Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models [121.9] 大規模言語モデル(LLM)は、シーケンシャルな意思決定タスクのためのハイレベルなセマンティックプランナーとして優れています。
LLMを用いた人間レベルの報酬設計アルゴリズムであるEurekaを提案する。
Eurekaは、最先端のLLMの目覚ましいゼロショット生成、コード書き、コンテキスト内改善機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:35:53 GMT)
Pessimistic Value Iteration for Multi-Task Data Sharing in Offline Reinforcement Learning [116.9] オフライン強化学習(RL)は、固定データセットからタスク固有のポリシーを学ぶ上で有望な結果を示している。
特定のタスクのデータセットが制限されているシナリオでは、他のタスクからのデータセットでオフラインのRLを改善することが自然なアプローチである。
データ選択なしでデータセット全体を共有する不確実性に基づくマルチタスクデータ共有(MTDS)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:16:52 GMT)
VimTS: A Unified Video and Image Text Spotter for Enhancing the Cross-domain Generalization [115.6] VimTSは、異なるタスク間のより良い相乗効果を達成することにより、モデルの一般化能力を高める。
本研究では,コンテンツ変形場(CoDeF)アルゴリズムを利用した合成ビデオテキストデータセット(VTD-368k)を提案する。
ICDAR2015ビデオとDSText v2では,ビデオレベルのクロスドメイン適応に対して,従来のエンドツーエンドビデオスポッティング手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:49:03 GMT)
PARL: A Unified Framework for Policy Alignment in Reinforcement Learning from Human Feedback [106.6] 我々は、強化学習におけるポリシーアライメントの最近強調された重要な問題に対処するために、新しい統合された二段階最適化ベースのフレームワーク、textsfPARLを提案する。
本フレームワークは, 上向きの目標(逆設計)の分布を, 下向きの最適変数で明示的にパラメータ化することにより, これらの問題に対処する。
その結果,提案したtextsfPARL が RL のアライメントの懸念に対処できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:05:21 GMT)
Retroformer: Retrospective Large Language Agents with Policy Gradient Optimization [103.7] 本稿では,レトロスペクティブモデルを学習することで,大規模言語エージェントを強化するための原則的枠組みを提案する。
提案するエージェントアーキテクチャは,事前学習した言語モデルを微調整するために,複数の環境やタスクにまたがる報酬から学習する。
様々なタスクの実験結果から、言語エージェントは時間とともに改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:11:21 GMT)
CodeEnhance: A Codebook-Driven Approach for Low-Light Image Enhancement [98.0] 低照度画像強調(LLIE)は、低照度画像を改善することを目的としている。
既存の手法では、様々な明るさ劣化からの回復の不確実性と、テクスチャと色情報の喪失という2つの課題に直面している。
我々は、量子化された先行値と画像の精細化を利用して、新しいエンハンスメント手法、CodeEnhanceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:18:59 GMT)
NeRF-Insert: 3D Local Editing with Multimodal Control Signals [97.9] NeRF-InsertはNeRF編集フレームワークで、ユーザーは柔軟なレベルのコントロールで高品質なローカル編集ができる。
我々は,シーン編集を塗装上の問題として捉え,シーンのグローバルな構造を保たせるようにした。
以上の結果から,視覚的品質が向上し,元のNeRFとの整合性も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 02:04:49 GMT)
In-Context Learning with Long-Context Models: An In-Depth Exploration [96.1] 大規模なラベル空間を持つ多くのデータセットでは、数百から数千のデモでパフォーマンスが向上し続けています。
長いコンテキストのICLは驚くほど効果的であるが、ほとんどの利益は同様の例に答えることから得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:06:52 GMT)
PoseAnimate: Zero-shot high fidelity pose controllable character animation [89.7] 画像対ビデオ(I2V)生成は、単一の画像からビデオシーケンスを作成することを目的としている。
既存のアプローチは、キャラクタの外観上の矛盾と細部保存の貧弱さに悩まされている。
文字アニメーションのための新しいゼロショットI2VフレームワークPoseAnimateを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:24:23 GMT)
Transferring Troubles: Cross-Lingual Transferability of Backdoor Attacks in LLMs with Instruction Tuning [63.5] 本研究は多言語モデルに対する言語間バックドア攻撃に焦点を当てている。
本研究では,教育指導データが有毒でない言語において,教育指導データが1つか2つの言語でどのように影響するかを検討する。
本手法は, mT5, BLOOM, GPT-3.5-turbo などのモデルにおいて, 高い攻撃成功率を示し, 複数の言語で95%を突破した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:43:57 GMT)
Improving Language Model Reasoning with Self-motivated Learning [60.8] textitSelfをモチベーションとする学習フレームワークは、モデル自体をモチベーションとして、既存のデータセットで合理性を自動的に生成する。
我々は,有理数の品質を評価するためにランク付き報酬モデルを訓練し,強化学習による推論の性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:38:59 GMT)
The Role of $n$-gram Smoothing in the Age of Neural Networks [60.2] 本稿では,ニューラルネットワークモデルの時代において,古典的な$n$-gram平滑化技術が果たす役割を再オープン化する。
我々は,任意の$n$-gram平滑化手法をニューラルネットワークモデルと互換性のある正規化器に変換するためのフレームワークを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:58:40 GMT)
DOCCI: Descriptions of Connected and Contrasting Images [58.4] Connected and Contrasting Images (DOCCI) は、15k画像のための長い人間の注釈付き英語記述のデータセットである。
我々は、画像毎の包括的な記述を作成するよう、人間のアノテータに指示する。
DOCCIはテキスト・画像生成に有用なテストベッドであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:56:24 GMT)
Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers? [57.0] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。
概念深さ」の概念を導入し、より複雑な概念が一般的により深い層で得られることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:53:56 GMT)
Towards Generalist Robot Learning from Internet Video: A Survey [56.6] 本稿では,強化学習(RL)とロボット工学の文脈におけるビデオ(LfV)からの学習方法の概要について述べる。
我々は、大規模なインターネットビデオデータセットにスケール可能な方法に焦点を当てる。
利用可能な全範囲のデータを活用するスケーラブルなアプローチを提唱し、LfVの重要なメリットを目標としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:57:41 GMT)
HyperSDFusion: Bridging Hierarchical Structures in Language and Geometry for Enhanced 3D Text2Shape Generation [56.0] テキストから3次元形状を生成する2分岐拡散モデルHyperSDFusionを提案する。
双曲空間におけるテキストと3次元形状の階層的表現を学習する。
本手法は,テキスト・ツー・シェイプ生成のための双曲的階層表現を初めて探求する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 05:32:01 GMT)
Global Phase Helps in Quantum Search: Yet Another Look at the Welded Tree Problem [55.8] 本稿では、離散時間量子ウォークによる溶接木問題に対する最適線形打撃時間の簡単な証明を行う。
同じ手法は他の1次元階層グラフにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:45:49 GMT)
Exploring Multi-Lingual Bias of Large Code Models in Code Generation [55.3] コード生成は、自然言語(NL)仕様に基づいて、コードを合成し、機能要件を満たすことを目的としている。
有効性にもかかわらず、我々は大規模コードモデル(LCM)の生成性能において顕著な多言語バイアスを観察する。
LCMは、英語で指示を与えると解を生成する能力を示すが、中国語などの他のNLで意味論的に等価な命令に直面すると、失敗する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:51:49 GMT)
EAMA : Entity-Aware Multimodal Alignment Based Approach for News Image Captioning [55.0] ニュース画像キャプションは、ニュース画像と関連するニュース記事とともに、エンティティに富んだ情報キャプションを生成するモデルを必要とする。
現在のMLLM(Multimodal Large Language Models)は、ニュース画像キャプションタスクのエンティティ情報を扱う場合に制限がある。
提案手法は,GoodNewsデータセット(72.33 -> 88.39)とNYTimes800kデータセット(70.83 -> 85.61)のCIDErスコアよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:13:10 GMT)
Lightplane: Highly-Scalable Components for Neural 3D Fields [54.6] Lightplane RenderとSplatterは2D-3Dマッピングにおけるメモリ使用量を大幅に削減した。
これらのイノベーションは、メモリと計算コストの少ない、はるかに高解像度で高解像度の画像の処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:59:51 GMT)
RepEval: Effective Text Evaluation with LLM Representation [54.1] 評価のためにLLM表現の投影を利用した最初の計量であるRepEvalを紹介する。
RepEvalはトレーニングに最小限のサンプルペアを必要とし、簡単なプロンプト修正によって、さまざまなタスクに簡単に移行できる。
3つのタスクから得られた10個のデータセットの結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:50:55 GMT)
IID Relaxation by Logical Expressivity: A Research Agenda for Fitting Logics to Neurosymbolic Requirements [50.6] 本稿では、ニューロシンボリック・ユースケースにおける既知のデータ依存と分布制約を利用する利点について論じる。
これは、ニューロシンボリックな背景知識と、その論理に必要とされる表現性に関する一般的な疑問を伴う新しい研究課題を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:09:53 GMT)
MambaPupil: Bidirectional Selective Recurrent model for Event-based Eye tracking [50.3] 事象に基づく視線追跡は、高時間分解能と低冗長性で非常に有望である。
点眼、固定、ササード、スムーズな追跡を含む眼球運動パターンの多様性と急激さは、眼球運動の局所化に重要な課題を提起する。
本稿では、文脈時空間情報を完全に活用するための双方向の長期シーケンスモデリングと時間変化状態選択機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:17:55 GMT)
Countering Reward Over-optimization in LLM with Demonstration-Guided Reinforcement Learning [49.9] 強化学習は、大きな言語モデルで過度に最適化される。
報酬目的を再検討するために、Reward from Demonstration (RCfD)を導入する。
RCfD は ROO を緩和しながら, 注意深く調整されたベースラインに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:57:21 GMT)
GS-LRM: Large Reconstruction Model for 3D Gaussian Splatting [49.3] 単一A100 GPU上で2-4のスパース画像から高品質な3Dガウス像を0.23秒で予測できるスケーラブルな大規模再構成モデルGS-LRMを提案する。
このモデルは非常に単純なトランスフォーマーベースアーキテクチャを特徴とし、入力されたイメージをパッチ化し、プリミティブなマルチビュー画像トークンをトランスフォーマーブロックのシーケンスに渡す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:47:46 GMT)
ThangDLU at #SMM4H 2024: Encoder-decoder models for classifying text data on social disorders in children and adolescents [49.0] 本稿では,#SMM4H (Social Media Mining for Health) 2024 Workshopのタスク3とタスク5への参加について述べる。
タスク3は、屋外環境が社会不安の症状に与える影響を議論するツイートを中心にした多クラス分類タスクである。
タスク5は、子供の医学的障害を報告しているツイートに焦点を当てたバイナリ分類タスクを含む。
BART-baseやT5-smallのような事前訓練されたエンコーダデコーダモデルからの転送学習を適用し、与えられたツイートの集合のラベルを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:06:20 GMT)
STT: Stateful Tracking with Transformers for Autonomous Driving [48.6] 三次元空間における物体の追跡は、自律走行に不可欠である。
運転中の安全性を確保するため、トラッカーはフレーム全体の物体を確実に追跡し、現在の速度や加速度などの状態を正確に推定する必要がある。
本研究では,トランスフォーマーで構築したステートフルトラッキングモデルであるSTTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:04:36 GMT)
Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation [48.3] 本稿では,マルチタスク学習(MTL)問題として,レーダ信号の分類と特徴化に取り組むためのアプローチを提案する。
本稿では,複数のレグレッションタスクと分類タスクを同時最適化するIQST(IQ Signal Transformer)を提案する。
合成レーダデータセット上で提案したMTLモデルの性能を示すとともに,レーダ信号の特徴付けのための一級ベンチマークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:48:00 GMT)
Physical Backdoor: Towards Temperature-based Backdoor Attacks in the Physical World [47.8] 熱赤外物体検出(TIOD)に新たな2種類のバックドアアタックを導入する。
トリガー設計に影響を及ぼす主な要因は、温度、サイズ、材料、隠蔽である。
デジタル領域では、TIODのベンチマークデータセットを用いてアプローチを評価し、最大98.21%のアタック成功率(ASR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:03:26 GMT)
AM-RADIO: Agglomerative Vision Foundation Model -- Reduce All Domains Into One [47.6] このアプローチをAM-RADIO(Agglomerative Model -- すべてのドメインを1に還元する)と名付けます。
教師モデルより少なくとも7倍高速な新しいアーキテクチャ(E-RADIO)を開発した。
包括的なベンチマークプロセスでは、ImageNet分類、ADE20kセマンティックセグメンテーション、COCOオブジェクト検出、LLaVa-1.5フレームワークなどの下流タスクをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:22:03 GMT)
MetaCoCo: A New Few-Shot Classification Benchmark with Spurious Correlation [46.5] 実世界のシナリオから収集したスプリアス相関シフトを用いたベンチマークを提案する。
また,CLIPを事前学習した視覚言語モデルとして用いたメトリクスを提案する。
実験結果から,既存手法の性能はスプリアス相関シフトの有無で著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:45:30 GMT)
Jolteon and Ditto: Network-Adaptive Efficient Consensus with Asynchronous Fallback [46.3] 我々は,ビザンチンのSMRプロトコルであるDittoを開発した。このプロトコルは,ハッピーパスの最適な通信と,非同期およびDDoS攻撃下でのプログレス保証である。
具体的には、最先端の線形プロトコルであるHotStuffから始めて、徐々にDittoを構築します。別々のコントリビューションと中間ステップとして、HotStuffの2チェーンバージョンであるJolteonを設計します。
特に,Jolteonのコミットレイテンシは,システムサイズが異なるHotStuffを200～300ms上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:16:41 GMT)
Computational Approaches for Integrating out Subjectivity in Cognate Synonym Selection [45.1] 言語系統学の初期において、一つの同義語のみを選択することが推奨された。
バイナリ文字行列は、すべての同義語を含むデータセット全体を表現することができることを示す。
また、CLDFフォーマットで提供されるコグネートデータに対して、上記のすべてのキャラクタマトリックスタイプを生成するためのPythonインターフェースも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:52:26 GMT)
Learning with Density Matrices and Random Features [45.0] 密度行列は、量子系の統計状態を記述する。
量子系の量子的不確実性と古典的不確実性の両方を表現することは強力な形式主義である。
本稿では,機械学習モデルのビルディングブロックとして密度行列をどのように利用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:37:06 GMT)
Understanding Multimodal Contrastive Learning Through Pointwise Mutual Information [45.0] 事前学習において最適な類似性を実現するエンコーダは、軽度の仮定の下で下流の分類タスクに良い表現を提供することを示す。
また,非線形カーネルを用いたマルチモーダルコントラスト学習のための新しい類似度指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:15:04 GMT)
MediTab: Scaling Medical Tabular Data Predictors via Data Consolidation, Enrichment, and Refinement [44.7] 患者の健康リスク予測などの医療応用において,タブラルデータ予測が採用されている。
以前の予測子は、手動でキュレートされた小さなデータセットでトレーニングされることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:23:48 GMT)
Does Instruction Tuning Make LLMs More Consistent? [44.2] 我々は、$textitConsistency$、すなわち、入力の小さな摂動に対する言語モデルの感度への影響を考察する。
10個の命令調整LLaMAモデルと元のLLaMA-7bモデルを比較し、ほぼ全車種がより一貫性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:25:40 GMT)
On Training a Neural Network to Explain Binaries [43.3] 本研究では,バイナリコード理解のタスクにおいて,ディープニューラルネットワークをトレーニングする可能性を検討する。
私たちは、Stack Overflowの1.1Mエントリを含むキャプチャから派生した、独自のデータセットを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:34:51 GMT)
Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown Constraints [42.5] 拡散モデルを用いてデータ多様体内で最適化を行う。
ボルツマン分布の積からサンプリング問題として元の最適化問題を再構成する。
提案手法は,従来の最先端のベースラインよりも優れた,あるいは同等のパフォーマンスを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:32:33 GMT)
Soft Preference Optimization: Aligning Language Models to Expert Distributions [40.8] SPOは、Large Language Models (LLMs)のような生成モデルと人間の好みを整合させる手法である。
SPOは、選好損失をモデル全体の出力分布全体にわたる正規化項と統合する。
本稿では,SPOの方法論,理論的基礎,および単純さ,計算効率,アライメント精度における比較優位性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:48:55 GMT)
SemantiCodec: An Ultra Low Bitrate Semantic Audio Codec for General Sound [40.8] SemantiCodecは、様々なオーディオタイプで毎秒100トークン未満にオーディオを圧縮するように設計されている。
本稿では,セマンティコーデックが再現性に関する最先端の記述を著しく上回っていることを示す。
また,SemantiCodecはすべての評価音声コーデックよりもはるかにリッチな意味情報を含んでいることも示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:51:36 GMT)
Reconstruction of Unstable Heavy Particles Using Deep Symmetry-Preserving Attention Networks [40.6] 一般化されたアテンション機構に基づくアナプローハは、以前は大型ハドロン衝突型加速器の上位クォーク対崩壊に対して対称性保存アテンションネットワーク (SPA-NET) が適用されてきた。
我々はSPA-NETアーキテクチャを拡張して、レプトンのような複数の入力オブジェクトタイプや、トランスバースモーメントの欠如のようなグローバルなイベント機能について検討する。
ttHの探索,トップクォーク質量の測定,およびトップクォーク対に崩壊する重いZ'の探索という,3つの代表的な研究の力の顕著な改善を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:39:59 GMT)
MoST: Multi-modality Scene Tokenization for Motion Prediction [40.0] 本稿では,視覚世界をシーン要素のコンパクトな集合にトークン化することを提案する。
次に、トレーニング済みの画像基盤モデルとLiDARニューラルネットワークを利用して、すべてのシーン要素をオープン語彙的にエンコードする。
提案した表現は,数百のトークンで多フレーム多モード観測を効率的に符号化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:09:41 GMT)
Machine Learning-based Estimation of Respiratory Fluctuations in a Healthy Adult Population using BOLD fMRI and Head Motion Parameters [40.0] 多くのfMRI研究では、呼吸信号が欠如しているか、品質が悪いことがしばしばある。
周辺記録装置を必要とせずに、fMRIデータから直接呼吸変動(RV)波形を抽出するツールを持つことは、非常に有益である。
本研究では,頭部運動パラメータとBOLD信号を用いたRV波形再構成のためのCNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:53:11 GMT)
MVDiffusion++: A Dense High-resolution Multi-view Diffusion Model for Single or Sparse-view 3D Object Reconstruction [39.1] 本稿では3次元オブジェクト再構成のためのニューラルネットワークMVDiffusion++を提案する。
MVDiffusion++は、カメラポーズなしで1つか数枚の画像が与えられたオブジェクトの高解像度で高解像度なビューを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:11:58 GMT)
