Comparing Bad Apples to Good Oranges: Aligning Large Language Models via Joint Preference Optimization [105.4] 大きな言語モデル(LLM)を整列させる一般的な手法は、人間の好みを取得することに依存する。
本稿では,命令応答対に対して協調的に好みを抽出する新たな軸を提案する。
また,LLMのアライメント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） (Sun, 31 Mar 2024 02:05:40 GMT)
Object Recognition as Next Token Prediction [99.4] オブジェクト認識を次のトークン予測として提案する。
その考え方は、画像埋め込みからフォームラベルへのテキストトークンの自動回帰予測を行う言語デコーダを適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:11:18 GMT)
WavLLM: Towards Robust and Adaptive Speech Large Language Model [94.0] 本稿では,2つのエンコーダを持つ頑健で適応的な音声大言語モデルであるWavLLMと,プロンプト対応のLoRA重み付けアダプタを紹介する。
ASR, ST, SV, ERなどのタスクを含むユニバーサル音声ベンチマークにおいて提案手法の有効性を検証し, SQA用ガオカオ英語聴取理解セット, CoT 評価セットなどの特殊データセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:01:32 GMT)
DiffAgent: Fast and Accurate Text-to-Image API Selection with Large Language Model [90.7] テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルは非常に注目され、学術研究の内外に広く応用されている。
DiffAgentは、APIコールを介して、正確な選択を秒単位でスクリーニングするように設計されたエージェントである。
評価の結果,DiffAgentは適切なT2I APIの同定に優れるだけでなく,SFTAトレーニングフレームワークの有効性も裏付けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:28:15 GMT)
Teaching Language Models to Self-Improve through Interactive Demonstrations [83.9] 大規模言語モデルの自己改善能力は欠如しており、より小さなモデルで学ぶことは困難である。
このような自己改善能力を持つ小型モデルのトレーニングアルゴリズムであるTriPosTを導入する。
我々は,LLaMA-7bの算数および推論タスクの性能を最大7.13%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） (Sun, 31 Mar 2024 18:12:16 GMT)
Identifiable Latent Causal Content for Domain Adaptation under Latent Covariate Shift [82.1] マルチソースドメイン適応(MSDA)は、ラベル付き対象ドメインのラベル予測関数を学習する際の課題に対処する。
本稿では,潜在コンテンツ変数と潜時スタイル変数とともに,ドメイン間の潜時雑音を導入し,複雑な因果生成モデルを提案する。
提案手法は、シミュレーションと実世界の両方のデータセットに対して、例外的な性能と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:09:38 GMT)
DISTFLASHATTN: Distributed Memory-efficient Attention for Long-context LLMs Training [82.1] FlashAttentionは、1つのGPU上でのトレーニングトランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)において、2次ピークメモリの使用を線形に削減する。
本研究では,長期LLM学習に最適化されたメモリ効率の高い注意機構であるDisTFLASHATTNを紹介する。
最近のRing AttentionやDeepSpeed-Ulyssesと比較して、1.67xと1.26 - 1.88xのスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:11:08 GMT)
Learning to Rank Patches for Unbiased Image Redundancy Reduction [80.9] 画像は、隣接する領域の画素が空間的に相関しているため、空間的冗長性に悩まされる。
既存のアプローチでは、意味の少ない画像領域を減らし、この制限を克服しようとしている。
本稿では,Learning to Rank Patchesと呼ばれる画像冗長性低減のための自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:12:41 GMT)
Weak-to-Strong 3D Object Detection with X-Ray Distillation [75.5] 本稿では,既存の任意の3Dオブジェクト検出フレームワークにシームレスに統合する多目的手法を提案する。
オブジェクト・コンプリートフレームを用いたX線蒸留は、教師付き設定と半教師付き設定の両方に適している。
提案手法は,半教師あり学習における最先端の手法を1-1.5mAPで超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:09:06 GMT)
ParaICL: Towards Robust Parallel In-Context Learning [74.4] 大規模言語モデル(LLM)が自然言語処理の標準となっている。
インコンテキスト・ラーニング(ICL)は、いくつかの実演例の選択に依存している。
パラレルインコンテキスト学習(ParaICL)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:56:15 GMT)
Transformer based Pluralistic Image Completion with Reduced Information Loss [72.9] トランスフォーマーをベースとした手法は,近年,イメージインペイントにおいて大きな成功を収めている。
彼らは各ピクセルをトークンとみなし、情報損失の問題に悩まされる。
我々はPUTと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:20:16 GMT)
Generative Retrieval as Multi-Vector Dense Retrieval [71.8] 生成検索は、文書の識別子をエンドツーエンドで生成する。
それまでの研究は、原子識別子による生成的検索が単一ベクトル密度検索と等価であることを示した。
生成的検索と多ベクトル高密度検索は,文書の問合せに対する関連性を測定するのと同じ枠組みを共有していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:29:43 GMT)
DistillSpec: Improving Speculative Decoding via Knowledge Distillation [70.6] 投機的復号(SD)は、複数のトークンを生成するためにより高速なドラフトモデルを使用することで、大きな言語モデル推論を加速する。
本稿では,SDを適用する前に,知識蒸留を用いて,ドラフトモデルとターゲットモデルとの整合性を向上するDistillSpecを提案する。
DistillSpecは標準SDよりも10～45%のスピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:06:51 GMT)
DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior [70.5] DiffBIRは、視覚の異なる画像復元タスクを処理できる一般的な修復パイプラインである。
DiffBIRは, ブラインド画像復元問題を, 1) 劣化除去: 画像に依存しない内容の除去; 2) 情報再生: 失われた画像内容の生成の2段階に分離する。
第1段階では, 修復モジュールを用いて劣化を除去し, 高忠実度復元結果を得る。
第2段階では、潜伏拡散モデルの生成能力を活用して現実的な詳細を生成するIRControlNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:36:57 GMT)
Rethinking Interactive Image Segmentation with Low Latency, High Quality, and Diverse Prompts [68.9] 多様なプロンプトを持つ低レイテンシで高品質な対話的セグメンテーションは、スペシャリストやジェネラリストモデルでは難しい。
我々は、低レイテンシ、高品質、多様なプロンプトサポートを提供する次世代インタラクティブセグメンテーションアプローチであるSegNextを提案する。
本手法は,HQSeg-44KとDAVISにおいて,定量的かつ定性的に,最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:02:24 GMT)
Deep Instruction Tuning for Segment Anything Model [68.8] Segment Anything Model (SAM) は、条件付き画像のセグメンテーションタスクにおいて強力だが汎用的な機能を示す。
このような欠点を緩和するためには、深層テキストのチューニングが重要であると我々は主張する。
3つの非常に競争力のあるベンチマークデータセットの実験は、単純なエンドツーエンドDITがSAMを大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:37:43 GMT)
How Much are LLMs Contaminated? A Comprehensive Survey and the LLMSanitize Library [68.1] 近年のLarge Language Models(LLM)の台頭に伴い、新たな機会が生まれつつありますが、新たな課題や汚染が急速に深刻化しています。
ビジネスアプリケーションとAIの資金調達は、人気の高い質問回答ベンチマークで得られた数パーセントのポイントが数十万ドルに変換される規模に達している。
GPT-4やClaude-3のようなクローズドソースモデルでは、トレーニングセットに関する情報を漏らすことは不可能ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:32:02 GMT)
Iterative Sketching for Secure Coded Regression [66.5] 分散線形回帰を高速化する手法を提案する。
具体的には、方程式の系の基礎をランダムに回転させ、次にサブサンプルブロックを回転させ、情報を同時に確保し、回帰問題の次元を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:11:35 GMT)
Survey of Computerized Adaptive Testing: A Machine Learning Perspective [66.3] コンピュータ適応テスト (Computerized Adaptive Testing, CAT) は、試験の熟練度を評価するための効率的で調整された方法である。
本稿では,この適応テスト手法に対する新たな視点を提示し,機械学習に着目したCATに関する調査を行うことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:09:47 GMT)
Investigating Recurrent Transformers with Dynamic Halt [64.9] 本研究では, 変圧器の繰り返し機構を付加する2つの主要な手法の帰納バイアスについて検討する。
本稿では,これらの手法を拡張し,組み合わせるための新しい手法を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:06:53 GMT)
From Similarity to Superiority: Channel Clustering for Time Series Forecasting [62.0] CCM(Channel Clustering Module)を開発した。
CCMは、固有の類似性によって特徴付けられるチャネルを動的にグループ化し、チャネルアイデンティティの代わりにクラスタアイデンティティを利用する。
CCMは、CIモデルとCDモデルのパフォーマンスを、それぞれ長期および短期の予測において平均利率2.4%と7.2%で向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:46:27 GMT)
Denoising Distillation Makes Event-Frame Transformers as Accurate Gaze Trackers [61.4] 本稿では,イベントデータとフレームデータの両方を用いた受動的視線推定の問題に取り組む。
本質的に異なる生理構造を考えると、与えられた状態に基づいて正確に推定することは困難である。
我々は、現在の状態からいくつかの事前登録されたアンカー状態への状態遷移の定量化として、視線推定を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:30:37 GMT)
Alpaca against Vicuna: Using LLMs to Uncover Memorization of LLMs [61.0] 本稿では,攻撃者によるLSMエージェントを用いたブラックボックスプロンプト最適化手法を提案する。
ベースラインプレフィックス・サフィックス測定と比較すると,命令ベースのプロンプトは,トレーニングデータと23.7%のオーバラップで出力を生成する。
以上の結果から,命令調整モデルでは,ベースモデルと同等に事前学習データを公開することが可能であり,他のLSMが提案する命令を用いることで,新たな自動攻撃の道を開くことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:33:56 GMT)
Low-Rank Adaptation for Multilingual Summarization: An Empirical Study [60.5] 私たちはその可能性を調査する。
多言語要約領域におけるローランド適応(LoRA)に着目した効率的なファインチューニング
ハイデータやローデータの設定、言語間転送など、さまざまなデータ可用性シナリオに関する広範な調査を行います。
以上の結果から,LoRAは大量のデータでトレーニングされた場合の完全な微調整と競合し,低データシナリオや言語間転送に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:01:34 GMT)
Against The Achilles' Heel: A Survey on Red Teaming for Generative Models [60.2] 赤いチーム作りの分野は急速に成長しており、パイプライン全体をカバーする包括的な組織の必要性を強調している。
120以上の論文を調査し,言語モデル固有の能力に根ざした,きめ細かい攻撃戦略の分類を導入した。
我々は,様々な自動レッド・チーム・アプローチを統合するサーチ・フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:50:39 GMT)
Privacy-preserving Optics for Enhancing Protection in Face De-identification [60.1] この脆弱性を解決するために,ハードウェアレベルの顔識別手法を提案する。
また、プライバシ保存画像、フェイスヒートマップ、およびパブリックデータセットからの参照顔イメージを入力として、新しい顔を生成する匿名化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:28:04 GMT)
Weisfeiler and Leman Go Measurement Modeling: Probing the Validity of the WL Test [58.2] グラフ機械学習実践者の表現力概念化と$k$-WLとの相違を明らかにする。
ベンチマークに基づく表現力の拡張的定義と測定について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:03:00 GMT)
Instructed to Bias: Instruction-Tuned Language Models Exhibit Emergent Cognitive Bias [57.4] 近年の研究では、インストラクションチューニング(IT)と人間フィードバック(RLHF)による強化学習によって、大規模言語モデル(LM)の能力が劇的に向上していることが示されている。
本研究では,ITとRLHFがLMの意思決定と推論に与える影響について検討する。
以上の結果から,GPT-3,Mistral,T5ファミリーの各種モデルにおけるこれらのバイアスの存在が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:20:25 GMT)
A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models (Gen-RecSys) [57.3] 我々はジェネレーティブモデル(Gen-RecSys)を用いてレコメンデーションシステムにおける重要な進歩を結びつけることを目指している。
我々の総合的な視点は、Gen-RecSysの影響と害を評価するために必要なパラダイムを強調できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:57:57 GMT)
Adaptive Surface Normal Constraint for Geometric Estimation from Monocular Images [56.9] 本稿では,幾何学的文脈を取り入れつつ,画像から深度や表面正規度などの測地を学習するための新しい手法を提案する。
提案手法は,入力画像に存在する幾何学的変動を符号化した幾何学的文脈を抽出し,幾何的制約と深度推定を相関付ける。
本手法は,画像から高品質な3次元形状を生成可能な密着型フレームワーク内での深度と表面の正規分布推定を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:31:56 GMT)
LEMON: Learning 3D Human-Object Interaction Relation from 2D Images [56.6] 人間の物体と物体の相互作用関係の学習は、AIと相互作用モデリングの具体化に不可欠である。
既存のほとんどの手法は、孤立した相互作用要素を予測することを学ぶことで目標に近づいている。
本稿では,相互の相互作用意図をマイニングし,幾何相関の抽出を導出するための曲率を用いた統一モデルLEMONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:18:23 GMT)
CAT-Seg: Cost Aggregation for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [56.6] 私たちは、視覚言語基盤モデル、特にCLIPを適応するためのコストベースの新しいアプローチを導入します。
エンコーダの微調整により,CLIPをセグメント化,未確認のクラスに適応させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:53:55 GMT)
Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.3] 大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。
LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。
モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:02:55 GMT)
Sparse Feature Circuits: Discovering and Editing Interpretable Causal Graphs in Language Models [55.2] 本稿ではスパース特徴回路の発見と適用方法を紹介する。
