Converting Representational Counterfactuals to Natural Language [107.0] 言語モデル(LM)の表現空間をターゲットとした介入は、モデル行動に影響を与える効果的な手段として現れてきた。
表現反事実を文字列反事実に変換する方法を提案する。
結果として生じるカウンターファクトは、データ拡張による分類のバイアスを軽減するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:32:13 GMT)
Mixture of insighTful Experts (MoTE): The Synergy of Thought Chains and Expert Mixtures in Self-Alignment [103.1] 従来のアライメント戦略は人間の介入に大きく依存しており、例えばSupervised Fine-Tuning(SFT)やReinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)などである。
本稿では、AlignCoTと呼ばれる思考の連鎖(CoT)アプローチを利用した新しい自己アライメント手法を提案する。
本稿では、AlignCoTプロセスの各コンポーネントを強化するために専門家の混合を適用するMoTEアーキテクチャについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:06:05 GMT)
Capabilities of Gemini Models in Medicine [100.6] 医療専門のマルチモーダルモデルであるMed-Geminiを紹介する。
メドジェニーニを14の医療ベンチマークで評価し,その内10に新たな最先端(SoTA)性能を確立した。
我々の結果は、Med-Geminiの可能性を示唆する証拠を提供するが、より厳密な評価は実世界の展開に先立って重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:12:10 GMT)
On the Reliability of Watermarks for Large Language Models [95.9] 本研究では,人間による書き直し後の透かしテキストの堅牢性,非透かしLDMによる言い換え,あるいはより長い手書き文書への混在性について検討する。
人や機械の言い回しをしても、透かしは検出可能である。
また、大きな文書に埋め込まれた透かし付きテキストの短いスパンに敏感な新しい検出手法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:20:36 GMT)
Probabilistic Sampling of Balanced K-Means using Adiabatic Quantum Computing [93.8] AQCは研究関心の問題を実装でき、コンピュータビジョンタスクのための量子表現の開発に拍車をかけた。
本研究では,この情報を確率的バランスの取れたk平均クラスタリングに活用する可能性について検討する。
最適でない解を捨てる代わりに, 計算コストを少なくして, 校正後部確率を計算することを提案する。
これにより、合成タスクと実際の視覚データについて、D-Wave AQCで示すような曖昧な解とデータポイントを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:54:34 GMT)
A Watermark for Large Language Models [85.0] 本稿では,プロプライエタリな言語モデルのための透かしフレームワークを提案する。
透かしはテキストの品質に無視できない影響で埋め込むことができる。
言語モデルAPIやパラメータにアクセスすることなく、効率的なオープンソースアルゴリズムを使って検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:04:31 GMT)
Loose LIPS Sink Ships: Asking Questions in Battleship with Language-Informed Program Sampling [80.6] ボードゲーム「バトルシップ」に基づく古典的根拠付き質問応答課題におけるトレードオフについて検討する。
我々のモデルは,大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語の質問を生成し,それらを記号型プログラムに変換し,期待される情報取得を評価する。
驚くほど控えめなリソース予算で、このシンプルなモンテカルロ最適化戦略は、人間のパフォーマンスを反映する有意義な質問をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:00:06 GMT)
Hysteresis and Self-Oscillations in an Artificial Memristive Quantum Neuron [79.2] 本研究では, 量子メムリスタを含む人工ニューロン回路について, 緩和と脱落の存在下で検討した。
この物理原理は、量子デバイスの電流電圧特性のヒステリシス的挙動を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:47:23 GMT)
UCB-driven Utility Function Search for Multi-objective Reinforcement Learning [77.3] マルチオブジェクト強化学習(MORL)エージェントでは、意思決定行動の最適化を行う。
重みベクトル w でパラメータ化される線型効用関数の場合に焦点を当てる。
学習過程の異なる段階で最も有望な重みベクトルを効率的に探索する上信頼境界に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:34:42 GMT)
Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment [75.8] 近年の進歩は、嗜好の確率で直接作業することで、人間の嗜好をより正確に反映できることを示している。
本稿では,言語モデルアライメントのためのセルフプレイ方式を提案する。
textitSelf-Play Preference Optimization (SPPO)と呼ばれる我々のアプローチは、反復的なポリシー更新を通じてナッシュ均衡を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:59:20 GMT)
DiL-NeRF: Delving into Lidar for Neural Radiance Field on Street Scenes [73.7] 光リアリスティックシミュレーションは、自律運転のようなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
しかし, コリニアカメラの動作やスペーサーのサンプリングにより, 街路景観の再現性は低下する。
街路面のNeRF品質を改善するために,Lidarデータのより優れた利用を可能にするいくつかの知見を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:07:12 GMT)
Measuring and Controlling Instruction (In)Stability in Language Model Dialogs [72.4] System-promptingは、言語モデルチャットボットをカスタマイズするツールで、特定の命令に従うことができる。
本稿では,仮説を検証し,セルフチャットによる命令安定性の評価を行うベンチマークを提案する。
我々は8ラウンドの会話で重要な指示ドリフトを明らかにした。
そこで本研究では,2つの強力なベースラインに対して良好に比較可能なsplit-softmaxという軽量な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:47:42 GMT)
Scaling and renormalization in high-dimensional regression [70.9] 本稿では,様々な高次元リッジ回帰モデルの訓練および一般化性能の簡潔な導出について述べる。
本稿では,物理と深層学習の背景を持つ読者を対象に,これらのトピックに関する最近の研究成果の紹介とレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:59:00 GMT)
MMTryon: Multi-Modal Multi-Reference Control for High-Quality Fashion Generation [70.8] MMTryonはマルチモーダルなマルチ参照VIrtual Try-ONフレームワークである。
テキスト命令と複数の衣料品画像とを入力として、高品質な合成試行結果を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:04:22 GMT)
Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable [70.8] 新たな任意の任意配置(AIAO)戦略は、微調整による除去に耐性を持たせる。
拡散モデルの入力/出力空間のバックドアを設計する既存の手法とは異なり,本手法では,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。
MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOの堅牢性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:03:39 GMT)
AI Alignment: A Comprehensive Survey [70.4] AIアライメントは、AIシステムが人間の意図や価値観に沿って振る舞うようにすることを目的としている。
AIアライメントの重要な目的として、ロバストネス、解釈可能性、制御可能性、倫理という4つの原則を特定します。
我々は、現在のアライメント研究を、前方アライメントと後方アライメントの2つの重要なコンポーネントに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:30:50 GMT)
LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model [68.2] そこで我々は,新たなセグメンテーションタスク,すなわち推論セグメンテーションを提案する。
このタスクは、複雑で暗黙的なクエリテキストを与えられたセグメンテーションマスクを出力するように設計されている。
提案するLISA: Large Language Instructed Assistantは,マルチモーダル大規模言語モデルの言語生成能力を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:10:13 GMT)
A First Look at Selection Bias in Preference Elicitation for Recommendation [64.4] 選好選好における選好バイアスの影響について検討した。
大きなハードルは、好みの推論インタラクションを持つ公開データセットがないことです。
本稿では,トピックに基づく選好提案プロセスのシミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 May 2024 14:56:56 GMT)
LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.9] 大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:42:28 GMT)
UNcommonsense Reasoning: Abductive Reasoning about Uncommon Situations [62.7] 異常、予期せぬ、そしてありそうもない状況をモデル化する能力について検討する。
予期せぬ結果のコンテキストが与えられた場合、このタスクは説明を生成するために故意に推論する必要がある。
私たちはUNcommonsenseという新しい英語コーパスをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:12:07 GMT)
One Model to Rule them All: Towards Universal Segmentation for Medical Images with Text Prompts [62.6] SATと呼ばれるテキストプロンプトによって駆動される医療シナリオにおけるSegment Anythingの実現を目的としたモデルを構築します。
トレーニングのために、最大かつ最も包括的なセグメンテーションデータセットを構築します。
447Mパラメータしか持たないSAT-Proをトレーニングし、72種類のセグメンテーションデータセットをテキストプロンプトでセグメント化し、497のクラスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:10:40 GMT)
DressCode: Autoregressively Sewing and Generating Garments from Text Guidance [61.5] DressCodeは、初心者向けのデザインを民主化し、ファッションデザイン、バーチャルトライオン、デジタルヒューマン創造において大きな可能性を秘めている。
まず,テキスト条件の埋め込みとクロスアテンションを統合して縫製パターンを生成する,GPTベースのアーキテクチャであるSewingGPTを紹介する。
次に、トレーニング済みの安定拡散を調整し、タイルベースの衣服用物理レンダリング(PBR)テクスチャを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:48:22 GMT)
High-probability Convergence Bounds for Nonlinear Stochastic Gradient Descent Under Heavy-tailed Noise [59.3] 重み付き雑音の存在下でのストリーミングデータにおける学習の精度保証について検討した。
解析的に、与えられた問題に対する設定の選択に$ta$を使うことができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:30:23 GMT)
Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems [58.6] 本稿では,対話型推薦システムのためのエンティティの意味理解を改善するために,知識強化型エンティティ表現学習(KERL)フレームワークを紹介する。
KERLは知識グラフと事前訓練された言語モデルを使用して、エンティティの意味的理解を改善する。
KERLはレコメンデーションとレスポンス生成の両方のタスクで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:46:36 GMT)
Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and Practice for RLHF under KL-Constraint [56.7] 本稿では,RLHFによる強化学習を用いた生成モデルのアライメント過程について検討する。
まず、オフラインPPOやオフラインDPOのような既存の一般的な手法の主な課題を、環境の戦略的探索に欠如していると認識する。
有限サンプル理論保証を用いた効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:50:56 GMT)
Replacing Judges with Juries: Evaluating LLM Generations with a Panel of Diverse Models [56.0] LLm評価器のパネル(PoLL)を用いた評価モデルを提案する。
より多数の小さなモデルで構成されたPoLLは,1つの大判定器より優れ,不整合モデルファミリーの構成によるモデル内バイアスが小さく,しかも7倍以上のコストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:37:11 GMT)
Monte Carlo Tree Search Boosts Reasoning via Iterative Preference Learning [56.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の推論能力向上を目的とした,反復的な選好学習プロセスによるアプローチを提案する。
我々は、MCTS(Monte Carlo Tree Search)を用いて好みデータを反復的に収集し、そのルックアヘッド機能を利用して、インスタンスレベルの報酬をよりきめ細かいステップレベルの信号に分解する。
提案手法は,GSM8K,MATH,SciQ上でのMistral-7B Supervised Fine-Tuning(SFT)ベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:10:24 GMT)
MetaRM: Shifted Distributions Alignment via Meta-Learning [52.9] 言語モデルアライメントにおけるヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習は、報酬モデル(RM)の能力に依存している
メタラーニングを利用したメタRMを導入し,その環境分布とRMを整合させる手法を提案する。
大規模な実験により、MetaRMは反復RLHF最適化におけるRMの識別能力を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:43:55 GMT)
An Information-Theoretic Perspective on Variance-Invariance-Covariance Regularization [52.4] 我々は、VICRegの目的に関する情報理論的な視点を示す。
我々は、VICRegの一般化を導出し、下流タスクに固有の利点を明らかにした。
既存のSSL技術よりも優れた情報理論の原理から派生したSSL手法のファミリーを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:37:01 GMT)
"I'm Not Sure, But...": Examining the Impact of Large Language Models' Uncertainty Expression on User Reliance and Trust [51.5] 不確実性の自然言語表現の違いが、参加者の信頼、信頼、全体的なタスクパフォーマンスにどのように影響するかを示す。
その結果, 一人称表情は, 参加者のシステムに対する信頼度を低下させ, 参加者の正確性を高めつつ, システムの回答に同調する傾向にあることがわかった。
以上の結果から,不確実性の自然言語表現の使用は,LLMの過度な依存を軽減するための効果的なアプローチである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:43:55 GMT)
RTG-SLAM: Real-time 3D Reconstruction at Scale using Gaussian Splatting [51.5] ガウススプラッティングを用いた大規模環境のためのRGBDカメラを用いたリアルタイム3D再構成システムを提案する。
それぞれのガウス語は不透明かほぼ透明で、不透明なものは表面色と支配的な色に、透明なものは残留色に適合する。
様々な大きなシーンをリアルタイムに再現し、新しいビュー合成とカメラトラッキングの精度のリアリズムにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:25:30 GMT)
Rethinking Real-world Image Deraining via An Unpaired Degradation-Conditioned Diffusion Model [51.5] 本研究では,拡散モデルに基づく最初の実世界の画像デライニングパラダイムであるRainDiffを提案する。
安定的で非敵対的なサイクル一貫性のあるアーキテクチャを導入し、トレーニングをエンドツーエンドで行えます。
また,複数の降雨の先行学習によって条件付けられた拡散生成過程を通じて,所望の出力を洗練する劣化条件拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:51:07 GMT)
DynaMo: Accelerating Language Model Inference with Dynamic Multi-Token Sampling [51.1] ネット推論時間を短縮するマルチトークン予測言語モデルであるDynaMoを提案する。
我々のモデルは、予測された関節確率分布に対する信頼度に基づいて複数のトークンを予測する。
また、テキスト生成品質を向上させるために、推定結合確率を高める新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:17:57 GMT)
Obtaining Favorable Layouts for Multiple Object Generation [50.6] 大規模なテキスト・ツー・イメージモデルでは、テキスト・プロンプトに基づいて高品質で多様な画像を生成することができる。
しかし、既存の最先端拡散モデルでは、複数の被写体を含む画像を生成する際に困難に直面している。
誘導原理に基づく新しい手法を提案し、拡散モデルが最初にレイアウトを提案し、次にレイアウトグリッドを並べ替えることを可能にする。
これは、提案したマスクに固執するようにクロスアテンションマップ(XAM)を強制し、潜在マップから私たちによって決定された新しい場所へピクセルを移動させることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:07:48 GMT)
The Pyramid of Captions [50.5] ピラミド・オブ・キャプション(PoCa)法は、ズームイン画像パッチの局所的なキャプションを生成する。
PoCaは、より情報的でセマンティックに整合したキャプションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:49:57 GMT)
FLIQS: One-Shot Mixed-Precision Floating-Point and Integer Quantization Search [50.1] 本稿では,整数浮動小数点モデルと低精度浮動小数点モデルの両方において再学習を不要とする,最初のワンショット混合量子化探索を提案する。
整数モデルでは、ImageNet上のResNet-18の精度を1.31%、ResNet-50の精度を0.90%向上させる。
従来のFP8モデルと比較して,新しい混合精度浮動小数点探索を探索し,最大0.98%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:16:21 GMT)
Unbiased Learning to Rank Meets Reality: Lessons from Baidu's Large-Scale Search Dataset [48.7] Unbiased Learning-to-rank(ULTR)は、ユーザクリックから学習するための確立したフレームワークである。
Baidu-ULTRデータセットで利用可能な実験を再検討し、拡張する。
標準的な非バイアスの学習 to ランク技術は、クリック予測を堅牢に改善するが、ランク付け性能を一貫して改善するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:11:34 GMT)
MotionMaster: Training-free Camera Motion Transfer For Video Generation [48.7] 本稿では,映像中のカメラの動きと物体の動きをアンハングリングする,トレーニング不要な動画移動モデルを提案する。
我々のモデルは、効果的にカメラオブジェクトの動きを分離し、分離されたカメラの動きを広範囲の制御可能なビデオ生成タスクに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:37:18 GMT)
Survey of Bias In Text-to-Image Generation: Definition, Evaluation, and Mitigation [47.8] 単純なプロンプトであっても、T2Iモデルは生成された画像に顕著な社会的偏見を示す可能性がある。
本研究は,T2I生成モデルにおけるバイアスに関する最初の広範な調査である。
これらの作業がどのようにしてバイアスの異なる側面を定義し、評価し、緩和するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:58:22 GMT)
Investigating Automatic Scoring and Feedback using Large Language Models [46.1] 本稿では,PEFTに基づく量子化モデルの有効性について検討する。
その結果, 微調整LDMによる評価は精度が高く, 平均的に3%未満の誤差が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:13:54 GMT)
Qubit dephasing by spectrally diffusing quantum two-level systems [45.0] 量子ビットと共鳴に近い2レベル系のスペクトル拡散によるジョセフソン量子ビットの純粋退化について検討する。
本研究では, この純脱落機構を緩和し, 超伝導量子ビットのコヒーレンス時間の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:38:50 GMT)
Near-Optimal Policy Optimization for Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games [45.0] 我々は、相関平衡を計算するために、ほぼ最適の$tildeO(T-1)$収束率を得る未結合のポリシー最適化アルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは2つの主要素(スムーズな値更新)と(楽観的で規則化されたリーダーアルゴリズムとログバリア正規化器)を組み合わせることで構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:52:12 GMT)
Leveraging Stack Traces for Spectrum-based Fault Localization in the Absence of Failing Tests [44.1] 我々は,スタックトレースデータをテストカバレッジと統合し,障害局所化を強化する新しいアプローチであるSBESTを導入する。
提案手法では,平均精度(MAP)が32.22%向上し,平均相互ランク(MRR)が17.43%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:15:52 GMT)
F$^3$low: Frame-to-Frame Coarse-grained Molecular Dynamics with SE(3) Guided Flow Matching [43.6] 本稿では,改良サンプリングのためのアンダーラインフローマッチング(F$3$low)を用いた生成モデルを提案する。
SE(3)上の無力な生成パラダイムにより、多種多様なコンフォメーションを迅速に生成する能力は、効率的なサンプリング方法への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:53:14 GMT)
Spherical Linear Interpolation and Text-Anchoring for Zero-shot Composed Image Retrieval [43.5] Composed Image Retrieval (CIR)は、画像とキャプションで構成されたクエリを使って画像を取得する複雑なタスクである。
Slerp(Spherical Linear Interpolation)を用いて画像とテキストを直接マージする新しいZS-CIR手法を提案する。
また,テキストエンコーダを固定しながら画像エンコーダを微調整するText-Anchored-Tuning (TAT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:19:54 GMT)
Reverse Training to Nurse the Reversal Curse [42.8] 大型言語モデル (LLM) には驚くべき失敗がある: "A has a feature B" で訓練された場合、それらは "B is a feature of A" に一般化されるのではなく、"Reversal Curse" と呼ばれる。
この研究は、すべての単語を2回使用し、利用可能なトークンの量を2倍にする、リバーストレーニングと呼ばれる代替のトレーニングスキームを提案する。
我々は,データマッチング逆トレーニングモデルが標準タスクの標準モデルよりも優れた性能を示し,計算マッチング逆トレーニングモデルは逆タスクにおいてはるかに優れた性能を示し,逆の呪いの解決に役立てることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:25:58 GMT)
Counterfactual Explanations for Deep Learning-Based Traffic Forecasting [42.3] この研究は、説明可能なAIアプローチ、反実的説明を活用し、ディープラーニングベースのトラフィック予測モデルの説明可能性とユーザビリティを高めることを目的としている。
この研究は、まず、過去の交通データと文脈変数に基づいて、交通速度を予測するディープラーニングモデルを実装する。
次に、これらの入力変数の変化が予測結果にどのように影響するかを照らすために、対実的な説明が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:26:31 GMT)
Deep Reward Supervisions for Tuning Text-to-Image Diffusion Models [42.3] Deep Reward Tuning (DRTune) はテキストから画像への拡散モデルの最終的な出力画像を監督するアルゴリズムである。
DRTuneは、特に低レベル制御信号において、他のアルゴリズムよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:26:14 GMT)
Large Language Models as Zero-shot Dialogue State Tracker through Function Calling [42.0] 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いた対話状態追跡の関数呼び出しによる解法を提案する。
実験結果から,本手法はオープン・ソースとプロプライエタリ・LLMの両方で優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:58:35 GMT)
VideoGigaGAN: Towards Detail-rich Video Super-Resolution [41.4] ビデオ・スーパーレゾリューション(VSR)アプローチは、アップサンプリングされたビデオに顕著な時間的一貫性を示す。
本稿では,高頻度の細部と時間的整合性を持つビデオを生成する新しい生成型VSRモデルであるVideoGigaGANを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:41:30 GMT)
Cross-Validation Conformal Risk Control [40.2] コンフォーマルリスク制御(CRC)は、従来の点予測器にポストホックを適用してキャリブレーションを保証する手法である。
本稿では,従来のCRCの検証ではなく,クロスバリデーションに基づく新しいCRC手法を提案する。
CV-CRCは、設定された予測子の平均リスクに関する理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:33:36 GMT)
Trust Driven On-Demand Scheme for Client Deployment in Federated Learning [40.0] Trusted-On-Demand-FL"は、サーバと資格のあるクライアントのプールの間の信頼関係を確立する。
シミュレーションでは,遺伝的アルゴリズムを応用した最適化モデルをデプロイし,連続的なユーザ行動データセットに頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:50:08 GMT)
Pit30M: A Benchmark for Global Localization in the Age of Self-Driving Cars [39.9] Pit30Mは3000万フレームを超える新しい画像とLiDARデータセットで、これは以前の研究の10倍から100倍の大きさだ。
