Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Mimicking the Oracle: An Initial Phase Decorrelation Approach for Class Incremental Learning [141.4]
本研究では,Na"訓練初期相モデルとオラクルモデルとの相違について検討する。より均一に散らばるように,各クラスの表現を効果的に正規化するクラスワイド・デコレーション(CwD)を提案する。私たちのCwDは実装が簡単で、既存のメソッドに簡単にプラグインできます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:09:58 GMT)
Exploring Safety Generalization Challenges of Large Language Models via Code [126.8]
本稿では,自然言語入力をコード入力に変換するフレームワークであるCodeAttackを紹介する。我々の研究は、コード入力に対するこれらのモデルの共通の安全性の脆弱性を明らかにした。 CodeAttackと自然言語の分布ギャップが大きくなると、安全性の一般化が弱くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:39:24 GMT)
Towards Understanding and Mitigating Dimensional Collapse in Heterogeneous Federated Learning [112.7]
フェデレートラーニングは、プライバシを考慮したデータ共有を必要とせずに、さまざまなクライアントでモデルをトレーニングすることを目的としている。本研究では,データの不均一性がグローバル集約モデルの表現に与える影響について検討する。フェデレーション学習における次元的崩壊を効果的に緩和する新しい手法である sc FedDecorr を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:57:58 GMT)
GP-NeRF: Generalized Perception NeRF for Context-Aware 3D Scene Understanding [101.3]
Generalized Perception NeRF (GP-NeRF) は、広く使われているセグメンテーションモデルとNeRFを統一されたフレームワークで相互に動作させる新しいパイプラインである。本稿では,セマンティック蒸留損失(Semantic Distill Loss)とDepth-Guided Semantic Distill Loss(Depth-Guided Semantic Distill Loss)という2つの自己蒸留機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:37:15 GMT)
PerAda: Parameter-Efficient Federated Learning Personalization with Generalization Guarantees [95.9]
既存のpFL手法は高い通信コストと計算コストをもたらすか、テスト通信に弱い。 PerAdaではパラメータ蒸留とpFL pFLが特に試験時間分布において優れた性能を示す。私たちのコードはhttps://github.com/NV/PerAda.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:00:05 GMT)
DragDiffusion: Harnessing Diffusion Models for Interactive Point-based Image Editing [94.2]
DragGANは、ピクセルレベルの精度で印象的な編集結果を実現する、インタラクティブなポイントベースの画像編集フレームワークである。大規模な事前学習拡散モデルを利用することで、実画像と拡散画像の両方における対話的点ベース編集の適用性を大幅に向上する。本稿では,対話的点ベース画像編集手法の性能を評価するため,DragBenchというベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 18:04:04 GMT)
GenEARL: A Training-Free Generative Framework for Multimodal Event Argument Role Labeling [89.1]
GenEARLは、イベントタスク記述を理解するために近代的な生成モデルの力を利用する、トレーニング不要な生成フレームワークである。 GenEARLは、M2E2データセットとSwiGデータセット上のゼロショットEARLに対して、CLIPベースラインを9.4%、精度14.2%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:28:13 GMT)
Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data [87.6]
この研究は、ロバストな単分子深度推定のための非常に実用的な解であるDepth Anythingを提示する。データエンジンを設計し、大規模な未ラベルデータの収集と注釈付けを自動的に行うことにより、データセットをスケールアップします。 6つのパブリックデータセットとランダムにキャプチャされた写真を含む、ゼロショットの機能を広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:52:21 GMT)
Demystifying CLIP Data [86.3]
Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) はコンピュータビジョンの先進的な研究と応用を行っている。メタデータ変換言語画像事前学習(MetaCLIP)について紹介する。 MetaCLIPは生のデータプールとメタデータ(CLIPの概念から派生したもの)を取り、メタデータの分布に対してバランスの取れたサブセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:22:46 GMT)
A Survey on Transformer Compression [84.2]
自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の領域においてトランスフォーマーは重要な役割を果たすモデル圧縮法は、Transformerのメモリと計算コストを削減する。この調査は、Transformerベースのモデルに適用することに焦点を当てた、最近の圧縮方法に関する包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:03:58 GMT)
Corex: Pushing the Boundaries of Complex Reasoning through Multi-Model Collaboration [83.4]
Corexは,大規模言語モデルを自律エージェントに変換する,新たな汎用戦略スイートだ。人間の振る舞いにインスパイアされたCorexは、Debate、Review、Retrieveモードといった多様なコラボレーションパラダイムによって構成されている。我々は,複数のLDMを協調的に演奏することで,既存の手法に比べて性能が著しく向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:20:59 GMT)
DetToolChain: A New Prompting Paradigm to Unleash Detection Ability of MLLM [81.8]
DetToolChainはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)のゼロショットオブジェクト検出能力を解き放つ新しいパラダイムである。提案手法は,高精度検出にヒントを得た検出プロンプトツールキットと,これらのプロンプトを実装するための新しいChain-of-Thoughtから構成される。 DetToolChainを用いたGPT-4Vは,オープン語彙検出のための新しいクラスセットにおいて,最先端のオブジェクト検出器を+21.5%AP50で改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:38:48 GMT)
Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers [81.5]
本稿では,MLLM(Multilingual Large Language Model)文学における最近の進歩と新たなトレンドを要約する一貫した視点を提示する。私たちの研究がコミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMにおける画期的な研究を促進することを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:52:44 GMT)
Fuzzy K-Means Clustering without Cluster Centroids [79.2]
ファジィK平均クラスタリングは教師なしデータ解析において重要な計算手法である。本稿では,クラスタセントロイドへの依存を完全に排除する,ファジィK平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:25:03 GMT)
Solving Continual Offline Reinforcement Learning with Decision Transformer [78.6]
連続的オフライン強化学習(CORL)は、連続的およびオフライン的な強化学習を組み合わせたものである。 Actor-Critic構造とエクスペリエンス・リプレイ(ER)を取り入れた既存の手法は、分散シフト、低効率、知識共有の弱さに悩まされている。我々は,マルチヘッドDT (MH-DT) とローランク適応DT (LoRA-DT) を導入し,DTの無視問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:29:37 GMT)
Weakly Supervised Deep Hyperspherical Quantization for Image Retrieval [76.4]
Weakly-Supervised Deep Hyperspherical Quantization (WSDHQ)を提案する。具体的には,1)単語の埋め込みを用いてタグを表現し,タグ相関グラフに基づく意味情報を強化する。我々は、よく設計された融合層とテーラーメイドの損失関数を用いて、セマンティックス保存の埋め込みと超球上の量子化器を協調的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:48:33 GMT)
UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving [74.3]
3次元微分レンダリングを応用した新しい自己教師型学習パラダイムUniPADを提案する。 UniPADは暗黙的に3D空間を符号化し、連続した3D形状の構造の再構築を容易にする。本手法はライダーカメラ,カメラカメラ,ライダーカメラベースラインを9.1,7.7,6.9 NDSで大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:21:21 GMT)
Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks [72.2]
StreamingLLMは、大規模言語モデルが微調整なしで無限のシーケンス長に一般化できる効率的なフレームワークである。 StreamingLLMはLlama-2, MPT, Falcon, Pythiaを最大400万のトークンで安定かつ効率的な言語モデリングを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:56:53 GMT)
Gaussian Shading: Provable Performance-Lossless Image Watermarking for Diffusion Models [71.1]
著作権保護と不適切なコンテンツ生成は、拡散モデルの実装に課題をもたらす。本研究では,性能ロスレスかつトレーニング不要な拡散モデル透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:30:10 GMT)
Adaptivity and Non-stationarity: Problem-dependent Dynamic Regret for Online Convex Optimization [70.4]
本稿では,スムーズさを生かし,問題依存量による動的後悔のT$への依存を補う新しいオンラインアルゴリズムを提案する。この結果が本質的な難易度に適応しているのは, 既往の結果よりも厳密であり, 最悪の場合, 同一レートの保護が可能であるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:50:01 GMT)
Nested Event Extraction upon Pivot Element Recogniton [66.2]
ネストイベントは、インナーネストイベントの引き金として、同時に外部ネストイベントの引数として機能するPivot Elements(PE)の一種を含む。本稿では,PEの認識に基づくネストイベントを抽出するPerNeeという新しいモデルを提案する。このモデルは、プロンプトラーニングを使用して、イベントタイプと引数ロールの両方からの情報を組み込んで、より優れたトリガーと引数表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:52:55 GMT)
MLaKE: Multilingual Knowledge Editing Benchmark for Large Language Models [65.1]
MLaKEは5言語にわたる知識編集手法の適応性のベンチマークである。 MLaKEは、ウィキペディアから言語にまたがるファクトチェーンを集約し、フリーフォームとマルチチョイスの両方で質問を生成する。 MLaKEにおける既存手法の多言語知識編集の一般化能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:23:28 GMT)
AnimateZoo: Zero-shot Video Generation of Cross-Species Animation via Subject Alignment [64.0]
動物アニメーションを作成するため, ゼロショット拡散に基づくビデオジェネレータAnimateZooを提案する。 AnimateZooで使われる主要なテクニックは、2つのステップを含む被写体アライメントです。我々のモデルは、正確な動き、一貫した外観、高忠実度フレームを特徴とする映像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:57:41 GMT)
LOGO: A Long-Form Video Dataset for Group Action Quality Assessment [63.5]
LOGOと呼ばれるアクション品質評価のための多人数長ビデオデータセットを構築した。私たちのデータセットには、26のアーティスティックスイミングイベントの200の動画と、各サンプルに8人のアスリートと、平均204.2秒の時間が含まれています。アノテーションの豊かさに関して、LOGOには、複数のアスリートのグループ情報とアクション手順に関する詳細なアノテーションを記述するためのフォーメーションラベルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:51:53 GMT)
Fantastic Animals and Where to Find Them: Segment Any Marine Animal with Dual SAM [62.9]
海洋動物(英: Marine Animal、MAS)は、海洋環境に生息する動物を分類する動物である。高性能MASのための新しい特徴学習フレームワークDual-SAMを提案する。提案手法は,広く使用されている5つのMASデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:34:40 GMT)
Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM [62.6]
フェデレートラーニング(FL)により、デバイスは共有モデルを共同でトレーニングし、トレーニングデータをプライバシ目的でローカルに保つことができる。マルチヘッド(VIM)を備えたVFLフレームワークを導入し、各クライアントの別々のコントリビューションを考慮に入れます。 VIMは最先端技術に比べて性能が著しく向上し、収束が速い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:52:18 GMT)
ShoeModel: Learning to Wear on the User-specified Shoes via Diffusion Model [60.6]
そこで本研究では,靴に作用するヒトの足の可塑性画像を生成するための靴装用システムShoe-Modelを提案する。ベースラインと比較して、私たちのShoeModelは、異なるタイプの靴よりも一般化され、与えられた靴のID一貫性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:56:51 GMT)
Convoifilter: A case study of doing cocktail party speech recognition [59.8]
このモデルは、このアプローチにより、ASRの単語誤り率(WER)を80%から26.4%に下げることができる。我々はオープンに事前学習モデルを共有し、hf.co/nguyenvulebinh/voice-filterのさらなる研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:27:08 GMT)
Joint Reconstruction of 3D Human and Object via Contact-Based Refinement Transformer [59.0]
本研究では,人間と物体の接触情報を効果的に活用する新しい関節型3次元物体再構成法(CONTHO)を提案する。本システムには,1)3次元ガイドによる接触推定と,2)接触に基づく人間と物体の微細化の2つのコア設計がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:01:49 GMT)
CCEdit: Creative and Controllable Video Editing via Diffusion Models [58.3]
CCEditは拡散モデルに基づく多用途な生成ビデオ編集フレームワークである。我々のアプローチは、構造と外観制御を分離する新しいトリデントネットワーク構造を用いる。ユーザスタディでは,CCEditと8つの最先端のビデオ編集手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:39:31 GMT)
Facial Affective Behavior Analysis with Instruction Tuning [58.3]
顔の感情行動分析(FABA)は、画像から人間の精神状態を理解するために重要である。従来のアプローチでは、主に個別の感情カテゴリーを識別するためのモデルをデプロイし、複雑な顔の振る舞いに対する細かい粒度と推論能力が欠如している。本稿では,2つのFABAタスクに対する指示追従データセット,感情と行動の単位認識,および認識能力と生成能力の両方を考慮したベンチマークFABA-Benchを紹介する。また,顔構造知識と低ランク適応モジュールを事前学習MLLMに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:23:28 GMT)
Human Mesh Recovery from Arbitrary Multi-view Images [58.0]
任意の多視点画像からU-HMR(Unified Human Mesh Recovery)を分離・征服する枠組みを提案する。特にU-HMRは、分離された構造と、カメラとボディーデカップリング(CBD)、カメラポーズ推定(CPE)、任意のビューフュージョン(AVF)の2つの主要コンポーネントから構成されている。我々は、Human3.6M、MPI-INF-3DHP、TotalCaptureの3つの公開データセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:37:59 GMT)
Stop Stealing My Data: Sanitizing Stego Channels in 3D Printing Design Files [57.0]
ステガノグラフィーチャネルは、印刷されたモデルを変更することなく、追加のデータをSTLファイル内に埋め込むことができる。本稿では,ステガノグラフィーチャネルが存在する可能性のある隠されたコンテンツを消去するアンフェニタイザーを設計し,評価することで,このセキュリティ上の脅威に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 23:28:35 GMT)
X-VARS: Introducing Explainability in Football Refereeing with Multi-Modal Large Language Model [56.4]
本稿では,サッカー映像のレフェリーの観点からの理解を目的としたマルチモーダルな大規模言語モデルである Explainable Video Assistant Referee System, X- VARS を紹介する。 X-VARSは、ビデオ記述、質問応答、行動認識、意味のある会話の実行など、多数のタスクを実行することができる。我々は,新しいデータセットである SoccerNet-XFoul のX-VARS を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:42:02 GMT)
MagicTime: Time-lapse Video Generation Models as Metamorphic Simulators [56.0]
我々は,リアルタイムな物理知識をタイムラプスビデオから学習し,メタモルフィック生成を実装する,タイムラプスビデオ生成モデルであるtextbfMagicTimeを提案する。実験は、高品質でダイナミックなメタモルフィックビデオを生成するためにMagicTimeの優位性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:49:07 GMT)
Sketch3D: Style-Consistent Guidance for Sketch-to-3D Generation [55.7]
本稿では,テキスト記述と一致する色と入力スケッチに整合した形状のリアルな3Dアセットを生成するための,新しい生成パラダイムSketch3Dを提案する。 3つの戦略は、3次元ガウスの最適化、すなわち分布伝達機構による構造最適化、直感的なMSE損失による色最適化、CLIPに基づく幾何学的類似性損失によるスケッチ類似性最適化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:17:32 GMT)
Dual-Camera Smooth Zoom on Mobile Phones [55.4]
我々は、スムーズなズームプレビューを実現するために、新しいタスク、すなわちデュアルカメラスムーズズーム(DCSZ)を導入する。フレームモデル (FI) 技術は潜在的な解決法であるが、地軸収集に苦慮している。連続型仮想カメラを組み込んだデータファクトリソリューションを提案し,シーンの再構成された3DモデルをレンダリングしてDCSZデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:28:01 GMT)
