Learning Trimaps via Clicks for Image Matting [103.7] Click2Trimapは,ユーザクリックの最小限の入力で高品質なトリマップとアルファ行列を予測できる対話型モデルである。
ユーザスタディでは、Click2Trimapは高品質なトリマップとマッティング予測を、1画像あたり平均5秒で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:25:51 GMT)
Empowering Image Recovery_ A Multi-Attention Approach [96.3] Diverse Restormer (DART) は、様々なソースからの情報を統合して復元課題に対処する画像復元手法である。
DARTは、全体的なパフォーマンスを高めるために、カスタマイズされたアテンションメカニズムを採用している。
5つの復元作業における評価は、常にDARTを最前線に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:50:08 GMT)
Self-Training Large Language Models for Improved Visual Program Synthesis With Visual Reinforcement [93.7] ビジュアルプログラム合成は、構成型コンピュータビジョンタスクのための大規模言語モデルの推論能力を利用するための有望なアプローチである。
それまでの作業では、視覚プログラムを合成するために、凍結LDMを使用した数発のプロンプトを使用していた。
トレーニング用ビジュアルプログラムのデータセットは存在せず、ビジュアルプログラムデータセットの取得は簡単にクラウドソーシングできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:25:00 GMT)
Diffusion Time-step Curriculum for One Image to 3D Generation [91.1] テキストバッフル画像から3Dオブジェクトを再構成する際の見知らぬ視点の欠如を克服するために,スコア蒸留サンプリング(SDS)が広く採用されている。
最適化中の拡散時間ステップの無差別な処理方法として,クルックスが見過ごされていることが判明した。
本稿では,教師モデルと学生モデルの両方が,時間段階のカリキュラムと密接な連携を図ったDiffusion Time-step Curriculum One-image-to-3D Pipeline (DTC123)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:03:18 GMT)
Bridging the Gap Between End-to-End and Two-Step Text Spotting [88.1] ブリッジングテキストスポッティングは、2段階のメソッドでエラーの蓄積と最適化性能の問題を解決する新しいアプローチである。
提案手法の有効性を広範囲な実験により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:14:04 GMT)
RALL-E: Robust Codec Language Modeling with Chain-of-Thought Prompting for Text-to-Speech Synthesis [84.6] RALL-Eは、音声合成のための堅牢な言語モデリング手法である。
RALL-Eは、ゼロショットTSのWERを6.3%ドルから2.8%ドル、1.0%ドルに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:35:50 GMT)
From Pixels to Graphs: Open-Vocabulary Scene Graph Generation with Vision-Language Models [81.9] シーングラフ生成(SGG)は、下流の推論タスクのための中間グラフ表現に視覚シーンを解析することを目的としている。
既存の手法は、新しい視覚的関係の概念を持つシーングラフを生成するのに苦労している。
シークエンス生成に基づく新しいオープン語彙SGGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:52:55 GMT)
Which One? Leveraging Context Between Objects and Multiple Views for Language Grounding [77.3] 文脈内接地に対する多視点的アプローチ(MAGiC)を提案する。
2つの類似したオブジェクトを区別する言語に基づくオブジェクト参照を選択する。
SNAREオブジェクト参照タスクの最先端モデルよりも、相対誤差を12.9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 22:14:25 GMT)
Editing Personality for Large Language Models [73.6] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。
この課題に対処するため、新しいベンチマークデータセットPersonalityEditを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:32:40 GMT)
DiffSHEG: A Diffusion-Based Approach for Real-Time Speech-driven Holistic 3D Expression and Gesture Generation [72.9] DiffSHEGは、任意の長さの音声駆動型ホロスティック3次元表現とジェスチャー生成のための拡散に基づくアプローチである。
DiffSHEGは、表現的および同期的動作のリアルタイム生成を可能にすることで、デジタル人間とエンボディエージェントの開発における様々な応用の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:53:51 GMT)
To Cool or not to Cool? Temperature Network Meets Large Foundation Models via DRO [68.7] LFMを改善するために,小型だが一般化可能な温度予測ネットワーク(TempNet)を学習するための基本的枠組みを提案する。
LLMとCLIPモデルに関する我々の実験は、TempNetが既存のソリューションやモデルの性能を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:55:03 GMT)
Concept -- An Evaluation Protocol on Conversation Recommender Systems with System-centric and User-centric Factors [68.7] 本稿では,システムとユーザ中心の要素を統合した新しい包括的評価プロトコルであるConceptを提案する。
まず、現在のCRSモデルの長所と短所を概観する。
第二に、「全能」なChatGPTにおける低ユーザビリティの問題を特定し、CRSを評価するための包括的なリファレンスガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:04:35 GMT)
Collaborative Feedback Discriminative Propagation for Video Super-Resolution [66.6] ビデオ超解像法(VSR)の主な成功は、主に空間情報と時間情報を探索することに由来する。
不正確なアライメントは通常、重要なアーティファクトを備えたアライメント機能につながる。
伝搬モジュールは同じタイムステップ機能のみを前方または後方に伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 22:08:20 GMT)
nanoLM: an Affordable LLM Pre-training Benchmark via Accurate Loss Prediction across Scales [65.0] 我々は,最大更新パラメトリゼーション(muP)がスケーリング法則の正確な適合を可能にするという観測に基づいて,事前学習損失を予測する手法を提案する。
トレーニング前コストの約14%で、52Bまでのモデルの損失を正確に予測できる。
NanoLMのゴールは、限られた資源を持つ研究者が大きなモデルで有意義な結論に達することを可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:50:39 GMT)
ALERT: A Comprehensive Benchmark for Assessing Large Language Models' Safety through Red Teaming [64.9] ALERTは、新しいきめ細かいリスク分類に基づいて安全性を評価するための大規模なベンチマークである。
脆弱性を特定し、改善を通知し、言語モデルの全体的な安全性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:01:47 GMT)
Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.2] 今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 22:18:31 GMT)
SANeRF-HQ: Segment Anything for NeRF in High Quality [61.8] 本研究では,高品質な物体の高品質な3次元セグメンテーションを実現するために,SANeRF-HQ(Segment Anything for NeRF in High Quality)を提案する。
我々は,集約時のセグメンテーション境界の精度を高めるために密度場とRGB類似性を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:04:29 GMT)
Guarantees of confidentiality via Hammersley-Chapman-Robbins bounds [61.5] ノイズは最終分類器や他のタスク固有のレイヤの前に、最後のレイヤのアクティベーションに追加される。
入力の可能な全ての非バイアス推定器のばらつきを低くすることは、そのような付加ノイズから生じる機密性を定量化する。
数値実験により、HCR境界は小さなニューラルネットに対して有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:18:01 GMT)
Length-Controlled AlpacaEval: A Simple Way to Debias Automatic Evaluators [59.5] 自動評価におけるバイアスを制御するための簡単な回帰分析手法を提案する。
実ケーススタディとして,チャットLLMのベンチマークであるAlpacaEvalの長さバイアスの低減に着目した。
モデルとベースラインの出力が同じ長さである場合、その好みは何でしょう?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 02:29:02 GMT)
DS-Agent: Automated Data Science by Empowering Large Language Models with Case-Based Reasoning [56.9] 大規模言語モデル(LLM)エージェントとケースベース推論(CBR)を利用した新しいフレームワークであるDS-Agentを提案する。
開発段階では、DS-AgentはCBRフレームワークに従い、自動イテレーションパイプラインを構築する。
デプロイメントの段階では、DS-Agentは、シンプルなCBRパラダイムで低リソースのデプロイメントステージを実装し、LCMの基本能力に対する需要を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:28:57 GMT)
Geometry Transfer for Stylizing Radiance Fields [54.8] 幾何学的変形を利用した3次元トランスファー手法であるGeometry Transferを導入する。
実験の結果,幾何変換はより広範かつ表現力に富んだスタイリゼーションを可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:55:42 GMT)
From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data Selection for Instruction Tuning [52.3] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の自己誘導手法を導入し,オープンソースデータセットからサクラサンプルを自動識別し,選択する。
我々の重要な革新である命令追従困難度(IFD)メトリックは、モデルが期待する応答と本質的な生成能力の相違を識別するための重要な指標として現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:52:04 GMT)
SDFR: Synthetic Data for Face Recognition Competition [51.9] 大規模な顔認識データセットは、インターネットをクロールして個人の同意なしに収集し、法的、倫理的、プライバシー上の懸念を提起する。