Pit30Mは様々な条件(季節、天気、日時、交通量)で捕獲され、正確な位置決めの真実を提供する。
我々は、画像とLiDAR検索のための既存の複数の手法をベンチマークし、その過程で、単純で効果的な畳み込みネットワークに基づくLiDAR検索手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:07:29 GMT)
A Comprehensive Survey of Dynamic Graph Neural Networks: Models, Frameworks, Benchmarks, Experiments and Challenges [39.1] 動的グラフニューラルネットワーク(GNN)は、動的グラフの構造的、時間的、文脈的関係を同時に捉えるために、時間的情報をGNNと組み合わせる。
この領域では、様々なアプローチのパフォーマンス、強み、限界を評価する包括的な調査が必要である。
本稿では、新しい分類法、12の動的GNNトレーニングフレームワーク、一般的なベンチマークを備えた81の動的GNNモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:23:16 GMT)
A Survey of Graph Neural Networks for Social Recommender Systems [38.8] ソーシャルレコメンデータシステム(SocialRS)は、ユーザ間インタラクションとユーザ間ソーシャルリレーションを同時に活用する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)の進歩により、近年多くのGNNベースのSocialRS手法が開発されている。
我々は,GNNに基づくSocialRS手法に関する文献を包括的かつ体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:24:47 GMT)
DINOISER: Diffused Conditional Sequence Learning by Manipulating Noises [38.7] ノイズを操作することでシーケンス生成のための拡散モデルを容易にするためにDINOISERを導入する。
実験により、DINOISERは、従来の拡散に基づくシーケンス生成モデルのベースラインよりも一貫した改善を可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:58:30 GMT)
Image-Based Virtual Try-On: A Survey [38.6] 画像ベースの仮想試行は、自然に着飾った人物画像を衣服画像で合成することを目的としており、研究の意義と商業的可能性の両方を示している。
本稿では,パイプラインアーキテクチャ,人物表現,トライオン表示などの重要なモジュールの側面において,最先端技術と方法論を包括的に分析する。
CLIPを用いた新しいセマンティックな基準を提案し、同じデータセット上で一様に実装された評価指標を用いて代表的手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:56:23 GMT)
Exploring Self-Supervised Vision Transformers for Deepfake Detection: A Comparative Analysis [38.1] 本稿では,自己教師型事前学習型変圧器のディープフェイク検出への応用について検討する。
我々は、特にトレーニングデータに制限がある場合に、それらの一般化を改善する可能性に焦点を当てる。
本稿では,タスクに対する適応性と,アテンション機構による検出結果の自然な説明性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:16:49 GMT)
Efficient Sample-Specific Encoder Perturbations [37.8] 凍結基礎モデルのエンコーダ出力のサンプル・バイ・サンプル摂動を求めるために,小さなプロキシ・ネットワークが利用できることを示す。
その結果,COMET と WER で評価した性能は一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:55:16 GMT)
Learning High-Quality Navigation and Zooming on Omnidirectional Images in Virtual Reality [37.6] 我々は,VRナビゲーションにおける視覚的明瞭度を高めるために,OmniVRと呼ばれる新しいシステムを提案する。
当社のシステムでは,VRに関心のある対象を,ユーザーが自由に見つけてズームインすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:08:24 GMT)
MESA: Cooperative Meta-Exploration in Multi-Agent Learning through Exploiting State-Action Space Structure [37.6] 本稿では,協調型マルチエージェント学習のためのメタ探索手法であるMESAを紹介する。
エージェントはまず、訓練タスクからエージェントの高度に反転する状態-行動サブスペースを識別し、次にサブスペースを"探索する"ための多様な探索ポリシーのセットを学ぶことで探索を学ぶ。
実験の結果,多エージェント粒子環境とマルチエージェント MuJoCo 環境におけるスパース・リワードタスクにおいて,MESA は学習された探索ポリシにより,大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:19:48 GMT)
ConstrainedZero: Chance-Constrained POMDP Planning using Learned Probabilistic Failure Surrogates and Adaptive Safety Constraints [35.0] 本研究では、最適値とポリシーのニューラルネットワーク近似を学習することにより、信念空間におけるCC-POMDPを解くConstrainedZeroポリシーアルゴリズムを導入する。
その結果, 目標から安全制約を分離することで, 報酬とコストのバランスを最適化することなく, 目標となる安全レベルを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:17:22 GMT)
More is Better: Deep Domain Adaptation with Multiple Sources [34.3] マルチソースドメイン適応(MDA)は、ラベル付きデータを異なる分布を持つ複数のソースから収集できる、強力で実用的な拡張である。
本調査では,まず様々なMDA戦略を定義し,その後,異なる視点から,深層学習時代の現代MDA手法を体系的に要約し,比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 03:37:12 GMT)
JNI Global References Are Still Vulnerable: Attacks and Defenses [33.4] 我々は,Androidの異なるバージョンで有効である新しいJGR排気DoS攻撃を提案する。
Android 10の148のシステムサービスのうち、12には21の脆弱性がある。そのうち9つは、許可なくうまく利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:01:16 GMT)
Causal Evaluation of Language Models [33.3] 言語モデルの因果的推論能力を評価するための総合的なベンチマークとして,CaLM(Causal Evaluation of Language Models)がある。
CaLMは4つのモジュールからなる分類法であり、因果的対象(評価対象)、適応(結果の取得方法)、メートル法(結果の測定方法)、エラー(悪い結果の分析方法)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:43:21 GMT)
SoK: Rowhammer on Commodity Operating Systems [33.0] 2014年の最初の包括的研究以来、多くのローハンマー攻撃が動的ランダムアクセスメモリ(DRAM)ベースのコモディティシステムに対して実証されてきた。
本稿では,DRAMをベースとしたコモディティシステムに着目し,ローハマー攻撃と防御をシステム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:53:23 GMT)
Towards Safe Large Language Models for Medicine [32.4] 本研究は,医療用大言語モデルの評価と安全性向上のための第1回研究である。
1)現在の医療用LSMは,有害な要求に容易に従うため,一般・医療安全の基準を満たしていない。
本稿では, LLMの医療安全の定義と, LLMの医療安全を評価するためのベンチマークデータセットの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:24:04 GMT)
FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation [31.7] FLexible And Generalizable RL framework for VNE, named FlagVNEを提案する。
広範かつダイナミックな動作空間に取り組むために,適応的な動作確率分布を生成する階層型デコーダを設計する。
様々なVNRサイズの一般化問題を克服するために,メタRLに基づくトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:58:36 GMT)
Powering In-Database Dynamic Model Slicing for Structured Data Analytics [31.4] LEADSは専門家の混合(MoE)による構造化データのモデリングを改善する
INDICESは、従来のソリューションに比べてレイテンシを大幅に削減した、効果的なデータベース内推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:18:12 GMT)
Enhancing Mutual Trustworthiness in Federated Learning for Data-Rich Smart Cities [30.0] フェデレーション学習は、データリッチなスマートシティにおける、コラボレーションとプライバシ保護を約束する機械学習アプローチである。
ランダムなクライアント選択技術のような従来のアプローチは、システムの完全性にいくつかの脅威をもたらす。
本稿では,クライアントとサーバの双方の信頼ニーズを考慮して,フェデレート学習における相互信頼感に対処する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:49:22 GMT)
A Self-explaining Neural Architecture for Generalizable Concept Learning [29.9] 現在,SOTA の概念学習アプローチは,概念の忠実さの欠如と,概念の相互運用の限界という2つの大きな問題に悩まされている。
ドメイン間の概念学習のための新しい自己説明型アーキテクチャを提案する。
提案手法は,現在広く使われている4つの実世界のデータセットに対するSOTA概念学習手法に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:50:18 GMT)
Anticipating Next Active Objects for Egocentric Videos [29.5] 本稿では,エゴセントリックなビデオクリップに対して,次のアクティブオブジェクトの位置を将来予測する問題に対処する。
本稿では,自己中心型クリップ内の次のアクティブオブジェクトを識別し,特定するためのトランスフォーマーベースの自己認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:10:50 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） (Wed, 1 May 2024 01:30:58 GMT)
Stochastic Sampling for Contrastive Views and Hard Negative Samples in Graph-based Collaborative Filtering [28.9] グラフベースの協調フィルタリング(CF)はレコメンデーションシステムにおいて有望なアプローチである。
その成果にもかかわらず、グラフベースのCFモデルは、データの分散性と負のサンプリングによる課題に直面している。
我々は,これらの課題を克服するために,一,二,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三,三の難易度を抽出した新しいサンプリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:27:59 GMT)
Offline Policy Evaluation for Reinforcement Learning with Adaptively Collected Data [28.4] 我々は,TMISオフライン政策評価(OPE)推定器の理論を開発する。
我々は、その推定誤差に基づいて高確率、インスタンス依存境界を導出する。
また,適応環境での極小最適オフライン学習を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 00:42:22 GMT)
Learning to Compose: Improving Object Centric Learning by Injecting Compositionality [27.4] 構成表現は、オブジェクト指向学習の重要な側面である。
既存のアプローチのほとんどは、自動エンコーディングの目的に依存しています。
表現の合成性を明確に促進する新しい目的を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:21:36 GMT)
Memory capacity of two layer neural networks with smooth activations [27.3] 隠れニューロンと入力次元が$d$の2層ニューラルネットワークのメモリ容量を決定する。
我々は、ネットワークのヤコビアン(英語版)の正確な一般的なランクを導出する。
われわれのアプローチは、メモリ容量に関する以前の研究と異なり、より深いモデルへの拡張を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:53:20 GMT)
Practical Dataset Distillation Based on Deep Support Vectors [27.2] 本稿では,データセット全体のごく一部にのみアクセス可能な実運用シナリオにおけるデータセット蒸留に着目した。
本稿では,Deep KKT (DKKT) の損失を付加することにより,一般的なモデル知識を取り入れ,従来のプロセスを強化する新しい蒸留法を提案する。
CIFAR-10データセットのベースライン分布マッチング蒸留法と比較して,本手法では性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:41:27 GMT)
A Survey on Deep Active Learning: Recent Advances and New Frontiers [27.1] この研究は、ディープラーニングに基づくアクティブラーニング(DAL)の難しさを克服する上で、研究者にとって有用かつ迅速なガイドとなることを目的としている。
この手法は適用可能性の広さから人気が高まりつつあるが、特にディープラーニングに基づくアクティブラーニング(DAL)に関する調査論文は乏しいままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:54:33 GMT)
PackVFL: Efficient HE Packing for Vertical Federated Learning [26.8] PackVFL は HE (PackedHE) をベースとした効率的な VFL フレームワークである
本稿では,HEベースのVFLにおいて,ほとんどの暗号処理時間を消費するため,高性能行列乗算法 (MatMult) の設計に着目する。
VFLのバッチサイズ、特徴寸法、モデルサイズが大きければ大きいほど、PackVFLは一貫してパフォーマンスを向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:46:57 GMT)
Quickest Change Detection with Confusing Change [26.8] この研究は、変化が悪い変化であるか、私たちが検出しようとしているか、あるいは混乱した変化である、というQCDの問題を研究します。
2つのCuSum統計を利用した新しいCuSum検出手法であるS-CuSumとJ-CuSumを提案する。
S-CuSum と J-CuSum は解析的性能保証を提供し,数値計算により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:10:06 GMT)
Robust Pronoun Fidelity with English LLMs: Are they Reasoning, Repeating, or Just Biased? [26.6] 英語における代名詞の忠実度を測定するために,500万件以上のデータセットを提示する。
代名詞の忠実さは、単純で自然主義的な設定で、頑健でもなく、推論のためでもないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:35:00 GMT)
Fin-Fact: A Benchmark Dataset for Multimodal Financial Fact Checking and Explanation Generation [26.6] Fin-Factは金融ドメイン内のマルチモーダル事実チェックのためのベンチマークデータセットである。
専門的なファクトチェッカーアノテーションと正当化が含まれ、専門知識と信頼性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:44:34 GMT)
WorkBench: a Benchmark Dataset for Agents in a Realistic Workplace Setting [26.5] 職場環境でタスクを実行するエージェントの能力を評価するためのベンチマークデータセットであるWorkBenchを紹介した。
WorkBenchにはサンドボックス環境があり、5つのデータベース、26のツール、690のタスクがある。
各タスクの正しい結果はユニークで曖昧で、堅牢で自動化された評価を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:07:03 GMT)
RGB$\leftrightarrow$X: Image decomposition and synthesis using material- and lighting-aware diffusion models [26.1] 我々はRGB$rightarrow$Xの拡散モデルを導入し、照明を推定する。
また,本研究では,固有チャネルであるX$rightarrow$RGBのリアルな画像を合成する逆問題についても,拡散フレームワークで対処可能であることを示す。
我々のX$rightarrow$RGBモデルは、従来のレンダリングモデルと生成モデルの間の中間点を探索します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:54:05 GMT)
Iterative Translation Refinement with Large Language Models [25.9] 本稿では,翻訳を自己修正するために,大規模言語モデルを反復的に提案する。
また,評価における課題と,人間のパフォーマンスと翻訳との関係についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:44:01 GMT)
Why You Should Not Trust Interpretations in Machine Learning: Adversarial Attacks on Partial Dependence Plots [25.7] 本稿では,機械学習タスクにおける置換に基づく解釈手法の脆弱性を明らかにするための逆フレームワークを提案する。
オリジナルのブラックボックスモデルを変更して、外挿領域のインスタンスに対する予測を操作する。
これは、オリジナルのモデルの予測の大部分を保存しながら、差別的行動を隠蔽できる偽のPDプロットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:44:45 GMT)
Clover: Regressive Lightweight Speculative Decoding with Sequential Knowledge [24.2] 並列復号処理にシーケンシャルな知識を統合する新しい投機的復号アルゴリズムであるCloverを提案する。
クローバーは、バイチュアン=スモールでは91%、バイチュアン=ラージュでは146%でベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 00:46:22 GMT)
Enhancing Surgical Robots with Embodied Intelligence for Autonomous Ultrasound Scanning [24.0] 超音波ロボットは、医療診断や早期疾患スクリーニングにますます利用されている。
現在の超音波ロボットは人間の意図や指示を理解する知性に欠けています。
本研究では,超音波ロボットに大規模言語モデルとドメイン知識を付加した新しい超音波エンボディードインテリジェンスシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:39:38 GMT)
Arbitrary Time Information Modeling via Polynomial Approximation for Temporal Knowledge Graph Embedding [23.4] 時間知識グラフ(TKG)は、時間的に進化する事実を適切に探索し、推論する必要がある。
既存のTKGアプローチは、任意のタイムスタンプを連続的にモデル化する限られた能力と、時間的制約の下での豊富な推論パターンの欠如という、2つの大きな課題に直面している。
本稿では,分解に基づく時間的表現と埋め込みに基づく実体表現による革新的なTKGE法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:27:04 GMT)
CookingSense: A Culinary Knowledgebase with Multidisciplinary Assertions [23.2] CookingSenseは、さまざまなソースから抽出された料理領域における知識アサーションの記述的なコレクションである。
CookingSenseは辞書ベースのフィルタリングと言語モデルに基づくセマンティックフィルタリング技術によって構築されている。
本稿では,料理意思決定支援システム評価のための新しいベンチマークであるFoodBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:58:09 GMT)
Tractable MCMC for Private Learning with Pure and Gaussian Differential Privacy [23.1] 後方サンプリングは$varepsilon$-pure差分プライバシー保証を提供する。
これは、$(varepsilon,delta)$-approximate DPによって引き起こされた潜在的に束縛されていないプライバシー侵害に悩まされない。
しかし実際には、マルコフ連鎖モンテカルロのような近似的なサンプリング手法を適用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:29:26 GMT)
Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review [23.1] 本稿では,合成データの生成を目的とした機械学習モデルを用いた既存研究についてレビューする。
このレビューは、合成データ生成、コンピュータビジョン、スピーチ、自然言語処理、ヘルスケア、ビジネスドメインの応用から始まる様々な視点を網羅している。
この論文は、合成データ生成に関するプライバシーと公平性に関する重要な側面についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:14:40 GMT)
From Keyboard to Chatbot: An AI-powered Integration Platform with Large-Language Models for Teaching Computational Thinking for Young Children [22.9] 子どものための計算思考を効果的に教えるための,AIを活用した統合プラットフォームを用いた新しい方法論を提案する。
幼児は自然言語で目的のタスクを記述でき、システムは理解しやすいプログラムで応答できる。
有形ロボットは、直ちに分解されたプログラムを実行し、そのプログラムの結果を幼児に示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:29:21 GMT)
Evolution of Heuristics: Towards Efficient Automatic Algorithm Design Using Large Language Mode [22.6] 本稿では,進化進化(EoH)を紹介する。
EoHは、Large Language Models (LLMs) によって生成された思考と呼ばれる記述を通して考えを表現する。
進化的フレームワークにおける思考とコードの共進化は、優れた自動ヒューリスティックデザイン(AHD)のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:33:37 GMT)
Transformer-based Reasoning for Learning Evolutionary Chain of Events on Temporal Knowledge Graph [22.4] 時間的知識グラフ(TKG)の推論は、しばしばタイムラインに沿って行方不明の事実要素を補完する。
イベントの進化的連鎖(ECE)を学習するための新しいトランスフォーマーベースの推論モデル(ECEformerと呼ばれる)を提案する。
次に、多層パーセプトロン(MLP)に基づく混合コンテキスト推論モジュールを作成し、ECEのための四重項間の統一表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:12:16 GMT)
EALD-MLLM: Emotion Analysis in Long-sequential and De-identity videos with Multi-modal Large Language Model [22.3] EALDと呼ばれる長周期・非同一性ビデオにおける感情分析のためのデータセットを構築した。
また,NFBL(Non-Facial Body Language)アノテーションを各プレイヤーに提供します。
NFBLは内向きの感情表現であり、感情状態を理解するためのアイデンティティフリーな手がかりとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:25:54 GMT)
SonicDiffusion: Audio-Driven Image Generation and Editing with Pretrained Diffusion Models [21.7] 本稿では,大規模画像拡散モデルにおける音声条件設定を実現する手法を提案する。
音声条件付き画像生成に加えて,拡散に基づく編集手法との共役にも利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:43:57 GMT)
Coherent 3D Portrait Video Reconstruction via Triplane Fusion [21.4] フレームごとの3D再構成は時間的不整合を示し、ユーザの外観を忘れる。
フレーム単位の情報に先立ってパーソナライズされた3D被写体を融合する新しいフュージョンベース手法を提案する。
提案手法は,最新の3次元再構成精度と時間的整合性の両方を,インスタディオおよびインザミルドデータセット上で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:08:51 GMT)
Learning to Complement with Multiple Humans [21.2] 本稿では,LECOMH(Learning to Complement with Multiple Humans)アプローチを紹介する。
LECOMHは、クリーンなラベルに依存することなくノイズの多いラベルから学習し、協調的精度を最大化するように設計されている。
HAI-CC法を評価するために, トレーニングとテストの両方のための複数のノイズラベルを特徴とする新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:27:51 GMT)
U-Nets as Belief Propagation: Efficient Classification, Denoising, and Diffusion in Generative Hierarchical Models [21.2] 木構造図形モデルである生成階層モデルについて検討し,言語領域と画像領域の両方で広く利用されている。
エンコーダ・デコーダ構造,長いスキップ接続,プーリング層とアップサンプリング層を用いて,U-Netsが自然に信条伝搬復号アルゴリズムを実装できることを実証する。
また、畳み込みニューラルネットワーク(ConvNets)の従来のアーキテクチャは、これらのモデル内の分類タスクに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:49:57 GMT)
CC2Vec: Combining Typed Tokens with Contrastive Learning for Effective Code Clone Detection [20.7] CC2Vecは、単純なコードクローンを素早く識別するために設計された新しいコード符号化手法である。
広く使われている2つのデータセット(BigCloneBenchとGoogle Code Jam)上でCC2Vecを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:18:31 GMT)
Communication-Efficient Training Workload Balancing for Decentralized Multi-Agent Learning [20.7] 分散マルチエージェント学習(DML)は、データのプライバシを保持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。
ComDMLは分散アプローチを通じてエージェント間のワークロードのバランスをとる。
ComDMLは、最先端の手法と比較して、モデル精度を維持しながら、トレーニング全体の時間を著しく短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:03:37 GMT)
In Anticipation of Perfect Deepfake: Identity-anchored Artifact-agnostic Detection under Rebalanced Deepfake Detection Protocol [20.7] 本研究では,バランスの取れたシナリオ下でのストレステスト検出にRDDP(Re Balanced Deepfake Detection Protocol)を導入する。
ID-Minerは,人工物や外観の動作に焦点をあてることで,変装の背後にある人形を識別する検出器である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:48:13 GMT)
Gaussian random field approximation via Stein's method with applications to wide random neural networks [20.6] 我々は、よりスムーズな計量のバウンドを$W_$距離に転送できる新しいガウススムージング手法を開発した。
広帯域乱数ニューラルネットワークのガウス確率場近似の第一境界を求める。
