Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also "Think" Step-by-Step [133.6] 思考の連鎖は、素数大言語モデルに彼らの予測の合理化を口頭で示すよう促す。
オーダーオブマグニチュードの小さなモデルでも、チェーンオブ思想のプロンプトの恩恵を受けられることを示す。
そこで我々は,より大規模な教師モデルから抽出した合理化に基づいて,より小さな学生モデルを訓練する方法であるChain-of-Thought Distillation (SCoTD)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:58:27 GMT)
Foundational Challenges in Assuring Alignment and Safety of Large Language Models [130.4] この研究は、大規模言語モデル(LLM)のアライメントと安全性の確保における18の基本的な課題を特定する。
特定された課題に基づいて、200ドル以上の具体的な研究質問を投げかけます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:58:28 GMT)
TextCoT: Zoom In for Enhanced Multimodal Text-Rich Image Understanding [91.3] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、その顕著な推論能力を活用することを目的とした研究の急増を引き起こした。
テキストリッチな画像理解のための新しいChain-of-ThoughtフレームワークであるTextCoTを提案する。
私たちのメソッドは追加のトレーニングが不要で、即時プラグアンドプレイ機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:54:35 GMT)
Towards Eliminating Hard Label Constraints in Gradient Inversion Attacks [88.1] グラディエント・インバージョン・アタックは、フェデレート学習フレームワークで公開された中間勾配から局所的なトレーニングデータを再構築することを目的としている。
以前のメソッドは、単一のデータポイントの再構築から始まり、単一イメージの制限をバッチレベルに緩和することから始まり、ハードラベルの制約の下でのみテストされる。
単入力勾配から最後の完全連結層の入力特徴と地下構造ラベルを同時に復元する新しいアルゴリズムを最初に開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:38:16 GMT)
Flames: Benchmarking Value Alignment of LLMs in Chinese [86.7] 本稿では,Flamesという値アライメントベンチマークを提案する。
一般的な無害の原則と、特定の中国の価値観を統合するユニークな道徳的側面の両方を包含している。
以上の結果から, 評価されたLLMはフラムに対して比較的低い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:18:59 GMT)
Clothes-Changing Person Re-Identification with Feasibility-Aware Intermediary Matching [86.0] 現在の衣服変更者の再識別(re-id)アプローチは通常、衣服に関係のない特徴に基づいて検索を行う。
本稿では,ファッション関連機能を検索に利用するためのFAIMフレームワークを提案する。
提案手法は, 広く使用されている衣服変化型re-idベンチマークにおいて, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:58:09 GMT)
Super-resolution of biomedical volumes with 2D supervision [84.5] 超解像のための仮設スライス拡散は、生物学的標本のすべての空間次元にわたるデータ生成分布の固有同値性を利用する。
我々は,高解像度2次元画像の高速取得を特徴とするSliceRの組織学的刺激(SRH)への応用に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:41:55 GMT)
EgoPet: Egomotion and Interaction Data from an Animal's Perspective [82.7] 本稿では,同時行動とマルチエージェントインタラクションの多様な例を含む,ペットの情緒的イメージのデータセットを紹介する。
EgoPetは、既存の人間や車両のエゴセントリックなデータセットとは根本的に異なる視点を提供する。
動物行動を把握する2つのドメイン内ベンチマークタスクと、ロボット四足歩行のための事前学習リソースとしてEgoPetの有用性を評価するための第3のベンチマークを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:59:47 GMT)
FedP3: Federated Personalized and Privacy-friendly Network Pruning under Model Heterogeneity [82.5] 我々は、フェデレートされたパーソナライズされたプライバシフレンドリーなネットワークプルーニングを表現する、効果的で適応可能なフェデレーションフレームワークであるFedP3を提案する。
我々は、FedP3とその局所微分プライベート変種DP-FedP3の理論解釈を提供し、それらの効率を理論的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:14:05 GMT)
Trajectory Consistency Distillation: Improved Latent Consistency Distillation by Semi-Linear Consistency Function with Trajectory Mapping [75.7] 軌道整合性蒸留(TCD)は、軌道整合性と戦略的サンプリングを含む。
TCDは低NFEで画像品質を著しく向上させるが、教師モデルと比較してより詳細な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:51:17 GMT)
AesExpert: Towards Multi-modality Foundation Model for Image Aesthetics Perception [74.1] 我々は,21,904の多様なソースイメージと88Kの人間の自然言語フィードバックを備えたコーパスリッチな審美的批評データベースを開発した。
AesExpertと呼ばれる、マルチモダリティのAesthetic Expertモデルを実現するために、オープンソースの一般基盤モデルを微調整します。
実験により、提案したAesExpertモデルは、最先端のMLLMよりもはるかに優れた審美的知覚性能を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:56:20 GMT)
Quantization of Large Language Models with an Overdetermined Basis [73.8] 本稿では,嘉心表現の原理に基づくデータ量子化アルゴリズムを提案する。
以上の結果から, カシ量子化はモデル性能の競争力や優れた品質を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:38:46 GMT)
Transformer based Pluralistic Image Completion with Reduced Information Loss [72.9] トランスフォーマーをベースとした手法は,近年,イメージインペイントにおいて大きな成功を収めている。
彼らは各ピクセルをトークンとみなし、情報損失の問題に悩まされる。
我々はPUTと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:15:34 GMT)
Cross-Modal Self-Training: Aligning Images and Pointclouds to Learn Classification without Labels [69.6] CLIPのような大規模ビジョン2D視覚言語モデルは、一般化可能な(オープン語彙)3D視覚モデルを学ぶために3Dエンコーダと整列することができる。
ゼロショット3Dビジョンモデルのラベルなし分類性能を改善するために、クロスモーダル自己訓練(Cross-MoST: Cross-Modal Self-Training)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:30:50 GMT)
CompGS: Efficient 3D Scene Representation via Compressed Gaussian Splatting [68.9] Compressed Gaussian Splatting (CompGS) という,効率的な3次元シーン表現を提案する。
我々は少数のアンカープリミティブを予測に利用し、プリミティブの大多数を非常にコンパクトな残留形にカプセル化することができる。
実験の結果,提案手法は既存の手法よりも優れており,モデル精度とレンダリング品質を損なうことなく,3次元シーン表現のコンパクト性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:50:39 GMT)
The Open-World Lottery Ticket Hypothesis for OOD Intent Classification [68.9] 我々はOODに対するモデル過信の根本的な原因を明かした。
Lottery Ticket仮説も,オープンワールドシナリオに拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:42:13 GMT)
Not all Layers of LLMs are Necessary during Inference [68.9] LLM(Large Language Models)の理想的な推論段階は、その能力を維持しながら少ない計算資源を利用できる。
本稿では,AdaInfer という単純なアルゴリズムを用いて,入力インスタンスを適応的に推定する手法を提案する。
実験によると、AdaInferは平均14.8%の計算リソースを節約し、最大50%の感情タスクを削減し、同等のパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:57:44 GMT)
Human vs. LMMs: Exploring the Discrepancy in Emoji Interpretation and Usage in Digital Communication [68.4] 本研究は,ヒト型絵文字の複製におけるGPT-4Vの挙動について検討した。
この結果は、人間の解釈の主観的な性質から、人間とGPT-4Vの行動に明確な相違があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:08:41 GMT)
Eliciting the Translation Ability of Large Language Models via Multilingual Finetuning with Translation Instructions [68.0] 大規模事前学習言語モデル(LLM)は多言語翻訳において強力な能力を示している。
本稿では,多言語事前学習言語モデルであるXGLM-7Bを微調整して,多言語翻訳を行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:02:59 GMT)
Communication-Efficient Hybrid Federated Learning for E-health with Horizontal and Vertical Data Partitioning [67.5] E-Healthは、スマートデバイスや医療機関が患者のデータを共同で収集することを可能にする。
eヘルスにフェデレートされた学習を適用することは、多くの課題に直面します。
医療データは水平および垂直に分割される。
HFLとVFLの単純な組み合わせには、訓練効率の低下、難聴収束分析、パラメータチューニング戦略の欠如など、制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:45:07 GMT)
CBQ: Cross-Block Quantization for Large Language Models [66.8] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、超低コストで大規模言語モデル(LLM)を圧縮する上で重要な役割を果たしている。
LLMのためのクロスブロック再構成に基づくPTQ手法CBQを提案する。
CBQはリコンストラクションスキームを使用してクロスブロック依存関係を採用し、エラーの蓄積を最小限に抑えるために複数のブロックにまたがる長距離依存関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:57:16 GMT)
Language Model Cascades: Token-level uncertainty and beyond [65.4] 言語モデル(LM)の最近の進歩により、複雑なNLPタスクの品質が大幅に向上した。
Cascadingは、より好ましいコスト品質のトレードオフを達成するためのシンプルな戦略を提供する。
トークンレベルの不確実性を学習後遅延ルールに組み込むことで,単純な集約戦略を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:02:48 GMT)
CF-Font: Content Fusion for Few-shot Font Generation [63.8] 本稿では、コンテンツ特徴をベースフォントのコンテンツ特徴によって定義される線形空間に投影するコンテンツ融合モジュール(CFM)を提案する。
提案手法では,参照画像のスタイル表現ベクトルの最適化も可能である。
我々は,6.5k文字の300フォントのデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:22:49 GMT)
Taming Latent Diffusion Model for Neural Radiance Field Inpainting [63.3] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は多視点画像からの3次元再構成の表現である。
本研究では,シーンごとのカスタマイズによる拡散モデルの傾向の緩和と,マスキングトレーニングによるテクスチャシフトの緩和を提案する。
我々のフレームワークは、様々な現実世界のシーンに最先端のNeRF塗装結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:59:57 GMT)
Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos [62.9] 合成した指導データを用いて,映像言語ベースラインから映像言語モデルを微調整する。
ビデオインストラクションチューニング(VIIT)によって生成されたビデオモデルは、高品質なキャプションを生成するために何百万ものビデオの自動ラベル付けに使用される。
副産物として、これまでで最大のビデオキャプションデータセットを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:10:37 GMT)
ASH: Animatable Gaussian Splats for Efficient and Photoreal Human Rendering [62.8] 本稿では,動的人間をリアルタイムに写実的にレンダリングするためのアニマタブルなガウススプラッティング手法を提案する。
我々は、被服をアニマタブルな3Dガウスとしてパラメータ化し、画像空間に効率よく切り込み、最終的なレンダリングを生成する。
我々は、ポーズ制御可能なアバターの競合手法を用いてASHをベンチマークし、我々の手法が既存のリアルタイムメソッドよりも大きなマージンで優れており、オフラインメソッドよりも同等またはそれ以上の結果を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:59:37 GMT)
Ctrl-Adapter: An Efficient and Versatile Framework for Adapting Diverse Controls to Any Diffusion Model [62.5] Ctrl-Adapterは、画像/ビデオ拡散モデルに多様な制御を追加する効率的なフレームワークである。
Ctrl-Adapterは、画像制御、ビデオ制御、スパースフレームによるビデオ制御、マルチ条件制御、ビデオ編集などの機能を提供する。
多様な画像/ビデオ拡散バックボーン(SDXL、Hotshot-XL、I2VGen-XL、SVD)により、Ctrl-Adapterはコントロールネットとマッチングし、ビデオ制御のすべてのベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:45:36 GMT)
Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs) [62.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。
我々は, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなどの様々な側面から, LLM を利用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:18:34 GMT)
Learning Planning-based Reasoning by Trajectories Collection and Process Reward Synthesizing [62.0] 収集された軌道上でのDPO(Direct Preference Optimization)を通して計画に基づく推論を学習するフレームワークを提案する。
論理的推論ベンチマークの挑戦的な結果から,学習フレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:36:24 GMT)
Virtually Enriched NYU Depth V2 Dataset for Monocular Depth Estimation: Do We Need Artificial Augmentation? [61.2] 我々は、単眼深度推定のために設計された、ニューヨーク深度v2データセットの事実上拡張版であるANYUを紹介する。
仮想世界の完全な3Dシーンを利用して人工データセットを生成する、よく知られたアプローチとは対照的に、ANYUはバーチャルリアリティーオブジェクトのRGB-D表現を取り入れて作成された。
ANYUは,アーキテクチャがかなり異なるディープニューラルネットワークの単眼深度推定性能と一般化を改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:44:03 GMT)
The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models [59.8] ファンデーションモデル(FM)は汎用人工知能(AI)モデルである。
現在、FMと連邦学習(FL)の相互作用の探索はまだ初期段階にある。
本稿では、FMが無線ネットワークよりもFLに適した範囲について検討し、その研究課題と機会について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:40:08 GMT)
SyncDreamer: Generating Multiview-consistent Images from a Single-view Image [59.8] SyncDreamerと呼ばれる新しい拡散モデルが単一ビュー画像から複数ビュー一貫性のある画像を生成する。
実験の結果、SyncDreamerはさまざまなビューに対して高い一貫性を持つ画像を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:28:44 GMT)
On the $O(\frac{\sqrt{d}}{T^{1/4}})$ Convergence Rate of RMSProp and Its Momentum Extension Measured by $\ell_1$ Norm [59.7] 本稿では、RMSPropとその運動量拡張を考察し、$frac1Tsum_k=1Tの収束速度を確立する。
我々の収束率は、次元$d$を除くすべての係数に関して下界と一致する。
収束率は$frac1Tsum_k=1Tと類似していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:07:28 GMT)
Exploring Text-to-Motion Generation with Human Preference [59.3] 本稿では,テキスト・トゥ・モーション・ジェネレーションにおける嗜好学習の探索について述べる。
テキスト・トゥ・モーション・ジェネレーションの現在の改善は、まだモーションキャプチャシステムを備えたエキスパート・ラベラーを必要とするデータセットに依存していることがわかった。
我々は、好み学習が、現在のテキスト・ツー・モーション生成モデルを大幅に改善する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:14:42 GMT)
TCCT-Net: Two-Stream Network Architecture for Fast and Efficient Engagement Estimation via Behavioral Feature Signals [58.9] 本稿では,新しい2ストリーム機能融合 "Tensor-Convolution and Convolution-Transformer Network" (TCCT-Net) アーキテクチャを提案する。
時間空間領域における意味のあるパターンをよりよく学習するために、ハイブリッド畳み込み変換器を統合する「CT」ストリームを設計する。
並行して、時間周波数領域からリッチなパターンを効率的に抽出するために、連続ウェーブレット変換(CWT)を用いて情報を2次元テンソル形式で表現する「TC」ストリームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:01:48 GMT)
RoHM: Robust Human Motion Reconstruction via Diffusion [58.6] RoHMは、モノクロRGB(-D)ビデオから頑健な3次元人間の動きを復元するためのアプローチである。
ノイズと閉鎖された入力データに条件付けし、一貫した大域座標で完全な可塑性運動を再構成した。
本手法は,テスト時に高速でありながら,定性的かつ定量的に最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:27:13 GMT)
On the Calibration of Multilingual Question Answering LLMs [57.3] 複数の多言語大言語モデル(MLLM)のキャリブレーションを様々な質問応答タスクでベンチマークする。
本研究では,分布内,分布外,言語間移動設定におけるキャリブレーションの異なる次元について検討する。
LlaMa2のようなデコーダのみのLLMでは、コンテキスト内学習は多言語データの信頼性校正を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:44:04 GMT)
The 8th AI City Challenge [57.3] 2024年版では5トラックが収録され、47か国と地域の726チームから前例のない関心を集めた。
このチャレンジでは、2つのリーダーボードを使ってメソッドを展示し、参加者は新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:12:17 GMT)
Context Does Matter: Implications for Crowdsourced Evaluation Labels in Task-Oriented Dialogue Systems [57.2] クラウドソースラベルは、タスク指向の対話システムを評価する上で重要な役割を果たす。
従来の研究では、アノテーションプロセスで対話コンテキストの一部だけを使用することが提案されている。
本研究では,対話文脈がアノテーション品質に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:56:39 GMT)
Leveraging LLMs for Synthesizing Training Data Across Many Languages in Multilingual Dense Retrieval [56.7] SWIM-IRは, 微調整多言語高密度検索のための33言語を含む合成検索訓練データセットである。
SAPは、ターゲット言語における情報クエリの生成において、大きな言語モデル(LLM)を支援する。
我々のモデルはSWIM-Xと呼ばれ、人間に指示された高密度検索モデルと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:11:33 GMT)
Stimulating the Diffusion Model for Image Denoising via Adaptive Embedding and Ensembling [56.5] DMID(Diffusion Model for Image Denoising)と呼ばれる新しい手法を提案する。
我々の戦略は、雑音のある画像を事前訓練された非条件拡散モデルに埋め込む適応的な埋め込み法を含む。
我々のDMID戦略は、歪みベースと知覚ベースの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:19:01 GMT)
Dancing with Still Images: Video Distillation via Static-Dynamic Disentanglement [56.3] 本稿では,ビデオ蒸留に関する最初の体系的研究を行い,時間的圧縮を分類する分類法を提案する。
本研究は, 蒸留時に時間情報がよく学習されないこと, 合成データの時間次元がほとんど寄与しないことを明らかにする。
提案手法は,メモリストレージ予算の大幅な削減を図りながら,ビデオデータセットの最先端化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:03:06 GMT)
X-PARADE: Cross-Lingual Textual Entailment and Information Divergence across Paragraphs [55.8] X-PARADEは、段落レベルの情報の分岐の最初の言語間データセットである。
アノテーションは、対象言語における段落をスパンレベルでラベル付けし、ソース言語における対応する段落に対して評価する。
アライメントされた段落は、異なる言語のウィキペディアページから引用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:39:01 GMT)
Digging into contrastive learning for robust depth estimation with diffusion models [55.6] そこで我々はD4RDと呼ばれる新しい頑健な深度推定法を提案する。
複雑な環境での性能劣化を軽減するために、拡散モデルに適した独自のコントラスト学習モードを備えている。
D4RDは、合成汚職と現実世界の気象条件に関する既存の最先端のソリューションを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:29:47 GMT)
OccGaussian: 3D Gaussian Splatting for Occluded Human Rendering [55.5] 表面レンダリングにNeRFを用いた従来手法では,閉鎖領域の復元には1日以上,閉塞領域のレンダリングには数秒を要していた。
OccGaussianは3D Gaussian Splattingをベースとして6分以内でトレーニングが可能で,最大160FPSまでの高品質な人体レンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:10:45 GMT)
