Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

The Ninth NTIRE 2024 Efficient Super-Resolution Challenge Report [180.9]
本稿は,NTIRE 2024の課題を概観し,効率的な単一画像超解像(ESR)ソリューションに焦点をあてる。主な目的は、ランタイム、パラメータ、FLOPなどの様々な側面を最適化するネットワークを開発することである。このチャレンジには262人の登録参加者が参加し、34チームが有効な応募を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:26:20 GMT)
Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology [128.6]
Gemmaは、Geminiモデルを作成するために使用される研究と技術から構築された、軽量で最先端のオープンモデルのファミリーである。 Gemmaモデルは、言語理解、推論、安全性のための学術ベンチマークで強力なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:52:47 GMT)
Factcheck-Bench: Fine-Grained Evaluation Benchmark for Automatic Fact-checkers [121.5]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) 生成応答の事実性に注釈を付けるための総合的なエンドツーエンドソリューションを提案する。オープンドメインの文書レベルの事実性ベンチマークを,クレーム,文,文書の3段階の粒度で構築する。予備実験によると、FacTool、FactScore、Perplexityは虚偽の主張を識別するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:41:43 GMT)
Which questions should I answer? Salience Prediction of Inquisitive Questions [118.1]
非常に健全な質問は、同じ記事で経験的に答えられる可能性が高いことを示す。質問に対する回答が,ニュースの要約品質の指標であることを示すことで,我々の知見をさらに検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:33:05 GMT)
Megalodon: Efficient LLM Pretraining and Inference with Unlimited Context Length [112.8]
文脈長無制限の効率的なシーケンスモデリングのためのニューラルネットワークであるMegalodonを紹介する。 Llama2と比較して、Megalodonは70億のパラメータと2兆のトレーニングトークンのスケールでTransformerよりも効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:27:58 GMT)
Second Edition FRCSyn Challenge at CVPR 2024: Face Recognition Challenge in the Era of Synthetic Data [104.5]
本稿では,合成データ時代における第2回顔認識チャレンジの概要について述べる。 FRCSynは、現在の技術的制限に対処するために、顔認識における合成データの使用について調査することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:15:10 GMT)
Automated Evaluation of Large Vision-Language Models on Self-driving Corner Cases [102.1]
CODA-LMは、自動運転のための新しいビジョン言語ベンチマークである。解釈可能な自動運転のためのLVLMの、最初の自動的および定量的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:20:55 GMT)
Learning Feature Inversion for Multi-class Anomaly Detection under General-purpose COCO-AD Benchmark [101.2]
異常検出(AD)は、しばしば産業品質検査や医学的病変検査のための異常の検出に焦点が当てられている。この研究はまず、COCOをADフィールドに拡張することにより、大規模で汎用的なCOCO-ADデータセットを構築する。セグメンテーション分野のメトリクスにインスパイアされた我々は、より実用的なしきい値に依存したAD固有のメトリクスをいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:38:26 GMT)
WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents [92.3]
我々は、非常に現実的で再現可能な言語誘導エージェントのための環境を構築する。我々は,Web上でタスクを実行するエージェントに着目し,4つの共通ドメインから完全に機能するWebサイトを持つ環境を構築する。タスク完了の関数的正しさを評価することに焦点を当てたベンチマークタスクのセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:13:18 GMT)
Fewer Truncations Improve Language Modeling [83.4]
大規模な言語モデルトレーニングでは、入力文書は一般的に幻覚化され、同じ長さのシーケンスに分割されて、パディングトークンを避ける。文書を長さ適応型最適化によってトレーニングシーケンスにまとめる,スケーラブルで効率的な手法であるBest-fit Packingを提案する。本手法は,連結と同じ訓練効率を維持しつつ,不要な切り離しを完全に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:08:29 GMT)
Segment Anything in 3D with Radiance Fields [83.1]
本稿では,Segment Anything Model (SAM) を一般化して3次元オブジェクトをセグメント化する。提案手法をSA3D, 略してSegment Anything in 3Dと呼ぶ。実験では,SA3Dが様々なシーンに適応し,数秒で3Dセグメンテーションを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:52:00 GMT)
CuNeRF: Cube-Based Neural Radiance Field for Zero-Shot Medical Image Arbitrary-Scale Super Resolution [78.7]
医用画像任意スケール超解像 (MIASSR) が最近注目され, 任意のスケールの医用ボリュームを単一モデルで超高精細化することを目指している。連続領域における任意のスケールで医用画像が得られるゼロショットMIASSRフレームワークCuNeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:26:46 GMT)
Multi-Constraint Safe RL with Objective Suppression for Safety-Critical Applications [73.6]
より強力な一様制約型MDP(UCMDP)モデルを用いたマルチ制約問題について述べる。そこで我々は,目標を最大化するタスク報酬を適応的に抑制する新しい手法であるObjective Suppressionを提案する。我々は、自律運転領域を含む2つのマルチ制約安全領域において、客観抑制をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:00:51 GMT)
No Language is an Island: Unifying Chinese and English in Financial Large Language Models, Instruction Data, and Benchmarks [73.1]
ICE-PIXIUは、翻訳された英語とオリジナルの英語のデータセットとともに、中国語のタスクのスペクトルを統合する。多様なモデル変種への無制限アクセス、多言語および多モーダル命令データのコンパイル、エキスパートアノテーションによる評価ベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:05:33 GMT)
Vocabulary-free Image Classification and Semantic Segmentation [71.8]
本稿では,Vocabulary-free Image Classification (VIC)タスクを導入する。これは,制約のない言語による意味空間から,既知の語彙を必要とせずに,入力画像にクラスを割り当てることを目的としている。 VICは、細かなカテゴリを含む数百万の概念を含む意味空間の広さのために、挑戦的である。本稿では,事前学習された視覚言語モデルと外部データベースを利用した学習自由度手法CaSEDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:27:21 GMT)
Manifold Gaussian Variational Bayes on the Precision Matrix [70.4]
複雑なモデルにおける変分推論(VI)の最適化アルゴリズムを提案する。本研究では,変分行列上の正定値制約を満たすガウス変分推論の効率的なアルゴリズムを開発した。 MGVBPはブラックボックスの性質のため、複雑なモデルにおけるVIのための準備が整ったソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:23:24 GMT)
Forcing Diffuse Distributions out of Language Models [70.3]
ユーザ命令に従うように特別に訓練されているにもかかわらず、今日の言語モデルは、ランダムなアウトプットを生成するように指示された場合、パフォーマンスが良くない。本稿では,言語モデルに有効な結果に対して拡散した分布を出力することを奨励する微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:17:23 GMT)
GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.2]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:43:35 GMT)
Tango 2: Aligning Diffusion-based Text-to-Audio Generations through Direct Preference Optimization [70.1]
テキストプロンプトから音声を生成することは、音楽や映画産業におけるそのようなプロセスの重要な側面である。我々の仮説は、これらのオーディオ生成の側面が、限られたデータの存在下でのオーディオ生成性能をどのように改善するかに焦点を当てている。我々は、各プロンプトが勝者の音声出力と、拡散モデルが学習するための敗者音声出力を持つ選好データセットを合成的に作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:12:39 GMT)
Knowledge Verification to Nip Hallucination in the Bud [69.8]
本研究では、アライメントデータに存在する外部知識と基礎LPM内に埋め込まれた固有の知識との矛盾を検証し、最小化することにより、幻覚を緩和する可能性を示す。本稿では,知識一貫性アライメント(KCA, Knowledge Consistent Alignment)と呼ばれる新しい手法を提案する。 6つのベンチマークで幻覚を減らし, バックボーンとスケールの異なる基礎的LCMを利用することで, KCAの優れた効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:00:11 GMT)
CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting [68.6]
110か国・地域での3つのSOTAモデルの文化認識を,文化条件付き世代を通して8つの文化関連トピックについて明らかにした。文化条件付き世代は、デフォルトの文化と区別される余分な文化を区別する言語的な「マーカー」から成り立っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:50:43 GMT)
Splatter Image: Ultra-Fast Single-View 3D Reconstruction [68.0]
Splatter ImageはGaussian Splattingをベースにしており、複数の画像から3Dシーンを高速かつ高品質に再現することができる。テスト時に38FPSでフィードフォワードで再構成を行うニューラルネットワークを学習する。いくつかの総合、実、マルチカテゴリ、大規模ベンチマークデータセットにおいて、トレーニング中にPSNR、LPIPS、その他のメトリクスでより良い結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:56:19 GMT)
Generating Human Interaction Motions in Scenes with Text Control [66.7]
本稿では,デノナイズ拡散モデルに基づくテキスト制御されたシーン認識動作生成手法TeSMoを提案する。我々のアプローチは、シーンに依存しないテキスト-モーション拡散モデルの事前学習から始まります。トレーニングを容易にするため,シーン内に注釈付きナビゲーションと対話動作を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:04:38 GMT)
Social-Transmotion: Promptable Human Trajectory Prediction [65.8]
Social-Transmotionは、多種多様な視覚的手がかりを利用して人間の行動を予測する、汎用トランスフォーマーベースのモデルである。提案手法は,JTA,JRDB,歩行者,道路交通のサイクリスト,ETH-UCYなど,複数のデータセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:05:24 GMT)
MOWA: Multiple-in-One Image Warping Model [65.7]
本研究で提案するマルチ・イン・ワン・イメージ・ワープ・モデル(MOWA)について述べる。領域レベルと画素レベルでの動作推定を両立させることにより,マルチタスク学習の難しさを軽減する。私たちの知る限り、これは1つのモデルで複数の実用的なワープタスクを解決する最初の作業です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:50:35 GMT)
COMBO: Compositional World Models for Embodied Multi-Agent Cooperation [64.3]
分散エージェントは、世界の部分的な自我中心的な見解にのみ、協力しなくてはならない。我々は、部分的な自我中心の観測から世界全体の状態を推定するために生成モデルを訓練する。複数のエージェントの自然な構成可能な共同動作を分解することにより、マルチエージェント協調のための構成的世界モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:59:11 GMT)
Theoretically Achieving Continuous Representation of Oriented Bounding Boxes [64.2]
本論文は,オブジェクト指向境界ボックス表現における不連続性を完全に解決しようとする試みである。本研究では,既存の検出器に容易に統合可能なCOBB(Continuous OBB)という新しい表現法を提案する。 OOD評価のためのオープンソースのディープラーニングフレームワークJittorの検出ツールボックスJDetをベースとした,モジュール化されたベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:49:15 GMT)
Towards Explainability in Legal Outcome Prediction Models [64.0]
我々は、前例が法的NLPモデルの説明可能性を促進する自然な方法であると主張している。法的な先例の分類法を開発することで、人間の判断と神経モデルを比較することができる。モデルが合理的に結果を予測することを学習する一方で、前例の使用は人間の判断とは違い、ということがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:53:28 GMT)
RefFusion: Reference Adapted Diffusion Models for 3D Scene Inpainting [63.6]
RefFusionは,画像インペイント拡散モデルのマルチスケールパーソナライズに基づく,新しい3Dインペイント手法である。我々のフレームワークは、制御性を維持しながら、オブジェクト除去の最先端の成果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:50:02 GMT)
Private Vector Mean Estimation in the Shuffle Model: Optimal Rates Require Many Messages [63.4]
本稿では,プライバシのシャッフルモデルにおけるプライベートベクトル平均推定の問題について検討する。我々は,$tildemathcalOleft(min(nvarepsilon2,d)right)$ message per users を用いて,最適なエラーを実現する新しいマルチメッセージプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:56:36 GMT)
Uncertainty-Based Abstention in LLMs Improves Safety and Reduces Hallucinations [63.3]
大きな言語モデル(LLM)の実践的デプロイに対する大きな障壁は、信頼性の欠如である。このことが特に顕著な3つの状況は、正しさ、未解決の質問に対する幻覚、安全性である。人間のように、不確実性を理解する能力があるため、私たちが知らない質問への答えを控えるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:56:38 GMT)
MiniCheck: Efficient Fact-Checking of LLMs on Grounding Documents [62.0]
GPT-4レベルの性能を持つ小型モデルを400倍のコストで構築する方法を示す。既存のデータセットを LLM-AggreFact ベンチマークにまとめる。我々の最良のシステム MiniCheck-FT5 (770Mパラメータ) は、同等の大きさの全てのシステムより優れ、GPT-4精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:59:10 GMT)
Hierarchical Context Merging: Better Long Context Understanding for Pre-trained LLMs [61.4]
本稿では,大規模言語モデルの制約を克服する新しいトレーニングフリースキームである階層型cOntext MERging(HOMER)を提案する。 HomeRは、長いインプットを管理可能なチャンクに分割する、分別/対数アルゴリズムを使用する。トークン削減技術がマージ毎に先行し、メモリ使用効率が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:34:08 GMT)
Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:22:54 GMT)
Differentially Private Optimization with Sparse Gradients [60.9]
微分プライベート(DP)最適化問題を個人勾配の空間性の下で検討する。これに基づいて、スパース勾配の凸最適化にほぼ最適な速度で純粋および近似DPアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:01:10 GMT)
Language of Bargaining [60.2]
我々は、言語の使用が二国間交渉をどのように形成するかを研究するための新しいデータセットを構築した。我々の研究は、交渉の結果を予測する言語信号も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:19:04 GMT)
MetaCloak: Preventing Unauthorized Subject-driven Text-to-image Diffusion-based Synthesis via Meta-learning [60.0]
テキストから画像への拡散モデルにより、スキャンされた参照写真からパーソナライズされた画像をシームレスに生成できる。既存のアプローチは、悪意のある使用から"学習不能"なイメージをレンダリングするために、知覚不可能な方法でユーザーイメージを摂動させる。メタ学習フレームワークを用いて,バイレベル中毒の問題を解決するメタクラックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:43:43 GMT)
TV100: A TV Series Dataset that Pre-Trained CLIP Has Not Seen [59.4]
2021年以降に公開されたテレビシリーズの画像からなる新しいデータセットを公開している。このデータセットは、インクリメンタルラーニングの評価を含む、さまざまな研究領域での利用に重要な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:47:45 GMT)
Nearly Optimal Algorithms for Contextual Dueling Bandits from Adversarial Feedback [58.7]
人からのフィードバックから学ぶことは、大言語モデル(LLM)のような生成モデルを調整する上で重要な役割を果たす本稿では,本問題の領域内モデルについて考察する。-文脈的デュエルバンディットと敵対的フィードバックを併用し,真の嗜好ラベルを敵によって反転させることができる。本稿では,不確実性重み付き最大推定に基づく頑健なコンテキストデュエルバンドイット(アルゴ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:59:55 GMT)
GenURL: A General Framework for Unsupervised Representation Learning [58.6]
教師なし表現学習(URL)は、教師なしの高次元データのコンパクトな埋め込みを学習する。本稿では,様々なURLタスクにスムーズに適応可能な類似性ベースの統合URLフレームワークGenURLを提案する。実験により、GenURLは、自己教師付き視覚学習、無教師付き知識蒸留(KD)、グラフ埋め込み(GE)、次元縮小において、一貫した最先端性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:52:28 GMT)
Benchmarking ChatGPT on Algorithmic Reasoning [58.5]
GNN向けに設計されたCLRSベンチマークスイートからChatGPTのアルゴリズム問題を解く能力を評価する。 ChatGPTは、Pythonを使ってこれらの問題を解決することで、専門家のGNNモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:32:47 GMT)
White Men Lead, Black Women Help: Uncovering Gender, Racial, and Intersectional Bias in Language Agency [58.3]
言語エージェンシーにおける社会的バイアスは、人書きと大規模言語モデル(LLM)の生成したテキストの両方に現れる。本研究では,人文・大規模言語モデル(LLM)生成テキストの社会的偏見を研究する上で,エージェンシーを重要な側面として位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:27:54 GMT)
Universal Online Learning with Gradient Variations: A Multi-layer Online Ensemble Approach [57.9]
本稿では,2段階の適応性を持つオンライン凸最適化手法を提案する。我々は$mathcalO(log V_T)$, $mathcalO(d log V_T)$, $hatmathcalO(sqrtV_T)$ regret bounds for strong convex, exp-concave and convex loss function。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:58:34 GMT)
Quantity Matters: Towards Assessing and Mitigating Number Hallucination in Large Vision-Language Models [57.4]
本研究では,画像中の特定の物体の数を誤って識別するモデルを参照しながら,特定の種類の幻覚数幻覚に焦点を当てた。そこで,本研究では,数幻覚を減らすための一貫性向上を目的としたトレーニング手法を考案し,直接微調整法よりも8%の性能向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:28:48 GMT)
Settling Constant Regrets in Linear Markov Decision Processes [57.3]
強化学習(RL)における絶え間ない後悔の保証について検討する。我々は不特定線形マルコフ決定過程(MDP)に対するアルゴリズムCert-LSVI-UCBを導入する。 Cert-LSVI-UCB は $tildemathcalO(d3H5/Delta)$ の累積後悔と高い確率を持つ MDP に対して、$zeta$ が $tildemathcalO(Delta / (sqrtd) 以下であることを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:23:19 GMT)
Generative Active Learning for Image Synthesis Personalization [57.0]
本稿では,伝統的に識別モデルを用いて研究されてきた能動的学習の生成モデルへの応用について検討する。生成モデル上でアクティブな学習を行う上での最大の課題は、クエリのオープンな性質にある。問合せ処理を半開問題に変換するために,アンカー方向の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:15:32 GMT)
Text-to-Song: Towards Controllable Music Generation Incorporating Vocals and Accompaniment [56.0]
ボーカルと伴奏の両方を組み込んだテキスト・ツー・サング・シンセサイザーという新しいタスクを提案する。我々は,歌唱音声合成 (SVS) とV2A合成 (V2A) を組み合わせた2段階音声合成法であるメロディストを開発した。評価結果は,メロディストが同等の品質とスタイルの整合性で楽曲を合成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:03:14 GMT)
Regularization by Texts for Latent Diffusion Inverse Solvers [56.0]
テキストによる正規化による新しい潜伏拡散逆解法(TReg)を提案する。具体的には、TRegは逆拡散サンプリング中に解の先入観をテキストで記述する。包括的実験の結果,TRegは逆問題における曖昧さを軽減し,その有効性と精度を高めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:58:57 GMT)
Privacy-Constrained Policies via Mutual Information Regularized Policy Gradients [55.0]
報酬を最大化しつつ、行動を通じて特定の機密状態変数の開示を最小限に抑えながら、報酬を最大化する政策を訓練する課題を考察する。本稿では, 感性状態と行動の相互情報に基づく正則化器を導入することで, この問題を解決する。プライバシ制約のあるポリシーを最適化するためのモデルベース推定器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:27:34 GMT)
Fossil 2.0: Formal Certificate Synthesis for the Verification and Control of Dynamical Models [55.0]
本稿では,証明書を合成するソフトウェアツールの新たなメジャーリリースであるFossil 2.0について述べる。 Fossil 2.0は、新しいインターフェースと大幅に拡張された証明書ポートフォリオを含む、最初のリリースから大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:51:47 GMT)
BOP Challenge 2023 on Detection, Segmentation and Pose Estimation of Seen and Unseen Rigid Objects [54.9]
BOPチャレンジ2023(BOP Challenge 2023)は、モデルベースの6Dオブジェクトのポーズ推定において、芸術の状態を捉えるために組織された一連のパブリックコンペティションの5番目である。観察対象のベストメソッド(GPose)は、適度な精度向上を達成したが、2022のベストメソッドに比べて43%の実行時間改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:03:16 GMT)
Evaluating Large Language Models at Evaluating Instruction Following [54.5]
我々は,命令追従出力の識別におけるLLM評価器の能力をテストするために,挑戦的なメタ評価ベンチマーク LLMBar を導入する。異なる評価器がLLMBarに対して異なる性能を示し、最高の評価器でさえ改善の余地があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:50:08 GMT)
Physical formula enhanced multi-task learning for pharmacokinetics prediction [54.1]
AIによる薬物発見の大きな課題は、高品質なデータの不足である。薬物動態の4つの重要なパラメータを同時に予測するPEMAL法を開発した。実験の結果,PEMALは一般的なグラフニューラルネットワークに比べてデータ需要を著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:42:55 GMT)
Post-Semantic-Thinking: A Robust Strategy to Distill Reasoning Capacity from Large Language Models [54.0]
思考の微調整の連鎖は、特定のタスクに向けたパフォーマンスを改善するために、推論能力を持つ小さな学生モデルを提供することを目的としている。本稿では,理性前に回答を生成するために,PST(Post-Semantic-Thinking)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:38:51 GMT)
NIR-Assisted Image Denoising: A Selective Fusion Approach and A Real-World Benchmark Datase [53.8]
近赤外(NIR)画像を活用して、視認可能なRGB画像の復調を支援することで、この問題に対処する可能性を示している。既存の作品では、NIR情報を効果的に活用して現実のイメージを飾ることに苦戦している。先進デノナイジングネットワークにプラグイン・アンド・プレイ可能な効率的な選択核融合モジュール(SFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:56:01 GMT)
Rawformer: Unpaired Raw-to-Raw Translation for Learnable Camera ISPs [53.7]
本稿では,多種多様なカメラを用いた生と生の翻訳の未ペアリング学習手法を提案する。特定のカメラが捉えた生画像をターゲットカメラに正確にマッピングし、学習可能なISPを新しい目に見えないカメラに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:17:48 GMT)
RetICL: Sequential Retrieval of In-Context Examples with Reinforcement Learning [53.5]
In-Context Learning (RetICL) のための検索式を提案する。 RetICLは数学用語の問題解決と科学的質問応答のタスクに基づいて評価し,一貫した性能や一致,学習可能なベースラインを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:25:25 GMT)
Tripod: Three Complementary Inductive Biases for Disentangled Representation Learning [52.7]
本研究では,文献から選択した3つの帰納バイアスを持つニューラルネットワークオートエンコーダを提案する。しかし、実際には、これらの帰納バイアスをインスタンス化する既存の技術を組み合わせることは、大きな利益をもたらすことに失敗する。学習問題を単純化する3つの手法に適応し、不変性を安定化する鍵正則化項とクォーシュ縮退インセンティブを提案する。結果のモデルであるTripodは、4つのイメージアンタングルメントベンチマークのスイートで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:52:41 GMT)
What Hides behind Unfairness? Exploring Dynamics Fairness in Reinforcement Learning [52.5]
強化学習問題では、エージェントはリターンを最大化しながら長期的な公正性を慎重に検討する必要がある。近年の研究では様々なフェアネスの概念が提案されているが、RL問題における不公平性がどのように生じるかは定かではない。我々は、環境力学から生じる不平等を明示的に捉える、ダイナミックスフェアネスという新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:47:59 GMT)
How Far Have We Gone in Stripped Binary Code Understanding Using Large Language Models [51.5]
バイナリコード理解におけるLarge Language Models(LLM)の有効性を評価するためのベンチマークを提案する。評価の結果、既存のLLMはバイナリコードをある程度理解でき、それによってバイナリコード解析の効率が向上することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:15:22 GMT)
GPT-4V-AD: Exploring Grounding Potential of VQA-oriented GPT-4V for Zero-shot Anomaly Detection [51.4]
本稿では、一般的な視覚異常検出(AD)タスクにおけるVQA指向のGPT-4Vの可能性について検討する。 MVTec ADとVisAデータセットで定性的かつ定量的な評価を行ったのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:35:37 GMT)
Gaussian Opacity Fields: Efficient and Compact Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.9]
Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質でコンパクトな表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:57:19 GMT)
Large Language Models as Generalizable Policies for Embodied Tasks [50.9]
大規模言語モデル(LLM)は,視覚的タスクを具現化するための一般化可能なポリシーであることを示す。我々のアプローチはLarge LAnguage Model Reinforcement Learning Policy (LLaRP)と呼ばれ、学習済みの凍結LDMに適応し、入力テキスト命令と視覚的自我中心の観察と出力動作を環境内で直接行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:54:06 GMT)
MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints [50.6]
筋骨格系と学習可能なパラメトリックハンドモデルMANOを統合し,MS-MANOを作成する。このモデルは骨格系を駆動する筋肉と腱の力学をエミュレートし、結果として生じるトルク軌跡に生理学的に現実的な制約を与える。また,マルチ層パーセプトロンネットワークによる初期推定ポーズを改良する,ループ式ポーズ改善フレームワークBioPRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:18:18 GMT)
Semantic-Based Active Perception for Humanoid Visual Tasks with Foveal Sensors [50.0]
この研究の目的は、最近の意味に基づくアクティブな知覚モデルが、人間が定期的に行う視覚的なタスクをいかに正確に達成できるかを確立することである。このモデルは、現在のオブジェクト検出器が多数のオブジェクトクラスをローカライズし、分類し、複数の固定にまたがるシーンのセマンティック記述を更新する能力を利用する。シーン探索の課題では、セマンティック・ベースの手法は従来のサリエンシ・ベース・モデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:15:57 GMT)
RLHF Deciphered: A Critical Analysis of Reinforcement Learning from Human Feedback for LLMs [49.4]
大きな言語モデル(LLM)を訓練し、人間の効果的なアシスタントとして機能させるには、慎重に検討する必要がある。有望なアプローチとして、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習がある。本稿では、強化学習原理のレンズを通してRLHFを分析し、その基礎を理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:22:16 GMT)
Robust Noisy Label Learning via Two-Stream Sample Distillation [48.7]
ノイズラベル学習は、ノイズラベルの監督の下で堅牢なネットワークを学習することを目的としている。我々はTSSD(Two-Stream Sample Distillation)と呼ばれるシンプルで効果的なサンプル選択フレームワークを設計する。このフレームワークは、ネットワークトレーニングの堅牢性を改善するために、クリーンなラベルでより高品質なサンプルを抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:18:08 GMT)
DiffusionAvatars: Deferred Diffusion for High-fidelity 3D Head Avatars [48.5]
DiffusionAvatarsは人の高忠実度3Dヘッドアバターを合成し、ポーズと表情の両方を直感的に制御する。表現と頭部ポーズの粗い誘導のために、ターゲット視点からニューラルパラメトリックヘッドモデル(NPHM)を描画する。我々は,NPHMから得られた表現コードに直接DiffusionAvatarsを挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:07:51 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） (Tue, 16 Apr 2024 03:43:11 GMT)
Language Proficiency and F0 Entrainment: A Study of L2 English Imitation in Italian, French, and Slovak Speakers [48.4]
本研究は、第2言語(L2)における第2言語(ART)のF0エントレメントについて検討する。イタリア語、フランス語、スロバキア原語の参加者は、英語の発声を模倣しました。その結果,L2英語の習熟度とエントレメントの関係は曖昧であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:10:19 GMT)
SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM [48.2]
SplaTAMは、単一のRGB-Dカメラからの高忠実度再構成を可能にするアプローチである。基礎となるガウス表現に合わせて、単純なオンライントラッキングとマッピングシステムを採用している。実験により,SplaTAMはカメラポーズ推定,マップ構築,既存手法に対する新規ビュー合成において最大2倍の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:50:56 GMT)
Enhancing 3D Fidelity of Text-to-3D using Cross-View Correspondences [47.8]
我々は、NeRF最適化プロセスに先立って、アノテーションのないクロスビュー対応を活用する効果的な方法であるCorrespondentDreamを提案する。これらの対応は人間の知覚と強く一致しており、損失設計に採用することで、一般的な感覚とより一貫性のあるジオメトリを持つNeRFモデルを作成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:28:57 GMT)
Dataset Reset Policy Optimization for RLHF [47.8]
Reinforcement Learning from Human Preference-based feedbackは、微調整生成モデルの一般的なパラダイムである。オフラインの選好データセットから報酬モデルを学習し、学習した報奨モデルを最適化するためにオンラインRLを実行する。本稿では,リセットのアイデアを活用することで,証明可能な保証付きRLHFアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:36:39 GMT)
Convolutional variational autoencoders for secure lossy image compression in remote sensing [47.8]
本研究では,畳み込み変分オートエンコーダ(CVAE)に基づく画像圧縮について検討する。 CVAEは、JPEG2000のような従来の圧縮手法を圧縮ベンチマークデータセットのかなりのマージンで上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:06:16 GMT)
About latent roles in forecasting players in team sports [47.1]
チームスポーツは、チームメイトと相手とのインタラクションに影響を与える重要な社会的要素を含んでいる。 RolForはロールベースのForecastingのための新しいエンドツーエンドモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:20:44 GMT)
Can ChatGPT Detect DeepFakes? A Study of Using Multimodal Large Language Models for Media Forensics [47.0]
AI生成メディアコンテンツを指すDeepFakesは、偽情報の手段としての利用が懸念されている。本稿では,DeepFake検出におけるマルチモーダル大言語モデル(LLM)の機能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:08:20 GMT)
Consistency and Uncertainty: Identifying Unreliable Responses From Black-Box Vision-Language Models for Selective Visual Question Answering [46.8]
本研究では,現実的なブラックボックス環境下での視覚言語モデルの選択的予測の可能性について検討する。そこで本研究では,ブラックボックスの視覚言語モデルから信頼できない応答を識別するために,テキストの一貫性の原理を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:28:26 GMT)
Topic-based Watermarks for LLM-Generated Text [46.7]
大規模言語モデル(LLM)のための「トピックベース透かしアルゴリズム」を提案する。提案アルゴリズムは,入力プロンプトの抽出されたトピックや非透かしLLMの出力に基づいて,透かしLLM出力のトークンを生成する方法を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:28:05 GMT)
Learning to Manipulate under Limited Information [45.0]
私たちは、26サイズの70,000以上のニューラルネットワークをトレーニングし、8つの異なる投票方法に対処しました。ボルダなど一部の投票手法は限られた情報を持つネットワークで高度に操作可能であるのに対して、Instant Runoffのような投票手法はそうではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:49:53 GMT)
A Theory of Quantum Jumps [45.0]
我々は、量子化された電磁場に結合した原子の理想化されたモデルにおける蛍光と量子ジャンプ現象について研究する。この結果は、顕微鏡システムの量子力学的記述における基本的なランダム性の導出に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:00:46 GMT)
The Implicit Bias of Gradient Descent on Separable Data [45.0]
予測器は最大マージン(シャープマージンSVM)解の方向へ収束することを示す。これは、トレーニングエラーがゼロになった後もロジスティックまたはクロスエントロピー損失を最適化し続ける利点を説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:30:01 GMT)
EMC$^2$: Efficient MCMC Negative Sampling for Contrastive Learning with Global Convergence [44.0]
対照的学習における鍵となる課題は、正のサンプルと対照的に大きなサンプルセットから負のサンプルを生成することである。コントラスト学習のための効率的なマルコフ連鎖モンテカルロ陰性サンプリング法(EMC$2$)を提案する。 EMC$2$は,バッチサイズの選択に関係なく,グローバル収束(定常性)を示す最初のアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:53:58 GMT)