ARS-DETR: Aspect Ratio-Sensitive Detection Transformer for Aerial Oriented Object Detection [55.3]
既存のオブジェクト指向オブジェクト検出手法では、モデルの性能を測定するために計量AP$_50$が一般的である。我々は、AP$_50$は本来、角度偏差に大きな耐性があるため、オブジェクト指向物体検出には適さないと主張している。本稿では,ARS-DETR(Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detector with Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:50:18 GMT)
Quantum electrodynamics of lossy samples in vacuum: modified Langevin noise formalism [55.2]
我々は、マクロな媒体における電磁界の正準量子化から、変形したランゲヴィンノイズフォーマリズムを解析的に導出した。導出はハイゼンベルク図形の量子マックスウェル方程式から始まり、その公式な解は媒体アシスト場と散乱モードの重ね合わせとして現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:37:04 GMT)
High-Discriminative Attribute Feature Learning for Generalized Zero-Shot Learning [54.9]
一般化ゼロショット学習(HDAFL)のための高識別属性特徴学習(High-Discriminative Attribute Feature Learning)という革新的な手法を提案する。 HDAFLは複数の畳み込みカーネルを使用して、画像の属性と高い相関性を持つ識別領域を自動的に学習する。また、属性間の識別能力を高めるために、Transformerベースの属性識別エンコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:17:47 GMT)
MemFlow: Optical Flow Estimation and Prediction with Memory [54.2]
本稿では,メモリを用いた光フロー推定と予測をリアルタイムに行うMemFlowを提案する。本手法では,メモリの読み出しと更新を行うモジュールをリアルタイムに収集する。われわれのアプローチは、過去の観測に基づいて、将来の光流の予測にシームレスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:56:58 GMT)
LAKE-RED: Camouflaged Images Generation by Latent Background Knowledge Retrieval-Augmented Diffusion [54.0]
カモフラージュ画像生成のためのLAKE-RED(Latent background Retrieval-Augmented Diffusion)を提案する。本手法は,カモフラージュ生成のための解釈可能性を持つ知識検索拡張手法である。実験の結果,本手法は既存の手法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） (Sun, 7 Apr 2024 07:55:51 GMT)
A Note on LoRA [53.9]
このノートは、当初議論されなかった新しい視点を提供することで、オリジナルのLoRA論文を拡張している。新しい実験を導入することなく、我々はLoRAの理解と応用を改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:00:50 GMT)
CARLA: Self-supervised Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection [53.8]
時系列異常検出(TSAD)の主な課題は、多くの実生活シナリオにおいてラベル付きデータの欠如である。既存の異常検出手法の多くは、教師なしの方法で非ラベル時系列の正常な振る舞いを学習することに焦点を当てている。本稿では,時系列異常検出のためのエンドツーエンドの自己教師型コントラアスティブ表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:30:40 GMT)
CityGaussian: Real-time High-quality Large-Scale Scene Rendering with Gaussians [53.0]
CityGaussianは、大規模な3DGSのトレーニングとレンダリングを効率化するために、新しい分別/分別トレーニングアプローチとLevel-of-Detail(LoD)戦略を採用している。我々のアプローチは最先端のレンダリング品質を実現し、大規模なシーンを全く異なるスケールで一貫したリアルタイムレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:17:07 GMT)
GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [52.0]
我々は,まず3次元ガウス表現を利用したtextbfGS-SLAM を提案する。提案手法は,地図の最適化とRGB-Dレンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:17:34 GMT)
Active Test-Time Adaptation: Theoretical Analyses and An Algorithm [51.8]
テスト時間適応(TTA)は、教師なし設定でストリーミングテストデータの分散シフトに対処する。完全TTA設定内に能動学習を統合する能動テスト時間適応(ATTA)の新たな問題設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:31:34 GMT)
A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily [51.6]
大きな言語モデル(LLM)は有用で安全な応答を提供するように設計されている。ジェイルブレイク」と呼ばれる敵のプロンプトは保護を回避できる有効なジェイルブレイクプロンプトを生成するためにLLM自体を活用する自動フレームワークであるReNeLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:04:10 GMT)
Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach [50.0]
本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:33:56 GMT)
NiteDR: Nighttime Image De-Raining with Cross-View Sensor Cooperative Learning for Dynamic Driving Scenes [49.9]
夜間の運転シーンでは、不十分で不均一な照明が暗闇の中でシーンを遮蔽し、画質と可視性が低下する。雨天時の運転シーンに適した画像デライニング・フレームワークを開発した。雨の人工物を取り除き、風景表現を豊かにし、有用な情報を復元することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:43:51 GMT)
SEER-MoE: Sparse Expert Efficiency through Regularization for Mixture-of-Experts [49.0]
本稿では,事前学習したMoEモデルのメモリフットプリントと計算要求の両方を削減するためのフレームワークSEER-MoEを紹介する。第1段階では、ヘビーヒッターズカウントガイダンスを使用して専門家の総数を計算し、第2段階では、正則化に基づく微調整戦略を使用して精度の低下を回復する。実験により,提案手法の有効性を実証し,精度のトレードオフを最小限に抑えた推論効率に最適化したMoEsモデルを試作した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:13:43 GMT)
Correcting Diffusion-Based Perceptual Image Compression with Privileged End-to-End Decoder [49.0]
本稿では,特権付きエンド・ツー・エンド・エンド・デコーダ・モデルを用いた拡散型画像圧縮法を提案する。従来の知覚圧縮法と比較して,歪みと知覚の両方において,本手法の優位性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:57:54 GMT)
Extending CLIP's Image-Text Alignment to Referring Image Segmentation [48.3]
Referring Image(RIS)は、自然言語で記述されたインスタンスをセグメント化することを目的とした、クロスモーダルなタスクである。 RISCLIPは,RISのためのCLIPのクロスモーダルな性質を効果的に活用する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:50:37 GMT)
A Unified Diffusion Framework for Scene-aware Human Motion Estimation from Sparse Signals [47.7]
シーンによって提供されるリッチなコンテキスト情報を組み合わせて、スパース観測から全体の動き追跡に役立てる新しいフレームワークを提案する。 $textS2$Fusionは、まず、周期的オートエンコーダを介してスパース信号に存在する時空間関係を抽出する。 $textS2$Fusionは条件拡散を利用してシーン幾何学とスパース追跡信号を融合し、フルボディのシーン認識モーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:15:45 GMT)
On the Learnability of Out-of-distribution Detection [46.9]
本稿では,OOD検出のほぼ正解(PAC)学習理論について検討する。いくつかのシナリオにおいて、OOD検出の学習性に関するいくつかの不確実性定理を証明した。そこで我々は,OOD検出の学習性を評価するために必要な条件をいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:17:48 GMT)
Light the Night: A Multi-Condition Diffusion Framework for Unpaired Low-Light Enhancement in Autonomous Driving [46.0]
LightDiffは、自動運転アプリケーションの低照度画像品質を高めるために設計されたフレームワークである。深度マップ、RGB画像、テキストキャプションなど、様々なモードから入力重みを適応的に制御する新しいマルチコンディションアダプタが組み込まれている。夜間の条件下での最先端の3D検出器の性能を著しく向上し、高い視覚的品質のスコアを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:10:06 GMT)
Online Learning under Haphazard Input Conditions: A Comprehensive Review and Analysis [45.5]
本稿では,ハファザード入力のモデル化に有効である方法論を論じ,分類し,評価し,比較する。不均衡を示すデータセットに特化して設計された評価指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:07:56 GMT)
PIGEON: Predicting Image Geolocations [45.0]
本稿では, セマンティックジオセル生成, マルチタスクコントラスト事前学習, 新たな損失関数を組み合わせた新しいジオローカライズシステムを提案する。 PIGEOTTOは、目に見えない場所に効果的に一般化する最初の画像ジオローカライズモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 23:27:06 GMT)
Regularized Conditional Diffusion Model for Multi-Task Preference Alignment [43.9]
連続的な意思決定は、人間の意図と一致し、様々なタスクにまたがる多角性を示すことが望まれる。従来は条件付き拡散モデルを用いて軌道分布を直接モデル化し,条件生成プロセスとして定式化していた。本研究では,シングルタスクとマルチタスクの両意思決定の統一条件として,マルチタスクの選好を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:20:32 GMT)
Quantitative Weakest Hyper Pre: Unifying Correctness and Incorrectness Hyperproperties via Predicate Transformers [42.5]
本報告では,非決定的および確率的プログラムに対する量的超越性について,エンフレアソン化のための新しいエンウェケスト前計算法を提案する。本フレームワークは, 前方変圧器と後方変圧器の両立, 正当性, 不正確性, 非終端性, 到達不能性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:42:28 GMT)
MonoTAKD: Teaching Assistant Knowledge Distillation for Monocular 3D Object Detection [42.5]
モノクロ3D物体検出は、自律運転において必要不可欠な研究課題である。 Mono3Dの課題は、3Dシーンの形状を理解し、単一の画像から3Dオブジェクト情報を再構築することにある。従来の方法では、LiDARベースの教師から直接3D情報をカメラベースの生徒に転送する試みがあった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:39:04 GMT)
A Hybrid Execution Environment for Computer-Interpretable Guidelines in PROforma [42.2]
本稿では,Proformaにおけるコンピュータ解釈ガイドライン(CIG)のハイブリッド実行環境を開発する。提案する環境は,がん患者のコーチングと医師の意思決定支援を提供するCAPABLEシステムの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:32:37 GMT)
NeRF2Points: Large-Scale Point Cloud Generation From Street Views' Radiance Field Optimization [42.1]
我々は,都市の点雲合成に適したNeRF2Pointsを提案する。本稿は,高解像度の20km大都市街路データセットによって支援されている。 NeRF2Pointsは、NeRFベースの点雲合成の固有の課題をうまくナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:42:38 GMT)
Improving Generalization in Game Agents with Data Augmentation in Imitation Learning [42.0]
一般化は、関連するが目に見えないシナリオでうまく機能する能力である。アルゴリズムがトレーニング分布外の有意義な行動を取る必要があるため、模倣学習エージェントには一般化が難しい。教師あり学習におけるデータ強化の成功に触発されて、トレーニングデータを強化し、データセット内の状態と行動の分布が実際の状態-行動分布をより良く表現できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:18:41 GMT)
Mean-field Analysis on Two-layer Neural Networks from a Kernel Perspective [40.7]
2層ニューラルネットワークは、どのカーネル手法よりも効率的に複数の再生カーネルヒルベルト空間の結合を学習できることを示す。また,グローバルな最適度に収束するラベルノイズプロシージャを開発し,その自由度が暗黙の正規化として現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:08:29 GMT)
The Devil Behind the Mirror: Tracking the Campaigns of Cryptocurrency Abuses on the Dark Web [40.0]
不正なブロックチェーンアドレスが1,189件ある2,564の違法サイトを特定します。私たちの調査は、ダークウェブにおける不正な活動には強い相関関係があることを示唆しており、新たな不正なブロックチェーンアドレスと玉ねぎを識別するためのガイドになります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:10:34 GMT)
Neural Network Modeling for Forecasting Tourism Demand in Stopića Cave: A Serbian Cave Tourism Study [39.6]
本稿では,従来の自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデル,機械学習(ML)メソッドのサポートベクトル回帰(SVR)およびハイブリッドニューラルプロペス法について考察する。最も正確な予測は、季節成分と時系列の増大傾向を含むNeuralPropethを用いて得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:33:06 GMT)
AG-ReID.v2: Bridging Aerial and Ground Views for Person Re-identification [39.6]
空中人物再識別(Re-ID)は、コンピュータビジョンにおいて固有の課題を提示する。 AG-ReID.v2は、空中および地上の混合シナリオにおいて、人物Re-ID用に特別に設計されたデータセットである。このデータセットは、1,615人のユニークな個人の100,502枚の画像で構成され、それぞれに一致するIDと15のソフト属性ラベルが付加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:18:52 GMT)
Gull: A Generative Multifunctional Audio Codec [39.4]
Gullは汎用的なニューラルオーディオ圧縮および圧縮モデルである。鍵となるコンポーネントは、ユニバーサルサンプルレートモデリング、ゲインシェイプ表現、弾性デコーダネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:57:46 GMT)
Spatial Cognition from Egocentric Video: Out of Sight, Not Out of Mind [39.2]
我々は、自我中心のカメラで捉えた観察により、アクティブな物体を3Dで追跡する。本稿では, 部分的な2次元観測を3次元世界座標へ持ち上げる手法である Lift, Match and Keep (LMK) を紹介する。 EPIC-KITCHENSの100長ビデオ上でLMKをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:00:14 GMT)
TimeGPT in Load Forecasting: A Large Time Series Model Perspective [38.9]
機械学習モデルは、負荷予測に大きな進歩を遂げているが、過去の負荷データが不足している場合に、その予測精度は制限されている。本稿では,負荷予測における時系列モデルの可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:05:09 GMT)
Training Like a Medical Resident: Context-Prior Learning Toward Universal Medical Image Segmentation [38.6]
医用画像理解基盤モデルの構築を目的としたパラダイムであるユニバーサル・メディカルイメージ・セグメンテーションへのシフトを提案する。医用画像セグメンテーションにおけるデータの異質性やアノテーションの違いに対処する新しい文脈優先学習手法であるHermesを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:53:33 GMT)
RaFE: Generative Radiance Fields Restoration [38.6]
NeRF(Neural Radiance Fields)は、新しいビュー合成と3次元再構成において大きな可能性を証明している。従来のNeRF修復法は、回復の一般性を無視して、特定の劣化タイプに合わせて調整されている。本稿では,様々な種類の劣化に対して適用可能な一般放射場復元パイプラインであるRaFEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:20:31 GMT)
HiLo: Detailed and Robust 3D Clothed Human Reconstruction with High-and Low-Frequency Information of Parametric Models [38.3]
パラメトリックモデルからの高周波(HF)および低周波(LF)情報は、幾何学的詳細を強化し、ノイズに対する堅牢性を向上させる可能性がある。 2つのコンポーネントを含む高周波数情報と低周波情報を用いたHiLoを提案する。実験の結果、HiLoはシャンファー距離で10.43%、9.54%、最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:46:06 GMT)
CHAIN: Enhancing Generalization in Data-Efficient GANs via lipsCHitz continuity constrAIned Normalization [36.2]
GAN(Generative Adversarial Networks)は画像生成を著しく進歩させるが、その性能は豊富なトレーニングデータに大きく依存する。限られたデータを持つシナリオでは、GANは差別者の過度な適合と不安定なトレーニングに苦労することが多い。我々は、従来の中心ステップをゼロ平均正規化に置き換え、スケーリングステップでリプシッツ連続性制約を統合するCHAINを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:04:47 GMT)
Temporal Generalization Estimation in Evolving Graphs [35.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は広い分野に広くデプロイされているが、グラフが進化するにつれて正確な表現を維持するのに苦労することが多い。理論的には下界を確立し、穏やかな条件下では、表現歪みが時間の経過とともに必然的に起こることを証明した。本稿では,自己教師付きグラフ再構成による適応的特徴抽出器によって強化された,単純で効果的なベースラインであるSmartを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:19:22 GMT)
WeaverBird: Empowering Financial Decision-Making with Large Language Model, Knowledge Base, and Search Engine [35.3]
