Rethinking Clothes Changing Person ReID: Conflicts, Synthesis, and Optimization [90.4] 衣服交換者再識別(CC-ReID)は,異なる服装の同一人物の画像を取得することを目的としている。
CC-ReIDにおける標準ReID学習目標と同一のクローン識別は、従来の研究では無視されてきた。
本研究では,標準学習と服飾変化学習(CC)の関連について検討し,この2つの目的の内的対立を先導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:45:12 GMT)
Ten Hard Problems in Artificial Intelligence We Must Get Right [73.0] AIの約束を阻止し、AIのリスクを引き起こすAI2050の「ハード問題」について検討する。
それぞれの問題について、その領域を概説し、最近の重要な作業を特定し、今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:38:59 GMT)
Beyond Human Norms: Unveiling Unique Values of Large Language Models through Interdisciplinary Approaches [69.7] 本研究では,大言語モデルの固有値システムをスクラッチから再構築する新しいフレームワークであるValueLexを提案する。
語彙仮説に基づいて、ValueLexは30以上のLLMから様々な値を引き出すための生成的アプローチを導入している。
我々は,3つのコア値次元,能力,キャラクタ,積分をそれぞれ特定の部分次元で同定し,LLMが非人間的だが構造化された価値体系を持っていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:44:51 GMT)
MixLight: Borrowing the Best of both Spherical Harmonics and Gaussian Models [69.4] 既存の作業では、照明マップを生成したり、照明パラメータを回帰することによって照明を推定する。
本稿では,SHとSGの相補的特性を利用して,より完全な照明表現を実現するジョイントモデルであるMixLightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:17:10 GMT)
CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting [68.6] 110か国・地域での3つのSOTAモデルの文化認識を,文化条件付き世代を通して8つの文化関連トピックについて明らかにした。
文化条件付き世代は、デフォルトの文化と区別される余分な文化を区別する言語的な「マーカー」から成り立っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:06:53 GMT)
An Embodied Generalist Agent in 3D World [67.2] 本稿では,3次元世界における知覚,接地,推論,計画,行動に優れたマルチモーダル・マルチタスク・ジェネリストエージェントを提案する。
提案するエージェントはLEOと呼ばれ, LLMに基づくモデルアーキテクチャ, 目的, 重みを2段階に分けて学習する。
LEOの卓越した能力は,3Dキャプション,質問応答,具体的推論,具体的ナビゲーション,ロボット操作など多岐にわたる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:36:15 GMT)
LLM-R2: A Large Language Model Enhanced Rule-based Rewrite System for Boosting Query Efficiency [65.0] 本稿では,LLM-R2 という新しいクエリ書き換え手法を提案する。
実験結果から,本手法はクエリ実行効率を大幅に向上し,ベースライン法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:17:07 GMT)
SkelFormer: Markerless 3D Pose and Shape Estimation using Skeletal Transformers [57.5] マルチビュー人間のポーズと形状推定のための新しいマーカーレスモーションキャプチャパイプラインであるSkelFormerを紹介する。
提案手法は,まず市販の2次元キーポイント推定器を用いて,大規模インザミルドデータに基づいて事前トレーニングを行い,3次元関節位置を求める。
次に、重雑音観測から、関節の位置をポーズと形状の表現にマッピングする回帰に基づく逆運動性骨格変換器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 04:51:18 GMT)
Rethinking the Evaluation of Dialogue Systems: Effects of User Feedback on Crowdworkers and LLMs [57.2] アドホック検索では、評価は暗黙のフィードバックを含むユーザーの行動に大きく依存する。
アノテータの会話知覚におけるターン評価におけるユーザフィードバックの役割はほとんど研究されていない。
本稿では,タスク指向対話システム(TDS)の評価が,ターンのフォローアップ発話を通じて提供されるユーザフィードバック,明示的あるいは暗黙的な評価にどのように影響するかに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:45:50 GMT)
AutoCrawler: A Progressive Understanding Web Agent for Web Crawler Generation [55.9] 垂直情報Webページのためのクローラ生成タスクを提案する。
本稿では,段階的理解のためにHTMLの階層構造を利用する2段階フレームワークであるAutoCrawlerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:59:44 GMT)
Enabling Natural Zero-Shot Prompting on Encoder Models via Statement-Tuning [55.3] ステートメント・チューニング(英: Statement-Tuning)は、有限文の集合として識別的タスクをモデル化し、潜在的なステートメントを識別してラベルを決定するモデルを訓練する手法である。
実験結果から,ステートメントチューニングは,パラメータが著しく少ない最先端のLLMと比較して,競争性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:05:03 GMT)
BESA: Pruning Large Language Models with Blockwise Parameter-Efficient Sparsity Allocation [54.3] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約、テキスト質問応答など、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示してきた。
SparseGPTやWandaといった既存のソリューションは、重み付けによってこの問題を緩和しようと試みている。
本稿では,ブロックワイド再構成損失を適用して,ブロックワイドパラメータ効率の空間割当(BESA)と呼ばれる新しいLCMプルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:54:27 GMT)
Large Language Models for Next Point-of-Interest Recommendation [53.9] 位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)データは、しばしば次のPoint of Interest(POI)レコメンデーションタスクに使用される。
しばしば無視される課題の1つは、LBSNデータに存在する豊富なコンテキスト情報を効果的に利用する方法である。
本稿では,この課題に対処するために,LLM(Large Language Models)を用いたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:28:36 GMT)
A Point-Based Approach to Efficient LiDAR Multi-Task Perception [49.9] PAttFormerは、ポイントクラウドにおける共同セマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出のための効率的なマルチタスクアーキテクチャである。
他のLiDARベースのマルチタスクアーキテクチャとは異なり、提案したPAttFormerはタスク固有のポイントクラウド表現のために別の機能エンコーダを必要としない。
マルチタスク学習では,mIouでは+1.7%,mAPでは3Dオブジェクト検出では+1.7%,LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションは+1.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:24:34 GMT)
ChatGPT is a Knowledgeable but Inexperienced Solver: An Investigation of Commonsense Problem in Large Language Models [49.5] 大規模言語モデル(LLM)はNLPに大きな進歩をもたらした。
特にChatGPTは,広く利用されており,アクセスしやすいLLMである。
我々は、ChatGPTの常識能力を評価するために、11のデータセットで一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 04:57:37 GMT)
Overcoming Generic Knowledge Loss with Selective Parameter Update [48.2] 基礎モデルを継続的に更新する新しい手法を提案する。
すべてのパラメータを均等に更新する代わりに、学習しているタスクに関連するパラメータのスパースセットにアップデートをローカライズします。
提案手法は,学習済みのタスクの精度を最大7%向上すると同時に,学習前知識を0.9%減少させることなく,代表制御セットの精度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:39:09 GMT)
QDFormer: Towards Robust Audiovisual Segmentation in Complex Environments with Quantization-based Semantic Decomposition [47.1] マルチソース意味空間は、単一ソース部分空間のカルテシアン積として表すことができる。
安定なグローバルな(クリップレベルの)特徴から,局所的な(フレームレベルの)特徴に知識を蒸留する,グローバルから局所的な量子化機構を導入する。
意味的に分解された音声表現がAVSの性能を大幅に向上させることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:23:43 GMT)
Disentangling ID and Modality Effects for Session-based Recommendation [46.1] タスクにおけるIDとモダリティの影響を解消する新しいフレームワークDIMOを提案する。
DIMOは因果推論を通じてレコメンデーションを提供し、さらに説明を生成するための2つのテンプレートを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:54:46 GMT)
Optimal Bell inequalities for qubit-qudit systems [45.0] 汎用量子キューディットシステムに対するベルの最大値違反を評価し,任意のキューディット次元で容易に計算可能な式を得る。
また、この違反に対して単純な下限と上限を与え、クディット・ヒルベルト空間をより大きな次元の1つに埋め込むことでベル違反量を改善する可能性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:58:54 GMT)
Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges [44.9] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで大きな成功を収めています。
近年, 1 つの LLM を単一計画や意思決定エージェントとして利用する手法の開発により, 複雑な問題解決や世界シミュレーションにおいて, LLM ベースのマルチエージェントシステムは大きな進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 01:15:16 GMT)
Relevant or Random: Can LLMs Truly Perform Analogical Reasoning? [44.2] アナロジカル推論は、人間が関連する過去の経験から戦略を移すことによって、不慣れな課題に対処するユニークな能力である。
NLPコミュニティはまた、コンテキストにおける自己生成関連例は、手作りのプロンプトよりも大きな言語モデル(LLM)が与えられた問題を解決するのに役立つことを最近発見した。
自己生成したランダムなサンプルが驚くほど高い性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:15:07 GMT)
Improving Automated Distractor Generation for Math Multiple-choice Questions with Overgenerate-and-rank [44.0] 本稿では,過剰生成・ランク化により生成したトラクタの品質を向上する新しい手法を提案する。
我々のランキングモデルでは、人間が作成したものよりも、人間の権威のあるものの方が好まれるが、人間の権威のあるトラクタとのアライメントが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 00:25:44 GMT)
Simple constructions of linear-depth t-designs and pseudorandom unitaries [40.7] 一様ランダムなユニタリ、すなわちハール測度から引き出されたユニタリは、多くの有用な性質を持つが、効率的に実装することはできない。
$t-設計はハール測度の最初の$tモーメントを再現するランダムユニタリーであり、擬ランダムユニタリー(PRU)はハール測度と計算的に区別できないランダムユニタリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:13:02 GMT)
Unified Scene Representation and Reconstruction for 3D Large Language Models [40.7] 既存のアプローチは、基底真理(GT)幾何または補助モデルによって再構成された3次元シーンから点雲を抽出する。
凍結した2次元基礎モデルを用いて、Uni3DR2の3次元幾何学的および意味的認識表現特徴を抽出する。
我々の学習した3D表現は、再構築プロセスに貢献するだけでなく、LLMにとって貴重な知識も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:58:04 GMT)
FedGiA: An Efficient Hybrid Algorithm for Federated Learning [39.8] フェデレートラーニングは最近その進歩を見せているが、まだ多くの課題に直面している。
本稿では,乗算器の勾配降下と不正確な交互方向法を組み合わせたハイブリッド・フェデレーション学習アルゴリズム(FedGiA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:14:34 GMT)
LSP Framework: A Compensatory Model for Defeating Trigger Reverse Engineering via Label Smoothing Poisoning [39.6] 本稿では,バックドアサンプルの分類信頼度を操作することで,リバースエンジニアリングのトリガを打破する新たな視点を提案する。
適切な修正によって、バックドアアタックは、トリガーリバースエンジニアリングベースのメソッドを簡単にバイパスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:42:31 GMT)
A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions [39.4] LLM生成テキストを検出できる検出器を開発する必要がある。
このことは、LLMが生成するコンテンツの有害な影響から、LLMの潜在的な誤用や、芸術的表現やソーシャルネットワークのような保護領域の軽減に不可欠である。
この検出器技術は、ウォーターマーキング技術、統計ベースの検出器、神経ベース検出器、そして人間の支援手法の革新によって、最近顕著な進歩をみせている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:12:32 GMT)
Enabling Ensemble Learning for Heterogeneous Large Language Models with Deep Parallel Collaboration [39.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクやインスタンスにおいて相補的な強みを示している。
既存の手法は、訓練されたモデルの一般化可能性に大きな課題をもたらす。
異なるLLMが出力する確率を平均化するトレーニングフリーアンサンブルフレームワークDEEPENを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:52:22 GMT)
LiMe: a Latin Corpus of Late Medieval Criminal Sentences [39.3] 本稿では,Libri sententiarum potestatis Mediolaniという一連の中世写本から抽出された325の文書のコーパスであるLiMeデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:06:28 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） (Fri, 19 Apr 2024 03:07:59 GMT)
AED-PADA:Improving Generalizability of Adversarial Example Detection via Principal Adversarial Domain Adaptation [38.6] 主対数領域適応(AED-PADA)による逆数例検出という新しい手法を提案する。
特に,本手法は主敵ドメイン(PAD)を同定する。
そこで我々は,PADをソースドメインとする逆例検出において,マルチソース領域適応の先駆者となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:32:37 GMT)
HiLo: Detailed and Robust 3D Clothed Human Reconstruction with High-and Low-Frequency Information of Parametric Models [38.3] パラメトリックモデルからの高周波(HF)および低周波(LF)情報は、幾何学的詳細を強化し、ノイズに対する堅牢性を向上させる可能性がある。
2つのコンポーネントを含む高周波数情報と低周波情報を用いたHiLoを提案する。
実験の結果、HiLoはシャンファー距離で10.43%、9.54%、最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:33:44 GMT)
DeviceRadar: Online IoT Device Fingerprinting in ISPs using Programmable Switches [37.4] デバイスフィンガープリントは、インターネットサービスプロバイダ(ISP)が脅威の早期防止のために脆弱なIoTデバイスを特定するために使用することができる。
本稿では,プログラマブルスイッチを用いたISPの正確なリアルタイム処理を実現するオンラインIoTデバイスフィンガープリントフレームワークであるDeviceRadarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:31:11 GMT)
VoiceCraft: Zero-Shot Speech Editing and Text-to-Speech in the Wild [37.4] 本稿では,音声編集とゼロショット音声タスクの両方で最先端のパフォーマンスを実現する,トークンを埋め込んだニューラルネットワークモデルであるVoiceCraftを紹介する。
音声編集タスクでは、ボイスクラフトは自然性の観点から未編集の録音とほとんど区別できない編集された音声を生成する。
ゼロショットTSでは、VALLEや一般的な商用モデルであるXTTS-v2など、従来のSotAモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:33:08 GMT)
RanLayNet: A Dataset for Document Layout Detection used for Domain Adaptation and Generalization [37.0] RanLayNetは、自動的に割り当てられたラベルでリッチ化された合成ドキュメントデータセットである。