Offline Trajectory Generalization for Offline Reinforcement Learning [43.9]
オフライン強化学習(RL)は、以前に収集されたトラジェクトリの静的データセットからポリシーを学ぶことを目的としている。オフライン強化学習(OTTO)のための世界変換器によるオフライン軌道一般化を提案する。 OTTOはプラグインモジュールとして機能し、既存のオフラインRLメソッドと統合して、トランスフォーマーのより優れた一般化機能と高遅延データ拡張を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:48:46 GMT)
What Makes Good Data for Alignment? A Comprehensive Study of Automatic Data Selection in Instruction Tuning [43.7]
本稿では、LLaMAモデルとMistralモデルから微調整された一連のモデルであるdeitaについて述べる。 Deitaは6K SFTトレーニングデータサンプルだけで、最先端のオープンソースアライメントモデルと同等、あるいは同等に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:46:58 GMT)
On Training Data Influence of GPT Models [43.4]
GPTfluenceは、トレーニング例がGPTモデルのトレーニングダイナミクスに与える影響を評価するための新しいアプローチである。我々のアプローチは、個々のトレーニングインスタンスが、目標とするテストポイントに対する損失やその他の重要な指標などのパフォーマンストラジェクトリに与える影響をトレースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:05:27 GMT)
When Emotional Stimuli meet Prompt Designing: An Auto-Prompt Graphical Paradigm [43.3]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) の素早い単語を要約する。次に、刺激とフレームワークのプロンプトを組み合わせたオートプロンプトグラフィカルパラダイム(APGP)を提案する。このフレームワークは、感情刺激因子の自動生成と考慮を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:19:08 GMT)
Achieving Reliable and Fair Skin Lesion Diagnosis via Unsupervised Domain Adaptation [43.1]
教師なしドメイン適応(UDA)は、信頼性の高い分類器を開発するために、大きな外部データセットを統合することができる。 UDAは少数派に対する偏見を効果的に軽減し、診断システムの公平性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:12:11 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Pre-Trained Features for Camera Pose Refinement [42.9]
本稿では,事前学習した特徴を粒子フィルタとレンダリング可能なシーン表現と組み合わせた簡単なアプローチを提案する。その単純さにもかかわらず、最先端の結果を達成し、特定のトレーニングを必要とせずに簡単にポーズリファインダーを構築できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:04:38 GMT)
Triad: A Framework Leveraging a Multi-Role LLM-based Agent to Solve Knowledge Base Question Answering [42.3]
Triadは、KBQAタスクに3つの役割を持つLLMベースのエージェントを利用する統一フレームワークである。我々のフレームワークは、エージェントの複数の役割の協調を含む4つのフェーズで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:46:10 GMT)
MEEL: Multi-Modal Event Evolution Learning [42.2]
イベント進化メカニズムを把握できるように,マルチモーダルイベント進化学習(MEEL)を導入する。進化するグラフを命令調整データに定式化する命令カプセル化プロセスを提案する。このような場合、モデルが不適切な進化方向を識別するように訓練される指導的識別戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:46:37 GMT)
LogicMP: A Neuro-symbolic Approach for Encoding First-order Logic Constraints [42.2]
本稿では,MLN上で平均場変動推定を行う新しいニューラルネットワーク層LogicMPを提案する。モジュール性と効率を保ちながら、FOLCをエンコードするために、市販のニューラルネットワークにプラグインすることができる。グラフ、画像、テキストの3種類のタスクを経験した結果、LogicMPは、パフォーマンスと効率の両面で、先進的な競合より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:33:38 GMT)
Self-Explore to Avoid the Pit: Improving the Reasoning Capabilities of Language Models with Fine-grained Rewards [42.1]
大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上には,大量の論理学(CoTファインチューニング)の訓練が有効である。本稿では,LLMが論理学における最初の間違ったステップを探索し,より詳細な報奨などの信号を用いてさらなる改善を行うセルフエクスロアを提案する。 GSM8KとMATHテストセットでは、教師付き微調整(SFT)と比較して平均11.57%と2.89%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:30:11 GMT)
Two-time quantities as elements of physical reality [41.9]
2回共振器は、新しい物理オブザーバブルを含む平均値と見なされるべきである。本稿では,2時間相関器と2時間演算子自体の推定成分が,物理現実の同時的要素とはならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:15:26 GMT)
A Concise Tiling Strategy for Preserving Spatial Context in Earth Observation Imagery [41.9]
Flip-n-Slideは、地球観測衛星画像をタイリングするための新しい戦略である。 Flip-n-Slideは最小限であり、OoIを複数のタイル位置で表現することができる。 Flip-n-Slideは、すべての評価指標において、タイルデータに対する従来の最先端化ルーチンよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:57:58 GMT)
ProSwitch: Knowledge-Guided Instruction Tuning to Generate Professional and Non-Professional Styled Text [41.6]
本研究は、テキストプロフェッショナル主義に焦点をあて、ProSwitchという新しい方法論を導入する。 ProSwitchは、知識誘導型インストラクションチューニングを通じて、プロフェッショナルと非プロフェッショナルの両方のレスポンスを生成できる言語モデルを備えている。汎用言語モデルと特殊言語モデルの比較分析により,プロと非プロのテキスト生成の切り替えにおいて,本手法がベースラインを上回っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:31:25 GMT)
Learning From Failure: Integrating Negative Examples when Fine-tuning Large Language Models as Agents [41.1]
大規模言語モデル(LLM)は、検索エンジンなどのツールを介して環境と対話するエージェントとして機能することに成功した。これまでの研究は、LLMと環境の間の相互作用軌跡を初めて収集し、小さなモデルを微調整するためにタスクを完了した軌道のみを用いていた。これらの軌道からLLMは適切な品質制御と微調整戦略によって学習することができると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:41:13 GMT)
Enhancing Confidence Expression in Large Language Models Through Learning from Past Experience [41.1]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著なパフォーマンスを示している。信頼表現能力を高めるために,過去の経験から学習する方法(LePe)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:47:49 GMT)
ANLS* -- A Universal Document Processing Metric for Generative Large Language Models [40.9]
本稿ではANLS*と呼ばれる生成モデルを評価するための新しい指標を提案する。 ANLS*メトリックは、既存のANLSメトリクスをドロップ・イン・リプレースとして拡張し、以前報告されたANLSスコアと互換性がある。また、SFTと呼ばれる文書のプロンプトを生成する新しい手法を、LATINなどの他のプロンプト技術に対してベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:14:46 GMT)
Domain-Rectifying Adapter for Cross-Domain Few-Shot Segmentation [40.7]
多様なターゲットドメインスタイルをソースドメインに修正するための小さなアダプタを提案する。アダプタは、さまざまな合成対象ドメインから画像特徴を修正して、ソースドメインと整合するように訓練される。提案手法は,ドメイン間複数ショットセマンティックセマンティックセグメンテーションタスクにおいて有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:07:40 GMT)
Can Language Models Solve Olympiad Programming? [40.5]
本稿ではUSACOベンチマークについて,USA Computing Olympiadの307の問題点について紹介する。競争型プログラミングのための様々なLM推論手法を初めて構築・テストする。 GPT-4 は 8.7% パス@1 の精度しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:27:38 GMT)
Provably Robust Multi-bit Watermarking for AI-generated Text via Error Correction Code [40.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語に似たテキストを生成する能力のために広くデプロイされている。偽ニュースやフィッシングメールなど、偽のコンテンツを作るために犯罪者に誤用される可能性がある。透かしはLLMの誤用を軽減する重要なテクニックであり、透かしをテキストに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:06:00 GMT)
Stance Detection with Collaborative Role-Infused LLM-Based Agents [39.8]
スタンス検出は、ウェブおよびソーシャルメディア研究におけるコンテンツ分析に不可欠である。しかし、姿勢検出には、著者の暗黙の視点を推測する高度な推論が必要である。 LLMを異なる役割に指定した3段階のフレームワークを設計する。複数のデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:06:43 GMT)
Tensor product random matrix theory [39.6]
相関量子系の進化に対する実時間場理論のアプローチを導入する。初期積状態から最大エントロピーエルゴード状態まで、そのようなクロスオーバーダイナミクスの全範囲について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:40:57 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） (Tue, 16 Apr 2024 23:56:18 GMT)
Gender-specific Machine Translation with Large Language Models [39.5]
デコーダのみの大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳の可能性を実証している。 LLMはプロンプトを通じて出力のプロパティを制御する機能を提供する。以上の結果から,LLaMaは,現在最先端の多言語NMTシステムに匹敵する,翻訳精度と性別偏差を有する性特化翻訳を生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:16:46 GMT)
TC-OCR: TableCraft OCR for Efficient Detection & Recognition of Table Structure & Content [39.3]
本稿では,DeTR,CascadeTabNet,PP OCR v2といったディープラーニングモデルを統合し,総合的な画像ベースのテーブル認識を実現するエンドツーエンドパイプラインを提案する。本システムでは,同時テーブル検出(TD),テーブル構造認識(TSR),テーブル内容認識(TCR)を実現している。提案手法は0.96のIOUと78%のOCR精度を実現し,従来のテーブルトランスフォーマーに比べてOCR精度が約25%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:24:53 GMT)
Warm-Start Variational Quantum Policy Iteration [39.0]
強化学習は、非常に複雑な意思決定シナリオにおける最適な行動を決定するための強力なフレームワークである。 NISQ互換の量子化サブルーチンを用いて,変分量子ポリシー反復(VarQPI)アルゴリズムを提案する。そのスケーラビリティは、一般的な強化学習環境の構造の分析によって支えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:16:19 GMT)
Closed-Loop Open-Vocabulary Mobile Manipulation with GPT-4V [38.8]
オープン環境における自律型ロボットナビゲーションと操作のための,最初のクローズドループフレームワークであるCOME-robotを紹介する。我々は,ロボット探索,ナビゲーション,操作のためのアクションプリミティブのライブラリを慎重に構築し,タスク計画におけるGPT-4Vの呼び出し可能な実行モジュールとして機能する。我々は,COME-robotの設計が障害復旧,後続のフリーフォーム命令,長期タスクプランニングをいかに促進するかを明らかにするために,包括的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:01:56 GMT)
DP-RDM: Adapting Diffusion Models to Private Domains Without Fine-Tuning [38.7]
我々は,最初の差分プライベート(DP)検索拡張生成アルゴリズムを開発した。高品質なイメージサンプルを生成すると同時に、証明可能なプライバシ保証を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:16:48 GMT)
Incubating Text Classifiers Following User Instruction with Nothing but LLM [37.9]
任意のクラス定義(ユーザ・インストラクション)を与えられたテキスト分類データを生成するフレームワークを提案する。提案したインキュベータは、複雑で相互に依存したクラスを処理できる最初のフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:53:35 GMT)
Rethinking the Graph Polynomial Filter via Positive and Negative Coupling Analysis [37.8]
既存のスペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)は主にフィルタ設計における特性を強調している。グラフ情報をベースに組み込むことで、基礎の理解を深め、より簡易なフィルタ設計を検証することができると論じる。ノード分類のためのベンチマークデータセットをベースとした,GNN(GSCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:41:29 GMT)
Learning Wireless Data Knowledge Graph for Green Intelligent Communications: Methodology and Experiments [36.8]
我々は,知識グラフ(KG)の概念をモバイルネットワークのインテリジェントな操作操作に統合した,広汎なマルチレベル(PML)ネイティブAIアーキテクチャを提案する。我々は、無線通信ネットワークから収集された大規模で複雑なデータを特徴付け、様々なデータフィールド間の関係を分析する。このアーキテクチャは、AIトレーニング、推論、検証プロセスを強化するだけでなく、通信ネットワークのリソースの浪費とオーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:55:34 GMT)
Federated Learning Model Aggregation in Heterogenous Aerial and Space Networks [36.3]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、航空・宇宙ネットワーク(ASN)におけるネットワークとデータプライバシの制約の下で、有望なアプローチである。本稿では、高多様性クライアントからの更新を強調し、低多様性クライアントからの更新の影響を低減させる新しいフレームワークを提案する。 WeAvgCSはFashionMNISTでは46%,CIFAR10では38%,ベンチマークでは38%の速度で収束することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:50:45 GMT)
Mind-to-Image: Projecting Visual Mental Imagination of the Brain from fMRI [36.2]
視覚的想像力の再構築は、潜在的に革命的なアプリケーションにおいて、より大きな課題をもたらす。この分野での主なハードルは、視覚画像のためのデータ収集プロトコルの欠如と、対象とするデータセットの欠如である。我々は、提案したデータ収集プロトコルとともに、視覚画像に関するかなりのデータセット(約6hのスキャン)をコンパイルした。これは、視覚画像の直接再構成を可能にする技術を構築するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:02:17 GMT)
Harmonizing SO(3)-Equivariance with Neural Expressiveness: a Hybrid Deep Learning Framework Oriented to the Prediction of Electronic Structure Hamiltonian [36.1]
本稿では,2段階の回帰フレームワークとして,ニューラルネットワーク機構の2つのカテゴリを合成する深層学習手法を提案する。第1段階は、固有のSO(3)-同変特性を持つ群論に基づく神経機構に対応する。第2のステージは、非線形表現性に高い能力を有する非線形3Dグラフ変換器ネットワークによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:04:29 GMT)
N-Agent Ad Hoc Teamwork [36.1]
マルチエージェント設定における協調行動の学習への現在のアプローチは、比較的限定的な設定を前提としている。本稿では,この問題を形式化し,エージェントモデリングによる$textitPolicy Optimization(POAM)アルゴリズムを提案する。 POAMは、NAHT問題に対するポリシーグラデーションであり、マルチエージェント強化学習アプローチであり、チームメイト行動の表現を学習することで、多様なチームメイト行動への適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:13:08 GMT)
Dual Modalities of Text: Visual and Textual Generative Pre-training [35.8]
本稿では,RGB画像としてレンダリングされた4億以上の文書のコーパスを事前学習する,画素ベースの自動回帰言語モデルのための新しい事前学習フレームワークを提案する。本手法は,次のパッチ予測による視覚データと,次のトークン予測によるテキストデータの両方を分類ヘッドで処理する,二重モードトレーニング方式を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:36:50 GMT)
GenTKG: Generative Forecasting on Temporal Knowledge Graph with Large Language Models [35.6]
大規模言語モデル (LLM) は、従来の埋め込みベースおよびルールベースの手法が支配する時間的知識グラフ (tKG) 領域に関心を抱いている。本稿では、時間的論理ルールに基づく検索戦略と、パラメータ効率の少ない命令チューニングを組み合わせた、GenTKGという新しい検索拡張生成フレームワークを提案する。実験により、GenTKGは計算資源の少ない時間的関係予測法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:35:30 GMT)
Efficient Conditional Diffusion Model with Probability Flow Sampling for Image Super-resolution [35.6]
画像超解像のための確率フローサンプリングを用いた効率的な条件拡散モデルを提案する。提案手法は,既存の拡散型画像超解像法よりも高画質化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:08:59 GMT)
Intriguing Properties of Positional Encoding in Time Series Forecasting [35.4]
トランスフォーマーベースの手法は、トークンの位置をマークするために位置符号化(PE)に依存する。本稿では,時間的トークンに対する時間的位置動機付け(T-PE)と可変トークンに対する可変位置決め(V-PE)の2つの新しいPEを紹介する。両PEを利用するために,TransformerベースのT2B-PEというデュアルブランチ・フレームワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:21:39 GMT)
VASA-1: Lifelike Audio-Driven Talking Faces Generated in Real Time [35.4]
静止画像と音声音声クリップを1つずつ与えることで,視覚的情緒的スキル(VAS)をアピールするライフライクな発話顔を生成するためのフレームワークであるVASAを紹介した。 VASA-1は、音声と精巧に同期する唇の動きを発生させるだけでなく、顔のニュアンスや自然な頭部の動きを捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:43:22 GMT)
Off-Path TCP Hijacking in Wi-Fi Networks: A Packet-Size Side Channel Attack [35.0]
我々は、Wi-Fiネットワークにおける基本的なサイドチャネル、特に観測可能なフレームサイズを明らかにし、攻撃者がTCPハイジャック攻撃を行うために利用することができる。このサイドチャネルアタックの有効性を2つのケーススタディで検証した。実世界の80のWi-Fiネットワークで攻撃を実行し、75 (93.75%)のWi-Fiネットワークで被害者のTCP接続を乗っ取ることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:20:56 GMT)
Exploring Multilingual Concepts of Human Value in Large Language Models: Is Value Alignment Consistent, Transferable and Controllable across Languages? [34.4]
異なる多言語性を持つ7種類の人的価値、16の言語、3のLLM系列を探索する。これらの概念の言語間分析は、言語資源の相違から生じる3つの特徴を明らかにしている。 LLMの事前学習のための多言語データの合成について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:29:36 GMT)
Deep Video Codec Control for Vision Models [34.0]
標準符号化ビデオはディープビジョンモデルの性能を著しく低下させることを示した。本稿では、帯域制限と下流の深い視力性能の両方を考慮した、エンド・ツー・エンドの学習可能なDeep Video制御について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:32:25 GMT)
Bootstrapping Linear Models for Fast Online Adaptation in Human-Agent Collaboration [33.4]
そこで我々は,BLR-HAC,自己資金による人的エージェント協調のためのロジスティック回帰を提案する。大規模な非線形モデルをブートストラップして低容量モデルのパラメータを学習し、コラボレーション中の更新にオンラインロジスティック回帰を使用する。浅い手法よりもゼロショット精度が高く、オンラインに適応する時間もはるかに少なく、微調整された大きな非線形モデルと同じような性能を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:05:43 GMT)
Improving Bracket Image Restoration and Enhancement with Flow-guided Alignment and Enhanced Feature Aggregation [32.7]
フローガイド特徴アライメントモジュール(FFAM)と拡張特徴アグリゲーションモジュール(EFAM)による多重露光とアグリゲーションを改善するIREANetを提案する。実験により,提案したIREANetは従来の手法と比較して最先端性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:46:55 GMT)
Statistical Complexity of Quantum Learning [32.5]
本稿では,情報理論を用いた量子学習の複雑さについて概説する。データ複雑性、コピー複雑性、モデルの複雑さに重点を置いています。我々は、教師なし学習と教師なし学習の両方に対処することで、量子学習と古典学習の違いを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:18:49 GMT)
MUBen: Benchmarking the Uncertainty of Molecular Representation Models [32.4]
不確実量化(UQ)法はモデルのキャリブレーションを改善するために用いられる。我々は、最先端のバックボーン分子表現モデルのための異なるUQ法を評価するMUBenを提案する。本研究は, バックボーンモデルのUQ選択に関する知見を提供し, 不確実性クリティカルなアプリケーションの研究を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:40:40 GMT)
MAD Speech: Measures of Acoustic Diversity of Speech [32.4]
我々は音響多様性の軽量な指標を開発し、これをMAD音声と呼ぶ。音声,性別,感情,アクセント,背景雑音の5つの側面を計測することに焦点を当てた。提案する指標は,ベースラインよりも根底的な多様性と強く一致していることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:35:27 GMT)
HSVI-based Online Minimax Strategies for Partially Observable Stochastic Games with Neural Perception Mechanisms [31.5]
ニューラル認知機構と非対称情報構造を持つ連続状態の部分観測可能なゲームの変種を考察する。 1つのエージェントは部分的な情報を持ち、もう1つのエージェントは状態に関する完全な知識を持っていると仮定される。本稿では,各エージェントに対して$varepsilon$-minimax戦略プロファイルを計算するための効率的なオンライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:58:20 GMT)
Rethinking Software Engineering in the Foundation Model Era: From Task-Driven AI Copilots to Goal-Driven AI Pair Programmers [31.0]
我々は,人間開発者と協調する目標駆動型AI駆動ペアプログラマへのパラダイムシフトを提案する。目標駆動、人間パートナー、SE認識、自己学習のAIペアプログラマを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:10:20 GMT)
LLM-Powered Test Case Generation for Detecting Tricky Bugs [30.8]
AIDは、少なくとも正しいプログラムをターゲットにしたテスト入力とオラクルを生成する。 TrickyBugs と EvalPlus の2つの大規模データセットに対する AID の評価を行った。その結果,AIDのリコール,精度,F1スコアは,それぞれ1.80x,2.65x,1.66xに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:20:06 GMT)
NARUTO: Neural Active Reconstruction from Uncertain Target Observations [30.1]
本稿では,ハイブリッド型ニューラル表現と不確実性学習を組み合わせたニューラルアクティブリコンストラクションシステムであるナルートについて述べる。我々のシステムは、不確実な観測をターゲットとして自律的に探索し、顕著な完全性と忠実さで環境を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:15:58 GMT)
Hunting imaging biomarkers in pulmonary fibrosis: Benchmarks of the AIIB23 challenge [30.0]
肺線維性疾患2023のための気道インフォームドCTイメージングバイオマーカー」コンペティションは、2023年の医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入に関する国際会議(MICCAI)と共同で開催された。 120個の高分解能コンピュータ断層撮影(HRCT)スキャンのトレーニングセットが公開され、専門家の注釈と死亡率が示された。オンライン検証セットには、線維性肺疾患患者52例のHRCTスキャンが組み込まれ、オフラインテストセットには線維症や新型コロナウイルス患者140例が含まれていた。その結果, 線維性肺疾患患者から気道木を抽出する能力が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:55:53 GMT)
The Curious Decline of Linguistic Diversity: Training Language Models on Synthetic Text [29.6]
本研究では,前任者が生成した合成データに対する学習言語モデルの影響について検討した。その結果,連続反復によるモデル出力の多様性の連続的な低下が明らかとなった。本研究は,言語モデルの言語能力に対する訓練手法の長期的影響を慎重に検討することの必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:57:11 GMT)
Teaching a Multilingual Large Language Model to Understand Multilingual Speech via Multi-Instructional Training [29.5]
BLOOMZMMSは多言語LLMと多言語音声エンコーダを統合する新しいモデルである。本稿では,言語知識のテキストから音声モダリティへの伝達性を示す。ゼロショット評価の結果は、複数のタスクにまたがるアプローチの堅牢性を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:45:59 GMT)
Face-voice Association in Multilingual Environments (FAME) Challenge 2024 Evaluation Plan [29.2]
フェース・ボイス・アソシエーション・イン・マルチ言語環境(FAME)チャレンジ2024は,多言語シナリオのユニークな条件下でのフェース・ボイス・アソシエーションの探求に焦点を当てている。本報告では、FAME Challengeの課題、データセット、ベースライン、タスクの詳細について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:33:36 GMT)
A Survey on Open Information Extraction from Rule-based Model to Large Language Model [29.0]
本調査では,2007年から2022年までのオープン情報抽出技術について紹介し,新しいモデルに着目した。近年のOIE技術の発展に対応するため,情報の観点からの新たな分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:16:22 GMT)
Beam Training in mmWave Vehicular Systems: Machine Learning for Decoupling Beam Selection [28.8]
位置情報を機械学習(ML)ビームレコメンデーションと組み合わせることで、ビームペア選択のオーバーヘッドを低減する方法である。ユーザ機器(UE)と基地局(BS)のビーム選択を分離するためのMLに基づく位置支援手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:27:23 GMT)
CPL-NoViD: Context-Aware Prompt-based Learning for Norm Violation Detection in Online Communities [28.6]
我々は,ノルム振動検出のための文脈認識型プロンプト学習(CPL-NoViD)を紹介する。 CPL-NoViDは、自然言語のプロンプトを通じてコンテキストを組み込むことでベースラインを上回ります。標準違反検出における新たな最先端技術を確立し、既存のベンチマークを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:43:53 GMT)
Large Language Models Are Unconscious of Unreasonability in Math Problems [28.5]
本研究では,不合理な数学問題に直面した大規模言語モデル(LLM)の挙動について検討する。実験により、LLMは不合理な誤りを検出することができるが、それでも非幻覚的コンテンツを生成するのに失敗することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:53:47 GMT)
Self-playing Adversarial Language Game Enhances LLM Reasoning [28.2]
本稿では,大言語モデル (LLM) の自己演奏訓練手順を,Adversarial Taboo と呼ばれる2人対戦型言語ゲームで検討する。この目標により、LLMは攻撃者として振る舞うことができ、広範囲のターゲットワードのディフェンダーとして自分自身のコピーで遊ぶことができます。我々は LLM の性能が広範囲の推論ベンチマークで一様に改善されることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:16:22 GMT)
PyTorchGeoNodes: Enabling Differentiable Shape Programs for 3D Shape Reconstruction [28.0]
PyTorchGeoNodesは,解釈可能な形状プログラムを用いて画像から3Dオブジェクトを再構成する,識別可能なモジュールである。実験では,ScanNetデータセットの3次元オブジェクトの再構成にアルゴリズムを適用し,CADモデル検索による再構成に対して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:43:33 GMT)
Scaling (Down) CLIP: A Comprehensive Analysis of Data, Architecture, and Training Strategies [27.8]
本稿では,CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)の性能を,限られた計算予算にスケールダウンする際の性能について検討する。高品質なデータのより小さなデータセットは、より低い品質のデータセットよりも優れていることを示す。 SLIP、FLIP、CLIP、CLIP+Data Augmentationという4つのCLIPトレーニング戦略を比較し、トレーニング戦略の選択が利用可能な計算リソースに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:13:35 GMT)
Enabling On-Device Large Language Model Personalization with Self-Supervised Data Selection and Synthesis [27.8]
本稿では,オンライン上で最も代表的なデータを自己管理的に選択・保存するための新しいフレームワークを提案する。実験の結果,提案フレームワークは,バニラベースラインと比較して,ユーザ固有のコンテンツ生成能力(精度)と微調整速度(性能)に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:34:29 GMT)
Absolute-Unified Multi-Class Anomaly Detection via Class-Agnostic Distribution Alignment [27.4]
教師なし異常検出(UAD)メソッドは、各オブジェクトカテゴリごとに別々のモデルを構築する。近年の研究では、複数のクラス、すなわちモデル統一 UAD に対する統一モデルのトレーニングが提案されている。我々は,クラス情報,すなわちtextitabsolute-unified UADを使わずに,マルチクラス異常検出に対処する,シンプルかつ強力な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:28:22 GMT)
Self-Supervised MRI Reconstruction with Unrolled Diffusion Models [27.1]
自己監督型拡散再構成モデル(SSDiffRecon)を提案する。 SSDiffReconは、物理駆動処理のためのデータ一貫性ブロックと逆拡散ステップのためのクロスアテンショントランスフォーマーをインターリーブする条件拡散プロセスを表現する。公開脳MRデータセットを用いた実験は、SSDiffReconの再構築速度と品質の点で、最先端の教師付きベースラインと自己教師付きベースラインに対する優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:55:19 GMT)
VehicleGAN: Pair-flexible Pose Guided Image Synthesis for Vehicle Re-identification [27.1]
本稿では,ターゲットポーズにおける多数の車両画像の合成を提案する。異なる交通監視カメラで同じ車両のペアのデータが現実世界では利用できない可能性があることを考慮し、VagerGANを提案する。実データと合成データの特徴分布の違いから,効率的な特徴レベル融合によるJML(Joint Metric Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:26:35 GMT)
Optimization of Prompt Learning via Multi-Knowledge Representation for Vision-Language Models [27.0]
CoKnowは、リッチなコンテキスト知識を備えたビジョンランゲージモデルのためのPrompt Learningを強化するフレームワークである。我々は11の公開データセットに対して広範な実験を行い、CoKnowが過去の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:44:52 GMT)
Fast and Private Inference of Deep Neural Networks by Co-designing Activation Functions [26.1]
現在のアプローチは大きな推論時間に悩まされている。推論モデルと精度を競合させる新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。我々の評価では、最大2300万のパラメータを持つ大規模モデルにおいて、推論時間の3ドルから110倍のスピードアップが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:48:07 GMT)
SMap: Internet-wide Scanning for Spoofing [25.7]
Spoofing Mapper (SMap) は、入力フィルタリングのインターネット全体での研究を行う最初のスキャナである。インターネット上の全自律システム(AS)の69.8%は、スプーフパケットをフィルタリングせず、新たに46880個のスプーフ可能なASを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:46:15 GMT)
AV-GAN: Attention-Based Varifocal Generative Adversarial Network for Uneven Medical Image Translation [25.7]
我々は,翻訳難易度の高い領域に適応できるアテンションベースキー領域選択モジュールを開発した。次に、これらの領域を複数の解像度で翻訳するVarifocal Moduleを開発する。実験の結果,提案したAV-GANは既存の画像翻訳法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:43:36 GMT)
When can transformers reason with abstract symbols? [25.6]
大規模なタスク群における関係推論タスクに対して、変換器は抽象的関係を学習し、テストセットに一般化する。これは、古典的な完全接続ネットワークとは対照的に、我々は推論を学ぶのに失敗している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:53:37 GMT)
Balancing Speciality and Versatility: a Coarse to Fine Framework for Supervised Fine-tuning Large Language Model [25.5]
Aligned Large Language Models (LLMs) は、様々な現実世界のタスクを処理できる優れた汎用性を示す。専門性を得るための一般的な慣行である余分なデータによる微調整は、しばしば、以前に獲得した多目的性を破滅的な忘れてしまう。専門性と汎用性のバランスを崩そうとする,粗いフレームワークであるCoFiTuneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:27:39 GMT)
BDAN: Mitigating Temporal Difference Across Electrodes in Cross-Subject Motor Imagery Classification via Generative Bridging Domain [25.5]
クロスオブジェクト運動画像研究はセッションと電極間で異なるデータ分布を持つ。全ての脳波データの深い特徴は、特別に設計された空間特徴抽出器を介して抽出される。特別に生成的ブリッジング領域が確立され、セッション全体ですべての被験者からデータをブリッジする。セッションと電極間の差は、カスタマイズされたブリッジ損失関数を使用して最小化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:03:38 GMT)
Hunting DeFi Vulnerabilities via Context-Sensitive Concolic Verification [24.9]
DeFiサービスをターゲットにした攻撃は、DeFi市場に深刻な打撃を与えた。シンボル実行、モデルチェック、セマンティック分析、ファジィングに基づく既存のメソッドは、最もDeFi脆弱性タイプを特定するのに不足している。本研究では,時間論理で定式化されたユーザ定義プロパティに基づいて,DeFi脆弱性の自動検出手法であるCSCV(Context-Sensitive Concolic Verification)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:13:13 GMT)
Unifying the Perspectives of NLP and Software Engineering: A Survey on Language Models for Code [24.9]
本稿では,言語モデルを用いたコード処理の最近の進歩を体系的にレビューする。私たちは、コード処理モデルを、GPTファミリで表される一般的な言語モデルと、特にコードで事前訓練された特殊なモデルに分解します。 AST、CFG、ユニットテストなどのコード固有の機能や、トレーニングコード言語モデルのアプリケーションについて議論し、この領域における重要な課題と将来的な方向性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:19:46 GMT)
LAECIPS: Large Vision Model Assisted Adaptive Edge-Cloud Collaboration for IoT-based Perception System [24.8]
