RLCD: Reinforcement Learning from Contrastive Distillation for Language Model Alignment [121.5] Reinforcement Learning from Contrastive Distillation (RLCD) は、人間のフィードバックを使わずに言語モデルを調整する方法である。
RLCDは2つの対照的なモデル出力から選好ペアを生成し、1つは、与えられた原則に従うように設計された正のプロンプトを使用し、もう1つは、それらに違反するように設計された負のプロンプトを使用する。
次に、選好ペアを用いて選好モデルを訓練し、強化学習によりベース非整合言語モデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:22:09 GMT)
N2F2: Hierarchical Scene Understanding with Nested Neural Feature Fields [112.0] Nested Neural Feature Fields (N2F2)は、階層的な監視を用いて単一機能フィールドを学習する新しいアプローチである。
画像空間の任意のスケールで意味的に意味のある画素群を提供するために、2次元クラス非依存セグメンテーションモデルを利用する。
オープンな3次元セグメンテーションやローカライゼーションといったタスクにおいて,最先端のフィールド蒸留法よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:50:44 GMT)
Analyzing and Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [110.1] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、人間の言語で視覚情報を理解する際、顕著な能力を示した。
LVLMは依然として物体幻覚に悩まされており、画像に実際に存在しない物体を含む記述を生成するという問題である。
そこで我々は,LVLMの幻覚を再現するアルゴリズム LVLM Hallucination Revisor (LURE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:28:08 GMT)
Representation Deficiency in Masked Language Modeling [107.4] 我々は Masked Autoencoder アーキテクチャを事前トレーニングする MAE-LM を提案し,$tt[MASK]$トークンをエンコーダから除外する。
GLUE と SQuAD ベンチマークで微調整した場合,MAE-LM は,事前学習したモデルに対して,異なる事前学習設定とモデルサイズで一貫した性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:28:35 GMT)
Reinforcement Learning with Options [105.8] この論文は、強化学習分野を探求し、改良された手法を構築することを目的としている。
階層的強化学習(Hierarchical Reinforcement Learning)として知られる階層的な方法で学習タスクを分解することで、そのような目標に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:30:55 GMT)
Retrieval is Accurate Generation [99.2] 本稿では,支援文書の集合からコンテキスト認識句を選択する新しい手法を提案する。
本モデルでは,検索対象のベースラインの中で,最高の性能と低レイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:31:47 GMT)
Causal Modeling with Stationary Diffusions [89.9] 定常密度が干渉下でのシステムの挙動をモデル化する微分方程式を学習する。
古典的アプローチよりもよく、変数に対する見当たらない介入を一般化することを示します。
提案手法は,再生カーネルヒルベルト空間における拡散発生器の定常状態を表す新しい理論結果に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:58:33 GMT)
Improving Domain Generalization with Domain Relations [77.6] 本稿では、モデルがトレーニングされたドメインと異なる新しいドメインに適用されたときに発生するドメインシフトに焦点を当てる。
ドメイン固有モデルを学習するためのD$3$Gという新しい手法を提案する。
以上の結果から,D$3$Gは最先端の手法より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:50:05 GMT)
Towards More Unified In-context Visual Understanding [74.6] マルチモーダル出力を有効にした視覚理解のための新しいICLフレームワークを提案する。
まず、テキストと視覚的プロンプトの両方を量子化し、統一された表現空間に埋め込む。
次にデコーダのみのスパーストランスアーキテクチャを用いて生成モデリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:07:33 GMT)
ODE Discovery for Longitudinal Heterogeneous Treatment Effects Inference [69.2] 本稿では, 閉形式常微分方程式(ODE)という, 縦条件下での新しい解法を提案する。
私たちはまだODEを学ぶために継続的な最適化に依存していますが、結果として生じる推論マシンはもはやニューラルネットワークではありません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:07:45 GMT)
Adaptive Rational Activations to Boost Deep Reinforcement Learning [68.1] 我々は、合理的が適応可能なアクティベーション機能に適合する理由と、ニューラルネットワークへの含意が重要である理由を動機付けている。
人気アルゴリズムに(繰り返しの)アクティベーションを組み込むことで,アタリゲームにおいて一貫した改善がもたらされることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:40:45 GMT)
InstructCV: Instruction-Tuned Text-to-Image Diffusion Models as Vision Generalists [66.9] 我々は,タスク固有の設計選択を抽象化する,コンピュータビジョンタスクのための統一言語インタフェースを開発する。
InstructCVと呼ばれる我々のモデルは、他のジェネラリストやタスク固有の視覚モデルと比較して競合的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:21:34 GMT)
Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior [66.4] LLMのトレーニングコーパスでは、受信者の「行動トークン」、例えば、シェア、お気に入り、クリック、購入、リツイートを紹介し、受信者のコンテンツを最適化し、その振る舞いを予測する。
コンテンツ理解タスクにおけるLLMと同じような性能を示す以外に、トレーニングされたモデルでは、行動次元における一般化能力を示す。
これらのモデルをLCBM(Large Content and Behavior Models)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:02:45 GMT)
GenAudit: Fixing Factual Errors in Language Model Outputs with Evidence [65.0] GenAudit - 文書基底タスクの事実チェック LLM 応答を支援するためのツール。
これらのタスクを実行するためにモデルをトレーニングし、ユーザに対して推奨の編集とエビデンスを示すインタラクティブインターフェースを設計します。
システムによってほとんどのエラーがフラグ付けされていることを保証するため,精度への影響を最小限に抑えつつエラーリコールを増大させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:14:16 GMT)
REBAR: Retrieval-Based Reconstruction for Time-series Contrastive Learning [64.1] 正の対を識別する学習尺度を新たに提案する。
検索ベースレコンストラクションは2つのシーケンス間の類似度を測定する。
本稿では,REBAR誤差が相互クラスメンバシップの予測因子であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:41:28 GMT)
EpiDiff: Enhancing Multi-View Synthesis via Localized Epipolar-Constrained Diffusion [60.3] EpiDiffは、局所的なインタラクティブなマルチビュー拡散モデルである。
16枚のマルチビュー画像をわずか12秒で生成する。
品質評価の指標では、以前の手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:16:48 GMT)
Model Reprogramming Outperforms Fine-tuning on Out-of-distribution Data in Text-Image Encoders [56.5] 本稿では,侵入的微調整技術に関連する隠れたコストを明らかにする。
ファインチューニングのための新しいモデル再プログラミング手法を導入し、それをリプログラマと呼ぶ。
我々の経験的証拠は、Re Programmerは侵入力が少なく、より優れた下流モデルが得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:19:48 GMT)
Bounding the Graph Capacity with Quantum Mechanics and Finite Automata [55.2] チャネルのゼロエラーキャパシティは、エラーのリスクを伴わずに、どれだけの情報を送信できるかを定量化する。
チャネルのシャノン容量とは対照的に、ゼロエラー容量は計算可能であることも示されていない。
ユニタリキャパシティはゼロエラーキャパシティの制御可能な要素内にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:41:01 GMT)
From Complexity to Clarity: Analytical Expressions of Deep Neural Network Weights via Clifford's Geometric Algebra and Convexity [54.0] 我々は,標準正規化損失のトレーニングにおいて,深部ReLUニューラルネットワークの最適重みがトレーニングサンプルのウェッジ積によって与えられることを示した。
トレーニング問題は、トレーニングデータセットの幾何学的構造をエンコードするウェッジ製品機能よりも凸最適化に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:48:39 GMT)
L2MAC: Large Language Model Automatic Computer for Extensive Code Generation [52.8] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャの固定コンテキストウィンドウによって制約される。
本稿では,L2MAC について述べる。L2MAC は LLM をベースとした初の実用的自動計算機フレームワークで,長期的かつ一貫した出力生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:42:40 GMT)
Entity Alignment with Unlabeled Dangling Cases [49.9] 本稿では,新しいGNNに基づくダングリング検出とエンティティアライメントフレームワークを提案する。
2つのタスクは同じGNNを共有するが、検出されたダングリングエンティティはアライメントで削除される。
このフレームワークは,表現学習における選択的近傍集約のための設計された実体と関係性注意機構によって特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:21:58 GMT)
DIALECTBENCH: A NLP Benchmark for Dialects, Varieties, and Closely-Related Languages [49.4] DIALECTBENCHは,NLPの品種に対する大規模ベンチマークとして初めて提案される。
これにより、異なる言語でNLPシステムの性能を総合的に評価することができる。
標準言語と非標準言語間の性能格差の相当な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:18:36 GMT)
Confidence-Aware RGB-D Face Recognition via Virtual Depth Synthesis [48.6] 2D顔認証は、照明、閉塞、ポーズの変化により、制約のない環境において課題に遭遇する。
近年の研究では、深度情報を組み込んだRGB-D顔認証に焦点が当てられている。
本研究では,まず,深度モデル事前学習のための3次元Morphable Modelsによって生成された多様な深度データセットを構築する。
そこで本研究では,手軽に利用できるRGBと深度モデルを利用したドメイン非依存の事前学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:18:02 GMT)
Private, fair and accurate: Training large-scale, privacy-preserving AI models in medical imaging [48.0] 我々は,AIモデルのプライバシ保護トレーニングが,非プライベートトレーニングと比較して精度と公平性に与える影響を評価した。
我々の研究は、実際の臨床データセットの困難な現実的な状況下では、診断深層学習モデルのプライバシー保護トレーニングは、優れた診断精度と公正さで可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:52:18 GMT)
OMG: Occlusion-friendly Personalized Multi-concept Generation in Diffusion Models [47.6] OMGは、単一のイメージ内に複数の概念をシームレスに統合するように設計されたフレームワークである。
OMGはマルチコンセプトパーソナライゼーションにおいて優れた性能を示す。
civitai.comのLoRAモデルは直接利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:30:15 GMT)
A Comprehensive Study of Multimodal Large Language Models for Image Quality Assessment [46.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的理解と推論において大きな進歩を経験している。
画像品質評価(IQA)のための強力で柔軟性があり、解釈可能で、テキスト駆動型モデルとして機能する可能性については、まだ明らかにされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:30:45 GMT)
Efficient Pruning of Large Language Model with Adaptive Estimation Fusion [46.5] 本稿では,各サブ構造の重要性を適応的にモデル化する簡易かつ効率的な手法を提案する。
複雑な構造と多層構造の結果に基づいて、粗粒度と細粒度の推定を適応的に融合させることができる。
その結果,LLaMa-7B,Vicuna-7B,Baichuan-7B,Bloom-7b1の平均精度は1.1%,1.02%,2.0%,1.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:12:50 GMT)
Diffusion Model-Based Image Editing: A Survey [46.2] 様々な画像生成や編集作業のための強力なツールとして,拡散モデルが登場している。
本稿では,画像編集のための拡散モデルを用いた既存手法の概要について述べる。
テキスト誘導画像編集アルゴリズムの性能を更に評価するために,系統的なベンチマークであるEditEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:56:13 GMT)
Koopman-based generalization bound: New aspect for full-rank weights [45.6] クープマン演算子を用いたニューラルネットワークの一般化のための新しいバウンダリを提案する。
我々の結果は、フルランクの重み行列を持つニューラルネットワークの一般化の理解に新たな光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:12:03 GMT)
EdgeOL: Efficient in-situ Online Learning on Edge Devices [45.5] EdgeOLはエッジオンライン学習フレームワークで、推論精度、微調整実行時間、およびチューニング間最適化とチューニング内最適化の両方を通じてエネルギー効率を最適化する。
実験結果から、EdgeOLは、全体の微調整実行時間を64%削減し、エネルギー消費を52%削減し、オンラインの即時学習戦略よりも平均推定精度を1.75%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:55:50 GMT)
A massless interacting Fermionic Cellular Automaton exhibiting bound states [45.3] 本稿では, 1+1次元の無質量ディラックフェルミオンを局所的, 数保存相互作用と組み合わせたフェルミオンセルオートマトンモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:41:19 GMT)
Topologically faithful multi-class segmentation in medical images [43.7] 位相的に忠実な多クラスセグメンテーションのための一般損失関数を提案する。
我々はNクラス分割問題をNクラス分割タスクに投射する。
心筋, 細胞, 動脈静脈, およびWillisセグメンテーションの局所的正当性は, 著明に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:11:57 GMT)
Fast Sparse View Guided NeRF Update for Object Reconfigurations [42.9] 我々は,NeRFの物理的変化に対する最初の更新手法を開発した。
提案手法では,新たな画像のみを余分な入力として処理し,トレーニング済みのNeRFを約1～2分で更新する。
私たちの中核となる考え方は、局所的な幾何学や外観の変化を学ぶために、第2のヘルパーNeRFを使うことです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:00:16 GMT)
ALaRM: Align Language Models via Hierarchical Rewards Modeling [41.8] ALaRMは、人間からのフィードバックから強化学習において、階層的な報酬をモデル化する最初のフレームワークである。
このフレームワークは、全体的な報酬とアスペクト固有の報酬を統合することで、現在のアライメントアプローチの限界に対処する。
我々は、長文質問応答および機械翻訳タスクの応用を通して、我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:43:33 GMT)
Optimistic Online Mirror Descent for Bridging Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization [40.2] 本稿では,SEAモデルに対する楽観的オンラインミラー降下(OMD)の理論的保証について検討する。
強い凸と滑らかな関数に対して、$mathcalO(sigma_max2 + Sigma_max2) log T よりも優れた $mathcalO(sigma_max2 + Sigma_max2) log T を確立する。
非定常シナリオにおける静的な後悔境界よりも有利な凸関数と滑らかな関数を持つモデルに対する最初の動的後悔保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:36:02 GMT)