WeaverBirdは金融分野向けに設計されたインテリジェントな対話システムである。本システムは,金融関連テキストの広範なコーパスを用いて調整されたGPTアーキテクチャの大規模言語モデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:26:38 GMT)
Towards a Simultaneous and Granular Identity-Expression Control in Personalized Face Generation [34.7]
人間中心のコンテンツ生成では、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージモデルでは、ユーザーが望んだポートレート画像を生成するのに苦労する。同一性表現の同時制御とよりきめ細かい表現合成が可能な,新しい多モード顔生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:44:59 GMT)
3D Building Reconstruction from Monocular Remote Sensing Images with Multi-level Supervisions [34.1]
既存の方法は、完全に教師されたトレーニングのために高価な3Dアノテートされたサンプルに依存している。 MLS-BRNは,異なるアノテーションレベルのトレーニングサンプルを柔軟に活用できる多層構造再構築ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:17:10 GMT)
ByteEdit: Boost, Comply and Accelerate Generative Image Editing [33.8]
ByteEditはフィードバック学習フレームワークで、画像編集タスクの強化、補完、高速化を念頭に設計されている。 ByteEditは、美学と画像テキストアライメントを強化するために、画像報酬モデルをシームレスに統合する。 ByteEdit-Outpaintingは,それぞれ388%,135%の品質と一貫性が著しく向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:07:14 GMT)
StepNet: Spatial-temporal Part-aware Network for Isolated Sign Language Recognition [33.4]
本稿では,RGB の部分に基づく時空間部分認識ネットワーク (StepNet) という新しいフレームワークを提案する。部分レベル空間モデリングは、特徴空間における手や顔などの外見に基づくプロパティを自動的にキャプチャする。パートレベルのテンポラルモデリングは、長期のコンテキストを暗黙的に掘り下げて、時間とともに関連する属性をキャプチャします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:34:37 GMT)
TimeCSL: Unsupervised Contrastive Learning of General Shapelets for Explorable Time Series Analysis [33.1]
TimeCSLは、探索可能な時系列解析を実現するために、CSLが学習した一般および解釈可能なシェイプレットをフル活用するエンドツーエンドシステムである。システムコンポーネントを導入し、ユーザがTimeCSLとどのように相互作用して、統一パイプラインにおける異なる分析タスクを解決するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:39:14 GMT)
Anomaly Detection in Electrocardiograms: Advancing Clinical Diagnosis Through Self-Supervised Learning [32.4]
既存のシステムは、心臓のマクロ/ミクロ構造における深刻な生命を脅かす問題や変化の前兆となる稀な心臓異常を見逃すことがしばしばある。本研究は自己監督型異常検出(AD)に焦点をあて,異常を示す偏差を認識するために,正常心電図のみを訓練する。本稿では,心電図の異常を自律的に検出し,局所化するために,正常心電図の膨大なデータセットを利用する,心電図ADのための新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:15:53 GMT)
FABind+: Enhancing Molecular Docking through Improved Pocket Prediction and Pose Generation [31.9]
スピードと精度を重視したモデルであるFABindを改良したモデルを提案する。本稿では,ポケット予測を大幅に洗練し,ドッキングプロセスの合理化を図る手法を提案する。従来のサンプリング/生成手法とギャップを埋めるために, 単純で効果的なサンプリング手法を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:35:01 GMT)
Ever-Evolving Memory by Blending and Refining the Past [30.6]
CREEMは長期会話のための新しい記憶システムである。過去と現在の情報をシームレスに接続すると同時に、障害情報を忘れる能力も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:31:30 GMT)
Self-Supervised Learning for Medical Image Data with Anatomy-Oriented Imaging Planes [28.6]
医用画像データに対する2つの補完的前提課題を提案する。 1つ目は、画像平面間の相対的な向きを学習し、交差する線を後退させるように実装することである。 2つ目は、平行イメージングプレーンを利用して、スタック内の相対的なスライス位置を後退させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:16:15 GMT)
UniEdit: A Unified Tuning-Free Framework for Video Motion and Appearance Editing [28.1]
ビデオモーションと外観編集の両方をサポートする、チューニング不要のフレームワークであるUniEditを提示する。映像コンテンツを保存しながら動きの編集を実現するため,補助的な動き参照と再構成のブランチを導入する。得られた特徴は、時間的および空間的自己注意層を介して、主編集経路に注入される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:11:28 GMT)
DEFM: Delay E mbedding based Forecast Machine for Time Series Forecasting by Spatiotemporal Information Transformation [27.2]
Delay-Embedding-based Forecast Machine (DEFM) は,高次元観測に基づいて,対象変数の将来値を予測する。 DEFMはディープニューラルネットワークを使用して、観測された時系列から空間的および時間的関連情報を効果的に抽出する。 DEFMは、ターゲット変数の遅延埋め込みを通じてパラメータを変換することで、将来のパラメータを正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:55:23 GMT)
Cooperation Does Matter: Exploring Multi-Order Bilateral Relations for Audio-Visual Segmentation [26.9]
マルチオーダーバイラテラルレラティオンの協調のための頭字語であるCOMBOを提案する。 AVS内における3種類の左右の絡み合い(画素の絡み合い、モダリティの絡み合い、時間的絡み合い)を初めて検討した。 AVSBench-objectとAVSBench-semanticデータセットの実験とアブレーション研究は、COMBOが従来の最先端の手法を上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:05:53 GMT)
Task-Aware Encoder Control for Deep Video Compression [26.8]
本稿では,機械用ディープビデオ圧縮のための革新的なエンコーダコントローラを提案する。モード予測とグループ・オブ・ピクチャーズ(GoP)選択モジュールを備える。提案手法は符号化段階における制御を集中化し,様々なタスクの調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:42:04 GMT)
Hyperbolic Learning with Synthetic Captions for Open-World Detection [26.8]
本稿では,視覚言語モデル(VLM)から知識を伝達して,オープン語彙記述を自動的に強化することを提案する。具体的には、予め訓練したVLMを用いて高濃度の合成キャプションをブートストラップし、画像の異なる領域について豊富な記述を提供する。また,視覚とキャプションの埋め込みの階層構造を付加する,新しい双曲型視覚言語学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:06:22 GMT)
Strictly-ID-Preserved and Controllable Accessory Advertising Image Generation [26.7]
我々は、制御ネットに基づくカスタマイズされた画像生成パイプラインを開発した。我々のアプローチは、イヤリングとモデルの顔とのシームレスな相互作用を促進する。提案手法は, 生成したモデルの顔のきめ細かい制御を実現し, 広告効果を制御し, 獲得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:28:53 GMT)
F-MALLOC: Feed-forward Memory Allocation for Continual Learning in Neural Machine Translation [26.5]
F-MALLOCは、フィードフォワード層が神経記憶をエミュレートし、重要な翻訳知識をカプセル化しているという最近の洞察にインスパイアされている。フィードフォワード層を個別のメモリセルに分解し、これらのメモリを異なるタスクに割り当てる。この新プロトコルの後に行われた実験では、BLEUスコアが高く、ほとんど忘れられないことが証明されたF-MALLOCの優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:39:45 GMT)
UWFormer: Underwater Image Enhancement via a Semi-Supervised Multi-Scale Transformer [26.2]
水中画像は、品質が悪く、色調が歪んだり、コントラストが低かったりすることが多い。現在のディープラーニング手法は、マルチスケール拡張に欠けるニューラル畳み込みネットワーク(CNN)に依存している。半教師付き学習によって複数の周波数の画像を拡張するためのマルチスケールトランスフォーマーベースネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:25:09 GMT)
Efficient Surgical Tool Recognition via HMM-Stabilized Deep Learning [25.1]
ツール存在検出のためのHMM安定化深層学習手法を提案する。様々な実験により、提案手法がより低いトレーニングとランニングコストでより良い性能を達成することが確認された。これらの結果から,過度に複雑化したモデル構造を持つ一般的なディープラーニング手法は,非効率なデータ利用に悩まされる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:27:35 GMT)
EVCap: Retrieval-Augmented Image Captioning with External Visual-Name Memory for Open-World Comprehension [24.3]
大言語モデル(LLM)に基づく画像キャプションは、トレーニングデータで明示的に観察されていないオブジェクトを記述する能力を持つ。外部視覚名メモリ(EVCap)から取得したオブジェクト名でLLMを誘導する高効率な画像キャプション手法を提案する。我々のモデルはCOCOデータセットでのみトレーニングされており、追加の微調整や再トレーニングを必要とせず、ドメイン外への適応が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:43:38 GMT)
DoubleAdapt: A Meta-learning Approach to Incremental Learning for Stock Trend Forecasting [23.6]
2つのアダプタを持つエンドツーエンドのフレームワークを提案し、データとモデルを効果的に適応させ、分散シフトの効果を緩和する。私たちのキーとなる洞察は、ストックデータをローカルな定常分布に自動的に適応させ、利益を上げる更新を優先する方法を学ぶことです。実世界のストックデータセットの実験では、DoubleAdaptは最先端の予測性能を達成し、かなりの効率を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:37:50 GMT)
Towards AI-Architecture Liberty: A Comprehensive Survey on Designing and Collaborating Virtual Architecture by Deep Learning in the Metaverse [23.6]
まず、仮想アーキテクチャの原理、生成技術、そして現在の文献を照らします。本研究では, 深部生成モデル(DGM)を用いた3次元オブジェクト生成への最新のアプローチについて検討する。深層学習支援アーキテクチャ生成における没入型システムとのユビキタスインタラクションの3つの重要な実現点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:59:05 GMT)
Reconstruction and Simulation of Elastic Objects with Spring-Mass 3D Gaussians [23.6]
Spring-Gausは、複数の視点からオブジェクトのビデオから弾性オブジェクトを再構成し、シミュレーションするための3D物理オブジェクト表現である。本研究では,3次元Spring-Massモデルを3次元ガウスカーネルに実装し,オブジェクトの視覚的外観,形状,物理力学の再構築を可能にする。合成と実世界の両方のデータセット上でSpring-Gausを評価し,弾性物体の正確な再構成とシミュレーションを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:05:24 GMT)
Resource-Efficient Neural Networks for Embedded Systems [23.5]
本稿では,機械学習技術の現状について概説する。私たちは、過去10年で主要な機械学習モデルであるディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく、リソース効率の高い推論に焦点を当てています。我々は、圧縮技術を用いて、よく知られたベンチマークデータセットの実験で議論を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:04:52 GMT)
Rethinking Channel Dependence for Multivariate Time Series Forecasting: Learning from Leading Indicators [23.5]
本稿では,まず,各段階における先行指標とその先行ステップを効率的に推定するLIFTという新しい手法を提案する。 LIFTは任意の時系列予測メソッドとシームレスに協調できるプラグインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:44:18 GMT)
AI2Apps: A Visual IDE for Building LLM-based AI Agent Applications [23.4]
私たちは、開発者がデプロイ可能なAIエージェントアプリケーションを構築するのを加速するフルサイクル機能を備えたビジュアル統合開発環境(Visual IDE)であるAI2Appsを紹介します。一方、AI2Appsは、プロトタイピングキャンバスやAI支援コードエディタ、エージェントデバッガ、管理システム、デプロイメントツールなど、包括的な開発ツールキットをWebベースのグラフィカルユーザインターフェースに統合する。一方、AI2Appsは再利用可能なフロントエンドとバックエンドのコードを直感的なドラッグアンドドロップコンポーネントとして視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:02:09 GMT)
Relightful Harmonization: Lighting-aware Portrait Background Replacement [23.2]
背景画像を用いた背景像に対する高度な照明効果をシームレスに調和させるライティング対応拡散モデルであるRelightful Harmonizationを導入する。まず、拡散モデルを用いて、対象画像の背景から照明情報をエンコードする照明表現モジュールを導入する。第2に、画像背景から学習した照明特徴と、パノラマ環境マップから学習した照明特徴とを整列するアライメントネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:41:05 GMT)
Get a Grip: Reconstructing Hand-Object Stable Grasps in Egocentric Videos [23.1]
我々は,手と物体の間の接触領域が安定であることの直感に基づいて,安定なグリップ定義を開発する。 3D ARCTICデータセットを解析することにより、安定なつかみ時間を特定し、安定なつかみの物体が単一の自由度(1-DoF)内で動くことを示す。我々は、安定したグリップの2.4Kクリップをラベル付けすることで、その知識をWildのビデオに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:59:00 GMT)
PairAug: What Can Augmented Image-Text Pairs Do for Radiology? [23.0]
現在の視覚言語による事前学習手法は、主にペア化された画像テキストデータセットに依存している。医用画像とテキストデータを同時に拡張するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:40:29 GMT)
Percentile Criterion Optimization in Offline Reinforcement Learning [22.4]
本稿では,不明瞭さを明示的に定義することなくパーセンタイル基準を最適化する,バリュー・アット・リスクに基づく動的プログラミングアルゴリズムを提案する。我々の理論的および実証的な結果は、我々の結果は暗黙的に堅牢な保守的な政策を学習していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:29:09 GMT)
Cascading Reinforcement Learning [21.3]
カスケードバンディットモデルでは、各タイムステップにおいて、エージェントはアイテムのプールから注文されたアイテムのサブセットを推奨し、それぞれが未知のアトラクション確率に関連付けられている。本稿では,ユーザ状態と状態遷移が意思決定に与える影響を考慮し,一般化されたカスケーディングRLフレームワークを提案する。カスケード RL では、大きなアトラクション確率を持つだけでなく、優れた後継状態につながる項目を選択する必要がある。そこで我々はCascadingVIとCascadingBPIの2つのアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:29:24 GMT)
ConsistentEE: A Consistent and Hardness-Guided Early Exiting Method for Accelerating Language Models Inference [21.2]
トレーニングと推論に一貫性のある早期退避手法であるConsistentEEを提案する。インスタンスが終了するか継続するかを決定するためにポリシーネットワークが追加される。記憶層を報酬関数設計に組み込むことで、"簡単"なインスタンスがより加速に集中できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:16:42 GMT)
PMG : Personalized Multimodal Generation with Large Language Models [20.8]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたパーソナライズされたマルチモーダル生成手法を提案する。 2つのデータセットに関する広範な実験を通じて、その応用を実証し、その性能を検証する。 PMGのパーソナライゼーションはLPIPSで最大8%向上し, 生成精度は向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:05:57 GMT)
HiPose: Hierarchical Binary Surface Encoding and Correspondence Pruning for RGB-D 6DoF Object Pose Estimation [20.3]
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, 7 Apr 2024 16:05:03 GMT)
Mind's Mirror: Distilling Self-Evaluation Capability and Comprehensive Thinking from Large Language Models [20.3]
大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理において顕著な進歩を遂げている。これらのモデルの大規模かつ計算的な要求は、資源に制約のある環境での実践的展開を考えると、大きな課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:17:53 GMT)
Faster Margin Maximization Rates for Generic and Adversarially Robust Optimization Methods [20.1]
一階最適化法は、未決定の訓練目標を最小化する際に、本質的に他よりも特定の解を優先する傾向がある。本稿では,ミラー降下法と最急降下法について,最先端の暗黙バイアス率を示す。私たちの加速速度は、このゲームフレームワークにおけるオンライン学習アルゴリズムの残念な部分を活用することによって導き出されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 18:45:20 GMT)
XGrad: Boosting Gradient-Based Optimizers With Weight Prediction [20.1]
本稿では,総合的なディープラーニング学習フレームワークXGradを提案する。 XGradは、一般的な勾配に基づくDNNに重み予測を導入し、収束と一般化を促進する。実験により,XGradはモデルトレーニング時のベースラインよりも高いモデル精度が得られることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:07:53 GMT)