本研究では,データセットでトレーニングしたディープレイアウト識別モデルに対して,実際の文書のみをトレーニングしたモデルと比較して,性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:44:18 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Free-form Natural Language Constraints and Pre-Trained Language Models [36.4] 安全な強化学習(RL)エージェントは、特定の制約に固執しながら与えられたタスクを達成する。
本稿では,RLエージェントによる自然言語制約の理解を容易にするために,事前学習言語モデル(LM)を提案する。
提案手法は,人間由来の自然言語制約の多種多様な制約の下で,安全な政策学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:48:11 GMT)
Unveiling the Ambiguity in Neural Inverse Rendering: A Parameter Compensation Analysis [36.4] 逆レンダリングは、マルチビュー画像のみからオブジェクトのシーン特性を再構築することを目的としている。
本稿では,最先端のニューラルネットワーク逆レンダリング手法であるNeural Microfacet Fields (NMF) を用いて,そのあいまいさを表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:56:29 GMT)
Auto-Formula: Recommend Formulas in Spreadsheets using Contrastive Learning for Table Representations [36.3] 我々は,ユーザがターゲットのスプレッドシートセルで書きたい公式を正確に予測するオートフォーミュラシステムを開発した。
コンピュータビジョンの「類似顔認識」にインスパイアされたコントラスト学習技術を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:28:18 GMT)
Large Language Model Can Continue Evolving From Mistakes [36.1] 大きな言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで素晴らしいパフォーマンスを示す。
知識不足と欠陥のある事前学習データのために、特定のシナリオで誤った応答を発生させる可能性がある。
そこで我々は,ミスの学習スキルに触発されたCEM(Continuue Evolving from Mistakes)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:22:54 GMT)
Grasper: A Generalist Pursuer for Pursuit-Evasion Problems [36.1] 探索回避ゲーム(PEG)は、グラフベースの環境での追従者と回避者の間の相互作用をモデル化する。
最近の進歩はPSROにおける事前学習および微調整のパラダイムの有効性を示している。
本稿では,Pursuit-Evasion pRoblemsのためのGeneRAlist PurSuerであるGrasperを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 04:54:38 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） (Fri, 19 Apr 2024 16:50:05 GMT)
Recurrent Neural Networks for Modelling Gross Primary Production [34.8] グロス・プライマリ・プロダクション (Gross Primary Production) は、特に森林にとって最大の大気から土地へのCO$のフラックスである。
ディープラーニングは、新しい視点を提供し、日々のMMEを推定するニューラルネットワークアーキテクチャの可能性は、まだ解明されていない。
本稿では,RNN,GRU(Gated Recurrent Units),LSTM(Long-Short Term Memorys)の3つのアーキテクチャの比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:46:45 GMT)
Mathify: Evaluating Large Language Models on Mathematical Problem Solving Tasks [34.1] 我々は,11番目と12番目の標準数学 NCERT 教科書から得られた数学データセット "MathQuest" を紹介する。
LLaMA-2, WizardMath, MAmmoTHの3つの大きな言語モデルを用いた微調整実験を行った。
この3つのモデルのうち,MAmmoTH-13Bが最も熟練したモデルとして登場し,提示された数理問題の解法において,最高レベルの能力を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:45:42 GMT)
Benchmarking Chinese Commonsense Reasoning of LLMs: From Chinese-Specifics to Reasoning-Memorization Correlations [34.1] CHARMは、中国語で大規模言語モデル(LLM)の常識推論能力を評価するための、網羅的で詳細なベンチマークである。
我々はCHARMで7つの英語と12の中国語のLLMを評価した。
一部のLLMは中国の常識を覚えることに苦労し、推論能力に影響を及ぼす一方、同様のパフォーマンスにもかかわらず推論の違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:57:21 GMT)
Evaluating Character Understanding of Large Language Models via Character Profiling from Fictional Works [33.8] 大規模言語モデル(LLM)は印象的なパフォーマンスを示し、多くのAIアプリケーションに拍車をかけた。
これらのRPAの前提条件は、LLMが架空の作品からキャラクターを理解する能力にある。
これまでの努力は、基本的な分類タスクや特徴的模倣を通じて、この機能を評価してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:10:29 GMT)
A Large-scale Medical Visual Task Adaptation Benchmark [33.7] 医用画像1,68万枚からなる大規模医用視覚タスク適応ベンチマークであるMed-VTABについて紹介する。
Med-VTABの結果は、医療タスク適応において、1つの事前訓練されたモデルが不足していることを示している。
本稿では,GMoE-Adapterについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:25:27 GMT)
The Devil is in the Few Shots: Iterative Visual Knowledge Completion for Few-shot Learning [29.9] 対照的に、CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)は、ゼロショット学習の強力なパフォーマンスを示している。
フルショット学習は、各クラスに少数の画像を与えることで、CLIPの転送能力をさらに向上することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:19:19 GMT)
Optimal Parallelization Strategies for Active Flow Control in Deep Reinforcement Learning-Based Computational Fluid Dynamics [29.5] 本研究では、DRLに基づくアルゴリズムを並列設定で最適化することに焦点を当てる。
我々は、AFC問題に使用される既存の最先端DRLフレームワークを検証し、その効率ボトルネックについて議論する。
並列効率を約49%から約78%に向上させ,60コアで約47倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:29:14 GMT)
A Quadrature Approach for General-Purpose Batch Bayesian Optimization via Probabilistic Lifting [29.5] GPyTorch/BoTorchをベースとしたPythonライブラリであるSOBERと呼ばれるカーネル二次構造を用いた確率的昇降によるバッチベイズ最適化のための汎用的でモジュール化されたフレームワークを提案する。
1) 統一されたアプローチ下での下流タスクの冗長性。
2) ドメインに依存しないサンプリング(例えば、離散変数と混合変数、非ユークリッド空間)を提供する、取得関数の勾配を必要としない勾配のないサンプリング器。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:15:07 GMT)
EfficientGS: Streamlining Gaussian Splatting for Large-Scale High-Resolution Scene Representation [29.3] 能率GS」は3DGSを高解像度で大規模なシーンに最適化する高度なアプローチである。
3DGSの密度化過程を解析し,ガウスの過剰増殖領域を同定した。
本稿では,ガウス的増加を重要な冗長プリミティブに制限し,表現効率を向上する選択的戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:32:30 GMT)
MAiDE-up: Multilingual Deception Detection of GPT-generated Hotel Reviews [29.2] 私たちは、AIが生成した偽のホテルレビュー1万件からなるMAiDE-upデータセットを公開しています。
我々は、AIの偽ホテルレビューと実際のホテルレビューを比較するために、広範な言語学的分析を行う。
これらの次元は、AIが生成した偽レビューをいかに検出できるかに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:08:06 GMT)
BANF: Band-limited Neural Fields for Levels of Detail Reconstruction [29.0] 簡単な修正により、低域通過フィルタのニューラルネットワークが得られることを示すとともに、これをどのように利用して信号全体の周波数分解を得ることができるかを示す。
本研究では,提案手法の妥当性について検討し,粗い表現を効果的に計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:39:50 GMT)
Cross-cultural Inspiration Detection and Analysis in Real and LLM-generated Social Media Data [28.4] この研究は、機械学習を通じて異文化間のインスピレーションを初めて研究した。
我々は、実物とAIが生み出す異文化の刺激的なポストを特定し、分析することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:04:30 GMT)
A Survey on Federated Analytics: Taxonomy, Enabling Techniques, Applications and Open Issues [28.1] フェデレーション分析(FA)は、生データを集中することなく、多様なデータ所有者間で協調的なデータ分析をサポートする新しい技術である。
FAの産業・アカデミックへの応用は広く行われているが、FAにおける既存の研究成果の総合的な調査は特に欠落している。
この調査は、新たなFA技術に関する総合的な理解を提供し、プライバシ保護による分散データ処理の継続的な進化を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:06:40 GMT)
LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation [28.0] WSSGG(Weakly Supervised Scene Graph Generation)研究は、最近、完全に教師されたアプローチの代替として現れた。
弱教師付きSGG(LLM4SGG)のための新しいアプローチ、すなわちLarge Language Modelを提案する。
Recall@Kと平均Recall@Kは、最先端のWSSGG法と比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 00:00:45 GMT)
Leveraging Intra-modal and Inter-modal Interaction for Multi-Modal Entity Alignment [27.3] マルチモーダル・エンティティ・アライメント(MMEA)は、異なるマルチモーダル・ナレッジ・グラフ(MMKG)間で等価なエンティティ・ペアを識別することを目的としている。
本稿では,マルチモーダルエンティティアライメントのための多言語インタラク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） (Fri, 19 Apr 2024 08:43:11 GMT)
FreSeg: Frenet-Frame-based Part Segmentation for 3D Curvilinear Structures [26.8] 部分分節は、神経細胞の樹状突起や血管といった3Dキュビリニア構造にとって重要な課題である。
本稿では,3次元曲線構造のための部分分割タスクのフレームワークであるFreSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:40:24 GMT)
DeepFake-O-Meter v2.0: An Open Platform for DeepFake Detection [25.6] DeepFake-O-Meterは、Deepfakeの画像、ビデオ、オーディオを検出する最先端の手法を統合している。
このプラットホームは、日常的なユーザに、複数の最先端検出アルゴリズムを使ってDeepFakeメディアを分析する便利なサービスを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:24:20 GMT)
Position Paper: An Integrated Perspective on Data, Metrics, and Methodology for Deep Time-Series Forecasting [24.1] 深層時系列予測は多くの実践的応用において重要な役割を担っている。
包括的なフレームワークを提案することで、現在の予測プラクティスの限界を超越することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:02:50 GMT)
Sample Design Engineering: An Empirical Study of What Makes Good Downstream Fine-Tuning Samples for LLMs [23.8] 本稿では,大規模言語モデルの性能向上のための方法論的アプローチであるサンプル設計工学(SDE)を紹介する。
LLMのダウンストリーム性能に対する様々な設計オプションの影響を評価するために、一連のドメイン内(ID)および外部(OOD)実験を行う。
本稿では,SDE統合戦略を提案し,最も効果的な選択肢を組み合わせるとともに,複雑な下流タスクにおけるサンプル設計よりも一貫した優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:47:02 GMT)
Glitch Tokens in Large Language Models: Categorization Taxonomy and Effective Detection [23.4] 確立されたトークン化者によって生成される異常トークンである"グリッチトークン"の現象を紹介し,検討する。
本報告では, グリッチトークンと相互作用する際, LLMが示すグリッチトークンと症状の分類について述べる。
本稿では,新しいクラスタリング手法であるGlitchHunterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:08:36 GMT)
RetailOpt: An Opt-In, Easy-to-Deploy Trajectory Estimation System Leveraging Smartphone Motion Data and Retail Facility Information [23.2] RetailOptは、屋内小売環境における顧客の動きを追跡するための、オプトインで簡単にデプロイできる新しいシステムである。
このシステムは、スマートフォンや小売アプリを通じて現在アクセス可能な情報(モーションデータ、ストアマップ、購入レコード)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 00:03:49 GMT)
Re2LLM: Reflective Reinforcement Large Language Model for Session-based Recommendation [23.2] セッションベースレコメンデーション(SBR)を強化するための有望なアプローチとして,大規模言語モデル(LLM)が登場している。
本稿では,SBRのための反射強化大言語モデル(Re2LLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:26:57 GMT)
Lite-Mind: Towards Efficient and Robust Brain Representation Network [23.1] Lite-Mindは離散周波数変換(DFT)に基づく軽量で効率的で堅牢な脳表現学習パラダイムである
我々は、Lite-Mindが被写体1のNSDデータセットに対して94.6%のfMRI-to-image検索精度を実現し、MindEyeよりも98.7%少ないパラメータを持つことを示した。
Lite-Mindはまた、より小さなfMRIデータセットに移行できることが証明されており、GODデータセット上でゼロショット分類のための新しい最先端技術を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:45:25 GMT)
CaBaFL: Asynchronous Federated Learning via Hierarchical Cache and Feature Balance [23.1] 有望な分散機械学習パラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)アプリケーションで広く採用されている。
FLの効率性と推論能力は、トラグラーの存在と大規模なAIoTデバイス間のデータの不均衡により、著しく制限されている。
本稿では,階層型キャッシュベースのアグリゲーション機構と機能バランス誘導型デバイス選択戦略を含む,CaBaFLという新しいFLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:39:11 GMT)
SOS-1K: A Fine-grained Suicide Risk Classification Dataset for Chinese Social Media Analysis [22.7] 本研究では,自殺リスクの詳細な分類を目的とした,中国のソーシャルメディアデータセットを提案する。
事前訓練した7つのモデルについて, 自殺リスクが高い, 自殺リスクが少ない, 自殺リスクの細かい分類が0～10の2つのタスクで評価された。
ディープラーニングモデルは高い自殺リスクと低い自殺リスクを区別する上で優れた性能を示し、最良のモデルはF1スコア88.39%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:58:51 GMT)
Heterogeneous Federated Learning with Splited Language Model [22.7] フェデレート・スプリット・ラーニング(FSL)は、実際には有望な分散学習パラダイムである。
本稿では,前訓練画像変換器(PIT)をFedVと呼ばれる初期モデルとして利用し,トレーニングプロセスの高速化とモデルロバスト性の向上を図る。
我々は、実世界のデータセット、異なる部分的デバイス参加、異種データ分割におけるPITを用いたFSL手法の体系的評価を初めて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:22:06 GMT)
Research on WebAssembly Runtimes: A Survey [22.0] WebAssembly(略してWasm)は、当初Web用に導入されたが、すぐにWeb以外のさまざまなドメインにリーチを広げた。
本稿ではWebAssemblyランタイムに関する総合的な調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 04:36:38 GMT)
The Instruction Hierarchy: Training LLMs to Prioritize Privileged Instructions [21.8] LLMは、インジェクション、ジェイルブレイク、その他の攻撃に対して感受性があり、敵は自身の悪意のあるプロンプトでモデルのオリジナルの命令を上書きできる。
本稿では,異なる優先度の命令が矛盾する場合に,モデルがどのように振る舞うかを明確に定義する命令階層を提案する。
この手法をGPT-3.5に適用すると、トレーニング中に見えない攻撃タイプに対してさえ、ロバスト性を大幅に向上すると同時に、標準機能に最小限の劣化を課すことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 22:55:23 GMT)