Revisiting RGBT Tracking Benchmarks from the Perspective of Modality Validity: A New Benchmark, Problem, and Method [38.7] MV-RGBT という新しいベンチマークを MMW のシナリオに特化して提案する。
ベースライン融合戦略として,MoETrackと呼ばれる専門家の混在に基づく新たな手法を提案する。
MoETrackはMV-RGBTだけでなく、RGBT234、LasHeR、VTUAV(VTUAV-ST)の短期分割といった標準ベンチマークでも、新しい最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:37:58 GMT)
Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Cross-dataset 3D Object Detection [38.2] 自己学習技術は、3次元物体検出のための教師なし領域適応の顕著な改善を示している(3D UDA)
これらの技法は典型的には、ターゲット領域のモデルを監督するために擬似ラベル、すなわち3Dボックスを選択する。
従来のテクニックでは、これらのボックスを擬似ラベルとして再重み付けすることでこれを緩和するが、これらのボックスはトレーニングプロセスに悪影響を及ぼす可能性がある。
疑似箱の信頼性を向上させるための新しい擬似ラベル精錬フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:20:35 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Scheduling for Accelerating Neural Network Training with Newton's Gradient Descent [37.6] 本稿では,ニュートンのGDを用いたニューラルネットワークトレーニングの高速化を目的とした,ハイブリッド量子古典スケジューラQ-Newtonを提案する。
Q-Newtonは量子と古典的な線形解法を協調する合理化スケジューリングモジュールを使用している。
評価の結果,Q-Newtonは一般的な量子機械と比較してトレーニング時間を大幅に短縮できる可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:55:03 GMT)
MicroDreamer: Zero-shot 3D Generation in $\sim$20 Seconds by Score-based Iterative Reconstruction [37.4] マルチビュースコアベース拡散モデルを用いた3次元生成のための効率的かつ汎用的なアルゴリズムであるスコアベース反復再構成(SIR)を導入する。
我々は,様々な3次元表現や3次元生成タスクに適用可能な,MicroDreamerと呼ばれる効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:56:14 GMT)
UniFS: Universal Few-shot Instance Perception with Point Representations [36.9] そこで我々は,UniFSを提案する。UniFSは多種多様なインスタンス認識タスクを統一する汎用のインスタンス認識モデルである。
提案手法は,タスクについて最小限の仮定を行うが,高度に専門的で最適化されたスペシャリストモデルと比較して,競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:47:44 GMT)
Enhancing Intrinsic Features for Debiasing via Investigating Class-Discerning Common Attributes in Bias-Contrastive Pair [36.2] ディープニューラルネットワークは、データセットバイアスの存在下でターゲットクラスと急激な相関を持つバイアス特性に依存している。
本稿では,本質的特徴の領域を示す空間的指示を明示的に提示する手法を提案する。
実験により, 種々のバイアス重大度を有する合成および実世界のデータセットに対して, 最先端の性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:13:14 GMT)
Evaluating Concept-based Explanations of Language Models: A Study on Faithfulness and Readability [35.5] 多様な概念に基づく説明に一般化可能な概念の形式的定義を導入する。
摂動時の出力差による忠実度を定量化する。
次に、概念を最大限に活性化するパターンのコヒーレンスを測定することにより、可読性の自動測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:31:51 GMT)
UnScene3D: Unsupervised 3D Instance Segmentation for Indoor Scenes [35.4] UnScene3Dは、クラスに依存しない屋内スキャンの3Dインスタンスセグメンテーションのための、完全に教師なしの3D学習アプローチである。
高分解能な3次元データに基づく効率的な表現と学習を可能にする。
提案手法は,最先端の教師なし3次元インスタンス分割法を平均精度300%以上で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:24:00 GMT)
Large Language Model Agent for Fake News Detection [33.1] FactAgentは、偽ニュースの検出に大規模な言語モデルを利用するためのエージェント的アプローチである。
モデルトレーニングなしでニュースクレームを検証する際に、人間の専門家の振る舞いをエミュレートする。
エンドユーザーに偽ニュース検出の推論プロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:55:27 GMT)
Towards Real-world Video Face Restoration: A New Benchmark [33.0] 我々は,「フル,オクルード,サイド」の顔を持つFOSという新しい実世界のデータセットを紹介した。
FOSデータセットは、より多様な劣化をカバーし、より複雑なシナリオからの顔サンプルを含む。
我々は、最先端のBFR法とビデオスーパー解像度(VSR)法の両方をベンチマークして、現在のアプローチを網羅的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:37:01 GMT)
Enhancing GUI Exploration Coverage of Android Apps with Deep Link-Integrated Monkey [32.8] Delm氏は動的探索プロセスを監督し、ツールを無意味なテストループから探索されていないGUIページへと誘導する。
我々は,Delmのアクティビティコンテキストモックアップ,アクティビティカバレッジ,メソッドカバレッジ,クラッシュ検出における有効性を評価する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:24:32 GMT)
Temporal Graph ODEs for Irregularly-Sampled Time Series [32.7] 時間的グラフ正規微分方程式(TG-ODE)フレームワークを導入し,時間的および空間的ダイナミクスをグラフストリームから学習する。
提案手法をいくつかのグラフベンチマークで実証的に検証し、不規則なグラフストリームタスクにおいてTG-ODEが最先端の性能を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:43:11 GMT)
Revisiting the Adversarial Robustness of Vision Language Models: a Multimodal Perspective [32.4] マルチモーダル攻撃下での対角的ロバスト性に対する視覚言語モデルの適用について検討する。
本研究は,マルチモーダル・コントラッシブ・コントラスト・トレーニング・ロスを提案し,クリーン・アトラッシブ・テキストの埋め込みと,その逆・クリーンな視覚的特徴との整合性を示す。
2つのタスクにまたがる15のデータセットの実験により、我々の手法はCLIPの対角的堅牢性を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:34:21 GMT)
AutoGluon-Multimodal (AutoMM): Supercharging Multimodal AutoML with Foundation Models [31.8] AutoMMは、わずか3行のコードで基礎モデルの微調整を可能にする。
AutoMMは、分類、回帰、オブジェクト検出、セマンティックマッチング、イメージセグメンテーションにまたがる、包括的な機能スイートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:09:27 GMT)
CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Language Model Serving [31.8] CacheGenは、大きな言語モデルのための高速なコンテキストローディングモジュールである。
ストリーミング戦略を適用して、利用可能な帯域幅の変化に対処する。
KVキャッシュサイズを3.5-4.3x、フェッチと処理の合計遅延を3.2-3.7x削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 05:06:17 GMT)
Open Information Extraction from 2007 to 2022 -- A Survey [31.5] 本調査では,2007年から2022年までのオープン情報抽出技術について紹介し,新しいモデルに着目した。
近年のOIE技術の発展に対応するため,情報の観点からの新たな分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:27:01 GMT)
3D Gaussian Blendshapes for Head Avatar Animation [31.5] フォトリアリスティックヘッドアバターをモデル化するための3次元ガウス混合モデルを提案する。
任意の表現のアバターモデルは、中立モデルと表現が混在することで効果的に生成することができる。
高忠実度頭部アバターアニメーションはガウススプラッティングを用いてリアルタイムで合成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:45:41 GMT)
Many-body quantum register for a spin qubit [31.1] 半導体量子ドットにおける機能量子レジスタを実証する。
我々の研究は、身体物理学が量子デバイスに段階変化機能を加えることができるかを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:13:01 GMT)
Tuning the coherent interaction of an electron qubit and a nuclear magnon [30.4] 近位スピンのアンサンブルとコヒーレントに相互作用する中心スピン量子ビットは、絡み合った集合状態やマルチキュービットレジスタを工学するために用いられる。
GaAs量子ドットにおける電子量子ビットと核多体系の相互作用のチューニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:13:01 GMT)
MotionLCM: Real-time Controllable Motion Generation via Latent Consistency Model [29.9] この研究は、制御可能なモーション生成をリアルタイムレベルに拡張するMotionLCMを導入している。
まず、動作遅延拡散モデル(MLD)に基づいて、動き生成のための動き潜時一貫性モデル(MotionLCM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:59:47 GMT)
Uncovering What, Why and How: A Comprehensive Benchmark for Causation Understanding of Video Anomaly [29.8] ビデオ異常の因果理解のためのベンチマーク(CUVA)を提案する。
提案されたベンチマークの各インスタンスは、異常の"何"、"なぜ"、"どのように"を示す3つの人間のアノテーションを含んでいる。
MMEvalはCUVAの人間の嗜好に合うように設計された新しい評価基準である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:11:49 GMT)
Giving a Hand to Diffusion Models: a Two-Stage Approach to Improving Conditional Human Image Generation [29.8] ポーズ条件付き人体画像生成に新たなアプローチを導入し,その過程を2段階に分けた。
両ステージの結果をコヒーレントな方法で組み合わせた第2段階のハンドディテールを維持するために, 新規なブレンディング技術が導入された。
提案手法は生成した手の品質を向上するだけでなく、ポーズ条件付き人体画像生成の能力を向上させるとともに、手ポーズの制御も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:29:22 GMT)
Navigating Brain Language Representations: A Comparative Analysis of Neural Language Models and Psychologically Plausible Models [29.5] 様々なニューラルネットワークモデルと心理的に妥当なモデルの符号化性能を比較した。
意外なことに、心理学的に妥当なモデルが、さまざまな文脈でニューラルネットワークモデルより優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:48:07 GMT)
Visible-Infrared Person Re-Identification via Patch-Mixed Cross-Modality Learning [29.1] VI-ReIDのためのパッチ・ミキシング・クロスモダリティ・フレームワーク(PMCM)を提案する。
2つのモダリティから同一人物の2つのイメージをパッチに分割し、モデル学習のための新しい画像に縫い付ける。
表現学習を正規化するために部分配向損失を導入し、モダリティの整合性を確保するためにパッチ混在のモダリティ学習損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:51:32 GMT)
LVOS: A Benchmark for Large-scale Long-term Video Object Segmentation [29.1] ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオ内のターゲットオブジェクトの識別と追跡を目的としている。
既存のベンチマークは主に、ほとんどの場合オブジェクトが見える短期的なビデオに焦点を当てている。
296,401フレームの720の動画と407,945の高品質アノテーションからなるLVOSという新しいベンチマークを提案する。
LVOSのビデオは平均1.14分であり、既存のデータセットのビデオの約5倍の長さである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:50:29 GMT)
Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction [29.1] GPTやLlamaのような大規模言語モデルは、次のトーケン予測損失で訓練される。
複数の未来のトークンを同時に予測するための言語モデルをトレーニングすることで、より高いサンプル効率が得られることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:33:57 GMT)
A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback [28.9] 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、工学的な報酬関数に頼るのではなく、人間のフィードバックから学習する強化学習(RL)の一種である。
本稿では、RLHFの基礎を概観し、RLエージェントとヒューマンインプットの複雑なダイナミクスを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:59:01 GMT)
Transcrib3D: 3D Referring Expression Resolution through Large Language Models [28.1] 本稿では,3次元検出手法と大規模言語モデルの創発的推論機能を組み合わせたアプローチであるTranscrib3Dを紹介する。
Transcrib3Dは3D参照解像度ベンチマークで最先端の結果を得る。
提案手法は,提案手法を用いて,参照表現の難易度を含むクエリに対して,実際のロボットがピック・アンド・プレイス・タスクを実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 02:48:20 GMT)
CodeHalu: Code Hallucinations in LLMs Driven by Execution-based Verification [27.7] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成の分野で大きな進歩を遂げた。
LLMは時に、もっともらしいように見えるコードを生成するが、期待される要件を満たすことができず、正しく実行されないことがある。
本研究では,コード幻覚の概念を初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:56:38 GMT)
HydraLoRA: An Asymmetric LoRA Architecture for Efficient Fine-Tuning [27.4] 大規模言語モデルへの微調整による新しいタスクへの適応は、導入によってより効率的になった。
LoRAのようなPEFT(Efficient Fine-Tuning)技術は、フル微調整に比べて性能が劣ることが多い。
ドメインの専門知識を必要としない非対称構造を持つLoRAフレームワークであるHydraLoRAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:01:09 GMT)
Transition Rate Scheduling for Quantization-Aware Training [26.8] 量子化対応トレーニング(QAT)は、ウェイト/アクティベーションのビット精度を低下させるために、トレーニング中の量子化プロセスをシミュレートする。
勾配ベースを用いて遅延重みを更新することで、間接的に量子化された重みを学習する。
本稿では,量子化重みの遷移数を明示的に制御する遷移率(TR)スケジューリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:12:36 GMT)
PatentGPT: A Large Language Model for Intellectual Property [26.3] 大規模言語モデルは、多くの自然言語処理タスクにまたがる例外的なパフォーマンスのために、大きな注目を集めている。
しかし,知的財産権(IP)分野における大規模言語モデルの応用は,専門知識の要求が強いため困難である。
我々は、IPドメインのユニークな要件を満たす、IP指向のLLMをトレーニングするための、低コストで標準化された手順を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 05:14:42 GMT)
A Light-weight Transformer-based Self-supervised Matching Network for Heterogeneous Images [22.8] 本稿では,自己教師型マッチングネットワークを通じてロバストな特徴記述子を求めるキーポイント記述子手法を提案する。
LTFormerと呼ばれる軽量トランスフォーマーネットワークは、ディープレベルの特徴記述子を生成するように設計されている。
提案手法は従来の手作りの局所特徴記述子よりも優れており,最先端のディープラーニング手法と同等に競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:30:33 GMT)
NOLA: Compressing LoRA using Linear Combination of Random Basis [22.8] 我々は、ロラに存在するランク1の下界を克服するNOLAを導入する。
NOLAは、ランク1のLoRAと比較してパラメータ数がはるかに少ないLoRAモデルと同様に、最高の圧縮LoRAをアーカイブできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:58:16 GMT)
Feature Purified Transformer With Cross-level Feature Guiding Decoder For Multi-class OOD and Anomaly Deteciton [22.6] 本稿では,FPM(Feature Purification Module)とCFGデコーダの2つの革新的なモジュールを組み込んだFUTUREGフレームワークを紹介する。
FPMは、潜在空間内の正規性境界を制約し、異常な特徴を効果的にフィルタリングする。
CFGデコーダは層単位でのエンコーダ表現を使用してフィルタされた特徴の再構築を誘導し、きめ細かい詳細を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:45:51 GMT)
Structure learning of Hamiltonians from real-time evolution [22.4] ハミルトン学習に対する新しい一般的なアプローチとして、難解な構造学習の変種を解くだけでなく、この分野の他のオープンな問題も解決する。
我々のアルゴリズムは1/varepsilon$で1/varepsilon$の進化時間スケーリングでハミルトニアンを$varepsilon$エラーに復元する。
応用として、ハミルトニアンが1/varepsilon2$の標準極限を破り、精度$varepsilon$までパワー-ロー崩壊を示すことも学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:00:00 GMT)
People Attribute Purpose to Autonomous Vehicles When Explaining Their Behavior [22.1] 認知科学は、人々がどの説明を期待するか、どのフォーマットでこれらの説明を行うのかを理解するのに役立ちます。
本研究は、自動運転車の振る舞いを14のシナリオで説明するための2つの調査から得られた経験的データを報告する。
参加者は、テレロジカルな説明は偽物よりもはるかに品質が高いと考えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:43:10 GMT)
Underwater Acoustic Target Recognition based on Smoothness-inducing Regularization and Spectrogram-based Data Augmentation [21.3] 不十分なデータは、複雑なモデリングをサポートする認識システムの能力を阻害する可能性がある。
限られたデータの場合,モデルの一般化能力を高めるための2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:59:02 GMT)
Fake it to make it: Using synthetic data to remedy the data shortage in joint multimodal speech-and-gesture synthesis [21.2] テキストからの音声音声と音声による3Dジェスチャーの同時合成手法は,新しい,新たな分野である。
既存の手法は、すべての構成モダリティからの並列データに基づいて訓練される。
学生-教員法に着想を得て,追加の教材を簡易に合成することで,データ不足に対する直接的な解決法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:22:19 GMT)
Enhancing Lip Reading with Multi-Scale Video and Multi-Encoder [21.2] リップリーダーは、ビデオで捉えたスピーカーのサイレントな唇の動きから、音声コンテンツを自動で書き起こすことを目的としている。
マルチスケールビデオデータとマルチエンコーダを組み込むことにより,唇読取能力を向上させることを提案する。
提案手法はICME 2024 ChatCLR Challenge Task 2で2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:51:21 GMT)
High dimensional analysis reveals conservative sharpening and a stochastic edge of stability [21.1] トレーニング損失Hessianの大きな固有値のダイナミクスは,モデル間およびバッチ全体において極めて堅牢な特徴を持っていることを示す。
しばしば、大きな固有値が増加するプログレッシブ・シャープニングの初期段階があり、続いて安定性の端として知られる予測可能な値での安定化が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:54:15 GMT)
Towards a Search Engine for Machines: Unified Ranking for Multiple Retrieval-Augmented Large Language Models [21.1] uRAGは、複数の下流検索拡張生成システム(RAG)を提供する統合検索エンジンを備えたフレームワークである。
我々は、訓練に従事する18のRAGシステムと、uRAGを検索エンジンの新規ユーザとして使用する18の未知のRAGシステムからなる大規模な実験エコシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:51:37 GMT)
Stick to Your Role! Context-dependence and Stability of Personal Value Expression in Large Language Models [19.5] 異なる文脈における値表現の安定性に関するケーススタディを提案する。
心理学的手法を用いて,人口のランク順安定性について検討した。
モデルおよびモデルファミリーの安定性における一貫した傾向を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:09:22 GMT)
How good are Large Language Models on African Languages? [18.7] アフリカの60言語にまたがる6つのタスクにおける4つのポピュラーな大言語モデル(mT0, Aya, LLaMa 2, GPT-4)の分析を行った。
以上の結果から,全てのLLMはアフリカの言語では性能が低いことが示唆され,高リソース言語に比べて性能の差が大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:04:16 GMT)
auto-sktime: Automated Time Series Forecasting [18.6] 本稿では,自動時系列予測のための新しいフレームワークであるauto-sktimeを紹介する。
提案するフレームワークは、自動機械学習(AutoML)技術を使用して、予測パイプライン全体の生成を自動化する。
64種類の実世界の時系列データセットに対する実験結果は、フレームワークの有効性と効率を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:23:59 GMT)
Tuning for the Unknown: Revisiting Evaluation Strategies for Lifelong RL [18.0] ディープRLの標準的なプラクティスは、エージェントの全生涯にわたって、デプロイ環境への未使用のアクセスを仮定することである。