Evaluating Language Model Agency through Negotiations [39.9] ネゴシエーションゲームにより、マルチターン、クロスモデル相互作用、複雑性の変調、およびサイドステップの偶発的データ漏洩を研究できる。
提案手法は,広く使用されている6つのLMをテストし,セルフプレイとクロスプレイの両方で性能とアライメントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:41:48 GMT)
SERVAL: Synergy Learning between Vertical Models and LLMs towards Oracle-Level Zero-shot Medical Prediction [39.8] SERVALは、大規模言語モデルと小型モデルの両方において、教師なしの垂直機能開発のために設計されたシナジー学習パイプラインである。
複雑な垂直的な知識と高価なアノテーションで知られる医療分野において、SERVALは10の広く使用されている医療データセットで完全に監督された競争性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:07:01 GMT)
Fast Inference of Removal-Based Node Influence [39.7] 本稿では,ノードの除去による学習GNNモデルの予測変化を計測するノードの影響評価手法を提案する。
我々は,ノード除去に伴うノードやエッジの変化をシミュレート可能な代理モデルとして,GNNを使用している。
ノード除去の影響を近似するために勾配情報を利用するNOde-Removal-based fAst GNN推論(NORA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:06:04 GMT)
Progressive3D: Progressively Local Editing for Text-to-3D Content Creation with Complex Semantic Prompts [38.9] 本稿では,プログレッシブ3D(Progressive3D)というフレームワークを提案する。
編集ステップ毎にユーザ定義領域プロンプトによって決定される領域にのみコンテンツ変更が発生することを制約する。
大規模な実験により,提案するプログレッシブ3Dフレームワークが複雑な意味論を持つプロンプトに対して正確な3Dコンテンツを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:33:40 GMT)
Navigation as Attackers Wish? Towards Building Robust Embodied Agents under Federated Learning [38.6] フェデレートされたエージェント学習は、トレーニング中に各クライアント(個々の環境)にデータをローカルに保持することで、個々の視覚環境のデータプライバシを保護する。
ローカルデータは、フェデレートされた学習下でサーバにアクセスできないため、攻撃者は、ローカルクライアントのトレーニングデータに簡単に毒を塗ってエージェント内にバックドアを構築することができる。
視覚・言語ナビゲーション(VLN)の課題に対する攻撃と防御について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:35:52 GMT)
Efficient Diffusion-Driven Corruption Editor for Test-Time Adaptation [37.7] テスト時間適応(TTA)は、テスト時間中に発生する予期せぬ分散シフトに対処する。
画像復元のための拡散ベースの最近のTTAアプローチには、画像レベルの更新が含まれる。
遅延拡散モデル(LDM)に基づく画像編集モデルを利用した新しいTTA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:18:20 GMT)
DTOR: Decision Tree Outlier Regressor to explain anomalies [37.5] Decision Tree Outlier Regressor (DTOR) は、個々のデータポイントに対してルールベースの説明を生成する技術である。
本結果は,多数の特徴を持つデータセットにおいても,DTORの堅牢性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:38:31 GMT)
Reducing system dimensionality with long-range collective dipole-dipole interactions [37.0] 次元性は長距離双極子-双極子相互作用において重要な役割を果たす。
共振性ナノフォトニック構造は、相互作用するエミッタのアンサンブルにおける見かけの次元性を変化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:44:16 GMT)
SelfIE: Self-Interpretation of Large Language Model Embeddings [36.8] SelfIE(Self-Interpretation of Embeddings)は、大規模言語モデルが自身の組み込みを自然言語で解釈できるようにするフレームワークである。
SelfIEは倫理的判断、インジェクションの内在化、有害な知識のリコールなどのケースにおける内部的推論を明らかにする。
そこで我々は,個々のレイヤの勾配だけを必要としながら,オープンな概念を編集できるSupervised Controlを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:30:34 GMT)
PeLK: Parameter-efficient Large Kernel ConvNets with Peripheral Convolution [35.1] 人間の視覚に触発されて、高密度グリッド畳み込みの90%以上のパラメータ数を効率的に削減する、ヒトのような周辺畳み込みを提案する。
末梢のコンボリューションは人間と非常によく似ており,O(K2) から O(logK) へのコンボリューションの複雑度を低下させる。
初めて、CNNのカーネルサイズを前例のない101x101にスケールアップし、一貫した改善を実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:55:14 GMT)
SF(DA)$^2$: Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation [35.1] データ拡張のレンズを通してのソースフリーなドメイン適応(SF(DA)$2$)を提案する。
提案手法は,2次元画像と3次元点クラウドデータセット,高度に不均衡なデータセットを含む,SFDAシナリオにおける優れた適応性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:05:47 GMT)
Rethinking Multi-view Representation Learning via Distilled Disentangling [34.1] マルチビュー表現学習は、多様なデータソースからビュー一貫性とビュー固有性の両方を持つ堅牢な表現を導出することを目的としている。
本稿では、この領域における既存のアプローチの詳細な分析を行い、ビュー一貫性とビュー固有表現の冗長性を強調した。
我々は,多視点表現学習のための革新的枠組みを提案し,これを「蒸留解離」と呼ぶ手法を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:21:24 GMT)
Active Label Correction for Semantic Segmentation with Foundation Models [34.1] 本稿では,画素の擬似ラベルを補正する補正クエリの設計に基づく,アクティブラベル補正(ALC)の有効なフレームワークを提案する。
提案手法は, (i) 擬似ラベルを用いた補正クエリのアノテータフレンドリな設計, (ii) スーパーピクセルに基づくラベル展開を先取りする取得関数の2つの重要な手法からなる。
PASCAL,Cityscapes,Kvasir-SEGデータセットの実験結果から,ALCフレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:10:22 GMT)
Improving Offline RL by Blending Heuristics [33.8] Heuristic Blendingは、値ブートストラップに基づくオフラインRLアルゴリズムの性能を改善する。
HubLは、4つの最先端ブートストラップベースのオフラインRLアルゴリズムのポリシー品質を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:29:08 GMT)
MUBen: Benchmarking the Uncertainty of Molecular Representation Models [32.4] 不確実量化(UQ)法はモデルのキャリブレーションを改善するために用いられる。
我々は、最先端のバックボーン分子表現モデルのための異なるUQ法を評価するMUBenを提案する。
本研究は, バックボーンモデルのUQ選択に関する知見を提供し, 不確実性クリティカルなアプリケーションの研究を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:57:19 GMT)
A Watermark-Conditioned Diffusion Model for IP Protection [32.0] 拡散モデルにおけるコンテンツ著作権保護のための統一的な透かしフレームワークを提案する。
そこで我々はWaDiffと呼ばれるWadmark条件付き拡散モデルを提案する。
本手法は,検出タスクと所有者識別タスクの両方において有効かつ堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:08:15 GMT)
Jumanji: a Diverse Suite of Scalable Reinforcement Learning Environments in JAX [31.9] 多様な強化学習環境のスイートであるJumanjiを紹介します。
Jumanjiは、RL環境のスピード、適応性、拡張性のための新しい標準を設定することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:02:49 GMT)
Zero-shot Generative Linguistic Steganography [31.2] 本稿では,言語ステガノグラフィのための文脈内学習に基づくゼロショット手法を提案する。
実験結果から,本手法はどの手法よりも無邪気で無知なステゴテキストを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:31:25 GMT)
OpenChat: Advancing Open-source Language Models with Mixed-Quality Data [29.9] 混合品質データを用いたオープンソースの言語モデルを進化させる新しいフレームワーク、OpenChatを提案する。
提案するC(onditioned)-RLFTは,異なるデータソースを粗い報酬ラベルとみなし,クラス条件のポリシーを学習する。
C-RLFTで微調整したopenchat-13bは、13bのオープンソース言語モデルの中で最も高い平均性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:32:25 GMT)
StableGarment: Garment-Centric Generation via Stable Diffusion [29.5] 衣服中心(GC)生成タスクに対処するための統合フレームワークであるStableGarmentを紹介する。
我々のソリューションは、付加的な自己注意層を備えたデノイングUNetのトレーニング可能なコピーである衣料エンコーダの開発である。
専用のtry-on ControlNetを組み込むことで、StableGarmentは仮想try-onタスクを精度良く実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:05:07 GMT)
Unsupervised Collaborative Metric Learning with Mixed-Scale Groups for General Object Retrieval [28.8] 本稿では,MS-UGCMLを用いた非教師なし協調的距離学習という,新しい教師なし深度学習手法を提案する。
オブジェクトレベルと画像レベルmAPは最大6.69%,画像レベルmAPは10.03%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:01:50 GMT)
Efficient Domain Adaptation for Endoscopic Visual Odometry [28.8] ドメイン適応は,術前計画領域を術中実領域にブリッジして眼科情報を学習する,有望なアプローチを提供する。
本研究では,術前計画からテスト段階までの時間を5分未満に圧縮する,内視鏡的視覚計測のための効率的なニューラルスタイル転送フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:57:00 GMT)
List Sample Compression and Uniform Convergence [28.4] リスト学習の文脈における一般化に関連する古典的原理を考察する。
この結果から,一様収束はPAC学習環境における学習可能性と等価であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:49:27 GMT)
Securely Fine-tuning Pre-trained Encoders Against Adversarial Examples [28.3] 本稿では,下流モデルのロバスト性向上を目的とした2段階逆微調整手法を提案する。
Gen-AFは最先端のDAEに対して高い試験精度と堅牢な試験精度を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:23:46 GMT)
Boosting Neural Representations for Videos with a Conditional Decoder [28.1] Inlicit Neural representations (INRs) は、ビデオストレージと処理において有望なアプローチとして登場した。
本稿では,現在の暗黙的ビデオ表現手法のための普遍的なブースティ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, 16 Mar 2024 13:23:58 GMT)
MicroDiffusion: Implicit Representation-Guided Diffusion for 3D Reconstruction from Limited 2D Microscopy Projections [27.7] MicroDiffusionは、高品質で奥行きを解決した3Dボリュームの再構築を容易にする先駆的なツールだ。
InRモデルを用いて2次元の軸方向投影画像を予備的な3次元ボリュームに変換する。
拡散モデルを最も近い2次元投影に条件付けすることにより、マイクロ拡散は3次元再構成の結果の忠実度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:22:16 GMT)
Neural-Kernel Conditional Mean Embeddings [26.9] カーネル条件付き平均埋め込み(CME)は条件分布を表す強力なフレームワークを提供するが、スケーラビリティと課題に直面することが多い。
本稿では,これらの課題に対処するために,ディープラーニングとCMEの強みを効果的に組み合わせた新しい手法を提案する。
条件付き密度推定タスクでは、NN-CMEハイブリッドは競合性能を達成し、しばしば既存のディープラーニング手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:51:02 GMT)
MG-TSD: Multi-Granularity Time Series Diffusion Models with Guided Learning Process [26.7] 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, 16 Mar 2024 01:16:19 GMT)
Toward Generalist Anomaly Detection via In-context Residual Learning with Few-shot Sample Prompts [25.6] Generalist Anomaly Detection (GAD)は、ターゲットデータにさらなるトレーニングを加えることなく、さまざまなアプリケーションドメインからさまざまなデータセットの異常を検出するために一般化可能な、単一の検出モデルをトレーニングすることを目的としている。
InCTRLと呼ばれるGADのための文脈内残差学習モデルを学習する新しい手法を提案する。
InCTRLは最高のパフォーマーであり、最先端の競合手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:56:53 GMT)
GAgent: An Adaptive Rigid-Soft Gripping Agent with Vision Language Models for Complex Lighting Environments [25.2] GAgentは、VLMエージェントを介して高度な認知能力を提供し、可変剛性ソフトグリップを用いた柔軟な把握能力を提供する。
クリエイティビティの一環として、研究者たちは、重い荷物をしっかりと握りながら、いまだに魅力的な物体をつかむことのできる、様々な剛性を持つバイオニックハイブリッドソフトグリップも作った。
このインテリジェントなエージェントは、VLMベースの認知処理とバイオニックデザインを特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:10:23 GMT)
HourglassNeRF: Casting an Hourglass as a Bundle of Rays for Few-shot Neural Rendering [24.5] 我々は,新しい時間ガラス鋳造戦略を取り入れた効果的な正規化手法であるHourglassNeRFを提案する。
提案する砂時計は,元の入射光とそれに対応する反射光の間の領域に付加された光線の束として概念化されている。
提案した時間ガラスは, 反射光の反射光の集束であり, 元の入力線と対応する時間ガラスとの輝度の整合性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:44:55 GMT)
IMPUS: Image Morphing with Perceptually-Uniform Sampling Using Diffusion Models [24.4] 知覚一様サンプリング(IMPUS)を用いた拡散型画像形成手法を提案する。
IMPUSは画像対を与えられた滑らかで直接的で現実的な適応を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:33:09 GMT)
RETINAQA : A Knowledge Base Question Answering Model Robust to both Answerable and Unanswerable Questions [23.7] 最先端のKBQAモデルは質問の回答可能性を想定している。
未解決のすべてのカテゴリを扱えるモデルはありません。
本稿では KBQA の新しいモデル RetinaQA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:08:20 GMT)
Universal Debiased Editing on Foundation Models for Fair Medical Image Classification [23.6] 本研究では,Foundation Models (FM) API を用いた医療画像のバイアス問題に対処する。
そこで本研究では,UDEノイズを発生させるU(niversal)D(ebiased)E(diting)戦略を提案する。
われわれのパイプライン全体は、様々な医療状況にまたがって適用可能な公平な画像編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:34:05 GMT)
Segment Any Object Model (SAOM): Real-to-Simulation Fine-Tuning Strategy for Multi-Class Multi-Instance Segmentation [23.6] 我々は,Segment Any Object Model (SAOM) のための領域不変なReal-to-Simulation(Real-Sim)ファインチューニング戦略を提案する。
微調整中のAi2Thorシミュレータから収集した物体画像と地中真実データを用いた。
SAOMはSAMを大幅に改善し,mIoUは28%,mAccは25%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:54:49 GMT)