MindTuner: Cross-Subject Visual Decoding with Visual Fingerprint and Semantic Correction [21.5] クロスオブジェクトタスクにおける高品質な画像の再構成は、被験者間の個人差が深いため、難しい問題である。
MindTunerは1時間分のfMRIトレーニングデータを使用して高品質で豊かなセマンティックな再構築を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:12:04 GMT)
A Fourier Approach to the Parameter Estimation Problem for One-dimensional Gaussian Mixture Models [21.4] 一次元ガウス混合モデルにおけるパラメータ推定のための新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,EMアルゴリズムと比較して,確率,AIC,BICのスコアがよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:53:50 GMT)
MolTailor: Tailoring Chemical Molecular Representation to Specific Tasks via Text Prompts [21.3] 現在、深層学習は薬物発見に広く使われており、大幅な加速とコスト削減を提供している。
分子表現は、様々な下流の応用を可能にするために、分子特性を予測するために不可欠である。
本稿では,言語モデルをエージェントとして扱い,分子プレトレーニングモデルを知識ベースとして扱う新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:07:19 GMT)
Infinite-Horizon Graph Filters: Leveraging Power Series to Enhance Sparse Information Aggregation [21.2] 本稿では,受動場を増大させるため,電力系列グラフフィルタを用いてノード分類を強化する新しいグラフパワーフィルタニューラルネットワークを提案する。
我々のGPFNは、任意のパワーシリーズを統合し、長距離依存関係をキャプチャできる一般的なフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:07:00 GMT)
HyKGE: A Hypothesis Knowledge Graph Enhanced Framework for Accurate and Reliable Medical LLMs Responses [20.6] 大規模言語モデル(LLM)の精度と信頼性を向上させるための仮説知識グラフ強化(HyKGE)フレームワークを開発する。
具体的には、HyKGEはゼロショット能力とLLMの豊富な知識を仮説出力で探索し、KGの可能な探索方向を拡張する。
2つのLLMターボを用いた2つの中国医学多重選択質問データセットと1つの中国のオープンドメイン医療Q&Aデータセットの実験は、精度と説明可能性の観点からHyKGEの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:14:04 GMT)
Physical Layer Authentication Using Information Reconciliation [20.5] 本稿では,従来のアプローチを補完する物理層認証(PLA)を提案する。
PLAの精度と一貫性は、異なるタイムスロット間の無線チャネル実現のランダムなばらつきによって影響を受ける。
特に,極性符号を用いた分散音源符号化(Slepian-Wolf)の整合性を導入し,チャネル計測を時間内に整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:20:13 GMT)
Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty with Proper Scoring Rules [19.2] 不確実性表現と定量化は機械学習において最重要である。
本稿では,適切なスコアリングルールに基づいて,アレータリックおよび(現状)不確実性の定量化のための尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:14:28 GMT)
Large Language Models for Networking: Workflow, Advances and Challenges [19.1] ネットワークの分野は、その複雑さと迅速な反復によって特徴づけられる。
従来の機械学習ベースの手法は、ネットワークにおける複雑なタスクの一般化と自動化に苦慮している。
近年の大規模言語モデル(LLM)の出現は、これらの課題に対処する新たな可能性の波を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:17:02 GMT)
Multi-modal vision-language model for generalizable annotation-free pathological lesions localization and clinical diagnosis [19.0] 視覚言語による事前学習モデルを提案する。
Free Pathological Localization (AFLOC)
AFLocのコアとなる強みは、多段階のセマンティック構造に基づくコントラスト学習にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:02:26 GMT)
Interpretable Graph Neural Networks for Tabular Data [18.3] IGNNetは学習アルゴリズムを制約し、解釈可能なモデルを生成する。
IGNNetは最先端の機械学習アルゴリズムに匹敵するパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:51:00 GMT)
Efficient Backdoor Attacks for Deep Neural Networks in Real-world Scenarios [17.9] 最近のディープニューラルネットワーク(DNN)は、膨大なトレーニングデータに依存している。
本稿では,被害者が複数の情報源からデータを収集する,より現実的な攻撃シナリオを提案する。
クリーンな特徴抑圧とPhoisoning Feature Augmentationの2つの異なるストリームからCLIPベースの3つの技術を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:29:50 GMT)
Studying the Impact of Stochasticity on the Evaluation of Deep Neural Networks for Forest-Fire Prediction [17.9] 本稿では,前提条件下でのDeep Neural Network (DNN) 評価に関する最初の体系的研究を行い,山火事予測に着目した。
現在の評価戦略は、山火事の進化の複雑さに不可欠な、基礎となる過程を学習する能力よりも、DNNが観測対象の真実を再現することを強調している。
我々は新しい評価基準を提案する:DNNはプロセスを学んだか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:26:32 GMT)
Zero-Shot Stitching in Reinforcement Learning using Relative Representations [17.8] エージェントのコンポーネントを組み合わせることが可能であることを実証するために、潜伏表現を統一する最近の発展を活用している。
これにより、トレーニング中に見たことのない環境とタスクの組み合わせを処理できる、まったく新しいエージェントを作成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:42:42 GMT)
Multi-Objective Fine-Tuning for Enhanced Program Repair with LLMs [16.9] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い下流タスクにおいて顕著な機能を示した。
プログラム修復のためのLLMファインチューニングの学習焦点に関する新しい視点を提案する。
我々はMORepairを、サイズやアーキテクチャの異なる4つのオープンソースLCMの微調整に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:36:21 GMT)
Towards Robust Real-Time Hardware-based Mobile Malware Detection using Multiple Instance Learning Formulation [16.6] 本研究では,モバイルデバイス用ハードウェアベースのマルウェア検出装置RT-HMDを紹介する。
リアルタイムHMDでは、マルウェアの時系列の良質なセグメントが誤ってマルウェアのラベルを継承している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:28:38 GMT)
TANQ-Sim: Tensorcore Accelerated Noisy Quantum System Simulation via QIR on Perlmutter HPC [16.3] TANQ-Simは、コヒーレントノイズと非コヒーレントノイズの両方で実用的なディープ回路をシミュレートするために設計された、フルスケールの密度行列ベースのシミュレータである。
このようなシミュレーションにかかわる計算コストに対処するため,新しい密度行列シミュレーション手法を提案する。
また,その性能を最適化するために,密度行列シミュレーションのための特定のゲート融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:16:29 GMT)
PEEKABOO: Interactive Video Generation via Masked-Diffusion [16.3] モジュールベースのビデオ生成モデルにビデオ制御を組み込むための第1のソリューションを提案する。
Peekabooは、既存のビデオ生成モデルとシームレスに統合され、追加のトレーニングや推論オーバーヘッドを必要とせずに、コントロールを提供する。
我々の広範囲な質的および定量的評価により、PeekabooはmIoUのベースラインモデルよりも最大3.8倍改善していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 22:38:48 GMT)
Semantic Security with Unreliable Entanglement Assistance: Interception and Loss [16.0] 信頼できない絡み合い支援のための2つのモデルを検討する。
最初のモデルでは、Eveは絡み合うリソースをインターセプトすることができる。
第2のモデルでは、イヴは受動的であり、リソースは彼女の手の届かない環境に散逸する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:28:44 GMT)
Learn2Talk: 3D Talking Face Learns from 2D Talking Face [16.0] 本稿では,より優れた3次元音声対話ネットワークを構築することができるLearn2Talkという学習フレームワークを提案する。
オーディオビデオ同期ネットワークにインスパイアされた3Dシンク・リップエキスパートモデルが,リップシンクの追求のために考案された。
2次元対話顔法から選択された教師モデルを用いて、音声から3次元動きの回帰ネットワークのトレーニングを指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:45:14 GMT)
MambaMOS: LiDAR-based 3D Moving Object Segmentation with Motion-aware State Space Model [15.4] MambaMOSと呼ばれる動き認識状態空間モデルを用いた新しいLiDARベースの3D移動物体を提案する。
我々は,点雲における時間・空間情報の結合性を高めるため,新しい埋め込みモジュールであるTime Clue Bootstrapping Embedding (TCBE)を開発した。
また、動作認識状態空間モデル(MSSM)を導入し、異なる時間ステップで同じ物体の時間的相関を理解する能力を持つモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:17:35 GMT)
A Survey of Optimization-based Task and Motion Planning: From Classical To Learning Approaches [15.1] タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、高レベルなタスク計画と低レベルなモーション・プランニングを統合し、ロボットに自律性を持たせ、長期にわたる動的タスクを推論する。
この調査では、最適化に基づくTAMPの包括的なレビュー、(i)計画ドメイン表現、(ii)AI計画と軌道最適化(TO)を含むコンポーネントの個別ソリューション戦略、(iii)論理ベースのタスク計画とモデルベースのTOの動的相互作用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:26:25 GMT)
Zero-Knowledge Proof of Distinct Identity: a Standard-compatible Sybil-resistant Pseudonym Extension for C-ITS [14.9] そこで本研究では,車両が局所的に別の偽名の所有者ではないことを証明できるゼロ知識証明(zk-PoDI)と呼ばれる新しいプロトコルを提案する。
我々は,zk-PoDIが実用型Sybil-Resistanceシステムに必要な全ての要件を満たすことを示し,低レイテンシ,調整可能な難易度,適度なオーバーヘッド,無視可能な通信コストを有することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:34:17 GMT)
Transformer Based Planning in the Observation Space with Applications to Trick Taking Card Games [14.9] 我々は、GO-MCTS(Generative Observation Monte Carlo Tree Search)を提案する。
GO-MCTSは観察空間内を探索し、エージェントの観察のみに依存するモデルを用いて探索を進める。
GO-MCTSの有効性は、Hearts、Skat、The Crew: The Quest for Planet Nineなどの不完全な情報のゲームで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:41:00 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） (Fri, 19 Apr 2024 01:18:41 GMT)
Leveraging Automatic Personalised Nutrition: Food Image Recognition Benchmark and Dataset based on Nutrition Taxonomy [14.6] 本研究では,全国及び国際保健機関の勧告に基づき,食品画像と栄養分類を取り入れた初の栄養データベースを提案する。
AI4Food-NutritionDBは、食品の摂取頻度、品質、分類の観点から、新しい食品コンピューティングアプローチへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:05:03 GMT)
Towards Logically Consistent Language Models via Probabilistic Reasoning [14.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解および生成タスクのための有望な場所である。
LLMは、非現実的な情報を生成し、世界の信念を推論するよう促されたときに矛盾する傾向がある。
我々は,LLMが事実やルールの集合という形で,外部知識と整合性を持つように教える学習目標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:23:57 GMT)
VORTEX: High-Speed and Low-Latency Off-Chain Payments and Cross-Chain Swaps for Cryptocurrencies [14.2] TEEベースのレイヤ2ソリューションであるVERTEXを,暗号の領域における2つの重要な課題に対処する。
支払い者は、オンチェーン関係や仲介チャネルを必要とせずに、誰にでも直接支払いを行うことができる。
これは、中央サーバーに頼ることなくリアルタイムのクロスチェーンスワップを可能にする、最初の既知のソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:31:29 GMT)
Evaluating the Utility of Conformal Prediction Sets for AI-Advised Image Labeling [14.0] コンフォーマル予測セット(Conformal prediction set)は、特定のカバレッジで予測セットを生成するための、配布不要なメソッドのクラスである。
我々は,共形予測セットの有用性と,AIによる画像ラベリングのためのTop-1およびTop-k予測の表示の比較を行った。
本研究は,共形予測セットの実践的課題を実証的に特定し,実世界の意思決定に組み込む方法について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:13:41 GMT)
Attacking Byzantine Robust Aggregation in High Dimensions [13.9] 現代のニューラルネットワークやモデルを訓練するには、通常、高次元ベクトルのサンプルを平均化する必要がある。
ポジショニング攻撃は、モデルをトレーニングするのに使われる平均ベクトルを歪ませたりバイアスしたりし、モデルを特定のパターンを学習させたり、何か役に立つものを学ぶのを防いだりする。
我々は,HIDRAと呼ばれる新たな攻撃が,次元非依存バイアスの主張を覆す強力な防御の実現に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:58:50 GMT)
Equalised Odds is not Equal Individual Odds: Post-processing for Group and Individual Fairness [13.9] グループフェアネスは、保護されたサブ人口間の予測分布を等化することによって達成される。
個々人の公平さには 同じような扱いが必要です
この手順は、異なる分類の確率を持つ同じ保護グループの2つの類似した個人を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 04:24:55 GMT)
LaPA: Latent Prompt Assist Model For Medical Visual Question Answering [12.9] 医学的視覚的質問応答(Med-VQA)は、医療画像や質問に対する正しい回答の予測を自動化することを目的としている。
医用視覚質問応答のための潜時プロンプトアシストモデル(LaPA)を提案する。
公開されている3つのMed-VQAデータセットの実験結果は、LaPAが最先端のARL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） (Fri, 19 Apr 2024 17:51:52 GMT)
Using Long Short-term Memory (LSTM) to merge precipitation data over mountainous area in Sierra Nevada [12.7] 降水量計、降水レーダ、衛星ベースの降水センサーといった3つの広く使われている降水量測定手法は、複雑な領域で信頼できる降水生成物を生成するために独自の利点と欠点を持っている。
検出エラーの確率を低減し、データの信頼性を向上させる方法の1つは、降水データマージである。
本研究では,Long Short-term Memory (LSTM) という深層学習技術を用いて,レーダーと衛星を用いたグローバル降水量測定(GPM)を時間スケールで統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 22:44:29 GMT)
GazeHTA: End-to-end Gaze Target Detection with Head-Target Association [12.4] 本研究では、視線目標検出のためのエンドツーエンドなアプローチを提案する。
既存の方法の多くは、オフザシェルフヘッド検出器のような独立したコンポーネントを使用するか、ヘッドと視線ターゲットの関連を確立するのに問題がある。
本稿では、入力シーン画像のみに基づいて複数のヘッドターゲットインスタンスを予測するヘッド・アンド・ターゲット・アソシエーション(GazeHTA)を用いて、エンド・ツー・エンドのマルチパーソン・ゲイズ目標検出フレームワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 01:19:25 GMT)
Low-Rank Online Dynamic Assortment with Dual Contextual Information [12.4] 我々は、この問題を管理可能なスケールに変換するために、新しい低ランクダイナミックアソシエーションモデルを導入する。