近年、ウェブクローリングされた顔認識データセットにおける懸念を軽減するために、合成顔認識データセットの生成が提案されている。
本稿では,第18回IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2024)と共同で開催されているSynthetic Data for Face Recognition (SDFR)コンペティションの概要を紹介する。
SDFRコンペティションは2つのタスクに分けられ、参加者は新しい合成データセットまたは/または既存のデータセットを使用して顔認識システムを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 10:30:31 GMT)
PoLLMgraph: Unraveling Hallucinations in Large Language Models via State Transition Dynamics [51.2] PoLLMgraphは、大規模言語モデルのためのモデルベースのホワイトボックス検出および予測手法である。
LLMの内部状態遷移ダイナミクスを解析することにより,幻覚を効果的に検出できることを示す。
我々の研究は、LLMのモデルベースのホワイトボックス分析の新しい手法を開拓し、LLMの振る舞いの複雑なダイナミクスをさらに探求し、理解し、洗練する研究コミュニティを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 20:02:20 GMT)
CodeEditorBench: Evaluating Code Editing Capability of Large Language Models [49.4] コードのための大規模言語モデル(LLM)は急速に進化しており、コード編集が重要な機能として現れている。
コード編集タスクにおけるLLMの性能を厳格に評価するための評価フレームワークであるCodeEditorBenchを紹介する。
5つのソースからさまざまなコーディング課題やシナリオをキュレートし、さまざまなプログラミング言語、複雑性レベル、編集タスクをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:29:25 GMT)
Trustless Audits without Revealing Data or Models [49.2] モデルプロバイダが(アーキテクチャではなく)モデルウェイトとデータシークレットを維持しながら、他のパーティがモデルとデータプロパティを信頼性のない監査を行うことが可能であることを示す。
私たちはZkAuditと呼ばれるプロトコルを設計し、モデルプロバイダがデータセットとモデルの重みの暗号的コミットメントを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:43:06 GMT)
Context versus Prior Knowledge in Language Models [49.2] 言語モデルは、事前学習中に学んだ事前知識と、文脈で提示された新しい情報を統合する必要があることが多い。
本稿では,モデルがコンテキストと先行するエンティティへの依存性を測定するための2つの相互情報ベースメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:46:53 GMT)
QLLM: Accurate and Efficient Low-Bitwidth Quantization for Large Language Models [44.5] 量子化アウェアトレーニング(QAT)はソリューションを提供するが、トレーニング後の量子化(PTQ)は大規模言語モデル(LLM)のより実践的なアプローチとなる。
LLM向けに設計された高精度かつ効率的な低ビット幅PTQ法QLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 10:22:57 GMT)
SportsHHI: A Dataset for Human-Human Interaction Detection in Sports Videos [43.5] そこで我々は,人間と人間のインタラクションを検出するビデオ視覚的関係検出タスクを提案する。
スポーツHHIには、バスケットボールとバレーボールのハイレベルな相互作用クラスが34ある。
我々は、人間と人間の相互作用検出に成功するための重要な要素を明らかにするために、広範囲な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:13:03 GMT)
Navigating the Landscape of Hint Generation Research: From the Past to the Future [34.5] 本稿では,学習研究と認知科学のギャップを埋めることを目的として,ヒント生成に関する先行研究のレビューを行う。
本稿では,ヒント生成タスクの形式的定義を提案し,効果的なヒント生成システム構築のロードマップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 20:42:46 GMT)
DifFUSER: Diffusion Model for Robust Multi-Sensor Fusion in 3D Object Detection and BEV Segmentation [34.4] DifFは3次元オブジェクト検出とBEVマップセグメンテーションにおける多モード融合のための拡散モデルを利用する新しいアプローチである。
DifFは拡散の固有のノイズ発生特性から利点を生かし、センサーの故障時にセンサーの特徴を洗練または合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:25:29 GMT)
HyperTTS: Parameter Efficient Adaptation in Text to Speech using Hypernetworks [30.9] 本稿では,Adapterブロックのパラメータを生成するネットワークであるHyperTTSについて述べる。
本研究では,パラメータ効率の高いシステムにおける最先端性能を実現する上での有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:34:46 GMT)
S3Eval: A Synthetic, Scalable, Systematic Evaluation Suite for Large Language Models [30.6] 本稿では,複雑な合成タスクをプロキシ評価手法として利用し,S3Evalを提案する。
S3Evalはフレキシブルで無限の長文データ生成方法を提供する。
我々は、S3Eval-Standardと呼ばれる包括的なデータセットを作成し、実験結果により、既存のLLMすべてに重大な課題が生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:20:18 GMT)
Neural-ABC: Neural Parametric Models for Articulated Body with Clothes [29.0] 本稿では, 身元, 衣服, 形状, ポーズなど, ゆがみのない空間で衣服を表現できる新しいモデルであるNeural-ABCを紹介する。
我々のモデルは、衣服のスタイルを保ちながら、異なる形状の衣服とアイデンティティとポーズを両立させることに優れています。
他の最先端のパラメトリックモデルと比較すると、Neural-ABCは人間の衣服を復元する上で強力なアドバンテージを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:29:10 GMT)
Q-PEFT: Query-dependent Parameter Efficient Fine-tuning for Text Reranking with Large Language Models [28.1] 本稿では,Large Language Models (LLMs) へのリーク情報の再ランク付けのための,Q-PEFT (Q-PEFT) アプローチを提案する。
クエリを使用して、入力ドキュメントから上位$kのトークンを抽出し、コンテキストのヒントとして機能します。
検索機構をマルチヘッドアテンション層に置き換えて、エンドツーエンドのトレーニングを実現し、文書中のすべてのトークンをカバーすることにより、Q-PEFTをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:44:41 GMT)
Cascaded Multi-path Shortcut Diffusion Model for Medical Image Translation [26.7] 高品質な医用画像翻訳と不確実性推定のためのカスケードマルチパスショートカット拡散モデル(CMDM)を提案する。
実験の結果,CMDMは最先端の手法に匹敵する高品質な翻訳を実現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:02:47 GMT)
MedIAnomaly: A comparative study of anomaly detection in medical images [26.3] 異常検出(AD)は、期待される正常なパターンから逸脱する異常なサンプルを検出することを目的としている。
多くの関連する研究にもかかわらず、公平で包括的な評価の欠如が観察され、いくつかの曖昧な結論が導かれる。
本稿では,実装を統一したベンチマークの構築と,この問題に対処するための比較に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:18:11 GMT)
Provable Robustness Against a Union of $\ell_0$ Adversarial Attacks [25.5] 本稿では, 脱走, バックドア, 毒殺攻撃に対する防御策として, 機能分割アグリゲーション(FPA)を提案する。
FPAはアンサンブルを通じて強力な堅牢性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 22:35:20 GMT)
Towards Analyzing and Understanding the Limitations of DPO: A Theoretical Perspective [25.3] DPOの最適化過程を解析するためにフィールド理論を用いた分析フレームワークを提供する。
DPO損失関数は、好むデータを生成する確率を増大させるよりも速い速度で人間の非推奨データを生成する確率を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:24:37 GMT)
Order-Based Pre-training Strategies for Procedural Text Understanding [23.7] 本稿では,自然言語処理における手続き的理解を高めるために,シーケンスに基づく事前学習手法を提案する。
我々は、注文命令として一般的に表現されるレシピに焦点を当て、この順序を監視信号として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:39:07 GMT)
Structured Information Matters: Incorporating Abstract Meaning Representation into LLMs for Improved Open-Domain Dialogue Evaluation [23.2] ドメイン固有言語モデル(SLM)と大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン対話評価フレームワークを提案する。
SLMは、拡張意味表現学習のためのゲーティング機構を通じて、対話の抽象的意味表現グラフ情報を明示的に組み込むことができる。
オープンドメイン対話評価タスクの実験結果から,提案手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:44:37 GMT)
Joint Visual and Text Prompting for Improved Object-Centric Perception with Multimodal Large Language Models [22.5] GPT-4VやGemini Proのようなマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚質問回答(VQA)における人間レベルの認識の実現に課題に直面している。
これは主に、複雑な視覚的手がかりをテキスト情報や潜在的対象幻覚と効果的に統合する能力に制限があるためである。
本稿では,VQAにおけるMLLMの能力を高めるために,きめ細かい視覚情報を利用する新しいアプローチであるジョイント・ビジュアル・テキスト・プロンプティング(VTPrompt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:59:02 GMT)
Partial Selfish Mining for More Profits [21.6] マイニング攻撃は、ブロックチェーンマイニングにおける余分な報酬の不正なシェアを獲得することを目的としている。
本稿では,PSM(Partial Selfish Mining)攻撃を新たに提案する。
