されている。
本稿では,HWおよびSW構成の変化によるバイアスレベルに応じて,一般化手法を適応的に採用するHeteroSwitchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:23:07 GMT)
SWAP-NAS: Sample-Wise Activation Patterns For Ultra-Fast NAS [37.6] トレーニング不要のメトリクスは、リソース集約型ニューラルネットワークトレーニングを避けるために広く使用されている。
我々は,新しい高性能トレーニングフリーメトリックであるSWAP-ScoreとSample-Wise Activation Patternsを提案する。
SWAP-Scoreは,様々な検索空間やタスクの接地構造と強く相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:40:42 GMT)
Improved Lower Bound for Differentially Private Facility Location [37.4] 我々は、Guptaらによって提案されたいわゆるスーパーセット出力設定における差分プライベート(DP)施設配置問題について考察する。
我々は、任意の$epsilon$-DPアルゴリズムの予測近似比に対して、$tildeOmegaleft(minleftlog n, sqrtfraclog nepsilonrightright)の低い境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:47:20 GMT)
DurFlex-EVC: Duration-Flexible Emotional Voice Conversion with Parallel
Generation [37.4] 感情音声変換(EVC)は、話者の声の感情的トーンを変化させようとするものである。
EVCの最近の進歩は、ピッチと持続時間の同時モデリングに関係している。
この研究は、並列音声生成に焦点を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:40:01 GMT)
Why Online Reinforcement Learning is Causal [37.3] 強化学習(RL)と因果モデリングは自然に相互に補完する。
本稿では、因果モデリングのメリットを期待できる強化学習設定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:49:48 GMT)
LORS: Low-rank Residual Structure for Parameter-Efficient Network
Stacking [37.2] LORSにより、スタックされたモジュールがパラメータの大部分を共有できるようになり、モジュールごとのユニークな要素の数が非常に少なくなり、完全に異なるモジュールを使用するパフォーマンスを上回ります。
問合せ型オブジェクト検出器の積み重ねデコーダに適用し,MS COCOデータセットの広範な実験を行い,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:10:59 GMT)
SAM-PD: How Far Can SAM Take Us in Tracking and Segmenting Anything in
Videos by Prompt Denoising [37.2] ビデオ中のオブジェクトの追跡とセグメンテーションにセグメンション・任意のモデルを適用する可能性について検討する。
具体的には、次のフレームのプロンプトとして、前フレーム内の各オブジェクトのマスクのバウンディングボックスを反復的に伝播する。
そこで本研究では,SAMの位置と大きさの変動に対する認知能力を高めるために,マルチプロンプト戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:52:59 GMT)
$\text{R}^2$-Bench: Benchmarking the Robustness of Referring Perception
Models under Perturbations [36.7] 摂動の包括的分類法を提案し, 複合障害の効果を合成・評価するための汎用ツールボックスを開発した。
LLMをベースとしたエージェントであるtextR2$-Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:18:12 GMT)
Observation of Nonlinear Response and Onsager Regression in a Photon
Bose-Einstein Condensate [36.1] 量子回帰定理は、2つの異なる時間における系の相関が平均値の時間応答と同じ運動方程式によって制御されていることを述べる。
ここでは,光子ボース・アインシュタイン凝縮体中の2時間粒子数相関が,色素分子浴の急激な摂動に対する凝縮物の応答と同じダイナミクスを示すことを実験的に実証した。
これは量子気体の回帰定理を確認し、さらに、摂動が浴槽に作用し、凝縮反応のみが監視される非伝統的な形でこの関係のテストを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:59:58 GMT)
Can Small Language Models be Good Reasoners for Sequential
Recommendation? [35.4] SLIM (Step-by-step knowLedge dIstillation fraMework for recommendation)
より大規模な教師モデルのためのユーザ行動系列に基づくCoTプロンプトを導入する。
教師モデルによって生成される理論的根拠をラベルとして利用し、下流のより小さな学生モデルを蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:49:37 GMT)
Self-Evaluation of Large Language Model based on Glass-box Features [34.8] オープンソースのLarge Language Models (LLMs) は、評価手法の必要性を浮き彫りにしている。
既存の作業は主に外部評価に頼っており、トレーニングと戦略の推進に重点を置いている。
本研究では,ガラス箱機能の有用性を自己評価のシナリオ下で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:50:38 GMT)
Learning Human-to-Humanoid Real-Time Whole-Body Teleoperation [34.7] 本稿では,Human to Humanoid(H2O)について紹介する。H2Oは,RGBカメラのみを搭載したヒューマノイドロボットのリアルタイム遠隔操作を実現するフレームワークである。
我々は、これらの洗練された動きを用いてシミュレーションで頑健なリアルタイムヒューマノイド運動模倣機を訓練し、実ヒューマノイドロボットにゼロショットで転送する。
私たちの知る限りでは、学習に基づくリアルタイムな人型ロボット遠隔操作を実現する最初のデモとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:10:41 GMT)
Faster Neighborhood Attention: Reducing the O(n^2) Cost of Self
Attention at the Threadblock Level [34.5] 近隣の注意は、それぞれのトークンの注意を隣人に限定することで、自己注意のコストを減少させる。
そこで本研究では,従来のGEMM問題と同様に,近隣の注意をバッチ化したGEMM問題として表現し,その実装を1次元,2次元の近所の注意のために行なえることを示す。
我々はまた、異なる空間軸にまたがる注意を細かく制御できる、融合したドット積アテンションカーネルの適応として、融合した近傍アテンションも展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:35:58 GMT)
Learning to Remove Wrinkled Transparent Film with Polarized Prior [33.6] フィルム除去(FR)は、透明フィルムの干渉を除去し、産業認識のためのフィルムの下で元の情報を再構築しようとする試みである。
透明フィルムとペアデータを含む偏光情報を用いた実用的なデータセットを構築した。
エンド・ツー・エンドの枠組みでフィルムからの干渉(特殊ハイライトなど劣化)を除去することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:56:56 GMT)
AUFormer: Vision Transformers are Parameter-Efficient Facial Action Unit
Detectors [33.4] 既存の手法は、多くの学習可能なパラメータの利用によって過度に適合する問題に悩まされる。
PETLはこれらの課題に対処するための有望なパラダイムを提供する。
そこで我々は,Mixture-of-Knowledge Expert (MoKE) のコラボレーション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:46:50 GMT)
Token-Specific Watermarking with Enhanced Detectability and Semantic
Coherence for Large Language Models [32.9] 大規模言語モデルは、潜在的な誤報を伴う高品質な応答を生成する。
現在の透かしアルゴリズムは、挿入された透かしの検出可能性と生成されたテキストの意味的整合性の両方を達成するという課題に直面している。
本稿では,トークン固有の透かしロジットと分割比を生成するために,軽量ネットワークを利用した透かしのための新しい多目的最適化(MOO)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:47:49 GMT)
RIS-Assisted Wireless Link Signatures for Specific Emitter Identification [32.9] 本稿では,PLA中のチャネル指紋を正規送信者がカスタマイズ可能な,再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援PLAシステムを提案する。
我々はPLAの統計的性質を導出し、RIS支援PLAが理論的に実現可能であることを示す興味深い洞察を与える。
RIS支援PLAプロトタイププラットフォーム上での概念実証実験により,本システムの実現可能性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:24:30 GMT)
Pathformer: Multi-scale Transformers with Adaptive Pathways for Time
Series Forecasting [32.9] 適応経路を持つマルチスケールトランスであるPathformerを提案する。
時間分解能と時間距離を統合してマルチスケールモデリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:11:24 GMT)
EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and
Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text [32.7] 我々は、ディープラーニングと辞書に基づく名前付きエンティティ認識のための、使い易いエンドツーエンドパイプラインを開発した。
パイプラインは、大規模な医学研究論文収集(CORD-19)や生テキストにアクセスし、処理することができる。
出力は、検出されたエンティティと注釈付きテキストを含むファイルの公開可能なランクリストとグラフで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:52:11 GMT)
Cooperative Bayesian Optimization for Imperfect Agents [32.2] 2つのエージェントは、関数を問合せするポイントを一緒に選ぶが、それぞれ1つの変数だけを制御する。
提案手法を逐次意思決定として定式化し,制御するエージェントは,関数に関する事前知識を持つ計算的合理的なエージェントとしてユーザをモデル化する。
本研究では,ユーザが過剰な探索を避ける限り,クエリの戦略的計画により,関数のグローバルな最大値の同定がより容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:16:51 GMT)
Low-Resource Court Judgment Summarization for Common Law Systems [32.1] CLSumは,多審理法裁判所判決文書を要約する最初のデータセットである。
これは、データ拡張、要約生成、評価において、大規模言語モデル(LLM)を採用する最初の裁判所判決要約作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:47:42 GMT)
Multi-Factor Spatio-Temporal Prediction based on Graph Decomposition
Learning [31.8] 本稿では,様々な要因の下で部分的なSTデータの進化を予測する多要素ST予測タスクを提案する。
多要素ST予測のための新しいモデル非依存フレームワークである分解グラフ学習(STGDL)を創出する。
その結果,様々なSTモデルの予測誤差を平均9.41%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:44:33 GMT)
Self-supervised Trajectory Representation Learning with Temporal
Regularities and Travel Semantics [31.0] Trajectory Representation Learning (TRL) は空間時間データ分析と管理のための強力なツールである。
既存のTRLの作業は通常、トラジェクトリを通常のシーケンスデータとして扱うが、時間的規則性や旅行意味論といった重要な時空間特性は、完全には利用されない。
本稿では,TemporAl規則と旅行意味論,すなわちSTARTを用いた自己教師付き軌道表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:15:54 GMT)
Uncovering the Deep Filter Bubble: Narrow Exposure in Short-Video
Recommendation [30.4] フィルタバブルは、オンラインコンテンツプラットフォームのコンテキスト内で広く研究されている。
ショートビデオプラットフォームの増加に伴い、フィルターバブルはさらに注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:14:40 GMT)
A$^{3}$lign-DFER: Pioneering Comprehensive Dynamic Affective Alignment
for Dynamic Facial Expression Recognition with CLIP [30.4] A$3$lign-DFERは、アライメントを包括的に達成する新しいDFERラベリングパラダイムである。
我々のA$3$lign-DFER法は、DFEW、FERV39k、MAFWを含む複数のDFERデータセットの最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:43:04 GMT)
A Mixed-Integer Conic Program for the Moving-Target Traveling Salesman
Problem based on a Graph of Convex Sets [30.2] 本稿では,移動目標トラベリングセールスマン問題(MT-TSP)の最適解を求める新しい定式化を提案する。
問題は、補給所から始まるエージェントの最も短い経路を見つけ、割り当てられた時間ウィンドウ内で1度だけ移動対象のセットを訪れ、補給所に戻ることである。
MT-TSPのためのMICP(Mixed Conic Program)の定式化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:03:36 GMT)
Model-Free Load Frequency Control of Nonlinear Power Systems Based on
Deep Reinforcement Learning [29.6] 本稿では,Deep Deterministic Policy gradient (DDPG) に基づく非線形電力系統のモデルフリーLFC法を提案する。
制御器は適切な制御動作を生成でき、非線形電力系に対して強い適応性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:06:46 GMT)
Exploring Continual Learning of Compositional Generalization in NLI [29.2] 本稿では,C2Gen NLI(Continuous Composal Generalization in Inference)の課題を紹介する。
モデルは、合成推論の基礎として原始推論タスクを構成する知識を継続的に取得する。
分析の結果,依存関係を観察しながらサブタスクを継続的に学習し,難易度を増大させることで,連続学習が構成一般化能力を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:54:27 GMT)
Can LLMs Follow Simple Rules? [28.7] ルール追従言語評価シナリオ(ルール追従言語評価シナリオ、RuLES)は、大規模言語モデルにおけるルール追従能力を測定するためのフレームワークである。
RuLESは14の単純なテキストシナリオで構成され、そこではモデルがユーザと対話しながら様々なルールに従うように指示される。
現在のほとんどのモデルは、単純なテストケースであっても、シナリオルールに従うのに苦労しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:18:42 GMT)
Delving into the Trajectory Long-tail Distribution for Muti-object
Tracking [28.4] 我々は追跡データの分布パターンを探索するパイオニアとなった。
既存のMOTデータセットで顕著な長尾分布問題を特定する。
我々は,この歪んだ分布の効果を緩和するベスポーク戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:48:47 GMT)
SDPL: Shifting-Dense Partition Learning for UAV-View Geo-Localization [28.3] クロスビュージオローカライゼーションは、例えばドローンや衛星など、異なるプラットフォームから同じターゲットの画像とマッチングすることを目的としている。
既存の手法は主に特徴マップのセグメンテーションを通してより包括的な情報を掘り下げることに焦点を当てている。
シフト・デンス分割学習(Shifting-dense partition learning)と呼ばれる,シンプルだが効果的な部分ベース表現学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:07:54 GMT)
Diffusion Noise Feature: Accurate and Fast Generated Image Detection [28.3] 生成モデルは、驚くほどリアルなイメージを生成できる先進的な段階に達している。
生成された画像に対する既存の画像検出器は、低精度や限定的な一般化といった課題に直面している。
本稿では,生成画像の検出能力を高めるために,強力な一般化機能を備えた表現を求めることにより,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:24:36 GMT)
MedFLIP: Medical Vision-and-Language Self-supervised Fast Pre-Training
with Masked Autoencoder [28.2] 本稿では,医療分析のための高速言語画像事前学習手法であるMedFLIPを紹介する。
交差ドメインを用いたゼロショット学習のためのMAEを探索し、限られたデータから学習するモデル能力を向上する。
最後に,医療画像解析におけるゼロショット性能の向上を言語を用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:11:43 GMT)
DV-Hop localization based on Distance Estimation using Multinode and Hop
Loss in WSNs [28.2] 位置認識は無線センサネットワークアプリケーションにおいて重要な問題である。
本稿では,マルチノード(DEMN)を用いた距離推定とWSNにおけるホップ損失に基づくDVホップの局所化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:50:03 GMT)
FedClust: Optimizing Federated Learning on Non-IID Data through
Weight-Driven Client Clustering [28.1] Federated Learning(FL)は、分散型デバイス上で、ローカルデータを公開せずにコラボレーティブなモデルトレーニングを可能にする、新興の分散機械学習パラダイムである。
本稿では,局所モデル重みとクライアントデータ分布の相関を利用した新しいCFL手法であるFedClustを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:50:36 GMT)
High-Fidelity Image Compression with Score-based Generative Models [27.9] 本稿では,拡散が与えられたビットレートにおける知覚品質を著しく向上させることができることを示す。
これは、MSEをターゲットにしたオートエンコーダと、さらにスコアベースのデコーダを組み合わせた、単純だが理論的に動機付けられた2段階のアプローチによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:28:54 GMT)
Classist Tools: Social Class Correlates with Performance in NLP [27.7] 社会デマトグラフィーの特徴は、自然言語処理において頻繁に使用される。
また,NLP の社会経済グループに対する不利は低いことが示唆された。
我々は、将来の言語技術に社会経済のクラスを取り入れることについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:27:08 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Dynamic Algorithm Selection: A
Proof-of-Principle Study on Differential Evolution [27.6] 本稿では,この課題を実現するための強化学習に基づく動的アルゴリズム選択フレームワークを提案する。
我々は、最適な動作を推測し、アルゴリズムの選択を確実にするために、洗練されたディープニューラルネットワークモデルを用いる。
基礎研究として、この枠組みを微分進化アルゴリズム群に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:42:47 GMT)
Crystal Structure Prediction by Joint Equivariant Diffusion [27.5] 結晶構造予測(CSP)は様々な科学分野において重要である。
本稿では, 安定結晶から構造分布を学習する新しい拡散モデルであるDiffCSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:32:51 GMT)
Tackling Heavy-Tailed Rewards in Reinforcement Learning with Function
Approximation: Minimax Optimal and Instance-Dependent Regret Bounds [26.3] 本研究では,線形関数近似を用いた強化学習におけるそのような報奨の課題に対処する。
我々はまず,重み付き線形包帯に対するtextscHeavy-OFUL というアルゴリズムを設計し,インセンス依存の$T$-round regret of $tildeObig を実現した。
我々の結果は、オンライン回帰問題全般において、重くノイズを扱うことに独立した関心を持つような、新しい自己正規化集中不等式によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:29:58 GMT)
Identifying Spurious Biases Early in Training through the Lens of
Simplicity Bias [25.6] 訓練の初期にモデルの出力に基づいて,スプリアス機能のある例が確実に分離可能であることを示す。
SPAREは,訓練の初期段階において,素早い相関関係を同定し,その効果を緩和するために重要サンプリングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:58:00 GMT)
Detect Everything with Few Examples [25.3] 少数のオブジェクト検出は、いくつかのサンプル画像から新しいカテゴリを検出することを目的としている。
近年の手法は、より広範な適用を禁じる複雑な手順による微調整戦略に重点を置いている。
我々は、微調整を必要とせず、数発の物体検出器であるDE-ViTを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:43:21 GMT)
Modeling User Viewing Flow Using Large Language Models for Article
Recommendation [25.3] 本稿では,記事推薦作業のためのユーザビューイングフローモデリング(SINGLE)手法を提案する。
まず,ユーザの関心を要約して記事の推薦を行うために,ユーザ定数ビューフローモデリング手法を用いる。
次に,ユーザクリック記事履歴と候補記事とのインタラクションを構築するために,ユーザ・インスタント・ビューング・フロー・モデリング手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:32:37 GMT)
Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended
medical question answering [25.2] 我々は,実生活における臨床シナリオを模倣するために,主観的なMedQA-USMLEデータセットの修正版を提案する。
我々は、主観的なMedQAデータセットに対して、arXiv:2207.08143から5-shot-codex-CoT-promptを修正し、インクリメンタル推論のプロンプトを開発することで、より良いコントラスト学習戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:48:40 GMT)
UniTable: Towards a Unified Framework for Table Structure Recognition
via Self-Supervised Pretraining [25.0] テーブル構造認識(TSR)のトレーニングパラダイムとトレーニング目標を一体化するトレーニングフレームワークUniTableを提案する。
本フレームワークは、テーブル構造、セル内容、セル境界ボックス(bbox)を抽出する3つのTSRタスクの学習目標を、タスク非依存の訓練目標である言語モデリングに統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:44:50 GMT)
StableDrag: Stable Dragging for Point-based Image Editing [24.9] 点ベース画像編集はDragGANの出現以来注目されている。
近年、DragDiffusionは、このドラッグング技術を拡散モデルに適用することで、生成品質をさらに推し進めている。
我々は,安定かつ高精度なドラッグベース編集フレームワークであるStableDragを構築し,識別点追跡法と信頼度に基づく動作監視のための潜時拡張戦略を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:11:02 GMT)
An Image-based Typology for Visualization [24.9] 本稿では,画像からの視覚表現の質的解析結果について述べる。
定義群を10種類に分類した。
我々は、6,833枚のタグ付き画像のデータセットと、ラベル付き画像の大規模な集合を探索および分析するために使用できるオンラインツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:33:42 GMT)
Can Your Model Tell a Negation from an Implicature? Unravelling
Challenges With Intent Encoders [24.4] 大きな言語モデル(LLM)は、プロンプトを使って埋め込み空間のセマンティクスを調整できる埋め込みを可能にする。
従来の評価ベンチマークは、セマンティック理解に関連するギャップを特に計測しないタスクメトリクスのみに依存しています。
インテント埋め込みモデルのより包括的なビューを提供するインテントセマンティックツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:32:17 GMT)
YYDS: Visible-Infrared Person Re-Identification with Coarse Descriptions [24.2] 本稿では、赤外線画像と粗い言語記述の両方から、対象の可視画像とをマッチングするRefer-VI-ReID設定を提案する。
この課題に対処するために,YYDSと呼ばれるY-Y形分解構造を設計し,ターゲットのテクスチャや色の特徴を分解・集約する。
k-reciprocal re-level algorithmのクロスモーダルバージョンであるCMKRについて検討し,3つの探索手法と1つの局所クエリ拡張手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:26:02 GMT)
Can Large Language Models Replace Economic Choice Prediction Labs? [24.1] 言語に基づく説得ゲームにおいて, LLM生成データのみに基づいてトレーニングされたモデルにより, 人間の行動の予測が効果的に可能であることを示す。
特に,LLM生成データのみを訓練したモデルでは,言語に基づく説得ゲームにおいて,人間の行動を効果的に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:47:00 GMT)
ContrastRepair: Enhancing Conversation-Based Automated Program Repair
via Contrastive Test Case Pairs [23.4] ContrastRepairは、対照的なテストペアを提供することで、会話駆動型APRを強化する、新しいAPRアプローチである。
Defects4j、QuixBugs、HumanEval-Javaなど、複数のベンチマークデータセット上でContrastRepairを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:33:36 GMT)
Large Language Models are In-Context Molecule Learners [23.4] 我々は,LLMが文脈例から分子文アライメントを学習できる新しいパラダイムとして,In-Context Molecule Adaptation (ICMA)を提案する。