そこで本研究では,固有部分空間を推定する効率的なアルゴリズムを提案し,オンライン意思決定における探索・探索のトレードオフに対処するために,高信頼境界アプローチを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 23:10:12 GMT)
Research on Detection of Floating Objects in River and Lake Based on AI Intelligent Image Recognition [12.3] 本研究では,河川・湖沼環境における浮遊物体の検出に焦点をあて,深層学習に基づく革新的なアプローチを探求する。
提案システムは, 河川や湖沼における水質モニタリングのための新しい技術として, 破片検出の精度と効率を大幅に向上させる能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:07:22 GMT)
How Far Can We Go with Practical Function-Level Program Repair? [12.2] 本稿では,少数ショット学習機構と補修関連情報が機能レベルAPRに及ぼす影響について検討する。
補修関連情報のパワーを活用するために,デュアルLLM フレームワークを採用した LLM ベースの関数レベル APR 手法,すなわち SRepair を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:14:09 GMT)
RANRAC: Robust Neural Scene Representations via Random Ray Consensus [12.2] RANRAC(RANdom RAy Consensus)は、一貫性のないデータの影響を排除するための効率的な手法である。
我々はRANSACパラダイムのファジィ適応を定式化し、大規模モデルへの適用を可能にした。
その結果, 新規な視点合成のための最先端のロバストな手法と比較して, 顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:16:46 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） (Fri, 19 Apr 2024 14:26:06 GMT)
A Weight-aware-based Multi-source Unsupervised Domain Adaptation Method for Human Motion Intention Recognition [11.8] 非教師なしドメイン適応(UDA)メソッドは、この問題に対して効果的な方法となっている。
ラベル付きデータは、対象の被写体だけでなく、互いに異なるかもしれない複数のソースの被写体から収集される。
本稿では,HMI を識別する UDA の新たな理論とアルゴリズムを開発し,MDD をマルチソース UDA 理論に拡張する。
開発したマルチソースUDA理論は理論的であり,対象対象に対する一般化誤差が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:49:54 GMT)
MatAtlas: Text-driven Consistent Geometry Texturing and Material Assignment [11.7] MatAtlasは、一貫したテキスト誘導3Dモデルのための方法である。
多段階のテクスチャリファインメントプロセスを提案することにより、品質と一貫性を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:53:41 GMT)
Event-Based Contrastive Learning for Medical Time Series [11.7] Event-Based Contrastive Learning (EBCL) は異種患者データの埋め込みを学習する手法である。
EBCLが重要な下流タスクの性能向上をもたらすモデルを構築するのに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:51:03 GMT)
How Does the Textual Information Affect the Retrieval of Multimodal In-Context Learning? [11.4] 本稿では,マルチモーダル・イン・コンテクスト学習効率を向上させるニューラルネットワークを用いたMLLM-Retriever MSIERを提案する。
このアプローチは3つの異なるタスクにわたる広範なテストを通じて検証され、メソッドの有効性が実証される。
この探索は、マルチモーダルデータの戦略的利用を通じてMLLMにおける洗練された文脈内学習の可能性を強調し、今後の進歩の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:05:37 GMT)
REXEL: An End-to-end Model for Document-Level Relation Extraction and Entity Linking [11.4] REXELは文書レベルcIE(DocIE)の共同作業のための高効率かつ高精度なモデルである
同様の環境では、競合する既存のアプローチよりも平均11倍高速です。
速度と精度の組み合わせにより、REXELはWebスケールで構造化された情報を抽出する正確なコスト効率のシステムとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:04:27 GMT)
Improving Global Weather and Ocean Wave Forecast with Large Artificial Intelligence Models [11.0] 天気予報に革命をもたらす人工知能の可能性について論じる。
我々は,大規模人工知能の大気環境予測モデルの開発における課題について検討する。
我々は、大気と海洋の天気予報の最適な未来は、人工知能と従来の数値モデルとのシームレスな統合を実現することであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:01:20 GMT)
Data Authenticity, Consent, & Provenance for AI are all broken: what will it take to fix them? [11.0] 基礎モデルの新機能は、大部分が大規模で、広くオープンソース化され、文書化されていないトレーニングデータ収集に負っている。
データ収集における既存のプラクティスは、データの透明性の文書化、信頼性のトレース、同意の検証、プライバシー、表現、バイアス、著作権侵害といった課題を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:42:35 GMT)
ESPM-D: Efficient Sparse Polynomial Multiplication for Dilithium on ARM Cortex-M4 and Apple M2 [9.7] Dilithiumは、NIST量子暗号(PQC)プロジェクトによって標準化された格子ベースのデジタル署名スキームである。
ARM Cortex-M4 と Apple M2 プラットフォーム用の Dilithium の効率的なスパース乗算実装を開発した。
私たちの研究は、ARM Cortex-M4とApple M2プラットフォームの両方で、Dilithiumの新たなパフォーマンス記録を設定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:21:55 GMT)
Exploring Radar Data Representations in Autonomous Driving: A Comprehensive Review [9.7] レビューでは、自律運転システムで使用されるさまざまなレーダーデータ表現の探索に焦点を当てている。
レーダセンサの機能と限界について紹介する。
各レーダ表現について、関連するデータセット、方法、利点、限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:55:34 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） (Fri, 19 Apr 2024 02:55:54 GMT)
Self-Supervised Learning for User Localization [8.5] 機械学習技術は、ローカライゼーションタスクにおいて顕著な精度を示している。
大量のラベル付きデータ、特にChannel State Information(CSI)およびそれに対応する座標への依存は、依然としてボトルネックである。
CSIに基づくユーザローカライゼーションのための教師付き学習性能を高めるために,ラベルなしデータによる自己教師付き事前学習を活用する先駆的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:49:10 GMT)
A Machine Learning-Based Error Mitigation Approach For Reliable Software Development On IBM'S Quantum Computers [8.5] 現在の量子コンピュータには固有のノイズがあり、量子コンピュータ上で実行される量子ソフトウェアの出力に誤差をもたらす。
本稿では、量子ソフトウェア出力におけるノイズエラーを軽減するために、Q-LEARと呼ばれる実用的な機械学習手法を提案する。
その結果、Q-LEARはベースラインと比較して、実量子コンピュータとシミュレータの両方で平均25%の誤差低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:51:40 GMT)
How Real Is Real? A Human Evaluation Framework for Unrestricted Adversarial Examples [8.5] 敵の例は、自動運転車のようなAIベースのシステムの安全性を脅かす。
画像領域では、悪質に摂動したデータポイントを表現し、人間に相応しいように見える。
本研究では,制限のない画像ベース攻撃に対する評価フレームワークであるSCOOTERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:42:01 GMT)
Scalable Multi-modal Model Predictive Control via Duality-based Interaction Predictions [8.3] RAID-Netは、モデル予測制御(MPC)予測地平線に沿って関連する相互作用を予測する、注目に基づく新しいリカレントニューラルネットワークである。
本手法は, 移動計画問題の解法において, 12倍のスピードアップを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 22:35:15 GMT)
FinLangNet: A Novel Deep Learning Framework for Credit Risk Prediction Using Linguistic Analogy in Financial Data [7.9] FinLangNetは、言語構造を反映する構造において、クレジットローンの軌跡を概念化する。
金融イベントの詳細なシーケンスを通して、クレジット履歴の進化と予測可能性を分析することに焦点を当てている。
我々の研究は、FinLangNetが従来の統計手法を超越して信用リスクを予測することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:01:46 GMT)
Neural Semantic Parsing with Extremely Rich Symbolic Meaning Representations [7.8] 分類学的階層におけるその位置に基づく概念のための新しい構成記号表現を導入する。
この表現はよりリッチな意味情報を提供し、解釈可能性を高める。
実験結果から,より豊かで複雑な意味表現に基づいて訓練された分類モデルは,評価基準を用いて従来のモデルに若干従属するが,語彙外概念を扱う場合よりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:06:01 GMT)
On the Temperature of Machine Learning Systems [7.5] 機械学習(ML)システムのための熱力学理論を開発した。
エネルギーとエントロピーによって特徴づけられる熱力学系と同様に、ML系もこれらの特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 23:54:32 GMT)
KATO: Knowledge Alignment and Transfer for Transistor Sizing of Different Design and Technology [7.0] 本稿では,(1)効率的な自動カーネル構築,(2)異なる回路とBOのための技術ノードをまたいだ第1のトランスファー学習,(3)有用な知識のみを活用するための選択的なトランスファー学習手法を提案する。
最先端のパフォーマンスを実現するための知識アライメントと転送最適化(KATO) - 最大2倍のシミュレーション削減と1.2倍の設計改善。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:05:13 GMT)
Revealing the structure-property relationships of copper alloys with FAGC [7.0] 本研究では,Cu-Cr-Zr合金に対して,FAGC(Feature Augmentation on Geodesic Curves)法を提案する。
このアプローチは、機械学習を利用して、合金の微細構造の画像内の形状を調べ、その機械的および電子的特性を予測する。
FAGC法では,Cu-Cr-Zr合金の電気伝導率および硬さの予測精度が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 01:43:56 GMT)
The Solution for the CVPR2024 NICE Image Captioning Challenge [6.9] 本報告では,2024 NICEのトピック1ゼロショット画像キャプションに対する解法について紹介する。
画像キャプションの検索向上とキャプショングレーディング手法により,画像キャプションを効果的に強化する。
CIDErのスコアは234.11で、他のすべての指標では1位です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:32:16 GMT)
Insights from an experiment crowdsourcing data from thousands of US Amazon users: The importance of transparency, money, and data use [6.8] 本稿は、米国5000人以上のユーザーから5年間にわたる、アクセス不能なAmazon購入履歴をクラウドソーシングする革新的なアプローチを共有する。
我々は参加者の同意を優先し、実験的な研究デザインを含むデータ収集ツールを開発した。
実験結果(N=6325)は、金銭的インセンティブと透明性の両方がデータ共有を大幅に増加させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 20:45:19 GMT)
MLSD-GAN -- Generating Strong High Quality Face Morphing Attacks using Latent Semantic Disentanglement [6.7] 顔形態攻撃は顔認識システムを騙すのに使える。
本稿では,StyleGANのアンタングルを用いた高品質なモーフィング攻撃生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:26:30 GMT)
Unlocking Robust Segmentation Across All Age Groups via Continual Learning [6.7] 小児CTボリュームに適用した場合の成人データに基づくCT臓器分割アルゴリズムの性能評価を行った。
我々は,すべての年齢層を対象としたセグメンテーションの精度を高めるために,データ拡張や継続学習アプローチを含む戦略を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:21:36 GMT)
ToNNO: Tomographic Reconstruction of a Neural Network's Output for Weakly Supervised Segmentation of 3D Medical Images [6.0] ToNNOは、ニューラルネットワークの出力のトモグラフィー再構成に基づいている。
入力された3Dボリュームから異なる角度のスライスを抽出し、これらのスライスを2Dエンコーダに供給し、エンコーダの予測の3Dヒートマップを再構成するために逆ラドン変換を適用する。
本研究では、2Dエンコーダを訓練し、関心領域を含むスライスに対して高い値を出力することにより、医用画像セグメンテーションの弱制御に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:27:56 GMT)
Show and Grasp: Few-shot Semantic Segmentation for Robot Grasping through Zero-shot Foundation Models [5.8] ロボットが物体をつかむ能力は、いくつかの応用に欠かせない。
このようなタスクでは、選択する適切なターゲットを選択することは、グリップの正しい構成を推測するのと同じくらい重要である。
この問題に対する一般的な解決策はセマンティックセグメンテーションモデルに依存しており、しばしば目に見えない対象への一般化が不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:58:52 GMT)
GluMarker: A Novel Predictive Modeling of Glycemic Control Through Digital Biomarkers [5.3] GluMarkerは、デジタルバイオマーカーをモデリングするためのエンドツーエンドフレームワークである。
翌日のグリセミック制御を予測することで、アンダーソンのデータセットの最先端を達成している。
研究は、翌日の血糖コントロール予測のための重要なデジタルバイオマーカーを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:15:50 GMT)
Autonomous vehicle decision and control through reinforcement learning with traffic flow randomization [5.2] 本研究では, 車両追従モデルのパラメータとルールに基づく微視的交通流の車線変化モデルのパラメータをランダム化することにより, 周囲の車両の運転形態と挙動をランダム化する手法を提案する。
提案手法は, 領域ランダム化されたルールベース微視的トラフィックフローとマージシーンを併用し, ルールベース微視的トラフィックフローと高忠実性微視的トラフィックフローで個別にテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:06:09 GMT)
Bayesian Optimisation for Active Monitoring of Air Pollution [5.2] 大気汚染は世界の死亡率の主要な原因の1つであり、毎年数百万人が死亡している。
新しい低コストセンサーは、より多く、より多様な場所に展開することができ、効率的な自動配置の問題を動機付けている。
これまでの研究では、ベイズ最適化は適切な方法であるが、衛星データのみを考慮し、全高度でデータを収集したことが示唆された。
我々は, 階層モデルを用いてこれらの結果を改善し, ロンドンにおける都市汚染データに基づくモデルの評価を行い, ベイジアン最適化が問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:12:50 GMT)
Large Language Model Supply Chain: A Research Agenda [5.2] LLM (Large Multimodal Models) とLMM (Large Multimodal Models) は、新しいインテリジェントアプリケーション時代を支えている。
本稿では,LLMサプライチェーンの概要を概説し,その3つの中核要素を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:29:53 GMT)
LLM App Store Analysis: A Vision and Roadmap [5.2] 大規模言語モデル(LLM)アプリストアは、研究者、開発者、ユーザ、アプリストアマネージャにとって新たな機会と課題を生み出している。
本稿では,データマイニング,セキュリティリスクの識別,開発支援などの重要な側面に着目し,LCMアプリストアの前方分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:30:07 GMT)
Generating Test Scenarios from NL Requirements using Retrieval-Augmented LLMs: An Industrial Study [5.2] 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたRAG(Retrieval-Augmented Generation) を用いたテストシナリオ生成のための自動アプローチ(RAGTAG)を提案する。