本稿では, 寿命の長いRL研究の進展が, 不適切な経験的手法によって支えられているという考えを考察する。
いずれの手法も1パーセントのチューニングに制限された場合,性能が低下するのに対して,ネットワークの可塑性を維持するために設計されたアルゴリズム的緩和は驚くべき性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:41:05 GMT)
Training-free Graph Neural Networks and the Power of Labels as Features [17.9] トレーニングフリーグラフニューラルネットワーク(TFGNN)は、トレーニングなしで使用することができ、任意のトレーニングで改善することもできる。
グラフニューラルネットワークの表現力をLaFが向上することを示す。
実験では、TFGNNがトレーニングフリー設定において既存のGNNよりも優れており、従来のGNNよりもはるかに少ないトレーニングイテレーションで収束していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:36:43 GMT)
Inference-Time Rule Eraser: Distilling and Removing Bias Rules to Mitigate Bias in Deployed Models [17.8] Inference-Time Rule Eraser (Eraser) は、モデル重みを変更することなく、公正な懸念に対処するため、推論中にバイアスのある決定ルールを除去することに焦点を当てた新しい手法である。
提案手法は,(1) モデルに偏りのある規則を抽出し,(2) 偏りのある規則を推論中に除外する,という2つの段階を含むエラザーの具体的実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:21:07 GMT)
From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples [17.4] 我々は,Llama2,GPT-4,Claude 3などの事前学習された大規模言語モデルが,文脈内例が与えられた場合の線形回帰や非線形回帰をいかにうまく行うかを分析する。
いくつかの大きな言語モデルでは、従来の教師付きメソッドに匹敵する(あるいはパフォーマンスに優れる)パフォーマンスで回帰タスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:40:57 GMT)
SimAC: A Simple Anti-Customization Method for Protecting Face Privacy against Text-to-Image Synthesis of Diffusion Models [16.5] 本稿では,既存のアンチ・カストマイゼーション手法とシームレスに統合された最適時間ステップを適応的に探索する手法を提案する。
我々のアプローチはアイデンティティの破壊を著しく増加させ、それによってユーザのプライバシと著作権を保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:00:01 GMT)
Towards Real-World HDR Video Reconstruction: A Large-Scale Benchmark Dataset and A Two-Stage Alignment Network [16.4] 既存の手法は主に合成データセットに基づいて訓練されており、実際のシーンでは性能が良くない。
HDRビデオ再構成のための大規模実世界のベンチマークデータセットであるReal-Vを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:29:26 GMT)
General Purpose Verification for Chain of Thought Prompting [16.4] 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善する方法について検討する。
我々は、モデルが推論中に従うべき3つの一般的な原則を提案する。
これらの制約をLLMが生成する推論ステップに適用し、最終生成の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:15:17 GMT)
Equivalence: An analysis of artists' roles with Image Generative AI from Conceptual Art perspective through an interactive installation design practice [16.1] 本研究では、アーティストが高度なテキストから画像生成AIモデルとどのように相互作用するかを検討する。
この枠組みを実証するために,「等価性」と題されたケーススタディでは,ユーザの音声入力を連続的に変化する絵画に変換する。
この研究は、アーティストの役割に対する理解を深め、画像生成AIで作成されたアートに固有の創造的側面に対する深い評価を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 02:06:54 GMT)
Global Search Optics: Automatically Exploring Optimal Solutions to Compact Computational Imaging Systems [16.0] モバイルビジョンの人気は、高度なコンパクト・コンピュート・イメージング・システムへの需要を生み出している。
共同設計パイプラインが最前線に現れ、2つの重要なコンポーネントがデータ駆動学習によって同時に最適化される。
本稿では,GSO(Global Search Optimization)を用いて,コンパクトな画像処理システムの設計を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:59:25 GMT)
A Dual Curriculum Learning Framework for Multi-UAV Pursuit-Evasion in Diverse Environments [16.0] 本稿では,無人機群が障害物のある制限された環境で高速離着陸機を捕獲するために協力するマルチUAV追跡回避について述べる。
追従回避問題を単純化する既存のアルゴリズムは、しばしば表現力のある協調戦略を欠き、極端なシナリオで回避者を捕まえるのに苦労する。
多様な環境下でのマルチUAV追従回避に対処し,未知のシナリオに対するゼロショット転送能力を実証するデュアルカリキュラム学習フレームワークDualCLを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:18:21 GMT)
Artificial Intelligence in Bone Metastasis Analysis: Current Advancements, Opportunities and Challenges [15.8] 本稿では,人工知能を用いた骨転移解析の現状と進歩を概説する。
ML技術は、BM分析において有望な性能を達成することができ、臨床効率を改善し、時間とコストの制限に対処する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:49:03 GMT)
Do Diffusion Models Learn Semantically Meaningful and Efficient Representations? [15.5] 条件付きDDPMの学習実験を行い、2次元球面ガウスバンプを所定の$x$-および$y$-ポジションで生成する。
以上の結果から,意味的に意味のある潜在表現の出現は,高い性能を達成するための鍵であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:32:31 GMT)
Application of a Dense Fusion Attention Network in Fault Diagnosis of Centrifugal Fan [15.4] 本稿では,従来の密集カスケード操作ではなく,分散注意モジュールを密接な接続に埋め込む方法について論じる。
提案した高密度融合は,ネットワーク診断プロセスの可視化に焦点を当て,モデル診断の解釈可能性を高める。
実験の結果,ネットワークの診断性能は,他の先進的な故障診断モデルよりも高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:32:43 GMT)
Faithful Path Language Modeling for Explainable Recommendation over Knowledge Graph [15.4] PEARLM (Path-based Explainable-Accurate Recommender based on Language Modelling) を導入し,知識グラフ制約デコーディング(KGCD)機構を改良した。
この機構は、復号レベルで有効なKG接続に付着させることにより、劣化した経路のゼロ発生を保証する。
本手法の有効性を厳密な経験的評価により検証し,説明経路の整合性を定量化する指標を新たに提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:24:38 GMT)
Secure Information Embedding and Extraction in Forensic 3D Fingerprinting [15.2] 3Dプリンティングの流行は公衆の安全に重大なリスクをもたらす。
情報を識別する3Dプリントをタグ付けするために、いくつかのアプローチが取られている。
指紋として知られるこの情報は、様々なビット埋め込み技術を用いてオブジェクトに書き込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:41:44 GMT)
Just Say the Name: Online Continual Learning with Category Names Only via Data Generation [15.2] オンライン連続学習フレームワーク - 生成名のみの連続学習(G-NoCL)-
G-NoCLは、新しいサンプル複雑性誘導型データアンサンブル技術であるDiverSityとCOmplexity enhance ensemBlER(DISCOBER)を用いて、生成されたデータから最適なトレーニングデータをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:20:54 GMT)
Interest Clock: Time Perception in Real-Time Streaming Recommendation System [15.0] 時間モデリングは、リコメンデーションシステムが時間変化を知覚し、時間の経過とともにユーザの動的嗜好をキャプチャすることを目的としている。
ストリーミングレコメンデーションシステムには効果的な時間モデリング方法がない。
本稿では,レコメンデーションシステムにおける時間情報を知覚するための,効果的で普遍的な手法であるInterest Clockを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:38:09 GMT)
A Novel Paradigm in Solving Multiscale Problems [14.8] 本稿では,大規模力学を独立にモデル化し,小規模力学をスレーブシステムとして扱うことにより,新しい疎結合解法を提案する。
スペクトル物理学インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,小型システムを効率的かつ高精度に特徴付けるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:14:50 GMT)
Correcting misinformation on social media with a large language model [14.7] 偽情報の高品質でタイムリーな修正は、偽の信念を効果的に減らすために、その正確さを識別し、説明する。
本稿では,誤情報訂正品質の13次元について,識別精度や説明の事実性から参照の関連性,信頼性までについて検討し,評価する。
その結果、MUSEはソーシャルメディア上で、潜在的な誤情報に対する高品質な応答を迅速に書けることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:03:13 GMT)
A Flexible 2.5D Medical Image Segmentation Approach with In-Slice and Cross-Slice Attention [13.9] 任意の数のスライスで2.5D画像を処理できるフレキシブル2.5DセグメンテーションモデルであるCSA-Netを紹介する。
1)脳MRI,(2)バイナリ前立腺MRIのセグメンテーション,(3)マルチクラス前立腺MRIのセグメンテーションの3つのタスクについてCSA-Netを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:28:09 GMT)
A Primer on the Inner Workings of Transformer-based Language Models [13.9] 先進言語モデルの内部動作の解釈を目的とした研究の急速な進歩は、この分野における長年の作業から得られた洞察を文脈的に理解する必要性を浮き彫りにした。
このプライマーは、トランスフォーマーベースの言語モデルの内部動作を解釈するために使われている現在の技術を紹介し、生成デコーダのみのアーキテクチャに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:20:17 GMT)
Towards Interactively Improving ML Data Preparation Code via "Shadow Pipelines" [13.6] データサイエンティストはMLパイプラインを反復的に開発し、潜在的な問題に対して繰り返しパイプラインをスクリーニングし、デバッグし、発見に従ってコードを修正して改善する。
本稿では,パイプライン改善のための対話的提案を自動生成して,この開発サイクルでデータサイエンティストを支援することを提案する。
我々は、これらの提案をいわゆるシャドウパイプラインで生成するビジョンについて議論し、潜在的な問題を自動的に検出するために修正したオリジナルのパイプラインの隠れたバリエーション、改善のための修正を試し、これらの修正をユーザに提案し、説明します。
低レイテンシの計算とシャドウパイプラインのメンテナンスを確保するために、インクリメンタルビューのメンテナンスベースの最適化を適用することを計画している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:36:04 GMT)
Rolling in the Shadows: Analyzing the Extraction of MEV Across Layer-2 Rollups [13.3] 分散金融は、最大抽出可能価値(MEV)として知られる一連の搾取的経済プラクティスを取り入れている
本稿では,約3年間にわたるArbitrumやzkSyncなどの著名なロールアップにおけるMEVの有病率と影響について検討する。
一般的なロールアップのサンドイッチ活動は検出されなかったが,クロスレイヤーサンドイッチ攻撃の可能性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:34:32 GMT)
A Hybrid Approach for Document Layout Analysis in Document images [13.2] 本稿では,トランスフォーマーを用いたオブジェクト検出ネットワークを,革新的なグラフィカルページオブジェクト検出手法として採用する。
コントラスト学習のための高品質なオブジェクトクエリを提供するためのクエリ符号化機構を提案する。
PubLayNet、DocLayNet、PubTablesのベンチマーク実験により、我々のアプローチは最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:00:36 GMT)
Let's Focus: Focused Backdoor Attack against Federated Transfer Learning [12.7] フェデレート・トランスファー・ラーニング(Federated Transfer Learning, FTL)は、フェデレート・ラーニングの最も一般的なバリエーションである。
本稿では,この興味深いフェデレーション学習シナリオを検証し,脆弱性を特定して活用する。
提案した攻撃は、FTLのフェデレートラーニングフェーズにおいて、クライアントの1つによって実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:11:44 GMT)
Deep Lead Optimization: Leveraging Generative AI for Structural Modification [12.2] このレビューでは、基本的な概念、目標、従来のCADD技術、最近のAIDDの進歩について論じる。
制約付きサブグラフ生成に基づく統一的な視点を導入し,デノボ設計とリード最適化の方法論を調和させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:17:42 GMT)
Model Collapse Demystified: The Case of Regression [12.1] 大規模言語や画像生成モデルの普及期における「モデル崩壊」現象について検討する。
我々は、この現象を幅広い状況で定量的に概説する分析式を得る。
モデル崩壊を緩和する適応正則化に基づく簡単な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:03:13 GMT)
Synthetic Image Verification in the Era of Generative AI: What Works and What Isn't There Yet [11.8] 本稿では,合成画像の検出と帰属に関するアプローチの概要と,その強度と弱点を明らかにする。
また、この分野でのホットトピックを指摘し、議論し、今後の研究に向けた有望な方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:59:53 GMT)
Revealing the working mechanism of quantum neural networks by mutual information [11.6] 量子ニューラルネットワーク(QNN)はパラメータ化された量子回路モデルであり、勾配に基づくトレーニングが可能である。
本稿では,相互情報を用いたQNNの学習メカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:32:17 GMT)
Block-As-Domain Adaptation for Workload Prediction from fNIRS Data [11.5] 機能近赤外分光法(FNIRS)は、皮質血行動態を測定する非侵襲的な方法である。
実世界の設定に適用するには、モデルが必要であり、異なるセッションと異なる主題でうまく機能する。
クラス認識ブロック対応ドメイン適応(CABA-DA)と呼ばれる効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:37:08 GMT)
Quater-GCN: Enhancing 3D Human Pose Estimation with Orientation and Semi-supervised Training [11.5] 本稿では,向きによるポーズ推定を強化するために,有向グラフ畳み込みネットワークであるQuater-GCNを紹介する。
Q-GCNは、座標を通してノード関節間の空間的依存関係をキャプチャするだけでなく、2次元空間における骨の回転の動的コンテキストを統合することで、排他的に優れている。
我々は,ラベルのないデータを活用する半教師付きトレーニング戦略でモデルを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:02:59 GMT)
A Logic for Reasoning About Aggregate-Combine Graph Neural Networks [11.3] 各式が等価グラフニューラルネットワーク(GNN)に変換可能であることを示す。
また, 満足度問題はPSPACE完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:16:38 GMT)
An Animation-based Augmentation Approach for Action Recognition from Discontinuous Video [11.3] コンピュータビジョンの重要な構成要素である行動認識は、複数のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
CNNは、不連続なビデオフレームでトレーニングされた場合、パフォーマンスの低下に悩まされる。
この問題を克服するために、一連の高度な技術を用いた4Aパイプラインを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:14:23 GMT)
Direct generation of time-energy-entangled W triphotons in atomic vapor [11.3] 連続モードの時間-エネルギー-絡み合ったW級三重項を前代未聞の発生率で報告した。
我々の研究は、信頼性と効率のよい真の三重項源を開発するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:13:27 GMT)
A survey on deep learning in medical image registration: new technologies, uncertainty, evaluation metrics, and beyond [11.0] 深層学習技術は、過去10年間に医療画像登録の分野を劇的に変えてきた。
本稿では,ディープラーニングによる画像登録の最近の進歩を概観する。
本稿では,これらの技術が医用画像に応用されることを強調し,深層学習による画像登録の今後の展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:13:05 GMT)
Octopus v4: Graph of language models [11.0] 言語モデルは広範囲のアプリケーションで有効であるが、最も洗練されたモデルはプロプライエタリであることが多い。
本稿では,textbfmultipleオープンソースモデルを統合するために,テキスト機能トークンを用いた新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:55:45 GMT)
Human-annotated label noise and their impact on ConvNets for remote sensing image scene classification [10.6] 畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)は衛星画像シーンの分類に成功している。
人間のラベル付きトレーニングデータセットは、ConvNetsが正確な分類を行うために不可欠である。
リモートセンシング画像における実世界の人間のアノテートラベルノイズの分布とConvNetへの影響は検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:52:11 GMT)
Reliable or Deceptive? Investigating Gated Features for Smooth Visual Explanations in CNNs [10.5] 本稿では,視覚的説明可能性に期待できるScoreCAM法を強化するための,シンプルかつ高効率な手法を提案する。
提案手法では,ScoreCAMで使用される活性化層内の正規化関数を変更する。
我々は、ScoreCAM++が意思決定プロセスの解釈において、顕著に優れたパフォーマンスと公平性を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:06:04 GMT)
Test-Time Adaptation with SaLIP: A Cascade of SAM and CLIP for Zero shot Medical Image Segmentation [10.4] 臓器分割のための単純な統合フレームワークSaLIPを提案する。
SAMは画像内の部分ベースのセグメンテーションに使用され、CLIPは関心領域に対応するマスクを検索する。
最後に、SAMは検索されたROIによって特定の臓器を分節するように促される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:58:32 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） (Tue, 30 Apr 2024 19:29:51 GMT)
Utilizing Synthetic Data for Medical Vision-Language Pre-training: Bypassing the Need for Real Images [9.9] Medical Vision-Language Pre-Trainingは、医用画像とペアの放射線学レポートから、共同で表現を学習する。
我々は、本物の医療報告から生成された、本物の医療画像と、その合成等価物とを置き換える。
我々の経験的評価は、合成データによって達成された性能が実画像と同等かそれ以上であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:37:13 GMT)
Federated Graph Learning for EV Charging Demand Forecasting with Personalization Against Cyberattacks [9.8] 電気自動車(EV)の充電需要予測におけるサイバーセキュリティリスクの軽減は、集合EV充電の安全運用、電力グリッドの安定性、コスト効率のよいインフラ拡張において重要な役割を担っている。
既存の方法は、データのプライバシー問題とサイバー攻撃への感受性に悩まされるか、異なるステーション間の空間的相関を考慮できないかのいずれかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 05:17:46 GMT)
Harnessing Federated Generative Learning for Green and Sustainable Internet of Things [9.7] One-shot Federated Learning (OSFL)は、IoTエコシステム内の持続可能性と機械学習を調和させる革新的なパラダイムである。
OSFLは、複数の反復的なコミュニケーションラウンドをひとつの操作にまとめることで、従来のフェデレートラーニング(FL)ワークフローに革命をもたらす。
私たちの研究は、エネルギー効率のよいスマートシティや画期的なヘルスケアソリューションといった領域にまたがるIoTアプリケーションの景観を再構築する、OSFLの変革的な可能性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:15:26 GMT)
Tabular Data Contrastive Learning via Class-Conditioned and Feature-Correlation Based Augmentation [9.6] コントラスト学習(Contrastive Learning)は、最初に元のデータの類似したビューを作成し、次にデータとその対応するビューを埋め込み空間に近接させるモデル事前学習技術である。
本稿では,この拡張手法の簡易かつ強力な改善法を提案する。
私たちのコードはhttps://github.com/willtop/Tabular-Class-Conditioned-SSLで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:11:15 GMT)
CURSOR: Scalable Mixed-Order Hypergraph Matching with CUR Decomposition [9.5] 本研究は,高速なハイパーグラフマッチングを実現するために,新しい第2および第3次ハイパーグラフマッチングフレームワーク(CURSOR)を導入する。
