Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context [406.4]
Gemini 1.5 Pro は計算効率の良いマルチモーダル・ミックス・オブ・エキスパート・モデルである。モダリティ間の長文検索タスクにおいて、ほぼ完璧なリコールを実現する。 Gemini 1.0 Ultraの最先端のパフォーマンスは、幅広いベンチマークで一致または上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:34:26 GMT)
List Items One by One: A New Data Source and Learning Paradigm for Multimodal LLMs [160.6]
『各項目を1つずつリストアップ』では、タグの数字順に従って画像上に表示される全ての視覚タグを列挙して記述するようモデルに求めている。比較的小さな(タグ付き10k-30k画像)でも、この新しいデータセットは視覚的推論能力を大幅に向上させ、MLLMの幻覚を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:29:17 GMT)
Weak-to-Strong Extrapolation Expedites Alignment [135.1]
人間の嗜好とLLMの整合性を高めるための簡単なExPO法を提案する。 AlpacaEval 2.0ベンチマークでは、ExPOがトレーニングされたモデルに、より好みの少ないデータで到達し、完全にトレーニングされたデータを超えていることが示されています。本研究は,LLMの能力を利用したモデル外挿の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:39:50 GMT)
The Third Monocular Depth Estimation Challenge [134.2]
本稿では,モノクロ深度推定チャレンジ(MDEC)の第3版の結果について述べる。この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:59 GMT)
A Survey of Generative Search and Recommendation in the Era of Large Language Models [125.3]
ジェネレーティブ検索(検索)とレコメンデーションは、マッチング問題をジェネレーティブな方法で解決することを目的としている。超知能生成型大規模言語モデルが検索と推薦の新しいパラダイムを生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:58:17 GMT)
TIP-Editor: An Accurate 3D Editor Following Both Text-Prompts And Image-Prompts [119.8]
TIPEditorは、テキストと画像プロンプトの両方を受け入れる3Dシーン編集フレームワークであり、編集領域を指定するための3Dバウンディングボックスである。 TIP-Editorはテキストと画像のプロンプトに従って、指定されたバウンディングボックス領域で正確な編集を行うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:54:35 GMT)
Real-Time 4K Super-Resolution of Compressed AVIF Images. AIS 2024 Challenge Survey [116.3]
本稿では,AIS 2024 Real-Time Image Super-Resolution Challengeの一環として,新しいベンチマークを提案する。圧縮された画像を540pから4Kの解像度で、商用GPUでリアルタイムでアップスケールすることを目指している。デジタルアートからゲーム、写真まで、さまざまな4K画像を含む多様なテストセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:12:42 GMT)
Make-it-Real: Unleashing Large Multimodal Model's Ability for Painting 3D Objects with Realistic Materials [108.6]
GPT-4Vは、材料を効果的に認識し、記述することができ、詳細な材料ライブラリを構築することができる。そして、整合した材料を、新たなSVBRDF材料生成の基準として慎重に適用する。 Make-it-Realは、3Dコンテンツ作成ワークフローに合理化された統合を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:58 GMT)
Cooperate or Collapse: Emergence of Sustainability Behaviors in a Society of LLM Agents [101.2]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における戦略的相互作用と協調的意思決定を研究するためのシミュレーションプラットフォームであるGovSimについて紹介する。我々は,AIエージェント間の資源共有のダイナミクスを探求し,倫理的考察,戦略的計画,交渉スキルの重要性を強調した。 GovSimでは、15の試験されたLLMのうち、持続可能な結果を達成することができたのはわずか2つであり、モデルが共有リソースを管理する能力に重大なギャップがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:59:16 GMT)
Game-Theoretic Robust Reinforcement Learning Handles Temporally-Coupled Perturbations [98.6]
我々は時間的に結合した摂動を導入し、既存の頑健な強化学習手法に挑戦する。本稿では、時間的に結合したロバストなRL問題を部分的に観測可能な2プレイヤーゼロサムゲームとして扱う新しいゲーム理論であるGRADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:07:20 GMT)
BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive [96.4]
Blinkはマルチモーダル言語モデル(LLM)のための新しいベンチマークであり、他の評価では見つからないコア視覚知覚能力に焦点を当てている。 Blinkは14の古典的なコンピュータビジョンタスクを3,807の複数の質問に修正し、単一の画像や複数の画像と組み合わせて視覚的にプロンプトする。 GPT-4V と Gemini は 51.26% と 45.72% であり、ランダムな推測よりも 13.17% と 7.63% 高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:55:49 GMT)
Tele-FLM Technical Report [96.2]
52Bのオープンソース多言語大言語モデルであるTele-FLM(別名FLM-2)を紹介する。安定的で効率的な事前訓練のパラダイムと、事実判断能力の強化が特徴である。これは、Llama2-70BやDeepSeek-67Bのようなより大きな事前学習FLOPを含む強力なオープンソースモデルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:34:47 GMT)
How Far Are We to GPT-4V? Closing the Gap to Commercial Multimodal Models with Open-Source Suites [95.7]
InternVL 1.5はオープンソースのマルチモーダル大言語モデル(MLLM)である。マルチモーダル理解において、オープンソースとプロプライエタリな商用モデルの間の能力ギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:19 GMT)
Near to Mid-term Risks and Opportunities of Open Source Generative AI [94.1]
Generative AIの応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。こうした地震の影響の可能性は、潜在的なリスクに関する活発な議論を引き起こし、より厳格な規制を要求した。この規制は、オープンソースのGenerative AIの誕生する分野を危険にさらしている可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:14:24 GMT)
Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification [91.7]
オープンソースのLarge Language Models(LLM)の普及は、包括的な評価方法の緊急の必要性を強調している。我々は不確実性定量化を統合した LLM のための新しいベンチマーク手法を提案する。以上の結果より, 精度の高いLSMでは, 精度が低下する可能性があり, II) より大規模なLSMでは, より小型のLSMに比べて不確実性が高いこと, III) 命令ファインタニングではLCMの不確実性が高くなる傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:00:01 GMT)
Made to Order: Discovering monotonic temporal changes via self-supervised video ordering [89.1]
我々は、シャッフルされた画像シーケンスをオーバシリ信号として処理する簡単なプロキシタスクを利用する。また、任意の長さの画像列と帰属写像を組み込んだ汎用的な順序付けのためのフレキシブルトランスフォーマーモデルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:56 GMT)
LongEmbed: Extending Embedding Models for Long Context Retrieval [87.6]
本稿では、埋め込みモデルのコンテキストウィンドウ拡張について検討し、追加のトレーニングを必要とせず、制限を32kまで押し上げる。まず、新たに構築したLongEmbedベンチマークにおいて、コンテキスト検索のための現在の埋め込みモデルの性能について検討する。実験では、PlaceRoのようなトレーニング不要のコンテキストウィンドウ拡張戦略が、既存の埋め込みモデルのコンテキストウィンドウを複数の折り畳みで効果的に拡張できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:26:15 GMT)
Robust Capped lp-Norm Support Vector Ordinal Regression [85.8]
正規回帰は、ラベルが固有の順序を示す特殊な教師付き問題である。卓越した順序回帰モデルとしてのベクトル順序回帰は、多くの順序回帰タスクで広く使われている。我々は,新たなモデルであるCapped $ell_p$-Norm Support Vector Ordinal Regression (CSVOR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:56:05 GMT)
I3: Intent-Introspective Retrieval Conditioned on Instructions [83.9]
I3は,タスク固有の訓練を使わずに,インストラクションに条件付けられた様々なタスクに対して,インテント・イントロスペクティブ検索を行う統合検索システムである。 I3は、特定の検索意図を理解するために、パラメータ分離された方法でプラグ可能なイントロスペクタを組み込む。 LLM生成データを利用してI3フェーズ・バイ・フェイズを訓練し、プログレッシブ・ストラクチャー・プルーニングとドローバック・ベースのデータリファインメントという2つの重要な設計を具現化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:46:32 GMT)
How Far Are We on the Decision-Making of LLMs? Evaluating LLMs' Gaming Ability in Multi-Agent Environments [83.8]
本研究では,ゲーム理論のレンズによる大規模言語モデルの意思決定能力について検討する。 2人以上のエージェントが同時に参加するゲームに特化しています。我々は,8つの古典的マルチエージェントゲームを含むGAMA-Benchというフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:04:41 GMT)
TinyChart: Efficient Chart Understanding with Visual Token Merging and Program-of-Thoughts Learning [83.6]
本稿では,3Bパラメータのみを用いたチャート理解のための効率的なMLLMであるTinyChartを提案する。 TinyChartは,1)プログラム・オブ・ソート(PoT)学習戦略による数値計算学習の負担軽減,2)ビジョン・トーケン・マージ・モジュールによる高解像度画像のためのビジョン・トランスフォーマーによって生成される長大な視覚特徴系列の削減という,効率的なチャート理解における2つの課題を克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:23:24 GMT)
PhyRecon: Physically Plausible Neural Scene Reconstruction [83.3]
我々はPhyReconを紹介した。これは、異なるレンダリングと微分可能な物理シミュレーションを利用して、暗黙的な表面表現を学習する。本フレームワークは,ニューラル暗黙表現とシームレスに統合された,新しい微分可能なパーティクルベース物理シミュレータを提案する。我々の再構成結果は、Isaac Gym氏によって検証され、すべてのデータセットで少なくとも40%改善された、優れた物理的安定性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:06:58 GMT)
Integration of Mixture of Experts and Multimodal Generative AI in Internet of Vehicles: A Survey [82.8]
ジェネレーティブAI(GAI)は、IoT(Internet of Vehicles)におけるインテリジェントモジュールの認知、推論、計画能力を高めることができる。 IoVにおけるGAI, MoE, およびそれらの相互作用応用の基礎を提示する。我々はIoVにおけるMoEとGAIの統合の可能性について論じ、分散認識とモニタリング、協調的な意思決定と計画、生成モデリングとシミュレーションを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:22:21 GMT)
MMGRec: Multimodal Generative Recommendation with Transformer Model [81.6]
MMGRecは、マルチモーダルレコメンデーションに生成パラダイムを導入することを目指している。まず,階層的な量子化手法であるGraph CF-RQVAEを考案し,各項目にRec-IDを割り当てる。次に、Transformerベースのレコメンデータをトレーニングし、過去のインタラクションシーケンスに基づいて、ユーザが推奨するアイテムのRec-IDを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:11:27 GMT)
NTIRE 2024 Quality Assessment of AI-Generated Content Challenge [81.0]
課題は、イメージトラックとビデオトラックに分けられる。両トラックの勝利法はAIGCの予測性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:36:18 GMT)
Learning Visuotactile Skills with Two Multifingered Hands [81.0]
マルチフィンガーハンドとバイソタクティブルデータを用いたバイマニアルシステムを用いて,人間の実演からの学習を探索する。以上の結果から,バイスオタクティブルデータからの両指多指操作における有望な進歩が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:41 GMT)
Learning to Rank Patches for Unbiased Image Redundancy Reduction [80.9]
画像は、隣接する領域の画素が空間的に相関しているため、空間的冗長性に悩まされる。既存のアプローチでは、意味の少ない画像領域を減らし、この制限を克服しようとしている。本稿では,Learning to Rank Patchesと呼ばれる画像冗長性低減のための自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:35:16 GMT)
PLLaVA : Parameter-free LLaVA Extension from Images to Videos for Video Dense Captioning [78.2]
視覚言語事前学習は、幅広い画像言語アプリケーションで性能を大幅に向上させた。しかし、ビデオ関連タスクの事前学習プロセスは、非常に大きな計算とデータリソースを必要とする。本稿では,既存の画像言語事前学習モデルを高精細映像理解に適用するための,単純かつ高効率かつ資源光のアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:29:55 GMT)
Label Delay in Online Continual Learning [77.1]
しばしば見過ごされる重要な側面はラベルの遅延であり、遅くてコストのかかるアノテーションプロセスのために新しいデータがラベル付けされない可能性がある。本稿では,データとラベルストリーム間のラベル遅延を,時間経過とともに明示的にモデル化した新しい連続学習フレームワークを提案する。提案手法はラベル遅延係数に最も影響を受けていないことを示し、場合によっては非遅延の精度を回復させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:36:32 GMT)
Understanding Privacy Risks of Embeddings Induced by Large Language Models [76.0]
大きな言語モデルは、人工知能の初期の兆候を示すが、幻覚に苦しむ。 1つの有望な解決策は、外部知識を埋め込みとして保存し、LLMを検索強化世代に支援することである。近年の研究では、事前学習された言語モデルによるテキスト埋め込みから、元のテキストを部分的に再構築できることが実験的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:10:48 GMT)
Learning Syntax Without Planting Trees: Understanding When and Why Transformers Generalize Hierarchically [75.0]
自然言語データに基づいて訓練されたトランスフォーマーは、その階層構造を学習し、目に見えない構文構造を持つ文に一般化することが示されている。本研究では,変圧器モデルにおける帰納バイアスの発生源と,そのような一般化行動を引き起こす可能性のあるトレーニングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:10:29 GMT)
SOTOPIA-$π$: Interactive Learning of Socially Intelligent Language Agents [73.4]
本稿では,対話型学習手法であるSOTOPIA-$pi$を提案する。この手法は,大規模言語モデル(LLM)の評価に基づいて,フィルタリングされた社会的相互作用データに対する行動クローニングと自己強化トレーニングを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:23:41 GMT)
Make Your LLM Fully Utilize the Context [70.9]
FILM-7Bは,32Kコンテキストウィンドウにおいて,異なる位置から情報を取り出すことができることを示す。 FILM-7Bは現実世界の長文タスクの性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:55:14 GMT)
ConsistentID: Portrait Generation with Multimodal Fine-Grained Identity Preserving [66.1]
ConsistentIDは、微細なマルチモーダル顔のプロンプト下での多彩な画像生成のための革新的な手法である。我々は、50万以上の顔画像を持つ、きめ細かいポートレートデータセットFGIDを提示し、既存の顔データセットよりも多様性と包括性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:23:43 GMT)
Energy-Latency Manipulation of Multi-modal Large Language Models via Verbose Samples [63.9]
本稿では,知覚不能な摂動を発生させることにより,推論中に高エネルギー遅延コストを誘導することを目的とする。生成シーケンスの長さを最大化することにより、高エネルギーレイテンシコストを操作できることが判明した。実験により,我々の冗長サンプルは生成シーケンスの長さを大きく拡張できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:11:38 GMT)
Private Vector Mean Estimation in the Shuffle Model: Optimal Rates Require Many Messages [63.4]
本稿では,プライバシのシャッフルモデルにおけるプライベートベクトル平均推定の問題について検討する。我々は,$tildemathcalOleft(min(nvarepsilon2,d)right)$ message per users を用いて,最適なエラーを実現する新しいマルチメッセージプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:09:49 GMT)
3D Face Modeling via Weakly-supervised Disentanglement Network joint Identity-consistency Prior [62.8]
切り離された制御因子を特徴とする3次元顔モデルの生成は、コンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスの多様な応用において大きな可能性を秘めている。従来の3D顔モデリング手法は、これらの要因を効果的に解消するために特定のラベルを要求するため、課題に直面している。本稿では,WSDF(Wakly Supervised Disentanglement Framework)を導入し,過度に拘束的なラベル付けを必要とせず,制御可能な3次元顔モデルのトレーニングを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:50:47 GMT)
SEED-Bench-2-Plus: Benchmarking Multimodal Large Language Models with Text-Rich Visual Comprehension [62.4]
MLLMのテキストに富んだ視覚的理解を評価するためのベンチマークSEED-Bench-2-Plusを紹介する。私たちのベンチマークでは、チャート、マップ、ウェブの3つのカテゴリにまたがる、正確な人間のアノテーションによる2.3Kの多重選択質問で構成されています。我々は,34の著名なMLLMを包含する徹底的な評価を行い,テキストリッチ視覚理解におけるMLLMの現在の限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:39:35 GMT)
IDEA: Invariant Defense for Graph Adversarial Robustness [60.0]
敵攻撃に対する不変因果判定法(IDEA)を提案する。我々は,情報理論の観点から,ノードと構造に基づく分散目標を導出する。実験によると、IDEAは5つのデータセットすべてに対する5つの攻撃に対して、最先端の防御性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:43:26 GMT)
REBEL: Reinforcement Learning via Regressing Relative Rewards [59.7]
REBELは、生成モデルの時代における最小限のRLアルゴリズムである。政策最適化の問題を、直接的な政策パラメータ化による相対報酬の回帰に還元する。我々はREBELが言語モデリングと画像生成に一貫したアプローチを提供し、PPOやDPOとより強くあるいは類似した性能を実現することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:20:45 GMT)
Description-Based Text Similarity [59.6]
我々は、その内容の抽象的な記述に基づいて、テキストを検索する必要性を特定する。そこで本研究では,近隣の標準探索で使用する場合の精度を大幅に向上する代替モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:30:17 GMT)
What Makes Multimodal In-Context Learning Work? [58.5]
本稿では,M-ICL(Multimodal ICL)を大規模マルチモーダルモデルで検討するための枠組みを提案する。 M-ICLは主にテキスト駆動機構に依存しており、画像のモダリティからはほとんど影響を受けない。我々は、M-ICLのいくつかのバイアスと限界を特定し、デプロイメント前に考慮することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:04:16 GMT)
Auditing Fairness under Unobserved Confounding [56.6]
リスクファクターがすべて観察されているという仮定を完全に取り除いたり緩和したりしても、ハイリスクな個人に治療率に有意義な限界を与えることができることを示す。既存の意思決定システムの不公平な結果を原則的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:56:14 GMT)
RadGenome-Chest CT: A Grounded Vision-Language Dataset for Chest CT Analysis [56.6]
RadGenome-Chest CTはCT-RATEに基づく大規模3次元胸部CT解釈データセットである。私たちは、最新の強力なユニバーサルセグメンテーションと大きな言語モデルを活用して、元のデータセットを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:11:37 GMT)
Guided Interpretable Facial Expression Recognition via Spatial Action Unit Cues [56.0]
オーキューを分類器学習に明示的に組み込むための新しい学習戦略が提案されている。分類性能を劣化させることなく階層的解釈性を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:55:46 GMT)
Mutual transformations of arbitrary ternary qubit trees by Clifford gates [55.2]
同じ数のノードを持つ3次キュービット木は、自然に定義されたクリフォードゲートの列によって互いに変換するか、ジョルダン・ウィグナー変換に対応する1D鎖として標準表現に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:54:32 GMT)
Neural Interaction Energy for Multi-Agent Trajectory Prediction [55.1]
ニューラル・インタラクション・エナジー(MATE)によるマルチエージェント軌道予測(Multi-Agent Trajectory Prediction)というフレームワークを導入する。 MATEは神経相互作用エネルギーを用いてエージェントの対話運動を評価する。時間的安定性を高めるために,エージェント間相互作用制約とエージェント内動作制約という2つの制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:47:47 GMT)
AudioScenic: Audio-Driven Video Scene Editing [55.1]
本稿では,映像シーン編集のためのオーディオ駆動フレームワークであるAudioScenicを紹介する。 AudioScenicは、時間対応の音声セマンティックインジェクションプロセスを通じて、音声セマンティクスを視覚シーンに統合する。音の大きさの変化に応じてシーンの時間的ダイナミクスを調節するオーディオ・マグニチュード・モジュレータ・モジュールを提案する。第2に、オーディオ周波数フーザーモジュールは、映像シーンのダイナミックスとオーディオの周波数を一致させることにより、時間的一貫性を確保するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:55:58 GMT)
Alexander S. Holevo's Researches in Quantum Information Theory in 20th Century [53.6]
本稿では20世紀におけるホレヴォの量子情報理論への貢献を概観する。当時、彼は古典量子チャネル符号化、クラメロ・ラオアプローチによる量子推定、群共変アプローチによる量子推定という3つのトピックを主に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:06:49 GMT)
Efficient Solution of Point-Line Absolute Pose [52.8]
点や線である可能性のある特徴間の3D--2D対応に基づくポーズ推定の特定の問題を再検討する。得られた解法は数値的に安定かつ高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:09:16 GMT)
IMWA: Iterative Model Weight Averaging Benefits Class-Imbalanced Learning Tasks [52.6]
反復モデルウェイト平均化(IMWA)は、クラス不均衡学習タスクのための手法である。バニラMWAと比較して、IMWAは同じ計算コストで高い性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:37:35 GMT)
Instruction Matters, a Simple yet Effective Task Selection Approach in Instruction Tuning for Specific Tasks [51.2]
そこで本研究では,インストラクション情報を利用したテクティタロンにより,インストラクションチューニングにおける関連するタスクの識別が可能となることを示す。メタデータセットのユニークな命令テンプレートスタイルを学習することにより,タスク選択精度の向上を観察する。実験結果から,命令のみに基づいて選択されたタスクセットのトレーニングによって,大幅なパフォーマンス向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:49:47 GMT)
Eyes Wide Shut? Exploring the Visual Shortcomings of Multimodal LLMs [50.8]
近年のマルチモーダル LLM の視覚能力は, いまだに系統的な欠点を呈している。 CLIP-blind pairs'(CLIP-blind pairs)を識別する。様々なCLIPに基づく視覚・言語モデルの評価を行い、CLIPモデルに挑戦する視覚パターンとマルチモーダルLLMの問題との間に顕著な相関関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:12:39 GMT)
Prefix Text as a Yarn: Eliciting Non-English Alignment in Foundation Language Model [50.3]
教師付き微調整(SFT)は、基礎大言語モデル(LLM)の出力を特定の嗜好に合わせるための単純なアプローチである。我々はこの仮説を言語間タスクの範囲内で批判的に検証する。タスク関連トークンを最小化するPreTTYという新しいトレーニングフリーアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:19:36 GMT)
MuseumMaker: Continual Style Customization without Catastrophic Forgetting [50.1]
本研究では,一組のカスタマイズスタイルを終末的に追従することで,画像の合成を可能にする方法であるMuseumMakerを提案する。新たなカスタマイズスタイルに直面すると、データセット全体のスタイルを画像生成に転送するスタイル蒸留損失モジュールを開発する。画像の内容による学習バイアスを最小限に抑え、少数の画像によって引き起こされる壊滅的な過適合問題に対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:51:38 GMT)
ChemLLM: A Chemical Large Language Model [49.3]
大規模言語モデル(LLM)は化学応用において顕著な進歩を遂げた。しかし、コミュニティには化学に特化したLLMが欠落している。本稿では,化学に特化した最初のLLMを特徴とする包括的フレームワークであるChemLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:34:28 GMT)
Towards Universal Dense Blocking for Entity Resolution [49.1]
ドメインに依存しない、容易に観測可能なコーパス上で事前学習を行う密集型ブロッカであるUniBlockerを提案する。ドメインに依存しない事前トレーニングを行うことで、UniBlockerはドメイン固有の微調整を必要とせずに、さまざまなダウンストリームブロッキングシナリオに適応できる。提案したUniBlockerは、ドメイン固有の学習を一切行わず、従来の自己および教師なしの密なブロッキング手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:37:51 GMT)
TokenHMR: Advancing Human Mesh Recovery with a Tokenized Pose Representation [48.1]
現在の手法では3次元擬似地下構造(p-GT)と2次元鍵点を利用して、堅牢な性能を実現している。このような手法により、3次元ポーズ精度のパラドックス的低下が観察され、2次元精度が増大する。現行のカメラモデルによる誤差を定量化し、2Dキーポイントとp-GTの装着が正確な3Dポーズを引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:09:14 GMT)
Studying and Recommending Information Highlighting in Stack Overflow Answers [48.0]
Stack Overflowの回答は31,169,429件でした。推薦モデルのトレーニングには、CNNベースのモデルとBERTベースのモデルを選択します。我々のモデルは、異なるフォーマットで0.50から0.72の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:18:27 GMT)
Distilling Privileged Multimodal Information for Expression Recognition using Optimal Transport [46.9]
マルチモーダル表現認識のための深層学習モデルは, 制御された実験室環境において顕著な性能を示した。これらのモデルは、トレーニングに使用されるモダリティの可用性と品質のために、荒野で苦労する。実際には、テスト時に利用できるのはトレーニング時モダリティのサブセットのみである。特権情報による学習により、モデルはトレーニング中にのみ利用できる追加のモダリティからデータを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:17:08 GMT)
AutoTutor meets Large Language Models: A Language Model Tutor with Rich Pedagogy and Guardrails [43.2]
大規模言語モデル(LLM)は、自動質問生成からエッセイ評価まで、いくつかのユースケースを教育で発見した。本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて知的チューリングシステムを構築する可能性について検討する。 MWPTutor は LLM を用いて事前定義された有限状態トランスデューサの状態空間を補う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:15:55 GMT)
Backpropagation-free Network for 3D Test-time Adaptation [42.5]
テスト時間適応(TTA)法は、計算的に重く、メモリ集約的なバックプロパゲーションに基づくアプローチを適用する傾向がある。本稿では,TTAのバックプロパゲーションフリーアプローチを3次元データの特定の場合に適用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:34:01 GMT)
Forecasting Electricity Market Signals via Generative AI [42.0]
本稿では,電気市場信号の確率予測のための生成人工知能アプローチを提案する。リアルタイム市場運用における動的・揮発性時系列の3つの応用について考察する。複数の独立系オペレーターの市場データに基づく数値的研究は,提案した生成予測器の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:22:07 GMT)
FairCMS: Cloud Media Sharing with Fair Copyright Protection [41.8]