Exploring Learning-based Motion Models in Multi-Object Tracking [23.5] MambaTrackはオンラインのモーションベースのトラッカーで、DanceTrackとSportsMOTのデータセットで既存のモーションベースのトラッカーを上回っている。
軌道特徴抽出における状態空間モデルの可能性を利用して追跡性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:26:52 GMT)
Ctrl123: Consistent Novel View Synthesis via Closed-Loop Transcription [23.5] 新規ビュー合成(NVS)における画像拡散モデルによるゼロショット能力の実証
既存の拡散に基づくNVS法は、対応する真実のポーズや外観と正確に一致した新しいビューを生成するのに苦労する。
そこで我々はCtrl123を提案する。Ctrl123はクローズドループの転写に基づくNVS拡散法で、生成したビューとグラウンドの真実をポーズに敏感な特徴空間でアライメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:39:23 GMT)
Depression Detection on Social Media with Large Language Models [23.1] 抑うつ検出は、ソーシャルメディア上の投稿履歴を分析して、個人が抑うつに苦しむかどうかを判断することを目的としている。
本稿では,医学的知識と大規模言語モデルの最近の進歩を融合した,DORISと呼ばれる新規なうつ病検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:01:16 GMT)
SIFU: Sequential Informed Federated Unlearning for Efficient and Provable Client Unlearning in Federated Optimization [23.1] Machine Unlearning(MU)は、トレーニング手順から与えられたデータポイントのコントリビューションを削除することを目的としている。
フェデレーテッド・アンラーニング(FU)手法が提案されている一方で,新しい手法としてSIFU(Sequential Informed Unlearning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:47:57 GMT)
Optimistic Verifiable Training by Controlling Hardware Nondeterminism [22.9] 本研究では,対象モデルよりも高精度なトレーニング,中間ステップ後のラウンドリング,ラウンドニング決定の格納を併用する手法を提案する。
我々は、ResNet-50 (23M) モデルと GPT-2 (117M) モデルのフルトレーニングと微調整の両方において、FP32の精度で正確なトレーニングレプリケーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:51:56 GMT)
Improving Adversarial Transferability of Visual-Language Pre-training Models through Collaborative Multimodal Interaction [22.4] 既存の研究は、ビジョンランゲージ事前訓練モデルに対する攻撃の伝達可能性を研究することはめったにない。
我々はCMI-Attack(Collaborative Multimodal Interaction Attack)と呼ばれる新しい攻撃を提案する。
CMI-AttackはALBEFからTCL、textCLIP_textViT$と$textCLIP_textCNN$の転送成功率を8.11%-16.75%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:32:24 GMT)
Can we Soft Prompt LLMs for Graph Learning Tasks? [22.3] GraphPrompterは、グラフ情報とLLM(Large Language Models)をソフトプロンプトで整合させるように設計されたフレームワークである。
このフレームワークは、グラフ関連タスクの予測子としてLLMの実質的な機能を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:56:04 GMT)
Function-space Parameterization of Neural Networks for Sequential Learning [22.1] 逐次学習パラダイムは、新しいデータの導入と事前知識の維持が困難であるため、勾配に基づくディープラーニングに課題を提起する。
本稿では,ニューラルネットワークを重み空間から関数空間に変換する手法を提案する。
実験により,継続学習における知識を保ち,新しいデータを効率的に活用できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:00:04 GMT)
View-Centric Multi-Object Tracking with Homographic Matching in Moving UAV [21.4] 無人航空機(UAV)のシナリオの移動における多目的追跡(MOT)の課題に対処する。
シーン背景の変化は、従来のフレーム間オブジェクトIOUアソシエーションメソッドを非効率にするだけでなく、オブジェクトに大きなビューシフトをもたらす。
このフレームワークは,MOTの課題を解決するために,シーン変更に固有のHomographyを初めて活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:48:33 GMT)
Adaptive Communications in Collaborative Perception with Domain Alignment for Autonomous Driving [21.1] 本稿では,チャネル認識型協調認識フレームワークACC-DAを提案する。
まず,通信グラフを構築可能な伝送遅延最小化法を設計する。
次に、速度歪みトレードオフを動的に調整し、知覚効率を向上させる適応データ再構成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:20:43 GMT)
Uncertainty-Aware Adapter: Adapting Segment Anything Model (SAM) for Ambiguous Medical Image Segmentation [20.6] Segment Anything Model (SAM) は自然画像のセグメンテーションにおいて大きな成功を収めた。
自然画像とは異なり、医療画像の多くの組織や病変はぼやけており、曖昧である可能性がある。
本研究では,不確実性を認識した医療画像のセグメンテーションのためにSAMを効率よく微調整するUncertainty-aware Adapterという新しいモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:11:54 GMT)
MIntRec2.0: A Large-scale Benchmark Dataset for Multimodal Intent Recognition and Out-of-scope Detection in Conversations [20.5] MIntRec2.0は、マルチパーティ会話におけるマルチモーダルインテント認識のための大規模なベンチマークデータセットである。
1,245の対話と15,040のサンプルがあり、それぞれが30のきめ細かいクラスからなる新しい意図的分類に注釈付けされている。
各発話における話者の包括的情報を提供し、多人数会話研究に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:14:15 GMT)
NEO-BENCH: Evaluating Robustness of Large Language Models with Neologisms [19.9] 我々は、いくつかの一般的な収集手法を用いて、近年のイングランドのネオロジズムの多様な資源を創出する。
我々は新語を含む文と新語を置き換えたほぼ同一の文とを既存の代用語と比較することにより,時間的ドリフトを分析する。
モデル性能は1つの新語が文中に導入されるとき、機械翻訳においてほぼ半減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:29:34 GMT)
Memory-Consistent Neural Networks for Imitation Learning [19.8] 模倣学習は、代替アプローチに比べてポリシー合成をかなり単純化する。
トレーニングサンプルから外れたエラーは、このような模倣ポリシーにとって特に重要だ。
合成誤差現象に対応するモデルクラスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:06:07 GMT)
Representation Learning for Weakly Supervised Relation Extraction [19.7] 本論文では、分散テキスト表現機能を学ぶための教師なし事前学習モデルをいくつか提示する。
実験により,従来の手作りの特徴と組み合わせることで,関係抽出のためのロジスティック分類モデルの性能が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:06:58 GMT)
Understanding Robustness of Visual State Space Models for Image Classification [19.6] Visual State Space Model (VMamba) は有望なアーキテクチャとして登場し、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
対人攻撃に対する頑健性について検討し,全画像とパッチ固有の対人攻撃を併用した。
ホワイトボックス攻撃時のVMambaの勾配とバックプロパゲーションを調査し、ユニークな脆弱性と防御機能を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:23:17 GMT)
Sheaf4Rec: Sheaf Neural Networks for Graph-based Recommender Systems [18.6] 本稿では,カテゴリ理論にインスパイアされた最先端モデルを提案する。
単一のベクトル表現とは異なり、シーフニューラルネットワークとその対応するラプラシアンはベクトル空間を用いて各ノード(およびエッジ)を表現している。
提案モデルでは,F1-Score@10では8.53%,NDCG@10では11.29%の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:59:28 GMT)
Can LLM-Generated Misinformation Be Detected? [18.4] 大型言語モデル(LLM)は誤情報を生成するために利用することができる。
LLMが生成した誤報は、人間が書いた誤報よりも有害か?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:30:31 GMT)
BEnQA: A Question Answering and Reasoning Benchmark for Bengali and English [18.2] バングラデシュの中・高校生を対象に,ベンガル語と英語の同時試験質問からなるデータセットBEnQAを紹介した。
我々のデータセットは, 事実, 応用, 推論に基づく質問など, さまざまなタイプの質問を科学の複数の被験者にカバーする約5Kの質問で構成されている。
並列データセットを用いて複数のLarge Language Model (LLM) をベンチマークし、ベンガル語と英語のモデルの顕著な性能格差を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:27:42 GMT)
Random Forest Weighted Local Fréchet Regression with Random Objects [18.1] 本稿では,新しいランダム森林重み付き局所Fr'echet回帰パラダイムを提案する。
最初の方法は、これらの重みを局所平均として、条件付きFr'echet平均を解くことである。
第二の手法は局所線形Fr'echet回帰を行い、どちらも既存のFr'echet回帰法を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:39:18 GMT)
Forward Learning of Graph Neural Networks [17.8] バックプロパゲーション(BP)はディープニューラルネットワーク(NN)のトレーニングにおけるデファクトスタンダードである
BPは、生物学的に理解できないだけでなく、NN学習のスケーラビリティ、並列性、柔軟性を制限しているいくつかの制約を課している。
本稿では,BPの制約を回避するために,実効的なレイヤワイドローカルフォワードトレーニングを行うForwardGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:40:35 GMT)
Deep Generative Design for Mass Production [17.6] 本稿では, ダイカストおよび射出成形に関連する制約をジェネレーティブ・デザインに組み込むことにより, 製造可能性の懸念に対処する革新的な枠組みを導入する。
この方法は複雑な3次元幾何学を製造可能なプロファイルに単純化し、製造不可能なオーバーハングのような実現不可能な特徴を除去する。
従来の3次元形状生成法よりも効率的な2次元生成モデルを採用することで、このアプローチをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:32:00 GMT)
Language Model Knowledge Distillation for Efficient Question Answering in Spanish [16.1] スペイン語で効率的な質問応答を実現するために,RoBERTaをベースとした圧縮言語モデルである SpanishTinyRoBERTa を開発した。
我々は,大規模モデルから軽量モデルへの知識蒸留を用いて,限られた計算資源を持つ領域においても,より広範な実装を実現する。
実験により, 高密度蒸留モデルでは, 高い性能を維持しつつ, 推算速度を著しく向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:44:27 GMT)
Investigating Large Language Models and Control Mechanisms to Improve Text Readability of Biomedical Abstracts [16.1] 本稿では,生物医学的抽象的単純化作業における最先端の大規模言語モデル(LLM)の能力について検討する。
適用方法はドメインファインチューニングとプロンプトベースラーニング(PBL)である。
BLEU,ROUGE,SARI,BERTscoreなど,さまざまな自動評価指標を用い,人的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:15:24 GMT)
A Novel Gaussian Min-Max Theorem and its Applications [16.0] ゴードンの祝福された結果により、ある不等式が満たされれば、2つのガウス過程のmin-maxの挙動を比較することができる。
この結果の結果として、ガウス min-max (GMT) と凸ガウス min-max (CGMT) 定理が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:02:00 GMT)
Just Say the Name: Online Continual Learning with Category Names Only via Data Generation [15.2] オンライン連続学習フレームワーク - 生成名のみの連続学習(G-NoCL)-
G-NoCLは、新しいサンプル複雑性誘導型データアンサンブル技術であるDiverSityとCOmplexity enhance ensemBlER(DISCOBER)を用いて、生成されたデータから最適なトレーニングデータをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:28:42 GMT)
Learning to design protein-protein interactions with enhanced generalization [15.0] PPIRefは3Dタンパク質-タンパク質相互作用の最大かつ非冗長なデータセットである。
PPIRefデータセットをプレトレーニングPPIformerに利用し,多種多様なタンパク質結合変異体を対象とするSE(3)-同変モデルを提案する。
我々はPPIフォーマを微調整し,タンパク質とタンパク質の相互作用に対する変異の影響を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:49:26 GMT)
ContourDiff: Unpaired Image Translation with Contour-Guided Diffusion Models [14.5] 異なるモードにわたる正確な医療画像の翻訳には、多くの下流臨床および機械学習の応用がある。
画像のドメイン不変な解剖学的輪郭表現を利用する新しいフレームワークであるContourDiffを提案する。
本手法は,CTからMRIに変換された画像に対して,元のCTマスクを用いてセグメント化モデルを訓練し,その性能を実MRIで検証することによって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:33:52 GMT)
DarkGS: Learning Neural Illumination and 3D Gaussians Relighting for Robotic Exploration in the Dark [14.5] 照明条件が悪く、かつ移動光源で光リアルなシーン表現を構築するという課題に挑戦する。
我々は,Neural Light Simulator (NeLiS) を用いて,カメラライトシステムのモデル化とキャリブレーションを行う革新的なフレームワークを提案する。
本研究では,様々な実環境におけるシミュレータとシステムの適用性およびロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:21:42 GMT)
Data Availability and Decentralization: New Techniques for zk-Rollups in Layer 2 Blockchain Networks [14.3] 本稿では,レイヤ2ネットワークにおけるデータ可用性と分散化の課題に対処する新しい手法を提案する。
これは、Layer 2ノードが履歴データをダウンロードせずにトランザクションを集約できないことを保証します。
分散化のために、我々はLayer 2の新しいロール分離を導入し、限られたハードウェアを持つノードが参加できるようにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:34:51 GMT)
Learning Degradation-Independent Representations for Camera ISP Pipelines [14.2] 本稿では, 自己教師付き学習ベースライン表現の洗練を通じて, 劣化非依存表現(DiR)を学習するための新しい手法を提案する。
提案手法はドメイン一般化能力に優れ,様々なダウンストリームタスクにおいて最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:59:21 GMT)
MVDream: Multi-view Diffusion for 3D Generation [14.1] 本稿では,テキストプロンプトから一貫した多視点画像を生成可能な拡散モデルMVDreamを紹介する。
2次元データと3次元データの両方から学習すると、多視点拡散モデルは2次元拡散モデルの一般化可能性と3次元レンダリングの整合性を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:10:16 GMT)
Distributed Multi-Objective Dynamic Offloading Scheduling for Air-Ground Cooperative MEC [13.7] 本稿では,MORLとカーネル手法を統合した分散軌道計画とオフロードスケジューリング手法を提案する。
数値的な結果から,n段階の戻り値はカーネルベースのアプローチに有効であり,長期平均バックログ性能の大幅な向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:50:31 GMT)
From Words to Routes: Applying Large Language Models to Vehicle Routing [13.7] LLMの自然言語タスク記述による車両ルーティング問題の解決能力はどのようなものか?