我々の境界は、ネットワークの幅とランダムな重みのモーメントで明示的に表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:39:18 GMT)
Global News Synchrony and Diversity During the Start of the COVID-19 Pandemic [20.5] 我々は,グローバルニュースを対象とする効率的な計算手法を開発した。
本手法は,2020年1月1日から6月30日にかけて,124カ国10言語を対象に,全世界で6千万件のニュース記事に応用し,4357件のニュースイベントを検出する。
我々の研究は、インターネットの普及、公用語の拡大、宗教の多様性の拡大、経済的不平等の増大、人口の増大など、メディアがより多様な出来事をカバーしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:15:12 GMT)
The Real, the Better: Aligning Large Language Models with Online Human Behaviors [20.3] 本稿では,人間行動を用いた強化学習というアライメントフレームワークを提案する。
生成的逆境の枠組みを取り入れることで、ジェネレータは期待される人間の行動に応答するように訓練される。
判別器は、実際のオンライン環境からクエリ、レスポンス、人間の振る舞いのトリプルが生まれるかどうかを検証しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:30:41 GMT)
BiomedRAG: A Retrieval Augmented Large Language Model for Biomedicine [19.9] 大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディカルおよび医療分野における様々な応用のための重要なリソースとして急速に現れてきた。
textscBiomedRAGは5つのバイオメディカルNLPタスクで優れたパフォーマンスを実現している。
textscBiomedRAG は、GIT と ChemProt コーパスにおいて、マイクロF1スコアが 81.42 と 88.83 の他のトリプル抽出システムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:01:39 GMT)
LITO: Learnable Intervention for Truthfulness Optimization [19.7] 大きな言語モデル(LLM)は長文で一貫性のあるテキストを生成することができるが、事実を幻覚させることが多い。
真性最適化のための学習可能なインターベンション手法であるLITOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 03:50:09 GMT)
ChatGPT in Data Visualization Education: A Student Perspective [19.6] 本研究では,これらの技術が学際的,プロジェクト指向のデータ可視化コースにおける学生の学習に与える影響について検討する。
データビジュアライゼーションやTableau、D3、Vega-liteなど、さまざまなツールを使ってChatGPTを実装している。
分析では,ChatGPTの活用のメリットと障壁,学生の質問行動,支援のタイプ,課題の成果とエンゲージメントに与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:40:20 GMT)
The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems [19.4] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルの事前学習知識を超えて拡張する方法として登場した。
我々は、RAGソリューションが取得すべきパスIRシステムの種類に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:15:07 GMT)
GRASP: A Rehearsal Policy for Efficient Online Continual Learning [19.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)における継続的な学習は、成長するデータストリームからの知識を漸進的に蓄積する。
一般的な解決策は、過去の観測結果をバッファに保存し、バッファをサンプリングしてDNNを更新する、リハーサルである。
そこで我々はGRASPと呼ばれる新しいサンプル選択ポリシーを提案し、まず最も原型的(容易な)サンプルを選択し、その後徐々に原型的(より硬い)サンプルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:25:52 GMT)
RST-LoRA: A Discourse-Aware Low-Rank Adaptation for Long Document Abstractive Summarization [19.2] 本稿では RST-LoRA モデルに RST を明示的に組み込むための RST-LoRA を4種類提案する。
我々の経験的評価は、修辞関係のタイプと不確かさを取り入れることで、LoRAの性能を補完的に向上させることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:37:50 GMT)
CLIPArTT: Light-weight Adaptation of CLIP to New Domains at Test Time [19.0] CLIP Adaptation duRing Test-Time(CLIPArTT)を導入する。これは、事前学習された視覚言語モデル(VLM)に対する完全なテスト時間適応(TTA)アプローチである。
提案手法では,複数の予測クラスを1つの新しいテキストプロンプトに集約し,擬似ラベルとして入力を再分類する。
以上の結果から,新たなトランスフォーメーションやトレーニング可能なモジュールを必要とせずに,CLIPArTTは非破損データセット間で動的にパフォーマンスを向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:24:30 GMT)
Inferring State Machine from the Protocol Implementation via Large Langeuage Model [18.9] 大規模言語モデル(LLM)を利用した革新的状態マシン推論手法を提案する。
提案手法の有効性を6つのプロトコル実装で評価した結果,精度90%を超える精度が得られた。
提案手法は, 精度の高い状態マシン推論において重要な一歩を踏み出すだけでなく, プロトコル実装のセキュリティと信頼性向上のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:46:36 GMT)
Cell Switching in HAPS-Aided Networking: How the Obscurity of Traffic Loads Affects the Decision [18.9] スイッチング決定が現在の時間帯で積極的に行われるため、次の時間帯の睡眠基地局の交通負荷が要求される。
2つの異なるQ-ラーニングアルゴリズムが開発され、1つはフルスケールで、パフォーマンスのみに重点を置いており、もう1つは軽量で計算コストに対処している。
その結果、推定誤差はセル切替決定を変更でき、非エラーシナリオと比較して性能のばらつきが生じることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:38:07 GMT)
ODBO: Bayesian Optimization with Search Space Prescreening for Directed Protein Evolution [18.7] タンパク質指向進化のための効率的で実験的な設計指向のクローズドループ最適化フレームワークを提案する。
ODBOは、新しい低次元タンパク質エンコーディング戦略と、外乱検出による検索空間事前スクリーニングによって強化されたベイズ最適化を組み合わせている。
本研究は, タンパク質指向進化実験を4回実施し, 興味のある変異を見出すためのフレームワークの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:20:12 GMT)
On Developing an Artifact-based Approach to Regulatory Requirements Engineering [18.3] 規制行為は、要求を導き出し、解釈し、分析する上で難しい情報源である。
法的なドメイン知識の抽出と管理、エンジニアリングと法的な調整など、既存のアプローチは考慮していません。
本稿では,規制要件工学のためのアーティファクトモデル(AM4RRE)とその概念基盤について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:51:56 GMT)
Leveraging Generative Models to Recover Variable Names from Stripped Binary [18.1] Decompilationはバイナリ実行ファイルのソースコード形式を復元することを目的としている。
逆コンパイルにおける顕著な課題は、変数名を復元することである。
生成モデルの強みを生かし,幻覚を抑える新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:20:27 GMT)
Semantic Line Combination Detector [17.6] 本稿では,セマンティック・ライン・コンビネーション・ディテクター (SLCD) と呼ばれる,セマンティック・ラインの最適組み合わせを求める新しいアルゴリズムを提案する。
各ラインの組み合わせで全てのラインを一度に処理し、ライン全体の調和を評価する。
実験により,提案したSLCDは,様々なデータセット上で既存の意味線検出器よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:42:39 GMT)
Active Learning with Task Adaptation Pre-training for Speech Emotion Recognition [17.6] 音声感情認識(SER)はその幅広い応用により注目を集めている。
我々は,textscAfterと呼ばれる,SERのためのアクティブラーニング(AL)に基づく微調整フレームワークを提案する。
提案手法は精度を8.45%向上し,時間消費を79%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:05:29 GMT)
Byzantine-Secure Relying Party for Resilient RPKI [17.5] 我々は、ビザンチン・セキュアなサードパーティ実装であるBRPを開発する。
我々は,RPKIリポジトリの障害,ジッタ,アタックにもかかわらず,BRPがRPKIのパブリッシュポイントの負荷を低減し,ロバストなアウトプットを実現するというシミュレーションと実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:04:48 GMT)
TexSliders: Diffusion-Based Texture Editing in CLIP Space [17.4] 既存の編集手法を分析し,テクスチャに直接適用できないことを示す。
拡散生成を条件にCLIP画像埋め込みを操作する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:57:21 GMT)
UWAFA-GAN: Ultra-Wide-Angle Fluorescein Angiography Transformation via Multi-scale Generation and Registration Enhancement [17.3] UWF-FA (UWF fluorescein angiography) は、患者の手や肘に注入して蛍光染料を投与する必要がある。
注射による潜在的な副作用を軽減するため、研究者はクロスモダリティ医療画像生成アルゴリズムの開発を提案した。
本稿では,UWF-SLOからUWF-FAを合成する条件生成対向ネットワーク(UWAFA-GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:27:43 GMT)
Course Recommender Systems Need to Consider the Job Market [16.9] 本稿では,職業市場のスキル要求を取り入れたコースレコメンデーションシステムの構築を目指して,産業界と連携して研究を行う学術研究者の視点に焦点を当てる。
本稿では,これらの要求を効果的に解決するためのコースレコメンデータシステムの基本的特性について概説する。
本稿では,言語モデル(LLM)をスキル抽出に用い,求人市場に合わせて強化学習(RL)を施した既存のリコメンデータシステムに対処する初期システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:48:00 GMT)
Prediction without Preclusion: Recourse Verification with Reachable Sets [16.7] 本稿では,モデルが決定対象に一定の予測を割り当てているかどうかを検証するために,リコース検証と呼ばれる手法を提案する。
本研究は,消費者金融のデータセットにおけるリコースの有効性に関する包括的実証研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:43:58 GMT)
Challenges of Using Pre-trained Models: the Practitioners' Perspective [16.0] Stack OverflowにおけるPTM関連の質問の人気と難易度について分析する。
PTM関連の質問が徐々に人気になってきています。
この観察は, PTMの実用化に伴う難易度と難易度を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:53:55 GMT)
Entanglement Coordination Rates in Multi-User Networks [16.0] 最適コーディネートレートは、マルチユーザー量子ネットワークの3つの一次設定で決定される。
量子戦略を持つ非局所ゲームにおいて,この結果がもたらす意味について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:46:02 GMT)
NeRF as a Non-Distant Environment Emitter in Physics-based Inverse Rendering [15.9] 逆レンダリングパイプラインに非距離環境エミッタとしてNeRFを導入する。
我々のNeRFエミッタはシーンライティングをより正確に表現し,逆レンダリングの精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:50:48 GMT)
Distance Sampling-based Paraphraser Leveraging ChatGPT for Text Data Manipulation [15.8] 本稿では,音声検索タスクにおけるデータ不均衡問題に対処する新しい手法を提案する。
ChatGPTを利用した距離サンプリングに基づくパラフレーズは、操作されたテキストデータの制御可能な分布を生成する。
提案手法は音声テキスト検索の性能を大幅に向上させ,従来のテキスト拡張手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:44:28 GMT)
NumLLM: Numeric-Sensitive Large Language Model for Chinese Finance [15.7] FinLLMは、数値変数が質問に関わったとき、財務文書を理解するのに不満足な性能を示す。
中国語金融のための数値感性大言語モデル(NumLLM)を提案する。
ファイナンシャル質問答えベンチマークの実験では、NumLLMが基礎モデルの性能を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:17:27 GMT)
Quadratic models for understanding catapult dynamics of neural networks [15.4] 近年提案されたニューラル二次モデルでは,そのようなモデルを大きな学習率で訓練する際に生じる「カタパルト相」が示されることが示されている。
さらに,2次モデルがニューラルネットワーク解析の有効なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:15:37 GMT)
Espresso: Robust Concept Filtering in Text-to-Image Models [15.1] 拡散ベースのテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは、与えられたテキスト・プロンプトに対して高忠実な画像を生成する。
トレーニングデータにおける受け入れ難い概念をフィルタリングした後のT2Iモデルのリトレーニングは非効率であり、実用性は低下する。
EspressoはContrastive Language-Image Pre-Trainingに基づく最初の堅牢な概念フィルタである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:30:14 GMT)
Are Models Biased on Text without Gender-related Language? [14.9] ステレオタイプフリーシナリオにおけるジェンダーバイアスを調査するための新しいフレームワークUnStereoEval(USE)を紹介する。
USEは事前学習データ統計に基づいて文レベルスコアを定義し、その文が単語と性別の関連が最小限であるかどうかを判定する。
28の試験モデルにおいて、偏見が低いことは、偏見が単にジェンダー関連の単語の存在に由来するものではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:51:15 GMT)
NeRF-Guided Unsupervised Learning of RGB-D Registration [14.8] 教師なしRGB-D登録のための新しいフレーム・ツー・モデル最適化フレームワークNeRF-URを提案する。
我々は、シーンのグローバルモデルとしてニューラルラジアンス場(NeRF)を活用し、入力とNeRFレンダリングフレーム間の整合性を利用してポーズ最適化を行う。
提案手法は,2つの屋内RGB-DデータセットであるScanNetと3DMatchにおいて,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:38:03 GMT)
Knowledge-guided Machine Learning: Current Trends and Future Prospects [14.8] また、科学知識誘導機械学習(KGML)の新興分野の研究の現状についても紹介している。
我々は、KGML研究のさまざまな側面について、使用する科学知識の種類、知識-機械学習統合の形式、そして、科学知識をMLに組み込む方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:57:12 GMT)
Quantum Federated Learning Experiments in the Cloud with Data Encoding [14.7] 量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning, QFL)は、量子ネットワーク上でのフェデレーションラーニング(FL)の展開を目的とした、新たな概念である。
我々は、QFLをクラウドプラットフォームにデプロイする際の課題について検討し、量子的複雑さとプラットフォーム制限を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:41:14 GMT)
FairSeg: A Large-Scale Medical Image Segmentation Dataset for Fairness Learning Using Segment Anything Model with Fair Error-Bound Scaling [14.5] フェアネス学習研究を促進するためには、高品質な医療フェアネスデータセットが必要である。
既存の医療フェアネスデータセットはすべて分類タスク用であり、医療セグメント化にはフェアネスデータセットが使用できない。
我々は,1万件の被験者を対象とし,HarvardFairSegという医療セグメント化のための最初のフェアネスデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:32:34 GMT)
WHALE-FL: Wireless and Heterogeneity Aware Latency Efficient Federated Learning over Mobile Devices via Adaptive Subnetwork Scheduling [14.5] 我々は,適応サブネットワークスケジューリングによるFLトレーニングを高速化するために,無線かつ認識可能な遅延効率FL(WHALE-FL)アプローチを開発した。
評価の結果,WHALE-FLはピアデザインと比較して,学習精度を犠牲にすることなく,FLトレーニングを効果的に加速することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:01:40 GMT)
CofiPara: A Coarse-to-fine Paradigm for Multimodal Sarcasm Target Identification with Large Multimodal Models [14.5] 本稿では,大きめのパラダイムを持つ多目的MSTIフレームワークを提案する。
マルチモーダル推論におけるLMM(Large Multimodal Models)の強力な能力に着想を得て、まずLMMに取り組み、マルチモーダルサルカズム検出における小言語モデルの粗粒化事前学習のための競合する有理性を生成する。
そこで本稿では,LMM に内在する潜在的なノイズによる負の影響を緩和し,より微細な目標同定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:44:44 GMT)
Graphene: Infrastructure Security Posture Analysis with AI-generated Attack Graphs [14.2] 本稿では,コンピューティングインフラストラクチャのセキュリティ状態の詳細な解析を行うための高度なシステムであるGrapheneを提案する。
デバイスの詳細やソフトウェアバージョンといったユーザが提供する情報を使用して、Grapheneは包括的なセキュリティアセスメントを実行する。
このシステムは、ハードウェア、システム、ネットワーク、暗号化を含むセキュリティ層を分析することによって、全体的なアプローチを取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:59:20 GMT)
No Representation, No Trust: Connecting Representation, Collapse, and Trust Issues in PPO [14.1] 本研究では,AtariおよびMuJoCo環境におけるPPOにおける表現ダイナミクスについて検討した。
これは強い非定常性によって悪化し、最終的に俳優のパフォーマンスが崩壊することを示します。
本稿では,新しい補助的損失であるPFO(Proximal Feature Optimization)について,表現ダイナミクスの正規化によってPPOエージェントの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:50:16 GMT)
Three-layer deep learning network random trees for fault diagnosis in chemical production process [14.0] 3層深層学習ネットワークランダムツリー(TDLN-trees)と呼ばれる新しい故障診断モデルを提案する。
まず、ディープラーニングコンポーネントは、産業データから時間的特徴を抽出し、それらを組み合わせて高レベルのデータ表現に変換する。
次に、機械学習コンポーネントは、最初のステップで抽出された特徴を処理し、分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:28:44 GMT)
Mixture-of-Linear-Experts for Long-term Time Series Forecasting [13.8] 線形中心モデルに対するMixture-of-Expertsスタイルの拡張を提案する。
単一のモデルをトレーニングする代わりに、MoLEは複数の線形中心モデルとルータモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:23:58 GMT)
Brighteye: Glaucoma Screening with Color Fundus Photographs based on Vision Transformer [13.6] Brighteyeは緑内障の検出と緑内障の特徴分類のために提案されている。
ブライトアイは、自己認識機構を用いて、大きな眼底画像内の画素間の長距離関係を学習する。
AI 緑内障スクリーニング (JustRAIGS) における Justified Referral の開発段階において、全体的な結果により、226 項目のうち5位が確保された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:46:04 GMT)
NC-SDF: Enhancing Indoor Scene Reconstruction Using Neural SDFs with View-Dependent Normal Compensation [13.5] 我々は、ビュー依存正規補償(NC)を用いたニューラルサイン付き距離場(SDF)3次元再構成フレームワークNC-SDFを提案する。
適応的にバイアスを学習し、修正することにより、NC-SDFは、一貫性のない監督の悪影響を効果的に軽減する。
合成および実世界のデータセットの実験により、NC-SDFは復元品質において既存のアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:26:35 GMT)
Spectrally Pruned Gaussian Fields with Neural Compensation [12.9] 本研究では,スペクトルプルーニングとニューラル補償を併用したメモリ効率の高いガウス場SUNDAEを提案する。
本研究では,SUNDAEの性能を広範囲に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:59:45 GMT)
A Framework for Real-time Safeguarding the Text Generation of Large Language Model [12.7] 大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度な自然言語処理(NLP)タスクを持つ。
有害なコンテンツを発生させる傾向にあるため、倫理的・社会的リスクが生じる。
LLMテキスト生成をリアルタイムに保護する軽量フレームワークであるLLMSafeGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:53:12 GMT)
Gameplay Filters: Safe Robot Walking through Adversarial Imagination [12.5] 脚のあるロボットの移動のための既存のソリューションはまだ単純化されたダイナミクスに依存しており、ロボットが予め定義された安定した歩行から離れていれば失敗する可能性がある。
本稿では,オフラインゲーム理論の強化学習を活用し,高次非線形力学のための高堅牢な安全フィルタを合成する一般手法を提案する。
ゲームプレイ安全フィルタは、手動チューニングや計算設計なしで、sim-to-realギャップに固有の堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:21:44 GMT)
Beyond Human Vision: The Role of Large Vision Language Models in Microscope Image Analysis [12.4] 近年,視覚言語モデル (VLM) が登場し,画像とテキストデータの双対モダリティを理解する能力の注目を浴びている。
本研究では、ChatGPT、LLaVA、Gemini、SAMに分類、セグメンテーション、カウント、VQAタスクを様々な顕微鏡画像上で課金する。
我々は,ChatGPTとGeminiが顕微鏡画像の視覚的特徴を驚くほど理解できるのに対し,SAMは一般的な意味での人工物を分離する能力が高いことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:35:04 GMT)
SCAR: Scheduling Multi-Model AI Workloads on Heterogeneous Multi-Chiplet Module Accelerators [12.4] 最近の大規模言語モデルのような重モデルによるマルチモデルワークロードは、ハードウェアにおける計算とメモリの要求を大幅に増加させた。
このような要求に対処するため、スケーラブルなハードウェアアーキテクチャを設計することが重要な問題となった。
我々は,巨大なスケジューリング空間をナビゲートするスケジューラのセットを開発し,それらをパイプライン間パイプライニングのような高度な技術でスケジューラにコーデレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:02:25 GMT)
Decoherence by warm horizons [12.1] 我々は、DSWセットアップをUnruh-DeWitt粒子検出器に類似したワールドライン局所化モデルにマッピングする。
アンルー効果がこれらのランダムな力の根底にある唯一の量子力学的効果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:39:00 GMT)
What Are We Optimizing For? A Human-centric Evaluation of Deep Learning-based Movie Recommenders [12.1] 映画領域における4つのDL-RecSysモデルの人間中心評価ケーススタディを行う。
DL-RecSysモデルがパーソナライズされたレコメンデーション生成において,445人の実アクティブユーザを対象に調査を行った。
いくつかのDL-RecSysモデルは、新規で予期せぬ項目を推奨し、多様性、信頼性、透明性、正確性、全体的なユーザ満足度が低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:55:28 GMT)
Unbundle-Rewrite-Rebundle: Runtime Detection and Rewriting of Privacy-Harming Code in JavaScript Bundles [11.8] Unbundle-Rewrite-Rebundle (URR)は、バンドルされたJavaScriptコードのプライバシー保護部分を検出するシステムである。
URRはそのコードを実行時に書き直して、周囲のコードやアプリケーション全体を壊さずに、プライバシーを害する振る舞いを取り除く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:04:42 GMT)
Facilitating Reinforcement Learning for Process Control Using Transfer Learning: Perspectives [11.8] 本稿では,伝達学習の観点からプロセス制御のための深層強化学習(DRL)の知見を提供する。
プロセス産業の分野でDRLを適用することの課題と、トランスファーラーニングの導入の必要性について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:55:34 GMT)
How Can I Improve? Using GPT to Highlight the Desired and Undesired Parts of Open-ended Responses [11.8] 提案手法は,説明的フィードバックを提供する上で,望ましい,望ましくないコンポーネントを識別することに焦点を当てたシーケンスラベリング手法を提案する。