本論文では,FairCMS-IとFairCMS-IIという2つのクラウドメディア共有方式を提案する。 FairCMS-IとFairCMS-IIはプロキシ再暗号化技術と非対称フィンガープリント技術を巧みに利用することにより、上記の3つの問題を異なるプライバシー/効率トレードオフで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:06:43 GMT)
TI2V-Zero: Zero-Shot Image Conditioning for Text-to-Video Diffusion Models [40.4]
TI2V-Zeroは、予め訓練されたテキスト・ツー・ビデオ(T2V)拡散モデルを、提供される画像に条件付けることができるゼロショット・チューニングフリーの手法である。付加的な画像入力で映像生成を誘導するために,逆復調過程を変調する「繰り返しスライド」戦略を提案する。 TI2V-Zeroは、最新のオープンドメインTI2Vモデルよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:21:11 GMT)
Zero-Shot Distillation for Image Encoders: How to Make Effective Use of Synthetic Data [40.4]
我々は、効率的なゼロショット分類のための画像エンコーダの小さな変種を訓練することに重点を置いている。合成データの使用は、より大きな教師の蒸留表現において有望であることが示され、強い数発のプローブ性能と線形プローブ性能が得られた。対照的な損失を使用する場合、真のゼロショット設定では、このアプローチが驚くほど失敗することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:24:41 GMT)
Exploring Learngene via Stage-wise Weight Sharing for Initializing Variable-sized Models [40.2]
本稿では,大規模な学習モデルから学習遺伝子と呼ばれる1つのコンパクトな部分を学習するLearngeneフレームワークを紹介する。次に、対応するステージ情報を含むこれらの学習遺伝子層を拡張して、可変深さのモデルを初期化する。 ImageNet-1Kの実験では、SWSはスクラッチからトレーニングされた多くのモデルと比較して一貫したパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:04:34 GMT)
SYNAuG: Exploiting Synthetic Data for Data Imbalance Problems [39.7]
本稿では,データ不均衡問題に対処する合成データの可能性について検討する。具体的には、SynAuGと呼ばれる手法は、学習データの不均衡分布を等化するために合成データを利用する。実データと合成データの間には領域ギャップが存在するが,SynAuGを用いたトレーニングと,いくつかの実データを用いた微調整により,優れた性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:53:33 GMT)
Brainformers: Trading Simplicity for Efficiency [39.5]
我々はBrainformerという名前の複雑なブロックを開発し、多様なレイヤで構成されています。 Brainformerは、最先端の高密度でスパースなTransformerよりも一貫して優れています。トークンあたり80億のアクティベートパラメータを持つBrainformerモデルは、2倍高速なトレーニング収束と5倍高速なステップタイムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:46:01 GMT)
GaussCtrl: Multi-View Consistent Text-Driven 3D Gaussian Splatting Editing [38.9]
GaussCtrlは、3D Gaussian Splatting(3DGS)によって再構成された3Dシーンを編集するテキスト駆動方式である。私たちの重要な貢献は、複数ビューの一貫性のある編集であり、1つの画像を反復的に編集する代わりに、すべての画像を一緒に編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:50:07 GMT)
Rethinking Impersonation and Dodging Attacks on Face Recognition Systems [38.4]
顔認識(FR)システムは、知覚不能な摂動を通じて良質な顔画像を操作する敵の例によって容易に認識できる。従来の方法では、FRに対する偽装攻撃を成功させることが多いが、ブラックボックス設定でFRに対するドッジ攻撃を成功させることは必ずしも保証されない。そこで本稿では, 対人的能力を維持しつつ, 対人的能力を高めるために, 既存の対人的能力を微調整する, 対人的プルーニング(Adv-Pruning, Adv-Pruning)と呼ばれる新たな攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:31:00 GMT)
FlashSpeech: Efficient Zero-Shot Speech Synthesis [37.9]
FlashSpeechは、大規模なゼロショット音声合成システムであり、従来の作業と比べて約5%の推論時間を持つ。我々は,FlashSpeechが他のゼロショット音声合成システムよりも約20倍高速でありながら,音声品質と類似性において同等の性能を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:38:46 GMT)
PAD: Patch-Agnostic Defense against Adversarial Patch Attacks [36.9]
敵パッチ攻撃は現実世界の物体検出装置に重大な脅威をもたらす。本研究は,敵対的パッチ,意味的独立性,空間的不均一性の2つの特性を示す。 PADは,事前知識や追加訓練を必要としない,新たな逆パッチのローカライゼーションと除去手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:32:34 GMT)
In-Context Freeze-Thaw Bayesian Optimization for Hyperparameter Optimization [35.7]
フリーズソー型BOの新しいサロゲートであるFT-PFNを提案する。 FT-PFN(FT-PFN)は、トランスフォーマーのテキスト内学習能力を活用する事前データ対応ネットワーク(PFN)である。新たな取得機構 (I-random) と組み合わせることで,ifBO法により新しい最先端性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:40:52 GMT)
Efficient unitary designs and pseudorandom unitaries from permutations [35.7]
実測値の最初の2Omega(n)$モーメントと無作為位相によるS(N)$置換の指数和が一致することを示す。我々の証明の核心は、ランダム行列理論における大次元(大きな=N$)展開と方法の間の概念的接続である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:08:34 GMT)
Surprisingly Strong Performance Prediction with Neural Graph Features [35.5]
アーキテクチャグラフの特性を計算するためのニューラルグラフ特徴量(GRAF)を提案する。 GRAFは高速かつ解釈可能なパフォーマンス予測を提供すると同時に、ゼロコストプロキシよりも優れています。他のゼロコストプロキシと組み合わせて、GRAFはコストのごく一部で既存のパフォーマンス予測器を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:07:41 GMT)
An Improved Graph Pooling Network for Skeleton-Based Action Recognition [35.3]
IGPNと呼ばれる改良グラフポーリングネットワークを提案する。本手法は,構造分割に基づく領域認識プール戦略を取り入れた手法である。プラグアンドプレイ構造として,提案手法は既存のGCNモデルとシームレスに組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:41:58 GMT)
Mixed Supervised Graph Contrastive Learning for Recommendation [34.9]
これらの問題に対処するために、MixSGCL (MixSGCL) を用いたグラフコントラスト学習を提案する。 3つの実世界のデータセットの実験では、MixSGCLが最先端の手法を超越し、精度と効率の両方で最高のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:31:38 GMT)
ODIN: A Single Model for 2D and 3D Segmentation [34.6]
ODINは、2D RGBイメージと3Dポイントクラウドのセグメンテーションとラベル付けを行うモデルである。 ScanNet200、Matterport3D、AI2THOR 3Dセグメンテーションベンチマーク上での最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:51:53 GMT)
Delocate: Detection and Localization for Deepfake Videos with Randomly-Located Tampered Traces [33.4]
Delocateは、未知のドメインのDeepfakeビデオの認識とローカライズが可能な、新しいDeepfake検出モデルである。広く使用されている4つのベンチマークデータセットに対する実験により、Delocateは改ざんされた領域を認識およびローカライズできることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:57:03 GMT)
One Noise to Rule Them All: Learning a Unified Model of Spatially-Varying Noise Patterns [33.3]
本稿では,複数種類のノイズを生成できる単一生成モデルを提案する。また, 逆手続き材料設計の改善に本モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:23:11 GMT)
Matter-wave collimation to picokelvin energies with scattering length and potential shape control [32.9]
本稿では,39ドルのボース・アインシュタイン凝縮体にレンズプロトコルを適用し,原子間相互作用がコリメーションに与える影響について検討する。我々の結果は、2桁のpK範囲で1時間105ドル以上の原子と3Dエネルギーでアンサンブルを実現するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:48:33 GMT)
ChartThinker: A Contextual Chain-of-Thought Approach to Optimized Chart Summarization [32.2]
本研究は,各チャートに包括的チャートキャプチャペアと微調整命令の大規模データセットを構築した。本稿では,思考の連鎖に基づいて深い分析を合成する,革新的なチャート要約手法であるChartThinkerを提案する。キュレートされたデータセットに基づいて、トレーニングされたモデルは、チャートの要約タスクにおいて、常に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） (Thu, 25 Apr 2024 03:04:14 GMT)
FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation [31.7]
FLexible And Generalizable RL framework for VNE, named FlagVNEを提案する。広範かつダイナミックな動作空間に取り組むために,適応的な動作確率分布を生成する階層型デコーダを設計する。様々なVNRサイズの一般化問題を克服するために,メタRLに基づくトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:13:53 GMT)
Retrieval and Distill: A Temporal Data Shift-Free Paradigm for Online Recommendation System [31.6]
現在のレコメンデーションシステムは、時間的データシフトの深刻な問題によって大きく影響を受ける。既存のモデルのほとんどは、データのシフトから学ぶことのできる、転送可能な一時的なデータシフトのない情報を見渡すことで、更新データの利用に重点を置いている。そこで本研究では,データシフトのない関連ネットワークを,シフトデータを用いてトレーニング可能な検索ベースレコメンデーションシステムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:45:50 GMT)
Revisiting Text-to-Image Evaluation with Gecko: On Metrics, Prompts, and Human Ratings [31.3]
我々は、異なる人間のテンプレート間でモデルを識別できるスキルベースのベンチマークを導入する。 4つのテンプレートと4つのT2Iモデルにまたがって人間の評価を収集し、合計100Kのアノテーションを作成します。既存の指標よりも人間の評価と相関した新しいQAベースの自動評価指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:58:43 GMT)
On the Stability of a non-hyperbolic nonlinear map with non-bounded set of non-isolated fixed points with applications to Machine Learning [31.3]
本稿では,SUCPA(Semi Unsupervised through Prior Adaptation)アルゴリズムの収束解析について述べる。収束解析は、アルゴリズムから導出される非線形写像の局所的および大域的安定性を研究することにより、力学系問題として対処される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:41:55 GMT)
Optimizing Calibration by Gaining Aware of Prediction Correctness [30.6]
クロスエントロピー(CE)損失はキャリブレータトレーニングに広く使われており、基底真理クラスに対する信頼を高めるためにモデルを強制する。本稿では, キャリブレーションの目的から得られた, ポストホックキャリブレーションの新たなキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:25:25 GMT)
RulePrompt: Weakly Supervised Text Classification with Prompting PLMs and Self-Iterative Logical Rules [30.2]
弱教師付きテキスト分類(WSTC)は、大量のテキストを分類できるため、注目を集めている。本稿では,ルールマイニングモジュールとルール強化擬似ラベル生成モジュールからなるWSTCタスクに対して,ルールプロンプトというPLMベースのアプローチを提案する。提案手法は解釈可能なカテゴリー規則を導出し,難解なカテゴリを曖昧にすることの利点を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:23:28 GMT)
Digital Over-the-Air Federated Learning in Multi-Antenna Systems [30.1]
デジタル変調とオーバー・ザ・エア計算(AirComp)を用いた現実的な無線通信システム上でのフェデレーション学習(FL)の性能最適化について検討する。本稿では,デジタル変調とAirCompを組み合わせたFedAvg(FedAvg)アルゴリズムを提案する。人工ニューラルネットワーク(ANN)は、すべてのデバイスの局所FLモデルを推定し、将来のモデル伝送のためにPSのビーム形成行列を調整するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:37:14 GMT)
Conditional Distribution Modelling for Few-Shot Image Synthesis with Diffusion Models [29.8]
少ないショット画像合成は、いくつかの例画像のみを使用して、斬新なカテゴリの多彩で現実的な画像を生成する。本研究では,ディフュージョンモデルを利用した条件分布モデル (CDM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:11:28 GMT)
Improving Diversity of Commonsense Generation by Large Language Models via In-Context Learning [28.7]
生成コモンセンス推論 (Generative Commonsense Reasoning, GCR) は、コモンセンス知識を用いて状況を理解するためのモデルを必要とする。生成の多様性は、モデルが様々な常識的知識事実を使用する能力を反映しているため、同様に重要である。そこで本研究では,LLMの世代を多様化し,その品質を保ちながら簡便な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:52:39 GMT)
TELA: Text to Layer-wise 3D Clothed Human Generation [27.9]
本稿では,テクスチャ記述による3次元衣料人文生成の課題について論じる。本稿では,プログレッシブ最適化戦略と組み合わせて,レイヤワイドな人間の表現を提案する。提案手法は,最先端の3D衣料人為的生成を実現するとともに,布の編集アプリケーションもサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:05:38 GMT)
Training-Free Unsupervised Prompt for Vision-Language Models [27.1]
本研究では,表現能力の保持と類似性に基づく予測確率の残差による強化を図るために,TFUP(Training-Free Unsupervised Prompts)を提案する。 TFUPは、複数の分類データセットのトレーニングベースメソッドを超え、驚くべきパフォーマンスを達成する。 TFUP-Tは,複数のベンチマークにおける教師なしおよび少数ショット適応手法と比較して,最先端の分類性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:07:50 GMT)
EmoVIT: Revolutionizing Emotion Insights with Visual Instruction Tuning [27.0]
本研究は,情緒的文脈に関連する指導の理解と定着におけるモデルの能力向上に焦点を当てる。本稿では,感情の視覚的インストラクションデータを生成するための新しいGPT支援パイプラインを提案する。提案するEmoVITアーキテクチャは感情固有の命令データを組み込んで,大規模言語モデルの強力な機能を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:15:36 GMT)
DrS: Learning Reusable Dense Rewards for Multi-Stage Tasks [26.7]
我々は,多段階タスクにおける再利用可能な高密度報酬を学習するための新しいアプローチであるDrS(Dense reward Learning from Stages)を提案する。タスクのステージ構造を活用することで、DrSはスパース報酬やデモから高品質の高密度報酬を学ぶ。 1000以上のタスク変異を持つ3つの物理的ロボット操作タスクファミリーの実験は、学習した報酬を目に見えないタスクで再利用できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:28:33 GMT)
The GPT Surprise: Offering Large Language Model Chat in a Massive Coding Class Reduced Engagement but Increased Adopters Exam Performances [26.7]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い学習経験において急速に採用されている。我々は,146カ国から5,831人の学生を対象に,大規模ランダム化制御試験を行った。受験者, 受験者, 受験者, 受験者に対して, GPT-4の広告が有意な減少を招いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:39:22 GMT)
GaussianTalker: Real-Time High-Fidelity Talking Head Synthesis with Audio-Driven 3D Gaussian Splatting [25.8]
ポーズ制御可能な音声ヘッドをリアルタイムに生成するための新しいフレームワークを提案する。 GaussianTalkerは、ヘッドの標準的な3DGS表現を構築し、オーディオと同期して変形する。空間認識機能を活用し、近隣の点間の相互作用を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:25:11 GMT)
Can Mamba Learn How to Learn? A Comparative Study on In-Context Learning Tasks [25.1]
状態空間モデル(SSM)は言語モデリングにおけるトランスフォーマーネットワークの代替として提案されている。本研究では,各種タスクを対象としたトランスフォーマーモデルに対して,マンバに着目したSSMのICL性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:01:52 GMT)
PyRadar: Towards Automatically Retrieving and Validating Source Code Repository Information for PyPI Packages [24.9]
既存のツールは、PyPIリリースの70.5%しかリポジトリ情報を取得できない。本稿では,PyPIリリースのリポジトリ情報の検索と検証にメタデータとソース配布を利用する新しいフレームワークであるPyRadarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:27:59 GMT)
Neural Assembler: Learning to Generate Fine-Grained Robotic Assembly Instructions from Multi-View Images [24.1]
本稿では, 構造的3次元モデルのマルチビュー画像を, 組み立て命令の詳細なシーケンスに変換するという, 新たな課題を紹介する。本稿では,ニューラルアセンブラ(Neural Assembler)と呼ばれるエンドツーエンドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:53:23 GMT)
Multimodal Information Interaction for Medical Image Segmentation [24.0]
革新的マルチモーダル情報クロストランス(MicFormer)について紹介する。あるモダリティから特徴を問合せし、対応する応答を別のモダリティから取り出し、バイモーダル特徴間の効果的なコミュニケーションを容易にする。他のマルチモーダルセグメンテーション手法と比較して,本手法はそれぞれ2.83と4.23のマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:21:14 GMT)
Building a Japanese Document-Level Relation Extraction Dataset Assisted by Cross-Lingual Transfer [24.0]
この研究は、既存の英語資源を効果的に活用して、非英語におけるDocRE研究を促進することを目的としている。英語のデータセットを日本語に転送することでデータセットを構築する。翻訳されたデータセットが日本語文書の人間のアノテーションを補助できるかどうかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:59:02 GMT)
When Fuzzing Meets LLMs: Challenges and Opportunities [23.8]
我々は,Large Language Models (LLMs) を用いたファジィリングの5つの大きな課題を特定する。ファジィ処理におけるLLMの適用を改善するための実用的な提案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:37:56 GMT)
Player-Driven Emergence in LLM-Driven Game Narrative [23.6]
大規模言語モデル(LLM)との相互作用が創発的行動を引き起こすかを検討する。我々のテストベッドはテキストアドベンチャーゲームであり、プレイヤーは固定された物語の前提の下でミステリーを解こうとする。ゲームプレイのために28人のゲーマーを募集し、GPT-4を使用してゲームログを自動的にゲームプレイの物語を表すノードグラフに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:39:44 GMT)
Learning Discriminative Spatio-temporal Representations for Semi-supervised Action Recognition [23.4]
本稿では,適応コントラスト学習(ACL)戦略とマルチスケールテンポラル学習(MTL)戦略を提案する。 ACL戦略は、ラベル付きデータのクラスプロトタイプにより、全ての未ラベルサンプルの信頼性を評価し、擬ラベル付きサンプルバンクから正負のサンプルを適応的に選択し、コントラスト学習を構築する。 MTL戦略は、長期クリップからの情報的意味を強調し、ノイズ情報を抑制しながら、それらを短期クリップに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:49:08 GMT)
OneChart: Purify the Chart Structural Extraction via One Auxiliary Token [23.3]
OneChartは、チャート情報の構造抽出のために特別に考案された信頼できるエージェントである。合計トークンの先頭に配置された補助トークンと追加のデコーダを導入する。補助トークンを用いて,グラフ解析結果の信頼性を評価する自己評価機構を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:31:01 GMT)
Automatic Speech Recognition System-Independent Word Error Rate Estimatio [23.3]
単語誤り率(Word error rate、WER)は、自動音声認識(ASR)システムによって生成された文字の質を評価するために用いられる指標である。本稿では,ASRシステムに依存しないWER推定のための仮説生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:57:05 GMT)
DEEM: Dynamic Experienced Expert Modeling for Stance Detection [22.8]
本稿では,動的経験的エキスパートモデリング(DEEM)手法を提案する。実験の結果, DEEMは3つの標準ベンチマークで常に最良の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:32:49 GMT)
Structure in Deep Reinforcement Learning: A Survey and Open Problems [22.8]
関数近似のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の表現能力に支えられた強化学習(RL)は、多くのアプリケーションでかなりの成功を収めている。しかし、様々な現実のシナリオに対処する実践性は、多様で予測不可能なダイナミクスによって特徴づけられるが、依然として限られている。この制限は、データ効率の低下、一般化能力の制限、安全性保証の欠如、解釈可能性の欠如に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:40:51 GMT)
A Multi-objective Optimization Benchmark Test Suite for Real-time Semantic Segmentation [22.7]
ハードウェア対応ニューラルアーキテクチャ(HW-NAS)タスクは、ブラックボックス多目的最適化問題(MOP)として扱うことができる。リアルタイムセマンティックセグメンテーションのためのHW-NASのタスクを標準のMOPに変換するために,最適化されたストリームラインを導入する。本稿では,Cityscapesデータセットから得られた15のMOPであるCitySeg/MOPというベンチマークテストスイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:30:03 GMT)
BELT: Old-School Backdoor Attacks can Evade the State-of-the-Art Defense with Backdoor Exclusivity Lifting [21.9]
本稿では,バックドア攻撃の新たな特徴,すなわちバックドア排他性について検討する。バックドアの排他性は、入力変動の存在下で有効なバックドアトリガーの能力を測定する。提案手法は, 従来の4つのバックドア攻撃のステルス性を大幅に向上させ, 攻撃成功率と通常の実用性にはほとんど費用がかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:48:47 GMT)
FedTrans: Efficient Federated Learning via Multi-Model Transformation [21.2]
Federated Learning (FL)は、数百万のエッジクライアントデバイスで機械学習(ML)モデルをトレーニングすることを目的としている。 FedTransはマルチモデルFLトレーニングフレームワークで、個々のクライアントに対して高精度でハードウェア互換のモデルを自動生成し、トレーニングする。我々の評価では、FedTransは、最先端ソリューションよりもトレーニングコストを1.6倍から20倍削減しながら、個々のクライアントモデルの精度を14%から72%向上させています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:34:32 GMT)
Benchmarking Mobile Device Control Agents across Diverse Configurations [21.2]
B-MoCAは、モバイルデバイス制御エージェントを評価するための新しいベンチマークである。我々は,大規模言語モデル (LLM) やマルチモーダル LLM を用いたエージェントや,人間の専門家によるデモンストレーションを用いたゼロから訓練されたエージェントなど,多様なエージェントをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:56:32 GMT)
Boosting Model Resilience via Implicit Adversarial Data Augmentation [20.8]
本稿では, 対向性および対向性摂動分布を組み込むことにより, 試料の深い特性を増大させることを提案する。そして、この拡張過程が代理損失関数の最適化に近似することを理論的に明らかにする。我々は4つの共通のバイアス付き学習シナリオにまたがって広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:22:48 GMT)
Latent Modulated Function for Computational Optimal Continuous Image Representation [20.7]
連続画像表現のための新しい遅延変調レンダリング(LMF)アルゴリズムを提案する。本稿では,既存のINR法をLMFに変換することにより,計算コストを最大99.9%削減できることを示す。実験により、既存のINRベースのメソッドをLMFに変換することで、推論を57倍まで削減し、最大76%のパラメータを節約できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:30:38 GMT)
Semantic-aware Next-Best-View for Multi-DoFs Mobile System in Search-and-Acquisition based Visual Perception [20.5]
可視性ゲインとセマンティックゲインの両方を統一形式で統合した新しい情報ゲインを定式化し、セマンティック・アウェアのNext-Best-Viewを選択する。提案手法の性能を評価するために, 視点指向性や関心領域(ROI)-完全再構成ボリューム比など, 意味論的に関連するいくつかの再現指標を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:01:40 GMT)
Cross-Silo Federated Learning for Multi-Tier Networks with Vertical and Horizontal Data Partitioning [20.4]
Tiered Decentralized Coordinate Descent (TDCD)は、2層通信ネットワークのための分散トレーニングアルゴリズムである。本稿では,本アルゴリズムの理論的解析を行い,垂直分割数と局所更新数に対する収束率の依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:01:05 GMT)
Commonsense Prototype for Outdoor Unsupervised 3D Object Detection [20.2]
本稿では,教師なし3次元物体検出のためのCommonsense Prototype-based Detectorについて紹介する。 CPDは、コモンセンス直観に基づいて、高品質なバウンディングボックスと高密度点を特徴とするコモンセンスプロトタイプ(CProto)を最初に構築する。 CPDは90.85%、平均3D精度は81.01%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:38:33 GMT)
MonoPCC: Photometric-invariant Cycle Constraint for Monocular Depth Estimation of Endoscopic Images [20.0]
光度制約は自己教師付き単眼深度推定には不可欠である。我々は,光度制約をサイクル形式に書き換えることで,明るさの不整合に対処するMonoPCCを提案する。提案したMonoPCCは、輝度不整合に大きな堅牢性を示し、絶対相対誤差を少なくとも7.27%削減することで、他の最先端技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:34:23 GMT)
Towards Adapting Open-Source Large Language Models for Expert-Level Clinical Note Generation [19.7]
大言語モデル(LLM)は、臨床テキスト要約タスクの処理において有望な能力を示している。患者と医師の対話から高品質な臨床ノートを作成するために,小規模なオープンソース LLM を効果的に訓練できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:34:53 GMT)
A Systematic Review of Deep Learning-based Research on Radiology Report Generation [19.4]
ラジオグラフィーレポート生成(RRG)は、臨床ラジオグラフィーから自由テキスト記述を自動的に生成することを目的としている。 RRGの研究は過去半年で爆発的な成長を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:25:24 GMT)
Dataset of Quotation Attribution in German News Articles [19.2]
我々は、WIKINEWSに基づくドイツのニュース記事において、引用帰属のための新しい、自由で、クリエイティブなライセンス付きデータセットを提示する。データセットは、1000のドキュメント(25万のトークン)にわたる、キュレートされた高品質のアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:19:13 GMT)
Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference [19.0]
本稿では,差分プライバシーの制約下での高次元推定と推測の課題について検討する。線形回帰モデルに適した新しいフェデレーション推定アルゴリズムを提案する。また,各パラメータの座標的信頼区間を含む統計的推測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:14:07 GMT)
Andes: Defining and Enhancing Quality-of-Experience in LLM-Based Text Streaming Services [18.9]
Andesは、テキストストリーミングサービスのユーザエクスペリエンスを向上させるQoE対応サービスシステムである。我々の評価は、vLLMのような最先端のLCMサービスシステムと比較して、平均QoEを高い要求率で最大3.2$times$で改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:56:00 GMT)
EEG-Deformer: A Dense Convolutional Transformer for Brain-computer Interfaces [18.8]
