Large Language Models as Analogical Reasoners [156.0] CoT(Chain-of- Thought)は、言語モデルのプロンプトとして、推論タスク全体で素晴らしいパフォーマンスを示す。
そこで本稿では,大規模言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドする,新たなプロンプト手法であるアナログプロンプトを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:54:39 GMT)
In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries [141.2] In-Context Pretrainingは、言語モデルが関連するドキュメントのシーケンスで事前トレーニングされる新しいアプローチである。
本稿では, 近接探索を効率的に行うための近似アルゴリズムを提案する。
より複雑なコンテキスト推論を必要とするタスクの顕著な改善が見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:22:48 GMT)
Towards Deviation-Robust Agent Navigation via Perturbation-Aware
Contrastive Learning [125.6] 視覚言語ナビゲーション(VLN)は、エージェントに与えられた言語命令に従って実際の3D環境をナビゲートするように要求する。
本稿では,既存のVLNエージェントの一般化能力を高めるために,PROPER(Progressive Perturbation-aware Contrastive Learning)と呼ばれるモデルに依存しない学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:34:13 GMT)
Self-Distilled Masked Auto-Encoders are Efficient Video Anomaly
Detectors [117.6] ビデオフレームレベルで適用された軽量マスク付きオートエンコーダ(AE)に基づく効率的な異常事象検出モデルを提案する。
動き勾配に基づく重みトークンへのアプローチを導入し、静的背景シーンから前景オブジェクトへ焦点を移す。
トレーニングビデオの強化のために合成異常事象を生成し,マスク付きAEモデルを用いてオリジナルのフレームを共同で再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:43:33 GMT)
MTR++: Multi-Agent Motion Prediction with Symmetric Scene Modeling and
Guided Intention Querying [110.8] 自律運転システムにとって、複雑な運転シナリオを理解し、情報的な決定を下すためには、動きの予測が不可欠である。
本稿では,これらの課題に対処するためのMotion TRansformer (MTR) フレームワークを提案する。
最初のMTRフレームワークは、学習可能な意図クエリを備えたトランスフォーマーエンコーダ-デコーダ構造を利用する。
複数のエージェントに対するマルチモーダル動作を同時に予測するMTR++フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:56:22 GMT)
A self-supervised CNN for image watermark removal [102.9] 画像透かし除去(SWCNN)における自己教師型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
SWCNNは、透かし分布に従って、ペアのトレーニングサンプルではなく、基準透かし画像を構築するために、自己教師付き方式を使用している。
テクスチャ情報を考慮すると、画像透かし除去の視覚効果を改善するために混合損失を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:59:48 GMT)
Segmentation Guided Sparse Transformer for Under-Display Camera Image
Restoration [91.7] Under-Display Camera(UDC)は、ディスプレイパネルの下にカメラを隠してフルスクリーン表示を実現する新興技術である。
本稿では,UDC 画像復元に Vision Transformer を用いることで,大量の冗長情報やノイズを大域的注目度で検出する。
UDC劣化画像から高品質な画像を復元するためのガイドスパース変換器(SGSFormer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:11:59 GMT)
Detecting Pretraining Data from Large Language Models [90.1] 事前学習データ検出問題について検討する。
事前学習データを知ることなく、テキスト片とLCMへのブラックボックスアクセスを条件に、モデルが提供されたテキストでトレーニングされたかどうかを判断できますか?
簡単な仮説に基づく新しい検出手法Min-K% Probを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:26:06 GMT)
LM-Infinite: Zero-Shot Extreme Length Generalization for Large Language
Models [88.2] この研究は、この長大一般化失敗に寄与する3つの主要な要因を特定する。
本研究では,LLMの長期処理能力を高めるための簡易かつ効果的な手法であるLM-Infiniteを提案する。
パラメータの更新がないため、2Kまたは4Kのセグメントで事前訓練されたLLMは、パープレキシティを維持しながら最大2億の入力を一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:14:07 GMT)
AutoEval Done Right: Using Synthetic Data for Model Evaluation [84.8] この目的のために,効率的な統計的アルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは、GPT-4の実験において、有効にラベル付けされたサンプルサイズを最大50%増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:47:11 GMT)
EPIM: Efficient Processing-In-Memory Accelerators based on Epitome [82.7] 畳み込みのような機能を提供する軽量神経オペレータであるEpitomeを紹介する。
ソフトウェア側では,PIMアクセラレータ上でのエピトームのレイテンシとエネルギを評価する。
ハードウェア効率を向上させるため,PIM対応層設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:45:35 GMT)
Cross-Model Comparative Loss for Enhancing Neuronal Utility in Language
Understanding [82.5] 幅広いタスクに対するクロスモデル比較損失を提案する。
3つの異なるNLUタスクから14のデータセットに対する広範な実験により比較損失の普遍的有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:12:52 GMT)
GPT as Psychologist? Preliminary Evaluations for GPT-4V on Visual
Affective Computing [76.2] マルチモーダル言語モデル(MLM)は、テキスト、音声、画像、ビデオなどの複数のソースからの情報を処理、統合するために設計されている。
本稿では、視覚的情緒的タスクと推論タスクにまたがる5つの重要な能力を持つインクリングの適用性を評価する。
GPT4は、顔表情認識性能が正確でないにもかかわらず、顔動作単位認識と微小表現検出において高い精度を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:56:25 GMT)
TinySAM: Pushing the Envelope for Efficient Segment Anything Model [76.2] 我々は,強力なゼロショット性能を維持しつつ,小さなセグメントの任意のモデル(TinySAM)を得るためのフレームワークを提案する。
本研究は,まず,軽量学生モデルを蒸留するためのハードプロンプトサンプリングとハードマスク重み付け戦略を用いた,フルステージの知識蒸留法を提案する。
また、学習後の量子化を高速化可能なセグメンテーションタスクに適用し、計算コストをさらに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:31:47 GMT)
DO3D: Self-supervised Learning of Decomposed Object-aware 3D Motion and
Depth from Monocular Videos [76.0] 本研究では,モノクラービデオから3次元運動と深度を協調的に学習する自己教師手法を提案する。
本システムでは,深度を推定する深度推定モジュールと,エゴモーションと3次元物体の動きを推定する新しい分解対象3次元運動推定モジュールを備える。
我々のモデルは評価されたすべての設定において優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:22:46 GMT)
Detectors for Safe and Reliable LLMs: Implementations, Uses, and
Limitations [75.6] 大規模言語モデル(LLM)は、不誠実なアウトプットからバイアスや有害な世代に至るまで、さまざまなリスクを受けやすい。
我々は,様々な害のラベルを提供するコンパクトで容易に構築できる分類モデルである,検出器のライブラリを作成し,展開する取り組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:07:16 GMT)
Apollo: An Lightweight Multilingual Medical LLM towards Democratizing
Medical AI to 6B People [75.0] 我々は6つの最も広く話されている言語にまたがる医療用LLMの開発を目指しており、世界人口は610億人である。
この取り組みは、ApolloCorpora多言語医療データセットとXMedBenchベンチマークの作成で頂点に達した。
トレーニングコーパス、コード、モデルの重み付け、評価ベンチマークをオープンソースにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:02:11 GMT)
Instilling Multi-round Thinking to Text-guided Image Generation [72.2] シングルラウンド世代は、特に靴やスリーブのようなきめ細かい変更の領域において、重要な詳細を見落としていることが多い。
既存の手法と互換性のある,新たな自己監督型正規化,すなわちマルチラウンド正規化を導入する。
修正順序が最終結果に概して影響を与えないという観察に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:52:05 GMT)
Unified Uncertainty Estimation for Cognitive Diagnosis Models [70.5] 本稿では,幅広い認知診断モデルに対する統一的不確実性推定手法を提案する。
診断パラメータの不確かさをデータ・アスペクトとモデル・アスペクトに分解する。
本手法は有効であり,認知診断の不確実性に関する有用な知見を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:48:20 GMT)
Prometheus: Inducing Fine-grained Evaluation Capability in Language
Models [66.1] 我々は,GPT-4の評価能力に匹敵する,完全にオープンソースなLarge Language Model (LLM) であるPrometheusを提案する。
プロメテウスは45種類の楽譜を用いた評価において、Pearsonの0.897の相関を人間の評価値と比較した。
Prometheusは2つの人間の選好ベンチマークで最も精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:44:58 GMT)
iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series
Forecasting [65.5] iTransformerを提案する。これは、逆次元に注意とフィードフォワードのネットワークを単純に適用する。
iTransformerモデルは、挑戦的な現実世界のデータセットの最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:23:57 GMT)
Analyzing Dataset Annotation Quality Management in the Wild [63.1] 最先端モデルのトレーニングと評価に使用される一般的なデータセットでさえ、誤ったアノテーションやバイアス、アーティファクトの量は無視できない。
データセット作成プロジェクトに関するプラクティスやガイドラインは存在するが、品質管理の実施方法に関する大規模な分析はまだ行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:18:41 GMT)
LRM: Large Reconstruction Model for Single Image to 3D [61.5] 本稿では,1つの入力画像からオブジェクトの3次元モデルを5秒以内で予測する最初のLarge Restruction Model (LRM)を提案する。
LRMは5億の学習可能なパラメータを持つ高度にスケーラブルなトランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用し、入力画像からニューラル放射場(NeRF)を直接予測する。
約100万のオブジェクトを含む巨大なマルチビューデータに基づいて、エンド・ツー・エンドでモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:47:51 GMT)
SPAFormer: Sequential 3D Part Assembly with Transformers [59.5] SPAFormerは,3次元部品アセンブリ(3D-PA)タスクにおける爆発的課題を克服するために設計された,革新的なモデルである。
このタスクは、各部品のポーズと形状を逐次的に正確に予測することを必要とし、部品の数が増えるにつれて、可能な組合わせの組み合わせは指数関数的に増加する。
組立部分列は、単語によって構成されている文に似た構成規則を伝達するため、並列およびオートリタスクの生成を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:53:11 GMT)
POV: Prompt-Oriented View-Agnostic Learning for Egocentric Hand-Object
Interaction in the Multi-View World [59.5] 人間は、手と物体の相互作用の第三者による観察をエゴセントリックな視点に変換するのに長けている。
本稿では,自我中心の動画をほとんど持たない視点適応を実現するための,Prompt-Oriented View-Agnostic Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:54:44 GMT)
Bridging Synthetic and Real Worlds for Pre-training Scene Text Detectors [58.8] FreeRealは、SDと実際のデータの相補的な強みを可能にする、実際のドメイン整合型事前トレーニングパラダイムである。
GlyphMixは、合成画像を落書きのようなユニットとして実際の画像に埋め込む。
FreeRealは、4つの公開データセットで、既存の事前トレーニングメソッドよりも大幅にパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:34:26 GMT)
Improving Audio-Visual Speech Recognition by Lip-Subword Correlation
Based Visual Pre-training and Cross-Modal Fusion Encoder [58.5] 本稿では,事前学習および微調整訓練の枠組みの下で,音声視覚音声認識(AVSR)を改善するための2つの新しい手法を提案する。
まず, マンダリンにおける口唇形状と音節レベルサブワード単位の相関について検討し, 口唇形状から良好なフレームレベル音節境界を確立する。
次に,音声誘導型クロスモーダルフュージョンエンコーダ(CMFE)ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:36:06 GMT)
Optimizing LLM Queries in Relational Workloads [58.3] 本稿では,LLMをリレーショナルクエリ内で実行する解析処理に対して,LLM(Large Language Models)推論を最適化する方法を示す。
私たちはこれらの最適化をApache Sparkで実装し、vLLMをバックエンドとして提供しています。
実データセット上の多様なLLMベースのクエリのベンチマークで、エンドツーエンドのレイテンシを最大4.4倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:01:44 GMT)
CycleNet: Rethinking Cycle Consistency in Text-Guided Diffusion for
Image Manipulation [57.8] 拡散モデル(DM)は画像合成タスクのブレークスルーを実現するが、一貫したイメージ・ツー・イメージ(I2I)翻訳のための直感的なインタフェースは欠如している。
本稿では,画像操作を正規化するためのDMにサイクル一貫性を組み込んだ,新しくてシンプルな手法であるCyclenetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:58:55 GMT)
Measuring Non-Typical Emotions for Mental Health: A Survey of Computational Approaches [57.5] ストレスと抑うつは日々のタスクにおけるエンゲージメントに影響を与え、彼らの相互作用を理解する必要性を強調します。
この調査は、ストレス、抑うつ、エンゲージメントを分析する計算手法を同時に探求した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:16:09 GMT)
Disentangled Representation Learning with Large Language Models for