Crooked indifferentiability of the Feistel Construction [53.6] Feistelの構築は擬似乱数置換とブロック暗号を構築するための基本的な技術である。
本稿では, アルゴリズム置換攻撃に対しても, 簡単な構成法が適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:29:24 GMT)
On the Necessity of Collaboration in Online Model Selection with Decentralized Data [53.2] 我々は、100万ドル以上のクライアントに分散データを用いたオンラインモデル選択について検討する。
各クライアントの計算コストを$o(K)$に制限した場合、$K$は仮説空間の候補数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:32:28 GMT)
State Space Model for New-Generation Network Alternative to Transformers: A Survey [52.8] 深層学習時代において、Transformerアーキテクチャは、トレーニング済みのビッグモデルとさまざまなダウンストリームタスクにまたがる強力なパフォーマンスを示してきた。
注意モデルの複雑さをさらに軽減するために、より効率的な手法を設計するための多くの努力がなされている。
その中でも、自己注意に基づくトランスフォーマーモデルの代替として、ステートスペースモデル(SSM)が近年ますます注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:24:45 GMT)
Efficient and accurate neural field reconstruction using resistive memory [52.7] デジタルコンピュータにおける従来の信号再構成手法は、ソフトウェアとハードウェアの両方の課題に直面している。
本稿では,スパース入力からの信号再構成のためのソフトウェア・ハードウェア協調最適化を用いた体系的アプローチを提案する。
この研究は、AI駆動の信号復元技術を進歩させ、将来の効率的で堅牢な医療AIと3Dビジョンアプリケーションへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:33:09 GMT)
Is Table Retrieval a Solved Problem? Join-Aware Multi-Table Retrieval [52.6] 本稿では,テーブル検索において,任意のクエリやデータベースに対して有用な結合関係を明らかにする手法を提案する。
提案手法は,F1スコアの最大9.3%,エンドツーエンドQAの最大5.4%の精度で,テーブル検索の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:55:01 GMT)
MyGO: Discrete Modality Information as Fine-Grained Tokens for Multi-modal Knowledge Graph Completion [51.8] MMKGの微細なモダリティ情報を処理・融合・拡張するためにMyGOを導入する。
MyGOは、マルチモーダルな生データをきめ細かい離散トークンとしてトークン化し、クロスモーダルなエンティティエンコーダでエンティティ表現を学習する。
標準MMKGCベンチマーク実験により,本手法が最新の20モデルを上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:40:41 GMT)
Harnessing GPT-4V(ision) for Insurance: A Preliminary Exploration [51.4] 保険には、テキスト、画像、ビデオなど、その運用プロセスにおけるさまざまなデータフォームが含まれる。
GPT-4Vは、保険関連のタスクにおいて顕著な能力を示し、マルチモーダルコンテンツの堅牢な理解を示す。
しかし、GPT-4Vは、詳細なリスク評価と損失評価に苦慮し、画像理解における幻覚に悩まされ、異なる言語に対する可変サポートを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:45:30 GMT)
DeferredGS: Decoupled and Editable Gaussian Splatting with Deferred Shading [50.3] 我々は,遅延シェーディングを用いたガウススプレイティング表現のデカップリングと編集を行うDedeerredGSを紹介する。
定性的かつ定量的な実験は、新しいビューおよび編集タスクにおけるDederredGSの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:58:54 GMT)
Learning Tracking Representations from Single Point Annotations [49.5] 本稿では,単一点アノテーションから追跡表現を弱教師付きで学習することを提案する。
具体的には,エンド・ツー・エンド・エンド・コントラスト学習に先立って,対象対象対象性を取り入れたソフトコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:50:58 GMT)
No More Ambiguity in 360° Room Layout via Bi-Layout Estimation [49.4] レイアウトアノテーションの曖昧さは、正確な360度空間レイアウト推定を開発する上で大きな課題となる。
本稿では、2つの異なるレイアウトタイプを予測できる新しいBi-liaモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:59:56 GMT)
Prepacking: A Simple Method for Fast Prefilling and Increased Throughput in Large Language Models [48.6] Prefillingは、自己回帰生成前のプロンプトにおける入力トークンのキー値キャッシュの計算である。
より長い入力プロンプト長の場合、プリフィルはデコード時間にかなりのオーバーヘッドをもたらす。
本稿では,プリフィル計算を最適化する簡易かつ効果的な方法であるPrepackingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:49:10 GMT)
CREST: Cross-modal Resonance through Evidential Deep Learning for Enhanced Zero-Shot Learning [48.5] ゼロショット学習(ZSL)は、既知のカテゴリから未知のカテゴリへのセマンティックな知識伝達を活用することで、新しいクラスの認識を可能にする。
分布不均衡や属性共起といった現実世界の課題は、画像の局所的なばらつきの識別を妨げる。
これらの課題を克服するために、双方向のクロスモーダルZSLアプローチCRESTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:19:39 GMT)
Bridging Vision and Language Spaces with Assignment Prediction [47.0] VLAPは、事前訓練された視覚モデルと大規模言語モデル(LLM)を橋渡しする新しいアプローチである
2つのモダリティ埋め込み空間を橋渡しするために、確立された単語埋め込みを利用する。
VLAPは、以前の線形変換ベースのアプローチよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:04:15 GMT)
On the Stability of Expressive Positional Encodings for Graphs [47.0] ラプラシア固有ベクトルを位置符号化として使用することは、2つの根本的な課題に直面している。
SPE(Stable and Expressive Positional Generalizations)を紹介する。
SPEは(1)確率的に安定であり、(2)基底不変関数に対して普遍的に表現できる最初のアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:11:03 GMT)
Testing trajectory-based determinism via time probability distributions [45.0] ボヘミア力学(BM)は量子力学(QM)よりも予測力を継承している
本稿では, 一般軌道を持つ理論において, 飛行時間確率分布を構成するための処方則を提案する。
QM が到達不能な確率分布を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:36:38 GMT)
Quantum Principle of Least Action in Dynamic Theories With Higher Derivatives [45.0] この形式は量子論の構築の出発点である。
量子論の新しい形式と「通常の」量子力学の対応は、局所極限で確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:29:58 GMT)
Improving Recall of Large Language Models: A Model Collaboration Approach for Relational Triple Extraction [44.7] 長い文から三重項の集合を出力する関係三重抽出は、知識獲得において重要な役割を果たす。
大規模な言語モデルでは、適切な命令が与えられた場合、簡単な文から数ショットの学習や微調整によってトリプルを正確に抽出することができる。
本稿では,大規模言語モデルと小さなモデルを統合した評価フィルタリングフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:03:05 GMT)
Memory Sharing for Large Language Model based Agents [43.5] 大言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、自然言語プロンプトを介してタスクを実行する。
詩の創造のようなオープンエンドな課題へのインコンテキスト学習の適用は、かなりの制限を明らかにしている。
本稿では,リアルタイムメモリストレージと検索システムを利用したLLMマルチエージェントのためのメモリ共有(MS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:57:30 GMT)
Do More With What You Have: Transferring Depth-Scale from Labeled to Unlabeled Domains [43.2] 自己教師付き深度推定器は、ドメイン全体の絶対深度値と線形に相関する大規模予測をもたらす。
トレーニング前の2つのデータセットのフィールド・オブ・ビューの整合性は、両方のドメインに共通な線形関係をもたらすことを示す。
観測された特性を用いて、絶対深度ラベルを持つソースデータセットから、これらの測定を欠いた新しいターゲットデータセットへ、深度スケールを転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:37:57 GMT)
Mitigating the Curse of Dimensionality for Certified Robustness via Dual Randomized Smoothing [42.2] 本稿では,2次元平滑化による高次元入力に対する$ell$認証ロバスト性の実現可能性について検討する。
提案したDual Smoothing (DRS)は入力イメージを2つのサブイメージにダウンサンプルし、下位次元で2つのサブイメージを滑らかにする。
広汎な実験は、確立された方法論と統合する顕著な能力を示すDSSの一般化性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:54:33 GMT)
AI Competitions and Benchmarks: Dataset Development [42.2] 本章では,我々の実践経験に富んだ,確立した方法論ツールの概要について概観する。
データセット開発に関わるタスクを開発し、その効果的な管理に関する洞察を提供する。
次に、データ収集、変換、品質評価を含む実装プロセスの詳細について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:01:42 GMT)
Test of transient deviations from Quantum Mechanics in Bell's experiment [41.9] QM(Quantum Mechanics)と局所現実論(Local Realism)の対立は、空間的に広がる絡み合った状態の遠い領域間で観測される相関で最も顕著である。
相関がL/cよりも短い時間で測定された場合、過渡的な偏差(QMによって予測された値からの偏差)が観測できるという仮説が立てられている。
本稿では, 駅間距離24mの特別設計光ベル装置で実施した実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:01:30 GMT)
Flattening the Parent Bias: Hierarchical Semantic Segmentation in the Poincaré Ball [39.8] 親が子どもから推定されるフラットな(階層的でない)セグメンテーションネットワークは,階層的アプローチよりも高いセグメンテーション精度を有することを示す。
また,ポアンカー球モデルを用いた階層的セグメンテーションに対するより原理的なアプローチについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:55:50 GMT)
Is there a finite complete set of monotones in any quantum resource theory? [39.6] すべての状態変換を完全に決定する資源単調の有限集合は存在しないことを示す。
完全順序理論はすべての純状態間の自由変換を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:48:27 GMT)
Data Analysis Methods Preliminaries for a Photon-based Hardware Random Number Generator [39.6] Minecraftはゲームには最適ですが、サイバーセキュリティ暗号化キー生成には向いていません。
PRNGは予測不可能な現象を数や文字列に定量化し、アルゴリズムに入力することでランダムな数を生成する。
ハードウェア乱数生成器(HRNG)を用いることで、PRNGの欠陥に影響を受けない乱数を高速に得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:47:17 GMT)
Catalysis of entanglement and other quantum resources [39.6] 化学反応の代わりに、量子状態は物理的制約の下で互いに変換する能力を高める。
本稿では、量子保存の最近の展開を概観し、この研究の方向性を歴史的に概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:52:41 GMT)
Group-wise Prompting for Synthetic Tabular Data Generation using Large Language Models [39.3] 本研究では,合成データを生成するために,Large Language Models (LLMs) を用いた簡易かつ効果的な手法を提案する。
本稿では,LLMのテキスト内学習機能を活用した,CSV形式のグループワイドプロンプト手法を提案する。
提案したランダムな単語置換戦略は,単調なカテゴリー値の扱いを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:49:16 GMT)
A Lightweight Method for Tackling Unknown Participation Statistics in Federated Averaging [39.2] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントは通常、事前に不明な多様な参加統計を持つ。
我々は、最適重みのオンライン推定に基づいてクライアント更新を適応的に重み付けすることで、FedAvgを改善するFedAUという新しいアルゴリズムを提案する。
我々の理論的結果は、FedAUが元の目的の最適解に収束することを示しながら、重要かつ興味深い洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:13:25 GMT)
On the Road to Portability: Compressing End-to-End Motion Planner for Autonomous Driving [38.4] ディープニューラルネットワークを備えたエンドツーエンドのモーションプランニングモデルは、完全な自律運転を可能にする大きな可能性を示している。
過大なニューラルネットワークは、リソースに制約のあるシステムへのデプロイにおいて実用的ではなく、参照中により多くの計算時間とリソースを必要とする。
エンド・ツー・エンド・モーション・プランナの圧縮に適した最初の知識蒸留フレームワークであるPlanKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:12:20 GMT)
Resilience of Large Language Models for Noisy Instructions [38.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ヒューマンコマンドを解釈し、様々なタスク間でテキストを生成する強力なツールとして登場した。
本研究では, ASR(Automatic Speech Recognition)エラー, OCR(Optical Character Recognition)エラー, 文法的誤り, 気まぐれな内容を含む5種類の障害に対するLLMのレジリエンスについて検討した。
以上の結果から,一部のLCMは特定の騒音に対する耐性を示すが,全体的な性能は著しく低下することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:55:08 GMT)
HQ-Edit: A High-Quality Dataset for Instruction-based Image Editing [38.1] HQ-Editは、約20万の編集が可能な高品質な命令ベースの画像編集データセットである。
高品質を確実にするために、多様なサンプルはまずオンラインで収集され、拡張され、次に高品質なディプチチを作るために使用される。
HQ-Editは、細部が豊富で包括的な編集プロンプトを伴う高解像度の画像を編集し、既存の画像編集モデルの能力を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:59:31 GMT)
Towards Uncovering How Large Language Model Works: An Explainability Perspective [38.1] 大規模言語モデル(LLM)は言語タスクのブレークスルーをもたらしたが、その顕著な一般化と推論能力を実現する内部メカニズムは不透明のままである。
本稿では,LLM機能の基礎となるメカニズムを,説明可能性のレンズを通して明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:43:12 GMT)
PhyScene: Physically Interactable 3D Scene Synthesis for Embodied AI [38.0] PhySceneは、リアルなレイアウト、明瞭なオブジェクト、エンボディエージェントに適したリッチな物理的相互作用によって特徴付けられるインタラクティブな3Dシーンを生成するための方法である。
我々はPhySceneがこれらの誘導関数を物理的に相互作用可能なシーン合成に有効に利用し、既存の最先端シーン合成方法よりも大きなマージンで優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:29:23 GMT)
EdgeRelight360: Text-Conditioned 360-Degree HDR Image Generation for Real-Time On-Device Video Portrait Relighting [38.0] We present EdgeRelight360, an approach for real-time video portrait relighting on mobile devices。
そこで本研究では,拡散に基づくテキストから360度の画像生成手法を提案する。
私たちのアプローチは、ビデオ会議、ゲーム、拡張現実など、リアルタイムビデオアプリケーションにおける新たな可能性の道を開くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:45:08 GMT)
Negation Triplet Extraction with Syntactic Dependency and Semantic Consistency [38.0] SSENEはマルチタスク学習フレームワークを備えたデコーダアーキテクチャのPLM(Generative Pretrained Language Model)に基づいて構築されている。
我々は,Meituanの現実世界プラットフォームからのユーザレビューに基づいて,高品質な中国語データセットNegCommentを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:28:33 GMT)
SQUWA: Signal Quality Aware DNN Architecture for Enhanced Accuracy in Atrial Fibrillation Detection from Noisy PPG Signals [37.8] 心房細動(AF)は脳卒中、心臓病、死亡のリスクを著しく増大させる。
光胸腺造影(PPG)信号は、運動人工物や、しばしば起立条件で遭遇する他の要因による腐敗に影響を受けやすい。
本研究では,一部劣化したPSGから正確な予測の維持方法を学習するための新しい深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:07:08 GMT)
An Algorithm with Optimal Dimension-Dependence for Zero-Order Nonsmooth Nonconvex Stochastic Optimization [37.3] リプシッツの目的の滑らかな点も凸点も生成しない点の複雑さについて検討する。
私たちの分析は単純だが強力だ。
Goldstein-subdifferential set, これは最近の進歩を可能にする。
非滑らかな非最適化
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:26:40 GMT)
Wisdom of Instruction-Tuned Language Model Crowds. Exploring Model Label Variation [37.1] LLM(Large Language Models)は、優れたテキスト分類機能を示す。
近年の研究では,データアノテーションにおけるラベルの変動を考慮したことの重要性が強調されている。
我々は,4言語にまたがる5つの主観的タスクに対して,最近の4つの命令調整LDMをアノテータとして評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:00:26 GMT)
RanLayNet: A Dataset for Document Layout Detection used for Domain Adaptation and Generalization [37.0] RanLayNetは、自動的に割り当てられたラベルでリッチ化された合成ドキュメントデータセットである。
本研究では,データセットでトレーニングしたディープレイアウト識別モデルに対して,実際の文書のみをトレーニングしたモデルと比較して,性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:50:15 GMT)
Shaping Realities: Enhancing 3D Generative AI with Fabrication Constraints [36.7] ジェネレーティブAIツールは、ユーザーがテキストやイメージを入力として新しいモデルを操作したり作成したりできる3Dモデリングにおいて、より普及しつつある。
これらの手法は, 3Dモデルの美的品質に焦点を合わせ, ユーザが提供するプロンプトに類似するように仕上げる。
製造を意図した3Dモデルを作成する場合、デザイナーは3Dモデルの美的特性を、その物理的特性とトレードオフする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:22:57 GMT)
Towards Collaborative Autonomous Driving: Simulation Platform and End-to-End System [35.4] 自動運転車(V2X-AD)は、より安全な運転ソリューションを提供する大きな可能性を秘めている。
本稿では,協調自動運転のための総合シミュレーションプラットフォームであるV2Xverseを紹介する。
私たちは、新しいエンドツーエンドのコラボレーティブドライブシステムであるCoDrivingを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:33:32 GMT)
Fast single atom imaging in optical lattice arrays [35.4] 我々は高速で2.4 us の単原子イメージングを格子で示し、99.4%の忠実さを持つ。
我々は、アコーディオン格子を用いて回折限界内に配置された格子を分解し、撮像前の原子間隔を増大させる。
これは小幅格子のイメージングという課題を克服し、磁気原子を用いた拡張ハバードモデルの研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:56:00 GMT)
Towards DNA-Encoded Library Generation with GFlowNets [35.1] DELを使用する上で重要な課題の1つは、ライブラリ設計である。
本稿では,タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)のDEL偏りについて考察する。
我々は、変調タスク上で複数の機械学習アルゴリズムを評価し、提案したGFlowNetベースの生成手法の報酬として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:01:20 GMT)
Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning [35.0] 本稿では,機能エンジニアとして大規模言語モデルを用いる新しい文脈内学習フレームワークFeatLLMを提案する。
FeatLLMは高品質なルールを生成し、TabLLMやSTUNTなどよりも大幅に(平均で10%)優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:26:08 GMT)
Towards a high-performance AI compiler with upstream MLIR [34.9] 本研究では,オープンソースのコンパイラパスを用いたコンパイルフローを提案し,忍者パフォーマンスを実現するためのフレームワークを構築する。
この流れを,Packing と PyTorch の Linalg-on-Tensor における入射IR を用いた概念実証 MLIR プロジェクトで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:35:50 GMT)
Decentralized Multi-Party Multi-Network AI for Global Deployment of 6G Wireless Systems [31.8] 本稿では、大規模にデプロイされた6GネットワークにAIを統合するための分散マルチパーティ・マルチネットワークAI(DMMAI)フレームワークを紹介する。