我々は21種類の単車/多車間ルーティング問題を持つデータセットを構築した。
テキスト・ツー・コード生成の4つの基本的パラダイムにまたがるLCMの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:54:38 GMT)
Anomaly Detection Based on Isolation Mechanisms: A Survey [13.4] 分離に基づく教師なし異常検出は、データの異常を識別するための新しく効果的なアプローチである。
本稿では,データ分割戦略,異常スコア関数,アルゴリズムの詳細など,最先端の分離に基づく異常検出手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:29:21 GMT)
Skill Machines: Temporal Logic Skill Composition in Reinforcement Learning [13.0] 本稿では,エージェントがその環境におけるすべてのハイレベルな目標を達成するのに十分なスキルプリミティブのセットを学習するフレームワークを提案する。
エージェントは論理的にも時間的にも柔軟に構成でき、任意の正規言語で時間論理の仕様を確実に達成することができる。
これによりエージェントは、複雑な時間論理タスクの仕様から、ほぼ最適な振る舞いをゼロショットにマッピングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:46:06 GMT)
ScanTalk: 3D Talking Heads from Unregistered Scans [13.0] ScanTalkは、スキャンされたデータを含む任意のトポロジで3D顔をアニメーションできるフレームワークである。
我々のアプローチは、固定トポロジ制約を克服するために、DiffusionNetアーキテクチャに依存しています。
結果を再生成するためのコードと、事前トレーニングされたモデルが利用可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:58:58 GMT)
DUE: Dynamic Uncertainty-Aware Explanation Supervision via 3D Imputation [13.0] 本稿では3次元説明指導のための動的不確実性対応説明監督(DUE)フレームワークを提案する。
提案手法は,様々な実世界の医療画像データセットに関する総合的な実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:49:32 GMT)
Towards Robustness and Diversity: Continual Learning in Dialog Generation with Text-Mixup and Batch Nuclear-Norm Maximization [12.7] 連続学習環境下での対話生成について検討する。
リプレイメモリに過度に収まるモデルを避けるために,textitText-Mixupをデータ拡張として利用する新しい手法を提案する。
提案手法は継続学習における最先端技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:09:27 GMT)
A Primal-Dual Algorithm for Faster Distributionally Robust Optimization [12.3] 本稿では,Dragoについて述べる。Dragoは,DRO問題に対して,最先端の線形収束率を実現するアルゴリズムである。
分類と回帰の数値的なベンチマークで理論的結果を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:06:14 GMT)
RepoHyper: Better Context Retrieval Is All You Need for Repository-Level Code Completion [12.2] Toolは、リポジトリレベルのコード補完に関連する複雑な問題に対処するために設計されたフレームワークである。
Em Repoレベルセマンティックグラフ(RSG)は、コードリポジトリの広大なコンテキストをカプセル化する、新しいセマンティックグラフ構造である。
評価の結果,ツールがリポジトリレベルのコード補完において,既存のテクニック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, 16 Mar 2024 09:07:12 GMT)
Bidirectional Multi-Step Domain Generalization for Visible-Infrared Person Re-Identification [12.1] 可視赤外人物再識別(V-I ReID)における重要な課題は、モダリティ間の重要な相違を効果的に解決できるバックボーンモデルを訓練することである。
本稿では,多目的多段階領域一般化(Bidirectional Multi-step Domain Generalization)について紹介する。
挑戦的なV-I ReIDデータセットを用いて行った実験は、我々のBMDGアプローチがV-Iの人物ReIDから中間ドメインを生成する最先端のパーツベースモデルや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, 16 Mar 2024 03:03:27 GMT)
Gradient-Free Adaptive Global Pruning for Pre-trained Language Models [12.1] アダプティブ・グローバル・プルーニング(Adaptive Global Pruning, AdaGP)は、グローバル・プルーニングプロセスを管理可能で調整可能なサブプロブレムに再定義する新しいフレームワークである。
AdaGPのアプローチは、LLMをモジュラー関数の連鎖として概念化し、問題の分解に補助変数を利用する。
高いスパーシティ・レシエーションにおいて、特に顕著なパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:29:06 GMT)
Robust Counterfactual Explanations for Neural Networks With Probabilistic Guarantees [11.8] 我々は、微分可能なモデルに対する潜在的なモデル変更に対する反ファクトの堅牢性を定量化するために、 $textitStability$ と呼ぶ尺度を提案します。
私たちの主な貢献は、十分高い値のtextitStability$の反ファクトが、高い確率でポテンシャルモデルが変化した後も有効であることを示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:41:32 GMT)
The Fallacy of Minimizing Local Regret in the Sequential Task Setting [11.8] 強化学習(RL)はしばしば最適化問題として概念化され、アルゴリズムが未知の環境と相互作用して累積的後悔を最小限に抑える。
報奨設計の変更や許容可能な政策空間を含む結果分布以外の変化について検討する。
結果から,結果分布が同じである場合でも,各タスクにおける後悔を最小限に抑えることが示唆された。
この理論的な洞察は事実上重要であり、例えば、タスク間の予期しない変化(例えば、迅速な技術開発や、ループへの人間的関与)のために、アルゴリズムは、各タスク内の通常の定常的な設定よりも多くを探索する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:29:22 GMT)
Diffusion in Diffusion: Cyclic One-Way Diffusion for Text-Vision-Conditioned Generation [11.8] 本研究では,拡散(機械学習)特性の拡散(物理学)について検討する。
拡散現象の方向を制御するために,循環一流拡散法(COW)を提案する。
本手法は,タスクニーズを理解するための新しい視点を提供し,より広い範囲のカスタマイズシナリオに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:45:59 GMT)
Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey [11.5] 現代のLSMは幻覚を引き起こす傾向があり、主にモデル内の知識ギャップから生じる。
この限界に対処するため、研究者は外部知識を取り入れてLLMを強化するために様々な戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:19:25 GMT)
Multiplane Quantitative Phase Imaging Using a Wavelength-Multiplexed Diffractive Optical Processor [11.4] 波長多重回折光学プロセッサを用いた位相専用物体の3次元スタックを提案する。
回折プロセッサは、入力時に複数の異なる軸面を横断する全光学的定量的位相像を同時に達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:49:47 GMT)
Vector search with small radiuses [10.9] 本稿では,ベクトル検索結果に応じて難しい決定を下す必要がある場合に着目する。
本研究では,クエリー・ツー・ベクター距離に基づいて,範囲探索結果の値を厳密にモデル化できることを示す。
これにより、範囲探索の指標 RSM が得られ、これは原則的であり、エンドツーエンドの評価を行なわずに計算が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:34:25 GMT)
LIGHTCODE: Light Analytical and Neural Codes for Channels with Feedback [10.6] 我々は,通信システムに適した低複雑さの符号化方式を設計することに注力する。
まず,Schalkwijk-Kailath (SK) および Gallager-Nakiboglu (GN) スキームにインスパイアされた解析的符号化スキームである POWERBLAST が,SK および GN スキームに対して顕著な信頼性向上を実現していることを示す。
次に、低SNR領域の信頼性を高めるために、メモリと計算の一部を使用しながら最先端の信頼性を実現する軽量ニューラルネットワークであるLIGHTCODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:04:34 GMT)
Energy-Based Models with Applications to Speech and Language Processing [10.5] エネルギーベースモデル(Energy-Based Models、EBMs)は確率モデルの重要なクラスであり、ランダムフィールドや非方向グラフィカルモデルとも呼ばれる。
本書では,アルゴリズムの進歩と音声処理および言語処理への応用を含む,ESMの体系的導入について述べる。
EBMを3つの異なるシナリオ、すなわち境界分布、条件分布、関節分布のモデリングに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:16:31 GMT)
Improved Algorithm and Bounds for Successive Projection [10.3] 頂点探索は、単純体の$K$頂点を推定する問題である。
一般的なアルゴリズムは逐次投影アルゴリズム(SPA)である
擬似点SPA(pp-SPA)を提案する。
p-SPAの誤差境界を導出し、(おそらく)高次元ランダムベクトルの極値理論を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:42:27 GMT)
VisionCLIP: An Med-AIGC based Ethical Language-Image Foundation Model for Generalizable Retina Image Analysis [10.2] VisionCLIPと呼ばれる網膜画像解析のための倫理的言語イメージ基盤モデルをキュレートするために、自然言語記述と組み合わせた100万のオープンソース合成基礎画像を利用する。
VisionCLIPは、ゼロショット方式で実世界のデータで事前訓練された既存の方法と比較して、3つの外部データセット上での競合性能を達成する。
人工的に合成された画像と、それに対応するテキストデータとを併用することにより、医療基盤モデルは、疾患症状学の知識をうまく同化することができ、患者の機密性の潜在的な侵害を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:21:19 GMT)
Polynormer: Polynomial-Expressive Graph Transformer in Linear Time [9.2] グラフトランスフォーマー(GT)は、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)よりも理論的に表現力のある、有望なアーキテクチャとして登場した。
典型的なGTモデルは少なくとも2次複雑さを持つので、大きなグラフにスケールすることはできない。
線形複雑性を持つ線形GTモデルであるPolynormerを提案する。
実験の結果,Polynormerは,ほとんどのデータセットにおいて,最先端のGNNおよびGTベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:21:27 GMT)
LuoJiaHOG: A Hierarchy Oriented Geo-aware Image Caption Dataset for Remote Sensing Image-Text Retrival [8.7] 画像キャプションデータセットであるLuojiaHOGを導入する。
LuojiaHOGには階層的な空間サンプリング、Open Geospatial Consortium(OGC)標準への分類システム、詳細なキャプション生成が含まれる。
また,CLIPをベースとした画像セマンティックエンハンスメントネットワーク(CISEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:46:14 GMT)
Boosting Flow-based Generative Super-Resolution Models via Learned Prior [8.6] フローベース超解像(SR)モデルは、高品質な画像を生成する際に驚くべき能力を示した。
これらの手法は、グリッドアーティファクト、爆発する逆数、固定サンプリング温度による最適以下の結果など、画像生成中にいくつかの課題に遭遇する。
本研究では、フローベースSRモデルの推論フェーズ前に学習した条件を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:04:12 GMT)
Multi-party Response Generation with Relation Disentanglement [8.5] 既存のニューラルレスポンス生成モデルは、双方向の会話で大幅に改善されている。
しかし、現実世界の対話の多くは複数の対話者を含み、会話の文脈の構造はより複雑である。
本研究では,人間ラベルを使わずに,会話の文脈内での微妙な手がかりに基づいて関係性を推論する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:33:44 GMT)
Learning to Make Adherence-Aware Advice [8.4] 本稿では,人間の従順性を考慮した逐次意思決定モデルを提案する。
最適なアドバイスポリシーを学習し、重要なタイムスタンプでのみアドバイスを行う学習アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:12:09 GMT)
Time Series Representation Learning with Supervised Contrastive Temporal Transformer [8.2] textbf Supervised textbfCOntrastive textbfTemporal textbfTransformer (SCOTT)
まず,変化不変表現の学習を支援するために,様々な時系列データに対する適切な拡張手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:37:19 GMT)
stMCDI: Masked Conditional Diffusion Model with Graph Neural Network for Spatial Transcriptomics Data Imputation [8.2] 空間転写学データ計算のための新しい条件拡散モデルである textbfstMCDI を導入する。
ランダムにマスキングされたデータ部分を使ってトレーニングされたデノベーションネットワークをガイダンスとして使用し、非マスキングされたデータは条件として機能する。
空間転写学データセットから得られた結果は,既存の手法と比較して,本手法の性能を解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:06:38 GMT)
Explore, Select, Derive, and Recall: Augmenting LLM with Human-like Memory for Mobile Task Automation [8.2] 本稿では,ヒューマンライクなアプリメモリを備えたモバイルタスク・オートマトンであるMobileGPTを紹介する。
MobileGPTは、モバイルアプリと対話する人間の認知プロセスをエミュレートする。
オンライン LLM サービス (GPT-3.5 および GPT-4) を用いて MobileGPT を実装し,その性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:17:52 GMT)
Urban Sound Propagation: a Benchmark for 1-Step Generative Modeling of Complex Physical Systems [8.0] 本稿では,速度と物理的正確性の観点から,1ステップの推論モデルの評価のためのベンチマークを示す。
本ベンチマークは, 都市環境における音源からの波動の2次元伝播をモデル化する, 物理的に複雑で実用的な作業に基づくものである。
我々は100kのサンプルを用いて,各サンプルがOpenStreetmapから引き出された実2次元ビルディングマップとパラメータ化された音源と,与えられたシーンに対する模擬地上真実音の伝搬からなるデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:38:58 GMT)
Adversarial Examples are Misaligned in Diffusion Model Manifolds [8.0] 本研究は,拡散モデルのレンズによる敵攻撃の研究に焦点をあてる。
我々の焦点は、拡散モデルを利用して、画像に対するこれらの攻撃によって引き起こされる異常を検出し、分析することにある。
その結果、良性画像と攻撃画像とを効果的に識別できる顕著な能力が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:45:42 GMT)
The Impact Of Bug Localization Based on Crash Report Mining: A Developers' Perspective [8.0] 事故報告をグループ化し,バグコードを見つけるためのアプローチを18ヶ月にわたって毎週実施した経験を報告する。
この調査で調査されたアプローチは、バギーファイルの大部分を正しく示唆していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:23:01 GMT)
SoftMAC: Differentiable Soft Body Simulation with Forecast-based Contact Model and Two-way Coupling with Articulated Rigid Bodies and Clothes [7.9] 我々は,柔らかい体と硬い体と衣服を結合する,微分可能なシミュレーションフレームワークであるSoftMACを提案する。
