Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey [134.2] この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。
代表的な4つのディープフェイク分野(顔スワップ、顔再現、話し顔生成、顔属性編集、外国検出)の研究に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:56:06 GMT)
InternLM-XComposer2-4KHD: A Pioneering Large Vision-Language Model Handling Resolutions from 336 Pixels to 4K HD [130.0] InternLM-XComposer2-4KHDは、4K HD (3840 x 1600)以上のLVLMの解像度を向上するための画期的な研究である。
本研究は、自動パッチ設定による動的解像度という、新しい拡張を導入することにより、パッチ分割パラダイムを進化させる。
我々の研究は、トレーニングの解像度を4K HDまで拡張することで、潜在的な改善の天井にぶつかることなく、一貫したパフォーマンス向上につながることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:59:32 GMT)
VisualWebBench: How Far Have Multimodal LLMs Evolved in Web Page Understanding and Grounding? [115.6] MLLM(Multimodal Large Language Model)は、Web関連のタスクにおいて有望であることを示す。
Webドメインにおけるパフォーマンス評価は、包括的なベンチマークが欠如しているため、依然として課題である。
benchは、さまざまなWebタスクにわたるMLLMの機能を評価するために設計されたマルチモーダルベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:29:39 GMT)
MoReVQA: Exploring Modular Reasoning Models for Video Question Answering [101.3] 本稿では,ビデオ質問応答(videoQA)の課題を,分解した多段階モジュラー推論フレームワークを用いて解決する。
従来の単一ステージ計画手法とは異なり、イベント、グラウンドステージ、最終的な推論ステージからなるマルチステージシステムと外部メモリとの組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:59:31 GMT)
When Do Prompting and Prefix-Tuning Work? A Theory of Capabilities and Limitations [96.7] コンテキストベースのファインチューニングメソッドは、パラメータのごく一部でフルファインチューニングのパフォーマンスにマッチすることが多いため、人気を集めている。
連続埋め込み空間は離散トークン空間よりも表現力が高いが,ソフトプロンプトやプレフィックスチューニングは完全な微調整よりも表現力が低い可能性が示唆された。
これは、プロンプト、文脈内学習、ソフトプロンプト、プレフィックスチューニングといったテクニックは、事前訓練されたモデルに存在するスキルを効果的に引き出すことができるが、新しい注意パターンを必要とする新しいタスクを学習することはできないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:30:14 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） (Tue, 9 Apr 2024 08:20:08 GMT)
Object Detectors in the Open Environment: Challenges, Solutions, and Outlook [95.3] オープン環境のダイナミックで複雑な性質は、オブジェクト検出器に新しくて恐ろしい挑戦をもたらす。
本稿では,オープン環境におけるオブジェクト検出器の総合的なレビューと解析を行う。
データ/ターゲットの変化の次元に基づいて、4つの四分法(ドメイン外、カテゴリ外、堅牢な学習、漸進的な学習)を含むフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:09:56 GMT)
Are We on the Right Way for Evaluating Large Vision-Language Models? [92.6] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、最近急速に進歩し、そのマルチモーダル能力を評価するために多くの研究を巻き起こした。
視覚コンテンツは多くのサンプルに対して不要であり、意図的なデータ漏洩が存在する。
本稿では,人間によって精巧に選択された1500個のサンプルからなる,高度に視覚に欠かせないマルチモーダルベンチマークMMStarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:17:50 GMT)
PASTA: Towards Flexible and Efficient HDR Imaging Via Progressively Aggregated Spatio-Temporal Alignment [91.4] PASTAは、HDRデゴスティングのためのプログレッシブアグリゲーションアグリゲーション・時空間アライメントフレームワークである。
提案手法は,特徴分散中の階層的表現を活用することにより,有効性と効率性を実現する。
実験結果から,従来のSOTA法よりもPASTAの方が視覚的品質と性能の両方で優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:52:54 GMT)
Deep Multi-Threshold Spiking-UNet for Image Processing [90.3] 本稿では,SNN(Spike Neural Networks)とU-Netアーキテクチャを組み合わせた,画像処理のためのスパイキング-UNetの概念を紹介する。
効率的なスパイキング-UNetを実現するためには,スパイクによる高忠実度情報伝播の確保と,効果的なトレーニング戦略の策定という2つの課題に直面する。
実験の結果,画像のセグメンテーションとデノイングにおいて,スパイキングUNetは非スパイキングと同等の性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:23:10 GMT)
Spatial-Temporal Multi-level Association for Video Object Segmentation [89.3] 本稿では,参照フレーム,テストフレーム,オブジェクト特徴を相互に関連付ける空間的・時間的多レベルアソシエーションを提案する。
具体的には,空間的・時間的多段階特徴関連モジュールを構築し,より優れた目標認識特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:44:34 GMT)
Magic-Boost: Boost 3D Generation with Mutli-View Conditioned Diffusion [88.0] 粗い生成結果を著しく洗練する多視点条件拡散モデルであるMagic-Boostを提案する。
以前のテキストや単一イメージベースの拡散モデルと比較して、Magic-Boostは高一貫性で画像を生成する堅牢な能力を示している。
入力画像の同一性によく整合した正確なSDSガイダンスを提供し、初期生成結果の幾何学的およびテクスチャの局所的な詳細を豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:20:03 GMT)
Mansformer: Efficient Transformer of Mixed Attention for Image Deblurring and Beyond [87.1] マンスフォーマー(Mansformer)は、複数の自己注意、ゲート、多層知覚を組み合わせた混合注意変換器である。
画像の劣化が主なターゲットであり, 定量的, 質的な評価により, この手法は最先端の手法に対して良好に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:02:21 GMT)
MiniCPM: Unveiling the Potential of Small Language Models with Scalable Training Strategies [85.6] SLM(Small Language Models)は、LLM(Large Language Models)に代わるリソース効率の高いモデルである。
我々はMiniCPM、特に1.2Bと2.4Bの非埋め込みパラメータの変種を紹介する。
また、MiniCPM-DPO、MiniCPM-MoE、MiniCPM-128Kを含むMiniCPMファミリーについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:36:50 GMT)
Counterfactual Reasoning for Multi-Label Image Classification via Patching-Based Training [85.0] 共起関係の過度な強調は、モデルの過度な問題を引き起こす可能性がある。
本稿では,対象対象物とその共起対象物による相関特性を媒介者とみなすことができることを示す因果推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:13:24 GMT)
[Call for Papers] The 2nd BabyLM Challenge: Sample-efficient pretraining on a developmentally plausible corpus [81.3] このCfPはBabyLM Challenge 2024-2025のルールを提供する。
課題の全体的目標は同じままです。
私たちは緩い線を紙の線で置き換える。
事前学習に関するルールを緩和します。
マルチモーダル・ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・トラックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:04:50 GMT)
Learning Local and Global Temporal Contexts for Video Semantic Segmentation [80.0] コンテキスト情報はビデオセマンティックセグメンテーション(VSS)のコア役割を果たす
本稿では,VSSの文脈を2つにまとめる:ローカル時間文脈(LTC)とグローバル時間文脈(GTC)。
LTCの統一表現を学習するためのCFFM手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:44:05 GMT)
DIAGNOSIS: Detecting Unauthorized Data Usages in Text-to-image Diffusion Models [79.7] 保護されたデータセットにインジェクトされたコンテンツを配置することで、不正なデータ利用を検出する手法を提案する。
具体的には、ステルス画像ワープ機能を用いて、これらの画像にユニークな内容を追加することにより、保護された画像を修正する。
このモデルが注入されたコンテンツを記憶したかどうかを解析することにより、不正に不正に使用したモデルを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:31:33 GMT)
A Neural Framework for Generalized Causal Sensitivity Analysis [78.7] 本稿では,因果感受性分析のためのニューラルネットワークフレームワークであるNeuralCSAを提案する。
我々は、NeuralCSAが関心の因果クエリに有効な境界を推測できることを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:08:55 GMT)
Demonstration of Lossy Linear Transformations and Two-Photon Interference on a Photonic Chip [78.2] 補助導波路を用いた工学的損失は,空間統計を束縛から反膨らみに逆転させることが可能であることを示す。
我々は、損失エミュレーションチャネル内の光子統計を調査し、光子偶然を観測し、量子フォトニック集積チップの設計に関する洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:45:46 GMT)
StoryImager: A Unified and Efficient Framework for Coherent Story Visualization and Completion [78.1] ストーリービジュアライゼーションは、ストーリーラインに基づいて現実的で一貫性のある画像を生成することを目的としている。
現在のモデルは、事前訓練されたテキストから画像へのモデルを自動回帰的な方法で変換することで、フレーム・バイ・フレームアーキテクチャを採用している。
双方向で統一的で効率的なフレームワーク,すなわちStoryImagerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:22:36 GMT)
Dense Video Object Captioning from Disjoint Supervision [77.5] 本稿では,高密度ビデオオブジェクトキャプションのための新しいタスクとモデルを提案する。
このタスクは、ビデオにおける空間的および時間的局所化を統一する。
我々は、この新しいタスクの強力なベースラインにおいて、我々のモデルがどのように改善されているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:57:18 GMT)
Interpreting Key Mechanisms of Factual Recall in Transformer-Based Language Models [68.8] 本稿では,Transformer ベースの言語モデルを用いて,実際のリコールタスクに使用するメカニズムについて検討する。
ゼロショットのシナリオでは、"The capital of France is"のようなプロンプトが与えられ、タスク固有の注意がトピックを抽出し、後続のドメインに渡す。
モデルの最終層に広く存在するメカニズムを観察し、正しい予測を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:06:56 GMT)
A Comprehensive Overview of Large Language Models [68.2] 大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。
本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:38:33 GMT)
Event Data Association via Robust Model Fitting for Event-based Object Tracking [66.1] 本稿では,イベントアソシエーションと融合問題に明示的に対処する新しいイベントデータアソシエーション(EDA)手法を提案する。
提案するEDAは、統合データアソシエーションと情報融合を行うために、イベントデータに最も適したイベントトラジェクトリを求める。
実験結果から,高速,運動のぼやけ,高ダイナミックレンジ条件といった難易度シナリオ下でのEDAの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:39:00 GMT)
Coarse-to-Fine Latent Diffusion for Pose-Guided Person Image Synthesis [65.8] PGPIS(Pose-Guided Person Image Synthesis)のためのCFLD(Coarse-to-Fine Latent Diffusion)法を提案する。
認識修正デコーダは、学習可能なクエリの集合を段階的に洗練し、粗いプロンプトとして人物画像の意味的理解を抽出するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:12:02 GMT)
GOAT-Bench: A Benchmark for Multi-Modal Lifelong Navigation [65.7] GOAT-BenchはユニバーサルナビゲーションタスクGO to AnyThing(GOAT)のベンチマークである。
GOATでは、エージェントはカテゴリ名、言語記述、イメージによって指定されたターゲットのシーケンスにナビゲートするように指示される。
我々はGOATタスク上でモノリシックなRLおよびモジュラーメソッドをベンチマークし、その性能をモダリティにわたって分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:40:00 GMT)
Better Monocular 3D Detectors with LiDAR from the Past [64.7] カメラベースの3D検出器は、画像の奥行きのあいまいさのため、LiDARベースの検出器に比べて性能が劣ることが多い。
本研究では,未ラベルの歴史的LiDARデータを活用することにより,単分子3D検出器の改良を図る。
複数の最先端モデルやデータセットに対して,9.66ミリ秒の追加レイテンシとストレージコストの低い,一貫性と大幅なパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 23:17:07 GMT)
TIM: A Time Interval Machine for Audio-Visual Action Recognition [64.2] 音声と視覚イベントの時間的範囲を明示的にモデル化することで、長いビデオにおける2つのモード間の相互作用に対処する。
本稿では,TIM (Time Interval Machine) を提案する。
我々は、EPIC-KITCHENS、Perception Test、AVEの3つの長い音声視覚ビデオデータセットでTIMをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:43:29 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） (Tue, 9 Apr 2024 13:22:02 GMT)
ColorMNet: A Memory-based Deep Spatial-Temporal Feature Propagation Network for Video Colorization [62.8] 映像のカラー化において,空間時間的特徴を効果的に探索する方法が重要である。
我々は,メモリベースの機能伝搬モジュールを開発し,遠方のフレームからの機能との信頼性の高い接続を確立する。
空間時間近傍の隣接するフレームから特徴を集約するローカルアテンションモジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:23:30 GMT)
PhysAvatar: Learning the Physics of Dressed 3D Avatars from Visual Observations [62.1] 逆レンダリングと逆物理を組み合わせた新しいフレームワークであるPhysAvatarを導入し、人間の形や外観を自動的に推定する。
PhysAvatarは、トレーニングデータに見られない動きや照明条件の下で、ゆったりした服を着たアバターを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:23:35 GMT)
Can Feedback Enhance Semantic Grounding in Large Vision-Language Models? [61.9] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)が,フィードバックの「受信」によって意味的接地を改善することができるかどうかを検討する。
適切に刺激すれば、VLMは1ステップと反復の両方でフィードバックを活用できる。
検討したすべての設定において、すべてのモデルにまたがる自動フィードバックを用いて、基底精度を一貫して改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:59:04 GMT)
Ranni: Taming Text-to-Image Diffusion for Accurate Instruction Following [60.0] 画像にテキストのデコードとして意味パネルを導入する。
パネルは、入力テキストから解析された視覚概念をアレンジすることで得られる。
我々は,実用的なシステムを開発し,連続生成とチャットベースの編集の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:46:43 GMT)
ZeST: Zero-Shot Material Transfer from a Single Image [59.7] ZeSTは、典型的な画像が与えられた入力画像中のオブジェクトにゼロショットの物質を転送する方法である。
異なる照明下で複数編集および頑健な材料割り当てを行うためのZeSTの適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:15:03 GMT)
LLMs' Reading Comprehension Is Affected by Parametric Knowledge and Struggles with Hypothetical Statements [59.7] 言語モデルの自然言語理解(NLU)能力を評価するための主要な手段として、読解理解(RC)があげられる。
文脈がモデルの内部知識と一致している場合、モデルの回答がコンテキスト理解に由来するのか、あるいは内部情報から生じるのかを識別することは困難である。
この問題に対処するために、架空の事実や実体に基づいて、想像上のデータにRCを使うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:08:56 GMT)
Autonomous Evaluation and Refinement of Digital Agents [57.1] ドメイン汎用自動評価器は,Webナビゲーションやデバイス制御のためのエージェントの性能を大幅に向上させることができることを示す。
我々は、これらのモデルの性能をいくつかの一般的なデジタルエージェントのベンチマークで検証し、オラクル評価指標との74.4から92.9%の一致を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:25:47 GMT)
Advancing Regular Language Reasoning in Linear Recurrent Neural Networks [56.1] 本稿では,リニアリカレントニューラルネットワーク(LRNN)がトレーニングシーケンスに隠された規則を学習できるかを検討する。
ブロック対角および入力依存遷移行列を備えた新しいLRNNを提案する。
実験結果から,提案モデルが正規言語タスクに対して長さ外挿を行うことができる唯一のLRNNであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:12:30 GMT)
Cendol: Open Instruction-tuned Generative Large Language Models for Indonesian Languages [56.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインや言語で顕著な人間のような能力を示す。
我々は、デコーダのみとエンコーダ-デコーダアーキテクチャの両方を含むインドネシアのLLMのコレクションであるCendolを紹介する。
さまざまなタスクにまたがってCendolの有効性を強調し、20%の改善を実現し、その一般化能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:04:30 GMT)
Rolling Shutter Correction with Intermediate Distortion Flow Estimation [55.6] 本稿では,グローバルシャッタ(GS)からRSへの歪み流を直接推定することにより,ローリングシャッタ(RS)歪み画像を補正することを提案する。
既存の手法は通常、RSからGSへの非歪流を用いて補正を行う。
本稿では,歪み流を直接推定し,後方ワープ操作でRS像を補正する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:40:54 GMT)
Audio-Visual Generalized Zero-Shot Learning using Pre-Trained Large Multi-Modal Models [53.5] 本研究では,視覚機能のためのCLIP,音声機能のためのCLAPといった,このような大規模な事前学習モデルについて検討する。
本稿では,フィードフォワードニューラルネットワークのみに依存する,シンプルで効果的なモデルを提案する。
本フレームワークは,VGGSound-GZSL,UCF-GZSL,ActivityNet-GZSL上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:39:37 GMT)
Reconstructing Hand-Held Objects in 3D [53.3] 本稿では,大規模言語/ビジョンモデルと3次元オブジェクトデータセットの最近のブレークスルーに基づくハンドヘルドオブジェクト再構築のパラダイムを提案する。
我々は、GPT-4(V)を用いて、画像中のオブジェクトにマッチする3次元オブジェクトモデルを検索し、そのモデルをネットワーク推論幾何に整合させる。
実験により、MCC-HOは実験室およびインターネットデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:55:41 GMT)
MambaAD: Exploring State Space Models for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection [53.0] 本研究は,マルチクラス非教師付き異常検出へのMambaの適用の先駆者である。
MambaADは、事前訓練されたエンコーダと、Locality-Enhanced State Space (LSS)モジュールをマルチスケールで備えたMambaデコーダで構成される。
提案したLSSモジュールは、並列カスケード(Hybrid State Space) HSSブロックとマルチカーネル畳み込み操作を統合し、長距離情報とローカル情報の両方を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:28:55 GMT)
SmurfCat at SemEval-2024 Task 6: Leveraging Synthetic Data for Hallucination Detection [52.0] 本稿では,SemEval-2024幻覚検出タスクのための新しいシステムを提案する。
我々の調査は、モデル予測と基準基準を比較するための様々な戦略にまたがっている。
強力なパフォーマンス指標を示す3つの異なる方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:03:44 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） (Tue, 9 Apr 2024 06:56:02 GMT)
Guidelines for Using Mixed and Multi Methods Research in Software Engineering [51.2] 混合・多手法の研究はソフトウェア工学でよく用いられるが、社会科学や人間科学以外の研究者は、これらの設計を使う経験が欠けていることが多い。
ソフトウェア工学における混合手法の意図的・厳密・革新的利用を奨励するために,混合手法と多手法の研究を設計するためのガイドラインとアドバイスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:34:25 GMT)
BlockFusion: Expandable 3D Scene Generation using Latent Tri-plane Extrapolation [51.0] BlockFusionは拡散ベースのモデルで、3Dシーンを単位ブロックとして生成し、シーンを拡張するためにシームレスに新しいブロックを組み込む。
シーン要素の配置と配置を制御するために2次元レイアウトコンディショニング機構を使用する。
実験結果から、BlockFusionは多様な、幾何学的に整合性があり、拘束力のない大きな3Dシーンを生成可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:47:18 GMT)