DMMAIは、さまざまなネットワークプラットフォームにわたるAI駆動コントロールを調和させ、自らを自律的に構成、監視、修復するネットワークを促進する。
弊社のアプローチでは、マルチネットワークオーケストレーションとAIコントロールの統合について検討し、6GネットワークにおけるAI駆動のコーディネーションのための標準フレームワークにおける重要なギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:21:25 GMT)
Impact of Preference Noise on the Alignment Performance of Generative Language Models [31.6] 2つのタスク(要約と対話生成)における好み雑音がアライメント性能に及ぼす影響について検討する。
その結果、アライメント性能は、優先データにおけるノイズ率に非常に敏感であることが判明した。
ノイズの影響を軽減するため、信頼度に基づくデータフィルタリングは特定のノイズが存在する場合に大きな利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:21:53 GMT)
Generation-driven Contrastive Self-training for Zero-shot Text Classification with Instruction-following LLM [31.3] 我々は、より小さな言語モデルの訓練を支援するために、大規模言語モデルの強力な生成力を利用する新しい手法、GenCoを導入する。
本手法では,LLMは2つの重要な方法で,より小さなモデルの自己学習ループにおいて重要な役割を果たす。
予測ラベルに条件付き入力テキストを書き換えることで、高品質なトレーニングペアの開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:40:54 GMT)
SoK (or SoLK?): On the Quantitative Study of Sociodemographic Factors and Computer Security Behaviors [31.2] 我々は、社会デマログラフィーと安全な行動に関する既存の奨学金について調査する。
次に、現在知られているものを分析し、将来の研究のためにオープンな質問を識別するために、47の論文の焦点を絞った文献レビューを行う。
現代の社会的・批判的理論を取り入れることで、社会デマログラフィー要因とセキュリティ行動の今後の研究のためのガイドラインを確立する。
我々は16カ国16,829人のFacebookユーザーを対象に、社会デマトグラフィーと非識別ログデータとの関連性の測定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:56:03 GMT)
Universal Inference Meets Random Projections: A Scalable Test for Log-concavity [30.1] 任意の次元の有限標本で証明可能な対数凹凸の最初のテストを示す。
D次元試験問題を多くの一次元問題に変換するランダム・プロジェクション・アプローチは高出力が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:37:16 GMT)
3D Gaussian Splatting as Markov Chain Monte Carlo [30.0] 3D Gaussian Splattingは最近、ニューラルレンダリングで人気になっている。
現在の手法は、ガウシアンを配置するための丁寧に設計されたクローニングと分割戦略に依存している。
本研究では,3次元ガウスアンを,基礎となる確率分布から引き出されたランダムなサンプルとして再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:01:47 GMT)
The Devil is in the Few Shots: Iterative Visual Knowledge Completion for Few-shot Learning [29.9] 対照的に、CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)は、ゼロショット学習の強力なパフォーマンスを示している。
フルショット学習は、各クラスに少数の画像を与えることで、CLIPの転送能力をさらに向上することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:30:34 GMT)
Enhancing Code Vulnerability Detection via Vulnerability-Preserving Data Augmentation [29.7] ソースコードの脆弱性検出は、潜在的な攻撃からソフトウェアシステムを保護するための固有の脆弱性を特定することを目的としている。
多くの先行研究は、様々な脆弱性の特徴を見落とし、問題をバイナリ(0-1)分類タスクに単純化した。
FGVulDetは、さまざまな脆弱性タイプの特徴を識別するために複数の分類器を使用し、その出力を組み合わせて特定の脆弱性タイプを特定する。
FGVulDetはGitHubの大規模なデータセットでトレーニングされており、5種類の脆弱性を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:10:52 GMT)
Deferred NAM: Low-latency Top-K Context Injection via DeferredContext Encoding for Non-Streaming ASR [27.7] 文脈バイアスにより、音声認識者は話者の文脈で重要なフレーズを転写することができる。
コンテクストエンコーディングの前に、軽量なフレーズ選択パスを移動させることで、最大16.1倍のスピードアップが得られることを示す。
フレーズレベルとワードピースレベルのクロスエントロピー損失が加わったことにより,ベースラインに対する37.5%のWER削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:28:13 GMT)
If there's a Trigger Warning, then where's the Trigger? Investigating Trigger Warnings at the Passage Level [27.6] トリガーは、この内容が一部の読者グループによって有害であると認識された場合、機密性の高い内容の文書を序文で警告する。
しかし、どの部分で警告を割り当てたのかは不明だ。
本稿では,文書のトリガーパスを手動と計算の両方で識別できる可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:37:52 GMT)
Visual Grounding Methods for VQA are Working for the Wrong Reasons! [24.8] 性能改善は、視覚的接地の改善の結果ではなく、正規化効果であることを示す。
本稿では,外部アノテーションを一切必要とせず,VQA-CPv2上での最先端性能を実現する簡易な正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:09:39 GMT)
Are Bias Mitigation Techniques for Deep Learning Effective? [24.8] 改良された評価プロトコル、有能なメトリクス、新しいデータセットを導入する。
我々は、同じネットワークアーキテクチャを用いて、7つの最先端アルゴリズムを評価する。
アルゴリズムは隠れバイアスを悪用し、複数の形式のバイアスにスケールできず、チューニングセットの選択に非常に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:03:11 GMT)
A Self-feedback Knowledge Elicitation Approach for Chemical Reaction Predictions [24.8] 本稿では,データ処理による自己フィードバック型知識抽出手法を提案する。
我々は、事前知識を大規模言語モデルに注入するために適応的な即時学習を採用する。
この研究は、科学研究における知識の活用のための新しいパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:26:33 GMT)
Privacy at a Price: Exploring its Dual Impact on AI Fairness [24.7] 機械学習モデルにおける差分プライバシーは、予測精度に関して異なる階層群に不平等に影響を及ぼすことを示した。
これは公平性への懸念を招き、パフォーマンスのバイアスとして現れます。
微分プライベート勾配降下ML法における勾配クリッピングの実装は、DPノイズの公平性に対する負の影響を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:23:41 GMT)
Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity Alignment Decoding [24.6] 我々は,エンティティの埋め込みのみに依存する,新しい,一般化された,効率的なデコーディング手法をEAに導入する。
本手法はディリクレエネルギーを最小化してデコード処理を最適化し,グラフ内の勾配流を最大化し,グラフのホモフィリーを最大化する。
特に、この手法は、追加計算時間の6秒未満でこれらの進歩を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:47:12 GMT)
VFMM3D: Releasing the Potential of Image by Vision Foundation Model for Monocular 3D Object Detection [24.4] モノクル3Dオブジェクト検出は、自律運転やロボティクスなど、さまざまなアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,VFMM3Dを提案する。VFMM3Dは,ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の機能を利用して,単一ビュー画像を正確にLiDARポイントクラウド表現に変換する革新的な手法である。
課題となる3Dオブジェクト検出データセットであるKITTIについて、総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:12:12 GMT)
Rate-Optimal Non-Asymptotics for the Quadratic Prediction Error Method [24.2] 特定可能性条件を満たすパラメトリック予測モデルの2次予測誤差法について検討した。
この結果は,特定可能なAutoRegressive moving Average(ARMA)モデルに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:12:20 GMT)
Deep Learning-Based Out-of-distribution Source Code Data Identification: How Far Have We 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） (Mon, 15 Apr 2024 00:02:41 GMT)
Automatic Knowledge Graph Construction for Judicial Cases [23.8] 我々は、司法人工知能の発展に焦点をあて、法的知識における認知知の応用について検討する。
我々のアプローチは、エンティティ認識と関係抽出という2つの基本的なNLPタスクに重点を置いている。
このフレームワークは、関連するケースの正確な分類とレコメンデーションを含む、司法AIの応用に対する堅牢なセマンティックサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:08:28 GMT)
Video2Game: Real-time, Interactive, Realistic and Browser-Compatible Environment from a Single Video [23.5] Video2Gameは、現実世界のシーンのビデオを自動的にリアルでインタラクティブなゲーム環境に変換する新しいアプローチである。
リアルタイムに高リアルなレンダリングを作成できるだけでなく、インタラクティブなゲームも構築できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:32:32 GMT)
What If the TV Was Off? Examining Counterfactual Reasoning Abilities of Multi-modal Language Models [22.1] 我々は,現代言語モデルの対実的推論能力をテストするために,新しいデータセットC-VQAを導入する。
このデータセットは、数値クエリや対語クエリなど、さまざまなタイプでオリジナルの質問を注入することで構築される。
このデータセットを用いた現代の視覚モデルの評価では、性能低下が顕著であり、いくつかのモデルでは40%まで低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:03:26 GMT)
Global Safe Sequential Learning via Efficient Knowledge Transfer [21.8] 多くの医学や工学の応用において、データの選択は事前の未知の安全条件によって制約される。
安全性の学習を促進するために,安全なシーケンシャル学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:57:36 GMT)
Building Semantic Communication System via Molecules: An End-to-End Training Approach [20.7] 意味コミュニケーションの概念は、限られたコミュニケーションリソースを持つシナリオにおけるアプリケーションに新しいアプローチを提供する。
本稿では,分子間通信システムの効率向上を目的とした,エンド・ツー・エンド(E2E)な分子間通信システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:06:07 GMT)
Sparse Global Matching for Video Frame Interpolation with Large Motion [20.5] 大きな動きはビデオフレーム補間(VFI)タスクにおいて重要な課題となる。
既存の手法は、しばしば制限された受容場によって制約されるため、大きな動きを持つシナリオを扱う際の準最適性能をもたらす。
我々はVFIのための新しいパイプラインを導入し、グローバルレベルの情報を効果的に統合し、大きな動きに関連する問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:27:51 GMT)
σ-GPTs: A New Approach to Autoregressive Models [19.8] 出力に位置エンコーディングを追加するだけで、この順序をオンザフライ・イン・サンプルで変調できることを示す。
我々は,言語モデリング,パス解決,航空機の垂直速度予測など,様々な領域にわたる手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:22:47 GMT)
Effective Reinforcement Learning Based on Structural Information Principles [19.8] 本稿では, 効率的な意思決定・意思決定のための, 新規で汎用的な構造情報原則に基づくフレームワーク,すなわちSIDMを提案する。
SIDMは、様々な単一エージェントおよびマルチエージェントRLアルゴリズムに柔軟に組み込むことができ、その性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:02:00 GMT)
Empowering Embodied Visual Tracking with Visual Foundation Models and Offline RL [19.8] 身体的視覚追跡は、エンボディードエージェントにとって不可欠で挑戦的なスキルである。
既存の手法では、非効率なトレーニングや一般化の欠如に悩まされている。
視覚基盤モデル(VFM)とオフライン強化学習(オフラインRL)を組み合わせた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） (Mon, 15 Apr 2024 15:12:53 GMT)
Masked and Shuffled Blind Spot Denoising for Real-World Images [19.3] ブラインドスポットデノナイズ原理に基づく単一画像デノナイズに対する新しいアプローチを提案する。
MASHは、入力の盲目(マスキング)レベルと(未知)雑音相関の関係を決定するための注意深い分析の結果である。
我々は,実世界の雑音画像データセットに関する広範な実験を通してMASHを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:19:47 GMT)
Adversarial Nibbler: An Open Red-Teaming Method for Identifying Diverse Harms in Text-to-Image Generation [19.1] 私たちは、暗黙的に敵対的なプロンプトをクラウドソーシングするための、レッドチーム方式であるAdversarial Nibbler Challengeを構築します。
この課題は、T2Iモデルにおける安全落とし穴の持続的な発見と分析を可能にするために、連続的なラウンドで実行される。
人類が有害とみなす画像の14%は、機械によって「安全」と誤記されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:41:09 GMT)
On the Effects of Fine-tuning Language Models for Text-Based Reinforcement Learning [19.1] テキストベースRLエージェントの効率的な訓練には,意味理解の充実が寄与することを示す。
本稿では,言語モデルの不適切な微調整の結果,意味的変性の発生について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:05:57 GMT)
LoRA Dropout as a Sparsity Regularizer for Overfitting Control [19.0] そこで本研究では,LoRA方式のドロップアウト機構を提案する。
適切な空間性は、経験的リスクと一般化リスクのギャップを狭めるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:32:12 GMT)
PEAN: A Diffusion-Based Prior-Enhanced Attention Network for Scene Text Image Super-Resolution [18.9] シーンテキスト画像スーパーレゾリューション(STISR)は,低解像度のシーンテキスト画像の解像度と可読性を同時に向上することを目的としている。
シーンテキスト画像の視覚構造と意味情報の2つの要因が認識性能に大きな影響を及ぼす。
本稿では,これらの要因による影響を軽減するために,事前注意ネットワーク(PEAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:43:58 GMT)
Facility Location Games Beyond Single-Peakedness: the Entrance Fee Model [18.9] 各施設が入場料を課金する新しいモデルを導入する。
本モデルでは,入場料関数を任意の関数とする。
近似比が好ましい戦略防御機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:51:21 GMT)
Can We Break Free from Strong Data Augmentations in Self-Supervised Learning? [18.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)における限定ラベル付きデータの課題に対処するための、有望なソリューションとして、自己教師付き学習(SSL)が登場した。
SSLモデルのパフォーマンスと学習メカニズムを形作る上で,SSLの動作が重要な役割を担っていることを明らかにする。
本稿では,事前知識を統合した新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:53:48 GMT)
Can LLM-Generated Misinformation Be Detected? [18.4] 大型言語モデル(LLM)は誤情報を生成するために利用することができる。
LLMが生成した誤報は、人間が書いた誤報よりも有害か?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:01:09 GMT)
FSRT: Facial Scene Representation Transformer for Face Reenactment from Factorized Appearance, Head-pose, and Facial Expression Features [17.5] 顔再現の課題は、頭部の動きと表情を駆動ビデオからソース画像の外観に転送することである。
既存の手法の多くはCNNベースであり、ソース画像から現在の駆動フレームへの光の流れを推定する。
本稿では,ソースコードのセットラテント表現を演算するためのトランスフォーマーベースのエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:37:26 GMT)
Can Large Language Models Transform Natural Language Intent into Formal Method Postconditions? [17.0] 大きな言語モデル(LLM)は、プログラマの意図にマッチする仕様への自然言語の意図の翻訳を容易にする可能性がある。
本稿では,プログラムアサーションとして表現された,非公式な自然言語形式的メソッドのポストコンディションにLLMを活用する問題であるnl2postcondについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:08:37 GMT)
An Empirical Study of Open Edge Computing Platforms: Ecosystem, Usage, and Security Risks [16.8] オープンエッジコンピューティングプラットフォーム(OECP)は、大規模エッジノード、広範囲の使用と採用、およびエッジノードとして参加するサードパーティへのオープン性を主張している。
我々は2つの代表OECPに関する最初の実証的研究を行い、エッジノードを配置することで実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:35:15 GMT)
LiDAR-Guided Cross-Attention Fusion for Hyperspectral Band Selection and Image Classification [16.7] 本稿では,LiDARデータで導かれるHSI帯域の選択のためのクロスアテンション機構を提案する。
この方法は、選択したHSIバンドが冗長性と計算要求を大幅に低減することを保証する。
HSIとLiDARの3つのデータセット(ヒューストン2013、トレント、MUUFL)で実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:34:52 GMT)
Nonlinear sparse variational Bayesian learning based model predictive control with application to PEMFC temperature control [16.7] 本研究は非線形システムのための非線形スパース変分学習に基づくMPC(NSVB-MPC)を開発する。
変分推論はNSVB-MPCによって予測精度を評価し、システムの不確実性を定量化するために必要な修正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:30:26 GMT)
Insights from the Field: Exploring Students' Perspectives on Bad Unit Testing Practices [16.7] 学生は必然的に、確立した単体テストのベストプラクティスから逸脱し、問題のあるコードをテストスイートに導入するかもしれません。
学生は、プラグインがテストの匂いを学習し、検出するのに役立つことを報告し、また、彼らが無害と考える特定のテストの匂いも特定する。
本研究の成果は, 単体テストにおけるカリキュラムの修了における学力向上と, テストコードのコードレビュー戦略を学生に提供できることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:54:45 GMT)
Occupation Life Cycle [16.6] 本稿では,職業の軌跡を探るため,Occupation Life Cycle (OLC)モデルを提案する。
中国最大の採用プラットフォームからの求人データを用いて、2018年から2023年にかけての労働市場の変動と新興トレンドを追跡します。
われわれの発見は、職業進化と経済要因の相互作用に関するユニークな視点を与えており、特に中国の労働市場に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:13:51 GMT)
Dynamic fault detection and diagnosis of industrial alkaline water electrolyzer process with variational Bayesian dictionary learning [16.1] アルカリ水電解法(英: Alkaline Water Electrolysis, AWE)は、再生可能エネルギーを用いた最も単純な水素製造法の一つである。
AWE操作の信頼性と安全性を向上させるため,新しい動的変分ベイズ辞書学習(RDVDL)モニタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:41:35 GMT)
Contrastive Pretraining for Visual Concept Explanations of Socioeconomic Outcomes [15.8] ポストホックの概念に基づく説明は、ポリシー作成においてこれらのモデルを広く採用するための重要なステップである。
本研究では,社会経済研究におけるタスク固有のコントラスト損失とポストホック概念の説明可能性を用いた表現学習の相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:13:56 GMT)
3D Face Tracking from 2D Video through Iterative Dense UV to Image Flow [15.5] 本稿では,頂点ごとの高密度アライメントのための2次元アライメントネットワークを革新的に導入する新しいフェイストラッカーであるFlowFaceを提案する。
以前の作業とは異なり、FlowFaceは、弱い監視や合成データではなく、高品質な3Dスキャンアノテーションでトレーニングされている。
本手法は,カスタムベンチマークと公開ベンチマークの両方において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:20:07 GMT)
Transferring Fairness using Multi-Task Learning with Limited Demographic Information [15.4] マルチタスク設定に単一タスクのフェアネス損失を適用して、対象タスクを逸脱する際の関連タスクから人口統計ラベルを利用する。
本研究では, 単一軸の異なる2つのデータセット間を転送することで, 交差点の公平性を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:13:57 GMT)