Text-Attributed Graphs [57.1] 本稿では,TAGに対するLLMの推論と予測能力を向上させることができるDGTLモデルを提案する。
提案するDGTLモデルでは, グラフ構造情報をGNN層に組み込む。
実験により,提案したDGTLモデルにより,最先端のベースラインよりも優れた性能,あるいは同等の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:08:16 GMT)
Neural Video Fields Editing [56.6] NVEditは、メモリオーバーヘッドを軽減し、一貫性を向上させるために設計された、テキスト駆動のビデオ編集フレームワークである。
我々は、数百フレームの長いビデオのエンコーディングを可能にするために、三面体とスパースグリッドを用いたニューラルビデオフィールドを構築した。
次に、オフザシェルフテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて、ビデオフィールドをテキスト駆動編集エフェクトに更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:45:58 GMT)
VLP: Vision Language Planning for Autonomous Driving [54.9] 本稿では,言語理解と自律運転のギャップを埋めるために,言語モデルを利用したビジョン・ランゲージ・プランニングフレームワークを提案する。
平均的なL2エラーと衝突率でそれぞれ35.9%と60.5%の削減を達成して、NuScenesデータセットの最先端のエンドツーエンドプランニング性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:22:04 GMT)
Image Matters: A New Dataset and Empirical Study for Multimodal
Hyperbole Detection [52.0] 私たちはWeibo(中国のソーシャルメディア)からマルチモーダル検出データセットを作成します。
Weiboのテキストとイメージを2つのモダリティとして扱い、ハイパボラ検出におけるテキストとイメージの役割を探求する。
また、このダウンストリームタスクにおいて、事前訓練された異なるマルチモーダルエンコーダの評価を行い、その性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:30:11 GMT)
Chain of Thought Explanation for Dialogue State Tracking [52.0] 対話状態追跡(DST)は、会話中のユーザクエリと目標を記録することを目的としている。
DSTタスクに対してChain-of-Thought-Explanation(CoTE)というモデルを提案する。
CoTEはスロット値を決定した後、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。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:37:36 GMT)
sVAD: A Robust, Low-Power, and Light-Weight Voice Activity Detection
with Spiking Neural Networks [51.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は生物学的に妥当で、電力効率が高いことが知られている。
本稿では sVAD と呼ばれる新しい SNN ベースの音声活動検出モデルを提案する。
SincNetと1D畳み込みによる効果的な聴覚特徴表現を提供し、アテンション機構による雑音の堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:55:44 GMT)
Large Generative Model Assisted 3D Semantic Communication [51.2] 本稿では,GAM-3DSC(Generative AI Model Assisted 3D SC)システムを提案する。
まず,ユーザ要求に基づいて3次元シナリオからキーセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティクスを抽出する。
次に、これらの多視点画像を符号化するための適応意味圧縮モデル(ASCM)を提案する。
最後に、物理チャネルのチャネル状態情報(CSI)を推定・精査するために、条件付き生成逆数ネットワークと拡散モデル支援チャネル推定(GDCE)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:33:07 GMT)
Measuring Bias in a Ranked List using Term-based Representations [50.7] TExFAIR (term exposure-based fairness) と呼ばれる新しい尺度を提案する。
TExFAIRは、ランクリスト内のグループの項ベースの表現に基づいて公正度を測定する。
実験の結果,TExFAIRとNFaiRRの相関は認められず,TExFAIRはNFaiRRと異なる寸法の公正度を測っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:24:58 GMT)
Mask-Enhanced Segment Anything Model for Tumor Lesion Semantic
Segmentation [49.9] Mask-Enhanced SAM (M-SAM) は3次元腫瘍病変の分節に適した革新的なアーキテクチャである。
本稿では,M-SAM内におけるMask-Enhanced Adapter (MEA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:37:02 GMT)
Reverse That Number! Decoding Order Matters in Arithmetic Learning [49.6] 本研究は,最少の桁から出力を優先順位付けすることで,桁順を再評価する新たな戦略を導入する。
従来のSOTA法と比較すると,通常のトレーニングで使用するトークンの3分の1しか必要とせず,精度の全体的な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:04:53 GMT)
Generative Probabilistic Forecasting with Applications in Market
Operations [49.4] 本稿では,非パラメトリック時系列のWiener-Kallianpur革新表現から導かれる新しい生成確率予測手法を提案する。
生成人工知能のパラダイムの下で、提案された予測アーキテクチャは、非パラメトリック多変量ランダムプロセスを標準的イノベーションシーケンスに変換するオートエンコーダを含む。
自己エンコーダの入力-出力条件の確率分布に一致する独立かつ同一の分布列を制約する新しい深層学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:41:30 GMT)
AdaNovo: Adaptive \emph{De Novo} Peptide Sequencing with Conditional
Mutual Information [48.6] 本稿では,各アミノ酸/ペプチド間の条件付き相互情報(CMI)を計算する新しいフレームワークであるAdaNovoを提案する。
AdaNovoは翻訳後修飾(PTM)によるアミノ酸の同定に優れ、データノイズに対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:54:58 GMT)
Mastering Symbolic Operations: Augmenting Language Models with Compiled
Neural Networks [48.1] ニューラルアーキテクチャ」は、コンパイルされたニューラルネットワーク(CoNN)を標準変換器に統合する。
CoNNは、人工的に生成された注意重みを通してルールを明示的にエンコードするように設計されたニューラルネットワークモジュールである。
実験は,シンボル操作における長さ一般化,効率,解釈可能性の観点から,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:27:33 GMT)
Hufu: A Modality-Agnositc Watermarking System for Pre-Trained
Transformers via Permutation Equivariance [47.4] Hufuは、事前訓練されたTransformerベースのモデルのためのモダリティに依存しない透かしシステムである。
事前にトレーニングされたモデルを、特別に置換されたデータサンプルのセットに微調整することで、透かしを埋め込む。
自然にモダリティ非依存、タスク非依存、トリガー・サンプルフリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:54:52 GMT)
MATRIX: Multi-Agent Trajectory Generation with Diverse Contexts [47.1] マルチヒューマン・ロボットインタラクションシナリオにおけるトラジェクトリレベルのデータ生成について検討する。
Diverse conteXts(MATRIX)を用いたマルチエージェントTRajectory生成と呼ばれる学習に基づく自動軌道生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:28:54 GMT)
Topic Modeling as Multi-Objective Contrastive Optimization [46.2] 近年の表現学習アプローチは、ログライクリフのエビデンスローバウンド(ELBO)の重み付けされた線形結合と、入力文書のペアを対比する対照的な学習目標を最適化することにより、ニューラルトピックモデルを強化する。
本稿では,一組の入力文書間で共有される有用なセマンティクスを捉えるために,話題ベクトルの集合を指向した新しいコントラスト学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、トピックコヒーレンス、トピックの多様性、下流のパフォーマンスの観点から、高性能なニューラルトピックモデルを一貫して生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:35:21 GMT)
Towards Robust Offline Reinforcement Learning under Diverse Data
Corruption [46.2] 暗黙的なQ-ラーニング(IQL)は、様々なオフラインRLアルゴリズムにおいて、データの破損に対して顕著なレジリエンスを示す。
より堅牢なオフラインRLアプローチであるRobust IQL(RIQL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:46:44 GMT)
Fast Kernel Scene Flow [44.3] 効率的なライダーシーンフロー推定における最先端性能を示す新しい位置符号化型カーネルを提案する。
提案手法の重要な特徴は,高密度ライダーデータ(8k-144kポイント)によるリアルタイムに近い性能であり,ロボット工学や自律走行シナリオにおける様々な実践的応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:24:49 GMT)
Calibrating Large Language Models Using Their Generations Only [44.3] APRICOT は、信頼目標を設定し、テキスト入力と出力のみに基づいて LLM の信頼度を予測する追加モデルを訓練する手法である。
概念的には単純で、出力以上のターゲットモデルへのアクセスを必要とせず、言語生成に干渉せず、多くの潜在的な使用法を持っている。
閉書質問応答における白箱と黒箱のLCMの校正誤差を考慮し,誤ったLCMの解答を検出する方法として,本手法の競合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:46:24 GMT)
Modeling the amplification of epidemic spread by misinformed populations [43.4] 本研究では、大規模で移動性に富んだ物理的接触ネットワークと、郡全体にわたる誤情報による個人分布を組み込んだ疫病モデルを提案する。
本モデルでは,誤報が感染拡大に与える影響を理解するために,様々なシナリオをシミュレートし,推定することができる。
このモデルを用いて、最悪のシナリオでは、誤報が米国内で4700万件のCOVID-19感染を引き起こした可能性があると推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:52:54 GMT)
Scene Informer: Anchor-based Occlusion Inference and Trajectory
Prediction in Partially Observable Environments [43.3] 複雑な環境と動的な環境をナビゲートするには、自動運転車が目に見える地域と隠された地域の両方を推論する必要がある。
これには、観測されたエージェントの将来の動きを予測し、隠蔽されたエージェントを推測し、相互作用をモデル化することが含まれる。
我々は,観察対象の軌跡を予測し,観察可能な部分的設定で隠蔽物を推定するための統一的なアプローチであるScene Informerを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:40:08 GMT)
PromptKD: Unsupervised Prompt Distillation for Vision-Language Models [42.9] 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） (Sat, 9 Mar 2024 02:04:56 GMT)
KG-Rank: Enhancing Large Language Models for Medical QA with Knowledge
Graphs and Ranking Techniques [41.9] KG-Rankは、医療領域における自由テキスト質問応答(QA)を改善するためのフレームワークである。
我々は医療用KGから三つ子を回収し、事実情報を収集する。
我々はこれらの三重項の順序を洗練させるためにランク付け手法を適用し、より正確な回答を得ることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:23:38 GMT)
InsMapper: Exploring Inner-instance Information for Vectorized HD
Mapping [41.6] InsMapperは、トランスフォーマーによるベクトル化された高精細マッピングのインナーインスタンス情報を利用する。
InsMapperは従来の最先端の手法を超越し、その有効性と汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:10:25 GMT)
Text2Model: Text-based Model Induction for Zero-shot Image
Classification [41.0] テキスト記述のみを用いてタスクに依存しない分類器を構築するという課題に対処する。
我々は、クラス記述を受け取り、マルチクラスモデルを出力するハイパーネットワークを訓練する。
本手法は,画像,ポイントクラウド,行動認識など,一連のゼロショット分類タスクにおいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:35:57 GMT)
Improved Regret Bounds of (Multinomial) Logistic Bandits via
Regret-to-Confidence-Set Conversion [40.2] 我々は,オンライン学習アルゴリズムのテキストテキシスタンスのみに基づく凸信頼セットを,後悔の保証付きで構築する。
R2CSを用いて、計算実現可能性を維持しながら、ロジスティックな包帯におけるw.r.t.$S$を厳格に改善する。
我々は,この分析を多項ロジスティック・バンディットにまで拡張し,R2CSの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:11:23 GMT)
Prediction Error-based Classification for Class-Incremental Learning [39.9] 予測誤差に基づく分類(PEC)を導入する
PECは、そのクラスのデータに基づいて、凍結ランダムニューラルネットワークの出力を複製するために訓練されたモデルの予測誤差を測定して、クラススコアを算出する。
PECは、サンプル効率、チューニングの容易さ、データを一度に1つのクラスに提示しても有効性など、いくつかの実用的な利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:28:20 GMT)
Exploring Cycle Consistency Learning in Interactive Volume Segmentation [39.0] 我々は2つの切り離されたモジュール(インタラクション・ツー・セグメンテーションとセグメンテーションの伝搬)を介して医療ボリュームセグメンテーションに対話的にアプローチする。
本稿では、開始スライス中の正確なセグメンテーションを参照することにより、中間セグメンテーションを規則化する、シンプルで効果的なサイクル整合損失を提案する。
サイクル整合性トレーニングでは、伝播ネットワークは標準のフォワードオンリーのトレーニングアプローチよりも規則化された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:02:28 GMT)
Hierarchical Query Classification in E-commerce Search [38.7] 電子商取引プラットフォームは通常、製品情報と検索データを階層構造に保存し、構造化する。
ユーザ検索クエリを同様の階層構造に効果的に分類することは,eコマースプラットフォーム上でのユーザエクスペリエンスの向上,ニュースキュレーションや学術研究において最重要である。
階層的問合せ分類の本質的な複雑さは,(1)支配的カテゴリに傾倒する顕著なクラス不均衡,(2)正確な分類を妨げる検索クエリの本質的簡潔さとあいまいさの2つの課題によって複雑化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:55:55 GMT)
MovieChat: From Dense Token to Sparse Memory for Long Video
Understanding [38.5] MovieChatは、1Kの長ビデオと14Kのマニュアルアノテーションを備えたMovieChat-1Kベンチマークとともに、長いビデオ理解における最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:43:37 GMT)
Counterfactual Co-occurring Learning for Bias Mitigation in
Weakly-supervised Object Localization [37.3] 我々は、偏りのあるアクティベーションの起源を調べるために、徹底的な因果解析を行う。
