Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

NTIRE 2024 Challenge on Short-form UGC Video Quality Assessment: Methods and Results [216.7]
NTIRE 2024 Challenge on Shortform Video Quality Assessment (S-UGC VQA) をレビューする。 KVQデータベースはトレーニング用2926本、検証用420本、テスト用854本を含む3つのパートに分けられる。目的は、新しいベンチマークを構築し、S-UGC VQAの開発を進めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:26:13 GMT)
Key-Point-Driven Data Synthesis with its Enhancement on Mathematical Reasoning [110.8]
キーポイント駆動型データ合成(KPDDS)を提案する。 KPDDSは厳格な品質管理を伴う新しい質問の生成を保証する。 KPMathは,800万以上の質問応答対から構成される,数学的推論に適した広範囲な合成データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:58:39 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [108.7]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。特に、勾配に基づく最適化から理論的な枠組みや学習手法を借用し、改良された戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:17:58 GMT)
Can Large Language Models Infer Causation from Correlation? [105.0]
大規模言語モデル(LLM)の純粋因果推論スキルをテストする。相関文の集合を取り、変数間の因果関係を決定する新しいタスクCorr2Causeを定式化する。これらのモデルがタスクのランダムな性能にほぼ近い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:27:10 GMT)
Fact :Teaching MLLMs with Faithful, Concise and Transferable Rationales [102.5]
MLLMの教えに忠実で簡潔で伝達しやすい多モーダル論理を生成するために設計された新しいパラダイムであるFactを紹介する。プログラミングパラダイムからエンドツーエンドパラダイムに転送可能な合理性をフィルタリングして、転送可能性を保証する。また,画像とテキストの相関性が高いため,幻覚の低減も図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:20:56 GMT)
SoccerNet Game State Reconstruction: End-to-End Athlete Tracking and Identification on a Minimap [102.5]
我々は、ゲーム状態再構成のタスクを形式化し、フットボールビデオに焦点を当てた新しいゲーム状態再構成データセットである、サッカーネット-GSRを紹介する。 SoccerNet-GSRは、ピッチローカライゼーションとカメラキャリブレーションのための937万行のアノテートにより、30秒間の200の動画シーケンスで構成されている。我々の実験は、GSRは挑戦的な新しい課題であり、将来の研究の場を開くことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:53:45 GMT)
On the Causal Nature of Sentiment Analysis [98.4]
感性分析(SA)は、製品レビューのようなテキストで表される感情を特定することを目的としている。本稿では2つのタスクの組み合わせとしてSAを定式化する。予測タスクでは,LLMの性能向上のために,サンプルの裏側にある因果関係のメカニズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:04:34 GMT)
Towards Coarse-to-Fine Evaluation of Inference Efficiency for Large Language Models [96.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが仕事を達成するのを助けるアシスタントとして機能し、高度なアプリケーションの開発をサポートする。 LLMの幅広い応用にとって、推論効率は重要な問題であり、既存の研究で広く研究されている。各種コードライブラリの推論性能の粗大な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:57:50 GMT)
AgentKit: Flow Engineering with Graphs, not Coding [91.1]
多機能エージェントのための直感的なLCMプロンプトフレームワーク(AgentKit)を提案する。 AgentKitは、単純な自然言語プロンプトから複雑な"思考プロセス"を明示的に構築するための統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:40:45 GMT)
Generative Representational Instruction Tuning [89.8]
GritLM 7B がMassive Text Embedding Benchmark (MTEB) に新たな技術状況を設定する GritLM 8x7Bは、私たちが試したすべてのオープンな生成言語モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:12:05 GMT)
Exploring Missing Modality in Multimodal Egocentric Datasets [89.8]
モダリティが欠如している場合でも,MMT(Missing Modality Token)という新しい概念を導入してパフォーマンスを維持する。テストセットの半分がモダル不完全である場合、元の$sim 30%$ dropから$sim 10%$に減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:25:38 GMT)
BurstAttention: An Efficient Distributed Attention Framework for Extremely Long Sequences [89.5]
本稿では,BurstAttention'という分散アテンションフレームワークを提案し,メモリアクセスと通信操作を最適化する。異なる長さ設定下での実験結果は、BurstAttentionが長いシーケンスを処理する上で大きな利点があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:07:14 GMT)
Virtual Foundry Graphnet for Metal Sintering Deformation Prediction [87.4]
我々は、部分変形を予測するために、グラフベースのディープラーニングアプローチを使用します。十分に訓練された金属焼結推論エンジンを実行するには、最終的な焼結変形値を得るのに数秒しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:11:12 GMT)
Predicting Emergent Abilities with Infinite Resolution Evaluation [85.9]
本稿では,デコードフェーズにおける大規模なサンプリングを通じて,理論的に無限の分解能を持つ評価戦略であるPassUntilを紹介する。トレーニング開始前に0.05%の偏差でコード生成における2.4Bモデルの性能を予測する。スケーリング曲線が標準スケーリング法則関数に適合できないような,高速化された出現の種を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:43:59 GMT)
SuRe: Summarizing Retrievals using Answer Candidates for Open-domain QA of LLMs [85.5]
大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン質問応答(ODQA)の簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。 SuRe は LLM が与えられた質問に対するより正確な回答を予測するのに役立つ。様々なODQAベンチマークの実験結果はSuReの優位性を示し、標準的なプロンプトアプローチよりも4.6%、F1スコアが4.0%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:15:54 GMT)
EgoPlan-Bench: Benchmarking Egocentric Embodied Planning with Multimodal Large Language Models [84.6]
実世界のシナリオにおけるマルチモーダル言語モデル(MLLM)の具体的タスクプランナとしての可能性について定量的に検討する。我々のベンチマークは、現実世界のビデオから得られた現実的なタスク、何百もの異なるオブジェクトとのインタラクションを含む多様なアクションセット、そして様々なシーンからの複雑な視覚的観察によって区別されている。本研究では,複雑な実世界の状況下での高度タスク計画の学習を容易にするために,インストラクションチューニングデータセットEgoPlan-ITを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:56:06 GMT)
KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models [83.6]
本研究では,LLMの微粒で粗粒な知識認識を改善するための知識認識ファインタニング(KnowTuning)手法を提案する。 KnowTuningは、きめ細かい事実評価の下で、より少ない事実エラー率で多くの事実を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:45:00 GMT)
MoA: Mixture-of-Attention for Subject-Context Disentanglement in Personalized Image Generation [80.4]
我々は、Mixture-of-Attention (MoA)というテキスト・画像拡散モデルのパーソナライズのための新しいアーキテクチャを導入する。 MoAは、パーソナライズされたブランチと非パーソナライズされた前のブランチの2つの注意経路に生成ワークロードを分散する。トレーニングが完了すると、MoAは、複数の被験者が構成や相互作用を持つ高品質でパーソナライズされた画像の作成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:08:05 GMT)
Re-Nerfing: Improving Novel Views Synthesis through Novel Views Synthesis [80.4]
Re-Nerfingは単純で汎用的なマルチステージデータ拡張アプローチである。利用可能なビューでNeRFをトレーニングした後、最適化されたNeRFを使用して、元のビューに関する擬似ビューを合成します。また、原画像と疑似ビューの両方が不確実領域を隠蔽する第2のNeRFを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:44:44 GMT)
Decentralized Personalized Federated Learning for Min-Max Problems [79.6]
本稿では,より広い範囲の最適化問題を含むサドル点問題に対して,PFLを初めて検討した。この問題に対処するための新しいアルゴリズムを提案し、滑らかな(強く)凸-(強く)凹点問題を理論的に解析する。両線形問題に対する数値実験と, 対向雑音を有するニューラルネットワークは, 提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:16:55 GMT)
EPIM: Efficient Processing-In-Memory Accelerators based on Epitome [78.8]
畳み込みのような機能を提供する軽量神経オペレータであるEpitomeを紹介する。ソフトウェア側では,PIMアクセラレータ上でのエピトームのレイテンシとエネルギを評価する。ハードウェア効率を向上させるため,PIM対応層設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:09:52 GMT)
MISC: Ultra-low Bitrate Image Semantic Compression Driven by Large Multimodal Model [78.4]
本稿では,マルチモーダル画像セマンティック圧縮法を提案する。画像の意味情報を抽出するLMMエンコーダと、その意味に対応する領域を特定するマップエンコーダと、非常に圧縮されたビットストリームを生成する画像エンコーダと、前記情報に基づいて画像を再構成するデコーダとからなる。知覚50%を節約しながら最適な一貫性と知覚結果を達成することができ、これは次世代のストレージと通信において強力な可能性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:06:28 GMT)
ML-Bench: Evaluating Large Language Models for Code Generation in Repository-Level Machine Learning Tasks [76.9]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成ベンチマークの習熟度を示しているが、これらの結果を実用的な開発シナリオに変換することは依然として難しい。 ML-Benchは、レポジトリレベルのオープンソースライブラリを統合して機械学習タスクを完了させるLLMの機能を評価するために設計された、新しいベンチマークである。以上の結果から, GPT-4は他のLSMよりも優れており, 課題の複雑さを浮き彫りにしたタスクは33.82%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:13:03 GMT)
Decomposing and Editing Predictions by Modeling Model Computation [75.4]
コンポーネントモデリングというタスクを導入します。コンポーネントモデリングの目標は、MLモデルの予測をコンポーネントの観点から分解することだ。コンポーネント属性を推定するスケーラブルなアルゴリズムであるCOARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:28:08 GMT)
Formal Aspects of Language Modeling [74.2]
大規模言語モデルは最も一般的なNLP発明の1つとなっている。これらのノートは、ETH Z "urich course on large language model" の理論的部分の伴奏である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:31:01 GMT)
Dynamic Typography: Bringing Words to Life [73.7]
動的タイポグラフィー(Dynamic Typography)と呼ばれる自動テキストアニメーション方式を提案する。意味的意味を伝えるために文字を変形させ、ユーザプロンプトに基づいて活気ある動きを注入する。本手法は,ベクトルグラフィックス表現とエンドツーエンド最適化に基づくフレームワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:59:55 GMT)
Event-Based Eye Tracking. AIS 2024 Challenge Survey [73.4]
AIS 2024 Event-Based Eye Tracking (EET) Challengeをレビューする。この課題の課題は、イベントカメラで記録された眼球運動の処理と瞳孔中心の予測である。この課題は、タスクの精度と効率のトレードオフを達成するために、イベントカメラによる効率的なアイトラッキングを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:53:01 GMT)
Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds [71.1]
私たちのゴールは、シミュレーションされた3D環境で人間ができることを何でも達成できるエージェントを開発することです。我々のアプローチは、最小限の仮定を示唆しながら、言語駆動の一般性に焦点を当てている。我々のエージェントは、汎用的なヒューマンライクなインタフェースを使って、リアルタイムで環境と対話する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:36:27 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） (Wed, 17 Apr 2024 07:38:55 GMT)
Function Approximation for Reinforcement Learning Controller for Energy from Spread Waves [69.9]
マルチジェネレータ・ウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、スプレッド・ウェーブと呼ばれる異なる方向から来る複数の同時波を処理しなければならない。これらの複雑な装置は、エネルギー捕獲効率、維持を制限する構造的ストレスの低減、高波に対する積極的な保護という複数の目的を持つコントローラを必要とする。本稿では,システム力学のシーケンシャルな性質をモデル化する上で,ポリシーと批判ネットワークの異なる機能近似について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:04:10 GMT)
Robust Analysis of Multi-Task Learning Efficiency: New Benchmarks on Light-Weighed Backbones and Effective Measurement of Multi-Task Learning Challenges by Feature Disentanglement [69.5]
本稿では,既存のMTL手法の効率性に焦点をあてる。バックボーンを小さくしたメソッドの大規模な実験と,MetaGraspNetデータセットを新しいテストグラウンドとして実施する。また,MTLにおける課題の新規かつ効率的な識別子として,特徴分散尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:01:17 GMT)
Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.6]
ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:57:42 GMT)
REACTO: Reconstructing Articulated Objects from a Single Video [64.9]
関節の柔軟な変形を維持しつつ各部の剛性を向上する新しい変形モデルを提案する。提案手法は, 従来よりも高忠実度な3D再構成を実現する上で, 従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:01:55 GMT)
Closely Interactive Human Reconstruction with Proxemics and Physics-Guided Adaption [64.1]
既存の人間再建アプローチは主に、正確なポーズの回復や侵入を避けることに焦点を当てている。本研究では,モノクロ映像から密に対話的な人間を再構築する作業に取り組む。本稿では,視覚情報の欠如を補うために,確率的行動や物理からの知識を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:55:45 GMT)
LongVQ: Long Sequence Modeling with Vector Quantization on Structured Memory [63.4]
自己保持機構の計算コストは、長いシーケンスの実用性を制限する。我々はLongVQと呼ばれる新しい手法を提案し、長さ固定されたコードブックとしてグローバルな抽象化を圧縮する。 LongVQは動的グローバルパターンとローカルパターンを効果的に維持し、長距離依存性の問題の欠如を補うのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:26:34 GMT)
Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs) [62.0]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。我々は, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなどの様々な側面から, LLM を利用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:36:26 GMT)
Differentially Private SGD Without Clipping Bias: An Error-Feedback Approach [62.0]
Differentially Private Gradient Descent with Gradient Clipping (DPSGD-GC) を使用して、差分プライバシ(DP)がモデルパフォーマンス劣化の犠牲となることを保証する。 DPSGD-GCに代わる新しいエラーフィードバック(EF)DPアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムに対するアルゴリズム固有のDP解析を確立し,R'enyi DPに基づくプライバシ保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:16:15 GMT)
Exploring Key Point Analysis with Pairwise Generation and Graph Partitioning [61.7]
キーポイント分析(KPA)は、議論採掘の分野において重要な未解決問題であり続けている。ペア生成とグラフ分割を併用したKPAの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:44:29 GMT)
Provable Reward-Agnostic Preference-Based Reinforcement Learning [61.4]
PbRL(Preference-based Reinforcement Learning)は、RLエージェントが、軌道上のペアワイドな嗜好に基づくフィードバックを用いてタスクを最適化することを学ぶパラダイムである。本稿では,隠れた報酬関数の正確な学習を可能にする探索軌道を求める理論的報酬非依存PbRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:13:54 GMT)
D$^2$ST-Adapter: Disentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter for Few-shot Action Recognition [60.8]
大規模な事前訓練された画像モデルに数発のアクション認識を適用することは、ロバストな特徴抽出器を学習するための効果的な戦略であることが証明されている。 D$2$ST-Adapter (Disentangled-and-Deformable Spatio-Temporal Adapter) は,アクション認識に適した新しいチューニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:36:06 GMT)
Learning SO(3)-Invariant Semantic Correspondence via Local Shape Transform [60.0]
RISTと呼ばれる局所形状変換を用いた自己教師型回転不変3次元対応学習システムを提案する。 RISTは、挑戦的なクラス内変分と任意の向きの下でも、形状間の密接な対応を確立することを学ぶ。 RISTは、任意の回転点雲対に与えられる3D部分ラベル転送とセマンティックキーポイント転送の最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:09:25 GMT)
Consecutive Model Editing with Batch alongside HooK Layers [59.7]
COMEBA-HK は連続およびバッチをサポートするモデル編集方法である。重みを更新したいくつかのフック層を格納するためには、少量しか必要としないため、メモリフレンドリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:23:35 GMT)
Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models [59.5]
Sora(ソラ)は、OpenAIが2024年2月にリリースした、テキストからビデオへの生成AIモデルである。本稿では,モデルの背景,関連する技術,応用,残る課題,今後の方向性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:41:39 GMT)
The All-Seeing Project V2: Towards General Relation Comprehension of the Open World [58.4]
本稿では,画像のオブジェクト関係を理解するために設計された新しいモデルとデータセットであるAll-Seeing Project V2を紹介する。本稿では,テキスト生成,オブジェクトローカライゼーション,関係理解の定式化を関係会話タスクに統合するAll-Seeing Model V2を提案する。我々のモデルは、画像内の全ての物体を知覚・認識するだけでなく、それらの間の複雑な関係グラフの把握にも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:55:04 GMT)
AdaIR: Exploiting Underlying Similarities of Image Restoration Tasks with Adapters [57.6]
AdaIRは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、低コストで効率的なトレーニングを可能にする新しいフレームワークである。 AdaIRは軽量でタスク固有のモジュールのトレーニングのみを必要とし、より効率的なストレージとトレーニング体制を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:31:06 GMT)
Many-Shot In-Context Learning [57.6]
大規模言語モデル (LLMs) は、文脈内学習 (ICL) において優れている我々は、多種多様な生成的および識別的タスクにおける顕著なパフォーマンス向上を観察する。 Reinforced と Unsupervised ICL は多発的なシステムでは極めて有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:49:26 GMT)
MaeFuse: Transferring Omni Features with Pretrained Masked Autoencoders for Infrared and Visible Image Fusion via Guided Training [57.2]
MaeFuseは、赤外線および可視画像融合(IVIF)用に設計された新しいオートエンコーダモデルである提案モデルでは,MAE(Masked Autoencoders)の事前訓練エンコーダを用いて,低レベル再構成と高レベル視覚タスクのためのオムニ特徴抽出機能を備えている。 MaeFuseは、融合技術という領域で新しい視点を導入するだけでなく、様々な公開データセットで顕著なパフォーマンスで際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:47:39 GMT)
Breaking the Heavy-Tailed Noise Barrier in Stochastic Optimization Problems [56.9]
構造密度の重み付き雑音によるクリップ最適化問題を考察する。勾配が有限の順序モーメントを持つとき、$mathcalO(K-(alpha - 1)/alpha)$よりも高速な収束率が得られることを示す。得られた推定値が無視可能なバイアスと制御可能な分散を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:12:59 GMT)
Simple Image Signal Processing using Global Context Guidance [56.4]
ディープラーニングベースのISPは、深層ニューラルネットワークを使用してRAW画像をDSLRライクなRGBイメージに変換することを目指している。我々は,全RAW画像からグローバルなコンテキスト情報をキャプチャするために,任意のニューラルISPに統合可能な新しいモジュールを提案する。本モデルでは,多種多様な実スマートフォン画像を用いて,様々なベンチマークで最新の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:11:47 GMT)
Digging into contrastive learning for robust depth estimation with diffusion models [55.6]
そこで我々はD4RDと呼ばれる新しい頑健な深度推定法を提案する。複雑な環境での性能劣化を軽減するために、拡散モデルに適した独自のコントラスト学習モードを備えている。 D4RDは、合成汚職と現実世界の気象条件に関する既存の最先端のソリューションを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:55:33 GMT)
FedPFT: Federated Proxy Fine-Tuning of Foundation Models [55.6]
フェデレートラーニング(FL)を通じて下流タスクにファンデーションモデル(FM)を適用することは、データプライバシと価値のあるFMを保護するための有望な戦略として現れます。 FLのクライアントにサブFMを割り当てることによる既存のFMの微調整手法は、チューニングが不十分で勾配の必然的エラー蓄積が避けられないため、最適以下の性能をもたらす。本稿では,FedPFT(Federated Proxy Fine-Tuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:30:06 GMT)
Stochastic Optimal Control Matching [53.2]
最適制御のための新しい反復拡散最適化(IDO)技術である最適制御マッチング(SOCM)を導入する。この制御は、一致するベクトル場に適合しようとすることで、最小二乗問題を通じて学習される。実験により,本アルゴリズムは最適制御のための既存のすべての IDO 手法よりも低い誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:39:34 GMT)
Structured Entity Extraction Using Large Language Models [52.3]
大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていないテキストから構造化された情報を抽出する上で重要な役割を果たす。タスクをエンティティ中心にすることで、さまざまな視点からより多くの洞察を提供するさまざまなメトリクスの使用を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:24:57 GMT)
T$^3$Bench: Benchmarking Current Progress in Text-to-3D Generation [52.0]
テキストから3Dへの手法は、強力な事前学習拡散モデルを利用してNeRFを最適化する。ほとんどの研究は、主観的なケーススタディとユーザ実験で結果を評価している。最初の総合的なテキスト・ツー・3DベンチマークであるT$3$Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:09:17 GMT)
Rethinking 3D Dense Caption and Visual Grounding in A Unified Framework through Prompt-based Localization [51.3]
3Dビジュアルグラウンド(3DVG)と3Dキャプション(3DDC)は、様々な3Dアプリケーションにおいて2つの重要なタスクである。本稿では,これら2つの異なる,しかし密接に関連するタスクを協調的に解決する統合フレームワークである3DGCTRを提案する。実装面では、Lightweight Caption Headを既存の3DVGネットワークに統合し、Caption Text Promptを接続として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:46:27 GMT)
On Diversified Preferences of Large Language Model Alignment [51.3]
本研究では,多彩な嗜好が報酬モデルに及ぼす影響について検討する。その結果,様々な選好データが報酬モデルのキャリブレーション性能に悪影響を及ぼすことがわかった。本稿では,RMの校正性能を高めるための多目的リワード学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:28:00 GMT)
High-throughput Visual Nano-drone to Nano-drone Relative Localization using Onboard Fully Convolutional Networks [51.2]
相対的なドローンとドローンのローカライゼーションは、どんなSwarm操作でも基本的なビルディングブロックである。我々は、新しいビジョンベース完全畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)に基づく垂直統合システムを提案する。その結果,水平画像座標で32～47%,垂直画像座標で18～55%,実世界の30k画像のデータセットでR2乗改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:32:15 GMT)
RainyScape: Unsupervised Rainy Scene Reconstruction using Decoupled Neural Rendering [50.1]
多視点降雨画像の集合からクリーンなシーンを再構築するための教師なしフレームワークであるRainyScapeを提案する。ニューラルネットワークのスペクトルバイアス特性に基づいて、まずニューラルネットワークのレンダリングパイプラインを最適化し、低周波シーン表現を得る。我々は2つのモジュールを協調的に最適化し,適応的指向性勾配に基づく再構成損失によって駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:07:22 GMT)
MemLLM: Finetuning LLMs to Use An Explicit Read-Write Memory [50.0]
本稿では,構造化および明示的な読み書きメモリモジュールを統合することで,知識能力を向上させる新しい手法であるMemLLMを紹介する。実験の結果,MemLLMは言語モデリング全般,特に言語モデルにおいて,性能と解釈可能性を向上させることが示唆された。私たちは MemLLM を,メモリ拡張による LLM の基盤化と現実化に向けた重要なステップと捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:13:16 GMT)
Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.9]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:00:12 GMT)
Predicting Long-horizon Futures by Conditioning on Geometry and Time [49.9]
我々は,過去を前提とした将来のセンサ観測の課題を探求する。マルチモーダリティを扱える画像拡散モデルの大規模事前学習を活用する。我々は、屋内と屋外のシーンにまたがる多様なビデオのセットについて、ビデオ予測のためのベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:56:31 GMT)
Offset Unlearning for Large Language Models [49.9]
アンラーニングは、問題のあるトレーニングデータに影響された大規模言語モデルの潜在的な治療法として浮上した。ブラックボックスLLMのためのオフセットアンラーニングフレームワークである$delta$-unlearningを提案する。実験によると、$delta$-unlearningは、一般的なアウトオブスコープタスクにおいて、同じような、あるいはより強力なパフォーマンスを維持しながら、ターゲットデータを効果的に解放することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:39:51 GMT)
Quantifying Multilingual Performance of Large Language Models Across Languages [49.6]
LLM(Large Language Models)のトレーニングプロセスには、広範なテキストコーパスが必要である。 Language Rankerは、これらの言語上でのLLMのパフォーマンスに応じて、異なる言語をベンチマークし、ランク付けすることを目的としている。異なる言語におけるLlaMa2の性能と事前学習コーパスの割合との間には強い相関関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:53:16 GMT)
MV-CLIP: Multi-View CLIP for Zero-shot 3D Shape Recognition [48.6]
大規模な事前訓練モデルでは、オープンワールドシナリオにおける視覚と言語タスクのパフォーマンスが著しく向上している。近年の手法では、ゼロショット3次元形状認識を実現するために、言語画像事前学習を採用している。本稿では、ビュー選択と階層的プロンプトによる信頼性の向上を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:57:35 GMT)
ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs [48.1]
ChatCAD+は高品質な医療レポートを生成し、信頼できる医療アドバイスを提供するツールである。信頼性レポート生成モジュールは、医療画像を解釈し、高品質な医療レポートを生成することができる。 Reliable Interactionモジュールは、信頼できる医療アドバイスを提供するために、信頼できる医療ウェブサイトからの最新の情報を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:01:39 GMT)
Exploring the Transferability of Visual Prompting for Multimodal Large Language Models [47.2]
Transferable Visual Prompting (TVP) は、異なるモデルに転送可能な視覚的プロンプトを生成するためのシンプルで効果的なアプローチである。本稿では,既存の視覚的プロンプト手法のクロスモデル特徴劣化問題に対処し,学習したプロンプトの伝達可能性を高めるための2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:39:07 GMT)
3D object quality prediction for Metal Jet Printer with Multimodal thermal encoder [46.9]
金属印刷における様々な要因は、印刷部品の品質に影響を及ぼす。 HPのMetJet印刷プロセスから収集された膨大なデータを使って、AI技術を使用して、印刷された部分品質メトリクスを分析し、学習し、効果的に推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:57:29 GMT)
Efficient Anomaly Detection with Budget Annotation Using Semi-Supervised Residual Transformer [46.4]
異常検出は、通常、訓練中に通常のサンプルのみが見られ、検出器は飛行中の異常を検出する必要があるため、難しい。最近提案されたディープラーニングベースのアプローチは、この問題を緩和する可能性があるが、実世界の応用のための産業レベルの異常検知器を得るには、まだまだ長い道のりがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:07:47 GMT)
Existential Unforgeability in Quantum Authentication From Quantum Physical Unclonable Functions Based on Random von Neumann Measurement [45.4]
量子PUF(QPUF)では、入力出力対は古典的なビットストリングの代わりに量子状態で構成される。我々は、そのようなQPUFが存在しないことを証明した。既存の文献では、このような高いレベルの証明可能なセキュリティを表現した最初のモデルを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:16:41 GMT)
DeblurGS: Gaussian Splatting for Camera Motion Blur [45.1]
動きブル画像から鋭い3次元ガウススプラッティングを最適化するDeblurGSを提案する。我々は,3次元ガウススプラッティングの顕著な再構成能力を活用して,きめ細かなシャープシーンを復元する。提案手法は,6自由度カメラの動きをそれぞれのぼやけた観測のために推定し,それに対応するぼやけたレンダリングを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:14:52 GMT)
Iterated Learning Improves Compositionality in Large Vision-Language Models [45.1]
本稿では,構成性にインセンティブを与える新しい反復学習アルゴリズムを提案する。我々は、視覚エージェントと言語エージェントの間のルイスシグナリングゲームとして、視覚言語によるコントラスト学習を再構成した。 CC3MとCC12Mでトレーニングしたモデルでは,SugarCrepeベンチマークで標準CLIPを4.7%,4.0%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:10:28 GMT)
arcjetCV: an open-source software to analyze material ablation [45.0]
arcjetCVはオープンソースのPythonソフトウェアで、アークジェットテスト映像から熱シールド材質の凹みと凹み率の時間分解測定を自動化するように設計されている。 ArcjetCVは1次元(1D)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む機械学習モデルを使用してビデオセグメンテーションプロセスを自動化するグラフィカルユーザインタフェース(GUI)はユーザエクスペリエンスを単純化し、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)はユーザーがスクリプトからコア関数を呼び出すことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:47:26 GMT)
Quantum-inspired Techniques in Tensor Networks for Industrial Contexts [45.0]
本稿では, 産業環境とコンテキストのためのテンソルネットワークにおける量子インスパイアされたアルゴリズムと手法の適用性と実現可能性について述べる。このような手法の限界について検討し,その潜在的な拡張性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:34:14 GMT)