GPTモデルにより同定された強調された賞賛成分の品質を定量化するため,M-IoU(Modified Intersection over Union)スコアを導入した。
以上の結果から,(1)M-IoUスコアはシーケンス品質評価における人的判断と効果的に相関し,(2)GPT-3.5上での2ショットプロンプトは,努力に基づく評価と成果に基づく評価の認識において良好な性能を示し,(3)M-IoUスコアの0.6が最適微調整GPT-3.5モデルであった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:59:10 GMT)
PPG-to-ECG Signal Translation for Continuous Atrial Fibrillation Detection via Attention-based Deep State-Space Modeling [11.6] 光胸腺造影法(英: Photoplethysmography, PPG)は、光学的手法を用いて心臓生理学を計測する費用効率の高い非侵襲的手法である。
本稿では,PPG信号を対応するECG波形に変換するために,主観非依存の注目に基づく深部状態空間モデル(ADSSM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:22:34 GMT)
Feature-Aware Noise Contrastive Learning For Unsupervised Red Panda Re-Identification [11.6] 教師なし学習ソリューションを探索するための特徴認識型ノイズコントラスト学習手法を提案する。
FANCLは、重要な特徴を隠蔽するノイズ画像を生成するために、Feature-Aware Noise Additionモジュールを使用している。
一組のレッドパンダ画像の実験結果から、FANCLはいくつかの関連する最先端の教師なし手法より優れていることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:08:38 GMT)
Machine Learning Techniques for Data Reduction of Climate Applications [11.6] 本稿では,まずニューラルネットワーク技術を用いてQoIが存在する可能性が高い領域を導出するパイプライン圧縮手法を提案する。
差分誤差境界を持つデータを圧縮するために、Gurranteed Autoencoder (GAE) を用いる。
その結果,熱帯性サイクロンや大気中の河川検出・追跡などの下流量のE3SMシミュレーションモデルから得られた気候データについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:44:47 GMT)
Hidden yet quantifiable: A lower bound for confounding strength using randomized trials [11.4] 非ランダム化データから引き出された因果関係の結論を損なう可能性がある。
本稿では,ランダム化試行を利用して未観測のコンバウンディングを定量化する新しい手法を提案する。
実世界における観測不能な共起の存在と存在を、我々の下界が正確に識別する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:29:06 GMT)
On the Relevance of Byzantine Robust Optimization Against Data Poisoning [11.4] 本研究では、労働者が所定のアルゴリズムから任意に逸脱できるEm Byzantine MLの問題について検討する。
ビザンチン・ロバスト・スキームがデータ中毒と不良労働者の両方に対して最適な解決策をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:57:14 GMT)
Joint Optimization of Piecewise Linear Ensembles [11.3] ツリーアンサンブルは、厳格に最適化されているにもかかわらず、最先端のパフォーマンスを達成する。
線形アンサンブル(JOPLEN)の組合せ最適化を提案する。
GRと比較すると、JOPLENはモデルの柔軟性を向上し、スペーサ性プロモーティング行列ノルムやサブスペースノルムなどの一般的な罰則を非線形予測に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 03:59:06 GMT)
Adaptive Bidirectional Displacement for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [11.2] 整合性学習は、半教師付き医療画像セグメンテーションにおいて、ラベルのないデータに取り組むための中心的な戦略である。
本稿では,上記の課題を解決するための適応的双方向変位法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:17:43 GMT)
HalluVault: A Novel Logic Programming-aided Metamorphic Testing Framework for Detecting Fact-Conflicting Hallucinations in Large Language Models [11.1] 我々は、FCH(Fact-Conflicting Hallucinations)の検出のためのメタモルフィックテストを強化するために、論理プログラミングを活用する革新的なアプローチを提案する。
テストケースを生成し,9つのドメインにまたがる6つの異なる大言語モデルに対して幻覚を検知し,24.7%から59.8%の比率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:24:42 GMT)
Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust Top-k Recommendations [11.0] 何百万というユーザの長いクエリは、大規模言語モデルのパフォーマンスを低下させ、推奨することができる。
本稿では,大規模言語モデルと従来のレコメンデーションシステムの両方の機能を利用するハイブリッドタスク割り当てフレームワークを提案する。
実世界の3つのデータセットによる結果から,弱い利用者の減少と,サブ人口に対するRSのロバスト性の向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 May 2024 19:11:47 GMT)
ClustML: A Measure of Cluster Pattern Complexity in Scatterplots Learnt from Human-labeled Groupings [10.9] ビジュアル品質測定(VQM)は、視覚化のパターンを自動的に検出し、定量化することにより、アナリストを支援するように設計されている。
ClustMLと呼ばれる,これまでに収集した被験者の判断に基づいて学習した,散在する人物の視覚的グルーピングパターンのための新しいVQMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:31:04 GMT)
DmADs-Net: Dense multiscale attention and depth-supervised network for medical image segmentation [10.9] 我々はDmAD-Net(Multiscale Attention and Depth-Supervised Network)を開発した。
異なる深さで機能抽出にResNetを使用し、マルチスケールの畳み込み機能注意ブロックを作成します。
ローカル・フィーチャー・アテンション・ブロックは、高レベルのセマンティック情報に対するローカル・フィーチャー・アテンションを強化するために作成される。
フィーチャーフュージョンフェーズでは、異なるセマンティック情報の融合を強化するために、フィーチャーリファインメントとフュージョンブロックが作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:15:58 GMT)
GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather [10.8] 我々は,世界最上位の中距離気象予測よりも高い技術と速度を持つ確率的気象モデルであるGenCastを紹介する。
GenCastは、12時間のステップと0.25度の緯度で、80以上の地表と大気の変数を8分で15日間のグローバルな予測のアンサンブルを生成する。
評価した1320の目標の97.4%よりも高いスキルを持ち、極端な天候、熱帯のサイクロン、風力発電を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:30:43 GMT)
SOFIM: Stochastic Optimization Using Regularized Fisher Information Matrix [10.5] 本稿では、正規化フィッシャー情報行列(FIM)に基づく新しい最適化手法を提案する。
大規模な機械学習モデルでニュートンの勾配更新を見つけるために、FIMを効率的に利用してヘッセン反転行列を近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:40:53 GMT)
Quantum Hamiltonian Learning for the Fermi-Hubbard Model [10.4] ハイゼンベルク制限スケーリングは、状態準備と測定誤差を許容しながら達成される。
本手法は, 単純な1部位または2部位のフェルミオン操作のみを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:23:12 GMT)
GAD-Generative Learning for HD Map-Free Autonomous Driving [10.3] 本稿では,自律運転の現実的な応用におけるルールベース手法の欠如を克服する試みとともに,予測,決定,計画モジュールをもたらすディープラーニングベースのアプローチを提案する。
この方法は、工場対応のセンサーセットと計算プラットフォームを変更することなく、ジユーテストカーに展開される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:51:39 GMT)
Continuous sPatial-Temporal Deformable Image Registration (CPT-DIR) for motion modelling in radiotherapy: beyond classic voxel-based methods [10.2] CPT-DIR(Continuous-sPatial-Temporal DIR)という,空間と時間の両方で連続的に動きをモデル化する暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくアプローチを提案する。
DIRは,10例の肺4DCTのDIR-Labデータセットを用いて,ランドマーク精度(TRE),輪郭適合度(Dice),画像類似度(MAE)の測定を行った。
提案したCPT-DIRは、ランドマークTREを2.79mmから0.99mmに減らし、すべてのケースにおいてBスプラインの結果より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:26:08 GMT)
KBX: Verified Model Synchronization via Formal Bidirectional Transformation [10.1] 双方向変換(BX)は、これらのモデルを自動的に同期するアプローチである。
既存のBXフレームワークには、これらのモデルの一貫性を厳格に強制するための正式な検証がない。
本稿では,検証モデル同期のための形式変換フレームワークKBXを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:08:32 GMT)
Certified Adversarial Robustness of Machine Learning-based Malware Detectors via (De)Randomized Smoothing [9.9] 我々は,特定の実行可能および逆パッチサイズに対して,敵EXEmpleが存在しないことを保証する,パッチ攻撃に対する認証可能な防御を導入する。
提案手法は, 決定論的ロバスト性証明を提供する (de)randomized smoothing に着想を得たものである。
その結果,本手法は,強いコンテンツ挿入攻撃に対する不整合性を示し,ランダムなスムースティングに基づく防御性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:45:57 GMT)
Identifying Non-Control Security-Critical Data through Program Dependence Learning [9.8] データ指向攻撃において、基本的なステップは、制御不能でセキュリティクリティカルなデータを特定することである。
本稿では,従来のプログラム分析とディープラーニングを組み合わせた新しい手法を提案する。
このツールチェーンは、Google FuzzBenchで80の潜在的クリティカル変数を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:20:52 GMT)
Quantum support vector machines for classification and regression on a trapped-ion quantum computer [9.7] 量子支援ベクトル分類(QSVC)と量子支援ベクトル回帰(QSVR)に基づく量子機械学習モデルについて検討する。
本稿では,これらのモデルについて,ノイズと非ノイズの双方を考慮した量子回路シミュレータとIonQ Harmony量子プロセッサを用いて検討する。
分類タスクでは, 捕捉イオン量子コンピュータの4量子ビットを用いたQSVCモデルの性能は, ノイズレス量子回路シミュレーションで得られたものと同等であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:11:28 GMT)
Efficient Transformer-based Hyper-parameter Optimization for Resource-constrained IoT Environments [9.7] 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャとアクター批判型強化学習モデルTRL-HPOを組み合わせた新しいアプローチを提案する。
その結果、TRL-HPOはこれらの手法の分類結果を同時に6.8%上回る結果となった。
本稿では,資源制約環境下でのRLベースのHPOプロセスを改善するための新しい方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:39:21 GMT)
Quantum algorithms for matrix geometric means [9.7] 我々は新しい量子サブルーチンを考案し、標準行列の幾何平均を埋め込んだ量子ユニタリ演算子を作成する。
量子幾何平均距離学習と呼ばれる新しい量子学習アルゴリズムを提案する。
行列幾何学的な手段のためのこれらの量子サブルーチンは、他の量子情報の領域でも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:58:11 GMT)
Identifying Fairness Issues in Automatically Generated Testing Content [9.7] 本研究は,テスト集団の特定のサブセットのみに関連するコンテンツを特定することを目的として,大規模に標準化された英語習熟度テストのために生成されたテスト内容についてレビューする。
フェアネスにアノテートされた601個のテキストのデータセットを構築し,様々な分類手法を探索する。
即時自己補正と少数ショット学習を組み合わせることで,F1スコアが0.79となることが確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:45:14 GMT)
ASAM: Boosting Segment Anything Model with Adversarial Tuning [9.6] 本稿では, 対角的チューニングにより基礎モデルの性能を増幅する新しい手法であるASAMを紹介する。
我々は,自然言語処理における実装の成功に触発された,自然対逆例の可能性を生かした。
本手法は, 対向例のフォトリアリズムを維持し, 元のマスクアノテーションとの整合性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 00:13:05 GMT)
"Ask Me Anything": How Comcast Uses LLMs to Assist Agents in Real Time [9.5] エージェント対応のカスタマーサービスインターフェースにアドオン機能として"Ask Me Anything"(AMA)を導入します。
AMAは、顧客との会話を扱うため、エージェントが要求に応じて大きな言語モデル(LLM)に質問することを可能にする。
AMAと従来の検索体験のエージェントは、検索を含む会話に約10%の時間を費やしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:31:36 GMT)
Does Using Bazel Help Speed Up Continuous Integration Builds? [9.1] Bazelのような新しいアーティファクトベースのビルド技術は、高度なパフォーマンス最適化をサポートする。
GitHubから383のBazelプロジェクトを収集し、人気の高い4つのCIサービスでBazelの並列およびインクリメンタルビルド使用状況を調査し、結果をMavenプロジェクトと比較しました。
私たちの結果は、Bazelプロジェクトの31.23%がCIサービスを採用しているが、CIサービスには使用していないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:16:38 GMT)
Detail-Enhancing Framework for Reference-Based Image Super-Resolution [8.9] 参照型超解像のためのDEF(Detail-Enhancing Framework)を提案する。
提案手法は,比較した数値結果を維持しながら,優れた視覚的結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:27:22 GMT)
iMTSP: Solving Min-Max Multiple Traveling Salesman Problem with Imperative Learning [8.7] MTSP(Min-Max Multiple Traveling Salesman)問題の検討
目標は、最長ツアーの長さを最小化しながら、各エージェントが一括してすべての都市を訪れるツアーを見つけることである。
我々は、命令型MTSP(iMTSP)と呼ばれる、新しい自己教師型双方向エンドツーエンド学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:26:13 GMT)
Streamlining Image Editing with Layered Diffusion Brushes [8.7] 我々のシステムは、ハイエンドの消費者向けGPUを使用して、140ミリ秒以内の512x512画像に1回の編集を行う。
提案手法は,オブジェクト属性の調整,エラー訂正,逐次的なプロンプトベースのオブジェクト配置と操作など,さまざまなタスクに対して有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:30:03 GMT)
A Case Study of Large Language Models (ChatGPT and CodeBERT) for Security-Oriented Code Analysis [8.6] 代表的なLLMであるChatGPTとCodeBertに着目し,典型的な解析課題の解法における性能評価を行った。
本研究は,コードから高レベルのセマンティクスを学習する上でのLLMの効率を実証し,ChatGPTをセキュリティ指向のコンテキストにおける潜在的資産として位置づけた。
明確に定義された変数や関数名への強い依存など、特定の制限を認識することが不可欠であり、匿名コードから学べない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:26:54 GMT)
Neuro-Vision to Language: Image Reconstruction and Language enabled Interaction via 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） (Wed, 1 May 2024 08:57:17 GMT)
Harnessing the Power of Multiple Minds: Lessons Learned from LLM Routing [8.6] 本稿では、各入力クエリを最も適した1つのLLMに向けることが可能かどうかを考察する。
我々の広範な実験は、そのようなルーティングは有望であるが、すべてのシナリオで実現可能でないことを示唆しているため、ギャップを埋めるためにはより堅牢なアプローチを検討すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:04:28 GMT)
KVP10k : A Comprehensive Dataset for Key-Value Pair Extraction in Business Documents [8.4] 我々はキー-値ペア(KVP)抽出用に特別に設計された新しいデータセットとベンチマークであるKVP10kを紹介する。
データセットには、リッチな注釈付き画像10707が含まれている。
我々のベンチマークでは、KIEの要素とKVPを1つのタスクで組み合わせた新しい挑戦的なタスクも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:37:27 GMT)
RAG-based Explainable Prediction of Road Users Behaviors for Automated Driving using Knowledge Graphs and Large Language Models [8.3] 本稿では,知識グラフと大規模言語モデルの推論能力を統合した,道路利用者の行動予測システムを提案する。
1)歩行者の横断行動の予測,2)車線変更操作の予測。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:06:31 GMT)
GOLD: Geometry Problem Solver with Natural Language Description [7.9] 本稿では,自然言語記述モデルを用いた幾何問題 sOlver を提案する。
GOLDは図内のシンボルと幾何学的プリミティブを別々に処理することで、幾何学的関係の抽出を強化する。
抽出した関係を自然言語記述に変換し、大きな言語モデルを効率的に利用して幾何学数学の問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:00:51 GMT)
Spectral Regularized Kernel Two-Sample Tests [7.9] MMD (maximum mean discrepancy) two-sample test to be optimal to the terms of the separation boundary in the Hellinger distance。
スペクトル正則化に基づくMDD試験の修正を提案し,MMD試験よりも分離境界が小さく,最小限の試験が最適であることを証明した。
その結果,テストしきい値がエレガントに選択されるテストの置換変種が,サンプルの置換によって決定されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:38:51 GMT)
KITE: A Kernel-based Improved Transferability Estimation Method [7.9] 我々はKiteをカーネルベースで改良された転送可能性推定法として紹介する。
キートは、事前訓練された特徴の分離性と、事前訓練された特徴とランダムな特徴との類似性が、伝達可能性を評価するための2つの重要な要因である、というキーオブザーバーに基づいている。
我々は,最近導入された大規模モデル選択ベンチマークを用いて,Kiteの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:58:04 GMT)
Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning [7.7] 大型言語モデル(LLM)によって実現された対話型プラットフォームであるSimuLife++を紹介する。
このシステムでは、ユーザーは主人公として行動し、1つまたは複数のAIベースのキャラクターをさまざまな社会的シナリオで作り出すことができる。
その結果,サゲ剤の添加は物語の浸漬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） (Wed, 1 May 2024 01:45:50 GMT)
ULLER: A Unified Language for Learning and Reasoning [7.7] 我々はニューロシンボリック人工知能(NeSy)のための統一言語を提案する。
ULLER(Unified Language for LEarning and Reasoning)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:05:52 GMT)
Efficient Algorithms for Learning Monophonic Halfspaces in Graphs [7.6] 我々は、教師付き、オンライン、アクティブな設定において、モノフォニックなハーフスペースを学習するためのいくつかの新しい結果を証明した。
我々の主な結果は、モノフォニック半空間は、n = |V(G)|$ の時間において、ほぼ最適に複雑に学習できるということである。
また、概念クラスは遅延$operatornamepoly(n)$で列挙でき、経験的リスクは2ω(G)operatornamepoly(n)$で実行可能であることも示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:34:12 GMT)
Relaxometry Guided Quantitative Cardiac Magnetic Resonance Image Reconstruction [7.6] データから空間的事前学習を行うために,リラクソメトリー誘導定量的MRI再構成フレームワークを提案する。
実験により,提案手法は定量的MRI再構成において高い有望な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:50:59 GMT)
CrossMatch: Enhance Semi-Supervised Medical Image Segmentation with Perturbation Strategies and Knowledge Distillation [7.6] CrossMatchは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方からモデルの学習を改善するために、知識蒸留とデュアル戦略レベルの機能レベルを統合する新しいフレームワークである。
本手法は,ラベル付きデータとラベルなしデータのトレーニングのギャップを効果的に最小化することにより,標準ベンチマークにおける他の最先端技術を大幅に超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:16:03 GMT)
Metric geometry of the privacy-utility tradeoff [7.6] 基礎空間の計量幾何学により最適なプライバシー・正確性トレードオフを特徴付けるための枠組みを提案する。
メカニカルスペースのさまざまな例を通して、プライバシ-正確性トレードオフフレームワークの適用性を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:31:53 GMT)
Quasi-Nambu-Goldstone modes in many-body scar models [7.5] 縮退限界における多体スカーモデルにおいて,小モータを持つ集合的・コヒーレントな励起モードの普遍的存在を示す。
これらのモードの数は、それらによってもたらされる量子数と同様に、ハミルトニアンの対称性によってではなく、スカータワーの準対称性によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:00:48 GMT)
Sui Lutris: A Blockchain Combining Broadcast and Consensus [6.9] Sui Lutrisは、秒以下のファイナリティを達成した最初のスマートコントラクトプラットフォームである。
我々は、コンセンサスのないブロックチェーンの安全な再構成を確実に示すために、新しい再構成プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:14:03 GMT)
Wake Vision: A Large-scale, Diverse Dataset and Benchmark Suite for TinyML Person Detection [6.9] 人検出に適した大規模で多様なデータセットであるWake Visionを紹介した。
Wake Visionは600万枚以上の画像で構成されている。
トレーニングにWake Visionを使用すると、確立されたベンチマークに比べて2.41%の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:33:45 GMT)
ADM: Accelerated Diffusion Model via Estimated Priors for Robust Motion Prediction under Uncertainties [6.9] 本稿では,騒音に対する抵抗性を高めたエージェントの将来の軌道を積極的に予測する,拡散型・加速可能な新しいフレームワークを提案する。
本手法は,自律走行車に必要な厳格なリアルタイム運転基準を満たす。
Argoverse 1のモーション予測データセット上でのマルチエージェント動作予測において,大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:16:55 GMT)
Sim-Grasp: Learning 6-DOF Grasp Policies for Cluttered Environments Using a Synthetic Benchmark [6.8] シム・グラスプ(Sim-Grasp)は、6-DOF2指グルーピングシステムで、乱雑な環境下でのオブジェクト操作を改善するための高度な言語モデルを統合する。
我々はSim-Grasp-Datasetを紹介し、500のシナリオに7.9百万のアノテートラベルを持つ1,550のオブジェクトを含み、ポイントクラウドから把握ポーズを生成するSim-GraspNetを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:08:51 GMT)
Visual and audio scene classification for detecting discrepancies in video: a baseline method and experimental protocol [6.7] まず、両モードを用いた既存の分類基準と比較するため、音声視覚シーン分類器を設計、最適化する。
この分類器を音声と視覚的モダリティに別々に適用することにより、シーンクラスの不整合を検出することができる。
提案手法は,シーン分類における最先端の成果と,音声と視覚の相違検出における有望な結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:30:58 GMT)
Domain-Specific Block Selection and Paired-View Pseudo-Labeling for Online Test-Time Adaptation [6.6] テスト時適応(TTA)は、事前トレーニングされたモデルを、デプロイ後にソースデータにアクセスすることなく、新しいテストドメインに適応することを目的としている。
既存のアプローチは、テストデータからグラウンドトルースを得ることができないため、擬似ラベルによる自己学習に依存している。