ICMAは、クロスモーダル検索(英語版)、ポストモーダル検索(英語版)、インコンテクスト・モレクルチューニング(英語版)の3段階を組み込んでいる。
ICMTは、余分な訓練コーパスや複雑な構造を伴わずに、LLMに最先端または同等のパフォーマンスを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:58:28 GMT)
On-demand Quantization for Green Federated Generative Diffusion in
Mobile Edge Networks [22.5] 移動エッジネットワークのためのオンデマンドな量子化エネルギー効率のフェデレーション拡散手法を提案する。
具体的には、エッジデバイスからの様々な要求を考慮した動的量子化フェデレーション拡散訓練スキームを最初に設計する。
シミュレーションの結果,提案手法はシステムエネルギー消費量と伝送モデルサイズを大幅に削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:00:33 GMT)
Hoeffding decomposition of black-box models with dependent inputs [22.5] ブラックボックスモデルを解釈する主な課題の1つは、非独立なランダム入力の平方可積分関数を変数のすべての可能な部分集合の関数の和に分解する能力である。
2つの妥当な仮定の下では、そのような函数を一意に分解することは常に可能であることを示す。
この分解の要素は射影を用いて表現することができ、新しい解釈可能性指標を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:14:24 GMT)
An Item is Worth a Prompt: Versatile Image Editing with Disentangled
Control [22.4] D-Editは、包括的な画像-プロンプトインタラクションをいくつかのアイテム-プロンプトインタラクションに切り離すためのフレームワークである。
クロスアテンション層が歪んだ事前学習拡散モデルに基づいており、アイテム・プロンプト・アソシエーションを構築するために2段階の最適化を採用している。
画像ベース,テキストベース,マスクベースの編集,アイテム削除を含む4種類の編集作業において,最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:06:29 GMT)
A Benchmark Study on Calibration [22.4] ディープニューラルネットワークは、さまざまな機械学習タスクでますます活用されている。
多くの研究は、特定の損失関数、データ前処理、トレーニングフレームワークを使用することでキャリブレーション性能を向上させるために努力してきた。
本研究では,ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)探索空間を活用し,徹底的なキャリブレーション特性探索のための網羅的なモデルアーキテクチャ空間を提供する。
このデータセットは、広く使われているNATS-Bench検索空間内の117,702のユニークなニューラルネットワークに対して、90のビンベースと12のキャリブレーション測定値を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:09:01 GMT)
A Decade of Privacy-Relevant Android App Reviews: Large Scale Trends [21.8] 私たちは、時間、国、アプリタイプ、さまざまなプライバシトピック、さらにはさまざまな感情にまたがって、ユーザーがプライバシーについて何を書いているかを調べます。
プライバシーレビューは200か国以上から来るが、33か国はプライバシーレビューの90%を提供している。
驚いたことに、プライバシーを議論するレビューが肯定的であることは珍しくない(32%)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:07:00 GMT)
Single-Image HDR Reconstruction Assisted Ghost Suppression and Detail
Preservation Network for Multi-Exposure HDR Imaging [21.5] 動的合成のためのマルチ露光HDR画像再構成ネットワークを開発した。
本ネットワークは、S-ESIとS-ESIによるマルチ露光HDR再構成を併用したシングルフレームHDR再構成を含む。
S-ESIは、S-AMにおけるマルチ露光HDR画像の利用により、単一フレームHDR再構成を革新的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:04:36 GMT)
ALTO: An Efficient Network Orchestrator for Compound AI Systems [20.9] ALTOは、言語モデルのパイプラインのような複合AIシステムを効率的に提供するネットワークオーケストレータである。
言語モデルがトークン単位で出力トークンを生成すると、ALTOは可能であればステージ間で中間出力をストリームする機会を公開する。
我々は、分散パイプラインステージインスタンス間で中間データをストリーミングする際に発生する、正確性とロードバランシングという2つの新しい課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:30:26 GMT)
DLP-GAN: learning to draw modern Chinese landscape photos with
generative adversarial network [20.7] 中国の風景画は独特で芸術的な様式であり、その画法は色と現実的な物体表現の両方において非常に抽象的である。
従来は、近代の絵から古代の墨画への移行に焦点が当てられていたが、風景画を近代の絵に翻訳することにはほとんど関心が向けられていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:49:05 GMT)
Black-Box $k$-to-$1$-PCA Reductions: Theory and Applications [20.7] ブラックボックスデフレ法を$k$-PCAアルゴリズムを設計するためのフレームワークとして分析する。
我々はデフレアルゴリズムが定数$k$に対してパラメータ損失を負わないことを示した。
我々は,最先端の$k$-PCAアルゴリズムをデータセット汚染に頑健にするために,我々のフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:12:55 GMT)
FL-GUARD: A Holistic Framework for Run-Time Detection and Recovery of
Negative Federated Learning [20.7] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを公開することなく、巨大なクライアント上に分散されたデータからモデルを学習するための有望なアプローチである。
NFL(Negative Federated Learning)と呼ばれる不健康な状態の中で、フェデレーションが理想的でない場合には、FLは適切に機能しない可能性がある。
本稿では,NFL をランタイムパラダイムで扱うための FL-GUARD について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:52:05 GMT)
CoTBal: Comprehensive Task Balancing for Multi-Task Visual Instruction
Tuning [20.6] LMMのマルチタスク視覚的インストラクションチューニングのための新しい包括的タスクバランシングアルゴリズムを提案する。
我々のCoTBalはマルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングにおける全体的な性能に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:11:16 GMT)
A Survey of Lottery Ticket Hypothesis [20.6] Lottery Ticket仮説は、高密度ニューラルネットワークモデルには高度にスパースなサブネットワークが含まれており、独立にトレーニングされた場合、元のモデルよりもパフォーマンスが向上する、と述べている。
この調査は、LTHの現状を詳細に把握し、実験を行い、最も更新されたベースラインと比較する、完全に保守されたプラットフォームを開発することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:27:01 GMT)
Revisiting Generative Adversarial Networks for Binary Semantic
Segmentation on Imbalanced Datasets [20.5] 異常き裂領域検出は典型的なバイナリセマンティックセグメンテーションタスクであり、アルゴリズムによって舗装面画像上のひび割れを表す画素を自動的に検出することを目的としている。
既存のディープラーニングベースの手法は、特定の公共舗装のデータセットで優れた結果を得たが、不均衡なデータセットでは性能が劇的に低下する。
画素レベルの異常き裂領域検出タスクに対して,条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)に基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:48:52 GMT)
RankED: Addressing Imbalance and Uncertainty in Edge Detection Using
Ranking-based Losses [20.4] Rankedは、不均衡問題(P1)と不確実性問題(P2)に対処するランクベースのアプローチである。
Rankedは過去の研究より優れており、NYUD-v2、BSDS500、Multi-cueのデータセットに新しい最先端のデータセットをセットしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:22:59 GMT)
BloomGML: Graph Machine Learning through the Lens of Bilevel
Optimization [20.4] 本稿では,二段階最適化の特別事例として,様々なグラフ学習手法を再キャストする方法を示す。
まず、より柔軟なエネルギー関数のクラスを導出し、様々な降下ステップと組み合わせると、グラフニューラルネットワーク(GNN)メッセージパッシング層を形成する。
次に,このフレームワークを単純化して,非GNNグラフ学習手法との密接な関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:57:46 GMT)
Contrastive Augmented Graph2Graph Memory Interaction for Few Shot
Continual Learning [20.2] 近年,FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)が注目されている。
新しいセッションでサンプルが不足するとオーバーフィッティングが増加し、新しいクラスと古いクラスの出力特徴が相容れない。
一般的な戦略は、クラスプロトタイプからなるExplicit Memory (EM)を通じて破滅的な忘れを緩和することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:41:12 GMT)
SaulLM-7B: A pioneering Large Language Model for Law [20.2] SaulLM-7Bは、法律ドメイン用に設計された大型言語モデル(LLM)である。
70億のパラメータを持つ SaulLM-7B は、法的テキストの理解と生成のために明示的に設計された最初の LLM である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:39:32 GMT)
ProFSA: Self-supervised Pocket Pretraining via Protein
Fragment-Surroundings Alignment [20.0] 本稿では,高分解能原子タンパク質構造からの知識を活用したポケット事前学習手法を提案する。
ProFSAと命名された本手法は,ポケットの薬剤性予測など,様々なタスクにおける最先端性能を実現する。
我々の研究は、高品質で多様なタンパク質構造データベースを活用することにより、タンパク質-リガンド複合体データの不足を軽減するための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:14:50 GMT)
Single entanglement connection architecture between multi-layer
bipartite HEA [20.0] ハードウェア効率アンサッツ(HEA)のための単一絡み合い接続アーキテクチャ(SECA)を提案する。
本結果から,SECAの計算性能は,一般の完全絡み合い接続アーキテクチャ(FECA)よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:24:54 GMT)
Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated
Learning via Data Generation and Parameter Distortion [19.7] フェデレートラーニング(FL)は、参加者がプライベートデータ情報を開示することなく、強化されたユーティリティでグローバルモデルを構築することを可能にする。
テキストプライバシーの維持と高モデルテキストティタリティ維持の要件を満たすために、様々な保護メカニズムを採用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:27:17 GMT)
ChipNeMo: Domain-Adapted LLMs for Chip Design [19.6] ChipNeMoは、産業用チップ設計のための大規模言語モデル(LLM)の応用を探求することを目的としている。
ドメイン適応型トークン化、ドメイン適応型継続事前トレーニング、ドメイン固有命令とのモデルアライメント、ドメイン適応型検索モデルを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:10:43 GMT)
Wiki-TabNER:Advancing Table Interpretation Through Named Entity
Recognition [19.4] TIタスクの評価に広く用いられているベンチマークデータセットを分析した。
この欠点を克服するため、我々はより困難なデータセットを構築し、注釈付けします。
本稿では,新たに開発された大規模言語モデルを評価するためのプロンプトフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:22:07 GMT)
Can Large Language Models Reason and Plan? [19.2] LLMの場合、この仮定には根拠がないようである。
人間は自分自身の誤った推測を自己判断で修正する能力を示すことがあるが、LLMの場合、その仮定の根拠はないようである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:36:32 GMT)
AFreeCA: Annotation-Free Counting for All [19.2] 対象物に関連する特徴を学習するための教師なしソート手法を導入する。
また,画像を確実にカウント可能な被写体を含むパッチに分割する密度分類器誘導方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:18:34 GMT)
MAP: MAsk-Pruning for Source-Free Model Intellectual Property Protection [19.0] MAsk Pruning (MAP) は、ターゲット関連パラメータをよく訓練されたモデルで探索・解析するためのフレームワークである。
MAPはソースモデルを凍結し、ターゲット固有のバイナリマスクを学び、不正なデータの使用を防止する。
大規模な実験により、MAPは新たな最先端のパフォーマンスをもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:10:59 GMT)
Is Scaling Learned Optimizers Worth It? Evaluating The Value of VeLO's
4000 TPU Months [18.7] VeLOは,これまでで最大の,汎用的な"基礎"のトレーニングの試みである。
VeLOは4000ヶ月以上かけて、何千もの機械学習タスクでトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:10:12 GMT)
Fundamental limits of Non-Linear Low-Rank Matrix Estimation [18.5] ベイズ最適性能は、有効前のガウスモデルによって特徴づけられる。
信号を正確に再構成するためには、Nfrac 12 (1-1/k_F)$として増加する信号対雑音比が必要であり、$k_F$は関数の最初のゼロでないフィッシャー情報係数である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:26:52 GMT)
Where does In-context Translation Happen in Large Language Models [18.4] 大規模言語モデルがテキスト学習者から翻訳モデルへ移行する地域を特徴付ける。
我々は、翻訳タスクが入力表現に符号化され、文脈への注意がもはや不要な「タスク認識」ポイントの証拠を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:12:41 GMT)
Standard Gaussian Process is All You Need for High-Dimensional Bayesian
Optimization [18.4] 標準GPは高次元対象関数の学習に有効なサロゲートとして機能することを示す。
標準GPでは、最大推定だけを用いることで、有望な最適化性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:47:29 GMT)
Vlearn: Off-Policy Learning with Efficient State-Value Function
Estimation [18.3] Vlearnと呼ばれる新しい信頼領域最適化手法を提案し、これは明示的な状態-行動-値関数の要求をなくす。
Vlearnは、高次元のアクション空間によって引き起こされる計算上の課題に対処する。
また、オフ・ポリティシ・セッティングにおける純粋状態値関数学習に関連する課題に対処するための効率的なアプローチも導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:45:51 GMT)
That's My Point: Compact Object-centric LiDAR Pose Estimation for
Large-scale Outdoor Localisation [18.3] 本稿では,LiDARスキャンにおける3次元ポーズ推定について述べる。
セグメント化されたスキャンのすべての点をセマンティックオブジェクトにクラスタリングし、それらをそれぞれのセントロイドとセマンティッククラスでのみ表現することで、これを実現する。
ほぼ半分の表現サイズを持つ最先端の手法に匹敵する正確な距離推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:55:30 GMT)
Efficient High-Resolution Time Series Classification via Attention
Kronecker Decomposition [17.7] 高分解能時系列分類は、様々な領域で詳細な時間データが利用可能になるために不可欠である。
そこで我々は,Kroneckerで分解された注目を多段階の時系列処理に向けることで,新しい時系列トランスフォーマーバックボーン(KronTime)を提案する。
4つの時系列データセットによる実験は, ベースライン法と比較して, 優れた分類結果を示し, 効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:14:20 GMT)
A universal programmable Gaussian Boson Sampler for drug discovery [17.6] 我々は,汎用性,プログラム性,ソフトウェアスケーリング性を備えたGBSフォトニック量子プロセッサを,時間ビン符号化で構築する。
我々のプロセッサは、自由に調整可能なスクイーズパラメータを備えており、プログラム可能な干渉計で任意のユニタリ演算を実装できる。
このプロセッサは、分子ドッキングとRNAの折りたたみ予測という、2つの異なる薬物発見方法を実行するのに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:26:03 GMT)
DNAct: Diffusion Guided Multi-Task 3D Policy Learning [17.6] DNActは言語条件のマルチタスクポリシーフレームワークである。
ニューラルネットワークによる事前トレーニングと拡散トレーニングを統合し、アクションシーケンス空間におけるマルチモーダル学習を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:09:07 GMT)
Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular
Knowledge [17.5] 低頻度トピックにおけるLLMの性能を高めるための2つのアプローチは、検索型拡張生成(RAG)と合成データに対する微調整(FT)である。
以上の結果から,FTは,最も人気の高いグループ,特に最も人気の高いグループにおいて,パフォーマンスを著しく向上させる一方,RAGは他の手法を超越していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:24:09 GMT)
Dynamic Inertial Poser (DynaIP): Part-Based Motion Dynamics Learning for
Enhanced Human Pose Estimation with Sparse Inertial Sensors [17.4] 本稿では,スパース慣性センサを用いた人間のポーズ推定手法を提案する。
さまざまなスケルトンフォーマットからの多様な実慣性モーションキャプチャデータを活用して、動作の多様性とモデル一般化を改善する。
このアプローチは、5つのパブリックデータセットにわたる最先端モデルよりも優れたパフォーマンスを示し、特にDIP-IMUデータセットのポーズエラーを19%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:07:20 GMT)
Unbiased Estimator for Distorted Conics in Camera Calibration [17.3] モーメントを用いた円錐型キャリブレーションの新しい定式化について述べる。
我々の導出は、第1モーメントが歪み下であってもバイアスなしで推定できるという数学的発見に基づいている。
アンバイアス推定器では、サブピクセルレベルで円パターンを正確に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:29:11 GMT)
RED-DOT: Multimodal Fact-checking via Relevant Evidence Detection [17.1] 本稿では,各証拠が関連しているかどうかを識別するために,関連証拠検出(RED)モジュールを提案する。
RED-DOTは、VERITEベンチマークの最先端(SotA)を最大33.7%改善した。
RED-DOT は NewsCLIPings+ で SotA を最大3% 上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:13:23 GMT)
English Prompts are Better for NLI-based Zero-Shot Emotion
Classification than Target-Language Prompts [17.1] たとえデータが異なる言語であっても、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
自然言語推論に基づく言語モデルを用いた実験は、データが異なる言語である場合でも、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:18:18 GMT)
Exploring LLM-based Agents for Root Cause Analysis [17.1] ルート原因分析(RCA)はインシデント管理プロセスの重要な部分である。
大規模言語モデル(LLM)はRCAの実行に使用されているが、追加の診断情報を収集することはできない。
検索ツールを備えたReActエージェントを,マイクロソフトが収集した生産事故のアウト・オブ・ディストリビューション・データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:44:01 GMT)
Single-to-Dual-View Adaptation for Egocentric 3D Hand Pose Estimation [17.0] 本稿では,事前学習した単一ビュー推定器を双対ビューに適応させる新しいS2DHand法を提案する。
S2DHandは、インデータセットとクロスデータセットの両方の設定下で、任意のカメラペアを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:14:23 GMT)
Knowledge-to-SQL: Enhancing SQL Generation with Data Expert LLM [16.8] 既存のモデルは、データベーススキーマに従ってthesqlを生成するために、Large Language Modelsの能力に依存している。
我々は,あらゆるタイプのテキスト・トゥ・エキスパート・モデルに対して,適切な知識を利用する知識・ツー・エキスパート・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:43:03 GMT)
Evaluating Biases in Context-Dependent Health Questions [16.8] 医療領域における文脈的質問を通じて,言語モデルのバイアスがいかに大きいかを検討する。
実験の結果, それぞれの属性に偏りがみられ, 成人女性の利用者が好まれることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:15:40 GMT)
Bridging Text and Molecule: A Survey on Multimodal Frameworks for Molecule [16.6] 本稿では,分子研究のためのマルチモーダルフレームワークに関する最初の体系的研究について述べる。
分子深層学習の発展から始まり、テキストモダリティの関与の必要性を指摘する。
さらに, 大規模言語モデルの利用, 分子課題の促進, 創薬における重要な応用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:03:13 GMT)
RankDVQA-mini: Knowledge Distillation-Driven Deep Video Quality
Assessment [16.3] 深層学習に基づく映像品質評価(ディープVQA)は,従来の指標を超える大きな可能性を示している。
2段階のワークフローを用いて,最先端の深層VQA手法であるRandDVQAのモデルサイズと実行時間を大幅に削減することを目的としている。
結果として得られた軽量のフルリファレンス品質指標である RankDVQA-mini は、フルバージョンに比べて10%未満のモデルパラメータを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:20:24 GMT)
Federated Recommendation via Hybrid Retrieval Augmented Generation [16.2] Federated Recommendation (FR)は、プライバシ保護のレコメンデーションを可能にする。
推薦者としての大きな言語モデル(LLM)は、様々なレコメンデーションシナリオで有効であることが証明されている。
GPT-FedRecは,ChatGPTと新しいハイブリッド検索拡張生成(RAG)機構を利用した,連合型レコメンデーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:38:41 GMT)
Understanding the PULSAR Effect in Combined Radiotherapy and
Immunotherapy through Attention Mechanisms with a Transformer Model [15.9] PULSARは、パーソナライズされた癌管理に対する立体的アブレーション放射線療法の適応である。
PULSARとPD-L1ブロックド免疫療法の根本的相互作用を調べるために,トランスフォーマーを用いたアテンション機構を初めて適用した。
提案手法は, 腫瘍容積の変化傾向を半定量的に予測し, 自己注意スコアと横断注意スコアの両方を通して潜在的な因果関係の同定に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:12:31 GMT)
Solving Inverse Problems with Model Mismatch using Untrained Neural
Networks within Model-based Architectures [15.9] モデルベースアーキテクチャでは,各インスタンスの計測領域におけるデータの一貫性を一致させるために,トレーニングされていないフォワードモデル残差ブロックを導入する。
実験では、アーティファクトの削除と3つの異なるアプリケーションにわたる詳細の保存において、大幅な品質改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:02:13 GMT)
Each Test Image Deserves A Specific Prompt: Continual Test-Time
Adaptation for 2D Medical Image Segmentation [15.8] ドメイン間の分散シフトは、実世界のアプリケーションに事前訓練されたセマンティックセグメンテーションモデルをデプロイする上で重要な障害である。
テスト時間適応は、推論中にドメイン間の分布シフトに取り組むのに有効であることが証明されている。
本稿では,各テスト画像に対する特定のプロンプトをトレーニングし,バッチ正規化レイヤの統計値を調整するために,Visual Prompt-based Test-Time Adaptation (VPTTA)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:13:22 GMT)
Hybrid Reasoning Based on Large Language Models for Autonomous Car
Driving [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストや画像を理解し、人間に似たテキストを生成し、複雑な推論タスクを実行する能力において、大きな注目を集めている。
算術的推論と常識的推論の組み合わせ,特に自律運転シナリオにおけるLLMの適応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:24:11 GMT)
Acceleron: A Tool to Accelerate Research Ideation [15.6] Acceleronは、研究ライフサイクルの異なるフェーズのための研究アクセラレータである。