本稿では,CNN-Transformerに2つの新しいコンポーネントを組み込んだEEG-Deformerを紹介する。 EEG-Deformerは神経生理学的に意味のある脳領域から学習し、対応する認知タスクを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:00:46 GMT)
Leveraging Large Language Model as Simulated Patients for Clinical Education [18.7]
高いトレーニングコストと有資格SPは、この種の臨床訓練への学生のアクセスを制限する。 LLM(Large Language Models)の急速な発展に伴い、対話型人工知能とロールプレイングにおける特有な能力が実証された。臨床医学教育におけるLLMの可能性を生かしたCureFunと呼ばれる統合型モデル診断フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:39:24 GMT)
FRNet: Frustum-Range Networks for Scalable LiDAR Segmentation [18.2]
我々は,対応するフラストタルLiDAR点を用いた範囲画像画素のコンテキスト情報の復元に有効なFRNetを提案する。 4つの人気のあるLiDARセグメンテーションベンチマークで実施された実験はFRNetの優位性を示している。 FRNetは最先端のアプローチの5倍高速で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:38:39 GMT)
ResVR: Joint Rescaling and Viewport Rendering of Omnidirectional Images [18.0]
我々は,ODIのRescalingとViewport Renderingを共同で行うための,初の総合的なフレームワークであるResVRを提案する。 ResVRでは、ビューポートとERPの複雑なマッピングに取り組むために、新しい離散画素サンプリング戦略を開発し、ResVRパイプラインのエンドツーエンドトレーニングを可能にした。さらに、球面形状表現技術は、描画されたビューポートの視覚的品質を著しく向上させるために、球面微分から革新的に導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:46 GMT)
Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback with General Preference Model [17.9]
本研究では,人間フィードバックからの強化学習(RLHF)について,一般の嗜好に基づく研究を行った。我々は、RLHFの2つのLLM間の逆KL正規化ミニマックスゲームである標準的な数学的定式化を考える。このフレームワークは報酬ベースよりも厳密に汎用的であり,事前選択された選好データセットからオフライン学習を行うためのサンプル効率のよいアルゴリズムとオンライン学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:05:06 GMT)
OpenDlign: Enhancing Open-World 3D Learning with Depth-Aligned Images [17.3]
OpenDlignはオープンワールドの3D表現を学ぶための新しいフレームワークだ。これは、点雲投影深度マップから生成された深度に整合した画像を利用する。既存のベンチマークでは、ゼロショットと少数ショットの3Dタスクで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:53:36 GMT)
SFMViT: SlowFast Meet ViT in Chaotic World [17.3]
本稿では,アンカープルーニング戦略を用いた高性能なデュアルストリーム特徴抽出ネットワークSFMTモデルを提案する。画像の各フレームで検出されたアンカーをプーンし、有効アンカーをフィルタリングするために、信頼度最大ヒープを導入する。これらの設計により、ViTは26のmAPを達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:49:42 GMT)
HDBN: A Novel Hybrid Dual-branch Network for Robust Skeleton-based Action Recognition [17.3]
そこで本研究では,骨格をベースとした動作認識のためのハイブリットデュアルブランチネットワーク(HDBN)を提案する。提案するHDBNは,MixGCNとMixFormerの2つの幹分枝に分けられる。提案するHDBNは,2024年ICMEグランドチャレンジのマルチモーダルビデオ推論・アナライジングコンペティション(MMVRAC)におけるトップソリューションの1つとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:27:34 GMT)
CFMW: Cross-modality Fusion Mamba for Multispectral Object Detection under Adverse Weather Conditions [17.2]
可視赤外スペクトルキューを統合するモダリティ画像は、オブジェクト検出のためのよりリッチな情報を提供することができる。既存の可視赤外物体検出法は、厳しい気象条件下で著しく劣化する。悪天候下での可視赤外物体検出について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:54:11 GMT)
V2A-Mark: Versatile Deep Visual-Audio Watermarking for Manipulation Localization and Copyright Protection [17.2]
V2A-Markは、現在のビデオ改ざん法医学の限界に対処するために提案されている。本手法は,オリジナルビデオフレームとオーディオに,視覚的・音響的ローカライゼーションの透かしと著作権の透かしを埋め込むことができる。 V2A-Markの有効性は、ビジュアル・オーディオ・タンパリング・データセット上で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:45 GMT)
COCOLA: Coherence-Oriented Contrastive Learning of Musical Audio Representations [17.1]
COCOLAは、サンプル間の調和的・リズム的コヒーレンスをキャプチャする、音響音響表現の対照的な学習方法である。提案手法は,楽曲を構成する幹のレベルで動作し,伴奏生成作業における楽曲構成モデルの客観的評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:42:25 GMT)
On TinyML and Cybersecurity: Electric Vehicle Charging Infrastructure Use Case [17.1]
本稿では、消費電力、メモリ制限、計算制約などのTinyML技術の課題について述べる。また、エネルギー収穫、計算最適化技術、プライバシー保護のための伝達学習など、これらの課題に対する潜在的な解決策についても検討している。 TinyMLを用いたEVCIのサイバーセキュリティを高める実験ケーススタディを,遅延とメモリ使用量の削減の観点から,従来のMLに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:57:11 GMT)
DE-CGAN: Boosting rTMS Treatment Prediction with Diversity Enhancing Conditional Generative Adversarial Networks [16.9]
そこで本研究では,De-CGAN(Diversity Enhancing Conditional General Adversarial Network)による分類モデルの性能向上について述べる。この研究は、トレーニングデータセットの多様性を高めることで、分類モデルのパフォーマンスが向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:15:58 GMT)
OMEGAS: Object Mesh Extraction from Large Scenes Guided by Gaussian Segmentation [16.8]
大きな場面から特定の物体を正確に再構築することは困難である。現在のシーン再構築技術は、しばしばオブジェクトの詳細テクスチャが失われる。本稿では,GAussian による大規模シーンからのオブジェクトメッシュ抽出を行う OMEGAS というフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:52:37 GMT)
Correlation-Decoupled Knowledge Distillation for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities [16.7]
本稿では,Multimodal Sentiment Analysis (MSA)タスクのための相関分離型知識蒸留(CorrKD)フレームワークを提案する。本稿では, クロスサンプル相関を含む包括的知識を伝達し, 欠落した意味論を再構築するサンプルレベルのコントラスト蒸留機構を提案する。我々は,学生ネットワークの感情決定境界を最適化するために,応答不整合蒸留方式を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:35:09 GMT)
Timely Communications for Remote Inference [16.7]
リモート推論システムにおけるデータの鮮度の影響を解析する。そこで本稿では,特徴の送出のための"selection-from-buffer"モデルを提案する。また、推論性能を向上させるために、低複雑さスケジューリングポリシーを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:53:21 GMT)
Efficiency in Focus: LayerNorm as a Catalyst for Fine-tuning Medical Visual Language Pre-trained Models [16.6]
微調整の内在的モデル成分は、しばしばより一般化と一貫性をもたらす。本稿では,Med-VLMの微細調整層,FFN,アテンション層が与える影響について検討する。この結果から,本質的な微調整法が下流作業に対する微調整型Med-VLMに与える影響について,特異な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:51:26 GMT)
Large Language Models in Healthcare: A Comprehensive Benchmark [16.6]
医療における様々な大規模言語モデル(LLM)をベンチマークして、その強みと弱点を理解します。私たちのベンチマークには、医療言語の生成、理解、推論にまたがる7つのタスクと13のデータセットが含まれています。臨床ユーザからの信頼を得る上で重要な5つの指標について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:51:06 GMT)
Structured Reinforcement Learning for Delay-Optimal Data Transmission in Dense mmWave Networks [16.5]
本研究では,高密度セルフリーミリ波(mmWave)ネットワークにおけるデータパケット伝送問題(mmDPT)について検討する。我々の目標は、APsのサービス容量の制限とAPとユーザ間の無線チャネルによるシステムの遅延を最小化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:26:41 GMT)
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection [16.5]
教師なしグラフ異常検出は、ラベルを使わずにグラフの多数から逸脱する稀なパターンを特定することを目的としている。近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて効率的なノード表現を学習している。教師なしグラフ異常検出(G3AD)のためのグラフニューラルネットワークのガードフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:09:05 GMT)
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy [16.5]
個人的連続数え上げに対する2つのアプローチを提案する。最初のアプローチは、Toeplitz行列のクラスに対する空間効率のよいストリーミング行列乗算アルゴリズムに基づいている。任意に多くのステップに対して目的関数の効率的な閉形式を導出し、直接数値最適化がこの問題に対して極めて実用的な解をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:11:46 GMT)
Personalized Forgetting Mechanism with Concept-Driven Knowledge Tracing [16.4]
概念駆動型パーソナライズドフォーッティング知識追跡モデル(CPF)を提案する。 CPFは知識概念間の階層的な関係を統合し、生徒のパーソナライズされた認知能力を統合する。我々のCPFは、生徒のパフォーマンスを予測するために、現在の忘れ曲線理論に基づく手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:03:44 GMT)
Learning Actionable Counterfactual Explanations in Large State Spaces [16.3]
最適CFEが重み付き被覆問題の解に対応するような設定を考える。本研究では,実験により高い性能が得られることを示す深層ネットワーク学習手法を提案する。我々の問題は、大規模だが決定論的マルコフ決定過程の族において最適な政策を学ぶことの1つと見なすこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:49:03 GMT)
Embracing Diversity: Interpretable Zero-shot classification beyond one vector per class [16.1]
クラス内の多様性を表現するために、ゼロショット分類は単一のベクトルを超えるべきであると論じる。そこで本研究では,ゼロショット設定において,推論属性を用いたクラス内の多様性のエンコードと説明を行う手法を提案する。提案手法は,大規模なデータセット群に対して,標準ゼロショット分類よりも一貫して優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:29:06 GMT)
Quantum Coordination Rates in Multi-Partite Networks [16.0]
最適調整速度は、マルチパーティ量子ネットワークの3つの一次設定で決定される。量子戦略を持つ非局所ゲームにおいて,この結果がもたらす意味について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:15:52 GMT)
SynCellFactory: Generative Data Augmentation for Cell Tracking [15.4]
SynCellFactoryは再生細胞ビデオの拡張である。 SynCellFactoryの中心には、スタイルや動きのパターンにおいて、セルイメージをフォトリアリスティックな精度で合成するように微調整されたControlNetアーキテクチャがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:51:59 GMT)
Robust Fine-tuning for Pre-trained 3D Point Cloud Models [15.4]
本稿では,事前学習した3次元点雲モデルに対して,ロバストな微調整法を提案する。我々は、現在の微調整手法の限界とロバストモデル学習の課題を強調した。モデルロバスト性向上におけるWiSE-FT-LPの有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:52:25 GMT)
360SFUDA++: Towards Source-free UDA for Panoramic Segmentation by Learning Reliable Category Prototypes [15.4]
ピンホール-パノラマセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのための難解なソースフリーな教師なしドメイン適応(SFUDA)について検討する。 360SFUDA++は、未ラベルのパノラマ画像のみを用いて、ソースピンホールモデルから知識を効果的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:52:08 GMT)
Boosting Unsupervised Semantic Segmentation with Principal Mask Proposals [15.3]
教師なしセマンティックセグメンテーションは、画像コーパス内のグローバルカテゴリをアノテーションなしで識別することで、画像を自動的に意味のある領域に分割することを目的としている。特徴表現に基づいてイメージを意味的に意味のあるマスクに分解するPriMaPs - principal Mask Proposalsを提案する。これにより、予測最大化アルゴリズムであるPriMaPs-EMを用いて、クラスプロトタイプをPriMaPsに適合させることで、教師なしセマンティックセマンティックセマンティクスを実現することができる。 PriMaPs-EMは、DINOやDINOv2など、トレーニング済みのバックボーンモデルや、CityscapesやCOCOなど、データセット間の競争結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:58:09 GMT)
Multimodal Semantic-Aware Automatic Colorization with Diffusion Prior [15.2]
色を可塑性意味論で合成する前に拡散の異常な生成能力を利用する。モデルが画像の内容を理解し、飽和色を提供するのに役立つため、マルチモーダルなハイレベルセマンティクスを前もって採用する。輝度対応デコーダは細部を復元し、全体的な視覚的品質を向上させるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:28:22 GMT)
Gaussian-Smoothed Sliced Probability Divergences [15.1]
滑らか化とスライシングが計量特性と弱位相を保存することを示す。また、滑らかなパラメータに関して異なる発散の連続性を含む他の性質も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:57:48 GMT)
DOMAIN: MilDly COnservative Model-BAsed OfflINe Reinforcement Learning [15.1]
保守主義は、正確なオフラインデータと不正確なモデルデータのバランスをとるために、アルゴリズムに組み込まれるべきです。本稿では、モデル不確実性を推定することなく、milDly cOnservative Model-bAsed offlINe RLアルゴリズム(DOMAIN)を提案する。大規模な実験の結果、DOMAINはD4RLデータセットのベンチマークにおいて、以前のRLアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:15:01 GMT)
SpeechAlign: a Framework for Speech Translation Alignment Evaluation [15.1]
SpeechAlignは、音声モデルにおけるソース・ターゲットアライメントの未探索領域を評価するために設計されたフレームワークである。適切な評価データセットの欠如に対処するために,音声ゴールドアライメントデータセットを提案する。また、音声アライメント誤り率(SAER)と時間重み付き音声アライメント誤り率(TW-SAER)の2つの新しい指標も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:21:30 GMT)
Distributionally Robust Safe Screening [15.0]
本稿では,不必要なサンプルや特徴を特定するために,分散ロバストセーフスクリーニング(DRSS)手法を提案する。 DRSS法を理論的に保証し、合成および実世界のデータセットの数値実験によりその性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:29:25 GMT)
Two-Stage Aggregation with Dynamic Local Attention for Irregular Time Series [14.9]
時系列における時間的および特徴的不規則性を調和させるため,動的局所注意を伴う2段階集約プロセスであるTADを導入する。 TADAは3つの実世界のデータセットで最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:50:00 GMT)
AI Coders Are Among Us: Rethinking Programming Language Grammar Towards Efficient Code Generation [14.8]
私たちはSimple Python(SimPy)という,Pythonの最初のAI指向文法を実装しました。オリジナルのPythonと比較して、SimPyはトークン使用量を13.5%削減し、CodeLlamaとGPT-4は10.4%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:46:02 GMT)
Dual Expert Distillation Network for Generalized Zero-Shot Learning [14.6]
ゼロショット学習は、ニュアンス付き1対1の視覚属性相関を通じて、常に顕著な進歩をもたらした。既存の研究では、サンプル領域とサブ属性を整列して相関する一様写像関数を精製する。本稿では,2人の専門家が粗くきめ細かな視覚属性モデリングを専門とするDEDN(Dual Expert Distillation Network)という,シンプルで効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:59:42 GMT)
Light-weight Retinal Layer Segmentation with Global Reasoning [14.6]
OCT画像に適用可能な網膜層セグメンテーションのためのLightReSegを提案する。提案手法は,現在の最先端技術であるTransUnetと比較して,セグメンテーション性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:42:41 GMT)
Tabdoor: Backdoor Vulnerabilities in Transformer-based Neural Networks for Tabular Data [14.4]
本稿では,Deep Neural Networks (DNN) を用いた表型データに対するバックドア攻撃の包括的解析について述べる。本稿では,ステルス性を維持しつつ攻撃性能に優れるインバウンド攻撃(in-bounds attack)を提案する。以上の結果から,100%の攻撃成功率を達成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:31:33 GMT)
Batched Low-Rank Adaptation of Foundation Models [14.0]
ローランド適応 (LoRA) は, トレーニング可能な低ランク行列を組み込んだファウンデーションモデルに注目されている。我々はFast LoRA(FloRA)という,ミニバッチにおける各入力例を,そのユニークな低ランク適応重みに関連付けることのできるフレームワークを紹介した。我々は,FLoRAがLoRAの性能特性を保っていることを実証的に証明し,8言語にまたがるMultipleコード生成ベンチマークと6言語にまたがる多言語音声認識タスクにおいて,競合する結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:45:35 GMT)
Causally Inspired Regularization Enables Domain General Representations [14.0]
異なるドメイン/ディストリビューション間で共有されるデータ生成プロセスを表す因果グラフが与えられた場合、十分なグラフで実装された条件付き独立性は、ドメイン一般(非スパージャ)の特徴表現を識別することができる。本稿では,素早い特徴の事前知識(あるいはプロキシ)を伴わないドメイン汎用特徴表現の同定に十分であることを示す,正規化を伴う新しいフレームワークを提案する。提案手法は、合成データと実世界のデータの両方に有効であり、平均および最悪のドメイン転送精度で、他の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:33:55 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は、特定のカバレッジで予測セットを生成する。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。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 23:13:51 GMT)
CBRW: A Novel Approach for Cancelable Biometric Template Generation based on [13.9]
ランダムウォーク(CBRW)に基づく2つの新しいキャンセル可能なバイオメトリックテンプレート生成法が提案されている。提案手法の性能は他の最先端手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:49:10 GMT)
Research on geometric figure classification algorithm based on Deep Learning [13.8]
提案した幾何パターン認識アルゴリズムはトレーニングデータセットにおいて高速である。認識過程において、クロスエントロピー損失関数を用いてモデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:18:04 GMT)
Layer Skip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding [13.7]
LayerSkipは、大規模言語モデル(LLM)の高速化のためのエンドツーエンドソリューションである。このトレーニングレシピは、モデルに補助的なレイヤやモジュールを追加することなく、初期のレイヤでの早期退避の精度を高めることを示す。また、初期のレイヤから出て、モデルの残りのレイヤで検証と修正を行う、新しい自己投機的デコードソリューションも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:20:23 GMT)
VISLA Benchmark: Evaluating Embedding Sensitivity to Semantic and Lexical Alterations [13.6]
本稿では、言語モデルの意味的および語彙的理解を評価するために設計されたVISLAベンチマークを紹介する。 34の視覚言語モデル (VLM) と20の単言語モデル (ULM) による評価は、語彙と意味のバリエーションを区別するのに驚くほど困難であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:08:00 GMT)
Hybrid Quantum Repeaters with Ensemble-based Quantum Memories and Single-spin Photon Transducers [13.6]
我々は、2つの有望なハードウェアプラットフォームをハイブリッド量子リピータアーキテクチャに組み合わせることを提案する。ナノフォトニック共振器と結合した1つのルビジウム原子が、高レートでテレコム可視光子源として機能する方法について述べる。解析の結果,最大16のリピータ局を用いて,最大350個の記憶モードを持つ2つのTmメモリと4つのRb原子を同時に装備することにより,最大1000kmの距離で毎秒数百キュービットを超える量子通信速度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:40:57 GMT)
Antitrust, Amazon, and Algorithmic Auditing [13.6]
デジタル市場において、反トラスト法と特別規制は、今日のデジタルプラットフォームがすべての人の生活で果たす支配的な役割にもかかわらず、市場が競争力を維持することを目的としている。我々は、Amazonが一般的に自己紹介と表現されるプラクティスにどの程度従事しているかについて、一連の実証的な調査を提示する。本稿では,アルゴリズム監査をベースとし,大規模デジタル市場を規制する規制環境において,この論文で使用されるコンピュータサイエンスツールをどのように利用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:30:56 GMT)
Privacy-Preserving Statistical Data Generation: Application to Sepsis Detection [13.4]
分類問題に適用可能な合成データ生成のための統計的アプローチを提案する。 Kernel density Estimator と K-Nearest Neighbors sample (KDE-KNN) によって生成された合成データの実用性とプライバシーへの影響を実世界の文脈で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:26:53 GMT)
Generative AI in Color-Changing Systems: Re-Programmable 3D Object Textures with Material and Design Constraints [13.4]
フォトクロミック材料を用いたリプログラミング可能な表面の材料および設計制約を伴って、生成型AIシステムを拡張する可能性について論じる。生成するAIシステムを、フォトクロミック染料で物理的に実現可能な色や素材に制限することにより、ユーザーはさまざまな実行可能なパターンを探索できるツールを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:39:51 GMT)
Attributing Responsibility in AI-Induced Incidents: A Computational Reflective Equilibrium Framework for Accountability [13.3]
AI(Artificial Intelligence)の広範な統合は、AI対応システムに関わるインシデントが発生した場合の責任と説明責任において、複雑な課題を導入している。この研究は、すべての利害関係者に対して、一貫性があり倫理的に許容される責任帰属の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:11:03 GMT)
Optimal and Bounded Suboptimal Any-Angle Multi-agent Pathfinding [13.3]
提案手法は,最初の最適非角度マルチエージェントパスフィンディングアルゴリズムである。我々のプランナーは、Continuous Conflict-based Search (CCBS)アルゴリズムと、Safe Interval Path Planning (TO-AA-SIPP)の最適な任意の角度変種に基づいている。古典的MAPFから任意の角度設定、すなわち Disjoint Splitting と Multi-Constraint への2つの手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:41:47 GMT)
Collaborative Semantic Occupancy Prediction with Hybrid Feature Fusion in Connected Automated Vehicles [13.2]
協調的な3Dセマンティック占有予測のための最初の手法を提案する。セマンティックタスクと占有タスクのハイブリッド融合により、局所的な3Dセマンティック占有予測を改善する。我々のモデルは、後続の知覚への応用において、最先端の協調的な3D検出技術に勝るセマンティック占有度に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:15:56 GMT)
Interpreting Answers to Yes-No Questions in Dialogues from Multiple Domains [13.1]
多くの場合、イエス、ノー、または同様の極性キーワードを明示せずにイエスノー質問に答える。我々は,映画脚本,テニスインタビュー,航空顧客サービスという3つの領域に新たなベンチマークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:13:00 GMT)
Efficient quantum Gibbs samplers with Kubo--Martin--Schwinger detailed balance condition [13.0]
Lindblad dynamicsは、量子コンピュータ上の効率的なギブズサンプリングへの有望な道を提供する。我々は,Fagnola と Umanita によるKMS (Kubo--Martin-Schwinger) の詳細なバランスの取れたリンドブラディアンの構造的特徴を構築した。我々は、離散的なジャンプ演算子のみを使用する効率的な量子ギブスサンプリング器群を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:20:23 GMT)
Interactive3D: Create What You Want by Interactive 3D Generation [13.0]
我々はインタラクティブな3D生成のための革新的なフレームワークであるInteractive3Dを紹介した。実験の結果,Interactive3Dは3D生成の制御性と品質を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:06:57 GMT)
Unraveling the Enigma of Double Descent: An In-depth Analysis through the Lens of Learned Feature Space [12.9]
二重降下は、機械学習領域内の反直観的な側面を示す。ノイズの多いデータで訓練された不完全なモデルに二重降下が生じると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:37:00 GMT)
Hippocrates: An Open-Source Framework for Advancing Large Language Models in Healthcare [12.9]
Hippocrates(ヒッポクラテス)は、医療分野向けに開発されたオープンソースのフレームワークである。このオープンなアプローチは、共同研究を刺激し、コミュニティが医療用LLMを構築し、洗練し、厳格に評価できるように設計されている。また、医用ドメインに適した7BモデルのファミリーであるHippoを紹介し、MistralとLLaMA2から連続的な事前トレーニング、指導チューニング、人間とAIのフィードバックからの強化学習を通じて微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:06:37 GMT)
FedTAD: Topology-aware Data-free Knowledge Distillation for Subgraph Federated Learning [12.8]
サブグラフフェデレートラーニング(Subgraph Federated Learning, Subgraph-FL)は、マルチクライアントサブグラフによるグラフニューラルネットワーク(GNN)の協調トレーニングを容易にする。ノードとトポロジの変化は、複数のローカルGNNのクラスレベルの知識信頼性に大きな違いをもたらす。本研究では,局所モデルからグローバルモデルへの信頼性の高い知識伝達を促進するために,トポロジ対応データフリーな知識蒸留技術(FedTAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:40:22 GMT)
Prompt Cache: Modular Attention Reuse for Low-Latency Inference [12.6]
Prompt Cacheは,異なるプロンプトをまたいだ注意状態の再利用により,大規模言語モデル(LLM)の推論を高速化する手法である。 Prompt Cacheはスキーマを使用して、プロンプトモジュールと呼ばれる再利用可能なテキストセグメントを明示的に定義する。本稿では,特により長いプロンプトに対して,Prompt Cacheがタイム・ツー・ファースト・トークンのレイテンシを著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:45:19 GMT)
IndicGenBench: A Multilingual Benchmark to Evaluate Generation Capabilities of LLMs on Indic Languages [12.5]
IndicGenBenchは、大規模言語モデル(LLM)を評価するための最大のベンチマークである。言語間要約、機械翻訳、言語間質問応答などの多様な世代タスクで構成されている。最大の PaLM-2 モデルは、ほとんどのタスクにおいて最高に機能するが、英語と比較して全ての言語で顕著な性能差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:57:36 GMT)
ReflectanceFusion: Diffusion-based text to SVBRDF Generation [12.5]
テキスト記述から高忠実なSVBRDFマップを生成することができる新しいニューラルテキスト・ツー・テクスチャモデルであるReflectance Diffusionを導入する。提案手法は2つのモジュールからなるタンデムニューラルアプローチを利用して,空間的に変化する反射率の分布を正確にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:43:33 GMT)