DPLOTは,(1)ドメイン固有のブロック選択と(2)ペアビュー画像を用いた擬似ラベル生成という2つのコンポーネントから構成される,シンプルで効果的なTTAフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:01:13 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） (Wed, 1 May 2024 15:42:09 GMT)
Navigating WebAI: Training Agents to Complete Web Tasks with Large Language Models and Reinforcement Learning [6.4] スーパーバイザード・ラーニング(SL)アプローチは,従来の手法に比べてトレーニングデータが少なく,優れたパフォーマンスを実現している。
SLとRLの手法をMiniWoBベンチマーク上で組み合わせ,両手法の強みを利用する手法を提案する。
実験により,従来のSL手法よりも少ないデータ量で性能を向上し,RLモデルと性能ギャップを狭めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:51:45 GMT)
Characterising the Creative Process in Humans and Large Language Models [6.4] 本研究では,人間とLLMが交互利用課題における意味空間を探索する方法を自動評価する手法を提案する。
文埋め込みを用いて応答カテゴリを識別し、ジャンププロファイルを生成するために使用する意味的類似性を計算する。
我々の結果は、人間における初期の研究と、永続性(意味空間の深部探索)と柔軟性(複数の意味空間を横断する広部探索)の両方を創造性に反映している。
人口としてのLSMは人間のプロファイルと一致するが、創造性との関係は異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:06:46 GMT)
The Shape of Money Laundering: Subgraph Representation Learning on the Blockchain with the Elliptic2 Dataset [6.2] サブグラフ表現学習(Subgraph representation learning)は、複雑なネットワーク内の局所構造(または形状)を分析する技術である。
Bitcoinクラスタの122Kラベルのサブグラフを含むグラフデータセットであるElliptic2を紹介する。
このアプローチの即時的な実用価値と、暗号通貨における反マネーロンダリングと法医学的分析における新しい標準の可能性を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:55:30 GMT)
Model Quantization and Hardware Acceleration for Vision Transformers: A Comprehensive Survey [6.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は近年、いくつかの視覚関連アプリケーションにおいて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に代わる有望な選択肢として、かなりの注目を集めている。
本稿では,ViTs量子化とそのハードウェアアクセラレーションに関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:32:07 GMT)
Relating CP divisibility of dynamical maps with compatibility of channels [5.8] 本研究は,CP-divisibility とチャネル互換性の複雑な関係について考察する。
本研究では,一対の一般CP分割動的写像に対して,チャネルの不整合性は単調に増加しないことを示す。
本稿では,量子チャネルの不整合性に基づくCPの可視性の測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:14:37 GMT)
MF-OML: Online Mean-Field Reinforcement Learning with Occupation Measures for Large Population Games [5.8] 本稿では,シーケンシャルゲームのナッシュ平衡計算のためのオンライン平均場強化学習アルゴリズムを提案する。
MFOMLは、ナッシュ平衡を実証的に解くための、最初の完全近似マルチエージェント強化学習アルゴリズムである。
副生成物として、モノトーン平均場ゲームの近似計算のための最初のトラクタブル大域収束計算も得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:19:31 GMT)
Exploring the Robustness of In-Context Learning with Noisy Labels [5.6] 実験では,トランスフォーマーは様々な種類のノイズに対して顕著な耐性を示すことを示す。
また、トレーニングセットにノイズを導入することは、データ拡張の形式に似ており、推論中にそのような堅牢性を高めるかどうかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:15:16 GMT)
vMCU: Coordinated Memory Management and Kernel Optimization for DNN Inference on MCUs [5.6] マイクロコントローラ(MCU)に基づくIoTデバイスは、ニアセンサー深層学習モデル(DNN)のための超低消費電力およびユビキタス計算を提供する
以前の作業では、MCUのメモリ管理とカーネル実装を分離し、メモリ消費を減らすためにインプレース更新のような粗い粒度のメモリ管理技術に依存していた。
本稿では,MCU上でのDNN推論におけるメモリ管理とカーネル最適化のコーディネートを提案し,メモリ管理の微粒化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:24:53 GMT)
Electronic Structure Prediction of Multi-million Atom Systems Through Uncertainty Quantification Enabled Transfer Learning [5.5] 基底状態電子密度 -- コーン・シャム密度汎関数理論(KS-DFT)シミュレーションで得られる -- は、豊富な物質情報を含んでいる。
しかし、KS-DFTの計算コストは、トレーニングデータ生成を妨害する傾向にあるシステムサイズと3倍にスケールする。
ここでは,この基本的課題に,移動学習を用いて学習データのマルチスケールな性質を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:16:55 GMT)
Accelerated Fully First-Order Methods for Bilevel and Minimax Optimization [5.3] 本稿では,二段階最適化のための一階法,すなわちemph(Pertured Accelerated Fully First-order method for Restart)$BAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:59:36 GMT)
Predictive Accuracy-Based Active Learning for Medical Image Segmentation [5.3] 医用画像セグメンテーションのための効果的な予測精度に基づく能動学習法を提案する。
PAALは、精度予測器(AP)と軽量ポーリング戦略(WPS)から構成される。
複数のデータセットに対する実験結果は、PAALの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:12:08 GMT)
Artificial intelligence for context-aware visual change detection in software test automation [5.2] 本稿では,ソフトウェアテスト自動化における視覚的変化検出のためのグラフベースの新しい手法を提案する。
本手法は,ソフトウェアスクリーンショットからUI制御を正確に識別し,制御間の文脈的・空間的関係を表すグラフを構築する。
様々な単純で複雑なテストシナリオにおいて、視覚的ソフトウェアの変更を正確に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:22:33 GMT)
Semantic-guided modeling of spatial relation and object co-occurrence for indoor scene recognition [5.1] SpaCoNetは、セマンティックセグメンテーションによって導かれるオブジェクトの空間的関係と共起を同時にモデル化する。
広範に利用されている3つのシーンデータセットの実験結果から,提案手法の有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:29:25 GMT)
Math Multiple Choice Question Generation via Human-Large Language Model Collaboration [5.1] 複数選択質問(MCQ)は,学生の知識を評価するための一般的な方法である。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、MCQ生成の自動化への関心を喚起している。
本稿では,LLMと教育者間の協調を支援するためのプロトタイプツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:53:13 GMT)
Quantum-Classical Separations in Shallow-Circuit-Based Learning with and without Noises [5.0] 定深さ(浅い)回路に基づく古典的学習モデルと量子教師あり学習モデルの量子古典的分離について検討する。
有界接続を持つ任意の古典的ニューラルネットワークは、指数的に小さい確率で正確に出力するために対数深度を必要とすることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:00:01 GMT)
Attention is All They Need: Exploring the Media Archaeology of the Computer Vision Research Paper [5.0] 深層学習革命が学界に前例のない成長をもたらしたため、過去10年間にコンピュータビジョンの変化を研究してきた。
「我々の分析は、研究注意経済に焦点をあて、研究論文の要素がいかに広告、測定、普及に寄与するか」
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:17:18 GMT)
Fine-Tuning and Prompt Engineering for Large Language Models-based Code Review Automation [4.9] コードレビュー自動化にLLM(Large Language Models)を利用する場合、ファインチューニングとプロンプトが一般的なアプローチである。
LLMベースのコードレビュー自動化では、モデルファインチューニングと推論技術(ゼロショット学習、少数ショット学習、ペルソナ)を使用します。
その結果、ゼロショット学習によるGPT-3.5は、Guoらのアプローチよりも73.17%-74.23%高いEMが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:25:06 GMT)
Data Augmentation Policy Search for Long-Term Forecasting [4.9] TSAAという時系列自動拡張手法を導入する。
効率的で実装も簡単です。
安定していくつかの堅牢なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:55:51 GMT)
QuanTemp: A real-world open-domain benchmark for fact-checking numerical claims [4.9] QuanTempは数値的なクレームに特化したデータセットです。
我々は,数値クレームの検証作業において,既存の解の限界を評価し,定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:27:24 GMT)
Discovering robust biomarkers of neurological disorders from functional MRI using graph neural networks: A Review [4.8] 本稿では、障害予測タスクのためのfMRIデータセットに対して、GNNとモデル説明可能性技術がどのように適用されてきたかを概説する。
その結果、ほとんどの研究にはパフォーマンスモデルがあるが、これらの研究で強調された健全な特徴は、同じ障害の研究によって大きく異なることが判明した。
これらのバイオマーカーのロバスト性を決定するために,客観的評価指標に基づく新しい標準を確立することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:29:55 GMT)
Error Exponent in Agnostic PAC Learning [4.8] おそらく略正解(PAC)は、学習問題やアルゴリズムの分析に広く用いられている。
本稿では,情報理論における誤り指数を用いたPAC学習について考察する。
いくつかの仮定では、幅広い問題に対する分散依存誤差指数の改善が見られ、学習におけるPAC誤差確率の指数的挙動が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:08:03 GMT)
Mapping New Realities: Ground Truth Image Creation with Pix2Pix Image-to-Image Translation [4.8] 本稿では,抽象地図画像から現実的な地上真実画像へ変換するPix2Pixの新たな応用について検討する。
本稿では,Pix2Pixモデルを用いた高忠実度データセットの生成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 00:51:48 GMT)
REED: Chiplet-Based Accelerator for Fully Homomorphic Encryption [4.7] 本稿では,従来のモノリシック設計の限界を克服する,マルチチップベースのFHEアクセラレータREEDについて紹介する。
その結果、REED 2.5Dマイクロプロセッサはチップ面積96.7 mm$2$、平均電力49.4Wを7nm技術で消費していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:27:34 GMT)
A Careful Examination of Large Language Model Performance on Grade School Arithmetic [4.6] 大規模言語モデル (LLM) は、数学的推論のための多くのベンチマークで驚くべき成功を収めた。
このパフォーマンスの一部は、実際にデータセットの汚染を反映している、という懸念が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:52:05 GMT)
Enhancing Super-Resolution Networks through Realistic Thick-Slice CT Simulation [4.4] 深層学習に基づく生成モデルでは、低分解能CT画像を長い取得時間なしで高分解能CT画像に変換する可能性があり、薄スライスCT画像では放射線暴露が増大する。
これらの超解法(SR)モデルの適切なトレーニングデータを取得することは困難である。
これまでのSR研究では、薄いスライスCT画像から厚いスライスCT画像をシミュレートして、トレーニングペアを作成していた。
我々は,薄スライスCT画像から厚いCT画像を生成するための単純かつ現実的な手法を導入し,SRアルゴリズムのトレーニングペアの作成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:08:06 GMT)
ResQuNNs:Towards Enabling Deep Learning in Quantum Convolution Neural Networks [4.3] 準進化ニューラルネットワーク(QuNN)の性能向上のための,トレーニング可能な準進化層の導入による新しいフレームワークを提案する。
この制限を克服するために、これらのレイヤ内でのトレーニングを可能にし、QuNNの柔軟性とポテンシャルを大幅に向上させました。
本稿では,Residual Quanvolutional Neural Networks (ResQuNNs)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:16:59 GMT)
RGI-Net: 3D Room Geometry Inference from Room Impulse Responses in the Absence of First-order Echoes [4.3] 本稿では,事前の知識を使わずに部屋のジオメトリを推定できるRGI-Netを紹介する。
RGI-Netは、壁の存在を評価する評価ネットワークを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:58:20 GMT)
When Quantization Affects Confidence of Large Language Models? [4.3] GPTQから4ビットへの変換は,言語モデルによって異なる影響で,真のラベルに対する信頼度を低下させることを示す。
本稿では,信頼度に基づく量子化損失の説明を行い,まず,完全モデルが信頼度が低いサンプルに対して,量子化が不均等に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:58:28 GMT)
Markov flow policy -- deep MC [4.3] 分散アルゴリズムは、短期的な推定に依存するため、しばしば評価誤差に遭遇する。
我々は、非負のニューラルネットワークフローを利用して総合的な前方視予測を可能にするマルコフフローポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:42:38 GMT)
Lane Segmentation Refinement with Diffusion Models [4.3] レーングラフはハイデフィニション(HD)マップを構築する上で重要な要素であり、自動運転やナビゲーション計画といった下流業務に不可欠である。
He et al. (2022) は、セグメンテーションに基づくアプローチを用いて、空中画像からレーンレベルグラフの抽出を探索した。
我々は,このセグメンテーションに基づくアプローチを洗練し,拡散確率モデル(DPM)コンポーネントで拡張するためのさらなる拡張について検討する。
この組み合わせにより、非断面積の非方向グラフにおけるレーングラフの品質の重要な指標であるGEO F1とTOPO F1のスコアがさらに改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:40:15 GMT)
QFNN-FFD: Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection [4.2] 本研究ではQFNN-FFD(Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection)を提案する。
QFNN-FFDは、金融詐欺検出のために、量子機械学習(QML)とFederated Learning(FL)との量子コンピューティングを統合するフレームワークである。
量子技術の計算能力とFLが提供する堅牢なデータプライバシ保護を利用することで、QFNN-FFDは不正取引を識別するためのセキュアで効率的な方法として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:04:21 GMT)
Grains of Saliency: Optimizing Saliency-based Training of Biometric Attack Detection Models [4.2] 人間の視覚的サリエンシは、注意機構、強化されたトレーニングサンプル、または損失関数の人間の知覚関連コンポーネントを通じてモデルトレーニングに統合することができる。
彼らの成功にもかかわらず、しかし一見無視されているように思われるが、サリエンスベースのトレーニングの側面は、サリエンスグラニュリティのレベルである。
本稿では, 簡易かつ効果的な塩分後処理技術を用いて, PADと合成顔検出の一般化能力を向上できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:27:11 GMT)
Multi-objective optimisation via the R2 utilities [4.1] 本稿では,多目的最適化問題を集合上で定義された単目的最適化問題に再キャストする方法を示す。
この新しい問題に対する目的関数の適切なクラスは、スカラー化された最適化問題に対する重み付き積分として定義されるユーティリティ関数であるR2ユーティリティである。
次に、これらの欲求的アルゴリズムの性能を理論的にも経験的にも分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:48:52 GMT)
A Comprehensive Approach to Carbon Dioxide Emission Analysis in High Human Development Index Countries using Statistical and Machine Learning Techniques [4.1] 世界規模の二酸化炭素排出量を効果的に削減するためには、二酸化炭素排出量の傾向を予測し、その排出量パターンに基づいて国を分類することが不可欠だ」と述べた。
本稿では,HDI(Human Development Index)を有する20カ国におけるCO2排出量の決定要因について,25年間にわたる経済,環境,エネルギー利用,再生可能資源に関連する要因について,詳細な比較研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:00:02 GMT)
Federated Learning with Convex Global and Local Constraints [4.1] 実際には、多くの機械学習(ML)問題には制約が伴い、適用されたドメインには、他の人と共有できない分散機密データが含まれる。
本稿では,近似ラグランジアン(AL)法に基づくML問題に対する新しいFLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:11:15 GMT)
Depth Priors in Removal Neural Radiance Fields [3.9] NeRF(Neural Radiance Fields)における重要な課題は、オブジェクト削除などの再構成シーンの編集である。
従来の研究は、通常LiDARやスパース深度測定から、NeRFにおける物体除去性能を改善するために、深度事前を組み込んできた。
単分子深度推定とNeRFに基づく物体除去モデルを統合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:55:08 GMT)
DAM: A Universal Dual Attention Mechanism for Multimodal Timeseries Cryptocurrency Trend Forecasting [3.9] 本稿では,マルチモーダル時系列データを用いた暗号通貨のトレンド予測のための新しいデュアルアテンションメカニズム(DAM)を提案する。
われわれのアプローチは、重要な暗号通貨メトリクスと、CryptoBERTを通じて分析されたニュースやソーシャルメディアからの感情データを統合する。
本手法は,分散システム,自然言語処理,財務予測といった要素を組み合わせることで,LSTMやTransformerといった従来のモデルよりも最大20%高い精度で性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:58:01 GMT)
Investigating the Effect of Noise on the Training Performance of Hybrid Quantum Neural Networks [3.9] 我々は、位相フリップ、ビットフリップ、位相減衰、振幅減衰、分極チャネルなど、異なる量子ノイズゲートの影響を分析する。
以上の結果から,HyQNNのトレーニングと,ノイズの確率の異なる検証精度に顕著で有意な影響が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:11:17 GMT)
Efficient Bayesian Uncertainty Estimation for nnU-Net [3.8] 医用画像セグメンテーションにおけるnnU-Net不確実性を推定する新しい手法を提案する。
我々は,マルチモーダル後部モデルにより,元のnnU-Netよりもセグメンテーション性能を向上する。
提案手法は,領域分割精度と品質管理の両面から,医用画像分割のためのnnU-Netをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:49:03 GMT)
Digital-analog quantum convolutional neural networks for image classification [3.8] 我々は、中性原子量子プロセッサにおけるネイティブIsing相互作用から生じる多部結合アナログブロックについて考察する。
ハードウェアの制約に応じて量子ビット接続を可変させることにより、複数の量子カーネルを適用する。
非トレーニング可能な量子カーネルと標準的な畳み込みニューラルネットワークを組み合わせたアーキテクチャは、現実的な医療画像の分類に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:43:20 GMT)
HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach [3.7] 本稿では,高分解能,ほぼリアルタイムの性能,再現性に優れたHairFastモデルを提案する。
我々のソリューションは、StyleGANのFS潜在空間で動作する新しいアーキテクチャを含む。
ヘアスタイルの形状と色を異なる画像から転送する最も難しいシナリオでは、Nvidia V100上で1秒未満で実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:12:54 GMT)
On the Impact of Data Heterogeneity in Federated Learning Environments with Application to Healthcare Networks [3.7] Federated Learning(FL)は、プライバシに敏感なアプリケーションが、情報を開示することなく、グローバルモデル構築のためにデータセットを活用することを可能にする。
これらの領域の1つは医療であり、サイロのグループは、精度と一般化を改善したグローバルな予測器を生成するために協力する。
本稿では,医学データの複雑さに着目し,FL環境における不均一性の数学的形式化と分類を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:20:53 GMT)
Robust sparse IQP sampling in constant depth [3.7] NISQ(ノイズのある中間スケール量子)は、堅牢な量子優位性と完全なフォールトトレラント量子計算の証明のないアプローチである。
本稿では,最小限の誤差補正条件でノイズに頑健な証明可能な超多項式量子優位性を実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:32:19 GMT)
Hiding Sensitive Information Using PDF Steganography [3.7] 提案手法は,PDFストリーム演算子の実数値オペランドへの最小ビット挿入に基づく新しいPDFステガノグラフィーアルゴリズムを提案する。
また,特定のカバーPDF文書にマルウェアを埋め込むケーススタディも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:54:12 GMT)
LitSim: A Conflict-aware Policy for Long-term Interactive Traffic Simulation [3.6] 本稿では,ログの介入を最小限に抑えて,現実主義を最大化する長期対話型シミュレーション手法を提案する。
具体的には、当社のアプローチでは、ログリプレイを使用してリアリズムを確実にし、潜在的な衝突を防ぐために必要な場合にのみ介入する。
エージェント間の相互作用を奨励し、紛争を解決し、非現実的な行動のリスクを減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:29:30 GMT)
Swarm Learning: A Survey of Concepts, Applications, and Trends [3.6] ディープラーニングモデルは、中央サーバ上の大規模なデータセットに依存しているため、プライバシとセキュリティの懸念を高めている。
Federated Learning (FL)は、汎用的で大規模な機械学習フレームワークを構築するための新しいアプローチを導入した。
Swarm Learning (SL) は Hewlett Packard Enterprise (HPE) と共同で提案されている。
SLは、セキュアでスケーラブルでプライベートなデータ管理にブロックチェーン技術を活用する、分散機械学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:59:24 GMT)
Pure State Inspired Lossless Post-selected Quantum Metrology of Mixed States [3.5] 量子フィッシャー情報は、非常に少ないサンプルのサブアンサンブルに無害に圧縮できることを示す。
混合状態の密度作用素のパラメトリック微分が密度行列の支持によって消滅すると、損失のないポスト選択が達成される。
この結果は,デコヒーレンスの存在下での現実的なポストセレクト量子気象学に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:21:06 GMT)
HiH: A Multi-modal Hierarchy in Hierarchy Network for Unconstrained Gait Recognition [3.4] 本稿では,階層型ネットワーク(HiH)におけるマルチモーダル階層(Hierarchy in Hierarchy Network)について述べる。
HiH は階層的なゲイト・デコンポザ・モジュールを用いてシルエットデータから一般的なゲイト・パターンの深度的およびモジュール内階層的な検証を行う主ブランチを特徴とする。
2次元関節配列に基づく補助枝は、歩行解析の空間的側面と時間的側面を豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:05:24 GMT)
Employing Federated Learning for Training Autonomous HVAC Systems [3.4] ビルは世界のエネルギー消費の40%を占めている。
スマートでエネルギー効率のよいHVACシステムを実装することは、気候変動の進行に大きな影響を与える可能性がある。
モデルなし強化学習アルゴリズムは、エネルギーコストと消費、および熱的快適性において古典的なコントローラよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:42:22 GMT)
Influence Maximization with Unknown Individual Effect on General Network [3.4] ネットワークに広がる情報を最大化するためのシードセットの同定は、インフルエンス・最大化(IM)と呼ばれる概念が不可欠である。
IMアルゴリズムは、各ノードが個々のエフェクトと呼ばれる特定の重みを持つ場合まで自然に拡張でき、ノードの重要性を測定することができる。
本稿では,因果影響最大化(CauIM)アルゴリズムの開発を通じてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:56:39 GMT)