大規模モデルの共同推論によるエッジクラウドのコラボレーションは、高い推論精度と低レイテンシを実現するための有望なアプローチを提供する。既存のエッジクラウドコラボレーションメソッドはモデルアーキテクチャと密結合されており、異種IoT環境での動的データドリフトに適応できない。 LAECIPSでは、クラウド上の大きなビジョンモデルとエッジ上の軽量モデルの両方がプラグアンドプレイである。我々は、高い精度と低レイテンシの両方に最適化されたハードインプットマイニングに基づくエッジクラウドコラボレーション戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:12:06 GMT)
CAESAR: Enhancing Federated RL in Heterogeneous MDPs through Convergence-Aware Sampling with Screening [24.2]
既存のFedRLメソッドは、一般的に、エージェントのパフォーマンスを改善するために、それらの値関数を平均化することで、エージェントの学習を集約する。我々は,多様なMDPを対象とした個別エージェントの学習を促進するために,CAESAR(Convergence-AwarE SAmpling with screening)アグリゲーションスキームを導入する。エージェントの学習効率を高めるためのCAESARの有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:31:16 GMT)
Social Choice for AI Alignment: Dealing with Diverse Human Feedback [24.0]
社会的選択の分野は、これらの問題に対処するのに十分な位置にあると我々は主張する。我々は,米国カリフォルニア州バークレーで開催された,AI倫理と安全のための社会選択に関するワークショップで議論を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:59:33 GMT)
GenCorres: Consistent Shape Matching via Coupled Implicit-Explicit Shape Generative Models [23.9]
GenCorresは、新しい教師なし関節形状マッチング(JSM)アプローチである。メッシュジェネレータを学習して、非組織的な変形可能な形状コレクションに適合させる。一貫性のある形状のマッチングとペアワイズマッチングを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:34:34 GMT)
Open-Pose 3D Zero-Shot Learning: Benchmark and Challenges [23.7]
オープンポジション3Dゼロショット分類という,より現実的で困難なシナリオを提案する。まず,3次元ゼロショット分類に関する現在の研究について再考する。オープンな設定に特化して設計されたベンチマークデータセットを2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:05:55 GMT)
Improving the Robustness of 3D Human Pose Estimation: A Benchmark and Learning from Noisy Input [23.5]
本研究では,2次元から3次元のポーズリフタのロバスト性に着目した。汚職の存在下では,最先端の3Dポーズリフトの一般化が不十分であるのを観察する。本稿では, 時間付加型ガウスノイズ(TAGN)を, 単純かつ効果的な2次元入力ポーズデータ拡張として導入する。 2次元ポーズ検出器によって出力される信頼度スコアを組み込むため、我々は、信頼を意識した畳み込み(CA-Conv)ブロックを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:10:34 GMT)
PreGSU-A Generalized Traffic Scene Understanding Model for Autonomous Driving based on Pre-trained Graph Attention Network [23.4]
交通要素間の相互作用の学習、抽出、表現として定義されたシーン理解は、ハイレベル自律運転(AD)における重要な課題の1つである。現在のシーン理解手法は主に、軌道予測やリスクレベル評価などの1つの具体的な単一タスクに焦点を当てている。グラフアテンションネットワークに基づく一般化された事前学習シーン理解モデルであるPreGSUを提案し、様々な下流タスクをサポートするために、交通シーンの普遍的相互作用と推論を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:34:35 GMT)
Glitch Tokens in Large Language Models: Categorization Taxonomy and Effective Detection [23.4]
確立されたトークン化者によって生成される異常トークンである"グリッチトークン"の現象を紹介し,検討する。本報告では, グリッチトークンと相互作用する際, LLMが示すグリッチトークンと症状の分類について述べる。本稿では,新しいクラスタリング手法であるGlitchHunterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:06:16 GMT)
Oxygen vacancies modulated VO2 for neurons and Spiking Neural Network construction [23.2]
本研究では,酸素空孔VO2膜(VO2-x)を作製し,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)構築のためのVO2-xニューロンデバイスを作製する。その結果, ニューロンデバイスは低電圧で動作可能であり, 処理速度は向上した。 MNISTデータセットでトレーニングされたVO2-xベースのバックプロパゲーションSNN(BP-SNNs)システムは、画像認識において優れた精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:18:13 GMT)
Orientation-conditioned Facial Texture Mapping for Video-based Facial Remote Photoplethysmography Estimation [23.2]
我々は3次元顔表面を利用して、新しい配向条件付き映像表現を構築する。提案手法は,MMPD上でのクロスデータセットテストにおいて,18.2%の性能向上を実現する。テストされたすべてのシナリオにおいて、29.6%の大幅なパフォーマンス向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:39:27 GMT)
An Enhanced Differential Grouping Method for Large-Scale Overlapping Problems [23.2]
OEDGと呼ばれる大規模重複問題に対する2段階強化グループ化手法を提案する。第一段階では、OEDGは有限差分原理に基づくグループ化法を用いて、すべての部分成分と共有変数を識別する。第2段階では,サブコンポーネント結合検出 (SUD) とサブコンポーネント検出 (SD) という2つのグループ化改善手法を提案し,グループ化結果を向上・改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:38:03 GMT)
Uncovering Latent Arguments in Social Media Messaging by Employing LLMs-in-the-Loop Strategy [23.0]
ソーシャルメディアは世論分析の自動化方法として人気が高まっている。トピックモデリングのような公共の話題からテーマを抽出する伝統的な教師なしの手法は、しばしば特定のニュアンスを捉えない過度なパターンを明らかにする。本稿では,Large Language Models (LLM) の高度な機能を活用し,ソーシャルメディアのメッセージから潜在的議論を抽出する汎用 LLM-in-the-Loop 戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:26:43 GMT)
How faithful are RAG models? Quantifying the tug-of-war between RAG and LLMs' internal prior [22.9]
我々は,参照文書の有無にかかわらず,データセット間の質問応答能力について,大規模言語モデル(LLM)をテストする。予想通り、正しい検索された情報を提供することで、ほとんどのモデルミスが解決される。しかし、参照文書が間違った値のレベルが増加すると、LLMは誤りで修正された情報を引用する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:43:03 GMT)
Uncertainty-guided Open-Set Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Target-private Class Segregation [22.5]
UDAアプローチはソースとターゲットドメインが同じラベル空間を共有していると一般的に仮定する。本稿では、SF-OSDA(Source-Free Open-set Domain Adaptation)設定の課題について考察する。本稿では,サンプルを複数の未知のクラスに分離することで,ターゲット・プライベートカテゴリの粒度を利用したSF-OSDAの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:52:00 GMT)
GROUNDHOG: Grounding Large Language Models to Holistic Segmentation [22.3]
本稿では,Large Language ModelsをベースとしたMLLMであるGROUNDHOGを紹介する。 GROUNDHOGはマスク付き特徴抽出器を内蔵し、抽出した特徴をMLLMバックボーンの視覚的実体トークンに変換する。実験結果から,GROUNDHOGはタスク固有の微調整を伴わずに,様々な言語基盤タスクにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:59:53 GMT)
Conversations as a Source for Teaching Scientific Concepts at Different Education Levels [22.3]
本稿では,様々な難易度で科学的概念の会話的教えを容易にするための新しい情報源を提案する。我々は、このデータソースを様々な方法で分析し、文脈的に適切な応答を生成するのに使用できる多様なサンプル群を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:33:36 GMT)
Residual Connections Harm Self-Supervised Abstract Feature Learning [22.2]
MAEのVIT-B/16バックボーン内のIDショートカットの変更により、ImageNet上の線形探索精度は67.3%から72.3%に向上する。我々の設計は、ネットワークのトレーニング容易性に影響を与えることなく、機能抽象化の段階的な開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:05:17 GMT)
Large Language Models are In-Context Molecule Learners [22.1]
我々は,LLMが文脈例から分子文アライメントを学習できる新しいパラダイムとして,In-Context Molecule Adaptation (ICMA)を提案する。 ICMAは、Hybrid Context Retrieval、Post-Retrieval Re- rank、In-context Molecule Tuningの3つのステージを組み込んでいる。 ICMTは、余分な訓練コーパスや複雑な構造を伴わずに、LLMに最先端または同等のパフォーマンスを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:07:52 GMT)
Explicitly Representing Syntax Improves Sentence-to-layout Prediction of Unexpected Situations [21.6]
文の構文を暗黙的にあるいは明示的にエンコードする言語表現から2次元空間レイアウトを予測することができることを示す。本稿では,入力文の構文的構造をよりよく強制する構造的損失関数を提案する。この損失は、木のような構造が条件付けのモダリティの下にある他の世代タスクで使われる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:25:39 GMT)
Self-Supervised Visual Preference Alignment [21.6]
本稿では,視覚言語モデル(VLM)において,教師なしの嗜好アライメントに向けた最初の試みを行う。我々は、原画像と拡張画像のペアについて、選択された応答と拒否された応答を生成し、直接選好最適化による選好アライメントを行う。イメージ入力を適切に設計した拡張は、VLMを誘導して偽の負の応答を生成するため、モデルがより堅牢で強力な答えから学習するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:19:54 GMT)
HLAT: High-quality Large Language Model Pre-trained on AWS Trainium [21.2]
下流タスクでうまく機能する大規模言語モデル(LLM)には、数兆以上のトークンを事前トレーニングする必要がある。これは通常、トレーニングを加速する安定した分散トレーニングフレームワークに加えて、多数の強力な計算装置を必要とする。 AWS Trainiumは、大規模なディープラーニングモデルのトレーニング用に開発された、第2世代のマシンラーニングアクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:02:46 GMT)
Portrait3D: Text-Guided High-Quality 3D Portrait Generation Using Pyramid Representation and GANs Prior [21.2]
テキスト・ツー・3D画像生成に先立って,新しい幾何学的外観を持つニューラルレンダリングに基づく新しいフレームワークであるPortrait3Dを提案する。実験の結果,Portrait3Dはプロンプトに合わせたリアルで高品質で標準的な3D肖像画を制作できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:52:42 GMT)
Emerging Platforms Meet Emerging LLMs: A Year-Long Journey of Top-Down Development [20.9]
TapMLは、さまざまなプラットフォームへの機械学習システムのデプロイを合理化するために設計された、トップダウンのアプローチとツーリングである。従来のボトムアップメソッドとは異なり、TapMLはユニットテストを自動化し、徐々にモデルの計算をオフロードするためのマイグレーションベースの戦略を採用する。 TapMLは1年間にわたる現実世界の取り組みを通じて開発され、重要な新興モデルやプラットフォームをデプロイすることに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:29:02 GMT)
SparseDM: Toward Sparse Efficient Diffusion Models [20.8]
拡散モデルの展開効率を向上させるために,改良されたストレートトラフ推定器に基づく手法を提案する。現状のトランスフォーマーに基づく拡散モデルを用いて行った4つのデータセット実験により,FIDを平均1.5だけ増加させながらMACを50ドル削減できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:31:06 GMT)
PartDistill: 3D Shape Part Segmentation by Vision-Language Model Distillation [20.6]
PartDistillは、視覚言語モデルから2Dの知識を伝達し、3D形状部分のセグメンテーションを促進することを目的としている。 PartDistillは、VLMを使って2D予測を行う教師ネットワークと、2D予測から学習する学生ネットワークで構成されている。前者フォワードが学生ネットワークに2次元予測を蒸留するフレームワーク内で双方向蒸留を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:04:01 GMT)
The Marginal Value of Momentum for Small Learning Rate SGD [20.6]
モーメントは、勾配雑音のない強い凸条件下での勾配降下の収束を加速することが知られている。実験により、最適学習率があまり大きくない実践訓練において、運動量には最適化と一般化の両方の利点があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:25:54 GMT)
Emoji Promotes Developer Participation and Issue Resolution on GitHub [20.3]
仮想ワークスペースにおける絵文字使用が開発者の参加や課題解決にどのように影響するかを検討する。絵文字は問題の解決時間を大幅に短縮し、より多くのユーザーを惹きつけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:08:28 GMT)
Asking Before Acting: Gather Information in Embodied Decision Making with Language Models [20.3]
本研究では,Large Language Models (LLM) が,不慣れな環境で重要な情報を効率的に収集する上で,課題に直面していることを示す。我々は,自然言語を用いた関連する情報に対して,エージェントが外部ソースと積極的に問い合わせることを可能にする方法であるtextitAsking Before Acting (ABA)を提案する。本研究では,テキストベースの日常タスク,ロボットアーム操作タスク,実世界のオープンドメインイメージベース実施タスクを含む,幅広い環境実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:24:59 GMT)
Slide-SAM: Medical SAM Meets Sliding Window [20.3]
本稿では,隣接する3つのスライスからなるスタックを予測ウィンドウとして扱うSlide-SAMを提案する。まず3Dボリュームから3つのスライスを取り、中央スライスにポイントまたはバウンディングボックスをプロンプトし、3つのスライスすべてに対してセグメンテーションマスクを予測する。本モデルは,複数の公開およびプライベートな医療データセットを用いて訓練し,広範囲な3次元セグメトネーション実験によりその効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:35:13 GMT)
PRompt Optimization in Multi-Step Tasks (PROMST): Integrating Human Feedback and Preference Alignment [20.1]
与えられたタスクに対して,大きな言語モデル(LLM)に最適なプロンプトを見つけるための新しいフレームワークを導入する。我々は、プロンプト候補から効率的にサンプリングするために、プロンプト性能を予測する余分な学習モデルを使用する。このアプローチは、人間工学的なプロンプトと、11の代表的なマルチステップタスクにまたがる他のプロンプト最適化手法の両方を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:29:43 GMT)
LoopAnimate: Loopable Salient Object Animation [19.8]
LoopAnimateは、一貫した開始フレームと終了フレームでビデオを生成する新しい方法である。忠実度や時間的整合性,主観評価結果など,両指標の最先端性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:56:32 GMT)
Find The Gap: Knowledge Base Reasoning For Visual Question Answering [19.7]
我々は、知識に基づく視覚的質問応答の分析を行い、その答えが与えられた場合、モデルがそれを視覚的モダリティに根ざす必要がある。本研究は,外的・視覚的知識検索モデルを用いたタスク固有モデルとLLMモデルの強化効果を実証するものである。以上の結果から,LLMは1ホップの推論では強いが,細調整NNモデルと比較して2ホップの推論に苦しむことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:11:46 GMT)
A/B testing under Interference with Partial Network Information [19.1]
A/Bテストは、社会的つながりを持つ可能性のある被験者に対して実施する必要があることが多い。このような環境では、ランダム化制御されたトライアルに対するSUTVA仮定は、ネットワーク干渉により違反される。グラフ内の任意の主題について、隣人のスーパーセットの知識にのみ依存しながら識別できる新しい推定器UNITEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:16:41 GMT)
From Data Deluge to Data Curation: A Filtering-WoRA Paradigm for Efficient Text-based Person Search [19.1]
テキストベースの人物検索では、プライバシ保護と手動アノテーションの困難なタスクに対する懸念に対処するため、データ生成が主流となっている。構築されたデータセット内のデータのサブセットのみが決定的な役割を果たすことを観察する。我々は、この重要なデータサブセットを識別するためのフィルタリングアルゴリズムと、光微細チューニングのためのWoRA学習戦略を含む新しいフィルタリング-WoRAパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:29:14 GMT)
Reasoning on Efficient Knowledge Paths:Knowledge Graph Guides Large Language Model for Domain Question Answering [18.9]
大きな言語モデル(LLM)は驚くほどよく機能し、多くのタスクにおいて人間の専門家より優れています。本稿では,LLMに基づいてKGから推論経路を選択するパイプラインを統合し,最適化する。また,思考の連鎖(CoT)とページランクに基づく,シンプルで効果的なサブグラフ検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:28:16 GMT)
Neural Language of Thought Models [18.9]
我々は、LoTHにインスパイアされた表現と生成の教師なし学習のための新しいアプローチであるNeural Language of Thought Model (NLoTM)を紹介する。 NLoTMは,(1)オブジェクトとその特性に整合した階層的かつ構成可能な離散表現を学習するSemantic Vector-Quantized Variational Autoencoder,(2)意味概念トークンを合成的に生成する自動回帰変換器であるAutoregressive LoT Prior,の2つの重要なコンポーネントから構成される。我々は、NLoTMを複数の2次元および3次元画像データセット上で評価し、下流タスクにおける優れた性能、分布外一般化、画像生成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:44:32 GMT)
MixEHR-SurG: a joint proportional hazard and guided topic model for inferring mortality-associated topics from electronic health records [18.9]
ヘテロジニアスEHRデータとモデル生存ハザードを同時に統合するために、MixEHR-SurGと呼ばれる教師付きトピックモデルを提案する。これにより、患者死亡に関連するPheCode固有の表現型トピックを推測できる、高度に解釈可能なサバイバルトピックモデルが導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:50:59 GMT)
Data-driven subgrouping of patient trajectories with chronic diseases: Evidence from low back pain [18.8]
本稿では,慢性疾患からの患者軌跡を分類するための隠れマルコフモデルを提案する。我々のモデルは確率的であり、慢性疾患の異なる軌跡を捉えるために慎重に設計されている。我々のサブグループ化フレームワークはクラスタ妥当性指標の点で共通ベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:05:29 GMT)
Confidence Calibration and Rationalization for LLMs via Multi-Agent Deliberation [18.8]
大規模言語モデル(LLM)の既存のキャリブレーション手法は、「集団知恵」を最大限に活用することなく、個人の信頼度を推定または引き出すことに重点を置いている。我々は,複数ツール強化LDMエージェントの協調的・表現的能力を活用した,ポストホックトレーニングフリーキャリブレーション戦略であるCollaborativeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:12:09 GMT)
Ensemble Value Functions for Efficient Exploration in Multi-Agent Reinforcement Learning [18.8]
EMAXは、値関数のアンサンブルで値ベースのMARLアルゴリズムをシームレスに拡張するフレームワークである。 EMAXは、UCB政策におけるアンサンブル全体の価値見積の不確実性を利用して探索を導く。最適化中、EMAXは目標値をアンサンブルの平均値推定として計算する。評価中、EMAXはアンサンブル全体で多数決後のアクションを選択し、サブ最適アクションを選択する可能性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:13:00 GMT)
Automated Discovery of Functional Actual Causes in Complex Environments [18.6]
強化学習アルゴリズムは、しばしば新しい状況に一般化するポリシーを学ぶのに苦労する。本稿では,機能的現実原因 (FAC) について紹介する。さらに、観測データから関数的原因を推測するアルゴリズムであるJACI(Joint Optimization for Actual Cause Inference)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:04:29 GMT)
Multi-Level Feature Aggregation and Recursive Alignment Network for Real-Time Semantic Segmentation [18.5]
セグメンテーションタスク用にカスタマイズされた並列推論ネットワークを提案する。実時間速度を確保するために浅いバックボーンを使用し、モデル容量の削減と精度の向上のために3つのコアコンポーネントを提案する。我々のフレームワークは、CityscapesとCamVidデータセットの最先端のリアルタイム手法よりも、速度と精度のバランスが良くなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:07:06 GMT)
PAKT: Perspectivized Argumentation Knowledge Graph and Tool for Deliberation Analysis (with Supplementary Materials) [18.4]
本稿では,パースペクティブ化された問合せ知識グラフとツールであるPAKTを提案する。グラフは様々なトピックにまたがって議論空間を構成し、議論は前提と結論に分けられる。本稿では,PAKTの構築方法と,得られた多面的議論グラフのケーススタディについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:47:19 GMT)
Federated Multi-Task Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study [17.6]
FMTLアプローチは、フェデレートラーニング(FL)とマルチタスクラーニング(MTL)の利点を統合する本稿では,FMTLパラダイムの体系的評価のための新しいフレームワークFMTL-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:48:17 GMT)
Semi-supervised Fréchet Regression [17.5]
半教師付きNW Fr'echet回帰と半教師付きkNN Fr'echet回帰である。ラベル付きデータと大量のラベル付きデータで収束率を確立する。教師付き手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:30:52 GMT)
Understanding the Learning Dynamics of Alignment with Human Feedback [17.4]
本稿では,人間の嗜好アライメントの学習力学を理論的に解析する試みについて述べる。選好データセットの分布がモデル更新率にどのように影響するかを示し、トレーニング精度に厳密な保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:38:37 GMT)
Revealing data leakage in protein interaction benchmarks [17.3]
機械学習手法のさらなる開発は、既存の列車-テスト分割の品質に支障をきたす可能性があることを実証する。タンパク質の配列やメタデータの類似性に基づくタンパク質複合体の分割戦略は, 大規模なデータ漏洩を引き起こしている。データ漏洩を克服するため、タンパク質-タンパク質界面の3次元構造的類似性に基づいてデータ分割を構築することを推奨し、対応するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:54:48 GMT)
Orbital Polarimetric Tomography of a Flare Near the Sagittarius A* Supermassive Black Hole [17.1]
2017年4月11日に観測されたALMA光曲線から回収した発光フレアの3次元再構成を行った。我々の回復は、事象の地平線の約6倍の距離にあるコンパクトで明るい領域を示している。これは、以前の研究と一致する低傾斜軌道平面における時計回りの回転を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:13:12 GMT)
Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study [17.0]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は現在、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせるために最も広く使われている手法である。学術ベンチマークでは、最先端の結果は直接選好最適化(DPO)のような報酬のない手法によって達成されることが多い。 PPOは、あらゆるケースにおいて他のアライメント手法を超越し、挑戦的なコード競争において最先端の結果を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:51:53 GMT)
DESTEIN: Navigating Detoxification of Language Models via Universal Steering Pairs and Head-wise Activation Fusion [17.0]
そこで本研究では,言語モデルの内部表現を変更することによって,言語モデルをデトキシフィケーションする新しい手法を提案する。本手法は,従来のデトキシフィケーションの手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:07:48 GMT)
E3: Ensemble of Expert Embedders for Adapting Synthetic Image Detectors to New Generators Using Limited Data [16.9]
本稿では,合成画像検出器を更新するための新しい連続学習フレームワークであるEnsemble of Expert Embedders (E3)を紹介する。 E3は、最小限のトレーニングデータを使用して、新しく登場したジェネレータからの画像の正確な検出を可能にする。実験により,E3は既存の連続学習法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:17:51 GMT)
Course Recommender Systems Need to Consider the Job Market [16.9]
本稿では,職業市場のスキル要求を取り入れたコースレコメンデーションシステムの構築を目指して,産業界と連携して研究を行う学術研究者の視点に焦点を当てる。本稿では,これらの要求を効果的に解決するためのコースレコメンデータシステムの基本的特性について概説する。本稿では,言語モデル(LLM)をスキル抽出に用い,求人市場に合わせて強化学習(RL)を施した既存のリコメンデータシステムに対処する初期システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:52:57 GMT)
In-Context Learning Dynamics with Random Binary Sequences [16.6]
テキスト内学習のダイナミクスを解析できるフレームワークを提案する。人間の知覚の認知科学に触発されて、ランダムなバイナリシーケンスをコンテキストとして使用する。最新のGPT-3.5+モデルでは、一見ランダムな数を生成し、基本形式言語を学習する創発的な能力を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:35:03 GMT)
Learning Algorithm Generalization Error Bounds via Auxiliary Distributions [16.4]
一般化エラー境界は、機械学習モデルがどのように機能するかを理解するのに不可欠である。そこで本研究では,Auxiliary Distribution Methodという新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:52:21 GMT)
Confidential Federated Computations [16.4]
Federated Learning and Analytics (FLA)は、デバイス上の機密データを処理するためのテクノロジプラットフォームによって広く採用されている。 FLAシステムは必ずしも差分プライバシー(DP)のような匿名化機構を必要としない本稿では,サーバサイドの計算の秘密性を確保するために,TEEとオープンソースを活用した新しいシステムアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:47:27 GMT)
Continual Offline Reinforcement Learning via Diffusion-based Dual Generative Replay [16.3]
本研究では, 逐次的オフラインタスクに取り組むために, 前方転送を容易にし, 破滅的な忘れを緩和する実践的パラダイムについて検討する。本稿では,生成した擬似データの同時再生により,過去の知識を保持できる2つの生成再生フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:39:11 GMT)
Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Generalization on Heterogeneous Graphs [16.1]
ヘテロジニアスグラフ(HGs)におけるラベル空間性問題に対処するヘテロジニアスグラフスショットラーニング(HGFL)が開発されている。本稿では,新しい因果OOD不均質グラフFew-shot学習モデル,すなわちCOHFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:36:18 GMT)
OSR-ViT: A Simple and Modular Framework for Open-Set Object Detection and Discovery [16.1]
我々は、OODD(Open-Set Object Detection and Discovery)と呼ばれる新しいタスクを提案する。提案するOpen-Set Regions with ViT features (OSR-ViT) Detection framework。 OSR-ViTは、クラスに依存しない提案ネットワークと強力なViTベースの分類器を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:29:27 GMT)
AVS-Net: Point Sampling with Adaptive Voxel Size for 3D Scene Understanding [16.0]
本稿では,精度と効率性を両立する高度サンプリング器を提案する。本稿では,Voxel Adaptation Module(Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module)を提案する。既存の最先端手法と比較して,本手法は屋外および屋内の大規模データセットの精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:02:04 GMT)
StyleCity: Large-Scale 3D Urban Scenes Stylization with Vision-and-Text Reference via Progressive Optimization [16.0]
StyleCityは、大規模都市シーンのための視覚とテキストによるテクスチャスタイリングシステムである。 StyleCityは、大規模な都市シーンの3Dテクスチャメッシュをセマンティックスに意識したスタイルでスタイリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:58:49 GMT)
VDTuner: Automated Performance Tuning for Vector Data Management Systems [15.9]
本稿では,ベクトルデータ管理システムのための学習ベースの自動パフォーマンスチューニングフレームワークであるVDTunerを紹介する。 VDTunerは、複雑な多次元パラメータ空間を効率的に探索することで、VDMSに関連する課題を克服する。検索速度とリコールレートのバランスが良く、最適な設定を提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:31:19 GMT)
Structured Reinforcement Learning for Media Streaming at the Wireless Edge [15.7]
メディアストリーミングは、無線エッジ(アクセス)ネットワーク上の支配的なアプリケーションである。ビデオストリーミング環境において,最適な意思決定のための学習ベースのポリシーを開発し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:32:34 GMT)
Demonstration of DB-GPT: Next Generation Data Interaction System Empowered by Large Language Models [15.7]
我々は,大規模な言語モデルを従来のデータインタラクションタスクに統合した,革新的で製品対応のPythonライブラリDB-GPTを提案する。 DB-GPTは、自然言語で記述されたデータインタラクションタスクを理解し、LLMを利用したコンテキスト認識応答を提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:38:34 GMT)
Calibration of the Cryogenic Measurement System of a Resonant Haloscope Cavity [15.7]
希釈冷凍機を用いて22mKの温度で運転する品質係数$Q_l=104$の7.138GHzの銅空洞を実演した。本システムでは,4Kの極低温増幅器として高エレクトロモビリティトランジスタと,室温増幅器と信号パワー検出用スペクトル解析器を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:34:39 GMT)
A Phone-based Distributed Ambient Temperature Measurement System with An Efficient Label-free Automated Training Strategy [15.7]
本研究では,携帯電話を用いた環境温度推定システムを提案する。新たに追加されたスマートフォンごとに新しい推定モデルをトレーニングするための、安全で効率的で費用対効果の高いトレーニング戦略を提供する。クラウドソーシングにより,新たに収集したすべてのデータに対して,正確な推測ラベルが自動的に提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:03:13 GMT)
Fooling Contrastive Language-Image Pre-trained Models with CLIPMasterPrints [15.6]
汎用性にも拘わらず、CLIPモデルは、マスタイメージをだますものとして、私たちが言うものに対して脆弱であることを示す。フーリングマスターイメージは、CLIPモデルの信頼性スコアを最大化し、広範囲に変化するプロンプトのかなりの数に設定することができる。私たちはCLIPMasterPrintsのマスターイメージが、勾配降下、投影降下、ブラックボックス最適化によってどのようにマイニングされるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:57:35 GMT)
Randomized Exploration in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [15.5]
協調型マルチエージェント強化学習(MARL)における確率的ランダム化探索に関する最初の研究について述べる。並列マルコフ決定過程(MDP)におけるランダム化探索のための統一されたアルゴリズムフレームワークと,2つのトンプソンサンプリング型アルゴリズムであるCoopTS-PHEとCoopTS-LMCを提案する。提案手法は, 深層探査問題 (textiti.e.$N$-chain) , ビデオゲーム, エネルギーシステムにおける実世界の問題などを含む, 並列RL環境における提案手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:01:38 GMT)
Persistent Homological State-Space Estimation of Functional Human Brain Networks at Rest [15.3]
我々は、動的に変化する脳ネットワークの静止状態空間を推定する革新的なデータ駆動型トポロジカルデータ解析手法を導入する。この手法は、脳ネットワークの状態空間を特定する際によく使われるk平均クラスタリングよりも優れている。以上の結果から,脳ネットワークのトポロジ,特にその動的状態変化は,重要な隠れた遺伝情報を保持できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:11:52 GMT)
Incentivising the federation: gradient-based metrics for data selection and valuation in private decentralised training [15.2]
本研究では,個人トレーニングの参加者が共同学習モデルに最も有用なデータを選択するために,勾配情報を活用する方法について検討する。これらの技術は、より厳密なプライバシー設定であっても、フェデレートされたクライアントに、原則化されたデータ選択のためのツールを提供することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:30:18 GMT)
Prescribing the Right Remedy: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Targeted Instruction Tuning [15.2]
そこで本研究では,異なるモデルの幻覚特異性に合わせたDFTGという命令データ生成フレームワークを提案する。幻覚ベンチマークによる実験結果から,本手法で生成した目標命令データの方が,従来よりも幻覚の緩和に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:14:32 GMT)
HiGraphDTI: Hierarchical Graph Representation Learning for Drug-Target Interaction Prediction [15.0]
階層型グラフ表現学習に基づくDTI予測法(HiGraphDTI)を提案する。具体的には、HiGraphDTIは三重レベル分子グラフから階層的な薬物表現を学び、原子、モチーフ、分子に埋め込まれた化学情報を徹底的に活用する。注目特徴融合モジュールは、異なる受容領域からの情報を組み込んで表現対象特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:35:24 GMT)
VFLAIR: A Research Library and Benchmark for Vertical Federated Learning [14.9]
垂直学習(VFL)は、同じグループのユーザの異なる特徴を持つ参加者が、生のデータやモデルパラメータを公開せずに協調トレーニングを達成できるようにする、協調トレーニングパラダイムとして登場した。近年、VFLは研究の可能性や現実世界の応用に大きな注目を集めているが、様々な種類のデータ推論やバックドア攻撃の防衛など、依然として重大な課題に直面している。我々は、様々なモデル、データセット、プロトコルによるVFLトレーニングと、攻撃と防御戦略の総合的な評価のための標準化されたモジュールをサポートする、フェデレーションで軽量なVFLフレームワークであるVFLAIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:34:39 GMT)
Would You Trust an AI Doctor? Building Reliable Medical Predictions with Kernel Dropout Uncertainty [14.7]
小型医療データセットの信頼性を高めるため,カーネルモデルを用いたベイジアンモンテカルロ・ドロップアウトモデルを導入する。限られたデータであっても、信頼性が大幅に向上し、AI駆動型医療予測の信頼構築に向けた有望なステップを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:43:26 GMT)
BayesJudge: Bayesian Kernel Language Modelling with Confidence Uncertainty in Legal Judgment Prediction [14.7]