Multilayer Correlation Clustering [12.5]
相関クラスタリング(Bansal et al., FOCS '02)の新たな一般化である多層相関クラスタリングを確立する。本稿では、共通集合である$V$に対して相関クラスタリング(層と呼ばれる)の一連の入力を与えられる。目的は、不一致ベクトルの$ell_p$-norm(pgeq 1$)を最小化する$V$のクラスタリングを見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:25:30 GMT)
Exploring Internal Numeracy in Language Models: A Case Study on ALBERT [12.4]
本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルが内部的に数値データをどう表現するかを研究する手法を提案する。我々は、これらのモデルが数と順序に対応するトークンを表現するために使用する学習された埋め込みを抽出する。本研究は,テキストをモデル化するために純粋に訓練された言語モデルを用いて基礎的な数学的概念を導出し,量的推論と交差するNLPアプリケーションへの道を開くことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:36:19 GMT)
DIG3D: Marrying Gaussian Splatting with Deformable Transformer for Single Image 3D Reconstruction [12.4]
本稿では,3次元オブジェクト再構成と新しいビュー合成のためのDIG3Dという新しい手法を提案する。提案手法は,デコーダの3次元ガウスアンを生成するエンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いて,エンコーダから奥行き認識画像の特徴を誘導する。提案手法をShapeNet SRNデータセット上で評価し,車内および椅子内におけるPSNRは24.21と24.98であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:18:59 GMT)
Research on Splicing Image Detection Algorithms Based on Natural Image Statistical Characteristics [12.3]
本稿では,自然画像の統計的特徴に基づく新しいスプライシング画像検出アルゴリズムを提案する。従来の手法の限界を解析することにより,高度な統計解析手法と機械学習手法を統合した検出フレームワークを開発した。このアルゴリズムは、複数の公開データセットを用いて検証され、スプライシングエッジの検出と、改ざんされた領域の特定に高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:28:16 GMT)
Samsung Research China-Beijing at SemEval-2024 Task 3: A multi-stage framework for Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations [12.1]
人間とコンピュータの相互作用においては、エージェントは感情を理解することで人間に反応することが不可欠である。会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出というタスクは、感情を認識し、因果表現を識別する役割を担っている。本研究では,感情を生成するための多段階フレームワークを提案し,対象感情から感情因果対を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:52:21 GMT)
Channel Modeling for FR3 Upper Mid-band via Generative Adversarial Networks [12.0]
上位ミドルバンド(FR3)は、最近、新しい世代のモバイルネットワークへの関心を集めている。本稿では,GANに基づくFR3チャネルモデリングのアーキテクチャ,リンク状態モデル,パス生成ネットワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:34:36 GMT)
BezierFormer: A Unified Architecture for 2D and 3D Lane Detection [11.9]
本稿では,B'ezier曲線線表現に基づく統合された2次元および3次元レーン検出アーキテクチャであるB'ezierFormerを紹介する。 B'ezierFormerはクエリをB'ezierコントロールポイントとして定式化し、新しいB'ezierカーブアテンション機構を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:05:46 GMT)
Adaptive Semantic Token Selection for AI-native Goal-oriented Communications [11.9]
本稿では,AIネイティブな目標指向通信のための新しい設計を提案する。我々は、帯域幅と計算量に対する動的推論制約の下でトランスフォーマーニューラルネットワークを利用する。提案手法は,最先端のトークン選択機構よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:49:50 GMT)
PILA: A Historical-Linguistic Dataset of Proto-Italic and Latin [11.8]
原イタリア語からラテン語のデータセットを導入し、原イタリア語とラテン語の約3,000の形式からなる。従来の計算歴史的言語学の課題の2つに基づいて,PILAのベースライン結果を示す。 PILAの他の歴史的言語学的データセットの強化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:33:47 GMT)
Validating a lutetium frequency reference [11.8]
単一イオン化ルテチウムを用いた周波数レファレンスの開発状況について概説する。我々は近い将来に達成されるであろう不正確さのレベルを見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:46:08 GMT)
Continual Learning of Large Language Models: A Comprehensive Survey [11.8]
静的、コンパイル済み、一般的なデータセットに基づいてトレーニングされた大規模言語モデル(LLMs)は、多くの研究方向や応用を引き起こしている。そのような方向の1つは、トレーニング済みのLLMを動的データ分散、タスク構造、ユーザの好みに組み込むという、簡単ではない課題に対処する。 CL(Continuous Learning)コミュニティで広く研究されているが、LSMの領域では新たなマニフェストが提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:38:57 GMT)
Optimal depth and a novel approach to variational quantum process tomography [11.5]
本稿では,変分量子回路(VQC)のプロセストモグラフィーを,PT_VQCとU-VQSVDの2つの新しい方式を提案する。技術の現状と比較すると、PT_VQCはプロセストモグラフィーに必要なキュービットをそれぞれ実行している。 U-VQSVDは、量子ビット次元に応じて2から5の係数で(ランダムに生成された入力状態を用いて)非インフォーム攻撃より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:58:06 GMT)
Bagging Provides Assumption-free Stability [11.5]
バギングは、機械学習モデルを安定化するための重要なテクニックである。本稿では,任意のモデルに対するバギングの安定性に関する有限サンプル保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:59:07 GMT)
RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation [11.3]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、様々な自然言語処理タスクにおいて大幅に改善されている。 RAGCacheは、検索した知識の中間状態を知識ツリーに整理し、それらをGPUとホストメモリ階層にキャッシュする。 RAGCacheは、最初のトークン(TTTF)までの時間を最大4倍に削減し、スループットを最大2.1倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:47:57 GMT)
Evolve Cost-aware Acquisition Functions Using Large Language Models [11.2]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) と進化計算 (EC) を統合する新しいフレームワークであるEvolCAFを紹介する。設計されたコストアウェアAFは、過去のデータ、サロゲートモデル、予算の詳細から利用可能な情報の利用を最大化する。 EIpu と EI-cool の手法は, 人的専門家が設計した手法と比較して, 様々なタスクにまたがる顕著な効率性と一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:19:18 GMT)
Translation of Multifaceted Data without Re-Training of Machine Translation Systems [11.2]
このプラクティスは、しばしば同じデータポイント内のコンポーネント間の相互関係を見落としている、と私たちは主張する。 MTパイプラインでは、データポイント内のすべてのコンポーネントが実装され、単一の翻訳シーケンスを形成します。学習データとしての有効性とともに,翻訳品質自体の大幅な向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:05:19 GMT)
True random number generation using metastable 1T' molybdenum ditelluride [11.1]
準安定な1T' MoTe2を用いて真の乱数を生成する。これらの数字はパスワード生成やデータ暗号化に利用できる。ニューラルネットワークの暗号にとって重要な機密データに対して、プライバシ保護アプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:01:06 GMT)
Iris-SAM: Iris Segmentation Using a Foundation Model [10.9]
基礎モデルviz., Segment Anything Model (SAM) から画素レベルの虹彩分割モデルを開発する。この研究の主な貢献は、眼画像上のSAMの微調整中に異なる損失関数を統合することである。 ND-IRIS-0405、CASIA-Iris-Interval-v3、IIT-Delhi-Irisデータセットの実験は、虹彩セグメンテーションのタスクに対する訓練されたモデルの有効性を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:59:28 GMT)
U2++ MoE: Scaling 4.7x parameters with minimal impact on RTF [10.8]
Mixture-of-Experts (MoE) は、より大きく、より有能な言語モデルへのエネルギー効率の良い経路として提案されている。提案したモデルを大規模インナーソースデータセット(160k時間)でベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:34:21 GMT)
Can't say cant? Measuring and Reasoning of Dark Jargons in Large Language Models [10.7]
本稿ではドメイン固有のCantデータセットとCantCounter評価フレームワークを紹介する。実験の結果、LLMはフィルタを通過できないことが判明した。更新されたモデルは、cantクエリの受け入れ率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:25:53 GMT)
MyriadAL: Active Few Shot Learning for Histopathology [10.7]
我々は、Myriad Active Learning (MAL)という、アクティブな数個のショットラーニングフレームワークを導入する。 MALには、コントラスト学習エンコーダ、擬似ラベル生成、ループ内の新しいクエリサンプル選択が含まれている。 2つの公的な病理組織学データセットの実験により、MALは以前の研究に比べてテスト精度、マクロF1スコア、ラベル効率が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:03:00 GMT)
Multi-Scale Representations by Varying Window Attention for Semantic Segmentation [10.5]
これらの問題に対処するために、新しいマルチスケール学習者、可変ウィンドウアテンション(VWA)を提示する。性能を損なうことなく、余剰コストをゼロにするための単純だが専門的な再スケーリング戦略を提案する。さらに、VWAと様々なデコーダを用いて、セマンティックセグメンテーションのためのマルチスケール表現を改善するために、マルチスケールデコーダ(MSD)であるVWFormerを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:35:27 GMT)
DAVE -- A Detect-and-Verify Paradigm for Low-Shot Counting [10.5]
ローショットカウンタは、画像の例の少ないものまたは全くないものに基づいて、選択されたカテゴリに対応するオブジェクトの数を推定する。現在の最先端技術では、対象位置密度マップの合計として総計を見積もっているが、個々の対象位置と大きさは提供していない。本稿では,検出と検証のパラダイムに基づく低ショットカウンタであるDAVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:07:52 GMT)
History repeats itself: A Baseline for Temporal Knowledge Graph Forecasting [10.4]
時間的知識グラフ (TKG) 予測は、知識グラフの歴史に基づいた将来の時間ステップのための知識グラフのリンクを予測することを目的としている。本稿では,繰り返し発生する事象を予測したTKG予測のための直感的なベースラインを設計することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:39:32 GMT)
PA-Boot: A Formally Verified Authentication Protocol for Multiprocessor Secure Boot [10.4]
ハードウェアサプライチェーン攻撃は、マルチプロセッサ安全なブートをバイパスすることができる。本稿では,マルチプロセッサシステムにおけるセキュアブートのためのプロセッサ認証プロトコルとして,PA-Bootを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:04:32 GMT)
Lemur: Integrating Large Language Models in Automated Program Verification [10.2]
自動プログラム検証のためのLLMと自動推論器のパワーを組み合わせるための一般的な手法を提案する。本稿では,音声自動検証手法として計算をインスタンス化し,一連の合成および競合ベンチマークの実践的改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:16:21 GMT)
A Deep Learning-Driven Pipeline for Differentiating Hypertrophic Cardiomyopathy from Cardiac Amyloidosis Using 2D Multi-View Echocardiography [10.1]
肥大型心筋症 (HCM) と心アミロイドーシス (CA) はいずれも心不全に進展する。本稿では,HCMとCAの鑑別に2次元心エコー図を用いた新しい多視点深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:27:58 GMT)
STaR: Distilling Speech Temporal Relation for Lightweight Speech Self-Supervised Learning Models [10.1]
音声時間関係(STaR)を蒸留して音声SSLモデルを圧縮することを提案する。 HuBERT BASE から抽出したモデルは SUPERB ベンチマークで 79.8 の総合スコアを達成し,最大2700万のパラメータを持つモデルの中で最高の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:08:23 GMT)
Reinforcement Learning with Generative Models for Compact Support Sets [10.0]
基礎モデルの制御手段として強化学習を利用する枠組みを提案する。我々のフレームワークは優れた結果をもたらし、追加のラベル付けやデータコストを使わずにかなりのマージンで分類精度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:48:16 GMT)
Amoeba Formulation of Non-Bloch Band Theory in Arbitrary Dimensions [9.9]
任意の空間次元における非エルミタンスキン効果と非ブロッホバンド理論の定式化を開発する。エネルギースペクトル、固有状態プロファイル、一般化されたブリルアンゾーンを含む非エルミートバンドの重要な量は、このアプローチから効率的に得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:14:16 GMT)
Active Learning for Non-Parametric Choice Models [9.7]
本研究では,消費者の判断に基づいて,非パラメトリック選択モデルを積極的に学習する問題について検討する。このような選択モデルが識別できない可能性があることを示す否定的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:16:22 GMT)
Revisiting Relevance Feedback for CLIP-based Interactive Image Retrieval [9.7]
関連性フィードバックを用いた対話型CLIP画像検索システムを提案する。検索システムはまず検索を実行し、各ユーザの独自の好みをバイナリフィードバックで収集し、ユーザが好む画像を返す。本研究は,CLIPと古典的関連フィードバック技術を統合することにより,画像検索を向上する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:18:18 GMT)
Explainability as a Requirement for Hardware: Introducing Explainable Hardware (XHW) [9.7]
現代のマイクロチップの不透明さは、セキュリティの問題を引き起こす。政府は、セキュアなマイクロチップサプライチェーンを促進するために、大幅に投資する。本稿では、説明可能なハードウェア(XHW)の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:19:24 GMT)
Magnetic Resonance Frequency Shift Caused by Nonuniform Field and Boundary Relaxation [9.6]
任意の非一様磁場下での周波数シフトと境界緩和について検討する。周波数シフトは主に$B_z$分布によって決定される。境界緩和に対する周波数シフトの依存性に基づく壁面相互作用研究のための新しいツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:16:53 GMT)
Collision Avoidance Verification of Multiagent Systems with Learned Policies [9.6]
本稿では,マルチエージェントフィードバックループ(MA-NFL)の衝突回避特性を検証するための後方到達性に基づくアプローチを提案する。私たちは多くの不確実性を説明しており、現実のシナリオとよく一致しています。提案アルゴリズムは,MA-NFLの衝突回避アルゴリズムを模倣するエージェントを用いて,衝突回避特性を検証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:12:02 GMT)
Revisiting Neural Networks for Continual Learning: An Architectural Perspective [9.5]
本稿では,ネットワークアーキテクチャ設計と連続学習(CL)のギャップを埋めることを目的とする。まず、アーキテクチャ設計がCLにどのように影響するかを体系的に探求することで洞察を得る。本稿では,CLフレンドリなアーキテクチャ,すなわちAlexNet/ResNetをAlexAC/ResACに書き換える上で,シンプルで効果的なArchCraft手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:04:03 GMT)
mlr3summary: Concise and interpretable summaries for machine learning models [9.2]
この研究は、機械学習モデルの簡潔で情報的な要約のための新しいRパッケージを導入している。我々は、R 内の(一般化された)線型モデルに対する要約関数からインスピレーションを得るが、それをいくつかの方向に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:57:35 GMT)
Registration by Regression (RbR): a framework for interpretable and flexible atlas registration [9.1]
本稿では, レジストレーションによるレジストレーション(RbR)を提案する。 RbR は (x,y,z) のアトラス座標を入力スキャンのすべてのボクセル(すなわち、すべてのボクセルがキーポイント)に対して予測し、その後、クローズドフォーム式を使用して変換を迅速に適合させる。独立した公開データセットの実験は、RbRが競合するキーポイントアプローチよりも正確な登録を得ることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:30:38 GMT)
BLoad: Enhancing Neural Network Training with Efficient Sequential Data Handling [8.9]
オーバヘッドを最小限に抑えながら、異なるサイズのシーケンスに対して効率的な分散データ並列トレーニングを可能にする新しいトレーニング手法を提案する。このスキームを使用することで、単一のフレームを削除することなく、パディング量を100ドル以上削減することができ、結果として、トレーニング時間とリコールの両方で全体的なパフォーマンスが向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:06:46 GMT)
Exceptional points and ground-state entanglement spectrum of a fermionic extension of the Swanson oscillator [8.8]
二次ハミルトニアンの一般表現からなる非エルミート量子系の構造について検討する。このモデルは、基底状態の交差が存在するため、量子相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:36:14 GMT)
DoDo Learning: DOmain-DemOgraphic Transfer in Language Models for Detecting Abuse Targeted at Public Figures [8.5]
我々は、DOmains(スポーツと政治)とDemOgraphics(女性と男性)にまたがる公人を対象にしたつぶやきを分類する。少量の多様なデータが一般化やモデル適応に非常に有益であることがわかった。一部の群は、他の群よりも一般性に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:22:39 GMT)
Estimating the Number of Components in Finite Mixture Models via Variational Approximation [8.5]
変動ベイズを用いた有限混合モデル(FMM)における成分数選択法を提案する。平均場(MF)変動近似から導かれるエビデンス下界(ELBO)の上限値と下界値との整合性を確立した。証明の副産物として、MF近似が後部分布の安定な挙動(モデル特異性に相応しい)を継承することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:00:24 GMT)
A Third Information-Theoretic Approach to Finite de Finetti Theorems [8.3]
デ・フィネッティの表現定理の新しい有限形式は、基本的な情報理論ツールを用いて確立される。交換可能ベクトルの$ngeq k$ランダム変数の最初の$k$ランダム変数の分布は、積分布の混合に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:02:43 GMT)
LuViRA Dataset Validation and Discussion: Comparing Vision, Radio, and Audio Sensors for Indoor Localization [8.3]
本稿では,視覚,ラジオ,および音声に基づくローカライゼーションアルゴリズムのユニークな比較分析と評価を行う。我々は、最近発表されたLund University Vision, Radio, and Audio (LuViRA)データセットを用いて、前述のセンサーの最初のベースラインを作成します。屋内のローカライゼーションタスクに各センサを使用する際の課題をいくつか挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:54:21 GMT)
Quadratic Neuron-empowered Heterogeneous Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection [8.3]
新しいタイプのニューロンが、現在のニューロンの内積を単純化された二次関数で置き換えることが提案されている。我々の知る限りでは、異なる種類のニューロンから構成される最初の異種自己エンコーダである。実験により、異種オートエンコーダは他の最先端モデルと比較して競合的に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:24:36 GMT)
ZTD$_{JAVA}$: Mitigating Software Supply Chain Vulnerabilities via Zero-Trust Dependencies [8.2]
Log4Jのようなサードパーティのソフトウェアコンポーネントは、ソフトウェア開発を加速するが、かなりのリスクをもたらす。本稿では,NIST Zero Trust Architectureをソフトウェアアプリケーションに適用することを提案する。本稿では,ゼロトラスト依存のソフトウェアアプリケーションへの適用を可能にするシステム設計のZTDSYSと,Javaアプリケーションに対するプロトタイプのZTDJAVAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:34:20 GMT)
CriSp: Leveraging Tread Depth Maps for Enhanced Crime-Scene Shoeprint Matching [8.2]
ショットプリントは、犯罪現場で見られる一般的なタイプの証拠であり、法医学的な調査で定期的に使用される。既存の手法では、靴データベースにノイズや隠蔽された犯罪現場の靴紋をマッチングするために、ディープラーニングを効果的に活用することはできない。このデータに基づいて,犯罪現場の靴のプリントと深度マップのトレッドマッチングを行うCriSpを提案する。 CriSpは、このタスクに適した自動靴形マッチングと画像検索の両方において、最先端の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:50:26 GMT)
Model-agnostic explainable artificial intelligence for object detection in image data [8.0]
マスキングによるブラックボックスオブジェクト検出記述法(BODEM) 粗いマスクを低レベルに使用して画像内の有意な領域を見つける階層的ランダムマスキングフレームワークを提案する。様々な物体検出データセットとモデルの実験により、BODEMは物体検出器の挙動を効果的に説明できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:56:39 GMT)
Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Driving: A Comprehensive Overview and Field Guide for Future Research Directions [8.0]
この研究は、自律運転のための説明可能な人工知能(XAI)アプローチの開発に光を当てている。まず、XAIをベースとした自動運転における最先端および新興のアプローチの概要について概説する。次に、説明可能なエンドツーエンド自動運転に不可欠な要素を考察する概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:47:38 GMT)
Asking and Answering Questions to Extract Event-Argument Structures [8.0]
本稿では,文書レベルのイベント処理構造を抽出するための質問応答手法を提案する。イベントが持つ可能性のある引数タイプ毎に、自動的に質問と回答を行います。トレーニングインスタンスを増強するために、単純なスパンスワッピング技術、コア参照解決、および大規模言語モデルを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:43:06 GMT)
Understanding the Career Mobility of Blind and Low Vision Software Professionals [7.6]
本研究の目的は,視覚障害者のキャリアモビリティに影響を及ぼす職場の側面を理解することである。さまざまな役割、経験年数、業界セクターを持つ26のBLVSPをインタビューした。 BLVSPsのキャリアモビリティに影響を及ぼす要因は,(1)技術的課題,(2)BLVSPsに対する同僚の認識,(3)経営進歩に対するBLVSPs自身の認識,(4)BLVSPsの職場におけるアクセシビリティへの投資,の4つであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:51:56 GMT)
Superdiffusive transport on lattices with nodal impurities [7.5]
ランダム不純物の存在下で1次元格子モデルが超拡散輸送を示すことを示す。不純物は局所状態として定義され、その波動関数は運動量空間に零点を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:00:00 GMT)
Predicting postoperative risks using large language models [7.4]
各種チューニング手法を用いて, 臨床テキストによる術後リスク予測のための大規模言語モデル (LLM) について検討した。その結果,30日間の死亡,肺塞栓症,肺炎が認められた。事前訓練されたLLMは従来の単語の埋め込みよりも優れており、AUROCは38.3%、AUPRCは14%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:04:00 GMT)
Constellation Dataset: Benchmarking High-Altitude Object Detection for an Urban Intersection [7.4]
本研究では,高標高カメラで観測された都市景観の物体検出研究に適した13K画像のデータセットであるConstellationを紹介する。このデータセットは、歩行者の限られたピクセルフットプリントによって実証された小さな物体検出の問題を探索するキュレートされたデータの必要性に対処する。提案手法は, 車両と比較して小型歩行者の検出性能が低いことを観察し, データセット上での同時検出アーキテクチャの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:00:24 GMT)
Exploring News Summarization and Enrichment in a Highly Resource-Scarce Indian Language: A Case Study of Mizo [7.4]
本研究では,三蔵ニュース記事の総合的な要約を生成するための簡易手法の有効性について検討する。我々は,500件のミゾニュース記事とそれに対応する豊富な総論要約を公開している。人的評価は,提案手法がミゾニュース記事の情報カバレッジを著しく向上させることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:23:04 GMT)
NOON-state interference in the frequency domain [7.3]
本稿では、周波数ビームスプリッタを実装し、周波数領域における光子数経路の絡み合いを実証する。単一モードファイバ内の2光子NOON状態は周波数領域で発生し、2光子干渉を2倍の高分解能で表す。この周波数領域における量子状態の翻訳の成功は、魅力的な量子現象の発見とスケーラブルな量子情報処理への道を開くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:05:03 GMT)
WorldValuesBench: A Large-Scale Benchmark Dataset for Multi-Cultural Value Awareness of Language Models [7.3]
We present WorldValuesBench, a global diverse, large-scale benchmark dataset for the multi- cultural value prediction task。私たちのデータセットは、世界中の94,728人の参加者から何百という価値に関する質問に対する回答を集めた、影響力のある社会科学プロジェクトであるWorld Values Survey (WVS)から得られたものです。このタスクは、強力なオープンソースモデルとクローズドソースモデルにとって難しい課題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:23:28 GMT)
Automated Attack Synthesis for Constant Product Market Makers [7.3]
構成可能性バグ(Composability bug)とは、複数のスマートコントラクトが連携する際の誤った動作につながる問題を指す。 CPMM-Exploiterは、構成可能性バグのエンドツーエンドエクスプロイトを自動的に検出し、生成する。 18の新たなエクスプロイトを成功させ、合計で12.9万米ドルの利益を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:02:53 GMT)
Domain adaptive pose estimation via multi-level alignment [7.1]
ドメイン適応ポーズ推定は、ソースドメイン(合成された)データセットでトレーニングされたディープモデルが、ターゲットドメイン(現実世界)データセットで同様の結果を生成することを目的としている。画像,特徴,ポーズのレベルで異なる領域をアライメントするマルチレベルドメイン適応アプラッハを提案する。実験により,ポーズ推定における多レベルアライメント法により,顕著な改善が達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:38:25 GMT)
Dropout Regularization Versus $\ell_2$-Penalization in the Linear Model [7.0]
線形回帰モデルにおける降下を伴う勾配降下の統計的挙動について検討する。我々は、勾配勾配勾配のダイナミクスと、ドロップアウトによって引き起こされる追加のランダム性の間の相互作用により、より微妙な関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:53:09 GMT)
The Promise and Challenges of Using LLMs to Accelerate the Screening Process of Systematic Reviews [7.0]
LLM(Large Language Models)は、人間のスクリーニングの抽象化を単純化することにより、タイトル・サブトラクションのスクリーニングを高速化する。我々は,従来のシステムレビューのオリジナルと簡易の2つの要約を用いて,人間が20論文のタイトルと要約をスクリーニングする実験を行った。また,異なるプロンプト技術 (Zero-shot (ZS), One-shot (OS), Few-shot (FS), Few-shot with Chain-of-Thought (FS-CoT)) がLCMのスクリーニング性能を向上させるかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:15:02 GMT)