Bridging Dimensions: Confident Reachability for High-Dimensional Controllers [3.4] 本稿では,高次元制御器と全閉ループ検証を接続するための一歩を踏み出した。
我々の重要な洞察は、高次元コントローラの挙動を複数の低次元コントローラで近似できるということである。
そして,低次元到達度を統計的近似誤差で改善し,高次元制御器に対する高信頼到達性保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:46:59 GMT)
A Novel Spike Transformer Network for Depth Estimation from Event Cameras via Cross-modality Knowledge Distillation [3.4] イベントカメラは従来のデジタルカメラとは異なる動作をし、データを継続的にキャプチャし、時間、位置、光強度を符号化するバイナリスパイクを生成する。
これは、イベントカメラに適した革新的でスパイク対応のアルゴリズムの開発を必要とする。
スパイクカメラデータから深度推定を行うために,純粋にスパイク駆動のスパイク変圧器ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:54:54 GMT)
Shifting Focus with HCEye: Exploring the Dynamics of Visual Highlighting and Cognitive Load on User Attention and Saliency Prediction [3.3] 本稿では,視覚強調(永続的・動的)と両タスクによる認知負荷が視線行動に及ぼす影響について検討する。
認知負荷の異なる場合、最先端のサリエンシモデルにより、その性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:54:30 GMT)
Differentially Private Release of Israel's National Registry of Live Births [3.3] 2024年2月、イスラエル保健省は2014年にイスラエルで生誕のマイクロデータを公表した。
本稿では,そのリリースに必要な方法論について述べる。
我々は、差分プライバシを、リリースデータセットによって引き起こされるプライバシー損失の正式な尺度として使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:20:25 GMT)
HLSFactory: A Framework Empowering High-Level Synthesis Datasets for Machine Learning and Beyond [3.2] 機械学習(ML)技術は、QoR(Quality-of-Result)予測のための高レベル合成(HLS)フローに適用されている。
高品質なHLSデータセットの不足とそのようなデータセットの構築の複雑さが課題である。
HLSFactoryは高品質なHLS設計データセットの作成を容易にするために設計された包括的フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:02:18 GMT)
The Relational Bottleneck as an Inductive Bias for Efficient Abstraction [3.2] ニューラルネットワークはアーキテクチャを通して、個々の入力の属性ではなく、知覚的入力間の関係に焦点を絞っていることを示す。
データ効率のよい方法で抽象化を誘導するために、このアプローチを用いたモデルのファミリーをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:36:30 GMT)
Detection of ransomware attacks using federated learning based on the CNN model [3.2] 本稿では,デジタルサブステーションの破壊動作をターゲットとしたランサムウェア攻撃モデリング手法を提案する。
提案手法はランサムウェアを高い精度で検出することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:57:34 GMT)
A Preprocessing and Evaluation Toolbox for Trajectory Prediction Research on the Drone Datasets [3.1] 高品質なデータセットの可用性は、自動運転車の行動予測アルゴリズムの開発に不可欠である。
本稿では,動き予測研究における特定のデータセットの利用の標準化の必要性を強調した。
これを実現するためのツールとプラクティスのセットを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:17:39 GMT)
Weight Sparsity Complements Activity Sparsity in Neuromorphic Language Models [3.1] イベントベースニューラルネットワーク(SNN)は自然に活動の疎結合を示し、重みを刈り取ることで接続性を疎結合化するために多くの方法が存在する。
本研究では,重み付けと活動空間の相乗効果が言語モデリングタスクに及ぼす影響について検討する。
この結果から,疎結合なイベントベースニューラルネットワークは効率的かつ効率的なシーケンスモデリングの候補となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:33:36 GMT)
An Efficient Difference-of-Convex Solver for Privacy Funnel [3.1] 本稿では,プライバシ・ファンネル(PF)手法の効率的な解法を提案する。
提案した直流分離は, クローズドフォーム更新方程式を導出する。
提案手法をMNISTおよびFashionデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:34:53 GMT)
Derivative-based regularization for regression [3.0] 多変数回帰問題における正規化に対する新しいアプローチを導入する。
我々の正規化器はDLossと呼ばれ、トレーニングデータから推定したモデル導関数とデータ生成関数の導関数の違いを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:57:59 GMT)
Robust Semi-supervised Learning via $f$-Divergence and $α$-Rényi Divergence [3.0] 本稿では,セミ教師付き学習における自己学習に適した経験的リスク関数と正規化手法について検討する。
分岐に根ざした理論的基礎、すなわち$f$-divergences と $alpha$-R'enyi divergence に着想を得て、経験的リスク関数と正規化技法の理解を深めるための貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:16:02 GMT)
Spin Hamiltonians in the Modulated Momenta of Light [2.8] フォトニックソルバは、異なるスピンハミルトニアンの基底状態を見つけるために用いられる。
スピンハミルトニアンの空間光輸送による実空間対応を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:49:38 GMT)
Enhanced Visual Question Answering: A Comparative Analysis and Textual Feature Extraction Via Convolutions [2.7] 確立されたVQAフレームワーク内の局所的なテキスト特徴に着目した,長期依存機構と簡易なモデルを比較する。
以上の結果から,複雑なテキストエンコーダを用いることは,VQA-v2データセットの最適手法ではないことが明らかとなった。
そこで本研究では,畳み込み層を組み込んだ改良モデルであるConvGRUを導入し,質問文の表現性を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:39:35 GMT)
Double Descent and Other Interpolation Phenomena in GANs [2.7] 生成逆数ネットワーク(GAN)における潜在空間次元の関数としての一般化誤差について検討する。
そこで我々は,実出力サンプルと組み合わせて,一対の合成(雑音)入力を利用するGANのための新しい擬似教師付き学習手法を開発した。
解析は主に線形モデルに焦点をあてるが、非線形多層GANの一般化に重要な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:48:52 GMT)
Sifting out communities in large sparse networks [2.7] 大規模ネットワークにおけるクラスタリングの結果の質を定量化するための直感的な客観的関数を導入する。
この領域に特に適したコミュニティを特定するために,2段階の手法を用いる。
数万のノードからなる大規模ネットワークにおける複雑な遺伝的相互作用を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:57:41 GMT)
Is Bigger Edit Batch Size Always Better? -- An Empirical Study on Model Editing with Llama-3 [2.6] 本研究では,最新の大言語モデルであるLlama-3に着目したターゲットモデル編集分析を行う。
最大4096個の編集を対象とする評価により,最も効果的な編集層を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:50:37 GMT)
Reference-Free Image Quality Metric for Degradation and Reconstruction Artifacts [2.5] 品質要因予測器(QF)と呼ばれる基準のない品質評価ネットワークを開発する。
我々のQF予測器は7層からなる軽量で完全な畳み込みネットワークである。
JPEG圧縮画像パッチを入力としてランダムQFを受信し、対応するQFを正確に予測するように訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:28:18 GMT)
Identifying non-Hermitian critical points with quantum metric [2.5] 量子状態の幾何学的性質は、量子幾何学テンソルによって符号化される。
従来のエルミート量子系では、量子メートル法は忠実度感受性に対応する。
我々はこの知恵を非エルミート系に拡張し、非エルミート臨界点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:38:57 GMT)
Guided Conditional Diffusion Classifier (ConDiff) for Enhanced Prediction of Infection in Diabetic Foot Ulcers [2.5] ConDiffは、ガイド画像合成と条件付き認知拡散モデルと距離に基づく分類を組み合わせた、新しいディープラーニング感染検出モデルである。
ConDiffは83%、F1スコア0.858の精度で優れた性能を示し、最先端モデルよりも少なくとも3%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:47:06 GMT)
Can a Hallucinating Model help in Reducing Human "Hallucination"? [2.4] 本研究では,大言語モデル(LLMs)が,一般的な論理的落とし穴を検出する上で,平均的な人間をビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビ
本研究では,LLMを誤認識に対処するための手法を提案し,説得の心理的モデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:10:44 GMT)
SHARE: Secure Hardware Allocation and Resource Efficiency in Quantum Systems [2.3] 本稿では、マルチプログラミング戦略を実装することで、共有環境における量子ハードウェアの利用を最適化することに焦点を当てる。
本稿では,Community Based Dynamic Allocation Partitioning (COMDAP) とSecure COMDAPと呼ばれる新しいパーティショニングとアロケーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:51:12 GMT)
Experimental Aspects of Indefinite Causal Order in Quantum Mechanics [2.3] 過去10年間で、量子情報のツールキットは、基本的な操作が明確な因果関係を持たないプロセスを含むように拡張された。
ここでは、これらの利点の概要と、それらを実現するための実験的取り組みについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:00:00 GMT)
From Empirical Observations to Universality: Dynamics of Deep Learning with Inputs Built on Gaussian mixture [2.3] 本研究は,ガウス混合(GM)の構造的特徴を示す入力を用いてニューラルネットワークの力学を掘り下げることにより,ディープラーニングにおける理論的枠組みの範囲を広げるものである。
我々は、GM構造入力下のニューラルネットワークのダイナミクスが、単純なガウス構造に基づく従来の理論の予測からどのように分岐するかを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:10:55 GMT)
Entanglement Routing using Quantum Error Correction for Distillation [2.3] 量子リピータ間で共有される絡み合い状態のベル状態測定(BSM)は、量子ネットワークにおける絡み合いをルーティングする基本的な操作である。
我々は, 量子誤り訂正符号 (QECC) を用いて, リピータの連鎖上のワーナー状態の経路を決定的エンタングルメント蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:25:36 GMT)
Generating Feedback-Ladders for Logical Errors in Programming using Large Language Models [2.1] 大規模言語モデル(LLM)に基づく手法は,プログラムの代入に対するフィードバック生成において大きな可能性を秘めている。
本稿では、LLMを用いて「フィードバック・ラダー」、すなわち、同じ問題とサブミッションのペアに対する複数のレベルのフィードバックを生成する。
本研究では, 学生, 教育者, 研究者によるユーザスタディにより, 生成したフィードバックラダーの品質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 03:52:39 GMT)
Grassroots Social Networking: Where People have Agency over their Personal Information and Social Graph [2.1] Grassroots Social Networkingと呼ばれる、サーバーレス、無許可、ピアツーピアのソーシャルネットワークのための草の根アーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは(i)分散化されたソーシャルグラフを含み、各人がそのグラフにローカルな近所のみを制御、維持、保存する。
当社は、Grassroots Social Networkingプロトコル(TwitterライクとWhatsAppライク)の2つの例を提供し、セキュリティ(安全、ライブ、プライバシ)、スパム/ボット/ディープフェイク抵抗、実装に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:02:47 GMT)
Conformal Risk Control for Ordinal Classification [2.0] 我々は,多くの実問題に適用可能な順序分類タスクの予測における共形リスクの制御を模索する。
そこで我々は,2種類の損失関数を特殊に設計し,各ケースの予測セットを決定するアルゴリズムを開発した。
提案手法の有効性を実証し、3つの異なるデータセットにおける2種類のリスクの違いを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:55:31 GMT)
Robustness of graph embedding methods for community detection [2.0] 本研究では,ネットワーク摂動面におけるコミュニティ検出のためのグラフ埋め込み手法のロバスト性について検討する。
この研究は、行列因数分解とランダムウォークベースという2つのファミリからの最先端のグラフ埋め込み手法を考察している。
このロバスト性は、ネットワークサイズ、初期コミュニティ分割強度、摂動の種類などの影響を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:04:20 GMT)
A Named Entity Recognition and Topic Modeling-based Solution for Locating and Better Assessment of Natural Disasters in Social Media [2.0] ソーシャルメディアのコンテンツは、災害情報学に非常に効果的であることが証明されている。
しかし、データの構造が不整なため、ソーシャルメディアコンテンツにおける災害分析にいくつかの課題が伴う。
災害情報学におけるソーシャルメディアコンテンツの可能性を完全に探求するためには、関連コンテンツへのアクセスと適切な位置情報情報が非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:19:49 GMT)
Heat, Health, and Habitats: Analyzing the Intersecting Risks of Climate and Demographic Shifts in Austrian Districts [2.0] オーストリアの地域では、週1回の死亡率と暑さの関連を測る。
われわれは、地域が高齢者と暑い日を25ドルから5ドルに上回る標準偏差を、わずか25ドルに抑えることを観察している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:27:15 GMT)
Covariant spatio-temporal receptive fields for neuromorphic computing [1.9] この研究は、スケール理論と計算神経科学の取り組みを組み合わせて、ニューロモルフィックシステムにおける時間的信号を処理するための理論的に確立された方法を特定する。
私たちのコントリビューションは、信号処理やイベントベースのビジョンに即時に関係しており、メモリや制御など、空間や時間とともに他の処理タスクにも拡張することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:51:10 GMT)
A Blockchain-Based Audit Mechanism for Trust and Integrity in IoT-Fog Environments [1.9] IoTデバイスは、IoTタスクのコンピューティング負荷を軽減するためにフォグ計算に依存する可能性がある。
パブリックな分散IoT-fog環境では、フォグノード間の整合性を強制することが不可欠である。
我々は、IoTとフォグ間の相互認証サービスの収益化を合理化するブロックチェーンベースのシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:12:52 GMT)
Part-Attention Based Model Make Occluded Person Re-Identification Stronger [1.8] PAB-ReIDは,問題に効果的に対処するための部分認識機構を組み込んだ新しいReIDモデルである。
まず、より正確な人的部分注意マップの生成を導くために、人間のパーシングラベルを導入する。
また、背景干渉を抑えつつ、きめ細かい人間の局所的特徴表現を生成するための細粒度特徴焦点器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:39:50 GMT)
FMLFS: A federated multi-label feature selection based on information theory in IoT environment [1.7] Internet-of-Things(IoT)デバイスは、大量のマルチラベルデータセットを生成し、収集する。
これらのデータセットにおけるノイズ、冗長、あるいは無関係な特徴の存在は、次元性の呪いとともに、マルチラベル分類器の課題を提起する。
本稿では,最初のフェデレーション付きマルチラベル特徴選択法であるFMLFSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:58:28 GMT)
The R2D2 deep neural network series paradigm for fast precision imaging in radio astronomy [1.7] 最近の画像再構成技術は、CLEANの能力をはるかに超えて、画像の精度が著しく向上している。
高ダイナミックレンジイメージングのためのResidual-to-Residual DNNシリーズと呼ばれる新しいディープラーニング手法を導入する。
高精度を実現するためのR2D2の能力は、超大型アレイ(VLA)を用いた様々な画像観測環境においてシミュレーションで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:58:52 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） (Wed, 1 May 2024 05:14:31 GMT)
Semiclassical quantization conditions in strained moiré lattices [1.7] 我々は、スカラーシンボルに対するボーア・ソマーフェルト則を、井戸の底部で正確に結合する固有値を持つ行列値シンボルに対して有意に一般化する。
応用として, ひずみした2次元ハニカム格子のようなモアのヘテロ構造において, ほぼ平らなバンドの存在について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:38:39 GMT)
Geometric Insights into Focal Loss: Reducing Curvature for Enhanced Model Calibration [1.6] 分類問題におけるモデルの信頼度は、便利なソフトマックス関数の出力ベクトルによって与えられることが多い。
この問題はモデルキャリブレーションと呼ばれ、広く研究されている。
本研究では, 焦点損失がモデルトレーニングにおける損失面の曲率を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:53:54 GMT)
FusionVision: A comprehensive approach of 3D object reconstruction and segmentation from RGB-D cameras using YOLO and fast segment anything [1.6] 本稿では,RGB-D画像におけるオブジェクトの堅牢な3次元セグメンテーションに適応した,徹底的なパイプラインであるFusionVisionを紹介する。
提案したFusionVisionパイプラインでは、RGBイメージ領域内のオブジェクトの識別にYOLOを使用している。
これらのコンポーネント間の相乗効果と3次元シーン理解への統合により、オブジェクトの検出とセグメンテーションの密接な融合が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:34:53 GMT)
FlightScope: A Deep Comprehensive Assessment of Aircraft Detection Algorithms in Satellite Imagery [1.6] 本稿では,衛星画像中の航空機を識別するタスク用にカスタマイズされた,高度な物体検出アルゴリズム群を批判的に評価し,比較する。
この研究は、YOLOバージョン5と8、より高速なRCNN、CenterNet、RetinaNet、RTMDet、DETRを含む一連の方法論を含む。
YOLOv5は空中物体検出のための堅牢なソリューションとして登場し、平均的精度、リコール、ユニオンのスコアに対するインターセクションによってその重要性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:12:04 GMT)
High-Coherence Kerr-cat qubit in 2D architecture [1.6] カーキャット量子ビット(Kerr-cat qubit)は、多光子シュロディンガー猫状態が安定化されるボソニック量子ビットである。
この量子ビットは、ノイズバイアス量子ビットに適した量子誤り訂正符号を実装するための有望な候補である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:45:37 GMT)
Modeling Linear and Non-linear Layers: An MILP Approach Towards Finding Differential and Impossible Differential Propagations [1.5] 本稿では,暗号内での差動伝播と不可能伝播を探索する自動ツールを提案する。
このツールは、Lilliput、GIFT64、SKINNY64、Klein、M.IBSの5つの軽量ブロック暗号に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:48:23 GMT)
Noisy Measurements Are Important, the Design of Census Products Is Much More Important [1.5] McCartan et al. (2023) は「国勢調査データユーザーのための差分プライバシー業務」を要求している。
このコメントは、2020年の国勢調査ノイズ計測ファイル(NMFs)が、この嘆願の最良の焦点ではない理由を説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:55:28 GMT)
Uncovering Agendas: A Novel French & English Dataset for Agenda Detection on Social Media [1.5] 本稿では,注釈付きデータが限定的あるいは存在しないソーシャルメディアを通じて,アジェンダ制御の特定の事例を検出する手法を提案する。
タスクをテキストエンテーメント問題として扱うことにより、大規模な注釈付きトレーニングデータセットの要件を克服することが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:02:35 GMT)
Towards Learning Contrast Kinetics with Multi-Condition Latent Diffusion Models [1.5] DCE-MRI時間系列の時間条件画像合成が可能な潜時拡散モデルを提案する。
以上の結果から,本手法が現実的な多列性脂肪飽和乳房DCE-MRIを生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:18:17 GMT)
Get Your Embedding Space in Order: Domain-Adaptive Regression for Forest Monitoring [1.4] リモートセンシングデータによるドメイン間の回帰は、まだ検討されていない。
我々は,3つの森林関連回帰タスクを持つ5カ国で,航空・衛星画像を用いた新しいデータセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:49:09 GMT)
Attention-based Shape-Deformation Networks for Artifact-Free Geometry Reconstruction of Lumbar Spine from MR Images [1.4] 我々は, 腰椎の形状を高空間精度で再構成し, 患者間でのメッシュ通信を行う新しい注意型ディープニューラルネットワークであるtextitUNet-DeformSA$ と $textitTransDeformer$ を提示する。
実験の結果、我々のネットワークはアーティファクトフリーな幾何出力を生成しており、$textitTransDeformer$の変種は再構成された幾何の誤差を予測することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:47:43 GMT)
Fast Abstracts and Student Forum Proceedings -- EDCC 2024 -- 19th European Dependable Computing Conference [1.4] Fast Abstractsは、研究者と実践者が信頼性の高いコンピューティングに取り組み、進捗や意見の要素について議論することを目的としている。
このフォーラムの重要な目標の1つは、学生に予備的な結果に対するフィードバックを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:01:45 GMT)
Koopman-based Deep Learning for Nonlinear System Estimation [1.4] 我々は、クープマン作用素理論を用いて複素非線形系の有限次元表現を抽出する新しいデータ駆動線形推定器を提案する。
抽出したモデルは、元の非線形システムの将来の状態を予測するための最適なステップワイズ動作を学習する深層強化学習ネットワークと共に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:49:54 GMT)
beSnake: A routing algorithm for scalable spin-qubit architectures [1.4] 本稿では,スケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャにおける複雑なキュービットルーティング問題に対処するために設計された,新しいアルゴリズムであるbeSnakeを紹介する。
BeSnakeは、最大72%の量子ビット密度で、様々なトポロジと障害物として働く量子ビット位置によって生じる制約を効果的に管理する。
我々のシミュレーションは、1000ドル相当の量子ビットを持つランダム回路や実量子アルゴリズム上の既存のルーティングソリューションに対して、beSnakeの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:30:57 GMT)
Expert-Adaptive Medical Image Segmentation [1.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく主流医療画像分割手法
医学領域では、異なる専門家によって生成されたアノテーションは本質的に区別できる。
本研究では,マルチエキスパートアノテーション,マルチタスクDNNモデルトレーニング,軽量モデル微調整を特徴とする,カスタマイズされたエキスパート適応手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:33:56 GMT)
Quantum AI for Alzheimer's disease early screening [1.3] アルツハイマー病は神経変性性脳障害であり、主に高齢者に影響を及ぼし、重要な認知障害を引き起こす。
DARWINデータセットには、アルツハイマー病に罹患した人々と健康な人々のグループによる手書きのサンプルが含まれている。