これは、新しい研究課題を含む包括的な研究提案の定式化を通じて、研究者を導くものである。
我々はLarge Language Models(LLM)の推論とドメイン固有のスキルを活用してエージェントベースのアーキテクチャを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:20:06 GMT)
Group Privacy Amplification and Unified Amplification by Subsampling for
R\'enyi Differential Privacy [15.6] グループプライバシとサブサンプリングによる増幅の組み合わせに焦点を当てる。
我々はR'enyi-DPの保証をサブサンプリングすることで増幅を導出するための統一的なフレームワークを開発する。
我々は、R'enyi-DPの既存の増幅結果の改善と一般化を可能にするだけでなく、既存の原則よりも強力なグループプライバシの増幅を保証することを確実に導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:36:05 GMT)
MedM2G: Unifying Medical Multi-Modal Generation via Cross-Guided
Diffusion with Visual Invariant [15.3] MedM2Gは、テキスト・ツー・イメージ、画像・トゥ・テキスト、医用モダリティの統一的な生成タスクを統一する医療生成モデルである。
10のデータセットにまたがって5つの医療生成タスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:39:00 GMT)
Improving Matrix Completion by Exploiting Rating Ordinality in Graph
Neural Networks [15.3] マトリックスの完成はレコメンデーションシステムにおいて重要な研究領域である。
最近の手法では、評価行列を、観測された評価を示すラベル付きエッジを持つ、ユーザイデムのバイパーティイトグラフと見なしている。
本稿では,GNN ベースの Matrix Completion におけるレーティング規則の活用を目的とした ROGMC という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:04:33 GMT)
Secure Information Embedding and Extraction in Forensic 3D Fingerprinting [15.2] 3Dプリンティングの流行は公衆の安全に重大なリスクをもたらす。
情報を識別する3Dプリントをタグ付けするために、いくつかのアプローチが取られている。
指紋として知られるこの情報は、様々なビット埋め込み技術を用いてオブジェクトに書き込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:03:46 GMT)
Source Matters: Source Dataset Impact on Model Robustness in Medical
Imaging [15.1] 胸部X線とCTのデータセットを公開している2つの共同創設者について検討する。
我々は、ImageNetとRadImageNetが同等の分類性能を達成することを示す。
ImageNet-pretrained modelを使用する研究者は、モデルロバスト性を再検討することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:36:15 GMT)
Revitalizing Multivariate Time Series Forecasting: Learnable
Decomposition with Inter-Series Dependencies and Intra-Series Variations
Modeling [15.0] 動的傾向情報をより合理的に捉えるための学習可能な分解戦略を導入する。
また、シリーズ間の依存関係とシリーズ間のバリエーションを同時にキャプチャする2つのアテンションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:47:38 GMT)
Multi-step Temporal Modeling for UAV Tracking [14.7] MT-Track(MT-Track)は,UAV追跡の効率化を目的とした,効率的な多段階時間モデリングフレームワークである。
我々はテンプレートと検索領域の特徴間の相互作用を動的に評価するユニークな時間相関モジュールを公表する。
トラッキングシーケンスにおける時間的知識をモデル化することにより,過去のフレームと現在のフレームの相関マップを洗練するための相互変換モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:48:13 GMT)
Weathering Ongoing Uncertainty: Learning and Planning in a Time-Varying
Partially Observable Environment [14.6] 時間による環境変動は、システムの最適な意思決定戦略に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,TV-POMDP内での正確な推定と計画を行うための2段階のアプローチを提案する。
提案するフレームワークとアルゴリズムをシミュレーションとロボットを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:42:20 GMT)
AST-T5: Structure-Aware Pretraining for Code Generation and
Understanding [14.5] 大規模言語モデル(LLM)は、コードに関連するタスクにおいて大幅に進歩しているが、多くのLLMは単純なシーケンスとしてコードを扱う。
AST-T5は、抽象構文木(AST)を利用してコード生成、トランスパイレーション、理解を向上させる新しい事前トレーニングパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:03:11 GMT)
Highly stable power control for chip-based continuous-variable quantum
key distribution system [14.3] 偏りのあるマッハ・ツェンダー干渉計構造に基づくチップベースの量子信号電力制御方式を提案する。
提案手法は秘密鍵レートの標準偏差を桁違いに抑えるシステム安定性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:33:17 GMT)
Contrastive Continual Learning with Importance Sampling and
Prototype-Instance Relation Distillation [14.3] 本稿では,従来のデータ分布を復元し,知識の保存を目的としたコントラスト連続学習(Contrastive Continual Learning via Importance Smpling, CCLIS)を提案する。
また,プロトタイプとサンプル表現の関係を維持する技術であるPRD(Prototype-instance Relation Distillation)の損失について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:47:52 GMT)
CMDA: Cross-Modal and Domain Adversarial Adaptation for LiDAR-Based 3D
Object Detection [14.1] LiDARベースの3Dオブジェクト検出法は、ソース(またはトレーニング)データ配布の外部のターゲットドメインにうまく一般化しないことが多い。
画像のモダリティから視覚的セマンティックキューを活用する,CMDA (unsupervised domain adaptation) と呼ばれる新しい手法を提案する。
また、自己学習に基づく学習戦略を導入し、モデルが逆向きに訓練され、ドメイン不変の機能を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:20:27 GMT)
Exploring the Impact of Opinion Polarization on Short Video Consumption [13.9] 本研究は、オピニオン偏光(OP)が短いビデオ消費に与える影響に焦点を当てる。
好き嫌いやウォッチタイムといった従来のフィードバックのメトリクスは、OPを完全にキャプチャして測定するのに失敗します。
本研究は脳波信号を用いて,OPに対する神経応答を評価する新しい非侵襲的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:26:10 GMT)
Evaluation of LLMs on Syntax-Aware Code Fill-in-the-Middle Tasks [13.8] Syntax-Aware Fill-in-the-Middle (SAFIM)は、コードFill-in-the-Middle(FIM)タスク上でLLM(Large Language Models)を評価するための新しいベンチマークである。
このベンチマークは、コードブロックや条件式などのプログラム構造の構文対応補完に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:05:56 GMT)
Robust teleportation of a surface code and cascade of topological
quantum phase transitions [13.6] 本研究では,小ベル計測を用いた長距離絡み合った表面コード状態の伝送プロトコルについて検討する。
コヒーレントノイズがあっても耐障害性のある最適プロトコルを見つける。
我々のプロトコルは、動的にRydberg原子配列で容易に実装でき、量子測定のパワーを実演するためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:59:56 GMT)
Computational Modelling of Plurality and Definiteness in Chinese Noun
Phrases [13.3] 中国語名詞句(NPs)における複数・定性マーカーの欠落に着目した。
我々は中国語のNPのコーパスを構築し、そのそれぞれに対応する文脈と、その特異性/複数性と定性/不定性を示すラベルを添える。
従来の機械学習モデルと最先端の事前学習言語モデルの両方を用いて計算モデルのバンクを訓練し、各NPの多重性と定性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:06:54 GMT)
Mastering Memory Tasks with World Models [13.0] 現在のモデルベース強化学習(MBRL)エージェントは、長期依存に苦慮している。
本稿では,時間的コヒーレンスを改善するための新しい手法であるRecall to Imagine (R2I)を提案する。
R2Iは、メモリとクレジットの割り当てに挑戦するRLタスクのための新しい最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:35:59 GMT)
Symmetry Considerations for Learning Task Symmetric Robot Policies [12.9] シンメトリーは多くの現実世界のロボットタスクの基本的な側面である。
現在の深層強化学習(DRL)アプローチは、対称性を効果的に活用することは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:41:11 GMT)
Identifying Causal Effects Under Functional Dependencies [12.7] 特定できない因果効果は、ある変数が機能的であるときに識別できる。
第二に、特定の機能変数は因果効果の識別可能性に影響を与えることなく観察されることを排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:04:35 GMT)
Quantum Money from Abelian Group Actions [12.6] 公開鍵量子マネーの構築と、量子ライティングと呼ばれる強化版も提供します。
本研究は,グループ行動の汎用群モデルにおいて,妥当な計算仮定の下でのセキュリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:10:07 GMT)
Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI
Collaboration [12.6] ShapleyBOは、ゲーム理論のShapley値によってBOの提案を解釈するためのフレームワークである。
以上の結果から,ShapleyBOはアレタリックおよびてんかん不確実性を探究する人々への探索への貢献を解消できることが示唆された。
我々は、このHMIのメリットを、人間のループBOによってウェアラブルロボットデバイス(補助バックエクソスーツ)をパーソナライズするユースケースとして示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:13:32 GMT)
Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the
Future [12.5] 大規模言語モデル(LLM)から合成データを生成する研究の最近の動向
本稿では,タスク固有トレーニングデータの生成にこれらの巨大なLCMを活用する高度な技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:38:44 GMT)
"Did They Consent to That?": Safer Digital Intimacy via Proactive Protection Against Image-Based Sexual Abuse [12.4] 成人10人に8人がヌード画像やリュード画像などの親密な内容を共有している。
態度の厳格化と技術的な緩和の欠如は、そのようなコンテンツをシェアする人たちを性的暴力のリスクに晒した。
推定3人に1人が画像による性的虐待を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:04:55 GMT)
Stabilizing Policy Gradients for Stochastic Differential Equations via
Consistency with Perturbation Process [12.4] 我々は、ディープニューラルネットワークパラメータ化微分方程式(SDE)の最適化に焦点をあてる。
我々は、SDEが関連する摂動過程と整合するように制約することを提案する。
我々のフレームワークは、SDEを効果的かつ効率的に訓練するためのポリシー勾配法を多目的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:24:45 GMT)
ProMISe: Promptable Medical Image Segmentation using SAM [12.3] ターゲット領域にユークリッド適応プロンプトを付加したSAMベースの基盤モデルを提供する自動プロンプトモジュール(APM)を提案する。
また、SAMを特定の医療領域に適応させるために、Incrmental Pattern Shifting (IPS) と呼ばれる新しい非侵襲的手法を提案する。
これら2つの手法を結合することにより,プロンプタブル・メディカルイメージのためのエンドツーエンドな非微調整フレームワークであるProMISeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:48:42 GMT)
Intrinsic Language-Guided Exploration for Complex Long-Horizon Robotic
Manipulation Tasks [12.3] 現在の強化学習アルゴリズムは、スパースで複雑な環境で苦労している。
Intrinsically Guided Exploration from Large Language Models (IGE-LLMs) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:53:35 GMT)
CN-RMA: Combined Network with Ray Marching Aggregation for 3D Indoors
Object Detection from Multi-view Images [12.2] CN-RMAは多視点画像から3次元屋内物体を検出する新しい手法である。
多視点画像からの3次元物体検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:59:47 GMT)
KnowledgeVIS: Interpreting Language Models by Comparing
Fill-in-the-Blank Prompts [12.1] 本稿では,言語モデルを解釈するためのヒューマン・イン・ザ・ループ視覚分析システムであるKnowledgeVisを紹介する。
文間の予測を比較することで、KnowledgeVisは、訓練中に学習した言語モデルと自然言語タスクを直感的に結びつける学習された関連性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:56:31 GMT)
ConstitutionalExperts: Training a Mixture of Principle-based Prompts [12.1] 我々は、憲法原則(すなわち、規則)からなるプロンプトの学習方法であるConstitutionalExpertsを紹介する。
従来の方法とは異なり,本手法は個々の原則を外科的に編集することにより,プロンプトを段階的に改善する。
また、トレーニングデータの異なる意味領域に対して、ユニークなプロンプトを学習することで、全体的なパフォーマンスを向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:58:04 GMT)
A priori Estimates for Deep Residual Network in Continuous-time
Reinforcement Learning [12.0] 本研究は, 連続時間制御問題に焦点をあて, これらすべての問題に適用可能な手法を提案する。
この手法により,ベルマン最適損失のエンファ優先一般化誤差を直接解析できる。
我々は次元の呪いを伴わない強調優先一般化誤差を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:33:40 GMT)
Direct Alignment of Draft Model for Speculative Decoding with
Chat-Fine-Tuned LLMs [11.9] 投機的復号化による推論アクセラレーションを実現するためには、高品質なドラフトモデルをトレーニングする必要がある。
我々は、Llama 2 Chat Drafter 115M、Llama 2 Chat 7B以上のドラフトモデル、オリジナルサイズの1.64%しか持たないLlama 2 Chat Drafter 115Mを訓練する。
Llama 2 Chat Dr After 115M with speculative decoding は最大2.3ブロック効率と2.4$times$ speed-upを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:37:44 GMT)
Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with
Sparse Views [11.9] スパース多視点画像から3次元シーンとオブジェクトを再構成する新しい手法を提案する。
提案手法はRay Augmentation(RayAug)と呼ばれ,事前トレーニングを必要とせず,DTUおよびBlenderデータセット上で優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:35:46 GMT)
ByteComposer: a Human-like Melody Composition Method based on Language
Model Agent [11.8] 大規模言語モデル(LLM)は、マルチモーダル理解と生成タスクの進歩を奨励している。
我々は,人間の創造的パイプラインを4つのステップでエミュレートするエージェントフレームワークByteComposerを提案する。
我々は、GPT4およびオープンソースの大規模言語モデルに関する広範な実験を行い、フレームワークの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:32:27 GMT)
Qubit-Wise Architecture Search Method for Variational Quantum Circuits [11.8] そこで本研究では,QWAS(qubit-wise architec-ture search)法を提案する。
提案手法は,MNIST,Fashion,MOSIなどの実世界のタスクにおいて,サーキットの性能とサイズを探索し,活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:08:57 GMT)
DA-Net: A Disentangled and Adaptive Network for Multi-Source
Cross-Lingual Transfer Learning [11.8] マルチソースの言語間変換学習は、複数のラベル付けされたソース言語から、言語シフトの下でラベル付けされていないターゲット言語へのタスク知識の転送を扱う。
本稿では,これらの課題に対処する分散適応ネットワーク(DA-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:30:46 GMT)
Self-Adapting Large Visual-Language Models to Edge Devices across Visual
Modalities [11.5] 近年のVision-Language(VL)モデルの進歩は、エッジデバイスへの展開への関心を喚起している。
We introduced EdgeVL, a novel framework that seamlessly integrates dual-modality knowledge distillation and Quantization-aware contrastive learning。
私たちの研究は、エッジデプロイメントに大規模なVLモデルを適応するための最初の体系的な取り組みであり、複数のデータセットで最大15.4%の精度向上と、最大93倍のモデルサイズ削減を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 21:34:40 GMT)
Diffusion Models for Constrained Domains [11.5] 我々は, (i) 対数障壁距離と (ii) 制約によって誘導されるブラウン運動に基づく2つの異なる雑音化過程を示す。
次に、ロボット工学やタンパク質設計の応用を含む、多くの合成および実世界のタスクにおいて、我々の手法の実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:48:04 GMT)
Tackling the Non-IID Issue in Heterogeneous Federated Learning by
Gradient Harmonization [11.5] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散クライアントからグローバルモデルを協調的にトレーニングするための、プライバシ保護パラダイムである。
本研究では、サーバ側の勾配競合のレンズを通して、この重要な課題を再考する。
グラディエント・ハーモニゼーションによる局所ドリフトを緩和する簡易かつ効果的なFedGHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:57:19 GMT)
Towards Scene Graph Anticipation [11.5] SGA(Scene Graph Precipation)の課題について紹介する。
我々は、オブジェクト間の将来のペアワイズ関係を予測するために、最先端のシーングラフ生成手法をベースラインとして適用する。
SceneSayerでは、オブジェクト中心の関係表現を利用して、観察されたビデオフレームを推論し、オブジェクト間の関係の進化をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 21:08:51 GMT)
Harnessing Inherent Noises for Privacy Preservation in Quantum Machine
Learning [11.5] 我々は,量子機械学習におけるデータプライバシ保護に固有の量子ノイズを活用することを提案する。
特に、ノイズ中規模量子(NISQ)デバイスを考えると、避けられないショットノイズと非コヒーレントノイズを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:56:56 GMT)
FOSI: Hybrid First and Second Order Optimization [11.4] 本稿では,最適化プロセス中に二階情報を効率的に組み込むことにより,任意の一階目の性能を向上させるメタアルゴリズムFOSIを提案する。
我々の経験的評価は、FOSIがヘビーボールやアダムのような一階法の収束率と最適化時間を向上し、二階法(K-FAC, L-BFGS)よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:37:44 GMT)
Heisenberg-Limited Quantum Metrology without Ancilla [11.3] ハイゼンベルク限界に達するには、騒音のない制御可能なアンシラが必要である。
この問題に対処するための新しい理論的枠組みを提案する。
我々はいくつかの興味深い例を我々のアプローチで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:29:48 GMT)
Improvements & Evaluations on the MLCommons CloudMask Benchmark [11.1] クラウドマスキングのベンチマークタスク、更新されたコード、このベンチマークの最良のモデルについて説明します。
結果は、NYUシステムで達成された最高精度と、トレーニングと推論の両方に要する平均時間を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:48:48 GMT)
GNN-VPA: A Variance-Preserving Aggregation Strategy for Graph Neural
Networks [11.1] 本稿では, 分散保存アグリゲーション関数 (VPA) を提案する。
その結果, 正常化フリー, 自己正規化GNNへの道を開くことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:52:27 GMT)
Value Explicit Pretraining for Learning Transferable Representations [11.1] 本稿では,伝達強化学習のための一般化可能な表現を学習する手法を提案する。
我々は、目的条件付き表現のためのエンコーダを学習することで、前回学習したタスクと同様の目的を共有する新しいタスクを学ぶ。
現実的なナビゲーションシミュレータとAtariベンチマークを用いて実験したところ,本手法により生成された事前学習エンコーダは,現在のSoTA事前学習法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:07:02 GMT)
Density-Regression: Efficient and Distance-Aware Deep Regressor for
Uncertainty Estimation under Distribution Shifts [11.0] 密度回帰は不確実性推定において密度関数を利用する手法であり、単一の前方通過による高速な推論を実現する。
本研究では,現代の深部回帰器を用いた分布シフトにおいて,密度回帰が競合不確実性評価性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:20:34 GMT)
Beyond Major Product Prediction: Reproducing Reaction Mechanisms with
Machine Learning Models Trained on a Large-Scale Mechanistic Dataset [11.0] 有機反応の機械的理解は、反応の発生、不純物予測、そして原則として反応発見を促進する。
いくつかの機械学習モデルは、反応生成物を予測するタスクに対処しようとしているが、反応機構を予測するための拡張は、対応する力学データセットの欠如によって妨げられている。
実験によって報告された反応物質と生成物の中間体を専門家の反応テンプレートを用いて入力し、その結果の5,184,184個の基本ステップに基づいて機械学習モデルを訓練することにより、そのようなデータセットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:26:23 GMT)
Out of the Room: Generalizing Event-Based Dynamic Motion Segmentation
for Complex Scenes [10.9] モーションセグメンテーション(Motion segmentation)とも呼ばれる動的シーン部品の迅速かつ信頼性の高い識別は、モバイルセンサーにとって重要な課題である。
イベントカメラはこれらの制限を克服する可能性があるが、それに対応する方法は小規模の屋内環境でのみ実証されている。
本研究は,複雑な大規模屋外環境にも展開可能な,クラスに依存しない動作セグメンテーションのイベントベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:59:34 GMT)
Analysis of Maximum Threshold and Quantum Security for Fault-Tolerant
Encoding and Decoding Scheme Base on Steane Code [10.9] エンコードされたブロックのCNOTゲートがエラーの伝播を引き起こす可能性があるため、オリジナルのSteaneコードはフォールトトレラントではない。
まず, 誤り訂正期間において, 量子ゲート毎に発生する全てのエラーを解析するフォールトトレラント符号化・復号方式を提案する。
次に、耐故障性の準備とアシラリー状態の検証を含む、普遍量子ゲート集合の耐故障性スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:46:03 GMT)
Emojinize: Enriching Any Text with Emoji Translations [10.7] エモジンライズ(英: Emojinize)とは、人間の入力を必要とせず、任意のテキストフレーズを1つ以上の絵文字のシーケンスに変換する方法である。
大規模な言語モデルのパワーを活用することで、Emojinizeは文脈に基づいて曖昧にすることで適切な絵文字を選択することができる。
エモジニゼの翻訳では、マスクされた単語の人間の推測可能性が55%向上する一方、人間の絵文字の翻訳ではわずか29%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:09:00 GMT)
Wavepacket interference of two photons: from temporal entanglement to
wavepacket shaping [10.5] ビーム分割に基づく量子干渉は、エンタングルメント世代に利用することができ、量子情報に応用できる。