オーストリアポストの2つの産業プロジェクトにおけるRAGTAGの評価を行い,ドイツ語と英語のバイリンガル要件について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:27:40 GMT)
EVI-SAM: Robust, Real-time, Tightly-coupled Event-Visual-Inertial State Estimation and 3D Dense Mapping [5.2] 単眼イベントカメラを用いた6自由度ポーズトラッキングと3次元再構成の課題に対処するために,EVI-SAMを提案する。
新しいイベントベースのハイブリッドトラッキングフレームワークは、特徴マッチングの堅牢性と直接アライメントの精度を活用することで、ポーズを推定するように設計されている。
私たちの知る限りでは、イベントベースの高密度マッピングを実現するための非学習作業としてはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:08:13 GMT)
Observation of quantum nonlocality in Greenberger-Horne-Zeilinger entanglement on a silicon chip [4.9] Greenberger-Horne-Zeilinger状態 (GHZ) は、量子物理学と局所現実論との激しい衝突を観測することができる。
4光子GHZ状態の生成と操作が可能な集積フォトニックチップ。
我々の研究は、複雑な集積量子デバイスで量子物理学の基礎的なテストを実行する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:36:39 GMT)
The Power of Words: Generating PowerShell Attacks from Natural Language [4.6] 本研究は,機械翻訳(NMT)を用いたAIコード生成における未知領域の探索である。
我々は,最先端NMTモデルの広範囲な評価を行い,静的かつ動的に生成したコードを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:54:34 GMT)
A Multimodal Fusion Network For Student Emotion Recognition Based on Transformer and Tensor Product [4.5] 本稿ではトランスフォーマーアーキテクチャとテンソル製品融合戦略に基づく新しいマルチモーダルモデルを提案する。
BERTのテキストベクトルとViTのイメージベクトルを組み合わせて、生徒の心理的条件を93.65%の精度で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:48:52 GMT)
Towards a Foundation Model for Partial Differential Equations: Multi-Operator Learning and Extrapolation [4.3] 本稿では,PROSE-PDEという科学問題に対するマルチモーダル基礎モデルを提案する。
本モデルは,物理系の制御方程式を並列に学習しながら,システムの将来の状態を予測できるマルチオペレータ学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:46:44 GMT)
Enhancing the Performance of Aspect-Based Sentiment Analysis Systems [4.2] 本研究では,セティシィス(SentiSys)と呼ばれる革新的なエッジ強化GCNを導入し,無傷な特徴情報を保存しながら構文グラフをナビゲートする。
その結果,SentiSysを用いたアスペクトベース感情分析では,常に改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:30:23 GMT)
Hierarchical Position Embedding of Graphs with Landmarks and Clustering for Link Prediction [4.1] 本稿ではランドマークと呼ばれる代表ノードを用いた位置情報の表現を提案する。
高い集中度を持つ少数のノードがランドマークとして選択され、ノードの位置の参照ポイントとして機能する。
実践的なネットワークに理論的知見を適用し,ランドマークとクラスタリングを組み込んだ階層的位置推定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:23:56 GMT)
The maximum capability of a topological feature in link prediction [4.0] リンク予測におけるトポロジ的特徴の能力は,その予測性能上界を同定することによって明らかにする。
発見されたパターンの普遍性は、構造的に多様な550のネットワークによって実証的に検証されている。
この発見は特徴と手法の選択に応用され、トポロジ的特徴をリンク予測に有効にするネットワーク特性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:40:13 GMT)
Stronger Random Baselines for In-Context Learning [3.9] 標準ランダムベースラインは、評価セットが一度だけ使用される場合、あるいはデータセットが大きい場合、安定である。
我々は、検証セットの再利用の一般的な実践と、より強いランダムなベースラインを持つ既存の小さなデータセットを説明する。
標準ベースラインを超える数ショット結果の20%以上は、この強いランダムベースラインを超えない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:30:10 GMT)
Joint Coordinate Regression and Association For Multi-Person Pose Estimation, A Pure Neural Network Approach [3.8] 我々は、JCRA(Joint Coordinate Regression and Association)として知られる、新しい1段階から2Dポーズ推定アルゴリズムを導入する。
提案アルゴリズムは高速,高精度,有効,シンプルであり,一段階のエンドツーエンドネットワークアーキテクチャはJCRAの推論速度を大幅に向上させる。
MS COCOとCrowdPoseベンチマークの大規模な実験により、JCRAは精度と効率の両方において最先端のアプローチ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） (Fri, 19 Apr 2024 08:59:37 GMT)
Learning Machine Morality through Experience and Interaction [3.7] 次世代人工知能(AI)システムの安全性確保への関心が高まっているため、自律エージェントに道徳を埋め込む新しいアプローチが求められている。
我々は、適応可能で堅牢だが、より制御可能で解釈可能なエージェントを作成するために、よりハイブリッドなソリューションが必要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:34:11 GMT)
Enhancing Software-Related Information Extraction via Single-Choice Question Answering with Large Language Models [3.7] 本稿では,生成型大規模言語モデルによる学術テキスト間の関係抽出の改善に焦点をあてる。
この方法論は、ソフトウェア関連エンティティを抽出するために、GLMのコンテキスト内学習機能の使用を優先する。
SOMD共有タスクへの参加は、正確なソフトウェア引用プラクティスの重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 23:19:17 GMT)
Explainable AI for Fair Sepsis Mortality Predictive Model [3.6] 本稿では、性能最適化予測モデルを学習し、転送学習プロセスを用いて、より公正なモデルを生成する方法を提案する。
我々の手法は、予測モデル内のバイアスを特定し緩和するだけでなく、医療関係者間の信頼を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:56:46 GMT)
COIN: Counterfactual inpainting for weakly supervised semantic segmentation for medical images [3.5] 本研究は, 新規なカウンターファクト・インパインティング・アプローチ(COIN)の開発である。
COINは、予測された分類ラベルを生成モデルを用いて異常から正常に反転させる。
本手法の有効性は,エストニアのタルツ大学病院から取得したCT画像から,合成標的と実際の腎腫瘍を分離することによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:09:49 GMT)
Family of attainable geometric quantum speed limits [3.5] オープンおよびクローズドシステムのための幾何学的量子速度制限(QSL)のファミリーを開発する。
3つのQSL時間の厳密さを数値的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:40:43 GMT)
Exploring Interactive Semantic Alignment for Efficient HOI Detection with Vision-language Model [3.4] ISA-HOIはCLIPからの知識を広範囲に活用し,視覚的特徴とテキスト的特徴の対話的意味論を整合させる。
本手法は, HICO-DETとV-COCOのベンチマークにおいて, トレーニングエポックがはるかに少なく, ゼロショット環境下での最先端性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:24:32 GMT)
Seeking a quantum advantage with trapped-ion quantum simulations of condensed-phase chemical dynamics [3.3] トラップイオン量子系は、化学力学のアナログ量子シミュレーションの基盤として機能する。
これらのシミュレーションの「量子優位性」を特定するためには、ノイズの多いハードウェア上のアナログ量子シミュレーションと古典デジタルアルゴリズムの両方の性能解析が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:46:17 GMT)
Laser cooling $^{88}$Sr to microkelvin temperature with an integrated-photonics system [3.3] 集積フォトニクスデバイスは、マイクロケルビン温度で88ストロンチウム原子の磁気光学トラップ(MOT)を生成する。
実験ではアルカリガスをマイクロケルビン温度に冷却できる集積フォトニクスシステムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 23:17:37 GMT)
Leveraging Symbolic Regression for Heuristic Design in the Traveling Thief Problem [3.2] トラベリング・ティーフ問題(Traveing Thief Problem)は、有名なトラベルセールスマンとクナップサックのパッケージング問題をNPハードで組み合わせた問題である。
我々はシンボリックレグレッションを用いて、最適に近いパッキングプランの有用な特徴を学習する。
次に、旅行泥棒アルゴリズムのための効率的なメタヒューリスティック遺伝的アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:56:56 GMT)
Improving Chinese Character Representation with Formation Tree [3.2] Formation Tree-CLIP (FT-CLIP) は漢字の効果的な表現を学習するための新しいモデルである。
フォーメーションツリーを組み込んで文字を表現し、専用のツリーエンコーダを組み込み、文字認識タスクと見えない文字認識タスクの両方のパフォーマンスを大幅に改善する。
広範囲な実験により、生成木による文字の処理は、直接逐次法よりも固有の性質と整合していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:47:23 GMT)
OWLOOP: Interfaces for Mapping OWL Axioms into OOP Hierarchies [3.1] 本稿では、オブジェクト指向プログラミング(OOP)パラダイムにおいて、オントロジーWeb言語(OWL)で形式化された論理公理のマッピング問題に取り組む。
本稿では,推論アルゴリズムを制限しないファクトリを利用したOWLOOP APIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:43:26 GMT)
Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences [3.1] 認知的な記憶機能に着想を得たシンボリックラーニングフレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、階層的な知識表現をブートストラップするための様々な記憶を調べるために使用できるフレームワークの形式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:21:17 GMT)
Privacy-Preserving Debiasing using Data Augmentation and Machine Unlearning [3.0] データ拡張は、メンバシップ推論攻撃のようなプライバシ攻撃に機械学習モデルを公開する。
我々は、既知の攻撃に対して証明可能な防御を提供しながら、データのバイアスを低減することができるデータ強化と機械学習の効果的な組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:54:20 GMT)
iTBLS: A Dataset of Interactive Conversations Over Tabular Information [3.0] iTBLSは、科学論文の表にある対話的な会話のデータセットである。
iTBLSは相互作用の範囲を広げ、数学的推論、自然言語操作、既存のテーブルを自然言語会話から拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:11:41 GMT)
Effects of Multimodal Explanations for Autonomous Driving on Driving Performance, Cognitive Load, Expertise, Confidence, and Trust [2.9] 我々は、AIコーチの説明コミュニケーションが、パフォーマンス駆動専門家の指示をモデルにした影響を検証した。
結果として、AIコーチングは、初心者にパフォーマンス駆動スキルを効果的に教えることができることを示している。
効率的なHMI通信を設計する際には,効率的なモダリティに適した説明を選択すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:06:28 GMT)
Deep-learning-assisted optical communication with discretized state space of structured light [2.9] 本稿では,LGモード認識のための高度な深層学習手法を提案する。
また,本手法では,OAM状態を小さなトレーニングサンプルと高精度で効果的に分類することを示した。
この研究は、構造化光に基づいて低OAM数で高容量光通信を実現するための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 05:21:03 GMT)
Unified Negative Pair Generation toward Well-discriminative Feature Space for Face Recognition [2.8] 顔認識モデルは、$infmathcalSp > supmathcalSn$を満たす、よく識別可能な特徴空間(WDFS)を形成する。
本稿では,2つのPG戦略を組み合わせることにより,統一負対生成(UNPG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 00:35:35 GMT)
Risk Bounds for Mixture Density Estimation on Compact Domains via the $h$-Lifted Kullback--Leibler Divergence [2.8] 標準KL分散の一般化として、$h$-lifted Kullback--Leibler(KL)分散を導入する。
我々は、対応する最大$h$-lifted chance 推定器の計算手順を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:31:34 GMT)
DISC: Latent Diffusion Models with Self-Distillation from Separated Conditions for Prostate Cancer Grading [2.7] 本稿では,GGマスクでガイドされたGGパターンを生成するDISC(Self-Distillation from Separated Conditions)という新しいフレームワークを紹介する。
我々は,合成タイルを有効利用し,既存モデルのがん評価性能を向上させるため,画素レベルおよびスライドレベルの前立腺がん評価のためのトレーニングフレームワークをデプロイした。
本研究は, (1) DISCにより強化されたLCMはGGパターンでより正確なタイルを生成し, 2) 合成データを取り入れたトレーニングスキームは前立腺がんのグレーディングにおけるベースラインモデルの一般化を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:52:57 GMT)
VoxAtnNet: A 3D Point Clouds Convolutional Neural Network for Generalizable Face Presentation Attack Detection [2.6] 顔バイオメトリックシステムはプレゼンテーションアタック(PA)に対して脆弱である
本稿では,スマートフォンの前面カメラを用いて捉えた3次元点雲に基づくプレゼンテーション攻撃検出(PAD)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:30:36 GMT)
Using Graph Neural Networks to Predict Local Culture [2.6] 本研究では, 周辺地域の内部特性に関する複数の情報ソースを結合し, 評価するグラフニューラルネットワーク(GNN)手法を提案する。
Yelpからパブリックな大規模データセットを探索することにより、近隣属性の予測における構造的連結性を考慮したアプローチの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:25:16 GMT)
MultiModal-Learning for Predicting Molecular Properties: A Framework Based on Image and Graph Structures [2.6] MolIGは、画像とグラフ構造に基づいて分子特性を予測するための、新しいMultiModaL分子事前学習フレームワークである。
両者の分子表現の強さを融合させる。
ベンチマークグループ内の分子特性予測に関連する下流タスクでは、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:19:53 GMT)
Zadeh's Type-2 Fuzzy Logic Systems: Precision and High-Quality Prediction Intervals [2.5] General Type-2 (GT2) Fuzzy Logic Systems (FLS) は不確実性の定量化に最適な候補である。
信頼性の高い高品質予測区間(HQ-PI)を実現することができるGT2-FLSを精度良く学習する。
高性能なデュアルフォーカスZ-GT2-FLSを学習するためのDLフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:29:10 GMT)
Efficient Learning of Fuzzy Logic Systems for Large-Scale Data Using Deep Learning [2.5] 本稿では,FLSの学習問題に着目し,深層学習(DL)領域に埋め込まれた計算効率の高い学習手法を提案する。
提案手法は、FLSの効率的な実装を活用することにより、FLSの学習課題に対処し、トレーニング時間を最小化する。
ベンチマークデータセット上で、FLSのためのDLフレームワークの効率について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:09:55 GMT)
Migrating Software Systems towards Post-Quantum-Cryptography -- A Systematic Literature Review [2.5] ネットワークとそのコンポーネントには、後量子暗号(PQC)への移行が必要である。
最近の標準化努力は、すでに量子セーフネットワークを前進させています。
しかし、この文献は定義やベストプラクティスについてまだ合意に達していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:43:32 GMT)