PSM攻撃者は、一定範囲の採掘力とネットワーク条件下で、利己的な鉱山労働者よりも利益があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:00:20 GMT)
Improved Techniques for Maximum Likelihood Estimation for Diffusion ODEs [21.1] 拡散ODEの最大誤差推定のためのいくつかの改良手法を提案する。
トレーニングのために,速度パラメータ化を提案し,より高速な収束のための分散低減手法を探索する。
評価のために,拡散 ODE に存在する訓練・評価のギャップを埋めるために,新しい訓練自由トラクト正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:01:53 GMT)
A Survey of Route Recommendations: Methods, Applications, and Opportunities [20.2] 本調査は、都市コンピューティングに基づくルートレコメンデーション業務の総合的なレビューを提供する。
従来の機械学習と最新のディープラーニングの手法を多数分類する。
本稿では,都市コンピューティングのシナリオにおける経路変換に関する新しい応用を多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:02:46 GMT)
Exhaustive Exploitation of Nature-inspired Computation for Cancer Screening in an Ensemble Manner [20.1] 本研究では、遺伝子発現データからがん分類のためのアンサンブル学習を改善するために、進化最適化逆アンサンブル学習(EODE)と呼ばれるフレームワークを提案する。
各種癌種を含む35の遺伝子発現ベンチマークデータセットを対象に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:07:48 GMT)
Panoptic Perception: A Novel Task and Fine-grained Dataset for Universal Remote Sensing Image Interpretation [20.0] 本稿では,新しいタスクであるPanoptic Perceptionと,より徹底的で普遍的なRSI解釈を実現するためのFineGrip(FineGrip)を提案する。
新しいタスクは、ピクセルレベル、インスタンスレベル、イメージレベル情報を統合して、普遍的なイメージ知覚を実現する。
FineGripデータセットには、2,649のリモートセンシングイメージ、20のフォアグラウンドに属する12,054のきめ細かいインスタンスセグメンテーションマスク、5つのクラスのための7,599のバックグラウンドセマンティックマスク、13,245のキャプション文が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:27:21 GMT)
Structured Gradient-based Interpretations via Norm-Regularized Adversarial Training [18.9] 勾配に基づくサリエンシマップは、現実のコンピュータビジョンモデルへの応用において、空間性や接続性のような望ましい構造を欠いていることが多い。
勾配に基づく正則写像にスパーシティ構造を誘導するためのよく使われるアプローチは、スパーシフィケーションやノルムベースの正則化を用いて単純な勾配スキームを変更することである。
そこで本研究では,ニューラルネットワークを単純な勾配マップで学習するプロセス内スキームとして,逆トレーニングを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:49:36 GMT)
FakeGPT: Fake News Generation, Explanation and Detection of Large Language Models [18.5] ChatGPTはその例外的な自然言語処理能力のために大きな注目を集めている。
フェイクニュースサンプルの生成に4つのプロンプト手法を用いて,自己評価と人的評価の両面から,これらのサンプルの品質を実証する。
偽ニュースを識別するChatGPTの能力について検討し,その性能向上のための理由認識プロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:10:43 GMT)
Masked Structural Growth for 2x Faster Language Model Pre-training [18.3] 我々は、小さなトランスフォーマー構造から大きな構造へと徐々に成長することで、事前学習のスピードアップに重点を置いている。
成長スケジュールの観点では、個々の次元がスケジュールの効率に与える影響は、既存の作業によって過小評価される。
本稿では, (i) 可能なすべての次元を含む成長スケジュールと, (ii) 厳密な機能保存型成長演算子を含む, マスケッド構造成長(MSG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:18:26 GMT)
Inferring the Phylogeny of Large Language Models and Predicting their Performances in Benchmarks [17.9] 本稿では,系統解析アルゴリズムを大規模言語モデルに適用したPhyloLMを提案する。
本研究は, 系統距離測定を用いて, 異なるLLMファミリーを良好に捕捉するデンドログラムを構築した。
このアプローチは遺伝的概念を機械学習に翻訳し、LSMの開発、関係、能力を予測するツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:16:30 GMT)
CANEDERLI: On The Impact of Adversarial Training and Transferability on CAN Intrusion Detection Systems [17.4] 車両と外部ネットワークの統合が拡大し、コントロールエリアネットワーク(CAN)の内部バスをターゲットにした攻撃が急増した。
対策として,様々な侵入検知システム(IDS)が文献で提案されている。
これらのシステムのほとんどは、機械学習(ML)やディープラーニング(DL)モデルのような、データ駆動のアプローチに依存しています。
本稿では,CANベースのIDSをセキュアにするための新しいフレームワークであるCANEDERLIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:54:11 GMT)
Challenges Faced by Large Language Models in Solving Multi-Agent Flocking [17.1] フラッキング(Flocking)とは、システム内の複数のエージェントが衝突を避け、望ましい形成を維持しながら互いに近づこうとする行動である。
近年,大規模言語モデル (LLM) は,個々の意思決定者として様々な協調課題を解くという印象的な能力を示している。
本稿では,マルチエージェント・フロッキングにおいてLLMが直面する課題について論じ,今後の改善分野を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 22:34:07 GMT)
Adaptively Placed Multi-Grid Scene Representation Networks for Large-Scale Data Visualization [17.0] 科学データの圧縮と可視化のためにSRN(Scene representation network)が最近提案されている。
適応配置多重グリッドSRN(APMGSRN)でこの問題に対処する。
また、PyTorchベースのSRNでプラグインとプレイのレンダリングを可能にする、オープンソースのニューラルボリュームレンダリングアプリケーションもリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 18:10:26 GMT)
Guided Cooperation in Hierarchical Reinforcement Learning via Model-based Rollout [16.5] モデルベースロールアウト(GCMR)を用いたガイド協調という,目標条件付き階層型強化学習(HRL)フレームワークを提案する。
GCMRは、フォワードダイナミクスを利用して層間情報同期と協調をブリッジすることを目的としている。
実験により,提案したGCMRフレームワークをHIGLのアンタングル変種(ACLG)に組み込むことにより,より安定かつ堅牢な政策改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:07:13 GMT)
Causal Bayesian Optimization via Exogenous Distribution Learning [15.8] 本稿では,内因性変数の分布を学習するための新しい手法を提案する。
代理モデルにおける構造的因果モデルの近似精度を向上させる。
異なるデータセットとアプリケーションの実験により,提案手法の利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:34:58 GMT)
Learning Instance-Aware Correspondences for Robust Multi-Instance Point Cloud Registration in Cluttered Scenes [15.7] 我々は、インスタンス認識対応の抽出に対する粗大なアプローチであるMIRETRを提案する。
MIRETRは、挑戦的なROBIベンチマークでF1スコアの16.6ポイントで芸術の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:51:07 GMT)
Do We Really Need a Complex Agent System? Distill Embodied Agent into a Single Model [15.6] オープンなエンボディタスクのための階層的知識蒸留フレームワークであるSTEVE-2を提案する。
蒸留後、実施エージェントは専門的なガイダンスなしで複雑なオープンエンドタスクを完了することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:51:00 GMT)
HAPNet: Toward Superior RGB-Thermal Scene Parsing via Hybrid, Asymmetric, and Progressive Heterogeneous Feature Fusion [15.5] 本研究では,RGB熱水シーン解析のためのVFM機能をフル活用するための実現可能な戦略について検討する。
具体的には、VFMと畳み込みニューラルネットワークの両方を組み込んだハイブリッド非対称エンコーダを設計する。
この設計により、相補的な異種特徴のより効果的な抽出が可能となり、後に二重経路の進行的な方法で融合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:49:14 GMT)
OmniColor: A Global Camera Pose Optimization Approach of LiDAR-360Camera Fusion for Colorizing Point Clouds [15.1] 単純で効率的な3D表現としてのカラーポイントクラウドは、様々な分野において多くの利点がある。
本稿では,独立系360度カメラを用いて点雲をカラー化するための,新規で効率的なアルゴリズムであるOmniColorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:41:36 GMT)
Spectral Graph Pruning Against Over-Squashing and Over-Smoothing [14.9] エッジの削除はオーバースカッシングとオーバースムーシングを同時に扱うことができると我々は主張する。
このことは、エッジ削除がいかに改善され、スペクトルギャップの最適化が計算資源を減らすという一見非連結な目的に結びつくかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:40:21 GMT)
Correcting misinformation on social media with a large language model [14.7] 偽情報の高品質でタイムリーな修正は、偽の信念を効果的に減らすために、その正確さを識別し、説明する。
本稿では,誤情報訂正品質の13次元について,識別精度から説明の事実性まで,評価・評価を行った。
その結果、MUSEはソーシャルメディア上で、潜在的な誤情報に対する高品質な応答を迅速に書けることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:49:31 GMT)
Gen4DS: Workshop on Data Storytelling in an Era of Generative AI [14.6] 生成AIの急速な開発は、多くの新しい疑問を引き起こした。
生成AIはどのようにデータストーリーの作成を促進するか?