BOTH2Hands: Inferring 3D Hands from Both Text Prompts and Body Dynamics [50.9] 両手動作生成のための新しいマルチモーダルデータセットBOTH57Mを提案する。
私たちのデータセットには、人体と手の動きの正確な追跡が含まれています。
また,新しいタスクのための強力なベースライン手法であるBOTH2Handsも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:31:25 GMT)
SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey [50.0] 本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。
SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。
本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:01:51 GMT)
Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model [49.6] 2B大言語モデル(LLM)であるCT-LLMを導入する。
CT-LLMは、スクラッチから一意に開始され、中国語のテキストデータを組み込んで従来の手法から分岐する。
CT-LLMは中国語のタスクに優れており、SFTを通して英語で適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:48:19 GMT)
3D Geometry-aware Deformable Gaussian Splatting for Dynamic View Synthesis [49.4] 動的ビュー合成のための3次元幾何学的変形可能なガウススメッティング法を提案する。
提案手法は,動的ビュー合成と3次元動的再構成を改良した3次元形状認識変形モデリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:47:30 GMT)
A singular Riemannian Geometry Approach to Deep Neural Networks III. Piecewise Differentiable Layers and Random Walks on $n$-dimensional Classes [49.3] 本稿ではReLUのような非微分可能活性化関数の事例について検討する。
最近の2つの研究は、ニューラルネットワークを研究するための幾何学的枠組みを導入した。
本稿では,画像の分類と熱力学問題に関する数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:11:46 GMT)
Explainable Anomaly Detection in Images and Videos: A Survey [49.1] 画像やビデオを含む視覚データの異常検出とローカライゼーションは、機械学習のアカデミックと実世界のシナリオの適用において非常に重要である。
近年の視覚異常検出技術の急速な発展にもかかわらず、これらのブラックボックスモデルの解釈や、なぜ異常を区別できるのかの合理的な説明は乏しい。
本稿では,説明可能な視覚異常検出法に焦点をあてた最初の調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:27:20 GMT)
THOUGHTSCULPT: Reasoning with Intermediate Revision and Search [45.6] 本稿では,THOUGHTSCULPTを提案する。
THOUGHTSCULPTはモンテカルロ木探索(MCTS)を用いて潜在的な解の探索木を探索し、解を一度に1つのアクションで構築し、任意のドメイン固有のコンポーネントに基づいて評価する。
実証的には、THOUGHTSCULPTは3つの課題にまたがる最先端の推論手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:53:14 GMT)
Hyperparameter-Free Medical Image Synthesis for Sharing Data and Improving Site-Specific Segmentation [45.0] 医用画像の共有は、実際の画像を共有するための有望な代替手段である。
既存の医用画像合成法は、未確認データに適用した場合、手動で調整する必要がある。
本稿では,HyFree-S3と呼ばれる医療画像の自動合成・共有のためのHyper-Free分散学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:06:21 GMT)
A flexible quantum data bus [45.0] 本研究では、あらかじめ準備された2Dクラスタ状態が要求に応じて異なるタスクを実行するリソースとして機能する量子ネットワークにおける絡み合いのマルチパスルーティングについて考察する。
対角線経路間の適切な局所測定を行うことにより、複数の自由選択されたパーティ間の並列接続を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:55:55 GMT)
Efficient and Robust Point Cloud Registration via Heuristics-guided Parameter Search [44.8] 配置された3次元対応セットに基づいて6自由度で剛性変換を推定することは、点雲登録において決定的な手順である。
本稿では,高ロバスト性を維持しつつ,探索を高速化するパラメータ探索戦略を提案する。
我々の戦略は検索スペースを大幅に減らし、少数のインサイレントサンプルで精度を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:28:05 GMT)
DreamView: Injecting View-specific Text Guidance into Text-to-3D Generation [44.4] DreamViewは、全体的な一貫性を維持しながら、マルチビューのカスタマイズを可能にするテキスト・ツー・イメージのアプローチである。
DreamViewは、大規模なレンダリングされたマルチビューイメージと、それに対応するビュー固有のテキストでトレーニングされ、各ビューにおける個別のコンテンツ操作と、全体オブジェクトのグローバルな一貫性のバランスを取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:41:13 GMT)
A Spatio-temporal Aligned SUNet Model for Low-light Video Enhancement [44.2] STA-SUNetモデルは、新しい完全に登録されたデータセット(BVI)に基づいて訓練される
3つのテストデータセット上で、他のさまざまなモデルに対して比較的分析されている。
極端に低照度な条件下では特に有効であり、非常に良好な視覚化結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:35:41 GMT)
Band-Attention Modulated RetNet for Face Forgery Detection [44.1] トランスフォーマーネットワークは、大規模なデータセットにまたがるスケーラビリティのために、顔の偽造検出に広く利用されている。
広義の視覚的コンテキストを効率的に処理する軽量ネットワークであるBAR-Netを導入する。
本稿では、離散コサイン変換スペクトログラム全体を、学習可能な重み付き一連の周波数帯域として扱う適応周波数帯域変調機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:11:28 GMT)
Communication-Efficient Large-Scale Distributed Deep Learning: A Comprehensive Survey [43.6] 本稿では,大規模分散ディープラーニングにおける効率的なコミュニケーションの実現を目的とした,アルゴリズムと技術に関する文献調査を行う。
まず,大規模分散学習の文脈において,モデル同期と通信データ圧縮のための効率的なアルゴリズムを導入する。
次に、分散トレーニングおよび推論におけるリソース割り当てとタスクスケジューリングに関する効率的な戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:35:04 GMT)
On the Effect of (Near) Duplicate Subwords in Language Modelling [43.2] ほぼ重複したサブワードがLMトレーニング効率に及ぼす影響について検討する。
完全に複製された環境でトレーニングを行う場合、LMには約17%のデータが必要であることが分かりました。
副語重複はLM訓練効率に悪影響を及ぼすが、自然に重複の近くで起こることは予想されるほどは似ていないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:57:29 GMT)
Map Optical Properties to Subwavelength Structures Directly via a Diffusion Model [43.0] 人工知能(AI)の強力な生成能力を活用し,潜伏拡散モデルに基づく実用的な逆設計手法を提案する。
本手法は,前方シミュレーションや反復最適化を必要とせず,光学特性を直接構造にマッピングする。
実験により,我々の直接写像に基づく逆設計法は,高忠実度でサブ波長フォトニック構造を生成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:45:39 GMT)
BIVDiff: A Training-Free Framework for General-Purpose Video Synthesis via Bridging Image and Video Diffusion Models [40.7] 本稿では,bf BIVDiffと呼ばれるトレーニング不要な汎用ビデオ合成フレームワークを提案する。
具体的には、まず、フレームワイドビデオ生成に特定の画像拡散モデル(例えば、ControlNetとInstruct Pix2Pix)を使用し、その後、生成されたビデオ上でMixed Inversionを行い、最後に、反転潜時をビデオ拡散モデルに入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:12:58 GMT)
Simultaneous linear connectivity of neural networks modulo permutation [38.8] 最近の研究は、置換対称性は適切に置換されたソースのみであると主張している。
対照的に、各対のネットワークに対して、他のネットワークと接続する1つの置換が存在するという主張は「強く」存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:50:38 GMT)
Multi-scale Dynamic and Hierarchical Relationship Modeling for Facial Action Units Recognition [38.6] ヒューマン・フェイス・アクション・ユニット(AU)は階層的な方法で相互に関連している。
同じ/クローズな顔領域に位置するAUは、異なる顔領域よりも強い関係を示す。
本稿では,出現認識のための新しいマルチスケールAUモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:45:34 GMT)
A High Performance Compiler for Very Large Scale Surface Code Computations [38.3] 大規模量子誤り訂正のための最初の高性能コンパイラを提案する。
任意の量子回路を格子手術に基づく表面符号演算に変換する。
コンパイラは、物理デバイスのリアルタイム操作に向けられた速度で、ストリーミングパイプラインを使用して数百万のゲートを処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:17:58 GMT)
Collaborative Edge AI Inference over Cloud-RAN [37.4] クラウド無線アクセスネットワーク(Cloud-RAN)ベースの協調エッジAI推論アーキテクチャを提案する。
具体的には、地理的に分散したデバイスが、リアルタイムのノイズ破壊センサデータサンプルをキャプチャし、ノイズの多い局所特徴ベクトルを抽出する。
我々は,各RRHが同一リソースブロック上の全デバイスから局所的特徴ベクトルを同時に受信することを可能にする。
これらの集約された特徴ベクトルは量子化され、さらに集約および下流推論タスクのために中央プロセッサに送信される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:26:16 GMT)
Flying With Photons: Rendering Novel Views of Propagating Light [37.1] 本稿では,新しい移動カメラの視点から,シーンを通して伝播する光の映像を合成する画像・ニューラルレンダリング技術を提案する。
我々のアプローチは、ピコ秒レベルの時間分解能を持つファースト・オブ・イットタイプの多視点ビデオデータセットをキャプチャするための、新しい超高速撮像装置に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:48:52 GMT)
Space-Time Video Super-resolution with Neural Operator [36.7] 本稿では,時空ビデオ超解像(ST-MEMVSR)の課題について述べる。
物理インフォームドニューラルネットワークの最近の進歩に触発されて,ST-VSRにおけるMEMCの課題をモデル化した。
提案手法は, 粗粒状連続函数空間における独立な低分解能表現を, 微細粒状連続函数空間における豊富な時間的詳細を持つ洗練された表現に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:49:04 GMT)
Federated Learning Model Aggregation in Heterogenous Aerial and Space Networks [36.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、航空・宇宙ネットワーク(ASN)におけるネットワークとデータプライバシの制約の下で、有望なアプローチである。
本稿では、高多様性クライアントからの更新を強調し、低多様性クライアントからの更新の影響を低減させる新しいフレームワークを提案する。
WeAvgCSはFashionMNISTでは46%,CIFAR10では38%,ベンチマークでは38%の速度で収束することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 23:55:28 GMT)
FreeEval: A Modular Framework for Trustworthy and Efficient Evaluation of Large Language Models [36.3] FreeEvalは、大規模言語モデルの信頼性と効率的な自動評価を可能にするために設計された、モジュール化されたスケーラブルなフレームワークである。
FreeEvalの統一された抽象化は、統合を単純化し、多様な評価方法論の透明性を改善します。
このフレームワークは、人間の評価やデータ汚染検出などのメタ評価技術を統合し、動的評価モジュールとともに、評価結果の公平性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:17:51 GMT)
Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning with Communication Compression [36.1] 我々は,非バイアス圧縮とバイアス圧縮をサポートするために,SCALLIONとSCAFCOMという2つの圧縮FLアルゴリズムを提案する。
両手法は通信や計算の複雑さの観点から既存のFL法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:47:55 GMT)
EasyTrack: Efficient and Compact One-stream 3D Point Clouds Tracker [35.7] そこで本稿では,TextbfEasyTrackと呼ばれる,簡潔でコンパクトな1ストリームトランスフォーマ3D SOTパラダイムを提案する。
3Dポイントクラウド追跡機能付き事前学習モジュールを開発し、3Dポイントクラウド追跡表現の学習にマスク付きオートエンコーディングを利用する。
密集した鳥眼ビュー(BEV)特徴空間における目標位置ネットワークを構築し、目標分類と回帰を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:47:52 GMT)
NeuroPrune: A Neuro-inspired Topological Sparse Training Algorithm for Large Language Models [35.1] 自然言語処理(NLP)におけるトランスフォーマーベース言語モデルの普及
しかし、高価なトレーニングや推論は、その適用性に重大な障害となる。
脳神経ネットワークにインスパイアされた我々は、ネットワークトポロジーのレンズを通してスパーシティアプローチを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:59:10 GMT)
LLM2Vec: Large Language Models Are Secretly Powerful Text Encoders [34.4] 大規模デコーダのみの言語モデル(LLM)は、今日のNLPタスクとベンチマークのほとんどで最先端のモデルである。
LLM2Vecは、任意のデコーダのみのLCMを強力なテキストエンコーダに変換する、単純な教師なしアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:51:05 GMT)
YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images [33.8] 本稿では, アンカーフリー物体検出器であるCenterNet上に構築した, 効率的かつ効率的なフレームワークであるYOLCを提案する。
大規模画像や非一様オブジェクトの分布がもたらす課題を克服するため,正確な検出のためにクラスタ領域のズームインを適応的に検索するローカルスケールモジュール(LSM)を導入する。
Visdrone 2019 と UAVDT を含む2つの航空画像データセットに対する広範な実験を行い、提案手法の有効性と優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:03:44 GMT)
TAM-VT: Transformation-Aware Multi-scale Video Transformer for Segmentation and Tracking [33.8] ビデオオブジェクト(VOS)は、より大きなデータセットとより複雑で現実的な設定が利用できるという、ますます重要な問題として現れています。
本稿では,上記の課題を体系的に分析し,対処することを目的とした,クリップ型DETR方式のエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
具体的には、物体が大きな変形を受ける映像の一部に学習を集中させる新しい変換認識損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:23:39 GMT)
DiffusionLight: Light Probes for Free by Painting a Chrome Ball [33.4] 現在の技術は、HDRパノラマデータセットに大きく依存して、ニューラルネットワークをトレーニングし、視野の限られた入力をフル環境マップに回帰する。
我々は、数十億の標準画像に基づいて訓練された拡散モデルを利用して、クロム球を入力画像に描画する。
提案手法は,様々な設定にまたがる説得力のある光推定を行い,現場シナリオに対する優れた一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:47:56 GMT)
FairPair: A Robust Evaluation of Biases in Language Models through Paired Perturbations [33.2] 常用時に発生する差分処理を評価するための評価フレームワークであるFairPairについて述べる。
従来の手法と異なり,本手法は,サンプリングのばらつきを計測することによって,生成プロセス自体から生じる固有変数に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:09:22 GMT)
Quantum State Generation with Structure-Preserving Diffusion Model [33.1] 本稿では,量子系の状態の生成モデルについて考察し,拡散モデルに基づくアプローチを提案する。
鍵となる貢献は、量子状態の物理的性質を尊重するアルゴリズム的な革新である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:21:51 GMT)
Exploring the True Potential: Evaluating the Black-box Optimization Capability of Large Language Models [32.9] 大規模言語モデル(LLM)は広く普及し、自然言語処理タスクでは例外的な性能を示した。
本稿では、最適化タスクにおけるLLMの可能性について、より深い洞察を提供することにより、この問題に取り組みます。
我々のアプローチでは、離散的および連続的な最適化問題を網羅的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:17:28 GMT)
On Evaluating the Efficiency of Source Code Generated by LLMs [31.8] より効率的なコードは、LCM支援プログラミングで完了したプログラムやソフトウェアの性能と実行効率を向上させる。
まず,HumanEval と MBPP の2つのベンチマークで LLM が生成したコードの有効性を評価する。
そして,オンライン審査プラットフォームLeetCodeから,より難しい評価を行うために,一連のプログラミング問題を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:59:39 GMT)
A Family of Pretrained Transformer Language Models for Russian [31.2] 本稿では、エンコーダ(ruBERT, ruRoBERTa, ruELECTRA)、デコーダ(ruGPT-3)、エンコーダ-デコーダ(ruT5, FRED-T5)にまたがる13個のロシアトランスフォーマーLMのコレクションを紹介する。
本稿では, モデルアーキテクチャの設計と事前学習について報告し, それらの一般化能力をロシア語理解および生成データセットおよびベンチマーク上で評価した結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:54:56 GMT)
TriSAM: Tri-Plane SAM for zero-shot cortical blood vessel segmentation in VEM images [31.0] 我々は,大容量電子顕微鏡(VEM)画像における皮質血管のセグメンテーションに特化して設計された,これまでで最大のベンチマークである textbfBvEM を紹介した。
私たちのBvEMベンチマークは、成体マウス、マカク、ヒトの3種の哺乳類のVEM画像量に基づいています。
我々は,TriSAMと呼ばれる,強力なセグメンテーションモデルSAMを3次元セグメンテーションに活用したゼロショット皮質血管セグメンテーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:07:48 GMT)
VISION2UI: A Real-World Dataset with Layout for Code Generation from UI Designs [29.8] 実世界のシナリオから抽出し,包括的レイアウト情報を付加した新しいデータセットVISION2UIを提案する。
このデータセットは、オープンソースのCommon Crawlデータセットの収集、クリーニング、フィルタリングを含む一連の操作によって生成される。
最終的にこのプロセスは、デザインビジョンとUIコードを含む2,000の並列サンプルからなるデータセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:05:48 GMT)
Improving Interpretable Embeddings for Ad-hoc Video Search with Generative Captions and Multi-word Concept Bank [29.5] 我々は,事前学習のための700万のテキストとビデオペアからなる新しいデータセットを構築した。
我々は,構文解析に基づく多語概念バンクを開発し,最先端の解釈可能なAVS法の能力を向上させる。
実験の結果,上記の要素の統合はAVS法のR@1性能を2倍にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:54:21 GMT)
Exploring the Impact of Table-to-Text Methods on Augmenting LLM-based Question Answering with Domain Hybrid Data [29.1] テーブル・トゥ・テキスト生成は、ハイブリッドデータの一様テキスト形式のコーパスへの変換を容易にする、有望なソリューションである。
現在、異なるテーブル・ツー・テキスト・メソッドによって生成されたコーパスがQAシステムの性能に与える影響について比較分析は行われていない。
本稿では,LLMベースのQAシステムをドメインハイブリッドデータで拡張するフレームワークに,テーブル・ツー・テキスト生成を革新的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:00:57 GMT)
One-Step Late Fusion Multi-view Clustering with Compressed Subspace [29.0] 圧縮部分空間を用いたワンステップレイトフュージョンマルチビュークラスタリング(OS-LFMVC-CS)という統合フレームワークを提案する。
コンセンサス部分空間を用いて分割行列を整列し、分割融合を最適化し、融合分割行列を用いて離散ラベルの学習を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:59:18 GMT)
GeRM: A Generalist Robotic Model with Mixture-of-experts for Quadruped Robot [27.4] 本稿では,GERM(Generalist Robotic Model)を提案する。
データ利用戦略を最適化するためにオフライン強化学習を利用する。
我々は、マルチモーダル入力と出力動作を処理するために、トランスフォーマーベースのVLAネットワークを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:55:41 GMT)
CausalBench: A Comprehensive Benchmark for Causal Learning Capability of Large Language Models [27.4] 因果性は、現実世界のシナリオにおけるデータ分散の背後にある基本的な原則を明らかにする。
大規模言語モデル(LLM)は、アウトプットの説明、新しいエビデンスへの適応、反事実の生成などを通じて、因果関係がそれらの効果に直接影響を与えることを理解することができる。
本稿では,LLMの因果理解能力を評価するために,CausalBenchという包括的なベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:40:08 GMT)
Identifying Shopping Intent in Product QA for Proactive Recommendations [25.3] 我々は、eコマースの領域、すなわち買い物商品質問(SPQ)の特定に焦点を当てている。
本稿では,ユーザの購入履歴から潜伏したショッピング行動を捉え,新しいMixture-of-Experts(MoE)モデルを用いて組み合わせる機能を提案する。
我々はSPQをリアルタイムで識別し、購入した商品をショッピングリストに追加するようユーザーに推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:55:24 GMT)