我々はCCL(Counterfactual Co-occurring Learning)と呼ばれる先駆的パラダイムを導入する。
本稿では,Counterfactual-CAMと呼ばれる革新的なネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:02:24 GMT)
Diffusion Lens: Interpreting Text Encoders in Text-to-Image Pipelines [35.9] テキスト間拡散モデル(T2I)は、テキストプロンプトの潜在表現を用いて、画像生成プロセスを導く。
本稿では,その中間表現から画像を生成することによって,T2Iモデルのテキストエンコーダを解析するDiffusion Lensを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:11:49 GMT)
Leveraging Vision-Language Models for Improving Domain Generalization in
Image Classification [35.3] VLM(Vision-Language Models)は、大量の画像とテキストのペアで訓練され、複数のデータ分布に顕著な一般化をもたらす。
本稿では,教師モデルの視覚と言語モダリティを,事前学習した学生モデルの視覚のモダリティと整合させるビジョン・ランゲージ・トゥ・ビジョン(VL2V-ADiP)を提案する。
これは、VLM画像エンコーダの豊かな表現とテキスト埋め込みの優れた一般化を取り入れつつ、学生の事前訓練された特徴を最大限に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:53:26 GMT)
Frequency Attention for Knowledge Distillation [34.5] 本稿では,周波数領域における注意機構として機能する新しいモジュールを提案する。
このモジュールは学習可能なグローバルフィルタで構成されており、教師の特徴の指導の下で生徒の特徴の周波数を調整することができる。
次に,提案する周波数アテンションモジュールを利用して,知識レビューに基づく蒸留モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:18:48 GMT)
Strategy Synthesis for Zero-Sum Neuro-Symbolic Concurrent Stochastic
Games [33.8] ニューロシンボリック・コンカレントゲーム(NS-CSG)と呼ばれる新しいモデリング形式を提案する。
本稿では,ボレル状態空間を持つNS-CSGのクラスに着目し,ゼロサム割引累積報酬に対する値関数の存在と可測性を証明する。
我々は,この連続状態CSGの新たなサブクラスを解くために,実用的価値反復(VI)とポリシー反復(PI)アルゴリズムを初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:40:21 GMT)
AutoDroid: LLM-powered Task Automation in Android [32.2] モバイルタスク自動化システムであるAutoDroidを紹介した。
主なコンポーネントは、LLMでUIをブリッジする機能対応UI表現メソッドである。
我々は、メモリ拡張Androidタスク自動化のための新しいベンチマークで、その性能を158の共通タスクで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:38:51 GMT)
Automating Catheterization Labs with Real-Time Perception [31.7] AutoCBCTは、血管造影スイートとシームレスに統合された視覚認識システムである。
これにより、自動位置決め、ナビゲーション、シミュレートされたテスト実行を備えた新しいワークフローが可能になり、手動操作やインタラクションの必要性がなくなる。
提案システムは, 実験室と臨床室の両方で実施, 研究され, ワークフロー効率が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:05:23 GMT)
Variation Spaces for Multi-Output Neural Networks: Insights on
Multi-Task Learning and Network Compression [31.5] 本稿では,ベクトル値ニューラルネットワークの解析のための新しい理論的枠組みを提案する。
この研究の重要な貢献は、ベクトル値変動空間に対する表現定理の開発である。
これらのベクトル値変動空間に関連するノルムは、複数のタスクに有用な特徴の学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:11:27 GMT)
Towards Efficient Replay in Federated Incremental Learning [29.9] フェデレートラーニング(FL)では、各クライアントのデータは通常、固定または静的であると仮定される。
本研究では,FIL(Federated Incremental Learning)シナリオにおけるデータ不均一性による破滅的忘れについて検討する。
本稿では,FIL 用のシンプルな汎用フレームワーク Re-Fed を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:04:56 GMT)
Generalizing to Out-of-Sample Degradations via Model Reprogramming [29.6] アウト・オブ・サンプル修復(OSR)タスクは、アウト・オブ・サンプル劣化を処理可能な復元モデルを開発することを目的としている。
本稿では,量子力学と波動関数によるサンプル外劣化を変換するモデル再プログラミングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:56:26 GMT)
Lightning NeRF: Efficient Hybrid Scene Representation for Autonomous
Driving [28.8] Lightning NeRFは、自動運転シナリオにおいて、LiDAR以前の幾何学を効果的に活用する効率的なハイブリッドシーン表現である。
これは、NeRFの新規なビュー合成性能を大幅に改善し、計算オーバーヘッドを低減する。
提案手法は,トレーニング速度の5倍,レンダリング速度の10倍向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:14:27 GMT)
Computer Vision Datasets and Models Exhibit Cultural and Linguistic
Diversity in Perception [28.7] 異なる文化的背景を持つ人々が、同じ視覚刺激を視る場合でも、いかに異なる概念を観察するかを考察する。
同じ画像に対して7つの言語で生成されたテキスト記述を比較することで,意味内容と言語表現に有意な差が認められた。
私たちの研究は、コンピュータビジョンコミュニティにおける人間の知覚の多様性を考慮し、受け入れる必要性に注目しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:47:30 GMT)
MG-TSD: Multi-Granularity Time Series Diffusion Models with Guided
Learning Process [28.3] 本稿では,最先端の予測性能を実現する新しい多粒度時系列(MG-TSD)モデルを提案する。
われわれのアプローチは外部データに頼らず、様々な領域にまたがって汎用的で適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:15:03 GMT)
ItD: Large Language Models Can Teach Themselves Induction through
Deduction [27.8] そこで我々は, LLM が推論による誘導を学べるように, 推論による誘導(ItD)という新しい枠組みを提案する。
ItDは、誘導データを生成するデダクティブデータ生成モジュールと、LLMの微調整と復号を最適化するネイブベイズ誘導モジュールの2つの主要コンポーネントで構成されている。
実験の結果,2つのインダクション・ベンチマークにおけるITDの有効性が示され,従来の最先端技術と比較して36%,10%の相対的な性能向上が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:20:46 GMT)
Addressing Shortcomings in Fair Graph Learning Datasets: Towards a New
Benchmark [27.5] 我々は,幅広い要件を満たす合成,半合成,実世界のデータセット群を開発し,導入する。
これらのデータセットは、関連するグラフ構造や、モデルの公正な評価に不可欠なバイアス情報を含むように設計されている。
データセット全体にわたるグラフ学習手法による広範な実験結果から,これらの手法の性能をベンチマークする上での有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:33:26 GMT)
Learning Unknown Intervention Targets in Structural Causal Models from
Heterogeneous Data [27.4] 構造因果モデルにおける未知の介入対象を特定する問題について検討する。
潜在的共同設立者の存在下では、観察された変数間の介入対象を一意に決定することはできない。
我々の手法は、返却された候補集合は常に真の介入対象のサブセットであるため、技術の現状を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:38:55 GMT)
Weakly Supervised Change Detection via Knowledge Distillation and
Multiscale Sigmoid Inference [26.1] 我々は知識蒸留とマルチスケールシグモイド推論(KD-MSI)による弱教師付き変化検出技術を開発した。
提案手法は,その統合学習戦略により,最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:01:51 GMT)
NetGPT: A Native-AI Network Architecture Beyond Provisioning
Personalized Generative Services [25.5] 大規模言語モデル(LLM)は、生成情報によって私たちの日常生活を力づけるために大きな成功を収めています。
本稿では,NetGPTを用いて,その計算能力に基づいて,エッジおよびクラウドにおける適切なLLMの相乗化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:24:21 GMT)
On the Benefits of Fine-Grained Loss Truncation: A Case Study on
Factuality in Summarization [25.3] Loss Truncation (LT) は、トレーニング中にノイズのあるサンプルを適応的に除去するために、標準的なログ損失を変更するアプローチである。
LTだけでは、様々なデータセット上でかなり多くの幻覚的実体が得られることを示す。
本研究では, 微細なNLL損失と微細なデータクリーニング戦略を提案し, いくつかのデータセットにおける幻覚減少の改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:20:26 GMT)
Self Model for Embodied Intelligence: Modeling Full-Body Human
Musculoskeletal System and Locomotion Control with Hierarchical
Low-Dimensional Representation [25.0] 体節90個,関節206個,腱700個からなる筋骨格モデルを構築した。
低次元表現と階層的深部強化学習を用いた新しいアルゴリズムを開発し、最先端のフルボディ制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:51:41 GMT)
Dispersive Non-reciprocity between a Qubit and a Cavity [24.9] 本研究では,トランスモン量子ビットと超伝導空洞との間の非相互分散型相互作用の実験的検討を行った。
量子キャビティ力学は、単純な非相反的主方程式モデルにより、広いパラメータ体系でよく記述されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:07:52 GMT)
Sparse and Faithful Explanations Without Sparse Models [24.3] 我々は、機械学習モデルにおける空間性を測定する新しい方法であるスパース説明値(SEV)を紹介する。
SEVは、全体的なモデルの疎さではなく、決定の疎さの尺度です。
たとえスパースでなくても、多くの機械学習モデルが実際に低い決定空間を持っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:01:27 GMT)
On the Expected Size of Conformal Prediction Sets [24.2] 分割共形予測フレームワークを用いて,予測セットの予測サイズを理論的に定量化する。
この正確な定式化は通常直接計算できないので、点推定と高確率境界間隔を導出する。
回帰と分類の両問題に対する実世界のデータセットを用いた実験により,結果の有効性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:20:06 GMT)
Adaptive Multi-modal Fusion of Spatially Variant Kernel Refinement with
Diffusion Model for Blind Image Super-Resolution [23.9] 我々は,Blind Image textbfSuper-textbfResolution (SSR)のための拡散モデルを用いた適応多モード融合(Adaptive Multi-modal Fusion of textbfSpatially Variant Kernel Refinement with Diffusion Model)を提案する。
また,アダプティブ・マルチモーダル・フュージョン (AMF) モジュールを導入し,低解像度画像,深度マップ,ぼかしカーネルといった3つのモードからの情報を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:01:25 GMT)
A Preliminary Exploration of YouTubers' Use of Generative-AI in Content
Creation [23.8] コンテンツクリエーターは、生成的人工知能(Gen-AI)を利用して想像的画像、AI生成ビデオ、記事を作成する。
この研究は最初、Gen-AIの使い方を示す68本のYouTubeビデオの質的な分析を通して、この新興領域を探索した。
本研究は,Gen-AIが生成する最終製品について,ユーザ生成コンテンツのコンテキストにおいて,コンテンツドメイン,使用するツールの種類,動作状況,および特性を明らかにすることに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:22:56 GMT)
Content Moderation Justice and Fairness on Social Media: Comparisons
Across Different Contexts and Platforms [23.7] 我々はRedditとTwitterの200人のアメリカのソーシャルメディアユーザーを対象にオンライン実験を行っている。
帰属的モデレーションは、違法な違反行為において、商業的に中途半端なプラットフォームに対して、より高い正義と公正をもたらすことが分かっています。
我々は、モデレーション・システム設計を改善するためのプラットフォーム・ポリシー作成の機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:50:06 GMT)
SAFDNet: A Simple and Effective Network for Fully Sparse 3D Object
Detection [23.4] SAFDNetは、完全にスパースな3Dオブジェクト検出のための単純かつ高効率なアーキテクチャである。
オープン、nuScenes、Argoverse2データセットについて広範な実験を行った。
SAFDNetは以前の最高のハイブリッド検出器HEDNetを2.1倍高速で2.6%のmAPで上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:48:19 GMT)
$\textbf{S}^2$IP-LLM: Semantic Space Informed Prompt Learning with LLM
for Time Series Forecasting [23.2] 本稿では,LLM(S2$IP-LLM)を用いたセマンティック空間インフォームドプロンプト学習を提案し,事前学習された意味空間と時系列埋め込み空間とを整合させる。
提案した$S2$IP-LLMは,最先端のベースラインよりも優れた予測性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:20:48 GMT)
Dissecting Deep RL with High Update Ratios: Combatting Value
Overestimation and Divergence [22.6] 本研究では,ネットワークパラメータをリセットすることなく,勾配更新回数が環境サンプル数よりはるかに多い設定で深層強化学習が学習可能であることを示す。
このような大規模な更新とデータの比率の下で、Nikishinら(2022年)による最近の研究は、エージェントが早期の相互作用と後期の体験に過度に適合する優先バイアスの出現を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:56:40 GMT)
SSF-Net: Spatial-Spectral Fusion Network with Spectral Angle Awareness
for Hyperspectral Object Tracking [21.7] ハイパースペクトルビデオ(HSV)は、空間的、スペクトル的、時間的情報を同時に提供する。
既存の手法は主にバンド再編成に重点を置いており、特徴抽出のためにRGBトラッカーに依存している。
本稿では、超スペクトル(HS)物体追跡において、スペクトル角認識(SST-Net)を用いた空間-スペクトル融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:37:13 GMT)
DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning [21.5] ディープラーニングを用いたエンジニアリング用に設計されたPythonパッケージであるDeepOntoを提示する。