ストーリーテリングにAIを導入する際の落とし穴とリスクは何か?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 02:12:13 GMT)
Multilingual Brain Surgeon: Large Language Models Can be Compressed Leaving No Language Behind [14.4] 大規模言語モデル (LLMs) は自然言語処理の新しい時代を迎えたが、その巨大なサイズは実用性のために効果的な圧縮技術を必要としている。
本稿では,多言語LLM圧縮のための新しい校正データサンプリング手法であるMultilingual Brain Surgeon (MBS)を紹介する。
MBSは、モデルトレーニングデータセットの言語分布に比例して、様々な言語からの校正データをサンプリングすることで、既存の手法の英語中心の制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 22:16:32 GMT)
Less is More: Hop-Wise Graph Attention for Scalable and Generalizable Learning on Circuits [12.5] HOGAは、スケーラブルで一般化可能な方法で回路表現を学習するための新しいアテンションベースモデルである。
その結果、HOGAは様々な回路の様々な構造に適応し、分散的に効率的に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 23:23:56 GMT)
Large Language Model for Vulnerability Detection and Repair: Literature Review and the Road Ahead [12.3] 現在、脆弱性の検出と修復にLarge Language Modelsの利用に焦点を当てた調査は行われていない。
このレビューは、SE、AI、およびセキュリティカンファレンスおよびジャーナルをリードする研究成果を含み、21の異なる会場で発行された36の論文をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:03:35 GMT)
Local Test for Unitarily Invariant Properties of Bipartite Quantum States [12.3] 両部量子状態に対する局所テストのパワーについて検討する。
バイパルタイト純状態の性質について、一方の部分におけるユニタリ不変性はもう一方の部分における最適な局所テスターを意味する。
精製されたサンプルは 混合状態の 特性試験に有利ではない
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 11:57:20 GMT)
Red Teaming Game: A Game-Theoretic Framework for Red Teaming Language Models [11.9] 本稿では,手作業によるアノテーションのない一般的なゲーム理論フレームワークであるRed-teaming Game(RTG)を紹介する。
GRTSは、メタゲーム分析によってRTGをナッシュ平衡へ向けた自動レッドチーム化技術である。
RLMによるマルチターン攻撃の実証結果は、GRTSが自律的に多様な攻撃戦略を発見したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:48:20 GMT)
Transform then Explore: a Simple and Effective Technique for Exploratory Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning [11.5] グラフ上の最適化問題(COP)を解決するためのゲージ変換(GT)手法を提案する。
GTは非常にシンプルで、10行未満のPythonコードで実装でき、ほとんどの強化学習モデルに適用できる。
GTを用いた従来のRLモデルでは,MaxCut問題に対して最先端の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:31:17 GMT)
D$^3$: Scaling Up Deepfake Detection by Learning from Discrepancy [11.2] 我々は、より一般化と堅牢性のある普遍的なディープフェイク検出システムに向けた一歩を踏み出した。
本稿では,複数のジェネレータから汎用的なアーティファクトを学習することを目的として,Drepancy Deepfake Detectorフレームワークを提案する。
本フレームワークは,ID性能を維持しながら,現在のSOTA法と比較してOOD検査の精度を5.3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 10:45:02 GMT)
Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pre-trained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series [11.1] 本稿では,軽量なTSMixerアーキテクチャに基づく,非常に小さなモデルであるTiny Time Mixers(TTM)を紹介する。
時間分解能の異なる複数のデータセットに対する事前学習の複雑さに対処するために,いくつかの新しい拡張を導入する。
TTMは、少数/ゼロショットの予測において、人気のあるベンチマークよりも大きな精度向上(12-38%)を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:16:18 GMT)
SAT-DIFF: A Tree Diffing Framework Using SAT Solving [11.0] そこで我々は,構造微分問題をMaxSAT問題に再構成する,SatDiffと呼ばれる新しい木回折手法を提案する。
ソースツリーからターゲットツリーへの変換をエンコードすることで、SatDiffは正式な保証付きで正しい、最小限の、タイプセーフな低レベルの編集スクリプトを生成する。
実験の結果、SatDiffは、合理的なランタイムを維持しながら、簡潔さの点で、既存のアプローチよりも優れていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:22:07 GMT)
Co-Occ: Coupling Explicit Feature Fusion with Volume Rendering Regularization for Multi-Modal 3D Semantic Occupancy Prediction [10.7] このレターは、Co-Occと呼ばれる新しいマルチモーダル、すなわちLiDARカメラ3Dセマンティック占有予測フレームワークを提示する。
特徴空間におけるボリュームレンダリングは、3D LiDARスイープと2D画像の間のギャップを十分に埋めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:01:19 GMT)
Focused Active Learning for Histopathological Image Classification [10.5] アクティブラーニングは、機械学習アルゴリズムのためのラベル付きデータの効率的な取得という、デジタル病理の大きな問題を解決する可能性がある。
本研究では,ベイズニューラルネットワークとアウト・オブ・ディストリビューション検出を組み合わせたFocALを提案する。
我々は,前立腺癌の分類のためのMNISTと実世界のパンダデータセットの手法を検証するために,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:31:57 GMT)
Latent-based Diffusion Model for Long-tailed Recognition [10.4] 長い尾の不均衡分布は、実用的なコンピュータビジョンアプリケーションにおいて一般的な問題である。
そこで本稿では,Long-tailed Recognition (LDMLR) のための遅延型拡散モデル(Latent-based Diffusion Model for Long-tailed Recognition)を提案する。
モデルの精度は,提案手法を用いてCIFAR-LTおよびImageNet-LTデータセットの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:15:07 GMT)
Cybersecurity for Modern Smart Grid against Emerging Threats [10.3] 本書は、サイバーセキュリティ問題の原因、脅威の分類、脅威を克服または緩和するための様々なアプローチの調査に焦点を当てている。
近年の最先端の研究成果と、未解決の課題をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 01:31:33 GMT)
A Unified View on Solving Objective Mismatch in Model-Based Reinforcement Learning [10.2] モデルベース強化学習(MBRL)は、エージェントをよりサンプリング効率、適応性、説明しやすいものにすることを目的としている。
モデルをどのように学習するかは、まだ未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 20:56:20 GMT)
Impact of Fairness Regulations on Institutions' Policies and Population Qualifications [9.9] 我々は,最も適格な個人を選択することで,実用性を最大化するシステムを考える。
差別罰が選択の格差を効果的に軽減できる条件を検討する。
この望ましくない結果に対処できる条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:21:41 GMT)
Enhancing Video Summarization with Context Awareness [9.9] ビデオ要約は、ビデオの本質をキャプチャするテクニック、ショット、セグメントを選択することで、簡潔な要約を自動的に生成する。
ビデオ要約の重要性にもかかわらず、多様で代表的なデータセットが不足している。
本稿では,映像データ構造と情報を活用して情報要約を生成する教師なし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:08:34 GMT)
Cluster-based Video Summarization with Temporal Context Awareness [9.9] TAC-SUMは、ビデオ要約のための新規で効率的なトレーニング不要なアプローチである。
提案手法では,入力映像を時間的に連続したセグメントに分割し,クラスタリングする。
結果の時間認識クラスタは、最終的なサマリーを計算するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:55:14 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, 6 Apr 2024 23:26:26 GMT)
Search-based Automated Program Repair of CPS Controllers Modeled in Simulink-Stateflow [8.8] ステートフローモデルは、SimulinkのCyber-Physical Systems(CPS)の高レベル制御ロジックをモデル化するために広く使われている。
Simulinkモデルをテストするための多くのアプローチがあるが、障害が検出されると、それを修復するプロセスは手作業のままである。
我々は、ステートフローモデルを修正するために明示的に設計されたFlowRepairを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:31:13 GMT)
Joint2Human: High-quality 3D Human Generation via Compact Spherical Embedding of 3D Joints [8.7] Joint2Humanは、2次元拡散モデルを利用して詳細な3次元人間の幾何学を直接生成する新しい手法である。
提案手法は,グローバルな構造,局所的な詳細,高解像度,低計算コストを同時に確保できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:38:38 GMT)
Efficient and Green Large Language Models for Software Engineering: Vision and the Road Ahead [8.5] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な機能を示した。
この2030年のソフトウェア工学のポジションペーパーは、LLM4SEの効率性と緑度に研究コミュニティの焦点を向けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:27:04 GMT)
Learning from Crowds with Crowd-Kit [8.4] Crowd-KitはPythonで人気のある品質管理アルゴリズムの効率的で便利な実装を提供する。
我々のツールキットは、複数の回答のモダリティをサポートし、より高速なプロトタイピングのためのデータセットローダとサンプルノートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:53:26 GMT)
JRDB-Social: A Multifaceted Robotic Dataset for Understanding of Context and Dynamics of Human Interactions Within Social Groups [8.4] JRDB-Socialは、屋内・屋外の多様な社会的文脈における人間の理解のギャップを埋める。