深層学習と深層ガウス過程の相乗効果を利用して不確実性を定量化するBayesJudgeという新しい手法を提案する。提案手法は,予測精度と信頼性推定の両方で既存の手法を超越し,カーネルを介した情報的事前およびフレキシブルなデータモデリングを利用する。また,信頼できない予測の精査を自動化する最適解を導入し,モデル予測の精度を最大27%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:42:06 GMT)
Efficiently Adversarial Examples Generation for Visual-Language Models under Targeted Transfer Scenarios using Diffusion Models [14.6]
本稿では,自然に制約のない逆の例を生成するAdvDiffVLMを紹介する。本手法は,既存のトランスファーベース攻撃法と比較して10Xから30Xまでの高速化を実現する。特にAdvDiffVLMは、GPT-4Vを含む商用VLMをブラックボックス方式で攻撃できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:19:52 GMT)
Graph Neural Networks for Protein-Protein Interactions - A Short Survey [14.5]
グラフに基づく手法は、PPIネットワーク固有のグラフ構造に起因する有望な結果を示している。本稿では,グラフに基づく様々な手法を概説し,そのPPI予測への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:39:25 GMT)
Can LLM Generate Culturally Relevant Commonsense QA Data? Case Study in Indonesian and Sundanese [14.5]
大規模言語モデル(LLM)は、モデルを訓練し、評価するために合成データを生成するために、ますます使われている。言語に埋め込まれた知識と文化的ニュアンスを組み込んだQAデータセットを生成できるかどうかは不明だ。本研究では,インドネシア語とスンダ語における文化関連コモンセンスQAデータセット作成におけるLLMの利用の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:41:12 GMT)
Disentangling Instructive Information from Ranked Multiple Candidates for Multi-Document Scientific Summarization [14.0]
本稿では,要約候補を多文書科学要約に紹介する。ドキュメントセットのグローバル情報と、要約候補からのガイダンスを使用して、デコードプロセスのガイドを行う。我々は,自動評価と人的評価による顕著な性能改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:33:07 GMT)
IsamasRed: A Public Dataset Tracking Reddit Discussions on Israel-Hamas Conflict [13.9]
我々は2023年8月から2023年11月までの間に、厳密にコンパイルされたデータセットIsamasRedを提示する。このデータセットに関する最初の分析では、話題、論争、感情的、道徳的な言語傾向を時間とともに調査し、感情的に荷電され、複雑な言論の性質を強調した。このデータセットは、オンライン議論の理解を深めることを目的としており、デジタル空間におけるイデオロギー、感情、コミュニティエンゲージメントの間の複雑な相互作用に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:38:37 GMT)
Molecular relaxation by reverse diffusion with time step prediction [13.8]
モレレッドは、非平衡構造の平衡状態を見つけるための概念的に新しく純粋に統計的アプローチである。非常に小さく、計算的に安価で、ラベルなしの平衡構造からなるデータセットで訓練されている。我々は、MoreRedを古典的な力場、平衡データと非平衡データの大規模なデータセットに基づいて訓練された同変ニューラルネットワーク力場、および半経験的強結合モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:15:52 GMT)
LoopGaussian: Creating 3D Cinemagraph with Multi-view Images via Eulerian Motion Field [13.8]
シネマグラフ(Cinemagraph)は、静止画と微妙な動きの要素を組み合わせた視覚メディアの一種である。本稿では,3次元ガウスモデルを用いて,2次元画像空間から3次元空間への撮影画像の高次化を提案する。実験の結果,提案手法の有効性を検証し,高品質で視覚的に魅力的なシーン生成を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:16:40 GMT)
RemoteCLIP: A Vision Language Foundation Model for Remote Sensing [13.8]
遠隔センシングのための視覚言語基盤モデルであるRemoteCLIPを提案する。リッチなセマンティクスと、シームレスなダウンストリームアプリケーションのためのアライメントされたテキスト埋め込みによって、堅牢なビジュアル機能を学ぶことを目指している。リモートCLIPは、ゼロショット画像分類、線形探索、$textitk$-NN分類、少数ショット分類、画像テキスト検索、リモートセンシング画像におけるオブジェクトカウントなど、さまざまなダウンストリームタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:24:36 GMT)
OneActor: Consistent Character Generation via Cluster-Conditioned Guidance [13.6]
軽量だが複雑なガイダンスは機能するのに十分である、と私たちは主張する。我々は一貫した生成の目的を定式化する新しいパラダイムであるOneActorを提案する。我々の手法はチューニングベースのベースラインよりも少なくとも4倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:45:45 GMT)
Four-hour thunderstorm nowcasting using deep diffusion models of satellite [13.6]
衛星の深部拡散モデル(DDMS)を提案し,AIを用いた対流流速報システムを構築する。一方、拡散過程を用いて、対流雲の複雑な時間的進化パターンを効果的にシミュレートする。一方、静止衛星の明るさ温度データを利用して、惑星規模の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:33:44 GMT)
Privacy-Preserving Training-as-a-Service for On-Device Intelligence: Concept, Architectural Scheme, and Open Problems [13.5]
デバイス上のデプロイメントのためのトレーニングモデルは、ユーザのデータの分散化とプライバシに敏感な性質のため、重大な課題に直面している。クラウドベースのトレーニング、フェデレートドラーニング、トランスファーラーニングといった既存のトレーニングパラダイムは、これらの実践的な制約に十分に対処できない。プライバシー保護デバイストレーニング・アズ・ア・サービス(PT: Privacy-Preserving-Device Training-as-a-Service)は、エンドユーザに対して、プライバシフレンドリでカスタマイズされたAIモデルトレーニングを提供する、新しいサービスコンピューティングパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:18:27 GMT)
Anatomy of Industrial Scale Multilingual ASR [13.5]
本稿では,アセンブリの産業規模自動音声認識(ASR)システムについて述べる。本システムは,教師なし(12.5M時間),教師なし(188K時間),疑似ラベル付き(1.6M時間)の4言語を対象とした多様なトレーニングデータセットを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:55:13 GMT)
How Good Are LLMs at Out-of-Distribution Detection? [13.4]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習(ML)モデルの信頼性を高める上で重要な役割を果たす。本稿では,大規模言語モデル(LLM)の領域におけるOOD検出の先駆的実証研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:38:35 GMT)
QUSL: Quantum Unsupervised Image Similarity Learning with Enhanced Performance [13.3]
タスクの特定の特性に合わせて、量子回路を設計することが不可欠である。本稿では,新しい量子教師なし類似性学習手法QUSLを提案する。三重項の性能と量子回路の特性を活用することで、QUSLは体系的に高性能な量子回路アーキテクチャを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:32:27 GMT)
Signatures of quantum phases in a dissipative system [13.2]
リンドブラディアン形式は、量子多体系の非平衡定常状態の解釈に広範に行われている。散逸型一次元北エフモデルにおける自由フェルミオン相と超伝導相の運命について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:10:11 GMT)
Leveraging Image Matching Toward End-to-End Relative Camera Pose Regression [13.2]
本稿では,2つの画像間の相対的なポーズ回帰のための一般化可能なエンドツーエンドの深層学習手法を提案する。従来のパイプラインにインスパイアされた本手法では,画像マッチング(IM)を,相対的ポーズ回帰のための事前学習タスクとして活用する。提案手法をいくつかのデータセット上で評価し,従来のエンドツーエンド手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:40:41 GMT)
Vision-and-Language Navigation via Causal Learning [13.2]
クロスモーダル因果変換器(Cross-modal causal transformer, GOAT)は因果推論のパラダイムに根ざした先駆的な解である。 BACLおよびFACLモジュールは、潜在的刺激的相関を包括的に緩和することにより、偏見のない学習を促進する。グローバルな共同創設者の特徴を捉えるために,コントラスト学習によって教師されるクロスモーダル機能プーリングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:40:35 GMT)
Tunable Hybrid Proposal Networks for the Open World [13.1]
本研究では,様々なオープンワールド設定に適合するように容易に調整可能なTunable Hybrid Proposal Network (THPN)を提案する。本手法を徹底的に評価するために,既知のクラス多様性とラベル数によって,ラベルバイアスの度合いを変動させるいくつかの新しい課題を考案した。また,本手法はデータ効率も高く,ラベル付きデータのごく一部でベースラインリコールを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:16:34 GMT)
AttentionStore: Cost-effective Attention Reuse across Multi-turn Conversations in Large Language Model Serving [13.0]
本稿では,マルチターン会話におけるKVキャッシュの再利用を可能にする新しい注意機構であるAttentionStoreを提案する。実験の結果、AttentionStoreは第1トークン(TTFT)までの時間を最大87%減少させることがわかった。また、マルチターン会話のスループットを7.8$times$で改善し、エンドツーエンドの推論コストを最大70%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:32:29 GMT)
Benchingmaking Large Langage Models in Biomedical Triple Extraction [13.0]
本研究は主に文レベルのバイオメディカルトリプル抽出に焦点を当てている。高品質なバイオメディカルトリプル抽出データセットが存在しないことは、堅牢なトリプル抽出システムの開発の進歩を妨げている。 GITは、専門家によるバイオメディカルトリプル抽出データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:00:06 GMT)
RapidVol: Rapid Reconstruction of 3D Ultrasound Volumes from Sensorless 2D Scans [12.8]
本稿では,スライス・ツー・ボリューム超音波再構成を高速化するニューラル表現フレームワークであるRapidVolを提案する。地上の真理(または推定)の3D位置と向き(目的)を持つ2次元超音波スキャンのセットは、完全な3D再構成を形成するのに必要なもの全てである。従来の手法と比較して,提案手法は3倍高速で46%精度が高く,不正確なポーズが与えられた場合,より堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:50:09 GMT)
Camera clustering for scalable stream-based active distillation [12.7]
ビデオオブジェクト検出のための効率的な軽量モデルを構築するために,スケーラブルなフレームワークを提案する。ビデオストリームからのトレーニング画像の理想的な選択方法と,多数のカメラ間でのモデル共有の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:28:54 GMT)
A Survey and Benchmark of Automatic Surface Reconstruction from Point Clouds [12.6]
点雲から表面を復元する従来の手法と学習法の両方を提示する。従来のアプローチでは、入力点の雲または結果として生じる表面に手作りの先行を課すことで問題を単純化することが多い。ディープラーニングモデルには、入力ポイントクラウドの特性を直接学習する能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:52:18 GMT)
Event Grounded Criminal Court View Generation with Cooperative (Large) Language Models [12.6]
本稿では,共用(大規模)言語モデルを用いた刑事裁判所ビュー生成のためのイベントグラウンドドジェネレーション(EGG)手法を提案する。我々はまず,大量の注釈付きイベントを伴わずに事象を抽出できるLLMに基づく抽出法を設計する。そして,抽出した事象を事例事実と事象を融合して,裁判所ビュー生成に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:34:31 GMT)
GazeHTA: End-to-end Gaze Target Detection with Head-Target Association [12.4]
本研究では、視線目標検出のためのエンドツーエンドなアプローチを提案する。既存の方法の多くは、オフザシェルフヘッド検出器のような独立したコンポーネントを使用するか、ヘッドと視線ターゲットの関連を確立するのに問題がある。本稿では、入力シーン画像のみに基づいて複数のヘッドターゲットインスタンスを予測するヘッド・アンド・ターゲット・アソシエーション(GazeHTA)を用いて、エンド・ツー・エンドのマルチパーソン・ゲイズ目標検出フレームワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:51:27 GMT)
2S-UDF: A Novel Two-stage UDF Learning Method for Robust Non-watertight Model Reconstruction from Multi-view Images [12.1]
多視点画像から高品質なUDFを学習するための新しい2段階アルゴリズム2S-UDFを提案する。定量的な測定値と視覚的品質の両方において、この結果は他のUDF学習技術よりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:08:03 GMT)
High-speed quantum radio-frequency-over-light communication [12.1]
量子密度符号化(QDC)は、1つの量子ビットを転送するだけで2つの古典的なビットを伝送することを意味する。我々は,QDCと絡み合った状態の高周波通信方式を提案し,実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:23:44 GMT)
APTQ: Attention-aware Post-Training Mixed-Precision Quantization for Large Language Models [12.0]
APTQ (Attention-aware Post-Training Mixed-Precision Quantization) を提案する。我々は、ヘッセントレースを混合精度量子化の感度指標として利用し、情報精度の低下を確実にする。実験の結果、APTQは従来の量子化法を超え、平均4ビット幅と5.22パープレキシティを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:18:38 GMT)
Dynamic Self-adaptive Multiscale Distillation from Pre-trained Multimodal Large Model for Efficient Cross-modal Representation Learning [12.0]
本稿では,事前学習型マルチモーダル大モデルを用いた動的自己適応型マルチスケール蒸留法を提案する。我々の戦略は、事前訓練されたマルチモーダル大モデルから構造的知識を抽出できる、マルチスケールな視点を用いている。提案手法は,出力特徴とオリジナル画像レベル情報のみを用いて,事前学習したマルチモーダル大規模モデルを合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:22:49 GMT)
Improved Optimization for the Neural-network Quantum States and Tests on the Chromium Dimer [12.0]
ニューラルネットワーク量子状態(NQS)は、かなり高度な波動関数アンザッツ研究を持っている。この研究は、NQSを用いたVMC最適化の計算要求を減らすために、3つのアルゴリズム拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:33:42 GMT)
Sample Complexity of the Linear Quadratic Regulator: A Reinforcement Learning Lens [12.0]
我々は,$widetildemathcalO (1/varepsilon)$関数評価において,$varepsilon$-optimalityを達成する最初のアルゴリズムを提供する。この結果は,2点勾配推定の領域外において,既存の文献を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:54:57 GMT)
Generation Meets Verification: Accelerating Large Language Model Inference with Smart Parallel Auto-Correct Decoding [11.8]
本研究の目的は,数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の推論速度を高速化することである。 textbfSmart textbfParallel textbfAuto-textbfCorrect dtextbfEcoding (SPACE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:36:31 GMT)
TrustSQL: A Reliability Benchmark for Text-to-SQL Models with Diverse Unanswerable Questions [11.8]
テキスト・ツー・アンサー・モデルの信頼性を評価するための新しいベンチマークであるTrustを導入する。本課題に特化して設計された様々なモデリング手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:33:39 GMT)
Objects as volumes: A stochastic geometry view of opaque solids [11.8]
我々は不透明な固体を体積として表現する理論を発展させる。このような固体を指数体積輸送を用いてモデル化できる条件を実証する。本稿では,3次元再構成タスクの性能向上につながる有意義な拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:33:09 GMT)
Proposing an intelligent mesh smoothing method with graph neural networks [11.7]
CFDでは、メッシュの平滑化法はメッシュの品質を改良し、高精度な数値シミュレーションを実現するために一般的に用いられている。最適化ベースの平滑化は高品質なメッシュの平滑化に使用されるが、計算オーバーヘッドが大きい。本稿では,インテリジェントメッシュ平滑化のための軽量ニューラルネットワークモデルであるGMSNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:51:12 GMT)
GaitPoint+: A Gait Recognition Network Incorporating Point Cloud Analysis and Recycling [11.7]
歩行は行動のバイオメトリック・モダリティであり、遠くから歩く方法で個人を認識できる。シルエットと骨格の特徴を両立させるため,GaitPoint+と呼ばれる新しい歩行認識ネットワークを提案する。提案手法では,スケルトン点を3次元点群としてモデル化し,計算複雑性を考慮した3次元点処理手法を用いて骨格の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:50:10 GMT)
Pixel to Elevation: Learning to Predict Elevation Maps at Long Range using Images for Autonomous Offroad Navigation [11.5]
本稿では,車載エゴセントリック画像のみをリアルタイムに利用して,長距離の地形標高マップを予測できる学習型アプローチを提案する。複雑で非構造的な地形における自律型オフロードロボットナビゲーションへの提案手法の適用性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:55:35 GMT)
MATHWELL: Generating Age-Appropriate Educational Math Word Problems [11.3]
教育を行うためには,(1)解決可能,(2)正確,(3)適切でなければならない。既存のデータセットはこれらの基準にラベルが付けられていないため、問題生成者のトレーニングには適していない。ドメインエキスパートアノテーションを使用して、このタスクのために高品質な合成トレーニングデータセットをキュレートします。我々は、このデータを用いてLlama-2(70B)を微調整し、K-8ワード問題生成器MATHWELLを作成することで、このデータの価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:52:01 GMT)
Overcoming the Pitfalls of Vision-Language Model Finetuning for OOD Generalization [11.1]
既存の視覚言語モデルは、様々な視覚領域やタスクに対して強力な一般化を示す。本稿では,OOD ゲネラリゼーションを改良するための新しいアプローチである OGEN を提案する。具体的には、未知のクラスのクラス名のみを使用して、OOD機能を合成するために、クラス条件フィーチャジェネレータが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:25:25 GMT)
Towards free-response paradigm: a theory on decision-making in spiking neural networks [11.1]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたコンピューティングの重要な要素として、かなりの注目を集めている。 SNNが直面する最も一般的な課題は、推論速度と精度のトレードオフである。本研究では,動物行動実験の知見をSNNに適用することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:26:39 GMT)
DE-HNN: An effective neural model for Circuit Netlist representation [11.1]
設計者は、ツールの実行よりもはるかに短い時間で、設計に対するフィードバックを提供する高速なツールを望んでいる。本稿では,方向同変型ハイパーグラフニューラルネットワーク(DE-HNN)を提案する。我々のDE-HNNは、有向ハイパーグラフに対して自然に、ある置換同変および不変性を満たす任意のノードまたはハイパーエッジ基底関数を普遍的に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:47:23 GMT)
MoE-TinyMed: Mixture of Experts for Tiny Medical Large Vision-Language Models [11.0]
MoE-TinyMedは、パラメータ要求を大幅に低減する医療応用に適したモデルである。 VQA-RAD、SLAKE、Path-VQAデータセットの評価において、MoE-TinyMedはわずか3.6BパラメータですべてのMed-VQAクローズドセッティングでLLaVA-Medを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:35:17 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） (Tue, 16 Apr 2024 16:39:51 GMT)
Autonomous Implicit Indoor Scene Reconstruction with Frontier Exploration [11.0]
暗黙の神経表現は3Dシーンの再構築に有意な可能性を証明している。最近の研究は、Next Best View (NBV) ベースの手法により、自律的な暗黙的再構築に応用を拡大している。本研究では,表層不確実性に基づく再構築作業にフロンティアベースの探索タスクを組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:59:03 GMT)
Assessing Logical Puzzle Solving in Large Language Models: Insights from a Minesweeper Case Study [11.0]
我々は、Large Language Models (LLM) になじみのないフォーマットで設計された新しいタスク、Minesweeperを導入する。このタスクは、隣接するオープンセルが提供する数値的な手がかりに基づいて、LLMが鉱山の位置を特定することを課題とする。我々の実験は、先進的な GPT-4 モデルによる試行を含むもので、LLM は、この課題に必要な基礎的能力を持っているが、Minesweeper を解くために必要な一貫性のある多段階論理的推論プロセスにこれらを統合するのに苦労していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:51:51 GMT)
CMU-Flownet: Exploring Point Cloud Scene Flow Estimation in Occluded Scenario [10.9]
閉塞はLiDARデータにおける点雲フレームのアライメントを妨げるが、シーンフローモデルでは不十分な課題である。本稿では,CMU-Flownet(Relational Matrix Upsampling Flownet)を提案する。 CMU-Flownetは、隠されたFlyingthings3DとKITTYデータセットの領域内で、最先端のパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:47:21 GMT)
Decentralised Moderation for Interoperable Social Networks: A Conversation-based Approach for Pleroma and the Fediverse [10.8]
本稿では,分散化された対話型コンテンツモデレーション手法を提案する。当社のアプローチでは,各サーバ上でローカルにトレーニングされたグラフ深層学習モデル(GraphNLI)を採用している。本モデルでは, 局所的なポスト情報を用いて学習した大規模症例に対して, 毒性を効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:59:51 GMT)
LaDiC: Are Diffusion Models Really Inferior to Autoregressive Counterparts for Image-to-Text Generation? [10.7]
我々は拡散モデルを再検討し、全体論的文脈モデリングと並列復号化の能力を強調した。本稿では,分割BERTを用いた新しいアーキテクチャLaDiCを導入し,キャプション専用のラテント空間を創出する。 LaDiCは、38.2 BLEU@4と126.2 CIDErのMSデータセット上で拡散ベースのメソッドの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） (Tue, 16 Apr 2024 17:47:16 GMT)
Training neural operators to preserve invariant measures of chaotic attractors [10.6]
対照的な学習フレームワークは、最適輸送手法と同様に、力学の統計的性質を保存可能であることを示す。本手法は,カオストラクタの不変な測定値を保存するために実験的に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:01:43 GMT)
Generative Text Steganography with Large Language Model [10.6]
LLM-Stegaと呼ばれる大規模言語モデルのユーザインタフェースに基づくブラックボックス生成テキストステガノグラフィー手法。まず、キーワードセットを構築し、秘密メッセージを埋め込むための新しい暗号化されたステガノグラフマッピングを設計する。総合的な実験により、LLM-Stegaは現在の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:19:28 GMT)
AbsGS: Recovering Fine Details for 3D Gaussian Splatting [10.5]
3D Gaussian Splatting (3D-GS) 技術は3Dプリミティブを相違可能なガウス化と組み合わせて高品質な新規ビュー結果を得る。しかし、3D-GSは、高頻度の詳細を含む複雑なシーンで過度に再構成の問題に悩まされ、ぼやけた描画画像に繋がる。本稿では,前述の人工物,すなわち勾配衝突の原因を包括的に分析する。我々の戦略は過度に再構成された地域のガウス人を効果的に同定し、分割して細部を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:44:12 GMT)
Reward Learning from Suboptimal Demonstrations with Applications in Surgical Electrocautery [10.4]
本稿では,限られたランク付けされた準最適実験から頑健な報酬関数を学習する,サンプル効率のよい手法を提案する。学習した報酬関数を用いてポリシーを得ることは、純粋な模倣学習よりも堅牢であることを示す。本手法は身体的外科的電気診断に応用し, 提案した実証実験が最適条件下であっても良好に動作できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:23:03 GMT)
Automatic Macro Mining from Interaction Traces at Scale [10.4]
ランダムおよびユーザによるモバイルインタラクショントレースから意味論的に意味のあるマクロを自動的に抽出する新しい手法を提案する。このアプローチによって生成されたマクロは、自然言語記述で自動的にタグ付けされ、完全に実行可能である。本研究では,ユーザ評価,人事比較分析,自動実行など,抽出したマクロの品質を検証するために,複数の研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:42:43 GMT)
Integration of Self-Supervised BYOL in Semi-Supervised Medical Image Recognition [10.3]
本稿では,自己教師付き学習を半教師付きモデルに統合し,医用画像認識を向上する,革新的なアプローチを提案する。提案手法はラベルのないデータを最適に活用し,医用画像認識の精度で既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:12:16 GMT)
ScribbleGen: Generative Data Augmentation Improves Scribble-supervised Semantic Segmentation [10.2]
本稿では,スクリブル教師付きセマンティックセグメンテーションのための生成データ拡張手法であるScribbleGenを提案する。セマンティックスクリブルに条件付き制御ネット拡散モデルを用いて,高品質なトレーニングデータを生成する。我々のフレームワークは、完全に教師されたセグメンテーションを超越しても、小さなデータセットでのセグメンテーション性能を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:41:26 GMT)
Gaussian Splatting Decoder for 3D-aware Generative Adversarial Networks [10.2]
NeRFをベースとしたGAN(Generative Adversarial Networks)は非常に高いレンダリング品質を示す。 Neural Radiance Fieldsによるレンダリングは、3Dアプリケーションに課題をもたらす。我々は、NeRFベースの3D対応GANの高レンダリング品質と3DGSの柔軟性と計算上の利点を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:48:40 GMT)
Semi-device-independent quantum random number generator with a broadband squeezed state of light [10.2]
ランダム数はシミュレーションアルゴリズムと暗号の基本的な要素である。圧縮光の顕著な特徴は、対のゆらぎが低く、ランダム性がより大きいことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:12:12 GMT)
LWIRPOSE: A novel LWIR Thermal Image Dataset and Benchmark [9.7]
このデータセットは、2400以上の高品質なLWIR(熱)画像で構成されている。それぞれの画像には2Dの人間のポーズが刻まれており、研究者や実践者にとって貴重なリソースとなっている。我々は、その可能性を示すために、データセットの最先端ポーズ推定手法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:49:35 GMT)
Referring Flexible Image Restoration [9.7]
フレキシブル・イメージ・リカバリ(RFIR)を参考にそこで我々はまず,分解した画像を含む153,423個のサンプルからなるRFIRという大規模合成データセットを構築した。劣化画像の劣化型を同時に認識し,テキストプロンプトによる特定の劣化を除去する,TransRFIRと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのマルチタスクモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:25:17 GMT)
Resilient Watermarking for LLM-Generated Codes [9.7]
コードの一部がAIによって生成され、どのAIが著者であるかを知ることが望ましい。既存のアプローチは、透かしコードの方がテキストデータの透かしよりも難しいため、満足できない。本稿では,AI生成コードの透かし手法であるACW(AI Code Watermarking)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:27:06 GMT)
Explainable concept mappings of MRI: Revealing the mechanisms underlying deep learning-based brain disease classification [9.6]
近年の研究では、ディープニューラルネットワークを用いたアルツハイマー病の分類において高い精度が示されている。モデル検証のためのディープニューラルネットワークによって学習された概念を介して、脳領域の変化を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:56:08 GMT)
Automated Evaluation of Classroom Instructional Support with LLMs and BoWs: Connecting Global Predictions to Specific Feedback [9.5]
大規模言語モデル(LLM)は、CLLASS(CLassroom Assessment Scoring System)のインストラクショナルサポートのドメインスコアを推定するために用いられる。我々はメタピアソンのLlama2のゼロショットプロンプトと/または古典的なBag of Words(BoW)モデルを用いて、教師の発話の個々の発話を分類する機械学習アーキテクチャを設計する。これらの発話レベルの判断は15分間の観察セッションに集約され、グローバルなCLASSスコアを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:30:14 GMT)
ACCESS: Assurance Case Centric Engineering of Safety-critical Systems [9.4]
保証ケースは、安全性やセキュリティなどの重要なシステム特性について、コミュニケーションし、信頼性を評価するために使用されます。近年,システム保証活動の効率化と品質向上のために,モデルに基づくシステム保証アプローチが普及している。モデルに基づくシステム保証ケースが異種工学的アーティファクトにどのように辿り着くかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:55:37 GMT)
The application of Augmented Reality (AR) in Remote Work and Education [9.3]
Augmented Reality(AR)技術は、従来の作業モードや教育方法を徐々に変えつつある。本稿では,リモートワークと教育におけるAR技術の応用可能性と実効性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:04:46 GMT)
Information Flow Routes: Automatically Interpreting Language Models at Scale [9.2]
情報は、モデルに実装されたメカニズムを介して、ネットワーク内のルートによって流れる。私たちはこれらのグラフをトップダウンで構築し、各予測は最も重要なノードとエッジだけを残します。いくつかのモデルコンポーネントは、コーディングや多言語テキストのようなドメインに特化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:32:38 GMT)
A Framework for Interpretability in Machine Learning for Medical Imaging [9.1]
属性Iにおける解釈可能性の目標と要素を形式化する必要性を特定する。解釈可能性の5つの中核となる要素は、局所化、視覚認識性、物理的帰属、モデルの透明性、行動可能性である。本稿では,医療画像の分野での解釈可能性の必要性を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:10:59 GMT)
Contextrast: Contextual Contrastive Learning for Semantic Segmentation [9.1]
コントラスト学習に基づくセマンティックセグメンテーション手法であるContextrastを提案する。提案手法は,文脈コントラスト学習 (CCL) と境界認識型負サンプリング (B) の2つの部分からなる。我々のContextrastはセマンティックセグメンテーションネットワークの性能を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:04:55 GMT)
Long-form music generation with latent diffusion [8.8]
時間長の文脈で生成モデルを訓練することにより,最大4m45秒の長音を生成可能であることを示す。我々は,音質と即時アライメントの指標に基づいて最先端の世代を入手し,主観的テストにより,コヒーレントな構造を持つ完全長の音楽を生成することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:09:33 GMT)
Insight Gained from Migrating a Machine Learning Model to Intelligence Processing Units [8.8]
インテリジェンス処理ユニット(IPU)は、機械学習(ML)アプリケーションのためのGPUに代わる実行可能なアクセラレータを提供する。本稿では,GPU から IPU へモデルを移行するプロセスについて検討し,パイプライニングや勾配蓄積などの最適化手法について検討する。従来のColossus IPUと比較して,Bow IPUの性能は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:02:52 GMT)
Rotate to Scan: UNet-like Mamba with Triplet SSM Module for Medical Image Segmentation [8.7]
本稿では,新しいタイプの画像分割ネットワークとしてTriplet Mamba-UNetを提案する。本モデルでは,従来のVM-UNetと比較してパラメータの3分の1の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:46:39 GMT)
Purification of Noisy Measurements and Faithful Distillation of Entanglement [8.5]
本報告では, ノイズ測定を浄化するプロトコルについて述べるとともに, 浄化の助けを借りて, 不完全局所操作を用いて絡み合わせを蒸留できることを示す。本稿では, 浄化プロトコルが実装時のノイズに対して堅牢であることを示し, 実用化時の浄化を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:07:09 GMT)
Tao: Re-Thinking DL-based Microarchitecture Simulation [8.5]
既存のマイクロアーキテクチャシミュレータは、異なる側面で優れ、不足している。ディープラーニング(DL)ベースのシミュレーションは驚くほど高速で、精度は極めて高いが、適切な低レベルのマイクロアーキテクチャのパフォーマンス指標を提供することができない。本稿では,3つの主要な貢献により,DLに基づくシミュレーションを再設計するTAOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:45:10 GMT)
JMLR: Joint Medical LLM and Retrieval Training for Enhancing Reasoning and Professional Question Answering Capability [8.5]
LLM(Large Language Models)は、医学知識の獲得と質問応答において顕著な可能性を実証している。 JMLR (Jointly Train LLM) と情報検索 (Information Retrieval, IR) を微調整時に導入する。シンクロナイズドトレーニングメカニズムは、JMLRが臨床ガイドラインを検索し、医療知識を活用して推論し、質問に答える能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:54:01 GMT)
CoTAR: Chain-of-Thought Attribution Reasoning with Multi-level Granularity [8.4]
本稿では、属性の精度を高めるために、属性指向のチェーン・オブ・ソート推論手法を提案する。 GPT-4を用いた2つの文脈付き質問応答データセットの評価により,属性の精度と正確性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:37:10 GMT)
Future Language Modeling from Temporal Document History [8.2]
本稿では,テキストの時間的履歴に基づく将来的なテキストの確率的モデリングという,未来の言語モデリングの課題を紹介する。我々は、強力な非時間的言語モデルベースラインを改善する将来の言語モデルを構築することは実際に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:45:52 GMT)
Modeling Low-Resource Health Coaching Dialogues via Neuro-Symbolic Goal Summarization and Text-Units-Text Generation [8.2]
健康コーチングは、患者がパーソナライズされたライフスタイル関連の目標を達成するのに役立つ。本研究は,保健指導員の目標追跡を支援するために,ニューロシンボリックな目標要約器を提案する。また,患者の不便な反応を測定するための新しい健康コーチングデータセットも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:46:30 GMT)
Stochastic Directly-Follows Process Discovery Using Grammatical Inference [8.2]