CURベースの2階グラフマッチングアルゴリズムを用いて粗マッチングを行い、繊維CURベースのテンソル生成法であるCURSORのコアは、互換性テンソルのエントリを直接計算する。
大規模合成データセットと広く評価されたベンチマークセットの実験結果は、既存の手法よりもCURSORの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:55:28 GMT)
Towards a Systems Theory of Algorithms [9.4] 我々は、他のアルゴリズム、物理システム、人間、データベースと相互作用するオープンな動的システムとして、アルゴリズムを見ることを好む。
注目すべきことに、システム理論の傘下で開発された多様体ツールは、アルゴリズム領域における様々な課題に対処するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:01:30 GMT)
A characterization of entangled two-qubit states via partial-transpose-moments [9.1] 著者は2量子状態の部分移動(PT)モーメントを研究する。
彼らは結果を拡張して、多ビット状態の絡みを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:28:09 GMT)
Balancing Spectral, Temporal and Spatial Information for EEG-based Alzheimer's Disease Classification [9.1] 我々は,AD分類における各次元の比率を変化させることで,スペクトル情報や時間情報に対する空間情報の重要度を検討する。
その結果,空間情報は時間情報よりも重要であり,スペクトル情報として等しく有用であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:50:28 GMT)
Leveraging Label Information for Stealthy Data Stealing in Vertical Federated Learning [9.0] 我々は,電流検出機構を回避する新たな攻撃戦略であるDMAVFLを開発した。
DMAVFLは既存の攻撃を著しく上回り、悪意のある攻撃に対するSOTA防御を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:19:06 GMT)
How to Sustainably Monitor ML-Enabled Systems? Accuracy and Energy Efficiency Tradeoffs in Concept Drift Detection [8.9] 実運用環境にデプロイされるML対応システムは通常、コンセプトドリフトによるモデル予測品質の低下に悩まされる。
エネルギー効率を改善するための1つの推奨戦術は、概念のドリフトのレベルを体系的に監視し、避けられないときにのみ再訓練することである。
本研究では, ドリフト検出のための7つの一般的な手法の精度とエネルギー効率のトレードオフについて, 制御実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:09:47 GMT)
Reimagining AI in Social Work: Practitioner Perspectives on Incorporating Technology in their Practice [8.9] 我々は、過去および現在のAIシステムの経験と意見について、英国拠点のソーシャルワークプロフェッショナルと半構造化されたインタビューを行う。
すべての面接者は、社会医療におけるテクノロジーの経験が圧倒的に否定的であり、特にアルゴリズムによる意思決定システムへの全会一致の嫌悪があった。
本研究の成果に応えて,参加型デザインへのコミットメントを含む,具体的な推奨事項を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:07:04 GMT)
Re-visiting Skip-Gram Negative Sampling: Dimension Regularization for More Efficient Dissimilarity Preservation in Graph Embeddings [8.9] ノードワイドの反発は、集合的に、ノード埋め込み次元の近似的な再中心化であることを示す。
本稿では,教師付きあるいは教師なしのアルゴリズムを高速化するアルゴリズム拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:43:01 GMT)
Which Nigerian-Pidgin does Generative AI speak?: Issues about Representativeness and Bias for Multilingual and Low Resource Languages [8.8] ナイジャ語はナイジェリアで約1億2000万人の話者が話していたナイジェリア・ピジン語である。
現在、ナイジャには2つのジャンル(BBCとウィキペディア)がある。
Generative AIはBBCのジャンルで書かれたNaijaをベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:45:40 GMT)
Neuro-Vision to Language: Image Reconstruction and Interaction via Non-invasive Brain Recordings [8.6] 非侵襲的な脳記録の復号は、人間の認知の理解を促進するために不可欠である。
本研究では,視覚変換器3Dによる3次元脳構造と視覚的意味論を統合した。
この抽出器は,複数レベルの視覚的特徴をひとつのネットワークに統合し,大規模言語モデルとの統合を簡略化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:41:23 GMT)
An enhanced POSTA based on Nelder-Mead simplex search and quadratic interpolation [8.6] 状態遷移アルゴリズム(STA)は、大域最適化のためのメタヒューリスティック手法である。
近年,パラメータ最適状態遷移アルゴリズム (POSTA) が提案されている。
POSTAでは、パラメータ選択機構により、拡張演算子、回転演算子、軸受演算子の性能を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:15:53 GMT)
QuTracer: Mitigating Quantum Gate and Measurement Errors by Tracing Subsets of Qubits [8.5] 量子誤差緩和は、現在のノイズの中規模量子(NISQ)時代に重要な役割を果たす。
キュービットのサブセットにおけるゲートと測定誤差を緩和するフレームワークQuTracerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:06:04 GMT)
Kernel Density Matrices for Probabilistic Deep Learning [8.5] 量子力学において、密度行列は量子系の状態を記述する最も一般的な方法である。
本稿では,確率的深層学習,カーネル密度行列に対する新しいアプローチを提案する。
これは連続確率変数と離散確率変数の両方の結合確率分布を表現するためのより単純で効果的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:54:43 GMT)
Why does Knowledge Distillation Work? Rethink its Attention and Fidelity Mechanism [8.3] パラドキカルな研究は、教師の行動を忠実に再現することは、生徒の一般化を一貫して改善しないことを示している。
我々は,この低忠実度現象を,KD訓練時の病理学よりも基礎的な特徴として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:12:32 GMT)
Characterization of dim light response in DVS pixel: Discontinuity of event triggering time [7.6] 典型的なダイナミック・ビジョン・センサ(DVS)回路を解析し、イベントトリガー時間の不連続性があることを見出した。
この不連続性は光強度の変化速度にのみ依存していると指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 05:40:20 GMT)
Impedance Matching: Enabling an RL-Based Running Jump in a Quadruped Robot [7.5] シミュレーションロボットと現実ロボットのギャップを軽減するための新しい枠組みを提案する。
本フレームワークはパラメータ選択のための構造化ガイドラインとシミュレーションにおける動的ランダム化の範囲を提供する。
結果は、我々の知る限り、実四足歩行ロボットにおいて、RLベースの制御ポリシーによって実証された最も高く、最も長いジャンプの1つです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 02:32:42 GMT)
On the Scalability of GNNs for Molecular Graphs [7.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、スパース演算の効率の低下、大規模なデータ要求、さまざまなアーキテクチャの有効性の明確さの欠如など、スケールのメリットをまだ示していない。
我々は,2次元分子グラフの公開コレクションにおいて,メッセージパッシングネットワーク,グラフトランスフォーマー,ハイブリッドアーキテクチャを解析する。
初めて、GNNは、深度、幅、分子数、ラベルの数、事前訓練データセットの多様性の増大によって、非常に恩恵を受けることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:27:09 GMT)
Layered and Staged Monte Carlo Tree Search for SMT Strategy Synthesis [7.3] 我々は、Z3 SMTソルバの一部として、Z3alphaと呼ばれる手法を実装した。
Z3alphaは、デフォルトのZ3ソルバであるSOTA合成ツールFastSMTや、ほとんどのベンチマークでCVC5ソルバよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:34:58 GMT)
TrACT: A Training Dynamics Aware Contrastive Learning Framework for Long-tail Trajectory Prediction [7.3] 本稿では,よりリッチなトレーニングダイナミックス情報を,原型的コントラスト学習フレームワークに組み込むことを提案する。
我々は,2つの大規模自然主義データセットを用いたアプローチの実証評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:46:28 GMT)
Fast and Accurate Unknown Object Instance Segmentation through Error-Informed Refinement [7.3] INSTA-BEERは、未知のオブジェクトインスタンスセグメンテーションの性能を向上させる高速で正確なモデルに依存しない精細化手法である。
本稿では, 画素単位の真正値, 真負値, 偽正値, およびオブジェクトインスタンスの境界における偽負値の定量化を行うクアッドメトリック境界誤差を提案する。
広く使用されている3つのベンチマークデータセットに対する総合評価では、INSTA-BEERは精度と推測時間の両方で最先端のモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:37:59 GMT)
FeDeRA:Efficient Fine-tuning of Language Models in Federated Learning Leveraging Weight Decomposition [7.2] プレトレーニング言語モデル(PLM)は、微調整後、様々な下流タスクにおいて優れた性能を示した。
フェデレーションラーニング(Federated Learning)は、クライアントのトレーニングのみを必要とし、データを共有せずにサーバの重みを集約するソリューションとして登場した。
本稿では,フェデレーション学習におけるローランド適応(LoRA)法の改良であるFeDeRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:46:59 GMT)
Leveraging Sub-Optimal Data for Human-in-the-Loop Reinforcement Learning [7.1] サブ最適データ事前学習(Sub-Optimal Data Pre-training, SDP)は、HitL RLアルゴリズムを改善するために、報酬のないサブ最適データを活用するアプローチである。
我々はSDPが最先端のHitL RLアルゴリズムによる競合性能を大幅に向上または達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:58:33 GMT)
ESP-Zero: Unsupervised enhancement of zero-shot classification for Extremely Sparse Point cloud [7.1] 極端に疎い点群に対する点群エンコーダを強化するための教師なしモデル適応手法を提案する。
本稿では,学習可能なトークンとアテンションブロックを追加して,事前学習した自己注意層を拡張する,新しいファセットクロスアテンション層を提案する。
また,無関係なテキスト埋め込みから,修正された特徴を引き離すための補完的な学習ベースの自己蒸留スキーマを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:42:45 GMT)
XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching [7.0] 資源効率のよい視覚対応のための軽量で正確なアーキテクチャを提案する。
我々の手法はXFeat(Accelerated Features)と呼ばれ、畳み込みニューラルネットワークの基本設計選択を再考する。
特別なハードウェア最適化をせずに、安価なラップトップCPU上でリアルタイムに動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 00:37:55 GMT)
ReWiTe: Realistic Wide-angle and Telephoto Dual Camera Fusion Dataset via Beam Splitter Camera Rig [6.5] 本稿では,ビームスプリッタを用いた新しいハードウェア構成を導入し,入力対と接地トラス画像の3つの画像を同時にキャプチャする。
新たに導入したデータセットであるReWiTeの有効性を検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:59:18 GMT)
A Minimal Set of Parameters Based Depth-Dependent Distortion Model and Its Calibration Method for Stereo Vision Systems [6.5] パラメータに基づく深さ依存歪みモデル(MDM)を提案する。
MDMは、立体視システムの精度を向上させるために、レンズの半径歪みとまとまり歪みを考慮する。
平面パターンを用いた立体視システムのMDMの簡易かつ柔軟な校正法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:58:19 GMT)
A New Random Reshuffling Method for Nonsmooth Nonconvex Finite-sum Optimization [6.3] ランダムリシャッフル技術は、ニューラルネットワークのような大規模アプリケーションで使用される。
本稿では,ノルムPRRが生成するランダムリシャッフル型反復が線形設定に収束することを示す。
最後に,提案手法に適用可能な最終収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:20:20 GMT)
Solving Long-run Average Reward Robust MDPs via Stochastic Games [6.2] ロバストマルコフ決定過程(RMDP)は、各遷移に単一の確率値ではなく不確実性集合を割り当てる。
我々は、有限状態およびアクション空間を持つ長期平均報酬ターンベースのゲームに還元可能であることを示す。
本稿では、長期平均ポリトピックRMDPを解くための新しいポリシー反復アルゴリズムであるRobust Polytopic Policy Iteration(RPPI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:05:38 GMT)
GRAMMAR: Grounded and Modular Evaluation of Domain-Specific Retrieval-Augmented Language Models [6.1] Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、ドメイン固有の知識ベースを問うために、様々な産業で活発に研究され、展開されている。
これらのシステムを評価することは、ドメイン固有のクエリが不足し、それに対応する基底真理が不足しているため、ユニークな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:29:30 GMT)
X-Diffusion: Generating Detailed 3D MRI Volumes From a Single Image Using Cross-Sectional Diffusion Models [6.0] X-拡散(X-Diffusion)は磁気共鳴イメージング(MRI)データに適した断面拡散モデルである。
X-Diffusionは、1つのフルボディDXAから詳細な3DMRIボリュームを生成することができる。
注目すべきは、MRIは、腫瘍のプロファイル、脊椎曲率、脳の容積など、オリジナルのMRIの本質的な特徴を完璧に保持していることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:53:07 GMT)
Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning [6.0] 実験を行うことで、人間が隠れたルールを積極的に推論する方法のモデルを構築します。
これら3つの原則 – 明示的な仮説,確率的ルール,オンライン更新 – を組み合わせることで,禅道的なタスクにおける人的パフォーマンスが説明できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:12:49 GMT)
GUing: A Mobile GUI Search Engine using a Vision-Language Model [6.0] 本稿では,UIClip と呼ばれる視覚言語モデルに基づくGUI検索エンジン GUing を提案する。
われわれはまず、Google Playからアプリの紹介画像を収集した。
そこで我々は,これらの画像からキャプションを分類し,収穫し,抽出する自動パイプラインを開発した。
私たちはこのデータセットを使って新しい視覚言語モデルをトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:42:18 GMT)
An Effective Image Copy-Move Forgery Detection Using Entropy Information [5.9] 本稿ではエントロピー画像を導入し,スケール不変特徴変換検出器に基づくキーポイントの座標とスケールを決定する。
重なり合うエントロピーレベルのクラスタリングアルゴリズムは、キーポイントにおける灰色の値の非理想分布に起因するマッチング複雑性の増大を軽減するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:38:53 GMT)
Improving Disease Detection from Social Media Text via Self-Augmentation and Contrastive Learning [5.7] 本稿では,この課題に対処するために,コントラスト学習(CL)と言語モデリングを統合した新しい手法を提案する。
提案手法では,モデルに隠された表現を自己表現で拡張する自己拡張手法を提案する。
我々は2進・複数ラベル・複数クラス分類タスクを含む3つのNLPデータセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:24:54 GMT)
A Survey of Deep Learning Based Software Refactoring [5.7] 大量のディープラーニングベースのアプローチがソフトウェアをリファクタリングするために提案されている。
このような作品に関する包括的なレビューや、深層学習に基づくアプローチのための分類の欠如がある。
ディープラーニング技術のほとんどは、コードの臭いの検出やソリューションの推奨に使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:07:11 GMT)
MGCBS: An Optimal and Efficient Algorithm for Solving Multi-Goal Multi-Agent Path Finding Problem [5.6] MG-MAPF問題は、各エージェントが少なくとも1回は衝突することなく、予め割り当てられた複数のゴールポイントを訪問する必要がある。
そこで本研究では,単一エージェントパスフィンディング(Single-Adnt pathfinding)とセーフ区間探索(Single-Adnt pathfinding)の分離に基づくMulti-Goal Conflict-Based Search (MGCBS)を提案する。
提案手法は, 常に最適な結果を得ることができ, 評価において最先端の手法よりも最大7倍高速に実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:49:54 GMT)
Human-AI Interaction in Industrial Robotics: Design and Empirical Evaluation of a User Interface for Explainable AI-Based Robot Program Optimization [5.5] 本稿では,最先端の深層学習型ロボットプログラムのための説明ユーザインタフェース(XUI)を提案する。
XUIは、スキルレベルによって異なるユーザエクスペリエンスを持つ、ナイーブなユーザとエキスパートなユーザの両方を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:20:31 GMT)
Comparing LLM prompting with Cross-lingual transfer performance on Indigenous and Low-resource Brazilian Languages [5.5] ブラジルの12の低リソース言語(LRL)、アフリカの2つのLRL、そして2つの高リソース言語(HRL)に焦点を当てています。
以上の結果から,LLM は HRL と比較して LRL の音声(POS) ラベル付けに悪影響を及ぼすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:00:44 GMT)
Mysticeti: Reaching the Limits of Latency with Uncertified DAGs [5.3] DAGベースの最初のByzantineコンセンサスプロトコルであるMysticeti-Cを導入する。
Mysticeti-CをMysticeti-FPCに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:07:16 GMT)
Addressing Loss of Plasticity and Catastrophic Forgetting in Continual Learning [5.1] 本稿では,表現の連続学習のための新しいアプローチとして,実用性に基づく摂動勾配Descent (UPGD)を紹介した。
UPGDは勾配更新と摂動を組み合わせることで、より有用なユニットにより小さな修正を適用する。
既存の手法の多くは少なくとも1つの問題に悩まされており、その主な原因はタスクの精度の低下である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:52:33 GMT)
An Invertible All-optical Logic Gate on Chip [4.2] チップ上では可逆な全光ゲートを実演し、制御と信号スイッチングの役割について述べる。
周期配置したニオブ酸リチウムマイクロリング共振器において、総周波発生によって駆動される量子ゼノブロッキングに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:56:23 GMT)
Do Large Language Models Understand Conversational Implicature -- A case study with a chinese sitcom [4.1] SwordsmanImpは、会話の不適応を目的とした中国初のマルチターン対話ベースのデータセットである。
200の注意深い手作りの質問が含まれており、すべての注釈がグリサンの最大値が違反している。
以上の結果から, GPT-4は, 複数質問に対する人間レベルの精度(94%)を達成できることがわかった。
GPT-3.5やいくつかのオープンソースモデルを含む他のモデルは、複数の質問に対して20%から60%の低い精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:43:53 GMT)
Mix of Experts Language Model for Named Entity Recognition [4.1] 我々は,Mixture of Experts (MoE)に基づく頑健なNERモデルBOND-MoEを提案する。
NER予測のために単一のモデルに頼る代わりに、複数のモデルをトレーニングし、期待-最大化フレームワークでアンサンブルする。
実世界のデータセットを用いた実験により,提案手法は,他の遠隔教師付きNERと比較して最先端の性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:41:03 GMT)
Expanding the Horizon: Enabling Hybrid Quantum Transfer Learning for Long-Tailed Chest X-Ray Classification [4.1] 私たちは、現在のソフトウェア製品よりもウォールクロック時間を大幅に改善した、中規模のキュービットアーキテクチャのシミュレーションを可能にする、Jaxベースのフレームワークを実装しています。
長期分類のためのハイブリッド量子トランスファー学習における効率と性能の観点から,Jaxベースのフレームワークの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:06:37 GMT)
Revisiting N-Gram Models: Their Impact in Modern Neural Networks for Handwritten Text Recognition [4.1] 本研究は,言語モデル,特にn-gramモデルが,手書き認識の分野における最先端のディープラーニングアーキテクチャの性能に引き続き寄与するかどうかを論じる。
我々は、明示的なn-gram言語モデルを統合することなく、2つの著名なニューラルネットワークアーキテクチャ、PyLaiaとDANを評価した。
その結果,文字やサブワードの n-gram モデルの導入は,すべてのデータセット上での ATR モデルの性能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） (Tue, 30 Apr 2024 07:37:48 GMT)
GMC-PINNs: A new general Monte Carlo PINNs method for solving fractional partial differential equations on irregular domains [4.1] 不規則領域上のfPDEを解くための新しい一般(準)モンテカルロPINNを提案する。