これらは言語モデルの振る舞いを説明するための人間の解釈可能な特徴の因果関係の著作である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:54:50 GMT)
SE(3)-Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation [55.0] 我々はFoldFlowを紹介した。FoldFlowは,3mathrmD$の剛性運動に対するフローマッチングパラダイムに基づく,モデリング能力向上のための新しい生成モデルである。
FoldFlow生成モデルのファミリーは、タンパク質の生成モデルに対する従来のアプローチに比べて、いくつかの重要な利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:38:57 GMT)
PyTorch Frame: A Modular Framework for Multi-Modal Tabular Learning [54.9] PyTorch Frame は PyTorch をベースとした多モード表データの深層学習フレームワークである。
モジュラー方式で多種多様なモデルを実装することにより,PyTorch Frameの有用性を示す。
我々は、グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのPyTorchライブラリであるPyTorch GeometricとPyTorch Frameを統合し、関係データベース上でエンドツーエンドの学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:15:09 GMT)
C-TPT: Calibrated Test-Time Prompt Tuning for Vision-Language Models via Text Feature Dispersion [54.8] 深層学習において,ラベル付きデータを必要としない微調整手法としてテスト時間適応が注目されている。
本稿では,CLIPの固有特性を利用したテスト時プロンプトチューニング時の校正について検討する。
そこで本研究では,C-TPT(Calibrated Test-time Prompt Tuning)という,キャリブレーションの強化によるテスト時間中のプロンプトの最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:36:54 GMT)
The Hidden Attention of Mamba Models [54.5] Mamba層は、複数のドメインをモデリングするのに非常に効果的である効率的な選択状態空間モデル(SSM)を提供する。
このようなモデルを注意駆動モデルとみなすことができる。
この新たな視点は、トランスの自己保持層のメカニズムを経験的かつ理論的に比較することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:31:14 GMT)
Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction [53.6] 軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。
既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。
本稿では,様々な観測期間に対する既存の軌道予測の堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークFlexiLength Network(FLN)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:18:57 GMT)
Can LLMs Generate Human-Like Wayfinding Instructions? Towards Platform-Agnostic Embodied Instruction Synthesis [51.0] 本稿では,ロボットエージェントの「ウェイフィンディング指示」を自動的に合成する手法を提案する。
提案アルゴリズムは,LLMの条件付けにコンテキスト内学習を用い,わずかな参照を用いて命令を生成する。
我々は,Matterport3D,AI Habitat,ThreeDWorldなど,複数のシミュレーションプラットフォームにアプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:21:18 GMT)
A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures [51.0] AIのプライバシと説明可能性に関する研究が増えているにもかかわらず、プライバシを保存するモデル説明にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,モデル説明に対するプライバシ攻撃とその対策に関する,最初の徹底的な調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:44:48 GMT)
M3D: Advancing 3D Medical Image Analysis with Multi-Modal Large Language Models [49.5] これまでの研究は主に2Dの医療画像に焦点を合わせてきた。
120K画像テキスト対と62K命令応答対からなる大規模3次元マルチモーダル医療データセットM3D-Dataを提案する。
また,新しい3次元マルチモーダル・メディカル・ベンチマークであるM3D-Benchを導入し,8つのタスクにまたがる自動評価を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:55:12 GMT)
CoUDA: Coherence Evaluation via Unified Data Augmentation [49.4] コヒーレンス評価は、談話の組織と構造を評価することを目的としている。
談話構造に関する言語理論から着想を得て,CoUDAというデータ拡張フレームワークを提案する。
233Mパラメータだけで、CoUDAはポイントワイドのスコアリングとペアワイドのランキングタスクの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:19:36 GMT)
Open3DIS: Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation with 2D Mask Guidance [49.1] Open3DISは3Dシーン内でのOpen-Vocabulary Instanceの問題に対処するために設計された新しいソリューションである。
3D環境内のオブジェクトは、さまざまな形状、スケール、色を示し、正確なインスタンスレベルの識別が困難なタスクとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:37:10 GMT)
StructLM: Towards Building Generalist Models for Structured Knowledge Grounding [49.1] 大規模言語モデル(LLM)では、最先端(SoTA)モデルの背後にある構造化データラグを平均35%処理できる。
我々は, 7B から 34B のパラメータからなる Code-LLaMA アーキテクチャに基づいて,StructLM と呼ばれる一連のモデルを開発した。
我々のStructLMシリーズは、評価された18のデータセットのうち14のタスク固有モデルを超え、7つのSKGタスクに新しいSoTAの成果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:14:20 GMT)
Neural Atoms: Propagating Long-range Interaction in Molecular Graphs through Efficient Communication Channel [48.6] 分子の原子を暗黙的に投影することで、原子群の集合情報を数$textitNeural Atoms$に抽象化する方法を提案する。
具体的には、ニューラル原子間で情報を明示的に交換し、それをエンハンスメントとして原子の表現に投影する。
この機構により、ニューラルネットワークは遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:28:51 GMT)
Rehearsal-Free Modular and Compositional Continual Learning for Language Models [48.1] 継続的な学習は、既存の知識を忘れずに、新たな知識を漸進的に獲得することを目的としています。
我々は,リハーサルのないモジュール型および構成型連続学習フレームワークであるMoCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:28:44 GMT)
Language-only Efficient Training of Zero-shot Composed Image Retrieval [46.9] 合成画像検索(CIR)タスクは、画像とテキストの合成クエリを処理し、両方の条件で相対的な画像を検索する。
本稿では,学習に言語のみを用いる新しいCIRフレームワークを提案する。
我々のLinCIR(Language-only Training for CIR)は、SMP(Self-Masking projection)と呼ばれる新しいセルフスーパービジョンによって、テキストデータセットでのみ訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:58:09 GMT)
ARES: An Automated Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems [46.5] 本稿では,RAGシステム評価のための自動RAG評価システムであるARESを紹介する。
ARESは軽量LM判定器を微調整し、個々のRAG成分の品質を評価する。
コードとデータセットをGithubで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:58:46 GMT)
Dual DETRs for Multi-Label Temporal Action Detection [46.1] 時間的行動検出(TAD)は、ビデオ内のアクション境界と対応するカテゴリを特定することを目的としている。
我々は、インスタンスレベルとバウンダリレベルの両方からのアクションを検出するために、新しいDualレベルクエリベースのTADフレームワーク、すなわちDualDETRを提案する。
我々はDualDETRを3つの挑戦的マルチラベルTADベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:43:39 GMT)
Break-for-Make: Modular Low-Rank Adaptations for Composable Content-Style Customization [45.2] コンテンツとスタイルのパラメータ空間を分離する学習フレームワークを提案する。
提案手法は,コンテンツスタイルとプロンプトのアライメントの観点から,最先端のシングル/マルチコンセプト学習パイプラインより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:26:11 GMT)
Animatable Gaussians: Learning Pose-dependent Gaussian Maps for High-fidelity Human Avatar Modeling [44.6] 強力な2次元CNNと3次元ガウススプラッティングを利用して高忠実度アバターを作成するアバター表現を導入する。
学習されたテンプレートは、ドレスのようなよりゆるい服をモデル化するための衣服に適応する。
我々の手法は、動的で現実的で一般化された外観を持つ生物のようなアバターを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:06:12 GMT)
Weak Distribution Detectors Lead to Stronger Generalizability of Vision-Language Prompt Tuning [44.3] 本稿では,事前学習型視覚言語モデル(VLM)の一般化能力を向上する手法を提案する。
このアイデアは、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出を利用して、サンプルがベース分布に属しているか、あるいは新しい分布に属しているかを予測することによって実現される。
OOD検出器の助けを借りて、CoOpとProGradの調和平均は、ベース・ツー・ノーベル・セッティングにおいて11の認識データセットに対して2.6から1.5ポイント増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:28:42 GMT)
A General and Efficient Training for Transformer via Token Expansion [44.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は通常、非常に大きなトレーニングコストを必要とする。
既存の手法はViTの訓練を高速化しようと試みているが、通常は精度の低下を伴う手法を無視している。
本稿では,新しいトークン成長スキームであるToken Expansion(ToE)を提案し,ViTに対する一貫したトレーニングアクセラレーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:44:24 GMT)
Decomposing Disease Descriptions for Enhanced Pathology Detection: A Multi-Aspect Vision-Language Pre-training Framework [43.5] 医学的な視覚言語事前訓練は研究の最前線として現れ、ゼロショットの病理診断を可能にしている。
バイオメディカルテキストの複雑なセマンティクスのため、現在の方法では、医学的画像と、非構造化レポートの重要な病理学的所見の整合に苦慮している。
これは、大きな言語モデルと医療専門家に相談することで達成される。
我々の研究は、近年の手法の精度を最大8.56%まで改善し、17.26%を目に見えるカテゴリーで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:42:17 GMT)
RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation [42.8] 大きな言語モデル(LLM)は優れた能力を示すが、不正確なあるいは幻覚反応を引き起こす傾向がある。
この制限は、膨大な事前トレーニングデータセットに依存することに起因するため、目に見えないシナリオでのエラーの影響を受けやすい。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の関連文書を応答生成プロセスに組み込むことによって、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:58:54 GMT)
Prompt Tuning with Soft Context Sharing for Vision-Language Models [42.6] 本稿では,複数目的の複数ショットタスクにおいて,事前学習した視覚言語モデルを協調的にチューニングする新しい手法を提案する。
我々は,SoftCPTがシングルタスクのプロンプトチューニング方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:12:21 GMT)
EvoCodeBench: An Evolving Code Generation Benchmark Aligned with Real-World Code Repositories [42.3] 既存のベンチマークでは、実際のコードリポジトリとの整合性が低かった。
EvoCodeBenchは、データ漏洩を避けるための進化中のベンチマークである。
EvoCodeBenchに基づいて,リポジトリレベルのコード生成を提案し,人気の高い10の大規模言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:10:50 GMT)
TexVocab: Texture Vocabulary-conditioned Human Avatars [42.2] TexVocabは、テクスチャ語彙を構築し、ボディポーズをアニメーション用のテクスチャマップに関連付ける新しいアバター表現である。
提案手法は,RGBビデオから詳細な動的外見を持つアニマタブルなヒトアバターを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:58:04 GMT)
LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting [42.2] LangSplatは、3D空間内で正確で効率的なオープン語彙クエリを可能にする3D言語フィールドを構築する。
LangSplat は従来の最先端手法 LERF を大きなマージンで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:45:58 GMT)
Learning the mechanisms of network growth [42.1] 動的リアルタイムネットワークのための新しいモデル選択法を提案する。
データは9つの最先端のランダムグラフモデルをシミュレートすることによって生成される。
提案された機能は、計算しやすく、分析的に抽出可能で、解釈可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:38:59 GMT)
$R^2$-Tuning: Efficient Image-to-Video Transfer Learning for Video Temporal Grounding [41.7] ビデオの時間的グラウンドは、自然言語のクェリが与えられたビデオに関連性のあるクリップを埋めることを目的としている。
既存のVTGモデルは、フレームワイドのファイナルレイヤCLIP機能に基づいて構築されており、追加の時間バックボーンによって支援されている。
ビデオ時間的グラウンド化のためのパラメータとメモリ効率の変換学習フレームワークであるReversed Recurrent Tuning(R2$-Tuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:17:48 GMT)
Self-Adaptive Sampling for Efficient Video Question-Answering on Image--Text Models [41.1] ビデオ理解モデルは通常、フレームやクリップの集合をランダムにサンプリングする。
本稿では,最多領域フレーム (MDF) と最多命令フレーム (MIF) の2つのフレームサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:10:24 GMT)
Can Language Models Laugh at YouTube Short-form Videos? [40.5] ユーザ生成したYouTubeから10Kのマルチモーダルな面白いビデオのデータセット、ExFunTubeをキュレートします。
GPT-3.5を用いたビデオフィルタリングパイプラインを用いて,ユーモアに寄与する言語的要素と視覚的要素の両方を検証する。
フィルタリング後、各ビデオにタイムスタンプとテキスト説明をアノテートします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:51:06 GMT)
Intrinsic Gaussian Vector Fields on Manifolds [40.2] 得られたホッジ・マタン・ガウスベクトル場を二次元球面とハイパートーラス上に展開するのに必要となるプリミティブを提供する。
ガウスベクトル場は、前述した外生的場よりもかなり洗練された帰納的バイアスを構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:12:15 GMT)
Super Non-singular Decompositions of Polynomials and their Application to Robustly Learning Low-degree PTFs [39.5] 低次しきい値関数 (PTF) の, 対向汚職の一定割合の存在下での効率的な学習性について検討した。
提案アルゴリズムは,線形しきい値関数の学習に使用されていた局所化手法に着想を得た反復的手法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:03:35 GMT)
Training-Free Semantic Segmentation via LLM-Supervision [37.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスの新しいアプローチを提案する。