このデータセットは、ロボットアプリケーションのための人間の社会的ダイナミクスの把握を強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 00:33:39 GMT)
Distributed No-Regret Learning for Multi-Stage Systems with End-to-End Bandit Feedback [7.9] 本稿では,エンド・ツー・エンドの帯域フィードバックを用いたマルチステージシステムについて検討する。
各ジョブは、結果を生成する前に、異なるエージェントによって管理される複数のステージを通過する必要があります。
本研究の目的は,敵対的環境におけるサブ線形後悔を実現するために,分散オンライン学習アルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:34:12 GMT)
Natural Language as Policies: Reasoning for Coordinate-Level Embodied Control with LLMs [7.7] ロボットのタスク計画問題に対処するLLMによる実験結果を示す。
提案手法はタスクとシーンオブジェクトのテキスト記述を取得し,自然言語推論によるタスクプランニングを定式化する。
提案手法はマルチモーダル・プロンプト・シミュレーション・ベンチマークを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:12:47 GMT)
Structurally Flexible Neural Networks: Evolving the Building Blocks for General Agents [7.5] 我々は、対称性ジレンマの緩和を可能にする、異なるニューロン型とシナプス型のセットを最適化することが可能であることを示す。
一つのニューロンとシナプスの集合を最適化して、複数の強化学習制御タスクを同時に解くことで、これを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:04:14 GMT)
Multicalibration for Confidence Scoring in LLMs [6.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が生成する出力に対して,解釈可能かつ信頼性の高い信頼スコアを得るために,"マルチバリデーション(multicalibration)"を用いることを提案する。
埋め込み空間内のクラスタリングと「自己アノテーション」という2つの手法を用いて、正しさの確率と相関するプロンプト/コンプリートペアのグルーピングを形成する方法を示す。
我々は,従来の手法と比較して,キャリブレーションと精度の両方の細かな測定精度を大幅に向上させる信頼性スコアを得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:33:37 GMT)
Language Models as Critical Thinking Tools: A Case Study of Philosophers [6.9] 哲学者は、自己意識が欠如しているため、言語モデルが有用でないことに気付く。
自己形成開始モデルを用いて、LMが重要な思考ツールとして機能する3つの役割を定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:12:13 GMT)
Tensorized NeuroEvolution of Augmenting Topologies for GPU Acceleration [6.8] 神経進化(NeuroEvolution of Augmenting Topologies、NEAT)アルゴリズムは、神経進化の分野でかなりの認知を得ている。
本稿では、NEATアルゴリズムのテンソル化手法を導入し、その多様なネットワークトポロジの変換を可能にする。
NEATライブラリは、Gym, Brax, gymnaxなど、さまざまなベンチマーク環境をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:02:44 GMT)
Demand Balancing in Primal-Dual Optimization for Blind Network Revenue Management [6.7] 本稿では,従来のネットワーク収益管理問題を未知の非パラメトリック要求で解決する,最適理論的後悔を伴う実用的なアルゴリズムを提案する。
重要な技術的貢献は、いわゆる需要バランスであり、これは資源在庫の制約に対する欠陥の違反を相殺するために、各期間に一次解(すなわち価格)を他の価格と組み合わせるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 01:39:51 GMT)
The Case for Developing a Foundation Model for Planning-like Tasks from Scratch [5.7] ファンデーションモデル(FM)は、自動計画とスケジューリング(APS)を含む多くのコンピューティング分野に革命をもたらした。
本稿では,PLタスクをスクラッチから包括的に行うためのFMの必要性について論じ,設計上の考慮事項について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:44:40 GMT)
Learning Minimal NAP Specifications for Neural Network Verification [5.5] ニューラルネットワークが与えられたら、ネットワークの堅牢性の形式的検証に十分な最小限の(最も粗い)NAPを見つける。
我々の正確なアプローチは、検証ツールを利用して、決定論的または統計的に最小限のNAP仕様を見つけます。
実験結果から,NAP仕様は最も洗練されているNAP仕様に比べて,ニューロンの分数が少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:31:20 GMT)
Automatic Alignment of Discourse Relations of Different Discourse Annotation Frameworks [5.4] 分類作業中にラベル埋め込みを学習するための完全自動アプローチを導入する。
これらの埋め込みは、異なるフレームワークの談話関係をマッピングするために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:54:43 GMT)
FastHDRNet: A new efficient method for SDR-to-HDR Translation [5.2] 我々は「FastNet」と呼ばれるHDRTV変換のためのSDRTVのためのニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,軽量な構造と改良された推論速度を用いて,定量的比較と視覚的品質の両面で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:25:24 GMT)
L2SR: Learning to Sample and Reconstruct for Accelerated MRI via Reinforcement Learning [5.0] 優れたサンプルと再構成器のペアを共同で学習するための交互学習フレームワークを提案する。
L2SRは、ファストMRIデータセット上で最先端の再構成性能を達成するサンプルと再構成器のペアを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:59:12 GMT)
IITK at SemEval-2024 Task 1: Contrastive Learning and Autoencoders for Semantic Textual Relatedness in Multilingual Texts [4.8] 本稿では,SemEval-2024 Task 1: Semantic Textual Relatednessについて述べる。
この課題は、14言語における文のペア間の関連度を自動的に検出することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:58:42 GMT)
IITK at SemEval-2024 Task 4: Hierarchical Embeddings for Detection of Persuasion Techniques in Memes [4.7] 本稿では,この課題に対するクラス定義予測(CDP)と双曲埋め込みに基づくアプローチのアンサンブルを提案する。
我々はHypEmoの階層的なラベル埋め込みと、感情予測のためのマルチタスク学習フレームワークを統合することで、ミーム分類の精度と包括性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:28:02 GMT)
IITK at SemEval-2024 Task 2: Exploring the Capabilities of LLMs for Safe Biomedical Natural Language Inference for Clinical Trials [4.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて最先端の性能を示す。
本研究は,乳がん臨床治験報告(CTR)における自然言語推論(NLI)実施時のLSMsの堅牢性,一貫性,忠実な推論について検討する。
論理的問題解決におけるLLMの推論能力とその適応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:44:53 GMT)
IITK at SemEval-2024 Task 10: Who is the speaker? Improving Emotion Recognition and Flip Reasoning in Conversations via Speaker Embeddings [4.7] Emotion Flip Reasoning タスクのためのトランスフォーマーに基づく話者中心モデルを提案する。
サブタスク3では,タスクベースラインに対する5.9(F1スコア)の改善が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:47:44 GMT)
Comparing the Decision-Making Mechanisms by Transformers and CNNs via Explanation Methods [4.7] 本研究では、データセット全体に基づく深い説明アルゴリズムを適用して、異なる視覚認識バックボーンの意思決定について検討する。
TransformersとConvNeXtは、画像の複数の部分を共同で検討することで、より構成的であることが分かりました。
特徴利用の類似性に基づいて、異なるモデルのランドスケープをプロットする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:27:45 GMT)
A self-attention model for robust rigid slice-to-volume registration of functional MRI [4.6] fMRIスキャン中の頭部の動きは、歪み、偏りの分析、コストの増加をもたらす。
本稿では,2次元fMRIスライスを3次元参照ボリュームに整列するエンド・ツー・エンドSVRモデルを提案する。
本モデルは,最先端のディープラーニング手法と比較して,アライメント精度の面での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:02:18 GMT)
Binary Classifier Optimization for Large Language Model Alignment [4.6] 本稿では,バイナリ信号によるアライメントの成功を説明する理論的基礎について述べる。
報酬シフトと基礎となる分布マッチングという,効果的なアライメントのための2つの手法を同定する。
我々のモデルは、2つの基本LLMと3つの異なるバイナリ信号データセット間で有効でロバストなアライメントを一貫して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:20:59 GMT)
Rethinking Self-training for Semi-supervised Landmark Detection: A Selection-free Approach [4.5] Self-Training for Landmark Detection (STLD) は、明示的な擬似ラベル選択を必要としない手法である。
STLDは、信頼性の高いタスクから信頼性の低いタスクへと徐々に移行する、確認バイアスに対処するタスクカリキュラムを構築する。
3つの顔と1つの医学的ランドマーク検出ベンチマークの実験は、STLDが半教師付き設定と全監督型設定の両方で既存の手法を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:45:07 GMT)
NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation [4.2] NeuroPromptsは、テキスト・ツー・イメージモデルによって生成される世代の品質を改善するためのユーザのプロンプトを強化する適応的なフレームワークである。
我々のフレームワークは,人間のプロンプトエンジニアが生成したようなプロンプトを生成するために,事前訓練された言語モデルを用いて制約付きテキストデコードを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 00:17:01 GMT)
Bridging the Novice-Expert Gap via Models of Decision-Making: A Case Study on Remediating Math Mistakes [4.2] 我々は、認知タスク分析を用いて、専門家の潜在思考プロセスを、修復のための意思決定モデルに変換する。