本稿では,入力トレースに対する文法的推論を基礎とした直接追従グラフの探索手法を提案する。実世界のデータセットに対する実験により、我々の新しいアプローチは入力トレースとその周波数を最先端技術よりも正確に表現できる小さなモデルを構築することができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:29:16 GMT)
A Simple Strategy for Body Estimation from Partial-View Images [8.1]
仮想試行と製品パーソナライズは、現代オンラインショッピングにおいてますます重要になってきており、正確な身体計測推定の必要性を強調している。従来の研究では、RGB画像から3次元の身体形状を推定する研究が進んでいるが、画像中の人間の観察スケールは、距離と体次元の2つの未知の要因に依存するため、本質的に不明瞭である。対象骨格を所望の位置に移動させ, スケールを正規化し, 両変数の関係を解消する, モジュラーで単純な高さ正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:27:00 GMT)
PeFoMed: Parameter Efficient Fine-tuning of Multimodal Large Language Models for Medical Imaging [8.0]
MLLM(Multimodal large language model)は、従来の大規模言語モデルの能力の進化的拡張を表す。近年,MLLMを医療用マルチモーダル問題に対する普遍的解決法として応用する研究が進められている。本稿では,Med-VQA (Med-VQA) タスクとMRG (Med-VQA) タスクに基づいて,MLLMを微調整するためのパラメータ効率のよいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:50:58 GMT)
Towards a Novel Perspective on Adversarial Examples Driven by Frequency [7.8]
異なる周波数帯域を組み合わせたブラックボックス逆攻撃アルゴリズムを提案する。複数のデータセットとモデルで実施された実験により、低周波帯域と低周波帯域の高周波成分を組み合わせることで、攻撃効率が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:58:46 GMT)
AAVDiff: Experimental Validation of Enhanced Viability and Diversity in Recombinant Adeno-Associated Virus (AAV) Capsids through Diffusion Generation [7.8]
そこで本研究では,キャプシド列を生成するエンドツーエンド拡散モデルを提案する。 38,000種類のAAV2ウイルスタンパク質 (VP) 配列を生成し, 8000のウイルス選択性について検討した。 AAV9キャプシドデータがない場合には、1つの野生型配列を除いて、我々は同じモデルを用いて最大9つの変異を持つ複数の生存可能な配列を直接生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:51:43 GMT)
Shining Light into the Tunnel: Understanding and Classifying Network Traffic of Residential Proxies [7.7]
RESIPの悪意ある使用(すなわち、RESIPによってどのトラフィックが中継されるか)は、特に悪意のあるオンライン活動においてRESIPサービスの普及につながる。多くのRESIPノードが企業ネットワーク内にあり、デバイス所有者やネットワーク管理者による適切な許可なしにデプロイされていることを考えると、RESIPトラフィックフローを検出してブロックする必要性がますます高まっている。本研究では、RESIPノードをデプロイしてRESIPトラフィックを分散的に収集する一般的なフレームワークと、RESIPトラフィックログを効率的に処理し、不審なトラフィックフローをサーフェスアウトするRESIPトラフィックアナライザと、複数の機械学習を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:37:53 GMT)
3D Human Scan With A Moving Event Camera [7.7]
イベントカメラは高時間分解能と高ダイナミックレンジの利点がある。本稿では,3次元ポーズ推定とヒューマンメッシュ復元のためのイベントベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:18:56 GMT)
HelixFold-Multimer: Elevating Protein Complex Structure Prediction to New Heights [7.7]
タンパク質複合体構造予測モデルHelixFold-Multimerの現在進行中の進歩に注目した。 HelixFold-Multimerは、タンパク質の複雑な構造を正確に予測する。 HelixFold-MultimerはPaddleHelixプラットフォームで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:29:37 GMT)
Solving Inverse Problems with Latent Diffusion Models via Hard Data Consistency [7.7]
画素空間におけるトレーニング拡散モデルは、データ集約的かつ計算的に要求される。非常に低次元空間で動作する潜在拡散モデルは、これらの課題に対する解決策を提供する。我々は,事前学習した潜在拡散モデルを用いて,一般的な逆問題を解決するアルゴリズムであるtextitReSampleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:37:47 GMT)
Towards a Research Community in Interpretable Reinforcement Learning: the InterpPol Workshop [7.6]
本質的に説明可能な強化学習の追求を受け入れることは、重要な疑問を提起する。透明性が不可欠であるドメインの外で、説明可能なエージェントと解釈可能なエージェントを開発するべきか? ユーザスタディなしで、ポリシーの解釈可能性をどのように厳格に定義し、測定するか。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:53:17 GMT)
Deep Learning and LLM-based Methods Applied to Stellar Lightcurve Classification [7.6]
本稿では,変光度曲線の自動分類のための深層学習・大規模言語モデル(LLM)の総合評価を行う。特にCepheids, RR Lyrae, and eclipsing binariesに重点を置いて, 観測周期と位相分布が分類精度に及ぼす影響について検討した。 LLM, マルチモーダル大言語モデル(MLLM), 大規模音声言語モデル(LALM)の3モデルからなる革新的なシリーズであるStarWhisper LightCurve (LC)を発表した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:35:25 GMT)
Improving Semi-Supervised Semantic Segmentation with Dual-Level Siamese Structure Network [7.4]
画素単位のコントラスト学習のための二重レベルシームス構造ネットワーク(DSSN)を提案する。弱強監督のための新しいクラス認識型擬似ラベル選択戦略を導入する。提案手法は,2つのデータセットに対して最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:29:17 GMT)
The Critical Node Game [7.4]
クラウドネットワークのサイバーセキュリティリスクを評価するゲーム理論モデルを導入する。当社のアプローチは、不確実性の下での悪意あるサイバー攻撃による予期せぬネットワーク破壊を最小化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:58:05 GMT)
Dynamical structure factor and a new method to measure the pairing gap in two-dimensional attractive Fermi-Hubbard model [7.3]
2次元2乗光学格子における魅力的なフェルミ・ハバードモデルの動的励起について検討する。移動運動量におけるゴールドストーンフォノンモードを含む2種類の集合モードについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:27:39 GMT)
MobileNetV4 - Universal Models for the Mobile Ecosystem [7.2]
我々はMobileNetV4(MNv4)として知られる最新のMobileNetを紹介する。その中核となるのが,Universal Inverted Bottleneck (UIB) 検索ブロックである。 UIBとともに、モバイルアクセラレータ用に調整されたアテンションブロックであるMobile MQAを紹介します。最適化されたニューラルネットワーク検索(NAS)レシピも導入され、MNv4検索の有効性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:41:25 GMT)
Generalization of Graph Neural Networks through the Lens of Homomorphism [7.2]
本稿では,グラフ・ニューラル・ネットワーク(GNN)の一般化を,グラフ準同型のエントロピー解析という新たな視点で研究することを提案する。グラフ準同型と情報理論測度を結びつけることにより、グラフ分類とノード分類の両方の一般化境界を導出する。これらの境界は、パス、サイクル、傾きなど、様々なグラフ構造に固有の微妙さを捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:07:02 GMT)
An empirical study on code review activity prediction in practice [7.2]
本稿では,提案パッチのどのファイルにコメントが必要か,(2)修正,(3)ホットスポットかを予測することで,コードレビュアを支援することを目的とする。 3つのオープンソースと2つの産業データセットに関する実証的研究は、コード埋め込みとレビュープロセスの機能を組み合わせることで、最先端のアプローチよりも優れた結果をもたらすことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:20:02 GMT)
OptiGrad: A Fair and more Efficient Price Elasticity Optimization via a Gradient Based Learning [7.1]
本稿では,非生命保険市場の利益率を勾配降下法により最適化する新しい手法を提案する。 1)利益マージンの最大化、2)転換率の確保、3)人口比率(DP)などの公正基準の実施の3つの主要な目標を目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:21:59 GMT)
Atom: Low-bit Quantization for Efficient and Accurate LLM Serving [7.1]
我々は低ビット量子化手法であるAtomを導入し,精度の低下を無視して高いスループット向上を実現する。 Atomは低ビット演算子を使用することでサービスを大幅に強化し、低ビット量子化によるメモリ消費を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:08:05 GMT)
Multi-Task Multi-Modal Self-Supervised Learning for Facial Expression Recognition [7.0]
In-the-wildビデオデータから表情認識のためのマルチモーダル自己教師学習手法を用いる。以上の結果から,マルチモーダル・セルフ・スーパービジョン・タスクが課題に対して大きなパフォーマンス向上をもたらすことが示唆された。トレーニング済みのモデルとソースコードを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:51:36 GMT)
1st Place Solution for ICCV 2023 OmniObject3D Challenge: Sparse-View Reconstruction [6.8]
ICCV 2023 OmniObject3D Challenge: Sparse-View Reconstruction における第1位ソリューションを提案する。この課題は、各オブジェクトの少数の画像のみを用いて、新しいビュー合成と表面再構成のアプローチを評価することである。基本モデルとしてPixel-NeRFを用い,奥行き監視と粗い位置符号化を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:26:57 GMT)
OmniSSR: Zero-shot Omnidirectional Image Super-Resolution using Stable Diffusion Model [6.8]
ODI(Omnidirectional Image)は、現実世界の視覚タスクで一般的に使われ、高解像度のODIは関連する視覚タスクのパフォーマンス向上に役立つ。 ODIの既存の超解像法のほとんどはエンドツーエンドの学習戦略を用いており、結果として生成された画像の劣る現実性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:39:37 GMT)
HumMUSS: Human Motion Understanding using State Space Models [6.8]
本稿では,最近の状態空間モデルの発展にともなう,人間の動作理解構築のための新しいアテンションフリーモデルを提案する。私たちのモデルはオフラインとリアルタイムの両方のアプリケーションをサポートします。リアルタイムの逐次予測では、このモデルはトランスフォーマーベースのアプローチよりもメモリ効率が高く、数倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:59:21 GMT)
SRGS: Super-Resolution 3D Gaussian Splatting [6.8]
本稿では,高分解能(HR)空間における最適化を実現するために,超解像3Dガウススティング(SRGS)を提案する。サブピクセル制約はHR空間における視点の増大のために導入され、多重低解像度(LR)ビューのサブピクセル・クロスビュー情報を利用する。 MIP-NeRF 360 や Tanks & Temples のような挑戦的なデータセットにおいて,HRNVS のレンダリング品質は LR 入力のみで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:58:30 GMT)
Adversarial Identity Injection for Semantic Face Image Synthesis [6.8]
我々は、顔を生成するためにアイデンティティ、スタイル、セマンティック特徴をマージするクロスアテンション機構を利用するSISアーキテクチャを提案する。実験結果から,提案手法は識別情報の保存に適するだけでなく,顔認識対向攻撃にも有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:19:23 GMT)
Sharp error bounds for imbalanced classification: how many examples in the minority class? [6.7]
損失関数の再重み付け(英: reweighting the loss function)は、リスク測度内の真正と真負の率の平衡を許容する標準手順である。この領域における重要な理論的研究にもかかわらず、既存の結果は不均衡な分類フレームワークにおける主要な課題に適切に対処していない。希少なクラス確率がゼロに近づくような環境では、2つの寄与を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:25:38 GMT)
What is Meant by AGI? On the Definition of Artificial General Intelligence [6.7]
一般知能とは、限られた資源を使用する特定の原則に従ってオープンな環境に適応することを指す。適応や学習はインテリジェンスの必要不可欠な性質であり、議論の的となる部分はインテリジェンスの原理の中に置かれることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:03:50 GMT)
Dynamic Frequency-Based Fingerprinting Attacks against Modern Sandbox Environments [6.6]
我々は,Intel および AMD CPU の CPU 周波数レポートセンサによる指紋認証コンテナの可能性について検討した。我々はDockerイメージがユニークな周波数シグネチャを示し、最大84.5%の精度で異なるコンテナの区別を可能にすることを実証した。実験の結果、これらの攻撃は40秒未満で全てのサンドボックスに対して成功できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:45:47 GMT)
Learning to Score Sign Language with Two-stage Method [6.5]
本研究では,既存の動作評価技術を分析し,動きの回転埋め込み表現と組み合わさった人間のポーズ復元作業において良好に機能する手法を採用する。本手法は,エンド・ツー・エンド評価と比較して,優れたスコアフィードバック機構とプロフェッショナル評価との整合性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:25:36 GMT)
ReWiTe: Realistic Wide-angle and Telephoto Dual Camera Fusion Dataset via Beam Splitter Camera Rig [6.5]
本稿では,ビームスプリッタを用いた新しいハードウェア構成を導入し,入力対と接地トラス画像の3つの画像を同時にキャプチャする。新たに導入したデータセットであるReWiTeの有効性を検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:10:42 GMT)
Engineering software 2.0 by interpolating neural networks: unifying training, solving, and calibration [6.5]
補間ニューラルネットワーク(INN)の理論とテンソル分解に基づく新しいネットワークを提案する。 INNは、トレーニング可能なパラメータの少ない、高速なトレーニング、メモリフットプリントの削減、およびフィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)や物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と比較してモデル精度の向上を特徴としている。 INNは、空間、時間、パラメータ、初期/境界条件のさまざまな領域にまたがる統一ニューラルネットワークであるEngineering Software 2.0の先駆けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:40:30 GMT)
Do Counterfactual Examples Complicate Adversarial Training? [6.3]
我々は拡散モデルを利用して、ロバスト分類器の堅牢性と性能のトレードオフを研究する。提案手法は,低ノルム対実例(CE)を生成する。クリーントレーニングデータに対するロバストモデルの信頼性と精度は、CEにデータが近接していることと関連していると報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:13:44 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） (Tue, 16 Apr 2024 17:37:12 GMT)
D3CODE: Disentangling Disagreements in Data across Cultures on Offensiveness Detection and Evaluation [5.9]
4k以上のアノテーションをアノテータのプールにアノテートした4.5K以上の文で、攻撃的言語のための並列アノテーションの大規模なクロスカルチャーデータセットを紹介した。このデータセットには、ケア、平等、比例、権威、忠誠、純粋性の6つの道徳的基礎に沿って収集されたアノテーターの道徳的価値が含まれている。分析の結果,アノテータの知覚は個々の道徳的価値観によって形成されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:12:03 GMT)
CAMEL: Physically Inspired Crosstalk-Aware Mapping and gatE Scheduling for Frequency-Tunable Quantum Chips [5.9]
Crosstalkは、量子コンピューティングにおける大きな障害である。クロストークを緩和するためのCrosstalk-Aware Mapping and gatE Scheduling (CAMEL) 手法を提案する。クロストークゲートをシリアライズするアプローチとは対照的に、CAMELはデコヒーレンスをうまく抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:04:29 GMT)
Semantics-Aware Attention Guidance for Diagnosing Whole Slide Images [5.9]
我々はSemantics-Aware Attention Guidance(SAG)という新しいフレームワークを紹介する。 SAGは,1) 診断関連エンティティを注意信号に変換する技術,2) 意味的に重要な情報を効率的に統合する柔軟な注意損失を含む。 2つの異なるがんデータセットに対する実験は、精度、精度、リコールにおいて一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:37:14 GMT)
Finite-dimensional approximations of push-forwards on locally analytic functionals and truncation of least-squares polynomials [5.8]
本稿では,有限離散データから解析マップを解析するための理論的枠組みを提案する。我々のアプローチは、解析写像そのものを直接扱うのではなく、局所解析関数の空間上のプッシュフォワードを考えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:53:59 GMT)
Leveraging edge detection and neural networks for better UAV localization [5.8]
地球航法衛星システム(GNSS)を欠いた環境下で無人航空機(UAV)をジオローカライズするための新しい手法を提案する。現在の最先端技術では、オフラインで訓練されたエンコーダを使用して、UAVの現在のビューのベクトル表現(埋め込み)を生成する。本研究では,これらの手法の性能を画像の前処理によって大幅に向上し,エッジを抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:41:49 GMT)
Comprehensive Survey of Model Compression and Speed up for Vision Transformers [5.6]
ViT(Vision Transformers)はコンピュータビジョンのパラダイムシフトであり、様々なタスクにおける最先端モデルよりも優れています。しかし、それらの実践的な展開は、高い計算量とメモリ要求によって妨げられる。本研究は,4つの主要なモデル圧縮手法を評価することで課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:19:11 GMT)
Teaching Chinese Sign Language with Feedback in Mixed Reality [5.5]
伝統的な手話教育手法は、限られたフィードバックや多様な学習シナリオといった課題に直面している。本研究では,リアルタイムモノクルビジョンと複合現実感技術を用いた革新的な教育モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:57:03 GMT)
Lighter, Better, Faster Multi-Source Domain Adaptation with Gaussian Mixture Models and Optimal Transport [5.5]
我々は、異種、ラベル付きソース確率測度を異なるラベル付きターゲット測度に適応させるトランスファー学習におけるタスクであるマルチソースドメイン適応(MSDA)に取り組む。最適輸送(OT)とガウス混合モデル(GMM)に基づくMSDAのための新しいフレームワークを提案する。画像分類と故障診断の4つのベンチマークで提案手法を実証的に評価し,より高速かつ少ないパラメータを伴いながら,先行技術よりも改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:31:28 GMT)
Overconfident and Unconfident AI Hinder Human-AI Collaboration [5.5]
本研究は,AIに対するユーザの信頼度,AIアドバイスの採用,コラボレーション結果に及ぼすAI信頼度の影響について検討する。信頼度調整支援の欠如は、未調整の信頼度の検出を困難にすることでこの問題を悪化させる。我々の研究は、人間とAIのコラボレーションを強化するためのAI信頼度校正の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:07:19 GMT)
Real-Valued Somewhat-Pseudorandom Unitaries [5.3]
実数値ユニタリは完全に擬似ランダムとは言えなくても、実数値ユニタリを諦めることなく、いくつかの擬似ランダム特性を得ることができることを示す。我々の分析は、ランダムな(バイナリ)フェーズとランダムな計算ベイシスの置換を適用すると、さらに単純な構成になることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:38:17 GMT)
TENG: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs with Deep Neural Net [5.3]
偏微分方程式 (Partial differential equation, PDE) は、科学と工学における力学系をモデル化するための道具である。本稿では、時間依存の変動原理と最適化に基づく時間統合を一般化した、$textitTime-Evolving Natural Gradient (TENG)$を紹介する。私たちの包括的開発には、TENG-Eulerのようなアルゴリズムと、TENG-Heunのような高階の亜種が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:55:31 GMT)
ANTN: Bridging Autoregressive Neural Networks and Tensor Networks for Quantum Many-Body Simulation [5.3]
我々は,テンソルネットワークと自己回帰ニューラルネットワークを橋渡しする新しいアーキテクチャであるAutoregressive NeuralNetを開発した。自己回帰ニューラルネットワークは、正規化波動関数をパラメータ化し、テンソルネットワークと自己回帰ニューラルネットワークの表現性を一般化し、自己回帰ニューラルネットワークから様々な対称性を継承することを示す。我々の研究は、量子多体物理シミュレーション、量子技術設計、人工知能における生成モデリングの新しい機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:55:48 GMT)
Integrating knowledge bases to improve coreference and bridging resolution for the chemical domain [5.2]
本稿では,化学領域におけるコア推論とブリッジ分解能の両面において,外部知識をマルチタスク学習モデルに組み込むアプローチを提案する。その結果,外部知識の統合は,化学コア推論とブリッジ分解能の両立に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:15:19 GMT)
Reversibility of quantum resources through probabilistic protocols [5.2]
一般の量子資源理論において、全ての状態が可逆的に相互変換可能であることを示す。提案手法は,確率的プロトコルの下での変換率を,決定論的変換のための強い逆率で接続することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:06:27 GMT)
VulMCI : Code Splicing-based Pixel-row Oversampling for More Continuous Vulnerability Image Generation [5.2]
脆弱性画像は、オブジェクト検出で使用される画像とは異なり、明瞭で連続的な輪郭を欠いている。本稿では,より連続的なコード特徴を生成するために,コード行結合に基づく画素行オーバーサンプリング手法を提案する。実験の結果、VulMCIは7つの最先端の脆弱性検知器より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:35:26 GMT)
EucliDreamer: Fast and High-Quality Texturing for 3D Models with Depth-Conditioned Stable Diffusion [5.2]
EucliDreamerは、テキストとプロンプトが与えられた3次元モデルのテクスチャを生成するための、シンプルで効果的な方法である。テクスチャは3次元表面上の暗黙の関数としてパラメータ化され、スコア蒸留サンプリング(SDS)プロセスと微分レンダリングで最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:44:16 GMT)
3DGen: AI-Assisted Generation of Provably Correct Binary Format Parsers [5.1]
3DGenは、AIエージェントを使用して、混合非公式入力を3Dと呼ばれる言語でフォーマット仕様に変換するフレームワークである。 3DGenはテストスイートに準拠した3D仕様を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:53:28 GMT)
Large Language User Interfaces: Voice Interactive User Interfaces powered by LLMs [5.1]
ユーザとユーザインターフェース(UI)の仲介として機能するフレームワークを提案する。アノテーションの形でUIコンポーネントのテキストセマンティックマッピングに立つシステムを採用している。我々のエンジンは、最も適切なアプリケーションを分類し、関連するパラメータを抽出し、その後、ユーザの期待するアクションの正確な予測を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:39:05 GMT)
CrossGP: Cross-Day Glucose Prediction Excluding Physiological Information [5.0]
糖尿病患者の早期血糖予測は、タイムリーな治療に必要である。そこで我々は,クロスデイグルコース予測のための新しい機械学習フレームワークであるCrossGPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:40:59 GMT)
Generating Counterfactual Trajectories with Latent Diffusion Models for Concept Discovery [4.9]
本研究では,潜伏拡散に基づく対物軌道(CDCT)による概念発見を提案する。 CDCTは拡散モデルの優れた画像合成機能を活用した概念発見のための新しい3段階のフレームワークである。 CDCTを最大の皮膚病変データセットに応用したところ、いくつかのバイアスだけでなく、有意義なバイオマーカーの存在が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:44:08 GMT)
Testing Link Fidelity in a Quantum Network using Operational Form of Trace Distance with Error Bounds [4.9]
量子状態比較は、忠実度やトレース距離などの指標を利用して、量子情報理論における量子ネットワークの評価を支えている。我々は、エラー境界を組み込んだトレース距離対忠実度ベンチマークを確立し、テンソルネットワーク解析による量子演算をブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:36:37 GMT)
Budget Recycling Differential Privacy [4.9]
幅広いDPメカニズムに対してソフトバウンドノイズ出力を提供するために設計された予算リサイクル微分プライバシー(BR-DP)フレームワーク。 BR-DPは2つのコンポーネントから構成される: 繰り返しごとにノイズの答えを生成するDPカーネルと、ノイズの答えを確率論的にリサイクルまたは再生するリサイクル器である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:33:30 GMT)
Network architecture search of X-ray based scientific applications [4.8]
X線および電子回折に基づく顕微鏡は、ブラッグピーク検出とポチグラフィーを用いて原子分解能で3Dイメージングを行う。近年、ディープニューラルネットワークの使用により、既存の最先端アプローチが改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:09:38 GMT)
Amplifying Frequency Up-Converted Infrared Signals with a Molecular Optomechanical Cavity [4.8]
周波数変換赤外信号に対して1000以上の係数で信号強度を向上できる増幅機構を提案する。この研究は、赤外信号を可視域にアップコンバートするための実現可能なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:31:08 GMT)
Simulating Chemistry on Bosonic Quantum Devices [4.8]
ボソニック量子デバイスは、量子計算を実現するための新しいアプローチを提供する。我々は、幅広い化学問題に対処するためにボソニック量子デバイスを用いた最近の進歩と将来の可能性についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:54:50 GMT)
Privacy Preserving Image Registration [4.7]
プライバシ保護体制下での画像登録の問題は、画像が秘密であり、明確には公開できないと仮定して定式化している。我々は古典的な登録パラダイムを拡張し、セキュアなマルチパーティ計算や同型暗号化といった高度な暗号化ツールを考慮に入れます。以上の結果から, 画像登録のためのプライバシー保護が実現可能であり, 医用画像の高感度化にも適用可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:03:32 GMT)
Multi-dimensional Evaluation of Empathetic Dialog Responses [4.6]
話者の視点から表現された意図と聴取者の視点から認識された共感の両方を測定するための多次元共感評価フレームワークを提案する。両次元は相互接続であり,共感は対話満足度と高い相関関係を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:34:02 GMT)
Drift Control of High-Dimensional RBM: A Computational Method Based on Neural Networks [4.5]
我々は、ディープニューラルネットワーク技術に大きく依存するシミュレーションベースの計算手法を開発し、解説する。これまでに検討したテスト問題では,提案手法は1パーセント以内の精度で,少なくとも$d=30$の次元で計算可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:33:50 GMT)
LLMem: Estimating GPU Memory Usage for Fine-Tuning Pre-Trained LLMs [4.5]
ハードウェアに制限がある微調整済みの大規模言語モデルでは、GPUメモリの制約が問題となっている。 LLMemは、分散微調整法を適用する際のGPUメモリ消費を推定するソリューションである。 LLMemは1つのGPU上でのピークGPUメモリ使用量を正確に推定し、エラー率は最大1.6%であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:11:35 GMT)
Learning-Based Optimal Control with Performance Guarantees for Unknown Systems with Latent States [4.5]
本稿では,潜在状態を持つ未知非線形系に対する最適入力軌道の計算法を提案する。提案手法の有効性を数値シミュレーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:45:26 GMT)
Learning Self-Prior for Mesh Inpainting Using Self-Supervised Graph Convolutional Networks [4.4]
入力として不完全なメッシュのみを必要とする自己優先型のメッシュインペイントフレームワークを提案する。本手法は塗装工程を通して多角形メッシュフォーマットを維持している。提案手法は従来のデータセットに依存しない手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:46:03 GMT)
Data Collection of Real-Life Knowledge Work in Context: The RLKWiC Dataset [4.4]
本稿では,コンテキストにおける実生活知識労働の新たなデータセットであるRLKWiCについて述べる。 RLKWiCは、多くの必須情報次元を提供する最初の公開データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:23:59 GMT)
Neuromorphic Vision-based Motion Segmentation with Graph Transformer Neural Network [4.4]
本稿では,GTNNと呼ばれるグラフトランスフォーマーニューラルネットワークを用いたイベントベース動作分割アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは, イベント間の局所的および大域的相関を明らかにするために, 一連の非線形変換により, イベントストリームを3次元グラフとして処理する。 GTNNは、動的背景変動、動きパターン、および様々な大きさと速度を持つ複数の動的物体の存在下で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:44:29 GMT)
SPVLoc: Semantic Panoramic Viewport Matching for 6D Camera Localization in Unseen Environments [4.3]
SPVLocは、クエリ画像の6Dカメラポーズを正確に決定するグローバル屋内ローカライズ手法である。本手法では、視点カメラのビューポートをローカライズするために、新しいマッチング手法を用いる。技術手法と比較して位置決め精度が優れており、カメラのポーズの自由度も高いと推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:55:15 GMT)
How Deep Networks Learn Sparse and Hierarchical Data: the Sparse Random Hierarchy Model [4.2]
生成的階層的データモデルに空間性を導入することで、スムーズな変換の離散バージョンである空間変換に対する非感受性を得ることを示す。 SRHMを学習するCNNのサンプルの複雑さが、タスクのスパーシリティと階層構造の両方に依存するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:01:27 GMT)
Simplex Decomposition for Portfolio Allocation Constraints in Reinforcement Learning [4.2]
本稿では,制約作用空間を非制約配置問題に分解した上で,アロケーション制約に対処する新しい手法を提案する。本稿では、タスクのアクション空間が分解されたアクション空間と等価であることを示し、新しい強化学習(RL)アプローチCAOSDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:00:59 GMT)
Impostor Syndrome in Final Year Computer Science Students: An Eye Tracking and Biometrics Study [4.1]
インポスタシンドローム(英: Imposter syndrome)は、必要な能力を持っているにもかかわらず、自分のスキルや能力を疑う個人に影響を与える心理学的現象である。本研究は,大学院コンピュータサイエンスの学生におけるインポスタシンドロームの有病率と,そのコード理解に対する影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:28:34 GMT)
Pretraining and Updating Language- and Domain-specific Large Language Model: A Case Study in Japanese Business Domain [4.1]
本研究では、非英語と高需要産業ドメインの組み合わせについて検討する。この種のモデルには、ビジネス領域の専門知識、強力な言語スキル、そしてその知識の定期的な更新が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:24:00 GMT)
Scaling Properties of Speech Language Models [4.0]
音声言語モデル(SLM)は、テキストリソースを使わずに、生音声から言語を学ぶことを目的としている。テキストベース大規模言語モデル(LLM)の英語習熟度を用いて,現在の手法がSLMを生成するスケールを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:46:18 GMT)
AGHINT: Attribute-Guided Representation Learning on Heterogeneous Information Networks with Transformer [4.0]
本稿では,ノード間特性の相違がベンチマークタスクにおけるHGNNの性能に与える影響について検討する。我々はTransformer (AGHINT) を用いたAttribute-Guidous Information Networks表現学習モデルを提案する。 AGHINTは、学習プロセスに高次の類似した特徴を直接統合することで、元のグラフ構造の制約を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:30:48 GMT)
Can Large Language Models Automatically Score Proficiency of Written Essays? [4.0]
大規模言語モデル(LLMs)は、様々なタスクにおいて異常な能力を示すトランスフォーマーベースのモデルである。我々は,LLMの強力な言語知識を活かして,エッセイを分析し,効果的に評価する能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:24:55 GMT)
Binder: Hierarchical Concept Representation through Order Embedding of Binary Vectors [3.9]
順序に基づく表現のための新しいアプローチであるBinderを提案する。 Binderは埋め込みにバイナリベクトルを使用するため、埋め込みベクトルは他の方法よりもはるかに小さなフットプリントでコンパクトである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:52:55 GMT)
More Room for Language: Investigating the Effect of Retrieval on Language Models [3.9]
本稿では、これらのモデルを完全に制御可能な環境で研究するための「理想的検索」手法を提案する。本研究では,検索の強化が言語モデルの動作に与える影響を評価するための評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:43:48 GMT)
Multi-self-loop Lackadaisical Quantum Walk with Partial Phase Inversion [3.8]
本稿では,部分位相反転を用いた多ループラカダシカル量子ウォークを提案する。位相反転はグロバーのアルゴリズムに基づいており、部分的に作用し、与えられた量の自己ループの位相を$s m$で変更する。これは最大成功確率を$O (sqrt(n+m)cdot N)$で1ドルに近い値に改善し、$n$はハイパーキューブ次数である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:52:11 GMT)
Toward a Realistic Benchmark for Out-of-Distribution Detection [3.8]
我々は ImageNet と Places365 に基づく OOD 検出のための総合ベンチマークを導入する。様々な特性を持つベンチマークを生成するために、どのクラスを配布中と考えるべきかを決定するために、いくつかのテクニックが使える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:29:43 GMT)
Gaussian Ensemble Belief Propagation for Efficient Inference in High-Dimensional Systems [3.7]
本稿では,アンサンブルカルマンフィルタとガウス的信念(GaBP)を融合したGEnBPを紹介する。 GEnBPは、グラフィックモデル構造で低ランクのローカルメッセージを渡すことでアンサンブルを更新する。これは、連立学習システムパラメータ、観測パラメータ、潜時状態変数を含む一般的な問題構造に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:05:13 GMT)