我々のメソッドは LLM から始まり、より正確なクラス表現のための詳細なサブクラスのセットを生成する。
次に、テキスト教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いて、生成されたサブクラスをターゲットラベルとして適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:37:25 GMT)
Embodied Active Defense: Leveraging Recurrent Feedback to Counter Adversarial Patches [37.3] 敵のパッチに対するディープニューラルネットワークの脆弱性は、モデルロバスト性を高めるための多くの防衛戦略を動機付けている。
本研究では,環境情報を積極的に文脈化して,現実の3次元環境における不整合に対処するEmbodied Active Defense (EAD) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:02:35 GMT)
Knowledgeable In-Context Tuning: Exploring and Exploiting Factual Knowledge for In-Context Learning [37.2] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのプロンプトとしてラベル付きトレーニング例を条件にすることで、コンテキスト内学習(ICL)を可能にする。
本稿では、3つの中核面におけるICLの性能に事実知識が不可欠であることを実証する。
In-Context Tuning (KICT) フレームワークを導入し,ICLの性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:55:39 GMT)
Ensuring User-side Fairness in Dynamic Recommender Systems [37.2] 本稿では,動的レコメンデーションシステムにおけるユーザ側の公正性を保証するための第一原理的な研究について述べる。
本稿では,FAir Dynamic rEcommender (FADE)を提案する。
FADEは、全体的なレコメンデーション性能を犠牲にすることなく、性能格差を効果的かつ効率的に低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:20:36 GMT)
DailyMAE: Towards Pretraining Masked Autoencoders in One Day [37.2] マスク付き画像モデリング(MIM)は、ラベルのないデータからデータ表現を学習する上での有効性に注目されている。
本研究では,データロードボトルネックの軽減を目的としたMIMベースのSSLの効率的なトレーニングレシピを提案する。
このライブラリは,ImageNet 1Kデータセット上のMAE-Base/16モデルのトレーニングを,わずか18時間で800エポックで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:59:10 GMT)
UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models [34.8] 本稿では,時空間エンコーダと命令調整パラダイムをシームレスに統合するUrbanPTを提案する。
我々は、様々な公開データセットに対して広範囲な実験を行い、異なる時間的予測タスクをカバーした。
結果は、慎重に設計されたアーキテクチャを持つUrbanPTが、最先端のベースラインを一貫して上回っていることを一貫して示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:32:03 GMT)
EVORA: Deep Evidential Traversability Learning for Risk-Aware Off-Road Autonomy [34.2] 本研究では,不確実性を考慮したトラクションモデルを学習し,リスクを考慮したトラジェクトリを計画するための統一的なフレームワークを提案する。
ネットワーク出力を用いてディリクレ分布をパラメータ化し、新しい不確実性を考慮した2乗地球モーバー距離損失を提案する。
我々のアプローチはシミュレーションや車輪付き四足歩行ロボットで広範囲に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:18:05 GMT)
OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods [34.1] 本研究は,2000枚以上の OCT 画像からなるオープンアクセス型 OCT データセット (OCTDL) を提案する。
このデータセットは、加齢関連黄斑変性症(AMD)、糖尿病黄斑浮腫(DME)、網膜膜(ERM)、網膜動脈閉塞症(RAO)、網膜静脈閉塞症(RVO)、およびVID(Vitreomacular Interface Disease)患者のOCT記録からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:33:50 GMT)
Modular Blind Video Quality Assessment [33.7] Blind Video Quality Assessment (BVQA) は、幅広いビデオベースのプラットフォームやサービスにおけるエンドユーザーの視聴体験を評価し改善する上で重要な役割を担っている。
本稿では,モジュール性向上のためのモジュール型BVQAモデルとトレーニング方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:19:30 GMT)
HAVE-FUN: Human Avatar Reconstruction from Few-Shot Unconstrained Images [33.3] 数枚の写真アルバムからのヒトアバターの復元について検討した。
動的データを扱うために,深行テトラヘドラとスキン機構を統合する。
私たちのフレームワークはHaveFunと呼ばれ、アバターの再構築、レンダリング、アニメーションを実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:10:24 GMT)
DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models [33.2] 視覚言語モデル(VLM)を活用した自律運転システムDriveVLMを紹介する。
DriveVLMは、シーン記述、シーン分析、階層的計画のためのチェーン・オブ・シント(CoT)モジュールのユニークな組み合わせを統合している。
本稿では,DriveVLMの強みを従来の自律走行パイプラインと相乗化するハイブリッドシステムであるDriveVLM-Dualを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:08:00 GMT)
HypeBoy: Generative Self-Supervised Representation Learning on Hypergraphs [32.6] ハイパーグラフは複雑なトポロジーで特徴付けられ、ハイパーエッジを持つ複数のノード間の高次相互作用を表現する。
生成自己監督学習(SSL)の最近の進歩は、生成自己監督から学習したハイパーグラフニューラルネットワークが、複雑なハイパーグラフトポロジーを効果的にエンコードする可能性があることを示唆している。
ハイパーグラフのための新しい生成型SSL戦略を提案する。
生成するSSLタスクに基づいて,ハイパーグラフSSL法であるHypeBoyを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:30:03 GMT)
The Larger the Better? Improved LLM Code-Generation via Budget Reallocation [32.1] 大型言語モデル(LLM)は小型言語よりも優れているという考え方が一般的である。
しかし、より大きなモデルでは推論の時間と計算時間もかなり必要になります。
両方のモデルが同じ予算の下で動作した場合、どうなるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:55:49 GMT)
SPIDeRS: Structured Polarization for Invisible Depth and Reflectance Sensing [31.6] 目に見えない深度・反射センシング(SPIDeRS)のための構造偏光を導入する。
鍵となる考え方は、各画素における投射光の線形偏光(AoLP)の角度を変調することである。
偏光は目に見えず、深度だけでなく、直接表面の正常や反射までも取り戻すことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:27:03 GMT)
SOAR: Improved Indexing for Approximate Nearest Neighbor Search [30.8] Orthogonality-Amplified Residuals (SOAR) によるスパイリングは、近接した近傍(ANN)探索のための新しいデータインデックス化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:09:09 GMT)
CM-TTS: Enhancing Real Time Text-to-Speech Synthesis Efficiency through Weighted Samplers and Consistency Models [30.7] 一貫性モデル(CM)に基づく新しいアーキテクチャであるCM-TTSを紹介する。
CM-TTSは、対戦訓練や事前訓練されたモデル依存なしに、より少ないステップで高品質な音声合成を実現する。
包括的評価により検証した実時間メル-クログラム生成一貫性モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:38:08 GMT)
Theoretically Grounded Loss Functions and Algorithms for Score-Based Multi-Class Abstention [30.4] 禁断損失関数に対する代用損失の新たなファミリーを導入する。
我々はこれらのサロゲート損失に対して、非漸近的で仮説固有の一貫性を保証する。
以上の結果から,最新のスコアベースサロゲート損失の相対的性能はデータセットによって異なる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:37:14 GMT)
Principled Approaches for Learning to Defer with Multiple Experts [30.4] マルチエキスパート設定に特化して,新たなサロゲート損失のファミリーを導入する。
これらのサロゲート損失は、強い$H$一貫性境界の恩恵を受けることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:15:36 GMT)
Predictor-Rejector Multi-Class Abstention: Theoretical Analysis and Algorithms [30.4] マルチクラス分類設定において,留意を伴う学習の鍵となる枠組みについて検討する。
この設定では、学習者は事前に定義されたコストで予測をしないことを選択できる。
我々は、強い非漸近的および仮説的整合性を保証するために、いくつかの新しい代理損失の族を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:05:24 GMT)
Model-less Is the Best Model: Generating Pure Code Implementations to Replace On-Device DL Models [29.6] デプロイされたディープラーニング(DL)モデルは、攻撃者によって現実世界のアプリケーションやデバイスから簡単に抽出できる。
従来のソフトウェア保護技術は広く研究されており、デバイス上のモデルがC++のような純粋なコードを使って実装できれば、既存のソフトウェア保護テクニックを再利用する可能性が開ける。
本稿では,デバイス上のモデル情報を自動的に抽出し,カスタマイズ可能なプログラムを合成する新しい方法であるCustomDLCoderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:36:04 GMT)
TofuEval: Evaluating Hallucinations of LLMs on Topic-Focused Dialogue Summarization [29.5] 様々な大きさのLPMによって生成される話題中心の対話要約に関する新しい評価ベンチマークを提案する。
我々はこれらの要約の事実整合性に関する二項文レベルの人文アノテーションと、事実整合性のある文章の詳細な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:30:34 GMT)
Absolute-Unified Multi-Class Anomaly Detection via Class-Agnostic Distribution Alignment [29.4] 教師なし異常検出(UAD)メソッドは、各オブジェクトカテゴリごとに別々のモデルを構築する。
近年の研究では、複数のクラス、すなわちモデル統一 UAD に対する統一モデルのトレーニングが提案されている。
我々は,クラス情報,すなわちtextitabsolute-unified UADを使わずに,マルチクラス異常検出に対処する,シンプルかつ強力な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:50:52 GMT)
Extensive Self-Contrast Enables Feedback-Free Language Model Alignment [29.3] 自己コントラスト(Self-Contrast)は、大規模な自己生成陰性を利用するフィードバックフリーな大規模言語モデルアライメント手法である。
教師付き微調整(SFT)ターゲットのみを用いて、Self-Contrastはトレーニング済みの埋め込みモデルを使用して、テキストの類似性に応じて複数の負をフィルタリングする。
3つのデータセット上で直接選好最適化(DPO)を用いた実験により、Self-ContrastはSFTおよび標準DPOトレーニングを大きなマージンで一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:30:15 GMT)
Language-driven Object Fusion into Neural Radiance Fields with Pose-Conditioned Dataset Updates [28.3] 本稿では,データセット更新によるニューラルラディアンスフィールドを用いたオブジェクト操作のための新しい言語駆動型アプローチを提案する。
本手法は,編集シーンの写実的画像を生成するとともに,3次元再構成やニューラルラディアンスフィールドブレンディングにおいて最先端の手法より優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:59:45 GMT)
LLMs as Bridges: Reformulating Grounded Multimodal Named Entity Recognition [28.1] Grounded Multimodal Named Entity Recognition (GMNER) は、名前付きエンティティ、エンティティタイプ、および対応する視覚領域を識別することを目的とした、初期段階のマルチモーダルタスクである。
本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を接続ブリッジとして活用することにより,GMNERをMNER-VE-VGタスクに再構成する統一フレームワークであるRiVEGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:47:59 GMT)
Segment Anything Model for Road Network Graph Extraction [27.8] 衛星画像から大規模でベクトル化された道路網グラフを抽出するためのSAM-Roadを提案する。
SAM-Roadは単純で単純で最小限の設計で、最先端のRNGDet++で同等の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:51:58 GMT)
Returning to the Start: Generating Narratives with Related Endpoints [27.6] 本稿では,物語生成パラダイムであるRENarGenを提案する。
私たちのコントリビューションには、ナラトロジーからの様々な予約方法がストーリーの言語モデリングにどのように影響するかの最初の調査が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:48:50 GMT)
DeeDSR: Towards Real-World Image Super-Resolution via Degradation-Aware Stable Diffusion [27.5] 低解像度画像のコンテンツや劣化を認識する拡散モデルの能力を高める新しい2段階の劣化認識フレームワークを提案する。
最初の段階では、教師なしのコントラスト学習を用いて画像劣化の表現を得る。
第2段階では、分解対応モジュールを単純化されたControlNetに統合し、様々な劣化への柔軟な適応を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:07:04 GMT)
Citation: A Key to Building Responsible and Accountable Large Language Models [25.7] 大規模言語モデル(LLM)は、知的財産権(IP)や倫理的関心事など、ユニークな課題と共に変革的な利益をもたらす。
本稿では、これらのリスクを軽減し、LLMと確立されたWebシステム間の並列性を図り、新しい角度を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:47:47 GMT)
Permutation Equivariance of Transformers and Its Applications [25.7] トランスフォーマーベースのモデルはシャッフルに頑丈であるが、前方伝播におけるトークン間の置換に限られる。
ニューラルネットワークの前方及び後方伝播におけるトークン間置換とトークン内置換の両方を包含するより広範な概念である置換同値を提案する。
概念実証として、プライバシ強化分割学習やモデル認可を含む現実世界のアプリケーションが、置換同値性をどのように活用できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:35:46 GMT)
Exploiting Inter-sample and Inter-feature Relations in Dataset Distillation [25.6] クラス集中化制約と共分散マッチング制約を導入する。
CIFAR10では最大6.6%、SVHNでは2.9%、CIFAR100では2.5%、TinyImageNetでは2.5%となる。
本手法は,4つのアーキテクチャにおいて最大1.7%の性能低下を伴って,クロスアーキテクチャ環境でのロバストな性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:07:06 GMT)
Object-level Copy-Move Forgery Image Detection based on Inconsistency Mining [25.2] Inconsistency Mining(IMNet)に基づくオブジェクトレベルのコピー・モーブ偽画像検出を提案する。
オブジェクトレベルの完全なターゲットを得るために、ソースと改ざんされた領域のプロトタイプをカスタマイズし、動的に更新する。
提案するIMNetの有効性とロバスト性を検証した3つの公開データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:01:17 GMT)
Near-Optimal Resilient Aggregation Rules for Distributed Learning Using 1-Center and 1-Mean Clustering with Outliers [24.9] ビザンティンの機械学習は、予測不可能な欠陥によってかなりの注目を集めている。