Quantum state engineering in a five-state chainwise system by coincident pulse technique [15.1] 本稿では,5状態連鎖系におけるコヒーレント集団移動と任意のコヒーレント重ね合わせを同時パルス法により正確に解析する手法を提案する。
この結果は、高忠実度多状態量子制御が不可欠であるアプリケーションに潜在的に興味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:13:17 GMT)
Analysis of Linear Mode Connectivity via Permutation-Based Weight Matching [15.0] We use weight matching (WM) to identify permutation that satisfy linear mode connection (LMC)。
We show that permutations found by WM may not significantly reduce the $L$ distance between two models。
また、置換はモデル全体の大きな特異値に付随する特異ベクトルの方向を変えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:57:26 GMT)
Using Long Short-term Memory (LSTM) to merge precipitation data over mountainous area in Sierra Nevada [14.9] 降水量計、降水レーダ、衛星ベースの降水センサーといった3つの広く使われている降水量測定手法は、複雑な領域で信頼できる降水生成物を生成するために独自の利点と欠点を持っている。
検出エラーの確率を低減し、データの信頼性を向上させる方法の1つは、降水データマージである。
本研究では,Long Short-term Memory (LSTM) という深層学習技術を用いて,レーダーと衛星を用いたグローバル降水量測定(GPM)を時間スケールで統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:01:31 GMT)
Unsupervised Federated Optimization at the Edge: D2D-Enabled Learning without Labels [14.7] Federated Learning (FL)は、分散機械学習(ML)の一般的なソリューションである
tt CF-CLは、明示的な(生データ)または暗黙的な(埋め込み)情報をデバイス間通信(D2D)を介して交換する、ローカルなデバイス連携を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:17:38 GMT)
A Medical Data-Effective Learning Benchmark for Highly Efficient Pre-training of Foundation Models [14.7] 大規模なデータセットで事前訓練されたファンデーションモデルは、前例のない一般化性を達成した。
本稿では,基礎モデルの事前学習において,最も影響の大きい方法でデータを活用することを目的とした,データ効率のよい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:33:38 GMT)
WiTUnet: A U-Shaped Architecture Integrating CNN and Transformer for Improved Feature Alignment and Local Information Fusion [14.4] 低線量CT (LDCT) は, 標準CTと比較して放射線線量が少ないことから, 医用画像診断において選択される技術となっている。
本稿では,従来のスキップ接続ではなく,ネストされた高密度スキップ経路を利用するLDCT画像復号法であるWiTUnetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:53:07 GMT)
Photo-Realistic Image Restoration in the Wild with Controlled Vision-Language Models [14.3] この研究は、能動的視覚言語モデルと合成分解パイプラインを活用して、野生(ワイルドIR)における画像復元を学習する。
我々の基底拡散モデルは画像復元SDE(IR-SDE)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:34:21 GMT)
Utility-Fairness Trade-Offs and How to Find Them [14.1] データ・スペースとラベル・スペースのトレードオフという2つのユーティリティ・フェアネスのトレードオフを紹介します。
本稿では,データサンプルから与えられた予測タスクとグループフェアネス定義のトレードオフを数値的に定量化する方法であるU-FaTEを提案する。
1000以上の事前訓練されたモデルからのフェア表現学習手法と表現の広範な評価により、現在のほとんどのアプローチは、推定され、達成可能なフェアネスユーティリティトレードオフからかけ離れていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:43:53 GMT)
ClimODE: Climate and Weather Forecasting with Physics-informed Neural ODEs [14.1] 統計力学の重要な原理を実装した連続時間プロセスであるClimODEを提案する。
ClimODEは、値保存ダイナミクスによる正確な気象進化をモデル化し、ニューラルネットワークとしてグローバルな気象輸送を学習する。
提案手法は,大域的,地域的予測において,パラメータ化の桁違いで既存のデータ駆動手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:38:21 GMT)
RandAlign: A Parameter-Free Method for Regularizing Graph Convolutional Networks [13.8] 本稿では,グラフ畳み込みネットワークの正規化手法であるRandAlignを提案する。
RandAlignの考え方は、学習した各ノードの埋め込みと前のレイヤの埋め込みをランダムに整列させることである。
異なるグラフ領域のタスクに対して、7つのベンチマークデータセット上でRandAlignを実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:28:13 GMT)
Neighbour-level Message Interaction Encoding for Improved Representation Learning on Graphs [13.8] 本稿では,グラフ表現学習を改善するための近隣レベルのメッセージインタラクション情報符号化手法を提案する。
提案手法は,メッセージパスグラフ畳み込みネットワークに統合可能な汎用手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:07:33 GMT)
LLM-based Test-driven Interactive Code Generation: User Study and Empirical Evaluation [13.8] 本稿では,ガイド付き意図明確化のための対話型ワークフローTiCoderを提案する。
コード生成精度を向上させるためのワークフローの有効性を実証的に評価する。
我々は,5つのユーザインタラクション内で,データセットと全LLMのパス@1コード生成精度が平均38.43%向上したことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:16:32 GMT)
A Review and Efficient Implementation of Scene Graph Generation Metrics [13.0] シーングラフ生成においてよく使われるメトリクスのレビューと正確な定義を提供する。
これらのメトリクスの使用を容易にするため、SGBenchと呼ばれるスタンドアロンのPythonパッケージを導入します。
また,シーングラフ生成手法を研究者が比較可能な,シーングラフベンチマークWebサービスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:40:44 GMT)
Relation Extraction Using Large Language Models: A Case Study on Acupuncture Point Locations [12.6] GPT (Generative Pre-trained Transformers) は、キューポイント位置に関連する関係を抽出する重要な機会を提供する。
本研究では,GPTと従来の深層学習モデル(LSTM)とバイオメディカルテキストマイニング用トランスフォーマー(BioBERT)の双方向表現を比較した。
微調整のGPT-3.5は、全ての関係型でF1スコアの他のモデルよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:45:32 GMT)
LoongServe: Efficiently Serving Long-context Large Language Models with Elastic Sequence Parallelism [12.5] 既存の大規模言語モデル(LLM)は、異なるフェーズにおける可変長要求を効率的に提供できない。
本稿では,異なる要求と位相の分散に対応するために,新しい並列性パラダイムである弾性列並列性(ESP)を提案する。
LoongServeは、チャンクプレフィルと比較して最大スループットを最大3.85$times$、プリフィルデコードデアグリゲーションと比較して5.81$times$に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:45:04 GMT)
How to build the best medical image segmentation algorithm using foundation models: a comprehensive empirical study with Segment Anything Model [12.1] この研究は、様々なバックボーンアーキテクチャ、モデルコンポーネント、および18の組み合わせにわたる微調整アルゴリズムによる既存の微調整戦略をまとめたものである。
一般的な放射線学のモダリティを網羅した17のデータセットで評価した。
コードとMRI特有の微調整ウェイトをリリースし、元のSAMよりも一貫して優れた性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:31:32 GMT)
Few Shot Part Segmentation Reveals Compositional Logic for Industrial Anomaly Detection [12.0] 本稿では,論理異常(LA)検出のための新しいコンポーネントセグメンテーションモデルを提案する。
ラベル付き画像間の一貫したセグメンテーションを確保するために,エントロピーロスと合わせてヒストグラムマッチングロスを用いる。
LAを効果的に検出するために,異なるメモリバンクからの異常スコアを推論で標準化する適応スケーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:18:45 GMT)
Distributed Federated Learning-Based Deep Learning Model for Privacy MRI Brain Tumor Detection [12.0] 分散トレーニングは、大規模な医用画像データセットの処理を容易にし、疾患診断の精度と効率を向上させる。
本稿では,データプライバシと効率的な疾患診断という2つの課題に対処するために,Federated Learning(FL)を活用した医用画像分類の革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:07:19 GMT)
Table tennis ball spin estimation with an event camera [11.7] 卓球では、高速とスピンの組み合わせは従来の低フレームレートカメラが不十分である。
本稿では,イベントカメラを用いたテーブルテニススピン推定法を提案する。
我々は、スピン等級平均誤差が10.7 pm 17.3$ rps、スピン軸平均誤差が32.9 pm 38.2deg$をリアルタイムで空飛ぶボールに対して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:36:38 GMT)
A Novel Paradigm Boosting Translation Capabilities of Large Language Models [11.5] 本論文は,一貫した単言語データを用いた二次事前学習,インターリニアテキストフォーマット文書による継続事前学習,および教師付きファインチューニングのためのソース・ランゲージ・コンスタント・インストラクションの活用という,3つの段階からなる新しいパラダイムを提案する。
Llama2モデルを用いた実験結果,特に中国語-Llama2を用いて,LLMの翻訳能力の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:34:04 GMT)
Octopus v2: On-device language model for super agent [11.0] 本研究は,GPT-4の性能を精度とレイテンシの両方で上回る20億のパラメータを持つデバイスモデルを実現するための新しい手法を提案する。
Llama-7BをRAGベースの関数呼び出し機構で比較すると,レイテンシを35倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:09:24 GMT)
Bridging the Gap between Different Vocabularies for LLM Ensemble [10.7] 様々な大言語モデル(LLM)における語彙の相違は、これまでの研究を制約してきた。
語彙アライメント(EVA)を用いたLLMのアンサンブル手法を提案する。
EVAは様々なLLM間の語彙ギャップを橋渡しし、各生成ステップで巧妙にアンサンブルすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:28:20 GMT)
Q2A: Querying Implicit Fully Continuous Feature Pyramid to Align Features for Medical Image Segmentation [10.7] 本稿では,INRベースのデコーダの特徴的不整合問題を解決するために,新しい一段階のクエリベースの整合性パラダイムであるQ2Aを提案する。
各目標座標について、Q2Aはまず、その座標に整列したコンテキスト特徴の空間オフセットとセル解像度を記述した複数のクエリを生成し、それに対応する特徴を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:53:26 GMT)
Synergising Human-like Responses and Machine Intelligence for Planning in Disaster Response [10.3] デュアルプロセス理論(DPT)にインスパイアされた注意に基づく認知アーキテクチャを提案する。
このフレームワークは、高速だが(人間のような)応答と、遅いが最適化されたマシンインテリジェンスの計画能力を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:47:08 GMT)
On the Efficiency of Privacy Attacks in Federated Learning [10.3] フェデレートラーニング(EPAFL)におけるプライバシ攻撃の効率向上のための枠組みを提案する。
まず,フェデレート学習における代表的プライバシ攻撃の計算コストを評価する。
第2に、これらのプライバシ攻撃の計算コストを効果的に削減する3つのアーリーストッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:04:37 GMT)
Multi-News+: Cost-efficient Dataset Cleansing via LLM-based Data Annotation [9.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をデータアノテーションに適用し,既存のデータセットの品質を高めるケーススタディを提案する。
具体的には、チェーン・オブ・思想(CoT)や多数決のようなアプローチを利用して、人間のアノテーションを模倣し、Multi-Newsデータセットから無関係な文書を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:36:10 GMT)
Hybrid Work meets Agile Software Development: A Systematic Mapping Study [9.5] 私たちはこの新たな研究領域について、よく理解することを目指しています。
アジャイルメソッドの人中心的な性質は、この分野の研究において、まだ十分に反映されていない。
柔軟な作業配置という観点からは、ハイブリッドな作業に関するより豊かな理解が欠如しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:57:34 GMT)
Node Similarities under Random Projections: Limits and Pathological Cases [9.5] ランダム射影法により,ドット積とコサイン類似性がいかによく保存されているかを検討する。
より低いかそれ以上のノードに対しては、ドット積に対して特に信頼性の低い埋め込みを生成する。
ランダム射影による統計的ノイズに関して、コサイン類似性は驚くほど正確な近似を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:35:25 GMT)
README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient Education through Data-Centric NLP [9.4] 医療用語を患者に親しみやすい平易な言語に簡略化することを目的とした,レイ定義の自動生成という新たなタスクを導入する。
このデータセットは、5万以上のユニークな(医療用語、日常の定義)ペアと30万の言及からなる。
また、データフィルタリング、拡張、選択を相乗化してデータ品質を改善する、データ中心のHuman-AIパイプラインも開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:44:25 GMT)
LoRAP: Transformer Sub-Layers Deserve Differentiated Structured Compression for Large Language Models [9.2] 大規模言語モデル(LLM)は困難なタスクにおいて優れた性能を示すが、大きな記憶と計算資源を必要とすることが多い。
本研究では,トランスフォーマーのマルチヘッド自己注意層(MHA)が顕著な低ランク構造を示すことを示す。
低ランク行列と構造化プルーニング(LoRAP)を有機的に組み合わせた混合圧縮モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:53:22 GMT)
MMCode: Evaluating Multi-Modal Code Large Language Models with Visually Rich Programming Problems [9.2] MMCodeは、視覚的にリッチなコンテキストでアルゴリズムによる問題解決スキルを評価するための、最初のマルチモーダルコーディングデータセットである。
MMCodeには3,548の質問と6,620の画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:15:46 GMT)
A Note on Loss Functions and Error Compounding in Model-based Reinforcement Learning [9.1] このノートは、モデルに基づく強化学習に関する混乱を明らかにしている。
議論の主なトピックは、モデルに基づくRLの誤りに関する経験的評判と、その優れた理論的性質と、経験的に人気がある損失の制限をどう調和させるかである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:15:18 GMT)
Federated Learning on Riemannian Manifolds with Differential Privacy [8.8] 悪意のある敵は、様々な手段を通じて機密情報を推測することができる。
本稿では,差分プライバシ(DP)技術に基づいて定義された汎用的なプライベートFLフレームワークを提案する。
我々は収束性を確立しながらプライバシー保証を分析する。
合成および実世界のデータセット上で数値シミュレーションを行い,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:32:20 GMT)
Direct May Not Be the Best: An Incremental Evolution View of Pose Generation [8.7] 本稿では,細粒度展開中心のポーズ生成フレームワークを提案する。
コンテンツ歪みやぼやけを効果的に抑制することができる。
我々のフレームワークは、様々な中間的なポーズという、価値のある副産物を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:30:32 GMT)
Measuring Diversity of Game Scenarios [8.7] 我々は,現在の文学と実践のギャップを埋めることを目指しており,ゲームシナリオにおける多様性の測定と統合のための効果的な戦略に関する洞察を提供する。
この調査は、様々なゲームシナリオにおける将来の研究の道筋を示すだけでなく、多様性をゲームデザインと開発の重要な要素として活用しようとする業界の実践者のためのハンドブックとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:59:52 GMT)
Efflex: Efficient and Flexible Pipeline for Spatio-Temporal Trajectory Graph Modeling and Representation Learning [8.7] グラフモデリングと大規模時間軌道の学習のための包括的パイプラインであるEfflexを紹介する。
Efflexは、グラフ構築のための特徴融合を伴う多体積ケストニア隣人(KNN)アルゴリズムの組み入れを先駆している。
グラウンディンググラフ構築機構と高性能軽量GCNは、埋め込み抽出速度を最大36倍高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:36:27 GMT)
The Last JITAI? The Unreasonable Effectiveness of Large Language Models in Issuing Just-in-Time Adaptive Interventions: Fostering Physical Activity in a Prospective Cardiac Rehabilitation Setting [8.5] デジタルヘルスにおけるジャスト・イン・タイム・アダプティブ・インターベンション(JITAI)のコンテンツのトリガーおよびパーソナライズにLarge Language Models (LLMs) を用いることの有効性を検討した。
我々は450のJITAI決定とメッセージコンテンツを生成し、GPT-4で10回の反復で生成されるJITAIに等しく分割した。
27個のLayPsおよび11個のHCPsによる評価の結果, GPT-4によるJITAIsはすべての評価尺度でHCPsおよびLayPsよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:08:44 GMT)
An Autoencoder-Based Constellation Design for AirComp in Wireless Federated Learning [8.3] ディジタル変調によるAirCompをサポートするエンドツーエンド通信システムを提案する。
我々は、オートエンコーダネットワーク構造を活用し、送信機と受信機コンポーネントの協調最適化を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:25:12 GMT)
ALoRA: Allocating Low-Rank Adaptation for Fine-tuning Large Language Models [8.3] 低ランク適応 (LoRA) の方法論を、低ランク適応 (AloRA) と呼ぶ革新的なアプローチに拡張する。
まず,各ランクの重要度を効果的に推定できる新しい手法であるAB-LoRAを提案する。
第2に、AB-LoRAによって導かれ、我々は徐々にLoRAのランクに多く負の影響を及ぼし、高いランクを必要とする重要なトランスフォーマーモジュールにローラの予算を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:25:05 GMT)
Pseudo-label Learning with Calibrated Confidence Using an Energy-based Model [8.2] 半教師付き学習の一種である擬似ラベル(PL)において、擬似ラベルは、分類器によって提供される信頼スコアに基づいて割り当てられる。
本研究では,エネルギーベースモデル(EBM)に基づくPLアルゴリズムを提案し,エネルギーベースPL(EBPL)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:52:51 GMT)
Amortized Network Intervention to Steer the Excitatory Point Processes [8.2] 動的グラフ上に発生する励起点過程(すなわちイベントフロー)は、時間と空間を通じて離散事象がどのように広がるかを把握するためのきめ細かいモデルを提供する。
動的グラフ構造を変更してイベントフローを効果的に操縦する方法は、感染症の拡散を抑制する動機となる興味深い問題である。
我々はAmortized Network Interventionsフレームワークを設計し、履歴やその他のコンテキストから最適なポリシーをプールできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:52:30 GMT)
Characterizing Kirkwood-Dirac positive states based on discrete Fourier transform [8.0] カークウッド・ディラック(KD)分布は、古典的でない現象や量子上の利点を説明するのに役立つ。
本稿では,この結果を$d$次元システムに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:09:21 GMT)
Are Large Language Models Reliable Argument Quality Annotators? [8.0] 議論品質アノテータのプロキシとして,最先端の大規模言語モデル (LLM) を用いる可能性について検討する。
以上の結果から,LSMは人間専門家と中程度に高い合意を得て,一貫したアノテーションを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:54:27 GMT)
Synthetic Census Data Generation via Multidimensional Multiset Sum [7.9] 我々は、Censusの統計データのみから合成マイクロデータを生成するツールを提供する。
我々は,本手法が実際にうまく機能していることを示し,その性能を説明する理論的議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:06:37 GMT)
CHOPS: CHat with custOmer Profile Systems for Customer Service with LLMs [7.9] 現在のカスタマサービスモデルは、カスタマプロファイルと限定的に統合されている。