ここではビームスプリッタ(BS)を介して異なる時間形状を持つ2つの光子の干渉を解析的に研究する。
時間的絡み合いは、BSの分裂比と入力光子の時間的不一致性によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:04:13 GMT)
Dynamic Attention-Guided Diffusion for Image Super-Resolution [10.1] You Only Diffuse Areas (YODA)は、画像超解像(SR)のための動的注意誘導拡散法である。
我々は,先進拡散法SR3とSRDiffを拡張して,YODAを実証的に検証した。
実験では,PSNR,SSIM,LPIPSの計測値にまたがって,最先端のSRと汎用SRの新たな性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:24:03 GMT)
Literature Review of Current Sustainability Assessment Frameworks and
Approaches for Organizations [10.0] 本稿では,サステナビリティ・アセスメント・フレームワーク(SAF)を多種多様な産業に展開する。
本稿では,サステナビリティ・インジケータ(SI)の選択方法,相対的重要性評価,相互依存分析など,SAF設計のアプローチに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:14:52 GMT)
Scalable Wasserstein Gradient Flow for Generative Modeling through
Unbalanced Optimal Transport [10.0] 半二重JKO(S-JKO)と呼ばれるスケーラブルなWGFベースの生成モデルを導入する。
我々のモデルは、JKOステップと不均衡最適輸送の等価性から導かれるJKOステップの半二重形式に基づいている。
我々のモデルは既存のWGFベースの生成モデルよりも大幅に優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:27:33 GMT)
Analyzing and Improving Optimal-Transport-based Adversarial Networks [10.0] 最適輸送(OT)問題は、与えられたコスト関数を最小化しつつ、2つの分布をブリッジする輸送計画を見つけることを目的としている。
OT理論は生成モデリングに広く利用されている。
提案手法はCIFAR-10では2.51点,CelebA-HQ-256では5.99点のFIDスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:13:11 GMT)
SIB-200: A Simple, Inclusive, and Big Evaluation Dataset for Topic
Classification in 200+ Languages and Dialects [9.5] 我々は200の言語と方言のトピック分類のための大規模ベンチマークデータセットであるSIB-200を開発した。
SIB-200でカバーされている多くの言語に対して、これは自然言語理解のための最初の公開評価データセットである。
その結果、多言語モデル、表現不足言語家族、アフリカ、アメリカ、オセアニア、東南アジアの言語が事前学習中に見つからない言語は、トピック分類データセット上で最も低いパフォーマンスを持つことが多いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:16:08 GMT)
Disentangled Diffusion-Based 3D Human Pose Estimation with Hierarchical
Spatial and Temporal Denoiser [9.4] 近年,3次元ポーズ推定のための拡散型手法が最先端(SOTA)性能を実現している。
階層型空間デノイザとテンポラルデノイザを用いた遠方拡散に基づく3次元人文推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:20:13 GMT)
GRAWA: Gradient-based Weighted Averaging for Distributed Training of
Deep Learning Models [9.4] 時間制約環境における深層モデルの分散トレーニングについて検討する。
本稿では,労働者の平均値として計算された中心変数に対して,労働者を定期的に引き出すアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:22:34 GMT)
JAX-SPH: A Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics Framework [9.4] 粒子に基づく流体シミュレーションは、ナヴィエ・ストークス方程式を解くための強力なツールとして登場した。
このような問題を解決するためのツールボックスに機械学習メソッドが最近追加されたことは、品質と速度のトレードオフの境界を押し広げている。
我々は、ディープラーニングフレームワークと互換性のあるラグランジアン流体シミュレータへの道のりを導き、JAX-SPHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:53:53 GMT)
MKF-ADS: A Multi-Knowledge Fused Anomaly Detection System for Automotive [9.3] 侵入検知システム(IDS)は、制御エリアネットワーク(CAN)バスの脆弱性を修復する上で重要な安全要素である。
本稿では,MKF-IDSと呼ばれる新しいマルチ知識融合型異常検出モデルを提案する。
我々は,CANIDと時間ステップの6つのシミュレーション攻撃シナリオと,競合予測と検出性能を示す2つの実攻撃シナリオについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:40:53 GMT)
T-TAME: Trainable Attention Mechanism for Explaining Convolutional
Networks and Vision Transformers [9.3] ニューラルネットワークの"ブラックボックス"の性質は、説明責任が不可欠であるアプリケーションにおいて、採用の障壁となる。
本稿では,T-TAME(Transformer- compatible Trainable Attention Mechanism for Explanations)を提案する。
提案されたアーキテクチャとトレーニング技術は、どんな畳み込みやビジョントランスフォーマーのようなニューラルネットワークにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:25:03 GMT)
Quantum Advantage in Reversing Unknown Unitary Evolutions [9.3] 我々は、任意の未知のユニタリ変換を普遍的に逆転する決定論的かつ正確なアプローチである量子ユニタリ逆アルゴリズム(QURA)を導入する。
QURAは正確なユニタリ・インバージョンを保証するが、古典的なインバージョンは、有限個のユニタリ・コールを使用して正確なインバージョンを達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:59:11 GMT)
Explainable Face Verification via Feature-Guided Gradient
Backpropagation [9.1] 顔認識システムの意思決定に対する信頼性の高い解釈の必要性が高まっている。
本稿ではまず,勾配逆伝播による顔画像とその深部表現の空間的関係について検討する。
FRシステムの"アクセプション"と"リジェクト"の決定を説明するために、正確で洞察に富んだ類似性と相似性の相似性マップを提供する新しい説明手法が考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:43:40 GMT)
A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling [9.1] 両アプローチの独特な長所を相乗的に活用する新しい枠組みを提案する。
磁気共鳴画像から脳腫瘍細胞濃度を推定するための高速深層学習アルゴリズムと高精度進化戦略を統合することの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:59:34 GMT)
Telecom Language Models: Must They Be Large? [8.8] 多くのタスクにおいて、より大きな言語に匹敵するパフォーマンスを示す小さな言語モデル。
Phi-2 はコンパクトだが強力なモデルであり、効率的な小言語モデルの新たな波を実証している。
本稿では,Phi-2の通信領域に関する本質的な理解を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:13:12 GMT)
Architectural Blueprint For Heterogeneity-Resilient Federated Learning [8.7] 提案アーキテクチャは、クライアントデータの不均一性と計算制約に関連する課題に対処する。
スケーラブルでプライバシ保護のフレームワークを導入し、分散機械学習の効率を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:42:33 GMT)
QubiCSV: An Open-Source Data Storage and Visualization Platform for Collaborative Qubit Control [8.7] 量子コンピューティング研究の要求に応えるために設計されたQubiCSV(Qubit Control Storage and Visualization)を紹介した。
オープンソースツールであるQubiCSVは、量子コンピューティングの効率的なデータ管理を容易にする。
複雑な量子実験を解釈し、量子ビット性能を最適化するために、洞察に富んだ可視化が開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:49:42 GMT)
Always Clear Days: Degradation Type and Severity Aware All-In-One
Adverse Weather Removal [8.6] オールインワンの悪天候除去は画像復元における新たな話題であり、統一されたモデルで複数の気象劣化を回復することを目的としている。
本稿では,視覚障害者の悪天候画像復元のための劣化型および重症度認識モデルUtilityIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:49:17 GMT)
RECOMBINER: Robust and Enhanced Compression with Bayesian Implicit
Neural Representations [8.4] COMBINERは量子化を回避し、レート歪み性能の直接最適化を可能にする。
我々は,COMBINERの限界を克服するために,Robust and Enhanced COMBINER (RECOMBINER)を提案する。
我々は,RECOMBINERがINRベースの最良の手法と競合し,低解像度画像上でのオートエンコーダベースのコーデックよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:32:21 GMT)
Controllable Generation with Text-to-Image Diffusion Models: A Survey [8.4] 制御可能な生成研究は、新しい条件をサポートするために事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルを制御することを目的としている。
本稿では拡散確率モデルについて概説する。
次に,拡散モデルの制御機構を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:24:18 GMT)
LoCoDL: Communication-Efficient Distributed Learning with Local Training
and Compression [8.4] そこで我々はLoCoDL(LoCoDL)と,フロートの実次元ベクトルの代わりに短いビットストリームが送信される圧縮(Compression)という,ローカルトレーニングの一般的かつ効果的な2つの手法を利用する通信効率の高いアルゴリズムを紹介した。
LoCoDLは、局所的な訓練と圧縮の恩恵を受け、強い凸関数を持つ一般的な異種体制において、関数の条件数とモデル次元に関して、二重に加速された通信複雑性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:22:50 GMT)
The Power of Lorentz Quantum Computer [8.2] 本稿では,最近提案されたローレンツ量子コンピュータ(LQC)の,従来の量子コンピュータと比較して優れた性能を示す。
最大独立集合の問題とNP, co-NP, PH (polynomial hierarchy), PP (probabilistic-time), $text Psharp textP$ のクラスにおける問題を解くLQCアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:00:09 GMT)
Align With Purpose: Optimize Desired Properties in CTC Models with a
General Plug-and-Play Framework [8.2] Connectionist Temporal Classification (CTC) はシークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルをトレーニングするために広く使われている基準である。
CTC基準でトレーニングされたモデルにおいて、所望のプロパティを強化するために、$textbf General Plug-and-Playフレームワークである$textitAlign With Purposeを提案する。
我々は,ASR(Automatic Speech Recognition)の領域にフレームワークを適用し,その特性選択,アーキテクチャ選択,訓練データセットのスケールといった点において,その汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:59:25 GMT)
Q&A Prompts: Discovering Rich Visual Clues through Mining
Question-Answer Prompts for VQA requiring Diverse World Knowledge [8.2] 我々は、堅牢な相互モダリティ推論能力を持つAIモデルを装備するためのQ&A Promptsを提案する。
まず、視覚的質問生成モデルの入力と出力として、画像と回答のペアと対応する質問をトレーニングセットとして使用する。
次に、画像タグモデルを用いて様々なインスタンスを識別し、パッケージ化された画像タグペアを視覚質問生成モデルに送信し、抽出した画像タグと関連する質問を回答として生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:43:56 GMT)
Photonic probabilistic machine learning using quantum vacuum noise [8.2] 確率論的機械学習は、ランダム性の制御可能なソースを利用して不確実性を符号化し、統計的モデリングを可能にする。
ここでは、制御可能なフォトニック要素からなるフォトニック確率コンピュータを実装した。
我々の研究は、スケーラブルで超高速でエネルギー効率の良い機械学習ハードウェアの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:35:18 GMT)
Quantum simulation of hadronic states with Rydberg-dressed atoms [8.1] 我々は、Rydberg-dressedatomの相互作用によって得られる柔軟性を利用して、修正されたスピン-スピン相互作用をエンジニアリングする。
我々の数値シミュレーションは、Rydberg-dressedの相互作用が様々な効果的なポテンシャルをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:43:32 GMT)
OnePerc: A Randomness-aware Compiler for Photonic Quantum Computing [8.1] 本稿では,スケーラビリティと効率性を同時に実現するために,ランダム性を考慮したコンパイルフレームワークを提案する。
我々は、このフレームワークが、スケーラブルな方法で最も効率的なベースラインコンパイラを著しく上回っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:48:57 GMT)
Designing variational ansatz for quantum-enabled simulation of
non-unitary dynamical evolution- an excursion into Dicke supperradiance [8.0] 我々は、AVQDの非制限ベクトル化変種を用いて、様々な非単位進化系をシミュレートし、ベンチマークする。
使用したアンザッツの効率的な分解方式を示し,その応用範囲を様々なオープン量子システムシナリオに拡張することができる。
我々の成功例は、化学と物理学の複雑なシステムを研究するために、適応的な変分法を利用するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:57:24 GMT)
Lifelong Intelligence Beyond the Edge using Hyperdimensional Computing [7.8] LifeHDは、監視が限定された一般的なIoTアプリケーションのための、デバイス上での生涯学習システムである。
LifeHDは、最先端のNNベースの非教師なし学習ベースラインと比較して最大74.8%改善し、34.3倍のエネルギー効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:56:33 GMT)
iScore: Visual Analytics for Interpreting How Language Models
Automatically Score Summaries [7.8] iScoreは、エンジニアが複数の要約を同時にアップロード、スコア付け、比較するためのインタラクティブなビジュアル分析ツールである。
我々は,iScoreと対話することで,学習技術者がLLMのスコア精度を3ポイント向上するケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:56:39 GMT)
On the Topology Awareness and Generalization Performance of Graph Neural
Networks [7.8] 我々は,GNNのトポロジ的認識をいかなるトポロジ的特徴においても特徴付けるための包括的枠組みを導入する。
我々の分析は、GNNのトポロジ意識の向上が、構造群全体の不当な一般化を必然的に引き起こす可能性があるという、重要な洞察を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:33:30 GMT)
Merging Text Transformer Models from Different Initializations [7.8] 異なるTransformer minimaが類似した特徴を学習する程度について検討する。
損失景観におけるこれらのミニマの関係を調べるためのモデルマージ手法を提案する。
以上の結果から,これらのモデルのミニマは従来理解されていたよりもシャープで孤立していないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:45:09 GMT)
Sparse Representer Theorems for Learning in Reproducing Kernel Banach
Spaces [7.7] 学習ソリューションのスパシティは、機械学習において望ましい機能である。
ある再生カーネルバナッハ空間(RKBS)はスパース学習法に適した仮説空間である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:04:12 GMT)
DTP-Net: Learning to Reconstruct EEG signals in Time-Frequency Domain by
Multi-scale Feature Reuse [7.6] 学習可能な時間周波数変換を挟んだDTP(Densely Connected Temporal Pyramid)で構成された、DTP-Netと呼ばれる完全な畳み込みニューラルネットワークを提案する。
脳波信号は様々なアーティファクトによって容易に破壊され、疾患診断や脳-コンピュータインターフェース(BCI)などのシナリオにおいて、信号品質を改善するためにアーティファクトの除去が重要となる
2つの公開セミシミュレートされたデータセットで実施された大規模な実験は、DTP-Netの効果的なアーティファクト除去性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:35:32 GMT)
BVI-Artefact: An Artefact Detection Benchmark Dataset for Streamed
Videos [7.6] この研究は、ストリームされたPGC内のアーティファクト検出のための包括的なベンチマークの欠如に対処する。
ビデオストリーミングにおいて最も関連性の高い10種類のアーティファクトを考慮し,480の動画シーケンスを収集,生成した。
その結果、これらの課題の難易度が示され、より信頼性の高い人工物検出方法の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:06:58 GMT)
Variational quantum eigensolver with linear depth problem-inspired
ansatz for solving portfolio optimization in finance [7.5] 本稿では,金融におけるポートフォリオ最適化問題を解決するために,変分量子固有解法(VQE)を提案する。
超伝導量子コンピュータWu Kongにおける最大55量子ビットのHDC実験を実装した。
HDCスキームは、NISQ時代に量子アドバンテージを達成する大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:45:47 GMT)
Climbing Routes Clustering Using Energy-Efficient Accelerometers
Attached to the Quickdraws [7.5] 壁に取り付けられた登山器具に取り付けられた加速度センサを用いてデータを収集するプロトタイプが開発された。
対応するセンサはエネルギー効率が良いように構成されているため、費用と代替の時間消費の観点から実用的になる。
本稿では、ハードウェア仕様、超低電力モードでセンサが測定したデータの研究、異なるルートを登る際のデータのパターンの検出、ルートクラスタリングのための教師なしアプローチの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:36:54 GMT)
Quantum criticality under imperfect teleportation [7.5] 絡み合い、測定、古典的な通信は、遠方間の量子状態のテレポーテーションを可能にする。
本研究は,プロトコルの不完全性が,それ以外は緊急に放送された臨界状態に作用する弱い測定値として効果的に現れることを示す。
その結果、エラーに対して最適化するテレポーテーションプロトコルを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:08 GMT)
OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable
Virtual Try-on [7.5] OOTDiffusionは、リアルで制御可能なイメージベースの仮想トライオンのための新しいネットワークアーキテクチャである。
我々は、事前訓練された潜伏拡散モデルのパワーを活用し、UNetを設計して、衣服の詳細特徴を学習する。
VITON-HDおよびDress Codeデータセットに関する実験により、OOTDiffusionが効率よく高品質な試行結果を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:35:35 GMT)
A Survey on Human-AI Teaming with Large Pre-Trained Models [7.4] HAIチーム(Human-AI Teaming)は、問題解決と意思決定のプロセスを進めるための基盤として登場した。
大規模事前訓練モデル(LPtM)の出現は、この景観を大きく変えた。
複雑なパターンを理解し予測するために大量のデータを活用することで、前例のない機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:37:49 GMT)
Discovering Symmetry Group Structures via Implicit Orthogonality Bias [7.3] データ内の対称性グループ構造を自律的に発見するための新しいアプローチであるHyperCubeネットワークを導入する。
HyperCubeは、部分的に観測されたデータからジェネラルグループ操作を効率的に学習する。
結果から,本手法はデータ内の固有対称性を活用可能な,新たな学習モデルのクラスを解き放つことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:03:06 GMT)
Processing Natural Language on Embedded Devices: How Well Do Transformer
Models Perform? [7.2] 本稿では,最もよく使われているBERTベースの言語モデルが組込みシステム上でどのように機能するかを検討する。
2GBと4GBのメモリを備えた4つの既製の組込みプラットフォームでテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:42:17 GMT)
Critical quantum metrology robust against dissipation and
non-adiabaticity [7.2] 量子相転移近傍の臨界系は、気象学的精度の向上に有用であると予測された。
本稿では,Jaynes-Cummingsモデルを用いて,臨界系の物理量に対する信号を符号化する方法を示す。
マイクロ波の振幅を推定するためのプローブとして,共振器と相互作用するXmon量子ビットを用いる超伝導回路において,そのようなメロジカルプロトコルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:19:41 GMT)
Analysis of Systems' Performance in Natural Language Processing
Competitions [7.0] 本論文は,競技結果と競技成績を統計的に分析するための評価手法について述べる。
提案手法は,修正機構との比較や信頼区間の包含など,いくつかの利点がある。
本分析は,競争結果を効果的に評価するための方法論の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:42:40 GMT)
Generalizing Cooperative Eco-driving via Multi-residual Task Learning [6.9] MRTL(Multi-Residual Task Learning)はマルチタスク学習に基づく汎用的な学習フレームワークである。
MRTLは制御を従来の制御法と残留項によって効果的に解決される名目成分に分解する。
我々は、システム制御の手段として自律走行車を用いた混合交通における艦隊レベルの排出削減にMRTLを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:25:34 GMT)
A Sub-Quadratic Time Algorithm for Robust Sparse Mean Estimation [6.9] 逆数外乱の存在下でのスパース平均推定のアルゴリズム的問題について検討する。
我々の主な貢献は、$mathrmpoly(k,log d,1/epsilon)$サンプルを用いて、エフェサブクアクラティック時間で実行される頑健なスパース平均推定アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:23:51 GMT)
AO-DETR: Anti-Overlapping DETR for X-Ray Prohibited Items Detection [6.6] 本稿では,最先端の汎用物体検出器であるDINOをベースとした抗オーバーラップ型DETR(AO-DETR)を提案する。
重なり合う現象に起因する特徴結合問題に対処するために,カテゴリー特化ワン・ツー・ワン・アサインメント(CSA)戦略を導入する。
重複現象によるエッジのぼかし問題に対処するため,Look Forwardlyスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:30:17 GMT)
Hyperparameter Tuning MLPs for Probabilistic Time Series Forecasting [6.6] 時系列予測は過去の傾向やパターンを分析して将来の出来事を予測しようとする。
よく研究されているが、時系列予測におけるディープラーニングの利用に関するいくつかの重要な側面はあいまいである。
そこで本研究では, TSBench と命名された, 97200 評価を含む時系列予測のための最大メタデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:22:25 GMT)
Exploring the possibility of a complex-valued non-Gaussianity measure
for quantum states of light [6.5] ウィグナー関数とそのガウス対応の間の微分相対エントロピーを導入し、そのポテンシャルを非ガウス性測度として検討する。
提案した位相空間に基づく非ガウス性測度は複素数値であり、その虚部はウィグナー関数の負体積の物理的意味を持つ。
同時に、この測度の実部は余分な情報層を提供し、複素数値を非ガウス性の測度とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:35:10 GMT)
Optimizing Shot Assignment in Variational Quantum Eigensolver
Measurement [6.5] 変分量子固有解法(VQE)は、量子化学問題を解くポテンシャルを持つ。
目標関数を限られた測定予算で推定しながら、ノイズや誤差を導入することができる。
本研究は、VQEの収束性を改善するために、測定の標準偏差を推定する2つのショット割り当て戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:09:26 GMT)
Evacuation Management Framework towards Smart City-wide Intelligent
Emergency Interactive Response System [6.3] 本稿では,既存の緊急対応システムをインテリジェントな対話型システムに変換するための,一連の協調技術ソリューションを提案する。
このスマートな対話型応答システムは、リアルタイムのダイナミックモデルを定式化することによって、高度なセンサー融合とAIの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:10:19 GMT)