Universal Approximation of Linear Time-Invariant (LTI) Systems through RNNs: Power of Randomness in Reservoir Computing [20.0]
貯留層計算(Reservoir Computing, RC)は、リカレントウェイトがランダム化され、トレーニングされていない特別なRNNである。 RCは一般線形時間不変系(LTI)を普遍的に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:58:46 GMT)
A Comprehensive Survey on Self-Supervised Learning for Recommendation [19.9]
本稿では,レコメンデータシステム用に設計された自己指導型学習フレームワークのレビューを行い,170以上の論文を網羅的に分析する。本稿では,異なる自己指導型学習パラダイム,すなわちコントラスト学習,生成学習,対人学習について詳述し,SSLが様々な文脈におけるレコメンダシステムをどのように強化するかの技術的詳細を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:57:45 GMT)
Nonadiabatic Field on Quantum Phase Space: A Century after Ehrenfest [19.8]
非断熱場 (NaF) は量子力学の一般化された座標-運動量相空間の定式化に基づいている。ガス相および凝縮相系のいくつかのベンチマークテストは、NaFが電子力学と核力学の正確な相関を捉えるための実用的なツールを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:19:47 GMT)
A Novel Class of Phase Space Representations for the Exact Population Dynamics of Two-State Quantum Systems and the Relation to Triangle Window Functions [19.8]
2状態量子系の正確な人口動態の位相空間表現の新たなクラスを構築する。集団力学の積分表現へのそれぞれの寄与は常に正の半定値である。我々は, J. Chem. Phys. 2016, 145, 144108 で実証的に提案されている三角形窓関数アプローチが, 新規クラスの特別な場合と関係があることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:28:10 GMT)
Contextual Chart Generation for Cyber Deception [19.6]
ハニーファイルは、侵害されたシステムの侵入者を惹きつけ、検出するために設計されたセキュリティ資産である。本稿では,ハニーファイルコンテンツ生成問題の重要な構成要素である文書チャートに焦点を当てる。 2つの目的に構築された生成モデルを組み合わせることで、この問題に対してマルチモーダルなアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:56:14 GMT)
UniMD: Towards Unifying Moment Retrieval and Temporal Action Detection [19.6]
時間的行動検出(TAD)は、事前に定義されたアクションを検出することに焦点を当て、モーメント検索(MR)は、未トリミングビデオの中で、オープンな自然言語によって記述される事象を特定することを目的としている。我々は,TADとMRの両方に対して統一モーメント検出(Unified Moment Detection, Unified Moment Detection, UniMD)と呼ばれる統一アーキテクチャを提案する。 TADのアクションやMRのイベントといった2つのタスクの入力を共通の埋め込み空間に変換し、2つの新しいクエリ依存デコーダを使用して、分類スコアと時間セグメントの均一な出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:14:42 GMT)
VMambaMorph: a Visual Mamba-based Framework with Cross-Scan Module for Deformable 3D Image Registration [19.5]
本稿では,VMambaMorphという画像登録機能を備えたVMambaの探索について紹介する。このハイブリッドVMamba-CNNネットワークは、特に3D画像登録用に設計されている。我々は,VMambaMorphを公開ベンチマーク脳MR-CT登録データセットを用いて検証し,その性能を現在の最先端手法と比較した。その結果,VMambaMorphは競争力のある登録品質を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 23:10:26 GMT)
CycleINR: Cycle Implicit Neural Representation for Arbitrary-Scale Volumetric Super-Resolution of Medical Data [19.1]
CycleINRは、3次元医療データの超高解像度化のための新しい拡張インプリシトニューラルネットワーク表現モデルである。そこで我々は,Slice-wise Noise Level Inconsistency (SNLI) を新たに導入し,Slice-wise noise Level inconsistency (SNLI) を定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:48:01 GMT)
Efficient Learnable Collaborative Attention for Single Image Super-Resolution [19.0]
非局所注意(NLA)は、深部画像超解像(SR)における長距離特徴相関を捉える強力な手法である本稿では,非局所的モデリングに帰納バイアスを導入する新しい学習可能協調意識(LCoA)を提案する。我々のLCoAは、推論段階での非局所モデリング時間を約83%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:25:04 GMT)
Mixture of Low-rank Experts for Transferable AI-Generated Image Detection [18.6]
生成モデルは、最小限の専門知識を持つ写真リアリスティック画像の飛躍的な飛躍を見せ、オンライン情報の真正性に対する懸念を喚起している。本研究の目的は,多様なソースからの画像を識別できる,汎用的なAI生成画像検出器を開発することである。事前学習された視覚言語モデルのゼロショット転送性に着想を得て、未知の領域を一般化するために、CLIP-ViTの非自明な視覚世界知識と記述的習熟度を活用することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:01:50 GMT)
OCGEC: One-class Graph Embedding Classification for DNN Backdoor Detection [18.1]
本研究では,一クラスグラフ埋め込み分類(OCGEC)と呼ばれる新しい一クラス分類フレームワークを提案する。 OCGECは、少量のクリーンデータだけでモデルレベルのバックドア検出にGNNを使用する。他のベースラインと比較して、AUCのスコアは、多くのタスクで98%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:40:22 GMT)
AirShot: Efficient Few-Shot Detection for Autonomous Exploration [18.1]
ロボット探索では、オンラインで提供されたいくつかの例で、見えない物体を見つけるためにロボットが必要とされる。既存のメソッドは、主に信頼性の低い機能と徹底したクラスループのために、パフォーマンスと効率の課題に直面しています。我々は新しいパラダイムであるAirShotを提案し、AirShotは価値ある相関マップを完全に活用することによって、より堅牢な数発のオブジェクト検出システムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:39:31 GMT)
A Structure-Guided Gauss-Newton Method for Shallow ReLU Neural Network [18.1]
浅いReLUニューラルネットワークを用いて最小二乗問題を解くための構造誘導型ガウスニュートン法(SgGN)を提案する。目的関数の最小二乗構造とニューラルネットワーク構造の両方を効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:24:44 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science [17.9]
この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。本研究の目的は,Llama-2 の大規模学習を行う上で,注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルすることで,このギャップを緩和することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:21:25 GMT)
Inference-Time Rule Eraser: Distilling and Removing Bias Rules to Mitigate Bias in Deployed Models [17.8]
よりフレキシブルな公平性パラダイム,推論時ルール消去,あるいは単に消去を提案する。まず,不公平なルールに関連付けられた対数値の減算により,バイアスルールを消去するためにモデル出力を変更する可能性を確認し,推論時間ルール消去器を推定した。本稿では,(1) 制限されたクエリが, 到達不能な重み付きモデル上で実行され, バイアス付きルールを追加のパッチ付きモデルに抽出し, (2) 推論時間の間に既にパッチ付きモデルに蒸留されているバイアス付きルールは, 元のモデルの出力から除外される,という2つの段階を含むルール消去器の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:47:41 GMT)
Bootstrapping Chest CT Image Understanding by Distilling Knowledge from X-ray Expert Models [17.8]
胸部CT画像における言語利用の可能性について検討した。胸部CT画像の理解を胸部関連診断知識を, 広く訓練された2次元X線専門家モデルから抽出し, 胸部CT画像の理解をブートストラップした。胸部CT画像と放射線検査で12,000対以上の画像でモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:17:40 GMT)
Your Finetuned Large Language Model is Already a Powerful Out-of-distribution Detector [17.3]
我々は,事前学習された大言語モデル(LLM)と,その微調整された変種との比率を,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出の基準として再検討する。本研究は,OOD検出に有効である可能性比を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:32:49 GMT)
FRACTAL: Fine-Grained Scoring from Aggregate Text Labels [17.1]
大規模言語モデル(LLM)は、書き込み、ファクト検索、クエリ、推論といった複雑な生成タスクをパワーアップするように調整されている。伝統的に、LLM性能の評価とチューニングのための人間またはモデルフィードバックが応答レベルで提供されてきた。最近の研究は、文レベルのラベルがLLM最適化のためのより正確で解釈可能なフィードバックを提供する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:54:28 GMT)
OSS Malicious Package Analysis in the Wild [17.0]
本稿では、散在するオンラインソースから23,425の悪意あるパッケージのデータセットを構築し、キュレートする。次に,OSSマルウェアコーパスを表現し,悪意のあるパッケージ解析を行う知識グラフを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:25:13 GMT)
DWE+: Dual-Way Matching Enhanced Framework for Multimodal Entity Linking [16.7]
マルチモーダルなエンティティリンクのためのDWE+を提案する。 DWE+はより微細なセマンティクスをキャプチャし、エンティティとのセマンティクスの一貫性を動的に維持できる。 Wikimel、Richpedia、Wikidiverseのデータセットの実験では、DWE+がMELの性能向上に有効であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:56:42 GMT)
Efficient Gradient Estimation of Variational Quantum Circuits with Lie Algebraic Symmetries [16.5]
変分手法の文脈における汎用パラメータ化回路について検討する。我々は、ハミルトニアンリー代数や群論の代数対称性を利用する勾配の枠組みを開発する。提案手法は,従来のシャドウトモグラフィーを用いて,パラメータ数と対数的にスケールする計測ショットの複雑さをさらに低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 23:34:51 GMT)
Versatile User Identification in Extended Reality using Pretrained Similarity-Learning [16.4]
類似性学習モデルを開発し、“Who Is Alyx?”データセットで事前学習する。従来の分類学習ベースラインと比較して,本モデルは優れた性能を示す。本手法は,モーションベース識別モデルの3次元エンジンへの統合を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:34:03 GMT)
GraphAD: Interaction Scene Graph for End-to-end Autonomous Driving [16.2]
我々は,エゴ車両,道路エージェント,地図要素間の相互作用をモデル化するための統合手法として,インタラクションシーングラフ(ISG)を提案する。提案手法をnuScenesデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:49:39 GMT)
FGAIF: Aligning Large Vision-Language Models with Fine-grained AI Feedback [16.2]
ファイングレード人工知能フィードバック(FGAIF)によるLVLM(Large Vision-Language Models)のモダリティ調整手法を提案する。具体的には、まずAIツールを用いて、応答の各セグメントの幻覚のタイプを予測し、細かなフィードバックの収集を行う。次に、収集された報酬データに基づいて、3つの特別な報酬モデルを訓練し、密集した報酬を生成する。最後に、新しいきめ細かいフィードバックモジュールをプロキシポリシー最適化(PPO)アルゴリズムに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:00:45 GMT)
MMSFormer: Multimodal Transformer for Material and Semantic Segmentation [16.2]
本稿では,異なるモダリティの組み合わせから情報を効果的に融合できる新しい融合戦略を提案する。また,MMSFormer(Multi-Modal TransFormer)と呼ばれる新たなモデルを提案する。 MMSFormerは、現在の最先端モデルを3つの異なるデータセットで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:46:13 GMT)
Few-Shot Object Detection: Research Advances and Challenges [15.9]
Few-shot Object Detection (FSOD)は、少数の学習技術とオブジェクト検出技術を組み合わせて、注釈付きサンプルに制限のある新しいオブジェクトに迅速に適応する。本稿では,近年のFSOD分野の進歩を概観する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:37:29 GMT)
Towards Reliable and Empathetic Depression-Diagnosis-Oriented Chats [15.4]
本稿では,うつ病診断対話に適した,革新的な定義・生成フレームワークを提案する。このフレームワークは、タスク指向の会話の信頼性と共感に関連したチャットの魅力を組み合わせる。被曝実験の結果,うつ病診断におけるタスク完了と情緒的サポート生成に有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:35:53 GMT)
FPL+: Filtered Pseudo Label-based Unsupervised Cross-Modality Adaptation for 3D Medical Image Segmentation [14.9]
医用画像分割のための拡張フィルタ擬似ラベル (FPL+) を用いたUnsupervised Domain Adaptation (UDA) 手法を提案する。まず、ソースドメイン内のラベル付き画像を、擬似ソースドメインセットと擬似ターゲットドメインセットからなる二重ドメイントレーニングセットに変換するために、クロスドメインデータ拡張を使用する。次に、ラベル付きソースドメインイメージとターゲットドメインイメージを擬似ラベルと組み合わせて最終セグメンタを訓練し、不確実性推定に基づく画像レベルの重み付けとデュアルドメインのコンセンサスに基づく画素レベルの重み付けを提案し、ノイズのある擬似の悪影響を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:21:37 GMT)
LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering: Vision and the Road Ahead [14.8]
本稿では,複雑かつ多面的なソフトウェア工学の課題に対処する上で,マルチエージェント(LMA)システムの進化を考察する。将来のソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるLMAシステムの役割を調べることで、このビジョンペーパーは潜在的なアプリケーションと新たな課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:05:40 GMT)
How much reliable is ChatGPT's prediction on Information Extraction under Input Perturbations? [14.8]
入力摂動下でのChatGPTの頑健さを情報抽出(IE)の最も基本的な課題の一つとして評価する。自動評価と人的評価の両方を用いて、2つのNERデータセット上でChatGPTの頑健さを体系的に解析する。 1)ChatGPTは、広く知られている人や場所に関する摂動に比べ、薬物や疾患の代替品(希少物質)に弱いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:06:19 GMT)
Tensorized Ant Colony Optimization for GPU Acceleration [14.6]
アントコロニー最適化(Ant Colony Optimization, ACO)は、旅行セールスマン問題の解決に有効であることで有名である。我々はGPUアクセラレーションの進歩を利用するために新しいAnt Colony Optimization(TensorACO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:32:14 GMT)
Mixup Domain Adaptations for Dynamic Remaining Useful Life Predictions [14.5]
RUL(Remaining Useful Life)予測は、アセットプランニングやメンテナンスにおいて重要な役割を担い、産業に多くの利益をもたらす。本稿では、混合ドメイン適応(MDAN)を前進させる問題に対する解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:23:18 GMT)
Optimizing Information Propagation for Blockchain-empowered Mobile AIGC: A Graph Attention Network Approach [14.5]
ブロックチェーンを利用したモバイルAIGCのためのグラフ注意ネットワークに基づく情報伝搬最適化フレームワークを設計する。グラフ構造化データの処理能力に優れたGATが存在することを考慮し、GATを用いて最適な情報伝達軌道を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:21:02 GMT)
Bi-LORA: A Vision-Language Approach for Synthetic Image Detection [14.4]
生成逆数ネットワーク(GAN)や拡散モデル(DM)のような深層画像合成技術は、非常に現実的な画像を生成する時代に定着してきた。本稿では、視覚言語モデル(VLM)のゼロショット特性と相まって、視覚と言語の間の強力な収束能力から着想を得る。我々は,VLMと低ランク適応(LORA)チューニング技術を組み合わせたBi-LORAと呼ばれる革新的な手法を導入し,未知のモデル生成画像に対する合成画像検出の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:26:08 GMT)
The Sample Complexity of Gradient Descent in Stochastic Convex Optimization [14.3]
フルバッチ勾配 Descent の一般化誤差は $tilde Theta(d/m + 1/sqrtm)$ であり、$d$ は次元、$m$ は標本サイズである。これは、Emphworst型経験的リスク最小化器のサンプル複雑さと一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:07:33 GMT)
Rejection Improves Reliability: Training LLMs to Refuse Unknown Questions Using RL from Knowledge Feedback [14.1]
LLM(Large Language Models)はしばしば幻覚と呼ばれる誤った出力を生成する。知識フィードバックによる強化学習(Reinforcement Learning from Knowledge Feedback, RLKF)と呼ばれる新しいアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:41:28 GMT)
Spatio-Temporal Turbulence Mitigation: A Translational Perspective [14.0]