Bridging the Gap: Learning Pace Synchronization for Open-World Semi-Supervised Learning [44.9]
オープンワールドの半教師付き学習において、機械学習モデルはラベルなしのデータから新しいカテゴリを明らかにすることを任務とする。本稿では,(1)モデル偏差を軽減するためにクラス固有の負のマージンを課するアダプティブ・コミュニケート・ラミナル・ロス,(2)モデルによって予測される擬似ラベルを利用した擬似ラベル・コントラッシブ・クラスタリングについて紹介する。本手法は,授業の学習速度のバランスを保ち,画像Netデータセットの平均精度を3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:27:25 GMT)
Non-discrimination law in Europe: a primer for non-lawyers [44.7]
我々は、非法律家や非欧州の弁護士が、その内容や課題を容易に把握できるように、この法律を記述することを目指している。我々は、多くのEU指令に含まれるEU全体の非差別規則を紹介します。最後のセクションは、バイアス関連法とEU AI法および関連する法令の事例を含むための地平を広げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:36:50 GMT)
Single-temporal Supervised Remote Change Detection for Domain Generalization [43.7]
変化検出はリモートセンシング画像解析に広く応用されている。既存の方法はデータセットごとに個別にトレーニングモデルを必要とする。本稿では,変化検出領域の一般化のための視覚遅延事前学習に基づくマルチモーダルコントラスト学習(ChangeCLIP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:38:58 GMT)
Deep Portrait Quality Assessment. A NTIRE 2024 Challenge Survey [43.6]
本稿は, NTIRE 2024 Portrait Quality Assessment Challenge をレビューし, 提案したソリューションと成果を概説する。この課題は、実際の肖像画の知覚的品質を推定できる効率的なディープニューラルネットワークを得ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:15:25 GMT)
Mastering Diverse Domains through World Models [43.4]
本稿では,150以上のタスクにまたがる特殊メソッドを1つの構成で高速化するDreamerV3を提案する。 Dreamerは、Minecraftのダイヤモンドを人間のデータやカリキュラムなしでゼロから収集する最初のアルゴリズムだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:41:20 GMT)
Hybrid Functional Maps for Crease-Aware Non-Isometric Shape Matching [42.1]
ラプラス・ベルトラミ作用素(LBO)固有モデムの固有関数と弾性薄殻ヘシアンの固有関数の非直交外部基底を結合する新しいアプローチを提案する。各種の教師なしおよび教師なしの設定に対して広範囲な評価を行い,大幅な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:37:44 GMT)
GhostNetV3: Exploring the Training Strategies for Compact Models [41.6]
コンパクトモデルのための強力なトレーニング戦略を導入する。高性能コンパクトモデルの訓練には,再パラメータ化と知識蒸留の適切な設計が不可欠であることがわかった。我々の戦略により、GhostNetV3 1.3$times$は269MのFLOPと14.46msのレイテンシで、トップ1の精度79.1%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:33:31 GMT)
The LuViRA Dataset: Measurement Description [41.6]
このデータセットには、Lund University Vision、Radio、Audio(LuViRA)データセットという、視覚、オーディオ、ラジオセンサーが含まれている。このデータセットの主な目的は、ローカライゼーションタスクに最もよく使用されるセンサーを融合させる研究を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:04:14 GMT)
Multilateral Temporal-view Pyramid Transformer for Video Inpainting Detection [41.5]
本稿では,空間的時間的手がかりを柔軟に協調する多面的時間的ピラミッド変換器(em MumPy)について紹介する。提案手法は, 空間的・時間的手がかりの様々な協調関係を抽出するために, 新たに設計された多面的時間的視点を用いて, 変形可能なウィンドウベース時間的対話モジュールを導入する。空間的および時間的手がかりの寄与強度を調整することにより, 塗装領域の同定を効果的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:56:28 GMT)
Qilin-Med: Multi-stage Knowledge Injection Advanced Medical Large Language Model [41.1]
本稿では,ドメイン固有型連続事前学習(DCPT),スーパーバイザードファインチューニング(SFT),直接選好最適化(DPO)を組み合わせた多段階学習手法を提案する。 CPTとSFTの段階では、Qilin-MedはCMExamテストセットでそれぞれ38.4%と40.0%の精度を達成した。 DPOフェーズでは、BLEU-1で16.66点、Huatuo-26MテストセットでROUGE-1で27.44点を記録し、SFTフェーズ(BLEU-1で12.69点、ROUGE-1で24.21点)をさらに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:18:54 GMT)
Causal Intervention for Fairness in Multi-behavior Recommendation [40.9]
異なるユーザ行動(例えば変換率)間の関係は、実際にはアイテムの品質を反映している、と我々は主張する。本稿では,不公平な問題に対処するため,複数のユーザの行動を考慮した人気バイアスを軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:16:02 GMT)
Leveraging Fine-Grained Information and Noise Decoupling for Remote Sensing Change Detection [40.6]
変化検出は、バイテンポラルイメージペア間のデータを分析することによって、リモートセンシングオブジェクトの変化を識別することを目的としている。これまでの努力は、デノベーションに過度に焦点を合わせてきたが、これは、きめ細かい情報を大量に失うことになる。本稿では,微細な情報補償とノイズデカップリングのための一連の操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:32:10 GMT)
Unsupervised Microscopy Video Denoising [40.1]
固定位置顕微鏡カメラで撮像した画像列を特徴とする顕微鏡映像を復調する新しい教師なしネットワークを提案する。本稿では,下層CNN層に統合された時間信号フィルタを利用したDeepTemporal Interpolation法を提案する。既存の雑音分布の知識を必要とせず,複数の雑音条件に適応できることが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:38:54 GMT)
SemEval-2024 Task 1: Semantic Textual Relatedness for African and Asian Languages [39.8]
意味的テクスト関連性(STR)に関する最初の共有課題を提示する。 14言語にまたがる意味的関連性の広範な現象について検討する。これらの言語は5つの異なる言語族の出身であり、主にアフリカとアジアで話されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:49:12 GMT)
GLaM: Fine-Tuning Large Language Models for Domain Knowledge Graph Alignment via Neighborhood Partitioning and Generative Subgraph Encoding [39.7]
グラフ対応LAnguage Models (GLaM) を開発するためのフレームワークを紹介する。特定のグラフに基づく知識でモデルを構築することは、構造に基づく推論のためのモデルの能力を拡張することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:55:37 GMT)
Influencer Backdoor Attack on Semantic Segmentation [39.6]
インフルエンサーバックドアアタック(IBA)はセマンティックセグメンテーションモデルに対するバックドアアタックである。 IBAは、すべての推定において、非ビビティ画素の分類精度と、すべての犠牲者画素の誤った分類を維持することが期待されている。我々は,被害者の画素から離れた位置にトリガを配置しても最適な性能を維持する,革新的なPixelランダムラベリング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:12:29 GMT)
LLMBind: A Unified Modality-Task Integration Framework [39.0]
多様なマルチモーダルタスクを統一する新しいフレームワークである textbfLLMBind を導入する。 LLMBindはMixture-of-Experts (MoE) Large Language Model (LLM)を利用してマルチモーダル入力を処理し、タスク固有のトークンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:23:29 GMT)
Attention Satisfies: A Constraint-Satisfaction Lens on Factual Errors of Language Models [38.8]
本稿では,トランスフォーマーを用いた大規模言語モデル (LLM) の内部動作について検討する。本稿では,制約満足度問題として事実クエリをモデル化することを提案する。制約トークンに対するLLMの注意と世代毎の事実的正確性との間には,強い正の相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:25:21 GMT)
IntrinsicAnything: Learning Diffusion Priors for Inverse Rendering Under Unknown Illumination [38.0]
本稿では,未知の静止照明条件下で撮影されたポーズ画像から対象物質を回収することを目的とする。我々は、最適化プロセスの正規化のための生成モデルを用いて、その材料を事前に学習する。実世界および合成データセットを用いた実験により,本手法が材料回収における最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:45:08 GMT)
A Secure and Trustworthy Network Architecture for Federated Learning Healthcare Applications [37.9]
Trustrokeプロジェクトは、FLを活用して、脳卒中予測で臨床医を支援することを目的としている。本稿では,TRUSTroke FLネットワーク基盤の概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:55:41 GMT)
Calibrating Bayesian Learning via Regularization, Confidence Minimization, and Selective Inference [37.8]
適切に校正されたAIモデルは、その精度を分布内入力(ID)に正しく報告し、また、分布外入力(OOD)の検出を可能にする必要がある。本稿では、キャリブレーション正則化を統合した変分推論(VI)に基づくベイズ学習の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:08:26 GMT)
Towards Robust and Interpretable EMG-based Hand Gesture Recognition using Deep Metric Meta Learning [37.2]
本稿では,意味的かつ解釈可能な表現の作成を監督するために,EMG PRにおける深層メートル法メタラーニングへのシフトを提案する。我々は、不正確な決定をよりよく拒否する頑健なクラス近接性に基づく信頼度推定器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:37:50 GMT)
Multimodal 3D Object Detection on Unseen Domains [37.1]
ドメイン適応アプローチは、この問題に対処するために、テストディストリビューションから無注釈のサンプルへのアクセスを前提とします。マルチモーダル融合および3次元オブジェクト検出のための教師付きコントラスト学習フレームワークであるCLIX$text3D$を提案する。 CLIX$text3D$は、複数のデータセットシフト下での最先端のドメイン一般化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:47:45 GMT)
Equivariant Spatio-Temporal Self-Supervision for LiDAR Object Detection [37.1]
本研究では,空間的および時間的拡張を両立させることにより,時間的同変学習の枠組みを提案する。既存の等変および不変のアプローチを多くの設定で上回る3次元物体検出のための事前学習法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:41:49 GMT)
AffordanceLLM: Grounding Affordance from Vision Language Models [37.0]
Affordance groundingは、対話可能なオブジェクトの領域を見つけるタスクを指す。知識の多くは隠蔽され、限られたトレーニングセットから教師付きラベルで画像の内容を超えています。我々は、豊かな世界、抽象的、人間-対象-相互作用の知識を生かして、現在の空き地における一般化能力の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:33:56 GMT)
Shaping Realities: Enhancing 3D Generative AI with Fabrication Constraints [36.7]
ジェネレーティブAIツールは、ユーザーがテキストやイメージを入力として新しいモデルを操作したり作成したりできる3Dモデリングにおいて、より普及しつつある。これらの手法は, 3Dモデルの美的品質に焦点を合わせ, ユーザが提供するプロンプトに類似するように仕上げる。製造を意図した3Dモデルを作成する場合、デザイナーは3Dモデルの美的特性を、その物理的特性とトレードオフする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:33:32 GMT)
Sampling-based Pseudo-Likelihood for Membership Inference Attacks [36.6]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、与えられたテキストがモデルのトレーニングデータに含まれるかどうかを決定する。 LLMによって生成されたテキストのみを用いてSPLを計算し,漏洩を検出するMIAのためのサンプリングベースPseudo-Likelihood(textbfSPL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:12:59 GMT)
Practical applications of machine-learned flows on gauge fields [36.5]
正規化フローは、異なる格子理論の間の機械学習マップである。レプリカ交換(並列テンパリング)サンプリングにおけるフローの2つの応用を議論し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:17:14 GMT)
Using Game Engines and Machine Learning to Create Synthetic Satellite Imagery for a Tabletop Verification Exercise [36.3]
ゲームエンジンと機械学習技術は、興味のある場所の合成画像を生成するために使用することができる。分解能と外航角は衛星の異なる特性をシミュレートするために調整することができる。本稿では、単純なモニタリングシナリオを検証可能なテーブルトップエクササイズをサポートするための有用性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:09:31 GMT)
InFusion: Inpainting 3D Gaussians via Learning Depth Completion from Diffusion Prior [36.2]
3Dガウスアンは、最近、新しいビュー合成の効率的な表現として現れた。本研究は、その編集性について、特に塗装作業に焦点を当てて研究する。 2Dインペイントと比較すると、3Dガウスのクルックスは、導入された点のレンダリング関連性を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:59:53 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） (Wed, 17 Apr 2024 08:44:30 GMT)
SPAMming Labels: Efficient Annotations for the Trackers of Tomorrow [35.8]
SPAMは、人間の介入を最小限にした高品質なラベルを提供する追跡データエンジンである。これらの知見に基づき、SPAMは、基礎となる真理ラベルのコストをわずかに抑えた高品質なアノテーションを生成する。我々はSPAMラベルでトレーニングされたトラッカーが人間のアノテーションでトレーニングされたトラッカーに匹敵する性能を発揮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:33:41 GMT)
Select and Reorder: A Novel Approach for Neural Sign Language Production [35.4]
手話は、しばしば低リソース言語に分類されるが、正確な翻訳を実現する上で大きな課題に直面している。本稿では,Select and Reorder(S&R)について紹介する。Gross Selection(GS)とGross Reordering(GR)の2つのステップに分割することで,データ不足に対処する新しいアプローチである。我々は,Meine DGS Annotated (mDGS)データセット上で,最先端のBLEUとRogeスコアを達成し,テキスト・トゥ・グロス(T2G)翻訳において37.88%のBLUE-1が大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:25:19 GMT)
QGen: On the Ability to Generalize in Quantization Aware Training [35.0]
量子化は、モデルの重みとアクティベーションを表すために少ないビットを利用することで、メモリ使用量、計算要求、レイテンシを低下させる。ニューラルネットワークにおける量子化の理論モデルを開発し、正則化の形式として量子化がどのように機能するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:52:21 GMT)
VG4D: Vision-Language Model Goes 4D Video Recognition [35.0]
Webスケールのテキストイメージデータセットで事前トレーニングされた視覚言語モデル(VLM)は、きめ細かい視覚概念を学習することができる。視覚テキスト事前学習モデルから4DポイントクラウドネットワークへVLMの知識を伝達するためのビジョンランゲージモデル Goes 4D (VG4D) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:54:49 GMT)
TransLinkGuard: Safeguarding Transformer Models Against Model Stealing in Edge Deployment [34.9]
エッジデバイス上でのモデル盗難に対するプラグアンドプレイモデル保護手法であるTransLinkGuardを提案する。 TransLinkGuardの中核となるのは、セキュアな環境にある軽量の認証モジュールである。大規模な実験によると、TransLinkGuardはブラックボックスのセキュリティ保証と同じセキュリティ保護を無視可能なオーバーヘッドで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:08:45 GMT)
On Learning Parities with Dependent Noise [34.8]
ノイズを考慮した学習パリティ (LPN) は, 少数のサンプルの雑音分布の弱い依存性に対して頑健であることを示す。これは[AG11]の線形化技法に対する部分的逆を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:36:20 GMT)
Self-adaptive PSRO: Towards an Automatic Population-based Game Solver [34.3]
一般のアルゴリズムフレームワークとしてのポリシー空間対応オラクル(PSRO)は、2つのプレイヤーゼロサムゲームの平衡ポリシーの学習において最先端のパフォーマンスを達成した。我々はPSROフレームワークにおける最適パラメータ値を自己適応的に決定する可能性について検討する。様々な2プレイヤーゼロサムゲームの実験は、異なるベースラインに対するSPSROの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:40:57 GMT)
Unveiling Code Pre-Trained Models: Investigating Syntax and Semantics Capacities [34.3]
コードモデルがどのようにコード構文とセマンティクスを表現するかを調べるため、7つのコードモデルを広範囲に分析する。コード構文とセマンティクスを学習するモデルの能力を評価するための4つの探索タスクを開発した。コード構文とセマンティクスを習得する際の様々なコードモデルの長所と短所を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:35:09 GMT)
Paraphrase and Solve: Exploring and Exploiting the Impact of Surface Form on Mathematical Reasoning in Large Language Models [33.9]
本研究では,問題の表面形状と解答可能性との関係について,大規模言語モデルを用いて検討する。本稿では,問題の表面形状から推論経路を多様化する自己整合的パラフレーズ(SCoP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:53:49 GMT)
Off-Path TCP Hijacking in Wi-Fi Networks: A Packet-Size Side Channel Attack [33.7]
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） (Wed, 17 Apr 2024 13:37:04 GMT)
A Preference-driven Paradigm for Enhanced Translation with Large Language Models [33.5]
大規模言語モデル(LLM)は,少数の並列データのみを用いて,優れた翻訳性能を実現する。 SFTは単にトークンレベルで参照翻訳を模倣するようにモデルに指示し、参照に存在するノイズに弱い。この高原を克服するために、Planet-Luceモデルに基づく嗜好に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:52:47 GMT)
Dependency-based Anomaly Detection: a General Framework and Comprehensive Evaluation [33.3]
本稿では,依存性に基づく異常検出(DepAD)を提案する。 DepADは教師なしの異常検出を教師付き特徴選択と予測タスクとして再設定する。 2つのDepADアルゴリズムは、幅広いデータセットを扱うオールラウンドと優れたパフォーマーとして登場します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:44:10 GMT)
Lightweight Unsupervised Federated Learning with Pretrained Vision Language Model [32.1]
フェデレートラーニングは、物理的に孤立したクライアントから、ユーザのデータのプライバシを保護しながら、集合モデルをトレーニングすることを目的としている。本稿では,各クライアントのラベルのないデータを活用して,軽量なモデルトレーニングとコミュニケーションを行う,軽量な非教師付きフェデレーション学習手法を提案する。提案手法は,CLIPのゼロショット予測と比較してモデル性能を大幅に向上させるとともに,教師付きフェデレーション学習ベンチマーク手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:42:48 GMT)
TREACLE: Thrifty Reasoning via Context-Aware LLM and Prompt Selection [32.0]
我々は,ユーザの金銭的コストとレイテンシの制約を尊重しながら,モデルとプロンプトを共同で選択する強化学習ポリシーであるTREACLEを提案する。評価の結果,TREACLEは高い精度を維持しながら,ベースラインに比べて最大85%のコスト削減が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:56:49 GMT)
Precise Asymptotics for Spectral Methods in Mixed Generalized Linear Models [31.6]
混合一般化線形モデルにおいて、統計的に独立な2つの信号を推定する問題を考える。我々の特徴付けは、ランダム行列、自由確率、および近似メッセージパッシングアルゴリズムの理論からのツールの混合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:36:36 GMT)
The Brain Tumor Sequence Registration (BraTS-Reg) Challenge: Establishing Correspondence Between Pre-Operative and Follow-up MRI Scans of Diffuse Glioma Patients [31.6]
脳腫瘍シーケンス登録(BraTS-Reg)の課題について述べる。 BraTS-Regは、変形可能な登録アルゴリズムのための最初の公開ベンチマーク環境である。 BraTS-Regの目的は、引き続き研究の活発な資源として機能することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:50:54 GMT)
Lower Bounds for Differential Privacy Under Continual Observation and Online Threshold Queries [31.3]
我々は、$Omegaleft(minn,log Tright)$の新しい下限を示す。また、我々の低い境界は"オンラインしきい値問題"にまで拡張され、そこでは、多くの"量子クエリ"をプライベートに答えることが目標であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:59:19 GMT)
Unifying Bias and Unfairness in Information Retrieval: A Survey of Challenges and Opportunities with Large Language Models [31.2]
検索エンジンやレコメンデーションシステムなどの情報検索システムは、重要なパラダイムシフトを経験している。大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、検索エンジンやレコメンダシステムといった情報検索システムは、重要なパラダイムシフトを経験してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:05:03 GMT)
Multi-Cultural Commonsense Knowledge Distillation [31.1]
本稿では,文化知識の高精度・高精度な主張を蒸留する方法であるMANGOについて述べる。 GPT-3.5でMANGO法を実行すると、30Kのコンセプトと11Kのカルチャーに対して167Kの高精度なアサーションが得られる。 MANGOから知識を追加することで、対話応答の全体的な品質、特異性、文化的感受性が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:12:07 GMT)
Learning from Unlabelled Data with Transformers: Domain Adaptation for Semantic Segmentation of High Resolution Aerial Images [30.3]
我々は,未ラベル画像のセマンティックセグメンテーションのための新しいモデルを開発した。 NEOSは、ターゲットドメインが基底真理セマンティックセグメンテーションマスクを持っていないため、ドメイン適応を行う。ターゲットドメインとソースドメイン間の不整合は、取得シーン、環境条件、センサー、時間の違いに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:12:48 GMT)
A Semantic Segmentation-guided Approach for Ground-to-Aerial Image Matching [30.3]
本研究は,GPSデータを使わずに,問合せ地上画像と対応する衛星画像とをマッチングする問題に対処する。これは地上画像と衛星画像の特徴を比較することで行われ、3ストリームのシームズ様のネットワークを通じて、対応する衛星のセグメンテーションマスクを革新的に活用する。この新しさは、衛星画像とセマンティックセグメンテーションマスクの融合にあり、モデルが有用な特徴を抽出し、画像の重要な部分に集中できるようにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:13:18 GMT)
Real-Time Trajectory Synthesis with Local Differential Privacy [29.9]
ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、プライベートなトラジェクトリストリームの収集と分析のための有望なソリューションである。 RetraSynは、ユーザの軌道ストリームからプライベートに抽出されたモビリティパターンに基づいて、オンザフライの軌道合成を行うことができる。 RetraSynの主なコンポーネントは、グローバルモビリティモデル、動的モビリティ更新機構、リアルタイム合成、適応アロケーション戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:55:49 GMT)
Representation Alignment Contrastive Regularization for Multi-Object Tracking [29.8]
多目的追跡アルゴリズムのメインストリーム性能は、データアソシエーション段階における重時間関係のモデリングに依存する。この研究は、深層学習に基づく時間的関係モデルを単純化し、データアソシエーション設計に解釈可能性を導入することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:13:27 GMT)
Visual Prompting for Generalized Few-shot Segmentation: A Multi-scale Approach [29.7]
本稿では,GFSSタスクにおいて,学習した視覚的プロンプトを用いたトランスフォーマーデコーダの有効性について検討する。我々のゴールは、限られた例を持つ新しいカテゴリだけでなく、基本カテゴリにおけるパフォーマンスを維持することにある。本稿では,新しいプロンプトと限られた例で学習したベースプロンプトと,豊富なデータで学習したベースプロンプトとの間に一方向因果注意機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:35:00 GMT)
Framework-agnostic Semantically-aware Global Reasoning for Segmentation [29.7]
本稿では,画像特徴を潜在表現に投影し,それら間の関係を推論するコンポーネントを提案する。我々の設計では、活性化領域が空間的に不整合であることを保証することにより、潜在領域が意味概念を表現することを奨励している。潜在トークンはセマンティックに解釈可能で多様性があり、下流タスクに転送可能な豊富な機能セットを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:02:39 GMT)
On the Empirical Complexity of Reasoning and Planning in LLMs [29.6]
大きな言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シント(CoT)やツリー・オブ・シント(ToT)といった複雑な推論問題に対して驚くほどうまく機能する。本研究では,実験ケーススタディを実施し,その結果を機械学習におけるサンプルと計算複雑性にリンクさせることにより,これらの手法の性能を解明することを目的とする。そこで本研究では, 問題を推論ステップの列に分解し, 次のステップを予測する学習が, サンプルと計算の複雑さが低く, 次のステップを予測するために必要な情報をすべて含む推論チェーンの概要を明確化することで, 性能の向上が期待できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:34:27 GMT)
Incremental Residual Concept Bottleneck Models [29.4]
Concept Bottleneck Models (CBM) は、ディープニューラルネットワークによって抽出されたブラックボックスの視覚表現を、解釈可能な概念のセットにマッピングする。本稿では,概念完全性の課題を解決するために,インクリメンタル・Residual Concept Bottleneck Model (Res-CBM)を提案する。提案手法は,任意のCBMの性能向上を目的としたポストホック処理法として,ユーザ定義の概念バンクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:59:59 GMT)
Object Remover Performance Evaluation Methods using Class-wise Object Removal Images [29.3]
オブジェクト除去結果の質を測定して、オブジェクト除去器の性能を定量的に評価する。そこで本研究では,オブジェクト除去基盤真理を用いたデータセットを作成し,既存の手法による評価を原画像を用いて比較する。対象物除去器の性能を評価するための新しい評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:40:47 GMT)
Locality Sensitive Sparse Encoding for Learning World Models Online [29.1]
Follow-The-Leader世界モデルはモデルに基づく強化学習に望ましい。 FTLモデルは、FTLを達成するために、すべての相互作用ステップで蓄積されたデータを再学習する必要がある。我々の世界モデルは、リプレイで訓練されたディープワールドモデルの性能に匹敵するか、適合するかのどちらかで、1パスの軌跡データを使ってオンラインで学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:54:45 GMT)
Deepfake detection by exploiting surface anomalies: the SurFake approach [29.1]
本稿では, ディープフェイク生成が, 買収時のシーン全体の特性に与える影響について検討する。画像に描かれた表面の特性を解析することにより、深度検出のためにCNNを訓練するのに使用できる記述子を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:41:07 GMT)
How often are errors in natural language reasoning due to paraphrastic variability? [29.1]
本稿では,自然言語推論モデルのパラフラスティック一貫性を評価するための指標を提案する。我々は、この計量をパラフレーズ化に起因するモデルの正しさの分散の比率に数学的に結合する。そこで我々は,7,782人の人間による記述・検証された推論問題のデータセットであるParaNLUを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:11:32 GMT)
Clipped SGD Algorithms for Privacy Preserving Performative Prediction: Bias Amplification and Remedies [28.7]
クラッピング勾配降下(SGD)アルゴリズムは、プライバシー保護最適化の最も一般的なアルゴリズムの一つである。本稿では,これらのアルゴリズムの収束特性を実演予測設定で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:17:05 GMT)
Procedural Dilemma Generation for Evaluating Moral Reasoning in Humans and Language Models [28.5]
言語モデルを用いて因果グラフを変換し、道徳的ジレンマの重要な側面をプロンプトテンプレートに変換する。項目のサブセットとして、人間の参加者から道徳的許容性と意図的な判断を収集する。モラルジレンマ(モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ、モラルジレンマ)は、
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:13:04 GMT)
ConsistencyDet: A Robust Object Detector with a Denoising Paradigm of Consistency Model [28.2]
本稿では,物体検出を認知拡散過程として記述するための新しいフレームワークを提案する。 ConsistencyDetと呼ばれるこのフレームワークは、Consistency Modelとして知られる革新的な概念を活用している。我々は、ConsistencyDetがパフォーマンス指標で他の最先端検出器を上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:06:51 GMT)
3D Face Reconstruction with the Geometric Guidance of Facial Part Segmentation [28.1]
3D Morphable Models (3DMM) は、様々なアプリケーションで有望な3D顔再構成を提供する。既存の方法は、監督信号の欠陥により、極端な表情で顔を再構築するのに苦労している。部分再投影距離損失(PRDL)は、顔部分のセグメンテーションを2Dポイントに変換し、再構成を画像面に再投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:40:57 GMT)
Low-light Image Enhancement via CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion [28.0]
本稿では,CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion(CFWD)による新しい低照度画像強調手法を提案する。 CFWDは、複数のウェーブレット変換によって生成される周波数領域空間におけるマルチモーダル視覚言語情報を活用して、拡張プロセスの導出を行う。提案手法は既存の最先端手法よりも優れ,画像品質と雑音抑制の大幅な進歩を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:41:48 GMT)
Reformatted Alignment [27.8]
データ品質を改善するための現在の手法は、労働集約的であるか、幻覚によって引き起こされる事実上の誤りを招きやすいかのいずれかである。本稿では,ReAlignという簡易かつ効果的な手法を導入し,命令データの応答を予め確立された基準と照合された証拠に適合する形式に再構成する。実験的に、ReAlignはLLMの一般的なアライメント能力、数学的推論、事実性、可読性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:03:19 GMT)
AI-Enhanced Cognitive Behavioral Therapy: Deep Learning and Large Language Models for Extracting Cognitive Pathways from Social Media Texts [27.2]
ソーシャルメディアからデータを収集し,認知経路抽出の課題を確立した。我々は、精神療法士が重要な情報を素早く把握できるよう、テキスト要約タスクを構築した。本研究では,ディープラーニングモデルと大規模言語モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:55:27 GMT)
Strings from the Library of Babel: Random Sampling as a Strong Baseline for Prompt Optimisation [27.2]
近年のプロンプト最適化手法は、言語モデルの生成特性を利用してプロンプトを生成する。モデルの語彙から「セパレータ」としてランダムにトークンをサンプリングすることは、プロンプトスタイルのテキスト分類のための言語モデルと同じくらい効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:00:51 GMT)
A Hybrid ANN-SNN Architecture for Low-Power and Low-Latency Visual Perception [27.1]
Spiking Neural Networks(SNN)は、バイオインスパイアされたニューラルネットワークの一種で、エッジデバイスに低消費電力で低レイテンシな推論をもたらすことを約束する。イベントベース2Dおよび3Dヒューマンポーズ推定の課題について,本手法では,ANNに比べて性能を4%低下させることなく,88%の消費電力を消費することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:18:45 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） (Wed, 17 Apr 2024 17:58:59 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） (Wed, 17 Apr 2024 02:48:49 GMT)