F2FLDM: Latent Diffusion Models with Histopathology Pre-Trained Embeddings for Unpaired Frozen Section to FFPE Translation [2.4] 凍結切片法(FS法)は急速かつ効率的な方法であり, 手術中の病理医の評価のためのスライド作成に15～30分しかかからない。
FSプロセスは、折り畳みや氷結晶効果のようなアーティファクトや歪みをしばしば導入する。
これらのアーティファクトは、高品質なホルマリン固定パラフィン埋め込み(FFPE)スライドには欠落しており、準備には2～3日を要する。
FS画像の復元性を高めるために, LDMと病理組織学的プレトレーニングエンベディングを組み合わせた新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:32:21 GMT)
List-Mode PET Image Reconstruction Using Dykstra-Like Splitting [2.4] 我々はDykstra-like splitting PET reconstruction (LM-MLDS)を提案する。
シミュレーション実験では、LM-MLDSは他の手法よりもノイズとコントラストのトレードオフ曲線が優れている。
臨床研究において、LM-MLDSは軸方向視野の端にある偽ホットスポットを除去し、頭頂部から小脳までを覆うスライスの画像品質を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:43:52 GMT)
Transforming EU Governance: The Digital Integration through EBSI and GLASS [2.4] 欧州委員会による全てのEU市民のためのデジタルウォレットのイニシアチブは、モビリティと統合を改善することを目的としている。
本稿では,EBSI と GLASS プロジェクトがどのようにガバナンスを推進し,ID ドキュメントへのアクセスを合理化できるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:25:47 GMT)
Predictive Analytics of Varieties of Potatoes [2.3] 本研究では, 育種試験におけるRussetポテトクローンの適合性を予測するため, 機械学習アルゴリズムの適用について検討する。
我々はオレゴン州で手作業で収集した試験のデータを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:51:42 GMT)
MovePose: A High-performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices [2.3] MovePoseは、モバイルデバイス上でリアルタイムのボディポーズ推定のために設計された、軽量な畳み込みニューラルネットワークである。
我々のアルゴリズムはCOCOデータ検証データセット上で平均平均精度(mAP)の68.0に達している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:24:06 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） (Fri, 19 Apr 2024 02:36:26 GMT)
The Files are in the Computer: Copyright, Memorization, and Generative AI [2.1] 生成AI企業に対する著作権訴訟の中心的な問題は、生成AIモデルがトレーニングしたデータを「記憶」する程度である。
このエッセイでは,記憶に関する会話に明瞭さをもたらすことを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:37:09 GMT)
Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning [1.8] 地域エネルギー市場を通じて実現された過渡的エネルギーは、グリッドの課題に対する有望な解決策として近年注目を集めている。
本研究では、ALEXにおけるエンドユーザー参加を自動化するために、深層強化学習エージェントのセットを訓練することでギャップを解消する。
本研究は, この設定において, 請求書の削減とネット負荷変動の低減との間に明らかな相関関係を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:03:33 GMT)
Food Development through Co-creation with AI: bread with a "taste of love" [1.8] 本研究では、生成AIを含むAIを活用することにより、食品開発における新たな手法について検討する。
テレビ番組の会話や,果物や菓子をフィーチャーした歌詞の歌詞を分析し,ロマンチックな感情を表現する材料を推薦した。
発見は、AIによって生成される味と人間の嗜好との間に顕著な相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:03:59 GMT)
Empowering Multi-step Reasoning across Languages via Tree-of-Thoughts [1.8] CoT(Chain-of-Thought)メソッドは、LLM(Large Language Models)によって複雑なタスクをステップバイステップで解決する。
事前学習データの分布の不均衡のため、多段階推論を実現する能力は英語に限られている。
言語間の相互言語CoT推論を整合させる手法としてクロス言語木(Cross-ToT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:49:21 GMT)
RegWSI: Whole Slide Image Registration using Combined Deep Feature- and Intensity-Based Methods: Winner of the ACROBAT 2023 Challenge [1.8] デジタル病理学を専門とする科学コミュニティや病院では,堅牢で効率的かつ正確な登録方法が望まれている。
i) 深層学習と特徴に基づく初期アライメントアルゴリズムと(ii) 強度に基づく非厳密な登録からなる2段階のハイブリッド手法を提案する。
提案手法は特定のデータセットへの微調整を一切必要とせず,任意の組織タイプや染色に直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:19:30 GMT)
Modeling Multi-Granularity Context Information Flow for Pavement Crack Detection [1.7] ひび割れ検出はコンピュータビジョンコミュニティでは不可欠で、興味深いが難しい課題となっている。
本研究では,文脈情報の流れをモデル化するエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を提案する。
提案手法は,現在の最先端手法よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:20:18 GMT)
Mapping Social Choice Theory to RLHF [1.7] 社会的選択論の投票機構のような設定の分析は、不一致の中で人間の嗜好を集約する方法を伝える技術基盤を提供する。
我々は、社会的選択とRLHFの問題設定を分析し、それらの重要な違いを特定し、これらの違いが社会的選択におけるよく知られた技術的結果のRLHF解釈にどのように影響するかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:49:56 GMT)
Domain constraints improve risk prediction when outcome data is missing [1.7] 機械学習モデルにより, 検査対象者および検査対象者双方のリスクを正確に推定できることが示唆された。
本研究は,癌リスク予測のケーススタディに適用し,そのモデルが癌診断を予測していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:48:13 GMT)
On the Pitfalls of Batch Normalization for End-to-End Video Learning: A Study on Surgical Workflow Analysis [1.7] バッチの他のサンプルに依存するバッチ正規化(BN)固有の性質は、いくつかのタスクで問題を引き起こすことが知られている。
ビデオ学習におけるBNの落とし穴を解析し、期待する「暖房」効果などのオンラインタスクに特有な課題を含む。
外科的作業において,BNの落とし穴に対する意識は,効果的なエンドツーエンド学習に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:13:26 GMT)
DensePANet: An improved generative adversarial network for photoacoustic tomography image reconstruction from sparse data [1.5] スパースデータからのPAT画像再構成の問題を解決するために,DensePANetと呼ばれるエンドツーエンドの手法を提案する。
提案したモデルは、FD-UNet++と呼ばれるジェネレータにUNetを改良し、再構成性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:52:32 GMT)
Negotiating the Shared Agency between Humans & AI in the Recommender System [1.4] ユーザエージェンシーに関する懸念は、固有の不透明性(情報非対称性)とアルゴリズムにおける一方的な出力(パワー非対称性)の性質から生じている。
我々は,エージェントの種類がユーザの知覚や経験にどのように影響するかを理解し,人間とAIの対話システムのためのガイドラインや設計を洗練するための実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:57:07 GMT)
Unmasking the Role of Remote Sensors in Comfort, Energy and Demand Response [1.3] スマートサーモスタットを部屋ごとのセンサーで強化することは、大手メーカーから受け入れられている。
本研究は,既存住宅における熱的快適性およびDRサービスの評価指標として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:16:37 GMT)
Benchmarking the performance of a self-custody, non-ledger-based, obliviously managed digital payment system [1.2] 本稿では,ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで開発された既存の小売CBDCフレームワークについて述べる。
提案した設計により、仲介サービスプロバイダを必要とせずに、ユーザは自分の資産を直接管理することができる。
並行して、高速で不変で分散化されたトランザクションバリデーションを提供するために設計された、合理化されたDigital Ledgerを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:57:32 GMT)
ELEV-VISION-SAM: Integrated Vision Language and Foundation Model for Automated Estimation of Building Lowest Floor Elevation [1.2] 本研究では,セグメンテーション基礎モデルであるセグメンテーションモデルと視覚言語モデルを統合し,LFE推定のためのストリートビューイメージ上でテキストプロンプト画像セグメンテーションを行う。
提案手法は,ストリートビュー画像に正面扉が見えるほぼすべての特性に対して,LFE推定の可用性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:16:08 GMT)
On the use of adversarial validation for quantifying dissimilarity in geospatial machine learning prediction [1.1] クロスバリデーションの結果は,サンプルデータと予測位置の相違によって影響を受ける。
本稿では,0から100%の間隔で,データ特徴空間の観点から,そのような相似性を定量化する手法を提案する。
その結果,提案手法は全値範囲の相似性を定量化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 01:48:21 GMT)
Nonreciprocal PT-symmetric phase transition in a non-Hermitian chiral quantum optical system [1.1] 非エルミート量子電磁力学系における非相互パリティ-時対称相転移を示す。
結果は非相互および非エルミート量子物理学の基本的な洞察を深めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:00:44 GMT)
A visualization method for data domain changes in CNN networks and the optimization method for selecting thresholds in classification tasks [1.1] Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識技術のセキュリティを維持する上で重要な役割を担っている。
偽造顔生成技術の台頭に伴い、デジタル編集された顔が反偽造に直面する課題がエスカレートしている。
本稿では,データセット上での予測結果を可視化することにより,モデルのトレーニング結果を直感的に反映する可視化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:12:17 GMT)
Bayesian Co-navigation: Dynamic Designing of the Materials Digital Twins via Active Learning [1.1] 自動および自律的な実験装置への理論の統合は、科学研究を加速するための重要な目標として浮上している。
本稿では,理論モデル空間と実験のベイズ的共ナビゲーションを通じて,理論をループに統合する手法を提案する。
ここでは強誘電体材料における機能応答の文脈で実証されているが、我々のアプローチはより広範な応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:11:32 GMT)
Computer-Aided Diagnosis of Thoracic Diseases in Chest X-rays using hybrid CNN-Transformer Architecture [1.1] 自動コンピュータ支援診断システムは、胸部X線を解釈し、実行可能な洞察を提供することで、放射線科医を増強することができる。
本研究では,DenseNet121 Convolutional Neural Network(CNN)を付加した新しいアーキテクチャを適用した。
胸部X線による胸部疾患の診断において, 自己注意でCNNを増強する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 01:45:02 GMT)
Classical-Quantum Dual Encoding for Laser Communications in Space [0.9] 典型的なレーザー通信では、古典情報はレーザビームの振幅を変調して符号化され、直接検出によって測定される。
本稿では,古典情報を通常の方法で符号化し,量子情報を準ポアソニアンノイズフロアのゆらぎとして符号化する古典量子通信方式について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:07:58 GMT)
When Large Language Models contradict humans? Large Language Models' Sycophantic Behaviour [0.8] 主観的意見と文を含む問合せに対して,Large Language Models (LLMs) がサイコファン傾向を示すことを示す。
様々なスケールのLCMは、正しい回答を提供する自信を示すことによって、ユーザのヒントに従わないように思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:36:34 GMT)
A national longitudinal dataset of skills taught in U.S. higher education curricula [0.7] 約3千の高等教育機関で教えられた300万人以上のコースから推定されるスキルの経時的データセットを提示する。
我々のデータセットは、大学労働者の大規模表現と経済における役割を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 20:14:15 GMT)
Data Alignment for Zero-Shot Concept Generation in Dermatology AI [0.7] ゼロショット機能を提供するCLIPのようなファンデーションモデルは、この課題を軽減するのに役立つ。
CLIPは、ドメイン固有のイメージキャプチャペアを使用して微調整することで、分類性能を改善することができる。
私たちのゴールは、これらのモデルを使用して、臨床辞書とCLIPの事前学習データに使用される自然言語の両方に適合するキャプションテキストを生成することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:57:29 GMT)
Graph Learning Dual Graph Convolutional Network For Semi-Supervised Node Classification With Subgraph Sketch [0.3] 本稿では,Graph Learning D ual G raph Convolutional Neural Network(GLDGCN)を提案する。
半教師付きノード分類タスクにGLDGCNを適用する。
ベースライン手法と比較して,3つの引用ネットワークの分類精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:08:12 GMT)
Eye-tracking in Mixed Reality for Diagnosis of Neurodegenerative Diseases [0.3] パーキンソン病は世界で2番目に多い神経変性疾患である。
本研究の目的は、眼球運動の追跡・評価にMixed Reality機能を活用するシステムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:34:15 GMT)
Defining Effective Engagement For Enhancing Cancer Patients' Well-being with Mobile Digital Behavior Change Interventions [0.3] デジタル行動変化介入(DBCI)は、新しい健康行動の開発を支援している。
本研究は, がん患者の生活の質を高めるために, がん患者に対するDBCIの効果的な関与を定義することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:47:27 GMT)
Towards quantum computing for clinical trial design and optimization: A perspective on new opportunities and challenges [0.3] 本稿では,臨床治験設計および最適化における現状の課題について検討する。
焦点は、臨床試験シミュレーション、サイト選択、コホート識別の3つの重要な側面に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:00:25 GMT)
TartuNLP @ SIGTYP 2024 Shared Task: Adapting XLM-RoBERTa for Ancient and Historical Languages [0.2] 我々はSIGTYP 2024の制約なしサブタスクに,古代・歴史的言語における単語埋め込み評価の共有タスクを提出する。
そこで我々は,パラメータ効率の微調整を応用した,シンプルな,一様で,計算的に軽量な手法を開発した。
本研究は,現代の言語に事前学習した言語モデルを,アダプタ学習を通じて古代・古代の言語に適応する可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:26:28 GMT)
How should AI decisions be explained? Requirements for Explanations from the Perspective of European Law [0.2] 本論文は、一般データ保護規則における可否確認などの国際的概念や規制とともに、欧州(および一部ドイツ人)の法律に焦点を当てる。
それぞれの法的根拠は異なるXAI特性を必要としており、芸術の現在の状態がこれらを完全な満足に満たさないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:08:28 GMT)