Motiflets -- Simple and Accurate Detection of Motifs in Time Series [3.6]
時系列のモチーフは直感的に、より大きな時系列の中でほぼ同じことを繰り返す短い時系列である。モチーフ発見(MD)は、与えられた入力系列においてそのようなモチーフを見つけるタスクである。そこで我々は,k-Motifletの正確な近似アルゴリズムを提案し,その複雑性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:38:33 GMT)
Ghost-dil-NetVLAD: A Lightweight Neural Network for Visual Place Recognition [3.6]
本稿では,GhostCNNと呼ばれるフロントエンド認識モデルと学習可能なVLAD層をバックエンドとして構成した,軽量な教師付きエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。提案する軽量モデルをさらに強化するため,Ghostモジュールに拡張畳み込みを加えて,より空間的意味情報を含む特徴を抽出し,精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:28:42 GMT)
Detecting quantum vacuum fluctuations of the electromagnetic field [3.6]
我々は、高調波に閉じ込められた荷電粒子上の電磁場の量子真空ゆらぎの2つの符号を同定する。単一電子サイクロトロンと推定される周波数シフトは、将来の実験で観測できるはずである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:48:12 GMT)
Verifiable Privacy-Preserving Computing [3.5]
我々は、検証可能性と、分散データ上のプライバシ保存計算を組み合わせた既存のソリューションを分析する。我々は、ソリューションアプローチ、セキュリティ、効率、実用性に関する37の異なるスキームを分類し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:18:58 GMT)
Analyzing Explainer Robustness via Probabilistic Lipschitzness of Prediction Functions [3.5]
我々は、ロバストネスの特定の側面、すなわち、同様のデータ入力に対して同様の説明をするべきであることに焦点を当てる。予測関数の正確性に類似した説明器の正確性を導入して定義することにより、この概念を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:27:15 GMT)
An efficient quantum parallel repetition theorem and applications [3.5]
計算セキュアな量子対話プロトコルに対して,3ドル(約3,300円)の並列反復定理を証明した。また,4ドル(約4,400円)のセキュアなプロトコルのセキュリティは,並列反復では一般的に低下しないという仮説を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:57:02 GMT)
Check-Agnosia based Post-Processor for Message-Passing Decoding of Quantum LDPC Codes [3.5]
ハードウェアフレンドリーな方向性を持つ新しい後処理アルゴリズムを導入し、最先端技術と競合する誤り訂正性能を提供する。 FPGA基板上では,1マイクロ秒に近いレイテンシ値が得られることを示すとともに,ASIC実装においてより低いレイテンシ値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:08:28 GMT)
CoBra: Complementary Branch Fusing Class and Semantic Knowledge for Robust Weakly Supervised Semantic Segmentation [3.4]
本稿では,クラス(CNN)とセマンティック(ViT)の相補的知識を提供する2つの異なるアーキテクチャからなる新しい2つの分岐フレームワークを提案する。我々のモデルはCoBraを通じてCNNとViTの補完的な出力を融合し、クラス情報とセマンティック情報の両方を効果的に統合する堅牢な擬似マスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:48:34 GMT)
Scaling Down to Scale Up: A Cost-Benefit Analysis of Replacing OpenAI's LLM with Open Source SLMs in Production [3.4]
多くの企業は、OpenAIのGPT-4のようなサービスとして提供される大きな言語モデル(LLM)を使用して、AI対応製品エクスペリエンスを作成している。同時に、オープンソースのスモールランゲージモデル(SLM)が市販されている。本稿では,現代のオープンソースSLMの体系的評価手法と特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:35:53 GMT)
Benchmarking changepoint detection algorithms on cardiac time series [3.4]
本研究は、疾患分類などの特定のタスクに対して、変更点検出アルゴリズムを選択するための原則的なアプローチを提案する。人工データから選択したパラメータを用いて,REM行動障害(RBD)患者22名と健常者15名の実データ(心的時系列)に全アルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:48:50 GMT)
Expected Shapley-Like Scores of Boolean Functions: Complexity and Applications to Probabilistic Databases [3.4]
私たちはShapleyのようなスコアを確率的設定に適応させ、期待値を計算することを目的としています。本稿では,期待値のシェープ値とブール関数の期待値の計算が時間内に解釈可能であることを示す。本稿では,データベースの証明を通じてデータベースに適用し,このアルゴリズムをProvableシステム内で効果的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:16:02 GMT)
Human-in-the-Loop Segmentation of Multi-species Coral Imagery [3.4]
海中車両による広範囲の海洋調査はサンゴ礁の画像の入手率を著しく向上させた。点ラベル伝搬は、スパース点ラベルでラベル付けされた既存の画像データを活用するために用いられるアプローチである。結果として生成された強化された基底真理は、セマンティックセグメンテーションモデルをトレーニングするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:58:39 GMT)
Positive Label Is All You Need for Multi-Label Classification [3.4]
マルチラベル分類(MLC)は、トレーニングデータにおけるラベルノイズによる課題に直面する。本稿では,MPCにおけるラベルノイズに,PU-MLC法を導入して対処する。 PU-MLCは正のラベル付き学習を採用し、正のラベルとラベルなしのデータだけでモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:47:19 GMT)
Pixel-Wise Contrastive Distillation [3.3]
本稿では,高密度予測タスクに相応しい画素レベルの自己監督蒸留フレームワークを提案する。提案手法は, 学生と教師の出力特徴マップから対応する画素を抽出し, 知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:22:08 GMT)
Question Difficulty Ranking for Multiple-Choice Reading Comprehension [3.3]
複数選択テスト(MC)は、英語学習者を評価するのに有効な方法である。テストクリエーターは、試験キュレーションの際の難易度によって、候補MCの質問をランク付けするのに役立つ。 MC質問を難易度でランク付けするための自動アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:23:10 GMT)
Label merge-and-split: A graph-colouring approach for memory-efficient brain parcellation [3.3]
脳のパーセル化には、数百のセグメンテーションラベルを大きな画像量で推測する必要がある。まず,学習に基づく全脳のパーセレーションに必要なラベルの有効数を大幅に削減する手法であるラベルマージ・アンド・スプリットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:47:27 GMT)
End-To-End Training and Testing Gamification Framework to Learn Human Highway Driving [3.2]
本稿では,自律走行自動車のためのゲームベースのエンドツーエンド学習およびテストフレームワークを提案する。人気ゲーム「グランドセフト・オートV」を使って高速道路の運転データを収集する。エンド・ツー・エンドのアーキテクチャは、ゲーム画面の画像により車両を制御する操舵およびスロットル値を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:51:58 GMT)
Neuron-centric Hebbian Learning [3.2]
神経中心型ヘビアンラーニング(NcHL)と呼ばれる新しい塑性モデルを提案する。 ABCD法則と比較すると、NcHLはパラメータを5W$から5N$に減らし、重量とニューロンの数に$W$と$N$、通常$N ll W$に減らしている。我々はまた、ニューロンの活性化の記録に基づいて重みを近似することにより、より少ないメモリを必要とする、無重量のNcHLモデルも考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:19:47 GMT)
Bridging Theory to Practice in Software Testing Teaching through Team-based Learning (TBL) and Open Source Software (OSS) Contribution [3.2]
本稿では,理論と実践的経験を統合したソフトウェアテストコースの授業手法を提案する。本報告では,大学院ソフトウェア工学科のソフトウェアテスティングコースを4学期連続で実施した経験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:16:17 GMT)
AI-Assisted Writing in Education: Ecosystem Risks and Mitigations [3.2]
大学における9年間にわたる筆記フィードバックツールの実践と統合された広範な研究から洞察を得る。教育書記支援ツールの設計は、イノベーションと実践的なインパクトのバランスをとるために、より広い文脈でより良く整合するように通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:49:35 GMT)
Scatter-Gather DMA Performance Analysis within an SoC-based Control System for Trapped-Ion Quantum Computing [3.2]
Scatter-gather dynamic-Memory- Access (SG-DMA) は、高帯域幅と低レイテンシのデータ転送を必要とするアプリケーションで使用される。データ転送の組織と、Traped-Ion Quantum Computer (TIQC) の要件は、SG-DMAがターゲットとしているものと同様の特徴を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:42:50 GMT)
Evaluating the Robustness of Machine Reading Comprehension Models to Low Resource Entity Renaming [3.1]
MRCモデルのエンティティリネームへの堅牢性について検討する。我々は、国、人、国籍、場所、組織、都市といったタイプのエンティティを改名する。ベースモデルと比較して、大きなモデルは、新しいエンティティに対して比較的よく機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:04:14 GMT)
BoLD: Fast and Cheap Dispute Resolution [3.1]
BoLDは、元々デプロイされたArbitrumの紛争解決プロトコルを置き換えるために設計された、新しい紛争解決プロトコルである。このプロトコルとは異なり、BoLDは遅延攻撃に耐性がある。この耐性は、オンチェーン計算コストが大幅に増加し、ステイクコストが低減されることなく達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:57:36 GMT)
Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences [3.1]
認知的な記憶機能に着想を得たシンボリックラーニングフレームワークを提案する。我々の主な貢献は、階層的な知識表現をブートストラップするための様々な記憶を調べるために使用できるフレームワークの形式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:14:34 GMT)
A Framework to Formulate Pathfinding Problems for Quantum Computing [3.0]
パスフィンディング問題に対するQUBOの定式化を自動的に生成するフレームワークを提案する。手作業による修正作業を必要とせずに簡単に比較できる3つの異なる符号化スキームをサポートしている。結果として得られるQUBOの定式化は堅牢で効率的であり、それまでの面倒でエラーを起こしやすい改定プロセスを減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:00:06 GMT)
Quantum Simulation of Open Quantum Dynamics via Non-Markovian Quantum State Diffusion [2.9]
非マルコフ開量子力学の量子シミュレーションは必須だが、標準量子コンピュータでは難しい。非マルコフ環境の系における散逸ダイナミクスをシミュレートするために設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:31:25 GMT)
Private Attribute Inference from Images with Vision-Language Models [2.9]
我々は、7つの最先端の視覚言語モデルの推論能力を77.6%の精度で評価した。モデルの一般的な能力で精度がスケールすることが観察され、将来のモデルがより強力な敵として誤用されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:42:49 GMT)
From Prejudice to Parity: A New Approach to Debiasing Large Language Model Word Embeddings [2.9]
DeepSoftDebiasは、ニューラルネットワークを使って'ソフトデバイアス'を実行するアルゴリズム我々は、このアルゴリズムを様々なSOTAデータセット、精度メトリクス、難解なNLPタスクで徹底的に評価する。 DeepSoftDebiasは、性別、人種、宗教の偏見を減らし、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:40:31 GMT)
Multi-Robot Connected Fermat Spiral Coverage [2.9]
我々は,Multi-Robot Connected Fermat Spiral (MCFS)を紹介した。 MCFSはコンピュータグラフィックスコミュニティから、初めてマルチロボットのコーディネーションに適応する。我々の研究はMCPPにおける重要なステップであり、複雑な環境下でのマルチロボットシステムの能力向上のために、コンピュータグラフィックスと自動計画原則の融合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:35:50 GMT)
A Systematic Review of Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA): Domains, Methods, and Trends [2.8]
Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、アスペクトと関連する意見をテキストから識別する、きめ細かい感情分析の一種である。このレビューは、ABSAにおける最大のSLRの1つであり、私たちの知る限り、ABSA研究とデータ分散の傾向と相互関係を体系的に調査した初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:59:11 GMT)
Quantum Teleportation Coexisting with Conventional Classical Communications in Optical Fiber [2.8]
本稿では,30.2kmのファイバにおいて,400GbpsのCバンド通信と共存する3ノード量子状態テレポーテーションシステムを示す。量子忠実性を保護するため、最適化されたOバンド量子チャネルとフィルタリングによりラマンノイズレートを複数の自由度で抑制する。これらの結果は、統合ファイバ基盤内で動作する高度な量子および古典的ネットワークアプリケーションの実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:11:44 GMT)
An Exploratory Study on Upper-Level Computing Students' Use of Large Language Models as Tools in a Semester-Long Project [2.7]
本研究の目的は、学期間ソフトウェアエンジニアリングプロジェクトにおいて、計算学生のLSMの使用経験とアプローチを検討することである。我々はPurdue大学の上級ソフトウェア工学コースからデータを収集した。本研究では,学生の利用パターンや学習成果に関連するテーマを特定するために,データを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:10:16 GMT)
Masked Autoencoders for Microscopy are Scalable Learners of Cellular Biology [2.7]
本研究は、弱教師付き分類器と自己教師付きマスク付きオートエンコーダ(MAE)のスケーリング特性について検討する。以上の結果から,ViTをベースとしたMAEは,様々なタスクにおいて弱い教師付き分類器よりも優れており,公的なデータベースから得られた既知の生物学的関係を思い出すと,11.5%の相対的な改善が達成されることがわかった。我々は、異なる数のチャネルと順序の画像を推論時に入力できる新しいチャネルに依存しないMAEアーキテクチャ(CA-MAE)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:42:06 GMT)
Strong Markov dissipation in driven-dissipative quantum systems [2.7]
強いシステムバス結合は、しばしば非マルコフ進化をもたらす。単体結合限界は、入浴の高温限界を必要とする。標準特異結合極限とは対照的に、散逸と周期駆動の相互作用は非自明な定常状態をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:29:04 GMT)
Simulating electronic structure on bosonic quantum computers [2.7]
電子構造ハミルトニアンが、フェルミオンからボソン写像スキームを持つクアモッドの系にどのように変換されるかを示す。我々の研究は、ボゾン量子デバイスのパワーを活用することで、多くのフェルミオン系をシミュレートするための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:04:11 GMT)
Nonlinearity-enhanced quantum sensing in Stark probes [2.6]
非線形勾配場を多体系に応用したスターク系は、近年量子センシングに活用されている。本稿では, 単粒子および多体相互作用系におけるスタークモデルのセンシング能力について検討し, 線形および非線形のスターク場の強度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:24:43 GMT)
Rebuilding ROME : Resolving Model Collapse during Sequential Model Editing [2.6]
Rank-One Model Editing (ROME) の実装において,編集の無効化は不規則な成果であることを示す。我々は、r-ROME と呼ばれるより安定した実装 ROME を提供し、r-ROME で大規模な逐次編集を行う場合、モデル崩壊はもはや観測されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:32:45 GMT)
SECOMP: Formally Secure Compilation of Compartmentalized C Programs [2.6]
C言語の未定義の動作は、しばしば破壊的なセキュリティ脆弱性を引き起こす。本稿では,機械チェックによるC言語のコンパイラSECOMPを紹介する。このような強い基準が主流のプログラミング言語で証明されたのは、これが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:27:44 GMT)
Efficient diffraction control using a tunable active-Raman gain medium [2.5]
制御可能なコヒーレントラマンプロセスを用いて、N型原子ルビジウム蒸気中で全光および波長可変導波路を合成する新しい手法を提案する。このような導波路は、回折や吸収を伴わずに、弱いプローブビームの任意のモードをレイリー長さに導出できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:47:26 GMT)
Joining Forces for Pathology Diagnostics with AI Assistance: The EMPAIA Initiative [2.5]
EMPAIAは、病理学に人工知能を統合するオープンでベンダー中立のイニシアチブである。技術的相互運用性の標準、AIテストと製品開発のための推奨、説明可能性の方法を開発しました。私たちは8つの異なるベンダーから14のAIベースの画像分析アプリを統合し、異なるアプリが単一の標準化されたインターフェースを利用できるかを実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:35:41 GMT)
Sustainability of Data Center Digital Twins with Reinforcement Learning [2.5]
機械学習(ML)は、計算能力の需要が増大し、データセンター(DC)が大きくなり、エネルギー消費が増加した。この問題に対処し、二酸化炭素排出量を減らすために、ITサーバ、キャビネット、HVAC冷却、柔軟な負荷シフト、バッテリーエネルギー貯蔵といったDCコンポーネントの設計と制御が不可欠である。 DCRL-GreenはマルチエージェントのRL環境であり、MLコミュニティがデータセンターを設計し、DCの炭素フットプリント削減のためのRLコントローラを開発し、改良することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:22:30 GMT)
Two-Stage Stance Labeling: User-Hashtag Heuristics with Graph Neural Networks [2.5]
ユーザ・ハッシュタグ二部グラフとユーザ・ユーザ・インタラクショングラフを利用する2段階のスタンスラベリング手法を開発した。第1段階では、スタンスラベルの簡易かつ効率的な方法は、ユーザとハッシュタグノードのスタンス関連を更新するために、ユーザハッシュタグ二部グラフを使用する。このソフトラベルのセットは、ユーザとユーザのインタラクショングラフに統合され、グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:18:30 GMT)
Scalable Bayesian inference for the generalized linear mixed model [2.5]
本稿では,AIとベイズ推論の交点に統計的推論アルゴリズムを導入する。我々のアルゴリズムは、相関データの処理に対処する新しい貢献を伴う勾配MCMCの拡張である。我々はこのアルゴリズムを大規模な電子健康記録データベースに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:47:39 GMT)
A Survey on Data-Driven Fault Diagnostic Techniques for Marine Diesel Engines [2.4]
海洋ディーゼル機関の故障診断は、海洋安全と運用の効率化に不可欠である。積極的故障診断は、タイムリーなメンテナンスを円滑に行い、ダウンタイムを最小化し、海洋ディーゼルエンジンの全体的な信頼性と持続性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:53:54 GMT)
Unsupervised Speaker Diarization in Distributed IoT Networks Using Federated Learning [2.3]
本稿では,ネットワーク型IoTオーディオデバイスを対象とした,計算効率のよい分散話者ダイアリゼーションフレームワークを提案する。フェデレートラーニングモデルは、トレーニングのための大規模なオーディオデータベースを必要とせずに、会話に参加する参加者を特定することができる。話者埋め込みのコサイン類似性に依存するフェデレートラーニングモデルに対して、教師なしオンライン更新機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:40:28 GMT)
Top-k Multi-Armed Bandit Learning for Content Dissemination in Swarms of Micro-UAVs [2.3]
本稿では, マイクロ無人航空機(UAV)による高度コンテンツ管理システムを提案する。携帯電話のインフラがない状態では、固定型および移動型UAVのハイブリッドネットワークを配置し、孤立したコミュニティに重要なコンテンツアクセスを提供する。第一の目的は、コンテンツアクセシビリティを最大化するためにキャッシュポリシーを動的に学習する適応型コンテンツ配信システムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:47:07 GMT)
Search Beyond Queries: Training Smaller Language Models for Web Interactions via Reinforcement Learning [2.3]
この研究は、GLAINTELと呼ばれる、インテリジェントWebインタラクションのためのグラウンドド言語エージェントを導入している。 GLAINTELは,言語モデリングと強化学習の進歩に基づき,対話型Web環境の検索機能向上におけるトランスフォーマーモデルの有効性について検討した。この研究は、さまざまなシナリオにまたがるエージェントとして、より小さな言語モデルをトレーニングすることに焦点を当て、トレーニングプロセスにおける人間のデモンストレーションの影響を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:15:32 GMT)
TEL'M: Test and Evaluation of Language Models [2.3]
言語モデルは、いくつかのタスクで顕著な能力を示しながら、他のタスクで劇的に失敗しています。これは、医療、レーダー信号処理、その他の防衛分野で使用されるテストや評価プロセスとは対照的である。この手法は他の人工知能(AI)技術にも応用できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:54:17 GMT)
Extending Mean-Field Variational Inference via Entropic Regularization: Theory and Computation [2.3]
変分推論 (VI) は高次元ベイズモデルに対する近似推論の一般的な方法として登場した。エントロピー正則化を通したナイーブ平均場を拡張する新しいVI法を提案する。我々は,$Xi$-variational rearsが真の後縁依存性を効果的に回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:43:22 GMT)
Hidden You Malicious Goal Into Benign Narratives: Jailbreak Large Language Models through Logic Chain Injection [2.2]
既存のjailbreak攻撃は言語モデル(LLM)をうまく騙すことができる本稿では,LLMと人間(セキュリティアナリスト)の両方を欺く新しいタイプのジェイルブレイク攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:34:46 GMT)
Learning from Offline and Online Experiences: A Hybrid Adaptive Operator Selection Framework [2.1]
本稿では,オフライン体験とオンライン体験を効果的に組み合わせることに焦点を当てる。探索演算子を動的かつ適応的に選択する新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:08:02 GMT)
Minerva: A File-Based Ransomware Detector [2.1]
本稿ではランサムウェア検出のための新しい堅牢なアプローチであるMinervaについて述べる。 Minervaは、回避攻撃に対する設計によって堅牢に設計されており、アーキテクチャと特徴の選択は、敵の操作に対するレジリエンスによって通知される。我々の評価は、ミネルバがランサムウェアを正確に識別し、目に見えない脅威に一般化し、回避攻撃に耐える能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:31:27 GMT)
Sisu: Decentralized Trustless Bridge For Full Ethereum Node [2.1]
本稿では,SNARK,分散一般GKR,Groth16を用いて,完全ノードを証明するための詳細なアプローチと実装を提案する。私たちのプロトコルの名前はSisuで、アーキテクチャはzkBridgeの分散Virgoをベースとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:09:58 GMT)
The Dearth of the Author in AI-Supported Writing [2.1]
著者の足跡は、AIベースの筆記支援ツールに関して、何度も繰り返される困難と不安を説明するのに役立ちます。また、AIベースの書き込み支援ツールの野心的な新しい目標も示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:23:03 GMT)
Quantum Computing for All: Online Courses Built Around Interactive Visual Quantum Circuit Simulator [2.1]
我々は、インタラクティブな量子回路シミュレータを中心に構築されたオンラインコースを開発した。即時フィードバックと自動評価タスクは、学生全員の量子コンピューティングへの参入障壁を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:11:51 GMT)
Entanglement-assisted Quantum Reed-Muller Tensor Product Codes [2.1]
エンタングルメントアシスト (EA) 量子ビットリード・ミュラー符号 (RM) は符号速度がゼロで負の触媒速度を持つことを示す。また, テンソル積符号 (TPC) を用いた古典的RM符号から構築したEA符号は, 正の符号速度を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:11:24 GMT)
Efficient Parking Search using Shared Fleet Data [2.1]
スマート環境における自由駐車場の発見は,マルコフ決定過程(MDP)としてモデル化し,解決することができる。環境中の全ての車両の駐車意図を知ることは、不確実性を排除します。本稿では,車両内のデータ共有が,特定のドライバーの検索時間にどの程度有用か,という課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:20:28 GMT)
Causal Effect Estimation Using Random Hyperplane Tessellations [2.0]
マッチングは観測データから因果効果を推定する最も単純な手法の1つである。我々はRandom Hyperplane Tessellations (RHPT) を用いた単純な高速かつ高効率なマッチング手法を提案する。本稿では、RHTを用いたマッチングが従来のマッチング推定より優れており、因果効果の最先端のディープラーニング手法と競合することを示す広範な実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:53:58 GMT)
An angle rounding parameter initialization technique for ma-QAOA [2.0]
ma-QAOAは、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と少なくとも同じ近似比を与える最近導入されたアルゴリズムである。 ma-QAOAの欠点の1つは、QAOAよりもかなり古典的なパラメータを使用するため、古典的な最適化成分はより複雑である。 BFGSの1ラウンドをランダムに$pi/4$から$pi$の倍数に設定する新しいパラメータ初期化戦略を動機付け、このベクトルを用いてBFGSの1ラウンドをシードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:19:49 GMT)
Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing [2.0]
高次元二進ベクトルを用いてデータを符号化する計算手法である二進超次元計算(HDC)の幾何学について検討する。本稿では,従来の手法を改良した新しい符号化手法Laplace-HDCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:36:21 GMT)
Retrieval-Augmented Generation: Is Dense Passage Retrieval Retrieving? [2.0]
本稿では,探索,層活性化解析,モデル編集を組み合わせたDPR学習モデルについて検討する。実験により、DPRトレーニングは、ネットワーク内の知識の格納方法を分散化し、同一情報に対する複数のアクセス経路を生成することを示す。事前訓練されたモデルの内部知識は、検索モデルが取得できるものの境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:22:21 GMT)
Clustering and Data Augmentation to Improve Accuracy of Sleep Assessment and Sleep Individuality Analysis [2.0]
本研究の目的は,就寝時の頻繁な動きによる睡眠不足など,エビデンスに基づく評価を提供する機械学習ベースの睡眠評価モデルを構築することである。睡眠音イベントの抽出,VAEを用いた潜時表現の抽出,GMMによるクラスタリング,主観的睡眠評価のためのLSTMトレーニングは94.8%の精度で睡眠満足度を識別した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:56:41 GMT)
Characterizing Polkadot's Transactions Ecosystem: methodology, tools, and insights [1.9]
Polkadotは、相互運用性とスケーラビリティに対する先駆的なアプローチによって、デジタル通貨の世界において大きな注目を集めている。 Polkadotを、繁栄するエコシステムから、説得力のあるユースケースのない投機的なコインまで、幅広いパレットにマップします。以上の結果から,暗号通貨取引所はポロキャットネットワークに大きな影響を与え,台帳内のアドレスの40%近くを保有し,少なくとも80%を吸収していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:11:02 GMT)
TorchSurv: A Lightweight Package for Deep Survival Analysis [1.9]
TorchSurvはPythonパッケージで、PyTorch環境内でディープサバイバルモデリングを実行するための補助ツールとして機能する。特定のパラメトリックフォームを強制する既存のライブラリとは異なり、TorchSurvはカスタムPyTorchベースのディープサバイバルモジュールの使用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:41:17 GMT)
Shears: Unstructured Sparsity with Neural Low-rank Adapter Search [1.8]
提案手法は,コスト効率の高いスパンシティとニューラルローランクアダプタサーチ(NLS)アルゴリズムの統合により,PEFTアプローチの効率をさらに向上することを示す。結果は、他の方法と比較して、シアスの利点を示し、高いスパーシレベルに達しながら、精度を向上またはほとんど低下せず、1つのGPUを2時間使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:12:36 GMT)
Controllable Prosody Generation With Partial Inputs [1.8]
本稿では、ユーザが部分的な入力を提供し、生成モデルが欠落した特徴を生成する新しいフレームワークを提案する。本モデルでは, 効率性とロバスト性という, ループ内制御機構の2つの重要な特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:33:24 GMT)
A Sentiment Analysis of Medical Text Based on Deep Learning [1.8]
本稿では,変換器(BERT)の双方向エンコーダ表現を基礎的事前学習モデルとして用いた医療領域に焦点を当てた。 METS-CoVデータセットを用いて実験と解析を行い、異なるディープラーニングネットワークの統合後のトレーニング性能について検討した。 CNNモデルは、BERTのような事前訓練されたモデルと組み合わせて、小さな医療用テキストデータセットでトレーニングされた場合、他のネットワークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:20:49 GMT)
Graph neural network-based surrogate modelling for real-time hydraulic prediction of urban drainage networks [1.8]
物理モデルに基づくモデルは、計算に時間がかかり、都市排水網のリアルタイムシナリオには有効ではない。完全に接続されたニューラルネットワーク(NN)は、潜在的な代理モデルであるが、複雑なターゲットに適合する際の解釈可能性と効率の低下に悩まされる可能性がある。本研究は, 排水網の水理予測問題に対する流路モデルのGNNに基づくサロゲートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:08:04 GMT)
Machine Learning Based Optimization Workflow for Tuning Numerical Settings of Differential Equation Solvers for Boundary Value Problems [1.8]
境界値解法は、境界条件を持つ微分方程式として定式化された現実世界の問題を解くために用いられる。これらの解法は、解の可解性や性能に影響を与える微分方程式を解くために、一定の数値的な設定を必要とする。本稿では,機械学習に基づく数値設定の微調整ワークフローを提案し,そのプロセスに必要な時間と領域の専門知識を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:25:00 GMT)
Active learning of Boltzmann samplers and potential energies with quantum mechanical accuracy [1.8]
我々は,強化サンプリングと深層生成モデルを組み合わせるアプローチと,機械学習ポテンシャルの能動的学習を併用したアプローチを開発する。本手法を用いて, 医療・生物学分野における多種多様なシステム群に属する超小型の銀ナノクラスターの異性化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:28:35 GMT)
Optimizing BioTac Simulation for Realistic Tactile Perception [1.7]
まず,温度,力,接触点位置を用いてセンサ出力を予測するバイオタックシミュレーションについて検討する。また,BioTac温度測定によるトレーニングでは,展開中に正確なセンサ出力予測が得られないことを示した。入力ベクトルのウィンドウサイズを詳細に検討し, 温度測定を行なわずにこれらのモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:43:58 GMT)
Watch Your Step: Optimal Retrieval for Continual Learning at Scale [1.7]
本稿では,単純で独立したクラス選択型プリミティブとサンプル選択型プリミティブによって分類された選択的検索戦略を評価するためのフレームワークを提案する。本稿では,重複したリプレイを防止し,損失値の低い新しいサンプルをリプレイなしで学習できるかどうかを探索する戦略を提案する。問題設定を現実的な連続学習パイプラインに合わせるために、我々は実験を、大規模で訓練済みでオープンな語彙オブジェクト検出モデルを含む設定に制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:35:35 GMT)
RiemannONets: Interpretable Neural Operators for Riemann Problems [1.7]
我々は、超圧力ジャンプのために圧縮性流れで発生する問題を解くために、ニューラル演算子を用いる。 DeepONetの簡単な変更は、その正確性、効率、堅牢性に大きな影響を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:37:28 GMT)
A spin-refrigerated cavity quantum electrodynamic sensor [1.7]
固体欠陥、特にダイヤモンド中の窒素空孔中心に基づく量子センサーは、磁場、温度、回転、電場を正確に測定することができる。我々は,NVアンサンブルの高可読性を実現するために,強い結合状態で動作する空洞量子電磁力学(cQED)ハイブリッドシステムを導入する。環境条件下では、580 fT/$sqrtmathrmHz$約15 kHzのブロードバンド感度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:56:50 GMT)
AudioProtoPNet: An interpretable deep learning model for bird sound classification [1.6]
本稿では,そのモデルアーキテクチャによる固有解釈性を提供する音声分類に,Prototypeal Part Network (ProtoPNet) を適用した。本手法は,特徴抽出のためのConvNeXtバックボーンアーキテクチャに基づいて,訓練データのスペクトログラムを用いて各鳥類のパターンを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:37:41 GMT)
Causal Inference for Genomic Data with Multiple Heterogeneous Outcomes [1.6]
複数の導出結果を持つ2つのロバストな推定のための一般的な半パラメトリックフレームワークを提案する。分析を標準化された平均処理効果と量子処理効果に専門化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:34:47 GMT)
A random matrix model for random approximate $t$-designs [1.5]
任意の$t$に対して$delta(nu_mathcalS,t)$の確率分布を記述するためにランダム行列モデルを提案する。我々のモデルはいわゆるスペクトルギャップ予想を満足していること、すなわち、$sup が $tinmathbbZ_+$ であること、すなわち $sup が $tinmathbbZ_+delta(k)=delta(t)$ であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:22:33 GMT)
Instabilities in Convnets for Raw Audio [1.5]
ランダムなガウス重みを持つFIRフィルタバンクのエネルギー応答に対する大きな偏差の理論を示す。大規模なフィルタや局所的な周期的な入力信号の偏差が悪化することが判明した。数値シミュレーションは我々の理論と一致し、畳み込み層の条件数は対数スケーリング法則に従うことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:40:46 GMT)
Forecasting Algorithms for Causal Inference with Panel Data [1.5]
我々は,処理ユニットが処理を行なわなかったことをより正確に解釈するために,時系列予測のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャ(N-BEATSアルゴリズム)を適用した。様々な設定において、結果として生じる推定器(SyNBEATS'')は、一般的に用いられるメソッドよりも大幅に優れています。この推定器の実装は一般公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:08:01 GMT)
Construction of Domain-specified Japanese Large Language Model for Finance through Continual Pre-training [1.4]