分散学習におけるマシンのセキュア化の鍵は、レジリエントな集約メカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:19:12 GMT)
Harnessing the Power of Large Language Model for Uncertainty Aware Graph Processing [24.7] 本稿では,大言語モデル(LLM)のパワーを生かした新しい手法を提案する。
筆者らは,2つのグラフ処理タスク,すなわち知識グラフ補完とグラフ分類について実験を行った。
LLM が生成した回答の正確性を予測するため,10 つのデータセットのうち 7 つに対して 0.8 以上の AUC を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:38:39 GMT)
OmniSDF: Scene Reconstruction using Omnidirectional Signed Distance Functions and Adaptive Binoctrees [23.7] 静止シーンの形状と外観を、小さな円形のスリープ内を移動する全方向ビデオから再構成する手法を提案する。
球状ビノクツリーデータ構造内の符号付き距離場として幾何学を推定する。
通常のグリッドや木とは異なり、この構造の形状はカメラの設定とよく一致し、メモリ品質のトレードオフが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:07:00 GMT)
End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation [23.4] 先駆的な協調自動運転フレームワークUniV2Xを紹介する。
UniV2Xは様々なビューにまたがるすべてのキー駆動モジュールをシームレスに統合ネットワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:22:11 GMT)
PID Control-Based Self-Healing to Improve the Robustness of Large Language Models [23.4] マイナーな摂動は、よく訓練された言語モデルの性能を大幅に低下させる。
我々は、望ましくないモデル行動を修正するために、計算効率の良い自己修復プロセスを構築した。
提案したPID制御による自己修復は、事前訓練された大規模言語モデルの堅牢性を改善するための低コストなフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:46:51 GMT)
Learning to Plan for Language Modeling from Unlabeled Data [23.0] 我々は,自己指導型学習目標を用いて,将来の執筆プロセスを計画するためのモジュールを訓練する。
生成した潜在計画の条件付けにより、我々のモデルは、成功した言語モデル公式を、教師なしの方法でより抽象的な計画へと拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:04:01 GMT)
Improving Plasticity in Online Continual Learning via Collaborative Learning [22.6] 我々は、新しい知識(すなわち、モデル可塑性)を取得するモデルの能力は、オンラインCLにおけるもう一つの課題であると主張している。
我々は、新しい概念を習得する際のモデル能力を改善するために、協調学習に基づく戦略である協調継続学習(CCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:45:09 GMT)
GAMA-IR: Global Additive Multidimensional Averaging for Fast Image Restoration [22.5] 高速かつ優れた画質が得られる画像復元ネットワークを導入する。
このネットワークは、標準GPU上で実行されるレイテンシとメモリ消費を最小限に抑えるように設計されている。
我々は、現実のSIDDにおける最先端の結果を0.11dBで上回り、より2倍から10倍速くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:43:08 GMT)
DivTOD: Unleashing the Power of LLMs for Diversifying Task-Oriented Dialogue Representations [21.8] 汎用テキストで事前訓練された言語モデルは、様々な分野において印象的な成果を上げている。
しかし、タスク指向対話(TOD)の言語的特徴と一般的なテキストとの比較は、既存の言語モデルの実用性を制限している。
本研究では,多様なタスク指向の対話表現を学習するために,LLMと協調して対話事前学習モデルDivTODを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:36:57 GMT)
Deep Neural Networks Fused with Textures for Image Classification [20.6] きめ細かい画像分類はコンピュータビジョンにおいて難しい課題である。
グローバルテクスチャと局所パッチ情報を組み合わせたFGICの融合手法を提案する。
提案手法は,有意なマージンを有する既存手法よりも高い分類精度を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:27:16 GMT)
A New Benchmark and Model for Challenging Image Manipulation Detection [20.3] 本稿では,編集ベースおよび圧縮ベースIMD手法の評価を行うための,CIMD(Challenging Image Manipulation Detection)ベンチマークデータセットを提案する。
データセットのイメージは手動で撮影され、高品質なアノテーションで改ざんされた。
さらに,HRNetに基づく新たな2分岐ネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:05:15 GMT)
Design and characterization of individual addressing optics based on multi-channel acousto-optic modulator for $^{171}$Yb$^+$ qubits [20.2] 本稿では,イッテルビウム-171イオンを閉じ込めたマルチチャネルアコスト光変調器を用いた個別アドレッシング光学の設計と特性について述べる。
提案するクロストークと投影対物レンズの必要な数値開口とのトレードオフに基づいて設計パラメータを決定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:01:35 GMT)
Safer-Instruct: Aligning Language Models with Automated Preference Data [20.2] 人間のフィードバックからの強化学習は、言語モデルにおけるモデル能力を高めるための重要な戦略である。
大規模嗜好データを自動的に構築する新しいパイプラインであるSafer-Instructを提案する。
提案手法は, 高精度な選好データを生成するために, 逆命令チューニング, 命令誘導, エキスパートモデル評価を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:42:03 GMT)
A Controlled Reevaluation of Coreference Resolution Models [18.9] 5つのCRモデルを評価し,それぞれが使用する事前学習言語モデルを含む設計決定の制御を行う。
言語モデルのサイズを制御する場合、エンコーダベースのCRモデルは、精度と推論速度の両方の観点から、より最近のデコーダベースのモデルより優れている。
我々は,過去5年間に報告されたF1スコアの増加により,言語モデルの選択に対する制御がほとんどだが,すべてではないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:00:41 GMT)
High-Fidelity Lake Extraction via Two-Stage Prompt Enhancement: Establishing a Novel Baseline and Benchmark [18.4] リモートセンシング画像からの湖の抽出は、様々な湖の形状とデータノイズのために複雑な課題である。
本稿では,湖沼周辺に近似的なデータセット構築手法を提案する。
また,2段階のプロンプト強化フレームワークLEPrompterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:39:48 GMT)
Extracting Social Determinants of Health from Pediatric Patient Notes Using Large Language Models: Novel Corpus and Methods [17.8] 健康の社会的決定因子(SDoH)は、健康結果を形成する上で重要な役割を担っている。
小児社会史コーパス(PedSHAC)について紹介する。
我々は、微調整および文脈内学習手法を用いて、詳細なSDoH表現の自動抽出を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:37:18 GMT)
Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review [17.6] セマンティックイメージセグメンテーションタスクは、画像の各ピクセルをインスタンスに分類し、各インスタンスがクラスに対応する。
医用画像分析領域において、画像分割は、画像誘導的介入、放射線治療、または改善された放射線診断に使用できる。
本稿では,深層学習に基づく医用・非医療用イメージセグメンテーションソリューションを,深層アーキテクチャ,データ合成,損失関数に基づくシーケンスモデル,弱教師付き手法,マルチタスク方式の6つの主要なグループに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:57:09 GMT)
Utilizing Maximum Mean Discrepancy Barycenter for Propagating the Uncertainty of Value Functions in Reinforcement Learning [16.8] 本稿では,不確実性伝播に対するワッサースタインQラーニング(WQL)を改善するために,最大平均離散Qラーニング(MMD-QL)を提案する。
深層ネットワークをMDD-QLに組み込んでMDDQ-Network(MMD-QN)を作成します。
Atariゲームに挑戦する実験の結果、MDD-QNはベンチマークの深いRLアルゴリズムと比較してよく機能していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:41:56 GMT)
Guided Slot Attention for Unsupervised Video Object Segmentation [16.7] 本研究では,空間構造情報を強化し,より優れた前景分離を実現するためのガイド付きスロットアテンションネットワークを提案する。
提案モデルは,2つの一般的なデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:11:30 GMT)
Revealing Trends in Datasets from the 2022 ACL and EMNLP Conferences [16.7] トランスフォーマーは、事前訓練された大規模言語モデル(PLM)を生んだ。
高品質なデータセットの必要性から、NLP研究者は、特定のニーズを満たす新しいデータセットの作成を継続している。
この研究は、これらのデータセットに含まれるトレンドと洞察を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:13:15 GMT)
Towards Advantages of Parameterized Quantum Pulses [15.9] 量子パルスは、柔軟性、高忠実性、スケーラビリティ、リアルタイムチューニングなどの利点を提供する。
本研究では, パラメータ化パルスの設計空間について提案し, 表現性, 絡み合い, 有効パラメータ次元などの指標に基づいてこれらのパルスを評価する。
パラメータ化パルス回路の設計空間は,量子化学ベンチマークにおいて有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:54:57 GMT)
gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design [15.9] gRNAdeは3次元RNAバックボーンで動作する幾何学的RNA設計パイプラインである。
構造と力学を明示的に考慮したシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:03:17 GMT)
Towards Realistic Scene Generation with LiDAR Diffusion Models [15.5] 拡散モデル(DM)はフォトリアリスティック画像合成において優れているが、LiDARシーン生成への適応は大きなハードルとなる。
これは主に、点空間で動作しているDMが、LiDARシーンの曲線のようなパターンと3D幾何学を保存するのに苦労しているためである。
我々は,LiDARシーンのリアリズムを捉えるために,LiDAR拡散モデル(LiDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:18:56 GMT)
Learning Off-policy with Model-based Intrinsic Motivation For Active Online Exploration [15.5] 本稿では,連続制御タスクにおけるサンプル効率の高い探索手法について検討する。
本稿では,予測モデルと非政治学習要素を組み込んだRLアルゴリズムを提案する。
パラメーターのオーバーヘッドを発生させずに本質的な報酬を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:39:11 GMT)
SPADE: Synthesizing Data Quality Assertions for Large Language Model Pipelines [15.4] 本研究では,データ品質アサーションを自動的に合成するSPADEを提案する。
9つの現実世界のLLMパイプラインをテストする場合、SPADEはアサーションの数を14%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:51:33 GMT)
Achieving quantum advantage in a search for a minimal Goldbach partition with driven atoms in tailored potentials [15.2] ゴールドバッハ予想は、自然数 $N$ が 2 より大きいときでも、$p$ と $p'$ の和として書けると述べている。
偶数$N$が与えられたとき、最小のゴールドバッハ分割$N=p+p'$の存在を検出するための量子アナログプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:29:16 GMT)
Handling The Non-Smooth Challenge in Tensor SVD: A Multi-Objective Tensor Recovery Framework [15.2] テンソルデータの非滑らかな変化に対処するために,学習可能なテンソル核ノルムを持つ新しいテンソル復元モデルを導入する。
我々は,提案するテンソル完備化モデルを反復的に解くために,交代近似乗算法 (APMM) という新しい最適化アルゴリズムを開発した。
さらに,APMMに基づく多目的テンソル復元フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:39:12 GMT)
ElasticDiffusion: Training-free Arbitrary Size Image Generation through Global-Local Content Separation [15.1] ElasticDiffusionは、事前訓練されたテキストと画像の拡散モデルが様々なサイズで画像を生成することができる、トレーニング不要のデコード手法である。
実験と定性的な結果から,マルチディフュージョンと安定ディフュージョンの標準デコード戦略と比較して,アスペクト比における画像コヒーレンス品質が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:11:59 GMT)
Instruction Tuning with Human Curriculum [15.0] 本稿では,カリキュラム・インストラクション・チューニングについて紹介する。(2)多様なカリキュラム戦略を採用することの潜在的な利点を探求し,(3)合成命令・レスポンス・ジェネレーション・フレームワークを規定する。
我々の生成パイプラインは、人間の学習の逐次的かつ秩序的な特性をエミュレートするために体系的に構成されている。
本稿では,人間教育の様々な段階にまたがる,命令応答型データセットを生成する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:39:44 GMT)
Towards Practical Requirement Analysis and Verification: A Case Study on Software IP Components in Aerospace Embedded Systems [15.0] 本稿では,航空宇宙組み込みシステムから派生したソフトウェアIPコンポーネントのケーススタディを提案する。
この研究は、構造化されていない自然言語を正式な仕様に変換するために、Large Language Modelsを使うことから始まる。
ソースコードが抽出された時間論理特性を満たすかどうかを確認するために、3つの異なる検証手法が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:51:26 GMT)
OmniLocalRF: Omnidirectional Local Radiance Fields from Dynamic Videos [15.0] 我々はOmnidirectional Local Radiance Fields (OmniLocalRF)と呼ばれる新しいアプローチを導入し、静的のみのシーンビューをレンダリングする。
本手法は局所放射界の原理と全方位光の双方向最適化を組み合わせたものである。
実験により,OmniLocalRFは定性的,定量的に既存手法より優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:55:05 GMT)
Minimum-Norm Interpolation Under Covariate Shift [14.9] 高次元線形回帰に関する非分布研究は、テキシトベニンオーバーフィッティング(textitbenign overfitting)として知られる現象の同定につながった。
本稿では,移動学習環境における線形補間器の非漸近的過剰リスク境界を初めて証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:41:57 GMT)
Instructing Robots by Sketching: Learning from Demonstration via Probabilistic Diagrammatic Teaching [14.8] Learning for Demonstration (LfD)は、ロボットが専門家のデモを模倣し、ユーザーが直感的に指示を伝えることを可能にする。
近年のLfDの進歩は、ユーザがデモを指定するための媒体として、審美的教育や遠隔操作に依存していることが多い。
本稿では,LfDの代替パラダイムであるダイアグラム教育を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:53:19 GMT)
Sketch Input Method Editor: A Comprehensive Dataset and Methodology for Systematic Input Recognition [14.7] 本研究の目的は,プロフェッショナルなC4Iシステム用に設計されたSketch Input Method Editor(SketchIME)を作成することである。
このシステム内では、スケッチは標準化されたシンボルを推奨する低忠実なプロトタイプとして利用される。