深部大気乱流低減ネットワーク(DATUM)について紹介する。 DATUMは、古典的なアプローチからディープラーニングアプローチへの移行において、大きな課題を克服することを目指している。大規模なトレーニングデータセットであるATSynは、実際の乱流における一般化を可能にする共発明として提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:13:45 GMT)
PrivImage: Differentially Private Synthetic Image Generation using Diffusion Models with Semantic-Aware Pretraining [13.8]
差分プライバシー(DP)画像データ合成により、企業はプライバシの懸念なしに合成画像を共有し、利用することができる。従来の手法では、生成モデルの高度な技術と、公開データセットでの事前学習を取り入れて、例外的なDP画像データを生成する。本稿では,事前学習データを慎重に選択する新しいDP画像合成手法PRIVIMAGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:18:23 GMT)
Measuring Social Norms of Large Language Models [13.6]
本稿では,大規模言語モデルが社会規範を理解するかどうかを検証するための新たな課題を提案する。我々のデータセットは、402のスキルと12,383の質問からなる、最大の社会的規範スキルのセットを特徴としている。本研究では,大規模言語モデルに基づくマルチエージェント・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:02:39 GMT)
SemEval-2024 Task 2: Safe Biomedical Natural Language Inference for Clinical Trials [13.6]
SemEval-2024 Task 2: Safe Biomedical Natural Language Inference for ClinicalTrialsについて紹介する。我々の貢献には、改良されたNLI4CT-Pデータセット(Natural Language Inference for Clinical Trials - Perturbed)が含まれる。このタスクに登録された参加者は合計106人であり、1200以上の個人申請と25のシステム概要書に貢献している。このイニシアチブは、医療におけるNLIモデルの堅牢性と適用性を向上し、臨床意思決定におけるより安全で信頼性の高いAIアシストを保証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:58:41 GMT)
GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving [13.3]
GenADは、ジェネレーティブモデリング問題に自律運転を組み込むジェネレーティブフレームワークである。本稿では,まず周囲のシーンをマップ対応のインスタンストークンに変換するインスタンス中心のシーントークン化手法を提案する。次に、変動型オートエンコーダを用いて、軌道先行モデリングのための構造潜在空間における将来の軌道分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:42:27 GMT)
Skill Transfer and Discovery for Sim-to-Real Learning: A Representation-Based Viewpoint [13.3]
表現学習を用いたロボット制御の文脈において,シミュレート・トゥ・リアルなスキル伝達と発見について検討した。本研究では,実世界のデータから,シム・トゥ・リアルのギャップに起因する新たなスキルを学習する技術発見アルゴリズムを提案する。我々のスキル発見アプローチは、sim-to-realギャップを狭め、現実世界のコントローラのパフォーマンスを最大30.2%向上させるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:22:51 GMT)
Tailored Visions: Enhancing Text-to-Image Generation with Personalized Prompt Rewriting [13.3]
本稿では,3115名のユーザから300万以上のプロンプトを収集した大規模テキスト画像データセットに基づいて,ユーザプロンプトを書き換える新たなアプローチを提案する。我々の書き換えモデルは、ユーザプロンプトの表現力とアライメントを意図した視覚的出力で向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:53:29 GMT)
On the Uniqueness of Solution for the Bellman Equation of LTL Objectives [12.9]
2つの割引係数を持つベルマン方程式の解の特異性は明らかに議論されていない。次に、ベルマン方程式が一意解として期待される戻り値を持つ条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:06:52 GMT)
Prompting Large Language Models for Zero-shot Essay Scoring via Multi-trait Specialization [12.7]
Multi Trait (MTS)は,大規模言語モデル(LLM)におけるエッセイスコアリング機能を実現するためのフレームワークである。 MTSの助けを借りて、小型のLlama2-13b-chatはChatGPTを著しく上回り、実際のアプリケーションに効果的なデプロイを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:25:35 GMT)
SiCL: Silhouette-Driven Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-Identification with Clothes Change [12.5]
そこで我々は, シルエット駆動型コントラスト学習法 (SiCL) を提案する。これは、教師なしの長期服用変更リードのための最初のテーラーメイドフレームワークであり、6つのベンチマークデータセット上での優れたパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:50:34 GMT)
AUEditNet: Dual-Branch Facial Action Unit Intensity Manipulation with Implicit Disentanglement [12.2]
本稿では,顔画像の強度操作モデルであるAUEditNetを紹介する。提案したモデルでは, 被験者18名に対して, 12AUに対して印象的な強度操作が可能であった。我々の実験は、AUの強度を編集する際のAUEditNetの優れた精度を実証し、顔の特徴やアイデンティティを識別する能力を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:19:04 GMT)
Optimizing Illuminant Estimation in Dual-Exposure HDR Imaging [12.1]
両露光画像から抽出した簡単な特徴を照度推定のガイドとして導入する。 DEFの効率性を検証するために,提案したDefを用いた2つの照度推定器を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:55:40 GMT)
Cross-Domain Audio Deepfake Detection: Dataset and Analysis [12.0]
オーディオディープフェイク検出(ADD)は、個人の権利やプライバシーを侵害する合成音声の誤用を防ぐために不可欠である。最近のゼロショット音声合成(TTS)モデルでは、単一の発話で音声をクローンできるため、高いリスクが生じる。我々は、5つの高度なゼロショットTSモデルによって生成される300時間以上の音声データからなる新しいクロスドメインADDデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:10:15 GMT)
SqueezeAttention: 2D Management of KV-Cache in LLM Inference via Layer-wise Optimal Budget [12.0]
注意層の重要性を同定することにより、KV-cacheを2次元から共同で最適化できることが判明した。シーケンスとレイヤの寸法からKVキャッシュを最適化することで、SqueezeAttentionはメモリの約30%から70%の削減と最大2.2倍のスループット向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:08:14 GMT)
HaVTR: Improving Video-Text Retrieval Through Augmentation Using Large Foundation Models [11.9]
本稿では,ビデオとテキストデータを拡張して,より一般化された特徴を学習する,新しいビデオテキスト学習パラダイムHaVTRを提案する。映像やテキストにリッチな情報をもたらすために,幻覚に基づく拡張手法を提案する。リッチなデータから、いくつかのビデオテキスト検索ベンチマークで広範な実験を行い、既存の手法よりもHaVTRの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:46:47 GMT)
CSA-Trans: Code Structure Aware Transformer for AST [11.9]
本稿では,コード構造変換器(CSA-Trans)について述べる。コード構造埋め込み器(CSE)を用いてASTの各ノードに対して,特定のPEを生成する。自己注意能力をさらに拡張するために、ブロックモデル(SBM)の注意を取り入れる。 CSA-Transは、PythonとJavaの両方のコード要約タスクにおいて、14のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:59:35 GMT)
Feature Re-Embedding: Towards Foundation Model-Level Performance in Computational Pathology [11.8]
マルチプル・インスタンス・ラーニング(MIL)は、計算病理学において最も広く使われているフレームワークである。既存のMILパラダイムは、通常、トレーニング済みのResNetやファンデーションモデルのようなオフラインのインスタンス機能抽出器を必要とする。本稿では,インスタンス機能を再埋め込みするR$2$T(Re-embedded Regional Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:43:54 GMT)
EcoVal: An Efficient Data Valuation Framework for Machine Learning [11.7]
機械学習におけるデータアセスメントのための既存のShapley値ベースのフレームワークは、計算コストが高い。機械学習モデルのデータを高速かつ実用的な方法で推定するために,効率的なデータアセスメントフレームワークであるEcoValを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:40:59 GMT)
Understanding the Potential of FPGA-Based Spatial Acceleration for Large Language Model Inference [11.6]
数十億のパラメータを誇った大規模言語モデル(LLM)は、推論ワークロードの効率的なデプロイに対する大きな需要を生み出している。本稿では,FPGA上でのLLM推論におけるモデル固有空間加速度の実現可能性と可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:03:02 GMT)
Hierarchical Tree-structured Knowledge Graph For Academic Insight Survey [11.6]
調査は、研究トレーニングを欠いている初心者研究者にとって、常に課題となっている。本研究は,階層的な木構造知識グラフを確立することにより,初心者研究者を対象とした研究インサイトサーベイを支援することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:30:23 GMT)
Dual-Scale Transformer for Large-Scale Single-Pixel Imaging [11.1]
本研究では,HATNet と呼ばれる Kronecker SPI モデル上でのハイブリッドアテンショントランスフォーマを用いた深部展開ネットワークを提案し,実際の SPI カメラの画質向上を図る。勾配降下モジュールはベクトル化されたSPIに基づいて、以前の勾配降下モジュールに根付いた高い計算オーバーヘッドを回避することができる。このデノナイジングモジュールは,高周波・低周波アグリゲーションのための2次元空間アグリゲーションと,グローバル情報再構成のためのチャネルアグリゲーションを利用したエンコーダデコーダアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:53:21 GMT)
A robust assessment for invariant representations [10.9]
IRMに基づく手法に特化して,不変性能を評価する新しい手法を提案する。我々は、確率比を用いて、異なる環境にわたる不変予測器の条件予測の間の橋渡しを確立する。提案する基準は、不変性能を評価するための堅牢な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:05:49 GMT)
Prompting Multi-Modal Tokens to Enhance End-to-End Autonomous Driving Imitation Learning with LLMs [10.8]
本稿では,基本的運転模倣学習と大規模言語モデルを組み合わせることで,自律運転のためのハイブリッドエンド・ツー・エンド学習フレームワークを提案する。提案手法は、CARLAによるオフライン評価において、49.21%の運転スコアと91.34%のルート完了率を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:31:12 GMT)
Explaining EDA synthesis errors with LLMs [10.7]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と質問応答能力を示している。我々は,21種類のバグコードサンプル上に3つのOpenAI LLMを用いて,936個のエラーメッセージ説明を生成する。その結果, 約71%のケースにおいて, LLMは初等学習者に適した正解と完全解法を与えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:12:16 GMT)
Primary liver cancer classification from routine tumour biopsy using weakly supervised deep learning [10.5]
原発性肝癌(PLCs)の診断は、特に生検および併用胆管癌(cHCC-CCA)において困難である。弱教師付き学習法を用いて, 常駐型生検で自動的にPLCを分類した。弱腫瘍/非腫瘍アノテーションは、Resnet18ニューラルネットワークをトレーニングするためのラベルとして機能し、ネットワークの最後の畳み込み層は、新しい腫瘍タイルの特徴を抽出するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:03:46 GMT)
Rethinking Diffusion Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution [10.3]
DiffMSRと命名されたマルチコントラストMRI SRの効率的な拡散モデルを提案する。具体的には、DMをコンパクトな低次元潜在空間に適用し、高周波詳細情報を用いた事前知識を生成する。さらに, DMが生成した事前知識を十分に活用し, 再構成したMR画像が歪んでいないことを保証しながら, 受信フィールドを拡張できる DM 用デコーダとして, PLWformer を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:15:43 GMT)
Federated reinforcement learning for robot motion planning with zero-shot generalization [10.2]
学習したポリシーが新しい環境にデプロイされるとき、データ収集やポリシーの適応は必要ない。我々は,複数の学習者と中央サーバの協調学習を可能にする,連携型強化学習フレームワークを開発した。各繰り返しにおいて、各学習者はローカル制御ポリシーと対応する推定正規化到着時刻をクラウドにアップロードする。これにより、学習者のグローバルな最適度を計算し、学習者に最適なポリシーをブロードキャストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:25:47 GMT)
Radial Networks: Dynamic Layer Routing for High-Performance Large Language Models [9.6]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしば厳しいメモリ、レイテンシ、電力需要に悩まされる。インプット・バイ・インプット・ベースで計算を削減できる様々なダイナミック・スパシティーが提案されている。トレーニングされたルータモジュールによってガイドされる層間のトークンレベルのルーティングを行うRadar Networksを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:52:31 GMT)
How Bad is Training on Synthetic Data? A Statistical Analysis of Language Model Collapse [9.6]
モデル崩壊は、以前に訓練されたモデルから生成された合成データに基づいて新しいモデルが訓練されたときに起こる。合成データのみを用いたトレーニングでは,モデル崩壊は回避できないことを示す。モデル崩壊を回避できる合成データの最大量を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:15:13 GMT)
f-FERM: A Scalable Framework for Robust Fair Empirical Risk Minimization [9.6]
本稿では、f-divergence measures(f-FERM)に基づく公正な経験的リスクに対する統一的な最適化フレームワークを提案する。さらに,f-FERMによるほぼ全てのバッチサイズに対するフェアネス・精度トレードオフの優位性を実証した。我々の拡張は、不確実集合として$L_p$ノルムの下で f-FERM の目的を分布的に頑健に最適化する手法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:51:04 GMT)
From Two-Stream to One-Stream: Efficient RGB-T Tracking via Mutual Prompt Learning and Knowledge Distillation [9.4]
視覚的プロンプト学習にインスパイアされた我々は,相互学習に基づく新しい2ストリームRGB-T追跡アーキテクチャを設計した。設計した教師モデルが最も精度が高く,教師モデルに匹敵する精度の学生モデルは,教師モデルよりも3倍以上高速な推論速度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:56:54 GMT)
Test-Time Training for Depression Detection [9.1]
本研究では,うつ病検出のためのモデルの堅牢性向上のためのテストタイムトレーニングの適用性について分析する。また, (a) 背景雑音, (b) 性別バイアス, (c) データの収集, キュレーションの手順により, 様々な分散シフトの下で, TTT はモデルのロバスト性を大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:50:13 GMT)
Knowledge NeRF: Few-shot Novel View Synthesis for Dynamic Articulated Objects [9.0]
本稿では,動的シーンのための新しいビューを合成するための知識NeRFを提案する。我々は、音声オブジェクトに対してNeRFモデルを事前訓練し、音声オブジェクトが移動すると、新しい状態における新しいビューを生成することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:56:15 GMT)
Dynamic Distinction Learning: Adaptive Pseudo Anomalies for Video Anomaly Detection [9.0]
ビデオ異常検出のための動的識別学習(DDL)を提案する。 DDLは擬似異常、動的異常重み付け、識別損失関数を組み合わせて検出精度を向上させる。本手法は, 異常しきい値の固定を伴わずに, 正常および異常な挙動の変動に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:06:48 GMT)
Towards Understanding the Influence of Reward Margin on Preference Model Performance [8.9]
本研究では,人間のアノテータからの詳細なラベルを必要とせず,好みの違いを推定する新しい手法を提案する。実験の結果,トレーニングプロセスにマージン値を組み込むことで,報酬モデルの有効性が著しく向上することを示す実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:10:04 GMT)
How to characterize imprecision in multi-view clustering? [8.7]
エントロピー制約(MvLRECM)に基づくマルチビュー低ランク明示的c-meansを提案する。 MvLRECMでは、各オブジェクトは異なるクラスタに属し、意思決定時の不確実性を特徴付ける。さらに、エントロピー重み付けと低ランク制約を用いて、インプレクションの低減と精度の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:20:51 GMT)
PagPassGPT: Pattern Guided Password Guessing via Generative Pretrained Transformer [8.6]
本稿では,GPT(Generative Pretrained Transformer)を用いたパスワード推測モデルPagPassGPTを提案する。パターン構造情報を背景知識として組み込むことでパターンガイドによる推測を行うことができ、それによってヒット率が大幅に向上する。また,D&C-GENを用いて生成したパスワードの繰り返し率を低減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:06:14 GMT)
DeepAAT: Deep Automated Aerial Triangulation for Fast UAV-based Mapping [8.6]
本稿では,UAV画像のAATに特化したディープラーニングネットワークであるDeepAATを紹介する。処理速度は、インクリメンタルなAATメソッドを数百倍、グローバルなAATメソッドを数倍上回る。その結果、DeepAATは従来のAAT法よりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:30:39 GMT)