To Drop or Not to Drop? Predicting Argument Ellipsis Judgments: A Case Study in Japanese [26.7]
本研究では,日本語のバランスコーパスにおいて,2000以上のデータポイントで特定の議論を省略すべきか否かについて検討する。データは、ネイティブ話者がこうした判断に対して共通の基準を共有していることを示している。システムの予測と特定の言語的側面における人間の判断とのギャップが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:26:52 GMT)
A Data-Driven Representation for Sign Language Production [26.5]
手話生産は、手話文を自動的に手話の連続配列に変換することを目的としている。現在の最先端のアプローチは、作業する言語資源の不足に依存しています。本稿では,連続ポーズ生成問題を離散列生成問題に変換することによって,革新的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:52:38 GMT)
Evaluating Correctness and Faithfulness of Instruction-Following Models for Question Answering [26.3]
Retriever-augmented instruction-following modelは、質問応答のための微調整アプローチ(QA)の魅力的な代替品であるモデル応答は自然で流動的である傾向にあるが、追加の冗長性により、モデルパフォーマンスを正確に定量化するために従来のQA評価指標は信頼できない。 1) ユーザの情報要求(正確性)をどの程度満足させるか,2) 提供された知識(忠実性)に基づいて応答を生成するか,という2つの次元に沿って,これらのモデルを評価するために,自動評価と人的評価の両方を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:52:18 GMT)
Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives [26.0]
拡散モデルはコンピュータビジョン、自然言語処理、分子設計など、多くの分野で最先端の結果を達成した。リモートセンシングコミュニティはまた、拡散モデルの強力な能力に気づき、画像を処理するための様々なタスクに素早く適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:38:32 GMT)
AKGNet: Attribute Knowledge-Guided Unsupervised Lung-Infected Area Segmentation [25.9]
肺疾患の重症度を評価するためには, 肺感染症領域のセグメンテーションが重要である。肺に感染した領域を非教師的に分類するための新しい属性知識誘導フレームワークを提案する。 AKGNetは、テキスト属性知識の学習、属性イメージ間の融合、高信頼に基づく擬似ラベル探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:36:02 GMT)
Mushroom Segmentation and 3D Pose Estimation from Point Clouds using Fully Convolutional Geometric Features and Implicit Pose Encoding [25.6]
我々は,キノコを分類する深層学習手法を開発し,深度センサで取得した点雲の形で3次元データに基づいてそれらのポーズを推定する。我々はキノコシーンの合成データセットを作成し、各キノコのポーズのような3D情報を完全に認識する。提案したネットワークは完全な畳み込みバックボーンを持ち、スパース3Dデータを解析し、インスタンスセグメンテーションとポーズ推定タスクの両方を暗黙的に定義するポーズ情報を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:37:25 GMT)
HybriMap: Hybrid Clues Utilization for Effective Vectorized HD Map Construction [25.2]
一般的なアプローチにおける多段階のシーケンシャルワークフローは、しばしばアーリーステージの情報を失う。本稿では,ハイブリッド機能からのヒントを効果的に活用し,価値ある情報の配信を確実にする,新しいアプローチである textbfHybriMap を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:08:34 GMT)
Event Cameras Meet SPADs for High-Speed, Low-Bandwidth Imaging [25.1]
イベントカメラと単光雪崩ダイオード(SPAD)センサーは、従来のカメラに代わる有望な代替手段として登場した。これらの特性は相補的であり,低帯域幅で低照度かつ高速な画像再構成を実現するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:06:29 GMT)
You do not have to train Graph Neural Networks at all on text-attributed graphs [25.0]
我々は、同じクラスからのテキストエンコーディングがしばしば線形部分空間に集約されるという観察に乗じて、線形GNNモデルであるTrainlessGNNを紹介した。実験の結果、私たちのトレインレスモデルは、従来の訓練済みのモデルにマッチするか、超えられることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:52:11 GMT)
CORE: Data Augmentation for Link Prediction via Information Bottleneck [25.0]
リンク予測(LP)はグラフ表現学習の基本的な課題である。 LPモデルのコンパクトかつ予測的な拡張を学習するための新しいデータ拡張手法であるCOREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:20:42 GMT)
LLMTune: Accelerate Database Knob Tuning with Large Language Models [24.9]
データベースのknobチューニングは、特定のワークロードにおけるデータベースパフォーマンスを向上させるために、knob値を最適化することを目的として、データベースコミュニティにおいて重要な課題である。このプロセスを自動化するため、多くの機械学習ベースのチューニング手法が開発されている。 LLMTuneは大規模な言語モデルベースの構成生成器で、新しいワークロードの初期かつ高品質な設定を生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:28:05 GMT)
Graph Continual Learning with Debiased Lossless Memory Replay [24.7]
リアルタイムグラフデータはしばしば継続的に拡張され、静的グラフデータにグラフニューラルネットワーク(GNN)の学習が非現実的になる。グラフ連続学習(GCL)は、従来のタスクのグラフ上での性能を維持しながら、現在のタスクの拡張グラフにGNNを継続的に適応することにより、この問題に対処する。新しいタスクを学習する際の過去のタスクのデータ再生を目的としたメモリリプレイベースの手法が,従来のタスクから学んだ知識を忘れないようにするための原則的アプローチとして検討されている。本稿では、この手法をDebiased Lossless Memory Replay (DeLo)と呼ばれる新しいフレームワークで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:31:00 GMT)
Video shutter angle estimation using optical flow and linear blur [24.6]
本研究では,動きを含むビデオクリップのシャッター角,すなわち露出率を推定する手法を提案する。この手法は露光率、光流、線形運動のぼかしの関係を利用する。フレーム除去や挿入によるビデオ改ざん検出のための法医学的応用法として,本手法の妥当性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:25:35 GMT)
Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity Alignment Decoding [24.6]
我々は,エンティティの埋め込みのみに依存する,新しい,一般化された,効率的なデコーディング手法をEAに導入する。本手法はディリクレエネルギーを最小化してデコード処理を最適化し,グラフ内の勾配流を最大化し,グラフのホモフィリーを最大化する。特に、この手法は、追加計算時間の6秒未満でこれらの進歩を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:00:34 GMT)
Sphere Neural-Networks for Rational Reasoning [24.6]
ベクトルから球面への計算ビルディングブロックを一般化することにより、最小限の拡張を提案する。モデル構築と検査を通して人間のような推論を行うための球ニューラルネット(SphNN)を提案する。 SphNNは、ユーラー時間的推論、否定と解離を伴う論理的推論、イベント推論、ニューロシンボリック推論、ユーモア理解など、様々なタイプの推論に進化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:02:20 GMT)
End-to-End Mesh Optimization of a Hybrid Deep Learning Black-Box PDE Solver [24.4]
最近の研究では、ディープラーニングを利用して、粗いメッシュ上のPDEソルバによって得られる解を補正するPDE補正フレームワークが提案されている。このようなPDE補正モデルのエンドツーエンドトレーニングでは、PDEソルバは反復的な数値過程を通じて自動微分をサポートする必要がある。本研究では,ブラックボックスPDEソルバと流体流予測のためのディープラーニングモデルを用いたハイブリッドモデルのエンドツーエンドトレーニングの実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:49:45 GMT)
MCPNet: An Interpretable Classifier via Multi-Level Concept Prototypes [24.3]
我々は、低レベルの特徴の意思決定プロセスに関する洞察が欠如している説明は、完全に忠実でも有用でもないと論じる。本稿では,クラス認識概念分布(CCD)の損失を通じて,分類目的のマルチレベル概念のプロトタイプ分布を学習・調整する新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:42:52 GMT)
Cross-Problem Learning for Solving Vehicle Routing Problems [24.2]
既存のニューラルネットワークは、特定の車両ルーティング問題(VRP)に対して、スクラッチから深いアーキテクチャを訓練することが多い。本稿では,異なる下流VRP変種に対するトレーニングを実証的に支援するクロスプロブレム学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:17:50 GMT)
The Hallucinations Leaderboard -- An Open Effort to Measure Hallucinations in Large Language Models [24.1]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)のランドスケープを、人間のようなテキストを理解して生成する優れた能力で変えてきた。しかし、これらのモデルは幻覚(幻覚)の傾向があり、実際の現実や入力コンテキストと一致しない。本稿では,各モデルの幻覚発生傾向を定量的に測定し,比較するオープンイニシアチブである幻覚リーダーボードを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:03:17 GMT)
An Innovative Information Theory-based Approach to Tackle and Enhance The Transparency in Phishing Detection [24.0]
フィッシングアタックローカライゼーションのための革新的な深層学習手法を提案する。本手法は,メールデータの脆弱性を予測するだけでなく,最も重要なフィッシング関連情報を自動的に学習し,発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:18:17 GMT)
SuperPrimitive: Scene Reconstruction at a Primitive Level [23.9]
共同カメラのポーズと画像やモノクロビデオからの密度の高い幾何学的推定は依然として難しい問題である。多くの高密度増分再構成システムは、画像画素を直接操作し、多視点幾何学的手がかりを用いて3次元位置を解く。我々はスーパープリミティブ(SuperPrimitive)と呼ばれる新しいイメージ表現でこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:13:22 GMT)
A decoder-only foundation model for time-series forecasting [23.8]
我々のモデルは,大規模時系列コーパス上でパッチ付きデコーダスタイルのアテンションモデルを事前学習することに基づいている。予測履歴の長さ、予測長、時間的粒度の異なる範囲でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:24:45 GMT)
Leave-one-out Distinguishability in Machine Learning [23.5]
本稿では、機械学習アルゴリズムの出力分布の変化を、トレーニングセットにいくつかのデータポイントを含めると定量化する分析フレームワークを提案する。これは、データ**記憶*と情報*記憶*と、機械学習におけるデータポイントのトレーニング**影響*とを測る鍵となります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:17:59 GMT)
When are Foundation Models Effective? Understanding the Suitability for Pixel-Level Classification Using Multispectral Imagery [23.5]
非常に大きなディープラーニングモデルであるファンデーションモデルは、様々な言語やビジョンタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示してきた。ファンデーションモデルは、常に異なるリモートセンシングタスクに適した選択肢であり、いつ、いつ、いつ、そうでないか? 本研究の目的は,画素レベルの分類のための基礎モデルの現状と適合性を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:30:48 GMT)
HateCOT: An Explanation-Enhanced Dataset for Generalizable Offensive Speech Detection via Large Language Models [23.4]
HateCOTは、GPT-3.5-Turboと人間によって生成された説明を含む、さまざまな既存のソースから52,000のサンプルのデータセットである。 HateCOT上での攻撃的コンテンツ検出のための事前学習モデルは、ゼロおよび少数設定の3つのベンチマークデータセット上で、オープンソースのLanguage Modelsを著しくブートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:59:35 GMT)
In-Context Learning State Vector with Inner and Momentum Optimization [23.3]
大規模言語モデル(LLM)は、わずか数例からICL(In-Context Learning)を実行する素晴らしい能力を示した。近年の研究では、ICLが学習した関数は変換器から得られる圧縮ベクトルで表現できることが示されている。本稿では,これらの圧縮ベクトルの包括的解析,勾配降下法で訓練されたパラメータの並列化,状態ベクトルの概念について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:19:15 GMT)
Empowering Large Language Models on Robotic Manipulation with Affordance Prompting [23.3]
大規模な言語モデルは、制御シーケンスを適切に生成することで物理世界と相互作用することができない。既存のLLMベースのアプローチでは、事前定義されたスキルや事前訓練されたサブ政治に頼ることでこの問題を回避することができる。サブタスクプランナとモーションコントローラの両方をLLM+A(ffordance)と呼ぶフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:06:32 GMT)
TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks [23.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的妥当性、エネルギー効率、強力な時間情報表現能力によって、広く関心を集めている。本稿では,TJA-SNNと呼ばれるSNNの時間・チャネル共同注意機構について述べる。提案するTJA-SNNフレームワークは,空間次元と時間次元の両方からスパイクシーケンスの意義を効果的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:36:19 GMT)
Alpha Invariance: On Inverse Scaling Between Distance and Volume Density in Neural Radiance Fields [22.8]
3次元シーン次元におけるスケールのあいまいさは、ニューラルラディアンス場の密度の大きさのあいまいさをもたらす。 1)ログ空間における距離密度と体積密度のパラメータ化,2)高線透過性を保証するための識別非依存戦略を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:41:59 GMT)
ESFL: Efficient Split Federated Learning over Resource-Constrained Heterogeneous Wireless Devices [22.7]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のパーティ(分散デバイス)が生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。本稿では,中央サーバにおける強力な計算能力を最大限に活用するために,効率的な分割フェデレーション学習アルゴリズム(ESFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:59:30 GMT)
GeoReF: Geometric Alignment Across Shape Variation for Category-level Object Pose Refinement [22.6]
カテゴリレベルのオブジェクトポーズ改善のための新しいアーキテクチャを提案する。本手法は,幾何情報の抽出とアライメントを強化することを目的とした,HS層と学習可能なアフィン変換を統合する。我々は,翻訳およびサイズ誤差予測のための形状事前情報を組み込むことで,モデルの限界を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:34:21 GMT)
StructComp: Substituting propagation with Structural Compression in Training Graph Contrastive Learning [22.5]
この問題に対処するために,構造圧縮(StructComp)と呼ばれるシンプルで効果的なトレーニングフレームワークを提案する。拡散行列上の疎低ランク近似にインスパイアされたStructCompは、圧縮ノードでエンコーダを訓練する。理論的には、元のGCL損失はStructCompによって計算された対照的な損失と近似できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:19:29 GMT)
GenSERP: Large Language Models for Whole Page Presentation [22.4]
GenSERPは、中間検索結果を動的に整理する数ショット設定で視覚を持つ大きな言語モデルを活用するフレームワークである。私たちのアプローチには,情報収集,回答生成,採点フェーズという3つの主要な段階があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:55:09 GMT)
Student self-management, academic achievement: Exploring the mediating role of self-efficacy and the moderating influence of gender insights from a survey conducted in 3 universities in America [22.2]
本研究の目的は,学生の自己管理と学業成績の関係を検討することである。この調査には、米国の3大学から合計289人の学生が参加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:10:29 GMT)
Exploring the Path of Transformation and Development for Study Abroad Consultancy Firms in China [22.2]
本研究では,158のコンサルティング会社を対象に,主要な業績指標といくつかの要因の関係について調査した。調査対象となった要因は,サービス多様化,技術採用,人材管理,規制遵守であった。サービスの多様化、新しい技術の採用、人材育成、コンプライアンスの確保に進歩的なアプローチをとったコンサルタント企業は、革新的でない企業に比べて、パフォーマンス、効率、品質、評判が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:20:54 GMT)
Weight Copy and Low-Rank Adaptation for Few-Shot Distillation of Vision Transformers [22.1]
視覚変換器のための新規な数ショット特徴蒸留手法を提案する。まず、既存の視覚変換器の断続的な層から、より浅いアーキテクチャ(学生)へと重みをコピーする。次に、Low-Rank Adaptation (LoRA) の強化版を用いて、数ショットのシナリオで学生に知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:46:28 GMT)
Text-controlled Motion Mamba: Text-Instructed Temporal Grounding of Human Motion [21.8]
テキストベースヒューマンモーショングラウンドティング(THMG)の新たな課題について紹介する。 TM-Mambaは、時間的グローバルコンテキスト、言語クエリ制御、空間グラフトポロジを線形メモリコストのみで統合する統一モデルである。 BABEL-Groundingは、人間の行動の詳細なテキスト記述と対応する時間セグメントを提供する最初のテキスト・モーション・データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:33:09 GMT)
Boomerang: Local sampling on image manifolds using diffusion models [21.5]
本稿では,画像多様体の局所サンプリング手法であるBoomerangを提案する。生成された画像はある程度の知覚性を示し、多様体から局所的なサンプルを得ることができる。本稿では,データ拡張にBoomerangを用いることにより,データ拡張の性能が向上し,合成データ拡張に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:16:56 GMT)
LMEraser: Large Model Unlearning through Adaptive Prompt Tuning [21.1]
LMEraserは、データインフルエンスを分離するために、迅速なチューニングアーキテクチャを備えた、分割とコンカマーの戦略を採用している。実験の結果,LMEraserは精度を損なうことなく,学習コストを100ドル程度削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:08:38 GMT)
Revisiting Noise Resilience Strategies in Gesture Recognition: Short-Term Enhancement in Surface Electromyographic Signal Analysis [21.1]
短期拡張モジュール(STEM)は、様々なモデルと容易に統合できる。 1)手動データ拡張なしでノイズを低減できる難易度学習,2)様々なモデルに適応可能なスケーラビリティ,3)費用対効果,2)最小限のウェイトシェアリングによる短期的な強化を効率的な注意機構で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:57:40 GMT)
Prompt-Driven Feature Diffusion for Open-World Semi-Supervised Learning [20.6]
本稿では,Open World Semi-Supervised Learning (OW-SSL) のための半教師付き学習フレームワークにおいて,Prompt-Driven Feature Diffusion (PDFD) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 PDFDの中核となるのは,識別的特徴表現学習と特徴生成をサポートするために,クラス固有のプロンプトをガイダンスとして,効率的な特徴レベルの拡散モデルを展開することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:10:11 GMT)
Leave No One Behind: Online Self-Supervised Self-Distillation for Sequential Recommendation [20.5]
シーケンシャルレコメンデーション手法は、現代のレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を担っている。近年の手法では、コントラスト学習を利用して自己超越信号の導出を行っている。そこで我々は,オンライン自己監督型自己蒸留(Online Self-Supervised Self-distillation for Sequential Recommendation)という新しい学習パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:10:32 GMT)
Improving Composed Image Retrieval via Contrastive Learning with Scaling Positives and Negatives [20.4]
Composed Image Retrieval (CIR)タスクは、参照画像と修正テキストからなる合成クエリを使用してターゲット画像を取得することを目的としている。既存の手法では、バッチ内の負のサンプリングが一般的であり、モデルで利用できる負の数を減少させる。マルチモーダルな大言語モデルを用いてCIR用三重項を生成するデータ生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:30:54 GMT)
Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System [19.9]
協調フィルタリング推薦システム (CF-RecSys) は, ソーシャルメディアやeコマースプラットフォーム上でのユーザエクスペリエンス向上に成功している。近年の戦略は、事前訓練されたモダリティエンコーダと大規模言語モデルに基づくユーザ/イテムのモダリティ情報の活用に重点を置いている。コールドシナリオだけでなく、ウォームシナリオにおいても優れたA-LLMRecと呼ばれる全周LCMベースのレコメンダシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:03:07 GMT)
A Novel Class of Phase Space Representations for the Exact Population Dynamics of Two-State Quantum Systems and the Relation to Triangle Window Functions [19.8]
2状態量子系の正確な人口動態の位相空間表現のクラスを構築する。集団力学の積分表現に対する各軌道の寄与は常に正の半定値である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:27:53 GMT)
Pre-processing matters: A segment search method for WSI classification [19.8]
本研究では,前処理パラメータが単一および複数ドメインデータセット間の推論とトレーニングに与える影響を解析する。そこで本研究では,高速パラメータチューニングのための類似性に基づくシミュレート・アニーリング手法を提案する。提案手法は精度が0.512から0.847に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:21:02 GMT)
Deep Policy Optimization with Temporal Logic Constraints [19.4]
タスクが目的によって指定される設定を考慮し、最適化する必要のあるスカラー報酬を追加します。我々の定式化は、最適な政策が仕様を満たす可能性を最大化する政策の集合から最大となることを保証します。本実験は, 深部RLポリシーの発見におけるCycleerの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:24:44 GMT)
On Unified Prompt Tuning for Request Quality Assurance in Public Code Review [19.4]
We propose a unified framework called UniPCR to complete developer-based request quality assurance (e., predicting request need and recommending tags subtask) under a Masked Language Model (MLM)。 2011-2022年までのPublic Code Reviewデータセットの実験結果は、我々のUniPCRフレームワークが2つのサブタスクに適応し、要求品質保証のための最先端の手法で同等の精度に基づく結果より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:04:50 GMT)
Group-Aware Coordination Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning [19.4]
GACG(Group-Aware Coordination Graph)は、エージェントペア間の協調を現在の観測結果に基づいて捉えるように設計されている。 GACGは、意思決定中にエージェント間の情報交換のためのグラフ畳み込みにも使われる。本稿では,StarCraft IIマイクロマネジメントタスクによるGACGの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:17:10 GMT)
A Critical Review of Large Language Model on Software Engineering: An Example from ChatGPT and Automated Program Repair [19.1]
大規模言語モデル(LLM)が注目され、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクで有望なパフォーマンスを示した。本稿では,ChatGPTのバグ修正機能について,研究目的の異なるクリーンAPRベンチマークで概説する。 ChatGPTは、35ラウンド以内の基本的なプロンプトを使用して151のバグギープログラムのうち109を修正でき、最先端のLLM CodeT5とPLBARTを27.5%、予測精度62.4%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:43:56 GMT)
Towards Multi-agent Reinforcement Learning based Traffic Signal Control through Spatio-temporal Hypergraphs [19.1]
交通信号制御システム(TSCS)は、インテリジェントな交通管理に不可欠なものであり、効率的な車両の流れを育んでいる。従来のアプローチでは、道路網を標準的なグラフに単純化することが多い。本稿では,インテリジェントトラフィック制御を実現するための新しいTSCSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:46:18 GMT)
Comprehensive Taxonomies of Nature- and Bio-inspired Optimization: Inspiration versus Algorithmic Behavior, Critical Analysis and Recommendations (from 2020 to 2024) [19.1]
生物学的過程を模倣して複雑な問題を解くバイオインスパイアされた最適化法が近年、人気を集めている。バイオインスパイアされたアルゴリズムの数が指数関数的に増加することは、この研究領域の将来の軌道に課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:59:26 GMT)
Achieving Rotation Invariance in Convolution Operations: Shifting from Data-Driven to Mechanism-Assured [18.9]
本稿では、任意の回転に自然に不変な新しい畳み込み演算を設計する。従来の回転不変畳み込みニューラルネットワーク(RI-CNN)と比較した。 RIConvsはトレーニングデータに制限がある場合,これらのCNNバックボーンの精度を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:21:57 GMT)
One-Prompt to Segment All Medical Images [18.8]
本稿では「ワン・プロンプト」と呼ばれる普遍的な医用画像セグメンテーションに向けた新しいパラダイムを紹介する。 One-Promptは、ワンショットとインタラクティブなメソッドの長所を組み合わせたものだ。推論の段階では、textbfoneがトリガーしたサンプルと組み合わせることで、1回のフォワードパスで目に見えないタスクを正確に処理することができる。以前にない14のデータセットでテストされたOne-Prompt Modelは、優れたゼロショットセグメンテーション機能を示し、幅広い関連するメソッドを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:04:57 GMT)
Pack of LLMs: Model Fusion at Test-Time via Perplexity Optimization [18.7]
Pack of LLMs (PackLLM) は、入力プロンプトが与えられた場合、各LSMの専門知識を活用するテスト時間融合の有効な方法である。我々は,多種多様なタスクに対して,100以上の大規模言語モデル(LLM)を用いて実験を行う。 PackLLMは、テスト時間融合ベースラインを1.89%精度で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:24:07 GMT)
RD2Bench: Toward Data-Centric Automatic R&D [18.6]
研究者はしばしば、本を読み、実験を通して検証することで、潜在的研究の方向性を求める。データ駆動型ブラックボックス深層学習法は,幅広い実世界のシナリオにおいて,その有効性を示す。本稿では,実世界のデータ中心型自動R&Dベンチマーク,すなわちRD2Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:33:21 GMT)
Instantiations and Computational Aspects of Non-Flat Assumption-based Argumentation [18.3]
非平坦なABAにおける推論のためのインスタンス化に基づくアプローチについて検討する。非平坦なABAにおける推論のための2つのアルゴリズム的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:36:47 GMT)
Use of Parallel Explanatory Models to Enhance Transparency of Neural Network Configurations for Cell Degradation Detection [18.2]
我々は,ニューラルネットワークの内部動作を照らし,理解するための並列モデルを構築している。 RNNの各層が入力分布を変換して検出精度を高める方法を示す。同時に、精度の向上を制限するために作用する副作用も発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:22:54 GMT)
Hacking Task Confounder in Meta-Learning [18.2]
本稿では,タスク間の負の知識伝達が一般化性能に影響を及ぼすことを示す。本稿では,タスク共同創設者を排除したメタ学習因果表現を提案する。我々の研究は、最先端のLearner State-of-the-art(SOTA)のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:36:14 GMT)
Prompt-tuning for Clickbait Detection via Text Summarization [18.0]
クリックベイト(Clickbaits)は、ソーシャルな投稿や、クリック数を増やすためにユーザーを誘惑する偽ニュースの見出しだ。既存のほとんどの手法は、クリックベイトを検出するために見出しと内容のセマンティックな類似性を計算する。テキスト要約によるクリックベイト検出のプロンプトチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:39:02 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey [18.0]
Efficient Fine-Tuning (PEFT) は、様々な下流タスクに対して大きなモデルを効率的に適応することで、実用的なソリューションを提供する。 PEFTは、事前訓練された大規模モデルのパラメータを調整して特定のタスクに適応させ、追加のパラメータや計算リソースの数を最小限にするプロセスを指す。この調査は、PEFTアルゴリズムとそのシステム実装の両方を理解することを目的とした研究者にとって必須のリソースであり、最近の進歩と実用化に関する詳細な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:23:47 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science [17.9]
この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。本研究の目的は,Llama-2 の大規模学習を行う上で,注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルすることで,このギャップを緩和することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:11:56 GMT)
Learning with 3D rotations, a hitchhiker's guide to SO(3) [17.8]
本論文は、回転表現によるサーベイおよびガイドとして機能する。回転に基づく学習からの洞察を集約することにより、回転表現を用いた学習機能の包括的概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:37:29 GMT)
Scoring Intervals using Non-Hierarchical Transformer For Automatic Piano Transcription [17.7]
本稿では,変圧器の注目度に類似したスケール内積演算を用いた簡易スコアリング手法を提案する。エンコーダのみの非階層型トランスフォーマーバックボーンを低解像度の特徴マップでのみ動作させ,ピアノの音符やペダルを高精度かつ高精度に書き起こせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:03:00 GMT)
Detector Collapse: Backdooring Object Detection to Catastrophic Overload or Blindness [17.6]
ディテクター・コラプス(英: Detector Collapse、DC)は、オブジェクト検出用に設計された、新しいバックドア攻撃パラダイムである。 DCは、検出器を瞬時に無力化するように設計されている(つまり、検出器の性能が著しく損なわれ、サービス停止で終了する)。我々は,自然物を利用した新たな中毒対策を導入し,実環境における実践的なバックドアとして機能することを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:12:14 GMT)
Humans or LLMs as the Judge? A Study on Judgement Biases [17.1]
本稿では,LLM および人間審査員を対象とした,Fallacy Oversight Bias, Authority Bias and Beauty Bias の調査のための基礎的アノテーションの参照が不要な新しい枠組みを提案する。その結果、人間とLLMの裁判官は様々な程度に摂動に弱いこと、そして最先端の裁判官でさえかなりの偏見を持っていることが明らかとなった。我々は,我々の研究が,頑健な評価システムの開発の緊急性だけでなく,摂動に対する人間とLLM-as-judgeの脆弱性のコミュニティに通知できることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:56:26 GMT)
CorrNet+: Sign Language Recognition and Translation via Spatial-Temporal Correlation [17.0]
本稿では,複数のフレームにまたがる身体軌跡を明確に識別する空間時間相関ネットワークCorrNet+を提案する。統一モデルとして、CorrNet+は2つの広範囲な手話理解タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:57:57 GMT)
GBSD: Generative Bokeh with Stage Diffusion [16.2]
ボケ効果(ボケエフェクト、bokeh effect)は、写真の中の焦点領域をぼかす芸術技法である。我々は、ボケスタイルでフォトリアリスティックな画像を合成する最初の生成テキスト・画像モデルであるGBSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:14:21 GMT)
Improvement in Semantic Address Matching using Natural Language Processing [16.1]