AdaptiveFL: Adaptive Heterogeneous Federated Learning for Resource-Constrained AIoT Systems [25.0] Federated Learning (FL)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)デバイス間の協調学習を可能にすることを約束している。
本稿では,新しい幅ワイドモデルプルーニング戦略に基づいて,AdaptiveFLという効果的なFL手法を提案する。
我々は,AdaptiveFLがIIDシナリオと非IIDシナリオの両方に対して最大16.83%の推論改善を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:43:38 GMT)
Hector: An Efficient Programming and Compilation Framework for Implementing Relational Graph Neural Networks in GPU Architectures [24.8] RGNNは、異種グラフ内の異なるタイプのノードとエッジをモデリングするための専用の構造を持つグラフニューラルネットワークである。
本稿では,新しい2レベル中間表現とコード生成フレームワークであるHectorを提案し,RGNNモデルの鍵となる特性を捉える。
Hectorは、最先端のパブリックシステムと比較して、推論で最大9.9倍、トレーニングで最大43.7倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:17:48 GMT)
Deep Learning-Based Out-of-distribution Source Code Data Identification: How Far We Have Gone? [24.0] 我々は,OODソースコードデータ識別問題に対処する革新的なディープラーニングベースのアプローチを提案する。
本手法は,革新的なクラスタコントラスト学習を用いて情報理論的な視点から導出する。
提案手法は,FPR,AUROC,AUPRでそれぞれ約15.27%,7.39%,4.93%の成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:52:55 GMT)
Learning to Intervene on Concept Bottlenecks [23.9] 本稿では、概念ボトルネックモデル(CBM)の拡張である概念ボトルネックメモリモデル(CB2M)を提案する。
CB2Mは、2倍のメモリで適切な新しい状況への介入を一般化し、ミスを検出し、以前の介入を再適用することを学ぶ。
以上の結果から,CB2Mはユーザのインタラクションを誘導し,介入を少なくすることで,CBMに対して対話的なフィードバックを提供する上で,優れたツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:17:56 GMT)
Open-Source AI-based SE Tools: Opportunities and Challenges of Collaborative Software Learning [23.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)タスクの進展に役立っている。
これらのAIベースのSEモデルのコラボレーションは、高品質なデータソースの最大化に重点を置いている。
特に高品質のデータは、しばしば商業的または機密性の高い価値を持ち、オープンソースAIベースのSEプロジェクトではアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:47:02 GMT)
Optimization Methods for Personalizing Large Language Models through Retrieval Augmentation [23.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のパーソナライズのための検索強化アプローチについて検討する。
パーソナライズされた生成を目的とした,限られた数の個人文書を大規模言語モデルに配信する検索モデルを最適化するための最初の試みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:58:05 GMT)
Prelimit Coupling and Steady-State Convergence of Constant-stepsize Nonsmooth Contractive SA [22.9] Q-ラーニングによって動機づけられ, 定常的なステップサイズを持つ非滑らかな収縮近似 (SA) について検討した。
1)加法雑音を持つ非滑らかな収縮型SAと,2)加法雑音と乗法雑音の両方を特徴とする同期および非同期Q-ラーニングである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:12:44 GMT)
Characterizing Multimodal Long-form Summarization: A Case Study on Financial Reports [22.8] 我々は,財務報告書の要約をケーススタディとして用いている。なぜなら,財務報告書は長いだけでなく,数字や表も広く使用しているからだ。
マルチモーダルな長文要約を特徴付けるための計算フレームワークを提案する。
GPT-3.5とCommandは、この要約タスクを有意に実行できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:34:25 GMT)
An Edit Friendly DDPM Noise Space: Inversion and Manipulations [22.4] そこで本研究では,DDPMの簡易な操作により,幅広い編集操作が可能となる潜在雑音空間を提案する。
この特性により,多様なDDPMサンプリング方式を用いて実画像のテキストベースの編集が可能となることを示す。
また,既存の拡散ベースの編集手法を用いて,その品質と多様性を向上させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:09:03 GMT)
Automated Federated Pipeline for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models [21.9] 多くの下流タスクでは、プライベートデータを使用して大きな言語モデル(LLM)を微調整する必要がある。
我々はFedPipeという自動フェデレーションパイプラインを提案し、最小のトレーニングコストでLLMを微調整する。
大規模な実験では、FedPipeがモデルのトレーニングを高速化し、最先端のベンチマークよりも高い精度を達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:50:30 GMT)
RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context Language Models? [21.7] 我々は、長文言語モデル(LM)を評価するための新しいベンチマークを作成する。
我々はRULERにおける13のタスクからなる10の長文LMを評価した。
バニラNIAHテストでほぼ完全な精度を達成したにもかかわらず、コンテキスト長が増加するにつれて、全てのモデルは大きな性能低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 23:41:27 GMT)
Elephants Never Forget: Memorization and Learning of Tabular Data in Large Language Models [21.1] トレーニング中に、言語モデルがデータセットを見たかどうかを評価するために、さまざまなテクニックを導入します。
トレーニング中に見られたデータセット上でのLLMの数発の学習性能と、トレーニング後にリリースされたデータセットのパフォーマンスを比較した。
LLMはトレーニング中に見られるデータセットよりも優れており、記憶が過度に適合することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:58:21 GMT)
The X-LANCE Technical Report for Interspeech 2024 Speech Processing Using Discrete Speech Unit Challenge [20.9] 本稿では,TS (音響+ヴォコーダ) , SVS, ASR トラック用の SJTU X-LANCE グループが開発したシステムについて述べる。
特に、トレーニングセット全体と1時間トレーニングデータの両方で、TTSトラックのリーダーボードで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:37:41 GMT)
The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner [20.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)が古典的アルゴリズムの実行を学習できることを示す。
我々は、ネットワークをトレーニングしてアルゴリズムの問題を解き、直接平衡を求めることができることを予想し、実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:26:38 GMT)
The Central Spanning Tree Problem [20.1] スパンニングツリーは多くのデータ分析タスクにおいて重要なプリミティブであり、データセットをその「骨格」という観点で要約する必要がある。
我々は,(枝分かれした)中央のスパンニングツリーが,データのノイズに対してより頑丈であることを示し,そのスケルトンの観点からデータセットを要約するのに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:49:42 GMT)
Large Language Models to the Rescue: Deadlock Resolution in Multi-Robot Systems [19.5] 本稿では,デッドロック解決のための大規模言語モデルの可能性について検討する。
本稿では,LLMがデッドロックを解決するための階層的な制御フレームワークを提案する。
グラフニューラルネットワークに基づく低レベル分散制御ポリシーは、割り当てられた計画を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:03:26 GMT)
AgentQuest: A Modular Benchmark Framework to Measure Progress and Improve LLM Agents [19.4] AgentQuestは、ベンチマークとメトリクスがモジュール化され、十分にドキュメント化され使いやすいAPIを通じて容易に利用できるフレームワークである。
課題を解決しながら LLM エージェントの進捗を確実に追跡できる2つの新しい評価指標を提供する。
一般的な障害点を特定し,エージェントアーキテクチャを洗練し,大幅な性能向上を実現する2つのユースケースにおけるメトリクスの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:01:24 GMT)
Robustifying Conditional Portfolio Decisions via Optimal Transport [19.3] 副次情報,条件推定,ロバスト性を統合したデータ駆動型ポートフォリオ選択モデルを提案する。
側情報問題による分散ロバストなポートフォリオ割り当ては,有限次元最適化問題として再構成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:12:30 GMT)
Diffusion based Zero-shot Medical Image-to-Image Translation for Cross Modality Segmentation [18.9] クロスモダリティ画像セグメンテーションは、ソースモダリティで設計された手法を用いて、ターゲットモダリティをセグメンテーションすることを目的としている。
深層生成モデルは、対象のモダリティ画像をソースモダリティに変換することで、モダリティのセグメンテーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 19:26:36 GMT)
Towards Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning [18.8] 知識グラフ(KG)は、一般に重複しない異なる実体と関係語彙を持つ。
本稿では、普遍的および伝達可能なグラフ表現を学習するためのアプローチであるULTRAを提案する。
様々な大きさの未確認グラフ上の単一事前学習ULTRAモデルのゼロショット帰納的推論性能は、特定のグラフ上で訓練された強いベースラインよりも、しばしば同等かそれ以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 19:48:22 GMT)
Little Strokes Fell Great Oaks: Boosting the Hierarchical Features for Multi-exposure Image Fusion [18.5] 本研究では,ソース画像に埋め込まれた潜伏情報を完全に活用するためのガンマ補正モジュールを提案する。
複雑な詳細を保存しつつ、彩度を増大させる新しい色強調アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:44:00 GMT)
Latent Distance Guided Alignment Training for Large Language Models [17.3] 外部アノテーションを頼らずにアライメントの改善を追求するために,潜在距離ガイドアライメントトレーニング(LD-Align)を導入する。
このアプローチは、潜在空間からのガイダンスを用いて、高品質な教師付き微調整データセットとモデルを整合させる。
我々は,DPOに基づくアライメントトレーニングを誘導するために,潜時空間におけるサンプルペア間の距離を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:33:09 GMT)
Incremental Joint Learning of Depth, Pose and Implicit Scene Representation on Monocular Camera in Large-scale Scenes [17.1] 本研究では,正確な深度,ポーズ推定,大規模シーン再構築を実現するための,段階的な共同学習フレームワークを提案する。
視覚変換器を用いたネットワークをバックボーンとして採用し、スケール情報推定の性能を向上させる。
暗黙的なシーン表現の観点から、大規模シーン全体を複数の局所放射場として構成するインクリメンタルなシーン表現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:27:35 GMT)
Wu's Method can Boost Symbolic AI to Rival Silver Medalists and AlphaGeometry to Outperform Gold Medalists at IMO Geometry [16.4] 我々は、AlphaGeometryで導入されたIMO-AG-30 Challengeを再考し、Wuの手法が驚くほど強いことを発見した。
ウーの方法だけでは15の問題を解くことができ、そのうちのいくつかは他の方法では解けない。
IMO-AG-30では,30問題中27を解き,IMOゴールドメダリストに勝るAI手法として,新たな最先端の自動定理を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:54:00 GMT)
Take a Look at it! Rethinking How to Evaluate Language Model Jailbreak [16.3] 言語モデルジェイルブレイクを評価するために, 3つの指標, 保護違反, 情報性, 相対真理性を提案する。
3つの悪意のある意図的データセットと3つのジェイルブレイクシステムから生成されたベンチマークデータセットで、我々の測定値を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:54:16 GMT)
Attesting Distributional Properties of Training Data for Machine Learning [15.3] いくつかの管轄区域は、機械学習の規制フレームワークを準備している。
ドラフト規則は、トレーニングデータセットが特定の分散特性を持つことを示すために、モデルトレーナーが必要であることを示している。
本研究では,証明者がデータを明らかにすることなく,学習データの適切な分布特性を検証者に示すことのできる特性証明の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:41:25 GMT)
Improving Entropy-Based Test-Time Adaptation from a Clustering View [15.2] ドメインシフトは、トレーニングデータとテストデータが異なるデータ分布に従う現実的な世界で一般的な問題である。
完全なテスト時間適応(TTA)は、テスト時間中に遭遇したラベルのないデータを活用してモデルを適応させる。
本稿では,クラスタリングの観点からこれらの手法を解釈するEBTTAの新しい視点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:22:43 GMT)
Learning Embeddings with Centroid Triplet Loss for Object Identification in Robotic Grasping [15.0] 基礎モデルはディープラーニングとコンピュータビジョンの強力なトレンドだ。
本稿では,そのような物体識別モデルの訓練に焦点をあてる。
このようなモデルをトレーニングするための主要な解決策は、遠心三重項損失(CTL)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:01:26 GMT)
A SAT Solver and Computer Algebra Attack on the Minimum Kochen-Specker Problem [14.7] 本稿では,ブール充足可能性解法と計算機代数システムを組み合わせた検証可能な新しい証明生成法を提案する。
提案手法は、3次元のKS系が少なくとも24個のベクトルを含む必要があることを示す。
また, KS問題に対して, 順序23の40.3 TiBの低い値のコンピュータ検証証明を初めて提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:44:22 GMT)
Adiabatic modulation of driving protocols in periodically driven quantum systems [14.4] 我々は、高周波駆動プロトコルがスイッチオン/オフの一連の電位からなる周期駆動システムを考える。
周期的に駆動される量子系の長期力学にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:59:44 GMT)
Suboptimality analysis of receding horizon quadratic control with unknown linear systems and its applications in learning-based control [14.3] モデル誤差, 終値関数誤差, 予測水平線とのトレードオフがLQ制御器の性能にどのように影響するかを解析する。
無限の地平線が望まれる場合、制御可能性指数よりも大きい有限予測地平線は、ほぼ最適性能を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:11:26 GMT)
TOPFORMER: Topology-Aware Authorship Attribution of Deepfake Texts with Diverse Writing Styles [14.2] 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩により、人間の文章と区別しにくい、オープンエンドの高品質なテキストの生成が可能になった。
悪意のある意図を持つユーザは、これらのオープンソース LLM を使用して、有害なテキストや、大規模な偽情報を生成することができる。
この問題を軽減するために、与えられたテキストがディープフェイクテキストであるか否かを判定する計算方法を提案する。
そこで我々はTopFormerを提案し、より言語的なパターンをディープフェイクテキストに取り込み、既存のAAソリューションを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:27:48 GMT)
Mitigating the Impact of Attribute Editing on Face Recognition [14.1] 現代の生成型AIモデルを用いた顔属性の編集は、顔認識システムを著しく劣化させる可能性があることを示す。
局所的およびグローバルな属性編集のための2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:55:01 GMT)
Linear convergence of forward-backward accelerated algorithms without knowledge of the modulus of strong convexity [14.0] 我々はネステロフの加速勾配降下(NAG)とFISTAの両方が強い凸関数に対して線形収束を示すことを示した。
我々は、運動エネルギーの動的適応係数を含むリアプノフ関数の創出に際し、特異なアプローチを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:43:58 GMT)
Playing to Vision Foundation Model's Strengths in Stereo Matching [13.9] 本研究は,視覚基礎モデル(VFM)をステレオマッチングに適用するための有効なアプローチを初めて探求した。
当社のViTアダプタは,空間微分,パッチアテンション融合,クロスアテンションの3種類のモジュール上に構築されている。
ViTAStereoは、エラーピクセルのパーセンテージで2番目に高いネットワークであるStereoBaseを約7.9%上回り、耐性は3ピクセルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:34:28 GMT)
An Enhanced Grey Wolf Optimizer with Elite Inheritance and Balance Search Mechanisms [13.8] グレイウルフ(GWO)は、灰色のオオカミの社会的リーダーシップ階層と狩猟メカニズムに触発された新しいメタヒューリスティックアルゴリズムとして認識されている。
オリジナルのGWOでは、その基本的な最適化メカニズムに2つの重大な欠陥がある。
エリート継承機構とバランス探索機構を備えた強化されたグレイウルフを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:28:00 GMT)
Less is More for Improving Automatic Evaluation of Factual Consistency [13.7] 少数のデータポイントを利用することで、実際にパフォーマンスが向上することを示す。
元のAlignScoreトレーニングデータセットを処理し、ノイズを除去し、頑健なサンプルを増強し、データの10%からなるサブセットを使用して、改善された事実整合性評価モデルをトレーニングする。
実験の結果、LIM-RAは33の試験データセットのうち24の最高スコアを達成し、残りは競争力を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 19:02:12 GMT)
$\textit{LinkPrompt}$: Natural and Universal Adversarial Attacks on Prompt-based Language Models [13.4] Promptベースの学習は、トレーニング済み言語モデル(PLM)を下流タスクに適応させる新しい言語モデルトレーニングパラダイムである。
本研究は, 対向トリガを生成する逆攻撃アルゴリズムである $textitLinkPrompt$ を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:05:49 GMT)
Dynamic D2D-Assisted Federated Learning over O-RAN: Performance Analysis, MAC Scheduler, and Asymmetric User Selection [13.4] 現実世界の無線ネットワークは、無線チャンネルの容量と利用者の時間的変動に影響を受けやすい。
マルチグラニュラダイナミックス (MSD) をFLに組み込み, (M1) 個別無線チャネルを, $mathscrD$Events と呼ばれるイベントセットと (M2) ユーザの動的データセットによって構成する。
階層型デバイス・ツー・デバイス(D2D)支援モデルトレーニング,(ii)専用O-RAN MACスケジューラによる動的制御決定,(iii)非対称なユーザ選択を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:03:04 GMT)
Counter-intuitive: Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought [13.3] 本稿では、知識グラフ(KG)を用いて、大規模言語モデル(LLM)推論機能の実現と幻覚の低減を図る。
我々は、複雑な質問応答(CQA)を用いて、LLMのKG知識の理解能力を評価する。
初期の期待とは対照的に,LLMは乱雑でノイズが多く,線形化されたKGの知識を効果的に扱えることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:39:47 GMT)
Quantum Generative Adversarial Networks in a Silicon Photonic Chip with Maximum Expressibility [13.2] GAN(Generative Adversarial Network)は、現実的な画像やテキスト、オーディオなどの現実的なタスクで大きな成功を収めている。
量子GANは、量子回路の表現性が強いため、古典的よりも指数関数的に有利であると考えられている。
本研究では、任意の制御単位(CU)演算を実行し、任意の2量子ビット純状態を生成することができる2量子シリコン量子フォトニックチップを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:54:11 GMT)
Towards Building a Robust Toxicity Predictor [13.2] 本稿では, 有害なテキストサンプルを良性として予測するために, SOTAテキスト分類器に小さな単語レベルの摂動を導入し, 新たな逆攻撃であるtexttToxicTrapを提案する。
2つの新しい目標関数の設計により、ToxicTrapはマルチクラスおよびマルチラベルの有害言語検知器の弱点を特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:56:05 GMT)
Spin-lattice relaxation with non-linear couplings: Comparison between Fermi's golden rule and extended dissipaton equation of motion [11.4] 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） (Tue, 9 Apr 2024 06:31:25 GMT)
Diverse Randomized Value Functions: A Provably Pessimistic Approach for Offline Reinforcement Learning [11.3] Q$-値の後方分布を推定するために,多種多様なランダム化値関数を用いた新しい戦略を導入する。
堅牢な不確実性定量化と、$Q$-値の低い信頼境界(LCB)を推定する。
また、ランダム化値関数内の多様性を強調し、ダイバーシティ正規化手法を導入し、ネットワークの必要数を減らすことで効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:15:18 GMT)
AdaGossip: Adaptive Consensus Step-size for Decentralized Deep Learning with Communication Compression [11.3] AdaGossipは、隣り合うエージェント間の圧縮モデルの違いに基づいて、コンセンサスのサイズを適応的に調整する新しい手法である。