Optimizing single-photon quantum radar detection through partially
postselected filtering [6.2] 本研究では,光子状態の測定による吸収材料の透過・反射の促進を目的としたアプローチについて検討する。
その結果,平均二乗誤差の増加にもかかわらず,信号対雑音比の撮像が顕著に向上していることが判明した。
これらの知見は、量子レーダの実装における我々のアプローチの潜在的な実用的応用を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:34:29 GMT)
What Attracts Employees to Work Onsite in Times of Increased Remote
Working? [6.2] 本稿では,8社のリモートワークにおけるオフィスの役割,企業方針,取組みについて考察する。
企業が実際にオフィスの存在に悩まされており、企業スペース(35～67%)が未利用であることが分かりました。
当社は、他の多くの企業がオフィスでの生活を回復させるのに役立つであろう現場作業を促進するための行動可能なアドバイスを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:26:34 GMT)
Who Are We Missing? A Principled Approach to Characterizing the
Underrepresented Population [6.1] 最適化に基づく最適化手法であるROOT(Rashomon Set of Optimal Trees)を導入する。
ROOTは、ターゲット平均処理効果推定値の分散を最小化して、ターゲットサブポピュレーション分布を最適化する。
我々の枠組みは、意思決定の精度を高め、多様な集団における将来の試行を通知するための体系的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:45:17 GMT)
Quality and Quantity of Machine Translation References for Automatic
Metrics [6.0] 高品質な参照は、セグメントレベルの人間とのより良い計量相関をもたらす。
異なる品質のベンダーからの参照は混在し、メートル法の成功を改善することができる。
これらの発見は、特定の予算の下で参照を作成する必要がある場合、共有タスクの評価者によって利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:36:07 GMT)
Advancing Biomedical Text Mining with Community Challenges [6.0] 生物医学研究の分野は、大量のテキストデータの蓄積が著しく増加したことを目撃している。
バイオメディカルテキストマイニングは、バイオメディカル自然言語処理としても知られており、注目を集めている。
コミュニティの課題評価コンペティションは、技術革新を促進する上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:52:51 GMT)
Do Large Language Model Understand Multi-Intent Spoken Language ? [5.9] この研究は、多言語言語理解(SLU)にLarge Language Models(LLM)を活用することで、著しい進歩を示す。
我々の革新的な技術は、マルチインテリジェントSLU環境におけるLLMアプリケーション専用のエンティティスロットを再構成する。
LM-MixATISとLM-MixSNIPSと呼ばれるデータセットは、既存のベンチマークから作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:30:52 GMT)
Ensemble Variational Quantum Algorithm for Non-Markovian Quantum
Dynamics [5.8] NISQデバイス上で非マルコフ力学をシミュレートできる変分量子アルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムをシミュレータ上で検証し,IBM量子デバイス上での性能を実証した。
このフレームワークは、システムに非線形結合を持つ任意のアンハーモニック浴に自然に適応し、散逸性環境でスピン鎖ダイナミクスをシミュレートするのにも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:27:40 GMT)
A Survey on Applications of Reinforcement Learning in Spatial Resource
Allocation [5.8] 空間資源配分の課題は、交通、産業、日常生活など様々な領域に広がっている。
従来のアルゴリズムは、最適な効率とリアルタイムの能力を達成するのに苦戦している。
近年,空間資源配分問題に対処する強化学習を用いた新しい手法が急増している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:05:28 GMT)
OffLanDat: A Community Based Implicit Offensive Language Dataset
Generated by Large Language Model Through Prompt Engineering [5.8] OffLanDatはコミュニティベースの暗黙的な攻撃的な言語データセットである。
本稿では、暗黙の攻撃的言語を効果的に生成するプロンプトベースのアプローチを提案する。
他の研究者のために、コードとデータセットを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:18:35 GMT)
Towards Automatic Composition of ASP Programs from Natural Language
Specifications [5.8] 本稿では,ASP(Answer Set Programming)仕様の構成を自動化するための第一歩について述べる。
NL2ASPはニューラルネットワークを使用して自然言語を制御自然言語(CNL)文に変換する。
実験は、アプローチの生存可能性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:36:52 GMT)
VAEMax: Open-Set Intrusion Detection based on OpenMax and Variational Autoencoder [5.7] 我々はOpenMaxと変分オートエンコーダを用いて二重検出モデルVAEMaxを提案する。
まず,一次元畳み込みニューラルネットワークに基づくフローペイロードの特徴を抽出する。
その後、OpenMaxはフローの分類に使用され、その間に未知の攻撃が検出され、残りは既知のフローの特定のクラスに誤って分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:48:47 GMT)
A unified framework for hard and soft clustering with regularized optimal transport [5.7] 本稿では、エントロピー正規化を伴う最適輸送問題として、離散データからFinitelamblambdageq 0を推定する問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:43:31 GMT)
What makes an image realistic? [5.7] 非現実的なデータから現実的なデータを確実に検出できる関数を設計する、リアリズムの定量化の問題について議論する。
この問題がなぜ難しいのか、なぜ優れた生成モデルだけで解決できないのか、そして良い解決策がどのようなものかについて議論する。
我々は、敵の批判者と異なり、敵の訓練を必要としない普遍的な批判の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:49:43 GMT)
Closing the Gap Between SGP4 and High-Precision Propagation via
Differentiable Programming [5.6] 本研究では、PyTorchを用いて実装されたSGP4の新しい微分可能バージョンであるdSGP4を提案する。
SGP4を識別可能にすることで、dSGP4は宇宙船の軌道決定を含む様々な宇宙関連の応用を促進する。
本稿では,ニューラルネットを軌道伝搬器に統合した新しい軌道伝搬パラダイムML-dSGP4を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:56:15 GMT)
Silicon Photonic 2.5D Interposer Networks for Overcoming Communication
Bottlenecks in Scale-out Machine Learning Hardware Accelerators [5.5] 現代の機械学習(ML)アプリケーションはますます複雑になり、モノリシックな(シングルチップ)アクセラレータアーキテクチャは、そのエネルギー効率とスループットの要求に追いついていない。
本稿では,光通信と計算を2.5Dプラットフォームで活用し,エネルギー効率と高スループットの2.5D MLアクセラレータアーキテクチャを実現する方法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:38:35 GMT)
Minimizing the Thompson Sampling Regret-to-Sigma Ratio (TS-RSR): a
provably efficient algorithm for batch Bayesian Optimization [5.5] 我々の目標は、不確実点間の冗長性を最小化する方法で、各バッチで選択されたアクションを調整できることです。
予測バッチアルゴリズムにおいて、最先端の理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:58:26 GMT)
Impacts of Color and Texture Distortions on Earth Observation Data in
Deep Learning [5.4] 土地被覆分類と変化検出はリモートセンシングと地球観測の重要な応用である。
入力EOデータの異なる視覚特性がモデルの予測に与える影響はよく分かっていない。
ランドカバー分類のための複数の最先端セグメンテーションネットワークを用いて実験を行い、色歪みよりも一般的にテクスチャに敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:25:23 GMT)
Score dynamics: scaling molecular dynamics with picoseconds timestep via
conditional diffusion model [5.4] 分子動力学シミュレーションから大きな時間ステップを持つ加速進化演算子を学習するためのフレームワークであるスコアダイナミクス(SD)を提案する。
我々は10psの時間ステップで進化した現実的な分子系のグラフニューラルネットワークに基づくスコアダイナミクスモデルを構築した。
現在のSD実装は,本研究で研究したシステムに対して,MDよりも約2桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:08:41 GMT)
IRConStyle: Image Restoration Framework Using Contrastive Learning and
Style Transfer [5.4] 我々は、任意のU-Net構造ネットワークに効率的に統合できる textbfConStyle と呼ばれる、画像復元のための新しいモジュールを提案する。
我々は,デノナイジング,デラミニング,デヘイジングなど,様々な画像修復作業について広範囲にわたる実験を行った。
19のベンチマークの結果は、ConStyleが任意のU-Netベースのネットワークと統合でき、性能を大幅に向上できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:00:02 GMT)
ACC-ViT : Atrous Convolution's Comeback in Vision Transformers [5.2] 我々は,地域情報とグローバル情報の両方を適応的に統合できる,地域的・疎外的な注意の融合であるAtrous Attentionを紹介した。
また、標準的な視覚タスクの慣行に従って、ACC-ViTと呼ばれる一般的な視覚変換器のバックボーンを提案する。
そのためACC-ViTは強力なビジョンバックボーンであり、小さなデータセットを持つニッチアプリケーションには理想的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:05:16 GMT)
Decentralized and Equitable Optimal Transport [5.0] 制約結合最適化問題としてD-OT問題を再構成する。
本稿では,O(1/epsilon)の反復複雑度を持つ単一ループ分散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:47:45 GMT)
Competitive Facility Location under Random Utilities and Routing
Constraints [5.0] 競争市場における施設配置問題について検討し、ランダムなユーティリティ選択モデルにより顧客の需要が予測される。
我々は,選択した場所を訪問するツアーの存在を保証するために,場所の選択を必要とするルーティング制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:56:24 GMT)
Finding Waldo: Towards Efficient Exploration of NeRF Scene Space [4.9] 我々は,NeRFモデル入力の効率的な発見として,シーン探索フレームワークを提案し,正式に定義する。
シーン探索に対処するアプローチの欠如を解決するため,まず誘導ランダム探索 (GRS) と詩補間探索 (PIBS) という2つのベースライン手法を提案する。
そこで我々は,シーン探索を最適化問題としてキャストし,探索のための基準に依存しない進化誘導ポッドサーチ(EGPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:08:01 GMT)
Nearest Neighbour with Bandit Feedback [4.9] 我々のアルゴリズムは、データ生成プロセスに関する仮定が全くなされていない完全に逆向きな設定を処理します。
ユークリッド空間におけるバンドイト問題に適用した場合,アルゴリズムに対する一般的な後悔と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 21:07:35 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） (Thu, 7 Mar 2024 22:53:18 GMT)
On Trojan Signatures in Large Language Models of Code [4.8] トロイジャンシグネチャは、トロイジャン類パラメータ(重み)とトロイの木モデルの非トロイジャン類パラメータの分布において顕著な違いである。
以上の結果から,トロイジャン符号はLLMに一般化できないことが示唆された。
これは、大規模言語のコードモデルに対する重みに基づくトロイの木馬署名の啓示技術を調べるための最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:59:17 GMT)
In-n-Out: Calibrating Graph Neural Networks for Link Prediction [4.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、負の予測では過信であり、正の予測では過信であることを示す。
リンク予測のためにGNNを校正する最初の方法であるIN-N-OUTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:54:46 GMT)
Knowledge Distillation Based on Transformed Teacher Matching [4.6] 変換型教師マッチング(TTM)と呼ばれる知識蒸留(KD)の結果として生じる変異について検討する。
温度スケーリングを確率分布のパワー変換として再解釈することにより、TTMが目的関数に固有のR'enyiエントロピー項を持つことを示す。
実験結果から、TTMは、元のKDよりも優れた一般化の訓練を受けた学生に導かれることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:41:33 GMT)
PointSSC: A Cooperative Vehicle-Infrastructure Point Cloud Benchmark for
Semantic Scene Completion [4.6] Semantic Scene Completionは、複雑な3Dシーンのための空間占有とセマンティックラベルを共同で生成することを目的としている。
PointSSCは、セマンティックシーン補完のための最初の協調的な車両とインフラのポイントクラウドベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:50:04 GMT)
Probing anyonic statistics via Mach-Zehnder interferometry in quantum
computers [4.5] ディジタル量子コンピューティングデバイスのための合成マッハ・ツェンダー干渉計を提案する。
電気的励起の運動から生じる干渉パターンを、磁気的励起の有無と存在下で観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:00:56 GMT)
Positive maps from the walled Brauer algebra [4.4] 正の錐から変数に対する正の写像と行列の不等式を示す。
形式主義を用いて、これらの写像は体系的かつ明確な方法で得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:45:14 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） (Thu, 7 Mar 2024 06:03:49 GMT)
Learning Agility Adaptation for Flight in Clutter [4.2] この研究は、未発見で部分的に観測可能な乱雑な環境において、機動性の適応能力を持つ飛行車両を養うことを目的としている。
技術的には、オンラインモデルなし強化学習と、トレーニング済みの微調整報酬スキームを用いて、デプロイ可能なポリシーを得る。
特に、この政策は、他のアプローチと区別する認識のような知的な行動につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:30:54 GMT)
AdvQuNN: A Methodology for Analyzing the Adversarial Robustness of
Quanvolutional Neural Networks [4.2] 本研究の目的は、量子回路アーキテクチャがQuNNモデルのレジリエンスに与える影響を厳格に評価することである。
その結果、従来の畳み込みネットワークと比較して、QuNNはMNISTでは最大60%、FMNISTデータセットでは40%高いロバスト性を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:30:40 GMT)
Dynamic Cross Attention for Audio-Visual Person Verification [4.2] 本研究では,動的クロスアテンション(DCA)モデルを提案する。
特に、コンディショナルゲーティング層は、クロスアテンション機構の寄与を評価するように設計されている。
Voxceleb1データセットで大規模な実験を行い、提案モデルの堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:07:51 GMT)
Audio-Visual Person Verification based on Recursive Fusion of Joint
Cross-Attention [4.2] 本稿では,クロスアテンショナル・フレームワークにおいて,共同音声・視覚的特徴表現が使用されるような,共同のクロスアテンショナル・モデルを提案する。
また,音声・視覚的特徴表現の時間的モデリングを改善するため,BLSTMについても検討する。
その結果,本モデルでは,モーダル内関係とモーダル間関係を良好に捉えることにより,融合性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:57:45 GMT)
High-Level Parallelism and Nested Features for Dynamic Inference Cost
and Top-Down Attention [4.2] 本稿では,動的推論コストとトップダウンアテンション機構をシームレスに統合する新しいネットワークトポロジーを提案する。
人間の知覚からインスピレーションを得るため、汎用的な低レベル特徴の逐次処理と並列性と高レベルの特徴のネスト処理を組み合わせる。
動的推論コストの面では、我々の方法論は最大7,3.48,%のパラメータと84.41,%のギガ乗算累積(GMAC)演算を除外することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:03:20 GMT)
Dynamics of Moral Behavior in Heterogeneous Populations of Learning
Agents [4.2] 本研究では、道徳的に異質な集団が社会的ジレンマ環境で相互作用する学習力学について研究する。
我々は、親社会と反社会的エージェント間のいくつかの非自明な相互作用を観察する。
モラルエージェントのある種のクラスは、より協調的な行動に向けて利己的なエージェントを操ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:12:24 GMT)
Filter Bubble or Homogenization? Disentangling the Long-Term Effects of
Recommendations on User Consumption Patterns [4.2] より洗練されたホモジェナイゼーションとフィルタバブル効果の定義を2つの重要な指標に分解して開発する。
次に,提案手法が均質化やフィルタバブル効果に与える影響を総合的に把握する新しいエージェント・ベース・シミュレーション・フレームワークを用いる。
両タイプの多様性を考慮し、より曖昧なアプローチをとる2つの新しい推奨アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:46:33 GMT)
SGNet: Folding Symmetrical Protein Complex with Deep Learning [4.1] 我々はSGNetと呼ばれるタンパク質折り畳みフレームワークを提案し、対称な集合体におけるタンパク質-タンパク質相互作用をモデル化する。
モデリング対称性の厳密な設計により、第4次タンパク質構造予測において、すべてのグローバル対称性をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:39:48 GMT)
Fast, robust and laser-free universal entangling gates for trapped-ion
quantum computing [4.1] このゲートの速度は、静的磁場勾配において以前に実証された2量子エンタングルゲートよりも桁違いに高い。
ゲートは1キュービットあたり1つの連続RFフィールドしか必要とせず、量子プロセッサを多数のキュービットに拡張するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:33:50 GMT)
Membership Inference Attacks and Privacy in Topic Modeling [3.9] トレーニングデータのメンバーを確実に識別できるトピックモデルに対する攻撃を提案する。
本稿では,DP語彙選択を前処理ステップとして組み込んだプライベートトピックモデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:43:42 GMT)
Deep Reinforcement Learning: A Convex Optimization Approach [3.9] 本稿では,各エピソード毎に凸最適化を用いて,最適な$Q$関数の2層ニューラルネットワーク近似を求める。
安定な非線形系に対しては、アルゴリズムが収束し、トレーニングされたニューラルネットワークの収束パラメータを最適なニューラルネットワークパラメータに任意に近づけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:09:11 GMT)
Bayes Conditional Distribution Estimation for Knowledge Distillation
Based on Conditional Mutual Information [3.8] 我々はベイズ条件付き確率分布(BCPD)の推定に条件付き相互情報(CMI)の概念を導入する。
MCMI推定では、教師のログライクな状態とCMIの両方を同時に最大化する。
その結果、ゼロショットや少数ショットの設定では、学生の精度が大幅に向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:57:25 GMT)
Optimizing Initial State of Detector Sensors in Quantum Sensor Networks [3.6] 我々は、各センサが「発射」する量子ビット検出器である量子センサーのネットワークを考える。
我々は、完全な差別を可能にする初期状態の存在に必要な十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:53:21 GMT)
Video-Driven Animation of Neural Head Avatars [3.5] 高品質なニューラル3Dヘッドモデルの映像駆動型アニメーションに対する新しいアプローチを提案する。
本研究では、個人に依存しない表現特徴をパーソナライズされたアニメーションパラメータに翻訳できるLSTMベースのアニメーションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:13:48 GMT)
QAQ: Quality Adaptive Quantization for LLM KV Cache [3.5] モデルデプロイメントのボトルネックは、コンテキスト長のキーバリューキャッシュの線形拡張によって生じる。
KVキャッシュのための品質適応量子化スキームQAQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:42:37 GMT)
Dynamics of the Non-equilibrium spin Boson Model: A Benchmark of master
equations and their validity [3.5] 本稿では,数値的高精度力学における定常状態コヒーレンスの存在を確かめる。
定常状態コヒーレンスであるよりは、系の平衡状態はハミルトニアン系に基づく対角的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:43:34 GMT)
CoT-BERT: Enhancing Unsupervised Sentence Representation through
Chain-of-Thought [3.4] 教師なし文表現学習は、入力文を複雑な意味情報に富んだ固定長ベクトルに変換する。
本稿では,チェーン・オブ・ソート推論の進歩的思考を活用する革新的な手法であるCoT-BERTを提案する。
我々は、高度なコントラスト学習損失関数を開発し、新しいテンプレート認知戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:40:21 GMT)
Control and readout of a transmon using a compact superconducting
resonator [3.3] トランスモン量子ビットに基づく超伝導人工原子の制御と読み出しを実証する。
共振器のフットプリントは約200m×200mで、標準的なトランスモンサイズに似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:11:11 GMT)
Bridging the Gap between Chemical Reaction Pretraining and Conditional
Molecule Generation with a Unified Model [3.3] 反応表現学習と分子生成の両課題に対処する統合フレームワークを提案する。
有機化学機構にインスパイアされた我々は,モデルに誘導バイアスを組み込むことのできる,新しい事前学習フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、ダウンストリームタスクに挑戦する上で、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:51:12 GMT)
Control-based Graph Embeddings with Data Augmentation for Contrastive
Learning [3.3] グラフ上に定義された動的ネットワークの制御特性を利用した教師なしグラフ表現学習の課題について検討する。
対照的な学習における重要なステップは、入力グラフから'拡張'グラフを作成することである。
本稿では,ネットワークの制御特性を活用して,これらの拡張グラフを生成するユニークな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:14:04 GMT)
Boosting Fairness and Robustness in Over-the-Air Federated Learning [3.2] オーバー・ザ・エア・コンピューティングは5G以上の通信戦略である。
minmax最適化による公平性とロバスト性の提供を目的としたOver-the-Airフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:03:04 GMT)
Comparison of gait phase detection using traditional machine learning
and deep learning techniques [3.1] 本研究では,人間歩行のための低レベルEMGデータに基づく機械学習(ML)モデルを提案する。
その結果,従来のMLモデルでは75%,ディープラーニング(DL)モデルでは79%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:05:09 GMT)
Image enhancement algorithm for absorption imaging [2.9] 低温原子の吸収イメージングにおけるノイズは、超低温原子を用いた様々な応用における測定精度に大きな影響を及ぼす。
本稿では, 低温原子吸光イメージングのための新しい画像強調アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは背景雑音の抑制に成功し、画像コントラストを大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:55:31 GMT)
Multi-Region Markovian Gaussian Process: An Efficient Method to Discover
Directional Communications Across Multiple Brain Regions [2.8] 主なカテゴリはガウス過程(GP)と線形力学系(LDS)である。