これには、(A) 学生の誤り、(B) 修復戦略、(C) 反応を生成する前の意図を特定する専門家が含まれる。
我々は,700件の実際の学習談話のデータセットを構築し,その判断に専門家が注釈を付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:15:27 GMT)
Sentiment Analysis of Citations in Scientific Articles Using ChatGPT: Identifying Potential Biases and Conflicts of Interest [4.1] 本稿では,大規模言語モデル,特にChatGPTの科学的論文における引用の包括的感情分析における革新的利用について紹介する。
ChatGPTは引用のニュアンスな肯定性や否定性を識別することができ、引用された作品の受信と影響に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 19:08:08 GMT)
PCF-GAN: generating sequential data via the characteristic function of measures on the path space [4.0] PCF-GANは、時系列分布の原理的表現としてパス特性関数(PCF)を識別器に組み込んだ新しいGANである。
我々は,PCF-GANが生成品質と復元品質の両方において,最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 18:44:44 GMT)
Low-Loss Polarization-Maintaining Optical Router for Photonic Quantum Information Processing [3.7] 単一光子と互換性のある偏光保持型電気光学ルータを実証する。
我々のカスタム電気光学変調器はマッハ・ツェンダー干渉計の構成に埋め込まれている。
我々は,2-4%の損失,20dB切替消滅率,2.9nsの上昇時間,および99%の偏光プロセス忠実度を理想的なアイデンティティ操作に設定したルータの性能を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:20:40 GMT)
Securing the Skies: An IRS-Assisted AoI-Aware Secure Multi-UAV System with Efficient Task Offloading [3.4] 当社のフレームワークは,指数的AoI指標を取り入れ,盗難や妨害の脅威に対処するための秘密保持率を強調している。
本稿では,タスクオフロードプロセスの最適化を目的とした,トランスフォーマー強化型Deep Reinforcement Learning (DRL) アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:41:00 GMT)
Explaining Indian Stock Market through Geometry of Scale free Networks [3.3] 本稿では,機械学習技術を用いて,ハイパーボリック空間にネットワークを埋め込む手法を用いて,インド株式市場の分析を行う。
まず,ハイパーボリック・クラスタはユークリッド・クラスタよりもトポロジカル・ネットワーク・コミュニティに近いことを示すとともに,組込みネットワークに対応するハイパーボリック・距離とハイパーボリック・ショート・パス・距離の統計的解析により,市場安定性とボラティリティの期間を明確に区別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 19:07:12 GMT)
From Algebraic Word Problem to Program: A Formalized Approach [2.9] 小学校の代数語問題を正規言語A-IMPのプログラムに変換するパイプラインを提案する。
自然言語処理ツールを使用して、問題を文の断片に分解し、関数に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 05:14:33 GMT)
VTR: An Optimized Vision Transformer for SAR ATR Acceleration on FPGA [2.9] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々なコンピュータビジョンアプリケーションにおける最先端技術である。
我々は、事前トレーニングなしで、小さなデータセットで直接トレーニングできる軽量なViTモデルを開発した。
我々は,VTR (ViT for SAR ATR) と呼ぶ提案モデルを,広く使用されている3つのSARデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:49:55 GMT)
Beyond the Known: Adversarial Autoencoders in Novelty Detection [2.7] 新規性検出では、新しいデータポイントをinlierまたはoutlierに分類するかどうかを判断する。
我々は類似のフレームワークを軽量なディープネットワークで使用し、再構成誤差を伴う確率的スコアを採用する。
その結果,本手法は対象クラスを学習する上で有効であることが示唆され,いくつかのベンチマークデータセット上での最近の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 00:04:19 GMT)
Approximate Information States for Worst-Case Control and Learning in Uncertain Systems [2.7] システムに作用する外乱が未知の分布を持つ有界集合の値を取る非確率モデルを考える。
本稿では,情報状態の概念と近似情報状態を用いて,そのような問題における意思決定のための一般的な枠組みを提案する。
数値例を用いた制御・強化学習における本研究の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 00:50:16 GMT)
NPB-REC: A Non-parametric Bayesian Deep-learning Approach for Undersampled MRI Reconstruction with Uncertainty Estimation [2.6] NPB-RECは不確実性推定を伴うアンダーサンプルデータからのMRI再構成のための非パラメトリックフレームワークである。
トレーニング中に、ネットワークパラメータの後方分布を特徴付けるために、グラディエント・ランゲヴィン・ダイナミクス(Gradient Langevin Dynamics)を用いる。
提案手法は,PSNRとSSIMを用いて再現精度において,ベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:25:33 GMT)
HawkDrive: A Transformer-driven Visual Perception System for Autonomous Driving in Night Scene [2.5] HawkDriveは、ハードウェアとソフトウェアソリューションを備えた新しいビジョンシステムである。
立体視認識を利用するハードウェアは、エッジコンピューティングデバイスNvidia Jetson Xavier AGXと提携している。
低光強調、深度推定、セマンティックセグメンテーションタスクのためのソフトウェアは、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:10:29 GMT)
Optimization of Lightweight Malware Detection Models For AIoT Devices [2.5] マルウェア侵入はInternet of Things(IoT)とArtificial Intelligence of Things(AIoT)デバイスの問題である。
本研究の目的は、提案するスーパーラーナーメタ学習アンサンブルモデルを最適化して、ローエンドのAIoTデバイスで実現できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:30:38 GMT)
What Happens When Small Is Made Smaller? Exploring the Impact of Compression on Small Data Pretrained Language Models [2.3] 本稿では, AfriBERTa を用いた低リソース小データ言語モデルにおいて, プルーニング, 知識蒸留, 量子化の有効性について検討する。
実験のバッテリを用いて,圧縮が精度を超えるいくつかの指標のパフォーマンスに与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 23:52:53 GMT)
Efficient Learning Using Spiking Neural Networks Equipped With Affine Encoders and Decoders [2.3] スパイクニューラルネットワークに関連する学習問題について検討する。
アフィン時間エンコーダとデコーダと正のシナプス重みしか持たない単純なスパイキングニューロンによるスパイキングニューラルネットワークの仮説セットを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:17:07 GMT)
A Novel Bi-LSTM And Transformer Architecture For Generating Tabla Music [2.1] インド古典音楽、特にタブラ音楽を生成する方法が提案されている。
アテンションアプローチとトランスフォーマーモデルを備えた新しいBi-LSTMを抽出した特徴とラベルに基づいて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:15:02 GMT)
Automated Lane Change Behavior Prediction and Environmental Perception Based on SLAM Technology [1.9] 本稿では,自動車線変更行動予測と環境認識の文脈におけるSLAM技術の適用について検討する。
TeslaやMobileyeといった企業の実例では、自律運転システムにおけるAI駆動技術、センサー融合、SLAMの統合が紹介されている。
この論文は、自動運転車の正確な環境認識、位置決め、意思決定を可能にするSLAMの重要な役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:48:29 GMT)
MACM: Utilizing a Multi-Agent System for Condition Mining in Solving Complex Mathematical Problems [1.9] 本稿では,条件マイニングのためのtextitMulti-Agent システム (textbfMACM) を提案する。
複雑な数学的問題を解き、様々な数学的文脈にまたがる強力な一般化能力を示す。
MACMの助けを借りて、GPT-4 Turboの精度は、MATHデータセットの最も難しい5つの数学的な問題を、$mathbf54.68%テキストからmathbf76.73%$へと引き上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:39:01 GMT)
Analyzing LLM Usage in an Advanced Computing Class in India [1.7] 既存の研究は主に、導入プログラミングの文脈における大規模言語モデル(LLM)の影響に焦点を当てている。
本研究は、先進的なコンピューティングコースにおいて、学生とLLM間の生の相互作用を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:06:56 GMT)
Aligning Diffusion Models by Optimizing Human Utility [1.6] Diffusion-KTOは、テキストと画像の拡散モデルを人間の好みに合わせるための新しいアプローチである。
私たちの目的は、単純なイメージ単位のバイナリフィードバック信号、例えば、十分に利用可能ないいね!や嫌悪(dislikes)が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 01:23:23 GMT)
A Deep Look Into -- Automated Lung X-Ray Abnormality Detection System [1.5] 肺X線異常自動検出システムは,感染したX線画像と正常なX線画像を区別するアプリケーションである。
現在の状況では、感染するウイルス病はパンデミックの可能性があるため、安価で早期に検出できるシステムが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:59:41 GMT)
An Optimization Framework to Personalize Passive Cardiac Mechanics [1.3] 本研究は、心臓組織の受動力学的特性を推定する逆有限要素解析(iFEA)フレームワークを提案する。
受動的機械的挙動を特徴づけることに焦点をあて、このフレームワークは構造に基づく異方性超弾性モデルを採用している。
本フレームワークは,心相分解CT画像から得られた胆道および左房の心筋モデルを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:24:27 GMT)
Time topological analysis of EEG using signature theory [1.1] トポロジカルデータ分析(TDA)は、効果的な検出方式の実装に利用できる「形状」不変量の電池を提供する。
信号のシグナチャからsimplicial Complexを構築する際に、citechretienleveragingで示される構成を拡張します。