アドレスマッチングは多くの企業にとって,特にデリバリや企業の取り出しにおいて重要なタスクです。既存のソリューションでは文字列の類似性を使用し、距離アルゴリズムを編集して、アドレスデータベースから類似したアドレスを見つける。本稿では,可能なアドレスのリストから特定のアドレスを検索できるセマンティックアドレスマッチング手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:42:36 GMT)
A Lean Simulation Framework for Stress Testing IoT Cloud Systems [16.0]
モノのインターネット(Internet of Things)は、スマートシティ、自動運転車、健康モニタリングなど、さまざまな分野のスマートデバイスを世界中に接続する。シミュレーションはIoTシステムのテストにおいて重要な役割を果たす。既存のIoT用のストレステストソリューションは、かなりの計算リソースを必要とするため、不適合でコストがかかる。クラウドと通信する多数のIoTデバイスとエッジデバイスの効率的なシミュレーションを可能にする,IoTクラウドストレステスト用に設計されたリーンシミュレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:36:55 GMT)
Factorized Diffusion: Perceptual Illusions by Noise Decomposition [16.0]
拡散モデルサンプリングにより各成分を制御するゼロショット法を提案する。そこで本手法は, コンポジション生成と空間制御に対する事前のアプローチを復元する。実画像からハイブリッド画像を生成するために,我々のアプローチを拡張できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:59:59 GMT)
Inductive-Deductive Strategy Reuse for Multi-Turn Instructional Dialogues [16.0]
既存の手法は、実際の命令対話を学習目標とし、ユーザシミュレータを微調整して、命令をポーズさせる。本稿では,命令戦略の再利用による複雑な対話フローの明示的モデリングを提案する。実験結果から,本手法は対話履歴に対して,多種多様で深い,洞察に富んだ指示を生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:26:32 GMT)
The Use of Binary Choice Forests to Model and Estimate Discrete Choices [16.0]
小売業では、顧客の選択行動を捉えるために、離散選択モデル(DCM)が一般的に使用される。本研究では,二分決定木の森林を用いてDCMを表現した。提案手法は,任意のDCMの選択確率を連続的に予測し,不特定性に悩まされないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:02:41 GMT)
Read Between the Layers: Leveraging Intra-Layer Representations for Rehearsal-Free Continual Learning with Pre-Trained Models [15.8]
連続学習のための新しいプロトタイプベースのアプローチであるLayUPを提案する。提案手法は概念的には単純で,事前データへのアクセスを必要としない。その結果、CLにおける事前学習モデルの表現能力を完全に消耗させることは、最終的な埋め込みをはるかに超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:32:47 GMT)
SLAIM: Robust Dense Neural SLAM for Online Tracking and Mapping [15.6]
ニューラルラジアンスフィールドSLAM(NeRF-SLAM)に適した,新しい粗い粒度追跡モデルを提案する。既存の NeRF-SLAM システムは、従来の SLAM アルゴリズムに比べて、追跡性能が劣っている。局所バンドル調整とグローバルバンドル調整の両方を実装し、ロバストな(粗大な)(KL正規化器)と正確な(KL正規化器)SLAMソリューションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:23:28 GMT)
FairSSD: Understanding Bias in Synthetic Speech Detectors [15.5]
既存の音声検出装置のバイアスを調べ、特定の性別、年齢、アクセントグループを不公平にターゲットするかどうかを判定する。 0.9万以上の音声信号を用いた6つの既存の合成音声検出器の実験では、ほとんどの検出器は性別、年齢、アクセントに偏っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:53:03 GMT)
ToDA: Target-oriented Diffusion Attacker against Recommendation System [15.5]
レコメンデーションシステム(RS)は、敵がユーザープロファイルを操作できる悪意のある攻撃を受けやすいため、バイアスのあるレコメンデーションにつながる。最近の研究は、しばしばこれらの偽りのユーザープロファイルを作成するために生成モデルを使って追加のモジュールを統合する。ターゲット指向拡散攻撃モデル(ToDA)を提案する。ユーザープロファイルを高次元空間に変換し、ToDAのコアコンポーネントであるLatent Diffusion Attacker(LDA)と組み合わせる、事前訓練されたオートエンコーダが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:34:40 GMT)
KI-GAN: Knowledge-Informed Generative Adversarial Networks for Enhanced Multi-Vehicle Trajectory Forecasting at Signalized Intersections [15.5]
本稿では、交通信号情報と多車間相互作用を統合して車両軌道を正確に予測する「知識インフォームド・ジェネレーター・ネットワーク(KI-GAN)」という新しいモデルを提案する。 SinDデータセットに基づいて、KI-GANモデルは平均変位誤差0.05、最終変位誤差0.12を6秒の観測と6秒の予測サイクルで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:53:59 GMT)
Designing an Intelligent Parcel Management System using IoT & Machine Learning [15.0]
我々は、IoTと機械学習を使って、このオペレーションを効率的に実行するための、本格的なソリューションを作成しました。スキャンの過程では、3つのスキャナーを通り抜けて爆発物、薬物、そしてパーセル内の危険な物質を探し、もしテストが失敗したら捨てる。スキャンステップが終了すると、パーセルはソートフェーズに移動し、QRコードを使用してパーセルの詳細を検索し、適切にソートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:00:46 GMT)
LogSD: Detecting Anomalies from System Logs through Self-supervised Learning and Frequency-based Masking [14.8]
我々は,新しい半教師付き自己教師付き学習手法であるLogSDを提案する。我々は,LogSDが8つの最先端ベンチマーク手法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:00:09 GMT)
A Subspace-Constrained Tyler's Estimator and its Applications to Structure from Motion [14.6]
低次元部分空間の復元を目的とした部分空間拘束型タイラー推定器(STE)を提案する。 STEはタイラーのM推定器(TME)の融合であり、高速中央部分空間の変種である。本研究では、基本行列のロバストな推定と外付けカメラの除去という2つの方法で、STEをStructure from Motion (SfM) の文脈に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:39:59 GMT)
Variational Bayesian Last Layers [14.5]
ベイズ最後の層ニューラルネットワークをトレーニングするための決定論的変分定式化を導入する。これによりサンプリング不要の単一パスモデルと損失が得られ、不確実性推定を効果的に改善する。 VBLLを実験的に検討し, 予測精度, キャリブレーション, 分布検出の精度をベースライン上で向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:50:24 GMT)
A Federated Learning Approach to Privacy Preserving Offensive Language Identification [14.5]
フェデレートラーニング(FL)を導入して,攻撃的言語をオンラインで識別するためのプライバシ保護アーキテクチャを提案する。 FLは分散アーキテクチャであり、データ共有を必要とせずに複数のモデルをローカルにトレーニングすることができる。公開可能な4つの英語ベンチマークデータセットで、複数のディープラーニングモデルをトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:23:12 GMT)
Cross-Platform Hate Speech Detection with Weakly Supervised Causal Disentanglement [14.4]
本研究は、弱教師付き因果解離の新しい枠組みであるHATE WATCHを提示する。明示的なターゲットラベリングの必要性を回避し、入力された特徴をヘイト(ヘイト)の不変表現に効果的に切り離す。 HATE WATCHは、高性能なプラットフォーム間ヘイトスピーチ検出における新しい手法として、ターゲットラベル付きプラットフォーム2と非位置対応プラットフォーム2の実証検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:25:54 GMT)
FedFa: A Fully Asynchronous Training Paradigm for Federated Learning [14.4]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、多数のデバイス上で機械学習モデルのトレーニングをスケールするための、効率的な分散トレーニングパラダイムである。近年の最先端のソリューションでは,半非同期アプローチを用いて収束の保証による待ち時間コストの軽減が提案されている。我々はFedFaと呼ばれる完全な非同期トレーニングパラダイムを提案し、モデル収束を保証し、待ち時間を完全に排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:46:59 GMT)
SSDiff: Spatial-spectral Integrated Diffusion Model for Remote Sensing Pansharpening [14.3]
本稿では,空間スペクトル統合拡散モデルを導入し,リモートセンシングパンシャーピングタスクであるSSDiffについて述べる。 SSDiffは、パンシャルペン過程を部分空間分解の観点から、空間成分とスペクトル成分の融合過程とみなしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:30:56 GMT)
Consistency Training by Synthetic Question Generation for Conversational Question Answering [14.2]
我々は、歴史的情報を合成的な質問で強化し、その推論を無関係な歴史に対して堅牢にする。これは、会話型QA設定をモデル化するためのデータ拡張の一形態として、質問生成を用いた最初の研究例である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:49:14 GMT)
Neural Shrödinger Bridge Matching for Pansharpening [14.1]
近年,パンシャルペン分野における拡散確率モデル (DPM) が注目されている。逆問題としてパンシャーペンのタスクに直接DPMを適用する際の欠点を同定する。両問題に対処するSchr"odinger bridge matching法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:17:05 GMT)
Few-magnon excitations in a frustrated spin-$S$ ferromagnetic chain with single-ion anisotropy [14.1]
強磁性近傍相互作用を持つ有限サイズのスピン-S$鎖における少数のマグノン励起について検討する。我々は、$Delta'-D/|J'|$平面において、SIやNNNをサポートする領域を2つのマグノン境界状態として解析的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:33:25 GMT)
A Large-scale Fine-grained Analysis of Packages in Open-Source Software Ecosystems [13.6]
悪意のあるパッケージはメタデータの内容が少なく、正規のパッケージよりも静的関数や動的関数が少ない。きめ細かい情報(FGI)の1次元は、悪意のあるパッケージを検出するのに十分な識別能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:16:01 GMT)
Unifying Scene Representation and Hand-Eye Calibration with 3D Foundation Models [13.6]
環境の表現はロボティクスにおける中心的な課題である。伝統的に、ユーザーはチェッカーボードやエイプリルタグなどの特定の外部マーカーを使用してカメラを校正する必要がある。本稿では,マニピュレータ搭載RGBカメラを搭載したロボットシステムへの3Dファウンデーション表現の統合を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:29:32 GMT)
RoboFusion: Towards Robust Multi-Modal 3D Object Detection via SAM [13.5]
本稿では,視覚的基礎モデル(VFM)を活用して,オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)ノイズシナリオに対処するロバストなフレームワークを提案する。我々のロボフュージョンは、VFMの一般化とロバスト性を利用して徐々にノイズを低減する。我々のRoboFusionは、KITTI-CとnuScenes-Cベンチマークで示されているように、ノイズの多いシナリオで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:14:00 GMT)
Effect Size Estimation for Duration Recommendation in Online Experiments: Leveraging Hierarchical Models and Objective Utility Approaches [13.5]
仮定効果サイズ(AES)の選択は、実験の期間を決定的に決定し、その結果、その精度と効率が決定される。伝統的に、実験者はドメイン知識に基づいてAESを決定するが、この方法は多数の実験を管理するオンライン実験サービスにとって実用的ではない。オンライン実験サービスにおけるデータ駆動型AES選択のための2つのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:56:20 GMT)
KernJC: Automated Vulnerable Environment Generation for Linux Kernel Vulnerabilities [13.5]
Linuxカーネルの脆弱性の再現はシステムセキュリティにおいて重要なタスクである。選択したカーネルバージョンの複製が脆弱であることを保証するのは難しい。多くの脆弱性は、デフォルト設定で構築されたカーネルでは再現できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:45:05 GMT)
Multi-resolution Rescored ByteTrack for Video Object Detection on Ultra-low-power Embedded Systems [13.2]
Multi-Resolution Rescored Byte-Track (MR2-ByteTrack)は、超低消費電力組み込みプロセッサのための新しいビデオオブジェクト検出フレームワークである。 MR2-ByteTrackは、市販のDeep Neural Networkベースのオブジェクト検出器の平均計算負荷を最大2.25$times$に削減する。 GAP9マイクロコントローラでは,平均精度が2.16%,遅延が43%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:45:49 GMT)
MICRO: Model-Based Offline Reinforcement Learning with a Conservative Bellman Operator [13.1]
オフライン強化学習(RL)は、分散シフトの大きな課題に直面している。モデルフリーオフラインRLは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに対するQ値のペナルティ化や、この問題を解決するために行動ポリシーに閉じたポリシーの制約を行う。本稿では,保守的ベルマン演算子(MICRO)を用いた新しいモデルベースオフラインアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:54:39 GMT)
MHLR: Moving Haar Learning Rate Scheduler for Large-scale Face Recognition Training with One GPU [13.1]
本稿では,学習過程において,学習率を迅速かつ正確にスケジューリングするための移動ハーアー学習率(MHLR)スケジューラを提案する。 MHLRは1つのGPUで大規模なFRトレーニングをサポートしており、1%以上の精度を犠牲にすることなく、オリジナルのトレーニング時間の1/4までモデルを加速することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:06:22 GMT)
Investigating Gender Fairness in Machine Learning-driven Personalized Care for Chronic Pain [13.0]
我々は、実世界における強化学習の応用を用いて、パーソナライズされた痛みケアレコメンデーションにおけるジェンダーフェアネスについて検討した。実世界のデータを用いて行われた実験は、その特徴が男女の公平性に影響を与えることを示唆している。実用性と公正性を最適化する機能を適応的に選択できることを実証するRLソリューションであるNestedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:52:07 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） (Wed, 17 Apr 2024 12:03:27 GMT)
A Deep Dive into Large Language Models for Automated Bug Localization and Repair [12.8]
大規模言語モデル(LLM)は、自動プログラム修復(APR)など、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な効果を示している。本研究では,LSMを用いた自動バグ修正について深く検討する。異なるLLMを用いてバグの局所化と修正を分離することにより、多様なコンテキスト情報の効果的な統合が可能になる。 Toggleは、CodeXGLUEコード改善ベンチマークで、新しい最先端(SOTA)パフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:48:18 GMT)
Personalized Heart Disease Detection via ECG Digital Twin Generation [12.7]
心臓病は世界的死亡の主な原因の1つである。パーソナライズされた心臓疾患検出のための革新的な予測学習手法を提案する。当社のアプローチは、患者のデータを保護し、堅牢なプライバシ保護を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:40:54 GMT)
TiNO-Edit: Timestep and Noise Optimization for Robust Diffusion-Based Image Editing [12.5]
我々は、編集中のノイズパターンと拡散時間の最適化に焦点をあてたSDベースのTiNO-Editを提案する。 SDの潜在領域で動作する新しい損失関数のセットを提案し、最適化を大幅に高速化する。本手法は,Textual InversionやDreamBoothなど,SDのバリエーションに容易に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:08:38 GMT)
Learn to Tour: Operator Design For Solution Feasibility Mapping in Pickup-and-delivery Traveling Salesman Problem [12.3]
本稿では,旅行セールスマン問題(TSP)の学習方法を提案する。 1対1のピックアップ・アンド・デリバリノードのシーケンスで一番短いツアーを見つける。 PDTSPでは、各ピックアップノードを対応する配信ノードの前に訪問しなければならないという優先的な制約を満たさなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:05:51 GMT)
Towards Highly Realistic Artistic Style Transfer via Stable Diffusion with Step-aware and Layer-aware Prompt [12.3]
芸術的スタイルの転送は、学習した芸術的スタイルを任意のコンテンツイメージに転送することを目的としており、芸術的なスタイル化されたイメージを生成する。 LSASTと呼ばれる,事前学習型拡散型アートスタイルトランスファー手法を提案する。提案手法は,最先端の芸術的スタイル伝達法よりも,よりリアルな芸術的スタイル化画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:28:53 GMT)
Multi-target and multi-stage liver lesion segmentation and detection in multi-phase computed tomography scans [12.1]
肝臓の病変は、周囲の組織に対して大きさ、形状、食感、コントラストに大きく異なる。現在の最先端の病変セグメンテーションネットワークは、UNetアーキテクチャに基づいたエンコーダ・デコーダ設計パラダイムを使用している。提案手法は, 肝病変の相対的セグメンテーション性能を1.6%改善すると共に, 現在の最先端モデルと比較して, 被験者ごとのパフォーマンス変動率を8%低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:05:04 GMT)
Related Work and Citation Text Generation: A Survey [12.0]
文献レビューの執筆は学術的にも計算的にも自動的な関連作業生成を可能にします RWGは、SOTA自然言語処理(NLP)モデルの能力を調べるための優れたテストベッドである。 RWGタスクの最初の提案以来、主流のNLPアプローチの能力に従って、その人気は弱まり、衰えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:37:30 GMT)
LADDER: An Efficient Framework for Video Frame Interpolation [12.0]
ビデオフレーム補間(VFI)は、スローモーション生成、フレームレート変換、ビデオフレーム復元など、様々な応用において重要な技術である。本稿では,効率と品質のバランスをとることを目的とした,効率的なビデオフレームフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:47:17 GMT)
MMCBE: Multi-modality Dataset for Crop Biomass Estimation and Beyond [12.0]
作物バイオマス推定のための多モードデータセット(MMCBE) このデータセットは、216セットの多視点ドローン画像と、LiDAR点雲とハンドラベリングされた地上真実で構成されている。我々は,MCCBEを用いた最先端の作物バイオマス推定手法を厳格に評価し,ドローン画像からの3D作物の復元やノベルビューレンダリングなど,新たな応用の可能性を探った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:06:42 GMT)
Hyper Evidential Deep Learning to Quantify Composite Classification Uncertainty [12.0]
本稿では,ハイパーエビデンシャルニューラルネットワーク(HENN, Hyper-Evidential Neural Network)と呼ばれる新しいフレームワークが,複合クラスラベルによる予測の不確かさを明示的にモデル化していることを示す。以上の結果から,HENNは4つの画像データセットに基づいて最先端の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） (Wed, 17 Apr 2024 01:26:15 GMT)
Feature Corrective Transfer Learning: End-to-End Solutions to Object Detection in Non-Ideal Visual Conditions [11.9]
障害シナリオにおけるオブジェクトのエンドツーエンド検出を容易にする新しい手法として,"Feature Corrective Transfer Learning"がある。非理想画像は、初期理想RGBモデルと特徴マップを比較して処理される。このアプローチは、直接特徴写像補正により、様々な条件にまたがってオブジェクト検出を行うモデルの能力を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:58:53 GMT)
Learning time-scales in two-layers neural networks [11.9]
高次元の広層ニューラルネットワークの勾配流れのダイナミクスについて検討する。新たな厳密な結果に基づいて,この環境下での学習力学のシナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:36:27 GMT)
Language Models Still Struggle to Zero-shot Reason about Time Series [11.8]
時系列は金融や医療といった分野における意思決定に不可欠だ。非自明な予測が言語モデルが時系列について推論できることを示すかどうかは不明である。時系列推論のための一級評価フレームワークを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:27:33 GMT)
ShapeFormer: Shape Prior Visible-to-Amodal Transformer-based Amodal Instance Segmentation [11.5]
ShapeFormerは、可視的からアモーダルな遷移を持つTransformerベースのモデルである。これは出力セグメンテーション間の明示的な関係を促進し、アモーダル-可視遷移の必要性を回避する。 ShapeFormerは3つの主要なモジュールから構成される: 可視性オクルージョンマスクヘッド(Visible-Occluding Mask Head) 隠蔽認識による視認性セグメンテーション(Visible-Occluding Mask Head) および (ii) アモーダルマスクと隠蔽マスク(Occluded masks) および (iii) 形状事前知識を提供するためのカテゴリー特定形状マスクマスクヘッド(Caegory-Specific Shape Pretriever) である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:46:02 GMT)
Spatial Context-based Self-Supervised Learning for Handwritten Text Recognition [11.5]
手書き文字認識(HTR)はコンピュータビジョンにおける問題である。コンピュータビジョンにおける自己監視学習(SSL)の成功にもかかわらず、HTRへの応用はかなり散在している。本稿では,HTRに適応し最適化する手法について検討し,手書き文字の特徴を活かした新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:33:32 GMT)
Federated Class-Incremental Learning with New-Class Augmented Self-Distillation [11.4]
We propose a novel Federated Class-Incremental Learning (FCIL) method, named underlineFederated Underline Class-Incremental UnderlineLearning with New-Class UnderlineAugmented Underline-DiunderlineStillation (FedCLASS)。 FedCLASSの中核は、過去のモデルのクラススコアを、現在のモデルによって予測された新しいクラススコアで強化し、組み合わせた知識を自己蒸留に活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:13:36 GMT)
Online Bin Packing with Predictions [11.3]
様々なサイズの項目の列を、一様容量のビンの最小限の個数に配置しなければならない問題について、オンライン版について検討する。我々は、一貫性(すなわち、予測誤差を仮定しない競争比)と堅牢性(すなわち、逆誤差の下での競争比)の間の効率的なトレードオフを持つオンラインアルゴリズムを設計し、分析する。これは、学習可能な予測の現実的な設定において、競争分析の下でのオンラインビンパッキングに関する最初の理論的、実験的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:25:45 GMT)
Compression of quantum shallow-circuit states [11.3]
浅い回路によって生成された量子情報をストアすることは、理論的および実用的重要性の両面において基本的な問題である。未知の$n$-qubit状態の$N$コピーが$O(n log N)$ (qu)bitsのハイブリッドメモリに圧縮可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:48:07 GMT)
Position Engineering: Boosting Large Language Models through Positional Information Manipulation [11.3]
位置工学と呼ばれる新しい手法を導入し,大規模言語モデルをより効率的にガイドする方法を提案する。 LLMに提供されるテキストを変更するのにかなりの労力を要するプロンプトエンジニアリングとは異なり、位置エンジニアリングは単にテキスト自体を変更することなくプロンプト内の位置情報を変更するだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:00:56 GMT)
A Progressive Framework of Vision-language Knowledge Distillation and Alignment for Multilingual Scene [11.3]
概念的にシンプルだが効果的なCLIP圧縮フレームワークを提案し、中国語と英語の両方の文脈で、DC-CLIPと呼ばれる軽量な多言語視覚言語モデルを訓練する。本研究では,高品質な中国語と英語のテキストイメージを収集し,多言語視覚言語の特徴蒸留とアライメントを含む2つの訓練段階を設計する。 ELEVATERベンチマークに基づくゼロショット画像分類における総合的な実験により、DC-CLIPは英語の文脈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） (Wed, 17 Apr 2024 10:56:06 GMT)
Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent [11.0]
マルチモーダルAIエージェントは、さまざまなタイプのデータから処理および学習する能力によって特徴付けられる。本稿では,AIエージェントアプリケーション用に設計された関数トークンの概念を取り入れたマルチモーダルモデルを提案する。我々はこのモデルがRaspberry Piのように制約のある幅広いエッジデバイス上で効率的に動作可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:07:06 GMT)
From Zero to Hero: Detecting Leaked Data through Synthetic Data Injection and Model Querying [10.9]
分類モデルの学習に使用される漏洩データを検出する新しい手法を提案する。 textscLDSSは、クラス分散の局所的なシフトによって特徴付けられる、少量の合成データを所有者のデータセットに注入する。これにより、モデルクエリ単独で、リークデータに基づいてトレーニングされたモデルの効果的な識別が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:45:11 GMT)
Transformer-based Multimodal Change Detection with Multitask Consistency Constraints [10.9]
現在の変化検出方法は、意味変化検出タスクと高さ変化検出タスクのマルチタスク競合に対処する。そこで我々は,クロスアテンションにより,多次元入力間の共有表現を学習する効率的なトランスフォーマーネットワークを提案する。提案手法は,5つの現状変化検出手法と比較して,意味的および高さ変化検出の観点から,一貫したマルチタスク優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:02:38 GMT)
Sequence Length Scaling in Vision Transformers for Scientific Images on Frontier [10.8]
ビジョントランスフォーマー (ViT) は、地球科学の応用を含む科学画像の基礎モデルにおいて重要な要素である。最大100万個のトークンを処理できる分散シーケンス並列処理を開発した。我々のアプローチは、DeepSpeed-UlyssesとLong Sequence-Segmentationをモデルシャーディングで活用し、ViTトレーニングにシーケンス並列性を適用した最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:57:07 GMT)
The Causal Chambers: Real Physical Systems as a Testbed for AI Methodology [10.8]
AI、機械学習、統計学のいくつかの分野において、新しい方法やアルゴリズムの検証は、適切な実世界のデータセットの不足によって妨げられることが多い。我々は,非自明だがよく理解された物理的システムから,大規模データセットを迅速かつ安価に生成できる2つのデバイスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:00:52 GMT)
Retina : Low-Power Eye Tracking with Event Camera and Spiking Hardware [10.7]
本稿では、ダイナミック・ビジョン・センサー(DVS)カメラで捉えた純粋な事象データを利用した、視線追跡のためのニューロモルフィック手法を提案する。このフレームワークは、直接訓練されたスパイキングニューロンネットワーク(SNN)回帰モデルを統合し、最先端の低消費電力エッジニューロモルフィックプロセッサであるSpeckを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:26:04 GMT)
AndroLog: Android Instrumentation and Code Coverage Analysis [10.7]
AndroLogはクラス、メソッド、ステートメント、Androidコンポーネントなど、さまざまなレベルで詳細なカバレッジ情報を提供する。この論文で示されているように、AndroLogは最近のAndroidアプリの98%を実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:13:44 GMT)
REQUAL-LM: Reliability and Equity through Aggregation in Large Language Models [10.7]
本稿では,信頼度の高い大規模言語モデル (LLM) の出力をアグリゲーションによって検出する新しい手法であるREQUAL-LMを紹介する。具体的には、繰り返しサンプリングに基づくモンテカルロ法を開発し、可能な出力の基底分布の平均に近い信頼性のある出力を求める。信頼性とバイアスといった用語を正式に定義し、信頼性の高いアウトプットを見つけながら有害なバイアスを最小限に抑えるために、株式を意識したアグリゲーションを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 22:12:41 GMT)
Establishing a Baseline for Gaze-driven Authentication Performance in VR: A Breadth-First Investigation on a Very Large Dataset [10.6]
本稿では,9202人の視線記録のデータセットを用いて,視線駆動型認証性能のベースラインを確立する。我々の主要な発見は、最先端の機械学習アーキテクチャと十分に大きなトレーニングデータセットによって駆動される場合、視線認証はFIDO標準で必要とされるように正確であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:33:34 GMT)
Learning to Solve the Constrained Most Probable Explanation Task in Probabilistic Graphical Models [10.6]
我々は、制約された最も予測可能な説明(CMPE)問題に対して、ほぼ最適解を出力することを学ぶディープニューラルネットワークを訓練する。提案手法の特性を解析し,その有効性をいくつかのベンチマーク問題で実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:55:17 GMT)
Analysis of Evolutionary Diversity Optimisation for the Maximum Matching Problem [10.5]
我々は、小さなギャップの場合、$(mu+1)$EAが$O(mu2 m4 log(m))$の期待ランタイムで最大多様性を達成することを示す。 2P-EA_D$はより強力なパフォーマンスを示し、小さなギャップケースは$O(mu2 n2 log(m))$、パスは$O(mu3 m3)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 22:20:02 GMT)
Distributional Preference Learning: Understanding and Accounting for Hidden Context in RLHF [10.4]
実際には、人間のフィードバックからの好みの学習は、隠れたコンテキストを持つ不完全なデータに依存する。本研究では、人間のフィードバックからの強化学習を含む嗜好学習の標準的な応用が、隠れた文脈の上に暗黙的に集約されていることを示す。隠れコンテキストをよりよく考慮するために,分布選好学習(DPL)と呼ばれる手法のクラスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:58:09 GMT)
Following the Human Thread in Social Navigation [10.4]
共有環境での人間とロボットのコラボレーションの成功は、ロボットの人間の動きへのリアルタイム適応に依存している。人間軌道は社会航法において重要な手がかりとして現れるが、ロボットの自我中心的な視点から部分的に観察可能である。本研究では,ロボットの行動履歴に基づく社会ダイナミクス適応モデル(SDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:39:48 GMT)
Research on emotionally intelligent dialogue generation based on automatic dialogue system [10.1]
本研究は,感情情報技術を自動対話システムに統合する。ディープラーニングと自然言語処理技術を通じて、感情的なインテリジェンスを備えた対話生成モデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:55:03 GMT)
OmniLytics+: A Secure, Efficient, and Affordable Blockchain Data Market for Machine Learning through Off-Chain Processing [10.1]
我々はブロックチェーンとスマートコントラクト技術に基づいて構築された最初の分散データ市場であるOmniLytics+を提案する。ストレージと処理のオーバーヘッドは、ブロックチェーン検証者から確実にオフロードされる。実験では、悪意のあるデータ所有者の存在下で大規模なMLモデルをトレーニングする際のOmniLytics+の有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:41:14 GMT)
Inductive Cognitive Diagnosis for Fast Student Learning in Web-Based Online Intelligent Education Systems [9.9]
本稿では,WOIESにおける学習者の素早い熟達度推定のための帰納的認知診断モデルを提案する。この表現を得るために、ICDMは、構築集約世代変換プロセスからなる。実世界のデータセットにまたがる実験では、常にトランスダクティブである既存の認知診断手法と比較して、ICDMの方がはるかに高速であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:55:43 GMT)
Frameworking for a Community-led Feminist Ethics [9.9]
本稿では,フェミニストのデジタル市民とコミュニティ主導のデザインの文脈における倫理観を紹介する。我々は、倫理に対するコミュニティ主導のプロセス的アプローチ、パワーダイナミクスとローカルコンテキストの認識を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:07:25 GMT)
Prompt Optimizer of Text-to-Image Diffusion Models for Abstract Concept Understanding [9.8]
本稿では,Pmpt for Abstract Concepts (POAC)を導入し,テキスト・画像拡散モデルの性能向上を図る。本稿では,事前学習した言語モデルから算出したPrompt Language Model (PLM)を提案する。本フレームワークでは, 安定拡散モデルと最適化プロンプトによる画像のアライメントに着目し, 強化学習(RL)に基づく最適化戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:38:56 GMT)