DeepOntoは、さまざまなエンジニアリングタスクをサポートする一連のツール、機能、アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:17:42 GMT)
Pan-Mamba: Effective pan-sharpening with State Space Model [21.0] パン・マンバ(Pan-Mamba)は,グローバルな情報モデリングにおいて,マンバモデルの効率性を活用する新しいパン・シャーピングネットワークである。
提案手法は最先端の手法を超越し,パンシャーピングにおいて優れた融合結果を示す。
この研究は、マンバモデルの可能性を探究する最初の試みであり、パンシャーピング技術における新たなフロンティアを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:16:25 GMT)
Adaptive Hyperparameter Optimization for Continual Learning Scenarios [20.9] 本稿では,連続学習におけるハイパーパラメータ選択の役割について検討する。
分散に基づく手法の機能解析を用いて、性能に影響を及ぼす最も重要なハイパーパラメータを同定する。
提案手法は,連続的なシナリオや戦略に依存しない手法で,タスク間のハイパーパラメータ最適化を継続的に高速化し,逐次的なタスク順序に直面する場合においても堅牢性を示すことを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:47:42 GMT)
HDReason: Algorithm-Hardware Codesign for Hyperdimensional Knowledge
Graph Reasoning [18.8] 軽量機械学習のための有望なソリューションとして、ブレインインスパイアされた超次元コンピューティング(HDC)が導入された。
本稿では,HDCを,本質的により効率的でアクセラレーションに親しみやすい知識グラフ補完(KGC)アルゴリズムに活用する。
また、FPGAプラットフォームをターゲットにしたHDReasonというアクセラレーションフレームワークを共同設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:17:43 GMT)
LumiNet: The Bright Side of Perceptual Knowledge Distillation [18.1] 本稿では,ロジットに基づく蒸留を促進するために設計された新しい知識蒸留アルゴリズムであるLumiNetを紹介する。
LumiNetは、ロジットベースの蒸留法における過信問題に対処しつつ、教師からの知識を蒸留する新しい方法を導入した。
CIFAR-100、ImageNet、MSCOCOなどのベンチマークを上回り、主要な機能ベースのメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:15:24 GMT)
Wavelet-Like Transform-Based Technology in Response to the Call for
Proposals on Neural Network-Based Image Coding [18.1] 本稿では,新しいウェーブレット型変換に基づくエンドツーエンド画像符号化フレームワーク,iWaveV3を紹介する。
iWaveV3には、アフィンウェーブレットのような変換、知覚に優しい品質基準、より高度なトレーニングとオンライン最適化戦略など、多くの新機能が組み込まれている。
iWaveV3は、ニューラルネットワークベースの画像符号化のためのIEEE標準を開発するための候補スキームとして採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:13:49 GMT)
Membership Testing in Markov Equivalence Classes via Independence Query
Oracles [17.8] 因果関係を学習するよりも、因果関係をテストする方が比較的容易であることを示す。
特に、高いin-degreeと小さなcliqueサイズを特徴とするグラフにおいて、指数関数的に低い独立性テストが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:10:08 GMT)
Data-Driven Adversarial Online Control for Unknown Linear Systems [17.6] このオンライン制御問題に対処する新しいデータ駆動型オンライン適応制御アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、高い確率で有界な$tmO(T2/3)の後悔勾配を保証し、この問題の最もよく知られた後悔勾配と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:18:46 GMT)
uniGradICON: A Foundation Model for Medical Image Registration [17.2] 登録のための基盤モデルに向けた第一歩として,uniGradICONを提案する。
12種類の公開データセットでUniGradICONを広範囲にトレーニングし,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:26:35 GMT)
Neural network-based CUSUM for online change-point detection [17.1] オンライン変更点検出のためのニューラルネットワークCUSUM(NN-CUSUM)を提案する。
トレーニングされたニューラルネットワークが変化点検出を行うことができる場合の一般的な理論的条件を示す。
NN-CUSUMの強い性能は、高次元データにおける変化点の検出において実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:47:56 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） (Sat, 9 Mar 2024 11:02:48 GMT)
Insights into Multiscale Complexity: from Macroscopic Patterns to
Microscopic Simulations via Deep Learning [16.3] 本稿では,大規模力学を独立にモデル化することで,新しい解法法を提案する。
スペクトル物理学インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,小型システムを効率的かつ高精度に特徴付けるために開発された。
方程式法の有効性は、広範囲な数値実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:28:21 GMT)
Learned 3D volumetric recovery of clouds and its uncertainty for climate
analysis [16.3] 気候予測と雲物理学の不確かさは、浅い散在する雲に関連する観測上のギャップと結びついている。
我々は、ノイズの多い多視点空間画像に基づいて、このような雲のCTを実現するための学習ベースモデル(ProbCT)を設計する。
シミュレーションおよび実世界のデータに基づくアプローチを実証し, 降水および再生可能エネルギーに対する3次元回復と不確実性との関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:57:03 GMT)
MP2D: An Automated Topic Shift Dialogue Generation Framework Leveraging
Knowledge Graphs [15.9] Multi-Passage to Dialogue (MP2D) は、自然なトピック遷移を伴う質問応答データセットを生成する。
MP2Dは対話内のトピックの流れをマッピングし、人間の会話のダイナミクスを効果的に反映する。
本研究では,トピックシフト対話のための新しいベンチマークTS-WikiDialogを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:28:48 GMT)
Pareto-wise Ranking Classifier for Multi-objective Evolutionary Neural
Architecture Search [15.5] 本研究は,多様な設計目的の下で実現可能な深層モデルを見つける方法に焦点を当てる。
オンライン分類器を訓練し、候補と構築された参照アーキテクチャとの優位性関係を予測する。
さまざまな目的や制約の下で、2Mから6Mまでの異なるモデルサイズを持つ多数のニューラルアーキテクチャを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:01:32 GMT)
Coreset Markov Chain Monte Carlo [15.3] コアセットの重みをチューニングするための最先端の手法は高価であり、非自明なユーザー入力を必要とし、モデルに制約を課す。
我々は,コアセットの重みを同時に更新しながら,コアセット後部を対象とするマルコフ連鎖をシミュレートする新しい手法,Coreset MCMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:42:02 GMT)
Provable Policy Gradient Methods for Average-Reward Markov Potential
Games [15.1] 無限水平平均報酬基準の下でマルコフポテンシャルゲームを研究する。
我々は、独立政策勾配と独立自然政策勾配に基づくアルゴリズムが、平均報酬基準に対するナッシュ均衡にグローバルに収束することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:20:33 GMT)
Local Minima Structures in Gaussian Mixture Models [14.9] 一般人口を有するガウス混合モデル(GMM)の負対数様機能(負対数様機能)の展望について検討する。
コンポーネントの数が大域的に最適ではないため、グローバルに分離されていない複数の局所ミニマが存在する。
本結果は, 真の混合条件が一定の分離条件を満たす場合に適用され, 成分数が有効である場合に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:27:29 GMT)
TUMTraf Event: Calibration and Fusion Resulting in a Dataset for
Roadside Event-Based and RGB Cameras [14.6] インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)のイベントベースカメラ
非常に高い時間分解能とダイナミックレンジを提供し、動きのぼやけをなくし、夜間の検知性能を向上させることができる。
しかし、イベントベースの画像は従来のRGBカメラの画像と比べて色やテクスチャが欠けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:29:12 GMT)
Linear Convergence of Black-Box Variational Inference: Should We Stick
the Landing? [14.2] ブラックボックス変分推論は、完全な変分族仕様の下で幾何学的(伝統的に「線形」と呼ばれる)速度で収束する。
また、正規閉形式エントロピー勾配推定器の既存解析を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:10:21 GMT)
Fair Supervised Learning with A Simple Random Sampler of Sensitive
Attributes [14.0] 本研究は,ニューラルネットワークによって学習された公正な罰則を,非識別的教師付き学習のための感度属性の単純なランダムサンプリングを用いて提案する。
計算効率のよいグループレベルのフェアネス対応トレーニングフレームワークを構築した。
実証的な証拠は、我々のフレームワークが競合する手法よりも人気のあるベンチマークデータセットの有効性と公平性を享受していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:31:46 GMT)
Robust Emotion Recognition in Context Debiasing [13.2] 文脈認識型感情認識(CAER)は、近年、制約のない環境における感情コンピューティング技術の実践的応用を高めている。
進歩にもかかわらず、最大の課題は、コンテキストバイアスの干渉によるものである。
本稿では,このような問題に対処する対実的感情推定(CLEF)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:05:43 GMT)
Random Graph Set and Evidence Pattern Reasoning Model [13.2] Evidence Pattern Reasoning Model (EPRM)は、エビデンスに基づく意思決定のための統一されたソリューションを提供する。
競合分解決定と呼ばれるEPRMの実装により、平均速度決定よりも18.17%のケースが最適化された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:43:20 GMT)
UniSparse: An Intermediate Language for General Sparse Format
Customization [13.1] スパースフォーマットの表現とカスタマイズを統一した抽象化を提供する中間言語であるUniSparseを提案する。
既存の属性ベースのフレームワークとは異なり、UniSparseはスパーステンソルの論理的表現を低レベルメモリレイアウトから切り離す。
結果として、リッチなフォーマットのカスタマイズは、明確に定義されたクエリ、突然変異、レイアウトプリミティブの小さなセットで簡潔に表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:38:45 GMT)
Endo-4DGS: Endoscopic Monocular Scene Reconstruction with 4D Gaussian
Splatting [13.0] 動的シーン再構築は、下流の作業を大幅に強化し、手術結果を改善することができる。
NeRFベースの手法は、最近、シーンを再構築する異常な能力で有名になった。
本研究では,リアルタイムな内視鏡的動的再構成手法であるEndo-4DGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:21:01 GMT)
CLAP: Isolating Content from Style through Contrastive Learning with
Augmented Prompts [12.8] コンテンツの特徴を元の表現から切り離すために,データ拡張によるコントラスト学習を提案する。
多様なデータセットを対象とした実験では、ゼロショットと少数ショットの分類タスクが大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:15:36 GMT)
Instances Need More Care: Rewriting Prompts for Instances with LLMs in
the Loop Yields Better Zero-Shot Performance [12.7] PRomPTedは、ループ内のLLMの革新的な方法に従って、個々のタスクインスタンスに対してゼロショットプロンプトを最適化するアプローチである。
GPT-4に基づく13のデータセットと10のタスクタイプに対する包括的評価の結果,PRomPTedは単純ゼロショットアプローチと強いベースラインの両方を著しく上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:07:00 GMT)
MuseChat: A Conversational Music Recommendation System for Videos [12.5] MuseChatは、ビデオのための音楽提案をパーソナライズする対話ベースのレコメンデーションシステムである。
我々のシステムは2つの重要な機能と関連するモジュールから構成される:レコメンデーションと推論。
実験結果から,MuseChatは既存のビデオベース音楽検索法よりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:28:34 GMT)
Towards Optimizing Human-Centric Objectives in AI-Assisted
Decision-Making With Offline Reinforcement Learning [12.3] 人間のAI意思決定をモデル化するための一般的なアプローチとしてのオフライン強化学習(RL)。
我々は、意思決定タスクにおける人間-AIの精度と、そのタスクに関する人間の学習の2つの目的でアプローチをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:30:00 GMT)
UDCR: Unsupervised Aortic DSA/CTA Rigid Registration Using Deep
Reinforcement Learning and Overlap Degree Calculation [12.2] 深部強化学習に基づく大動脈DSA/CTA剛性登録のための教師なし手法UDCRを提案する。
アルゴリズム評価のために61組の大動脈DSA/CTAを手動でアノテートした結果,UDCRは平均絶対誤差2.85mm,回転4.35degを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:18:32 GMT)
A Generalized Acquisition Function for Preference-based Reward Learning [12.2] 優先度に基づく報酬学習は、ロボットや自律システムに対して、人間がタスクを実行したいと望む方法を教えるための一般的なテクニックである。
従来の研究では、報酬関数パラメータに関する情報獲得を最大化するために、嗜好クエリを積極的に合成することで、データ効率が向上することが示されている。
本研究では, 報酬関数を行動同値クラスまで学習するためには, 行動上の同一ランク付け, 選択上の分布, その他の関連する2つの報酬の類似性の定義などの最適化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:32:17 GMT)
Generating Progressive Images from Pathological Transitions via
Diffusion Model [12.0] 本稿では,適応型深度制御拡散ネットワークを提案する。
実験により, 世代多様性の著しい改善が示唆され, 下流分類では, 生成進行サンプルの有効性が強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:30:08 GMT)
CarbonNet: How Computer Vision Plays a Role in Climate Change?