提案手法は,通信圧縮による分散学習における最先端の手法と比較して,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:43:45 GMT)
FlameFinder: Illuminating Obscured Fire through Smoke with Attentive Deep Metric Learning [11.2] FlameFinderは、山火事の監視中に消防士のドローンの熱画像を使って、煙によって隠されたとしても、炎を正確に検知するように設計されている。
従来のRGBカメラはそのような状況では苦戦するが、熱カメラは煙を吸収する炎の特徴を捉えることができる。
この問題を解決するために、FlameFinderは2枚の熱-RGB画像を用いてトレーニングを行っている。煙のないサンプルから潜熱火炎の特徴を学習することで、モデルは相対的な熱勾配に偏りが小さくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 23:24:19 GMT)
CN-RMA: Combined Network with Ray Marching Aggregation for 3D Indoors Object Detection from Multi-view Images [11.2] CN-RMAは多視点画像から3次元屋内物体を検出する新しい手法である。
多視点画像からの3次元物体検出における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:07:08 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。
TTMは、パブリックTSデータセットにのみトレーニングされた、高速で小さな一般トレーニング済みのモデルを開発する最初の成功である。
これは、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かなりの精度(12～38%)向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:19:41 GMT)
Test-Time Adaptation with SaLIP: A Cascade of SAM and CLIP for Zero shot Medical Image Segmentation [10.8] 臓器分割のための単純な統合フレームワークSaLIPを提案する。
SAMは画像内の部分ベースのセグメンテーションに使用され、CLIPは関心領域に対応するマスクを検索する。
最後に、SAMは検索されたROIによって特定の臓器を分節するように促される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:56:34 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） (Tue, 9 Apr 2024 12:50:16 GMT)
Oriented Object Detection in Optical Remote Sensing Images using Deep Learning: A Survey [10.7] オブジェクト指向物体検出は、リモートセンシングにおいて最も基本的で困難なタスクの1つである。
近年,ディープラーニング技術を用いたオブジェクト指向物体検出の進歩が目覚ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:47:57 GMT)
Label-Efficient 3D Object Detection For Road-Side Units [10.7] 協調的知覚は、インテリジェント・ロードサイド・ユニット(RSU)との深部情報融合による自動運転車の知覚を高める
これらの手法は、特に注釈付きRSUデータを必要とするため、実際のデプロイメントにおいて大きなハードルを生んでいる。
教師なしオブジェクト発見に基づくRSUのためのラベル効率の高いオブジェクト検出手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:29:16 GMT)
Fine-grained Action Analysis: A Multi-modality and Multi-task Dataset of Figure Skating [10.4] 本研究では,世界フィギュアスケート選手権から収集した多目的・マルチタスクのフィギュアスケートデータセットを提案する。
行動認識と行動品質評価を持つMMFSは、RGB、スケルトンをキャプチャし、空間ラベルや時間ラベルを含む256のカテゴリを持つ11671クリップからアクションのスコアを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:18:22 GMT)
Exploring the Potential of Large Foundation Models for Open-Vocabulary HOI Detection [9.8] 条件付き多レベルデコードと細粒度セマンティックエンハンスメントを備えた新しいエンドツーエンドオープン語彙HOI検出フレームワークを提案する。
提案手法は,開語彙HOI検出の最先端化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:27:22 GMT)
On the rates of convergence for learning with convolutional neural networks [9.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の1側ゼロパディングと複数のチャネルによる近似と学習能力について検討した。
多くの学習問題におけるCNNに基づく推定器の収束率を導出する。
また、得られた分類率は、いくつかの一般的な設定において極小であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:06:10 GMT)
Current Affairs: A Measurement Study of Deployment and Security Trends in EV Charging Infrastructure [9.8] 本稿では,様々なプロトコルの展開状況を分析する。
本稿では,TLSおよび各種EV充電プロトコルの採用について,直接的なセキュリティ上の影響について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:12:39 GMT)
Improving the Accuracy-Robustness Trade-Off of Classifiers via Adaptive Smoothing [9.6] 正誤例に対する頑健な基本分類器の信頼性差が,この改良の鍵となることを示す。
逆入力検出器を2つのベースモデルの混合を適応的に調整する混合ネットワークに適応させる。
提案したフレキシブルな手法は「適応的平滑化(adaptive smoothing)」と呼ばれ、クリーンな精度、堅牢性、あるいは敵検出を改善する既存のあるいは将来の方法と連携して機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:42:28 GMT)
Using 3-Objective Evolutionary Algorithms for the Dynamic Chance Constrained Knapsack Problem [9.6] 動的制約付き制約付きクナプサック問題に対する3目的進化アルゴリズムの利用について検討する。
動的成分を同時に扱える3つの客観的定式化を導入し,制約に要求される信頼度に依存しない。
本分析では, 動的確率制約クナプサック問題に対処する上で, 2-対象の定式化よりも3-対象の定式化の利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:47:01 GMT)
Concise Plane Arrangements for Low-Poly Surface and Volume Modelling [9.3] 複雑な物体とシーン全体に対する平面配置の構築を可能にする2つの重要なノベルティを紹介する。
どちらの材料も、不要な分割の数を減らし、建設機構のスケーラビリティを最大2桁まで向上させる。
提案手法は,様々なデータセットの学習ベースおよび従来のアプローチと比較することにより,最先端の結果につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:27:54 GMT)
Model Generation from Requirements with LLMs: an Exploratory Study [9.1] 本稿では,NL要求から特定のモデル,すなわちシーケンス図を生成するChatGPTの能力について検討する。
本稿では,ChatGPTが生成した28種類の要求文書と異なるドメインのシーケンス図について検討する。
以上の結果から, モデルが標準に適合し, 合理的な理解可能性を示す一方で, 要求条件に対する完全性や正当性は, しばしば課題となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:07:25 GMT)
scRDiT: Generating single-cell RNA-seq data by diffusion transformers and accelerating sampling [9.0] シングルセルRNAシークエンシング(英: Single-cell RNA Sequencing、scRNA-seq)は、生物研究で広く利用されている基盤技術である。
本研究は、scRDiT(scRNA-seq Diffusion Transformer)と呼ばれる生成的アプローチを紹介する。
この方法は、実際のデータセットを活用して、仮想scRNA-seqデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:25:16 GMT)
From Barlow Twins to Triplet Training: Differentiating Dementia with Limited Data [9.0] 本稿では,限られた対象データを用いたディファレンシャル診断のためのトリプルトトレーニングを提案する。
i)Barlow Twinsによるラベルなしデータに対する自己教師付き事前トレーニング、(ii)タスク関連データに対する自己蒸留、(iii)ターゲットデータセットに対する微調整の3つの重要なステージで構成されている。
私たちのアプローチは従来のトレーニング戦略を著しく上回り、75.6%のバランスの取れた精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:25:06 GMT)
AgentsCoDriver: Large Language Model Empowered Collaborative Driving with Lifelong Learning [9.0] 現在の自律運転システムは、解釈可能性、一般化、継続的な学習能力の欠如を示す。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を活用して,複数車両の協調運転を可能にする新しいフレームワークであるAgentsCoDriverを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:33:16 GMT)
Studying the Impact of Latent Representations in Implicit Neural Networks for Scientific Continuous Field Reconstruction [8.9] 暗黙的ニューラルネットワークを用いたMMGN(Multiplicative and Modulated Gabor Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
我々は,従来の実験を補完する説明可能性手法を活用し,モデルが生成した潜在表現の理解を深めるための追加研究を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:07:35 GMT)
EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation [8.9] 本稿では,新しい効果的なディープラーニング手法であるEPR-Netを提案する。
これは生物物理学における重要な課題に取り組み、高次元の非平衡定常系の潜在的景観を構築する。
EPR-Netは生物物理学における多様な景観構築問題に対して有望な解決法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:34:02 GMT)
MAFALDA: A Benchmark and Comprehensive Study of Fallacy Detection and Classification [8.7] 我々は、以前の誤検出データセットをマージし、結合する誤検出分類のベンチマークであるMAFALDAを紹介する。
ファラシーの既存の分類を調整し、洗練し、統一する分類法が付属している。
主観的NLPタスクに適した新しいアノテーションスキームと主観性を扱うための新しい評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:49:26 GMT)
What is Your Favorite Gender, MLM? Gender Bias Evaluation in Multilingual Masked Language Models [8.6] 本稿では,中国語,英語,ドイツ語,ポルトガル語,スペイン語の5言語から,多言語辞書の性別バイアスを推定する手法を提案する。
ジェンダーバイアスのより堅牢な分析のための文対を生成するために,新しいモデルに基づく手法を提案する。
以上の結果から,複数の評価指標をベストプラクティスとして用いた大規模データセットでは,性別バイアスを研究すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:12:08 GMT)
Diffusion-Based Point Cloud Super-Resolution for mmWave Radar Data [8.6] ミリ波レーダセンサは、環境条件下では安定した性能を維持している。
レーダー点雲は比較的希薄で、巨大なゴーストポイントを含んでいる。
本稿では3次元ミリ波レーダデータに対する新しい点雲超解像法,Radar-diffusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:41:05 GMT)
MToP: A MATLAB Optimization Platform for Evolutionary Multitasking [8.5] 進化的マルチタスク(EMT)のためのMTO-Platform(MTOP)という,オープンソースの初の最適化プラットフォームを紹介する。
MToPには40以上のMTEA、150以上のMTO問題、10以上のパフォーマンスメトリクスが含まれている。
MToPはユーザフレンドリーなグラフィカルインターフェースを備えており、結果分析、データエクスポート、スキーマの可視化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:17:42 GMT)
Revealing the Boundary between Quantum Mechanics and Classical Model by EPR-Steering Inequality [8.3] ワーナー状態は、量子力学と古典モデルの境界をテストするためのベンチマークである。
本研究では、エンタングルメントとベルの非局所性の間にある量子非局所性の形式であるEPRステアリングに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:38:46 GMT)
On adversarial training and the 1 Nearest Neighbor classifier [8.2] 本研究では,1 NNN分類器の対向ロバスト性を解析し,その性能を対向訓練と比較する。
以上の結果から,現代の逆行訓練手法は単純な1NN分類器の頑健さに欠けていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:47:37 GMT)
Harnessing Meta-Learning for Improving Full-Frame Video Stabilization [8.2] 我々は,これらのモデルを個々の入力ビデオシーケンスに適応させることにより,ビデオ安定化のための画素レベルの合成ソリューションの性能を向上させる新しい手法を提案する。
提案手法は,低レベルの視覚的手がかりを利用して,映像の安定性と品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:43:11 GMT)
PGTNet: A Process Graph Transformer Network for Remaining Time Prediction of Business Process Instances [7.7] 本稿では,イベントログをグラフデータセットに変換するPGTNetを提案する。
我々は、プロセスグラフトランスフォーマーネットワークのトレーニングにグラフ指向のデータを活用し、ビジネスプロセスインスタンスの残り時間を予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:45:17 GMT)
High Noise Scheduling is a Must [7.7] 一貫性モデルは、画像生成の能力が高く、高度な技術を通じてサンプリングステップを1ステップに進める。
現在の進歩は、一貫性トレーニングのテクニックを一歩前進させ、トレーニングの制限を取り除く。
本研究では, 騒音分布における高騒音レベルと低騒音レベルのバランスについて検討し, 安定性を維持するための騒音分布を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:44:12 GMT)
Offline Supervised Learning V.S. Online Direct Policy Optimization: A Comparative Study and A Unified Training Paradigm for Neural Network-Based Optimal Feedback Control [7.2] まず、オフライン教師付き学習とオンライン直接ポリシー最適化の2つの一般的なアプローチの比較研究を行う。
本結果は,最適性と学習時間の両方の観点から,オフライン教師あり学習の優位性を裏付けるものである。
最適フィードバック制御のための統一訓練パラダイムとして,プレトレインとファインチューン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:45:59 GMT)
Pitfalls of Conversational LLMs on News Debiasing [7.2] 本稿では,ニュース編集における嫌悪感に対処し,対話型大規模言語モデルの有効性を評価する。
我々は,ニュース編集者の視点に合わせた評価チェックリストを設計し,人気のある3つの会話モデルからテキストを得た。
モデル出力の偏りを判定するための評価器としてモデルを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:42:59 GMT)
LATUP-Net: A Lightweight 3D Attention U-Net with Parallel Convolutions for Brain Tumor Segmentation [7.2] 並列畳み込みによる軽量な3DアテンションU-Net, LATUP-Netは高いセグメンテーション性能を維持しながら計算要求を大幅に削減するように設計されている。
LATUP-Netは有望なセグメンテーション性能を達成しており、BraTS2020データセットの平均Diceスコアは88.41%、83.82%、73.67%であり、BraTS2021データセットではそれぞれ90.29%、89.54%、83.92%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:05:45 GMT)
Local Neighborhood Features for 3D Classification [7.1] 我々はPointNeXtモデルを再検討し、そのような近辺点の特徴の利用と利点について検討する。
実際のデータセットを持つPointNeXtモデルでは、0.5%、1%、4.8%、3.4%、および1.6%の精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 19:17:07 GMT)
Verification of Recursively Defined Quantum Circuits [7.0] 本稿では,量子回路の正当性検証のための証明システムを提案する。
応用例としては、(多重量子ビット)制御ゲート、(多重量子ビット)GHZを生成する量子回路などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:35:13 GMT)
DaF-BEVSeg: Distortion-aware Fisheye Camera based Bird's Eye View Segmentation with Occlusion Reasoning [7.0] 商業車両で一般的に使用されるサラウンドビュー魚眼カメラのBEVセグメンテーションに関する作業は限られている。
我々は,様々な道路タイプ,天気,照明条件からなるコニャータシミュレータを用いて,合成データセットを作成する。
我々は,BEVセグメンテーションを任意のカメラモデルで動作するように一般化し,多様なカメラを混合するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:43:19 GMT)
BEND: Benchmarking DNA Language Models on biologically meaningful tasks [7.0] DNA言語モデルのベンチマークであるBENDを紹介し、現実的で生物学的に意味のある下流タスクのコレクションを特徴とする。
現在のDNA LMからの埋め込みは、一部のタスクにおいて専門家メソッドのパフォーマンスにアプローチできるが、長距離機能に関する限られた情報しか取得できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:35:08 GMT)
Machine-learning-inspired quantum control in many-body dynamics [6.8] 制御フィールドの最適化に適した,有望かつ多目的な制御ニューラルネットワークを提案する。
本稿では,量子イジングモデルにおける臨界点通過時の欠陥密度の抑制とキャット状態の忠実度向上の問題に対処する。
勾配に基づくパワーロークエンチ法と比較して,本手法はシステムサイズと長期的進化の両面で有意な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:47:55 GMT)
Faithful and Robust Local Interpretability for Textual Predictions [6.5] FRED(Fithful and Robust Explainer for textual Documents)を提案する。
FREDは、モデル予測を説明するための3つの重要な洞察を提供する:(1)除去が予測に最も強い影響を及ぼす文書内の単語の最小セットを識別し、(2)重要スコアを各トークンに割り当て、モデルの出力にその影響を反映し、(3)非現実的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:52:13 GMT)
QueSTMaps: Queryable Semantic Topological Maps for 3D Scene Understanding [6.5] シーン内の"kitchen"のようなトポロジカルな領域を分割する2ステップのパイプラインを導入します。
私たちは、CLIPに準拠した機能と、それを含むオブジェクトに基づいて、ルームインスタンス毎にセマンティックラベルを生成します。
部屋のセグメンテーションの最先端を20%、部屋の分類を12%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:42:54 GMT)
pfl-research: simulation framework for accelerating research in Private Federated Learning [6.4] pfl-researchは、Federated Learning(FL)をシミュレートする高速でモジュール化された、使いやすいPythonフレームワークである。
セットアップ、PyTorch、非ニューラルネットワークモデルをサポートし、最先端のアルゴリズムと密に統合されている。
我々は,多様な現実的なシナリオに対して,アルゴリズムの全体的な性能を評価するベンチマークスイートをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:23:01 GMT)
Strange Correlation Function for Average Symmetry-Protected Topological Phases [6.0] 平均対称性保護トポロジカル位相(平均対称性保護トポロジカル位相、ASPT)は、対称性保護トポロジカル位相を乱された系や開量子系へ一般化したものである。
我々は、非自明なASPT状態を検出するために、1次元と2次元の「ストレンジ・コレレータ」を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:36:34 GMT)
General-Purpose vs. Domain-Adapted Large Language Models for Extraction of Structured Data from Chest Radiology Reports [6.0] ドメイン適応言語モデル(RadLing)と汎用LLM(GPT-4)を用いたシステムの比較
3人の放射線学者が1399の胸部XRレポート(900のトレーニング、499のテスト)の振り返りデータセットに注釈を付け、44の関連CDEにマッピングした。
RadLingのドメイン適応型埋め込みは特徴抽出において改善され、軽量マッパーはCDEの割り当てにおいてf1スコアが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:46:46 GMT)
Issues and Their Causes in WebAssembly Applications: An Empirical Study [5.5] WebAssembly(Wasm)は、サンドボックス環境内でセキュアで効率的な実行のために設計されたバイナリ命令フォーマットである。
近年、ワズムは学術研究コミュニティや工業開発プロジェクトから大きな注目を集めている。
提供されたメリットにもかかわらず、開発者はWasmに根ざした多くの問題に遭遇する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:56:26 GMT)
Qiskit-Torch-Module: Fast Prototyping of Quantum Neural Networks [5.1] 量子コンピュータシミュレーションソフトウェアは、量子コンピューティングコミュニティの研究に不可欠なツールである。
我々は,同等のライブラリに対して2桁の性能向上を実現したqiskit-torch-モジュールを開発した。
パイプラインはシングルマシンの計算システム向けに調整されており、日々の研究で広く利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:48:53 GMT)
ExIFFI and EIF+: Interpretability and Enhanced Generalizability to Extend the Extended Isolation Forest [5.1] 本報告では,森林拡張による予測を具体的に説明するための新しい解釈可能性手法であるExIFFIを紹介する。
総合的な比較分析を行い、合成データセットと実世界のデータセットを用いて、様々な教師なしADアプローチを評価する。
この分析は,AD予測のための説明を提供するための ExIFFI の有効性を示し,また,教師なし環境における特徴選択手法としての ExIFFI の有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:41:39 GMT)
Tackling Structural Hallucination in Image Translation with Local Diffusion [5.1] 本稿では,複数の局所拡散プロセスによる幻覚を緩和する学習自由拡散フレームワークを提案する。
本手法は,実世界の医療・自然画像データセットの40%と25%の誤診を減らし,ベースラインモデルに対する幻覚を定量的かつ質的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:24:10 GMT)