少数ショットのドメイン適応とクラス増分学習を取り入れることで、ネットワークの新規ユーザへの適応能力は大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:13:37 GMT)
Efficient Post-training Quantization with FP8 Formats [14.5] 本稿では,75のユニークなネットワークアーキテクチャにおけるFP8データフォーマットの学習後量子化の利点について検討する。
E4M3はNLPモデルに向いているが、E3M4はコンピュータビジョンタスクではE4M3よりはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:05:53 GMT)
LLMs are Good Action Recognizers [13.7] 様々な自然言語処理タスクで広く使われている大規模言語モデルは、大きなモデルアーキテクチャと豊富な暗黙の知識の両方を保持する。
本稿では,LLM-ARフレームワークを提案する。
筆者らの枠組みでは,各入力行動信号を文形式に投影する言語投影法を提案する。」
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:16:16 GMT)
Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs using Large Language Models [13.6] 知識グラフ(KG)に対する推論は、エンティティ間の関係を深く理解する必要がある課題である。
現在のアプローチは、論理的なクエリ操作のために、ベクトル空間にエンティティを埋め込むための学習ジオメトリに依存している。
本稿では,文脈的KG探索と論理的クエリ推論を組み合わせた複雑なKG推論を定式化する,言語誘導型知識グラフによる抽象推論(LARK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:56:37 GMT)
Adversarially-Robust Inference on Trees via Belief Propagation [13.4] 木構造図形モデルにおける悪意ある敵の存在下での後方推論の問題について検討する。
まず,選択した葉の逆ポリノミアルな割合を汚す悪意のある敵が,この推論を不可能にする,という民間伝承の信念を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:47:57 GMT)
LAESI: Leaf Area Estimation with Synthetic Imagery [13.1] LAESIは合成葉画像10万枚をミリ紙上に合成した合成葉データである。
このデータセットは、ブナとオークの葉を対象とした葉の形態解析のリソースを提供する。
葉の表面積予測とセマンティックセグメンテーションのための機械学習モデルを訓練することにより,データセットの適用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:56:07 GMT)
Compressing Large Language Models by Streamlining the Unimportant Layer [13.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語のタスクやドメインに広く適用されている。
本稿では,レイヤプルーニングと層置換という2つの部分からなるLCM-Streamlineを提案する。
提案手法であるLCM-Streamlineは,従来の最先端(SOTA)モデルプルーニング法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:16:58 GMT)
HeteroMILE: a Multi-Level Graph Representation Learning Framework for Heterogeneous Graphs [13.0] 異種グラフ上のノードのマルチレベル埋め込みフレームワーク(HeteroMILE)を提案する。
HeteroMILEは、グラフを埋め込む前に、グラフのバックボーン構造を保ちながら、大きなグラフを小さなサイズに繰り返し調整する。
その後、ヘテロジニアスグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて、元のグラフへの粗い埋め込みを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:22:10 GMT)
Transfer Learning with Reconstruction Loss [12.9] 本稿では,モデルに新たな再構築段階を追加することで,新たなモデル学習手法を提案する。
提案手法は、学習した特徴を一般化し、伝達しやすくし、効率的な伝達学習に容易に利用できる。
数値シミュレーションでは、MNIST手書き桁の転送学習、デバイス間無線ネットワークの電力割り当て、複数入出力ネットワークのダウンリンクビームフォーミングとローカライゼーションの3つの応用が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:22:36 GMT)
Nonparametric End-to-End Probabilistic Forecasting of Distributed Generation Outputs Considering Missing Data Imputation [12.6] 本稿では,分散再生可能出力の確率予測のための非パラメトリックなエンドツーエンド手法を提案する。
データ命令の欠如を含むエンドツーエンドのトレーニングプロセスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:17:59 GMT)
Can Language Models Recognize Convincing Arguments? [12.5] 大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされ説得力のある誤情報やプロパガンダを作成するために、その潜在的な誤用を懸念している。
疑わしい議論を検出するための関連課題について,その性能について検討する。
これらのタスクにおいて、LLMは人間と同等に動作し、異なるLLMからの予測を組み合わせることで、大幅な性能向上が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:38:33 GMT)
HiPose: Hierarchical Binary Surface Encoding and Correspondence Pruning for RGB-D 6DoF Object Pose Estimation [12.3] HiPoseは、単一のRGB-D画像から6DoFオブジェクトのポーズ推定を行うための新しい密度対応手法である。
本手法はすべての精錬不要手法を超越し, 高価な精錬方式に匹敵する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:06:55 GMT)
A Theory for Length Generalization in Learning to Reason [12.2] 長さの一般化は、推論を学ぶ上で難しい問題である。
この現象は、より小さい長さや大きさの推論問題を訓練すると、結果のモデルがより大きなサイズや長さの問題と競合する現象を指す。
本稿では,DAGをモデル化可能な問題に対するLGの理論的研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:44:22 GMT)
Unknown Prompt, the only Lacuna: Unveiling CLIP's Potential for Open Domain Generalization [12.1] 本稿では、視覚言語モデルCLIPのセマンティックな長所を生かしたODG-CLIPを紹介する。
我々はODGを、既知のカテゴリと新しいカテゴリの両方を包含する多クラス分類課題として概念化している。
我々は,CLIPの視覚的埋め込みの忠実度を高めるために,プロンプト空間から派生したクラス識別的知識で画像を注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:03:31 GMT)
Conditional Pseudo-Reversible Normalizing Flow for Surrogate Modeling in Quantifying Uncertainty Propagation [11.9] 付加雑音によって汚染された物理モデルの代理モデルを構築するための条件付き擬似可逆正規化フローを導入する。
トレーニングプロセスは、ノイズと関数に関する事前知識を必要とせずに、入出力ペアからなるデータセットを利用する。
トレーニングされたモデルでは,高い確率領域をトレーニングセットでカバーした条件付き確率密度関数からサンプルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:09:58 GMT)
MugenNet: A Novel Combined Convolution Neural Network and Transformer Network with its Application for Colonic Polyp Image Segmentation [11.4] 大腸内視鏡検査では, 正確なポリープ画像分割が重要である。
CNNは、一般的な自動セグメンテーション手法であるが、その主な欠点は、長い訓練時間である。
トランスフォーマーは、情報ごとに異なる重みを割り当てるセルフアテンション機構を利用する。
本稿では,CNNとTransformerを組み合わせることで,両者の強度を維持する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:56:41 GMT)
Down the Toxicity Rabbit Hole: A Novel Framework to Bias Audit Large Language Models [11.3] 本研究では, 広範囲にわたる大規模言語モデルから有害な内容を反復的に引き出す, テキスト毒性ウサギ穴という新しい枠組みを提案する。
我々は、人種差別、反ユダヤ主義、ミソジニー、イスラム恐怖症、ホモフォビア、トランスフォビアに重点を置いた幅広い分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:24:39 GMT)
STG-Mamba: Spatial-Temporal Graph Learning via Selective State Space Model [11.2] 本稿では、STG学習のための強力な選択状態空間モデルを活用するための最初の探索として、空間時空間グラフマンバ(STG-Mamba)を紹介する。
STG-MambaはSTGネットワークをシステムとして扱い、時間次元にわたってSTGシステムの動的状態の進化を慎重に探求する。
STG予測性能の点で既存の最先端手法を超えるだけでなく、大規模グラフネットワークの計算ボトルネックを効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:28:19 GMT)
Convergence of Continuous Normalizing Flows for Learning Probability Distributions [10.4] 連続正規化フロー (Continuous normalizing flow, CNFs) は確率分布を学習するための生成法である。
有限ランダムサンプルからの学習確率分布における線形正則性を持つCNFの理論的性質について検討する。
本稿では,速度推定,離散化誤差,早期停止誤差による誤差を包含する収束解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:39:04 GMT)
Label-Agnostic Forgetting: A Supervision-Free Unlearning in Deep Models [10.1] 機械学習の目的は、よく訓練されたモデルで残りのデータセットのデータを保存しながら、忘れられたデータから派生した情報を削除することである。
本研究では,アンラーニングプロセス中にラベルを必要とせずに,教師なしのアンラーニングアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:29:00 GMT)
CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 Image Classification [9.6] 我々は、タイムリーかつ正確な新型コロナウイルスの診断を提供する分類ネットワークCECTを開発した。
CECTは、並列畳み込みエンコーダブロック、集約畳み込み畳み込みデコーダブロック、ウィンドウアテンション分類ブロックから構成される。
我々は、CECTを2つの公開COVID-19データセットで評価し、データセット内評価において98.1%の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:58:28 GMT)
RLGNet: Repeating-Local-Global History Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning [9.6] 時間的知識グラフ(TKG)推論は、未来を予測するために歴史的情報に基づいている。
既存の手法のほとんどは、グローバルな視点とローカルな視点の両方から、同時に歴史的情報に対処し、理解することができない。
我々はtextbfRepetitive-textbfLocal-textbfGlobal History textbfNetwork(RLGNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:19:29 GMT)
Intensity-based 3D motion correction for cardiac MR images [9.4] 交点間のペア方向の強度一致を最大化することにより,すべてのSAスライスとLAスライスを同時に整列するアルゴリズムを提案する。
従来の研究とは異なり,本手法は主観的最適化問題として定式化されており,基礎となる解剖学の事前知識は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:45:13 GMT)
Transformer models: an introduction and catalog [9.3] 本論文の目的は,最もポピュラーなTransformerモデルのカタログと分類を提供することである。
私たちのカタログには、自己教師付き学習(BERTやGPT3など)でトレーニングされたモデルと、さらにヒューマン・イン・ザ・ループでトレーニングされたモデルが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:20:30 GMT)
Resolution Limit of Single-Photon LiDAR [9.3] レーザー送信機によってシーン全体に生じる一定の量のフラックスが与えられると、単位空間により多くのピクセルを詰め込むと、SNR(Philipal-to-Noise Ratio)が減少する。
これにより、センサアレイの空間分解能と各画素で受信されるSNRとの間には、根本的なトレードオフが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:14:36 GMT)
3D Reconstruction of Interacting Multi-Person in Clothing from a Single Image [8.9] 本稿では,1つの画像からグローバルなコヒーレントなシーン空間上の衣服の多人数インタラクションの形状を再構築する,新しいパイプラインを提案する。
この課題を克服するために、人間の2つの先駆体を完全な3次元形状と表面接触に活用する。
その結果,本手法は既存の手法と比較して完全で,グローバルに一貫性があり,物理的に妥当であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:22:00 GMT)
Domain Generalizable Person Search Using Unreal Dataset [8.8] 本稿では,ドメイン一般化フレームワークに基づく新しい人物探索手法を提案する。
トレーニングのためだけに、自動的にラベル付けされた非リアルデータセットを使用するが、任意の目に見えない実際のデータセットに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:32:31 GMT)
ADs: Active Data-sharing for Data Quality Assurance in Advanced Manufacturing Systems [8.7] 複数のマシン間で共有データの品質を確保するために、アクティブデータ共有(AD)フレームワークが提案されている。
ダウンストリームタスクの恩恵を受ける最も情報性の高いデータポイントを同時に選択するように設計されている。
本手法は, 3つの添加製造工程のその場モニタリングデータから異常検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:08:01 GMT)
Two-Stage Nuisance Function Estimation for Causal Mediation Analysis [8.3] 媒介関数の作用関数に基づく推定器のバイアスの構造において,それらが果たす役割に基づいてニュアンス関数を推定する2段階推定手法を提案する。
本稿では,提案手法の解析と,関心パラメータの推定器の整合性と正規性に関する十分な条件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:38:48 GMT)
Neural Parametric Gaussians for Monocular Non-Rigid Object Reconstruction [8.3] モノクロビデオから動的オブジェクトを再構築することは、過小評価され難解な問題である。
本稿では,2段階のアプローチを取り入れたニューラルパラメトリックガウス(NPG)を提案する。
NPGは、特にマルチビューの手がかりがほとんどない挑戦的なシナリオにおいて、以前の研究よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:20:37 GMT)
Deep Extrinsic Manifold Representation for Vision Tasks [8.3] 視覚タスクのためのDeep Extrinsic Manifold Representation (DEMR)というトリックを紹介した。
DEMRは外生多様体をディープニューラルネットワークに埋め込み、多様体表現を生成する。
我々は、DMRが点クラウドアライメントに効果的に適応し、$SE(3)$で出力を生成し、グラスマン多様体上の出力で照明部分空間学習を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:16:08 GMT)
C-XGBoost: A tree boosting model for causal effect estimation [8.2] 因果効果推定は、平均処理効果と、治療の条件平均処理効果を、利用可能なデータから得られる結果に推定することを目的としている。
本稿では,C-XGBoost という新たな因果推論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:43:37 GMT)
RCooper: A Real-world Large-scale Dataset for Roadside Cooperative Perception [8.1] 実世界の大規模RCooperデータセットを公開し、実用的な道路側協調認識の研究を華々しくする。
データセットは,2つの代表的なトラフィックシーンを含む,50kイメージと30kポイントのクラウドで構成されている。
構築されたベンチマークは、道路側協調認識の有効性を証明し、さらなる研究の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:24:35 GMT)
RL-MUL: Multiplier Design Optimization with Deep Reinforcement Learning [8.1] 強化学習に基づく乗算器設計最適化フレームワークRL-MULを提案する。
本稿では,RL-MULが全ベースライン設計を面積と遅延で支配できることを示す。
さらに、RL-MULの乗算器とベースラインアプローチを用いて、処理要素配列の面積と遅延を比較することにより、RL-MULの性能向上を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:43:33 GMT)
A comprehensive review of Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance [8.1] 量子機械学習の分野で登場した様々な概念について、包括的で偏見のないレビューを提供する。