Neural Network Approach for Non-Markovian Dissipative Dynamics of Many-Body Open Quantum Systems [9.8]
我々は第2量子化(DQME-SQ)におけるディシパトン埋め込み量子マスター方程式にニューラル量子状態アプローチを統合する提案手法は縮密度テンソルをコンパクトに表現し,システム環境相関と非マルコフメモリの組合せ効果を明示的に符号化する。 RBMベースの新しいDQME-SQアプローチは、それまでの難解な状態における非マルコフ的開量子力学の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:17:08 GMT)
TempBEV: Improving Learned BEV Encoders with Combined Image and BEV Space Temporal Aggregation [9.7]
我々は,両潜伏空間から収集した時間情報を統合した新しい時間的BEVエンコーダであるTempBEVを開発した。 NuScenesデータセットの実験的評価は、3Dオブジェクト検出とBEVセグメンテーションのベースラインに対するTempBEVによる大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:49:00 GMT)
Diffusion Schrödinger Bridge Models for High-Quality MR-to-CT Synthesis for Head and Neck Proton Treatment Planning [9.6]
Diffusion Schr"odinger Bridge Models (DSBM) は高品質MR-CT合成のための革新的な手法である。本研究は,高品質MR-to-CT合成のための革新的なアプローチであるDSBMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:48:19 GMT)
Kinematics Modeling Network for Video-based Human Pose Estimation [9.5]
ビデオから人間のポーズを推定することは、人間とコンピュータの相互作用において重要である。関節は人間の動きの中で独立して動くのではなく協力する。関節間の時間的相関を明示的にモデル化するためのKMM(プラグイン・アンド・プレイ・キネマティクス・モデリング・モジュール)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:39:19 GMT)
Corpus Considerations for Annotator Modeling and Scaling [9.3]
一般的に使われているユーザトークンモデルは、より複雑なモデルよりも一貫して優れています。以上の結果から,コーパス統計とアノテータモデリング性能の関係が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:02:03 GMT)
MFE-NER: Multi-feature Fusion Embedding for Chinese Named Entity Recognition [9.2]
グリフと音声の特徴を融合した軽量なMFE-NERを提案する。グリフ領域では、漢字をFive-Strokeコンポーネントに分解し、構造的特徴を表現する。本研究では,音韻領域において,漢字間の音韻類似性を記述できる改良された音韻システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:15:22 GMT)
Music Enhancement with Deep Filters: A Technical Report for The ICASSP 2024 Cadenza Challenge [9.1]
この課題では、DeepfilterNetからディープフィルタを分離し、Spec-UNetベースのネットワークに組み込んで、ハイブリッドなDemucs(hdemucs)ベースのリミックスパイプラインをさらに改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:01:29 GMT)
Visibility into AI Agents [9.1]
AIエージェントに対する商業的、科学的、政府的、個人的活動の委譲の増加は、既存の社会的リスクを悪化させる可能性がある。エージェント識別子,リアルタイム監視,アクティビティログという,AIエージェントの視認性を高めるための3つの尺度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:45:13 GMT)
Semantic Communication for Cooperative Multi-Task Processing over Wireless Networks [8.8]
セマンティック・ソース」の定義を導入し、単一の観察に基づく複数の意味論の解釈を可能にする。次にセマンティックエンコーダの設計を導入し、エンコーダを共通のユニットと複数の特定のユニットに分割する。シミュレーションの結果,提案するセマンティックソースの有効性とシステム設計の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:21:47 GMT)
LAPTOP-Diff: Layer Pruning and Normalized Distillation for Compressing Diffusion Models [8.7]
圧縮拡散モデル(LAPTOP-Diff)のための層プレーニングと正規化蒸留を提案する。提案したLAPTOP-Diffを用いて,SDXLとSDM-v1.5のU-Netを圧縮し,PickScoreを50%,PickScoreの最小4.0%,PickScoreの最小8.2%の低下を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:32:42 GMT)
Runtime Verification and Field Testing for ROS-Based Robotic Systems [8.7]
ROSベースのシステムを設計して実行時検証とフィールドベースのテストを可能にするための明確なガイダンスはありません。本稿では,現場でのロボットの開発,検証,テストにおいて,開発者やQAチームを支援するガイドラインを提供することで,このギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:52:29 GMT)
Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization [8.6]
安全性と信頼性は、現実世界のアプリケーションで大規模言語モデル(LLM)に基づいたAIシステムを適用する上で、必須の要件である。本稿では、安全制約下での報酬を最大化するために、言語モデルポリシー最適化問題として人的価値アライメントを定式化する。 SACPOの背景にある重要な考え方は、報酬と安全の両方を取り入れた最適な政策は、報酬に整合した政策から直接得ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:44:58 GMT)
ODM: A Text-Image Further Alignment Pre-training Approach for Scene Text Detection and Spotting [8.4]
我々は OCR-Text Destylization Modeling (ODM) と呼ばれる新しい事前学習手法を提案する。 ODMは、画像中の様々なスタイルのテキストを、テキストプロンプトに基づいて一様に転送する。本手法は,シーンテキストの検出やスポッティング作業において,現在の事前学習方法よりも性能が大幅に向上し,性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:05:28 GMT)
mEdIT: Multilingual Text Editing via Instruction Tuning [8.4]
mEdITは、執筆支援のための最先端のテキスト編集モデルである。我々は、公開されている複数人の注釈付きテキスト編集データセットからデータをキュレートしてmEdITを構築する。我々は,mEdITが多言語ベースライン上の新しい言語に効果的に一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:59:30 GMT)
Best Practices for a Handwritten Text Recognition System [8.3]
近年,手書き文字認識が急速に進歩している。小さな前処理素子が変更されても、性能の非自明な偏差を検出することができる。この研究は、手書き文字認識システムのトレーニングと優れたパフォーマンスを提供するための、シンプルで効果的な経験的実践を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:00:05 GMT)
Developing Situational Awareness for Joint Action with Autonomous Vehicles [8.3]
人間-AVの共同行動目標を達成するためには、人、AV、人-AVシステムが総合的に十分な状況認識を持てなければならない。協調行動の認知理論と状況認識を統合したシステムレベルの枠組みを,コミュニケーションを調整するための手段として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:41:48 GMT)
Graph Set-colorings And Hypergraphs In Topological Coding [8.1]
暗号解析上の重要なセットカラー化を許容するセットカラーグラフを導入する。我々は、要素の交わりを反映するためにグラフの集合色付けを使い、(ハイパーエッジとして)集合間のより多くの接続を表現するために他の制約要件を追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:42:04 GMT)
Distributed Random Reshuffling Methods with Improved Convergence [8.1]
本稿では,GT-RR(Gdient Tracking with Random Reshuffling)とED-RR(Exact Diffusion with Random Reshuffling)の2つの分散ランダムリシャッフル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:51:49 GMT)
EEG_GLT-Net: Optimising EEG Graphs for Real-time Motor Imagery Signals Classification [7.9]
グラフニューラルネットワーク(GCN)は、脳波運動画像信号の分類にますます応用されている。 Pearson Coefficient correlation (PCC) を用いたリアルタイム脳波MI信号分類の最近の進歩本稿では,EEGチャネルの隣接行列を構成する革新的な手法であるEEG_GLT(EEG Graph Lottery Ticket)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:16:12 GMT)
Leveraging 3D LiDAR Sensors to Enable Enhanced Urban Safety and Public Health: Pedestrian Monitoring and Abnormal Activity Detection [7.8]
本稿では,都市交通シナリオにおける3次元物体検出・活動分類の高度化のための新しい枠組みを提案する。高度LiDARを用いることで、詳細な3Dポイントクラウドデータを取得し、正確な歩行者活動監視を可能にする。提案手法では, 3次元の頑健な検出を行うために, Point Voxel-Region-based Convolutional Neural Network (PV-RCNN) を改良し, 歩行者活動の分類に PointNet を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:23:49 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） (Wed, 17 Apr 2024 12:08:46 GMT)
Dynamic Frequency-Based Fingerprinting Attacks against Modern Sandbox Environments [7.8]
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） (Wed, 17 Apr 2024 18:59:24 GMT)
VC Theory for Inventory Policies [7.7]
本稿では,在庫管理への強化学習アプローチの理論的基盤を提供する。本研究は, 基本在庫や(s, S) 政策を含む, よく知られた在庫政策のクラスを学習するための一般化保証を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:05:03 GMT)
Deep Dependency Networks and Advanced Inference Schemes for Multi-Label Classification [7.6]
我々は、ディープ・ディペンデンス・ネットワーク(DDN)と呼ばれる統合されたフレームワークを提案する。 DDNは依存ネットワークと深層学習アーキテクチャを組み合わせてマルチラベル分類を行う。マルコフネットワークと比較してDDNの欠点は、高度な推論スキームがないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:04:37 GMT)
DACAD: Domain Adaptation Contrastive Learning for Anomaly Detection in Multivariate Time Series [7.6]
時系列異常検出(TAD)はラベル付きデータの不足により大きな課題に直面している。教師なしドメイン適応(UDA)は、関連するドメインからラベル付きデータセットを活用して、ターゲットデータセットの異常を検出することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:20:14 GMT)
On the Scalability of GNNs for Molecular Graphs [7.4]
ディープラーニングモデルをスケールすることは、言語モデリングと画像生成における最近の革命の中心である。我々は,2次元分子グラフの公開コレクションにおいて,メッセージパッシングネットワーク,グラフトランスフォーマー,ハイブリッドアーキテクチャを解析する。初めて、GNNは、深度、幅、分子数、ラベルの数、事前学習データセットの多様性の増大によって、非常に恩恵を受けることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:11:31 GMT)
The Writing is on the Wall: Analyzing the Boom of Inscriptions and its Impact on Rollup Performance and Cost Efficiency [7.4]
我々は2023年後半の取引ブームにおける活動の活発化に関する最初の研究を行った。我々は、zkSync 時代における入力ベースのミームトークンのマイニングによって、わずかなコストで取引が可能であることを観察する。 L1ブロックチェーンとは異なり、ZKロールアップは取引量の増加とともにガス料金が低下する可能性がある。一時データストレージの一種であるブロブの導入は、ロールアップのガスコストを削減しただけでなく、碑文ベースのトークンのセキュリティに関する多くの疑問も提起した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:08:42 GMT)
Neuron Specialization: Leveraging intrinsic task modularity for multilingual machine translation [7.4]
統一多言語モデルの訓練は知識伝達を促進するが、必然的に負の干渉をもたらす。我々は、フィードフォワード層をモジュール化し、スパースネットワークを介して継続的に更新する、特殊なニューロンを識別するアプローチであるNeuronを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:33:19 GMT)
Evaluating Span Extraction in Generative Paradigm: A Reflection on Aspect-Based Sentiment Analysis [7.4]
本稿では,生成パラダイムがもたらす課題について述べる。生成的アウトプットと他の評価指標の整合性に関わる複雑さを強調します。我々の貢献は、この生成パラダイムにおけるABSA評価に適した包括的ガイドラインの整備にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:33:22 GMT)
CU-Mamba: Selective State Space Models with Channel Learning for Image Restoration [7.3]
本稿では,二つの状態空間モデルフレームワークをU-Netアーキテクチャに組み込んだChannel-Aware U-Shaped Mambaモデルを紹介する。実験は、CU-Mambaが既存の最先端手法よりも優れていることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 22:02:22 GMT)
GEOBIND: Binding Text, Image, and Audio through Satellite Images [7.3]
我々は、位置情報の衛星画像からテキスト、画像、音声など複数のモードを推測できるディープラーニングモデルGeoBindを提案する。トレーニングの結果,衛星画像,地上画像,音声,テキストなど,複数の種類のデータを用いた共同埋め込み空間が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:13:37 GMT)
What's under the hood: Investigating Automatic Metrics on Meeting Summarization [7.2]
会議要約は、オンライン交流の増加を考慮した重要な課題となっている。現在のデフォルトのメトリクスは、観測可能なエラーをキャプチャするのに苦労しており、相関が弱い。特定のエラーに正確に反応するのはサブセットのみであり、ほとんどの相関関係は、エラーが要約品質に与える影響を反映していないか、あるいは失敗していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:15:07 GMT)
CarcassFormer: An End-to-end Transformer-based Framework for Simultaneous Localization, Segmentation and Classification of Poultry Carcass Defect [7.2]
本研究では, 熟練労働者や検査官の関与を必要とせず, カーカス品質評価の自動化に有効な手法を提案する。提案システムは機械学習(ML)とコンピュータビジョン(CV)技術に基づいて,自動欠陥検出とカーカス品質評価を可能にする。本研究では,CarcassFormerシステムの性能を,分類,検出,セグメンテーションタスクにおける他の最先端(SOTA)手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:34:56 GMT)
Distributed Fractional Bayesian Learning for Adaptive Optimization [7.2]
本稿では,各エージェントが共通パラメータを持つローカルコスト関数にのみアクセス可能な分散適応最適化問題について考察する。分散最適化問題におけるパラメータの不確実性に対処し、同時に最適解を見つけるための貴重な洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:09:33 GMT)
Quantum steering in a star network [7.1]
ネットワークステアリングは、$n$ローカルな隠れ状態モデルで定義される。非線形ステアリング不等式と線形ステアリング不等式という2つの異なる基準が、恒星ネットワークにおける量子ステアリングを検証するために構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:24:17 GMT)
D-Aug: Enhancing Data Augmentation for Dynamic LiDAR Scenes [6.9]
動的シーンの拡大に適したLiDARデータ拡張手法であるD-Augを提案する。動的シーンにシームレスに挿入するために,動的衝突検出と回転アライメントを含む参照誘導手法を提案する。我々は, nuScenesデータセットを用いて, 様々な3次元検出・追跡手法を用いて本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:17:47 GMT)
Meta-Decomposition: Dynamic Segmentation Approach Selection in IoT-based Activity Recognition [6.9]
IoT(Internet of Things)デバイスは、時間とともに異種データを生成する。 IoTベースのアクティビティ認識を含む多くのIoTアプリケーションは、個々のイベントの制限に対処し、プロセスの合理化を目指している。しかし、このステップは制御不能なバイアスの少なくとも2つのファミリーを導入する。本稿では,分解問題の特別な場合として,分解問題を再定義することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:50:28 GMT)
Boosting Medical Image Segmentation Performance with Adaptive Convolution Layer [6.9]
UCTransNetのような先進的なディープラーニングモデルに先立つ適応層を提案する。我々のアプローチは、多様な解剖学的構造と微妙な画像の詳細を扱うネットワークの能力を高める。従来のCNNよりも、同じ数のパラメータで固定されたカーネルサイズで一貫してパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:18:39 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） (Wed, 17 Apr 2024 06:30:00 GMT)
Energy-Efficient Uncertainty-Aware Biomass Composition Prediction at the Edge [6.8]
クローバーを含むハーベージは食物の摂取量を増加させ、牛乳の生産量も増加する。深層学習アルゴリズムは,草地の直接画像から乾式バイオマス組成を推定する目的で提案されている。本稿では,既存のディープラーニングソリューションのエネルギー要求を削減するためにフィルタプルーニングを適用して,このギャップを埋めることを提案する。この課題は, 分散減衰損失を用いたフィルタ解析モデルを用いて, 予測の不確かさを予測し, しきい値を超えた場合, より正確な未解析モデルを用いて再推論を行うことによって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:26:49 GMT)
FIZZ: Factual Inconsistency Detection by Zoom-in Summary and Zoom-out Document [6.7]
本稿では, ズームイン概要とズームアウト文書による実測不整合検出の精度が高く, 解釈可能な実測不整合検出手法を提案する。我々は、アダプティブ展開を通じて、要約から得られた原子事実とソース文書とを一致させる。実験結果から,提案手法が既存システムより有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:01:02 GMT)
Amplifying Main Memory-Based Timing Covert and Side Channels using Processing-in-Memory Operations [6.7]
プロセッシング・イン・メモリ(PiM)アーキテクチャの採用は勢いを増している。 PiMソリューションは、メインメモリに直接アクセスする新しい方法を提供する。メインメモリにアクセスする新しい方法は、高スループットタイミング攻撃ベクトルの機会を開放することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:48:14 GMT)
Domain-Specific Block Selection and Paired-View Pseudo-Labeling for Online Test-Time Adaptation [6.6]
テスト時適応(TTA)は、事前トレーニングされたモデルを、デプロイ後にソースデータにアクセスすることなく、新しいテストドメインに適応することを目的としている。既存のアプローチは、テストデータからグラウンドトルースを得ることができないため、擬似ラベルによる自己学習に依存している。 DPLOTは,(1)ドメイン固有のブロック選択と(2)ペアビュー画像を用いた擬似ラベル生成という2つのコンポーネントから構成される,シンプルで効果的なTTAフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:21:36 GMT)
Large Language Models Meet User Interfaces: The Case of Provisioning Feedback [6.6]
我々は、GenAIを教育ツールに組み込むためのフレームワークを提案し、我々のツールであるFeedback Copilotにその応用を実証する。この研究は、教育におけるGenAIの将来についてのコースをグラフ化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:05:05 GMT)
A Novel ICD Coding Framework Based on Associated and Hierarchical Code Description Distillation [6.5]
ICD符号化は、ノイズの多い医療文書入力による多ラベルテキスト分類の問題である。近年のICD符号化の進歩により、医療用ノートやコードに付加的なデータや知識ベースを組み込むことで、性能が向上した。コード表現学習の改善と不適切なコード代入の回避を目的とした,関連および階層型コード記述蒸留(AHDD)に基づく新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:26:23 GMT)
Time Fairness in Online Knapsack Problems [6.4]
オンラインのknapsack問題は、オンラインアルゴリズムの分野における古典的な問題である。我々は,静的価格と動的価格のトレードオフを効果的にモデル化する,時間公正性の実用的関連概念を定式化する。我々は、公正で一貫性があり、頑健な(競争力のある)ほぼ最適学習増強アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:13:52 GMT)
Training Transformer Models by Wavelet Losses Improves Quantitative and Visual Performance in Single Image Super-Resolution [6.4]
トランスフォーマーベースモデルは、画像超解像(SR)を含む低レベル視覚タスクにおいて顕著な結果を得たグローバルにより多くの入力ピクセルを活性化するために、ハイブリッドアテンションモデルが提案されている。ウェーブレット損失を利用してTransformerモデルをトレーニングし、定量的および主観的性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:25:19 GMT)
PAC Privacy Preserving Diffusion Models [6.3]
拡散モデルは、高いプライバシーと視覚的品質の両方で画像を生成することができる。しかし、特定のデータ属性の民営化において堅牢な保護を確保するといった課題が発生する。 PACプライバシー保護拡散モデル(PAC Privacy Preserving Diffusion Model)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:18:54 GMT)
Predictive representations: building blocks of intelligence [6.3]
本稿では、強化学習の理論と認知と神経科学の研究を統合する。我々は、後継表現(SR)とその一般化に特に注意を払う。この収束は、特定の種類の予測表現が多目的な知性の構成要素として機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:14:30 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） (Wed, 17 Apr 2024 12:09:17 GMT)
KDAS: Knowledge Distillation via Attention Supervision Framework for Polyp Segmentation [6.1]
KDASは,注意の監視を取り入れた知識蒸留フレームワークであり,提案した対称性誘導モジュールについて述べる。このフレームワークは、より少ないパラメータでコンパクトな学生モデルを容易にし、教師モデルの強みを学習できるように設計されている。当社のコンパクトモデルでは,最先端手法による競争結果の達成により,その強度を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:38:54 GMT)
SYNFAC-EDIT: Synthetic Imitation Edit Feedback for Factual Alignment in Clinical Summarization [6.1]
大規模言語モデル(LLM)は、要約タスクにおいて重要な成果を示したが、事実的不正確さに苦慮している。専門家がアノテートしたデータの高コスト化と可用性の限界に対処するため,本研究では革新的なパイプラインを導入する。 100B以上のGPTの変種を利用して、専門家レベルの編集フィードバックを提供する合成フィードバックエキスパートとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:27:25 GMT)
ICSVR: Investigating Compositional and Syntactic Understanding in Video Retrieval Models [6.1]
ビデオ検索は、テキストキャプションまたはリバーサが与えられたビデオデータベースから、地上の真実のビデオを取得することを含む。我々は,MSRVTT,MSVD,DIDEMOなどの標準ベンチマークを用いて,ビデオ検索モデルの合成と構文的理解を評価する。ビデオ理解におけるオブジェクトや属性と比較して,アクションや構文が軽微な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:38:12 GMT)
GenFighter: A Generative and Evolutive Textual Attack Removal [6.0]
自然言語処理(NLP)におけるTransformerモデルのような、ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するアドリラルアタックは大きな課題となる。本稿では,訓練分類分布の学習と推論によって敵の堅牢性を高める新しい防衛戦略であるGenFighterを紹介する。我々は、GenFighterが攻撃および攻撃成功率の指標の下で、最先端の防御能力より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:32:13 GMT)
Reuse out-of-year data to enhance land cover mappingvia feature disentanglement and contrastive learning [5.9]
土地利用/土地被覆(LULC)地図は、農業領域の管理、環境モニタリング、持続可能な意思決定を支援する上で重要な役割を果たしている。新しい基底真理データを収集する必要があるため、以前に収集された参照データを完全に無視する。本稿では,2つの異なる領域からのリモートセンシングと参照データを組み合わせたディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:00:20 GMT)
JointViT: Modeling Oxygen Saturation Levels with Joint Supervision on Long-Tailed OCTA [5.9]
本稿では,ビジョントランスフォーマーアーキテクチャに基づく新しいモデルであるJointViTを提案する。本稿では,データ前処理時のバランシング向上手法を導入し,モデルの性能向上を図る。提案手法は他の最先端手法よりも優れ、全体的な精度は最大12.28%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:16:12 GMT)
Segmenting the motion components of a video: A long-term unsupervised model [5.8]
ビデオシーケンス上でのコヒーレントで安定した動作セグメンテーションを提供したいと思っています。完全教師なし方式で動作する新しい長期光時間モデルを提案する。 4つのVOSに関する実験を報告し、競争力のある定量的結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:44:24 GMT)
Prompt-Guided Generation of Structured Chest X-Ray Report Using a Pre-trained LLM [5.8]
事前学習型大言語モデル(LLM)を用いた胸部X線構造レポート作成のためのプロンプト誘導手法を提案する。まず,胸部X線で解剖学的領域を同定し,重要な視覚要素に焦点を絞った文を生成する。また,検出された解剖学を,解剖学的理解を LLM に伝達するテキストプロンプトに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:45:43 GMT)
Towards Reliable Empirical Machine Unlearning Evaluation: A Game-Theoretic View [5.7]
本研究では,非学習アルゴリズムとMIA敵とのゲームとして評価プロセスを形式化するゲーム理論フレームワークを提案する。ゲームから誘導される評価基準は,既存の評価基準が満たせないという証明可能な保証を享受していることを示す。この研究は、非学習アルゴリズムを実証的に評価するための、新しく信頼性の高いアプローチを示し、より効果的な非学習技術を開発するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:20:27 GMT)
Factorized Motion Fields for Fast Sparse Input Dynamic View Synthesis [5.7]
疎入力視点で動的放射場を高速に表現することに集中する。既存の高速ダイナミックシーンモデルは、運動を明示的にモデル化しない。我々は、カメラ間のスパースフロー先行と、カメラ内の密流先行とを組み合わせて、我々の動きモデルを調整することを含む、信頼性の高いフロー先行を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:08:00 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） (Wed, 17 Apr 2024 18:37:12 GMT)
UMAIR-FPS: User-aware Multi-modal Animation Illustration Recommendation Fusion with Painting Style [5.4]
ユーザ対応マルチモーダルアニメーション・イラストレーション・リコメンデーション・フュージョン(UMAIR-FPS)を提案する。特徴抽出フェーズでは、画像特徴量に対して、画像描画スタイルの特徴と意味的特徴を結合して、デュアル出力画像エンコーダを構築する。テキスト特徴量に対して,微調整型文変換器をベースとしたテキスト埋め込みを実現する。マルチモーダル・フュージョン・フェーズでは,ユーザを意識したマルチモーダル・コントリビューション計測機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:46:56 GMT)
An Empirical Evaluation of Pre-trained Large Language Models for Repairing Declarative Formal Specifications [5.4]
本稿では,アロイの宣言的仕様を修復するためのLarge Language Models (LLMs) の能力について,体系的に検討する。本稿では, 補修エージェントとプロンプトエージェントを組み合わせた, 二重エージェントLLMフレームワークを統合した新しい補修パイプラインを提案する。本研究は, LLM, 特に GPT-4 変種が, 実行時およびトークン使用率の限界が増大しているにもかかわらず, 修復効率において既存の技術よりも優れていたことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:46:38 GMT)
Mixing Time of Open Quantum Systems via Hypocoercivity [5.3]
オープン量子系の混合時間を推定するための既存のアプローチは、しばしばリンドブラディアン発生器のスペクトルギャップ推定に依存する。本研究では,ハミルトニアン系と散逸系系を別々に扱う開量子系の混合時間を推定する理論的枠組みを提案する。この手法は(古典的な)運動論の低エネルギー性から着想を得たエネルギー汎関数の構成に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:58:17 GMT)
Convergence of Expectation-Maximization Algorithm with Mixed-Integer Optimization [5.3]
本稿では,特定の種類のEMアルゴリズムの収束を保証する一連の条件を紹介する。本研究では,混合整数非線形最適化問題の解法として,反復アルゴリズムの新しい解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:03:36 GMT)
ECoDepth: Effective Conditioning of Diffusion Models for Monocular Depth Estimation [5.2]
パララックスの手がかりがない場合、学習に基づく単一画像深度推定モデルは、画像のシェーディングと文脈的手がかりに大きく依存する。このようなモデルを、キャプチャが難しい大規模で多様なデータセットでトレーニングする必要がある。 CLIPのようなトレーニング済みの基礎モデルからの埋め込みを使用することで、いくつかのアプリケーションにおけるゼロショット転送が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:59:51 GMT)
SDXS: Real-Time One-Step Latent Diffusion Models with Image Conditions [5.1]
SDXS-512 と SDXS-1024 の2つのモデルを示し,1つのGPU上で約100 FPS (SD v1.5 より30倍速い) と30 FPS (SDXLより60倍速い) の推論速度を実現する。我々のトレーニングアプローチは、画像条件付き制御に有望な応用を提供し、画像間の効率的な翻訳を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:57:58 GMT)
Spatial-Aware Image Retrieval: A Hyperdimensional Computing Approach for Efficient Similarity Hashing [5.1]
超次元コンピューティング(HDC)を利用した革新的画像ハッシュ手法NeuroHashを提案する。提案手法は,事前学習した大規模視覚モデルとHDC操作を組み合わせることで,空間的に符号化された特徴表現を実現する。我々のフレームワークは条件付き画像検索のための動的ハッシュ操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:01:47 GMT)
Commitments are equivalent to one-way state generators [5.1]
ワンウェイ状態発生器 (OWSG) は古典的なワンウェイ関数の自然な量子アナログである。我々は、$Oleft(fracnlog(n)right)$-copy OWSGs が $poly(n)$-copy OWSG および量子コミットメントに等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:29:25 GMT)
Zero-Shot Reinforcement Learning from Low Quality Data [5.1]
ゼロショット強化学習(Zero-shot reinforcement learning, RL)は、オフラインで報酬なしの事前トレーニングフェーズの後に、環境内であらゆるタスクを実行できるエージェントを提供することを約束する。そこで本研究では、ゼロショットRL法の性能が、小さな同種データセットでトレーニングした場合にどのように低下するかを考察する。本稿では,単一タスクのオフラインRLアルゴリズムの高性能な特徴である保守性に着想を得た修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:36:47 GMT)
The Victim and The Beneficiary: Exploiting a Poisoned Model to Train a Clean Model on Poisoned Data [5.0]
バックドア攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングプロセスに深刻なセキュリティ上の脅威をもたらしている The Victim and The Beneficiary (V&B) は有毒なモデルを利用して、余分な良性サンプルを使わずにクリーンなモデルを訓練する。本フレームワークは,良質な試料の性能を維持しつつ,バックドア注入の防止と各種攻撃に対する堅牢化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:15:58 GMT)
DiscDiff: Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation [4.9]
本稿では, 離散的なDNA配列を生成するための遅延拡散モデルであるDisdisDiffと, これらの配列を洗練するためのポストトレーニングアルゴリズムであるAbsorb-Escapeを紹介する。 EPD-GenDNAは15種から16万のユニークな配列を含む、DNA生成のための最初の包括的で多種のデータセットである。本研究は,遺伝子治療やタンパク質生産に影響を及ぼす可能性のあるDNA生成モデルの構築を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:31:33 GMT)
ScaleFold: Reducing AlphaFold Initial Training Time to 10 Hours [4.9]
OpenfoldをベースとしたAlphaFoldトレーニング手順を総合的に分析する。そこで我々は,AlphaFoldの効率的なスケーリングを阻害する要因として,非効率な通信とオーバヘッド優先の計算が重要であることを確認した。これらの要因に最適化を取り入れた,系統的なトレーニング手法であるScaleFoldを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:55:33 GMT)
Solving morphological analogies: from retrieval to generation [4.8]