変形性および非揮発性衣料メッシュとMPM粒子を結合するために, 浸透トレーシングアルゴリズムを提案する。
提案した微分可能なパイプラインの有効性と精度を検証するための総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:01:26 GMT)
A Probabilistic Approach for Alignment with Human Comparisons [7.7] 本稿では,騒音データと高次元モデルから生じる制約に対処するために,人間の比較を効果的に活用することを検討する。
本稿では,機械学習と人間のフィードバックを結びつける2段階の"Supervised Fine Tuning+Human Comparison"(SFT+HC)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:19:21 GMT)
Regularizing CNNs using Confusion Penalty Based Label Smoothing for Histopathology Images [7.7] 現代のCNNは過信され、現実世界のシナリオでのデプロイが困難になる。
本稿では,各クラスにおけるモデル混乱を他のクラスよりも重要視する,混乱ペナルティに基づく新たなLS手法を提案する。
我々は,この手法を用いて,広く知られているCNNアーキテクチャを用いた広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:25:49 GMT)
Scheduling Drone and Mobile Charger via Hybrid-Action Deep Reinforcement Learning [7.6] ドローンは一定の関心点を観察するために配置され、充電器はドローンのバッテリーを充電するために移動することができる。
我々は、ドローンと移動充電器のルートと充電スケジュールに焦点を合わせ、可能な限り短時間で高観測ユーティリティーを得る。
本稿では、標準ポリシー学習アルゴリズムを用いて遅延連続動作を生成するハイブリッドアクション深層強化学習フレームワークHaDMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:51:42 GMT)
Sparse Index Tracking: Simultaneous Asset Selection and Capital Allocation via $\ell_0$-Constrained Portfolio [7.6] スパースポートフォリオは、取引コストの削減と不正資産の回避の観点から、完全なポートフォリオよりも好ましい。
本稿では,$ell_p$-norm制約を用いたスパースインデックストラッキングの新しい問題式を提案する。
当社のアプローチでは、ポートフォリオとターンオーバースペースの制約を選択でき、再バランス間隔毎にアセット更新を制限することで、トランザクションコストをさらに削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:03:00 GMT)
LLM-based Conversational AI Therapist for Daily Functioning Screening and Psychotherapeutic Intervention via Everyday Smart Devices [7.4] 精神療法介入(CaiTI)を用いた会話型AIセラピストを提案する。
CaiTIは、自然と精神療法の会話を使って日々の機能を確認することができる。
会話中にユーザーがさらなる注意を必要とする場合、CaiTIは会話による精神療法の介入を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:48:50 GMT)
VLLaVO: Mitigating Visual Gap through LLMs [7.4] クロスドメイン学習は、トレーニングとテストデータのドメインシフトを減らすために、ドメイン不変の知識を抽出することを目的としている。
視覚言語モデルと大規模言語モデルを組み合わせたVLLaVOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:39:07 GMT)
COVID-CT-H-UNet: a novel COVID-19 CT segmentation network based on attention mechanism and Bi-category Hybrid loss [7.1] 新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、医療研究に重要な焦点をあてている。
RT-PCRの補充と、CT画像による新型コロナウイルスの病理学的研究が重要視されている。
本稿では,これらの問題を解決するために,COVID-19 CTセグメンテーションネットワークであるCOVID-CT-H-UNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:25:07 GMT)
ViSaRL: Visual Reinforcement Learning Guided by Human Saliency [7.0] ビジュアル・サリエンシ指導型強化学習(ViSaRL)を紹介する。
ViSaRLを用いて視覚表現を学習すると、RLエージェントの成功率、サンプル効率、一般化が大幅に向上する。
ViSaRLを用いて学習した視覚表現は、知覚ノイズやシーンの変動など、様々な視覚摂動の源泉に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:52:26 GMT)
Learning-Based Algorithms for Graph Searching Problems [6.9] 本稿では,Banerjeeらによって最近導入された予測付きグラフ探索の問題点について考察する。
この問題では、ある$r$から始まるエージェントは、隠れたゴールノード$g$を見つけるために、(潜在的に未知の)グラフ$G$をトラバースしなければならない。
我々は未知のグラフ上でこの探索タスクのアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:56:58 GMT)
Graph Regularized NMF with L20-norm for Unsupervised Feature Learning [6.9] グラフ正規化非負行列因子化(GNMF)は、グラフ正規化制約を組み込んだNMFの拡張である。
本稿では,GNMFに基づく教師なし機能学習フレームワークを提案し,PALMに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:10:01 GMT)
Diffusion-Reinforcement Learning Hierarchical Motion Planning in Adversarial Multi-agent Games [6.5] 部分的に観察可能なマルチエージェント追従ゲーム(PEG)における回避目標の動作計画タスクに焦点をあてる。
これらの追尾回避問題は、捜索・救助活動や監視ロボットなど、様々な応用に関係している。
環境データに応答するグローバルパスを計画するために,高レベル拡散モデルを統合する階層型アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:53:55 GMT)
Feature Aggregation with Latent Generative Replay for Federated Continual Learning of Socially Appropriate Robot Behaviours [6.5] 本研究は,ロボットが行動の社会的適切さを学習する必要がある,シミュレーションされたリビングルーム環境を探索する。
クライアント間で特徴学習を阻害する新しい重み集約戦略であるFederated Root(FedRoot)を提案する。
本稿では,多様な社会的構成の異なるロボット行動の社会的適切性を学習するための新しいFLベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:34:33 GMT)
Spatialyze: A Geospatial Video Analytics System with Spatial-Aware Optimizations [6.2] Spatialyzeは、地理空間ビデオのエンドツーエンドクエリのための新しいフレームワークである。
その結果、Spatialyzeは、最適化されていない実行と比較して最大97.1%の精度を維持しながら、実行時間を最大5.3倍に短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 08:39:17 GMT)
IoTCO2: Assessing the End-To-End Carbon Footprint of Internet-of-Things-Enabled Deep Learning [6.1] ディープラーニング(DL)モデルは、データ処理のためにIoT(Internet of Things)デバイスにますますデプロイされている。
既存のカーボンフットプリントモデリングツールは、IoTデバイスに共通する非計算ハードウェアコンポーネントを無視している。
本稿では,IoT対応DLにおける炭素フットプリント推定のためのエンドツーエンドモデリングツールであるtextitcarbを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:32:59 GMT)
Incentivized Exploration of Non-Stationary Stochastic Bandits [5.8] 非定常報酬分布を持つマルチアーム・バンディット(MAB)問題に対するインセンティブ付き探索について検討した。
本研究では, 急激な変化と連続的な変化の2つの非定常環境を考察し, それぞれのインセンティブ付き探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:06:44 GMT)
Cavity magnomechanics: from classical to quantum [5.5] 磁気材料中のマグノンに基づくハイブリッド量子システムは、過去10年間で大きな進歩を遂げた。
特に、マグノン、マイクロ波空洞光子、振動フォノン間の相互作用は、空洞磁気力学の系を形成する。
ここでは、この新興分野の実験的、理論的進歩について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:40:32 GMT)
Human Centered AI for Indian Legal Text Analytics [5.2] 本稿では,LTAにおける大規模言語モデルの可能性について考察する。
本稿では,LTAタスクをLLMで実行するために,人間の入力を主に組み込んだ,人間中心の複合AIシステムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:17:13 GMT)
Batch-oriented Element-wise Approximate Activation for Privacy-Preserving Neural Networks [5.0] ホモモルフィック暗号化(FHE)は、非線型アクティベーション計算にホモモルフィック演算を容易に適用できないという大きな課題に直面している。
バッチ指向の要素単位のデータパッキングと近似アクティベーションを提案し、非線形アクティベーション関数ReLUを近似するために線形低次を訓練する。
実験の結果、4096の入力画像上で、現在の最も効率的なチャネルワイド方式と比較して、暗号文推論を行うと、推測精度が1.65%向上し、償却推論時間が99.5%低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:26:33 GMT)
Interpretable Machine Learning for TabPFN [5.0] TabPFNモデルは、様々な分類タスクで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
モデルのユニークな性質を利用することで、我々の適応はより効率的な計算を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:35:15 GMT)
Dreaming of Many Worlds: Learning Contextual World Models Aids Zero-Shot Generalization [4.9] ゼロショット一般化(ZSG)の課題に対処する。
文脈的リカレント状態空間モデル(c RSSSM)を提案する。
これにより、世界モデルは、潜在力学の観測とモデリングから潜在マルコフ状態を推論するための文脈を組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:29:40 GMT)
FH-TabNet: Multi-Class Familial Hypercholesterolemia Detection via a Multi-Stage Tabular Deep Learning [4.9] 家族性高コレステロール血症(家族性高コレステロール血症、FH)は、低比重リポ蛋白(LDL)コレステロールまたはその関連遺伝子の増加を特徴とする遺伝疾患である。
従来の診断アプローチは複雑でコストがかかり、難しい解釈課題である。
FH検出のためのディープラーニング(DL)は、おそらく、基礎となる臨床データの分類学的性質のため、その初期段階にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:35:21 GMT)
Agnostic Visual Recommendation Systems: Open Challenges and Future Directions [4.9] ビジュアライゼーション・レコメンデーション・システム(VRS)は、データから洞察に富んだ可視化を作成することを目的とした、新しくて挑戦的な研究分野である。
人間が提供する制約やルールに頼らず、自律的にタスクを学習しようとするため、私たちはVRSを"認識的"と表現します。
本稿では,VRSに関する文献を要約し,今後の研究の方向性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:11:06 GMT)
Game and Reference: Policy Combination Synthesis for Epidemic Prevention and Control [4.6] 疫病対策のための新しい政策組合せ合成(PCS)モデルを提案する。
極端な意思決定を防止するため、モデル作成ポリシーと実際のポリシーの対立学習を導入する。
また、同様のシナリオ下での最高の歴史的政策から、モデルに経験を引き出すために、対照的な学習も採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:26:59 GMT)
Task-Aware Low-Rank Adaptation of Segment Anything Model [4.6] Segment Anything Model (SAM) は画像セグメンテーションタスクの強力な基盤モデルであることが証明されている。
本稿では,マルチタスク学習の基礎モデルとしてSAMを機能させるタスク対応低ランク適応(TA-LoRA)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:02:50 GMT)
Deciphering Hate: Identifying Hateful Memes and Their Targets [4.6] BHMにおけるヘイトフルミーム検出のための新しいデータセットについて紹介する。
データセットは、7,148のミームとコードミキシングされたキャプションで構成され、(i)憎しみのあるミームを検知し、(ii)ターゲットとする社会的実体を検知する。
これらの課題を解決するために,メメから重要なモダリティ特徴を体系的に抽出するマルチモーダルディープニューラルネットワークDORAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:39:41 GMT)
Automatic Spatial Calibration of Near-Field MIMO Radar With Respect to Optical Sensors [4.3] 本稿では,光学RGB-DセンサとMIMOレーダの連成校正手法を提案する。
私たちのパイプラインは、自動目標検出と位置決めを可能にする、ベスポークキャリブレーションターゲットで構成されています。
我々は光学領域から2つの異なる深度センシング技術を用いてアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:24:46 GMT)
Exploring the Frontiers of LLMs in Psychological Applications: A Comprehensive Review [4.1] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の認知と行動の側面をシミュレートする可能性がある。
LLMは、文献レビュー、仮説生成、実験的なデザイン、実験的な主題、データ分析、学術的な執筆、心理学におけるピアレビューのための革新的なツールを提供する。
データプライバシ、心理的研究にLLMを使うことの倫理的意味、モデルの制限をより深く理解する必要がある、といった問題があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:37:48 GMT)
Majority or Minority: Data Imbalance Learning Method for Named Entity Recognition [4.1] 本稿では,多数派・少数派(MoM)学習という,シンプルで効果的な学習手法を提案する。
MoM学習は、基礎的真理が多数派であるサンプルのみに計算された損失を従来のMLモデルの損失に組み込む。
マイノリティクラスの性能を犠牲にすることなく,MoM学習がマイノリティクラスの予測性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:03:01 GMT)
Neuro-Symbolic Video Search [3.8] 長期的時間的推論は、フレーム検索システムにとって重要なデシダータムである。
この失敗の主な理由は、フレーム単位の認識と時間的推論を1つのディープネットワークに織り込むためである。
本稿では,個々のフレームの意味的理解に視覚言語モデルを活用するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:40:27 GMT)
Empirical Validation of Conformal Prediction for Trustworthy Skin Lesions Classification [3.7] 我々は、深層ニューラルネットワークにおける不確実性定量化を評価するために、コンフォーマル予測、モンテカルロドロップアウト、およびエビデンシャルディープラーニングアプローチを開発した。
結果: 実験結果から, 不確実性定量化はコンフォーマル予測法により著しく向上した。
我々の結論は、様々なテスト条件にまたがる整合予測の頑健で一貫した性能を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:51:16 GMT)
Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning [3.6] オフライン強化学習(RL)では、RLエージェントは、以前に収集したデータの固定データセットのみを使用してタスクを解決することを学習する。
本稿では,専門家の質の高い拡張データを生成するためのガイド付きデータ拡張(GuDA)を提案する。
GuDAは、潜在的に最適でない経験の小さな初期データセットを与えられた学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:21:18 GMT)