既存のAPI統合は、現実世界のカスタマーサービスシナリオに不可欠な精度とエラー回避の多様性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:03:56 GMT)
ViFu: Multiple 360$^\circ$ Objects Reconstruction with Clean Background via Visible Part Fusion [7.9] 本研究では,異なるタイムスタンプのシーンから,静的でクリーンな背景と360ドル単位のオブジェクトを分割して回収する手法を提案する。
我々の基本的な考え方は、同じ物体の集合を様々な配置で観察することで、あるシーンで見えない部分が他のシーンで見えるようになるというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:44:23 GMT)
Towards Understanding In-Context Learning with Contrastive Demonstrations and Saliency Maps [7.9] 大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習性能における様々な実演要素の役割について検討する。
具体的には, 地中構造ラベル, 入力分布, 相補的説明の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:54:51 GMT)
Closing the Gap in the Trade-off between Fair Representations and Accuracy [7.7] 埋め込みレベルのバイアスに対して、文書や文(エンコーディング)の自然言語表現を分析する。
これらのエンコーディングにおけるバイアスは、再構成エラーの差に基づいて、異なるサブグループに対して、または、異なるサブグループに対して、特定する。
我々は、エンコーディングにおけるそのようなバイアスを軽減する方法を探り、推奨すると同時に、それらを使用する分類モデルにおいて適切な精度を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:54:47 GMT)
Tiny Titans: Can Smaller Large Language Models Punch Above Their Weight in the Real World for Meeting Summarization? [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、タスク固有のデータセットを明示的に微調整することなく、幅広いタスクを解決できる印象的な機能を示している。
本研究では,LLM の小型化が,LLM の現実的利用に伴う大きなコストに対処するために,比較的大型の LLMs2 の代替となるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:56:58 GMT)
Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning [7.7] グラフニューラルネットを用いた深層強化学習を用いて,進化的アルゴリズムの低レベル学習を行う。
これらの学習は、70ノード以上のベンチマーク合成都市におけるアルゴリズムの結果を改善する。
また、市内の既存の交通網で最大12%のコスト削減を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:41:47 GMT)
Improving Weakly-Supervised Object Localization Using Adversarial Erasing and Pseudo Label [7.4] 本稿では,弱教師付きオブジェクトローカライゼーションの枠組みについて検討する。
それは、画像と画像レベルのクラスラベルのみを使用して、オブジェクトクラスとその位置を予測できるニューラルネットワークをトレーニングすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:02:09 GMT)
LLMorpheus: Mutation Testing using Large Language Models [7.3] 本稿では,ソースコードに挿入されたプレースホルダーを置き換えることで,LLM(Large Language Model)に変異を提案する手法を提案する。
LLMorpheusは、最先端の突然変異検査ツールであるStrykerJSでは生成できない既存のバグに似た変異を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:25:14 GMT)
Towards Two-Stream Foveation-based Active Vision Learning [7.1] 神経科学の「二流仮説」では、人間の視覚野の神経処理を視覚系として説明している。
我々は、"二流仮説"にインスパイアされた機械学習フレームワークを提案し、それがもたらす潜在的なメリットを探求する。
弱教師付きオブジェクトローカライゼーションの課題に対して,2ストリームフォベーションに基づく学習が適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:08:05 GMT)
A Generic Approach to Fix Test Flakiness in Real-World Projects [7.1] FlakyDoctorは、LLMのパワーとプログラム分析音を組み合わせて、さまざまな種類のテストフレキネスを修復する、ニューロシンボリックなテクニックである。
3つの代替フレキネス修復アプローチと比較して、FrakyDoctorはDexFixよりも8%多いIDテスト、ODより12%多いODフレキテスト、iFixFlakiesより17%多いODフレキテストが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:07:57 GMT)
Edge theory of non-Hermitian skin modes in higher dimensions [6.8] エルミート半金属中のゼロエネルギーエッジ状態と同じバルクバウンダリ対応とローカライズ特性を示す。
エッジ・スキン効果では、スペクトルは弱局所障害に対する異常なスペクトル感度を示すが、これはコーナー・スキン効果と著しく区別する特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:37:36 GMT)
How fair are we? From conceptualization to automated assessment of fairness definitions [6.7] MODNESSは、ソフトウェアシステムにおけるユーザ定義公正の概念に対するモデル駆動のアプローチである。
これらのカスタム定義に基づいて公平なアセスメントを実装するためにソースコードを生成する。
その結果、現在のアプローチのほとんどは、ユーザ定義の公平性の概念をサポートしていないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:46:17 GMT)
SoK: A Stratified Approach to Blockchain Decentralization [6.7] 我々は分散化に関して現在の景観の体系化を行った。
当社のアプローチでは,ブロックチェーンシステムを複数のレイヤあるいはストラタに分割し,それぞれが複数のカテゴリをカプセル化しています。
私たちは,ブロックチェーンシステムの分散状態に関する迅速な洞察を提供する,実践的なテストである“最小分散テスト”を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:50:53 GMT)
Stochastic Hessian Fittings with Lie Groups [6.6] 最適化問題としてのヘシアンフィッティングは、特定のが一般のリー群を持つ穏やかな条件下では強く凸である。
この発見により、ヘシアンフィッティングはよく振る舞う最適化問題となり、大規模最適化のための高効率でエレガントなリー群スパースプレコンディショナーフィッティング法の設計が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:53:41 GMT)
A Survey on Open-Vocabulary Detection and Segmentation: Past, Present, and Future [6.4] 分類学は、まず様々なタスクと方法論を整理するために開発された。
提案した分類法は、オブジェクト検出、セマンティック/インスタンス/パノプティクスのセグメンテーション、3Dとビデオの理解など、さまざまなタスクにまたがって普遍的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:47:01 GMT)
Are NeRFs ready for autonomous driving? Towards closing the real-to-simulation gap [6.4] 本稿では,実際のデータギャップに対処するための新しい視点を提案する。
自律運転環境における実シミュレーションデータギャップの大規模調査を初めて実施する。
シミュレーションデータに対するモデルロバスト性は顕著に向上し,実世界の性能も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:06:41 GMT)
Unveiling Imitation Learning: Exploring the Impact of Data Falsity to Large Language Model [6.1] 本稿では,音の度合いと言語モデルへの影響の関連性について,指導指導を通して検討する。
具体的には,データセットの事実性と指導調律の相関関係について,複数の興味深い知見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:20:09 GMT)
Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning [6.0] 実験を行うことで、人間が隠れたルールを積極的に推論する方法のモデルを構築します。
これら3つの原則 – 明示的な仮説,確率的ルール,オンライン更新 – を組み合わせることで,禅道的なタスクにおける人的パフォーマンスが説明できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:11:50 GMT)
A Universal Protocol to Benchmark Camera Calibration for Sports [6.0] スポーツ分析におけるカメラキャリブレーションのための新しいベンチマークプロトコルを提案する。
本プロトコルは,カメラキャリブレーション手法の公平な評価を提供する。
私たちは、高い精度のスポーツアプリケーションのためのカメラキャリブレーションの新しいステージを開拓したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:03:31 GMT)
AFLoRA: Adaptive Freezing of Low Rank Adaptation in Parameter Efficient Fine-Tuning of Large Models [6.0] 私たちは小説を提示する。
-PEFT(Adaptive Freezing of Low Rank Adaptation)法
具体的には、トレーニング可能な低ランク行列の平行経路、すなわち、ダウンプロジェクションとアッププロジェクション行列を加え、それぞれに特徴変換ベクトルが続く。
実験結果から,GLUEベンチマークで評価した結果,平均値0.85%以上の改善を達成できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:55:19 GMT)
Convergence Analysis of Probability Flow ODE for Score-based Generative Models [5.9] 確率フローODEに基づく決定論的サンプリング器の収束特性を理論的・数値的両面から検討する。
我々は、目標と生成されたデータ分布の総変動を、連続時間レベルで$mathcalO(dsqrtdelta)$で表すことができることを証明した。
ステップサイズ$h$を持つ$p$-thオーダーのRunge-Kuttaインテグレータを使った実用的な実装では、離散レベルで$mathcalO(dsqrtdelta + (dh)p)$のエラー境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:29:28 GMT)
Real-world Instance-specific Image Goal Navigation for Service Robots: Bridging the Domain Gap with Contrastive Learning [5.9] この課題は、移動ロボットが観察する低品質画像と、ユーザが提供した高品質なクエリ画像との間の領域ギャップにある。
クロスクオリティのインスタンスブルウェア適応(CrossIA)は、高画質画像と高画質画像の間に特徴を整合させるために、インスタンスとの対比学習を採用している。
本手法は,タスク成功率をベースラインに比べて最大3倍向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:24:32 GMT)
Mitigating Hallucination in Abstractive Summarization with Domain-Conditional Mutual Information [5.8] ドメイン条件のポイントワイド相互情報に基づく復号戦略を導入する。
この戦略は、各トークンの生成確率を、ソーステキストの領域内のトークンの限界確率と比較することによって調整する。
XSUMデータセットの評価により,本手法は忠実度とソース関連性の観点から改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:06:43 GMT)
A Systematic Literature Review on Reasons and Approaches for Accurate Effort Estimations in Agile [5.7] 本研究の目的は,不正確な見積もりの理由を特定し,作業推定を改善するためのアプローチを分類することである。
不正確な見積もりの理由は、情報品質、チーム、見積もりの実践、プロジェクト管理、ビジネスへの影響に関連する。
データ漏洩や間接的なバリデーションシナリオのリスクがある自動化アプローチはほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:45:28 GMT)
Action Model Learning with Guarantees [5.5] 本研究では,学習例と整合した仮説の探索としてタスクを解釈するバージョン空間に基づく行動モデル学習の理論を開発する。
我々の理論的発見は、問題のすべての解のコンパクトな表現を維持するオンラインアルゴリズムでインスタンス化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:01:43 GMT)
Do Large Language Model Understand Multi-Intent Spoken Language ? [5.5] この研究は、多言語言語理解(SLU)におけるLarge Language Models(LLM)の利用において、大きなブレークスルーを示すものである。
本稿では,マルチインテリジェントSLUアプリケーションにおけるエンティティスロットの利用について再検討する。
本稿では,複雑なマルチインテント通信の分析と解釈を増幅するために,サブインテントインストラクション(SII)の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:24:35 GMT)
Unifying Global and Local Scene Entities Modelling for Precise Action Spotting [5.5] 本稿では,アダプティブ・アテンション・メカニズムを用いてシーン・エンティティを解析・モデル化する手法を提案する。
我々のモデルは優れたパフォーマンスを示しており、サッカーネットv2アクションスポッティング、ファインディビング、ファインジムの課題において、第1位を確保している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:24:57 GMT)
Suboptimal Performance of the Bayes Optimal Algorithm in Frequentist Best Arm Identification [5.2] 正規分布による報酬を伴う固定予算ベストアーム識別問題を考察する。
この問題では、予測者は、腕(または治療)が$K$、タイムステップが$T$である。
アルゴリズムの性能は、推定されたベストアームの品質を反映して、単純な後悔によって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:46:34 GMT)
LadleNet: A Two-Stage UNet for Infrared Image to Visible Image Translation Guided by Semantic Segmentation [5.1] 本稿では,LadleNetと呼ばれるU-netに基づく画像翻訳アルゴリズムを提案する。
LadleNet+は、LadleNetのHandleモジュールをトレーニング済みのDeepLabv3+ネットワークに置き換える。
従来の方法と比較して、LadleNetとLadleNet+は平均12.4%、SSIMは15.2%、MS-SSIMは37.9%、MS-SSIMは50.6%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:20:41 GMT)
nnMobileNet: Rethinking CNN for Retinopathy Research [4.9] 畳み込み神経ネットワーク(CNN)は、様々な網膜疾患(RD)の検出と追跡の最前線にある
2020年代における視覚変換器(ViT)の出現は、RDモデル開発の軌跡を移した。
我々は、RD診断におけるCNNモデル、特にMobileNetの実用性を高めるために、アーキテクチャを再検討し、更新した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 20:35:03 GMT)
Radio Frequency Fingerprinting via Deep Learning: Challenges and Opportunities [4.8] RFF(Radio Frequency Fingerprinting)技術は、製造時に導入された固有のハードウェア不完全性に基づいて、物理層における無線デバイスを認証することを約束する。
機械学習の最近の進歩、特にディープラーニング(DL)では、デバイス固有の指紋を構成する複雑な特徴を抽出し学習するRFFシステムの能力が改善されている。
本稿では,DL ベースの RFF システム構築において直面する重要事項と課題を体系的に同定し,分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:47:50 GMT)
Classification Tree-based Active Learning: A Wrapper Approach [4.7] 本稿では,木構造にサンプリングプロセスを整理し,分類のためのラッパー能動的学習法を提案する。
ラベル付き標本の初期集合上に構築された分類木は、空間を低エントロピー領域に分解すると考えられる。
この適応は、既存のアクティブラーニング手法よりも大幅に向上することが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:27:00 GMT)
A Survey of Neural Network Robustness Assessment in Image Recognition [4.6] 近年,ニューラルネットワークの堅牢性評価に注目が集まっている。
ディープラーニングの堅牢性問題は特に重要であり、画像分類モデルに対する敵対的攻撃の発見によって強調される。
本稿では, ニューラルネットワーク評価において, 対向ロバスト性 (AR) と汚職ロバスト性 (CR) の両方を詳細に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:50:47 GMT)
Deep image learning of quantitative structure-property relationships of cooper alloys via feature augmentation on Geodesic curve in shape space [4.5] 本研究では,Cu-Cr-Zr合金に対して,FAGC(Feature Augmentation on Geodesic Curves)法を提案する。
このアプローチは、機械学習を利用して、合金の微細構造の画像内の形状を調べ、その機械的および電子的特性を予測する。
FAGC法では,Cu-Cr-Zr合金の電気伝導率および硬さの予測精度が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:20:09 GMT)
Physics-guided Shape-from-Template: Monocular Video Perception through Neural Surrogate Models [4.5] トレーニング済みニューラルネットワークを用いた布のSfT再構成アルゴリズムを提案する。
シミュレーションメッシュの異なるレンダリングにより、再構成と対象のビデオシーケンスの画素ワイズ比較が可能になる。
これにより、$phi$-SfTに比べて400-500の係数でランタイムを削減しつつ、正確で安定した、スムーズな再構築された幾何を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:40:39 GMT)
On the Convergence of Continual Learning with Adaptive Methods [4.4] 適応型非連続学習法(NCCL)を提案する。
提案手法は,複数の画像分類タスクに対する継続学習既存手法の性能を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:44:13 GMT)
Manipulation of magnetic systems by quantized surface acoustic wave via piezomagnetic effect [4.2] 圧電効果によって誘導される磁場を介して、量子化表面音響波(SAW)が量子系の磁気モーメントと直接相互作用できることを示す。
本研究は、量子化SAWにより磁気量子系を直接制御する便利な方法を提供し、量子化音響波による固体量子系に基づくオンチップ情報処理への応用の可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:36:08 GMT)
Few-shot Name Entity Recognition on StackOverflow [4.1] メタラーニングを利用した数発のエンティティ認識(NER)手法であるRoBERTa+MAMLを提案する。
提案手法はStackOverflow NERコーパスで評価され,ベースラインよりも5%F1スコアが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 01:43:14 GMT)
Measuring Catastrophic Forgetting in Cross-Lingual Transfer Paradigms: Exploring Tuning Strategies [4.1] 言語間移動は、少ないリソースの言語でタスクを解くための有望なテクニックである。
大規模言語モデルに対する2つの微調整アプローチとゼロショットおよびフルショット学習アプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:53:46 GMT)
Quantum fidelity kernel with a trapped-ion simulation platform [4.0] 量子カーネル法は、入力情報を量子系のヒルベルト空間に埋め込むことによって計算されたカーネル関数を利用する。
本稿では,量子カーネルを計算し,バイナリ分類タスクの有効性を実証する手段として,トラップイオンシミュレーションプラットフォームを提案する。
その結果,イオントラッププラットフォームは量子カーネル計算に適しており,数量子ビットで高い精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:02:46 GMT)
Feature selection in linear SVMs via hard cardinality constraint: a scalable SDP decomposition approach [3.8] 線形支援ベクトルマシン(SVM)における組込み特徴選択問題について検討する。
濃度制約が適用され、完全に説明可能な選択モデルが導かれる。
問題は、濃度制約が存在するためNPハードである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:15:32 GMT)
Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network: Tailoring User Behavior Representation to the Scenario Context [3.8] 我々はSFPNet(Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network)というランキングフレームワークを開発した。
SFPNetは、マルチシナリオパーソナライズされたレコメンデーションのための、ある種のきめ細かいメソッドを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:08:44 GMT)
Design and Analysis of Efficient Attention in Transformers for Social Group Activity Recognition [3.8] 本稿では,変圧器のアテンションモジュールを利用してソーシャルグループ機能を生成することを提案する。
複数の埋め込みは、ソーシャルグループの特徴を集約するために使用され、それぞれが重複せずにグループメンバーに割り当てられる。
提案手法は最先端の性能を達成し,提案手法が社会集団の行動認識に極めて有効であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:40:23 GMT)
Robust image segmentation model based on binary level set [3.7] 本論文は、強度不均一画像における照明項をモデル化する。
ノイズの多い画像に対するモデルのロバスト性を高めるために,提案モデルにバイナリレベルセットモデルを組み込む。
変分演算子GLを導入することにより,ノイズの多い画像のセグメンテーション能力が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:46:04 GMT)
Vision Transformer Computation and Resilience for Dynamic Inference [3.7] 我々は、視覚変換器のレジリエンスを活用して、モデルの異なるスケールバージョンをプルーニングし、切り替える。
ほとんどのFLOPは、注意ではなく、畳み込みによって生成される。
いくつかのモデルは比較的弾力性があり、モデルの実行は再トレーニングせずに適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:13:39 GMT)
Near-optimal Closed-loop Method via Lyapunov Damping for Convex Optimization [3.6] 閉ループ減衰を特徴とするシステムでは,最適値に任意に近い速度を示す。
我々は、ダンピングとシステム収束の速度を、よく知られたリャプノフ函数を介して結合することによって行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:37:57 GMT)
A replica analysis of under-bagging [3.1] Under-bagging (UB)法は、不均衡なデータから学習する他の標準手法と比較するために導出され、使用される。