Graph Neural Networks for Binary Programming [8.4]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とバイナリプログラミング(BP)の関連について検討する。 BP問題の感度を解析することにより、BP問題の解をヘテロ親和性ノード分類タスクとしてフレーム化することができる。次に,BPGNN(Binary-Programming GNN)を提案する。BPGNNは,グラフ表現学習技術とBP認識機能を統合し,BP解を効率的に近似するアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:38:35 GMT)
FineDiffusion: Scaling up Diffusion Models for Fine-grained Image Generation with 10,000 Classes [8.3]
我々は,1万のカテゴリからなる大規模きめ細粒度画像生成にスケールする大規模な事前学習拡散モデルに対して,FunDiffusionと呼ばれるパラメータ効率の戦略を提案する。 FineDiffusionは、微調整されたクラス埋め込み、バイアス項、正規化レイヤのパラメータのみによって、トレーニングを著しく加速し、ストレージオーバーヘッドを低減する。本稿では,特に細粒度分類に適したスーパークラス条件付きガイダンスを用いた,微細粒度画像生成のための新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:51:02 GMT)
Enhancing LLM-based Test Generation for Hard-to-Cover Branches via Program Analysis [8.3]
難解な分岐に到達可能なテストを生成する新しい技術である TELPA を提案する。 27のオープンソースPythonプロジェクトに対する実験結果から,TELPAは最先端のSBSTやLLMベースの技術よりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:08:28 GMT)
Camera-Based Remote Physiology Sensing for Hundreds of Subjects Across Skin Tones [8.3]
本稿では,893名の被験者と6名のスキントーンを対象とする,これまでで最大規模の実世界のrデータセットであるVitalVideoデータセットの詳細な分析を行う。 6つの教師なし手法と3つの教師なしモデルによる実験により、データセットが効果的なrモデルトレーニングに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:58:25 GMT)
Simulation-Free Determination of Microstructure Representative Volume Element Size via Fisher Scores [8.0]
代表体積要素(英: representative volume element、RVE)は、マイクロ構造全体の有効特性をシミュレートできる、合理的に小さな単位である。既存の手法では, 試料のFEシミュレーション特性が収束する時間に基づいて, RVEサイズを選択する。マイクログラフに基づいてRVEサイズを決定するシミュレーションフリーの代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 23:03:23 GMT)
Generating Uncontextualized and Contextualized Questions for Document-Level Event Argument Extraction [8.0]
文書レベルのイベント引数抽出のための複数の質問生成戦略を提案する。これらの戦略は人間の関与を必要とせず、意味のない質問や、イベントや関心の文書に基づく文脈化された質問をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:50:21 GMT)
Allo: A Programming Model for Composable Accelerator Design [7.9]
本稿では,効率的な空間加速器設計のための構成可能なプログラミングモデルであるAlloを紹介する。 Alloは、計算、メモリ、通信、データタイプなど、ハードウェアのカスタマイズをアルゴリズム仕様から切り離している。評価の結果,AlloはPolyBenchのすべてのテストケースにおいて,最先端のHLSツールやADL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） (Sun, 7 Apr 2024 05:47:54 GMT)
Advancing Geometric Problem Solving: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Model Evaluation [7.5]
本稿では,先進的な大規模言語とマルチモーダルモデルの性能を厳格に評価する新しいベンチマークであるMM-MATHデータセットを提案する。このデータセットは、5,929個の厳密な幾何学的問題からなり、それぞれが対応する画像と組み合わせられ、9等数学の典型的な複雑性と要件を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:16:50 GMT)
Supervised learning for robust quantum control in composite-pulse systems [7.5]
複合パルスシステムにおける堅牢な量子制御を実現するための教師付き学習モデルを開発した。このモデルは、単一、複数、時間変化のあるエラーを含む、あらゆる種類の体系的エラーに対して大きな抵抗を示す。この研究は、様々な物理パラメータをトレーニングすることで、フォールトトレラント量子計算のための高効率な学習モデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:10:00 GMT)
MuLMINet: Multi-Layer Multi-Input Transformer Network with Weighted Loss [6.9]
本稿では,プロのバドミントンプレーヤーのマッチングデータを利用して,将来的なショットタイプやエリア座標を正確に予測するマルチ層マルチ入力トランスフォーマネットワーク(MuLMINet)を提案する。 IJCAI CoachAI Badminton Challenge 2023, Track 2で優勝(2位)を果たした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:47:41 GMT)
A Two Dimensional Feature Engineering Method for Relation Extraction [6.8]
関係抽出のための2次元文表現における2次元特徴工学手法を提案する。提案手法は,3つの公開データセット(ACE05中国語,ACE05英語,SanWen)で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:37:30 GMT)
Rationality of Four-Valued Families of Weil Sums of Binomials [6.8]
K psi(xs - u x)$ における$WK,s_u=sum_x という形の双項の弱和について検討する。ワイルスペクトルが正確に4つの異なる値を含むならば、それらはすべて有理整数でなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:42:11 GMT)
Ethos and Pathos in Online Group Discussions: Corpora for Polarisation Issues in Social Media [6.5]
社会の分極化が進み、科学界やニュースメディアの注目を集めた。本稿では,オンライン上での議論の分極において個人が採用する修辞的戦略を調査することによって,この問題に対処することを提案する。我々は,アリストテレス・レトリックにおける2つの説得様式である,エトスとパスへのアピールのマニュアルアノテーションを用いた多目的・多プラットフォームコーパスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:10:47 GMT)
AI for DevSecOps: A Landscape and Future Opportunities [6.5]
2017年から2023年までの99の論文を分析した。 DevOpsプロセスに関連する12のタスクを特定し、既存のAI駆動のセキュリティアプローチをレビューしました。既存のAI駆動セキュリティアプローチで遭遇した15の課題を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:24:58 GMT)
Msmsfnet: a multi-stream and multi-scale fusion net for edge detection [6.5]
エッジ検出は、コンピュータビジョンにおける長年の課題である。最近のディープラーニングベースのアルゴリズムは、公開データセットで最先端のパフォーマンスを実現する。我々は、現在最先端のディープラーニングベースのエッジ検出器によって、スクラッチからトレーニングされたときに、公開データセットで達成できる性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:03:42 GMT)
Post-processing variationally scheduled quantum algorithm for constrained combinatorial optimization problems [6.4]
本稿では,制約付き最適化問題(COP)の解法として,変分計画量子アルゴリズム(pVSQA)を提案する。 pVSQAは変分法と後処理技術を組み合わせたものである。我々は,量子アニールとゲート型量子デバイスにpVSQAを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:48:53 GMT)
UPNet: Uncertainty-based Picking Deep Learning Network for Robust First Break Picking [6.4]
第一破砕(FB)ピッキングは地下速度モデルの決定において重要な側面である。この処理を高速化するために、ディープニューラルネットワーク(DNN)が提案されている。本稿では、FB選択タスクに不確実性定量化を導入し、UPNetと呼ばれる新しい不確実性に基づくディープラーニングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:33:08 GMT)
Online Transfer Learning for RSV Case Detection [6.3]
本稿では,MSAW(Multi-Source Adaptive Weighting)について紹介する。 MSAWは動的重み付け機構をアンサンブルフレームワークに統合し、重みの自動調整を可能にする。救急外来における呼吸性シンサイトールウイルスの検出にMSAWを応用し,その効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:10:09 GMT)
Demystifying Lazy Training of Neural Networks from a Macroscopic Viewpoint [6.0]
ニューラルネットワークの勾配勾配勾配ダイナミクスをマクロ的限界レンズを用いて検討する。我々の研究は、勾配降下がディープニューラルネットワークを高速でトレーニング損失ゼロに駆動できることを明らかにした。我々のアプローチは、Neural Tangent Kernel(NTK)パラダイムからインスピレーションを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:07:02 GMT)
How Do OSS Developers Utilize Architectural Solutions from Q&A Sites: An Empirical Study [5.6]
開発者はQ&Aサイトでプログラミング関連の知識(コードスニペットなど)を利用する(Stack Overflowなど)。アーキテクチャのソリューション(例えば、アーキテクチャの戦術)とその利用はめったに調査されない。マイニング調査では,GitHub上の893のオープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトから,984のコミットとイシュー(すなわち821のコミットと163のイシュー)をマイニングしました。調査では,OSS開発において,実践者がQ&Aサイトからアーキテクチャソリューションをどのように活用するかをさらに理解するため,その内227件を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 18:53:30 GMT)
A Multi-Level Framework for Accelerating Training Transformer Models [5.3]
大規模ディープラーニングモデルの訓練は、コンピューティングパワーに対する前例のない需要をもたらしている。本稿では,Coalescing, De-Coalescing, Interpolation に基づく,加速度のトレーニングのためのマルチレベルフレームワークを提案する。提案手法は,BERT/GPT-Baseモデルのトレーニングにおいて約20%,BERT-Largeモデルのトレーニングにおいて最大51.6%のコスト削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:04:34 GMT)
Streamlining Ocean Dynamics Modeling with Fourier Neural Operators: A Multiobjective Hyperparameter and Architecture Optimization Approach [5.2]
我々は多目的最適化にDeepHyperの高度な検索アルゴリズムを利用する。焦点は、複雑な海洋挙動をシミュレート可能なデータ駆動モデルであるフーリエニューラル演算子(FNO)の最適化である。本研究では, 海洋力学予測におけるFNOの利用を向上する手法を示し, 精度を向上したスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:29:23 GMT)
Unveiling Global Narratives: A Multilingual Twitter Dataset of News Media on the Russo-Ukrainian Conflict [5.0]
ロシアとウクライナの紛争は世界中で激しいメディア報道の対象となっている。ソーシャルメディア上でニュースやメディアが投稿したつぶやきを収集・処理することで,この話題に焦点を当てた新たなマルチメディアデータセットを提案する。私たちは2022年2月から2023年5月までのツイートを収集し、60の言語で約150万のツイートとそれらの画像を取得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:01:11 GMT)
NeuroIDBench: An Open-Source Benchmark Framework for the Standardization of Methodology in Brainwave-based Authentication Research [4.9]
脳活動に基づく生体認証システムは、パスワードに代わるものや、現在の認証技術を補完するものとして提案されている。 NeuroIDBenchは、脳波ベースの認証モデルをベンチマークするための柔軟なオープンソースツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:24:08 GMT)
LRNet: Change detection of high-resolution remote sensing imagery via strategy of localization-then-refinement [4.9]
本論文では,ローカライゼーション・then-refinement戦略に基づく新しいネットワーク,すなわちLRNetを提案する。 LRNetは、ローカライゼーションとリファインメントの2つのステージで構成されている。ローカライゼーション段階において、3分岐エンコーダは、各変更領域の位置のインタラクティブなローカライゼーションのための原画像特徴とその差分特徴を同時に抽出する。精錬段階では、デコーダは、ローカライゼーションフェーズにおいてC2Aにより強化された差分特徴と組み合わせて、異なるサイズの変更領域を精錬し、最終的に変更領域の正確な境界識別を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:05:04 GMT)
Shortcut-connected Expert Parallelism for Accelerating Mixture-of-Experts [4.6]
並列戦略を重畳した新しいショートカット接続型MoEアーキテクチャをScMoEとして提案する。 ScMoEは通信を従来のシーケンスから効果的に切り離し、計算で70%から100%のオーバラップを可能にする。実験と理論分析により、ScMoEは比較できるだけでなく、既存のビジョンや言語タスクのモデル品質を超える場合もあることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:17:23 GMT)
Zero-TPrune: Zero-Shot Token Pruning through Leveraging of the Attention Graph in Pre-Trained Transformers [4.6]
トケンプルーニングは、エッジデバイスにおける指数関数的に増加する推論コストに対処する、新たなソリューションである。トークンプルーニングにおけるトークンの重要性と類似性を両立する最初のゼロショット手法であるZero-TPruneを提案する。視覚タスクにおけるZero-TPruneの性能を、様々な視覚変換器のバックボーンに適用し、ImageNet上でテストすることで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:20:09 GMT)
Accelerated Decay due to Operator Spreading in Bulk-Dissipated Quantum Systems [4.6]
定常状態における自己相関関数の集合緩和ダイナミクスについて述べる。我々の理論は、バルク散逸した系が一般に、作用素の拡散に伴う量子情報のばらつきにより、政権前に加速した崩壊を示すことを予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:58:15 GMT)
A Clinical-oriented Multi-level Contrastive Learning Method for Disease Diagnosis in Low-quality Medical Images [4.6]
コントラスト学習(CL)により誘導される疾患診断法は,病変の特徴表現において有意な優位性を示した。本稿では,病変の特徴を抽出するためのモデルの能力向上を目的とした,臨床指向型多段階CLフレームワークを提案する。提案されたCLフレームワークは、EyeQとChest X-rayの2つの公開医療画像データセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:08:14 GMT)
Lucky 52: How Many Languages Are Needed to Instruction Fine-Tune Large Language Models? [4.6]
多言語ダウンストリームタスクのための微調整された大きな言語モデルには、さまざまな言語が必要である。言語数の増加にともなう多言語ベンチマークにおいて,マルチリンガル命令の微調整モデルがどのように振る舞うかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:44:33 GMT)
SilverSight: A Multi-Task Chinese Financial Large Language Model Based on Adaptive Semantic Space Learning [4.5]
本研究では, 適応意味空間学習(ASSL)フレームワークを導入し, マルチエキスパートモデルの性能向上と選択効率の向上を図る。研究結果から,本フレームワークはデータの10%に過ぎず,完全なデータトレーニングで得られた結果に近い結果が得られるとともに,強力な一般化能力を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:02:21 GMT)
AlphaCrystal-II: Distance matrix based crystal structure prediction using deep learning [4.4]
このAlphaCrystal-IIは、既存の結晶構造に見られる原子間相互作用パターンを多用した、知識に基づく新しいソリューションである。既知の結晶構造の原子間関係の富を生かして、構造予測における顕著な有効性と信頼性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:17:43 GMT)
Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models [4.3]
この研究は、生成拡散モデルを利用してサイクロン軌道と降水パターンを予測する。予測は1台のNvidia A30/RTX 2080 Tiで30分で作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 18:04:57 GMT)
LHU-Net: A Light Hybrid U-Net for Cost-Efficient, High-Performance Volumetric Medical Image Segmentation [4.2]
医用画像セグメンテーションに最適化された軽量ハイブリッドU-NetアーキテクチャであるLHU-Netを紹介する。 LHU-Netは、より深い層におけるチャネルベースの特徴に焦点を移す前に、初期層における空間的特徴分析を慎重に優先順位付けするように設計されている。 LHU-Netの実装はGitHubのリサーチコミュニティで自由に利用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:58:18 GMT)
An Operator Learning Framework for Spatiotemporal Super-resolution of Scientific Simulations [3.9]
Super Resolution Operator Network (SRNet) は、演算子学習問題として超解像を扱う。低分解能近似からパラメトリック微分方程式の連続表現を学ぶために、既存の演算子学習問題から着想を得ている。低分解能近似が提供されるセンサーの位置に制限は課されない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:36:29 GMT)
Statistical Inference of Optimal Allocations I: Regularities and their Implications [3.9]
まず、ソート作用素の一般性質の詳細な解析を通して、値関数のアダマール微分可能性(英語版)を導出する。アダマール微分可能性の結果に基づいて、関数デルタ法を用いて値関数プロセスの特性を直接導出する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:40:50 GMT)