本稿では,量子機械学習に関連する基本概念,アルゴリズム,統計的学習理論について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:32:13 GMT)
CHOPS: CHat with custOmer Profile Systems for Customer Service with LLMs [7.9] 現在のカスタマサービスモデルは、カスタマプロファイルと限定的に統合されている。
既存のAPI統合は、現実世界のカスタマーサービスシナリオに不可欠な精度とエラー回避の多様性を強調している。
CHOPS (CHat with custOmer Profile in existing System) というエージェントを提案する。
コードとデータセットは近くオープンソース化される予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:11:48 GMT)
On the Estimation of Image-matching Uncertainty in Visual Place Recognition [7.8] ビジュアルプレース認識(VPR)では、画像と参照画像のマップと既知の参照ポーズとを比較して、クエリ画像のポーズを推定する。
この研究は、画像マッチングの不確実性を推定するための主要なアプローチを初めて比較した。
簡単なベースライン法であるSUE'を定式化し、他の方法と異なり、地図上の参照画像の自由なポーズを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:24:48 GMT)
Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning Based on Graph-Induced Local Value Functions [7.7] 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)のための計算効率の良い分散フレームワークを提案する。
MARLにおける3種類のエージェント間カップリングを記述した3つのカップリンググラフを導入する。
結合グラフから導出した局所値関数に基づく2つの分散RL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:49:22 GMT)
Few-Shot Cross-System Anomaly Trace Classification for Microservice-based systems [7.6] マイクロサービスベースのシステム(MSS)は、複雑で動的な性質のため、さまざまな障害カテゴリで障害を経験する可能性がある。
障害を効果的に処理するために、AIOpsツールはトレースベースの異常検出と根本原因分析を利用する。
そこで本研究では,MSSの異常トレース分類のための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） (Sun, 31 Mar 2024 16:15:58 GMT)
NYC-Indoor-VPR: A Long-Term Indoor Visual Place Recognition Dataset with Semi-Automatic Annotation [7.0] 本稿では、ニューヨーク市内の13の異なる混雑したシーンから収集された36,000枚以上の画像のユニークで豊富なコレクションであるNYC-Indoor-VPRデータセットを紹介する。
VPRのための基礎的真理を確立するために,各画像の位置情報を計算する半自動アノテーション手法を提案する。
提案手法は,ビデオのペアを入力とし,一致した画像のペアと推定された相対位置を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:20:53 GMT)
FLAP: Flow-Adhering Planning with Constrained Decoding in LLMs [7.0] 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） (Sun, 31 Mar 2024 19:45:22 GMT)
Patch-CLIP: A Patch-Text Pre-Trained Model [6.8] パッチ表現学習は、ソフトウェア生成における機械学習の機能を活用するために必要な研究の方向性として登場した。
紹介する。
Theweak-CLIPは、パッチと自然言語テキストのための新しい事前トレーニングフレームワークである。
私たちはそれを示します。
Theweak-CLIPは、新しい最先端のパフォーマンスを設定し、BLEU、ROUGE-L、METEOR、リコールといったメトリクスにおける最先端のパフォーマンスを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:59:30 GMT)
Explainable Multi-hop Question Generation: An End-to-End Approach without Intermediate Question Labeling [6.6] マルチホップ質問生成は、複数の文書に対して多段階の推論を必要とする複雑な質問を生成することを目的としている。
従来の研究では、コンテキスト文書の表現に基づいて質問をデコードするエンド・ツー・エンド・モデルが主流であった。
本稿では,逐次書き直しによる質問の複雑さを増大させるエンドツーエンドの質問書き直しモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:03:54 GMT)
Imaginarity measure induced by relative entropy [6.6] 2つの虚数測度が得られ、そのうちの1つは$alpha$--$z$--R'enyi 相対エントロピーによって誘導される。
異なる虚偽度尺度とそれらの性質との関係についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:29:57 GMT)
Benchmark Transparency: Measuring the Impact of Data on Evaluation [6.3] 6つの異なる次元にまたがるデータポイント分布を自動計測するフレームワークを提案する。
データ分布が絶対値(Acc/F1)と相対値(Rank)モデルの性能にどの程度影響するかを測定するために,不均質な階層化サンプリングを用いる。
その結果,データの影響は統計的に有意であり,測定値の変更の影響よりも大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:33:43 GMT)
Statistical Analysis by Semiparametric Additive Regression and LSTM-FCN Based Hierarchical Classification for Computer Vision Quantification of Parkinsonian Bradykinesia [6.2] ブラジキネジアはパーキンソン病(PD)の根本症状である
本研究は、振幅の減少を捉えるためにニュアンス解析を導入することにより、視力に基づくブラジキネジアの定量化を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:35:23 GMT)
Riemannian Laplace Approximation with the Fisher Metric [6.0] ラプラスの手法は、目標密度とガウス分布をそのモードで近似する。
複雑なターゲットと有限データ後部では、しばしば近似が粗すぎる。
我々は、無限データの範囲内で正確である2つの代替変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 23:15:10 GMT)
Visual Hallucination: Definition, Quantification, and Prescriptive Remediations [6.0] 幻覚はおそらくAIの進歩に最も重大な障害をもたらす。
画像キャプションと視覚質問応答 (VQA) の2つの課題に基づく幻覚のきめ細かいプロファイリングを提供する。
本研究では,8つの課題のキャプションとVQAを用いて生成した2,000のサンプルと,その言説に対する人間のアノテーションからなるデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:52:14 GMT)
Quantum walks and correlated dynamics in an interacting synthetic Rydberg lattice [5.9] 相互作用する量子粒子のコヒーレントダイナミクスは、強い相関の量子物質の研究において中心的な役割を果たす。
我々は相互作用するリドベルク原子の状態空間を、コヒーレント力学を制御し観測する合成ランドスケープとして提示する。
この研究は、相互作用する原子配列の合成Rydberg格子を、プログラム可能な量子多体ダイナミクスのための有望なプラットフォームとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:56:51 GMT)
Partial Mobilization: Tracking Multilingual Information Flows Amongst Russian Media Outlets and Telegram [5.2] 我々は、2022年を通して、ロシアの16のメディアが732のTelegramチャンネルとどのように対話し、利用したかを調査した。
我々は、ニュースメディアがTelegramを通じて既存の物語を広めるだけでなく、メッセージプラットフォームから資料を発信していることを示す。
例えば、我々の研究のウェブサイト全体では、2.3%(ura.news)から26.7%(ukraina.ru)までの記事がTelegram上での活動から生まれたり反したりした内容について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:34:37 GMT)
Addressing Loss of Plasticity and Catastrophic Forgetting in Continual Learning [5.1] 本稿では,表現の連続学習のための新しいアプローチとして,実用性に基づく摂動勾配Descent (UPGD)を紹介した。
UPGDは勾配更新と摂動を組み合わせることで、より有用なユニットにより小さな修正を適用する。
既存の手法の多くは少なくとも1つの問題に悩まされており、その主な原因はタスクの精度の低下である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:57:38 GMT)
Interaction-driven breakdown of Aharonov--Bohm caging in flat-band Rydberg lattices [4.9] 我々は,強い相互作用を持つRydberg原子に代表される高度に調整可能なフラットバンドモデルの実験的実現について報告する。
Aharonov--Bohm (AB) ケージの調整可能な$U(1)$ゲージ場による制御について検討する。
キャジングが持続する弱い相互作用の限界において、縮退したフラットバンド状態の相互作用駆動混合によって生じる有効磁性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:47:21 GMT)
Meta Learning in Bandits within Shared Affine Subspaces [4.8] 低次元アフィン部分空間の周囲の濃度を利用して,複数の文脈的包帯課題をメタラーニングする問題について検討した。
本稿では,不確実性に直面した楽観主義の原理と,トンプソンサンプリングによる楽観主義の原理に基づいて,この問題を解決するための2つの戦略を提案し,理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:52:07 GMT)
Low-loss liquid metal interconnects for modular superconducting quantum systems [4.3] 液体金属、特にガリウム合金は、固体ガルバニック配線の代替品である。
本研究では,ガリウム合金液滴を相互接続した高内部品質コプラナー導波路共振器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:58:52 GMT)
Comparison of Methods in Human Skin Decomposition [4.3] ヒトの皮膚はヘモグロビンとメラニンの2つの原始成分に分解することができる。
皮膚癌の診断にこれらの結果を適用することが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:53:45 GMT)
Weisfeiler and Lehman Go Paths: Learning Topological Features via Path Complexes [4.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は理論上、1-Weisfeiler-Lehmanテストによって拘束される。
本研究では, トポロジ的メッセージパッシング過程において, グラフ内の単純な経路に着目し, 新たな視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:55:11 GMT)
Quantum Weak Force Sensing with Squeezed Magnomechanics [4.2] 量子センサの性能は、マグノンをスクイーズすることで、標準量子限界を超えて著しく向上できることを示す。
我々の研究は、ハイブリッドCMMデバイスを用いた高度に調整可能で互換性のある量子力センシングのための有望なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:37:21 GMT)
Scaling Properties of Speech Language Models [4.0] 音声言語モデル(SLM)は、テキストリソースを使わずに、生音声から言語を学ぶことを目的としている。
テキストベース大規模言語モデル(LLM)の英語習熟度を用いて,現在の手法がSLMを生成するスケールを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:30:12 GMT)
Disentangling Hippocampal Shape Variations: A Study of Neurological Disorders Using Graph Variational Autoencoder with Contrastive Learning [4.0] 教師付きコントラスト学習により強化されたグラフ変分オートエンコーダ(VAE)を用いて、年齢と疾患の有無に応じた2つの異なる潜伏変数を分離する。
海馬データを用いて,多発性硬化症(MS)患者の年齢群と疾患状態の鑑別を行った。
本研究は,MS集団の年齢層別における神経疾患と海馬形状の変化との関係についての貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:08:23 GMT)
Deep Unrolling Networks with Recurrent Momentum Acceleration for Nonlinear Inverse Problems [3.9] 本稿では,長期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)を用いて運動量加速過程をシミュレートするリカレント運動量加速(RMA)フレームワークを提案する。
RMAを学習勾配降下法(LPGD)と学習原始双対法(LPD)の2つの一般的なDuNetに適用し,それぞれLPGD-RMAとLPD-RMAとなる。
非線形デコンボリューション問題と境界値が制限された電気インピーダンストモグラフィ問題という2つの非線形逆問題に関する実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:40:15 GMT)
Inverse Volume Scaling of Finite-Size Error in Periodic Coupled Cluster Theory [3.9] 周期系の量子化学法における有限サイズ誤差の現在の理解について概説する。
この現象のメカニズムを解明する新しいツールを紹介します。
また, 有限サイズの誤差を効果的に低減するために, 減算は強力な手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:19:19 GMT)
Scalable Stochastic Gradient Riemannian Langevin Dynamics in Non-Diagonal Metrics [3.9] 本稿では,2つの非対角的指標について述べる。
完全接続型ニューラルネットワーク(NN)と疎結合型プリエントと、相関したプリエントを持つ畳み込みNNでは、これらのメトリクスを用いることで改善が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:58:36 GMT)
On the True Distribution Approximation of Minimum Bayes-Risk Decoding [3.4] 最小ベイズリスク(MBR)復号化はテキスト生成において新たな注目を集めている。
従来の研究では,サンプリング法によって性能が変化することが報告されている。
本研究は異常検出を用いて近似の度合いを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:47:22 GMT)
Solution for Emotion Prediction Competition of Workshop on Emotionally and Culturally Intelligent AI [3.3] 感情・文化特化プロンプトを用いた単一マルチモーダルという,シンプルで効果的な手法を提案する。
最終テストでは0.627で1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:44:06 GMT)
Pneumonia App: a mobile application for efficient pediatric pneumonia diagnosis using explainable convolutional neural networks (CNN) [3.2] マイコプラズマ肺炎(Mycoplasma pneumoniae pneumoniae pneumoniae)は、小児医療における重要な診断上の課題である。
PneumoniaAPPは,高速MPP検出にディープラーニング技術を活用するモバイルアプリケーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:35:43 GMT)
Multitask Learning and Bandits via Robust Statistics [3.1] 意思決定者は、しばしば多くの関連するが不均一な学習問題に直面している。
本稿では,この構造をサンプル効率良く活用する2段階マルチタスク学習推定器を提案する。
我々の推定器は、一般的な失業推定器と比較して、特徴次元dのサンプル複雑性境界を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:52:41 GMT)
In-context Learning and Gradient Descent Revisited [3.1] トレーニングされていないモデルでさえ、ICLを提示していないにもかかわらず、同等のICL-GD類似度スコアが得られることを示す。
次に、ICLとGDのモデル全体にわたる情報の流れにおける大きな相違について検討し、これをレイヤ因果性(Layer Causality)と呼ぶ。
本稿では,階層因果関係を尊重する単純なGDに基づく最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:33:50 GMT)
Unveiling the Impact of Macroeconomic Policies: A Double Machine Learning Approach to Analyzing Interest Rate Effects on Financial Markets [3.1] この研究は、Double Machine Learning (DML)フレームワークを使用して勾配の上昇と線形回帰モデルを対比する。
その結果、グラデーション・ブースティングはファンドのリターンを予測するのに有用なツールであることが示唆された。