ESC: Evolutionary Stitched Camera Calibration in the Wild [0.2] マルチカメラ環境におけるキャリブレーションエラーの発生源を同定する。
本稿では,このギャップを埋めるために,進化型スタンプカメラキャリブレーションアルゴリズムを提案する。
実生活における多種多様なサッカー場における最先端の手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:50:13 GMT)
CT-ADE: An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results [0.1] 副作用薬物イベント(ADE)は臨床研究と公衆衛生に大きな影響を及ぼす。
我々は、ADEの予測モデリングを強化するためにコンパイルされた新しいデータセットであるCT-ADEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:04:32 GMT)
Towards Robust Ferrous Scrap Material Classification with Deep Learning and Conformal Prediction [0.1] 本稿では, 不確実性を定量化し, スクラップ分類にロバスト性を加えるために, 共形予測を用いる方法について述べる。
提案手法は,9つの鉄スクラップクラスにまたがる8147画像の包括的データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:59:04 GMT)
Exploration of Quantum Computing in Materials Discovery for Direct Air Capture Applications [0.1] 量子コンピューティングは、直接空気捕獲のための新しい素材の発見を加速することができる。
我々は、現在の量子コンピューティングデバイスでこれらの計算を可能にする方法とアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:11:38 GMT)
scenario.center: Methods from Real-world Data to a Scenario Database [0.0] 本稿ではシナリオデータ処理と管理を行うシナリオデータベースシナリオ.centerについて述べる。
品質要件が定義された共通入力形式が定義される。
評価のために、この方法論は最先端のシナリオデータベースと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:25:05 GMT)
sQUlearn -- A Python Library for Quantum Machine Learning [0.0] sQUlearnが量子機械学習(QML)用のNISQ対応Pythonライブラリを導入
図書館の二重層アーキテクチャはQML研究者と実践者の両方に役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:21:46 GMT)
d-wave Eliashberg theory with phonon softening describes superconductivity in YBa$_2$Cu$_3$O$_x$ [0.0] 実験で観測されたラマンモードの酸素移動に伴う軟化とそれに対応する超伝導臨界温度$T_c$との強い相関関係を数学的に記述する。
T_c$対ドーピングの傾向で観測される異なる規則は、ラマンスペクトルにおける光フォノン軟化の対応する規則と関連付けられる。
これらの結果は、希土類銅酸化物における高温超伝導の物理的起源に関するさらなる証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:34:03 GMT)
When Life gives you LLMs, make LLM-ADE: Large Language Models with Adaptive Data Engineering [0.0] LLM-ADEは、大規模言語モデルのトレーニングを継続するための方法論である。
それは破滅的な忘れと二重降下の課題に対処する。
これは、以前に取得した知識を保持しながら、新しいデータに対するモデル適応性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:43:26 GMT)
What Generative Artificial Intelligence Means for Terminological Definitions [0.0] 本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)ツールが用語定義の作成と消費に与える影響について検討する。
GenAIツールはAI支援のターミノグラフィー、特に編集後のターミノグラフィーを可能にする。
GenAIツールが、用語定義を含む利用者のすべての用語的ニーズを満たす可能性を、私たちが知っている用語的定義とリソースの存在に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:13:43 GMT)
Translating scientific Latin texts with artificial intelligence: the works of Euler and contemporaries [0.0] 初期の科学文献の研究における大きな障害は、ラテン語の現代語への翻訳が可能であることである。
エ・オイラーは、約850の写本を執筆し、1000通の手紙を書き、さらに2千通の手紙を受け取った。
現在、人工知能(AI)翻訳は、膨大な数のテキストを翻訳する難題を回避するために利用することができる。
Google TranslateとChatGPTという2つの一般的なAI翻訳アルゴリズムのパフォーマンスを比較するために、ベンチマークテストが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:21:52 GMT)
Towards behavioral consistency in heterogeneous modeling scenarios [0.0] より広いシナリオにおける整合性チェックを実現するため,異種行動モデルを統合する手法を提案する。
これは、振る舞いの意味を持つモデル間関係を定義することによって、それぞれの行動メタモデルを調整することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:15:26 GMT)
Towards a decentralized data privacy protocol for self-sovereignty in the digital world [0.0] クロスサービスプライバシ・プライバシ・プライオリティ管理のためのリッチなユーザ中心アプローチへのパラダイムシフトを提案する。
本稿では,分散データプライバシプロトコルの実現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:19:04 GMT)
The kinematics of multiple Compton scattering of two-photon systems [0.0] 任意の2光子系のコンプトン多重散乱に伴う断面を計算するStokes-Mueller法を提案する。
場の量子論に基礎を置いているにもかかわらず、この方法は典型的に複雑な前提条件の深い理解を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:40:56 GMT)
The Positivity of the Neural Tangent Kernel [0.0] Tangent Kernel (NTK) は、広義のニューラルネットワークの研究において基本的な概念として登場した。
ここでは, これまでの作業を改善するとともに, 任意の深さのフィードフォワードネットワークのNTKの肯定性について, 鋭い結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:55:21 GMT)
Technical Review of Four Different Quantum Systems: Comparative Analysis of Quantum Correlation, Signal-to-Noise Ratio, and Fidelity [0.0] 電気-オプトメカニカル,光エレクトロニクス,4結合量子ビット,InP HEMTの2つの外部発振器法について検討した。
これらの系はオープン量子系であるため、自身の環境中温浴と熱浴と相互作用する。
キャビティモード, 信号対雑音比, 忠実度間の量子相関を計算し, その性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 21:39:55 GMT)
Systematic Evaluation of Forensic Data Acquisition using Smartphone Local Backup [0.0] 我々は,iOS と Android のローカルバックアップ機構を徹底的に評価することにより,法医学的データ取得のためのそのようなメカニズムの適合性を検討する。
ほとんどの場合(すべてではないが)、ローカルバックアップは、ストレージから元のデータの正しいコピーを実際に生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:41:51 GMT)
Superradiant phase transition in a large interacting driven atomic ensemble in free space [0.0] 我々は、駆動原子アンサンブルが超ラジカル相転移を受けることができる条件を理論的に分析する。
超ラジカル相転移の目印は、原子からの全光反射から急速に増加する透過への急激なシフトである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:08:15 GMT)
Saturating a Fundamental Bound on Quantum Measurements' Accuracy [0.0] 測定精度に基づいて, Wigner-Araki-Yanase定理の上界を飽和させることが可能であることを示す。
本稿では,空飛ぶ粒子(量子メータ)を用いて量子ビットの状態を測定する簡単な干渉計測装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:33:16 GMT)
Robust atom-photon gate for quantum information processing [0.0] 原子-光子ゲートのセットアップは、空洞とマッハ-ツェンダー干渉計と2重縮退した地面と、原子-光相互作用を媒介する励起状態エネルギーレベルから構成される。
本稿では,光子と空洞間の空間モードミスマッチ,自然放出,空洞損失,変形,空洞パラメータと周波数のランダム変動など,ゲートの誤差解析と重要な誤差のモデル化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:39:44 GMT)
Ransomware Detection and Classification Using Random Forest: A Case Study with the UGRansome2024 Dataset [0.0] ネットワークトラフィックにおけるランサムウェア検出のための最適化データセットであるUGRansome2024を紹介する。
このデータセットは直観主義的特徴工学アプローチを用いてUGRansomeデータから導かれる。
本研究では,UGRansome2024データセットとランダムフォレストアルゴリズムを用いてランサムウェア検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:50:03 GMT)
Random Network Distillation Based Deep Reinforcement Learning for AGV Path Planning [0.0] 本稿では,AGVの継続的な動作と位置を考慮したAGV経路計画のシミュレーション環境について述べる。
提案手法により,AGV は環境内の連続的な動作を伴う経路計画タスクをより高速に完了できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:52:56 GMT)
RadRotator: 3D Rotation of Radiographs with Diffusion Models [0.0] 本稿では,3次元空間における任意の入射ラジオグラフの解剖学的内容の回転を可能にする拡散モデルに基づく技術を提案する。
従来の研究と同様に、我々はCTボリュームを用いてデジタル再構成ラジオグラフィー(DRR)をモデルのトレーニングデータとして作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:55:12 GMT)
Quantum state reduction of general initial states through spontaneous unitarity violation [0.0] 任意に多くの状態に対する一般的な初期重ね合わせに適用できる自発的ユニタリティ違反のモデル群を紹介する。
すべての場合においてボルンの確率則が自然に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 23:09:32 GMT)
Quantum entanglement in the multicritical disordered Ising model [0.0] エンタングルメントエントロピーは、ランダムな横フィールドイジングモデルの量子多臨界点で計算される。
障害の形式に依存しない領域法則 b*ln(l) に対する普遍対数角の寄与を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:42:43 GMT)
Quantum Contextuality in Time without Inequality [0.0] Bell-Kochen-Speckerの定理は、非コンテキスト隠れ変数理論は量子力学の予測を再現できないというものである。
アシュエル・ペレスは、2つのスピン-1/2粒子の4次元ヒルベルト空間における量子的文脈性の簡単な証明を与えた。
本稿では、ペレスの文脈性引数の時間バージョンを用いて、時間における量子的文脈性の証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:40:19 GMT)
QUTE: Quantifying Uncertainty in TinyML models with Early-exit-assisted ensembles [0.0] そこで本研究では,QUTEを提案する。QUTEは資源効率のよいアーリーエグジット支援型アンサンブルアーキテクチャで,最小限のMLモデルに最適化されている。
以上の結果から,QUTEは一般的な先行研究よりも優れており,平均モデルサイズ3.1倍の精度で不確実性評価の質を6%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 03:06:50 GMT)
Probabilistic-Numeric SMC Sampling for Bayesian Nonlinear System Identification in Continuous Time [0.0] 工学において、ノイズによって汚染されたデータから非線形力学系を正確にモデル化することは必須かつ複雑である。
連続時間常微分方程式(ODE)の統合は、理論モデルと離散サンプリングデータとの整合に不可欠である。
本稿では,非線形力学系の結合パラメータ-状態同定におけるODEの確率論的数値解法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:52:14 GMT)
Predominant Aspects on Security for Quantum Machine Learning: Literature Review [0.0] 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の有望な交わりとして登場した。
本稿では,セキュリティ上の懸念と強みがQMLとどのように結びついているのかを,系統的な文献レビューを用いて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:12:08 GMT)
Parameter Efficient Diverse Paraphrase Generation Using Sequence-Level Knowledge Distillation [0.0] 自然言語生成(NLG)の分野は、主にLarge Language Models(LLM)の導入により、急激な急増を経験した。
これらのモデルは、自然言語処理および生成ドメイン内の様々な領域において、最も効果的なパフォーマンスを示してきた。
しかし、パラフレージングのようなドメイン固有のタスクへの応用は、重大な課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:59:09 GMT)
Open dynamics of entanglement in mesoscopic bosonic systems [0.0] ボソン数相関に基づくボゾン系のメソスコピックな記述を提案する。
この記述により、非ガウス状態とガウス状態の両方の絡み合いのマルコフ的開進化を追跡することができる。
本研究では,単一占有モードのビーム分割によって得られる状態の絡み合いが,サブポアソン統計から完全に受け継がれていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:49:09 GMT)
One-shot skill assessment in high-stakes domains with limited data via meta learning [0.0] A-VBANetは、ワンショット学習を通じてドメインに依存しないスキルアセスメントを提供する、新しいメタラーニングモデルである。
腹腔鏡下胆嚢摘出術では99.5%,小切片設定では99.9%,腹腔鏡下胆嚢摘出術では89.7%の順応が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 16:10:40 GMT)
On-board classification of underwater images using hybrid classical-quantum CNN based method [0.0] 自律型水中車両(AUV)から撮影された水中画像は、しばしば低光度、高濁度、低コントラスト、動きブルー、過度の光散乱に悩まされる。
これらのAUVの画像のオブジェクト認識法は、水中パイプラインと光ファイバー監視、海底資源抽出、海底マッピング、水中種探査に潜在的に有用である。
我々は、AUV上でのリアルタイム水中物体認識に量子古典的ハイブリッド機械学習手法を初めて使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:34:52 GMT)
On the Interpretability of Quantum Neural Networks [0.0] 人工知能(AI)手法、特にディープニューラルネットワークの解釈可能性は非常に興味深い。
本稿では,古典的ニューラルネットワークによく用いられる局所的モデルに依存しない解釈可能性尺度を用いて,量子ニューラルネットワークの解釈可能性について検討する。
我々の説明の1つの特徴は、データサンプルが本質的にランダムな量子測定の対象であるランダムなラベルを与えられた領域の描写である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 00:37:42 GMT)
On balanced homodyne measurement -- simple proof of wave function collapse [0.0] 光子数$l$の測定の後、強いレーザービームと信号の複合状態の崩壊は、固有値$r$の二次位相振幅の固有状態への信号の崩壊を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:28:21 GMT)
Observation of Momentum Space Josephson Effects [0.0] 運動量空間ジョセフソン効果は、弱い結合したボース=アインシュタイン凝縮体の間の超電流流を記述する。
我々は、ラマンによるスピン軌道結合を持つBECを用いて、このエキゾチックな現象を実験的に観察した。
ジョセフソンプラズマ周波数の測定により、ボゴリューボフゼロ準同調ギャップが得られ、これは対応する擬ゴールドストーンモードの質量を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:42:08 GMT)
Next Generation Loss Function for Image Classification [0.0] 我々は、遺伝的プログラミング(GP)アプローチを利用して、クロスエントロピー(CE)損失を含むよく知られた損失関数に挑戦する。
NGL(Next Generation Loss)と呼ばれる1つの関数は、テストされたすべてのデータセットで、同じか、より優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:26:36 GMT)
Negative impact of heavy-tailed uncertainty and error distributions on the reliability of calibration statistics for machine learning regression tasks [0.0] 本研究では, 重み付き不確実性および誤差分布に対して, MV, MSE, その信頼区間の推定は信頼性が低いことを示す。
ZMS統計は感度が低く、この文脈でもっとも信頼性の高いアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:40:19 GMT)