その結果, クラス不均衡が大きい場合でも, 多数クラスのサイズを大きくすることで, UBの性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:31:31 GMT)
Coherent control of an optical tweezer phonon laser [3.1] 光ツイーザーフォノンレーザーのダイナミックスのコヒーレント制御は、異なる振動モード間のコヒーレンスを共有するために使用される。
コヒーレンスを光ツイーザーフォノンレーザーの様々なモードで転送することができ、精度測定や量子情報処理にこれらのシステムを利用するためのステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:02:50 GMT)
Learn Your Reference Model for Real Good Alignment [3.1] アライメント問題の複雑さは、既存の方法が不安定であるという事実に起因している。
本稿では,トレーニング中の基準方針を更新するTrust Region DPO(TR-DPO)を提案する。
TR-DPOはGPT-4による自動評価で最大19%DPOより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:44:31 GMT)
The Shaping of Flying Qubits based on Quantum Optimal Control Theory [3.1] 飛行量子ビット整形プロトコルの設計に量子最適制御理論を導入する。
一般の非イデアルエミッタを用いた任意の形状のフライングキュービットを生成するための勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
最適化された制御プロトコルは、望ましくないレベルのリークと多光子放射を効果的に抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:20:35 GMT)
FEDSTR: Money-In AI-Out | A Decentralized Marketplace for Federated Learning and LLM Training on the NOSTR Protocol [2.7] NOSTRは、w3c websockets標準に基づいた、ソーシャルWebのための通信プロトコルである。
本稿では,フェデレートラーニングとLLMトレーニングのための分散マーケットプレースを最終目標として,既存のプロトコル構造に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 20:51:38 GMT)
Post-Training Network Compression for 3D Medical Image Segmentation: Reducing Computational Efforts via Tucker Decomposition [2.7] 本稿では,既存のモデルの分解により,セグメント化精度を損なうことなく,計算要求を低減できるタッカー因数分解法を提案する。
提案手法では,推定時に必要となる浮動小数点演算(FLOP)とメモリを削減し,計算効率とセグメンテーション品質のトレードオフを調整可能とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:36:31 GMT)
A strongly interacting, two-dimensional, dipolar spin ensemble in (111)-oriented diamond [2.7] 強い双極子相互作用と制御された次元を持つスピンのシステムは、量子センシングとシミュレーションの新しい探索を可能にする。
我々は,111配向ダイヤモンド基板上にプラズマ濃縮化学気相蒸着(PECVD)により生成する窒素空孔(NV)中心の2次元アンサンブルにおいて強い双極子相互作用を生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:26:12 GMT)
Kernel-based learning with guarantees for multi-agent applications [2.6] 本稿では,雑音環境下での潜伏多次元非線形現象を観測するエージェントネットワークのカーネルベース学習問題に対処する。
本研究では,研究中の現象について軽度の事前知識しか必要としない学習アルゴリズムを提案し,それに対応する非漸近的高確率誤差境界を持つモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:06:22 GMT)
Modeling Emotions and Ethics with Large Language Models [2.5] まず、8つの基本的感情をモデル化し、対立するペアとして提示し、これらの感情を再解釈し表現するために協調的なLLMを用いる。
我々の焦点は、人間のフィードバックによる新しい自己教師付き学習アルゴリズムによって導かれる、LSMに潜伏する倫理的次元を埋め込むことにまで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:30:26 GMT)
AMPCliff: quantitative definition and benchmarking of activity cliffs in antimicrobial peptides [2.5] 活性崖(英: Activity cliff、AC)は、一対の類似した分子が小さな構造変化によって異なるが、それらの生化学的活性に大きな違いを示す現象である。
本研究は、カノニカルアミノ酸からなる抗微生物ペプチド(AMP)の交流現象に対する定量的な定義およびベンチマークフレームワークAMPCliffを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:40:12 GMT)
Transfer Learning for Cross-dataset Isolated Sign Language Recognition in Under-Resourced Datasets [2.5] 時間グラフ畳み込みに基づく手話認識手法を用いて5つの教師あり移動学習手法を評価する。
特殊な教師付き転写学習法では,ファインタニングに基づく転写学習の改善が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:30:31 GMT)
A provable control of sensitivity of neural networks through a direct parameterization of the overall bi-Lipschitzness [2.3] 本稿では,凸ニューラルネットワークとルジャンドル・フェンシェル双対性に基づくバイリプシッツ性のための新しいフレームワークを提案する。
コンベックスニューラルネットワークとルジャンドル・フェンシェル双対性に基づく,このような明瞭で厳密な制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:21:01 GMT)
A Diffusion-based Data Generator for Training Object Recognition Models in Ultra-Range Distance [2.2] 超視界に位置するほとんど見えない物体を認識するためのモデルは、ラベル付きサンプルの徹底的な収集を必要とする。
本研究では,ディフュージョンモデルに基づくDUR(Diffusion in Ultra-Range)フレームワークを提案する。
DURは、URGRモデルのトレーニングにおいて、忠実度と認識成功率の両方において優位性を示す他の種類の生成モデルと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:55:43 GMT)
Hyperspectral Reconstruction of Skin Through Fusion of Scattering Transform Features [2.2] ICASSP 2024「Hyper-Skin」チャレンジは、RGB画像と赤外線帯域から皮膚HSIを抽出することである。
私たちのモデルは、ピクセル値ではなく、これらの特徴にマッチし、逆転し、マッチングの複雑さを減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:34:27 GMT)
New methods for drug synergy prediction: a mini-review [2.1] 2021年以降、30以上のオリジナルの機械学習手法が出版された。
我々はこれらの論文を、コア技術、データソース、入力データタイプ、およびそれらの手法で使用されるシナジースコアを強調することにより、統一されたレンズの下に置くことを目指している。
我々の発見によれば、最も優れた方法は、既知の薬物や細胞株を含む相乗的予測シナリオを正確に解決する一方で、新しい薬物や細胞株を含むシナリオは、依然として正確な予測レベルには達していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:48:37 GMT)
Coherent control of levitated nanoparticles via dipole-dipole interaction [2.1] 相互作用する2つのナノ粒子からなる系において、熱収縮状態とランダム相コヒーレント状態を生成し、伝達する。
我々の結果は、量子情報処理、量子気象学、および制御された環境下での多体物理学の探索に潜在的に応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:33:35 GMT)
Bridging the Gap: Automated Analysis of Sancus [2.0] 本研究では,サンクスの組込みセキュリティアーキテクチャにおけるこのギャップを減らすための新しい手法を提案する。
我々の手法は、与えられた脅威モデルにおける攻撃を見つけるか、システムのセキュリティに対する確率的保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:26:36 GMT)
SpamDam: Towards Privacy-Preserving and Adversary-Resistant SMS Spam Detection [2.0] SpamDamはSMSスパムの検出と理解において重要な課題を克服するために設計されたSMSスパム検出フレームワークである。
われわれは2018年から2023年にかけて、TwitterとWeiboから76万件以上のSMSスパムメッセージを収集した。
我々は、SMSスパム検出モデルの対角的堅牢性を厳格に検証し、新しいリバースバックドア攻撃を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:07:10 GMT)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated Learning [1.9] 悪意のあるサーバ(MS)攻撃のクライアント側検出性を初めて検討した。
これらの要件を満たす新しいアタックフレームワークであるSEERを提案する。
SEERは,最大512のバッチサイズであっても,現実的なネットワークの勾配からユーザデータを盗むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:50:38 GMT)
Machine learning-based optimization workflow of the homogeneity of spunbond nonwovens with human validation [1.9] 過去10年間で、不織布生産の平均成長率は4%だった。
2020年と2021年には、不織布製品の需要が大きくなったため、不織布の生産量がさらに増加した。
本研究では,スポンボンド不織布の均一性向上を目的とした機械学習に基づく最適化ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:22:46 GMT)
Explainable Generative AI (GenXAI): A Survey, Conceptualization, and Research Agenda [1.9] 我々は、XAIがGenAIの台頭とともに重要になった理由とその説明可能性研究の課題について詳述する。
私たちはまた、検証可能性、対話性、セキュリティ、コストといった側面をカバーし、説明が満たすべき新しいデシラタも披露します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:18:16 GMT)
A probabilistic, data-driven closure model for RANS simulations with aleatoric, model uncertainty [1.8] 本稿では,レノルズ平均Navier-Stokes (RANS) シミュレーションのためのデータ駆動閉包モデルを提案する。
パラメトリック閉包が不十分な問題領域内の領域を特定するために,完全ベイズ的定式化と余剰誘導先行法を組み合わせて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:48:39 GMT)
NL2KQL: From Natural Language to Kusto Query [1.8] NL2KQLは、大規模言語モデル(LLM)を使用して自然言語クエリ(NLQ)をKusto Query Language(KQL)クエリに変換する革新的なフレームワークである。
NL2KQLのパフォーマンスを検証するために、オンライン(クエリ実行に基づく)とオフライン(クエリ解析に基づく)メトリクスの配列を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:10:17 GMT)
Does fine-tuning GPT-3 with the OpenAI API leak personally-identifiable information? [1.8] OpenAIの微調整APIを用いて,GPT-3に対するプライバシ攻撃をシミュレートする。
このモデルから個人識別可能情報(PII)を抽出できるかどうかを判断することを目的とする。
その結果,両タスクの微調整GPT3が,基礎となる微調整データセットから得られた重要な個人識別情報(PII)を記憶・開示するモデルに繋がったことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:34:22 GMT)
FreqMamba: Viewing Mamba from a Frequency Perspective for Image Deraining [1.7] 雨害による画像の劣化は、知覚に欠かせない周波数情報を失うことが多く、画像の劣化はこの問題を解決することを目的としている。
近年の研究では、マンバのグローバルおよびローカル情報知覚の有効性と効率性が確認されている。
本稿では,マンバと周波数解析の相補性を利用して画像デライニングを行う,効率的かつ効率的なパラダイムであるFreqMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:02:31 GMT)
Sup3r: A Semi-Supervised Algorithm for increasing Sparsity, Stability, and Separability in Hierarchy Of Time-Surfaces architectures [1.5] Sup3rはHOTSネットワークのスパーシビリティ、安定性、分離性を向上させる。
Sup3rはクラス不変パターンを学び、相反する特徴を緩和し、処理されたイベントの数を減らす。
N-MNISTの予備的な結果は、Sup3rがバックプロパゲーションで訓練された同様の大きさの人工ニューラルネットワークと同等の精度を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:33:19 GMT)
nnU-Net Revisited: A Call for Rigorous Validation in 3D Medical Image Segmentation [1.5] 我々は、最近の多くの主張が、一般的な検証の欠陥について精査したときには、守られていないことを実証する。
現状のパフォーマンスのレシピは,1) ResNet や ConvNeXt など CNN ベースの U-Net モデル,2) nnU-Net フレームワーク,3) 現代的なハードウェアリソースへのモデルスケーリングである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:19:08 GMT)
Accelerating the analysis of optical quantum systems using the Koopman operator [1.2] 光子エコーの予測は、光量子系を理解するための重要な技術である。
本稿では、Koopman演算子をベースとしたデータ駆動サロゲートモデルを用いて、このプロセスを高速化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:07:37 GMT)
Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality? [1.2] 本研究では,CARE CA(Content Aware Reasoning Enhancement with Counterfactual Analysis)フレームワークという新しいアーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークには,ConceptNetと反ファクト文を備えた明示的な因果検出モジュールと,大規模言語モデルによる暗黙的な因果検出が組み込まれている。
ConceptNetの知識は、因果的発見、因果的識別、反事実的推論といった複数の因果的推論タスクのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:42:11 GMT)
Explainable Online Unsupervised Anomaly Detection for Cyber-Physical Systems via Causal Discovery from Time Series [1.2] ニューラルネットワークによるディープラーニングに基づく最先端のアプローチは、異常認識において優れたパフォーマンスを達成する。
本手法はトレーニング効率が向上し,最先端のニューラルネットワークアーキテクチャの精度に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:42:12 GMT)
PRODIS - a speech database and a phoneme-based language model for the study of predictability effects in Polish [1.2] ポーランド語の音声データベースと音素レベル言語モデルを提案する。
このデータベースは、優れた音響品質のポーランド語音声コーパスとして初めて、広く公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 20:03:58 GMT)
Sampling-based Distributed Training with Message Passing Neural Network [1.1] ドメイン分割に基づくメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のための分散トレーニングと推論手法を提案する。
我々はDS-MPNN(DとSは分散してサンプリングされる)と呼ばれるスケーラブルなグラフニューラルネットワークを提案し、最大$O(105)のノードをスケーリングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:10:25 GMT)
SQUAT: Stateful Quantization-Aware Training in Recurrent Spiking Neural Networks [1.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は効率を向上させるという目標を共有しているが、ニューラルネットワーク推論の消費電力を減らすために、"イベント駆動"アプローチを採用する。
本稿では, ステートフルニューロンに対するQAT方式として, (i) 均一量子化戦略, (ii) 重み量子化の確立された方法, (ii) しきい値中心量子化の2つを紹介する。
以上の結果から,発火閾値付近の量子化レベルの密度の増加は,複数のベンチマークデータセットの精度を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:07:16 GMT)
Towards Greener Nights: Exploring AI-Driven Solutions for Light Pollution Management [1.1] 我々は,様々な場所や時間で観測される空の輝きの程度を推定できる予測モデルを開発することを目的とする。
本研究は、証拠に基づく介入を通知し、責任ある屋外照明の実践を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:41:53 GMT)
Reimagining Self-Adaptation in the Age of Large Language Models [1.0] 本稿では、ジェネレーティブAI(GenAI)を用いて、アーキテクチャ適応の有効性と効率を高めるためのビジョンを提案する。
そこで我々は,Large Language Models (LLMs) が文脈依存適応戦略を自律的に生成できることを提案する。
我々の研究結果は、GenAIがソフトウェアシステムの動的適応性とレジリエンスを改善する大きな可能性を持っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:30:12 GMT)
No-Regret Algorithms in non-Truthful Auctions with Budget and ROI Constraints [1.0] 本稿では、ROIと予算制約の対象となる価値を最適化するために、オンラインオートバイディングアルゴリズムを設計する問題について検討する。
我々の主な結果は、最高のリプシッツ関数に関して、ほぼ最適の$tilde O(sqrt T)$の後悔を保証する完全な情報フィードバックを持つアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:31:53 GMT)
Items or Relations -- what do Artificial Neural Networks learn? [0.9] 低次元ネットワークと簡単なタスク,すなわちトレーニング項目の集合を同一に再現する必要があると考える。
解析的に解の族を構築し,数値解を得るために標準学習アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:11:45 GMT)
Multi-objective evolutionary GAN for tabular data synthesis [0.9] 合成データは統計機関や他の統計データ生成装置によるデータ共有において重要な役割を果たしている。
本稿では,SMOE-CTGAN(SMOE-CTGAN)を合成データとして提案する。
以上の結果から,SMOE-CTGANは,複数の国勢調査データセットに対して,異なるリスクと実用レベルを持つ合成データセットを発見可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:07:57 GMT)
Zero-shot detection of buildings in mobile LiDAR using Language Vision Model [0.8] 言語ビジョンモデル(LVM)は、2次元(2次元)コンピュータビジョンタスクにおいて、既存のステート・オブ・ザ・アート(SOTA)を上回っている。
3Dデータを表す代表的なフォーマットであるポイントクラウドに関して、LVMは重大な課題に直面している。
本研究の目的は,1)球面投影による接地SAMを3次元から2次元への移動に適用し,2)合成データを用いてその有効性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:56:58 GMT)
PerkwE_COQA: Enhanced Persian Conversational Question Answering by combining contextual keyword extraction with Large Language Models [0.8] 本稿では,ペルシア語対話型質問応答システム(CQA)の性能向上のための新しい手法を提案する。
LLM(Large Language Models)と文脈キーワード抽出の長所を組み合わせる。
提案手法は,暗黙的な質問を効果的に処理し,文脈に関連のある回答を提示し,会話の文脈に大きく依存する複雑な質問に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:38:33 GMT)
Leveraging Zero-Level Distillation to Generate High-Fidelity Magic States [0.8] 比較的高忠実度なマジック状態を生成する2段階蒸留装置の空間的時間的オーバーヘッドを評価する。
ゼロレベル蒸留の小さなフットプリントを活かすため,第2レベルの15-to-1実装を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:42:29 GMT)
Improvements for mlrose applied to the Traveling Salesperson Problem [0.7] 本稿では,ハイベイストレージにおける2次元コミッショニング問題における産業用例に対する人工知能(AI)の適用について論じる。
我々は,mlroseによって提供されるGAとHCという2つの手法に注目した。
本研究では,旅行販売者の問題構造を適度に活用することにより,旅行期間を短縮する両手法の改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:09:34 GMT)
Experimental Analysis of Deep Hedging Using Artificial Market Simulations for Underlying Asset Simulators [0.7] 本研究は, 人工市場シミュレーションを基盤とした深層加熱における資産シミュレーションに応用した新しいアプローチを提案する。
提案手法の有効性を従来の手法との比較により検討した。
その結果,提案手法は従来の手法とほぼ同等の性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:11:07 GMT)
Zero-shot Building Age Classification from Facade Image Using GPT-4 [0.7] 論理命令を含むプロンプトを用いて、ファサード画像のためのゼロショット建築年齢分類器を開発する。
0.85年の平均絶対誤差は、モデルが小さなバイアスを伴うにもかかわらず、建設年代を予測できることを示している。
全体として、GPT-4 Visionを利用した分類器は、訓練することなく、単一のファサード画像から建物の粗い年齢のエポックを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:47:22 GMT)
Reliability Estimation of News Media Sources: Birds of a Feather Flock Together [0.7] 本稿では,強化学習戦略を活用した情報源信頼度推定手法を提案する。
本手法を,既存データセットよりも桁違いに大きいニュースメディア信頼性データセット上で検証した。
我々は、情報検証に取り組んでいるNLPコミュニティにとって貴重なリソースを提供することを目的として、実装とデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:27:47 GMT)
Application of the representative measure approach to assess the reliability of decision trees in dealing with unseen vehicle collision data [0.7] 代表的データセットは、人工知能(AI)開発の軌跡を形成するための基盤となる。