分析推論は人間の推論の能力であり、難解な推論タスクの解決に用いられてきた。本稿では,ARにおける2つの重要な課題である類似検出と解決に対処し,対処するためのディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。このフレームワークは、単語間の形態的類似比(APs)のSiganalogiesデータセットで徹底的にテストされ、多くの言語においてシンボル的アプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:23:12 GMT)
Web 3.0 and Quantum Security: Long-Distance Free-Space QSDC for Global Web 3.0 Networks [4.8]
本稿では、量子および古典的文脈におけるセキュリティ侵害の防止方法として、我々の新しい長距離自由空間量子セキュアダイレクト通信(LF QSDC)を紹介する。本研究の焦点は、LF QSDCのWeb 3.0ネットワークインフラストラクチャへの技術設計と導入であり、拡張範囲通信の有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:25:56 GMT)
Predicting Thrombectomy Recanalization from CT Imaging Using Deep Learning Models [4.8]
術前CTとCTA画像を用いて,患者の再石灰化スコアの完全自動予測を提案した。我々のトップモデルは平均クロスバリデードROC-AUC 77.33 $pm$3.9%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:20:14 GMT)
IrrNet: Advancing Irrigation Mapping with Incremental Patch Size Training on Remote Sensing Imagery [4.7]
本稿では,学習過程を通じてパッチサイズを戦略的に増加させる,プログレッシブトレーニング手法を用いた革新的なアプローチを提案する。注目すべきは,既存の最先端モデルの性能を約20%向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:43:43 GMT)
Runner re-identification from single-view running video in the open-world setting [4.7]
提案システムでは,入力として生映像を自動的に処理してランナーを識別し,複数回フレームアウトしてもランナーを識別できる。自動処理では、事前に訓練されたYOLOv8と微調整されたEfficientNetを用いて、ビデオ中のランナーを検出する。ランナー再識別の精度を向上させるため,ランニングシーケンス画像の局所像特徴と動的特徴として靴画像を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:04:07 GMT)
Can LLMs perform structured graph reasoning? [4.7]
LLM(Pretrained Large Language Models)は、言語ベースのプロンプトだけで様々な推論能力を示す。本稿では,半構造化タスクのプロキシとして,様々なグラフ推論タスクを設計する。上記の課題に対して,5種類のインストラクト微細化LDM (GPT-4, GPT-3.5, Claude-2, Llama-2, Palm-2) をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:50:04 GMT)
PE-MVCNet: Multi-view and Cross-modal Fusion Network for Pulmonary Embolism Prediction [4.7]
肺塞栓症(PE)の早期発見は、患者の生存率を高めるために重要である。 PE-MVCNetとよばれる多モード核融合法を提案する。提案モデルは既存の手法より優れており, 単一のデータモダリティを用いたモデルと比較して, マルチモーダル融合モデルの方が優れていることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:08:02 GMT)
Robust and composable device-independent quantum protocols for oblivious transfer and bit commitment [4.6]
我々は、マジックスクエアデバイスを用いた、Oblivious Transfer (OT) とbit commitment (BC) のためのデバイス非依存の量子プロトコルを提案する。我々のプロトコルは逐次構成可能であるので、より大きなプロトコルを構築するためにビルディングブロックとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:46:36 GMT)
AsymFormer: Asymmetrical Cross-Modal Representation Learning for Mobile Platform Real-Time RGB-D Semantic Segmentation [4.5]
AsymFormerは、RGB-Dマルチモーダル情報を用いたリアルタイムセマンティックセグメンテーションの精度を向上させる新しいネットワークである。 AsymFormerはマルチモーダルな特徴抽出に非対称なバックボーンを使用し、冗長なパラメータを削減している。 AsymFormerは高い精度と効率のバランスを取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:42:06 GMT)
Landmark Guided Active Exploration with State-specific Balance Coefficient [4.5]
目標条件付き値関数に基づいて,目標空間に計画を立てることにより,サブゴールの予測尺度を設計する。本稿では,予測と新規性の尺度を統合することで,ランドマーク誘導型探査戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:19:48 GMT)
Synthesizing Realistic Data for Table Recognition [4.5]
本稿では,テーブル認識に特化して設計されたアノテーションデータを合成する手法を提案する。中国の金融発表から表の構造と内容を活用することで、我々は最初の広範囲な表アノテーションデータセットを開発した。我々は、中国の金融発表領域における実世界の複合表の初歩的ベンチマークを確立し、このベンチマークを用いて、我々の合成データに基づいてトレーニングされたモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:36:17 GMT)
Small Language Models are Good Too: An Empirical Study of Zero-Shot Classification [4.4]
異なるアーキテクチャとスコアリング関数を用いて、77Mから40Bパラメータの言語モデルをベンチマークする。この結果から、小さなモデルはテキストを効果的に分類し、より大きなテキストに匹敵するか、上回っていることが明らかとなった。この研究は、大きめが常に良いとは限らないという考えを強調し、リソース効率の良い小さなモデルが特定のデータ分類の課題に対して実行可能なソリューションを提供するかもしれないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:10:28 GMT)
GOLF: Goal-Oriented Long-term liFe tasks supported by human-AI collaboration [4.4]
ChatGPTと類似の大規模言語モデル(LLM)は、人間とAIの相互作用と情報探索プロセスに革命をもたらした。本研究は,LLM機能の範囲を日常的なタスク自動化を超えて拡張し,長期的,重要なライフタスクのユーザを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:00:58 GMT)
Improved Generalization Bounds for Communication Efficient Federated Learning [4.4]
本稿では,一般化境界の探索と表現学習によるフェデレーション学習の通信コストの低減に焦点をあてる。我々は、一般化境界と表現学習分析に基づいて、適応的局所ステップ付きフェデレートラーニング(FedALS)アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:17:48 GMT)
ONOT: a High-Quality ICAO-compliant Synthetic Mugshot Dataset [4.4]
本稿では,高品質な顔の生成に焦点を当てた合成データセットであるONOTを紹介する。 OnOTに含まれる厳密に制御された様々なマグショット画像は、eMRTDの顔画像の解析に関連する研究分野で有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:38:51 GMT)
TeClass: A Human-Annotated Relevance-based Headline Classification and Generation Dataset for Telugu [4.3]
関連性に基づく見出し分類は、関連する見出しを生成するタスクを大いに助ける。本稿では,TeClassについて紹介する。 ROUGE-Lスコアの約5ポイント向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:07:56 GMT)
Topic-Controllable Summarization: Topic-Aware Evaluation and Transformer Methods [4.2]
Topic-controllable summarization(トピック制御可能な要約)は、幅広い潜在的応用を持つ新興の研究分野である。本研究は,生成した要約を自動的に評価する話題指向評価尺度を提案する。さらに,強力なトランスフォーマーアーキテクチャを扱うためにトピック埋め込みを適用し,制御トークンによる要約生成を導くための,新しい,効率的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:55:14 GMT)
Online Algorithms with Limited Data Retention [4.1]
データ保持に関する厳密な制約を受けるオンラインアルゴリズムのモデルを導入する。我々は,全てのデータをできるだけ長く保持するベースラインアルゴリズムよりも指数関数的に改善できることを示す。我々の結果の1つの意味は、データ保持法は忘れられる権利を保証するのに不十分であるということだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:17:23 GMT)
Adaptive Lasso, Transfer Lasso, and Beyond: An Asymptotic Perspective [4.1]
本稿では,Adaptive LassoとTransfer Lassoに固有の理論的性質を包括的に探求する。アダプティブ・ラッソは初期推定器によって分割された正規化を採用し、正規性と変数選択の整合性によって特徴づけられる。最近提案されたTransfer Lassoは、非漸近的推定誤差を削減できることを示す能力を持つ初期推定器によって抽出された正規化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:31:57 GMT)
CAGE: Causality-Aware Shapley Value for Global Explanations [4.0]
AIモデルを説明する1つの方法は、AIモデルに対する入力機能の予測的重要性を明らかにすることである。協調ゲーム理論に触発されたシェープリーは、特徴の重要性を説明として定量化する便利な方法を提供する。特に、入力特徴の因果関係を尊重する外部特徴に対する新しいサンプリング手順を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:43:54 GMT)
Variational quantization for state space models [4.0]
何千もの異種時系列を収集する大規模なデータセットを用いてタスクを予測することは、多くの分野において重要な統計問題である。離散状態空間隠蔽マルコフモデルと最近のニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせた新しい予測モデルを提案し,ベクトル量子化変分オートエンコーダにインスパイアされたトレーニング手順を提案する。提案手法の性能を複数のデータセットを用いて評価し,他の最先端ソリューションよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:01:41 GMT)
What are human values, and how do we align AI to them? [4.0]
我々は、MGE(Moral Graph Elicitation)と呼ばれる値の抽出と調整のプロセスを提案する。 MGEは、参加者に特定の文脈における価値についてインタビューするために、大きな言語モデルを使用する。我々の結果は、MGEが6つの基準すべてでモデルアライメントを改善することを約束していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:27:37 GMT)
State-space Decomposition Model for Video Prediction Considering Long-term Motion Trend [3.9]
本稿では,全体の映像フレーム生成を決定論的外観予測と動き予測に分解する状態空間分解ビデオ予測モデルを提案する。条件付きフレームから長期動作傾向を推定し,条件付きフレームとの高整合性を示す将来のフレームの生成を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:19:48 GMT)
Sky-GVIO: an enhanced GNSS/INS/Vision navigation with FCN-based sky-segmentation in urban canyon [3.9]
都市キャニオン環境では、高層建築物によるスタンドアロンセンサと非視線(NLOS)の脆弱性が位置決め結果に深刻な影響を及ぼす。これらの課題に対処するために、NLOS検出のためにFCN(Fully Convolutional Network)に基づくスカイビュー画像分割アルゴリズムを提案する。新たなNLOS検出・緩和アルゴリズム(S-NDM)は、密結合したグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)、慣性計測ユニット(IMU)、Sky-GVIOと呼ばれる視覚機能システムに拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:59:36 GMT)
Runtime Analyses of NSGA-III on Many-Objective Problems [3.7]
本稿では,一般的な多目的ベンチマーク問題mLOTZ,mOMM,mCOCZにおけるNSGA-IIIのランタイム解析について述べる。これらのパラメータは,問題次元,目的数,適合範囲によってどのようにスケールするかを示す。我々の知る限り、これらは3つ以上の目的に対してNSGA-IIIの最初のランタイム解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:39:14 GMT)
Consisaug: A Consistency-based Augmentation for Polyp Detection in Endoscopy Image Analysis [3.7]
ディープラーニングを活用したデータ強化のための,革新的で効果的な手法であるConsisaugを紹介した。 5つのパブリックなポリプデータセットと3つのバックボーンにConsisaugを実装し,本手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:09:44 GMT)
The Code the World Depends On: A First Look at Technology Makers' Open Source Software Dependencies [3.7]
オープンソースソフトウェア(OSS)サプライチェーンのセキュリティは、組織にとって懸念事項となっている。 OSS脆弱性に対処するには、オリジナルのパッケージに加えて、他の依存するソフトウェア製品を更新する必要がある。どんなパッケージがパッチに最も重要か分からないため、OSSセキュリティの改善に最も必要とされています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:44:38 GMT)
Unified Examination of Entity Linking in Absence of Candidate Sets [3.6]
本稿では,エンティティリンクの性能に及ぼす候補集合の影響について,アブレーション研究を用いて検討する。制約の少ない候補集合間のトレードオフ、推論時間の増加、いくつかのモデルのメモリフットプリントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:37:58 GMT)
How to Exhibit More Predictable Behaviors [3.5]
本稿では,外部オブザーバが行うことができる予測を最適化するために,エージェントがその戦略を選択する必要がある予測可能性問題について考察する。環境力学や観察対象者の政策について不確実性を考慮して検討する。本稿では,エージェントポリシーに対するオブザーバの信念に基づいて,報酬関数を用いた行動予測可能性評価基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:06:17 GMT)
Soil Fertility Prediction Using Combined USB-microscope Based Soil Image, Auxiliary Variables, and Portable X-Ray Fluorescence Spectrometry [3.4]
この研究は、ランダムフォレストモデルを用いて、微視的土壌画像、PXRFデータ、補助的な土壌変数(AV)から色とテクスチャを合成した。その結果,画像特徴(IFs)と補助変数(AVs)を統合することで,B値の予測精度が有意に向上した。 IF、AV、PXRFデータを組み込んだデータ融合手法により、それぞれ0.72と0.70のR2値で利用可能なMnとSAIの予測をさらに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:57:20 GMT)
A Text Classification Framework for Simple and Effective Early Depression Detection Over Social Media Streams [3.4]
ERD問題を自然に支援するテキスト分類のための教師付き学習モデルであるSS3を紹介する。 CLEFのeRiskパイロットタスクの早期抑うつ検出におけるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:58:18 GMT)
Optical Image-to-Image Translation Using Denoising Diffusion Models: Heterogeneous Change Detection as a Use Case [3.4]
本稿では,高分解能画像から高分解能画像への変換に拡散モデルを用いた革新的な深層学習手法を提案する。提案手法は,2枚組のSentinel-IIとPlanet Doveの大規模かつ多様なデータセットを用いて,実験・評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:49:00 GMT)
Open-Ended Wargames with Large Language Models [3.2]
質的なウォーゲームを行うための LLM ベースのマルチエージェントシステムである "Snow Globe" を紹介する。我々はそのソフトウェアアーキテクチャを概念的に記述し、この出版とともにオープンソース実装をリリースする。このアプローチの潜在的な応用と、より広範なウォーガーミングエコシステムにどのように適合するかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:54:58 GMT)
A central limit theorem for partially distinguishable bosons [3.1]
Cushen-Hudson量子中心極限定理ボゾン平衡現象におけるその役割の理解粒子数分布は、大規模なボーソンサンプリング実験における不完全性の診断に用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:10:42 GMT)
Deep Neural Networks via Complex Network Theory: a Perspective [3.1]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、リンクと頂点が反復的にデータを処理し、タスクを亜最適に解くグラフとして表現することができる。複雑なネットワーク理論(CNT)は、統計物理学とグラフ理論を融合させ、その重みとニューロン構造を分析してニューラルネットワークを解釈する方法を提供する。本研究では,DNNのトレーニング分布から抽出した測定値を用いて既存のCNTメトリクスを拡張し,純粋なトポロジカル解析からディープラーニングの解釈可能性へ移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:42:42 GMT)
Investigating Gender Bias in Turkish Language Models [3.1]
トルコ語モデルにおけるジェンダーバイアスの重要性について検討する。我々は既存のバイアス評価フレームワークを構築し、それらをトルコ語に拡張する。具体的には、クルド人の民族的偏見を埋め込んだトルコ語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:24:41 GMT)
Estimating Racial Disparities When Race is Not Observed [3.1]
本稿では,人種間の格差を推定する新しいモデルについて,人種の指標変数として姓を用いて紹介する。ノースカロライナの投票者ファイルに基づく検証調査では、BISG+BIRDiEは政党登録における人種的違いを推定した場合、エラーを最大84%削減している。提案手法を適用し,米国内国歳入庁の個人レベルの税率データを用いて住宅ローン利子控除の恩恵を受ける者の人種差を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:09:11 GMT)
Enhancing Argument Summarization: Prioritizing Exhaustiveness in Key Point Generation and Introducing an Automatic Coverage Evaluation Metric [3.1]
キーポイント分析(KPA)タスクは、引数の集合のまとめを表すものとして引数の要約を定式化する。キーポイント生成(KPG)と呼ばれるKPAのサブタスクは、引数からこれらのキーポイントを生成することに焦点を当てている。本稿では,キーポイント生成のための新しい抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:00:29 GMT)
Incremental Bootstrapping and Classification of Structured Scenes in a Fuzzy Ontology [3.1]
構造化表現をブートストラップするロボットは、いくつかの知的なカテゴリーを分類する。本稿では,構造化知識表現をクリップOWL-DLオントロジーでブートストラップするSITアルゴリズムを提案する。ファジィSITは頑健であり, クリップな定式化の特性を保ち, ブートストラップ表現の強化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:51:13 GMT)
Study of multiple degrees of freedom entanglement in optical fiber [3.0]
軌道角運動量(OAM)は、複数の次元で情報を運ぶ能力によって広く注目を集めている。伝送後の絡み合った状態の安定性と高忠実性の確保は、量子通信の重要な部分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:11:27 GMT)
Evaluating Tenant-Landlord Tensions Using Generative AI on Online Tenant Forums [3.0]
この研究は、Latent Dirichlet Allocation (LDA)をGPT-4に組み込んで、サブレディットr/Tenantから抽出されたRedditポストデータを分類する。手数料問題やユーティリティ問題といったトピックにおけるテナント的懸念が、分析された4つの州すべてで一貫して支配的であることが分かりました。我々は、パンデミックとエビクション・モラトリアムの影響について重要な意味を持つテナント的関心事の時間的傾向を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:20:31 GMT)
HIVE: Scalable Hardware-Firmware Co-Verification using Scenario-based Decomposition and Automated Hint Extraction [3.0]
ハードウェア確認ソフトの共検証は、信頼できるシステムの設計に不可欠である。ハードウェアを手動で抽象化したり、ヒントを手動で生成することで、ファームウェア検証中の状態空間を削減できる有望な方法がある。本稿では,シミュレーションに基づく検証のスケーラビリティと形式検証の完全性とを効果的に組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:39:42 GMT)
Design for Trust utilizing Rareness Reduction [3.0]
本稿では, 敵がトロイの木を隠蔽することを困難にするため, トラスト設計法としてレアネス低減について検討する。また、希少性を減らすことでトロイの木馬の検出が高速化され、トロイの木馬の検出方法によるカバレッジが向上することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:54:51 GMT)
Policy Learning with Competing Agents [3.0]
意思決定者は、しばしば、治療できるエージェントの数に制限された能力の下で、治療の割り当てポリシーを学ぶことを目指している。本稿では,そのような干渉が存在する場合のキャパシティ制約された処理課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:06:03 GMT)
Criteria for Uncertainty-based Corner Cases Detection in Instance Segmentation [2.9]
予測の不確実性に基づくコーナーケースの基準を示す。我々はCOCOとNuImagesデータセットを用いて各コーナーケース基準を評価する。また、各対象を正正値(TP)、正値(False Positive)、正値(False Positive)、正値(False Positive)に区別できるコーナーケース決定関数も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:17:12 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） (Wed, 17 Apr 2024 05:12:53 GMT)
Composition in Differential Privacy for General Granularity Notions (Long Version) [2.9]
一般のフレームワークにおける差分プライバシ(DP)の構成可能性や,データドメインや近傍の定義について検討する。我々の定理は、並列およびシーケンシャルな構成設定の両方をカバーする。重要な点として、それらの間にあるすべての設定をカバーし、構成の最終的なプライバシ損失を、精度を大幅に向上して計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:17:25 GMT)
InfoMatch: Entropy Neural Estimation for Semi-Supervised Image Classification [2.9]
我々は、未ラベル標本の可能性を利用するために、情報エントロピーニューラル推定を用いる。コントラスト学習にインスパイアされたエントロピーは、異なる拡張ビュー間での相互情報の低境界を最大化することによって推定される。 textitInfoMatchという名前のメソッドは、広範囲な実験を通して、その優れたパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:29:44 GMT)
Predictive Model Development to Identify Failed Healing in Patients after Non-Union Fracture Surgery [2.8]
骨偽関節は外傷手術に最も重篤な合併症の一つである。機械学習の最近の進歩は、非統一的治癒を予測するモデルを開発することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:36:33 GMT)
Model Callers for Transforming Predictive and Generative AI Applications [2.7]
モデル呼び出し(model caller)と呼ばれる新しいソフトウェア抽象化を導入する。モデル呼び出しは、AIとMLモデル呼び出しの仲介役として機能する。我々は、モデル呼び出しのためのPythonライブラリのプロトタイプをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:21:06 GMT)
Learning to Score Sign Language with Two-stage Method [2.7]
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） (Wed, 17 Apr 2024 01:05:07 GMT)
LLMs for Cyber Security: New Opportunities [2.6]
大規模言語モデル(LLM)は、多くの産業にとって有益な、強力で汎用的なモデルである。サイバーセキュリティについて、特にセキュリティと安全領域における困難な問題に対処するLLMの可能性を探求し、要約しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:58:51 GMT)
Tensor Factorisation for Polypharmacy Side Effect Prediction [2.6]
薬物の組み合わせによって引き起こされる逆反応は、ますます一般的な現象であり、それらの正確な予測は現代医学において重要な課題である。このタスクには多くの計算手法が提案されており、成功度は様々である。この領域であまり使われていないように見える手法の1つは、このタイプのデータに明確な適用性があるにもかかわらず、テンソル分解である。従来の報告とは対照的に、このタスクのテンソル分解モデルは、最先端のグラフニューラルネットワークモデルと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:32:05 GMT)
Bounds on the ground state energy of quantum $p$-spin Hamiltonians [2.6]
量子$p$局所スピングラスランダムハミルトニアンの基底状態エネルギーを推定する問題を考察する。我々の主な結果は、積状態によって達成できる最大エネルギーは、明確に定義された限界を持つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:05:39 GMT)
LLM Agents can Autonomously Exploit One-day Vulnerabilities [2.4]
LLMエージェントは現実世界のシステムにおいて,1日の脆弱性を自律的に悪用できることを示す。我々の GPT-4 エージェントは高性能に CVE 記述を必要とする。以上の結果から,高能率LLMエージェントの広範な展開に関する疑問が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:34:39 GMT)
Simple In-place Data Augmentation for Surveillance Object Detection [2.4]
本稿では,オブジェクト検出データセットに適した簡単な拡張手法を提案する。提案手法では,オブジェクトをオリジナルと同じ位置に配置することで,その有効性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:20:16 GMT)
Let's Ask AI About Their Programs: Exploring ChatGPT's Answers To Program Comprehension Questions [2.4]
我々は,LLMが生成したコードから生成されたQLCに応答する,最先端のLCMの能力について検討する。この結果から,現在最先端のLCMではプログラム作成やプログラム実行の追跡が可能であるが,初心者プログラマが記録した類似のエラーに容易に対応できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:37:00 GMT)
Testing Updated Apps by Adapting Learned Models [2.4]
学習したモデルの継続的適応(CALM)は、アプリの更新を効率的にテストする自動テストアプローチである。機能的正確性は、主にAppスクリーンの視覚的検査によって検証できるため、CALMは、ソフトウェアテスタによって視覚化されるAppスクリーンの数を最小化する。実験により,CALMは6つの最先端手法よりも,更新手法と命令の比率が有意に高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:21:27 GMT)
A Study of Undefined Behavior Across Foreign Function Boundaries in Rust Libraries [2.4]
Rustは、制限がはるかに弱い言語との相互運用に頻繁に使用される。 MiriLLIは、既存のRustとLLVMインタプリタを使用して、複数言語アプリケーションを共同で実行するツールです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:12:05 GMT)
Duality induced by an embedding structure of determinantal point process [2.3]
DPPが対数線型モデルの指数族に埋め込まれていることが示される。限界カーネルと$L$アンサンブルカーネルに関連する双対性が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:57:53 GMT)
Image Generative Semantic Communication with Multi-Modal Similarity Estimation for Resource-Limited Networks [2.3]
本研究では,多様な意味情報を利用して効率的な意味コミュニケーションを行うマルチモーダル画像伝送手法を提案する。提案手法は,画像からマルチモーダルな意味情報を抽出し,その情報のみを送信する。受信機は画像生成モデルを用いて複数の画像を生成し、意味的類似性に基づいて出力を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:42:39 GMT)
Runtime Analysis of Evolutionary Diversity Optimization on the Multi-objective (LeadingOnes, TrailingZeros) Problem [2.3]
進化的多様性最適化(EDO)を3つの対象関数 LOTZ$_k$ 上で証明する。 GSEMOが全てのパレート最適解の集合を$O(kn3)$期待反復で計算することを示す。両多様性尺度に非常によく似た振る舞いを示す実証的な研究で、我々の理論分析を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:51:15 GMT)
Tight bounds on Pauli channel learning without entanglement [2.3]
我々は,絡み合いのない学習アルゴリズムを,主利得システムと補助システムとを分離可能な状態,測定,操作のみを利用するものとみなしている。これらのアルゴリズムは、中間回路の測定と古典的なフィードフォワードにインターリーブされたメインシステムに量子回路を適用するものと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:41:34 GMT)
"Against the Void": An Interview and Survey Study on How Rust Developers Use Unsafe Code [2.2]
Rustは、エイリアスと変更性を制限することで安全性を保証する。サイクリックエイリアスやマルチオペレーティングといった重要なデザインパターンは、これらの制限を回避しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:15:58 GMT)
WPS-Dataset: A benchmark for wood plate segmentation in bark removal processing [2.2]
本研究では,WPSデータセットと呼ばれる樹皮除去処理における木材板のセグメンテーションのベンチマークを提案する。我々は、画像取得装置を設計し、それを樹皮除去装置に組み込んで、実際の産業環境で画像をキャプチャした。モデルはトレーニング中にWPSデータセットの特徴を効果的に学習し理解し、木材板分割作業において高い性能と精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:51:24 GMT)
How Well Can You Articulate that Idea? Insights from Automated Formative Assessment [2.2]
学生の理科解説エッセイに対する自動フィードバックについて検討する。ルーブリックの主な考え方は、説明の自由がどの程度あるかという点で異なることが分かる。自動決定プロセスのトレースにより、学生の声明に十分な明快さが欠如している場合に診断できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:27:59 GMT)
Use of a Structured Knowledge Base Enhances Metadata Curation by Large Language Models [2.2]
本稿では,メタデータ標準への準拠性を改善するため,大規模言語モデル (LLM) の可能性について検討する。 NCBI BioSampleレポジトリの肺がん関連サンプルを無作為に記録した200データについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:17:12 GMT)
Automating Personalized Parsons Problems with Customized Contexts and Concepts [2.2]
大規模言語モデル(LLM)は、学生がオンデマンドのパーソンズ問題を生成できるようにするソリューションを提供する。本稿では,LLMを用いた無制限なドラッグアンドドロッププログラミング演習を生成する教育ツールであるPuzzleMakerPyを紹介する。我々は,PuzzleMakerPyを大規模プログラミングコースに展開することで評価し,コンテキストフレーミングの個人化能力は学生にとって非常に有意義であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:01:50 GMT)
Improving Socratic Question Generation using Data Augmentation and Preference Optimization [2.1]
大規模言語モデル(LLM)は、学生のためのソクラテス的質問を自動的に生成することにより、人間の努力を強化するために使用できる。これらの LLM をプロンプトする既存の手法は、時に無効な出力を生成する。本研究では,既存のソクラテス質問データセットを,特定の方法で無効な質問で強化するデータ拡張手法を提案する。次に,LLama 2 などのオープンソース LLM の最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:53:55 GMT)
Missed Connections: Lateral Thinking Puzzles for Large Language Models [2.1]
ニューヨーク・タイムズが毎日発行するコネクショニオンパズルは、16ワードのバンクを4つのグループに分け、それぞれが共通のテーマに関連付けている。自動AIシステムがConnectionsをプレイする能力について検討し、抽象的推論のための自動ベンチマークとしてゲームの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:31:05 GMT)
Satisfiability of commutative vs. non-commutative CSPs [2.1]
マーミン・ペレスのマジック正方形は(古典的には)満足できないが、次元 4 のヒルベルト空間上の線型作用素によって満足できるブール線型方程式のシステムの有名な例である。 2-SAT, Horn-SAT, Dual Horn-SAT の場合、古典的満足度と演算子満足度は同じであり、ギャップがないことを示す。それらの結果を任意の有限領域上の CSP に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:26:50 GMT)
Runtime Analysis of a Multi-Valued Compact Genetic Algorithm on Generalized OneMax [2.1]
一般化されたOneMax関数の最初のランタイム解析を提供する。 r-cGAはこのr値のOneMax問題を効率的に解くことを示す。実験の最後には、多値OneMax関数の別の変種が期待されるランタイムに関する予想を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:40:12 GMT)
PT Symmetry, induced mechanical lasing and tunable force sensing in a coupled-mode optically levitated nanoparticle [2.1]
共振モードを有する光共振ナノ粒子におけるPT対称性, 誘起メカニカルラシング, および力覚について検討した。このようなカップリングは、実験的に現実的なパラメータに対してPT対称な機械的挙動をもたらす可能性があることを示す。このシステムでは,超感応性可変力センシングが実現可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:49:19 GMT)
Embedding Privacy in Computational Social Science and Artificial Intelligence Research [2.0]
プライバシーの保護は研究の重要な要素として浮上している。高度な計算モデルの利用の増加は、プライバシーの懸念を悪化させる。この記事では、プライバシの役割と、CSS、AI、データサイエンス、および関連するドメインで働く研究者が直面する主な問題について議論することによって、この分野に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:07:53 GMT)
DeepVARwT: Deep Learning for a VAR Model with Trend [2.0]
本稿では,トレンドと依存構造を最大限に推定するために,ディープラーニング手法を用いた新しい手法を提案する。この目的のためにLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークが使用される。シミュレーション研究と実データへの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:24:16 GMT)