より一般的なモンテカルロ近似法を用いて異なる fPDE を解く。
本研究は,不規則領域問題に対するGCC-PINNの有効性を実証し,元のfPINN法と比較して高い計算効率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:52:15 GMT)
Graph Neural Network Approach to Semantic Type Detection in Tables [3.9] 本研究では,関係表中の意味列型を検出することの課題に対処する。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてテーブル内依存関係をモデル化する手法を提案する。
提案手法は,既存の最先端アルゴリズムよりも優れているだけでなく,意味型検出のための様々なGNN型の有用性と機能に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:17:44 GMT)
Theoretical investigation of the relations between quantum decoherence and weak-to-strong measurement transition [3.9] 量子デコヒーレンスと弱い測定から強い測定への遷移の相互作用に焦点を当てる。
その結果,両現象は,システムと測定装置の結合に複雑に結びついている普遍的遷移因子によって効果的に特徴づけられることが明らかとなった。
解析により、量子デコヒーレンスと弱い測定と弱い対強い測定遷移の関係のメカニズムを明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:17:52 GMT)
SwipeGANSpace: Swipe-to-Compare Image Generation via Efficient Latent Space Exploration [3.9] 本稿では,シンプルなユーザ・スワイプインタラクションを用いて,ユーザの好みの画像を生成する手法を提案する。
スワイプ操作のみで潜伏空間を効果的に探索するために、StyleGANの潜伏空間に主成分分析を適用する。
我々は、マルチアームのバンディットアルゴリズムを用いて、ユーザの好みに焦点をあてて、探索する次元を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:37:27 GMT)
Enhancement of Subjective Content Descriptions by using Human Feedback [3.8] 本稿では,人間による主観的コンテンツ記述のリレーショナル・リレーショナル・リレーショナル・エンハンスメントのためのアプローチであるReFrESHを提案する。
エージェントのユーザは、エージェントに欠陥回答に関するフィードバックを与えることができる。
このフィードバックは、ReFrESHによってSCDを漸進的に更新するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:31:47 GMT)
Continuum limit of $p$-biharmonic equations on graphs [3.8] ランダムな幾何グラフが考慮され、データポイントの数が無限大になるとき、解の挙動を調査する。
連続極限は、均一なノイマン境界条件を持つ適切な重み付き$p$-ビハーモニック方程式であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:29:44 GMT)
Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network: Tailoring User Behavior Representation to the Scenario Context [3.8] 我々はSFPNet(Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network)というランキングフレームワークを開発した。
SFPNetは、マルチシナリオパーソナライズされたレコメンデーションのための、ある種のきめ細かいメソッドを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:48:18 GMT)
SemanticFormer: Holistic and Semantic Traffic Scene Representation for Trajectory Prediction using Knowledge Graphs [3.7] 自律運転における軌道予測は、運転シーンのすべての関連状況の正確な表現に依存する。
本稿では,交通シーングラフを解析することで,セマンティックフォーマーがマルチモーダルトラジェクトリを予測する手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:11:04 GMT)
When to Retrieve: Teaching LLMs to Utilize Information Retrieval Effectively [3.7] 本稿では,Large Language Models (LLMs) が,与えられた質問に答えるために追加のコンテキストを必要とする場合に,既製の情報検索(IR)システムを使用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:52:55 GMT)
Learning to Communicate Functional States with Nonverbal Expressions for Improved Human-Robot Collaboration [3.5] 協調ロボットは、スムーズな対話を可能にするために、内部状態を人間に効果的に伝える必要がある。
雑音の多い人間のフィードバックに基づく強化学習アルゴリズムを提案し, 正確に解釈された非言語音声表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:18:21 GMT)
Sup3r: A Semi-Supervised Algorithm for increasing Sparsity, Stability, and Separability in Hierarchy Of Time-Surfaces architectures [3.5] Sup3rはHOTSネットワークのスパーシビリティ、安定性、分離性を向上させる。
Sup3rはクラス不変パターンを学び、相反する特徴を緩和し、処理されたイベントの数を減らす。
N-MNISTの予備的な結果は、Sup3rがバックプロパゲーションで訓練された同様の大きさの人工ニューラルネットワークと同等の精度を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:37:21 GMT)
A Framework for Exploring the Consequences of AI-Mediated Enterprise Knowledge Access and Identifying Risks to Workers [3.5] 本稿では、AIを利用した企業知識アクセスシステムから労働者のリスクを特定するためのConsequence-Mechanism-Riskフレームワークを提案する。
我々は、労働者に対するリスクを詳述した幅広い文献を執筆し、労働者の価値、力、幸福に対するリスクを分類した。
今後の作業は、この枠組みを他の技術システムに適用し、労働者や他のグループの保護を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:25:46 GMT)
PCA for Point Processes [3.4] 本稿では,複製点過程の解析のための新しい統計フレームワークを提案する。
点過程の現実化をランダムな測度として扱うことにより、機能解析の観点を採用する。
主要な理論的貢献は、ランダム測度に対するカルフン・ローブ拡大の確立である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:57:18 GMT)
Revenge of the Fallen? Recurrent Models Match Transformers at Predicting Human Language Comprehension Metrics [3.4] 現代のリカレントモデルでは,オンラインヒューマン言語理解のモデル化において,比較可能な大きさのトランスフォーマーの性能を上回る結果が得られた。
このことは、トランスフォーマー言語モデルがこのタスクに一意に適していないことを示唆し、言語モデルのアーキテクチャ的特徴が人間の言語理解のモデルをより良く、より悪いものにするかどうかについての議論のための新たな方向性を開くことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:02:15 GMT)
Systematic Evaluation of Deep Learning Models for Failure Prediction [3.4] 本稿では,障害予測のためのログデータ埋め込み戦略とディープラーニング(DL)タイプの組み合わせを系統的に検討する。
そこで我々は,組込み戦略とDLベースのエンコーダの様々な構成に対応するモジュールアーキテクチャを提案する。
また,F1スコア測定値を用いて,Logkey2vecを用いたCNNベースのエンコーダが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:25:17 GMT)
Flight Trajectory Prediction Using an Enhanced CNN-LSTM Network [3.3] 本稿では,戦闘機の飛行軌道予測手法として拡張CNN-LSTMネットワークを提案する。
提案手法は,従来のCNN-LSTM法と比較して軌道予測精度を向上し,ADEおよびFDE指標の32%と34%の改善を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 02:39:01 GMT)
A Negotiator's Backup Plan: Optimal Concessions with a Reservation Value [3.3] 本稿では,個人予約値との双方向交渉を行うため,MIA-RVelousと呼ばれる入札戦略を開発する。
提案したグリーディアルゴリズムは、エージェントが相手に対する信念を$O(n2D)$ timeで考えると、最適な入札順序を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:45:18 GMT)
Selective Parallel Loading of Large-Scale Compressed Graphs with ParaGrapher [3.3] 大規模および圧縮されたグラフをロードするための高性能なAPIおよびライブラリであるParaGrapherを提案する。
WebGraphフォーマットで圧縮グラフを圧縮することにより、ParaGrapherはロード時の最大3.2倍のスピードアップと、エンドツーエンドの実行時の最大5.2倍のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:31:25 GMT)
End-to-end information extraction in handwritten documents: Understanding Paris marriage records from 1880 to 1940 [3.3] 本稿では,全ページのテキスト認識と情報抽出のためのアノテーションを備えたM-POPPデータベースのサブセットであるM-POPPデータセットを紹介する。
本稿では,ページイメージから直接手書き文字認識と情報抽出を行うDANを応用した,完全なエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
本稿では,Esposalles上の全ページ情報抽出のための新しい技術を実現することで,このアーキテクチャの情報抽出機能を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:52:36 GMT)
Scheme for braiding Majorana zero modes in vortices using an STT-matrix [3.3] 本稿では、スピントロニックデバイス行列に基づく潜在的なブレイディング方式を提案する。
STT行列内のスピントロニクス装置のON/OFF状態をプログラムすることにより、MZMをホストする渦を操作することができる。
以上の結果から,大動脈操作の柔軟性と柔軟性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:29:20 GMT)
My Future with My Chatbot: A Scenario-Driven, User-Centric Approach to Anticipating AI Impacts [3.3] これらの課題に反応するAIの影響を予測するための方法として、大規模なシナリオ記述を活用しています。
我々は、AIベースのパーソナルチャットボットが個人や社会に与える影響について、米国の参加者106人に短いフィクション記事を書くよう依頼した。
分析過程において、これらの影響をマッピングし、社会デデノグラフィーとシナリオライターのAI関連態度との関連で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:09:35 GMT)
Quantifying Nematodes through Images: Datasets, Models, and Baselines of Deep Learning [3.2] 植物寄生線虫は、毎年世界中で作物を著しく減らしている。
コンピュータビジョン技術は、線虫または線虫感染を定量化するための実現可能なソリューションを提供する。
本調査では,ディープラーニング初心者を対象とした最先端オブジェクト検出モデル,トレーニング手法,最適化手法,評価指標について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:52:31 GMT)
More Compute Is What You Need [3.2] モデル性能はトランスフォーマーモデルに費やされる計算量に大きく依存することを示す新しいスケーリング法則を提案する。
a)推論効率、トレーニングは、より小さなモデルサイズとより大きなトレーニングデータセットを優先すべきであり、(b)利用可能なWebデータセットの枯渇を前提として、モデルサイズをスケールすることが、モデルパフォーマンスをさらに改善するための唯一の方法である、と予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:05:48 GMT)
TwinDiffusion: Enhancing Coherence and Efficiency in Panoramic Image Generation with Diffusion Models [3.2] 拡散モデルは、多種多様な高品質なコンテンツを生成する効果的なツールとして登場した。
しかし、特にパノラマ画像の高解像度画像生成におけるそれらの能力は、目に見えるシームや不整合遷移といった課題に直面している。
TwinDiffusionは、2つの重要なイノベーションを通じてこれらの課題に対処するために設計された最適化されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:43:37 GMT)
Causal Discovery from Time Series with Hybrids of Constraint-Based and Noise-Based Algorithms [3.2] 本稿では,制約に基づく手法と雑音に基づく手法のハイブリッド化のための,新しい包括的枠組みを提案する。
フレームワークは2つのクラスに構成されている。第1のクラスでは、真のグラフを含むスーパーグラフを特定するためにノイズベースの戦略を採用し、続いて不要なエッジを排除するための制約ベースの戦略を採用している。
フレームワークの有効性を検証するために、各クラスの2つのアルゴリズムが、シミュレーションデータ、現実的な生態データ、および多様なアプリケーションから得られた実際のデータセットで実験的にテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:12:18 GMT)
Improved AutoEncoder with LSTM module and KL divergence [3.1] 本稿では,LSTMモジュールとKullback-Leibler divergence(IAE-LSTM-KL)モデルを用いた改良オートエンコーダを提案する。
IAE-LSTM-KLモデルの有効性は、合成データセットと実世界のデータセットの両方で実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:11:21 GMT)
I Have an Attention Bridge to Sell You: Generalization Capabilities of Modular Translation Architectures [3.1] モジュール性は翻訳品質にどう影響するか、そしてモジュールアーキテクチャが様々な評価シナリオでいかに一般化するかについて検討する。
与えられた計算予算に対して、非モジュラーアーキテクチャは、我々が研究しているすべてのモジュラー設計と常に同等か好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 05:53:10 GMT)
Evaluation Methodologies in Software Protection Research [3.0] Man-at-the-end (MATE)攻撃者は、攻撃されたソフトウェアが動作するシステムを完全に制御する。
企業もマルウェアの作者も、このような攻撃を防ごうとしている。
MATE攻撃者は様々な方法で目標を達成することができるため、保護の強さを測定することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:11:26 GMT)
AI techniques for near real-time monitoring of contaminants in coastal waters on board future Phisat-2 mission [3.0] 本稿は、P Hist-2ミッションにおける汚染物質モニタリングの機会と課題について述べる。
このミッションの具体的特徴と利用可能なツールについて紹介する。
予備的な有望な結果が議論され、現在進行中の成果と今後の成果が紹介される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:25:32 GMT)
Optimized Distribution of Entanglement Graph States in Quantum Networks [2.9] 量子ネットワークでは、ネットワーク上に分散されたマルチパーティの絡み合った状態は、多くの量子ネットワークアプリケーションの実装とサポートに役立ちます。
本研究は,複数部品の絡み合い状態を効率的に生成・分散するための最適手法の開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:00:25 GMT)
One-Stage Open-Vocabulary Temporal Action Detection Leveraging Temporal Multi-scale and Action Label Features [2.8] The Open-vocabulary Temporal Action Detection (Open-vocab TAD) is a Advanced video analysis approach。
提案手法は,Open-vocab と Closed-vocab の両方の設定において,他の手法と比較して優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:14:28 GMT)
Safe Training with Sensitive In-domain Data: Leveraging Data Fragmentation To Mitigate Linkage Attacks [2.8] 現在のテキスト生成モデルは、機密情報を含む可能性がある実際のデータを使って訓練される。
本稿では,断片化されたデータをランダムにグループ化されたドメイン固有の短いフレーズの形で見る,より安全な代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:09:55 GMT)
An interpretable machine learning system for colorectal cancer diagnosis from pathology slides [2.8] 本研究は,約10,500個のWSIを用いて,最大規模のWSI南極サンプルデータセットを用いて行った。
提案手法は, パッチベースのタイルに対して, 異形成の重症度に基づくクラスを推定する。
病理学者が導入したドメイン知識を活用するために、解釈可能な混合スーパービジョンスキームで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:10:32 GMT)
T5APR: Empowering Automated Program Repair across Languages through Checkpoint Ensemble [2.7] 本稿では,T5APRを提案する。T5APRは,複数のプログラミング言語にまたがるバグ修正のための統一的なソリューションを提供するニューラルプログラム修復手法である。
T5APRは1,985のバグを正しく修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:00:00 GMT)
Does Whisper understand Swiss German? An automatic, qualitative, and human evaluation [2.7] Whisperは最先端の自動音声認識(ASR)モデルである。
我々は,スイスドイツ語におけるウィスパーのパフォーマンスを,自動的,定性的,人的評価を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:29:40 GMT)
Fairness in AI: challenges in bridging the gap between algorithms and law [2.7] 実世界のシステムやユースケースにおける公平性の定義とアルゴリズムの仕様と採用のためのベストプラクティスと戦略を特定します。
実世界のユースケースアプリケーションに対して,特定の公平性の定義を選択する際に考慮する必要がある,一連のコア基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:59:00 GMT)
Knowledge Distillation vs. Pretraining from Scratch under a Fixed (Computation) Budget [2.5] LM事前トレーニングのスケーリング法則は、より小さなモデルがより多くのデータでトレーニングされた場合、より大きなモデルとのギャップを埋める可能性があることを示唆している。
マスク言語モデリング(MLM)のいくつかのKD戦略に対して,スクラッチからの事前学習を公平な実験で比較した。
固定計算予算の下でデータを繰り返す必要がある場合、KDはスクラッチから事前学習よりも大きな利得が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:40:35 GMT)
GANsemble for Small and Imbalanced Data Sets: A Baseline for Synthetic Microplastics Data [2.3] 本稿では,データ拡張と条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を接続し,クラス条件付き合成データを生成するフレームワークであるGANsembleを提案する。
我々の知る限り、この研究は、人工的にマイクロプラスチックデータを作成するための生成AIの最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:29:23 GMT)
Efficient Multiparty Quantum Key Distribution over Quantum Networks [2.1] 我々は、量子ネットワーク上でのマルチパーティ量子鍵分布の効率的な戦略を設計する。
私たちのスキームは高いキーレートを実現しており、パーティの数を増やすと優雅に低下します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:11:39 GMT)
Leveraging Active Subspaces to Capture Epistemic Model Uncertainty in Deep Generative Models for Molecular Design [2.1] 生成分子設計モデルでは、多数のパラメータによって生じるベイズ推定の計算上の問題により、不確実性定量化(UQ)への取り組みが減っている。
本研究では、生成分子設計の一般的なモデルであるジャンクションツリー変分オートエンコーダ(JT-VAE)に着目し、低次元の活性部分空間を利用してモデルパラメータの不確かさを捉えることでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:10:51 GMT)
The Emerging AI Divide in the United States [2.0] 本研究では,米国住民の新たな生成型AIツールChatGPTに関する知識の空間的差異を特徴づける。
西海岸州ではChatGPTを検索するユーザが最も多く、アパラチア州や湾岸州では検索率が継続的に低い。
生成的AI技術は斬新なものだが、初期の取り込みの違いは、デジタルの限界化の慣れ親しんだ道を辿っているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:29:27 GMT)
Automatic Cardiac Pathology Recognition in Echocardiography Images Using Higher Order Dynamic Mode Decomposition and a Vision Transformer for Small Datasets [2.0] 心臓病は、人間の機能不全の主な原因だ。WHOによると、心臓病のために毎年約1800万人が死亡している。
本研究では,新しい深層学習フレームワークに基づく自動心臓病理診断システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:16:45 GMT)
Surprising Efficacy of Fine-Tuned Transformers for Fact-Checking over Larger Language Models [2.0] 本研究では,ファクトチェックのための微調整トランスフォーマーモデルにより,大規模言語モデルよりも優れた性能が得られることを示す。
数量を含む複雑なクレームと多言語設定におけるファクトチェックのための微調整モデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:56:18 GMT)
FactCheck Editor: Multilingual Text Editor with End-to-End fact-checking [2.0] 「FactCheck Editor」は、事実チェックと正しい事実不正確性を自動化するために設計された高度なテキストエディタである。
90以上の言語をサポートし、トランスフォーマーモデルを使用して、人間の労働集約的な事実検証を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:55:20 GMT)
Towards an All-Silicon QKD Transmitter Sourced by a Ge-on-Si Light Emitter [1.9] 偏光符号化BB84プロトコルに基づく新しい量子鍵分布送信器を実証する。
我々は、Ge-on-Si光源が2.15kbit/sの生鍵レートを1GHzのシンボルレートで7.71%の量子ビット誤り比で達成し、量子鍵生成に有効であることを実験的に証明した。
本研究は,ゼロトラスト・イントラ・データセンター環境におけるショートリーチ適用の可能性について,その光源を含む完全集積シリコン量子鍵伝送装置の実現可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:59:15 GMT)
Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Large Language Models [1.8] 複数のホップを含む知識グラフに答える能力(LLM)を評価する。
我々は、KGのサイズや性質によって、関連する情報をLLMに抽出し、供給するために異なるアプローチが必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:31:03 GMT)
Aspect and Opinion Term Extraction Using Graph Attention Network [1.8] アスペクトと意見項の抽出は、名前付きエンティティ認識に似たトークンレベルの分類タスクとして行われる。
入力クエリの依存性ツリーを、トークンと音声のパート・オブ・音声機能とともに、グラフアテンション・ネットワークの付加機能として使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:53:59 GMT)
Improving LLM Classification of Logical Errors by Integrating Error Relationship into Prompts [1.7] プログラミング教育の重要な側面は、エラーメッセージの理解と処理である。
プログラムがプログラマの意図に反して動作している「論理エラー」は、コンパイラからエラーメッセージを受け取らない。
そこで本研究では,LLMを用いた論理的誤り検出手法を提案し,この手法を用いて,Chain-of-ThoughtとTree-of-Thoughtのプロンプトのエラータイプ間の関係を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:03:22 GMT)
At the edge of a generative cultural precipice [1.7] NFTと大規模な生成モデルが公開されて以来、アーティストは彼らの仕事が脅かされ、盗まれたのを見た。
生成モデルは、人為的なコンテンツを使用してトレーニングされ、それらが生成できるスタイルとテーマをより良くガイドします。
生成モデルに関する最近の研究に触発されて、私たちは注意深い物語を語り、生成モデルが生成コンテンツのみに基づいてトレーニングされる道のりをたどるかどうかを視覚芸術に何が起こるか尋ねたい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:26:24 GMT)
Neural Operator Learning for Long-Time Integration in Dynamical Systems with Recurrent Neural Networks [1.7] 深層ニューラルネットワークは、推論中に計算コストを削減し、観測データから直接トレーニングすることができる。
しかし、既存の手法は正確には外挿できないため、長時間の統合ではエラーの蓄積が困難である。
ニューラル演算子とリカレントニューラルネットワークを組み合わせることでこの問題に対処し、オペレータマッピングを学習し、時間的依存関係をキャプチャするリカレント構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:27:09 GMT)
Training a high-performance retinal foundation model with half-the-data and 400 times less compute [1.7] ムーアフィールドズアイ病院(MEH)の研究者たちは、網膜イメージングの基礎モデルであるRETFound-MEHを提案した。
近年,データ効率のよいDERETFoundが提案されている。
本稿では,75,000枚しか公開されていない画像と400倍の計算量でトレーニングされた網膜基盤モデルであるRETFound-Greenのトレーニングに使用する,新しいToken Restructionの目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:08:08 GMT)
Semi-Supervised Hierarchical Multi-Label Classifier Based on Local Information [1.7] 局所情報に基づく半教師付き階層型多言語分類器(SSHMC-BLI)
SSHMC-BLIは、ラベル付き隣人のラベルのパスからラベルなしのインスタンスごとに擬似ラベルを構築する。
機能ゲノミクスによる12の挑戦的なデータセットの実験では、ラベル付きデータとラベル付きデータを使用することで、ラベル付きデータのみに基づいてトレーニングされた教師付き階層型分類器のパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:16:40 GMT)
Succinct arguments for QMA from standard assumptions via compiled nonlocal games [1.6] 汎用的および標準的な暗号仮定からQMAのための簡潔な古典的引数システムを構築する。
我々の主な技術的貢献は、パウリ測定のための簡潔な自己検査に適用された際の、この変換の健全性を分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:58:06 GMT)
HCC Is All You Need: Alignment-The Sensible Kind Anyway-Is Just Human-Centered Computing [1.6] AIアライメント(AI Alignment)は、人間中心コンピューティングの一種である。
この記事では、AIアライメントは人間中心コンピューティングの一種である、と論じる。
この記事はもともとThe Conversationに掲載されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:46:23 GMT)
HistNERo: Historical Named Entity Recognition for the Romanian Language [1.6] HistNERoは、歴史的新聞で名前付きエンティティ認識のためのルーマニア初のコーパスである。
データセットには323kのテキストトークンが含まれており、19世紀の半分以上をカバーしている。
8人のルーマニア語話者が5つの名前のエンティティでデータセットに注釈を付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:05:22 GMT)
Bias Mitigation via Compensation: A Reinforcement Learning Perspective [1.5] グループダイナミクスは、あるエージェント(例えば、AIシステム)が別のエージェント(例えば、人間)のバイアスとエラーを補う必要があるかもしれない。
ゲーム理論と強化学習原理を合成するアルゴリズム補償のための理論的枠組みを提供する。
この研究は、AIエージェントが他のエージェントのバイアスや行動に適応すべき条件の倫理的分析の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:41:47 GMT)
A General Framework for Interpretable Neural Learning based on Local Information-Theoretic Goal Functions [1.5] 我々は、教師なし、教師なし、メモリ学習のタスクを実行するために、'不定型'ニューラルネットワークを導入する。
PIDフレームワークの解釈可能な性質を活用することで、インフォモーフィックネットワークは、局所学習の複雑な構造を理解するための貴重なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:56:37 GMT)
Mitigating and Analysis of Memory Usage Attack in IoE System [1.5] インターネット・オブ・エコノミクス(IoE)は、特に家庭における新しいトレンドである。
メモリ破損の脆弱性は、ソフトウェアのセキュリティにおける重大な脆弱性のクラスを構成する。
本稿では,資源利用攻撃を分析し,説明し,低コストなシミュレーション環境を構築することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:48:13 GMT)
Energy Cyber Attacks to Smart Healthcare Devices: A Testbed [1.5] IoT技術の急速な拡大は、スマートヘルスケア、スマートデバイス、スマートシティ、スマートグリッドに根ざしている。
IoTデバイスのセキュリティ、特にヘルスケアは、最近の攻撃で深刻な脆弱性が明らかになったことで、大きな関心事になっている。
本稿では、WiFi対応スマートヘルスケアデバイスに対するDDoS(Distributed Denial of Service)とFake Access Points(F-AP)攻撃の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:08:12 GMT)
Detection of Energy Consumption Cyber Attacks on Smart Devices [1.5] 本稿では,受信パケットを解析することにより,スマートホームデバイスに対するエネルギー消費攻撃を検出するための軽量な手法を提案する。
リソースの制約を考慮し、攻撃を検出すると管理者に即座に警告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:29:25 GMT)
Mapping the Potential of Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Fairness Along the AI Lifecycle [1.4] 説明可能なAI(XAI)は、AIシステムの公正性を高めるための有望な方法だと考えています。
AIライフサイクルに沿って、フェアネスデシダータの一貫性のあるマッピングはありません。
8つのフェアネスデシダラタを蒸留し、それらをAIライフサイクルに沿ってマッピングし、XAIがそれぞれにどのように対処できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:35:46 GMT)
From Quantum Mechanics to Quantum Software Engineering [1.4] 量子ソフトウェア工学は、量子コンピュータと相互作用する最も効果的な方法を研究する。
本稿では,その進化を旅して,今後の研究の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:17:01 GMT)
Enhancing Deep Learning Model Explainability in Brain Tumor Datasets using Post-Heuristic Approaches [1.3] 本研究では,意思決定過程における説明可能性の欠如について考察する。
主な焦点は、LIMEライブラリとLIMEイメージ説明器によって生成された説明を精査することである。
提案したポストヒューリスティックなアプローチは,より堅牢で具体的な結果をもたらす,顕著な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:59:13 GMT)
Analyzing and Exploring Training Recipes for Large-Scale Transformer-Based Weather Prediction [1.3] 比較的オフ・ザ・シェルフアーキテクチャ、簡単な訓練手順、適度な計算予算でも高い予測能力が得られることを示す。
具体的には、ERA5データに基づいて最小修正SwinV2変換器をトレーニングし、IFSと比較すると優れた予測技術が得られることを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:30:14 GMT)
Diagnosis of Parkinson's Disease Using EEG Signals and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study [1.3] 本稿では,パーキンソン病のヒト脳波信号解析による診断方法を提案する。
本手法は,脳波信号解析技術と機械学習手法の総合的なレビューを取り入れたものである。
パーキンソン病診断に最適化された高度SVMモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:25:09 GMT)
Seeing Through the Clouds: Cloud Gap Imputation with Prithvi Foundation Model [1.2] マルチスペクトル衛星画像の時系列において,視覚変換器(ViT)モデルと基本条件生成逆数ネットワーク(CGAN)モデルを比較した。
現実のクラウドマスクを用いて衛星画像の時系列をランダムにマスキングし、各モデルをトレーニングし、欠落したピクセルを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:03:27 GMT)
Expressiveness of Commutative Quantum Circuits: A Probabilistic Approach [1.1] 本研究では,可換量子回路のフレームポテンシャルと表現性について検討する。
確率変数の特性関数として量子期待とペアワイズ忠実度を表現し、格子上のランダムウォークの繰り返し確率として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:22:33 GMT)
AfricAIED 2024: 2nd Workshop on Artificial Intelligence in Education in Africa [1.1] AfricAIED 2024は、コラボレーションとイノベーションを促進すること、AIEDコミュニティにおけるアフリカの声を増幅すること、そしてAIを通じてアフリカの教育にポジティブな変化をもたらすことを目的としている。
AfricAIED 2024は、ガーナのNational Science & Maths Quiz(NSMQ)の準備の民主化に焦点を当てた、オンラインAIハッカソンを特徴とする。
参加者は、Brilla AIプロジェクトからのリソースを活用して、学術的な分野をレベル付けし、アフリカ全体での科学と数学の教育を強化する、オープンソースのAIツールを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:36:45 GMT)
Thousands of AI Authors on the Future of AI [1.1] ほとんどの回答者は、AIの進歩の長期的な価値についてかなりの不確実性を示した。
半数以上が、AIに関連する6つのシナリオについて、"実質的"または"極端"の懸念が保証されていることを示唆している。
AIの進歩が人類の未来に良くなるかどうかについては意見の相違があった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:15:42 GMT)
DelGrad: Exact gradients in spiking networks for learning transmission delays and weights [0.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は本質的には情報表現と処理のための信号のタイミングに依存している。
最近の研究は、これらの遅延とシナプス重みを学習する大きな利点を示している。
イベントベース方式で, シナプス重みと遅延の両方に関して, 正確な損失勾配を計算するための解析的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 00:02:34 GMT)
Distribution of lowest eigenvalue in $k$-body bosonic random matrix ensembles [0.9] 有限多ボソン系の最小固有値分布を$k$-body相互作用で数値的に検討する。
以上の結果から, ガウス分布は 1 に近い$q$ のガウス分布から, 中間値が$q$ のガウベル分布へ, 良く知られた Tracy-Widom 分布が$q=0$ のガウス分布へ滑らかな遷移を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 20:44:31 GMT)
Imitation Learning: A Survey of Learning Methods, Environments and Metrics [0.9] イミテーション・ラーニング(Imitation Learning)とは、エージェントが1人以上の教師のやり方を真似てタスクを実行する方法を学ぶアプローチである。
この学習アプローチは、新しいタスクを学ぶのに要する時間と、エージェントの教師のサンプルを集めるのに必要な労力の間に妥協をもたらす。
近年、模倣学習の分野は研究者から多くの注目を集めており、多くの新しい手法や応用が生み出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:13:23 GMT)
Angular Momentum Flows without anything carrying it [0.9] 2つの遠隔領域間で保存された量の移動は、一般的には比較的簡単なプロセスであると仮定される。
我々は、ある領域から別の領域への角運動量の流れを、任意の粒子(または場)が存在するという驚くほど小さい確率で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:41:46 GMT)
IgCONDA-PET: Implicitly-Guided Counterfactual Diffusion for Detecting Anomalies in PET Images [0.8] PET異常セグメンテーションネットワークをトレーニングするためのピクセルレベルのアノテートデータの必要性を最小限に抑えることが重要である。
PET画像中の異常を検出するために,弱教師付きかつ間接ガイド付きCOuNterfactual diffusion modelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 23:09:54 GMT)
A Hybrid Genetic Algorithm with Type-Aware Chromosomes for Traveling Salesman Problems with Drone [0.8] トラベル・セールスマン問題(TSPD)やフライング・サイドキック・トラベリング・セールスマン問題(FSTSP)と呼ばれる新たな交通問題が存在する。
本研究では,局所探索と動的プログラミングを取り入れたTSPDとFSTSPのハイブリッド遺伝的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:06:29 GMT)
Rule-Based Error Detection and Correction to Operationalize Movement Trajectory Classification [0.8] 近年のセキュリティアプリケーションは、トレーニングデータが少ないようなモデルをトレーニングするのに使用されるデータとは異なる環境において、このタスクを迅速に採用する必要がある。
我々は,これらのモデルの誤り訂正と検出を行い,最終的なセキュリティアプリケーションへの展開を支援する,ニューロシンボリックなルールベースのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:41:22 GMT)
Data Set Terminology of Artificial Intelligence in Medicine: A Historical Review and Recommendation [0.8] 医学と人工知能工学は、数十年にわたる歴史を持つ2つの異なる分野を表している。
このような歴史によって、特定の方法が適用される一連の用語がもたらされる。
このレビューは、これらの用語の歴史的文脈を与え、これらの用語が医療AIの文脈で使用されるときの明確さの重要性を強調することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:07:45 GMT)
Aptly: Making Mobile Apps from Natural Language [0.8] Aptlyは、自然言語によるモバイルアプリ開発を可能にするMIT App Inventorプラットフォームの拡張機能である。
本稿は,Aptlyの実践性とユーザエクスペリエンスを考察した,高校生を対象としたパイロット実装に関する考察から結論を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:33:34 GMT)
Evaluating ROCKET and Catch22 features for calf behaviour classification from accelerometer data using Machine Learning models [0.7] アイルランドのホルスタイン・フリーシアンとジャージーの30頭が加速度センサで監視され、27.4時間の注釈付き行動が可能となった。
手作りの機能は機械学習モデルで一般的に使用されるが、ROCKETとCatch22は時系列分類問題のために特別に設計されている。
本研究の目的は,ROCKETとCatch22の機能とハンドクラフト機能の比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:57:38 GMT)
Brilla AI: AI Contestant for the National Science and Maths Quiz [0.7] この研究はNSMQ AI Grand Challengeの最初の重要な成果を記述し、評価する。
AIを構築することで、ガーナのNational Science and Maths Quiz(NSMQ)コンペティションに出場し、勝利する"。
デビューで、私たちのAIは3つの人間コンテストチームの前の4つの謎のうちの1つに答えました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:22:36 GMT)
Physics-Informed Machine Learning On Polar Ice: A Survey [0.7] 極地氷床の質量減少は、海面上昇と海洋循環の変化に寄与する。
従来の物理モデルは物理的に意味のある結果を保証することができるが、高解像度の結果を生み出すには限界がある。
データ駆動型アプローチは、極域ではほとんど利用できない大量の高品質なラベル付きデータを必要とする。
近年,物理モデルとデータ駆動手法の利点を活用する有望なフレームワークとして,物理インフォームド機械学習(PIML)が広く研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:12:36 GMT)
Weighted Feedback-Based Quantum Algorithm for Excited States Calculation [0.7] 励起状態計算のための新しい重み付きフィードバックベース量子アルゴリズムを提案する。
我々は、重みとフィードバック法則をどう設計するかによって、$p$th励起状態または$p$th励起状態までの最低エネルギー状態を作成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:20:58 GMT)
War Elephants: Rethinking Combat AI and Human Oversight [0.6] 我々は、専門家のためのAIの置換を超越して、補完的な人間と機械の能力が混ざり合ったアプローチに目を向ける。
補完の原則に基づくアプローチによって、致命的な自律システムを管理するためのフレキシブルでダイナミックなアプローチを提供します。
このアプローチにより、より倫理的になり、機械の速度で運用され、より幅広いダイナミックな戦場条件に対応することができる戦闘システムの開発が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:07:57 GMT)
Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space [0.6] 有限標本から無限次元空間における近似関数の挑戦について検討する。
我々の特に焦点はワッサーシュタイン距離関数(英語版)(Wasserstein distance function)に集中しており、これは関連する例である。
数値的な実装では,ニューラルネットワークをベース関数として適切に設計し,基礎関数として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:31:33 GMT)
Artificial intelligence and machine learning applications for cultured meat [0.5] 養殖肉は、環境、倫理、健康への影響を減らした補完的な肉産業を提供する可能性がある。
しかし、時間と資源集約的な研究と開発を必要とする大きな技術的課題が残っている。
機械学習は、実験を合理化し、最適な結果を予測し、実験時間と資源を減らすことによって、培養肉技術を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:35:18 GMT)
Discrete approximations of Gaussian smoothing and Gaussian derivatives [0.5] 本稿では,離散データに適用するためのスケール空間理論におけるガウススムージングとガウス微分計算の近似問題に関する詳細な処理法を開発する。
我々は、これらのスケール空間の操作を明示的な離散的畳み込みの観点から区別する3つの主要な方法を考える。
本稿では,これら3つの主要な離散化手法の特性を理論的および実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:36:36 GMT)
Demonstration of system-bath physics on gate-based quantum computer [0.5] 我々は,IBM-Qデバイス上でのアルゴリズム冷却を実演する。
最大3つの系スピンと4つの補助スピンのグローバルシステムに対してシミュレーション冷却を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:02:49 GMT)
Regression for matrix-valued data via Kronecker products factorization [0.5] 我々は、パラメータ $beta_1k サブセット Rep times q_1$ および $beta_2k サブセット Rep times q$ を推定するための推定アルゴリズム KRO-PRO-FAC を提案する。
シミュレーションおよび実データに関する数値的研究は,提案手法が既存の手法と比較して,推定誤差と予測精度の両方において競合的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 02:44:41 GMT)
Complex contagions can outperform simple contagions for network reconstruction with dense networks or saturated dynamics [0.5] ネットワークと動的を一連のノード状態から再構築するノンパラメトリック手法を開発した。
そして、複雑な感染のレンズを通してネットワークを観察すると、ネットワークをより簡単に再構築できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:25:59 GMT)
ProgDTD: Progressive Learned Image Compression with Double-Tail-Drop Training [0.4] 本稿では,学習した非プログレッシブな画像圧縮アプローチをプログレッシブなものに変換する訓練手法であるProgDTDを紹介する。
プログレッシブ圧縮モデルを作成するために、ProgDTDはトレーニングステップを変更して、優先順位でソートされたボトルネックにデータを格納するようにモデルを強制する。
評価には、学習画像圧縮において最も一般的な構造の一つであるハイパープライアモデルにProgDTDを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:20:03 GMT)