本稿では、このユースケースに量子AIを適用します。特に、このデータセットを使用して、分類タスクのカーネルメソッドをテストし、それらのパフォーマンスを量子機械学習メソッドで得られたものと比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:55:08 GMT)
SpinQ: Compilation strategies for scalable spin-qubit architectures [1.2] 共有制御による拡張性のあるクロスバーアーキテクチャのユニークなマッピング課題について論じる。
スケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャのための、最初のネイティブコンパイルフレームワークであるSpinQを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:56:02 GMT)
Unsupervised Representation Learning in Deep Reinforcement Learning: A Review [1.2] 本稿では,DRL(Deep Reinforcement Learning)の文脈における測定データの抽象表現学習の問題点について述べる。
このレビューでは、世界の表現を学習するために使用される主要なDeep Learningツールを記述することで、DRLにおける教師なし表現学習の包括的で完全な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:00:39 GMT)
The strong-coupling quantum thermodynamics of quantum Brownian motion based on the exact solution of its reduced density matrix [1.2] 我々は、その還元密度行列の正確な解から、量子ブラウン運動の量子熱力学を導出する。
還元ハミルトニアンと還元されたブラウン粒子の分配関数は、著しく再正規化されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:00:32 GMT)
Optimized Drug Design using Multi-Objective Evolutionary Algorithms with SELFIES [1.1] この目的のために,多目的進化アルゴリズム,NSGA-II,NSGA-III,MOEA/Dをデプロイする。
QEDとSAのスコアに加えて、GuacaMolベンチマークの多目的タスクセットを用いて化合物を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:06:30 GMT)
HUGO -- Highlighting Unseen Grid Options: Combining Deep Reinforcement Learning with a Heuristic Target Topology Approach [1.1] 本稿では,従来のDRLエージェントであるCurriculumAgent(CAgent)を新たなトポロジエージェントにアップグレードする検索アルゴリズムを提案する。
TTを含む中央値生存率は25%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:54:12 GMT)
New Benchmark Dataset and Fine-Grained Cross-Modal Fusion Framework for Vietnamese Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis [1.1] ホテルドメインのテキストと画像の両方に対して,14,618の微粒なアノテーションと4,876のテキストイメージ対からなるベトナムのマルチモーダルデータセットであるViMACSAを導入する。
そこで本研究では,細粒クロスモーダル・フュージョン・フレームワーク(FCMF, Fine-Grained Cross-Modal Fusion Framework)を提案する。
実験の結果,本フレームワークはViMACSAデータセット上でのSOTAモデルよりも優れており,F1スコアは79.73%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:29:03 GMT)
Mouse Dynamics Behavioral Biometrics: A Survey [1.0] 1897年から2023年までのマウスのダイナミクスとウィジェットの相互作用に関する文献を調査した。
本調査は,行動バイオメトリックスに関する心理学的視点から開始する。
データ収集のためのタスクと実験的な設定、原属性の分類、特徴抽出と数学的定義、公開データセット、アルゴリズム(統計学、機械学習、ディープラーニング)、データ融合、パフォーマンス、制限。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:56:00 GMT)
Addressing Topic Granularity and Hallucination in Large Language Models for Topic Modelling [1.0] 強力なゼロショットトピック抽出機能を備えた大規模言語モデル(LLM)は確率論的トピックモデリングに代わるものだ。
本稿では,LLMに基づくトピックモデリングにおけるトピックの粒度と幻覚の問題に対処することに焦点を当てる。
提案手法は, 従来の人間のアノテーションに頼らず, 生トピックの修正に再構築パイプラインを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:32:07 GMT)
Deep Learning Descriptor Hybridization with Feature Reduction for Accurate Cervical Cancer Colposcopy Image Classification [0.9] 本稿では,様々なディープラーニング記述子の強度と適切な特徴正規化を組み合わせたコンピュータ支援診断(CAD)システムを提案する。
本手法は,通常の分類と型分類の両方において,97%-100%の範囲での例外的な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:05:13 GMT)
Gradient-based Automatic Per-Weight Mixed Precision Quantization for Neural Networks On-Chip [0.9] 高グラニュラリティ量子化(HGQ)は、超低レイテンシで低電力のニューラルネットワークを実現するために、ウェイト毎およびアクティベーション毎の精度を自動的に微調整する、革新的な量子化対応トレーニング手法である。
我々は,HGQが既存の手法をかなり上回り,最大20倍のリソース削減,5倍のレイテンシ向上を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:18:46 GMT)
Dual-frequency optical-microwave atomic clocks based on cesium atoms [0.9] 唯一の安定セシウム(Cs)同位体であるCsは1955年に原子時計を実現するために使われた。
本研究では1つのレーザーを局所振動子とし、Cs原子を量子参照として、光学周波数とマイクロ波周波数の2つの原子時計を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:35:05 GMT)
A Statistical-Modelling Approach to Feedforward Neural Network Model Selection [0.8] フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)は非線形回帰モデルと見なすことができる。
FNNのためのベイズ情報基準(BIC)を用いて,新しいモデル選択法を提案する。
サンプル外性能よりもBICを選択することは、真のモデルを回復する確率を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:36:27 GMT)
WEST GCN-LSTM: Weighted Stacked Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Regional Traffic Forecasting [0.8] 本研究の目的は,従来の時間的グラフニューラルネットワークアーキテクチャの拡張である。
エンドプロダクトは、WEST(Weighted STacked) GCN-LSTMと呼ばれる新しい時間グラフネットワークニューラルネットワークアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:19:19 GMT)
Self-Refine Instruction-Tuning for Aligning Reasoning in Language Models [0.8] 小さい言語モデルと大きい言語モデルの間の推論能力のアライメントは、主にスーパーバイザード・ファイン・チューニング(SFT)を通して行われる。
そこで本研究では,より小さな言語モデルを用いて自己定義する自己記述型指導手法を提案する。
コモンセンスと数学の推論タスクで得られた結果は、このアプローチがドメイン内とドメイン外の両方のシナリオでインストラクションチューニングを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:10:27 GMT)
Scaling Up the Quantum Divide and Conquer Algorithm for Combinatorial Optimization [0.8] 本稿では,デバイス間通信コストを大幅に削減する量子回路の構築手法を提案する。
そこで本研究では,従来のQDCA手法の約3倍の大きさのトラクタブル回路を構築できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:49:50 GMT)
On Binscatter [0.8] 本研究では,本手法の特性を公式に研究し,拡張された可視化・エコノメトリ・ビンスキャッタツールを開発した。
Python、R、Staの汎用ソフトウェアが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:30:58 GMT)
ProCoT: Stimulating Critical Thinking and Writing of Students through Engagement with Large Language Models (LLMs) [0.8] 我々はProCoT(Probing Chain-of-Thought)と呼ばれる新しい筆記法を導入する。
学生がLarge Language Model(LLM)を使って浮気することを防ぐかもしれない
65名の学生を対象に,ProCoTを用いて2つのコースで研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:45:38 GMT)
WIBA: What Is Being Argued? A Comprehensive Approach to Argument Mining [0.7] WIBAは、さまざまなコンテキストにまたがる大規模なコーパスにおいて、何が議論されているのかを包括的に理解することを可能にする。
無料オープンアクセスプラットフォーム(wiba.dev)としてWIBAをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:31:13 GMT)
Integrating A.I. in Higher Education: Protocol for a Pilot Study with 'SAMCares: An Adaptive Learning Hub' [0.7] 本研究は,「SAMCares」と呼ぶ革新的な研究仲間を紹介することを目的としている。
このシステムは、Large Language Model(LLM)とRetriever-Augmented Generation(RAG)を利用して、リアルタイム、コンテキスト認識、適応的な教育サポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:39:07 GMT)
Linearly simplified QAOA parameters and transferability [0.7] 量子近似アルゴリズム最適化(QAOA)は、量子コンピュータを用いて最適化問題を解く方法を提供する。
ランダムイジングモデルのインスタンスと最大カット問題のインスタンスに対して得られた数値結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:34:32 GMT)
Benchmarking Deep Learning Architectures for Urban Vegetation Point Cloud Semantic Segmentation from MLS [0.6] 植物は持続可能で回復力のある都市にとって、生態系のサービスや人間の幸福のために不可欠である。
近年、ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのディープラーニングが大きな進歩を見せている。
植生分類のセマンティックセグメンテーションのためのポイントベース深層学習モデルの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:38:59 GMT)
NLU-STR at SemEval-2024 Task 1: Generative-based Augmentation and Encoder-based Scoring for Semantic Textual Relatedness [0.5] SemEval-2024の共有タスクであるSemRel-2024は、意味的関連性タスクのギャップを減らすことを目的としている。
本稿では,トラックA(アルジェリア方言とモロッコ方言)とトラックB(現代標準アラビア語)への参加について報告する。
スピアマン相関スコア0.49のSemRel-2024で1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:44:05 GMT)
Imaginary Stark Skin Effect [0.5] 我々は「イマジナリー・スターク・スキン・エフェクト」(ISSE)と呼ばれるNHSEの新しいクラスを公表した。
これらのスキンモードは、バルク領域内の単一の安定した指数減衰波として表される特異な挙動を示す。
本研究は,翻訳対称性のないシステムにおけるNHSEの知見を提供し,一般の非エルミート系の理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:57:37 GMT)
Floquet geometric entangling gates in ground-state manifolds of Rydberg atoms [0.5] 我々は、リドベルク原子における量子エンタングゲートを構築するためのフロケ理論の拡張を提案する。
レイドベルク封鎖の時代には、エラー耐性の2量子エンタングゲートを実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:15:48 GMT)
Adversarial Attacks and Defense for Conversation Entailment Task [0.5] モデルを守る方法が重要な問題になります。
我々の研究では、敵の攻撃結果をモデルの新たな(目に見えない)領域として扱う。
本稿では,モデルの堅牢性向上手法として,いくつかの微調整戦略を提案し,組込み摂動損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 02:49:18 GMT)
Federated Transfer Component Analysis Towards Effective VNF Profiling [0.4] 本稿では、ソースとターゲットVNF間のFederated Transfer Component Analysis(FTCA)手法を提案する。
実験により、提案されたFTCAは、ターゲットVNFに必要なリソースを効果的に予測できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:21:49 GMT)
Direct Experimental Constraints on the Spatial Extent of a Neutrino Wavepacket [0.4] ニュートリノは 自然の素粒子として 理解されていない
実験的に関係のある ニュートリノの量子的性質は ほとんど不明です
リコイル娘の空間的不確かさの上限は$sigma_textrmN, x geq 6.2$,pmであった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:31:58 GMT)
Towards Green AI: Current status and future research [0.4] 我々は、環境アセスメントとAIシステムのコードデザインの両方に対するアプローチの現状を調査することで、グリーンAIに関する言論を広げることを目指している。
我々は、関連する計算ハードウェアの炭素フットプリントを例示的に推定し、グリーンAIの手法をさらに調査する必要性を強調する。
AIを活用することで、AI4greenAIという独自の環境課題を軽減できると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:10:01 GMT)
Adaptive aggregation of Monte Carlo augmented decomposed filters for efficient group-equivariant convolutional neural network [0.4] グループ等価畳み込みニューラルネットワーク(G-CNN)は、CNNのデータ効率と性能を向上させるためにパラメータ共有に大きく依存している。
群同変ニューラルネットワークに対する非パラメータ共有手法を提案する。
提案手法は, 拡張フィルタの重み付け和により, 多様なフィルタを適応的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:54:24 GMT)
A Review of Barren Plateaus in Variational Quantum Computing [0.3] 変分量子コンピューティングは、様々な分野で応用される柔軟な計算パラダイムを提供する。
それらのポテンシャルを実現するための重要な障害はバレンプラトー現象(BP)である。
本稿では,BP現象の現在の理解について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:00:10 GMT)
A community palm model [0.3] パーム油の生産は熱帯諸国の森林破壊の主要な要因の1つと認識されている。
サプライチェーンの目的を満たすため、商品生産者と他の利害関係者は、サプライチェーンにおける土地被覆動態のタイムリーな情報を必要としている。
ここでは、さまざまな利害関係者から得られたプールデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルである"コミュニティモデル"を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:18:01 GMT)
A Legal Framework for Natural Language Processing Model Training in Portugal [0.2] 本報告では,NLPの日常的使用事例を概説するとともに,その発展にともなうポルトガルの法律について述べる。
本稿では,このコミュニケーションギャップを埋め,よりコンプライアンスの高いポルトガルのNLP研究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） (Wed, 1 May 2024 14:18:50 GMT)
Implementing a synthetic magnetic vector potential in a 2D superconducting qubit array [0.2] 多くの興味深い凝縮マター現象は、電磁場の存在によってのみ現れる。
超伝導量子シミュレータを用いて電磁場における荷電粒子の動力学をエミュレートする。
電界中を伝播する荷電粒子の逆偏向であるホール効果が, 合成電磁場の存在下では存在することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:20:38 GMT)
Unconstrained Stochastic CCA: Unifying Multiview and Self-Supervised Learning [0.1] PLS, CCA, Deep CCA の高速アルゴリズム群を標準 CCA と Deep CCA のベンチマークで示す。
我々のアルゴリズムは、従来の最先端ベンチマークよりもはるかに高速な収束と高い相関関係の回復を示す。
これらの改良により、非常に大きなバイオメディカルデータセットの第一種PSS分析を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:02:30 GMT)
On Replacing Cryptopuzzles with Useful Computation in Blockchain Proof-of-Work Protocols [0.1] 本研究は,これらの要件を考慮し,提案した課題の代替クラスに対する前提条件を包括的に分析する。
我々は,従来のPoWを超えるコンセンサスメカニズムの進化に関する貴重な洞察を提供するとともに,現在の最先端技術における関連する技術と対処ギャップを蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:56:36 GMT)
Response: Emergent analogical reasoning in large language models [0.0] GPT-3は、オリジナルのタスクの最も単純なバリエーションを解決するのに失敗するが、人間のパフォーマンスは、修正されたすべてのバージョンで一貫して高い。
ゼロショット推論などのヒューマンライクな推論の主張を強化するためには、データ記憶を除外するアプローチを開発することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 00:24:17 GMT)
Zero-shot generalization across architectures for visual classification [0.0] 未確認データへの一般化はディープネットワークにとって重要なデシダータムであるが、その分類精度との関係は不明確である。
我々は、ディープ・コンボリューショナル・ネットワーク(CNN)からトランスフォーマー(transformer)に至るまで、一般的なネットワークが、レイヤやアーキテクチャ全体にわたって、目に見えないクラスに外挿する能力に変化があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:56:27 GMT)
Web3 and the State: Indian state's redescription of blockchain [0.0] 本記事は、NITI Aayog氏の議論論文と、インドにおけるブロックチェーンの非金融的ユースケースを提唱する電子情報技術省(MeitY)の戦略論文を詳しく読んでいる。
透明性から信頼への分散的なシフトがこれら2つのドキュメントの基礎となり、結果としてインドのブロックチェーンの再定義によって、インフラストラクチャによるガバナンスが新たなガバナンスの中心となっていることを、この論文は示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:57:25 GMT)
Volume-Preserving Transformers for Learning Time Series Data with Structure [0.0] 我々はトランスフォーマーにインスパイアされたニューラルネットワークを使って力学系を学習する。
まず, 長期安定性向上のため, 構造保存特性を付加した。
これは、ニューラルネットワークを現実世界のアプリケーションに適用する際の大きな利点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:37:32 GMT)
Violation of Bell's Inequality in the Clauser-Horne-Shimony-Holt Form with Entangled Quantum States Revisited [0.0] 我々は、絡み合った量子状態を持つクレーター・ホーネ・シモニー・ホルト形式におけるベルの不等式違反を再考する。
この違反の程度は、偏光子の配向と量子状態の絡み合いの程度に依存するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:16:03 GMT)
Variational Bayesian Methods for a Tree-Structured Stick-Breaking Process Mixture of Gaussians [0.0] 文脈木源のベイズ符号化アルゴリズムは、情報理論におけるテキスト圧縮におけるベイズ木推定の成功例である。
本研究では,文脈木源に対するベイズ符号化アルゴリズムに類似した変分ベイズ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:36:13 GMT)
Using Texture to Classify Forests Separately from Vegetation [0.0] 本稿では,衛星画像データ中の森林領域を同定する静的アルゴリズムプロセスの初期提案について述べる。
そこで本研究では,分類および検証プロセスの精度向上のための次のステップについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 00:48:55 GMT)
Transformer-Based Self-Supervised Learning for Histopathological Classification of Ischemic Stroke Clot Origin [0.0] 虚血性脳卒中における血栓塞栓源の同定は治療と二次予防に不可欠である。
本研究は,虚血性脳梗塞の発生源を分類するためのエンボリのデジタル病理学における自己教師型深層学習アプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:40:12 GMT)
Towards nanophotonic optical isolation via inverse design of energy transfer in non-reciprocal media [0.0] レベルセット法による3次元トポロジ最適化を用いて,点状音源および観測点の片方向エネルギー伝達を最適化する。
非相反媒質中でエネルギー移動を導出する非常に一般的な方程式に基づいて最適化を行う。
この研究は、しばしば統合フォトニクスの聖杯と見なされる、実用的なナノフォトニクスの光学分離に向けたステップストーンを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:20:28 GMT)
Time dilation of quantum clocks in a Newtonian gravitational field [0.0] 球状質量によって生成されたニュートン重力場と相互作用する2つの非相対論的量子時計を考える。
Page and Wootters アプローチの枠組みでは、クロックの時間状態の時間拡張を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:46:34 GMT)
Thermalization slowing down of weakly nonintegrable quantum spin dynamics [0.0] 量子多体系の熱分解速度を2つの異なる可積分限界へのアプローチにより遅くする。
パラダイム的量子イジングチェーンを用いることで、どちらの時間スケールも積分可能性へのアプローチによって分岐することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:00:58 GMT)
The Inverse of Exact Renormalization Group Flows as Statistical Inference [0.0] 我々は、最適な輸送のインスタンス化として、Exact Renormalization Group(ERG)の視点に基づいて構築する。
我々はベイズ統計推論の仲介を通してERGを理解するための新しい情報理論的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:30:57 GMT)
The Impact of IMSI Catcher Deployments on Cellular Network Security: Challenges and Countermeasures in 4G and 5G Networks [0.0] IMSIキャッチャーは「スティングレイ」や「セルサイトシミュレーター」としても知られ、細胞ネットワークのセキュリティに重大な脅威をもたらす。
IMSIキャッチャーは、携帯電話通信を傍受し、操作でき、モバイルデバイスとそのユーザのプライバシーとセキュリティを損なう。
本稿では,IMSIキャッチャーの展開が4Gおよび5Gネットワークの文脈におけるセルネットワークセキュリティに与える影響について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:08:03 GMT)
Superradiant phase transition in a large interacting driven atomic ensemble in free space [0.0] 我々は、駆動原子アンサンブルが超ラジカル相転移を受けることができる条件を理論的に分析する。
超ラジカル相転移の目印は、原子からの全光反射から急速に増加する透過への急激なシフトである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:43:14 GMT)
Separation capacity of linear reservoirs with random connectivity matrix [0.0] ランダムな線形貯水池の予測分離能力は、モーメントの一般化行列のスペクトル分解によって完全に特徴づけられることを示す。
対称の場合、分離能力は常に時間とともに劣化することを示す。
I.d.の場合、貯水池マトリックスの成分が1/sqrtN$の正確な係数でスケールされたときに、大きな貯水池との最適分離が一貫して達成されることを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:53:49 GMT)
Self-supervised Pre-training of Text Recognizers [0.0] マスク付きラベル予測に基づく自己教師付き事前学習手法について検討する。
我々は、歴史的手書き(ベンサム)と歴史的印刷データセットの実験を行う。
評価の結果,対象領域からのデータの自己教師付き事前学習は非常に効果的であるが,近縁領域からの移行学習よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:58:57 GMT)
SeaTurtleID2022: A long-span dataset for reliable sea turtle re-identification [0.0] 本稿では,野生で捕獲されたウミガメの写真を収めた最初の大規模長大データセットについて紹介する。
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。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:16:09 GMT)
Screening of BindingDB database ligands against EGFR, HER2, Estrogen, Progesterone and NF-kB receptors based on machine learning and molecular docking [0.0] GASVM-SVM:GASVM-SVMモデルは乳がんデータの仮想スクリーニングのためのAUC0.94で選択された。
このモデルでは、4454, 803, 438, 378を、アクティブ/非アクティブおよびターゲット予測の両方で90%以上の精度で同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:24:20 GMT)
Schwinger-Keldysh nonequilibrium quantum field theory of open quantum systems beyond the Markovian regime: Application to the spin-boson model [0.0] 我々は、散逸環境と相互作用するオープン量子系のためのSchwinger-Keldysh場理論(T)を開発する。