脳波などの脳信号の解析にツールを応用してててんかん発作の前兆現象を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:11:41 GMT)
Large Language Model (LLM) AI text generation detection based on transformer deep learning algorithm [0.9] トランスフォーマーモデルを用いてAIテキスト生成を検出するツールを開発する。
ディープラーニングモデルは、テキスト分類やシーケンスラベリングタスクのためにLSTM、Transformer、CNNなどのレイヤを組み合わせる。
このモデルはAI生成テキストの99%の予測精度を持ち、精度は0.99、リコールは1、f1スコアは0.99であり、非常に高い分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:22:45 GMT)
Vanishing Variance Problem in Fully Decentralized Neural-Network Systems [0.8] フェデレートラーニングとゴシップラーニングは、データプライバシの懸念を軽減するために考案された方法論だ。
本研究では,分散補正モデル平均化アルゴリズムを提案する。
シミュレーションの結果,Gossip学習は,フェデレート学習に匹敵する収束効率を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:49:20 GMT)
Galaxy 3D Shape Recovery using Mixture Density Network [0.7] 共通の内在的形状回復法は、運動軸と形態軸の内在的不整合と三軸性パラメータとの間に期待される単調な関係に依存する。
近年の研究では、形状と内在的な運動的不整合に関する基礎的な仮定に疑問が投げかけられている。
我々は、混合密度ネットワーク(MDN)を用いた教師付き機械学習手法を用いて、個々の銀河の3次元形状を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:48:11 GMT)
Feedback-Based Quantum Algorithm for Excited States Calculation [0.7] 本稿では、フィードバックに基づく量子アルゴリズムにおける量子回路の階層的構成と、新しいリアプノフ関数に基づく新しいフィードバック法則を組み合わせることで、量子回路パラメータを割り当てる新しい設計手法を提案する。
我々は、このアルゴリズムを実証的な例を通して、および量子化学の応用を通して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:51:17 GMT)
Autonomous Artificial Intelligence Agents for Clinical Decision Making in Oncology [0.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を中心的推論エンジンとして活用する,マルチモーダル医療用AIの代替手法を提案する。
このエンジンは、医療用AIツールのセットを自律的に調整し、デプロイする。
適切なツール(97%)、正しい結論(93.6%)、完全(94%)、個人患者に有用な推奨(89.2%)を提示する能力が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 15:50:19 GMT)
ProtoAL: Interpretable Deep Active Learning with prototypes for medical imaging [0.6] 本稿では,解釈可能なDLモデルをDeep Active Learningフレームワークに統合するProtoAL手法を提案する。
我々は,Messidorデータセット上でProtoALを評価し,精度-リコール曲線0.79の領域を実現するとともに,利用可能なラベル付きデータの76.54%しか利用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:39:49 GMT)
Direct Experimental Constraints on the Spatial Extent of a Neutrino Wavepacket [0.4] ニュートリノは 自然の素粒子として 理解されていない
弱い核崩壊では、ニュートリノの波束である$sigma_nu,x$は、生産時の親の空間波動関数と関連している。
我々は、新しい実験的な概念を通じて、この量の最初の直接的な限界を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 01:07:33 GMT)
Dental Severity Assessment through Few-shot Learning and SBERT Fine-tuning [0.4] 口腔医療における自動化システムの統合はますます重要になっている。
機械学習アプローチは、口腔疾患の診断における診断困難、非効率性、エラーなどの課題に対処するための実行可能なソリューションを提供する。
本研究では,13種類の機械学習,深層学習,および大規模言語モデルを用いて口腔健康問題の重症度を判定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 08:18:57 GMT)
Quantum Liouville's theorem based on Haar measure [0.3] リウヴィルの定理 (LT) は任意のポテンシャルを与えられた位相空間における分布関数の堅牢な非圧縮性を明らかにする。
我々は、ハミルトニアンにおける任意のポテンシャル(相互作用するか否かにかかわらず)に対する量子リウヴィルの定理(厳密な非圧縮性)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 20:20:54 GMT)
Enhancing Readmission Prediction with Deep Learning: Extracting Biomedical Concepts from Clinical Texts [0.3] 本研究は,30日以内の患者の寛解をテキストマイニング技術を用いて予測することに焦点を当てた。
この目的のために分類モデルを開発するために,様々な機械学習および深層学習手法が用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 10:39:02 GMT)
On the Limitations of Large Language Models (LLMs): False Attribution [0.2] 新しい幻覚指標-SHI(Simple Hallucination Index)を紹介する。
ゼロショット設定における3つのオープン SotA LLM のパワーを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:38:15 GMT)
Power-Efficient Image Storage: Leveraging Super Resolution Generative Adversarial Network for Sustainable Compression and Reduced Carbon Footprint [0.1] 本研究の目的は,クラウドベースの画像ストレージの方法論を提案することである。
当社のアプローチでは,ストレージ前の圧縮および縮小技術により,画像サイズを縮小する。
提案手法の有効性をPSNRとSSIMの指標を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:27:22 GMT)
An Automated Machine Learning Approach to Inkjet Printed Component Analysis: A Step Toward Smart Additive Manufacturing [0.1] フレキシブル基板上のインクジェット印刷部品のマイクロ波特性評価のための機械学習に基づくアーキテクチャを提案する。
その結果,eXtreme Gradient Boosted Trees Regressor (XGB) と Light Gradient Boosting (LGB) アルゴリズムは,研究中の特徴付け問題に対して最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:13:45 GMT)
We need to aim at the top: Factors associated with cybersecurity awareness of cyber and information security decision-makers [0.0] サイバーおよび情報セキュリティに関する意思決定者のサイバーセキュリティ意識について検討する。
本研究は, 意思決定における個人にとって, 既知の脅威や解決策に対する意識が極めて低いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 20:32:19 GMT)
Unscrambling of single-particle wave functions in systems localized through disorder and monitoring [0.0] 本研究では,局所粒子を正確に特徴付ける自由フェルミオン波動関数のスレーター行列式を求めるプロセスを開発する。
その結果, 単一粒子波動関数を応用して, 観測された自由フェルミオンや乱れモデルなどのシステムにおける局在化遷移特性について, 貴重な知見を得ることが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:22:14 GMT)
Towards a low carbon proof-of-work blockchain [0.0] 技術実証は、ハッシュキャッシュや他のPoW(Proof of Work)メソッドを宝くじと実証-of-VM(PoVM)エミュレーションで置き換えるためのものである。
PoVMエミュレーション(PoVM emulation)は、特定期間のVM提供と引き換えに、自律的なマイニングカーが宝くじを受け取るPoWの一種である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 20:48:20 GMT)
Towards Generalized Entropic Sparsification for Convolutional Neural Networks [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は過度にパラメータ化されていると報告されている。
本稿では,計算可能エントロピー緩和を目的とした数学的アイデアに基づく層間データ駆動プルーニング手法を提案する。
スパースサブネットワークは、ネットワークエントロピー最小化をスペーサ性制約として使用した、事前訓練された(フル)CNNから得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:33:39 GMT)
Towards Architecting Sustainable MLOps: A Self-Adaptation Approach [0.0] 機械学習オペレーション(MLOps)は、MLSの適応性と技術的持続性を向上させることで、有望なソリューションを提供する。
本稿では,MLOpsの持続可能性を高めるためのMAPE-Kループを通じて,MLOpsアーキテクチャに自己適応原則を組み込んだ新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 09:38:04 GMT)
The Shifting Landscape of Cybersecurity: The Impact of Remote Work and COVID-19 on Data Breach Trends [0.0] この研究は、リモートワーク開始から2年と2年を経たデータ漏洩を分析してトレンドを特定する。
この結果から,遠隔作業環境におけるサイバーセキュリティ対策のベストプラクティスが示唆された。
リモートワークが進化を続けるにつれ、組織はサイバーセキュリティ戦略に適応し、警戒し続けなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 23:19:58 GMT)
The Journey to Trustworthy AI- Part 1: Pursuit of Pragmatic Frameworks [0.0] 本稿では,信頼に値する人工知能(TAI)とその様々な定義についてレビューする。
我々は、TAIの代わりにResponsibleやEthical AIといった用語を使うことに反対する。
代わりに、フェアネス、バイアス、リスク、セキュリティ、説明可能性、信頼性といった重要な属性や特性に対処するアプローチを提唱します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 10:45:35 GMT)
The Identification and Categorization of Anemia Through Artificial Neural Networks: A Comparative Analysis of Three Models [0.0] 本稿では、貧血の診断と分類のための異なるニューラルネットワークベースのアルゴリズムを提案する。
提案したニューラルネットワークは、9つの入力(年齢、性別、RBC、HGB、HCT、MCV、MCH、MCHC、WBC)と1つの出力を含む。
多様な患者に対するシミュレーションの結果から,提案する人工ニューラルネットワークが疾患の存在を迅速かつ正確に検出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:37:45 GMT)
Supercomputer model of finite-dimensional quantum electrodynamics applications [0.0] 量子過程のスーパーコンピュータシミュレーションのための一般的なスキームは、有限次元空洞量子力学モデルの様々な修正によって記述される。