SetCSE: Set Operations using Contrastive Learning of Sentence Embeddings [7.0]
SetCSEは複雑なセマンティクスを表現するためにセットを使用し、構造化情報クエリのための明確に定義された操作を組み込む。そこで本稿では,文の埋め込みモデルに対する意味論の理解を高めるために,集合間のコントラスト学習手法を提案する。本研究では,SetCSEが複合意味論に関する人間の言語表現の慣習に準拠していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:05:30 GMT)
Evaluating Large Language Models on Time Series Feature Understanding: A Comprehensive Taxonomy and Benchmark [6.9]
大規模言語モデル(LLM)は、自動時系列分析とレポートの可能性を秘めている。本稿では時系列データに固有の様々な特徴を記述した重要なフレームワークである時系列特徴の包括的分類法を紹介する。このデータセットは、コンパイル時系列におけるLCMの熟練度を評価するための確かな基盤として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:24:37 GMT)
Detecting Conceptual Abstraction in LLMs [6.9]
ハイパーナミーを示す表面パターンをインスタンス化し,BERTが生成する注目行列を解析する。我々の発見は、大規模言語モデルにおける概念的抽象性の説明可能性への第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 23:11:20 GMT)
Don't Say No: Jailbreaking LLM by Suppressing Refusal [6.9]
大規模言語モデル(LLM)は、"jailbreaking"攻撃に対して脆弱である。ジェイルブレイク攻撃の1つのカテゴリは、LDMを誘導して肯定的な反応を生成することで敵攻撃としてタスクを再編成することである。本研究はDSN(Don't Say No)攻撃を導入し、LDMが肯定的な反応を発生させるだけでなく、拒絶を抑える目的を新たに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:15:23 GMT)
Contrasting Intra-Modal and Ranking Cross-Modal Hard Negatives to Enhance Visio-Linguistic Compositional Understanding [6.8]
視覚言語モデル(VLM)における合成推論を改善するためのシンプルで効果的な手法を提案する。本手法は,標準画像テキストコントラスト学習フレームワークを改良・拡張することで,利用可能なデータセットをより活用する。 CLIPと統合すると、最先端のベースラインよりも顕著な改善が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:24:11 GMT)
JITScanner: Just-in-Time Executable Page Check in the Linux Operating System [6.7]
JITScannerはLoadable Kernel Module (LKM)上に構築されたLinux指向パッケージとして開発されている。スケーラブルなマルチプロセッサ/コア技術を使用してLKMと効率的に通信するユーザレベルのコンポーネントを統合する。 JITScannerによるマルウェア検出の有効性と、通常のランタイムシナリオにおける最小限の侵入が広くテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:00:08 GMT)
ConKeD++ -- Improving descriptor learning for retinal image registration: A comprehensive study of contrastive losses [6.6]
本稿では,カラーファンドイメージ登録のための最先端フレームワークであるConKeDの試験と改良を提案する。 ConKeDフレームワークを使用して、複数の損失関数をテストし、フレームワークとアプリケーションドメインに適応します。私たちの研究は、すべてのデータセットとメトリクスにわたる最先端のパフォーマンスを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:24:35 GMT)
Fuzzing MLIR by Synthesizing Custom Mutations [6.6]
MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)は、コンパイラ開発を高速化するための取り組みである。 MLIRは特定のドメインに適した新しいIRを定義する。 SynthFuzzと呼ばれる新しいアプローチを設計し、既存のテストからカスタムの突然変異を自動的に推論し、適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:00:37 GMT)
Developing Acoustic Models for Automatic Speech Recognition in Swedish [6.5]
本稿では,トレーニング可能なシステムを用いた自動連続音声認識について述べる。この研究の目的はスウェーデン語話者のための音響モデルを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:03:14 GMT)
DeepKalPose: An Enhanced Deep-Learning Kalman Filter for Temporally Consistent Monocular Vehicle Pose Estimation [6.5]
DeepKalPoseは、ディープラーニングベースのKalmanフィルタを用いて、ビデオに適用される単眼車ポーズ推定における時間的一貫性を高める新しいアプローチである。提案手法は, 各種条件, 特に閉塞車や遠距離車において, ポーズ精度とロバスト性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:15:11 GMT)
Compiler for Distributed Quantum Computing: a Reinforcement Learning Approach [6.3]
本稿では,EPRペアの生成とルーティングを共同で管理することで,実行時間の短縮を優先する新しいコンパイラを提案する。本稿では, 量子回路の絡み合い生成の性質と動作要求を考慮し, リアルタイムかつ適応的なコンパイラ設計手法を提案する。 i)マルコフ決定過程(MDP)の定式化を用いてDQCの最適コンパイラをモデル化し、最適アルゴリズムの存在を確立し、(ii)この最適コンパイラを近似するために制約付き強化学習(RL)法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 23:03:20 GMT)
AAPL: Adding Attributes to Prompt Learning for Vision-Language Models [6.3]
本稿では,学習可能なプロンプトのバイアスを誘発する際,高次クラス情報から低次視覚強調特徴を分離するための逆トークン埋め込みを提案する。我々は11のデータセットに対して実験を行い、AAPLは、いくつかのショット学習、ゼロショット学習、クロスデータセット、ドメイン一般化タスクにおいて、既存の手法と比較して好成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:51:10 GMT)
Taming False Positives in Out-of-Distribution Detection with Human Feedback [6.2]
我々は,専門家のフィードバックを生かした数学的基盤を持つOOD検出フレームワークを提案し,そのしきい値の即時更新を行う。人間のフィードバックを最小化しながら、常にFPRの制約を満たすことが保証されていることを示す理論的結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:06:47 GMT)
Season combinatorial intervention predictions with Salt & Peper [6.2]
干渉は複雑な生物学的システムの研究において重要な役割を担っている。薬物発見において、遺伝子介入は治療対象の特定と薬物の作用機構の理解の両方の中心となっている。 CRISPRの進歩と、転写学のようなゲノム解析の拡散により、新しい課題は、並行的な遺伝的介入の広大な空間をナビゲートすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:48:11 GMT)
CoCoG: Controllable Visual Stimuli Generation based on Human Concept Representations [6.1]
本稿では,Concept based Controllable Generation (CoCoG) フレームワークを提案する。 CoCoGは、解釈可能な概念を抽出するためのシンプルで効率的なAIエージェントである2つのコンポーネントで構成されている。人間の行動予測精度と制御可能な生成能力の2つの側面からCoCoGの性能を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:10:48 GMT)
A Closer Look at Classification Evaluation Metrics and a Critical Reflection of Common Evaluation Practice [6.1]
分類システムは数え切れないほど多くの論文で評価されている。論文に示すように、予測を考慮し、一般的な評価指標の分析を行う。その結果、メートル法の選択はしばしば説得力のある議論で支持されないことが示され、任意のランク付けを任意に見せることができる問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:12:43 GMT)
Efficient algorithms for regularized Poisson Non-negative Matrix Factorization [5.9]
正規化ポアソン非負行列分解(NMF)問題について考察する。この問題は、多くの機械学習アプリケーションにおいて大きな関連性を持っている。リプシッツおよび比較的滑らかな関数に対する近似的汎化関数を構築し、その問題に線形制約を導入する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:57:50 GMT)
T-Explainer: A Model-Agnostic Explainability Framework Based on Gradients [5.9]
T-ExplainerはTaylorの拡張に基づく新しい局所的な帰属説明器である。本研究では,T-Explainerの有効性を,よく知られた属性法によるベンチマーク実験により実証する。 T-Explainerは、属性の説明を評価し視覚化するための定量的メトリクスからなる総合的なXAIフレームワークとして開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:40:49 GMT)
Leveraging tropical reef, bird and unrelated sounds for superior transfer learning in marine bioacoustics [5.8]
機械学習は、環境評価のためのパッシブ音響モニタリング(PAM)に革命をもたらす可能性がある。一般化可能な事前学習ネットワークはこれらのコストを克服することができるが、高品質な事前学習には膨大な注釈付きライブラリが必要である。ここではサンゴ礁生物音響学を用いてデータ不足領域に対する最適事前学習戦略を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:12:35 GMT)
Legal Aspects for Software Developers Interested in Generative AI Applications [5.8]
生成人工知能(GenAI)は、高品質なコード、自然言語、画像を生成する新しい技術を生み出している。次のステップはGenAI技術を製品に統合することです。この記事では、データ保護と著作権という2つのリスクの現状について光を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:17:34 GMT)
Sensor Data Augmentation from Skeleton Pose Sequences for Improving Human Activity Recognition [5.7]
HAR(Human Activity Recognition)は、ディープラーニングの普及に大きく貢献していない。本稿では,センサをベースとしたウェアラブル型HARに対して,ポーズ・ツー・センサ・ネットワークモデルを導入することにより,新たなアプローチを提案する。コントリビューションには、同時トレーニングの統合、直接ポーズ・ツー・センサ生成、MM-Fitデータセットの包括的な評価が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:13:18 GMT)
Multi-scale HSV Color Feature Embedding for High-fidelity NIR-to-RGB Spectrum Translation [5.6]
既存の手法では、テクスチャディテールの忠実さの維持と多彩な色変化の達成の間の緊張を和らげることができない。マルチスケールなHSVカラー特徴埋め込みネットワーク (MCFNet) を提案し, マッピング処理を3つのサブタスクに分割する。提案したMCFNetは、NIR画像のカラー化タスクよりもかなりの性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:33:23 GMT)
Decentralized Personalized Federated Learning based on a Conditional Sparse-to-Sparser Scheme [5.5]
分散連邦学習(DFL)は、その堅牢性と集中的調整の回避によって人気を博している。本稿では, DA-DPFL という新しいテクスチャパース・ツー・スパーサー・トレーニング手法を提案する。実験の結果, DA-DPFLはDFLのベースラインの精度を大幅に上回り, エネルギーコストの最大5ドル削減を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:53:57 GMT)
Closing the gap: Optimizing Guidance and Control Networks through Neural ODEs [5.5]
我々は、時間-最適移動と質量-最適着陸の最適制御ポリシーを表現するためにネットワークを訓練する。軌道移動では、目標への最終誤差は1つの軌道で99%、500軌道で70%減少する。このステップにより、G&CNETの精度が大幅に向上し、運用上の信頼性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:14:32 GMT)
ToM-LM: Delegating Theory of Mind Reasoning to External Symbolic Executors in Large Language Models [5.5]
心の理論(りょうせい、英: Theory of Mind、ToM)とは、個人が心の状態を他人に当てはめる能力のこと。大きな言語モデル(LLM)は、ToMの能力といくつかの約束を示しているが、それでも複雑なToM推論に苦戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:33:24 GMT)
Auto-Generating Weak Labels for Real & Synthetic Data to Improve Label-Scarce Medical Image Segmentation [5.4]
本稿では,Segment Anything Model (SAM) や医療用代替MedSAMなどの基礎モデルを活用することで,医療用画像ラベリングのハードルを克服する新しいアプローチを提案する。我々のパイプラインは、ラベルなしの医療画像に対して弱いラベルを生成し、その後、ラベルのスカースデータセットを増やすためにそれを使用することができる。この自動化により、MedSAMのマニュアルプロンプトステップが不要になり、実画像と合成画像の両方のラベルを生成するための合理化プロセスが作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:47:08 GMT)
Mean Estimation with User-Level Privacy for Spatio-Temporal IoT Datasets [5.3]
実世界のデータセット上での低い推定誤差を保証するために,ユーザレベルの差分プライベートアルゴリズムを開発した。インド都市のITMS(Intelligent Traffic Management System)データを用いて,本アルゴリズムを検証した。ファストケースデータセットにおける擬似ユーザ生成に基づくアルゴリズムの性能を,ミニマックスアプローチを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:39:37 GMT)
Quantum Imaginarity-Mixedness Trade-off: Characterizing Maximally Imaginary Mixed States [5.3]
任意の$d$次元量子系における虚偽性と混合性の間のトレードオフ関係について検討する。与えられた混合性について、最大虚数性を持つ量子状態は「最大虚数混合状態」と定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:47:19 GMT)
Graph Neural Network Surrogate for Seismic Reliability Analysis of Highway Bridge Systems [5.2]
本稿では,グラフニューラルネットワークに基づく橋梁網の耐震性評価手法を提案する。モンテカルロ法と比較して,提案手法の精度,計算効率,ロバスト性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:35:46 GMT)
An Efficient Reconstructed Differential Evolution Variant by Some of the Current State-of-the-art Strategies for Solving Single Objective Bound Constrained Problems [5.1]
本稿では,再構成微分進化 (Restructed differential evolution, RDE) と呼ばれる戦略再結合および再構成微分進化アルゴリズムを提案する。 2024年のIEEE Congress on Evolutionary Computationのベンチマークスイートに基づいて、RDEや他の先進的な微分進化変種を試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:48:44 GMT)
WheelPose: Data Synthesis Techniques to Improve Pose Estimation Performance on Wheelchair Users [5.1]
既存のポーズ推定モデルは、トレーニングデータに表現力の欠如があるため、車椅子利用者にはあまり役に立たない。データ収集におけるこの相違に対処するためのデータ合成パイプラインを提案する。我々のパイプラインは,Unityゲームエンジンでシミュレーションされたモーションキャプチャデータとモーション生成出力を用いて,車椅子利用者の合成データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:17:32 GMT)
Even-Ifs From If-Onlys: Are the Best Semi-Factual Explanations Found Using Counterfactuals As Guides? [5.0]
いくつかの半実生産法は、半実生産を誘導するために反実物を用いる。 5つの主要な指標を用いて、7つのデータセットに対して8つの半実例メソッドの包括的なテストを行う。これらのテストの結果は、決定領域の他の側面の計算は、より優れた半現実的XAIをもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:36:15 GMT)
Probabilistic Multi-Layer Perceptrons for Wind Farm Condition Monitoring [5.0]
本研究では,通常行動モデルに基づく風力発電施設のコンディションモニタリングシステムについて述べる。このモデルは、監督制御とデータ取得システムから得られた特徴に基づいて、風力タービンの出力パワーを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:41:12 GMT)
Incorporating Lexical and Syntactic Knowledge for Unsupervised Cross-Lingual Transfer [4.9]
我々は"Lexicon-Syntax Enhanced Multilingual BERT"と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。我々は、ベースモデルとしてMultilingual BERTを使用し、学習能力を高めるために2つの手法を用いています。実験の結果、このフレームワークはゼロショット・クロスランガル転送のすべてのベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:10:52 GMT)
CLPB: Chaotic Learner Performance Based Behaviour [4.9]
本稿では,10個のカオスマップをLPB内に埋め込むことにより,単一目的LPBの性能を向上させることを目的とする。提案アルゴリズムは,処理時間(PT)を削減し,グローバル最適に近づき,最適収束速度で局所最適をバイパスする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:30:51 GMT)
Application of RESNET50 Convolution Neural Network for the Extraction of Optical Parameters in Scattering Media [4.9]
我々はモンテカルロシミュレーションに基づくシミュレーションデータを用いて汎用畳み込みニューラルネットワークRESNET 50を訓練する。私たちのアプローチでは、以前の作業と比較すると、はるかに小さなデータセットでトレーニングすることで、同等か、あるいはより優れた再構築の精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:36:00 GMT)
Out-of-Distribution Detection using Maximum Entropy Coding [4.8]
離散分布について、決定的な答えは原理的にはランダムネスのコルモゴロフ=マルティン=Lによって与えられる。我々は、双方向生成ネットワークを用いて、データを潜在空間の標準分布に変換し、そこで最大エントロピー符号化を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:28:43 GMT)
Semantic Positive Pairs for Enhancing Visual Representation Learning of Instance Discrimination methods [4.7]
インスタンス識別に基づく自己教師付き学習アルゴリズム(SSL)は有望な結果を示している。類似したセマンティックコンテンツを用いてそれらの画像を識別し、肯定的な例として扱うアプローチを提案する。我々は、ImageNet、STL-10、CIFAR-10の3つのベンチマークデータセットで、異なるインスタンス識別SSLアプローチで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:27:59 GMT)
SoK: Behind the Accuracy of Complex Human Activity Recognition Using Deep Learning [4.6]
HAR(Human Activity Recognition)は1980年代にさかのぼる研究分野である。本稿では,データバージョニングやモデルキャパシティといった複雑なHARの不正確性につながる要因を包括的に体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:07:56 GMT)
A Generative Framework for Low-Cost Result Validation of Machine Learning-as-a-Service Inference [4.5]
FidesはML-as-a-Service(ML)推論のリアルタイム整合性検証のための新しいフレームワークである。 Fidesは、統計的分析とばらつき測定を使用して、サービスモデルが攻撃を受けている場合、高い確率で識別するクライアント側攻撃検出モデルを備えている。攻撃検出と再分類モデルの訓練のための生成的逆ネットワークフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:43:03 GMT)
Formal Specification, Assessment, and Enforcement of Fairness for Generative AIs [4.3]
我々は,生成的AIの公正性の概念を,公正性を監視・強制するための基盤として特徴づける。実装された仕様は、いくつかの生成AIモデルに対してテストされた興味深い結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:04:27 GMT)
Promoting CNNs with Cross-Architecture Knowledge Distillation for Efficient Monocular Depth Estimation [4.2]
トランスフォーマーモデルは通常計算に精通し、その軽量モデルにおける有効性は畳み込みと比較して制限される。本研究では, 最先端変圧器モデルを監督し, 効率的なCNNモデルを構築するために, DisDepth と呼ばれるMDE のクロスアーキテクチャ知識蒸留手法を提案する。提案手法は, 種々の効率的な背骨に有意な改良を施し, 効率的な単分子深度推定の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:55:47 GMT)
Nonreciprocal Unconventional Photon Blockade with Kerr Magnons [4.1]
片方向信号の操作を可能にする非相互デバイスは、量子情報処理と量子ネットワークにとって不可欠である。ケラ非線形性を持つマグノンを支持するイットリウム鉄ガーネット(YIG)球にマイクロ波空洞を結合した非線形空洞-マグノン系を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:18:36 GMT)
Quantum bit with telecom wave-length emission from a simple defect in Si [4.1]
単純な炭素間質欠陥の生成と消去の制御は、シリコンでうまく実現されている。この欠陥は室温付近で安定な構造を持ち、信号損失が最小となる波長に放出される。本稿では, 炭素間物質が量子ビットとして作用し, CMOS互換プラットフォームにおけるスピン-光子界面を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:46:54 GMT)
Understanding Sparse Neural Networks from their Topology via Multipartite Graph Representations [4.1]
Pruning-at-Initialization (PaI)アルゴリズムは、SNN(Sparse Networks)を提供する。しかし,SNNのトポロジカルな指標が,優れたパフォーマンスを特徴付けていることはいまだ分かっていない。線形層と畳み込み層の両方を持つSNNのための包括的トポロジ解析を,(i)新しい入力対応マルチパートグラフ(MGE)を用いて設計し,SNNのための総合的トポロジ解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:00:38 GMT)
CleanAgent: Automating Data Standardization with LLM-based Agents [4.1]
カラム型を標準化するための宣言的統一APIを備えたPythonライブラリを提案する。 Dataprep.Cleanは、特定の列型を1行のコードで標準化可能にすることで、複雑さを大幅に削減する。データ標準化プロセスを自動化するために、Dataprep.CleanとLLMベースのエージェントを統合するCleanAgentフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:47:13 GMT)
Deep Learning-based Prediction of Breast Cancer Tumor and Immune Phenotypes from Histopathology [3.9]
各患者の腫瘍に対する腫瘍および免疫性表現型を再現的に測定する方法は広くは存在しない。原発性乳癌のヘマトキシリンおよびエオシンスライドから10種類の生物学的関連経路の活性を評価するために,MILアルゴリズムを適用した。訓練されたモデルでは,H&Eから細胞サブ集団の生物学的に関連する空間パターンを認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:15:37 GMT)
NeuraChip: Accelerating GNN Computations with a Hash-based Decoupled Spatial Accelerator [3.9]
我々はGustavsonのアルゴリズムに基づく新しいGNN空間加速器であるNeuraChipを紹介する。 NeuraChipはスパース行列乗算における乗算と加算計算を分離する。我々はまた、包括的なパフォーマンス解析のためのオープンソース、サイクル精度、マルチスレッドモジュールシミュレータであるNeuraSimを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:26:33 GMT)
Prediction Is All MoE Needs: Expert Load Distribution Goes from Fluctuating to Stabilizing [3.9]
MoEは、モデルの計算複雑性をパラメータの増加とともに線形にスケールしないようにすることで、大型モデルの開発を促進する。この作業は、専門家配置のための貴重なガイダンスや、MoEモデルのトレーニングのためのリソース割り当てを提供することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:39:59 GMT)
Motor Focus: Ego-Motion Prediction with All-Pixel Matching [3.8]
我々は,運動焦点の予測にエゴモーション補償を用いた光学的流れを用いた動き解析を適用した画像のみの手法を提案する。本稿では,ハンドヘルドおよびボディマウントデバイスにおけるカメラの揺らぎ問題に対処し,性能と精度を著しく低下させることができる。これはまた、ユーザの即時環境に適応する堅牢でリアルタイムなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:45:39 GMT)
Decoder Decomposition for the Analysis of the Latent Space of Nonlinear Autoencoders With Wind-Tunnel Experimental Data [3.8]
本研究の目的は,オートエンコーダの解釈可能性向上を支援する手法を提案することである。本稿では,遅延変数をフローのコヒーレントな構造に接続するための後処理法であるデコーダ分解を提案する。遅延変数のランク付けと選択は、非線形オートエンコーダの設計と解釈に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:09:37 GMT)
Reusing Deep Learning Models: Challenges and Directions in Software Engineering [3.7]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの分野で最先端のパフォーマンスを達成する。 DNNは知的努力と計算コストの両方において開発に費用がかかる。このビジョンペーパーは、DNNの再使用に対する現在のアプローチの課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:42:10 GMT)
Detection of Peri-Pancreatic Edema using Deep Learning and Radiomics Techniques [3.7]
本研究は,膵疾患255例から得られた新しいCTデータセットをテクスタイピングし,アノテート膵セグメンテーションマスクとそれに対応する膵周囲浮腫の診断ラベルを特徴とする。我々はまず,リニアトランスフォーマーに基づくセグメント化アルゴリズムであるtextitLinTransUNet モデルの有効性を評価し,CT画像データから膵臓を正確に分割する。次に,2つの独特の機械学習分類器を持つ分節膵領域を用いて,深部膵浮腫の存在を同定する:深部膵浮腫モデルと放射線治療ベースのeXtreme Gradient Boosting (XGBoost)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:20:17 GMT)
FLAASH: Flexible Accelerator Architecture for Sparse High-Order Tensor Contraction [3.7]
本稿では,スパーステンソル収縮のためのフレキシブルでモジュラーな加速器であるFLAASHを紹介する。我々のアーキテクチャは、スパースドット製品(またはその一部)を多数のスパースドット製品エンジンに分散することにより、スパーステンソル収縮を行う。提案手法の有効性は,様々な評価によって示され,空間性や順序の増大とともに顕著なスピードアップが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:46:53 GMT)
Modeling Selective Feature Attention for Representation-based Siamese Text Matching [3.6]
本稿では,埋め込み機能間の依存関係のモデリングを強化するために,新しいブロックを提案する。本稿では,積み重ねたBiGRUインセプション構造を利用するSelective Feature Attention (SFA)と呼ばれる動的「選択」機構を提案する。 FAブロックとSFAブロックは、様々なSiameseネットワークとのシームレスな統合機能を提供し、プラグ・アンド・プレイの特徴を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:26:59 GMT)
TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations [3.6]
本稿では,TorchMD-Netソフトウェアにおける大幅な進歩について述べる。 TorchMD-Netのより包括的で汎用的なフレームワークへの進化が強調されている。最も顕著な拡張は、計算効率の大幅な改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:35:49 GMT)
Learning to Beat ByteRL: Exploitability of Collectible Card Game Agents [3.5]
本稿では,コードとマジックとヘースストーンの最先端エージェントであるByteRLの予備解析結果について述べる。 ByteRLは中国からトップ10のHarthstoneプレーヤーを打ち負かしているが、Legends of Code and Magicでのプレイは極めて悪用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:48:40 GMT)
Operational Quantum Mereology and Minimal Scrambling [3.5]
系の動的法則から生じる自然量子サブシステムとは何か? まず、可観測性の観点から一般化テンソル積構造(gTPS)を演算子$cal A$とその可換体の双対として定義する。本稿では,gTPSを動的に選択するために,短時間でスクランブルする最小限の情報量に関する運用基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:15:56 GMT)
Introducing Systems Thinking as a Framework for Teaching and Assessing Threat Modeling Competency [3.5]
本稿では,脅威モデリング能力の教育と評価にシステム思考とSTRIDEのような業界標準の脅威モデリングフレームワークを併用することを提案する。システム思考とSTRIDE教育の両方を持つ学生は、コンポーネントレベルの脅威とシステムレベルの脅威を軽減しようと試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:21:15 GMT)
Vision-based robot manipulation of transparent liquid containers in a laboratory setting [3.4]
液体体積推定のための視覚ベースシステムとシミュレーション駆動型注水法を開発した。両コンポーネントを個別に評価し,UR5ロボットアームを用いた実世界の細胞培養の自動化を応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:42:32 GMT)