Understanding when Dynamics-Invariant Data Augmentations Benefit Model-Free Reinforcement Learning Updates [3.5] 我々は、観察された学習改善に寄与するデータ拡張(DA)の一般的な側面を同定する。
本研究では,動的不変データ拡張機能を持つスパース逆タスクに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:41:34 GMT)
Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean [3.5] 大規模言語モデル (LLM) は、事前学習を用いてその後の単語を予測するが、その拡張にはかなりの計算資源が必要である。
本研究では, 公開されているMLLMをベースとしたLRLの性能向上のための3つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:26:38 GMT)
Rotation Augmented Distillation for Exemplar-Free Class Incremental Learning with Detailed Analysis [3.4] クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は、インクリメンタルタスクに沿って、古いクラスと新しいクラスの両方を認識することを目的としている。
本稿では、古いクラスサンプルを保存しないExemplar-Free設定に焦点を当てる。
本稿では, 簡易なCIL法である回転拡張蒸留法(RAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:11:11 GMT)
Inducing Individual Students' Learning Strategies through Homomorphic POMDPs [3.4] 複数の認知パターンに対応するため,同相POMDP(H-POMDP)モデルを提案する。
H-POMDPモデルに基づいて、データから異なる認知パターンを表現できる。
我々は、一般的なPOMDP手法と比較して、H-POMDPモデルが複数の認知パターンから混合データをモデル化する際に、より良い精度を示すことを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:06:29 GMT)
Respiratory Disease Classification and Biometric Analysis Using Biosignals from Digital Stethoscopes [3.2] 本研究は, 自動呼吸器疾患分類とバイオメトリックス解析にデジタル聴診器技術を活用した新しいアプローチを提案する。
各種呼吸状態の分類に機械学習モデルを訓練する。
本研究は,2値分類の精度(健康と疾患のバランス精度89%)と多値分類の精度(72%)を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:00:10 GMT)
TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports [3.2] 敵の様相を知ることは、組織が効果的な防衛戦略を採用し、コミュニティで知性を共有するのを助ける。
脅威レポートの文で説明されたmodus operandiを解釈し、構造化フォーマットに変換するには、翻訳ツールが必要である。
本研究は、TTPXHunterという手法を用いて、サイバー脅威レポートから脅威情報を自動的に抽出する手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:31:54 GMT)
Inherently Interpretable Time Series Classification via Multiple Instance Learning [3.2] 我々はMILLET: Multiple Instance Learning for Locally Explainable Time Series Classificationを提案する。
我々は,MILLETが予測性能を損なうことなく,本質的に解釈可能であることを示す。
我々の知る限り、MILLET を用いた研究は、初めて TSC の汎用 MIL メソッドを開発し、それらを様々な分野に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:25:41 GMT)
From Melting Pots to Misrepresentations: Exploring Harms in Generative AI [3.2] GeminiやGPTといった先進的な世代モデルにおける差別傾向に関する懸念が続いている。
メディア表現の多様化を求める声が広まってはいるものの、人種や民族の少数派は、AIの文脈内で永続的な歪曲、ステレオタイピング、無視に直面し続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:29:42 GMT)
IPSynth: Interprocedural Program Synthesis for Software Security Implementation [3.1] 本稿では,提案手法の仕様を自動学習する新しい言語間プログラム合成手法であるIP Synthを紹介する。
提案手法は,プログラム内の対応する箇所を正確に特定し,必要なコードスニペットを合成し,プログラムに追加し,ChatGPTをプログラム間の戦術的合成タスクで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:12:24 GMT)
LookALike: Human Mimicry based collaborative decision making [2.9] 一般知能は、役割特定ニュアンスを他のシステムに伝達する際に不足する。
LLM エージェント間の知識蒸留につながる新しい手法を提案し,評価する。
また,本システムにおける実世界の課題のシミュレートについて,現状と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:25:53 GMT)
Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation [2.9] 開発者によるChatGPTとの会話から収集したデータセットであるDevGPTにおける会話の実証分析を行った。
この結果から,LLM生成コードを使用する現在の実践は,高レベルな概念を示すか,ドキュメントに例を示すかのどちらかに制限されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:16:40 GMT)
Log-majorization and matrix norm inequalities with application to quantum information [2.7] アラキの対数行列化の拡張を示し、量子情報の$alpha$-$z$-R'enyi分散に適用する。
本論文は、加重幾何平均の標準不等式における等しい場合の著者の古い結果の証明を補正するための付録を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:46:56 GMT)
Financial Report Chunking for Effective Retrieval Augmented Generation [2.7] チャンキング情報は検索拡張生成(RAG)における重要なステップである
現在の研究は主に段落レベルのチャンキングに焦点を当てている。
本稿では,文書の構造的要素によって,単に段落レベルのチャンクを超えて文書をチャンクし,文書をチャンクするアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:08:26 GMT)
Multi-controlled Phase Gate Synthesis with ZX-calculus applied to Neutral Atom Hardware [2.5] 本稿では,ZX計算を用いて多制御位相ゲートを合成する手法を提案する。
量子回路をZX図のようなグラフとして表現することで、対角ゲートの異なるグラフ構造を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:06:49 GMT)
Pre-Trained Language Models Represent Some Geographic Populations Better Than Others [2.5] 本稿では, LLM の2つの家系が地理的に多様であることを示す。
アメリカやイギリスでは人口がかなり多いが、南アジアや東南アジアでは人口が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:01:39 GMT)
Linguistics from a topological viewpoint [2.4] 本稿では,南アメリカの言語のトポロジカルな形状を解析するためのワークフローについて述べる。
その結果、データの明確な可視化は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:10:42 GMT)
Integrating Wearable Sensor Data and Self-reported Diaries for Personalized Affect Forecasting [2.4] 本研究では,影響状況予測のためのマルチモーダル深層学習モデルを提案する。
このモデルは、トランスフォーマーエンコーダと事前訓練された言語モデルを組み合わせることで、客観的なメトリクスと自己報告された日記の統合分析を容易にする。
その結果, 予測精度82.50%, 負の影響82.76%, 前週の予測精度82.76%が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:24:38 GMT)
ChatDiet: Empowering Personalized Nutrition-Oriented Food Recommender Chatbots through an LLM-Augmented Framework [2.3] ChatDietは、パーソナライズされた栄養指向の食品レコメンデーションチャットボット用に特別に設計された、新しいフレームワークである。
ChatDietは、オーケストラが補完する個人モデルと人口モデルを統合し、シームレスに関連する情報を検索し、処理する。
ChatDietの評価には説得力のあるケーススタディが含まれており、個別の栄養効果を推定するための因果的個人モデルを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:31:11 GMT)
On Large-Scale Multiple Testing Over Networks: An Asymptotic Approach [2.3] この研究は、ネットワーク上での大規模多重テストのための通信および計算効率の手法の開発に関するものである。
提案手法は,分散設定に合わせて,比例マッチングとgreedyアグリゲーションという2つの手法を提案する。
どちらの方法も、FDRとパワーの両方に収束率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:02:39 GMT)
HyperPredict: Estimating Hyperparameter Effects for Instance-Specific Regularization in Deformable Image Registration [2.2] 医用画像登録法は、画像類似度メトリックを最大化することにより、画像のペア/グループを整列する幾何学変換を推定する。
正規化用語は、意味のある登録結果を得るために不可欠である。
本稿では,ハイパーパラメータの影響を評価し,与えられた画像対に対して最適な値を選択する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:52:03 GMT)
Symphony: Symmetry-Equivariant Point-Centered Spherical Harmonics for Molecule Generation [2.1] シンフォニー(英: Symphony)は、分子断片から分子を反復的に生成する3次元分子ジオメトリーの自己回帰生成モデルである。
我々は,SymphonyがQM9データセットから精度よく小さな分子を生成できることを示し,既存の自己回帰モデルより優れ,拡散モデルの性能に近づいていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:22:11 GMT)
Two-step Automated Cybercrime Coded Word Detection using Multi-level Representation Learning [2.0] ソーシャルネットワークサービスプラットフォームでは、犯罪容疑者はコミュニケーションのためにサイバー犯罪コード付き単語を使用する可能性が高い。
本稿では,5種類のAutoEncoderモデルのうちの1つを用いて,サイバー犯罪毎に平均潜時ベクトルを構築する2段階のアプローチを提案する。
2段階のアプローチにより検出されたサイバー犯罪符号化語を深く理解するために,3つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:18:29 GMT)
Empirical Studies of Parameter Efficient Methods for Large Language Models of Code and Knowledge Transfer to R [2.0] 大きなLangauge Models(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)コミュニティで注目を集めています。
本研究は,CodeT5 と CodeLlama 上で,PEFT法,LoRA と Compacter を実証研究する。
自然言語モデルからコードへの知識伝達や、学習した知識を目に見えない言語に適応させる能力について、完全に微調整されたモデルと比較して、それらの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:12:45 GMT)
Deep Unsupervised Learning Using Spike-Timing-Dependent Plasticity [1.9] Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)はスパイクニューラルネットワーク(SNN)のための教師なし学習機構である
本研究では,STDPクラスタリングプロセスによって生成された擬似ラベルを用いて,レートベースの畳み込みネットワークをトレーニングするDeep-STDPフレームワークについて検討する。
Tiny ImageNetデータセットの10クラスのサブセット上で,アイソ精度でより高速な収束速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:33:26 GMT)
MASSM: An End-to-End Deep Learning Framework for Multi-Anatomy Statistical Shape Modeling Directly From Images [1.9] 統計的形状モデリング(SSM)は、集団内の解剖学的変動を定量的に分析するための有効な方法である。
近年のディープラーニングの進歩は、未分類画像から統計的表現を自動的に生成する有望なアプローチをもたらした。
本稿では、画像内の複数の解剖を同時にローカライズする新しいエンドツーエンドディープラーニングフレームワークMASSMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:16:37 GMT)
Deep Submodular Peripteral Networks [1.8] submodular peripteral network (DSPNs) は、submodular functionの新たなファミリーである。
コントラスト学習にインスパイアされたGPC対応戦略を用いて,DSPNとその学習方法を紹介する。
DSPNsが高コストな目標部分モジュラリティ関数からサブモジュラリティを学習する際の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:02:35 GMT)
Fuzzy Rank-based Late Fusion Technique for Cytology image Segmentation [1.8] 画像分割のためのファジィを用いたレイトフュージョン技術について検討した。
この融合ルールは、UNet、SegNet、PSPNetの3つの伝統的なセマンティックセグメンテーションモデルを統合する。
我々はHErlevデータセットとJUCYT-v1データセットで84.27%、83.79%のMeanIoUスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:33:02 GMT)
Could We Generate Cytology Images from Histopathology Images? An Empirical Study [1.8] 本研究では,CycleGANやNeural Style Transferといった従来の画像間転送モデルについて検討した。
本研究では,CycleGANやNeural Style Transferといった従来の画像間転送モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:43:12 GMT)
EfficientMorph: Parameter-Efficient Transformer-Based Architecture for 3D Image Registration [1.7] 教師なし3次元画像登録のためのトランスフォーマーベースアーキテクチャであるEfficientMorphを提案する。
航空機をベースとしたアテンション機構を通じて、地域と世界的なアテンションのバランスを最適化する。
カスケードされたグループアテンションによって計算の冗長性を低減し、計算効率を損なうことなく細部をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 22:01:55 GMT)
Exact solution to quantum dynamical activity [1.7] 本稿では,連続行列積状態法による量子力学の正確な解を提案する。
また、ハミルトニアンおよびジャンプ作用素の標準偏差を含む力学活性の上限を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:12:33 GMT)
DPPE: Dense Pose Estimation in a Plenoxels Environment using Gradient Approximation [1.7] Plenoxels環境上で機能する高密度ポーズ推定アルゴリズムDPPEを提案する。
近年の神経放射場技術の発展により、環境表現の強力なツールであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:22:10 GMT)
Adaptive Calibration: A Unified Conversion Framework of Spiking Neural Networks [1.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来のニューラルネットワーク(ANN)に代わる有望なエネルギー効率の代替として登場した。
本稿では,SNN変換フレームワークの確立により,SNNの性能向上と効率向上という2つの目的に対処することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:38:53 GMT)
Copula-based transferable models for synthetic population generation [1.4] 集団合成は、マイクロエージェントの標的集団の合成的かつ現実的な表現を生成することを含む。
従来の手法は、しばしばターゲットのサンプルに依存し、高いコストと小さなサンプルサイズのために制限に直面している。