本稿では,決定木の理論的観点からデータセット類似性を評価するために,$varepsilon$-representativeness法の信頼性について検討する。
我々は,XGboostの車両衝突データを用いて,実験結果を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:06:54 GMT)
Solving the Tree Containment Problem Using Graph Neural Networks [0.6] 木含量は、植物遺伝学において、提案された系統ネットワークを検証するのに有用な問題である。
本稿では,グラフニューラルネットワークを用いて大まかに解くことを提案する。
本アルゴリズムは,最大100個の葉を持つインスタンスにおける木封じ込め問題の解法において,95%以上の精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:10:06 GMT)
Multiple single-photon generations in three-level atoms coupled to cavity with non-Markovian effects [0.6] 非マルコフ系における駆動場によって駆動される3レベル原子の$N$と結合した光学キャビティから、任意の時間形状の複数の単一光子波束を生成する方法を示す。
我々は、多くのキャビティが駆動された3レベル原子と結合する一般のマルコフ量子ネットワークに結果を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:20:51 GMT)
Chinchilla Scaling: A replication attempt [0.6] Hoffmann et al. (2022) は計算最適スケーリング法則を推定する3つの方法を提案する。
提案手法は,プロットからのデータ再構成にパラメトリック損失関数を組み込んだ第3次推定手順を再現する。
報告された推定値は、最初の2つの推定方法と矛盾し、抽出したデータに適合せず、そして、明らかに狭い信頼区間を報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:19:56 GMT)
Characterization and Mitigation of Insufficiencies in Automated Driving Systems [0.6] 自動運転(AD)システムは安全性、快適性、エネルギー効率を高める可能性がある。
ADSの商業展開と広く採用は、部分的には乗客の安全を損なうシステム機能不全(FI)が道路の危険状況を引き起こしているため、穏健である。
本研究の目的は、FI緩和を改善し、ADSの商業展開を高速化するために、汎用的なアーキテクチャ設計パターンを定式化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:19:13 GMT)
Fast quantum integer multiplication with zero ancillas [0.6] 我々は,ゼロアンシラ量子ビットを用いた準四進時間量子乗法の新しいパラダイムを導入する。
関連するキュービットは入力と出力レジスタ自身のみである。
我々のアルゴリズムは、実際的な問題の大きさよりも優れている可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:44:29 GMT)
Integration of Federated Learning and Blockchain in Healthcare: A Tutorial [0.6] このチュートリアルでは、FLとBCの統合を調査し、医療分析に対するセキュアでプライバシ保護のアプローチを提供する。
FLは、医療機関のローカルデバイス上での分散モデルトレーニングを可能にし、患者のデータをローカライズする。
BCは、改ざん防止の台帳とスマートコントラクトによって、FLで安全な協調学習のための堅牢なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:00:09 GMT)
Deformable MRI Sequence Registration for AI-based Prostate Cancer Diagnosis [0.5] PI-CAI(Prostate Imaging: Cancer AI)の課題は、臨床上重要な前立腺がん検出のための専門家レベルの診断アルゴリズムに繋がった。
これらのアルゴリズムは、T2重み付きおよび拡散重み付きスキャンからなる、バイパラメトリックMRIスキャンを入力として受信する。
これらのスキャンは、スキャンプロセスの複数の要因により、不整合が生じる可能性がある。
画像登録は、シーケンス間の変形を予測することでこの問題を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:57:16 GMT)
Accelerating Ensemble Error Bar Prediction with Single Models Fits [0.5] Nモデルのアンサンブルは、推論に使用される場合の1つのモデルに比べて、およそN倍計算的に要求される。
本研究では,単一モデルを用いてアンサンブル誤りを予測し,完全アンサンブルを必要とせずに不確実性を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:10:27 GMT)
Quality Assessment of Prompts Used in Code Generation [0.5] 我々は、異なるコード生成モデルの性能を比較するために使用されるベンチマークの中で、プロンプトの品質について、第一種研究を行う。
9つのコード生成ベンチマークから3,566のプロンプトを分析し、その中の品質問題を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:02:58 GMT)
Image-based Deep Learning for the time-dependent prediction of fresh concrete properties [0.5] 本稿では, 立体画像系列に基づく混合過程において, 新鮮なコンクリートの特性を予測できることを示す。
この予測には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が使用され、ミックスデザインの情報によって支持される画像を入力として受信する。
混合設計の情報によって支援された深度と光学的流れの画像に基づくアプローチが,最良の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:13:42 GMT)
Ultrafast phonon-mediated dephasing of color centers in hexagonal boron nitride probed by electron beams [0.5] ヘキサゴナル窒化ホウ素における電子フォノン結合とフォノンを介する発色中心の脱落のダイナミクスについて検討した。
室温では,200 fsの超高速脱落時間と約585 fsの放射崩壊を実証した。
この挙動は、六方晶窒化ホウ素のコヒーレントフォノン分極の効率的な電子ビーム励起に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:48:06 GMT)
Optimal Kernel Tuning Parameter Prediction using Deep Sequence Models [0.4] 本稿では,深部列列列モデルを用いて,計算カーネルを管理する最適チューニングパラメータを予測する手法を提案する。
提案アルゴリズムは、AMD機械学習プリミティブライブラリであるMIOpenにおいて、様々な畳み込みカーネル上で90%以上の精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:25:54 GMT)
Self-AMPLIFY: Improving Small Language Models with Self Post Hoc Explanations [0.4] 本研究では,Small Language Models (SLM) に適用したポストホックな説明法から,自動論理式を生成するセルフAMPLIFYを提案する。
Self-AMPLIFYは、サンプルをターゲットとし、合理性を生成し、In-Context Learning (ICL)を活用するための最後のプロンプトを構築する3段階のメソッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:22:05 GMT)
Maintaining User Trust Through Multistage Uncertainty Aware Inference [0.2] 本稿では,信頼度決定を容易にするモデル不確かさの定量化手法を提案する。
現在、この建築はインド全土の綿花農家に活発に展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:06:54 GMT)
Latent Noise Segmentation: How Neural Noise Leads to the Emergence of Segmentation and Grouping [0.2] 人間は知覚的なグルーピングを使用して、監督なしに画像のセグメント化を積極的に行うことができる。
本研究では,教師なしの知覚的グループ化を解くための直感に反する計算手法を提案する。
現実的な仮定の下では、ニューラルノイズは互いに物体を分離するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:58:26 GMT)
Evaluating the Deductive Competence of Large Language Models [0.2] 本稿では,いくつかの大規模言語モデル (LLM) が,古典的な帰納的推論問題を解くことができるかどうかを考察する。
性能は条件によって異なるが、全体的な性能は改善されない。
人的パフォーマンスとは違って,プレゼンテーション形式やコンテンツとのインタラクションが予期せぬ形で行われていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:01:30 GMT)
Enhancing Predictive Accuracy in Pharmaceutical Sales Through An Ensemble Kernel Gaussian Process Regression Approach [0.2] 本研究は、Gaussian Process Regression (GPR) とアンサンブルカーネルを用いて、医薬品販売データを分析する。
アンサンブルカーネルは予測精度において優れた性能を示し、(R2)スコアを1.0付近で達成し、平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)、ルート平均二乗誤差(RMSE)において有意に低い値を示した。
これらの結果は、複雑な医薬品販売データセットの予測分析におけるGPRのアンサンブルカーネルの有効性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:25:10 GMT)
Joint Parameter and Parameterization Inference with Uncertainty Quantification through Differentiable Programming [0.2] 本研究では,物理パラメータと不確実な定量化を伴う機械学習パラメータ化を共同で推定するための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,高次元パラメータ空間内でのオンライン学習と効率的なベイズ推論を,微分可能プログラミングにより促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:35:51 GMT)
Language-Agnostic Modeling of Wikipedia Articles for Content Quality Assessment across Languages [0.2] ウィキペディアの記事の品質をモデル化するための新しい計算フレームワークを提案する。
本フレームワークは,論文から抽出した言語に依存しない構造的特徴に基づく。
既存のウィキペディアの言語バージョンにあるすべての記事の特徴値と品質スコアでデータセットを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:07:31 GMT)
SegFormer3D: an Efficient Transformer for 3D Medical Image Segmentation [0.1] マルチスケールボリューム機能にまたがる注目度を算出する階層変換器であるSegFormer3Dを提案する。
SegFormer3Dは複雑なデコーダを避け、全MLPデコーダを使用して、ローカルおよびグローバルなアテンション機能を集約する。
広く使われている3つのデータセット上で、現在のSOTAモデルに対してSegFormer3Dをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:12:05 GMT)
Deep Learning-Based Segmentation of Tumors in PET/CT Volumes: Benchmark of Different Architectures and Training Strategies [0.1] 本研究は,癌病変の自動分類のためのニューラルネットワークアーキテクチャとトレーニング戦略について検討する。
V-NetモデルとnnU-Netモデルは、それぞれのデータセットに対して最も効果的であった。
がんのない症例をAutoPETデータセットから除去することで,ほとんどのモデルの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:03:42 GMT)
Emergent Language Symbolic Autoencoder (ELSA) with Weak Supervision to Model Hierarchical Brain Networks [0.1] 脳ネットワークには階層的な組織があり、既存のディープラーニングモデルに課題をもたらす複雑性がある。
本稿では,弱い監督と創発的言語(EL)フレームワークによって情報を得るシンボリックオートエンコーダを提案する。
私たちの革新には、文と画像の両方が機能的脳ネットワークの階層構造を正確に反映するように設計された一般化階層的損失関数が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:51:05 GMT)
Debunking Robot Rights Metaphysically, Ethically, and Legally [0.1] マシンは、否定されたり、権利を与えられたりするものではない、と我々は主張する。
法的見地からすると、ロボットの権利の最良の類推は人権ではなく企業の権利である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:23:58 GMT)
Optimizing Off-Axis Fields for Vector Magnetometry with Point Defects [0.1] 静的バイアス場を慎重に最適化することで、複数の磁場成分を同時に測定できることを実証する。
この研究は、2次ゼーマン効果からの周波数シフトの増加と、オフ軸磁場成分の増加に伴うコントラストの減少の間のトレードオフを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:50:15 GMT)
The Cost of Entanglement Renormalization on a Fault-Tolerant Quantum Computer [0.0] 我々は、フォールトトレラント量子コンピュータ上で、ディープ・エンタングルメント・リノーマライゼーション・アンサッツを使用する可能性の詳細な推定を行う。
比較的大きなシステムサイズを推定するために、量子ビットの数が最大で1桁減少するのを観測する。
epsilon$, $mathcalOleft(fraclog Nepsilon right)$$T$ gates and $mathcalOleft(log Nright)$ qubits suffice のサイトあたりのエネルギーを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:00:17 GMT)
Near-Term Advances in Quantum Natural Language Processing [0.0] 本稿では,自然言語処理におけるいくつかのタスクが,量子コンピュータを用いてすでに実行可能であることを示す実験について述べる。
1つ目は、単語トピックのスコアリング重みを個々のキュービットの分数回転として実装する、明示的な単語ベースのアプローチである。
制御NOTゲートを絡み合わせることで、これらの重みの蓄積に基づいて、新しいフレーズを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:53:56 GMT)
syren-halofit: A fast, interpretable, high-precision formula for the $Λ$CDM nonlinear matter power spectrum [0.0] シンボリック回帰を用いて、非線形スケールの単純な解析近似、$k_sigma$、有効スペクトル指数$n_rm eff$、曲率$C$を得る。
次に、ハロフィットの係数を広範囲の宇宙論と赤方偏移に合わせるように再最適化する。
この結果はEuclidEmulator2の予測に合致するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:12:04 GMT)
scenario.center: Methods from Real-world Data to a Scenario Database [0.0] 本稿ではシナリオデータ処理と管理を行うシナリオデータベースシナリオ.centerについて述べる。
品質要件が定義された共通入力形式が定義される。
評価のために、この方法論は最先端のシナリオデータベースと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:16:02 GMT)
Wormholes and Factorization in Exact Effective Theory [0.0] 我々は、その自由度のあるセクターに関する完備理論の正確な経路積分を通じて得られる有効理論の一般的な枠組みについて研究する。
量子ワームホールは真の非局所的相互作用である。
この枠組みは量子重力で観測される現象の多くを統一し、新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:00:00 GMT)
What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots [0.0] 便利なロボットを作るのは難しいし、堅牢で汎用的なロボットを作るのが難しい。
今日の自律型ロボットは、ホームケア、看護アシスタント、その他のサービスアプリケーションの提供を学ばない。
これには、そこに到達するためのパスを作成する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:31:05 GMT)
WebXR, A-Frame and Networked-Aframe as a Basis for an Open Metaverse: A Conceptual Architecture [0.0] この研究は、AフレームとNetworked-Aframeフレームワークを活用する、WebXRベースのクロスプラットフォームの概念アーキテクチャを提案する。
空間ウェブアプリの概念を導入することにより,メタバースについての議論に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 04:37:44 GMT)
Variational quantum simulation: a case study for understanding warm starts [0.0] システムサイズで指数関数的に消滅する損失を特徴とするバレンプラトー現象は、変動量子アルゴリズムのスケーリングに挑戦する。
我々は、量子実時間と想像時間進化のための短い深度回路を学習するための反復的変分法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:00:03 GMT)
Universal distributions of overlaps from unitary dynamics in generic quantum many-body systems [0.0] 我々は、深さ$t$の回路を用いて、N$サイトの分解状態から量子状態を作成する。
我々は、大きな$t$と$N$の適切なスケーリング限界において、状態間の重なり合いは汎用的な多体カオス力学の下で進化したと主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:01:13 GMT)
Transmission of vortex electrons through a solenoid [0.0] 我々は、軌道角運動量を持つ電子を適切に記述するランダウ状態よりも、一般に非定常ラゲール=ガウス状態(NSLG)であると主張する。
本稿では、NSLG状態によって記述された渦電子を用いた実験シナリオにおいて、ソレノイド内部の量子力学の非従来的特徴について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:16:13 GMT)
Towards White Box Deep Learning [0.0] 本稿では,ホワイトボックスニューラルネットワークの概念的枠組みとしての意味的特徴を紹介する。
概念モデルの証明は、本質的には解釈可能であり、パラメータ数が少なく、ほぼ人間レベルの対角テストのメトリクスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:42:57 GMT)
Towards Compositionally Generalizable Semantic Parsing in Large Language Models: A Survey [0.0] 本稿では, 合成一般化のための分析, 方法, 評価手法の最近の進歩をめざした文献調査を行う。
この種の一般化は、タスク指向対話のようなアプリケーションに対する意味解析のコミュニティに特に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:44:58 GMT)
To what extent are multiple pendulum systems viable in pseudo-random number generation? [0.0] 本稿では,代替擬似乱数生成器(PRNG)の開発と実現可能性について検討する。
従来のPRNG(特にJava.Randomクラスで実装されたもの)は、エクスプロイラビリティを引き起こす予測可能性に悩まされている。
本研究では,通常の微分方程式,物理モデリング,カオス理論を用いて設計された新しいPRNGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:28:51 GMT)
Time-bin entanglement in the deterministic generation of linear photonic cluster states [0.0] 本稿では,個々の量子エミッタを用いた時間結合型光子の列車の効率的な決定論的生成戦略について検討する。
フル微視的数値シミュレーションにおいて, かなりの長さの高品質な線形クラスター状態の生成を明示的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:07:52 GMT)
The Spectrum of Asymptotic Cayley Trees [0.0] ケイリー木と同一の連続スペクトルが存在し、一般に空でない純粋点スペクトルが存在することを示す。
純粋点スペクトルが空でない場合、ウォークは一般に非ゼロ確率で制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:44:01 GMT)
The Performance of Sequential Deep Learning Models in Detecting Phishing Websites Using Contextual Features of URLs [0.0] 本研究では,マルチヘッド・アテンション,テンポラル・コンボリューショナル・ネットワーク(TCN),BI-LSTM,LSTMといった深層学習モデルを用いたフィッシングサイトの検出に焦点を当てた。
以上の結果から,マルチヘッド注意モデルとBI-LSTMモデルは,TCNやLSTMといった他の深層学習アルゴリズムよりも精度,リコール,F1スコアが優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:58:22 GMT)
Taper-based scattering formulation of the Helmholtz equation to improve the training process of Physics-Informed Neural Networks [0.0] この研究は、2つの半無限導波路を接続する接合における入射波の散乱問題に対処する。
PINNはスペクトルバイアスとヘルムホルツ方程式の双曲的性質に悩まされていることが知られている。
我々はヘルムホルツ境界値問題の等価な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:51:20 GMT)
Stochastic Thermodynamics at the Quantum-Classical Boundary: A Self-Consistent Framework Based on Adiabatic-Response Theory [0.0] マイクロサーマルマシンは将来の量子技術において重要な役割を果たすことを約束する。
このようなデバイスを広く応用するには、出力を古典的自由度のような容易にアクセス可能なストレージシステムに流すための効果的な戦略が必要である。
本稿では,このような量子古典ハイブリッドデバイスを熱力学的に一貫した方法でモデル化できる自己整合理論フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 20:13:42 GMT)
Stochastic Model of Qudit Measurement for Superconducting Quantum Information Processing [0.0] この論文は、2次検出を用いたオープン量子系におけるトランモン四重項の分散測定をモデル化することに焦点を当てている。
トランスモンや革新的なマルチモード超伝導回路で高次遷移を駆動する可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 06:43:51 GMT)
Software development in the age of LLMs and XR [0.0] 数年で、生成的AIはソフトウェア開発を劇的に変え、ほとんどのプログラミングタスクを担った。
本稿では、開発プロセスがどのように影響を受けるのかを探求し、開発者を支援するためにどのツールが必要なのかを分析することによって、この状況がIDEにどのように影響するかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:45:03 GMT)
Safeguarding adaptive methods: global convergence of Barzilai-Borwein and other stepsize choices [0.0] 本稿では,凸最小化問題に対する線形探索自由近位勾配フレームワークを提案する。
微分可能関数の勾配が単に局所的に H より古い連続であるような問題に対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:46:12 GMT)
Rotational Superradiance in a Time-Reversal Symmetry-Broken Quantum Gas inside an Optical Cavity [0.0] 超流動およびボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)における量子化された渦は、破壊時間反転対称性(TRS)に対する非自明な反応に由来する