Application: Learning Geomechanics from Subsurface Geometry of CCS to
Mitigate Global Warming [11.7] 炭素捕獲・隔離のための地下地形画像から地表面の変位を予測するためのコンピュータビジョンを用いた新しいアプローチを提案する。
地下地形画像から直接モデルを訓練することで,これらの課題に対処する。
本研究の目的は,炭素注入による地表面変位の応答を理解し,訓練されたモデルを用いてCCSプロジェクトの意思決定を通知することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:25:14 GMT)
X-ResQ: Reverse Annealing for Quantum MIMO Detection with Flexible
Parallelism [11.4] 量子アナリング(Quantum Annealing)は、NextG無線ネットワークにおける新たな研究手法である。
本稿では,微粒な量子タスク並列性を備えた量子アニーリング検出器X-ResQを提案する。
X-ResQは並列QA検出器に望ましい多くのシステム特性を有し、より多くのキュービットが割り当てられるにつれて検出性能を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:13:07 GMT)
Upper Counterfactual Confidence Bounds: a New Optimism Principle for
Contextual Bandits [11.4] UCCB(Upper Counterfactual Confidence Bounds)と呼ばれる楽観的アルゴリズムを設計するための単純で汎用的な原理を提案する。
UCCBは、UCBで行われているような行動空間ではなく、政策空間に信頼境界を構築する。
これらのアルゴリズムは、一般関数クラスや大きなコンテキスト空間を扱う上で、確実に最適であり、計算的に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:11:36 GMT)
PMFL: Partial Meta-Federated Learning for heterogeneous tasks and its
applications on real-world medical records [11.3] フェデレートされた機械学習は、異なるソースからの分散データを利用する汎用的で柔軟なツールである。
本稿では,この問題を解決するために,フェデレートラーニングとメタラーニングを統合した新しいアルゴリズムを提案する。
我々は,異種医療データセットの処理において,アルゴリズムが最速のトレーニング速度を得ることができ,最高の性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:42:38 GMT)
Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures [10.9] 近年の研究では,確率測度空間における勾配流を考慮したアルゴリズムが,アルゴリズム開発のための新たな道を開くことが示されている。
本稿では,これらの勾配流の設計成分を精査することにより,このサンプリング手法に3つの貢献を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:35:46 GMT)
InfFeed: Influence Functions as a Feedback to Improve the Performance of
Subjective Tasks [10.1] 本稿では、インフルエンサー関数を用いて、対象インスタンスのインフルエンサーインスタンスを計算するInfFeedを紹介する。
InfFeedは、ヘイトスピーチの分類で最大4%のマクロF1スコアのマージンで最先端のベースラインを上回っている。
また, ネガティブな影響を持つ拡張セット内のアノテートされた銀点のみを手動で再注釈することで, モデルの性能を大幅に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） (Sat, 9 Mar 2024 19:13:54 GMT)
Communication Compression for Byzantine Robust Learning: New Efficient
Algorithms and Improved Rates [10.0] ビザンチンの堅牢性は、特定の分散最適化問題に対するアルゴリズムの重要な特徴である。
収束率を向上した新しいビザンチンロバスト圧縮法を提案する。
また,通信圧縮誤差フィードバックを用いたByzantine-robust法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:09:30 GMT)
Are Classification Robustness and Explanation Robustness Really Strongly
Correlated? An Analysis Through Input Loss Landscape [9.8] 説明力の強化は、説明力の喪失に関して、必ずしも入力損失の景観を平らにするとは限らないことを実証する。
本稿では,損失景観を説明的損失に対して調整する基礎的学習手法を提案する。
このような調整は説明の堅牢性に影響を与えるが、分類の堅牢性には影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:26:10 GMT)
Markov $\alpha$-Potential Games [9.8] 実際に重要なマルコフゲームの2つの重要なクラス、マルコフ混雑ゲームと摂動マルコフチームゲームについて研究する。
半無限線形プログラミングに基づく定式化が示され、任意のマルコフゲームに対して$alpha$の上限が得られる。
2つの平衡近似アルゴリズムは、ナッシュの後悔の分析とともに提示され、数値実験によって近似される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:41:01 GMT)
HIG: Hierarchical Interlacement Graph Approach to Scene Graph Generation
in Video Understanding [9.1] 既存の手法は単純な関係モデルを活用しながら複雑な相互作用に焦点を当てている。
階層構造内の統一層とグラフを利用する階層型インターレースグラフ (HIG) という新しい手法を提案する。
提案手法は,様々なシナリオで実施された広範囲な実験を通じて,他の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:05:53 GMT)
Spectral Normalization and Dual Contrastive Regularization for
Image-to-Image Translation [9.0] 二重コントラスト正規化とスペクトル正規化に基づく新しい未ペアI2I翻訳フレームワークを提案する。
SN-DCRの有効性を評価するための総合的な実験を行い、本手法が複数のタスクにおいてSOTAを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:13:05 GMT)
Multi-conditioned Graph Diffusion for Neural Architecture Search [8.9] 本稿では、離散的な条件付きグラフ拡散プロセスを用いて、高性能ニューラルネットワークアーキテクチャを生成するグラフ拡散に基づくNAS手法を提案する。
6つの標準ベンチマークで有望な結果を示し、新しいアーキテクチャとユニークなアーキテクチャを高速に実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:45:31 GMT)
PreciseBugCollector: Extensible, Executable and Precise Bug-fix
Collection [8.8] 正確な多言語バグ収集手法であるPreciseBugCollectorを紹介する。
外部バグリポジトリでリポジトリをマップしてバグタイプ情報をトレースするバグトラッカと、プロジェクト固有のバグを生成するバグインジェクタの2つの新しいコンポーネントに基づいている。
現在、PreciseBugCollectorは2968のオープンソースプロジェクトから抽出された1057818のバグを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:43:56 GMT)
Room temperature single-photon terahertz detection with thermal Rydberg
atoms [8.6] 単一光子テラヘルツ(THz)検出は様々な分野において最も要求の高い技術の一つであり、多くのブレークスルーをもたらす可能性がある。
ここでは, 熱Rydberg原子蒸気中の非線形波の混合に基づく室温THz検出器を, 単光子レベルで初めて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:30:35 GMT)
CAPE: Corrective Actions from Precondition Errors using Large Language
Models [8.5] 本研究では,計画中の条件誤差を解決するための修正行動を提案する新しい手法を提案する。
CAPEは、アクション前提条件からの少数ショット推論を活用することにより、生成されたプランの品質を改善する。
そこでCAPEはSayCanに比べて76.49%の精度でタスク計画の正しさを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:53:47 GMT)
NeurAll: Towards a Unified Visual Perception Model for Automated Driving [8.5] 本稿では,複数のタスクを同時に学習するためのマルチタスクネットワーク設計を提案する。
自動運転システムの主なボトルネックは、デプロイメントハードウェアで利用可能な限られた処理能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:21:18 GMT)
Deep Contrastive Multi-view Clustering under Semantic Feature Guidance [8.1] 本稿では,Semantic Feature Guide (DCMCS) の下で,Deep Contrastive Multi-view Clustering というマルチビュークラスタリングフレームワークを提案する。
意味的類似性によって重み付けされたインスタンスレベルのコントラスト損失を最小化することにより、DCMCSは偽陰対間のコントラストの傾きを適応的に弱める。
いくつかの公開データセットの実験結果は、提案したフレームワークが最先端の手法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:33:38 GMT)
Short-Form Videos and Mental Health: A Knowledge-Guided Multimodal
Neural Topic Model [7.9] 我々は、短いビデオが視聴者に与える影響を予測するための知識誘導型マルチモーダルNTMを開発した。
また, うつ病に関連のある映像から, 医療関連トピックも発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:38:46 GMT)
Fusing Individualized Treatment Rules Using Secondary Outcomes [7.7] 我々は、一次結果の値関数を最大化するだけでなく、二次結果の最適規則を近似するITRを学ぶ。
代理損失関数を用いてITRを推定する2つのアルゴリズムを提案する。
一次結果の推定IRRと二次結果の最適IRRとの一致率は、二次結果が考慮されない場合よりも早く真の一致率に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:59:15 GMT)
RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly
for Anomaly Detection [7.6] 本稿では,リアルな合成異常と適応的な特徴選択を備えた特徴再構成ネットワークであるRealNetを紹介する。
我々は、異常認識特徴選択(AFS)と再構成残像選択(RRS)を開発する。
その結果,現在の最先端手法と比較して,イメージAUROCとPixelAUROCの両面で有意な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:25:01 GMT)
SENSEi: Input-Sensitive Compilation for Accelerating GNNs [7.5] 本稿では,GNN計算の行列再連想に基づいて,異なるスパースおよび密度行列プリミティブ構成を公開するシステムであるSENSEiを提案する。
SENSEiは、(1) 異なるスパースセンス行列合成につながるすべての有効な再連想を列挙するオフラインコンパイルステージで実行され、入出力プルーニング技術を用いて、明らかに利益のない候補を抽出する。
幅広い構成において、SENSEiは最大2.012times$と1.85times$のグラフ畳み込みネットワークで、最大6.294times$と16.274のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:00:36 GMT)
FLAP: Flow Adhering Planning with Constrained Decoding in LLMs [7.5] タスク指向対話(TOD)におけるエージェントにとって,計画は重要なタスクである
タスク指向対話(TOD)におけるエージェントにとって,計画は重要なタスクである
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:27:45 GMT)
Generalizable Two-Branch Framework for Image Class-Incremental Learning [7.2] ディープニューラルネットワークは、新しい知識を学ぶ際に、これまで学んだ知識を忘れることが多い。
本稿では,既存のCL手法をさらに強化するために,新しい2分岐連続学習フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは、最先端の手法よりも一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:38:30 GMT)
Collaborative and Distributed Bayesian Optimization via Consensus:
Showcasing the Power of Collaboration for Optimal Design [7.1] ベイズ最適化のための新しい協調パラダイムを提案する。
私たちのアプローチは、さまざまなコラボレーションメカニズムを組み込むことのできる、汎用的で柔軟なフレームワークを提供します。
我々のフレームワークは、最適な設計プロセスを効果的に加速し、改善し、すべての参加者に利益をもたらすことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:37:40 GMT)
Discovering Dynamic Effective Connectome of Brain with Bayesian Dynamic
DAG Learning [7.0] 動的有効コネクトーム(DEC)の発見における課題に対処するために,M-行列による動的DAG学習を導入する。
提案手法は2つの主要な課題に対処可能であり,従来の手法に比べて正確で信頼性の高いDECが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:56:38 GMT)
ClinicalMamba: A Generative Clinical Language Model on Longitudinal
Clinical Notes [6.9] 本研究は,マンバ語モデルの特殊版であるクリニカルマンバについて概説する。
1億3000万のパラメータと280億のパラメータを持つクリニカルマンバは、テキストの長さを延ばす臨床言語をモデル化する上で優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:58:25 GMT)
Assessment of Sports Concussion in Female Athletes: A Role for
Neuroinformatics? [6.5] 脳卒中を診断する伝統的な臨床手法は、女性アスリートの脳構造や機能に微妙な変化を捉えることができない。
本稿では,女子スポーツ選手を対象としたマルチモーダルな実験設計と機械学習アプローチにおける性差の重大な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:36:52 GMT)
Reformulating Sequential Recommendation: Learning Dynamic User Interest
with Content-enriched Language Modeling [6.5] 本稿では、事前学習した言語モデルの意味理解機能を活用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するLANCERを提案する。
我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間的なレコメンデーションを生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:04:09 GMT)
TrafficGPT: Breaking the Token Barrier for Efficient Long Traffic
Analysis and Generation [6.5] 我々は、長いフローの分類と生成タスクに関連する複雑な課題に対処できるディープラーニングモデルであるTrafficGPTを紹介する。
TrafficGPTは、分類タスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、最先端レベルに達する。
これらの進歩は、トラフィックフローの分類と生成タスクの両方における将来の応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:19:37 GMT)
ECNR: Efficient Compressive Neural Representation of Time-Varying
Volumetric Datasets [6.3] 圧縮型ニューラル表現は、大量のデータセットを管理する従来の圧縮方法に代わる有望な代替手段として登場した。
本稿では、時間変化データ圧縮のための効率的なニューラル表現(ECNR)ソリューションを提案する。
複数のデータセットでECNRの有効性を示し、それを最先端の圧縮手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:15:38 GMT)
Privacy-Preserving Diffusion Model Using Homomorphic Encryption [6.2] HE拡散(HE-Diffusion)と呼ばれる同相暗号を利用したプライバシー保護型安定拡散フレームワークを提案する。
本稿では,効率的な部分的画像暗号化を実現するための新しいミン歪み法を提案する。
HEベースのプライバシ保存型安定拡散推論の実装に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:56:57 GMT)
State Machine of Thoughts: Leveraging Past Reasoning Trajectories for
Enhancing Problem Solving [6.2] 我々は、状態マシンを使用して、以前の推論軌道から得られた経験を記録する。
状態マシン内では、状態は分解されたサブプロブレムを表し、状態遷移はサブプロブレム間の依存関係を反映する。
提案するState Machine of Thoughts (SMoT)は,最も最適なサブソリューションを選択し,誤ったサブソリューションを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:16:07 GMT)
Task-Oriented GNNs Training on Large Knowledge Graphs for Accurate and
Efficient Modeling [5.9] 本稿では,大規模知識グラフ(KG)を用いたタスク指向HGNN学習におけるTOSG抽出の自動化手法であるKG-TOSAを提案する。
KG-TOSAは、最新のHGNN手法により、トレーニング時間とメモリ使用量を最大70%削減し、精度や推論時間などのモデル性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:17:26 GMT)
MirrorAttack: Backdoor Attack on 3D Point Cloud with a Distorting Mirror [5.6] MirrorAttackは、新しい効果的な3Dバックドア攻撃法である。
自動エンコーダでクリーンポイントの雲を再構築するだけでトリガーを埋め込む。
我々は,防衛技術の介入により,様々な種類の犠牲者モデルに対して最先端のASRを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:15:37 GMT)
Optimized Vectorizing of Building Structures with Switch:
High-Efficiency Convolutional Channel-Switch Hybridization Strategy [5.6] 平面グラフ再構築のための高度かつ適応的なシフトアーキテクチャを提案する。
SwitchNNアーキテクチャには、畳み込みニューラルネットワークプロセスにインスパイアされたグループベースのパラメータ共有機構が組み込まれている。
本研究は,2次元建築画像からの平面グラフ再構成における,この革新的なアーキテクチャの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:41:50 GMT)