From Image to UML: First Results of Image Based UML Diagram Generation Using LLMs [2.0]
ソフトウェア工学のプロセスでは、システムはまずモデリング言語を使って指定される。大規模言語モデル(LLM)は、与えられた図面からUMLモデルの形式表現を生成するために使用される。より具体的には、クラス図の画像を画像に表される実際のモデルに変換するための異なるLCMの能力を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:33:11 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デルを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:38:04 GMT)
Unlocking Bias Detection: Leveraging Transformer-Based Models for Content Analysis [1.9]
CBDT (Contextualized Bi-Directional Dual Transformer) textcolorgreenfaLeaf 分類器を提案する。テキスト内のバイアスを特定し、特定するために、これらのモデルをトレーニングするためのデータセットを用意しました。様々なデータセットを用いて評価した結果, CBDT のテキストカラーグリーンの有効性は, 偏りのある物語と中性な物語を区別し, 特定の偏りのある言葉を識別する上で有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:48:11 GMT)
R2 Indicator and Deep Reinforcement Learning Enhanced Adaptive Multi-Objective Evolutionary Algorithm [1.9]
本稿では,強化学習に基づくエージェントを用いた新しい進化的アルゴリズム構造を提案する。提案したR2強化学習多目的進化アルゴリズム(R2-RLMOEA)は,R2指標に基づく他の6つの多目的アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:23:23 GMT)
Full-dose Whole-body PET Synthesis from Low-dose PET Using High-efficiency Denoising Diffusion Probabilistic Model: PET Consistency Model [1.8]
PET画像における最も重要なトレードオフの1つは、画質と放射線線量の間にある。 PET-CM(PET Consistency Model)は,高画質のフルドーズPET画像を生成するための効率的な拡散法である。 PET-CMは最先端の画像品質を実現し、他の方法よりもはるかに少ない時間を要した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:09:54 GMT)
VBR: A Vision Benchmark in Rome [1.7]
本稿では,RGBデータ,3次元点雲,IMU,GPSデータを含む,ローマで収集された視覚・知覚研究データセットについて述べる。我々は、自律ロボット工学とコンピュータビジョンの研究を進めるために、視覚計測とSLAMをターゲットにした新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:34:49 GMT)
Behavior Alignment: A New Perspective of Evaluating LLM-based Conversational Recommendation Systems [1.7]
大言語モデル (LLM) は対話型レコメンダシステム (CRS) において大きな可能性を証明している。 LLMは、しばしば柔軟で受動的に見え、十分な調査なしに推奨タスクを完了するために急いでいる。この振る舞いの不一致は、推奨の精度を低下させ、ユーザの満足度を低下させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:56:27 GMT)
Fourier-Mixed Window Attention: Accelerating Informer for Long Sequence Time-Series Forecasting [1.6]
Informerを高速化するための高速なローカル・グローバル・ウィンドウベースアテンション手法について検討した。提案手法は,クエリの空間性仮説と,InformerのProbSparseの注意を基礎とした経験的近似に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:37:30 GMT)
The Effect of Defect (Re) Prediction on Software Testing [1.6]
プロジェクト間の欠陥予測は、同じプロジェクトから過去のデータが入手できない可能性があるため、外部プロジェクトからのデータを使用することを目的としている。 Bandit Algorithm(BA)に基づくアプローチは,これまで最も適切な学習プロジェクトを選択するために提案されてきた。本研究の目的は,特に早期の検査において,見渡す欠陥を減らすため,BA法を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:34:13 GMT)
Building Defect Prediction Models by Online Learning Considering Defect Overlooking [1.6]
オンライン学習に基づく欠陥予測モデルの構築は、予測精度を向上させることができる。非欠陥(non-defective)"と予測されるモジュールは、そのようなモジュールのテストケースが少なくなる可能性がある。誤テスト結果は、オンライン学習による学習データとして使用され、予測精度に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:20:46 GMT)
Pixel-Wise Symbol Spotting via Progressive Points Location for Parsing CAD Images [1.6]
本稿では,CAD図面から変換されたCAD画像からシンボルをラベル付けし,配置する。 CAD画像からシンボルをスポッティングする利点は、ラベル付けの低要件と低コストのアノテーションにある。キーポイント検出に基づいて,CAD画像中の矩形記号を再描画するシンボルグループ化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:35:52 GMT)
Drawing Competitive Districts in Redistricting [1.6]
我々は、少なくとも一定数の競争地区で計画を描く問題について論じる。競争地区での計画作成の課題は、非常に自然な例であってもNPハードであることが示される。簡単な登山手順では、すべての地区が競争力のある現実の州で地区を見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:09:41 GMT)
Characterizing Requirements Smells [1.6]
本研究の目的は、周波数、重大度、および効果の観点から、12の要求臭を特徴付けることである。インタビューでは、最も厳しいと認識される臭いの種類は、あいまいさと妥当性であることが示された。また,臭いの種類によって匂いの影響が変わるという,要求の匂いについて学ぶ6つのレッスンのセットも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:43:02 GMT)
Improving Privacy-Preserving Techniques for Smart Grid using Lattice-based Cryptography [1.5]
SPDBlockはブロックチェーンベースのソリューションで、プライバシ、完全性、攻撃に対する耐性を保証する。多次元データ送信を効率的に処理しながら、悪意のあるエンティティを検出し、訴追する。性能テストにより、SPDBlockは従来のスキームよりも通信と計算効率が優れていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:51:52 GMT)
The False Dawn: Reevaluating Google's Reinforcement Learning for Chip Macro Placement [1.5]
Google 2021 Natureの論文で、シリコンチップの物理的設計のための強化学習は、文書化されていない主張のために論争を巻き起こした。 Google RLは、(i)人間デザイナー、(ii)よく知られたアルゴリズム(Simulated Annealing)、(iii)一般的に利用可能な商用ソフトウェアを遅くして遅れていることを示す。クロスチェックデータによると、Nature論文の完全性は、行動、分析、報告の誤りによって著しく損なわれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:55:19 GMT)
Optimized measurement-free and fault-tolerant quantum error correction for neutral atoms [1.5]
量子誤り訂正(QEC)を行う上での大きな課題は、信頼性のある測定と条件付きフィードフォワード演算を実装することである。本稿では,回路レベルのノイズに対する耐故障性を有する小型計測自由QEC方式の実装を提案する。我々は,この手法が,中性原子配列上での資源効率の高い測定自由QECの実現への道を開く方法を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:01:57 GMT)
EVJVQA Challenge: Multilingual Visual Question Answering [1.5]
VQA(Visual Question Answering)は、自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の課題である。 EVJVQAはベトナム語と音声処理に関する第9回ワークショップ(VLSP 2022)で、多言語視覚質問応答のためのベンチマークデータセットとして使用される。本稿では,課題の組織化,共有タスク参加者が採用した手法の概要,その結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:09:25 GMT)
A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large Language Models [1.5]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索手法とディープラーニングの進歩を融合する。本稿では,RAGパラダイムを検索前,検索後,検索後,生成の4つのカテゴリに分類する。 RAGの進化を概説し、重要な研究の分析を通して分野の進歩について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:27:42 GMT)
Exploring DNN Robustness Against Adversarial Attacks Using Approximate Multipliers [1.4]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ヘルスケアや自動運転など、多くの現実世界のアプリケーションで進歩している。高い計算複雑性と敵攻撃に対する脆弱性は、現在進行中の課題である。 DNN層モデルにおける最先端近似乗算器の高精度な乗算器を均一に置き換えることで、DNNの様々な敵攻撃に対するロバスト性を、実現可能な時間で探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:03:12 GMT)
Finding Decision Tree Splits in Streaming and Massively Parallel Models [1.4]
観測データのストリームが与えられた場合、目標はデータを2つのセットに分割する最適な分割ポイント$j$を見つけることである。サブ線形空間と少数のパスを使用する様々な高速ストリーミングアルゴリズムを提供する。これらのアルゴリズムは、超並列計算モデルにも拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:57:44 GMT)
NonGEMM Bench: Understanding the Performance Horizon of the Latest ML Workloads with NonGEMM Workloads [1.3]
本稿では,非GEMM演算子のベンチマークであるベンチについて述べる。まず、さまざまなドメインから一般的なMLワークロードを使用してベンチを構築し、その後、さまざまなグレードのGPUプラットフォームでケーススタディを実行します。 GEMM演算子と非GEMM演算子とのギャップを埋める上で重要なポイントをいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 22:44:22 GMT)
Mapping Violence: Developing an Extensive Framework to Build a Bangla Sectarian Expression Dataset from Social Media Interactions [1.3]
オンラインバングラコンテンツにおける共犯マーカーの自動検出のための,初の包括的枠組みを開発した。私たちのワークフローでは、社会科学者、言語学者、心理学者の洞察を取り入れた7段階の専門家アノテーションプロセスを導入しています。このデータセットを用いてデータ統計とベンチマーク性能を提示することにより、非コミュニケーション暴力のカテゴリ以外では、リグリゴ・コミュニティ暴力は特にバングラ文字で広く普及していると判断した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:09:13 GMT)
Quantum Work Capacitances: ultimate limits for energy extraction on noisy quantum batteries [1.2]
雑音を受ける多くの同一の量子セルからなる量子電池のエネルギー回収効率に関する理論的解析を行った。このような量の明示的な評価は, 減音・脱分極ノイズを通したエネルギー貯蔵システムにおいて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:59:12 GMT)
Postoperative glioblastoma segmentation: Development of a fully automated pipeline using deep convolutional neural networks and comparison with currently available models [1.2]
術後画像の腫瘍部分領域と手術腔の分割にMRIスキャンとニューラルネットワークを用いたパイプラインを構築した。本モデルは切除範囲を正確に分類し,治療効果を評価する上で有用なツールとして有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:23:07 GMT)
Interpreting and generalizing deep learning in physics-based problems with functional linear models [1.1]
解釈可能性は非常に重要であり、物理システムのモデリングにしばしば望まれる。固体力学,流体力学,輸送の試験例を報告する。本研究は,科学機械学習における解釈可能な表現の重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:16:07 GMT)
Photonic indistinguishability characterization and optimization for cavity-based single-photon source [1.1]
独立源からの単一光子の識別不可能性は、スケーラブルな量子技術にとって極めて重要である。この研究は、信頼性が高くスケーラブルな光子ベースの量子技術の設計と工学の道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:18:24 GMT)
Context-Aware Siamese Networks for Efficient Emotion Recognition in Conversation [1.1]
本稿では,メトリクス学習訓練戦略に組み込む会話コンテキストをモデル化する手法を提案する。対話における感情分類のためのマクロF1スコアの57.71を,Siamese Networkアーキテクチャによるメトリック学習を用いて獲得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:36:40 GMT)
EcoMLS: A Self-Adaptation Approach for Architecting Green ML-Enabled Systems [1.1]
ソフトウェアシステム内での省エネの可能性で認識されている自己適応技術は、マシンラーニングの実現可能なシステムにおいて、まだ広く研究されていない。本研究は、インテリジェントランタイム適応によるMLSサステナビリティ向上の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:12:47 GMT)
Quantum dynamics of dissipative Chern insulator [1.0]
本稿では,Chen絶縁体に適切な利得と損失演算子を加えて,量子状態の時間的変化を数値シミュレーションにより長期にわたって研究するオープンシステムを構築した。リウヴィリアの隙間の開閉は、システムの減衰挙動が異なること、非エルミート皮膚効果の存在は、鋭い波面を持つキラル減衰現象をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:15:54 GMT)
AQuA -- Combining Experts' and Non-Experts' Views To Assess Deliberation Quality in Online Discussions Using LLMs [1.0]
AQuAは、議論投稿ごとに複数の指標から統一された熟考品質スコアを算出する付加的なスコアである。我々は,20の熟考指標に対する適応モデルを開発し,専門家のアノテーションと認識された熟考度との相関係数を非専門家によって計算し,各指標を1つの熟考スコアに重み付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:56:48 GMT)
Automated mapping of virtual environments with visual predictive coding [1.0]
本稿では,エージェントが視覚的予測コーディングをしながら仮想環境をナビゲートするフレームワークを提案する。次の画像予測タスクを学習しながら、エージェントは、距離を定量的に反映する環境の内部表現を自動的に構築する。内部マップにより、エージェントは視覚情報のみを使用してランドマークに対して位置を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:27:02 GMT)
Distance and Collision Probability Estimation from Gaussian Surface Models [0.9]
連続空間衝突確率推定は不確実性を考慮した運動計画に重要である。ほとんどの衝突検出と回避アプローチは、ロボットが球体としてモデル化されていると仮定するが、楕円形表現はより厳密な近似を与える。最先端の手法は、原点雲を加工することでユークリッド距離と勾配を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:54:56 GMT)
Toward Understanding the Disagreement Problem in Neural Network Feature Attribution [0.8]
ニューラルネットワークは複雑なパターンと関係を生のデータから識別するこれらのブラックボックスモデルの内部動作を理解することは、依然として難しいが、高い意思決定には不可欠である。我々の研究は、説明の基本的な、分布的な振る舞いを調査することによって、この混乱に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:45:59 GMT)
SDIP: Self-Reinforcement Deep Image Prior Framework for Image Processing [0.8]
最近の研究で提案されたディープ画像先行(DIP)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の本質的な特性を明らかにし、かなりの低レベル画像統計値を取得する。本稿では,元のDIPの改良版として自己強化深部画像先行画像(P)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:50:14 GMT)
Epistemic Power in AI Ethics Labor: Legitimizing Located Complaints [0.7]
本稿は,研究者,開発者,オープンソースコントリビュータ,活動家など75人の技術者へのインタビューに基づいている。私は、AI倫理の実践が、自動化と定量化の権威にいかに到達したかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:34:09 GMT)
Control Theoretic Approach to Fine-Tuning and Transfer Learning [0.7]
トレーニングセットが拡張されたときに制御関数を$u*$に調整する反復アルゴリズムを開発する。提案手法の更新毎に,学習したサンプルの制御ダイナミクスによって生成されたエンドポイントマッピングのカーネルに$u*$の制御を投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:44:25 GMT)
CS1-LLM: Integrating LLMs into CS1 Instruction [0.6]
本経験報告では,大規模言語モデルを完全に取り入れた大規模大学におけるCS1コースについて述べる。 LLMを組み込むため、コースは意図的に変更され、シンタックスやコードの記述がスクラッチから強調されるようになった。学生は3つの異なる領域に3つの大きなオープンエンドプロジェクトを与えられ、彼らの創造性を誇示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:44:28 GMT)
Demystifying Legalese: An Automated Approach for Summarizing and Analyzing Overlaps in Privacy Policies and Terms of Service [0.6]
我々の研究は、このような文書に自動でアクセス可能な要約とスコアを提供する言語モデルを開発することで、この問題を軽減することを目指している。我々はデータセットのトレーニング中にトランスフォーマーベースのモデルと従来のモデルを比較し、RoBERTaは0.74F1スコアで全体的なパフォーマンスを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:53:59 GMT)
$SO(4)$ Symmetry in Hydrogen Atom with Spin [0.5]
本研究では、量子ルンゲ・レンツベクトルをスピン依存ベクトルに一般化し、その後、$SO(4)$対称性の要求に基づき、スピンを持つ水素原子の新しいハミルトニアンを抽出する。我々の研究は水素原子の基盤を広げ、水素原子に基づく他の複雑なモデルに寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:47:34 GMT)
On an inequality of Lin, Kim and Hsieh and Strong Subadditivity [0.5]
非エントロピーノイマンの強い部分加法性を意味するLin, Kim, Hsiehの不等式の初等証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:47:37 GMT)
SERENE: A Collusion Resilient Replication-based Verification Framework [0.4]
衝突検出と緩和のソリューションは、信頼できるサードパーティサーバーの使用や、検証されたタスクを必要とすることが多い。本稿では, 衝突作業者を検出し, 軽減する, 回復力のあるレプリケーションベースの検証フレームワークSERENEを提案する。我々はSERENEの性能をStaabらと比較し、平均50%と60%の精度で検出精度と緩和精度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:11:31 GMT)
SoK: Decentralized Finance (DeFi) -- Fundamentals, Taxonomy and Risks [0.4]
分散ファイナンス(Decentralized Finance、DeFi)は、暗号通貨とは必ずしも関係のない金融サービスを指す。この研究は、DeFiの総値ロック(TVL)の90%以上をカバーするDeFiプロトコルの主要なカテゴリを体系的に提示する。すべてのDeFiプロトコルは、流動性プール、ペッグと合成トークン、アグリゲータプロトコルの3つのグループのうちの1つに分類され、次にリスク分析が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:42:53 GMT)
Enhancing Q&A with Domain-Specific Fine-Tuning and Iterative Reasoning: A Comparative Study [0.4]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)を用いた質問応答システム(Q&A)の性能に及ぼすドメイン固有モデル微調整と推論機構の影響について検討する。 FinanceBench SECのファイナンシャルファイリングデータセットを用いて、RAGでは、微調整の埋め込みモデルと微調整のLDMを組み合わせることで、ジェネリックモデルよりも精度が高いことを観察する。本稿では,Q&AAIの主要な技術コンポーネントを抽出する構造化された技術設計空間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 23:00:03 GMT)
Fidelity decay and error accumulation in quantum volume circuits [0.4]
所望の出力状態と不良出力状態の間の平均忠実度に限定した解析的境界を考案する。我々は、量子ビット数と回路深さの両方で比例的に忠実度が減衰することを示した。これらの減衰定数は、プロセッサアーキテクチャの接続性と次元性に複雑に結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:53:26 GMT)
Implementation and Evaluation of a Gradient Descent-Trained Defensible Blackboard Architecture System [0.3]
2つの有名なテクニックは、ニューラルネットワークとルールファクトエキスパートシステムである。関連するシステムタイプであるBlackboard Architectureは、エキスパートシステムに現実化機能を追加する。そこで本研究では,ブラックボード・アーキテクチャに,ディフェンシブル・スタイルの勾配降下訓練機能を導入し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:55:58 GMT)
Deep Learning for Video-Based Assessment of Endotracheal Intubation Skills [0.3]
本研究は,シングルビデオとマルチビュービデオを用いて気管内挿管(ETI)スキルを評価する枠組みを提案する。まず、ビデオから2D畳み込みオートエンコーダ(AE)と、事前訓練されたセルフスーパービジョンネットワークの特徴を抽出する。 Experts and Novices用のヘッドマウントカメラの3番目のデータセットも分析されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:28:15 GMT)
From Paper to Platform: Evolution of a Novel Learning Environment for Tabletop Exercises [0.3]
本稿では,教室における卓上演習を紹介するサイバーセキュリティ講座のデータと授業経験について述べる。 InJECT Exercise Platform (IXP)は、エクササイズを配信し評価するためのWebベースの学習環境である。手動による評価が難しい伝統的な卓上演習とは異なり、IXPは生徒の行動や学習に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:52:48 GMT)
Protected QR Code-based Anti-counterfeit System for Pharmaceutical Manufacturing [0.2]
本稿では, 医薬品サプライチェーンを保護するために, ユニークな製品情報を確保するために, 保護QRコードの新たなアプローチを提案する。提案手法はセキュアなQRコード生成と暗号化されたデータ伝送を統合して、包括的な反偽造防止エコシステムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:43:28 GMT)
A Survey on Semantic Modeling for Building Energy Management [0.2]
本調査では, 建物におけるエネルギー管理のための主要なセマンティックモデリング手法について検討する。セマンティックモデルを適用し、各モデルに固有の重要な概念と制限に光を当てる、具体的なユースケースを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:10:43 GMT)
How Prevalent is Gender Bias in ChatGPT? -- Exploring German and English ChatGPT Responses [0.2]
私たちは、ChatGPTが、IT以外のユーザが日々の作業のためにテキストをドラフトするのに役立つことを示しています。システムの応答をバイアスだけでなく、構文的および文法的ミスに対して徹底的にチェックすることが極めて重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:04:28 GMT)
Characterizing and modeling harms from interactions with design patterns in AI interfaces [0.2]
適応型AIシステムを用いたインタフェースの設計は、フィードバックループによって引き起こされるカスケード効果をもたらす可能性があると我々は主張する。本稿では,AIインタフェース設計のインパクトアセスメントを構造化し,促進するAIシステムの設計強化制御(DECAI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:30:45 GMT)
Bell Nonlocality in Classical Systems Coexisting with other System Types [0.2]
古典理論は、古典系が他の物理系と共存している場合、原則としてファルシフィケートできることを示す。古典理論における測定結果は、基礎となる現実の状態によって事前に決定されるものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:54:23 GMT)
Don't Let MEV Slip: The Costs of Swapping on the Uniswap Protocol [0.2]
我々は、分散取引所(DEX)における取引コストの最初の経験的特徴を示す。 Uniswap Labsのインタフェースから引用した価格を用いて、DEXの取引効率を評価する。我々の結果は、DECがデジタル資産を取引するための中央集権取引所に代わる、説得力のある信頼のない代替手段を提供するという予備的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:12:56 GMT)
Pretraining Billion-scale Geospatial Foundational Models on Frontier [0.2]
ファンデーションモデル(FM)は、自己教師付き学習を通じて、インターネットスケールの未ラベルデータで訓練される。本研究では,空間的応用のための10億規模のFMとHPCトレーニングプロファイルを,公開データの事前学習により検討する。我々のより大きな3Bパラメータサイズモデルでは、トップ1シーンの分類精度が最大30%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:16:32 GMT)
Leveraging Foundation Models for Content-Based Medical Image Retrieval in Radiology [0.1]
コンテンツに基づく画像検索は、放射線学における診断支援と医学研究を大幅に改善する可能性がある。現在のCBIRシステムは、特定の病態の専門化による限界に直面しており、実用性は制限されている。本稿では,コンテンツに基づく医用画像検索のための特徴抽出器として視覚基盤モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:58:36 GMT)
Analytical results for uncertainty propagation through trained machine learning regression models [0.1]
本稿では、トレーニング/修正機械学習(ML)回帰モデルによる不確実性伝播の課題に対処する。計算効率の観点から,本手法の有効性を検証し,モンテカルロ法と比較する数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:16:20 GMT)
Quantum plasmonic sensing by Hong-Ou-Mandel interferometry [0.1]
二重Kretschmann構成からなるプラズモンビームスプリッターは、フラストレーションされた全内部反射ビームスプリッターとして機能する。そこで本研究では,Hong-Ou-Mandel (HOM) 干渉計を用いた量子プラズモニックセンサを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:12:48 GMT)
The Cost of Entanglement Renormalization on a Fault-Tolerant Quantum Computer [0.0]
我々は、フォールトトレラント量子コンピュータ上で、ディープ・エンタングルメント・リノーマライゼーション・アンサッツを使用する可能性の詳細な推定を行う。比較的大きなシステムサイズを推定するために、量子ビットの数が最大で1桁減少するのを観測する。 epsilon$, $mathcalOleft(fraclog Nepsilon right)$$T$ gates and $mathcalOleft(log Nright)$ qubits suffice のサイトあたりのエネルギーを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:41:56 GMT)
Wigner and friends, a map is not the territory! Contextuality in multi-agent paradoxes [0.0]
マルチエージェントシナリオは、非古典的形式主義がエージェント間の知識を扱う必要がある場合に矛盾する結果を示す。知識が信頼の概念と関係して扱われても、矛盾する結果はマルチエージェントのシナリオでも見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:13:58 GMT)
Vision-based control for landing an aerial vehicle on a marine vessel [0.0]
本研究は,イメージベースビジュアルサーボ制御を用いた移動プラットフォーム上での航空機の着陸問題に対処する。テクスチャ化された対象平面上の画像特徴を利用して、視覚に基づく制御法則を導出する。提案法は、目標と移動プラットフォームの間の未知距離を推定することなく収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:53:57 GMT)
Vision Augmentation Prediction Autoencoder with Attention Design (VAPAAD) [0.0]
本研究では、注意機構をシーケンス予測に統合する革新的なアプローチである、意識設計付き視覚拡張予測オートエンコーダ(VAPAAD)を紹介する。 VAPAADはデータ拡張、ConvLSTM2Dレイヤ、およびカスタムビルドのセルフアテンションメカニズムを組み合わせて、シーケンス内の健全な特徴に効果的に集中し、予測精度とコンテキスト認識分析を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:02:33 GMT)
ViLLM-Eval: A Comprehensive Evaluation Suite for Vietnamese Large Language Models [0.0]
ViLLM-Evalは、基礎モデルの高度な知識と推論能力を測定するために設計された総合的な評価スイートである。 ViLLM-Eval上での最も先進的なLCMの徹底的な評価により、最高の性能のモデル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） (Wed, 17 Apr 2024 05:57:17 GMT)
Variational methods for solving high dimensional quantum systems [0.0]
本稿では,高次元量子システムを解くための3つの変分法の有効性について検討する。これらの手法を、凝縮物質物理学におけるフェルミ・ハバードモデルと高エネルギー物理学におけるシュウィンガーモデルという2つの異なる量子系に適用する。両量子系の基底状態を計算し、3つの変分法を用いて得られた結果と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:46:27 GMT)
Urban highways are barriers to social ties [0.0]
都市ハイウェイは社会的つながりの低下と関連していることを示す。この障壁効果は特に短い距離で強く、ブラック地区を意図的に破壊したり孤立させたりするために建設された道路の歴史的事例と一致している。本研究では,エビデンスに基づく空間的不等式低減のための再検討計画について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:49:08 GMT)
Twenty Constructionist Things to Do with Artificial Intelligence and Machine Learning [0.0]
1971年、Seymour Papert と Cynthia Solomon のメモ "Twenty Things to Do with a Computer" を制作した。いくつかの提案はオリジナルのメモで開発されたアイデアに基づいており、他の提案は新しいもので、科学、数学、芸術のトピックに対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:08:20 GMT)
Training point-based deep learning networks for forest segmentation with synthetic data [0.0]
我々は,人工林のシーンを手続き的に生成する現実的なシミュレータを開発した。森林分断のための最先端の深層学習ネットワークの比較研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 22:38:14 GMT)
Towards White Box Deep Learning [0.0]
本稿では,この問題に対する一般的なアーキテクチャ的解決策としてセマンティックな特徴を提案する。主な考え方は、ドメインの適切な意味的トポロジに特徴を局所性に敏感にすることである。概念ネットワークの証明は軽量であり、本質的に解釈可能であり、ほぼ人間レベルの対角テストのメトリクスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:58:52 GMT)
Towards Energetic Quantum Advantage in Trapped-Ion Quantum Computation [0.0]
そこで本研究では,量子フーリエ変換(QFT)アルゴリズムのイオントラップによる実装について検討した。主な焦点は、量子計算のエネルギー的コストを理論的に評価することであった。エネルギー的コストの潜在的なスケーリングが議論され、最先端の古典的スーパーコンピュータに対するエネルギー的量子優位性のしきい値を見つけるために使われた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:14:53 GMT)
Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques [0.0]
この研究は、Transcorrelated (TC) アプローチと適応量子アンゼの併用による回路深さの低減方法を示す。本研究は, 適応型アンサーゼとTC法を組み合わせることで, 小型, 耐雑音性, 容易に最適化できる量子回路が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:23:47 GMT)
Theory of parametric resonance for discrete time crystals in fully-connected spin-cavity systems [0.0]
完全連結スピンキャビティ系における離散時間結晶形成に必要な条件を指摘する。我々は、周期的に駆動されるオープンディックモデルを有効線形および非線形振動子モデルにマッピングすることで、非線形性と消散の役割を解明する。可変異方性を持つLipkin-Meshkov-Glickモデルを用いて大域対称性の破れの影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:36:36 GMT)
The mind-brain relationship and the perspective of meaning [0.0]
我々は、現象意識と精神因果関係の2つの相互接続問題の観点から、心身問題について考察する。私はここで、2つの明らかにアンチセティカルな見解を組み合わせた非物理主義的なフレームワークを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:35:51 GMT)
The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey [0.0]
本稿では,AIエージェントの実装の最近の進歩について考察する。推論、計画、ツールの実行能力の強化を必要とする複雑な目標を達成する能力に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:32:41 GMT)
The Impact of AI Tool on Engineering at ANZ Bank An Empirical Study on GitHub Copilot within Corporate Environment [0.0]
本研究では,大規模組織におけるソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるAIツールの統合について検討する。私たちは、ソフトウェア開発ライフサイクルのすべての側面をカバーする5000人以上のエンジニアを雇用するANZ Bankに重点を置いています。本稿では、実世界のエンジニアリングタスクにおけるその有効性を評価するために、制御された環境内で、注目すべきAIツールであるGitHub Copilotを使用して実施された実験について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:14:40 GMT)
Tensor-Networks-based Learning of Probabilistic Cellular Automata Dynamics [0.0]