Hidden in Plain Sight: Undetectable Adversarial Bias Attacks on Vulnerable Patient Populations [3.6]
本研究では,階層的に標的としたラベル中毒攻撃は,深層学習(DL)モデルにおいて検出不能な診断バイアスをもたらす可能性があることを示す。以上の結果から, 逆バイアス攻撃は, 外部データセットを用いて評価した場合においても, 予測バイアスを伝播する有意なDLモデルをもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:59:41 GMT)
TacoGFN: Target-conditioned GFlowNet for Structure-based Drug Design [3.5]
分子の深層生成モデルは、徹底的な仮想スクリーニングよりも効率的であることを約束する。本稿では,タンパク質ポケット構造を前提とした生成フローネットワークであるTacoGFNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:16:22 GMT)
PathFinder: Attention-Driven Dynamic Non-Line-of-Sight Tracking with a Mobile Robot [3.4]
注目型ニューラルネットワークを用いてLOS(Line-of-sight)ビデオにおける動的逐次フレームのシーケンスを処理する新しい手法を提案する。我々は,映像撮影のためのドローンによる現場撮影のアプローチを検証し,ダイナミックキャプチャ環境での低コストなNLOSイメージングを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:31:53 GMT)
A geometric framework for interstellar discourse on fundamental physical structures [3.2]
先進文明は、電磁気学と一般相対性理論の簡潔な記述を達成するために、ここで提案された方法に感謝するかもしれない。本稿では,物理理論の基本構造を記述するための抽象記号を,黒と白のビットマップ画像に符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:03:01 GMT)
Scalable and Efficient Hierarchical Visual Topological Mapping [3.1]
本研究では,階層的トポロジカルマッピング技術を用いて,最先端の手作り・学習用グローバル記述子の評価を行った。複数の実行を経験的に分析した結果,連続性と特異性は最適大域的記述子にとって重要な特徴であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:30:57 GMT)
Local Lipschitz Constant Computation of ReLU-FNNs: Upper Bound Computation with Exactness Verification [3.0]
本稿では, フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)の局所リプシッツ定数の補正線形単位(ReLU)の活性化関数を用いた計算について述べる。 ReLUの挙動を捉える乗算器を用いた標準的な手順に従うことにより、まず局所リプシッツ定数の上界問題を半定値プログラミング問題(SDP)に還元する。本稿では,入力出力特性が元のFNNと同一である縮小順序モデルを構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:05:43 GMT)
CodecNeRF: Toward Fast Encoding and Decoding, Compact, and High-quality Novel-view Synthesis [3.0]
本稿では,ニューラルエンコーダおよびデコーダアーキテクチャであるCodecNeRFについて述べる。また,生成したNeRF表現を新しいテストインスタンスに効率よく適応させるファインタニング手法を開発した。提案したCodecNeRFは、150倍以上の圧縮性能と20倍の符号化時間で前例のない圧縮性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:49:59 GMT)
Coordinated Sparse Recovery of Label Noise [2.9]
本研究は、ラベルノイズがインスタンス依存であるロバストな分類タスクに焦点を当てる。協調スパース回収法(CSR)を提案する。 CSRは、モデル予測とノイズ回復を調整するために、協調行列と信頼重みを導入し、エラーリークを低減する。 CSRに基づいて,共同サンプル選択戦略を設計し,CSR+と呼ばれる包括的で強力な学習フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:41:45 GMT)
RankMamba: Benchmarking Mamba's Document Ranking Performance in the Era of Transformers [2.9]
トランスフォーマーアーキテクチャのコアメカニズム -- 注意には、トレーニングにおけるO(n2)$時間複雑さと推論におけるO(n)$時間複雑さが必要です。状態空間モデルに基づく有名なモデル構造であるMambaは、シーケンスモデリングタスクにおいてトランスフォーマー等価のパフォーマンスを達成した。同じトレーニングレシピを持つトランスフォーマーベースモデルと比較して,Mambaモデルは競争性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:44:28 GMT)
Optimizing Privacy and Utility Tradeoffs for Group Interests Through Harmonization [2.5]
我々は,信頼された第三者を通じて,2つのユーザグループ間の協調的なデータ共有機構を導入する。このサードパーティは、当社の提案したデータ共有メカニズムを使って、両グループのデータを内部的に衛生化しています。提案手法は,ユーティリティ機能の高精度な予測が可能でありながら,プライベート属性を正確に推測できないことを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 18:55:33 GMT)
Initial Exploration of Zero-Shot Privacy Utility Tradeoffs in Tabular Data Using GPT-4 [2.5]
グラフデータにおけるプライバシとユーティリティのトレードオフを含むシナリオに対する大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。提案手法では,データポイントをテキスト形式に変換して GPT-4 を促進させるとともに,正確な衛生指示をゼロショットで含める。この比較的単純なアプローチは、プライバシとユーティリティのトレードオフを管理するために使われる、より複雑な逆最適化手法に匹敵するパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:02:50 GMT)
Dynamic Quality-Diversity Search [2.5]
本稿では,環境変化時に過去のソリューションのアーカイブを更新し続けることを目的とした,新規で汎用的な動的QD手法を提案する。第二に、よく知られたベンチマークに容易に適用可能な動的環境の新たな特徴付けについて、静的タスクから動的環境へ移行するための小さな介入を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:00:15 GMT)
QRscript: Embedding a Programming Language in QR codes to support Decision and Management [2.3]
本稿では,高レベルプログラミング言語で書かれたプログラムをQRコードで符号化されたバイナリ表現に変換するために必要なすべてのステップについて述べる。提案されたプログラミング言語はQRscriptと呼ばれ、新しい機能を統合するために簡単に拡張できる。産業シナリオの他に、これは他の多くのアプリケーション分野で有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:02:55 GMT)
Automated Prediction of Breast Cancer Response to Neoadjuvant Chemotherapy from DWI Data [2.3]
そこで本研究では,DWI腫瘍の自動分割のための「サイズ適応病変重み付け」を用いた深層学習モデルを提案する。我々のモデルは、pCR予測における人間専門家と、曲線(AUC)の0.76対0.796の領域とを一致させ、NAC中の標準自動化手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:15:40 GMT)
Hidden You Malicious Goal Into Benigh Narratives: Jailbreak Large Language Models through Logic Chain Injection [2.2]
既存のjailbreak攻撃は言語モデル(LLM)をうまく騙すことができる本稿では,LLMと人間(セキュリティアナリスト)の両方を欺く新しいタイプのジェイルブレイク攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:42:12 GMT)
GauU-Scene V2: Expanse Lidar Image Dataset Shows Unreliable Geometric Reconstruction Using Gaussian Splatting and NeRF [2.2]
本稿では,新しい3次元表現手法であるガウス・スプラッティングとニューラル・ラジアンス・フィールドを用いた大規模シーン再構築ベンチマークを提案する。 GauU-Scene V2は6.5平方キロメートル以上をカバーし、LiDARの地上真実と組み合わせた総合的なRGBデータセットを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:51:31 GMT)
Reconstructing Retinal Visual Images from 3T fMRI Data Enhanced by Unsupervised Learning [2.2]
GAN(unsupervised Generative Adversarial Network)を通して3T fMRIデータを生成する新しいフレームワークを提案する。本稿では,3T fMRIデータの再構成能力を実証し,優れた入力画像を生成する能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 23:31:37 GMT)
Review for Handling Missing Data with special missing mechanism [2.1]
データ不足はデータサイエンスにおいて大きな課題となり、意思決定プロセスや結果に影響を与えます。 Missing Completely At Random (MCAR)、Missing At Random (MAR)、Missing Not At Random (MNAR)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:11:22 GMT)
Machine Learning in Orbit Estimation: a Survey [1.9]
約100万個の天体が現在地球を公転していると推定されている。現在の近似物理学に基づく手法は、7日間の予測に数キロの誤差がある。本稿では,軌道決定,軌道予測,大気密度モデリングに機械学習を適用した研究の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:59:07 GMT)
Cross-lingual Named Entity Corpus for Slavic Languages [1.9]
この作業は、スラヴ自然言語処理ワークショップの一部として2017-2023年に行われた一連の共有タスクの結果である。コーパスは、7つのトピックに関する5つの017文書から構成されており、その文書には5つの名前付きエンティティのクラスが注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:56:35 GMT)
Automatic Restoration of Diacritics for Speech Data Sets [1.8]
パラレル音声を用いた音声データに適用することで,自動発音復元の性能向上の可能性を検討する。我々は、比較的少量のアラビア語音声データに基づいて、事前学習したWhisper ASRモデルを用いて、音声発話に粗い発音書き起こしを生成する。提案するフレームワークは,テキストのみのベースラインに比べて,ダイアクリティカルな復元性能を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:48:10 GMT)
Linear Anchored Gaussian Mixture Model for Location and Width Computation of Objects in Thick Line Shape [1.7]
統計的分布の有限混合モデルとして、画像グレーレベルの3次元表現を考慮し、画像中の線形構造を検出することを目的とする。混合モデルパラメータ推定には期待最大化アルゴリズムを用いる。実世界の画像と合成画像のぼかしと付加音による劣化実験は,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:37:04 GMT)
Unveiling Decentralization: A Comprehensive Review of Technologies, Comparison, Challenges in Bitcoin, Ethereum, and Solana Blockchain [1.6]
Bitcoinは、人類の歴史を通じて分散取引における画期的な発展であり、仲介者不要の取引を可能にしている。 Solanaは、分散トランザクションの検証にタイムスタンプを使用する、高性能ブロックチェーンのための新しいアーキテクチャを導入した。本稿では,研究者と実践者の両方に貴重な洞察と比較分析を提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:27:03 GMT)
PV-SSD: A Multi-Modal Point Cloud Feature Fusion Method for Projection Features and Variable Receptive Field Voxel Features [1.5]
非常にスパースな3Dデータからのリアルタイム推論は、非常に難しい課題だ。この問題に対処するため、典型的なアプローチのクラスは、点雲のキャストを正規のデータ表現に変換する。本稿では,射影特徴と可変受容野ボクセル特徴に対するマルチモーダル点雲特徴融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:13:38 GMT)
SLPL SHROOM at SemEval\-2024 Task 06: A comprehensive study on models ability to detect hallucination [1.5]
本研究では,SemEval-2024タスク6の3つのタスク(機械翻訳,定義モデリング,パラフレーズ生成)における幻覚検出手法について検討する。生成したテキストと事実参照のセマンティックな類似性、および相互の出力を判断する言語モデルのアンサンブルの2つの方法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:34:49 GMT)
DinoBloom: A Foundation Model for Generalizable Cell Embeddings in Hematology [1.4]
血液学における単細胞画像の最初の基盤モデルであるDinoBloomを紹介した。本モデルは末梢血と骨髄のスミアの13種類の多種多様な公開データセットの広範囲な収集に基づいて構築されている。 4つのDinoBloomモデルのファミリーは、幅広い下流アプリケーションに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:25:52 GMT)
Low-Resource Machine Translation through Retrieval-Augmented LLM Prompting: A Study on the Mambai Language [1.2]
本研究では,Timor-Lesteで話される低音源のオーストロネシア語であるMambaiへの英語翻訳における大規模言語モデルの利用について検討した。提案手法は, 並列文と辞書エントリの戦略的な選択と, プロンプトのための手法である。辞書をインプロンプトに含め,-IDFで検索した文とセマンティック埋め込みを混合することにより,翻訳品質が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 05:04:38 GMT)
GvT: A Graph-based Vision Transformer with Talking-Heads Utilizing Sparsity, Trained from Scratch on Small Datasets [1.2]
グラフ畳み込みプロジェクションとグラフプーリングを利用するグラフベースビジョントランス (GvT) を提案する。 GvTは、大規模なデータセットを事前トレーニングすることなく、深層畳み込みネットワークに匹敵する、あるいは優れた結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:48:07 GMT)
Adapting LLMs for Efficient Context Processing through Soft Prompt Compression [1.2]
本稿では,大規模言語モデルを合理化された文脈処理のために戦略的に調整する,革新的なフレームワークを提案する。我々の手法はSoftPromptCompと呼ばれ、動的に生成されたソフトプロンプトで自然言語をアマルガメイトし、簡潔でセマンティックに頑健な文脈の描写をフォージする。我々は,我々のフレームワークが計算オーバーヘッドを著しく減らし,LLMの有効性を様々なベンチマークで向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:44:20 GMT)
MODNO: Multi Operator Learning With Distributed Neural Operators [0.9]
演算子学習の研究には、ニューラルネットワークを近似演算子に利用することが含まれる。近年の進歩は、数百万から数十億のトレーニング可能なパラメータを備えた基礎モデルを用いた複数の演算子の近似に繋がった。本稿では,パラメータが大幅に少ない1つのニューラル演算子で,マルチオペレータ学習の課題に対処することを目的とした,分散トレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:02:08 GMT)
D2SL: Decouple Defogging and Semantic Learning for Foggy Domain-Adaptive Segmentation [0.8]
そこで我々は,D2SLと呼ばれる新しい学習フレームワークD2SLを提案する。本稿では,デファッギングタスクとセグメンテーションタスクの接続を確立するためのドメイン一貫性転送戦略を提案する。実際の霧画像から霧の先行を十分に活用することにより、霧の消火効果を改善するために、実際の霧の移動戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:55:58 GMT)
Technical Report: Impact of Position Bias on Language Models in Token Classification [0.6]
Named Entity Recognition (NER) やPart-of-Speech (POS) タグ付けといった下流タスクは、データ不均衡の問題に悩まされていることが知られている。本稿では,エンコーダモデルの問題点,特にトークン分類タスクにおける正の例の位置バイアスについて考察する。 LMは,3%から9%の低下率で,このバイアスに悩まされる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 01:22:16 GMT)
Data Bias According to Bipol: Men are Naturally Right and It is the Role of Women to Follow Their Lead [0.5]
英語のGLUE/SuperGLUEリーダーボードのベンチマークデータセットを含む,評価された5つの言語の10のデータセットすべてにバイアスが存在することを示す。 3つの新しい言語は、合計600万のラベル付きサンプルを与え、SotAの多言語事前トレーニングモデルであるmT5とmBERTを使ってこれらのデータセットをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:24:45 GMT)
NeuraLunaDTNet: Feedforward Neural Network-Based Routing Protocol for Delay-Tolerant Lunar Communication Networks [0.5]
宇宙は、厳しい遅延、予測の難しいルート、通信の中断といった課題を引き起こす。従来のDTNルーティングプロトコルは、空間通信の本質的な複雑さのため、最適なパフォーマンスを提供できない。本稿では,月面通信の効率を高める新しいプロトコルであるNeuraLunaDTNetを開発するために,フィードフォワードニューラルネットワークの利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:40:45 GMT)
Data-driven project planning: An integrated network learning and constraint relaxation approach in favor of scheduling [0.4]
プロジェクト計画を担当するプランナーは、実行すべきアクティビティのセットを選択し、優先順位の制約を決定し、一時的なプロジェクト制約に従ってそれらをスケジュールする必要があります。インフラ構築や情報システム開発プロジェクトといった,プロジェクトのクラスを対象としたデータ駆動型プロジェクト計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:22:45 GMT)
Observational-Interventional Bell Inequalities [0.4]
ベルの定理の一般化、特に量子ネットワーク内の一般化は因果推論レンズを通して分析されている。本稿では,観測データと干渉データを統合するハイブリッドベル不等式を提案する。量子違反に対するしきい値検出効率の大幅な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:49:25 GMT)
Privacy-Preserving Traceable Functional Encryption for Inner Product [0.4]
内部製品用トレーサブル機能暗号化(TFE-IP)と呼ばれる新しいプリミティブが提案されている。ユーザのアイデンティティのプライバシ保護は、既存のTFE-IPスキームでは考慮されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:09:46 GMT)
Chiplet Placement Order Exploration Based on Learning to Rank with Graph Representation [0.3]