A critical appraisal of water table depth estimation: Challenges and opportunities within machine learning [0.4] 水位深度(WTD)の微細分解能空間パターンは地下水依存系の力学を解析することができる。
我々は,XGBoostアルゴリズムを用いてWTDの3つのMLシミュレーションを構築し,WTDの2000万以上の実・代用観測を行った。
我々のモデルは、北米のほとんどのエコリージョンでWTDの目に見えない実・代用的な観測をより正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:05:17 GMT)
RAG and RAU: A Survey on Retrieval-Augmented Language Model in Natural Language Processing [0.2] 本稿では,検索言語モデル (RALM) に関する総合的な概要の欠如について論じる。
本稿では、Retrievers、Language Models、Augmentationsなど、ALMの本質的なコンポーネントについて論じる。
RALMは、翻訳や対話システムから知識集約アプリケーションまで、様々なタスクにおいて有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:14:51 GMT)
Sõnajaht: Definition Embeddings and Semantic Search for Reverse Dictionary Creation [0.2] 本稿では,最新の事前学習言語モデルと近接する近傍探索アルゴリズムを用いて,情報検索に基づく逆辞書システムを提案する。
提案手法はエストニアの既存の語彙資源であるソナベブ(単語ウェブ)に適用され,セマンティック検索を利用した言語間逆辞書機能を導入して拡張・強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:21:14 GMT)
CLEAR: Cross-Transformers with Pre-trained Language Model is All you need for Person Attribute Recognition and Retrieval [0.2] 属性認識と属性ベースの検索は、人間中心の2つのコアタスクである。
個人属性認識のための頑健なクロストランスフォーマーネットワークを導入する。
また、アダプタのいくつかの追加パラメータのみをトレーニングするための効果的なトレーニング戦略も導入しています。
CLEARは、両方のタスクに対して最先端のパフォーマンスまたは競合的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:05:02 GMT)
ATOMMIC: An Advanced Toolbox for Multitask Medical Imaging Consistency to facilitate Artificial Intelligence applications from acquisition to analysis in Magnetic Resonance Imaging [0.1] ATOMMICはオープンソースのツールボックスで、加速MRIの再構成と分析のためにAIアプリケーションを合理化する。
ATOMMICは、DLネットワークを使用して複数のタスクを実装し、MRI領域における一般化をターゲットとして、MultiTask Learning (MTL)が関連するタスクを統合化できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:00:21 GMT)
MUTE-Reco: MUTual Information Assisted Ensemble Feature RECOmmender System for Healthcare Prognosis [0.1] 本研究は,医療予後の最も重要な危険因子を特定し,推奨する機能レコメンデーターを提案する。
新たな相互情報とアンサンブルに基づく特徴ランク付け手法(MUTE-Reco)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:01:44 GMT)
Mitigating Spectre-PHT using Speculation Barriers in Linux BPF [0.1] Linuxの拡張バークレーパケットフィルタ(BPF)は、ユーザが提供するバイトコードをジャストインタイムでコンパイルすることで、ユーザ/カーネルの遷移を避ける。
2018年に公表されたSpectreの脆弱性を緩和するためには、潜在的に危険なプログラムを拒否する防衛措置を実施せざるを得なかった。
我々は,カーネルのSpectreディフェンスの強化であるBerrifyを提案し,BPFアプリケーションプログラムの数を54%から0に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:34:23 GMT)
EvGNN: An Event-driven Graph Neural Network Accelerator for Edge Vision [0.1] イベント駆動グラフニューラルネットワーク(GNN)は、スパースイベントベースのビジョンのための有望なソリューションとして登場した。
我々は,低フットプリント,超低レイテンシ,高精度エッジビジョンのための,最初のイベント駆動型GNNアクセラレータであるEvGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:18:47 GMT)
Game Design Inspired by Quantum Physics: A Case Study on The Quantum Photo Booth [0.1] STAGE Lab Quantum Arcadeは、量子物理学に関する最近の芸術的取り組みの1つである。
この作品は一連のカードとデジタルゲームとインタラクティブな体験から成り、一般大衆を量子物理学にさらしている。
また、インタラクティブな体験のケーススタディを、The Quantum Photo Boothの形で提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:40:22 GMT)
A source of entangled photons based on a cavity-enhanced and strain-tuned GaAs quantum dot [0.0] 我々は、円ブラッグ共振器に埋め込まれた量子ドットからなる新しいデバイスを開発し、マイクロ加工された圧電アクチュエータに集積する。
共振器は、最大0.69(4)までの抽出効率を高めるために光物質相互作用を設計する。
アクチュエータは、量子ドットを調整し、補正された忠実度を持つ絡み合った光子を最大0.96(1)までの絡み合った状態にする歪場を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:07:36 GMT)
Utilizing Machine Learning and 3D Neuroimaging to Predict Hearing Loss: A Comparative Analysis of Dimensionality Reduction and Regression Techniques [0.0] 我々は,脳の灰白質3次元画像における難聴閾値を予測するための機械学習アプローチについて検討した。
第1フェーズでは,3次元CNNモデルを用いて,遅延空間への高次元入力を低減した。
第2フェーズでは、このモデルを使用して、リッチな機能への入力を削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:39:41 GMT)
Using Letter Positional Probabilities to Assess Word Complexity [0.0] いくつかのLPPと複雑性の間には強い統計的関連性がある。
単純な単語はw, b, s, h, g, k, j, t, y, f で始まる傾向が著しく(p.001)、複雑な単語は i, a, e, r, v, u, d で始まる傾向が著しく(p.001)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:03:19 GMT)
Universality for Three Bosons with Large, Negative Effective Range: Aspects and Addenda [0.0] Resummed-Range Effective Field Theory は、点相互作用の一貫性のない非相対論的有効場理論である。
このプレゼンテーションは3つの同一スピンレスボソンの側面を強調し、以前の議論に詳細を追加している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:06:12 GMT)
Towards Scenario- and Capability-Driven Dataset Development and Evaluation: An Approach in the Context of Mapless Automated Driving [0.0] 本稿では,自動走行における環境認識のためのデータセット開発プロセスに焦点を当てる。
本稿では,データセット開発におけるシナリオと能力に基づくアプローチを提案する。
この方法論を、既存のレーン検出データセットの幅広い範囲に適用することにより、現在のデータセットにおける重要な制限を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:52:49 GMT)
Towards Real-time Learning in Large Language Models: A Critical Review [0.0] 本稿では,大規模言語モデルにおけるリアルタイム学習の包括的分析について述べる。
継続的な学習、メタラーニング、パラメータ効率の学習、エキスパートの混合学習など、最先端のリアルタイム学習パラダイムを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:58:25 GMT)
The lazy (NTK) and rich ($μ$P) regimes: a gentle tutorial [0.0] 現代の機械学習パラダイムの中心的なテーマは、大規模ニューラルネットワークがさまざまなメトリクスでより良いパフォーマンスを達成することである。
本チュートリアルでは,広義のネットワークを効果的に訓練するためには,自由度が1つしかないという,非厳密だが実証的な事実の導出を行う。
この自由度はトレーニング行動の豊かさを制御します。最小限のネットワークはカーネルマシンのように遅延し、最大でも機能学習を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:11:12 GMT)
The enduring relevance of the Jaynes-Cummings model: a personal perspective [0.0] 本稿では、現代の量子光学の多くを支えるスピン-ボソン結合を記述する中心モデルとして、Jaynes-Cummingsモデルがどのようになったかについての個人的なハイライトを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 18:34:31 GMT)
The Mathematical Foundation of Post-Quantum Cryptography [0.0] 2022年7月5日、ナショナル・インスティチュート・オブ・スタンダード・アンド・テクノロジーは、クォータム以降の暗号標準を4つ発表した。
格子暗号のセキュリティは、最短ベクトル問題(SVP)と最短ベクトル問題(CVP)の硬さに依存する。
本稿では,量子後暗号を簡潔に紹介し,球包装,球被覆,正定2次形式との関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 01:22:55 GMT)
Striking the Right Balance of Encoding Electron Correlation in the Hamiltonian and the Wavefunction Ansatz [0.0] 多重構成電子構造理論は多電子波動関数に最も多用途な近似を与える。
我々は、超相関モデルを定義することができる単純な電子のみの相関式を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 00:34:34 GMT)
Strategic Integration of Artificial Intelligence in the C-Suite: The Role of the Chief AI Officer [0.0] 私は、C-スーツにおけるチーフAIオフィサー(CAIO)の役割を探求し、AI戦略、統合、ガバナンスを成功させるためにこのポジションの必要性を強調します。
私は、AI経済、AI組織、AI時代の競争という3つの重要な領域における現在のトレンドに基づいて、将来のシナリオを分析します。
本稿では、経営レベルでのAIの戦略的統合の根拠を提供し、組織内のチーフAIオフィサーの役割を検討することによって、AIリーダーシップに関する議論を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:07:18 GMT)
Statistics and explainability: a fruitful alliance [0.0] 本稿では,説明可能性の文献で一般的に強調される問題に対する解法として,標準的な統計ツールを提案する。
我々は、確実な定量化が堅牢で信頼できる説明を提供するのに不可欠であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:04:23 GMT)
Sparse Interaction Neighborhood Selection for Markov Random Fields via Reversible Jump and Pseudoposteriors [0.0] マルコフ確率場モデルの相互作用近傍を有限な支持と等質な対の相互作用で推定する問題を考察する。
最大範囲近傍の部分集合に飛び乗る可逆ジャンプモンテカルロマルコフ連鎖アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:51:59 GMT)
Simplifying the simulation of local Hamiltonian dynamics [0.0] 局所ハミルトン群、$H_k$は量子多体系における非自明な$k$ボディ相互作用を記述する。
我々は、同じ物理をシミュレートする$H_k$と$H_k'$の例を導出する既知の方法を構築する。
我々は、与えられた$H_k$ハミルトニアンを最大精度で、与えられた$H_k$ハミルトニアンの短時間ダイナミクスをシミュレートする、$k'$-ローカルハミルトニアンを探索する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:51:17 GMT)
Simple loss-tolerant protocol for GHZ-state distribution in a quantum network [0.0] グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態分布に対する簡易な損失耐性プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは量子リピータを使用しず、現在の量子光学技術で実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:16:37 GMT)
Self-Organized Time Crystal in Driven-Dissipative Quantum System [0.0] 連続時間結晶(CTC)は、時間変換対称性を破る持続振動によって特徴づけられる。
本稿では, 自己組織的不安定性による量子接触モデルで実現された新しいタイプのCTCを提案する。
我々の結果は、強く相互作用するオープンシステムにおいて、自己保護型CTCへの確かな経路として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:36:50 GMT)
SeaTurtleID2022: A long-span dataset for reliable sea turtle re-identification [0.0] 本稿は、野生で撮影された海亀写真(SeaTurtleID2022)を用いた、最初の大規模な長期データセットを紹介する。
データセットには、13年以内に収集された438人の個人の写真8729枚が含まれている。
標準的な「ランダム」分割の代わりに、データセットは2つの現実的で生態学的に動機づけられた分割を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:50:59 GMT)
SIR-RL: Reinforcement Learning for Optimized Policy Control during Epidemiological Outbreaks in Emerging Market and Developing Economies [0.0] 本研究では,パンデミック時の健康・経済的成果の最適化を目的とした,新たな強化学習フレームワークを提案する。
強化学習を実施することで、政府の対応を最適化し、公衆衛生と経済の安定に関わる競争コストのバランスをとることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:28:21 GMT)
SEArch: an execution infrastructure for service-based software systems [0.0] ソフトウェアアーチファクトの透過的動的再構成が可能な言語に依存しない実行基盤であるSEArchを開発した。
ChoreographicメカニズムはSEArchで相互運用性のコントラクトを指定するために使用され、実行時にサービスの自動ディスカバリとバインディングに必要なサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:35:03 GMT)
Regularization of Riemannian optimization: Application to process tomography and quantum machine learning [0.0] 勾配降下アルゴリズムのコスト関数に付加される各種正規化項の影響について検討する。
ラッソ正則化により、量子チャネルの大きなランクに対して罰則を適用する。
本手法を量子プロセストモグラフィーおよび量子機械学習問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:56:16 GMT)
Quantum thermodynamics of the Caldeira-Leggett model with non-equilibrium Gaussian reservoirs [0.0] 我々は、量子粒子がエンジニアリングされた貯水池の集合に強く結合されるカルデイラ・レゲットモデルの非平衡バージョンを導入する。
強い置換/スクイーズされた貯水池は、ハミルトニアン系における効果的な時間依存を生成するために使用できる。
非平衡カルデイラ・レゲットモデルにおける熱統計と、圧縮および変位色雑音の作用による古典的ランゲヴィン粒子の統計との量子古典的対応を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:41:34 GMT)
Quantum key distribution with displaced thermal states [0.0] マイクロ波領域における中央放送熱状態量子鍵分布プロトコルの実験的実装について述べる。
従来の熱状態QKDのアプローチとは異なり、変位した熱状態を利用する。
我々の設定は、関係するすべての関係者による異なるビット文字列の復元を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:01:57 GMT)
Quantum control in the presence of strongly coupled non-Markovian noise [0.0] 相関する非マルコフ雑音下での量子系の制御、特に強い結合では、量子技術の発展に大きな課題が生じる。
ここでは、機械学習構造と物理に基づく要素を統合するデータ駆動型グレーボックスモデルを用いて、この問題に対処する。
広義のゲートセットとランダムなゲートセットを実装し、未知の強結合非ガウス雑音下で高い忠実性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:16:44 GMT)
Quantum Algorithm for Computing Distances Between Subspaces [0.0] 本研究では,グラスマン距離と楕円体距離の2種類の距離を推定する量子アルゴリズムを提案する。
異なる種類の距離を推定するいくつかの拡張は、我々の主量子アルゴリズム法の系として議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:39:32 GMT)
QOSST: A Highly-Modular Open Source Platform for Experimental Continuous-Variable Quantum Key Distribution [0.0] 量子鍵分布(Quantum Key Distribution, QKD)は、量子物理学の法則に根ざした情報理論セキュリティを持つ2つのリモートパーティ間の秘密鍵交換を可能にする。
私たちは、原則的にハードウェアに依存しず、複数の構成で使用可能な、高度にモジュール化されたオープンソースソフトウェアを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:49:53 GMT)
Programmable activation of quantum emitters in high-purity silicon with focused carbon ion beams [0.0] シリコン中の2種類の量子エミッタを同時に生成するために、集束イオンビームのための炭素源を開発し、使用する。
我々の実験実験は、高結晶質および同位体純度シリコン中のテレコム量子エミッタのナノスケール工学への重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:36:31 GMT)
PrivComp-KG : Leveraging Knowledge Graph and Large Language Models for Privacy Policy Compliance Verification [0.0] 本稿では,プライバシコンプライアンスのためのLarge Language Model (LLM)とSemantic Webベースのアプローチを提案する。
PrivComp-KGは、プライバシーポリシーに関する包括的な情報を効率的に保存し、取り出すように設計されている。
各ベンダーが関連するポリシー規則に違反するプライバシーポリシーの遵守を確認するよう問い合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:44:44 GMT)
Pilot Contamination in Massive MIMO Systems: Challenges and Future Prospects [0.0] 大規模多重入力多重出力(M-MIMO)技術は,第5世代(5G)および通信システムにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,パイロット汚染の軽減とチャネル推定の改善に関する最近の研究課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 03:52:00 GMT)
Persistent Homology generalizations for Social Media Network Analysis [0.0] 本研究では、トポロジカルデータ分析のレンズを通して、ソーシャルメディアが収集した政治データを分析するためのアプローチについて詳述する。
私はそれぞれのカテゴリーを数学的に特徴付け、その特徴的なトポロジ的特徴をカプセル化しています。
本研究で開発された双極子・核・多極子コンステレーションの数学的一般化は、他の政治科学デジタルメディア研究者に刺激を与えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:44:19 GMT)
Path integral spin dynamics for quantum paramagnets [0.0] 一軸異方性と機械的制約を記述するのに関係のある非線型項でハミルトンをどのように扱うかを示す。
これらの相互作用は、スピン作用素の二次項を1つの軸に沿ってのみ表現することができ、量子化軸と同一視することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:13:58 GMT)
PEFSL: A deployment Pipeline for Embedded Few-Shot Learning on a FPGA SoC [0.0] FPGAシステム上でのオブジェクト分類のための数ショット学習プラットフォームのためのエンドツーエンドのオープンソースパイプラインを開発した。
データフローアーキテクチャを用いて,MiniImageNetデータセットでトレーニングした低消費電力で低レイテンシなデモレータを構築し,デプロイする。
提案システムは、PYNQ-Z1基板上で6.2Wを消費しながら、30ミリ秒のレイテンシを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:33:52 GMT)
PANGeA: Procedural Artificial Narrative using Generative AI for Turn-Based Video Games [0.0] 本研究は、生成AI(PANGeA)を用いた手続き型人工語りについて紹介する。
PANGeAは大規模言語モデル(LLM)を利用してターン型ロールプレイングビデオゲーム(RPG)の物語コンテンツを生成する構造的アプローチである。
PANGeAが生成するNPCは人格バイアスを受けており、生成した応答においてBig 5 Personality Modelの特徴を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:11:54 GMT)
Optimized neural forms for solving ordinary differential equations [0.0] ニューラルネットワークを用いた常微分方程式の近似解における重要な問題は、境界条件や初期条件の正確な満足度である。
本稿では、最適化されたニューラルフォームを作成するための新しいフォーマリズムを提案する。
また、正確な解から絶対偏差の上限を確立する方法も概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:10:34 GMT)
Optimal quantum key distribution networks: capacitance versus security [0.0] 本稿では,古典的ネットワークアプローチと量子情報理論を融合した信頼性リレーネットワークの最適化戦略を提案する。
具体的には、量子通信効率関数を定義することにより、セキュリティと量子通信速度のバランスをとることで、ネットワークを介して最適な量子通信接続を識別する。
最適化されたネットワークは、最大量子通信効率接続のネットワークとして構築され、その性能は、平均特性のスケーリングをノード数とネットワーク空間拡張の関数として研究することで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:59:26 GMT)
On the weight dynamics of learning networks [0.0] 回帰タスクを学習する3層ネットワークの学習力学のタンジェント演算子について方程式を導出する。
その結果を回帰課題を学習するネットワークに適用し、安定性指標が最終訓練損失とどのように関係するかを数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 06:12:21 GMT)
On the non-existence of oscillation numbers in Sturm-Liouville theory [0.0] 有限区間上のストゥルム・リウヴィル・ディリクレ問題の非実固有値の存在と、その実固有関数の発振数の非存在とを関連づけた予想を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:09:48 GMT)