SemEval-2024 Task 8: Weighted Layer Averaging RoBERTa for Black-Box Machine-Generated Text Detection [5.0] この文書には、SemEval 2024のTask 8: Multigenerator, Multi Domain, and Multilingual Black-Box Machine- generated Text Detection Subtask A (monolingual) and Bの手順への著者の提出の詳細が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:19:48 GMT)
TS-RSR: A provably efficient approach for batch bayesian optimization [4.6] 本稿では,Phompson Smpling-Regret to Sigma Ratio Direct sampleという,バッチベイズ最適化(BO)の新しい手法を提案する。
我々のサンプリング目的は、各バッチで選択されたアクションを、ポイント間の冗長性を最小化する方法で調整することができる。
数値解析により,本手法は,難解な合成および現実的なテスト機能において,最先端の性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:28:43 GMT)
Deep Learning Method for Computing Committor Functions with Adaptive Sampling [4.6] 2つの新しい適応型サンプリング方式によるディープラーニング手法(I,II)を提案する。
この2つのスキームでは、学習したコミッタ関数からバイアスポテンシャルが構築された修正電位でデータを積極的に生成する。
我々は,サンプリング方式の利点を理論的に実証し,サンプリング方式IIのデータが遷移管に沿って均一に分散されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:53:29 GMT)
Data Augmentation for Time-Series Classification: An Extensive Empirical Study and Comprehensive Survey [4.5] データ拡張(DA)は時系列分類(TSC)において欠かせない戦略として登場した。
本研究は,TSC領域内におけるDA方法論の徹底的な解離について検討した。
我々の分類学は、学者にとって堅牢な航海支援として機能し、選択の明確さと方向性を提供すると約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:54:14 GMT)
PAT: Pixel-wise Adaptive Training for Long-tailed Segmentation [4.4] 長い尾のセグメンテーションに適した革新的なPixel-wise Adaptive Training (PAT)技術を提案する。
PATには,(1)クラスワイド勾配等級均質化,2)ピクセルワイドクラス固有損失適応(PCLA)の2つの重要な特徴がある。
PATは、NyUデータセットで現在の最先端を2.2%上回る、大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:52:32 GMT)
On Early-stage Debunking Rumors on Twitter: Leveraging the Wisdom of Weak Learners [4.3] 本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いて、個々の噂関連ツイートの隠れ表現を学習する早期噂検出手法を提案する。
われわれの実験は、噂の最初の数時間で、明確な分類性能が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:31:11 GMT)
A Lightweight Measure of Classification Difficulty from Application Dataset Characteristics [4.2] 本稿では,データセットのクラス数とクラス内およびクラス間類似度指標から算出した効率的な分類難度尺度を提案する。
この尺度は,反復的なトレーニングやテストよりも,小さなデータセットに対して6～29倍高速に計算効率の高いモデルを選択する上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:27:09 GMT)
Assessing the Understandability and Acceptance of Attack-Defense Trees for Modelling Security Requirements [4.1] アタックディフェンスツリー(Attack-Defense Trees、ADT)は、セキュリティ要件のモデル化と評価に使用されるグラフィカル表記法である。
ADT表記の理解性とユーザ受容性を評価するために,25人の被験者を対象に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:28:31 GMT)
Controller Synthesis for Timeline-based Games [4.1] スケジュールに基づく計画手法では、状態変数のセット(タイムライン)の時間的進化は時間的制約によって制御される。
伝統的なタイムラインベースの計画システムは、時間的不確実性に対処して計画と実行を統合するのに優れている。
一般の非決定性を扱うために、タイムラインベースのゲームの概念が最近導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:19:29 GMT)
LLMs in the Heart of Differential Testing: A Case Study on a Medical Rule Engine [4.1] ノルウェーがん登録局(CRN)は、コアがん登録活動を支援するために、自動がん登録支援システム(CaReSS)を使用している。
GURIはCaReSSの中核的なコンポーネントであり、医療ルールによる入ってくるデータの検証に責任がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:08:52 GMT)
Text2Grasp: Grasp synthesis by text prompts of object grasping parts [4.0] この手は、物体をつかみ、操作する人間の能力において重要な役割を担っている。
人間の意図やタスクレベルの言語を、本来のあいまいさを把握するための制御信号として利用する既存の方法。
本研究では,より精密な制御が可能なオブジェクト把握部であるText2Graspのテキストプロンプトによって導かれるグリップ合成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:57:27 GMT)
Enhancing Metaphor Detection through Soft Labels and Target Word Prediction [3.8] メタファ検出に特化して設計された即時学習フレームワークを開発した。
また,有意義なソフトラベルを生成する教師モデルも導入する。
実験により,本モデルが最先端の性能を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:47:29 GMT)
The Fact Selection Problem in LLM-Based Program Repair [3.7] コードコンテキストのような単純な構文的な詳細から、以前はPythonプロジェクトのコンテキストで探索されていなかった意味情報まで、それぞれの事実が有益であることを示す。
重要なことは、プログラム修復プロンプトの有効性は、使用済み事実の数よりも非単調であることが判明した。
我々は、特定のバグに固有の事実を抽出し、プロンプトに含める基本統計モデルManipleを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:01:23 GMT)
The use of the open innovation paradigm in the public sector: a systematic review of published studies [3.6] オープンなイノベーションパラダイムの使用は、ここ数年、公共セクターで特に注目を集めてきた。
このパラダイムの使用が2013年以降,高い頻度で報告されるようになったことは確認できた。
また、ソーシャルメディアによるオープンイノベーションの利用が、公共セクターと市民の間のエンゲージメントの先駆的手法の1つであることも確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:49:18 GMT)
Accel-NASBench: Sustainable Benchmarking for Accelerator-Aware NAS [3.6] 本稿では,ベンチマーク構築のコストをかなりのマージンで削減する,訓練プロキシの検索を可能にする手法を提案する。
ベンチマークは正確で,最先端のハードウェア対応モデルをコストゼロで検索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:23:41 GMT)
Exploring the Necessity of Visual Modality in Multimodal Machine Translation using Authentic Datasets [3.5] 実世界の翻訳データセットを活用し,視覚的モダリティが翻訳効率に与える影響について検討した。
視覚的モダリティは、実際の翻訳データセットの大部分に有利であることが判明した。
以上の結果から,視覚情報は多モーダル翻訳における補助的役割を担っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:19:10 GMT)
KazSAnDRA: Kazakh Sentiment Analysis Dataset of Reviews and Attitudes [3.5] KazSAnDRAは、様々な情報源から得られた180,064のレビューを幅広く収集し、1から5までの数値評価を含んでいる。
この研究は、4つの機械学習モデルの開発と評価を通じて、カザフ語感情分類の自動化も追求した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:06:32 GMT)
Khayyam Challenge (PersianMMLU): Is Your LLM Truly Wise to The Persian Language? [3.5] ハヤム・チャレンジ(Khayyam Challenge、ペルシア語MMLU)は、ペルシアの試験から抽出された38の多様なタスクから得られた20,192の4つの質問のコレクションである。
Khayyam Challengeの主な目的は、ペルシア語をサポートするLLMの厳格な評価を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:38:13 GMT)
EqDrive: Efficient Equivariant Motion Forecasting with Multi-Modality for Autonomous Driving [3.5] 我々は,マルチエージェント車両運動予測のタスクにおいて,先行する同変粒子であるEqMotionと人間の予測モデルを用いる。
EqMotionを利用することで、パラメータが少なく(120万)、トレーニング時間を大幅に短縮(2時間以内)で、最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 23:39:23 GMT)
CoBra: Complementary Branch Fusing Class and Semantic Knowledge for Robust Weakly Supervised Semantic Segmentation [3.4] 本稿では,クラス(CNN)とセマンティック(ViT)の相補的知識を提供する2つの異なるアーキテクチャからなる新しい2つの分岐フレームワークを提案する。
我々のモデルはCoBraを通じてCNNとViTの補完的な出力を融合し、クラス情報とセマンティック情報の両方を効果的に統合する堅牢な擬似マスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:13:01 GMT)
Perplexed: Understanding When Large Language Models are Confused [3.4] 本稿では,言語モデルが複雑になる場所を探索するライブラリであるperplexedを紹介する。
Codetokenizerと呼ばれるコードモデルの解析を支援するために構築した追加ツールを使用して、コード生成のためのLLM(Large Language Models)に焦点を当てたケーススタディを実施しました。
我々の研究したコードLLMは、コードが構文的に正しくないコーディング構造において、最悪のパフォーマンスを示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:03:39 GMT)
A Survey of Reasoning for Substitution Relationships: Definitions, Methods, and Directions [3.4] 代替関係は、諸藩の日常生活に欠かせないものである。
本研究の目的は,多分野における製品間の代替関係の理解と予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:33:43 GMT)
FuSeBMC AI: Acceleration of Hybrid Approach through Machine Learning [3.3] FuSeBMC-AIは、機械学習技術に基づくテスト生成ツールである。
FuSeBMC-AIはプログラムから様々な特徴を抽出し、サポートベクターマシンとニューラルネットワークモデルを用いてハイブリッドアプローチの最適構成を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:34:19 GMT)
Self-training via Metric Learning for Source-Free Domain Adaptation of Semantic Segmentation [3.1] 教師なしのドメイン適応手法は、事前訓練されたソースドメインモデルとラベルなしのターゲットドメインデータを用いて、ターゲットドメインのモデルをトレーニングすることを目的としている。
従来の手法では、通常擬似ラベルによる自己学習が用いられており、予測信頼度に基づいてしきい値付けされることが多い。
本稿では,教師ネットワークからの全ての予測を用いて,学生ネットワークを訓練する平均教師モデルを導入することによって,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:30:15 GMT)
Generalizable Sarcasm Detection Is Just Around The Corner, Of Course! [3.1] 4つのサルカズムデータセットを微調整した際の挙動を調べた結果,サルカズム検出モデルのロバスト性について検証した。
データセット内予測では、サードパーティのラベルで微調整された場合、モデルは一貫して改善された。
データセット間の予測では、ほとんどのモデルは他のデータセットとよく一致しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:48:32 GMT)
Is Your AI Truly Yours? Leveraging Blockchain for Copyrights, Provenance, and Lineage [3.1] textscIBisは、AIモデルのトレーニングに適したブロックチェーンベースのフレームワークである。
textscIBisは、データセット、ライセンス、モデルのオンチェーンレジストリと、オフチェーン署名サービスを統合する。
我々のフレームワークは、データとモデル証明と著作権の遵守に関する懸念に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:32:30 GMT)
KazParC: Kazakh Parallel Corpus for Machine Translation [3.1] KazParCは、カザフ語、英語、ロシア語、トルコ語にまたがる機械翻訳用に設計された並列コーパスである。
我々の研究は、Tilmashと呼ばれるニューラルマシン翻訳モデルの開発にも及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:58:41 GMT)
GRANP: A Graph Recurrent Attentive Neural Process Model for Vehicle Trajectory Prediction [3.0] 車両軌道予測のためのGRANP(Graph Recurrent Attentive Neural Process)という新しいモデルを提案する。
GRANPには、決定論的パスと遅延パスを持つエンコーダと、予測のためのデコーダが含まれている。
我々は,GRANPが最先端の結果を達成し,不確実性を効率的に定量化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:51:40 GMT)
Comparing Two Model Designs for Clinical Note Generation; Is an LLM a Useful Evaluator of Consistency? [3.0] 本稿では、会話の音声記録に基づいて、SOAPノートの異なるセクションを生成するための2つのアプローチを分析する。
両手法が類似のROUGE値に導出し, 実測値に差がないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:54:10 GMT)
Echo Chambers in the Age of Algorithms: An Audit of Twitter's Friend Recommender System [2.8] 我々はTwitterの友達推薦システムのアルゴリズムによる監査を行う。
われわれは2022年の中間選挙で、最初は左右の米国の政治家をフォローする自動Twitterアカウントを作成している。
我々は,レコメンデーションアルゴリズムに従ってアカウントをエコーチャンバーに構造的に類似した密集した相互近隣に導く一方で,リコメンデーターはユーザのネットワークの政治的均質性を損なうことも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:12:22 GMT)
Evaluation of ChatGPT Usability as A Code Generation Tool [2.8] 本稿では,この手法をR言語用コード生成ツールとしてのChatGPTユーザビリティ評価に適用する。
ユーザエクスペリエンスは、全体の平均試行回数 1.61 であり、平均完了時間は 47.02 秒である。
実験の結果、ユーザビリティの最も弱い側面は簡潔さであり、スコアは5.80点中3.80点であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:37:56 GMT)
Leveraging Latents for Efficient Thermography Classification and Segmentation [2.8] 乳癌の分類とセグメンテーションのための新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,手動の機能とアーキテクチャ工学に重点を置くのではなく,情報的,学習的な機能空間の活用に重点を置いている。
分類はSOTAの結果を生成するが,本論文で研究したセグメンテーション領域の創出は今回が初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 19:33:05 GMT)
Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks [2.7] We use SeasFire, a comprehensive global wildfire data with climate, vegetation, oceanic indices, and human-related variables, to enable seasonal wildfire forecasting with machine learning。
予測分析のために、野火の時間的文脈を捉えた異なるアーキテクチャでディープラーニングモデルを訓練する。
本研究は,季節火災予報における深層学習モデルの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:28:54 GMT)
Federated learning model for predicting major postoperative complications [2.6] そこで我々は,9つの術後合併症を予測するためのフェデレーション学習モデルを開発した。
統合学習モデルと、一つのサイトで訓練されたローカル学習モデルと、2つのセンターから学習されたデータセットで訓練された中央学習モデルを比較した。
当社のフェデレート学習モデルは,各センターで最高の局所学習モデルに匹敵する性能を示し,高い一般化性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:31:10 GMT)
Multi-person 3D pose estimation from unlabelled data [2.5] シナリオ内の人々の横断的な対応を予測できるグラフニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
また、各人物の3Dポーズを生成するために2Dポイントを利用する多層パーセプトロンも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:52:49 GMT)
Robust Confidence Intervals in Stereo Matching using Possibility Theory [2.5] ステレオマッチング問題における不一致信頼区間を推定する手法を提案する。
我々の知る限りでは、これはコストボリュームに基づいて不均一な信頼区間を生成する最初の方法である。
ミドルベリーのステレオデータセットと衛星画像のデータセットを用いて、信頼区間の精度とサイズを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:48:24 GMT)
Floquet non-equilibrium Green's function and Floquet quantum master equation for electronic transport: The role of electron-electron interactions and spin current with circular light [2.4] 非平衡グリーン関数(NEGF)と量子マスター方程式(QME)は電子輸送のアプローチの2つの主要なクラスである。
外部周期場との相互作用により駆動される量子ドットの輸送特性に対するこれらの形式の様々なフロケ分散について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:34:13 GMT)
Low-Cost Generation and Evaluation of Dictionary Example Sentences [2.4] 我々は、既存のオックスフォード辞書文に対して生成された文の勝利率を測定する、OxfordEvalと呼ばれる新しい自動評価指標を導入する。
単語の意味を最もよく表す文を識別し、選択するために、マスク付き言語モデルを用いた新しいアプローチでこれを補完する。
最終的なモデルであるFM-MLMはオックスフォードの基準文に対して85.1%以上の勝利率を達成したが、以前のモデル生成文では39.8%の勝利率であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:26:59 GMT)
A Vulnerability of Attribution Methods Using Pre-Softmax Scores [2.3] 本稿では、分類器として機能する畳み込みニューラルネットワークの出力を説明するために使用される帰属手法のカテゴリを含む脆弱性について論じる。
このタイプのネットワークは、入力の知覚できない摂動がモデルの出力を変える可能性のある敵攻撃に弱いことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:41:38 GMT)
"Hey..! This medicine made me sick": Sentiment Analysis of User-Generated Drug Reviews using Machine Learning Techniques [2.3] 本研究は、特定の薬物に関するユーザレビューを、ポジティブ、ネガティブ、中立などの異なるクラスに分類する薬物レビュー分類システムを提案する。
収集されたデータは手動でラベル付けされ、ラベルが正しいことを保証するために手動で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:42:34 GMT)
Mining experimental data from Materials Science literature with Large Language Models: an evaluation study [2.0] 本研究は,大規模言語モデル (LLM) の教材科学における科学的資料から構造化情報を抽出する能力を評価することを目的としている。
我々は,情報抽出における2つの重要な課題に焦点をあてる: (i) 研究材料と物性の名前を付けたエンティティ認識(NER) と, (ii) それらのエンティティ間の関係抽出(RE) である。
これらのタスクの実行におけるLCMの性能は、BERTアーキテクチャとルールベースのアプローチ(ベースライン)に基づいて従来のモデルと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:32:37 GMT)
The Impact of Print-and-Scan in Heterogeneous Morph Evaluation Scenarios [1.9] 印刷および走査が一連の試験を通じて形態形成攻撃に与える影響について検討する。
実験の結果,DiMでは5.64%の偽マッチングが可能であることが判明した。
また、厳密な印刷スキャンされたモルヒネ攻撃は、非印刷スキャンされたデジタルモルヒネよりも平均9.185%強く行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:23:34 GMT)
Full-dose Whole-body PET Synthesis from Low-dose PET Using High-efficiency Denoising Diffusion Probabilistic Model: PET Consistency Model [1.8] PET画像における最も重要なトレードオフの1つは、画質と放射線線量の間にある。
PET-CM(PET Consistency Model)は,高画質のフルドーズPET画像を生成するための効率的な拡散法である。
PET-CMは最先端の画像品質を実現し、他の方法よりもはるかに少ない時間を要した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:09:41 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Personalized Diagnostic Decision Pathways Using Electronic Health Records: A Comparative Study on Anemia and Systemic Lupus Erythematosus [1.8] 我々は、診断のタスクをシーケンシャルな意思決定問題として定式化する。
本研究では,Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを用いて,行動の最適なシーケンスを学習する。
貧血と全身性エリテマトーデスの2症例を経験したので報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:07:16 GMT)
Visual-information-driven model for crowd simulation using temporal convolutional network [1.7] 本稿では,視覚情報駆動(VID)群群シミュレーションモデルを提案する。
VIDモデルは、過去の社会的視覚情報と個人の動きデータに基づいて、次のステップで歩行者の速度を予測する。
歩行者の視覚情報を抽出するために,レーダ・ジオメトリ・ロコモーション法が確立された。