Enhancing Multi-Hop Knowledge Graph Reasoning through Reward Shaping
Techniques [5.6] 本研究は,マルチホップ知識グラフ(KG-R)に内在する複雑さをナビゲートするための強化学習戦略,特にREINFORCEアルゴリズムの活用について検討する。
UMLS(Unified Medical Language System)ベンチマークデータセットをリッチでスパースなサブセットに分割することにより、トレーニング済みBERT埋め込みとPrompt Learning手法の有効性を検証し、報酬形成プロセスを洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:34:07 GMT)
Extending Activation Steering to Broad Skills and Multiple Behaviours [5.4] 幅広いスキルと多行動に対するアクティベーションステアリングの有効性について検討した。
より広いスキルを操ることが、より狭いスキルを操ることと競争力があることが分かっています。
私たちは、ミオピックと富の探究を多かれ少なかれ行うようにモデルを操縦します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:30:04 GMT)
An AI-enabled Agent-Based Model and Its Application in Measles Outbreak
Simulation for New Zealand [5.4] エージェントベースモデル(ABM)は、複雑な社会的相互作用を研究する強力なツールとして登場した。
グラフニューラルネットワーク(GNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を結合したテンソル化・微分可能なエージェントベースモデルを開発した。
本稿では、最新の人工知能(AI)技術と従来のABMの能力を活用して、伝染病の発生のダイナミクスについてより深い知見を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:01:03 GMT)
Quantum approximate optimization via learning-based adaptive
optimization [5.4] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、目的最適化問題の解法として設計されている。
その結果,アルゴリズムは速度,精度,効率,安定性の点で従来の近似よりも大幅に優れていた。
この研究はQAOAの全パワーを解き放つのに役立ち、実践的な古典的なタスクにおいて量子的優位性を達成するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:01:31 GMT)
Decoding the AI Pen: Techniques and Challenges in Detecting AI-Generated
Text [5.4] 大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを生成する素晴らしい能力を示すことによって、自然言語生成(NLG)の分野に革命をもたらした。
しかし、彼らの普及した利用は、思慮深い検査、倫理的精査、責任ある実践を必要とする課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:13:54 GMT)
Constructing Vec-tionaries to Extract Message Features from Texts: A
Case Study of Moral Appeals [5.3] 本稿では,単語埋め込みによる検証辞書を向上するベクタリー測度ツールの構築手法を提案する。
vec-tionaryは、テキストの強みを超えてメッセージ機能のあいまいさを捉えるために、追加のメトリクスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:55:47 GMT)
Thread Detection and Response Generation using Transformers with Prompt
Optimisation [5.3] 本稿では,スレッドを識別し,その重要度に基づいて応答生成を優先するエンドツーエンドモデルを開発する。
モデルは最大10倍の速度向上を実現し、既存のモデルに比べて一貫性のある結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:50:20 GMT)
DDN-SLAM: Real-time Dense Dynamic Neural Implicit SLAM [5.3] DDN-SLAMは,意味的特徴を統合した最初のリアルタイム高密度ニューラルネットワーク暗黙的SLAMシステムである。
既存の暗黙的SLAMシステムと比較して、動的データセットの追跡結果は平均軌道誤差(ATE)の精度が平均90%向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:47:17 GMT)
Evaluating the Ebb and Flow: An In-depth Analysis of Question-Answering
Trends across Diverse Platforms [5.1] コミュニティ質問回答(Community Question Answering, CQA)プラットフォームは,クエリに対する迅速な応答をユーザに提供することで,着実に人気を集めている。
本稿では,これらの要因を,人気の高い6つのCQAプラットフォームのコンテキスト内で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:50:17 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） (Sat, 9 Mar 2024 20:17:25 GMT)
Schema-Aware Multi-Task Learning for Complex Text-to-SQL [4.9] 複雑なsqlクエリのためのスキーマ対応マルチタスク学習フレームワーク(MT)を提案する。
具体的には、有効な質問スキーマリンクを識別するために、識別器モジュールを設計する。
デコーダ側では、テーブルと列の接続を記述するために、6種類の関係を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:13:37 GMT)
A Tool for Automated Reasoning About Traces Based on Configurable Formal
Semantics [4.7] Tarskiはトレースセマンティクスを指定するツールで、トレースの自動推論を容易にする。
自動車分野における3つの産業ケーススタディで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:23:40 GMT)
ICE-SEARCH: A Language Model-Driven Feature Selection Approach [4.7] 本研究では,In-Context Evolutionary Search (ICE-SEARCH) 法について述べる。
言語モデル(LM)と特徴選択(FS)タスクの進化的アルゴリズムを融合する。
ICE-SEARCHは、進化の枠組みの中でLMに固有の交叉と突然変異の機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:51:53 GMT)
IOI: Invisible One-Iteration Adversarial Attack on No-Reference Image-
and Video-Quality Metrics [4.6] 非参照画像とビデオ品質のメトリクスは、ビデオ処理ベンチマークで広く使われている。
Invisible One-Iteration (IOI) は参照画像やビデオ品質の指標に反する攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:33:30 GMT)
Deep Learning based acoustic measurement approach for robotic
applications on orthopedics [4.4] Aモード超音波(US)による骨追跡の精度向上のための新しい深層学習構造を提案する。
本研究では,Aモード超音波(US)による骨追跡の精度を向上させるための新しい深層学習構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:09:45 GMT)
FairTargetSim: An Interactive Simulator for Understanding and Explaining
the Fairness Effects of Target Variable Definition [4.2] 機械学習は、予測や決定のためにターゲット変数を定義する必要がある。
バイアスは、データ収集やトレーニングの前に、ターゲット変数定義自体にエンコードされることが多い。
対象変数定義が公平性にどのように影響するかを示す対話型シミュレータであるFairTargetSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:41:33 GMT)
Online Identification of Stochastic Continuous-Time Wiener Models Using
Sampled Data [4.0] 連続時間ウィナーモデルの同定のための出力エラー予測器に基づくオンライン推定アルゴリズムを開発した。
この方法は、外乱過程のスペクトルに関する仮定に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:33:09 GMT)
LEGION: Harnessing Pre-trained Language Models for GitHub Topic
Recommendations with Distribution-Balance Loss [3.9] 自動トピックレコメンデーションの現在の方法は、テキストデータを符号化するTF-IDFに大きく依存している。
本稿では、GitHubリポジトリのトピックを推奨するために、事前学習言語モデル(PTM)を活用する新しいアプローチであるLegionを提案する。
実世界のGitHubリポジトリのベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、GitHubのトピックを推奨する上で、LegionがバニラPTMを最大26%改善できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:49:31 GMT)
Sparse Cholesky Factorization for Solving Nonlinear PDEs via Gaussian
Processes [3.8] 本稿では、高密度カーネル行列に対するスパースColesky分解アルゴリズムを提案する。
我々は, 幅広い非線形PDEのクラスに対して, アルゴリズムのニア線形空間/時間複雑性を数値的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:48:15 GMT)
Spatial Clustering Approach for Vessel Path Identification [3.2] 位置情報のみを用いて船舶経路をラベル付けするための空間クラスタリング手法を提案する。
距離に基づく経路モデリングと確率推定という2つの手法を用いた経路クラスタリングフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:21:18 GMT)
On Globular T-Spherical Fuzzy (G-TSF) Sets with Application to G-TSF
Multi-Criteria Group Decision-Making [3.2] 球状T球状ファジィ集合(G-TSF)は、T球状ファジィ集合(TSFS)と円球状ファジィ集合(C-SFS)の革新的な拡張である
G-TSFSは球面/球面境界を用いて会員数、不確定度、非会員数を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:19:50 GMT)
Measuring Robustness in Cyber-Physical Systems under Sensor Attacks [3.1] 本稿では,サイバー物理システムに対する境界センサー攻撃の定量的解析のための公式な枠組みを提案する。
我々は、量的前方と後方の安全という2つの量的安全概念を定式化する。
このような公式を推論するアドホックな証明システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:47:29 GMT)
Sample Efficient Learning of Factored Embeddings of Tensor Fields [3.0] 我々は非同型表現を用いた近似フルランクテンソルスケッチとコンパクトテンソルスケッチを学習する。
元のテンソルフィールド上の全ての情報クエリと後処理は、より効率的に実現できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 03:16:12 GMT)
Score Operator Newton transport [2.5] 本稿では,対象分布のスコアを用いて,所定の参照分布から対象への移動を構成する,サンプリングとベイズ計算のための新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、スコア残差演算子の零点を求める線形PDEを含む無限次元ニュートン法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:09:45 GMT)
A Novel Refactoring and Semantic Aware Abstract Syntax Tree Differencing
Tool and a Benchmark for Evaluating the Accuracy of Diff Tools [2.4] Syntax Tree (AST) diffツールは、ほとんどの開発者が使っている行ベースのdiffツールの制限を克服するために開発された。
上記の制限をすべて解決するRefactoringMinerに基づく新しいAST diffツールを提案する。
当社のツールは,特にコミットにおいて,非互換性ツールに匹敵する実行時間で,大幅な精度の向上とリコールを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:32:41 GMT)
Multimodal deep learning approach to predicting neurological recovery
from coma after cardiac arrest [2.4] 本研究の目的は,臨床データと多チャンネル脳波,心電図などの時系列データを用いて,心停止後のコマから神経学的回復を予測することである。
提案したモデルでは,自然循環復帰後,72ドル(約7,200円)の予測を行うために,隠れテストセットで0.53ドル(約5,800円)のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:29:24 GMT)
Towards a Generic Representation of Cominatorial Problems for
Learning-Based Approaches [2.3] 近年,問題解決に学習ベースのアプローチを使うことへの関心が高まっている。
この課題は、対象とする問題を学習アルゴリズムと互換性のある構造に符号化することにある。
既存の多くの研究は、しばしばグラフの形で、テキストトグラフニューラルネットワークの利点を活用するために問題固有の表現を提案している。
本稿では,学習に基づくアプローチにおける問題を完全に包括的に表現することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:28:46 GMT)
A Performance Analysis of Basin Hopping Compared to Established
Metaheuristics for Global Optimization [2.2] BBOBテスト関数セットと2つの困難な実世界の問題を用いたIOHプロファイラ環境を用いた数値実験を行った。
その結果, 流域ホッピングは, より確立されたメタヒューリスティクスとともに, 大域的な数値最適化問題の候補となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:02:47 GMT)
Quantum-HPC Framework with multi-GPU-Enabled Hybrid Quantum-Classical
Workflow: Applications in Quantum Simulations [2.1] 本研究では,革新的な分散型量子古典量子アーキテクチャを提案する。
最先端の量子ソフトウェアフレームワークを高性能な古典コンピューティングリソースと統合する。
物質と凝縮物質物理学の量子シミュレーションにおける課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 07:38:45 GMT)
Triple-CFN: Restructuring Conceptual Spaces for Enhancing Abstract
Reasoning process [2.1] 抽象推論問題は人工知能アルゴリズムに重大な課題をもたらす。
本研究は、ボンガード・ローゴ問題に取り組むためのトリプル-CFNアプローチを紹介する。
また,問題空間を明示的に構成するMeta Triple-CFNネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:51:00 GMT)
Solving the bongard-logo problem by modeling a probabilistic model [2.1] 抽象推論問題は、AIアルゴリズムの知覚的および認知的能力に挑戦する。
本研究は、ボンガード・ローゴ問題に適した確率モデルであるPMoCを紹介する。
また、複雑な抽象的推論タスクのための拡張Transformer-EncoderであるPose-Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:53:21 GMT)
D4C glove-train: solving the RPM and Bongard-logo problem by
distributing and Circumscribing concepts [2.1] D2Cアプローチは、Ravenのプログレッシブ行列とボンガード・ローゴ問題において、概念境界を再定義する。
D3C法は画像表現の分布を推定し、シンクホーン距離を測定することにより推論精度を著しく向上させる。
D3C-cos変種は分布距離を制約することでRPM問題の効率的かつ正確な解を提供する。
Lico-NetはD3CとD3C-cosを組み合わせたネットワークであり、問題解決と解釈性の両方において最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:02:14 GMT)
AsymFormer: Asymmetrical Cross-Modal Representation Learning for Mobile
Platform Real-Time RGB-D Semantic Segmentation [2.1] AsymFormerはリアルタイムRGB-Dセマンティックセグメンテーションのための新しいネットワークである。
計算資源の分布を最適化することにより、超流動パラメータの最小化を目標とする。
AsymFormerは65 FPSの推論速度を達成し、混合精度の量子化を実装した後、79 FPSの印象的な推論速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:42:30 GMT)
Hard-label based Small Query Black-box Adversarial Attack [2.0] 本稿では,事前訓練したサロゲートモデルによって誘導される最適化プロセスを用いて,ハードラベルに基づく攻撃の実用的設定を提案する。
提案手法は,ベンチマークの約5倍の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:26:22 GMT)
Brain Effective Connectome based on fMRI and DTI Data: Bayesian Causal
Learning and Assessment [2.0] ベイズ的因果発見フレームワークとして,ベイズ的GOLEM(BGOLEM)とベイズ的FGES(BFGES)の2つを紹介する。
ベイズ法は従来のfMRI法よりも精度が高いことを示す。
本研究の数値的およびグラフィカルな結果は、これらのフレームワークが脳機能や組織に対する理解を深める可能性を著しく浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:14:57 GMT)
Predicting Depression and Anxiety: A Multi-Layer Perceptron for
Analyzing the Mental Health Impact of COVID-19 [2.0] 新型コロナウイルスのパンデミックに伴うメンタルヘルスの傾向を予測するため,多層パーセプトロン(MLP)であるCoDAPを導入した。
本手法は、米国成人の多様なコホートにおいて、最初の新型コロナウイルス波(2020年4月から6月)の間に、週10週間にわたってメンタルヘルスの症状を追跡した包括的データセットを用いている。
このモデルは、パンデミック中の不安や抑うつのパターンを予測するだけでなく、人口統計要因、行動の変化、および精神健康の社会的決定要因の相互作用に関する重要な洞察も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:49:04 GMT)
Reinforcement Learning Paycheck Optimization for Multivariate Financial
Goals [1.8] 我々は、いくつかの競合する財務目標を達成するために、収入の配分方法を検討する、給与チェック最適化について検討する。