この金利とファンドのパフォーマンスの関係の理解は、ファンドマネージャーや投資家にとって、さらなる研究と洞察に富んだデータ駆動のアドバイスの機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:55:21 GMT)
The Emotional Impact of Game Duration: A Framework for Understanding Player Emotions in Extended Gameplay Sessions [3.1] 本研究の目的は,プレイヤーの感情がゲーム継続時間にどのように影響するかを検討することである。
短いゲームプレイセッションと比較して、この実験では、延長されたゲームプレイセッションがプレイヤーの感情に大きな影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:01:05 GMT)
Multi-Channel Orthogonal Transform-Based Perceptron Layers for Efficient ResNets [2.8] 我々は、CNNの3ドル3ドルのConv2Dの代替として、変換ベースのニューラルネットワーク層を提案する。
提案した層は、離散コサイン変換(DCT)、アダマール変換(HT)、生物直交ブロックウェーブレット変換(BWT)などの変換に基づいて実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:35:18 GMT)
A Provably Accurate Randomized Sampling Algorithm for Logistic Regression [2.8] 本稿では,ロジスティック回帰問題に対する単純なランダム化サンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
正確な近似は、観測総数よりもはるかに小さい試料で達成できることを示す。
概して、ロジスティック回帰における推定確率を効率的に近似するためにランダム化サンプリング手法を用いる可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:45:51 GMT)
Uncertain Boundaries: Multidisciplinary Approaches to Copyright Issues in Generative AI [2.7] この調査は、最新の開発とオープンな問題に逆らうことを目的としている。
まず、テキスト、画像、ビデオなどのメディアにおける著作権侵害を検出する方法の概要を示す。
次に、著作権のある作品を生成モデルから保護することを目的とした既存の技術を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:10:01 GMT)
Fairness in Large Language Models: A Taxonomic Survey [2.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な成功を収めている。
多くの実世界のアプリケーションで有望な性能を示したにもかかわらず、これらのアルゴリズムのほとんどは公平さを考慮に入れていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:22:53 GMT)
Mining Weighted Sequential Patterns in Incremental Uncertain Databases [2.7] 我々は不確実なデータベースに頻繁なシーケンスをマイニングするアルゴリズムを開発した。
データベースがインクリメンタルな場合、マイニングのための2つの新しい手法を提案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:32:08 GMT)
Houston we have a Divergence: A Subgroup Performance Analysis of ASR Models [2.5] Fearless Steps APOLLO Community Resourceは、マルチスピーカーチームコミュニケーションの可能性を探るための例外のない機会を提供する。
本研究では,ASR(Automatic Speech Recognition, 自動音声認識)手法により, アポロの録音を多かれ少なかれ理解しやすくする特徴を明らかにすることに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:06:19 GMT)
1-out-of-n Oblivious Signatures: Security Revisited and a Generic Construction with an Efficient Communication Cost [2.4] 1-out-of-n obliviousシグネチャは、ユーザとシグナの間のプロトコルである。
我々は1-out-of-nobliviousシグネチャスキームの一般的な構成を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:23:30 GMT)
Entanglement entropy in quantum black holes [2.3] 2つのシュワルツシルト型量子ブラックホール時空における巨大なクライン=ゴルドン場の絡み合いエントロピーについて議論する。
我々は、ハイゼンベルクの不確実性原理に基づく単純な物理引数を用いて、そのような量子メトリックの自由パラメータを推定する。
その結果,量子メトリクスの起源付近の領域法則と比較して,エントロピーが著しく低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:19:03 GMT)
Enhancing interferometry using weak value amplification with real weak values [2.2] 弱い値増幅と従来の干渉計を組み合わせた超高感度干渉計プロトコルを提案する。
このWVA+インターフェロメトリプロトコルは、2つの経路間の相対遅延の弱い値増幅を用いて、インターフェロメトリ感度を高める。
信号対雑音比が1～3桁向上できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:15:10 GMT)
Recover: A Neuro-Symbolic Framework for Failure Detection and Recovery [2.1] 本稿では,オンライン障害識別と回復のためのニューロシンボリック・フレームワークであるRecoverを紹介する。
論理ルールとLLMベースのプランナを統合することで、Recoverはシンボル情報を利用してLLMの回復計画を生成する能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:54:22 GMT)
You are a Bot! -- Studying the Development of Bot Accusations on Twitter [1.8] 地上の真実データがないと、研究者たちは群衆の知恵を取り入れたいかもしれない。
本研究は,Twitter上でのボットの告発に関する大規模な研究である。
この言葉は、ソーシャルメディアの会話において、ボットという用語が非人間化の道具になったことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:51:17 GMT)
Unified, Verifiable Neural Simulators for Electromagnetic Wave Inverse Problems [1.7] 我々は、数千のDoF、波長、照明波面、およびフリーフォームの散乱シミュレーションに対処できる単一の統一モデルを示す。
本研究は,既存の散乱シミュレータにおいて,普遍的かつ精度の高いニューラルサロゲートへの道を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:23:29 GMT)
Virtual imaging trials improved the transparency and reliability of AI systems in COVID-19 imaging [1.6] 医用画像におけるAIモデルの信頼性は、しばしば問題や臨床的洞察の曖昧さによって疑問視される。
臨床とシミュレーションの両方の医療画像の多種多様なコレクションを利用する仮想画像トライアルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:28:25 GMT)
Information Theoretically Optimal Sample Complexity of Learning Dynamical Directed Acyclic Graphs [1.4] 直交非巡回グラフ(DAG)上での線形力学系(LDS)の相互作用や依存性を学習する際の最適なサンプル複雑性について検討する。
静的DAG設定にインスパイアされ,観測時系列のPSD行列に基づくメトリックとアルゴリズムが提案され,DDAGを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:03:24 GMT)
LexAbSumm: Aspect-based Summarization of Legal Decisions [1.4] LexAbSummは、欧州人権裁判所(European Court of Human Rights)の管轄下にある法的判例決定のアスペクトベースの要約のために設計されたデータセットである。
我々は、LexAbSumm上の長いドキュメントに適した抽象的な要約モデルをいくつか評価し、アスペクト固有の要約を生成するためにこれらのモデルを条件付けすることの難しさを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:00:40 GMT)
ECtHR-PCR: A Dataset for Precedent Understanding and Prior Case Retrieval in the European Court of Human Rights [1.4] 我々は欧州人権裁判所(ECtHR)の判断に基づく事前事例検索データセットを開発する。
我々は、様々な負のサンプリング戦略を用いて、様々な語彙と密度の検索手法をベンチマークする。
PCRでは,難易度に基づく陰性サンプリングが有効でないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:06:54 GMT)
Reporting Eye-Tracking Data Quality: Towards a New Standard [1.3] この研究は、視線追跡データを共有する新しいアプローチを提唱する。
フィルタリングされたデータセットや前処理されたデータセットを公開する代わりに、すべての前処理段階におけるアイトラッキングデータは、データ品質レポートとともに公開する必要がある。
データ品質を透過的に報告し、データセット間比較を可能にするため、データセットに自動的に適用可能なデータ品質報告標準とメトリクスを開発し、それらをオープンソースのPythonパッケージpymovementsに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:17:34 GMT)
Query-driven Relevant Paragraph Extraction from Legal Judgments [1.3] 法律専門家は、クエリに直接対処する情報をピンポイントするために、長い法的判断をナビゲートすることに悩まされることが多い。
本稿では,クエリに基づく法的判断から関連する段落を抽出する作業に焦点をあてる。
本稿では,欧州人権裁判所(ECtHR)のケース・ロー・ガイドを用いて,この課題のための特別なデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:03:39 GMT)
Mind Your Neighbours: Leveraging Analogous Instances for Rhetorical Role Labeling for Legal Documents [1.3] 本研究では,Rhetorical Role Labeling (RRL) の性能向上のための新しい手法を提案する。
推論に基づく手法では、ラベル予測を再学習せずに促進する手法を探索する。
トレーニングベースの手法では、埋め込み空間に直接作用する新しい談話対応コントラスト手法と学習を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:10:45 GMT)
Denoising Low-dose Images Using Deep Learning of Time Series Images [1.2] 本稿では,時系列画像を空間軸の2次元画像と時間に分解して,機械学習の認知を行う手法を提案する。
本手法は, 科学, 産業, 生活における低線量画像からの連続した高解像度画像の高精度かつ安定した再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:05:28 GMT)
Eclipse Attack Detection on a Blockchain Network as a Non-Parametric Change Detection Problem [1.1] 本稿では,ブロックチェーンネットワーク上での日食攻撃を識別する非パラメトリックな変化検出アルゴリズムを提案する。
私たちの検出器はブロックチェーン上のスマートコントラクトとして実装することができ、タンパー保護で信頼性の高いソリューションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:56:56 GMT)
Weakly-Supervised Cross-Domain Segmentation of Electron Microscopy with Sparse Point Annotation [1.1] カウント,検出,セグメンテーションタスク間の相関を利用したマルチタスク学習フレームワークを提案する。
ラベル拡張のためのクロスポジションカット・アンド・ペーストを開発し,エントロピーに基づく擬似ラベル選択を行う。
提案手法は, UDA法を著しく上回り, 教師付き手法と同等の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:22:23 GMT)
Observations on Building RAG Systems for Technical Documents [0.9] 技術的文書の検索拡張生成(RAG)は、埋め込みがしばしばドメイン情報をキャプチャしないため、課題を生み出す。
我々は、RAGに影響を及ぼす重要な要因について先行技術についてレビューし、技術的文書のためのRAGシステムを構築するためのベストプラクティスと潜在的な課題を明らかにする実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 12:01:34 GMT)
TelME: Teacher-leading Multimodal Fusion Network for Emotion Recognition in Conversation [0.8] TelMEは、教師として働く言語モデルから非言語学生に情報を伝達するために、クロスモーダルな知識蒸留を取り入れている。
次に、学生ネットワークが教師を支援するシフト・フュージョン・アプローチを用いて、マルチモーダルな特徴を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:55:51 GMT)
Humane Speech Synthesis through Zero-Shot Emotion and Disfluency Generation [0.7] 現代の会話システムは、人間の相互作用の感情的な深さと非流動的な特徴を欠いている。
この欠点に対処するため、我々は革新的な音声合成パイプラインを設計した。
このフレームワーク内では、最先端の言語モデルが、ゼロショット設定で人間のような感情と分散の両方を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 00:38:02 GMT)
CLRmatchNet: Enhancing Curved Lane Detection with Deep Matching Process [0.6] レーン検出は、安全なナビゲーションを確保するために重要なデータを提供することによって、自動運転において重要な役割を果たす。
現代のアルゴリズムはアンカーベースの検出器に依存しており、ラベル割り当てプロセスによってトレーニング検出を正または負のインスタンスに分類する。
我々の研究は、ラベル割り当てプロセスを改善することを目的とした、ディープラーニングサブモジュールベースのアプローチであるMatchNetを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:59:03 GMT)
Faster ISNet for Background Bias Mitigation on Deep Neural Networks [0.5] 画像背景のバイアスや刺激的な相関はニューラルネットワークに影響を与え、ショートカット学習を引き起こし、現実世界のデータへの一般化を妨げる。
本稿では,この数からトレーニング時間が独立したアーキテクチャを提案する。
我々は、合成背景バイアスと、一般的に背景バイアスを示すアプリケーションである胸部X線における新型コロナウイルス検出を用いて、提案したアーキテクチャに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 19:01:07 GMT)
A PNP ion channel deep learning solver with local neural network and finite element input data [0.5] PNPicディープラーニングソルバは、対応するグローバルニューラルネットワークソルバよりもはるかに高速にトレーニングすることができる。
PNPicモデルのファミリに対して高い精度で数値解を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:53:02 GMT)
Ultra-relativistic quark-nucleus scattering on quantum computers [0.4] 我々は、超相対論的クォーク核散乱の最初の問題から始め、光面上の力学をシミュレートするための効率的かつ正確なアプローチを示す。
簡単な散乱問題を用いて本手法を実証し、トロッターアルゴリズムと古典計算の結果とベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:48:05 GMT)
Automated Bi-Fold Weighted Ensemble Algorithms and its Application to Brain Tumor Detection and Classification [0.3] 脳腫瘍は、特に第三世界の国々において重大な課題を引き起こす。
早期診断は、脳腫瘍を効果的に管理し、死亡率を下げる上で重要な役割を担っている。
重み付きアンサンブル法の有効性を高めることを目的とした2つの短辺二重み付き投票アンサンブルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:38:08 GMT)
Solving the QAP by Two-Stage Graph Pointer Networks and Reinforcement Learning [0.2] 二次割当問題 (QAP) は、ここ数年研究されてきた実用的な最適化問題である。
QAPを解くための2段階グラフポインタネットワーク(GPN)と呼ばれる深層強化学習モデル。
2段階GPNは、ユークリッド旅行セールスマン問題(TSP)のために提案されたGPNに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:01:56 GMT)
Algorithmic Collusion by Large Language Models [0.1] 我々は,Large Language Models (LLMs) と GPT-4 に基づくアルゴリズムによる価格設定実験を行った。
LLM ベースのエージェントは価格設定に長けており、(2) LLM ベースの価格設定エージェントは、消費者の負担を軽減し、(3) LLM 命令における一見無害なフレーズの変化は、共謀を増大させる可能性がある。
この結果から,アルゴリズム価格に関する反トラスト規制の必要性を浮き彫りにし,LSMベースの価格設定エージェントに特有の規制課題を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:43:05 GMT)
Witnessing superpositions of causal orders by weak measurements at a given time [0.0] 一つの時点における量子状態の最も一般的な表現は何か?