時空間畳み込みネットワーク(TCN)に基づく深層学習モデルであるSocial-visual TCNを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:22:30 GMT)
Synaptogen: A cross-domain generative device model for large-scale neuromorphic circuit design [1.7] 実世界のデバイスの複雑な統計特性を再現する抵抗記憶のための高速な生成モデリング手法を提案する。
統合された1T1Rアレイの広範な測定データをトレーニングすることにより、自己回帰プロセスはパラメータ間の相互相関を正確に考慮する。
ベンチマークでは、この統計的に包括的なモデルがスループットを、さらに単純化され決定論的にコンパクトなモデルよりも上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:33:03 GMT)
Advancements in Radiomics and Artificial Intelligence for Thyroid Cancer Diagnosis [1.7] 本総説では, 甲状腺癌診断におけるAIおよび放射線治療の応用について概説する。
PRISMAガイドラインに準拠した複数のデータベースのレビューは2023年10月まで行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:05:20 GMT)
Trusted Execution Environment for Decentralized Process Mining [1.7] プロセスマイニングを複数のアクターのプロセスイベントデータにアンロックする新しいアプローチであるConFINEを紹介する。
医療シナリオへの応用を示すことによって、ソリューションの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:42:25 GMT)
On the expressivity of embedding quantum kernels [1.6] 任意のカーネル関数に対して、対応する量子特徴写像と埋め込み量子カーネルが存在することが分かる。
シフト不変カーネルに対しては、ランダムフーリエ特徴の技法を用いて、全てのカーネルの広いクラス内でそれらが普遍的であることを示す。
この結果を合成カーネルと呼ばれる新しいクラスに拡張し、最近の研究で導入された投影量子カーネルも含むことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:45:34 GMT)
CLIP-Embed-KD: Computationally Efficient Knowledge Distillation Using Embeddings as Teachers [1.6] 対照的な言語-画像事前学習(CLIP)は、ゼロショットの一般化機能を改善することが示されている。
埋め込みを教師として活用することで,CLIPを効率的な知識蒸留のために拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:49:57 GMT)
Inclusive Practices for Child-Centered AI Design and Testing [1.5] 我々は、ニューロディバージェントな子供たちからのインプットを含む、アクセス可能なAI技術の作成に関する洞察を提供する。
適応的で支援的なAI技術と設計プロセスの重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:51:24 GMT)
Low-overhead quantum computing with the color code [1.5] カラーコードに基づくアプローチによって,リソースオーバーヘッドを大幅に削減できることを示す。
そこで本研究では,カラーコード位相のリッチな構造を利用して任意の一対の交換論理パウリ測定を並列に行う格子手術手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:10:53 GMT)
SLPL SHROOM at SemEval2024 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） (Tue, 9 Apr 2024 07:21:37 GMT)
Object Dynamics Modeling with Hierarchical Point Cloud-based Representations [1.4] 本稿では,連続点畳み込みに基づく新しいU-netアーキテクチャを提案する。
ダウンサンプリングされた点雲のボトルネック層は、より優れた長距離相互作用モデリングをもたらす。
我々の手法は、特に正確な重力や衝突の推論を必要とするシナリオにおいて、最先端の手法を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:10:15 GMT)
Further Understanding of a Local Gaussian Process Approximation: Characterising Convergence in the Finite Regime [1.4] 非常に正確かつ大規模に拡張可能なGPnn回帰モデルに対するカーネル関数の一般的な選択は、データセットサイズ$n$の増加に伴って徐々に振る舞いに収束することを示す。
同様の境界はモデルの不特定の下で見出され、MSEと重要な校正計量の総合的な収束率を与えるために組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:47:01 GMT)
A Comprehensive Benchmarking Analysis of Fault Recovery in Stream Processing Frameworks [1.3] 本稿では,最新のオープンソースフレームワークを用いたクラウドネイティブ環境におけるフォールトリカバリ性能,安定性,リカバリ時間に関する包括的分析を行う。
以上の結果から,Flinkは障害時に最も高速かつ安定である可能性が示唆された。
K Kafka Streamsは適切なフォールトリカバリパフォーマンスと安定性を示しているが、イベントレイテンシは高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:49:23 GMT)
Transformer-based de novo peptide sequencing for data-independent acquisition mass spectrometry [1.3] 本稿では,変換器アーキテクチャに基づくディープラーニングモデルであるDiaTransを紹介する。
DIA質量分析データからペプチド配列を解読する。
その結果,既存のSTOA法よりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:50:29 GMT)
PORTULAN ExtraGLUE Datasets and Models: Kick-starting a Benchmark for the Neural Processing of Portuguese [1.3] 我々は、一連の言語処理タスクのためのデータセットのコレクションと、これらの下流タスクに関する微調整されたニューラルネットワークモデルのコレクションにコントリビュートする。
もともと英語で開発された文献の主流ベンチマークと合わせると、データセットは英語から機械翻訳され、最先端の翻訳エンジンが組み込まれていた。
その結果得られた PortULAN ExtraGLUE ベンチマークは、今後の研究で改善が追求されるポルトガルの研究の基盤となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:30:49 GMT)
A Federated Data Fusion-Based Prognostic Model for Applications with Multi-Stream Incomplete Signals [1.2] 本稿では、複数のユーザが共同で障害時間予測モデルを構築することができるフェデレーション予測モデルを提案する。
数値解析により,提案モデルの性能は古典的非フェデレーション予測モデルと同一であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:13:46 GMT)
Making Old Kurdish Publications Processable by Augmenting Available Optical Character Recognition Engines [1.2] クルド人図書館には、クルディスタンに印刷装置が持ち込まれた初期の時代に印刷された多くの歴史出版物がある。
現在の光学文字認識(OCR)システムでは、多くの問題があるため、歴史的文書からテキストを抽出できない。
本研究では,GoogleによるオープンソースのOCRフレームワークであるTesseractバージョン5.0を採用し,様々な言語用テキストの抽出に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:08:03 GMT)
Neural networks can be FLOP-efficient integrators of 1D oscillatory integrands [1.2] 我々は、高振動1D関数の積分を計算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を訓練する。
隠蔽層5層のフィードフォワードネットワークは,0.001の相対精度で良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:43:02 GMT)
Emergent Braitenberg-style Behaviours for Navigating the ViZDoom `My Way Home' Labyrinth [1.1] エージェントとラビリンス間の相互作用を構造化する単純なBraitentbergスタイルでナビゲーションを実現することができることを示す。
この単純さは、畳み込みカーネルを配置するのとは対照的に、ピクセルインデクシングの使用など、表現に暗黙的ないくつかのバイアスに起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:12:16 GMT)
Large Language Models on Fine-grained Emotion Detection Dataset with Data Augmentation and Transfer Learning [1.1] 本研究の目的は,テキスト中の微妙な感情を検出することの課題に対処することである。
この発見は、テキストにおける感情検出の課題に対処するための貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:38:01 GMT)
AiSAQ: All-in-Storage ANNS with Product Quantization for DRAM-free Information Retrieval [1.1] DiskANNは、RAMとストレージの両方を使用して、大規模データセットのリコール速度バランスを良好に実現している。
製品量子化(PQ)による圧縮ベクターのロードによるメモリ使用量の削減を主張する一方で、そのメモリ使用量はデータセットの規模に比例して増加する。
本稿では、圧縮されたベクトルをストレージにオフロードするAiSAQ(All-in-Storage ANNS with Product Quantization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:20:27 GMT)
On the Predictability of non-CGM Diabetes Data for Personalized Recommendation [0.9] 患者9名を対象に調査を行い,患者レベルの血糖予測に基づくデータ駆動型(いわゆる機械学習)モデルのオンライン予測可能性について検討した。
本稿では,これらのデータのノイズ特性を考慮に入れた予測後手法を提案し,エンドシステムの性能を極端に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:40:13 GMT)
Parametrized protocol achieving the Heisenberg limit in the optical domain via dispersive atom-light interactions [0.7] 光電界の小さな変位を検出するために提案された時間反転プロトコルについて検討する。
スキームのホロノミックユニタリパラメトリゼーションプロセスを示し、最終的な感度を追求するために適切な初期状態を選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:35:22 GMT)
Guiding Large Language Models to Generate Computer-Parsable Content [0.7] 本研究では,特定の規則に忠実な構造化コンテンツを生成する際に,微調整なしでLLM(Large Language Models)をガイドする方法を提案する。
これにより、ターゲットデータ構造、型、命令を生成する際の安定性と一貫性が向上し、アプリケーション開発の複雑さが軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:29:47 GMT)
Learning State-Invariant Representations of Objects from Image Collections with State, Pose, and Viewpoint Changes [0.7] 我々は、任意の視点から記録されたオブジェクト画像の状態をキャプチャし、バリエーションを示す新しいデータセット、ObjectsWithStateChangeを提案する。
このような研究の目的は、状態変化に不変なオブジェクト埋め込みを生成することができるモデルをトレーニングすることである。
本稿では,各エポック後に学習した埋め込み空間における類似性関係を利用して学習過程を指導するカリキュラム学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:17:48 GMT)
Does Transformer Interpretability Transfer to RNNs? [0.6] 近年のリカレントニューラルネットワークアーキテクチャの進歩により、RNNは等サイズトランスの性能に適合または超えることが可能になった。
本稿では,RNNの圧縮状態を利用して,これらの手法のいくつかを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:59:17 GMT)
Bayesian Survival Analysis by Approximate Inference of Neural Networks [0.6] ディープニューラルネットワークにおけるモデル不確かさの生存分析における有用性について検討する。
本稿では3つのベイジアンネットワークアーキテクチャからなるベイジアンディープラーニングフレームワークを提案する。
実験により,本手法は最先端技術に匹敵する予測性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:10:39 GMT)
Leveraging Speculative Sampling and KV-Cache Optimizations Together for Generative AI using OpenVINO [0.6] 推論最適化は、ユーザーエクスペリエンスを改善し、インフラコストと消費電力を減らすために重要である。
本稿では,テキスト生成の全体的な遅延を低減するため,投機的サンプリングとして知られる動的実行の形式を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:21:14 GMT)
Non-Gaussian state teleportation with a nonlinear feedforward [0.6] 連続変数クラスタ状態による測定誘起量子計算は、非ガウス測度とフィードフォワード制御を伴うクラスタを通して状態を伝播するテレポーテーションを利用する。
量子非ガウス状態のそのような伝播を、小さなクラスター状態を通して非線形にスクイーズすることで解析し、非線形フィードフォワードがテレポーテーションプロトコルに関与している場合、高い非線形スキューズが転送可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:29:27 GMT)
Building A Knowledge Graph to Enrich ChatGPT Responses in Manufacturing Service Discovery [0.6] 本研究では,ボトムアップオントロジーと高度な機械学習モデルを統合し,製造サービス知識グラフを開発する手法を提案する。
知識グラフと学習グラフ埋め込みベクトルを利用して、デジタルサプライチェーンネットワーク内の複雑なクエリに対処する。
このアプローチは、グローバルな製造サービス知識ネットワークグラフを形成するために分散できる数百万のエンティティにスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:46:46 GMT)
Software-based Security Framework for Edge and Mobile IoT [0.6] この作業は、リモートサーバと組み込みIoTデバイス間のセキュアな通信を設計することに焦点を当てている。
提案手法は軽量な暗号を使い、限られたリソースを過大評価することなくデバイスの性能とセキュリティを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:25:13 GMT)
From latent dynamics to meaningful representations [0.6] 純粋に動的に制約された表現学習フレームワークを提案する。
これは力学系における表現学習のより自然な制約であることを示す。
我々は,現実の蛍光DNAフィルムデータセットを含む様々なシステムに対して,我々の枠組みを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:34:52 GMT)
Learning Zero-Shot Material States Segmentation, by Implanting Natural Image Patterns in Synthetic Data [0.6] 自然画像から抽出したパターンを用いて、素材を合成シーンにマッピングする方法を示す。
また、ゼロショット材料状態セグメンテーションのための最初の一般ベンチマークを示す。
ここでは,MatchSeg 上のネット列車が既存の最先端手法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:44:54 GMT)
Variational Quantum Eigensolver for Classification in Credit Sales Risk [0.6] 本稿では,変分量子固有解器(VQE)といわゆるSWAP-Testに基づく量子回路について考察する。
活用されたデータセットでは、2つのクラスが観察できる。
この解はコンパクトであり、対数的に増加するキュービット数だけを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:25:51 GMT)
Majorana stellar representation for mixed-spin $(s,\frac{1}{2})$ systems [0.5] 混合スピン$(s, 1/2)$系の問題を解くための実用的な方法を提案する。
ブロッホ球面にラキニックパターンと対称パターンを示し,高スピン系の特性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:54:36 GMT)
A Comprehensive Low and High-level Feature Analysis for Early Rumor Detection on Twitter [0.5] ニューラルモデルを使用して、噂の始めに、個々の噂に関連するツイートの隠された表現を学習します。
実験の結果,結果の信号は時間とともに分類性能を向上させることがわかった。
我々は,48時間帯における広範囲にわたる高影響噂機能について広範な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:24:14 GMT)
Industrial Application of 6D Pose Estimation for Robotic Manipulation in Automotive Internal Logistics [0.5] 自動車産業の内部ロジスティクスにおけるタスクを扱う部品の多くは自動化されていないが、まだ人間によって行われている。
これらのプロセスを競合的に自動化するための重要なコンポーネントは、多数の異なる部分を扱うことができる6Dポーズ推定である。
経済的にスケーラブルな実データ生成から合成データ生成に至るまで,最先端のコンポーネントを用いた代表的6Dポーズ推定パイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:33:30 GMT)
Interactions Between Brauer Configuration Algebras and Classical Cryptanalysis to Analyze Bach's Canons [0.5] ブラウアー構成代数(BCA)とその特殊メッセージは、数学と科学のいくつかの分野の研究に役立っている。
本稿では、バッハが提唱したパズルカノンのいくつかに、ブラウアー構成代数の理論に基づく代替解を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:45:31 GMT)
Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations [0.4] U-net型ニューラルネットワークによって頻繁に修正される20km分解能のシミュレーションは、10km分解能のシミュレーションの離散化誤差を達成できることを実証した。
このネットワークは、元々イメージベースの後処理の超解像のために開発されたもので、両方のメッシュ上のソリューションの違いを計算するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:46:00 GMT)
The impact of data set similarity and diversity on transfer learning success in time series forecasting [0.4] 精度,バイアス,不確実性評価の観点から,ソースターゲットの類似性とソースの多様性が予測結果に与える影響を評価する。
ソースターゲットの類似度は予測精度を高め、バイアスを低減する一方、ソースの多様性は予測精度と不確実性評価を高め、バイアスを増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:41:59 GMT)
Deep Reinforcement Learning-Based Approach for a Single Vehicle Persistent Surveillance Problem with Fuel Constraints [0.3] 永続的な監視任務では、1機の無人航空機が同じ優先順位で標的のセットを何度も訪問する必要がある。
燃料や飛行時間制限のため、車両は定期的に燃料を補給するか、あるいは補給所で電池を充電する必要がある。
この問題に対処するための深層強化学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:14:03 GMT)
Coherence and imaginarity of quantum states [0.3] BCPフレームワークでは、量子状態が不整合(incoherent)と呼ばれる。
BCPフレームワークにおける任意のコヒーレンス測度$C$は、状態複素共役の下での定量化において$C(rho )-C($Re$rho )geq 0$であることを示す。
また、ボソニック・ガウス状態についても同様の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:58:27 GMT)
Integrative Deep Learning Framework for Parkinson's Disease Early Detection using Gait Cycle Data Measured by Wearable Sensors: A CNN-GRU-GNN Approach [0.3] 対象のバイナリ分類に適した,先駆的な深層学習アーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、1D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、GRU(Gated Recurrent Units)、GNN(Graph Neural Network)のパワーを利用する。
提案モデルでは, 99.51%, 99.57%, 99.71%, 99.64%のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:19:13 GMT)
Game Semantics for Higher-Order Unitary Quantum Computation [0.3] ゲーム,和,積を組み込む対称モノイド閉圏を開発し,より高い型での量子計算をモデル化する。
このモデルは表現力があり、全てのユニタリ演算子をベースタイプで表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:51:39 GMT)
Boosting Digital Safeguards: Blending Cryptography and Steganography [0.3] ステガノグラフィーは、他の媒体にデータを隠蔽することで、メッセージを見えないものにすることで、隠蔽通信を容易にする。
提案手法は、人工知能(AI)とディープラーニング(DL)の最新の進歩を、特にGAN(Generative Adversarial Networks)の適用を通じて活用する。
GANの応用により、ニューラルネットワーク固有の感度を利用してデータのわずかな変更を行う、スマートでセキュアなシステムが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:36:39 GMT)
On Test Sequence Generation using Multi-Objective Particle Swarm Optimization [0.3] ソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、ソフトウェアテストは重要かつ不可欠な部分です。
ソフトウェア業界では、テストコストはソフトウェアプロジェクトの総コストの約35%から40%を占めることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:35:21 GMT)
S-box Security Analysis of NIST Lightweight Cryptography Candidates: A Critical Empirical Study [0.3] NISTは2018年に軽量暗号アルゴリズムの標準化を要求した。
アスコンはこの競技の勝者として登場した。
我々は,NISTライトウェイト暗号(LWC)標準化プロセスにおける6つのファイナリストのSボックスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:56:52 GMT)
Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) vs Classical LSTM in Time Series Forecasting: A Comparative Study in Solar Power Forecasting [0.3] 本研究は、ソーラー発電予測のための量子長期記憶(QLSTM)モデルと古典的長期記憶(LSTM)モデルの比較を行う。
調査の結果,トレーニング収束の加速やテスト損失の大幅な削減など,QLSTMによる有望な改善が明らかになった。
継続的な進歩により、量子機械学習は再生可能エネルギー時系列予測におけるパラダイムシフトを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:34:38 GMT)
A simple lower bound for the complexity of estimating partition functions on a quantum computer [0.2] 分割関数 $mathsfZ(beta)=sum_xinchi e-beta H(x)$ をハミルトニアン$H(x)$ で特徴づけられるギブス分布に対して推定する複雑性について検討する。