ペイチェックの最適化には、適切な問題の定式化が欠如しているため、定量的手法が欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:10:10 GMT)
Algorithmic progress in language models [1.7] 本研究では、ディープラーニングの出現以来、事前学習言語モデルのアルゴリズムが改善した速度について検討する。
WikitextとPenn Treebankの2012-2023年における200以上の言語モデル評価データセットを使用する。
設定された性能閾値に達するのに必要な計算量は,約8ヶ月毎に半減し,95%の信頼区間が約5～14ヶ月であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:26:21 GMT)
MaxEnt Loss: Constrained Maximum Entropy for Calibration under
Out-of-Distribution Shift [1.7] 本稿では, 配電系統のキャリブレーション問題(OOD)に対処する新たな損失関数を提案する。
トレーニング中に観測される有意な統計的制約を取り入れ,精度を犠牲にすることなく,より優れたモデル校正を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:29:52 GMT)
Stochastic Quantum Dynamics Stabilization: A Lyapunov-Based Control
Approach with Homodyne-Mediated Filtering [1.6] 本稿では, ホモダインを媒介としたフィルタを用いたリアプノフ制御手法を提案する。
ホモダイン検出において, 漏れキャビティに結合したキュービットを安定化させる手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:29:00 GMT)
Wasserstein Gradient Flows for Moreau Envelopes of f-Divergences in
Reproducing Kernel Hilbert Spaces [1.4] 特性カーネル$K$に付随する2乗最大平均誤差により$f$-divergenceを正規化する。
我々は、ヒルベルト空間のエンベロープに関するよく知られた結果を利用して、MDD規則化された$f$-divergencesの特性を証明した。
無限退化定数と有限退化定数の両方を持つ$f$-divergencesに対する概念実証数値例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:58:57 GMT)
Shallow ReLU neural networks and finite elements [1.4] 凸ポリトープメッシュ上の一方向線形関数は、弱い意味で2層ReLUニューラルネットワークで表現できることを示す。
弱い表現に必要な2つの隠れた層のニューロンの数は、このメッシュに関わるポリトープと超平面の数に基づいて正確に与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 06:12:06 GMT)
Decoding Human Activities: Analyzing Wearable Accelerometer and
Gyroscope Data for Activity Recognition [1.4] 提案手法では,静的アクティビティと動的アクティビティを別々に分類するために,慎重に設計されたResidualブロックを使用する。
提案手法は、UCI HARとMotion-Senseのデータセットでそれぞれ96.71%と95.35%の最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:26:46 GMT)
Exploring the landscape of large language models in medical question
answering [1.3] ポーランドの医療ライセンス試験において、有名な大言語モデル(LLM)を8ドルで試験する。
各質問に対して、各モデルを割り当てられたトップ1の精度と分布確率でスコア付けする。
次に、人間の問題難易度、質問の長さ、他のモデルのスコアなどと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:26:34 GMT)
Hybrid Quantum-inspired Resnet and Densenet for Pattern Recognition with
Completeness Analysis [1.1] ムーア後の時代は、優れたポテンシャルを持つ量子インスパイアされたニューラルネットワークの開発を加速させた。
本稿では,残差および高密度接続に根ざした2つのハイブリッド量子インスピレーションニューラルネットワークを提案する。
比較分析により、パラメータの複雑さが低いハイブリッドモデルは、純粋古典モデルの一般化能力に適合するだけでなく、パラメータ攻撃に対する様々な非対称雑音に対する抵抗性にも優れることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:34:26 GMT)
Visible and infrared self-supervised fusion trained on a single example [1.1] マルチスペクトルイメージングは画像処理とコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
近赤外(NIR)画像融合における可視光(RGB)の問題点は特にタイムリである。
提案されたアプローチは、単一の例で自己監視学習(SSL)によって畳み込みニューラルネットワークをトレーニングすることで、これら2つのチャネルを融合させる。
実験により, 提案手法は, 同様の, より質的, 定量的な多スペクトル核融合結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 08:16:14 GMT)
Analyzing the Influence of Processor Speed and Clock Speed on Remaining
Useful Life Estimation of Software Systems [1.1] 本研究は,オペレーティングシステムやクロック速度などの環境特性の変化がソフトウェアにおけるRUL推定に与える影響を評価するために,解析を拡張した。
検出は、制御されたテストベッドの実際のパフォーマンスデータを用いて厳格に検証され、予測モデル生成データと比較される。
この調査は、ソフトウェアのメンテナンスと最適化戦略に実用的な知識をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:28:41 GMT)
Operational Ergotropy: suboptimality of the geodesic drive [1.1] 我々は、量子系における作業抽出の力学を規定するエネルギー制約から導かれる、エルジトロピックな作業抽出の最適性の概念を提唱した。
特定の典型的な雑音モデルに対して、力学のシュロディンガー部分を支配する最適な選択は、乱れのないシナリオにおける最適駆動と整合する。
また,ノイズの存在下での量子系からの高速な作業抽出の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:38:18 GMT)
Distributed Record Linkage in Healthcare Data with Apache Spark [0.9] 我々はApache Spark Machine Learningライブラリに基づいた分散データマッチングモデルを開発した。
以上の結果から, 研究データは過度に適合せず, 過度に適合していないことが示され, この結果から, モデルがデータに対して良好に機能していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:18:15 GMT)
Can Generative Models Improve Self-Supervised Representation Learning? [0.9] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータを活用して強力な視覚表現を学習する可能性を強調している。
本稿では、生成モデルを利用して意味的に一貫性のある画像拡張を生成することによってSSLパラダイムを充実させる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:17:07 GMT)
Persian Slang Text Conversion to Formal and Deep Learning of Persian
Short Texts on Social Media for Sentiment Classification [0.8] ペルシャ・スラング・コンバータ(ペルシア語: Slang Converter)は、会話テキストを形式に変換するツールである。
さまざまなソーシャルネットワークや映画のサブタイトル(会話テキストなど)から1000万件のラベルのないテキストが、教師なしモデルのトレーニングに使用されている。
ポジティブ、ネガティブ、中立なラベルを持つInstagramユーザーのコメントから6万件のテキストが、感情分類モデルをトレーニングするための教師付きデータと見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:18:26 GMT)
Mathematics of multi-agent learning systems at the interface of game
theory and artificial intelligence [0.8] 進化ゲーム理論と人工知能は、一見すると異なるように見える2つの分野であるが、それらは顕著なつながりと交差を持っている。
前者は集団における行動(または戦略)の進化に焦点を当て、個人が他人と対話し、模倣(または社会学習)に基づいて戦略を更新する。
一方後者は、機械学習アルゴリズムと(ディープ)ニューラルネットワークに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 17:36:54 GMT)
Personalizing explanations of AI-driven hints to users' cognitive
abilities: an empirical evaluation [0.7] 本稿では,生徒が学習を促進するためのヒントを正当化するために,知能学習システムが生み出す説明をパーソナライズすることを検討する。
このパーソナライゼーションは、認知と良心という2つの特性の低い学生を対象とし、これらの学生の理解を深めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:47:28 GMT)
Consistent Optimal Transport with Empirical Conditional Measures [0.7] 共振器における2つの関節分布間の最適輸送(OT)の問題点を考察する。
我々は、共同サンプル上で計算されたカーネル化された最小二乗項を使用し、輸送計画の条件的目的に暗黙的に一致する。
本手法は, 治療に対する細胞応答予測の文脈において, 短時間の分類のための即時学習や条件生成などの応用に適用する場合, 最先端の手法を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:01:39 GMT)
PAPER-HILT: Personalized and Adaptive Privacy-Aware Early-Exit for
Reinforcement Learning in Human-in-the-Loop Systems [0.6] 強化学習(RL)は、多様なHuman-in-the-loop(HITL)アプリケーションにおいて、従来のルールベースシステムよりも好まれる方法になりつつある。
本稿では,HITL環境におけるプライバシ保護を意識した早期退避アプローチを活用した,革新的で適応的なRL戦略の開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:24:12 GMT)
Redefining Developer Assistance: Through Large Language Models in
Software Ecosystem [0.6] 本稿では,インストラクションチューニングによって開発されたDevAssistLlamaを紹介し,ソフトウェア関連自然言語クエリの処理を支援する。
DevAssistLlamaは、特に複雑な技術ドキュメントの扱いに長けており、ソフトウェア固有のタスクにおける開発者の能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:34:43 GMT)
Low-Rank Variational Quantum Algorithm for the Dynamics of Open Quantum
Systems [0.6] 変動量子アルゴリズムは、リンドブラッドマスター方程式によって支配される密度行列のリアルタイム進化をシミュレートするために開発された。
このアルゴリズムは、統計混合物の各純状態をパラメタライズド量子回路として符号化する。
2つの変分アンサーゼが提案され、その有効性は2次元散逸横場イジングモデルの力学シミュレーションにおいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:23:14 GMT)
Unveiling Ancient Maya Settlements Using Aerial LiDAR Image Segmentation [0.5] 本稿では,近年の深層学習(DL)の進歩が,空中LiDAR画像の考古学的構造を正確にセグメント化するための効率的なソリューションであることを示す。
提案手法は、トレーニングされたYOLOv8ネットワークを生成するために、生のLiDARデータの新しい前処理とデータセット拡張手法を使用する。
その結果,プラットフォームでは0.842,既存手法では0.809であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:59:48 GMT)
Using Large Language Models to Generate JUnit Tests: An Empirical Study [0.5] コード生成モデルは、コードコメント、既存のコード、または両方の組み合わせからプロンプトを受け取り、コードを生成する。
我々は,3つのモデル (Codex, GPT-3.5-Turbo, StarCoder) がどの程度単体テストを生成するかを検討した。
CodexモデルはHumanEvalデータセットの80%以上のカバレッジを達成したが、EvoSuite SF110ベンチマークの2%以上のカバレッジを持つモデルはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:59:18 GMT)
Unraveling the Geography of Infection Spread: Harnessing Super-Agents
for Predictive Modeling [0.5] ボロノイ・ダイアグラム・テッセルレーション(Voronoi Diagram tessellations)は、特定のストリートネットワークの場所に基づいて、標準のCensus Block Groupテッセルレーションより優れている。
本研究は,都市部における病気のモデリングを改良し,地理的特異性と高い計算効率を必要とするシナリオにおける公衆衛生戦略を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:10:15 GMT)
Hair and scalp disease detection using deep learning [0.4] 本稿では, 皮膚科における先駆的アプローチについて紹介し, 毛髪・頭皮疾患の検出のための堅牢な方法を提案する。
提案手法は画像認識における有効性でよく知られている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。
本システムは, 早期診断・診断の非侵襲的かつ高効率な手段として, 皮膚科診断の進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:49:40 GMT)
SeDe: Balancing Blockchain Privacy and Regulatory Compliance by Selective De-Anonymization [0.4] 我々は、Selective De-Anonymization (SeDe) と呼ばれる規制および準拠のフレームワークを確立することにより、プライバシ保護機能のバランスをとるフレームワークを提案する。
我々の技術は、匿名化の決定や制御を単一のエンティティに残さずに、複数のエンティティに分散させながら、それぞれのアクションに責任を負うことなく、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:01:27 GMT)
Visual Political Communication in a Polarized Society: A Longitudinal
Study of Brazilian Presidential Elections on Instagram [0.3] 本研究では、ブラジルの大統領候補19名による11,263件のInstagram投稿のデータセットで使用される視覚コミュニケーション戦略を検討することを目的とする。
祝賀画像と肯定的なトーン画像の有病率を同定した。
彼らはまた、強いパーソナライゼーションの感覚を示し、より感情的なレベルで有権者と結びついた候補者を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:22:29 GMT)
OntoChat: a Framework for Conversational Ontology Engineering using
Language Models [0.3] OntoChatは、要求の誘導、分析、テストをサポートする会話エンジニアリングのためのフレームワークである。
会話エージェントと対話することで、ユーザーはユーザーストーリーの作成と能力的質問の抽出を操ることができる。
音楽メタオントロジーのエンジニアリングを再現し,ユーザから各コンポーネントの有効性に関する予備的な指標を収集することにより,OntoChatを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:04:06 GMT)
Weighted Monte Carlo augmented spherical Fourier-Bessel convolutional
layers for 3D abdominal organ segmentation [0.3] フィルタ分解に基づく3次元群同変ニューラルネットワークは, 3次元画像特徴抽出において有望な安定性とデータ効率を示す。
本稿では、3次元医用画像分割のためのパラメータ共有アフィン群同変ニューラルネットワークについて述べる。
採用した非パラメータ共有戦略の効率性と柔軟性は、ボリュームデータに対する3Dアフィン群同変畳み込みニューラルネットワークの効率的な実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 22:06:18 GMT)
Understanding Social Perception, Interactions, and Safety Aspects of Sidewalk Delivery Robots Using Sentiment Analysis [0.3] 本稿では、Sidewalk Delivery Robots(SDRs)に関連するYouTubeビデオに対する、総合的な感情分析(SA)について述べる。
収集したYouTubeコメントに陰性(0),陽性(0),中性((2))の3つのラベルを手動で注釈付けした。
次に、テキスト感情分類のためのモデルを構築し、二項分類と三項分類の両方でモデルの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:28:01 GMT)
DiffRed: Dimensionality Reduction guided by stable rank [0.2] DiffRedは、よく知られた次元減少技術と比較して、M1のほぼゼロであり、ストレスの値がはるかに低いことが示される。
実世界の様々なデータセットに対する実験により、DiffRedは、よく知られた次元削減技術と比較して、M1のほぼ0とより低いストレス値を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:24:34 GMT)
TivNe-SLAM: Dynamic Tracking and Mapping via Time-Varying Neural
Radiance Fields [0.1] 動的シーンの追跡と再構成を行うための時間変化表現を提案する。
2つの合成データセットと実世界のデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:04:00 GMT)
zkFi: Privacy-Preserving and Regulation Compliant Transactions using Zero Knowledge Proofs [0.0] zkFiプロトコルは、開発者がトランザクションアセットを処理する柔軟性を提供するプラグイン・アンド・プレイソリューションとして機能するように設計されている。
ゼロ知識証明(ZKP)の専門知識はオプションであり、zkFiのモジュラーアプローチとソフトウェア開発キット(SDK)の可用性に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:03:02 GMT)
tLaSDI: Thermodynamics-informed latent space dynamics identification [0.0] 熱力学の第一原理と第二原理を組み込んだデータ駆動潜在空間力学計算を提案する。
潜伏変数の力学は、熱力学則を尊重する特定の構造を保存するニューラルネットワークベースのモデルによって構成される。
さらに, 潜在空間におけるエントロピー生成速度とフルステート溶液の挙動との間には, 興味深い相関関係がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:17:23 GMT)