我々は,多体量子系を研究するための顕著な数値計算手法である行列積演算子に着目した。本研究では,確率論的シーケンス・ツー・シーケンス過程を学習するための行列積演算子アルゴリズムを開発した。この新しいアプローチは、異なる条件下で確率的セルオートマトン過程を正確に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 21:51:03 GMT)
Taxonomy to Regulation: A (Geo)Political Taxonomy for AI Risks and Regulatory Measures in the EU AI Act [0.0]
この研究は、AIに関連する(地質)政治的リスクに焦点を当てた分類法を提案する。 1)地政学的圧力,(2)悪用,(3)環境,社会的,倫理的リスク,(4)プライバシ・トラスト・ヴァイオレーションの4つのカテゴリに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:32:56 GMT)
TaCOS: Task-Specific Camera Optimization with Simulation [0.0]
本稿では,カメラをロボットタスクで協調設計するための新しいエンドツーエンド最適化手法を提案する。提案手法は,最近のコンピュータグラフィックス技術と物理カメラ特性を利用して,ソフトウェアでカメラのプロトタイプを作成する。物理カメラとの比較により, カメラシミュレーションの精度を検証し, 一般的な市販カメラよりも高い性能のカメラの設計を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:13:58 GMT)
Supervised Contrastive Vision Transformer for Breast Histopathological Image Classification [0.0]
浸潤性乳管癌(Invasive ductal carcinoma,IDC)は乳癌の最も多い形態である。 In this present a novel approach, Supervised Contrastive Vision Transformer (SupCon-ViT) to improve the classification of IDC。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 03:51:55 GMT)
Strongly interacting photons in 2D waveguide QED [0.0]
導波路量子力学(QED)における1次元閉じ込めは、光-物質相互作用を強化する上で重要な役割を担っている。実測2次元特徴を持つ長寿命2光子反発性および有界状態の発生を実証した。本研究は2次元導波路QEDにおける強い光子-光子相互作用の存在をパラダイム的に示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:48:51 GMT)
Stabilizer entropies are monotones for magic-state resource theory [0.0]
線形安定度エントロピーは強いモノトンとして機能することを示す。コンベックス屋根構造を通したマジックモノトンとして安定化器エントロピーの混合状態の拡張を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:00:02 GMT)
Solving the Yang-Baxter, tetrahedron and higher simplex equations using Clifford algebras [0.0]
ヤン・バクスター方程式、ザマロディコフの四面体方程式、バジャノフ・ストロガノフ方程式は特別な場合である。クリフォード代数を用いてこれらの方程式を解く普遍的な方法を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:56:16 GMT)
Solving Power Grid Optimization Problems with Rydberg Atoms [0.0]
各種重み付きグラフに対するMaxCut問題の解法における2つのハードウェア中心アルゴリズムの性能について検討する。最初の方法は、最先端の機械学習ツールを使用して、グラフのパルス形状と埋め込みを最適化する。第2の方法は、Aquilaハードウェアの創発的な更新であるローカルデチューニングを使用して、標準QAOA Ansatzのほぼ正確な実現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:49:21 GMT)
Sisu: Decentralized Trustless Bridge For Full Ethereum Node [0.0]
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） (Wed, 17 Apr 2024 05:42:14 GMT)
Short-term wind speed forecasting model based on an attention-gated recurrent neural network and error correction strategy [0.0]
この論文は、改良されたゲートリカレントニューラルネットワーク(AtGRU)による注意点に基づく1つの短期風速予測パターンを提起する。提案したSSA-AtGRU-VMD-GRUモデルは、ウッドバーン、セントトーマス、サンタクルーズの3つのケーススタディにおいて比較モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:27:45 GMT)
Self-Ordered Supersolid in Spinor Condensates with Cavity-Mediated Spin-Momentum-Mixing Interactions [0.0]
本稿では,光共振器内に閉じ込められた半価縮合体を自己順序で生成する実験手法を提案する。キャビティとポンプ場の相互作用は、2成分のTavis-Cummingsモデルによって包括的に記述された超固体正方形および平面波相をもたらす。自己順序の超固体相は広いパラメータ範囲にわたって無損傷のギャップレスゴールドストーンモードを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:10:45 GMT)
S3PHER: Secure and Searchable System for Patient-driven HEalth data shaRing [0.0]
患者と介護者の健康データを共有するための現在のシステムは、プライバシ、機密性、同意管理といった重要なセキュリティ要件を完全には解決していない。 S3PHERは、医療データを共有するための新しいアプローチであり、患者にデータにアクセスする人、データにアクセスする人、そしていつアクセスされるかを制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:31:50 GMT)
Remote Cross-resonance Gate between Superconducting Fixed-frequency Qubits [0.0]
超伝導固定周波数量子ビット間の別のリモート共振ゲートを提案する。 0.25mおよび0.5mのケーブルでは、コンカレンスが99.9%であるリモートクロス共振ゲートが得られる。最適化されたエコーアップコサインパルス持続時間は150-400 nsであり、チップ上の隣接量子ビット間の相互共振ゲートの動作時間に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:29:20 GMT)
Reflection coupling for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo in the nonconvex stochastic gradient case [0.0]
非拡散条件下での勾配を持つハミルトン・モンテカルロを考える。分割境界も経験的な平均に対して提供される。 Wasserstein 2-distance total variation の収束度と数値推定値が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:40:09 GMT)
Real-time scattering in the lattice Schwinger model [0.0]
格子シュウィンガーモデルにおける複合中間子のリアルタイム衝突をシミュレートする。 2つの重い中間子が生成される非弾性チャネルの開口を観察し、運動量閾値を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:25:28 GMT)
Randomly Pivoted Partial Cholesky: Random How? [0.0]
A_ii$ に比例する確率の $i-$th 列を選択するランダムにピボットされた部分チョレスキーアルゴリズムは、トレースノルムの普遍的収縮をもたらすことを示す。 A_ii2$ 1 に比例して $i-$th 行を選択すると、フロベニウスノルムにおいて同じ結果が得られる(シャッテン 2-ノルム)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:45:31 GMT)
Quantum walks and entanglement in cavity networks [0.0]
2レベル原子を持つ光学キャビティを任意に集積した多部量子系の量子特性を解析する。このようなシステムにおける量子ウォークを探索し、結果として生じる絡みを判定する。トーラスの位相と非向きのM"ビオビス・ストリップは、我々が考慮する複素ネットワークの例である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:46:21 GMT)
Quantum eraser experiments for the demonstration of entanglement between swift electrons and light [0.0]
高速電子と光の量子絡み合いを示すための有形の実験手法を提案する。光による自由電子の絡み合いは、自由電子量子光学を開発する鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:25:43 GMT)
Quantum delocalization on correlation landscape: The key to exponentially fast multipartite entanglement generation [0.0]
量子力学の目印であるエンタングルメントは、量子技術にとって重要な資源である。我々はハミルトン系における絡み合い生成ダイナミクスを理解するための新しい枠組みを公表する。この結果から,複雑な量子系における急激な絡み合い生成の理解と活用のための変換ツールが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:05:04 GMT)
Quantum Simulation of Bound State Scattering [0.0]
相互作用理論の真空から直接相互作用理論の波束を励起する戦略を提案する。これは、境界状態の散乱のデジタル量子シミュレーションに向けた最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:56:37 GMT)
Quantum Kernel Machine Learning With Continuous Variables [0.0]
連続変数量子カーネルを閉形式関数として表現する。量子カーネルの古典的シミュラビリティの硬さを定量化する。単一モードのFock状態符号化を用いて学習をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:48:42 GMT)
Prediction of Unmanned Surface Vessel Motion Attitude Based on CEEMDAN-PSO-SVM [0.0]
無人船は海上を航行しながら、波乱を緩和するために活動的な補償システムを利用する。本稿では, 波動の基本原理に基づいて, 波動エネルギースペクトルから無人ボートの波動の乱れパターンを導出する。統合予測モデルは、無人船の動作姿勢を予測するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:53:03 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） (Wed, 17 Apr 2024 17:20:04 GMT)
Photon blockade in non-Hermitian optomechanical systems with nonreciprocal couplings [0.0]
非エルミート光学系に対する例外的な点における光子遮断について検討する。従来の光子遮断は、レーザー場によって駆動される単励起部分空間の固有エネルギー共鳴において例外的に発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:35:20 GMT)
Petz-Rényi Relative Entropy of Thermal States and their Displacements [0.0]
Petz-R'enyi $alpha$-relative entropy $D_alpha(rho||sigma)$ 2つの置換熱状態は有限である。空集合の最小値が無限大に等しいという慣例を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:15:44 GMT)
Performance of a Sagnac interferometer to observe vacuum optical nonlinearity [0.0]
フェムト秒レーザーパルスを用いたサニャック干渉計がDeLLightプロジェクトのために開発された。本稿では,干渉計の感度を制限した臨界実験パラメータを計測し,特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:10:16 GMT)
Partial Rankings of Optimizers [0.0]
各種テスト関数に対する複数の基準に従ってベンチマークを行うフレームワークを提案する。本手法では,アグリゲーションの悪名高い欠点を回避するため,全ての部分順序/ランクの分布を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:31:27 GMT)
Parent Hamiltonian Reconstruction via Inverse Quantum Annealing [0.0]
局所ハミルトニアン $hatmathcalH$ が与えられた多体波動関数 $|psirangle$ を基底状態、すなわち親ハミルトニアンとして見つけることは、量子技術における根本的な重要性の挑戦である。本稿では,このタスクを,人工逆ダイナミクスを用いて効率的に実行する数値計算手法を提案する。北エフフェルミオン鎖と、縦方向および横方向の場の量子イジング鎖の2つのパラダイムモデルについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:31:11 GMT)
Open-system eigenstate thermalization in a noninteracting integrable model [0.0]
我々は、オープン量子系の観点から、孤立量子系における熱化を研究する。マクロな浴槽に接続された小さな系では、系-浴の組み合わせがハミルトニアンの固有状態である場合、観測可能系は熱的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:16:42 GMT)
On the electromagnetic interaction and the anomalous term in the Duffin-Kemmer-Petiau theory [0.0]
Duffin-Kemmer-Petiau形式を用いて電磁場に埋め込まれたベクトル中間子の問題を解く。電磁相互作用を最小結合として考えると、ジャイロ磁気係数に対して誤った値$(g=1)$が特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:39:24 GMT)
New method for the solution of the two-body Dirac equation: Estimation of the weights of $C$, $P$ and $CP$ symmetry violating terms in positronium [0.0]
ポジトロニウムの2体境界状態ディラック方程式の解法として新しい理論法を開発した。 2体のディラック・ハミルトン多様体は、四進数 4$ の大きさのエルミート行列形式で書けることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 04:56:54 GMT)
Neuroevolving Electronic Dynamical Networks [0.0]
ニューロ進化(Neuroevolution)は、自然選択によって人工ニューラルネットワークの性能を改良するために進化的アルゴリズムを適用する方法である。連続時間リカレントニューラルネットワーク(CTRNN)の適合性評価は、時間と計算コストがかかる可能性がある。フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)は、高性能で消費電力の少ないため、ますます人気が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:50:36 GMT)
Modified mean field ansatz for charged polarons in a Bose-Einstein condensate [0.0]
イオン・ボース・ポーラロン(Ionic Bose polaron)は、イオンとボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の相互作用から生じる量子体である。この複雑なシステムを高精度に記述するための1つの可能なアプローチは、量子モンテカルロ法(QMC)のような数値処理に依存している。正則化イオン原子ポテンシャルの場合に適用し、その全数値結果を定性的に再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:47:02 GMT)
Metrological robustness of high photon number optical cat states [0.0]
高光子数状態における位相推定のためのメロジカルロバスト性を示すノイズロバスト光猫状態を導入する。これらの猫状態は高調波発生の強いレーザー駆動過程から得られる。その結果, 損失ケースにおけるQFIの減少は, 偶数および奇数と比較してHHG-cat状態に対して抑制されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:58:14 GMT)
Mean field initialization of the Annealed Importance Sampling algorithm for an efficient evaluation of the Partition Function of Restricted Boltzmann Machines [0.0]
Annealed Importance Smpling (AIS)は、システムのパーティション関数を推定するツールである。本研究では,適切な選択した平均場開始確率分布を用いることで,推定の品質と計算コストを両立させることができることを示す。計算コストが比較的低いAISを用いて分割関数を推定するには,これらがよい出発点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:22:03 GMT)
Mass-Assisted Local Deconfinement in a Confined $\mathbb{Z}_2$ Lattice Gauge Theory [0.0]
我々は、フェルミオン質量と電場強度の共鳴に近接して、$mathbbZ$ LGTの閉じ込めが、いかにテキスト的に避けられるかを示す。我々の研究は、$mathbbZ$ LGTsの閉じ込めの性質について深い洞察を与え、現在および短期量子デバイスでテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:00:00 GMT)
Low-Temperature Multi-Mode Microwave Spectroscopy of Paramagnetic and Rare-Earth Ion Spin Impurities in Single Crystal Calcium Tungstate [0.0]
低温下でのCaWO$_4$$の非ドープ低損失単結晶結晶試料中の希薄イオンスピンアンサンブルを30mKまで冷却した実験的検討を行った。誘電体を装荷したマイクロ波空洞共振器を結晶から構築することにより, 結晶場摂動を解明した。低損失は多数の高Q因子光子スピン相互作用の高精度多モード分光を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 19:37:09 GMT)
Low-Cost Language Models: Survey and Performance Evaluation on Python Code Generation [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクのゴーツーソリューションとなっている。我々はPythonコードを生成する際の長所と短所を半マニュアルで評価する。評価目的の難易度が異なる60のプログラミング問題のデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:16:48 GMT)
Local disclosure of quantum memory in non-Markovian dynamics [0.0]
非マルコフ過程は、環境自由度の記憶効果によって物理学で生じる可能性がある。本論文では,真の量子メモリのためのローカルなテスト基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:07:12 GMT)
Learning tensor networks with parameter dependence for Fourier-based option pricing [0.0]
提案手法では, パラメータ依存でFTベースのオプション価格に現れる関数を近似したテンソルトレインを, テンソル学習アルゴリズムにより構築する。ベンチマークテストとして,様々な揮発性の値と現在の資産価格に対するマルチアセットオプションの価格設定を行う。提案手法は, 最大10個の資産を含む試験ケースにおいて, モンテカルロシミュレーションを計算複雑性の観点から105ドルのパスで比較または上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 01:57:19 GMT)
Learning epidemic trajectories through Kernel Operator Learning: from modelling to optimal control [0.0]
感染拡大に伴う人口動態を再構築するためのカーネル・オペレーター・ラーニング(KOL)の有効性について検討する。特にKOL-mとKOL-$partial$という2つの代理モデルを導入する。提案手法は, 高速かつロバストな予測とシナリオ分析を実現するのにいかに適しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:21:17 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） (Wed, 17 Apr 2024 03:23:33 GMT)
Kathakali Hand Gesture Recognition With Minimal Data [0.0]
インド古典のダンスドラマ『カタカリ』には、ムドラと呼ばれる手振りのセットがあり、ダンスの動きと姿勢の基本的な単位となっている。泥の認識は、そのデジタル処理における最初のステップの1つとなる。我々はKathakali Mudra認識のためのデータセットを開発し、公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:37:25 GMT)
Inverse problem in energy-dependent potentials using semi-classical methods [0.0]
半古典的なWKB法を用いて、ポテンシャル井戸の有界状態と反射/透過係数の摂動を再検討する。次に、後者の観測値を用いてポテンシャルの性質を再構築する逆問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:33:34 GMT)
Information theory for data-driven model reduction in physics and biology [0.0]
我々は,関連変数を特定するために,情報ボトルネックに基づく体系的アプローチを開発する。高圧縮の極限において、関連する変数は、最も遅い遅延固有関数によって直接決定されることを示す。モデルリダクションを実行する解釈可能なディープラーニングツールを構築するための確固たる基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:58:36 GMT)
How to deal with glare for improved perception of Autonomous Vehicles [0.0]
視覚センサーは多用途であり、色、テクスチャ、形状、深さなど幅広い視覚的手がかりを捉えることができる。視覚に基づく環境認識システムは、明るい光源の存在下での光沢によって容易に影響を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 02:05:05 GMT)
Hierarchy of the echo state property in quantum reservoir computing [0.0]
量子貯水池計算機(QRC)における非定常ESPの対応を数値的に示す。また、リニア/非線形メモリ容量を計算し、貯水池の状態内の入力依存成分を定量化する。本研究は,非定常システムとサブシステムを利用したQRCおよび非定常RCシステムの実用設計について,新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:09:08 GMT)
Hidden variable model for quantum computation with magic states on qudits of any dimension [0.0]
ヒルベルト空間次元を持つ四重項上のマジック状態を持つ量子計算に対して隠れ変数モデルを定義することができることを示す。このモデルは、普遍量子計算のための古典的なシミュレーションアルゴリズムにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 10:32:19 GMT)
Gauging Public Acceptance of Conditionally Automated Vehicles in the United States [0.0]
社会的影響、パフォーマンスの期待、努力の期待、ヘドニックな動機付け、条件の緩和により、条件付き自動車両の受け入れが決定される。この研究から得られた知見を統合することで、ステークホルダーは自動運転車技術の採用をより促進できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 00:43:52 GMT)
Fault-tolerant quantum computing with the parity code and noise-biased qubits [0.0]
本稿では,ノイズバイアス量子ビットのコード結合とパリティアーキテクチャに基づく,フォールトトレラントな普遍量子コンピューティングアーキテクチャを提案する。パリティアーキテクチャは、近接する物理的相互作用から任意の論理接続を得るために特別に調整されたLDPCコードとして理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:49:31 GMT)
Explainable Machine Learning System for Predicting Chronic Kidney Disease in High-Risk Cardiovascular Patients [0.0]
本研究は,循環器疾患患者の慢性腎臓病(CKD)を予測できる機械学習システムを開発した。ランダムフォレストモデルは88.2%の感度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 07:59:33 GMT)
Explainable Lung Disease Classification from Chest X-Ray Images Utilizing Deep Learning and XAI [0.0]
この研究は、異なる肺疾患をウイルス性肺炎、細菌性肺炎、COVID、結核、正常肺の5つのグループに分類することに焦点を当てている。 CNN、ハイブリッドモデル、アンサンブル、トランスフォーマー、Big Transferなど、さまざまなモデルを調査します。注目すべきは、Xceptionモデルは5倍のクロスバリデーションによって微調整され、96.21%の精度を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:34:35 GMT)
Explainable Artificial Intelligence Techniques for Accurate Fault Detection and Diagnosis: A Review [0.0]
この文脈でeXplainable AI(XAI)ツールとテクニックをレビューする。私たちは、AI決定を透明にする彼らの役割、特に人間が関与する重要なシナリオに重点を置いています。モデル性能と説明可能性のバランスをとることを目的とした,現在の限界と今後の研究について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:49:38 GMT)
Error analysis of bit-flip qubits under random telegraph noise for low and high temperature measurement application [0.0]
RTNの有無で、$pi$, CORPSE, SCORPSE, 対称パルスおよび非対称パルスによって駆動される量子ビットの誤差を計算する。ノイズ相関時間の大きい場合、おそらくホワイトノイズの場合、対称パルスはノイズ強度の小さなエネルギー振幅に対して小さな誤差を発生させる。いくつかのパルス配列が同定され、RTNのエネルギー振幅の小さい大きな強度の存在下で小さな誤差を生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:41:52 GMT)
Entanglement Renormalization for Quantum Field Theories with Discrete Wavelet Transforms [0.0]
離散ウェーブレット変換を用いた量子論におけるエンタングルメント再正規化の適応法を提案する。本稿では, (1+1) 時空次元における自由スカラー理論とフェルミオン理論に対するwMERAアルゴリズムの具体的実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:01:51 GMT)
Enhancing Data Privacy In Wireless Sensor Networks: Investigating Techniques And Protocols To Protect Privacy Of Data Transmitted Over Wireless Sensor Networks In Critical Applications Of Healthcare And National Security [0.0]
この記事では、医療、国家安全保障、緊急対応、インフラ監視におけるWSNのさまざまな応用について説明する。暗号化技術,認証機構,匿名化技術,アクセス制御機構を中心に,WSNにおけるデータプライバシの基本概念を考察する。この記事は、医療や国家安全保障の状況におけるデータプライバシに関する脆弱性や脅威、課題についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 13:48:30 GMT)
Elastic scattering of Laguerre-Gaussian electron packets on atoms [0.0]
標準ラゲール・ガウスアン(sLG)およびエレガントラゲール・ガウスアン(eLG)パケットの原子標的への非相対論的電子の弾性散乱。本稿では,入射電子波パケットの特性を明らかにするために,実験散乱結果の違いを利用する機会を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:51:33 GMT)
Efficient Strategies on Supply Chain Network Optimization for Industrial Carbon Emission Reduction [0.0]
本研究では, 産業用炭素排出量削減を目的としたサプライチェーンネットワーク最適化の効率化戦略について検討した。本稿では, リアルタイムの炭素排出量データを活用したアダプティブカーボン排出量指数(ACEI)を導入し, サプライチェーン運用における即時調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:53:55 GMT)
E2R: a Hierarchical-Learning inspired Novelty-Search method to generate diverse repertoires of grasping trajectories [0.0]
プラットフォームに依存しない方法で軌道を把握できる大規模なデータセットを生成できるNSベースの新しい手法を提案する。階層的な学習パラダイムにインスパイアされた我々の手法は、行動空間をより滑らかにするためにアプローチと理解を分離する。 3つの異なるロボットグルーパーのセットアップといくつかの標準オブジェクトによる実験により,本手法は最先端の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） (Wed, 17 Apr 2024 14:20:02 GMT)
Discovering Nuclear Models from Symbolic Machine Learning [0.0]
我々は,新しい記号型機械学習(ML)が従来の核物理モデルを再発見できるかどうかを考察する。多目的反復回帰手法を開発し、複数の観測対象物に対するシンボル回帰を処理した。提案手法では, 陽子数と中性子数に基づいて単純な解析関係を同定し, 最先端の原子核モデルに匹敵する精度で解釈可能なモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:32:58 GMT)
Diagonalizing the Jaynes-Cummings Hamiltonian and Jaynes-Cummings coherent states [0.0]
我々は、Jaynes-Cummings Hamiltonian を対角化するユニタリ変換の形式を決定する。これは、服装状態に基づくコヒーレント状態とスピンコヒーレント状態の集合を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 11:23:32 GMT)
DUPE: Detection Undermining via Prompt Engineering for Deepfake Text [0.0]
我々は3つの異なるAIテキスト検出器(透かし、ZeroGPT、GPTZero-againstの人間とAI生成エッセイ)を評価した。透かしは偽陽性率が高く,ZeroGPTは偽陽性率も偽陰性率も高いことがわかった。我々は、ChatGPT 3.5を用いて、元のAI生成テキストを言い換えることで、全ての検出器の偽陰性率を大幅に向上することができ、これにより、検出器を効果的にバイパスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:10:27 GMT)
Conversion of twistedness from light to atoms [0.0]
我々は、光子と原子の非弾性衝突において、光子のねじれ状態が質量中心に移動することを示す。また、実験条件によっては、光子のねじれ度は原子中心の量子状態に移されるか、束縛された電子遷移の選択規則を変更することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 17:00:47 GMT)
Complex Analysis of Intelligent Systems [0.0]
本稿では,物理オブジェクトが情報処理に使用するユニバーサルプログラミング言語(UPL)について説明する。 UPLの因果構造を保証するため,各時間スケールの計算を特徴付けるレイヤの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:53:47 GMT)
Ciphertext-Only Attack on a Secure $k$-NN Computation on Cloud [0.0]
暗号化は、不正アクセス、データ漏洩、そしてその結果の金銭的損失、評判の損害、法的問題を防ぐことができる。 Sanyashiらは、クラウド上のプライバシー保護のための$k$-NN計算を容易にする暗号化スキームを提案した。我々は、効率的なアルゴリズムを与え、その暗号方式が暗号文のみの攻撃(COA)に弱いことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 06:09:03 GMT)
Characterizing and Mitigating Timing Noise-Induced Decoherence in Single Electron Sources [0.0]
超高速SESパルスの強いデコヒーレンスを説明する普遍モデルとしてタイミングノイズを提案する。また,他のデコヒーレンス効果の存在下でも動作するタイミングノイズを除去するプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:45:11 GMT)
Boolean proportions [0.0]
本稿では、2つの元 0 と 1 からなる領域における同値比について研究する。我々の比例の概念は、異なる設定の文献から得られた2つの顕著なモデルと一致することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:47:32 GMT)
Blume-Capel model analysis with microcanonical population annealing method [0.0]
我々は,比熱とバインダー累積量の有限サイズ解析を行い,臨界線に沿った臨界温度を決定し,臨界指数を評価する。シミュレーションの結果は、臨界線に沿って三臨界点を通る特定の熱の典型的な挙動を明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 20:06:35 GMT)
Assessing The Effectiveness Of Current Cybersecurity Regulations And Policies In The US [0.0]
本研究は、2000年から2022年までのサイバー犯罪データの傾向を分析し、これらの規制が異なる分野に与える影響を評価する。この発見は、サイバー脅威の進化に直面する課題、成功、継続的な適応の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 15:26:55 GMT)
Additive Covariance Matrix Models: Modelling Regional Electricity Net-Demand in Great Britain [0.0]
我々は、イギリスの電力網を構成する14の地域において、ネット需要の同時分布を予測した。統合モデリングは、地域ごとの需要変動と地域間の依存関係が、時間的、社会経済的、気象的要因によって異なるという事実によって複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 14:52:45 GMT)
Active quantum distillation [0.0]
量子蒸留は、コヒーレント系力学によってサブシステムのフォン・ノイマンエントロピーを減少させる現代の技術である。本稿では,バンバンをテーマとした量子蒸留プロトコルを提案し,システムのコヒーレントなダイナミクスを積極的に制御する。我々のプロトコルは、全二部類状態よりも低い1つのサブシステムのエントロピーを減少させ、ボソンの数を増やしたり、サブシステム内のボソンを蒸留するだけに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 08:45:04 GMT)
Accuracy guarantees and quantum advantage in analogue open quantum simulation with and without noise [0.0]
幾何学的に局所的な開量子系の雑音類似量子シミュレーションを理論的に解析する。ローカルオブザーバブルのダイナミクスは、システムサイズで$textpoly(varepsilon-1)$の精度で$varepsilon$の精度で得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 05:40:08 GMT)
Ab Initio Transcorrelated Method enabling accurate Quantum Chemistry on near-term Quantum Hardware [0.0]
現在のハードウェア制限は、ほとんどの量子アルゴリズムの直接的な実装を妨げる。量子化学において、利用可能な量子ビットとゲート演算の限られた数は特に制限的である。正確なトランスコリクス手法は, より浅い回路を実現するだけでなく, いわゆる基底集合極限への収束性も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 12:30:52 GMT)
A2XP: Towards Private Domain Generalization [0.0]
eXpert Prompts (A2XP)は、ネットワークアーキテクチャのプライバシと整合性を保ったドメインの一般化のための新しいアプローチである。我々の実験は、A2XPが既存の非私的領域一般化法よりも最先端の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:50:25 GMT)
A case study against QSVT: assessment of quantum phase estimation improved by signal processing techniques [0.0]
近年, 量子位相推定を無測定のサブルーチンとしてコヒーレントに利用する量子アルゴリズムが提案されている。本稿では,カイザーウィンドウ関数の利用がQPEを実現するための最も実用的な選択であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 18:49:13 GMT)
A High-Finesse Suspended Interferometric Sensor for Macroscopic Quantum Mechanics with Femtometre Sensitivity [0.0]
テーブルトップスケールのマクロ量子力学を解析するための干渉計センサを提案する。音の周波数帯におけるSI0.5fmasdのピーク感度は、読み出し雑音によって制限される。このようなセンサーは最終的には、マクロな絡み合いを実証し、半古典的および量子重力モデルをテストするために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 09:53:58 GMT)
A Comparison of Traditional and Deep Learning Methods for Parameter Estimation of the Ornstein-Uhlenbeck Process [0.0]
我々は、金融、物理学、生物学で広く使われているプロセスであるオルンシュタイン-ウレンベック法(OU)を考察する。マルチ層パーセプトロンを用いて,OUプロセスのパラメータを推定し,その性能を従来のパラメータ推定法と比較する。この多層パーセプトロンは,観測軌道の大規模なデータセットから,OUプロセスのパラメータを正確に推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 17 Apr 2024 16:16:50 GMT)