逆駆動型BECにおける回転または外部合成磁場によるTRSの破壊は、この系におけるDicke-superradianceおよび自己秩序現象を劇的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 20:41:24 GMT)
Quantum simulation of lattice gauge theories via deterministic duality transformations assisted by measurements [0.0] 格子ゲージ理論は、ガウス法則違反とリアルタイム力学の複雑さのために制限される可能性が高い。
本稿では,クラスタ状態のようなエンタングルを用いたKramers-Wannierトランスフォメーションを用いて格子ゲージ理論のダイナミクスをシミュレートする。
ボゾン/フェルミオン問題に結合した低次元純粋ゲージ理論とゲージ理論の明確な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:01:54 GMT)
Quantum chaos and the arrow of time [0.0] 時間矢印が自然に量子カオス系に現れることを示す。
カオス的でもある孤立量子系では、エントロピーの変化は、システムが摂動状態にあるときに非負となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:40:36 GMT)
Post-processing of coronary and myocardial spatial data [0.0] シミュレーションの計算領域は、血流を流れる血管網を表す。
すべての血管の血流を明示的にシミュレートすることは、計算上不可能である。
左室のどの部分領域が特定の動脈を介して灌流されるかを確認する方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:48:43 GMT)
Plus Strategies are Exponentially Slower for Planted Optima of Random Height [0.0] 局所オプティマの高さの小さなランダムな変動でさえプラス戦略に破壊的な効果を示し、超ポリノミアルランタイムに繋がることを示した。
以上の結果から,コンマ戦略ではなくプラス戦略が,スムーズな景観の緩やかな非構造的ゆらぎによって認知されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 11:37:47 GMT)
PD-L1 Classification of Weakly-Labeled Whole Slide Images of Breast Cancer [0.0] 本研究の目的は,WSI分析に基づく乳癌検体におけるPD-L1陽性率の分類モデルの開発と比較である。
このタスクは、関心領域(ROI)を同定し、腫瘍をPD-L1陽性または陰性に分類する2つのフェーズから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 23:06:58 GMT)
On the Fragility of Active Learners [0.0] アクティブラーニング(AL)技術は、予測精度を向上させる可能性が最も高いインスタンスを反復的に選択することで、ラベル付け予算を最大限に活用することを目的としている。
本研究では,異なる要因の組み合わせがAL手法から得られる利益を如何に隠蔽するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:10:46 GMT)
Nano-welding of quantum spin-$1/2$ chains at minimal dissipation [0.0] 2つの量子多体系間の結合項のスイッチングの最適制御について検討する。
有限時間で2つの量子スピン-1/2$チェーン間の弱い接合を確立するためのエネルギー的コストを定量化する。
長い期間、過剰な作業は$tau-eta$とスケールし、ここでは$eta=1, 2$、あるいは鎖の位相に依存する非普遍的な数になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:26:07 GMT)
Naeural AI OS -- Decentralized ubiquitous computing MLOps execution engine [0.0] エンド・ツー・エンドのAI協調型アプリケーションパイプラインのローコード開発と展開に革新的なアプローチを提案する。
我々は、トークン化経済に基づいて、完全に分散したグローバルな協力コミュニティにおけるインフラ割り当て、コスト、および安全な雇用分配について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 17:24:56 GMT)
Mimicking quantum self-propulsion creates a generic route to quantum active matter [0.0] 本稿では、外部トラップ電位を通して自己推進の役割を模倣する量子活性物質を記述するための一般的な枠組みを紹介する。
このアプローチは、その平均二乗変位の弾道的-拡散的交叉を含む古典的活動の本質的な動的挙動を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:29:47 GMT)
Microwave Hall measurements using a circularly polarized dielectric cavity [0.0] 我々は、円偏光マイクロ波を発生できる高品質な素子を備えた円偏光空洞を開発した。
我々は、金属の小さな単結晶のマイクロ波ホール伝導度を測定するための新しい手法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:51:03 GMT)
Mass Ratio Dependence of Three-Body Resonance Lifetimes in 1D and 3D [0.0] 深部二量体と非有界粒子への3体共鳴の崩壊について検討した。
ウルトラコールド原子の混合物の典型的な範囲における質量比に着目した。
質量比が大きくなるにつれて、幅は全体的に減少する傾向の上に振動する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:38:56 GMT)
Machine Translation for Ge'ez Language [0.0] Ge'ezのような低リソース言語の機械翻訳は、語彙外単語、ドメインミスマッチ、ラベル付きトレーニングデータの欠如といった課題に直面している。
言語関連性に基づく多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)モデルを開発した。
また,最新のLCMであるGPT-3.5を用いて,ファジィマッチングを用いた数ショット翻訳実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:08:43 GMT)
Low-Overhead Parallelisation of LCU via Commuting Operators [0.0] LCU(Linear Combination of Unitaries)は、演算子のブロック符号化のための強力なスキームであるが、高いオーバーヘッドに悩まされている。
本稿では,LCUの並列化,特にLCUのSELECTサブルーチンについて論じる。
また、本研究の主な成果であるQROM回路の並列化についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 10:20:13 GMT)
Listen to the Waves: Using a Neuronal Model of the Human Auditory System to Predict Ocean Waves [0.0] ニューラルネットワークを生物学的原理に沿って設計すると、タスク性能が大幅に向上することを示す。
一つの場所で測定された海波と耳ドラムに届く音波の類似性から、我々は脳の聴覚系に似たエコー状態ネットワークを再設計した。
以上の結果から,ニューロサイエンスと機械学習の統合の利点が示され,海洋波からの温室効果ガス生産に有用なツールが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:06:47 GMT)
LegalPro-BERT: Classification of Legal Provisions by fine-tuning BERT Large Language Model [0.0] 契約分析は、合意の範囲内で重要な規定及び段落の識別及び分類を必要とする。
LegalPro-BERTはBERTトランスフォーマーアーキテクチャモデルであり、法定条項の分類処理を効率的に行うために微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 19:08:48 GMT)
LatticeML: A data-driven application for predicting the effective Young Modulus of high temperature graph based architected materials [0.0] この研究は、データ駆動型アプリケーションであるLatticeMLを、高温グラフベースの構造化材料の有効ヤング率を予測するためのものである。
この研究は、Ti-6Al-4VとInconel 625の2つの高温合金を用いたグラフベースの格子構造について考察した。
機械学習フレームワークは、データ収集、前処理、回帰モデルの実装、最高のパフォーマンスモデルの導入を含む、YoungのModulusを予測するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:50:46 GMT)
Large language models and linguistic intentionality [0.0] 代わりに、言語モデルが言語内容の最高のメタセマンティック理論によって与えられる基準を満たすかどうかを検討するべきだと論じる。
LLMが精神的な意図性のために妥当な条件を満たせなかったことが、アウトプットを意味のないものにしていると考えるのは間違いだと私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:37:26 GMT)
Landau-Zener without a Qubit: Unveiling Multiphoton Interference, Synthetic Floquet Dimensions, and Dissipative Quantum Chaos [0.0] LZSM干渉は、$textitqubit$のパラメータが回避されたレベル交差を周期的に変調されたときに発生する。
フラックス可変ジョセフソン接合アレイからなる2つの超伝導共振器を作製した。
2つ以上のLZSM干渉ピークが出現すると、散逸性量子カオスが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:00:18 GMT)
Integrating Marketing Channels into Quantile Transformation and Bayesian Optimization of Ensemble Kernels for Sales Prediction with Gaussian Process Models [0.0] 本研究では,Rational Basis Function (RBF), Rational Quadratic, Mat'ern kernelsを統合したアンサンブルカーネルを用いた革新的なガウスプロセス(GP)モデルを提案する。
ベイズ最適化を適用することで、各カーネルの最適な重み付けを効率的に見つけることができ、複雑な販売データパターンを扱うモデルの能力を高めることができる。
我々のアプローチは従来のGPモデルよりも優れており、Mean Squared Error (MSE)、Mean Absolute Error (MAE)、Root Mean Squared Error (RMSE)、Coefficient of determined (R2)といった主要な指標に対して98%の精度と優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 00:11:01 GMT)
Information Gain, Operator Spreading, and Sensitivity to Perturbations as Quantifiers of Chaos in Quantum Systems [0.0] 所望の力学の下で進化する観測可能な観測値の一連の期待値として測定記録を生成する。
情報獲得の速度は、力学におけるカオスの度合いに依存する。
クリャロフ部分空間に広がる作用素の量は、量子トモグラフィーにおける忠実度によって定量化され、系のカオスの度合いとともに増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:15:29 GMT)
Improved Object-Based Style Transfer with Single Deep Network [0.0] 本研究では,1つの深部畳み込みニューラルネットワークを用いたオブジェクトのイメージ・ツー・イメージ・スタイル・トランスファーのための新しい手法を提案する。
主な目的は、オリジナルな物体の特徴を保ちながら、芸術的なスタイルをシームレスに転写することで、画像内の物体の視覚的魅力を高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:00:40 GMT)
Hybrid Intelligence for Digital Humanities [0.0] デジタル人間性(DH)とハイブリッドインテリジェンス(HI)の相乗効果を研究パラダイムとして検討する。
DH研究において、デジタル手法の使用、特に人工知能の使用は、一連の要件と制約の対象となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 13:30:47 GMT)
Hierarchy of the echo state property in quantum reservoir computing [0.0] 量子貯水池計算機(QRC)における非定常ESPの対応を数値的に示す。
また、リニア/非線形メモリ容量を計算し、貯水池の状態内の入力依存成分を定量化する。
本研究は,非定常システムとサブシステムを利用したQRCおよび非定常RCシステムの実用設計について,新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:37:29 GMT)
Graph Convolutional Networks for Simulating Multi-phase Flow and Transport in Porous Media [0.0] データ駆動サロゲートモデリングは、高忠実度数値シミュレータの安価な代替手段を提供する。
CNNは偏微分方程式の解を近似するのに強力であるが、CNNが不規則かつ非構造的なシミュレーションメッシュを扱うことは依然として困難である。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく代理モデルを構築し,多相流と多孔質媒体の輸送過程の時空間解を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:24:07 GMT)
Gottesman-Kitaev-Preskill state preparation using periodic driving [0.0] 本稿では,Floquet状態がGKP状態である時間周期ハミルトニアンを工学的に構築する手法を提案する。
GKPフロケット状態は、外部磁束駆動の周波数を断熱的に調整して作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:24:23 GMT)
German Tourism Knowledge Graph [0.0] ドイツ観光知識グラフ(ドイツ語: German Tourism Knowledge Graph)は、ドイツの16州の観光関連データを統合し、様々な応用のためのキュレートされた知識ソースを提供する。
GUIとAPIを通じて公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 08:56:53 GMT)
Eyes on the Streets: Leveraging Street-Level Imaging to Model Urban Crime Dynamics [0.0] 本研究では,ニューヨーク市における都市安全の課題について,建設環境と犯罪率との関係について検討した。
本研究では,都市景観と犯罪統計との関連性を明らかにすることを目的として,街路景観の特徴と犯罪率との関連性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 21:33:45 GMT)
Exploration of the search space of Gaussian graphical models for paired data [0.0] 我々は、ペアデータ問題に特有な色付きガウス図形モデル群に焦点をあてる。
双対順序と呼ばれるモデル間の新しい順序を導入する。
この順序に埋め込まれたモデル空間は、モデル包含格子とは異なり、分配的な格子であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:43:05 GMT)
Explainable Light-Weight Deep Learning Pipeline for Improved Drought Stres [0.0] 作物の干ばつストレスの早期同定は、効果的な緩和対策と収量損失の低減に不可欠である。
本研究は,UAVが自然環境下で捕獲したジャガイモの干ばつストレスを分類するための,新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
私たちの研究の重要な革新は、説明可能性のテクニックであるグラディエントクラスの活性化マッピング(Grad-CAM)の統合です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:26:03 GMT)
Evaluating the Explainability of Attributes and Prototypes for a Medical Classification Model [0.0] 属性とプロトタイプに基づく説明をProto-Capsモデルで評価する。
属性スコアと視覚プロトタイプがモデルの信頼性を高めると結論付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:43:24 GMT)
Entanglement-assisted classical capacities of some channels acting as radial multipliers on fermion algebras [0.0] 我々は$mathrmM_2k$上の新しい単位量子計算チャネルのクラスについて検討する。
有限次元フェルミオン代数を持つ行列代数 $mathrmM_2k$ を同定する。
我々の計算はフェルミオンオルンシュタイン-ウレンベック半群の作用素に適用できる正確な値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:55:11 GMT)
Entanglement entropy of proton and its relation to thermodynamics entropy [0.0] グルーオン系のエンタングルメントエントロピーの公式の熱力学に基づく導出について論じる。
また、近似におけるBFKLのエントロピーとBK方程式の適用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:25:36 GMT)
Empowering Enterprise Development by Building and Deploying Admin Dashboard using Refine Framework [0.0] このプロジェクトでは,エンタープライズ開発に適したアドバイザダッシュボードの開発を提案する。
デリバリには、包括的なドキュメントとともにデプロイ可能なダッシュボードが含まれており、最先端のデータ駆動ソリューションでエンタープライズチームを強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:50:30 GMT)
Elementary Quantum Recursion Schemes That Capture Quantum Polylogarithmic Time Computability of Quantum Functions [0.0] 我々は、高速量子再帰と呼ばれる量子再帰の基本形式と、"要素的"量子関数のEQS(elementary quantum schemes)を導入する。
このクラスEQSは、BQPOLYLOGTIMEで表される、正確に量子多対数時間計算能力をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 03:25:36 GMT)
Dynamical Mean Field Theory for Real Materials on a Quantum Computer [0.0] ハイブリッド量子古典DFT+DMFTシミュレーションフレームワークの開発について報告する。
IBM Quantumシステム上で最大14キュービットのハードウェア実験を行う。
実物の電子構造に対する相関効果を評価することにより,我々の量子DFT+DMFTワークフローの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:45:50 GMT)
Dirac quantum walk on tetrahedra [0.0] 四面体空間で進化するQWを持つ3+1次元のディラック方程式の回復方法を示す。
これは、曲線化された時空上でディラック方程式をシミュレートする方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 14:46:28 GMT)
DiagGPT: An LLM-based and Multi-agent Dialogue System with Automatic Topic Management for Flexible Task-Oriented Dialogue [0.0] DiagGPT(Dialogue in diagnosis GPT)は、大規模言語モデルをタスク指向の対話シナリオに拡張する革新的なアプローチである。
実験の結果,DiagGPTはユーザとTODを行う上で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 07:25:40 GMT)
Detecting AI Generated Text Based on NLP and Machine Learning Approaches [0.0] 自然言語処理の最近の進歩により、AIモデルは将来、人間が書いた書式と同一の書体を生成することができる。
これには深い倫理的、法的、社会的反感があるかもしれない。
本手法は,電子テキストと人文テキストを区別する機械学習手法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 16:37:44 GMT)
Deceiving to Enlighten: Coaxing LLMs to Self-Reflection for Enhanced Bias Detection and Mitigation [0.0] 大規模な言語モデルにはバイアスやステレオタイプが組み込まれており、有害なユーザエクスペリエンスや社会的結果につながる可能性がある。
本稿では,LLMに自己回帰とバイアス認識のメカニズムを持たせることの重要性を強調した。
我々の実験は、LLMに、生成されたコンテンツが自身の見解を表現していないことを伝え、バイアスについて質問することで、バイアスを特定し、対処する能力が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:18:50 GMT)
Curvature of Gaussian quantum states [0.0] 量子状態の空間は相対エントロピーの2階微分を用いて計量構造を授けられ、いわゆるクボ・モリ・ボゴリボフ内部積(Kubo-Mori-Bogoliubov inner product)が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:14:10 GMT)
Computing equivariant matrices on homogeneous spaces for Geometric Deep Learning and Automorphic Lie Algebras [0.0] 我々は、リー群の同次空間$G/H$からこの群の加群への同変写像を計算する。
この研究は幾何学的深層学習の理論発展や自己同型リー代数の理論にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 12:03:24 GMT)
Computer aided diagnosis system for Alzheimers disease using principal component analysis and machine learning based approaches [0.0] アルツハイマー病(英語: Alzheimers disease、AD)は、重度の神経疾患である。
治療はできないが、早期発見は症状の改善に大きく貢献する。
機械学習ベースのアプローチは、医療画像処理タスクのための人気があり、モチベーションのよいモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 15:49:11 GMT)
About some properties of the canonical density matrix versus the canonical Bloch equation [0.0] 多くの場合、ブロッホの微分方程式は解くのが難しいため、応用においてはコヒーレント状態表現における正準密度行列の定義から直接得られる式を使うのが好ましい。
この結論は、線形または二次エネルギースペクトルを持つ量子系のいくつかのケースを調べることによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 09:07:25 GMT)
A quantum information theoretic analysis of reinforcement learning-assisted quantum architecture search [0.0] 本研究では, 変分量子状態対角化問題に適したアンサーゼの製作のためのRL-QASについて検討した。
これらの知見を利用して、QASにおける絡み合った許容アンサッツを考案し、最適な資源を用いてランダムな量子状態の対角化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 05:37:07 GMT)
A novel approach to measuring the scope of patent claims based on probabilities obtained from (large) language models [0.0] 本研究は,特許クレームの範囲を,このクレームに含まれる自己情報の相互性として測定することを提案する。
クレームを定義するのに必要な情報が驚くほど、その範囲は狭くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 18:44:21 GMT)
A design of Convolutional Neural Network model for the Diagnosis of the COVID-19 [0.0] 患者の肺領域における新型コロナウイルス(COVID-19)の認識は、クリカルセンターや病院の基本的な必要不可欠なものの一つである。
胸部X線写真から新型コロナウイルスを正確に認識するために、19層CNNの新しい構造が推奨されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 22:47:09 GMT)
A Review on Machine Learning Algorithms for Dust Aerosol Detection using Satellite Data [0.0] 本稿では,衛星搭載センサを用いたダストエアロゾル調査の取り組みを概観する。
我々は、歴史的観点から、異なるデータセットと異なるセンサーを用いて、ダストエアロゾルをモデル化する最も一般的な問題をレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Apr 2024 02:02:15 GMT)