2つの例は水素結合の近似モデルと2次元平面上の光子運動のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:22:43 GMT)
Study of the effect of Sharpness on Blind Video Quality Assessment [0.0] 本研究では,BVQAのようなモデルに対するシャープネスの影響について検討する。
シャープネス(Sharpness)は、ビデオ画像の明快さと細部を測る尺度である。
本研究では,CVD2014などの既存の映像品質データベースを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:10:48 GMT)
Robust Anderson transition in non-Hermitian photonic quasicrystals [0.0] アンダーソン局在、すなわちランダムまたは非共変性障害を持つ格子における拡散の抑制は、脆弱な干渉現象である。
ここでは,非エルミート準結晶における局所的非局在化相転移と局所的不規則な利得と損失について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:35:04 GMT)
Qubits as Hypermatrices and Entanglement [0.0] 我々は、$n$-qubitsを超行列として表現し、量子エンタングルメントへの様々な応用を考える。
2n$-qubitsの超行列式の行列表現は、第二のパウリ行列の積として表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 02:10:59 GMT)
Quantum Codes and Irreducible Products of Characters [0.0] 我々は、ツイストを1ドルグループと定義し、エラー検出量子コードを自動的に誘導することを示した。
また、一意的な1$-群が文字の既約積に対応することを示し、有限群の文字理論における計算へのコードフィディングの問題を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 23:26:49 GMT)
Predictive Modeling for Breast Cancer Classification in the Context of Bangladeshi Patients: A Supervised Machine Learning Approach with Explainable AI [0.0] 5種類の機械学習手法の分類精度,精度,リコール,F-1スコアを評価し,比較した。
XGBoostは97%という最高のモデル精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:23:21 GMT)
Optimizing Sparse Convolution on GPUs with CUDA for 3D Point Cloud Processing in Embedded Systems [0.0] 3次元の点雲は、三次元環境内の物の空間的な描写を提供する。
写真とは対照的に、点雲は空間性を示し、正規の格子を持たないため、異なる処理と計算上の問題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:49:43 GMT)
On the Feasibility of Deep Learning Classification from Raw Signal Data in Radiology, Ultrasonography and Electrophysiology [0.0] 本稿では,ラジオグラフィ,超音波,電気生理学におけるディープラーニングの主な応用について述べる。
提案するニューラルネットワークトレーニングが生信号に直接適用可能かどうかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 14:48:07 GMT)
Higher-group symmetry of (3+1)D fermionic $\mathbb{Z}_2$ gauge theory: logical CCZ, CS, and T gates from higher symmetry [0.0] 3+1)D $mathbbZ$ゲージ理論において、創発的なフェルミオンを持つ高群構造を研究する。
我々はまた、$mathbbRP3$にコードを配置し、$p+ip$トポロジ的ステートをポンプすることで、論理的な$T$ゲートの可能性も示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 13:41:10 GMT)
Heat flows from hot to cold: A simple rigorous example of thermalization in an isolated macroscopic quantum system [0.0] このメモは、私の長きにわたる熱化に関する記事「熱平衡とは何か、どうやってそこに着くのか?」の最も技術的な部分です。
私は既に発表しているので、この段階でこの文書を公開しています(そして、いくつかの講演で結果を発表します)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 07:18:30 GMT)
GLCM-Based Feature Combination for Extraction Model Optimization in Object Detection Using Machine Learning [0.0] 本研究の目的は,GLCMフレームワーク内で適切な特徴を選択することにより,計算効率を向上させることである。
K-Nearest Neighbours(K-NN)とSVM(Support Vector Machine)の2つの分類モデルが採用された。
その結果,K-NNは計算複雑性の点でSVMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 10:16:33 GMT)
Formation and Microwave Losses of Hydrides in Superconducting Niobium Thin Films Resulting from Fluoride Chemical Processing [0.0] フッ化物系化学エッチング剤は、超伝導量子デバイスに悪影響を及ぼすことで知られる表面酸化物を除去するために一般的に用いられる。
これらの同じエッチング剤は水素を導入してNb水素化物を形成し、マイクロ波損失性能に悪影響を及ぼす可能性がある。
ここでは、フッ化物処理の機能としてNb薄膜に形成されたNb水和物の包括的特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 03:44:36 GMT)
Fifth Generation IMC: Expanding the scope to Profit, People, and the Planet [0.0] 中心的なシフトは、主に1人の利害関係者から複数の利害関係者へと移行している。
それは、マルチステークホルダーの意思決定を実証する産業の例を特定します。
研究の方向性は、マーケティング戦略、コミュニケーションメディアとメッセージ、測定システムを中心に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 21:56:25 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Artificial Intelligence in Predicting Adverse Drug Reactions among Cancer Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis [0.0] 本研究の目的は, がん患者の薬物反応予測における人工知能モデルの性能を評価することである。
がん治療におけるAIの使用は、ADRの予測に高い特異性と感度を示すモデルによって、大きな可能性を示している。
しかし,証拠の質を向上させるためには,標準化された研究と多施設研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 11:20:28 GMT)
Estimation of FFR in coronary arteries with deep learning [0.0] Fractional Flow Reserve (FFR) は冠状動脈疾患(CAD)における重要なバイオマーカーである
近年、仮想FFR(vFFR)測定の新たなアプローチが出現している。
本稿では,入力容器形状を点雲として表現することで,vFFR推定の新しい手法を提案する。
本手法を臨床の観点から評価し,一般的に用いられているCFDの代替として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:24:02 GMT)
Enhancing Convergence Speed with Feature-Enforcing Physics-Informed Neural Networks: Utilizing Boundary Conditions as Prior Knowledge for Faster Convergence [0.0] 本研究では,Vanilla Physics-Informed-Neural-Networks(PINN)の高速化学習手法を提案する。
ニューラルネットワークの初期重み付け状態、ドメイン間境界点比、損失重み付け係数という、損失関数の不均衡な3つの要因に対処する。
ニューラルネットワークの構造に第1のトレーニングフェーズで生成された重みを組み込むことで、不均衡因子の影響を中和することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:30:26 GMT)
Emergence of multiphoton quantum coherence by light propagation [0.0] 自由空間における多光子系の量子コヒーレンスの変化
これらのプロセスは、サブショットノイズ量子特性を持つ多光子系に導かれることを示す。
我々は、線形伝播を通じてコヒーレンスの性質を改変した量子系を創出できる可能性は、様々な量子技術に劇的な影響をもたらすと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 00:47:57 GMT)
Effective Hamiltonian approach to the quantum phase transitions in the extended Jaynes-Cummings model [0.0] 拡張されたJaynes-Cummingモデルにおける量子相転移を研究するために、環境に対する複素離散化近似を提案する。
この有効ハミルトニアンの基底状態は、単励起部分空間におけるスピンダイナミクスを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 12:29:32 GMT)
Comparative Analysis of ChatGPT, GPT-4, and Microsoft Bing Chatbots for GRE Test [0.0] 本研究では,Bing,ChatGPT,GPT-4の3つの人工知能チャットボットが,標準化されたテストから質問に答える上で,いかにうまく機能するかを解析する。
量的推論の異なる137の質問と、言語カテゴリーを持つ157の質問が、それらの能力を評価するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 18:37:05 GMT)
Bayesian Inference for Consistent Predictions in Overparameterized Nonlinear Regression [0.0] 我々は、データ固有のスペクトル構造に基づいて、適応前の手法を拡張する。
リプシッツ連続活性化関数を持つ単一ニューロンモデルに対する後部収縮を確立する。
提案手法は数値シミュレーションと実データアプリケーションを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 04:22:48 GMT)
Automatic Gradient Estimation for Calibrating Crowd Models with Discrete Decision Making [0.0] 候補解の選択を規定する勾配は, サンプルシミュレーショントラジェクトリから算出される。
一般的な社会力モデルに基づく集団避難モデルの校正について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 16:48:12 GMT)
Automated Computer Program Evaluation and Projects -- Our Experiences [0.0] ツールの作り方や、コンピュータサイエンスのコース用にカスタマイズした方法について詳述する。
私たちの経験に基づいて、これらのツールを効果的な学習に利用するための洞察も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 06:42:58 GMT)
Algorithmic Misjudgement in Google Search Results: Evidence from Auditing the US Online Electoral Information Environment [0.0] 政府の管理するウェブドメインは、2022年のアメリカ合衆国中間選挙の選挙情報のオンライン環境に代表される。
有機的な結果の約40%は、政府の領域の40%が貢献していることがわかった。
我々は,非フェデラルウェブサイトの欠落や誤用を,市民の危害に寄与するアルゴリズム的誤判断の一形態とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 6 Apr 2024 17:09:04 GMT)