Multifold enhancement of quantum SNR by using an EMCCD as a photon number resolving device [0.0] 任意の露光時間に対して,フレーム毎の光子の平均レートを推定する手法を提案する。
これにより,EMCCDを光子数解決装置として有効利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:37:26 GMT)
Multi Class Depression Detection Through Tweets using Artificial Intelligence [0.0] 5種類のうつ病(バイポーラ、メジャー、サイコティック、非定型、ポストパルタ)を、レキシコンラベルに基づくTwitterデータベースからのツイートで予測した。
特徴抽出と訓練にはBERT(Bidirectional Representations from Transformers)が用いられた。
BERTモデルは最も有望な結果を示し、全体的な精度は0.96である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:47:56 GMT)
Many-body Dynamics in Monitored Atomic Gases Without Post-Selection Barrier [0.0] レーザー場によって駆動される原子の観察されたアンサンブルの性質と集団崩壊の存在について検討した。
我々の設定は、現在の光-光相互作用デバイスで実装可能であり、特に、監視されたダイナミクスは、選択後の測定問題から解放される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:40:02 GMT)
Magic-induced computational separation in entanglement theory [0.0] 絡み合いは量子情報理論の基本的な柱として機能する。
エンタングルメント理論におけるマジックの役割を,エンタングルメント推定,蒸留,希釈を用いて検討した。
我々はヒルベルト空間をエンタングルメント支配(ED)相とマジック支配(MD)相の2つの異なる状態に分割する操作的分離を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:05:57 GMT)
LitSumm: Large language models for literature summarisation of non-coding RNAs [0.0] 生命科学における文学のカリキュラムは、ますます困難になっている。
関連する文献全体にスケールするリソースを持つナレッジベースは少ない。
非コードRNAのための文献の要約を生成することにより、RNA科学におけるキュレーター時間の欠如を緩和する第一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:50:49 GMT)
Language-Driven Active Learning for Diverse Open-Set 3D Object Detection [0.0] 多様なオープンセット3Dオブジェクト検出のための言語駆動型アクティブラーニングフレームワークであるVisLEDを提案する。
本手法は,ラベルのないプールから多種多様な情報的データサンプルを検索するために,能動的学習手法を活用する。
以上の結果から,VisLED-Querying はランダムサンプリングより一貫して優れ,競合性能が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:50:43 GMT)
Is Retain Set All You Need in Machine Unlearning? Restoring Performance of Unlearned Models with Out-Of-Distribution Images [0.0] SCAR(Selective-distillation for Class and Architecture-Agnostic UnleaRning)を紹介する。
SCARは、保持セットを使わずに、モデルのテスト精度を維持しながら、特定の情報を効率的に除去する。
提案手法の有効性を3つの公開データセットで実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:45:27 GMT)
High-rate quantum LDPC codes for long-range-connected neutral atom registers [0.0] 量子ビット数と制御複雑性の緩やかなオーバーヘッドを持つ高速量子誤り訂正(QEC)符号は、フォールトトレラント量子コンピューティングには望ましい。
オープンバウンダリを持つ2次元静的中性原子キュービットアーキテクチャにこれらのコードを組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:14:03 GMT)
Generally noise-resilient quantum gates for trapped-ions [0.0] 複数の誤差源が存在するにもかかわらず、励起運動状態を持つ高忠実度操作を実現するイオン鎖のエンタングリングゲートスキームを提案する。
本手法は,すべての動作モードを組み込んで,運動加熱効果と変形誤差の両面に対して強靭性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:41:23 GMT)
Gauged Gaussian PEPS -- A High Dimensional Tensor Network Formulation for Lattice Gauge Theories [0.0] ゲージ理論は現代物理学の理解の基礎を形成する。
非摂動状態においては、ゲージ理論は格子ゲージ理論として個別に扱われる。
ゲージ付きガウス射影対角状態(PEPS)の統一的・包括的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:14:43 GMT)
From Model Performance to Claim: How a Change of Focus in Machine Learning Replicability Can Help Bridge the Responsibility Gap [0.0] 2つの目標 - 機械学習研究の複製性と説明責任の改善。
本稿では,複製可能性の再構築がギャップを埋める助けとなることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:36:14 GMT)
Explainable Deepfake Video Detection using Convolutional Neural Network and CapsuleNet [0.0] ディープフェイク技術は、実際の参加に関係なく、個人をデジタルメディアにシームレスに挿入する。
主要なディープフェイク生成アルゴリズムであるGANは、リアルなイメージやビデオを作成するために機械学習を使用している。
我々は、説明可能なAIを通じてモデルの意思決定プロセスを解明し、透明な人間とAIの関係を育むことを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:21:27 GMT)
Exact quench dynamics of the Floquet quantum East model at the deterministic point [0.0] フロケ量子東モデルの非平衡ダイナミクスを「決定論点」で研究する。
我々は「宇宙の進化」により、幅広い初期積状態に対する熱化ダイナミクスを正確に解いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:42:19 GMT)
Erasure-tolerance protocol for the surface codes on Rydberg atomic quantum computers [0.0] 光ツイーザを備えたライドバーグ原子配列は、フォールトトレラント量子コンピュータの候補として有望である。
克服すべき大きな障壁は、非Pauliエラー、消去エラー、リークエラーである。
我々は,この問題を許容する新しいスキーム,すなわちtextit$k$-shift消去回復スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 06:44:54 GMT)
Entangled time-crystal phase in an open quantum light-matter system [0.0] 時間結晶は、系の状態が極限サイクルに動的に近づく非平衡多体相である。
オープン量子系における時間-結晶相は、絡み合いを含む量子相関を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:34:23 GMT)
Enhancing Counterfactual Explanation Search with Diffusion Distance and Directional Coherence [0.0] AIモデルの採用の急激な問題は、予測に関するより人間中心の説明に対する需要の増加である。
本稿では,2つの新しいバイアスを組み込むことにより,効果的な対実的説明の探索を強化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:47:17 GMT)
Dubo-SQL: Diverse Retrieval-Augmented Generation and Fine Tuning for Text-to-SQL [0.0] 自動化されたテキスト・トゥ・ザ・トップのための最新技術(SOTA)は遅くて高価である。
我々は,低コストな微調整,多種多様な検索拡張生成(RAG)のための新しい手法,新しい入力および出力形式の組み合わせについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 00:48:30 GMT)
Dressing the Lorentz atom [0.0] 電気双極子近似において、モデル原子は有効一次元電場にのみ結合することを示す。
問題を1つの空間次元に縮める単純化された形式で、解析的に基底状態の形式を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 15:41:17 GMT)
Distributed Matrix-Based Sampling for Graph Neural Network Training [0.0] 本稿では,スパース行列乗算(SpGEMM)としてサンプリングを表現し,複数のミニバッチを同時にサンプリングする行列ベースバルクサンプリング手法を提案する。
入力グラフトポロジが1つのデバイスに収まらない場合、このグラフを分散し、通信回避型SpGEMMアルゴリズムを用いてGNNミニバッチサンプリングをスケールする。
新たなサンプリング方法に加えて,行列に基づくバルクサンプリング手法を用いて,エンドツーエンドのトレーニング結果を提供するパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:46:31 GMT)
Differentiating Viral and Bacterial Infections: A Machine Learning Model Based on Routine Blood Test Values [0.0] Virus vs.bacteriuma"モデルは、機械学習を活用して感染管理を最適化し、高度な診断ツールの道を開く。
このモデルは精度82.2 %、感度79.7 %、特異度84.5 %、ブライアスコア0.129、ROC曲線0.905の領域を達成し、CRPベースの決定規則を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 12:42:09 GMT)
Demonstration of quantum projective simulation on a single-photon-based quantum computer [0.0] 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスで効果的に動作する可能性を示している。
本稿では,このアルゴリズムをQuandelaの単一光子ベースの量子コンピュータAscellaに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 09:17:15 GMT)
Defending against Data Poisoning Attacks in Federated Learning via User Elimination [0.0] 本稿では,フェデレーションモデルにおける敵ユーザの戦略的排除に焦点を当てた,新たなフレームワークを提案する。
我々は、ローカルトレーニングインスタンスが収集したメタデータと差分プライバシー技術を統合することにより、フェデレートアルゴリズムのアグリゲーションフェーズにおける異常を検出する。
提案手法の有効性を実証し,ユーザのプライバシとモデル性能を維持しながらデータ汚染のリスクを大幅に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 10:36:00 GMT)
Deciding factor for detecting a particle within a subspace via dark and bright states [0.0] 測定による連続時間量子ウォークでは、固定位置ではなく、部分空間内の粒子を検出するという問題に対処する。
サブスペースにおける粒子検出のための単位と検出確率に基づいて,明るい状態と暗い状態のアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 07:23:32 GMT)
Collective entanglement in quantum materials with competing orders [0.0] 2つの異なる物理的メカニズムから生じる集団的絡み合いの検出について述べる。
後者の場合、検出は自発的対称性の破れに直接関係しない集団交絡相の形成を示す。
これらの結果は、量子材料における競合する順序の絡み合う性質の新しい視点を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 14:58:58 GMT)
Can a Machine be Conscious? Towards Universal Criteria for Machine Consciousness [0.0] 多くの懸念が、人工的な意識を持つ実体を作るという影響についての声が上がっている。
これは、意識を構成するものに関する明確な合意の欠如によって構成される。
機械が意識的かどうかを決定するための5つの基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:38:22 GMT)
CARLOS: An Open, Modular, and Scalable Simulation Framework for the Development and Testing of Software for C-ITS [0.0] CARLOS - C-ITSにおけるソフトウェアの開発とテストのためのオープンでモジュール化されたスケーラブルなシミュレーションフレームワークを提案する。
このフレームワークの中核となるビルディングブロックを提供し、コミュニティによってどのように利用され、拡張されるかを説明します。
本稿では、重要な設計原則を説明し、3つの主要なユースケースを示すことによって、アーキテクチャのモチベーションを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 13:48:59 GMT)
Averages in optical coherence: resolving the Magyar and Mandel-Wolf paradox [0.0] 2つの異なる平均は独立しており、検出器の有限時間平均と複数の検出に対する光学場のアンサンブル平均である。
干渉縞パターンとしてコヒーレンスを観察し、平均化の手法により場の特性を学習することができる。
しかし、マジャールとマンデルウルフのパラドックスが示しているように、コヒーレンスは同じではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 20:33:46 GMT)
An economically-consistent discrete choice model with flexible utility specification based on artificial neural networks [0.0] 我々は,ANN(Alternative-Specific and Shared weights Neural Network)という,人工知能ニューラルネットワーク(ANN)に基づく新たな個別選択モデルを提案する。
ASS-NNは、実用機能形式を明確に定義することなく、限界効用や支払い意欲などの経済的に一貫性のある成果を導き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 22:13:12 GMT)
An application of the theta operator in generalized hypergeometric coherent states formalism [0.0] 我々は、量子力学、すなわち一般化された超幾何コヒーレント状態(GHG CSs)の定式化において、ゼータ作用素 xd/dx の多重応用の1つを検証した。
一連の新たな結果が得られ、すでに知られているものもいくつか見つかった。
以上の理論的考察を裏付けるために,線形エネルギースペクトルを持つ量子系について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 18:07:59 GMT)
Algorithmic Changes Are Not Enough: Evaluating the Removal of Race Adjustment from the eGFR Equation [0.0] 推定糸球体濾過率(eGFR)方程式によるレース調整は慢性腎疾患(CKD)の相違を減少させる
我々は,1つの医療システムにおいて,黒人やアフリカ系アメリカ人の腎症紹介と訪問の四半期率を調整せずにeGFR式(CKD-EPI 2021)を実装するかを検討した。
eGFR 方程式の変更は、CKD ケア意思決定における健康的平等を達成するには不十分である可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 11:48:45 GMT)
Advancing Network Intrusion Detection: Integrating Graph Neural Networks with Scattering Transform and Node2Vec for Enhanced Anomaly Detection [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)における2つの新しい手法を提案する。
最初のアプローチであるScattering Transform with E-GraphSAGE (STEG)は、散乱変換を用いてエッジ特徴ベクトルの多重分解能解析を行う。
第2のアプローチでは、ノード表現をNode2Vecで開始することで改善し、統一値を使用する標準的な方法から逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 22:42:06 GMT)
AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective [0.0] 我々は意識のための正式な機械モデルを開発する。
このモデルはアラン・チューリングの単純だが強力な計算モデルとバーナード・ベアーズの意識の劇場モデルにインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 17:28:44 GMT)
A Quadratic Sample Complexity Reduction for Agnostic Learning via Quantum Algorithms [0.0] 我々は,$O(mboxlog(frac1delta)/epsilon)を$epsilon,deltarightarrow 0arrowとして新しいサンプル複雑性上限を求める。
一般学習の場合、学習速度の量子スピードアップは、$epsilon-1$の2乗である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 02:30:08 GMT)
A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology [0.0] インプラント可能なデバイス、非侵襲的なモニタリング、非侵襲的な治療はすべて、個人の認知のプライバシーと自律性を侵害する可能性を持っている。
認知セキュリティに対処するための科学と工学の努力を妨げる大きな障壁は、関連する問題を記述し分析する明確な手段がないことである。
本稿では,複数の分野からメソッドや結果を描くことによって,そのような記述と分析を可能にする数学的フレームワークであるCognitive Securityを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 19:05:52 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） (Fri, 19 Apr 2024 11:58:01 GMT)
A Clean-graph Backdoor Attack against Graph Convolutional Networks with Poisoned Label Only [0.0] 本稿では,ノード分類タスクにおけるGCN(CBAG)に対するクリーングラフバックドア攻撃を提案する。
トレーニングラベルを汚染することにより、隠れたバックドアがGCNsモデルに注入される。
実験の結果,クリーングラフバックドアは99%の攻撃成功率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Apr 2024 08:21:54 GMT)