本研究では,実験的辺縁分布のみが知られている対象個体群を対象とした合成データを生成するためのコプラに基づく新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:48:44 GMT)
CORN: Contact-based Object Representation for Nonprehensile Manipulation of General Unseen Objects [1.3] 非包括的操作は、野生ではあまりに薄く、大きく、または、そうでなければ不快な物体を操作するために不可欠である。
そこで本研究では,接触型オブジェクト表現と事前学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:47:53 GMT)
MSI-NeRF: Linking Omni-Depth with View Synthesis through Multi-Sphere Image aided Generalizable Neural Radiance Field [1.3] ディープラーニング全方位深度推定と新しいビューレンダリングを組み合わせたMSI-NeRFを提案する。
本手法は, 目標視像を必要とせず, 深度データのみを用いて, 半自己監督方式で訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:26:50 GMT)
Runtime Analysis of Competitive co-Evolutionary Algorithms for Maximin Optimisation of a Bilinear Function [1.3] 共進化的アルゴリズムには、ハードウェア設計、ボードゲーム戦略の進化、ソフトウェアバグのパッチなど、幅広い応用がある。
共進化的アルゴリズムが解を効率的にかつ確実に見つけることを予測できる理論を開発することは、オープンな挑戦である。
本稿では,人口ベース競争共進化型アルゴリズムのランタイム解析開発における第一歩について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:08:42 GMT)
Spike-based Neuromorphic Computing for Next-Generation Computer Vision [1.2] ニューロモルフィック・コンピューティングは、従来のフォン・ノイマン・コンピューティング・パラダイムと比較してエネルギー効率の桁違いの改善を約束する。
目標は、適応的でフォールトトレラント、低フットプリント、高速、低エネルギーの知能システムを開発することであり、脳の機能を学び、エミュレートすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 05:45:59 GMT)
A Scalable and Parallelizable Digital Twin Framework for Sustainable Sim2Real Transition of Multi-Agent Reinforcement Learning Systems [1.1] 本研究は,並列化トレーニングワークロードをオンデマンドで選択的にスケール可能な,持続可能なマルチエージェント深層強化学習フレームワークを提案する。
我々は,AutoDRIVEエコシステムを,シミュレーションから現実への競争力のあるマルチエージェント強化学習ポリシと同様に,デジタルツインフレームワークによる協調の訓練,展開,転送を可能にするものとして紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:47:04 GMT)
Rank-Based Learning and Local Model Based Evolutionary Algorithm for High-Dimensional Expensive Multi-Objective Problems [1.0] 提案アルゴリズムは, ランクベース学習, ハイパーボリュームベース非支配探索, 比較的スパースな対象空間における局所探索の3つの部分からなる。
地熱貯留層熱抽出最適化におけるベンチマーク問題と実世界の応用の実験的結果は,提案アルゴリズムが優れた性能を示すことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:36:37 GMT)
Adversarial Knapsack and Secondary Effects of Common Information for Cyber Operations [0.9] 本稿では,CTF(Capture the Flag)コンペティションのための動的ネットワーク制御ゲームを形式化し,各タイムステップごとに静的ゲームの詳細を示す。
我々は、重み付きKnapsack問題を相互作用するシステムとして、Adversarial Knapsack最適化問題を定義する。
シナリオ、報酬、コストに対する一般的な認識は、非協力的なゲームのステージにつくでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:41:12 GMT)
Rule based Complex Event Processing for an Air Quality Monitoring System in Smart City [0.9] 本研究は,ルールベースの複合イベント処理(CEP)とSPARQLクエリを用いた大気質監視のための統合フレームワークを提案する。
データセットはインドのCPCB(Central Pollution Control Board)から収集され、そのデータは前処理され、Apache Kafkaに渡される。
その結果、前処理されたデータをRDF(Resource Description Framework)データに変換し、CEPエンジンに取り込み込む知識グラフと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:35:34 GMT)
Characterizing the Solana NFT Ecosystem [0.8] 我々は2つの観点からSolana NFTの特性に関する最初の体系的研究を行う。
利用者の経済活動とNFT所有者情報を調べると、ソラナNFTの上位ユーザーがより高い購入の分布に向かって歪んでいることが分かる。
我々は,2,175台のSolana NFT上での洗剤取引監査を行うために,ローカル・アウトレイヤ・ファクターアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 10:16:49 GMT)
Fast, accurate and lightweight sequential simulation-based inference using Gaussian locally linear mappings [0.8] シミュレーションベース推論」は、難解な確率で複雑なモデルに取り組むために用いられる。
近年のSBI法では、ニューラルネットワーク(NN)を用いて、不可能な可能性関数と後部分布の近似的かつ表現的な構造を提供している。
本稿では,確率分布の構造化混合を用いて,確率分布と後部分布の両方を近似する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:16:11 GMT)
Exploring Chinese Humor Generation: A Study on Two-Part Allegorical Sayings [0.8] 本稿では,中国語のユーモアを理解・生成するための最先端言語モデルの有用性について検討する。
中規模言語モデルの微調整と大規模学習の促進という,2つの優れたトレーニング手法を採用している。
人間の注釈による結果は、これらのモデルがユーモラスな偏見を生み出す可能性を示し、証明が実用的で効果的な方法であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:58:57 GMT)
Analysis and Fully Memristor-based Reservoir Computing for Temporal Data Classification [0.6] Reservoir Computing (RC) は、特に信号処理に有効なニューロモルフィックなフレームワークを提供する。
RCハードウェアのキーコンポーネントは動的貯留状態を生成する能力である。
本研究は, 新たな時間的課題の管理において, メムリスタをベースとしたRCシステムの適応性を照らすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:43:04 GMT)
Initial Decoding with Minimally Augmented Language Model for Improved Lattice Rescoring in Low Resource ASR [0.5] 本稿では,低リソース言語における格子再構成による音声認識精度向上の問題に対処する。
対象言語のより大きなテキストコーパスに存在するが、ベースラインには存在しない単語ユニグラム数でベースライン言語モデルを最小化する。
提案手法を用いて,21.8% (Telugu) と41.8% (Kannada) の単語誤りを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:34:31 GMT)
Quantum Simulation of the First-Quantized Pauli-Fierz Hamiltonian [0.5] 我々は、我々の分割と形式主義の征服を通じて、大きな$Lambda$の量子化よりも優れたスケーリングと量子化を得られることを示す。
また,マルチコントロールされたXゲート群を実装する新しい方法を含む,ゲート最適化のための新しいアルゴリズムおよび回路レベル技術も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:07:39 GMT)
A Search for Classical Subsystems in Quantum Worlds [0.5] 我々は、サブシステムの準古典的記述を許容する大域ヒルベルト空間の分解を発見するための体系的なアプローチをとる。
エネルギー固有ベクトルが分離可能な分解において、すべてのハミルトニアンがポインタ基底を持つことを示す。
我々は、ハミルトニアンがそのような分解を行うことができるいくつかの解析形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 11:12:31 GMT)
Investigation of Purcell enhancement of quantum dots emitting in the telecom O-band with an open fiber-cavity [0.5] 光マイクロキャビティに統合された単一光子エミッタは、量子通信アプリケーションにおいて重要な要素である。
ここでは、オープンファイバキャビティに統合された通信Oバンドに放出される半導体量子ドット(QD)について、徹底的に検討する。
この設計は、内在的なファイバーカップリングを備えた全空間次元で調整可能な光学マイクロキャビティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:16:22 GMT)
Twin Transformer using Gated Dynamic Learnable Attention mechanism for Fault Detection and Diagnosis in the Tennessee Eastman Process [0.4] 故障検出・診断(FDD)は,産業プロセスの安全性と効率を確保するための重要な課題である。
我々は、化学プロセス制御のための広く使われているベンチマークであるテネシー・イーストマン・プロセス(TEP)のための新しいFDD手法を提案する。
新しい注意機構であるGated Dynamic Learnable Attention (GDLAttention)を導入し、ゲーティング機構と動的学習機能を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 07:40:23 GMT)
Robust-GBDT: GBDT with Nonconvex Loss for Tabular Classification in the Presence of Label Noise and Class Imbalance [0.4] Robust-GBDTは、ラベルノイズに対する非損失関数のレジリエンスを組み合わせた画期的なアプローチである。
特にノイズや不均衡なデータセットでは、機能を大幅に向上します。
それは、さまざまな現実世界のアプリケーションにまたがる、堅牢で正確な分類の新しい時代への道を開くものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:17:11 GMT)
Creating Image Datasets in Agricultural Environments using DALL.E: Generative AI-Powered Large Language Model [0.4] 画像生成のアプローチとして,テキスト・ツー・イメージと画像・ツー・イメージの2つのアプローチを用いた。
画像から画像までの手法で生成した画像は、テキストから画像へのアプローチで生成した画像よりも現実的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:38:18 GMT)
Early-stage detection of cognitive impairment by hybrid quantum-classical algorithm using resting-state functional MRI time-series [0.4] 本研究は、関心のある時系列データを分類するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムの適用について検討する。
古典的な1次元畳み込み層は、我々のハイブリッドアルゴリズムにおける量子畳み込みニューラルネットワークと共に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:10:50 GMT)
A Hypergraph-based Formalization of Hierarchical Reactive Modules and a Compositional Verification Method [0.3] サイバー物理システムのモデル化によく使用される階層構造を持つ同期システムに対処する。
反応加群の理論を再検討し,それをハイパーグラフに基づいて再構成し,モジュールの並列構成と階層的記述を明らかにする。
階層型システムの自動検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:10:41 GMT)
Probabilistic World Modeling with Asymmetric Distance Measure [0.3] 距離関数の学習は、表現空間における計画と推論を可能にするために不可欠であることを示す。
状態到達性を反映した非対称な類似関数を学習し、多方向確率的推論を可能にする。
共通参照状態に条件付けすることで、学習された表現空間は、ほんの一握りの経路しか通過できない幾何学的に健全な状態を発見することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:58:49 GMT)
FAGH: Accelerating Federated Learning with Approximated Global Hessian [0.3] FLトレーニングを高速化するために,大域的ヘッセン法(FAGH)を用いたFLを提案する。
FAGHは、グローバルモデルトレーニングの収束を加速し、通信ラウンドの数を減らし、トレーニング時間を短縮する。
特に、FAGHは最先端のFLトレーニング方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:24:03 GMT)
A Comprehensive Review of Latent Space Dynamics Identification Algorithms for Intrusive and Non-Intrusive Reduced-Order-Modeling [0.2] 我々は、PDEによって支配される高忠実度データを、通常の微分方程式(ODE)によって支配される単純で低次元のデータに変換する、Lalatent Space Dynamics Identification (La)と呼ばれるフレームワークに焦点を当てる。
Laのビルディングブロックはアプリケーションによって簡単に変更できるため、Laフレームワークの柔軟性は高い。
本研究では, バーガース方程式, 非線形熱伝導問題, プラズマ物理問題に対するLaアプローチの性能を実証し, ラアルゴリズムが相対誤差を数パーセント以下で, 数千倍の高速化を達成可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:45:06 GMT)
Exploring the Independent Cascade Model and Its Evolution in Social Network Information Diffusion [0.1] これは、デジタル時代のデータ伝播の複雑さを解き放つ上で、情報通信モデルの重要性を浮き彫りにしている。
これらのモデルの深い影響に光を当てることで、様々な階層とそれらの表現を探索する基礎となるだけでなく、この強大な分野のさらなる研究の触媒としても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:32:13 GMT)
Variational Monte Carlo with Large Patched Transformers [0.0] トランスフォーマーのような大規模な言語モデルは、最近、テキストと画像生成に大きな力を示している。
ここでは2次元Rydberg原子配列を考察し、変分基底状態探索のための従来のリカレントニューラルネットワークよりもトランスフォーマーの精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:43:24 GMT)
Using quantum computers to identify prime numbers via entanglement dynamics [0.0] 素数の同定は、歴史的および現代的に重要な意味を持つ基本的な数学的追求である。
素数理論と量子物理学の間の潜在的なつながりを探索することは、科学的な探求において魅力的なフロンティアである。
このレターは一般化されたアプローチを示し、量子ビットベースの量子コンピュータの理論概念を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:56:12 GMT)
Unconditional Quantum Advantage for Sampling with Shallow Circuits [0.0] Bravyi、Gosset、Koenigによる最近の研究は、一定の深さの量子回路で解ける探索問題が存在することを示した。
この質問に対する答えは、古典回路に与えられるランダムな入力ビットの数が有界であるときにイエスであることが示される。
また、アドバイス付き定数深度量子回路と、ファンインとファンアウトの有界な古典回路との類似の分離を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:23:10 GMT)
Ultrafast artificial intelligence: Machine learning with atomic-scale quantum systems [0.0] 0 から 9 の間の手書き桁を認識するためにモデル原子を訓練する。
トレーニングでは、範囲0〜9の手書き桁の個々の画像を、形状のレーザーパルスに変換する。
このシステムは時間依存的なシュリンガー方程式に従って量子力学的に進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:50:47 GMT)
The Dunkl-Fokker-Planck Equation in $1+1$ Dimensions [0.0] Dunkl-Fokker-Planck固有値方程式を求め,高調波発振器と遠心型ポテンシャルを求める。