単時間擬似状態の概念を導入し、単時間擬似状態のトモグラフィ構築は理想的あるいは弱い測定によって可能である。
弱測定から得られた固有スペクトルは、因果順序のコヒーレントな重ね合わせと非コヒーレントな重ね合わせを区別することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:21:02 GMT)
Variational Autoencoders for exteroceptive perception in reinforcement learning-based collision avoidance [0.0] Deep Reinforcement Learning (DRL) は有望な制御フレームワークとして登場した。
現在のDRLアルゴリズムは、ほぼ最適ポリシーを見つけるために不均等な計算資源を必要とする。
本稿では,海洋制御システムにおける提案手法の総合的な探索について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:25:28 GMT)
Transformer-Based Deep Learning Model for Bored Pile Load-Deformation Prediction in Bangkok Subsoil [0.0] モデルは、土壌プロファイルと杭の特徴をトークン化入力として符号化し、負荷変形曲線を出力として生成する。
このモデルは、負荷変形曲線予測に十分な精度と一般化能力を示し、平均絶対誤差はテストデータに対して5.72%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:21:08 GMT)
The multipartite entanglement classes of a multiport beam-splitter [0.0] ビームスプリッターで発生する多粒子交絡状態の異なるクラスについて検討する。
一つは、多部交絡クラスが総数階層に従うシナリオであり、もう一つは、様々なクラスが非古典的次数階層に従うシナリオであり、もうひとつは、前の2つの組み合わせである第3のシナリオである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:31:26 GMT)
Teleportation two-qubit state by using two different protocols [0.0] 絡み合った原子場状態の1つまたは2つのコピーを用いて、テレポーテーションプロトコルの2つのバージョンを検討する。
最初のバージョンを使用することで、テレポートされた状態の忠実さと、テレポートされた状態に含まれる量子フィッシャー情報の量は、第2バージョンを使用するよりもはるかに優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:17:00 GMT)
Revealing Symmetry-broken Superconducting Configurations by Density Functional Theory [0.0] 現在、従来の超伝導体と非伝統的な超伝導体のコヒーレント理論は欠落している。
また,Al,YBa2Cu3O7 (YBCO), LaH10, Pb, Nb3Snの電子電荷密度は, それぞれの超伝導状態における電子電荷ゲインと同じ特徴を有することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:27:12 GMT)
Real-space blocking of qubit variables on parallel lattice gauge theory links for quantum simulation [0.0] 格子ゲージ理論は、実験室や量子コンピュータで構築できる量子デバイスにマッピングされる。
この研究は、単純で低次元の量子ビット系の粗粒化を用いて、任意の大きさの局所ヒルベルト空間を得る方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:07:21 GMT)
Privacy Re-identification Attacks on Tabular GANs [0.0] 生成モデルは過度に適合し、トレーニングデータから機密情報を漏洩させる可能性がある。
合成データセット作成にGAN(Generative Adversarial Network)を用いることによって生じる可能性のあるプライバシーリスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 14:14:00 GMT)
Parameter and Data-Efficient Spectral StyleDCGAN [0.0] 非条件の顔生成のための,単純で,パラメータが高く,かつ,データ効率のよい敵ネットワークを提案する。
我々の方法では、Spectral Style-DCGANまたはSSDは、Animal Faces HQデータセットから6,574万のパラメータと4739の犬の顔しか利用していません。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:08:05 GMT)
Opera Graeca Adnotata: Building a 34M+ Token Multilayer Corpus for Ancient Greek [0.0] オペラ・グラエカ・アドノタタ(Opera Graeca Adnotata, OGA)は、古代ギリシア語で最大のオープンアクセス型多層コーパスである。
OGAは1,687の著作物と、PerseusDLとOpenAndLatin GitHubリポジトリから提供される34M以上のトークンで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:54:29 GMT)
On Difficulties of Attention Factorization through Shared Memory [0.0] 研究者は現在、Linear Unified Nested Attention(Luna)やMemory Augmented Transformerなどのモデルを調査している。
本研究は,これらのモデルにおける従来の考え方に挑戦し,注意操作を通して直接メモリと対面することが最適であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 21:02:50 GMT)
Metarobotics for Industry and Society: Vision, Technologies, and Opportunities [0.0] メタロボティクスは、次世代無線通信、マルチセンス没入、および集団知性を組み合わせることを目的としている。
ロボティクスのコースに入学した学生は、リアルタイムで真に工業的な条件下で教えられる。
学会5.0、産業4.0、産業5.0におけるロボット関連アプリケーションにおける自己決定、自己効力性、ワークライフフレキシビリティの可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:59:58 GMT)
Leveraging Corpus Metadata to Detect Template-based Translation: An Exploratory Case Study of the Egyptian Arabic Wikipedia Edition [0.0] アラビア語ウィキペディアの3つの版、アラビア語ウィキペディア(AR)、エジプトアラビア語ウィキペディア(ARZ)、モロッコアラビア語ウィキペディア(ary)を研究している。
エジプト・アラビア語ウィキペディアで発生したテンプレート翻訳の問題を,これらのテンプレート翻訳記事とその特徴を識別することによって緩和することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 05:14:38 GMT)
Is Complexity an Illusion? [0.0] 一般化は、形式ではなく関数によって示唆される弱い制約の結果である。
抽象層を前提としないならば、すべての形式は等しく複雑であることを示す。
単純さは一般化に因果的な影響はないが、欠点があるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 13:36:55 GMT)
Investigating Youths' Everyday Understanding of Machine Learning Applications: a Knowledge-in-Pieces Perspective [0.0] K-12教育に人工知能を取り入れようという近年の要求にもかかわらず、若者の機械学習(ML)に関する日々の知識を研究するのに十分な注意が払われていない。
本研究では,10代におけるMLの日常的理解について,ナレッジ・イン・ピースの観点から検討する。
分析の結果,若年者はMLアプリケーションが学習データから学習し,アプリケーションが入力データのパターンを認識し,それに応じて異なる出力を提供するという理解を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 16:11:33 GMT)
Infinite Grassmann Time-Evolving Matrix Product Operator Method in the Steady State [0.0] 量子不純物問題に対する無限のグラスマン時間進化行列積演算子法を提案する。
我々は, 有限温度平衡グリーン関数を, 厳密解に対する非相互作用極限でベンチマークする。
また、電圧バイアスを持つ2つの浴槽に結合した不純物の零温度非平衡定常状態について検討し、既存の計算と一貫した粒子電流を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 15:25:09 GMT)
Geometric and information-theoretic aspects of quantum thermodynamics [0.0] 特定の制約下で熱浴と相互作用しながら量子系が行う状態変換について検討する。
この論文の最後の部分は、Wigisson-Cummings効果と呼ばれる科学におけるユビキタス現象の研究に焦点を当てている。
私はこの効果を、原子が光学キャビティと相互作用するパラダイム的な量子光学装置で示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:10:03 GMT)
Generative weather for improved crop model simulations [0.0] 本稿では,長期気象予報のための生成モデルを構築するための新しい手法を提案する。
その結果,従来の方法よりも顕著な改善が見られた。
個別の作物モデル作成者がこの問題にこの手法を適用し始めるためには、技術的詳細を慎重に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:03:28 GMT)
Gauge potentials and vortices in the Fock space of a pair of periodically driven Bose-Einstein condensates [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の2種の結合力学を二重ポテンシャルで研究した。
フロッケ作用素の基底状態は、フォック空間におけるガウス状態から量子化された渦状態へ遷移する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 02:24:05 GMT)
GAN with Skip Patch Discriminator for Biological Electron Microscopy Image Generation [0.0] 現実的な電子顕微鏡(EM)画像の生成は、その複雑なグローバル構造と局所構造のために難しい問題となっている。
本研究では,複数のパッチサイズをスキップパッチを用いてアクセスし,現実的なEM画像を生成する条件付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(GAN)における識別器の新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:39:40 GMT)
G-PECNet: Towards a Generalizable Pedestrian Trajectory Prediction System [0.0] General-PECNetまたはG-PECNetは、2020年のベンチマークで、Final Displacement Error (FDE)で9.5%の改善を観測している。
軌道の非線形性および外乱検出のための簡易な幾何インスピレーション付き計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 07:50:22 GMT)
From Robustness to Improved Generalization and Calibration in Pre-trained Language Models [0.0] 本稿では,前訓練言語モデル(PLM)の性能向上において,ジャコビアン正規化とヘッセン正規化によって達成される表現の滑らかさの役割について検討する。
PLM中間表現におけるヤコビ行列とヘッセン行列のノルムを最小化する新しい二相正規化手法であるジャコビウスを導入する。
GLUEベンチマークを用いて評価したところ, JacHess は PLM の領域内一般化とキャリブレーションを大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 18:08:37 GMT)
Fisher information rates in sequentially measured quantum systems [0.0] 本稿では,測度統計における時間相関が,逐次気象プロトコルにおける達成可能な精度に与える影響を考察する。
単一量子プローブの場合、精度を決定する上で最も重要な役割を果たす測定基底状態間の遷移であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:01:31 GMT)
Feasibility of first principles molecular dynamics in fault-tolerant quantum computer by quantum phase estimation [0.0] 本稿では,ab initio 分子シミュレーションの実現可能性に関する概念実証を示す。
波動関数と核の位置は同時に量子アルゴリズムによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 06:41:39 GMT)
Exact asymptotics of long-range quantum correlations in a nonequilibrium steady state [0.0] 非相互作用不純物を含む一次元の量子相関測度のスケーリングを解析的に研究する。
本研究は,従属対数補正の正確な形式を,相関測度の広範な項に導出する。
これは平衡状態の場合と似ており、そのような対数項は物理系に関する普遍的な情報を伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 08:07:11 GMT)
Entropy bounds for device-independent quantum key distribution with local Bell test [0.0] デバイス非依存量子鍵分布(DIQKD)における大きな課題の1つは、長い距離でベル違反を達成することである。
最近の研究は、局所ベル試験を用いて、距離を延ばす非局所相関の証明という概念を探求している。
ここでは、長距離での非局所的な振る舞いを検証するために短距離相関を用いて、追加の量子デバイスを一方に近接して配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 20:33:40 GMT)
Enhancing Bangla Fake News Detection Using Bidirectional Gated Recurrent Units and Deep Learning Techniques [0.0] この研究は、重要でない言語と見なされるバングラの課題に対処することを目的としている。
このデータセットでは、双方向ゲートリカレントユニット(GRU)を含む、いくつかのディープラーニングモデルがテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:52:25 GMT)
DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for Task-Oriented Dialogue [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はますます洗練され、人間のものとよく似た能力を示している。
DiagGPT(Dialogue in diagnosis GPT)は、LCMをタスク指向の対話シナリオに拡張する革新的なアプローチである。
実験の結果,DiagGPTはユーザとTODを行う上で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 04:39:05 GMT)
Deep Convolutional Framelet Denoising for Panoramic by Mixed Wavelet Integration [0.0] 本稿では,この波形とD4ウェーブレットを高エネルギー濃度で結合し,U-Netニューラルネットワークアーキテクチャを用いることを提案する。
他のデータセットによる研究によると、ワンウェーブネットワークの有効性は0.5%から1.2%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:01:44 GMT)
Creating synthetic energy meter data using conditional diffusion and building metadata [0.0] 本研究では,関連メタデータを用いて高品質な合成エネルギーデータを生成する条件拡散モデルを提案する。
様々な建物や国から1,828個のパワーメーターからなるデータセットを用いて、従来の手法と比較する。
その結果,FID(Frechet Inception Distance)スコアは36%,KL(Kulback-Leibler divergence)は13%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:58:38 GMT)
Complex phases in quantum mechanics [0.0] ハミルトンの運動方程式は局所微分方程式であり、その解を一意に決定するために境界条件が必要である。
境界条件の選択により、ハミルトニアンはいくつかの異なる物理的観測可能な位相を記述でき、それぞれがそれぞれ固有の大域対称性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 17:19:41 GMT)
Chiral quantum router with Rydberg atoms [0.0] 我々は、スピンネットワークにおける量子情報のコヒーレントなルーティングを実現するために、制御された時間反転対称性の破れを利用する。
この結果により、Rydberg原子の大規模配列におけるスケーラブルな量子情報処理と通信が容易となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 22:32:42 GMT)
Bloch-Landau-Zener oscillations in a quasi-periodic potential [0.0] ブロッホ振動とランダウ・ツェナートンネルは、周期的なハミルトンのバンドギャップスペクトルによって維持されるユビキタス現象である。
ここでは、弱い線形力を受ける準周期的な1次元光学格子における非相互作用原子とボース・アインシュタイン凝縮のダイナミクスを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 10:58:59 GMT)
Attire-Based Anomaly Detection in Restricted Areas Using YOLOv8 for Enhanced CCTV Security [0.0] 本研究は,高度な画像解析とソフトコンピューティングを活用した,革新的なセキュリティ強化手法を提案する。
その焦点は知的監視システムで、服装を分析して、制限区域の無許可の個人を検知する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 11:09:19 GMT)
An Unsupervised Adversarial Autoencoder for Cyber Attack Detection in Power Distribution Grids [0.0] 本稿では,不均衡配電系統における偽データインジェクション攻撃(FDIA)を検出するために,教師なし対向オートエンコーダ(AAE)モデルを提案する。
提案手法は,オートエンコーダの構造における長期記憶(LSTM)を用いて,時系列計測における時間依存性をキャプチャする。
IEEE 13-bus と 123-bus で、歴史的気象データと歴史的実世界の負荷データを用いてテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 01:20:01 GMT)
A Survey on Deep Learning and State-of-the-art Applications [0.0] ディープラーニングモデルの構築は、アルゴリズムの複雑さと現実世界の問題の動的な性質のため、難しい作業である。
本研究の目的は,コンピュータビジョン,自然言語処理,時系列解析,広範コンピューティングにおける最先端のディープラーニングモデルを網羅的にレビューすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 03:02:10 GMT)
A Multi-Branched Radial Basis Network Approach to Predicting Complex Chaotic Behaviours [0.0] 本稿では,複雑でカオス的な振る舞いを特徴とする物理誘引器の動的特性を予測するために,多分岐ネットワークアプローチを提案する。
その結果,実世界の36,700の時系列観測データから得られた100の予測値に対して,アトラクタの軌道の予測に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 31 Mar 2024 09:10:32 GMT)