多出力GPをミラーリングするLDSを作成することにより、両方の方法論をマージする。
我々の研究は LDS とマルチ出力 GP の接続を確立する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:38:34 GMT)
An Explainable AI Framework for Artificial Intelligence of Medical
Things [2.8] 我々はカスタムXAIフレームワークを活用し、LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)、SHAP(SHapley Additive ExPlanations)、Grad-Cam(Grad-weighted Class Activation Mapping)といったテクニックを取り入れた。
提案手法は, 戦略的医療手法の有効性を高め, 信頼度を高め, 医療応用の理解を促進することを目的としている。
我々はXAIフレームワークを脳腫瘍検出に応用し,正確かつ透明な診断方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:08:41 GMT)
Voltage-controlled extraordinary optical transmission in the visible
regime [2.8] プラズモンデバイスの動作帯域幅は、製造されると一般に調整できない。
本研究では、可視光伝送装置(EOT)の電気的制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:05:12 GMT)
Interactive segmentation in aerial images: a new benchmark and an open
access web-based tool [2.7] 近年,コンピュータビジョンにおける対話型セマンティックセマンティックセマンティクスは,人間とコンピュータの相互作用セマンティクスの理想的な状態を実現している。
本研究の目的は,対話型セグメンテーションモデルのベンチマークにより,対話型セグメンテーションとリモートセンシング分析のギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:10:02 GMT)
Jaynes-Cummings interaction with a traveling light pulse [2.7] Jaynes-Cummingsモデルは、2レベル量子エミッタと単一モードの量子放射との相互作用をシンプルかつ正確に記述する。
本稿では、入射量子パルスと量子系の相互作用を正確に記述するカスケード量子系アプローチについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:22:42 GMT)
Towards learning-based planning:The nuPlan benchmark for real-world
autonomous driving [2.7] nuPlanは世界初の実世界の自動運転データセットとベンチマークである。
このベンチマークは、MLベースのプランナーがさまざまな運転状況に対処できる能力をテストするために設計されている。
本稿では,多数のベースラインの詳細な解析を行い,MLに基づく手法と従来の手法とのギャップについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:24:59 GMT)
Thermodynamic properties of an electron gas in a two-dimensional quantum
dot: an approach using density of states [2.6] ナノテクノロジー産業における量子ドットの潜在的な応用は、物理学の様々な分野において重要な研究分野となっている。
エントロピーや熱容量などの量子ドットにおける熱力学特性を,幅広い温度における磁場の関数として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:28:33 GMT)
Automated Testing of Spatially-Dependent Environmental Hypotheses
through Active Transfer Learning [2.6] 本研究は,多タスクガウス過程と情報に基づく目的関数による伝達学習と能動的学習を組み合わせたものである。
提案手法の性能を合成データに対して評価し,複数の仮説を正しく評価した。
この手法は、中間的あるいは強い相関を示す仮説を同定し、活用することができ、最初の7つのサンプルの中で1.4--3.4の係数で予測誤差を減少させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:21:04 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） (Thu, 7 Mar 2024 12:24:53 GMT)
Evaluating the security of CRYSTALS-Dilithium in the quantum random
oracle model [2.5] 我々は、量子ランダムオラクルモデル(QROM)におけるMLWEからの還元によるSelfTargetMSISの硬さの最初の証明を提供する。
MSIS問題から派生した特定のハッシュ関数が崩壊していることの証明である。
Kiltz, Lyubashevsky, Schaffner の以前の研究と比較すると、我々の証明は q = 1 mod 2n という条件で適用できるという利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:07:58 GMT)
Weak Hopf symmetry and tube algebra of the generalized multifusion
string-net model [2.5] 弦-ネット基底状態と格子ハミルトン状態の一般化について検討し、関連する弱いホップ対称性について検討する。
マルチフュージョン弦ネットの場合、ゲージ対称性は一般的な弱ホップ代数として現れ、還元可能な真空弦ラベルに繋がる。
我々は、バルク・ツー・バウンド・ツー・ウォール凝縮現象を解明するために、エノン凝縮理論を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:27:43 GMT)
Scene Depth Estimation from Traditional Oriental Landscape Paintings [2.3] 絵画からのシーン深度推定は、視覚障害者が触覚で絵画を鑑賞できるように、3D彫刻作成の過程を合理化することができる。
しかし、奥行きや保存不足を描写する独自の手法により、東洋の風景画の奥行きを計測することは極めて困難である。
本稿では,CLIPに基づく画像マッチングをフロントエンドで行う2段階画像変換手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:55:11 GMT)
LitSim: Conflict-aware Policy for Long-term Interactive Traffic
Simulation [2.2] 我々は,非現実的衝突を避けつつ,リアリズムを最大化する長期対話型シミュレーション手法LitSimを提案する。
特に、ほとんどのシナリオでログを再生し、LitSimが非現実的な競合を予測する場合にのみ介入します。
エージェント間の相互作用を奨励し、紛争を解決し、非現実的な衝突の可能性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:58:58 GMT)
Code-Mixed Probes Show How Pre-Trained Models Generalise On
Code-Switched Text [2.2] 事前学習された言語モデルが3次元のコードスイッチトテキストをどのように扱うかを検討する。
その結果,事前学習した言語モデルは,コードスイッチトテキストへの一般化に有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:46:03 GMT)
REFT: Resource-Efficient Federated Training Framework for Heterogeneous
and Resource-Constrained Environments [2.1] 分散システムでは、フェデレートラーニング(FL)が重要な役割を果たす。
FLは、機械学習のプライバシ強化サブドメインとして出現する。
我々は「不均一・資源制約環境のための資源効率の良いフェデレーション・トレーニング・フレームワーク」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:50:04 GMT)
Multi-modal learning for geospatial vegetation forecasting [1.8] 我々は,高分解能植生予測に特化して設計された最初のデータセットであるGreenEarthNetを紹介する。
また、Sentinel 2衛星画像から植生の緑度を予測するための新しい深層学習手法であるContextformerを提案する。
我々の知る限り、この研究は、季節的サイクルを超えた異常を捉えることができる微細な解像度で大陸規模の植生モデリングのための最初のモデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:42:09 GMT)
Spectral Algorithms on Manifolds through Diffusion [1.7] 再生カーネル空間におけるスペクトルアルゴリズムの収束性能について検討する。
一般化ノルムに関する厳密な収束上限を導出するために積分作用素技術を用いる。
本研究は,高次元近似のより広い文脈において,スペクトルアルゴリズムが実質的に重要であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:20:35 GMT)
Error Correction in Dynamical Codes [1.6] 我々は、一連の測定で定義される量子エラー訂正符号の一般的な枠組みを問う。
本研究では,このプロトコルを用いてエラーシンドロームに関する情報を追跡し,動的コードの距離を決定するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:47:21 GMT)
FRRI: a novel algorithm for fuzzy-rough rule induction [1.5] ファジィラフルール誘導(FRRI)と呼ばれる新しいルール誘導アルゴリズムを導入する。
アルゴリズムの背景と動作を説明します。
私たちのアルゴリズムは、小さなルールセットを作成しながら、より正確であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:34:03 GMT)
Quantum-enhanced sensing of axion dark matter with a transmon-based
single microwave photon counter [1.4] マイクロ波光子カウンタを備えたハロスコープを用いたアクシオンダークマターサーチを報告する。
ハロスコープは、磁場中に置かれた調整可能な高品質な3次元マイクロ波空洞である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:17:05 GMT)
ShuffleBench: A Benchmark for Large-Scale Data Shuffling Operations with
Distributed Stream Processing Frameworks [1.4] 本稿では、最新のストリーム処理フレームワークの性能を評価するための新しいベンチマークであるShuffleBenchを紹介する。
ShuffleBenchは、大規模なクラウドオブザーバビリティプラットフォームのほぼリアルタイム分析の要件にインスパイアされている。
その結果,Herzelcastは低レイテンシでデータストリームを処理するのに対して,Flinkは最高スループットを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:06:24 GMT)
3DTextureTransformer: Geometry Aware Texture Generation for Arbitrary
Mesh Topology [1.4] 3Dメッシュと実世界の2D画像の集合が与えられた新しい3Dメッシュのテクスチャを生成することを学ぶことは、3Dシミュレーション、拡張現実、仮想現実、ゲーム、アーキテクチャ、デザインなど、さまざまな領域のアプリケーションにとって重要な問題である。
既存のソリューションは、高品質なテクスチャを生成したり、元の高解像度の入力メッシュトポロジを正規のグリッドに変形させたりすることで、この生成を容易にするが、元のメッシュトポロジを失う。
本稿では,3DTextureTransformerという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:01:07 GMT)
Time-Aware Projections: Truly Node-Private Graph Statistics under Continual Observation [1.4] 連続リリース設定においてノード差分プライバシーの標準概念を満たす最初のアルゴリズムについて述べる。
従来の作業は、グラフの最大度に強制されない約束を仮定することで、ノードプライベートな連続的なリリースに対処する。
我々のアルゴリズムは、いくつかの基本的なグラフ問題に対してスパースグラフ上で正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:14:08 GMT)
Privacy in Cloud Computing through Immersion-based Coding [1.4] プライバシ保護方式でデータの共有と処理が可能なコーディング機構を設計するためのフレームワークを提案する。
提案手法は,制御理論に基づく差分プライバシとシステム浸漬ツールの相乗効果に基づいて構築される。
提案手法は,アルゴリズムの有用性を損なうことなく,任意のレベルの差分プライバシーを提供するように設計されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:38:18 GMT)
MaCmS: Magahi Code-mixed Dataset for Sentiment Analysis [1.4] このデータセットは、感情分析タスクのための最初のMagahi-Hindi-Englishコードミックスデータセットである。
また、コードミキシングの構造を理解するために、データセットの言語学的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:29:19 GMT)
LeTac-MPC: Learning Model Predictive Control for Tactile-reactive
Grasping [1.4] 本稿では,触覚反応性把握のための学習ベースモデル予測制御(MPC)LeTac-MPCを紹介する。
我々は高解像度触覚フィードバックを知覚できる視覚ベースの触覚センサであるGelSightを利用する。
この結果から,LeTac-MPCは動的および力的相互作用タスクにおいて,最高の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:42:24 GMT)
NLPre: a revised approach towards language-centric benchmarking of
Natural Language Preprocessing systems [1.3] 規則に基づく形態解析や辞書を頼りに、新しい解を十分に整合した前処理ツールキットと比較することは困難である。
GLUEベンチマークにインスパイアされたこの言語中心ベンチマークシステムは、複数のNLPreツールの包括的な評価を可能にする。
プロトタイプアプリケーションはポーランド語用に設定されており、完全に組み立てられたNLPre-PLベンチマークと統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:07:00 GMT)
Hardware-efficient ansatz without barren plateaus in any depth [1.3] 変分量子回路は、最近、現実世界の応用に関係しているため、多くの関心を集めている。
その大きな可能性にもかかわらず、数十量子ビットを超える回路の実用性はほとんど疑問視されている。
主な問題のひとつは、いわゆるバレンプラトー現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:12 GMT)
Quadratic Speed-up in Infinite Variance Quantum Monte Carlo [1.3] 我々はモンタナロのarXiv/archive:1504.06987量子モンテカルロ法の拡張を与える。
無限分散を示す確率変数の期待値を計算するために調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:46:13 GMT)
ComTraQ-MPC: Meta-Trained DQN-MPC Integration for Trajectory Tracking
with Limited Active Localization Updates [1.3] 本稿では,DQN(Deep Q-Networks)とモデル予測制御(Model Predictive Control,MPC)を組み合わせた新しいフレームワークであるComTraQ-MPCを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:42:34 GMT)
First-order penalty methods for bilevel optimization [1.3] 制約のない二段階最適化問題に対して、$varepsilon$ complexity Solutionのクラスを示す。
また,制約のない二段階問題に対して,$epsilon$KKTの解を求める一次ペナルティ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:42:33 GMT)
Optimizing Retinal Prosthetic Stimuli with Conditional Invertible Neural
Networks [1.3] 本稿では,非教師ありの方法で網膜インプラント刺激を最適化するために,フローベース条件付き非可逆ニューラルネットワークの正規化を活用することを提案する。
これらのネットワークの可逆性により、視覚系の計算モデルの代用として使用できる。
自明なダウンサンプリング、線形モデル、フィードフォワード畳み込みニューラルネットワークなどの他の手法と比較して、フローベースの可逆ニューラルネットワークとその条件付き拡張は、より良い視覚的再構成特性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:16:42 GMT)
Sentiment-driven prediction of financial returns: a Bayesian-enhanced
FinBERT approach [1.1] 本研究では、FinBERT大言語モデルを用いて、ツイートから抽出した感情情報を活用する効果を示す。
この成功は、バックテストトレーディング中に明らかに高い累積利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:56:36 GMT)
On the Out-of-Distribution Coverage of Combining Split Conformal
Prediction and Bayesian Deep Learning [1.1] ベイジアンディープラーニングと分割共形予測の組み合わせと,この組み合わせが分布外カバレッジにどのように影響するかに着目した。
以上の結果から,ベイズ的深層学習モデルと分割共形予測を組み合わせれば,アウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distriion)のカバレッジを減少させるなどの意図しない結果が生じる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:00:03 GMT)
Anomalous Purcell decay of strongly driven inhomogeneous emitters
coupled to a cavity [1.1] ナノキャビティ結合型エルビウムアンサンブルの共振蛍光寿命測定を行った。
以上の結果より, アンサンブルパーセル因子の無菌・高ポンプ流速における異常な3倍の抑制効果が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:33:37 GMT)
Memetic Differential Evolution Methods for Semi-Supervised Clustering [1.0] 我々は、背景知識がインスタンスレベルの制約の形で与えられる半教師付き最小値クラスタリング(MSSC)問題に対処する。
本稿では,非教師付きクラスタリング文献で最近提案された最先端のフレームワークを直接拡張する,微分進化パラダイムに基づく新しいメメティクス戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:37:36 GMT)
CARISMA: CAR-Integrated Service Mesh Architecture [1.0] 現代の自動車におけるソフトウェアの量は、従来の電気/電子アーキテクチャー(E/E)が限界に達するにつれて、継続的に増加している。
この状況を緩和するため、より強力なコンピューティングプラットフォームが採用され、アプリケーションは分散アプリケーションとして開発されている。
本稿では,複数のインターリンクハイパフォーマンスコンピュータからなる自動車E/Eプラットフォームに対して,サービスメッシュのプロトタイプアプローチを適用したアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 10:10:34 GMT)
Dual Symmetry Classification of Non-Hermitian Systems and $\mathbb{Z}_2$
Point-Gap Topology of a Non-Unitary Quantum Walk [1.0] 非エルミート系は、エルミート系と比較してよりリッチな位相的性質を示す。
非エルミート系は非エルミート的ハミルトニアンあるいは時間進化作用素の対称性関係を用いて分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:55:30 GMT)
Exploring the Influence of Dimensionality Reduction on Anomaly Detection
Performance in Multivariate Time Series [1.0] この研究は、MSL、SMAP、SWaTの3つの異なるデータセットにわたる包括的な評価を含んでいる。
調査対象はPCA, UMAP, Random Projection, t-SNEである。
トレーニング時間の顕著な減少が観察され,次元が半減すると約300%,650%の減少がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:59:00 GMT)
Predicting small molecules solubilities on endpoint devices using deep
ensemble neural networks [1.0] 第一原理法はエントロピーとエンタルピーの競合する効果を考慮しなければなりません。
ディープラーニングのようなデータ駆動型アプローチは、精度と計算効率を向上させるが、典型的には不確実な定量化を欠いている。
サーバを使わずに静的なWebサイト上で実行される予測の不確実性のあるディープラーニングモデルを用いて,これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:38:27 GMT)
Engineering Entangled Schrodinger Cat States of Separated Cavity Modes
in Cavity-QED [0.9] 我々は、2つの空洞場の量子力学的に絡み合った状態を生成し、それ自身はシュロディンガーの猫の状態で準備される。
基礎となる原子-磁場相互作用は非共鳴性と考えられ、3つの原子がキャビティを通して連続的に送られる。
得られた状態の絡み合い特性はフォン・ノイマンエントロピーによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:04:18 GMT)
Learning Traveling Solitary Waves Using Separable Gaussian Neural
Networks [0.9] 偏微分方程式(PDE)の様々なファミリをまたいだ走行する孤立波の学習に機械学習アプローチを適用する。
我々のアプローチは、新しい解釈可能なニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の枠組みに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:16:18 GMT)
A Modular End-to-End Multimodal Learning Method for Structured and
Unstructured Data [0.9] 本研究では、構造化データと非構造化データの両方を扱うために、MAGNUMと呼ばれるモジュラー・エンドツーエンドのマルチモーダル学習手法を提案する。
MAGNUMは、利用可能なすべてのモダリティから情報を抽出し、圧縮し、ヒューズするために、任意の特別なユニモーダルモジュールを使用するのに十分柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:29:36 GMT)
Edge-based Parametric Digital Twins for Intelligent Building Indoor
Climate Modeling [0.8] 構築された環境におけるデジタルトランスフォーメーションは、構築操作を最適化するデータ駆動モデルを開発するために膨大なデータを生成する。
本研究では, エッジコンピューティング, デジタルツイン, 深層学習を活用し, 建物内の気候の理解を深める統合ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:45:31 GMT)
Repelling-Attracting Hamiltonian Monte Carlo [0.8] 我々は、ハミルトニアンモンテカルロの変種(Repelling-Attracting Hamiltonian Monte Carlo (RAHMC))を提案する。
RAHMCには2つのステージがある: サンプルが高確率密度の領域から遠ざかるように促すモード推進段階と、サンプルが代替モードに近づいたり落ち着いたりするためのモード抽出段階である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:54:55 GMT)
AlloyASG: Alloy Predicate Code Representation as a Compact Structurally
Balanced Graph [0.8] 我々はCSBASG(Compplex Structurely Balanced Abstract Semantic Graph)という新しいコード表現スキーマを導入する。
CSBASGは、ある意味的要素をグラフのノードとしてリストする複雑な重み付き有向グラフとしてコードを表す。
実験により,CSBASGは複雑な重み付きグラフに対する合金述語を1対1で対応させることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:39:54 GMT)
The Social Impact of Generative AI: An Analysis on ChatGPT [0.7] ジェネレーティブAIモデルの急速な開発は、そのメリット、制限、関連するリスクに関する熱い議論を引き起こしている。
生成モデルは、医療、金融、教育など、複数の分野にまたがって大きな可能性を秘めている。
本稿では,ChatGPTの事例を中心に,生成型AIツールの社会的意味を探求する方法論を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:14:22 GMT)
Online Maximum Likelihood Parameter Estimation for
Continuously-Monitored Quantum Systems [0.7] 量子力学系における量子軌道に沿った静的パラメータや遅いパラメータのオンライン(リアルタイム,シングルショット)推定の問題について考察する。
ログ型関数の勾配に基づくアプローチを用いて未知パラメータの最大推定値を計算するアルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:48:51 GMT)
Spike Accumulation Forwarding for Effective Training of Spiking Neural
Networks [0.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率が高いが、訓練が難しいことが知られている。
オンライン・トレーニング・アズ・タイム(OTTT)は、メモリコストを抑えながら各タイムステップで推論できる方法である。
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)、スパイク累積フォワード(SAF)のトレーニングのための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:18:20 GMT)
Storm Surge Modeling in the AI ERA: Using LSTM-based Machine Learning
for Enhancing Forecasting Accuracy [0.7] LSTMに基づくディープラーニングネットワーク機械学習アーキテクチャを提案する。
本研究の全体的な目標は,物理モデルのシステム的誤差を予測し,シミュレーション結果の精度を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:19:38 GMT)
Testing and Debugging Quantum Circuits [0.7] 本稿では,振幅変調,位相変調,振幅再分配の3種類の回路ブロックについて述べる。
本稿では,量子コンピューティングのユニークな要求に合わせて,包括的ユニットテストツール(Cirquo)とデバッグアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:54:47 GMT)
Simulating photonic devices with noisy optical elements [0.6] 短期的には、あらゆる量子アルゴリズムの性能は、ノイズの存在下でテストされ、シミュレートされるべきである。
我々は,最近提案されたノイズゲートアプローチを用いて,雑音光回路を効率的にシミュレートする。
また、MAX-2-CUT問題を解くために、フォトニック変分量子アルゴリズムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:03:50 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） (Thu, 7 Mar 2024 17:43:54 GMT)
A Domain Translation Framework with an Adversarial Denoising Diffusion
Model to Generate Synthetic Datasets of Echocardiography Images [0.6] 臨床研究に好適な心エコー画像を作成するための枠組みを提案する。
いくつかのドメイン翻訳操作において、このような生成モデルによって高品質な画像サンプルを合成できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:58:03 GMT)