本研究は, 継続的な事前学習を通じて, 我が国の金融特化LDMを構築することを目的とする。ベースモデルとして、日本の金融ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した日本のLLMを用いた。チューニングされたモデルは、日本の金融ベンチマークのオリジナルのモデルよりも優れたパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:26:32 GMT)
Born With a Silver Spoon? Investigating Socioeconomic Bias in Large Language Models [1.4]
大規模言語モデルで表現される社会経済的バイアスの度合いと,この度合いの変動をモデルサイズの関数として評価した。分析の結果, 社会的に劣悪な言語モデルでは, 社会経済的に劣悪な言語モデルに共感できないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:14:16 GMT)
Attention-based Shape-Deformation Networks for Artifact-Free Geometry Reconstruction of Lumbar Spine from MR Images [1.4]
腰椎の形状を再構成する新しい注意型深層学習手法であるTransDeformerを提案する。また、誤り推定のためのTransDeformerの変種も提示する。実験結果から,TransDeformerはアーチファクトフリーな幾何出力を生成し,その変種は再構成された幾何の誤差を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:38:31 GMT)
Advancing Long-Term Multi-Energy Load Forecasting with Patchformer: A Patch and Transformer-Based Approach [1.4]
本稿では、パッチ埋め込みとエンコーダデコーダトランスフォーマーベースのアーキテクチャを統合する新しいモデルであるPatchformerを紹介する。 Patchformerは、モデル性能と過去のシーケンスの長さの正の相関に従う唯一のモデルとして説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:56:33 GMT)
Using Multi-scale SwinTransformer-HTC with Data augmentation in CoNIC Challenge [1.4]
本稿では,病理領域からのH&E画像の自動分割と分類タスクを提案する。この課題に対して,HTC を用いたマルチスケール Swin トランスフォーマーを提案するとともに,既知の正規化手法を適用して拡張データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:15:40 GMT)
Know Yourself Better: Diverse Discriminative Feature Learning Improves Open Set Recognition [1.4]
我々は,特徴多様性の側面に着目したオープンセット認識手法の解析を行う。本研究は,多様な識別特徴の学習とOSR性能の向上との間に有意な相関関係があることを明らかにする。特徴多様性の利点を生かしたOSR手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:08:47 GMT)
Characterising the Hierarchy of Multi-time Quantum Processes with Classical Memory [1.4]
本稿では,従来の情報のみを転送するメモリ機構を持つマルチタイム量子プロセスについて検討する。また、構造的観点から古典記憶を持つと考えられる2つの関連プロセスについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:41:11 GMT)
Hardware-aware training of models with synaptic delays for digital event-driven neuromorphic processors [1.3]
本稿では,高パフォーマンススパイキングニューラルネットワークモデル(SNN)を用いた,ディジタルニューロモルフィックハードウェアのトレーニングと展開のためのフレームワークを提案する。トレーニングは、ネットワークサイズの関数として、シナプスウェイト精度やコア毎のパラメータの総数など、両方のプラットフォーム制約を考慮に入れている。トレーニングされたモデルを、Intel LoihiとImec Senecaの2つのニューロモルフィックデジタルハードウェアプラットフォームで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:22:58 GMT)
Towards Complex Ontology Alignment using Large Language Models [1.3]
オントロジーアライメント(オントロジーアライメント)は、異なるラベルとコンテンツ間の関係を検出するWebにおける重要なプロセスである。近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は,工学的実践の強化に新たな機会をもたらす。本稿では,LLM技術の複雑なアライメント問題への取り組みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:13:22 GMT)
Awareness of uncertainty in classification using a multivariate model and multi-views [1.3]
提案モデルでは,不確かさ予測を正規化し,予測と不確かさ推定の両方を計算する訓練を行う。複数ビュー予測と不確かさと信頼度を考慮し、最終的な予測を計算する方法をいくつか提案した。提案手法はクリーンでノイズの多いラベル付きCIFAR-10データセットを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:40:51 GMT)
ViTextVQA: A Large-Scale Visual Question Answering Dataset for Evaluating Vietnamese Text Comprehension in Images [1.3]
ベトナムでは,画像に現れるテキストを理解する能力に特化して,最初の大規模データセットを導入する。我々は、OCRテキスト中のトークンを処理し、回答を定式化するために選択する順序の重要性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:28:30 GMT)
Exploring selective image matching methods for zero-shot and few-sample unsupervised domain adaptation of urban canopy prediction [1.2]
リモートセンシングデータを用いて、天蓋のカバーと高さを新しい地理的設定に予測する訓練されたUNetの適応方法。選択整列データに基づく画像マッチング手法は,ゼロショット設定で有望な結果が得られることがわかった。最適な手法は, キャノピーカバーと高さタスクに対する画素分布適応とフーリエ領域適応であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:52:15 GMT)
A Measure for Transparent Comparison of Linguistic Diversity in Multilingual NLP Data Sets [1.2]
多言語NLPで達成された進歩を追跡するため、タイポロジー的に多様性のあるベンチマークがますます作成されている。本稿では,参照言語サンプルに対してデータセットの言語多様性を評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:00:41 GMT)
Decoupled Weight Decay for Any $p$ Norm [1.2]
トレーニング中の正規化に$L_p$のブリッジをベースとした,スパーシフィケーションに対する単純かつ効果的なアプローチを検討する。我々は、標準の$L$重み崩壊を任意の$p$ノルムに一般化する新しい重み崩壊スキームを導入する。標準的な$L$正規化に匹敵する性能を維持しながら、非常に疎結合なネットワークにつながることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:02:15 GMT)
CNN-based explanation ensembling for dataset, representation and explanations evaluation [1.1]
畳み込みモデルを用いた深層分類モデルによる説明文の要約の可能性について検討する。実験と分析を通じて、モデル行動のより一貫性と信頼性のあるパターンを明らかにするために、説明を組み合わせることの意味を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:39:29 GMT)
Plug-and-Play Acceleration of Occupancy Grid-based NeRF Rendering using VDB Grid and Hierarchical Ray Traversal [1.1]
我々は、微調整をせずに訓練されたOGにおけるレイトレーシングの効率を改善するための2つの手法を紹介した。まず,高密度グリッドをVDBグリッドに置き換え,空間冗長性を低減する。第2に、階層型デジタル微分解析器(HDDA)を用いて、VDBグリッド内のボクセルを効率的に追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:05:33 GMT)
Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials [1.1]
原子性物質シミュレーションにおける連続的および微分可能なアルケミカル自由度の利用について報告する。提案手法は,MLIPのメッセージパッシングおよび読み出し機構の変更とともに,対応する重みを持つアルケミカル原子を入力グラフに導入する。 MLIPのエンドツーエンドの微分可能性により、構成重みに対するエネルギー勾配の効率的な計算が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:24:22 GMT)
Automatic classification of prostate MR series type using image content and metadata [1.1]
画像データとDICOMメタデータを組み合わせて前立腺癌スキャンシーケンスを分類する深層学習手法を提案する。メタデータや画像データだけで比較すると,優れた結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:30:16 GMT)
A variational neural Bayes framework for inference on intractable posterior distributions [1.1]
トレーニングされたニューラルネットワークに観測データを供給することにより、モデルパラメータの後方分布を効率的に取得する。理論的には、我々の後部はKulback-Leiblerの発散において真の後部に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:40:15 GMT)
Exploring Augmentation and Cognitive Strategies for AI based Synthetic Personae [1.1]
本稿では、ゼロショットジェネレータではなく、データ拡張システムとして大規模言語モデル(LLM)を使用することを提唱する。 LLM応答をガイドする堅牢な認知・記憶フレームワークの開発を提案する。初期の調査では、データの豊かさ、エピソード記憶、自己回帰技術が合成人格の信頼性を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:22:12 GMT)
A model of quantum gravity on a noisy quantum computer [1.0]
我々は、IBMの超伝導量子ビット量子コンピュータ上で、量子重力の重要な玩具モデルであるSYKモデルを研究する。我々は、量子系のカオスの性質を定量化するための標準観測可能な、時間$t$と時間外順序相関器(OTOC)の後の戻り確率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:27:28 GMT)
Cultural evolution via iterated learning and communication explains efficient color naming systems [1.0]
我々は、効率をインフォメーション・ボトルネックの原理でインスタンス化していると考えている。 IBの意味で効率の良いカラー命名システムに収束することを示す。反復学習とコミュニケーションの組み合わせは、人間の意味体系が効率的になるための有効な手段となると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:44:07 GMT)
Exploring Post Quantum Cryptography with Quantum Key Distribution for Sustainable Mobile Network Architecture Design [1.0]
モバイルネットワークの普及と、量子コンピューティングの脅威の出現と相まって、サイバーセキュリティの新たな課題と機会が提示される。本稿では、これらの重要なインフラを、運用持続可能性を考慮して、将来の量子攻撃から守る複雑さに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:28:08 GMT)
More Quantum Chemistry with Fewer Qubits [1.0]
本稿では,2次摂動理論を用いて物理問題の表現を改善する量子アルゴリズムを提案する。特に、我々の量子アルゴリズムは、未摂動ハミルトニアンの下での一連の時間進化ステップを通じて、二階エネルギー補正を評価する。我々の摂動理論は、シンメトリー適応摂動理論にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:38:11 GMT)
Improving the Capabilities of Large Language Model Based Marketing Analytics Copilots With Semantic Search And Fine-Tuning [1.0]
本稿では, 意味探索, プロンプトエンジニアリング, 微調整を組み合わせることで, LLMのタスクを正確に実行する能力を大幅に向上させることができることを示す。 GPT-4のようなプロプライエタリなモデルと、Llama-2-70bのようなオープンソースのモデル、および様々な埋め込み方法を比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:39:16 GMT)
I/O in Machine Learning Applications on HPC Systems: A 360-degree Survey [0.9]
過去にHPC I/Oの研究は、モデリングおよびシミュレーションアプリケーションのための基盤となるストレージシステムの最適化に重点を置いていた。本稿では,HPCシステム上でのMLアプリケーションのI/O調査と,2019年から2024年までの6年間のタイムウインドウ内での文献の照会を行う。本稿では、MLの一般的なフェーズの概要、利用可能なプロファイラとベンチマークのレビュー、MLトレーニング中に発生するI/Oパターンの検証、モダンなMLフレームワークで使用されるI/O最適化の探索について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:37:36 GMT)
Minimal-noise estimation of noncommuting rotations of a spin [0.9]
2スピン圧縮状態を用いてスピンの回転を測定するために,$textSU (1,1)$interferometry の類似体を提案する。特定の方向と強度について、古典的境界上のすべての赤道回転軸に対する感度の利点を示す。この結果から,同じ最適化初期状態を持つ$x$-$y$平面の任意の方向の磁場を測定する方法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:28:08 GMT)
Learning and Optimization for Price-based Demand Response of Electric Vehicle Charging [0.9]
PBDRモデリングのための新しい意思決定型エンドツーエンドフレームワークを提案する。 EV客のPBDRパターンを用いた充電ステーション運転シミュレーションにおける本手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:39:30 GMT)
MathWriting: A Dataset For Handwritten Mathematical Expression Recognition [0.9]
MathWritingは、これまでで最大のオンライン手書き数式データセットである。 230kの人書きサンプルと、さらに400kの合成サンプルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:10:23 GMT)
Intra-operative tumour margin evaluation in breast-conserving surgery with deep learning [0.8]
提案手法は術中測定システムにおける潜在的手順である。深層学習技術は、病理報告と一致した結果を導き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:26:55 GMT)
MK-SGN: A Spiking Graph Convolutional Network with Multimodal Fusion and Knowledge Distillation for Skeleton-based Action Recognition [0.7]
マルチモーダル核融合・知識蒸留(MK-SGN)を用いた革新的なスパイキンググラフ畳み込みネットワークを提案する。提案手法は、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のエネルギー効率とGCNのグラフ表現能力とを融合することにより、認識精度を維持しながらエネルギー消費量を削減する。骨格に基づく行動認識のための2つの挑戦的なデータセットにおいて、MK-SGNは計算負荷とエネルギー消費を減らすための最先端のGCNライクなフレームワークより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:41:22 GMT)
On the Use of Relative Validity Indices for Comparing Clustering Approaches [0.7]
RVI(Relative Validity Indices)は、クラスタリングのアプリケーションを評価し最適化するための一般的なツールである。 RVIがクラスタリングアプローチの他の側面の比較や選択に使われている文献には、多くの例がある。本研究では,合成データセットと実世界のデータセットの両方に対して,270万以上のクラスタリングパーティション上で7つの共通RVIを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:39:54 GMT)
Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through the Lens of Calibration [0.7]
実世界のアプリケーションでは、テスト分布はトレーニングとは異なることが多い。不変リスク最小化(Invariant Risk Minimization)は、異なる環境間で不変な特徴を特定し、アウト・オブ・ディストリビューションを強化することを目的としている。本研究では,これらの近似IRM手法について検討し,予測誤差(ECE)を指標として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:15:45 GMT)
Towards Unclonable Cryptography in the Plain Model [0.7]
制限不能暗号の2つの顕著な例は、量子コピー保護と制限不能暗号である。これらのプロトコルの中核となる要素は、いわゆるモノガミー・オブ・エンタングルメント(MoE)特性である。サブスペースコセット状態に対する新たなMoE特性を確立し、上記の目標に向けて前進できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:27:23 GMT)
IT/OT Integration by Design [0.7]
ITとOTの仲介者として働く産業用ビジネスプロセスツイン(IBPT)。組織構造におけるITとOTの利害関係者間の直接的インターフェースの衝突を排除することによって、このアプローチはシステム設計における競合する通信チャネルを効果的に排除する、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:28:30 GMT)
Cross-Language Evolution of Divergent Collective Memory Around the Arab Spring [0.7]
2011年から2024年にかけて、アラビア語と英語のウィキペディアでアラブの春関連のトピックのアーカイブコンテンツを使用しました。言語間でのウィキペディア記事のコンテンツ類似性の時間的進化に関する知見は、オンラインの集合記憶過程の理論化に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:30:27 GMT)
Dimension reduction in quantum sampling of stochastic processes [0.7]
本稿では、このメモリを圧縮できる損失量子還元法を提案する。本手法はマルコフ過程および強非マルコフ過程の低歪み圧縮に極めて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:22:05 GMT)
Compressible and Searchable: AI-native Multi-Modal Retrieval System with Learned Image Compression [0.6]
従来のアプローチは、マルチメディアデータのエスカレートする複雑さとスケールに対応するのに苦労する。我々は、AIネイティブなマルチモーダル検索機能をニューラルネットワーク圧縮で融合させることにより、この問題に対処するフレームワークを提案した。我々の研究は、ビッグデータ時代におけるスケーラブルで効率的なマルチモーダル検索システムへの大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:29:00 GMT)
Heuristic-free Verification-inspired Quantum Benchmarking [0.6]
量子検証に着想を得た新しい量子ベンチマーク手法を提案する。提案するベンチマークは、計算能力の堅牢性を示すだけでなく、スケーラビリティ、カスタマイズ性、普遍性も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:11:52 GMT)
HOEG: A New Approach for Object-Centric Predictive Process Monitoring [0.6]
予測プロセスモニタリングは、残りの時間を予測するなど、進行中のプロセス実行の将来の状態を予測することに焦点を当てる。オブジェクト中心のプロセスマイニングの最近の進歩は、オブジェクトとイベントデータと、イベント間の明示的な関係を豊かにしている。本稿では,イベントとオブジェクトを多種多様なノード型でグラフ構造に統合するヘテロジニアスオブジェクトイベントグラフ符号化(HOEG)を提案する。そして、予測タスクにこれらの多様なオブジェクト特徴を組み込んだ異種グラフニューラルネットワークアーキテクチャを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:14:50 GMT)
Thinking Upstream: Ethics and Policy Opportunities in AI Supply Chains [0.6]
AI倫理のための政策介入は、政治経済と内的関係がAI生産をどう構成するかを考えると、AIをサプライチェーン問題とみなさなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:08:50 GMT)
Non-Gaussian state teleportation with a nonlinear feedforward [0.6]
連続変数クラスタ状態による測定誘起量子計算は、非ガウス測度とフィードフォワード制御を伴うクラスタを通して状態を伝播するテレポーテーションを利用する。量子非ガウス状態のそのような伝播を、小さなクラスター状態を通して非線形にスクイーズすることで解析し、非線形フィードフォワードがテレポーテーションプロトコルに関与している場合、高い非線形スキューズが転送可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:10:56 GMT)
ECLAIR: A High-Fidelity Aerial LiDAR Dataset for Semantic Segmentation [0.5]
ECLAIRは、ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションの研究を進めるために特別に設計された、屋外の大規模なLiDARデータセットである。データセットの総面積は10$km2$で6億点近くあり、11の異なるオブジェクトカテゴリが特徴である。このデータセットは、3D都市モデリング、シーン理解、ユーティリティインフラストラクチャ管理といった分野を前進させるために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:16:40 GMT)
Which AI Technique Is Better to Classify Requirements? An Experiment with SVM, LSTM, and ChatGPT [0.5]
本稿では,要求分類のための2つのChatGPTモデルの実証評価を報告する。以上の結果から,全ての要件クラスに最適なテクニックは存在しないことが明らかとなった。少数ショット設定は、主にゼロショット結果が著しく低いシナリオで有用であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:06:25 GMT)
Youth as Peer Auditors: Engaging Teenagers with Algorithm Auditing of Machine Learning Applications [0.4]
本稿では、若年層を機械学習(ML)を利用したアプリケーションの監査者として位置づける。 2週間のワークショップで、13人の若者(14～15歳)がMLベースのアプリケーションを設計し、監査した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:57:09 GMT)
Concatenated Steane code with single-flag syndrome checks [0.4]
量子コンピュータの短期実装には,高いエラー抑制率と低いオーバーヘッドを有する耐故障性エラー訂正プロトコルが望ましい。本研究では,[49,1,9]d Steane 符号に対する距離保存フラグ FTEC プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:01:55 GMT)
A Plausibility Study of Using Augmented Reality in the Ventriculoperitoneal Shunt Operations [0.4]
本稿では, 外科手術に用いられている様々な技術, コスト, 実装, アクセシビリティなどの要因について検討する。この探索の焦点はARベースのソリューションであり、特に課題に対処し、腹腔鏡下シャント手術のための革新的なソリューションを提案することに焦点を当てている。提案手法は,頭蓋骨と心室の3次元モデルを作成することにより,設定時間と手術期間を大幅に短縮することを目的として,手術前段階の新たな流れを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:43:14 GMT)
NeuroMorphix: A Novel Brain MRI Asymmetry-specific Feature Construction Approach For Seizure Recurrence Prediction [0.4]
精垂再発は初発未発症の発作後の重要な問題である。 NeuroMorphixはMRI脳解剖に基づく機能構築アプローチである。最新の分類アルゴリズムは、発作再発を予測するためにNeuroMorphix機能を使用して訓練され、テストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:28:07 GMT)
A Systematic Review of Low-Rank and Local Low-Rank Matrix Approximation in Big Data Medical Imaging [0.3]
低ランクマトリクス近似(LRMA)とその誘導体である局所LRMA(LLRMA)は、医用画像の可能性を示唆している。本稿では,様々な画像モダリティに適用可能なLRMA法とLLRMA法について検討し,既存のLRMA法とLLRMA法に関連する課題と限界について述べる。類似度測定のための高度なセマンティックイメージセグメンテーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:45:44 GMT)
A Comprehensive Study on A Tapered Paul Trap: From Design to Potential Applications [0.3]
本稿では, 先端電極の対称軸に高周波電極が傾斜しているテーパポールトラップについて述べる。この構成により、このトラップに閉じ込められた荷電粒子は、その半径方向の自由度と軸方向の自由度が結合される。同じ設計で単一原子熱エンジンを実験的に実現し、ゼプトニュートン力の増幅が実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:32:44 GMT)
Research and Practice of Delivering Tabletop Exercises [0.3]
卓上エクササイズは職場に必要な能力を訓練するので、イノベーションとして大学のコンピューティングコースに導入されている。コンピュータ教育者がこの革新的な方法を採用するのを助けるために,卓上演習を扱う学術出版物を調査した。我々のレビューは、研究者、ツール開発者、教育者に対して、この分野の方向性、トレンドの合成、さらなる研究への示唆を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:12:20 GMT)
Driver Fatigue Prediction using Randomly Activated Neural Networks for Smart Ridesharing Platforms [0.2]
ライドシェアリングプラットフォームのドライバーは、一日中ライドオファーを受けると認知萎縮と疲労を示す。本稿では,ドライバーの移動時の乗車決定をモデル化し,予測するための新しい動的満足度(DDS)を提案する。本報告では,シカゴのタクシーのシミュレーション実験と実際のタクシーデータを用いて,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:04:11 GMT)
Multi-objective generative AI for designing novel brain-targeting small molecules [0.2]
我々は多目的生成AIを用いて、薬物様のBBB透過性小分子を合成する。具体的には,ドパミン受容体D2に対する結合親和性を予測した分子を計算的に合成する。 26,581個の新規および多種多様な小分子からなるライブラリーを設計し、高い予測されたBBB透過性と良好な予測された安全性および毒性プロファイルを有するヒットを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:57:06 GMT)
Evolutionary Optimization of 1D-CNN for Non-contact Respiration Pattern Classification [0.2]
時系列呼吸データ分類のための深層学習に基づくアプローチを提案する。分類のために1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)を用いた。遺伝的アルゴリズムを用いて分類精度を最大化するために1D-CNNアーキテクチャを最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:08:01 GMT)
Higher Hall conductivity from a single wave function: Obstructions to symmetry-preserving gapped edge of (2+1)D topological order [0.2]
U(1)対称性を持つボゾン/フェルミオン型アーベル位相秩序が対称性保存可能なギャップ状態を持つか否かを証明した。非アベリア FQH 状態においても、部分回転は、バルク境界系の低エネルギースペクトルを制約するリーブ・シュルツ・マティス型定理を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:00:00 GMT)
Noncontact Respiratory Anomaly Detection Using Infrared Light-Wave Sensing [0.2]
異常な呼吸は、さらなる診断と治療につながる致命的な健康上の問題を示す可能性がある。本研究では,人間の呼吸パターンを模倣するロボットを用いて,正常および異なる種類の呼吸異常をシミュレートした。赤外線センシング技術を用いて時系列呼吸データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:00:09 GMT)
LLMs4OM: Matching Ontologies with Large Language Models [0.2]
オントロジーマッチング(オントロジーマッチング、Ontology Matching、OM)は、異種データの相互運用性と知識共有を整合させる知識統合において重要なタスクである。 OMタスクにおけるLLM(Large Language Models)の有効性を評価するための新しいアプローチであるLLMs4OMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:55:45 GMT)
Wireless Earphone-based Real-Time Monitoring of Breathing Exercises: A Deep Learning Approach [0.1]
本稿では,在宅治療における患者のコンプライアンスを評価できる枠組みを提案する。提案システムは,呼吸相と流路を高精度にリアルタイムに検出する。その結果, 実時間呼吸路と位相検出にコモディティイヤホンを使用することの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:37:19 GMT)
Deep Generative Data Assimilation in Multimodal Setting [0.1]
本研究では,マルチモーダル・セッティングにおけるスコアベースラテント・アシミレーション(SLAMS)を提案する。気象観測所のデータと衛星画像とを同化して、垂直温度分布を世界規模で校正する。私たちの研究は、実世界のデータセットを用いたマルチモーダルデータ同化に、初めて深層生成フレームワークを適用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:09:24 GMT)
Cybersecurity in the Quantum Era: Assessing the Impact of Quantum Computing on Infrastructure [0.0]
この分析は、量子コンピューティングが重要なインフラストラクチャとクラウドサービスに与える影響を探求する。我々は、量子耐性暗号の開発と実装のために、積極的なセキュリティ戦略とセクター間の協力を提唱する。この青写真は、量子的に引き起こされる潜在的なサイバー脅威に対する各地域の防御を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:36:23 GMT)
Effective information bounds in modified quantum mechanics [0.0]
量子システムは、パラメータ推定のためにハイゼンベルク極限の修正を暗示する量子速度制限の修正を行うことを示す。量子重力にインスパイアされたいくつかの非局所モデルでは、境界は時間の経過とともに振動することが示され、これは将来の高精度な量子実験で試される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:44:42 GMT)
UruDendro, a public dataset of cross-section images of Pinus taeda [0.0]
本論文は,ウルグアイ北部で栽培されたタエダ林の横断面をスキャンした64枚の画像のデータベースを公開し,その樹齢は17～24歳である。このコレクションには、照明と表面調製のバリエーション、真菌感染(青色の染色)、結び目の形成、外輪の欠損または中断、放射分解など、自動リング検出のためのいくつかの困難な特徴が含まれている。本稿では, 樹冠年代学コミュニティにおいて, 初期木と後期木との明確な定義を示す木々の断面において, 完全な年輪を識別し, マークするクロス・セクション・ツリー・リング検出法(CS-TRD)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:10:40 GMT)
Tree Bandits for Generative Bayes [0.0]
本稿では,過去の試行錯誤から学習したABC拒絶サンプリングを高速化する自己認識フレームワークを開発する。シミュレーションコストがはるかに低いABC近似性を示す。最後に,提案手法を深部生成モデルを用いたマスク画像分類問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:02:36 GMT)
Trackable Agent-based Evolution Models at Wafer Scale [0.0]
我々は,85万プロセッサCerebras Wafer Scale Engine(WSE)のエージェントベース進化から系統情報を抽出する問題に焦点をあてる。 We present a asynchronous island-based genetic algorithm (GA) framework for WSE hardware。本研究は,これらの治験の系統的再構成を検証し,根底にある進化状態の推測に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:24:14 GMT)
Three-dimensional $\mathcal{P}\mathcal{T}$-symmetric topological phases with Pontryagin index [0.0]
マルチギャップ結合した結節環を自然に生じさせ, トポロジカルにスプリットバイカテニオン電荷を特徴付ける。我々はこのポントリャーギン指数に対応するエッジ状態を解析し、ギャップ閉鎖障害を対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:07:32 GMT)
The promises and challenges of many-body quantum technologies: a focus on quantum engines [0.0]
近年の研究では、多体効果の活用による潜在的なメリットが示唆されている量子エンジンについて考察する。しかし、実際の応用については未解決の疑問が残る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:58:57 GMT)
The Impact of Machine Learning on Society: An Analysis of Current Trends and Future Implications [0.0]
本研究は,機械学習が社会に与える影響を包括的に分析することを目的とした。この調査には、MLの経済的影響、倫理的・プライバシー的影響、およびテクノロジーに対する大衆の認識に関するデータ収集のための、徹底的な文献レビュー、ケーススタディ、調査が含まれていた。この研究の結果、回答者の大多数はMLの概念に適度な習熟度を持ち、社会に利益をもたらす可能性があると信じ、社会はMLの開発と利用を優先すべきだと回答した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:10:09 GMT)
The Evolution of Learning: Assessing the Transformative Impact of Generative AI on Higher Education [0.0]
ChatGPTのような生成人工知能モデルは人気が高まっている。本研究では,GAIが大学生や高等教育機関に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:19:57 GMT)
Speed excess and total acceleration: a kinematical approach to entanglement [0.0]
スピン状態の総分散の概念を、3つの軸に沿ったスピン投影測定のばらつきの平均として定義する。この量に対して、システム構成の下で加算法則を計算し、分離可能な状態の場合、単純なピタゴラス形式であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:21:24 GMT)
Spectroscopic measurements and models of energy deposition in the substrate of quantum circuits by natural ionizing radiation [0.0]
自然に発生する背景放射は超伝導量子ビットにおける相関的なデコヒーレンス現象の源である。ミリケルビン冷凍機内に位置するシリコン基板の背景スペクトルを測定した。シリコン基板の厚さ0.5mmでは、100keVから3MeVの間で4万倍の強度が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:30:45 GMT)
Sparse Attention Regression Network Based Soil Fertility Prediction With Ummaso [0.0]
主な目的は、不均一なデータ分布の影響を克服し、土壌肥育モデルの予測精度を改善することである。導入されたモデルはスパースアテンションレグレッションを使用しており、不均衡なデータセットから関連する機能を効果的に取り入れている。提案モデルでは,優れた性能指標が得られ,予測精度は98%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:17:17 GMT)
Smart Pilot Assignment for IoT in Massive MIMO Systems: A Path Towards Scalable IoT Infrastructure [0.0]
M-MIMOは、インテリジェントなユーザスケジューリングを利用することで、ネットワーク効率を高め、ユーザエクスペリエンスを向上させる。本稿では,IoTデバイス用に設計したユーザスケジューリング方式とパイロット割り当て方式を提案する。 M-MIMOシステムにおけるIoTデバイスのスケーラビリティ向上のために,ユーザクラスタリングに基づくパイロットアロケーション方式を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:04:46 GMT)
Relational Graph Convolutional Networks for Sentiment Analysis [0.0]
Graph Convolutional Networks(NRGC)は、グラフ内のノードとして表されるデータポイント間の依存関係をキャプチャすることで、解釈性と柔軟性を提供する。本稿では,Amazon および Digikala データセットの製品レビューにおいて,BERT や RoBERTa などの事前学習言語モデルと RGCN アーキテクチャを用いたアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:27:49 GMT)
Quantum random number generation using an on-chip nanowire plasmonic waveguide [0.0]
オンチップのナノスケールプラズモン成分を量子乱数生成装置に統合する。損失にもかかわらず、低光強度を用いて14.4Mbits/sのランダム数生成率を達成する。これは、以前の作業と比べて、生成率とデバイスサイズが大幅に増加し、減少する、という順序である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:24:00 GMT)
Quantum algorithm for copula-based risk aggregation using orthogonal series density estimation [0.0]
量子モンテカルロ積分 (Quantum Monte Carlo integration, QMCI) は、古典的なものよりも2次的なスピードアップを提供する。本稿では、金融リスク管理における最も重要な数値課題の一つであるリスクアグリゲーションへの適用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:46:04 GMT)
Quantization of resistivity as consequence of symmetry invariance [0.0]
電磁場の影響下での電子に対するシュル「オーディンガー方程式」を解析する。ローレンツ力は、2つの保存された一般化運動量作用素が考慮される場合にのみ回復できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:45:23 GMT)
Pulse Engineering via Projection of Response Functions [0.0]
本稿では,最適忠実度を持つ所望の演算の実装を目的とした,量子システムの反復最適制御法を提案する。方法の更新ステップは、制御演算子に対する忠実度の線形応答と、対応する演算子のモード関数への投影に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:02:49 GMT)
Prethermalization in aperiodically driven classical spin systems [0.0]
古典的な予熱のパラダイムを、周期的に駆動されるシステムに拡張する。我々は、ランダムな多極性駆動を受けるスピン系における長寿命の予熱状態の存在を確立する。我々は、この古典的な予熱を利用して時間ロンドー結晶を実現するためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:09:12 GMT)
Predicting the Geothermal Gradient in Colombia: a Machine Learning Approach [0.0]
地熱勾配の決定は特定の地域の地熱エネルギーポテンシャルを評価するのに不可欠です我々は、教師付き機械学習と利用可能な直接測定の最近の進歩を活用する別のアプローチを提案する。我々は,本モデルの予測精度が12%以内であり,他の著者による独立測定値が本モデルとよく一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 03:48:27 GMT)