Unlocking Heisenberg Sensitivity with Sequential Weak Measurement
Preparation [0.0] 非線型スピン相互作用の必要性のない絡み合ったスピン状態を生成する。
結果として生じる状態のメロジカル感度は、標準量子限界を超える。
本研究は,大規模,非古典的,絡み合った状態を生成する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:27:15 GMT)
The rise and fall of WallStreetBets: social roles and opinion leaders
across the GameStop saga [0.0] 我々は,2021年1月のGameStopショートストリップにおいて,Reddit WallStreetBetsにおける意見リーダーの役割について検討した。
世論のリーダーの主な特徴は、大きなリスクの高い投資と1株の継続的な更新だ。
この作業は、GameStopのショートシャープに繋がったユーザの役割とダイナミクスに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:02:26 GMT)
The inherent goodness of well educated intelligence [0.0] 本稿では,生物と人工シリコンのどちらがコンピュータ上に存在するのか,その知性について検討する。
インテリジェンスの本質は、黄金の規則である「一つの集団的な行動」または「局所的な行動のグローバルな結果を知る」ことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 13:58:07 GMT)
Reshaped Three-Body Interactions and the Observation of an Efimov State
in the Continuum [0.0] エフィモフ三量体(Efimov trimers)は、異なるタイプの3体連続体から生じるエキゾチックな3体量子状態である。
7ドルのEfimov三量体はしきい値を通過するとすぐに解離しないことがわかった。
我々はこの挙動を、原子-二量体チャネルにおける反発相互作用の出現に関連する普遍的な現象と同一視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:15:21 GMT)
Opening the Black Box: Towards inherently interpretable energy data
imputation models using building physics insight [0.0] 本稿では, 物理インフォームド・デノイング・オートエンコーダ (PI-DAE) を用いて, 商業ビルにおけるデータ計算の欠如について検討する。
特に,提案手法は物理に着想を得たソフト制約をデノナイジングオートエンコーダ(DAE)の損失関数に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:49:11 GMT)
On the quantum Guerra-Morato Action Functional [0.0] トーラス上のmathbbR$に対して滑らかなポテンシャル W:mathrmTn が与えられたとき、量子ゲラ・モラート作用函数はスモールスキップによって与えられる。
臨界解の第二変量に対する表現は、スモールスキップによって与えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:30:21 GMT)
On the importance of experimental details: A Comment on "Non-Polaritonic
Effects in Cavity-Modified Photochemistry" [0.0] 最近、Barnesグループによる論文は、光学キャビティ内の光異性化反応の実験的研究について報告している。
バーンズらによる結果は, 前者研究とは無関係であり, 結論に影響を及ぼさない理由を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 20:27:31 GMT)
Nonparametric consistency for maximum likelihood estimation and
clustering based on mixtures of elliptically-symmetric distributions [0.0] P$ が十分に分離されているが非パラメトリック分布の混合である場合、推定器の集団バージョンの成分は、よく分離された$P$ の成分に対応することが示される。
このことは、もしこれらのサブポピュレーションが混合モデルが仮定したものと異なるとしても、$P$が十分に分離されたサブポピュレーションを持つ場合のクラスタ分析にそのような推定子を使用するための理論的正当化を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:52:36 GMT)
Nonequilibrium Casimir-Polder Force between Nanoparticles and
Graphene-Coated Silica Plate: Combined Effect of the Chemical Potential and
Mass Gap [0.0] 球状ナノ粒子とグラフェン被覆シリカ板との力について, 熱平衡状態から検討した。
この効果は、化学的ポテンシャル$mu$と質量ギャップ$Delta$のグラフェンコーティングの影響が、Delta$と2$mu$の関係に依存することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:54:50 GMT)
Non-Intrusive Load Monitoring with Missing Data Imputation Based on
Tensor Decomposition [0.0] 本稿では、非負の非負の潜在因子化(PNLFT)を組み込んだPID(Proportional-Integral-Derivative)の革新的完成モデルを提案する。
NILMデータの特徴を考慮すると、モデルの学習方式では非負の更新規則が提案される。
3つのデータセットの実験結果は、最先端モデルと比較して、提案モデルが収束速度と精度の両方において注目すべき拡張を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:01:49 GMT)
Model-Free Local Recalibration of Neural Networks [0.0] 可算確率予測は、多くの重要な意思決定タスクに限られている。
入力の次元再現表現を用いたANN予測分布の局所的再分類を提案する。
提案手法は,代替手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:58:45 GMT)
Investigation into the Potential of Parallel Quantum Annealing for
Simultaneous Optimization of Multiple Problems: A Comprehensive Study [0.0] アナリング(Annealing)は、複数の最適化問題を同時に解く手法である。
アニーリング法はアイドル量子ビットを最小化し、かなりのスピードアップを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 02:18:48 GMT)
Investigating the Impact of Project Risks on Employee Turnover Intentions in the IT Industry of Pakistan [0.0] 本研究は,IT産業におけるプロジェクトリスクが仕事満足度や転職意図に与える影響について考察する。
雇用満足度を形作る上での外的・内的ソーシャルリンクが果たす役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 11:06:49 GMT)
Institutional-Level Monitoring of Immune Checkpoint Inhibitor IrAEs Using a Novel Natural Language Processing Algorithmic Pipeline [0.0] 免疫チェックポイントインヒビター(ICI)はがん治療に革命をもたらしたが、免疫関連悪事象(IrAE)を引き起こす可能性がある
本研究はテルアビブ・ソウラスキー医療センターでICIを受けた患者の臨床ノートの分析を行った。
自然言語処理アルゴリズムを用いて、7つの共通または重篤なIrAEを体系的に同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:18:27 GMT)
Index-aware learning of circuits [0.0] 我々は最近導入された分解指数を用いて、与えられたDAEの系を通常の微分方程式に分解することができる。
その考え方は、微分変数のみを学習し、疎結合からの関係を利用して代数変数を再構成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 10:54:04 GMT)
Incorporation of random alloy GaBi$_{x}$As$_{1-x}$ barriers in InAs
quantum dot molecules: alloy strain and orbital effects towards enhanced
tunneling [0.0] 自己集合InAs量子ドット(QD)は、長いホールスピンコヒーレンス時間を持ち、光学制御スキームに対応可能である。
そのような設計の1つは、量子ドット分子(QDM)を作るために2つのQDを垂直に積み重ねることである。
GaAs間障壁にBiを導入し, トンネルの結合性を高め, 点間をスピン混合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 00:36:56 GMT)
Implementation and characterization of the dice lattice in the electron
quantum simulator [0.0] 調整可能なパラメータを用いたダイス格子の実験的実現について検討する。
ショックレー状態電子の高モビリティは、人工格子の正確な理論的記述を可能にする。
実験結果から,アハロノフ-ボームケージ機構にともなう高縮退エネルギーは,電子移動性に起因している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:27:19 GMT)
High Throughput Phenotyping of Physician Notes with Large Language and
Hybrid NLP Models [0.0] ディープ・フェノタイピング(Deep phenotyping)は、オントロジーの概念を用いた患者徴候と症状の詳細な記述である。
本研究では,大規模言語モデルとハイブリッドNLPモデルにより,医師のノートに高いスループットの表現性を持たせることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:02:59 GMT)
Grafting: Making Random Forests Consistent [0.0] ランダム・フォレストの理論についてはほとんど知られていない。
主要な疑問は、ランダムフォレストアルゴリズムが一貫性があるかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:29:25 GMT)
Few-Shot Cross-Lingual Transfer for Prompting Large Language Models in
Low-Resource Languages [0.0] プロンプティング(prompting)とは、ユーザがタスクの説明と完了したタスクのいくつかの例を PLM にコンテキストとして提供し、PLM に新しい例でタスクを実行するように促す方法である。
提案手法は, 数発プロンプト(prompt), 言語適応微調整(LAFT), ニューラルマシン翻訳(Translate)の3種類である。
翻訳とプロンプトの設定は、選択した低リソース言語に対して、数ショットプロンプトの計算効率とコスト効率のよい方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:36:13 GMT)
Extracting Kinetic Information from Short-Time Trajectories: Relaxation
and Disorder of Lossy Cavity Polaritons [0.0] 本稿では,移動テンソル法(TTM)に基づく損失キャビティ偏光子の鍵運動情報抽出手法を提案する。
我々は、動的マップをサンプリングし、TTMを乱れたシステムに一般化し、少数の実現法を用いて乱れた平均力学への高速収束を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:27:09 GMT)
Exploratory Data Analysis on Code-mixed Misogynistic Comments [0.0] 我々は、ミックスコードHinglishでYouTubeコメントの新しいデータセットを提示する。
これらのコメントは「ミソジニスト」と「非ミソジニスト」とラベル付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 23:21:17 GMT)
Enhancing Classification Performance via Reinforcement Learning for
Feature Selection [0.0] 本研究では,分類モデルの性能向上における効果的な特徴選択の重要性について検討する。
本稿では、強化学習(RL)アルゴリズム、特にQ-learning(QL)とSARSA学習を用いることで、特徴選択の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:34:59 GMT)
Enhanced detection of time-dependent dielectric structure: Rayleigh's
limit and quantum vacuum [0.0] 誘電体を動作させることは、その感受性を決定するのに有用であることを示す。
この逆量子光学問題は、2つの異なるバージョンで研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 12:53:07 GMT)
Enhanced Auto Language Prediction with Dictionary Capsule -- A Novel
Approach [0.0] 本稿では,言語予測と機械翻訳のための新しい自動言語予測辞書キャプチャーフレームワークを提案する。
このモデルはニューラルネットワークと記号表現の組み合わせを使用して、与えられた入力テキストの言語を予測し、事前に構築された辞書を使用してターゲット言語に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:43:48 GMT)
End-to-end solution for linked open data query logs analytics [0.0] ユーザの深い理解は、強力な意思決定に影響を与える可能性のある有用な知識を提供する。
本稿では,Linked Open Data (LOD) クエリログから貴重な情報を抽出したい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 21:29:40 GMT)
Efficient Implementation of Interior-Point Methods for Quantum Relative
Entropy [0.0] 我々は,QREコーンの最適自己協和障壁に基づく,現代的なインテリアポイント(IP)手法に興味を持っている。
このような障壁関数やQREコーンに関連する理論的および数値的な課題は、IPメソッドのスケーラビリティを妨げている。
対称量子相対行列エントロピー(SQRE)などのQREに関連する興味深い概念を紹介し,考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:26:09 GMT)
Distilling Large Language Models into Tiny Models for Named Entity
Recognition [0.0] 本研究は, BERTモデルの性能向上を図るため, GPT-4の能力を活用した3段階学習戦略について検討する。
LLM アノテーションと LLM アノテーションを混合したデータを用いて BERT を訓練し,従来の手法に対する LLM アノテーションの有効性を分析した。
以上の結果から,蒸留とオリジナルデータの戦略的混合がBERTのNER能力を著しく高めていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:45:40 GMT)
Deterministic Shaping of Quantum Light Statistics [0.0] 光の非古典的状態は、高精度光学技術にとって必須の資源である。
非線形光共振器のクラスは、多光子波動関数を変換して光の構造状態を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 04:37:19 GMT)
DeepCRE: Revolutionizing Drug R&D with Cutting-Edge Computational Models [0.0] 我々は,DeepCREという新しい計算モデルを導入し,治療の発見と開発を進めた。
DeepCREは、患者レベルのCREの平均性能改善を17.7%、指示レベルのCREを5倍に向上させることで、既存の最高のモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 15:01:52 GMT)
Contemplating Secure and Optimal Design Practices for Information Infrastructure From a Human Factors Perspective [0.0] システムが開発されている場合、セキュリティが優先されることはめったにない。
セキュアな設計プラクティスは、最小限の要件とユーザフレンドリさを満たすために、機能(すなわち適切な設計)間でバランスをとるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 18:41:19 GMT)
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural Network: A
GRU LSTM Hybrid Approach [0.0] 拡張現実における3次元オブジェクト分類のためのディープラーニング戦略を提案する。
提案手法はGRUとLSTMの組み合わせである。
提案手法は4,499,0641点のデータセットで0.99の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 16:05:31 GMT)
Bayesian Federated Inference for estimating Statistical Models based on
Non-shared Multicenter Data sets [0.0] Federated Learning(FL)は、異なるデータセンターのローカル推論から構築することを目的とした機械学習アプローチである。
我々は、FLと同じ目的のマルチセンターデータのための代替ベイズ連邦推論(BFI)フレームワークを実装した。
シミュレーションおよび実生活データに基づいて提案手法の性能を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 19:28:49 GMT)
Architecting Data-Intensive Applications : From Data Architecture Design
to Its Quality Assurance [0.0] データアーキテクチャは、ビジネスニーズを満たすためのデータの記述、収集、保存、処理、分析において重要である。
各種の業界領域において,DATを5つ以上のケースで評価し,その例外的な適応性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 14:16:39 GMT)
And Then the Hammer Broke: Reflections on Machine Ethics from Feminist
Philosophy of Science [0.0] 視覚は知識の倫理的、政治的問題において重要な比喩である。
コンピュータビジョンの技術を具体化して認識する材料として理解するための事例である。
アプローチはコンピュータビジョン研究、現象学、フェミニスト理論のパラダイムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 05:50:32 GMT)
A simplified M{\o}lmer-S{\o}rensen gate for the trapped ion quantum
computer [0.0] トラップされたイオン量子コンピュータで使用されるMolmer-Sorensen(MS)ゲートの簡易化について論じる。
単色コヒーレント光電場を個別に照射することにより、2つのイオンの分離可能な状態をベル状態の1つに変換する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 01:53:42 GMT)
A new theory bridging non-relativistic and QED-based path integrals
unveils more than quantum mechanics [0.0] ファインマン経路積分は量子力学において重要な役割を担い、古典的な作用とプロパゲータの間の相互作用に関する洞察を提供する。
しかし、古典的な量子力学や量子電磁力学における経路積分の定式化は統一でも相互接続でもない。
本研究では, 理論的整合性, 完全性, 確立された経路積分理論との整合性について検討し, この隠蔽された経路積分形式を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Mar 2024 09:54:49 GMT)