我々は、ギブス状態のコヒーレントな符号化を通して反射に依存することにより、この問題を解く量子アルゴリズムの単純で自然な下界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:13:00 GMT)
How coherence measurements of a qubit steer its quantum environment [0.2] 逐次RIMにおける測定バックアクションを考慮に入れた一般的な理論的枠組みを示す。
偏極, 脱分極, 準安定分極の3つの異なる環境ステアリング効果を明らかにする。
我々の研究は、量子環境の状態やダイナミクスを量子ビットアンシラで設計するためのプロトコル設計に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:33:13 GMT)
Bose-Einstein condensate as a quantum gravity probe; "Erste Abhandlung" [0.1] 重力変動が量子化される場合に重力波と相互作用するボース・アインシュタイン凝縮体を考える。
疑似金石粒子の時間依存性部分の解法は重力波によって誘導されるノイズから注入されることが観察された。
量子重力フィッシャー情報におけるフォノンモードの相互作用によるデコヒーレンスの影響を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 06:57:00 GMT)
A dataset of over one thousand computed tomography scans of battery cells [0.0] 市販電池の1万点以上のトモグラフィー画像のデータセットを提示する。
データセットは、さまざまな化学(リチウムイオンとナトリウムイオン)と、さまざまな電池形成因子にまたがる。
製造の多様性とバッテリーの欠陥の存在は、このデータセットを通して観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:26:27 GMT)
Fighting crime with Transformers: Empirical analysis of address parsing methods in payment data [0.0] 本稿では,変換器と生成大言語モデル(LLM)の性能について検討する。
実世界のノイズの多いトランザクションデータを扱うことのできるロバストモデルのトレーニングの必要性を示す。
以上の結果から,早期ストラップを用いた微調整トランスフォーマーモデルの方が,他の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:30:46 GMT)
nEMO: Dataset of Emotional Speech in Polish [0.0] nEMO(nEMO)は、ポーランド語で書かれた感情表現のコーパスである。
データセットは、9人の俳優が6つの感情状態を描いた3時間以上のサンプルで構成されている。
使用したテキストはポーランド語の音声学を適切に表現するために慎重に選択された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:18:52 GMT)
What is the $\textit{intrinsic}$ dimension of your binary data? -- and how to compute it quickly [0.0] 2006年のICDMの論文Tattiらは、正規化相関次元を導入してバイナリデータテーブルの(解釈可能な)次元に関する質問に答えた。
本研究では, それらの結果を再考し, 幾何学的データセットに最近導入された本質的次元の概念と対比する。
本稿では,特定のサポート値のみの計算概念に基づく新しいIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:04:26 GMT)
What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots [0.0] 今日のAI技術は、何でも何でもできることを学んでいる、と結論付けるのは簡単です。
ビッグデータ、ディープラーニング、そして生成AIは、ロボット工学にほとんど影響を与えていない。
発達的ロボットアプローチは、継続的に経験的に学習する進歩的FMを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:06:17 GMT)
Using Few-Shot Learning to Classify Primary Lung Cancer and Other Malignancy with Lung Metastasis in Cytological Imaging via Endobronchial Ultrasound Procedures [0.0] 本研究の目的は, 子宮内膜超音波(EBUS)手術のためのコンピュータ支援診断システムを構築し, 転移性癌の術前診断を支援することである。
これは、EBUS手術後の他の転移性癌の部位の即時検査をアレンジすることを含み、報告を待つ必要がなくなる。
本研究は、Few-shot Learningのアプローチを採用し、既存のモデルを参照し、肺転移細胞画像の分類のためのモデルアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:39:21 GMT)
Unifying Low Dimensional Observations in Deep Learning Through the Deep Linear Unconstrained Feature Model [0.0] 深部ニューラルネットワークの重み,ヘッセン,勾配,特徴ベクトルの低次元構造について検討した。
一般化された制約のない特徴モデルでそれらを統一する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:17:32 GMT)
Two-Way Quantum Time Transfer: A Method for Daytime Space-Earth Links [0.0] 双方向の量子時間移動は、日中の空間-地球リンクとソフトウェアでエミュレートされた衛星の動きに関係している。
この研究は、QTTが日中の宇宙空間における量子ネットワークや、GPSを用いた環境での高精度なタイミングにどのように関係しているかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:03:50 GMT)
Tridiagonal matrix decomposition for Hamiltonian simulation on a quantum computer [0.0] この研究は、パウリ基底で三対角行列を表現するための効率的な手続きである。
これにより、オラクルを使わずにハミルトン進化回路を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 19:35:43 GMT)
Traitement quantique des langues : {é}tat de l'art [0.0] 本稿では,自然言語処理(NLP)のための量子コンピューティング研究について概説する。
彼らの目標は、現在のモデルの性能を改善し、いくつかの言語現象をより良く表現することである。
シンボリックダイアグラムアプローチやハイブリッドニューラルネットワークなど、いくつかのアプローチファミリが紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:05:15 GMT)
Towards Autonomous Driving with Small-Scale Cars: A Survey of Recent Development [0.0] 小型車プラットフォームの出現は、フルスケールの自動運転車に代わる魅力的な代替手段となる。
本調査では、様々な小型自動車プラットフォームを概説し、それらを分類し、その利用によって達成された研究の進歩について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:40:37 GMT)
Toward Reliable Dipole Moments without Single Excitations: The Role of Orbital Rotations and Dynamical Correlation [0.0] 電子双極子モーメントは、新しい電子構造法の精度と信頼性を評価するためにしばしば用いられる。
本研究は、ペア結合クラスタダブルス(pCCD)アンサッツとその線形結合クラスタ(pCCD-LCC)補正によって計算された電子双極子モーメントを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:28:18 GMT)
The Still Secret Ballot: The Limited Privacy Cost of Transparent Election Results [0.0] 匿名投票における投票を、公開投票ファイル内の投票者の名前と住所に一意にリンクすることで、アナリストが秘密投票を無効にする方法を示す。
投票は、通常の報告の慣行に準じて、公然と秘密にすることができると結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:53:29 GMT)
The Shutdown Problem: An AI Engineering Puzzle for Decision Theorists [0.0] シャットダウンボタンを押したときにシャットダウンする人工エージェントを設計する際の問題点を説明します。
私は難易度を正確にする3つの定理を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:09:35 GMT)
The Overlap Gap Property limits limit swapping in QAOA [0.0] We show that the Overlap Gap Property (OGP) in the solution space for the Max-$q$-XORSAT is a monotonic increasing function。
QAOAが純$qge 4$に対する$q$-spinモデルに対して得た平均ケース値は、アルゴリズムが無期限に実行されたとしても最適性から逸脱していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:45:06 GMT)
The NFLikelihood: an unsupervised DNNLikelihood from Normalizing Flows [0.0] 高エネルギー物理解析において, 自己回帰流は複雑な高次元的様相を学習できることを示す。
教師なしアプローチの長所と短所については,教師なしアプローチの長所と短所について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:14:45 GMT)
The Application of Tailored Fields for Studying Chirality and Symmetry [0.0] キラリティを研究するための高感度なアプローチの開発は、物理学や化学においてホットな話題となっている。
ウルトラショートレーザーパルスは、物質の中で最速の電荷ダイナミクスをトリガーし、探究するためのユニークなツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 00:59:34 GMT)
TeenyTinyLlama: open-source tiny language models trained in Brazilian Portuguese [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、かなり進歩した自然言語処理を持つが、その進歩は言語間ではまだ等しくなっていない。
本研究では,低リソース環境での使用に適したオープン・ファウンデーション・モデルの開発について述べる。
これはTeenyTinyLlamaペアで、ブラジルのポルトガル語テキスト生成用の2つのコンパクトモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:35:02 GMT)
Symmetry Protected Topological Phases of Mixed States in the Doubled Space [0.0] 量子多体混合状態における対称性と位相の相互作用を研究する。
純粋な状態には見られない現象では、混合状態は平均対称性を示すことができる。
混合状態の自発的対称性破壊(SSB)のパターンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:16:01 GMT)
Superdense Coding and Stabiliser Codes with Ising-coupled Entanglement [0.0] 計算測度統計学は高次の強結合イジングモデルのボルツマン分布に近づくことを要求して、新しい量子状態のクラスが導入された。
状態は$n$結合状態と呼ばれ、偶数または奇数のパリティ$n$量子状態の重ね合わせであり、ベル状態を一般化し、$n$量子ヒルベルト空間の正規直交基底を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:54:34 GMT)
Student Perspectives on Using a Large Language Model (LLM) for an Assignment on Professional Ethics [0.0] LLM(Large Language Models)の出現は、カリキュラム、評価、学生の能力にどのような影響を与えるかについて、教育者の間で真剣な議論を始めた。
本報告では,コンピュータ・マスターの学生がキャリアに必要とする倫理に関する課題を含む,専門的能力のコース内での課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:03:47 GMT)
Strong-field ionization of chiral molecules with bicircular laser fields : sub-barrier dynamics, interference, and vortices [0.0] 2色レーザー場は、レーザー場振動の前端と後端に放出される光電子間の量子干渉を生成する。
この干渉は光伝播方向に沿って非対称であり、分子のキラリティに対するアトータイムスキームの感度を強く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:43:23 GMT)
StockGPT: A GenAI Model for Stock Prediction and Trading [0.0] 本稿では,100年近くにわたって米国株の7千万株に対して,自己回帰数モデルであるStockGPTを紹介した。
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） (Tue, 9 Apr 2024 21:01:59 GMT)
Stabilizer Tensor Networks: universal quantum simulator on a basis of stabilizer states [0.0] 本稿では,クリフォード回路シミュレーションに用いるテーブルー形式を一般化する。
我々は、クリフォードゲート、非クリフォードゲート、および測定を用いて、フォーマリズムをどう更新するかを明確に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:09:28 GMT)
Spectral Theory of Non-Markovian Dissipative Phase Transitions [0.0] 非マルコフ系における散逸相転移(DPT)に取り組むための一般的な方法を提案する。
位相境界を再形成するためにメモリ効果をどのように利用できるかを示すとともに,非マルコビアン性によって真に引き起こされるDPTの存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:17:23 GMT)
Spectral Theory for Non-linear Superconducting Microwave Systems: Extracting Relaxation Rates and Mode Hybridization [0.0] 超伝導体の一般的な3次元分布における励起の緩和速度の抽出を可能にする超伝導体の電気流体力学のスペクトル理論を導入する。
提案手法は, 効率が高く, 放射型ハイブリダイゼーション場を2次量子化できるオープンシステムのモーダル記述を定式化する, 長年の課題に対処する。
結果として生じるスペクトル問題は、多スケール超伝導量子系の非平衡力学の解析に適した電気流体力学方程式の粗粒の定式化の中で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:44:04 GMT)
Simulating thermodynamic properties of dinuclear metal complexes using Variational Quantum Algorithms [0.0] 二核金属錯体の熱力学特性をシミュレーションするための変分量子アルゴリズムの利用について検討する。
この結果は,低次元分子磁気系の熱状態のシミュレーションと熱力学特性の探索における変分量子アルゴリズムの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:09:54 GMT)
Simple algorithms to test and learn local Hamiltonians [0.0] 我々は、クエリから進化演算子への$n$-qubit $k$-local Hamiltonianのテストと学習の問題を考察する。
エラーを$epsilon$まで学習するために、$exp(O(k2+klog(1/epsilon))$ query sufficeを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:08:28 GMT)
Quantum stochastic thermodynamics in the mesoscopic-leads formulation [0.0] オープン量子系における電荷, 熱, エントロピー生成の分布をサンプリングする数値計算法を提案する。
本手法は, 巨視的貯留層を有限個のモードでモデル化したメソスコピックリードの定式化を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:17:48 GMT)
Quantum metrology enhanced by the $XY$ spin interaction in a generalized Tavis-Cummings model [0.0] 量子フィッシャー情報(QFI)による推定精度に及ぼす多体効果の影響について検討する。
ハイゼンベルクスケーリング精度を達成する上でスピン異方性は不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 05:13:32 GMT)
Public-private funding models in open source software development: A case study on scikit-learn [0.0] 本論文は,機械学習のためのPythonライブラリであるScikit-learnのケーススタディであり,研究助成金,商業スポンサーシップ,コミュニティ寄付,およびフランス政府の人工知能戦略からの3200万ドルのEUR助成金を組み合わせた資金モデルである。
本研究は、シキト・ラーン・メンテナーと資金提供者との25回のインタビューを通じて、研究と実践に影響を及ぼす2つの重要な貢献を行った。
OSS開発者コミュニティ、企業、政府に実用的な意味を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:35:11 GMT)
Polynomial-time derivation of optimal k-tree topology from Markov networks [0.0] 確率変数の大規模ネットワークに対する結合確率分布のキャラクタリゼーションは、データサイエンスにおいて難しい課題である。
本稿では,k木トポロジーを用いたマルコフネットワークの最適近似について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:52:58 GMT)
Permissible extensions of classical to quantum games combining three strategies [0.0] 古典ゲームから量子領域への拡張について研究する。
得られた結果を用いて、古典的な囚人のジレンマゲームを量子ゲームに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:38:10 GMT)
PCN: A Deep Learning Approach to Jet Tagging Utilizing Novel Graph Construction Methods and Chebyshev Graph Convolutions [0.0] ジェットタグは高エネルギー物理実験における分類問題である。
現在のアプローチでは、複雑な衝突データに隠れたパターンを明らかにするためにディープラーニングを使用している。
可能な限り多くの情報をエンコードするジェットのグラフベース表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:18:31 GMT)
Noise induced coherent ergotropy of a quantum heat engine [0.0] 理論的には、4レベル量子熱エンジンのエルゴトロピーに対するノイズ誘起コヒーレントな寄与を非モード量子キャビティに結合して同定する。
同じコヒーレンス間隔で複数のエルゴトロピーが観察され、それぞれ正のコヒーレント寄与と顕著なコヒーレント寄与が特徴的である。
エンジンの最適フラックスとパワーは、ノイズ誘起コヒーレンス値の増加とともに、エルゴトロピーの適度な値であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:57:04 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が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:11:54 GMT)
Learning to rank quantum circuits for hardware-optimized performance enhancement [0.0] 本稿では,論理的に等価な量子回路をランク付けするための機械学習に基づく手法を実験的に導入し,実験を行った。
提案手法をランダムなレイアウト選択とMapomaticと呼ばれる一般公開ベースラインの2つの一般的なアプローチと比較する。
我々の最良のモデルでは、ベースラインアプローチと比較して選択誤差が1.8タイムズ$減少し、ランダム選択と比較して3.2タイムズ$減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:00:01 GMT)
Learning Model Predictive Control Parameters via Bayesian Optimization for Battery Fast Charging [0.0] モデル予測制御(MPC)のチューニングパラメータは、特に制御器の予測と閉ループプラントの挙動に顕著な相違がある場合、重要な課題を示す。
本研究では,バッテリ高速充電の閉ループ性能向上を目的とした,未知のモデルパラメータとパラメータ化された制約バックオフ項の効率的な学習にベイズ最適化を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:49:41 GMT)
Krylov complexity in a natural basis for the Schrödinger algebra [0.0] 二次元シュリンガー群対称性を持つ量子系の作用素成長について検討する。
半直和構造によって特徴づけられるシュル「オーディンガー代数」のようなケースは複雑である。
この代数のクリロフ複雑性を自然な正則基底で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:46:37 GMT)
JSTR: Judgment Improves Scene Text Recognition [0.0] 本稿では,画像とテキストが一致しているかを判断することで,シーンテキスト認識タスクの精度を向上させる手法を提案する。
この方法は、モデルが誤認識しそうなデータに対して明示的なフィードバックを提供することで、テキスト認識の精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:55:12 GMT)
Introduction to Haar Measure Tools in Quantum Information: A Beginner's Tutorial [0.0] チュートリアルは、モーメント演算子の特徴を明確に強調したHaar測度の導入から始まる。
次に、チュートリアルはユニタリデザインの概念を探求し、等価な定義を提供する。
Haar測度計算の実践例は、よく知られた公式の導出を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:31:30 GMT)
Introducing Quantum Information and Computation to a Broader Audience with MOOCs at OpenHPI [0.0] 2022年と2023年に著者らは、Hasso Plattner InstituteのOpenHPIプラットフォーム上で異なる学習パスを持つ2週間のMOOC(大規模なオープンオンラインコース)を合計9回提供した。
合計で17157のコースが7413人の自然人が参加しており、現在も増加傾向にある。
本稿では,コースの概念を提示し,参加者の背景,コースにおける行動,学習成功に関する匿名化データを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:45:21 GMT)
Interpretable Neural Temporal Point Processes for Modelling Electronic Health Records [0.0] 本稿では、イベントシーケンスモデリングのための解釈可能なフレームワーク inf2vec を提案し、イベントの影響を直接パラメータ化し、エンドツーエンドで学習することができる。
実験では,イベント予測におけるモデルの有効性と,型型学習の影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:37:41 GMT)
Incorporating Encoding into Quantum System Design [0.0] 設計プロセスにエンコーディングを組み込んだ重要な洞察と、根本的な結果について説明する。
これは、完全な状態移動の研究を、システム全体のハミルトニアンを特定する非現実的なシナリオから、設計に選択の余地のないハミルトニアンを与えるというはるかに現実的な状況に転換し、完全な遷移を達成するためにたった2つのパラメータの時間制御を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:11:10 GMT)
Hybrid quantum gap estimation algorithm using a filtered time series [0.0] 我々は、古典的な後処理、すなわち、オフライン時系列の長時間フィルタリングが、量子時間進化に必要な回路深さを指数関数的に改善することを証明する。
本手法をハイブリッド量子古典アルゴリズムの構築に適用し,エネルギーギャップを推定する。
我々の発見は、短期的にメモリの優位性を提供するために、非バイアス量子シミュレーションのステージを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:40:05 GMT)
High-Fidelity CZ Gates in Double Quantum Dot -- Circuit QED Systems Beyond the Rotating-Wave Approximation [0.0] 我々は、時間依存項の少ない電荷量子ビット上の新しいパラメトリックドライブを提案する。
駆動振幅は、忠実度を最適化し、高忠実度レジームをマップアウトするために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 10:13:41 GMT)
High Harmonic Generation by Bright Squeezed Vacuum [0.0] 光励起真空(BSV)のマクロ量子状態によって駆動される非摂動性高調波発生固体を観察する。
広い光子数分布のため、パルスあたり0ドルから2倍の1013ドル、サブサイクルの電場変動はpm1hboxV/hboxrA$を超えるため、BSVは古典的な光よりもはるかに幅広いピーク強度の範囲で自由キャリアダイナミクスへのアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:08:09 GMT)