Hyperspectral unmixing for Raman spectroscopy via physics-constrained
autoencoders [0.6] オートエンコーダニューラルネットワークを用いたハイパースペクトルアンミックスアルゴリズムを開発した。
その結果, アンミックス方式に比べて精度, 堅牢性, 効率性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:27:08 GMT)
Large Skew-t Copula Models and Asymmetric Dependence in Intraday Equity
Returns [0.6] スクリュー・トゥ・コプラモデル(英語版)は、非対称かつ極端なテール依存を可能にするため、財務データのモデリングに魅力的なものである。
Azzalini と Capitanio (2003) のスキュート分布に暗黙的に表されるコプラは、2つの一般的な代替スキュートコプラよりも高レベルの非対称性を持つことを示す。
本稿では,高速かつ高精度なベイズ変分推論(VI)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:28:23 GMT)
Topology and entanglement of molecular phase space [0.5] 分子回転状態と核スピン状態の量子位相空間を定式化する。
我々は分子を非対称、回転対称、回転対称の3つのタイプに分類する。
我々は、ハミルトニアン非依存な摂動対称状態空間における2つの特徴を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:13:32 GMT)
SDN-Based Dynamic Cybersecurity Framework of IEC-61850 Communications in
Smart Grid [0.5] 電力網の変電所へのサイバー侵入はリスクをもたらす。
今日では、ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)がサブステーション自動化システムで広く使われている。
我々は、悪意のあるIEC 61850ベースの汎用オブジェクト指向サブステーションイベント(GOOSE)メッセージの注入を検知・防止するハイブリッド侵入検知システム(IDS)の統合SDNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:17:43 GMT)
Quantify the Causes of Causal Emergence: Critical Conditions of
Uncertainty and Asymmetry in Causal Structure [0.5] 統計的および情報理論に基づく因果関係の調査は、大規模モデルに興味深い、価値のある課題を提起している。
本稿では,その発生の理論的制約として,因果関係の数値的条件を評価するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 02:10:54 GMT)
Player Pressure Map -- A Novel Representation of Pressure in Soccer for
Evaluating Player Performance in Different Game Contexts [0.5] 本論文は,サッカーの試合シーンにおいて,保持チームが経験したプレッシャーを捉えるために,トラッキングデータとイベント映像とゲーム映像の両方を活用することを目的とする。
そこで本稿では,ゲームシーンを表すプレーヤの圧力マップを提案し,生データの次元を低くし,コンテキスト情報も豊富に含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:27:52 GMT)
A step toward a reinforcement learning de novo genome assembler [0.5] 機械学習は、より正確で自動化されたアセンブラを開発するための代替(または補完)方法として現れるかもしれない。
本研究は,ゲノム組立における強化学習(RL)を用いた機械学習の応用に光を当てた。
我々は報奨システムを改良し、プルーニングと進化コンピューティングとの協調による状態空間の探索を最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:47:45 GMT)
A mechanism-informed reinforcement learning framework for shape
optimization of airfoils [0.4] 翼形状最適化のためのメカニズムインフォームド強化学習フレームワークを提案する。
本手法は流体力学によって支配される形状の最適化の複雑さに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:48:42 GMT)
Self-Supervision in Time for Satellite Images(S3-TSS): A novel method of
SSL technique in Satellite images [0.4] S3-TSSは,時間次元で発生する自然増進を生かした自己教師型学習手法である。
提案手法は,4つの下流データセットにおいて,ベースラインのSeCoよりも優れた性能を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:16:17 GMT)
Unsupervised Learning of Harmonic Analysis Based on Neural HSMM with
Code Quality Templates [0.3] 本論文では,隠れ半マルコフモデルに基づく調和解析の教師なし学習法を提案する。
マルコフモデルの遷移確率に基づいて,先行知識のないトニックの認識方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 01:29:48 GMT)
Improved Focus on Hard Samples for Lung Nodule Detection [0.3] 本研究では,肺結節に対処する硬度サンプルやデータセットに注意を払って検出ネットワークを改良した。
LUNA16データセットを用いた実験により,提案手法の有効性を実証し,本手法が競争性能に到達したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:22:53 GMT)
Implementing the Grover Algorithm in Homomorphic Encryption Schemes [0.3] 我々はGroverのアルゴリズムに対して、復号数$T/Tdagger$-gatesの回路に適した量子同型暗号スキームを適用する。
また、Groverのアルゴリズムの$T/Tdagger$ゲート複雑性は、任意のGrover回路を効率的な方法で同型に評価できることを示すために分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:13:14 GMT)
Quantum-enhanced joint estimation of phase and phase diffusion [0.3] 一般化ホランド・バーネット状態を用いた位相拡散と位相拡散の連成推定について検討する。
その結果、全ての入力光子を平衡ビームスプリッタの一ポートに誘導して生成した状態を用いて、最も高い感度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:18:34 GMT)
Learning Abstract Visual Reasoning via Task Decomposition: A Case Study
in Raven Progressive Matrices [0.2] Raven Progressive Matrices(source)では、タスクは、与えられたコンテキストで利用可能な答えの1つを選択することである。
本研究では,変圧器の青写真に基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
この方法で得られた多次元の予測は、その答えを選択するために直接近似される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:17:02 GMT)
Playing nonlocal games across a topological phase transition on a
quantum computer [0.2] 我々は、トポロジカルに順序付けられた物質相が量子優位性をもたらす資源であるマルチプレイヤー量子ゲーム群を紹介する。
このロバスト性はQuantinuumのH1-1量子コンピュータで実験的に実証した。
また、ゲームのトポロジカル解釈について議論し、任意の数のプレイヤーを含む自然な一般化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:01 GMT)
Misspecification-robust Sequential Neural Likelihood for
Simulation-based Inference [0.2] 本稿では,追加の調整パラメータを組み込んだSNL法を提案する。
いくつかの例を通して,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:31:17 GMT)
When Machine Learning Models Leak: An Exploration of Synthetic Training
Data [0.0] 今後2年間で人や家庭が移転するかどうかを予測する機械学習モデルに対する攻撃について検討する。
この攻撃は、攻撃者がモデルをクエリして予測を得ることができ、モデルがトレーニングされたデータの限界分布が公開されていると仮定する。
モデルのトレーニングにおいて、元のデータを合成データに置き換えることが、攻撃者がどのように機密属性を推測できるかにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:09:00 GMT)
We can catalyse it for you thermally: Catalytic transformations for
thermal operations [0.0] 我々は, システム, 触媒, 熱環境間のエネルギー保存相互作用において, エネルギー不整合状態間の変換に焦点をあてる。
唯一の制約は、触媒は他のサブシステムと非飽和で非相関な状態に戻さなければならないことである。
本研究は,触媒性未来の体積の観点から触媒の利点を定量化し,熱資源を用いて絡み合いを発生させる模範的な課題においてその有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:31 GMT)
Wave-particle correlations in multiphoton resonances of coherent
light-matter interaction [0.0] 多光子動作下でのJaynes-Cummings(JC)モデルにおける非古典光子列による場振幅の条件測定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:15:45 GMT)
Unveiling A Hidden Risk: Exposing Educational but Malicious Repositories
in GitHub [0.0] 私たちはChatGPTを使って、ソフトウェアリポジトリに公開されたコンテンツを理解し、注釈付けします。
教育目的のみのために作成されたとされる35.2KのGitHubリポジトリのコレクションについて、体系的な調査を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:36:09 GMT)
The noisy Landau-Streater(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） (Thu, 7 Mar 2024 04:17:16 GMT)
The Shutdown Problem: Three Theorems [0.0] シャットダウンボタンを押したときにシャットダウンする人工エージェントを設計する際の問題点を説明します。
私は難易度を正確にする3つの定理を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:16:07 GMT)
Symmetry-aware spectral bounds for the electronic structure Hamiltonian [0.0] 量子アルゴリズムにおいて,ハミルトニアンオラクルの問合せ複雑性を評価するために,対称性を考慮したスペクトル境界を示す。
我々の数値計算では、これらの境界は様々な電子構造系において従来の境界よりも小さいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:38:49 GMT)
Strong Priority and Determinacy in Timed CCS [0.0] プロセス代数の古典的理論を優先して構築し、「逐次的構成的還元」と呼ばれる新しいスケジューリング機構を同定する。
私たちは共有メモリのマルチスレッドを、プログラミング言語Esterelの中核にあるため不在に反応してモデル化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:02:31 GMT)
Stability of quasicrystalline ultracold fermions to dipolar interactions [0.0] 準周期光学格子における反動性超低温双極子フェルミオンについて検討し、相互作用する準結晶の挙動を特徴づける。
我々の研究は、準周期ポテンシャルにおける双極子相互作用が、局所化および拡張量子状態の複雑でチューナブルな共存をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:01 GMT)
Spatiotemporal Pooling on Appropriate Topological Maps Represented as
Two-Dimensional Images for EEG Classification [0.0] 脳波(EEG)信号に基づく運動分類は、脳-コンピュータインターフェースの最も重要な応用の1つである。
本研究では,脳波を用いた3つの特徴を持つ新しい運動画像分類法を提案する。
PhysioNet EEG Movement Motor/Imageryデータセットを用いた実験の結果、提案手法は88.57%の最適分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:35:49 GMT)
SkelVIT: Consensus of Vision Transformers for a Lightweight
Skeleton-Based Action Recognition System [0.0] 骨格に基づく行動認識は、視点や照明の変化に対して堅牢であるため、多くの研究者の注目を集めている。
深層学習モデルの出現に伴い、擬似画像形式で骨格データを表現し、CNNを行動認識に適用することが非常に一般的になった。
近年、注意ネットワーク、特にトランスフォーマーは様々な視覚問題において有望な結果をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:20:50 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） (Thu, 7 Mar 2024 10:39:46 GMT)
Seedless Extractors for Device-Independent Quantum Cryptography [0.0] デバイス非依存(DI)量子暗号は、基礎となる量子デバイスを最小限の信頼性で、あるいは特性化したセキュアな暗号を提供することを目的としている。
DIプロトコルにおける重要なステップはランダム性抽出(またはプライバシーの増幅)であり、これはプロトコル中に生成される任意のビットの十分なエントロピーと統計的独立性を持つ追加ビットのシードを持つことを要求する。
本研究では、シードを必要としないDIプロトコルにおける抽出法を導入し、計算的に非有界な量子対向に対して安全である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:07:52 GMT)
Scalable and Robust Transformer Decoders for Interpretable Image
Classification with Foundation Models [0.0] 解釈可能なコンピュータビジョンモデルは、画像の特徴をトレーニングデータセットのプロトタイプと比較し、それら間の類似性が分類の基礎となる、透過的な予測を生成することができる。
本稿では,トランスデコーダヘッドと階層的混合モデルを用いた新しい画像分類手法であるComFeを紹介する。
グローバルなイメージラベルのみを使用し、セグメンテーションやアノテーションを含まないことで、ComFeは、鳥の頭、体、翼、尾などの一貫したイメージコンポーネントと画像背景を識別し、これらの特徴のうちどれが予測を行うに有益かを決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:44:21 GMT)
Robust and fast microwave-driven quantum logic for trapped-ion qubits [0.0] マイクロ波駆動論理は、閉じ込められたイオンベースの量子プロセッサをスケールする際のレーザー制御の代替として有望である。
低温表面トラップに4,3textCa+$超微細クロック量子ビットを2量子ゲートに実装し,近接場マイクロ波で駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:17:07 GMT)
Rethinking of Encoder-based Warm-start Methods in Hyperparameter
Optimization [0.0] 本研究では,Liltabパッケージ内に実装されたデータセットのエンコーダに基づく新しい表現を提案する。
一般表現は,要求が抽出中に明示的に考慮されないメタタスクでは十分でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:16:29 GMT)
Relativization is naturally functorial [0.0] 量子計測理論から生じる相対化構造について、いくつかの分類学的視点を提供する。
この構成は、任意の量子系に対して、系の代数から合成系の不変代数への量子チャネルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:37:44 GMT)
RATSF: Empowering Customer Service Volume Management through
Retrieval-Augmented Time-Series Forecasting [0.0] 本稿では,予測タスクにおいて,歴史的セグメントを効果的に活用するRACAという,効率的かつ横断的なモジュールを提案する。
我々は,知識リポジトリの設計と合わせて,履歴シーケンスをクエリする正確な表現方式を考案した。
RATSFは、Fliggyホテルのサービス量予測の文脈での性能を著しく向上させるだけでなく、より重要なことに、他のTransformerベースの時系列予測モデルにシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:23:13 GMT)
Quotient Space Quantum Codes [0.0] この手紙は量子コードを構築するための商空間符号を確立する。
この新しいコードは、付加的なコードと安定化されたコードとを統一し、古典的なコードワードを送信できる。
商空間アプローチは、量子誤り訂正符号の研究に簡潔で明確な数学的形式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:54:28 GMT)
Quantum robustness of the toric code in a parallel field on the
honeycomb and triangular lattice [0.0] 本研究では,一様平行場の存在下でのハニカム格子上のトーリック符号における位相秩序の量子ロバスト性について検討する。
z$-direction の体に対して、低エネルギー物理学はフラックスフリーセクターにあり、ハニカム格子上の横フィールドイジングモデルに写像することができる。
負の$x$-フィールドの場合、電荷自由セクターは三角格子上の強フラストレーションの反強磁性逆場イジングモデルにマッピングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:11:32 GMT)
Quantum repeater node with free-space coupled trapped ions [0.0] 2つの自由空間結合した40$Ca$+$イオンを量子メモリとして動作させる量子リピータセルの実装を実演する。
本研究では, 個々のイオンからの単一光子の放出を制御し, 原子光子と光子光子の絡み合いの非同期発生を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:55:43 GMT)
Quantum metrology using quantum combs and tensor network formalism [0.0] 探索されたチャネル間の任意の量子制御操作による最適な適応量子推定プロトコルを決定するための効率的なアルゴリズムを開発した。
本稿では,推定戦略のテンソルネットワーク表現を導入し,アルゴリズムの時間とメモリ消費を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:08:05 GMT)
Quantum Resonance viewed as Weak Measurement [0.0] 量子共鳴は物理学の基本的な量を決定する強力な手段を提供する。
代表的な例であるRabi resonanceとRamsey resonanceの2つを再検討し、どちらも弱い値増幅を表すことを示す。
我々は、ラムゼー共鳴に基づく中性子電気双極子モーメントの以前の測定により、従来の弱い値測定よりもはるかに精度の高い中性子スピンの弱い値が決定される可能性があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:25:34 GMT)
Quantum PCPs: on Adaptivity, Multiple Provers and Reductions to Local
Hamiltonians [0.0] 非適応型量子PCPは、証明クエリ数が一定である場合に適応型量子PCPをシミュレートできることを示す。
また、ある量子PCPステートメントが偽であるような(量子)オラクルが存在することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:06 GMT)
Quantum Kernel Machine Learning With Continuous Variables [0.0] CV量子核を正則関数として表現する。
すべてのそのような核がガウスおよび項の積として表現できることを示す。
そして、GKP-ステートエンコーディングによって生成されるような無限星級数の核を、有限星級の核によって任意に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:58:12 GMT)
Quantum Control of Heat Current [0.0] 2つの熱浴に接続された高調波発振器の量子三量体における局所熱輸送について検討した。
提案した量子システムは、熱電流を利用して量子熱・メモリデバイスに適用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:55:25 GMT)
Purcell modified Doppler cooling of quantum emitters inside optical
cavities [0.0] ドップラー冷却法に類似した大きな空洞損失を特徴とする相補的条件について検討した。
単二段エミッタの場合、大きな協調限界における自然放出のパーセル増強から冷却率の変更が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:06:26 GMT)
Promising and worth-to-try future directions for advancing
state-of-the-art surrogates methods of agent-based models in social and
health computational sciences [0.0] 現実的な大規模AMMのためのモデルベース解析ツールの実行と実行性能は、過度に長い可能性がある。
このアドホックな簡潔なレポートの主目的は、非線形力学モデルに対して適切で計算的に要求の少ないシュロゲートモデルをいくつか強調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:30:56 GMT)
Probing Majorana Bound States via Thermoelectric Transport [0.0] 我々は、マヨラナ境界状態(MBS)を探索するために、アハロノフ-ボーム干渉法に基づく熱電実験のセットを提案する。
これらのMBSの存在と性質(カップリングまたはアンカップリング)は、電荷と熱輸送の研究によって決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:06:09 GMT)
Presenting Terrorizer: an algorithm for consolidating company names in patent assignees [0.0] Terrorizerはテキストベースのアルゴリズムで、特許割り当て者として記録された企業名の変種を調和させる。
我々は、2005年から2022年までUSPTOが付与した特許を割り当てる325'917社の名前にTerrorizerを使用します。
最終結果は、最初の42%以上の名前のセットを減らしたことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:59:15 GMT)
Preference optimization of protein language models as a multi-objective
binder design paradigm [0.0] 命令の微調整と直接選好最適化に基づく多目的バインダー設計パラダイムを提案する。
提案したアライメント戦略により,ProtGPT2は特定の受容体に条件付けられたバインダーを効果的に設計し,薬物発生性基準を策定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:36:03 GMT)
Phonon state tomography of electron correlation dynamics in optically
excited solids [0.0] 固体中の電子動力学の診断プローブとしてフォノン状態トモグラフィー(PST)を導入する。
PSTは、熱拡散X線や電子散乱のようなフォノン反応のみにアクセスする実験で電子的挙動を診断するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:26:45 GMT)
Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging
Datasets for Forest Fire Detection [0.0] 本稿では,イメージデータセットを用いた森林火災検知の重要課題に対する支援ベクトルマシン(SVM)の性能と利用について検討する。
SVMは、画像内の火災に関連するパターンを認識する能力を示す。
本研究から得られた知見は,効率的な森林火災検知システムの開発に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 20:59:19 GMT)
Page-curve-like entanglement dynamics in open quantum systems [0.0] このようなページ曲線のような絡み合いのダイナミクスが一般にシステムプラスバスモデルに対して成り立つことを期待する理由について、一般的な議論を行う。
これを2つのパラダイム的開量子系モデル、正確に解ける調和量子ブラウン運動とスピンボソンモデルで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:13:38 GMT)
Opto-RF transduction in Er$^{3+}$:CaWO$_4$ [0.0] エルビウムドープCaWO$_4$クリスタルを、それぞれ12GHzおよび1532nmでRFと光ドメイン間の共振トランスデューサとして使用する。
我々は、電気光学と量子効率の2つの異なる指標によって、その性能を記述することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:53:24 GMT)
Optimal Scheduling of Graph States via Path Decompositions [0.0] 測定に基づく量子計算におけるグラフ状態の最適スケジューリングについて検討する。
最適測定スケジュールは最小幅の経路分解に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:50:02 GMT)
On the consistency of supervised learning with missing values [0.0] 多くのアプリケーション設定において、データは分析を難しくするエントリを欠いている。
ここでは、教師あり学習の設定について考察する。トレーニングデータとテストデータの両方に、欠落した値が現れるときにターゲットを予測する。
予測における2つのアプローチの整合性を示す。顕著な結果として,学習前の平均値が欠落した値が情報的でない場合には,その平均値が一貫するなど,一定値で計算する方法が広く用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:27:39 GMT)
Noise-mitigated randomized measurements and self-calibrating shadow
estimation [0.0] ランダム化測定の誤差軽減手法を導入し,ロバストなシャドウ推定手法を提案する。
実用面では, 量子実験と同じセッションを用いて, 誤差緩和と影推定を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:53:56 GMT)
Matrix decompositions in Quantum Optics: Takagi/Autonne,
Bloch-Messiah/Euler, Iwasawa, and Williamson [0.0] 量子光学においてよく用いられる4つの重要な行列分解について述べる。
これらの分解の最初の2つは特異値分解の特殊版である。
第三の因子はシンプレクティック群(英語版)の異なる部分群に属する行列の観点で一意的にシンプレクティック行列である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:43:17 GMT)
Improve Generalization Ability of Deep Wide Residual Network with A
Suitable Scaling Factor [0.0] 例えば、$alpha$ が定数であれば、Residual Neural Kernel (RNTK) によって誘導される関数のクラスは、深さが無限大になるため、学習できないことを示す。
また, 深度$L$の増加とともに$alpha$の減少を許しても, 脱生現象は発生しうる, 驚くべき現象も強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:40:53 GMT)
Implicit regularization of multi-task learning and finetuning in
overparameterized neural networks [0.0] 複数タスクの同時学習(マルチタスク学習、MTL)または逐次学習(事前学習、その後の微調整、PT+FT)による帰納的バイアスについて検討する。