本研究では, スピンボソンモデルに適用し, 環境がボゾン浴で構成されている場合の典型例とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:57:08 GMT)
Regulating AI-Based Remote Biometric Identification. Investigating the Public Demand for Bans, Audits, and Public Database Registrations [0.0] この研究は、AI技術の規制の要求につながる可能性のある潜在的な要因として、AIに対する信頼と法執行への信頼の役割に焦点を当てている。
我々は、差別に対する認識がより強い規制の要求につながる一方で、AIへの信頼と法執行機関への信頼は、RBIシステムに対する規制の要求に関して反対の効果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:59:24 GMT)
Reassessing the advantage of indefinite causal orders for quantum metrology [0.0] この研究において、これらの利点のいくつかは、もしより公平な比較がなされたとしても、実際には成り立たないと論じる。
我々は,不確定な因果順序過程の異なるクラスのパフォーマンスを適切に比較できるフレームワークを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:20:15 GMT)
Queue-based Eco-Driving at Roundabouts with Reinforcement Learning [0.0] 我々は、交通の流れと交通効率を高めるために、混在する交通のラウンドアバウンドでエコ運転に対処する。
我々はルールベースと強化学習ベースのエコ自動運転システムという2つのアプローチを開発した。
その結果、どちらのアプローチもベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:48:28 GMT)
Quantum cryptographic protocols with dual messaging system via 2D alternate quantum walks and genuine single particle entangled states [0.0] 単一粒子絡み合った状態(SPES)は、より安全な量子情報の符号化と処理方法を提供する。
このレターは、生成された真の3方向と非ローカルの2方向のSPESを暗号鍵として使用して、2つの異なるメッセージを同時に安全にエンコードできることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:50:36 GMT)
Quantum algorithms for N-1 security in power grids [0.0] エネルギーグリッドオペレータは、異なるレベルのセキュリティ要件を満たすネットワークに取り組みます。
中電圧ネットワークのN-1セキュリティの場合、単一リンクが故障した場合の電力供給の継続を保証することが目標である。
よりスケーラブルなソリューションを提供するために、量子コンピュータの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:34:58 GMT)
Quantum Monte Carlo study of the phase diagram of the two-dimensional uniform electron liquid [0.0] 本研究では, スピン非偏極およびスピン非偏極2次元均一電子液体について, 変分量子および拡散量子モンテカルロ法による研究を行った。
密度範囲1leq r_texts leq 40$で基底状態VMCおよびDMCエネルギーを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:15:45 GMT)
Quantum Global Minimum Finder based on Variational Quantum Search [0.0] 量子グローバルファインダ(QGMF, Quantum Global Finder)は,ミニマを効率的に同定する革新的な計算手法である。
QGMFは2進法を組み合わせて位置を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:08:26 GMT)
Public Computing Intellectuals in the Age of AI Crisis [0.0] AI技術が一般的な社会危機を引き起こしているという信念は、2023年に人気になった。
この位置紙は4つのセクションで行うための努力である。
コンピュータ教育研究コミュニティはこの点において重要な役割を担っていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:48:34 GMT)
Post-Digital Humanities: Computation and Cultural Critique in the Arts and Humanities [0.0] デジタルと非デジタルの歴史的区別はますます曖昧になっている。
オンライン化やオンライン化という考え方が、スマートフォンやタブレットが常時オンになっていることと、無線ネットワーク技術の普及によって、時代遅れになったように、デジタルという言葉も、おそらく過去の世界を前提としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:57:54 GMT)
Portfolio Management using Deep Reinforcement Learning [0.0] 我々は、資産への重みの配分を補助する強化ポートフォリオマネジャーを提案する。
環境はマネージャに、資産を長く、さらには短くする自由を与えます。
マネジャーは、取引料金なしで、仮定された流動市場において金融取引を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:28:55 GMT)
Partial Syndrome Measurement for Hypergraph Product Codes [0.0] ハイパーグラフ製品コードは、一定のオーバーヘッドでフォールトトレラント量子計算を達成するための有望な方法である。
この非局所性を実装することによる影響を軽減することを目的とした耐故障性スキームを導入する。
その結果, 発生器の定数が一定でない場合でも, 論理誤差率が指数関数的に抑制されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:19:42 GMT)
Page curves and replica wormholes from random dynamics [0.0] 非単体ページ曲線と複製ワームホールのようなコントリビューションの両方をキャプチャする方法を示す。
我々は、マイクロカノニカルウィンドウ内でGUE統計を持つハミルトンのアンサンブルで進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 14:13:45 GMT)
Optimal Bias-Correction and Valid Inference in High-Dimensional Ridge Regression: A Closed-Form Solution [0.0] 寸法$p$がサンプルサイズ$n$より小さい場合、バイアスを効果的に補正するための反復戦略を導入する。
我々は、$p>n$のときの残差を処理するためにRide-Screening (RS)法を用い、バイアス補正に適した縮小モデルを作成する。
本手法はシミュレーションおよび実世界のデータ例を用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:05:19 GMT)
On the Potential of RIS in the Context of PLA in Wireless Communication Systems [0.0] RISを利用した物理層認証(PLA)の可能性を明らかにするためのRIS支援無線通信システムについて検討する。
我々は、RIS支援無線通信におけるPLAのためのパスロスとチャネルインパルス応答(CIR)の2つの特徴を利用する。
その結果、最適位相シフトを決定する際に、PSD値をゼロに効果的に削減するため、RISがPLAに有意な正の効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:17:24 GMT)
Noiseless Loss Suppression for Entanglement Distribution [0.0] 最近の研究は、ノイズのない増幅とノイズのない減衰とのペアリングが、量子状態の直接伝送における損失項を条件的に抑制できることを示唆している。
ここでは、絡み合った状態、特に2モード圧縮真空(TMSV)とNOON状態について検討する。
W 状態と NOON 状態の両方において、ノイズのない減衰は冗長であり、損失項抑制を達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:41:38 GMT)
Next Visit Diagnosis Prediction via Medical Code-Centric Multimodal Contrastive EHR Modelling with Hierarchical Regularisation [0.0] NECHOは,階層的正規化を伴う新しい医用コード中心のマルチモーダル・コントラスト学習フレームワークである。
まず, 医用コード, 人口統計, 臨床ノートを含む多面的情報をネットワーク設計を用いて統合する。
また,EHRデータの階層構造を学習するために,医療オントロジーにおける親レベル情報を用いてモダリティ固有のエンコーダを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:44:46 GMT)
Multi-Path and Multi-Particle Tests of the Dimensionality of Quantum Mechanics [0.0] 我々は、ペレス検定を導出するためのエレガントな行列形式を明らかにし、それを堅固な数学的根拠に配置する。
量子力学の数値系の次元性を直接探究する多経路干渉試験と多粒子干渉試験を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:18:18 GMT)
MoPEFT: A Mixture-of-PEFTs for the Segment Anything Model [0.0] The Mixture-of-PEFTs method (MoPEFT) is inspired by traditional Mixture-of-Experts (MoE) methodologies and use for fine-tuning SAM。
我々のMoPEFTフレームワークは3つの異なるPEFT技法をサブモジュールとして組み込んでおり、与えられたデータタスク設定に適したものを動的に起動する。
我々は,Segment Anything Model を用いて提案手法を検証し,MoPEFT が MESS ベンチマークにおける他の微調整手法より一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 03:15:28 GMT)
Learning to Boost the Performance of Stable Nonlinear Systems [0.0] クローズドループ安定性保証による性能ブースティング問題に対処する。
本手法は,安定な非線形システムのための性能ブースティング制御器のニューラルネットワーククラスを任意に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 21:11:29 GMT)
LOTUS: Improving Transformer Efficiency with Sparsity Pruning and Data Lottery Tickets [0.0] ビジョントランスフォーマーはコンピュータビジョンに革命をもたらしたが、その計算要求はトレーニングとデプロイメントの課題を提示している。
本稿では,データの宝くじ選択と空間プルーニングを利用して,精度を維持しながら視覚変換器のトレーニングを高速化する新しい手法であるLOTUSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:30:12 GMT)
Is Temperature the Creativity Parameter of Large Language Models? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の創造性に及ぼす温度の影響について検討する。
温度は新奇性と弱く、当然ながら、不整合と適度に相関していることがわかった。
以上の結果から, LLMは温度が高くなるにつれて, より新しい出力を生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:59:37 GMT)
Informationally overcomplete measurements from generalized equiangular tight frames [0.0] 任意のランクの等角的タイトフレームによって生成される情報的にオーバーコンプリートなPOVMのクラスを導入する。
以上の結果から,POVM の情報完全コレクションに対して,情報の過剰な測定を単一で行うことのメリットが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:07:32 GMT)
Implementing ISO/IEC TS 27560:2023 Consent Records and Receipts for GDPR and DGA [0.0] 合意構造は、機械可読情報への同意に関する記録の作成と維持のためのガイダンスを提供する。
私たちは、ISO/IEC 27560:2023プライバシー通知とEUの一般データ保護規則の同意に関する要件を比較します。
次に、データ語彙(DPV)を使用してISO/IEC 27560:2023を実装し、同意記録とレシートを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 15:56:04 GMT)
ICU Bloodstream Infection Prediction: A Transformer-Based Approach for EHR Analysis [0.0] 本稿では,集中治療室(ICU)における電子健康記録(EHR)データの予測分析を目的とした新しいフレームワークであるRatchetEHRを紹介する。
R RatchetEHRは、RNN、LSTM、XGBoostなど、他の方法と比較して優れた予測性能を示している。
RatchetEHRにおける重要なイノベーションは、Graph Convolutional Transformer (GCT)コンポーネントの統合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 19:00:30 GMT)
Growth in products of matrices: fastest, average, and generic [0.0] ランダム行列積に関する3つの疑問に答える。
第3の質問に対して、リャプノフ指数の上界を生成する非常に単純な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:31:29 GMT)
Gottesman-Kitaev-Preskill encoding in continuous modal variables of single photons [0.0] 単一光子を用いた伝播領域におけるGKP状態の符号化手法を提案する。
GKP状態は、時間と周波数として、集合的連続モードによって記述される非常に相関性の高い状態である。
時間周波数位相空間の変位に対して,得られた符号を補正可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 13:40:54 GMT)
Fuzzy Intelligent System for Student Software Project Evaluation [0.0] 本稿では,学術ソフトウェアプロジェクトの評価を目的としたファジィインテリジェントシステムを提案する。
システムは入力基準を処理し、プロジェクト成功の定量化尺度を作成する。
提案手法は,プロジェクト評価を標準化し,手動グレーディングにおける主観的バイアスを低減するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 11:12:22 GMT)
Fractional domain wall statistics in spin chains with anomalous symmetries [0.0] 量子スピン鎖における磁壁励起の統計について検討する。
異常なMPU対称性の存在は、ボソンやフェルミオンとして振る舞うのではなく、むしろ分数統計として振る舞うドメインウォール励起を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 10:45:01 GMT)
Finding the white male: The prevalence and consequences of algorithmic gender and race bias in political Google searches [0.0] 本稿では,4つの研究のシリーズにおいて,少数化群のアルゴリズム表現の枠組みを提案し,検証する。
第一に、2つのアルゴリズムによる政治画像検索の監査は、検索エンジンが女性や非白人の政治家を軽視して、構造的不平等を反映し、維持していることを示す。
第二に、2つのオンライン実験は、これらのバイアスが、アルゴリズム表現の偏見によって、政治的現実の認識を歪め、白人で男性化された政治観を積極的に補強することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:57:03 GMT)
FPGA Digital Dice using Pseudo Random Number Generator [0.0] このプロジェクトの目的は、リアルタイムでサイコロ番号を表示するデジタルサイコロを設計することである。
数値はFPGA上のVerilog HDLで実装されたXORshiftアルゴリズムを用いて擬似ランダム数生成器(PRNG)によって生成される。
デジタルサイコロは、傾斜センサ、ディスプレイ、電力管理回路、および3Dプリントサイコロケーシングにホストされた充電可能なバッテリーを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 04:24:37 GMT)
Extracting chemical food safety hazards from the scientific literature automatically using large language models [0.0] 食品安全の専門家は、食品の安全性と食品連鎖における危険の発生に関するすべての文献を読むことは不可能である。
食品安全の専門家が最新の発見を認識し、容易かつ簡潔な方法でこの情報にアクセスできることが重要である。
本研究では, 大規模言語モデルを用いて, 科学的文献から化学物質を抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 08:02:10 GMT)
Exploiting the Margin: How Capitalism Fuels AI at the Expense of Minoritized Groups [0.0] 本稿では、資本主義、人種的不正、人工知能(AI)の関係について考察する。
それは、AIが時代遅れの搾取のための現代的な乗り物として機能する、と論じている。
本論文は、社会正義と株式を技術デザインと政策の核心に組み込むアプローチを推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:27:03 GMT)
Explainable Automatic Grading with Neural Additive Models [0.0] 現在の最先端ASAGモデルは、大きなニューラルネットワーク(NN)であり、しばしば「ブラックボックス」と表現される。
我々は、NNの性能と付加モデルの説明可能性を組み合わせたニューラル付加モデル(Neural Additive Model)と呼ばれるモデルの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 12:56:14 GMT)
Entanglement and fidelity across quantum phase transitions in locally perturbed topological codes with open boundaries [0.0] 局所摂動下での北エフ符号における位相-非位相量子相転移(QPT)について検討する。
以上の結果から,北エフ符号の位相位相の強靭性は,境界が一方向に開放された場合の局所摂動に対して高いロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:52:39 GMT)
Enhanced Measurement of Neutral Atom Qubits with Machine Learning [0.0] 我々は、中性原子量子プロセッサにおいて、教師付き畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって補助される量子ビット状態の測定を実証する。
隣接量子ビットの予測状態間の相関を調べた結果,マルチキュービットCNNアーキテクチャはクロストーク相関を78.5%まで低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:05:52 GMT)
Discrete Time Crystal Phase as a Resource for Quantum Enhanced Sensing [0.0] まず、障害のない多体系において、安定な離散時間結晶相を生成するための効果的なメカニズムを提案し、特徴付ける。
次に、スピン交換結合を測定するために、このシステムのセンシング能力について検討する。
結果は, 時間結晶相を通じて, システムサイズの観点から, 強い超ハイゼンベルク精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:30:04 GMT)
Direct detection of down-converted photons spontaneously produced at a single Josephson junction [0.0] 超伝導量子シミュレータにおいて、強い非線形性によって引き起こされる複数の光子への自然光子崩壊について検討した。
その結果、多体量子光学の急成長する分野のエキサイティングな展望が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:49:03 GMT)
Deep-learning design of graphene metasurfaces for quantum control and Dirac electron holography [0.0] 電子波制御のためのディラック・マテリアル・メタ曲面設計のための深層学習フレームワークを開発した。
元の散乱波は95$%以上の忠実度で再構成可能であることを示し、ディラック電子ホログラフィーの可能性を示している。
平面波生成、設計ブロードバンド、多機能グラフェン変成層システムなどの応用を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 22:31:09 GMT)
Deep Metric Learning-Based Out-of-Distribution Detection with Synthetic Outlier Exposure [0.0] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) を用いたOODデータ生成のためのラベル混合手法を提案する。
実験の結果,メトリック学習に基づく損失関数はソフトマックスよりも優れていた。
提案手法は従来のOOD検出指標において高いベースラインを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 16:58:22 GMT)
De-Biasing Models of Biased Decisions: A Comparison of Methods Using Mortgage Application Data [0.0] 本稿では、住宅ローン申請決定の実データに反実的(シミュレートされた)民族バイアスを加える。
このバイアスは、民族が予測変数として使用されていない場合でも、機械学習モデル(XGBoost)によって再現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:46:44 GMT)
DFKI-NLP at SemEval-2024 Task 2: Towards Robust LLMs Using Data Perturbations and MinMax Training [0.0] 本版では,臨床トライアルレポート(CTR)の数値,語彙,意味的側面を対象とする介入を紹介する。
提案システムは,NLI4CTデータセットの複雑な入力空間に集中するために,補助モデルによって補完される最先端のMistralモデルの能力を利用する。
データに数値および頭字語に基づく摂動を組み込むことにより、意味的変化と数値的矛盾の両方を扱うことのできる堅牢なシステムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:03:08 GMT)
CourseAssist: Pedagogically Appropriate Question Answering System for Computer Science Education [0.0] 本稿では,コンピュータサイエンス教育に適したLLMベースの授業システムであるCourseAssistを紹介する。
GPT 3.5のベースラインに対するCourseAssistの評価は、プログラミング言語コースから50の質問応答対のデータセットを用いて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 20:43:06 GMT)
Cooperative Evolutionary Pressure and Diminishing Returns Might Explain the Fermi Paradox: On What Super-AIs Are Like [0.0] 道徳に対する進化的アプローチは、協力の問題への適応として説明できる。
物質資源へのアクセスの増加による利益の減少は、全体として、銀河全体を植民地化する動機がない可能性を示唆している。
また、各実体が一定の空間を占有するため、数学的理由から指数的植民地化や複製はできないことも注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 06:24:09 GMT)
Controllability of the Periodic Quantum Ising Spin Chain [0.0] 我々はnスピン1/2粒子の量子イジング周期鎖の可制御性解析を行う。
2つのハミルトニアン間の補間パラメータが制御の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 23:05:40 GMT)
Control Requirements and Benchmarks for Quantum Error Correction [0.0] 本稿では、QEC制御系の遅延性能がQEC回路の動作状態を決定する方法を示す。
これらのベンチマークは、測定とそれに依存する操作の間のレイテンシに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:43:41 GMT)
Classifying two-body Hamiltonians for Quantum Darwinism [0.0] 有限次元自由度の任意の集まりから形成される環境と相互作用する任意の有限次元系の一般的なモデルを考える。
そのようなモデルは、ハミルトニアンに入る系に作用する作用素の集合が、可観測点と互いに可観測点との可換関係の集合を満たす場合、量子ダーウィン主義をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:42:43 GMT)
Classically Spoofing System Linear Cross Entropy Score Benchmarking [0.0] システム線形クロスエントロピースコア (SXES) は不協和なベンチマーク指標であることを示す。
本研究では,ある閾値より大きい雑音で劣化した実験のためにsXESをスプーフする古典的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 18:02:22 GMT)
Automatic Segmentation of the Spinal Cord Nerve Rootlets [0.0] 本研究の目的は,T2強調MRIによる脊髄神経根のセマンティックセグメンテーションのための自動手法を開発することである。
2つのオープンアクセスMRIデータセットから得られた画像は、C2-C8背側神経根をセグメント化するためのアクティブな学習アプローチを使用して、3D畳み込みニューラルネットワークを訓練するために使用された。
この方法は、トレーニング中に見つからないデータセットの3T T2強調画像を用いて、サイト間、セッション間、解像度間の変動を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 05:46:56 GMT)
Adapting Pretrained Networks for Image Quality Assessment on High Dynamic Range Displays [0.0] 従来の画像品質指標(IQMs)は、知覚的に均一なガンマ符号化されたピクセル値のために設計されている。
利用可能なデータセットのほとんどは、標準およびおそらく制御されていない観測条件で収集された標準ダイナミックレンジ(SDR)イメージで構成されている。
一般的なトレーニング済みニューラルネットワークもSDR入力を意図しており、HDRコンテンツへの直接適用を制限している。
本研究では,HDRデータに基づく画像品質評価(IQA)のための深層学習モデル学習のための,より効果的なアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 17:57:12 GMT)
AdaMoLE: Fine-Tuning Large Language Models with Adaptive Mixture of Low-Rank Adaptation Experts [0.0] 本稿では,Lank Adaptation ExpertsのAdaptive Mixtureを通じて,大規模言語モデル(LLM)を微調整する新しい手法であるAdaMoLEを紹介する。
AdaMoLEは専用のしきい値ネットワークを使用してアクティベーション閾値を動的に調整し、異なるタスクの複雑さに応じて適応的に応答する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 07:33:43 GMT)
A biased random-key genetic algorithm with variable mutants to solve a vehicle routing problem [0.0] 本稿では、ロジスティクスと車両ルーティングの分野におけるバイアスランダム鍵遺伝的アルゴリズム(BRKGA)について検討する。
このアルゴリズムの応用は、Occasional Drivers and Time Window (VRPODTW) による車両ルーティング問題(英語版)の枠組みの中で文脈化される。
本研究は、BRKGA-VMという、世代によって異なる変異集団を特徴とする新しいBRKGAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 01:25:16 GMT)
A Dual Open Atom Interferometer for Compact, Mobile Quantum Sensing [0.0] 動的プラットフォーム上での動作に適合する原子干渉計測定プロトコルを実証する。
提案手法では, 原子源から導出される2つのオープン干渉計を用いて, 初期速度依存性を除去する。
重力波を計測し,2000年に4.5muGalの精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 May 2024 09:04:57 GMT)