Genuine multipartite entanglement detection with imperfect measurements: concept and experiment [3.4]
そこで本研究では, 測定結果が不完全である場合に, 真のマルチパーティイト絡みの検出について検討する。テーブルトップ4部フォトニック実験において、我々はまず、少量のアライメント誤差が、標準的な絡み合いの目撃者から引き出された結論を損なうことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 23:47:17 GMT)
Distilling Privileged Information for Dubins Traveling Salesman Problems with Neighborhoods [3.3]
本稿では,近隣地域におけるDubins Traveling Salesman Problems(DTSP)の新たな学習手法を提案する。これは、与えられたタスクポイントの近所を通り抜ける非ホロノミック車両のツアーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:33:19 GMT)
ReZero: Boosting MCTS-based Algorithms by Just-in-Time and Speedy Reanalyze [3.3]
本稿では,MCTSに基づくアルゴリズムの高速化を目的としたReZeroという手法を提案する。具体的には,データ収集と再解析を簡略化し,検索コストを大幅に削減する手法を提案する。アタリ環境での実験とボードゲームにより、ReZeroは高いサンプル効率を維持しながらトレーニング速度を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:02:07 GMT)
Fiper: a Visual-based Explanation Combining Rules and Feature Importance [3.3]
説明可能な人工知能は、いわゆるブラックボックスアルゴリズムの予測を説明するツールとテクニックを設計することを目的としている。本稿では,特徴量と組み合わせたルールを視覚的に記述する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:15:54 GMT)
Threshold and frequency properties of a cold ytterbium laser [3.3]
レーザー冷却されたイッテルビウム原子の1S0-コンビネーション-3P1間遷移で観察されたラシング作用の特性について検討した。磁気光学トラップ(MOT)レーザー光による1S0--1P1遷移の原子状態のドレッシングにより、結合した原子空洞系は2光子遷移によって遅延する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:19:18 GMT)
Deep learning-based blind image super-resolution with iterative kernel reconstruction and noise estimation [3.2]
視覚障害者のためのIKR-Net(Iterative Kernel Reconstruction Network)を提案する。 IKR-Netは、特に動きのぼやけたノイズの多い画像に対して、ブラインドSISRの最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:27:22 GMT)
FedStyle: Style-Based Federated Learning Crowdsourcing Framework for Art Commissions [3.2]
FedStyleはスタイルベースのフェデレーション学習クラウドソーシングフレームワークである。アーティストは、コラボレーションのためのアートワークではなく、ローカルスタイルのモデルをトレーニングし、モデルパラメータを共有することができる。アーティストに抽象的なスタイルの表現を学習させ、サーバと整合させることで、極端なデータ不均一性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:53:43 GMT)
A replica analysis of under-bagging [3.1]
Under-bagging (UB) は、不均衡なデータに基づいて分類器を訓練するための一般的なアンサンブル学習手法である。少数派のサイズを一定に保ちながら多数派を拡大することにより,UBの性能が向上することを示した。これは、多数派が大きくなるにつれて性能が変化しない米国と、不均衡が増加するにつれて性能が低下するSWとは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:39:16 GMT)
Cross-sensor super-resolution of irregularly sampled Sentinel-2 time series [3.0]
本稿では,Sentinel-2時系列の4倍超解像のための新しいデータセットであるBrizhSRを紹介する。複数の画像を使用することで,超解像性能が大幅に向上することを示す。再建したHR画像のスペクトル忠実度と知覚品質のトレードオフを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:36:09 GMT)
What You Use is What You Get: Unforced Errors in Studying Cultural Aspects in Agile Software Development [2.9]
文化的特徴の影響を調べることは、多面的な文化概念のために困難である。文化的・社会的側面は、実際にの使用が成功する上で非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:08:37 GMT)
Dr-SAM: An End-to-End Framework for Vascular Segmentation, Diameter Estimation, and Anomaly Detection on Angiography Images [2.9]
Dr-SAMは血管のセグメンテーション、直径推定、異常解析のためのフレームワークである。血管造影画像の包括的解析のための新しいベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:43:32 GMT)
OmniSearchSage: Multi-Task Multi-Entity Embeddings for Pinterest Search [2.9]
OmniSearchSageは、検索クエリやピン、Pinterest検索用の製品を理解するための汎用的でスケーラブルなシステムです。私たちはピンとプロダクトの埋め込みを組み合わせた統合クエリの埋め込みを共同で学び、その結果として、$>8%の関連性、$>7%のエンゲージメント、$>5%の広告CTRが改善されました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:10:25 GMT)
A Neural-Network-Based Approach for Loose-Fitting Clothing [2.9]
本稿では, リアルタイム数値アルゴリズムを用いて, ゆるやかな衣服の動的モードを近似する方法を示す。また,スキンを用いて望ましいメッシュに粗い近似を再構築する。大量のトレーニングデータを必要とするリカレントニューラルネットワークとは対照的に、QNNはトレーニングデータを大幅に少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:52:20 GMT)
DiffSeg: A Segmentation Model for Skin Lesions Based on Diffusion Difference [2.9]
拡散差に基づく皮膚病変のセグメンテーションモデルDiffSegを紹介する。マルチアウトプット能力は医師のアノテーションの振る舞いを模倣し、セグメンテーション結果の一貫性とあいまいさの可視化を容易にする。我々は,ISIC 2018 ChallengeデータセットにおけるDiffSegの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:57:52 GMT)
InfoMatch: Entropy Neural Estimation for Semi-Supervised Image Classification [2.9]
我々は、未ラベル標本のポテンシャルを利用するために、情報エントロピーニューラル推定を用いる。対照的な学習にインスパイアされたエントロピーは、相互情報に対する下位境界を最大化することによって推定される。広範囲な実験において,本手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:25:43 GMT)
On the Relationship Between Interpretability and Explainability in Machine Learning [2.8]
解釈可能性と説明可能性は、機械学習の分野でますます注目を集めている。両者は予測者とその決定プロセスに関する情報を提供するため、単一のエンドに対して2つの独立した手段と見なされることが多い。複雑なブラックボックスモデル用に設計された説明可能性技術、あるいは多くの説明可能性ツールを無視した解釈可能なアプローチ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:06:39 GMT)
Inferring the arrow of time in quantum spatiotemporal correlations [2.8]
量子実験から得られた測定データに付随する時間順序を2回および任意の数量子ビットで示す方法について検討する。擬似密度行列時空状態を用いて測定データを表現する。非対称な条件に対して、このプロトコルは、データがユニタリディレーション回復マップと一致しているか、CPTPマップと一致しているかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:42:40 GMT)
Lost in Recursion: Mining Rich Event Semantics in Knowledge Graphs [2.7]
複雑な出来事に関する物語を構築・活用する方法を示す。複雑な事象に対する異なる視点を考慮に入れるために、テキストからそのような物語をマイニングするアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:33:08 GMT)
A Novel Machine Learning-based Equalizer for a Downstream 100G PAM-4 PON [2.6]
28.7dBパス損失を有する下流100G PONに対して、周波数校正SCINet等化器を提案する。 FC-SCINetは5kmで、FFEとDNNの10.57%のDNNに比べて、BERを88.87%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:04:15 GMT)
Data-driven building energy efficiency prediction using physics-informed neural networks [2.6]
住宅のエネルギー性能を予測するための物理インフォームドニューラルネットワークモデルを提案する。物理方程式に基づく関数は、熱損失に基づいて建物のエネルギー消費を計算し、深層学習モデルの損失関数を強化する。この手法はラトビアのリガにある256の建物の実例調査で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:26:46 GMT)
Unexplored Faces of Robustness and Out-of-Distribution: Covariate Shifts in Environment and Sensor Domains [2.5]
本稿では,新しい分散シフトデータセットであるImageNet-ESを紹介する。分布外検出(OOD)とモデルロバスト性の評価を行った。以上の結果から,カメラセンサ制御による効果的なシフト緩和は,モデルサイズを増大させることなく性能を著しく向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:38:52 GMT)
VerAs: Verify then Assess STEM Lab Reports [2.4]
調査に基づく物理カリキュラムからの2組の大学レベルのレポートのデータセットは、分析的評価ルーリックに依存している。各分析次元は6ポイントのスケールで評価され、学生に詳細なフィードバックを提供し、科学の書き方を改善するのに役立つ。我々は,Open Domain Question Answering(OpenQA)アプローチに触発されて,検証モジュールと評価モジュールを分離したエンドツーエンドのニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:16:36 GMT)
Calculation of Femur Caput Collum Diaphyseal angle for X-Rays images using Semantic Segmentation [2.4]
本稿では,X線画像から大腿骨頭・結腸・下垂角を推定するための深層学習手法について検討する。本稿では,X線画像から大腿骨CCD角を確実に推定できるディープラーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 23:42:09 GMT)
Pix2HDR -- A pixel-wise acquisition and deep learning-based synthesis approach for high-speed HDR videos [2.3]
カメラのフレームレートがダイナミックレンジを制限するため、高速ハイダイナミックレンジ()ビデオは難しい。既存の手法は、マルチ露光フレームを取得するために速度を犠牲にするが、これらのフレーム内の不一致な動きは、HDR融合アルゴリズムに作用する。本手法は動的条件下での視覚系の適応性と性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:11:40 GMT)
Missing Data Imputation Based on Dynamically Adaptable Structural Equation Modeling with Self-Attention [2.3]
本稿では自己注意法(SESA)を用いた動的適応型構造方程式モデリング(SEM)を提案する。 SESAは、自己保持機構を組み込むことにより、従来のSEMベースの手法を超えて革新する。実験により,EHRの欠落データを効果的に処理するための,堅牢な予測SESA性能の達成を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:34:19 GMT)
Examining the robustness of LLM evaluation to the distributional assumptions of benchmarks [2.2]
調査コミュニティは、しばしばモデルの性能を評価するために、ベンチマークの試験プロンプト全体にわたるモデルの平均パフォーマンスに依存します。これは、ベンチマーク内のテストプロンプトが実世界の関心の分布からランダムなサンプルを表すという仮定と一致している。その結果,(1)テストプロンプト間のモデル性能の相関は非ランダムであり,(2)テストプロンプト間の相関を考慮すれば,主要なベンチマーク上でモデルランキングを変更でき,(3)セマンティックな類似性や共通LLM障害点を含む説明的要因が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:35:54 GMT)
Evolutionary Causal Discovery with Relative Impact Stratification for Interpretable Data Analysis [2.2]
本研究では、因果発見のための進化因果発見(ECD)を提案する。 ECDは、応答変数、予測変数、および研究データセットに対応する演算子を調整します。 ECDは、既存の因果発見法の進化と増大を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:42:32 GMT)
LLM-Based Section Identifiers Excel on Open Source but Stumble in Real World Applications [2.1]
GPT-4は、ゼロと少数ショットの両方の設定で効果的にタスクを解くことができる。私たちはまた、より難しい現実世界のデータセットに注釈を付け、GPT-4がうまく機能するのに苦労していることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:25:35 GMT)
Style Adaptation for Domain-adaptive Semantic Segmentation [2.1]
ドメインの不一致は、ターゲットドメインに適用した場合、ソースドメインデータに基づいてトレーニングされた一般的なネットワークモデルの性能を著しく低下させる。パラメータ計算を必要とせず、自己学習に基づくUDA手法とシームレスに統合する。提案手法は,GTA->Cityscapesデータセット上で76.93 mIoUの有意なUDA性能を達成し,過去の成果に比べて+1.03ポイント向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:51:55 GMT)
Towards Precise Observations of Neural Model Robustness in Classification [2.1]
ディープラーニングアプリケーションでは、ロバストネスは入力データのわずかな変化を処理するニューラルネットワークの能力を測定する。私たちのアプローチは、安全クリティカルなアプリケーションにおけるモデルロバストネスのより深い理解に寄与します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:37:44 GMT)
Label-Free Topic-Focused Summarization Using Query Augmentation [2.1]
本研究では、広範囲なラベル付きデータセットを必要としないトピック中心の要約のための新しい手法であるAQSを紹介した。提案手法は,データ豊富な環境において,コスト効率の高いソリューションとしての可能性を示すとともに,関連性のある正確な要約を生成する能力を示す。このイノベーションは、トピック中心の要約技術分野における幅広い応用とアクセシビリティの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:39:10 GMT)
Probing Modified Gravity with Entanglement of Microspheres [2.1]
近くの2つのメソスコピック量子質量は、修正重力モデルにおいてかなり大きな絡み合いを蓄積していることを示す。我々の計算には、カシミール・ポルダー力と、地球表面の横にある潮流効果が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:05:39 GMT)
Lu.i -- A low-cost electronic neuron for education and outreach [2.1]
Lu.iは、漏れた積分と発火のニューロンモデルのパラメトリゾブル電子実装である。手のひらサイズのニューロンは、個々の細胞や小さなスパイクニューラルネットワークのダイナミクスを可視化し、経験するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:04:47 GMT)
IDIL: Imitation Learning of Intent-Driven Expert Behavior [2.1]
我々は、専門家の多様な意図駆動行動を模倣する新しい模倣学習アルゴリズムIDILを紹介する。シーケンシャルなタスクに高次元の状態表現で対処することができる。生成モデルを作成すると、IDILはインテント推論の指標において優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:18:30 GMT)
A Grassroots Architecture to Supplant Global Digital Platforms by a Global Digital Democracy [2.1]
Grassrootsプラットフォームは、地域コミュニティにグローバルデジタルプラットフォームに代わるものを提供し、メンバーのスマートフォンでのみ動作する。このような共同体は、初期資本や外部クレジットなしでデジタル経済を形成し、主権的な統治と連邦を行使することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:15:38 GMT)
Self-Balanced R-CNN for Instance Segmentation [2.1]
インスタンスセグメンテーションタスクにおける現在の最先端の2段階モデルは、いくつかのタイプの不均衡に悩まされている。本稿では、第2段階のトレーニングにおいて、利益の正の入力領域(RoIs)のユニオン(IoU)分布不均衡について述べる。我々のセルフバランスR-CNNモデルは、バウンディングボックスとマスクリファインメントの全く新しいループメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:22:44 GMT)
A Distance Correlation-Based Approach to Characterize the Effectiveness of Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting [2.0]
距離相関の多元的指標を用いて,RNN成分と時系列特性をリンクする手法を提案する。 RNN活性化層が時系列のラグ構造をよく学習していることを実証的に示す。また,アクティベーション層は移動平均およびヘテロスケダティック時系列過程を適切にモデル化できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:20:00 GMT)
Rapid thermalization of dissipative many-body dynamics of commuting Hamiltonians [1.8]
通勤ハミルトニアンを持つ発電機の幾何的に2-局所モデルの大規模なクラスでは、熱化時間はギャップから推定される「1つよりもずっと短い」ことが示される。これは、放散動力学の急激な混合をもたらす。また、任意の次元の超立方体格子の系と、木のような指数グラフの系が、十分高い温度で急速に混合されることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:30:37 GMT)
Semantic Segmentation Refiner for Ultrasound Applications with Zero-Shot Foundation Models [1.8]
本稿では,抽象的な形状を分割するセグメンテーション基礎モデルの能力を利用した,プロンプトレスセグメンテーション手法を提案する。本手法の利点は,小型筋骨格超音波画像データセットを用いた実験で明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:21:57 GMT)
SwarmRL: Building the Future of Smart Active Systems [1.8]
この研究は、インテリジェントなアクティブ粒子を研究するために設計されたPythonパッケージであるSwarmRLを紹介する。 SwarmRLは、顕微鏡コロイドを制御するモデルを開発するための使いやすいインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:57:11 GMT)
Meta-Transfer Derm-Diagnosis: Exploring Few-Shot Learning and Transfer Learning for Skin Disease Classification in Long-Tail Distribution [1.8]
本研究は, エピソードおよび従来の訓練手法の利点と欠点を詳細に検討する。最小限のラベル付き例で、我々のモデルは以前トレーニングされたモデルと比較して、かなりの情報獲得と性能向上を示した。実験は, 最大10例の2方向から5方向の分類から, 従来の移動学習手法における成功率の増大を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:56:45 GMT)
Fake Artificial Intelligence Generated Contents (FAIGC): A Survey of Theories, Detection Methods, and Opportunities [1.8]
生成人工知能モデルはコンテンツの制作方法に革命をもたらした Fake Artificial Intelligence Generated Content (FAIGC)は、真の情報を識別する上で、新たな課題を提起する。本稿では, FAIGC法を包括的に網羅する新たな分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:44:09 GMT)
Generating Minimalist Adversarial Perturbations to Test Object-Detection Models: An Adaptive Multi-Metric Evolutionary Search Approach [1.7]
TM-EVOは、敵攻撃に対するオブジェクト検出DLモデルの堅牢性を評価するための効率的なアルゴリズムである。我々は、広く使われているオブジェクト検出DLモデル、DETRとFaster R-CNN、およびオープンソースデータセットであるCOCOとKITTIについてTM-EVOを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:25:40 GMT)
How to Parameterize Asymmetric Quantization Ranges for Quantization-Aware Training [1.7]
本稿では、量子化学習のための非対称均一量子化の3つの異なるパラメータ化について検討する。本研究では,学習可能な非対称量子化範囲を用いた量子化学習の安定化と高速化のためのベストプラクティスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:58:16 GMT)
FlowCyt: A Comparative Study of Deep Learning Approaches for Multi-Class Classification in Flow Cytometry Benchmarking [1.7]
FlowCytは、フローコードされたデータにおいて、マルチクラスのシングルセル分類のための最初の包括的なベンチマークである。このデータセットは、30人の患者の骨髄サンプルからなり、各細胞は12個のマーカーで特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:20:47 GMT)
Speed limits and thermodynamic uncertainty relations for quantum systems governed by non-Hermitian Hamiltonian [1.7]
非エルミート的ハミルトニアンは、開量子系と非平衡力学の記述において重要な役割を果たす。本稿では、元来孤立量子力学から導かれた量子速度制限であるMargolus-LevitinとMandelstam-Tammの境界について述べる。我々はこれらの境界を非エルミート的ハミルトニアンの場合まで拡張し、標準偏差と観測可能な平均との比に関する追加境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:00:12 GMT)
COBRA -- COnfidence score Based on shape Regression Analysis for method-independent quality assessment of object pose estimation from single images [1.6]
本稿では,単一画像意味解析に依存するポーズ推定手法の一般的なアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、複数のガウス過程を組み合わせた軽量な配置形状表現を用いる。我々の信頼度尺度は、形状テンプレートへの画素バックプロジェクションの平均混合確率からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:55:35 GMT)
Confidence-Triggered Detection: Accelerating Real-time Tracking-by-detection Systems [1.6]
信頼強化検出(CTD)は、中間状態によく似たフレームのオブジェクト検出を戦略的に回避する革新的な手法である。 CTDは追跡速度を向上するだけでなく、既存の追跡アルゴリズムを超越して精度も維持する。本実験はCTDフレームワークの堅牢性と汎用性を実証し,資源制約環境におけるリアルタイムトラッキングの実現の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:29:45 GMT)
Object criticality for safer navigation [1.6]
対象検出器が与えられた場合、その関連性に基づいてオブジェクトをフィルタリングし、関連するオブジェクトの欠落のリスクを低減し、危険な軌道の可能性を低減し、一般的に軌道の質を向上させる。対象物検知器を与えられた場合、その関連性に基づいてオブジェクトをフィルタリングし、失う対象のリスクを低減し、危険な軌道の可能性を低減し、一般的に軌道の質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:02:22 GMT)
High-Coherence Kerr-cat qubit in 2D architecture [1.6]
カーキャット量子ビット(Kerr-cat qubit)は、多光子シュロディンガー猫状態が安定化されるボソニック量子ビットである。この量子ビットは、ノイズバイアス量子ビットに適した量子誤り訂正符号を実装するための有望な候補である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:59:01 GMT)
From Cognition to Computation: A Comparative Review of Human Attention and Transformer Architectures [1.5]
トランスフォーマーアーキテクチャのような人工知能の最近の発展は、モデル設計における注意の考え方を取り入れている。本研究の目的は,認知機能の観点から,これらのメカニズムの比較分析を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:13:38 GMT)
Features Fusion for Dual-View Mammography Mass Detection [1.5]
両マンモグラフィビューを同時に処理できるMAMM-Netという新しいモデルを提案する。本実験は,従来の最先端モデルと比較して,PublicMデータセット上での優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:30:30 GMT)
Explanations in Everyday Software Systems: Towards a Taxonomy for Explainability Needs [1.5]
参加者84名を対象にオンライン調査を行った。調査回答から315の説明可能性要件を特定し,分類した。本研究の主な貢献は2つある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:34:10 GMT)
On the Political Economy of Link-based Web Search [1.4]
我々はリンクベースのウェブ検索のパラダイムの政治経済を批判的に分析する。リンクベースのWeb検索の質に関する現代の観察は、このパラダイムと内部の矛盾に遡ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:42:43 GMT)
Agentive Permissions in Multiagent Systems [1.4]
主な技術的成果は、モデルチェックの複雑さ解析、モーダルのセマンティック・アンディフィニティ(セマンティック・アンディフィニティ)、モーダル間の相互作用をキャプチャする完全な論理システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:27:39 GMT)
Exploring the Dynamics of Data Transmission in 5G Networks: A Conceptual Analysis [1.3]
この概念解析は,5Gネットワークにおけるデータ伝送のダイナミクスを考察する。遠隔操作のフェリーに搭載されたカメラやLiDARから陸地管理センターにデータを送信するさまざまな側面に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:02:54 GMT)
Nonclassicality in a dispersive atom-cavity field interaction in presence of an external driving field [1.3]
本研究では,3レベル原子と量子化キャビティ場と外部古典駆動場との相互作用によって生じる状態の非古典的性質について検討する。状態ベクトル $|psi(t)rangle$ は原子場全体を記述するが、系の原子成分を独立に無視する空洞場の性質を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:17:56 GMT)
A Catalog of Transformations to Remove Smells From Natural Language Tests [1.3]
テストの臭いは、保守性の低さ、非決定的な振る舞い、不完全な検証など、テスト活動中に困難を引き起こす可能性がある。本稿では,自然言語テストの臭いを7つ除去するために設計された変換のカタログと,自然言語処理(NLP)技術を用いて実装された補助ツールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:23:24 GMT)
Enhancing Deep Knowledge Tracing via Diffusion Models for Personalized Adaptive Learning [1.2]
本研究は、学習記録におけるデータ不足問題に取り組み、パーソナライズされた適応学習(PAL)のためのDKT性能を向上させることを目的とする。拡散モデルであるTabDDPMを用いて合成教育記録を生成し、DKTの強化のためのトレーニングデータを強化する。実験結果から,TabDDPMによるAI生成データにより,DKTの性能が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:23:20 GMT)
Improved impedance inversion by deep learning and iterated graph Laplacian [1.2]
深層学習と反復グラフラプラシアンを組み合わせたハイブリッド手法を提案する。地震探査における日常的な手法である音響インピーダンスインバージョンへの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:21:56 GMT)
Utilizing Large Language Models to Identify Reddit Users Considering Vaping Cessation for Digital Interventions [1.1]
米国や他の国で電子タバコの使用や電子タバコの使用の人気が高まり、電子タバコが流行し、電子タバコの使用に伴う肺障害が発生している。本研究では、Reddit上の1つの電子タバコサブコミュニティからサンプルデータセットを抽出し、ユーザの電子タバコの停止意図を分析した。本研究は,最新のGPT-4と従来のBERTベースの言語モデルを含む大規模言語モデルを用いて,人間のアノテーションに対するこれらのモデルの結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:45:58 GMT)
A Self-Organizing Clustering System for Unsupervised Distribution Shift Detection [1.0]
本稿では,分布変化のモニタリングと検出のための連続学習フレームワークを提案する。特に,2つのトポロジ保存マップ(自己組織化マップ)とスケール不変マップ(スケール不変マップ)の投影について検討する。本手法は教師なしコンテキストと教師なしコンテキストの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:48:29 GMT)
DiffCJK: Conditional Diffusion Model for High-Quality and Wide-coverage CJK Character Generation [1.0]
本稿では,単一の条件付き標準グリフ形式から,対象とするスタイルでグリフを生成する新しい拡散法を提案する。提案手法は,CJK以外の中国語にヒントを得たスクリプトに対して,目覚ましいゼロショットの一般化機能を示す。要約して,提案手法は,CJK文字に対する高品質な生成モデル支援フォント作成への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:53:06 GMT)
A generic quantum Wielandt's inequality [1.0]
一般に$k$は$mathcalO(n2)$の次数でなければならないと推測されている。量子ウィーランドの不等式の一般的なバージョンを提供し、確率 1 で最適な長さを与える。我々は、Projected Entangled Pair Stateの長年のオープンな問題に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:56:41 GMT)
GADformer: A Transparent Transformer Model for Group Anomaly Detection on Trajectories [1.0]