PT+FTは, いずれの体制にも適用されず, 事前訓練中に学習した特徴の少ない部分集合を抽出する, 新たな「ネストされた特徴選択」行動を示すことができることを示す。
その結果、補助的なタスク学習の影響に光を当て、より効果的に活用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:47:27 GMT)
Image Coding for Machines with Edge Information Learning Using Segment
Anything [0.0] 画像中の対象部品のエッジ情報のみを符号化・復号化することに焦点を当てたICMの手法を提案する。
これは、Segment Anythingによって生成されたエッジ情報を使用してトレーニングされた、学習された画像圧縮(lic)モデルである。
画像認識のための画像圧縮において,SA-ICMが最高の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:07:59 GMT)
How is the density of quasi-two-dimensional uniform dipolar quantum Bose
gases affected by trap imperfections? [0.0] 準二次元双極性ボース気体の密度に及ぼす平面電位の弱い摂動の影響を理論的に検討する。
我々は、潜在的な欠陥に対する平均場摂動処理を用い、平均場安定状態における第一次効果を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:15:41 GMT)
High-dimensional quantum key distribution using a multi-plane light
converter [0.0] 高次元量子鍵分布(QKD)は、2進法に比べて高い情報容量と強い雑音耐性を提供する。
本稿では,大規模マルチプレーン光コンバータ(MPLC)を実装し,QKDの空間モードの高次元モードソータとしてプログラムする。
実験誤差に対して頑健な相互に偏りのない基底の対の構築を提案し,その測定複雑性は符号化次元の平方根でのみスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:27:54 GMT)
Guarantees in Software Security [0.0] 保証の確保に向けた基本的な課題の分類を導入する。
信頼性の保証にもかかわらず、これらの課題がシステムを攻撃するために日常的にどのように利用されるかについて議論する。
効果的な緩和戦略を開発できるのは、現在の推論システムにある欠陥を特定し、研究し、認識する時だけです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:54:25 GMT)
Greater than the sum of its parts: The role of minority and majority
status in collaborative problem-solving communication [0.0] 協調問題解決(英: Collaborative problem-solving, CPS)は、職場と教育環境の両方で用いられる重要なスキルである。
女性や少数民族(URM)は、共同作業中にしばしば障害に直面し、これらの問題解決における主要な関与を妨げる。
そこで我々は,CPSタスクにおいて,少数・非マイノリティのコミュニケーションパターンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:17:20 GMT)
Generative ensemble deep learning severe weather prediction from a
deterministic convection-allowing model [0.0] コンボリューション・ニューラル・ネットワーク(CNN)とコンボリューション・コンボリューション・アロイング・モデル(CAM)予測を併用する。
CGANは決定論的CAM予測から合成アンサンブルメンバーを作成するように設計されている。
この手法は,BSS(Brier Skill Score)を最大20%の精度で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 21:25:31 GMT)
Fooling Neural Networks for Motion Forecasting via Adversarial Attacks [0.0] 動き予測タスクは、小さな摂動と単純な3次元変換の影響を受けやすいことを示す。
従来のCNNモデルと同様に、動き予測タスクは小さな摂動や単純な3次元変換の影響を受けやすいと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:44:10 GMT)
Fill-and-Spill: Deep Reinforcement Learning Policy Gradient Methods for
Reservoir Operation Decision and Control [0.0] 次元の計算」とは、与えられた精度のレベルで任意の関数を推定するために必要なサンプルの数が指数関数的に増加することを意味する。
本研究は, DDPG(Deep Deterministic Policy Gradients), Twin Delayed DDPG(TD3), Soft Actor-Critic(SAC18, SAC)の2種類の新しいDRL連続反応法(PGM)について検討した最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:55:56 GMT)
Fermionic vacuum stresses in models with toroidal compact dimensions [0.0] 一般次元のトロイダル部分空間を持つ平坦な時空における大規模ディラック場に対するエネルギー-運動量テンソルの真空期待値について検討する。
周期性条件における相の一般的な値に対して、エネルギー密度と応力は正または負のいずれかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:29:31 GMT)
Feedback-Generation for Programming Exercises With GPT-4 [0.0] 本稿では,プログラミングタスク仕様と学生が入力として提出した入力の両方を含むプロンプトに対して,GPT-4 Turboが生成する出力の品質について検討する。
アウトプットは, 正当性, パーソナライゼーション, フォールトローカライゼーション, その他の特徴について質的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:37:52 GMT)
Exploring the nonclassical dynamics of the "classical" Schr\"odinger
equation [0.0] ボームの量子ポテンシャルに比例する項を通常のシュル・オーディンガー方程式に差し引いた非線形効果について検討する。
非線形「古典的」な状態の力学が依然として強く非古典的である理由を解析学的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:59:21 GMT)
Exploring the Non-Markovian Dynamics in Depolarizing Maps [0.0] この研究は、非マルコビアン性を同定し定量化する様々な方法をもたらす。
進化の過程で追跡された軌道は、CPの多様性の喪失と非マルコビアン性の出現を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:59:58 GMT)
Explainable AI for Embedded Systems Design: A Case Study of Static
Redundant NVM Memory Write Prediction [0.0] 本稿では機械学習(ML)を用いた組込みシステム設計におけるXAIの適用について検討する。
ケーススタディとして、静的サイレントストア予測の難しい問題に対処する。
我々は、サイレントストアの原因を分析するために、最先端のモデルに依存しない2つのXAI手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:02:11 GMT)
Experimental amplification and squeezing of a motional state of an
optically levitated nanoparticle [0.0] ナノオブジェクトの位相空間変数のゆらぎの接触制御は、超精密ナノテクノロジーに必要な重要な方法の1つである。
メカニカル位相空間変数の線形増幅と位相空間確率分布のスキューズを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:10:30 GMT)
Exact Enforcement of Temporal Continuity in Sequential Physics-Informed
Neural Networks [0.0] 解アンザッツを用いて連続時間セグメント間の連続性を強制する手法を提案する。
この手法は、線形PDEと非線形PDEの両方を含む多くのベンチマーク問題に対して試験される。
提案手法を用いて行った数値実験により,従来のPINNとソフトコントラストの双方に対して,コンバージェンスと精度が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:12:56 GMT)
Entropy Aware Message Passing in Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,この問題を緩和する物理モデルGNNを提案する。
提案手法は既存のGNNアーキテクチャと統合し,エントロピー対応のメッセージパッシング項を導入する。
我々は、様々な共通データセットにわたる最先端のGNNに対して、我々のモデルを比較分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 16:21:09 GMT)
Entanglement generation from athermality [0.0] 本研究では,非平衡状態を用いた絡み合い生成のピボットタスクにおける熱力学的制約について検討する。
今後の熱的絡み合いの円錐を明示的に構築する。
2量子系を超える絡み合いの発生について、いくつかの重要な論点を結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:07 GMT)
Entanglement asymmetry and quantum Mpemba effect in two-dimensional
free-fermion systems [0.0] 量子ムペンバ効果 (quantum Mpemba effect) は反直観的非平衡現象であり、初期状態がより高い対称性の破れを示すと、崩壊した対称性の動的復元がより速く起こる。
ここでは、交絡非対称性を対称性の破れの尺度として用いた2次元自由フェルミオン格子に焦点を当てる。
量子Mpemba効果は、初期状態に応じて現象を増強または損なう可能性があり、横次元の系の大きさに強く影響されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:38:40 GMT)
Entanglement Trajectory and its Boundary [0.0] 本稿では,量子コンピューティングにおける絡み合いの新たな研究手法を提案する。
我々の手法は量子アルゴリズムの実行の異なる段階における密度行列の減少を分析することである。
軌道の境界を確立するために、ランダム行列理論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:41:36 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen correlations in spontaneous parametric
down-conversion: Beyond the Gaussian approximation [0.0] 本稿では,運動量と位置空間の両方で自発的なパラメトリックダウンコンバージョンによって生成された光子対の同時検出確率振幅に関する解析式を提案する。
また,Einstein-Podolsky-Rosen相関をベンチマークとして8種類のポンプビーム構成の理論的予測を支持する実験データも提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:58:38 GMT)
Efficient Out-of-Distribution Detection with Prototypical
Semi-Supervised Learning and Foundation Models [0.0] PAWS-VMKは、コンピュータビジョンの分野におけるプロトタイプ半教師あり学習に対する改善されたアプローチである。
CIFAR-10(99.2%)とCIFAR-100(89.8%-101)の半教師付き学習において、クラス毎に4つのラベル付きインスタンスと、クラス毎に2つのラベル付きインスタンスを持つ食品(90.1%)のベンチマークを新たに設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:30:52 GMT)
Efficient CNN-LSTM based Parameter Estimation of Levy Driven Stochastic
Differential Equations [0.0] 本研究では,非ガウス雑音による微分方程式のパラメータ推定の課題に対処する。
従来の研究は、アルファ安定レヴィ駆動SDEのパラメータ推定におけるLSTMネットワークの可能性を強調していた。
本稿では,CNN-LSTMに基づく新しい3段階モデルPEnetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:07:31 GMT)
Dynamics of ergotropy and environment-induced work [0.0] マルコフ的および非マルコフ的進化の下での開系におけるエルゴトロピーのダイナミクスについて検討する。
我々は、オープンシステムシナリオにおける作業の形でエネルギー抽出のリソースとしてエルゴトロピーを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:47:03 GMT)
Divide and Conquer: High-Resolution Industrial Anomaly Detection via
Memory Efficient Tiled Ensemble [0.0] 産業異常検出はコンピュータビジョンにおける重要な課題である。
多くの実世界のデータセットにおける異常領域の小さなサイズは、高解像度で画像を処理する必要がある。
入力画像をタイルのグリッドに分割し,各タイル位置の専用モデルをトレーニングすることにより,メモリ消費を低減するタイルアンサンブル方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 22:39:02 GMT)
Discriminative Sample-Guided and Parameter-Efficient Feature Space
Adaptation for Cross-Domain Few-Shot Learning [0.0] クロスドメインの少ショット分類は、ラベル付き例がほとんどない未確認領域で新しいクラスを学ぶという難しい課題を示す。
本稿では,パラメータ効率の低い適応戦略を導入し,従来の近距離セントロイドを分散認識損失関数に置き換える。
Meta-Datasetベンチマークの実証的な評価では、我々のアプローチは、それぞれに見えるデータセットと見えないデータセットで、精度を7.7%と5.3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:49:29 GMT)
Disciplining deliberation: a sociotechnical perspective on machine
learning trade-offs [0.0] 本稿では、責任ある人工知能(AI)分野における2つの高度に公表された正式なトレードオフに焦点を当てる。
これらの考慮を無視することは、私たちの規範的熟考を歪め、費用がかかり、不一致の介入や正当化をもたらすことを示します。
最終的には、これらの考慮から生まれる規範的な機会と課題を抽出し、責任あるAIを育むための学際的なコラボレーションの衝動を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 05:03:18 GMT)
Differentiable master equation solver for quantum device
characterisation [0.0] 物理系の微分モデルは勾配に基づくアルゴリズムのための強力なプラットフォームを提供する。
量子システムはそのような特性化と制御に特に挑戦する。
本稿では、多種多様な微分可能な量子マスター方程式解法を提案し、この解法をデバイス特性化のためのフレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:23:56 GMT)
Data-Based In-Cylinder Pressure Model with Cyclic Variations for
Combustion Control: A RCCI Engine Application [0.0] シリンダー圧力に基づく制御は、先進的な予混合燃焼の概念の鍵となる。
本研究では, 筒内圧力と周期変動をデータベース手法を用いてモデル化した。
提案手法のポテンシャルは, ディーゼルおよびE85で作動する反応性制御圧縮着火エンジンで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:23:20 GMT)
Convergence of Some Convex Message Passing Algorithms to a Fixed Point [0.0] グラフィカルモデルにおけるMAP推論問題に対する一般的なアプローチは、双対線型計画法や(ブロック座標)降下によるラグランジュ緩和から得られる上限を最小化することである。
より強い結果(これは以前予想されたが、決して証明されなかった)を証明します。
本研究の主な結果とは対照的に,制約付き最適化問題に適用された座標降下の類似バージョンは収束しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:14:21 GMT)
Constructing Colloquial Dataset for Persian Sentiment Analysis of Social
Microblogs [0.0] 本稿ではまず,ITRC-Opinionというユーザ意見データセットを協調的かつインソース的に構築する。
私たちのデータセットには、TwitterやInstagramといったソーシャルなマイクロブログから、6万の非公式で口語的なペルシア語のテキストが含まれています。
次に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:25:50 GMT)
Collaborative Cybersecurity Using Blockchain: A Survey [0.0] 協力型サイバーセキュリティは、セキュリティを高めるために情報を共有する組織に依存しているが、信頼管理は重要な関心事である。
分散台帳のような分散ソリューション、特にブロックチェーンは、単一障害点の排除に不可欠である。
本稿は、2016年から2023年までのコラボレーティブサイバーセキュリティにおけるブロックチェーンの役割を調査することで、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 11:12:35 GMT)
Coherent multidimensional spectroscopy in polariton systems [0.0] 分子分極論の高速力学は理論的には2次元分光プロトコルの実装を通じて精査される。
分子の2次元スペクトルを計算するために、概念的に単純で効率的な公式を導出する。
我々の理論的手法は、多次元分子分光法において関連する信号をもたらすこれらの過程について深い洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 18:37:52 GMT)
Cell reprogramming design by transfer learning of functional
transcriptional networks [0.0] 我々は,ヒト細胞運命に関連する転写学的データに基づいて事前学習した細胞行動を制御するための転写学習手法を開発した。
本研究では, 発達関連性の低下に伴い, ある運命から別の運命へと進むために必要な遺伝子摂動の数が増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 19:00:02 GMT)
Cavity-assisted resonance fluorescence from a nitrogen-vacancy center in
diamond [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、遠隔の絡み合った状態を生成するための魅力的な資源である。
ここでは,細径の細い線幅を持つ窒素空洞を,開光マイクロキャビティのモードに結合する。
その結果、$sim$1.8のPurcell因子はゼロフォノン線光子の分画を44%以上に増やし、コヒーレント光子の放出速度は芸術の4倍以上になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 15:57:57 GMT)
Can 'Robots Won't Save Japan' Save Robotics? Reviewing an Ethnography of Eldercare Automation [0.0] 日本を救えないロボット』は,高齢者介護ロボティクスの実態を理解する上で欠かせない資源である。
高齢者ケアの住民は障害に陥る傾向があるので、この記事では、障害とロボティクスの研究から見過ごされた視点で、James Adrian Wright氏の洞察を補足する。
本書は、本書の中核的な物語に対して、より強い技術的地位のいくつかを論証し、その後、彼ら自身の仮定に直面する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:37:35 GMT)
B\"ottcher-Wenzel inequality for weighted Frobenius norms and its
application to quantum physics [0.0] 可換作用素 $[A,B]:= AB - BA$ のノルムを (i) から (vi) にラベル付けした6種類の境界を探索する。
量子物理学、特に不確実性関係と開量子力学の文脈におけるこれらの境界の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 04:02:37 GMT)
Automating the Information Extraction from Semi-Structured Interview
Transcripts [0.0] 本稿では,半構造化面接書から情報を取り出す自動システムの開発と応用について検討する。
本稿では,研究者がインタビューデータのテーマ構造を効率的に処理し,視覚化できる,ユーザフレンドリーなソフトウェアプロトタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:53:03 GMT)
Attempt Towards Stress Transfer in Speech-to-Speech Machine Translation [0.0] インドの教育分野における言語多様性は、インクリシティを阻害する重要な課題となっている。
オンライン教育コンテンツによる知識の民主化にもかかわらず、英語の優位はアクセシビリティを制限している。
既存の音声音声機械翻訳(SSMT)技術にもかかわらず、これらのシステムにおけるイントネーションの欠如は単調な翻訳をもたらす。
本稿では、インド英語のストレスアノテーションを用いたデータセットと、合成音声にストレスを組み込むことのできるテクスチャ・トゥ・スペーチ(TTS)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 03:21:19 GMT)
Asymptotic teleportation schemes bridging between standard and
port-based teleportation [0.0] 実験的制約を克服したり、量子通信の特定の応用要件を満たすために、様々な改良された量子テレポーテーションスキームが提案されている。
我々の研究は、あるスキームが他のスキームの制限を補うことができるという考えに基づいて、これらのスキームが互いに無関係に見えるように相互に相互接続することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 08:32:32 GMT)
Alternative Method for Estimating Betti Numbers [0.0] 量子アルゴリズムの最近の結果に基づいて、与えられた単純複素数のベッチ数を推定する別の方法を提案する。
我々の手法は、ベッチ数を見つける最もよく知られた古典的方法よりも高速であり、興味深いことに、補グラフのベッチ数を見つけることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:32:42 GMT)
Almost qudits in the prepare-and-measure scenario [0.0] キャリヤで符号化された量子情報を、ほぼ、しかし完全には、標準量子ビットに対応しない形で導入し、調査する。
より小さな高次元のコンポーネントが、確立されたプロトコルの結論を著しく損なうことを示す。
また、ほぼ量子ビット系を実験者が利用できる物理資源として見ることも検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 17:01:23 GMT)
Activation of metrologically useful genuine multipartite entanglement [0.0] 両部量子状態と多部量子状態の複部量子状態の複部量子状態について考察する。
我々は、多数のコピーの限界において、気象学に最大限に有用な、絡み合った状態の大規模なクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 14:03:47 GMT)
AI Hazard Management: A framework for the systematic management of root
causes for AI risks [0.0] 本稿ではAI Hazard Management(AIHM)フレームワークを紹介する。
AIのハザードを体系的に識別し、評価し、治療するための構造化されたプロセスを提供する。
総合的な最先端分析からAIハザードリストを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 12:55:59 GMT)
A spatiotemporal style transfer algorithm for dynamic visual stimulus
generation [0.0] 動的視覚刺激生成フレームワークであるSTSTアルゴリズムを導入する。
これは、動的視覚刺激を生成するために空間的特徴と時間的特徴を分解する2ストリームのディープニューラルネットワークモデルに基づいている。
提案アルゴリズムは, 層活性化を自然なビデオと一致させる動的刺激であるモデルメタマーの生成を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 23:07:46 GMT)
A data-centric approach to class-specific bias in image data
augmentation [0.0] データ拡張(DA)は、コンピュータビジョンにおけるモデルの一般化を促進するが、バイアスを導入し、クラス精度に不均一に影響を及ぼす可能性がある。
DAのクラス固有のバイアスは、ImageNetと異なるデータセットを含む様々なデータセットでランダムなトリミングによって評価する。
これはモデル選択に対するニュアンスなアプローチを示唆し、バイアス緩和を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 00:32:47 GMT)
A correlation-based fuzzy cluster validity index with secondary options
detector [0.0] 本稿では,Wiroonsri-Preedasawakul(WP)インデックスとして知られる相関に基づくファジィクラスタの妥当性指標を提案する。
我々は,Xie-Beni,Pakhira-Bandyopadhyay-Maulik,Tang,Wu-Li,Generalized C,Kwon2などの既存指標と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 06:20:39 GMT)
A challenge in A(G)I, cybernetics revived in the Ouroboros Model as one
algorithm for all thinking [0.0] 論文の目的は、現在の人工知能アプローチの長所と短所を明らかにすることである。
サイバネティックスとアナログ制御プロセスの側面を新たに取り入れることが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:39:54 GMT)
A Simple QUBO Formulation of Sudoku [0.0] 本稿では,擬似非制約二項最適化(QUBO)を用いた数独パズルの解法について述べる。
729変数を持つQUBOインスタンスが構築され、すべての制約のあるSudokuグリッドを符号化する。
結果として得られるインスタンスは、量子アニールまたは他の戦略で解決でき、完全に満たされたスドク格子を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:54:06 GMT)
A Novel Theoretical Framework for Exponential Smoothing [0.0] 単純な指数的滑らか化は、トレンド定常な近傍過程に収束することを示す。
このことは、指数的滑らか化過程が基礎となる傾向の信頼できる推定子をもたらすという新しい理論的な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 09:16:05 GMT)
A New Benchmark for Evaluating Automatic Speech Recognition in the
Arabic Call Domain [0.0] この研究は、アラビア語における電話会話の課題に対処するために、アラビア語音声認識のための包括的なベンチマークを導入する試みである。
我々の研究は、アラビア方言の幅広い範囲を包含するだけでなく、コールベースのコミュニケーションの現実的な条件をエミュレートする堅牢なベンチマークを確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 07:24:32 GMT)
A Fixed-Parameter Tractable Algorithm for Counting Markov Equivalence
Classes with the same Skeleton [0.0] 因果DAG(Bayesian Network)は、確率変数間の条件依存を符号化する一般的なツールである。
しかし、同じ確率変数の集合上の2つの異なる因果DAGに対して、全く同じ条件依存の集合をエンコードすることが可能である。
そのような因果DAGはマルコフ同値であり、マルコフ同値DAGの同値類はマルコフ同値類(Markov Equivalent Classs、MECs)として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Mar 2024 13:06:30 GMT)