On Simultaneous Symplectic Diagonalization in the sense of Williamson's Theorem [0.0] 我々は、対称正半定値行列に対するウィリアムソンの定理のいくつかのケースを再導する。
2つの対称正定行列を同時に対角化できる条件を保証する定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:13:09 GMT)
Object Detection for Automated Coronary Artery Using Deep Learning [0.0] 本稿では,冠動脈狭窄の部位を正確に同定するために,X線血管造影画像の物体検出法を応用した。
このモデルにより,狭窄箇所の自動的かつリアルタイムな検出が可能となり,決定プロセスの重要かつ機密性の高い支援が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:43:21 GMT)
Nonstandard Hubbard model and electron pairing [0.0] 任意の単一粒子ポテンシャルプロファイルと粒子間相互作用に適用可能な非標準ハバードモデルを提案する。
我々の研究は、長距離粒子間相互作用が、反発性粒子対の新たなメカニズムを誘導できることを実証している。
これらの発見は、平らなバンドの形成、二層グラフェンの超伝導の出現、新しい金属絶縁体転移の可能性など、様々な現象に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:37:56 GMT)
Non-perturbative signatures of fractons in the twisted multi-flavor Schwinger Model [0.0] フラクトンは強く相関した多体系で持続することを示す。
高い離散化格子モデルにおいても強いフラクトンシグネチャが見つかる。
我々の研究は、ゲージ理論の非自明なトポロジーが、非摂動的体制の挑戦においていかに持続するかに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:15:31 GMT)
Negative transit time in non-tunneling electron transmission through graphene multilayers [0.0] グラフェン多層膜の電子伝播の時間的特性はバルクグラファイトのバンド構造にさかのぼる。
共振器におけるウェーブパケットの空間的再構成は、表面の不均一な磁場によるストリーキングの詳細の解明に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:43:04 GMT)
Mixed Continuous and Categorical Flow Matching for 3D De Novo Molecule Generation [0.0] フローマッチングは拡散モデルを一般化する最近提案された生成モデリングフレームワークである。
本稿では,フローマッチングフレームワークを,確率単純性として知られるカテゴリデータの連続的な表現に制約のあるフローを構築することにより,カテゴリデータに拡張する。
実際には、データのカテゴリ的な性質に配慮しないシンプルなアプローチは、同等あるいは優れたパフォーマンスをもたらすことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:37:21 GMT)
Logistic Map Pseudo Random Number Generator in FPGA [0.0] 本研究は,FPGA上のHDLで実装されたロジスティックマップを用いた擬似ランダム数生成器(PRNG)を開発する。
ガウス分布を達成するために、その出力を中央極限定理関数を通して処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:03:31 GMT)
Logical analysis and contradiction detection in high-level requirements during the review process using sat-solver [0.0] 本研究では,データ辞書を用いた高レベル要件間の不整合を解析・識別する手法を提案する。
このアプローチの目的は、ソフトウェア検証プロセスにおけるハイレベルな要求のレビュー時間を著しく短縮することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:26:54 GMT)
Linguacodus: A Synergistic Framework for Transformative Code Generation in Machine Learning Pipelines [0.0] 本稿では,自然言語のタスク記述を高レベルなデータ生成命令によってコードに変換する動的パイプラインを提案する。
本稿では、微調整過程を詳述し、自然言語記述を関数型コードに変換する方法について光を当てる。
本稿では,MLタスクの自然な記述を人間のインタラクションを最小限に抑えたコードに変換するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:56:33 GMT)
Large Language Model Informed Patent Image Retrieval [0.0] 本稿では,特許画像特徴学習のための言語インフォームドな分散型マルチモーダルアプローチを提案する。
提案手法は, mAP +53.3%, Recall@10 +41.8%, MRR@10 +51.9%による画像に基づく特許検索において, 最先端ないし同等の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:45:16 GMT)
Imprecise Markov Semigroups and their Ergodicity [0.0] 不正確なマルコフ半群の初期分布が既知かつ不変であれば、遷移確率に関するあいまいさは消えることを示す。
この性質を不正確なマルコフ半群のエルゴード性と呼び、古典的(ビルホフの)エルゴード性の概念と関連付ける。
機械学習とコンピュータビジョンの分野における我々の発見の重要性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:08:43 GMT)
How decoherence affects the security of BB84 quantum key distribution protocol [0.0] 我々はデコヒーレンス理論の枠組みの中で働き、量子ダーウィン論によって提供される測定のモデルを用いる。
量子計測プロセスにおいて、秘密保持される暗号鍵に不可欠な結果に関する情報が、どの程度漏洩しているかを調査する。
また、周囲の環境をレイヤに整理するさまざまな方法によって、セキュリティがどのように影響を受けるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:53:01 GMT)
Hacia una implementación ética e inclusiva de la Inteligencia Artificial en las organizaciones: un marco multidimensional [0.0] 本稿は、人工知能が現代社会に与える影響と、組織内におけるその発展と実践に倫理的アプローチを採用することの重要性を分析したものである。
政府、学術、市民社会などの様々な俳優は、人間や社会的価値観に沿ったAIの発展を形作る役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 22:11:05 GMT)
Fast and accurate nonadiabatic molecular dynamics enabled through variational interpolation of correlated electron wavefunctions [0.0] 我々は,化学空間を平均フィールドコストで多体波動関数の小さなトレーニングセットを開発する。
解析的多状態力と非断熱的結合が非断熱的分子動力学への応用を可能にすることを示す。
これにより、光励起された28原子水素鎖の非断熱的分子動力学に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:37:03 GMT)
Fairness Without Demographics in Human-Centered Federated Learning [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。
FLの現在の公正戦略は、FLのプライバシー原則と衝突するバイアス発生/感受性属性の知識を必要とする。
機械学習における「デモグラフィックなしのフェアネス」に着想を得た新しいバイアス緩和手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:19:52 GMT)
Exploring the hierarchy of quantum correlations under thermal effects in two gravitational cat states [0.0] 2つの重力猫状態間の絡み合いの定量化にコンカレンスを用いる。
幾何学的量子不一致は、絡み合いを超えて量子相関を定量化する。
また、温度が2つの重力猫状態間の量子相関の度合いに影響を与えることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:47:29 GMT)
Exploiting Hatred by Targets for Hate Speech Detection on Vietnamese Social Media Texts [0.0] まず、ベトナムのソーシャルメディアテキストを対象としたヘイトスピーチ検出データセットViTHSDを紹介する。
データセットには10Kコメントが含まれており、各コメントには、クリーン、攻撃、ヘイトという3つのレベルがある特定のターゲットにラベルが付けられている。
データセットから得られたアノテーション間の合意は、コーエンのカッパ指数によって0.45であり、中程度のレベルとして示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:16:55 GMT)
Evaluating Telugu Proficiency in Large Language Models_ A Comparative Analysis of ChatGPT and Gemini [0.0] 本研究では,2大言語モデル(LLM)であるChatGPTとGeminiのTelugu言語習熟度について検討する。
この分析は、テルグ語の文法構造をより深く理解し、より広い語彙を持ち、文章や推論といったタスクにおいて優れたパフォーマンスを示すLLMを特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:55:01 GMT)
Entanglement Signature of the Superradiant Quantum Phase Transition [0.0] 原子間の絡み合いと量子相関は通常、超ラジカル相転移の鍵となる要素とはみなされない。
2レベル原子の可解系であるTavis-Cummingsモデルと1モードの量子化電磁場について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:05:41 GMT)
Design of a Representation Information Repository for the Long-Term Usability of Digital Building Documents [0.0] デジタルビルディング文書の長期使用性は、インフラポートフォリオの保守と最適化に不可欠である。
建物固有の知識の保存と、内部に隠された文化遺産を支えている。
これは、公共行政やアーカイブなど、大規模なデジタル建築文書の収集に責任を負う組織に特に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:04:06 GMT)
Deep Learning Forecasts Caldera Collapse Events at Kīlauea Volcano [0.0] 2018年にハワイのK=ラウエア火山が噴火して3ヶ月が経過した際、約60回の準周期的な噴火でカルデラは崩壊した。
これらの障害イベントは、ローカルに記録されたGPS、傾き、および地震活動データに基づいて、地震の再発を予測するための独自のデータセットを提供する。
深層学習グラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングし、各サイクルの開始時に記録されたデータの一部を使用すれば、カルデラ崩壊イベントの時間と障害を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:28:03 GMT)
DELINE8K: A Synthetic Data Pipeline for the Semantic Segmentation of Historical Documents [0.0] 文書セマンティックセグメンテーションは、OCR、フォーム分類、文書編集などの文書解析作業を容易にする。
いくつかの合成データセットは、印刷されたテキストと手書きを区別するために開発されたが、それらはクラス多様性と文書の多様性に欠ける。
現在までに最も包括的な文書セマンティックセマンティクスパイプラインを提案し、10以上のソースからプレプリントされたテキスト、手書き、文書背景を組み込んだ。
我々のカスタマイズされたデータセットはNAFSSベンチマークで優れたパフォーマンスを示し、さらなる研究において有望なツールであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:53:10 GMT)
Control randomisation approach for policy gradient and application to reinforcement learning in optimal switching [0.0] 本稿では,連続時間強化学習に適した政策勾配法に関する総合的な枠組みを提案する。
これは制御問題とランダム化問題の間の接続に基づいており、マルコフ的連続時間制御問題の様々なクラスにまたがる応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:32:51 GMT)
Context-Aware Mobile Network Performance Prediction Using Network & Remote Sensing Data [0.0] 通信ネットワークは膨大な数の無線ノードを提供する。各無線ノードは、関連するカバレッジエリアのエンドユーザにサービスを提供する。
我々のアプローチは、衛星画像データを用いて、ネットワークの過去のパフォーマンスデータセットを増強する。
その結果, 衛星画像を用いたモデルでは, 試験領域間で非常に良好な性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 21:55:49 GMT)
Can a Machine be Conscious? Towards Universal Criteria for Machine Consciousness [0.0] 多くの懸念が、人工的な意識を持つ実体を作るという影響についての声が上がっている。
これは、意識を構成するものに関する明確な合意の欠如によって構成される。
機械が意識的かどうかを決定するための5つの基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:28:30 GMT)
Can Large Language Models put 2 and 2 together? Probing for Entailed Arithmetical Relationships [0.0] 大規模言語モデルは,GPTリリース毎に知識獲得と(疑似)推論に着実に進展することを示す。
純粋な統計的学習は、多くの常識的推論タスクに固有の爆発に対処できるという主張は困難である。
より大きいものは必ずしも良いものではなく、純粋に統計的に改善を追求することは、コアに欠陥がある、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 10:28:04 GMT)
COTS: Connected OpenAPI Test Synthesis for RESTful Applications [0.0] OpenAPI仕様のための(i)ドメイン固有言語を導入し、(ii)方法論をサポートするツールを導入します。
私たちのツールはCOTSと呼ばれ、(ランダムに)モデルベースのテスト実行を生成し、ソフトウェア欠陥を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 15:12:31 GMT)
Bounding the joint numerical range of Pauli strings by graph parameters [0.0] 量子状態と特定の測定値との相互作用について検討する。
我々は$beta(G)$と呼ぶ新しいグラフを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:47:29 GMT)
Boundary effect and quantum phases in spin chains [0.0] 境界効果は多体理論において広く考えられているが、厳密に定義された物理量というよりも概念的な概念である。
ここでは、密度行列再正規化群計算を用いて、XXZスピン1/2モデルに対して境界効果関数と呼ばれる量を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:26:14 GMT)
Boosting generation rate of squeezed single-photon states by generalized photon subtraction [0.0] 一般光子サブトラクション(GPS)は光子サブトラクション(PS)の単純な拡張である
特に2dBの場合,PSと比較して2dB-および4dB-スクイーズ単一光子状態の生成速度を1桁以上向上させる実験を行った。
我々の結果は、より高度な量子情報プロトコルへの圧縮された単一光子状態の適用を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 07:09:47 GMT)
Bayesian Functional Connectivity and Graph Convolutional Network for Working Memory Load Classification [0.0] 本研究では,センサ空間における脳波の機能的接続を学習するためのベイズ構造学習アルゴリズムを提案する。
その結果,6種類の言語作業記憶負荷の被験者154名に対して対象内(対象別)分類を行ったところ,96%の判定精度が得られた。
また,αバンドとthetaバンドの分類精度はβバンドよりも良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 11:31:07 GMT)
BayesBlend: Easy Model Blending using Pseudo-Bayesian Model Averaging, Stacking and Hierarchical Stacking in Python [0.0] 重みを推定し、複数の(ベイジアン)モデルの予測分布をブレンドするために、BayesBlend Pythonパッケージを導入する。
ベイズブレンドは、モデルウェイトを推定するために擬ベイズモデルの平均化、積み重ね、一意的に階層的ベイズ積み重ねを実装している。
ベイズブレンドの保険損失モデリングの例を例に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 19:15:33 GMT)
Automated Generation of High-Quality Medical Simulation Scenarios Through Integration of Semi-Structured Data and Large Language Models [0.0] 本研究では,半構造化データとLarge Language Models(LLMs)を統合することにより,医学教育の変革的枠組みを導入する。
提案手法はAIを用いて、特定の教育目的に合わせて、詳細な、臨床的に関係のあるシナリオを効率的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:06:11 GMT)
An extended asymmetric sigmoid with Perceptron (SIGTRON) for imbalanced linear classification [0.0] 本稿では、SIGTRONと呼ばれる新しいパラメータ化シグモノイドと、SIGTRON不均衡分類(SIC)モデルと呼ばれる同伴凸モデルを提案する。
従来の$pi$重み付きコスト依存学習モデルとは対照的に、SICモデルは損失関数に外部の$pi$重みを持たない。
提案したSICモデルは,データセットのバリエーションに適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 00:11:33 GMT)
An artificial neural network approach to finding the key length of the Vigenère cipher [0.0] 我々は,ビジネア暗号の鍵長を決定するための古典的手法と近代的手法を組み合わせた人工ニューラルネットワーク(ANN)を作成する。
幅広いパラメータに対するモデルの精度を裏付ける実験的なエビデンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 00:30:16 GMT)
An Extensive Survey of Digital Image Steganography: State of the Art [0.0] インターネットやイントラネット上での情報交換中に機密情報のプライバシーを守る必要性により、暗号やステガノグラフィーが広く採用されている。
本稿は,現状の造形技術,最近の動向,課題を批判的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:16:24 GMT)
A simple method for compiling quantum stabilizer circuits [0.0] 本稿ではCliffordゲートコンパイルのための直感的でアクセスしやすい手法を提案する。
Cliffordゲートに制限を加えることで、コンパイルプロセスはほぼ簡単になります。
直観を構築するためのいくつかの実例とともに、プロセスについて簡単に説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 09:56:07 GMT)
A revisit on the hydrogen atom induced by a uniform static electric field [0.0] 我々は、均一な静電場によって誘導される水素原子のスターク効果を再考する。
二次スターク効果は、この式と時間に依存しない非de摂動理論を水素に適用することによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 13:39:15 GMT)
A rank decomposition for the topological classification of neural representations [0.0] この研究では、ニューラルネットワークが連続的なピースワイズアフィンマップと等価であるという事実を活用している。
多様体 $mathcalM$ と部分集合 $A$ の商のホモロジー群を研究し、これらの空間上のいくつかの極小性質を仮定する。
ランダムに狭いネットワークでは、データ多様体の(コ)ホモロジー群が変化する領域が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:01:20 GMT)
A University Framework for the Responsible use of Generative AI in Research [0.0] ジェネレーティブ人工知能(Generative Artificial Intelligence、ジェネレーティブAI)は、研究の完全性のための機会とリスクを兼ね備えている。
組織が生成AIの責任ある利用を促進・促進するための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 04:00:15 GMT)
A Unified Theory of Exact Inference and Learning in Exponential Family Latent Variable Models [0.0] ベイズの法則は、観測された潜伏変数に関する後続の信念を推測する方法を記述している。
我々は、推論と学習を正確に実装できる指数族、潜在変数モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:37:01 GMT)
A Spatio-Temporal based Frame Indexing Algorithm for QoS Improvement in Live Low-Motion Video Streaming [0.0] 本稿では、撮影した低速度ビデオの冗長性を排除し、検出する手法を提案する。
その結果,バッファサイズと圧縮比は5.13%,15.8%,15.6%向上した。
フレーム構築時間のトレードオフはあるものの、標準のローカルフレームインデックスは、それぞれ10.8%と8.71%で提案されたスキームを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 14:09:14 GMT)
A Smartphone-Based Method for Assessing Tomato Nutrient Status through Trichome Density Measurement [0.0] トマトの形態的特性を通じて, 肥料によるストレスを正確に同定することは, 重要な農業課題となっている。
簡易で費用対効果の高いスマートフォンを用いたトリプルホーム密度測定法を開発した。
以上の結果から,本手法はトマトの肥料ストレスを正確に反映することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 12:45:41 GMT)
A Platform-Agnostic Deep Reinforcement Learning Framework for Effective Sim2Real Transfer in Autonomous Driving [0.0] 深層強化学習(DRL)は複雑なタスクの解決に顕著な成功を収めた。
シミュレーションと現実の間に大きな違いがあるため、DRLエージェントを現実世界に転送することは依然として困難である。
本稿では、プラットフォームに依存した認識モジュールを利用してタスク関連情報を抽出する頑健なDRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 08:17:20 GMT)
A Framework for Leveraging Human Computation Gaming to Enhance Knowledge Graphs for Accuracy Critical Generative AI Applications [0.0] 本稿では,GAME-KGフレームワークについて紹介する。
GAME-KGは、ゲームを通じて収集されたクラウドソースフィードバックを使用することで、KGの明示的および暗黙的な接続を変更するための連合的なアプローチである。
最初の結果は、GAME-KGがKGの強化に有効なフレームワークになり得ることを示唆し、同時に人間によって検証された構造化事実の説明可能なセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 17:24:55 GMT)
A Comprehensive Analysis of Pegasus Spyware and Its Implications for Digital Privacy and Security [0.0] 本稿では,ペガサスのスパイウェアとそのデジタルプライバシとセキュリティへの影響を包括的に分析する。
この研究は、このスパイウェアの技術的な側面、その展開方法、使用に関する論争を強調している。
本稿では,脅威を軽減し,ユーザを侵略的な監視技術から保護するための潜在的な解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Apr 2024 16:10:21 GMT)