我々は、最近開発されたウィグナー・ダンクル超対称性の結果に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:10:18 GMT)
Texture Edge detection by Patch consensus (TEP) [0.0] 局所パッチ情報のセグメンテーションを用いて,テクスチャエッジの位置を識別する手法を提案する。
異なるテクスチャ間の類似点と相違点を強調するために、局所パッチと近隣地域に対する応答を利用する。
応答のセグメンテーションのステップは、エッジ位置をさらに強調し、近隣の投票は合意を与え、エッジ検出を安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:01:51 GMT)
Statics and Dynamics of non-Hermitian Many-Body Localization [0.0] 多体局在相は、乱れた相互作用系における初期状態の記憶を保持する。
非対称ホッピングによりユニタリ性を破る相互作用する波多野・ネルソンモデルに焦点をあてる。
本研究は, 乱れたオープンシステムにおける中間的動的状態の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:19:27 GMT)
Speedrunning and path integrals [0.0] 古典的なシミュレーションの中で、量子力学の単純化されたバージョンの表現として、スピードランニングの概念を探求する。
プレイヤーはニュートンの最初の法則を通して解釈できる「自然の力」と見なされている。
目的は、経路積分の数学的表現を用いて、これらの2つの分野の間のブリッジを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 19:04:11 GMT)
Rules still work for Open Information Extraction [0.0] 本稿では,中国語テキストに適した革新的なオープン情報抽出モデルであるAPRCOIEを提案する。
モデルをトレーニングするために,大規模な中国語OIEデータセットを手動でアノテートした。
比較評価では、APRCOIEが現在の中国のOIEモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:40:36 GMT)
Rotational state dependence of interactions between polar molecules [0.0] 分子が1つ以上の量子によって異なる回転状態にある場合、ファンデルワールス相互作用が反動的に現れることを示す。
ミリケルビン以下の温度では、この効果は衝突による損失を桁違いに減少させる。
これらの反発相互作用は、超低温極性分子を用いた量子シミュレーションや不純物物理学の応用に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:33:46 GMT)
Quantumness and Learning Performance in Reservoir Computing with a Single Oscillator [0.0] 量子非線形モデルは、古典的非線形発振器と比較して学習性能においてより効果的であることを示す。
量子性と性能の関係を,幅広い初期状態を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 17:01:30 GMT)
Quantum metaphotonics: recent advances and perspective [0.0] 量子メタフォトニクスは、メタ光学の最先端のサブフィールドとして出現している。
これは、現在のバルク量子光学素子の小型化に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 03:38:19 GMT)
Procedurally Optimised ZX-Diagram Cutting for Efficient T-Decomposition in Classical Simulation [0.0] 本稿では,ZX-ダイアグラムにおけるカットの最適パターンを見つけ,T数削減を最大化するための一般的な手順を提案する。
検証可能な回路が小さい場合、この手法は71%の時間で可能な限り最適なカットを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:18:43 GMT)
Optimizing Performance on Trinity Utilizing Machine Learning, Proxy Applications and Scheduling Priorities [0.0] 現在のスーパーコンピュータではノード数が増加し続けており、Trinityの前半には9400以上の計算ノードが含まれている。
遅いノードを識別し、実行可能であればパフォーマンスを改善し、パフォーマンスクリティカル実行時の遅いノードの使用を最小限に抑えることが、これまで以上に重要である。
高速に実行されるプロキシテストを生成するために使用されるプロセスを説明し、アウトレーラを分離する様々な方法を検討し、このタスクを達成するためにスケジュールに使用する順序付きリストを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 01:40:46 GMT)
On additive differential probabilities of the composition of bitwise exclusive-or and a bit rotation [0.0] The properties of the additive differential probability $mathrmadpmathrmXR$ of the composition of bitwise XOR and a bit rotation。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 13:32:32 GMT)
Nonadiabatic quantum Vlasov equation in spinor QED [0.0] スピノルQEDにおけるバナディバティック量子ブラソフ方程式が導出され、よく知られたアディバティック方程式との関係が確立される。
電場オフ後の粒子の総エネルギーで分割されたスピノルとスカラーQEDの分布関数の発振周期が等しくなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:42:28 GMT)
Microwave characterization of tantalum superconducting resonators on silicon substrate with niobium buffer layer [0.0] 未加熱シリコン基板上にスパッタされたタンタル薄膜は、マイクロ波を約10GHzで特徴付ける。
複合膜を用いたコプラナー導波路共振器は内部品質を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:01:58 GMT)
Large language model-powered chatbots for internationalizing student support in higher education [0.0] 本研究は、GPT-3.5とGPT-4 Turboを高等教育に統合し、国際化とデジタルトランスフォーメーションを活用することを目的とする。
学生のエンゲージメント、情報アクセス、サポートを改善するために、LLM(Large Language Models)の設計、実装、および応用に力を注いでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:50:19 GMT)
Inside the black box: Neural network-based real-time prediction of US recessions [0.0] 標準フィードフォワードニューラルネットワーク(FFN)と2種類の特定のリカレントニューラルネットワーク、長短期記憶(LSTM)およびゲートリカレントユニット(GRU)を用いる。
予測性能は従来の線形モデル、標準ロジットモデル、リッジロジットモデルと比較される。
最大3カ月の予測では、株価指数、実質GDP、私的住宅固定投資は短期的な予測可能性が非常に高い。
長期の予測では、この期間は拡大し、生産者物価指数はリセッション(景気後退)の強い説明力を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 09:21:56 GMT)
Identifying the Attractors of Gene Regulatory Networks from Expression Data under Uncertainty: An Interpretable Approach [0.0] 実際の遺伝子制御ネットワークの時間的遺伝子発現プロファイルを考慮すれば、アトラクタはどのように堅牢に識別できるのか?
本稿では,Zadeh Computing with Wordsに基づく新しいアプローチを用いて,この問題に対処する。
提案手法は、ファジィ論理と言語的記述の両方の観点から、時間的遺伝子発現データからアトラクタを効果的に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 20:56:22 GMT)
Graph-Informed Neural Networks for Sparse Grid-Based Discontinuity Detectors [0.0] 本稿では,スパースグリッドとグラフインフォームドニューラルネットワーク(GINN)を用いた不連続関数の不連続性検出手法を提案する。
GINNはスパースグリッド上の問題点を特定するために訓練され、グリッド上に構築されたグラフ構造を利用して効率よく正確な不連続検出性能を実現する。
次元 n = 2 および n = 4 の関数に関する数値実験は、不連続界面の検出における GINN の効率性とロバストな一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:28:30 GMT)
FlyKD: Graph Knowledge Distillation on the Fly with Curriculum Learning [0.0] 本研究では,FlyKD (Knowledge Distillation on the Fly)を提案する。
カリキュラム学習の成功により、ノイズの多い擬似ラベルよりも最適化を改善するための新たな研究の方向性が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:43:46 GMT)
FishNet: Deep Neural Networks for Low-Cost Fish Stock Estimation [0.0] 本稿では,分類分類と魚の大きさ推定の両方を行う自動コンピュータビジョンシステムを提案する。
システムはまず、Mask R-CNNを用いてオブジェクト検出とセグメンテーションを行う。
各魚種は、別個の機械学習モデルを用いて分類され、予測される長さが決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:44:08 GMT)
Federated Learning based on Pruning and Recovery [0.0] このフレームワークは非同期学習アルゴリズムとプルーニング技術を統合している。
異種デバイスを含むシナリオにおいて、従来のフェデレーション学習アルゴリズムの非効率性に対処する。
また、非同期アルゴリズムで特定のクライアントの不安定な問題や不適切なトレーニングにも取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 14:35:03 GMT)
Exploiting Topological Prior for Boosting Point Cloud Generation [0.0] 本稿では、ポイントクラウド生成用に設計された最先端GANであるSP-GANモデルとして、Sphereの革新的な拡張について述べる。
生成した点雲の構造的整合性と全体的品質を高めるために, 発生源のトレーニングプロセスにトポロジカル事前を組み込むことにより, 点雲生成に新たな手法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:17:44 GMT)
Existence of strongly nonlocal sets of three states in any N-partite system [0.0] 強い非局所性 (strong nonlocality) は、サブシステムの各分割にわたる多部量子状態の集合の局所的既約性を指す。
ここでは、(C2)otimesにおける3つの直交量子状態の存在を示し、サブシステムのどの部分も局所的に区別できない。
ここでの強い非局所集合のキャリダリティは、すべての既知の集合よりも劇的に小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:59:24 GMT)
Enhancing IoT Security Against DDoS Attacks through Federated Learning [0.0] IoT(Internet of Things)は、物理デバイスとデジタル領域の間の変換接続を基盤としている。
従来のDDoS緩和アプローチは、IoTエコシステムの複雑さを扱うには不十分である。
本稿では、フェデレートラーニングの力を活用して、IoTネットワークのDDoS攻撃に対するセキュリティを強化する革新的な戦略を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 16:45:28 GMT)
ECRC: Emotion-Causality Recognition in Korean Conversation for GCN [0.0] 本稿では,新しいグラフ構造に基づく会話モデル(ECRC)の感情因果認識を提案する。
本研究では,単語レベルの埋め込みと文レベルの埋め込みの両方を活用することで,過去の埋め込みの限界を克服する。
このモデルは、双方向長短期メモリ(Bi-LSTM)とグラフニューラルネットワーク(GCN)モデルを韓国の会話分析のために一意に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:07:31 GMT)
Do Large Language Models understand Medical Codes? [0.0] 我々は,Large Language Models (LLMs) が医療コードの本質的意味を理解しているかどうかを評価する。
以上の結果から,これらのモデルは医療基準の意味を理解できていないことが示唆された。
我々は、医療規範や用語のニュアンスを効果的に把握し、表現するための改善戦略を求めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 06:18:15 GMT)
Developers' Perception: Fixed Bugs Often Overlooked as Quality Contributions [0.0] より高い品質を示すものとしてリポジトリで発見されたり修正されたりしたバグを認識しているのは、プログラマの3分の1に過ぎない。
この発見は、プログラマがテストとバグレポートの重要性を誤解することが多いという考えを裏付けるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 04:40:19 GMT)
Detecting Bias in Large Language Models: Fine-tuned KcBERT [0.0] 我々は、このような害を社会的な偏見として定義し、韓国のコメントに微調整されたモデルで、民族、性別、人種的偏見を評価する。
我々の貢献は、言語に依存した特徴により、韓国語モデルに社会的バイアスが存在することを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 02:27:19 GMT)
Control of quality factor of atomic force microscopy cantilever by cavity optomechanical effect [0.0] 本稿では,Fabry-P'erot光干渉計における原子間力顕微鏡カンチレバーの品質係数を変更する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 00:01:35 GMT)
Coherent Acoustic Control of Defect Orbital States in the Strong-Driving Limit [0.0] 周波数領域と時間領域の共振型マルチフォノン軌道Rabi振動について検討した。
我々は、我々の測定値、量子マスター方程式シミュレーション、および強い運転限界におけるランダウ・ツェナー遷移モデルとの一致を見出した。
連続波スピン共鳴に基づくデコヒーレンス保護スキームにより、軌道デコヒーレンスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:08:09 GMT)
Bayesian Learning of Optimal Policies in Markov Decision Processes with Countably Infinite State-Space [0.0] 離散時間可算状態空間マルコフ決定過程の族を最適に制御する問題について検討する。
動的サイズのエピソードを用いたトンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 近似最適制御アルゴリズムの開発に応用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 18:17:05 GMT)
Automatic location detection based on deep learning [0.0] 本研究は,インドにおける都市画像の識別・分類に適した画像分類システムの詳細な研究と実装について述べる。
インドでは,Ahmedabad,Delhi,Kerala,Kolkata,Mumbaiの5都市に画像の分類を行った。
本研究は,観光,都市計画,さらにはリアルタイム位置情報システムへの応用の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 12:25:30 GMT)
Advancing multivariate time series similarity assessment: an integrated computational approach [0.0] 多変量時系列データの類似性を評価するための統合計算手法を提案する。
MTASAは時系列アライメントを最適化するために設計され、マルチプロセッシングエンジンによって補完される。
MTASAは既存の最先端統合フレームワークに比べて約1.5倍の精度と2倍の速度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 23:52:25 GMT)
Accelerating prototype selection with spatial abstraction [0.0] 本稿では,既存のプロトタイプ選択手法を高速化するためのアプローチを提案する。
空間分割の概念を用いてデータセットの抽象的な表現を構築する。
その後、提案手法により選択された候補に対して、いくつかの従来のプロトタイプ選択アルゴリズムを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 21:34:24 GMT)
A scheme for deterministic loading of laser-cooled molecules into optical tweezers [0.0] 貯蔵状態における分子の衝突損失は抑制され、双極子遮断は複数の分子の蓄積を防ぐ。
3サイクルを施すことで、1つの分子でツイーザーを80%の成功率でロードし、残余の衝突損失によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Mar 2024 15:37:29 GMT)