Predicting Traffic Congestion at Urban Intersections Using Data-Driven Modeling [0.0]
本研究は,米国の主要都市の交差点における混雑予測モデルの構築を目的とする。データセットには、座標、通り名、日時、トラフィックメトリクスを含む27の機能が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:20:32 GMT)
Personalized Federated Learning via Stacking [0.0]
本稿では、クライアントが相互にプライバシ保護モデルを直接送信し、ベースモデルとして使用し、プライベートデータ上でメタモデルをトレーニングする、階層化された一般化に基づく新しいパーソナライズ手法を提案する。当社のアプローチは柔軟で、さまざまなプライバシ保護技術やモデルタイプを調整し、水平、ハイブリッド、垂直に分割されたフェデレーションに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:47:23 GMT)
PCN: A Deep Learning Approach to Jet Tagging Utilizing Novel Graph Construction Methods and Chebyshev Graph Convolutions [0.0]
ジェットタグは高エネルギー物理実験における分類問題である。現在のアプローチでは、複雑な衝突データに隠れたパターンを明らかにするためにディープラーニングを使用している。可能な限り多くの情報をエンコードするジェットのグラフベース表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:57:12 GMT)
Optimal two-qubit gates in recurrence protocols of entanglement purification [0.0]
提案手法は, 準ニュートンアルゴリズムを用いて, SU(4) 行列全体の数値探索に基づく。制御NOTゲートにより最適プロトコルが必ずしも達成されない状態の族を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:50:25 GMT)
On the relationship between predictive coding and backpropagation [0.0]
予測符号化は、ニューラルネットワークのトレーニングのためのバックプロパゲーションに代わる、潜在的に生物学的に現実的な代替物として提案されている。この原稿は、教師付き学習タスクにおけるフィードフォワード人工ニューラルネットワークのトレーニングにおける予測符号化とバックプロパゲーションの数学的関係に関する最近の研究をレビューし、拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:10:00 GMT)
On PPT Square Conjecture [0.0]
PPT二乗予想の詳細な解析が与えられる。毎週のNewsquizを使って、CNN.comで見たストーリーの知識をテストする。 08457909090にサマリア人を呼び寄せるためには、地元のサマリア人支部を訪れるか、www.samaritans.orgを参照してください。アメリカでは国家自殺防止線を1-800-273-8255と呼称している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:06:07 GMT)
Observation of thermal microwave photons with a Josephson junction detector [0.0]
単一光子検出器 (SPD) は、$gamma$-ray から赤外波長に実証された。 10,mathrmGHz$wave photon、約40,mathrmmu eV$または7,mathrmmuJ$は、超伝導のジョセフソン接合部を抵抗状態にするのに十分なエネルギーである。このデバイスは、最大40%の効率と、数ギガヘルツの帯域幅で0.1,mathrmHz$のダークカウントレートを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:57:30 GMT)
Nutation-Based Longitudinal Sensing Protocols for High-Field NMR With Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、ナノスケールとミクロンの試料の核磁気共鳴(NMR)分光を可能にする。パルス誤差、有限パルス長、核スピンスピン結合がNMRスペクトルに与える影響を論じる。 DRACAERISは従来の縦磁化検出プロトコルよりもパルス不完全性や非共鳴効果の影響を受けにくいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:28:41 GMT)
Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder [0.0]
本研究は、低次元空間におけるクープマン作用素を頑健に近似する、MZ-AE(Mori-Zwanzig autoencoder)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。提案手法は非線形オートエンコーダを用いて,有限不変なクープマン部分空間を近似するキーオブザーバブルを抽出する。倉本・シヴァシンスキーに対する低次元近似を提供し、短期予測可能性と堅牢な長期統計性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:22:04 GMT)
Mixed Prototype Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation [0.0]
本稿では,Mixed Prototype Consistency Learning (MPCL) フレームワークを提案する。 Mean Teacherはラベル付きおよびラベルなしデータのプロトタイプを生成し、補助ネットワークはCutMixによって処理された混合データのための追加のプロトタイプを生成する。各クラスの高品質なグローバルプロトタイプは、2つの強化されたプロトタイプを融合して形成され、一貫性学習に使用される隠れ埋め込みの分布を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:51:12 GMT)
Methods to Estimate Cryptic Sequence Complexity [0.0]
本稿では,デジタルゲノム内の暗号適応部位を定量化するために,ノックアウトに基づく3つのアッセイ手法を提案する。本研究では, サイト適合性を考慮した簡易ゲノムモデルを用いて, これらの手法の初期試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:04:03 GMT)
Measuring bipartite spin correlations of lattice-trapped dipolar atoms [0.0]
我々は、超格子構造を用いて、3次元光学格子に閉じ込められたスピン3クロム原子のメソスコピックアレイの交互平面間の相関関係にアクセスする。この方法を用いて、長距離双極子相互作用によって引き起こされる平衡外ダイナミクスが、2つの空間的に分離されたサブシステム間のスピン反相関をもたらすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:57:41 GMT)
Linguistic Analysis using Paninian System of Sounds and Finite State Machines [0.0]
音声言語の研究は、音韻学、形態学、文法を含む。言語は根語、屈折言語、幹語に分類される。これらすべての要因は、共通性と類似性を持つ語彙の形成と、言語間での区別と微妙な相違につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:19:58 GMT)
Limitations in design and applications of ultra-small mode volume photonic crystals [0.0]
超小モード体積ナノフォトニック結晶キャビティは、キャビティ量子力学系におけるカップリング率を高める強力なツールとして提案されている。本研究では,低モードボリューム共振器の設計選択が量子光学実験における有用性に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:30:36 GMT)
Learnable Prompt for Few-Shot Semantic Segmentation in Remote Sensing Domain [0.0]
Few-shotセグメンテーション(Few-shot segmentation)は、いくつかのアノテーション付きの例だけを与えられた画像内でオブジェクトや新しいクラスの領域を分割するタスクである。私たちはベースモデルとしてSegGPTを使用し、ベースクラスでそれをトレーニングします。通常リモートセンシング領域に存在する様々なオブジェクトサイズを扱うために、パッチベースの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:33:08 GMT)
Learn to Refuse: Making Large Language Models More Controllable and Reliable through Knowledge Scope Limitation and Refusal Mechanism [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は印象的な言語理解と生成能力を示している。これらのモデルは欠陥がなく、しばしばエラーや誤報を含む応答を生成する。本稿では,LLMに対して,誤りを避けるために,難解な質問への回答を拒否するように指示する拒絶機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:24:38 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） (Tue, 16 Apr 2024 01:52:45 GMT)
Laissez-Faire Harms: Algorithmic Biases in Generative Language Models [0.0]
そこで本研究では,最も広範に普及しているLMの5つのテキストから合成されたテキストが,未成年者に対する脱落,従属化,ステレオタイピングの被害を永久に及ぼしていることを示す。我々は、そのような個人が、LM生成出力に遭遇する確率が数百から数千倍にも達するほど、偏見の証拠が広範囲にあることを発見した。本研究は,言語モデルによる差別的被害から消費者を守るための緊急の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 04:07:42 GMT)
LaVy: Vietnamese Multimodal Large Language Model [0.0]
LLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Large Language Models)は、複雑な推論と言語理解において印象的な能力を持つ嵐によって世界を席巻している。ベトナムの大規模言語モデルに関連する作品が多数あり、マルチモーダリティにおける高品質な資源の欠如はベトナムのMLLMの進歩を妨げている。本稿では,現在最先端のベトナム語MLLMであるLaVyを導入することでこの問題に対処し,また,MLLMのベトナム語視覚言語タスクに対する理解を評価するためのLaVy-Benchベンチマークも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:33:45 GMT)
Krylov localization as a probe for ergodicity breaking [0.0]
エルゴディディディティ・ブレークングの弱い時点で、さまざまなシステムサイズにまたがる崩壊が、定量的な予測に繋がる。本研究は, エルゴディディティ/弱エルゴディディティ-ブレーキング遷移をクリロフ鎖上の非局在化/局在化現象へマッピングするための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:18:09 GMT)
Keeping the photon in the dark: Enabling full quantum dot control by chirped pulses and magnetic fields [0.0]
我々は、基底状態から量子ドット内のスピン禁止ダークエキシトンの全光学記憶と検索を実証する。これにより、量子ドットから最適な量子制御と時間ビンの絡み合った光子対を生成するための新しい次元が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:32:10 GMT)
Information encoding and decoding in in-vitro neural networks on micro electrode arrays through stimulation timing [0.0]
また,36～436msの刺激タイミングは符号化に最適である可能性が示唆された。また,線形復号器の最適読み出しパラメータを,エポック長,時間ビンサイズ,エポックオフセットの形式で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:59:40 GMT)
Human-Algorithm Collaborative Bayesian Optimization for Engineering Systems [0.0]
我々は、協調ベイズ最適化のためのアプローチを概説することで、データ駆動意思決定ループに人間を再導入する。我々の手法は、人間は連続的な選択よりも離散的な選択をより効率的に行うことができるという仮説を生かしている。本稿では, バイオプロセス最適化やリアクトル幾何設計を含む, 応用および数値ケーススタディにまたがるアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 23:17:04 GMT)
Hilbert space delocalization under random unitary circuits [0.0]
選択された基底状態における量子系のユニタリ力学は、一般に、すべての基底状態の重ね合わせである状態をもたらす。この研究は、ランダム量子回路のダイナミックスの下でヒルベルト空間の非局在化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:59:41 GMT)
HELLINGER-UCB: A novel algorithm for stochastic multi-armed bandit problem and cold start problem in recommender system [0.0]
本稿では,Hellinger-UCBと呼ばれるアッパー信頼境界(UCB)アルゴリズムの新たな変種を提案する。我々は、Hellinger-UCBが理論的な下界に達することを証明した。 We show that Hellinger-UCB is effective for finite time horizons。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:20:51 GMT)
Geometric Neural Operators (GNPs) for Data-Driven Deep Learning of Non-Euclidean Operators [0.0]
演算子のデータ駆動深層学習における幾何学的寄与を考慮に入れた幾何学的ニューラルネットワーク(GNP)を導入する。 GNPが計量や曲率などの幾何学的性質を推定し、偏微分方程式を近似するためにどのように使用できるかを示す。開発されたGNPは、演算子のデータ駆動学習における幾何学の役割を取り入れるためのアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:43:27 GMT)
Generating magnon Bell states via parity measurement [0.0]
本研究では,パリティ測定に基づく2つのマグノンモードの絡み合わせ手法を提案する。特に、2つのイットリウム-鉄-ガーネット球が$V$型超伝導量子ドットに結合する系を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:58:55 GMT)
Gaussian process learning of nonlinear dynamics [0.0]
モデルパラメータのキャラクタリゼーションのベイズ推定により非線形力学を学習する手法を提案する。本稿では,提案手法の適用性について,力学系におけるいくつかの典型的なシナリオについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:06:37 GMT)
Gasformer: A Transformer-based Architecture for Segmenting Methane Emissions from Livestock in Optical Gas Imaging [0.0]
家畜、特に牛からのメタンの排出は、気候変動に大きく貢献する。本稿では,家畜からの低流量メタン排出量を検出するためのセマンティックセグメンテーションアーキテクチャであるガスホルマを紹介する。 FLIR GF77 OGIカメラで捉えた2つのユニークなデータセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:38:23 GMT)
From a Lossless (~1.5:1) Compression Algorithm for Llama2 7B Weights to Variable Precision, Variable Range, Compressed Numeric Data Types for CNNs and LLMs [0.0]
本稿では,LLM (Large Language Model) Llama2 7Bの重みに対する単純な損失のない1.5:1圧縮アルゴリズムから始める。その後、可変精度、可変範囲、圧縮された数値データ型に拡張される。重量圧縮と共有を用いたトークンファクトリの例も提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:37:54 GMT)
Few-mode squeezing in type-I parametric downconversion by complete group velocity matching [0.0]
非線形結晶において、ポンプと信号の完全群速度マッチング条件が満たされている場合、生成モードの数は2モードか3モードに抑えられる可能性があることを示す。本モデルでは, ポンプと結晶の性質からスクイーズ度を導出し, 80mmの周期的偏極結晶で12dBのスクイーズが得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:33:28 GMT)
Extensive Long-Range Entanglement at Finite Temperatures from a Nonequilibrium Bias [0.0]
一般電荷およびエネルギー保存不純物を含む一次元格子上の自由フェルミオンの絡み合い特性について検討する。これらの測定値は,各サブシステム間の重なり合いと,他方のミラー画像との重なり合いによって線形にスケールすることを示す。負性率とR'enyi版の相互情報の単純な比例関係は、0温度で保持することが観察されるが、有限温度で分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:00:16 GMT)
Extending the Tavis-Cummings model for molecular ensembles -- Exploring the effects of dipole self energies and static dipole moments [0.0]
分子アンサンブルに対するTavis-Cummingsモデルを拡張した。光共振器に共振結合したMgH$+$分子の励起状態ダイナミクスと分光をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:58:40 GMT)
Exploring Social Media Posts for Depression Identification: A Study on Reddit Dataset [0.0]
うつ病は個人の個人的および専門的な生活に影響を与える最も一般的な精神疾患の1つである。本研究では,個人のうつ病を識別するためのソーシャルメディア投稿の活用の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:25:51 GMT)
Existence of minimizers for the Dirac-Fock model of crystals [0.0]
結晶の平均場相対論的エネルギーを周期密度行列で導入する。細胞1個あたりの電子数があまり多くない場合、基底状態の存在を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:19:09 GMT)
Escaping fronts in local quenches of a confining spin chain [0.0]
強磁性状態における収束量子イジングスピン鎖の真または偽真空状態における1つのスピンフリップによって生成された初期状態からの局所クエンチ。真の真空上に構築されたクエンチを精製するために、伝播信号は、閉じ込めを逃れる左右移動中間子の重ね合わせからなる。偽真空上に構築された反畳み込みクエンチは、ワニエ・スタークの局在を逃れる左右に動く気泡の重ね合わせで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:01:26 GMT)
Entropy Production of Quantum Reset Models [0.0]
我々はリンドブラディアンによって駆動される量子力学半群に対応する量子リセットモデル(QRM)のエントロピー生成を分析する。これらの結果を物理的動機付けモデルに適用し, 先行定常解, エントロピー生成, エントロピーフラックスに対する明示的な表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:12:12 GMT)
Entanglement distribution through separable states via a zero-added-loss photon multiplexing inspired protocol [0.0]
本稿では,ZALMアーキテクチャの柔軟性について述べる。分離可能な状態を介して記憶に絡み合う2つのプロトコルを解析する。ネットワークの雑音条件から,最も高い絡み合いを考慮し,最適なプロトコルを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:45:27 GMT)
Entanglement Entropy of a Scalar Field in a Squeezed State [0.0]
3+1次元の自由スカラー場に対する球面領域内の絡み合いエントロピーについて検討する。小さいスクイーズであっても体積項が出現し、その係数は本質的に場の質量とは独立であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 19:24:12 GMT)
Enjeux normatifs des TICE de l'enseignement des langues dans le contexte arabo-berb{è}re [0.0]
eラーニングは世界的な現象になりつつある。アラビア語(またはアラビア語の方言)を学ぶことは、非常に局所的な視点から理解することができる。 EラーニングリソースはISO / IEC JTC1SC36の一般的な標準フレームワークに対処しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:12:03 GMT)
Empowering Interdisciplinary Research with BERT-Based Models: An Approach Through SciBERT-CNN with Topic Modeling [0.0]
本稿では,SciBERTモデルとCNNを用いて,学術論文を体系的に分類する手法を提案する。 CNNは、畳み込みとプーリングを使用して特徴抽出を強化し、次元を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:21:47 GMT)
Efficient optimal dispersed Haar-like filters for face detection [0.0]
フィルタを見つける基本的な考え方は、クラス間の最大化とクラス内の分散の最小化である。提案フィルタはハール様フィルタを分散した最適構成とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:38:44 GMT)
Dynamical invariant based shortcut to equilibration in open quantum systems [0.0]
我々はルイス=リースフェルド不変量を用いて、駆動されたオープン量子系の平衡を高速化する。提案プロトコルは、単純な非最適化プロトコルよりも短い時間スケールで高忠実度制御を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:09:03 GMT)
Discovering Factorization Surface of Quantum Spin Chains with Machine Learning [0.0]
量子多体系の絡み合いは、様々な量子情報処理に必要である。いくつかの量子スピンモデルに対する因子化面(FS)を示すチューニングパラメータは未だ不明である。我々は、量子多体ハミルトニアンのFSに対応するパラメータ構造における閉形式表現を決定するために、記号回帰(SR)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:10:05 GMT)
Determining the Tactical Challenge of Scenarios to Efficiently Test Automated Driving Systems [0.0]
シナリオの課題を計算するための既存の方法は、メートル法値の観点で課題を表現することを目的としている。本稿では,シナリオを分析し,それらの課題を説明することによって,この問題を緩和するチャレンジ記述手法を提案する。異なる高速道路のシナリオにこの手法を適用することで、複雑なシナリオを分析し、理解しやすい説明を提供することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:34:31 GMT)
Derivative Pricing using Quantum Signal Processing [0.0]
本稿では、金融デリバティブペイオフを量子振幅に直接エンコードする量子信号処理法を提案する。実用的関心を持つデリバティブコントラクトの場合、QSPの適用は必要なリソースを著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:41:40 GMT)
Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving [0.0]
AI開発の技術的側面から倫理的言説を分離する原則-実践的ギャップを埋めるには、依然として未解決の問題である。 EPSは、責任、人間中心、価値指向のAI開発を促進する方法論である。 EPSを青写真として利用し、Ethics as a Service Platformの実装を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 14:35:13 GMT)
Continuous Control Reinforcement Learning: Distributed Distributional DrQ Algorithms [0.0]
分散分散分散DrQ(Distributed Distributional DrQ)は、エージェントの状態と観測に基づく連続的な制御タスクのためのモデルフリーで非政治的なRLアルゴリズムである。 DrQ-v2はDDPGをバックボーンとして使用し、様々な連続制御タスクで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:18:40 GMT)
Constructing $\mathrm{NP}^{\mathord{\#}\mathrm P}$-complete problems and ${\mathord{\#}\mathrm P}$-hardness of circuit extraction in phase-free ZH [0.0]
位相フリーZH計算の回路抽出は$mathord#mathrm P$-hardであることを示す。また、関連する2つの問題は$mathrmNPmathord#mathrm P$-completeであることを示す。我々の証明は、Cook-Levin の定理の証明を $mathord#mathrm P$ oracle にアクセスする非決定論的チューリングマシンから還元するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 21:17:59 GMT)
Constant Depth Code Deformations in the Parity Architecture [0.0]
本稿では,パリティアーキテクチャにおける任意の量子状態を一定回路深さで符号化・復号するプロトコルを提案する。提案手法は,量子フーリエ変換の実装の深さを2倍に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:36:41 GMT)
Conformal Semantic Image Segmentation: Post-hoc Quantification of Predictive Uncertainty [0.0]
本稿では,セマンティックイメージセグメンテーションにおける予測不確実性を定量化する,ポストホックな計算軽量な手法を提案する。提案手法は共形予測を用いて統計的に有効な予測セットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:51:39 GMT)
Cognitive-Motor Integration in Assessing Bimanual Motor Skills [0.0]
本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を活用して、認知的意思決定と運動実行の両方を分析し統合する新しいアプローチを提案する。腹腔鏡下手術の基礎教育における腹腔鏡下手術技術の評価により,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:20:23 GMT)
Classification of Prostate Cancer in 3D Magnetic Resonance Imaging Data based on Convolutional Neural Networks [0.0]
前立腺癌は、世界中の男性の間で一般的に診断されるがん性疾患である。 CNNは、MRIシークエンスに悪性病変が含まれているかどうかを確実に分類する能力に基づいて評価される。最高の結果はResNet3Dによって達成され、平均精度スコアは0.4583、AUC ROCスコアは0.6214となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:18:02 GMT)
Classical and Quantum Distributed Algorithms for the Survivable Network Design Problem [0.0]
生存可能なネットワーク設計問題(SNDP)に対する分散古典的および量子的アプローチについて検討する。 SNDPの古典的あるいは量子的アルゴリズムは、我々が考慮している分散設定では定式化されていない。結果は、考慮された問題のアプリケーションスケールのインスタンスに対して、古典的モデルと量子的モデルが分離されているかどうかという問題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:27:03 GMT)
Characterization of the multimode nature of single-photon sources based on spontaneous parametric down conversion [0.0]
単一光子源は多くの将来的な量子技術に必要な成分である。ダウン変換過程のボゴリューボフの正確な処理に基づいて, 完全なマルチモード記述を開発する。本研究の成果は,量子情報プロトコルの設計の指針となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:59:17 GMT)
Causal Machine Learning for Moderation Effects [0.0]
我々は、新しいパラメータ、バランス付きグループ平均治療効果(BGATE)を提案する。 2つのBGATEの違いをとることで、2つのGATEを比較するよりも、より意味のある異質性を分析することができる。追加の特定仮定を追加することで、グループ間の治療効果の特定のバランスの取れた差異を因果的に解釈することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 12:30:31 GMT)
CARE to Compare: A real-world dataset for anomaly detection in wind turbine data [0.0]
風力タービンの予測保守分野において,異常検出は重要な役割を担っている。さまざまなアプローチの比較では、さまざまなドメインのデータで構成されたベンチマーク、アクセス不可能なデータ、あるいは障害に関する詳細な情報を持たない数少ない公開データセットのいずれかが使用されている。本稿では、3つの異なる風力発電所にわたる36基の風力タービンのデータを含む高品質なデータセットを公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:02:40 GMT)
Bloch-Landau-Zener oscillations in a quasi-periodic potential [0.0]
ブロッホ振動とランダウ・ツェナートンネルは、周期的なハミルトンのバンドギャップスペクトルによって維持されるユビキタス現象である。ここでは、弱い線形力を受ける準周期的な1次元光学格子における非相互作用原子とボース・アインシュタイン凝縮のダイナミクスを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 09:12:05 GMT)
Barriers facing e-service adopting and implementation at local environment level in Nigeria [0.0]
この論文は、E-Serviceの採用と実装が直面している障壁を、ローカル環境レベルで識別することを目的としている。ナイジェリアにおける大規模な現地調査 (Interviews)、政府職員のオンライン調査、オンラインフォーカスグループ、政府文書の分析、E-Serviceイニシアチブなどで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:15:02 GMT)
Automating REST API Postman Test Cases Using LLM [0.0]
本稿では,大規模言語モデルを用いたテストケースの自動生成手法の探索と実装について述べる。この方法論は、テストケース生成の効率性と有効性を高めるために、Open AIの使用を統合する。この研究で開発されたモデルは、手作業で収集したポストマンテストケースやさまざまなRest APIのインスタンスを使ってトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:53:41 GMT)
Automatic re-calibration of quantum devices by reinforcement learning [0.0]
量子デバイスパラメータの連続的な再校正のためのモデルフリー制御ループの開発に強化学習手法の適用について検討する。例えば、ケネディ受信機を用いた長距離量子通信プロトコルの数値シミュレーションへの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:59:50 GMT)
Asset management, condition monitoring and Digital Twins: damage detection and virtual inspection on a reinforced concrete bridge [0.0]
2021年4月、ノルウェーのE6に架かる主要橋であるスタヴァ橋が突然閉鎖された。構造上の欠陥が橋の構造的整合性を著しく損なっていた。インシデントは、IoTセンサーからデータを処理するDigital Twinのブリッジを構成するものを通じて警告された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 07:24:54 GMT)
Assessing The Impact of CNN Auto Encoder-Based Image Denoising on Image Classification Tasks [0.0]
本研究では, 鋳造品のノイズ画像における欠陥検出のための新しい手法を提案する。この手法は、VGG16、InceptionV3などの深層学習モデルを空間領域と周波数領域の両方で利用する。本研究は周波数領域のノイズタイプ分類にVGG16を用い,99%以上の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 15:40:18 GMT)
Are Good Explainers Secretly Human-in-the-Loop Active Learners? [0.0]
説明可能なAI(XAI)技術は、ここ数年で複数のユースケースで人気を集めている。ここでは、モデル予測の研究において、追加のトレーニングデータ収集に使用することを検討する。これは、クエリ戦略がヒューマン・イン・ザ・ループを含むアクティブ・ラーニングと等価である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:33:07 GMT)
Approximation with Random Shallow ReLU Networks with Applications to Model Reference Adaptive Control [0.0]
ランダムに生成される重みとバイアスを持つReLUネットワークは、高い確率で$O(m-1/2)$の誤りを生じることを示す。本稿では,モデル参照適応制御アプリケーションにおいて,必要な精度を近似するために,その結果をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:55:17 GMT)
Application of Deep Learning Methods to Processing of Noisy Medical Video Data [0.0]
カリキュラム学習と多視点予測技術を用いて,学習と意思決定のプロセスを修正した。この問題を解決するために,カリキュラム学習と多視点予測技術を用いて,学習と意思決定のプロセスを変更した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 06:59:26 GMT)
Anomaly Correction of Business Processes Using Transformer Autoencoder [0.0]
トランスフォーマーオートエンコーダに基づく業務プロセス異常訂正手法を提案する。自己アテンション機構とオートエンコーダ構造を用いることで、任意の長さのイベントシーケンスを効率的に処理することができる。いくつかの実生活イベントログの実験結果から,提案手法は従来手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 01:45:18 GMT)
Analytical Approximation of the ELBO Gradient in the Context of the Clutter Problem [0.0]
変分推論問題におけるエビデンス下界(ELBO)の勾配を近似する解析解を提案する。提案手法は線形計算複雑性とともに精度と収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 13:19:46 GMT)
Advancing Network Intrusion Detection: Integrating Graph Neural Networks with Scattering Transform and Node2Vec for Enhanced Anomaly Detection [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)における2つの新しい手法を提案する。最初のアプローチであるScattering Transform with E-GraphSAGE (STEG)は、散乱変換を用いてエッジ特徴ベクトルの多重分解能解析を行う。第2のアプローチでは、ノード表現をNode2Vecで開始することで改善し、統一値を使用する標準的な方法から逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 00:02:12 GMT)
Advances in Atom Interferometry and their Impacts on the Performance of Quantum Accelerometers On-board Future Satellite Gravity Missions [0.0]
冷間原子干渉計の最近の進歩は、量子慣性センサーの空間応用への道を切り開いている。マッハ・ツェンダー型冷原子加速度計のための包括的軌道モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 11:15:41 GMT)
A novel scheme for modelling dissipation or thermalization in open quantum systems [0.0]
オープン量子系における散逸・熱化の新たな手法を提案する。いくつかの重要かつユビキタスなオープン量子系を調べるためにこれを応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 05:20:30 GMT)
A hybrid Quantum-Classical Algorithm for Mixed-Integer Optimization in Power Systems [0.0]
量子コンピュータ(QC)を用いた電力系統最適化問題の解法フレームワークを提案する。我々の指導的応用は、DC Optimal Power Flowを解くために訓練されたニューラルネットワークの最適送信切替と検証である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 16:11:56 GMT)
A dark-field setup for the measurement of light-by-light scattering with high-intensity lasers [0.0]
我々は、2つの光高強度レーザービームの衝突における光散乱を測定するための装置を提唱した。我々の装置は、両レーザービームが衝突するのと同じ集束光学を用いており、単一光子レベルの非線形量子真空応答を検出するために暗視野アプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 08:48:24 GMT)
A class of Schwarz qubit maps with diagonal unitary and orthogonal symmetries [0.0]
対角的なユニタリと対称性を示すユニタリキュービットマップのクラスを解析する。積、作用素シュワルツの不等式、完全積の間の複雑な関係を示すこの写像のクラスを完全に特徴づける。我々の分析は、パウリ量子チャネルに対するセミナルな藤原-アルゴット条件の一般化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 20:37:16 GMT)
A blockBP decoder for the surface code [0.0]
本稿では,テンソル・ネットワーク・デコーダの精度と信念伝達アルゴリズムの効率性と並列性を組み合わせた表面符号のための新しいデコーダを提案する。したがって、デコーダは、縮退した最大可能性復号化フレームワークで動作する信念伝播復号器である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:02:44 GMT)
A Systematic Survey of the Gemini Principles for Digital Twin Ontologies [0.0]
この記事では、DTwsをデジタルビルディングブリテンのジェミニ原則センターに適合させる方法について説明する。 Gemini Principlesは、1) 公共財目的、2) 価値創造、3) インサイト、十分な信頼性、4) セキュリティ、5) オープン性、6) 品質を考慮して、共通のDTw要件に重点を置いています。本論では,各原則の促進に果たす役割について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 17:34:24 GMT)
A Survey on Prompting Techniques in LLMs [0.0]
自己回帰型大規模言語モデルは自然言語処理のランドスケープに変化をもたらした。本研究は,既存の文献の分類手法について紹介し,この分類法に基づく簡潔な調査を行う。我々は、将来の研究の方向性として役立つ自己回帰型LSMの推進という領域において、いくつかの未解決の問題を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 22:27:39 GMT)
A Quantum Eigenvalue Solver Based on Tensor Networks [0.0]
回転軌道ベースにおける行列積状態の線形結合から波動関数アンサッツを構成するハイブリッド量子古典固有値解法を導入する。エネルギーは量子部分空間対角化に基づく勾配のない一般化されたスイープアルゴリズムによって収束する。本研究は, 近距離量子ハードウェア上での強相関化学系のシミュレーションをスケールアップするための, 新たな道筋を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 02:04:47 GMT)
A LayoutLMv3-Based Model for Enhanced Relation Extraction in Visually-Rich Documents [0.0]
ビジュアルリッチ文書(VRD)に適用された関係抽出(RE)において、現在の最先端結果に適合または優れるモデルを提案する。また、FUNSDを用いた広範囲なアブレーション研究を行い、特定の特徴とモデル化の選択がパフォーマンスに与える影響を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 18:50:57 GMT)
A Computer Vision-Based Quality Assessment Technique for the automatic control of consumables for analytical laboratories [0.0]
分析実験室で使用されるプラスチック消費財の製造プロセスにおいて, 新たな自動モニタリングシステムを提案する。手動設計のディープ・ネットワーク・モデルを用いて、いくつかの最先端モデルと比較し、バイアルの異なるイメージを分類する能力について検討する。我々のモデルは、その能力において著しく優れており、非常に少ないリソースを必要とします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Apr 2024 10:50:16 GMT)