Graph Vertex Embeddings: Distance, Regularization and Community Detection [0.0] グラフ埋め込みは、低次元空間における複雑なネットワーク構造を表現する強力なツールとして登場した。
異なる頂点間の位相的距離を忠実に捉えるフレキシブル距離関数の族を示す。
ベンチマークデータセットのホスト上でコミュニティ検出を行うことにより,提案手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:03:53 GMT)
Global Geolocated Realtime Data of Interfleet Urban Transit Bus Idling [0.0] GRD-TRT-BUF-4Iは、都市交通バスの走行時間と走行時間を記録するリアルタイム検知システムである。
このシステムは、北米、ヨーロッパ、オセアニア、アジアにまたがる50都市から、毎日20万件のアイドリングイベントを検知する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:37:24 GMT)
GUIDE: Graphical User Interface Data for Execution [0.0] GUIDEは、MLLM(Multimodal Large Language Model)アプリケーションの開発に適した、新しいデータセットである。
私たちのデータセットは、Apollo(62.67%)、Gmail(.43%)、Calendar(22.92%)など、さまざまなWebサイトのさまざまなデータを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:59:41 GMT)
Function Class Learning with Genetic Programming: Towards Explainable Meta Learning for Tumor Growth Functionals [0.0] パラガングリオーマは発育パターンが不明な稀な腫瘍である。
現在、重要な腫瘍の成長が観察されない場合、治療自体がリスクを伴わないため、治療が遅れることがしばしばある。
成長を正確に予測できることは、患者が生存中に治療を必要とするかどうかを判断し、もしそうであれば、この治療のタイミングを決定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:26:16 GMT)
From Stochastic Hamiltonian to Quantum Simulation: Exploring Memory Effects in Exciton Dynamics [0.0] 我々はハミルトンプロパゲータを用いてエクシトン輸送をシミュレートする量子回路を設計する。
時間関係のゆらぎによってシステムがより高い効率に達することができる「メモリアシスト型」量子輸送の仕組みを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 12:38:14 GMT)
From Protoscience to Epistemic Monoculture: How Benchmarking Set the Stage for the Deep Learning Revolution [0.0] 私たちのAI研究の歴史は、1990年代までさかのぼる。
我々は,AIのモノカルチャーが科学的進歩に基礎的,探索駆動的な研究が必要であるという信念にどのように挑戦するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:55:06 GMT)
Finding fake reviews in e-commerce platforms by using hybrid algorithms [0.0] そこで我々は, 感情分析のための革新的なアンサンブルアプローチを提案し, 偽レビューの発見を行う。
私たちのアンサンブルアーキテクチャは、さまざまなモデルを戦略的に組み合わせて、固有の弱点を緩和しながら、その強みを活かします。
本研究は, 偽レビュー発見の最先端化において, アンサンブル技術の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:25:27 GMT)
Facilities and practices for linear response Hubbard parameters U and J in Abinit [0.0] 本稿では,オープンソースの Abinit First-principles シミュレーションスイートのユーザに対して,既存のHubbard パラメータと容易に連携可能な更新後プロセッサ lrUJ ユーティリティを提案する。
本稿では,プロジェクタ拡張波(PAW)法で導入された複雑で潜在的な落とし穴に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:09:59 GMT)
FMDA-OT: Federated Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport [0.0] マルチソースドメイン適応(MDA)は、複数のラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルをラベルなしのターゲットドメインに適応させることを目的としている。
本稿では,2つの適応フェーズからなる協調型MDAフレームワークとして,我々のアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:06:25 GMT)
Extractive text summarisation of Privacy Policy documents using machine learning approaches [0.0] この研究は、2つの異なるクラスタリングアルゴリズムに基づく2つのプライバシポリシ(PP)要約モデルを示す。
Kmeansは10の一般的なクラスタリングアルゴリズムを広範囲に評価した後、最初のモデルで使用される。
PDCクラスタリングアルゴリズムに基づく要約モデルは、各文から予め定義されたクラスタセンターまでの距離で個別の文を分離することでPP文書を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 04:54:08 GMT)
Exploring the limitations of blood pressure estimation using the photoplethysmography signal [0.0] 光プレモグラフィ(N-シメセ)と浸潤動脈血圧(N-IABP)を比較検討した。
N-IABP信号は、SBP(Systolic blood pressure)およびDBP(Distolic blood pressure)のAAMI標準に合致する
BP推定におけるPSGの有用性と限界について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 14:08:23 GMT)
Exact Floquet flat band and heating suppression via two-rate drive protocols [0.0] 閉量子多体系における固有状態熱化仮説の強い違反を示唆する正確なフロケ平面バンドの存在を実証する。
我々の分析は、駆動されたクローズド量子系における加熱抑制のための未解明のメカニズムを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:00:02 GMT)
Evolving Loss Functions for Specific Image Augmentation Techniques [0.0] 画像増倍法では, 異なる損失関数が良好に機能し, 他では性能が良くないことを示す。
本研究は,画像拡張特異的損失関数の発見を目的とした,5種類の画像拡張手法の進化的探索を行うことにより,この格差を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 21:53:53 GMT)
Entanglement suppression and low-energy scattering of heavy mesons [0.0] 我々は、等スピンとスピンの自由度の両方を扱うために、テンソル積のフレームワークにおける絡み込み抑制について検討する。
絡み合いの抑制は、実際には創発的な対称性、すなわち光クォークスピン対称性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 02:40:29 GMT)
Enhancing predictive capabilities in fusion burning plasmas through surrogate-based optimization in core transport solvers [0.0] 本研究では,コアプラズマプロファイルの予測と非線形ジャイロキネティックシミュレーションによる性能評価が可能な PortalS フレームワークを提案する。
PortALSの効率は標準手法とベンチマークされ、GPU加速非線形CGYROを用いたDIII-D ITER類似形状プラズマにおいて、その全電位は、一意に5チャネルの定常プロファイルを同時に予測する。
また, 燃焼プラズマにおける正確な性能予測と, 核融合実験における輸送モデルの影響について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:42:32 GMT)
Enhancing Decision Analysis with a Large Language Model: pyDecision a Comprehensive Library of MCDA Methods in Python [0.0] Pythonで実装されたpyDecisionライブラリは、マルチ基準決定分析メソッドの包括的なコレクションを提供する。
pyDecisionがChatGPTを統合した。ChatGPTは先進的な大規模言語モデルで、意思決定者はChatGPTを使用してさまざまなメソッドの結果を議論し比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:06:25 GMT)
Enhancing Breast Cancer Diagnosis in Mammography: Evaluation and Integration of Convolutional Neural Networks and Explainable AI [0.0] この研究は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と説明可能な人工知能(XAI)を組み合わせた統合フレームワークを導入する。
本研究は,マンモグラフィ画像の良悪性と悪性の鑑別を効果的に行うものである。
この研究は、AI駆動意思決定の解釈可能性を高めることによって、AIシステムと医療実践者のコラボレーションを改善するための基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:21:32 GMT)
EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management [0.0] 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)エネルギー管理フレームワークであるEnergAIzeを紹介する。
ユーザ中心の多目的エネルギー管理を可能にし、各プローサが様々な個人管理目標から選択できるようにする。
EnergAIzeの有効性は、CityLearnシミュレーションフレームワークを用いたケーススタディにより評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:32:22 GMT)
Efficiently Cooling Quantum Systems with Finite Resources: Insights from Thermodynamic Geometry [0.0] ランダウアーの、情報消去中の放熱に関する普遍的な制限は、コンピューティングデバイスが縮小するにつれてますます重要になっている。
そのため、ネルンストの第3法則は、エネルギー、時間、制御の複雑さが分岐しなければならないという無限資源要件を仮定する。
ここでは、有限資源を用いて量子システムを効率的に冷却するという現実的な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 22:57:42 GMT)
Dressed Majorana fermion in a hybrid nanowire [0.0] ハイブリッドナノワイヤシステムの低エネルギー理論は、強いトンネルと磁場強度においてマヨラナフェルミオン(MF)を定義することに失敗する。
ナノワイヤと超伝導体における準励起が独自の反粒子を構成するMFを定義するための全体論的アプローチを提案する。
これは、マヨラナ相がナノワイヤの化学的ポテンシャルとゼーマンエネルギーだけでなく、超伝導体にも依存していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 01:38:05 GMT)
Distributed Multi-Task Learning for Stochastic Bandits with Context Distribution and Stage-wise Constraints [0.0] 本稿では,分散上信頼度境界(UCB)アルゴリズム,関連UCBを提案する。
提案アルゴリズムは,各ラウンドにおいて,制約を満たすためにプルーニングされた動作セットを構築する。
合成データと実世界のMovielens-100Kデータに対するアルゴリズムの性能を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 20:36:05 GMT)
Disentangling transitions in topological order induced by boundary decoherence [0.0] 本稿では,二分割境界上でのデコヒーレンスを考慮したトポロジカル秩序の絡み合い構造について検討する。
境界デコヒーレンスにより, 混合状態の長距離絡み合いが破壊され, 不安定な遷移が引き起こされる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 17:59:55 GMT)
Dimensionality Reduction in Sentence Transformer Vector Databases with Fast Fourier Transform [0.0] ベクトルデータベースの次元性低減は、AIデータ管理の合理化に重要である。
本稿では,ベクトルデータベースの次元を減らし,計算効率を重視し,次元の呪いを克服する利点について考察する。
本稿では,Fast Fourier Transform (FFT) の次元化への応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:02:22 GMT)
Did Louis de Broglie miss the discovery of the Schrödinger equation? [0.0] 我々は、1926年にシュル・オーディンガーが有名な量子波方程式を発見し、1923-1925年にド・ブロイが発表した物質波の導入に関する基本的な研究に続いて、歴史的に議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:03:10 GMT)
Diagnosing local minima and accelerating convergence of variational quantum eigensolvers with quantum subspace techniques [0.0] 本稿では,変分量子固有解法(VQE)と量子部分空間技術の組み合わせを提案する。
本手法では,パラメータ化量子回路を,より小さなサブ回路に分割する。
これらのサブ回路を初期状態に順次適用すると、量子部分空間として使用する一連の波動関数が生成され、高精度な基底状態エネルギーが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:00:01 GMT)
Detection of fields of applications in biomedical abstracts with the support of argumentation elements [0.0] 議論的要素は、出版物の特定の部分に焦点を当てることを可能にする。
バイオメディシンにおける特定の課題に対する議論要素の抽出のためのツールの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:44:02 GMT)
Creative and geometric times in physics, mathematics, logic, and philosophy [0.0] 我々は、物理学において重要な役割を果たしている2つの異なる時間の概念の区別を提案する。
前者は決定論的物理学の時代であり、単に与えられた進化をパラメトリズするだけである。
後者は実際の変化、すなわち不要事象が決定されたときに生成される新しい情報によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 18:33:37 GMT)
Correlated volumes for extended wavefunctions on a random-regular graph [0.0] 分岐数$k=2の乱乱ランダム正則グラフにおいて、アンダーソンモデルに対する金属波動関数のエルゴード特性を解析する。
熱力学的限界における対応するフラクタル次元$D_q$と、有限サイズ効果を制御する相関ボリューム$N_q$を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:36:22 GMT)
Continuous Floquet Theory in Solid-State NMR [0.0] 連続フロケ理論は伝統的なフロケ理論を非連続ハミルトニアンに拡張する。
第一次および第二次有効ハミルトニアンに対する閉形式表現を提案する。
いくつかの固体NMR実験による連続フロケ理論の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:27:33 GMT)
Combinatorial summation of Feynman diagrams: Equation of state of the 2D SU(N) Hubbard model [0.0] 一般量子多体系に対する連結ファインマン図あるいは連結ファインマン図の効率的な和を求める普遍的枠組みを導入する。
これは、動的プログラミングによる積分の和の明示的な構成に基づいており、計算コストは古典的コンピュータ上のダイアグラム順序でのみ指数関数化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 23:16:57 GMT)
Classical and quantum field theory in a box with moving boundaries: A numerical study of the Dynamical Casimir Effect [0.0] 完全に反射する運動境界を持つ空洞に閉じ込められた平坦な時空における量子スカラー場理論の詳細な記述を示す。
静的ディリクレ境界条件を持つ音響計量における時間依存性の設定と場理論の等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:43:39 GMT)
Catching thermal avalanches in the disordered XXZ model [0.0] 熱浴とXXZスピン鎖の相互作用に関するフェルミの黄金律を改訂する。
2点相関関数を用いて風呂の隣の熱処理領域の約$xi_d$を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:24:53 GMT)
Automatic Defect Detection in Sewer Network Using Deep Learning Based Object Detector [0.0] 様々な下水道管14.7kmのデータセットに注釈が付された。
オブジェクト検出器(EfficientDet-D0)が自動欠陥検出のために訓練された。
テストセットの83%の欠陥を検出することができ、欠落した17%のうち、非常に深刻な欠陥はわずか0.77%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 11:13:36 GMT)
Automatic Authorities: Power and AI [0.0] 機械学習と関連する計算技術は、今や重要な政府サービスを支える。
投票方法からワクチン接種場所まで、あらゆることを知る方法を決定するのです。
LLM(Large Language Models)に基づく新しいプロダクトの波は、私たちの経済と政治の生活をさらに変えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:48:42 GMT)
Approximate Bayesian Computation As An Informed Fuzzing-Inference System [0.0] ファズテストの力は、ソフトウェアアプリケーションの予期せぬ振る舞いや脆弱性を引き起こすインプットの生成と実行を無作為に、しばしば残酷な力で行います。
無限に可能な入力シーケンスの現実を考えると、全てのテストの組み合わせを追求することは計算に高価であるだけでなく、事実上不可能である。
ABCはこの問題に対処するための新しい確率論的アプローチを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:16:08 GMT)
Apprentices to Research Assistants: Advancing Research with Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な研究領域において強力なツールとして登場した。
本稿では,文献レビューと手動実験を通じてその可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 15:53:06 GMT)
Analytic thermodynamic properties of the Lieb-Liniger gas [0.0] 本稿では, 1次元ボース気体のリーブ・ライニガー模型の有限温度熱力学量を記述する, 近似解析手法の現状について概説する。
この量子多体理論のパラダイムモデルは、物理学の多くの分野において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:50:05 GMT)
All in One: An Empirical Study of GPT for Few-Shot Aspect-Based Sentiment Anlaysis [0.0] すべてのABSAサブタスクに対して,単純かつ効果的な2段階モデルであるAll in One (AiO) モデルを提案する。
第1段階で、バックボーンネットワークはレビューの意味情報を学習し、文脈的に強化された候補を生成する。
第2段階では、AiOはGPT学習機能を活用して予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:02:14 GMT)
Algorithms for Caching and MTS with reduced number of predictions [0.0] キャッシュとMSSを動作予測付きで同期するアルゴリズムを設計する。
キャッシングのアルゴリズムは1-consistentで頑健であり,そのスムーズさは予測値の減少とともに低下する。
本稿では, 予測数の減少とともに, 整合性と滑らかさが線形にスケールする一般MTSのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 13:02:40 GMT)
Adaptable Recovery Behaviors in Robotics: A Behavior Trees and Motion Generators(BTMG) Approach for Failure Management [0.0] 本稿では,リカバリ動作を適応可能なロボット技術としてモデル化し,行動木と動作生成器(BTMG)フレームワークをポリシー表現に活用する手法を提案する。
我々は,ペグ・イン・ア・ホール作業における一連の段階的なシナリオを通じて方法論を評価し,ロボットの協調作業における作業効率の向上とタスク成功率の向上に対するアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:56:43 GMT)
AEGIS: Online Adaptive AI Content Safety Moderation with Ensemble of LLM Experts [0.0] 大規模言語モデル(LLM)や生成AIの普及に伴い、その使用に伴うコンテンツ安全性のリスクも増大する。
高品質なコンテンツ安全性データセットとベンチマークには、広範囲のクリティカルな安全領域を包括的にカバーする注目すべき欠如がある。
これを解決するために、13の危険リスクと9のスパースリスクカテゴリからなる幅広いコンテンツ安全リスク分類を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:54:28 GMT)
A quantum information theoretic analysis of reinforcement learning-assisted quantum architecture search [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、幅広い応用範囲にわたる量子解のピボットカテゴリを表す。
本研究は, 変分量子状態対角化問題に適したアンサーゼ製造のためのRL-QASについて検討する。
これらの知見を利用して、ランダム量子状態の対角化に最適で許容可能なQASを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:54:59 GMT)
A comparative analysis of deep learning models for lung segmentation on X-ray images [0.0] 61の論文のうち、実装または事前訓練されたモデルが9つしか提供されなかった。
CE-Netは、ダイス類似度係数とユニオン計量上の交わりの最高値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 16:55:23 GMT)
A RAG Method for Source Code Inquiry Tailored to Long-Context LLMs [0.0] 本研究では,ソースコードに関する質問に対して,実行トレースをRAGに組み込む手法を提案する。
小型実験により, LLM応答品質の向上に寄与する傾向が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 07:40:37 GMT)
A Cyber Manufacturing IoT System for Adaptive Machine Learning Model Deployment by Interactive Causality Enabled Self-Labeling [0.0] 本稿では、エンドツーエンドのデータストリーミングパイプライン、MLサービス統合、自動自己ラベルサービスで構成されるAdaptIoTシステムを提案する。
このセルフラベルサービスは、因果的知識ベースと自動化されたフルサイクルのセルフラベルで構成され、複数のMLモデルを同時に適応させる。
自己ラベル適応型MLアプリケーションの実演はメーカースペースを用いて行われ、信頼性の高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 03:10:45 GMT)
(Not) Understanding Latin Poetic Style with Deep Learning [0.0] この記事では、様々なニューラルネットワークの注意点を調べることによって、著者のスタイルを理解するのに失敗した試みを要約する。
そのため、著者のスタイルの違いについて、伝統的な読者に何か教えることが期待されている。
残念ながら、彼らの推論は精査できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 09:21:56 GMT)
$σ$-PCA: a unified neural model for linear and nonlinear principal component analysis [0.0] データから特別な線形変換を学習するための単層オートエンコーダを用いた3つの手法
線形PCAは、東洋軸が分散を最大化する変換を学ぶが、それは部分空間の回転不確定性に悩まされる。
単層オートエンコーダとして線形および非線形PCAのための統一ニューラルモデルである$sigma$-PCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 9 Apr 2024 08:38:48 GMT)