グループ異常検出(GAD)は、個々のメンバーが異常ではない場合の異常なパターンを特定する。本稿では,非教師付きおよび半教師付き設定におけるトラジェクトリ上での注意駆動型GADモデルであるGADformerを紹介する。また,Block-Attention-anomaly-Score (BAS)を導入し,注意パターンを評価することでモデルの透明性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:09:47 GMT)
CyNetDiff -- A Python Library for Accelerated Implementation of Network Diffusion Models [1.0]
CyNetDiffはPythonライブラリで、Cythonで記述されている。多くの研究課題において、これらのシミュレーションが最も計算集約的なタスクであるため、高水準言語へのインタフェースを備えたライブラリを持つことが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:59:55 GMT)
Linear-optical approach to encoding qubits into harmonic-oscillator modes via quantum walks [1.0]
本稿では,格子状態の量子ビット(量子ビット)をボソニックモードに符号化する線形光学スキームを提案する。猫状態を量子コインとして用いて, 位相空間における真空状態の量子ウォークを通じて, 近似的なゴッテマン・キタエフ・プレスキル(GKP)量子ビットを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:18:08 GMT)
Neyman Meets Causal Machine Learning: Experimental Evaluation of Individualized Treatment Rules [0.9]
1世紀前、ネイマンはランダム化実験を用いて治療の有効性を評価する方法を示した。本稿では,Neymanの方法論が個別化処理ルールの有効性を実験的に評価するためにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:25:12 GMT)
Redefining Safety for Autonomous Vehicles [0.9]
コンピュータベースのシステムの安全性に関する既存の定義と関連する概念的枠組みを再考する必要がある。人間の運転者なしでの運転は、安全上の懸念を劇的に増大させる。コアシステムの安全性に関する概念を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:22:43 GMT)
Fourier Series Guided Design of Quantum Convolutional Neural Networks for Enhanced Time Series Forecasting [0.9]
時系列予測の課題に対処するために1次元量子畳み込みを適用した。複数の点を量子回路に符号化して後続のデータを予測することで、各点が特徴となり、問題を多次元に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 03:46:20 GMT)
Leveraging AI to Generate Audio for User-generated Content in Video Games [0.9]
ユーザが生成したコンテンツに基づいて、生成人工知能を用いて音楽や音響効果を生み出す方法について検討する。本稿では,ユーザ生成コンテンツに生成人工知能を用いることによる倫理的意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:24:08 GMT)
Transductive Spiking Graph Neural Networks for Loihi [0.9]
Loihi 2 向けに設計されたスパイキンググラフニューラルネットワークの完全なニューロモルフィック実装を提案する。本稿では、ニューロモルフィックベイズ最適化と、固定精度スパイキングニューロンを用いた引用グラフ分類の併用による性能効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:15:15 GMT)
Uncovering Deceptive Tendencies in Language Models: A Simulated Company AI Assistant [0.8]
本稿では,企業AIアシスタントの現実的なシミュレーション環境を構築することで,AIシステムが騙される傾向について考察する。モデルに指示を与えないよう注意したり、そうするよう圧力をかけたりしながら、モデルを欺くように振る舞う傾向のある状況を紹介します。私たちの研究は、トレーニングされたモデルでさえ、現実的なシナリオでは、時には無害で正直に振る舞うことができ、外部からのプレッシャーが目立ってないことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:29:53 GMT)
Classical-to-quantum non-signalling boxes [0.8]
このような対象を研究することで、量子力学を超えた量子非局所性と非局所性との関係をよりよく理解できるようになると論じる。論文で論じられている主な問題は、既に知られているオブジェクトから、'genuine' C-Qボックスが存在するか、またはすべてのC-Qボックスを構築することができるかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:47:30 GMT)
Feature graph construction with static features for malware detection [0.8]
アプリケーションを特徴付けるために,機能グラフに基づくマルウェア検出手法であるMFGraphを導入する。マルウェア検出タスクにおいて,AUCスコア0.98756を達成し,他のベースラインモデルよりも優れていることを示す。 MFGraphのAUCスコアは1年でわずか5.884%減少し、コンセプトドリフトの影響を受けていないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:54:32 GMT)
Unraveling Code Clone Dynamics in Deep Learning Frameworks [0.7]
ディープラーニング(DL)フレームワークは、人工知能の進歩において重要な役割を担い、その急速な成長は、ソフトウェアの品質と保守性に関する包括的な理解の必要性を浮き彫りにしている。コードクローンは同一または非常に類似したソースコードのフラグメントを同じプロジェクト内、あるいは異なるプロジェクトにわたって参照する。私たちは、Paddle、PyTorch、Aesara、Ray、MXNet、Keras、Jax、BentoMLという9つの人気のあるDLフレームワークのコードクローンを経験的に分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:12:35 GMT)
Report on Candidate Computational Indicators for Conscious Valenced Experience [0.7]
これらは、動物知覚、医学的障害、麻酔、哲学、進化、神経科学、人工知能など、既存の実証的および理論的文献から抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:58:09 GMT)
Global Concept Explanations for Graphs by Contrastive Learning [0.7]
本稿では,グラフニューラルネットワークの予測からグローバルな概念記述を抽出する手法を提案する。合成および実世界のグラフ特性予測タスクに関する計算実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:43:46 GMT)
Depth Supervised Neural Surface Reconstruction from Airborne Imagery [0.7]
本研究では, ナディルのみ, 斜め, 高解像度画像など, 異なる特徴を示す空中画像ブロックに対するNeRFの適用性について検討した。我々の研究は、署名された距離関数(SDF)による3次元シーンをモデル化する最先端のフレームワークであるVolSDFに基づいている。評価のために、NeRFベースの再構成は、空中画像のための公開ベンチマークデータセットの結果と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:02:11 GMT)
Efficient Variational Quantum Linear Solver for Structured Sparse Matrices [0.6]
代替基底を用いることで、行列のスパーシリティと基盤構造をよりうまく活用できることが示される。我々は、グローバル/ローカルなVQLSコスト関数を計算するために効率的な量子回路を設計するために、ユニタリ補完の概念を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:22:05 GMT)
Full Characterization of Adaptively Strong Majority Voting in Crowdsourcing [0.6]
クラウドソーシングでは、労働者がアイテムを調べ、その正確性に投票することで、品質管理が一般的に達成される。信頼できないワーカー応答の影響を最小限に抑えるため、$delta$-marginの投票プロセスが使用される。本研究は,マルコフ連鎖を吸収し,この投票プロセスの特性をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:31:35 GMT)
Imaginary Stark Skin Effect [0.5]
我々は「イマジナリー・スターク・スキン・エフェクト」(ISSE)と呼ばれるNHSEの新しいクラスを公表した。これらのスキンモードは、バルク領域内の単一の安定した指数減衰波として表される特異な挙動を示す。本研究は,翻訳対称性のないシステムにおけるNHSEの知見を提供し,一般の非エルミート系の理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:26:24 GMT)
Multi-view Cardiac Image Segmentation via Trans-Dimensional Priors [0.5]
多視点心画像分割のための新しいトランス次元アーキテクチャを提案する。本手法は、長軸(2D)と短軸(3D)磁気共鳴(MR)画像の関係を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:13:59 GMT)
NeuroKoopman Dynamic Causal Discovery [0.5]
本稿では,NuroKoopman Dynamic Causal Discovery (NKDCD)を導入し,Granger因果関係と基礎となる非線形力学を確実に推定する。 NKDCDは、データ学習ベースを用いて非線形ダイナミクスを高次元に引き上げるオートエンコーダアーキテクチャを採用している。 NKDCDは既存の非線形グランガー因果発見法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:23:40 GMT)
Road Surface Friction Estimation for Winter Conditions Utilising General Visual Features [0.5]
本稿では,道路側カメラによる路面摩擦のコンピュータビジョンによる評価について検討する。本稿では、事前学習された視覚変換器モデルと畳み込みブロックからなるハイブリッドディープラーニングアーキテクチャWCamNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:46:23 GMT)
Interactions Between Brauer Configuration Algebras and Classical Cryptanalysis to Analyze Bach's Canons [0.5]
ブラウアー構成代数(BCA)とその特殊メッセージは、数学と科学のいくつかの分野の研究に役立っている。本稿では、バッハが提唱したパズルカノンのいくつかに、ブラウアー構成代数の理論に基づく代替解を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:05:25 GMT)
Evolutionary Large Language Models for Hardware Security: A Comparative Survey [0.5]
本研究では,レジスタ転送レベル(RTL)設計におけるLLM(Large Language Models)統合の種について検討する。 LLMは、HW設計に固有のセキュリティ関連脆弱性を自動的に修正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） (Thu, 25 Apr 2024 14:42:12 GMT)
Nuclei-Location Based Point Set Registration of Multi-Stained Whole Slide Images [0.5]
Whole Slide Images (WSIs) は、細胞レベルで組織構造を研究するための特別な詳細を提供する。腫瘍マイクロ環境(TME)を様々なタンパク質バイオマーカーや細胞サブタイプの文脈で研究するためには、多段階WSIを用いた特徴の分析と登録がしばしば必要である。従来の登録法は主に地球規模の剛性/非剛性登録に重点を置いているが、核レベルで複雑な組織変形を伴うスライドの整列に苦慮している。本稿では,マルチステンド WSI の整合化のための核配置に基づく点集合登録手法を用いた局所レベル非剛性登録に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:06:53 GMT)
Interpretable Clustering with the Distinguishability Criterion [0.4]
本稿では,特定クラスタの分離可能性の定量化と推定クラスタ構成の検証を行うために,分散可能性基準と呼ばれるグローバルな基準を提案する。本稿では、分散可能性基準と多くの一般的なクラスタリング手順を統合した損失関数に基づく計算フレームワークを提案する。シミュレーション研究および実データアプリケーションに基づく包括的データ解析の結果とともに,これらの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:13:45 GMT)
COVID-19 Detection from Exhaled Breath [0.4]
SARS-CoV-2は2019年に発生し、新型コロナウイルスのパンデミックを引き起こした。本稿では,吐き気のみを利用する,安価で高速で非侵襲的な検知システムを提案する。簡便な使用にもかかわらず,本システムは従来のポリメラーゼ鎖反応および抗原検査に匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:57:14 GMT)
Lacunarity Pooling Layers for Plant Image Classification using Texture Analysis [0.4]
ポーリング層は、画素強度及び/または特徴値の空間配置に符号化された重要な情報を見渡す。そこで本研究では,特徴マップの空間的不均一性を,局所窓内における変動性の評価により捉えることを目的とした,新しいラキュナリティプーリング層を提案する。ラキュナリティプーリング層は、任意の人工ニューラルネットワークアーキテクチャにシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 00:34:52 GMT)
On-the-fly Data Augmentation for Forecasting with Deep Learning [0.4]
我々はこの問題に対処するためにOnDAT(On-the-fly Data Augmentation for Time series)を提案する。各イテレーションで新しい拡張データセットを生成することで、モデルは絶えず変化する拡張データバリエーションに晒される。提案手法を,最先端のディープラーニング予測手法と,合計75797時系列を含む8つのベンチマークデータセットを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:16:13 GMT)
Análise de ambiguidade linguística em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) [0.4]
言語的曖昧さは、自然言語処理(NLP)システムにとって重要な課題である。近年のChatGPTやGeminiのような教育モデルの成功に触発されて,これらのモデルにおける言語的あいまいさを分析し,議論することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:45:07 GMT)
Contextual Categorization Enhancement through LLMs Latent-Space [0.3]
本稿では,ウィキペディアデータセットのテキストから意味情報を抽出するトランスフォーマーモデルを提案する。次に、これらのエンコーディングに基づいて異なるアプローチを検討し、カテゴリのセマンティックアイデンティティを評価し、拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:20:51 GMT)
Chain of trust: Unraveling references among Common Criteria certified products [0.3]
本研究では,Common Criteria認定商品の参照グラフ構築のための新しい手法を提案する。結果の参照グラフの助けを借りて、この作業では、エコシステム全体の少なくとも10%が依存している認証済みのコンポーネントをわずか10個特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:13:15 GMT)
Dual-isometric Projected Entangled Pair States [0.3]
本稿では,2つの等尺条件を組み込んだプロジェクト・エンタングルド・ペア・ステート(PEPS)を提案する。この新たなクラスは、一般的な局所可観測関数と特定の2点相関関数の効率的な計算を容易にする。我々は、このクラスが普遍量子計算を符号化し、位相的から自明な順序への遷移を表現できることを解析的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:31:31 GMT)
Graph Convolutional Network For Semi-supervised Node Classification With Subgraph Sketching [0.3]
本稿では,GLDGCNと呼ばれるグラフ学習型グラフ畳み込みニューラルネットワークを提案する。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） (Thu, 25 Apr 2024 06:04:17 GMT)
Hybrid Heterogeneous Clusters Can Lower the Energy Consumption of LLM Inference Workloads [0.2]
大規模言語モデル(LLM)の訓練と使用には大量のエネルギーが必要である。本稿では, LLM を運用するデータセンターにおけるエネルギー消費削減の課題に対処する。本稿では,コストベースのスケジューリングフレームワークを用いて,ハードウェアアクセラレータ間でタスクを動的に割り当てるハイブリッドデータセンターモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:24:08 GMT)
Canonical Decision Diagrams Modulo Theories [0.2]
決定図は命題公式を表現する強力なツールである。いくつかの形式(例えば OBDD や SDD など)は標準的であり、(原子リスト上の与えられた条件の下では)公式の同値類を単項的に表す。 DDをSMTレベルに活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:34:49 GMT)
Replacing Cryptopuzzles with Useful Computation in Blockchain Proof-of-Work Protocols [0.1]
本研究は,これらの要件を考慮し,提案した課題の代替クラスに対する前提条件を包括的に分析する。我々は,従来のPoWを超えるコンセンサスメカニズムの進化に関する貴重な洞察を提供するとともに,現在の最先端技術における関連する技術と対処ギャップを蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:29:01 GMT)
Unbiased Estimating Equation on Inverse Divergence and Its Conditions [0.1]
本稿では、逆発散(英語版)と呼ばれる相互関数によって定義されるブレグマン発散(英語版)に焦点を当てる。単調に増大する関数 $f$ と逆発散によって定義される損失関数に対して、推定方程式が偏りのない統計モデルと関数 $f$ の条件を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:22:48 GMT)
Resonant detectors of gravitational wave in the linear and quadratic generalized uncertainty principle framework [0.1]
一般化不確実性原理(GUP)フレームワークにおける重力波の共振バー検出器について考察する。これらの検出器のフォノンモードは、入ってくる重力波との相互作用によって振動する。これらの検出器上での入射重力波による共鳴と遷移率を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:31:20 GMT)
Improving device-independent weak coin flipping protocols [0.1]
弱いコインフリップは、アリスとボブが遠隔でコインをひっくり返すが、反対の結果を求める暗号的なタスクである。最高のプロトコルは10年以上前にSilman, Chailloux, Aharon, Kerenidis, Pironio, Massarによって考案された。我々は、$n-1$を$n$デバイスからテストする方法を示し、残りのデバイスの性能を、後からプロトコルで使用するために見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 23:17:37 GMT)
Wavefunction collapse driven by non-Hermitian disturbance [0.0]
量子粒子と「アパラトゥス」の間の相互作用を非エルミート的ハミルトン項でモデル化する。我々は,非エルミート摂動の強度およびその他のパラメータが波動関数の時間-時間-崩壊に与える影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:25:17 GMT)
Violation of Bell inequalities in an analogue black hole [0.0]
準1次元ボース・アインシュタイン凝縮体の流れにおいて実現された類似ブラックホールにおいて、絡み合いと非局所性の信号を評価する。系の長波長モードは、グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態の連続的変動バージョンが部分的トレーシングに抵抗する重畳を実現するという意味で、最大絡み合っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:45:04 GMT)
Using artificial intelligence methods for the studyed visual analyzer [0.0]
本稿では,人間の目の研究に人工知能を応用するための様々な手法について述べる。第1のデータセットは,ヒトの視野の可視化と緑内障の診断のためにコンピュータ・ペリメトリを用いて収集された。第2のデータセットは、Tobii Pro Glasses 3デバイスをVRビデオに使用して眼球運動データを収集・分析するロシア・スイスの実験の実施の一環として得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:12:51 GMT)
Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity of ENSO Forecasts [0.0]
本稿では,ディープラーニングとモデル・アナログ予測を統合したハイブリッド手法を提案する。我々は,エルニーニョ-南方振動(ENSO)を季節-年周期で予測するためのアプローチを評価する。その結果,赤道太平洋における海面温度異常の予測は9～12ヶ月で10%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:40:02 GMT)
Unconditional correctness of recent quantum algorithms for factoring and computing discrete logarithms [0.0]
2023年、レジチェフはショアのアルゴリズムの多次元バージョンを提案し、より少ない量子ゲートを必要とした。解析的数論の道具を用いて、この予想のバージョンを証明する。その結果、この改良された量子アルゴリズムの正確性の無条件証明が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:30:19 GMT)
Türkçe Dil Modellerinin Performans Karşılaştırması Performance Comparison of Turkish Language Models [0.0]
文脈学習と質問応答能力に基づいて,選択した7つの言語モデルの比較を行った。その結果,質問応答では,教師用データセットを微調整する前に事前学習を継続することで,トルコ語に多言語モデルを適用することに成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:10:14 GMT)
Two-state transfer: a generalization of pair and plus state transfer [0.0]
グラフの 2 状態 $X$ は $mathbfe_u+smathbfe_v$ という形の量子状態である。そこでは、ハミルトニアンをグラフの隣接性、ラプラシアン行列、または符号なしラプラシアン行列とみなす2状態間の量子状態移動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:45:49 GMT)
Tverberg's theorem and multi-class support vector machines [0.0]
マルチクラスサポートベクターマシン(SVM)の新しいモデルの設計方法について述べる。これらのプロトコルは点の集合を分類する条件を少なくし、高次元空間における既存のバイナリSVMアルゴリズムを用いて計算することができる。本稿では,Veelaert による最大のマージン SVM に対するサポートベクトルの幾何学的特徴付けの新しい簡単な証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:37:58 GMT)
Training towards significance with the decorrelated event classifier transformer neural network [0.0]
自然言語処理では、主要なニューラルネットワークアーキテクチャの1つがトランスフォーマーである。この訓練されたネットワークは、強化された決定木やフィードフォワードネットワークよりも優れた性能を発揮することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:28:42 GMT)
Training of Neural Networks with Uncertain Data: A Mixture of Experts Approach [0.0]
ニューラルネットワーク(NN)をベースとした予測モデルにおいて,アレータティックな不確実性に対処することを目的とした新しいソリューションとして,「エキスパートの不確実性認識混合(uMoE)」がある。本研究は,データ不確実性を効果的に管理するために,ベースライン法よりもuMoEの方が優れていることを示す。この革新的なアプローチは、バイオメディカル信号処理、自律運転、生産品質管理など、様々なda-ta-drivenドメインに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:10:56 GMT)
Toward Neuromic Computing: Neurons as Autoencoders [0.0]
本稿では、神経バックプロパゲーションが樹状突起処理を用いて、個々のニューロンが自己エンコーディングを行うことを可能にするという考えを述べる。非常に単純な接続重み探索と人工ニューラルネットワークモデルを用いて、フィードフォワードネットワークの隠蔽層における各ニューロンに対する自己エンコーディングのインターリーブ効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:01:29 GMT)
To what extent is ChatGPT useful for language teacher lesson plan creation? [0.0]
本研究は,ゼロショットプロンプトによる外国語教師の授業計画の具体性,多様性,弱さの傾向を考察する。複雑さが増す一連のプロンプトを繰り返すと、アウトプットのレッスンプランは一般的に高品質であることが分かりました。その結果,教育実践に関する古典的テキストを用いた生成AIモデルのトレーニングは,現在未調査のトピックである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:00:03 GMT)
The role of conjugacy in the dynamics of time of arrival operators [0.0]
時間核方程式(TKE)を、特定の分離性条件を満たす特別な種類のポテンシャルに対して正確に解析する。構築された演算子の固有関数は、その対応する固有値に等しいタイミングで、意図した到着点にユニタリ到着を示すことを示す。 CPTOA演算子は数値的精度でワイル量子化演算子よりも優れたユニタリダイナミクスを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:40:14 GMT)
Synthesizing Audio from Silent Video using Sequence to Sequence Modeling [0.0]
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,ビデオから音声を生成する新しい手法を提案する。本手法では3次元ベクトル量子変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いて映像の空間的・時間的構造を捉える。本モデルは,CCTV映像解析,サイレント映画復元,映像生成モデルなどの応用性の向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:19:42 GMT)
Synchronization-induced violation of thermodynamic uncertainty relations [0.0]
我々は、特に量子システムにおいて、TURが違反している可能性を探り、より低コストで正確な電流を発生させる。本結果は, 精度の熱力学における同期の活用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:00:03 GMT)
Stable Symmetry-Protected Topological Phases in Systems with Heralded Noise [0.0]
定常状態が安定な混合状態対称性保護位相(SPT)秩序を示す局所量子チャネルの族を示す。定常状態の短距離対にエラーを効果的に閉じ込める補正プロトコルを構築する。遮蔽ノイズの速度が増加するにつれて、SPTの順序は最終的に有向パーコレーション遷移によって失われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:21:48 GMT)
Stabilizing quantum simulations of lattice gauge theories by dissipation [0.0]
雑音量子ハードウェアに関する格子ゲージ理論は、コヒーレントかつ不整合誤差によるゲージ対称性の違反に悩まされる。本研究では,局所的なゲージ違反の検出に依存したアクティブな補正手法について検討し,その後,物理ゲージセクターに散逸的にシステムを戻して修正する。補正方式はゲージ対称性の保護を確実にするだけでなく、ゲージ不変セクター内においてもシミュレーション結果の有効性も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:34:34 GMT)
Space-Variant Total Variation boosted by learning techniques in few-view tomographic imaging [0.0]
本稿では,未決定の線形逆問題に対する空間変動正規化モデルの開発に焦点をあてる。提案モデルの主な目的は,ディノベーションと細部・縁の保存のバランスを良くすることである。畳み込みニューラルネットワークは、トレーニングにおいて弾性損失関数を用いて、基底真理像とその勾配を近似するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:58:41 GMT)
Solving quantum impurity problems on the L-shaped Kadanoff-Baym contour [0.0]
我々は、最近開発されたグラスマン時間進化行列積作用素(GTEMPO)法を拡張し、カダノフ・バイム輪郭に直接量子不純物問題を解く。この手法の精度は、非相互作用の場合の正確な解と、実時間および虚時間軸上の既存の計算に対して数値的に証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 04:19:07 GMT)
Simulation of Matrix Product States to Unveil the Initial State Dependency of non-Gaussian Dynamics of Kerr Nonlinearity [0.0]
自由散逸性およびコヒーレント駆動のKerr非線形系をシミュレートする。初期状態が系の正確な量子力学に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:41:20 GMT)
Servicifying zk-SNARKs Execution for Verifiable Off-chain Computations [0.0]
VOCベースのソリューションにおけるポータビリティ、相互運用性、管理性の必要性を強調します。クラウドを活用したzk-SNARKを生成するためのスケーラブルで再利用可能なソリューションを提供するために設計されたProving Serviceを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:41:17 GMT)
SIDEs: Separating Idealization from Deceptive Explanations in xAI [0.0]
理想化評価に携わるxAI研究の必要性について概説する。既存の研究が理想化評価に果たす役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 11:47:39 GMT)
Rotational magic conditions for ultracold molecules in the presence of Raman and Rayleigh scattering [0.0]
振動場状態における分子の効率的なトラップは、波長数数十GHzのレーザ周波数を選択することで実現できることを示す。極性分子23$Na$87$Rbの多回転状態に対するマジックトラップ条件が生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 21:37:57 GMT)
Reduced density matrix formulation of quantum linear response [0.0]
線形応答(LR)理論によるスペクトル特性の予測は、分子系の光誘起過程を理解するための量子化学において重要なツールである。我々は最近,この手法を量子線形応答 (qLR) という,軌道回転を伴う実測空間近似を用いて,近距離量子ハードウェアに適用した。このハイブリッドアプローチの古典的なコスト削減のために、我々はqLRの還元密度行列(RDM)駆動アプローチを導出し、実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:08:25 GMT)
RE-RecSys: An End-to-End system for recommending properties in Real-Estate domain [0.0]
本稿では,リアルタイムなレコメンデーションシステムRE-RecSysを提案する。利用可能な履歴データに基づいて,すべてのユーザを4つのカテゴリに分類する。提案したパイプラインは,1000rpmで平均40msのレイテンシで実世界のシナリオでデプロイ可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:09:17 GMT)
Quantum-assisted trustworthiness for the Quantum Internet [0.0]
デバイス冗長性はシステム全体のフォールトトレランスを高め、結果として信頼性を高めるメカニズムである。量子アシスト機構は,この種の通信ネットワークの性能向上のための魅力的な代替手段として考えられている。本稿では, 量子インターネットにおけるスーパーアダプティビティと重畳された量子トラジェクトリを用いて, このアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:47:30 GMT)
Quantum Estimation of the Stokes Vector Rotation for a General Polarimetric Transformation [0.0]