逐次配置法としての強化学習の導入により,各チップレットの最適配置順序を決定する新たな課題がもたらされた。本稿では,強化学習フレームワーク RLPlanner に基づくグラフ表現を用いた学習手法を提案する。実験結果から,ネットワークのランク付けに学習から得られる配置順序を利用することで,システム温度とチップ間ワイヤ長がさらに向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:40:37 GMT)
Techniques for Measuring the Inferential Strength of Forgetting Policies [0.3]
本稿では,モデルカウントと確率論からの直感に基づく推論強度の変化を測定するための損失関数を定義する。忘れることに重点を置いているが、結果はずっと一般的であり、他の分野にも広く適用されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:47:33 GMT)
Gradient-based Design of Computational Granular Crystals [0.2]
本研究では,物質中の波動伝搬の時間的ダイナミクスとリカレントニューラルネットワークの計算力学の類似性を構築し,高調波駆動結晶のための勾配最適化フレームワークを開発する。本研究は, メタマテリアルの内在的設計空間を大きく拡張するグラデーションに基づく最適化手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:24:47 GMT)
CAVIAR: Categorical-Variable Embeddings for Accurate and Robust Inference [0.2]
社会科学の研究は、しばしば分類変数と結果の関係に頼っている。本稿では,高次元空間における値を仮定するカテゴリ変数を埋め込む新しい手法であるCAVIARを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:47:07 GMT)
The Impact of Unstated Norms in Bias Analysis of Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、過度な差別から暗黙的なステレオタイプに至るまで、様々な形態で現れるバイアスを運ぶことができる。偏見の1つの側面は、LLMのパフォーマンス格差であり、しばしば人種的少数派のような未成年集団に害を与える。バイアスを定量化するための一般的なアプローチは、テンプレートベースのバイアスプローブを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:55:38 GMT)
Data Stream Sampling with Fuzzy Task Boundaries and Noisy Labels [0.0]
進化するデータストリームにおいてノイズラベルを緩和するために,ノイズテストデバイアス法 (NTD) と呼ばれる新しいサンプリング手法を提案する。 NTDは簡単に実装でき、様々なシナリオで実現可能である。その結果,データストリーム中のノイズラベルのあるシナリオにおけるオンライン連続学習におけるNTDの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:32:16 GMT)
Universal energy fluctuations in inelastic scattering processes [0.0]
任意の運動エネルギーで粒子と非弾性に散乱する量子系のエネルギーゆらぎの普遍的関係を明らかにする。粒子の運動エネルギーが系のエネルギーに匹敵する場合、エネルギー放出過程が支配的である。我々の研究は、系を駆動する源がマクロではなく、散乱過程における補助量子粒子であるときに、エネルギー変動の統一的なビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:32:14 GMT)
The Not-So-Secret Fourth Parameter of Quantum Codes [0.0]
非付加的な符号は安定化符号よりも優れており、しばしば変分マージンが優れていることを示す。我々は、より少ないキュービットで$ T gate $を実装するコードを構築し、安定化器コードで可能な以上の最小距離で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:01:46 GMT)
The Minimum Wage as an Anchor: Effects on Determinations of Fairness by Humans and AI [0.0]
私は、人間と人工知能(AI)の双方による賃金の公平性判断のアンカーとしての最低賃金の役割について研究する。特定の職務記述に公平であると考えられる賃金に対する数値応答が、追加情報で回答とGPT-3が促されるときに変化するかどうかを検証する。最低賃金は、最低賃金に対する平均応答をシフトさせることで、公正と見なされる賃金に対する応答の分布に影響を与えると私は思う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 03:22:51 GMT)
The Impact of Virtual Laboratories on Active Learning and Engagement in Cybersecurity Distance Education [0.0]
本研究では,サイバーセキュリティ遠隔教育におけるV Labsのアクティブラーニング(AL)とエンゲージメントへの影響について検討した。この研究の鍵となるのは、V Labsを用いた場合のALとエンゲージメントと問題解決能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:16:37 GMT)
StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading [0.0]
本稿では,日米株式市場のリターン履歴に基づいて事前訓練した自己回帰型「ナンバー」モデルであるStockGPTを紹介する。各リターン級数をトークンの列として扱い、このモデルは高度に複雑なストックリターンのダイナミクスを理解し予測することに長けている。 2001年から2023年までの維持試験では、StockGPT予測による日次リバランスのロングショートポートフォリオが、シャープ比6.5で毎年119%のリターンを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 22:53:43 GMT)
Spin-lattice relaxation with non-linear couplings: Comparison between Fermi's golden rule and extended dissipaton equation of motion [0.0]
フェルミの黄金律(FGR)は磁気分子におけるスピン格子緩和の力学を理解するための経験的な枠組みを提供する。本稿では,スピン格子緩和速度カーネルを数値的に評価する。 FGRはスピン格子緩和の非マルコフ的性質を無視するので、FGRによって予測される温度依存性は正確な結果から著しく逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:09:09 GMT)
Sparse-group boosting -- Unbiased group and variable selection [0.0]
群内空間と群間空間は混合パラメータによって制御可能であることを示す。シミュレーション,遺伝子データおよび農業データを用いて,この推定装置の有効性と予測的競争性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:32:23 GMT)
Some variation of COBRA in sequential learning setup [0.0]
我々は予測の振る舞いに根本的な変化をもたらす特定のデータ前処理技術を用いる。提案手法は,すべての最先端比較モデルより優れている。本稿では,暗号通貨,株価指数,短期負荷予測という3つのカテゴリの8つの時系列データセットによる方法論を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 17:41:02 GMT)
Silent Abandonment in Contact Centers: Estimating Customer Patience from Uncertain Data [0.0]
我々は,顧客による静かな放棄がコンタクトセンターに与える影響に焦点をあてる。顧客は質問に対する回答を待っている間、システムを離れるが、そうする兆候はない。我々は,チャットとメッセージシステムという2つのタイプのコンタクトセンターにおいて,サイレント・アベンションの顧客を特定する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:02:11 GMT)
Signal-noise separation using unsupervised reservoir computing [0.0]
本稿では,時系列予測に基づく信号雑音分離手法を提案する。元の信号と再構成信号の差から雑音分布を推定する。この方法は機械学習アプローチに基づいており、決定論的信号か雑音分布のどちらかについて事前の知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:31:35 GMT)
Safeguarding Voice Privacy: Harnessing Near-Ultrasonic Interference To Protect Against Unauthorized Audio Recording [0.0]
本稿では,音声認識アルゴリズム(ASR)の音場近傍からの干渉に対する感受性について検討する。現代の音声アクティベートデバイスで使われている最も一般的なマイクロフォンでは、ほぼ超音波周波数を聴覚スペクトルに不注意に復調する致命的な脆弱性が露呈する。本研究は,この脆弱性の悪用から発声システムを保護するために,堅牢な対策を開発する必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:49:19 GMT)
Robustness of Quantum Random Walk Search with multi-phase matching [0.0]
移動コインの位相間の接続が保存されていない場合でも,特定の位相列の使用によりアルゴリズムがより堅牢になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 21:52:35 GMT)
Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information [0.0]
マルチタスク学習は、一般化を改善したハイパフォーマンスニューラルネットワークをトレーニングするための一般的なアプローチである。マルチタスク学習と比較して,より低い計算量での一般化を実現するためのバックグラウンドクラスを提案する。本稿では,背景画像の選択手法を提案し,今後の改善について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:07:49 GMT)
Quantum and thermal noise in coupled non-Hermitian waveguide systems with different models of gain and loss [0.0]
非エルミタン(NH)フォトニクス系はゲインとロスを利用してナノフォトニクス技術の新たな方向を開く。本稿では、ゲインロス補償型NH導波管系において発生する雑音に対するゲインと損失機構の違いが与える影響を比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 14:33:10 GMT)
Quantifying AI Vulnerabilities: A Synthesis of Complexity, Dynamical Systems, and Game Theory [0.0]
システム複雑度指数(SCI)、Lyapunov Exponent for AI stability(LEAIS)、Nash Equilibrium Robustness(NER)の3つの指標を導入する新しいアプローチを提案する。 SCIはAIシステムの固有の複雑さを定量化し、LEAISはその安定性と摂動に対する感受性を捉え、NERは敵の操作に対する戦略的堅牢性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 07:05:59 GMT)
Portable diamond maser with reduced magnetic field through orientation [0.0]
メーザーは医療用センサーを変換し、キュービットの読み出し検出を促進する可能性がある。我々は,より軽量で小型の電磁石を用いて,ダイヤモンドメーザー全体のサイズを著しく削減した。最大出力は-80dBm付近で、最初の実装より10倍高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 15:53:18 GMT)
PlateSegFL: A Privacy-Preserving License Plate Detection Using Federated Segmentation Learning [0.0]
PlateSegFLがFederated Learning (FL)と共にU-Netベースのセグメンテーションを実装した携帯電話のような様々なコンピューティングプラットフォームは、標準的な予測モデルの開発に協力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 19:10:02 GMT)
Photon Many-body Dispersion: an Exchange-correlation Functional for Strongly Coupled Light-matter Systems [0.0]
量子電気力学密度汎関数理論(QEDFT)のための電子-光子交換相関関数を導入する。 pMBDは強い光-物質相互作用の文脈で生じる効果を正確に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 00:35:11 GMT)
Nonequilibrium dynamics of the Jaynes-Cummings dimer [0.0]
ヨーゼフソン結合したJaynes-CummingsダイマーのKerr非線形性の存在下での非平衡ダイナミクスについて検討する。動的状態間の異なるタイプの遷移は、自己トラッピング現象を引き起こす。特定の「自己追跡」状態の場合、原子量子ビット間の相互情報は光子集団の不均衡と直接的な相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:56:37 GMT)
New methods for computing the generalized chi-square distribution [0.0]
一般化されたカイ二乗分布を計算するために,いくつかの正確で近似的な数学的手法とオープンソースソフトウェアを提案する。いくつかの方法は速度を測るが、他の方法は尾部から遠くまで正確に設計されている。これらの手法の精度と速度を,既存手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:16:37 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, 7 Apr 2024 02:05:49 GMT)
Magic Boundaries of 3D Color Codes [0.0]
我々は,3次元カラーコードの境界について検討し,体系的な分類を101の異なる境界タイプに分類する。特定の基本タイプに基づいて、2つの新しいタイプの境界を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 18:00:41 GMT)
Logarithmic singularities of Renyi entropy as a sign of chaos? [0.0]
様々な二次元共形場理論におけるレニーエントロピーの対数特異点を解析する。ホログラフィック CFT におけるレニイエントロピーの対数特異点は常に存在するが、自由かつ有理な CFT におけるそのような特異点は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:14:55 GMT)
Iniva: Inclusive and Incentive-compatible Vote Aggregation [0.0]
本稿では,インクルーシブでインセンティブに適合する投票アグリゲーション方式であるInivaについて述べる。 Inivaは、個々の投票を省略する機会を著しく減らし、多くの投票を省略することでかなりのコストがかかることを保証している。分析の結果、Inivaは個々の投票を省略する機会を著しく減らし、多くの投票を省くのにかなりのコストがかかることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 12:59:40 GMT)
Inducing a Metal-Insulator Transition through Systematic Alterations of Local Rewriting Rules in a Quantum Graph [0.0]
書き換え規則の微調整により、局所化から拡張量子相への遷移が引き起こされることを示す。このアプローチは数値的な研究を約束し、複雑なネットワークの光学的実現に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 16:47:18 GMT)
Elementary fractal geometry. 5. Weak separation is strong separation [0.0]
有限型自己相似集合は開集合条件に従うグラフ指向の構成として表せることを示す。この証明は、コンピュータ実験でよく実行されるアルゴリズムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:21:09 GMT)
Demonstration of quantum network protocols over a 14-km urban fiber link [0.0]
14.4kmの都市ダークファイバリンク上での量子エンタングルメント分布と量子状態テレポーテーションの実装について報告する。本稿では,量子チャネルとしての利用を特徴付けるとともに,そのアクティブ偏光安定化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 13:33:18 GMT)
DL-EWF: Deep Learning Empowering Women's Fashion with Grounded-Segment-Anything Segmentation for Body Shape Classification [0.0]
ファッション業界で最も厳しい課題の1つは、体型と購入した個人の衣服のミスマッチである。人体形状を決定する従来の方法は、その正確性、高いコスト、時間のかかる性質のために制限されている。デジタルイメージングとディープニューラルネットワーク(DNN)を利用した新しいアプローチが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 09:17:00 GMT)
Comparative Study of Quantum-Circuit Scalability in a Financial Problem [0.0]
本研究では,超伝導回路とイオントラップ量子系における2量子ゲートの数について検討した。イオントラップ系は超伝導回路系と比較して必要な2ビットゲートの数に対して2～3倍の減少率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 10:39:33 GMT)
Anchor Pair Selection in TDOA Positioning Systems by Door Transition Error Minimization [0.0]
この方法は、システム操作領域をゾーンに分割する。最も好ましいアンカーペアは、これらのゾーンにつながるドアウェイにおける位置誤差を最小限にすることで選択される。そして、決定されたアンカーペアを使用して、TDOA値を計算し、アパートを動き回るユーザーをローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 20:50:50 GMT)
Absence of spin liquid phase in the $J_1-J_2$ Heisenberg model on the square lattice [0.0]
我々は密度行列再正規化グループと完全拡張行列積状態法を用いて、大きな結合次元で前例のない精度に達する。以前は、N'eel反強磁性(AFM)相とボンドソリッド(VBS)相で挟まれた狭いスピン液体相が存在すると考えられていた。また, N'eel AFM と VBS の相転移が連続していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 11:15:16 GMT)
AI-Augmented Surveys: Leveraging Large Language Models and Surveys for Opinion Prediction [0.0]
人間のような反応を生み出す大きな言語モデル(LLM)は、社会科学における研究の実践に革命をもたらし始めている。横断的な調査を繰り返しながらLLMを微調整する新しい手法の枠組みを開発した。 AIが強化した調査の2つの新しい応用として、レトロディクション(すなわち、年レベルの欠落を予測)と、無意識の意見予測(unasked opinion prediction)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 02:10:04 GMT)
A Data-to-Product Multimodal Conceptual Framework to Achieve Automated Software Evolution for Context-rich Intelligent Applications [0.0]
本研究では,ソフトウェアの自動進化を実現するための概念的枠組みを提案する。概念的枠組みに基づいて選択的シーケンススコープモデル(3S)モデルを開発する。この研究はインテリジェントなアプリケーションに関するものだが、フレームワークと分析方法は、AIが彼らのライフサイクルにより多くのインテリジェンスをもたらすため、他のタイプのソフトウェアに適用される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 06:05:25 GMT)
A Bird-Eye view on DNA Storage Simulators [0.0]
そこで本研究では,異なる領域でDNAストレージシミュレーションを行うソフトウェアについて概説する。ドメイン、実装技術、顧客/商業的ユーザビリティに基づいて、3つの異なるソフトウェアを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 08:46:42 GMT)
A Backdoor Approach with Inverted Labels Using Dirty Label-Flipping Attacks [0.0]
本研究では,「Dirty Flipping」というバックドア攻撃を提案する。これは"label-on-label"という汚いラベル技術を使用して、ターゲットクラスに関連する選択されたデータパターンのトリガ(拍手)を入力し、ステルスなバックドアを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 7 Apr 2024 04:38:37 GMT)