量子偏光過程における既知の回転軸に関する偏光回転角推定の精度限界について検討する。プローブ状態に作用する二分極チャネルと脱分極チャネルは、効果的なノイズ過程と考えることができる。実測および最適量子プローブ状態を特徴付けるために、回転角の推定誤差に対して、ノイズチャネルとそれらの順序が与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 22:01:47 GMT)
Quantum Algorithm for Solving the Advection Equation using Hamiltonian Simulation [0.0]
一次元の対流は、一階微分の中央有限差分作用素が反エルミート的であるため、直接シミュレートすることができる。初期量子状態の1つのコピーが必要であり、回路深さは必要な時間ステップ数とともに線形に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:45:27 GMT)
Protocol for nonlinear state discrimination in rotating condensate [0.0]
平均場力学は、線形一粒子量子力学では不可能な量子情報処理操作を可能にする。このプロトコルのよい特徴は、個々の量子化された循環状態(重ね合わせではない)の読み出しのみが必要であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 02:18:34 GMT)
ProbGate at EHRSQL 2024: Enhancing SQL Query Generation Accuracy through Probabilistic Threshold Filtering and Error Handling [0.0]
本稿では, エントロピーに基づく不確定な結果の抽出とフィルタリングを行う手法を提案する。我々は,提案手法が解答不能な質問をフィルタリングできることを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:55:07 GMT)
Preparing matrix product states via fusion: constraints and extensions [0.0]
我々は, 行列生成状態(MPS)を一定深さで決定論的に調製することに焦点を当てた。非オンサイト対称性によって保護される興味深い物質相に属する状態の族を紹介する。これらの状態は、より広い種類の測定支援プロトコルを用いて一定の深さで準備できることが建設的に示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:42:01 GMT)
Preconditioned flow as a solution to the hierarchical growth problem in the generalized Lefschetz thimble method [0.0]
流れの方程式は元の輪郭上の領域を指数関数的に変形した輪郭上の領域に拡張することを示す。この階層的な成長問題は、フローをプレコンディショニングすることで、すべての固有モードで成長速度が同一になるように解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:13:29 GMT)
Point-JEPA: A Joint Embedding Predictive Architecture for Self-Supervised Learning on Point Cloud [0.0]
我々は、ポイントクラウドデータに特化して設計された統合埋め込み予測アーキテクチャであるPoint-JEPAを紹介する。ターゲット選択やコンテキスト選択の際のインデックスに基づいて,トークンの近接を効率的に計算し,利用するために,ポイントクラウドトークンを順序付けするシーケンサを導入する。提案手法は,入力空間の再構成や追加のモダリティを回避しつつ,最先端の手法による競合的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:07:19 GMT)
Optimising the relative entropy under semi definite constraints -- A new tool for estimating key rates in QKD [0.0]
半定値制約の下で2つの量子状態の最小相対エントロピーを見つけることは重要な問題である。この最適化に対処する手法を提供する。我々は最近導入された P.E. Frenkel による量子相対エントロピーの積分表現の上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:19:47 GMT)
Open Source Software (OSS) Transparency for DoD Acquisition [0.0]
Caveat emptor, or let the buyer beware, is common attribute to open source software (OSS) OSS消費者が製品の生産に使用するプロセス、プロジェクト、およびそれらのプロジェクトによって使用される保護に関する情報を得る上での課題を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:47:34 GMT)
On probabilities in quantum mechanics [0.0]
私はまずQBist派で確率の概念を取り上げ、量子確率を計算するためのBorn公式について独自の議論をします。その関係において、量子論の基礎と解釈への私のアプローチのいくつかの結果もスケッチします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:05:37 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Behavioral Supervisor Tuning [0.0]
本稿では、不確実性モデルをトレーニングし、それを用いてポリシーをガイドし、データセットサポート内のアクションを選択するアルゴリズムTD3-BSTを提案する。 TD3-BSTは、以前の方法と比較してオフラインデータセットからより効果的なポリシーを学習でき、データセットごとのチューニングを必要とせずに、挑戦的なベンチマークで最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:22:47 GMT)
Nonconvergence of the Feynman-Dyson diagrammatic perturbation expansion of propagators [0.0]
電子Feynmanプロパゲータとしての一粒子多体グリーン関数のFeynman-Dyson図形摂動膨張のいくつかの病理学的挙動を数値的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:49:41 GMT)
Noise characterization for co-propagation of classical and CV-QKD signals over fiber and free-space link [0.0]
リアルタイムCV-QKD受信機は最大2.9Mbit/sのシークレットキーレートを12.8kmのファイバーで達成する。量子信号から1nm離れた15の古典的なチャネルを共伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 14:51:20 GMT)
Neutrino many-body flavor evolution: the full Hamiltonian [0.0]
フルニュートリノ-ニュートリノハミルトニアンを用いた量子多体アプローチにおけるニュートリノフレーバーの進化について検討した。本研究では,Loschmidtエコーの経時変化,片身の風味,運動可観測物,片身の絡み合いエントロピーについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:50:16 GMT)
Markov Chain Monte Carlo with Gaussian Process Emulation for a 1D Hemodynamics Model of CTEPH [0.0]
慢性血栓性肺高血圧症(CTEPH)患者における微小血管疾患による持続性肺高血圧症パーソナライズされた計算モデルは、動脈樹の複数世代から微小血管への流れのダイナミクスを予測することができる。 CTEPHにおける微小血管機能障害と動脈壁せん断応力の変化に関する被検者特異的予測
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:22:22 GMT)
Limitations in Fluorescence-Detected Entangled Two-Photon-Absorption Experiments: Exploring the Low- to High-Gain Squeezing Regimes [0.0]
超低光束における量子化分子分光とイメージングの実現に向けた取り組みについて検討する。時間周波数光子絡み合いは、溶液中の分子2光子蛍光分光やイメージングを強化するための実用的な手段を提供しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:36:47 GMT)
Lifts of quantum CSS codes [0.0]
本稿では,量子CSS符号に対するリフトの概念を提案する。これは、Tanner cone-complexという名前で紹介する、任意のCSSコードに関連付けられた標準複合体の存在に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:44:45 GMT)
Large Language Models Perform on Par with Experts Identifying Mental Health Factors in Adolescent Online Forums [0.0]
子どもや青年のメンタルヘルスはここ数年着実に悪化している。われわれは、12歳から19歳の若者のReddit投稿に、TRAUMA、PreCARITY、ConDITION、SYMPTOMS、SUICIDALITY、および治療に関する専門家精神科医が注釈を付けたデータセットを作成している。我々は2つの合成データセットを作成し、LLMが生成するデータにアノテートする際の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:42:50 GMT)
Investigating the dissemination of STEM content on social media with computational tools [0.0]
ソーシャルメディアのSTEMクリエーター6名から,1000本以上のビデオとそのメトリクスを分析した。我々のデータは、視聴者が関心信号(例えば、ブックマーク、コメント、共有)をどのように生成するかについての洞察を与え、ビューと様々な信号の相関について考察し、新しいクリエーターのコンテンツは、異なる方法で散布されていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:20:29 GMT)
Intermediate Times Dilemma for Open Quantum System: Filtered Approximation to The Refined Weak Coupling Limit [0.0]
洗練された弱結合限界に対するフィルタ近似(FA)により、中間時間状態における力学を捉えることができる。スピンボソン系およびクエットボソン系の場合のFA方程式の性能を例証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:53:27 GMT)
Influence of Solution Efficiency and Valence of Instruction on Additive and Subtractive Solution Strategies in Humans and GPT-4 [0.0]
本研究では,人間の問題解決行動とOpenAlのGPT-4大言語モデルについて検討した。実験では、米国から588人、GPT-4モデルの680人の参加者が参加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:53:00 GMT)
Improving Gradient Methods via Coordinate Transformations: Applications to Quantum Machine Learning [0.0]
機械学習アルゴリズムは勾配降下などの勾配に基づく最適化アルゴリズムに大きく依存している。全体的な性能は、局所的なミニマと不毛の高原の出現に依存する。本稿では,これらの手法の全般的な性能向上を図り,バレンプラトー効果と局所ミニマ効果を緩和する汎用戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:42:59 GMT)
Hybrid Magnonic Reservoir Computing [0.0]
我々は貯水池コンピュータとしてAuto-Oscillation Ringを使用するための確立した設計を構築した。これらの設計は,従来の高密度ニューラルネットワークよりも多種多様な実世界のデータセットで実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:21:43 GMT)
High-fidelity detection of large-scale atom arrays in an optical lattice [0.0]
我々は, サイフス冷却によるストロンチウム原子の高密度イメージングを実演した。我々は、最大399ドルのツイーザーを持つ大規模ツイーザーアレイの原子のピンニング電位として光学格子を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:07:34 GMT)
High-fidelity and Fault-tolerant Teleportation of a Logical Qubit using Transversal Gates and Lattice Surgery on a Trapped-ion Quantum Computer [0.0]
量子誤り訂正のためのフォールトトレラント状態テレポーテーション回路の最初の実演を行う。回路は、最大30個の閉じ込められたイオンの物理層量子ビットを使用し、リアルタイムの量子エラー補正を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:40:21 GMT)
High-dimensional analysis of ridge regression for non-identically distributed data with a variance profile [0.0]
線形回帰に対する尾根推定器の予測リスクを分散プロファイルを用いて検討した。ある種の分散プロファイルについては、よく知られた二重降下現象の出現に注目した。また、独立分散データと同一分散データの標準設定で存在する類似点と相違点についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:36:14 GMT)
Harnessing Inferior Solutions For Superior Outcomes: Obtaining Robust Solutions From Quantum Algorithms [0.0]
我々は、ロバストな最適化問題に取り組むために量子アルゴリズムを適用する。本稿では、ロバストな最適解を得るための2つの革新的な方法を提案する。これらはエネルギーセクター内の2つのユースケースに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:32:55 GMT)
Hardware Implementation of Double Pendulum Pseudo Random Number Generator [0.0]
本研究の目的は、CMOD A7 35tであるFPGAボードを用いて、暗号化に使用できる擬似乱数を求めることである。我々は,センサが捉えた環境データに固有のランダム性を活用することで,これを実現することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:54:47 GMT)
HEroBM: a deep equivariant graph neural network for universal backmapping from coarse-grained to all-atom representations [0.0]
粗粒度(CG)技術は大規模システムをサンプリングするための貴重なツールとして登場した。彼らは、調査プロセスの解読において大きな関連性を持つ可能性のある、原子論的な詳細を犠牲にしている。推奨されるアプローチは、重要なCGコンホメーションを特定し、それらをバックマッピング法で処理し、原子座標を検索することである。深部等変グラフニューラルネットワークと階層的アプローチを用いて高分解能バックマッピングを実現する,動的でスケーラブルなHEroBMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:54:31 GMT)
GuideWalk -- Heterogeneous Data Fusion for Enhanced Learning -- A Multiclass Document Classification Case [0.0]
意味のある文のグラフ構造に基づく新しい埋め込み法を提案する。本手法の有効性を分類問題において検証した。提案手法は,実世界のデータセットと8つのよく知られた,成功した埋め込みアルゴリズムを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:48:11 GMT)
Grad Queue : A probabilistic framework to reinforce sparse gradients [0.0]
ランダムなデータポイントのバッチ内でスパースコンポーネントを補強するロバストなメカニズムを提案する。各クラスタから冗長な情報を抽出する強力な直感的な基準は、システムのバックボーンである。 CIFAR10,MNIST,Reuters Newsのカテゴリデータセットでは,ミニバッチよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:07:01 GMT)
Fuzzy Inference System for Test Case Prioritization in Software Testing [0.0]
テストケース優先順位付け(TCP)は、テスト効率を高めるための重要な戦略である。本稿では,新しいファジィ論理に基づくTCP自動化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:08:54 GMT)
Fused Extended Two-Way Fixed Effects for Difference-in-Differences with Staggered Adoptions [0.0]
FETWFE (Fused extended two-way fixed effect) を用いた1つのチューニングパラメータを持つ機械学習推定器を提案する。適切な空間性仮定の下で、FETWFEは確率が1に傾向する正しい制限を特定し、効率を向上する。シミュレーション研究におけるFETWFEの実証と実証応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:00:19 GMT)
First-Order Phase Transition of the Schwinger Model with a Quantum Computer [0.0]
格子シュウィンガーモデルにおける一階位相遷移を位相的$theta$-termの存在下で検討する。本研究では, モデルの位相構造を明らかにする観測可能な電場密度と粒子数が, 量子ハードウェアから確実に得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:16:24 GMT)
Extended p-median problems for balancing service efficiency and equality [0.0]
この記事では、サービスの効率と平等のバランスをとるための場所問題を扱います。走行距離をサービス施設としきい値距離と比較することにより、エンビーの強度を測定することができる。サービス効率と平等のトレードオフとして, 4つの拡張されたp中間問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:19:02 GMT)
Exceedance Probability Forecasting via Regression for Significant Wave Height Prediction [0.0]
沿岸災害の原因となる大きな波高の極端な値の予測に着目する。予測モデルに基づく新しい手法を提案する。カナダ・ハリファックス沿岸のブイから得られたデータを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:22:32 GMT)
Evaluating Consistency and Reasoning Capabilities of Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は現在、学術、研究、ビジネス、金融など様々な分野で広く使われている。広く採用されているにもかかわらず、これらのモデルはしばしば誤った誤解を招く情報を生み出し、幻覚の傾向を示す。本稿では,パブリックおよびプロプライエタリLLMの整合性と推論能力を評価・比較することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:03:14 GMT)
Evaluating Class Membership Relations in Knowledge Graphs using Large Language Models [0.0]
知識グラフのバックボーンは、与えられたクラスにエンティティを割り当てるクラスメンバーシップ関係である。本稿では,与えられたエンティティとクラスの記述を処理することによって,これらの関係の質を評価する新しい手法を提案する。本手法はWikidataとCaLiGraphの2つの公開知識グラフと7つの大言語モデルを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 19:44:46 GMT)
Entanglement in Quantum Dots: Insights from Dynamic Susceptibility and Quantum Fisher Information [0.0]
本研究では,量子ドット(QD)の粒子間クーロン相互作用を電荷エネルギーと交換結合項に分解するハミルトニアンの下での絡み合い特性について検討した。動的感受性と量子フィッシャー情報(QFI)を解析することにより、交換定数、温度変動、閉じ込め効果に影響される興味深い挙動を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 16:50:24 GMT)
Efficient Higher-order Convolution for Small Kernels in Deep Learning [0.0]
本稿では,より少ないメモリと計算コストで高階のVolterraフィルタを実現する新しい手法を提案する。提案手法に基づいて,HLA(Higher-order Local Attention Block)と呼ばれる新しいアテンションモジュールを提案し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:42:48 GMT)
Dissipation-induced collective advantage of a quantum thermal machine [0.0]
N$構成部品からなる作業媒体(WM)は、N$独立エンジンの並列動作よりも優れた性能を示す。本稿では,WMにおける非自明な相関関係を媒介する共通環境の存在が,量子熱エンジンの性能向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:00:08 GMT)
Digital ASIC Design with Ongoing LLMs: Strategies and Prospects [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、ハードウェア記述言語(HDL)コードの自動生成の可能性を秘め、将来性のある開発と見なされている。本稿では,LLMをデジタルASIC設計に活用するためのターゲット戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 05:16:57 GMT)
Denoising: from classical methods to deep CNNs [0.0]
フーリエ解析やウェーブレットベースなどの古典的手法を概観し、ニューラルネットワークの出現まで直面した課題を強調した。本稿では,確率密度の真の学習の前提条件について論じ,数学的研究から普遍構造の含意にまで及ぶ洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:56:54 GMT)
Deep Image Composition Meets Image Forgery [0.0]
画像偽造は長年研究されてきた。ディープラーニングモデルは、トレーニングのために大量のラベル付きデータを必要とする。本研究では,画像合成深層学習モデルを用いて,実生活における操作の質に近いスプライシング画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 20:42:13 GMT)
Cross-Domain Spatial Matching for Camera and Radar Sensor Data Fusion in Autonomous Vehicle Perception System [0.0]
本稿では,自律走行車認識システムにおける3次元物体検出のためのカメラとレーダーセンサの融合問題に対する新しいアプローチを提案する。我々のアプローチは、ディープラーニングの最近の進歩に基づいており、両方のセンサーの強度を活用して物体検出性能を向上させる。提案手法は単一センサ・ソリューションよりも優れた性能を実現し,他のトップレベルの融合手法と直接競合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:04:31 GMT)
Counterfactuality, back-action, and information gain in multi-path interferometers [0.0]
古典的対物プロトコルに対する量子対物プロトコルの利点を同定する。パスと出力ポートの間の負のKirkwood-Dirac項は、そのパスに吸収体を挿入することがフォーカス効果を持つことを示している。量子対物効果の大きさは、吸収された粒子の単純な除去によって説明できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 10:03:04 GMT)
Constructing Optimal Noise Channels for Enhanced Robustness in Quantum Machine Learning [0.0]
量子ノイズチャネルと差分プライバシー(DP)の関連について概説する。我々は本質的に$epsilon$-DP:$(alpha, gamma)$- Channelsであるノイズチャネル群を構築する。ノイズの非偏極化に対して最適なノイズチャネルを用いることの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:49:29 GMT)
Conformalized Ordinal Classification with Marginal and Conditional Coverage [0.0]
正規分類は、対象変数がクラスラベル間で自然な順序付けを持つ実アプリケーションで一般的である。連続的および非連続的な予測セットを構築するための新しい共形予測手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:49:59 GMT)
Conceptual Mapping of Controversies [0.0]
コンベンションの形式的概念分析と経済学を用いて、概念的論争マップを導出する。議論の多様性,複雑性,潜在的なバイアスを評価するために,これらの手法をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 13:57:53 GMT)
Classifying One-Dimensional Quantum States Prepared by a Single Round of Measurements [0.0]
量子デバイスにおいて、固定点から離れて、物質の状態をどのように体系的に生成するかを示す。この研究は、準備可能な量子絡み合いに関する資源理論的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:10:22 GMT)
Byzantine Attacks Exploiting Penalties in Ethereum PoS [0.0]
本稿ではブロックチェーン内の安全性に対する不活性リークの影響について検討する。我々の発見は、不活性ノードのペナルティ化がブロックチェーンの特性を損なう可能性があることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 06:54:35 GMT)
Automating the Discovery of Partial Differential Equations in Dynamical Systems [0.0]
適応型ラッソを用いてスパースレグレッションを利用して自動的にPDEを識別するARGOSフレームワークARGOS-RALの拡張を提案する。各種ノイズレベルおよびサンプルサイズの下での標準PDEの同定におけるARGOS-RALの性能を厳格に評価した。以上の結果から,ARGOS-ALはデータから基礎となるPDEを効果的かつ確実に同定し,ほとんどの場合において逐次しきい値リッジ回帰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） (Thu, 25 Apr 2024 09:23:03 GMT)
Automated Testing for Text-to-Image Software [0.0]
ACTestingは、T2I(text-to-image)ソフトウェアの自動クロスモーダルテスト手法である。本稿では,ACTestingがエラー検出テストを生成することにより,ベースラインと比較してテキストイメージの一貫性を最大20%低減できることを示す。その結果、ACTestingはT2Iソフトウェアの異常動作を効果的に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:50:01 GMT)
Automated Model Selection for Generalized Linear Models [0.0]
特徴部分集合選択と全体一般化線形モデルを組み合わせるために,混合整数円錐最適化がいかに利用できるかを示す。本稿では,符号コヒーレンス制約と古典統計モデルからのアイデアを結合した新しいペアワイズ相関制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:16:58 GMT)
Approximation and interpolation of deep neural networks [0.0]
過度にパラメータ化された状態において、ディープニューラルネットワークは普遍的な近似を提供し、任意のデータセットを補間することができる。最後の節では、活性化関数の一般的な条件下でそのような点を見つけるための実用的な確率的方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 07:37:48 GMT)
Application of Long-Short Term Memory and Convolutional Neural Networks for Real-Time Bridge Scour Forecast [0.0]
我々は,過去のセンサモニタリングデータに基づいて,橋脚周辺の深度変化を予測するために,ディープラーニングアルゴリズムの力を利用する。本研究では,Long Short-Term Memory (LSTM) モデルとConvolutional Neural Network (CNN) モデルの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 12:04:36 GMT)
An adaptive standardisation methodology for Day-Ahead electricity price forecasting [0.0]
電力市場における日頭価格は、時系列予測において最も一般的な問題の一つである。これまでの研究は、市場の洗練されたダイナミクスを捉えるために、ますます複雑な学習アルゴリズムを使うことに重点を置いてきた。本稿では,データセットシフトの効果を緩和する適応標準化を導入することで,代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:26:41 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） (Thu, 25 Apr 2024 16:26:17 GMT)
Adaptive Local Binary Pattern: A Novel Feature Descriptor for Enhanced Analysis of Kidney Abnormalities in CT Scan Images using ensemble based Machine Learning Approach [0.0]
腎機能低下を特徴とする腎不全は、嚢胞、石、腫瘍などの要因によって引き起こされる。慢性腎臓病は早期に発症し、進行期に達するまで治療を受けない症例が生じることがある。ダッカの複数の病院で撮影された12,427枚の画像からなるデータセットは、嚢胞、腫瘍、石、正常の4つのグループに分類された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:57:09 GMT)
Activating information backflow with the assistance of quantum SWITCH [0.0]
特に、そのようなチャネルを活性化するために量子SWITCHを使用する。量子SWITCH実験の背景となる力学について検討し、量子SWITCHの作用後、CP(Complete Positive)-ディバイザビリティとP(Positive)-ディバイザビリティの両方が破壊されることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 01:26:49 GMT)
Accurate and gate-efficient quantum ansätze for electronic states without adaptive optimisation [0.0]
量子アルゴリズムは、量子デバイス上での電子状態の正確な表現を必要とする。現在の近似は、化学的精度とゲート効率を組み合わせるのに苦労している。化学的に正確な分子エネルギーを提供する対称性保存およびゲート効率アンサッツを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 15:13:08 GMT)
Accurate Spatial Gene Expression Prediction by integrating Multi-resolution features [0.0]
TRIPLEXは全スライド画像(WSI)から空間的遺伝子発現を予測するための新しいディープラーニングフレームワーク 3つのパブリックSTデータセットを用いて行ったベンチマーク研究により、TRIPLEXはMean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Error(MAE)、Pearson correlation Coefficient(PCC)において、現在の最先端モデルよりも優れていることが示された。このモデルの予測は、がんの診断と治療の進歩におけるTRIPLEXのポテンシャルを裏付ける、基底真理遺伝子発現プロファイルや腫瘍アノテーションと密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 08:56:49 GMT)
A finite-time quantum Otto engine with tunnel coupled one-dimensional Bose gases [0.0]
弱い相互作用を持つボース気体中の粒子間相互作用によって駆動される有限時間量子オットーエンジンサイクルについて検討する。均一な1Dボースガスとは異なり、調和的に閉じ込められた準凝縮体は、純粋にエンペアエンジンとして動作できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:54:21 GMT)
A Short Survey of Human Mobility Prediction in Epidemic Modeling from Transformers to LLMs [0.0]
疫病の流行をモデル化するためには、人々がどう動くかを理解することが不可欠である。人口移動の予測は、公衆衛生上の緊急時のモデルや効果的な対応計画の策定に不可欠である。 BERTやLLM(Large Language Models)のような事前訓練された言語モデルを用いて,モビリティ予測タスクに特化して,さまざまなアプローチをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 17:52:19 GMT)
A Notion of Uniqueness for the Adversarial Bayes Classifier [0.0]
本稿では,二項分類の設定において,逆ベイズ分類器に対して一意性という新たな概念を提案する。摂動半径が増加するにつれて、正則性の概念が逆ベイズ分類器に対して改善されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 18:10:27 GMT)
A Dual Perspective of Reinforcement Learning for Imposing Policy Constraints [0.0]
我々は、価値ベースおよびアクター批判的強化学習法において、汎用的な原始双対フレームワークを使用する。得られた二重定式化は、学習されたポリシーにさらなる制約を与えるのに特に有用であることが判明した。トレーニングを通じて自動的に処理されるポリシー制約の様々な組み合わせをサポートする実用的なアルゴリズムが導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Apr 2024 09:50:57 GMT)